W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozprawa doktorska

Pobierz BibTeX

Tytuł

Constructing semi-automated buildings' energy loads model to retrofit built heritage by using a data-driven model and computer vision

Autorzy

[ 1 ] Instytut Architektury, Urbanistyki i Ochrony Dziedzictwa, Wydział Architektury, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Promotor

[ 1 ] Instytut Architektury i Planowania Przestrzennego, Wydział Architektury, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Recenzenci

Wariant tytułu

PL Konstruowanie modelu obciążenia energetycznego częściowo zautomatyzowanych budynków do modernizacji dziedzictwa architektonicznego przy użyciu modelu opartego na danych i widzenia komputerowego

Język

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • building energy consumption
  • heritage buildings
  • data-driven methods
  • energy audit
  • Poland
PL
  • zużycie energii w budynkach
  • budynki zabytkowe
  • metody oparte na danych
  • audyt energetyczny
  • Polska
Streszczenie

EN In the face of climate change concerns, regulating energy usage in buildings, which significantly contributes to energy consumption, is crucial. This research offers an innovative approach, using smartphones and data-driven algorithms, to estimate energy performance in historic buildings without the need for specialized resources or knowledge. By harnessing smartphone LIDAR sensor to capture geometric data, this workflow uses machine learning algorithms to accurately assess energy performance, making it more accessible and cost-effective. It benefits a wide range of stakeholders, including researchers, architects, property owners, and government agencies, by providing accurate and fast insights into existing structures' energy efficiency. This research contributes to sustainable energy management and mitigating buildings' environmental impact.

PL W obliczu obaw o zmiany klimatyczne i zrównoważony rozwój środowiska, monitorowanie i regulacja zużycia energii w budynkach stały się kluczowe, zwłaszcza w przypadku dziedzictwa architektonicznego. To badanie wprowadza innowacyjne podejście do oceny wydajności energetycznej w budynkach zabytkowych, wykorzystując smartfony i algorytmy uczenia maszynowego. Dzięki temu eliminuje potrzebę kosztownych zasobów obliczeniowych i specjalistycznej wiedzy, co zwiększa dostępność i użyteczność ocen wydajności energetycznej, jednocześnie chroniąc wartość dziedzictwa. Wyniki badań podkreślają skuteczność tej metody i jej potencjał dla różnych grup, w tym badaczy, architektów, właścicieli nieruchomości i agencji rządowych, umożliwiając im uzyskanie dokładnych informacji na temat wydajności energetycznej struktur. To kluczowy krok w kierunku zrównoważonego zarządzania energią i redukcji wpływu budynków na środowisko.

Liczba stron

147

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

architektura i urbanistyka

Sygnatura rozprawy w wersji drukowanej

DrOIN 2343

Katalog on-line

to2024015192

Pełny tekst rozprawy doktorskiej

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Pierwsza recenzja

Davide Astiaso Garcia

Miejsce

Rome, Italy

Data

27.11.2023

Język

angielski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Druga recenzja

Marcin Furtak

Miejsce

Kraków, Polska

Data

10.12.2023

Język

polski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Trzecia recenzja

Emanuele Naboni

Miejsce

Milan, Italy

Data

01.12.2023

Język

angielski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Status rozprawy

rozprawa doktorska przed obroną

Miejsce obrony

Poznań, Poland

Data obrony

31.01.2024

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.