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Record W7112748462

Valorisation de la chaleur rejetée par un centre de données àl’aide d’une boucle énergétique

2024· other· fr· W7112748462 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCost analysisEconomic analysisHeat flowCold storage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les centres de données sont nécessaires pour traiter l’information des activités numériques qui sont en croissance. Une hausse importante de la consommation électrique des centres de données est donc prévue. Étant donné que la majorité de l’électricité est convertie en chaleur, la valorisation de cette énergie est importante pour réduire l’impact environnemental et est très intéressante en climat froid comme au Québec. Cependant, la valorisation est complexe puisque cette chaleur fatale est de basse température. L’objectif principal est de valoriser la chaleur dégagée par les serveurs de haute puissance appartenant à Calcul Québec afin de réduire l’impact environnemental des systèmes de chauffage, ventilation et de conditionnement de l’air (CVCA) de l’École de Technologie Supérieure (ÉTS). L’ÉTS est raccordée à un réseau de refroidissement urbain transportant non seulement la chaleur fatale mais aussi d’autres rejets de chaleur du campus. À l’aide de pompes à chaleur, l’énergie peut être extraite du retour de ce réseau de refroidissement. Le réseau de refroidissement est ainsi qualifié de boucle énergétique puisqu’elle permet de partager la chaleur entre bâtiments. Les bâtiments impliqués dans la boucle énergétique ont été sélectionnés afin de favoriser les synergies. Cette sélection est effectuée à partir d’une cartographie des systèmes énergétiques du parc immobilier du campus. Les bâtiments existants A, B et D ainsi que les bâtiments futurs F et le Complexe Dow ont été sélectionnés. Le potentiel de valorisation des systèmes CVCA des bâtiments sélectionnés a ensuite été déterminé. L’évolution des puissances thermiques en fonction du temps (profils énergétiques) est effectuée à partir de données enregistrées pour les bâtiments existants, et à partir de données de simulation pour les bâtiments futurs. À l’exception du pavillon D hébergeant le centre de données, le Complexe Dow est le bâtiment qui transfère et extrait le plus d’énergie de la boucle énergétique. La faisabilité énergétique de la boucle énergétique a été démontrée. Pour les bâtiments futurs, les coûts électriques des pompes à chaleur raccordés à la boucle énergétique et leur coût en carbone opérationnel ont été comparés aux coûts d’une conception conventionnelle de chauffage. Selon cet analyse, la boucle énergétique possèderait des coûts opérationnels cinq fois moins élevés que le chauffage conventionnel. Compte tenu de ces résultats, il serait intéressant de poursuivre l’étude de la boucle énergétique en considérant, par exemple, l’inertie thermique et les coûts d’installation des pompes à chaleur.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.054
Threshold uncertainty score0.108

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0030.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.003

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
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