Reference data set for injection and extraction cycle of a borehole thermal energy storage field: A numerical and experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Borehole thermal energy storage systems are utilized across the globe to capture solar or residual thermal energy and store the heat seasonally. Although many borehole thermal energy storage facilities exist and operate, there are few facilities that are equipped to provide data and be used for research purposes. This paper provides an extensive experimental dataset of the operation of a borehole thermal energy storage field. The operating conditions include a constant temperature heat injection cycle followed by a hold period and a stepped-constant temperature heat extraction cycle. The experiment was initiated on November 23, 2021, and concluded on January 18, 2023. It involved a total of 340 GJ of heat injection and 192 GJ of heat extracted. Measurements of soil temperature and fluid temperature are shown, along with mass flow rates and the calculated thermal power. A COMSOL Multiphysics model with simplifying assumptions was used to demonstrate the modelling capability of the code. The results show that the COMSOL model of the borehole field was able to capture the thermal response of heat injection and extraction cycles to within 4.5 % of the experimental results. • Experimental dataset of operational borehole thermal energy storage facility • Radial and axial soil temperatures, fluid temperature, and flow rate measurements • Validation of a simplified 3D numerical model • Thermal power comparison of experimental and numerical results
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 ».