Method for Assessing Thermal and Economic Benefits of Cool Roofs in Unconditioned Buildings
Notice bibliographique
Résumé
The use of cool roofs is a passive technique to reduce the cooling load of buildings in hot climates, moreover, it is use has the potential to mitigate the heat island phenomenon. This study presents a method to quantify and monetize the benefits of applying the cool roof passive technique in buildings without air conditioning. The proposed method can be adapted to other passive techniques. For this study, an experimental step was carried out to measure the thermal emittance and reflectance of fiber cement tile samples. The study also presents a thermoenergetic performance analysis using EnergyPlus simulations. The last part highlights the innovation of this method in relation to other studies, which consists of monetizing the thermal benefits of the cool roof passive technique. The analysis contemplates a single-family residential building model for three cities in different regions of Brazil (Florianópolis/SC, São Paulo/SP and Manaus/AM). Fiber cement tiles in their natural color were considered and painted white, representing a cool roof. The solar reflectance of the white-painted samples was around 50% higher than that of the conventional (unpainted) samples. When comparing conventional and cool roofs, the reduction in heat flow through the roof was over 80 % for all three cities. Although the building analyzed does not have air conditioning, the proposed method makes it possible to quantify the thermal load that the passive technique could avoid. The most significant results were in Manaus, resulting in a possible saving of US 4.2/m² per year.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».