Optimizing the selection of sustainability measures to minimize life-cycle cost of existing buildings
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.
Notice bibliographique
Résumé
Buildings have significant impacts on the environment and economy as they were reported by the World Business Council for Sustainable Development in 2009 to account for 40% of the global energy consumption. Building owners are increasingly seeking to integrate sustainability and green measures in their buildings to minimize energy and water consumption as well as life-cycle cost. Due to the large number of feasiblecombinations of sustainability measures, decision makers are often faced with a challenging task that requires them to identify an optimal set of upgrade measures to minimize the building life-cycle cost. This paper presents a model for optimizing the selection of building upgrade measures to minimize the life-cycle cost of existing buildings while complying with owner-specified requirements for building operational performance and budget constraints. The optimization model accounts for initial upgrade cost, operational cost and saving, escalation in utility costs, maintenance cost, replacement cost, and salvage value of building fixtures and equipment, and renewable energy systems. A case study of a rest area building in the state of Illinois in the United States was analyzed to illustrate the unique capabilities of the developed optimization model. The main findings of this analysis illustrate the capabilities of the model in identifying optimal building upgrade measures to achieve the highest savings of building life-cycle cost within a user-specified upgrade budget; and generating practical and detailed recommendations on replacing building fixtures and equipment and installing renewable energy systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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