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Enregistrement W4384699646 · doi:10.1016/j.energy.2023.128453

Energy efficiency and thermal comfort of buildings in arid climates employing insulating material produced from date palm waste matter

2023· article· en· W4384699646 sur OpenAlexaff
Djamel Belatrache, Saïd Bentouba, Nadjet Zioui, Mahmoud Bourouis

Notice bibliographique

RevueEnergy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal insulationThermal comfortEnvironmental scienceThermal conductivityThermalRoofExpanded polystyreneWaste managementMaterials scienceAridComposite materialEnvironmental engineeringCivil engineeringEngineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the suitability of using waste material from date palm trees in thermal insulation for buildings in arid climates. Thermal conductivity was experimentally determined from a few samples of bricks containing recycled date palm fiber (DPF) and date palm spikelet (DPS). Among the samples investigated, the one containing 1.36% DPS in weight demonstrated the best characteristics for insulation purposes yielding a thermal conductivity of 0.106 W/m.K. Theoretical and experimental investigations were carried out on walls and roofs built using DPS and DPF material to see what impact it would have on energy efficiency and thermal comfort. The electricity consumption for cooling decreased by up to 64.7% and 41.2%, during the summer months, for DPS and DPF, respectively, compared to buildings erected with sand and clay. It was also concluded that the greatest amount of thermal energy entering the rooms takes place through the roofs. Four roof-materials were tested, namely: Polystyrene, Air gap, DPF, and DPP on three different days. As a thermal insulator, DPF demonstrated the best thermal comfort conditions; polyester yielded poorer thermal comfort conditions and DPP delivered rather weak results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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