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Enregistrement W4401112704 · doi:10.3390/en17153759

3D Numerical Modeling to Assess the Energy Performance of Solid–Solid Phase Change Materials in Glazing Systems

2024· article· en· W4401112704 sur OpenAlexaff
Hossein Arasteh, Wahid Maref, Hamed H. Saber

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlazingMaterials sciencePhase-change materialEnvironmental sciencePhase (matter)Nuclear engineeringRange (aeronautics)Composite materialStructural engineeringPhase changeThermodynamicsEngineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,572

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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