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Enregistrement W2801024977 · doi:10.1139/tcsme-2009-0005

FEASIBILITY OF COMBINED HEAT AND POWER SYSTEM IN THE CENTRAL BUSINESS DISTRICT OF SHANGHAI

2009· article· en· W2801024977 sur OpenAlexvenueno aff
Ji Xuan, Weijun Gao

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National Laboratory
Mots-clésProfitability indexElectricityInvestment (military)Environmental economicsCogenerationEnergy conservationBusinessEnergy consumptionEfficient energy useElectric power systemEnergy supplyPrimary energyPower (physics)Energy (signal processing)Electricity generationEngineeringEconomicsFinanceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the most developed and energy intensive cities in China, the Shanghai’s municipal government tries to make Shanghai one of the leading cities of energy conservation in China. Expanding the use of combined heat and power (CHP) system is the one of the main ways to optimize Shanghai’s energy structure and to protect its environment. This paper aims to analyze the feasibility of introducing CHP in the central business district, in Shanghai, to determine the energy savings, environmental impact and economic efficiency. Three types of energy supply systems are considered: electricity-only system, 2 CHP systems with electric tracking and thermal tracking. Relative to the conventional electricity-only system, the CHP systems are capable of reducing the primary energy consumption by approximately 24% and 4%, CO2 emission by 38% and 11%, respectively. For CHP, although the initial costs are often substantially higher than a conventional system, it is expected to dramatically reduce the cost of running. The result shows if introducing CHP, it only takes approximately 5 years can return the initial investment, in each case. This implies that the introduction of CHP can achieve high profitability.

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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,897

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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