Utilización de reglas de asociación para determinar soluciones tecnológico-constructivas para el mejoramiento de la eficiencia energética en edificios de salud
En el año 2022, en la Argentina, el consumo energético del parque edilicio construido de los Sectores Residencial y Comercial-Público superó el 34 % y una parte significativa de este consumo se debe a los requerimientos para climatización. A su vez, las demandas de climatización se ven afectadas po...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad ORT Uruguay
2023-11-01
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| Series: | Anales de Investigación en Arquitectura |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.ort.edu.uy/anales-de-investigacion-en-arquitectura/article/view/3484 |
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| Summary: | En el año 2022, en la Argentina, el consumo energético del parque edilicio construido de los Sectores Residencial y Comercial-Público superó el 34 % y una parte significativa de este consumo se debe a los requerimientos para climatización. A su vez, las demandas de climatización se ven afectadas por la eficiencia energética de la envolvente edilicia, ya que a través de esta se produce el intercambio de calor entre el interior del edificio y su entorno. Este trabajo presenta la aplicación de un método de minería de datos, las reglas de asociación, para descubrir las soluciones tecnológico-constructivas más representativas presentes en la envolvente edilicia, en este caso, correspondientes a edificios destinados a la salud (Sector Comercial-Público). Para ello, es necesario identificar las distintas soluciones tecnológico-constructivas presentes en la envolvente (muros, carpinterías y techos) en los distintos edificios. Con tales datos como entrada, el algoritmo produce como resultados conjuntos de combinaciones de elementos de la envolvente que aparecen asociadas frecuentemente. A partir de estos resultados, se espera mejorar la eficiencia energética de las envolventes más representativas a partir de sugerir medidas específicas para cada terna encontrada facilitando, así, su implementación a escala masiva.
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| ISSN: | 2301-1505 2301-1513 |