2013年 健康科学研究棟1期
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健康科学研究棟 - 300,000 平方フィートの健康科学研究棟 II は、共同研究コミュニティを育成するために設計された新しい生物医学研究施設の第 2 段階です。 HSRB II は、増大するスペース需要、効率的で柔軟な研究所、技術とインフラストラクチャのアップグレードなどに対応します。新しい施設は、プログラムの 60% が小児科の研究に専念し、残りが他のがん、免疫学、および創薬研究に重点を置いた大規模な複合施設の拡張です。

気候データ- 現在の気候条件の基本的な理解は、性能設計の決定を下すために不可欠です。モデリングの初期段階でマス設計を最適化することで、追加のコストへの影響なしに建物のエネルギー効率を高めることができます。さまざまな気候分析図を使用して、建物の形状、方向、またはガラスの割合に関する戦略を絞り込むことは、建物の最終的なエネルギーとコスト パフォーマンスに集合的に相関します。

デザイン チームのステップ 1 は、マス戦略をリストアップすることです。フィールドを絞り込む最善の方法は、初期段階のエネルギー モデルを実行して、どの全体的な質量が設計チームのパフォーマンス目標を最もよく満たすかを判断することです。
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パフォーマンス ベースの意思決定 -デザイン チームは、形状、高さ、方向がそれぞれ異なる 10 の可能なマスを提案しました。 以下の一連の図は、マスを研究する際の 2 種類のパフォーマンス ベースの意思決定アプローチを示しています。 1 つ目は、EUI と Daylight (sDA) を使用して並べて比較し、それぞれの最適なパフォーマンス オプションを決定します。 2 つ目は、パラメーター ベースのフィールドのオプションを評価するパラメーター プロセスです。持続可能性コンサルタントは、2 つを比較対照するのではなく、方法を組み合わせて、10 のオプションから 2 つのオプションにすばやく移行しました。

方法 1: 並べて比較、EUI と SDA

昼光 (sDA)

エネルギー (EUI、kBtu/ft2/年)

方法 2: パラメトリック プロセス

この部分では、パラメトリック プロセスは、パラメーター主導の意思決定の利点を示します。 Cove.tool はこの方法を使用して、入力データを相互リンクされたパラメーターとしてマップします。そのため、一連のオプションを比較する準備ができているときはいつでも、組み合わせを構成するすべての高値と安値が表示されます。

以下の平行座標グラフには、10 個の質量オプションがマッピングされています。

平行座標グラフを使用すると、ユーザーは、ユーザーの最終的な目標に達しない特定のバンドルを取り除くことができます。ここでは、設計チームがグラフを調整して、マス オプションの EUI が低く、総平方フィート面積とグレア リスクが低いことを確認した後、10 個のうち 2 個が残っています。

最高のパフォーマンスを発揮したスキームには、Massing - L-Scheme および T-Scheme が含まれます。

マッシングLスキーム

マッシングTスキーム

最終的なスキームは、最終決定が少なくとも迅速かつ徹底的な選択プロセスになることを保証する、同様の高性能オプションを示しています。

ベンチマーク データ -目標値の基本的な理解は、建物のパフォーマンス ステータスを理解するための鍵です。

バンドルのレビュー - Cove.tool は、高度なアルゴリズムを使用して最初のコストを最適化し、コストとエネルギーに関する厳密なメトリックベースの決定を支援します。さまざまなテクノロジーとそのオプションが左側にリストされています。

最適化を使用して EUI とコスト相関を比較する

60,000 バンドルを示す最初の cove.tool 並列座標最適化グラフ

ここ (以下) では、追加のオプションが変更される前に、cove.tool が最上位のバンドルを推奨しています。

1 つのパラメーター、HVAC システムが選択され、新しい最適なバンドルが生成されます。

パラメータの継続的なキャリブレーションと設計チームの要求により、バンドルの可能性がどれだけ低くなるかが示されます。

各 EUI セグメントでのベスト バンドルの比較

コストとシステム/戦略の組み合わせの影響を各ピーク EUI '10x' セグメントで比較するという設計チームの要求に応じて、cove.tool は次のグラフを実行し、各 EUI ターゲット セグメントをどのように使用して今後のパスを絞り込むことができるかを示しました。

10 の主な所見

1.自動化されたシェードがどのバンドルでも選択されていません

2. EUI 109 に到達するのは、EUI 98 よりも 1,720,000 ドル安い

3. Wall R-Value 20 が最適

4. 30 のルーフ R 値が最適です

5. ファンの電力を下げることは、EUI を下げるための費用対効果の高い戦略です。

6. 熱回収を伴う VAV と Aircuity は、EUI を下げるための費用対効果の高い戦略です

7.太陽光発電パネルは地熱よりも効果的です

8. 地熱は、サイトの制約により、許容される戦略ではない場合があります

9. 0.65w/sf の照明電力密度が目標であるべきです

10. 日照センサーと在室センサーは、EUI を下げるための費用対効果の高い戦略です。

提案されたさまざまな戦略とシステム タイプをすべて分析し、設計された建物の EUI への影響を検証することで、設計チームがこれらの戦略を評価するために使用する慎重かつ包括的な方法論が提案されます。使用するシステム タイプに焦点を当てた提案は、全体的な EUI の目標に大きく依存します。確立されたベンチマークに基づくと、低エネルギーの建物の EUI は 100 になります。

推奨バンドル

実施された靴箱のエネルギー モデルは、かなり保守的なスケジュールを示しており、実際のユーザーによる使用時間を反映していません。これらの標準的な建物のスケジュールと測定に基づくより詳細なスケジュールは、EUI に大きな違いをもたらす可能性があり、EUI を 100 以下にするための方法論になります。提案されたスケジュールとモデル化されたスケジュールのこの違いの例は、2 つの間の 10% の違いを示す右側のグラフによって示されます。

EUI を削減し続ける方法

空きビルはエネルギーを浪費し、1 日あたり 1 時間の使用量の変化で EUI が 10% 異なる

HSRB 1 からの使用状況データはありますか?建物を使わない時間は？研究者が少なくなる月はありますか?

建物が使用されていないときに換気、換気フード、照明、電化製品、セットポイントを削減すると、エネルギーを大幅に節約できます。

太陽光発電の研究 -下の図は、建物の屋根に太陽光発電を設置するさまざまなシナリオを示しています。これらの PV が建物の sf に基づいてオフセットできる EUI の量を図式的に表現します。 100 EUI で設計された建物の場合、屋根だけの PV から 84 EUI まで下げることができます。