Flow Resistance of Randomly Packed Beds of Crushed Rock and Ellipsoidal Particles using CFD
Notice bibliographique
Résumé
Rock bed thermal energy storage is a cost-effective solution to store waste heat from a solarized Brayton cycle for use in a Rankine cycle after sunset.However, rock bed thermal energy storage systems for utility scale concentrated solar power are huge and require multiple air inlets and outlets.As a result, the flow inside the bed is fully three dimensional and deviates considerably from plug flow conditions usually encountered in chemical reactors.Designing a rock bed thermal energy storage system for the minimum capital cost and pumping power depend on reliable predictions of the fluid flow paths and temperature profiles in the bed.Particle size and shape have a significant influence on how the particles will pack down, which in turn influences the flow pattern in the bed, and hence the pressure drop and heat transfer characteristics of the bed.In this work, we discuss the characterization of crushed rock particles and concluded that there are benefits in approximating particles by mono-dispersed ellipsoids.We used discrete element modelling to generate packed beds of the ellipsoidal particles, and computational fluid dynamics to model the flow in the interstitial voids.This way, we successfully captured the directional effect of the flow resistance for ellipsoidal particles in terms of sphericity, , porosity , particle diameter Dve, and particle Reynolds number ReOur current model under-predicted the pressure drop across a packed bed of crushed rock particles.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».