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Enregistrement W2145163959 · doi:10.1080/17512549.2014.890541

Heating energy penalties of cool roofs: the effect of snow accumulation on roofs

2014· article· en· W2145163959 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Building Energy Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésRoofReflective surfacesSnowEnvironmental scienceMeteorologyAtmospheric sciencesMorningAir conditioningEngineeringCivil engineeringGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing a cool roof is an efficient way to reduce the cooling energy use of a building. Cool roofs, however, may increase heating energy use in winter. In cold climates, during winter the sun angle is low, days are short, the sky is cloudy, and most the heating occurs early in the morning or in the evening hours when the solar intensity is low. In addition, the roof may be covered with snow for most of the heating season. All these lead to a lower (than what is commonly thought) winter time heating penalties for cool roofs. We used DOE-2.1E to simulate energy consumption in an office building in four cold climate cities in North America: Anchorage (AK), Milwaukee (WI), Montreal (QC), and Toronto (ON). The effect of the sun angle, clouds, daytime duration, and heating schedules can be modelled with existing capabilities of DOE-2. Snow on the roof provides an additional layer of insulation and increases the solar reflectance of the roof. To simulate the effect of snow, we defined a DOE-2 function consisting of U-value and absorptivity of the roof on a daily basis to simulate four different types of snow on the roof. We used an average of six years meteorological data from National Oceanic and Atmospheric Administration and Environment Canada to estimate the snow thickness on the roof. Results show that the heating penalties of cool roof are significantly lower (than what is commonly thought) considering snow on the roof. The annual heating energy consumption of the building with dark and cool roof without considering the snow are 85 and 88 GJ/100 m2, respectively (3 GJ/100 m2 penalty for cool roof) in Anchorage, whereas, the annual heating energy for the dark and cool roof considering the effect of late-winter packed snow are 83 and 84 GJ/100 m2, respectively (1 GJ/100 m2 penalty for the cool roof). For a typical office building with electricity as cooling fuel and natural gas as heating fuel, cool roofs save 0.08 $ m–2 in Montreal and in Toronto the saving for cool roof is 0.04 $ m–2 (not accounting for the effect of peak demand savings and potential downsizing of the heating, ventilation, and air conditioning 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,329 · 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