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Enregistrement W3039956851 · doi:10.1051/e3sconf/202017209001

Effectiveness of Fixed-Bed Regenerators for Energy Recovery in Buildings Applications

2020· article· en· W3039956851 sur OpenAlexafffund
Hadi Ramin, Easwaran N. Krishnan, Carey J. Simonson

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésHVACEnergy consumptionEnvironmental scienceVentilation (architecture)Energy performanceScale (ratio)Volume (thermodynamics)Energy (signal processing)Energy recovery ventilationEfficient energy useComputer scienceNuclear engineeringSimulationAutomotive engineeringEngineeringAir conditioningMechanical engineeringMathematicsStatisticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy consumption for ventilation purposes in buildings makes up a considerable portion of HVAC energy consumption. Energy recovery ventilators (ERVs) can reduce the required energy to pre-condition outdoor air in winter and summer seasons. Due to the high ratio of heat transfer area to volume, Fixed-Bed Regenerators (FBRs) can reach high effectiveness up to 90%. However, limited research studies are available for FBRs in HVAC applications. In this paper, a small-scale test facility is used to determine the sensible effectiveness of a FBR. Furthermore, a numerical model is proposed and validated against the experimental results from the small-scale test facility. The numerical results for latent effectiveness have been compared with available data in the literature and the comparison shows a satisfactory agreement between numerical and results from the literature.

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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,296

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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