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http://dx.doi.org/10.25673/115035
Title: | Artificial, ground-based, multifunctional, long-term thermal storage facilities in models, in the laboratory, and in practice |
Author(s): | Bott, Christoph |
Referee(s): | Bayer, Peter Blum, Philipp |
Granting Institution: | Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg |
Issue Date: | 2024 |
Extent: | 1 Online-Ressource (xxi, 118, XXII Seiten) |
Type: | Hochschulschrift |
Type: | PhDThesis |
Exam Date: | 2024-01-25 |
Language: | English |
URN: | urn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-1169910 |
Abstract: | Energy storage is considered one of the key elements on the path to a climate-neutral economy. To store thermal energy on seasonal time scales, several facilities were built in the past decades. However, technical, economic, and environmental challenges remain. To overcome these, the objective of this thesis is to develop different solution strategies and tools, based on a state-of-technology review. Moreover, findings of a laboratory test to mitigate weaknesses of the storage membrane are presented. Within the second focus of the project, a new, component-based, numerical model is developed. The model allows fast analyses to investigate relevant parameter sensitivities, thereby enabling optimization of storage designs. A novel co-simulation framework is developed to improve the accuracy of operational predictions. Ultimately, all results are synthesized, and approaches for the enhancement of storage facilities in practice are discussed. Die Energiespeicherung gilt als eines der Schlüsselelemente auf dem Weg zu einer klimaneutralen Wirtschaft. Zur Speicherung thermischer Energie auf saisonalen Zeitskalen wurden in den letzten Jahrzehnten mehrere Anlagen gebaut. Dennoch bestehen technische, wirtschaftliche und ökologische Herausforderungen. Um diese zu überwinden, ist das Ziel der Arbeit, diverse Lösungsstrategien und Werkzeuge zu entwickeln, die auf einer detaillierten Bestandsaufnahme zum aktuellen Stand der Technik aufbauen. Um Schwächen von Speichermembranen zu mindern, werden zunächst die Ergebnisse aus Laborexperimenten vorgestellt. Im zweiten Schwerpunkt wird ein neues, komponentenbasiertes, numerisches Modell entwickelt. Dieses ermöglicht schnelle Sensitivitätsanalysen und Design-Optimierungen. Es wird ein innovativer Co-Simulationsansatz eingeführt, um die Betriebsvorhersagen zu verbessern. Abschließend werden die Ergebnisse zusammengeführt und Optimierungsansätze für Speicheranlagen in der Praxis diskutiert. |
URI: | https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/116991 http://dx.doi.org/10.25673/115035 |
Open Access: | Open access publication |
License: | In Copyright |
Appears in Collections: | Interne-Einreichungen |
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