A Review on Prediction Uncertainty in Exterior Heat Transfer Coefficient-Based Building Thermal Load: A Case of Microclimate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle