Effect of Geometric Configurations on the Thermal Performance Of Encapsulated PCMs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The integration of thermal energy storage (TES) systems with Phase Change Materials (PCMs) is a promising technique not only for storing thermal energy, also for thermal management applications. Encapsulation is a safe and efficient integration technique of using PCM, which has various advantages such as PCM protection, mechanical stability, leakage prevention and, diversified shapes and sizes. The thermal performance of these systems is heavily dependent on the form and geometry of the encapsulating PCM. Various literature has investigated PCM encapsulation for different applications; however, they were limited to just a few common geometries, i.e., rectangular, spherical, and cylindrical. The present research is aimed to investigate the effect of shape/geometry on the thermal performance of encapsulated PCMs and visualize the PCM melting process to a further improvement in the thermal performance of TES systems for different applications. For this purpose, transient heat transfer and the melting process of the same volume of PCM encapsulated in four different geometrical configurations of the capsules, including the common encapsulation shapes such as spherical, cubical, cylindrical, and conical shape as less studied and new proposed shape, are studied. A mathematical model is developed and numerically solved to study the energy transport processes inside the enclosures. The melting process is visualized numerically to track the solid-liquid interface during the phase change. Moreover, the heat transfer characteristics such as melting fraction and energy stored in the system and their temporal variation during the phase change process are determined. A comparison of the four cases in terms of melting rate and energy storage is carried out, as well. The results show that the conical capsule exhibits the best thermal performance with a total melting time of 72 minutes. While the cubical capsule requires 111 minutes to complete the melting process.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».