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Enregistrement W4390307313

Energy Savings Impacts of Airtightness in U.S. Commercial Buildings

2023· paratext· en· W4390307313 sur OpenAlexaboutno aff
Mahabir Bhandari

Notice bibliographique

RevueOSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information) · 2023
Typeparatext
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUT-BattelleBattelleU.S. Department of Energy
Mots-clésArchitectural engineeringEnergy (signal processing)Environmental scienceEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air leakage in commercial buildings in the U.S. accounts for about one quad of energy annually. As the thermal resistance of commercial building envelopes continues to improve, the relative contribution of air leakage to heating and cooling loads is increasing. Several manufacturers have developed advance air barrier technologies and construction practices to reduce the air leakage in buildings. To help in the market penetration of these advance technologies, advances in easy to use tools for determining the impact of air leakage are needed. Oak Ridge National Laboratory (ORNL), the Air Barrier Association of America, the National Institute of Standards and Technology, and the US-China Clean Energy Research Center for Building Energy Efficiency partnered to develop an online calculator that estimates the potential energy and cost savings in major US, Canadian, and Chinese cities from improvements in airtightness. The calculator estimates the energy and cost savings potential based on the pre and post retrofit air leakage rates for prototype commercial buildings. This report explores extending these savings to determine the national level energy savings potential based on the weightage of commercial building type in different ASHRAE climate zone locations. The base infiltration rate of 1.07 CFM/ft2 was assumed for these calculations and the savings were calculated for three different air infiltration target rates of 0.4 CFM/ft2, 0.25 CFM/ft2, and 0.06 CFM/ft2. The national source energy savings of 238, 283, and 313 TBtu respectively were estimated for these target air infiltration rates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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