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Enregistrement W2993090621 · doi:10.1002/est2.116

Improving clean energy greenhouse heating with solar thermal energy storage and phase change materials

2019· article· en· W2993090621 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnergy Storage · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesAgricultural Adaptation Council
Mots-clésTRNSYSPayback periodEnvironmental scienceGreenhouse gasThermal energy storagePhase-change materialProcess engineeringSolar energyNuclear engineeringZero-energy buildingEnergy consumptionEnergy storageThermal energyEnvironmental engineeringWaste managementThermalEngineeringMeteorologyElectrical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Greenhouses consume a great deal of energy to heat their building envelopes. The strategic integration of solar energy and thermal energy storage (TES) can help to boost energy performance and reduce the carbon emission in the sector. In this paper, the benefits of adding phase change materials (PCM) to the water tank of a solar heating system have been evaluated using the Transient System Simulation (TRNSYS) program. Initially, the hourly heating load of a reference greenhouse was evaluated using TRNSYS software. The results were validated with natural gas consumption data. The validated simulation was then used to investigate the impact of PCM on the performance of a large‐scale solar energy system. Four system configurations were evaluated; no PCM materials in the tank, then 20%, 40%, and 60% of the water tank volume occupied by PCM. Energy performance improvements of 10% to 14% were observed by increasing the proportion of PCM amounts over the baseline conventional system. Finally, an economic study was conducted to investigate the cost feasibility of different PCM concentrations. It was shown that PCM price, cost of natural gas, and carbon tax are the principal influence factors on the payback period.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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