Negli ultimi anni, la diffusione del concetto di automazione nell’edilizia residenziale e commerciale è aumentata costantemente. Due motivi sono dietro questo cambiamento: comfort e convenienza per gli utenti, e risparmio nella gestione di energia (elettrica, idrica, termica, ecc.).
In particolare, il risparmio energetico è il principale motivo di monitoraggio e controllo degli edifici. Poiché Il 45% della domanda di energia in Europa è dovuto agli edifici, sono state prodotte diverse direttive, come la direttiva UE 2010/31/UE e la Nearly Zero Energy Building.
Un altro aspetto importante è il benessere delle persone che utilizzano l’edificio. La Sick Building Syndrome (SBS) è la definizione data ad una serie di sintomi legati alla presenza in edifici “malati”, essa è caratterizzata da sintomi non gravi ma che possono influire sull’assenteismo e la qualità professionale dei lavoratori. I sintomi sono per lo più di tipo respiratorio (naso e torace chiuso), ma anche di tipo cutaneo (secchezza della pelle) e altri sintomi come affaticamento e cefalea.
Il mantenimento del comfort all’interno di un edificio richiede solitamente un alto consumo di energia. L’obiettivo quindi è di acquisire dati sul campo ed elaborare informazioni ad alto livello finalizzate al mantenimento della qualità ambientale desiderata e alla corretta gestione energetica, come richiesto dalla direttiva UE 2002/91/CE [4].
In particolare, si definisce comfort ambientale quella auspicata condizione di benessere determinata, in funzione delle percezioni sensoriali di un individuo inserito in un ambiente, da temperatura, umidità dell’aria e livello di rumorosità e luminosità rilevati all’interno dell’ambiente in cui si è immersi.
Da tale definizione si ha una distinzione tra benessere termo-igrometrico, benessere acustico e benessere luminoso.
Sensibili a questa tematica, il gruppo di ricercatori del Laboratorio per la Protezione delle Infrastrutture critiche (MCIP Lab) ha intrapreso la sfida di individuare e sviluppare un sistema automatico di monitoraggio del benessere ambientale sul luogo di lavoro. La linea di ricerca che ne risulta si applica a edifici già esistenti, dedicati alle attività accademiche, come la ricerca, l’insegnamento e le funzioni amministrative, ma è facilmente customizzabile per qualsiasi realtà indoor.
Attraverso il progetto Smart Environment Monitoring (SEM), è stato definito e realizzato un sistema per l’acquisizione dei dati sopramenzionati. In particolare, il sistema ibrido prevede una netta separazione concettuale e realizzativa tra rete fissa e rete custom. La prima, di derivazione industriale, prevede componenti Beckhoff e Enocean ed è stata installata da un’azienda terza. Questa rete permette di acquisire e monitorare i consumi elettrici del capannone T3 del dipartimento di Ingegneria. La seconda rete è stata sviluppata all’interno dell’MCIP lab e prevede l’utilizzo di un applicativo proprietario KosmoServer. Tramite una monitoring box, molto compatta e non invasiva è possiabile acquisire i parametri ambientali necessari per definire lo stato di comfort dei locali.
Le informazioni provenienti dalle due reti vengono mantenute all’interno di un database comune dove vengono elaborate. Il database che si è deciso di utilizzare è MongoDB, no relazionale, che consente un accesso molto veloce ai suoi documenti.
E’stata realizzata una piattaforma informatica come back end e un’interfaccia informatica come front end dalla quale poter monitorare i parametri ambientali di ogni locale e interrogare il database per ottenere i loro andamenti nel passato.
Per concludere il ciclo acquisizione-monitoraggio-attuazione, è stato realizzato un testbed dimostrativo che riproduce le principali e semplici attuazioni e controlli che possono essere implementati all’interno di un edificio. Ad esempio, l’accensione e lo spegnimento delle luci in base alla luminosità e la presenza all’interno dell’edificio, oppure l’attivazione dell’impianto di ricircolo dell’aria in caso di deterioramento delle condizioni ambientali. All’interno di un modellino, realizzato in laboratorio tramite stampa additiva, sono stati dislocati leds e servomotori gestiti tramite due microcontrollori Arduino collegati al database non relazionale. E’ possibile attivare i diversi controlli e le varie attuazioni tramite un’interfaccia di controllo dedicata e interagendo con una Monitoring Box associata modificandone le acquisizioni.
