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Enregistrement W2115188273 · doi:10.1109/eicccc.2006.277232

Recent Inter-seasonal Underground Thermal Energy Storage Applications in Canada

2006· article· en· W2115188273 sur OpenAlexaffabout
Bill Wong, A. Snijders, Larry McClung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensAgricultural Institute of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelEnvironmental scienceGreenhouse gasThermal energy storageSolar energyEnergy storageMeteorologyBoreholeWaste managementEngineeringGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada receives a significant amount of solar radiation compared to other International Energy Agency (IEA) nations. It is important to recognize that from April to September, on average, Canadian cities receive over 90% of solar radiation as in Miami, Florida. However, due to our geographic location and climatic conditions, the solar radiation is more abundant in the summer months and relatively low during the winter season when our energy demand for space heating is at a peak. Underground thermal energy storage (UTES) may be implemented in rocks or soil via a series of vertical borehole heat exchangers or in deep aquifers. This paper will review recent technological advances in the area of high temperature underground thermal energy storage in Canada, including the construction of the first community-scale solar heated, inter-seasonal thermal storage system in Canada. A vast amount of knowledge and experience relating to UTES has been documented. Engineers need to become familiar with this promising technology so that this tool could be made available to business stakeholders in the development of an efficient energy management system. A significant quantity of fossil fuel is required to meet our heating and cooling demand. We have an opportunity to capture the energy potential and utilize the stored energy to displace a large portion of the fuel used for space heating and cooling and make a significant contribution to our greenhouse gas (GHG) emissions reduction goals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations37
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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