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Enregistrement W3015492427 · doi:10.18280/i2m.190101

Effect of Phase Change Material Eutectic Plates on the Electric Consumption of a Designed Refrigeration System

2020· article· en· W3015492427 sur OpenAlexvenueno aff
Rachid Djeffal, Sidi Mohammed El Amine Bekkouche, Mustapha Samai, Zohir Younsi, Redouane Mihoub, Abdelaziz Benkhelifa

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefrigerationEutectic systemPhase changePhase-change materialMaterials sciencePhase (matter)MetallurgyMechanical engineeringEngineeringChemistryEngineering physicsMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this research is to design an improved refrigeration system incorporating a phase change material; experimental measurements have been carried out to reduce energy consumption. The adopted method was based on the comparison of two cases: the first corresponded to a classical cell and the second concerned an isolated experimental cell with phase change material (PCM) eutectic plates. An energy saving of up to 12.88% has been recorded. In the event of leaks, the operation will subsequently generate an over-consumption which was estimated at 22.03% compared to the initial consumption and 42.16% for a cell combined with eutectic plates. An incorrect choice of the thermostat temperature leads to unnecessary and expensive energy consumption. These materials have helped us to limit and sometimes almost avoid the stratification of temperature; on average, the temperature stratification was 0.68C per 23 cm. A better air circulation from the evaporator can be promoted with a correct food distribution; it is possible, therefore, to reduce significantly the over-consumption due to cooling/freezing of the food. For a programmable thermostat (-10C), a light over-consumption that can reach only 1.69% for bread and about 0.40% for water has been achieved.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,409

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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