Studying the Influential Parameters of an Office Building’s Energy Consumption in North America
Notice bibliographique
Résumé
The study of building energy consumption has gained immense significance in recent times due to the burgeoning global population and the rapid depletion of energy resources. The present research focuses on analyzing individual parameters that impact building energy usage and devising methods and strategies to reduce energy consumption. An existing office building in Philadelphia was chosen as a reference for simulation in TRNSYS. The factors that affect the building, such as ambient temperature, solar radiation, building envelope, wind speed, and internal gains, were studied and defined according to the existing building standards. Predictive modeling is performed with these inputs for a range of infiltration rates – 0.25 ACH to 0.85 ACH, considering the variability of the parameter. The validated model was subjected to a sensitivity analysis by changing one potential parameter at a time to examine the influence of variation of these parameters on energy usage. The analysis found that the highest energy reduction is executed by replacing double-glazing windows with triple-glazing, with an energy saving of 8.43%. To evaluate the effect of location, a similar sensitivity study is conducted for the same office building in Edmonton and Mexico City. It is found that by replacing the same triple-glazing window with double-glazing, a 12.3% and 5.44% energy saving is achieved for the building in Edmonton and Mexico City, respectively. Henceforth, depending on electricity prices for the respective cities, building in Philadelphia, Edmonton and Mexico City is found to have a monthly savings of $3,133, $7582, and $1,552, respectively (all $ in USD). When considering identical parametric inputs, distinct energy savings are observed across varying locations. These statistics serve as valuable tools for making well-informed and rational decisions regarding investments in energy-efficient technologies and the pursuit of Net Zero energy buildings.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».