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Zeitschriftenartikel:

D. Pernsteiner, A. Schirrer, L. Kasper, R. Hofmann, S. Jakubek:
"Data-based model reduction for phase change problems with convective heat transfer";
Applied Thermal Engineering, 184 (2021), 116228.



Kurzfassung deutsch:
Latentwärmespeicher (LHTES) nutzen die hohe Energiedichte von Phasenwechselmaterial (PCM). Die typischerweise geringe Wärmeleitfähigkeit von PCM begrenzt die Lade- und Entladeraten und stellt den dynamischen Speicherbetrieb vor erhebliche Herausforderungen. Um LHTES effizient zu betreiben und ihr volles Potenzial auszuschöpfen, sind neue Methoden erforderlich, um genaue und schnelle Modelle für Ladezustandsabschätzungen und Regelungsaufgaben zu erhalten. Bei LHTES wird die Wärmeübertragung in niedrigviskosem PCM durch Konduktion und in erheblichem Maße auch durch konvektiven Transport angetrieben. In früheren Arbeiten wurden verschiedene hochpräzise Modelle entwickelt, die Finite-Element-, Differenz- und Volumenmethoden zur Lösung der gekoppelten Navier-Stokes- und Energiegleichungen verwenden, jedoch mit großem Rechenaufwand verbunden sind. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiges, hochgenaues Modellreduktionsverfahren vorgeschlagen, um Echtzeitfähigkeit unter Beibehaltung der hohen Modellgenauigkeit zu erreichen. Die Idee besteht darin, die aufwendige Lösung der Navier-Stokes-Gleichungen durch ein effizient parametrisiertes, datenbasiertes Modell abzukürzen, das die Strömungsfunktion des typischen Konvektionsströmungsmusters durch Singulärwertzerlegung approximiert. Um der Komplexität der lösungsabhängigen Strömungsdomäne Rechnung zu tragen, wird ein geeignetes Transformationsverfahren vorgeschlagen. Die Effizienz und Genauigkeit der vorgeschlagenen Reduktionsmethode wird in typischen Betriebsarten demonstriert.

Kurzfassung englisch:
Latent heat thermal energy storages (LHTES) exploit the high energy density of phase change material (PCM). The typically low thermal conductivity of PCM limits the charging and discharging rates and poses considerable challenges for dynamic storage operation. To operate LHTES efficiently and to exploit their full potential, new methods are required to obtain accurate and fast models for state of charge estimation and control tasks. In LHTES the heat transfer in low viscosity PCM is driven by conduction and also significantly by convective transport. In previous works, various high-precision models have been developed which employ finite element, difference and volume methods to solve the coupled Navier-Stokes and energy equations, but they incur large computational effort. In the present work, a novel, high-fidelity model reduction technique is proposed to achieve real-time capability while preserving high model accuracy. The idea is to short-cut the laborious solution of the Navier-Stokes equations by an efficiently parametrized, data-based model which approximates the stream function of the typical convection flow pattern by singular value decomposition. To account for the complexity of the solution-dependent flow domain, a suitable transformation method is proposed. The efficiency and accuracy of the proposed reduction method is demonstrated in typical operating modes.

Schlagworte:
Phase change material; Model reduction; Convective and conductive heat transfer; Singular value decomposition; Stream function


"Offizielle" elektronische Version der Publikation (entsprechend ihrem Digital Object Identifier - DOI)
http://dx.doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2020.116228

Elektronische Version der Publikation:
https://publik.tuwien.ac.at/files/publik_291992.pdf



Zugeordnete Projekte:
Projektleitung Stefan Jakubek:
HyStEPs-IF


Erstellt aus der Publikationsdatenbank der Technischen Universitšt Wien.