Study of a Meteorological Conditioning for Solar-Driven Ejector Refrigeration Systems: Efficiency Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Suffering from greenhouse gas pollutions and demand of energy due to crude oil vanish lead to enforce worldwide to look out at alternative Energy sources. In theory assumption are made when optimizing Modeling process, however in practice these assumptions can distort the output response thereby affecting precision and accuracy as a case study in refrigeration system for solar-driven ejector to determine the quality of the energy in the system by change high temperatures sources under the steady state, steady flow conditions. The energy system quality differs on the operation environments, ejector geometry and the choice of working fluid (refrigerant).The study carries out on the refrigeration system with solar-driven ejector (RSSE) using R141b, for an administration building application HVAC system in Tripoli, Libya. The reported hourly outdoor temperature and solar radiation are used for the analysis of the system performance.The optimum parameters were employed to generate a model and predict the behavior of the system at different parameter condition. Using the optimum operating condition, an output of calculations show that through the work times from 6:00 to 18:00, the typical Coefficient Of Performance and the typical solar segment of the usage were 0. 3 and 0.715 in that order as the working environments are: high temperature source (90 °C), evaporative temperature (8 °C), low sink temperature (32 °C).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».