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Enregistrement W7049001339

Modélisation énergétique de serres de petite taille : Amélioration, calibration et validation d’un modèle de simulation thermique dynamique développé avec TRNSYS

2024· other· fr· W7049001339 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2024
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationNoise (video)Statistical analysisLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, les producteurs agricoles et les communautés ont recours aux serres de petite taille afin de prolonger la saison de culture. Le maintien des conditions optimales de croissance dans ce type d’espace devient rapidement énergivore, cette consommation d'énergie représentant un défi majeur pour une exploitation serricole rentable. La simulation thermique dynamique de serres est un outil pour y étudier les performances énergétiques. Cependant, il n'existe pas actuellement de modèle énergétique validé permettant de simuler avec confiance les performances énergétiques des serres de petite taille dans le climat québécois. \n \nL’objectif principal est de développer un modèle énergétique de serre de petite taille en contexte québécois. Pour ce faire, l’outil de simulation thermique dynamique, TRNSYS, est utilisé. Un modèle existant est évalué et amélioré avec des composants de modélisation énergétique détaillés. Le modèle est adapté pour représenter une serre à Victoriaville, Québec. \n \nLe modèle est calibré pour fixer les paramètres incertains. Une analyse de sensibilité est d’abord utilisée pour identifier les paramètres incertains sensibles, suivie d’une calibration automatisée en plusieurs étapes. La méthode de calibration automatisée utilise un algorithme génétique multi-objectif pour ajuster les paramètres incertains, en calibrant le modèle pour la température de l’air intérieur et l’humidité relative mesurées. Le modèle est considéré comme calibré pour les phases passive et de ventilation naturelle (56 jours) avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 1,6°C pour la température intérieure et de 8,3% pour l’humidité relative. \n \nLe modèle est ensuite validé avec deux ensembles de données additionnels, une serre froide et une serre minimalement chauffée. Dans les deux cas, la comparaison des résultats de la simulation avec les mesures de l’environnement intérieur a conduit à une RMSE sous 2°C pour la température et sous 10% pour l’humidité relative : ces valeurs se comparant favorablement à celles de la littérature. Le modèle a atteint une erreur relative moyenne de 3,7 % pour l’estimation de la consommation mensuelle d’énergie pour une serre minimalement chauffée. \n \nCompte tenu de ces résultats, le modèle est considéré comme suffisamment précis et applicable pour les études futures de performances énergétiques. Le modèle TRNSYS, par sa polyvalence, offre la possibilité d'explorer différentes configurations de construction, de systèmes et de modes d’opération pour les serres. Cela ouvre des perspectives variées pour évaluer et améliorer les performances énergétiques des serres de petite taille au Québec.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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