Notice bibliographique
Résumé
In Iran, the buildings sector is responsible for large consumption of energy and corresponding GHG (Greenhouse Gases) emissions.The insulation of buildings is a relevant technology to reduce such energy consumption and GHG emissions.According to Paris agreement 2016 all countries in the world are obliged to reduce their GHG emission and Iran as a developing country should contribute to international agreement.This paper seeks Iran's building sector role in mitigating national GHG emission.The main objective of this study is to minimize the building environmental impacts by proper insulation.For this purpose, five details for applying thermal insulation thickness, recommended by Iran national building code were selected.The most conventional thermal insulation materials produced in Iran are selected as thermal insulation material.First, thermal insulation thickness was optimized for all surfaces comprising a single cubic thermal zone in climate of Tehran.The results are evaluated in reducing, net environmental saving and energy demand for a typical residential building located in Tehran.The results of this study represents optimized insulation thickness for all building envelope surfaces, in accordance to mandatory thermal performance, in order to optimize energy consumption of the building and minimizing its environmental footprint.The results shows that by accommodating proper insulation total environmental impact of building can reduce to more than 70% percent.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,999 | 0,984 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».