A Review on Prediction Uncertainty in Exterior Heat Transfer Coefficient-Based Building Thermal Load: A Case of Microclimate
Notice bibliographique
Résumé
A correct prediction of building cooling load is essential in building energy consumption in a hot and humid urban area.To this extent, the current study emphasizes a meticulous review of different convective heat transfer coefficient correlations including those developed considering neighbourhood microclimate effect, and the existing ones used in building energy simulation programs such as EnergyPlus, Environmental Systems Performance -Research (ESP-r), Integrated Environmental Solutions Ltd (IES), IDA, and TAS.Furthermore, rigorous quantitative assessment of associated convective thermal load from the windward, leeward, and roof surfaces under the case of microclimatic conditions is performed.The data used in the current assessment are computational fluid dynamics results, as a reference, from previously published data and actual weather data from the hot and humid climate.It is observed that very few convective heat transfer coefficient correlations show closer predicted thermal load (deviation less than 30%) with computational fluid dynamics results, and others exhibit a varying degree of prediction ability with over-predictions in general for the windward, leeward and roof surfaces.Current analysis suggests that further attention is required to increase the prediction ability of convective heat transfer coefficient correlations by developing a convective heat transfer coefficient model considering computational fluid dynamics analysis of the whole district, validating and modifying or redefining existing convective heat transfer coefficient correlations based on real field measurement data considering flow field around the building, and incorporation of urban morphology, vegetation, urban heat island, and urban pollution level in convective heat transfer coefficient correlations development.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».