Effects on Environmental Impact and Economics of Component Efficiencies for a Heating System with Seasonal Thermal Storage
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».