Advancement of Eco-Friendly Building through Hybrid Renewable Energy and Green Hydrogen Implementation Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
The energy transition involves moving away from conventional fossil-fuel-based energy systems, like coal, oil, and natural gas, toward renewable energy sources such as wind, solar, hydro, green hydrogen, and biomass, while also enhancing energy efficiency. This shift is motivated by the necessity to lower greenhouse gas emissions, address climate change, and secure sustainable energy for the future. For Canada, this transition is crucial to fulfilling its climate obligations under the Paris Agreement and ensuring a resilient and sustainable energy future. The potential for renewable energy and clean hydrogen to enhance the environmental sustainability of the transportation, buildings, and mining sectors arises from its ability to serve as an alternative to fossil fuels. Currently, heating represents 80% of the energy consumed in Canadian buildings, and hydrogen can be blended with LPG to help lower emissions. The paper focuses on two scenarios for a building case study, examining both the economic and greenhouse gas (GHG) emissions impacts. The first scenario involves using a hybrid renewable energy system to meet two different electrical demands, with 36% allocated to lighting and 54% to equipment loads. The second scenario explores the use of hydrogen mixed with LPG as fuel for thermal loads, covering 15% and 25% of the total demand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».