MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3023786871

Adaptive urban modelling for solar energy simulations

2019· dissertation· en· W3023786871 sur OpenAlexaboutno aff
David Muñoz Novoa

Notice bibliographique

RevueTDX (Tesis Doctorals en Xarxa) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban heat islandGeographyMeteorologyNatural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities face complex problems, where any decision can affect not only the comfort, health and life quality of the people who live there, but also the entire ecosystem that surrounds them, reaching distances from the urban nucleus that surprised the researchers in recent years. A clear example is the heat island, which is a phenomenon where cities have higher temperatures than their surroundings. It was discovered a few years ago that the heat island has previously unthinkable consequences for its natural environment: for example, it was empirically observed that the heat generated in cities on the west coast of the United States causes a warming that wind currents sweep away and, due to weather conditions, ends up falling on the Canadian tundra. As a consequence, this is reducing the ice sheets of northern Canada, which is expected to be a serious problem in the coming years Due to its youth, the study of urban physics has barely being able to explain the behaviour of constituent elements (humidity, heat, wind, pollution, light, etc.) for very small streets or neighbourhoods. However, the large amount of data that involves the geometry of an entire city has made it difficult for these studies to make solid predictions for larger areas. In this thesis we propose to find solutions that allow extending these simulations to a whole city, trying to take a decisive step to address the treatment and resolution of the massive amount of data involved. For this reason, we propose to study hierarchical systems and to decouple the city into smaller areas, as well as the use of Level-of-Detail techniques and the combined use of procedural techniques as a key to solving this very important but extremely complex problem for modern cities. The techniques we have developed in this thesis, based on the use of an electrical analogy and the efficient calculation of sky view factors and form factors, make it possible to simulate and study the thermal behaviour of an urban environment taking into account the solar and sky radiation, the air and sky temperatures, and even the thermal interaction between nearby buildings. We also show that it is possible, from a 3D recreation of a large urban environment, to simulate the heat exchanges that take place between the buildings of a city and its immediate surroundings. In the same way, taking into account the terrestrial zone, the altitude and the type of climate with which the simulations are carried out, it is possible to analyse the thermal behaviour of a large urban environment. In summary, this thesis proposes to address the problem of simulating physical effects in large urban environments through the use of procedural rules and Level-of-Detail techniques, in order to reduce the computational complexity of these simulations, but at the same time trying to maintain an acceptable accuracy in the results for decision-making. The final results show that it is possible to obtain credible results in different study cases, all with reasonable calculation times, with the user being able to adjust the parameters to obtain the desired balance between accuracy and calculation time.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)Même sujetBuilding Energy and Comfort OptimizationTravaux en français237 207