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Enregistrement W3216873838 · doi:10.1109/icrera52334.2021.9598747

Organic Rankine Cycle- and Photovoltaic/Thermal-Solar Assisted Heat Pump-Based Micro-Trigeneration Systems: Comparative Performances in Canadian Condition

2021· article· en· W3216873838 sur OpenAlexaffabout
Wahiba Yaïci, Andres Annuk, Evgueniy Entchev, Michela Longo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRNSYSOrganic Rankine cyclePhotovoltaic systemProcess engineeringHeat pumpRankine cycleDegree RankineThermal energy storageEnvironmental scienceAutomotive engineeringEngineeringNuclear engineeringPower (physics)ThermalWaste heatMechanical engineeringElectrical engineeringMeteorologyHeat exchangerThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the energy demand for heating and cooling requires a significant quantity of residential energy consumption in nearly all nations, there is a need for performant and cost-effective energy systems for cooling, heating and power generation. On noteworthy applicability, this paper investigates the combination of an organic Rankine cycle (ORC) system in parallel with a solar-assisted heat pump (SAHP) with flat plat collectors (FPCs). A dynamic simulation model has been created in TRNSYS software to assess the performance of the micro-trigeneration system. The feasibility of this hybrid energy system along with its comparison with a combined photovoltaic/thermal (PV/T)-SAHP is examined for utilisation in residential buildings. Simulation results show that both systems are viable solutions for trigeneration application. These systems are able to supply cooling, heat, and power for a residential house in Ottawa (Ontario, Canada). Especially, the proposed ORC-SAHP system could efficiently substitute the PV/T equivalent system from the perspective of power generation effectiveness, demonstrating its potential advantages and utilisation in micro-trigeneration.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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