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Enregistrement W4391774747 · doi:10.46855/energy-proceedings-11056

Improved Rock-based Thermal Energy Storage (RTES) with Perforated Plate Based on Double Thermocline Design

2024· preprint· en· W4391774747 sur OpenAlexafffund
Hamidreza Ermagan, Leyla Amiri, Agus P. Sasmito

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésThermoclineThermalGeologyEnergy (signal processing)Thermal energy storageThermal massEnvironmental scienceComputer scienceOceanographyMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancing the transition to renewable energy necessitates significant investments, especially in energy storage solutions to mitigate the variability and intermittency of renewable electricity generation.Rockbased Thermal Energy Storage (RTES) offers the vital adaptability needed to incorporate significant amounts of renewable energy by harnessing excessive energy and storing it in rocks or geological formations.This stored energy can then be used for various applications like heating or generating electricity, providing a reliable and sustainable energy source.One of the main challenges in the widespread use of RTES is the thermal losses (mainly because of the diffusion of thermocline) and the high pressure drop in the packed beds.Hence, a novel RTES system is proposed to overcome these limitations.The design has a perforated plate that delivers air in a certain length from the inlet.The fluid flow and heat transfer inside the packed bed are studied using a 2D Computational Fluid Dynamics (CFD) model considering the local thermal non-equilibrium (LTNE) at the air-rock interface.For the optimal case (perforated length to bed length of 0.7), the proposed design is shown to increase the charging efficiency of the conventional RTES by 14 percent by decreasing the fan power requirement and increasing the stored thermal energy.This improvement is due to the emergence of a secondary thermocline that bypasses the main thermocline, and hence, utilizes the packed bed more efficiently while also reducing the fan power requirement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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