Data-driven Modeling of Green Roof Thermal Performance in Ottawa, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the application of inverse green roof models to both characterize green roof thermophysical properties and simulate the heat flux through the roof assembly.The first chapter of this thesis presents a preliminary analysis of green roof thermal performance in Ottawa, Canada, using two years of measured data, wherein thermal performance is defined as the percent reduction in total monthly heat exchange promoted by the green roof, relative to that through an adjacent conventional roof.Climatic factors influencing thermal performance are discussed on a seasonal basis, concluding that the green roof functioned best during warmer months when evapotranspiration was likely to be greatest.Thermal performance ranged between 31 -63% from May through September, with reduced performance during the colder months.In chapter 2, two inverse models of varying spatial discretization are developed for the same green roof: (1) a resistor-capacitor (RC) thermal network model, and (2) an implicit finite difference (FD) model.Each model was calibrated using monthly data from May to September in 2016 by employing a genetic algorithm to extract the thermophysical properties of the green roof soil and canopy layers via multi-linear regression.The difference in spatial resolution between each model was identified as an influential factor to thermophysical property estimation during calibration.The calibrated models were used to predict hourly rates of heat flux through the structural component of the green roof over each month of the study period, resulting in a root-mean-squared-error between 0.51 -1.0 W/m 2 and 0.41 -0.81 W/m 2 for the RC and FD models, respectively.Both models were validated against 5 continuous months of data from 2017, demonstrating that inverse modelling can successfully generate realistic thermophysical green roof properties.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».