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Enregistrement W6927247048 · doi:10.25855/sft2023-064

Revue de la modélisation énergétique de serres avec TRNSYS

2023· article· fr· W6927247048 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugar industryEconomic shortagePlank

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'agriculture en serre offre une solution améliorant le rendement de la production agricole qui contribue donc à répondre à la demande alimentaire croissante. En climat froid, la rentabilité des serres est liée au coût de l'énergie nécessaire à la production et à son utilisation optimale. Afin d'améliorer l'efficacité énergétique de ces espaces, des modèles numériques sont utilisés. En effet, basée sur la mise en équations des phénomènes physiques, ils simulent le climat intérieur d'une serre ainsi que la consommation énergétique. Une fois validé, des études paramétriques peuvent être réalisées permettant ainsi l'analyse des nombreux scénarios énergétiques qui, pour des raisons de coût et/ou de complexité du plan d'expérience, ne peuvent être réalisés avec un espace ou un bâtiment réel. Bien qu'il existe plusieurs techniques de modélisation numérique de serres dans la littérature, un nombre important de modèles sont développés sur des logiciels de simulation thermique dynamique (STD) de bâtiment, tel que TRNSYS. Ce dernier permet en effet l'intégration simplifiée de composants existants de chauffage, de ventilation et de conditionnement de l'air (CVCA) ou d'énergie renouvelable à un modèle. Le but de cet article est de présenter l'état actuel de la modélisation énergétique de serre complétée avec le logiciel TRNSYS. Pour ce faire, une revue systématique des études récentes sur le sujet est menée. Seize études sont analysées selon trois aspects importants du processus de modélisation numérique : (1) les caractéristiques de la serre modélisée, (2) les approches de modélisation des composants du modèle, et (3) le processus de validation du modèle. La revue systématique fait ressortir les éléments spécifiques de chacun des modèles ainsi que les relations entre ceux-ci. D'abord, (1) l'analyse des caractéristiques des serres expose la grande variété de types de serre, des systèmes mécaniques et des types de culture qui sont intégrés dans les modèles. Ensuite, (2) l'analyse des approches de modélisation met en évidence les similarités et les différences entre les modèles étudiés. L'utilisation des composants d'origine de TRNSYS entraîne des similarités au niveau de la modélisation des phénomènes physiques traditionnellement retrouvés dans les bâtiments. Cependant, les différences sont notoires au niveau des approches de modélisation des interactions spécifiques aux serres soit celles avec les plantes et le sol. Finalement, (3) l'analyse des processus de validation révèle une inconstance au niveau des indicateurs statistiques de performance et des données de validation utilisées. Les observations tirées de cette revue serviront de base pour les travaux futurs dans le domaine. Cette revue systématique permet aussi d'identifier certaines lacunes de la modélisation énergétique complétée avec le logiciel TRNSYS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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