MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386114663 · doi:10.11159/htff23.169

Experimental Study to Enhance the Overall Cooling Capacity of Lanthanum Based Magnetic Refrigeration System

2023· article· en· W4386114663 sur OpenAlexvenueno aff
Sudeep Shankar, Manish Chandra, Satyanarayanan Seshadri

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic and transport properties of perovskites and related materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefrigerationMagnetic refrigerationLanthanumCooling capacityNuclear engineeringMaterials scienceWater coolingProcess engineeringThermodynamicsEngineeringMagnetic fieldPhysicsMagnetizationNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refrigeration accounts for 20% of electrical energy consumed by building according to the report by International Energy Agency (IEA).The demand for space cooling and heating is expected to increase 3 times in the near 2050.Refrigeration accounts for 7 to 8% of global greenhouse gas emissions [1].The current existing technology of Vapour Compression Refrigeration System (VCRS) poses a great challenge to sustainability.The root cause is the usage of synthetic refrigerants which causes the emission of greenhouse gases.Magnetic Refrigeration is one of the emerging alternative to current technology of VCRS.The system works on a special property of material called Magneto-Caloric Effect (MCE).MCE is heating or cooling of material upon magnetization and demagnetization respectively.The refrigeration cycle is analogous to reverse brayton cycle where isentropic compression and expansion is replaced by adiabatic magnetization and demagnetization.A working prototype of MRS has been developed in our laboratory and able to achieve 30% cooling capacity of theoritical value [1].The temperature span observed was around 0.85K.The selected permanent magnet for the prototype development is halbach magnetic array of strength 1.5 Tesla.The solid MCM used for development is based on La-Fe-Co-Si group compound.The curie temperature varies with the composition of La-Fe-Co-Si compound.The effect of magnetic field on MCM is higher at curie temperature and based on system requirement MCM has been selected.Instead of using single block of MCM we use an array of blocks of different compostion of MCM so that we can get a wide range of curie temperature.This array of MCM is called Active Magnetic Regenerator (AMR).A fluid has to be passed over the AMR which absorbs and gives heat to the system .When the MCM gets heated up during adiabatic magnetization, a room temperature fluid is passed over to absorb the heat and fluid flow is called hot blow.After adiabatic demagnetization, intially room temperature fluid is passed in a reverse direction that loses its heat to MCM and called cold blow.The system is designed for cooling application therefore cold fluid is of our interest.The cold fluid is stored in a tank and reutilized during next cycle of demagnetization to form a closed loop in AMR.The hot fluid may be stored or flushed out depending upon the application.The MCM is a ferrous based compound, it may get corroded depending upon the Heat Transfer Fluid (HTF) used.Due to this issue, the HTF has been limited to non-aqeous fluid.In our experiment, cal-77 a customized jet kerosene fuel is used as HTF.Analysis and solutions for the overall low cooling capacity of AMR is attempted.The main objective of this study is to improve the overall cooling capacity by avoiding the mixing of hot and streams using active solenoid valves and maintaining vaccum conditions.The cooling capacity obtained is 18W which is 50% of theoritical value and a temperature span of 5K.This system can be further developed by atomizing the HTF resulting in enhanced heat transfer which in turn improves the overall cooling efficiency.This technology has potential to replace conventional VCRS if cooling capacity is enhanced further and it is also sustainable as the carbon dioxide emissions are negligible.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material EngineeringMême sujetMagnetic and transport properties of perovskites and related materialsTravaux en français237 207