Error Impacts of Time-Lag on In-situ Measurement of Thermal Bridge Performance : Case in the Window-Wall Junction

Eun-Ho Kang; Dong-Soo Kim; Hyo-Mun Lee; Jong-Ho Yoon

doi:10.7836/kses.2021.41.3.011

Preview

Research Article

Journal of the Korean Solar Energy Society. 30 June 2021. 11-23
https://doi.org/10.7836/kses.2021.41.3.011

Error Impacts of Time-Lag on In-situ Measurement of Thermal Bridge Performance : Case in the Window-Wall Junction

현장 열교 측정을 위한 시간지연의 오차영향 평가 연구: 창호-벽체 접합부를 중심으로

Eun-Ho Kang¹

Dong-Soo Kim²

Hyo-Mun Lee¹

Jong-Ho Yoon²^*

강 은호¹

김 동수²

이 효문¹

윤 종호²^*

¹Ph.D. Student, Department of Architecture Engineering, Hanbat National University

²Professor, Department of Architecture Engineering, Hanbat National University

¹한밭대학교 건축공학과, 박사과정

²한밭대학교 건축공학과, 교수

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Considering the values acquired from thermal bridge performance indicators developed based on a design stage may differ from the actual thermal bridge performance values, it is essential to quantitatively assess their performance in-situ. When the surface temperature of the internal walls of a thermal bridge is measured in-situ to evaluate the performance, a time delay is observed in the transfer of the effect of external conditions to the internal surfaces. The shape of the thermal bridge components exhibit either 2D or 3D boundary conditions, and hence, multiple time lags can occur depending on the surface condition of the thermal bridge, which affects the accuracy of the performance of thermal bridges during evaluations in-situ. Therefore, in this study, we analyzed the effect of time lag of the thermal bridge components on the thermal bridge performance using heat transfer simulations. It was observed that the relative error was approximately 25.35% with an average of 9.22% as compared to the steady-state thermal bridge. Furthermore, the approximate time lag values of each component surface were calculated based on their surface temperatures. As a result, the time lag difference between the thermal and non-thermal bridge components was approximately 10 h and 30 min, respectively. On eliminating the time lag difference from all surfaces of the thermal bridge components using the calculated time lag, the relative error decreased to 19.97% with an average of 7.69%, as compared to the steady-state thermal bridge. Therefore, the relative error increased by 1.53% with an average of approximately 5.40%, owing to the time lag of the thermal bridge.

Keywords

Thermal bridg

Time lag

Window-Wall junction

Type of School Wall

Heat Transfer Simulation

In-situ evaluation

Zero Energy Building

키워드

열교

시간지연

창호접합부

학교 벽체 유형

열전달 시뮬레이션

현장 평가

제로에너지건물

MAIN

1. 서 론
1.1 연구 배경 및 목적
1.2 연구 방법
2. 열교대상 해석모델의 정의 및 평가조건
2.1 평가 대상 열교부
2.2 현장 평가 경계조건
3. 열교의 시간지연 영향 평가결과
3.1 현장평가 조건 열교발생계수
3.2 열교부 표면 시간지연 영향
4. 결 론

기호설명

$A$ : 면적(m²)

$q$ : 열류량(W)

$I_{t b}$ : 열교발생계수(-)

$h$ : 표면 열전달계수(W/m²K)

$T$ : 온도(℃)

$T_{s k y}$ : 천공복사온도(℃)

$I R_{H}$ : 수평면 적외 복사(W/m²)

$σ$ : 스테판 볼츠만 상수(W/(m²K⁴))

$v$ : 풍속(m/s)

$ψ$ : 선형 열관류율(W/mK)

$a$ : 진폭(℃)

$ϕ$ : 위상(rad)

$w$ : 각주파수(Hz)

t : 시간(s)

H : 시간(hour)

$l$ : 길이(mm)

$α$ : 열확산계수(m²/s)

하첨자

Node.i : 표면 i번째 측정 지점

std : 정상상태

$β$ : 파수(1/m)

IS : 현장 평가 조건

tb : 열교

int :실내

ext : 외부

1. 서 론

1.1 연구 배경 및 목적

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에 따르면 건물부문에서 발생되는 온실가스 배출량은 전체의 약 19%로 상당히 큰 부분을 차지한다¹⁾. 건물의 온실가스 배출량은 건물에너지 사용량에 따라 결정되고, 건물에너지 사용량에서 큰 비중을 차지하는 냉난방에너지는 건물의 열 손실 정도에 따라 좌우된다. 이러한 열 손실은 3차원 경계조건 상에서 발생하기 때문에 부재간의 접합부 또는 마감에 따른 고정부 등과 같이 상대적으로 열적으로 취약한 부위를 통하여 발생하는 국부적인 열손실, 즉 열교(Thermal Bridge)에 대한 방비도 필요하다. 이것을 개선하지 않을 시에, 열교에 의한 열손실은 벽체의 단열성능이 우수하여도 외기에 의한 전체 열손실 대비 상당부분을 차지하게 된다²⁾. 선행연구에 따르면 단순히 단열재 두께를 증가시키는 것은 열교 방지를 위한 적절한 해결책이 될 수 없다고 밝힌 바 있으며³⁾. 열교에 의한 열손실은 건물 전체 열손실에서 따져보았을 때 최대 30%까지 발생될 수 있다⁴⁾. 또한 열교는 결로나 곰팡이 등 재실자의 쾌적도를 낮추는 하자를 발생시키는 주요 원인으로 건물에너지 측면의 손실뿐만 아니라 재실자의 건강에도 악영향을 미칠 수 있다⁵⁾. 이에 따라 국내에서는 설계단계에서 건물 외피 주요 열교발생부에 대해 단열보강을 하여 열교를 저감하는 규제⁶⁾를 통하여 열교에 대한 방비를 권장하고 있다.

하지만 기축건물 열교발생의 경우 시공 상태 및 경년변화에 따라 열교에 의한 영향이 다양하게 변화되기 때문에 설계단계 데이터를 기초로 도출된 열교성능 지표는 실제 건물의 열교 성능과 상이할 수 있다⁷⁾. 따라서 기축 건물의 단열성능 개선 및 파악을 위해 현장에서 열교부의 정량적인 평가가 필요한 실정이다.

(1)

T (x, t) = T_{0} + a ∙ e^{- β x} ∙ \cos (w t - ϕ_{e x t} - β x)

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F1.jpg

Fig. 1.

The schematic representation of time lag (τ)

건물 단열 성능 평가를 위해 현장 외기조건상에서 실내 표면온도 측정 시, Fig. 1과 같이 외기의 영향이 실내 표면에 미치기까지 일정한 지연시간 $τ$ 을 보이는 현상이 발생한다. 식(1)은 1차원 반무한 고체 표면(x=0)에 정현파 형태로 변화하는 열을 가한 경우 반무한 고체 내부의 온도를 정의한 식이다⁸⁾. 이때, 고체 내부 깊이 x에 따라 온도 변화의 진폭과 위상(Time lag)을 결정하는 파수(wave number, $β = \sqrt{\frac{w}{α}}$ )는 열확산계수(thermal diffusivity) $α$ 에 반비례 한다. 따라서 여러 실험 결과 및 연구에서 고찰 되었듯이 시간지연은 열이 통과하는 건물 외피 구성요소의 열적 물성에 따라 다양하게 나타난다^9,10).

(2)

q_{x} + q_{y} = q

열교가 발생할 수 있는 2차원으로 구성된 구성요소에서 열전도가 발생하면 열의 방향은 식(2)에 따라 x축 방향과 y축 방향 벡터의 합이 나타내는 방향으로 향하게 된다. 따라서 열은 Fig. 2와 같이 등온선(isothermal line)에 수직방향으로 열의 흐름이 형성하게 된다. 시간지연은 열이 통과하는 물체의 특성을 영향을 받기 때문에 Fig. 3과 같이 전도가 발생할 경우 실내 측에서 측정된 열교부의 각 표면온도들은 대상의 구성에 따라 각기 다른 시간대의 외기영향을 받아 나타날 수 있다¹¹⁾. 해당 요인은 주로 창호접합부와 같은 복합적 열교 현상에서 발생할 수 있으며 실내 측에서 열교성능 측정 시에 측정 정확도 및 측정 요구시간에 영향을 줄 수 있다. 따라서 실제 현장 열교 평가를 진행 시, 열교부 표면의 시간지연 차이는 측정 결과에 직접적으로 영향을 미치는 인자로써 열교 형태 및 대상 조건에 따라 이를 고려하여 평가를 진행할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 열교부 각 표면의 시간지연이 열교 평가 결과에 미치는 영향을 파악함으로써 향후 현장열교 평가 결과의 정확도 향상을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F2.jpg

Fig. 2.

Vector for total heat transfer

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F3.jpg

Fig. 3.

Heat flow in thermal bridge part

1.2 연구 방법

본 연구에서는 열교 현장 평가 시에, 시간지연(Time Lag)에 의하여 발생되는 오차를 파악하는데 목적이 있다. 이에 따라 현장 측정 조건을 모사한 전열해석 시뮬레이션을 진행하여 열교부 표면 온도에 발생하는 시간지연 영향을 분석하였다. 시뮬레이션은 비정상상태 전열 해석 프로그램 ‘Voltra7.0w’¹²⁾을 통해 진행되었다. 해당 프로그램은 해석 대상의 경계조건 및 구성요소를 이산화(discretization)하여 지배방정식 조건 하에 수치해석 방법으로 해를 도출한다. 시뮬레이션 대상 열교 케이스는 앞서 언급된 복합적 열교를 대상으로 하였으며 경기도 내 모 초등학교 창호접합부 도면을 반영하여 작성되었다.

향후 현장 비파괴검사(Nondestructive Inspection)의 활용성을 위해 열교 평가지표는 표면온도를 인자로 도출되는 열교발생계수(Incidence factor of Thermal Bridge) $I_{t b}$ 가 적용되었다. 열교발생계수 $I_{t b}$ 는 대상 벽체의 1차원 손실 열류량 대비 2차원 손실 열류량 즉, 열교를 포함하지 않는 열류량 대비 열교를 포함하는 열손실을 나타낸 지표이다. 따라서 열교에 의한 열손실이 많아질수록 값이 증가하며 1에 가까울수록 평가 대상 면적의 열교에 의한 열손실이 작다는 것을 의미한다. 열교 발생계수는 다음 식(3)과 같이 쓸 수 있으며 선행연구에서 Francesco Asdrubali et al.¹³⁾은 열교발생계수를 이용하여 열교를 정량적으로 평가한 바 있다. 따라서 열교가 발생하는 벽체의 열관류율 $U_{w a l l}$ 을 알고 있다면 열교발생계수를 적용하여 식(4)과 같이 선형열관류율 $ψ$ 을 계산할 수 있다.

(3)

I_{t b} = \frac{Q_{t b}}{Q_{1 D}} = \frac{h_{t b} \sum_{i = 1}^{N} A_{i} (T_{i n} - T_{i})}{N ∙ h_{N} A_{N} (T_{i n} - T_{N})} = \frac{\sum_{i = 1}^{N} (T_{i n} - T_{i})}{N (T_{i n} - T_{N})}

여기서,

$A$ : 면적(m²)

$Q_{t b}$ : 열교부 열류량(W)

$Q_{1 D}$ : 1차원 열류량(W)

$I_{t b}$ : 열교발생계수(-)

$h$ : 표면 열전달계수(W/m²K)

N : Node 개수(-)

(4)

ψ = (I_{t b} - 1) ∙ U_{w a l l} ∙ l_{t b}

여기서,

$ψ$ : 선형열관류율(W/mK)

$U_{w a l l}$ : 벽체 열관류율(W/m²K)

$l_{t b}$ : 열교발생부 길이(m)

전체적인 연구의 흐름은 Fig. 4와 같이 진행된다. 전열 해석을 통한 시뮬레이션 진행 시, 경계조건은 동절기 표준기상데이터를 이용하여 적용되었다. 시뮬레이션 기간은 31일이며 10분 간격으로 데이터를 수집하였다. 따라서 각 시점에 따라 총 4,465개의 평가결과가 도출(Case_1)되었다. 이후 31일 동안의 각 열교부 표면(Node)의 온도 변화를 DFT (Discrete Fourier Transform)하여 각 표면의 시간지연(Time Lag) 근사 수치를 도출하였다. 그리고 해당 수치에 근거하여 열교부 각 표면온도 시간지연이 제거되었을 경우의 열교발생계수를 도출(Case_2)하였다. 이후 시간지연의 영향이 제거된 데이터(Case_2)는 최초 도출된 현장조건 열교발생계수(Case_1)와 비교하여 결과를 도출한다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F4.jpg

Fig. 4.

Schematic diagram of research process

2. 열교대상 해석모델의 정의 및 평가조건

2.1 평가 대상 열교부

본 연구의 열교 발생부 모델링은 경기도에 위치한 초등학교의 창호-벽체 접합부를 대상으로 하였다. 해당 벽체의 열관류율은 0.190 W/m2K으로 ‘국토교통부고시’건축물의 에너지절약설계기준’¹⁴⁾의 중부 2지역(공동주택 외)의 외기에 직접 면하는 경우의 기준에서 규정하는 벽체 열관류율(0.240 W/m2K 이하), 단열재 두께(155 mm 이하)를 만족한다. 단열 형태는 외단열 형태로 되어 있으며 외기와 접하는 면은 붉은 벽돌마감으로 되어 있다. 대상 모델링 벽체의 구성 열적 물성은 다음 Table 1과 같다.

Table 1

Thermal properties of materials¹⁵⁾

Category	Materials	Thermal conductivity (W/m°C)	Density (kg/m³)	Specific heat (J/kg°C)	Thickness (mm)
Wall	Gypsum board	0.3	900	1,880	10
	Concrete	2.5	2,400	1,000	2.5
	Insulator	0.03	30	1,000	135
	Brick	0.32	1,050	840	100

창호 프레임과 벽체 내측면의 거리는 90 mm 이격되어 있으며 적용된 창호는 도면에 표기된 형태인 2중 유리 미서기 이중창으로 프레임의 열관류율은 2.31 W/K·m²이다. 해석 모델의 치수는 관련 표준¹⁶⁾에 따라 열교발생지점으로부터 1000 mm 이상 떨어진 지점까지 포함하도록 하였다. 표면온도 수집 지점(Output Node)은 Fig. 5에 나타나듯이 실내측 창호와 벽체와 접하는 지점부터 대상 모델 최하부 지점까지의 1.2 m 길이 $l$ 를 측정 간격 0.01 m의 120개 지점으로 나누어 Node를 할당하였다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F5.jpg

Fig. 5.

Surface temperature nodes

현장 평가 시뮬레이션을 진행하기에 전에 오차의 기준이 되는 지표를 정하기 위해 정상상태 조건 Table 2에서 열교발생계수 $I_{t b, s t d}$ 를 구하였다. Fig. 6은 해석 결과로 나타난 온도분포이며 Fig. 7은 모델링된 열교부 각 지점(Node)의 표면온도를 나타낸 그래프이다. 계산 결과, 창호-벽체 접합지점(Node.1)부터 시작하여 Node.1에서 멀어질수록 표면온도가 점차 증가하여 Node.90 이후부터 다음 Node까지와 온도변화량이 0.01 K이하로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 따라서 Node.90 지점에서 열교의 영향을 받지 않는 벽체 온도 $T_{N}$ 에 수렴하였으므로 해당 모델의 열교범위는 Node.1부터 Node.90까지로 정하였다(N = 90). Node.1부터 Node.90까지의 표면온도에 의하여 열교 모델의 정상상태 열교발생계수 $I_{t b, s t d}$ 는 2.46으로 나타났다. 그리고 선형열관류율 $ψ$ 은 식(4)에 의하여 0.332 W/mK으로 나타났다.

Table 2

Input boundary condition of steady state¹⁷⁾

Item		Value
Internal temperature (°C)		20
External temperature (°C)		0
Internal surface thermal resistances [m²K/W]	Vertical 90° ≥ α ≥ 60°	0.13
	Horizontal [60° > α ≥ 0°]	0.10
External surface thermal resistances [m²K/W]		0.04

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F6.jpg

Fig. 6.

Temperature distribution of the model

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F7.jpg

Fig. 7.

Surface temperature of nodes

2.2 현장 평가 경계조건

현장 평가 시뮬레이션을 위한 경계조건은 다음 Table 3과 같다. 서울시 표준기상데이터(ASHRAE IWEC2)의 외기온도(Fig. 8 참조), 일사량(Fig. 9 참조)을 입력하였으며 외기에 의한 표면 열전달계수를 고려하기 위해 식(5), 식(6)에 의하여 계산된 대류열전달계수(Fig. 10 참조) 및 천공복사온도(Fig. 11 참조)를 적용하였다. 해당 계산식은 관련 연구 및 표준¹⁸⁾에서 인용되었다. 이때 실내측은 안정상태(Steady state condition)라 가정하여 실내 측의 표면열전달계수 및 실내온도는 상수로 설정하였다. 또한 단열성능 측정 관련표준의 권장사항(창호를 통해 유입되는 태양 복사 영향을 최소화)에 따라 일사량이 가장 낮은 북향으로 하여 진행하였다.

(5)

T_{s k y} = (\frac{I R_{H}}{σ})^{0.25} - 273.15

(6)

h_{c} = 4 + 4 v

여기서,

$T_{s k y}$ : 천공복사온도(℃)

$I R_{H}$ : 수평면 적외 복사 (W/m²)

$σ$ : 스테판 볼츠만 상수(W/(m²K⁴))

$h_{c}$ : 표면 열전달계수(W/m²K)

$v$ : 풍속(m/s)

Table 3

Input boundary condition of in-situ condition

Item		Value
Internal temperature (°C)		20
External temperature (°C)		Weather data
Internal surface thermal resistances [m²K/W]	Vertical 90° ≥ α ≥ 60°	0.13
	Horizontal [60° > α ≥ 0°]	0.10
External surface thermal resistances [m²K/W]		Weather data
Insolation [W/m²]		Weather data

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F8.jpg

Fig. 8.

External temperature

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F9.jpg

Fig. 9.

Diffuse horizontal irradiance

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F10.jpg

Fig. 10.

Convective heat transfer coefficient

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F11.jpg

Fig. 11.

Sky radiative temperature

3. 열교의 시간지연 영향 평가결과

3.1 현장평가 조건 열교발생계수

열교 모델의 비정상상태 시뮬레이션은 동절기 1월 기상데이터를 이용하여 31일을 10분 단위로 진행하였다. 각 Node의 표면온도를 이용하여 4,465개의 열교발생계수를 도출하였다. 현장평가 조건에서 평가된 열교발생계수 $I_{t b, I S}$ 는 외기조건 변동에 따라 정상상태 열교발생계수 $I_{t b, s t d}$ 대비 최대 0.62 (25.35%)까지 절대편차가 발생하였으며 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)는 9.22%로 나타났다.

(7)

M A P E (%) = \frac{1}{n} \sum_{t = 1}^{n} |\frac{I_{t b, s t d} - I_{t b, I S} (t)}{I_{t b, s t d}}|

3.2 열교부 표면 시간지연 영향

평가대상 각 Node의 시간지연을 구하기 위하여 각 Node의 표면온도 $T_{N o d e . i}$ 를 FFT (Fast Fourier Transform)하여 식(8)과 같이 푸리에 급수로 근사시켜 나타내었다. 그리고 식(9)과 같이 24시간 주기(31번째 차수, r=31)에 해당하는 위상 $ϕ_{r, N o d e . i}$ 와 외부 표면온도의 위상 $ϕ_{r, N o d e . 0}$ 과의 차이 $Δ ϕ_{r, N o d e . i}$ 을 이용하여 각 Node의 시간지연 $τ_{i}$ 을 계산하였다. 계산 결과 열교발생부와 열교 미발생부의 시간지연 차이는 최대 약 10시간 34분으로 나타났다. 열교부 각 표면의 시간지연은 창호벽체 접합부(Node.1)에서 2시간 30분이 나타났으며 열교 영향이 적어지는 표면으로 갈수록 감소하여 13시간 31분 지점(Node.88)으로 수렴하는 경향을 보였다. Fig. 12는 창호접합부 표면 Node.1부터 Node.90까지의 시간지연을 도식화한 것이다. 그리고 각 Node의 온도 $T_{N o d e . i}$ 를 지연된 시간 $τ_{i}$ 만큼 이동( $T_{N o d e . i} (t - τ_{i})$ )시켜 전체 Node에 대하여 시간지연이 동일한 조건을 형성한 후 해당 표면온도 데이터를 이용하여 열교발생계수 $I_{t b, I S - R}$ 를 계산하였다. 계산 결과 Fig. 13에서 나타나듯이 정상상태 열교발생계수( $I_{t b, s t d}$ ) 2.457 대비 최대 0.49(19.97%)까지 절대편차가 발생하였으며 MAPE는 7.69%로 나타났다.

(8)

T_{N o d e . i} (t) = \sum_{r = 0}^{n} a_{r, N o d e . i} \cos (r w_{r} t - ϕ_{r, N o d e . i})

(9)

∆ ϕ_{r, N o d e . i} = ϕ_{r, N o d e . i} - ϕ_{r, N o d e . 0}

(10)

τ_{i} = ϕ_{r, N o d e . i} ∙ \frac{24 H}{2 π}

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F12.jpg

Fig. 12.

Time lag of nodes

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kses/2021-041-03/N0600410302/images/Figure_KSES_41_03_02_F13.jpg

Fig. 13.

Comparison of $I_{t b - I S}$ and $I_{t b - I S, R}$

4. 결 론

본 연구에서는 창호접합부 열교 현장평가 조건을 모델링하여 열교평가 시에 시간지연 영향으로 발생할 수 있는 오차를 분석하였다. 현장 조건 모델링은 전열 해석 시뮬레이션을 활용하여 이루어졌으며 이후 열교발생계수의 시간지연 영향 확인하기 위해 열교발생부 각 표면의 시간지연 차이를 제거함으로써 시간지연의 영향을 분석하였다.

현장평가 조건 시뮬레이션 결과, 열교부와 비열교부의 시간지연은 최대 10시간 32분으로 나타났다. 그리고 현장평가 조건 열교발생계수 계산 결과 각 정상상태 조건 열교발생계수() 2.457 대비 최대 절대편차 0.62 (25.35%), MAPE는 9.22%로 나타났다. 이후 열교부 시간지연 영향을 제거한 표면온도 분포를 이용하여 열교발생계수를 계산한 결과 대비 최대 절대편차는 0.49 (19.97%), MAPE는 7.69%로 나타났다. 따라서 해당 모델의 같은 시간대의 표면온도분포를 이용한 열교 영향을 평가 시에 시간지연의 영향으로 오차가 평균 약 16.65%, 최대 21.25% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 대비 상대오차 10% 미만의 오차를 갖는 열교발생계수는 시간지연의 영향을 제거한 결과 2,501 지점에서 2,892지점으로 약 15.68% 증가하였다. 따라서 본 연구에서 다뤄진 열교 형태에서 시간지연의 영향은 측정시간을 연장 시킬 수 있으며 측정 데이터의 분산을 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다.

Acknowledgements

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구 과제입니다(No. 20182010600110).

References

The Intergovernmental Panel on Climate Change, Climate Change 2014 Synthesis Report, 2015.

Vandermarcke, B., Roels, S., Standaert, P., and Wouters, P., Development of Limits for the Linear Thermal Transmittance of Thermal Bridges in Buildings, American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, p. 10, 2007.

Choi, G.-S. and Sohn, J.-Y., Thermal Performance Evaluation of Apartment Housing Using Infra-red Camera, Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, Vol. 22, No. 8, pp. 404-412, 2010.

Hans, E. and Heike, E. K., An effective Handling of Thermal Bridges in the EPBD Context, ASIEPI Project, p. 9, 2010.

Oh, S. M., Park, S. H., Joung, K. S., Study on the Improvement Plans of Condensation Defect Examples in Apartment Building, Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, Vol. 29, No. 2, p.82-88, 2017.

Korea Energy Agency, Energy-saving Design Standards, pp. 299-318, 2017. 10.1299/jsmedmc.2017.318

de Wilde, P., The Gap between Predicted and Measured Energy Performance of Buildings: A Framework for Investigation, Automation in Construction, Vol. 41, pp. 40-49, 2014. 10.1016/j.autcon.2014.02.009

Carslaw, H. S. and Jaeger, J. C. Conduction of Heat in Solids (second ed.), Oxford Science Publications , p. 510, 1959.

Asan, H. and Sancaktar, Y. S., Effects of Wall's Thermophysical Properties on Time Lag and Decrement Factor, Energy and Buildings, Vol. 28, No. 2, pp. 159-166, 1998. 10.1016/S0378-7788(98)00007-3

Fathipour, R. and Hadidi, A., Analytical Solution for the Study of Time Lag and Decrement Factor for Building Walls in Climate of Iran, Energy, Vol. 134, pp. 167-180, 2017. 10.1016/j.energy.2017.06.009

Corasaniti, S., Potenza, M., Coppa, P., and Bovesecchi, G., Comparison of Different Approaches to Evaluate the Equivalent Thermal Diffusivity of Building Walls under Dynamic Conditions, International Journal of Thermal Sciences, Vol. 150, 106232, 2020. 10.1016/j.ijthermalsci.2019.106232

Voltra 7.0w, https://www.physibel.be/en/, Accessed 2021. 5. 20.

Martin, K., Erkoreka, A., Flores, I., Odriozola, M., and Sala, J. M., Problems in the Calculation of Thermal Bridges in Dynamic Conditions, Energy and Buildings, Vol. 43, No. 2-3, pp. 529-535, 2011. 10.1016/j.enbuild.2010.10.018

Asdrubali, F., Baldinelli, G., and Bianchi, F., A Quantitative Methodology to Evaluate Thermal Bridges in Buildings, Applied Energy, Vol. 97, pp. 365-373, 2012. 10.1016/j.apenergy.2011.12.054

International Organization for Standardization, ISO 10077-1:2017 Thermal performance of windows, doors and shutters - Calculation of thermal transmittance.

International Organization for Standardization, ISO10211:2017 Thermal bridges in building construction - Heat flows and surface temperatures - Detailed calculations.

International Organization for Standardization, ISO 6946:2017 Building components and building elements - Thermal resistance and thermal transmittance - Calculation methods.

Li, M., Jiang, Y., and Coimbra, C. F. M., On the Determination of Atmospheric Longwave Irradiance under All-sky Conditions, Solar Energy, Vol. 144, pp. 40-48, 2017. 10.1016/j.solener.2017.01.006

Journal of the Korean Solar Energy Society ISSN:1598-6411(Print) 2508-3562(Online) 한국태양에너지학회 논문집

Preview

Error Impacts of Time-Lag on In-situ Measurement of Thermal Bridge Performance : Case in the Window-Wall Junction

ABSTRACT

MAIN

(1)

Fig. 1.

The schematic representation of time lag (τ)

(2)

Fig. 2.

Vector for total heat transfer

Fig. 3.

Heat flow in thermal bridge part

(3)

(4)

Fig. 4.

Schematic diagram of research process

Table 1

Thermal properties of materials15)

Fig. 5.

Surface temperature nodes

Table 2

Input boundary condition of steady state17)

Fig. 6.

Temperature distribution of the model

Fig. 7.

Surface temperature of nodes

(5)

(6)

Table 3

Input boundary condition of in-situ condition

Fig. 8.

External temperature

Fig. 9.

Diffuse horizontal irradiance

Fig. 10.

Convective heat transfer coefficient

Fig. 11.

Sky radiative temperature

(7)

(8)

(9)

(10)

Fig. 12.

Time lag of nodes

Fig. 13.

Comparison of Itb-IS and Itb-IS,R

Acknowledgements

References

Thermal properties of materials¹⁵⁾

Input boundary condition of steady state¹⁷⁾

Comparison of $I_{t b - I S}$ and $I_{t b - I S, R}$