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Enregistrement W7024257579

A Reduced Model of Borehole Thermal Energy Storage Thermal Response

2023· dissertation· en· W7024257579 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal energy storageHeat exchangerVolume (thermodynamics)Heat transferEnergy recoveryEnergy storageThermal energyWork (physics)BoreholeThermal
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada 15% of greenhouse gas (GHG) emissions are produced by the residential sector’s energy demand. The majority of the energy demand is space heating which is primarily met with natural gas combustion. Motivation exists to reduce GHG emissions due to their contribution to climate change. Integrated Community Energy Harvesting (ICE-Harvest) systems seek to integrate thermal and electrical energy production, storage, redistribution, and consumption in a way that reduces GHG emissions. Borehole thermal energy storage (BTES) is implemented in ICE-Harvest systems as seasonal thermal energy storage. This thesis presents a novel model of BTES thermal response with reduced complexity to aid in early siting, design, optimization, and control systems development work for ICE-Harvest systems. The reduced model can be used to approximate periodic steady state BTES thermal response. The model provides information on average ground storage volume temperature, outlet fluid temperature, heat exchanger fluid to storage volume heat transfer rate, storage volume top loss heat transfer rate, storage volume side and bottom loss heat transfer rate, and annual thermal energy storage efficiency which aids system modelling efforts for BTES in solar thermal and ICE-Harvest systems. The reduced model is formed from a solution of the thermal energy balance equations for the BTES ground storage volume and heat exchanger fluid with simplified operating conditions for a yearly BTES charging and discharging cycle. Ground storage volume temperature is lumped as a single value. Heat transfer rates between the storage volume and the heat exchanger fluid and the storage volume and its surroundings are modelled with periodic steady state thermal resistance values for the charging and discharging timesteps. A TRNSYS DST simulation of BTES is validated against measurements from a BTES installation and TRNSYS DST is used to generate the periodic steady state thermal resistance values the reduced model requires. The periodic steady state thermal resistance values of BTES charging and discharging are dependent on BTES design parameters (spacing between boreholes, number of boreholes, borehole depth, and storage volume size) and ground thermal properties (thermal capacity and thermal conductivity) which is presented in a series of parameter sweeps with respect to a reference simulation. The reduced model predicts periodic steady state average storage volume temperature with a RMSD of 0.96°C for charging and 1.3°C for discharging when compared to the TRNSYS DST reference simulation. The reduced model predicts the periodic steady state heat exchanger total energy transfer within 1.8% for the charging timestep and 2.8% for the discharging timestep when compared to the TRNSYS DST reference simulation. The reduced model’s periodic steady state thermal resistance values are demonstrated to be independent of heat exchanger fluid inlet temperature except for the side and bottom loss thermal resistance during discharging. The reduced model cannot replicate the change in heat transfer direction that occurs during BTES discharging when the temperature of the storage volume decreases below the temperature of the surrounding ground, however, the magnitude of the energy transfer that would occur is negligible compared to the magnitude of the BTES heat exchanger total energy transfer.

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 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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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