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Enregistrement W4297497456 · doi:10.26868/25746308.2022.simbuild2022_c041

Comparison of a Variable Refrigerant Flow Heat Pump Model in Cooling Mode to Data from ASHRAE HQ

2022· article· en· W4297497456 sur OpenAlexafffund
Aziz Mbaye, Massimo Cimmino

Notice bibliographique

RevueASHRAE/IBPSA-USA Building Simulation Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésASHRAE 90.1RefrigerantEnvironmental scienceMean squared errorEnergy consumptionCoefficient of performanceHeat pumpApproximation errorStatisticsSimulationComputer scienceMeteorologyMathematicsEngineeringHeat exchangerGeographyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the development of a variable refrigerant flow (VRF) heat pump model aimed towards multi-year simulations. The model is modular and allows the simulation of any number of indoor and outdoor units. Model parameters are inferred from a parameterestimation procedure on available manufacturer data. The model is compared against data recorded from the VRF system that serves the first floor of the ASHRAE Headquarters Building in Atlanta, comprised of 22 indoor units and 2 outdoor units. Comparison results show that the model predicts, for a daily time scale, the total energy consumption during a 2 months cooling period with a relative error, a normalised mean bias error (NMBE) and a coefficient of variation of the root mean square error (CVRMSE) of 4.1%, 7.9% and 20.9%, respectively. The relative error between simulation results and measured data for daily energy consumption varies from 0.2% to 43% during weekdays.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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