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Enregistrement W2676117036 · doi:10.1080/24751448.2017.1292797

A Mathematical Model Toward Energy Optimization with Building-Integrated Photovoltaics

2017· article· en· W2676117036 sur OpenAlexaff
Mohamad T. Araji, Iqbal Shahid

Notice bibliographique

RevueTechnology|Architecture + Design · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootprintRoofPhotovoltaicsMeasure (data warehouse)Energy (signal processing)Function (biology)Computer scienceMathematical modelVolume (thermodynamics)Mathematical optimizationSurface (topology)Photovoltaic systemCivil engineeringEngineeringMathematicsElectrical engineeringGeometryStatisticsPhysicsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Mathematical Model Toward Energy Optimization with Building-Integrated PhotovoltaicsAll authorsMohamad T. Araji & Iqbal Shahidhttps://doi.org/10.1080/24751448.2017.1292797Published online:01 May 2017This paper presents a new mathematical model for quantification of photovoltaics performance as a function of the building form. It involves an algorithm suited for preliminary concept phase analysis, which serves to aid in designing optimum number of floors with a net zero energy rating. Performance per program area indicated an energy decrease with footprint and increase with aspect ratio for a fixed volume. As the ratio of façade surface area to roof surface area increases with the building height, different scenarios were examined to measure this correlation. The applicability and utility of the current model extend to more complex façade forms and geometries.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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