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Enregistrement W4377143158 · doi:10.1016/j.csite.2023.103081

Thermal management of shelter building walls by PCM macro-encapsulation in commercial hollow bricks

2023· article· en· W4377143158 sur OpenAlexaff
Masoud Izadi, Seyede Fateme Taghavi, Seyed Hossein Neshat Safavi, Farhad Afsharpanah, Wahiba Yaïci

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Thermal Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrickMaterials scienceThermal energy storagePhase-change materialEnvironmental scienceThermalEnergy consumptionHeat fluxPhase changeComposite materialHeat transferEngineering physicsMeteorologyMechanicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining building indoor temperature within comfort zone has been identified as one of the major reasons for energy consumption. The incorporation of phase change materials (PCMs) in various regions in buildings is introduced as a solution that can significantly reduce energy consumption. In the current research, a three-dimensional computational fluid dynamics approach is taken to evaluate the influence of incorporating three PCMs from the Rubitherm® RT line (RT15, RT18, and RT22) in two widespread commercial hollow brick types in Iran for keeping the indoor environment of a shelter warm in a cold climate. These enhanced bricks are compared with their solid and hollow counterparts. Furthermore, efforts were made to examine various configurations of these PCMs, with melting temperatures in obedience or contrast with the thermal stratification of the bricks. Several combinations of the PCM with air layers are studied to assess the best way to place the air and PCM layers. It was found that the RT18 PCM-filled brick can present lower heat fluxes than the hollow one for over 42 h. Also, the findings showed that RT22 PCM-filled brick can provide 66.79% lower average heat flux compared to the hollow brick for the first 24 h of the process.

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 seuil0,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations77
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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