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Enregistrement W4366085487 · doi:10.11159/enfht23.175

Performance Improvement Of Solar-Assisted Desiccant Cooling System By Changing Collector Type And Stage Number

2023· article· en· W4366085487 sur OpenAlexaff
Mehran Bozorgi, Kasra Ghasemi, Syeda Humaira Tasnim, Shohel Mahmud

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Momentum, Heat and Mass Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesiccantStage (stratigraphy)Environmental scienceMaterials scienceProcess engineeringComputer scienceEngineeringGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar energy systems have been recognized as a significant component of HVAC systems during the last two decades, providing thermal and electrical energy for a variety of applications.Meanwhile, solar-assisted cooling systems present a great opportunity to provide thermal comfort conditions in hot and humid climate weather.In this research, a solar-assisted desiccant cooling system is presented and its performance in the hot and humid climate of Jakarta, Indonesia is evaluated using the TRNSYS 18 software.To improve and optimize the efficiency of the system, the number of stages in the cycle is changed from one to three.Furthermore, as the novelty of the research, the effect of different types of solar collectors including Direct Absorption Solar Collector (DASC), Photovoltaic Thermal (PVT), and evacuated tube collector is investigated and the COP of the system is compared.According to the results, the suggested system with two sets of desiccant and heat wheels has a greater COP.Additionally, the system with one stage has a higher COP than the system with three stages.Furthermore, using PVT solar collectors is suggested for these systems as they can provide both thermal and electrical energy for the system.PVT collector increases the system's COP to 1.3, while the evacuated tube and direct absorption solar collectors lower it to 1.215 and 1.199, respectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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