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저자정보
오진환 (부산대학교) 조정흠 (부산대학교) 배상무 (부산대학교) 채호병 (부산대학교) 남유진 (부산대학교)
저널정보
한국지열·수열에너지학회 한국지열·수열에너지학회논문집 한국지열·수열에너지학회논문집 제18권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
1 - 6 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2022

인공신경망 모델을 활용한 저심도 모듈러 지중열교환기의 난방성능 예측에 관한 연구
오진환 ,  조정흠 ,  배상무 외 2명 한국지열·수열에너지학회논문집 2022.09 학술저널
ANN모델을 이용한 저심도 지중열교환기 성능 예측에 관한 연구
오진환 ,  배상무 ,  남유진 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료

2016

저심도 유닛형 지중열교환기 개발에 관한 연구
오진환 건축공 2016.01 학위논문

2015

유닛형 지중열교환기 개발을 위한 시공 조건별 채열성능 분석
오진환 ,  남유진 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2015.04 학술대회자료
수치해석을 통한 저심도 유닛형 지중열교환기의 성능 검토
오진환 ,  서장후 ,  남유진 설비공학논문집 2015.03 학술저널

2014

저심도 유닛형 지중열교환기의 경제성 분석에 관한 연구
오진환 ,  남유진 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2014.11 학술대회자료
수치해석을 이용한 유닛형 지중열교환기의 채열량 예측에 관한 연구
오진환 ,  채호병 ,  정용대 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2014.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Ground source heat pump (GSHP) system is highly efficient and environment-friendly and supplies heating, cooling and hot water to buildings. For an optimal design of the GSHP system, the ground thermal properties should be determined to estimate the heat exchange rate between ground and borehole heat exchangers (BHE) and the system performance during long-term operating periods. However, the process increases the initial cost and construction period, which causes the system to be hindered in distribution. On the other hand, much research has been applied to the artificial neural network (ANN) to solve problems based on data efficiently and stably. This research proposes the predictive performance model utilizing ANN considering local characteristics and weather data for the predictive performance model. The ANN model predicts the entering water temperature (EWT) from the GHEs to the heat pump for the modular GHEs, which were developed to reduce the cost and spatial disadvantages of the vertical-type GHEs. As a result, the temperature error between the data and predicted results was 3.52%. The proposed approach was validated to predict the system performance and EWT of the GSHP system.
#Artificial neural network(인공신경망) #Modular ground heat exchanger(모듈러형 지중열교환기) #Real-scale experiment(실증실험) #Heating performance(난방성능)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실증실험
3. 인공신경망 예측 모델
4. 결론
References

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