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Enregistrement W2887697969 · doi:10.25643/bauhaus-universitaet.3270

A numerical comparison of the impact of different climatic conditions in different geographic locations on the construction of an office building

2017· article· en· W2887697969 sur OpenAlexaboutno aff
Nilangshu Mukherjee

Notice bibliographique

RevuePublication Server of Weimar Bauhaus-University (Weimar Bauhaus-University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringScope (computer science)Efficient energy useComputer scienceWork (physics)Set (abstract data type)Environmental scienceVariance (accounting)Civil engineeringMeteorologyGeographyEngineeringBusinessMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of my research is to observe the variance of energy efficiency of a typical multi-story office building under the exposure of different climatic conditions. Energy efficiency requirements in building codes or energy standards are among the most important single measures for buildings’ energy efficiency. Therefore, this study can be set up for a better understanding of how energy efficiency of a building changes under the effect of adverse to moderate climatic conditions which possess a mentionable effect on the operation of a building. This thesis is structured in three balanced and conceptual steps. Following the aim of the project, the virtual building model is to be analyzed under the effect of seven distinct climatic conditions namely work environment of New Delhi, Mumbai, Berlin, Lisbon, Copenhagen, Dubai and Montreal. Firstly, the task is to do a complete literature research based on the scope of similar researches and studying the problems in detail along with the theoritical background all the concepts which are implemented to get the numerical results. This chapter also comprises a detailed study of the climatic conditions of the above-mentioned cities. Different climatic traits like temperature variations, count of heating and cooling degree days, relative humidity, temperature range and comfort zonal charts for the specified cities are studied in detail. This study helps to understand the effect of these adverse to moderate climates on the operation of the building. On the second step, the virtual building model is prepared on a software platform named Revit Structures. This virtual building model is not necessarily a complete building, but it has the relevant functionalities of a real building. We perform the energy analysis and the heating and cooling analysis on this virtual building model to study the operational outcome of the building under different climatic conditions in detail. By the end of these above two tasks, two scenarios are observed. On one hand, we have a literature research and on the other hand we have the numerical results. Therefore, finally we present a comparative scenario based on the energy efficient performances of the building under such variant climatic conditions. This is followed by the prediction of thermal comfort level inside the building and it based on Fanger’s PMV Model. Understanding the literature and the numerical values in detail helps us to predict the index thermal comfort level inside the building. The conclusion of this master thesis focuses mainly on the scopes of improvement of energy efficiency requirements in energy codes if any, differentiated according to specific locations. The initial aim of my hypothesis which is to study the impacts of climatic variations on the energy efficient performances of a building is fulfilled but as such topics have very deep and broad roots, the scope of further improvements is always predominant.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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