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Enregistrement W4210775143 · doi:10.1016/j.geothermics.2021.102319

Analysis of the transient performance of coaxial and u-tube borehole heat exchangers

2022· article· en· W4210775143 sur OpenAlexaff
B.E. Harris, M.F. Lightstone, Stanley Reitsma, James S. Cotton

Notice bibliographique

RevueGeothermics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoaxialHeat exchangerPipingTransient (computer programming)Tube (container)BoreholeMaterials scienceHeat transferThermalMechanicsMechanical engineeringEngineeringComposite materialThermodynamicsGeotechnical engineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While coaxial borehole heat exchangers often have lower borehole thermal resistances than u-tubes, studies in the literature have mixed results as to whether the coaxial design always outperforms the u-tube. This study contributes a systematic comparison between the two designs, accomplished using a custom numerical model in OpenFOAM that provides detailed predictions of the heat transfer within the ground heat exchangers . The modelling and subsequent analysis of system thermal resistances demonstrated that the u-tube and coaxial heat exchanger performances differed the most during the early, transient phase of operation. Furthermore, modelling showed that the coaxial design does not necessarily exceed the u-tube performance long term; testing of coaxial heat exchangers with polyethylene piping showed small differences in outlet temperature compared to the u-tube after 72 h. Additional testing showed that using a steel coaxial outer tube could provide a 22% improvement to performance over the u-tube design. These findings are used to compare predictions of thermal resistance with available analytical models. The impact of the results on the potential for length reductions is also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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