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Numerical Simulation and Uncertainty Quantification for Immersion Cooling of Lithium-ion Batteries
No full textPour promouvoir une utilisation plus large des véhicules électriques, les batteries Lithium-ion (Li-ion) se doivent de supporter des courants électriques importants, générant ainsi de fortes contraintes thermiques qui dégradent leurs performances et leur durée de vie. La gestion thermique des packs de batteries est donc un élément crucial pour répondre à ces nouvelles contraintes industrielles. La technologie de refroidissement par immersion est une solution prometteuse en termes de performances thermiques. Ces systèmes sont gouvernés par des phénomènes multi-physiques,allant de la chimie interne des batteries jusqu’au transfert thermique à l’échelle du pack de batteries alimentant le moteur électrique. Cette thèse a pour objectif de développer des modèles numériques pour le refroidissement par immersion des batteries Li-ion, tout en considérant les incertitudes pro-venant des paramètres physiques en jeu.Cette problématique est abordée en proposant deux modèles de fidélités croissantes. D’abord,un modèle dit basse fidélité est développé, incluant la modélisation des phénomènes thermiques et électriques du problème. Des méthodes de quantification d’incertitudes (calibration Bayésienne et analyse de sensibilité) couplées avec des données expérimentales originales offrent ainsi des éléments de compréhension et d’analyse sur le comportement global du système. Ensuite, une approche plus spécifique est présentée à l’aide d’un code de calcul CFD haute fidélité. Le calcul du transfert thermique conjugué sous régime transitoire en deux dimensions d’un pack de batteries immergées est ainsi réalisé. Cet outil est utilisé pour évaluer la précision d’un modèle construit apriori, représentant la résistance interne des batteries Li-ion. Les incertitudes provenant de la résistance sont prises en compte grâce à la paramétrisation de ce modèle et calibrées en utilisant un cas test expérimental de la littérature. Enfin, pour obtenir une meilleure compréhension de la physique de ces problèmes de refroidissement par immersion, la fidélité de l’outil CFD est augmentée en considérant des calculs de transfert thermiques en 3D, ainsi qu’un modèle de résistance interne amélioré.To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model
Simulation Numérique et Quantification d’Incertitudes pour le Refroidissement par Immersion des Batteries Lithium-ion
No full textTo encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model.Pour promouvoir une utilisation plus large des véhicules électriques, les batteries Lithium-ion (Li-ion) se doivent de supporter des courants électriques importants, générant ainsi de fortes contraintes thermiques qui dégradent leurs performances et leur durée de vie. La gestion thermique des packs de batteries est donc un élément crucial pour répondre à ces nouvelles contraintes industrielles. La technologie de refroidissement par immersion est une solution prometteuse en termes de performances thermiques. Ces systèmes sont gouvernés par des phénomènes multi-physiques,allant de la chimie interne des batteries jusqu’au transfert thermique à l’échelle du pack de batteries alimentant le moteur électrique. Cette thèse a pour objectif de développer des modèles numériques pour le refroidissement par immersion des batteries Li-ion, tout en considérant les incertitudes pro-venant des paramètres physiques en jeu.Cette problématique est abordée en proposant deux modèles de fidélités croissantes. D’abord,un modèle dit basse fidélité est développé, incluant la modélisation des phénomènes thermiques et électriques du problème. Des méthodes de quantification d’incertitudes (calibration Bayésienne et analyse de sensibilité) couplées avec des données expérimentales originales offrent ainsi des éléments de compréhension et d’analyse sur le comportement global du système. Ensuite, une approche plus spécifique est présentée à l’aide d’un code de calcul CFD haute fidélité. Le calcul du transfert thermique conjugué sous régime transitoire en deux dimensions d’un pack de batteries immergées est ainsi réalisé. Cet outil est utilisé pour évaluer la précision d’un modèle construit apriori, représentant la résistance interne des batteries Li-ion. Les incertitudes provenant de la résistance sont prises en compte grâce à la paramétrisation de ce modèle et calibrées en utilisant un cas test expérimental de la littérature. Enfin, pour obtenir une meilleure compréhension de la physique de ces problèmes de refroidissement par immersion, la fidélité de l’outil CFD est augmentée en considérant des calculs de transfert thermiques en 3D, ainsi qu’un modèle de résistance interne amélioré
Numerical Simulation and Uncertainty Quantification for Immersion Cooling of Lithium-ion Batteries
No full textPour promouvoir une utilisation plus large des véhicules électriques, les batteries Lithium-ion (Li-ion) se doivent de supporter des courants électriques importants, générant ainsi de fortes contraintes thermiques qui dégradent leurs performances et leur durée de vie. La gestion thermique des packs de batteries est donc un élément crucial pour répondre à ces nouvelles contraintes industrielles. La technologie de refroidissement par immersion est une solution prometteuse en termes de performances thermiques. Ces systèmes sont gouvernés par des phénomènes multi-physiques,allant de la chimie interne des batteries jusqu’au transfert thermique à l’échelle du pack de batteries alimentant le moteur électrique. Cette thèse a pour objectif de développer des modèles numériques pour le refroidissement par immersion des batteries Li-ion, tout en considérant les incertitudes pro-venant des paramètres physiques en jeu.Cette problématique est abordée en proposant deux modèles de fidélités croissantes. D’abord,un modèle dit basse fidélité est développé, incluant la modélisation des phénomènes thermiques et électriques du problème. Des méthodes de quantification d’incertitudes (calibration Bayésienne et analyse de sensibilité) couplées avec des données expérimentales originales offrent ainsi des éléments de compréhension et d’analyse sur le comportement global du système. Ensuite, une approche plus spécifique est présentée à l’aide d’un code de calcul CFD haute fidélité. Le calcul du transfert thermique conjugué sous régime transitoire en deux dimensions d’un pack de batteries immergées est ainsi réalisé. Cet outil est utilisé pour évaluer la précision d’un modèle construit apriori, représentant la résistance interne des batteries Li-ion. Les incertitudes provenant de la résistance sont prises en compte grâce à la paramétrisation de ce modèle et calibrées en utilisant un cas test expérimental de la littérature. Enfin, pour obtenir une meilleure compréhension de la physique de ces problèmes de refroidissement par immersion, la fidélité de l’outil CFD est augmentée en considérant des calculs de transfert thermiques en 3D, ainsi qu’un modèle de résistance interne amélioré.To encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model
Simulation Numérique et Quantification d’Incertitudes pour le Refroidissement par Immersion des Batteries Lithium-ion
No full textTo encourage a wider use of electric vehicles, Lithium-ion (Li-ion) batteries are required to handle high electric currents, generating great heat loads which deteriorate their performances and lifespan. The thermal management of the battery packs is a key element to fulfill these industrial demands. Immersion cooling technology stands as a promising solution in terms of heat transfer performances. Multi-physics processes govern those systems, from the internal chemistry of Li-ion cells to the heat transfer at the battery pack scale powering the electric engine. This thesis aims to develop numerical models of immersion cooling systems for Li-ion batteries considering the uncertainties coming from the physical parameters. This issue is addressed by proposing two models of increasing fidelity. Firstly, a low fidelity model is developed, including the thermal and electrical phenomena of the immersion cooling problem. Uncertainty quantification methods (Bayesian calibration and sensitivity analysis) coupled with original experimental data provide a deeper knowledge on the overall behavior of the system. Secondly, a more specific approach is performed using a high fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) model solving the transient conjugate heat transfer in an immersed battery pack in two dimensions. This CFD tool is used to assess the accuracy of a constructed model for the internal resistance of Li-ion batteries. Uncertainties coming from the internal resistance are taken into account thanks to the parameterization of this model and calibrated using an experimental test case from literature. Furthermore, for a better understanding of the immersion cooling physics, the fidelity of the CFD model is increased by considering 3D simulations and an enhanced internal resistance model.Pour promouvoir une utilisation plus large des véhicules électriques, les batteries Lithium-ion (Li-ion) se doivent de supporter des courants électriques importants, générant ainsi de fortes contraintes thermiques qui dégradent leurs performances et leur durée de vie. La gestion thermique des packs de batteries est donc un élément crucial pour répondre à ces nouvelles contraintes industrielles. La technologie de refroidissement par immersion est une solution prometteuse en termes de performances thermiques. Ces systèmes sont gouvernés par des phénomènes multi-physiques,allant de la chimie interne des batteries jusqu’au transfert thermique à l’échelle du pack de batteries alimentant le moteur électrique. Cette thèse a pour objectif de développer des modèles numériques pour le refroidissement par immersion des batteries Li-ion, tout en considérant les incertitudes pro-venant des paramètres physiques en jeu.Cette problématique est abordée en proposant deux modèles de fidélités croissantes. D’abord,un modèle dit basse fidélité est développé, incluant la modélisation des phénomènes thermiques et électriques du problème. Des méthodes de quantification d’incertitudes (calibration Bayésienne et analyse de sensibilité) couplées avec des données expérimentales originales offrent ainsi des éléments de compréhension et d’analyse sur le comportement global du système. Ensuite, une approche plus spécifique est présentée à l’aide d’un code de calcul CFD haute fidélité. Le calcul du transfert thermique conjugué sous régime transitoire en deux dimensions d’un pack de batteries immergées est ainsi réalisé. Cet outil est utilisé pour évaluer la précision d’un modèle construit apriori, représentant la résistance interne des batteries Li-ion. Les incertitudes provenant de la résistance sont prises en compte grâce à la paramétrisation de ce modèle et calibrées en utilisant un cas test expérimental de la littérature. Enfin, pour obtenir une meilleure compréhension de la physique de ces problèmes de refroidissement par immersion, la fidélité de l’outil CFD est augmentée en considérant des calculs de transfert thermiques en 3D, ainsi qu’un modèle de résistance interne amélioré
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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