Pore network modeling of one-dimensional transient heat transfer behaviorof core-shell paraffin-based composites
Notice bibliographique
Résumé
Core-shell composite phase change materials (PCMs) with a PCM core and non-PCM shell are promising for the latent heat thermal energy storage process. While the non-PCM shell layer could enhance the heat conductivity and cyclic stability of the material, it inevitably reduces the heat storage density of the composite materials. It is important to understand how various structural parameters impact the thermal conductivity of the core-shell composites and estimate the effective heat transfer coefficient and energy storage density of the core-shell composite PCMs. Using Open Pore Network Modeling (Openpnm), a python source code library for pore network modeling of porous media, we developed a one-dimensional transient heat transfer model to simulate Paraffin@SiO2, a paraffin-based core-shell PCM. The structural parameters were obtained from the Paraffin@SiO2 synthesized in our laboratory using the in-situ emulsion interfacial hydrolysis and polycondensation methods. The effects of various structural parameters of coreshell composite PCMs, including paraffin core diameter, SiO2 shell layer thickness, and SiO2 encapsulation rate, on the PCMs' thermal energy storage properties, i.e., thermal energy storage density and effective heat transfer coefficient, were investigated. Moreover, the effects of material porosity on thermal storage properties were also studied. The modeling results would provide guidance for further optimization of the synthesis process and design of core-shell composite PCMs to meet different requirements in advanced energy systems.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».