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Enregistrement W1958643646 · doi:10.1080/10789669.2012.755904

Simplified optimization method for preliminary design of HVAC system and real building application

2013· article· en· W1958643646 sur OpenAlexaff
Magdalena Stanescu, Stanislaw Kajl, Louis Lamarche

Notice bibliographique

RevueHVAC&R Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHVACEnergy consumptionMathematical optimizationAir conditioningReliability engineeringFunction (biology)Energy (signal processing)Computer scienceBuilding designCooling loadEfficient energy useOptimization problemEngineeringSimulationAutomotive engineeringArchitectural engineeringMechanical engineeringMathematicsElectrical engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HVAC systems (heating, ventilation, and air conditioning) are recognized as the greatest energy consumers in commercial and institutional buildings. Generally, designers use common sense, historical data, and subjective experience in designing these systems; this includes the number of systems chosen and the grouping of the zones served by these systems. HVAC energy efficiency is not an easily calculable criterion during the selection of these systems; usually the first selection criterion is the weakest investment cost. In this article, we present a simplified optimization method for preliminary design of HVAC system using the zones’ daily profile loads. A global load ratio is applied as an optimization function. The global load ratio represents the relationship between the system's real load and its possible maximum load for a given period. The variables for the optimization problem are: (i) grouping of the zones served by the systems and (ii) number of systems serving the building. Type of system was preselected for the present study, but this could also serve as an optimization variable. The correlations between global load ratio and energy consumption were shown using an office building. Then, this method was applied on an existing institutional building and compared with the detailed optimization method. In the second method, the HVAC energy consumption, calculated using DOE-2 software, was used as the optimization function. The comparison made among the existing, reference, and optimized buildings (all sharing the same constraints) have yielded significant energy savings for HVAC energy consumption. A life cycle cost analysis has also been done to estimate savings in terms of investment, operation and maintenance costs. These savings depend upon building configuration, the constraints imposed, the types of HVAC systems selected, and the control strategies for these systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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