Heat transfer enhancement to promote melting and solidification in a PCM-based thermal storage module
Notice bibliographique
Résumé
Latent heat thermal energy storage systems can capture and store solar thermal energy, eliminating the misalignment between when solar energy is available and when heating is required, thereby enhancing the reliability of solar energy by facilitating a continuous and consistent energy supply. However, phase change materials used in these systems generally suffer from low thermal conductivities making it difficult to achieve charging and discharging rates suitable for application. The present research investigated the design of a rectangular four-pass thermal storage module by considering three heat transfer enhancement elements: steel wool, aluminum wool and an aluminum honeycomb structure. Each were incorporated into the thermal storage module to analyze their effect on charging and discharging rates as compared to the same four-pass module with no enhancement elements. The findings showed that steel wool performed the most poorly of the elements tested as it lengthened charging times by 60 % (Improvement factor 0.61) and shortened discharging times by only 30 % (Improvement factor 1.28). The highly conductive aluminum wool shortened the charging time by a factor of 1.62 and the discharging time by a factor of 2.33. However, the aluminum honeycomb structure was superior in enhancing the overall module performance for both charging (improvement factor of 3.11) and discharging (Improvement factor of 3.88) as it enhanced thermal penetration into the PCM region away from the HTF tubes while still permitting natural convection within the narrow, vertically oriented cells. The results presented in this study contribute to a deeper understanding of the optimal design for thermal storage modules.
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 ».