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Enregistrement W4380991811 · doi:10.3390/en16124751

Assessing Energy Performance and Environmental Impact of Low GWP Vapor Compression Chilled Water Systems

2023· article· en· W4380991811 sur OpenAlexafffundabout
Rami Mansouri, Baby-Jean Robert Mungyeko Bisulandu, Adrian Ilinca

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésRefrigerantVapor-compression refrigerationChillerEnvironmental scienceChilled waterRefrigerationAir conditioningGreenhouse gasGlobal-warming potentialEfficient energy useGlobal warmingWater vaporMontreal ProtocolProcess engineeringEnvironmental engineeringOzone layerOzoneClimate changeMeteorologyThermodynamicsEngineeringMechanical engineeringHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global concern regarding the environmental repercussions of refrigerants has escalated due to their adverse effects. These substances deplete the ozone layer and intensify the greenhouse effect. International agreements such as the Montreal and Kyoto Protocols and COP21 have imposed restrictions on refrigerants with high global warming potential (GWP) to address these issues. This study aims to explore the feasibility, energy efficiency, and environmental impact of utilizing the HFO (hydrofluoric-olefin) refrigerant R1234ze as a substitute for HFCs (hydrofluoric-carbon) (R134a, R407C, and R410A) and HCFCs (R22) in air-cooled vapor compression refrigeration and air conditioning systems. To determine their effectiveness, we evaluate the energy performance of various refrigerant operating cycles across a wide range of ambient and evaporating temperatures. Additionally, we conduct environmental impact analyses based on the total equivalent warming impact (TEWI) parameter calculated for commercially available chillers that utilize the fluids mentioned above. Our findings indicate that vapor compression chilled water systems employing R1234ze exhibit the highest performance coefficient and the lowest annual TEWI.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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