Optimizing Greenhouse Sustainability: A Comprehensive Thermal Model for Assessing Alternative Covering Materials and Energy Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
<b><sc>Abstract.</sc></b> This study aims to compare new greenhouse covering materials and construction shape to propose an optimal combination for small to mid-scale greenhouse producers in cold regions. Small single-span greenhouses commonly use polyethylene, resulting in significant plastic waste due to the need for replacement every three to five years. To address this issue and minimize heating and cooling loads in cold regions, new covering materials with improved durability and energy efficiency are being developed. These materials, impacting both heat transfer and luminosity, necessitate a comparison of spectral and thermal properties through a thermal model. Unlike previous models that use constant parameters or have lengthy computation times, a fast, comprehensive, and license-free model was needed. Hence, a year-round model has been developed with Python to predict the hourly heating and cooling loads for both conventional and alternative greenhouse constructions. This model takes detailed parameters into account, including crops, construction and covering materials, greenhouse configurations, and localization. It uses hourly weather data readily available throughout North America, including temperature, humidity, atmospheric pressure, cloud cover, wind speed, and solar irradiance. The model calculates heat losses and gains through the roof, walls, perimeter, and ground, considering longwave and shortwave radiations, conduction/convection, infiltration, and energy sinks/sources induced by plant evapotranspiration or environmental control systems. Preliminary results indicate that the model effectively predicts the heating and cooling loads of a twin wall polycarbonate greenhouse located in the province of Quebec, Canada. Measurements were conducted during one month with thermocouples, pyranometers pyrgeometers and climate collected was controlled with a Maximus greenhouse automation system.
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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 ».