Pathways to urban net zero energy buildings in Canada: A comprehensive GIS-based framework using open data
Notice bibliographique
Résumé
• Developed a GIS-based framework for urban net-zero energy planning in Canada. • Created Canadian-specific building archetypes for energy modeling and analysis. • Identified pathways for energy efficiency and renewable energy integration. • Explored the spatial potential for urban net-zero energy using open data. While policies outline ambitious Urban Net Zero Energy Buildings (UNEZB) strategies, the lack of available Canadian-specific archetypes and data complexity has limited spatial and quantitative validation of these strategies. In this study, a simplified 3D building model (LoD 100) was developed using footprint and Digital Surface Model (DSM) data. An archetype database, based on ASHRAE 90.1 and NECB 2011, was created to classify urban-level energy use intensity across various building types and HVAC systems. This research explores three pathways to net-zero energy: electrification transitions, energy efficiency retrofits, and renewable energy integration. A case study was conducted by developing the urban-scale 3D building models for the City of Richmond at BC Canada, and the spatial energy analysis revealed significant disparities in energy consumption across urban and suburban areas. Key findings from the case study indicate that electrification and solar energy adoption in commercial districts, along with targeted retrofitting in residential zones, can significantly reduce energy use. This study provides a physics-based framework and robust methodology for Canadian cities to achieve net-zero energy goals, which offers valuable insights for policymakers, urban planners, and energy engineers to support decision-making and urban sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».