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Enregistrement W4245297706 · doi:10.32920/ryerson.14647293

Design of a 'smart manifold' for geothermal HVAC installations

2021· preprint· en· W4245297706 sur OpenAlexafffund
Michael Di Paolo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSizingHVACPayback periodManifold (fluid mechanics)Heat pumpEngineeringArchitectural engineeringAutomotive engineeringComputer scienceMechanical engineeringAir conditioningProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ground Source Heat Pump (GSHP) systems are an effective way to reduce a building’s heating and cooling energy consumption. However, sizing a GSHP system to effectively meet all of a building’s demand usually leads to an oversized system for the majority of any given year. Oversizing can result in an undesirable payback period. One aspect of a GSHP system’s design which inhibits a reasonable payback time is the inability to effectively operate the geo-field at reduced capacity. As a result, a GSHP system will tend to run at full capacity in short bursts at a time, rather than the more efficient alternative of running for longer intervals at reduced capacity. This study introduces a design modification to GSHP systems, called a ‘Smart Manifold’, which enables oversized geo-fields to dynamically resize themselves, allowing for more efficient operating conditions, while still being capable of satisfying building heating and cooling.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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