Con un focus su Comfort Ambientale Interno, Indice di Qualità Ambientale ed Efficientamento Energetico, la ricerca effettuata nell’ambito del progetto IBIS ECO rivela i modelli più usati e le necessità di approfondimento. I risultati evidenziano l’importanza di trovare un equilibrio tra comfort, efficienza energetica e qualità dell’aria negli ambienti interni.

Nel contesto del progetto IBIS ECO, è stata condotta un’approfondita ricerca sullo stato dell’arte della letteratura nei campi di calcolo degli Indici di Qualità Ambientale, Qualità dell’Aria e Comfort Termico. I risultati di questa ricerca forniscono spunti di riflessione significativi riguardo alle tendenze e ai modelli predominanti in questo campo di studio.

Modelli per il Calcolo degli indici di comfort

La stragrande maggioranza dei documenti analizzati per l’individuazione di un indice generale di qualità ambientale (IEQ) ha un chiaro obiettivo di migliorare il comfort degli ambienti interni. È interessante notare che solo un numero limitato di studi affronta specificamente il sotto-tema dell’Efficientamento Energetico, suggerendo la necessità di un maggiore approfondimento in questo ambito. Inoltre, emerge che il modello predominante utilizzato per il calcolo dell’indice complessivo per l’IEQ nel contesto del comfort è la Regressione Lineare Multipla (MLR), mentre per il sotto-tema relativo all’efficientamento energetico manca evidenza dell’applicazione di modelli specifici.

Nel campo del calcolo dell’indice di qualità dell’aria (IAQ), si osserva una chiara prevalenza di articoli che si concentrano sul sotto-tema del Comfort rispetto al sotto-tema Efficienza Energetica. I principali modelli impiegati per valutare la qualità dell’aria sono Decision Tree e Regressione Lineare Multipla nel contesto del Comfort, mentre per Efficienza Energetica si fa maggior uso di Decision Tree e Random Forest.

Nel calcolo del comfort termico, il focus principale riguarda ancora una volta il sotto-tema del Comfort, con l’utilizzo di modelli come Reti Neurali Artificiali (ANN), k-Nearest Neighbors (kNN) e Random Forest.
Risultati della ricerca

I risultati della ricerca evidenziano che, nonostante il predominio del comfort come tema principale, è cruciale sviluppare modelli e approcci per potenziare l’efficientamento energetico, mantenendo al contempo l’obiettivo di migliorare la qualità dell’aria negli edifici. Questo sottolinea l’importanza di trovare un equilibrio tra comfort, efficienza energetica e qualità dell’aria nell’ambito della progettazione e gestione degli ambienti interni.