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Enregistrement W2801138230 · doi:10.3390/en11051100

Investigation of Airflow Patterns in a New Design of Wind Tower with a Wetted Surface

2018· article· en· W2801138230 sur OpenAlexaff
M. Soltani, Alireza Dehghani-Sanij, Ahmad Sayadnia, Farshad Moradi Kashkooli, Kobra Gharali, SeyedBijan Mahbaz, Maurice B. Dusseault

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirflowTowerEnvironmental scienceMarine engineeringMeteorologyAtmospheric sciencesEngineeringStructural engineeringGeologyMechanical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Passive cooling systems, such as wind towers, can help to reduce energy consumption in buildings and at the same time reduce greenhouse gas (GHG) emissions. Wind towers can naturally ventilate buildings and also can create enhanced thermal comfort for occupants during the warm months. This study proposes a modern wind tower design with a moistened pad. The new design includes a fixed column, a rotating and movable head, an air opening with a screen, and two windows at the end of the column. The wind tower can be installed on roof-tops to take advantage of ambient airflow. The wind tower’s head can be controlled manually or automatically to capture optimum wind velocity based on desired thermal condition. To maximize its performance, a small pump was considered to circulate and spray water on an evaporative cooling pad. A computational fluid dynamics (CFD) simulation of airflow around and inside the proposed wind tower is conducted to analyze the ventilation performance of this new design of wind tower. Thereby, the velocity, total pressure, and pressure coefficient distributions around and within the wind tower for different wind velocities are examined. The simulation results illustrate that the new wind tower design with a moistened pad can be a reasonable solution to improve naturally the thermal comfort of buildings in hot and dry climates.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,246

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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