The use of seasonal accumulation of natural cold in modern air conditioning as a technology to reduce greenhouse gas emissions
Notice bibliographique
Résumé
Air conditioning systems are one of the main consumers of electric energy during the warmer months. Natural cold has been used for indoor air conditioning since ancient times. The possibility of harvesting snow and using accumulated cold for various purposes during the warm season is being studied in a number of countries, such as the USA, Canada, Japan, Sweden, Norway, China. The purpose of the article is to review the existing natural sources of cold for air conditioning systems, their classification and analysis of the reduction of CO2 emissions when using natural cold for an airport air conditioning system. There are two main types of natural sources of cold: permanent action and accumulators of natural cold. The classification of air conditioning systems with seasonal accumulation of ice or snow, methods of insulation of open snow storage facilities are considered. The calculation of the reduction of CO2 emissions was performed when using an open-type cold storage facility as a source of cold for the fan coil system at the Yuzhno-Sakhalinsk airport. The reduction in annual emissions is up to 61 tons of CO2 per year, with an installed cooling system capacity of 157.4 kW or 0.39 tons per 1 kW of power. Thus, seasonal accumulation of snow or ice is a technology that makes it possible to reduce energy consumption and reduce greenhouse gas emissions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».