Economic and CO2 Emissions Comparison of District Energy System Using Geothermal and Solar Energy Resources
Notice bibliographique
Résumé
District energy (DE) systems provide an important means of mitigating greenhouse gas (GHG) emissions and the significant related concerns associated with global climate change. DE systems can use fossil fuel, renewable energy and waste heat as energy sources, and facilitate intelligent integration of energy systems. In this paper, solar thermal and geothermal energy are compared as energy sources for a district energy system which serves a community including commercial and educational buildings. The DE system is assessed for the considered energy resources in two main ways, by considering CO2 emissions and economic aspects. The results obtained for the solar and geothermal energy sources are compared to detect trends. The results indicate that solar thermal energy is the most advantageous energy technology for a DE system from an environmental perspective, while geothermal energy is more beneficial from a financial point of view. An examination of the cost distribution for the technologies shows that when solar thermal energy is the main energy supply for a DE system, the system exhibits the highest loan payments and the lowest fuel costs (FCs) and insurance and maintenance (I&M) payments. With geothermal systems, loan payments are lower while the total cost over the life of the technology is higher for the DE system. Using solar thermal and geothermal technologies as the energy supply for a DE system also yields environmental benefits which can lead to financial advantages through such instruments as tax breaks. The research reported here is intended to allow energy technology suppliers to work with communities while accounting appropriately for economic issues and CO2 emissions associated with these energy technologies.
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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 ».