Influence of moisture on numerical heat transfer models for buildings

a case study

Authors

DOI:

https://doi.org/10.46421/entac.v20i1.6201

Keywords:

Thermal performance, Moisture, Computational simulation, Energy Plus

Abstract

Climate change highlights the inadequacy of buildings in relation to local climate. Several studies on thermo-energy performance have been conducted, but there is still a gap in studying the influence of moisture on thermal comfort within buildings. In this context, a computational investigation was developed, considering two numerical modeling alternatives, Conduction Transfer Function (CTF) and Combined Heat And Moisture Transfer Model (HAMT), in the EnergyPlus program. To complement the study, experimental tests were conducted aiming to calibrate and validate the numerical results. The CTF model presented a greater internal thermal amplitude and divergences in relation to the experimentally measured values, indicating an overestimation of the internal temperature. On the other hand, the HAMT models obtained results closer to the experimental measurements, highlighting the importance of considering moisture in computational modeling.

Author Biographies

Mariana Moccellin de Farias, Universidade do Estado de Santa Catarina

Mestranda em Engenharia Civil pela Universidade do Estado de Santa Catarina (Joinville - SC, Brasil).

Fernanda Perazzolo Disconzi, Departamento de Engenharia Mecanica/ Centro de Ciências Tecnológicas/Universidade do Estado de Santa Catarina

Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Paraná. Professora adjunta na Universidade do Estado de Santa Catarina (Joinville - SC, Brasil).

Fabrício Torres Borghi, Departamento de engenharia mecânica, Centro Politécnico UFPR

Doutorando em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do paraná (Curitiba - PR, Brasil).

References

EMPRESA DE PESQUISA BRASILEIRA. Balanço Energético Nacional 2023: Ano Base 2022. Balanço Energético Nacional. 2023. Rio de Janeiro, Brasil.

EIA – U.S. Energy Information Administration. International energy outlook 2023. Disponível em: https://www.eia.gov/outlooks/ieo/narrative/index.php. Acesso em: 01 maio 2024.

EMPRESA DE PESQUISA BRASILEIRA. Uso de Ar Condicionado no Setor Residencial Brasileiro: Perspectivas e contribuições para o avanço em eficiência energética. Nota Técnica EPE 030/2018. 2018. Rio de Janeiro, Brasil.

OKE, T.R.; MILLS, G.; CHRISTEN, A.; VOOGT, J. A. Urban climates. Cambridge: Cambridge University Press, 2017.

LAMBERTS, R.; DUTRA, L.; PEREIRA, F. O. R. Eficiência energética na arquitetura. São Paulo: PW, 3 ed., 192 p., 2013.

ARAÚJO, M. T de.; SOUZA, H. A. de; GOMES, A. P. Computer Simulation of moisture transfer in walls: impacts on the termal performance of buildings. Architectural, Engineering and Design Management, v. 18, n. 4, p. 453-472, abr. 2021. DOI: https://doi.org/10.1080/17452007.2021.1916426

YU, S.; CUI, Y.; SHAO, Y.; HAN, F. Research on the Comprehensive Performance of Hygroscopic Materials in an Office Building Based on EnergyPlus. Energies, v.12, n. 1, p. 191, jan. 2019.

GOFFART, J.; RABOUILLE, M.; MENDES, N. Uncertainty and sensitivity analysis applied to hygrothermal simulation of a brick building in a hot and humid climate. Journal of Building Performance Simulation, v. 10, n. 1, p. 37-57, dec. 2015. DOI: https://doi.org/10.1080/19401493.2015.1112430

WOODS, J.; WINKLER, J.; CHRISTENSEN, D. Evaluation of the effective moisture penetration depth model for estimating moisture buffering in buildings. National Renewable Energy Laboratory: Technical Report NERL/TP-5500-57441. 2013. Colorado, Estados Unidos.

YANG, J.; FU, H.; QIN, M. Evaluation of Different Thermal Models in EnergyPlus for Calculating Moisture Effects on Building Energy Consumption in Different Climate Conditions. Procedia Engineering, v. 121, p. 1635-1641, 2015.

LAUZET, N. et al. How building energy models take the local climate into account in an urban context – A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, 116, pp.109390 -. ff10.1016/j.rser.2019.109390ff. ffhal-03489027

PREFEITURA DE JOINVILLE. Joinville Cidade em dados 2018: aspectos físicos naturais. 2018. Joinville, Brasil.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 15.220-3: Zoneamento bioclimático brasileiro e diretrizes construtivas para habitações unifamiliares de interesse social. Rio de Janeiro, 2005.

DOE – U.S. DEPARTMENT OF ENERGY. EnergyPLus Version 23.1.0 Documentation: Engineering Reference. 2023.

LABORATÓRIO DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM EDIFICAÇÕES. Arquivos climáticos INMET 2018. 2018. Disponível em: https://labeee.ufsc.br/downloads/arquivos-climaticos/inmet2018. Acesso em: 08/05/2024.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 15.220-2: Métodos de cálculo da transmitância térmica, da capacidade térmica, do atraso térmico e do fator solar de elementos e componentes de edificações. Rio de Janeiro, 2005.

SOUSA, L. R. de. Análise do desempenho térmico de habitações multifamiliares de interesse social com paredes verdes. 2020. 167 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.

WUFI. WUFI Light 6.7. Disponível em: https://wufi.de/en/. Acesso em: 07 maio 2024.

Published

2024-10-07

How to Cite

FARIAS, Mariana Moccellin de; DISCONZI, Fernanda Perazzolo; BORGHI, Fabrício Torres. Influence of moisture on numerical heat transfer models for buildings: a case study. In: NATIONAL MEETING OF BUILT ENVIRONMENT TECHNOLOGY, 20., 2024. Anais [...]. Porto Alegre: ANTAC, 2024. p. 1–12. DOI: 10.46421/entac.v20i1.6201. Disponível em: https://eventos.antac.org.br/index.php/entac/article/view/6201. Acesso em: 22 nov. 2024.

Issue

Section

Conforto Ambiental e Eficiência Energética

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