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J-GLOBAL ID：201802252425199087   整理番号：18A0816644

全季節における現場測定からの熱物理特性の推定:動的グレイボックス法を用いた誤差の定量化と低減【JST・京大機械翻訳】

Estimation of thermophysical properties from in-situ measurements in all seasons: Quantifying and reducing errors using dynamic grey-box methods

著者 (2件)： Gori Virginia (Physical Characterisation of Buildings Group, UCL Energy Institute, 14 Upper Woburn Place, London WC1H 0NN, UK) ,  Elwell Clifford A. (Physical Characterisation of Buildings Group, UCL Energy Institute, 14 Upper Woburn Place, London WC1H 0NN, UK)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 167  ページ： 290-300  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現場測定からの建物の熱性能のロバストな特性化は,推定の確実性を評価するために誤差解析を必要とする。動的灰色箱法を用いて得られた建物の熱物理的性質に関する系統的誤差の定量化のための方法を提示し,平均法からの誤差推定値と比較した。静的および動的アプローチにおける熱伝達の異なる数学的記述を反映するために,異なる誤差伝搬法(装置不確実性を説明する)を導入した。二つの事例研究を用いて,熱物理的性質とそれらの関連誤差を調べた。解析は,動的方法(特に3つの熱抵抗と2つの熱質量モデル)が,低い内部から外部の平均温度差の期間に対してさえ,静的方法と比較して系統誤差を減少させることを示した。ISO 9869-1:2014規格で提案されているような均一誤差の使用は一般的に誤っていることを示した。本研究は,現場測定の解析のための動的方法が,建築物の熱物理的挙動のロバストな特性化を提供し,性能ギャップの閉鎖を支援する温帯気候(例えば,品質保証と情報化意思決定目的)における冬の季節を超えてそれらの適用を拡張することを強調した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  系統誤差 ,  不確実性 ,  熱抵抗 ,  熱特性 ,  モデル ,  熱伝達 ,  *ロバスト性 ,  誤差解析 ,  事例研究
準シソーラス用語： 誤差伝搬 ,  誤差推定 ,  熱物性 ,  確実性 ,  *現場測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： U値 ,  熱伝達 ,  現場測定 ,  Bayes統計 ,  誤差定量化 ,  グレイボックス法 ,  不確実性解析 ,  逆モデリング

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 季節 ,  現場測定 ,  物理特性 ,  推定 ,  グレイ ,  ボックス ,  誤差 ,  定量化