Experimental Evaluation of a Simulated Geothermal Heat Pump System for Potential Large-Scale Space Heating Application at TBRHSC in Severe Cold Climate in Northwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Space heating for buildings and institutional complexes represents a dominant sector of energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in Canada, a challenge exacerbated by the nation’s cold climate. This is particularly critical in regions like Thunder Bay, where harsh winters and significant heating demands make the building sector a major contributor to local emissions—the residential sector alone accounts for 27% of community GHG output. The geothermal heat pump (GHP), or ground-source heat pump, is a highly efficient technology that leverages the stable thermal energy of the subsurface to provide space conditioning. By using the ground as a heat source in winter and a heat sink in summer, GHPs can reduce heating and cooling energy use by 25–50% compared to conventional systems. This makes them a promising solution for large-scale space heating applications, such as at the Thunder Bay Regional Health Sciences Centre (TBRHSC), a major healthcare facility and one of the city’s largest energy consumers. Despite this potential, there remains a significant gap in region-specific performance data and operational understanding of GHPs in extreme cold climate in Northwestern Ontario. This study addresses that gap through experimental characterization of a lab-scale GHP system using actual subsurface temperature profiles. An extensively instrumented GHP simulator was employed to evaluate system performance across a key range of operating conditions. The experimental results showed that the supply air temperature from the GHP system rises rapidly following system start-up, with each tested condition achieving approximately 90% of its peak value within the first 4 to 5 minutes. A consistent thermal gain of the GHP was observed, where each 5°C increase in entering water temperature yielded an additional 3°C rise in the useful supply air temperature. The temperature gradients plateau after 10 min indicating that the system has achieved a thermal steady state. Progressively increasing the simulated ground-loop water temperature entering the GHP’s evaporator from 5°C to 10°C and then to 15°C resulted in a corresponding rise in supply hot air temperature and an improvement in the GHP system’s coefficient of performance (COP).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».