MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3003905287

Sorbent based enthalpy recovery ventilator (SERV) in northern building applications

2019· dissertation· en· W3003905287 sur OpenAlexaboutno aff
Ecem Cerrah

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorbentEnthalpyProcess engineeringEnvironmental scienceNuclear engineeringWaste managementChemistryEngineeringThermodynamicsPhysicsPhysical chemistryAdsorption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sorbent-based enthalpy recovery ventilator (SERV) is a potential replacement for conventional heat or enthalpy recovery ventilator (HRV/ERV) that require defrosting mechanisms in cold climates, such as in Canada. Sorbent materials (e.g. silica gel, CaCl2, alumina oxide) are non-toxic, inexpensive materials. However, the bulkiness, high pressure drop and large mass of adsorbent are major disadvantages of SERV in packed bed form. In this study, a novel design of sorbent discs with air channels is investigated which feature high heat and mass transfer performance with low pressure drop. A theoretical model is developed for heat and mass transfer in air channels in sorbent discs. A sensitivity analysis performed on design parameters e.g. channel diameter and spacing to achieve an optimum design. A prototype SERV is built in our laboratory. A custom-made experimental set-up equipped with thermocouples, humidity sensors, and an orifice plate air flow meter is designed based on ASHRAE 84 standards to evaluate the performance of the SERV prototype. The performance of the SERV is evaluated for several air flow rate, cycle time and outdoor air temperatures down to -15°C. It is shown that the proof of concept SERV consisting of 2.5 kg of heat storage materials and 2.1 kg of active sorbent material can recover up to 70% of heat and 80% of moisture from exhaust air (up to 20 CFM). It corresponds to 103 W of heat and 43 g of moisture recovery per hour which is comparable to the packed bed sorbent system reported in the literature, however, the proposed SERV offer a 60% less pressure drop.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSummit (Simon Fraser University)Même sujetAdsorption and Cooling SystemsTravaux en français237 207