DESEMPENHO TÉRMICO DE ARGAMASSAS COM AGREGADO DE RESÍDUOS INDUSTRIAIS ESTUDO DE CASO DE UMA EDIFICAÇÃO DE ALTO PADRÃO
Notice bibliographique
Résumé
Sabe-se que a demanda por edificações cada vez eficientes energeticamente tem crescido a nível mundial e que o sistema de vedação dos edifícios tem grande influência no conforto ambiental e, consequentemente, na vida de seus usuários.Nesse contexto, o presente trabalho avalia o desempenho térmico de argamassas de revestimento produzidas com resíduos industriais e de mineração através de uma simulação em uma edificação existente de alto padrão.Foram feitos ensaios para avaliar a condutividade térmica e massa específica de argamassas compostas com quatro tipos de agregados: areia de rio (REF), rejeitos de minério de ferro (RBMF), quartzito friável (QZTO) e escória de aciaria (ESC).Em seguida, foi feita uma análise de desempenho térmico da edificação para avaliar a temperatura interna a partir dos aspectos naturais de temperatura e ventilação que incidem na residência.Devido à baixa condutividade térmica e à alta massa específica, a argamassa com ESC obteve os melhores resultados de desempenho térmico, seguida por aquelas com RBMF, REF e QZTO.No cenário atual em que os agregados naturais estão se tornando cada vez mais escassos, essa avaliação abre caminho para materiais de construção mais sustentáveis, com baixo consumo energético, maior desempenho e durabilidade, prevenindo assim, futuras patologias e consequentemente diminuindo a demanda de manutenção.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».