A computational analysis on energy consumption of a Ryerson building
Notice bibliographique
Résumé
This project analyses the energy consumption of 44 Gerrard St. East. This site is primarily used as the Ryerson University Theatre School and it consists of four classrooms, seventeen offices, six studios, and two theatre auditoriums. Since it is a three-storey building, plus a basement, thus, the energy level for this building is supposed to be moderate. However, because it is an old structure, constructed back in the early 1940s, this building seemingly has considerable energy consumption. The main objective of this energy assessment is to reduce the building load. This goal can be achieved by simplifying and controlling certain parameters that directly and indirectly involve energy consumption. For example, indoor temperature and relative humidity can be maintained at low level in winter and at high level in summer. In addition, monitoring heat loss, heat gain, infiltrations through the building surrounds, and the level of illumination for various types of lights helps to reduce overall energy consumption. Several other factors such as operating costs, maintenance costs, and repair costs influence the energy management of the site. With the help of energy management software, eQUEST, the structure, outlook of all the walls, windows, roof and the type of HVAC system can be developed for analysis. Through eQUEST, various tasks such as heat transfer involvement, energy consumption load calculations and load balancing in comparison with energy saving guidelines will be discussed in detail.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».