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Enregistrement W4283214396 · doi:10.1002/ese3.1222

Development and heat transfer analysis of thermoelectric self‐powered fuel‐fired residential boiler

2022· article· en· W4283214396 sur OpenAlexaff
Heng Xiao, K. Qiu, Xiaolong Gou, Xiaobing Liu, Zhenggui Li

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceChongqing UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThermoelectric generatorBoiler (water heating)Thermoelectric effectCombustionHeat transferFuel efficiencyElectricityProcess engineeringMechanical engineeringElectricity generationAutomotive engineeringEngineeringHeating systemNuclear engineeringElectrical engineeringPower (physics)Waste managementThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solid‐state thermoelectric (TE) devices offer many interesting features compared with other methods of generation, such as no moving parts, high reliability, low maintenance, and straightforward integration with other heating equipment. In this study, a thermoelectric assembly was integrated into a residential heating boiler to convert a portion of combustion heat to electricity while meeting space and/or water heating needs. A prototype was developed, in which recently developed thermoelectric modules were incorporated into a gas‐fired boiler. The electricity generated by the thermoelectric assembly would be sufficient to power the electrical auxiliary components of the heating system. In this way, the heating system could operate entirely on fuel combustion and provide the consumer with heating system reliability and a reduction in power consumption. A model for the thermoelectric conversion system was established and the thermal resistance analysis was carried out to show the influence of heat transfer coefficients and other parameters on power output and efficiency, and thus improve the system design. In this study, the single‐module integrated assembly can produce a 22.5 W power output. However, each module of the four‐/eight‐module integrated assembly can only generate a power output of 7.85/9.175 W on average. The performance of a single module in a multimodule assembly is worse than that of a single module assembly. The number of modules placed on the furnace wall is not as many as possible but has an optimal value. In this experimental environment, the assembly of eight modules is the optimal choice. Furthermore, it is found that enhancing combustion‐side heat transfer capacity is an effective way to promote system performance. The power output of the assembly composed of four modules will increase by 70% from 7.85 to 13.5 W due to the installation of the fin on the hot end.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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