Energy Modeling of an Aquaculture Raceway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large seasonal temperature variations in aquaculture source water leave aquaculture ponds and raceways susceptible to temperature variations leading to nonoptimal growing conditions. Such conditions may slow down the growth rate and make aquatic species vulnerable to disease and potential death, leading to economic setback for aquaculture farmers. Therefore, it is advantageous to predict the temperature of aquaculture raceways under the influence of seasonal variations and study the parameters that contribute to these variations. This allows one to develop strategies and processes to better regulate the raceway temperature to maximize its productivity. A numerical energy model was developed to simulate the temperature of water inside an aquaculture raceway, and a parametric study was conducted to investigate the influence of various key parameters on the raceway temperature. It was found that surface area and flowrate have a large effect on the raceway temperature, while depth of raceway had little effect. The largest surface area tested produced outlet temperatures and heat transfer values that were 6.2% and 76% higher, respectively, than the smallest surface area tested. Decreasing flowrate from the reference value of 43 L/s to 1 L/s resulted in an 83% increase in average outlet temperature. It was also observed that the variations in the ambient air temperature alone have negligible effect on the raceway temperature. The model was further implemented to simulate the temperature of raceways located at different geographical locations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».