Pseudo bond graph model of thermal transfers sustained by ice quantity of a domestic refrigerator for energy saving application
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a study on the use of ice to improve the energy efficiency of a domestic refrigerator by applying a pseudo bond graph model that describes the thermal transfers sustained by a quantity of ice introduced inside the cavity of refrigeration. The use of ice resulted in a global energy saving of 4.68%. The effect of ice was found to be more significant during the transitional regime. It reduced the response time to reach the stable average temperature from 15 h to only 3.5 h compared to when not using ice. This achievement did not cost additional electrical power, but rather allowed a saving of electrical energy of 76.73%. However, during the steady state, a reduction in the energy efficiency was noted. An improvement in the cooling by keeping the temperature inside the refrigerator more homogeneous is also proved. The model has two inputs: the outside temperature, and the modulated temperature of the evaporator. This latter determines the functioning of the compressor cycle. The model describes the thermal transfers by natural convection inside the refrigerator. Two experiments were carried out to make a performance comparison and to prove the influence of ice in cooling and energy saving. We used real measurements to modulate the evaporator temperature source in the pseudo bond graph model. The simulation results show the effectiveness of the proposed approach. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.
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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 ».