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Enregistrement W6947955269 · doi:10.4224/40003115

Stochastic simulation of building envelope performance: methodology and implementation

2022· report· en· W6947955269 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2022
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding envelopeBuilding designDurabilityEnvelope (radar)Resilience (materials science)Built environmentBuilding scienceEnergy performanceZero-energy building

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well recognized that climate changes will have an impact on building performance in different aspects, such as the performance with respect to whole building energy consumption, to indoor thermal comfort as well as to the hygrothermal performance of building envelope. Climate-resilient building design has become crucial for constructing new buildings or rehabilitating existing buildings when adapting to the changing climate. NRC Construction Research Centre has carried out a Climate-Resilient Built Environment (CRBE) project: “Decision Support Tools for Building Envelope Performance Assessment” (2021-2026), intended as means to develop decision support tools, including guides and models for the design of resilient new buildings, and the rehabilitation of existing buildings to ensure that existing and future climate loads and extreme weather events are considered. To achieve these goals, the NBC Part 9 walls will be investigated through hygrothermal simulation and stochastic simulation to take the uncertainties of climate change into consideration. In the CRBCPI project carried in the past five years (2016-2021), an extensive set of hygrothermal simulations were carried out to evaluate the mould growth performance of different types of wood-frame building envelopes under historical and future climatic conditions across a number of major cities in Canada. The hygrothermal simulations were performed by following the approach described in Guideline on Design for Durability of Building Envelopes1, and the simulation results were presented in the report Results from Hygrothermal Simulations and on Durability and Resilience of Wall Assemblies to Climate Change2. To consider the uncertainties of the input parameters, such as the material properties, rain water penetration moisture loads and cladding ventilation rates, stochastic simulations need to be performed in the CRBE project (2021-2026). The stochastic simulation procedure should be generalized, and the generalized procedure can be applied to the CRBE project related to hygrothermal performance analysis and moisture damage risk assessment of building envelopes. The information provided in this report describes the process of rationalisation of the procedure used for hygrothermal performance analysis and probabilistic risk assessment of moisture related damage of building envelopes using stochastic simulation. It is intended for use by expert practitioners who have knowledge of hygrothermal simulation, and require hygrothermal performance results to assess climate resilient building envelope design, considering the uncertainties in input parameters. A complete stochastic simulation procedure requires the following steps: • The quantification of stochastic variables • Applying proper sampling techniques to generate stochastic models • Implementing stochastic simulations • Data visualization of stochastic results Generally, the stochastic simulation needs to be implemented in a third-party programming environment, in which a hygrothermal simulation engine can be called, and the stochastic models with randomly assigned variables can be repeatedly launched. In this report, the hygrothermal simulations were executed using Delphin 5.9.6, a commercial hygrothermal simulation program. Python 3.4 software was used for generating probability distributions of stochastic variables, implementing advanced sampling techniques to generate stochastic models, launching stochastic simulations and visualizing the stochastic results. A typical 2x6-inch wood-frame wall was used to demonstrate the stochastic simulation procedure; the stochastic simulations were performed under the historical and future climatic conditions of Ottawa. Although the stochastic simulation framework was developed for the purpose of hygrothermal performance analysis and moisture damage risk assessment of building envelopes, this procedure can also be adapted for summer-time overheating risk assessment.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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