Simultaneous impregnation and microencapsulation of CaCl2 using silica gel and methyl cellulose for thermal energy storage applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal energy storage utilizing the adsorption of moisture from air is a promising energy storage technology due to its high energy density and minimum heat losses. Salt hydrates and salt hydrate composites, such as calcium chloride (CaCl 2 ) and CaCl 2 -based composites, have shown favourable energy storage properties in this area of research. However, these materials have shown issues with stability due to swelling and deliquescence. In this work, CaCl 2 was stabilized using three methods: impregnation into silica gel, encapsulation in methyl cellulose, and both impregnation and encapsulation stabilization techniques used simultaneously. Therefore, three CaCl 2 -based composites were synthesized. For the first composite, silica gel was impregnated with CaCl 2 . For the second composite, CaCl 2 was encapsulated by methyl cellulose. For the third composite, silica gel was impregnated with CaCl 2 and the CaCl 2 was encapsulated with methyl cellulose. These samples were structurally characterized using scanning electron microscopy as well as Brunauer-Emmett-Teller (BET) to determine surface area, pore size distribution and nitrogen adsorption isotherms at 77 K. Water vapour adsorption isotherms were also determined at 25 °C for different relative humidities by dynamic vapor sorption (DVS). Similarly, LiCl-based composites were also synthesized and examined in this work, but issues of deliquescence, swelling, and agglomeration made the materials impractical to work with. To determine the prepared materials’ thermal energy storage performance, 2–6 g of each sample was tested in a lab-scale apparatus. This process uses the exothermic adsorption of moisture from ambient air in an open thermal energy storage system. The CaCl 2 impregnated silica gel that was encapsulated in methyl cellulose showed reasonably high stability and energy storage performance after 3 hydration and dehydration cycles with minimum agglomeration. An energy storage density of 241 kWh/m 3 (0.87 GJ/m 3 ) and specific energy of 630 Wh/kg (2268 kJ/kg) was achieved with this material for 90% inlet relative humidity after a regeneration at 90 °C.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».