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Enregistrement W4385296647 · doi:10.18280/ijcmem.110203

A Review on Prediction Uncertainty in Exterior Heat Transfer Coefficient-Based Building Thermal Load: A Case of Microclimate

2023· review· en· W4385296647 sur OpenAlexaff
Sambhaji T. Kadam, Ibrahim Hassan, Liangzhu Wang, Mohammad Azizur Rahman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computational Methods and Experimental Measurements · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesQatar National Research FundFonds National de la Recherche LuxembourgQatar Foundation
Mots-clésMicroclimateHeat transfer coefficientHeat transferThermalHeat loadEnvironmental scienceArchitectural engineeringEngineeringMechanicsMeteorologyThermodynamicsPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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