基于熵权-TOPSIS法的严寒山地条件下冬奥临时办公用房围护结构保温方案多目标优选研究
摘要：基于DesignBuilder热负荷计算模型和熵权-TOPSIS法建立了冬奥山地严寒大风地区临时办公用房围护结构保温方案多目标综合比选模型，以室内有效空间体积、围护结构传热系数平均值、全年运营碳排放量、保温材料初投资与运营费用折现年均值分别作为临时用房的实用性能、保温性能、碳排放量与经济效益的量化指标，通过计算各方案贴近度，确定了最优方案。实测验证了最优方案的围护结构保温性能优于普通方案，更适应严寒山地条件。
关键词：临时用房围护结构保温多目标优选严寒山地冬奥熵权-TOPSIS法
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参考文献[1] 张玉津.集装箱式活动房围护结构的保温设计[J].集装箱化，2008(8):27- 29.
[2] 郑素.集装箱围护墙板保温隔热及防火性能研究[D].青岛：青岛理工大学，2018:1- 2.
[3] 王昭.基于热工性能的集装箱建筑设计策略研究[D].南京：东南大学，2019:2.
[4] 北京冬奥组委体育部，北京2022年冬奥会和冬残奥会气象中心.北京2022年冬奥会和冬残奥会赛区气象条件及气象风险分析报告[M].北京：气象出版社，2019:5- 8.
[5] 朱志强，王飞，王东海，等.2016—2017雪季冬奥会“窗口期”气象资料分析与建议[J].上海体育学院学报，2019,43(1):47- 54.
[6] MCNEIL M A,FENG W,CAN S,et al.Energy efficiency outlook in China's urban buildings sector through 2030[J].Energy policy,2016,97:532- 539.
[7] 王松，王江波.浅谈集装箱建筑的优缺点及环境控制技术[J].居业，2021(6):75- 79.
[8] 王志刚.从心理学看居住建筑层高[J].黑龙江科技信息，2003(6):1.
[9] 罗军委，李良.关于2022北京、张家口冬奥会“三大理念”的探究[J].科技视界，2015(31):2.
[10] 王润斌，肖丽斌.新发展理念下北京冬奥会举办理念的贯彻与前瞻[J].上海体育学院学报，2019,43(1):17- 23.
[11] 中国建筑科学研究院.民用建筑热工设计规范：GB 50176—2016[S].北京：中国建筑工业出版社，2017:89.
[12] 中国建筑科学研究院有限公司，河北省建筑科学研究院.近零能耗建筑技术标准：GB/T 51350—2019[S].北京：中国建筑工业出版社，2019:10- 11.
[13] 中国建筑科学研究院有限公司，中国建筑标准设计研究院有限公司.建筑碳排放计算标准：GB/T 51366—2019[S].北京：中国建筑工业出版社，2019:14- 15.
[14] 中国建筑一局(集团)有限公司.建设工程临建房屋技术标准：DB 11/693—2017[S].北京：[出版者不详],2017:13.
[15] XUE Q W,WANG Z J,CHEN Q Y.Multi-objective optimization of building design for life cycle cost and CO2 emissions:a case study of a low-energy residential building in a severe cold climate[J].Building simulation,2022,15(1):83- 98.
[16] 国家气候战略中心.2019年度减排项目中国区域电网基准线排放因子[EB/OL].[2022-01-01].https://www.mee.gov.cn/ywgz/ydqhbh/wsqtkz/202012/W020201229610353340851.pdf.
[17] 岳小莉.民用建筑功能、成本及碳排放多目标方案优选研究[D].北京：北京交通大学，2016:39- 45.
[18] 高旭阔，张晓雪.低碳经济下既有建筑节能改造方案优选研究[J].节能，2015,34(11):53- 57.
[19] 重庆大学，中国建筑科学研究院.民用建筑室内热湿环境评价标准：GB/T 50785—2012[S].北京：中国建筑工业出版社，2012:2- 15.
[20] 中国建筑科学研究院.公共建筑节能设计标准：GB 50189—2015[S].北京：中国建筑工业出版社，2015:47- 48.
[2] 郑素.集装箱围护墙板保温隔热及防火性能研究[D].青岛：青岛理工大学，2018:1- 2.
[3] 王昭.基于热工性能的集装箱建筑设计策略研究[D].南京：东南大学，2019:2.
[4] 北京冬奥组委体育部，北京2022年冬奥会和冬残奥会气象中心.北京2022年冬奥会和冬残奥会赛区气象条件及气象风险分析报告[M].北京：气象出版社，2019:5- 8.
[5] 朱志强，王飞，王东海，等.2016—2017雪季冬奥会“窗口期”气象资料分析与建议[J].上海体育学院学报，2019,43(1):47- 54.
[6] MCNEIL M A,FENG W,CAN S,et al.Energy efficiency outlook in China's urban buildings sector through 2030[J].Energy policy,2016,97:532- 539.
[7] 王松，王江波.浅谈集装箱建筑的优缺点及环境控制技术[J].居业，2021(6):75- 79.
[8] 王志刚.从心理学看居住建筑层高[J].黑龙江科技信息，2003(6):1.
[9] 罗军委，李良.关于2022北京、张家口冬奥会“三大理念”的探究[J].科技视界，2015(31):2.
[10] 王润斌，肖丽斌.新发展理念下北京冬奥会举办理念的贯彻与前瞻[J].上海体育学院学报，2019,43(1):17- 23.
[11] 中国建筑科学研究院.民用建筑热工设计规范：GB 50176—2016[S].北京：中国建筑工业出版社，2017:89.
[12] 中国建筑科学研究院有限公司，河北省建筑科学研究院.近零能耗建筑技术标准：GB/T 51350—2019[S].北京：中国建筑工业出版社，2019:10- 11.
[13] 中国建筑科学研究院有限公司，中国建筑标准设计研究院有限公司.建筑碳排放计算标准：GB/T 51366—2019[S].北京：中国建筑工业出版社，2019:14- 15.
[14] 中国建筑一局(集团)有限公司.建设工程临建房屋技术标准：DB 11/693—2017[S].北京：[出版者不详],2017:13.
[15] XUE Q W,WANG Z J,CHEN Q Y.Multi-objective optimization of building design for life cycle cost and CO2 emissions:a case study of a low-energy residential building in a severe cold climate[J].Building simulation,2022,15(1):83- 98.
[16] 国家气候战略中心.2019年度减排项目中国区域电网基准线排放因子[EB/OL].[2022-01-01].https://www.mee.gov.cn/ywgz/ydqhbh/wsqtkz/202012/W020201229610353340851.pdf.
[17] 岳小莉.民用建筑功能、成本及碳排放多目标方案优选研究[D].北京：北京交通大学，2016:39- 45.
[18] 高旭阔，张晓雪.低碳经济下既有建筑节能改造方案优选研究[J].节能，2015,34(11):53- 57.
[19] 重庆大学，中国建筑科学研究院.民用建筑室内热湿环境评价标准：GB/T 50785—2012[S].北京：中国建筑工业出版社，2012:2- 15.
[20] 中国建筑科学研究院.公共建筑节能设计标准：GB 50189—2015[S].北京：中国建筑工业出版社，2015:47- 48.
Multi-objective optimization study on thermal insulation scheme for envelopes of temporary office buildings for Winter Olympics under severe cold mountain conditions based on entropy-TOPSIS method
Abstract: Based on the DesignBuilder heat load calculation model and the entropy-TOPSIS method, a multi-objective comprehensive comparison and selection model for the thermal insulation scheme for the envelopes of temporary office buildings in severe cold and windy areas of the Winter Olympics is established. The indoor effective space volume, the average heat transfer coefficient of building envelopes, the annual operating carbon emissions, the discounted annual average value of initial investment and operating expenses of thermal insulation materials are used as the quantitative indicators of the practical performance, thermal insulation performance, carbon emissions and economic benefits of temporary buildings, respectively. By calculating the closeness degree of each scheme, the optimal scheme is determined. The measured results show that the thermal insulation performance of building envelopes of the optimal scheme is better than that of the ordinary scheme, and is more suitable for severe cold mountain conditions.
Keywords: temporary building; building envelope; thermal insulation; multi-objective optimization; severe cold mountain; Winter Olympics; entropy-TOPSIS method;
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