Contribuții la implementarea inteligenței artificiale în determinarea confortului global din clădirile inteligente

Universitatea Tehnică de

Construcții București

UNIVERSITATEA TEHNIC Ă DE CONSTRUCȚII BUCURE ȘTI

Facultatea de Ingineria Instalațiilor

TEZA DE DOCTORAT

Contribuții la implementarea inteligenței artificiale în determinarea confortului

global din clădirile inteligente.

Doctorand ing. Cristian OANCEA

Conducător de doctorat prof.univ.dr.ing. Sorin CALUIANU

BUCUREŞTI 2012

Titularul prezentei teze de doctorat a beneficiat pe întreaga perioadă a studiilor

universitare de doctorat de bursă atribuită prin proiectul strategic „Sprijin

doctoral pentru doctoranzii în Ingineria Mediului Construit”, beneficiar

UTCB, cod POS DRU/88/1.5/S/57351, proiect derulat în cadrul Programului

Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane, finanţat din Fondurile

Structurale Europene, din Bugetul Naţional şi cofinanţat de către Univeritatea

Tehnică de Construcții București.

Teză de doctorat: Cristian Oancea Contribuții la implementarea inteligenței artificiale în determinarea confortului global din clădirile

inteligente.

3

Mul țumiri

Pe perioada ultimilor trei m-am concentrat pe realizarea tezei de doctorat, sub atenta

coordonare a profesorului Sorin Caluianu, pentru care îmi exprim întreaga recunoștință.

Mulțumită faptului că profesorul Caluianu m-a acceptat să devin doctorand am putut realiza

această teză. Profesorul Caluianu m-a motivat prin faptul că mi-a acordat încredere și m-a

susținut necondiționat în toate acțiunile care au condus la realizarea acestei teze.

Una dintre aceste acțiuni este stagiul doctoral pe care l-am realizat la Universitatea din

Reading.

La Universitatea din Reading am avut plăcerea să lucrez cu profesorul Derek

Clements-Croome, care mi-a permis să asist la cursurile masterului de Clădiri Inteligente, și

astfel am reușit să înțeleg esența conceptului de clădiri inteligente. Mulțumiri speciale Gulay

Ozkan.

De asemenea, tot la Universitatea din Reading am avut plăcerea să lucrez cu

profesorul Kecheng Liu, directorul Informatics Research Centre. Mulțumiri speciale

profesorului Richard Mitchel, Colin Barwick de la Departamentul de Administrație Tehnică al

universității și pentru Phil Cross de la Microsoft. Am avut parte de momente deosebite și nu

voi uita mediul internațional și cooperarea cu colegii.

Mulțumiri speciale sunt adresate și profesorului Gilles Notton de la Universitatea din Corsica,

pentru Andreas Wagner și Karin Schakib Ekbatan de la Institutul Tehnologic din Karlsruhe.

Pe întreaga perioadă a studiilor doctorale de 3 ani am primit bursă atribuită printr-un

proiect în cadrul P.O.S.D.R.U., coordonat de profesorul Virgil Petrescu pentru care îmi

exprim mulțumirile pentru bursa acordată. Mulțumiri speciale și pentru Silvia Rusănescu.

Mulțumesc de asemenea colegilor din Departamentul de Inginerie Electrică în

Construcții și Instalații pentru faptul că au împărtășit cu mine din cunoștințele lor. Mulțumiri

speciale pentru profesorul Daniel Popescu, și ultimul, dar nu în cele din urmă pentru

profesorul Sorin Larionescu care m-a observat pe când eram student și mi-a propus să încep o

carieră universitară.

Îmi exprim întreaga recunoștină pentru familie. Părinții și fratele mi-au fost

întotdeauna un model în viață și le mulțumesc pentru tot sprijinul acordat.

Mulțumiri prietenilor care m-au ajutat să îmbin munca solicitantă cu relaxarea.

Toți acești oameni m-au ajutat să privesc viitorul de pe umerii înaintașilor mei, pentru

a-mi aduce contribuția pentru o lume mai bună.


inteligente.

4

Cuprins: Mul țumiri .................................................................................................................................. 3 Capitolul 1 Introducere ....................................................................................................... 8

1.1 Cadrul general al cercetării ........................................................................................ 8 1.2 Justificarea alegerii acestui domeniu de studiu. ....................................................... 14 1.3 Dificultăți în calea realizării acestei teze.................................................................. 15

1.3.1 Interdisciplinaritatea cercetării ......................................................................... 15 1.3.2 Disponibilitatea bazelor de date ....................................................................... 15

Capitolul 2 Stadiul actual al cercetării în domeniul clădirilor inteligente .................... 17 2.1 Introducere ............................................................................................................... 17 2.2 Considerații pe tema folosirii termenului ”inteligent” ............................................. 18 2.3 Definiții ale clădirilor inteligente ............................................................................. 22

2.3.1 Definiții existente ale clădirilor inteligente ...................................................... 22 2.3.2 Definiția clădirilor inteligente evolutiv ............................................................ 23

2.4 Concepte de bază și proiectarea clădirilor inteligente.............................................. 25 2.4.1 Concepte de bază în clădirile inteligente.......................................................... 25 2.4.2 Componenta activă și componenta pasivă a clădirii inteligente ...................... 28

2.5 Exemple de clădiri inteligente.................................................................................. 29 2.6 Clădiri inteligente în trecut....................................................................................... 31 2.7 Clădiri inteligente în prezent .................................................................................... 32

2.7.1 Arhitectură contemporană realizată inteligent ................................................. 32 2.7.2 Sisteme de instalații pentru clădiri inteligente ................................................. 36

2.8 Ce înțeleg firmele din România prin clădire inteligentă?......................................... 39 2.8.1 Primul studiu al clădirilor din România ........................................................... 40 2.8.2 Cel de-al doilea studiu al clădirilor din România............................................. 42

2.9 Tehnologii pentru clădiri inteligente în viitor .......................................................... 42 2.9.1 Fractalii............................................................................................................. 42 2.9.2 Numarul de aur Φ ............................................................................................. 43 2.9.3 Biomimetism ; șirul lui Fibonacci .................................................................... 44 2.9.4 Nanotehnologiile .............................................................................................. 45 2.9.5 Pilele de combustie........................................................................................... 47 2.9.6 Cloud-ul informatic .......................................................................................... 49 2.9.7 Sistemele pervasive .......................................................................................... 51

2.10 Semiotica clădirilor .................................................................................................. 51 2.11 Cladiri emblematice și clădiri reper ......................................................................... 51 2.12 Clădiri deștepte (”Smart buildings”) ........................................................................ 54

2.12.1 Diferența între o clădire deșteaptă (”smart building”) și o clădire normală..... 54 2.12.2 Tehnologii cheie în clădiri deștepte ................................................................. 54

2.13 Clădiri verzi (”Green buildings”) ............................................................................. 55 2.14 Clădiri în formă de piramidă .................................................................................... 56

2.14.1 Răspândirea construcțiilor în formă de piramidă pe glob ................................ 56 2.14.2 Cercetări românești asupra piramidei și efectului de piramidă ........................ 57

2.15 Materia și informație cuantică.................................................................................. 58 2.16 Zonele geopatogene și sindromul clădirilor bolnave. .............................................. 60 2.17 Avantaje și provocări ale clădirilor inteligente ........................................................ 61 2.18 Recomandări pentru construcția de clădiri inteligente............................................. 62 2.19 Concluzii despre clădirile inteligente. ...................................................................... 62


inteligente.

5

Capitolul 3 Instalații inteligente din cladiri și locuințe...................................................63 3.1 Cerințe moderne în proiectarea instalațiilor din clădirile inteligente....................... 63 3.2 Convergența tehnologiilor de instalații .................................................................... 66 3.3 Integrarea sistemelor datorită evoluției tehnologice ................................................ 67

3.3.1 Nevoia de optimizare a funcționării sistemelor de instalații ........................... 67 3.3.2 Etape ale integrării sistemelor .......................................................................... 68 3.3.3 Probleme etice și funcționale ale integrării sistemelor de instalații ................. 71

3.4 Integrarea instalațiilor în sistemul ierarhizat de conducere...................................... 72 3.5 Modelul de referință OSI.......................................................................................... 75

Capitolul 4 Evaluarea clădirilor inteligente ..................................................................... 78 4.1 Evaluarea eficienței energetice................................................................................. 79

4.1.1 Certificarea obligatorie..................................................................................... 79 4.1.2 Certificări facultative........................................................................................79

4.2 Evaluarea calității mediului interior......................................................................... 80 4.3 Evaluarea gradului de inteligență al clădirilor inteligente........................................ 81

4.3.1 Evaluarea inteligenței clădirii cu matricea ”Matool” ....................................... 82 4.3.2 Indicatori de evaluare a inteligenței sistemului integrat de gestiune tehnică a

clădirii ............................................................................................................... 83 4.3.3 Concluzii cu privire la evaluarea gradului de inteligență al clădirilor ............. 84

4.4 Metodologia de evaluare a clădirilor inteligente...................................................... 84 Capitolul 5 Evaluarea satisfacției ocupanților din cl ădirile inteligente ........................ 85

5.1 Clădiri inteligente pentru sănătatea, starea de bine și productivitatea ocupanților .. 86 5.2 Comparație între conceptul de stare de bine și cel de confort.................................. 89

Capitolul 6 Factori care influențează productivitatea muncii ....................................... 92 6.1 Efectul Hawthorne.................................................................................................... 92 6.2 Influența factorilor de mediu asupra stării de bine și productivității muncii ........... 93 6.3 Confortul și ne-productivitatea muncii .................................................................... 93

6.3.1 Definiția confortului ......................................................................................... 93 6.3.2 Confortul termic ............................................................................................... 95 6.3.3 Relația între temperatură și performanța în lucru........................................... 102 6.3.4 Confortul vizual.............................................................................................. 104 6.3.5 Confortul acustic ............................................................................................ 108 6.3.6 Confortul olfactiv ........................................................................................... 109 6.3.7 Relația între rata de ventilare și absenteism datorat îmbolnăvirii .................. 112 6.3.8 Relația între rata de ventilare si performanța în lucrul de birou..................... 113 6.3.9 Relația între calitatea percepută a aerului interior și performanța în lucru .... 115

6.4 Evaluare productivității în clădirile nerezidențiale din România dpv. al calității mediului și al conceptului de clădire inteligentă ........................................................ 117

Capitolul 7 Senzori și traductoare de parametrii fiziologici ai ocupanților și pentru factori de mediu.................................................................................................................... 119

7.1 Stadiul actual al realizărilor în domeniul dispozitivelor medicale electronice flexibile................................................................................................................... 119

7.2 Controlul clădirilor inteligente pe baza undelor celebrale ale ocupanților ............ 121 Capitolul 8 Tehnici de modelare pentru clădirile inteligente....................................... 126

8.1 Modelarea statistică................................................................................................ 127 8.2 Noțiuni de statistică folosite pentru prelucrarea bazelor de date............................ 127 8.3 Punct de vedere matematic asupra dependinței satisfacției parțiale cu satisfacția per

ansamblu................................................................................................................. 128 8.4 Definirea unui Indice de confort global ................................................................. 129


inteligente.

6

8.4.1 Ponderile relative ale celor șase aspecte de mediu ce contribuie la confortul per ansablu ............................................................................................................ 130

8.4.2 Expresia indicelui de confort global............................................................... 131 8.5 Prelucrarea statistică în programul SPSS a bazei de date pentru a obține un indice de

stare de bine................................................................................................................ 132 8.5.1 Metoda analizei componentelor principale .................................................... 133 8.5.2 Analiza statistică prin regresia liniară ............................................................ 135 8.5.3 Concluzii cu privire la indicele de stare de bine și cel de confort global....... 138

8.6 Prelucrarea statistică în programul SPSS a bazei de date folosite în programele de inteligență artificială ................................................................................................... 140

Capitolul 9 Aplicații ale inteligenței artificiale în clădirile inteligente ........................ 142 9.1 Rețele neuronale artificiale..................................................................................... 142

9.1.1 Principiul de funcționare al rețelelor neuronale ............................................. 148 9.1.2 Normalizarea datelor experimentale ..............................................................148 9.1.3 Rezultate obținute în Microsoft Visual C++ cu rețelele neuronale............... 149 9.1.4 Validarea in Matlab a rezultatelor obținute cu rețeaua neuronală realizată în

Visual C++...................................................................................................... 157 9.1.5 Calculul indicelului de stare de bine folosind o rețea neuronală artificială ... 158

9.2 Algoritmii Genetici ................................................................................................ 161 9.2.1 Noțiuni folosite în domeniul algoritmilor genetici......................................... 161 9.2.2 Paralelă între evoluția biologică și cea din domeniul științei calculatoarelor.161 9.2.3 Stadiul actual al utilizării algoritmilor genetici în optimizarea proceselor și

funcționării instalațiilor din construcții .......................................................... 162 9.2.4 Descrierea modului de funcționare al algoritmilor genetici........................... 163 9.2.5 Reprezentarea cromozomilor ......................................................................... 165 9.2.6 Comparație în reprezentarea funcțiilor: Algoritmi Genetici comparativ Rețele

Neuronale Artificiale. ..................................................................................... 165 9.2.7 Etapele procesului de optimizarea folosind algoritmi genetici ...................... 166 9.2.8 Utilizarea algoritmilor genetici în MATLAB pentru optimizarea stării de bine 167

9.3 Logica Fuzzy .......................................................................................................... 171 9.3.1 Motivarea necesității utiliz ării logicii fuzzy în controlul instalațiilor............ 171 9.3.2 Proiectarea regulatorului cu logică fuzzy....................................................... 173 9.3.3 Funcționarea regulatorului cu logică fuzzy.................................................... 180

Capitolul 10 Utilizarea microcontrolerului AVR pent ru controlul cl ădirilor inteligente și interacțiunea cu persoane cu nevoi speciale................................................................... 184

10.1 Descrierea sistemului cu inteligența artificială de interacțiune om-clădire inteligentă ................................................................................................................................ 184

10.1.1 Rolul rețelelor neuronale artificiale în funcționarea sistemului ..................... 184 10.1.2 Rolul logicii fuzzy în funcționarea sistemului ............................................... 185 10.1.3 Rolul algoritmilor genetici în funcționarea sistemului................................... 187

10.2 Descrierea bazei de date folosită de sistemul cu inteligență artificială pentru controlul clădirilor inteligente................................................................................ 187

10.3 Progresul în serviciile oferite de clădiri adus de folosirea sistemului propus de autor ................................................................................................................................ 188 10.4 Sistemul de control al clădirii cu inteligență artificială pentru persoane cu nevoi

speciale ................................................................................................................... 189 10.5 Caracteristicile microcontrolerului AVR ATMega 2560....................................... 190


inteligente.

7

10.6 Modelul sistemului cu regulator fuzzy implementat pe microcontrolerul AVR ATMega2560 în Simulink...................................................................................... 192

10.7 Modelul sistemului cu regulator fuzzy implementat pe microcontroler AVR ATMega2560 în Proteus ........................................................................................ 195

10.8 Modelul experimental al sistemului cu inteligență artificială. Controller cu logică fuzzy încorporat pe microcontrollerul AVR ATMega 2560. ................................. 196

Capitolul 11 Contribu țiile originale.................................................................................. 197 Capitolul 12 Direcții viitoare de cercetare....................................................................... 202 Capitolul 13 Concluzii........................................................................................................ 202 Bibliografie: .......................................................................................................................... 204 ANEXA 1 Microcontrolerul AVR ATMega2560 ................................................................. 211 ANEXA 2 Funcția Matlab ”ISBfuncție.m” ........................................................................... 212 ANEXA 3. Tabelul de varianță cu cele 10 componente principale extrase din Metoda Componentelor Principale...................................................................................................... 213 ANEXA 4 Matricea cu tiparul componentelor din Metoda Componentelor Principale........ 216 ANEXA 5 Matricea cu structura componentelor din Metoda Componentelor Principale ... 221 ANEXA 6 Regresia matematica asupra componentei 1 din metoda componentelor principale, corespunzătoare satisfacției cu interiorul și exteriorul clădirii............................................... 226 ANEXA 7 Regresia matematica asupra componentei 2 și 7 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor acustice .................................................................... 227 ANEXA 8 Regresia matematică asupra componentei 2 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de spațiu ..................................................................................... 229 ANEXA 9 Regresia matematica asupra componentei 3 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de temperatură ........................................................................... 230 ANEXA 10 Regresia matematică asupra componentei 3 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de calitate a aerului .................................................. 231 ANEXA 11 Regresia matematică asupra componentei 4 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de iluminat ............................................................... 232 ANEXA 12 Regresia matematică asupra componentei 5 din metoda componentelor principale, corespunzătoare importanței factorilor de mediu................................................. 233 ANEXA 13 Regresia matematică asupra componentei 6 din metoda componentelor principale, corespunzătoare satisfacției cu finisajele și mobilierul ........................................ 234 ANEXA 14 Regresia matematică asupra componentei 8 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de confort olfactiv.................................................... 236 ANEXA 15 Regresia matematică asupra componentei 9 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de iluminat natural ................................................... 237 ANEXA 16 Regresia matematică asupra componentei 10 din metoda componentelor principale, corespunzătoare condițiilor de umiditate ............................................................. 238


inteligente.

8

Capitolul 1 Introducere

1.1 Cadrul general al cercet ării

Inginerii de instalații suflă viață peste mediul construit și duc cu ei responsabilitatea pe

viață pentru performanța și eficiența energetică operațională a clădirilor. 1

Viața pe planeta Pământ este mai veche decât perioada menționată în Biblie, drept

dovadă fiind fosilele și urmele de așezări omenești găsite de cercetători. Încă din cele mai

vechi timpuri oamenii s-au grupat în diverse forme de organizare socială, (de la ginți, triburi,

cetăți, până la localități, orașe, state etc.) și au construit clădiri publice monumentale și

locuințe adaptate la materialele de construcții disponibile local și condițiile de mediu. Una din

cele mai vechi funcționalități a unei construcții este aceea de a oferi adăpost, protecție față de

mediul exterior și un mediu confortabil. Lemnul a fost și este un combustibil ecologic pentru

încălzirea locuințelor, deoarece masa lemnoasă se regenerează. O dată cu dezvoltarea

societății și implicit a cererii și pe măsură ce tehnica a permis-o, acest combustibil ecologic

natural a fost înlocuit cu combustibili fosili (cărbune, gaze naturale, petrol), care au condus la

poluarea gravă a mediului și periclitarea vieții oamenilor (ex: Smogul Londonez din sec al

XX-lea), a faunei și la aproape la epuizarea resurselor.

Într-o localitate modernă avem oameni, clădirile în care aceștia lucreză sau locuiesc și

transporturi. Prin localitate se înțelege orice tip de așezare: sat, comună, oraș, municipiu,

megalopolis etc. Activitățile antropice ale omului consumă resurse (combustibili, apa, hrană)

și produc poluare. De la revoluția industrială, poluarea mediului a crescut în intensitate, iar

oamenii de știință au început să tragă semnalul de alarmă de prin anii 1970, prin intermediul

Conferințelor de la Stockholm, Rio de Janeiro, Protocoalelor de la Kyoto etc., când a fost

lansat conceptul de ”dezvoltare durabilă”. Dezvoltarea durabilă înseamnă ca generația

actuală să consume resurse, în așa fel încât și generațiile viitoate să mai aibă resurse, sau

conform definiției oficiale ”satisfacerea nevoilor generației actuale fără a periclita

posibilitatea satisfacerii nevoilor generațiilor viitoare”. Deoarece până în 2020 mai sunt 8 ani

iar țintele de reducere a poluării propuse la Stockholm și Rio nu au fost atinse, se va încerca

prelungirea termenului până în anul 2030, iar conceptul de ”sustenabilitate” (dezvoltare

1 Traducerea citatului CIBSE aparține autorului:”Building services engineering not only breathes life into the built environment but also bears responsibility for lifetime performance and operational energy efficiency.”


inteligente.

9

durabilă), ce poate părea puțin abstract în denumire este în curs de înlocuire cu conceptul de

”economie verde”, poate din dorința de a-l apropia de înțelesul oamenilor și a-i mări șansele

de succes.

În prezent, modul de construcție al clădirilor este influențat de următorii vectori care

motivează schimbările sociale și economice în favoarea protecției mediului:

Reducerea efectelor schimbărilor climaterice;

Epuizarea resurselor de combustibili fosili exploatabili ieftin, coloborată cu creșterea

populației planetei și implicit a numărului de clădiri și autovehicule

Dezvoltarea științei și tehnologiei.

Piața de echipamente pentru energii regenerabile, verzi.

Reglementările legale cu privire la performanțele clădirilor.

Prețul utilităților.

Economia de energie

Producerea de energie la consumator și ”Smart Grid”-ul.

Îmbunătățirea condițiilor de viață.

Un proverb spune că pentru a rezolva o problemă, trebuie tratată cauza și nu efectul.

Similar, în domeniul industrial, cea mai bună metodă de a elimina efectului negativ al poluării

este de a o elimina complet la sursă, sau într-o proporție cât mai mare. Poluarea produce

modificări climatice și afectează sănătatea oamenilor. Ea se datorează în principal producerii

de energie, fie ea electrică sau termică din combustibili fosili. În prezent aproximativ 30-40%

din producția de energie este consumată în clădiri, și din totalul energiei consumată de o

clădire, aproximativ 70-80% este energie termică. Din aceste motive, clădirile reprezintă cel

mai mare potențial de reducere a consumului (pierderii) de energie pe termen lung.

Directiva Europeană EPBD 2002/91/EC transpusă și în legislația românească

introduce certificarea energetică a clădirilor cu scopul de a-i sensibiliza pe oameni în legătură

cu performanța energetică (reducerea pierderilor de energie) a clădirii. Se speră că pe baza

certificatului energetic oamenii vor alege pentru un același nivel de confort, clădiri cu consum

redus de energie, deci cu costuri mai mici de întreținere.

Există mai multe denumiri (rebrand-uiri) pentru clădiri clasice dar cu performanțe

energetice superioare clădirilor clasice. Denumirile variază în funcție de procedeul folosit

pentru reducerea consumului de energie; astfel avem:

Clădiri pasive,


inteligente.

10

Clădiri verzi,

Clădiri net zero energy,

Clădiri ”Earthships”.

Clădirile inteligente.

Clădirile inteligente, sunt pe lângă un concept de marketing, un concept nou de

clădire care acoperă funcționalitatea celorlalte tipuri de clădiri clasice și performante

energetic, dar în plus stabilește noi funcționalități și caracteristici pentru o clădire.

În prezent, oamenii își petrec aproximativ 90% din viață în interiorul clădirilor, clădiri

care îî influențează pe diverse căi, atât din punct de vedere psihologic (prin semiotică),

fiziologic (al sănătății), dar și economic (costul facturilor).

În această teză voi studia interacțiunea ocupant-clădire inteligentă, mijloace de a

îmbunătății confortul (starea de bine/ bunăstarea ) și economia de energie a ocupanților

folosind tehnicile inteligenței artificiale și ultimele descoperiri tehnico-științifice. Ocupanții

pot fi sănătoși sau persoane cu nevoi speciale: de la copii până la adulți sau bătrăni.

Abordarea autorului este de a considera că interacțiunea între ocupanți și clădirea

inteligentă se desfășoară sub forma unei bucle de feed-back, după cum se poate vedea în

modelul conceptual pe care îl propun în Figura 1-1. Acest model conceptual este obținut ca

rezultat al unei gândiri holistice ce are avantajul că pune cap la cap cunoștințe independente.

Pe baza ideii că senzația de confort (termic, de exemplu) este ceva imprecis, autorul folosește

logica fuzzy și algoritmii genetici pentru a modifica parametrii de mediu din clădire. Rețelele

neuronale învață când un mediu conduce la starea de bine a ocupanților și când nu. Astfel

rețelele neuronale dau semnal de comandă algoritmilor genetici să genereze noi combinații de

parametrii de mediu. Deoarece oamenii sunt cei mai perfecționați și inteligenți senzori ai

parametrilor de mediu, în sistemul propus de autor, ocupanții evaluează mediul din clădire

folosind logica fuzzy prin intermediul unui sistem cu microcontroler cu controler fuzzy

încorporat. Răspunsurile la evaluarea făcută de ocupanți declanșează de asemenea algoritmul

de optimizare a factorilor de mediu din clădire. Rezultatul este starea de bine (sau cel puțin

confortul) ocupanților și economia de energie. Cercetări internaționale detaliate în lucrare au

demonstrat faptul că împuternicirea ocupanților de a controla mediul conduce la o stare

psihică și fizică mai bună și la economii de energie, față de cazul unui control centralizat, la

parametrii fixi de mediu în toată clădirea.

În concluzie, acest model de interacțiune ocupant-clădire sub formă de buclă de feed-

back se bazează pe principiul superpoziției efectelor, ceea ce înseamnă că satisfacția totală a


inteligente.

11

ocupanților cu clădirea variază liniar cu satisfacția individuală cu parametrii de mediu, fapt

confirmat în lucrare prin analiza statistică.

Inițial, conform teoriei confortului termic a lui Fanger și preluată în SR EN ISO

7730:2006, senzația termică este încadrată pe o scală de la -3 la +3, însă prin folosirea logicii

fuzzy transform scara discretă -3, +3 în subdomenii continue între 0-5V corespunzătoare

tensiunii admise pe porturile de intrare analogice ale microcontrolerului AVR ATMega2560;

deci corespunzător unei senzații de neutru (valoarea 0 pe scara -3+3 și valoarea 2,5volți pe

scara transformată pentru intrări analogice) îi corespund senzația de neutru cu un grad de

apartenență maxim, dar și celelalte senzații termice cu grade de apartenență mai mici.

Figura 1-1 Model conceptual general al proceselor între ocupanți și o clădire inteligentă.

Cu instalația de automatizare asigurând o liniaritate între nivelul de stare de bine și

parametrii de mediu, este un subiect de cercetare dacă și consumul de energie al clădirilor va

varia liniar cu satisfacția ocupanților. O astfel de clădire al cărei consum de energie depinde

liniar de factorii de mediu interni și externi ar fi de dorit din punct de vedere al Sistemului

Energetic Național, deoarece consumul de energie rezidențial poate fi ușor prezis, depinde

Sistem de Gestiune Tehnică a Clădirii Inteligente

Clădirea Inteligentă

Starea de bine a ocupanților (agentilor) (satisfactie si fiziologie)

Evaluarea performanțelor clădirii: (Certificatul Energetic, BREEAM; LEED etc )

Mediul academic!! Educarea continuă. Motivarea și implicarea factorilor de decizie

Setări pentru instalații

Starea de bine

Factorii de mediu, Dezastre Naturale, ”Terorism”, Sindromul Clădirilor Bolnave, Lanțul de aprovizionare

Evaluarea Post Ocupare

Tendințe / Filozofii

Diseminare

Angajamentul factorilor de decizie

Consultanță, Dezvoltare profesională continuă.

Schimbarea Interesului

$$

Interacțiunea factorilor de decizie: -Proprietari Administratorii Tehnici -Inginerii -Arhitectii -instituțiile de reglementare -altii

priorități și acțiuni ale instituțiilor profesionale și politice.

Preocupări Globale

Proiect Real Estate

Inteligența Artific. în Agenți

Sistem Adaptiv al clad. intelig

Oamenii


inteligente.

12

liniar de factorii de mediu. Pe de altă parte utilizarea surselor de energie regenerabilă la

nivelul clădirilor și exploatarea lor optimizată poate reduce costurile cu energia și reduce

puterea absorbită din rețeaua națională.

Din tot acest model din Figura 1-1, autorul va studia în teză în detaliu doar

următoarele trei elemente componente:

-Clădirile inteligente.

-Ocupanții, studiați din punct de vedere fiziologic, psihologic și al senzațiilor de

comfort sau stare de bine resimțite.

-Tehnicile inteligenței artificiale.

Toate aceste componete par simple, însă la rândul lor sunt concepte complexe care vor

fi detaliate în elemente subcomponente, după cum este prezentat în cuprinsul lucrării.

Folosirea buclei de feebback face procesul de învățare mai rapid, capacitatea de a

învăța fiind un atribut al inteligenței. Ideea este folosită în educație, în antrenarea rețelelor

neuronale artificiale etc. Prin bucla de feedback, rezultatele evaluării clădirii ajung la factorii

de decizie, și astfel aceștia învață să proiecteze și să opereze clădirile mai bine. În acealași

timp, prin bucla de feedback, sistemele cu inteligență artificială (rețele neuronale artificiale)

folosite în controlul clădirilor inteligente, evaluează automat și învață combinația de

parametrii de mediu pe care ocupanții o evaluează ca satisfăcătoare sau nu, folosind logica

fuzzy, le optimizează dpv. energetic și al calității mediului folosind algoritmi genetici, și apoi

le folosesc în sistemele de reglare ca referințe, pentru a adapta mediul din clădire la

preferințele ocupanților.

Analiza titlului tezei de doctorat identifică trei mari concepte ce vor fi cercetate în

teză, și pornind de la ele, conceptele de legătură. În Figura 1-2 este reprezentat cuprinsul

grafic al tezei. Prezentarea tezei se va face gradual, după următorul fir logic al cuprinsului:

Capitolul 1. Introducere

Capitolul 2. Stadiul actual al cercetării în domeniul clădirilor inteligente

Capitolul 3. Instalații (de gestiune tehnică) din clădiri inteligente

Capitolul 4. Evaluarea clădirilor inteligente.

Capitolul 5. Evaluarea satisfacției ocupanților din clădirile inteligente

Capitolul 6. Factori care influențează productivitatea muncii

Capitolul 7. Senzori și traductoare de parametrii fiziologici ai ocupanților și pentru factori de

mediu

Capitolul 8. Tehnici de modelare pentru clădirile inteligente


inteligente.

13

Capitolul 9. Aplicații ale inteligenței artificiale în clădirile inteligente

Capitolul 10. Utilizarea microcontrolerului AVR pentru controlul clădirilor inteligente și

interacțiunea cu persoane cu nevoi speciale

Capitolul 11. Contribuții originale

Capitolul 12. Direcții viitoare de cercetare

Capitolul 13. Concluzii

Bibliografie

Anexe

Figura 1-2 Titlul tezei de doctorat. Cuprinsul grafic cu firul logic al structurii tezei de doctorat.

Se observă folosirea termenului de ”confort global” cu scopul de a indica deschiderea

tezei spre alte domenii, atenționând că nu este vorba doar de confortul temic.

În concluzie, având în vedere multitudinea de concepte din diverse domenii cercetate pentru

realizarea acestei teze se poate spune că teza de doctorat este interdisciplinară.

Titlul tezei: ”Contribuții la implementarea inteligenței artificiale în determinarea confortului global

din clădirile inteligente.”

Capitolul 9

Capitolul 5 Capitolul 2 Capitolul 3 Capitolul 4

Instalații Evaluarea clădirilor

Capitolul 6 Capitolul 7,8 Capitolul 10 Capitolul 11

Productivitatea muncii

Senzori, statistica SPSS Contribuții

originale AVR ATMega2560

Cadrul general

Capitolul 1


inteligente.

14

1.2 Justificarea alegerii acestui domeniu de studiu .

Cercetarea științifică în vederea aflării răspunsurilor la aceste întrebări îmi permite să

afirm că răspunsul la prima întrebare îl constituie clădirile inteligente. Pentru a răspunde la

întrebarea doi am realizat un studiu interdisciplinar (Figura 1-3) între specialitatea mea de

inginer de instalații și domenii precum informatică (inteligență artificială), medicină

(neuroștiințe) și semiotică.

Figura 1-3 Domeniile de studiu la doctorat și interdisciplinaritatea tezei.

Semiotică

Inteligență Artificial ă

Clădiri inteligente

Medicină și neuroștiințe

Programare micro-controlere

Ideea de la care am pornit în realizarea acestei teze de doctorat este următoarea.

Se consideră o clădire obișnuită. În prezent clădirile dispun de tot felul de instalații pentru

a crea un mediu ”confortabil” pentru ocupanți. Având în vedere preocupările globale

(eficiență energetică, epuizarea resurselor, prețul în creștere la utilități, noile descoperiri

științifice tehnice și medicale), am considerat justificate următoarele întrebări:

1. Ce se poate face pentru o clădire obișnuită, astfel încât ea să devină o clădire de vis

pentru ocupanții ei, sustenabilă, să nu polueze, să fie economică dpv. al consumului de

energie, și să asigure sănătatea și starea de bine a ocupanților săi?

2. Cum pot implementa noile tehnologii informatice, de producție a energiei și rezultate ale

cercetării medicale în modul tradițional de a construii clădiri, atât în România cât și în

lume?


inteligente.

15

Lucrarea este deci o cercetare asupra conceptului de clădire inteligentă și al aplicațiilor

inteligenței artificiale în acest domeniu. Deoarece domeniul clădirilor inteligente și al

inteligenței artificiale se află la frontiera ingineriei construcțiilor cu informatica, evoluția

tehnicii în acest domeniu este rapidă, astfel că unii ar putea considera studiul ca fiind

neexhaustiv.

Am prezentat într-o evoluție gradată noțiunile necesare înțelegerii acestui domeniu. Pe

lângă opiniile personale, studiul conține și comparații ale diferitelor puncte de vedere ale

diverșilor autori asupra conceptului de clădire inteligentă, clădire deșteaptă, sisteme domotice

și imotice, sisteme de automatizare a clădirii și sisteme de gestiune tehnică a clădirii.

Originalitatea tezei mele de doctorat, provine din faptul ca îmbinând conceptul de

clădire inteligentă, cu tehnicile inteligenței artificiale, semioticii, și al neuroștiintelor și

serviciilor medicale la domiciliu, aduce contribuțiile originale prezentate în capitolul (de

contribuții originale) din teză.

1.3 Dificult ăți în calea realiz ării acestei teze

1.3.1 Interdisciplinaritatea cercet ării

Chiar titlul tezei indică interdisciplinaritatea subiectului tezei. Titlul poate părea

simplu, dar de fapt el conține trei științe de studiu diferite: inteligență artificială, teoria

confortului și mai ales clădiri inteligente, domeniu interdisciplinar numai din definiție. La

rândul lor, cele 3 domenii de studiu din titlu conțin mai multe concepte, tehnici. Pentru a

putea unii toate aceste noțiuni din domenii diferite a fost nevoie de studiul altor domenii și

științe conexe precum neurologie și fiziologie, semiotică și programare de microcontrolere.

Experiența de 4 ani de zile ca preparator universitar la Departamentul de Electrotehnică,

Colectivul de Automatizări în construcții, pasiunea și cunoștințele împărtășite de colegii din

Departament m-au ajutat în realizarea acestei teze. Dorința de a îmbunătății lumea în care

trăim și de a face o contribuție la progresul omenirii a motivat tot acest efort.

A venit momentul să privesc lumea de pe umerii înaintașilor mei.

1.3.2 Disponibilitatea bazelor de date

Problema majoră, ascunsă de titlul tezei ”Contribuții la implementarea inteligenței

artificiale în determinarea confortului din clădirile inteligente” provine din faptul că pentru a

antrena rețelele neuronale și a rula algoritmii genetici este nevoie de o baza de date cu mii de


inteligente.

16

seturi de date. Conform unei consultări personale a autorului tezei cu Ed Arens, șeful

laboratorului Center for Built Environment de la Berkley Laboratories, SUA, numai 2000 de

valori experimentale sunt puține pentru a folosi rețele neuronale artificiale. Rețele neuronale

necesită mii de valori pentru antrenare, validare și rulare, iar algorimii genetici de asemenea.

Mulțumesc pe această cale pentru oferirea bazelor de date, indispensabile realizării tezei:

-Andreas Wagner, Karin Schakib Ekbatan și Elke Gossauer de la Karlsruher Institüt

für Technologie, Germania,

-Ed Arens, Lui Huizega și restul echipei de la Berkley Laboratories, SUA,

-Colin Barwick de la Facilities Management Department al University of Reading.


inteligente.

17

Capitolul 2 Stadiul actual al cercet ării în domeniul clădirilor inteligente

Ca o anecdotă, se poate spune că dacă împărații și papii ar fi locuit în clădiri

inteligente, nu ar fi mai avut nevoie de servitori și poate ar fi trăit mai mult, și alta ar fi fost

istoria.

Clădirile inteligente sunt mai mult decât o clădire simplă dotată cu aparatură electrică

și audio-video de ultimă generație, sau arhitectură în formă de obiect, sau finisaje de lux.

Moștenirea arhitecturii vernaculare și descoperirile științifice sunt doi factori care înfluențează

modul cum au fost și vor fi construite clădirile.

2.1 Introducere

Când ne gândim la o țară, imagini ale construcțiilor din acea țară ne vin în minte.

Construcțiile de orice tip sunt o formă de manifestare a culturii unui popor și fac parte

din peisajul cotidian. De-a lungul timpului, clădirile au evoluat și au încorporat descoperirile

tehnologice ale vremii respective. Pentru a facilita desfășurarea activităților ocupanților

clădirii, instalațiile și echipamentele din clădiri au fost automatizate. Însă doar automatizarea

nu face față schimbărilor de preferințe, legislație, eficiență energetică. S-a ajuns la situații în

care, deși automatizate, în unele clădiri instalația de încălzire funcționează concomitent cu cea

de răcire, încercând să se compenseze reciproc. De aceea, integrarea sistemelor de

automatizare a fost pasul următor în dezvoltarea sistemelor de automatizare a clădirilor.

Dezvoltarea tehnologiei de calcul și a Internetului a permis gestiunea tehnică a clădirilor,

astfel încât comanda elementelor de execuție nu mai este dată direct de traductoare, ci de către

un nivel ierarhic superior, cel de management, fiind posibilă monitorizarea și controlul de la

distanță al clădirilor.

Evoluția științei și tehnicii, criteriile de calitate a mediului interior, de eficiență

energetică, de reducere a poluarii au dus la apariția unui nou tip de clădire, denumită clădire

inteligentă. Această denumire poate fi considerată o strategie de marketing, ca și denumirea

de clădire pasivă, clădire zero-energie etc., însă chiar și așa o clădire inteligentă este mai mult

decât o clădire eficientă energetic sau o clădire dotată cu ultima generație de aparatură

multimedia (Oancea și Caluianu, 2012).

Conceptele cheie care sunt promovate de clădirile inteligente față de cele obișnuite

sunt starea de bine, productivitatea muncii, eficiența energetică, poluarea redusă, dezvoltarea


inteligente.

18

durabilă, folosirea tehnologiei informației și a comunicațiilor, robotica, tehnologiile senzorilor

încorporați, materialele avansate (smart), incluzând nanotehnologiile, sănătatea la locul de

muncă și schimbarea socială. Analizând definițiile deja existente ale clădirilor inteligente,

autorul tezei propune o nouă definiție pentru clădirele inteligente pe baza folosirii tehnicii

inteligenței artificiale.

Pe suprafața Pământului s-au construit multe clădiri, unele considerate inteligente, însă

ceea ce le diferențiază este nivelul de inteligență. Unii autori (Yu, Liao, Sutherland) au propus

grile de evaluare a nivelului de inteligență al clădiri. Se poate spune că folosirea termenului

„inteligent” este controversată fiindcă este un atribut al ființelor vii. O discuție pe tema a ceea

ce înseamnă inteligență aplicată la o clădire face subiectul unui subcapitol. În principiu,

inteligența este de mai multe tipuri și reprezintă capacitatea de a face față unei situații

neprevăzute. În prezent, clădirile inteligente încorporează sisteme de automatizare cu

algoritmi complecși, tocmai pentru a face față evenimentelor neașteptate. Cu toate acestea,

capacitatea de reacție a unei clădiri inteligente este dată de multitudinea de scenarii acoperite

în momentul programării. Autorul va extinde conceptul de clădire inteligentă ca o clădire care

este controlată folosind inteligența artificială și explică unele fenomene din clădiri pe baza

fizicii cuantice și a zonelor geopatogene.

În fine, clădirile sunt cele care formează o localitate. Datorită conceptelor promovate,

construcția de clădiri inteligente poate fi una din metodele de a dezvolta un eco-oraș.

2.2 Considera ții pe tema folosirii termenului ”inteligent”

Folosirea adjectivului ”inteligent” pentru a caracteriza o clădire poate da naștere unor

vii controverse. Controversele se datorează înțelesului atribuit cuvântului ”inteligent”.

Înțelesurile și implicațiile cuvântului ”inteligent” sunt multiple și de aceea folosirea lor pentru

a denumii diverse aparate, de la mașini de spălat la termostate și detectoare de incendiu

(Oancea, 2009), programe de calculator pentru sisteme de gestiune tehnică a clădirii sau chiar

clădiri poate provoca îngrijorare, fără o prezentare asupra a ceea ce înseamnă inteligența. În

continuare sunt prezentate mai multe puncte de vedere asupra inteligenței, pentru a ne forma o

imagine de ansamblu stabilă în viitor la descoperirile științifice asupra inteligenței.

Conform definiției din dicționar, adjectivul inteligent este folosit pentru ceva ce are

capacitatea de a asimila și aplica cunoștințe și aptitudini în special la nivel înalt. Deoarece la

începuturile sale inteligența artificială încerca să replice inteligența umană (Warwick,2012),


inteligente.

19

atributele unui sistem inteligent sunt adaptarea la situații noi, capacitatea de a raționa, de a

înțelege legăturile dintre fapte, de a descoperii înțelesuri, de a recunoaște adevărul, de a învăța

și de a-și îmbunătății performanțele pe baza experiențelor trecute. Unele atribute sunt realizate

de inteligența artificială, altele nu (ca de exemplu înțelegerea sensului).

Al ți cercetători consideră că”motivul pentru care aparatele sunt inteligente este faptul

că pot suporta aplicații ale programelor de calculator ce pot presta ceea ce este numit cale

"inteligentă". Acestea implică programe logice ce pot memora diferite variabile cum ar fi

temperatura, timpul etc.” (Larionescu, 2012:7) Deci inteligența este dată de existența

calculatorului, microcontrolerelor etc.

Matematicianul Alan Murchison Turing spunea că ”a greși este necesar pentru o

gândire inteligentă, iar ceea ce face să lucreze gândirea umană este interacțiunea ei cu

ceilalți și cu lumea largă” (Dorobanțu,2012:89). Reținem ideea conform căreia inteligența

presupune capacitatea de a interacționa cu mediul, folosită în sistemele pervasive și în

contribuțiile autorului.

Pe de altă parte, Alexandru Mironov (2012:73) prezintă argumente pe baza unor

articole științifice recent publicate, a Teoriei Mecanicii Cuantice și a Teoriei Evoluției

Universului, conform cărora inteligența este capacitatea materiei de a se organiza superior

sub formă de viață. Inteligența materiei este studiată de unii cercetători (Dulcan, 2009).

Conform Nikolaou, Kolokotsa și Stavrakakis (2004:11) este acceptat faptul că

termenul ”inteligent” se referă la ”obiecte” care pot reacționa corect la circumstanțe

neprevăzute, prin alegerea modului de reacție dintr-un set de acțiuni posibile și capacitatea de

a învăța răspunsul asociat. Auto-corecția și toleranța la erori sunt elemente caracteristice ale

inteligenței artificiale, o tehnică informatică folosită pentru a obține ”inteligența” aparatelor.

La începuturile dezvoltării tehnologiei sistemelor de gestiune tehnică a clădirii (BMS),

prin anii 1970, sistemele BMS erau formate din elemente de câmp ”proaste2” conectate

ierarhic superior la o stație centrală care prelucra informația, această stație fiind cel mai

inteligent element al sistemului datorită puterii de calcul. Pe măsură ce tehnologia

microprocesoarelor s-a dezvoltat, miniaturizarea tehnicii a permis mărirea puterii de calcul

implementată pe elementele de automatizare și astfel s-a realizat o distribuire a inteligenței în

sistem. În opinia autorului, traductoarele ”proaste” au devenit ”inteligente” fiindcă acum

traductoarele pot aplica cunoștințele de prelucrare a informației (asupra valorii măsurate), la

2 traducerea adaptată a termenului englezesc ”dumb”, realizată de către autor.


inteligente.

20

”nivelul de aplicație” cel mai înalt nivel din Modelul de Referință OSI (Open System

Interconection), întocmai conform definiței inteligenței.

Astfel, inteligența se poate manifesta și distribuit, nu numai centralizat, chiar la nivelul

aparaturii de câmp a sistemului, datorită încoporării în microcontrolere de tehnici inteligente.

Din punct de vedere al inteligenței artificiale, inteligența unui produs, sistem a fost

testată prin celebrul Test Turing, inițiat de cercetătorul Alan Murchison Turing în 1947.

Conform acestui test, un calculator cu inteligență artificială și un om, trebuie să comunice cu

un arbitru, fără să se vadă, doar prin mesaje. Scopul arbitrului este de a decide care este

calculatorul, care este omul. Scopul omului era de a indica ca el este om și scopul

calculatorului este de a da răspunsuri care să îl pună în dificultate pe arbitru.

Lotfi Zadeh, dezvoltatorul logicii fuzzy este de părere că testul Turing nu este

concludent (2008), deoarece dacă i se cere unui calculator să facă un rezumat al discuției din

ultimele 5 minute acesta nu o va putea face, deoarece nu înțelege (nu cunoaște) semnificația

cuvintelor. Deci în opinia lui Zadeh inteligența se află în înțelegerea semnificației, înțelegerea

contextului.

Din perspectivă semiotică, folosirea informației este cea care face spațiile de lucru

și locuit inteligente (Liu,2011). Raționând pe tema inteligenței și îmbinând definiția lui Liu

cu câteva rezultate din subcapitolul tezei ce face referire la fizica cuantică, autorul tezei

consideră că informația receptată și folosită de aparate și oameni poate proveni de la

traductoare sau este chiar informația transmisă (cuantic, semiotic) de către materie prin însuși

structura sa.

Al ți autori (Cole și Brown,2009:44), consideră că o clădire nu poate fi ”inteligentă”

dar poate susține modele de comportament inteligent, prin folosirea de sisteme la nivelul

inteligenței ocupanților. În cuvintele lor:

”The best intelligence in most buildings lies in the occupants themselves. The

challenge for designers and manufactures is then to support them with appropriate and

understandable systems with readly-useable control interfaces, which give relevant and

immediate feedback on performance. In other words, buildings in and of themselves cannot be

”intelligent” but can support intelligent patterns of behaviour” (Cole și Brown,2009:44).

În prezent discuțiile despre inteligență se concentrează pe identificarea atributelor

fizice ale inteligenței și pe implementarea ei fizică. Conform Cole și Brown (2009:53), modul

cum inteligența este exprimată poate fi la fel de important cu adoptarea unei schimbări în

modul de a construii clădiri care să satisfacă problemele de mediu. Aceeași autori ajung la


inteligente.

21

concluzia ca nu există diferențe majore între continentul America de Nord și Japonia în

privința aspectelor considerate inteligente în evaluarea clădirilor din cele doua continente.

În opinia autorului, apariția aparatelor inteligente poate fi corelată cu dezvolatarea

tehnologiei calculatoarelor. În prezent existența unui microcontroler și a tehnicilor inteligente

de prelucrare a informației sunt motivul pentru care aparatul este inteligent. În viitor existenta

microcontrolerului poate fi o metodă invechită de manifestare a inteligenței. Noi forme și

tehnologii de manifestare a inteligenței materiei, precum memoria apei, vor conduce către

înțelesul natural al inteligenței, cel prin care oamenii pot comunica direct, în mod inteligent cu

mediul înconjurător. Pe baza acestei idei, autorul a investigat posibilitatea de control a

clădirilor pe baza undelor celebrale sau a răspunsului fiziologic al ocupanților într-un mediu.

Autorul consideră că o clădire poate fi considerată inteligentă, dacă folosește

inteligență artificială pentru procesarea (clasic electronic sau în viitor, cuantic sau în mod

natural) informațiilor pe care le primește de la senzori și ocupanți. Însă o clădire cu instalații

de automatizare ce folosește inteligența artificială poate să nu fie inteligentă, dacă instalațiile

de automatizare nu sunt integrate. Pe de altă parte o clădire cu o fațadă de sticlă fără protecții

solare, consumă mai multă energie pentru a compensa aporturile termice, comparativ cu o

aceeași clădire, dar cu elemente de umbrire, fixe sau mobile, controlate de automatizare.

Astfel, inteligența încorporată în proiectarea clădirii este un alt motiv pentru care o clădire

poate fi considerată mai inteligentă decât altă clădire.

În concluzie, inteligența unei clădiri este dată în primul rând de folosirea inteligenței

artificiale, de caracteristicile funcționale ale arhitecturii, structurii și instalațiilor (fiindcă toate

acestea alcătuiesc o clădire), și de modul cum acestea interacționează cu ocupanții, fiindcă

ocupanții sunt cei care vor aprecia clădirea cu care interacționează ca fiind inteligentă sau nu.

Trebuie observat faptul că am spus că informația provine și de la ocupanți, deci autorul

propune implicarea ocupanților în bucla de reglare din modelul proceselor din clădiri conform

Figura 1-1. În prezent intervenția ocupanților clădirii în bucla de reglare a parametrilor de

mediu este redusă, datorită controlului centralizat, ceea ce stresează ocupanții și mărește

consumul de energie datorită anulării comportamentului de confort termic adaptiv. Sistemul

de conducere cu inteligență artificială propus de autor și prezentat în ultimele capitole ale

tezei, are avantajul că implică ocupanții în bucla de feedback a interacțiunii ocupant-clădire

inteligentă, ocupanții fiind cei mai buni senzori pentru factorii de mediu.


inteligente.

22

2.3 Defini ții ale cl ădirilor inteligente Judecata are limitele pe care i le oferă cunoașterea.

Conform legislației române3, o ”clădire” este definită ca fiind compusă din structura

propriu zisă indisolubil legată de sol și instalațiile aferente.

Clădirile inteligente sunt o realizare inginerească interdisciplinară, în care folosirea

adjectivului ”inteligent” are rolul de a sublinia faptul că aceste clădiri au anumite caracteristici

ce le deosebesc de clădirile obișnuite. În prezent nu există o definiție unanim acceptată pentru

a definii o clădire inteligentă. Cu toate acestea există mai multe definiții și descrieri ale

conceptului, folosite în diverse domenii, de la educație și cercetare până la vânzări și

proiectare. După prezentarea definițiilor exitente, voi prezenta raționamentul care m-a condus

la a crea o nouă definiție a clădirilor inteligente, cu inteligență evolutivă, nu statică ca în

prezent.

2.3.1 Defini ții existente ale cl ădirilor inteligente

Fostul EIBG (European Intelligent Building Group) definea clădirile inteligente ca:

”O clădire inteligentă încorporează cele mai bune concepte, materiale, sisteme disponibile și

tehnologiile ce le integrează, pentru a obține o clădire care îndeplinește sau depășește

cerințele de performanță ale factorilor de decizie, fie ei proprietari, administratori sau

utilizatori, cât și comunitatea locală și globală.”

O altă definiție propusă tot de EIBG, însă mult mai des folosită definește clădirea

inteligentă ca fiind ”acea clădire care maximizează eficiența ocupanților ei și permite

managementul efectiv al resurselor cu costuri minime pe ciclul de viață”

În Statele Unite ale Americii, IBI (The Intelligent Buildings Institute, US) definește

clădirile inteligente astfel: ”Cl ădirea inteligentă este aceea care asigură un mediu productiv

și eficient prin optimizarea celor patru componente de bază: structura, sistemele, instalațiile,

serviciile și administrarea- precum și legăturile dintre ele.”

Leaman și Bordas consideră că ”o clădire inteligentă este una care nu face ocupanții

să pară proști” atunci când interacționază cu clădirea (UoReading, 2012).

Conform Himanen (2003) definițiile clădirilor inteligente evidențiază: (a) nevoile

ocupanților și ale proprietarilor, (b) integrarea sistemelor din clădire, (c) integrarea mediilor

3 Legea nr.10/1995 privind calitatea in constructii, cu completarile si modificarile ulterioare; Legea nr.50/1991 privind autorizarea executarii lucrarilor de constructii, republicata, cu completarile si modificarile ulterioare - actualizata 2009; Legea 114/1996-Legea locuinței, cu completarile si modificarile ulterioare.


inteligente.

23

operaționale sofisticate cu arhitectura, structurii și sistemele clădirii, (d) importanța

tehnologiilor avansate și a economiei, (e) preocupări pentru ciclul de viață al clădirii și

preocupări pentru necesitatea flexibilității într-o economie în schimbare datorită globalizării

și (f) importanța includerii conceptelor de dezvoltare durabilă, umană și socială.

Pe de altă parte, o definiție care încearcă să acopere toate aspectele este: „clădirile

inteligente trebuie să reacționeze4 la nevoile utilizatorilor, să contribuie la dezvoltarea

durabilă din punctul de vedere al consumului energetic și de apă, cu emisii poluante reduse,

sănătoase din punctul de vedere al stării de bine a ocupanților care trăiesc și lucrează în

clădire, și funcționale conform cerințelor ocupanților.” (Clements-Croome, 20095)

În ciuda accentelor din fiecare definiție prezentată anterior se observă faptul că există

anumite atribute cheie ale unei clădiri inteligente care apar în mai multe definiții. Cole și

Brown (2009:40) discută pe tema acestor atribute.

Niciuna dintre definițiile prezentate mai sus nu face referire la folosirea inteligenței

artificiale în controlul clădirilor inteligente, cu toate că inteligența artificială este singura

tehnologie care încearcă să imite și să evolueze gradul de inteligență, după cum se întâmplă în

inteligența umană. Ca urmare, autorul consideră faptul că gradul de inteligență încorporat în

clădirile inteligente actuale este cel rezultat din etapa de proiectare a arhitecturii, structurii și

instalațiilor și ca urmare rămâne fix pe întreaga perioadă de viață a clădirii. În cazul în care

clădirea este controlată cu inteligență artificială, tehnicile inteligenței artificiale evoluează

soluțiile și punctul de funcționare al clădirii și discutăm astfel de clădiri inteligente evolutive,

după cum este prezentat în continuare.

În continuare autorul va expune o serie de puncte de vedere necesare pentru a înțelege

și a putea da o definiție a clădirilor inteligente.

2.3.2 Defini ția cl ădirilor inteligente evolutiv

Pentru a evita plângerile ocupanților legate de parametrilor de mediu, sistemele de

conducere ale clădirilor inteligente trebuie să învețe preferințele ocupanților, pe cât posibil să

învețe să folosească informațiile din comportamentul ocupanților pentru a recunoaște,

4 Am tradus termenul „responsive” prin ”capacitate de a reacționa la....”. 5 Traducerea textului original îmi aparține. În cuvintele lui (Clements-Croome: 2011, INBI 3:2, 67-86): ”An intelligent building is one that is responsive to the requirements of occupants, organisations and society. It is sustainable in terms of energy and water consumptions besides being lowly polluting in terms of emissions and waste: healthy in terms of well-being for the people living and working within it; and functional according to the user needs. (Clements-Croome, 2009)”.


inteligente.

24

prezice și adapta mediu din clădire la ocupanți. Adaptarea funcționării instalațiilor la

parametrii de mediu corelați cu programul de funcționare conduce la economii de energie.

Scopul este de a ajunge în ceea ce definesc acum ca un punct de funcționare optim clădire

–instalații-ocupanți-mediu. În natură inteligența este dată de capacitatea de a procesa

informația. În opinia autorului, inteligența clădirii provine din faptul c ă știe ce să facă cu

informa ția pe care o primește de la traductoare din clădire, de pe procesele din instalații

și de la ocupanți, pentru a le satisface cerințele. În funcție de anumite evenimente

(raționament cu logică fuzzy), inteligența artificial ă știe ce măsuri să ia pentru a

controla optim clădirea din ce în ce mai bine (utilizare de algoritmi genetici).

Deoarece folosirea algoritmilor genetici conduce la soluții (strategii) de funcționare

(combinații ale valorilor parametrilor de mediu și a stării de funcționare a instalațiilor) din ce

în ce mai bune, cu ”fitness rate” din ce în ce mai mare, autorul consideră că nivelul de

inteligență prezent în funcționarea clădiri se modifică (crește) pe măsură ce algoritmii genetici

generează soluții din ce în ce mai bune. Ca urmare capătă sens afirmația conform căreia

clădirile inteligente ce folosesc algoritmi genetici prezintă o formă de inteligență evolutivă,

clădirea fiind o clădire inteligentă evolutiv. Denumirea de clădire inteligentă evolutiv este

introdusă de autor tocmai pentru a diferenția acest tip de clădire de cele care nu folosesc

inteligența artificială, algoritmi genetici.

O altă definiție propusă de autor este:

Clădirile inteligente sunt: dotate cu sisteme de monitorizare și îmbunătășire a stării de

sănătate; controlate cu inteligență artificială, singura tehnologie care poate evolua inteligența

clădirii, ce interacționează cu ocupanții pentru a învață și personaliza mediul la nevoile lor

pentru a obține un mediu sănătos și productiv, în condiții de sustenabilitate dpv. energetic și al

consumului de apă, cu emisii poluante și deșeuri reduse; funcționale corespunzător nevoilor

ocupanților.

Judecând după avantajele și dezavantajelor definițiilor mai sus și încercând să cuprind

tot ce trebuie să conțină o clădire pentru a fi inteligentă evolutiv, rezultă următoarea definiție

pentru o clădire inteligentă evolutiv:

O clădire inteligentă evolutiv este o clădire funcțională pentru ocupanți, cu solutii

inteligente încorporate în arhitectură și structură, cuplată cu instalații controlate cu inteligență

artificială care poate evolua gradul de inteligență și adapta mediul din clădire la nevoile

ocupanților. Sistemele active ale clădirii interacționeză cu ocupanții printr-o buclă de


inteligente.

25

feedback ceea ce conduce la o clădire sustenabilă, din punct de vedere al consumului de apă și

energie și ușor poluatoare cu emisii și deșeuri.

2.4 Concepte de baz ă și proiectarea cl ădirilor inteligente ”Clădirile sunt mașini în care se trăiește”. (Le Corbusier)

În principiu clădirile (inteligente) trebuie să realizeze starea de bine a ocupanților, în

condiții de sustenabilitate și eficiență energetică. Scopul acestui capitol este de a prezenta

conceptele de bază necesare pentru a înțelege valoarea pe care o dă o clădire inteligentă și

pentru a ghida proiectarea unor astfel de clădiri.

2.4.1 Concepte de baz ă în cl ădirile inteligente

Primul pas înainte de proiectarea propriu zisă este înțelegerea contextului în care va fi

construită clădirea, aspirațiile clientului și modul cum vor funcționa astfel de clădiri.

Clădirile inteligente sunt o realizare inginerească interdisciplinară, ce presupun o

gândire pe intreag ciclul de viață al clădirii și lucrul într-o echipa integrată a mai multor

specialități: arhitecți, ingineri de instalații, ingineri structuriști, constructori, administratori

tehnici, proprietari și mai ales utilizatorul final, ocupantul. Proiectarea într-o echipă întegrată

și lipsa constrângerilor de timp conduce la dezvoltarea de atașament pentru proiect și la

urmărirea realizării obiectivelor de performanță a clădirii.

Clădirile trebuie evaluate din punct de vedere al mediului în care se află:

-clădirea interacționează cu mediul natural (consumă resurse, poluează, modifică

circulația curenților de aer și clima),

-clădirea interacționează cu populația și cu ocupanții clădirii.

Clădirile inteligente trebuie să rezolve problemele care apar la aceste interacțiuni.

Se pune problema cum se realizează aceste interacțiuni în prezent, cu ce consecințe și

cum pot fi ele îmbunătățite?

De-a lungul timpului, atitudinea factorilor de decizie (proprietari, ingineri, arhitecți,

autorități, ocupanți) față de clădiri s-a modificat și poate fi încadrată în una din următoarele

categorii (Wilson și Hedge,2004:88):

-containere pentru ocupanți, construite pe baza celui mai mic preț, fără să conteze

impactul clădirii asupra mediului și asupra ocupanților. Poate fi denumită alegerea naivă, pe

care din păcate mulți locatari și angajatori o fac la început, când aleg un spațiu de locuit/ lucru


inteligente.

26

pe baza costului minim. Este și vina proprietarilor de clădiri care nu-și renovează clădirile,

crezând ca așa au șanse mai mari să închirieze.

-simboluri de prestigiu în care modul cum arată în exterior este mai important decât

calitatea mediului interior, echivalent cu proverbul românesc ”afară e vopsit gardul și înăuntru

este leopardul”.

-mijloace pentru relații industriale, în care este înțeles faptul că un mediu sănatos de

lucru este esențial pentru forța de muncă. Cred ca nu aceasta era politica în fabricile din epoca

socialistă din România.

-instrumente de eficiență în care cheltuielile de investiție în muncă sunt în funcție de

venituri, nu de starea de bine a angajaților.

-forță operațională pentru care funcția și rolurile simbolice sunt reflectate la nivel de

administrare și în proiectul clădirii.

Dintre aceste 5 categorii, doar ultimele 3 categorii recunosc importanța condițiilor

bune de lucru și numai ultima categorie recunoaște importanța asigurării unor condiții de

lucru bune pentru a crește productivitatea muncii.

Deoarece clădirile sunt construite pentru ca ocupanții să își poată desfășura activitatea

în bune condiții, adică sănătoși și productivi, tema de proiectare a clădirii inteligente ar trebui

să fie crearea unui mediu ce conduce la starea de bine a ocupanților, în condiții de eficiență

energetică. Costul Total al Proprietății (Total Cost of Ownership) (Evans et al, 1998) este un

indicator al proporției costurilor pe perioada de viață a unei clădiri este aproximativ 1:10:200,

ușor variabilă dar proporțiile se mențin, în care:

-1 semnifică costurile de proiectare și construcție,

-10 reprezintă costurile de exploatare și mentenanță,

-200 reprezintă costurile cu personalul.

Deoarece cele mai mari costuri sunt cu forța de muncă, rezultă că o creștere a

productivității muncii lor poate compensa costurile inițiale ușor mai ridicate cu construcția

clădirii, datorate îmbunătățirii condițiilor de lucru. În conculuzie, construcția clădirilor

inteligente este un proces orientat spre ocupant, dar și un produs (clădirea). În opinia

autorului, proiectarea clădirile inteligente trebuie privită din punct de vedere al modului cum

sunt folosite, deci al ocupantului. Inteligența clădirii este necesară pentru a face față

utilizatorilor. Clădirile pot reacționa la nevoile utilizatorilor astfel:

-pe termen scurt prin flexibilitate;

-pe termen mediu prin adaptabilitate;


inteligente.

27

-pe termen lung prin sustenabilitate.

Tehnologia trebuie să vină în sprijinul ocupanților din clădire; utilizarea tehnologiei nu

trebuie să fie un scop în sine.

Dotarea cu tehnică și sisteme de control a clădirii trebuie făcută flexibil , în așa fel

încât interacțiunea ocupantului cu clădirea să fie încurajată, să permită ocupanților un anumit

grad de control asupra clădirii (ex: deschiderea ferestrelor), deoarece ocupanții sunt cei mai

buni senzori. Mai mult decât atât, sistemul de control trebuie să facă față diversității

comportamentale a ocupanților. O clădire fără ocupanți se comportă predictibil, problemele

apar când clădirea este populată cu ocupanți.

Pentru a reduce din situațiile neprevăzute și uneori absurde, dar și pentru a corela

așteptările factorilor de decizie cu posibilitățile clădirii, în primul rând ocupanții trebuie

educați:

-trebuie educați să fie responsabili cu mediul (colectare selectivă, oprirea aparaturii în

stand-by etc ).

-trebuie ajutați să înțeleagă cum se folosește clădirea optim (scenariul de ventilare, de

evacuare, și cum sunt influențați de factorii de mediu și cum influențează acțiunile lor

comportarea (performanța ) clădirii etc).

-trebuie împuterniciți să interacționeze cu clădirea, nu să fie pasivi (momentul optim

pentru deschiderea ferestrelor să fie indicat printr-un indicator luminos pe fereastră, pe un

stâlp etc). Prin măsurări s-a demonstrat faptul că o clădire controlată la cerere de ocupanți este

mai eficientă energetic decât una controlată la valori constante de către automatizare. Se

confirmă faptul că ocupanții sunt cei mai buni senzori.

Satisfacerea cerințelor factorilor de decizie are implicații asupra sustenabilității

clădirii, adică capacitatea clădirii de a-și susține performanțele pe termen lung (Clements-

Croome,2011). Sustenabilitatea poate fi a unei clădiri, în timp ce dezvoltarea durabilă este un

proces ce afectează populația, și poate fi dezvoltare durabilă de mediu, socială și economică.

Tot la fel o clădire trebuie să îndeplinească anumite cerințe de mediu, să satisfacă niște nevoi

sociale și niște indicatori economici ai fiecărui factor de decizie implicat în procesul de

construcție inteligentă. În esență, o clădire este un produs rezultat al deciziilor factorilor de

decizie. Ceea ce ei consideră important va fi implementat în clădire și va da gradul de

inteligentă al clădirii.


inteligente.

28

2.4.2 Componenta activ ă și componenta pasiv ă a clădirii inteligente

Proiectarea inteligentă a instalațiilor clădirii face apel la tehnologii avansate dar și

simple. Clădirile trebuie să fie proiectate să funcționeze folosind sisteme, tehnică pasivă care

să asigure îndeplinirea condițiilor de mediu în majoritatea timpului, iar în momentul vârfurilor

(de sarcină termică de răcire sau încălzire, sau la iluminare redusă), sistemele active de

instalații să intre în funcțiune pentru a compensa limitarea sistemului pasiv. Avantajele

adoptării acestei metode sunt cost redus cu energia, cu mentenanța suplimentar cu reducerea

spațiului ocupat de centralele tehnice și durabilitate mai mare (Clements-Croome, 2011:69).

Tehnologia avansată este componenta activă a clădirii iar tehnologia joasă este componenta

pasivă a clădirii, ce poate fi inspirată din tradiția arhitecturii vernaculară.

În opinia autorului, clasificarea sistemelor dintr-o clădire în componente active și

pasive se face în funcție de modul de funcționare și de consumul sau nu de energie.

Componenta pasivă cuprinde toate sistemele care permit exploatarea clădirii f ără

utilizarea unei surse artificiale de energie (energie electrică sau termică). Cole si Brown

(2009:40) în articolul din INBI vorbesc despre conceptul de inteligență pasivă și consideră că

ocupanții clădirii sunt cei care activează componenta pasivă. Conform lor, inteligența pasivă

aplicată în clădiri poate fi caracterizată în mai mult feluri.

Cel mai bun exemplu de tehnologie pasivă este arhitectura clădirii. O arhitectură

corespunzătoare scopului clădirii poate realiza iluminatul clădirii f ără consum de energie

electrică, folosind luminatoare, puțuri cu tuburi optice și captatoare de lumină cu fibre optice.

Reducerea pierderilor sau aporturilor de căldură (a fluxului termic) prin elementele de

anvelopă a clădirii se poate face pasiv prin termoizolarea clădirii, fațade duble ventilate,

elemente de umbrire fixe sau mobile, sau chiar folosirea vegetației și a clădiri

invecinate(amplasarea clădirii în umbra lor). Răcirea și ventilarea clădirii se poate face

folosind metoda ”free cooling”, care presupune utilizarea aerului mai rece exterior din timpul

nopții pentru a răci masa termică interioară a clădirii, eventual folosind doar ventilarea

naturală. Sistemele de securitate pasive sunt cele mecanice.

În concluzie, componenta pasivă este utilizată în permanență de către clădire, însă

funcționarea ei este de bază și undeva discret în fundal.

Componenta activă consumă energie și este reprezentată de tehnica sistemelor

folosite și în clădirile deștepte. Sisteme active sunt și cele care funcționează în stare de

așteptare și intră în funcțiune ca urmare a îndeplinirii unei criteriu.


inteligente.

29

Componenta activă este reprezentată de orice instalație (ventilare mecanică, răcirea,

încălzirea, iluminatul artificial, care funcționează alimentată în continuu cu energie, spre

deosebire de sistemele pasive. Sistemele de securitate active sunt toate celelalte care folosesc

energie electrică, chiar dacă funcționează în stare de așteptare și intră în funcțiune când se

declanșează vreun detector de incendiu, efracție etc.

2.5 Exemple de cl ădiri inteligente

Următoarele clădiri sunt considerate ca fiind inteligente, pe baza criteriilor prezentate.

Gradul de inteligență al clădirilor prezentate variază.

Igloo-ul este considerat o construcție inteligentă deoarece indeplinește mai multe criterii

enențate în definiția clădirilor inteligente: este funcțional (își îndeplinește perfect rolul de

adăpost într-un mediu ostil), este sustenabil, construcția sa nu poluează mediul, iar materialul

de construcție (zăpada) este reciclabil.

Piramidele (construcții simple ca și igloo-ul). Includerea piramidelor în categoria

clădirilor inteligente este un bun exemplu a faptului că o clădire inteligentă folosește soluții

tehnice din arhitectura vernaculară (tradițională). Cele mai cunoscute sunt piramidele din

Egipt, însă forma de piramidă este folosită în multe clădiri din lume, inclusiv în arhitectura

tradițională românească. Criteriul pe baza căruia piramidele sunt incluse in categoria clădirilor

inteligente este funcționalitatea. Funcționalitatea se datorează în special utilizării în diverse

scopuri a ”efectului de formă”, datorat arhitecturii în formă de piramidă. Existența acestui

”efect de formă” poate naște controverse, însă este un efect dovedit (încă din antichitate) de

faptul că piramidele sunt considerate clădiri funcționale și nu funerare. Cel mai bun exemplu

este faptul că marea majoritate a faraoniilor egipteni au locurile de veci în ”Valea Regilor” și

nu în piramide. În prezent, funcționalitatea piramidelor este dovedită de numeroasele brevete

de invenții (certificate oficiale) ce folosesc forma de piramidă în diverse aplicații tehnice. O

aplicație tehnică brevetată bazată pe folosirea unei construcții în formă de piramidă este

prezentată în subcapitolul ”Cercetări românești asupra piramidei și efectului de piramidă”.

Pe baza definiției din capitolul precedent, în opinia autorului, o clădire este inteligentă dacă

folosește tehnicile inteligenței artificiale, fiindcă doar inteligența artificială poate evolua și

conduce la clădiri mai inteligente pe viitor.


inteligente.

30

Clădirea fabricii și sediul Igus, ambele în Cologne, Germania. Tema de proiectare a

fost un spațiu oricât de mare, fără ca elementele de susținere a acoperișului să impiedice orice

formă de ocupare a pardoselii. Clădirea este inteligentă datorită arhitecturii inteligent

aleasă. Pe lângă eficiența energetică dată de utilizarea iluminatului natural, aceasta oferă

flexibilitate în utilizarea spațiului interior deoarece acoperișul unui modul este susținut de un 1

singur stâlp central. După cum se observă în Figura 2-1, proiectul unei unități de structura cu

1 stâlp central este repetat, oferind posibilitatea de extindere prin alipire ulterioară pe orice

parte a clădirii. Acoperișul înglobează luminatoare mobile, fațada este din panouri modulare,

prefabricate, demontabile și înlocuibile cu geamuri sau uși.

BedZed (Beddington Zero Energy Development), Marea Britanie. BedZed este un

complex rezidențial ce implementează multe principii din conceptul de clădire inteligentă.

Clădirile folosesc numai energia generată local de către panouri solare termice și fotoelectrice,

cazan cu biomasa. Ventilarea clădirilor se face natural prin efect de tiraj. Consumul de apă

este redus de obicte sanitare cu consum redus, apa de ploaie este refolosită, deșeurile

menajere sunt reciclate, iar folosirea automobilului este descurajată.

Opera din Berlin, Germania: clădirea își îndeplinește perfect scopul, acela de audiție.

Swiss Re, (The Gurkin), Londra (Figura 2-15). Arhitectura iconică a clădirii este

inteligentă datorită fațadei duble foarte avansată cu recuperare de căldură și protecție solară la

flux de căldură.

Figura 2-1 Exemplu de arhitectură realizată inteligent (flexibilitate, eficiență energetică, iluminat natural) la clădirea fabricii Igus din Germania. În partea stângă este macheta unui modul de clădire; se observă stâlpul central ce susține acoperișul. În partea dreaptă este o imagine aeriană a clădirii fabricii format ă din repetarea de 6 ori a structurii unui modul.


inteligente.

31

Școala Druk White Lotus, din Ladakh, India. Este clădire inteligentă deoarece

folosește materiale de construcție existente local, apa este refolosită, folosește tehnici pasive

de ventilație, folosește panouri fotoelectrice, încălzirea folosește surse regenerabile de energie

(Galeazzi, 2009:82).

Lista precedentă nu se dorește a fi exhaustivă. Clădirile au fost enumerate mai sus cu

scopul de a ajuta cititorul să își facă o idee practică asupra a ceea ce înseamnă o clădire

inteligentă.

Rezultă din cele prezentate mai sus că o clădire nu trebuie să fie echipată cu sisteme

electronice foarte avansate pentru a fi considerată inteligentă, fiindcă inteligența se manifestă

în mai multe feluri.

2.6 Clădiri inteligente în trecut Construcția de clădiri inteligente este influențată în principal de dezvoltarea tehnicii,

astfel că ceea ce conține o clădire inteligentă, variază de-a lungul timpului. Discuția se face

analizând arhitectura, structura și eventualele instalații.

Arhitectura vernaculară din România folosește arhitectură adaptată condițiilor de mediu

climatice și materiale de construcții disponibile local: pământ, lemn, piatră. Arhitectura

vernaculară înseamnă arhitectura nativă, tradițională. Astfel clădirile sunt sustenabile și

reciclabile. Acoperișul clădirilor tradiționale românești este înalt și în formă de piramidă.

Înălțimea acoperișului are rol atât vara cât și iarna: vara creează stratificarea termică a aerului,

astfel încât aerul cald se ridică la vărful acoperișului, păstrând răcoare în casă; iarna, forma

înaltă nu permite acumularea zăpezii pe acoperiș. Este cunoscut faptul că relieful și clima

României conduce la ierni cu zăpezi abundente. Migrarea populației de la sat la oraș, în

special în perioada de industrializare și locuirea în blocurile de locuințe a condus la uitarea

unor cunoștințe tehnice și de sănătate verificate în mii de ani de viață la sat în comuniune cu

natura. Cercetările recente redescoperă ceea ce știau străbunii noștri.

Piramidele sunt clădiri funcționale, nu funerare. Motivele pentru care piramidele sunt

incluse în această categorie este prezentat la capitolul ”Exemple de clădiri inteligente”.

Hipocaustul roman, era/ este un sistem de încălzire radiativă a pardoselii, pereților și

chiar a apei, folosit de anticii romani. Datorită îndeplinirii scopului (încălzirea locuinței), a

faptului că încălzirea prin radiație este benefică pentru sănătatea oamenilor și a modului

inteligent cum a fost construit sistemul, clădirea așezată pe stâlpi și cu pereți dubli cu goluri

ventilate pe verticală, iar prin spațiul liber creat treceau gazele de ardere, și datorită eficienței


inteligente.

32

energetice dată de stocare energiei termice în masa construcției, autorul consideră că, clădirile

cu hipocaust au fost clădiri cu o arhitectură și structură inteligent concepută, pe vremea lor.

2.7 Clădiri inteligente în prezent

Discuția se face analizând arhitectura, structura și instalațiile clădirii.

Nu voi prezenta în acest capitol funcționarea și tipurile de instalații (sanitare, de

încălzire, răcire, ventilare, electrice etc), deoarece nu acesta este scopul tezei, iar funcționarea

și tipul instalațiilor sunt lucruri presupus cunoscute de către orice inginer de instalații.

În opinia autorului, o caracteristică a clădirilor inteligente în prezent este că fac primii

pași în direcția încorporării (utiliz ării) inteligenței proiectanților și ocupanților în controlul

clădirii, prin interacțiunea sistem de control al clădirii-ocupant, și împuternicirea lor de a

funcționa ca cei mai buni senzori inteligenți în bucla de reglare a funcționării clădirii.

2.7.1 Arhitectur ă contemporan ă realizat ă inteligent Sustenabilitatea începe cu arhitectura.

Rolul anvelopei clădirii este de a separa mediul interior de cel exterior iar rolul

vitrajelor de a menține oamenii conectați vizual cu mediul exterior. Arhitectura clădirii are

foarte mare importanță asupra comportamentului energetic și structural și a calității mediului

din clădire.

Concluziile unui seminar CIBSE cu tema ”Sunlight, Health and Circadian Rhythms-are

these design issues?” (07.12.2011), la care a asistat și autorul la University College London,

pe perioada stagiului doctoral în Marea Britanie, sunt următoarele:

(1) Rolul arhitectului este de a aduce razele Soarelui în interiorul clădirii, pentru că

acestea (în special radiația UltraViolet) au efect benefic asupra sănătății umane:

(1.1) sterilizează mediul, distrugând germenii și bacteriile (chiar și prin geam germenii

de tuberculoză sunt distruși).

(1.2) lumina Soarelui contribuie la resetarea ciclurilor circadiene ale ocupanților.

(2) Proiectarea clădirilor pentru eficiență energetică conduce la rezultate diferite decât

proiectarea pentru sănătatea ocupanților, tocmai datorită ferestre de dimensiuni mici, care nu

lasă să pătrundă lumina Soarelui, anulând efectele benefice de mai sus. Astfel de construcții

sunt similare celor englezesti din epoca victoriană de tip ”Back to Back” sau cu geamuri


inteligente.

33

reduse datorită ”Window Tax”-ului, care au fost interzise tocmai datorită îmbolnăvirilor

cauzate de lipsa luminii directe a Soarelui.

În prezent, fațadele majorității clădirilor moderne sunt din sticlă cu geam termoizolant,

expus direct radiației și luminii solare, ceea ce este o greșeală. Aporturile termice solare pot fi

reduse de elemente de umbrire, lăsând să treacă lumina naturală, după cum este prezentat în

continuare. Această soluție tehnică ieftină pentru dezvoltatorul clădirii dar scumpă pentru

ocupanți, conduce la aporturi/pierderi termice uriașe pe care instalațiile trebuie să le

compenseze pe cheltuiala ocupanților pentru a menține temperatura interioară în limite

acceptabile. (Energia termică pierdută iarna se produce cu randament mare la cazane, iar cea

consumată vara este energie electrică produsă cu randament mic, dacă nu se folosește

cogenerarea.) Transferul de căldură către mediul interior clădirii printr-o fațadă modernă

echipată cu geam simplu termoizolator se realizează prin conducție și radiație, radiația solară

încălzind elementele de mobilier și structură interioară care apoi cedează căldura mediului

interior prin convecție.

Soluția inteligentă pasivă este reducerea aporturilor solare și chiar controlul fluxului

termic (iarna aportul termic solar este de dorit). Aceasta se poate face prin următoarele

metode:

-folosirea de elemente de umbrire a fațadei;

-ventilarea anvelopei clădirii (fațada și acoperișul);

-utilizarea de materiale cu propriețăți avansate (sticlă electrocromatică,

termocromatică, membrane cu proprietăți optice variabile etc).

Figura 2-2 Elemente de umbrire pe fațada clădirii Romenergo, Calea Floreasca, București, România.

elemente de umbrire


inteligente.

34

O soluție inteligentă pasivă este utilizarea elementelor de umbrire ale fațadei, de

exemplu cele fixe instalate pe fațada clădirii Romenergo, pe Calea Floreasca din București.

Pot exista și jaluzele motorizate exterioare, însă acestea sunt elemente active și pun unele

probleme de fiabilitate și costuri. Deoarece nu întotdeauna înălțimea clădirii și curenții de aer

de la înălțime permit montarea și întreținerea elementelor de umbrire, acestea au fost integrate

într-o fațadă complexă cu ventilare și umbrire.

O soluție experimentată de cercetătorii români de la INCERC București este fațada

endotermică (proces endotermic= proces cu absorbție de căldură). Fațada endotermică testată

este un schimbător de căldură apă-aer ce are rolul de a încălzi un agent termic (apa) folosind

radiația solară, pentru a genera frig (vara) într-o pompă de căldură cu absorbție. Având în

vedere verile călduroase din România, soluția este viabilă, deoarece fiindcă este opac,

schimbătorul de căldură creează umbră pe fațada clădirii, și foloseste energia termică

regenerabilă pentru climatizare și apa caldă menajeră.

Figura 2-3 Panoul de faţadă endotermică montat pe poziţie în clădirea AnvIntEx, INCERC Bucure ști. (Imagine preluată din Dan Constantinescu, 2011: 17)

Cealaltă soluție pasivă este ventilarea elementelor de anvelopă care reduce

temperatura pe elementul de anvelopă aflat în conduncție cu mediul interior, și astfel o mare

parte din aportul radiativ solar este respins prin convecția aerului din stratul ventilat, după

cum se poate observa în schema din partea dreaptă din Figura 2-4.

Ventilarea fațadei nu este un concept nou, în practică folosindu-se și acoperișuri

ventilate, cu rolul de a minimiza transferul de căldură prin anvelopă. Ventilarea fațadei

presupune existența unei fațade duble ventilate, dupa cum este cazul clădirilor 30 St. Mary

Axe, sediul Swiss Re și a clădirii imediat vecine, The Pinacle, ambele din Londra. Pe

înălțimea clădirii, perna de aer creată între cele două straturi de foi de geam, aflate la distanță

de maxim 1 m, se încălzește, și datorită înălțimii clădirii se creează un efect de tiraj termic


inteligente.

35

care ventilează natural aerul din fațada ventilată. La capetele fațadei există clapete de control

a ventilării, astfel încât vara sunt deschise, iar iarna închise, pentru a folosi aporturile termice

solare.

Figura 2-4 Fațada dublă, ventilată și cu elemente de protecție solară instalată pe clădirea 30 St. Mary Axe, sediul Swiss Re, Londra, Marea Britanie. Simularea termică din partea stângă prezintă variația temperaturii în perna de aer ca urmare a modificării ratei de ventilare a fațadei. Un alt exemplu de arhitectură inteligent concepută, ce folosește o tehnică pasivă de

ventilare este dat de cercetătorii T. van Hooff et al. (2011: 1797) care au studiat configurația

optimă pentru un acoperiș în formă de tub Venturi. Depresiunea realizată în zona contracției

(zona cea mai îngustă a acoperișului) poate fi folosită pentru a realiza ventilarea naturală a

clădirii.

Figura 2-5 Clădire cu acoperiș în formă de tub Venturi pentru ventilația naturală a clădirii. (T. van 1802 Hooff et al. / Building and Environment 46 (2011), pag1802. )


inteligente.

36

Avantajul soluției este faptul că folosește energia eoliană pentru ventilarea clădirii, și

nu energie electrică.

În opinia autorului, arhitectura inteligent concepută poate fi înțeleasă doar prin

comparaței cu arhitectura și materialele clasice de construcție folosite până în prezent. În

opinia autorului, arhitectura inteligentă se referă la utilizarea în arhitectură a diverselor

fenomene folosite în tehnică, pentru a obține anvelope ce realizează diverse funcții. De

exemplu: fațadețe duble, ventilate, tubul Venturi din instalații hidraulice este folosit în

arhitectura acoperișului, sticla electrocromatică este folosită pentru a reduce din aporturile

termice și fenomenul de orbire, sticla tratată cu oxid de titan formează o suprafață hidrofobă

(respinge apa) și este folosită pentru sticla de ochelari și pentru ferestre, deoarece suprafața nu

se pătează.

2.7.2 Sisteme de instala ții pentru cl ădiri inteligente

Datorită funcționalităților pe care trebuie să le îndeplinească, conceptul de clădire

inteligentă din prezent cuprinde și sistemele de instalații, pe lângă inteligența încorporată în

realizarea arhitecturii și structurii. Ca urmare, sistemele de automatizare a clădirii sunt o

componentă indispensabilă a unei clădiri inteligente, însă faptul că o clădire dispune de un

sistem de gestiune tehnică nu o face inteligentă implicit. Inteligența artificială implementată în

sistem și integrarea sistemelor sunt atribute cheie ale unui sistem de gestiune tehnică pentru o

clădire inteligentă.

Industria construcțiilor este o industrie globală, în care sunt implicate și multe

companii ce produc diverse echipamente de automatizare. Pentru a câștiga în competiția

economică, companiile trebuie să ofere sisteme care de care mai noi, sub diverse denumiri,

care în principiu încearcă să balanseze confortul ocupanților cu economia de energie. Cu atât

de multe sisteme și tehnologii de automatizare a clădirilor, există o mulțime de termeni care le

descriu și pot crea confuzie în utilizare. Din acest motiv, acest capitol își propune să clarifice

semnificația denumirilor folosite.

2.7.2.1 Sisteme domotice cu inteligență artificial ă

Cuvântul domotică este un neologism ce provine din franțuzescul ”domotique”.

Etimologic provine din latinescul ”domos” =casă și sufixul ”–ic ă” regăsit în denumirile de


inteligente.

37

științe automatică, informatică, electronică ș.a. Alte surse atribuie etimologia cuvântului

domotică ca rezultat al contracției celor două cuvinte grecești ”domos” (casă) și ”titemi” (care

înseamnă ordonare și rearanjare).

Definirea domoticii dpv. al etimologiei ”domo+sufixul științei” conduce la o definiție

universal valabilă în timp. Domotica este definită ca un ansamblu de tehnici ale automaticii,

electronicii, fizicii construcțiilor, informaticii și telecomunicațiilor utilizate în clădiri ce

permit centralizarea controlului diferitelor instalații din casă: sisteme de încălzire, rulouri

pentru geamuri, poarta garajului, prizele electrice, iluminatul etc. Domotica vizează integrarea

funcțiunilor de confort, gestiunea energiei, sistemelor de securitate și comunicațiile (comandă

la distanță, semnale video, audio, date) care pot fi întâlnite în case, hoteluri etc.

Firma Bticino prezintă în cataloagele sale următoarea definiție a domoticii: ”știința care

combină aplicațiile tehnologiei informației și electronicii într-o locuință”. Termenul

”Domotică” înseamnă o locuință ce încorporează tehnologia informației.

Sistemul domotic este un sistem în timp real (există un termen fix de realizare a

instrucțiunilor ce nu poate fi depășit), informațiile și instrucțiunile sunt prelucrate în timp real,

tocmai fiindcă nu există un calculator server pentru stocarea și prelucrarea datelor

(Larionescu,2012:42).

2.7.2.2 Sistemele de gestiune tehnică a clădirii

Sistem de Gestiune Tehnică a Clădirii este traducerea în limba română a denumirii

englezești, des utilizată, de ”BMS”, care provine de la Building Management System.

Denumirea de sistem de automatizare a clădirii (building automation system) este o denumire

acoperitoare pentru o gamă largă de sisteme computerizate de control a clădirii, de la

controlere dedicate la sisteme de dimensiuni mari ce includ stații de calculatoare și

imprimante. Sistemele de automatizare a clădirii sunt cunoscute și sub denumirea de sistem de

gestiune tehnică a clădirii (BMS) (Schengwei, 2010:26).

În opinia autorului, sistemele de gestiune tehnică a clădirii au fost concepute în special

pentru controlul clădirilor de dimensiuni mari.

Deoarece Sistemul de Gestiune Tehnică a Clădirii se aplică pentru clădiri oricât de

mari, sistemul are nevoie de timp pentru a procesa și corela informația de la traductoarele din

clădire. Arhitectura sa este centralizată și ierarhică pe trei niveluri, ceea ce este o


inteligente.

38

caracteristică pentru sistemele care nu funcționează în timp real. Cele trei niveluri ierarhice

sunt:

-nivelul de gestiune tehnică (realizat de calculatoare cu baze de date),

-nivelul aparaturii de automatizare (automate programabile),

-nivelul aparaturii de câmp, (traductoare și elemente de execuție).

Implementarea inteligenței este realizată în principal în programele de la nivelul de

gestiune, dar dezvoltarea tehnologiei microcontrolerelor a permis implementarea inteligenței

la nivel de elemente de câmp. (Oancea, 2009).

După cum îi spune și numele, sistemul realizează o gestiune a datelor măsurate și

înregistrate din clădire. Stocarea datelor se face în baze de date, care sunt prelucrate după ce

au fost înregistrate; din acest motiv, comanda care se va da pe instalație nu este întotdeauna în

timp real. De exemplu, optimizarea momentului pornirii instalației de încălzire. Sistemul de

gestiune al clădirilor campusului Whiteknights, al Universității din Reading, înregistrează

zilnic parametrii de mediu interior și exterior, și pe baza prelucrării automate a valorilor din

ultima perioadă de timp, încercă o predicție adaptată la tendința de variație a temperaturii

exterioare, pentru pornirea încălzirii.

Figura 2-6 Interfața sistemului BMS de la Universitatea din Reading, pentru comanda pompelor de căldur ă din clădirea Carrington, campusul Whiteknights.


inteligente.

39

Sistemele de gestiune tehnică oferă și funcțiunile sistemelor domotice, și astfel oferă

posibilitatea de comandă în timp real dată de operatorul sistemului sau programată prin

temporizare. De exemplu comanda pompelor, cazanelor, ventilatoarelor etc, se poate face în

timp real din interfața grafică a sistemului, după cum se poate observa în Figura 2-6.

Și în România se folosește sistemul de gestiune tehnică a clădirii. Există unele

încercări de realizare a clădirilor inteligente, atât pe parte de arhitectură, structură cât și

instalații.

Casa pasivă AMVIC folosește sisteme de automatizare și un sistem de schimbatoare

de căldură din țeavă îngropate în sol pentru pretratarea aerului de ventilare. Clădirea este

foarte bine izolată termic interior și exterior, datorită metodei de realizare a structurii prin

turnare betonului în cofrage de polistiren încorporabile în structură. Unele clădiri realizate

prin acest sistem au fost certificate internațional clădiri pasive.

Sistemul de repartizare costuri COSTREMON dezvoltat de INCERC București și

sistemul Registra sunt folosite pentru repartizarea costurilor de încălzire în apartamente pe

baza consumului exact de căldură al fiecărui apartament.

2.8 Ce înțeleg firmele din România prin cl ădire inteligent ă?

Datorită diferențelor culturale, pe suprafața Pământului există diferențe de percepție

între ceea ce ar trebui să facă o clădire inteligentă. Pentru exemplificare se consideră două

extreme culturale din două țări dezvoltate, clădiri din America de Nord și Japonia. În

Intelligent Buildings International (2009:39) este prezentat un studiu comparativ al câtorva

clădiri certificate la maxim dpv. LEED și CABSE, din S.U.A. și Japonia cu scopul de a reliefa

ideile comune și particulare pe care se pune accent în America de Nord cât și în Japonia.

Concluzia este că diferențele internaționale între practicile pentru construcția de clădiri verzi

sunt mult mai mici decât ar fi de așteptat să provină din diferențe culturale sau din

metodologiile de evaluare LEED și CABSE. )

Autorul a creat un chestionar propriu adresat specialiștilor din domeniul construcțiilor,

pentru a obține o statistică asupra situației și dotărilor clădirilor din România, deoarece

instituțiile statului responsabile de mediul construit din România, (Inspectoratul de Stat în

Construcții, Institutul Național de Statistică și Ministerul Dezvoltării Regionale și

Turismului), contactate de autor, nu dispun de astfel de date. Chestionarul poate fi accesat la:


inteligente.

40

https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Aij3hbtmehX7dGR2bENQUzlvWEp2b1VKZ

FJUam0yNmc

Însă ce înțeleg firmele din România prin conceptul de clădire inteligentă?

Deoarece rata de răspuns la sondaj a fost mică (în general 30% este considerată o valoare

mare), pentru a afla răspunsul la întrebarea de mai sus, am realizat două studii statistice

printre firmele din România care vând componente pentru sisteme de automatizare a clădirilor

și firme care proiectează/ instalează automatizări pentru clădiri.

2.8.1 Primul studiu al cl ădirilor din România

Piața construcțiilor este influențată de producători și alte companii care activează pe

piață în domeniu. Informațiile de pe site-urile de Internet ale acestor companii sunt folosite

pentru a afla ce promovează aceste companii ca fiind clădiri inteligente.

Societățile vizate de studiul statistic sunt firme de construcții, proiectare și materiale

de instalații pentru construcții din România care activează în domeniul clădirilor inteligente.

În total 12 companii (12 siteuri) au fost evaluate. Evaluarea s-a făcut contorizând câte un

punct pentru fiecare caracteristică de clădire inteligentă menționată în definiția clădirilor

inteligente a lui Clements-Croome (2009). Definiția a fost aleasă deoarece este cea mai

completă prin aspectele acoperite. Rezultatele din Figura 2-7 sugerează faptul că în România

companiile sau investitorii consideră că dacă într-o clădire se instalează un sistem de control

al instalațiilor de iluminat, climatizării și securitate, atunci clădirea devine inteligentă.

Rezultatele unui studiu a site-ului web a 12 compa nii care î și fac publicitate ca lucrând în domeniul cl ădirilor inteligente.

108

7 7 76 6

5 5 54

32

1 1

02468

1012

Con

trol

ulilu

min

atul

ui

Con

trol

ulH

VA

C

Con

trol

ulJa

luze

lelo

r/

Sis

tem

de

adm

inis

trar

e

Sis

tem

eS

ecur

itate

Con

trol

Acc

ess

Mon

itoriz

area

efic

ient

ei

Sis

tem

Aud

io-

Vid

eo

Inte

grar

eada

telo

r

Con

trol

ul d

ela

dis

tant

a pt

Sup

rave

gher

evi

deo

Con

toriz

are

Con

fort

Sănă

tate

Sta

rea

debi

ne

Criteriul mentionat

Nr. d

e co

mpa

nii

Figura 2-7 Rezultatele unui studiu realizat de autor pe site-urile web a 12 companii care își fac publicitate ca lucrând în domeniul clădirilor inteligente.


inteligente.

41

O altă idee greșită promovată de unele firme este că o clădire poate devenii inteligentă

doar dacă este dotată cu sisteme multimedia de ultimă generație. Eficiența instalațiilor nu prea

contează pentru factorii de decizie, doar 6 companii din 12 o menționează. Alarmant este

faptul că din 12 companii, doar 2, respectiv 1 dintre ele menționează faptul că scopul unei

clădiri inteligente este creerea unui mediu confortabil (2 voturi din 12) sau a unui mediu

sănătos și a stării de bine (1 singur vot din 12).

Graficul din Figura 2-7 poate fi interpretat și astfel: din 12 clădiri construite în

România, doar într-una dintre ele, starea de bine și sănătatea ocupanților au fost teme de

proiectare, în timp ce 10 clădiri din 12 au avut ca temă de proiectare doar controlul

iluminatului. Privit astfel, graficul este îngrijorător însă interpretarea se verificată în studiul 2.

Autorul consideră că este necesară o implicare mai activă a formatorilor de opinie, în

speță a Facultăților de Construcții și Ingineria Instalații pentru a promova factorilor de decizie

(beneficiari, ingineri de instalații) valorile corecte ale conceptului de clădire inteligentă.

Clădirile construite în spiritul valorilor adevărate promovate de conceptul de clădire

inteligentă vor îmbunătății sănatatea populației țării, vor creea un mediu productiv de lucru

pentru angajații din companiile românești, crescând productivitate muncii cu efecte benefice

la nivelul economiei naționale

Dotarea cu instala ții

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

contro

l & m

onit

HV

AC

contro

l ilu

min

atcl

apet

e ant

ifoc

& m

oni

toriz

are

sist

em

evacu

are fu

m

pom

pe

ince

ndiu

AC

cam

ere

, ven

tiloc

onv

ecto

r int

egra

t in

BM

Ssc

ena

riul d

e fo

c

mon

itoriz

are

tablo

uri e

lect

rice

pom

pe

apa

rece

cont

rol j

alu

zele

f(so

are, r

adiație

)

contro

l acc

es

mon

it ca

m fr

igor

ifice

conto

rizar

e pen

tru c

hiriași

(int

egra

ta in

BM

S)

mon

itoriz

are și c

onto

riza

re tr

ansf

orm

ato

r

prin

cipa

l m

onito

rizare

unități

răci

re

inte

grare

sis

tem

e m

ulti

medi

a

BM

S M

odbu

s pe

ntru

moni

toriz

are

tran

sform

atoar

e m

onito

riza

re c

entru

de d

ate

IT

moni

toriz

are c

entra

la e

lect

rică

cont

rol l

ifturi

drenc

ere

ince

ndi

u

moni

t.&lim

it co

nsum

gaz

& e

lect

ricita

te

cont

rol t

em

pera

tură

pis

cină

(apa

si a

er)

contro

l și m

onito

rizare

pre

siun

e ca

mer

a

cura

ta

Tip instala ție automatizata

Nr. d

e cl

adiri

Figura 2-8 Frecvența și tipul instala țiilor automatizate.

Majoritatea beneficiarilor vor doar aceste instalații automatizate


inteligente.

42

2.8.2 Cel de-al doilea studiu al cl ădirilor din România

În cel de-al doilea studiu autorul a studiat statistic în detaliu portofoliul de lucrări pus la

dispoziție de o companie cu activitate în domeniul proiectării de instalații de automatizare

pentru clădiri. Rezultatele sunt prezentate în Figura 2-8. Se observă că ponderea cea mai mare

a instalațiilor automatizate o au instalațiile de climatizare, iluminat și siguranță la incendiu.

Comparând rezultatul celor două studii, se observă că instalațiile de climatizare,

iluminat și siguranță se mențin în topul celor mai des automatizate.

2.9 Tehnologii pentru cl ădiri inteligente în viitor

Discuția se face analizând arhitectura, structura și eventual instalațiile clădirii.

Stația Spațială Internațională este poate cel mai bun exemplu precursor pentru clădirile

inteligente ale viitorului. Modul cum funcționează Stația Spațială ar trebui transpus și în

clădirile de pe Pământ, e adevărat, însă cu unele costuri deloc de neglijat. Stația Spațială

funcționează aproape perfect: își produce singură energia necesară, funcționează economic

dpv al consumului de energie electrică și termică, aerul și apa sunt reciclate, deșeurile sunt

reduse la minim și nu poluează, întreține viața într-un mediu neprielnic vieții etc.

Pe lângă noțiunile prezentate în subcapitolele următoare, în opinia autorului,

dispozitivele medicale portabile neinvazive vor adăuga noi funcțiuni unei clădiri inteligente,

cum este cea de îngrijire medicală la distanță ( o formă de ”telecare”).

Dispozitivele electronice ce pot fi purtate sau cele flexibile, precum tatuajul electronic

(Coleman, 2011), bumbacul electronic, lentila de contact cu senzor de presiune oculară, sunt

doar câteva dintre realizările prezente, ce vor fi în curând folosite de ocupanții clădirii.

O altă idee de referă la traductoare sau senzorii încorporați în materiale, obiecte care

creează o hartă cu rezoluție mare a parametrilor măsurați ai mediului în care se află. Aparatele

cu traductoare încorporate vor forma ”rețeaua omniprezentă cu date în timp real”.

2.9.1 Fractalii

Fractalii sunt mulțimi matematice care descriu obiecte sau o cantități care au

proprietatea tipică de auto-similaritate. Auto-similaritatea este proprietatea că un obiect întreg

are aproape aceeași formă cu una sau mai multe părți ale sale. De exemplu frunza de ferigă.

Reprezentarea matematică a mulțimii Mandelbrot produce un fractal sub formă de măr. Pe


inteligente.

43

măsură ce se mărește orice zonă a fractalului, modelul / textura inițială se repetă aproape la

fel. Reprezentarea grafică pe scară logaritm-logaritm cantitate-distanță conduce la o linie

dreaptă, a cărei pantă este egală cu dimenisunea fractală.

Figura 2-9 Exemple de fractali. (Stânga): fractali geometrici simpli. (Centru): frunză de ferigă. (Dreapta): mărul Mandelbrot.

Fractali se găsesc și în natură. Exemplu de fractali din natură: cristalele de gheață ce se

formează natural pe geamurile înghețate, frunzele de ferigă, secțiunea printr-o varză, suprafața

conopidei, brocolli-ul Romanesco, nervurile de pe suprafața frunzelor, coloritul de pe coada

păunului etc. O descărcare electrică de înaltă tensiune printr-un bloc de plexiglas produce un

fractal denumit figura Lichtenberg.

Fractalii sunt structuri care cresc singure. Se poate spune că dezvoltarea unei structuri

naturale este după un model de fractal, ca si cum în structura sa ar fi întipărit un cod genetic

fractal. Această observație este confirmată și în subcapitolul despre ”Materie și infomație

cuantică”. Îmi imaginez clădiri care se construiesc singure, sau materiale care se repară

singure folosind nanostructuri care se generează singure și cresc singure după un tipar fractal.

Structurile care cresc singure sunt deja realitate. O dată cu directiva RoHS (Reduction

of Hazardous Substances) pentru eliminarea metalelor grele din aliajele de lipit componente

electronice, dispozitivele electronice au început să se defecteze datorită creșterii pe suprafața

circuitelor a unor filamente fractalice de cositor denumite ”WHISKERS”, care produc

scurtcircuite.

2.9.2 Numarul de aur Φ “The good, of course, is always beautiful, and the beautiful never lacks proportion.”

Plato

Numărul de aur, proporția de aur, secțiunea de aur, media de aur sau proporția divină

sunt doar câteva din denumirile folosite pentru numărul:


inteligente.

44

618,12

15 ≈+=Φ

Ecuația 2:1 Inversul acestui număr, 1/Φ=1/1,618=0,618, este de asemenea folosit în practică.

Acest număr face parte din categoria numerelor reciproce (Braden, 2009). Aceste numere sunt

folosite ca proporție în diverse domenii, de la construcții la literatură, fiind considerat un

raport ce produce armonie în percepția simțurilor. De exemplu, de-a lungul timpului s-a

constat că o carte va avea succes dacă raportul laturilor sale este egal cu 1,618.

Se pune întrebarea, în cazul în care o clădire folosește ”numărul de aur” în arhitectură,

volumetrie etc., va fi ea o clădire de succes? Se pare ca da, având în vedere ca acest număr a

fost folosit în arhitectura piramidelor de la Giseh, Egipt, a templului Taj Mahal din India, a

catedralei Notre Dame din Paris, a turnului CN din Toronto.

Figura 2-10 Raportul de aur folosit în arhitectura clădirilor: Taj Mahal India, Turnul CN Toronto Canada, Notre Dame Paris Franța. (http://www.goldennumber.net/)

2.9.3 Biomimetism ; șirul lui Fibonacci

Ingineria se inspiră din soluțiile găsite de natură în decursul milioanelor de ani de

evoluție. Folosirea în inginerie a soluțiilor tehnice inspirate din natură se numește

biomimetism. Ingineria trebuie să replicheze din natură tehnicile de funcționare cu minim de

energie. De exemplu mușuroaiele de termite sunt climatizate prin evaporarea apei si canale de

ventilare, iar temperatura în interior este aproape constantă comparativ cu cea exterioara. În

natură, liniile copacilor, animalelor, formelor de relief sunt linii curbe, fluide, tranziția între


inteligente.

45

secțiuni e graduală, eforturile mecanice nu se concentrează ca în îmbinările din unele aplicații

tehnice clasice.

Fagurele de albine este structura cu consum optim de material si cea mai mare

densitate de împachetare. Unghiul capacului din spatele fagurelui este la fel ca înclinarea

fațadei clădirilor de tip ”Earthship”. Blocurile prefabricate au structura tot de tip fagure, cu

pereți despărțitori din beton armat, fiind foarte rezistente le cutremurele din sursa Vrancea.

Șirul lui Fibonacci este o secvență de numere care apare în natură. Relația de recurență

pentru aceste numere este

fn=fn-1 + fn-2 , n≥3, n aparține N*, f1=0, f2=1.

Ecuația 2:2

2.9.4 Nanotehnologiile

Nanotehnologiile sunt un subiect actual de cercetare în programele europene FP7.

Interesul pentru nanotehnologii se datorează proprietăților deosebite fizice, mecanice, optice,

electronice și cuantice, pe care materialele obișnuite nu le au. Principalele nanomateriale

studiate de nanoştiinţă sunt nanotuburile de carbon (CNTs), fulerenele, nanofirele şi

particulele cuantice (Predescu și Cincu, 2010:19). Nanotehnologiile se referă la particule de

dimensiunea nanometrilor 10-9m.

Nanotuburile de carbon sunt nanostructuri cilindrice descoperite inițial la analiza

negrului de fum din reactorul în care se realiza cracarea gazului metan. Merită menționat

faptul că negrul de fum rezultat la arderea unei lumânări și afumarea unei suprafețe produce

nanotuburi de carbon (Deng et al, 2012:67). Suprafața tratată astfel devine hidrofobă.

Figura 2-11 Cele 3 tipuri de nanotuburi de carbon. De sus în jos: “armchair”, “zig-zag”, ”chiral”. Sursa:http://www.personal.reading.ac.uk/~scsharip/tubes.htm

În cazul grafitului, structura cristalină este plană (ca urmare scrisul cu creionul este

posibil datorită fenomenului de clivaj). În cazul diamantului, structura cristalină a moleculelor


inteligente.

46

este spațială cubică, o structură foarte ordonată ce are ca rezultat duritatea maximă a

diamantului. În cazul nanotuburilor, legăturile între atomii de carbon sunt plane, formând o

grafenă (un strat plan de grafit), rulate în formă de tub.

Modul cum sunt așezate legăturile de carbon pe conturul nanotubului conduce la 3

tipuri de nanotuburi. În funcție de modul cum au fost produse nanotuburile, și în funcție de

elementele chimice în prezența cărora s-au format, nanotuburile au proprietăți diferite. S-a

reușit chiar crearea unui dispozitiv radio, în care acordul pe post se făcea prin arderea la

lungimea dorită de vibrație a unui nanotub întrodus într-un capsulă de sticlă. Arderea

nanotubului se face în funcție de valoarea tensiunii și curentului aplicat.

În domeniul clădirilor, nanotuburile pot fi utilizate la realizarea de senzori pentru

traductoare, materiale compozite și substanțe cu proprietăți deosebite. Domeniile de interes

sunt transferul de căldură, tratarea suprafețelor, filtrarea, obținerea de materiale de construcții

compozite și mai ales domeniul traductoarelor pentru diverse substanțe/markeri în fiziologie

sau a poluanților mediului interior și exterior clădirilor. Chiar dacă toxicitatea nanotuburilor

este controversată, următorul tip de nanomateriale au proprietăți ce le fac utile în biomedicină.

Figura 2-12 Molecula de fulerenă C60 (buckminsterfullerene). Sursa: Wikipedia.

Fulerenele sunt forme stabile alotropice ale carbonului, alături de grafit și diamant,

cea mai cunoscută fiind molecula C60 (buckminsterfullerene) (Figura 2-12), pentru a cărei

descoperire a fost atribuit premiul Nobel pentru chimie în 1996. Spre deosebire de

nanotuburile de carbon, fulerenele au formă sferică, și implicit proprietăți diferite de ale

nanotuburilor.

Prin tratare chimică, fulerenele își îmbunătățesc proprietățile și pot fi folosite în

biomedicină, fulerenele fiind considerate medicamentele viitorului. Efectele benefice ale

fulerenelor sunt: antibacteriene, antivirale, protecție împotriva razelor UV și radiațiilor, a

radicalilor liberi, antioxidant (Predescu și Cincu, 2010:19), stimulant al sistemul imun, de

dublare a vieții la soareci (Baati T, et al., 2012). O sursă de fulerene accesibilă la scară largă


inteligente.

47

populației este mineralul ”shungit”, ce este alcătuit din fulerene. În apa lacului din apropierea

zăcămantului de shungit nu s-au găsit microbi. În timpul războaielor, soldații ruși purtau în

raniță piatra de shungit pentru a purifica apa, dovadă istorică ca fulerenele sunt benefice

sănătății.

Senzorii obținuți prin nanotehnologii pot fi construiți astfel încât devină sensibili

decât la anumite substanțe, fie ele substanțe produse de corpul omenesc sau substanțe din

mediu, umiditate, temperatură, substanțe poluante (freoni, COV (compuși organici volatili),

CO2, NOx, SOx), toxice (CO, etc). Traductoare pentru starea de bine o ocupanților unei clădiri

pot fi ușor imaginați. Avantajul nanosenzorilor este că sunt foarte mici și pot fi implantați

ocupanților pentru a le monitoriza starea de sănătate.

Cercetătoarea română Raluca-Ioana van Staden (2010:16) şi Jacobus Frederick van

Staden au realizat un microsenzor pentru detectarea cancerului direct din proba de sânge, iar

rezultatul este gata în 6 minute.

2.9.5 Pilele de combustie Apa este combustibilul viitorului.

Pila de combustie este o celulă galvanică în care energia liberă a unei reacții chimice

este transformată în energie electrică. În cazul unei pile de combustie clasice, alimentată cu

hidrogen și oxigen, reacția care are loc este:

OHOH 222 2

1 =+ Ecuația 2:3

Având în vedere că aproximativ 70% din suprafața Pâmântului este apă, iar molecula

de apă este formată din hidrogen și oxigen, exact combustibilul necesar, iar vaporii de apă nu

sunt toxici și nu produc efect de seră, autorul tezei este de părere că apa poate și trebuie să

înlocuiască combustubilii fosili.

În funcție de energia consumată pentru separarea hidrogenului de oxigen, alimentarea

pilelor de combustie cu hidrogen se poate face fie prin electroliza locală a apei, fie prin

disocierea moleculei de apă în câmp de unde radio. Un articol din National Geographic (2007)

atribuie cercetătorului John Kanzius descoperirea faptului că apa sărată (de mare) poate

arde, în momentul când este introdusă într-un câmp de unde radio. Disocierea atomilor de

hidrogen de cei de oxigen în câmp radio se datorează vibrației induse dipolului apă de către

undele radio, similar procesului de încălzire din cuptoarele cu microunde. În opinia autorului,


inteligente.

48

consumul de energie pentru disocierea moleculei de apă prin metoda undelor radio ar trebui să

fie mai eficient energetic decât electroliza, deoarece în cazul electrolizei este necesar un

consum de energie suplimentar pentru compensarea rezistivității apei, și de-abia apoi consum

de energie pentru ruperea legăturilor hidrogen-oxigen din molecula de apă.

Energia pentru alimentarea electrolizorului sau a generatorului de unde radio poate

proveni de la panouri fotoelectrice sau orice altă sursă de energie regenerabilă, și astfel întreg

procesul de producere a energiei electrice va deveni ecologic.

Rezultatul utilizării acestei tehnologii: dezvoltarea la nivel planetar de centrale de

producere a energiei electrice din apă, cu zero emisii de carbon. Datorită faptului că pilele de

combustie pot fi construite în orice gamă de puteri, pilele de combustie pot fi instalate

aproape în fiecare clădire, și astfel clădirea respectivă devine independentă energetic față de

rețeaua de alimentare, sau chiar poate injecta energie în Sistemul Energetic Național.

Figura 2-13 Schema simplificată a unei pile de combustie cu hidrogen.

Dezavantajele pilelor de combustie sunt minore comparativ cu beneficiile pe care le

aduc umanității:

-costul datorat folosirii într-unele dintre ele a catalizatorilor de platină, însă acest

dezavantaj începe să fie eliminat prin folosirea de cantități reduse de catalizatori sub formă

coloidală,

-stocarea hidrogenului pur este considerată periculoasă. Și acest dezavantaj poate fi

depășit dacă se folosește apa ca sursă de hidrogen produs instantaneu în câmp de unde radio

sau prin electroliză, inclusiv din apa sărate, care nu îngheață. Apa este deosebit de stabilă

chimic și termic, comparativ cu combustibili fosili.


inteligente.

49

Avantajele pilelor de combustie depășesc orice dezavantaj. Pilele de combustie nu au

piese în mișcare, au randamente de aproximativ 60%, aproape dublu față de motoarele cu

ardere internă, iar densitatea de putere (kW/kg) sau energie (kWh/kg) produsă pe unitatea de

greutate este de aproximativ 2-3 ori mai mare decât la acumulatorii obișnuiți (Turtureanu).

Interesele economice ale companiilor petroliere și a țărilor producătoare de petrol vor fi

afectate de utilizarea pilelor de combustie alimentate cu apă direct, și ca urmare, este de

așteptat ca acestea să împiedice adoptarea pe scară largă a mașinilor alimentate cu apă.

Adoptarea pilelor de combustie cu hidrogen va fi favorizată de faptul că combustibilii fosili

poluează și devin din ce în ce mai scumpi, pe măsură ce rezervele de combustibili ușor

exploatabili se reduc. Deja firma General Motors testează un automobil cu pilă de combustie

cu hidrogen stocat, ce este așteptat să fie introdus pe piață în 2015.

În concluzie, pilele de combustie sunt o dotare practică ideală pentru producerea

independentă de energie electrică și termică într-o clădire, fie ea și inteligentă.

2.9.6 Cloud-ul informatic

2.9.6.1 Ce reprezintă cloud-ul informatic

În 1900 existau 50.000 de centrale electrice independente în Statele Unite ale

Americii. Tesla și Edisson au avut ideea de a le interconecta. Așa a luat naștere primul cloud

din istorie.

”Cloud-ul informatic” este de fapt aplicarea principiului externalizării serviciilor

asupra infrastructurii informatice a unei instituții, organizații etc, ceea ce poate fi o eroare,

deoarece o instituție/firmă își încredințează datele spre administrare unei alte firme. După cum

a demonstrat-o virusul STUXNET (a distrus automatele programabile de acționare a

pompelor la centralelor nucleare iraniene), securitatea informatică într-o rețea nu este

absolută. Cel mai sigur este păstrarea datelor ”în casă”, pe un calculator izolat de Internet.

Cloudul este o rețea de servere interconectată care oferă utilizatorilor posibilitatea de a

stoca date de oriunde ar fi ei, fără să conteze locul unde sunt instalate serverele. Cloud-ul

informatic se referă la locul necunoscut de utilizator unde sunt stocate datele sale pe Internet,

locul necunoscut unde sunt instalate serverele. Pentru un utilizator nu contează unde sunt

amplasate fizic serverele ce susțin infrastructura Internetului. De exemplu, un utilizator român

încarcă date pe Internet, pe un site cu domeniul ”.com,” , iar serverul care găzduiește această


inteligente.

50

pagină se află în Germania, sau în Africa de Sud. Ideea este că nu contează unde se află fizic

serverul, datele sunt stocate undeva pe Internet, în ”aer”, într-un ”nor” (cloud).

2.9.6.2 Influen ța cloud-ului asupra funcționării și dotării cl ădirilor cu tehnic ă de calcul

În prezent, orice instituție, companie, societate comercială cât de mică, ai cărei

angajați lucrează pe calculatoare personale, are nevoie de cel puțin 1 server pe care să

stocheze datele ca back-up și de un server pentru imprimante.

Cu cât organizația este mai mare, cu atât numărul de servere și puterea lor trebuie să

fie mai mare, ceea ce înseamnă un întreținerea unui spațiu dedicat special pentru

montarea serverului/ serverelor: instalații de răcire proiectate special cu răcire prin

pardoseală cu așezarea serverelor pe insule cu culoare calde (evacuare căldură) și culoare reci

(alimentarea cu aer rece), condiții speciale de mediu și asigurarea unei rezerve de apă de

răcire. Camerele pentru servere trebuie să se conformeze normelor TIER I-IV.

În concluzie, infrastructura informatică necesită spații special amenajate în clădire,

energie pentru funționare (serverele și climatizarea fiind cei mai mari consumatori) și

mentenanța lor. Toate acestea sunt cheltuieli pentru o organizație și implică consum mai mare

de energie pentru o clădire.

Utilizarea cloudului conduce la scoaterea centrelor de date dintr-o clădire de birouri,

concentrarea tuturor serverelor într-o clădire centru de date, și degrevarea organizației de

sarcina asigurării funcționării și mentenanței sistemelor informatice.

Din punct de vedere economic, cloud-ul are două efecte:

-Consecința externalizării infrastructurii informatice este scăderea aporturilor termice

interne și scăderea consumului de energie electrică a clădirii.

-Apariția de noi modele de afaceri. Firme care își bazează planul de afaceri pe Internet

sunt cele mai avantajate de dezvoltarea cloud-ului, de exemplu afacerile de vânzări pe

Internet: Amazon, Ebay, comunicațiile (Blackberry) etc.

Din punct de vedere al securității datelor:

-Stocarea datelor pe un server care nu este în clădirea unde organizația își desfășoară

activitatea evită riscul pierderii lor în cazul unui incendiu în sediul organizației.

-Totuși, există organizații care nu o să apeleze niciodată la cloud datorită problemelor

de securitate informatică a datelor: băncile, administrația publică, securitatea statului etc.


inteligente.

51

2.9.7 Sistemele pervasive

Dezvoltarea sistemelor de control și a rețelelor de comunicație wireless va face ca în

viitor ocupanții să interacționeze mai mult cu clădirea și instalațiile prin intermediul

sistemelor pervasive. Conform Oxford English Dictionary, adjectivul pervasiv este sinonim

cu omniprezent sau larg răspândit și provine din latinescul pervasus, participiul trecut al lui

pervadere. Un spațiu pervasiv este deci caracterizat de interacțiunea fizică și informațională

dintre ocupanți și mediul construit. De exemplu, controlul instalațiilor clădirii este o

interacțiune fizică, în timp ce răspunsul spațiului la această acțiune/instrucțiune a

utilizatorului este o interacțiune informațională (Oancea șiCaluianu 2012:3) (Culcea, Oancea,

Caluianu 2012).

2.10 Semiotica cl ădirilor

În 1976, Umberto Eco definea semiotica drept disciplina care studiază tot ce poate fi

folosit pentru a minții. (Dorobanțu, 2012:85)

Semiotica este disciplina care se ocupă de studiul semnelor și al informației în diverse

medii sociale, culturale și este utilă și în mediul construit (Qiao et al, 2006). Din punctul de

vedere semiotic, spațiul în care lucrăm și trăim poate fi analizat ca spațiu fizic sau ca spațiu

informatic, în care ocupanții se bucură nu numai de facilitățile oferite, ci și de informație.

Clădirile sunt semne intuitive complexe. Clădirile influențează comportamentul

ocupanțiilor prin mesajele semiotice pe care arhitectura le transmite, prin energiile prezente în

mediul respectiv și prin calitatea mediului interior clădirii.

”Umweltul semiotic” este mediul din jurul omului sau animalului ce este format din

semne si simboluri pe care le creaza si receptionează. (Liu, 2000).

2.11 Cladiri emblematice și cl ădiri reper

Clădirile emblematice sunt cele care ne vin în minte când ne gândim la o țară.

Conceptul termenului de clădire emblematică datează din anii 1990. Clădirile

emblematice sunt folosite ca embleme/ logo-uri ale diverselor instituții și au rolul de a atrage

turiști. Însă construcții emblematice au fost construite peste tot pe suprafața Pământului, din

cele mai vechi timpuri până în prezent. În opinia autorului, clădirile emblematice excelează la


inteligente.

52

minim două din capitolele: semiotica clădirilor, forma arhitecturală, dimensiune și promovare

publică, acest lucru făcându-le emblematice și atracții turistice.

Dacă ne gândim la dimesiunile templelor egiptene și a templelor grecești, construite la

scara zeilor respectiv la scara umană, dar și la clădirea Pentagonului sau a Palatului

Parlamentului României, concluzionăm că o clădire emblematică este descrisă prin adjective

superlative, în comparație cu clădirile obișnuite.

Termenul englezesc consacrat pentru a denumi clădiri proiectate să arate fantastic și să

materializeze viziunea arhitectului este de ”iconic building”. În opinia autorului, acest termen

trebuie tradus în limba română prin ”clădire emblematică”, deoarece traducerea ”clădire

iconică” este nefirească și produce confuzii în vorbire. Premiul Stirling este acordat clădirilor

proiectate de arhitecți cu sediul în Marea Britanie, care au făcut cea mai mare contribuție la

evoluția arhitecturii. Însă o clădire cu o arhitectură fantastică, cum sunt clădirile emblematice,

nu sunt neapărat funcționale sau clădiri inteligente.

Figura 2-14 Clădirea emblematică a Palatului Parlamentului României. Deține trei recorduri mondiale.

Deoarece pune prea mare accent pe aspect nu funcționalitate, premiul Stirling este

ironic. În 2004 premiul Stirling a fost obținut de clădirea în formă de castravete,”The Gurkin”,

sediul Swiss Re din Londra care apare pe multe vederi și materiale publicitare, fiind astfel o

clădire emblematică.

Tot în City-ul londonez, la o stradă distanță de clădirea Swiss Re se află clădirea ”The

Plantation Road”, care arată ca o clădire obișnuită (linii drepte) și este considerată o clădire

reper (termenul englezesc ”landmark ”), nu emblematică, conform spuselor arhitectului care


inteligente.

53

a proiectat-o. Plantation Road a fost vândută mai repede, iar chiria obținută este mai mare

decât în ”The Gurkin”.

Câteva exemple de clădiri emblematice:

- Palatului Parlamentului României (Figura 2-14) se încadrează pe locul doi în lume la

capitolul ”Clădiri Administrative”, după Pentagon (clădire militară), fiind cea mai mare

clădire administrativă civilă din lume, ca amprentă la sol și suprafață desfășurată

(330.000m2); este cea mai grea clădire din lume și cea mai scumpă clădire din lume. Ocupă de

asemena locul trei în lume ca volum construit 2.550.000 m3 după clădirea de asamblare a

rachetelor de la Cape Canaveral și piramida lui Quetzalcoatl din Mexic (www.cdep.ro).

Figura 2-15 Exemple de clădiri emblematice. În partea stângă este clădirea ”The Gurkin” (castravetele)-Marea Britanie. În partea dreaptă, clădirea The Fish (peștele)-Spania.

-Clădirea denumită ”The Gurkin”, sediul Swiss Re, din Londra are formă de

castravete, este clădire emblematică, dar este și clădire inteligentă datorită funcțiunii

inteligente a fațadei duble, cu rol în climatizarea clădirii cu recuperare de căldură.

-The Armadillo, din Glasgow, Scoția, Marea Britanie

-The Fish, din Spania. Este o construcție iconică, nelocuibilă.

În concluzie, clădirile iconice sunt acele clădiri care atrag atenția prin arhitectura lor

fantastică, prin dimensiune etc. Clădirile emblematice NU pot fi considerate întotdeauna

clădiri inteligente. Pentru a fi clădire inteligentă, clădirea trebuie să fie funcțională, în

condiții de performanță energetică, sustenabilitate, calitate a mediului, poluare redusă etc.


inteligente.

54

2.12 Clădiri de ștepte (”Smart buildings”)

În momentul redactării tezei, firmele de construcții sau cele ce vând automatizări pentru

clădiri în România, nu folosesc termenul de ”clădire deșteaptă„ pentru a-și promova

producese, cu toate că în străinătate termenul ”smart buildings” este folosit. În România este

folosit termenul de ”clădire inteligentă”.

Callaghan et al. (2009:60) sunt de părere că în mediul casnic, clădirile inteligente sunt

din ce în ce mai des numite case deștepte (”smart homes”) sau case digitale (”digital homes”).

Cole și Brown (2009:53) și Cook și Das (2007) consideră că mediile de locuit ”Deștepte”

(”Smart”) sau ”Conștiente” (”Aware”) sunt acelea care achiziționează și folosesc cunoștințe

despre mediu și despre ocupanți pentru a le îmbunătății experiența trăită în acel mediu.

În opinia lui Sinopoli (2010), clădirile deștepte sunt clădiri care folosesc o combinație

de automatizări și telecomunicații. Clădirile deștepte folosesc câteva tehnologii care permit

proprietarului și administratorului să construiască și să folosească clădirea mai eficient, iar

ocupanții să se afle într-un mediu sănătos și sigur, să fie productivi.

2.12.1 Diferen ța între o cl ădire de șteapt ă (”smart building”) și o clădire normal ă

Clasificarea diverselor tipuri de clădiri se poate face doar analizând performanțele

clădiri, și nu doar pe baza felului cum arată. O clădire poate părea deșteaptă, dar în realitate

să consume foarte multă energie.

Conform James Sinopoli (2010), din punct de vedere tehnic o clădire deșteaptă are

sisteme interconectate, integrate ce conduc la funcționalitate mai mare din partea sistemelor și

performanță mai mare de la clădire. Percepția conform căreia clădirile destepte sunt mai

scumpe poate fi combătută dacă se consideră costurile pe durata ciclului de viață. Sistemele

din clădirile deștepte sunt instalate mai eficient, evitând rutina din clădirile obișnuite, ceea ce

conduce la economii de bani.

2.12.2 Tehnologii cheie în cl ădiri de ștepte

De-a lungul ultimilor 20 ani s-a observat că infrastructura rețelelor tipice de

transmitere a datelor a fost adoptată și de alte sisteme de instalații din clădire. De exemplu în


inteligente.

55

sistemul de telefonie, telefoanele sunt dispozitive de rețea într-o rețea de date. Camerele de

supraveghere sunt dispozitive de rețea conectate la o rețea IT.

În concluzie, penetrarea infrastructurii IT în orice instalație dintr-o clădire la un anume

nivel ierarhic este ceea ce diferențiază o clădire deșteaptă de una obișnuită.

În opinia autorului, clădirile deștepte sunt clădiri cu specificații inferioare clădirilor

inteligente, bazate în special pe integrarea sistmelor, cu toate că denumirea ”deștept” conduce

cu gândul la tehnici ingenioase de rezolvare a unor probleme.

2.13 Clădiri verzi (”Green buildings”)

Clădirile verzi sunt denumite ”verzi” nu datorită culorii, ci modului în care funcționează

și sunt construite, care trebuie să producă un impact cât mai mic asupra mediului prin:

consum redus de energie și apă, producție redusă de gaze cu efect de seră, folosirea eficientă a

materialelor astfel încât să fie redusă cantitatea de deșeuri.

Clădirile deștepte și clădirile verzi au ca elemente comune sistemele de instalații de

bază precum cele de ventilare și aer condiționat, iluminat, prize, care sunt consumatorii

principali de energie; aceste instalații sunt utilizate atât în clădirile verzi cât și în cele

deștepte. Pe lângă sistemele enumerate mai sus, în clădirile verzi se rezolvă problema

sustenabilității, interesul este în reciclarea materialelor, realizarea de medii construite

sustenabile și regenerarea peisajelor.

Unele persoane care doresc să investească într-o ”clădire verde” se tem de faptul că

această titulatură implică costuri mai mari de construcție. Această preconcepție poate fi ușor

îndepărtată dacă luăm în considerare faptul că de-a lungul timpului practicile din proiectarea

clădirilor verzi au fost încorporate in practica arhitecților și inginerilor și folosite la realizarea

clădirilor. Mai mult decât atât, legislația din domeniul construcțiilor impune nivele minime de

performanță energetică. În concluzie, construcția clădirilor verzi nu costă mai mult decât

construcția clădirilor obișnuite.

Proiectarea în stil ”verde” (ecologic), nu se referă doar la îndeplinirea unor standarde de

performanță de protecție a mediului, ci se referă și la regândirea ”inteligenței” încorporată în

proiectare. Cole & Brown (2009:42) fac o comparație între conceptele aplicate în clădirile

inteligente și cele aplicate în clădirile verzi. Conceptele aplicate în construcția clădirilor verzi

sunt aplicate și în construcția clădirilor inteligente, iar astfel clădirile inteligente sunt mai mult

decât clădiri verzi.


inteligente.

56

Conform Mohareba et al. (2011), analiza unui număr de clădiri cu performanțe înalte,

construite într-o varietate de locuri pe glob, dovedește faptul că măsurile de reducere a

consumului de energie au redus indicatorul ”Intensitatea Utilizării Energiei”, până la punctul

în care nu mai poate exista o corelație cu indicatorul ”grade-zile pentru încălzire”. Acest fapt

dovedește că utilizatorul final este următorul factor important în reducerea consumului de

energie din clădirile verzi. Acesta este unul dintre motivele pentru care sistemul cu inteligență

artificială propus de autorul tezei pentru controlul clădirilor inteligente se bazează pe

interacțiunea cu ocupanții.

2.14 Clădiri în form ă de piramid ă

2.14.1 Răspândirea construc țiilor în form ă de piramid ă pe glob

Poate cele mai cunoscute piramide din lume sunt cele din Egipt, însă construcții antice

în formă de piramidă dreaptă sau în trepte există în America de Sud, India, Europa, mai precis

în Iugoslavia, Croația. Există construcții antice în formă de piramide chiar și în România, la

Sona, lângă Făgăraș, pe malul Oltului. Ca în multe alte locuri din lume, aceste piramide sunt

acoperite de vegetație sau sol și poate de aceea nu sunt așa de populare ca cele din Egipt.

Cercetările, inclusiv cele militare confirmă faptul că piramidele sunt clădiri

funcționale, nu funerare. De exemplu, în timpul războiului din Iugoslavia, de prin anii 1990,

avioanele americane invizibile, deveneau vizibile pe radar, când treceau deasupra piramidelor

din această țară. Astfel s-a reușit doborârea avioanelor americane de către apararea antiaeriană

iugoslavă.

Figura 2-16 Clădirea Radioului Slovac, în formă de piramidă inversată.


inteligente.

57

Figura 2-17 Forma de piramidă folosită la cele mai înalte două clădiri din Marea Britanie: One Canada Sqaure (în centru în imaginea stângă) și The Shard (dreapta).

Și în prezent se construiesc clădiri în formă de piramidă sau cu acoperișul în formă de

piramidă. În Statele Unite ale Americii, în Las Vegas, clădirea hotelului Luxor este în formă

de piramidă. Pe continentul European, în Slovacia, clădirea ”Radioului slovac” este în formă

de piramidă inversată.

În Marea Britanie, în Londra, acoperișul clădirii adminstrative Canada One a

cartierului financiar londonez Canary Wharf, are acoperișul în formă de piramidă de sticlă. Un

acoperiș de sticlă pe cea mai înaltă clădire (depășită în iulie 2012 de o altă clădire cu formă de

piramidă, ”The Shard”) din Marea Britanie are în mod evident niște dezavantaje (căldură

acumulată, dificultăți în mentenanță, spălat fațadă, suprafață pe etaj), care s-ar putea să fie

mult mai mici decât beneficiile pe alt plan, care le aduce forma de piramidă, după cum este

prezentat în capitolul următor.

2.14.2 Cercet ări române ști asupra piramidei și efectului de piramid ă

Deoarece construcții în formă de piramidă există de mii de ani pe suprafața Pământului

și există multă literatură pe tema efectelor produse de piramide asupra mediului, autorul s-a

documentat cu rezultatele unor studii cu privire la piramide, pentru a afla dacă piramidele pot

fi incluse în categoria ”clădirilor inteligente”. Subiectul tezei nu este doar studiul piramidei, ci

al clădirilor inteligente, astfel că informațiile despre cercetările ”efectului de formă”

(piramidă) sunt prezentate cu titlu informativ și pot constitui subiectul unor cercetări viitoare.

Un cercetător român care a studiat experimental interacțiunea unei construcții în formă

de piramidă cu mediul este prof. univ. dr. biolog Mărioara Godeanu, care împreună cu un

Acoperis în formă de piramidă


inteligente.

58

colectiv de cercetători, au realizat o copie la scara 1:10 a piramidei lui Keops din Egipt, cu

scopul declarat de purificare biologică a apelor reziduale. Procedeul și instalația de epurare a

apelor uzate folosind un fermentator în formă de piramidă cu raportul între înălțime și latura

bazei egal cu 1,618 (numărul de aur) a fost brevetat la Oficiul de Stat pentru Invenții și Mărci

(Popescu et al. , 1996). S-a observat faptul ca piramida produce un efect de sucțiune a apei în

interiorul său. Pe parcursul experimentelor din piramida construită la Pitești, plantele plasate,

la o treime de bază și două treimi de vârful piramidei (poziția centrului de greutate al unui

triunghi) creșteau mai repede decât plantele plasate altundeva în piramidă (Godeanu:2011).

Din punct de vedere al arhitecturii vernaculare (tradiționale), acoperișurile caselor

tradiționale românești sau a bisericilor tradiționale maramureșene este în forma de piramidă

românească și este de așteptat ca efectele asupra plantelor din piramida experimentală să se

manifeste și în cazul clădirilor cu acoperiș în formă de piramidă. Locul unde oamenii își

petrec cea mai mare parte din timp dimineața și seara, corespunde bucătăriei și locului de luat

masa, situate chiar în centrul casei, corespunzător proiecției locului unde se înregistra efectul

maxim de creștere asupra plantelor. Acesta s-ar putea să fie motivul pentru care strămoșii

noștrii au supraviețuit în condiții mai dificile decât confortul caselor din zilele de astăzi.

Forma de piramidă este doar o formă ce produce un efect, iar o formă geometrică nu

poate fi inteligentă. Clădirile în formă de piramidă prezintă anumite fenomene, pe care

clădirile cu formă clasică nu le prezintă. Tot ce se poate spune este că folosirea formei de

piramidă conduce la o arhitectură funcțională, inteligent aleasă.

În concluzie, deoarece știința actuală încă nu poate explica aceste fenomene, iar

judecata are limitele pe care i le oferă cunoașterea, autorul este rezervat în privința includerii

clădirilor în formă de piramidă în categoria clădirilor inteligente, doar pe baza criteriului de

formă și funcționalitate.

2.15 Materia și informa ție cuantic ă

”Pe lângă transferul de materie se transmite și informație și energie.”

”Pentru unii, fizica cuantică poate părea ezoterism”

Teoriile fizicii clasice ne învață faptul că suntem înconjurați de materie, sub diverse

stări de agregare, iar ecuațiile fizicii clasice sunt intuitiv de aplicat în practică. Însă încercarea

de a aplica teoriile fizice clasice în studiul atomului eșuează. Ca urmare a apărut teoria fizicii


inteligente.

59

cuantice, cunoscută și sub numele de mecanica cuantică, ca o ramură a fizicii moderne. Modul

cum se comportă materia la nivel subatomic este total neintuitiv. Teoriile fizicii cuantice

explică mișcarea electronilor în semiconductoare, superconductivitatea, radioactivitatea etc.

Cercetarea fizicii cuantice6 și a nanotehnologiilor a condus la descoperirea unui

fenomen dificil de explicat și tradus în limba română, denumit ”quantum entangelment”. În

experimentul ce dovedește acest fenomen, unei nanostructuri simetrice îi este modificată

arhitectura. Nanostructura este o configurație de materiale la dimensiuni nanometrice (10-9 m).

Prin modificarea stării de excitare a unui atom al nanostructurii, atomul situat simetric în

structură va reacționa și va adopta o stare de excitare total opusă atomului asupra căruia s-a

intervenit. Deci printr-un fenomen numit ”quantum entangelment” materia conține și

transmite informație prin însăși structura ei.

Teoria semioticii confirmă descoperirile mecanicii cuantice. Conform Kecheng Liu

(2000), din punct de vedere semiotic, spațiul de lucru și locuit este definit de două fațete

importante: (1) un spațiu fizic și informațional în care ocupanții se bucură de facilitățile fizice,

și (2) semnele și informațiile pe care le transmit.

Și muzica simfonică are efect benefic asupra stării de bine a ocupanților și chiar a

plantelor. Difuzarea de muzică plăcută de fundal prin sistemul de sonorizare a clădirii, va crea

un mediu plăcut, de stare de bine în clădire, ce va bine dispune angajații, iar aceștia vor fi mai

productivi. Această descoperire este aplicată în mod neașteptat de către unii fermieri,

crescători de animale și plante. Aceștia au observat faptul că producția de lapte și ouă crește

după ce animalele ascultă muzică simfonică. La Stațiunea de Cercetare Legumicolă Buzău,

cercetătorii români (Constantin Vânătoru și Constantin Vlad, 2012) au obținute îmbunătățirea

condițiilor de creștere a legumelor și creșterea producției, deoarece răsadurile ajung la timpul

optim de plantare cu 25% mai repede datorită difuzării pe plantații a muzicii simfonice.

Savantul Nikola Tesla, celebru pentru descoperirile sale în domeniul electricității și

electromagnetismului a descoperit faptul că pe suprafața Pământului există o rețea de

meridiane și paralele energetice, iar la intersecția meridianelor cu paralele se găsesc ”noduri

energetice”. Fenomenele care se produc în aceste locuri necesită să fie studiate, fiindcă pot

oferi răspunsuri la multe fenomene de neexplicat în prezent, dar pot fi și o nouă sursă gratuită

de energie. Poate că nu întâmplător în aceste noduri energetice au fost construite unele dintre

clădirile megalitice ale antichității.

6 Cercetările recente au ajuns la concluzia că timpul este de natură cuantică, iar fenomenele se produc pe o durată măsurată în cuante de timp, nu secunde.


inteligente.

60

2.16 Zonele geopatogene și sindromul cl ădirilor bolnave.

O parte din fenomenele ce se petrec în aceste zone de încărcătură energetică naturală

sunt benefice vieții, altele au efecte negative. Cultura populară și oamenii locului sunt surse

bune de informație cu privire la semnele pe care le oferă natura asupra zonelor energetice

benefice sau negative. Un exemplu de cultură populară ce ține cont de obervațiile

fenomenelor de-a lungul timpului este Feng-Shui.

Zonele cu efect benefic asupra vieții pot fi recunoscute prin vegetație (verde chiar și

iarna) și temperatură (mai ridicată), comparativ cu mediul din împrejurimi.

Zonele cu efecte negative asupra vieții (fie ea regn vegetal, animal sau chiar oameni)

sunt denumite zone geopatogene. Conform cercetătorilor, zonele geopatogene se găsesc

deasupra faliilor geologice dar și în unele noduri ale rețelei energetice a Pământului. NU se

vor construii clădiri deasupra zonelor geopatogene, deoarece nu sunt propice vieții.

Unele cercetări au evidențiat faptul că fulgerul între aer și sol lovește de obicei în zone

geopatogene sau cu puternică încărcătură energetică, aflate la intersecția rețelei energetice a

Pământului. Observațiile unor cercetători indică faptul că persoanele lovite de fulger în zone

energetice favorabile, supraviețuiesc, cele lovite de fulger în zone geopatogene, nu. Zonele

geopatogene pot fi identificate prin vegetație (lipsă) dar și prin reacția de stare de rău a

organismului unor persoane sau a aparatelor electronice. Clădirile construite în aceste zone

îmbolnăvesc ocupanții, putând fi încadrate în categoria clădirilor bolnave.

Prin definiție, termenul de clădire bolnavă se referă la acele clădiri în care o parte din

ocupanții manifestă o stare de rău, pe perioada expunerii la mediul din clădire, iar la părăsirea

mediului, ocupanții își revin. Manifestarea de rău trebuie să se manifeste la 20% dintre

ocupanți, timp de cel puțin două săptămâni, pentru a declara că în clădirea respectivă se

manifestă sindromul clădirilor bolnave (Sickness Building Sindrome).

Nu numai zonele geopatogene afectează sănătatea ocupanților din clădiri. Dintre factoii

care pot declanșa Sindromul clădirilor bolnave enumerăm:

-mucegaiul Stachybotrics și bacteriile, (ex: Legionella Pneumophilla provoacă o

pneumonie mortală în procent de 10-15% cazuri), care se dezvoltă în instalațiile de aer

condiționat umidificate cu pulverizare de apă recirculată și netratată, și în locuri unde

temperatura apei este între 20°C și 45°C (www.ewgli.org, 2005:9). Surse posibile de

contaminare respiratorie cu Legionella sunt: piscinele, filtrele căzilor cu hidromasaj, boilerele

de apă setate între 20-45°C, turnurile de răcire și condensatoarele prin evaporare, țevile de apă


inteligente.

61

dacă sunt ruginite sau au biofilm format la interior. Organismul (Legionella) nu se dezvoltă

dacă nu are nutrienți, temperatura apei este sub 20°C, rămânând în stare latentă; peste 60°C

Legionella este distrusă. Ionii de argint și de cupru distrug Legionella, ca urmare instalațiile

sanitare de apă cu țevi de cupru sunt sănătoase.

-fibrele de azbest desprinse din matricea conductelor magistrale de apă, sau din plăcile

de acoperiș din azbociment de tip ”eternită”. Aceste fibre de azbest se înfig în pleura

plămânilor și provoacă leziui. Azbestul este considerat cancerigen iar utilizarea sa este

restricționată în clădiri.

-emisiile de Radon, gaz radioactiv provenit din dezintegrarea minereurilor radioactive.

Radonul, fiind gaz se ridică la suprafața terenului prin fisurile din scoarța terestră și datorită

densității sale mari se acumulează în subsolurile clădirilor. Pentru evacuare sa este necesară

ventilarea sau proiectarea în structura pardoselii peste sol a clădirii a unei membrane

impermeabile. În România există zone cu emisii de Radon, înVatra Dornei și Munții Apuseni.

-compușii organici volatili, (COV-uri) proveniți din evaporarea diluanților folositi la

realizarea mobilierului și a lianților pentru mochete, vopseluri.

2.17 Avantaje și provoc ări ale cl ădirilor inteligente

Avantaje ale clădirilor inteligente:

-costuri reduse se exploatare reduse datorită economiei de energie electrică și termică.

Din experiența practică s-a constatat că există diferențe între consumul de energie

estimat pe bază statistică și consumul real de energie al clădirii.

-îmbunătățește eficiența operațională (din 100 de angajați prevăzuți în proiect, doar 90

sunt zilnic prezenți; clădirea se adaptează la numărul exact de ocupanți, ca debit ventilare etc)

-costuri de mentenanță reduse, posibilitatea folosirii Building Information Modeling.

-îmbunătățește starea de bine a ocupanților

- productivitate muncii crește datorită condițiilor mai bune de mediu

- reduce numărul de demisii și numărul de zile de spitalizare

-descongestionează sistemul de sănătate de ocupanții îmbolnăviți datorită mediului

agresiv de la servici.

- ajută populația în îmbătrânire.

-mai multă funcționalitate prin integrarea sitemelor.

Provocări ale clădirilor inteligente.


inteligente.

62

- Interacțiune naturală cu ocupanții.

-Aparatele din interfețele de control a clădirii vor fi simple de folosit. Aceste aparate

trebuie să se adreseze nevoilor populației îmbătrânite.

-Clădirile inteligente trebuie proiectate să facă față dezastrelor naturale. Datorită

schimbărilor climaterice, se preconizează că până în 2050 va avea loc un dezastru natural o

dată la 5 ani.

2.18 Recomand ări pentru construc ția de cl ădiri inteligente

Următoarele recomandări se aplică pentru construcția de clădiri:

-proiectarea în echipe integrate

-maximizarea vederii catre exterior pentru a mări nivelul stării de bine

-folosirea de materiale cu emisii reduse de COV, formaldehidă etc

-reutilizarea apei (reciclarea apei uzate si colectarea si utilizarea apei de ploaie)

- folosirea materialelor disponibile local

- dotarea instalațiilor cu electrovane cu declanșare la cutremur și cu sistem de avertizare

seismică. Deoarece majoritatea cutremurelor din România se produc în zona Vrancea, iar

viteza de transmisie a undei seismice din sol permite un interval de câteva secunde până să

ajungă în București, se poate imagina un sistem de protecție a clădirilor și avertizare seismică

a ocupanților, care să intre în funcțiune în cele câteva secunde. Intervalul de câteva secunde

este suficient pentru activarea modului de protecție seismică a unei clădiri: declanșarea

levitării magnetice a clădirii (Ciubotaru, 2008), oprirea în siguranța a alimentării cu utilități

(gaze naturale combustibile, apă, electricitate) și evacuarea ocupanților unei clădiri mici.

2.19 Concluzii despre cl ădirile inteligente.

O clădire inteligentă ideală se poate conduce singură și nivelul ei de inteligență

evoluează datorită utilizării inteligenței artificiale. Dacă o clădire își poate comanda singură

funcționarea instalațiilor în cazul în care apar evenimente neprevăzute, (o instalație nu

funcționează cum trebuie) iar instalația de automatizare ia singură deciziile de a compensa

funcționarea acelei instalații pentru a asigura starea de bine (cel puțin confortul), economia de

energie și reducerea poluării pentru situația actuală a clădirii (ocupanți și destinație), se poate

spune că acea clădire este inteligentă. Clădiri inteligente pot fi multe, și la fel ca și oamenii,

ceea ce le diferențiază este gradul de inteligentă, ce poate fi considerat un indicator al calității.


inteligente.

63

Capitolul 3 Instala ții inteligente din cladiri și locuin țe

3.1 Cerin țe moderne în proiectarea instala țiilor din cl ădirile inteligente

Scopul acestui capitol este de a prezenta cerințele moderne pe care trebuie să le rezolve

instalațiile ce dotează o clădire inteligentă, ca urmare a evoluției societății, tehnologiei,

normelor de protecție a mediului, economiei, în condiții normale de funcționare (debit de

fluid, temperatură și presiune corespunzătoare, căderi de tensiune în limite acceptabile etc).

În principiu instalațiile din clădirile inteligente trebuie să rezolve problemele

interacțiunii OAMENILOR cu TEHNOLOGIA și MEDIUL. Această interacțiune trebuie să

satisfacă pe deplin ocupanții, făcând față așteptărilor funcționale, economice, sociale și de

comunicare din societatea actuală. Mai mult decât atât, calitatea interacțiunii ocupant-clădire-

mediu trebuie să provoace așa numitul ”factor WOW”, ocupanții să fie pe deplin satisfăcuți de

interacțiunea cu clădirea.

Se pune întrebarea: este oare posibil ca instalațiile din orice clădire din prezent,

proiectate doar pentru a satisface confortul termic și luminos să satisfacă ocupanții, făcând

față așteptărilor funcționale, economice, sociale și de comunicare din societatea actuală și

viitoare? În opinia autorului, pe baza celor prezentate mai jos, răspunsul este ”Nu”. Este

nevoie de o regândire a serviciilor oferite de instalații, atât pentru ocupanți cât și pentru

clădire.

Controlul temperaturii într-o clădire într-un interval de echilibru termic al corpului

uman cu mediul ambiant este o preocupare din cele mai vechi timpuri până în prezent.

Confortul termic este de bază în obținerea satisfacției cu o clădire, însă nu este suficient.

Teoria confortului termic din clădiri a fost dezvoltată inițial de Ole Fanger și preluată apoi

internațional, inclusiv în standardul românesc SR EN ISO 7730 : 2006. Conform standardului

7730, un mediu este declarat confortabil termic, chiar dacă 5% dintre ocupanții unei clădiri se

declară nemulțumiți de senzație termică ”neutră” (indicele P.M.V.=0). În opinia autorului,

existența a 5% ocupanți nesatisfăcuți chiar și în condiții de confort termic, înseamnă că

satisfacția ocupanților cu clădirea nu depinde doar de confortul termic, ci și de alți

factori. Statistici internațioanle realizate pe subiecți au condus la identificarea unora din

factorii care contribuie la satisfacția ocupanților cu clădirea. Exemplu de astfel de factori:

ușurința de interacțiune cu colegii, gradul de control al ocupanților asupra clădirii

(posibilitatea de a deschide fereastra și a controla temperatura și viteza curenților de aer),


inteligente.

64

nivelul de iluminare, nivelul de zgomot, calitatea aerului, calitatea priveliștii prin fereastră,

atitudinea angajatorului față de locul de muncă al angajatului, gradul de curățenie etc.

Pe de o parte, în prezent, instalațiile din majoritatea clădirilor din România cel puțin,

au fost și sunt proiectate pentru satisfacerea confortului termic al ocupanților (Oancea și

Caluianu, 2012), prin menținerea temperaturii la un nivel constant, care să satisfacă

majoritatea ocupanților. Această abordare conduce la consum ridicat de energie și disatisfacția

ocupanților din două motive.

În primul rând administratorii tehnici ai clădirilor au constatat faptul că împuternicirea

ocupanților de a decide când să pornească instalațiile de climatizare conduce la porniri rare și

consum de energie mai mic decât în cazul funcționării continue.

În a doilea rând, studiile au demonstrat că ocupanții se simt mai confortabil și mai

puțin stresați dacă pot controla mediul în care se află (pot deschide geamuri, pot comanda

instalația de climatizare etc). După cum se observă în graficul din Figura 3-1, ventilarea

mecanică și cea naturală este mai satisfăcătoare decât aerul condiționat.

Figura 3-1 Relația între PMV și PPD pe timpul verii pentru 29 de clădiri cu aer condiționat și pentru 32 de clădiri cu controlul individual al temperaturii și cu ventilare mecanică sau naturală. Imagine adaptată după K van derLinden et al, 2002.


inteligente.

65

În timp ce într-o clădire ventilată natural sarcina termică din aporturi solare este

preluată distribuit de curenții naturali de aer, într-o clădire cu aer condiționat și ferestre fixe,

sarcina termică este preluată de unitățile interioare de climatizare. Aceste unități interioare

introduc mai multe variabile greu de controlat ce pot conduce la disatisfacția ocupanților:

dispunerea greșită a unităților interioare din proiect/ execuție și/sau amplasarea posturilor de

lucru în aria de acoperire a jetului produs, sub/ supradimensionarea lor datorită supra/

subocupării ulterioare a spațiului climatizat.

Pe de altă parte societatea se transformă și evoluează în fiecare zi dpv. economic,

social și tehnologic. Așteptările oamenilor în materie de ceea ce înseamnă mediu confortabil

se modifică în funcție de mediul social, tehnologic, economic. Rezultatele studiilor

internaționale SCAT, HOPE, studiul Institutului Tehnologic din Karlsruhe și studiul de la

laboratoarele Berkley vin în sprijinul afirmației că nu doar confortul termic este necesar

pentru a satisface ocupanții la locul de muncă sau acasă.

În același timp, se înregistrează o schimbare a atitudinii conducerii organizațiilor față

de clădire. Wilson și Hedge în Clements-Croome (2004:88) identifică următoarele 5 atitudini

a organizațiilor față de clădiri, prezentate în subcapitolul ”Concepte de bază în clădirile

inteligente”: (1) containere pentru ocupanți, (2) simboluri de prestigiu, (3) mijloace pentru

relații industriale, (4) instrumente de eficiență, (5) forță operațională. Ultimele trei atitudini

indică existența unei preocupări de investiție în instalații și accesorii din clădire îmbunătățirea

condițiilor de lucru ale ocupanților ceea ce conduce la mărirea productivității muncii.

În concluzie este deci evidentă direcția în care trebuie proiectate instalațiile din noua

generație de clădiri, clădirile inteligente. Instalațiile trebuie să facă mai mult decât să asigure

clasicul confort termic și luminos al ocupanților.

Deoarece:

- instalațiile din clădiri din prezent sunt concepute pentru a satisface doar confortul

termic și cel luminos, și deoarece

- în prezent satisfacția ocupanților cu clădirea este dată de diverși factori identificați

prin studii statistice sociologice, nu numai de confortul termic și luminos, și deoarece

- scopul clădirilor este de a asigura un mediu sănătos și productiv pentru ocupanți, nu

doar confortabil.


inteligente.

66

3.2 Convergen ța tehnologiilor de instala ții

De-a lungul timpului, tehnologia încorporată în instalații a trebuit să se adapteze la

schimbarea de atitudine față de spațiul de lucru și instalații. Jim Read (2011) face următoarea

clasificare:

În anii 1980 erau la modă măsurile de eficientizare ce presupuneau:

-mediu rigid, controlat

-nivel maxim de ocupare

-asigurarea pe termen lung a adaptabilității clădirii

-utilizarea la maxim a spațiului

În anii 2000 eficacitatea măsurilor luate este cea care contează prin:

-promovarea comunității și a culturii

-folosirea spatiului la întreg potențialul

-evaluarea performanțelor spațiului de lucru

-utilizarea la maxim a oamenilor

În timp ce eficiența funcționării echipamentelor este o problemă de natură tehnică,

rezolvată deja, eficacitatea utilizării echipamentelor și a clădirii depinde de factorul uman.

Incertitudinea introdusă de factorul uman în exploatarea instalațiilor și a clădirii poate fi

rezolvată prin integrarea ocupanților în bucla de reglare a proceselor din clădire (Figura 1-1),

oamenii fiind cei inteligenți senzori. În opinia autorului, integrarea oamenilor, proceselor și

a locului este cheia eficacității și abilit ății clădirii de a învăța de la ocupanți. Capacitatea

de a învăța este un atribut al inteligenței, implicit al clădirilor inteligente.

Pentru a fi eficiente energetic, instalațiile din clădiri trebuie să funcționeze integrat.

Integrarea funcționării instalațiilor evită situații de genul funcționării instalației de încălzire

concomitent cu instalația de răcire, compensându-se una pe cealaltă.

Eficacitatea funcționării instalațiilor unei clădiri este judecată față de ocupanți în raport

cu locul unde se află și cu tehnologia implicată, nu în funcție de consumul de energie. De

exemplu o instalație de ventilare-climatizare poate să să fie foarte eficientă energetic, însă să

Autorul consideră că proiectarea instalațiilor pentru noua generație de clădiri trebuie să țină

cont de multitudinea de factori actuali ce conduc la satisfacția ocupanților, nu doar de

dimensionarea instalațiilor corespunzătoare pentru a obține confortul termic și cel luminos.


inteligente.

67

nu fie deloc eficace, deorece introduce aer cald într-o încăpere pe la tavan, în timp ce zona

unde se află ocupanții este la pardoseală. Datorită stratificării aerului cald, ocupanții sunt tot

în frig, în timp ce aerul cald stă la tavan, și ca urmare instalația nu este eficace.

Tehnologia este cea care permite realizarea integrării pentru eficiență și eficacitate.

Conform (Read, 2011), dezvoltarea tehnologică era centrată inițial pe dispozitive, pe

îmbunătățirea infrastructurii. În prezent, tehnologia este centrată pe procese, pe îmbunătățirea

afacerii. Convergența tehnologiei poate fi observată în integrarea sistemelor, atât în

piramida integrării sistemelor din clădirile inteligente (Figura 3-2) cât și în integrarea la

sistemele de conducere ierarhizată (Figura 3-3).

3.3 Integrarea sistemelor datorit ă evolu ției tehnologice

Unul din factorii care a condus la nevoia de integrare a sistemelor și controlul lor

centralizat este creșterea dimensiunii clădirilor. Integrarea are rolul de aduce sistemele

împreună, pentru a utiliza în comun informația, cu scopul optimizării globale pe întreaga

clădire, considerată acum clădire inteligentă și integrată.

3.3.1 Nevoia de optimizare a func ționării sistemelor de instala ții

Sunt multe cazuri și momente în care instalațiile pot funcționa optimizat. De exemplu

în lipsa ocupanților din încăpere, sau la un grad de ocupare al clădirii sub valoarea de

proiectare, iluminatul în zone fără ocupanți se poate stinge automat, iar instalația de ventilare

ar trebui să introducă un debit de aer mai mic, în funcție de emisiile de CO2 ale ocupanților. În

funcție de temperatura exterioară și de aporturile termice la nivelul clădirii, poate fi economic

să se folosească aerul exterior pentru răcire sau ventilația naturală.

Combinația de parametrii de comfort și stare de bine poate fi optimizată de asemenea,

să ofere ocupanților maximul de efecte, cu minimum de costuri.

În prezent reglarea parametrilor de mediu interior ( temperatura, umiditate, viteza

curenților de aer,) se face prin intermediul interfețelor de comandă a diferitelor aparate

folosite în climatizarea și ventilarea încăperilor sau reglarea se poate face centralizat, de către

un dispecer. Această metodă ascunde mai multe erori, bazate pe presupunerea eronată de

altfel, că preferințele ocupanților sunt toate la fel și similare cu ale dispecerului /


inteligente.

68

administratorului tehnic. Cea de-a doua presupunere este că combinația de parametrii de

mediu este optimă, se potrivește clădirii, fără a fi efectuat vreu studiu pe tema aceasta.

Chiar dacă până în prezent instalațiile au fost /sunt conduse neglijent, creșterea

prețului energiei, certificarea energetică și dezvoltarea sistemelor de achiziții de date,

facilitează analiza performanțelor clădirilor. Optimizarea funcționării instalațiilor se poate

face prelucrând informația de la celelalte sisteme. Pentru ca sistemul de control al clădirii să

dispună de informații despre toate sistmele instalate, este nevoie ca aceastea să fie integrate.

3.3.2 Etape ale integr ării sistemelor

Din punct de vedere evolutiv, integrarea sistemelor pentru clădiri s-a realizat

etapizat prin combinarea funcțiunilor echipamentelor simple, în sisteme din ce în ce mai

complexe, conform modelului piramidei integrării din Figura 3-2. Piramida clădirilor

inteligente este o reprezentare grafică cunoscută în domeniul clădirilor inteligente, fiind creată

pe parcursul European Intelligent Building Study (Harrison, 1999). Schengwei (2010:7) a

modificat reprezentarea sub formă de piramida lui Harrison și a deschis-o la vârf, accentuând

ideea conform căreia sistemele din clădirile inteligente nu mai sunt limitate doar la întinderea

respectivei clădiri, ci sunt interconectate cu alte sisteme informatice sau cu alte clădiri

inteligente de pretutindeni prin intermediul rețelei globale Internet.

Din Figura 3-2 reiese faptul că înainte de 1980, automatizarea sistemelor pentru clădiri

era realizată la nivelul fiecărui aparat sau echipament. După 1980, sistemele pentru clădirile

inteligente au intrat în etapa sistemelor integrate și se poate vorbi de cinci etape în dezvoltarea

clădirilor inteligente, după cum urmează (Schengwei, 2010:8):

1. funcții simple integrate/ sisteme dedicate cu o singură funcție (1980-1985)

2. sisteme integrate cu funcții multiple (1985-1990)

3. sisteme integrate la nivel de clădire (1990-1995)

4. sisteme ale clădirii integrate la nivelul calculatorului (1995-2002)

5. sisteme integrate la nivelul companiei (2002-).

La nivelul sistemelor dedicate/integrate cu o singură funcție (1980-1985), toate

subsistemele de automatizare ale clădirii erau integrate la nivelul unui sistem cu o singură

funcție: sistemele de securizare ale clădirii, antiefracție, control acces, protecție contra

incendiilor, controlul încălzirii, ventilării, al aerului condiționat, controlul iluminatului, al

lifturilor și al altor sisteme electrice), precum și subsistemele de automatizare ale


inteligente.

69

comunicațiilor: inclusiv procesarea electronică a datelor, comunicații de date: telefax,

comunicații de voce și imagine ș.a. Nu era posibilă integrarea și comunicarea între sisteme de

automatizare ale diferitelor subsisteme.

Figura 3-2 Piramida clădirii inteligente. (Schengwei, 2010:7)

În opinia autorului tezei, chiar și în prezent există clădiri în care sistemul de control a

funcționării instalației de ventilare climatizare7 este independent de funcționarea celorlalte

echipamente și sisteme, cu toate că funcționarea cliamtizării poate fi corelată cu prezența

ocupanților, implicit lumina aprinsă/stinsă deasupra locului de muncă.

În etapa sistemelor multifuncție integrate (1985-1990), s-a reușit integrarea

sistemelor de aceeași natură sau cu funcții similare, deci a sistemele de automatizare pentru

7 HVAC=Heating, Ventilation, Air Conditioning

CIB Computer Integrated

Building

Control securitate

Acces control

Control

iluminat., lifturi etc.

Comuni-cații de

date

Comuni-

catii telex și

fax

Comuni-cații imagine si TV

Comuni-cații de voce

Control

Access și de

securitate

Control

HVAC și al altor instalații

Trans-misi

Text și Date

Trans-misie

Voce pe mediu separat

Transm. Imagine pe mediu separat

Sisteme

integrate de automatizare a

clădirii

Sisteme

integrate de comunicație

Sisteme integrate la nivel de rețea

a companiei

Control HVAC

1985-1990

Sisteme integrate la

nivel de clădire

Folosire Modemuri

Dial-up

1990-1995

Clădire integrată la

nivel de calculator

Comanda de la distanță prin Internet

transmisii radio de date și voce

(in retele celulare) 1995-2002

rețelele celulare permit

transmisia de imagini după 2002

Controlul instalațiilor din diverse clădiri dintr-un punct de comandă aflat în altă

clădire

Aparate independente

Sisteme dedicate

Înainte de 1980

Sisteme integrate

multifuncție

tehnologia ”Cloud”


inteligente.

70

centralele tehnice ale instalațiilor din clădire. Este momentul apariției rețele unificate pentru

comunicații de text, date, voce și imagine.

În etapa sistemelor integrate la nivel de clădire (1990-1995), au fost integrate la

nivelul clădirii sistemele de automatizare ale clădirii și cele de comunicație, formând sistemul

de automatizare al clădirii (Building Automation System-BAS) și sistemul de comunicații

integrate (Integrated Communication System-ICS). În acest punct, sistemul de automatizare al

unei clădiri putea fi accesat de la distanță prin intermediul unui modem conectat la rețeaua

telefonică.

În etapa de integrare sistemelor clădirii la nivelul calculatorului (1995-2002) a fost

posibilă mulțumită creșterii popularității tehnologiei rețelelor bazate pe protocolul de Internet

(IP). În acest moment, integrarea era obținută la nivel de clădire. Monitorizarea și controlul

clădirilor de la distanță poate fi realizat prin Internet.

În etapa de integrare a rețelelor de la nivelul întreprinderii (2002-), ”sistemele

inteligente pot fi integrate și administrate la nivel de companie sau la nivel de oraș. Sistemele

inteligente nu mai sunt limitate la nivelul clădirii, ci pot comunica cu sisteme din alte clădiri

inteligente sau cu alte surse de informație prin infrastructura globală Internet” (Schengwei,

2010:8). La acest nivel, sistemele dintr-o clădire pot fi controlate de pe telefonul mobil (mai

ales cele denumite ”smartphones”), mulțumită posibilității de a rula aplicații și a conexiunii

Internet.

În opinia autorului tezei, datorită dezvoltării tehnologiei informatice și a posibilității

sistemelor din clădiri de a comunica informații la distanță, o nouă problemă la modă își caută

rezolvarea: ce se poate face cu datele disponibile de la clădiri? Cine va găsi rezolvarea la

această problemă se va îmbogății. O soluție este utilizarea lor pentru a îmbunătății calitatea

vieții și informația disponibilă din orașe. Telefoanele moderne (”smart phone-urile”) se pot

conecta la rețele wireless și accesa informația disponibilă despre un obiectiv turistic, furnizată

de clădirile din zonă: imagini cu obiectivul ce apar pe camerele de supraveghere ale clădirii,

date meteo etc.

Pe baza celor de mai sus, rezultă că Schengwei consideră că o clădire este inteligentă

doar dacă folosește tehnologie integrată, de cel mai înalt nivel, însă eu, ca autor al acestei teze

nu sunt de acord cu opinia lui Schengwei. Eu consider că o clădire dotată cu instalații

avansate tehnologic poate să nu fie o clădire inteligentă, dacă instalațiile nu comunică între

ele, funcționarea lor nu este coordonată, nu există o integrare între ele, ca urmare clădirea

fiind doar o clădire scumpă care funcționează defectuos. O clădire poate să fie inteligentă și


inteligente.

71

fără să folosească tehnologii integrate, ci folosind doar tehnici simple, pasive, încorporate în

arhitectură, structură, eventual instalații.

Mervi Himanen (2003) este de părere că: ”cu toate că este important ca tehnologia

informației și comunicațiilor să fie implementată în clădirile inteligente moderne, în industria

construcțiilor este înțeles faptul că conceptul de clădire inteligentă trebuie ținut separat de

conceptul de clădire automatizată sau integrată. În clădirile integrate și automatizate,

implementarea și integrarea tehnologiei de automatizare și a tehnologiei informației și

comunicațiilor este mai importantă decât orice altceva. Clădirile inteligente sunt un concept

umbrelă pentru clădirile automatizate”.

Autorul este de părere că dacă se dorește folosirea instalațiilor integrate, este de

așteptat ca acestea să mărească gradul de inteligentă al clădirii și performanțele în perioada de

exploatare. Într-o clădire inteligentă instalațiile funcționează integrat, eficient energetic și

joacă un rol activ, care se suprapune peste funcționarea pasivă a clădirii asigurată de

arhitectura și structura inteligent proiectată, adaptată destinației clădirii.

3.3.3 Probleme etice și func ționale ale integr ării sistemelor de instala ții

Integrarea instalațiilor ridică unele probleme, deoarece din motive de securitate în

funcționare nu toate instalațiile pot comunica prin același suport fizic și nu pot fi controlate

integrat. De exemplu, integrarea sistemelor IT8 și securitate pune problema cine va

administra aceste instalații: Administratorii Tehnici ai cl ădirii (Facilities

Managementul), Securitatea (serviciul de pază, paznicul) sau serviciul IT? În mod

evident personalul din aceste servicii nu are cunoștințele necesare pentru a face față oricărei

probleme tehnice din fiecare domeniu (un paznic nu se pricepe să depaneze rețele de

calcultoare iar programatorii nu se pricep la securitatea clădirii).

Există totuți unele companii, care sunt dispuse să integreze transmisia de date din

instalațiile de securitate a vieții (protecție contra incendiului, securitate antiefracție ș.a.) pe un

același suport fizic, un cablu, poate din dorința de a economisii costul cablului și al manoperii

de instalare, cu toate că această metodă nu este oferă siguranță în exploatare: un defect la una

din instalații le scoate din funcțiune pe toate. În opinia autorului, această disponibilitate a unor

companii producătoare, care influențează piața, de a integra sistemele de securitate cu

celelalte sisteme ale unei clădiri, dovedește faptul că unii factori de decizie economică 8 IT=Information Technology, tradus prin Tehnologia Informației. Am păstrat notația internațională în engleză.


inteligente.

72

consideră că instalațiile de securitate nu sunt pentru siguranța ocupanților, ci doar un

mijloc de a reduce prima asigurare a clădirilor. Acest lucru a fost confirmat autorului tezei

de către administratorul tehnic al sediului băncii HSBC din Londra, 8 Canada Square, pe

parcursul unei vizite de documentare împreună cu colegii de la masterul de Clădiri Inteligente

de la Universitatea din Reading, Marea Britanie.

Denumirea de clădire inteligentă inspiră încredere, funcționare sigură și redundanța unor

echipamente în exploatare, de aceea economia de cablu din integrarea mediului fizic de

transmisie a două sisteme de securitate poate afecta negativ imaginea clădirilor inteligente.

În opinia autorului, sistemele de securitate trebuie să fie instalate pe trasee separate și

să comunice pe suport fizic individual (cablu), separat de celelalte sisteme de instalații ale

unei clădiri. În România, Legea 10/1995 Calitatea în construcții prevede ca cerință esențială

esențială ”siguranța în exploatare”. Normativele de proiectare pentru instalațiile electrice și de

securitate prevăd obligativitatea existenței traseelor diferite pentru instalațiile de securitate. Ca

urmare, în România nu se acceptă integrarea pe același suport fizic a instalațiilor de securitate

cu alte instalații.

3.4 Integrarea instala țiilor în sistemul ierarhizat de conducere

Conform standardului ”CEN/TC 247 Building automation, controls and building

management” (Larionescu. 2008: 299), sistemele domotice și cele de gestiune tehnică sunt

prevăzute cu trei nivele ierarhice (Figura 3-3):

- Nivelul de management (de gestiune)

- Nivelul de automatizare

- Nivelul de câmp

Structura ierarhică din Figura 3-3 este folosită pentru a realiza fizic, integrarea

sistemelor din clădire la nivelul calculatorului, prezentată în piramida din Figura 3-2.

- Nivelul superior de conducere este de tip supraveghere și gestiune tehnică, putând

fi format dintr-o rețea locală de calculatoare (LAN) și alte echipamente. Schemele sinoptice

apar pe calculatoarele de la acest nivel. Tot de pe calculatoarele de la acest nivel se pot obține

rapoarte tipărite, se pot consulta și prelucra bazele de date, sau se poate comunica prin

Internet. Un sistem de management (gestiune tehnică) necesită existența unei baze de date;

mărimea bazei de date depinde de numărul de puncte de măsură din sistemul de achiziţie de

date. Acesta variază de la câteva zeci, pentru clădirile mici şi locuinţe, la câteva mii pentru


inteligente.

73

clădirile mari. Un subiect de cercetare modern este posibila aplicație a cantității uriașe de date

pe care o produc sistemele de gestiune tehnică a clădirilor.

- Nivelul de automatizare este cel de-al doilea nivel ierarhic al sistemului și este

format din calculatoare cu funcții de conducere automată. De cele mai multe ori aceste

calculatoare sunt automate programabile cu rol de securitate la incendiu, efracție, control

acces, supraveghere. Unele dintre acestea pot fi conectate în rețele locale sau direct la

calculatorul de supraveghere. Automatele programabile cu rol de securitate la incendiu,

efracție sunt denumite și „centrale”, centrale de incendiu, centrale de efracție.

Figura 3-3 Structura unui sistem automat ierarhic și distribuit (Larionescu, 2008)

- Nivelul aparaturii de câmp este alcătuit din traductoare și elemente de execuție care

măsoară și controlează procesele din instalații. Acestea pot fi în număr foarte mare și cablarea

lor poate fi costisitoare. O soluție este conectarea traductoarelor și elementelor de execuție pe

o magistrală comună de comunicație (bus). Astfel se reduce cantitatea de cablu necesară

cablării fiecărui element de câmp cu elementul de comandă, însă fiecare element de câmp

trebuie să aibă un adaptor de magistrală. Trebuie puse în balanță costul cablării și costul

aparatelor de interfața la magistrală.

Integrarea. Dat fiind numărul mare al echipamentelor de controlat, este de așteptat ca

într-o clădire să fie utilizate componente de la mai mulți producători, ce pot folosi protocoale

de comunicație diferite. Integrarea aparaturii la cele trei niveluri necesită un sistem de

comunicații cu un protocol de comunicație comun, sau utilizarea de protocoale diferite,

interfațate printr-un dispozitiv de tip poartă (”gateway”). Totuși, utilizarea gateway-urilor

conduce la dificultăți deoarece necesită existența unei persoane care să cunoască ambele


inteligente.

74

protocoale ce necesită să fie interfațate și datorită timpului necesar conversiei protocoalelor

conduce la întârzieri în funcționare, astfel că programarea automatelor programabile devine

problematică.

Conform Figura 3-3 și a tendinței generale de control centralizat, datorată parțial

creșterii dimensiunilor clădirii, toate sistemele de automatizare sunt conectate centralizat la

nivelul de gestiune tehnică. Integrarea înseamnă că la nivelul ierarhic superior de gestiune

tehnică există un supevizor sau un program care realizează în mod coordonat controlul

sistemelor automatizate (Larionescu,2012).

Proiectarea integrată a clădirii este promovată și în sistemul LEED de evaluarea a

clădirilor.

Sistemul centralizat de gestiune a clădirii este un element de bază folosit și de

sistemele de control a clădirii folosind agenți, cum este MASBO (Qiao, Liu, Guy, 2006).

Sistemele cu agenți sunt o tehnică a inteligenței artificiale, în care agenții (software sau

hardware) comunică într-o rețea ierarhizată. Fiecare ocupant al clădirii poate purta un element

de identificare (tag, cartelă identificare) care îi stochează preferințele de mediu, astfel încât

mediul dintr-o încăpere să se adapteze la preferințele ocupanților. Sistemul MASBO

utilizează mai mulți agenți cu funcțiuni dedicate factorilor de mediu sau nivelului ierarhic.

Unul dintre agenți comunică cu sistemul existent centralizat de gestiune a clădirii. Arhitectura

distribuită a sistemelor cu agenți realizează o repartizare uniformă a capacității de decizie la

nivelul ocupanților, comparativ cu decizia luată de un singur operator, sau de o valoare a

parametrilor de mediu (temperatura, umiditate etc) care sa nu aiba legătură cu preferințele

ocupanților.

Conform Zinzi și Fasano (2004:59), din punct de vedere tehnic, arhitectura sistemelor

de control centralizat este avantajoasă în sisteme de aplicații strâns cuplate în care

sincronizarea este critică și se transferă fluxuri mari de date. Arhitectura distribuită este

avantajoasă în sistemele în care aparatele și sistemele sunt cuplate dispersat, iar sincronizarea

nu trebuie să fie realizată strict față de timp. Pe lângă avantajul principal de a fi fizic

distribuit, aceste sisteme mai au avantajul cablării reduse.

Orice echipament dintr-un sistem de gestiune tehnică a clădirii (BMS) comunică cu

celelalte echipamente, prin unde radio sau prin cablu, folosind un protocol de comunicație.

Orice arhitectură de rețea de comunicație funcționează standardizat pe baza Modelului de

Referință OSI.


inteligente.

75

3.5 Modelul de referin ță OSI

Modelul de Referință OSI (The Open Systems Interconnection (OSI) Reference

Model) a fost dezvoltat de către Organizația Internațională de Standardizare (ISO) și ITU-T

prin anii 1980, permite comunicarea într-o rețea a aparatelor ce funcționează pe bază de

procesor, indiferent de producător.

Este importantă prezentarea Modelului OSI în lucrare, deoarece într-o clădire

inteligentă din prezent, aparatele din sistemele de gestiune tehnică a clădirii funcționează pe

baza Modelului OSI, indiferent de producător, de protocolul de comunicare folosit: KNX,

BACnet, X10, Profibus, Modbus etc. Modelul OSI descrie modul cum se face accesul la

mediul de transmisie, dar și cum se face prelucrarea informației.

Figura 3-4. Modelul de Referință OSI.

În opinia autorului, faptul că un aparat este inteligent (traductor inteligent, controller

inteligent) înseamnă că la ”nivelul de Aplicație” din OSI este implementată inteligență

artificială. În funcție de producător, aparatele din sistemele de management tehnic a clădirii,

pot implementa anumite nivele din Modelul OSI, nu neapărat pe toate.

Nivelurile OSI

Aplicație

Prezentare

Sesiune

Transport

Rețea

Legătură date

Fizic

Mașina A

Aplicație

Prezentare

Sesiune

Transport

Rețea

Legătură date

Fizic

Mașina B comunică cu


inteligente.

76

Modelul de arhitectură de rețea propus de OSI se poate aplica atât rețelelor de tip

extins (WAN), cât și celor locale (LAN). Modelul OSI împarte funcționarea unei rețele în

șapte niveluri. Nivelurile superioare folosesc funcțiile oferite de nivelurile inferioare.

Nivelul Fizic. Nivelul Fizic definește specificațiile electrice și fizice ale mediului fizic de

transmitere a informației, fie el cablu coaxial, cu perechi torsadate, fibră optică sau unde

radio. Tot la acest nivel sunt definite caracteristicile semnalelor, cum ar fi nivelul de tensiune,

de curent, frecvența de transmisie, ceasul, dar și proprietățile conectorilorcablurilor. Din punct

de vedere al nivelurilor superioare, informația (datele) de la Nivelul Fizic, este reprezentată

sub formă de un șir de biți. Exemple de protocoale la acest nivel: RS-232, RS-422 ș.a.

Nivelul Legăturii de Date asigură mijloacele funcționale și procedurale de acces la Nivelul

Fizic pentru transferul datelor între elemente participante la o rețea și detectarea și repararea

pe cât posibil orice erori ar putea apărea la Nivelul Fizic. Atât rețelele extinse (WAN) cât și

cele locale (LAN) ordonează biții proveniți de la Nivelul Fizic în secvențe logice numite

cadre (”frames”, în engleză). Sunt folosite două tipuri de cadre:

- cadrele de date (denumite și pachete) transportă mesajele de la nivelele superioare;

- cadrele de control, exempli gratia cadrele jeton sau de cadrele de confirnare.

Acest Nivel mai folosește un cadru antet, în care este specificată adresa MAC a

expeditorului și a destinatarului. Aceste valori se schimbă la trecerea prin noduri de rețea cum

ar fi router-ul sau serverul.

Pentru implementarea rețelelor, Nivelul de Legătură a Datelor este împărțit în două

sub-nivele, denumite Controlul Logic al Legăturii (LLC-Logical Link Control) și Controlul

Accesului la Mediu (MAC-Media Access Control).

a.) Media Acces Control: MAC-ul este folosit pentru mai multe funcții, printre care:

- recepția datelor de la nivelele superioare și ambalarea lor în cadre, în funcție de metoda de

acces la rețea;

- monitorizarea stării canalului de comunicație, iar când acesta este liber, transmite Nivelului

Fizic cadrul pentru a fi transmis;

- este responsabil de detectarea coliziunilor și revenirea după coliziuni.

b.) Logical Link Control este un sub-nivel situat deasupra subnivelului MAC și este

proiectat să ofere servicii Nivelului de Rețea. Acest sub-nivel este primul independent de

mediul de transmisie al datelor.

Exemplu de standard la acest nivel: Ethernet.


inteligente.

77

Nivelul Rețelei asigură metodele funcționale și procedurale de transferare a unor secvențe de

date de lungimi variabile de la o sursă, printr-o rețea, către un receptor aflat în altă rețea,

comparativ cu Nivelul Legătură de Date care conectează elemente din acceași rețea. La

Nivelul Rețelei sunt efectuate funcțiuni de control al routerelor, adresare logică

Nivelul Transport asigură un transfer de date transparent între utilizatori și servicii de

transfer de date de încredere către nivelele înalte. Acest nivel controlează calitatea unei

conexiuni prin controlul fluxului, segmentare/ desegmentare și controlul erorii. Anumite

protocoale implementate la acest nivel lucrează cu conexiuni orientate pe conexiune, ce

necesită schimb de date într-o manieră ordonată și sigură. Această condiție înseamnă ca

Nivelul Transport monitorizează segementele și le retransmite pe cele care au eșuat. De

asemenea, acest nivel oferă confirmari în cazul transmisiilor de date reușite, transmițând

următoarele date doar dacă nu au avut loc erori.

Nivelul Sesiune. Nivelul Sesiune asigură o metodă de control a conexiunii dintre două

calculatoare. La acest nivel este stabilită, gestionată și terminată o conexiune între o aplicație

locală și una îndepărtată. Asigură operații full-duplex și half-duplex.

Nivelul Prezentare. Se ocupă cu prezentarea datelor în tranzit. Funcția sa este de a converti

mesajele de la Nivelul de Aplicație în formatul necesar nivelelor inferioare, datorită

diferențelor de sintaxă. Scopul convertirii (codării) este securizarea și compresia datelor.

Nivelul Aplicație. Acest nivel și utilizatorul interacționează direct cu programele pentru

diverse aplicații. Contrar denumirii sale, acest nivel nu este o aplicație (program) în sine, însă

este un protocol pentru aplicații. În general, toate aplicațiile folosite pentru a ne conecta la un

echipament folosesc acest nivel: de exemplu Modbus, Internet Explorer, Mozilla, Yahoo

Messanger.

În opinia autorului, faptul că un aparat este inteligent (traductor inteligent, controller

inteligent) înseamnă că la ”nivelul de Aplicație” din OSI este implementată inteligență

artificială.


inteligente.

78

Capitolul 4 Evaluarea cl ădirilor inteligente

Evaluarea clădirilor este ca un feed-back între clădire (mediul și ocupanții clădirii) și

factorii de decizie proiectanții, cu rolul de a îmbunătății practicile de proiectare, execuție și de

a mării nivelul de inteligență încorporată în clădire. În Figura 4-1 se poate observa feed-back-

ul diferențiat de la clădire și de la ocupanți. Evaluarea performanțelor clădirilor se referă la:

(1) evaluarea performanței energetice a clădirii,

(2) evaluarea calității mediului interior clădirii și a modului cum se simt ocupanții

(3) evaluarea gradului de inteligență al clădiri.

Clădirile sunt proiectate să aibă anumite performanțe în exploatare, însă practica a

demonstrat de multe ori că funcționarea reală diferă de cea preconizată prin proiect. Diferența

este dată de diferențele între proiect și execuția propriu zisă, și mai ales de factorul uman. Din

acest motiv este nevoie de evaluarea performanțelor clădirii, ulterior dării sale în exploatare.

Figura 4-1 Model conceptual general al proceselor între ocupanți și o clădire inteligentă și cele două tipuri de evaluare a clădirii.

Sistem de Gestiune Tehnică a Clădirii Inteligente

Clădirea Inteligentă

Starea de bine a ocupanților (agentilor) (satisfactie si fiziologie)

Evaluarea performanțelor clădirii: (Certificatul Energetic, BREEAM; LEED etc )

Mediul academic!! Educarea continuă. Motivarea și implicarea factorilor de decizie

Setări pentru instalații

Starea de bine

Factorii de mediu, Dezastre Naturale, ”Terorism”, Sindromul Clădirilor Bolnave, Lanțul de aprovizionare

Evaluarea Post Ocupare

Tendințe / Filozofii

Diseminare

Angajamentul factorilor de decizie

Schimbarea Interesului

$$

Interacțiunea factorilor de decizie: -Administratorii Tehnici -Inginerii -Arhitectii -instituțiile de reglementare -altii

priorități și acțiuni ale instituțiilor profesionale și politice.

Preocupări Globale

Proiect Real Estate

Inteligența Artific. în Agenți

Sistem Adaptiv

Consultanță, Dezvoltare profesională continuă.

Oamenii


inteligente.

79

4.1 Evaluarea eficien ței energetice

Există mai multe metodologii de evaluarea a performanței energetice a clădirilor. În

România, unele dintre acestea sunt obligatorii, altele sunt facultative.

4.1.1 Certificarea obligatorie

Certificatul de Performanță Energetică este obligatoriu pentru clădirle noi și renovate

din România. Ca stat membru al Uniunii Europene, în România se aplică obligatoriu Directiva

Europeană EPBD 2002/91/EC transpusă în legislația românească prin Legea 372/ 2005

privind performanţa energetică a clădirilor. Această directivă introduce Certificatul Energetic

al clădirii, obținut în urma unui proces de auditare energetică, de către un auditor energetic.

Deoarece în prezent Certificatul Energetic este acordat pe baza unui consum virtual,

rezultat prin calcul termotehnic, și nu pe baza consumului real contorizat de energie, conform

unei discuții avută cu Bill Bordas (2012), viitoarea metodologie de certificare energetică a

clădirilor va impune necesitatea instalării contoarelor de energie termică în clădiri.

Certificatul Energetic va fi astfel acordat în corelație cu consumul real de energie, nu doar cel

rezultat din calcule.

În opinia autorului, scopul certificatului energetic de a-i sensibiliza pe oameni în

legătură cu performanța energetică (pierderile de energie) a clădirii. Se speră că pe baza

certificatului energetic oamenii vor alege pentru un același nivel de confort, clădiri cu consum

redus de energie, deci cu costuri mai mici de întreținere. Prin acest mecanism de piață vor fi

construite și reabilitate clădiri din ce în ce mai performante energetic.

4.1.2 Certific ări facultative

Certificările BREEAM, LEED și CABSEE sunt facultative și evaluează cât de ”verzi”

sunt construite și renovate clădirile. BREEAM (Building Research Establishment

Environmental Assessment Method) este din Marea Britanie, LEED (Leadership in Energy

and Environmental Design) din Statele Unite ale Americii iar CABSEE din Japonia. Toate

tipurile de certificare acordă calificative clădirilor.

Calificativele BREEAM sunt: fair, good, very good, excelent

Calificativele LEED sunt: bronze, silver, gold, platinium

Calificativul CABSEE maxim este sustenabil.


inteligente.

80

Ca și în cazul Certificatului Energetic, unde certificarea și reabilitarea termică a

clădirilor cam bate pasul pe loc, cu excepția Bucureștiului (Oancea, 2012), se constată că

schemele de evaluare BREEAM și LEED nu certifică fiecare clădire nou construită sau

reabilitată. De exemplu de la inființarea sa în 1995, doar 1500 de clădiri au acreditare LEED

în Statele Unite (ukgbc.co.uk). Aceasta deoarece industria nu are capacitatea și cunoștințele

necesare să ofere clienților clădiri sustenabile competitive. Deoarece încă este mai ieftin și

mai rapid să se construiască fără să se respecte mediul, filozofia costului minim de investiție

va persista și implicit va conduce la poluare și clădiri clasice în continuare, în loc de clădiri cu

performanțe îmbunătățite: verzi, inteligente.

Spre deosebire de Certificatul Energetic, în opinia autorului, certificarea BREEAM și

LEED a clădirilor este empirică. Ponderile acordate sunt empirice, deoarece nu sunt acordate

în mod transparent pe baza importanta factorilor respectivi de mediu pentru ocupanți, ca

rezultat al unui studiu statistic.

În opinia autorului, oamenii trebuie educați să judece investițiile nu pe baza costului

investiției inițiale în clădire, ci pe baza costurilor pe ciclul de viață. Este adevărat că o clădire

verde, inteligentă costa mai mult, însă costurile pe perioada de exploatare vor fi reduse, chiria

va fi mai mare, productivitatea muncii ridicată vor compensa costul mai mare de construcție.

Costurile cu tehnologiile de producere a energiei din surse regenerabile pot părea că nu

sea amortizează, deoarece ele au fost calculate la costul din prezent al utilităților, însă datorită

creșterii prețului combustibililor fosili, în curând durata de recuperare a investiției poate face

investițiile verzi profitabile. Pentru a reduce poluarea și impactul negativ asupra mediului,

sustenabilitatea trebuie promovată în mass-media la scara largă, precum reclamele la

detergenți.

4.2 Evaluarea calit ății mediului interior

Senzația de prospețime a aerului, resimțită la o plimbare pe munte sau într-o pădure este

revigorantă pentru corp și indică un mediu curat. Din păcate puține clădiri asigură ocupanților

astfel de condiții de lucru. Deoarece aerul din interiorul clădirilor este mai încărcat de poluanți

decât aerul exterior și deoarece cea mai mare parte din viață (90%) o petrecem în clădiri,

calitatea mediului interior este deosebit de importantă pentru sănătatea oamenilor, pentru

productivitatea muncii lor, dar și pentru calitatea clădirii.


inteligente.

81

Calitatea mediului interior (denumită ”Indoor Environmental Quality” în limba

engleză) depinde de mai mulți factori, nu doar de parametrii de confort termic. Evaluarea

calității mediului interior clădirii presupune efectuarea de măsurări pe teren ale parametrilor

de mediu, de la temperaturi, viteze ale curenților de aer, nivel de zgomot, nivel de CO2 , până

la evaluarea nivelului de iluminare. Această evaluare este cerută de unele companii, care au

înțeles importanța mediului din clădire asupra ocupanților și a productivității muncii lor. În

cazul în care evaluarea clădirii se face prin interviuri cu ocupanții clădirii, evaluarea se

numește post ocupare.

În Franța calitatea mediului interior este reglementată de standardul HQE (Haute

Qualité Environmentale). Acesta se referă la controlul impactului clădirii asupra mediului și la

crearea unui mediu interior sănătos și confortabil, pe toată durata de viață a clădirii:

proiectare, construcție, exploatare și demolare (Ghiauș și Inard, 2004:46).

După cum am menționat în subcapitolul ”Arhitectură inteligentă în prezent; fațade

inteligente”, proiectarea clădirilor pentru a obține certificări de înaltă performanță energetică

conduce la rezultate diferite decât proiectarea pentru sănătatea ocupanților. Această situație

este cu atât mai gravă dacă considerăm cazul clădirilor cu destinație de spital.

În opinia autorului, proiectarea clădirilor trebuie să se facă considerând starea de bine

și sănătatea ocupanților ca cel mai important obiectiv. Clădirea și instalațiile trebuie să

asigure în mod eficace starea de bine și sănătatea ocupanților în condiții de eficiență

energetică, și apoi eficiența energetică. În caz contrar reducerea irațională a consumului de

energie poate afecta starea tehnică a clădirii, și sănătatea și starea de bine a ocupanților, iar

costul cu forța de muncă neproductiva (concedii medicale etc) este mult mai mare decât

costul energiei.

În concluzie, deoarece proiectarea clădirilor poate fi făcută după criterii care nu țin cont

de sănătatea ocupanților, ca de exemplu costuri de investiție reduse, mediu doar confortabil,

iar un mediu confortabil nu este și sănătos. Din aceste motive este nevoie de evaluarea

calității mediului interior.

4.3 Evaluarea gradului de inteligen ță al cl ădirilor inteligente

O dată cu dezvoltarea conceptului de clădire inteligentă, a apărut și nevoia de evaluare a

gradului de inteligență al clădirii. Conform (Wong, Li, 2009:7) problema de fond este metoda

de măsurare și determinarea indicatorilor cheie ai inteligenței utilizați în evaluarea gradelor de


inteligente.

82

inteligență a sistemelor de control din clădirile inteligente. Definirea inteligenței este

prezentată în Considerații pe tema folosirii termenului ”inteligent””.

În general, evaluarea gradului de inteligență al clădirii conduce la obținera unui indice,

a unei valori numerice ce este comparată pe o scală cu intervale predefinite ale diverselor

nivele de inteligență.

Încă de prin anii 1985, unii cercetători au propus diverse metode de evaluare a

inteligenței clădirilor, pe baza impactului asupra mediului și pe baza evaluării parametrilor de

mediu. Pe lângă metodele de evaluare propuse de cercetători există și metode de evaluare ale

organizațiilor profesionale: CABA (Continental Automated Building Association), AIIB.

(Asian Institute of Intelligent Buildings).

Primele tentative de evaluare a inteligenței clădirii s-au limitat la evaluarea inteligenței

per ansamblu, fără a examina inteligența încorporată în echipamentele de control.

În legătură cu evaluarea clădirii per ansamblu, unii autori (Wong, Li, Lai:2008) propun

un cadru analitic cu anumiți indicatori de inteligență a sistemelor din clădirile inteligente.

Albert, So, Wong (2002) propun o evaluarea cantitativă a clădirilor inteligente, în timp ce alți

autori (Chen, Clements-Croome, Hong, Li, Xu, 2006) discută despre evaluarea clădirilor

inteligente dpv. al eficienței energetice pe baza unor indicatori multicriteriali cheie. Liao și

Sutherland (2004:75) evaluează ingineresc gradul de inteligență al clădirii folosind matricea

Matool.

O altă abordare este evaluarea pe elemente componente a clădirii inteligente. Wong și

Li (2009:5) propun indicatori pentru evaluarea inteligenței sistemului integrat de gestiune

tehnică a clădirii. Matricea Matol și acești indicatori sunt prezentați în subcapitole următoare.

4.3.1 Evaluarea inteligen ței cl ădirii cu matricea ”Matool”

Liao și Sutherland (2004:75) au propus matricea ”Matool” pentru a evalua inteligența

clădirilor inteligente. Matricea este destinată folosirii de către administratorii tehnici și

profesioniștii din domeniul construcțiilor, pentru a evalua următorii indicatori de performanță,

descriși în Smart Accelerate Project Handbook (Liao și Sutherland, 2004:76):

-mediul construit

-responsivitatea

-funcționalitatea

-aspecte economice


inteligente.

83

-satisfacerea diverselor cerințelor

În total, o clădire este evaluată pe baza a 25 de criterii, pe baza indicatorilor de mai

sus, iar rezultatul (IQ) este obținut sub forma unei sume ponderate a punctajului ”Px” la

indicatorii de performanță, și o ponderea individuală a indicatorului de performanță.

IQ=gMPM+gRPR+gFPF+gEPE+gSPS

Valoarea IQ-ului clădirii indică nivelul său de inteligență, valoarea maximă fiind 125:

-rău: <50; -bun: 50~80; -foarte bun: 80-100; -excelent: 100-125

Dezavantajul acestei metode este că nu este prezentat modul de acordare a ponderilor,

ci se spune doar că suma celor 5 ponderi ”gX” este 5.

4.3.2 Indicatori de evaluare a inteligen ței sistemului integrat de gestiune tehnic ă a clădirii

Wong și Li (2009:7) propun următorii indicatori de inteligență a sistemelor integrate

de gestiune tehnică a clădirii, clasificați pe baza celor 4 atribute ale inteligenței din ”Modelul

de Inteligență al Mașinilor”.

Atributul autonomie. Algoritm de control adaptiv cu limitare Auto-diagnosticul derivei operaționale Programare anuală a funcționării

Atributul controlul asupra dinamicilor complicate

Capacitatea de a conecta multiple sisteme de control a clădirilor, de la mai mulți producători

Control de la distanță prin Internet Posibilitatea de a conecta mai multe locuri Statistici de evenimente și alarme Controlul/ monitorizarea programului /zonării iluminatului Controlul și monitorizarea echipamentelor HVAC

Atributul interac țiunea om-mașină

Generarea de rapoarte, statistici și profile de tendințe în utilizarea dispozitivelor de control și operare

Capacitatea de a oferii funcții analitice și operaționale Capacitatea de a utiliza un singur sistem/ o platformă pentru supervizarea mai

multor locuri Reprezentarea grafică și iconițe interactive în timp real Capacitatea de a funcționa în continuu cu minimă intervenție umană

Atributul comportament bio-inspirat

Analiza parametrilor operaționali Algoritmi de control adaptiv pe baza schimbărilor sezonale


inteligente.

84

Studiul lui Wong și Li a concluzionat că cele mai importante trei caracteristici ale unui

sistem inteligent de gestiune tehnică a clădirii sunt următoarele: Auto-diagnosticul derivei

operaționale, Algoritm de control adaptiv cu limitare și Programare anuală a funcționării.

4.3.3 Concluzii cu privire la evaluarea gradului de inteligen ță al cl ădirilor

Inteligența unei clădiri se manifestă pe mai multe căi, iar diferiți autori, în funcție de

cunoștințele lor tehnice au propus diverse scheme de evaluare a gradului de inteligență al

clădirilor. Analizând criteriile de evaluare propuse de ceilalți cercetători, și realizând faptul că

acestea omit unele aspecte importante, am dezvoltat o metodologie cadru de evaluare a

performanțelor clădirilor din perspectiva clădirilor inteligente.

4.4 Metodologia de evaluare a cl ădirilor inteligente

Pe parcursul stagiului doctoral efectuat la Universitatea din Reading, Marea

Britanie, sub supervizarea domnului profesor Kecheng Liu de la Informatics Research Centre

și a domnului profesor Derek Clements-Croome autorul a realizat un framework (tradus

prin ”un cadru/ o metodologie”) de evaluare a gradului de inteligență a unei clădiri .

Acest cadru de evaluare l-am aplicat pentru evaluarea clădirilor din România , iar

rezultatele s-au concretizat într-un articol știin țific trimis spre publicar e la Jurnalul

Energy and Buildings, publicat de Elsevier, având coautori pe Prof. Kecheng Liu, Prof.

Derek Clements-Croome, ambii de la Universitatea din Reading și pe Prof. coordonator Sorin

Caluianu, de la UTCB.

Articolul este atașat tezei de doctorat, ca anexă.


inteligente.

85

Capitolul 5 Evaluarea satisfac ției ocupan ților din cl ădirile inteligente

În acest capitol vor fi prezentate metode de evaluare a clădirii din punct de vedere al

ocupanților, nu din punct de vedere al performanțelor, cum a fost cazul în capitolul precedent.

Conceptele de satisfacție a ocupanților, conceptul de comfort, de stare de bine și cel de

productivitate a muncii au legătură cu proiectarea și execuția clădirii, în special cu calitatea

spațiului interior clădirii. Există diverse metode de evaluarea a satisfacție ocupanților, a

confortului și a productivității, însă metodele sunt criticabile. Pe baza acestei critici, autorul

va propune o metodă nouă, inteligentă de evaluare a satisfacției ocupanților cu clădirea și a

productivității muncii. Pentru a înțelege modul cum este influențat organismul uman de către

factorii de mediu, autorul a realizat un studiu al literaturii medicale.

Organismul și mediul în care trăiește acesta constituie binomul fundamental al

ecologiei ( etimologic: gr: oikos=casă, logos=știință). Oamenii își petrec aproximativ 90% din

viață în interiorul clădirilor, iar mediul, prin factorii săi de o extremă diversitate, determină

reacții fiziologice de adaptare a organismului. Studiul acestor reacții a condus la apariția unei

noi ramuri a fiziologiei, anume ”fiziologia ambientală” (ecofiziologia). Când vine vorba de a

descrie efectele mediului asupra ocupanților, în funcție de mediul profesional, se folosesc

diverși termeni, precum comfort, stare de bine, sănătate, stress, aliestezie, homeostazie ș.a.

Unii termeni sunt folosiți rar în vorbire, alții sunt folosiți des, de exemplu ”confortul”, cu

toate că un mediu confortabil nu conduce la o stare de sănătate și nici nu mărește

productivitatea muncii, ca în cazul stării de bine. Clădirile inteligente sunt o realizare

interdisciplinară, astfel că vocabularul folosit trebuie îmbogățiți cu termeni medicali, pentru a

înțelege efectele mediului asupra ocupanților și a proiecta clădiri sănătoase, care să nu solicite

mecanismele fiziologice și psihologice ale ocupanților, ci să le satisfacă simțurile.

Conform dicționarelor medicale9 românești, aliestezia este perceptia stimulilor externi

ca fiind agreabili sau dezagreabili, în funcție de starea interna a organismului (temperatura,

diferite constante ale mediului intern etc.). Ca urmare, un stimul poate provoca uneori o

senzatie placută, iar alteori o senzatie neplacută.

Homeostazia este capacitatea organismului de a-și asigura constantele și funcțiile normale

prin reacții neuro-endocrino-metabolice față de stimuli și mecanisme biocibernetice de

autoreglare și control prin reacții de feed-back negativ și pozitiv (Haulică, 2009: 981).

9 http://www.dictio.ro/medical/aliestezie, http://dictionar.romedic.ro/aliestezie .


inteligente.

86

Se conturează astfel o abordare interdisciplinară a complexei interacțiuni mediu-

organism (Haulică, 2009:989), subiectul tezei și ideile dezvoltate de autor fiind de actualitate.

Stimuli sunt mulți într-o clădire, iar efectul lor asupra psihologiei și fiziologiei ocupanților va

fi descris în cele ce urmează.

5.1 Clădiri inteligente pentru s ănătatea, starea de bine și productivitatea ocupan ților

Mens sana in corpore sano.

Anticii romani foloseau maxima ”minte sănătoasă în corp sănătos”, pe care autorul o

completează cu ”corp sănătos în clădire sănătoasă”. Scopul este de a evidenția fapul că mediul

din clădiri trebuie să fie sănătos pentru ocupanți, cu toate că situația din clădirile din prezent

este discutabilă datorită diverselor forme de poluare din clădire: electromagnetică, cu compuși

chimici etc.

Organizația Mondială a Sănătății (O.M.S., World Health Organisation) clasifică

condițiile de mediu din clădiri în trei categorii:

- dezirabile: promovează sănătatea și starea de bine (! termenul folosit este starea de

bine, nu confortul ! ).

- permise: efectul asupra corpului este neutru. (ex: un mediu confortabil)

- incompatibile cu viața. De exemplu fostele locuințele victoriene ”back to back” sau

cele din perioada taxei pe ferestre, ambele din Marea Britanie.

Clasificarea condițiilor de mediu făcută de O.M.S. nu este în funcție de cât de

confortabile sunt condițiile de mediu. Ceea ce contează este sănătatea și starea de bine.

Confortul și starea de bine sunt atribute ale ocupanților unei clădiri, nu ale instalațiilor sau

clădirii.

Autorul consideră că pentru a putea evalua clădirea dpv. al satisfacție ocupanților, nu

este suficient să fie măsurate doar valorile unor parametrii fizici ai mediului, ci este nevoie de

o corelare între factorii de mediu și factorii fiziologicii și psihologici ai ocupanților. Este

nevoie să se țină cont de principiul cauză-efect. Cauza este reprezentată de acțiunea factorilor

de mediu (temperatura, umiditate, iluminare,zgomot, nivel CO2 ș.a.) asupra ocupanților, iar

efectul este modul cum se simt ocupanții. În orice activitate legată de proiectarea, utilizarea,

renovarea unei cladiri, în tema de proiectare trebuie să fie specificate pe lângă performanțele


inteligente.

87

energetice și satisfacerea simțurilor și sănătatea utilizatorului final, omul. Înțelegerea

corelațiilor între cauze sau chiar corelația cauză-efect, va avea ca efect îmbunătățirea

condițiilor oferite ocupanțior unei clădiri. Clădirile sunt bunuri cu o durată mare de viață, ce

pot afecta mai multe generații de utilizatori.

Figura 5-1 Legătura între ocupanți, starea resimțită și metodele de cercetare.

Ocupanții sunt cei mai buni senzori. Creierul este ”dispozitivul minune” care face tot

raționamentul și creează ponderile ale factorilor de mediu dintr-o clădire. Mintea și corpul

sunt legate. Autorul este de părere că masurând undele celebrale, putem deduce cât de bine

sau nu, se simte un utilizator în mediul în care se află. Aceasta este o viitoare temă pe care

autorul a început să o cerceteze, însă o va continua după doctorat. O metodă mai ușor de

implementat, și care nu necesită cunoștințe de neurologie este măsurarea răspunsului

fiziologic și cel psihologic al organismului ocupanților.

Senzori

FIZIOLOGIC

Stări

Unde Celebrale, EKG, Hormoni, O2 ȘI CO2 în sânge, Temperatură. Măsurate și prelucrate de un sistem pervasiv.

PSIHOLOGIC

Chestionare clasice sau sistem pervasiv inteligent

Interviuri

Sentimente, Stări Emoții

CLADIRILE

OCUPANȚII

STAREA DE BINE

INDICATOR AL STĂRII DE BINE


inteligente.

88

Pentru a folosi aceasta metodă de studiu este nevoie să măsurăm:

-parametrii de mediu, fizico-chimici care influențează starea organismului,

-răspunsul fiziologic al organismului la acțiunea factorilor de mediu,

-efectul psihologic produs de mediul construit. Efectul psihologic se îmbină cu efectul

fiziologic, deoarece creierul controlează reacția organismului.

Schema din Figura 5-1 poate fi interpretată astfel. Influența clădirii asupra psihologiei

ocupanților poate fi aflată prin chestionarea lor clasică sau folosind un sistem pervasiv cu

inteligență artificială. Răspunsurile la chestionare vor fi corelate cu măsurările fiziologice și

cu cele ale parametrilor de confort, fizici, chimici.

Efectul fiziolologic este măsurat prin dispozitive medicale portabile, de tipul

traductoarelor de tip plasture electronic, banda de braț (Sensewear Armband). Aparatele de

măsură a răspunsului fiziologic trebuie:

- să transmită date în timp real (cele menționate nu fac asta),

- să fie cât mai mici,

- să fie neintruzive, astfel încât purtătorul să nu se simtă stresat de purtarea

dispozitivului, și să se comporte cât mai natural cu. În caz contrar, răspunsul natural fiziologic

și cel psihologic este afectat de efectul Hawthorne, descris în subcapitolul separat în teză.

Rezultatul măsurărilor fiziologice corelat cu factorii de mediu și cei psihologici poate fi

agregat într-un indice global de confort (Humpreys, 2005) sau stare de bine. Combinația de

stări fiziologice și psihologice conduce sau nu către starea de bine a ocupantului.

Rămâne de văzut ce afecțiuni cauzate de viața în clădiri vor dispărea ca urmare a

îmbunătățirii substanțiale a condițiilor de viață din clădirile inteligente și ca urmare nu vor

mai fi tratate în spitale și policlinici. Pe lângă efectul economic asupra sistemului de sănătate

public, o clădire cu un mediu sănătos face să crească productivitatea muncii, când ocupanții se

simt satisfacuți de mediul în care se află.

În opinia autorului, clădirile inteligente vor fi dotate cu sisteme de îngrijire medicală la

domiciliu, iar astfel clădirile inteligente vor îmbunătății nivelul de sănătate al populației

țărilor și vor degreva sistemul de sănătate al statelor lumii.


inteligente.

89

5.2 Compara ție între conceptul de stare de bine și cel de confort 10

Confortul este un termen folosit excesiv și de fapt reprezintă o stare neutră, dpv. al

clasificării mediului din clădiri, conform O.M.S. Clements-Croome și Li (2000) fac diferența

între confort și starea de bine. Confortul depinde mai mult de mediu decât starea de bine. Un

mediu confortabil este un mediu lipsit de surse de zgomot și de distragere a atenției. După

cum spuneau și anticii romani ”Mens sana in corpore sano”, starea de bine necesită un corp

sănătos, o minte sănătoasă, satisfacție generală, atenție concentrată, dar conștientă de stimulii

periferici și un grad de confort. Unii autori consideră confortul ca pe o stare neutră, dar afirmă

că episoadele tranzitorii de plăcere și extaz sunt importante. Alții discută încărcătura

emoțională a spațiilor arhitecturale. O clădire reușită trebuie să satisfacă necesitățile de bază

ale sănătății și siguranței (ca în piramida lui Maslow și Legea nr. 10/1995 a calității în

construcții), dar trebuie să încerce să satisfacă aspirații mai înalte, precum starea de bine,

prospețimea, plăcerea și starea psihică, factori care pot fi rezumați printr-un factor de mediu

de stare de bine.

Mediul ambiant influențează starea de spirit. Verdeața și apa curgătoare sau stagnantă

revigorează corpul și mintea în climatele calde. În spitale, priveliștile către spații verzi (Davis,

2011:14) și expunerea directă a pacienților la razele solare (Hobday, 2011) au ca efect mărirea

vitezei de însănătoșire. Florence Nightiagale (1820-1910) considera că cea mai bună metodă

de tratare a bolnavilor din spitale era expunerea acestora la Soare, fapt confirmat de metodele

practicate de anticii romani. Ca urmare, din punct de vedere al stării de bine, sarcina

arhitectului este de a aduce lumina Soarelui în clădire. Din punct de vedere al aporturilor

termice fațadele cu elemente de umbrire și /sau duble, ventilate reduc aporturile termice,

lasând să treacă lumina naturală.

Figura 5-2 Diagrama dublă (2x24h) a ritmurilor zilnice tipice, în valori relative între valoarea lor minimă și maximă pentru temperatura corpului, melatonină, cortizol și vigilență, pentru un ciclu natural de 24 de ore zi-noapte. (Bommel si Beld, 2004:281)

10 Acest capitol a fost publicat într-un articol al autorului, în Buletinul Științific al UTCB, nr 2/ 2012.

temp corp

vigilență

melatonină

cortizol


inteligente.

90

Într-un ciclu zi-noapte normal de 24 de ore, în organismul uman se petrece un ciclu

circadian. Ciclul circadian este un bioritm normal al organismului. Pe parcursul unei ciclu

circadian, în organism se petrec și cicluri cu perioada mai mică de 24 de ore, cum sunt

ciclurile ultradiene. Un exemplu de ciclu ultradian din mintea umană este alternanța

perioadelor de concentrare cu perioadele de relaxare. O perioadă de concetrare durează între

90 şi 120 de minute, iar o perioadă de relaxare de 20 de minute (în care oamenii fac o

activitate creativă) pentru a stimula revenirea concentrării. Unele companii au înțeles

importanța acestui ciclu asupra productivității angajaţilor și au amenajat camere în care

angajatii se pot relaxa, fie prin dotarea cu mobilier ergonomic, fie prin diverse activități

sociale. Teoria confortului nu ține cont de factori fiziologici și psihologici ca ciclurile

circadiene, în timp ce conceptul de stare de bine ține cont de acești factori.

Mirosul este un stimul subliminal, dar există puțină literatură în domeniul studiului

confortului olfactiv asupra ocupanților. Aromoterapia este o tehnică străveche de relaxare.

Folosirea uleilor esențiale conduce la alungarea tehno-stresului datorat muncii la birou și

impliciti la obținerea stării de bine. Din nou, teoria confortului nu ține cont de beneficiile

aromoterapiei, însă starea de bine da. Evaluarea calitativă a confortului ambiental și a

mediului cu nasul electronic (Caluianu, Cociorva, 1999: 184) folosește o rețea de

microsenzori electronici de gaz cu rol de receptor, un circuit de achiziție și transmisie a

datelor și o rețea neuronală artificială de prelucrare si clasificare a calității confortului.

Mai multe cercetări subliniază importanța conceptului de stare de bine a ocupanților

unei clădiri și încurajează companiile să investească în acest domeniu. Raportul din 2008 al

Pricewaterhouse Coopers „Building the Case for Welness” afirmă faptul că pentru fiecare 1

liră cheltuită, îmbunătățirea stării de bine a angajaților conduce la creșterea productivității

muncii cu 4,17 lire.

Starea de bine este deci un termen mai cuprinzător decât noțiunea de confort,

după cum este prezentat în Figura 5-3. Starea de bine este legată de satisfacție, fericire și

calitate a vieții. Starea de bine depinde de etica managerială a organizației, de ambianța

socială, factori personali și de mediul fizic (Clements-Croome, 2004). În opinia autorului,

starea de bine este îndeplinită dacă toate cele 4 tipuri de confort și factorii personali sunt

satisfăcuți.

În opinia autorului, confortul este o stare neutră și descrie efectul permis asupra

sănătății umane al unui mediu, a cărui calitate este între neacceptabil și dezirabil. Confortul

poate fi privit astfel ca un compromis între costul implicat de realizarea unei clădiri în care


inteligente.

91

mediul este sănătos și costul minim de construcție datorat satisfacerii cerințelor legislative de

calitate în construcții.

Figura 5-3 Starea de bine și confortul, în opinia autorului.

Conceptul de STARE DE BINE (Well-being)=

viteza curentilor de aer

temperatura glob negru

temperatura aer

CONFORTUL TERMIC

umiditate aer

CLO

MET

coef. de uniform. a iluminării

UGR-coeficient de orbire

nivel iluminare

CONFORTUL VIZUAL

culoarea luminii

indicele de redare a culorii

Cicluri circadiene, ultradiene

FACTORI PERSONALI

Fiziologici Psihologici

Starea de sănătate

conc. CO2 în sânge Semiotica clădirii

EEG

EKG

PPG

C.O.V.

nivel CO2

debit aer proaspat

CONFORTUL OLFACTIV

CONFORTUL AURAL nivel de zgomot (pres. sonora) timp reverberatie

Situația socială

temperatura pielii

temperatura pe suprafața hainelor

rezistivitatea pielii (raspunsul galvanic al pielii)

fluxul de căldură Stimuli emoționali

+ +

+

+


inteligente.

92

Capitolul 6 Factori care influen țează productivitatea muncii

Productivitatea muncii este influențată de factorii de mediu, de factori personali, de

factori sociali și de factori de natura organizațională. (Clements-Croome, 2006:45). Dintre toți

acești factori, în teză va fi prezentată doar influența factorilor de mediu asupra productivității.

Conform Himanen (2010:38), nu doar comunicațiile prin rețele informatice și soluțiile

spațiale relaxane sunt stimuli importanți pentru lucrătorii intelectuali, dar și culorile,

priveliștile în afara biroului, mediul luminos și sonor (atât liniștea cât și muzica de fundal),

dimensiunea camerei, numărul și dimensiunea ferestrelor, și chiar designul și masa clădirii.

6.1 Efectul Hawthorne

Efectul Hawthorne se referă la fenomenul prin care participanții își alterează

comportamentul ca urmare a participării la un experiment sau studiu. Efectul a fost inițial

observat la modificarea nivelului de iluminare.

Denumirea provine de la fabrica Hawthorne Works de componente electrice din

Statele Unite între 1924-1932. Conducerea aceastei fabrici a făcut o serie de studii cu privire

la stimularea productivității muncii prin modificarea anumitor variabile cum sunt:

-nivelul de iluminare.

-lungimea pauzei ( 2 pauze de 5 minute sau 1 pauză de 10 minute).

-furnizarea de mâncare în pauze.

-scurtarea programului de lucru.

La momentul experimentului (anii 1930) s-a constatat ca modificarea fizică (practică)

a nivelului de iluminare (creșterea iluminării) conducea la mărirea productivității, dar și

simpla comunicarea către angajați a faptului că nivelul de iluminare a fost mărit, când de fapt

practic nivelul de iluminare rămânea constant, conducea de asemenea la creșterea

productivității. Rezultatele studiului și modul cum fiecare variabilă modifică productivitatea

muncii sunt descrise în literatura de specialitate și nu fac subiectul acestei teze. Importantă

este concluzia.

Cercetătorii au concluzionat (în anii 1930) că angajații erau mai productivi fiindcă

considerau că sunt monitorizați individual. Deci simplul fapt că angajații au devenit

conștineți că sunt considerați importan ți pentru companie și sunt monitorizați, i-a facut

să își schimbe comportamentul, la anumiți stimuli fiind mai productivi. Concluzia de bază


inteligente.

93

se menține și astăzi, însă cercetătorii au reușit să identifice și alți factori care modifică

productivitatea muncii. Acești factori vor fi prezentați în cele ce urmează.

6.2 Influen ța factorilor de mediu asupra st ării de bine și productivit ății muncii

”All things are poison and nothing is without poison. It is only the dose that makes a

thing not a poison.”11 (Paracelsus, 1538)

În mod empiric, proiectanții au considerat că mediul construit influențează starea de

bine a ocupanților și productivitatea lor, ceea ce s-a și dovedit. Un exemplu extrem este

Sindromul Clădirilor Bolnave (subcapitolul 2.16 ”Zonele geopatogene și sindromul clădirilor

bolnave.” )

Toți factorii de mediu care pot crea starea de bine sau un mediu confortabil, pot avea

valori care să conducă la un mediu nesănătos sau neproductiv. În continuare sunt prezentate

influențele pe care le au factorii de mediu asupra stării de bine, confortului, productivității

muncii etc.

6.3 Confortul și ne-productivitatea muncii

6.3.1 Defini ția confortului

Conform DEX (Dicționarul EXplicativ al limbii române), confortul este defint ca:

”Totalitatea condițiilor materiale care asigură o existență civilizată, plăcută, comodă și

igienică. – Din fr. confort”

Pe de altă parte, conform Oxford Dictionaries, confortul este definit ca:

Confortul –def.: ”o stare de ușurință fizică și lipsa durerilor sau a constrângerilor;

aspecte care contribuie la ușurința fizică și starea de bine; prosperitate și stilul de viață

aigurat de ea.”12

Cea de-a doua definiție consideră confortul ca o componentă a stării de bine.

Autorul consideră confortul ca totalitatea senzațiilor care dau per ansamblu o stare

neutră, pe care le experimentează simțurile unei persoane, într-un mediu, atât în interiorul cât

11 ”Toate lucrurile sunt otravă și nimic nu este fără otravă. Doza este cea care face diferența între lucru și otravă” 12 Traducerea textului din engleză aparține autorului. Comfort is “a state of physical ease and freedom from pain or constraint; things that contribute to physical ease and well-being; prosperity and the pleasant lifestyle secured by it.”


inteligente.

94

și în exteriorul unei clădiri. Această idee este împărtășită și de (Wagner și Schakib-Ekbatan,

2011:54), conform cărora ”termenul de confort este de obicei asociat cu perceptia senzorială

și reacția fizică la stimulii de mediu cum ar fi temperatura, intensitatea luminoasă sau nivelul

de zgomot”. Stimulii sunt interpretați subiectiv, fiind procesați cu ponderi diferite, ce vor

varia de la o persoană la persoană. O persoana se poate simți confortabil într-un mediu, dar să

nu se simtă bine per ansamblu, de exemplu să fie bolnavă. Ceea ce înseamnă că o stare de

confort nu implică neapărat și o stare de bine, sau conform (Wagner și Schakib-Ekbatan,

2011:54), (di)satisfacția cu un aspect al mediului, nu implică neapărat o legătura cu senzația

de confort. Trebuie precizată de la început lucrării considerarea confortului ca o

componentă a stării de bine a unei persoane. Confortul nu ține cont de starea psihologică a

unei persoane, ci doar de efectul (calitatea și intensitatea) stimulilor din mediu asupra

simțurilor unei persoane. Starea de bine este rezultatul suprapunerii senzației stimulilor de

mediu (deci a confortului) peste fundalul psihologic și fiziologic al persoanei. Acesta este

motivul pentru care un același mediu, poate fi considerat confortabil de către o persoană, dar

stresant de către o alta.

Confortul poate fi privit și din punct de vedere social. De exemplu, Shove (2003) si

Chappells și Shove (2005) fac o istorie a schimbărilor în nivelurile dorite de confort și

curățenie survenite pe parcursul ultimelor generații. Ceea ce considerăm astăzi confortabil,

mâine s-ar putea să nu mai fie privit astfel, datorită evoluției tehnologice (cum arătau orașele

fără instalații de canalizare sau alimentare cu apă, sau o comparație între confortul călătoriei

cu primele mijloace de transport, și cele din prezent). Conform (Humphreys, 2005:318) și a

teoriei sociale a lui René Girard (Kirwan, 2004), odată ce nevoile fundamentale au fost

satisfăcute, dorința umană manifestă un comportament mimetic ce produce schimbări în ceea

ce este dorit și intensitatea cu care este dorit. Tot Humphreys (2005:318) consideră că astfel

de schimbări s-ar aplica și dorinței pentru o anumită calitate a mediului interior. Un astfel de

comportament mimetic ar conduce la asignarea de ponderi variabile să fie atașate diverselor

aspecte variabile ale mediului interior, nu numai în funcție de timp, dar și în funcție de

cultură.

Autorul consideră că acest tip de comportament și raționament uman îl îndreptățește să

considere fezabilă o metodă universală de control a clădirior bazată pe măsurarea undelor

celebrale produse de creierul ocupanților, fiindcă ocupanții sunt cei mai buni senzori, ei știu

cel mai bine cum se simt, fapt reflectat în tiparul undelor celebrale.


inteligente.

95

În opinia autorului, confortul descrie o stare fizică, pe când starea de bine este un

termen cu un înțeles mai cuprinzător decât termenul confort și ține cont atât de starea fizică

cât și de cea psihologică. Folosirea frecventă a cuvântului ”confort” consider că se datorează

obișnuinței din vorbire, dar și formelor asemănătoare în diferite limbi (”comfort” în engleză,

”Gemüdelich”, ”Komfort” în germană, ”confort” în franceză) ceea ce este un avantaj în

vorbire, deoarece vorbitorii înțeleg foarte ușor despre ce este vorba.

6.3.2 Confortul termic

Scopul acestui capitol este de a prezenta elementele de bază ale teoriei confortului

termic, necesare pentru a înțelege modul cum confortul termic influențează productivitatea

muncii și punctele slabe ale teoriei confortului termic, astfel încât autorul să își poată aduce o

contribuție în domeniul îmbunătățirii condițiilor de mediu.

6.3.2.1 Noțiuni de bază

Confortul termic este unul din factorii de bază care influențează starea de bine a

oamenilor și productivitatea muncii, însă nu este și suficient. Confortul termic este diferit de

senzația termică. Senzația termică depinde de temperatura pielii (cald sau rece). Conform

(Hedge, 2011:1), confortul termic este un concept psihologic ce depinde de starea fiziologică

dorită (de la neconfortabil la confortabil). Conform ASHRAE 55-2004, confortul termic este

un răspuns subiectiv, sau o stare a minții, în care o persoană exprimă satisfacție cu condițiile

de mediu termic, și poate fi influențat de o mulțime de factori contextuali sau culturali.

Starea de disconfort termic este dată de diferența de temperatură între membre

superioare/ inferioare și corp. Datorită poziției lor pe corp și vascularizării, extremitățile

membrelor se răcesc/ încălzesc primele, comparativ cu restul corpului. Ca urmare, măsurarea

diferenței de temperatură între corp și temperatura la nivelul palmei sau la nivelul piciorului

este cea mai bună metodă de detectare a disconfortului termic.

Evaluarea confortului termic se face pe bază de indici și este descrisă în standardele

EN ISO 7730 și ASHRAE 55, cele două fiind dezvoltate în paralel, dar cu mici diferențe.

Standardul ASHRAE 55 definește în mod clar condițiile acceptabile de majoritatea

membrilor unui grup expus la aceleași condiții. Majoritatea este definită clar ca formată din

cei 80% ocupanți ce declară acceptabile condițiile de mediu. Spre deosebire de ASHRAE 55,


inteligente.

96

standardul EN ISO 7730 declară un mediu confortabil chiar dacă există 5% ocupanți

nesatisfăcuți în condiții de neutralitate termică (PMV=0).

Conform standardului internațional adoptat și în România, SR EN ISO 7730:2006, în

introducere, la pagina v, este menționat faptul că senzația termică este de fapt o stare de

echilibru termic între fluxul de căldură produs de organism și fluxul de căldură cedat către

mediul înconjurător. Acest schimb de căldură depinde de următorii parametrii:

-temperatura aerului [°C],

-temperatura medie de radiație tmr [°C],

-viteza curenților de aer față de corpul uman [m/s]

-umiditatea relativă a aerului φ[%]

-presiunea parțială a vaporilor de apă [Pa]

-izolația termică oferită de haine, [clo]

-rata metabolică, [met]

-tipul activității prestate, [met]

în care,

1 unitate metabolică (M) = 1 met = 58,2 W/m2;

1 unitate de îmbrăcăminte = 1 clo = 0,155 m2 K/W;

1 clo menține pe termen indefinit starea de confort termic a unei persoane sedentare (1 met),

pentru temperatura de 21°C, 50% umiditate relativă și viteza curentilor de aer de 0.01m/sec.

Deoarece o aceeași cantitate de căldură poate fi schimbată prin diverse combinații de

parametrii de mediu, senzația termică a corpului depinde de combinația parametrilor

menționați, și astfel evaluarea senzației termice se face pe baza unui indice compus, care ține

cont de toți acești factori termici. Indicele este denumit P.M.V.=Predicted Mean Vote= Vot

Mediu Prezis și este definit pe o scală cu 7 trepte de la valoarea -3 la +3, conform Tabel 6-1.

Tabel 6-1 Scala în 7 trepte a senzației termice. Conform SR EN ISO 7730:2006

-3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Rece Răcoare Ușor răcoare Neutru Ușor cald Cald Fierbinte

Indicele PMV , este calculat pe baza formulei din Ecuația 6:1 (ISO 7730:2006):

PMV = [0.303×exp(-- 0.036 × M) + 0.028] ×

×(M – W) – 3.05 × 10-3 × [5733 – 6.99× (M – W) – pa] – 0.42 [(M – W) – 58.15] –

- 1.7 × 10-5 M (5867 – pa) – 0.0014×M× (34 – ta) –

- 3.96 × 10-8 ×Fcl × [(tcl + 273)4 – (tmr + 273)4] – Fcl×hc (tcl – ta)

Ecuația 6:1


inteligente.

97

în care: tcl este temperatura pe suprafața hainelor [°C] hc este coeficientul de transfer termic convectiv, [W/m2K]

fcl este factorul de suprafață a îmbrăcăminții,

Icl este izolația termică a îmbrăcăminții, [m2K/W].

tcl = 35.7 – 0.028× (M – W) – Icl×3.96 × 10-8× Fcl× [(tcl + 273)4– (tmr + 273)4]+Fcl×hc ×

× (tcl – ta) Ecuația 6:2

<−××

>−×−×=

arar

arc

vtatclpentruv

vtatclpentrutatclh

1,1238,2_1,12

1,1238,2_38,225,025,0

Ecuația 6:3

>+≤+

=WKmIpentruI

WKmIpentruIf

clcl

clclcl

/2078,0_,645,005,1

/078,0_,290,100,1 2

Ecuația 6:4

Indicele PPD ( Predicted Percentage Dissatisfied=Procentul Prezis de Nesatisfăcuți)

este un indice ce exprimă nivelul de confort termic ca un procent de persoane nesatisfăcute

dpv. termic, și este direct determinat din indicele PMV, conform Ecuația 6:5 și reprezentat în

Figura 6-1:

)PMV 0,2179- PMV 53exp(-0,033 95 -100 PPD 24 ×××=

Ecuația 6:5 Deoarece nu toate clădirile pot obține un mediu care să corespundă valorii PMV=0 și

PPD=5%, mediile din clădiri pot fi evaluate și încadrate pe categorii A,B,C în funcție de

valoarea PMV și PPD, conform Tabel 6-2.

Figura 6-1 Grafic PPD în funcție de PMV obținut pe baza ecuației PPD=f(PMV) din SR EN ISO 7730:2006


inteligente.

98

În afară de indicii PMV și PPD din standarde, există și alți indicatori ai confortului

termic, standardizați sau nu. (Auliciems și Szokolay, 2007) prezintă detaliat indici care

caracterizează mediul dpv. al confortului sau al stresului termic, dar și temperaturi derivate,

care caracterizează mediul dpv. al efectului combinat dat și de ceilalți factori ce descriu

mediul dpv. termic, în afara temperaturii aerului măsurată după termometrul cu bulb uscat.

Nu face subiectul tezei prezentarea indicilor și nici a temperaturilor derivate, cu

excepția temperaturii operativă. Autorul menționează că există multe articole în care se

discută cu privire la ce temperatură descrie și se corelează cel mai bine cu senzația termică. O

discuție pe această temă este prezentată în (Auliciems și Szokolay, 2007:44).

Tabel 6-2 Categorii de ambianțe termice. (Conform Tabel A1 din SR EN ISO 7730:2006)

Senzația termică per ansamblu a corpului

Disconfort local

Procent de nesatisfăcuți % cauzat de

Categoria* PPD %

PMV Rata 13 senzației de curent

de aer diferența de temperatură pe verticală

pardoseli calde sau

reci

asimetria radiației

A <6 -0,2<PMV<+0,2 <10 <3 <10 <5 B <10 -0,5<PMV<+0,5 <20 <5 <10 <5 C <15 -0,7<PMV<+0,7 <30 <10 <15 <10

*Toate criteriile trebuie satisfăcute simultan pentru fiecare categorie.

Temperatura operativă (top) este prezentată deoarece studiul ASHARE RP-1161 despre

confortul termic adaptiv a concluzionat că top este corelată cu satisfacția termică.

Temperatura medie de radiație nu poate fi măsurată direct, deoarece trebuie cunoscute

mărimea și temperatura tuturor suprafetelor din mediul respectiv, lucru greu de realizat și

utilizat în practică. Pentru a ține cont totuși de influența temperaturii medie de radiație sunt

calculate 3 mărimi derivate:

-temperatura operațională,

-temperatura efectivă standard (SET),

-noua temperatura efectivă (ET*).

13 Traducerea autorului pentru termenul englezesc ”Draft rate”. ”Draft” este definit ca senzația ”de curent de aer”, senzație nedorită de răcire locală a corpului cauzată de mișcarea aerului. (Olesen și Brager, ASHRAE Journal, August 2004:24)


inteligente.

99

Pentru a înțelege seminficația lor să presupunem că mutăm ocupantul unei încăperi

într-o cameră imaginară în care experimentează anumite condiții similare cu camera reală, în

funcție de temperatura derivată de calculat. Prezintă interes doar temperatura operativă.

Conform noului ASHRAE 55-2010, temperatura operativă (top) este egală cu

temperatura măsurată cu termometrul cu bulb uscat, care conduce la același schimb de căldură

de la corpul uman, fără haine, în poziția șezut pe scaun, relaxat lăsat pe spate aflat într-un

mediu ipotetic în care temperatura pereților și a aerului sunt egale, iar viteza curenților de aer

este de 7,6 cm/s sau 15 fpm (feet per minute).

Top = 0.48tr + 0.19[√vta - (√v – 2.76)ts

în care: Ecuația 6:6 ta = temperatura media a aerului (°C)

tr = temperatura medie de radiație (°C)

ts = temperatura medie a pielii (°C)

v= viteza aerului (cm/s)

(1cm/s = 1.97 fpm)

În concluzie, autorul este de părere că indicii care descriu mediul doar dpv. termic

oferă o imagine insuficientă asupra calității mediului respectiv. Uneori acești indici nici nu țin

cont de factorii personali, ci măsoară doar mediul. Un indice de confort global compus care să

caracterizeze mediul dpv. complet și să țină cont și de factorii personali este de dorit. Un prim

pas în acest sens va fi prezentat în lucrare.

6.3.2.2 Discuții pe baza confortului termic

Autorul menționează că în acest capitol va prezenta doar observațiile sale asupra

teoriei confortului termic din SR EN ISO 7730:2006. Teoria confortului termic este criticată

de mulți cercetători, printre care și (Ghiauș și Inard,2004:31), care propun un exemplu ce

dovedește o contradicție a teoriei și necesitatea controlului individual asupra parametrilor de

mediu, însă prezentarea lor nu este în scopul tezei.

Se observă că în ecuația ”tcl” ( temperatura pe suprafața hainelor) apare și în

termenul stâng, și în termenul drept al ecuației, ceea ce înseamnă că procedura sa de calcul

este iterativă. Pentru a elimina această incertitudene dată de calculul iterativ al unei

temperaturi prezise, afectată de o mulțime de factori reali care nu pot fi controlați și de care

ecuația nu ține cont, autorul tezei propune în cadrul sistemului dezvoltat, măsurarea

directă a temperaturii pe suprafața hainelor (sau a corpului), prin intermediul unei


inteligente.

100

traductor de temperatură de precizie, traductor conform cu standardul EN ISO 7726:2001.

Detalii în Capitolul 7 ”Senzori și traductoare de parametrii fiziologici ai ocupanților și pentru

factori de mediu”.

Indicele PPD prezice numărul persoanelor nesatisfăcute, sau neconfortabile termic de

o anumită combinație de factori de mediu. Din această definiție reținem următoarele aspecte:

(1) Chiar dacă se măsoară parametrii de mediu, teoria actuală prezice numărul de

persoane care se simt neconfortabil, prezicere realizată pe baza unor rezultate din studii de

laborator, care diferă de situația reală.

(2) Ce se întâmplă dacă într-o clădire reală se întâmplă să lucreze numai/ majoritatea

persoane care la testele de laborator formează partea statistică de 5% a celor nemulțumiți de

mediu? Teoria confortului termic consideră statistic că 5% dintre ocupanți sunt nesatisfăcuți

de mediu, fără să țină cont de satisfacția reală a ocupanților cu mediul.

(3) Faptul că și în condiții de mediu pe care majoritatea de 95% le găsesc lipsite de

disconfort, există totuși 5% care sunt nesatisfăcuți, este un indiciu clar asupra faptului că

satisfacția ocupanților cu clădirea depinde de mai mulți factori, nu numai de confortul termic.

Din acest motive, autorul propune un sistem de evaluare în timp real a satisfacției ocupanților

cu factorii de mediu. Sistemul este implementat pe microcontrolerul AVR, iar prelucrarea

informației se face cu inteligență artificială. Algoritmii genetici optimizează combinația de

parametrii de mediu, în funcție de preferințele ocupanților, introduse printr-o consolă cu 7

butoane, corespunzătoare scălii cu 7 trepte a senzației termice din standardul de confort termic

SR EN ISO 7730:2006. Cu cât ocupanții folosesc mai des consola, crește ponderea acordată

comenzii de la consolă, comparativ cu parametrii măsurați. Scopul sistemului este obținerea

unui mediu mai satisfăcător, în funcție de satisfacția reală a ocupanților cu mediul din clădire,

în condiții de eficiență energetică.

În opinia autorului, în teoria confortului temic există două abordări. Prima se referă la

definirea standardelor de confort termic pe baza schimbului de căldură între organism și

mediu, iar cea de-a doua se referă la modelul de confort termic adaptiv. Unele clădiri mențin

ocupanții la același nivel de temperatură și nu le permit să controleze mediul, altele permit

varierea temperaturii în funcție de preferințele ocupanților. Primul tip de clădire poate fi

stresant pentru ocupanți și oricum costisitor de înteținut, al doilea este larg acceptabil și mai

ieftin de întreținut.

Tot mai multe studii demonstrează existența fenomenului de ”confort termic

adaptiv” . De referință sunt Raportul ASHRAE RP-884 din 1997 și Raportul ASHRAE RP-


inteligente.

101

1161 din 2004. În Raportul 884:1997 este demonstrat modul cum ocupanții clădirilor ventilate

natural sunt confortabili într-un domeniu mai larg de temperaturi decțt ocupanții clădirilor cu

instalații de ventilare controlate centralizat. Obiectivul Raportului 1161:2004 a fost de a

investiga modul cum este influențat confortul de posibilitatea de control personal asupra

mediului. Studiul s-a desfășurat într-o clădire ventilată natural din California, atât vara cât și

iarna. Rezultatele studiului arată faptul că ocupanții cu grade diferite de control personal

asupra mediului conduc la răspunsuri termice diferite, chiar și pentru aceleași condiții de

mediu, nivel de îmbrăcăminte sau activitate. Aceste cercetări oferă sprijin empiric pentru rolul

pe care îl are modificarea așteptărilor din modelul adaptiv al confortului termic. Sentimentul

de control conduce la relaxarea așteptărilor și la acceptarea unui interval mai mare de variație

a temperaturii. Conform Bordass et al. (1994), oamenii acceptă variații mai mari de la o sursă,

dacă îî cunosc comportamentul, cum este cazul clădirilor ventilate natural. Tot Bill Bordass

afirmă că împuternicirea ocupanților de a controla sistemele de climatizare din clădire a

condus la pornirea acestora mult mai rar decât cazul funcționării continue.

Studiul ASHRAE RP-1161 concluzionează că este important ca clădirile să fie

proiectate astfel încât ocupanții să fie participanți activi în bucla de reglare climatică, nu

doar simpli receptori a oricăror condiții climatice furnizează sistemul de gestiune tehnică a

clădirii. (Brager, Paliaga, de Dear, 2004:32). Această concluzie vine în sprijinul modelului

proceselor din clădirile inteligente dezvoltat de autorul tezei și prezentat în Figura 4-1

”Model conceptual general al proceselor între ocupanți și o clădire inteligentă și cele

două tipuri de evaluare a clădirii.”

În opinia autorului, rezultatul studiilor cu privire la confortul termic adaptiv, care

confirmă faptul că un grad mai mare de control asupra mediului conduce la mărirea

satisfacției cu mediul și la mărirea intervalului de temperaturi considerat confortabil, va fi

folosit în dezvoltarea unui sistem de interacțiune cu ocupanții, sistem implementat pe

microcontroler AVR, ce folosește inteligență artificială. Deoarece ocupanții sunt cei mai buni

senzori, ei comunică sistemului starea lor de confort/ satisfacție cu mediul, iar sistemul o

învață și poate comanda fie sistemul de ventilare climatizare, fie poate indica ocupanților

momentul optim când să deschidă fereastra, în funcție de balanța temperaturilor interior-

exterior, aporturi termice interioare și degajări de CO2.

Toate aceste studii nu au menționat modul cum temperatura influențează

productivitatea muncii. Aceasta este prezentată în cele ce urmează.


inteligente.

102

6.3.3 Relația între temperatur ă și performan ța în lucru

6.3.3.1 Fundamentul știin țific

Temperatura aerului afectează direct productivitatea muncii. Clădirile supraîncălzite

fac risipă de energie, sunt neconfortabile și conduc la un mediu neproductiv, deoarece

temperaturile mai mari dau senzația de moleșeală, somnolență, în timp ce temperaturile mai

mici, care dau senzația de ușor răcoare, stimulează productivitatea, însă nu sunt neapărat

confortabile.

Seppanen et al. (2006b) au raportat 24 de studii și 148 de evaluări, pe baza cărora a

rezultat Figura 6-2. Putem spune că această relație va avea un domeniu larg de aplicare,

deoarece studiile au fost efectuate în medii cu activități variate. Masurarea performanțelor s-a

facut penttru activități ce presupuneau sarcini complexe, sarcini vizuale simple, sarcinilor ce

necesită vigilență sau lucru manual din birouri, dar și activități legate de învățat. Datele

rezultate au fost prelucrate prin acordarea de ponderi și normalizare. Diferiților indicatori li s-

au acordat ponderi în funcție de importanța respectivului indicator în performanța per

ansamblu a biroului. Normalizarea a fost efectuată pentru a arăta procentul în care se modifică

performanța pentru o modificare a temperaturii de 1°C. Figura 6-2 arată corelația între

temperatură și modificarea performanțelor la fiecare creștere a temperaturii cu 1°C, cu un

grad de încredere de 90%. Din Figura 6-2 rezultă faptul că performanța crește dacă

temperatura este sub 23-24°C și scade dacă este peste aceste valori. Panta curbei este zero

jurul valorii de 22°C. Curbele din Figura 6-3 sunt derivate din cele prezentate în Figura 6-2,

considerând că performanța maximă este 1 la temperatura de 22°C.

Conform ASHRAE RP-1161, senzația termică de ”ușor răcoare” este mai bine

acceptată atât iarna cât și vara. În cazul în care oamenii simt o altă stare decât cea neutră

(PMV=0), o parte significantă dintre ei vor întotdeauna mai rece, atât iarna cât și vara când

fenomenul este mai accentuat. (2004:22).

Roelofson (2001) a concluzionat de asemenea că o valoare PMV= - 0,5, deci ”ușor

rece” este dorită de mai mulți ocupanți, și mărește productivitatea muncii. Aceste studii susțin

rezultatul obținut de Seppanen, și anume faptul că temperatura optimă la care

productivitatea este maximă pentru munca intelectuală de birou este de 21,5°C.

Creșterea temperaturii peste 21,5°C conduce la scăderea productivității muncii.

Productivitatea scade cu 2% pentru fiecare 1°C, dacă temperatura crește peste 25°C, rezultat

bazat pe modelul din Figura 6-4.


inteligente.

103

Figura 6-2 Variația performanței (∆P% per °C de creștere a temperaturii) în funcție de temperatură. Valorile pozitive indică o îmbunătățire a performanței la creșterea temperaturii, iar valorile negative arată o scădere a performanței la creșterea temperaturii. (Seppanen et al. 2006b, Wargocki et al. 2006:30)

Figura 6-3. Performanța relativă în funcție de temperatură. Curbele sunt derivate pe curbele dinFigura 6-2 considerând că performanța maximă este 1 la temperatura de 22°C. Relația este semnificantă pentru temperaturi sub 20°C sau peste 24°C. (Seppanen et al. 2006b, Wargocki et al. 2006:30).

Graficul din Figura 6-4 reprezintă rezultatul suprapus al mai multor studii legate de

efectele temperaturii aerului asupra productivității (Sepannen et al.,2003; Saari și Aalto,2011).

Acesta susține faptul ca există o corelație între temperatura aerului și productivitate, iar

temperatura optimă este în jurul valorii de 21,5°C.

90% Intervalul de încredere

Neponderat Ponderat cu nr de cazuri si relevanta rezultatului Ponderat cu nr. cazuri

Temperatura [°C]

Performanța relativa

Temperatura [°C]

Raportat in fiecare studiu Neponderat Ponderat cu nr de cazuri si relevanta rezultatului

Ponderat cu nr. cazuri Grad de incredere 90% asupra ponderilor

Variatia perfor-mantei pentru 1°C crestere a tempera-turii, [%]


inteligente.

104

Figura 6-4 Sumarul studiilor legate de scăderea productivității și a performanței în funcție de temperatura aerului. (Sepannen et al.,2003; Saari, Aalto, 2011)

6.3.3.2 Domeniul de aplicare și concluzii Rezultatele mai sus menționate se aplică în toate domeniile în care activitatea este de

tip intelectual, sedentar. Studiile și graficele prezentate mai sus sunt bazate pe temperatura

aerului. Însă studiul american ASHRAE RP-1161 (2004:31) menționează că valoarea

temperaturii operativă este cea care se corelează cel mai bine cu satisfacția ocupanților cu

mediul, și nu temperatura aerului. Temperatura la care ocupanții se simt ”neutru” dpv. al

senzației termice este corelată puternic cu temperatura operativă, și are valori de 23°C vara și

22,1°C iarna.

6.3.4 Confortul vizual

6.3.4.1 Lumina și ciclurile circadiene

În 2002, David Berson et al. au descoperit un nou tip de fotoreceptor din ochi, pe

lângă deja cunoscutele celulele cu conuri și bastonașe. Noul fotoreceptor denumit ”novel” are

Scaderea performantei, %

Temperatura [°C]


inteligente.

105

propriile conexiuni nervoase la glanda pineală și la nucleul supraciasmatic14, care este ceasul

biologic al creierului. Sensibilitatea fotoreceptorului „novel” variază cu lungimea de undă a

luminii. Pe baza diminuarii concentrației hormonului melatonină, Brainard a determinat

curbele de sensibilitate spectrală și acțiune biologică a ochiului, din Figura 6-5. Prin

compararea celor două curbe din Figura 6-5 se observă că efectul maxim biologic al luminii

este dat de culoarea albastru, la λ=464nm, iar intensitatea senzației (sensibilitatea) vizuală

maximă λ=1 corespunde culorii verde-gălbui pe lungimea de undă λ≈555nm (Moroldo,

1999:8), (Bommel și Beld, 2004).

Figura 6-5 Curba spectrală de acțiune biologică Bλ și curba de sensibilitate spectrală vizuală Vλ. (Bommel și Beld, 2004:257)

Ca urmare, lumina bogată în componentă spectrală albastră (λ = 464 nm), după

trecerea prin culoarea verde, obținută la răsăritul Soarelui, are efect maxim de declanșare a

resetării ciclurilor circadiene.

Ciclurile circadiene sunt o manifestare bioritmică a funcțiilor organismului, cu o

perioadicitate de 24 de ore. Ciclurile circadiene sunt sincronizate și resetate de lumină, în

special cea naturală, dar și lumina artificială afectează ciclurile circadiene, defazându-le în

timp. Deoarece compoziția spectrului de culoare a lămpilor de iluminat artificial este diferită

de cea a luminii naturale de-a lungul unei zile, ea nu produce aceleași efecte benefice pentru

organism ca lumina naturală.

Variația culorii luminii naturale de-a lungul zilei de la albastru la răsărit spre roșiatic la

apus sincronizează organismul uman despre momentul din zi, din an și cu poziția pe suprafața

Pământului. Odată cu înserarea, și cu scăderea nivelului de iluminare naturală, în absența

luminii artificiale, începe producția de melatonină, un hormon responsabil cu inducerea stării

de somn. Însă lumina artificială din locuințe, în special lumina albastră produsă de ecranele

televizoarelor, calculatoarelor etc, afectează procesul natural al producerii de melatonină, 14 Traducerea termenului ”suprachiasmatic nucleus (SNC)” îmi aparține.


inteligente.

106

dereglează ciclul circadian, defazându-l în timp. Chiar și trezirea din somn și aprinderea unei

lumini puternice (peste ~50lux) pentru scurt timp dereglează ciclul circadian.

În opinia autorului, instalațiile de iluminat artificial din locuințe trebuie concepute să

funcționeze în funcție de momentul din zi și noapte. Deoarece bioritmul este diferit ziua și

noaptea, pentru a nu îl afecta prin stimulul lumină, trebuie să existe un iluminat redus pentru

noapte (de ex. la toaletă și pe holuri) și unul pentru zi.

În documentarul Secret Life of Buildings (2011) este prezentat efectul arhitecturii și al

luminii asupra stării de bine. Suprafețele mici vitrate conduc la o cantitate mai mică de lumină

naturală in interior, iar organismul uman este afectat de acest stimul. Proiectarea pentru

eficiența energetică nu dă aceleași rezultate ca proiectarea pentru sănătatea oamenilor.

Proiectarea clădirilor pentru a obține certificări și performanțe energetice de valoare mare

conduce la arhitecturi cu ferestre mici, și implicit la un mediu nesănătos, datorită:

- Reducerii cantității de raze ultraviolete care pătrund în interior și sterilizează mediul.

- Reducerii cantității de lumină naturală ce pătrunde în interior și declanșează

producerea în organism de hormoni și vitamine produse sub acțiunea luminii.

6.3.4.2 Indici pentru confortul vizual

Confortul vizual depinde de nivelul de iluminare al mediului (pe suprafața utilă), de

coeficientul de uniformitate al iluminării, de valoarea indexului de orbire (UGR-Unified Glare

Rating), de temperatura de culoare a luminii, de culoarea luminii, de indicele de redare a

culorilor. Culoarea luminii si indicele de redare al culorilor este o funcție de intervalele de

lungime de undă produsă de către lampă. Proprietățile fizice (culoare, filtrare, transparență)

ale aparatajului optic al corpului de iluminat contribuie la modificarea proprietăților fluxului

luminos emis de lampă (Bianchi, Mira, Moroldo, Georgescu, Moroldo:1998),(Moroldo:1999).

Coeficientul de uniformitate a iluminării are legătură cu calitatea iluminatului.

C.U.I. indică uniformitatea distribuției nivelului de iluminare pe planul util. Valorile sale sunt

specificate în Normativul NP061-2002. În prezent, proiectarea pentru eficiența energetică

conduce la funcționarea iluminatului doar în zona unde sunt ocupanți, pe baza unor detectoare

de prezență.

Indexul de orbire (UGR) se calculează în funcție de poziția ocupantului față de

corpurile de iluminat și tipul corpurilor de iluminat.


inteligente.

107

Nivelul de iluminare, E [lux], este ales în funcție de tipul acțivității desfășurate și de

destinația spațiului (încăperii). Standardul românesc care definește aceste valori este NP061-

2002. De exemplu, pentru o activitate intelectuală, spațiu cu destinația de birouri, nivelul de

iluminare pe suprafața utilă (biroul) este recomandat a fi 500lx, produs cu lămpi cu un indice

de redare a culorii de 80-90. În camerele de comandă, nivelul de iluminare trebuie să fie

ridicat, pentru a intrerupe ciclurile circadiene și a preveni adormirea operatorilor.

Indicele de redare a culorii, Ra [-], cuantifică cât de bine redă culoarea unui obiect,

lumina produsă de o lampă. Acest indice ia valori in intervalul 0-100. Valoarea 100

corespunde lămpilor cu incandescență sau celor cu halogen. Valoarea 20 corespunde pentru

lâmpile cu vapori de sodiu de joasă presiune.

Temperatura de culorare a luminii, Tc [K] are valori în intervalul (0; 5800) și este

parametrul care poate avea influența cea mai mare asupra senzației termice resimțită de

ocupanții unei clădiri. Datorită distribuției spectrale a luminii și implicit a tipului de lampă

folosit, lumina poate crea o senzație de cald sau de rece ocupanților unei încăperi. Lumina

având temperatura de culoare de 4000K ”alb culoarea zilei” are aceeași distribuție spectrală ca

și lumina zilei, deci creează o senzație neutră. Lumina albă produsă de către lămpi poate avea

o nuanță caldă sau rece, respectiv fiind alb cald(Tc<4000K) sau alb rece (4000K<Tc<5800K).

Din acest motiv, încăperile cu suprafețe mari vitrate, situate pe fațada sudică, în emisfera de

nord, au aporturi de căldură mai mari decât cele situate pe fațada nordică. Pentru a reduce

acest efect, lămpile de iluminat din încăperile sudice vor avea o lumină alb-rece, iar cele

dinspre nord, o lumină alb caldă.

Din punct de vedere semiotic, culoarea suprafețelor și a luminii transmite un mesaj.

Chiar și în natură unele specii de animale folosesc culorile pentru a transmite mesaje de

atenționare. Tot dpv. semiotic, un mediu cu iluminare mare, dă senzația de proaspăt, de

siguranță. Astfel, arhitectura, lumina și culoarea afectează starea de bine.

Un mediu interior plăcut privirii depinde de arhitectura spațiului dar și de stimulii

vizuali. Arhitectura și lumina naturală poate fi considerată ca o componentă de bază a stării de

bine, iar iluminatul artificial un stimul, o componenta dinamică. Deoarece ciclurile circadiene

ale oamenilor, (ciclurile pe care se bazează funcționarea organismului) sunt sensibile la

lumină (naturală și artificială), proiectarea arhitecturii clădirii și a instalațiilor de iluminat

trebuie să se facă ținând cont de efectul pe care îl are lumina asupra organismului uman.


inteligente.

108

6.3.5 Confortul acustic

Studiile pe bază de chestionare (Frontczak et al, 2011), și studiile prin investigații

neurologice (Secret life of Buildings:2011) au aratat (Figura 6-6) că zgomotul este unul dintre

principalii factori care nemulțumește și scade productivitatea muncii ocupanților din clădiri,

mai ales în clădirile de birouri amenajate de tip ”open-space” . Conform studiului lui Moezzi,

Mithra și Goins (2011:32), activitățile care necesită concentrare, scrisul și cititul de texte

tehnice devin activități imposibile datorită zgomotului. Sarcinile complexe cognitive sunt

afectate de zgomot de valoare 70-80dB(A). Subiecții din studiu citesc mai puține rânduri și

fac mai multe erori în scris, pentru zgomot de 80dB(A), comparativ cu situația la 55db(A).

Zgomotul poate provenii de la echipamentele de birou, discuții, zgomotul de la circulații etc.

Figura 6-6 Posibilitatea (cu interval de încredere de 95%) de mărire a satisfacției cu spațiul de lucru în funcție de parametrii mediului interior și caracteristicile clădirii, men ționate în studiu. (Frontczak et al., 2011).

În documentarul ( Secret life of buildings, ep 1/2/3, 2011) cercetătorii au demonstrat

prin investigații neurologice, mecanismul prin care zgomotul afectează atenția. Un subiect a

fost echipat cu o casca cu senzori pentru undele celebrale. Subiectul efectuează o activitate de

birou, casca cu senzori fiind conectată la aparatele de măsură. Cât timp este liniște, activitatea

celebrală depinde doar de activitatea desfășuată. Într-un mediu zgomotos, creierul

reacționează, activitatea celebrală devenind foarte intensă, și astfel concentrarea se pierde.

Cantitatea de spațiu

Nivelul de zgomot Intimitatea vizuală

Culorile și texturile Ușurința interacțiunii

Confortul cu finisajele Temperatura

Mediul izolat fonic

Nivelul de iluminare

Calitatea aerului

Mentenanța clădirii

Mobilier ajustabil

Confortul vizual Curățenia clădirii

Curățenia biroului


inteligente.

109

În concluzie, datorită impactului deosebit de puternic pe care zgomotul îl are în

reducerea productivității muncii intelectuale, de creație, trebuie luate de măsuri de protecție

impotriva sa. Spațiile de birouri de tip open-space, sau clădirile cu atrium permit transmiterea

zgomotului și scad productivitatea muncii. Măsuri de izolare fonică trebuie luate.

6.3.6 Confortul olfactiv

Prospețimea aerului este un termen rar utilizat în temele de proiectare pentru

instalațiile de ventilare-climatizare, cu toate că toate lumea înțelege senzația pe care o

reprezintă. Ea este influențată de culoare, spațialitate și calitatea aerului. Dacă se consideră

aerul de pe munte ca fiind foarte proaspăt, calitatea aerului ar depinde de concentrația de CO2,

temperatură, umiditatea relativă și mișcarea aerului.

Conform cercetarilor (Clements-Croome, 1996) și (Bako-Biro et al, 2008), relația de

dependență între debitul de aer proaspăt FA (l/s/persoană) și temperatura aerului Ta (°C) în

intervalul 21,5-25,5°C, la o umiditate relativă în intervalul 44-60%, pentru 10% oameni

nesatisfăcuți este:

ln(FA)= 0,2085 Ta - 3,37, așadar o dependență exponențială. O ușoară modificare a

debitului de aer proaspăt influențează mult temperatura aerului.

Unitatea de măsură a senzației olfactive resimțite este „olf”-ul. 1 olf reprezintă

senzația olfactivă resimțită de ocupanții unei încăperi ventilată cu un debit de aer proaspăt de

10l/s*pers.

Confortul olfactiv depinde de calitatea aerului. Cu toate că este deosebit de important

pentru sănătatea ocupanților, conform (Frontczak et al,2011), una dintre primele surse de

nemulțumire a ocupanților cu mediul din clădire este calitatea aerului interior. Se observă în

Figura 6-7 scorul mic pe care l-a obținut satisfacția cu calitatea aerului. Studiile lui Wagner și

Schakib-Ekbatan (2011: 55, 56) indică faptul că satisfacția cu calitatea aerului este puternic

corelată cu satisfacția per ansamblu cu temperatura, și dată fiind puternica corelație satisfacție

termică-satisfacția cu clădirea, înseamnă că ocupanții doresc o calitate mai bună a aerului.

Prin calitatea aerului înțelegem lipsa poluanților din aer interior și exterior clădirii. În

continuare ne vom referi la aerul interior clădirii. Calitatea aerului este legată de ventilare.

Tipul de ventilare și debitul de aer necesar depind de destinația spațiului ventilat (climatizat),


inteligente.

110

de procesele ce se desfășoară în acel spațiu, de numărul ocupanților, de degajările de căldură,

umiditate sau noxe (eg. fumul de țigară15).

Figura 6-7 Diagrama satisfacției față de parametrii evaluați în studiul CBE. Ordinea este de la cel mai mare nivel al satisfacției la cel mai scăzut. Extremitățile casuțelor sunt întervalul de încredere de 25% și 75%. Linia verticală indică valoarea mediană. Pentru toți parametrii, valorile minime și maxime sunt -3 și +3. (Frontczak et al., 2011)

Ventilarea prin deplasare (de tip piston) este cea mai bună, efectivă, deoarece după

cum îî spune și numele, aerul introdus impinge întregul volum de aer existent din încăpere.

Indiferent de tipul de ventilare ales, (de tip piston saude tip amestec) există mai multe

criterii de alegere a debitului de ventilare:

- criteriul termic se referă al debitul de aer necesar preluării sarcinii termice și de

umiditate

- criteriul calității aerului interior (criteriul igienic) conduce la un debit de ventilare

necesar pentru a indeplini cerințele de calitate a mediului interior (eliminarea mirosurilor –

corelate cu concentrația de CO2 ce este un indicator al activității umane (ASHRAE 66-2001),

senzația de prospețime. Acest criteriu este specificat și în ASHRAE 66-2001:

”6.2. Indoor Air Quality Procedure: This procedure provides an alternative

performance method to the Ventilation Rate Procedure for achieving acceptable air quality.

The Ventilation Rate Procedure described in 6.1 is deemed to provide acceptable indoor air

15 ETS –Environemntal Tabacco Smoke

Ușurința interacțiunii Nivelul de iluminare Confortul finisajelor

Curățenia clădirii Clădirea per ansamblu

Mentenanța clădirii Cantitatea de spațiu

Confortul vizual Curățenia biroului

Biroul Culorile și texturile

Mobilier ajustabil Intimitatea vizuală

Calitatea aerului Nivelul de zgomot

Temperatura Mediul izolat fonic

Nivelul satisfacției


inteligente.

111

quality, ipso facto. Nevertheless, that procedure, through prescription of required ventilation

rates, provides only an indirect solution to the control of indoor contaminants. The Indoor Air

Quality Procedure provides a direct solution by restricting the concentration of all known

contaminants of concern to some specified acceptable levels. It incorporates both quantitative

and subjective evaluation.” ( ASHRAE 66-2001)

Deoarece aerul exterior este introdus în interiorul clădirii pentru ventilarea și

climatizarea acesteia, este important ca acesta sa aibă un conținut cât mai mic în poluanți.

Calitatea aerului este un factor important în cazul Sindromul Clădirilor Bolnave. Calitatea

aerului afectează oamenii atât din punct de vedere fiziologic, cât și din punct de vedere

psihologic:

6.3.6.1 Efectul fiziologic al mirosului

Fiziologic. Durează doar 4 secunde de când inspirăm, până când aerul inspirat ajunge

în sistemul circulator. Creierul are nevoie să fie bine oxigenat pentru a ne simți în formă.

Cantiatea de oxigen dizolvat în sânge (spO2) variază între 89-97%. La o concentrație de 97%

ne simțim energici, iar la o concentrație de 87% ne simțim somnoroși. Așadar o mică variație

în concentrație face o diferență are efecte majore. Pe lângă conținutul de gaze (azot, oxigen

etc), aerul mai conține contaminanți (poluanți), fie sub forma altor gaze, fie sub forma de

particule/ pulberi în suspensie. Nu face obiectul acestei teze studiul poluanților atmosferici.

Concentrația acestor substanțe este cea care poate face diferența între viață și moarte. O listă

cu concentrațiile de interes a principalilor contaminanți ai aerului interior este prezentată în

ASHRAE Standard 62-2001, Tabelul B-2, pag 104 din 187.

Bioxidul de carbon este prezentat separat. Cu toate ca nu este un considerat un

poluant în cazul când provine din activitea metabolică, concentrația de bioxid de carbon este

folosită ca un indicator (înlocuitor) al mirosului produs de ocupanții unei clădiri (bioefluenți

umani). Concentrații mici de CO2 creează starea de somnolență, scăzând productivitatea; la

concentraţii mai mari de 7% apar amețeală, dureri de cap, dificultăți respiratorice și

inconștiența de câteva minute până la o oră. Deoarece în clădirile de birouri munca este de

natură statică pe o perioada lungă de timp, debitul de aer de ventilare trebuie mărit pentru a

reduce concentrația de CO2 și a compensa lipsa mișcării. Sunt necesare pauze scurte de

mișcare și relaxare.


inteligente.

112

Deorece CO2 este folosit ca un indicator al gradului de ocuparea al unei clădiri și

deoarece productivitatea depinde de concentrația de CO2, ea trebuie folosită ca un parametru

de control a funcționării instalației de climatizare-ventilare. Anexa C din ASHRAE 66-2001

se referă la nivelului de CO2 corelat cu rata de ventilare. Pentru alte surse de CO2 decât

oamenii, controlul la sursă este recomandat.

6.3.6.2 Efectul psihologic al mirosului

Ne amintim de o clădire în care am fost prin mirosul ei, care ne rămâne întipărit în

minte. Din punct de vedere psihologic, mirosul este un stimul subliminal. O stare fizică,

psihologică ”se leagă” de un stimul, anume un miros, iar când acel stimul miros este simțit din

nou, acea amintire, stare este declanșată. Dacă ocupanții unei clădiri lucrează într-un mediu

cu un miros urât (eg. o carpetă veche), acel miros va fi un stimul pentru ei, care nu îi va lăsa

să se concentreze la activitatea productivă, afecând astfel productivitatea muncii. Cât timp

stimulul miros este prezent, angajații și implicit productivitatea au de suferit.

Pe de altă parte, un mediu cu un miros proaspăt, plăcut, stimulează productivitatea.

Takenoya descrie in (Clements Croome,2006:334) cum în clădirea Kajima din Japonia se

folosesc arome pentru stimulare productivității angajaților. Parfumul injectat în instalația de

ventilare diferă în funcție de perioada din zi, de la miros de lemn, la miros de flori și chiar

miros de citrice, cu rol de a stimula concentrarea, productivitate și relaxarea.

6.3.7 Relația între rata de ventilare și absenteism datorat îmboln ăvirii

6.3.7.1 Fundamentul știin țific Relația cantitativă între rata de ventilare și absenteismul pe termen scurt datorat

îmbolnăvirii este prezentată grafic în Figura 6-8. Această relație a rezultat din combinarea

datelor din mai multe studii publicate, a unui model teoretic de transport a infecțiilor

respiratorii și din folosirea studiilor în care absenteismul datorat îmbolnăvirii de scurtă durată

au fost obținute ca rezultate (Fisk et al. 2003, Wargocki et al. 2006:26).

Relația ține cont de efectele ventilației, filtrării și de depunerea / sedimentarea

particulelor asupra concentrațiilor aeropurtate de particule infecțioase, cât și de procesul prin

care facilitarea transmiterii bolilor într-o clădire conduce la mai mulți ocupanți infectați, care

la rândul lor constituie o nouă sursă de particule înfecțioase.


inteligente.

113

6.3.7.2 Domeniul de aplicare. Deoarece relația prezentată în Figura 6-8 este obținută prin prelucarea mai multor seturi

de date empirice, există o familie de curbe ce corelează numărul de schimburi de aer cu

apariția îmbolnăvirilor. Relaţia are mai multe surse de incertitudine şi este aplicabilă doar în

cazul spaţiilor de birouri de tip deschis (open-plan) sau când aerul este recirculat în clădire.

Un cititor ar putea aprecia grosolan că o dublare a debitului de aer proaspăt conduce la o

scădere cu 10% a numărului de îmbolnăviri.

Figura 6-8 Tendințe prezise între rata de îmbolnăvire și demisii datorate condițiilor de lucru, raportat la rata de ventilare (Fisk et al. 2003, Wargocki et al. 2006:26).

6.3.8 Relația între rata de ventilare si performan ța în lucrul de birou


Relația dintre numărul de schimburi de aer și performanța în lucrul de birou este

obținută prelucrând date din cinci studii efectuate în clădiri de birouri și două studii de

laborator în care subiecții au simulat lucrul la birou (Seppanen et al, 2006a). Aceste studii au

cuantificat performanța în lucru, măsurând timpul de reacție, performanța muncii simulate

(viteza de tastare, citire, operația de adunare) dar și performanța muncii adevărate într-un call-

center (durata convorbirilor telefonice). Fiecare înregistrare a fost ponderată cu numărul de

subiecți. Diferiților indicatori de performanță le-au fost acordate ponderi în funcție de

importanța respectivului indicator în performanța per ansamblu a lucrului de birou. Datele au

fost normalizate prin calcularea variației performanței raportată la creșterea ratei de ventilare

la 10 L/(s *persoană). Modificarea normalizată a productivității (%) în funcție de rata de

ventilare, cu un interval de încredere între 90% și 95% este prezentată în

Nr. de schimburi de aer, h^-1

Prevalenta îmbolna-virilor relativ la prevalenta fără ventilare

Îmbolnaviri în spitale (Drinka 1996) Imbolnăviri în barăci (Brundage 1986) Modelul de concentratie a particulelor Imbolnaviri in barăci, (Brundage1983) Imbolnăviri in birouri (Milton 2000)


inteligente.

114

Figura 6-9 Creșterea perfomanței (∆P% la 10 L/(s*persoană) creștere a ratei de ventilare) . (Seppänen et al. 2006a, Wargocki et al, 2006:27)

6.3.8.2 Domeniul de aplicare

În Figura 6.9 este prezentată relația pe parcursul diverselor etape de prelucrare a

datelor. Forma curbelor prezentate indică faptul că mărirea ratei de ventilare până la

aproximativ 40L/s*persoană) conduce la creșterea performanței în lucru, insă cele mai mari

variații ale performanței sunt până la valoarea de 20L/(s*persoană). Creșterea ratei de

ventilare peste valoarea de 20L/(s*persoană) produce efecte, însă mai mici decât până la

această valoare. Deoarece relația a fost obținută din prelucrarea datelor obținute pentru tipul

de actvitate de birou, relația este aplicabilă pentru acest tip de activitate.

Următoarea ecuație (Seppanen et al., 2005a) poate fi folosită pentru evaluarea

performanței la oricare două rate de ventilare diferite, considerând că rata de ventilație crește

de la valoarea V0 la V1. Raportul între performanța la rata de ventilare V1, (P(V1)) și

performanța la rata de ventilare V0, (P(V0) este:

( )( ) ( )

×= ∫

1

0

^

0

1 1,0expV

V

dvvVP

VP λ Ecuația 6:7

în care ( )v^

λ este variația / schimbarea în performanță la fiecare 10L/(s*persoană) la rata de

ventilație v . Un exemplu de utilizare a acestei relații este prezentat în Figura 6-10 în care

ratele de referință a ventilației (V0) au fost setate la 6,5 respectiv 10 L/(s*persoană).

Raportat în fiecare studiu Neponderat

Ponderat cu nr. cazuri

Ponderat cu nr de cazuri si relevanta rezultatului 90% interval de incredere 95% interval de incredere

Rata de ventilare, L/s*persoana

Variatia performantei pentru fiecare 10L/s*pers, [%]


inteligente.

115

Figura 6-10. Efectul creșterii ratei de ventilație asupra performanței relative manifestată la valoarea de referin ță de 6,5 respectiv 10 L/(s*persoană). (Seppanen et al., 2006a, Wargocki et al 2006:28).

6.3.9 Relația între calitatea perceput ă a aerului interior și performan ța în lucru


Relație de dependență între procentul de nemulțumiți și debitul de ventilare este

exponențială și este prezentată în Figura 6-11; pentru a satisface majoritatea de 80% a

ocupanților este nevoie de o creștere mică a debitului de ventilare (7 L/(s*persoană).

Figura 6-11. Corelația între debitul de aer de ventilare si procentajul celor nemulțumiti. (Ventila ția funcție de percepția calității aerului) (Sursa:REHVA Guidebook no4 ”Ventilation And Smoking”, slide 14/ 32 PPT presentation, Annual meeting 15thOctober 2008)

Rata de ventilare , q [l/s*olf]

Procent nesatisfăcuti [%]

Rata de ventilare , [l/s*persoana] Rata de ventilare , [l/s*persoana]

Performanta

relativa

Performan

ta relativa

Ponderat cu nr. cazuri Ponderat cu nr de cazuri si relevanta rezultatului Neponderat

Ponderat cu nr. cazuri Ponderat cu nr de cazuri si relevanta rezultatului Neponderat


inteligente.

116

Relația între calitatea percepută a aerului interior și performanța în cazul activității la

birou a fost obținută prin prelucrarea datelor din trei experimente cu subiecți efectuând un

lucru simulat în laborator (Wargocki et al., 2000b,c). Calitatea aerului a fost modificată prin

varierea debitului de aer proaspăt sau eliminarea sursei de poluare din birou; sursa de poluare

a fost o mochetă veche de 20 de ani.

Relația cantitativă indică o creștere a performanței de 1,1% la fiecare reducere de 10%

a proporției de persoane nemulțumite de calitatea aerului, pe intervalul 25-70% nemulțumiți.

Aceasta corespunde și unei creșteri a performanței de 0,50% pentru fiecare reducere de 1

decipol în intervalul 2-13 decipoli. Conform (Fanger, 1988), decipolul este măsura cantitativă

a calității aerului măsurată pe baza evaluării f ăcute de subiecți umani.(Wargocki et al,

2006:28).

Figura 6-12 Performanța lucrului de birou simulat în funție de proporția persoanelor nemulțumite de calitatea aerului (R2=0,784; P=0,008), (Wargocki et al., 2000b,c)

Bako-Biro (2004) a verificat rezultatele obținute de Wargocki, și a efectuat propriile

experimente folosind alte surse de poluare (ecrane de calculator cu tub CRT, linoleum,

adeziv, rafturi cu cărți și hârtie). Conform Figura 6-13, modificarea cu 10% a proporției de

nemulțumiți de calitatea aerului, are ca rezultat o modificare de 0,8% a performanței.

Diferența între studiile celor doi autori este că în cazul lui Bako-Biro, performanța ține cont

doar de dactilografiat, pe când în cazul lui Wargocki, performanța ține cont de dactilografiat,

adunare și citirea unui text.

Nesatisfăcuti de calitatea aerului %

Performanta %


inteligente.

117

6.3.9.2 Domeniul de aplicare.

Birouri: folosind relațiile exprimate în cele două figuri, un cititor poate prezice efectul

pe care îl are asupra performanței, îmbunătățirea calității aerului în birouri.

Figura 6-13 Performanța dactilografiatului în funcție de proporția de nemulțumiți de calitatea aerului. (R2=0,6012) (Bako-Biro, 2004; REHVA Guidebook no6)

Spații publice gen cafenele, restaurantue, baruri etc, locuri în care se fumează. În

aceste spații poluantul principal este fumul de țigară. REHVA Guidebook no4 conține

informații pentru proiectarea de sisteme de ventilare eficiente, pentru a obține calitatea dorită

a aerului.

6.4 Evaluare productivit ății în cl ădirile nereziden țiale din România dpv. al calit ății mediului și al conceptului de cl ădire inteligent ă

În articolul în curs de publicare în Jurnalul Intelligent Buildings International, autorul

tezei a introdus și susținut cu dovezi știinșifice ipoteza conform căreia unul din factorii care

contribuie la productivitatea scăzută a muncii în clădirile nerezidențiale din România este

calitatea necorespunzătoare a clădirilor, care nu oferă angajaților un mediu de stare de bine.

De obicei mediul din aceste clădiri a fost proiectat să fie confortabil, termic și vizual,

însă studiile științifice recente (cele prezentate în capitolele de mai sus ) devedesc faptul că un

mediu confortabil nu este productiv. Doar un mediu în care ocupanții resimt starea de

bine conduce la productivitatea muncii. În articol am propus metode de îmbunătățire a

calității mediului din clădirile existente, din punct de vedere al principiilor promovate de

conceptul de clădire inteligentă.

Calitatea perceputa a aerului, % nesatisfăcuti

Materiale de construcție

Ecran calculator

Carpetă de slaba calitate

Performanta relativa


inteligente.

118

Deseori guvernatorul Băncii Naționale a României, Mugur Isărescu, prezintă statistici

în conferințele de presă, conform cărora productivitatea muncii în România este redusă, fără

să dea nici un motiv pentru aceasta. Este adevărat faptul că productivitatea muncii la nivel de

economie este diferită în funcție de ramură, iar guvernatorul a prezentat o situație statistică

globală, însă generalizând la nivelul economiei ceea ce se întâmplă la nivel individual, se

obțin statisticile prezentate de guvernator.

Conform glosarului BNR, productivitatea muncii poate fi definită ca un index egal cu

raportul între ieșiri pe intrări, producție reală împărțită la consumul de muncă, toate acestea

fiind greu de cuantificat. De exemplu ”producția” poate fi Produsul Intern Brut, valoarea

producției industriale etc, iar ”consumul de muncă” poate fi numărul de angajați, ore lucrate.

Autorul consideră că deoarece angajații români pot lucra în clădiri sau țări diferite, cu

rezultate diferite, singura diferență este mediul în care lucrează. Productivitatea muncii și

starea de bine depind de factori sociali, caracteristici personale, organizație și mediu ambinat

(Clements-Croome, 2002). În timp ce primii trei factori pot fi modificați ușor, modificarea

condițiilor de mediu ambiant de către angajați este imposibilă dacă clădirea nu oferă

posibilitatea. Autorul își bazează demonstrația ipotezei pe experiența proprie inginerească

asupra mediului construit din România, a conceptului de confort care influențează construcția

sa, a sondajelor statistice realizate de autor printre specialiști în domeniul construcțiilor, pe

statisticile de la Institutul Național de Statistică și pe rezultatele științifice cu privire la

influența factorilor de mediu asupra productivității și stării de bine.

Articolul publicat este atașat tezei în Anexe.


inteligente.

119

Capitolul 7 Senzori și traductoare de parametrii fiziologici ai ocupan ților și pentru factori de mediu

Cei mai buni și inteligenți senzori sunt oamenii.

Rolul folosirii acestor senzori și traductoare este de a realiza o buclă de feedback între

ocupant și clădire. Autorul este de părere că sistemele unei clădiri inteligentă trebuie să fie

controlate în mod adaptiv în funcție de starea/ stările ocupanților, și bineînțeles în funcție de

mediul natural.

7.1 Stadiul actual al realiz ărilor în domeniul dispozitivelor medicale electronice flexibile Progresul tehnologic al microelectronicii și nanotehnologiilor a permis creeare de

circuite electronice flexibile. Monitorizarea semnelor fiziologice ale oamenilor, a stării lor de

sănătate poate fi făcută de acum în mod continuu, nu doar când omul se îmbolnăvește și

ajunge la doctor.

În opinia autorului, în viitor clădirile inteligente vor avea grijă și de sănătatea

ocupanților, pe lângă faptul că trebuie să asigure un mediu sănătos. Clădirile inteligente vor fi

dotate cu receptoare de unde radio care să recepționeze datele de la dispozitive medicale

portabile. În funcție de parametrii fiziologici măsurați clădirile inteligente vor putrea regla

parametrii de mediu, astfel încât să satisfacă pe deplin ocupanții și să îi țină sănătoși.

Figura 7-1 Dispozitiv medical electronic flexibil, cu proprietăți fizice similare pielii. Poate monitoriza temperatura pielii, undele ECG și EMG. (Electrocardiograma și Electromiograma) (Kim et al, 2011).


inteligente.

120

În Figura 7-1 este prezentat un dispozitiv medical flexibil, de dimensiunea unui

timbru, care poate măsura temperatura corpului printr-un filament de platină ( similar

termorezistenței), undele ECG (electrocardiograma=activitatea electrică a inimii), undele

EMG (electromiograma=activitatea electrică a mușchilor) și tensiunea mecanică din piele.

Dispozitivul este dotat cu LED-uri indicatoare, bobină radio-frecvență pentru a genera

energiea electrică necesară funcționării din undele radio din aer și antenă pentru transmiterea

informației către un cititor receptor. Nu se specifică distanța la care poate fi recepționat

semnalul. Autorul tezei l-a contactat pe șeful laboratorului unde a fost produs dispozitivul și

întrebat cu privire la disponibilitatea pe piață a dispozitivului. La nivelul lunii august 2011,

răspunsul a fost că momentan dispozitivul este produs cu dificultate doar pentru studii de

laborator, urmând ca pe la sfărșitul anului 2012 să se încerce producția sa largă.

În Figura 7-2 este prezentată o lentilă de contact pentru măsurarea presiunii oculare,

folosită în terapia glaucomului. Lentila conține un inel subțire de platină care se întinde și își

modifică rezistența electrică pe măsură ce globul ocular se umflă, datorită presiunii oculare.

Pe marginea lentilei este o antenă din aur, care transmite semnalul la un dispozitiv de

înregistrare portabil.

Figura 7-2 Lentilă de contact care măsoară tensiunea oculară, folosită în terapia glaucomului. (IEEE Spectrum 2010)

Figura 7-3 Banda ”Armband” pentru umăr, inregistrează temperatura pielii, rezistivitatea pielii și accelerațiile.

În Figura 7-3 este prezentat un dispozitiv ce măsoră temperatura și rezistivitatea pielii

precum și accelerația corpului. Prin prelucrarea temperaturii și a rezistivității pielii (scade pe

măsură ce transpirăm, indicator al eforului fizic), este calculată o valoare a fluxului de căldură


inteligente.

121

emis. În opinia autorului, această mărime este discutabilă, deoarece depinde de variabile care

nu pot fi luate în calcul de aparat, precum: tipul îmbrăcăminții, umiditatea ei, viteza curenților

de aer, postura corpului, temperatura medie de radiație. Standardul de confort termic de

asemenea necesită calcularea temperaturii pe suprafața hainelor, însă o face printr-o metodă

iterativă, ruptă de realitate și afectată de aceleași erori ca și în cazul acestui aparat.

Autorul propune corelarea temperaturii pielii sau pe suprafața hainelor cu senzația termică

PMV, ambele metode de mai sus fiind în opinia sa, inutile și rupte de realitate.

Avantajele folosirii aparatelro mai sus prezentate și controlul clădirilor în funcție de

răspunsul fiziologic al ocupanților sunt următoarele:

-îmbunătățirea stării de sănătate a populației

-implementarea medicinei preventive

-creșterea satisfacției ocupanților cu mediul,

-reducerea numărului de concedii medicale și a demisiilor

-reducerea numărului de îmbolnăviri care se tratează în sistemul de sănatate

- degrevarea sistemului de sănătate de o parte din numărul de pacienți

Dezavantajul acestor aparate este că nu transmit datele în timp real, fie nu pot face

transmisia în timp real, fie au nevoie de energie din exterior pentru a face transmisia, fie nu

există un aparat care să recepționeze datele și care să fie instalat convenabil, fie sunt prea mari

pentru a fi purtate și a se uita de ele. În cazul bandei Armband datele sunt memorate și sunt

accesibile doar după ce sunt descărcate.

Pentru un sistem de control al clădirii în timp real este nevoie de date disponibile în

timp real, de aceea nu voi folosi nici unul din aceste dispozitive momentan, ci voi realiza

propriul meu dispozitiv, simplu, și cu transmisie a datelor imediată.

7.2 Controlul cl ădirilor inteligente pe baza undelor celebrale ale ocupan ților

Când pronunțăm cuvântul inteligent ne gândim la inteligența umană. Tocmai de aceea

autorul are ideea de a controla o clădire cu adevărat inteligentă pe baza undelor celebrale ale

ocupanților. În lume există deja unele realizări tehnice apropriate de cea propusă de autor.

Kevin Warwick a reușit să controleze un roboțel folosind neuroni din creier de

șoarece, crescuți artificial peste o rețea de electrozi (Warwick, 2012).


inteligente.

122

Semnalele creierului sunt folosite pentru convertite în semnale de control pentru

dispozitive protetice. Astfel s-a reușit antrenarea șobolanilor și maimuțelor pentru a manevra

brațe robotice. (Guizzo, 2010:10).

Autorul a investigat posibilitatea de a măsura undele celebrale ale ocupanților și pe

baza lor să controleze instalațiile din clădire. Ideea se bazează pe ipoteza că starea de bine,

satisfacția ocupanților produce un anume tipar de unde celebrale, care pot fi recunoscute de

inteligența artificială, în speță rețelele neuronale artificiale.

Discutând această idee revoluționară cu un lector de la School of Psychology,

Universitatea din Reading, și cu un doctor neurolog din cadrul Centrului Medical de

Tratament Ambulatoriu al Armatei ”Acad. Stefan Milcu”, autorul tezei a obținut răspunsurile

următoare.

Conform discutii (reprodusă mai jos) cu Philip Beaman, judecata umană este bună la

judecati relative, dar nu și la judecăți absolute. Așsadar, ponderile satisfacției cu factorii de

mediu sunt relative la contextul in care se află o persoană. În cuvintele sale:

„ Cristian,

What sort of ANNs are you planning to use? The reason I ask is that obtaining weights for the comfort factors for the human body is not an easy task as these will most likely be situation-specific (human judgment is bad at absolutes but good at relatives, so -- for example -- a change in lighting levels would probably raise the weight given to that factor for one individual compared to another who is experiencing an identical environment but without the recent change in lighting). This is in part because of adaptive nature of the human experiencing the environment (from a human perspective, there is no point allocating only 50% satisfaction weighting to temperature if you are on the verge of freezing to death, to use an extreme example. If on the other hand the temperature is within a range humans are known to find comfortable (say, 18-25 degrees or something) then you might be more interested in whether you can see or not -- but that again will depend upon what you are using your vision for (e.g. fine-detail working vs general locomotion)).

Your best bet might be to try and get the ANN to learn appropriate weights by backpropagating error feedback from human users (assuming you're using a multi-layer ANN with a back-propagation learning algorithm) within a given range of temperature, luminance and air-quality -- but this would be extremely time and resource-intensive, I'm afraid, and I'm not sure it would ultimately be practical.

Dr Philip Beaman (Senior lecturer in Cognitive Psychology at School of Psychology & Clinical Language Sciences, The University of Reading) „

Conform discuției cu doctorul neurolog, singura modalitate de a măsura vreun aspect

fiziologic al satisfacției cu mediul este măsurarea unui hormon din lichidul cefalo-rahidian,

lichidul dintre craniu și creier. Această metodă este practic imposibilă.


inteligente.

123

Pentru moment, autorul nu are suficient de multe cunoștințe de neurologie și fiziologie

pentru a realiza un sistem neinvaziv de comunicare creier ocupanți-calculator. Aceasta este o

temă de cercetare ulterioară.

Dispozitivul de măsură a parametrilor fiziologici ai ocupantului (temperatura, in acest

caz) este de natura pervasivă, neintruzivă, putând fi montat ori într-un obiect cu care

ocupantul vine în contact (de exemplu în mouse-ul calculatorului, sau în scaunul de birou), ori

direct pe ocupant, prin intermediul unui plasture. Scopul este de a măsura direct temperatura

ocupanților pentru a calcula nivelul de confort termic sau starea de bine.

Conform standardului SR EN ISO 7730:2006, nivelul de confort depinde de schimbul

de căldură între corp și mediu, și pentru calculul indicelui PMV este necesar calculul prin

metode iterative a temperaturii pe suprafața hainelor ocupanților. Procedura este complicată,

depinde de parametrii ale căror valori nu pot fi determinate corect și rapid, pentru a o face o

metodă utilizabilă în practică.

Autorul propune o metodă de măsurare directă printr-un senzor, a temperaturii pe

suprafața hainelor (sau chiar a temperaturii pe suprafața pielii), cu următoarele avantaje:

- măsurarea directă este singura metodă de obținere a valorii reale a temperaturii, nici

un calcul pe un model matematic ca cel din standardul SR EN ISO 7730:2006 nu poate ține

cont de factorii reali de influneță și de intensitate lor.

-metoda este simplă și precisă, datorită preciziei termorezistenței.

-măsurarea temperaturii membrelor superioare sau inferioare este cel mai bun

indicator al disconfortului termic.

Conform cercetărilor profesorului japonez Schakuya, prezentate în cadrul workshop-

ului de la Karlsruher Institut fur Technologie (2012), la care a participa și autorul tezei, starea

de disconfort termic este dată de diferența de temperatură între membrele superioare/

inferioare și corp. Datorită poziției lor pe corp și vascularizării, extremitățile membrelor se

răcesc/ încălzesc primele, comparativ cu restul corpului. Ca urmare, măsurarea diferenței de

temperatură între corp și temperatura la nivelul palmei sau la nivelul labei piciorului este cea

mai bună metodă de detectare a disconfortului termic.

Autorul propune folosirea următorilor senzori de temperatură pentru a măsura

temperatura pe corpul ocupanților:

- senzor de temperatură de tip termorezistență sau termistor, încorporat în obiecte cu

care oamenii interacționează și folosesc cu mâna mult timp, de ex: mouse-ul calculatorului,

telefonul mobil. În cazul încorporării senzorului de temperatură în mobilier, de exemplu


inteligente.

124

scaun, poate fi măsurată temperatura corpului, cu corecția potrivită. Această metodă este

neinvazivă, ocupanții nici nu simt ca sunt monitorizați.

- senzor de temperatură de tip termorezistență sau termistor, aplicat pe suprafața unui

plasture, pentru a măsura temperatura pe corp. Aceasta metodă simplă și rapidă este aleasă de

autor pentru modelul experimental.

- senzori de temperatură în IR, de tipul celor folosiți în termometrele cu raze LASER

pentru măsurarea temperaturii suprafețelor la distanță. Acești senzori pot fi încorporați în

mobilierul de birou în detectoare inteligente și pot măsura temperatura membrelor inferioare a

ocupanților, chiar și cu încălțăminte, deoarece câmpul lor de detecție este larg și nu necesită

orientare precisă. Simpla lor amplasare sub birou și orientare spre zona picioarelor este

suficientă. Prin corelarea temperaturii exterioare cu temperatura măsurată a membrelor

ocupanților, și folosind inteligența artificială se poate anula efectul rezistenței termice a

încălțăminții și afla temperatura pe piele.

Dispozitivul folosit în teză constă într-o termorezistență Pt1000 montată pe un suport

de tip plasture și montajul adaptor (puntea Wheatstone). Temperatura corpului sau a hainelor

ocupantului este citită de microcontrolerul AVR și corelată cu celelalte informații, cu scopul

controlului instalațiilor din clădire pentru a realiza starea de bine a ocupanților.

Figura 7-4 Dimensiuni comparative între termorezistență și termistor. Datorit ă dimensiunii și liniarit ății caracteristicii statice, senzorul ales pentru măsurarea temperaturii pe suprafața pielii sau a temperaturii pe suprafața hainelor este termorezistența.

Caracteristicile de măsură ale termorezistenței Pt1000 folosite în cadrul tezei sunt

conforme cu standardul ISO 7726:2001 ”Ergonomia ambianțelor termice- Instrumente pentru

măsurarea mărimilor fizice”.


inteligente.

125

Tabelul 2 din EN ISO 7726:2001 menționează următoarele erori acceptabile de

măsură, pentru ”Clasa (C) comfort”:

- temperatura aerului: precizia cerută : +/-0,5°C

precizia dorită: +/-0,2°C

- temperatura suprafețelor: precizia cerută : +/-1°C

precizia dorită: +/-0,5°C

Termorezistența folosită este de tip Pt1000 (R0=1000 Ω la 0°C), conformă cu

standardul EN 60751, clasa B, eroarea produsă este de +/-0,1% la 0°C.

Am folosit termorezistență Pt1000, deoarece dependența temperatură-rezistență

electrică (caracteristica statică) este liniară cu foarte bună aproximație pe intevalul de

temperaturi de interes în studiul confortului termic (0-50°C).

R=Ro(1+α∆T)

Rezoluția termică a termorezistenței este de 3,85 Ω / °C, (coeficientul termic

α=0,00385[Ω/(Ω*°C)] iar aparatul de măsură citește la rezoluție de 1 Ω, ca urmare acuratețea

citirii temperaturii este de:

1/3,85≈0,259 °C,

Concluzia este că se încadrează în limitele cerute de standardul EN ISO 7726:2001.

Figura 7-5 Plasturele cu senzor pentru măsurarea temperaturii pe suprafața hainelor ”tcl”. Valoarea temperaturii ”tcl” este calculată iterativ în SR EN ISO 7730:2006. Autorul tezei propune măsurarea ei directă, ce aduce beneficiile prezentate în lucrare.


inteligente.

126

Capitolul 8 Tehnici de modelare pentru cl ădirile inteligente

Pentru a modela procese simple fizice ce au loc în instalații sau clădiri se construiește un

model matematic, ce va fi apoi validat. Pentru procese ce presupun interacțiunea mai multor

factori, între care nu se cunosc relațiile de dependență, se folosesc metode statistice de

modelare. Conform Schakle (1969) și Negoiță (1979): ”modelele probabilistice implică

cunoașterea tuturor evenimentelor viitoare cu presupunerea că unul dintre acestea se va

întâmpla neapărat. În realitate evenimentele viitoare nu sunt cunoscute și tocmai de aceea

limbajul teoriilor mulțimilor fuzzy, care exclude aditivitatea, se impune ca un instrument bun

de modelare.” Se observă o tendință spre realism în modelarea procesului de decizie. Acesta

este recunoscut ca un proces epistemologic16 (Negoiță, 1979), o noțiune folosită și în

semiotică17, aplicată în arhitectura epistemică-deontică-axiologică a sistemului cu agenți

MASBO pentru controlul clădirilor (Qiao, Liu, Guy, 2006).

Deoarece clădirile sunt construite pentru ocupanți, iar ocupanții influențează modul de

funcționare al clădirii, datorită variabilității lor comportamentale, modelarea

comportamentului ocupanților este o temă de interes. Modelele matematice pentru procese

fizice, aplicate în clădirile clasice, nu pot modela comportamentul uman. Există și modele

matematice care țin cont de modul cum funcționează raționamentul uman, și utilizează

incertitudinea și flexibilitatea în procesul de decizie. Modelele ce folosesc logica fuzzy,

rețelele neuronale și sisteme expert oferă posibilități mult mai bune de a modela

comportamentul uman, deoarece sunt tehnici ale inteligenței artificiale, știință care la

începuturile sale încerca să replicheze procesul inteligenței umane.

O altă clasificare împarte modelele în fizice și empirice:

Modelele fizice sunt bazate în întregime pe fenomene, legi, ecuații fizice cunoscute.

Modelele empirice sunt bazate pe rezultatele experiementelor.

Modelel pur fizice sau cele pur empirice au dezavantaje, de aceea se folosește o

combinație între cele două, pentru a le compensa dezavantajele. Într-un model combinat,

cunoașterea fizică reduce dimensiunile modelului, astfel încât este menținută validitatea

metodelor statistice (Lu, Clements-Croome și Viljanen, 2009:23).

16 EPISTEMOLOGÍE s. f. 1. Parte a gnoseologiei care studiază procesul cunoașterii (umane) așa cum se desfășoară în cadrul științelor; teorie a cunoașterii științifice. (DEX 1998). Teoria cunoașterii. 17 Semiotica este știința studiului semnelor și al sistemelor de semne. Ramură a logicii simbolice (matematice) care se ocupă cu studiul general al semnelor.


inteligente.

127

8.1 Modelarea statistic ă

În cadrul tezei sunt interesat să aflu care dintre variabilele din baza de date sunt

corelate. Având în vedere că baza de date este cu răspunsuri privind satisfacția ocupanților cu

clădirea, și deoarece satisfacția ocupanților per ansamblu cu clădirea indică de fapt starea de

bine, identificarea corelațiilor între variabilelor individuale cu satisfacția per ansamblu cu

clădirea, este baza definirii unui indice de stare de bine. Indicele pe care îl propune autorul

este o contribuție originală și este mai mult decât orice alt indice de confort conceput până în

prezent.

Folosind programul profesionist de prelucrare statistică IBM SPSS, pe perioada

stagiului doctoral la Universitatea din Reading, autorul a prelucrat baza de date în două etape:

- Metoda Analizei Componentelor Principale

- Metoda Regresiei Liniare Multiplă.

8.2 Noțiuni de statistic ă folosite pentru prelucrarea bazelor de date

Determinarea corelațiilor înseamnă suprapunerea unui model matematic peste valorile

experimentale. Corelația este o măsură a asocierii liniare. Modelul matematic este liniar.

Aproximarea datelor experimentale cu ecuația unui model matematic se numește regresie

matematică. În cazul regresiei matematice liniare simple, modelul are ecuația:

ε+∗+= xBBy 10 Ecuația 8:1

în care coeficienții de regresie liniară sunt: B0 reprezintă de fapt intersecția cu axele de coordonate. (în engleză: intercept) B1 reprezintă panta dreptei ε reprezintă eroarea cu care modelul statistic aproximează punctele experimentale.

Pe lângă valorile lui coeficienților ”B”, epsilon, programul statistic calculează diverși

indicatori care arată gradul de încredere în valorile afișate. Dintre aceștia menționez următorii:

(1) Valoarea p (Significantul) (în engleză ”p-value (Sig)”). În cazul regresiei liniare

simple, valoarea p-Sig arată dacă coeficienții de regresie sunt diferiti de zero. Această valoare

calculată de un test indică faptul dacă putem respinge sau nu respinge ”ipoteza nulă” conform

căreia coeficienții de regresie liniară sunt nuli. Daca nivelul de semnficanță este mic

(Sig<0,05), parametrul respectiv este util pentru model.


inteligente.

128

p-value(Sig) ≤0,001 Rezultatul testului este foarte semnificat, ipoteza nulă trebuie

respinsă, coeficienții sunt diferiți de zero.

p-value(Sig) <0,005 Testul este semnificativ la nivel de 5% și sunt dovezi să

respingem ipoteza nulă.

p-value(Sig) =(0,1; 0,05) Există dovezi slabe în favoarea celeilalte ipoteze, conform

căreia coeficienții nu sunt nuli.

p-value(Sig) >0,1 Nu există dovezi să respingem ipoteza nulă.

(2) Termenul β este dovada existenței asocierii între valorile testate.

(3) Coeficientul Spearman rho de corelație se folosește pentru date de tip gradual

(0,1,2,3,4,..), cum sunt cele din baza de date: 0=foarte nesatisfăcut......5 =foarte satisfăcut.

Corelația poate fi negativă sau pozitivă, coeficienții de corelație au valori în intervalul -1:1.

Corelația pozitivă are unghiul tangentei între 0 și 90°. -de la 0...0,6 / -0,6....0 este o corelație slabă, de obicei înseamnă că nu există nici

o corelație între variabilele testate. -de la 0,6 ... 0,8 / -0,6 .....-0,8 există o relație moderată de corelare -de la 0,8 ....1 / -0,8.......-1 există o corelație puternică între cele două variabile.

8.3 Punct de vedere matematic asupra dependin ței satisfac ției par țiale cu satisfac ția per ansamblu

Se cunoaște faptul că dacă o mărime de ieșire depinde doar de o singură mărime de

intrare, relația de dependență este de ordinul întâi.

y=f(x) este o relație de ordinul 1.

Dacă mărimea de ieșire depinde de ”n” mărimi de intrare, relația de dependență este

de ordinul ”n” sau ”n-k”, după cum urmează.

y=f(x1, x2, x3......xn)

În cazul în care cele ”n” variabile sunt independente una de cealaltă, relația de

dependență este de ordinul ”n”. Dacă cele ”n” mărimi de intrare nu sunt independente, și

există o relație de legătură între ele, atunci relația de dependență este de ordinul ”n-k”, în care

”k” este numărul de relații de interdependență între variabile. Acesta este și principiul analizei

dimensionale. Definiția complexelor adimensionale din analiza dimensională este :

O relație fizică (scrisă cu respectarea teoremelor I si II a analizei dimensionale)

cuprinzând n+1 mărimi, poate fi (re)scrisă ca o relație între n+1-k complexe adimensionale,


inteligente.

129

dacă se renunță la sistemul inițial de unități de măsură si se adoptă un sistem propriu

fenomenului studiat, format din mărimile x1, x2, …, xk

Ce legătură are analiza dimensională și Teorema Pi cu satisfacția oamenilor? O idee de

cercetare viitoare este de a încerca creerea de complexe adimensionale între factorii de care

depinde starea de bine, folosind Teorema Pi, pentru a putea obține un model al unui indice de

satisfacție (confort) global, folosind Teorema Pi, și nu metode statistice.

Starea de bine depinde de mai mulți factori decât satisfacția din punct de vedere termic.

Presupunând că pe lângă confortul termic, sunt îndeplinite condițiile pentru ca un ocupant să

se simtă același nivel de satisfacție și din punct de vedere al confortului sonor, olfactiv,

luminos. Ne propunem să răspundem la întrebarea: este perceput un mediul ca satisfăcător

per ansamblu, în cazul în care suntem satisfăcuți în parte de anumite aspecte?

Aplicăm teoria probabilităților. Probabilitățile multiple se înmulțesc. (Efectele

suprapuse se înmulțesc). Conform (Humphreys, 2005: 319), dacă reacțiile oamenilor la cele

cinci aspecte ale mediului ar fi independente de celelalte și aspectele însăși ar fi independente

între ele, procentajul estimat de persoane satisfăcute cu toate cele cinci aspecte ale mediului ar

fi de 80% ridicat la puterea a 5-a, respectiv 33%. Valoarea de 80% provine din standardul

ASHRAE55-2004 care declară un mediu confortabil dacă majoritatea de 80% dintre ocupanți

acceptă condițiile de mediu.

33%0,330,32760,8(80%) 55 =≈== Ecuația 8:2

Astfel, 67% din ocupanți ar fi nemulțumți de calitatea mediul interior. Acest rezultat ne

îndreptățește să considerăm că, calculul satisfacției folosind metode statistice este o

presupunerea făcută este greșită. Din punct de vedere strict matematic, satisfacția per

ansamblu nu depinde de satisfacția produsă individual de fiecare aspect al mediului.

8.4 Definirea unui Indice de confort global Teoria confortului din standardele SR EN ISO 7730:2006 și ASHRAE55 definește

PMV și PPD ca indicatori doar pentru confortului termic. Deoarece nu doar confortul termic

este important, autorul va definii un indice de stare de bine. Întâi sunt prezentate realizările

din domeniu, apoi autorul aplică metode statistice în programul SPSS pe o altă bază de date

pentru a calcula un nou indice de stare de bine.


inteligente.

130

8.4.1 Ponderile relative ale celor șase aspecte de mediu ce contribuie la confortul per ansablu

Nevoia de a acorda ponderi diferitelor aspecte este bazată pe faptul ca nu toți

parametrii de mediu au o contribuție egală la starea de bine. Această presupunere a fost testată

folosind analiza regresivă multiplă, deoarece folosind media artimetică ar rezulta ponderi

egale pentru fiecare parametru. Pentru a prezice evaluarea confortului, au fost folosite valorile

individuale ale celor șase aspecte, și nu valorile medii.

Humphreys (2005:322) a prelucrat datele din proiectul SCAT și au rezultat coeficienții

de regresie (ponderile) prezentate în Tabel 8-1.

Tabel 8-1 Coeficienții de regresie pentru prezicerea confortului per ansamblu bazat pe 6 aspecte. (Humphreys,2005)

Coeficienții SE t p (Constanta) 1,24 0.062 20,0 <0,001 Căldura 0,39 0,023 17,0 <0,001 Mi șcarea aerului 0,16 0,024 6,6 <0,001 Umiditate 0,12 0,024 4,8 <0,001 Lumin ă 0,05 0,023 2,3 0,020 Zgomotul 0,13 0,019 6,6 <0,001 Calitatea aerului 0,36 0,021 17,2 <0,001

Notă: Variabila dependentă: confortul per ansamblu. R2=0,26, n=4655

Conform rezultatelor din tabelul de mai sus, căldura și calitatea aerului sunt parametrii

care produc cea mai multă satisfacție angajaților din spațiile de birouri din Europa; calitatea

aerului este reclamată cel mai des, iar îmbunătățirea calității aerului ar contribui la

îmbinătățirea stării de bine. Studiul de la Berkeley a evaluat și el aspectele evaluate în

proiectul SCAT, însă rezultatele sale (Figura 6-7 ) indică faptul că aspectele cu ponderea cea

mai mare sunt ușurința interacțiunii și cantitatea de lumină; temperatura și calitatea aerului

sunt printre aspectele care produc cea mai mica satisfacție.

Valorile din Tabel 8-1 obținute de Humphreys (2005: 323) sunt obținute prin

prelucrarea statistică a datelor obținute în 5 țări europene, astfel că aceste valori nu sunt

specifice unei țări. Populațiile din țări diferite au diferite preferințe pentru confort, bazate pe

cultură, specificul climatic al țării etc. Folosirea acestor valori medii pentru 5 țări europene

pentru evaluarea clădirilor (pe baza carora au fost obținuți) din orice țară, va conduce la

rezultate eronate. Motivul este că ocupanții clădirii au evaluat acea clădire cu ponderi în


inteligente.

131

funcție de specificul cultural al țării respective, și nu în funcție de media satelor participante la

studiu.

8.4.2 Expresia indicelui de confort global

Un indice de confort global trebuie să țină cont de ponderea fiecarui parametru

(aspect) ce influențează confortul și de parametrul respectiv. Ca urmare, indicele global este

exprimat ca o sumă de produse între ponderi și parametrul/ aspectul evaluat. Ponderile

(coeficienții de regresie) sunt în Tabel 8-1.

Dificultatea majoră în definirea unui astfel de index constă în definirea de ponderi

relativ stabile pentru aspecte diferite ale mediului. Aceste ponderi depind de preferințele

fiecărei persoane, deci de factorul personal, dar și în funcție de activitatea prestată. Mai mult

decât atât, populațiile diferitelor țări vor aprecia diferit un anumit mediu, chiar și numai

datorită diferențelor de climă dintre țări. Eu consider că preferințele personale sunt variabile

în timp, în funcție de anotimp, starea fiziologică și starea psihologică.

În opinia autorului, fiecare persoană stabilește ponderea pe care o are fiecare aspect al

mediului ambiant în satisfacția pe care o obține într-un mediu. Astfel, ponderile sunt calculate

de către creier. Funcționarea organismului uman produce tensiuni electrice, de valoare mică,

dar măsurabile. Starea în care se află funcționarea creierului este caracterizată de undele

produse: unde alfa, unde beta, unde teta, unde delta. Fiecare tip corespunde unui tip de

activitate. Cea mai bună metodă de stabilire a ponderilor ar fi măsurarea răspunsului

fiziologic al organismului la acțiunea unui stimul, e.g: aspect al mediului ce trebuie evaluat.

Aceasta s-ar putea face fie prin măsurarea (tiparului) undelor celebrale, fie prin măsurarea

unui alt răspuns al organismului, deoarece mintea și corpul sunt legate.

În absența unei metode de a măsura direct răspunsul corpului ocupanților la acțiunea

factorilor de mediu, s-a folosit chestionarea ocupanților. Aceasta este o metodă indirectă de

măsurare, și este afectată de:

-imprecizie. Persoanele intervievate nu pot exprima exact ceea ce simt (ponderea

acordată), fiindcă încearcă să transpună în numere sau cuvinte un sentiment, o senzație. În

acest caz s-ar putea folosi logica fuzzy pentru captarea răspunsului ocupanților.

-echidistanța scării de măsură a satisfacției. Scările de măsură care folosesc răspunsuri

prin cuvinte nu sunt echidistante precum scările ce folosesc numere (e.g. scara likert : -3, -2, -

1, 0, 1, 2, 3).


inteligente.

132

Valorile ponderilor din chestionare vor fi apoi obținute prin prelucrare statistică.

Folosind prelucrarea statistică a chestionarelor din proiectul SCAT, Humphreys (2005:323) a

obținut 8.4.1) ponderile pentru 6 aspecte de mediu, prezentate în Tabel 8-1.

Conform (Humphreys, 2005:323), indicele de confort global folosește coeficienții

dinTabel 8-1 și are expresia:

Ecuația 8:3 în care St este codul de satisfacție pentru temperatură, Sma este pentru mișcarea aerului, Su este

pentru umiditate, Si este pentru iluminat, Sz este pentru zgomot iar Sca este pentru calitatea

aerului. Codul de satisfacție este un număr 0,1,2 care a fost atribuit (Humphreys,

2005:320), scalei de preferință în cinci trepte. Această scală a fost redusă la trei niveluri

aproximative de satisfacție. Nesatisfacția totală ( e.g.”prefer....mult mai rece”) este codată ”0”,

nesatisfacția/ satisfacția marginală (e.g. ”aș prefera....puțin mai cald/ rece”) este codată ”1”,

iar satisfacția (e.g. ”prefer să nu se schimbe”) este codată ”2”.

8.5 Prelucrarea statistic ă în programul SPSS a bazei de date pentru a ob ține un indice de stare de bine

Comparativ cu indicele global de confort calculat de Humphreys, autorul calculează un

indice de stare de bine. Humphreys a folosit baza de date din programul european SCAT, eu

voi folosi baza de date KIT, începută de Elke Gossauer și continuată de Karin Schakib-

Ekbatan. Baza de date contine 4375 de seturi de date, răspunsuri ale ocupanților din 50 de

clădiri din Germania, analizate pe parcursul a 8 ani. Am folosit această bază de date deoarece

pe parcursul doctoratului de 3 ani de zile mi-ar fi fost imposibil să realizez baza de date și să

realizez și teza de doctorat.

Pentru a obține expresia modelului matematic a indicelui stării de bine, prima dată a

fost nevoie de utilizarea unei metode de reducere a datelor, (metoda Principle Component

Analysis), apoi pe setul de variabile redus ca număr din cele 10 componente selectate a fost

aplicată regresia multiplă liniară.

I=1,24+0,39*St+0,16*Sma+0,12*Su+0,05*Si+0,13*Sz+0,36*Sca


inteligente.

133

8.5.1 Metoda analizei componentelor principale

(Principal Components Analysis- PCA) este folosită deoarece baza de date are 250 de

variabile cu 4300 de seturi de date, care sunt imposibil de explorat dpv. al corelațiilor între

două variabile, datorită numărului mare de combinații de investigat (133.837.500 de

combinații de analizat rând pe rând este ceva imposibil).

500.837.13343002

2502494300

!248!2

!2504300250

2 =××=××

=×C

Ecuația 8:4 Denumirea generală pentru metodele statistice de reducere a numărului de variabile

analizate este ANALIZĂ FACTORIALĂ, iar în cadrul tezei, autorul folosește o subtehnică a

sa, denumită ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE (Principal Components

Analysis).

Analiza componentelor principale (A.C.P.)este o metodă ce conduce la descoperirea

unui număr mai mic de variabile între care există combinații liniare ale variabilelor inițiale, iar

aceste combinații explică o mare parte din variabilitatea modelului de corelații. Metoda

A.C.P. este doar o metodă de reducere a cantității de date de analizat. Pe lângă indicarea

varibilelor strâns corelate, unul din rezultatele ”Analizei Componentelor Principale” este

indicele statistic R2 (R Square); de exemplu o valoarea a indicelui R2=75% înseamnă că 75%

din totalul corelațiilor existente între variabilele (~250) din baza de date se datorează celor

câteva (~113 variabile ) identificate de metoda componentelor principale.

După aplicarea metodei de reducere a numărului de variabile au rezultat 25 de

componente principale (seturi de variabile) care cumulat explică 75% din varianța datelor din

toată baza de date. Din cele 25 de componente principale au fost selectate prime 10

componente care cumulativ explică 56% din varianța datelor. Cele 10 componente principale

extrase din baza de date, conțin acum doar 113 variabile, care pot fi explorate mai ușor dpv. al

corelațiilor. Corelația este o măsură a asocierii între două variabile.

Algoritmul Principle Components Analysis încearcă să exprime variația unei mărimi

în funcție de variația altor date (mărimi) din baza de date. În programul IBM SPSS algoritmul

poate fi executat urmând calea:

Analyze--> Dimension Reduction----> Factor--->Principle Components Analysis


inteligente.

134

Figura 8-1 Grafic cu numarul de componente principale și valoarea procentului cât explică din varianța tuturor datelor din baza de date. Se aleg numai componentele înaintea cotului.

În anexa este prezentat tabelul cu toate componentele extrase. Se observă în tabel că

primele 25 de componente sunt de inters deoarece au valori proprii (eigenvalue) mai mari ca

1, și explică cumulativ 76% din varianța tuturor datelor din baza de date. Din cele 25 de

componente principale au fost extrase doar primele 10 componente care explică cumulativ

56% din varianța datelor din baza de date.

Se observă că variabilele care formează cele 10 componente sunt puternic asociate de

anumite aspecte ce produc satisfacție ocupanților. Componenta cu cel mai mare procent de

explicare a varianței totale a datelor nu este confortul termic, ci satisfacția cu aspectele sociale

ale clădirii. Aceste rezultate obținute de autor vin în sprijinul rezultateleor lui Himanen

conform căreia, ”holul de la intrare din sticlă a fost considerat mai important decât spațiul de

lucru”.

Elementele componentei 1 sunt legate de satisfacția cu aspectele sociale ale clădirii.

Elementele componentei 2 sunt legate de condițiile acustice și de spațiu ale clădirii.

Elementele componentei 3 sunt legate de condițiile termice și de calitate a aerului.

Elementele componentei 4 sunt legate de condițiile de iluminat din clădire.

Elementele componentei 5 sunt legate de importanta factorilor de mediu.

Elementele componentei 6 sunt legate de satisfacția cu finisajele și mobilierul

Elementele componentei 7 sunt legate de condițiile de temperatura și acustice.


inteligente.

135

Elementele componentei 8 sunt legate de confortul olfactiv.

Elementele componentei 9 sunt legate de condițiile de iluminat natural.

Elementele componentei 10 sunt legate de condițiile de umiditate.

8.5.2 Analiza statistic ă prin regresia liniar ă

Modelul de regresia liniară presupune că există o relație de dependență liniară între

variabila dependentă și fiecare predictor. Existența unei corelații între două variabile,

înseamnă că între cele două variabile există o relație matematică, adică exact ceea ce ne

interesează pentru a putea definii un indice de stare de bine global. Relația de dependență

între variabile poate fi liniară sau de ordin superior și se verifică printr-un grafic simplu în

coordonate valoare dependentă (Oy)-valoare independentă (Ox). Aproximarea relației de

corelație între satisfacția totală cu clădirea și satisfacția per ansamblu cu parametrii de mediu,

conduce la grafice de tipul celor din Figura 8-2.

Figura 8-2 Corelația satisfacția per ansamblu cu clădirea , satisfacția per ansamblu cu temperatura. Se observă în partea dreaptă sus coeficientul R2=0,194 din variația satisfacției cu clădirea per ansamblu este explicat de satisfacția cu temperatura. Tabel 8-2 Sumarul modelului statistic de regresie multipl ă liniar ă. Predictorii explică 62,4% din totalul varianței variabilei dependente.

Sumarul Modelului b

Model R R Pătrat R Patrat Ajustat Eroarea Standard a estimării

1 ,790a ,624 ,623 ,614

R2 indică cât de mult din varianța din variabila dependentă este explicată de variabilele

incluse în model. Variabilele incluse în model sunt cele de pe prima coloană din Figura 8-2.


inteligente.

136

Valoarea ”R2 ajustat” ajustează valoarea R2 în cazul în care numărul de seturi de date folosit

este mic. Valorile coeficienților ”Beta” sunt folosite pentru a compara contribuția fiecărei

variabile independente în explicarea variabilei dependente. Valoarea Sig<0,05 înseamnă că

variabila face o contribuție unică semnificativă în prezicerea variabilei dependente. Valoarea

coeficientului ”Parte” ridicat la pătrat indică contribuția unică a acelei variabile în valoarea

totală R2 sau cât e mult ar scădea R2 dacă acea variabilă nu ar fi inclusă în model. Tabel 8-3 Valorile coeficienților de regresie liniară multipl ă pentru indicele de stare de bine, obținuți de autor.

Coeficienți Nestandar-

dizați

Coeficienți

Standar dizați

Valoarea lui B cu

95,0% grad de

încredere Corelatii

Statistica Colinearitat

e

Model B Eroare

Standard Beta t Sig. Lim. Infer

Lim. Sup.

Ordin Zero

Partiale

Parte

Toleranta VIF*

(Constanta) -,060 ,047 -1,279 ,201 -,152

,032 (10x) Per ansamblu, cat de nemultumit / multumit sunteti de conditiile acustice/ zgomot la locul de munca?

,075 ,016 ,083 4,588 ,000 ,043 ,107 ,542 ,100 ,061 ,545 1,835

(15x) In general, cat de nemultumit sau multumit sunteti de tipul spatiului de lucru si de caracteristicile sale spatiale?

,245 ,018 ,272 13,907 ,000 ,210 ,279 ,656 ,290 ,186 ,467 2,142

(31x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de iluminat la locul de munca.

,082 ,016 ,081 5,033 ,000 ,050 ,114 ,474 ,109 ,067 ,689 1,452

(38x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de temperatura la locul de lucru in acest anotimp.

,064 ,014 ,075 4,644 ,000 ,037 ,091 ,441 ,101 ,062 ,682 1,466

(51x) Satisfactia per ansamblu cu calitatea aerului in aceast anotimp, la locul de munca.

,135 ,015 ,153 8,851 ,000 ,105 ,165 ,552 ,190 ,118 ,596 1,678

(58x) Satisfactia per ansamblu cu finisajele/ designul spatiului dvs. de lucru.

,202 ,016 ,207 12,710 ,000 ,171 ,234 ,563 ,267 ,170 ,673 1,485

(65x) Satisfactia per ansamblu din punct de vedere al prieteniei cladirii cu utilizatorul

,238 ,020 ,208 11,735 ,000 ,199 ,278 ,611 ,248 ,157 ,568 1,760

a.Variabila Dependentă: (60x) In general cat de satisfacut sunteti cu conditiile per ansamblu de la locul de munca?


inteligente.

137

Trebuie remarcat faptul că valoarea totală R2 pentru model (0,624) nu este egală cu

suma tuturor coeficienților ”Parte” ridicați la pătrat, deoarece aceștia reprezintă numai

contribuția unică a fiecărei variabile, orice suprapunere sau varianță comună fiind exclusă.

Din analiza Tabel 8-3 rezultă că nu trebuie eliminate din model nici una dintre

variabile, deoarece nici una dintre ele nu are o valoare a coeficientului Sig. mai mare decât

valoarea 0. Ca urmare se poate spune că valoarea coeficientului Sig ne îndreptățește să

respingem ipoteza nulă. Se observă totuși faptul că valoarea coeficientului Sig corespunzător

constantei de regresie este mai mare decât limita de acceptare de 0,05, și dacă ar fi fost

variabilă ar fi trebuit eliminată, însă deoarece este un coeficient ce reprezintă tăietura unei axe

de coordonate de către dreapta de regresie, și deoarece semnificanța includerii sale în model

este de doar 0,2, includerea sa nu afectează mult modelul matematic de regresie.

Valorile coeficienților nestandardizați ”B” din Valoarea ”R2 ajustat” ajustează

valoarea R2 în cazul în care numărul de seturi de date folosit este mic. Valorile coeficienților

”Beta” sunt folosite pentru a compara contribuția fiecărei variabile independente în explicarea

variabilei dependente. Valoarea Sig<0,05 înseamnă că variabila face o contribuție unică

semnificativă în prezicerea variabilei dependente. Valoarea coeficientului ”Parte” ridicat la

pătrat indică contribuția unică a acelei variabile în valoarea totală R2 sau cât e mult ar scădea

R2 dacă acea variabilă nu ar fi inclusă în model.

Tabel 8-3 sunt folosite pentru a scrie ecuația regresiei liniare multiple:

exB...xBBy iippi110i ++++=

Ecuația 8:5

în care: yi este valoarea variabilei dependente în cazul ”i” p este numărul de predictori (variabilele independente) bj este valoarea coeficientului j, j=0,...,p xij este valoarea cazului i al predictorului j. ei este eroarea observată în cazul i. În cazul din teză variabila dependentă a fost aleasă variabila cu răspunsul la întrebarea:

”În general cat de satisfacut sunteti cu conditiile per ansamblu de la locul de munca? ” , deci

variabila dependentă este satisfacția resimțită de ocupanți per ansamblu cu clădirea, cu alte

cuvinte starea de bine a ocupanților datorată clădirii.

Folosind valorile coeficienților nestandardizați ”B” de regresie liniară din Valoarea ”R2

ajustat” ajustează valoarea R2 în cazul în care numărul de seturi de date folosit este mic.

Valorile coeficienților ”Beta” sunt folosite pentru a compara contribuția fiecărei variabile

independente în explicarea variabilei dependente. Valoarea Sig<0,05 înseamnă că variabila


inteligente.

138

face o contribuție unică semnificativă în prezicerea variabilei dependente. Valoarea

coeficientului ”Parte” ridicat la pătrat indică contribuția unică a acelei variabile în valoarea

totală R2 sau cât e mult ar scădea R2 dacă acea variabilă nu ar fi inclusă în model.

Tabel 8-3 și aplicând exB...xBBy iippi110i ++++=

Ecuația 8:5, rezultă următoarea formulă pentru indicele de stare de bine ”ISB” :

Ecuația 8:6 în care: ”Sx” reprezintă satisfacția18 per ansamblu cu factorul ”x” , și poate avea valori

unitare între 0 (total nesatisfăcut) și 4 (total satisfăcut).

Sacustică este satisfactia per ansamblu cu condițiile acustice din clădire, Sspațiu este satisfacția per ansamblu cu spațiul de lucru. Siluminat este satisfacția per ansamblu cu condițiile de iluminat. Stemperatură este satisfacția per ansamblu cu condițiile de temperatură din clădire Scalitate_aer este satisfacția per ansamblu cu condițiile de calitate a aerului din

clădire Sfinisaje&design este satisfacția per ansamblu cu finisajele și designul folosit în

clădire Sclădire este satisfacția per ansamblu cu cât de prietenoasă este considerată clădirea

pentru diverse activități ale ocupanților. De exemplu siguranta oferită în cazul lucrului peste program, siguranța tehnică constructivă, instalațiile sanitare, aspectul fațadei etc.

Graficul din Figura 8-3 indică faptul că modelul statistic aproximează bine valorile reale. Reziduriile sunt diferența între valoarea obținută și cea prezisă a variabilei dependentă.

8.5.3 Concluzii cu privire la indicele de stare de bine și cel de confort global.

Cu toate că numărul de termeni din indicele de stare de bine dezvoltat de autor diferă

de indicele lui Humphreys, se pot observa unele similarități care validează reciproc

corectitudinea metodelor aplicate de Humphreys si autorul tezei, în determinarea indicelui de

stare de bine.

18 O formulare mai corectă dar lungă este: Nivelul de satisfacție per ansamblu declarat de ocupanți în raport cu condițiile acustice, de iluminat, condițiile termice, de spațiu etc. Acest nivel de satisfacței este aflat în urma studiilor post ocupare.

ISB = -0,060 + 0,075*Sacustică + 0,245*Sspațiu + 0,082*Siluminat + 0,064*Stemperatura + 0,135*Scalitate_aer + 0,202*Sfinisaje&design + +0,238*Sclădire


inteligente.

139

Figura 8-3 Graficul de reziduuri obținut pentru regresia liniară. Linia groasă corespunde modelului statistic din regresie. Se observă că modelul aproximează bine realitatea (Reziduriile ZPRED pe axa Ox, ZRESID pe axa Oy) Tabel 8-4 Tabel comparativ între coeficienții indicilor compu și de stare de bine și de confort global

Diferențe din Tabel 8-4 sunt explicabile dacă luăm în calcul variabilitatea

preferințelor personale ale populațiilor din Europa, și faptul că Humphreys a combinat date

din 5 țări europene, în timp ce indicele de stare de bine calculat de autor este realizat cu date

dintr-o singură țară europeană.

Satisfacția cu..... Valoarea ponderilor indicelui de stare de bine calculat de autor

Valoarea ponderilor indicelui calculat de Humphreys

Constanta -0,060 1,24 Temperatura 0,064 0,39 Mișcarea aerului - 0,16 Umiditatea - 0,12 Lumina 0,082 0,05 Zgomot 0,075 0,13 Calitatea aerului 0,135 0,36 Finisaje și design 0,202 - Clădirea 0,238 -


inteligente.

140

8.6 Prelucrarea statistic ă în programul SPSS a bazei de date folosite în programele de inteligen ță artificial ă

Datele folosite pentru rețeaua neuronală provin dintr-o bază de date ce conține rezultate

ale studiilor privind diverși factori de influență a confortului termic din clădiri și răspunsuri

ale ocupanților cu privire la satisfacția cu mediul dintr-o clădire.

Pentru prelucrarea bazei de date am folosit programul de prelucrare statistică IBM

SPSS, oferit de Universitatea din Reading, pe perioada stagiului doctoral. Deoarece rețele

neuronale învață să aproximeze valorile de ieșire în funcție de valorile de intrare, prima dată

aautorul a analizat statistic baza de date pentru a afla între care dintre variabilele din baza de

date (satisfacția cu și despre anumiți parametrii ai clădirii) există corelații statistice. Scopul

este de a determina statistic ce variabile predictor sunt corelate cu variabila ”satisfacția per

ansamblu cu clădirea” (starea de bine a ocupanților) și apoi folosesc variabilele predictor ca

intrări într-o rețea neuronală, ce va prezice o valoare de ieșire, care trebuie să fie apropiată ca

valoare cu variabila exactă din baza de date.

A rezutat faptul că satisfacția ocupanților cu o clădire este corelată cu satisfacția

termică. Următoarele variabile sunt corelate cu ”satisfacția termică”: capacitatea de a

influența condițiile termice, calitatea aerului, senzatia termica resimțită, umiditatea aerului. La

rezultate asemănătoare au ajuns si Wagner și Schakib-Ekbatan (2011:55).

Autorul a selectat apoi parametrii respectivi din baza de date în programul de analiză

statistică IBM SPSS și le-a aplicat o analiză a variabilelor lipsă pentru a-i pregăti în vederea

utilizării lor într-o rețea neuronală artificiala. Rezultatele analizei variabilelor lipsă sunt

prezentate în Tabel 8-5.

După analiza celor 5 parametrii, eliminarea datelor incomplete, am introdus datele

intr-un fisier de tip .txt, cu un antet special și am rulat programul de rețele neuronale

realizat în Microsoft Visual C++, conceput la Universitatea din Reading, ca urmare a

participarii la cursul de Retele Neuronale al profesorului Richard Mitchell.

Deoarece variabilele ”Temperatura percepută în cameră” și ”Umiditatea_

_aerului_perceputa” au cele mai multe valori lipsă (~1350), pentru o predicție corectă

realizată de rețelele neuronale, acește două variabile vor fi eliminate, iar datele de intrare

pentru rețelele neruronale vor fi date de ceilalte trei variabile boldite, prezentați în Tabel 8-5.


inteligente.

141

Tabel 8-5 Analiză statistică univariată pentru parametrii semnificativi utiliza ți în programele de inteligență artificial ă

Statistici univariate

Valori lipsă Nr. de Extremea

Nr

seturi

de

date Media

Deviația

Standard

Număr

valori Procente Joase Înalte

Temp_perceputa_camera 3018 3,19 1,078 1357 31,0 207 90

Posib_influ_temp_aer 3853 1,89 1,209 522 11,9 0 0

Calitatea_aerului_satisfac

tia_per_ansamblu

4154 2,08 1,133 221 5,1 0 0

Temperatura_satisfactia_

per_ansamblu

4336 2,17 1,177 39 ,9 0 0

Umiditatea_aerului_percepu

ta

3022 1,45 ,809 1353 30,9 0 15

a. Numar de cazuri în afara domeniului (Q1 - 1.5*IQR, Q3 + 1.5*IQR).


inteligente.

142

Capitolul 9 Aplica ții ale inteligen ței artificiale în cl ădirile inteligente

Inteligența artificială este o tehnică din știința calculatoarelor care încearcă să replice

inteligența umană. Conform lui Kevin Warwick (2012), scopul inițial al inteligenței artificiale

în perioada sa de început (anii 1940-1950) a fost acela de a face calculatoarele să facă lucruri,

care dacă ar fi fost făcute de oameni ar fi fost considerate inteligente, adică să copieze

comportamentul oamenilor. În cea de-a doua perioadă de dezvoltare a inteligenței artificiale

(1980-1990) au fost construite creiere artificiale pentru a ca inteligența artificială să evolueze

de la sine.

În prezent, inteligența artificială este folosită în aplicații în timp real, în finanțe, în

industrie etc. Creierele artificiale au propriul lor corp și se pot mișca și percepe lumea în

modul lor propriu ( de exemplu vehicule militare fără echipaj, roboții, vehiculele fără șofer).

9.1 Rețele neuronale artificiale

Rețelele neuronale artificiale (RNA) sunt o tehnică a inteligenței artificiale care încearcă

să replice în domeniul microinformaticii, procesul de învățare caracteristic inteligenței umane.

Reţelele neurale (neuronale) artificiale (R.N.A.) sunt modele computaţionale paralele

cu grade de complexitate variate, constituite din unităţi de procesare elementare, de cele mai

multe ori adaptive, denumite neuroni, interconectate, conform unei organizări ierarhice pe

niveluri (straturi). Aceste sisteme interacţionează cu obiectele lumii reale (mărimile de intrare

în rețea) în acelaşi mod în care funcţionează sistemele nervoase biologice.

Caracteristicile esenţiale ale R.N.A. sunt: natura lor adaptivă şi paralelismul intrinsec.

Natura adaptivă se referă la rezolvarea problemelor folosind "învăţarea din exemple" în locul

"programării" tradiţionale. Astfel, acolo unde există datele de instruire dar înţelegerea

problemei este redusă sau incompletă, această caracteristică asigură modelelor computaţionale

neurale o utilitate deosebită. Rețelele neuronale artificiale pot fi implementate atât pe

hardware cât și software. Kevin Warwick (2012) a reușit chiar creșterea unui creier de

șoarece, peste o rețea de electrozi, folosit la controlul unui roboțel.

Datorită naturii lor adaptive și a faptului că pot procesa volume mari de date, RNA

sunt modele computaționale folosite în următoarele domenii:


inteligente.

143

recunoaşterea şi clasificarea formelor,

sinteza şi recunoaşterea vorbirii,

interfeţe adaptive între oameni şi sisteme fizice complexe,

aproximarea funcţiilor,

compresia de date a imaginilor,

memorii asociative,

clasificare nesupervizată (clustering),

predicţie,

optimizarea combinatorială,

modelarea sistemelor neliniare,

De exemplu: predicția confortului termic în funcție de anumiți parametrii măsurați,

predicția cursului de schimb sau al acțiunilor, predicția consumului de electricitate. Rețelele

neuronale sunt folosite și la descoperirea de corelații, însă numai pe acelea pe care au fost

învățate să le descopere.

Elementele de baza ale unei rețele neuronale artificiale sunt neuronii artificiali. Primul

model de neuron artificial a fost conceput de McCulloch și Pitts în anii 1940.

În mod general, un neuron artificial este caracterizat de 5 componente:

-setul de intrări ”x i”

-setul de ponderi ”wi”

-pragul de activare ”w0”(bias sau threshold)

–funcția de activare ”f”

–ieșirea neuronului ”y”

Intrările trebuie să fie valori normalizate, adică valori discrete în intervalul (0-1).

Neuronii biologici sunt conectati între ei prin dendrite (căi de intrare a informației),

axoni (calea de ieșire) și sinapse (legăturile), în timp ce neuronii artificiali sunt interconectați

între ei prin legături, care au diverse ponderi (modelează sinapsele).

Figura 9-1 Modelul neuronului artificial liniar. P entru funcția de activare liniară, f=k=1.

Σ k

w0 (bias)

w1

w2

wn

Ieșire (O)

x1

x2

xn

Intrări O=k*(Σ(xi*w i)+w0) ....


inteligente.

144

La fel cum neuronii biologici au un prag de excitare la care sunt declanșați, neuronii

artificiali au un prag de activare și o funcție de activare care poate fi de diverse tipuri: lineară,

sigmoidală, Gaussiană, identitate sau de tip treaptă.

Tabel 9-1 Funcțiile de activare ale neuronilor artificiali.

Treaptă unitară

≥>

=0_,1

0_,0)(

xpentru

xpentruxf

Sigmoidală

xexf β−+

=1

1)(

Lineară

>>>+

<=

max

minmax

min

_,1

_,

_,0

)(

xxpentru

xxxpentrubmx

xxpentru

xf

Gaussiană

2

2

2

)(

2

1)( σ

µ

πσ

−−

=x

exf

Identitate

xxf =)(

Neuronul artificial își calculează ieșirea în funcție de Ecuația 9.1. Acesta este

rezultatul aplicării funcției de activare asupra sumei ponderate a intrărilor, mai puțin valoarea

pragului de activare. Rezultatul se compară cu pragul de activare. Ieșirea „O” a neuronului

este declanșată dacă valoarea calculată este mai mare decât pragul de activare. Rezultatul

poate fi transmis altor neuroni.

∑=

0 )+)∗=n

ii ww1i

(xf(O

Ecuația 9:1

În cazul funcției de activare liniară, f=k=1.

Rețelele neuronale practice pot avea mii de valori ce le caracterizează și care trebuie

setate. De aceea ele trebuie ”să învețe” să își seteze aceste valori folosind reguli automate de

învățare. Prima regulă de învățare este cea Hebbiană:

”Dacă doi neuroni se declanșează în același timp, trebuie întărită puterea legăturii

dintre ei, adică ponderea legăturii trebuie mărită.” Folosind valoarea ieșirii calculată de rețea

”O” și cunoscând valoarea dorită ”T”, se calculează corecția valorii ponderii în procesul de


inteligente.

145

antrenare, folosind așa numita ”regulă delta”, din Ecuația 9:2 cu formula corespunzătoare

funcției de activare. Regula delta este folosită pentru a învăța rețele perceptron cu un strat.

rr xw ** δη=∆ Ecuația 9:2

În ”regula delta”, ”termenul delta ‘δ’ ” = eroarea * derivata funcției de activare.

Din Ecuația 9:1 ”z” este suma ponderată a intrărilor, inclusiv bias-ul.

Pentru funcția de activare liniară, O=z

OTeroareaeroareadz

zd

dz

dO

−===

==

1*

1)(

δ

Ecuația 9:3

Pentru funcția de activare liniară ”regula delta” de variație a celei de-a ”r” ponderi =

rata de învățare* eroarea * a r-a valoare de intrare.

rrr xOTxw *)(*** −==∆ ηδη Ecuația 9:4

Pentru funcția de activare sigmoidală, expresia mărimii de ieșire este:

)1(

1)1( 1

z

z

eeO −

−−

+=+=

Ecuația 9:5

)1()1()11(

)1()1()1()1(

122

22

OOOOeO

eeeedz

dO

z

zzzz

−×=−×=−+×=

=×+=−××−×+=

−−

−−−−−−

Ecuația 9:6 Termenul delta este:

)1( OO −×=δ Ecuația 9:7

Formula de corecție a valorii ponderilor neuronilor cu funcție de activare sigmoidale este:

rrr xOOxw *)1(**** −==∆ ηδη Ecuația 9:8

Funcțiile de activare sigmoidale au dezavantajul de a conduc la un număr mai mare de

epoci necesare pentru a învața (1000 epoci sunt necesare pentru a învâța tabelul de adevăr al

problemei de logică matematică ”ȘI”) comparativ cu doar 20 epoci pentru funcții de activare

liniare, însă au avantajul că aproximează mult mai bine, eroarea fiind mult mai mică.


inteligente.

146

Rețelele neuronale artificiale multi strat cu feed-forward, cu funcții de transfer sigmoidale pot

aproxima aproape orice funcție continuă de mai multe variabile.

Exista și alte tipuri de rețele neuronale, ca de exemplu rețele asociative fără ponderi

denumite și rețele n-tuple sau rețele bazate pe RAM, însă cea mai simplă este cea de tip

Perceptron. Pentru a putea învăța (să își poată modifica ponderile interne în funcție de

valoarea de ieșire dorită și cea obținută), rețelele neuronale trebuie să aibă un fel de feedback,

o metodă prin care să propage valoarea erorii de la ieșire înspre nodurile de intrare.

Regula delta poate fi folosită pentru a ”învăța” rețele neuronale Perceptron cu un

singur strat, și utilizează eroarea între ieșirea actuală și valoarea țintă (valoarea cunoscută a

ieșirii). Regula delta se poate aplica și pentru nodurile de ieșire ale rețelelor Perceptron multi

strat (MLP), fiindcă se cunosc ieșirile din setul de antrenare. Dar pentru nodurile ascunse nu

se cunosc valorile țintă. Ca urmare este nevoie de o altă metodă de învățare pentru rețele

neuronale multi strat (perceptroni multistrat), metodă fiind numită Backpropagation. Mai sunt

și alte metode de a învăța rețele neuronale multistrat, ca de exemplu Simple Adaptive

Momentum, și metode stocastice: Directed Random Search, Chemotaxis (Mitchel, 2012).

Backpropagation este cea mai folosită metodă de învățare și folosește Regula Delta

Generalizată (generalizarea regulei delta folosită la rețelele într-un singur strat). Pentru fiecare

set de date, se aplică următoarele etape de învățare:

-se calculează ieșirile actuale, -se calculează erorile și valorile delta în nodurile de ieșire, -erorile și valorile delta din nodurile ascunse sunt calculate prin propagarea

valorilor delta înpoi (propagarea înapoi=back propagation, de aici provine denumirea metodei)

-ponderile în nodurile ascunse / de ieșire sunt ajustate cu valoarea definită de regula delta generalizată.

Procesul de învățare este caracterizat de următorii parametrii:

-sămânța pentru generarea de ponderi aleatorii, -impulsul -rata de învățare. -eroarea ce provine din procesul de învățare.

Sămânța și Ponderile. Eroarea rețelelor neuronale depinde de ponderile inițiale.

Pentru a încerca să se reducă eroarea de antrenare, se generează diverse ponderi aleatoare.

Valoarea ponderiilor este obținută dintr-un algoritm care generează numere aleatoare în

funcție de numărul inițial introdus, denumit sămânță (seed).

Impulsul. În limba engleză se folosește termenul ”momentum” ,tradus corect în limba

română prin ”impuls”, pentru a descrie inerția procesului de antrenare a rețelelor neuronale în

direcția direcția minimizării erorii de antrenare. Impulsul are valori în domeniul 0...1.


inteligente.

147

”Impulsul19” aplicat procesului de învățare permite rețelei neuronale să nu se oprească

într-un minim local. Eroarea de antrenare a rețelei este ca un bolovan care se rostogolește la

vale, pe panta unui munte. În absența impulsului, în zona unde întâlnește o vale formată de un

vârf de extrem local, rețeaua neuronală poate considera că eroarea începe să crească din nou ,

când de fapt era decât un extrem (maxim) local. Folosind impulsul în antrenarea rețelei și

minimizarea erorii de antrenare, procesul de antrenare decurge în direcția de minimizare a

erorii și depășește extreme locale (Figura 9-2), la fel cum un bolovan care se rostogolește are

impuls mecanic dat de produsul între masă și viteză ce îî permite să treacă peste obstacole: cu

cât se rostogolește mai mult la vale, cu atât viteza sa crește și implicit crește și impulsul.

Figura 9-2 Paralelă între minimizarea erorii de antrenare și rostogolirea unui bolovan la vale și depăsirea minimelor locale.

Rata de învățare „η” caracterizează cât de repede își modifică rețeaua neuronală

ponderile ca urmare a minimizării erorii de antrenare. O valoare mare a ratei de învățare

micșorează numărul de epoci până la convergența soluției (eroarea minimă de antrenare), dar

mărește eroarea de antrenare.

Eroarea de antrenare este valoarea care indică cât de bine a învâțat rețeaua neuronală

să aproximeze valoarea de ieșire, în funcție de valorile de intrare. Uzual se folosesc

următoarele formule pentru calculul erorilor.

19 Termenul românesc de ”moment” al unei forțe în raport cu un punct se traduce în limba engleză prin ”moment of momentum”. În concluzie în limba română traducerea corectă a termenului englezesc ”mommentum” este IMPULS. Exemplu: o pasăre și o locomotivă se pot deplasa amândouă cu aceeași viteză, însă efectul produs de ciocnirea celor două de un alt corp este total diferit, datorită impulsului=masă*viteză.

nr. epoci

Eroare de antrenare (SSE, MSE)

În lipsa impulsului, minimizarea erorii s-ar opri în acest minim local.

În lipsa impulsului, bolovanul s-ar opri în acestă vale

0

v

impuls


inteligente.

148

SSE=Sum of Squared Errors= suma pătratelor erorilor.

MSSE =Mean Sum of Squared Errors= media aritmetică a pătratelor erorilor.

Erorile la care se referă SSE și MSSE sunt egale cu diferența între valoarea reală și

valoarea calculată de rețeaua neuronală.

( ) ( )2

1

2

1_

1

2 ∑∑∑===

−=−==n

i

n

iRNAcalculatreal

n

ii OTxxSSE ε

Ecuația 9:9

( ) ( )n

OT

n

xx

nMSSE

n

i

n

iRNAcalculatreal

n

ii ∑∑∑

===

−=

−== 1

2

1

2_

1

2ε

Ecuația 9:10

9.1.1 Principiul de func ționare al re țelelor neuronale

O rețea neuronală are un strat de neuroni de intrare, unul sau mai multe straturi de

neuroni ascunși și una sau mai multe ieșiri.

Principiul de funcționare al rețelelor neuronale este următorul:

-Se inițializează ponderile cu niste valori arbitrare.

-Se prezinta setul de date de antrenare rețelei neuronale, se rulează rețeaua.

-Se calculează eroarea intre iesirea dorita si iesirea rezultata din rularea retelei.

-Se modifica ponderile conexiunilor în functie de eroare, rata de invatare si de

moment.

-Se ruleaza din nou reteaua pana cand eroarea de antrenare este mai mica decât o

limita stabilită

-Se prezinta setul de date de validare

-Se prezinta setul de date pe care trebuie să ruleze rețeau neuronala

9.1.2 Normalizarea datelor experimentale Datele experimentale provin dintr-o bază de date cu 4300 de seturi de date. După

prelucrarea datelor statistic, și îndepărtarea celor incomplete, au mai rămas 3036 de seturi de

date complete, repartizate 60% pentru antrenare, 20% pentru validare și 20% pentru rulare.

Baza de date cuprinde răspunsurile ale ocupanților cu privire la nivelul lor de satisfacție cu

diverse aspecte ale mediului din clădire, de la satisfacția momentană și per ansambu cu

temperatura, cu umiditatea, cu nivelul de iluminare, cu calitatea aerului etc, până la întrebări


inteligente.

149

legate de satisfacția cu suprafața ferestrelor, apropierea de fereastră, posibilitate de control a

ferestrelor, a sistemului de climatizare etc. La marea majoritate a acestor întrebări, răspunsul

ocupanților este dat pe o scală de la 0 la 4, în care valoarea 0 corespunde ”foarte nesatisfăcut”,

iar 4 ”foarte satisfăcut”, așadar valoarea intermediară 2 corespunzănd nivelului ”satisfăcut”.

Normalizarea datelor este necesară deoarece dacă între valorile relative ale datelor există

diferențe mari, ele pot ”trage ” valoarea ponderii spre o valoare extremă.

Înainte de a fi folosite pe o rețea neuronală, datele trebuie pre-procesate. Este vorba de

normalizarea datelor, care se face după formula:

Dmin)-xDmin)/(Dma-(D*Imin)-(Imax IminI += Ecuația 9:11

în care:

Dmin este valoarea minimă a datelor. Dmax este valoarea maximă a datelor. Imin, Imax este domeniul intrărilor, între 0 și 1.

În cazul datelor folosite de autor, Dmin=0 și corespunde nivelului de ”foarte nesatisfăcut”. Dmax=4 (5) și corespunde nivelului de ”foarte satisfăcut”.

9.1.3 Rezultate ob ținute în Microsoft Visual C++ cu re țelele neuronale

Rețeaua neuronală realizată în Microsoft Visual C++ a fost folosită și pentru a afla

influența pe care o au parametrii ce descriu o rețea neuronală, asupra funcționării ei (număr de

epoci până la stabilizarea erorii și valoarea minimă a erorii). A fost folosită o rețea cu 3

variabile de intrare, 4 neuroni ascunși și o variabilă de ieșire, descrisă în continuare. Buna

funcționare a rețelei neuronale realizată în Visual C++ a fost validată prin comparare cu rețea

similară din Matlab.

9.1.3.1 Structura rețelei neuronale artificiale Pe parcursul stagiul doctoral la Universitatea din Reading am realizat un program

pentru realizarea de rețele neuronale în software-ul de programare Microsoft Visual C++ .

În mod general, rețeaua poate fi configurată simplu sau multi strat, cu neuroni de tip

Perceptron și poate avea unul sau mai multe straturi de neuroni ascunși. Neuronii pot avea

funcții de activare liniară sau sigmoidală. Se poate configura numărul de epoci de antrenare,

valoarea ratei de învățare, valoarea impulsului și un număr ”sămânță” pentru inițializarea de

ponderi aleatoare. Algoritmul de funcționare și învățare este feed-forward backpropagation.

Rețeaua neuronală artificială utilizată în teză are structura prezentată în Figura 9-3.


inteligente.

150

Stratul de intrare folosește 3 intrări corespunzătoare seturilor de valori ale celor trei

variabile care se corelează cel mai bine cu satisfacția per ansamblu cu condițiile de mediu

dintr-o clădire. Variabilele de intrare folosite sunt: temperatura percepută, posibilitatea de a

influența direct temperatura mediului și calitatea aerului, iar ca variabilă de ieșire a fost aleasă

satisfacția per ansamblu cu temperatura.

Stratul de neuroni ascunși conține 4 neuroni cu funcție de activare de tip sigmoidală.

Autorul a ales 4 neuroni, deoarece creșterea numărului de neuroni în stratul ascuns conduce la

mărirea numărului de epoci necesare atingerii convergenței soluției (stabilizării valorii erorii

de antrenare și implicit stabilizarea ponderilor). Pentru a testa influența numărului de neuroni

în stratul ascuns asupra performanțelor rețelei neuronale, autorul a variat doar numărul de

neuroni ascunși, în timp ce menținute constante constantele de învățare (rata de învățare 0,1 și

impuls 0,2). În cazul rețelei neuronale cu 4 neuroni, convergența soluției a fost atinsă în epoca

14200, iar în cazul rețelei cu 5 neuroni în stratul ascuns, convergența soluției a fost realizată

după 22800 de epoci, deci un număr de epoci aproape dublu. Nici eroarea relativă procentuală

datorată antrenării nu a scăzut cu mult ci doar de la 0,018967 (rețeaua cu 4 neuroni) la

0,018639 (în cazul rețelei cu 5 neuroni), după cum rezultă din Ecuația 9:12.

Figura 9-3 Rețeaua neuronală creată și folosită în programul Microsoft Visual C++.

Stratul ascuns cu 4 neuroni Strat de intrare pt.

cele 3 variabile Strat de ieșire cu un neuron

w2(0,1)

w2(0,2)

w2(0,3)

w2(0,4)

w3(0,1)

w2(1,1)

w2(1,2)

w2(1,3) w2(1,4)

w2(2,1)

w2(2,2)

w2(2,3)

w2(2,4)

w2(3,1) w2(3,2)

w2(3,3)

w2(3,4)

w3(1,1)

w3(2,1)

w3(3,1)

w3(4,1)

x1(1)

x1(2)

x1(3)

x2(1)

x2(2)

x2(3)

x2(4)

x3(1)


inteligente.

151

%73,1[%]100018639,0

018639,0018967,0

[%]1004

54

=×−=

=×−=neuroniretea

neuronireteaneuroniretearel MSSE

MSSEMSSEε

Ecuația 9:12 În stratul de neuroni de ieșire este un singur neuron cu funcție de activare sigmoidală

deoarece este o singură variabilă de ieșire.

Notațiile folosite în Figura 9-3 sunt următoarele:

- xr(i) este ieșirea nodului ”i” din stratul ”r”;

- wr(i,j) este ponderea legăturii ”i”c ătre nodul ”j” din stratul ”r”; pentru bias i=0.

În fereastra din Figura 9-7 sunt prezentate valorilor ponderilor rezultate pe baza rulării

rețelei neuronale din Figura 9-3, în cazul parametrilor de antrenare ce duc la cea mai mică

eroare de antrenare. Aceste ponderi au următoarele valori:

w2(0,1)= -2,3648, w2(1,1)=5,8389, w2(2,1)=0,99796, w2(3,1)= 1,1517,

w2(0,2)= -9,2868, w2(1,2)=7,0561, w2(2,2)= -1,8308, w2(3,2)= 7,3802,

w2(0,3)= -4,5847, w2(1,3)=6,139, w2(2,3)= -4,7948, w2(3,3)= 0,23718,

w2(0,4)= -0,25315, w2(1,4)=10,314, w2(2,4)= -8,7251, w2(3,4)= -0,86035,

w3(0,1)= -1,8413, w3(1,1,)=3,1282, w3(2,1)=0,95045, w3(3,1)= -2,66, w3(4,1)= -1,1807;

9.1.3.2 Rezultate obținute prin rularea re țelei neuronale artificiale în VisualC++

În programul de rețele neuronale realizat în Microsoft Visual C++ am rulat 27 de

diverse combinații de valori ale ratei de învățare și ale impulsului. Toate combinațiile de

parametrii rulați sunt prezentate în ”Tabel 9-2” .

Pe baza rezultatelor (număr de epoci pentru stabilizarea soluției și a mediei sumei

patratului erorilor ) am obținut graficele următoare.

În Figura 9-4 se poate observa diferența între valorea exactă a satisfacției per ansamblu

cu temperatura, în funcție de ceilalți trei parametrii cu care este corelată statistic, și valorea

estimată de rețeau neuronală a satisfacției cu aceeași parametrii. Se observă buna corelație,

curbele se suprapun pe cea mai mare majoritate a graficului.

Din Figura 9-5 se observă corelația crescătoare între eroarea de antrenare și creșterea

impulsului. Din Figura 9-5 și Figura 9-6 putem trage următoarea concluzie: pe măsură ce

crește impulsul, scade numărul de epoci pâna la minimizarea erorii, dar crește eroarea de

antrenare.


inteligente.

152

Tabel 9-2 Tabel centralizator cu combinațiile de parametrii de antrenare experimentați pt. antrenare rețelelor neuronale.

Nr. Crt. Sămân ța Rata învățare Impulsul

Eroare initial ă

Nr epoci convergen ță

Eroare antrenare MSSE Observa ții

1 0 0,1 0,2 0,10749 14200 0,018967 fisier date salvat 2 0 0,1 0,3 0,10749 11400 0,018978 3 0 0,1 0,4 0,10749 10600 0,018995 4 0 0,1 0,5 0,10749 30000 0,019158 5 0 0,1 0,7 0,10749 9400 0,019267

6 0 0,2 0,2 0,10749 30000 0,01914 La 30.000 epoci continuă să scadă

7 0 0,2 0,3 0,10749 14000 0,019179 8 0 0,2 0,5 0,10749 8400 0,019046 9 0 0,2 0,7 0,10749 5200 0,019203

10 0 0,3 0,2 0,10749 50000 0,019196

50k+. La 30.000 epoci MSSE=0,019208

11 0 0,3 0,3 0,10749 9400 0,019041 12 0 0,3 0,4 0,10749 5800 0,019074 13 0 0,3 0,5 0,10749 4600 0,019126 14 0 0,3 0,7 0,10749 3200 0,019386 15 0 0,4 0,2 0,10749 6800 0,019063 16 0 0,4 0,3 0,10749 6400 0,019096 17 0 0,4 0,4 0,10749 4800 0,019145 18 0 0,4 0,5 0,10749 3600 0,019221 19 0 0,4 0,6 0,10749 3400 0,019347

20 0 0,4 0,65 0,10749 3800 0,019444

de aici rezultatul incepe sa devină (neconvergent)

21 0 0,4 0,7 0,10749 21800 0,019419 22 0 0,5 0,2 0,10749 4400 0,019115 23 0 0,5 0,3 0,10749 4400 0,01916 24 0 0,5 0,4 0,10749 3000 0,019226 25 0 0,5 0,5 0,10749 3000 0,019325

26 0 0,5 0,6 0,10749 20800 0,01934 de aici incepe sa devina instabil

27 0 0,5 0,7 0,10749 23000 0,019339


inteligente.

153

Compara ție între valorile reale și valorile prezise de re țeaua neuronal ă

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91

Nr. seturi de date

Val

oare

nor

mal

izată

Valori reale Valori prezise de rețeaua neuronala

Figura 9-4 Cât de bine a învățat rețeaua neuronală să aproximeze satisfacția termică per ansamblu cu clădirea. Comparație între valorile reale și valorile prezise de rețeaua neuronală. Pentru claritatea reprezentării grafice s-au ales doar 100 de seturi de date.

Dependen ța erorii de antrenare de impuls

0,0189

0,019

0,0191

0,0192

0,0193

0,0194

0,0195

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Impulsul

Ero

area

de

antre

nare

rata invatare 0,1rata invatare 0,2rata invatare 0,3rata invatare 0,4rata invatare 0,5

Figura 9-5 Corelația eroare de antrenare-impuls


inteligente.

154

Influen ța impulsului și ratei de înv ățare asupra minimiz ării erorii

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Impulsul

Nr

epoc

i pen

tru

min

imiz

area

ero

rii

rata invatare 0,1

rata invatare 0,2rata invatare 0,3rata invatare 0,4rata invatare 0,5

Figura 9-6 Influența impulsului și ratei de învățare asupra stabilizării soluției

În figurile următoare sunt prezentate două capturi de ecran cu programul rulat pentru

rețele neuronale și ponderile rezultate în urma rulării.

Figura 9-7 Captură de ecran cu rularea programului și cele 21 de ponderi pentru rețele neuronale artificiale cu 4 neuroni în stratul ascuns. Rularea pentru rata de învătare 0,1 și impuls 0,2 cu 14200 epoci până la convergența soluției. Se observă faptul că pe ultimele 1800 de epoci eroarea a rămas constantă la valoarea minimă, 0,018967, deci valorile ponderilor s-au stabilizat.

De la epoca 14200 soluția a devenit convergenta (eroarea nu mai scade)


inteligente.

155

Figura 9-8 Captură de ecran cu rularea programului pentru rețele neuronale artificiale cu 4 neuroni în stratul ascuns. Rularea în varianta cu rata de învătare 0,2, impuls 0,5 , 8400 epoci până la convergența soluției.

Figura 9-9 Rularea rețelei neuronale cu 5 neuroni în stratul ascuns, 26 de ponderi și aceleași constante: rata de invățare 0,1 și impuls 0,2. Se observă atingerea convergenței soluției după 22800 de epoci de


inteligente.

156

antrenare, comparativ cu cele 14200 epoci în cazul rețelei cu 4 neuroni în stratul ascuns. Varianta rețelei cu 5 neuroni redce eroarea relativă cu doar 1,73% fața de cazul celei cu 4 neuroni ascunși.

Eroarea relativa absoluta pe setul de antrenare (18 21valori)

0

50

100

150

200

1 111 221 331 441 551 661 771 881 991 1101 1211 1321 1431 1541 1651 1761

nr seturi date

abs(

eroa

re r

elat

iva)

eroare relativa absoluta

Figura 9-10 Eroarea relativă absolută pe setul de date de antrenare. Rularea rețelei cu rata de învătare0,1, moment 0,2 , 14200 epoci până la convergența soluției

În Figura 9-8 se observă faptul că pe ultimele 4600 de epoci peste epoca de stabilizare

a erorii, eroarea a rămas constantă la valoarea minimă, 0,019046. Numărul de epoci este mai

mic, însă eroarea este mai mare decât în cazul cu rata învățare 0,1 și impuls 0,2.

Compara ție între valoarea exact ă și valoarea aproximat ă de rețeaua neuronal ă

00,1

0,20,30,4

0,50,60,7

0,80,9

1 223 445 667 889 1111 1333 1555 1777 1999 2221 2443 2665 2887

num ăr de seturi de date

valo

area

nor

mal

izată

val exactă

val din RNA

Figura 9-11 Comparație între valoarea exactă și valoarea aproximată a ieșirii de către rețeaua neuronală cu rata de învătare 0,1, moment 0,2 , 14200 epoci până la convergența soluției.


inteligente.

157

9.1.4 Validarea in Matlab a rezultatelor ob ținute cu re țeaua neuronal ă realizat ă în Visual C++ Pentru validarea rezultatelor obținute cu rețeaua neuronală realizată de autor în

Microsoft Visual C++, autorul a creat in Matlab o rețea neuronală artificială cu aceleași

proprietăți cu a celei din Visual C++, și aceleași date de intrare și ieșire:

-același număr de noduri de intrare (3) -acelasi număr de neuroni în stratul ascuns (4) -același număr de neuroni de ieșire (1) -acelasi număr de noduri de ieșire (1) -aceeași funcție de activare a neuronilor, funcția sigmoidală.

Figura 9-12 Rețeaua neuronală realizată în Matlab.

Figura 9-13 Graficul erorii de antrenare. Se observă în partea de sus a imaginii valoarea erorii 0,017691, similară celei din reteaua neuronală din Microsoft Visual C++

Rezultatul antrenării din Figura 9-13, valoarea erorii MSSE =0,017691 este similară

celei obținute cu rețeaua neuronală creata în programul Microsoft Visual C++. Diferența de

număr de epoci necesar antrenării provine din faptul că Matlab folosește algoritmul rapid de


inteligente.

158

antrenare Levenberg-Marquardt, în timp ce programul din Visual C++ folosește metoda

clasică feed-forward cu backpropagation. Având în vedere că folosind două metode diferite

am ajuns aproximativ la același rezultat al erorii de antrenare, se poate concluziona că

modelul rețelei neuronale din Visual C++ este validat cu un software recunoscut.

Figura 9-14 Graficul de performanță a rețelei neuronale.

9.1.5 Calculul indicelului de stare de bine folosin d o re țea neuronal ă artificial ă Rețeua neuronală realizată în Matlab are performanțe superioare celei realizată în

Visual C++. Din acest motiv rețeaua neuronală realizată în Matlab este folosită pentru

calculul indicelui de stare de bine. Rețeaua neuronală folosită (Figura 9-15) folosește ca date

de intrare variabilele din ecuația indicelui de stare de bine (Ecuația 8:6) iar ca date de ieșire

valoarile variabilei dependente ”satisfacția per ansamblu cu locul de muncă”.

Figura 9-15 Arhitectura rețelei neuronale artificiale în Matlab pentru calculul Indicelui Stării de Bine.


inteligente.

159

Figura 9-16 Cea mai buna performanta pe datele de validare este 0,02816, la epoca 6

Figura 9-17 Graficele pentru regresii indică cât de bine calculează rețelele neuronale valoarea de ieșire, pentru seturile de date.


inteligente.

160

Valoarea ”R” din Figura 9-17 indică corelația între valoarea calculată de rețeaua

neuronală și valoarea țintă. În mod ideal, liniile de regresie (cele colorate) ar trebui să se

suprapună peste linia punctată de pe diagonală.

Compara ția valorilor Țintă, Calculate de Re țeaua Neuronal ă și de Indicele de Stare de Bine

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1 51 101 151 201 251 301 351 401 451 501 551 601

Nr.de seturi de date de testare

valo

are

norm

aliz

ata

Valoare Tinta Valoare Retea Neuronala Valoare Indice Stare de Bine

Figura 9-18 Grafic comparativ intre valoarea exactă (ținta), valoarea indicelui de stare de bine calculat de rețeaua neuronală și valoarea Indicelui de Stare de Bine.

În Figura 9-18 se observă că valoarea indicelui de stare de bine calculat de către

rețeaua neuronală artificială se suprapune peste valoarea calculată cu formula Indicelui de

Stare de Bine. La începutul graficului se poate observa un mic decalaj între valorile calculate

cu rețeaua neuronală artificială și cele calculate cu Indicele de Stare de Bine. Spre sfârșitul

graficului se obsevă o mai bună corespondență (predomină o singură culoare pe grafic) între

valoarea exactă (țintă) declarată de către ocupanți, valoarea calculată de rețelele neuronale și

cea calculată cu Indicele de Stare de Bine.

În concluzie, deoarece graficele celor trei variabile au aproximativ aceeași formă și

valori, rezultă faptul că cele două metode de calculare a nivelului de stare de bine

funcționează corect și pot fi folosite în practică.


inteligente.

161

9.2 Algoritmii Genetici

9.2.1 Noțiuni folosite în domeniul algoritmilor genetici

Un algoritm genetic este format dintr-o populație de mai mulți indivizi, fiecare dintre

ei reprezentând o soluție potențială a problemei ce necesită a fi optimizată. Fiecare individ

este reprezentat de un cromozom, iar fiecare cromozom este compus din gene. Genele sunt

folosite să codifice variabilele problemei de optimizat. Găsirea combinației potrivite de allele

(valori concrete) pentru gene, înseamnă găsirea unei combinații bune pentru problema de

optimizat.

Ca și în genetica biologică, în tehnica algoritmilor genetici se folosesc operatorii

selecție, mutație și încrucișare. Prin aplicarea acestor operatori indivizilor din populație,

gradul de adaptare sau potrivire (”fitness rate”-ul) al indivizilor va crește pe parcursul

generațiilor.

9.2.2 Paralel ă între evolu ția biologic ă și cea din domeniul știin ței calculatoarelor.

Acidul dezoxyribonucleic (ADN-ul) este un acid ce se găsește în nucleul celulelor

biologice și conține instrucțiuni genetice folosite în creșterea și funcționarea tuturor

organismelor vii, cu excepția virusurilor ARN. Segmentele de ADN purtătoare a informației

genetice sunt denumite gene. Allela este valoarea pe care o poate lua o gena ( de exemplu

gena pentru culoarea ochilor poate da ochilor, culoarea albastră, verde, maro, neagră). În

interiorul celulelor, ADN-ul este organizat în structuri lungi, denumite cromozomi. Un om are

46 de cromozomi. Cromozomii se găsesc în nucleul celulei și sunt formați dintr-o combinație

de gene.

Similar, cromozomii algoritmilor genetici sunt formați din gene, iar asupra lor se

execută operațiile genetice (selectare, încrucișare, mutație). Populația de șiruri de numere

(biți) obținută prin alăturarea parametrilor funcției de optimizat se numește cromozom (sau

genotipul genomului) codează soluțiile candidate, numite indivizi.

În biologie, genotipul este dat de ADN și reprezintă informația moștenită. Conține

instrucțiunile despre cum se construiește ceva, o soluție.

În inginerie, genotipul poate fi comparat cu o listă cu toți parametrii necesari pentru a

construii o mașină, sau a configura un program cu rețele neuronale, de exemplu: nr. de noduri


inteligente.

162

de intrare, nr. neuroni, legături, ponderi, rata de învățare. Fiecare parametru poate fi

considerată o genă.

Anumite combinatii de parametrii/ gene pot fi mai bune decât altele. Evoluția este o

căutare în acest spațiu n-dimensional (Figura 9-19) al combinațiilor de gene, pentru a găsi cea

mai bună combinație.

Figura 9-19 Spațiul n-dimensional (3D) al combinațiilor de gene.

9.2.3 Stadiul actual al utiliz ării algoritmilor genetici în optimizarea proceselor și func ționării instala țiilor din construc ții

Mai mulți cercetători au scris articole în care prezintă diverse abordări de realizare a

unui algoritm genetic pentru optimizarea funcționării instalației de ventilare.

Nabil Nassif et al (2003) au optimizat strategia de control pentru instalația de ventilare

climatizare folosind un algoritm genetic cu doua obiective clasice: consumul de energie și

confortul termic.

Kolokotsa et al. (2002) folosesc un controler fuzzy optimizat cu algoritmi genetici

pentru a controla mediul dintr-o clădire. Tehnicile de optimizare ale algoritmului genetic sunt

aplicate pentru a deplasa funcțiile de apartenență ale controllerului fuzzy, pentru a satisface

preferințele ocupanților și a minimiza consumul de energie. Algoritmul genetic are ca scop

satisfacerea cerințelor ocupanților și în același timp reducerea consumului de energie. După

extragerea valorilor optime pentru comfort de către A.G., controllerul fuzzy este acordat să

producă noile condiții de mediu interior.

Autorul consideră că funcțiile de cost dau calitatea mediului interior rezultat. În timp ce

algoritmul genetic produce combinații posibile ale PMV de exemplu ”-1,7”, ceea ce duce spre


inteligente.

163

senzația de rece, trebuie considerat și efectul acestei temperaturi asupra productivității muncii.

Factorul uman nu trebuie exclus din bucla de reglare, el este cel mai important.

Chang și Yifei (2011) folosesc o rețea neuronală artificială de tip Radial Base

Function pentru a calcula valoarea PMV. În cazul rețelei de tip RBF următorii parametrii sunt

importanți: ponderea de ieșire Wi, centrele cij și lățimile bi. Un algoritm genetic este folosit

pentru a optimiza parametrii rețelei neuronale artificiale RBF.

9.2.4 Descrierea modului de func ționare al algoritmilor genetici. În principiu, un algoritm genetic caută cea mai bună combinație de parametrii de

intrare pentru o funcție, în timp ce satisface anumite criterii. Funcția asupra căreia se aplică

optimizarea se numește obiectiv, (pot fi multiple), iar condiția în funcție de care se realizează

optimizarea se numește constrângere (pot fi multiple). Constrângerea este implementată prin

valori ale intervalului de variație ai anumitor parametrii (de exemplu: consum de energie,

temperatură etc). Funcția de cost este o sumă ponderată de diferențe ridicate la pătrat, între

valorile inițiale și cele optimizate ale parametrilor din constrângere. Optimizarea multi-

obiectiv este realizată prin minimizarea funcției de cost. Tuturor combinațiilor de parametrii li

se calculează gradul de potrivire (fitness rate-ul), definit ca inversul funcției de cost:

fit F=1/cost F

Interesează combinațiile pentru care gradul de potrivire (fit F) este mare, de aceea

funcția de cost (cost F) trebuie minimizată.

Combinațiile cu grad de potrivire ridicat sunt selectate și evoluate în speranța obținerii

de combinații cu grade de potrivire mai bune. Nu doar combinațiile cele mai bune sunt

selectate ci și o parte din cele cu scor de potrivire mic, deoarece nu există nici o garanție că

cele mai bune soluții din epoca prezentă vor conduce la cele mai bune soluții de viitor.

Pentru a exemplifica acestea se consideră funcția din Figura 9-20.

Dată fiind o funcție ( de exemplu funcția fitness (funcția grad de potrivire)-definită

anterior) se cere să se găsească punctele extreme, în acest caz punctele de maxim. Deoarece

nu se cunoaște unde sunt punctele de extrem sau dacă funcția este continuă, se crează o

populație de soluții, răspândite uniform pe suprafața graficului funcției din Figura 9-20. Unii

membrii ai populației se află în locuri de minim, în timp ce alții se află în apropiere de valori

maxime.


inteligente.

164

Deoarece algoritmii genetici (A.G) calculează valoarea funcției doar în punctul în care

sunt aplicați, și nu pot calcula gradientul de variație a mărimii de ieșire, metoda de căutare a

extremelor cu A.G. nu poate garanta găsirea maximului fără o explorare infinită20 a

domeniului.

Figura 9-20 Populația de indivizi la generația întâi. Exemplu de funcție de potrivire (fitness function). (Sursa http://computing.dcu.ie/~humphrys/Notes/GA/evolution.html#natural.evolution )

Ca urmare, membrii populației care au cele mai mari valori ale funcției de potrivire se

reproduc (noua generație crează o nouă polulație de data aceasta în jurul punctelor de maxim),

după cum se poate vedea în Figura 9-21. Trebuie menționat faptul că nu doar singura soluție

cea mai bună se reproduce, ci un număr de membri cu cele mai bune valori. Astfel se păstreză

viabile mai multe opțiuni de evoluție. Motivul este că nu se poate știi dacă cei mai buni

membri ai generației actuale se află pe panta către punctul de maxim global, ce va fi atins în

generațiile viitoare.

Deoarece optimizarea se face pe un interval de funcționare, algoritmii genetici

functionează pe un domeniu, în care există anumite limitări date de de limitele procesului

(tehnologic) ce trebuie optimizat. Ideea care stă la baza folosirii operatorilor (mutație,

încrucișare) este de a transformă o soluție viabilă într-o altă soluție viabilă și în eliminarea

egalităților prezente în setul de constrângeri.

Concluzionând, algoritmul genetic poate fi asemănat cu o populație de cercetași care

nu cunosc teritoriul, dar încearcă să determine punctele extreme (de maxim), nu printr-o

deplasare continuă ci prin încercări discrete (un fel de salturi). Dacă saltul este prea mare,

vărful (punctul de extrem) poate fi ratat.

20 O teoremă matematică spune că între oricare două puncte există un alt punct, deci domeniul este infinit.


inteligente.

165

Figura 9-21 Populația produsă la generația a 7-a. Se observă popularea în special a zonei maximelor.

9.2.5 Reprezentarea cromozomilor

Scopul reprezentării cromozomilor este să codifice toată informația folosită pentru

generarea de cod. Genele sunt memorate într-o ordine secvențială. Astfel, fiecare genă a

cromozomului poate reprezenta o operație matematică de exemplu. Valoarea genei este allela

și exprimă o informație.

Un cromozom cu 8 gene poate fi sub formă de șir de numere (biți) ca cel de mai jos.

Informația este de obicei binară, dar poate avea și alte forme de reprezentare ( de exemplu

”vector dublu” in Matlab).

1 1 0 1 1 1 0 1

9.2.6 Compara ție în reprezentarea func țiilor: Algoritmi Genetici comparativ Re țele Neuronale Artificiale.

În cazul rețelelor neuronale, scopul este de a corela o intrare cu n-dimensiuni cu

mărimea (valoarea) de ieșire corespunzătoare corectă. Cu alte cuvinte avem de-a face cu

reprezentarea funcției pe domeniul de definiție. Condiția este ca ieșirile să fie corecte pentru

multe intrări reprezentative de pe întreg domeniul de definiție.

În cazul algoritmilor genetici, scopul este de a găsi intrarea cu ”n-dimensiuni” care

conduce la cea mai mare mărime de ieșire. Aici nu este nevoie să realizăm reprezentarea

funcției pe domeniul de definiție (Humphrys).

Condiția este că dată fiind orice intrare, se cere să se prezinte ieșirea.


inteligente.

166

Algoritmii genetici sunt utili când dorim să găsim și să folosim cea mai bună

combinație de n-parametrii. Nu interesează rezultatele celorlalte combinații.

Diferențe între algoritmii genetici și rețelele neuronale artificiale (Humphrys):

- Căutarea soluțiilor în spațiul stărilor- în acest caz există de obicei o distanță euristică

față de obiectiv. În cazul algoritmilor genetici, nu există nici o idee cât de departătă este

poziția actuală în care căutăm soluția față de soluția optimă.

- Rețelele neuronale artificiale- în cazul rețelelor neuronale artificiale se poate măsura

eroarea la antrenarea rețelei și chiar și un gradient, astfel încât să se știe dacă eroarea scade

sau crește.

În concluzie, în cazul algoritmior genetici, gradul de potrivire (fitness rate-ul) oferă

mai puține informații decât măsurarea erorii la rețelele neuronale. Algoritmii genetici

calculează valoarea funcției doar în punctul unde au fost aplicați și nu panta sau gradientul de

variație. Astfel nu se poate știi direcția în care trebuie modificate genele.

9.2.7 Etapele procesului de optimizarea folosind al goritmi genetici

Evoluția pornește de obicei de la o populație de indivizi generată aleator. Pe parcursul

fiecărei generații, gradul de potrivire al fiecărui individ este evaluat. Etapele de optimizare

sunt prezentate în Figura 9-22.

Toți indivizii populației sunt inițializați (1) și evaluați (2). Mai mulți indivizii care ar trebui să

își mențină moștenirea genetică sunt selectați probabilistic în etapa (3). Operatorul de

încrucișare (4) este primul care efectuează recombinarea informației genetice prin selectarea a

doi indivizi și mutarea unei părți din informația genetică de la unul la celălalt.

Ulterior, operatorul mutație (5) creează nou material genetic prin modificarea allelelor.

În final, indivizii sunt evaluați din nou (6). Procesul se reia iterativ până la indeplinirea

condiției de terminare ce poate fi un număr maxim de iterații impus sau atingerea

convergenței.

O caracteristică deosebit de importantă a algoritmilor genetici este ca materialul

genetic de calitate să fie transmis generațiilor viitoare. Acest fapt permite revenirea la decizii

eronate facute la un pas de optimizare anterior. Ca urmare, algoritmii genetici sunt folositi

pentru a rezolva probleme de optimizare neliniare.

Una din marile probleme ale folosirii algoritmilor genetici este găsirea unei reprezentări potrivite pentru problema de optimizat.


inteligente.

167

Figura 9-22 Etapele de optimizare în cazul algoritmului genetic.

9.2.8 Utilizarea algoritmilor genetici în MATLAB pe ntru optimizarea st ării de bine

Matlab este un program destinat aplicațiilor tehnice, cu posibilități de dezvoltare de

aplicații prin intermediul ”Toolbox-urilor”. Pentru acest capitol autorul folosește Toolbox-ul

”Genetic Algorithm Tool”.

Cercetătorul propune folosirea algoritmilor genetici cu scopul de a optimiza starea de

bine a ocupanților dintr-o clădire. Deoarece algoritmii genetici optimizeză o funcție, în sensul

de minimizare a ei, iar interesul este de a avea un mediu care să conducă la un nivel de stare

de bine cât mai mare, funcția ”ISBfunctie” (Figura 9-23) asupra căreia se aplică minimizarea

este de fapt inversa expresiei Indicelui Stării de Bine. (ISBi=1 / ISB). Minimizarea inversului

conduce la maximizarea indicelui stării de bine. Funcția ”ISBfuncție” este scrisă de autor în

programul Matlab și se găsește în capitolul Anexe al tezei. Rolul funcției ”ISBfunctie” este de

a citi o bază de date cu răspunsuri privitoare la satisfacția ocupanților cu toate aspectele de

mediu dintr-o clădire ( de la satisfacția termică la satisfacția cu finisajele) și de a calcula

Indicele Stării de Bine. Pentru a fi folosită (Figura 9-23) în toolboxul de Algoritmi Genetici,

funcției ”ISBfunctie” i-a fost adaugată o nouă linie de cod care calculează inversul indicelui

stării de bine.

1. Inițializare

2.Evaluare

3. Selectie

4.Încrucișare

5.Mutatie

6.Evaluare

cel mai bun individ


inteligente.

168

Figura 9-23 Fereastra toolboxului pentru algoritmi genetici din MATLAB cu funcția indicelui de stare de bine ”ISBfunctie” introdus ă ca functie de optimizat (prima căsuță din stânga sus), și cei 7 factori ai ISB.

În teză, pentru a demonstra viabilitatea principiului de optimizarea a mediului dintr-o

clădire pentru starea de bine a ocupanților, autorul a rulat algoritmi genetici (Figura 9-24)

pentru a maximiza satisfacția per ansamblu cu clădirea.

Intrările în baza de date folosită de algoritmii genetici sunt 7 răspunsuri ale ocupanților

la chestionare cu privire la satisfacția termică (confortul termic), satisfacția cu condițiile de

iluminat (confortul vizual), satisfacția cu calitatea aerului (confortul olfactiv) dar și

caracteristici ale clădirii care produc satisfacție și nu au o categorie de confort atașat. De

exemplu satisfacția cu finisajele folosite în clădire, pe mobilier, satisfacția cu prietenia clădirii

cu ocupanții (chiar așa se numește rubrica din chestionar) dovedesc încă o dată faptul că

starea de bine este mai mult decât confort.

În Figura 9-24 sunt prezentate rezultatele rulării unui algoritm genetic, cu următoarea

interpretare:

În Figura 9-24, figura de pe rândul 1, coloana 1 este prezentată cea mai bună valoare a

funcției ”ISBfunctie” introdusă în algoritmul genetic, împreună cu generația la care a apărut.

Astfel, acest grafic se reduce la un punct, de aceea pare gol. Însă valoarile prezentate deasupra


inteligente.

169

sa (Best=0,2849, Mean= 0,5189) sunt validate prin reprezentarea grafică din Figura 9-25 a

datelor generate în Matlab.

Figura 9-24 Rezultatele rulării algoritmului genetic pentru determinarea combinație optime pentru starea de bine.

Se observă valoarea minimă de 0,2849, imediat sub linia orizontală de 0,3, și faptul că

toate valorile sunt distribuite de-o parte și de alta a valorii 0,5, ceea ce explică media media de

0,5189 calculată de algoritmii genetici.

Valoarea minimă de 0,2849 a funcției ”ISBfunctie” reprezintă de fapt inversul valorii

maxime a indicelui stării de bine. Valoarea minimă a funcției este găsită de algoritmul genetic

în urma procedurilor de încrucișare, mutație etc, aplicate asupra vectorilor de intrare din

Figura 9-24, figura de pe linia 1 coloana 2, este de fapt:

3,510,2849

1

ISBinvers

1 ISB ===

În Figura 9-24, figura de pe rândul 1, coloana 2 (partea dreaptă sus) sunt prezentate

valorile celor 7 componente ale vectorului de intrare (componentele satisfactiei) pentru

individul cu cea mai bună valoare a ratei de potrivire (fitness function) din generația actuală.


inteligente.

170

Valoarea ISBfunctie

00,10,20,30,40,5

0,60,70,80,9

1

1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99

Nr set de date

Val

oare

a IS

Bfu

nct

ie d

in A

lg

Gen

etic

Valoarea ISBfunctie

0,2948 valoarea identificate de Algoritmul Genetic ca fiind cea mai bună.

Figura 9-25 Graficul valorilor calculate de algoritmii genetici confirma rezultatele din fereastra cu rezultate a toolboxului algoritmilor genetici (Figura 9-24).

În Figura 9-24, figura din coloana 2 randul 2 este prezentată o histogramă a valorilor

ratei de potrivire (fitness rate-ul) pentru generatia actuală. Se observă că majoritatea valorilor

sunt în jurul valorii 0,5, ceea ce corespunde cu valorile ratei de potrivire pentru fiecare din cei

20 de indivizi prezentate în figura de pe rândul 3, coloana 1.

În practică, optimizarea funcționării clădirii de către algoritmi genetici necesită o bază

de date cu înregistrări ale valorilor factorilor de mediu, consumului de energie, dar și

înregistrări ale satisfacției ocupanților produsă de acești factori de mediu. Legătura între

logica fuzzy și algoritmii genetici se face prin baza de date, prin intermediul valorii

temperaturii optime pentru productivitate sau a altor aspecte evaluate cu logică fuzzy de

sistemele instalate în clădire. În teză, sistemul cu logică fuzzy este demonstrativ și se rezumă

doar la evaluarea satisfacției ocupanților cu temperatura. În practică algoritmii genetici

generează combinații optime valorile parametrilor de mediu, dpv. al constrângerilor date de

limitarea intervalului de variație pentru unii parametrii, cum sunt: temperatura mediului

pentru a asigura condițiile de productivitate a muncii și limitarea consumului de energie.

Combinațiile factorilor de mediu vor fi experimentate de ocupanții care vor oferi feed-

back asupra modului cum se simt în aceste condiții, iar sistemul de control al clădirii

inteligente (Figura 10-6) prin intermediul interacțiunii cu ocupanții prin logicii fuzzy vor cere


inteligente.

171

algoritmului genetic noi combinații de factori de mediu, dacă cele generate nu satisfac

ocupanții. Procesul se reia, până când combinațiile de factori de mediu cu cea mai mare rată

de potrivire sunt evoluate și aplicate prin sistemul de gestiune tehnică a clădirii.

În concluzie, funcția ”ISBfunctie” folosită de algoritmii genetici a căutat combinațiile

de valori ale satisfacției cu temperatura, iluminatul, calitatea aerului etc, care conduc la o

valoare maximă a indicelui de stare de bine a ocupanților, dar la o valoare minimă a funcției

inverse. Similar, pe o bază de date cu înregistrări de temperaturi măsurate, temperaturi setate

ca referințe, energie consumată de chillere, cazane etc, algoritmii genetici vor căuta acele

combinații care satisfac mai multe constrângeri simultane (stare de bine, confort, economie de

energie) și astfel per ansamblu devin o combinație optimă pentru funcționarea clădirii,

combinație care cu greu, dacă nu imposibil, poate fi determinată de un administrator tehnic de

clădire. Astfel autorul a demonstrat cum pot fi folositi algoritmii genetici în determinarea

stării de bine din clădirile inteligente.

9.3 Logica Fuzzy Este mai bine să fii aproximativ corect decât precis greșit.

(Warren Buffett21)

9.3.1 Motivarea necesit ății utiliz ării logicii fuzzy în controlul instala țiilor

Instalațiile din clădiri sunt afectate de perturbații, iar semnalul transmis în sistemele de

control ale clădirii este de asemenea afectat de zgomot, produs fie datorită funcționării

instalației în sine, fie datorită problemelor de compatibilitate electromagnetică. Ca urmare

mărimea măsurată pe proces este afectată de erori și valoarea devine incertă. Sistemele

moderne de control trebuie să fie robuste (Larionescu și Caluianu, 2000). Aceasta se poate

face folosind logica mulțimilor vagi și implicit logica fuzzy.

Oamenii nu sunt buni la raționamente exacte, dar sunt buni la raționamente relative,

conform Philip Beaman de la School of Psichology, University of Reading. Oamenii nu pot

aprecia exact o temperatură, însă pot spune despre un mediu că este răcoros, cald sau

fierbinte. Limitele acestor calificative nu sunt exacte, ele sunt incerte, exact ca în logica fuzzy.

Pe de o parte avem clădirile care necesită sisteme de control cu logică fuzzy pentru a face

față impreciziei mărimior măsurate. Pe cealaltă parte avem ocupanții, care de asemenea

21 Traducerea maximei ”It is better to be approximately right than precisely wrong.” aparține autorului.


inteligente.

172

evaluează mediul în care se află, și obțin senzații, descrise de noțiuni incerte și nu cu valori

exacte. Oamenii pot spune de exemplu: simt că este cam frig, sau aș prefera mai cald, și nu

pot măsura exact cu corpul temperatura mediului de 17,25°C etc.

Deoarece oamenii au simțuri prin care simt efectul combinat al tuturor factorilor de

mediu asupra lor, iar inteligența de care dispun le permite să raporteze satisfacția resimțita la

anumite valori ale factorilor de mediu asupra lor în funcție de activitatea pe care o desfășoara,

autorul consideră că ocupanții sunt cei mai buni senzori. Deoarece ocupanții sunt cei mai buni

senzori și pe baza rezultatelor studiilor statistice despre comportamentul și satisfacția

ocupanților cu clădirile și instalații, autorul consideră că ocupanții trebuie introduși în bucla

de reglare a instalațiilor din clădirile inteligente (Figura 4-1).

Pentru a demonstra acest deziderat, autorul a conceput un sistem cu regulator cu

logica fuzzy pentru comunicarea între ocupanți și sistemele de gestiune tehnică a clădirii

(BMS-ul), sistem implementat fizic pe un microcontroler AVR ATMega2560. Regulatorul

fuzzy a fost proiectat în programul științific MATLAB, toolboxul Fuzzy Logic, simulat și

implementat în SIMULINK, și apoi transformat în cod mașină și implementat fizic pe

microcontrolerul AVR Atmega2560. Funcționarea regulatorului fuzzy a fost verificată de

asemenea în programul PROTEUS.

Având în vedere că raționamentul pe baza impreciziei este comun atât sistemelor de

control cât și ocupanțiilor, autorul este de părere că logica fuzzy este tehnica potrivită pentru a

realiza interacțiunea sistemelor de control a clădirii cu ocupanții clădirii.

Logica fuzzy este o tehnică a Inteligenței Artificiale, folosită în microelectronică, ce

furnizează metodele reprezentării și manipulării cunoștințelor descrise imperfect, vagi sau

imprecise și stabilesc o interfață între datele descrise simbolic (cu cuvinte) și numeric (cifre).

(Caluianu, 2000:9)

În domeniul instalațiilor, pentru controlul procesele liniare (care depind de un singur

parametru) sau cele care se pot descompune în procese liniare se aplică teoria clasică de

automatizare.

În cazul în care procesele nu mai au o comportare liniară (depind de mai mulți

parametri, mărimi de intrare notate Xi) se aplică metode de reglare ce folosesc logica fuzzy.

Pentru aceasta se aplică teorema de aproximare fuzzy (Figura 9-26):

-curba de control se acoperă pe bucați (cu petice).

- fiecare petic reprezintă o regulă fuzzy.


inteligente.

173

Figura 9-26 Teorema de aproximare fuzzy. Un alt punct de vedere care conduce la aplicarea logicii fuzzy în controlul proceselor neliniare

este dat în (Caluianu,2000:168):

„Interesul manifestat în literatura de specialitate pentru utilizarea unui controler fuzzy

există datorită posibilității de a face abstracție de un model formal al sistemului de

comandat, utilizăndu-se numai cunoștințele calitative ale unui expert.”

Aceste cunoștințe sunt exploatate sub forma unui ansamblu de reguli de tipul:

„DACĂ........ATUNCI......” „DACĂ ieșirea este Y1, ATUNCI comanda este U1” .... „DACĂ ieșirea este Yn, ATUNCI comanda este Un” Se poate spune că aceste reguli acoperă porțiuni din curba de control, sau că definesc

pe porțiuni funcția ce descrie procesul.

Echipamentul care stă la baza controlului fuzzy al instalațiilor este regulatorul fuzzy.

9.3.2 Proiectarea regulatorului cu logic ă fuzzy

Rolul regulatoarelor folosite în instalații este de a controla funcționarea instalației pe

care sunt instalate, prin acționarea asupra unui element de execuție. Structura fictivă a unui

regulator de tip fuzzy este prezentată în Figura 9-27, iar în Figura 9-28 este prezentat

regulatorul fuzzy realizat de autor în programul științific MATLAB, toolboxul cu logica

fuzzy. Regulatorul fuzzy realizat de autor este de tip Mamdani și este destinat controlului

temperaturii mediului ambiant la o valoare a temperaturii optimă pentru productivitatea

muncii, aleasă pe baza studiilor științifice prezentate anterior în teză.

Figura 9-27 Structura unui sistem de reglare automată cu regulator fuzzy.

Fuzzyficare Reguli+Inferență Defuzzyficare

Regulator fuzzy ε U

Element execuție

Traductor

Proces

Y( mărime de iesire) Yr

R

Xe

Y


inteligente.

174

Regulatorul fuzzy din Figura 9-28 a fost realizat după parcurgerea următoarelor etape:

(1) Stabilirea numărului de intr ări fuzzy în regulator. Autorul a considerat

reprezentative următoarele două mărimi de intrare fuzzy:

-Senzația Termică Actuală resimțită de ocupantul clădirii.

-Confortul Termic Dorit de către ocupantul clădirii.

Am considerat reprezentative aceste două mărimi de intrare fuzzy deoarece prima

descrie starea actuală, în timp ce a doua descrie direcția în care trebuie modificați factorii de

mediu. Mai mult decât atât, mărimile sunt introduse în sistem cu regulator fuzzy prin două

potențiometre liniare chiar de către ocupanții clădirii, ocupanți care sunt cei mai buni senzori,

iar faptul că li se acordă puterea de a influența mediul are efect asupra reducerii stresului și

contribuie la starea de bine și la mărirea productivității muncii prin ”Efectul Hawthorne”,

după cum am argumentat anterior. Nu am folosit ca mărimi de intrare în regulator valori de la

nici un tip de senzor uzuali în clădiri deoarece ar fi fost un demers ce ar fi anulat avantajul

utilizării logicii fuzzy. După cum am prezentat în subcapitolul ”Confortul Termic”, un mediu

este caracterizat dpv. al confortului termic asupra ocupanților, nu doar de către mărimi fizice

măsurabile direct (senzori de temperatură a aerului și a globului negru, de umiditate, de viteză

a curenților de aer, presiune de saturație a vaporilor de apă), ci și de factori personali ce țin de

variabilitatea ocupanților (gradul de izolație termică a hainelor, de nivelul metabolic, de

factori psihologici, fiziologici, de gradul de control asupra clădirii ), adică factori ce nu pot fi

măsurați cu senzorii și traductoarele din dotarea uzuală a clădirilor. O parte din acești factori

pot fi agregați în indicele PMV al senzației termice, însă acest indice este calculat statistic, și

nu ține cont de efectul real asupra ocupanților reali ai clădirii.

Sistemul cu logică fuzzy încorporată pe microcontrolerul AVR ATMega2560, propus de

autor, este un mare pas înainte în controlul clădirilor (fie ele și inteligente) deoarece

controlează instalațiile din clădire pe baza preferințelor reale ale ocupanților, nu cele obținute

pe bază statistică.

(2) Stabilirea numărului de ieșiri. Autorul a considerat temperatura mediului ca

mărime de ieșire din regulatorul fuzzy. Temperatura mediului este temperatura resimțită de

ocupanții clădirii și depinde nu doar de temperatura aerului ci și de temperatura medie de

radiație, viteza curenților de aer, umiditate, conform celor prezentate anterior în capitolul

despre productivitatea muncii și tipurile de confort.


inteligente.

175

Figura 9-28 Regulatorul fuzzy realizat de autor în programul MATLAB. Regulatorul fuzzy este folosit pentru optimizarea productivita ții muncii prin modificarea temperaturii mediului.

Ieșirea din regulatorul fuzzy este o temperatură optimă pentru productivitatea muncii,

și nu un grad de deschidere a unei vane etc, deoarece valoarea optimă a temperaturii calculată

de regulatorul fuzzy este introdusă înt-un algoritm genetic ce are rolul de a determina valorile

optime ale factorilor de mediu pentru starea de bine a ocupanților și economia de energia.

Algoritmii genetici transmit la rândul lor către sistemul de gestiune tehnică a clădirii

setările optime, iar echipamentele de acționare de la nivelul de câmp sunt cele care închid

vanele de pe conducte, pornesc pompe, surse de căldură, frig, instalații de ventilare etc.

(3) Definirea domeniilor de definiție fuzzy (parcelarea fuzzy) a fost făcută ținând

cont de principiul conform căruia este permisă intersecția doar pentru graficele funcțiilor de

apartenență consecutive. Datorită faptului că graficele a două funcții de apartenență

consecutive se suprapun, o valoare poate aparține celor două domenii consecutive de definiție,

însă cu grade diferite de apartență la acel domeniu. De exemplu, un vot neutru pentru senzația

termică poate aparține cu diverse grade de apartenență subdomeniilor: neutru, ușor cald sau

ușor rece.


inteligente.

176

Figura 9-29 Definirea funcțiilor de apartenență pentru ” Satisfacția Termică Actuală” și ”Confortul termic dorit” pe domeniul de definiție de la -3 la +3, conformă cu standardul SR-EN -ISO7730.

Definirea domeniilor fuzzy a condus la următoarele rezultate:

- Senzația Termică Actuală (Figura 9-29) și Confortul Termic Dorit (mărimile de

intrare) au fost definite similar pe un domeniu de la -3 la +3, conform domeniului indicelui

Vot Mediu Prezis (PMV) din standardul de confort termic SR EN ISO 7730:2006. Diferența

între o valoare din standardul ISO7730, și una folosită de sistemul propus de autor pentru

interacțiunea în timp real ocupant-clădire, este că valoarea din sistemul autorului exprimă

senzația reală produsă de clădire asupra ocupanților, în timp ce valoarea din standard este

calculată statistic, fără legătură cu senzația reală a ocupanților. Autorul folosește doar scara

de măsură -3+3, semnificația fiind cea prezentată. Mai mult decât atât, metoda de introducere

a răspunsului ocupanților prin intermediul a două potențiometre permite un domeniu continuu

de răspuns (orice valoare) între -3 și +3, nu doar o valoare întreagă, cum se practică răspunsul

la alte tipuri de sondaje, metoda autorului aducând avantajul preciziei.

Similar categoriilor de vot mediu prezis din standardul ISO7730, autorul a definit

următoarele 7 funcții de apartenență trapezoidale și domeniile lor, corespunzătoare senzațiilor

termice percepute și dorite de către ocupanții clădirii. Coordonatele funcțiilor de apartenență

trapezoidale sunt date de 4 valori, reprezentând colțurile poligonului. După cum se poate


inteligente.

177

observa în Figura 9-29, funcțiile de apartenență pentru mărimile de intrare și coordonatele lor

sunt:

– Frig ( -3, -3, -2, -1,5) – Răcoare (-2,5,-2,-1,-0,7) – Ușor răcoare (-1,5, -1,-0,7,0) – Confortabil (Neutru) (-0,7, -0,7,+0,7,+0,7) – Ușor Cald (0,+0,7, +1, +1,5) – Cald (+0,7, +1,+2,+2,5) – Fierbinte (+1,5, +2, +3,+3)

Funcția de apartenență Confortabil (sau Neutru) a fost definită în intervalul (-

0,7; +0,7) deoarece standardul SR EN ISO7730:2006, în TabelulA1 definește pe intervalul

PMV (-0,7, +0,7) trei clase de confort A (PMV= -0,2; +0,2), B (PMV= -0,5; +0,5) , C (PMV=

-0,7; +0,7) în care poate fi încadrat mediul dintr-o clădire cu ambianță termică moderată.

- Temperatura optimă de productivitate a muncii a fost definită pe un domeniu cuprins

între 15-35°C. Forma curbei rezultante (înfășurătoarea) este similară cu forma curbei de

variație a productivității muncii cu temperatura reprezentate în Figura 6-3 și Figura 6-4,

conform Rehva Book #6 (Wargocki et al., 2006:30).

Deoarece intervalul de valori posibile ale gradului de apartenență fuzzy (0...1)

corespunde cu domeniile de valori al performanței relative în muncă (0....1), autorul a

construit funcțiile de apartenență fuzzy cu un grad de apartenență maxim similar valorii

performanței relative în muncă funcție de temperatură.

Domeniile fuzzy au fost realizate cu funcții de apartenență de tip produs sigmoidal,

pentru a putea realiza diversele grade de apartenență mai mici decât 1, la fel cum

productivitatea muncii scade procentual față de valoarea maxima 100% =1, o dată cu

temperatura. După unii cercetători, productivitatea muncii este maximă în jurul temperaturii

de 21,5-22°C, după alții productivitatea scade cu 2% pentru fiecare grad Celsius în afara

intervalului 20-25°C. Ca urmare, mărimea de ieșire din regulatorul fuzzy are două funcții de

apartenență cu grad de apartenență maxim 1, pe intervalul 20-25°C, iar în afara acestui

interval gradul maxim de apartenență al funcțiilor este mai mic decât 1, de valoare egală cu

procentul de productivitate a muncii la temperatura respectivă (Wargocki et al. 2006:30).

Funcția de apartenență Produs Sigmoidal este rezultată din două curbe sigmoidale,

descrise de ecuația:

))(exp(1

1)(

kkk cxa

xf−−+

= Ecuația 9:13


inteligente.

178

în care: k=1,2. Parametrii a1 and a2 controlează pantele curbei din stânga și din dreapta.

Parametrii c1 și c2 controlează punctele de inflexiune pentru curba din stânga și dreapta.

Parametrii a1 și a2 trebuie să fie pozitivi și negativi.

Figura 9-30 Definirea funcțiilor de apartenență fuzzy pentru mărimea de ieșire. Domeniul de definiție 15-35°C și forma rezultată a curbei corespund curbei din graficul variația productivit ății muncii cu temperatura, prezentat anterior.

(4) Definirea regulilor fuzzy este operațiunea prin care se combină funcțiile de

apartenență ale intrărilor și a ieșirii cu ajutorul operatorilor matematici ”și”, ”sau”. Autorul a

urmărit ca prin definirea regulilor să asigure o ieșire pentru orice combinație de intrări și să

creeze o suprafață tridimensională cu variație aproximativ continuă.

Prin intermediul editorului de reguli fuzzy din MATLAB au fost definite 26 de reguli

fuzzy prezentate în Figura 9-31. Autorul consideră că este important ca suprafața de

reprezentare a regulilor din Figura 9-32 să fie uniform crescătoare, pentru ca variațiile mici

ale mărimilor de intrare să nu producă salturi în valoarea mărimii de ieșire, ci o variație

aproape liniară a temperaturii rezultante. În Figura 9-33 este prezentat grafic modul de

activare al regulilor fuzzy și ieșirea rezultată. Se observă faptul că fiecărei combinații de

intrări îî corespunde cel puțin o ieșire, iar combinației de răspunsuri stare actuală

”confortabilă” (0) termic și confort termic dorit ”ușor răcoare” (-0,5), regulatorul fuzzy dă o

valoare a temperaturii de 21,1°C, foarte apropiată de valoare de 21,5°C citată de cercetători


inteligente.

179

(Wargocki et al, Roelofson, Clements-Croome) ca fiind valoarea optimă pentru

productivitatea muncii.

Figura 9-31 Editorul de reguli fuzzy cu regulile folosite. Se observă că în total sunt 26 de reguli definite.

Un mediu ”ușor răcoare” (PMV= -0,5) este bun pentru productivitatea muncii

(Roelofson, 2001), iar regulatorul proiectat de autor calculează această valoare ca fiind 21,1C,

adică exact valoarea indicată de toți cercetătorii. Proiectarea regulatorului a ținut cont și de

răspunsul fiziologic al oamenilor, în special la evitarea șocului termic. Se poate observa din

forma graficului simetrică pe diagonala mare a paralelipipedului format de axele de

coordonate din Figura 9-33, că temperatura rezultantă depinde de starea actuală: un răspuns

senzație actuală ”fierbinte” și dorința de ”frig”, conduce la o temperatură de 21,1°C, mai mare

decât în cazul răspunsului senzație actuală ”frig” și dorința de ”frig” (16,18°C).

Această diferențiere a fost realizată de autor tocmai pentru a ferii ocupanții de șocuri

termice, dar a le permite în același timp să răcească/ încălzească mediul și în afara domeniului

optim pentru productivitate.


inteligente.

180

Figura 9-32 Suprafața regulilor fuzzy. Se observă faptul ca regulile fuzzy au fost definite în așa fel să acopere și să asigure trecerea graduală pe tot domeniul de definiție de la frig (coltul -3, -3) spre fierbinte, colțul (+3,+3).

În concluzie, autorul consideră că a proiectat corect regulatorul fuzzy, deoarece

regulatorul fuzzy indică corect temperatura optimă pentru productivitatea muncii (21,1°C), și

permite devieri extreme de la condițiile optime, asigurând totuși protecția ocupanților la

șocuri termice.

9.3.3 Func ționarea regulatorului cu logic ă fuzzy

Dacă se consideră exclusiv nivelul simbolic al controlului se pot defini două tipuri de

controlere (Caluianu, 2000:176):

Un controler cu premize și concluzii simbolice determinat de un set de reguli care leagă

simbolurile Iii )(A ∈ de premize și simbolurile Iii )(B ∈ de concluzii. Aceste reguli definesc o

aplicație α(X) pe α(U).

Un controler cu concluzii procedurale determinat de un set de reguli care leagă în cel mai

simplu caz, simbolurile Iii )(A ∈ ale premizelor, de valorile numerice Iii )(U ∈ ale concluziilor.

Aceste reguli definesc o aplicație α(X) pe U.

Aplicația se notează în general cu ”r”.

Pentru controlerul cu premize și reguli simbolice, de tipul:


inteligente.

181

”Dacă a este Ai, atunci b este Bi”

Legea de comandă se obține după schema:

UUXX

UX

g

r

→ℑ→ℑ→↓↓

→

δϕ

αα

)()(

................

)()(

Ecuația 9:14

Legea de comandă este: )(xgu ϕδ oo= Ecuația 9:15

Pentru controlerul cu premize și reguli procedurale, de tipul:

”Dacă a este Ai, atunci b = Bi”

Legea de comandă se obține după schema:

UUXX

UX

rlx

r

→ℑ→ℑ→→

δ

αα)()(

)()( Ecuația 9:16

Legea de comandă este: )(xlxru ooδ= Ecuația 9:17

În mod clasic se disting trei părți distincte în structura unui controler fuzzy (Caluinau,

2000:168):

1. Fuzzyficarea intrărilor transformă o mărime scalară măsurată din proces, într-o

submulțime fuzzy printr-o aplicație notată φ. Aplicația φ asociază o măsură x părții fuzzy

definită prin următoarea funcție de apartenență (Caluianu, 2000:179):

xxpentruxx xx === '_,1)'()'( )( µµϕ Ecuația 9:18

xxpentruxx xx ≠== '_,0)'()'( )( µµϕ Ecuația 9:19

Pentru controlerele care folosesc concluzii procedurale, fuzzyficarea este realizată prin

interpolarea fuzzy lX(x) care asociază oricărei măsuri x o parte fuzzy a domeniului simbolic.

2. Inferența.

Pentru tipul de reguli simbolice, inferența poate fi văzută ca un calcul al părții fuzzy a

domeniului numeric U, imagine prin aplicația g a rezultatului defuzzzyficării. Graful lui g este

o parte fuzzy a produsului cartezian UX × . Pentru regulile cu concluzii procedurale,

inferența este calculul părții fuzzy a domeniului numeric U, imagine a interpretării fuzzy prin

aplicația ”r”. Graful este partea netă a produsului cartezian .)( UX ×α Controlerul Mandami

folosit de autor, este un controler ce utilizează reguli cu premize și concluzii simbolice.

(Caluianu, 2000:179,188). Calculul legii de comandă se bazează deci pe calculul imaginii

unei submulțimi fuzzy obținută printr-o aplicație. Inferență se desfășoară în subetapele:


inteligente.

182

2.1. Aplicarea operatorului fuzzy ”și”, ”sau” dintre regulile fuzzy. Operatorul ”sau”

selectează maximum, operatorul ”și” selectează minimumul dintre graficele a două funcții de

apartenență.

2.2. Aplicarea metodelor de implicație. Înainte se determină ponderea regulii, care

este un număr ce se aplică numărului dat de antecedent. Antecendentul este partea regulii de

după ”if”, până la ”then”. Intrarea în procesul de implicație este un număr asociat

antecedentului, iar ieșirea este o mulțime fuzzy.

2.3. Agregarea tuturor ieșirilor este prezentată în Figura 9-33, coloanele cu albastru

din dreapta iimaginilor. Deoarece deciziile sunt luate prin testarea tuturor regulilor fuzzy,

regulile trebuie combinate pentru a produce o decizie. Agregare este procesul prin care toate

multimile fuzzy ce reprezintă ieșirile sunt combinate într-o singură mulțime fuzzy. Agregarea

se produce o singură dată pentru fiecare variabilă de ieșire, înainte de defuzzyficarea finală.

Intrarea în procesul de agregare este o listă de funcții de ieșire truncate ce au rezultat din

procesul de implicație al fiecărei reguli. Ieșirea din procesul de agregare este o mulțime fuzzy.

Fiindcă agregarea este comutativă nu contează ordinea de execuție a regulilor.

5. Defuzzyficarea. Pentru cele două tipuri de controlere amintite, defuzzyficarea este

reprezentată de aplicația δ care transformă partea fuzzy a domeniului numeric U într-o

comanda de aplicat procesului. Defuzzyficarea este realizată prin metoda centrului de

gravitaței, metoda bisectoarei, metoda mijlocul maximului, metoda cel mai mic/ cel mai mare

maxim. Intrarea în procesul de defuzzyficare este mulțimea fuzzy agregată, ieșirea este un

număr. În general se utilizează metoda centrului de gravitate (Caluianu, 2000:187).

Fie F partea netă a mulțimii U pe care o considerăm infinită, iar N și M numărul de elemente

al părții fuzzy și al mulțimii U. În acest caz, media elementelor este:

N

uju

N

j∑ == 1 Ecuația 9:20

sau folosind funcția caracteristică a părții F

∑∑

=

==M

j jF

M

j jFj

uX

uXuu

1

1

)(

)( Ecuația 9:21

În cazul trecerii la cazul infinit, sumele se înlocuiesc cu părți integrale, iar pentru cazul

fuzzy nu se mai consideră funcția caracteristică, ci funcția de apartenență a părții fuzzy. Se

obține:


inteligente.

183

∑∑

=

==M

j jF

M

j jFj

u

uuu

1

1

)(

)(

µ

µ Ecuația 9:22

Această ecuație este folosită pentru defuzzyficarea mărimii de ieșire prin metoda

centrului de gravitate. În Figura 9-33 se observă în partea dreaptă jos, domeniul de definiție al

mărimii de ieșire, între 15 și 35 °C și o funcție fuzzy de ieșire activată (cea cu albastru) ,

pentru care centrul de greutate este marcat cu linia roșie. Centrul de greutate corespunde

valorii 21,1°C, valoare indicată în partea stângă sus ”TempProductiv=21,1°C”.

Figura 9-33Vizualizarea regulilor fuzzy. În cele două imagini se observă ca în total sunt 26 de reguli care acopera tot domeniul de definiție.


inteligente.

184

Capitolul 10 Utilizarea microcontrolerului AVR pent ru controlul cl ădirilor inteligente și interac țiunea cu persoane cu nevoi speciale

În acest capitol autorul propune și descrie un sistem de a implementa inteligența

artificială pentru controlul clădirilor inteligente prin interacțiunea ocupanților cu sistemele de

control a clădirii. Prin intermediul acestui sistem cu microcontroler și inteligență artificială,

între ocupanți și clădire se stabilește o buclă de feedback, prin care clădirea se adaptează în

permanență la ocupanți. Modul de realizare a buclei de feedback între ocupanți și clădirea

inteligentă este prezentat în Figura 1-1 (reluat în Figura 4-1). Ideile prezentate în această

figură sunt completate de schema din Figura 10-1, care cuprinde firul logic al realizărilor tezei

de doctorat. În continuare este descris sistemul informatic hardware și software, prezentare

susținută cu imagini de pe parcursul realizării.

10.1 Descrierea sistemului cu inteligen ța artificial ă de interac țiune om-cl ădire inteligent ă

Deoarece sistemul de interacțiune între ocupanți și clădire folosește inteligența

artificială, iar inteligența artificială (rețelele neuronale și algoritmii genetici) necesită o

cantitate mare de date pentru a rula, sistemul cu inteligență artificială are nevoie să acceseze

baze de date predefinite sau create ca urmare a exploatării clădirii inteligente. Bineînțeles,

instalațiile din clădiri pot funcționa și fără să folosească baze de date și inteligență artificială,

clădirile pot fi inteligente și fără să folosească inteligență artificială, însă avantajul

conceptului de clădire inteligentă cu inteligență evolutivă introdus de autor este că folosește

inteligența artificială pentru următoarele scopuri ce aduc plus valoare clădirii.

10.1.1 Rolul re țelelor neuronale artificiale în func ționarea sistemului Rețele neuronale artificiale sunt folosite pentru a evalua automat și în timp real nivelul

de satisfacție al ocupanților cu mediul din clădire, pe baza datelor provenite de la diverse

traductoare de factori de mediu. Datele măsurate de traductoare sunt corelate cu răspunsurile

privind satisfacția ocupanților cu factorii de mediu și sunt stocate într-o bază de date. În cazul

în care răspunsul ocupanților cu privire la satisfacția cu mediul din clădire nu coincide cu

răspunsul calculat de rețeaua neuronală, răspunsul ocupanților este considerat corect și


inteligente.

185

conduce la declanșarea reantrenării rețelei neuronale (Figura 10-1). Datele necesare

reantrenării sunt preluate din baza de date.

Avantajele utilizării rețelelor neuronale sunt: (a) rețelele neuronale învață preferințele

de mediu ale ocupanților, (b) compară preferințele învățate cu cele calculate pe baza datelor

măsurate, și astfel vor menține parametrii de mediu în domeniul stării de bine a ocupanților.

În cazul în care valoarea calculată a (indicelui) stării de bine scade sub un anumit prag,

rețelele neuronale solicită algoritmilor genetici o nouă combinație optimă de valori de factori

de mediu. În cazul în care o combinație de valori ale factorilor de mediu este folosită

îndelungat, iar la un moment dat ea este declarată preferențială, i se atașează marca

”preferențial”, care îi va crește șansele de a fi selectată pe viitor de algoritmii genetici.

10.1.2 Rolul logicii fuzzy în func ționarea sistemului Logica fuzzy este folosită mulțumită avantajului ei de a interpreta răspunsurile

ocupanților, dintr-un limbaj natural folosit de ocupanții (ex: este cam cald și aș dori mai rece),

într-o mărime cuantificabilă și care poate fi folosită de sistemul de gestiune tehnică a clădirii

(ex: temperatura).

Autorul a folosit logica fuzzy în proiectarea unui regulator fuzzy, implementat pe

microcontrolerul AVR ATMega 2560. Microcontrolerul AVR cu regulator fuzzy încoporat

constituie unitatea de procesare a informației. Informația despre satisfacția ocupanților cu

clădirea este introdusă în sistem prin intermediul interfeței de intrare, formată din două

potențiometre de 10 kΩ cu caracteristică liniară. O variantă inițială a interfeței de intrare

realizată de autor era formată din 7 butoane cu revenire, corespunzătoare celor 7 trepte din

scara de evaluare a confortului termic din standardul SR EN ISO 7730:2006. Deoarece

metoda cu folosirea butoanelor conduce la probleme de mărire a numărului de porturi de

intrare , cu multiplu de 7 pentru fiecare intrare în regulatorul fuzzy, și deoarece cele 7 trepte

sunt discrete(-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3), în timp ce cursa potențiometrului permite un răspuns

continuu (orice valoare de la -3 la +3), autorul s-a decis asupra folosirii variantei cu două

potențiometre ca interfață de intrare.

Ceea ce leagă rezultatul din aplicarea logicii fuzzy cu algoritmii genetici este

”temperatura optimă pentru productivitatea muncii”. Rezultatul logicii fuzzy este temperatura

mediului pentru productivitatea muncii, folosita ca funcție de cost în algoritmii genetici ca sa

știe în ce direcție trebuie să optimizeze combinația de parametrii de mediu: spre a răcii sau

spre a încălzii.


inteligente.

186

Figura 10-1 Contribuții la utilizarea inteligenței artificiale în determinarea stării de bine din clădirile inteligente

Baza de date a clădirii (locală (server, SD card) sau pe cloud (Google Docs))

Algoritmi Genetici

Valori optime pentru parametrii de mediu (temperatură etc)

Transmise spre aplicare

Sistemul de Gestiune Tehnică a Clădirii (BMS)

Automate Programabile

Elemente de execuție: robineți, contactoare....

Rețea Neuronală Artificială pt. evaluarea automată în timp real, INTELIGENTĂ.

Factorii de mediu Parametrii fiziologici

Scară de satisfacție pe 7 nivele pt. evaluarea ocazională, dar în timp real a satisfacției cu clădirea de către ocupanti. Ei sunt cei mai buni senzori.

o o o o o o o

http GET

httpPOST

Nivelul de satisfacție este imprecis, ”FUZZY”

Logica Fuzzy

COMPAR indicația RNA și FUZZY de la ocupanți, fuzzyficând rezultatul RNA

O temperatură a mediului optimă pentru productivitatea muncii, economie de energie și satisfacerea ocupanților.

Coincid Nu coincid

Modific ponderi rețea neuronală

Mediu satisfăcător, și stare de bine

Mediu NEsatisfăcător

Se memorează în baza de date combinația de valori ca preferențială

Valoare parametrii de mediu, consum energie, parametrii fiziologici, nivel satisfacție realizat

Mediul din clădire și ocupanții

cloud

Se solicită valori noi de la algoritmii genetici

În absența răspuns. ocupanților, RNA evaluează nivelul de satisfacție cu mediul

LCD +AVR microcontroler

Senzori / traductoare


inteligente.

187

10.1.3 Rolul algoritmilor genetici în func ționarea sistemului

Algoritmii genetici sunt cei care dau inteligența evolutivă a clădirii inteligente. După

cum indică și denumirea lor, pe măsură ce trece timpul, această tehnică a inteligenței

artificiale evoluează ”punctul de funcționare al clădirii ” spre valoarea sa optimă. În cazul

clădirilor inteligente ce folosesc inteligența artificială după schema realizată de autor,

prezentată în Figura 10-1, algoritmii genetici furnizează combinații optime ale parametrilor de

mediu în funcție de anumite condiții pentru optimizare (constrângeri). In exemplul din teză,

funcția de optimizat de algoritmii genetici este formula Indicelui Stării de Bine, dar in practică

se poate adăuga și o funcție pentru consumul de energie. Optimizări repetate ale valorilor

factorilor de mediu din clădire, pentru minimizarea consumului de energie dar creșterea

nivelului stării de bine (cuantificat prin indice) și coloborate cu feedback-ul din partea

ocupanților, conduc la determinarea celei mai bune variante de funcționare a clădirii, învățată

de rețelele neuronale artificiale.

Autorul definește termenul nou introdus de ”punct de funcționare al clădirii” ca

totalitatea valorilor factorilor de mediu, de satisfacție a ocupanților și de consum energetic,

care sunt agregați într-un indice ce indică performanța per ansamblu a clădirii, fără a se

rezuma doar la performanțele energetice. Determinarea sa este un subiect de cercetare ulterior

și nu face subiectul tezei.

10.2 Descrierea bazei de date folosit ă de sistemul cu inteligen ță artificial ă pentru controlul cl ădirilor inteligente

Funcționarea unei clădiri inteligente cu inteligență artificială evolutivă după schema din

Figura 10-1 implică prelucrarea unei baze de date. Bazele de date construite de sistemele

actuale de gestiune tehnică a clădirii (BMS-uri) nu pot fi folosite pentru sistemul prezentat în

Figura 10-1 deoarece cuprind doar parametrii de mediu și eventual consumul de energie, în

timp ce rularea sistemului după modelul propus de autor necesită informații variate, cum este

de exemplu satisfacția resimțită de ocupanți, sau anumiți parametrii fiziologici ai ocupanților.

Ca urmare, autorul propune creerea unei baze de date care să conțină valorile

parametrilor de mediu din clădire și exterior (temperaturi, concentratie de CO2, umiditate,

nivel iluminare, consum de energie etc), parametrii fiziologici ai ocupanților și nivelul de

satisfacție cu clădirea declarat de aceștia, prin interacțiunea cu sistemul pervasiv distribuit de

control individual al parametrilor de mediu.


inteligente.

188

Baza de date poate fi stocată centralizat, pe un server la nivelul clădirii, pe Internet, în

cloud (de exemplu Google Docs), sau local pe un card de memorie SD, aflat pe placa

microcontrolerului AVR.

Deoarece baza de date începe să fie construită la darea în exploatare a clădirii, sistemul

pentru optimizarea funcționării clădirii (rețelele neuronale și funcția de optimizat a

algoritmilor genetici) este preconfigurat pe baza prelucrării statistice a bazelor de date

prezentate în teză. Pe parcursul exploatării clădirii baza de date a clădirii începe să se formeze

iar rețelele neuronale își corectează ponderile predefinite, la valori corespunzătoare specifice

clădirii și ocupanților în care este instalat sistemul. Astfel serviciile oferite de clădire

(satisfacția ocupanților, productivitatea muncii, calitatea mediului, economia de energie etc)

devin din ce în ce mai bune fiindcă inteligența artificială învață din evenimente reale stocate

într-o bază de date proprie clădirii, nu prin algoritmi predefiniți de lucru ca în cazul sistemelor

de control clasice.

Datele fiziologice ale ocupanților (temperatura membrelor (care conduc la senzația de

disconfort termic), puls, tensiune arterială, concentrația de CO2 și O2 în sânge), înregistrate cu

senzorii neinvazivi prezentați în capitolul precedent al tezei, pe perioada prezenței ocupanților

în clădire vor fi stocate local, pe un SD card de memorie, și constituie un fel de fișă de

sănătate a ocupantului. Pe lângă problemele morale și de securitate electronică a datelor,

ridicate de înregistrarea datelor fiziologice, (date cu caracter personal), există un avantaj.

Avantajul dat de înregistrarea datelor fiziologice ale ocupanților formează este că se formează

o fișă de consultație medicală continuă, în starea de sănătate a oamenilor, nu doar o singură

dată în prezența doctorului, și atunci cu valorile fiziologice normale modificate de afecțiune.

10.3 Progresul în serviciile oferite de cl ădiri adus de folosirea sistemului propus de autor

În opinia autorului, implementarea acestui sistem va transforma clădirile, din simple

clădiri cu destinație (ne)rezidențială în clădiri în care se desfășoară o activitate medicală

preventivă, telecare. Astfel sistemul de sănătate va fi transformat, fiindcă oamenii vor afla din

timp primele semne ale unei afecțiuni și vor lua măsuri pentru a trata afecțiunea minoră, și nu

se va mai ajunge la intervenția medicului.

Funcționarea sistemului se bazează pe faptul că ocupanții (oamenii) sunt cei mai buni

senzori iar inteligența de care dispun le permite să acorde ponderi personale factorilor de


inteligente.

189

mediu, astfel încât senzația de satisfacție resimțită este subiectivă, depinde de mulți factori și

nu poate fi calculată exact de către o formula matematică, însă sistemul cu inteligență

artificială propus de autor poate învăța condițiile de mediu care satisfac ocupanții și adaptează

clădirea la preferințele variabile ale ocupanților.

În opinia autorului, în fiecare cameră (birou) dintr-o clădire inteligentă ar trebui

instalat un astfel de sistem (ca în Figura 10-6, dotat cu senzori fiziologici și traductoare de

parametrii de mediu, care nu au mai fost incluse în imagine), deoarece conform rezultatelor

studiilor prezentate anterior în teză:

- majoritatea clădirilor nu oferă ocupanților posibilitatea de a controla mediul în care se află.

-ocupanții se simt stresați dacă nu pot prevedea și controla ceea ce li se întâmplă (nu pot

controla mediul din clădire).

-împuternicirea ocupanților clădirii de a controla instalațiile de ventilare climatizare a condus

la consumuri energetice mult mai mici decât în cazul controlului centralizat.

-oamenii sunt cei mai buni senzori și știu singuri cel mai bine cum să își facă un mediu

satisfăcător, dacă au posibilitatea.

-este momentul ca o clădire inteligentă să ofere servicii noi, cum este cazul serviciilor

medicale (preventive) la domiciliu (telecare).

10.4 Sistemul de control al cl ădirii cu inteligen ță artificial ă pentru persoane cu nevoi speciale

Privind problematica mediului construit din perspectiva oamenilor, a celor aflați la

capetele intervalului de viață, clădirile trebuie să asigure mai mult decât un mediu productiv și

un simplu adăpost. Populația lumii îmbătrânește și există din ce în ce mai multe persoane în

vârstă care folosesc calculatorul, trimit mesaje sau fac poze cu telefonul mobil. Această

generație este denumită ”generația de aur” datorită potențialului pe care il are la dezvoltarea

societății. Se observă o schimbare a atitudinii față de persoanele în vârstă, de la marginalizare,

la încurajarea lor de a participa activ la viața socială. Persoanele în vârstă au cunoștințe solide

în diverse domenii și este mai util pentru societate ca ele să fie ajutate să înțeleagă să

folosească noile tehnologii folosite în echipamentele electrocasnice sau de birou, decât să fie

marginalizate.

Echipamentele de control a instalațiilor din clădiri sunt un caz aparte. Ele trebuie să fie

ușor de înțeles, intuitive pentru a fi folosite de oricine, atât de vârstinici, cât și de copii, care


inteligente.

190

nu știu să citească să înteleagă pictograme sau să traducă. Sistemul de evaluare a calității

mediului din clădire, (cu particularizare în această teză pe confotul termic) propus de autor

folosește decât două butoane, iar scala grafică colorată cu tranziția gradată de la albastru spre

roșu este destul de intuitivă.

Deoarece sistemul cu regulator fuzzy nu solicită valori exacte, ci doar răspunsuri

naturale din judecăți relative (mai cald, mai rece etc) ce pot fi date de orice ocupant fără a

cunoaște modul de funcționare al sistemului, autorul consideră că sistemul propus poate fi

folosit de persoane cu nevoi speciale: copii, vărstnici, persoane cu deficiențe de vedere etc.

Deoarece sistemul de control al clădirii cu inteligență artificială adaptează clădirea la

nevoile ocupanților, acest sistem poate fi folosit și în spitale sau locuințele persoanelor cu

probleme de sănătate de altă natură. De exemplu persoanele cu afecțiuni ale glandei tiroide se

comportă diferit la temperatură:

-hipotiroizii au pielea rece și uscată;

-hipertiroizii au pielea caldă și transpirată

Persoanele cu diabet nu vor căldură, dar nici rece excesiv. Persoanele cu scleroză

multiplă trebuie ferite de umezeală și căldură excesivă,ele preferă un mediu uscat.

Datorită variabilității psihologiei și fiziologiei ocupanților rezultă că un sistem de

control al clădirilor trebuie să se adapteze la cerințele ocupanților, trebuie să le învețe.

În concluzie, sistemul cu inteligență artificială creat de autor îndeplinește aceste cerințe

și poate fi folosit de persoanele cu nevoi speciale.

10.5 Caracteristicile microcontrolerului AVR ATMeg a 2560 Un microcontroler este mai mult decât un microprocesor. Un microcontroler conține

atât microprocesorul, cât și memoriile flash, EEPROM, SRAM, convertoarele analog-digitale,

comparatorul analog, timerele, regiștrii.

Schema bloc a microcontrolerului AVR ATMega 2560 folosit în această teză este

prezentată în Figura 10-2. Am ales acest microcontroler deoarece doresc să implementez un

program de inteligență artificială în memoria sa, iar microcontrolerul AVR ATMega2560

oferă cea mai mare memorie flash disponibilă (256KB), comparativ cu alte microcontrolere.

AVR ATMega2560 este un microcontroler CMOS pe 8 biți, frecvență de operare la

16MHz, cu arhitectură RISC. Toți cei 32 de regiștrii sunt conectați direct la Unitatea

Aritmetico Logică, care permite accesarea a doi regiștrii independenți într-o singură


inteligente.

191

instrucțiune, executată într-un ciclu de ceas. Ca urmare, acest microcontroler execută 16

milione de instrucțiuni pe secundă.

Figura 10-2 Schema bloc a microcontrolerului AVR ATMega 2560.

Alte caracteristici tehnice ale microcontrolerului AVR ATMega2560 sunt:

256 KBytes memorie ISP Flash programabilă, nevolatilă,

4 KBbytes memorie EEPROM pentru stocare date pe termen lung,

8 KBytes memorie SRAM volatilă, folosită pentru date de lucru.

54 linii (pini)de intrare /ieșire,

12 canale de impulsuri modulate în durată, cu rezoluția de 16biți,

4 magistrale USART,

convertor analog-digital cu 16 canale pe 10biți.

În Figura 10-6 este prezentat fizic microcontrolerul AVR ATMega 2560 instalat pe o

placă de dezvolatare de aplicații, împreună cu aparatura de microelectronică exterioară


inteligente.

192

necesară funcționării, oscilatorul extern cu cuarț, circuitele de alimentare cu energie electrică,

comunicarea cu calculatorul pe port USB și porturile de intrare - ieșire etc.

O parte din aceste porturi sunt folosite pentru citirea informației de la consola cu

butoane, altele sunt folosite cu alte echipamente dedicate, cum este shield-ul de comunicație

Ethernet, ecranul cu cristale lichide etc.

Shield-ul Ethernet Figura 10-6 este o placă cu circuite integrate și pini de interfațare

care îî permit să se înfigă ca un scut (shield) peste placa pe care este instalat microcontrolerul

AVR ATMega 2560. Shield-ul Ethernet mai dispune de un suport pentru card de memorie de

tip SD (cardul SD este folosit și ca memorie externă pentru telefoanele mobile) și de o mufa

RJ45 ce permite conectarea la Internet. În mod general, mufa RJ45 este folosită pentru

conectarea la rețele de date ce folosesc protocolul Ethernet, cum sunt de exemplu rețelele de

date din clădiri. Chiar și unele protocoale (ex: BACnet) de comunicație ale sistemelor de

gestiune tehnică a clădirii folosesc Internetul pentru transmisia de date. În concluzie

transmisia de date de la sistemul dezvoltat de autor către sistemul de gestiune tehnică a

clădirii este posibilă folosind Internetul sau orice rețea Ethernet.

Din punct de vedere hardware, sistemul fizic experimental utilizat este format dintr-un

microcontroler AVR ATMega2560, un modul de comunicație Ethernet (Internet) prin rețeaua

de date a clădirii și slot pentru card de memorie SD ( poate fi scos din sistem și citit pe

telefoanele mobile), plus ecran cu cristale lichide, LED-uri, butoane și potențiometre pentru

interfața de inrare. Din punct de vedere software, pe sistem rulează inteligență artificială.

Datele sunt prelucrate cu logica fuzzy. Este o temă de cercetare de viitor implementarea

rețelelor neuronale și a algoritmilor genetici pe microcontrolerul AVR.

10.6 Modelul sistemului cu regulator fuzzy impleme ntat pe microcontrolerul AVR ATMega2560 în Simulink

Pentru implementarea fizică (hardware) a regulatorului cu logică fuzzy, prima dată a

fost creat un model al sistemului în mediul profesionist de dezvoltare a aplicațiilor

SIMULINK MATLAB. In al doilea rând, controllerul fuzzy proiectat anterior in teză este

încărcat în blocul ”controller fuzzy logic” din Simulink. Model Simulink va fi transformat în

același program în cod mașină (fișier .hex) și transmis ca program de lucru prin cablul USB în

memoria flash a microcontrolerului AVR ATMega2560. În Figura 10-3 este reprezentată doar

structura internă, ceea ce se implementează sub formă de program (cod mașină) în


inteligente.

193

microcontroler. Din acest motiv în figură nu apar componentele exterioare (potențiometrele,

dispozitivele de afișaj etc). Microcontrolerul și componentele exterioare apar în subcapitolul

de simulare în Proteus.

Modelul prezentat în Figura 10-3 conține intrările reale în sistem (pinii analogici 8 și 9

ai microcontrolerului), blocul controler cu logică fuzzy în care am încărcat fișierul rezultat din

proiectarea controlerului fuzzy în Toolboxul Fuzzy Logic, și pinii de ieșire 5 și 18. Deoarece

intrările analogice pe pinii 8 și 9 există doar fizic, în Figura 10-4 autorul a adăugat modelului

existent o sursă de semnal, care să simuleaze intrările pe pini 8 și 9.

Pe cei doi pini de intrare analogică (pinul 8 și pinul 9), in circuitul exterior sunt

conectate două potențiometre cu caracteristică liniară, prin intermediul cărora ocupanții

clădirii introduc valoarea senzatiei termice actuale resimțite în clădire și prin cel de-al doilea

potențiometru introduc valoarea senzației termice dorite. Deoarece variația cursei

potențiometrului produce o variație a tensiunii la pinul de intrare în microcontroler, se

folosește pin de intrare analogic, nu digital.

Figura 10-3 Fereastra cu simularea modelului cu intr ările reale în regulatorul fuzzy implementat pe microcontrolerul AVR ATMega 2560.

Următoarele trei ieșiri sunt considerate necesare pentru funcționarea sistemului, fie

ca o extensie a unui sistem de gestiune tehnică a unei clădiri existente, ce furnizează valoarea

unei referințe, fie ca un regulator fuzzy într-o buclă de reglare, de exemplu reglarea

temperaturii. Iesirile sunt:


inteligente.

194

- o ieșire analogică cu impulsuri modulate în durată, poate fi folosită ca referință într-

un sistem de reglare automat a temperaturii, intr-un sistem de gestiune tehnică a clădirii, sau

la comanda prin impulsuri modulate în durată a unui element de acționare din instalații.

- o ieșire pe port serial de transmisie. Valoarea temperaturii calculată de regulatorul

fuzzy este transmisă în mod serial pe portul TX1 (pinul 18 al microcontrolerului AVR

ATMega2560) și este destinată să fie citită de sistemul de gestiune tehnică a clădirii (BMS)

pentru interfațarea BMS cu sistemul dezvoltat de autor. Ieșirea de pe pinul 18 de transmisie

serială (portul TX1) poate fi folosită ca intrare pe portul de recepție serială al unui ecran cu

cristale lichide (LCD).

-o ieșire către o bază de date dintr-un fișier. Valoarea calculată de regulatorul fuzzy

este scrisă într-un fișier în memoria microcontrolerului. Deoarece dimensiunea acestui fișier

crește în continuu, iar memoria microcontrolerului este de doar 256KB, este necesar ca prin

programare, acest fișier să fie stocat pe cardul de memorie SD din shield-ul de comunicație de

date Ethernet, sau să fie transmis prin protocol de rețea Ethernet (prin Intenet) către serverul

din sistemul de gestiune tehnică a clădirii, sau chiar pe un server din Internet, de exemplu în

cloud, pe Google Docs.


inteligente.

195

Figura 10-4 Fereastra cu simularea modelului cu intr ări simulate a regulatorului fuzzy implementat pe microcontrolerul AVR ATMega 2560.

Din modelul din Simulink, din meniul Tools, opțiunea Run on Target Harware, Run,

autorul a generat și transmis codul mașină (fișierul .hex) pentru programarea și funcționarea

microcontrolerului AVR ATMega 2560. Operațiunea de programare a reușit.

Funcționarea simulării și afișarea semnalului de intrare și ieșire din regulatorul fuzzy pe cele 2

osciloscoape și cele 2 ecrane, confirmă funcționarea regulatorului cu logica fuzzy. (Figura

10-4 ).

10.7 Modelul sistemului cu regulator fuzzy implemen tat pe microcontroler AVR ATMega2560 în Proteus

Autorul a creat un model de circuit electric în programul profesionist PROTEUS de

simulare a funcționării circuitelor electronice. Modelul circuitului electric creat în Proteus este

al sistemului de interacțiune cu ocupanții folosind regulatorul fuzzy încorporată pe

microcontrolerul AVR ATMega 2560.

În Figura 10-5, în partea dreaptă jos se pot observa cele două potențiometre folosite

pentru a introduce în regulatorul fuzzy răspunsul cu privire la senzația termică resimțită și

senzația termică dorită.

PG5/OC0B B2

PE0/RXD0/PCINT8/PDIC2

PE1/TXD0/PDOC3

PE2/XCK0/AIN0C1

PE3/OC3A/AIN1D1

PE4/OC3B/INT4D2

PE5/OC3C/INT5D3

PE6/T3/INT6D4

PE7/ICP3/CLKO/INT7E1

PH0/RXD2E2

PH1/TXD2 E3

PH2/XCK2 D5

PH3/OC4A E4

PH4/OC4B F2

PH5/OC4CE5

PH6/OC2BF3

PB0/SS/PCINT0F4

PB1/SCK/PCINT1G2

PB2/MOSI/PCINT2G3

PB3/MISO/PCINT3H1

PB4/OC2A/PCINT4H2

PB5/OC1A/PCINT5G4

PB6/OC1B/PCINT6J3

PB7/OC0A/OC1C/PCINT7K1

PH7/T4J1

PG3/TOSC2 J2

PG4/TOSC1 K2

RESETH3

XTAL2J5

XTAL1K5

PL0/ICP4J4

PL1/ICP5H4

PL2/T5 G5

PL3/OC5A H5

PL4/OC5B F5

PL5/OC5C K6

PL6J6

PL7H6

PD0/SCL/INT0G6

PD1/SDA/INT1F6

PD2/RXD1/INT2K7

PD3/TXD1/INT3J7

PD4/ICP1H7

PD5/XCK1G7

PD6/T1K8

PD7/T0K9

PG0/WRK10

PG1/RD J10

PC0/A8J9

PC1/A9J8

PC2/A10H10

PC3/A11H9

PC4/A12H8

PC5/A13G8

PC6/A14G9

PC7/A15F9

PJ0/RXD3/PCINT9 F8

PJ1/TXD3/PCINT10 F7

PJ2/XCK3/PCINT11 E10

PJ3/PCINT12E9

PJ4/PCINT13E8

PJ5/PCINT14E7

PJ6/PCINT15 E6

PG2/ALE D10

PA7/AD7D9PA6/AD6D8PA5/AD5D7PA4/AD4

D6PA3/AD3

C10PA2/AD2B10PA1/AD1C9PA0/AD0B9

PJ7 C8

PK7/ADC15/PCINT23 B8PK6/ADC14/PCINT22 A8PK5/ADC13/PCINT21 C7PK4/ADC12/PCINT20 B7PK3/ADC11/PCINT19

A7PK2/ADC10/PCINT18

C6PK1/ADC9/PCINT17

B6PK0/ADC8/PCINT16 A6

PF7/ADC7/TDI C5PF6/ADC6/TDO B5PF5/ADC5/TMS A5PF4/ADC4/TCK C4

PF3/ADC3B4

PF2/ADC2A4

PF1/ADC1B3

PF0/ADC0 A3

AREFA2

AVCCB1

U1

ATMEGA2560

PRIMITIVE=DIGITAL,ATMEGA2560MODDLL=AVR2.DLLITFMOD=AVRTRACE_DEFAULT=1CODEGEN=AVRASM2CLKDIV8=1CKOUT=1WDTON=1BOOTRST=1CKSEL=15BOOTSZ=0CLOCK=16SUT=0MODDATA=4096,255DISASM_BIN=0CRISTIAN OANCEA

X1CRYSTALFREQ=16MHz

C1

22pF

C2

22pF

SURSAalimentare5V

VSS

RXD

VDD

LCD1

MILFORD-2X20-BKP

R1150R

LCD1(RXD)

A

B

C

D

0%

RV310k

SATISFACTIAACTUALA CU TEMPERATURA MEDIULUID2

LED-GALBEN

30%

RV110k

CONFORTULTERMIC DORIT

U1(PK1/ADC9/PCINT17)

U1(PK0/ADC8/PCINT16)

Figura 10-5 Microcontrolerul AVR ATMega2560 în programul PROTEUS.


inteligente.

196

Ulterior generării codului mașină în fișierul de tip .hex (programul de funcționare al

microcontrolerului) pe baza modelului din Simulink, autorul a încărcat programul în memoria

microcontrolerului (blocul mare din centrul imaginii) și a cosimulat funcționarea sa din cele

două potențiometre.

10.8 Modelul experimental al sistemului cu intelige nță artificial ă. Controller cu logic ă fuzzy încorporat pe microcontrollerul AVR ATMega 2560.

Descrierea sitemului a fost efectuată pe parcursul acestui capitol.

Figura 10-6 Sistemul cu inteligență artificial ă propus de autorul tezei pentru controlul clădirilor inteligente pe baza evaluării în timp real a satisfacției ocupanților cu clădirea. Se observă microcontrolerul AVR ATMega 2560 pe care este implementată logica fuzzy.

Deoarece am folosit tehnicile inteligenței artificiale și am implementat un regulator cu

logică fuzzy pe microcontrolerul AVR ATMega2560, folosit într-o buclă de reglare ca

regulator fuzzy sau într-un sistem de gestiune tehnică a clădirii pentru controlul parametrilor

de mediu interior ce influențează confortul ocupanților, am satisfăcut cerințele din titlul tezei.

Slot pentru card de memorie SD

Shield Enthernet Microcontroler AVR ATMega2560 cu regulator cu logica fuzzy încorporat în memoria flash de 256KB.

Mufă RJ45 pt. rețeaua de date a clădirii.

Ecran LCD pentru afișajul întrebărilor legate de satisfacție etc

7 Butoane pentru evaluarea satisfacției ocupanților cu clădirea. În varianta finală a interfetei au fost adăugate două potențiometre. Nu sunt prezentate datorita considerentelor de aspect.


inteligente.

197

Capitolul 11 Contribu țiile originale

Titlul tezei de doctorat este ”Contribuții la implementarea inteligenței artificiale în

determinarea confortului global din clădirile inteligente”.

Ca urmare, pentru a putea aduce contribuțiile mele originiale la dezvolatea științei și

tehnicii pe acest subiect, autorul a realizat un studiu al stării actuale a cunoașterii și tehnicii

pentru cele trei mari concepte prezente în titlul tezei (inteligența artificială, confort global și

clădiri inteligente). În timpul pregătirii sale la doctorat, autorul a studiat noi domenii conexe

celor din titlul tezei, domenii precum semiotica clădirilor, fiziologie ambientală, neuroștiințe,

prelucrara statistică a bazelor de date în programul profesionist IBM SPSS, limbaje de

programare în C++ și programare de microcontrolere. Toate aceste noțiuni au fost folosite

pentru a găsi o legătură comună, o aplicație care să unească în mod armonios și de interes

practic imediat inteligența artificială, confortul global și clădirile inteligente, pentru a face o

lume mai bună.

Deoarece folosirea adjectivului ”inteligent” pentru a definii o clădire poate naște vii

controverse printre cititorii acestei teze, autorul a început expunerea tezei prin prezentarea

definițiilor existente în prezent pentru clădiri și clădiri inteligente.

Autorul a definit clădirile inteligente ca acele clădiri care folosesc tehnicile inteligenței

artificiale în conducerea instalațiilor, echipamentelor și serviciilor din clădiri, pentru a

menține un mediu de stare de bine pentru ocupanți, în condiții de eficacitate și eficiență

energetică.

Deoarece o clădire care folosește sisteme de control cu inteligență artificială, dar fără

algoritmi genetici nu poate funcționa la fel de optim, performant ca o clădire care folosește și

algoritmi genetici, autorul a făcut o distincție între cele două tipuri de clădiri: clădirile

inteligente sunt cele ce folosesc inteligența artificială fără algoritmi genetici, iar clădirile

inteligente evolutive / cu inteligență evolutivă sunt cele ce folosesc și algoritmii genetici. În

sensul cuvântului ”evolutivă” autorul se referă la faptul că algoritmii genetici găsesc soluții

optime din ce în ce mai bune la problemele de optimizare a stării de bine a ocupanților și a

consumului de energie al clădirii.

Precizarea expresă în definiția clădirilor inteligente a noțiunii inteligență artificială a

fost făcută pentru a sublinia faptul că inteligența clădirii se datorează folosirii tehnicilor

inteligenței artificiale.


inteligente.

198

Autorul a extins înțelesul serviciilor oferite de clădirile inteligente ca o clădire ce oferă

servicii medicale preventive, cu scopul decongestionării sistemului medical de stat.

În primul capitol al tezei autorul a realizat un studiu vast asupra conceptului de clădire

inteligentă: ce a însemnat clădire inteligentă în trecut, ce înseamnă în prezent și a prezentat

tehnologiile pe care consideră el că vor fi folosite în viitoarele clădiri inteligente.

Studiul conceptului de clădire inteligentă s-a referit și la clădirile în formă de

piramidă, deoarece aceste clădiri există pe aproape orice continent, au fost folosite de

civilizațiile antice, de strămoșii noștri (casele tradiționale românești cu acoperiș în formă de

piramidă), forma de piramidă este folosită în prezent în arhitectura clădirilor moderne din

întreaga lume și există cercetători preocupați de studiul piramidei. Rezultatele unei

cercetătoare românce sunt prezentate ca punct de plecare pentru posibile studii viitoare.

Tot în primul capitol, autorul a introdus rezultatele unui studiu pe care l-a realizat

printre firmele românești din domeniul instalațiilor și construcțiilor, pentru a afla care este

stadiul actual al înțelegerii conceptului de clădire inteligentă în România. Acest studiu a

reliefat faptul că majoritatea consideră confortul termic ca fiind important, însă studiile

statistice efectuate de autor au demonstrat faptul că nu doar confortul termic este important

pentru ocupanți.

Autorul dedică un capitol întreg prezentării conceptului de stare de bine comparativ cu

toate conceptele de confort, în relație cu productivitatea muncii.

Autorul a motivat necesitatea adoptării conceptului de stare de bine, în locul celui de

confort, în proiectarea clădirilor din România prin beneficiile asupra calității mediului

construit, stării de sănătate a oamenilor și a creșterii indicatorului de productivitate a muncii la

nivelul veniturilor companiei și implicit la nivelul economiei naționale.

Autorul a realizat un studiu al literaturii medicale din domeniul fiziologiei ambientale

(ecofiziologia).

Autorul a propus o metodă de măsurare a temperaturii pe suprafața hainelor, folosind

senzori de temperatură, ce permite calculul nivelului real (RMV) de confort termic , nu prezis

(PMV) conform standardului SR EN ISO 7730:2006.

Autorul a investigat posibilitatea de control a clădirilor inteligente pe baza undelor

celebrale ale ocupanților și a rezultat ca la momentul actual există aparate de citit ganduri, dar

folosirea lor este problematică.

Autorul a propus și argumentat un model de funcționare a proceselor din clădirile

inteligente prin implicarea ocupanților în bucla de reglare a proceselor din clădiri, deoarece


inteligente.

199

acest lucru nu este realizat în prezent, iar beneficiile implicării ocupanților în bucla de reglare

sunt multiple.

Pe baza relației de implicație calitatea mediului interior cu productivitatea muncii ,

autorul a realizat un articol acceptat spre publicare în jurnalul Intelligent Builidings

Internațional în care susține cu dovezi ipoteza conform căreia productivitatea muncii în

clădirile din România este redusă datorită nefolosirii conceptului de stare de bine în

proiectarea clădirilor nerezidențiale. Autorul propune soluții de îmbunătățire a situației

actuale, prin folosirea conceptelor promovate de clădirile inteligente.

În domeniul utilizării tehnicilor statistice de prelucrare a datelor Autorul a prelucrat statistic în programul IBM SPSS o bază de date cu privire la

satisfacția ocupanților cu mediul construit. Rezultatele prelucrării acestei baze de date sunt

folosite ulterior în teză.

Autorul a prelucrat baza de date folosind metoda de analiză factorială Principal

Components Analysis cu scopul de a reduce numărul de corelații bivariate de investigat

corespunzător celor 4300 seturi de date a 250 de variabile pe set, la un număr posibil de

folosit în determinarea corelațiilor bivariate între variabilele din baza de date.

Ca urmare a aplicării metodei compenentelor principale, au rezultat 25 de componente

principale care explică cumulativ 76 % din varianța datelor introduse în model. Din aceste 25

de componente descoperite inițial autorul a selectat doar pe primele zece componente

principale (seturi de variabile) care explică aproximativ 56% din varianța celor 4300x250 de

date. Astfel poate fi aplicată regresia matematică.

A rezultat că cele 10 componente principale conțin variabile care indică un tipar clar:

Elementele componentei 1 sunt legate de satisfacția cu aspectele sociale ale clădirii.

Elementele componentei 2 sunt legate de condițiile acustice și de spațiu ale clădirii.

Elementele componentei 3 sunt legate de condițiile termice și de calitate a aerului.

Elementele componentei 4 sunt legate de condițiile de iluminat din clădire.

Elementele componentei 5 sunt legate de importanta factorilor de mediu.

Elementele componentei 6 sunt legate de satisfacția cu finisajele și mobilierul

Elementele componentei 7 sunt legate de condițiile de temperatura și acustice.

Elementele componentei 8 sunt legate de confortul olfactiv.

Elementele componentei 9 sunt legate de condițiile de iluminat natural.

Elementele componentei 10 sunt legate de condițiile de umiditate.


inteligente.

200

Autorul a aplicat regresia matematică pentru a determina formula Indicelui de Stare de

Bine (ISB).

Autorul a realizat o comparație între formula indicelui calculată de autor și o altă

formulă din literatura de specialitate.

Autorul a aplicat regresia matematică liniară multiplă pentru a determina corelațiile

între variabilele din cele 10 componente principale identificate mai sus. Coeficienții de

corelație din fiecare componentă corespund tipurilor de confort (termic, acustic, vizual,

olfactiv etc ) și pot fi folosite pentru a dezvolta și mai în detaliu Indicele de Stare de Bine.

Satisfacția cu un factor de mediu este de fapt o sumă de alți factori mai mici, independenți.

Rezultatele obținute de autor coincid în bună măsură cu rezultatele obținute de alți cercetători.

În domeniul utilizării inteligenței artificiale

Autorul a conceput un model de utilizarea a inteligenței artificiale pentru conducerea

instalațiilor, echipamentelor și serviciilor din clădiri, în scopul obținerii unui mediu ce

determină starea de bine în clădirile inteligente. Modelul acestui sistem de control al clădirilor

inteligente implică folosirea tuturor tehnicilor inteligenței artificiale, după cum urmează:

Algorimii genetici

Autorul a folosit algoritmi genetici în Matlab, cu valori dintr-o baza de date cu

raspunsuri privind satisfacția cu diverse tipuri de confort și satisfacție. Scopul îndeplinit a

fost de a utiliza algoritmii genetici să aleagă sau sa producă singuri o combinație de variabile

în vectorul de intrare în algoritmii genetici care să conducă la cea mai mare valoarea a

indicelui stării de bine.

Rețelele neuronale artificiale

Autorul a realizat pe perioada stagiului doctoral la Universitatea din Reading, Marea

Britanie un program de rețele neuronale artificiale în Microsoft Visual C++.

Autorul a folosit acest program pentru a antrena rețele neuronale artificiale cu neuroni

cu funcții de activare sigmoidale pentru a învăța combinațiile de variabile predictori pentru

satisfacția per ansamblu cu condițiile de temperatură (confortul termic).

Autorul a realizat un studiu comparativ asupra performanțelor rețelelor neuronale date

de variația diverșilor parametrii ai rețelei neuronale (rată de învățare, impuls, număr de

neuroni)

Autorul a realizat în toolboxul de rețele neuronale din Matlab, o rețea neuronală

multistrat cu aceleași caracteristici cu cea realizată în Microsoft Visual C++. Scopul este de a

face o comparație și a valida programul făcut de autor în Microsoft Visual C++ cu programul


inteligente.

201

Matlab. Din punct de vedere al erorii de antrenare, programele dau același rezultat.

Diferențele provin din tehnicile de execuție superioare programului profesionist Matlab.

Logica fuzzy

Autorul a folosit toolbox-ul de logică fuzzy din Matlab pentru a proiecta un controler

fuzzy, cu variabile de intrare senzația termică actuală și senzația termică dorită. Ca mărime de

intrare a fost aleasă temperatura optimă pentru productivitatea muncii.

Autorul a utilizat Simulink Matlab pentru a realiza un model al unui controler fuzzy ce

poate fi implementat hardware pe microcontrolerul AVR ATMega 2560.

Autorul a simulat funcționarea controlerului fuzzy în Simulink, într-un model în care

porturile de intrare și ieșire corespund unor pini ai microcontrolerului AVR ATMega2560.

Autorul a realizat o interfață de introducere a mărimilor de intrare pe porturile

analogice ale microcontrolerului AVR ATMega 2560, folosind două potențiometre.

Autorul a generat codul mașină (fișierul .hex) pentru programarea controlerului fuzzy

pe microcontrolerul AVR ATMega 2560.

Autorul a programat microcontrolerul AVR ATMega 2560 să funcționeze ca controler

cu logică fuzzy implementată, mărimea de ieșire fiind o valoare de temperatură optimă .

Deoarece: -Intrările în microcontrolerul AVR ATMega2560 sunt răspunsuri în timp

real privind confortul termic al ocupanților și pot fi extinse de la nivel experimental, la mai

multe intrări corespunzătoare evaluarii și celorlalte tipuri de confort ce definesc confortul

global, iar ieșirile sunt analogice și de transmisie de date (a valorii temperaturii)

microcontrolerul AVR ATMega 2560 poate fi inclus într-un sistem de gestiune tehnică a

clădirii sau sistem de reglare automat, și

-Microcontrolerul AVR ATMega 2560 funcționează în timp real cu un controler cu

logică fuzzy împlementat software în hardware-ul microcontrolerului, și

-Logica fuzzy este o tehnică a inteligenței artificiale, împreună cu algoritmii genetici și

rețelele neuronale artificiale folosite în în cadrul sistemului cu inteligență artificială propus de

autor pentru controlul clădirilor inteligente prin interacțiunea în timp real ocupant-clădire sub

formă de buclă de reglare.

Autorul consideră că, contribuțiile sale prezentate mai sus și realizate pe perioada

doctoratului sunt în deplină concordanță cu titlul tezei.

Astfel autorul a reușit implementare fizică a cerințelor din titlul tezei : ”Contribuții la

implementarea inteligenței artificiale în determinarea confortului global din clădirile

inteligente”.


inteligente.

202

Capitolul 12 Direc ții viitoare de cercetare

În opinia autorului, direcțiile viitoare de cercetare se referă la:

- posibilitățile de implementare a celorlalte forme de inteligență artificială pe microcontrolere;

- dezvoltarea unui sistem experimental complet, care să folosească toate tehnicile inteligenței

artificiale, în maniera prezentată în teză;

- realizarea unei clădiri inteligente experimentale.

- studiu asupra arhitecturii vernaculare românești.

- studiul clădirilor gemene City Gate, București. Clădirile sunt la fel, instalațiile la fel, ceea ce

diferă este factorul uman.

- controlul clădirilor pe baza undelor celebrale sau a altor parametrii fiziologici.

Capitolul 13 Concluzii

În opinia autorului motivul principal pentru care clădirile pot fi denumite inteligente este

faptul că folosesc inteligența artificială pentru conducerea instalațiilor, echipamentelor și

serviciilor.

În prezent nu există o definiție unanim acceptată pentru clădirile inteligente, definițiile

folosite variind în funcție de domeniul unde sunt folosite, de serviciile pe care le oferă, de

tehnologia pe care o conțin, de nevoile ocupanților și ale proprietarilor etc.

În opinia autorului, un alt motiv pentru care clădirile sunt considerate inteligente (fără a

menționa tehnologia folosită, dar implicit înțeleasă) este datorită modului cum răspund la

nevoile ocupanților. Așa cum în testul Turing, omul și calculatorul încearcă să convingă

arbitrul uman că este om, ființa inteligentă, tot așa clădirile sunt considerate inteligente

datorită modului cum reacționează la nevoile și acțiunile ocupanților, astfel încât aceștia să

considere că interacționează cu o entitate inteligentă.

Chiar dacă sunt și un concept de marketing, clădirile inteligente sunt mai mult decât niște

clădiri dotate cu echipamente electronice sau dotate cu aparatură multimedia scumpă, sau

clădiri cu finisaje luxoase sau clădiri în formă de obiect. Moștenirea arhitecturii vernaculare și

descoperirile științifice influențează modul de construcție și ceea ce conține o clădire

inteligentă.

Chiar dacă în prezent clădirile trebuie să fie performante energetic prin folosirea de

tehnici arhitecturale pasive și sisteme de gestiune tehnică integrate, autorul este de părere că


inteligente.

203

un prim pas în dezvoltarea conceptului de clădire inteligentă este folosirea inteligenței

artificiale în sistemul de gestiune tehnică a clădirii. Autorul a dovedit cum poate fi realizat

acest lucru prin modelul teoretic și cel experimental al sistemului prezentat în teză. Sistemul

cu inteligență artificială pentru conducerea instalațiilor, echipamentelor și serviciilor din

clădirile inteligente pe baza evaluării in timp a satisfacției ocupanților cu clădirea, conduce la

implicarea mai activă și responsabilă a ocupanților în bucla de reglare a proceselor din

instalațiile din clădire, ocupanții fiind următorul factor responsabil pentru reducerea

consumului de energie, după izolarea termică și algoritmii de conducere a instalațiilor.

Microcontrolerul AVR ATMega 2560 cu controler cu logică fuzzy, realizat de autor și

prezentat în teză, poate fi folosit într-un sistem de reglare automată dar și interfațat cu un

sistem de gestiune tehnică a clădirii, deoarece o ieșire din microcontrolerul AVR este un

semnal analogic ce poate fi o referință într-un sistem de reglare automată, iar ieșire de

transmisie de date poate fi interfațată cu un sistem de gestiune tehnică a clădirii.

În opinia autorului, următorul pas în dezvoltarea clădirilor inteligente din punct de vedere

al serviciilor oferite este oferirea de servicii medicale preventive ocupanților, ce va conduce la

reducerea utilizării sistemului de sănătate național. Din punct de al surselor de energie

folosite, clădirile își vor produce singure energia necesară funcționării sau o vor lua/ injecta în

rețea la momentul optim calculat de inteligența artificială. În viitor, pilele de combustie

alimentate cu apă vor alimenta cu energie nepoluantă clădiri inteligente din ecoorașe.

În concluzie, clădirile inteligente sunt acele construcții care folosesc inteligența

artificial ă în conducerea instalațiilor, echipamentelor, serviciilor din clădiri, pentru a

oferii ocupanților un mediu sănătos ce conduce la starea de bine și productivitatea

muncii, în condiții de eficiență energetică și emisii poluante reduse.


inteligente.

204

Bibliografie:

1. Albert T.P. So, K.C. Wong, 2002, On the quantitative assessment of intelligent buildings, Facilities, Vol. 20 Iss: 7/8, pp.288 – 295

2. Alexander Hellemans, Bryan Bunch, 1998, The timetables of science, Traducerea în lb.română, Istoria descoperirilor științifice, ISBN 973-9342-18-3, Editura Orizonturi, Editura Lider, București.

3. Andris Auliciems, Steven V. Szokolay, Passive and Low Energy Architecture International, Design tools and techniques,Thermal Comfort, Note 3, S.Ed 2007. ISBN 0 86776 729 4

4. Baati T, et al., The prolongation of the lifespan of rats by repeated oral administration of [60] fullerene, Biomaterials (2012), doi:10.1016/j.biomaterials.2012.03.036

5. Badea Eugen, 2010, Contribuţii la optimizarea proiectării instalaţiilor electrice şi de automatizare. Teza de doctorat. Universitatea Tehnică de Construcții București.

6. Bakó-Biró, Z., Kochhar, N., Clements-Croome, D.J., Awbi, H.B., Williams, M., 2008, ‘Ventilation Rates in Schools and Pupil’s Performance Using Computerised Assessment Tests’, Indoor Air 2008, Copenhagen, The 11th International Conference on Indoor Air Quality and Climate.

7. Bakó-Biró, Z., Clements-Croome, D.J., Kochhar, N., Awbi, H.B., Williams, M., 2011, ‘Ventilation rates in schools and pupils’ performance’, Building and Environment, 48, 215–223.

8. Bianchi Cornel, Mira Nicolae, Moroldo Dan, Georgescu Adriana, Moroldo Hrisia, 1998, Sisteme de iluminat interior și exterior. Concepte. Calcul. Soluții. MatrixRom, București 1998, 358pag. ISBN 973-9390-15-3

9. Bordass, Bill., Leaman, Andrew., Design for Manageability, Disponibil on-line la: www.usablebuildings.co.uk , Accesat Mai 2012.

10. Braden Gregg, 2009, Timpul fractal, Editura For you, 267pag, ISBN 978-973-1701-52-3. București 2009. www.greggbraden.com

11. Brager, Gail S., de Dear, R.J., 2003, Historical and cultural influences on comfort expectation, in R.J. Cole si R. Lorch (editori), Buildings, Culture and Environment, Oxford, Blackwells, 177-201.

12. Brager, Gail S., Paliaga, Gwellen., de Dear, Richard., 2004, Operable windows, Personal Control, and Occupant Comfort. ASHRAE Transactions 2004, vol.110, part2, 4695 RP-1161, pag.17-35.

13. Bordass Bill, 2012, Comunicare personala la Masterul de clădiri inteligente, Universitatea din Reading, Marea Britanie. www.useablebuildings.co.uk

14. Caluianu Sorin, 2000, Inteligența artificială în instalații. Logica fuzzy și teoria posibilităților. ISBN 973-685-120-6, 244 pag, Matrix Rom, București.

15. Caluianu Sorin, Cociorva Sorin, 1999, Măsurarea și controlul poluării atmosferei. ISBN 973-9390-67-6, 262 pag, Matrix Rom, București.

16. Carol Joseph, John Lee, Jan van Wijngaarden, Vladimir Drasar, Maddalena Castellani Pastoris, European, 2005, Guidelines for Control and Prevention of Travel Associated Legionnaires’ Disease, Disponibil on-line: http://www.ewgli.org Accesat iulie 2012

17. Casuneanu, C., 2011, ‘The Romanian employee motivation system: an empirical analysis.’ On-line http://www.naun.org/journals/m3as/20-747.pdf Acesat 01.2012.

18. Chang Liu, Yifei Chen, -Neural computing thermal comfort index PMV for the indoor environment intelligent control system, ESEP 2011, 9-10 December 2011, Singapore, p 5478-5485. Energy Procedia 13(2011).


inteligente.

205

19. Ciubotaru Virgil, Procedeu pentru protecţia antiseismică a clădirilor prin levitaţie magnetică. Simpozion SIEAR in colaborare cu Catedra de Electrotehnica in cadrul celei de a XIII-a Conferințe a Facultății de Instalații-UTCB. Buletin SIEAR nr. 204 - Noiembrie 2006. Disponibil on-line la: http://www.siear.ro/b204.php Accesat iulie 2012.

20. Clements-Croome, D.J., 1996, Freshness, Ventilation and Temperature in Offices, BSERT, 17, 11, pp. 21-27, 1996

21. Clements-Croome, D.J., Li, B., 2000, Productivity and Indoor Environment, BSERT, 1, pp. 629-634, 2000

22. Clements-Croome, D.J., Editor and author, 2004, Intelligent Buildings. Design,Management and Operation. 408 pag. ISBN 978-0-7277-4097-7. Thomas Telford,London.

23. Clements-Croome, D.J., Editor, 2006, Creating the productive workplace, Second Edition, 468 pag. ISBN13: 978-0-415-35138-6. Taylor and Francis, London and New York.

24. Clements-Croome, D.J. et al., 2009, ‘Master planning for sustainable liveable cities’, in: 6th International Conference on Green and Efficient Building and New Technologies and Products Expo, Ministry of Construction, Beijing, 29 March.

25. Clements-Croome, D.J., 2011, ‘The Interaction Between the Physical Environment and People’, 239-261, in Sabah A. Abdul-Wahab, Editor -”Sick Building Syndrome in Public Buildings and Workplaces” Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011, e-ISBN 978-3-642-17919-8

26. Cristian Predescu, Corneliu Cincu, 2010, Nanomateriale, nanoştiinţă, nanotehnologie. Revista românã a inovãrii 6-7/2010, pag 19-23, Accesat on-line în iulie 2012. http://www.amcsit.ro/_uploaded/_editor/file/rri67.pdf

27. CommanderX, 2011, Tesla și energia liberă, Editura Solaris Print, 239 pag, ISBN 978-606-8293-03-5, București.

28. Constantin Vânătoru, Constantin Vlad, 2012, Cercetări asupra stimulării creșterii plantelor cu ajutorul muzicii, Staţiunea de Cercetare-Dezvoltare pentru Legumicultură Buzău, http://www.scdlbuzau.ro

29. Crawshaw, J., Chambers, J., 2001, A concise course in advanced level statistics, Fourth Edition, 686pag, ISBN 9780748754755, Nelson Thornes, Cheltenham.

30. Culcea Magdalena, Oancea Cristian, Caluianu,Sorin 2012, O incursiune în lumea sistemelor pervasive, Cea de-a treia ediție a conferinței naționale de cercetare în construcții, economia construcțiilor, arhitectur ă, urbanism și dezvoltare teritorial ă cu participare internațională, București, INCERC, 11 mai 2012, Volumul 3, Nr.2/ 2012, ISSN 2069-0509, pag 79-82. Indexata BDI: ULRICHSweb, Index Copernicus, EBSCOhost, getCITED, SCIPIO. Disponibil on-line: http://uac.incerc.ro/index.htm , vol.3, nr.2. Accesat iulie 2012.

31. Dae-Hyeong Kim, Nanshu Lu, Rui Ma, Yun-Soung Kim, Rak-Hwan Kim, Shuodao Wang, Jian Wu, Sang Min Won, Hu Tao, Ahmad Islam, Ki Jun Yu, Tae-il Kim, Raeed Chowdhury, Ming Ying, Lizhi Xu, Ming Li, Hyun-Joong Chung, Hohyun Keu, Martin McCormick, Ping Liu, Yong-Wei Zhang, Fiorenzo G. Omenetto, Yonggang Huang, Todd Coleman, John A. Rogers, 2011, Epidermal Electronics, Science 12 August 2011:Vol. 333, no. 6044, pp.838-843, DOI: 10.1126/science.1206157

32. Dan Constantinescu, 2011, ”Soluţii moderne de creştere a P.E.C.: cazul anvelopei şi cazul instalațiilor. Conceptul clădirilor zero energie – mit sau realitate ?”, A treia conferință națională Performanța energetică a clădirilor și instalațiilor aferente, 26-27 Mai 2011, București.


inteligente.

206

33. Davis, B.E., 2011, Rooftop Hospital Gardens for Physical Therapy: A Post-Occupancy evaluation, Health Environments Research Design journal, 4 (2) p 14-43.

34. de Dear, Richard., Brager, Gail., Cooper, Donna., 1997, Developind an adaptive model of thermal Comfort and preference. Final Report ASHRAE RP-884 (1997).

35. Dorobanțu Andrei, 2012, Alan Turing, spectacolul tragic al inteligenței, Știință & Tehnică, Anul LXI, Nr.15, iunie 2012, pag.85-91, ISSN 1220-6555, Accesibl online: www.stiintasitehnica.com

36. Eden Mamut, Pilele de combustie, Disponibil online: http://www.fuelcells.ro/website/ro/resources/1/ Accesat iulie 2012.

37. Evans J., Haryott R., Haste N., 1998, ‘The Long Term Costs of Owing and Using Buildings’ Accessed 2012 http://www.raeng.org.uk/news/publications/list/reports/ The_Long-Term_Costs_of_Buildings.pdf

38. Eugene A. Mohareba, Christopher A. Kennedya, L.D. Danny Harveyb, Kim D. Pressnaila, 2011, Decoupling of building energy use and climate, Energy and Buildings 43, pag. 2961–2963.

39. Frontczak, M., Schiavon, S., Goins, J., Arens, E., Zhang, H., Wargocki, P., 2011, ‘Quantitative relationships between occupant satisfaction and aspects of indoor environmental quality and building design’, UC Berkeley, http://escholarship.org/uc/item/7sz5w8h9 Accessed August 2011.

40. Galeazzi Francesca, 2009, Druk White Lotus School, Ladakh, India, in Derek Clements Croome, Editor, Intelligent Buildings International 1 (2009), 82-96.

41. Ghiauș C., Inard C., 2004, Energy and environmental issues of smart buildings. Smart Accelerate Hnadbook, Disponibil on-line la: www.ibuilding.gr Accesat iulie 2012.

42. Guizzo, Erico, 2010,Mammalian mind over matter,pag 10, IEEE Spectrum Iunie 2010. 43. Harrison, A. 1999, Towards the intelligent city, in Klepfisch, Ir.G.(Ed), Intelligent and

responsive Buildings, CIB Working Commission WO98, 1st International Congress, Brugs, Belgium, 29-30Martie 1999, Antwerp: Technologish Instituut, 175-183.

44. Haulică Ion, Editor, 2009, Fiziologie umană, Ediția a III-a revizuită și adăugită, 1051 pag, ISBN 978-973-39-0597-4, Editura Medicală, București.

45. Heather Fraser, YangJin Kwon, Margaret Neuer, 2011, The future of connected health devices, Liberating the Information Seeker, IBM Institute for Business Value, 20 pag.

46. Gazendham, Henk., 2001, ‘Semiotics, Virtual Organisations and Information Systems’ pages 1-48 in L. Kecheng et al. (editors) “Information, organisation, and technology: studies in organisational semiotics”, Boston, Kluwer Academic Press.

47. Himanen, Mervi., (2003) The Intelligence of Intelligent Buildings, Espoo: VTT Publications.

48. Hobday, R. - Sunlight, Health and Circadian Rhytms - are these design issues?, CIBSE daylight group seminar, University College London, 2011.

49. Ionescu C., Larionescu S., Caluianu S., Popescu D., Automatizarea Instalațiilor. Comenzi automate. Matrix Rom, București 2002.

50. Jim Read, 2011, The interaction between People, Technology & Place. Prezentare susținută la cursurile de master în Clădiri Inteligente. Londra, 16 Decembrie 2011, Sediul Arup.

51. John Kanzius, ”Apa sărată poate arde”, în John, Roach (editor) Disponibil la: http://news.nationalgeographic.com/news/2007/09/070913-burning-water.html Accesat iulie 2012.

52. Johnny Wong, Heng Li, Jenkin Lai, 2008, Evaluating the system intelligence of the intelligent building systems. Part 1: Development of key intelligent indicators and conceptual analytical framework. Automation in Construction 17 (2008) 284–302.


inteligente.

207

53. K van derLinden at al, Relation between PMV and PPD in summer for 29 air-conditioned buildings and for 32 buildings with individual temperature control and natural or mechanical ventilation. Energy and Buildings, 1411, 2002, 1-8.

54. Kolokotsa D., Stavrakakis G.S., Kalaitzakis K., Agoris D., - Genetic algorithms optimizedfuzzy controller for the indoor environmental management in buildings implemented using PLC and local operating networks. Engineering Applications of Artificial Intelligence 15 (2002) 417–428.

55. Leyten, L., Kurvers, Stanley R., 2005, ‘Robustness of buildings and HVAC systems as a hypothetical construct explaining differences in building related health and comfort symptoms and complaint rates’, Energy and Buildings 38,701–707 doi:10.1016/j.enbuild.2005.11.001

56. Liao, Z., Sutherland, G. -Tutorial for Matrix Tool for Assessing the Performance of Intelligent Buildings, Smart Accelerate Handbook, 75-81, Athens, http://www.ibuilding.gr

57. Liu, K., Nakata, K., Harty, C., 2010, ‘Pervasive informatics: theory, practice and future directions’, Intelligent Buildings International 2, 5–19.

58. Liu Kecheng, 2000, Semiotics in Information Systems Engineering, 232 pag, ISBN 978-0521593359, Cambridge University Press

59. Liu Kecheng, 2011, Information Makes Spaces for Working and Living Intelligent: A Semiotic Perspective, Keynote Lecture 3, 13th International Conference on Enterprise Information Systems, 8-11 iunie 2011, Beijing, China. http://www.iceis.org/iceis2011/keynote_speakers.asp#KL3

60. Lotfi A. Zadeh, 2008, Toward Human-Level Machine Intelligence—Is it Achievable?, Disponibil la adresa: http://www.cs.berkeley.edu/~zadeh/presentations %202008/WAC-Toward%20Human%20Level%20Machine%20Intelligence-Is%20it%20achievable-Hawaii%20Sep%2029.pdf Accesat iulie 2012.

61. Maslow, A., 1954, Motivation and Personality. New York: Harper. 62. Masoumeh Mohammadi, 2010, Empowering Seniors through domotic homes.

Integrating intelligent technology in senior citizens’homes by merging the perspectives of demnad and supply. Teză de doctorat, Technische Univeriteit Eindhoven.

63. Marioara Godeanu, 2011, Știința românească în Țara Minunilor, în Revista Formula AS, numărul 960, 2011. Accesibil și on-line: http://www.formula-as.ro/2011/960/lumea-romaneasca-24/stiinta-romaneasca-in-tara-minunilor-prof-univ-dr-marioara-godeanu-13498 Accesat iunie 2012.

64. Mironov Alexandru, 2012, Viața rațională în umivers, Știință & Tehnică, Anul LXI, Nr.15, iunie 2012, pag.70-77, ISSN 1220-6555, www.stiintasitehnica.com

65. Mitchel Richard, 2011, Artificial Neural Networks, note de curs la Universitatea din Reading. Accesat iulie 2012. Disponibil on-line: http://www.personal.reading.ac.uk/ ~shsmchlr/nnets/nnetspartA.pdf

66. MM Gouda, S Danaher and CP Underwood, Thermal comfort based fuzzy logic controller, CIBSE, 2001.

67. Moezzi, Mithra and Goins, John (2011) 'Text mining for occupant perspectives on the physical workplace', Building Research & Information, 39: 2, 169 – 182 DOI: 10.1080/09613218.2011.556008, URL: http://dx.doi.org/10.1080/09613218.2011.556008

68. Moroldo, Dan, 1999, Iluminatul urban. Aspecte fundamentale, soluții și calculul sistemelor de iluminat. 247pag, ISBN 973-9390-90-0, Matrix Rom, București 1999.

69. Moroldo Hrisia, Oancea Cristian, 2008, Eficientizarea energetică a sistemelor de iluminat pentru clădirile existente și clădiri aflate în stadiul de proiect. Volumul celei de-a XV-a Conferinta Confort, eficiență, conservarea energiei și protecția


inteligente.

208

mediului, 26-27 Noiembrie 2008, Facultatea de Instalații, București, ISSN 1842 – 6131, Accesibil on-line: http://instal.utcb.ro/conferinta_2010/conferinta_2008/articole/luminotehnica/conf_nov_2008_Moroldo_Oancea.pdf Link verificat si functional în iulie 2012.

70. Moroldo Hrisia, Oancea Cristian, 2009, Poluarea luminoasă și indicatori de control, National Seminar ”Light Pollution”, Angel Kanchev University, Ruse, Bulgaria. Articolul și prezentarea sunt accesibile la adresa: http://cie-bg.org/seminar-ruse-2009/sadarganie.html Accesat iulie 2012.

71. Nassif Nabil, Kajl Stanislaw, Sabourin Robert, - Optimisation of HVAC Control System Strategy Using Two-Objective Genetic Algorithm, ASHRAE HVAC& Research, p.459-485, volume 11, number 3, July 2005.

72. Negoiță C.V.,1979, Tendințe în modelarea proceselor de decizie. pag 107-109. în Drăgănescu Mihai, Editor, Viitorul Electronicii ți Informaticii, Editura ”Academiei Române”. București.

73. Negritoiu, M., 2010, “Competiveness- A microeconomic approach” , Romanian National Bank Conference 15.04.2010 Bucharest, on-line http://www.bnro.ro/files/d/Evenimente/R20100415MN.pdf Accessed May 2012.

74. Notton G., Paoli C., Ivanova L., Vasilieva S., Nivet L.M., 2013, Neuralnetwork approach to estimate 10-min solar global irradiation values on tilted planes, Renewable Energy, vol50, 2013, 576-584.

75. Oancea Cristian, 2008, Construcție de locuit din materiale reciclabile, Proiect premiat cu locul 3 de către Inspectoratul de Stat în Construcții. www.isc-web.ro

76. Oancea Cristian, 2009, Detectoare inteligente de incendiu, A 44-a Conferinta Națională de Instalații, Instalații pentru începutul mileniului trei. Volumul ”Instalații Electrice și Automatizări”, paginile 17-22, ISBN 978-973-755-528-1, Sinaia, 14-16 Octombrie 2009, Editura Matrix Rom

77. Oancea Cristian, 2011, Raport de cercetare 1. Utilizarea inteligentei artificiale în clădirile inteligente

78. Oancea Cristian, 2012, Raport de cercetare 2, Utilizarea rețelelor neuronale aferente detectării parametrilor de confort

79. Oancea Cristian, 2012, Raport de cercetare 3, Utilizarea algoritmilor genetici pentru optimizarea parametrilor de confort

80. Oancea Cristian, Caluianu Sorin, 2012, Ce înțelegem prin conceptul de clădire inteligentă?, Buletinul Știin țific al UTCB, nr. 2, iunie 2012, pag.207-213, L-ISSN: 1224-628X Accesibil on-line: http://buletinstiintific.utcb.ro/bs/arhiva2012/doctoral_nr2_2012.pdf Accesat iulie 2012.

81. Oancea Cristian, 2012, ”Building(s) for ocupants? ” Workshop International, Fakultät für Architectur, Karlsruher Institut für T echnologie, Karlsruhe, Germania, 16-17 Aprilie 2012. Contributia mea este marcată conform legendei cu inițialel ”(CO)”. Link vizualizare publică: http://prezi.com/zclftt9pddpa/buildings-for-occupants-contents/?auth_key=a4cf2cfb61272fd366272daf29e8c5b2a61651fd Linkul a fost verificat și functioneaza, pe 13 iulie 2012.

82. Oancea Cristian, Sorin Caluianu, 2012, Analysis of non-residential buildings in Romania from the labour productivity and intelligent building concept point of view, Intelligent Buildings International, IN PRESS, Production track number TIBI 725529, Initial manuscript ID: 12-IB049-CS. ISSN 1750-8975 (tiparit), 1756-6932 (Online) http://www.tandfonline.com/toc/tibi20/current


inteligente.

209

83. Oancea Cristian, Liu Kecheng , Clements-Croome Derek, Caluianu Sorin, 2012, Assessment of buildings performance in Romania from intelligent buildings perspective, Energy and Buildings Journal, IN REVIEW, Manuscript ID: ENB-D-12-00350.

84. Pallant, Julie,. 2007, SPSS Survival Manual, A step by step guide to data analysis using SPSS for Windows, third edition, McGraw Hill, Open University Press, ISBN-10: 0 335 223664

85. Popescu M, Godeanu M., Mateescu I., Godeanu S.P.,1996, Brevet de invenție RO110932B1, Accesibil la adresa: http://www.breveteonline.ro/brevet/pdf/9500045-procedeu-si-instalatie-pentru-epurarea-apelor-uzate-biodegradabile-18425050.pdf

86. Pricewaterhouse Coopers - Building the Case for Welness, 2008 Report 87. Rasca, I., Deaconu, A., ‘The importance of loyalty of highly performing employees

for organizational performance’, On-line http://www.managementmarketing.ro/pdf/ articole/101.pdf Acesat 01.2012

88. Roelofsen, P., 2001, ‘The design of the workplace as a strategy for productivity enhancement’. Proceedings of the Clima 2000 Conf., Naples, 15-18 Sept. 211-219.

89. Romanian National Bank, Monetary policy Glossary. Accessed may 2012 http://www.bnr.ro/Glosar-2444.aspx

90. Qiao, B., Liu, K., Guy C. - A Multi-Agent System for Building Control, Proceedings of IEEE/WIC/ACM, International Conference on IAT, December 2006, Hong Kong

91. Raluca Ioana van Staden, Microsenzor pentru detectarea cancerului, Revista românã a inovãrii 6-7/2010, pag 16-18, Accesat on-line în iulie 2012. http://www.amcsit.ro/_uploaded/_editor/file/rri67.pdf

92. Rădulescu, Mihaela Șt. Metodologia cercetării științifice: elaborarea lucrărilor de licență, masterat, doctorat. Ediția a 2-a, rev. București, Editura Didactică și Pedagogică, 2011.

93. Xu Deng, Lena Mammen, Hans-Jürgen Butt, Doris Vollmer, Candle Soot as a Template for a Transparent Robust Superamphiphobic Coating, pag.67-70, Science, 06.01.2012, vol 335, issue 6064, http://www.sciencemag.org/content/335/6064.toc

94. Olesen W. Bjarne, Brager S. Gail, 2004, A better way to predict comfort, ASHRAE Journal, August 2004, pag.20-26.

95. Sabah A. Abdul-Wahab (Editor), 2011, Sick Building Syndrome in Public Buildings and Workplaces, ISBN 978-3-642-17918-1, Springer.

96. Secret Life of Buildings (2011) TV Channel 4, Marea Britanie. 97. Seppanen, O., Fisk, W.J., Lei, Q.H., 2006, ‘Room temperature and productivity in

office work’, Lawrence Berkeley National Laboratory, http://escholarship.org/uc/item/9bw3n707 Accesat mai 2012.

98. Sick building syndrome. On-line at http://www.epa.gov/iaq/pubs/sbs.html Accessed on 27.01.2012

99. Shackle, G.L.,1969, Decision, order and time in human affairs (2nd ed), University Press, Cambridge.

100. Smith, Joseph, 2011, The doctor will see you always, IEEE Spectrum, Octombrie 2011, pag. 51-55

101. Sorin Larionescu, 2006, Teoria Sistemelor; Management, Automatizare, Procese. Editura Matrix Rom

102. Sorin Larionescu, 2012, Sisteme domotice, note de curs. Accesibil online https://sites.google.com/site/sorinlarionescu/sisteme-domotice


inteligente.

210

103. T. van Hooff, B. Blocken, L. Aanen, B. Bronsema, 2011, A venturi-shaped roof for wind-induced natural ventilation of buildings: Windtunnel and CFD evaluation of different design configurations, Building and Environment 46 (2011) pag. 1797-1807.

104. Takenoya H., 2006 ‘Air conditioning systems of the K1 Building in Tokyo’, pages 334-348, In Clements-Croome D.J. Editor(2006) Creating the productive environment.

105. Tim R. Swartz, 2011, Jurnalele pierdute ale lui Nikola Tesla, Editura Solaris Print, ISBN 978-606-8293-01-1, 383 pag, București.

106. Turtureanu Adrian, Pilele de combustie - surse de energie ale viitorului? Disponibil la: http://www.revista-informare.ro/showart.php?id=98&rev=4 Iulie 2012.

107. Wargocki, P., Seppanen, O., Andersson, J., Boerstra, A., Clements-Croome, D., Fitzner, K., Hanssen, S.O., 2006, Indoor Climate and Productivity in Offices. Federation of European Heating and Air-conditioning Associations (REHVA) Guidebook no 6. ISBN 2-9600468-5-4.

108. Wilson si Hedge, ”Building Environment arhitecture and people”pag 88, in Derek Clements-Croome (Editor), Intelligent Buildings Design, Management and Operation, ISBN 978-0-7277-4097-7Thomas Telford, 2004

109. XXX, Legea nr.10/1995 privind calitatea in constructii, cu completarile si modificarile ulterioare;

110. XXX, Legea nr.50/1991 privind autorizarea executarii lucrarilor de constructii, republicata, cu completarile si modificarile ulterioare - actualizata 2009;

111. XXX, Legea 114/1996-Legea locuinței, cu completarile si modificarile ulterioare.Toate legile din domeniul construcțiilor sunt disponibile online pe de site-ul Inspectoratului de Stat în Construcții, www.isc-web.ro Accesat iulie 2012.

112. XXX, SR EN ISO 7730:2006 Ambianţe termice moderate. Determinarea analitică şi interpretarea confortului termic prin calculul indicilor PMV şi PPD şi specificarea criteriilor de confort termic local.

113. Wagner A. and Schakib-Ekbatan K., 2011, User satisfaction as a measure of workplace quality. In Detail Work Environments, Edited by Christian Schittlich,54-57.

114. Warwick Kevin, Artificial Intelligence, the basics., Routlege, London and New York. 2012.

115. Wong, J., Li, H., 2009, Development of intelligent analytic models for the IBMS in the intelligent building, in Derek Clements Croome, Editor, Intelligent Buildings International 1 (2009), 5-22.

116. World Records Academy, The Palace of the Romanian Parliament, http://www.worldrecordsacademy.org/biggest/largest_administrative_building_world_record_set_by_the_Palace_of_the_Romanian_Parliament_80185.htm

117. Yu, Ma. -A Semiotic Framework for Intelligent Buildings Assessment, PhD Thesis, University of Reading, 2011.

118. Zbigniew Michalewicz – Genetic Algorithms+Data Structures=Evolution Programs, Springer 1996

119. Zhen Chen, Derek Clements-Croome, Ju Hong, Heng Li, Qian Xu, 2006, A multicriteria lifespan energy efficiency approach to intelligent building assessment, Energy and Buildings 38, pp.393–409.

120. Zinzi M., Fasano G., 2004, The market of smart buildings technologies: barriers and opportunities, SMART Accelerate handbook, www.ibuildings.gr

121. http://www.usgbc.org/DisplayPage.aspx?CategoryID=19 122. http://www.cibse.org/index.cfm?go=events.view&item=4479 123. http://www.blowtex-educair.it/downloads/thermal%20comfort.htm 124. http://www.cdep.ro/presa/educatie/pdfs/sali_pag2.pdf


inteligente.

211

ANEXA 1 Microcontrolerul AVR ATMega2560


inteligente.

212

ANEXA 2 Func ția Matlab ”ISBfunc ție.m” FUNCTIA DIN MATLAB SCRISA DE AUTOR pentru calculul Indicelui Stării de Bine si utilizare in Algoritmii Genetici. function [ ISBi ] = isbfunctie(ISBVAR); % Aceasta functie calculeaza INDICELE DE STARE DE BINE ISBVAR=xlsread('BDISBmica.xls', 'A:G'); %citesc baza de date intr-o matrice % ISBVAR=xlsread('BDateConfTermicAG.xml', 'A:F') ; insize=size(ISBVAR); % returneaza dimensiunea MATRICII ”ISBVAR”, % intr-un vector ”insize” cu atatea elemente % cate dimensiuni are matricea ”ISBVAR” ISB=zeros(insize(1),1); %creez o matrice n linii-x-1 coloana pt. a citi % datele de calcul a indicelui starii de bine if insize(2)==7; % acceseaza elem.2 din vectorul "insize" % conditia sa fie cititi toti parametrii de conf.termic (nr.coloane=7) Sacustic=ISBVAR(:,1); % citesc satisfactia dpv acustic Sspatiu=ISBVAR(:,2); % citesc satisfactia cu calitate spatiu Siluminat=ISBVAR(:,3); % citesc satisfactia cu iluminatul Stemperatura=ISBVAR(:,4); % citesc satisfactia cu temperatura Scalitate_aer=ISBVAR(:,5); %citesc satisfactia cu calitatea aerului Sfinisaje=ISBVAR(:,6); %citesc satisfactia cu finisajele Scladire=ISBVAR(:,7); %citesc satisfactia ocupantilor cu cladirea % FORMULA INDICELUI DE STARE DE BINE ISB=-0.060+0.075*Sacustic+0.245*Sspatiu+0.082*Siluminat+... 0.064*Stemperatura+0.135*Scalitate_aer+0.202*Sfinisaje+0.238*Scladire; % Ne intereseaza o valoarea mare a indicelui starii de bine ISB % Aceasta valoare mare pt ISB se determina minimizând inversul ISB % (1/ISB)= ISBi este folosita ca functie de OPTIMIZAT de ALGORITMUL GENETIC ISBi=1./ISB % ISBi este inversul Indicelui Starii de Bine disp ('Indicele de stare de bine este') ISB disp ('Inversul Indicelui de stare de bine este') ISBi else % corespunde lui if(insize(2)==7); disp ('Matrice de intrare are dimensiuni gresite') disp ('Matrice datelor de intrare trebuie sa aiba n-linii x 7 coloane') end


inteligente.

213

ANEXA 3. Tabelul de varian ță cu cele 10 componente principale extrase din Metoda Componentelor Princip ale Tabelul din Metoda Componentelor Principale cu rotatie ”Direct Oblim”. Doar primele 25 de componente au eigenvalue>1. Au fost extrase primele 10 componente. Eigenvalue pentru un factor reprezintă cât de mult din varianța totală este explicată de el.

Total Variance Explained

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared

Loadingsa Component Total

% of Variance

Cumulative % Total

% of Variance

Cumulative % Total

1 28,525 26,412 26,412 28,525 26,412 26,412 11,429 2 7,234 6,699 33,111 7,234 6,699 33,111 15,290 3 5,419 5,017 38,128 5,419 5,017 38,128 11,819 4 4,012 3,715 41,843 4,012 3,715 41,843 14,384 5 3,220 2,981 44,824 3,220 2,981 44,824 3,404 6 2,838 2,628 47,452 2,838 2,628 47,452 12,679 7 2,608 2,415 49,866 2,608 2,415 49,866 5,047 8 2,490 2,305 52,171 2,490 2,305 52,171 7,725 9 2,441 2,260 54,432 2,441 2,260 54,432 3,667

10 2,238 2,072 56,504 2,238 2,072 56,504 10,946

11 1,921 1,779 58,283 12 1,899 1,758 60,041 13 1,743 1,614 61,655 14 1,713 1,586 63,241 15 1,671 1,547 64,789 16 1,608 1,489 66,278 17 1,526 1,413 67,690 18 1,460 1,352 69,043 19 1,320 1,222 70,264 20 1,236 1,144 71,409 21 1,202 1,113 72,522 22 1,169 1,082 73,604 23 1,118 1,036 74,640 24 1,092 1,011 75,651 25 1,053 ,975 76,625 26 ,960 ,889 77,514 27 ,933 ,864 78,378 28 ,904 ,837 79,215 29 ,874 ,809 80,025 30 ,857 ,794 80,818 31 ,823 ,762 81,580 32 ,792 ,734 82,314 33 ,770 ,713 83,027 34 ,746 ,691 83,718 35 ,709 ,657 84,375 36 ,696 ,645 85,019 37 ,619 ,573 85,592 38 ,596 ,552 86,144 39 ,587 ,544 86,688


inteligente.

214

40 ,580 ,537 87,225 41 ,542 ,502 87,727 42 ,539 ,499 88,226 43 ,511 ,473 88,699 44 ,509 ,472 89,171 45 ,498 ,461 89,632 46 ,459 ,425 90,057 47 ,446 ,413 90,470 48 ,434 ,402 90,873 49 ,426 ,394 91,267 50 ,414 ,384 91,651 51 ,406 ,376 92,026 52 ,371 ,343 92,370 53 ,366 ,339 92,709 54 ,356 ,330 93,039 55 ,341 ,316 93,354 56 ,329 ,305 93,659 57 ,310 ,287 93,947 58 ,296 ,274 94,220 59 ,286 ,265 94,485 60 ,280 ,260 94,745 61 ,279 ,258 95,003 62 ,262 ,243 95,245 63 ,251 ,232 95,477 64 ,245 ,226 95,704 65 ,234 ,217 95,920 66 ,225 ,209 96,129 67 ,217 ,201 96,330 68 ,209 ,194 96,523 69 ,204 ,189 96,712 70 ,194 ,180 96,892 71 ,190 ,176 97,068 72 ,182 ,169 97,236 73 ,178 ,164 97,401 74 ,167 ,155 97,556 75 ,163 ,151 97,707 76 ,153 ,142 97,848 77 ,151 ,140 97,988 78 ,146 ,135 98,123 79 ,139 ,129 98,252 80 ,127 ,117 98,369 81 ,120 ,111 98,480 82 ,117 ,108 98,588 83 ,114 ,106 98,694 84 ,107 ,099 98,793 85 ,105 ,098 98,891 86 ,100 ,092 98,983 87 ,097 ,090 99,073 88 ,088 ,081 99,154


inteligente.

215

89 ,078 ,072 99,226 90 ,077 ,071 99,297 91 ,071 ,065 99,363 92 ,068 ,063 99,426 93 ,062 ,058 99,484 94 ,061 ,057 99,541 95 ,058 ,054 99,594 96 ,053 ,049 99,643 97 ,050 ,046 99,689 98 ,048 ,045 99,734 99 ,044 ,041 99,775 100 ,039 ,036 99,810 101 ,036 ,033 99,844 102 ,033 ,030 99,874 103 ,032 ,029 99,903 104 ,029 ,027 99,930 105 ,024 ,022 99,952 106 ,020 ,019 99,971 107 ,017 ,016 99,987 108 ,014 ,013 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.


inteligente.

216

ANEXA 4 Matricea cu tiparul componentelor din Metod a Componentelor Principale. Se observă faptul că variabilele componentelor sunt grupate pe tipuri de satisfactie.

Pattern Matrix a Component

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (64m) Ne-/Satisfactia cu designul fatadei

,588 -,302

(64r) Ne-/Satisfactia cu siguranta in cladire in afara orelor nomale de lucru

,557

(64f) Ne-/Satisfactia cu siguranta structurala si tehnica, la interior.

,506

(64l) Ne-/Satisfactia cu iluminatul exterior

,446


,444

(64s) Ne-/Satisfactia cu siguranta in jurul cladirii

,441

(64q) Ne-/Satisfactia cu cu informaţiile de siguranţă în caz de urgenţă

,417 ,320

(64o) Ne-/Satisfactia cu spatiile pentru intalniri informale

,410

(56b) Ne/Satisfactia legata de mobilarea/ modelarea biroului si intelegerea cu colegii pe aceasta tema.

,380

(64h) Ne-/Satisfactia cu spatiile de socializare si de relaxare.

,361

(27b) In acest anotimp, cat de (ne)/satisfacut sunteti deprivelistea exterioara fara protectia solara/ contra orbirii?

,358

(63a) Ne-/Satisfactia fata de cantina/ cafetaria/ automatul de bauturi din cladire

,357 ,308

(64i) Ne-/Satisfactia cu salile pentru conferinta/ consultari.

,316

(10x) Per ansamblu, cat de nemultumit / multumit sunteti de conditiile acustice/ zgomot la locul de munca?

-,868

(9i) Conditii acustice la locul de munca: soneria telefoanelor/ discutii in incapere

-,849

(12c)Conditiile spatiale: lucrul fara distragerea atentiei

-,848

(59d_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de nivel de zgomot la locul dvs. de lucru?

,798

(64d) Ne-/Satisfactia cu conditiile acustice din interiorul cladirii.

-,790

(12e) Conditiile spatiale: discutii/ conversatii telefonice neintrerupte

-,763


-,761

(9j) Conditii acustice la locul de munca: inteligibilitatea unei discutii intr-o camera.

-,694

(59d_1) Cat de important este pentru dvs. nivelul de zgomot?

,611 ,363


inteligente.

217

(12g) Conditiile spatiale : Pozitia locului dvs. de lucru fata de cea (cele) mai indepartata persoana(e) ce lucreaza

-,597

(12b) Conditiile spatiale : Protectia fata de privirea altora

-,586

(12d) Conditiile spatiale : Distanta intre locul dvs de lucru si alte posturi de lucru din incapere

-,579

(9e) Conditii acustice la locul de munca: soneria telefoanelor/ discutiile colegilor din alte spatii

-,536

(60x) In general cat de satisfacut sunteti cu conditiile per ansamblu de la locul de munca?

-,505 -,376

(12a) Conditiile spatiale: dimensiunea biroului

-,501

(59e_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de intimitate la locul dvs. de lucru?

,455

(9c) Conditii acustice la locul de munca: zgomot datorat pardoselii/ casei scarilor/ spatiilor interioare

-,453

(12j) Conditiile spatiale: Posibilitatea de organizare individuala a spatiului de lucru

-,438

(52h) Cat de des vi se intampla sa suferiti de o putere de concentrare redusa, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

-,354 -,342 ,305

(35b) (Ne)- /Satisfactia cu privire la conditiile de temperatura si compatibilitatea cu colegi in aceasta privinta?

-,725


-,698

(49b) Ne/Satisfactia cu calitatea aerului corelata cu compatibilitate cu colegii in legatura cu acest aspect.

-,672


-,657 ,316

(49a) Ne/Satisfactia cu posibilitatile tehnice dintr-o incapere de a influenta efectiv calitatea aerului.

-,650

(59a_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de temperatura la locul dvs. de lucru?

,630

(35a) (Ne)- /Satisfactia cu posibilitatile tehnice din incapere de a influenta efectiv conditiile de temperatura din incapere?

-,609

(59c_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de calitate a aerului la locul dvs. de lucru?

,600 -,391

(41)Cum apreciati calitatea aerului la locul dvs. de lucru?

-,566

(64b) Ne-/Satisfactia cu conditiile de temperatura din interiorul cladirii.

-,522


inteligente.

218

(52g) Cat de des vi se intampla sa nu va simtiti bine in general, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati

-,406 ,404

(42) Cat de des sunteti deranjat de curentii de aer la locul dvs. de lucru?

,370 ,329

(64c) Ne-/Satisfactia cu orientarea/ semnalistica de orientare in cladire.

,328 -,338


-,785

(22a) (Ne)- /Satisfactia cu conditiile de lumina naturala in cazul lucrului la calculator.

-,739

(22c) (Ne)- /Satisfactia cu conditiile de lumina naturala in toata camera.

-,698

(22b) (Ne)- /Satisfactia cu conditiile de lumina naturala in cazul altor activitati pe birou.

-,690

(28a) (Ne)- /Satisfactia per ansablu cu posibilitatile tehnice din incapere de a influenta efectiv conditiile de iluminat?

-,689

(26) In acest anotimp cat de ne-/satisfacut sunteti in general de protectiile solare / impotriva orbirii, la locul de munca?

-,678

(64a) Ne-/Satisfactia cu conditiile de iluminat din interiorul cladirii.

-,661

(59b_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de iluminat la locul dvs. de lucru?

,658

(24c) (Ne)- /Satisfactia cu iluminatul artificial in intreaga incapere

-,643

(24a) (Ne)- /Satisfactia cu iluminatul artificial in cazul lucrului la calculator.

-,630

(24b) (Ne)- /Satisfactia cu iluminatul artificial in cazul altor activitati pe birou.

-,608

(27a) In acest anotimp, cat de (ne)/satisfacut sunteti de conexiunea cu mediul exterior cand protectia solara/ contra orbirii este activata?

-,563

(25a) Cat de des experimentati orbire din partea luminii naturale in aceasta perioada a anului?

-,510 -,499

(28b) (Ne)- /Ssatisfactia per ansablu cu privire la conditiile de iluminat si compatibilitatea cu colegi in aceasta privinta?

-,333

(59a_1) Cat de importante sunt pentru dvs. conditiile de temperatura?

,745

(59g_1) Cat de importanta este pentru dvs. curatenia?

,651

(59b_1) Cat de importane sunt pentru dvs. conditiile de iluminat?

,633

(59c_1) Cat de importanta este pentru dvs. calitatea aerului?

,547

(59f_1) Cat de importante sunt pentru dvs. finisajele/ designul?

,499

(59e_1) Cat de importanta este pentru dvs. intimitatea?

-,400 ,425


inteligente.

219

(55d) Ne/Satisfactia cu spatiul pentru materiale pt birou.

-,712

(55f) Ne/Satisfactia cu dimensiunea rafturilor/ dulapurilor

-,696

(55b) Ne/Satisfactia cu marimea mesei biroului.

-,685

(55p) Ne/ Satisfactia cu ergonomia biroului.(mesei)

-,684

(55h) Ne/Satisfactia cu materialul folosit pentru mobilier.

-,669

(55g) Ne/Satisfactia cu schema de culoare pentru mobila.

-,632

(55j) Ne/Satisfactia cu culoarea pardoselilor.

,439 -,493

(55e) Ne/Satisfactia cu spatiul pentru garderoba/ haine.

-,463

(55i) Ne/Satisfactia cu schema de culori pentru pereti.

,391 -,453

(55n) Ne/ Satisfactia cu ergonomia scaunului de birou.

-,450

(55k) Ne/Satisfactia cu cu materialul pardoselii.

,334 -,448


-,445

(56a) Ne/Satisfactia cu posibilitatea de a influenta efectiv mobilarea si modelarea.

-,421

(59f_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea finisajelor / designului la locul dvs. de lucru?

,303

(32) Ce parere aveti despre temperatura curenta la locul dvs. de lucru?

-,735

(33) Daca ati putea sa alegeti, cum ati prefera sa fie temperatura la locul dvs. de lucru?

,717

(9g) Conditii acustice la locul de munca: zgomot din exterior chiar si cu fereastra inchisa

-,458

(9k) Conditii acustice la locul de munca: muzica/ radio in incapere

-,312 -,392

(9b) Conditii acustice la locul de munca: zgomot datorat biroticii

-,350 -,355

(9f) Conditii acustice la locul de munca: muzica/ radio din alte spatii

-,306 -,354

(59g_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de curatenie la locul dvs. de lucru??

-,737

(63c) Ne-/Satisfactia cu serviciile de curatenie din cladire.

,715

(55l) Ne/Satisfactia cu curatenia pardoselii si a altor suprafete.

,704

(55m) Ne/Satisfactia cu curatenia ferestrelor.

-,437 ,570

(63b) Ne-/Satisfactia cu asteptarea tehnica/ serviciile de reparatii din cladire

,426

(43d) Cat de deranjante considerati mirosurile provenite din exteriorul clădirii, la locul dvs. de lucru?

,400

(43c) Cat de deranjante considerati mirosurile provenite din interiorul clădirii, la locul dvs. de lucru?

,372 ,333


inteligente.

220

(64g) Ne-/Satisfactia cu instalatiile sanitare

,331

(43b) Cat de deranjante considerati mirosurile de la echipamentele tehnice, la locul dvs. de lucru?

,325

(21) Cum ati prefera sa fie lumina naturala la locul dvs. de lucru?

-,598

(16) Cat de departe stati fata de cea mai apropiata fereastra?

-,587

(20) Cum apreciati in acest anotimp lumina naturala la locul dvs. de lucru?

,540

(12f) Conditiile spatiale : Pozitia locului dvs. de lucru fata de cea mai apropiata fereastra

,416

(52c) Cat de des vi se intampla sa simtiti ochii uscati si/sau nasul uscat, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

,775

(52e) Cat de des vi se intampla sa aveti pielea uscata, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

,652

(39) Cum simtiti in acest moment umiditatea aerului la locul dvs. de lucru?

,620

(40) Cum ati prefera sa fie umiditatea aerului?

,314 -,613

(52d) Cat de des vi se intampla sa va lacrimeze ochii si/ sau sa va curga nasul, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

,569

(52a) Cat de des vi se intampla sa obositi foarte usor, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati

-,482 ,493

(52f) Cat de des vi se intampla sa va doara in gat, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

-,312 ,400

(43a) Cat de deranjante considerati mirosurile de la pardoseala/ mobila, la locul dvs de lucru?

,390

(52b) Cat de des vi se intampla sa va doara capul , stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

-,333 ,342

(9a) Conditii acustice la locul de munca: zgomot datorat instalatiilor

,304

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 31 iterations.


inteligente.

221

ANEXA 5 Matricea cu structura componentelor din Me toda Componentelor Principale Această anexă prezintă variabilele care compun cele 10 componente principale extrase din metoda de analiză factorială, ”metoda componentelor principale”.

Structure Matrix Component

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (64m) Ne-/Satisfactia cu designul fatadei

,680 -,482 -,349


,674 -,329 -,353 ,431


,642 -,354 -,324 ,411


,640 -,453 -,414 -,437 -,364 ,354 ,356

(64l) Ne-/Satisfactia cu iluminatul exterior

,567 -,454 -,358


,560 -,399 ,342


,527 -,336


,516 -,344 -,311 -,403

(64q) Ne-/Satisfactia cu cu informaţiile de siguranţă în caz de urgenţă

,512 -,326 ,406


,510 -,315 -,326 ,423


,463 -,303 -,317 -,440 ,405


,449 -,376 ,305

(63a) Ne-/Satisfactia fata de cantina/ cafetaria/ automatul de bauturi din cladire

,427 ,381

(64c) Ne-/Satisfactia cu orientarea/ semnalistica de orientare in cladire.

,406 -,377 ,322

(10x) Per ansamblu, cat de nemultumit / multumit sunteti de conditiile acustice/ zgomot la locul de munca?

-,916 ,353


,350 -,846 -,373 ,312


-,842 -,382


-,824


,803 -,300


-,761

(12e) Conditiile spatiale: discutii/ conversatii telefonice neintrerupte

-,753 -,309


inteligente.

222


-,752


,335 -,718 -,318 -,308 -,306 -,349 ,328


,362 -,689 -,398 ,310

(60x) In general cat de satisfacut sunteti cu conditiile per ansamblu de la locul de munca?

,353 -,680 -,564 -,316 -,326 ,370


,327 -,678 -,351 -,314


-,608 -,369

(9e) Conditii acustice la locul de munca: soneria telefoanelor/ discutiile colegilor din alte spatii

-,590 -,400


-,576 -,370

(59e_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de intimitate la locul dvs. de lucru?

-,354 ,559 -,324

(52h) Cat de des vi se intampla sa suferiti de o putere de concentrare redusa, stare pe care o puteti atribui conditiilor din incaperea in care lucrati.

,379 -,550 -,518 ,508


-,526 ,346

(59d_1) Cat de important este pentru dvs. nivelul de zgomot?

,513 ,404


-,461 -,336 -,429


-,432 -,790 -,325 ,545


-,402 -,757 ,454


-,308 -,757 -,346

(35b) (Ne)- /Satisfactia cu privire la conditiile de temperatura si compatibilitatea cu colegi in aceasta privinta?

-,725


-,718


,691 -,546


-,387 -,685 ,472


-,371 -,680 -,319


inteligente.

223

(59a_2) Cat de necesara considerati ca este schimbarea conditiilor de temperatura la locul dvs. de lucru?

,675 -,345


-,312 -,630 -,363 -,308 ,375 ,321


,465 ,333 ,409


-,397 -,870 -,305


,333 -,305 -,810 -,366

(22a) (Ne)- /Satisfactia cu conditiile de lumina naturala in cazul lucrului la calculator.

-,803 -,385


,323 -,790 -,359 ,332 ,323

(28a) (Ne)- /Satisfactia per ansablu cu posibilitatile tehnice din incapere de a influenta efectiv conditiile de iluminat?

,343 -,781 -,305


,329 -,750


-,367 -,726 -,356


,349 -,719 -,326 ,332 ,302

(24a) (Ne)- /Satisfactia cu iluminatul artificial in cazul lucrului la calculator.

,329 -,714 -,309 ,381


,348 -,704 -,363 ,387


,308 ,703


-,306 -,613


,399 -,402 -,493


-,482 -,426


,751


,648


,618


,571


,489


-,361 ,309 ,408


inteligente.

224

(55d) Ne/Satisfactia cu spatiul pentru materiale pt birou.

-,768


-,326 -,758


,498 -,324 -,757


,498 -,404 -,740


-,712


-,698

(55j) Ne/Satisfactia cu culoarea pardoselilor.

,626 -,311 -,315 -,660 ,366


,507 -,487 -,318 -,373 -,640 ,325


,554 -,348 -,337 -,639 ,344 ,381


,543 -,326 -,577 ,306


,458 -,554


-,542


-,537 ,339


,365 -,421 -,433 -,416


-,360 ,350 ,422

(32) Ce parere aveti despre temperatura curenta la locul dvs. de lucru?

-,727

(33) Daca ati putea sa alegeti, cum ati prefera sa fie temperatura la locul dvs. de lucru?

,694

(9g) Conditii acustice la locul de munca: zgomot din exterior chiar si cu fereastra inchisa

-,306 -,347 -,513 ,301

(9k) Conditii acustice la locul de munca: muzica/ radio in incapere

,353 -,407 -,440


-,331 -,455 ,784


,314 ,763


-,763


-,326 -,602 ,691


,397 -,368 ,515

(43d) Cat de deranjante considerati mirosurile provenite din exteriorul clădirii, la locul dvs. de lucru?

,470


,422 -,441 -,321 -,397 -,310 ,466 ,399


,461 ,460


inteligente.

225


-,624


-,594


-,324 ,580


-,330 -,347 -,380 ,475


-,342 -,349 ,821


-,323 -,323 ,716


,324 -,359 -,637 ,649


,417 -,648

(39) Cum simtiti in acest moment umiditatea aerului la locul dvs. de lucru?

-,337 ,645


,366 ,619


,345 -,380 -,571 ,330 ,579


,324 -,462 -,339 ,538


-,349 ,302 ,502


-,483 ,493

(9a) Conditii acustice la locul de munca: zgomot datorat instalatiilor

-,395 -,381 -,322 ,454


-,348 ,422 ,435

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.


inteligente.

226

ANEXA 6 Regresia matematica asupra componentei 1 di n metoda componentelor principale, corespunz ătoare satisfac ției cu interiorul și exteriorul cl ădirii

Model Summary b

Model R R Square

Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate

1 ,721a ,520 ,516 ,608 a. Predictors: (Constant), (27b), (64p), (56b) , (64h) ,(64m), (64i) , (64s) , (64f) , (64o, (64r) b. Dependent Variable: (65x) Satisfactia per ansamblu din punct de vedere al prieteniei cladirii cu utilizatorul.

Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

95,0% Confidence

Interval for B Correlations Collinearity Statistics

Model B Std. Error Beta t Sig.

Lower Bound

Upper

Bound

Zero-

order

Partial Part

Toleranc

e VIF (Constant) -

,004 ,077 -,052 ,959 -,155 ,147

(64m) Ne-/Satisfactia cu designul fatadei

,179 ,021 ,203 8,598 ,000 ,138 ,219 ,489 ,245 ,175 ,747 1,340


,101 ,031 ,097 3,277 ,001 ,040 ,161 ,519 ,096 ,067 ,470 2,129


,143 ,027 ,146 5,196 ,000 ,089 ,197 ,552 ,151 ,106 ,526 1,900


,089 ,024 ,095 3,679 ,000 ,042 ,137 ,467 ,107 ,075 ,619 1,616

(64p) Ne-/Satisfactia cu controlul accesului in cladire.

,082 ,022 ,098 3,691 ,000 ,039 ,126 ,463 ,108 ,075 ,591 1,693


,075 ,024 ,086 3,143 ,002 ,028 ,122 ,474 ,092 ,064 ,551 1,814


,070 ,019 ,082 3,761 ,000 ,033 ,106 ,324 ,110 ,077 ,868 1,152


,086 ,020 ,113 4,203 ,000 ,046 ,126 ,460 ,123 ,086 ,578 1,730


,108 ,023 ,120 4,657 ,000 ,063 ,154 ,481 ,136 ,095 ,626 1,597


,061 ,016 ,082 3,843 ,000 ,030 ,092 ,281 ,112 ,078 ,909 1,100


inteligente.

227

ANEXA 7 Regresia matematica asupra componentei 2 și 7 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor acustice

Model Summary c

Model R R Square Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate 1 ,835a ,697 ,696 ,613 2 ,844b ,712 ,710 ,599 a. Predictors: (Constant), (9c) , (9i) , (64d), (9j) , (59d_2) , (12c) b. Predictors: (Constant), (9c) , (9i) , (64d), (9j) , (59d_2) , (12c), (9f) , (9b) c. Dependent Variable: (10x) Per ansamblu, cat de nemultumit / multumit sunteti de conditiile acustice/ zgomot la locul de munca?

Coefficients a

Unstandardized

Coefficients


95,0% Confidence Interval for

B Correlations Collinearity Statistics


Lower

Bound

Upper

Bound

Zero-

order Partial Part

Toleranc

e VIF (Constant) 1,27

2 ,086 14,720 ,000 1,10

2 1,44

1


,141 ,020 ,159 6,939 ,000 ,101 ,181 ,647 ,182 ,102 ,413 2,419


,114 ,020 ,129 5,788 ,000 ,075 ,152 ,643 ,153 ,085 ,435 2,299


-,264

,017 -,322

-15,117

,000 -,298

-,229

-,724

-,374 -,222

,475 2,104


,109 ,021 ,108 5,176 ,000 ,068 ,150 ,638 ,137 ,076 ,496 2,017


,159 ,019 ,166 8,217 ,000 ,121 ,197 ,617 ,214 ,121 ,527 1,897

1


,198 ,016 ,205 12,324 ,000 ,167 ,230 ,520 ,313 ,181 ,780 1,282

(Constant) ,871 ,101 8,662 ,000 ,674 1,068 2


,131 ,020 ,147 6,589 ,000 ,092 ,171 ,647 ,173 ,095 ,411 2,430


inteligente.

228


,119 ,019 ,136 6,205 ,000 ,082 ,157 ,643 ,164 ,089 ,431 2,320


-,252

,017 -,308

-14,744

,000 -,286

-,219

-,724

-,367 -,212

,471 2,122


,104 ,021 ,103 5,066 ,000 ,064 ,144 ,638 ,134 ,073 ,495 2,019


,124 ,019 ,130 6,388 ,000 ,086 ,162 ,617 ,168 ,092 ,500 1,999


,157 ,017 ,162 9,483 ,000 ,124 ,189 ,520 ,246 ,136 ,704 1,420


,107 ,017 ,107 6,478 ,000 ,075 ,140 ,478 ,171 ,093 ,759 1,318


,094 ,020 ,073 4,623 ,000 ,054 ,134 ,338 ,123 ,066 ,822 1,216

a. Dependent Variable: (10x) Per ansamblu, cat de nemultumit / multumit sunteti de conditiile acustice/ zgomot la locul de munca?


inteligente.

229

ANEXA 8 Regresia matematic ă asupra componentei 2 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de spa țiu

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,845a ,715 ,714 ,596 a. Predictors: (Constant), (12j), (12g) , (12b), (12a), (12d) b. Dependent Variable: (15x) In general, cat de nemultumit sau multumit sunteti de tipul spatiului de lucru si de caracteristicile sale spatiale?

Coefficients a

Unstandardized

Coefficients





Lower

Bound

Upper

Bound

Zero-

order

Partial Part

Tolerance VIF

(Constant) -,031

,045 -,683 ,495 -,120

,058


,167 ,023 ,168 7,260 ,000 ,122 ,212 ,673 ,189 ,103 ,374 2,671


,270 ,014 ,338 18,705 ,000 ,242 ,299 ,688 ,444 ,265 ,615 1,625


,151 ,023 ,160 6,622 ,000 ,106 ,195 ,683 ,173 ,094 ,345 2,901


,212 ,018 ,238 11,727 ,000 ,177 ,247 ,673 ,297 ,166 ,487 2,052


,139 ,018 ,154 7,790 ,000 ,104 ,175 ,653 ,202 ,110 ,514 1,945

a. Dependent Variable: (15x) In general, cat de nemultumit sau multumit sunteti de tipul spatiului de lucru si de caracteristicile sale spatiale?


inteligente.

230

ANEXA 9 Regresia matematica asupra componentei 3 di n metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de temperatur ă

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,786a ,617 ,616 ,729 a. Predictors: (Constant), (35a), (59a_1), (52g), (35b), (64b) b. Dependent Variable: (38x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de temperatura la locul de lucru in acest anotimp.

Coefficients a Unstandar

dized Coefficient

s


95,0% Confidence



Lower Bound

Upper Bound

Zero-order

Partial Part

Toleranc

e VIF (Constant) ,174 ,107 1,626 ,104 -,036 ,384 (35b) (Ne)- /Satisfactia cu privire la conditiile de temperatura si compatibilitatea cu colegi in aceasta privinta?

,144 ,017 ,145 8,271 ,000 ,110 ,178 ,408 ,208 ,132 ,830 1,204


-,020

,023 -,014 -,860 ,390 -,065 ,025 -,116 -,022

-,014 ,979 1,021


,016 ,022 ,013 ,729 ,466 -,027 ,059 ,292 ,019 ,012 ,831 1,203


,274 ,023 ,236 12,078 ,000 ,230 ,319 ,581 ,297 ,192 ,666 1,502


,548 ,019 ,563 29,312 ,000 ,511 ,584 ,739 ,603 ,467 ,689 1,452

a. Dependent Variable: (38x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de temperatura la locul de lucru in acest anotimp.


inteligente.

231

ANEXA 10 Regresia matematic ă asupra componentei 3 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de calitate a aerului

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,847a ,717 ,716 ,604 a. Predictors: (Constant), (42), (49b) (59c_2), (41) (49a) b. Dependent Variable: (51x) Satisfactia per ansamblu cu calitatea aerului in aceast anotimp, la locul de munca.

Coefficients a

Unstandardized

Coefficients


95,0% Confidence



Lower Bound

Upper Bound

Zeroorde

r Parti

al Part Tolera

nce VIF

(Constant) 1,300

,070 18,676 ,000 1,164 1,437


,457 ,018 ,462 25,406 ,000 ,422 ,493 ,777 ,533 ,335 ,525 1,903


,089 ,014 ,094 6,403 ,000 ,062 ,116 ,428 ,157 ,084 ,811 1,233


-,248

,015 -,303

-16,420

,000 -,278 -,219 -,722

-,377

-,216

,510 1,960


,134 ,013 ,166 9,952 ,000 ,107 ,160 ,592 ,239 ,131 ,626 1,598


,007 ,012 ,008 ,606 ,544 -,016 ,030 ,199 ,015 ,008 ,917 1,090

a. Dependent Variable: (51x) Satisfactia per ansamblu cu calitatea aerului in aceast anotimp, la locul de munca.


inteligente.

232

ANEXA 11 Regresia matematic ă asupra componentei 4 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de iluminat

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,843a ,710 ,707 ,537 a. Predictors: (Constant), (59b_2), (28b), (25a), (27a), (24b), (22c), (64a), (26), (22a), (22b), (24c) b. Dependent Variable: (31x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de iluminat la locul de munca.


dized Coefficient

s



B Correlations

Collinearity

Statistics


Lower

Bound

Upper

Bound

Zero-

order

Partial Part

Toleranc

e VIF

(Constant) ,594 ,086 6,906

,000 ,425 ,763 (22a) (Ne)- /Satisfactia cu conditiile de lumina naturala in cazul lucrului la calculator.

,072 ,021 ,081 3,371

,001 ,030 ,114 ,605 ,092 ,049 ,377 2,651


,202 ,027 ,232 7,456

,000 ,149 ,255 ,597 ,199 ,109 ,223 4,485


-,052

,030 -,057 -1,73

8

,082 -,110

,007 ,597 -,047

-,026

,200 4,996


,035 ,011 ,050 3,231

,001 ,014 ,056 ,285 ,088 ,047 ,892 1,121


,221 ,016 ,286 14,033

,000 ,190 ,252 ,646 ,357 ,206 ,517 1,933


,138 ,033 ,149 4,227

,000 ,074 ,202 ,531 ,114 ,062 ,173 5,771


,003 ,032 ,003 ,096 ,923 -,061

,067 ,544 ,003 ,001 ,173 5,765


,097 ,015 ,119 6,595

,000 ,068 ,125 ,545 ,177 ,097 ,658 1,521


,012 ,014 ,015 ,877 ,381 -,015

,040 ,264 ,024 ,013 ,750 1,334


,117 ,020 ,115 5,921

,000 ,078 ,156 ,597 ,159 ,087 ,572 1,747


-,162

,016 -,207 -10,1

43

,000 -,194

-,131

-,671

-,266

-,149

,517 1,934

a. Dependent Variable: (31x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de iluminat la locul de munca.


inteligente.

233

ANEXA 12 Regresia matematic ă asupra componentei 5 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare importan ței factorilor de mediu

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,115a ,013 ,011 ,994 a. Predictors: (Constant), (59e_1), (59a_1) (59f_1) (59g_1) (59b_1 (59c_1) b. Dependent Variable: (60x) In general cat de satisfacut sunteti cu conditiile per ansamblu de la locul de munca?

Coefficients a

Unstandardized

Coefficients


95,0% Confidence



Lower Bound

Upper

Bound

Zero-

order Partial Part

Toleranc


0 ,118 21,8

58 ,000 2,340 2,80

1


-,017

,031 -,014 -,557

,578 -,078 ,044 -,015

-,012 -,012

,692 1,445


,030 ,028 ,027 1,073

,283 -,025 ,085 ,015 ,023 ,023 ,734 1,363


,081 ,030 ,070 2,682

,007 ,022 ,140 ,029 ,057 ,057 ,667 1,498


-,082

,033 -,066 -2,48

4

,013 -,147 -,017

-,042

-,053 -,053

,647 1,547


,016 ,026 ,015 ,625 ,532 -,034 ,066 ,009 ,013 ,013 ,782 1,278


-,085

,021 -,091 -4,10

1

,000 -,126 -,045

-,086

-,088 -,087

,930 1,075

a. Dependent Variable: (60x) In general cat de satisfacut sunteti cu conditiile per ansamblu de la locul de munca?


inteligente.

234

ANEXA 13 Regresia matematic ă asupra componentei 6 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare satisfac ției cu finisajele și mobilierul

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,850a ,723 ,721 ,541 a. Predictors: (Constant), (59f_2), (55e), (55n), (55k) (55b), (55i), (56a), (55f), (55h), (55p), (55d), (55g) b. Dependent Variable: (58x) Satisfactia per ansamblu cu finisajele/ designul spatiului dvs. de lucru.

Coefficients a

Unstandardized

Coefficients


95,0% Confidence



Lower

Bound

Upper Bound

Zero-

order

Partial Part

Toleranc

e VIF (Constant) ,769 ,072 10,696 ,000 ,628 ,910 (55d) Ne/Satisfactia cu spatiul pentru materiale pt birou.

,066 ,019 ,074 3,522 ,000 ,029 ,102 ,540 ,088 ,047 ,400 2,500


,051 ,018 ,058 2,804 ,005 ,015 ,087 ,539 ,070 ,037 ,410 2,436


,054 ,018 ,060 3,059 ,002 ,019 ,088 ,507 ,077 ,040 ,459 2,177


,044 ,019 ,049 2,378 ,018 ,008 ,081 ,566 ,060 ,031 ,409 2,446


,047 ,022 ,047 2,111 ,035 ,003 ,090 ,591 ,053 ,028 ,357 2,799


,047 ,020 ,054 2,295 ,022 ,007 ,086 ,626 ,058 ,030 ,314 3,186


,033 ,014 ,041 2,427 ,015 ,006 ,059 ,451 ,061 ,032 ,615 1,627


inteligente.

235


,084 ,017 ,096 4,987 ,000 ,051 ,117 ,568 ,124 ,066 ,474 2,108


,046 ,015 ,050 3,140 ,002 ,017 ,075 ,409 ,079 ,042 ,685 1,460


,052 ,015 ,059 3,569 ,000 ,024 ,081 ,483 ,089 ,047 ,636 1,572


,329 ,018 ,348 18,696 ,000 ,294 ,363 ,745 ,425 ,247 ,506 1,977


-,198 ,015 -,229 -13,285

,000 -,227

-,169 -,661

-,317

-,176

,589 1,698

a. Dependent Variable: (58x) Satisfactia per ansamblu cu finisajele/ designul spatiului dvs. de lucru.


inteligente.

236

ANEXA 14 Regresia matematic ă asupra componentei 8 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de confort olfactiv

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,461a ,212 ,209 1,008 a. Predictors: (Constant), (64g), (43b), (63b) , (59g_2) (55m, (43c), (63c), (55l) b. Dependent Variable: (51x) Satisfactia per ansamblu cu calitatea aerului in aceast anotimp, la locul de munca.

Coefficients a

Unstandardized

Coefficients


95,0% Confidence



Lower Bound

Upper Bound

Zeroorde

r Partial Part Tolera

nce VIF (Constant) ,336 ,128 2,63

6 ,008 ,086 ,586


,004 ,026 ,005 ,164 ,870 -,047 ,056 -,152

,004 ,003 ,395 2,534


-,043 ,030 -,044 -1,44

5

,149 -,101 ,015 ,134 -,031 -,028 ,399 2,505


-,020 ,029 -,022 -,683

,494 -,076 ,037 ,178 -,015 -,013 ,364 2,744


,163 ,024 ,159 6,782

,000 ,116 ,210 ,267 ,146 ,131 ,678 1,474


,062 ,026 ,054 2,397

,017 ,011 ,114 ,186 ,052 ,046 ,744 1,344


,164 ,022 ,171 7,307

,000 ,120 ,208 ,351 ,157 ,141 ,683 1,463


,244 ,024 ,241 10,324

,000 ,197 ,290 ,385 ,219 ,199 ,683 1,465


,068 ,021 ,074 3,215

,001 ,026 ,109 ,235 ,070 ,062 ,708 1,411

a. Dependent Variable: (51x) Satisfactia per ansamblu cu calitatea aerului in aceast anotimp, la locul de munca.


inteligente.

237

ANEXA 15 Regresia matematic ă asupra componentei 9 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de iluminat natural

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,435a ,189 ,187 ,894 a. Predictors: (Constant), (12f) , (21) (16) (20) b. Dependent Variable: (31x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de iluminat la locul de munca.


dized Coefficient

s


95,0% Confidence



Lower Bound

Upper Bound

Zero-

order

Partial Part

Toleranc


0 ,137 8,262 ,000 ,861 1,398


-,125

,030 -,094 -4,216 ,000 -,183 -,067 -,218

-,086

-,078

,695 1,439


,111 ,025 ,091 4,489 ,000 ,063 ,160 -,090

,092 ,083 ,841 1,189


,145 ,024 ,136 6,042 ,000 ,098 ,193 ,246 ,123 ,112 ,682 1,466


,338 ,018 ,374 18,399 ,000 ,302 ,374 ,382 ,354 ,341 ,830 1,204

a. Dependent Variable: (31x) Satisfactia per ansamblu cu conditiile de iluminat la locul de munca.


inteligente.

238

ANEXA 16 Regresia matematic ă asupra componentei 10 din metoda componentelor principale, corespunz ătoare condi țiilor de umiditate

Model Summary b


Square Std. Error of the Estimate 1 ,719a ,516 ,515 ,563 a. Predictors: (Constant), (52b), (40) (43a) (52d)., (52f). , (52a), , (52e) , (52c) b. Dependent Variable: (39) Cum simtiti in acest moment umiditatea aerului la locul dvs. de lucru?


dized Coefficient

s





Lower

Bound

Upper

Bound

Zero-

order

Partial Part

Toleranc


9 ,069 34,803 ,000 2,26

3 2,53

4


-,617

,017 -,521 -35,360

,000 -,652

-,583

-,663

-,551

-,459

,776 1,289


,011 ,010 ,014 1,023 ,306 -,010

,031 ,137 ,019 ,013 ,894 1,118


,101 ,012 ,160 8,363 ,000 ,078 ,125 ,506 ,154 ,109 ,459 2,180


,101 ,011 ,167 8,974 ,000 ,079 ,123 ,495 ,165 ,117 ,487 2,054


-,018

,012 -,024 -1,485 ,138 -,042

,006 ,266 -,028

-,019

,627 1,595


inteligente.

239


,013 ,013 ,017 1,003 ,316 -,013

,039 ,270 ,019 ,013 ,596 1,679


,000 ,014 ,000 ,028 ,977 -,026

,027 ,272 ,001 ,000 ,651 1,535


,020 ,012 ,027 1,618 ,106 -,004

,044 ,255 ,030 ,021 ,623 1,606

a. Dependent Variable: (39) Cum simtiti in acest moment umiditatea aerului la locul dvs. de lucru?

Documents

Contribuții la implementarea inteligenței artificiale în determinarea confortului global din clădirile inteligente