A novel systematic heat integration and heat recovery approach for reactivating abandoned mines to meet energy demand of greenhouses-application of dynamic pinch analysis
Notice bibliographique
Résumé
Designing an optimum and efficient energy system for a greenhouse in cold climate conditions, such as Canada, is a very challenging task, and is even more sophisticated when different sources of energies (solar, geothermal, etc.) should be integrated into the energy system. This study, for the first time, is proposing a systematic heat integration approach, based on Dynamic Pinch Analysis, to improve the efficiency of the energy system of a greenhouse through taking advantage of heat recovery from waste energies (grey water and air ventilation). Also, it proposed a novel methodology to integrate a solar assisted geothermal heat pump system into a greenhouse to eliminate fossil fuel consumption. Following the evaluation of the geothermal energy potential of an open pit lake of an abandoned mine (King Beaver Mine), a mathematical energy model was developed to calculate the energy demand of the case study greenhouse in Quebec, Canada. To reduce the calculation time, two unsupervised machine learning techniques (K-Means and K-medoids) were used to identify the typical days (TDs). For each typical day and each time slice (1 hr), composite curves (CCs) were plotted. These CCs enabled energy targeting by maximizing heat recovery and facilitating the design of an optimal heat exchanger network (HEN). A techno-economic analysis was then conducted to determine the optimal HEN configuration among the scenarios, ensuring efficient placement of heat exchangers to maximize energy efficiency and cost savings for the greenhouse climate control system. It is shown that by taking advantage of heat recovery from waste energy 38 percent energy saving is possible. Calculations indicate that using a properly sized thermal energy storage unit could reduce the condenser size of the heat pump by over 40 percent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».