di Silvia Angela Mansi e Marco Arnesano
(Rinnovabili.it) – Secondo i dati del ‘Environmental Protection Agency’ (EPA) gli esseri umani spendono approssimativamente il 90% del loro tempo in ambienti chiusi. Assicurare il benessere termico degli occupanti è la principale funzione di un edificio e per questo motivo da decenni la ricerca scientifica si è concentrata sullo sviluppo di nuovi metodi per la misura e la valutazione del comfort utili per il monitoraggio ed il controllo degli edifici. È dimostrato infatti, che un ambiente termicamente confortevole garantisce agli occupanti la tutela di aspetti legati alla salute, alla produttività lavorativa, alla capacità di apprendimento e al contenimento del consumo energetico, che altrimenti risulterebbero compromessi.
Per controllare e progettare edifici in grado di garantire il comfort termico assicurando un minor consumo energetico, è importante misurare la sensazione degli occupanti con un adeguato grado di accuratezza. Tuttavia, la misura del comfort termico è un problema complesso non risolvibile con la sola misura di grandezze ambientali. Infatti, il comfort è definito proprio come la condizione mentale di soddisfazione che un soggetto ha nei confronti dell’ambiente termico. Da qui, la necessità di includere il soggetto al centro della misura del suo stato di benessere.
La ricerca in questo ambito si è spostata dunque verso lo sviluppo di metodi di misura basati su sensori fisiologici per la creazione di modelli personali del comfort. Negli ultimi anni, è stato condotto un ampio numero di studi sulla correlazione tra parametri fisiologici e benessere termico. I principali segnali fisiologici utilizzati a tal fine sono: elettroencefalogramma (EEG), elettrocardiogramma (ECG), temperatura e risposta galvanica della pelle.
Risultati dimostrano come l’andamento dei segnali fisiologici varia in risposta ai cambiamenti di sensazione termica del singolo soggetto e tali segnali possono quindi essere usati per il calcolo di indicatori di benessere. Per misurare queste grandezze fisiologiche si è partiti dall’uso di strumenti medicali (es. elettroencefalografo con cuffia, elettrocardiografo), in grado di fornire la possibilità di acquisire segnali con basso rumore e buona accuratezza, ma che costituiscono per loro natura una fonte di incertezza in quanto costringono il soggetto ad una posizione statica dovuta ai collegamenti dei numerosi elettrodi posizionati sul corpo. Pertanto, l’idea di utilizzare dispositivi indossabili wireless nelle sperimentazioni ha preso sempre più piede.
Tale scelta è supportata dai vantaggi di questi dispositivi: si tratta di tecnologie a basso costo, semplici da utilizzare, che permettono di minimizzare il tempo di applicazione e soprattutto, il loro design confortevole permette la riduzione dell’intrusività del processo di misurazione e il fastidio provocato dall’applicazione. Nonostante l’accuratezza dei dispositivi wearable possa essere inferiore rispetto ai dispositivi da laboratorio o medicali, attraverso lo sviluppo di metodi per il processamento del segnale (rimozione degli artefatti e del rumore) è possibile trovare applicazione per la misura della percezione di benessere e porre le basi per il loro utilizzo in applicazioni reali per il monitoraggio ed il controllo degli edifici.
Il gruppo di ricerca dell’Università eCampus ha sviluppato un framework in grado di integrare dispositivi indossabili commerciali per l’acquisizione dei segnali EEG, ECG, temperatura della pelle (ST), elettroconduzione della pelle (EDA). Il sistema sviluppato è attualmente applicato su un campione di soggetti esposti a diverse condizioni termiche all’interno di un ambiente termicamente controllato (Figura 1).
Oltre all’integrazione dei sensori indossabili, è stato sviluppato anche un metodo di analisi e processamento dei dati con lo scopo di superare i limiti evidenziati dai dispositivi e renderli adatti allo studio sul comfort termico (Figura 2). Dopo il primo passo di pulizia dei dati, questi sono sottoposti a processamento dedicato all’estrazione di indicatori che esprimono in maniera univoca la sensazione del benessere termico.
Lo scopo finale dell’attività di ricerca è di applicare la metodologia sviluppata ad un campione significativo di soggetti posti in condizioni controllate per ottenere una più profonda conoscenza dei meccanismi legati alla percezione del benessere e per creare modelli predittivi utili per la simulazione dinamica ed il controllo di edifici.
L’attività è svolta nell’ambito del progetto PRIN 2017 “Toward the NEXT generation of Multiphysics and multidomain environmental COMfort models: theory elaboration and validation experiment” in collaborazione con l’Università di Perugia, il Politecnico di Torino e l’Università di Napoli.
Silvia Angela Mansi, Marco Arnesano – Università Telematica eCampus