Optimal operating strategies for borehole thermal energy storage
Notice bibliographique
Résumé
Borehole thermal energy storage (BTES) provides an approach to decarbonizing space and water heating through seasonal storage of waste heat. Different operating strategies, resulting in different thermal load distributions among boreholes, can be employed for the BTES. This work determines the optimal operating strategy, defined by the flow arrangement and distribution scheme, to employ for maximal storage performance, depending on the size of the available waste heat. The assessment is carried out using a newly developed, efficient 2-D finite volume heat transfer model that enables mathematical optimization of flow distribution in zoned BTES. It is shown that when the available waste heat is less than 70 % of the BTES design load, a serial flow arrangement with radial distribution yields the best storage performance, with up to 6.8 % higher utilization efficiency than the best-performing parallel arrangement strategy. For higher load scenarios, equal flow distribution in a parallel arrangement is shown to provide optimal storage performance, up to 2.9 % higher than operation under a serial arrangement. The results also highlight that maximizing heat transfer within boreholes is more critical to effective BTES performance than minimizing conductive heat loss from the system. • Charging strategies defined by flow pattern and distribution in BTES. • Efficient numerical transient heat transfer model for BTES optimization. • Optimal strategy depends on thermal load size. • Enhancing injection rates more critical than minimizing conductive heat losses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».