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Enregistrement W2014798932 · doi:10.1115/es2014-6394

Computational Fluid Dynamics (CFD) Analysis of Building Integrated Photovoltaic Thermal (BIPV/T) Systems

2014· article· en· W2014798932 sur OpenAlexaff
Getu Hailu, Tingting Yang, Andreas Athienitis, Alan S. Fung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensConcordia UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphysicsComputational fluid dynamicsBuilding-integrated photovoltaicsMechanicsHeat transferCFD in buildingsTurbulenceMaterials sciencePhotovoltaic systemMechanical engineeringFinite element methodPhysicsThermodynamicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents CFD study of a BIPV/T system with forced convection. Air was circulated behind PV arrays and used as a coolant with various air flow rates (air velocities) to recover the thermal energy that could be used for space and/or domestic water heating. Turbulent flows were considered with Reynolds number ranging from 5199 to 9392. COMSOL Multiphysics finite element analysis (FEA) software was used to develop CFD models for the BIPV/T system using: (a) measured temperature profile at different flow rates, and (b) measured solar radiation as boundary condition. Predictions of the air temperature profiles inside the air flow channel and the backside of the PV were obtained and compared to experimentally obtained temperature profiles using both boundary conditions. In general, better agreement with the experimentally measured temperature profiles was obtained when the measured solar radiation was used as a boundary condition. The results of the study can be used to establish relationships between the average/local convective heat transfer coefficients and air flow velocity. The relationships obtained will also be useful for developing correlations and simple mathematical models that facilitate the design and optimization of different parts of the BIPV/T system, such as inlet regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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