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Enregistrement W7002001338

Mittausdatan käyttö kaukolämmitteisten asuinrakennusten lämpimän käyttövesisiirtimen mitoituksen optimoinnissa

2019· other· fi· W7002001338 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2019
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Life stylePaid workQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämä opinnäytetyö on tehty yhteistyössä Helen Oy:n kanssa. Työssä on käytetty lähteenä mittausdataa, jota on kerätty kuudesta eri Helenin kaukolämpöasiakkaan kohteesta. Mittausdataa saatiin lämpimän käyttöveden kulutuksesta kahden minuutin tarkkuudella. Työn tarkoituksena oli tutkia kohteiden lämpimän käyttövesisiirtimen mahdollista ylimitoitusta, sekä pohtia vaihtoehtoja siirtimen mitoitukselle tulevaisuudessa. Työssä syvennyttiin aluksi kaukolämmön teoriaan, lämmönvaihtimiin ja muihin lämmönjakokeskuksen varusteisiin, sekä niiden mitoitukseen. Hetkellistehoa lämpimän käyttöveden kulutuksesta verrattiin kohteeseen asennettuun käyttövesisiirtimen tehoon, ja todettiin siirtimen ylimitoitus. Mittaustuloksista kävi ilmi, että kohteet eivät käytä lämmintä käyttövettä läheskään niin paljon kuin siirtimellä riittäisi kapasiteettia. Siirtimen tehon ja lämpimän käyttöveden kulutuksen hetkellistehon ero vain suureni, mitä asuntojen lukumäärältä isompiin kohteisiin siirryttiin. Lisäksi kohteiden käyttöveden kulutuksen korkein hetkellisteho esiintyi erittäin harvoin. Lopuksi työssä on kehitelty uusi laskentakaava lämpimän käyttövesisiirtimen tehon mitoitukseen. Kaava mukailee työssä esitettyjä mittaustuloksia, ja apuna on myös käytetty Suomen ja Ruotsin mitoitusperiaatteita. Kaavaa voidaan pitää prototyyppinä, sillä mittausdataa ei ole kerätty vielä tarpeeksi, jotta kaikissa tilanteissa luotettava kaava voitaisiin muodostaa. Loppupäätelmä oli, että lämpimän käyttöveden kulutusmittareita tulisi alkaa asentaa niin moneen kaukolämpöasiakkaan kohteeseen kuin mahdollista, jotta käyttövesisiirtimen mitoitus saataisiin optimoitua.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,226

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,024

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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