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Enregistrement W3081115283 · doi:10.1080/23744731.2020.1806594

Estimating the impact of crops on peak loads of a Building-Integrated Agriculture space

2020· article· en· W3081115283 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.

Notice bibliographique

RevueScience and Technology for the Built Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHVACTRNSYSLeaf area indexCooling loadMicroclimateAgricultureMeteorologyAgricultural engineeringAgronomyThermalAir conditioningGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a building-integrated agriculture (BIA) space, peak loads must be estimated to size HVAC equipment in order to maintain indoor air conditions that enhance crop growth. However, the estimation of the rates of heat gain/loss induced by the crops and their impact on heating and cooling loads have only been sparsely addressed. The present study proposes a workflow to estimate the impact of crops on a BIA space peak loads. The building, BIA space and crops – lettuces – are modeled in TRNSYS 18, while loads for design day conditions are assessed by completing a parametric study that varied the cultivated density (CD), the indoor air conditions (temperature and humidity) and the leaf area index (LAI) of the crops. Compared to the baseline peak loads, the estimated sensible heating and latent cooling peak loads of the BIA space at the highest CD for a LAI of 2.1 are 3.6 to 3.7 and 1.1 to 2.1 times higher, while being 13.3 to 14.0 and 6.0 to 9.9 times higher for a LAI of 10. The results show the importance of considering crops in estimating peak loads to size HVAC equipment and promote crop yield.

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 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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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