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Enregistrement W4280633109 · doi:10.1071/aj21156

Feasibility study of adiabatic compressed air energy storage in porous reservoirs

2022· article· en· W4280633109 sur OpenAlexaff
Jason Czapla, Michael B. Clennell

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressed air energy storageEnergy storageEnvironmental scienceCompressed airRenewable energyPetroleum engineeringPumped-storage hydroelectricityWind hybrid power systemsWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringDistributed generationElectrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Australian electricity sector is undergoing a transformation in which variable renewable energy (VRE) is becoming a dominant generator. VRE sources such as wind and solar have intermittent generation profiles influenced by weather and climate with daily and seasonal variations. To support high penetration rates of VRE, energy storage is required to store energy during times of oversupply and discharge energy during times of under supply. Compressed Air Energy Storage (CAES) is a promising, economic technology to compliment battery and Pumped Hydro by providing storage over a medium duration (4–12 h). CSIRO and MAN-ES conducted a feasibility study on Adiabatic-CAES (A-CAES) based on the premise of storing compressed air in a permeable subsurface reservoir (i.e. depleted gas reservoir). The design assumptions regarding the storage reservoir are based on previous work conducted on behalf of Pacific Gas and Electric (PG&E) which consisted of drilling test wells and conducting air injection and withdrawal tests to determine suitability for a 300 MW-10 h facility. The plant design and equipment are based on commercially available components. This work found that A-CAES has the potential to achieve >60% round trip efficiency and provide levelised cost of storage (LCOS) as low as ~A$108/MWh.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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