Dynamic simulation of a compressed CO2 energy storage system
Notice bibliographique
Résumé
Energy storage systems are known to play a key role in the increasing electricity production of intermittency renewable energies. In the past few years, Compressed Carbon Dioxide Energy Storage (CCES) have been proposed in the scientific literature as a new Compressed Gas Energy Storage (CGES), which work usually with air as working fluid (CAES). The main drawbacks of CAES are the geographical restriction with the need of an underground reservoir. CO2 has the advantage of a critical temperature near the ambient temperature with a larger density. Therefore, liquid aboveground storage under non-extreme temperature condition are conceivable. Until now, researchers have been focused on layout’s propositions under steady-state assumption. To improve the understanding of CCES and their behavior under realistic conditions, is crucial to perform dynamic studies with successive cycles. In this paper, a dynamic model of a CCES is presented. It considers the temperature and pression variation in the CO2 reservoirs using real data from a photovoltaic installation. Compared to steady-state CCES systems, the results from this study show a drop in performance. This is especially due to the non-isobaric tanks and Joule effect to stored more energy. This study highlights the need to develop dynamic models of CCES to assess supplemental constraints. In fact, they can result in major changes of performances for aboveground CCES compared to analyses under the steadystate assumption.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».