Optimizing Greenhouse Sustainability: A Comprehensive Thermal Model for Assessing Alternative Covering Materials and Energy Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. 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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».