Analyse des interactions energetiques entre un arena et son systeme de refrigeration
Bibliographic record
Abstract
La présente thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet stratégique sur les arénas financé par le CRSNG (Conseil de Recherche en Faculté des sciences Naturelles et en Génie du Canada) qui a pour but principal le développement d'un outil numérique capable d'estimer et d'optimiser la consommation d'énergie dans les arénas et curlings. Notre travail s'inscrit comme une suite à un travail déjà réalisé par DAOUD et coll. (2006, 2007) qui a développé un modèle 3D (AIM) en régime transitoire de l'aréna Camilien Houde à Montréal et qui calcule les flux de chaleur à travers l'enveloppe du bâtiment ainsi que les distributions de températures et d'humidité durant une année météorologique typique. En particulier, il calcule les flux de chaleur à travers la couche de glace dus à la convection, la radiation et la condensation. Dans un premier temps nous avons développé un modèle de la structure sous la glace (BIM) qui tient compte de sa géométrie 3D, des différentes couches, de l'effet transitoire, des gains de chaleur du sol en dessous et autour de l'aréna étudié ainsi que de la température d'entrée de la saumure dans la dalle de béton. Par la suite le BIM à été couplé le AIM. Dans la deuxième étape, nous avons développé un modèle du système de réfrigération (REFSYS) en régime quasi-permanent pour l'aréna étudié sur la base d'une combinaison de relations thermodynamiques, de corrélations de transfert de chaleur et de relations élaborées à partir de données disponibles dans le catalogue du manufacturier. Enfin le couplage final entre l'AIM +BIM et le REFSYS a été effectué sous l'interface du logiciel TRNSYS. Plusieurs études paramétriques on été entreprises pour évaluer les effets du climat, de la température de la saumure, de l'épaisseur de la glace, etc. sur la consommation énergétique de l'aréna. Aussi, quelques stratégies pour diminuer cette consommation ont été étudiées. Le considérable potentiel de récupération de chaleur au niveau des condenseurs qui peut réduire l'énergie requise par le système de ventilation de l'aréna à été mis en évidence.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".