Ecoenergetic Comparison of HVAC Systems in Data Centers
Notice bibliographique
Résumé
The topic of sustainability is of high importance today. Global efforts such as the Montreal Protocol (1987) and the Kigali Amendment (2016) are examples of joint work by countries to reduce environmental impacts and improve the level of the ozone layer, the choice of refrigerants and air conditioning systems, which is essential for this purpose. But what indicators are to be used to measure something so necessary? In this article, the types of air conditioning and GWP (Global Warming Potential) levels of equipment in the project phase were discussed, the issue of TEWI (Total Equivalent Warming Impact) that measures the direct and indirect environmental impacts of refrigeration equipment and air conditioning and a new methodology for the indicator was developed, the TEWI DC (DC is the direct application for Data Center), and using the formulas of this new adapted indicator it was demonstrated that the TEWI DC for Chicago (USA) was 2,784,102,640 kg CO2/10 years and Curitiba (Brazil) is 1,252,409,640 kg CO2/10 years. This difference in value corresponds to 222.30% higher annual emissions in Chicago than in Curitiba, showing that it is much more advantageous to install a Data Center in Curitiba than in Chicago in terms of environmental impact. The TEWI indicator provides a more holistic view, helping to combine energy and emissions into the same indicator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».