Thermal performance in naturally ventilated buildings based on future weather data and multiple climates

Abstract

A crescente demanda de energia para resfriamento em edificações, impulsionada pela urbanização e pelo aumento das temperaturas globais, tem ressaltado a necessidade de soluções de projeto sustentáveis. A ventilação natural (VN) em edificações surge como uma alternativa promissora para reduzir o consumo de energia ao mesmo tempo em que mantém o conforto dos ocupantes. No entanto, a VN tem sido amplamente negligenciada no projeto de edifícios modernos, em parte devido ao advento dos sistemas de resfriamento artificial, mas também pela complexidade envolvida na avaliação de seu desempenho térmico. Ferramentas de simulação de desempenho de edificações (BPS, na sigla em inglês) são essenciais para a análise de projetos com VN, mas enfrentam desafios significativos, como a modelagem precisa de variáveis relacionadas ao vento e a abordagem das limitações específicas de edificações com resfriamento passivo. Modelos substitutos (surrogate models) apresentam uma alternativa prática às simulações BPS, que são computacionalmente intensivas, oferecendo resultados mais rápidos com precisão aceitável. Eles são particularmente úteis para explorar cenários climáticos diversos e projeções de clima futuro, que são cruciais para avaliar o desempenho de edificações frente às mudanças climáticas. Este estudo desenvolveu um modelo substituto para estimar o desempenho térmico de edifícios de escritórios celulares ventilados naturalmente em diferentes climas, incluindo cenários futuros. Análises de sensibilidade foram empregadas para identificar as variáveis de entrada mais relevantes e as fontes de erro de modelos de zona única em comparação com modelos multizona, fornecendo insights sobre a influência relativa de parâmetros como exposição das paredes, transmitância e contato com o solo. Os resultados mostraram que o desempenho da VN varia significativamente entre escritórios dentro do mesmo edifício, exigindo saídas individualizadas. Além disso, embora as variáveis de vento tenham apresentado impacto limitado devido à simplificação da modelagem da VN, associar velocidade do vento à direção melhorou a precisão. Temperaturas de ponto de orvalho e outras variáveis climáticas mostraram-se mais relevantes na previsão de desempenho. O modelo substituto demonstrou desempenho satisfatório, mesmo frente à complexidade dos sistemas de VN, e alcançou aplicabilidade em diversos climas ao redor do mundo. Este trabalho destaca o potencial dos modelos substitutos na mudança de paradigmas de projeto em direção à VN, apoiando práticas sustentáveis na construção civil e reduzindo a dependência de sistemas de resfriamento com alto consumo de energia.

Abstract: The increasing energy demand for cooling in buildings, driven by urbanization and rising global temperatures, has highlighted the need for sustainable design solutions. Natural ventilation (NV) in buildings offers a promising alternative to reduce energy consumption while maintaining occupant comfort. However, NV has been largely overlooked in modern building design, partly because of the advent of artificial cooling systems, but also due to the complexity of assessing its thermal performance. Building performance simulation (BPS) tools are essential for analyzing NV designs, yet they face significant challenges. These include accurately modeling wind-related variables and addressing the limitations particular to passive-cooled buildings. Surrogate models present a practical alternative to computationally intensive BPS, offering faster results while maintaining acceptable accuracy. They are particularly useful for exploring diverse climate scenarios and future weather projections, which are crucial for assessing building performance under climate change. This study developed a surrogate model to estimate the thermal performance of naturally ventilated cellular office buildings across different climates, including future scenarios. Sensitivity analysis was employed to identify key input variables and sources of error of single-zone models compared to multi-zone models, providing insights into the relative influence of parameters such as wall exposure, transmittance, and ground contact. The results showed that NV performance differs significantly between offices within the same building, necessitating individualized outputs. Additionally, while wind variables had limited impact due to simplified NV modeling, associating wind speed with direction improved accuracy. Dew-point temperatures and other climate variables were found to play a more significant role in predicting performance. The surrogate model demonstrated satisfactory performance despite the complexity of NV systems and achieved applicability across various climates worldwide. This work underscores the potential of surrogate models in shifting design paradigms towards NV, supporting sustainable building practices and reducing reliance on energy-intensive cooling systems.