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Enregistrement W6982313278

Improving Greenhouse Modelling in Building Performance Simulation Tools

2022· other· fr· W6982313278 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingContext (archaeology)Work (physics)Filter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Le contexte post-pandémique actuel fournit l’occasion à la société québécoise de pallier aux lacunes identifiées durant la crise telles que le manque de préparation à une telle situation et la dépendance aux importations internationales en terme d’énergie, mais surtout de biens comestibles. Les serres représentent une opportunité pour combler ce nouveau besoin d’indépendance alimentaire, tout en étant très énergivore. De plus en plus d’analyse énergétique permettent leurs intégrations dans des systèmes de décarbonisation, afin d’optimiser et de réduire leur consommations énergétiques. Les modèles actuels dans les logiciels de simulation énergétique des bâtiments sont très simplifiés au point de les représenter comme des bâtiments vides sans prendre en compte les phénomènes physiques spécifiques aux serres. Par ailleurs, les modèles spécifiquement développés pour les serres sont souvent très complexes et si ils représentent bien les phénomènes internes d’une serre, leur paramètres sont difficiles à retrouver dans la littérature ou à adapter à un autre contexte, un autre logiciel. Ce mémoire a pour but de développer un modèle de serre dans un logiciel de simulation énergétique qui pourrait être réutilisé pour d’autres recherches. Un modèles de plante a été développé avec des équations obtenues de la littérature en plus d’informations provenant d’une serre commerciale. Ce modèles prend en compte tous les éléments du bilan hygrothermique d’une plante, en plus d’échanger de l’information avec le modèle de bâtiment. Un modèle de condensation a aussi été développé afin de pallier à un manque dans les logiciel de simulation existant, qui actuellement détecte la présence de condensation sans la quantifier. Des stratégies de contrôle et d’opération ont été utilisées en se baser une serre commerciale dans le climat québécois. Les résultats de la modélisation ont été comparés aux données d’opération d’une serre commerciale pour l’année 2020. Une différence de 12% a été relevée entre les résultats de la modélisation et les données de la serre commerciale. La reproduction du comportement dynamique de la serre est satisfaisant, avec quelques limites en ce qui concerne les stratégies de contrôle et les simplifications utilisées dans le modèle. Le modèle pourrait être davantage développé et détaillé pour inclure d’autres aspects de la mécanique du bâtiment tel que les systèmes de générations de chaleur. Il représente une avancée dans les outils de modélisation disponibles pour étudier les systèmes de chauffage efficaces et les stratégies de contrôle avancées pour gérer la demande de pointe des serres chauffées à l’électricité. ABSTRACT: The current post-pandemic context provides an opportunity for Quebec society to remedy the shortcomings identified during the crisis, such as the lack of preparation for this type of a situation and the dependence on international imports in terms of energy, but especially of food. Greenhouses present an opportunity for cold-climate regions like Quebec to increase their food self-reliance, at the cost of an increased energy use to maintain optimal growing conditions all year long. Energy analyses are required to optimize the design and operation of greenhouses, and integrate them into efficient decarbonized energy systems. Greenhouse models implemented in building performance simulation tools are often overly simplified, representing them as empty buildings. On the other hand, dedicated models can be very complex, their parameters are not always documented. and they cannot be used directly within energy simulation tools. This thesis is aimed at developing a whole greenhouse energy model within a building per-formance simulation tool. A plant model was developed with equations from the literature and information from a commercial greenhouse. The model accounts for all components of the plant hygrothermal balance and exchanges information with the building model. A con-densation model was also developed to fill a gap in building energy models, which typically detect the risk for condensation but do not quantify it. Control strategies and operating conditions were implemented to represent a commercial greenhouse in the Quebec climate. Modeling results were compared to the actual 2020 operation data of a commercial green-house. The comparison shows very good agreement with the yearly heating load, with a difference of 12%. The dynamic behaviour of the greenhouse is satisfactorily reproduced, with some limitations related to control strategies and simplifications in the model. The model can be generalized and expanded to include other aspects such as the heat pro-duction system. It represents an advancement of the modeling tools available to investigate efficient heating systems and advanced control strategies to manage the peak demand of electrically-heated greenhouses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,180 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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