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Enregistrement W4211119443 · doi:10.32920/ryerson.14657844

Thermal system-specific and net-zero carbon least-cost design of new houses in Canadian cold climates

2021· preprint· en· W4211119443 sur OpenAlexaffabout
Brandon Wilbur

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceHeat pumpElectricityEnclosureZero-energy buildingPhotovoltaicsSingle-family detached homeEnvironmental engineeringEnergy consumptionEngineeringPhotovoltaic systemMechanical engineeringElectrical engineeringHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whole-building model optimizations have been performed for a single-detached house in 5 locations with varying climates, electricity emissions factors, and energy costs. The multi-objective optimizations determine the life-cycle cost vs. operational greenhouse gas emissions Pareto front to discover the 30-year life-cycle least-cost building design heated 1) with natural gas, and 2) electrically using a) central air-source heat pump, b) ductless mini-split heat pump c)ground-source heat pump, and d) electric baseboard, accounting for both initial and operational energy-related costs. A net-zero carbon design with grid-tied photovoltaics is also optimized. Results indicate that heating system type influences the optimal enclosure design, and that neither building total energy use, nor space heating demand correspond to GHG emissions across heating system types. In each location, at least one type of all-electric design has a lower life-cycle cost than the optimized gas-heated model, and such designs can mitigate the majority of operational GHG emissions from new housing in locations with a low carbon intensity electricity supply.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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