The Impact of Glazing as a Form of Building Envelope on Carbon Emissions in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In light of the decarbonization targets for Toronto City to mitigate Climate Change and Carbon Emissions by 2030, 2040 and 2050, this study aims to develop an understanding of the real impact of glazing used in buildings' facades on carbon emissions by assessing the whole life carbon (WLC) of a high-rise office building as a case study in downtown Toronto. The objective is to answer the main research question, "What is the impact of different glazing systems as a form of building envelope on total carbon emissions of a high-rise office building in Toronto?" Four types of glazing systems were assessed in One Click LCA for comparing the Embodied Carbon (EC) across multiple scenarios of Window-to-Wall Ratio (WWR) for the office building. They were also modelled in OpenStudio/EnergyPlus for simulating the annual operational energy use and calculating the Operational Carbon (OC) accordingly. The Whole Life Carbon (WLC) of the embodied and operational carbon combined was analyzed in relation to the glazing systems type, WWR, and the thermal transmittance (U-factor) of each system. The results highlighted that embodied and operational carbon are in a direct relationship with the U-factor and WWR for different glazing systems considered. In general, as the WWR or the U-factor reduced, so did the WLC; a reduction ranging from 16% - 40% was addressed from the base case with the highest WLC (47.3 kgCO2e/m2/yr) to the lowest WLC (28.41 kgCO2e/m2/yr), due to the 42% reduction in the Energy Use Intensity (EUI) from (359 kWh/m2) to (207 kWh/m2) by reducing the amount of glazing to 25% and changing the glazing system to a lower U-factor. However, more reductions between 9.4% and 10.8% of WLC could be achieved if the electricity carbon factor gradually decreased in the next 30 years to zero afterward when the electricity is assumed to become clean in 30 years. Finally, the most significant reduction of 17.0% - 41.8% in the WLC is achievable if the building's operations were electrified in 10 years.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».