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Enregistrement W3140754777 · doi:10.1051/e3sconf/202124611010

Comparison of Heat Recovery Ventilator Frost Control Techniques in the Canadian Arctic: Preheat and Recirculation

2021· article· en· W3140754777 sur OpenAlexaffabout
Justin Berquist, Carsen Banister, Mathieu Pellissier

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceVentilation (architecture)Frost (temperature)Energy recovery ventilationHeat recovery ventilationAutomotive engineeringWaste managementMeteorologyEngineeringMechanical engineeringHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air-to-air heat/energy recovery ventilators can effectively reduce the cost associated with ventilating a home. However, high indoor moisture levels, in conjunction with extreme temperature differences between the outdoor and indoor air can cause frost accumulation in the mechanical equipment, leading to performance degradation or failure. In this research, a demonstration house using a heat recovery ventilation system in Iqaluit, Nunavut, Canada was used to compare the performance of two frost control techniques: recirculation and electrical preheat. The advantages and disadvantages of each method are outlined to highlight the need to adapt southern strategies to ensure system functionality in the Arctic. The system was equipped with a heat recovery ventilator (HRV) with built-in recirculation technology to defrost the HRV, as well as two electric preheaters that can be used instead of recirculation and prevent frost formation. Between December 2018 and April 2019 the ventilation system’s performance was monitored for seven weeks while using either recirculation or electrical preheat. The experiments showed the ventilation system equipment consumed more absolute energy with electrical preheat than with recirculation as the frost control technique. However, when using recirculation, the ventilation system experienced more losses throughout the ventilation system, causing the whole building to consume more energy due to an increase in energy consumption by the home’s heating system. Moreover, the quantity of outdoor air that was restricted while using recirculation made electrical preheat the superior option for this ventilation system design. The energy use of the ventilation system with electric preheat enabled was 35% lower on a per volume of outdoor air basis. Contrary to some belief that preheating is a poor approach for frost control in heat/energy recovery ventilators, this research finds that preheating can be a more energy efficient method to provide ventilation if controlled well.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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