Modelling and Experimental Evaluation of a Sand-Based Seasonal Storage System
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, space heating (SH) and domestic hot water (DHW) heating for Canadian residential buildings accounted for 11% of Canada's total greenhouse gas (GHG) emissions. To drastically decrease the GHG emissions from the residential sector, solar thermal energy can be used to fulfill the SH and DHW needs of residential buildings. A major challenge for solar energy use in Canada is the timing mismatch between the solar radiation received and the SH needs of homes. A seasonal thermal energy store bridges this gap by storing thermal energy and discharging it when the demand arises. Sand can be used as the medium in thermal energy storage, but no research has yet been published demonstrating the feasibility or efficiency of a sand-based seasonal thermal energy store (SSTES) for a residential building. A full-scale research house with a solar combisystem and an SSTES has been built in Ottawa, Canada, to evaluate this novel technology. This thesis documents and analyzes a year-long experiment that was performed at the research house to assess whether the solar combisystem and SSTES can fulfill over 90% of the house’s annual SH and DHW heating needs with solar energy. It also presents the development of a 3D, conduction-only numerical model of the heat transfer in and around the SSTES that is validated with the data from the year-long experiment. Validated numerical models allow various design scenarios to be tested and optimized with less time and economic investment. The experimental results show that solar energy fulfilled 70% of the house’s annual SH and DHW heating loads (i.e. solar fraction=70%). The principal reason for the lower-than-expected solar fraction was the SSTES’s high rate of heat loss (twice the expected rate). Its storage efficiency (i.e. heat extraction/heat injection) was only 20%. Analysis of the experimental data shows one side of the SSTES loses heat faster than the other sides. It is hypothesized that the SSTES’s insulation has become partially degraded; the numerical model was modified to reflect this. The final model has been validated through comparison to the experimental data using several key metrics that are presented and analyzed in this work.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».