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Enregistrement W1012347533 · doi:10.1016/j.procs.2015.05.135

An Experimental Study Onthe Dehumidification Performance of a Low-flow Falling-film Liquid Desiccant Air-conditioner

2015· article· en· W1012347533 sur OpenAlexafffundabout
S. Bouzenada, Christopher McNevin, Stephen C. Harrison, A. Kaabi

Notice bibliographique

RevueProcedia Computer Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésDesiccantAir conditioningLiquid desiccantMaterials scienceVolumetric flow rateMoistureHumidityEnvironmental scienceRegenerative heat exchangerAir dryerInletThermodynamicsMechanicsProcess engineeringComposite materialMechanical engineeringHeat exchangerPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dehumidifier is one of the main componentsinopen-cycle liquid desiccant air-conditioning systems. An experimental study was carried out to evaluate the performance of asolar thermally driven, low-flow, falling-film, internally-cooledparallel-plate liquid desiccant air-conditioner in Kingston, Ontario at Queen's University. A solution of LiCl and water was used as the desiccant.Unlike high-flow devices, the low-flow of desiccant solution flowing across the unit's dehumidifier and regenerator sections produces large variations in solution concentration. In this study, a series of tests were undertaken to evaluate the performance of the dehumidifier section of the unit. Results presented are based on mass flow and energy transport measurements that allowed the moisture transport rate between the air and liquid desiccant solution to be determined. Based on these results, arelationship between the desiccant concentration and the rate of dehumidification rate was found and the effect of inlet-air humidity onthe dehumidification effectiveness identified. The moisture removal rate of the system was found to range from 1.1 g/s to 3.5 g/s under the conditions evaluated. These result corresponded to an average dehumidification effectivenessof 0.55.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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