MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200223376 · doi:10.1088/1742-6596/2069/1/012119

A simple method for validating a simulation model of a radiant ceiling panel with thermal energy storage

2021· article· en· W4200223376 sur OpenAlexaff
Andrés Gallardo, Umberto Berardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCeiling (cloud)HVACRadiant heatingThermal massThermal comfortPhase-change materialThermalEnvironmental scienceNuclear engineeringThermal energy storageMechanical engineeringSimulationMaterials scienceComputer scienceEngineeringAir conditioningThermodynamicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper focuses on validating a simulation model of a radiant ceiling panel (RCP) incorporating phase change materials (PCM) for heating and cooling applications in buildings. The development of an RCP with thermal energy storage capacity aims to encourage high thermal mass radiant systems in existing buildings to replace the traditional all-air HVAC system. First, a heat flow meter (HFM) is used to perform enthalpy measurements at a product scale (macro-encapsulated PCM). Then, a small test chamber is constructed to measure the dynamic thermal performance of an RCP with PCM under well-known and realistic boundary conditions. A known thermal resistance is used to establish a realistic heat transfer coefficient between room air (represented by the temperature of a temperature-controlled metal plate) and ceiling. The results show that HFM enthalpy measurements of products incorporating PCM are within ± 2% of manufacturers’ data. Additionally, results indicate that a test chamber can be used for validating a dynamic simulation model of the RCP with PCM installed in a room. The proposed method can be helpful during the system optimization phase, as many conditions and sample configurations can be tested without spending too much time or money on test rooms or real building monitoring.

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 enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,387

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetPhase Change Materials ResearchTravaux en français237 207