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Enregistrement W2770226579

A Thermodynamic Investigation of Commercial Kitchen Operations and the Implementation of a Waste Heat Recovery System

2017· dissertation· en· W2770226579 sur OpenAlexfundaboutno aff
Paul Ricciuti

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Mathematical Programming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésWaste heat recovery unitWaste managementEngineeringEnvironmental scienceProcess engineeringMechanical engineeringHeat exchanger
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A modeling tool was developed capable of evaluating the thermal performance of a commercial building, for the purpose of objectively quantifying the impacts of both operational changes and technological retrofits. The modeling tool was created using a steady state energy balance approach, discretized into half hour time steps to capture the time varying characteristics of the rate of heat transfer through the building envelope, the ventilation systems, appliance heat gains, heat generated by electricity consumption, solar energy transfer and space heating through exhaust gas energy recovery with the TEG POWER system. Several experimental facilities were used to validate the modeling tool, and to provide inputs to the case studies presented. Data from two separate commercial baking operations was collected, and was shown to be in agreement with the model predictions with a 7% error. Several energy conservation measures were simulated, including switching to idealized methods of exhaust ventilation, sealing and insulating appliances, shutting down appliances during unoccupied hours, and the inclusion of exhaust gas energy harvesting. Implementing all four conservation measures at a single restaurant had the effect of reducing electricity consumption by 14% or approximately 17,700 kWh (64 GJ), and reducing natural gas consumption by 60% or approximately 18,200 m3 (608 GJ) annually. In contrast, proceeding directly to the energy harvesting solution, and bypassing other conservation measures, only allowed for 20% of the total potential energy savings to be realized. If the concepts identified are implemented across 2000 comparable restaurants in Ontario, there is a potential to reduced electricity consumption by 44.4 million kWh and natural gas consumption by 33.7 million cubic meters annually. The measures would effectively eliminate 65,500 metric tonnes of CO2 emissions every year.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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