Development of a 3D ray tracing-based direct solar shading model for urban building energy simulation
Notice bibliographique
Résumé
Direct solar shading by nearby buildings plays a significant role in urban building energy models (UBEMs) for predicting building energy performance. Analytical methods currently dominate solar shading analysis in UBEMs; however, (I) they require geometry simplifications to process complex geometries, such as buildings with curved surfaces, and struggle to model structures like trees, and (II) they rely on hard-to-replicate computational acceleration schemes for large-scale simulations due to repeated surface-by-surface shading analysis. These shortcomings highlight the need to explore alternative approaches for direct solar shading simulations required by UBEMs. In this paper, we developed a ray tracing-based solar shading model designed for large-scale simulations, which can successfully process complex structures. Our 3D shading model tracks sun rays across the urban area simultaneously, eliminating repeated shading calculations and, thereby, the need for traditional acceleration schemes necessary for analytical methods. The model's accuracy is demonstrated through comparisons with measurements and results from existing tools. Furthermore, the model is integrated into our in-house UBEM, CityBEM, to enhance solar radiation assessments. Simulation results for a downtown Montréal (Quebec, Canada) test case suggest that neglecting solar shading led to an average underestimation of winter energy use by 13% and an average overestimation of summer energy use by 15%. Moreover, rooftop solar radiation was overestimated by more than 20% for over a third of buildings, while about 30% of buildings had overestimations of 10-30%. Future work will incorporate additional factors, such as geometry partitioning, GPU acceleration, and adaptive model inputs, for scalable urban simulations. In conclusion, our research provides a valuable tool for improving UBEM predictions and supporting sustainable urban design.
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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) | 0,000 | 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 ».