Modeling and Performance Analysis for High-Rise Building Using ArchiCAD: Initiatives towards Energy-Efficient Building
Notice bibliographique
Résumé
An energy-efficient building is not built in a day. It requires effective processes, approaches, and tools, as well as high commitment from all the involved parties. A similar requirement is needed for effective retrofitting practice. Building Information Modelling (BIM) is one of the sensible processes in ensuring either the new building development or retrofitting initiatives arrive at its ultimate objectives, i.e., reduction in energy consumption, energy cost, and removal of harmful emissions. Many studies had proved that a window is one of the building elements that could contribute to establishing an energy-efficient building. Therefore, a 25-floor Wisma R&D, University of Malaya building was modeled using ArchiCAD to analyse the influences of window glazing, opaque materials, and shading elements on overall building energy performances. The accuracy of the model and simulation outcome was initially compared with the energy audit result conducted from March to May 2017. Consequently, this study revealed that the effective combinations of the window parameters had assisted in improving the infiltration rate and heat transfer coefficient which allowed a lower cooling load within 3% to 6%, respectively. After most, minimum savings of 18,133.9 kWh, RM 6618.88, and 1265.16 kg of carbon dioxide (CO2) were gained through a reduction of cooling load in Wisma R&D based on the window system improvement. This article aims to promote the capability of ArchiCAD as a practical tool for effective retrofitting decision-making. Ultimately, this study revealed the importance of a multivariate framework in building energy conservation and provide an insight into the improvement of the Malaysia Standard MS1525:2019, mainly for high-rise buildings in Malaysia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».