A medida que los requisitos de cierre se alivian, COVID-19 está cambiando la forma en que usamos los espacios interiores. Esto presenta desafíos para quienes administran esos espacios, desde hogares hasta oficinas y fábricas.
Uno de los desafíos más importantes es la calefacción y la refrigeración, que es el mayor consumidor de energía en hogares y edificios comerciales estadounidenses. Existe la necesidad de un control climático más inteligente y flexible que nos mantenga cómodos sin calentar y enfriar edificios vacíos enteros.
Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan ha desarrollado una solución que podría proporcionar una comodidad más eficiente y personalizada, eliminando completamente los termostatos montados en la pared a los que estamos acostumbrados. Termostato autónomo incorporado en el cuerpo, o "HEAT", "se detalla en un estudio publicado en la edición de julio de 2020 de Edificio y medio ambiente .
El sistema combina cámaras térmicas con cámaras de video tridimensionales para medir si los ocupantes tienen calor o frío al rastrear su temperatura facial. Luego alimenta los datos de temperatura a un modelo predictivo, que lo compara con información sobre las preferencias térmicas de los ocupantes.
Finalmente, el sistema determina la temperatura que mantendrá cómodo al mayor número de ocupantes con un gasto mínimo de energía. El nuevo estudio muestra cómo el sistema puede mantener de manera efectiva y eficiente la comodidad de 10 ocupantes en un entorno de laboratorio.
"COVID presenta una variedad de nuevos desafíos de control climático, ya que los edificios están ocupados de manera menos sistemática y las personas luchan por mantenerse cómodas mientras usan máscaras y otros equipos de protección", dijo la investigadora principal del proyecto y coautora del estudio Carol Menassa, profesora asociada de civile ingeniería ambiental.
"HEAT podría proporcionar una manera discreta de maximizar la comodidad mientras se usa menos energía. La innovación clave aquí es que podemos medir la comodidad sin requerir que los usuarios usen ningún dispositivo de detección y sin la necesidad de una cámara separada para cada ocupante."
HEAT funciona un poco como los termostatos de aprendizaje con acceso a Internet de hoy en día. Cuando está recién instalado, los ocupantes le enseñan al sistema acerca de sus preferencias al darle periódicamente comentarios de sus teléfonos inteligentes en una escala de tres puntos: "demasiado caliente", "demasiado frío"o "cómodo". Después de unos días, HEAT aprende sus preferencias y opera de forma independiente.
El equipo de investigación está trabajando con la compañía eléctrica Southern Power para comenzar a probar HEAT en sus oficinas de Alabama, donde las cámaras de prueba se montarán en trípodes en las esquinas de las habitaciones. Menassa explica que las cámaras se colocarían de manera menos molesta en una instalación permanente.las cámaras recopilan datos de temperatura sin identificar a las personas, y todo el metraje se elimina inmediatamente después del procesamiento, generalmente en unos pocos segundos.
Una segunda prueba, también con Southern Power, colocará el sistema en una comunidad de hogares inteligentes de nueva construcción en Alabama. El equipo estima que podrían tener un sistema residencial en el mercado dentro de los próximos cinco años.
Menassa dijo que la temperatura facial es un buen indicador de comodidad. Cuando estamos demasiado calientes, los vasos sanguíneos se expanden para irradiar calor adicional, elevando la temperatura facial; cuando tenemos demasiado frío, se contraen y enfrían la cara.Las iteraciones del sistema también utilizaron la temperatura corporal para predecir la comodidad, requirieron que los usuarios usaran pulseras que midieran la temperatura corporal directamente y que proporcionaran comentarios frecuentes sobre su nivel de comodidad.
"Las cámaras que estamos usando son comunes y económicas, y el modelo funciona muy bien en un contexto residencial", dijo el coautor del estudio Vineet Kamat, profesor de ingeniería civil y ambiental de la UM, e ingeniería eléctrica y ciencias de la computación ".Los termostatos habilitados para Internet que lo detectan y aprenden de usted han construido una plataforma para la siguiente fase, donde no hay ningún termostato visible ".
El modelo predictivo de HEAT fue construido por el profesor asociado de ingeniería y operaciones industriales de UM Eunshin Byon, quien también es autor del estudio. Ella cree que los ajustes al modelo podrían hacer que el sistema sea útil en aplicaciones más allá de hogares y oficinas, en hospitales,por ejemplo, donde los proveedores de atención luchan para mantenerse cómodos debajo de las máscaras y otros equipos de protección.
"La pandemia de COVID-19 requiere que las enfermeras y otros trabajadores del hospital usen mucho equipo de protección, y han luchado para mantenerse cómodos en el ambiente hospitalario rápido", dijo Byon. "El sistema HEAT podría adaptarse aayúdelos a mantenerse cómodos ajustando la temperatura ambiente o incluso señalándoles cuándo deben tomarse un descanso ".
En asociación con la escuela de enfermería de la UM, el grupo de investigación de Menassa ya realizó un estudio piloto que exploró cómo se puede utilizar el sistema para proporcionar comodidad térmica personalizada a las enfermeras que trabajan en entornos de atención médica, como las unidades de administración de quimioterapia.
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