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Enregistrement W4367317664 · doi:10.18280/mmep.100223

Performance of Photovoltaic Thermal Technology Using V-Absorber with Exergy, Improvement Potential and Sustainability Index Analysis

2023· article· en· W4367317664 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Zohri, Yuliadi Yuliadi, Muḥammad Ghazālī, Idham Idham

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemExergySustainabilityIndex (typography)ThermalEnvironmental scienceMaterials scienceEnvironmental economicsEngineering physicsComputer scienceProcess engineeringEngineeringEconomicsThermodynamicsElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to test the PVT system's performance using V-Absorber model.The PVT technology using V-Absorber is conducted using a mathematical approach.This mathematical or theoretical approach aims to analyse suitable variables in predicting the system's optimal performance.The analysis of this system is the analysis of exergy and the most important is the analysis of the sustainability index and improvement potential.The variable values of sunlight intensity are 385 W/m 2 , 575 W/m 2 and 815 W/m 2 .At the same time, the flow air is from 0.01 kg/s to 0.10 kg/s.The analysis results show that the position of the flow air of 0.06 kg/s is the maximum value for exergy using V-Absorber.The optimum sustainability index's value was 2.012 at flow air of 0.06 kg/s with sunlight intensity of 815 W/m 2 .For the improvement potential, the optimum yield was 329.24 Watt for flow air of 0.10 kg/s.The results of the sustainability index and improvement potential analysis show that the effect of the flow air and sunlight intensity was very significant.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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