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Record W6999132641

Caractérisation des propriétés et des performances du D-mannitol dans un système de récupération de chaleur

2021· other· fr· W6999132641 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsThermal energy storageEconomic analysisPhase change
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Aujourd’hui, alors que le monde s’oriente vers l’utilisation des énergies renouvelables afin de limiter les émissions de CO2, le stockage d’énergie devient un enjeu économique important dans cette transition énergétique. En effet, le stockage d’énergie permettrait de réguler l’intermittence des énergies renouvelables comme le solaire ou l’éolien et ainsi de réduire le « Peak shifting ». Cette approche offre, en outre, de stocker l’énergie électrique lorsque la demande est faible et/ou les prix sont bas pour la redistribuer lorsque la demande est plus forte et/ou les prix plus élevés. Une des solutions de stockage thermique, ayant un impact environnemental limité, est l’utilisation de matériaux à changement de phase (MCPs). Ces matériaux ont la capacité de stocker une grande quantité d’énergie thermique dans un volume relativement faible par leur chaleur latente de fusion et sont donc une alternative intéressante par rapport aux solutions de stockage d’énergie thermique sous la forme de chaleur sensible. Ce projet de maîtrise tente d’apporter une réponse quant à la pertinence ou non d’utiliser un MCP comme milieu de stockage thermique dans un système de stockage d’énergie par air comprimé (CAES). Cette étude combine une approche numérique, réalisée avec le logiciel ANSYS-Fluent V18.0, et une approche expérimentale sur la caractérisation des propriétés et des performances d’un MCP. Enfin l’ajout de nanoparticules afin d’améliorer leur conductivité thermique est testé numériquement. Des mesures de température permettront d’observer le temps de changement de phase du matériau pour en déduire l’efficacité de la méthode employée ou du MCP utilisé. Cela permettra d’envisager l’utilisation d’un MCP à haute température de fusion (100-200⁰C) comme moyen d’amélioration du rendement d’un système CAES. L’objectif de ce projet de recherche est d’apporter à l’université de Sherbrooke un nouveau banc d’essais simple permettant de caractériser les performances de MCPs comme système de stockage thermique et un nouveau modèle numérique servant de comparaison. Avec ces deux nouveaux outils, on pourra quantifier les performances des MCPs et surtout leur dégradation après des cycles répétés de charge/décharge et comprendre comment améliorer leur capacité de stockage et leur temps de réponse. Le but est lorsque ce système de stockage thermique est couplé à un système de stockage par air comprimé, l’ensemble devienne suffisamment efficace pour concurrencer les batteries ou les centrales au diesel largement utilisées dans les sites reculés du Québec.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.207 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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