A novel CFD-experimental analysis for enhancing air distribution and indoor air quality in existing buildings using high induction diffusers
Notice bibliographique
Résumé
Between 2000 and 2021, Canada’s energy use rose by 10%, though efficiency gains prevented a 21% increase. Space heating and cooling dominate consumption, making up 63% in homes and 61% in commercial buildings. Ceiling-based ventilation worsens thermal stratification, raising energy use and lowering indoor air quality. This study explores high-induction diffusers for better ventilation without increasing heating and cooling loads. A combined computational fluid dynamic (CFD) and experimental approach was employed to evaluate the ventilation effectiveness of high-induction diffusers in comparison to conventional diffuser designs. The study utilized ASHRAE Standards 62.1 and 129 to quantify ventilation effectiveness (Ez), while evaluating the local mean age of air. Experimental measurements were conducted at the Indoor Environment Research Facility (IERF), assessing air distribution performance under controlled conditions using tracer gas decay methods with sulfur hexafluoride (SF6). Results indicate that high-induction diffusers significantly improve air mixing, reducing thermal stratification and localized discomfort. Enhanced entrainment leads to a higher Ez value, thereby optimizing airflow distribution and mitigating the necessity for supplementary heating or cooling devices. In retrofitted systems, increased Ez improves IAQ without increasing ventilation rates, whereas in new HVAC designs, it enables reductions in outdoor air requirements, minimizing system oversizing and reducing energy consumption. Findings suggest that integrating high-induction diffusers in ventilation systems can enhance occupant comfort, lower HVAC operational costs, and support energy conservation efforts up to 25%. This study contributes to advancing HVAC design by demonstrating that optimizing air diffusion strategies can achieve both energy efficiency and improved thermal comfort in commercial and residential buildings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».