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Enregistrement W6928814727 · doi:10.4224/40002686

Impacts of indoor conditions calculation methods on the moisture performance of wood-frame walls

2019· report· en· W6928814727 sur OpenAlexafffundvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2019
Typereport
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésASHRAE 90.1Relative humidityMoistureCladding (metalworking)Infiltration (HVAC)MicroclimateHumidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The indoor environmental conditions (temperature and relative humidity) are critical when estimating the hygrothermal performance of building envelopes. Measured data is not always available and as such they are estimated using any of the various model available in the literature. The objective of this work was to compare the influence of indoor conditions calculation methods on the hygrothermal responses and the moisture performance of wood-frame wall assemblies in different Canadian cities (Ottawa, Vancouver and Calgary) under historical climate loads. Various combinations of controlled and uncontrolled indoor temperature and relative humidity were calculated using approaches proposed in the ASHRAE Standard 160. These indoor conditions were implemented as indoor boundary conditions in the simulation of heat and moisture transfer for four different types of wood-frame wall assemblies, assuming no leakage in the vapour barrier. These wall assemblies differ by their cladding types: fiberboard, vinyl, stucco and brick. In each city, simulations were run for two years as selected from a historical climate data set based on the moisture index. The wall orientation receiving the most wind-driven rain for the second year was selected for simulations in each city. A 2-storey residential building having 7 m height above grade, located in suburban area, was considered. The amount of wind-driven rain impinging on the surface of the walls was calculated using the model developed by Straube and Burnett (2000). Material properties were taken from the NRC material property database. Water infiltration through the assembly was assumed to be 1% of the wind-driven rain as suggested by the ASHRAE Standard 160. Temperature and relative humidity of the outer and inner surfaces of OSB sheathing and gypsum board were compared amongst the indoor conditions scenarios. The mould growth risk on the same surfaces was used to compare the influence of different indoor conditions scenarios on the moisture performance of the walls. The indoor temperature profiles calculated for the case where only heating is present fluctuate between 21°C and up to 30°C, depending on the outdoor temperature. With air conditioning, the indoor temperature varies between 21 and 24°C. For the indoor relative humidity profiles, when uncontrolled (no dehumidifier), it can fluctuate between 30 and 70%. With dehumidifier, the indoor relative humidity is either constant or varies within a limited range (45 to 56% in Ottawa, 44 to 52% in Vancouver, and 35 to 41% in Calgary). During the winter and summer periods, the difference between the controlled and uncontrolled relative humidity can be more than 25%. Temperature and relative humidity on the surfaces of the gypsum board reflected that of the indoor conditions. For all the cases analyzed, the indoor conditions did not have any significant impact on the temperature and relative humidity profiles of the OSB, and consequently the mould growth risk did not differ among the different indoor conditions for all cladding analyzed in all cities. When there is no leakage in the vapour barrier, the difference in indoor conditions is reflected mainly on the gypsum panel and hardly reach the OSB panel. Future studies should consider the air leakage as the exfiltration of warm and humid indoor air during the heating season may lead to the condensation in the structure that modifies the hygrothermal response of wall components.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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