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Enregistrement W7019821779

Hygrothermal performance of building envelopes: uses for 2D and 1D simulation

2005· article· en· W7019821779 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHygrothermal properties of building materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoistureEnvelope (radar)Building envelopeDew pointDurabilityDoorsBrickPoint (geometry)Humidity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A building's durability depends on controlling heat and moisture within its envelope. Moisture diffuses through porous materials that may suffer mould growth and decay (if wood-based) when left moist and warm for too long. Designers try to keep vulnerable components dry, but materials can start to deteriorate before reaching the dew point temperature. Researchers use two-dimensional hygrothermal modeling to calculate time-varying moisture content and temperature at points on a plane through the building envelope thickness. One-dimensional versions of several research programs have been written to assist designers and other building envelope specialists in their work. This paper compares moisture and temperature histories in two building envelopes exposed to a variety of climatic conditions over three years, as calculated by 2D and 1D versions of one such computer program. The 2D calculations come from reports on a methodology for moisture management of wood-frame walls, published in 2003 by a consortium of industry and research partners. Results for a face-sealed stucco wall with rain entry by diffusion only (no seal deficiencies) showed reasonable agreement between 2D and 1D, whereas those for a brick wall with a ventilated air space diverged considerably. With due respect for limitations, 1D simulation can give a first indication of the differences in performance of a wall exposed to different climates, or between different wall assemblies. In some cases the user should consider following up with 2D simulation or field monitoring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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