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Enregistrement W2765794634 · doi:10.1016/j.egypro.2017.09.628

Thermal mass and energy recovery utilization for peak load reduction

2017· article· en· W2765794634 sur OpenAlexaff
Jevgeni Fadejev, Raimo Simson, Jarek Kurnitski, Mark Bomberg

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundTeadmistepõhise Ehituse Tippkeskus ZEBEEesti Teadusagentuur
Mots-clésPipingThermal massThermalCooling loadRange (aeronautics)Environmental scienceBuilding envelopeEnergy recoveryThermal energy storageEnergy (signal processing)Nuclear engineeringStructural engineeringEngineeringMechanical engineeringMeteorologyAerospace engineeringPhysicsAir conditioning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly energy performing buildings need cost effective solutions which can deliver specified indoor climate and energy performance targets. In this study temperature variation of indoor climate category II according to EN 15251 standard is applied with the aim to allow free floating temperatures in this range to activate internal thermal mass of walls. Main hypotheses are that interior thermal mass of enough thick concrete layers can enable utilization of solar and internal gains resulting in significantly reduced peak loads for both heating and cooling, and reduced overall energy need. In this study, dynamic energy simulations are conducted to identify optimal solutions for a planned experimental building. Impact of energy recovery system on annual heating/cooling need and interior thermal mass on cooling design load are studied. Proposed energy recovery system consists of a piping layer installed into internal layer of a wall or floor structure and coupled with storage tank via piping and circulation pump. This system operates only when specified temperature differences exist that is expected to store excess room heat or cool within accepted indoor temperature range and to distribute it into other building zones. Modelling is performed in dynamic whole year simulation environment IDA-ICE, where a simplified two-zone model of a single-family house along with energy recovery system are modelled. Zones envelope and interior structures are modelled with finite difference wall/floor model accounting for thermal capacitances of structures material layers and exposure to solar radiation passing through detailed window model. Model of a piping layer connected to finite difference wall or floor structure computes heat transfer using logarithmic temperature difference. Rest of the energy utilization system is modelled using IDA-ICE standard model library components. Results reveal that interior thermal mass has significant impact on peak loads and energy need reductions. Modelled energy recovery system is capable of significantly reducing heating need as long as high system flow is maintained.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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