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Enregistrement W4307551735 · doi:10.3390/en15217906

Energy Performance Evaluation of a Solar PVT Thermal Energy Storage System Based on Small Size Borefield

2022· article· en· W4307551735 sur OpenAlexaboutno aff
Evangelos Sakellariou, Petros J. Axaopoulos, Bill Vaneck Bôt, Ioannis E. Sarris

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRNSYSThermal energy storageEnvironmental scienceRenewable energyEnergy storageHeat pumpSolar energyNuclear engineeringProcess engineeringMeteorologyThermalEngineeringElectrical engineeringMechanical engineeringGeographyPower (physics)ThermodynamicsPhysicsHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a PVT-based solar-assisted ground source heat pump (SAGSHP) system with a small size borefield as the long-term heat storage component was energetically evaluated. The mathematical model of the system was formulated in TRNSYS and three cities with distinctive climates were chosen: Athens (Greece); Melbourne (Australia); and Ottawa (Canada). The parametric analyses were carried out for 10 years by varying the number of the PVT collectors and the size of the earth energy bank (EEB). The evaluation of the systems was made via two energy indicators, and the heat flow across the EEB was analyzed. The under-consideration system was found capable of establishing self-sufficiency as regards the energy consumption (renewable power fraction RPF > 1) for all locations. Namely, for Athens, any system with more than four PVT collectors, and for Melbourne, any system with more than eight PVTs was found with an RPF higher than 1, regardless of the EEB size. For Ottawa, self-sufficiency can be achieved with PVT arrays larger than 12 collectors for small EEBs, and with eight collectors for larger EEBs. The storage capacity was found to be an important parameter for the energy performance of the system. In particular, it was determined that, as the storage capacity enlarges the RPF and the seasonal performance factor (SPF) of the system improves, mainly due to the reduction of the electricity consumed by the heat pump and the auxiliary heating. Moreover, a larger storage capacity facilitates solar heat production by enlarging the available heat storage volume and by maintaining the EEB at relatively low temperatures.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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