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Enregistrement W2753931007 · doi:10.3923/rjes.2017.5.17

Effects on Environmental Impact and Economics of Component Efficiencies for a Heating System with Seasonal Thermal Storage

2017· article· en· W2753931007 sur OpenAlexafffundabout
S Self, S. Koohi-Faye, M.A. Rosen, Bale V. Reddy

Notice bibliographique

RevueResearch Journal of Environmental Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComponent (thermodynamics)Thermal energy storageEnvironmental scienceThermalMeteorologyEcologyThermodynamicsBiologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: The use of intermittent thermal energy sources for heating, in combination with seasonal thermal energy storage, may be advantageous compared to conventional heating systems.The analysis of heating systems with seasonal thermal energy storage is complex, as there are many variables that potentially affect overall design and operation.The effects of subsystem characteristics on overall system economics and environmental impact are not fully understood at present.This study investigates how subsystem efficiencies, pipe losses and peak consumer load affect economics and carbon dioxide emissions. Materials and Methods:A method for analyzing the economic and environmental aspects of a heating system with seasonal thermal energy storage is developed and presented.The present study focuses on the influence of subsystem efficiency values and losses on system performance, rather than on detailed thermodynamic analyses.Values of subsystem efficiencies and thermal losses are varied within ranges reported in the literature.The system utilizes a solar thermal source, an underground thermal energy storage and a natural gas backup boiler, and is taken to serve a residential building in Ottawa, Canada.Results: The thermal supply piping and seasonal thermal energy storage are found to have the highest capital cost followed by the solar collectors and backup boiler.The consumer load has the greatest effect on economics and carbon dioxide emissions.The backup system efficiency has little effect on system economics due to the high solar fraction.Conclusions: The study provides insight into the importance of the characteristics of various subsystems of the system on its operation, cost and carbon dioxide emissions.The results and trends developed can aid design and feasibility studies.Future work is merited to analyze heating systems using alternative subsystem technologies.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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