Performance Evaluation of a Commercial Greenhouse in Canada Using Dehumidification Technologies and LED Lighting: A Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a lumped parameter model, developed and extensively validated by the authors, is used to simulate the impact of three different dehumidification technologies (mechanical refrigeration dehumidifier, liquid desiccant dehumidifier, and a heat recovery ventilation unit), at a commercial greenhouse growing potted roses in southwestern Ontario, Canada. Typical meteorological year (TMY) data from nearby Vineland, Ontario was used to provide the external weather data used in the model. Each greenhouse bay containing a dehumidification unit was simulated for spring, fall, and winter conditions. The potential reductions in energy use (kWh), greenhouse gas emissions (kg CO2e), and operating cost were estimated for each test case. The potential energy savings from switching from high-pressure sodium (HPS) to light-emitting diode (LED) lights were also examined. The simulation results showed that switching to LED lamps could reduce the electrical energy usage by up to 60% but would increase the space heating requirements. The expected energy-savings from using dehumidification equipment and switching from HPS to LED lighting in Canadian greenhouses is underrepresented in the literature. With the industry growing in the region, this study provides insight into the expected impact that these systems will have on the energy use in commercial greenhouses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».