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Enregistrement W4285550784 · doi:10.1615/ichmt.2021.cht-21.30

TRANSIENT RESPONSE OF DIFFERENT REFRIGERANTS USED IN SINGLE-PASS DUAL CHILLER

2021· article· en· W4285550784 sur OpenAlexaff
Sambhaji T. Kadam, Anaya Bara, Ibrahim Hassan, Mohammad Azizur Rahman, Αθανάσιος Ι. Παπαδόπουλος, Panos Seferlis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChillerRefrigerantWater chillerCoefficient of performanceVapor-compression refrigerationEnvironmental scienceRefrigerationTransient (computer programming)Chilled waterCooling capacityThermodynamicsWater coolingComputer scienceGas compressor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of process parameters can affect the performance of the district cooling plant, in which the vapor compression refrigeration (VCR) cycle has been widely employed. Two major process disturbances are: the end-user daily varying cooling demand (temperature of the received chilled water) and the seasonal changes in environmental conditions (cooling water temperature). This paper aims to investigate the effect of the selected refrigerants (R134a, R32, R717, R1234yf, R410a) on the transient response of dual chillers. It considers the cooling water temperatures as the process disturbances and disturbance are introduce in two fashion; namely sudden temperature increase and ramp temperature increase. The dynamic behavior of the process dependent variables, namely, the condensing temperature, evaporating temperature, and the coefficient of Performance (COP) are investigated. It is observed that the transient time that is needed for the given refrigerant to reach the new steady-state follows the following rank of refrigerants, starting with the fastest to the slowest: R410a, R32, R134a, R1234yf, and R717. Further, it is observed that the least reduction in COP upon the disturbance occurs in the chillers that run with R717, while the highest is associated with the one that has R134a.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,331

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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