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Enregistrement W4291667581 · doi:10.1201/9781003315353-8

A Multigenerational Solar Energy-Driven System for a Residential Building

2022· book-chapter· en· W4291667581 sur OpenAlexaboutno aff
Khaled H.M. Al-Hamed, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringEngineering physicsEnvironmental scienceGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The residential sector represents a major source of increasing energy demands and greenhouse gas emissions. To meet these energy demands and reduce these harmful emissions, innovative solutions based on renewable energy sources must be developed. Here, a multigeneration solar energy-driven system that produces electric power, cooling, heating, and hot water to a residential building is introduced. Then, a thermodynamic model to analyze and evaluate this integrated system is developed by applying the four balance equations, namely mass, energy, entropy, and exergy. Next, a residential building in Ottawa, Ontario is selected as a base case for analyzing the performance of this integrated system. The results show that the integrated system has overall energy and exergy efficiencies of 39.2% and 19.9%, respectively. The highest source of exergy destruction rate is identified to be at the solar collector, so a careful design of this component is necessary. Next, parametric studies are conducted on this integrated system. The findings show that increasing the amount of solar energy received by the system increases its energy efficiency significantly, but not its exergy efficiency. Increasing the cooling load enhances the overall performance of the system and increases the hot-water production along with it due to the integration of different cycles in the multigeneration system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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