The Effect of Transient Characteristics on Optimization of Fixed-Bed Regenerators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fixed-bed regenerators (FBRs) have high sensible effectiveness, making them an energy-efficient air-to-air energy recovery exchanger (AAEE) to reduce energy consumption for ventilation in buildings. FBRs operate by alternately storing and releasing heat in fixed exchangers, which result in outlet temperature that varies with time during both heating and cooling periods. This variation in FBR's outlet temperature adds a new optimization variable that needs to be considered when designing FBRs. For example, in heating, ventilating, and air conditioning (HVAC) systems, careful design is required to prevent large variations in FBR’s outlet temperature (temperature swing (TS)), which might deteriorate occupant thermal comfort and introduce a variable load on the HVAC system. In this paper, a correlation for TS is developed as a function of FBR design parameters. FBRs optimization is performed considering TS as an additional objective to the traditional parameters of exchanger effectiveness, pressure drop, payback period (PBP), and mass. A selection procedure (decision-making procedure) is also integrated into the optimization process to select the optimized FBRs from Pareto fronts. The results show that when TS is included as an additional objective to the optimization and selection process, the selected optimized FBRs have higher mass and effectiveness.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».