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Enregistrement W4416342320 · doi:10.1109/epec65543.2025.11230476

Modeling and Optimal Operation of Thermoelectric Microgrids with Phase-Change Material Thermal System

2025· article· W4416342320 sur OpenAlexaff
Pablo Verdugo, Claudio Ca ̃Nizares, Mehrdad Pirnia, Thomas Leibfried

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal energy storageThermalThermal energyPhase-change materialThermal management of electronic devices and systemsPhase changeGreenhouse gasThermoelectric effectEnergy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given that the building sector takes up nearly 40% of all energy consumed worldwide and is responsible for 33% of Greenhouse Gas (GHG) emissions [1], the adoption of more energy-efficient solutions is critical. Thus, integrating clean-energy microgrids (MGs) with advanced thermal management systems is paramount. In this context, Phase-Change Materials (PCMs) have gained significant attention due to their potential to enhance the thermal performance of buildings, providing economical benefits. PCMs are thermal storage media that operate on the principle of latent heat storage, i.e., they absorb or release thermal energy through phase transitions while maintaining an almost constant temperature. When thermal energy is supplied, a PCM changes its physical state from solid to liquid or vice versa. Due to their significantly higher energy density compared to sensible heat storage systems, PCMs are well-suited for compact and efficient thermal management applications.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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