Building Energy Performance Analysis: An Experimental Validation of an In-House Dynamic Simulation Tool through a Real Test Room
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the experimental validation of a building energy performance simulation tool by means of a comparative analysis between numerical results and measurements obtained on a real test room. The empirical tests were carried out for several months under variable weather conditions and in free-floating indoor temperature regime (switched off HVAC system). Measurements were exploited for validating an in-house simulation tool, implemented in MatLab and called DETECt, developed for dynamically assessing the energy performance of buildings. Results show that simulated indoor air and surface room temperatures resulted in very good agreement with the corresponding experimental data; the detected differences were often lower than 0.5 °C and almost always lower than 1 °C. Very low mean absolute and percentage errors were always achieved. In order to show the capabilities of the developed simulation tool, a suitable case study focused on innovative solar radiation high-reflective coatings, and infrared low-emissivity materials is also presented. The performance of these coatings and materials was investigated through a comparative analysis conducted to evaluate their heating and cooling energy saving potentials. Simulation results, obtained for the real test cell considered as equipped with such innovative coatings and material, show that for the weather zone of Naples a 5% saving is obtained both in summer and in winter by simultaneously adopting a high-reflectance coating and a low- emissivity plaster for roof/external walls and interior walls, respectively.
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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 ».