CFD-Based Assessment of Heat Transfer Fluid Temperature Effects on Multi-Stage Latent Thermal Energy Storage for CSP Energy Management
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a computational investigation of latent thermal energy storage (LHTES) systems integrated with multi-stage phase change materials (PCMs) for concentrated solar power (CSP) plants. The novelty of this research lies in analyzing the effect of elevating heat transfer fluid (HTF) inlet temperature on the melting dynamics of PCMs, with a focus on charging time and melting rate. A cascaded PCM configuration, employing Octadecanoic Acid, RT58, and Dodecanoic Acid, was modeled to capture sequential melting across distinct temperature ranges, thereby extending system efficiency. Using computational fluid dynamics (CFD) with the SIMPLE algorithm in ANSYS Fluent, simulations were conducted under controlled flow velocity while varying HTF temperatures from 100°C to 180°C. The findings reveal that increasing HTF temperature significantly accelerates PCM melting, reducing total charging time by over 65% at elevated conditions, while maintaining stable temperature layering that minimizes thermal shock. This work contributes critical insights into optimizing TES integration within CSP plants, demonstrating how strategic thermal management can enhance efficiency, reliability, and sustainability of renewable energy generation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».