8th International Energy, Environment and Material Science Conference, Singapore, Singapur, 7 - 09 Haziran 2024, ss.1-5
Yeşil binalar, cephelerinde,
kapalı bir ortamın organizmaların doğal ortamını taklit eden ve bir pencere
işlevi gören mikroalg büyümesi için bir ortam sağlayabilir. Bu çalışma, Akdeniz
ikliminde faydalı gün ışığı aydınlatması (UDI) ve enerji kullanım yoğunluğunun
(EUI) performanslarını optimize ederek böyle bir cephenin enerji tasarrufu
üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Çalışma iki aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşama,
alg içeriğinin ve pencere duvar oranı (PDO) nın kuzey ve güney yönelimleri
üzerindeki etkisine bakmak için Colibri aracını kullanan parametrik bir
çalışmadır. Bu arada ikinci aşamada yönlendirme, pencere tipi, PDO, duvar tipi ve
kalınlığı, yalıtım kalınlığı gibi farklı tasarım parametreleri eklenmiştir. UDI ve EUI'nin
ayrı ayrı optimizasyonu, her iki performans için bu parametrelerin
derinlemesine tartışılmasına olanak tanımaktadır. Elde edilen parametrik sonuçlar PDO ve alg içeriğinin
etkilerini göstermektedir. Regresyon analizi, WWR'nin EUI ile doğrusal bir
ilişkiye ve UDI ile polinom bir ilişkiye sahip olduğunu açıklamaktadır. Alg içeriği için
böyle bir ilişki yoktur ancak UDI sonuçlarını en çok değiştiren etkendir (%50
WWR için (%46,22-81,66). Daha sonra hesaplamalı simülasyonlar, performans
optimizasyonu için diğer faktörlerin etkilerini dikkate almaktadır.
Green buildings can
provide a growth environment for microalgae growth on their façades, where a
closed environment mimicks the organisms’ natural environment and functions as
a window. This study investigates such a façade’s effect on energy saving by
optimizing the performances of useful daylight illuminance (UDI) and energy use
intensity (EUI) in the Mediterranean climate. The study was carried out in two
stages. The first stage is a parametric study using the Colibri tool to look at
the algae content and the effect of WWR for the north and south orientations.
Meanwhile the second stage adds different design parameters of orientation,
window type, WWR, wall type and thickness, insulation thickness. Optimization
of UDI and EUI separately allows an in-depth discussion of these parameters for
both performances. The obtained parametric results show the effects of WWR and
algae content. Regression analysis explains that WWR has a linear relationship
with EUI and a polynomial relationship with UDI. There is no such relationship
for algae content, yet it changes UDI results the most (%46.22-81.66 for 50%
WWR). Then, computational simulations regard effects of other factors for
performance optimization.