Energy retrofit evaluation in residential construction : a life cycle thinking approach
Notice bibliographique
Résumé
Buildings play an essential role in energy use and climate change mitigation, consuming more than 40% of the global energy and releasing one-third of total greenhouse gas (GHG) emissions. The deteriorating energy and emission performances of existing buildings have been identified as a critical concern in this sector. Older buildings mostly use non-renewable energy resources and create much more GHG emissions compared to new construction. Therefore, promoting the energy efficiency of old buildings is extremely important in reducing GHG emissions through retrofitting. However, retrofit decision-making has not been explored sufficiently in literature. Evaluation of retrofit strategies should not be limited to technical feasibility and environmental impacts and should also include the economic aspects. This research aimed to develop a life cycle thinking-based energy retrofits evaluation and decision support framework to identify optimal retrofit packages for Canadian residences. This research proposed a multi-stage approach. In the first stage, life cycle assessment models were developed to evaluate the overall environmental and economic impacts of energy retrofits. Next, a community-level energy retrofits decision support framework was developed by coupling building energy simulation software packages with the Pareto optimization approach developed in the Python coding environment. The proposed framework can optimize retrofit solutions by accounting for the environmental and economic impacts. Finally, the policy recommendations for the penetration of retrofit schemes were proposed. The proposed framework will assist policymakers, planners, and homeowners in determining building archetypes that need to be prioritized for retrofitting, identifying optimal retrofit packages, and designing retrofit strategies for the penetration of retrofit schemes.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».