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Enregistrement W4404240770 · doi:10.1093/ijlct/ctae214

Enhancing thermal efficiency of passive solar heating systems through copper chip integration: experimental investigation and analysis

2024· article· en· W4404240770 sur OpenAlexaff
Ehsan Fadhil Abbas, Moaz Al‐lehaibi, Hussein A.Z. AL-bonsrulah, R. Saleh, Mohammed J. Alshukri, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Low-Carbon Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopperThermalChipMaterials scienceThermal analysisPassive solar building designEngineering physicsEnvironmental scienceMetallurgyEngineeringElectrical engineeringMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to upgrade the thermal performance of a passive solar system, specifically a Trombe wall (TW), by incorporating a metallic absorbent made of copper chips into its absorbent surfaces. The paper compares the thermal performance of a classic TW with that of a copper chip-enhanced TW. An experimental test was set up for classic and copper chip–TW systems, and a full-day experiment was conducted in January 2018 to investigate the thermal performance under the same operating conditions. The experimental data were used to verify a mathematical model based on energy balance. The theoretical study agreed well with the experimental data, with a maximum error of 11% in the absorbent surface temperature valuation. The results revealed that adding copper chips to the TW system boosts its performance by increasing heat gains and improving thermal efficiency. It improves thermal efficiency and enhances the mean room temperature by 12.44% and 14.1%, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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