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Enregistrement W7038786558

The Impact of Urban Morphology and Construction Standards on the Energy Consumption of Neighborhoods

2022· dissertation· en· W7038786558 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy consumptionUrban morphologyDowntownUrban heat islandEnergy (signal processing)Scale (ratio)Building energy simulationEfficient energy useEmbodied energy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing urban population, energy consumption and the CO2 emission of cities are constantly rising, and thus, it becomes important to address the cities' energy use. Multiple factors are important for urban scale energy consumption, mainly urban design and construction standards. Urban design and choice of morphology design are considered influential factors in urban scale energy consumption. This study tries to understand the impact of urban morphology and construction standards on urban scale heating and cooling demand by evaluating two case studies in two districts in Montreal, Canada. One of the case studies is in downtown Montreal; buildings have different height variations in this case study, while the second case study represents a neighborhood with uniform heights. Both case studies are different in density and surface-to-volume ratio. Previous studies have shown that morphological parameters significantly affect radiation received on external surfaces, affecting energy consumption. On the other side, building compactness, construction, and insulation standards are important factors in reducing energy consumption. To run the energy simulations, a software workflow was developed where the geometry of buildings is modified using Rhino and imported to grasshopper; the energy simulation for the buildings was completed using a combination of plugins of Ladybug tools which uses OpenStudio, EnergyPlus, and Radiance as backend engine. \nTo understand the effect of radiation on cooling and heating loads, two window locations are studied, showing 15% changes in heating loads when the windows are on one side of the buildings and 4% changes in heating loads when windows are located on both sides of the buildings in different orientations. Based on previous studies, two main morphological parameters are selected for a neighborhood to study. This study investigated the influence of orientation and surface-area-to-volume ratio (S/V represents changes in density and simplification in the model) for an as-build and multiple defined scenarios. Besides these morphological parameters, five different construction types using ASHRAE standards are selected, and heating and cooling demand are calculated for all the 330 models. Then the approximate solar potential for the models is calculated considering how much energy in all the models can be produced and covered by photovoltaic (PV) panels on roofs. Results indicate that even not ideal morphological design with very good insulation standards could produce 1.3 times more than the energy needed. In contrast, the best morphological model with a not insulated scenario will cover around 0.6 times the energy loads. The load calculation results show that the morphological parameters change the heating and cooling demand by a maximum of 45%. The results also show that when the insulation properties are modified to meet the statutory requirements of energy codes and even beyond the energy codes, a reduction of almost 80% in heating/cooling demand can be achieved. Thus, the results show that although morphological parameters are important in energy consumption and radiation received on surfaces, for example, if the surface-to-volume ratio changes significantly, the effects of construction standards are far more relevant for urban scale heating and cooling loads. To expand the conclusion, this study can be continued in the future by studying different case studies in different climate zones.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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