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Enregistrement W4323865709 · doi:10.1115/1.4062097

Performance of Quonset-Type Greenhouse Integrated With Thin Film Photovoltaic Thermal System Combined With Earth-Air Heat Exchanger for Hot and Dry Climatic Conditions

2023· article· en· W4323865709 sur OpenAlexaff
Md. Nadim Heyat Jilani, Somil Yadav, Sarat Kumar Panda, Pranab Kumar Mohapatra, G.N. Tiwari

Notice bibliographique

RevueJournal of Solar Energy Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouseHeat exchangerEnvironmental scienceThermalPhotovoltaic systemEnergy balanceRoofAtmospheric sciencesMeteorologyNuclear engineeringGreenhouse gasThermal energySolar energyAirflowMaterials scienceEnvironmental engineeringMechanical engineeringEngineeringThermodynamicsAgronomyElectrical engineeringStructural engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study proposes a Quonset-type greenhouse integrated with a thin-film photovoltaic thermal (GiPVT) system combined with an earth-air heat exchanger (EAHE) for crop cultivation in harsh hot climate conditions. A periodic thermal model in terms of input climatic and design parameters has been developed to evaluate the GiPVT system’s thermal performance. This model is based on the energy balance equations of the GiPVT system, and it calculates PV roof temperature, greenhouse air temperature, and plant temperature for a given climatic data, i.e., solar irradiation and ambient air temperature. Furthermore, the thermal load leveling for the GiPVT system is determined to assess the thermal comfort status within the enclosed space of the system. The results indicate that EAHE successfully reduces greenhouse air temperature and increases the thermal comfort level inside the GiPVT system. Corresponding to the optimum flowrate of 0.5 kg/s, the maximum temperature of the plants and greenhouse is reduced by 20 °C and 21 °C, respectively. Moreover, the present GiPVT system produces 29.22 kWh of electrical energy per day, making the system self-sustainable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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