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Enregistrement W4390488750 · doi:10.1016/j.ijft.2023.100558

Investigation of Hybrid Renewable Energy Green House for Reducing Residential Carbon Emissions

2024· article· en· W4390488750 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermofluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterary Analysis and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYalova ÜniversitesiToronto Metropolitan University
Mots-clésRenewable energyGreenhouse gasFossil fuelEnvironmental scienceClimate change mitigationElectricityClimate changeUnit (ring theory)Natural gasEnergy securityPrimary energyEnergy developmentWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental economicsEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current era, the effects of climate change are becoming increasingly visible. As a result, the transition from fossil fuels to renewable energy sources has become an inevitable necessity. Renewable energy sources are a crucial tool in reducing greenhouse gas emissions, which are one of the primary causes of climate change. They also support local energy security and reduce the energy dependency of nations. This study presents the design of a hybrid greenhouse that can meet the electricity, natural gas, and fuel needs of a family of four using renewable sources. The HOMER Pro software trial version was used for optimization, and 79,500 simulations were performed, of which 28,360 were applicable. The designed system has a unit energy cost of $0.262 and a unit cost per kilogram of hydrogen of $20.8. Thanks to this study, each house can prevent ∼ 17.82 tons/of carbon emissions per year.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,289

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,220 · 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