В рамках задания требовалось найти набор данных, который позволил бы исследовать связь между освещённостью и восприятием архитектуры. Для этих целей был выбран набор данных об энергоэффективности зданий из репозитория UCI Machine Learning. Исследование было выполнено с помощью программного обеспечения Ecotect: моделировались 12 различных геометрических форм зданий, которые отличались площадью остекления, распределением остекления и ориентацией; в результате было получено 768 вариантов зданий.
В наборе содержатся восемь входных признаков (относительная компактность, площадь наружных поверхностей, площадь стен, площадь кровли, высота, ориентация, площадь остекления, распределение остекления) и два выходных признака — тепловая и охлаждающая нагрузки. Особенности остекления и ориентации напрямую связаны с количеством естественного света в помещениях; поэтому этот набор был выбран как прокси‑модель для изучения влияния освещённости на комфорт и энергопотребление.
Дополнительные сведения о переменных были найдены в сопроводительном описании проекта на GitHub. Там указано, что переменная Orientation кодируется целыми числами: 2 = North, 3 = East, 4 = South, 5 = West. Площадь остекления задаётся как доля от общей площади (0.00, 0.10, 0.25, 0.40), а переменная Glazing Area Distribution описывает, как стеклянные панели распределены по фасадам (0 = равномерное распределение).
Мне было интересно проанализировать именно этот набор, потому что ориентация и площадь остекления влияют не только на энергопотребление, но и на качество дневного освещения, что отражается на восприятии пространства людьми. Используя этот набор данных, можно выявить, как изменения в остеклении или ориентации сказываются на тепловых и охлаждающих нагрузках — косвенно это характеризует комфорт и уровень освещённости.
Для более наглядного представления результатов были выбраны различные типы графиков:
- Гистограмма для отображения распределения тепловой нагрузки и выявления асимметрии или наличия мод;
- Точечная диаграмма для оценки взаимосвязи площади остекления и тепловой нагрузки с учётом ориентации здания;
- Boxplot для сравнения распределений охлаждающей нагрузки по четырём ориентациям;
- Столбчатая диаграмма для среднего значения тепловой нагрузки при разных площадях остекления;
- Линейный график для представления средней охлаждающей нагрузки в зависимости от относительной компактности (был использован групповой подход с бинированием).
Использование генеративной модели
При подготовке этого исследования в качестве помощника использовалась языковая модель ChatGPT компании OpenAI (GPT‑4o). Она помогала находить открытые наборы данных, формулировать гипотезы и объяснять результаты, находить ошибки в моем коде. Модель была использована для планирования этапов анализа, проверки орфографии и цельности описательного текста. Также в ChatGPT была создана обложка проекта по промту: «разные здания из показаны как столбчатая диаграмма друг за другом в ряд. фото реализм, спокойное освещение, легкая дымка. тренд линия проходит сверху зданий. зданий очень много».
Пример кода по подготовке данных и построению графиков. В презентации используются отдельные ячейки Jupyter‑ноутбука, что позволяет последовательно изучать и визуализировать данные.
1. Распределение тепловой нагрузки
Гистограмма показывает, что тепловая нагрузка большинства зданий находится в диапазоне 10‑30 кВт·ч/м², но распределение асимметрично — имеется правый хвост с увеличенными значениями. Это означает, что для отдельных комбинаций ориентации и остекления требуется заметно больше энергии на отопление.
2. Зависимость тепловой нагрузки от площади остекления
На графике по горизонтали откладывается доля остеклённой поверхности, а по вертикали — тепловая нагрузка. Цвет точек соответствует ориентации здания (North, East, South, West). Видно, что при увеличении доли остекления нагрузка на отопление снижается: здания с максимальной площадью остекления (0.4) имеют самые низкие тепловые нагрузки. Это связано с большим притоком солнечной энергии через окна. Кроме того, здания, ориентированные на юг, имеют в среднем меньшую тепловую нагрузку, чем северо‑ориентированные.
3. Охлаждающая нагрузка по ориентациям
Boxplot иллюстрирует распределение охлаждающей нагрузки для четырёх ориентаций. Для зданий, ориентированных на юг и запад, медианные значения охлаждающей нагрузки выше, что отражает большую инсоляцию летом и необходимость более интенсивного охлаждения. Северные фасады требуют меньше охлаждения, поскольку получают меньше прямого солнца. Разброс данных внутри групп показывает, что значение нагрузки определяется не только ориентацией, но и комбинацией других параметров (компактность, площадь остекления, высота).
4. Средняя тепловая нагрузка при разных площадях остекления
Столбчатая диаграмма отображает среднюю тепловую нагрузку для четырёх значений доли остекления. Наглядно видно сильное снижение нагрузки при переходе от отсутствия стекла (0.0) к 10% и далее к 25%. При максимальной доле остекления (0.4) средняя тепловая нагрузка падает примерно вдвое по сравнению с вариантом без окон. Такой результат подчёркивает важность естественного солнечного тепла для снижения затрат на отопление. Однако более высокая доля остекления ведёт к повышению охлаждающих нагрузок (см. предыдущий график), что требует баланса.
5. Охлаждающая нагрузка vs относительная компактность
Для анализа взаимосвязи между относительной компактностью и охлаждающей нагрузкой данные были разбиты на десять интервалов одинаковой ширины; для каждого интервала вычислялась средняя нагрузка. Полученный тренд показывает, что с увеличением относительной компактности (то есть когда здание имеет более «компактную» форму и меньше площадь поверхности при том же объёме) охлаждающая нагрузка возрастает. Это объясняется тем, что компактные здания имеют меньшую площадь стен и, соответственно, меньше тепловых потерь, поэтому в жаркие периоды они медленнее охлаждаются.
Вывод
Анализ данных показал, что архитектурные параметры, связанные с естественным освещением — площадь и распределение остекления, а также ориентация фасадов — существенно влияют на тепловой и охлаждающий баланс здания. Увеличение доли остекления и ориентирование окон на юг или запад снижают потребность в отоплении зимой, но увеличивают нагрузку на охлаждение летом. Относительная компактность также влияет на охлаждение: более компактные здания требуют больше энергии для поддержания комфортной температуры в тёплый период. Таким образом, при проектировании необходимо искать компромисс между пассивным солнечным отоплением и защитой от перегрева.
Дополнительные материалы
