Consideration of the effect of inhomogeneities in the wall panel on the value of heat transfer resistance

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Modern requirements for improving the energy efficiency of life and reducing energy consumption of buildings in general dictate the development of new modern structures with high thermal protection and strength characteristics. Structures of this type include multilayer wall panels with a filler made of various highly effective thermal insulation materials. The analysis of the effectiveness of the decisions taken on the use of mineral wool fillers in a two-layer wall panel with different thickness of the outer insulation layer is carried out.Materials and methods. The current regulatory documents regarding the provision of thermal protection of enclosing structures were used. The calculations were carried out using numerical modelling in the COMSOL Multiphysics software package, as well as by the analytical calculation method presented in the normative literature.Results. The variants of the facade wall arrangement with different thicknesses of the external insulation layer in combination with a two-layer wall panel are considered. By conducting numerical modelling, the character of temperature distribution along the thickness of the wall panel structure under consideration is established. The analysis of the influence of inhomogeneous thermal inclusions on the equivalent heat transfer resistance of a two-layer wall panel is carried out.Conclusions. The results of the engineering and analytical calculation of the equivalent heat transfer resistance of a two-layer wall panel, as well as numerical modelling in the COMSOL Multiphysics software package, allow to obtain an updated value of the heat transfer resistance of a two-layer wall panel, which helps to determine the minimum thickness of the outer insulation layer depending on the climatic zone of construction. The use of mineral wool fillers in the construction of double-layer wall panels increases the equivalent heat transfer resistance of the enclosing structure. An example of calculation of the equivalent heat transfer resistance of a two-layer wall panel is given, which makes it possible to determine more accurately the minimum thickness of the outer insulation layer. The proposed calculation method allows to reduce significantly the cost per unit area of the wall panel when organizing the insulation of the facade of a residential building.

About the authors

S. V. Sargsyan

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: sargsyansv@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3356-9116

V. V. Agafonova

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: agafonovavv@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5839-0556

References

  1. Кузьмина Т.К., Аветисян Р.Т., Мирзаханова А.Т. Особенности строительства зданий из крупногабаритных модулей (часть 1) // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 5. С. 95–101. doi: 10.24412/2071-6168-2022-5-95-102. EDN RISDVD.
  2. Shi Y., Zhang Y., Ni K., Liu W., Luo Y. Research and practices of large composite external wall panels for energy saving prefabricated buildings // MATEC Web of Conferences. 2019. Vol. 289. P. 10012. doi: 10.1051/matecconf/201928910012
  3. Chen Z., Jiang L., Xiao M., Hu Y., Huang S. Rapid construction of modular buildings for emergencies: a case study from Hong Kong, China // Proceedings of the Institution of Civil Engineers — Civil Engineering. 2023. Vol. 176. Issue 2. Pp. 65–72. doi: 10.1680/jcien.22.00172
  4. Смолий В.А., Косарев А.С., Яценко Е.А. Эффективность применения энергосберегающих трехслойных панелей для жилых и общественных объектов каркасно-панельного домостроения // Центральный научный вестник. 2018. Т. 3. № 15–16 (56–57). С. 47–50. EDN XYOFLV.
  5. Семикин П.В., Должиков В.Н. Эффективные энергосберегающие стеновые панели // Творчество и современность. 2016. № 1 (1). С. 65–76. EDN YURSCX.
  6. Khaleghi H., Karatas A. Arctic architectures: unleashing energy efficiency and resilience in extreme cold regions // Proceedings of International Structural Engineering and Construction. 2023. Vol. 10. Issue 1. doi: 10.14455/ISEC.2023.10(1).SUS-24
  7. Матвеев А.В., Овчинников А.А. Разработка энергоэффективных крупнопанельных ограждающих конструкций // Жилищное строительство. 2014. № 10. С. 19–23. EDN STWXOX.
  8. Назиров Р.А., Белов Т.В. Влияние сопротивления теплопередачи утеплителя на распределение температурных полей в стеновых ограждениях с навесными вентилируемыми фасадами // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2014. Т. 7. № 2. С. 207–213. EDN SBYPBF.
  9. Давидюк А.А. Оценка влияния теплопроводных включений на приведенное сопротивление теплопередаче наружных многослойных стен на основе легких бетонов на стекловидных заполнителях // Жилищное строительство. 2014. № 7. С. 24–27. EDN SHORXZ.
  10. Щекин Р.В., Кореневский С.М., Бем Г.Е. Справочник по теплоснабжению и вентиляции. Книга вторая. Вентиляция и кондиционирование воздуха. 4-е изд., перераб. и доп. Киев : Будiвельник, 1976. 416 с.
  11. Пастушков П.П., Гагарин В.Г., Павленко Н.В. Методическое пособие по назначению расчетных теплотехнических показателей строительных материалов и изделий. М. : ФАУ «ФЦС», 2019.
  12. Пастушков П.П. О проблемах определения теплопроводности строительных материалов // Строительные материалы. 2019. № 4. С. 57–64. doi: 10.31659/0585-430X-2019-769-4-57-63. EDN SDSOJK.
  13. Гагарин В.Г., Пастушков П.П. Изменение во времени теплопроводности газонаполненных полимерных теплоизоляционных материалов // Строительные материалы. 2017. № 6. С. 28–31. EDN YUNGSX.
  14. Самарин О.Д., Полякова М.З. Зависимость теплотехнической однородности наружных стен жилых зданий от их геометрических характеристик и климатических параметров // Сантехника, Отопление, Кондиционирование. 2020. № 3 (219). С. 52–54. EDN KJAEYL.
  15. Grünbauer H.J.M., Bicerano J., Clavel P., Daussin R.D., de Vos H.A., Elwell M.J. et al. Rigid Polyurethane Foams // Polymeric Foams. 2004. doi: 10.1201/9780203506141.ch7
  16. Гагарин В.Г., Пастушков П.П. Количественная оценка энергоэффективности энергосберегающих мероприятий // Строительные материалы. 2013. № 6. С. 7–9. EDN QIOMJZ.
  17. Jelle B.P. Traditional, state-of-the-art and future thermal building insulation materials and solutions —Properties, requirements and possibilities // Energy and Buildings. 2011. Vol. 43. Issue 10. Pp. 2549–2563. doi: 10.1016/j.enbuild.2011.05.015
  18. Малявина Е.Г., Фролова А.А. Влияние климатических особенностей района строительства на экономически выгодный уровень тепловой защиты офисных зданий // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2020. № 11 (743). С. 89–99. doi: 10.32683/0536-1052-2020-743-11-89-99. EDN LSCNCN.
  19. Дацюк Т.А., Гримитлин А.М., Анисимов С.М., Цыганков А.В. Трансмиссионные и инфильтрационные теплопотери жилых зданий // Вестник гражданских инженеров. 2021. № 6 (89). С. 115–120. doi: 10.23968/1999-5571-2021-18-6-115-120. EDN FAMYON.
  20. Xing D., Li N. Three-dimensional heat transfer of globe thermometers in indoor environments controlled by radiant systems // Building and Environment. 2021. Vol. 188. P. 107505. doi: 10.1016/j.buildenv.2020.107505
  21. Сучилин В.А., Кочетков А.С., Губанов Н.Н. Моделирование в COMSOL Multiphysics энергопотерь сооружений ЖКХ в зависимости от условий эксплуатации // Сантехника, Отопление, Кондиционирование. 2019. № 4 (208). С. 74–79. EDN SOJABE.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».