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Enregistrement W4401845127 · doi:10.1016/j.enss.2024.06.001

Passive application of phase change materials (PCMs) for the Trombe wall: a review

2024· review· en· W4401845127 sur OpenAlexaff
Shiqiang Zhou, Mengjie Song, Kui Shan, A. Ghani Razaqpur, Jinhui Jeanne Huang‬‬‬‬, Xiaotong Zhu, Shui Yu

Notice bibliographique

RevueEnergy Storage and Saving · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSolar Energy Systems and Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHenan Provincial Science and Technology Research ProjectBeijing Municipal Science and Technology CommissionMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceArchitectural engineeringEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Passive sustainable buildings are crucial for mitigating the energy crisis and addressing global warming by effectively reducing greenhouse-gas emissions and maximizing solar-energy utilization. This is particularly significant considering the energy consumption of heating, ventilation, and air-conditioning systems. The Trombe wall system is regarded as one of the most effective passive building technologies owing to its potential ability to store and release thermal energy to reduce temperature fluctuations and improve thermal comfort. More importantly, these effects can be enhanced by employing appropriate storage materials, particularly phase change materials (PCMs), owing to their unique thermal properties: high heat-storage capacity within narrow temperature variations. Therefore, this study reviews the passive application of PCMs to Trombe walls developed over the last 40 years. This study summarizes the PCM thermal-energy storage mechanism, classification, and encapsulation and provides a comprehensive list of different PCMs appropriate for Trombe walls in the laboratory or on the market. This work also provides a comprehensive and updated review of PCM Trombe wall configurations, including passive heating and passive hybrid (cooling and heating) configurations. Based on the review results, the main directions for future studies are established and proposed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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