MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7018478747

DESIGN, THERMAL SIMULATION AND ECONOMIC FEASIBILITY ANALYSIS OF A PLANT FACTORY HOUSED IN A UNDERGROUND MINE DRIFT

2023· dissertation· en· W7018478747 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy consumptionCooling loadHeat transferPopulationFactory (object-oriented programming)Ventilation (architecture)ElectricityBuilding envelope
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the growing population all over the world it is necessary to produce sufficient food where controlled environment agriculture would be a potential solution but restricted due to energy intensiveness. Producing vegetables in underground mine tunnels in the underground plant factory (UGPF) could reduce energy consumption of plant factories as it is not affected by surface weather. This study developed a numerical heat transfer model to simulate heat transfer through the surrounding rock envelope using ANSYS Fluent software and the results are used in the thermal simulation to predict heating, ventilation and air conditioning (HVAC) energy load as well as electricity consumption of an UGPF in OpenStudio energy simulation software. A 550 m2 floor UGPF is designed considering the metal mine (Cu, Zn and Au) which is in Flin Flon, Manitoba, Canada (54°46′0″N latitude and 101°52′40″W longitude) in a 100 m tunnel to produce lettuce in 9 tiers, a total cultivation area of 4306.5 m2 with base case of 30℃/24℃ in light/dark period temperature. At the beginning (first day) of operation the UGPF can reduce 0.0748 kW/m2 (kW per unit surface area of rock envelope) of cooling load in light period but after 3 years it is reduced to 0.0195 kW/m2 which is 26.1% of initial value. According to the sensitivity analysis after 3 years of operation, virgin rock temperature of 278 and 298 K will results in heat transfer rate (HTR) increasing by 26.7% and decreasing by 62.5% as compared to the base case (284 K), respectively, indoor air temperature from 293/287 K to 303/297 K (light/dark) will result in 80.8% increasing of HTR, and rock thermal conductivity 1.5 and 3.5 W/m.K will results in HTR decreasing by 26.9% and increasing by 10.7% as compared to the base case, correspondingly. Due to the higher HTR, at the beginning of operation the UGPF can reduce 28.3% of HVAC energy load and gradually decrease it to 8.9% after 3 years of operation as compared to the surface plant factory. Passive ventilation (PV) strategies are used to further reduce the HVAC energy consumption of the UGPF. In Canadian prairies, the cold and dry air is used to remove sensible and latent loads by fan ventilation; heat recovery (HR) was used to pre-heat the fresh air. The additional sensible load is satisfied by the chiller and boiler, the lower relative humidity setpoint is maintained by a humidifier. HVAC control strategies are developed to maximize the passive cooling and dehumidification using PV according to ambient temperature and balance points are calculated (-17.12℃ and 18.97℃ temperature for winter and summer season). Implementing these control strategies of PV and HR results in 74.5% reduction of HVAC electricity consumption as compared to the base case. The PV and HR contributions to chiller and boiler electricity consumption savings by 95.9% and 63%, respectively. Finally, the net present value, internal rate of return, profitability index and simple payback period showed that the project is economically feasible. The simple payback period is 6.7 years.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,182 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity Library (University of Saskatchewan)Même sujetGeothermal Energy Systems and ApplicationsTravaux en français237 207