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Enregistrement W4396697861 · doi:10.1051/e3sconf/202452301008

“En-Solex”: A Novel Solar Exoskeleton for the Energy-efficiency Retrofitting of Existing Buildings

2024· article· en· W4396697861 sur OpenAlexaff
Roberto Stasi, F. Ruggiero, Umberto Berardi

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesRegione Puglia
Mots-clésRetrofittingExoskeletonArchitectural engineeringComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringStructural engineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy retrofitting of the existing building stock is one of the current challenging strategic objectives on the way to the European target of climate neutrality by 2050. According to the Renovation Wave plan, around 35 million existing buildings need to be upgraded to the highest energy efficiency level by 2030, and innovative technological solutions are required to achieve this ambitious goal. This paper proposes a novel solar exoskeleton for the energy and architectural retrofitting of existing buildings, called En-Solex. The system, which consists of an external steel frame that wraps around buildings like a double skin, combines passive solar gain control (shading and greening) with high-efficiency active solar systems (PV panels) optimised for integration into existing building facades. The energy-saving potential of the system with different façade configurations is evaluated on a multi-family residential building located in a Mediterranean climate. The dynamic energy simulations show that the proposed solution can reduce the energy demand for space heating and cooling by 33.4% and 25.5% respectively. The En-Solex system integration combined with generator replacement results in a maximum heating and cooling reduction equal to 80.7% and 59.6% respectively. The surplus of electricity generated, thanks to the integration of RES, can lead to a net plus target, with the building exceeding its average annual electricity demand.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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