A holistic framework for optimizing building decision metrics via advanced parametric modeling: The ECO‑Matrix Protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid tightening of building-energy codes and carbon-mitigation targets now obliges design teams to compare dozens of envelope, system and control permutations while simultaneously controlling capital cost. Yet conventional parametric studies seldom test more than a handful of scenarios because every additional simulation imposes time penalties, and most optimisation tools still chase a single metric—typically annual energy use.This paper introduces the ECO-Matrix Protocol, a cloud-hosted workflow that marries targeted Latin-hypercube sampling, batch simulation, surrogate-model interpolation and an interactive, many-objective dashboard. The protocol ranks thousands of design options against a suite of Key Performance Indicators (KPIs) that matter to both owners and regulators: capital-cost delta, operating savings, greenhouse-gas (GHG) abatement, simple payback and return on investment (ROI).A K-4 school in Ontario, Canada, provides the validating case study. Ten recurrent variable families covering envelope, daylighting and HVAC were each discretised into three levels, yielding 51,840 theoretical combinations. Only 72 high-value IESVE simulation setup, powered with variable iteration through parametric batch were needed to train the interpolation engine, expanding the result set to 5,184 envelope–lighting variants; 20 explicit HVAC archetypes completed the matrix. The browser-based dashboard instantly filtered solutions exceeding the National Energy Code of Canada baseline and visualised trade-offs among energy, cost and carbon.Statistical cross-validation against 20 random full simulations confirmed interpolation errors below one percent for energy-use intensity predictions.By showing that holistic, many-objective optimisation fits within a typical schematic-design window, the ECO-Matrix Protocol offers a transferable roadmap for low-carbon design in diverse climates. Future work will automate HVAC surrogate training and further integrate Life Cycle Costing (LCA) and embodied-carbon analysis.Research Gap and Objectives:Past studies by Attia et al. (2012) and Ascione et al. (2017) highlight the limited uptake of multi-objective optimization in practice. Few approaches move beyond single‑metric energy savings, and sampling strategies are often ad‑hoc, leaving decision‑makers unsure about representativeness. This paper addresses three questions:1. How can a design team explore tens of thousands of envelope‑system combinations with <100 simulations?2. How can multiple KPIs—including capital cost—be brought into one visual space?3. Does such a workflow improve design decisions in a live project?
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.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle