Experimental and Numerical Analysis of a Sustainable Farming Compartment with Evaporative Cooling System
Notice bibliographique
Résumé
The United Arab Emirates (UAE) relies on groundwater as well as desalinated water which are very expensive and energy-concentrated. Despite the lack of water resources, only 54% of wastewater was recycled in the UAE in 2016. In this study, a Sustainable Farming Compartment (SFC) with an evaporative cooling system is investigated as an alternative to reusing wastewater and the optimal design is identified experimentally and numerically. First, the applicability of the SFC was examined to reduce the ambient temperature in the system. A prototype SFC was tested in the environmentally constrained laboratory and field site considering an extreme climate condition (with high temperature and humidity) in Abu Dhabi to evaluate the temperature drop and humidity change of the SFC. The experimental results showed that the temperature of the SFC significantly decreases by 7–15 °C when the initial relative humidity is 50%. For validation, an energy modeling using dynamic numerical simulations was performed that shows statistically good agreement with the experimental results. Based on the parametric studies of the system components, the optimal cooling performance of the system in terms of locations of inlet and outlet, the variation of Reynolds number was evaluated. The study suggested an optimized design for the SFC with an evaporative cooling system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».