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Enregistrement W2726756156 · doi:10.1556/1848.2017.8.1.11

Thermal transmittance reduction through exposed balcony slabs

2017· article· en· W2726756156 sur OpenAlexaff
T. T. Zhang, Phalguni Mukhopadhyaya

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Applied Sciences and Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlabMaterials scienceThermalComposite materialBridging (networking)Thermal conductivityTransmittanceThermal transmittanceStructural engineeringMoistureElectrical conductorThermal resistanceComputer scienceEngineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal bridging caused by exposed concrete balcony slab is a major source of heat loss through energy efficient building envelopes. Moreover, thermal bridging can also create moisture management and indoor comfort challenges. Numerous investigations have been carried out to reduce heat transmittance through exterior building envelopes and minimize the energy use in buildings. The most effective way to minimize heat transmittance of exposed concrete balcony slabs is to thermally separate the exterior structure from the interior structure using thermal breaks. To enhance thermal separation, this paper investigates the effects of replacing high conductive materials such as reinforced concrete or structural steel with a multilayer composition of high-performance hybrid insulating systems. Reinforcing bars, such as fiber reinforced plastics (FRPs), having lower thermal conductivity than steel are used to connect interior to exterior and transfer loads. Numerical simulation tool THERM is used to study the effects of thermal breaks on energy performance of the concrete slab balcony joints. Simulation results indicate significant thermal performance improvement while high-performance hybrid insulating systems were used for exposed concrete balcony slab constructions, compared to traditional insulating systems used in similar constructions

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,265

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

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

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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