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Enregistrement W4387896728 · doi:10.3997/2214-4609.202321118

Optimization of the Thermal Performance of a CO2 Geothermal Thermosyphon

2023· article· en· W4387896728 sur OpenAlexaff
Messaoud Badache

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosiphonHeat transferResponse surface methodologyGeothermal gradientVolumetric flow rateMaterials scienceInletThermodynamicsFluid dynamicsThermalFlow (mathematics)Heat transfer fluidMechanicsMechanical engineeringChemistryEngineeringGeologyPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper showcases the utilization of response surface methodology (RSM) to optimize the performance of a CO2 geothermal thermosyphon. The design parameters include the filling ratio, the flow rate of the cooling fluid and the difference between the ground and the cooling fluid inlet temperatures, while the response parameters are the heat transfer rate (Q) and effectiveness (εff). Using the RSM, two models were developed to establish correlations between input parameters and corresponding response. Overall, it is concluded from the RSM that the flow rate and the temperature difference between the ground and the heat transfer fluid inlet temperatures are the factors that have the greatest impact on Q and εff, while the filling ratio has only a slight effect on Q and no effect on εff. The maximum heat transfer rate and effectiveness achieved are 1.86 kW and 47.8%, respectively. Moreover, these optimal values are associated with different flow rate levels, indicating distinct operating regions for maximizing Q and εff within the GT system. Therefore, a multi-response optimization approach is essential to simultaneously optimize both Q and εff.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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