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Enregistrement W4366446726 · doi:10.32920/22657372

Performance Assessment of Nano-enhanced Phase Change Material for Thermal Storage

2023· preprint· en· W4366446726 sur OpenAlexafffund
Reza Daneshazarian, Sylvie Antoun, Seth B. Dworkin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhase-change materialMaterials scienceThermal energy storageHeat transferOctadecaneThermodynamicsLatent heatNatural convectionHeat transfer enhancementPhase changeThermalWork (physics)ConvectionComposite materialHeat transfer coefficientChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The use of nano phase change material in thermal energy storage applications appears promising, but the often-poor performance and the lack of understanding of the heat transfer mechanisms interconnectedness remains a challenge and hinders their widespread integration. The existing numerical work has unveiled numerous impediments in predicting the actual melting behaviour. They rarely combine the effects of conduction enhancement, convection degradation, and latent heat reduction, due to inaccurate characterization of the thermophysical properties and the limitations of their model assumptions. In the present study, an enhanced numerical approach was developed to investigate the melting performance of xGnP-octadecane filled in a vertical cylindrical enclosure at different weight concentrations. The model results for the pure phase change material were compared and validated against the experimental data. The progression of the melting front, temperature probes, energy storage capacity and heat transfer rate of the nano phase change material were thoroughly evaluated. The current numerical observations demonstrate that the addition of nanoparticles improves, up to a critical concentration of 0.5wt%, the melting rate. The results showed that by adding 0.5wt% of xGnP in the base phase change material (octadecane), the melting rate decreases by 9.7% and the heat storage rate increases by 12.6%. However, at higher loadings, the heat transfer rate is deteriorated due to worsening of other thermophysical properties provoking the prevalence of viscous forces over natural convection and latent capacity. The system overall efficacy was found to be dependent on the net effects of relative changes of all thermophysical properties with nanoparticle concentration and temperature in the solid, so called mushy, and liquid zones. Finally, when characterizing nano phase change material, the thermal conductivity cannot be considered alone as a criterion for nano phase change material selection. A high thermal conductivity is needed for maximum heat absorption in thermal transport applications. Nevertheless, low viscosity, high latent heat and specific heat capacities are also essential to ensure a better thermal energy storage efficiency in terms of capacity and heat extraction/release rate.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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