Analyzing Sustainable Energy Opportunities for a Small Scale Off-Grid Facility: A Case Study at Experimental Lakes Area (ELA), Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explored the opportunities to reduce energy demand and renewable energy feasibility at an off-grid science “community” called the Experimental Lakes Area (ELA) in Ontario. Being off-grid, ELA is completely dependent on diesel and propane fuel supply for all its electrical and heating needs, which makes ELA vulnerable to fluctuating fuel prices. As a result ELA emits a large amount of greenhouse gases (GHG) for its size. Energy efficiency and renewable energy technologies can reduce energy consumption and consequently energy cost, as well as GHG. Energy efficiency was very important to ELA due to the elevated fuel costs at this remote location. Minor upgrades to lighting, equipment and building envelope were able to reduce energy costs and reduce load. Efficient energy saving measures were recommended that save on operating and maintenance costs, namely, changing to LED lights, replacing old equipment like refrigerators and downsizing of ice makers. This resulted in a 4.8% load reduction and subsequently reduced the initial capital cost for biomass by $27,000, by $49,500 for wind power and by $136,500 for solar power. Many alternative energies show promise as potential energy sources to reduce the diesel and propane consumption at ELA including wind energy, solar heating and bio-mass. A biomass based CHP system using the existing diesel generators as back-up has the shortest pay back period of the technologies modeled. The biomass based CHP system has a pay back period of 4.1 years at $0.80 per liter of diesel, as diesel price approaches $ 2.00 per liter the pay back period reduces to 0.9 years, 50% the generation cost compared to present generation costs. Biomass has been successfully tried and tested in many off-grid communities particularly in a small-scale off-grid setting in North America and internationally. Also, the site specific solar and wind data show that ELA has potential to harvest renewable resources and produce heat and power at competitive rates compared to diesel and propane.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».