Development of a New Dynamic Energy Model for Commercial and Small-scale Greenhouses: Validation and Practical Applications
Notice bibliographique
Résumé
A transient lumped capacitance model capable of predicting the greenhouse microclimate based on external weather conditions and site properties was developed and extensively validated using data from several sites in southern Ontario. Both large, complex commercial operations, and small-scale, passive greenhouses were considered in the validation cases. The model considers conductive, convective and radiative heat transfer between internal greenhouse layers, as well as latent heat transfer from crop evapotranspiration. The impact of environmental control technology commonly used at commercial greenhouses, such as supplemental heating and lighting, forced and natural ventilation, dehumidification technology, and curtains (energy and light abatement) are included in the model. To assess the predictive accuracy, the root-mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE) between measured and simulated values were calculated for each test site. Once validated, the model was used to predict energy savings from running dehumidification technology and switching from HPS to LED lights in the southern Ontario context. A scoping study was conducted to estimate the annual greenhouse heating load at locations across Canada using typical meteorological year (TMY) data, with an emphasis on identifying suitable areas for seasonal energy storage. The impact on greenhouse heating and cooling loads that can be expected by using an earth air heat exchanger (EAHE) at a commercial-size greenhouse was also examined at locations across Canada using TMY data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».