The performance of a solar air pre-heater system for the ventilation of two commercial poultry barns
Bibliographic record
Abstract
L'énergie est l'une des plus grandes préoccupations de la société d'aujourd'hui en raison de l'épuisement rapide des réserves de combustibles fossiles dans le monde. Des technologies nouvelles et plus efficaces ainsi que des sources d'énergies renouvelables doivent par conséquent être développées et implantées. Avec une part de 5% de la consommation mondiale d'énergie, l'agriculture peut bénéficier de ces développements. Pour préchauffer l'air frais entrant par la ventilation des bâtiments d'animaux d'élevage, les capteurs solaires sont une des sources d'énergies renouvelables prometteuses afin de réduire la consommation d'énergie en chauffage. Outre l'identification des stratégies d'économie d'énergie, l'objectif de ce projet était d'évaluer la performance d'un type spécifique de capteurs solaires pour le préchauffage de l'air constitué d'un revêtement métallique noir, ondulé et non protégé du vent ayant 1% de sa surface en perforation. Ce revêtement était installé aux prises d'air d'un bâtiment dans la direction la plus méridionale possible. Les deux poulaillers étudiés au cours de cette expérience étaient identiques et exploités de façon commerciale. Ils étaient situés à St-Jean-Baptiste, à 40 km à l'est de Montréal, au Canada à une latitude de 45.5o. Chaque bâtiment comprenait trois étages ayant un capacité 6500 poulets par étage et un système de capteur solaire de 73.65 m2 chacun pour une aire totale de 211 m2 par poulailler. De novembre 2007 à mars 2009, les caractéristiques de l'air dans les entrées d'air, à l'intérieur et à l'extérieur ainsi que le taux de ventilation et la radiation solaire ont été mesurés et analysés pour faire un bilan énergétique. Les efficacités de la récupération de chaleur provenant du rayonnement solaire ont varié de 65% à 20% dépendamment de la vélocité du vent, en plus les capteurs ont produit un retour sur l'investissement annuel de 4.7%. La stratifi
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".