Harnessing sediment voids of low-grade salt mines for compressed air energy storage: Experimental and theoretical insights
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy storage technologies are critical for transitioning to sustainable energy systems, with salt caverns playing a significant role in large-scale solutions. In water-soluble mining of low-grade salt formations, insoluble impurities and interlayers detach during salt dissolution and accumulate as sediment at the cavern base, thereby reducing the storage capacity and economic viability of salt cavern gas storage (SCGS). This study investigates sediment formation mechanisms, void distribution, and voidage in the Huai’an low-grade salt mine, introducing a novel self-developed physical simulation device for two butted-well horizontal (TWH) caverns that replicates compressed air injection and brine discharge. Experiments comparing “one injection and one discharge” and “two injections and one discharge” modes revealed that (1) compressed air effectively displaces brine from sediment voids, (2) a 0.5 MPa injection pressure corresponds to a 10.3 MPa operational lower limit in practice, aligning with field data, and (3) sediment voidage is approximately 46%, validated via air-brine interface theory. The “two injections and one discharge” mode outperformed in both discharge volume and rate. Additionally, a mathematical model for brine displacement via compressed air was established. These results provide foundational insights for optimizing compressed air energy storage (CAES) in low-grade salt mines, advancing their role in renewable energy integration.
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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 | 0,000 | 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 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 ».