همبستگی شاخصهای تکنولوژی با ارتقاء بهرهوری و کاهش مصرف انرژی در مسکنهای اقلیمی
محورهای موضوعی : معمار شهرزهرا مهربان سهگنبد 1 , مهرداد جاویدنژاد 2 * , سعید تیزقلم زنوزی 3
1 -
2 - گروه معماری، واحد تهران مرکز، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3 - استادیار گروه معماری، دانشگاه آزاد اسلامی
کلید واژه: تکنولوژی, ارتقا بهره وری, کاهش مصرف انرژی, مسکنهای اقلیمی ,
چکیده مقاله :
هدف اصلی بکارگیری این مسکنها کاهش مصرف انرژی و افزایش آسایش و سطح کارایی آن میباشد. اما نکته حائز اهمیت، دانش و تکنولوژی بهره برداری و نگهداری این سیستم در مسکنهای اقلیمی است. با توجه به این که هزینه ها و مسائل مالی تنها یکی از عوامل موثر بر تصمیمگیری بکارگیری سیستمهای مدیریت و کنترل هوشمند ساختمان میباشد، لزوم شناسایی عوامل و پیشرانههای دیگر نیز برای تصمیمگیری در این زمینه امری بدیهی است. این در حالی است که مطالعات کمتری به درك و شناخت عوامل و معیارهای کارایی سیستم مدیریت ساختمان در رابطه با توسعه یک مدل ارزیابی کامل و جامع پرداختهاند. در این راستا هدف اصلی تحقیق حاضر همبستگی شاخص های تکنولوژی در ارتقا بهرهوری و کاهش مصرف انرژی در خانه های مسکونی است. تحقیق حاظر از نظر هدف کاربردی، از نظر روش انجام پژوهش توصیفی پیمایشی مبتنی بر داده های آمیخته (کمی-کیفی) می باشد. تجزیه و تحلیل دادهها در این پژوهش دارای دو بخش بوده است که در بخش اول به اولویت بندی و صحت سنجی شاخص ها توسط افراد متخصص و خبره پرداخته می شود که در این بخش از مدل دلفی فازی برای صحت سنجی و تاپسیس برای الویت بندی استفاده شد و نهایتا برای بررسی رابطه بین متغیر ها و تبیین مدل از رگرسیون چندگانه استفاده شد. نتایج تاپسیس نشان میدهد که هوشمندسازی انرژی گرمایشی و سرمایشی دارای اولویت اول، هوشمندسازی کیفیت هوای داخل ساختمان رتبه دوم و هوشمندسازی مصرف انرژی روشنایی دارای اولویت سوم میباشد. دادهﻫﺎي ﺿﺮﯾﺐ ﻫﻤﺒﺴﺘﮕﯽ ﭼﻨﺪﮔﺎﻧﻪ 815/0 است و ﺿﺮﯾﺐ ﺗﻌﯿﯿﻦ اﺻﻼح ﺷﺪه ﺑﻪ دﺳﺖ آﻣﺪه ﺑﺮاﺑﺮ ﺑﺎ 815/0 است و اﯾﻦ ﻣﻘﺪار ﻧﺸﺎن ﻣﯽدﻫﺪ که 4/81 درﺻﺪ ﺗﻐﯿﯿﺮات مصرف انرژی کل از طریق شاخص های تکنولوژی قابل ﭘﯿﺶ ﺑﯿﻨﯽ اﺳﺖ. ﺑﺮ اﺳﺎس دادهﻫﺎ ﻣﻘـﺪار F محاسبه ﺷـﺪه 383/588 ﺑﺰرﮔﺘـﺮ از ﻣﻘـﺪار ﺑﺤﺮاﻧﯽ F می باشد؛ در ﻧﺘﯿﺠﻪ ﺑﺎ اﻃﻤﯿﻨﺎن 99 درﺻﺪ ﻣﯽ ﺗﻮان ﮔﻔـﺖ شاخص های تکنولوژی و مصرف انرژی کل رابطه معناداری وجود دارد.
The main purpose of using these housings is to reduce energy consumption and increase comfort and efficiency. But the important point is the knowledge and technology of operating and maintaining this system in climate housing. Due to the fact that costs and financial issues are only one of the factors influencing the decision to use intelligent building management and control systems, the need to identify other factors and drivers for decision-making in this field is obvious. Meanwhile, fewer studies have addressed the understanding and recognition of the factors and efficiency criteria of the building management system in relation to the development of a complete and comprehensive evaluation model. In this regard, the main goal of the current research is the correlation of technology indicators in improving productivity and reducing energy consumption in residential houses. The current research is based on mixed (quantitative-qualitative) data in terms of applied purpose, in terms of descriptive survey research method. The data analysis in this research has two parts, in the first part, the prioritization and verification of indicators by experts and experts are discussed, in this part, the fuzzy Delphi model was used for verification and TOPSIS for prioritization. And finally, multiple regression was used to examine the relationship between variables and explain the model. The results of TOPSIS show that the intelligentization of heating and cooling energy has the first priority, the intelligentization of indoor air quality has the second rank, and the intelligentization of lighting energy consumption has the third priority. The data of the multiple correlation coefficient is 0.815 and the corrected coefficient of determination obtained is equal to 0.815 and this value shows that 81.4 percent of the changes in total energy consumption can be predicted through technology indicators. Based on the data, the calculated value of F is 588/383 greater than the critical value of F; As a result, with 99 percent certainty, it can be said that there is a significant relationship between technology indicators and total energy consumption.