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Enregistrement W4378471566 · doi:10.18488/13.v12i1.3379

Weather influence on the performance of solar collector

2023· article· en· W4378471566 sur OpenAlexaff
Hakizabera Olivier, Uwayezu Emmanuel, Hirwa Gloria

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Energy and Environmental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkyEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyRadiationPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A laboratory-scale evacuated tube solar collector (ETSCs) has been developed and tested for unloading conditions in Lanzhou, China. clear sky and cloudy conditions have been tested. Heat is generally considered instantaneous because it is a function of multiple instantaneous factors, like ambient temperature and solar radiation. The results show a clear sky day with a maximum and average value of ambient temperature, outlet, inlet, and solar radiation of 12 and -60C, 56 and 310C, 69 and 340C, 931 and 576W/m2, respectively, while a cloudy day was eight and -30C and 861.2 and 449W/m2 respectively. Clear sky day maximum and the average mass flow rate was 0.25 and 0.21 Kg/sec, while the cloudy flow rate was 0.27 and 0.03 Kg/sec, respectively. A clear sky has a heat loss of -0.307 and -0.05kW for a cloudy day. R square were 0.76 and 0.4 for clear sky and cloudy day, respectively. For the heat and radiation correlation relationship, a clear sky has a slope of 0.0029 and 0.0539 for a cloudy day. In other conditions, the solar radiation per unit area increases by 1 W/m2, and the daily heat is collected. Increasing A W/m2, the temperature difference between the average temperature of the hot water storage tank and the average temperature of the environment increases by one °C, and the daily heat collection decreases A W/m2. It concludes that a clear sky has much better efficiency than a cloudy day.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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