Metamodelo para estimar o desempenho térmico de edificações residenciais multifamiliares naturalmente ventiladas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Veiga, Rodolfo Kirch Sampaio
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/221353
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2021.
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A fim de viabilizar a otimização do desempenho térmico de edificações por profissionais de diferentes áreas e níveis de conhecimento, vêm sendo desenvolvidos os metamodelos, que são ferramentas rápidas e de fácil operação que podem substituir as simulações computacionais. Esse tipo de ferramenta foi utilizado nas Propostas de Instrução Normativa do Inmetro para a Classe de Eficiência Energética de Edificações Residenciais (INI-R) e Comerciais (INI-C), e possui potencial para ser aprimorado e implementado na NBR 15.575. Sendo assim, esse trabalho visa o desenvolvimento de um metamodelo para predizer o desempenho térmico de UHs de edificações residenciais multifamiliares, avaliado através do PHFT, de acordo com as premissas da NBR 15.575. Para desenvolver o metamodelo foi necessário criar um modelo parametrizável, elaborado através do estudo de simplificações de modelos de simulação computacional. As simplificações foram aplicadas nos modelos iniciais e as diferenças entre o PHFT das simplificações e dos seus respectivos modelos iniciais (?PHFT) foram comparadas, sendo que a simplificação com menor ?PHFT foi escolhida como modelo parametrizável. O modelo parametrizável foi utilizado para elaborar duas amostras de simulações computacionais através da sequência de Sobol, a partir das quais foi estimado o PHFT. Uma das amostras foi utilizada para treinar e a outra para testar os metamodelos. Com o intuito de compreender a correlação entre os parâmetros da base de dados e elaborar critérios para a seleção dos parâmetros que mais influenciam o PHFT, foi executada a análise de sensibilidade de Sobol. Os metamodelos foram treinados, validados e testados. Dentre os diversos metamodelos otimizados, que consideraram cinco técnicas de metamodelagem diferentes, o metamodelo final foi escolhido de acordo com a acurácia e o número de parâmetros de entrada. Os resultados das simplificações indicam que assumir superfícies horizontais como adiabáticas compromete o fluxo de calor dos pavimentos superiores para os pavimentos inferiores, enquanto que assumir paredes como adiabáticas impede o fluxo de calor entre as fachadas. Das quatro simplificações testadas, simplificação n° 4 foi a que apresentou menores erros, com Mean Absolute Error (MAE) igual a 1,9%. A análise de sensibilidade indicou que a variável climática foi o parâmetro mais importante para estimar o PHFT, equanto os parâmetros geométricos ficaram entre os 10 parâmetros menos influentes. A partir dos critérios para a seleção de parâmetros foram geradas três bases de dados considerando os 20 (B20), os 13 (B13) e os 10 (B10) parâmetros de entrada mais influentes. O resultado dos metamodelos na etapa de treino indicou que os metamodelos treinados a partir das técnicas RF e XGBT foram os mais acurados. Considerando a B20, os metamodelos da técnica XGBT apresentaram valor mediano de MAE igual a 2,1%. Os resultados da etapa de teste coincidiram com os resultados de treino, sendo que os metamodelos em XGBT foram os mais acurados, seguido de RF, SVM, ANN e MLR. O metamodelo final escolhido utilizou a B10 e obteve MAE igual a 1,7% na etapa de teste.Abstract: Building Energy Simulation (BES) software allow users to evaluate the thermal performance of buildings, however, they demand high computational cost and professional qualification. The new proposal for the Brazilian performance standard for residential buildings (NBR 15.575) presents a simulation method to evaluate housing units (UH) according to the percentage of occupied hours in which the operative temperature of the extensively used rooms is within a range of interest (PHFT). In order to make the optimization of buildings thermal performance feasible for professionals from distinct fields and with disparate levels of knowledge, metamodels have been developed as a substitute for BES. These fast and user-friendly tools were used in the proposal for the Inmetro?s Commercial (INI-C) and Residential Normatives (INI-R), and has the potential to be improved and implemented in the NBR 15.575. To develop the metamodel, it was necessary to generate a parametric model, elaborated through the study of BES models? simplifications. The simplifications were applied on initial BES models and the differences between the PHFT of simplified and initial models (?PHFT) were compared. The simplification presenting the smallest ?PHFT was chosen as the parametric model. The parametric model was used to elaborate two samples of BES by the Sobol?s sequence, whose PHFT was then estimated. One of the samples was used to train and the other to test the metamodels. Sensitivity analysis was performed to comprehend the correlation among the dataset parameters and to select the most influencing parameters for the PHFT. The metamodels were trained, validated, and tested. Among a variety of optimized metamodels, which have considered five machine learning techniques, the final model was sorted out according to the accuracy and the number of input parameters. The simplifications? results have shown that considering horizontal surfaces as adiabatic compromises the heat flow coming from top to bottom storeys, while considering vertical surfaces as adiabatic hinders the heat flow from north to south facades. Among the four proposed simplifications, simplification number 4 presented the smallest errors, with Mean Absolute Error (MAE) equals to 1.9%. Sensitivity analysis results point to the weather variable as the most influent parameter to estimate PHFT, while the geometry parameters are among the 10 less influent parameters. From feature selection criteria, three datasets were developed considering the 20 (B20), the 13 (B13), and the 10 (B10) most influencing parameters. The training results have shown RF and XGBT were the most accurate models. Considering B20, the XGBT models presented median value of MAE equal to 2.1%. The testing results match the training results, thus the XGBT models were the most accurate, followed by RF, SVM, ANN, and MLR. The final metamodel chosen adopted B10 and obtained MAE equal to 1.7% in the training stage.Lamberts, RobertoMelo, Ana PaulaUniversidade Federal de Santa CatarinaVeiga, Rodolfo Kirch Sampaio2021-03-22T13:56:18Z2021-03-22T13:56:18Z2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis130 p.| il., gráfs.application/pdf371250https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/221353porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-03-22T13:56:18Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/221353Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732021-03-22T13:56:18Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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