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Enregistrement W4311681025 · doi:10.22215/etd/2022-15240

Evaluating Uncertainty in Hygrothermal Modelling of Heritage Masonry Buildings

2022· dissertation· en· W4311681025 sur OpenAlexaff
Michael Gutland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAmerican Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers
Mots-clésMasonryDurabilityTowerMortarEnvironmental scienceCivil engineeringEngineeringGeotechnical engineeringStructural engineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hygrothermal models are important tools for assessing durability risks in building envelopes, such as biological growth (mould and wood rot fungi), corrosion and freeze-thaw action in masonry.Hygrothermal modelling of mass masonry wall assemblies are known to have numerous weaknesses and gaps in our understanding.First, there are significant uncertainties relating to model inputs including material properties and boundary conditions.Second, it is difficult to calibrate model results against data measured in the field.Third, two and threedimensional interactions between adjacent materials in masonry assemblies are poorly understood and are rarely modelled in practice.And fourth, geometric irregularities, imperfections and the effects of decay are rarely considered by modellers.Combined, these uncertainties can lead to reduced confidence in the model's conclusion and alter our opinions on the durability risks and whether retrofits such as interior insulation are appropriate or not.This doctoral thesis examines how uncertainty factors into hygrothermal modelling of heritage masonry, and how it can be reduced, and or, acknowledged in practice.This is demonstrated using a combination of simulation studies and on-site monitoring work.Three peer-reviewed papers which demonstrate examples of uncertainty in hygrothermal modelling are presented.The first paper presents a methodology for integrating calibrated hygrothermal and energy models of the Southwest Tower of the East Block for the purpose of assessing durability.This project consisted of in-situ monitoring of the masonry and ii interior climate of the Southwest Tower for over a year.The calibrated energy model was used as basis for estimating the net benefit of interior climate retrofits on the durability of the masonry.The calibrated hygrothermal model was not as successful, but the lessons learned were transferable to the third paper.The second paper examines the imperfect nature of the mortar-unit interface in masonry and how this affects moisture transfer into and out of the wall.Simulations showed that modelling this interface explicitly as a fracture will increase water absorption during wetting periods, but also help slightly with releasing moisture under drying conditions.The third paper examines the uncertainty in geometry and construction of the rubble core walls of the East Block.The wall's stack pattern is highly irregular and the core of the walls are known to have significant levels of voids which can act like insulating layers, or act as mini-rainscreens slowing moisture transfer into the wall.A Python script was developed to stochastically-generate sections of walls with and without voids.A significant variation in state variables, and heat and moisture fluxes was found between stochastically generated geometries in the mortar joints and in the rubble core.This variation increased with the number of voids.Overall, this research contributes to efforts make hygrothermal modelling of masonry more accurate and more intuitive for practitioners to use.Establishing sound baseline models and uncertainty windows is key to confidently estimating the deterioration risk.Underestimating the deterioration risk can lead to accelerated and irrecoverable deterioration.Or conversely, overestimating the durability risk can lead iii to being overly conservative if considering thermal retrofits, or overly reactionary and considering unnecessary interventions being taken.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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