Life-cycle assessment and multi-objective optimization of natural-insulated envelopes across Iranian climates

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a comprehensive methodology combining LCA, multi-objective optimization, and machine learning for building envelope design, applicable to various climates.

🏢実務担当者:Offers practical insights on natural insulation materials and passive strategies that can reduce energy and carbon in building projects.

🏛政策担当者:Demonstrates the potential of natural insulation and integrated design for achieving net-zero targets in building codes and standards.

建築外皮は、持続可能なエネルギー性能を達成する上で極めて重要な役割を果たし、特に極端な気候変動を特徴とする地域において顕著である。本研究は、壁、屋根、床、および開口部から構成される建築外皮の全体的最適化を、天然断熱材を受動的およびスマートな設計戦略と統合することにより調査するものである。本研究の目的は、イランの4つの代表的な低所得気候地域、すなわちヤズド（高温乾燥）、タブリーズ（寒冷乾燥）、ラシュト（温暖湿潤）、およびバンダル・アッバース（高温多湿）において、エネルギー効率を向上させ、総CO₂排出量を削減し、居住者の熱的快適性を改善することである。既存の研究ギャップに対処するため、本研究は運用エネルギー分析を超えて、 embodied energy とライフサイクル炭素フットプリントを含む完全なライフサイクルアセスメント（LCA）を組み込んでいる。多目的最適化（NSGA-IIを使用）は、年間エネルギー需要、ライフサイクルコスト（LCC）、および環境影響を同時に最小化するために実施された。建物性能シミュレーションはIES-VEおよびEnergyPlusを用いて実施され、LCAおよび経済分析はSimaProおよびHOMER Proを用いて実行された。結果は、ハイブリッド天然断熱材、特にストロー–ヘンプ複合材料が、受動的戦略（動的日除け、自然換気、および熱容量の強化）と組み合わされることで、従来材料と比較して総CO₂排出量を42〜58%削減できることを示している。また、結果は、最適化された設計ソリューションが、ベースライン設計と比較して年間エネルギー消費量を約25〜35%削減でき、建物の寿命期間中にライフサイクルコストを15〜25%削減できることを実証している。さらに、方位に敏感な最適化は、年間を通じて熱的快適性指標（予測平均温感—PMV、予測不満足者率—PPD）を改善した。機械学習（ランダムフォレスト）に基づいて開発された予測モデルは、エネルギー消費量の推定において高い精度を示した。これらの知見は、持続可能で低コストかつ気候応答型の外皮設計のための統合的枠組みを提供し、発展途上地域におけるネットゼロエネルギー建築への移行を支援するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The building envelope plays a pivotal role in achieving sustainable energy performance, particularly in regions characterized by extreme climatic variations. This study investigates the holistic optimization of building envelopes—comprising walls, roofs, floors, and fenestrations—by integrating natural insulation materials with passive and smart design strategies. The research aims to enhance energy efficiency, reduce total CO₂ emissions, and improve occupants’ thermal comfort across four representative low-income climatic regions of Iran: Yazd (hot-arid), Tabriz (cold-dry), Rasht (temperate-humid), and Bandar Abbas (hot-humid). Addressing the existing research gap, the study extends beyond operational energy analysis by incorporating a full life cycle assessment (LCA), including embodied energy and life cycle carbon footprint. Multi-objective optimization (using NSGA-II) was performed to minimize annual energy demand, life-cycle cost (LCC), and environmental impact simultaneously. Building performance simulations were conducted using IES-VE and EnergyPlus, while LCA and economic analyses were executed via SimaPro and HOMER Pro. The results indicate that hybrid natural insulations-particularly straw–hemp composites-combined with passive strategies (dynamic shading, natural ventilation, and thermal mass enhancement) can reduce total CO₂ emissions by 42–58% compared with conventional materials. Also, the results demonstrate that the optimized design solutions can reduce annual energy consumption by approximately 25–35% compared to the baseline design, while achieving a 15–25% reduction in life-cycle costs over the building lifespan. Additionally, orientation-sensitive optimization improved thermal comfort indices (Predicted Mean Vote—PMV, Predicted Percentage of Dissatisfied—PPD) throughout the year. The developed predictive models based on machine learning (Random Forest) exhibited robust accuracy in estimating energy consumption. The findings provide an integrated framework for sustainable, low-cost, and climate-responsive envelope design, supporting the transition toward net-zero energy buildings in developing regions.

• semanticscholar https://ojs.acad-pub.com/index.php/BE/article/download/3952/1704first seen 2026-06-29 07:21:17 · last seen 2026-08-09 05:51:48