An integrated framework of ground source heat pump utilisation for high-performance buildings
Notice bibliographique
Résumé
emissions from building operations have increased to their highest level globally, moving away from the Paris Agreement goal of below 2 °C. While geothermal is recognised as a promising renewable source, the lack of an integrated framework guiding investigating ground source heat pumps for building operations, along with the incapability of well-known simulation tools in accurately capturing ground thermal performance, hinders its application. This research aims to unlock ground source heat pumps for building operations through an integrated framework, including an overarching improved U.S. National Renewable Energy Laboratory (NREL) monitoring guideline, a sensor-based monitoring prototype, and a g-function-based simulation approach. This research proposes amendments and improvements to the NREL guideline for monitoring geothermal energy by separating Thermal Energy Net Production from Thermal Energy Gross Production. A state-of-the-art case building located in Melbourne, Australia, housing advanced technologies, including ground source heat pump systems, is used to demonstrate and validate the research framework. A typical winter month in the southern hemisphere, July 2021, is monitored for the ground source heat pump systems designed and used for space heating. The findings reveal that the thermal energy generation during working days in July 2021 is close to the simulation results, with a difference of 2.2% in gross thermal energy production and a difference of 0.92% in inlet temperature. This research develops and validates an integrated approach for evaluating ground source heat pump systems, contributing to the utilisation of geothermal energy for building operations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».