Numerical Investigation of Flow and Thermal Behavior in Channels With PCM-Filled Thermal Energy Storage Columns for Potential Application in Photobioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microalgae has been identified as a potential source in the production of biofuel. Photobioreactors, which are used for microalgae production, normally experience temperature variations over the diurnal cycle due to changes in ambient conditions. Such temperature variations affect microalgae growth since microalgae are sensitive to these temperature variations. Hence, the thermal regulation of photobioreactors to minimize temperature variations will result in higher yield of microalgae. The present research is aimed to investigate an innovative approach to thermally regulate photobioreactors by introducing passive thermal energy storage using phase change materials (PCM) where the latent heat of the material is exploited as the energy storage. The present research uses a numerical approach to study the flow and thermal behaviors in a channel with a set of wall-confined, offset thermal storage columns. The research aims to investigate the melting behavior of the PCM inside these storage columns and the transient thermal response of the channel flow. Open source CFD software, OpenFOAM, is used to numerically simulate flow in a rectangular channel containing offset PCM columns. The model is validated against experimental data. A parametric analysis is performed to investigate the impact of various operating and geometric properties on the heat transfer to the PCM columns, with the aim to optimize the channel geometry to maximize the heat exchange between the PCM columns and the channel fluid.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».