Energy consumption and commercial applications of liquid foam insulation technology for greenhouses
Notice bibliographique
Résumé
It is well known fact that operating a commercial greenhouse in northern Latitudes requires large amounts of energy. As energy prices continue to fluctuate, it is critically important to provide growers with a tool that gives them greater control of their micro-climate. Sunarc of Canada has developed an energy saving system for commercial greenhouse growers. The liquid foam insulating system was installed at site 1 over an area of 14,700 ft² (Chatam, ON, Canada), as well as at site 2 (Leamington, ON, Canada) over an area of 43,000 ft². Both facilities were monitored for energy use during the 2007 winter period. Night-time energy savings ranged from above 60% to below 10% depending on outdoor temperatures with greater savings occurring during colder outdoor temperatures. Monthly average night-time energy savings resulted in values from February, March and April 2007 of 46.6, 42, and 32.3% respectively. Following initial commercial testing the liquid foam system was reengineered to improve and optimize operations, reduce fill time, and improve liquid foam formulas. The new system was installed at site 3 (Laval, QC, Canada) as a demonstration unit. The company is presently negotiating international distribution writes with several partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».