Technology Platform ENERBAT - Gas Cogeneration, Solar Heating and Cooling
Notice bibliographique
Résumé
Energy cogeneration is a way to improve global efficiency of energy production systems since it consumes a unique resource in order to supply heat and electrical power through optimal use of heat fluxes associated to power production. Energy trigeneration enlarges the concept to the production of cold also. It consumes a unique resource to produce electricity, heat and cold. Nevertheless, we could go more ahead by substituting a part of the primary fuel resource by renewable energy as solar energy in order to reduce the carbon impact. This is conducted through the use of adsorption refrigeration which needs hot water to produce cold water. However, even if energy utilities are provided with the best efficient way, the final use of energy could make all the efforts fall. Cooling ceilings present one of the best solutions to be coupled to solar cooling since it needs a medium range cold temperature of the fluid in order to avoid condensation if the wall ceiling temperature drops below the ambient air dew point temperature. All these constraints need to be checked experimentally and confronted to numerical simulation. For this purpose, an experimental platform has been developed combining an internal combustion gas engine (cogenerator), a refrigerating adsorption machine, thermal solar collectors and wooden construction split in two compartment, a cold one conditioned by cooling ceilings and a hot one conditioned by heating floors. The platform is completely instrumented. In this paper we focus only on the refrigeration machine for which we developed a simulation model that is confronted to experimental measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».