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Enregistrement W2971745848 · doi:10.1088/1755-1315/323/1/012034

Surface-to-volume ratio: How building geometry impacts solar energy production and heat gain through envelopes

2019· article· en· W2971745848 sur OpenAlexaff
Mohamad T. Araji

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolar gainRenewable energyThermal conductionSolar energyShadingPhotovoltaicsHeat transferBuilding-integrated photovoltaicsGeometryMaterials scienceMechanicsPhysicsOpticsThermodynamicsMathematicsPhotovoltaic systemEngineeringElectrical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explored the relationship between building geometry and renewable energy production of building-integrated photovoltaics (BIPV). Heat gain was incorporated as a conflicting constraint with respect to energy performance. The building façade was mathematically analyzed by taking into account heat transfer pertaining to site conditions along with different parameters that included shading, orientation, PV tilts (β) and surface-to-volume ratio ( S/V ) as a measure of building compactness. The study involved calculating the impact of each parameter on the convection, conduction and radiation components of the incoming solar energy. S/V was shown to be directly proportional to the amount of solar energy received by the façades and gained by the building in the form of heat. The positive correlation of heat gain with S/V was nearly linear with a slope of around 41.8 kWh/m 2 /m −1 and a mean of approximately 3.4 times more. With the most suitable geometry in terms of net energy gain, S/V of 0.14 m −1 yielded the highest difference between energy production and heat gain. In terms of β, the results demonstrated negative slope of energy production with respect to the tilt at about 2.12 times higher than that displayed by heat gain. Accounting for inter-building effects, a shading reduction equal to d percent can be estimated to an increase of 1.37 d degrees in β at a building consumption of 60 kWh/m 2 .

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,621

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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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