Thermal Comfort and Energy Analysis of Fan Coil Unit Cooling Systems in Tropical Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Overcooling is a frequent occurrence in Malaysian buildings, particularly in libraries and classrooms. This study evaluates the thermal comfort of a fan coil unit (FCU) installed in a case study room in Malaysia’s hot and humid climate to detect the problem. On the basis of measurement factors such as temperature, humidity, and airflow, a data acquisition system consisting of sensors and a data logger was selected and installed in the case study room. The measurement data were collected from 8:00 a.m. to 5:00 p.m. for the duration of one week. The cooling load distribution of the case study room was detected from measurement data analysis. 52% of the overall cooling load (9.4 kW) was related to latent loads and 48% to sensible loads. Measuring results indicate that the seminar room’s temperature and relative humidity under the FCU application were 24.3 °C and 77.1%, respectively, values that did not correspond to the thermal comfort level (25 °C and 50% humidity). As a result, it was determined that if room humidity is set to 50%, the room temperature will reach 17 °C, leading to the space being over-cooled. An optimised FCU has been built to achieve the ideal interior atmosphere. Compared to the current FCU, the improved FCU consumes 1.40 times more energy.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».