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Sensor Optimization Unit, comfort negli ambienti sportivi

Studio per ottimizzare la temperatura dell’aria in grandi ambienti indoor utilizzando il giusto numero di sensori per non gravare sui costi, ma senza penalizzare la qualità della misura

Una delle principali sfide per il monitoraggio di ambienti indoor di grandi dimensioni è la misurazione accurata della temperatura dell’aria in grandi ambienti come impianti sportivi, uffici open space, teatri, etc…

Solitamente al loro interno la temperatura dell'aria non è omogeneamente distribuita, causa di una possibile misura di temperature diverse da punto a punto. Pertanto la posizione ed il numero di sensori è rilevante al fine di ottenere un’informazione che tenga conto delle reali condizioni termiche nella zona occupata degli spazi e migliorare il funzionamento dell’impianto di climatizzazione.

In particolare, fenomeni come stratificazione dell'aria e stagnazione possono essere presenti, causando significativi gradienti di temperatura orizzontali e verticali. Questi fenomeni sono generalmente causati dalle grandi dimensioni dell’ambiente, un'alta percentuale di superfici vetrate, radiazione solare diretta in entrata, problemi di immissione dell’aria dei sistemi di ventilazione e fonti di riscaldamento / raffreddamento distribuite casualmente nello spazio. Le condizioni climatiche sono generalmente monitorate con metodi tradizionali come sensori di temperatura a singolo punto, solitamente installati nel condotto di ritorno della ventilazione o in un singolo punto dello spazio, senza tener conto dei gradienti di temperatura che potrebbero verificarsi nello spazio occupato. Inoltre, pratica comune è la progettazione del sistema di monitoraggio con criteri basati sull'esperienza, senza strumenti analitici di supporto. Tali pratiche possono portare ad incertezza di misura tale da impedire una accurata valutazione del comfort termico ed un efficace controllo climatico da parte del sistema HVAC (Heating, Ventilating and Air Conditioning).


Considerando quanto detto in precedenza, la misura della temperatura dell’aria in grandi ambienti utilizzando il giusto numero di sensori per non gravare sui costi, ma senza penalizzare la qualità della misura, è un obbiettivo difficile da raggiungere. Da qui nasce l’esigenza di una metodologia dedicata all’ottimizzazione del design di reti di sensori per il monitoraggio ambientale, focalizzata su accuratezza della misura, numero di sensori e relativo posizionamento.

 

Una possibile soluzione per questo problema è data dal Sensor Optimization Unit (SOU), un tool sviluppato all’interno del progetto europeo SportE2 - Energy Efficiency for Sport Facilities, dal Gruppo di Misure Meccaniche e Termiche dell’Università Politecnica delle Marche. Gli impianti sportivi comprendono piscine indoor, palestre, campi indoor che presentano le tipiche problematiche di monitoraggio ambientale spiegate in precedenza e dove le esigenze di comfort sono una prerogativa da rispettare nel controllo climatico.

 

L’obbiettivo finale è quello di ottenere la posizione ed il numero ottimale di sensori di temperatura da installare all’interno dell’ambiente, in modo da fornire un sufficiente livello di accuratezza nella misura della temperatura, dato che viene poi utilizzato dall’impianto di climatizzazione per mantenere un comfort adeguato all’interno dell’ambiente.

 

La metodologia alla base del SOU si avvale di due possibili approcci per generare come risultato la pianta dell’ambiente con i sensori localizzati nelle posizioni ottime di installazione. Il primo approccio è puramente simulativo: un’interfaccia guida l’utente nell’inserimento di informazioni riguardanti l’ambiente (geometria, posizione geografica, stratigrafia delle superfici perimetrali, impianto di climatizzazione e immissione dell’aria, set point di controllo climatico, etc.), il software genera un modello termodinamico dell’ambiente in grado di simulare delle mappe di temperatura dell’aria all’interno dello stesso.

 

Figura 1 – Interfaccia grafica del SOU

 

Queste mappe di temperatura vengono processate da un algoritmo di ottimizzazione, il quale calcola l’errore di misura mettendo a confronto differenti configurazioni di distribuzione di sensori. In particolare l’algoritmo utilizza un innovativo indice di performance di misura, basato sul calcolo di differenti grandezze statistiche, che vengono associate a specifici fenomeni fisici (condizioni di surriscaldamento/sottoriscaldamento, presenza di radiazione solare, incertezza di misura, etc…). Il risultato è la scelta della configurazione ottimale del sistema di misura.

 

Nel caso in cui non siano disponibili sufficienti informazioni riguardo l’ambiente, il SOU può utilizzare dati misurati per fare l’ottimizzazione descritta nel precedente paragrafo. L’installazione di un elevato numero di sensori all’interno dell’ambiente, per un periodo temporale limitato, permette di valutare la distribuzione di temperatura dell’aria, questi dati possono essere processati dall’algoritmo in modo da generare la soluzione di monitoraggio ambientale considerata ottimale.

 

Il SOU è stato sviluppato e implementato all’interno del progetto Sporte2, in particolare è stato utilizzato per riconfigurare il design del sistema di monitoraggio presente all’interno di una piscina indoor a Cesano (RM), uno dei pilot del progetto europeo. L’utilizzo di due sensori addizionali, rispetto al termostato esistente (sensore S1 in Figure 2), ha permesso di ridurre l’incertezza di misura, dovuta alla distribuzione di temperatura, da un valore medio di ±1°C della configurazione esistente a circa ±0.1 °C della configurazione ottimizzata. Oggi il SOU sta venendo utilizzato con successo in altri numerosi casi di studio.

 

Figura 2 - Soluzione di design ottimale del sistema di monitoraggio ambientale

 

A cura di

Prof. Gian Marco Revel

Dr. Marco Arnesano

Dr. Federico Seri

Riferimenti:

Prof. Ing. Gian Marco Revel

Università Politecnica delle Marche

Dipartimento di Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche

Email: gm.revel@univpm.it 

tel. +39 071 2204518

fax +39 071 2204801

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