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Enregistrement W2787727018 · doi:10.3390/en11020387

Detailed Theoretical Characterization of a Transcritical CO2 Direct Expansion Ground Source Heat Pump Water Heater

2018· article· en· W2787727018 sur OpenAlexafffund
Parham Eslami-Nejad, Messaoud Badache, Arash Bastani, Zine Aidoun

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésTranscritical cycleHeat pumpRefrigerantAir source heat pumpsHeat exchangerProcess engineeringEngineeringCoefficient of performanceMechanical engineeringEnvironmental sciencePetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new avenue in modern heat pump technology is related to the use of natural refrigerants such as carbon dioxide (CO2). The use of CO2 in direct expansion ground source heat pumps (DX-GSHP) has also gained significant interest as it offers opportunities for cost reduction of the ground loop, albeit some challenges remain in their development, design and use. To address these challenges and to characterize CO2-DX-GSHP performance for water heating applications, a detailed theoretical model and a fully-instrumented test apparatus was developed and built at CanmetENERGY Research Laboratory. The theoretical model was validated against a set of experimental results and adopted to investigate the performance of the system over a wide operating range. Validation results showed that the model predicts the experimental results within the measurement uncertainty. A detailed system performance analysis was also performed using the theoretical model to understand the system behavior and explore the actions required for performance improvement in future installations. The results of the analysis showed that improper design and control of some components, such as the gas cooler and ground heat exchanger can degrade the system performance by up to 25%, and the heat pump heating capacity by 7.5%.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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