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Enregistrement W2981987727 · doi:10.1088/1757-899x/609/7/072039

Towards a universal ranking system for design parameters’ impact on buildings’ lifecycle energy

2019· article· en· W2981987727 sur OpenAlexaffabout
Rafaela Orenga Panizza, Mazdak Nik‐Bakht

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Sensitivity (control systems)Energy consumptionScope (computer science)Energy (signal processing)Computer scienceWindow (computing)Environmental scienceOrientation (vector space)SimulationMathematicsStatisticsEngineeringArtificial intelligenceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The energy consumption of buildings depends on numerous factors that can be categorized in four major categories: geometry parameters; location; attributes of electric and mechanical systems; and behaviour of users. Most of the existing publications on ‘energy-consumption influencing parameters’ test the sensitivity of energy consumption to these inputs in a single building; not making it possible to correlate different projects. The purpose of this study is to evaluate the impact caused by the model when evaluating parameters. In this paper we have studied a series of nine real-world design projects in cold climate (Québec, Canada) to analyse the behaviour of thirteen design parameters. Among the four major categories mentioned above, our scope is limited to geometry parameters (variation in climate, mechanical systems and occupants is excluded). The parameters include building orientation; window-to-wall ratio; overhang size; insulation; and Solar Heat Gain Coefficient (SHGC) for windows. All parameters are analysed using the Morris method for sensitivity analysis and are ranked based on the simulation results. According to the results, window-to-wall ratio and orientation show lower variation among different models while insulation, overhangs and SHGC appear to be more sensitive. The developed analysis is the starting point to what can be a shortcut for designers to control energy consumptions efficiently in new designs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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