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Enregistrement W3087878754 · doi:10.23967/dbmc.2020.056

Effect of Selected Moisture Reference Year on the Durability Assessment of Wall Assemblies under Future Climates

2020· article· en· W3087878754 sur OpenAlexaffabout
Sahar Sahyoun, Hua Ge, Chetan Aggarwal, Maurice Defo, Terrence J. Moore

Notice bibliographique

RevueXV International Conference on Durability of Building Materials and Components. eBook of Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensNational Research Council CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoistureRanking (information retrieval)Environmental scienceDurabilitySelection (genetic algorithm)ASHRAE 90.1Index (typography)MeteorologyComputer scienceGeographyDatabaseInformation retrievalMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hygrothermal simulations are commonly used to evaluate the moisture damage risk of building envelopes over the long-term. For such assessment to be accurate, a proper selection of representative climate data is required. A common method is the selection of a moisture reference year from a set of available long-term climate data. For instance, the IRC-led research consortium MEWS (Moisture Management of Exterior Wall Systems) developped the Moisture Index (MI) approach, which consists of a wetting and a drying function. Therefore, the reference year selection would be based on the MI ranking. ASHRAE 160 is adopting a procedure named “the severity index” for the selection of moisture reference year. Combining climate loads and durability criteria, this method allows to select more “severe” weather years, thus providing a more representative ranking of the weather data. The objective of this paper is two-fold. First, to compare the selection of the moisture reference year based on two different approaches for both historical and future climate loads. Second, the effect of chosen representative years is evaluated and compared to long-term simulation periods (of 31-years) based on the durability of building assemblies. The methodology includes hygrothermal simulations of two different types of wall assemblies located in three different Canadian cities under a changing climate. In general, higher mold index values were obtained by the long-term simulation and MRYs using Isev. Comparing the results of different models under future climates, the three methods were in good agreement, except for a brick wall facing WDR in Ottawa and Vancouver. This might be due to the Isev correlations were developed based on a north-facing stucco wall. In addition, for a north-facing wall, an extremely low mold index was predicted for Vancouver, compared to WDR direction. Thus, considering a north-facing wall as a criterion for performance evaluation might misrepresent the reality in some locations. Hence, both WDR and North orientations should be considered. A further study will be carried out to investigate the performance evaluation of Isev method for different types of wall systems and orientations.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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