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Enregistrement W4415989856 · doi:10.24018/ejece.2025.9.5.756

Solar Water Pumping System Designed with HOMER and LORENTZ for Kufri, Khushab, Pakistan

2025· article· W4415989856 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering and Computer Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater pumpingPhotovoltaic systemRenewable energySolar energyCost of electricity by sourceGreenhouse gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper presents a design and optimization of a solar-powered water pumping system utilizing by HOMER and LORENTZ software. This research seeks to design a solar water pumping system for a remote location in Kufri, Khushab, Pakistan. With the use of renewable energy, the system is designed to irrigate the land area approximately 30,000 m2 with daily water consumption between 137 and 140 m3. Water demand, total dynamic head (47 m), and sun irradiation were among the site-specific data gathered. An 8.75 kW photovoltaic system, 24-battery storage (Trojan SPRE 12 225), and a 7.11 kW inverter are suggested by the HOMER simulation to achieve 100% renewable operation with no carbon emissions and levelized cost of energy of $0.074/kWh. LORENTZ calculations verified that, with an 8.8 kW solar array, the PSk3-7 C-SJ17-9 submersible pump could deliver 140 m3 per day on average throughout the year. Together, HOMER and LORENTZ can optimize water and energy systems for isolated, off-grid areas. For rural Pakistan, the solution opens the door for net-zero water infrastructure by guaranteeing dependability, cost, and environmental sustainability. Both tools were combined to create a techno-economic, cross-validated solution.

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.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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