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Enregistrement W4233455215 · doi:10.32920/ryerson.14656392

Energy analysis using carrier HAP program and Deep Lake Water Cooling (DLWC) feasibility analysis for Ryerson University

2021· preprint· en· W4233455215 sur OpenAlexaboutno aff
Md Ziaur Rahman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHVACEnergy consumptionEnvironmental scienceGreenhouse gasEnergy conservationWater coolingEfficient energy useEnvironmental engineeringElectricityAuditCooling loadEngineeringAir conditioningMechanical engineeringElectrical engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this project is to determine the total annual energy summary in terms of cost and Greenhouse Gas (GHG) emission of 16 buildings at Ryerson University (RU). In addition, the Deep Lake Water Cooling (DLWC) feasibility analysis of RU is another objective of this project in terms of total energy consumption and amount of gas emission reduction. The total audit area of RU was 86% of the total campus area. Building energy simulation program, Carrier HAP (Hourly Analysis Program), has been used to make an integrated evaluation of building energy consumption. An energy simulation involves hour-by-hour calculations for all 8,760 hours in a year. In this project, an energy audit was conducted for the 16 existing buildings to establish the base case model, "Ryerson University", to determine its annual energy consumption across all usage. There are two sources of energy used at RU. Electricity uses for lighting, plug load, miscellaneous and cooling, and remote steam is used for cooling and heating. For the base case model, total energy consumption was 251 TJ. To reduce the total energy consumption of the base case model, HVAC systems were investigated to analyze their energy-based performance and impact on the GHG emission. There is no Heat Recovery Ventilation (HRV) system coming from the investigation of HVAC system. The sensitivity analysis was conducted using HRV system with air system. By using HRV system with air system, total of 5.6% energy would be saved for cooling and 76% energy would be saved for heating of RU. The energy intensity was determined to be 1.04 GJ/m² only for 16 buildings of RU and comparatively it is lower than other universities in Canada which have a range of 1.64 GJ/m² to 2.26 GJ/m². In the DLWC system, cool lake water at 4°C was used for building air conditioning. To reduce the cooling energy costs, DLWC system was considered as an alternative chilled water source. The Rogers Business Building (RBB) already has DLWC system. For DLWC system, chilled water was served by Enwave to the RBB. According to base case analysis of the RBB with conventional chillers, the electricity consumption was 924594 kWh for RBB due to chillers. With the implementation of DLWC system for the rest of the 15 buildings, total energy saving due to cooling would be 89.2% and GHG emission reduction would be 89% for CO₂, 70% for NOx and 70.4% for SOx due to elimination of chillers.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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