3D Numerical Modeling to Assess the Energy Performance of Solid–Solid Phase Change Materials in Glazing Systems
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the energy efficiency of a novel double-glazing system incorporating solid–solid phase change materials (SSPCMs), which offer significant advantages over traditional liquid–solid phase change materials. The primary objective of this study is to develop a 3D numerical model using the finite volume method, which will be followed by a parametric study under real climatic boundary conditions. A proposed double-glazing setup featuring a 2 mm layer of SSPCM applied on the inner glass pane within the air gap is modeled and analyzed. The simulations consider various transient temperatures and ranges of the SSPCM to evaluate the energy performance of the system under different weather conditions of Miami, FL during the coldest and hottest days of the year, both in sunny and cloudy conditions. The results demonstrate a notable improvement in energy performance compared to standard double-glazing windows (DGWs), with the most efficient SSPCM configuration exhibiting a phase transition temperature and range of 25 °C and 1 °C, respectively. This configuration achieved energy savings of 24%, 26%, and 23% during summer sunny, winter sunny, and winter cloudy days, respectively, relative to DGWs during cooling and heating degree hours. However, a 3% energy loss was observed during summer cloudy days. Overall, the findings of this study have shown the potential for energy savings by incorporating SSPCM with suitable thermophysical properties into double-glazing systems.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».