Utilización de reglas de asociación para determinar soluciones tecnológico-constructivas para el mejoramiento de la eficiencia energética en edificios de salud
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Universidad ORT Uruguay
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Abstract
En
Anales de Investigación en Arquitectura; Vol. 13 Núm. 2 (2023)
2301-1513
2301-1505
10.18861/ania.2023.13.2
2301-1513
2301-1505
10.18861/ania.2023.13.2
Thesis note
Thesis degree name
Notes
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.
Subject
Planificación urbana, Sector salud, Envolvente edilicia, Reciclado edilicio, Ahorro de energía, Eficiencia energética, Minería de datos, Reglas de asociación, Soluciones tecnológico-constructivas
Type
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artículo evaluado por pares
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Artículo evaluado por pares
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10.18861/ania.2023.13.2.3484