Low Embodied Carbon and Energy Materials in Building Systems: A Case Study of Reinforcing Clay Houses in Desert Regions
Notice bibliographique
Résumé
Over 40% of the world's energy consumption occurs in the construction sector. However, some countries do not address environmental criteria as design requirements in their construction codes. Accordingly, this research aims to provide a solution that reduces embodied energy and carbon while preserving historical and traditional textures of Iran. The comparison of embodied carbon and energy between new concrete and traditional buildings was performed by calculating the amount of construction materials. By examining both types of buildings, the reduction of embodied carbon and energy in a combined building system was evaluated. In the following, using SWOT analysis, the strategies of this combination were investigated. Clay building has less embodied energy and carbon than concrete one despite containing more mass of materials. According to SWOT analysis, the strategy of integrating clay and concrete systems is presented. The proposed system in compare to the concrete structure resulted in around 40% and 35% reduction in embodied carbon and energy, respectively. Extending this strategy throughout the country saves 13 million tons of embodied carbon and 130 million GJ of embodied energy. Finding a solution based on sustainability considerations to preserve historical texture is one of the basic concerns of countries where these textures form a part of their identity. The presented combined system, while paying attention to sustainable building and urban development, is a desirable solution to reduce buildings' embodied carbon and energy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».