Evaluation of a Microencapsulated Phase Change Slurry for Subsurface Energy Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Geothermal energy offers the potential to provide continuous baseload renewable energy. Unlike conventional geothermal approaches, emerging closed-loop geothermal can employ specialized fluids that improve thermal energy recovery and expand the range of applications. However, the requirements for candidate fluids are challenging. The fluids must be physically and chemically stable under high-temperature, -pressure, and -shear conditions. Their effective heat capacity must be high and their viscosity must also be low, factors that motivated us to use a high-latent heat phase change material within a low-viscosity carrying fluid. Here, we prepare the microencapsulated phase change material-based slurries (PCSs) and perform a comprehensive thermal and hydrodynamic characterization to assess their suitability for use in a closed-loop geothermal operation. The thermophysical properties of the PCSs show promising results with minimal change in onset temperature (2.14 °C) and low supercooling (2.21 °C) during charging and discharging, respectively. A suitably low viscosity (in the range 0.01–0.05 Pa·s at 300 s–1) could be obtained with PCS concentrations in the range 20–30 wt %. Higher concentrations resulted in higher viscosities that would incur pumping energy costs exceeding the potential thermal storage benefits. At 30 wt % PCM, this fluid offers the potential for approximately 30% more stored energy than water alone for the 80 °C system. With respect to robustness under combined thermal and shear stresses, a PCS with 30 wt % phase change material showed no visible separation ratio and no shell rupturing or chemical changes when cycled 10× from 20 to 80 °C while being sheared at operation-relevant rates of 10–300 s–1. This study delineates and de-risks PCSs as geo-fluids, exploiting both sensible and latent heat storage with physical and chemical stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».