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Enregistrement W3200866834 · doi:10.32393/csme.2021.189

Optimization Of Porous Medium For Solar Radiation Capture

2021· article· en· W3200866834 sur OpenAlexaff
Elizabeth Blokker, Anthony G. Straatman, Kamran Siddiqui

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 4 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumRadiationEnvironmental scienceComputer sciencePorosityAstrobiologyMaterials sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fossil fuel usage is resulting in global warming. There is a need to switch to renewable energies, but existing technologies lack the efficiency for widescale adoption. Solar energy is the most abundant source of renewable energy that has the potential to replace fossil-based energy resources. However, the commercially available solar energy technologies typically have low conversion efficiencies, making them less competitive as compared to conventional fossil-based systems. Concentrated solar power (CSP) is an efficient approach to convert solar energy into high-grade thermal energy at very high efficiency. Among CSP systems, the parabolic-dish CSP system is considered as the most efficient. In a parabolic-dish CSP system, a parabolic dish directs sunlight to a single focal point where it is converted to thermal energy through absorption into the receiver. A challenge with current designs is that the surface of the thermal receiver reaches a high temperature and does not efficiently transfer the heat due to re-radiation losses. Thus, there is a need to re-design the thermal receiver to maximize the efficiency of CSP.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,986

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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