Metodología orientada a identificar las soluciones tecnológico-constructivas más frecuentes de la envolvente edilicia para mejorar su eficiencia energética

La edilicia construida representa más de un tercio del consumo de energía final a nivel mundial y casi el 40% del total de las emisiones directas e indirectas de CO2. La demanda de este sector se debe principalmente al uso de equipos para climatización, los cuales guardan relación con la envolvente...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Barbero, Dante Andrés, Urteneche, Emilia, Martini, Irene
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2023
País:Argentina
Institución:Universidad Nacional de La Plata
Repositorio:SEDICI (UNLP)
Idioma:español
OAI Identifier:oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/163133
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163133
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Arquitectura
minería de datos
reglas de asociación
eficiencia energética
envolvente edilicia
sectores urbanos
data mining
association rules
energy efficiency
building envelope
urban sectors
Descripción
Sumario:La edilicia construida representa más de un tercio del consumo de energía final a nivel mundial y casi el 40% del total de las emisiones directas e indirectas de CO2. La demanda de este sector se debe principalmente al uso de equipos para climatización, los cuales guardan relación con la envolvente edilicia pues allí se produce el intercambio de calor entre el espacio interior y el entorno. Así, mejorar el consumo energético de los edificios existentes mediante medidas de eficiencia de la envolvente representa una oportunidad para ahorrar costes y energía. Este trabajo presenta una metodología que utiliza um método de minería de datos, las reglas de asociación, para identificar las soluciones tecnológico-constructivas más frecuentes en la envolvente de los edificios. Esto permite sugerir medidas específicas para las soluciones más frecuentes con el objetivo de mejorar su eficiencia energética y, a la vez, facilitar su implementación en forma masiva.