Energy Modeling and Techno-Economic Feasibility Analysis of Greenhouses for Tomato Cultivation Utilizing the Waste Heat of Cryptocurrency Miners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouses extend growing seasons in upper latitudes to provide fresh, healthy food. Costs associated with carbon-emission-intensive natural gas heating, however, limit greenhouse applications and scaling. One approach to reducing greenhouse heating costs is electrification by using waste heat from cryptocurrency miners. To probe this potential, a new quasi-steady state thermal model is developed to simulate the thermal interaction between a greenhouse and the environment, thereby estimating the heating and cooling demands of the greenhouse. A cryptocurrency mining system was experimentally evaluated for heating potential. Using these experimental values, the new thermal model was applied to the waste heat of the three cryptocurrency mining systems (1, 50, and 408 miners) for optimally sized greenhouses in six locations in Canada and the U.S.: Alberta, Ontario, Quebec, California, Texas, and New York. A comprehensive parametric study was then used to analyze the effect of various parameters (air exchange rate, planting area, lighting allowance factor, and photoperiod) on the thermal demands and optimal sizing of greenhouses. Using waste heat from cryptocurrency mining was found to be economically profitable to offset natural gas heating depending on the utility rates and Bitcoin value in a wide range of scenarios.
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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 | 0,000 | 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 découle