Effects of Heat Loss/Gain on the Transient Testing of Heat Wheels
Notice bibliographique
Résumé
Heat wheels are used in ventilation systems to provide indoor thermal comfort by recovering considerable amount of sensible energy from exhaust airstream. The transient single step test is a new testing method developed to determine the sensible effectiveness of heat wheels. In practice, heat loss/gain may create large uncertainty in the sensible effectiveness obtained through the transient testing. In this study, the transient analytical model in the literature is extended to account for heat loss/gain effects in the transient testing. The results state that in particular operating conditions, the sensible effectiveness can be affected by more than 10% due to heat loss/gain. A new testing facility is developed to investigate the effects of heat loss/gain on the sensible effectiveness through transient testing of a small-scale heat exchanger. After decoupling heat loss/gain effects from transient test data, less than 2% difference was observed in the sensible effectiveness while supply and exhaust flow rate was small (Re < 209) and the temperature difference between them was ΔTst < 7.0 °C. However, the sensible effectiveness decreased more than 9% while ΔTst > 37.5 °C or Re > 600. An empirical correlation was proposed based on the transient test data that correlates the sensible effectiveness with the heat capacity rate ratio. Comparing the results of proposed correlation with literature, less than 2% difference was observed at the heat capacity rate ratio of greater than 0.5 after the heat loss/gain effects were decoupled from transient test data.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».