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Record W6987466480

Study of mechanical ventilative cooling and its contribution to airborne transmission control in high-rise buildings

2021· dissertation· fr· W6987466480 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicSolar Energy Systems and Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHeat transmissionEvaporative coolerVentilation (architecture)Heat load
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les bâtiments consomment une quantité considérable d’énergie pour le refroidissement des locaux. En raison du réchauffement climatique et de l’augmentation des attentes des utilisateurs en matière de confort, la demande de refroidissement des bâtiments devrait continuer à augmenter. Par conséquent, la croissance de la demande de refroidissement augmentera l’émission de gaz à effet de serre et contribuera ainsi à la tendance au réchauffement de la planète. Pendant la pandémie de COVID-19, le problème de la forte demande de refroidissement des bâtiments devient plus complexe. Pour prévenir la transmission par voie aérienne de la COVID-19, de nombreuses directives recommandent que les bâtiments aient un débit d’air extérieur élevé. Cependant, sans un contrôle approprié, un taux de ventilation plus élevé pendant l’été entraîné une consommation d’énergie de refroidissement plus importante. Il est donc essentiel de trouver une technique qui réduit la consommation d’énergie de refroidissement dans les bâtiments tout en maintenant un contrôle approprié des infections.
\nDans les immeubles de grande hauteur, le refroidissement mécanique par ventilation (RMV) est une solution efficace pour réduire la demande de refroidissement (en particulier dans les climats froids) tout en protégeant les occupants des infections. Les immeubles de grande hauteur consomment généralement plus d’énergie de refroidissement que les immeubles de faible ou moyenne hauteur, en raison de leur gain de chaleur interne élevé et de leurs grands vitrages. Le refroidissement ventilé (RV) utilise une ventilation naturelle (VN), mécanique (VM) ou hybride (VH) pour introduire de l’air frais extérieur et évacuer la chaleur intérieure. Des études antérieures ont montré que le RV peut réduire de manière significative la consommation d’énergie de refroidissement dans les immeubles de grande hauteur. Compte tenu des préoccupations en matière de sécurité incendie et de la grande flexibilité de ses contrôles internes, le RMV est plus intéressant que le RV obtenu par la VN ou la VH dans les immeubles de grande hauteur. En outre, les taux de ventilation élevés requis par le RMV sont également compatibles avec la nécessité de prévenir la transmission par voie aérienne de la COVID-19. 
\nCependant, dans les immeubles de grande hauteur, les systèmes de VM sont principalement conçus pour maintenir la qualité de l’air intérieur (QAI) mais rarement pour le RMV. Les études précédentes n’ont pas mené de recherches approfondies sur la conception et le contrôle optimaux des systèmes de ventilation dans les immeubles de grande hauteur afin d’obtenir à la fois un RV et un faible risque de transmission par voie aérienne. Cette étude comble les lacunes de la recherche, en explorant la stratégie de contrôle optimale et en fournissant des lignes directrices pour la conception des systèmes de ventilation de VM pour le RMV. Grâce au RMV, cette étude vise à réduire la consommation d’énergie de refroidissement, à atténuer le réchauffement climatique et à prévenir la transmission par voie aérienne de la COVID-19 dans les immeubles de grande hauteur. 
\nPour atteindre ces objectifs, cette étude a développé des modèles énergétiques mathématiques. Ces derniers prédisent la consommation d’électricité du système de refroidissement par refroidisseur et du système de VM dans les immeubles de grande hauteur. Sur la base des modèles énergétiques mathématiques, une stratégie de contrôle optimale de la ventilation ajustant le taux de ventilation pour minimiser la consommation totale d’énergie a été proposée. Les modèles énergétiques et la stratégie de contrôle optimale ont permis d’évaluer les performances énergétiques du RMV en matière d’économie de refroidissement. Afin d’évaluer plus précisément l’impact du réchauffement climatique sur la performance énergétique du RMV, un modèle d’apprentissage automatique (AA) a été mis au point pour prédire la réponse thermique des bâtiments. Ce modèle a été sélectionné parmi neuf algorithmes d’AA distincts. Les différentes conditions météorologiques futures ont été prédites dans le cadre de divers scénarios d’émissions de carbone. Pour prévenir la transmission par voie aérienne de la COVID-19 dans les immeubles de grande hauteur, une nouvelle stratégie de contrôle de la ventilation a été proposée. Celle-ci limite simultanément le risque d’infection et permet d’atteindre le RMV. Cette nouvelle stratégie de contrôle combine la stratégie de contrôle optimale pour le RMV et un modèle Wells-Riley (WR) modifié. Ce modèle WR modifié calcule le taux de ventilation nécessaire pour réduire le risque d’infection à une valeur seuil. Un immeuble institutionnel de 16 étages à Montréal a été choisi pour l’étude de cas. Cette étude de cas a permis de valider les modèles énergétiques et le modèle d’AA, d’évaluer la performance énergétique des stratégies de contrôle de la ventilation et d’évaluer les impacts de la conception du système de VM. 
\nLes résultats ont montré que le facteur clé de la faisabilité du RMV est la puissance spécifique des ventilateurs du système de VM, et que le débit nominal des ventilateurs détermine la quantité d’énergie de refroidissement économisée. Un débit optimal du ventilateur peut être obtenu pour le RMV. Lorsque le débit nominal du ventilateur dépasse le débit optimal du ventilateur, les économies d’énergie de refroidissement du RMV n’augmentent pas de manière significative. Pendant la période examinée dans l’étude de cas, le débit optimal du ventilateur est six fois supérieur au débit nominal du ventilateur, ce qui contribue à 56 % d’économie d’énergie de refroidissement. En raison du réchauffement climatique, les économies d’énergie de refroidissement du RMV augmentent, mais le taux d’économies d’énergie diminue – par exemple, le taux d’économie d’énergie passe de 31 % à 19 % dans l’étude de cas. Le débit optimal du ventilateur pour le RMV varie en fonction des conditions météorologiques, et peut diminuer dans un climat en réchauffement. Par exemple, le débit optimal du ventilateur dans le climat le plus chaud équivaut seulement à la moitié du débit optimal du ventilateur dans le climat actuel (c’est-à-dire une année météorologique typique à Montréal). Le modèle WR modifié montre que le débit de ventilation nécessaire pour empêcher la transmission par voie aérienne est beaucoup plus élevé que le débit de ventilateur nominal pour la QAI. L’augmentation du débit nominal des ventilateurs permet non seulement d’améliorer les économies d’énergie de refroidissement du RMV, mais aussi de renforcer la protection contre les infections. Par rapport à un système de VM fonctionnant avec un taux de ventilation fixe recommandé par les directives de l’ASHRAE, la nouvelle stratégie de contrôle de la ventilation avec un système de VM approprié réduit considérablement tant la consommation d’énergie de ventilation que celle de refroidissement. Dans l’étude de cas, la réduction totale de la consommation d’énergie peut atteindre environ 40 %. Ces conclusions contribuent à la nouvelle conception et à la mise à niveau du système de VM dans les immeubles de grande hauteur pour le RMV et l’atténuation de la pandémie de COVID-19.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.316
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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