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Enregistrement W2982233316 · doi:10.1088/1757-899x/609/5/052012

Performance of VRF systems based on large scale monitoring

2019· article· en· W2982233316 sur OpenAlex
Hua Liu, Mingyang Qian, Da Yan, Umberto Berardi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Air-conditioning Equipment and System Energy Conservation
Mots-clésRefrigerantComputer scienceScale (ratio)SimulationEnvironmental scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Variable Refrigerant Flow (VRF) systems are refrigerant systems, which are generally comprised of an outdoor unit serving multiple indoor units connected by a refrigerant piping network. It is important to evaluate the performance of VRF systems, which can help the design and operate of VRF systems. Performance test done by manufactory can reveal the performance of VRF systems in designed conditions. However, it is hard to reveal effective performance in real buildings. The field test is complicated compared with the test in the laboratory and can only conduct on typical samples rather than large scale samples. However, typical samples are not enough for reflecting the performance of large scale VRF systems samples. A simple method of evaluating the performance of large scale VRF systems samples is necessary. This paper proposed and calculating model for electricity consumption and cooling demand of VRF systems based on measured operating data in the laboratory. The paper used the calculating model combined with 344 samples operating data from real residential buildings to calculate the performance of a large scale VRF. This paper analyzed the VRF systems’ performance with different influencing factors such as climate zones, cooling duration and outdoor temperature for the recommendation for VRF systems’ designing and operation.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,489

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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