Performance Optimization of Double U‐Tube Borehole Heat Exchanger for Thermal Energy Storage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper presents an optimization study of the thermal performance of a double U‐tube borehole heat exchanger (BHE) with two independent circuits that can be used in borehole thermal energy storage. The study applies the Taguchi method and utility concept to obtain the optimum parameters for two objective functions: maximum heat transfer rate and thermal effectiveness of the BHE. A validated numerical heat transfer model with a fully implicit method is applied to compute the transient heat transfer in the BHE. The Taguchi optimization results revealed that the optimal factors (denoted with letters and numbers showing their levels) for achieving the maximum heat transfer rate and thermal effectiveness are A1B3C2D1E3F3G3H3 and A3B3C2D3E3F3G1H1, respectively. This resulted in an optimal heat transfer rate of 120 W/m and a thermal effectiveness of 69.3%. Using the utility concept method, a single set of optimal parameters (denoted by their levels as A3B3C3D2E3F3G2H3) is obtained to maximize the performance of the BHE. These parameters yielded an optimum heat transfer rate of 87.3 W/m and thermal effectiveness of 54.6%. Finally, analysis of variance (ANOVA) showed that ground thermal conductivity, the inlet temperature of the working fluid, and borehole depth are the most influential parameters affecting the performance of the BHE. The study provides crucial information for performance improvement, enhanced energy savings, reduced environmental impact, and optimization of a hybrid ground source heat pump system that can be integrated with borehole thermal energy storage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».