Computationally effective machine learning approach for modular thermal energy storage design
Notice bibliographique
Résumé
This research presents an innovative approach that integrates computational fluid dynamics (CFD) and machine learning (ML) for the design and optimization of thermal energy storage (TES) systems. Heat discharging parametric analyses conducted using CFD serve as the basis for training ML models, including linear regression, K-nearest neighbor (KNN) regression, gradient boost regression (GBR), XGBoost, LightGBM , and neural network (NN). NN emerges as the most suitable for predicting time-dependent variations of concrete and heat transfer fluid (HTF) temperatures. The trained ML models offer an efficient alternative to traditional CFD simulations, enabling the prediction of temperatures in concrete thermal energy storage (CTES) modules under varying inlet conditions, velocities, and time. Leveraging these ML models, the research demonstrates the design of modular CTES cascaded systems with multiple modules in series and parallel configurations, significantly reducing computational cost and time by over 99% compared to full-scale CFD simulations. For instance, in predicting 4-hour time-dependent thermal behavior, CFD takes 97 s per data point and 238,500 s for a single module, compared to ML models’ 16-20 ms per data point and around 290 s per module, indicating their efficiency and scalability in predicting thermal discharge, especially for modular CTES system design and optimization. ML models also demonstrate computational efficiency for designing CTES systems involving multiple modules, taking approximately 765 s - 1047 s for various CTES system configurations, indicating their effectiveness over CFD in predicting thermal discharge for modular CTES systems. The integration of CFD and ML provides a streamlined workflow for designing and optimizing CTES systems, reducing computational efforts, cost, and time. Moreover, this workflow can be updated with additional training data to implement it for unique modular designs with different conditions. Such a generalization of this ML-based approach makes it applicable to a wide range of thermal energy storage designs and geometries, offering a promising avenue for future research and development in the field of thermal energy storage.
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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 ».