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Enregistrement W7054446596

AgriPV i Ås – en modellbasert simulering av energiproduksjon og plantevekst

2023· dissertation· no· W7054446596 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2023
Typedissertation
Langueno
DomaineEngineering
ThématiqueMagneto-Optical Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas analysisAcre
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural photovoltaics (agriPV) er et konsept som kombinerer solenergiproduksjon med landbruk for å optimalisere arealbruken og øke ressurseffektiviteten. I et agriPV-system kan solenergi produseres, samtidig som planter, korn eller grønnsaker til matkonsum eller dyrefôr dyrkes i samme anlegg.\n\nHøsten 2023 skal det installeres et testanlegg for agriPV på Kjerringjordet i Ås. Anlegget skal bestå av tre rader med 20 vertikale, tosidige solcellemoduler med vekst av timotei-gress under solcellepanelene. Målet med studien er å finne optimal radavstand og oppsett for solcellepanelene for maksimal energiproduksjon og plantevekst. Fire ulike oppsett med forskjellig orientering av modulene og fire ulike radavstander, valgt basert på vanlig bredde for landbruksmaskiner, er undersøkt.\n\nI studien er det gjennomført en modellbasert simulering av energiproduksjon og plantevekst ved bruk av programvaren Rhinoceros og underprogramvaren Grasshopper. Modellen inkluderer de fysiske komponentene i systemet, inkludert solcellepaneler, festeutstyr og omkringliggende terreng. Komponenter fra programtilleggene Ladybug og Honeybee benyttes for analyse av geometri og meteorologiske data. Simuleringene inkluderer blant annet albedo-reflektert diffus stråling og strålesporing, samt nær- og fjernskygge. Energisimuleringer er basert på teori fra standarden SN-NSPEK 3031:2020 fra Standard Norge og plantemodellen valgt er Canadian Timothy Model (CATIMO).\n\nResultatene viser at valg av oppsett og orientering ikke gir store differanser i energiproduksjon. Ved 13 meter radavstand er årlige simulerte verdier for oppsett 1.1, 1.2, 2.1 og 2.2 henholdsvis 25854,4, 25607,4, 25732,2 og 25728,7 kWh. Øvrige simuleringer viser at både energi- og gressproduksjon er proporsjonal med radavstand, hvor gressproduksjonen var 89,1, 94,3, 95,7 og 96,8 % av mulig produksjon på området for henholdsvis radavstand 4, 9, 13 og 20 meter. For testanlegget vil 20 meter radavstand anbefales basert på resultatene, men for større anlegg eller ved utvidelse av testanlegget kan kortere radavstander være mer lønnsomt for total produksjon. Månedlige energisimuleringer viser at produksjonen er høyest i sommerhalvåret, hvor juli måned gir høyest produksjon.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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