Faster computation of g-functions used for modeling of ground heat exchangers with reduced memory consumption
Notice bibliographique
Résumé
Temperature response functions, known as g-functions, are a computationally efficient method for simulating ground heat exchangers (GHEs), used with ground-source heat pump (GSHP) systems or direct ground cooling systems as part of a whole-building energy simulation. In fact, at present, there are no other methods that have sufficient accuracy and are fast enough to simulate a ground-source heat pump system in a whole-building energy simulation. The concept, mathematical derivation and an implementation of a g-function calculation program were originally developed by Claesson and Eskilson (1985). More recently (Cimmino 2018a, Cimmino 2018b, Cimmino 2019) developed an open-source g-function calculation tool known as pygfunction. This tool offers great flexibility for the user to compute g-functions for specific configurations of boreholes. However, for large borehole configurations (with ~1000 boreholes), the required time to compute a single g-function can take several hours, and the required RAM can be on the order of 100 GB, greatly exceeding most desktop PCs. In order to develop libraries of g-functions and training sets for machine learning approaches, we are computing hundreds of thousands of g-functions. This paper describes further development of Cimmino's methodology to speed the computation and reduce the memory requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».