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Enregistrement W4322208014 · doi:10.1016/j.prime.2023.100133

Sustainability and carbon neutrality in UK's district heating: A review and analysis

2023· review· en· W4322208014 sur OpenAlexaff
Ryan Hepple, Hu Du, Haibo Feng, Shan Shan, Siliang Yang

Notice bibliographique

Revuee-Prime - Advances in Electrical Engineering Electronics and Energy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityEnvironmental economicsGreenhouse gasCarbon neutralityGovernment (linguistics)Dominance (genetics)Environmental resource managementBusinessEnvironmental scienceEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The UK is currently approaching a critical point in the fight against climate change. To achieve carbon neutral by 2050, it is crucial that the way in which buildings are heated are reviewed to determine the most suitable solution. The UK government has acknowledged that district heating (also referred to as heat networks) forms an important part of their plan for future sustainability in heating homes as well as improving energy costs. At present, there are five generations of district heating with distinctive improvements between each. However, research shows a lack of progression with only minor improvements to efficiencies and carbon emissions in the past two decades. Therefore, this paper aimed to review the key technologies and design principles of the low-impact network which shall be implemented into future networks to ensure sustainability and carbon neutral. Furthermore, data were utilised from UK government's ‘Heat Network Project Pipeline’ documents which cover a wide range of projects supported through the development stage by the UK Heat Network Delivery Unit. A statistical analysis was also undertaken to identify popular heat source technologies currently being implemented into the UK networks. Information such as technologies, size and costs were analysed to establish the intercorrelations, which may influence the type of technologies being selected. The results show that 56% of total networks contained Combined Heat and Power (CHP) as a primary heat source, of which over 40% were gas fired CHP, displaying the current dominance of the technology. Overall, it is evident in the UK that, the new networks have been improved from previous generations with a high concentration of renewable energy technologies and heat recovery methods being used. However, there is still a high reliance on natural gas, which does not fulfil the characteristics of a low-impact heating network.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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