Modelling of a net-zero energy condo in a cold climate using an interdisciplinary design framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing buildings which generate the amount of energy that they use (energy net-zero) in cold climates has the potential to significantly reduce overall energy consumption and Greenhouse Gas (GHG) emissions in these locations. This study introduces a design methodology which first iteratively reduces building loads from a synthesis of architectural, engineering, and building science strategies to achieve a minimized annual energy consumption. Then this optimized load is generated via on-site systems, and finally the overall design is validated within the goals of sustainability and high performance (as compared to benchmark designs). This strategy was applied to a detailed design-based analysis of a mid-rise, net-zero energy residential condo in Toronto, Canada. The building was developed within this iterative and computational process that draws on literature from passive house design, R2000, and ASHRAE 90.1 standards - as well as existing efficient building designs across various climates. Modelling using the eQuest building energy simulation software, relevant weather data, and hourly use profiles yielded energy consumption data which informed design modifications. Loads were systematically reduced by optimizing across building orientation, building layout and footprint, building materials, and architectural modifications. Furthermore, the use of Heat Recovery Ventilation (HRV) and Variable Refrigerant Flow (VRF) HVAC systems reduced heating and cooling demand and emissions in this mid-rise multi-unit residential building (MURB). Energy demand was further reduced by designing a high-performance building envelope with an improved window-to-wall ratio, triple glazed windows, airtight building enclosure, and high R-value insulation. On-site energy generation via the rooftop and facade solar array allowed for net-zero operation. The proposed methodology yielded a building design with annual energy consumption and GHG emissions reduced by 54.3% and 95.3% respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».