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Enregistrement W7062278216

THERMAL ENVIRONMENT MODELLING OF THE MONO-SLOPE SOLAR GREENHOUSE FOR COLD REGIONS

2018· dissertation· en· W7062278216 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouseSolar energyPopulationChinaGreenhouse gasClimate changeSolar greenhouse
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extremely cold outdoor temperatures in winter continue to be a barrier for the greenhouse growers. In Saskatoon, for example, it is less than -31.5℃ for 1% of the year (ASHRAE, 2013). This limits the growth of the greenhouse industry in Saskatchewan which has around 250 billion square meters of farmland, and accounts for 38.5% Canada’s farm area (Statistics Canada, 2016). Due to this fact, most traditional Canadian greenhouses in the Canadian Prairies shut down during the coldest months (from November to February) because of heavy heating bills. However, the local demand for food in the winter has been increasing in Saskatchewan due to a rise in population and consciousness of healthy food. If compare traditional local greenhouses with other greenhouse production techniques, Chinese mono-slope solar greenhouses do not primarily rely on supplemental heating. They rely on solar energy to maintain the indoor temperature. Fortunately, Saskatchewan has the most hours of sunshine annually in Canada which theoretically provides a favorable environment for the establishment and development of mono-slope solar greenhouses (Environment Canada, 2017). This also greatly reduces heating costs.\nThe objective of this study was to evaluate the thermal environment and predict the energy consumption of solar greenhouse production in Saskatchewan. This was done using an existing simulation model RGWSRHJ that was developed by Chengwei Ma in China (Ma, 2015). Several modifications were made to make the model SOGREEN that is suitable for the cold climate in Saskatchewan. These modifications included meteorological year data invoking, advanced front roof covering, summer solar screen, and so on. Later, the modified simulation model SOGREEN was validated using field data that were collected in a solar greenhouse in Elie, Manitoba. Solar greenhouse production was simulated under the weather conditions in Saskatoon, Saskatchewan. Finally, the energy consumption was analyzed using the simulated data to select the most suitable and economical energy resource for solar greenhouse production in cold regions.\nFrom the validation results, there were 9.6% and 13.7% discrepancies in the model’s predictions of indoor temperature and relative humidity, respectively. This has demonstrated that the modified model could simulate the thermal environment of a solar greenhouse with a relatively high accuracy. While the simulation results confirmed that a large amount of energy was used for supplying heat from November to March, there was almost no supplemental heat needed between April and August. This illustrated that solar greenhouses can fully utilize the solar energy, dramatically reducing the annual energy consumption. \nFrom an energy cost analysis, $26378.56, $2498.51 and $2610.00 was spent for supplemental heat with electricity, natural gas, and coal. Therefore, among these three energy resources, natural gas was the most affordable and most environmentally friendly option for greenhouse production. Compared with the natural gas expenses of Grandora Gardens, vegetable production in a solar greenhouse can save as much as 83.6% in energy costs. This demonstrates that solar greenhouse production in Saskatchewan is in fact economical for the Canadian Prairies.

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)0,000
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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,150 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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