Transient Computational Fluid Dynamics Analysis of Passive Cooling in a Building with Diurnal Radiative Cooling Material Coated onto Its Rooftop
Notice bibliographique
Résumé
Building cooling loads, which continue to increase with increasing global temperatures, are responsible for large quantities of greenhouse gas emissions. Radiative cooling (RC), whereby structures are cooled by emitting radiation in the atmospheric window, from 8–13 μm, to outer space, is a promising clean technology that can be used to meet ever‐increasing building cooling demands. However, the effects of using RC on the airflow velocity and temperature distributions within the occupied zone of buildings are yet to be investigated. Herein, computational fluid dynamics simulations are performed to study the transient airflow velocity and temperature distributions in buildings that are cooled using RC material on their rooftops. For idealized conditions when the thermal mass of the house is neglected, the results show that when the cooling power provided by the RC material is , and the average temperature of the occupied zone in the building is reduced from 295 K to about 293 and 289.7 K after two minutes, respectively. These rapid cooling rates were attained without exceeding head‐to‐ankle temperature differences of about 2.7 °C and with air flow velocities maintained below 19.0 cm s−1, which is consistent with a comfortable environment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».