Thermal Modeling and Electric Space Heating of a University Building in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Buildings play a substantial role in global energy consumption, constituting a considerable share of the overall energy use. In Canada, they contribute to around 25% of the total final energy consumption. Notably, space heating emerges as the primary energy consumer, accounting for approximately 57% of energy utilization in institutional and commercial buildings. This paper presents a feasibility analysis of converting the space heating system of the Core Science Facility (CSF) building of Memorial University of Newfoundland (MUN). Analysis is done using RETScreen Clean Energy Management Software, known as RETScreen Expert, a software package developed by the Government of Canada, and the thermal modeling of the building using Energy3D, developed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL). The feasibility study indicates that significant savings can be achieved if space heating is switched to electric resistive heating. The results indicate a 24.2% savings in annual energy costs, with a simple payback period of 10.5 years. The simulation results from Energy3D are compared with the measured building energy consumption data provided by the MUN Facilities Management Department. The thermal model indicates less energy consumption than the actual measured values, which is a result of transmission losses, the interconnection between the CSF building and the University Center, building occupancy, the ventilation system, and degradation of equipment that are not considered in the model.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».