Canary Greenhouse CFD Nocturnal Climate Simulation
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to predict in details the distributed nocturnal climate inside a one hectare Moroccan canary type tomato-greenhouse equipped with continuous roof and sidewalls ventilation openings with fine insect screens, by means of 3D CFD (Computational Fluid Dynamics) simulations by using a commercial Software package CFD2000 based on the finite volumes method to solve the mass, momentum and energy conservation equations. The turbulent transfers were described by a k-ε model. Likewise, the dynamic influences of insect screens and tomato crop on airflow movement were modeled by means of the concept of porous medium with the Boussinesq assumption. Atmospheric radiations contribution was included in the model by customising the plastic roof cover temperature deducted from its energy balance. Also, the CFD code was customized in order to simulate in each element of the crop cover the sensible and latent heat exchanges between the greenhouse air and tomato crop. Simulations were carried out with a wind prevailing direction perpendicular to the roof openings (west-east direction). Simulations were later validated with respect to temperature and specific humidity field measurements inside the experimental greenhouse. Also, the model was verified respect to global sensible and latent heat transfers. Results show that, generally, greenhouse nocturnal climate distribution is homogeneous along the studies greenhouse area. The insect proof significantly reduced inside airflow wind speed. But there is no significant effect on the inside air temperature and specific humidity respect to outside.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».