Notice bibliographique
Résumé
The development of new energy has attracted consideration attention due to the high oil price and environmental problems. In advanced country, they have tried to carry out a long range plan for energy. We need to develop new energy for Low Carbon Green Growth in Korea. The building is 30% among ratio of energy consumption in Korea. And in the past, heating energy was high ratio for energy using at home. But recently, the demand for cooling energy keeps growing due to rising average temperature on the earth and improvement of life quality. In this situation, the energy of lake water and ocean water has studied to utilize in advanced country because of low temperature at underwater. But the study for deep water is still a lot left to do. In this study, we analyzed district cooling system and the present condition. Analyzing the deep lake water cooling system in Toronto, we found an application of district cooling system using deep ocean water. Deep lake water uses heat source for district cooling and water source for city in Toronto. So reducing the initial cost, this city had economic effect. When DLWC was applied at existing building, the heat exchanger was installed instead of cooling tower and refrigerator. And the heat exchanger used to connect main pipe with cool water on city. System using deep ocean water can be applied as a similar way to supply cool water from lake to building.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».