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Enregistrement W4409183281 · doi:10.1002/est2.70169

Experimental Evaluation of Direct‐Burial Subterranean Battery Energy Storage System

2025· article· en· W4409183281 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnergy Storage · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensYukon UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEmeraDalhousie UniversityCanada Foundation for InnovationNova Scotia Research Innovation Trust
Mots-clésBattery (electricity)Energy storageEnvironmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Battery energy storage systems have become an integral part of the electricity system as an increased quantity of variable renewable energy generation such as solar photovoltaics (PVs) and wind turbines is deployed. Siting and placement of the battery system is important for thermal management, safety, and use of space. Literature on this topic has only considered above‐ground installations. Direct‐burial subterranean installations can address the siting topics by providing access to relatively consistent ground temperatures, encasement of the battery in nonflammable soil, and permitting other uses of the ground surface above (e.g., athletic field). However, batteries generate heat during operation, and although in direct contact with the soil, the soil has poor thermal conductivity, potentially restricting operations to low‐power applications. This research designs, builds, instruments, and demonstrates the operation of a direct‐burial subterranean battery while exploring the thermal dynamics of the battery (NCA lithium ion) versus the surrounding backfill soil (thermal sand, k = 2.8 W/mK), with attention to peak temperatures and heat dissipation timelines. The results identify limitations of a residential behind‐the‐meter battery operation for either PV self‐consumption or load following (LF) application signals. The PV self‐consumption signal, which completes less than 1 cycle per day, results in a 4°C increase in the battery temperature, given the condition of the soil used during battery operation, and returning to original temperatures during the lengthy overnight rest period. The more aggressive LF signal, completing more than 2 cycles per day, elevated the temperature by 16°C within a single day, given the conditions of the soil employed in this experiment. Continued operations of the LF signal would cause overheating and so need to be completed only once every several days. The experimental findings will be used to design and calibrate a new subterranean battery energy storage system numerical models to predict performance for unique battery shapes, installation depths, climates, and arrays of batteries. In this fashion, this new battery technology may be deployed to meet specific applications throughout varied environments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle