Towards a universal ranking system for design parameters’ impact on buildings’ lifecycle energy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».