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Enregistrement W4396528587 · doi:10.22215/etd/2023-15958

Characterization of Building Integrated Phase Change Materials Using Experiments and Simulation

2023· dissertation· en· W4396528587 sur OpenAlexaboutno aff
Calene Baylis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnergy and Environmental Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Phase changePhase (matter)Materials scienceComputer scienceEngineeringNanotechnologyEngineering physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phase change materials (PCMs) are a latent thermal storage solution which passively store energy, such as solar energy, and delay its release into a space, reducing peak cooling loads in summer and prolonging passive heating in winter. PCMs are most effective when their melting temperatures are near the room temperature setpoint. In locations with two distinct conditioning seasons and thus two different setpoints throughout the year, two PCMs may be optimal for reducing both conditioning loads. However, research on these optimizations remains limited. The objective of this research was to expand the knowledge of buildings with PCM, such as two PCMs of different melting temperatures to optimize for two space conditioning seasons. This was achieved through thermophysical property experiments and single room modelling to predict trends in PCM performance, full-scale in-situ experiments, and full house modelling across Canada and the United States. For the in-situ experiments, two chambers with interior dimensions of 2.4 m by 2.4 m by 2.4 m were designed, constructed, and commissioned to experimentally compare a dual PCM wallboard to a reference-case room without PCM. The PCMs decreased the heating and cooling loads by 14.5% and 12.0%, respectively, from January until July 2023 in Ottawa, Canada. Full house modelling was conducted using EnergyPlus, and the time of use implications of PCMs were assessed both economically and in terms of the carbon emissions. The PCMs reduced space heating loads throughout the night, but due to the low space cooling load, the peak emissions and economic reductions were relatively small. The modelling analysis was expanded across Canada and the United States on four house archetypes to quantify the energy, emissions, and economics associated with PCM. In moderate and warm locations, greater space conditioning reductions occurred with a single PCM, whereas in highly heating dominant locations, two PCMs with different melting temperatures provided greater benefits. The emissions payback period was as low as 0.3 years, due to the reductions in space heating and cooling loads. The results suggest significant promise for PCMs in reducing the carbon footprint associated with building space conditioning, particularly for emissions intensive space conditioning systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,307 · 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
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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