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Enregistrement W2982094058 · doi:10.1088/1757-899x/609/7/072067

The energy retrofit of building façades in 22@ innovation district of Barcelona: energy performance and cost-benefit analysis.

2019· article· en· W2982094058 sur OpenAlexaff
Mauro Manca, Prochazkova Zuzana, Umberto Berardi, Pich-Aguilera Felipe, Batlle Teresa

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Thermal comfortDirectiveEnergy performanceThrivingArchitectural engineeringZero-energy buildingEfficient energy useCivil engineeringEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Under the current Energy Performance of Buildings Directive, EU countries must set building energy renovation as a goal for future development of the cities. The 22@ district of Barcelona is one of the most thriving innovation districts of Europe with an increasing market for office buildings. In this framework, the present paper evaluates the effectiveness of a series of strategies considered the real case project of the energy retrofit of an existing building in 22@. In particular, the study presents the results of different scenarios of building retrofits, where simulations of dynamic envelopes are performed, with the inclusion of a conventional ventilated façade, Living Green Walls and Phase Change Material (PCM) for thermal energy storage. The different scenarios are compared in terms of energy performance, enhanced comfort and cost-benefit analysis. The benefits of latent thermal energy storage, improved thermal inertia and evapotranspiration of the vegetated elements are also assessed. Eventually this study helps understanding the feasibility of the implementation of the nZEB standard in energy retrofit of buildings in the specific context of Barcelona and Spain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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