A novel membrane-based absorber for sorption heat transformers: A comparative experimental study of a thin-film absorbent and salt-impregnated adsorbents
Notice bibliographique
Résumé
The present study proposes a novel membrane-based sorber bed with stationary solution film for oscillatory sorption heat transformers. A custom-built gravimetric large pressure jump setup is used to experimentally compare the performance of the novel membrane-based sorber bed with a Lithium Bromide/Silica gel solid composite sorbent synthesized using the salt-impregnation method. It is shown that the current membrane-based sorber bed provides up to about four times the specific cooling power and more than twice the cooling power density of solid sorbents, demonstrating the capability of the present sorber bed as a promising alternative to solid sorbents. The specific cooling power, cooling power density, and energy storage density of about 2.8 kW/kg, 470 kW/m 3 , and 269 MJ/m 3 are experimentally obtained, respectively. According to experimental results, it is observed that the film thickness plays a significant role in sorption dynamics, while the effect of membrane mass transfer resistance on sorption dynamics is less than 10%. In addition, the present membrane-based sorber bed is analytically modeled, and the results are validated with present experimental data. The present analytical model is also used to investigate the effects of design parameters on the performance metrics.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».