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Enregistrement W4405484879 · doi:10.1016/j.scs.2024.106040

Enhancing efficiency through integration of geothermal and photovoltaic in heating systems of a greenhouse for sustainable agriculture

2024· article· en· W4405484879 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Ghiasi, Zhanle Wang, Mehran Mehrandezh, Raman Paranjape

Notice bibliographique

RevueSustainable Cities and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesMitacsPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésPhotovoltaic systemGreenhouseSustainable agricultureGeothermal gradientAgricultureEnvironmental scienceSustainable energyBusinessEnvironmental economicsEnvironmental engineeringAgricultural engineeringNatural resource economicsEngineeringRenewable energyEconomicsGeologyGeographyElectrical engineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to calculate and analyze the energy requirement and improve the efficiency and sustainability of greenhouse (GH) agriculture by integrating renewable energy sources (RES) and advanced control systems into a hybrid solar-GH heating and cooling solution. The proposed system incorporates both geothermal and photovoltaic (PV) energy to optimize performance, particularly during the colder seasons. The analysis focuses on three widely used double-layer polyethylene materials in Canadian GHs, Thermax, SolaWrap, and SunSaver, evaluating their thermal insulation and light management properties. For a practical test, a typical 1000 GH is designed to calculate the energy requirements for heating and cooling, specifically tailored to the climatic conditions of Regina, using the three types of polyethylene. An energy and cost analysis is performed considering various energy sources to meet these demands. The research calculates and compares the power generation from building-integrated photovoltaics (BIPV) with traditional maximum power point tracking (MPPT) PV systems and integrates a 5-stage controller with HVAC damper control to further optimize energy consumption under different scenarios. The simulations performed using TRNSYS and SketchUp provide detailed monthly energy consumption and cost breakdowns for each polyethylene type. Additional insights include monthly power generation from both PV and BIPV systems, as well as contributions from geothermal energy . The findings present a comprehensive energy analysis, highlight potential cost savings and system efficiencies, and offer valuable information to advance sustainable GH agriculture in cold climates.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations43
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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