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Enregistrement W4386303364 · doi:10.32920/24058722

Building Integrated Thermal Energy Storage Systems

2023· preprint· en· W4386303364 sur OpenAlexaffabout
Navid Ekrami

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal energy storageThermalThermal energyHeat pumpSlabNuclear engineeringAir conditioningMaterials scienceThermodynamicsPhysicsEngineeringHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A ventilated concrete slab (VCS) was designed to be used as thermal energy storage. The slab has implemented air channels inside and can be charged either by air source heat pump or building integrated photovoltaic and thermal (BIPV/T) system. Multiple charging scenarios with different air temperatures, air velocities, concrete temperatures, etc., were studied to identify the effectiveness of the VCS. It was shown that the average concrete temperature increased up to 12.2oC when charged directly by BIPV/T system while it increased up to 18.7oC when an air source heat pump was used to charge the slab. It was also shown that decrease in the air temperature after passing through the channels highly depend on the air velocity and its source temperature. Next, an insulated concrete form (ICF) wall was designed as thermal energy storage to be charged through single or double pipe hydronic system when there is excess, or free, or inexpensive energy available. The heat source for charging the ICF is either heat pump or solar thermal collector system. Various charging cycles were modeled and advantages and disadvantages of the ICF thermal energy storage were investigated. It was shown that the maximum of 2,195 kJ can be stored in each single ICF block when charged with heat pump during a six-hour cycle. However, the same ICF block can be charged as much as 2,866 kJ using four flat plate solar collectors in series with 0.02 kg/s mass flowrate. A typical townhouse model and a bungalow house were modeled using building energy simulations. These models were used to estimate how ICF thermal storage can cover the thermal loads of the buildings. Simulated results showed that as much as 284.5% of the total heating demand of the townhouse and 246.4% of the heating load of the detached house in Toronto weather condition was covered using the solar collectors to charge the basement walls of these buildings. Similarly, using the heat pump to charge the basement ICF walls resulted in storing more than 88 kWh in the townhouse and 140 kWh of energy which was more than two times required heating demand of the buildings.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,006

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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