Improved Rock-based Thermal Energy Storage (RTES) with Perforated Plate Based on Double Thermocline Design
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».