Sviluppo di un algoritmo per la valutazione delle proprietà termiche di un edificio

The measurement of thermal comfort is essential for the performance of the main function of a building, namely, to provide a comfortable and healthy living environment for the performance of daily activities. Such measurements are possible thanks to the Comfort Eye, a multi-sensor IoT device, used to monitor the thermal flow in real time of a building, in fact, of relevant importance is the transmittance parameter, the amount of heat that in a defined unit of time passes through an element of the surface of 1 m2 in the presence of a temperature difference of 1 K between the inside and the outside, which allows me to identify the points of thermal discomfort or rather points of discomfort and thermal inefficiency. The 'goal of the study will be that to create an artificial intelligence that allows me to identify in the analyzed wall the presence of windows, so that I can apply a mathematical model for the calculation of transmittance correctly and quickly. In this way we are going to consider the different elements of the wall that are characterized by a different emissivity (for example, the window will have a higher emissivity than a wall that is more insulating) and therefore we are able to improve and facilitate the calculation of transmittance by correctly identifying how the emissivity varies.

La misurazione del comfort termico è fondamentale per lo svolgimento della funzione principale di un edificio ovvero quello di fornire un ambiente di vita confortevole e salubre per lo svolgimento dell’attività quotidiana. Tali misurazioni sono possibili grazie al Comfort Eye, un dispositivo multi-sensore IoT, utilizzato per il monitoraggio del flusso termico in tempo reale di un edificio, infatti, di rilevante importanza è il parametro della trasmittanza, la quantità di calore che in una unità di tempo definita attraversa un elemento della superficie di 1 m2 in presenza di una differenza di temperatura di 1 K tra l'interno e l'esterno, che mi permette di individuare i punti di discomfort termico ovvero punti di disagio e di inefficienza termica. L’ obbiettivo dello studio sarà quello che di creare un’intelligenza artificiale che mi permetta di individuare nella parete analizzata la presenza di finestre, così da poter applicare un modello matematico per il calcolo della trasmittanza in modo corretto e veloce. In questo modo si va a considerare i diversi elementi della parete che sono caratterizzati da una differente emissività (ad esempio la finestra avrà una maggiore emissività rispetto ad una parete che è più isolante) e quindi si riesce a migliorare e facilitare il calcolo della trasmittanza identificando correttamente come varia l’emissività.