Impact of temperature and moisture dependent conductivity of building insulation materials on estimating heating and cooling load using typical and historical weather data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the impact on heating and cooling load estimation when effective thermal conductivity of materials is incorporated into building energy simulation in conjunction with historical weather data. Under current practice, thermal performance of building envelope systems is usually represented by a lumped nominal conductivity value. In reality, effective conductivity is influenced by many factors such as temperature and moisture content. To minimize computing time, building energy simulation is also conducted with typical meteorological weather data, which is sufficient in estimating average energy use of buildings, but lacks the ability to truly reflect building performance under long term weather conditions. Preliminary research has been conducted by simulating a typical residential house in Toronto using WUFI plus - a comprehensive hygrothermal building simulation program. Historical CWEED - 1998 to 2014 weather data and typical weather files CWEC-1990s and 2016 have been used for this work. The results shows:1)a reduced representativeness of typical weather data in building energy simulation as climate changes over time; 2)estimation using typical weather data is not representative of any individual historical year and 3)performance of insulation materials changes when temperature and moisture dependant conductivity is considered and affects the results of building energy simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».