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Enregistrement W4288852838 · doi:10.54570/atpet2019/02/03/0048

Thermal Comfort Measurement for Wet Floor Cooling System

2019· article· en· W4288852838 sur OpenAlexaff
Pavol Mičko, Andrej Kapjor, Dávid Hečko, Marián Pafčuga

Notice bibliographique

RevueAdvances in Thermal Processes and Energy Transformation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesKultúrna a Edukacná Grantová Agentúra MŠVVaŠ SRAgentúra na Podporu Výskumu a Vývoja
Mots-clésHeat pumpStorage heaterRadiant heatingThermal comfortPassive coolingThermal insulationRenewable heatEnvironmental scienceAir source heat pumpsRadiant coolingMechanical engineeringEnergy consumptionCladding (metalworking)ThermalHybrid heatArchitectural engineeringEngineeringMaterials scienceMeteorologyElectrical engineeringHeat exchangerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trend of constant increase in energy prices can be observed especially on the increased demands on the thermal insulation properties of building structures of buildings. According to European Directive 2010/31 / EU, since 2019 only buildings that meet the energy standards of near zero buildings have to be designed. In practice, the design of the building takes into account, in particular, the shape of the building, its cladding, but also the method and technology for heating, cooling and hot water production. In the case of a family house is considered a specific annual consumption of heat for heating up to 20 kW.h.m-2 floor area. A popular way to achieve low heat consumption is to select an efficient heat source - a heat pump. It is best to combine a heat pump with a heating system with a low temperature gradient. The combination of heat pump and radiant floor heating is very popular. Modern heat pumps also come with the possibility of reversible operation and serve as a source of cold. The following article will therefore address floor radiant cooling and its effect on thermal comfort.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,492

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 savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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