MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3116893468 · doi:10.1002/ese3.855

A comprehensive comparative investigation on solar heating and cooling technologies from a thermo‐economic viewpoint—A dynamic simulation

2020· article· en· W3116893468 sur OpenAlexaff
Hassan Jafari Mosleh, Pooria Behnam, Maryam Abbasi Kamazani, Omid Mohammadi, Soheil Kavian, Pouria Ahmadi, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMeteorologySolar air conditioningCooling loadSolar energyAtmospheric sciencesEngineeringMechanical engineeringAir conditioningGeographyElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The yearly thermo‐economic performance is dynamically investigated for three solar heating and cooling systems: solar heating and absorption cooling (SHAC), solar heating and ejector cooling (SHEC), and heating and solar vapor compression cooling (HSVC). First, the effects of important design parameters on the thermo‐economic performance of the systems to supply the heating and cooling loads of the building are evaluated. The systems are parametrically analyzed with the weather conditions of Tehran, Iran. The results show that the life cycle costs (LCC) of the SHAC and HSVC systems are alike and much lower than those of the SHEC system. The HSVC system exhibits the best performance from exergetic and solar fraction viewpoints. The comparative analysis shows that the energy efficiencies of the SHAC and SHEC systems are higher in colder climatic conditions. However, the collector efficiency of the HSVC system declines in colder climates, mainly due to the lower solar intensities relative to in hotter climates. Further, the solar fraction of the SHAC system is higher than the SHEC technology under all climatic conditions. Moreover, higher values of solar fractions are obtained under colder weather conditions for the SHEC and HSVC systems. The best economic performance is observed for the SHAC and HSVC technologies, having significantly lower LCCs than the SHEC system. These lower LCCs under colder climatic conditions are due to the lower cost of supplying the heating load compared to the cooling load. Furthermore, all systems exhibit enhanced exergetic performance in colder weather conditions. The yearly thermo‐economic performance is dynamically investigated for three solar heating and cooling systems: SHAC, SHEC, and HSVC. In addition, the effects of important design parameters on the thermo‐economic performance of the systems to supply the heating and cooling loads of the building are evaluated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy Science & EngineeringMême sujetRefrigeration and Air Conditioning TechnologiesTravaux en français237 207