《Journal of Cleaner Production》：Exergy loss distribution and guided optimization of cold storage packed bed for liquid air energy storage
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•针对LAES中的蓄冷床层开发了一种?损失分布模型。•对流?损失占床层总?损失的71.92%。•建立了?效率图以指导热物理性质优化。•基于?损失的优化使效率从95.1%提高至96.3%。引言近年来，可再生能源发电稳步增长。2024年，可再生能源发电量占总发电量的31%，相比2
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针对LAES中的蓄冷床层开发了一种?损失分布模型。
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对流?损失占床层总?损失的71.92%。
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建立了?效率图以指导热物理性质优化。
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基于?损失的优化使效率从95.1%提高至96.3%。
引言
近年来，可再生能源发电稳步增长。2024年，可再生能源发电量占总发电量的31%，相比2022年增长了6.9%。然而，太阳能和风能等可再生能源具有固有的间歇性，可能导致大规模能源系统中供电与电网需求之间的不匹配。为应对这一挑战，已开发了多种大规模储能技术。表1对比了代表性储能技术的优缺点，包括抽水蓄能（PHES）和压缩空气储能（CAES）。与其他方案相比，液态空气储能（LAES）被视为解决这一挑战的有前景的方案，并因其高能量存储密度、无地理限制、高安全性和长运行寿命而受到越来越多的关注。LAES系统涉及冷量储存与再利用，其性能对整体系统效率至关重要。以固体颗粒为储能材料的蓄冷床层（CSPB）因其低资本成本、不可燃性和高循环稳定性而在LAES系统中得到广泛应用。
?被定义为蓄冷床层在与环境达到平衡时可获得的最大理论功。蓄冷床层通常经历三个过程：充电、储存和放电。在大多数研究中，?被用作关键性能指标，主要用于确定?效率以评估整体系统性能。对蓄冷床层在不同工况下的性能进行了模拟，结果表明在0.32 kg/(s·m2)的空面质量流率下，?效率可超过68%。此外，通过优化蓄冷床层的几何结构和运行参数，实现了63.72%的?效率，并以?效率为评估标准评估了四种运行模式。除效率评估外，一些研究还调查了储存过程中的?损失。提出了一种多层蓄冷床层设计，通过引入空气层作为热阻来抑制储存过程中的轴向热传导，从而减少?损失。经过6小时储存时间后，?损失率降至3.9%，与传统配置相比减少了26.4%。还分析了储存过程中的?损失机制，发现在高温和低温区域，轴向热传导分别占总?损失的21.65%和7.04%。然而，蓄冷床层内的热传递涉及多种机制，包括流体与固体颗粒之间的对流热传递、两相的热传导以及向环境的热量散发。这些机制共同导致?的破坏，而非仅热传导所致。
一些研究已对蓄冷床层应用的储能材料进行了调查。通过模拟铅、6061铝、锌、304不锈钢、氧化铝、石英、氯化钠、聚丙烯和聚乙烯等九种储能材料，系统地分析了低温体积热容的影响。结果表明，从应用角度看，聚丙烯、聚乙烯、氯化钠和石英在储存效率、可行性和成本之间提供了最佳折中。使用玻璃和玄武岩作为储能材料的对比实验表明，玻璃产生了更薄的温跃层，表明其冷量储存性能更优。对使用石灰石、玄武岩、花岗岩和大理石的蓄冷床层进行模拟，报告指出在同时考虑储存效率和?效率时，玄武岩是最合适的材料。此外，对比了13种材料的体积热容和储存成本，固体氯化钠显示出优越的整体性能，在评估的蓄冷材料中具有最低的每千瓦时成本。这些研究证实了储能材料热物理性质的重要性，但大多数研究侧重于特定材料之间的比较或整体性能评估。热导率和体积热容的变化如何影响蓄冷床层中通过对流、传导和环境热散发产生的?损失分布，从而决定?效率，仍缺乏充分理解。
上述综述揭示了三个主要研究空白。首先，尽管?效率已被广泛用于评估蓄冷床层性能，但充电、储存和放电过程中?损失的分布特征尚未得到系统量化。其次，已证明储能材料性质会影响蓄冷床层性能，但热导率和体积热容的变化如何重新分配对流、传导和环境热散发中的?损失，仍缺乏充分理解。第三，?损失分布很少被用于指导固体颗粒热物理性质优化和床层结构优化。
为弥补这些空白，本研究为典型的50 MW/200 MWh LAES系统中的蓄冷床层开发了一个基于?损失分布的框架。主要贡献总结如下：(1) 在对流、流体传导、固体传导和环境热散发引起的?损失，在一个完整的蓄冷床层运行周期内进行定量分解，并从运行过程和传热机制的角度进行可视化。(2) 通过分析热导率和体积热容对?损失再分配、泵功和?效率的影响，并建立?效率图以指导热物理性质优化。(3) 在优化的热物理性质条件下，进一步利用主要?损失的空间分布来指导区域粒径优化。因此，本研究为理解蓄冷床层中的不可逆性提供了一个面向机制的框架，并为LAES应用中的热物理性质优化、材料选择和有针对性的结构改进提供了实用基础。
章节摘要
方法
本节介绍了用于分析蓄冷床层性能并指导其优化的方法。首先介绍蓄冷床层的几何结构和传热机制，然后是总体方法框架。接着详细描述数值模型、?损失分布模型、性能指标、模型验证和模拟参数设置。
结果与讨论
首先量化基准工况下的?损失分布，以识别蓄冷床层的主要运行过程和?损失机制。然后分析热导率和体积热容的影响，以阐明储能材料热物理性质如何重新分配不同的?损失组分并影响泵功。基于这些结果，建立?效率图以全面评估不同的热物理
结论
本研究开发了一种?损失分布模型，以研究液态空气储能（LAES）系统中蓄冷床层的热力学性能和优化潜力。该模型应用于商业规模的LAES系统（50 MW/200 MWh），量化了充电、储存和放电过程中通过对流、传导和环境热散发产生的?损失分布。随后建立?效率图以识别
作者贡献声明
王兴宇：撰写——初稿、方法、调查、数据整理。张兆：验证、软件。韩鹏：可视化、形式分析。王辰：资金获取、形式分析。Sergi Dosta：调查。丁玉龙：监督、资源。佘晓辉：撰写——审阅与编辑、项目管理、资金获取、概念化。
利益冲突声明
我们确认，本出版物不存在已知的利益冲突，且未获得可能影响其结果的重大财务支持。
我们确认，本手稿已由所有署名作者阅读并批准，且不存在满足作者资格标准但未列出的其他人员。我们进一步确认，手稿中列出的作者顺序已得到我们所有人的批准。
我们确认，我们
致谢
本工作由河北省科技计划（编号：254Z9903G）和国家自然科学基金（5240061504）资助。
王兴宇|张兆|韩鹏|王辰|Sergi Dosta|丁玉龙|佘晓辉
