Passive thermal management of a lithium-ion battery using carbon fiber loaded phase change material: comparison and optimization
Notice bibliographique
Résumé
Phase Change Materials (PCMs) are currently used for many heat management applications. However, the heat transfer performance of PCMs is limited by their low thermal diffusivities. This is a critical issue for high heat flux applications, such as in the thermal management of lithium-ion (Li-ion) batteries. The present work aims the study heat transfer enhancement in a cylindrical Li-ion battery thermal management system consisting of a PCM (paraffin) loaded with randomly distributed and radially oriented carbon fibers. The system was simulated numerically under various cooling conditions, including naturally convecting air, in the presence of pure paraffin, and the presence of carbon fiber-loaded paraffin. The results for orderly arranged carbon fibers were compared with those of random distribution. Numerical results indicated that better battery thermal management can be achieved for the radially distributed carbon fiber arrangement in the PCM. The advantage of radial over random distributions can be due to the constant, uniform, and non-agglomerating distribution of carbon fibers under which thermo-physical properties of carbon fibers are better realized in the composite medium. The presence of carbon fibers with thermal conductivity of k=50W/m K in the PCM has caused more uniform temperature profiles in the radial direction because of the improved thermal conductivities. The results of this research can be used as a guideline for designing a battery thermal management system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».