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Enregistrement W3189402753 · doi:10.3390/en14164915

Assessing the Energy, Indoor Air Quality, and Moisture Performance for a Three-Story Building Using an Integrated Model, Part Two: Integrating the Indoor Air Quality, Moisture, and Thermal Comfort

2021· article· en· W3189402753 sur OpenAlexaffabout
Seyedmohammadreza Heibati, Wahid Maref, Hamed H. Saber

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndoor air qualityAirflowEnvironmental scienceInfiltration (HVAC)Thermal comfortVentilation (architecture)Natural ventilationMoistureAir quality indexRelative humidityEnvironmental engineeringMeteorologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an integrated model that coupled CONTAM and WUFI was developed to assess the indoor air quality (IAQ), moisture, and thermal comfort performance. The coupling method of CONTAM and WUFI is described based on the exchange of airflow rate control variables as infiltration, natural and mechanical ventilation parameters between heat and moisture flow balance equations in WUFI and contaminant flow balances equations in CONTAM. To evaluate the predictions of the integrated model compared to single models of CONTAM and WUFI, four scenarios were used. These scenarios are airtight-fan off, airtight-fan on, leaky-fan off, and leaky-fan on, and were defined for a three-story house subjected to three different climate conditions of Montreal, Vancouver, and Miami. The measures of the simulated indoor CO2, PM2.5, and VOCs obtained by CONTAM; the simulated indoor relative humidity (RH), predicted percentage of dissatisfied (PPD), and predicted mean vote (PMV) obtained by WUFI; and those obtained by the integrated model are compared separately for all scenarios in Montreal, Vancouver, and Miami. Finally, the optimal scenarios are selected. The simulated results of the optimal scenarios with the integrated model method (−28.88% to 46.39%) are different from those obtained with the single models. This is due to the inability of the single models to correct the airflow variables.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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