A Redesign Methodology to Improve the Performance of a Thermal Energy Storage with Phase Change Materials: A Numerical Approach
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, phase change materials (PCMs) have been presented as a suitable alternative for thermal energy storage (TES) systems for solar water heater (SWH) applications. However, PCMs’ low thermal conductivity and the high dependence on external conditions are the main challenges during the design of TES systems with PCMs. Design actions to improve the performance of the TES systems are crucial to achieve the necessary stored/released thermal energy and guarantee the all-day operation of SWHs under specific system requirements. In this study, a TES with PCM in the configuration of a heat exchanger was redesigned, focused on achieving two main targets: an outlet water temperature over 43 °C during discharging time (15 h) and efficiency over 60% to supply the hot water demand of two families (400 L). A four-step redesign methodology was proposed and implemented through numerical simulations to address this aim. It was concluded that the type, encapsulation shape, and amount of PCM slightly impacted the system’s performance; however, selecting a suitable sensible heat storage material had the highest impact on meeting the system’s targets. The redesigned TES reached 15 operating hours with a minimum outlet water temperature of 45.30 °C and efficiency of 76.08%.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».