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Enregistrement W7054859922

Assessment and Mitigation of Overheating Risks in Archetype and Existing Canadian Buildings under Recent and Projected Future Climates

2022· dissertation· en· W7054859922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverheating (electricity)RetrofittingNatural ventilationThermal comfortBuilding envelopeHabitabilityRisk assessmentPassive houseClimate changeControlled ventilation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to develop a framework to assess and mitigate the overheating risks under projected future climates for both archetype and existing buildings. More specific objectives are to 1) determine the contribution and correlation of individual building envelope parameters to the change in indoor temperature in conjunction with ventilation, therefore, to determine whether high-energy-efficient buildings required by Canadian building codes to reduce heating consumption in new buildings are at lower or greater overheating risk compared to old buildings; 2) develop an automated calibration procedure to calibrate a building simulation model based on the indoor hourly temperature to achieve high accuracy to be used overheating studies in existing buildings; 3) assess overheating risks under current and future extreme years and recommend effective mitigation measures; and 4) provide an optimal design for retrofitting existing buildings to achieve lowest heating energy demand and highest thermal and visual comfort in new building design. To achieve these objectives, a robust sensitivity-analysis (SA) and calibration method, a systematic framework for evaluating overheating and passive mitigation measures, and an optimization methodology are developed and applied to an archetype detached-house and existing-school-buildings. 
\nThe results showed that the archetype and existing Canadian buildings have experienced overheating under current climates and the overheating risks will increase dramatically under future climates. Due to the positive contribution of lower U-values of windows, walls, and roofs and SHGC, high-energy-efficient houses have a lower overheating risk than old buildings if adequate ventilation (>2.2-ACH) is provided. Natural ventilation in the high-energy-efficient house is sufficient to reduce the overheating risk under the recent climate but will require adding interior and exterior shading under future climates. For existing-school buildings, the calibrated model achieved high accuracy. The results also showed that the use of exterior blind roll or a combination of night cooling and other mitigation measures that reduce solar heat gain is required under the recent climate and adding a cool roof will be required in future extreme years. For optimization design, the applied optimization methodology can generate several optimal building design solutions based on Window-Wall-Ratio.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,275 · 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