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Enregistrement W2038443331 · doi:10.6000/1929-6002.2013.02.04.4

Modeling and Global Sensitivity Analysis of a Solar Powered Air Cooling System Using Liquid Desiccant

2013· article· en· W2038443331 sur OpenAlexvenueno aff
Hery Tiana Rakotondramiarana, Sambatra Andrianomena, Ando Ludovic Andriamamonjy

Notice bibliographique

RevueJournal of Technology Innovations in Renewable Energy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Liquid desiccantDesiccantAir conditioningWork (physics)Environmental scienceCoefficient of performanceSolar energyComputer scienceSimulationMeteorologyAutomotive engineeringProcess engineeringEngineeringMechanical engineeringElectronic engineeringElectrical engineeringHeat pumpPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar energy technology is an option for energy saving in building air conditioning. A theoretical investigation of an open cycle solar air cooling system using aqueous Lithium Chloride solution as liquid desiccant is presented in this paper. The purpose of this work is to analyze the influences of both internal loads and external forcing, on the studied system by developing a computational code related to its mathematical model. The simulation results justify the choice of the system design. Indeed, it was highlighted that the higher is the outdoor temperature; the better is the coefficient of performance (COP) of the system. Furthermore, a global sensitivity analysis of the system model, achieved using Fourier Amplitude Sensitivity Test method, allowed us to identify the most influential factors that were ranked in a decreasing order of their influence degree on the system COP. Hence, key factors to be controlled for improving the system overall performance are specified.

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)0,000
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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
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)0,0000,000

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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