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Enregistrement W3038268885 · doi:10.1051/e3sconf/202017209004

Analysis of alternative ventilation strategies for existing multi-family buildings using CONTAM simulation software

2020· article· en· W3038268885 sur OpenAlexaffabout
Xinxiu Tian, Jamie P. Fine, Marianne F. Touchie

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentilation (architecture)AirflowSuiteEnvironmental scienceMarine engineeringEngineeringMeteorologySimulationMechanical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many existing high-rise multi-family buildings, a pressurized corridor ventilation system is used to meet outdoor air ventilation requirements. However, this system often has poor performance, leading to under- or over- ventilation in different parts of a building. This study examines three ventilation strategies including: the base case, which is a traditional pressurized corridor ventilation system, a direct-to-suite ducted ventilation system, and a suite-based HRV ventilation system. A building model was constructed in CONTAM using features of a typical post-war multi-family building in Toronto, Canada. All three strategies were simulated using CONTAM under both summer and winter conditions. The resulting outdoor airflow delivery rates to the suites and corridor pressure differentials were compared to assess the effectiveness of each strategy. The results show that the suite-based HRV strategy is able to provide adequate ventilation airflow to individual suites in both summer and winter. In the traditional pressurized corridor system and the direct-to-suite ducting system, the airflows delivered to the suites located at the top of the building are higher than those delivered to the suites located at the bottom of the building. This uneven airflow distribution is more pronounced in winter when stack effect impacts the ventilation system more significantly.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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