PAC-MD

PAC-MD es una herramienta de post-procesamiento de archivos de salida de simulaciones dinámicas obtenidas en motores de cálculos avanzados de luz natural (Radiance). Las métricas dinámicas incorporadas a esta herramienta son: DA, sDA, UDI, sUDI, CDI y sCDI.

Requisitos

Windows or Mac OS or Linux operating system:
Python 3.9-3.11
Numpy 1.22.4
Pandas 1.5.0
Matplotlib 3.6.0
Visual Studio Code

Las versiones indicadas son las mínimas requeridas, pero se pueden utilizar las versiones más recientes tanto de Python como de las librerías.

Instalación

Crear la carpeta donde se intalará la herramienta 'pac_md'

Ingresar a la carpeta

cd pac_md

Crear entorno virtual

python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install matplotlib numpy pandas

Clonar carpeta de 'pac_md' desde Github

git clone https://github.com/INAHE-CONICET/PAC-MD.git

o descomprimir el archivo ZIP descargado en la carpeta donde se instaló 'pac_md' y salir.

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Para instalar Visual Studio Code, dirijase al siguiente link (https://code.visualstudio.com/Download)

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Flujo de trabajo

Ingresar a la capeta donde se instaló 'pac_md'

cd pac_md

Activar el entorno virtual

source env/bin/activate

Ingresar a la capeta descargada 'PAC-MD'

cd ./PAC-MD/

En el caso de usuario Windows defina las siguientes carpetas y comente 'OS Mac o Linux' (linea 38-41)

31 # SO Windows
32 filesPathData = ".\example\Results\\"
33 filesPathCoordenadas = ".\example\Workplanes\\"
34 filesPathProcesados = ".\example\Results\pac_md\\"
35 filePathsImagen = ".\example\Results\pac_md\\"
36
37 # SO Mac or Linux
38 #filesPathData = "./example/Results/"
39 #filesPathCoordenadas = "./example/Workplanes/"
40 #filesPathProcesados = "./example/Results/pac_md/"
41 #filePathsImagen = "./example/Results/pac_md/"
42
43 nombreCarpetaImagen = "./images/"		

En el caso de usuarios OS Mac o Linux, comente 'OS Windows' (32-35)

Ejecutar el post-procesamiento

python3 pac_md.py

A los resultados se puede acceder desde:

./example/Results/pac_md/

Autores

Ing. Emanuel R. Schumacher. Personal de Apoyo. Instituto de Ambiente, Hábitat y Energía (INAHE), CONICET, Mendoza, Argentina. Enlaces de interés: CONICET

Dr. Juan Manuel Monteoliva. Investigador Asistente. Instituto de Ambiente, Hábitat y Energía (INAHE), CONICET, Mendoza, Argentina. Enlaces de interés: CONICET - ResearchGate.

Financiamiento

Esta investigación fue apoyada por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET, Argentina) - PIBAA 2872021010-0031CO y la Agencia Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas Promoción (ANPCyT, Argentina) - PICT 2019-04356. La fuente de financiación no participó en el diseño de este desarrollo; en la codificación, análisis e interpretación de datos; o decisión alguna.

Citación

Monteoliva, J.M, Schumacher, E.R. (2023, 7 de septiembre). Herramienta de código abierto para el pos-procesamiento de métricas dinámicas y visualización de resultados a partir de datos originales de simulaciones anuales [Congreso]. LUZ 2023 - XVI Jornadas Argentinas de Luminotecnia, Santiago del Estero, Argentina.

Licencia

Mozilla 2.0 https://www.mozilla.org/en-US/MPL/2.0/