Study of Salt Hydrate-based Phase Change Materials Integrated into Thermal Energy Storage System for Air Pre-cooling in Hot Climate
Notice bibliographique
Résumé
The cooling of lightweight buildings is a major future challenge due to the consequences of global warming.Air conditioning (AC) systems are a major energy consumer, so even small improvements in AC performance can lead to significant energy savings.This numerical study investigates the use of thermal energy storage (TES) to improve AC performance in hot climates.TES is a technology that shows promise in meeting the rising energy demand while reducing greenhouse gas emissions.Latent heat thermal energy storage (LHTES) is a specific type of TES that aims to reduce the need for excessive cooling or heating in buildings.Researchers are currently exploring the use of phase change materials (PCMs) as potential LHTES materials to enhance energy efficiency in building systems.The primary objective of this paper is to explore the application of PCMs specifically salt hydrate (CaCl2.6H2O)with a melting range of 29-33°C in the pre-cooling of air, where they store night time ambient cooling and release it during the day to diminish peak cooling requirements.To accomplish this, a standard-size air-conditioning duct incorporated with the PCM enclosure has been modelled using ANSYS/Fluent.Results showed that a PCM-based air-pre-cooling model reduced peak cooling demand by 23% and air conditioning system capacity by 30%, achieving an 8.2°C drop in temperature at a velocity of 1 m/s.The findings of this study suggest that PCMbased TES systems are a promising technology for improving AC performance in hot environments.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».