Get 20M+ Full-Text Papers For Less Than $1.50/day. Start a 14-Day Trial for You or Your Team.

Learn More →

Influence of Lightweight Aggregate Concrete Materials on Building Energy Performance

Influence of Lightweight Aggregate Concrete Materials on Building Energy Performance Article  Influence of Lightweight Aggregate Concrete Materials   on Building Energy Performance  1, 2 3 4 4 4 Tara L. Cavalline  *, Jorge Gallegos  , Reid W. Castrodale  , Charles Freeman  , Jerry Liner   and Jody Wall      Department of Engineering Technology and Construction Management,   University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC 28223, USA    Shelco, LLC, Charlotte, NC 28208, USA; Jgallegos@shelcollc.com    Castrodale Engineering Consultants, PC, Concord, NC 28025, USA;   reid.castrodale@castrodaleengineering.com    Stalite, Salisbury, NC 28144, USA; cfreeman@stalite.com (C.F.); jliner@stalite.com (J.L.);   jwall@stalite.com (J.W.)  *  Correspondence: tcavalline@uncc.edu; Tel.: +1‐704‐687‐5035  Abstract: Due to their porous nature, lightweight aggregates have been shown to exhibit thermal  properties that are advantageous when used in building materials such as lightweight concrete,  grout, mortar, and concrete masonry units. Limited data exist on the thermal properties of materials  that incorporate lightweight aggregate where the pore system has not been altered, and very few  studies have been performed to quantify the building energy performance of structures constructed  using lightweight building materials in commonly utilized structural and building envelope com‐ ponents. In this study, several lightweight concrete and masonry building materials were tested to  determine the thermal properties of the bulk materials, providing more accurate inputs to building  energy simulation than have previously been used. These properties were used in EnergyPlus build‐ ing energy simulation models for several types of commercial structures for which materials con‐ Citation: Cavalline, T.L.; Gallegos, J.;  taining lightweight aggregates are an alternative commonly considered for economic and aesthetic  Castrodale, R.W.; Freeman, C.;   Liner, J.; Wall, J. Influence of   reasons. In a simple model, use of sand lightweight concrete resulted in prediction of 15–17% heat‐ Lightweight Aggregate Concrete  ing energy savings and 10% cooling energy savings, while use of all lightweight concrete resulted  Materials on Building Energy   in prediction of approximately 35–40% heating energy savings and 30% cooling energy savings. In  Performance. Buildings 2021, 11, 94.  more  complex  EnergyPlus  reference  models,  results  indicated  superior  thermal  performance  of  https://doi.org/10.3390/   lightweight aggregate building materials in 48 of 50 building energy simulations. Predicted energy  buildings11030094  savings for the five models ranged from 0.2% to 6.4%.  Academic Editors: Oliver Kinnane  Keywords: building energy simulation; energy savings; lightweight aggregate; concrete; masonry;  and Richard O’Hegarty  grout; thermal properties; heat capacity; thermal conductivity  Received: 20 January 2021  Accepted: 24 February 2021  Published: 3 March 2021  1. Introduction and Background  Publisher’s Note: MDPI stays neu‐ tral with regard to jurisdictional  1.1. Lightweight Aggregate Concrete Materials  claims in published maps and insti‐ Manufactured lightweight aggregates are a building product produced by heating  tutional affiliations.  certain shales, clays, slates,  fly ashes, or blast‐furnace slags in a high‐energy pyropro‐ cessing facility [1]. Expansion of gases during the processing and subsequent cooling re‐ sults in an expanded, highly porous, cellular aggregate that has a lower relative density  than the source material. Lightweight aggregates used for structural concrete must meet  Copyright: © 2021 by the authors. Li‐ the physical property requirements outlined in American Society for Testing and Materi‐ censee  MDPI,  Basel,  Switzerland.  als (ASTM) C330 [2], with maximum dry loose bulk densities for lightweight fine aggre‐ This article  is an open access article  gate, coarse aggregate, and combined fine and coarse aggregate limited to a maximum of  distributed under the terms and con‐ 3 3 3 3 3 3 1120 kg/m  (70 lb/ft ), 990 kg/m  (55 lb/ft ), and 1040 kg/m  (65 lb/ft ) respectively.  ditions of the Creative Commons At‐ tribution (CC BY) license (http://crea‐ The physical and thermal properties of different types of lightweight aggregates vary  tivecommons.org/licenses/by/4.0/).  based on properties of the source material, the pyroprocessing method utilized, and other  Buildings 2021, 11, 94. https://doi.org/10.3390/buildings11030094  www.mdpi.com/journal/buildings  Buildings 2021, 11, 94  2  of  21  associated processing techniques such as cooling, crushing, and grading [3]. The perfor‐ mance of lightweight concrete and masonry building products will be a function of the  properties of the lightweight aggregates as well as the other mixture materials and the  proportions utilized, and unique to the lightweight material and mixtures used [1]. Spe‐ cifically, factors affecting the thermal conductivity of concrete include “age, aggregate vol‐ ume fraction, amount of cement, types of admixtures, fine aggregate fraction, tempera‐ ture, and moisture status” [4]. Ultimately, studies have shown that for lightweight con‐ crete, the aggregate type is not as influential in thermal performance as the porosity and  moisture content [5,6].  Thermal properties of building materials, including thermal conductivity and heat  capacity, influence the building energy performance of a structure. Several publications  provide suggested ranges of values for thermal properties of lightweight concrete and  masonry materials. However, suggested ranges are often either 1) quite broad or 2) lim‐ ited to a single value with no indication of adjustments that may be required based on  local  materials  or  mixture  proportions.  In  many  instances,  details  regarding  material  types, mixture proportions, test methods, and specimen conditioning are not provided.  For example, ASTM Selected Technical Papers (STP) 169D, Significance and Tests and  Properties of Concrete and Concrete‐Making Materials, provides thermal conductivity values  for lightweight concrete mixtures using three types of normalweight aggregates and one type  of lightweight aggregate (expanded shale) [6]. However, information on the mixture propor‐ tions used is not provided, and it is noted that these values were determined based on work  performed in the 1960s, when materials and mixture proportions were somewhat different  from those used in modern times (particularly for higher strength mixtures. ASTM STP 169D  does not provide recommended values for heat capacity [6].  American Concrete Institute (ACI) 122, “Guide to Thermal Properties of Concrete  and Masonry Systems” [7] provides calculated estimates of thermal conductivity based  on density and type of material “obtained from density/thermal conductivity linear equa‐ tions” based on work by Valore [8]. Similar to ASTM STP 169D, ACI 122 does not provide  guidance on adjustments of these values based on mixture proportions [7]. Lightweight ag‐ gregates of many types (pumice, expanded clay, expanded shale, and expanded slate) are  grouped together, with only a single thermal conductivity value suggested regardless of the  type of lightweight aggregate used [7]. Although providing recommendations of specific heat  of concrete, mortar, and grout based on density, ACI 122 does not provide details on the ma‐ terials and mixture proportions used in identification of these values, or guidance regarding  adjustment of the values for local materials or mixture proportions [7].  The  American  Society  of  Heating,  Refrigerating  and  Air‐Conditioning  Engineers  (ASHRAE) Handbook also provides suggested values for the thermal conductivity and  heat capacity of concrete materials, broadly grouping materials by normalweight concrete  (sand  and  gravel  or  stone  aggregates)  and  lightweight  aggregate  concrete  (expanded  shale, clay, or slate, expanded slag, pumice and scoria) [9]. Values published by ASHRAE  are attributed to work in the 1980s by Valore [8,10] on concrete, hollow concrete masonry,  and constituent materials. Similar to other publications, ranges of suggested values for  thermal conductivity are quite broad, with the upper and lower suggested values for nor‐ malweight concrete varying by over 100% [10]. Many thermal conductivity values from  Valore’s study published in 1980 “were estimates, calculated from concrete densities [8],”  and laboratory obtained values referenced in this publication were obtained over the 50  years prior to 1980, using equipment and test methods that vary from those available to‐ day [8]. Thermal properties for normalweight and lightweight concrete blocks published  in ASHRAE [8] and attributed to Valore’s 1998 study [10] are provided for hollow concrete  blocks, or with cores filled with perlite, vermiculite, or molded expanded polystyrene (not  grout). Data is provided for thermal resistance and specific heat of concrete and masonry  materials, but not thermal conductivity [9].  Buildings 2021, 11, 94  3  of  21  In summary, existing publications  suggesting thermal properties for concrete/ma‐ sonry materials provide little or no information on the concrete or mortar mixture propor‐ tions and materials, specimen preparation, or moisture state of the materials at time of  testing, limiting the utility of this data for designers desiring to identify inputs for building  energy simulation models. Additionally, modern materials, mixture proportions, and test  methods were not used to obtain many published thermal property values. Values are  generally suggested based on concrete density, and there is often a significant overlap  between recommended values for different concrete densities, making it difficult for a  designer to have confidence in selection of a value that represents local materials and the  desired mixture proportions. A detailed summary of published thermal property values,  along  with additional  insight into  issues associated  with the  recommendations  is  pro‐ vided in [11].  Additionally, the thermal conductivity of a material is often measured using ASTM  C177 [12] or ASTM C1363 [13], which require crushing of the specimen to a powder. This  approach  destroys  the  void  structure  within  building  materials  that  incorporate  light‐ weight aggregate, significantly altering the measured thermal properties. Very few stud‐ ies on heat capacity of lightweight building materials exist in the literature, with a range  of equipment types and saturation states [14,15]. In the study reported here, a method was  used that measured the thermal conductivity and heat capacity of building materials con‐ taining lightweight aggregate that utilized intact (bulk) samples, providing more accurate  values of the thermal conductivity and heat capacity of lightweight concrete and grout  than used in other studies [11].  1.2. Building Energy Simulation Models and Lightweight Aggregate Concrete Building Materials  An urgent need exists to reduce energy use and to conserve resources, and energy  simulation software is available to allow designers to compare the energy performance of  building systems using different types of materials. Lightweight concrete and masonry units  have been shown to provide energy savings because of their unique thermal properties that  result from the porous nature of the lightweight aggregate [5,16]. However, as described pre‐ viously, accurate measurement of thermal properties for these materials has been hampered  by test methods that require crushing which significantly alters the performance of the mate‐ rial and hides the improvements possible from using these materials [11].  This study uses the EnergyPlus software (version 8.5.0, National Renewable Energy  Laboratory, Golden, CO, USA), with input material properties measured using a new test  method that preserves the void space within the building materials containing the light‐ weight aggregates, which provides a more accurate indication of the potential energy sav‐ ing resulting from the use of lightweight concrete, grout, and masonry units in typical  building  construction.  EnergyPlus  is  the  official  building  simulation  program  of  the  United States Department of Energy (DOE), promoted through the Building and Technol‐ ogy Program of the Energy Efficiency and Renewable Energy Office [17]. EnergyPlus is  an evolution of older DOE simulation engines and offers a simulation engine for a series  of third party interfaces [18]. Funded by the DOE Building Technologies Office (BTO) and  managed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL), this software has been  utilized extensively by both public and private entities to perform energy analysis and  thermal load simulation for a broad range of applications including sizing of heating, ven‐ tilation, and air conditioning (HVAC) equipment, building retrofit studies, life cycle anal‐ ysis (LCA) studies, energy performance optimization, and other uses. Weather data to  support  the simulations  is available for  over 2100 locations worldwide,  and the  open‐ source code utilized by the software has allowed a number of users to customize and en‐ hance the capabilities of the program. The program is capable of modeling the heating,  cooling, lighting, ventilating, and other energy flows as well as water in buildings [19,20].  Building  energy  simulation  studies  quantifying  energy  savings  from  lightweight  concrete materials are limited in the published literature. One study showed that light‐ weight aggregate concrete can reduce heat losses due to thermal bridging effects, when  Buildings 2021, 11, 94  4  of  21  compared to normalweight concrete [21], although in this study thermal properties were  determined using a surface measurement probe rather than measurement of bulk sam‐ ples, and only one type of residential building (single‐story apartment model) was in‐ cluded in this study. This study showed that lightweight concrete could contribute to the  reduction of heating energy in Europe, but did not substantially contribute to a reduction  in cooling energy needs [21]. A study of ultra‐lightweight concrete (ULWC) evaluated the  performance of this novel material (not typically used in construction currently) against  buildings with greater thermal mass using EnergyPlus [22]. It was found that the ULWC  could provide energy savings in some situations, with certain building configuration/op‐ erational characteristics and climate combinations showing energy savings over conven‐ tional construction, while energy savings were not predicted in other situations [22].  Research sponsored by the Portland Cement Association aimed to model the energy  performance of concrete buildings to support credit in the Leadership in Energy and En‐ vironmental Design (LEED) New Construction system [23]. Energy use in mid‐rise build‐ ings was simulated using VisualDOE (Version 4.0.0, Architectural Energy Corporation,  San Francisco, CA, USA) and Energy‐10 (Sustainable Buildings Industry Council, Wash‐ ington, DC, USA) software programs using weather data from six varying climates in the  United States. In this study, the thermal performance of precast normalweight concrete  walls was compared to that of structural steel or reinforced concrete frames, with the con‐ crete materials showing advantages over other materials. Typical cold climate energy cost  savings ranged from 14% to 21% [23]. It is noted that lightweight concrete was not in‐ cluded in this study.  A numerical (2D and 3D finite element) and laboratory study of thermal performance  of a single wall system indicated significant thermal transmittance reductions (ranging  from  12%  to  27%)  for  walls  constructed  of  lightweight  concrete  masonry  units,  with  greater thermal resistance exhibited with when lightweight mortar was used in the joints  [24]. This study did not utilize the full range of capabilities of building energy simulations,  however, since only a simple single wall system was included in the model.  Previously, the lead author of this study performed research that predicted energy  savings in masonry structures when porous recycled aggregate from demolition waste  was used in mortar [25]. This study also used EnergyPlus simulations in several United  States climate regions. A single type of commercial building model (strip mall) was used  in this analysis, and the recycled aggregate is not typically used in commercial building  construction. However, control models using lightweight concrete masonry exhibited en‐ ergy  efficiency  greater  than  that  of  normalweight  masonry  materials,  particularly  in  warmer climates [25].  1.3. Research Hypothesis and Significance  The authors hypothesize that use of accurately measured thermal properties (heat  capacity and thermal conductivity) for lightweight aggregate concrete materials in build‐ ing energy simulation models will result in predictions of significant energy savings for  commercial buildings. Due to the use of material‐specific, accurately measured thermal  inputs into the building energy simulation models, this research provides, perhaps for the  first time, data that more accurately quantifies the potential energy savings from use of  these materials in a range of commercial buildings where lightweight aggregate concrete  materials are an economical and aesthetic choice of designers, in a variety of climates.  2. Materials and Methods  In this study, measured mechanical and thermal properties for the lightweight con‐ crete, masonry grout, and concrete masonry units (CMUs) were utilized in selected build‐ ing components in a series of commercial building models developed using the building  energy simulation program EnergyPlus. Commercial building models used for this study  selected  because they  represent  a  significant  portion  of the  United  States  inventory  of  Buildings 2021, 11, 94  5  of  21  commercial buildings, and they are the types of structures for which lightweight aggre‐ gate concrete masonry and materials are of interest due to construction market factors  (economic) and aesthetics.  2.1. Laboratory Testing  As part of this work, three concrete mixture designs and two mortar designs were  batched and tested, along with three types of concrete masonry units. Concrete mixture  designs were normalweight concrete (NWC), comprised of locally available natural fine  and coarse aggregates, sand lightweight concrete (SLC), containing natural sand and a  lightweight  coarse  aggregate,  and  an  all  lightweight  concrete  (ALC),  containing  light‐ weight coarse aggregate and lightweight fine aggregate. Mortar mixtures batched and  tested included a normalweight grout (NWG), containing natural aggregates and a light‐ weight grout (LWG) containing lightweight aggregates. Additionally included in this test  program were a normalweight concrete masonry unit (NWU) and a lightweight concrete  masonry unit (LWU).  Lightweight aggregates consisted of an expanded slate aggregate manufactured us‐ ing a rotary kiln process. The properties of the lightweight aggregates vary by gradation,  and a summary is presented  in Table 1. For the concrete and grout mixtures, normal‐ weight fine aggregates consisted of natural silica sands and normalweight coarse aggre‐ gates consisted of granitic gneiss. Characteristics of these aggregates are also presented in  Table 1. For concrete mixtures, the aggregate gradations commonly used for building con‐ struction  (American  Association  of  State  Highway  and  Transportation  Officials  {AASHTO} No. 67 natural coarse aggregate and 12.7 mm (½ in.) lightweight coarse aggre‐ gate) were used.  Table 1. Aggregate properties and characteristics.  Coarse Aggregates  Fine Aggregates  Characteristic  Normalweight  Lightweight  Normalweight  Lightweight  Type  Granitic gneiss  Expanded slate  Natural silica sand  Expanded slate  ASTM C33 [26] or  ASTM C330 [2] or  Gradation  ASTM C33 [26]  NCDOT 2MS [29]  AASHTO #67 [27]  AASHTO M 195 [28]  1.52   (for 19.1 mm {3/4 in.} nom.  Specific gravity (Oven  max. gradation)  2.75  2.63  1.85  dry)  1.53   (for 12.7 mm {1/2 in.} nom.  max. gradation)  6.0% at 24 h   (for 19.1 mm {3/4 in.} nom.  max. gradation)  Absorption (%)  0.50  0.50  10.0 (at 24 h)  7.0% at 24 h   (for 12.7 mm {1/2 in.} nom.  max. gradation)  Bulk loose unit weight,  1506  801  1474  881  3 3 kg/m  (lb/ft )  (94)  (50)  (92)  (55)  Concrete mixture proportions are shown in Table 2. Cement utilized for concrete and  grout mixtures was a Type I cement meeting ASTM C150 [30]. Concrete mixtures also  utilized a Type F fly ash, substituted for cement at a rate of 20% by weight. Nominal  amounts of an air entraining admixture, normal‐range water reducing admixture, and a  high‐range water reducing admixture were utilized in the concrete mixtures at the dosage  Buildings 2021, 11, 94  6  of  21  rates provided in Table 2. The target slump was 152.4 mm (6 in.). The water to cementi‐ tious materials ratio (w/cm) for all concrete mixtures was 0.41. Grout mixtures produced  for the testing program are also shown in Table 2. Concrete masonry units utilized for the  testing program included three types: a normalweight CMU (NWU) with a unit weight of  3 3 2002 kg/m  (125.0 lb/ft ), a lightweight concrete masonry unit (LWU) with a unit weight  3 3 of 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ), and a lightweight concrete masonry unit (LWU) with a unit  3 3 weight of 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ).  Table 2. Concrete and grout mixture proportions.  Concrete Mixtures  Grout Mixtures  Sand   All   Mixture Component/Test  Normalweight  Normalweight  Lightweight  Lightweight  Lightweight  (NWC)  Grout (NWG)  Grout (LWG)  (SLC)  (ALC)  Mixture components           Cement, type I, kg/m , (lb/cy)  347.7 (586)  347.7 (586)  347.7 (586)  406.4 (685)  406.4 (685)  Fly ash, kg/m  (lb/cy)  86.6 (146)  86.6 (146)  86.6 (146)  0 (0)  0 (0)  Natural fine aggregate, kg/m  (lb/cy)  715.5 (1206)  726.2 (1224)  0 (0)  1559 (2628)  0 (0)  Lightweight fine aggregate, kg/m  (lb/cy)  0 (0)  0 (0)  510.8 (861)  0 (0)  1079 (1818)  AASHTO No. 67 natural coarse aggregate, kg/m   1115 (1880)  0 (0)  0 (0)  0 (0)  0 (0)  (lb/cy)  ½ in. lightweight coarse aggregate, kg/m  (lb/cy)  0 (0)  726.2 (1224)  569.5 (960)  0 (0)  0 (0)  Water, kg/m  (lb/cy)  178.0 (300)  178.0 (300)  178.0 (300)  217.7 (367)  217.7 (367)  Test results           Air content (%)  1.5  2.3  3.2  4.0  2.0  Slump, mm (in)  184 (7.25)  241 (9.5)  247 (9.75)  200 (8)  200 (8)  3 3 Fresh density, kg/m  (lb/ft )  2310 (144.2)  1991 (124.3)  1749 (109.2)  2108 (131.6)  1737 (107.9)  2481.3  1981.3  1709.2  1967  1434  3 3 Equilibrium density, kg/m  (lb/ft )  (154.9)  (123.6)  (106.7)  (122.9)  (89.6)  Compressive strength at 7 days, MPa (psi)  41.5 (6015)  51.2 (7430)  32.7 (4745)  15.2 (2207)  14.2 (2063)  Compressive strength at 28 days, MPa (psi)  55.4 (8040)  65.4 (9480)  45.5 (6605)  25.2 (3652)  28.2 (4084)  Batching  of  concrete  and  grout  was  performed  in  accordance  with  ASTM  C685,  “Standard Specification for Concrete Made by Volumetric Batching and Continuous Mix‐ ing” [31]. Specimens were prepared in general accordance with ASTM C192, “Standard  Practice for Making and Curing Concrete Test Specimens in the Laboratory” [32]. Speci‐ mens were cast from each of the mixtures and were cured indoors in laboratory conditions  prior to demolding. After demolding, specimens were cured in general accordance with  ASTM C192, stored in a 100% humidity room for the appropriate time period prior to  testing. Laboratory testing was performed on concrete and grout mixtures in accordance  with the testing protocols listed in Table 3. The age(s) of the concrete and mortar at the  days of testing are also shown in Table 3. Test results for hardened concrete properties  shown in Table 2 are the average of three specimens. Additional details on other tests  performed is presented in Cavalline et al. [11].     Buildings 2021, 11, 94  7  of  21  Table 3. Laboratory testing program.    Test  Protocol  Age(s) in Days  Replicates  ASTM C231 [33] (NW, NWG),  Air content  ASTM C173 [34] lightweight  Fresh  1 test  mixtures  Fresh  Slump  ASTM C143 [35]  Fresh  1  Fresh density (unit weight)  ASTM C138 [36]  Fresh  1  Compressive strength  ASTM C39 [37]  7, 28  3 each age  120 days after 28  Heat capacity  ASTM C518 [38]  3  Hardened  day cure  120 days after 28  Thermal conductivity  ASTM C518 [38]  3  day cure  After specimens were cured in a moist room conforming to ASTM C511 [39], com‐ pressive strength tests were performed in accordance with the standards listed in Table 2.  For each of these tests, the average value for the specimens tested for each mixture is re‐ ported in Table 2. Compressive strength test results at other ages, as well as test results  for other mechanical properties, are presented in Cavalline et al. [11]. Of note, the SLC  concrete  mixture had a greater  compressive strength than the NWC  concrete mixture,  likely due to the slightly smaller sizes of coarse aggregate included in the ½ in. lightweight  coarse aggregate gradation, compared to the aggregate sizes included in the AASHTO  No. 67 gradation normalweight coarse aggregate gradation commonly utilized in build‐ ing construction. The larger surface area of this smaller gradation likely increased the in‐ fluence of paste on the concrete strength.  Thermal conductivity and heat capacity tests were performed using the Fox50 Heat  Flow Meter Instrument by TA Instruments (New Castle, DE, USA) in accordance to ASTM  C518, “Standard Test Method for Steady‐State Thermal Transmission Properties by Means  of the Heat Flow Meter Apparatus” [38]. Three specimens were tested for each mixture,  and specimens were prepared from a 101.6 mm (4 in) diameter by 203.2 mm (8 in) long  cylinder. Three representative rectangular prisms approximately 38.1 mm by 38.1 mm by  25.4 mm thick (1.5 in by 1.5 in by 1 in) were sawcut from the cylinder 7 days before the  test date. Care was taken during sawcutting to ensure that each of the three specimens did  not  contain  entrapped  air  voids  and  represented  the  mixture  composition  (aggregates  were well distributed within the paste). Several test specimens are shown in Figure 1.  Figure 1. Concrete test specimens utilized for heat capacity and thermal conductivity testing: NWC (left), LWC (center),  ALC (right).  To ensure a consistent moisture content in each specimen, the three specimens were  placed into an environmental chamber set at 22.2 °C (72 °F) and 50% relative humidity for  seven days prior to testing. The Fox50 test apparatus utilizes software called WinTherm32  Buildings 2021, 11, 94  8  of  21  (TA Instruments, New Castle, DE, USA) to control calibration and testing, and the cali‐ bration sequence was performed using a manufacturer supplied reference sample prior  to the testing. The exact thickness of each specimen is computed by the Fox50 apparatus,  and the test results provided by the equipment include adjustments for specimen height.  Manufacturer supplied pads are used to cushion the specimens in the test chamber and  to ensure optimal contact for the heating elements and sensors. Test values were obtained  for both thermal conductivity and heat capacity at 25 °C (77 °F). Values were adjusted to  account for the thermal characteristics for the cushioning pads and parchment paper used  to protect the sensor coatings per the equipment manufacturer’s instructions.  2.2. Building Energy Simulations—Concrete  Thermal properties obtained for the NWC, SLC, and ALC concrete mixtures were  used in an EnergyPlus building energy simulation model to analyze the heating and cool‐ ing energy requirements of a simple structure subjected to temperatures typical of sum‐ mer and winter days in selected locations. The basic model that was modified to facilitate  this analysis is a rectangular single‐story building with windows located in the east and  west walls. The structure had no interior partitions, comprising a single heating/cooling  zone. A schematic of the building is shown in Figure 2. In the original model used, the  structure walls were defined as lightweight construction. For simulations evaluating the  thermal performance of the NWC, SLC, and ALC concrete, the model was modified to  include 30.5 cm (1 foot) thick concrete walls, roof and floor slab. The simulation was per‐ formed using the three different types of concrete walls, with material input characteris‐ tics for thermal conductivity, specific heat (heat capacity by weight), and unit weight as  determined by testing of the NWC, SLC, and ALC mixtures. Only the inputs for thermal  conductivity, specific heat, and unit weight were changed in the models to reflect the la‐ boratory measured values, and the wall thickness of 30.5 cm (1 foot) was held constant.  Figure 2. Schematic of simple structure used for analysis (from basic tutorial example prepared by  U. of Illinois and U. of California [20]).  For this project, the default exposure conditions for the tutorial model were allowed  to  remain  unchanged:  country  terrain,  full  interior  and  exterior  solar  distribution,  full  sun/wind exposure on walls and roof, and no sun/wind exposure on the floor. The HVAC  defaults were also allowed to remain unchanged. In this simulation, the HVAC system is  modeled as an ideal system, which mixes zone air with a specified amount of outdoor air.  Buildings 2021, 11, 94  9  of  21  The ideal system also adds/removes heat and moisture at 100% efficiency to meet the spec‐ ified controls. Other parameters of the reference model (such as HVAC components, air  exchange parameters, building construction details, and location characteristics) were also  allowed to remain constant as EnergyPlus default settings.  Weather conditions that were provided as the default design day inputs for Chicago,  Illinois were utilized for the first set of simulations. Temperatures representative of a sum‐ mer design day and a winter design day were utilized, as suggested by EnergyPlus. The  Chicago, Illinois summer design day has a maximum dry‐bulb temperature of 32.8 °C  (91.0 °F) with a daily dry‐bulb temperature range of 10.9 °C (51.6 °F). The winter design  day dry‐bulb temperature was −21.2 °C (−6.2 °F), which was held constant during the day.  For a second set of simulations, temperatures representative of a warmer location were  entered. For the summer design day, the maximum daily dry‐bulb temperature was set to  40 °C (104.0 °F) and the daily dry‐bulb temperature range was set to 15 °C (59 °F). For the  winter design day, the maximum dry‐bulb temperature was set to 15 °C (59 °F) with a  daily dry‐bulb temperature range of 5 °C (9 °F). For both sets of simulations, ground tem‐ peratures were allowed to remain at default values, which ranged from 18.2 °C to 22.5 °C  (64.8 °F to 72.5 °F), varying over the colder and warmer months.  2.3. Building Energy Simulations—Masonry  In this part of the study, thermal characteristics of lightweight concrete masonry ma‐ terials determined in this work were used in more complex building energy models. The  EnergyPlus software  contains a  number  of  reference  model  buildings  that incorporate  commonly utilized configurations and construction details. These reference buildings are  detailed in Thornton et al. [40], and files supporting these reference buildings are available  to the public through the EnergyPlus website. For this study, energy simulations were  applied to five building models for which building materials containing lightweight ag‐ gregates are an alternative commonly considered by designers for economic and aesthetic  reasons. The five building models utilized in this study were: secondary school, strip mall,  midrise apartment, small hotel, and a supermarket.  Within EnergyPlus, these reference model buildings have a predetermined footprint,  configuration, and story height. Details for these models are shown in Table 4, with im‐ ages provided in Figure 3a–e. The space type for the secondary school, supermarket, and  strip mall was non‐residential, while the midrise apartment building and small hotel are  residential. All five buildings have built‐up flat roofs with insulation entirely above the  roof deck (IEAD). The wall types for the secondary school, midrise apartment building,  small hotel, and strip mall are steel frame; the wall type for the small hotel is conventional  normalweight masonry. Supporting information for the reference model buildings, and  the default characteristics and settings of each reference model, is provided in Field et al.  [41], Thornton et al. [40] and on the Office of Energy Efficiency and Renewable Energy’s  website [42].     Buildings 2021, 11, 94  10  of  21  Table 4. Reference model buildings and details (from Field et al. [41]).  Reference  Number of  Floor Area,  HVAC Type— Window Type  HVAC Type—Cooling  Airside  Model Building  Floors  m  (ft²)  Heating  Secondary  19,592  Single zone and multi‐ 2  Fixed  Boiler  Chiller, air‐cooled  school  (210,887)  zone constant air volume  Midrise apart‐ 3135  Packaged direct expansion  Single zone constant air  4  Operable  Furnace  ment building  (33,740)  split system  volume  Operable in  Packaged direct expansion  4013  Gas furnace and  Single zone constant air  Small hotel  4  guest rooms,  AC and packaged terminal  (43,200)  electric heating  volume  others fixed  AC units  4181  Multi‐zone constant air  Supermarket  1  Fixed  Furnace  Packaged direct expansion  (45,000)  volume  2090  Single zone constant air  Strip mall  1  Fixed  Furnace  Packaged direct expansion  (22,500)  volume  (a) Secondary school  (b) Midrise apartment building  (c) Small hotel.  (d) Supermarket.  (e) Strip mall.  Figure 3. Schematics of reference model buildings used in EnergyPlus simulations (from Thornton et al. [40]).  Each building model was subjected to energy simulations using weather data from  the EnergyPlus weather database for five locations, selected as sites in a diverse range of  Buildings 2021, 11, 94  11  of  21  climatic conditions. These five locations are listed in Table 5, along with their outdoor air  drybulb temperatures from the EnergyPlus weather database.  Table 5. Locations utilized for building energy simulations with EnergyPlus reference buildings.  US Climate Zone  Outdoor Air Drybulb Temperature, °C (°F)  Location  and Description  Summer Design Day  Winter Design Day  5A  Chicago  Cool temperatures  25.5 (77.9) −16.6 (2.1)  and humid  6A  Minneapolis  Cold temperatures  27.5 (81.5) −22 (−7.6)  and humid  4A  Mixed temperatures  Philadelphia  29 (84.2) −8.4 (16.9)  (hot to cold) and hu‐ mid  4A  Mixed temperatures  Nashville  29.2 (84.6) −7.6 (18.3)  (hot to cold) and hu‐ mid  N/A  Saudi Arabia  Warm to hot temper‐ 37.0 (98.6)  7.2 (45.0)  atures and arid  The four locations in the United States were selected due to their diverse climate and  weather conditions, as well as their use of the specific lightweight aggregate products in‐ cluded in the laboratory testing portion of this work. Saudi Arabia has recently shown  interest in use of the lightweight aggregate products included in the laboratory portion of  this work, and was therefore selected for inclusion in this study. Additional information  regarding the climatic and weather conditions for each location is provided in the Ener‐ gyPlus software [43].  Using the five selected new construction reference building models, a series of build‐ ing energy simulations were performed to further evaluate the impact of using building  materials containing lightweight aggregates on the predicted heating and cooling energy  utilized by these types of structures in several types of climates. For each simulation, the  characteristics  of  building  materials  for  selected  components  of  the  building  envelope  were changed to reflect the measured properties listed in Tables 2 and 4.  Building energy simulations were performed for each reference building type using  two  construction  alternatives.  The  first,  considered  the  base  option,  was  the  reference  model which included the predetermined (typical) building characteristics established by  the DOE for each reference building. The second (alternate) option included the reference  model with selected building exterior components comprised of building materials con‐ taining lightweight aggregate. The alternate building exteriors were selected based upon  the typical construction alternatives often considered for use in these types of construction  for economic and aesthetic reasons. A summary of these base and alternate construction  models is provided in Table 6. It is noted that the secondary school alternative construc‐ tion type includes normalweight masonry units with normalweight grout, as is standard  design practice in the United States.     Buildings 2021, 11, 94  12  of  21  Table 6. Typical and alternate building materials utilized for reference models in building energy  simulations.  EnergyPlus Reference  Typical Exterior  Alternate Building Framing/  Model Building  (Field et al. [41])  Material Exterior  3 3 LWU, 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) with  Midrise Apartment  Wood Siding  lightweight grout  Secondary School  Wood Siding  NWU with normal weight grout  3 3 LWU, 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ) with  Small Hotel  Wood Siding  lightweight grout  3 3 LWU, 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) with  Strip Mall  Wood Siding  lightweight grout  3 3 2.54 cm (1 in.) Stucco w/20.3  LWU, 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) with  Supermarket  cm (8 in.) normalweight CMU  lightweight grout  To adapt each model’s default exterior construction to the alternate building framing  and material exterior, the default input parameters (geometry, material properties) were  changed to those specific to the alternative construction. Specifically, US standard sized  CMU units with nominal length × width × thickness dimensions of 40.64 cm × 20.32 cm ×  20.32 cm (16 in. × 8 in. × 8 in.) and faceshell thicknesses of 3.81 cm (1.5 in.) were assumed.  These block units were assumed to have three webs: two exterior webs, plus one web in  the center of the block equally dividing the two cores.  For the midrise apartment, secondary school, small hotel, and strip mall, the inputs  for “wood siding” (plus insulation) exterior thickness were changed to the thickness (20.32  cm or 8 in.) of LWU or NWU block. For the supermarket model, the exterior stucco and  normalweight CMU default inputs (thickness) were changed to 20.32 cm (8 in.) for use of  the LWU alone without stucco.  For all models, it was assumed that the alternate building framing/material exterior  would be fully grouted CMU construction. Therefore, the thickness of each masonry wall  would consist of two faceshells of the CMU, 3.81 cm × 2 = 7.62 cm (1.5 in × 2 = 3 in) with  the 12.7 cm (5 in) thick cell between the face shells filled with grout. Using these relative  proportions, a weighted average of the measured thermal conductivity, and specific heat  of the appropriate grout and CMU were computed and used as inputs to the models. In a  similar fashion, a weighted average of the unit weight of the grouted CMU alternate con‐ struction was computed. The weighted average of a grouted CMU accounted for the two  faceshells and three webs of each standard CMU block, and assumed that the two cores  of each block were fully grouted.   Other inputs and characteristics of the reference models were unchanged from the  default settings, including the HVAC system components and operating characteristics,  site layout and exposure conditions, characteristics of materials not used as an alternative  for lightweight aggregate buildings materials (such as windows, doors, and timber/metal  components) and concrete material properties not listed in Tables 2 and 4.  3. Results and Discussion  3.1. Laboratory Testing of Thermal Properties  Results from the thermal property testing are shown in Table 7, where the average  value for the nine test specimens is reported. Additional information on the thermal prop‐ erty testing, including ranges of test results for each mixture and a detailed discussion of  the results is presented in Cavalline et al. [11]. Laboratory testing performed as part of this  work resulted in identification of mixture and material‐specific thermal property values  for thermal conductivity and heat capacity. These values were determined without crush‐ ing the void system of the lightweight aggregates contained in the concrete and masonry,  and are therefore much more useful to a designer than the wide range of values found in  published literature.  Buildings 2021, 11, 94  13  of  21  Table 7. Summary of thermal test results.  % Difference,  Heat Capacity  Heat Capacity  % Difference,  Mixture/Material  Thermal Conduc‐ % Difference,  Compared to  (Volumetric),  (by Weight),  Compared to  Material  Type   tivity, W/m∙K,  Compared to  NW Material  J/m3∙K,  J/kg∙K,  NW Material  Designation  (BTU/(ft∙hr∙°F))  NWC  in Group  (BTU/ft3∙°F)  (BTU/lb∙°F)  in Group  2.116  1,910,000  771.3  NWC  ‐  ‐  ‐  (1.223)  (28.55)  (0.184)  1.408  1,590,000  804.0  Concrete  SWC  −33.5  −16.8  +4.2  (0.814)  (23.77)  (0.192)  0.722  1,410,000  823.6  ALC  −65.9  −26.2  +6.8  (0.417)  (21.00)  (0.197)  1.751  1,541,578  738.0  NWG  ‐  ‐  ‐  (1.012)  (23.00)  (0.176)  Grout  0.688  1,327,881  880.9  LWG  −60.7  −13.9  +19.4  (0.398)  (19.81)  (0.211)  0.995  1,267,574  633.1  NWU  ‐  ‐  ‐  (0.576)  (18.91)  (0.151)  Concrete Ma‐LWU, 1672 kg/m   0.876  1,351,493  808.2  −12.0  +6.6  +27.7  sonry Units  (104.4 lb/ft )  (0.507)  (20.17)  (0.193)  LWU, 1482 kg/m   0.665  1,190,198  803.3  −33.2  −6.1  +26.9  (92.5 lb/ft )  (0.384)  (17.76)  (0.192)  Test results indicated a significant change in thermal conductivity of building mate‐ rials containing lightweight aggregates. Thermal conductivity tests of concrete mixtures  indicated a 33.5% reduction for sand lightweight concrete (SLC) and a 65.9% reduction for  all lightweight concrete (ALC) mixtures compared to the conventional normalweight con‐ crete mixture (NWC). For grout mixtures, a 60.7% reduction in thermal conductivity was  measured for the lightweight grout (LWG), compared to that of the normalweight grout  3 3 (NWG) mixture. For concrete masonry units, the 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LWU and 1482  3 3 kg/m  (92.5 lb/ft ) LWU exhibited reductions in thermal conductivity of 12.0% and 33.2%,  respectively, from the normalweight concrete unit (NWU). The reduction in volumetric  heat capacity for sand lightweight concrete (SLC) and all lightweight concrete (ALC) was  measured to be 16.8% and 26.2%, respectively, when compared to the normalweight con‐ crete (NWC). Computed on a weight basis, the heat capacities of the sand lightweight  (SLC) and all lightweight (ALC) concrete increased by 4.2% and 6.8% respectively, from  that of the normalweight concrete (NWC).  For grout mixtures, the lightweight grout (LWG) exhibited a 13.9% reduction in vol‐ umetric heat capacity, with a 19.4% increase in heat capacity computed by weight. Light‐ weight CMUs (LWU) of both unit weights exhibited a similar increase in heat capacity by  3 3 3 3 weight, 27.7% and 26.9% for the 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LMU and 1482 kg/m  (92.5 lb/ft )  LMU, respectively. When compared to the NWU, tests of the LWU yielded mixed results for  3 3 volumetric heat capacity, with the 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LWU exhibiting a 6.5% increase,  3 3 while the 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ) LWU exhibited a 6.1% decrease. It is suspected that this result  is due to potential changes in the mixture proportions used in the two LWUs.  3.2. Building Energy Simulations—Concrete  For each simulation in EnergyPlus, the software computed the heating and cooling  energy required for each hour of the design day, which is provided in the output file. To  facilitate  comparison  of  daily  energy  requirements  for  the  model  as  constructed  with  NWC, SLC, and LWC, the cooling energy required for the typical summer design day and  total heating energy required for the typical winter day was totaled. The results are shown  for both locations in Table 8.  Buildings 2021, 11, 94  14  of  21  Table 8. Energy requirements for summer and winter design day for simple concrete structure in two weather scenarios,  as predicted using EnergyPlus simulations.  Total Cooling Energy,  % Difference,  Total Heating Energy,  % Difference,  Material   Location/Weather  kJ (kWh), for Design  Compared to  kJ (kWh) for Design  Compared to  Utilized  Summer Day  NWC  Winter Day  NWC  NWC  193,090 (53.3) ‐  884,542 (245.7) ‐  Chicago, IL  (max 32.8 °C,   SLC  174,339 (48.4) −9.7  733,180 (203.7)  −17.1  min −21.2 °C)  ALC  135,088 (37.5) −30.0  535,483 (148.7)  −39.5  Warmer Location  NWC  266,846 (74.1) ‐  260,943 (72.5) ‐  (max 40 °C,  SLC  240,186 (66.7) −10.0  221,295 (61.5) −15.2  min 15 °C)  ALC  185,095,055 (51.4) −30.6  167,267 (46.5) −35.9  Use of the measured thermal properties for normalweight, sand lightweight, and all  lightweight mixtures in a simple EnergyPlus building energy simulation model provided  insight into the energy savings offered by use of lightweight concrete in structural appli‐ cations. As can be seen in Table 7 results of the simulations indicated that the SLC and  ALC mixtures significantly reduced both the total heating and total cooling energy re‐ quired to maintain the temperate interior conditions specified in the model. This finding  differs from that of a building energy simulation using a residential apartment building  model in European weather conditions, in which energy savings were noted for light‐ weight concrete construction for building heating energy, but not cooling energy [21].  Use of sand lightweight concrete (SLC) in both the Chicago (cooler) and warmer area  simulations resulted in prediction of approximately 10% cooling energy savings and heat‐ ing energy savings in the range of 15–17% over NWC construction. The percent savings  in heating energy roughly corresponds to the findings of a study by Real et al. [21] using  European climate conditions with residential apartment construction.  Use of all lightweight concrete (ALC) in in both the Chicago (cooler) and warmer area  simulations resulted in prediction of approximately 30% cooling energy savings and heat‐ ing energy savings in the range of 35–40% over NWC construction. Although this analysis  used a single model of a very basic structure that contained many simplifications, this  analysis provided insight into the thermal performance advantages that can potentially  be offered by lightweight concrete in building envelope and other structural applications.  3.3. Building Energy Simulations—Masonry  More advanced models and simulations were used to accurately predict the energy  savings associated with lightweight masonry materials that are often viewed as an alter‐ native  to  conventional  light  construction  framing.  Thermal  property  data  and  unit  weights for lightweight and  conventional masonry alternatives  were used as alternate  construction  options  in  five  reference  building  models.  This  research  focused  on  five  model buildings, in five different climates. Simulations were performed using the source  energy assignments from the building reference model (electricity used for cooling en‐ ergy, electricity or gas used for heating energy). Results from the simulations for each type  of reference model building in each of the five selected climate zones are summarized in  Tables 9–13. The outdoor air dry bulb temperature for the summer design day and the  winter design day at each location is also provided in Tables 9–13, along with the average  zone (indoor) air temperature for the summer and winter design days achieved during  the simulations.  Of the five models, the alternate construction for the secondary school (Table 9) was  the only model to utilize the NWU and grout instead of lightweight materials. Predicted  energy saving in heating and cooling for the secondary school ranged from 0.6% to 1.9%,  depending on the location. For each of the five locations, a greater energy savings was  predicted for heating (gas) during the winter design day than cooling energy for the sum‐ mer design day. The greatest net energy savings was for the Chicago location.  Buildings 2021, 11, 94  15  of  21  Table 9. Results for secondary school reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity, kJ  Heating: Gas, kJ      Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  (kWh)  (kWh)  Summer De‐ Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Winter Design Day  sign Day  Day  Typical  1,040,022 (288.9)  2,162,999 (600.8)  23.7  19.2  Chicago  Alternate  1,027,349 (285.4)  ‐  2,130,622 (591.8)  (74.7)  (66.6)  % difference −1.2 −1.5  Typical  949,242 (263.7)  2,454,959 (681.9)  23.7  18.7  Minneapolis  Alternate  941,040 (261.4)  ‐  2,419,955 (672.2)  (74.7)  (65.7)  % difference −0.9 −1.4  Typical  1,119,844 (311.1)  1,741,960 (483.9)  23.8  19.7  Philadelphia  Alternate  1,109,046 (308.1)  ‐  1,717,401 (477.1)  (74.8)  (67.4)  % difference −1.0 −1.4  Typical  1,140,668 (316.9)  1,692,692 (470.2)  23.8  19.8  Nashville  Alternate  1,130,840 (314.1)  ‐  1,670,366 (464.0)  (74.8)  (67.6)  % difference −0.9 −1.3  Typical  1,533,811 (426.1)  829,378 (230.3)  24.0  19.5  Saudi Arabia  Alternate  1,154,049 (320.6)  ‐  813,945 (226.1)  (75.2)  (67.1)  % difference −0.6 −1.9  For three of the reference models, midrise apartment (Table 10), small hotel (Table 11)  and strip mall (Table 12), a lightweight CMU (LWU) and lightweight grout (LWG) were used  as the alternate construction to the light gauge framing and wood siding default inputs in the  3 3 reference models. The midrise apartment and strip mall utilized 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LWU  3 3 and lightweight grout in the alternate construction, while the 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ) LWU and  lightweight grout was utilized in the small hotel. Material type selections for the different  structure types were based on the experience of the authors.  Predicted cooling energy savings for the mid‐rise apartment (Table 10) on the sum‐ mer design day ranged from 1.2% to 1.8% for all locations. Significant savings in heating  energy (electric) on the winter design day in Chicago (6.4% reduction) and Minneapolis  (2.9% reduction) were predicted. Gas heating energy savings on the design winter day  were consistently between 1.2% and 1.3% for the four locations in the United States used  for the simulations. The heating energy savings for the design winter day for Saudi Arabia  was predicted to be 3.2%.     Buildings 2021, 11, 94  16  of  21  Table 10. Results for midrise apartment building reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity, kJ  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  53,212 (14.78)  1053 (0.292)  473,514 (133.2)  24.2  20.7  Chicago  Alternate  52,304 (14.53)  985 (0.274)  467,658 (129.9)  (75.5)  (69.2)  % difference −1.7 −6.4 −1.2  Typical  54,420 (15.12)  2643 (0.734)  553,718 (153.8)  24.2  20.6  Minneapolis  Alternate  53,440 (14.84)  2566 (0.713)  546,713 (151.9)  (75.5)  (69.1)  % difference −1.8 −2.9 −1.3  Typical  64,044 (17.78)  343,036 (95.29)  24.2  20.8  Philadelphia  Alternate  63,212 (17.56)  ‐  339,819 (94.39)  (75.5)  (69.4)  % difference −1.3 −1.3  Typical  65,280 (18.13)  325,036 (90.29)  24.2  20.8  Nashville  Alternate  64,497 (17.92)  ‐  320,700 (80.08)  (75.5)  (69.4)  % difference −1.2 −1.3  Typical  86,436 (24.01)  81,975 (22.77)  24.3  21.0  Saudi Arabia  Alternate  85,341 (23.71)  ‐  79,380 (22.05)  (75.5)  (69.8)  % difference −1.3 −3.2  Using lightweight masonry materials, the small hotel (Table 11) reference model sim‐ ulations provided modest cooling energy (electric) savings for the summer design day,  ranging from 0.4% to 0.9% for each of the five locations. More significant heating energy  (electricity) savings were predicted for the winter design day, with reductions of 1.6% to  1.9% predicted for the four locations in the United States and a reduction of 2.4% predicted  for the location in Saudi Arabia. If gas heating is utilized, the simulations predicted more  modest energy savings for all five locations, 0.5% for the four locations in the United States  and 0.2% for Saudi Arabia. Of note, precast concrete slabs are often considered for inter‐ mediate floors of this type of construction, and future work could consider use of these  types of slabs in the energy simulation models.  Table 11. Results for small hotel reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity, kJ  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  185,842 (51.62)  303,065 (84.18)  305,329 (84.81)  25.7  20.3  Chicago  Alternate  185,052 (51.40)  298,279 (82.86)  303,838 (84.40)  (78.3)  (68.5)  % difference −0.4 −1.6 −0.5  Typical  181,331 (50.37)  352,024 (97.78)  355,240 (98.68)  25.9  20.3  Minneapolis  Alternate  (78.6)  180,309 (50.09)  346,554 (96.27)  353,529 (98.2)  (68.5)  % difference −0.6 −1.6 −0.5  Typical  197,684 (54.91)  226,010 (62.78)  228,833 (63.56)  26.0  20.4  Philadelphia  Alternate  195,572 (54.33)  212,956 (59.15)  227,712 (63.25)  (78.8)  (68.7)  % difference −0.5   −1.8 −0.5  Typical  197,685 (54.91)  216,982 (60.27)  220,890 (61.36)  26.0  20.4  Nashville  Alternate  196,700 (54.64)  212,956 (59.15)  219,889 (61.08)  (78.8)  (68.7)  % difference −0.5 −1.9 −0.5  Typical  221,332 (61.48)  81,301 (22.58)  89,324 (24.81)  26.4  20.9  Saudi Arabia  Alternate  219,439 (60.96)  79,347 (22.04)  89,104 (24.75)  (79.5)  (69.6)  % difference −0.9 −2.4 −0.2  Buildings 2021, 11, 94  17  of  21  For the strip mall reference model using lightweight masonry materials (Table 12),  building energy simulation results predicted a reduction in cooling energy (electricity)  required for the summer design day ranging from 1.8% (Philadelphia) to 3.0% (Chicago).  The strip mall simulation in Saudi Arabia resulted in a net increase in cooling energy re‐ quired (1.3%), which was one of only two increases in energy use predicted for the light‐ weight building material alternatives. For all five locations, the building energy simula‐ tions predicted a  decrease in heating energy  (gas) required for the  winter design day.  More modest energy savings predicted were achieved from this reference model, ranging  from 0.7% to 1.0% for locations in the United States and a 1.9% savings predicted for the  Saudi Arabia location. These findings are similar to those of a previous study on light‐ weight masonry use in the strip mall reference model [25], where only modest improve‐ ments were exhibited by the lightweight masonry in warmer climates.  Table 12. Results for strip mall reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity,  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  kJ (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design   Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  77,668 (21.57)  761,278 (211.5)  25.7  20.3  Chicago  Alternate  75,344 (20.93)  ‐  755,719 (209.9)  (78.3)  (68.5)  % difference −3.0 −0.7  Typical  75,832 (21.06)  886,312 (246.2)  25.9  20.3  Minneapolis  Alternate  73,882 (20.52)  ‐  878,988 (244.2)  (78.6)  (68.5)  % difference −2.6 −0.8  Typical  87,203 (24.22)  572,583 (159.1)  26.0  20.4  Philadelphia  Alternate  85,605 (23.78)  ‐  567,011 (157.5)  (78.8)  (68.7)  % difference −1.8 −1.0  Typical  89,402 (24.83)  551,238 (153.1)  26.0  20.4  Nashville  Alternate  87,241 (24.23)  ‐  546,486 (151.8)  (78.8)  (68.7)  % difference −2.4 −0.9  Typical  106,517 (29.59)  214,206 (59.50)  26.4  20.9  Saudi Arabia  Alternate  107,939 (29.98)  ‐  210,082 (58.36)  (78.8)  (69.6)  % difference  +1.3 −1.9  The supermarket reference model (Table 13) utilized concrete masonry units with a  2.54 cm (1 in.) coating of stucco as the default exterior for the reference model. When light‐ weight masonry was used, predicted cooling energy savings (electricity) for the summer  design day ranged from 0.6% to 0.7% for all five locations. Heating energy (gas) savings  for three of four United States locations (Minneapolis, Philadelphia, Nashville) ranged  from 0.4% to 0.6%. A net increase in heating (gas) energy was predicted for the Chicago  location. The simulation performed using the Saudi Arabia weather data predicted a 0.3%  savings in heating (gas) energy.     Buildings 2021, 11, 94  18  of  21  Table 13. Results for supermarket reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity, kJ, Heating: Electricity,  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  (kWh)  kJ (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  99,360 (27.60)  1,727,611 (479.9)  25.1  19.0  Chicago  Alternate  98,750 (27.43)  ‐  1,730,213 (480.6)  (77.1)  (66.2)  % difference −0.6  +0.2  Typical  99,511 (27.64)  1,960,688 (544.6)  25.2  18.9  Minneapolis  Alternate  98,861 (27.46)  ‐  1,951,609 (542.1)  (77.4)  (66.0)  % difference −0.7 −0.5  Typical  115,682 (32.13)  1,390,072 (386.1)  25.3  19.1  Philadelphia  Alternate  114,948 (31.93)  ‐  1,384,527 (384.6)  (77.5)  (66.4)  % difference −0.6 −0.4  Typical  118,657 (32.96)  1,354,454 (376.2)  25.3  19.2  Nashville  Alternate  117,856 (32.74)  ‐  1,346,900 (374.1)  (77.5)  (66.6)  % difference −0.7 −0.6  Typical  203,627 (56.56)  732,544 (203.5)  25.5  19.6  Saudi Arabia  Alternate  202,179 (56.16)  ‐  730,315 (202.9)  (77.9)  (67.2)  % difference −0.7 −0.3  A total of 25 building energy simulations were performed demonstrating that in all  cases but two, masonry materials should exhibit have lower energy usage requirements  for heating and cooling of building models, and consistent energy savings. This is con‐ sistent with the findings of other studies showing energy savings of concrete and masonry  over other types of construction [22,23], and lightweight concrete masonry over conven‐ tional masonry [24,25]. It should be noted that the energy use of each building predicted  by the simulations is also influenced by a number of construction‐related factors, includ‐ ing fenestration type and area, roofing type, other default materials used in the reference  model, and building configuration.  All building energy simulation models, including EnergyPlus, exhibit uncertainty.  Uncertainty  associated  with  EnergyPlus  has  been  categorized  as  the  uncertainty  of  weather data, uncertainty of empirical parameters (such as formulas used to calculated  convective flux exchanged with the outside air) and uncertainty of the measured param‐ eters  (such  as  architectural  geometries  and  measured  properties  used  as  inputs)  [44].  Methods to quantify the uncertainty in EnergyPlus are the subject of recent and ongoing  studies [45]. It is noted that although the ranges of uncertainty of the results from this  study have not been defined, the results can be viewed as relative comparisons of perfor‐ mance. Future study could include defining uncertainty ranges for these results, and as‐ sessing  the  implications.  Additional  future  studies  could  include  energy  performance  monitoring/evaluation on actual structures constructed of lightweight concrete and con‐ ventional materials.  Other limitations to this study include the use of only a limited number of concrete  and mortar mixture proportions and constituent materials. Properties of constituent ma‐ terials of concrete and masonry mixtures (including cement, fine aggregates, and coarse  aggregates) vary by location. Use of different types/sources of constituent materials will  affect the thermal and physical properties of the concrete and masonry mixtures. Mixture  proportions will also affect the thermal and physical properties of the concrete and ma‐ sonry materials. In this study, the authors used local materials and mixture proportions  typical of conventional concrete and masonry construction in the United States, but it is  noted that other materials and mixtures could provide different results.  Only a limited number of building types and climates were included in this study.  Models for other types of buildings, or different building configurations and characteris‐ tics, could affect the results. Although the models included in EnergyPlus were developed  Buildings 2021, 11, 94  19  of  21  in a manner representing a large portion of the United States building inventory, energy  savings for actual structures may vary from the model predictions for a number of reasons  ranging from as‐built construction to assumptions made in the model.  4. Conclusions  Laboratory testing of concrete, grout, and masonry CMU building components pro‐ vided thermal property test results that are material specific and could be used in a num‐ ber of applications for design and analysis of structures to assist with weighing of alter‐ natives for building materials and quantification of benefits over the life cycle. Of signifi‐ cance in this study, heat capacity and thermal conductivity tests were performed on bulk  specimens (per ASTM C518), without crushing the concrete and compromising air void  structure of lightweight fine and coarse aggregate. Lightweight materials showed signifi‐ cant thermal advantages over normalweight control materials, with thermal conductivity  tests  of  concrete  mixtures  indicating  a  33.5%  reduction  for  sand  lightweight  concrete  (SWC) and a 65.9% reduction for all lightweight concrete (ALC) over normalweight con‐ crete (NWC). For masonry materials, lightweight grout (LWG) exhibited a 60.7% reduc‐ tion  in  thermal  conductivity  compared  to  normalweight  grout  (NWG),  and  the  light‐ weight CMU blocks (LWU) of different unit weights had thermal conductivities 12.0%  and 33.2% lower than the normalweight CMU (NWU). Volumetric heat capacities for sand  lightweight (SLC) and all lightweight (ALC) concrete were reduced by 16.8% and 26.2%  respectively. Volumetric heat capacities for lightweight masonry grout (LWG) and block  (LWU)  were  generally  reduced  as  well  from  those  of  normalweight  masonry  grout  (NWG) and normalweight masonry units (NWU).  Test results for heat capacity and thermal conductivity for these mixtures reasonably  compare to published data, but are specific to the mixtures and offer much higher confi‐ dence in their ability to represent the performance of building components utilizing light‐ weight aggregates in design calculations and in thermal modeling applications, as com‐ pared to the large ranges of values currently published in the literature. Significant differ‐ ences in these measured values indicate that material‐ and mixture‐specific test results  could be used by designers to justify the decision to utilize building materials containing  lightweight aggregates in new construction.  The  accurately  measured  thermal  properties  for  normalweight,  sand  lightweight,  and all lightweight concrete mixtures were used in a simple EnergyPlus building energy  simulation model to  demonstrate the potential energy savings  offered  by use of light‐ weight concrete in structural applications. Use of sand lightweight concrete (SLC) resulted  in prediction of 15–17% heating energy savings and 10% cooling energy savings. Use of  all lightweight concrete (ALC) resulted in prediction of approximately 35–40% heating  energy savings and 30% cooling energy savings over the building constructed with nor‐ malweight concrete (NWC). These findings indicated that use of these materials will sig‐ nificantly affect the energy performance of a building, and if building energy simulations  are utilized in the design process, the material‐ and mixture‐specific thermal properties  should be obtained and utilized.  More advanced models and simulations were used to accurately predict the energy  savings associated with lightweight masonry materials that are often viewed as an alter‐ native to conventional light construction framing due to economic factors and design con‐ siderations/preferences.  A  total  of  25  building  energy  simulations  were  performed  demonstrating that in all cases but two, masonry materials typically have lower energy  usage requirements for heating and cooling of building models compared to conventional  light frame construction, and consistent energy savings. Predicted energy saving in heat‐ ing and cooling for the five models ranged from 0.2% to 6.4%, depending on the building  configuration, climatic and weather conditions, and materials used. These findings align  with previous studies that show energy and energy cost savings for concrete and masonry  materials over other types of exterior construction [21–25]. Modest energy savings were  found for both heating energy and cooling energy, contrary to some other studies.  Buildings 2021, 11, 94  20  of  21  Author Contributions: conceptualization, T.L.C., J.L. and C.F.; methodology, T.L.C., J.G., C.F. and  J.W.; software, T.L.C. and J.G.; formal analysis, T.L.C., J.G. and R.W.C.; investigation, T.L.C., C.F.  and J.L.; resources, C.F. and J.W.; data curation, T.L.C.; writing—original draft preparation, T.L.C.,  J.G. and R.W.C.; writing—review and editing, R.W.C., J.L., C.F. and J.W.; supervision, T.L.C.; project  administration, T.L.C.; funding acquisition, T.L.C. and J.W. All authors have read and agreed to the  published version of the manuscript.  Funding: This research was funded by Stalite.  Institutional Review Board Statement: Not applicable.  Informed Consent Statement: Not applicable.  Data Availability Statement: Data is contained within the article. Additional supporting data pre‐ sented in this study are available on request from the corresponding author.   Conflicts of Interest: The collection, analysis, and interpretation of data for this study was per‐ formed by or under supervision of the corresponding author at the University of North Carolina at  Charlotte. The corresponding author led the writing of the manuscript and the supports the decision  to publish the results. The second author performed the analyses under the supervision of the cor‐ responding author. The remaining authors, all of whom are affiliated in some way with the com‐ pany funding the study, helped with conceptualization of the study, and the review and editing of  the manuscript.  References  1. ACI Committee 213. Guide for Structural Lightweight‐Aggregate Concrete (ACI 213‐R14); American Concrete Institute: Farmington  Hills, MI, USA, 2014; p. 59.  2. ASTM. Standard Specification for Lightweight Aggregates for Structural Concrete; ASTM C330‐05; American Society for Testing and  Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  3. Holm,  T.A.;  Ries,  J.  Chapter  2:  Manufacturing  of  ESCS  Lightweight  Aggregate.  In  Reference  Manual  for  the  Properties  and  Applications of Expanded Shale, Clay and Slate Lightweight Aggregate; Expanded Shale; Clay and Slate Institute: Chicago, IL, USA,  2007; p. 18.  4. Kim, K.‐H.; Jeon, S.‐E.; Kim, J.‐K.; Yang, S. An Experimental Study on Thermal Conductivity of Concrete. Cem. Concr. Res. 2003,  33, 363–371, doi: 10.1016/S0008‐8846(02)00965‐1.  5. Vangeem, M.G.; Holm, T.A.; Reis, J.P. Optimal Thermal Mass and R‐Value in Concrete. In Proceedings of the First International  Conference on Concrete Sustainability, Tokyo, Japan, 2013; pp. 411–418.  6. Tatro, S.B. Thermal Properties. In Significance of Tests and Properties of Concrete and Concrete‐Making Materials; STP 169D; ASTM  International: West Conshohocken, PA, USA, 2006; pp. 226–237.  7. ACI Committee 122. Guide to Thermal Properties of Concrete and Masonry Systems (ACI 122R‐14); American Concrete Institute:  Farmington Hills, MI, USA, 2014; p. 21.  8. Valore, R.C. Calculation of U‐Values of Hollow Concrete Masonry. Concr. Int. 1980, 2, 40–63.  9. American Society of Heating, Refrigerating and Air‐Conditioning Engineers. 2013 Handbook: Fundamentals; ASHRAE: Atlanta,  GA, USA, 2013; p. 1108.  10. Valore, R.C. Thermophysical Properties of Masonry and its Constituents, Parts I and II; International Masonry Institute: Washington,  DC, USA, 1988.  11. Cavalline, T.L.; Castrodale, R.W.; Freeman, C.; Wall, J. Impact of Lightweight Aggregate on Concrete Thermal Properties. ACI  Mater. J. 2017, 114, 945–956.  12. ASTM. Standard Test Method for Steady‐State Heat Flux Measurements and Thermal Transmission Properties by Means of the Guarded‐ Hot‐Plate Apparatus; ASTM C177‐19; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  13. ASTM. Standard Test Method for Thermal Performance of Building Materials and Envelope Assemblies by Means of a Hot Box Apparatus;  ASTM C1363‐19; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  14. Whiting, D.; Litvin, A.; Goodwin, S.E. Specific Heat of Selected Concretes. ACI J. Proc. 1978, 75, 299–305.  15. Castrodale,  R.W.;  Cavalline,  T.L.  Thermal  Properties  of  Lightweight  Concrete  and  Their  Impact  on  Bridge  Design.  In  Proceedings of the 2017 Precast Concrete Institute (PCI) Convention and National Bridge Conference, Cleveland, OH, USA, 28  February–4 March 2017.  16. Kibert, C.J. Sustainable Construction: Green Building Design and Delivery, 3rd ed.; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2016.  17. Energy Plus. Department of Energy, Office of Energy Efficiency & Renewable Energy. Available online: https://energyplus.net/  (accessed on 15 December 2020)  18. Crawley, D.B.; Lawrie, L.K.; Pedersen, C.O.; Liesen, R.J.; Fisher, D.E.; Strand, R.K.; Taylor, R.D.; Winkelmann, R.C.; Buhl, W.F.;  Huang, Y.J.; et al. ENERGYPLUS, A New‐Generation Building Energy Simulation Program. Proc. Build. Simul. 1999, 1, 81–88.  19. Fumo, N.; Mago, P.; Luck, R. Methodology to estimate building energy consumption using EnergyPlus benchmark models.  Energy Build. 2010, 42, 2331–2337.  Buildings 2021, 11, 94  21  of  21  20. University of Illinois and University of California, Berkeley. Getting Started with EnergyPlus, Basic Concepts Manual–Essential  Information  You  Need  About  Running  Energy  Plus.  EnergyPlus  Documentation  v8.4.0.  Available  online:  https://energyplus.net/sites/all/modules/custom/nrel_custom/pdfs/pdfs_v8.4.0/GettingStarted.pdf (accessed on 15 July 2020).  21. Real, S.; Gomes, M.G.; Rodrigues, A.M.; Bogas, J.A. Contribution of structural lightweight aggregate concrete to the reduction  of thermal bridging effect in buildings. Constr. Build. Mater. 2016, 121, 460–470.  22. Roberz, F.; Loonen, R.C.G.M.; Hoes, P.; Hensen, J.L.M. Ultra‐lightweight concrete: Energy and comfort performance evaluation  in relation to buildings with low and high thermal mass. Energy Build. 2017, 138, 432–442.  23. Marceau, M.L.; Van Geem, M.G. Modeling Energy Performance of Concrete Buildings for LEED‐NC, V. 2.2, Energy and Atmosphere  Credit 1; PCA R&D Serial No. 2880a; Portland Cement Association: Skokie, IL, USA, 2006.  24. Sousa, H.P.; Sousa, R.M.; Silva, L.C.; Sousa, G.N. Contribution of Numerical Thermal Simulation of Masonry to the Global  Objective  of  Buildings  Energy  Efficiency.  In  Proceedings  of  the  ECCOMAS  Congress  2016,  VII  European  Congress  on  Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, Crete Island, Greece, 5–10 June 2016.  25. Nicholas, T.; Cavalline, T.; Johnson, D.; Laney, M. Thermal Performance of a Recycled Aggregate Utilizing Building Energy  Simulation Programs. In Proceedings of the 2016 IAJC‐ISAM International Conference, Orlando, FL, USA, 6–8 November 2016.  26. ASTM. Standard Specification for Concrete Aggregates; ASTM C33/C33M‐18; American Society for Testing and Materials: West  Conshohocken, PA, USA, 2018.  27. AASHTO. Standard Specification for Sizes of Aggregates for Road and Bridge Construction; American Association of State Highway  and Transportation Officials: Washington, DC, USA, 2005.  28. AASHTO. Standard Specification for Lightweight Aggregatges for Structural Concrete; AASHTO M195; American Association of  State Highway and Transportation Officials: Washington, DC, USA, 2019.  29. North Carolina Department of Transportation. Standard Specifications for Roads and Structures; North Carolina Department of  Transportation: Raleigh, NC, USA, 2018.  30. ASTM. Standard Specification for Portland Cement; ASTM C150 / C150M‐20; American Society for Testing and Materials: West  Conshohocken, PA, USA, 2020.  31. ASTM. Standard Specification for Concrete Made by Volumetric Bathing and Continuous Mixing; ASTM C685/C685M‐17; American  Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  32. ASTM. Standard Practice for Making and Curing Concrete Test Specimens in the Laboratory; ASTM C192/C192M‐18; American Society  for Testing and Materials:West Conshohocken, PA, USA, 2018.  33. ASTM. Standard Test Method for Air Content of Freshly Mixed Concrete by the Pressure Method; ASTM C231/C231M‐17a; American  Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  34. ASTM. Standard Test Method for Air Content of Freshly Mixed Concrete by the Volumetric Method; ASTM C173/C173M‐16; American  Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2016.  35. ASTM. Standard Test Method for Slump of Hydraulic‐Cement Concrete; ASTM C143/C143M‐20; American Society for Testing and  Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2020.  36. ASTM. Standard Test Method for Density (Unit Weight), Yield, and Air Content (Gravimetric) of Concrete; ASTM C138/C138M‐17a;  American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  37. ASTM. Standard Test Method for Compressive Strength of Cylindrical Concrete Specimens; ASTM C39/C39M‐20; American Society  for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2020.  38. ASTM. Standard Test Method for Steady‐State Thermal Transmission Properties by Means of the Heat Flow Meter Apparatus; ASTM  C518‐17; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  39. ASTM. Standard Specification for Mixing Rooms, Moist Cabinets, Moist Rooms, and Water Storage Tanks Used in the Testing of Hydraulic  Cements and Concretes; ASTM C511‐19; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  40. Thornton, B.A.; Halverson, M.A.; Myer, M.; Loper, S.A.; Richman, E.E.; Elliott, D.B.; Mendon, V.; Rosenburg, M.I. National Cost‐ Effectiveness of ASHRAE Standard 90.1‐2010 Compared to ASHRAE Standard 90.1‐2007; Pacific Northwest National Lab: Richland,  WA, USA, 2013.  41. Field,  K.;  Deru,  M.;  Studer,  D.  Using  DOE  Commercial  Reference  Buildings  for  Simulation  Studies.  In  Proceedings  of  the  SimBuild 2010, New York, NY, USA, 11–13 August 2010; Conference Paper NREL/CP‐550‐48588.  42. Commercial Reference Buildings. Department of Energy, Office of Energy Efficiency & Renewable Energy. Available online:  https://www.energy.gov/eere/buildings/commercial‐reference‐buildings (accessed on 15 July 2020).  43. Energy  Plus  Weather  Data.  Department  of  Energy,  Office  of  Energy  Efficiency  &  Renewable  Energy.  Available  online:  https://energyplus.net/weather (accessed on 15 July 2020).  44. Ding, Y.; Shen, Y.; Wang, J.; Shi, X. Uncertainty Sources and Calculation Approaches for Building Energy Simulation Models.  Energy Procedia 2015, 78, 2566–2571.  45. Validation  and  Uncertainty  Characterization  for  Energy  Simulation.  Department  of  Energy,  Office  of  Energy  Efficiency  &  Renewable  Energy.  Available  online:  https://www.energy.gov/eere/buildings/downloads/validation‐and‐uncertainty‐ characterization‐energy‐simulation. (accessed 15 January 2021).  http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Buildings Multidisciplinary Digital Publishing Institute

Influence of Lightweight Aggregate Concrete Materials on Building Energy Performance

Loading next page...
 
/lp/multidisciplinary-digital-publishing-institute/influence-of-lightweight-aggregate-concrete-materials-on-building-iIJJYNTDxo

References (49)

Publisher
Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Copyright
© 1996-2021 MDPI (Basel, Switzerland) unless otherwise stated Disclaimer The statements, opinions and data contained in the journals are solely those of the individual authors and contributors and not of the publisher and the editor(s). MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations. Terms and Conditions Privacy Policy
ISSN
2075-5309
DOI
10.3390/buildings11030094
Publisher site
See Article on Publisher Site

Abstract

Article  Influence of Lightweight Aggregate Concrete Materials   on Building Energy Performance  1, 2 3 4 4 4 Tara L. Cavalline  *, Jorge Gallegos  , Reid W. Castrodale  , Charles Freeman  , Jerry Liner   and Jody Wall      Department of Engineering Technology and Construction Management,   University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC 28223, USA    Shelco, LLC, Charlotte, NC 28208, USA; Jgallegos@shelcollc.com    Castrodale Engineering Consultants, PC, Concord, NC 28025, USA;   reid.castrodale@castrodaleengineering.com    Stalite, Salisbury, NC 28144, USA; cfreeman@stalite.com (C.F.); jliner@stalite.com (J.L.);   jwall@stalite.com (J.W.)  *  Correspondence: tcavalline@uncc.edu; Tel.: +1‐704‐687‐5035  Abstract: Due to their porous nature, lightweight aggregates have been shown to exhibit thermal  properties that are advantageous when used in building materials such as lightweight concrete,  grout, mortar, and concrete masonry units. Limited data exist on the thermal properties of materials  that incorporate lightweight aggregate where the pore system has not been altered, and very few  studies have been performed to quantify the building energy performance of structures constructed  using lightweight building materials in commonly utilized structural and building envelope com‐ ponents. In this study, several lightweight concrete and masonry building materials were tested to  determine the thermal properties of the bulk materials, providing more accurate inputs to building  energy simulation than have previously been used. These properties were used in EnergyPlus build‐ ing energy simulation models for several types of commercial structures for which materials con‐ Citation: Cavalline, T.L.; Gallegos, J.;  taining lightweight aggregates are an alternative commonly considered for economic and aesthetic  Castrodale, R.W.; Freeman, C.;   Liner, J.; Wall, J. Influence of   reasons. In a simple model, use of sand lightweight concrete resulted in prediction of 15–17% heat‐ Lightweight Aggregate Concrete  ing energy savings and 10% cooling energy savings, while use of all lightweight concrete resulted  Materials on Building Energy   in prediction of approximately 35–40% heating energy savings and 30% cooling energy savings. In  Performance. Buildings 2021, 11, 94.  more  complex  EnergyPlus  reference  models,  results  indicated  superior  thermal  performance  of  https://doi.org/10.3390/   lightweight aggregate building materials in 48 of 50 building energy simulations. Predicted energy  buildings11030094  savings for the five models ranged from 0.2% to 6.4%.  Academic Editors: Oliver Kinnane  Keywords: building energy simulation; energy savings; lightweight aggregate; concrete; masonry;  and Richard O’Hegarty  grout; thermal properties; heat capacity; thermal conductivity  Received: 20 January 2021  Accepted: 24 February 2021  Published: 3 March 2021  1. Introduction and Background  Publisher’s Note: MDPI stays neu‐ tral with regard to jurisdictional  1.1. Lightweight Aggregate Concrete Materials  claims in published maps and insti‐ Manufactured lightweight aggregates are a building product produced by heating  tutional affiliations.  certain shales, clays, slates,  fly ashes, or blast‐furnace slags in a high‐energy pyropro‐ cessing facility [1]. Expansion of gases during the processing and subsequent cooling re‐ sults in an expanded, highly porous, cellular aggregate that has a lower relative density  than the source material. Lightweight aggregates used for structural concrete must meet  Copyright: © 2021 by the authors. Li‐ the physical property requirements outlined in American Society for Testing and Materi‐ censee  MDPI,  Basel,  Switzerland.  als (ASTM) C330 [2], with maximum dry loose bulk densities for lightweight fine aggre‐ This article  is an open access article  gate, coarse aggregate, and combined fine and coarse aggregate limited to a maximum of  distributed under the terms and con‐ 3 3 3 3 3 3 1120 kg/m  (70 lb/ft ), 990 kg/m  (55 lb/ft ), and 1040 kg/m  (65 lb/ft ) respectively.  ditions of the Creative Commons At‐ tribution (CC BY) license (http://crea‐ The physical and thermal properties of different types of lightweight aggregates vary  tivecommons.org/licenses/by/4.0/).  based on properties of the source material, the pyroprocessing method utilized, and other  Buildings 2021, 11, 94. https://doi.org/10.3390/buildings11030094  www.mdpi.com/journal/buildings  Buildings 2021, 11, 94  2  of  21  associated processing techniques such as cooling, crushing, and grading [3]. The perfor‐ mance of lightweight concrete and masonry building products will be a function of the  properties of the lightweight aggregates as well as the other mixture materials and the  proportions utilized, and unique to the lightweight material and mixtures used [1]. Spe‐ cifically, factors affecting the thermal conductivity of concrete include “age, aggregate vol‐ ume fraction, amount of cement, types of admixtures, fine aggregate fraction, tempera‐ ture, and moisture status” [4]. Ultimately, studies have shown that for lightweight con‐ crete, the aggregate type is not as influential in thermal performance as the porosity and  moisture content [5,6].  Thermal properties of building materials, including thermal conductivity and heat  capacity, influence the building energy performance of a structure. Several publications  provide suggested ranges of values for thermal properties of lightweight concrete and  masonry materials. However, suggested ranges are often either 1) quite broad or 2) lim‐ ited to a single value with no indication of adjustments that may be required based on  local  materials  or  mixture  proportions.  In  many  instances,  details  regarding  material  types, mixture proportions, test methods, and specimen conditioning are not provided.  For example, ASTM Selected Technical Papers (STP) 169D, Significance and Tests and  Properties of Concrete and Concrete‐Making Materials, provides thermal conductivity values  for lightweight concrete mixtures using three types of normalweight aggregates and one type  of lightweight aggregate (expanded shale) [6]. However, information on the mixture propor‐ tions used is not provided, and it is noted that these values were determined based on work  performed in the 1960s, when materials and mixture proportions were somewhat different  from those used in modern times (particularly for higher strength mixtures. ASTM STP 169D  does not provide recommended values for heat capacity [6].  American Concrete Institute (ACI) 122, “Guide to Thermal Properties of Concrete  and Masonry Systems” [7] provides calculated estimates of thermal conductivity based  on density and type of material “obtained from density/thermal conductivity linear equa‐ tions” based on work by Valore [8]. Similar to ASTM STP 169D, ACI 122 does not provide  guidance on adjustments of these values based on mixture proportions [7]. Lightweight ag‐ gregates of many types (pumice, expanded clay, expanded shale, and expanded slate) are  grouped together, with only a single thermal conductivity value suggested regardless of the  type of lightweight aggregate used [7]. Although providing recommendations of specific heat  of concrete, mortar, and grout based on density, ACI 122 does not provide details on the ma‐ terials and mixture proportions used in identification of these values, or guidance regarding  adjustment of the values for local materials or mixture proportions [7].  The  American  Society  of  Heating,  Refrigerating  and  Air‐Conditioning  Engineers  (ASHRAE) Handbook also provides suggested values for the thermal conductivity and  heat capacity of concrete materials, broadly grouping materials by normalweight concrete  (sand  and  gravel  or  stone  aggregates)  and  lightweight  aggregate  concrete  (expanded  shale, clay, or slate, expanded slag, pumice and scoria) [9]. Values published by ASHRAE  are attributed to work in the 1980s by Valore [8,10] on concrete, hollow concrete masonry,  and constituent materials. Similar to other publications, ranges of suggested values for  thermal conductivity are quite broad, with the upper and lower suggested values for nor‐ malweight concrete varying by over 100% [10]. Many thermal conductivity values from  Valore’s study published in 1980 “were estimates, calculated from concrete densities [8],”  and laboratory obtained values referenced in this publication were obtained over the 50  years prior to 1980, using equipment and test methods that vary from those available to‐ day [8]. Thermal properties for normalweight and lightweight concrete blocks published  in ASHRAE [8] and attributed to Valore’s 1998 study [10] are provided for hollow concrete  blocks, or with cores filled with perlite, vermiculite, or molded expanded polystyrene (not  grout). Data is provided for thermal resistance and specific heat of concrete and masonry  materials, but not thermal conductivity [9].  Buildings 2021, 11, 94  3  of  21  In summary, existing publications  suggesting thermal properties for concrete/ma‐ sonry materials provide little or no information on the concrete or mortar mixture propor‐ tions and materials, specimen preparation, or moisture state of the materials at time of  testing, limiting the utility of this data for designers desiring to identify inputs for building  energy simulation models. Additionally, modern materials, mixture proportions, and test  methods were not used to obtain many published thermal property values. Values are  generally suggested based on concrete density, and there is often a significant overlap  between recommended values for different concrete densities, making it difficult for a  designer to have confidence in selection of a value that represents local materials and the  desired mixture proportions. A detailed summary of published thermal property values,  along  with additional  insight into  issues associated  with the  recommendations  is  pro‐ vided in [11].  Additionally, the thermal conductivity of a material is often measured using ASTM  C177 [12] or ASTM C1363 [13], which require crushing of the specimen to a powder. This  approach  destroys  the  void  structure  within  building  materials  that  incorporate  light‐ weight aggregate, significantly altering the measured thermal properties. Very few stud‐ ies on heat capacity of lightweight building materials exist in the literature, with a range  of equipment types and saturation states [14,15]. In the study reported here, a method was  used that measured the thermal conductivity and heat capacity of building materials con‐ taining lightweight aggregate that utilized intact (bulk) samples, providing more accurate  values of the thermal conductivity and heat capacity of lightweight concrete and grout  than used in other studies [11].  1.2. Building Energy Simulation Models and Lightweight Aggregate Concrete Building Materials  An urgent need exists to reduce energy use and to conserve resources, and energy  simulation software is available to allow designers to compare the energy performance of  building systems using different types of materials. Lightweight concrete and masonry units  have been shown to provide energy savings because of their unique thermal properties that  result from the porous nature of the lightweight aggregate [5,16]. However, as described pre‐ viously, accurate measurement of thermal properties for these materials has been hampered  by test methods that require crushing which significantly alters the performance of the mate‐ rial and hides the improvements possible from using these materials [11].  This study uses the EnergyPlus software (version 8.5.0, National Renewable Energy  Laboratory, Golden, CO, USA), with input material properties measured using a new test  method that preserves the void space within the building materials containing the light‐ weight aggregates, which provides a more accurate indication of the potential energy sav‐ ing resulting from the use of lightweight concrete, grout, and masonry units in typical  building  construction.  EnergyPlus  is  the  official  building  simulation  program  of  the  United States Department of Energy (DOE), promoted through the Building and Technol‐ ogy Program of the Energy Efficiency and Renewable Energy Office [17]. EnergyPlus is  an evolution of older DOE simulation engines and offers a simulation engine for a series  of third party interfaces [18]. Funded by the DOE Building Technologies Office (BTO) and  managed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL), this software has been  utilized extensively by both public and private entities to perform energy analysis and  thermal load simulation for a broad range of applications including sizing of heating, ven‐ tilation, and air conditioning (HVAC) equipment, building retrofit studies, life cycle anal‐ ysis (LCA) studies, energy performance optimization, and other uses. Weather data to  support  the simulations  is available for  over 2100 locations worldwide,  and the  open‐ source code utilized by the software has allowed a number of users to customize and en‐ hance the capabilities of the program. The program is capable of modeling the heating,  cooling, lighting, ventilating, and other energy flows as well as water in buildings [19,20].  Building  energy  simulation  studies  quantifying  energy  savings  from  lightweight  concrete materials are limited in the published literature. One study showed that light‐ weight aggregate concrete can reduce heat losses due to thermal bridging effects, when  Buildings 2021, 11, 94  4  of  21  compared to normalweight concrete [21], although in this study thermal properties were  determined using a surface measurement probe rather than measurement of bulk sam‐ ples, and only one type of residential building (single‐story apartment model) was in‐ cluded in this study. This study showed that lightweight concrete could contribute to the  reduction of heating energy in Europe, but did not substantially contribute to a reduction  in cooling energy needs [21]. A study of ultra‐lightweight concrete (ULWC) evaluated the  performance of this novel material (not typically used in construction currently) against  buildings with greater thermal mass using EnergyPlus [22]. It was found that the ULWC  could provide energy savings in some situations, with certain building configuration/op‐ erational characteristics and climate combinations showing energy savings over conven‐ tional construction, while energy savings were not predicted in other situations [22].  Research sponsored by the Portland Cement Association aimed to model the energy  performance of concrete buildings to support credit in the Leadership in Energy and En‐ vironmental Design (LEED) New Construction system [23]. Energy use in mid‐rise build‐ ings was simulated using VisualDOE (Version 4.0.0, Architectural Energy Corporation,  San Francisco, CA, USA) and Energy‐10 (Sustainable Buildings Industry Council, Wash‐ ington, DC, USA) software programs using weather data from six varying climates in the  United States. In this study, the thermal performance of precast normalweight concrete  walls was compared to that of structural steel or reinforced concrete frames, with the con‐ crete materials showing advantages over other materials. Typical cold climate energy cost  savings ranged from 14% to 21% [23]. It is noted that lightweight concrete was not in‐ cluded in this study.  A numerical (2D and 3D finite element) and laboratory study of thermal performance  of a single wall system indicated significant thermal transmittance reductions (ranging  from  12%  to  27%)  for  walls  constructed  of  lightweight  concrete  masonry  units,  with  greater thermal resistance exhibited with when lightweight mortar was used in the joints  [24]. This study did not utilize the full range of capabilities of building energy simulations,  however, since only a simple single wall system was included in the model.  Previously, the lead author of this study performed research that predicted energy  savings in masonry structures when porous recycled aggregate from demolition waste  was used in mortar [25]. This study also used EnergyPlus simulations in several United  States climate regions. A single type of commercial building model (strip mall) was used  in this analysis, and the recycled aggregate is not typically used in commercial building  construction. However, control models using lightweight concrete masonry exhibited en‐ ergy  efficiency  greater  than  that  of  normalweight  masonry  materials,  particularly  in  warmer climates [25].  1.3. Research Hypothesis and Significance  The authors hypothesize that use of accurately measured thermal properties (heat  capacity and thermal conductivity) for lightweight aggregate concrete materials in build‐ ing energy simulation models will result in predictions of significant energy savings for  commercial buildings. Due to the use of material‐specific, accurately measured thermal  inputs into the building energy simulation models, this research provides, perhaps for the  first time, data that more accurately quantifies the potential energy savings from use of  these materials in a range of commercial buildings where lightweight aggregate concrete  materials are an economical and aesthetic choice of designers, in a variety of climates.  2. Materials and Methods  In this study, measured mechanical and thermal properties for the lightweight con‐ crete, masonry grout, and concrete masonry units (CMUs) were utilized in selected build‐ ing components in a series of commercial building models developed using the building  energy simulation program EnergyPlus. Commercial building models used for this study  selected  because they  represent  a  significant  portion  of the  United  States  inventory  of  Buildings 2021, 11, 94  5  of  21  commercial buildings, and they are the types of structures for which lightweight aggre‐ gate concrete masonry and materials are of interest due to construction market factors  (economic) and aesthetics.  2.1. Laboratory Testing  As part of this work, three concrete mixture designs and two mortar designs were  batched and tested, along with three types of concrete masonry units. Concrete mixture  designs were normalweight concrete (NWC), comprised of locally available natural fine  and coarse aggregates, sand lightweight concrete (SLC), containing natural sand and a  lightweight  coarse  aggregate,  and  an  all  lightweight  concrete  (ALC),  containing  light‐ weight coarse aggregate and lightweight fine aggregate. Mortar mixtures batched and  tested included a normalweight grout (NWG), containing natural aggregates and a light‐ weight grout (LWG) containing lightweight aggregates. Additionally included in this test  program were a normalweight concrete masonry unit (NWU) and a lightweight concrete  masonry unit (LWU).  Lightweight aggregates consisted of an expanded slate aggregate manufactured us‐ ing a rotary kiln process. The properties of the lightweight aggregates vary by gradation,  and a summary is presented  in Table 1. For the concrete and grout mixtures, normal‐ weight fine aggregates consisted of natural silica sands and normalweight coarse aggre‐ gates consisted of granitic gneiss. Characteristics of these aggregates are also presented in  Table 1. For concrete mixtures, the aggregate gradations commonly used for building con‐ struction  (American  Association  of  State  Highway  and  Transportation  Officials  {AASHTO} No. 67 natural coarse aggregate and 12.7 mm (½ in.) lightweight coarse aggre‐ gate) were used.  Table 1. Aggregate properties and characteristics.  Coarse Aggregates  Fine Aggregates  Characteristic  Normalweight  Lightweight  Normalweight  Lightweight  Type  Granitic gneiss  Expanded slate  Natural silica sand  Expanded slate  ASTM C33 [26] or  ASTM C330 [2] or  Gradation  ASTM C33 [26]  NCDOT 2MS [29]  AASHTO #67 [27]  AASHTO M 195 [28]  1.52   (for 19.1 mm {3/4 in.} nom.  Specific gravity (Oven  max. gradation)  2.75  2.63  1.85  dry)  1.53   (for 12.7 mm {1/2 in.} nom.  max. gradation)  6.0% at 24 h   (for 19.1 mm {3/4 in.} nom.  max. gradation)  Absorption (%)  0.50  0.50  10.0 (at 24 h)  7.0% at 24 h   (for 12.7 mm {1/2 in.} nom.  max. gradation)  Bulk loose unit weight,  1506  801  1474  881  3 3 kg/m  (lb/ft )  (94)  (50)  (92)  (55)  Concrete mixture proportions are shown in Table 2. Cement utilized for concrete and  grout mixtures was a Type I cement meeting ASTM C150 [30]. Concrete mixtures also  utilized a Type F fly ash, substituted for cement at a rate of 20% by weight. Nominal  amounts of an air entraining admixture, normal‐range water reducing admixture, and a  high‐range water reducing admixture were utilized in the concrete mixtures at the dosage  Buildings 2021, 11, 94  6  of  21  rates provided in Table 2. The target slump was 152.4 mm (6 in.). The water to cementi‐ tious materials ratio (w/cm) for all concrete mixtures was 0.41. Grout mixtures produced  for the testing program are also shown in Table 2. Concrete masonry units utilized for the  testing program included three types: a normalweight CMU (NWU) with a unit weight of  3 3 2002 kg/m  (125.0 lb/ft ), a lightweight concrete masonry unit (LWU) with a unit weight  3 3 of 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ), and a lightweight concrete masonry unit (LWU) with a unit  3 3 weight of 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ).  Table 2. Concrete and grout mixture proportions.  Concrete Mixtures  Grout Mixtures  Sand   All   Mixture Component/Test  Normalweight  Normalweight  Lightweight  Lightweight  Lightweight  (NWC)  Grout (NWG)  Grout (LWG)  (SLC)  (ALC)  Mixture components           Cement, type I, kg/m , (lb/cy)  347.7 (586)  347.7 (586)  347.7 (586)  406.4 (685)  406.4 (685)  Fly ash, kg/m  (lb/cy)  86.6 (146)  86.6 (146)  86.6 (146)  0 (0)  0 (0)  Natural fine aggregate, kg/m  (lb/cy)  715.5 (1206)  726.2 (1224)  0 (0)  1559 (2628)  0 (0)  Lightweight fine aggregate, kg/m  (lb/cy)  0 (0)  0 (0)  510.8 (861)  0 (0)  1079 (1818)  AASHTO No. 67 natural coarse aggregate, kg/m   1115 (1880)  0 (0)  0 (0)  0 (0)  0 (0)  (lb/cy)  ½ in. lightweight coarse aggregate, kg/m  (lb/cy)  0 (0)  726.2 (1224)  569.5 (960)  0 (0)  0 (0)  Water, kg/m  (lb/cy)  178.0 (300)  178.0 (300)  178.0 (300)  217.7 (367)  217.7 (367)  Test results           Air content (%)  1.5  2.3  3.2  4.0  2.0  Slump, mm (in)  184 (7.25)  241 (9.5)  247 (9.75)  200 (8)  200 (8)  3 3 Fresh density, kg/m  (lb/ft )  2310 (144.2)  1991 (124.3)  1749 (109.2)  2108 (131.6)  1737 (107.9)  2481.3  1981.3  1709.2  1967  1434  3 3 Equilibrium density, kg/m  (lb/ft )  (154.9)  (123.6)  (106.7)  (122.9)  (89.6)  Compressive strength at 7 days, MPa (psi)  41.5 (6015)  51.2 (7430)  32.7 (4745)  15.2 (2207)  14.2 (2063)  Compressive strength at 28 days, MPa (psi)  55.4 (8040)  65.4 (9480)  45.5 (6605)  25.2 (3652)  28.2 (4084)  Batching  of  concrete  and  grout  was  performed  in  accordance  with  ASTM  C685,  “Standard Specification for Concrete Made by Volumetric Batching and Continuous Mix‐ ing” [31]. Specimens were prepared in general accordance with ASTM C192, “Standard  Practice for Making and Curing Concrete Test Specimens in the Laboratory” [32]. Speci‐ mens were cast from each of the mixtures and were cured indoors in laboratory conditions  prior to demolding. After demolding, specimens were cured in general accordance with  ASTM C192, stored in a 100% humidity room for the appropriate time period prior to  testing. Laboratory testing was performed on concrete and grout mixtures in accordance  with the testing protocols listed in Table 3. The age(s) of the concrete and mortar at the  days of testing are also shown in Table 3. Test results for hardened concrete properties  shown in Table 2 are the average of three specimens. Additional details on other tests  performed is presented in Cavalline et al. [11].     Buildings 2021, 11, 94  7  of  21  Table 3. Laboratory testing program.    Test  Protocol  Age(s) in Days  Replicates  ASTM C231 [33] (NW, NWG),  Air content  ASTM C173 [34] lightweight  Fresh  1 test  mixtures  Fresh  Slump  ASTM C143 [35]  Fresh  1  Fresh density (unit weight)  ASTM C138 [36]  Fresh  1  Compressive strength  ASTM C39 [37]  7, 28  3 each age  120 days after 28  Heat capacity  ASTM C518 [38]  3  Hardened  day cure  120 days after 28  Thermal conductivity  ASTM C518 [38]  3  day cure  After specimens were cured in a moist room conforming to ASTM C511 [39], com‐ pressive strength tests were performed in accordance with the standards listed in Table 2.  For each of these tests, the average value for the specimens tested for each mixture is re‐ ported in Table 2. Compressive strength test results at other ages, as well as test results  for other mechanical properties, are presented in Cavalline et al. [11]. Of note, the SLC  concrete  mixture had a greater  compressive strength than the NWC  concrete mixture,  likely due to the slightly smaller sizes of coarse aggregate included in the ½ in. lightweight  coarse aggregate gradation, compared to the aggregate sizes included in the AASHTO  No. 67 gradation normalweight coarse aggregate gradation commonly utilized in build‐ ing construction. The larger surface area of this smaller gradation likely increased the in‐ fluence of paste on the concrete strength.  Thermal conductivity and heat capacity tests were performed using the Fox50 Heat  Flow Meter Instrument by TA Instruments (New Castle, DE, USA) in accordance to ASTM  C518, “Standard Test Method for Steady‐State Thermal Transmission Properties by Means  of the Heat Flow Meter Apparatus” [38]. Three specimens were tested for each mixture,  and specimens were prepared from a 101.6 mm (4 in) diameter by 203.2 mm (8 in) long  cylinder. Three representative rectangular prisms approximately 38.1 mm by 38.1 mm by  25.4 mm thick (1.5 in by 1.5 in by 1 in) were sawcut from the cylinder 7 days before the  test date. Care was taken during sawcutting to ensure that each of the three specimens did  not  contain  entrapped  air  voids  and  represented  the  mixture  composition  (aggregates  were well distributed within the paste). Several test specimens are shown in Figure 1.  Figure 1. Concrete test specimens utilized for heat capacity and thermal conductivity testing: NWC (left), LWC (center),  ALC (right).  To ensure a consistent moisture content in each specimen, the three specimens were  placed into an environmental chamber set at 22.2 °C (72 °F) and 50% relative humidity for  seven days prior to testing. The Fox50 test apparatus utilizes software called WinTherm32  Buildings 2021, 11, 94  8  of  21  (TA Instruments, New Castle, DE, USA) to control calibration and testing, and the cali‐ bration sequence was performed using a manufacturer supplied reference sample prior  to the testing. The exact thickness of each specimen is computed by the Fox50 apparatus,  and the test results provided by the equipment include adjustments for specimen height.  Manufacturer supplied pads are used to cushion the specimens in the test chamber and  to ensure optimal contact for the heating elements and sensors. Test values were obtained  for both thermal conductivity and heat capacity at 25 °C (77 °F). Values were adjusted to  account for the thermal characteristics for the cushioning pads and parchment paper used  to protect the sensor coatings per the equipment manufacturer’s instructions.  2.2. Building Energy Simulations—Concrete  Thermal properties obtained for the NWC, SLC, and ALC concrete mixtures were  used in an EnergyPlus building energy simulation model to analyze the heating and cool‐ ing energy requirements of a simple structure subjected to temperatures typical of sum‐ mer and winter days in selected locations. The basic model that was modified to facilitate  this analysis is a rectangular single‐story building with windows located in the east and  west walls. The structure had no interior partitions, comprising a single heating/cooling  zone. A schematic of the building is shown in Figure 2. In the original model used, the  structure walls were defined as lightweight construction. For simulations evaluating the  thermal performance of the NWC, SLC, and ALC concrete, the model was modified to  include 30.5 cm (1 foot) thick concrete walls, roof and floor slab. The simulation was per‐ formed using the three different types of concrete walls, with material input characteris‐ tics for thermal conductivity, specific heat (heat capacity by weight), and unit weight as  determined by testing of the NWC, SLC, and ALC mixtures. Only the inputs for thermal  conductivity, specific heat, and unit weight were changed in the models to reflect the la‐ boratory measured values, and the wall thickness of 30.5 cm (1 foot) was held constant.  Figure 2. Schematic of simple structure used for analysis (from basic tutorial example prepared by  U. of Illinois and U. of California [20]).  For this project, the default exposure conditions for the tutorial model were allowed  to  remain  unchanged:  country  terrain,  full  interior  and  exterior  solar  distribution,  full  sun/wind exposure on walls and roof, and no sun/wind exposure on the floor. The HVAC  defaults were also allowed to remain unchanged. In this simulation, the HVAC system is  modeled as an ideal system, which mixes zone air with a specified amount of outdoor air.  Buildings 2021, 11, 94  9  of  21  The ideal system also adds/removes heat and moisture at 100% efficiency to meet the spec‐ ified controls. Other parameters of the reference model (such as HVAC components, air  exchange parameters, building construction details, and location characteristics) were also  allowed to remain constant as EnergyPlus default settings.  Weather conditions that were provided as the default design day inputs for Chicago,  Illinois were utilized for the first set of simulations. Temperatures representative of a sum‐ mer design day and a winter design day were utilized, as suggested by EnergyPlus. The  Chicago, Illinois summer design day has a maximum dry‐bulb temperature of 32.8 °C  (91.0 °F) with a daily dry‐bulb temperature range of 10.9 °C (51.6 °F). The winter design  day dry‐bulb temperature was −21.2 °C (−6.2 °F), which was held constant during the day.  For a second set of simulations, temperatures representative of a warmer location were  entered. For the summer design day, the maximum daily dry‐bulb temperature was set to  40 °C (104.0 °F) and the daily dry‐bulb temperature range was set to 15 °C (59 °F). For the  winter design day, the maximum dry‐bulb temperature was set to 15 °C (59 °F) with a  daily dry‐bulb temperature range of 5 °C (9 °F). For both sets of simulations, ground tem‐ peratures were allowed to remain at default values, which ranged from 18.2 °C to 22.5 °C  (64.8 °F to 72.5 °F), varying over the colder and warmer months.  2.3. Building Energy Simulations—Masonry  In this part of the study, thermal characteristics of lightweight concrete masonry ma‐ terials determined in this work were used in more complex building energy models. The  EnergyPlus software  contains a  number  of  reference  model  buildings  that incorporate  commonly utilized configurations and construction details. These reference buildings are  detailed in Thornton et al. [40], and files supporting these reference buildings are available  to the public through the EnergyPlus website. For this study, energy simulations were  applied to five building models for which building materials containing lightweight ag‐ gregates are an alternative commonly considered by designers for economic and aesthetic  reasons. The five building models utilized in this study were: secondary school, strip mall,  midrise apartment, small hotel, and a supermarket.  Within EnergyPlus, these reference model buildings have a predetermined footprint,  configuration, and story height. Details for these models are shown in Table 4, with im‐ ages provided in Figure 3a–e. The space type for the secondary school, supermarket, and  strip mall was non‐residential, while the midrise apartment building and small hotel are  residential. All five buildings have built‐up flat roofs with insulation entirely above the  roof deck (IEAD). The wall types for the secondary school, midrise apartment building,  small hotel, and strip mall are steel frame; the wall type for the small hotel is conventional  normalweight masonry. Supporting information for the reference model buildings, and  the default characteristics and settings of each reference model, is provided in Field et al.  [41], Thornton et al. [40] and on the Office of Energy Efficiency and Renewable Energy’s  website [42].     Buildings 2021, 11, 94  10  of  21  Table 4. Reference model buildings and details (from Field et al. [41]).  Reference  Number of  Floor Area,  HVAC Type— Window Type  HVAC Type—Cooling  Airside  Model Building  Floors  m  (ft²)  Heating  Secondary  19,592  Single zone and multi‐ 2  Fixed  Boiler  Chiller, air‐cooled  school  (210,887)  zone constant air volume  Midrise apart‐ 3135  Packaged direct expansion  Single zone constant air  4  Operable  Furnace  ment building  (33,740)  split system  volume  Operable in  Packaged direct expansion  4013  Gas furnace and  Single zone constant air  Small hotel  4  guest rooms,  AC and packaged terminal  (43,200)  electric heating  volume  others fixed  AC units  4181  Multi‐zone constant air  Supermarket  1  Fixed  Furnace  Packaged direct expansion  (45,000)  volume  2090  Single zone constant air  Strip mall  1  Fixed  Furnace  Packaged direct expansion  (22,500)  volume  (a) Secondary school  (b) Midrise apartment building  (c) Small hotel.  (d) Supermarket.  (e) Strip mall.  Figure 3. Schematics of reference model buildings used in EnergyPlus simulations (from Thornton et al. [40]).  Each building model was subjected to energy simulations using weather data from  the EnergyPlus weather database for five locations, selected as sites in a diverse range of  Buildings 2021, 11, 94  11  of  21  climatic conditions. These five locations are listed in Table 5, along with their outdoor air  drybulb temperatures from the EnergyPlus weather database.  Table 5. Locations utilized for building energy simulations with EnergyPlus reference buildings.  US Climate Zone  Outdoor Air Drybulb Temperature, °C (°F)  Location  and Description  Summer Design Day  Winter Design Day  5A  Chicago  Cool temperatures  25.5 (77.9) −16.6 (2.1)  and humid  6A  Minneapolis  Cold temperatures  27.5 (81.5) −22 (−7.6)  and humid  4A  Mixed temperatures  Philadelphia  29 (84.2) −8.4 (16.9)  (hot to cold) and hu‐ mid  4A  Mixed temperatures  Nashville  29.2 (84.6) −7.6 (18.3)  (hot to cold) and hu‐ mid  N/A  Saudi Arabia  Warm to hot temper‐ 37.0 (98.6)  7.2 (45.0)  atures and arid  The four locations in the United States were selected due to their diverse climate and  weather conditions, as well as their use of the specific lightweight aggregate products in‐ cluded in the laboratory testing portion of this work. Saudi Arabia has recently shown  interest in use of the lightweight aggregate products included in the laboratory portion of  this work, and was therefore selected for inclusion in this study. Additional information  regarding the climatic and weather conditions for each location is provided in the Ener‐ gyPlus software [43].  Using the five selected new construction reference building models, a series of build‐ ing energy simulations were performed to further evaluate the impact of using building  materials containing lightweight aggregates on the predicted heating and cooling energy  utilized by these types of structures in several types of climates. For each simulation, the  characteristics  of  building  materials  for  selected  components  of  the  building  envelope  were changed to reflect the measured properties listed in Tables 2 and 4.  Building energy simulations were performed for each reference building type using  two  construction  alternatives.  The  first,  considered  the  base  option,  was  the  reference  model which included the predetermined (typical) building characteristics established by  the DOE for each reference building. The second (alternate) option included the reference  model with selected building exterior components comprised of building materials con‐ taining lightweight aggregate. The alternate building exteriors were selected based upon  the typical construction alternatives often considered for use in these types of construction  for economic and aesthetic reasons. A summary of these base and alternate construction  models is provided in Table 6. It is noted that the secondary school alternative construc‐ tion type includes normalweight masonry units with normalweight grout, as is standard  design practice in the United States.     Buildings 2021, 11, 94  12  of  21  Table 6. Typical and alternate building materials utilized for reference models in building energy  simulations.  EnergyPlus Reference  Typical Exterior  Alternate Building Framing/  Model Building  (Field et al. [41])  Material Exterior  3 3 LWU, 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) with  Midrise Apartment  Wood Siding  lightweight grout  Secondary School  Wood Siding  NWU with normal weight grout  3 3 LWU, 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ) with  Small Hotel  Wood Siding  lightweight grout  3 3 LWU, 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) with  Strip Mall  Wood Siding  lightweight grout  3 3 2.54 cm (1 in.) Stucco w/20.3  LWU, 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) with  Supermarket  cm (8 in.) normalweight CMU  lightweight grout  To adapt each model’s default exterior construction to the alternate building framing  and material exterior, the default input parameters (geometry, material properties) were  changed to those specific to the alternative construction. Specifically, US standard sized  CMU units with nominal length × width × thickness dimensions of 40.64 cm × 20.32 cm ×  20.32 cm (16 in. × 8 in. × 8 in.) and faceshell thicknesses of 3.81 cm (1.5 in.) were assumed.  These block units were assumed to have three webs: two exterior webs, plus one web in  the center of the block equally dividing the two cores.  For the midrise apartment, secondary school, small hotel, and strip mall, the inputs  for “wood siding” (plus insulation) exterior thickness were changed to the thickness (20.32  cm or 8 in.) of LWU or NWU block. For the supermarket model, the exterior stucco and  normalweight CMU default inputs (thickness) were changed to 20.32 cm (8 in.) for use of  the LWU alone without stucco.  For all models, it was assumed that the alternate building framing/material exterior  would be fully grouted CMU construction. Therefore, the thickness of each masonry wall  would consist of two faceshells of the CMU, 3.81 cm × 2 = 7.62 cm (1.5 in × 2 = 3 in) with  the 12.7 cm (5 in) thick cell between the face shells filled with grout. Using these relative  proportions, a weighted average of the measured thermal conductivity, and specific heat  of the appropriate grout and CMU were computed and used as inputs to the models. In a  similar fashion, a weighted average of the unit weight of the grouted CMU alternate con‐ struction was computed. The weighted average of a grouted CMU accounted for the two  faceshells and three webs of each standard CMU block, and assumed that the two cores  of each block were fully grouted.   Other inputs and characteristics of the reference models were unchanged from the  default settings, including the HVAC system components and operating characteristics,  site layout and exposure conditions, characteristics of materials not used as an alternative  for lightweight aggregate buildings materials (such as windows, doors, and timber/metal  components) and concrete material properties not listed in Tables 2 and 4.  3. Results and Discussion  3.1. Laboratory Testing of Thermal Properties  Results from the thermal property testing are shown in Table 7, where the average  value for the nine test specimens is reported. Additional information on the thermal prop‐ erty testing, including ranges of test results for each mixture and a detailed discussion of  the results is presented in Cavalline et al. [11]. Laboratory testing performed as part of this  work resulted in identification of mixture and material‐specific thermal property values  for thermal conductivity and heat capacity. These values were determined without crush‐ ing the void system of the lightweight aggregates contained in the concrete and masonry,  and are therefore much more useful to a designer than the wide range of values found in  published literature.  Buildings 2021, 11, 94  13  of  21  Table 7. Summary of thermal test results.  % Difference,  Heat Capacity  Heat Capacity  % Difference,  Mixture/Material  Thermal Conduc‐ % Difference,  Compared to  (Volumetric),  (by Weight),  Compared to  Material  Type   tivity, W/m∙K,  Compared to  NW Material  J/m3∙K,  J/kg∙K,  NW Material  Designation  (BTU/(ft∙hr∙°F))  NWC  in Group  (BTU/ft3∙°F)  (BTU/lb∙°F)  in Group  2.116  1,910,000  771.3  NWC  ‐  ‐  ‐  (1.223)  (28.55)  (0.184)  1.408  1,590,000  804.0  Concrete  SWC  −33.5  −16.8  +4.2  (0.814)  (23.77)  (0.192)  0.722  1,410,000  823.6  ALC  −65.9  −26.2  +6.8  (0.417)  (21.00)  (0.197)  1.751  1,541,578  738.0  NWG  ‐  ‐  ‐  (1.012)  (23.00)  (0.176)  Grout  0.688  1,327,881  880.9  LWG  −60.7  −13.9  +19.4  (0.398)  (19.81)  (0.211)  0.995  1,267,574  633.1  NWU  ‐  ‐  ‐  (0.576)  (18.91)  (0.151)  Concrete Ma‐LWU, 1672 kg/m   0.876  1,351,493  808.2  −12.0  +6.6  +27.7  sonry Units  (104.4 lb/ft )  (0.507)  (20.17)  (0.193)  LWU, 1482 kg/m   0.665  1,190,198  803.3  −33.2  −6.1  +26.9  (92.5 lb/ft )  (0.384)  (17.76)  (0.192)  Test results indicated a significant change in thermal conductivity of building mate‐ rials containing lightweight aggregates. Thermal conductivity tests of concrete mixtures  indicated a 33.5% reduction for sand lightweight concrete (SLC) and a 65.9% reduction for  all lightweight concrete (ALC) mixtures compared to the conventional normalweight con‐ crete mixture (NWC). For grout mixtures, a 60.7% reduction in thermal conductivity was  measured for the lightweight grout (LWG), compared to that of the normalweight grout  3 3 (NWG) mixture. For concrete masonry units, the 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LWU and 1482  3 3 kg/m  (92.5 lb/ft ) LWU exhibited reductions in thermal conductivity of 12.0% and 33.2%,  respectively, from the normalweight concrete unit (NWU). The reduction in volumetric  heat capacity for sand lightweight concrete (SLC) and all lightweight concrete (ALC) was  measured to be 16.8% and 26.2%, respectively, when compared to the normalweight con‐ crete (NWC). Computed on a weight basis, the heat capacities of the sand lightweight  (SLC) and all lightweight (ALC) concrete increased by 4.2% and 6.8% respectively, from  that of the normalweight concrete (NWC).  For grout mixtures, the lightweight grout (LWG) exhibited a 13.9% reduction in vol‐ umetric heat capacity, with a 19.4% increase in heat capacity computed by weight. Light‐ weight CMUs (LWU) of both unit weights exhibited a similar increase in heat capacity by  3 3 3 3 weight, 27.7% and 26.9% for the 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LMU and 1482 kg/m  (92.5 lb/ft )  LMU, respectively. When compared to the NWU, tests of the LWU yielded mixed results for  3 3 volumetric heat capacity, with the 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LWU exhibiting a 6.5% increase,  3 3 while the 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ) LWU exhibited a 6.1% decrease. It is suspected that this result  is due to potential changes in the mixture proportions used in the two LWUs.  3.2. Building Energy Simulations—Concrete  For each simulation in EnergyPlus, the software computed the heating and cooling  energy required for each hour of the design day, which is provided in the output file. To  facilitate  comparison  of  daily  energy  requirements  for  the  model  as  constructed  with  NWC, SLC, and LWC, the cooling energy required for the typical summer design day and  total heating energy required for the typical winter day was totaled. The results are shown  for both locations in Table 8.  Buildings 2021, 11, 94  14  of  21  Table 8. Energy requirements for summer and winter design day for simple concrete structure in two weather scenarios,  as predicted using EnergyPlus simulations.  Total Cooling Energy,  % Difference,  Total Heating Energy,  % Difference,  Material   Location/Weather  kJ (kWh), for Design  Compared to  kJ (kWh) for Design  Compared to  Utilized  Summer Day  NWC  Winter Day  NWC  NWC  193,090 (53.3) ‐  884,542 (245.7) ‐  Chicago, IL  (max 32.8 °C,   SLC  174,339 (48.4) −9.7  733,180 (203.7)  −17.1  min −21.2 °C)  ALC  135,088 (37.5) −30.0  535,483 (148.7)  −39.5  Warmer Location  NWC  266,846 (74.1) ‐  260,943 (72.5) ‐  (max 40 °C,  SLC  240,186 (66.7) −10.0  221,295 (61.5) −15.2  min 15 °C)  ALC  185,095,055 (51.4) −30.6  167,267 (46.5) −35.9  Use of the measured thermal properties for normalweight, sand lightweight, and all  lightweight mixtures in a simple EnergyPlus building energy simulation model provided  insight into the energy savings offered by use of lightweight concrete in structural appli‐ cations. As can be seen in Table 7 results of the simulations indicated that the SLC and  ALC mixtures significantly reduced both the total heating and total cooling energy re‐ quired to maintain the temperate interior conditions specified in the model. This finding  differs from that of a building energy simulation using a residential apartment building  model in European weather conditions, in which energy savings were noted for light‐ weight concrete construction for building heating energy, but not cooling energy [21].  Use of sand lightweight concrete (SLC) in both the Chicago (cooler) and warmer area  simulations resulted in prediction of approximately 10% cooling energy savings and heat‐ ing energy savings in the range of 15–17% over NWC construction. The percent savings  in heating energy roughly corresponds to the findings of a study by Real et al. [21] using  European climate conditions with residential apartment construction.  Use of all lightweight concrete (ALC) in in both the Chicago (cooler) and warmer area  simulations resulted in prediction of approximately 30% cooling energy savings and heat‐ ing energy savings in the range of 35–40% over NWC construction. Although this analysis  used a single model of a very basic structure that contained many simplifications, this  analysis provided insight into the thermal performance advantages that can potentially  be offered by lightweight concrete in building envelope and other structural applications.  3.3. Building Energy Simulations—Masonry  More advanced models and simulations were used to accurately predict the energy  savings associated with lightweight masonry materials that are often viewed as an alter‐ native  to  conventional  light  construction  framing.  Thermal  property  data  and  unit  weights for lightweight and  conventional masonry alternatives  were used as alternate  construction  options  in  five  reference  building  models.  This  research  focused  on  five  model buildings, in five different climates. Simulations were performed using the source  energy assignments from the building reference model (electricity used for cooling en‐ ergy, electricity or gas used for heating energy). Results from the simulations for each type  of reference model building in each of the five selected climate zones are summarized in  Tables 9–13. The outdoor air dry bulb temperature for the summer design day and the  winter design day at each location is also provided in Tables 9–13, along with the average  zone (indoor) air temperature for the summer and winter design days achieved during  the simulations.  Of the five models, the alternate construction for the secondary school (Table 9) was  the only model to utilize the NWU and grout instead of lightweight materials. Predicted  energy saving in heating and cooling for the secondary school ranged from 0.6% to 1.9%,  depending on the location. For each of the five locations, a greater energy savings was  predicted for heating (gas) during the winter design day than cooling energy for the sum‐ mer design day. The greatest net energy savings was for the Chicago location.  Buildings 2021, 11, 94  15  of  21  Table 9. Results for secondary school reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity, kJ  Heating: Gas, kJ      Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  (kWh)  (kWh)  Summer De‐ Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Winter Design Day  sign Day  Day  Typical  1,040,022 (288.9)  2,162,999 (600.8)  23.7  19.2  Chicago  Alternate  1,027,349 (285.4)  ‐  2,130,622 (591.8)  (74.7)  (66.6)  % difference −1.2 −1.5  Typical  949,242 (263.7)  2,454,959 (681.9)  23.7  18.7  Minneapolis  Alternate  941,040 (261.4)  ‐  2,419,955 (672.2)  (74.7)  (65.7)  % difference −0.9 −1.4  Typical  1,119,844 (311.1)  1,741,960 (483.9)  23.8  19.7  Philadelphia  Alternate  1,109,046 (308.1)  ‐  1,717,401 (477.1)  (74.8)  (67.4)  % difference −1.0 −1.4  Typical  1,140,668 (316.9)  1,692,692 (470.2)  23.8  19.8  Nashville  Alternate  1,130,840 (314.1)  ‐  1,670,366 (464.0)  (74.8)  (67.6)  % difference −0.9 −1.3  Typical  1,533,811 (426.1)  829,378 (230.3)  24.0  19.5  Saudi Arabia  Alternate  1,154,049 (320.6)  ‐  813,945 (226.1)  (75.2)  (67.1)  % difference −0.6 −1.9  For three of the reference models, midrise apartment (Table 10), small hotel (Table 11)  and strip mall (Table 12), a lightweight CMU (LWU) and lightweight grout (LWG) were used  as the alternate construction to the light gauge framing and wood siding default inputs in the  3 3 reference models. The midrise apartment and strip mall utilized 1672 kg/m  (104.4 lb/ft ) LWU  3 3 and lightweight grout in the alternate construction, while the 1482 kg/m  (92.5 lb/ft ) LWU and  lightweight grout was utilized in the small hotel. Material type selections for the different  structure types were based on the experience of the authors.  Predicted cooling energy savings for the mid‐rise apartment (Table 10) on the sum‐ mer design day ranged from 1.2% to 1.8% for all locations. Significant savings in heating  energy (electric) on the winter design day in Chicago (6.4% reduction) and Minneapolis  (2.9% reduction) were predicted. Gas heating energy savings on the design winter day  were consistently between 1.2% and 1.3% for the four locations in the United States used  for the simulations. The heating energy savings for the design winter day for Saudi Arabia  was predicted to be 3.2%.     Buildings 2021, 11, 94  16  of  21  Table 10. Results for midrise apartment building reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity, kJ  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  53,212 (14.78)  1053 (0.292)  473,514 (133.2)  24.2  20.7  Chicago  Alternate  52,304 (14.53)  985 (0.274)  467,658 (129.9)  (75.5)  (69.2)  % difference −1.7 −6.4 −1.2  Typical  54,420 (15.12)  2643 (0.734)  553,718 (153.8)  24.2  20.6  Minneapolis  Alternate  53,440 (14.84)  2566 (0.713)  546,713 (151.9)  (75.5)  (69.1)  % difference −1.8 −2.9 −1.3  Typical  64,044 (17.78)  343,036 (95.29)  24.2  20.8  Philadelphia  Alternate  63,212 (17.56)  ‐  339,819 (94.39)  (75.5)  (69.4)  % difference −1.3 −1.3  Typical  65,280 (18.13)  325,036 (90.29)  24.2  20.8  Nashville  Alternate  64,497 (17.92)  ‐  320,700 (80.08)  (75.5)  (69.4)  % difference −1.2 −1.3  Typical  86,436 (24.01)  81,975 (22.77)  24.3  21.0  Saudi Arabia  Alternate  85,341 (23.71)  ‐  79,380 (22.05)  (75.5)  (69.8)  % difference −1.3 −3.2  Using lightweight masonry materials, the small hotel (Table 11) reference model sim‐ ulations provided modest cooling energy (electric) savings for the summer design day,  ranging from 0.4% to 0.9% for each of the five locations. More significant heating energy  (electricity) savings were predicted for the winter design day, with reductions of 1.6% to  1.9% predicted for the four locations in the United States and a reduction of 2.4% predicted  for the location in Saudi Arabia. If gas heating is utilized, the simulations predicted more  modest energy savings for all five locations, 0.5% for the four locations in the United States  and 0.2% for Saudi Arabia. Of note, precast concrete slabs are often considered for inter‐ mediate floors of this type of construction, and future work could consider use of these  types of slabs in the energy simulation models.  Table 11. Results for small hotel reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity, kJ  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  185,842 (51.62)  303,065 (84.18)  305,329 (84.81)  25.7  20.3  Chicago  Alternate  185,052 (51.40)  298,279 (82.86)  303,838 (84.40)  (78.3)  (68.5)  % difference −0.4 −1.6 −0.5  Typical  181,331 (50.37)  352,024 (97.78)  355,240 (98.68)  25.9  20.3  Minneapolis  Alternate  (78.6)  180,309 (50.09)  346,554 (96.27)  353,529 (98.2)  (68.5)  % difference −0.6 −1.6 −0.5  Typical  197,684 (54.91)  226,010 (62.78)  228,833 (63.56)  26.0  20.4  Philadelphia  Alternate  195,572 (54.33)  212,956 (59.15)  227,712 (63.25)  (78.8)  (68.7)  % difference −0.5   −1.8 −0.5  Typical  197,685 (54.91)  216,982 (60.27)  220,890 (61.36)  26.0  20.4  Nashville  Alternate  196,700 (54.64)  212,956 (59.15)  219,889 (61.08)  (78.8)  (68.7)  % difference −0.5 −1.9 −0.5  Typical  221,332 (61.48)  81,301 (22.58)  89,324 (24.81)  26.4  20.9  Saudi Arabia  Alternate  219,439 (60.96)  79,347 (22.04)  89,104 (24.75)  (79.5)  (69.6)  % difference −0.9 −2.4 −0.2  Buildings 2021, 11, 94  17  of  21  For the strip mall reference model using lightweight masonry materials (Table 12),  building energy simulation results predicted a reduction in cooling energy (electricity)  required for the summer design day ranging from 1.8% (Philadelphia) to 3.0% (Chicago).  The strip mall simulation in Saudi Arabia resulted in a net increase in cooling energy re‐ quired (1.3%), which was one of only two increases in energy use predicted for the light‐ weight building material alternatives. For all five locations, the building energy simula‐ tions predicted a  decrease in heating energy  (gas) required for the  winter design day.  More modest energy savings predicted were achieved from this reference model, ranging  from 0.7% to 1.0% for locations in the United States and a 1.9% savings predicted for the  Saudi Arabia location. These findings are similar to those of a previous study on light‐ weight masonry use in the strip mall reference model [25], where only modest improve‐ ments were exhibited by the lightweight masonry in warmer climates.  Table 12. Results for strip mall reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity,  Heating: Electricity,  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  kJ, (kWh)  kJ (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design   Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  77,668 (21.57)  761,278 (211.5)  25.7  20.3  Chicago  Alternate  75,344 (20.93)  ‐  755,719 (209.9)  (78.3)  (68.5)  % difference −3.0 −0.7  Typical  75,832 (21.06)  886,312 (246.2)  25.9  20.3  Minneapolis  Alternate  73,882 (20.52)  ‐  878,988 (244.2)  (78.6)  (68.5)  % difference −2.6 −0.8  Typical  87,203 (24.22)  572,583 (159.1)  26.0  20.4  Philadelphia  Alternate  85,605 (23.78)  ‐  567,011 (157.5)  (78.8)  (68.7)  % difference −1.8 −1.0  Typical  89,402 (24.83)  551,238 (153.1)  26.0  20.4  Nashville  Alternate  87,241 (24.23)  ‐  546,486 (151.8)  (78.8)  (68.7)  % difference −2.4 −0.9  Typical  106,517 (29.59)  214,206 (59.50)  26.4  20.9  Saudi Arabia  Alternate  107,939 (29.98)  ‐  210,082 (58.36)  (78.8)  (69.6)  % difference  +1.3 −1.9  The supermarket reference model (Table 13) utilized concrete masonry units with a  2.54 cm (1 in.) coating of stucco as the default exterior for the reference model. When light‐ weight masonry was used, predicted cooling energy savings (electricity) for the summer  design day ranged from 0.6% to 0.7% for all five locations. Heating energy (gas) savings  for three of four United States locations (Minneapolis, Philadelphia, Nashville) ranged  from 0.4% to 0.6%. A net increase in heating (gas) energy was predicted for the Chicago  location. The simulation performed using the Saudi Arabia weather data predicted a 0.3%  savings in heating (gas) energy.     Buildings 2021, 11, 94  18  of  21  Table 13. Results for supermarket reference model building energy simulations.  Average Zone (Indoor) Air  Cooling: Electricity, kJ, Heating: Electricity,  Heating: Gas, kJ     Temperature, °C (°F)  (kWh)  kJ (kWh)  (kWh)  Summer   Winter Design  Winter Design  Location  Exterior Type  Summer Design Day  Winter Design Day  Design Day  Day  Day  Typical  99,360 (27.60)  1,727,611 (479.9)  25.1  19.0  Chicago  Alternate  98,750 (27.43)  ‐  1,730,213 (480.6)  (77.1)  (66.2)  % difference −0.6  +0.2  Typical  99,511 (27.64)  1,960,688 (544.6)  25.2  18.9  Minneapolis  Alternate  98,861 (27.46)  ‐  1,951,609 (542.1)  (77.4)  (66.0)  % difference −0.7 −0.5  Typical  115,682 (32.13)  1,390,072 (386.1)  25.3  19.1  Philadelphia  Alternate  114,948 (31.93)  ‐  1,384,527 (384.6)  (77.5)  (66.4)  % difference −0.6 −0.4  Typical  118,657 (32.96)  1,354,454 (376.2)  25.3  19.2  Nashville  Alternate  117,856 (32.74)  ‐  1,346,900 (374.1)  (77.5)  (66.6)  % difference −0.7 −0.6  Typical  203,627 (56.56)  732,544 (203.5)  25.5  19.6  Saudi Arabia  Alternate  202,179 (56.16)  ‐  730,315 (202.9)  (77.9)  (67.2)  % difference −0.7 −0.3  A total of 25 building energy simulations were performed demonstrating that in all  cases but two, masonry materials should exhibit have lower energy usage requirements  for heating and cooling of building models, and consistent energy savings. This is con‐ sistent with the findings of other studies showing energy savings of concrete and masonry  over other types of construction [22,23], and lightweight concrete masonry over conven‐ tional masonry [24,25]. It should be noted that the energy use of each building predicted  by the simulations is also influenced by a number of construction‐related factors, includ‐ ing fenestration type and area, roofing type, other default materials used in the reference  model, and building configuration.  All building energy simulation models, including EnergyPlus, exhibit uncertainty.  Uncertainty  associated  with  EnergyPlus  has  been  categorized  as  the  uncertainty  of  weather data, uncertainty of empirical parameters (such as formulas used to calculated  convective flux exchanged with the outside air) and uncertainty of the measured param‐ eters  (such  as  architectural  geometries  and  measured  properties  used  as  inputs)  [44].  Methods to quantify the uncertainty in EnergyPlus are the subject of recent and ongoing  studies [45]. It is noted that although the ranges of uncertainty of the results from this  study have not been defined, the results can be viewed as relative comparisons of perfor‐ mance. Future study could include defining uncertainty ranges for these results, and as‐ sessing  the  implications.  Additional  future  studies  could  include  energy  performance  monitoring/evaluation on actual structures constructed of lightweight concrete and con‐ ventional materials.  Other limitations to this study include the use of only a limited number of concrete  and mortar mixture proportions and constituent materials. Properties of constituent ma‐ terials of concrete and masonry mixtures (including cement, fine aggregates, and coarse  aggregates) vary by location. Use of different types/sources of constituent materials will  affect the thermal and physical properties of the concrete and masonry mixtures. Mixture  proportions will also affect the thermal and physical properties of the concrete and ma‐ sonry materials. In this study, the authors used local materials and mixture proportions  typical of conventional concrete and masonry construction in the United States, but it is  noted that other materials and mixtures could provide different results.  Only a limited number of building types and climates were included in this study.  Models for other types of buildings, or different building configurations and characteris‐ tics, could affect the results. Although the models included in EnergyPlus were developed  Buildings 2021, 11, 94  19  of  21  in a manner representing a large portion of the United States building inventory, energy  savings for actual structures may vary from the model predictions for a number of reasons  ranging from as‐built construction to assumptions made in the model.  4. Conclusions  Laboratory testing of concrete, grout, and masonry CMU building components pro‐ vided thermal property test results that are material specific and could be used in a num‐ ber of applications for design and analysis of structures to assist with weighing of alter‐ natives for building materials and quantification of benefits over the life cycle. Of signifi‐ cance in this study, heat capacity and thermal conductivity tests were performed on bulk  specimens (per ASTM C518), without crushing the concrete and compromising air void  structure of lightweight fine and coarse aggregate. Lightweight materials showed signifi‐ cant thermal advantages over normalweight control materials, with thermal conductivity  tests  of  concrete  mixtures  indicating  a  33.5%  reduction  for  sand  lightweight  concrete  (SWC) and a 65.9% reduction for all lightweight concrete (ALC) over normalweight con‐ crete (NWC). For masonry materials, lightweight grout (LWG) exhibited a 60.7% reduc‐ tion  in  thermal  conductivity  compared  to  normalweight  grout  (NWG),  and  the  light‐ weight CMU blocks (LWU) of different unit weights had thermal conductivities 12.0%  and 33.2% lower than the normalweight CMU (NWU). Volumetric heat capacities for sand  lightweight (SLC) and all lightweight (ALC) concrete were reduced by 16.8% and 26.2%  respectively. Volumetric heat capacities for lightweight masonry grout (LWG) and block  (LWU)  were  generally  reduced  as  well  from  those  of  normalweight  masonry  grout  (NWG) and normalweight masonry units (NWU).  Test results for heat capacity and thermal conductivity for these mixtures reasonably  compare to published data, but are specific to the mixtures and offer much higher confi‐ dence in their ability to represent the performance of building components utilizing light‐ weight aggregates in design calculations and in thermal modeling applications, as com‐ pared to the large ranges of values currently published in the literature. Significant differ‐ ences in these measured values indicate that material‐ and mixture‐specific test results  could be used by designers to justify the decision to utilize building materials containing  lightweight aggregates in new construction.  The  accurately  measured  thermal  properties  for  normalweight,  sand  lightweight,  and all lightweight concrete mixtures were used in a simple EnergyPlus building energy  simulation model to  demonstrate the potential energy savings  offered  by use of light‐ weight concrete in structural applications. Use of sand lightweight concrete (SLC) resulted  in prediction of 15–17% heating energy savings and 10% cooling energy savings. Use of  all lightweight concrete (ALC) resulted in prediction of approximately 35–40% heating  energy savings and 30% cooling energy savings over the building constructed with nor‐ malweight concrete (NWC). These findings indicated that use of these materials will sig‐ nificantly affect the energy performance of a building, and if building energy simulations  are utilized in the design process, the material‐ and mixture‐specific thermal properties  should be obtained and utilized.  More advanced models and simulations were used to accurately predict the energy  savings associated with lightweight masonry materials that are often viewed as an alter‐ native to conventional light construction framing due to economic factors and design con‐ siderations/preferences.  A  total  of  25  building  energy  simulations  were  performed  demonstrating that in all cases but two, masonry materials typically have lower energy  usage requirements for heating and cooling of building models compared to conventional  light frame construction, and consistent energy savings. Predicted energy saving in heat‐ ing and cooling for the five models ranged from 0.2% to 6.4%, depending on the building  configuration, climatic and weather conditions, and materials used. These findings align  with previous studies that show energy and energy cost savings for concrete and masonry  materials over other types of exterior construction [21–25]. Modest energy savings were  found for both heating energy and cooling energy, contrary to some other studies.  Buildings 2021, 11, 94  20  of  21  Author Contributions: conceptualization, T.L.C., J.L. and C.F.; methodology, T.L.C., J.G., C.F. and  J.W.; software, T.L.C. and J.G.; formal analysis, T.L.C., J.G. and R.W.C.; investigation, T.L.C., C.F.  and J.L.; resources, C.F. and J.W.; data curation, T.L.C.; writing—original draft preparation, T.L.C.,  J.G. and R.W.C.; writing—review and editing, R.W.C., J.L., C.F. and J.W.; supervision, T.L.C.; project  administration, T.L.C.; funding acquisition, T.L.C. and J.W. All authors have read and agreed to the  published version of the manuscript.  Funding: This research was funded by Stalite.  Institutional Review Board Statement: Not applicable.  Informed Consent Statement: Not applicable.  Data Availability Statement: Data is contained within the article. Additional supporting data pre‐ sented in this study are available on request from the corresponding author.   Conflicts of Interest: The collection, analysis, and interpretation of data for this study was per‐ formed by or under supervision of the corresponding author at the University of North Carolina at  Charlotte. The corresponding author led the writing of the manuscript and the supports the decision  to publish the results. The second author performed the analyses under the supervision of the cor‐ responding author. The remaining authors, all of whom are affiliated in some way with the com‐ pany funding the study, helped with conceptualization of the study, and the review and editing of  the manuscript.  References  1. ACI Committee 213. Guide for Structural Lightweight‐Aggregate Concrete (ACI 213‐R14); American Concrete Institute: Farmington  Hills, MI, USA, 2014; p. 59.  2. ASTM. Standard Specification for Lightweight Aggregates for Structural Concrete; ASTM C330‐05; American Society for Testing and  Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  3. Holm,  T.A.;  Ries,  J.  Chapter  2:  Manufacturing  of  ESCS  Lightweight  Aggregate.  In  Reference  Manual  for  the  Properties  and  Applications of Expanded Shale, Clay and Slate Lightweight Aggregate; Expanded Shale; Clay and Slate Institute: Chicago, IL, USA,  2007; p. 18.  4. Kim, K.‐H.; Jeon, S.‐E.; Kim, J.‐K.; Yang, S. An Experimental Study on Thermal Conductivity of Concrete. Cem. Concr. Res. 2003,  33, 363–371, doi: 10.1016/S0008‐8846(02)00965‐1.  5. Vangeem, M.G.; Holm, T.A.; Reis, J.P. Optimal Thermal Mass and R‐Value in Concrete. In Proceedings of the First International  Conference on Concrete Sustainability, Tokyo, Japan, 2013; pp. 411–418.  6. Tatro, S.B. Thermal Properties. In Significance of Tests and Properties of Concrete and Concrete‐Making Materials; STP 169D; ASTM  International: West Conshohocken, PA, USA, 2006; pp. 226–237.  7. ACI Committee 122. Guide to Thermal Properties of Concrete and Masonry Systems (ACI 122R‐14); American Concrete Institute:  Farmington Hills, MI, USA, 2014; p. 21.  8. Valore, R.C. Calculation of U‐Values of Hollow Concrete Masonry. Concr. Int. 1980, 2, 40–63.  9. American Society of Heating, Refrigerating and Air‐Conditioning Engineers. 2013 Handbook: Fundamentals; ASHRAE: Atlanta,  GA, USA, 2013; p. 1108.  10. Valore, R.C. Thermophysical Properties of Masonry and its Constituents, Parts I and II; International Masonry Institute: Washington,  DC, USA, 1988.  11. Cavalline, T.L.; Castrodale, R.W.; Freeman, C.; Wall, J. Impact of Lightweight Aggregate on Concrete Thermal Properties. ACI  Mater. J. 2017, 114, 945–956.  12. ASTM. Standard Test Method for Steady‐State Heat Flux Measurements and Thermal Transmission Properties by Means of the Guarded‐ Hot‐Plate Apparatus; ASTM C177‐19; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  13. ASTM. Standard Test Method for Thermal Performance of Building Materials and Envelope Assemblies by Means of a Hot Box Apparatus;  ASTM C1363‐19; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  14. Whiting, D.; Litvin, A.; Goodwin, S.E. Specific Heat of Selected Concretes. ACI J. Proc. 1978, 75, 299–305.  15. Castrodale,  R.W.;  Cavalline,  T.L.  Thermal  Properties  of  Lightweight  Concrete  and  Their  Impact  on  Bridge  Design.  In  Proceedings of the 2017 Precast Concrete Institute (PCI) Convention and National Bridge Conference, Cleveland, OH, USA, 28  February–4 March 2017.  16. Kibert, C.J. Sustainable Construction: Green Building Design and Delivery, 3rd ed.; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2016.  17. Energy Plus. Department of Energy, Office of Energy Efficiency & Renewable Energy. Available online: https://energyplus.net/  (accessed on 15 December 2020)  18. Crawley, D.B.; Lawrie, L.K.; Pedersen, C.O.; Liesen, R.J.; Fisher, D.E.; Strand, R.K.; Taylor, R.D.; Winkelmann, R.C.; Buhl, W.F.;  Huang, Y.J.; et al. ENERGYPLUS, A New‐Generation Building Energy Simulation Program. Proc. Build. Simul. 1999, 1, 81–88.  19. Fumo, N.; Mago, P.; Luck, R. Methodology to estimate building energy consumption using EnergyPlus benchmark models.  Energy Build. 2010, 42, 2331–2337.  Buildings 2021, 11, 94  21  of  21  20. University of Illinois and University of California, Berkeley. Getting Started with EnergyPlus, Basic Concepts Manual–Essential  Information  You  Need  About  Running  Energy  Plus.  EnergyPlus  Documentation  v8.4.0.  Available  online:  https://energyplus.net/sites/all/modules/custom/nrel_custom/pdfs/pdfs_v8.4.0/GettingStarted.pdf (accessed on 15 July 2020).  21. Real, S.; Gomes, M.G.; Rodrigues, A.M.; Bogas, J.A. Contribution of structural lightweight aggregate concrete to the reduction  of thermal bridging effect in buildings. Constr. Build. Mater. 2016, 121, 460–470.  22. Roberz, F.; Loonen, R.C.G.M.; Hoes, P.; Hensen, J.L.M. Ultra‐lightweight concrete: Energy and comfort performance evaluation  in relation to buildings with low and high thermal mass. Energy Build. 2017, 138, 432–442.  23. Marceau, M.L.; Van Geem, M.G. Modeling Energy Performance of Concrete Buildings for LEED‐NC, V. 2.2, Energy and Atmosphere  Credit 1; PCA R&D Serial No. 2880a; Portland Cement Association: Skokie, IL, USA, 2006.  24. Sousa, H.P.; Sousa, R.M.; Silva, L.C.; Sousa, G.N. Contribution of Numerical Thermal Simulation of Masonry to the Global  Objective  of  Buildings  Energy  Efficiency.  In  Proceedings  of  the  ECCOMAS  Congress  2016,  VII  European  Congress  on  Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, Crete Island, Greece, 5–10 June 2016.  25. Nicholas, T.; Cavalline, T.; Johnson, D.; Laney, M. Thermal Performance of a Recycled Aggregate Utilizing Building Energy  Simulation Programs. In Proceedings of the 2016 IAJC‐ISAM International Conference, Orlando, FL, USA, 6–8 November 2016.  26. ASTM. Standard Specification for Concrete Aggregates; ASTM C33/C33M‐18; American Society for Testing and Materials: West  Conshohocken, PA, USA, 2018.  27. AASHTO. Standard Specification for Sizes of Aggregates for Road and Bridge Construction; American Association of State Highway  and Transportation Officials: Washington, DC, USA, 2005.  28. AASHTO. Standard Specification for Lightweight Aggregatges for Structural Concrete; AASHTO M195; American Association of  State Highway and Transportation Officials: Washington, DC, USA, 2019.  29. North Carolina Department of Transportation. Standard Specifications for Roads and Structures; North Carolina Department of  Transportation: Raleigh, NC, USA, 2018.  30. ASTM. Standard Specification for Portland Cement; ASTM C150 / C150M‐20; American Society for Testing and Materials: West  Conshohocken, PA, USA, 2020.  31. ASTM. Standard Specification for Concrete Made by Volumetric Bathing and Continuous Mixing; ASTM C685/C685M‐17; American  Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  32. ASTM. Standard Practice for Making and Curing Concrete Test Specimens in the Laboratory; ASTM C192/C192M‐18; American Society  for Testing and Materials:West Conshohocken, PA, USA, 2018.  33. ASTM. Standard Test Method for Air Content of Freshly Mixed Concrete by the Pressure Method; ASTM C231/C231M‐17a; American  Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  34. ASTM. Standard Test Method for Air Content of Freshly Mixed Concrete by the Volumetric Method; ASTM C173/C173M‐16; American  Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2016.  35. ASTM. Standard Test Method for Slump of Hydraulic‐Cement Concrete; ASTM C143/C143M‐20; American Society for Testing and  Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2020.  36. ASTM. Standard Test Method for Density (Unit Weight), Yield, and Air Content (Gravimetric) of Concrete; ASTM C138/C138M‐17a;  American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  37. ASTM. Standard Test Method for Compressive Strength of Cylindrical Concrete Specimens; ASTM C39/C39M‐20; American Society  for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2020.  38. ASTM. Standard Test Method for Steady‐State Thermal Transmission Properties by Means of the Heat Flow Meter Apparatus; ASTM  C518‐17; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2017.  39. ASTM. Standard Specification for Mixing Rooms, Moist Cabinets, Moist Rooms, and Water Storage Tanks Used in the Testing of Hydraulic  Cements and Concretes; ASTM C511‐19; American Society for Testing and Materials: West Conshohocken, PA, USA, 2019.  40. Thornton, B.A.; Halverson, M.A.; Myer, M.; Loper, S.A.; Richman, E.E.; Elliott, D.B.; Mendon, V.; Rosenburg, M.I. National Cost‐ Effectiveness of ASHRAE Standard 90.1‐2010 Compared to ASHRAE Standard 90.1‐2007; Pacific Northwest National Lab: Richland,  WA, USA, 2013.  41. Field,  K.;  Deru,  M.;  Studer,  D.  Using  DOE  Commercial  Reference  Buildings  for  Simulation  Studies.  In  Proceedings  of  the  SimBuild 2010, New York, NY, USA, 11–13 August 2010; Conference Paper NREL/CP‐550‐48588.  42. Commercial Reference Buildings. Department of Energy, Office of Energy Efficiency & Renewable Energy. Available online:  https://www.energy.gov/eere/buildings/commercial‐reference‐buildings (accessed on 15 July 2020).  43. Energy  Plus  Weather  Data.  Department  of  Energy,  Office  of  Energy  Efficiency  &  Renewable  Energy.  Available  online:  https://energyplus.net/weather (accessed on 15 July 2020).  44. Ding, Y.; Shen, Y.; Wang, J.; Shi, X. Uncertainty Sources and Calculation Approaches for Building Energy Simulation Models.  Energy Procedia 2015, 78, 2566–2571.  45. Validation  and  Uncertainty  Characterization  for  Energy  Simulation.  Department  of  Energy,  Office  of  Energy  Efficiency  &  Renewable  Energy.  Available  online:  https://www.energy.gov/eere/buildings/downloads/validation‐and‐uncertainty‐ characterization‐energy‐simulation. (accessed 15 January 2021). 

Journal

BuildingsMultidisciplinary Digital Publishing Institute

Published: Mar 3, 2021

There are no references for this article.