滑大研究人員開發(fā)了一種新方法，可以顯著節(jié)省建筑能源。研發(fā)小組識(shí)別出一棟多單元住宅樓的28個(gè)主要的熱損失區(qū)域，其中最嚴(yán)重的區(qū)域在墻壁交叉口和窗戶周圍。如果70%被發(fā)現(xiàn)的區(qū)域得到修復(fù)，預(yù)計(jì)可節(jié)省25%的能源。

　　建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)依靠熱量和濕度控制來(lái)避免由于漏風(fēng)而造成的大量能源損失，它使得建筑不太舒適且維護(hù)成本更高。由于溫度劇烈波動(dòng)而導(dǎo)致的氣候變化則可能會(huì)加劇這個(gè)問(wèn)題。由于缺乏足夠多訓(xùn)練有素的人員，人工檢查非常耗時(shí)且很少進(jìn)行，因而能源效率低下成為建筑的一個(gè)普遍問(wèn)題。

　　滑大研究人員是可持續(xù)發(fā)展研究與教育領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，同時(shí)也是環(huán)境創(chuàng)新、解決方案與人才的催化劑，他們創(chuàng)建了一個(gè)自主的實(shí)時(shí)平臺(tái)，使建筑更加節(jié)能。該平臺(tái)結(jié)合了人工智能、紅外技術(shù)和量化熱流的數(shù)學(xué)模型，以更好地識(shí)別建筑中的熱損失區(qū)域。

　　滑大研究人員利用這種新方法，對(duì)加拿大大草原城 (Canadian prairies) 極端氣候下的一棟多單元住宅樓進(jìn)行了深入研究。那里的老年居民表示，由于單元內(nèi)供暖需求增加，他們感到不適，且電費(fèi)也更高。該研究團(tuán)隊(duì)使用AI工具訓(xùn)練程序來(lái)實(shí)時(shí)檢查熱圖像，在檢查建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)中的熱損失區(qū)域方面達(dá)到了81%的精確度。

　　與傳統(tǒng)的建筑檢查方法相比，新的AI工具有助于消除檢查結(jié)果時(shí)的人為錯(cuò)誤因素，并將數(shù)據(jù)分析速度提升12倍。這項(xiàng)工作在未來(lái)的拓展內(nèi)容將包括利用配備攝像頭的無(wú)人機(jī)來(lái)檢查高層建筑。

　　滑大建筑工程專業(yè)主任兼共生實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Mohamad Araji博士表示：“這種基于人工智能的模型的精確度提高了近10%，能帶來(lái)巨大影響，因?yàn)樗嵘司用竦氖孢m度并降低了能源費(fèi)用。”共生實(shí)驗(yàn)室是滑大的一個(gè)跨學(xué)科小組，專注于開發(fā)創(chuàng)新建筑系統(tǒng)和建造更環(huán)保的建筑。

　　Araji博士說(shuō)道：“希望我們的方法能夠用于分析建筑，并以比之前更快的速度去節(jié)省價(jià)值數(shù)百萬(wàn)加元的能源。

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