IoT-based Platform for an Air-to-Air Heat Exchanger Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Applying to many commercial and residential applications, air-to-air heat/energy exchangers are extensively considered as one of the promising technologies for improving indoor air quality (IAQ), providing thermal comfort, and dwindling energy consumption costs as well. The present paper proposes an IoT-based platform to experimentally assess the performances of a heat recovery ventilator (HRV) system in terms of heat recovery and IAQ enhancement. To gather and log measurements, the developed IoT platform is integrated into the mechanical ventilation system without affecting its operation modes. For more than 12 months, the proposed IoT approach successfully collected and sent every 60 s, real-time measurements related to the indoor and outdoor air quality, with a focus on TVOC and CO <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</inf> , and the related temperature, humidity, and pressure used to assess the system’s sensible heat recovery potential. Results from a real environment located in New Brunswick, Canada are presented, and the system performances are evaluated under extreme weather conditions. The developed IoT platform was flexible in terms of deployment and data exchange and proved to be efficient in collecting real-time data.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».