Introduzione: il microclima interno come sistema dinamico da ottimizzare con dati IoT
Il riequilibrio termico interno di un ambiente residenziale – definito da Tier 1 come l’intervallo spaziale di 15–25 m² con parametri misurabili di temperatura, umidità, velocità aria e radiazione termica – rappresenta il fulcro del comfort termoigrometrico. Tuttavia, il processo dinamico di stabilizzazione termica, espresso come *tasso di riequilibrio* in kg/m²·s, dipende da complessi meccanismi di scambio: conduzione attraverso muri, convezione naturale legata alle infiltrazioni, e irraggiamento interno ed esterno. La variabile chiave da controllare non è solo la temperatura, ma la velocità con cui le variazioni esterne si propagano e stabilizzano – un fenomeno che richiede monitoraggio preciso e modellazione avanzata.
Il Tier 2 ha definito il contesto e i parametri fondamentali; il Tier 3 trasforma questa conoscenza in un processo operativo: da raccolta dati a calibrazione fine-tuned, con pathway operativi per ogni zona termica. Ogni passo richiede attenzione metodologica, strumentazione certificata e validazione continua.
1. Fondamenti: microclima interno e meccanismi di scambio termico
Il microclima interno è un sistema dinamico in cui temperatura, umidità relativa (HR), velocità dell’aria (v) e radiazione termica (G) interagiscono attraverso quattro principali vie di trasferimento: conduzione (via solidi), convezione naturale (correnti generate da differenze di densità), irraggiamento (scambio energetico per onde elettromagnetiche) e, in misura minore, traspirazione superficiale.
La mappatura di queste variabili richiede strumentazione calibrata:
– **Termoresistivi PT100 e RTD** misurano temperatura con precisione ±0.2°C e ripetibilità <0.5% (toleranza critica per il calcolo K_eff).
– **Sensori capacitivi di umidità** (es. Sencor ET14) offrono risoluzione fino a 0.1% HR, essenziali per modellare il comfort e le dinamiche di scambio.
– **Anemometri a filo caldo** registrano velocità aria con risoluzione fino a 0.01 m/s, fondamentali per analizzare correnti convettive locali.
– **Piranometri** (es. Kipp & Zonen CMP22) quantificano radiazione solare diretta e diffusa, influenzando la radiazione interna netta.
Il posizionamento strategico è critico: ogni sensore deve essere collocato in punti rappresentativi di una zona termica, lontano da correnti, apparecchiature termiche attive o fonti di irraggiamento diretto (finestre orientate, apparecchiature elettroniche). L’analisi termografica e la mappatura dinamica (ogni 15 secondi per 24–48 ore) permettono di identificare vie dominanti e anomalie di flusso, fondamentali per la modellazione successiva.
2. Sensori IoT e architettura: selezione, posizionamento e calibrazione
La scelta dei sensori IoT per il monitoraggio del microclima deve basarsi su requisiti tecnici rigorosi:
– **Precisione**: ±0.2°C per temperatura, ±1% HR, <0.5% di errore di scala.
– **Compatibilità**: protocolli MQTT per trasmissione leggera e affidabile; supporto LoRaWAN per reti estese e basso consumo.
– **Robustezza**: resistenza all’umidità, stabilità a lungo termine, certificazioni (es. IP55).
**Esempio pratico di configurazione hardware:**
– Sensori PT100 fissati su supporti antivibrazione in soffitti centrali; cablaggio schermato per ridurre interferenze EMI.
– Gateway MQTT configurato con certificati TLS, endpoint su AWS IoT Core per ingestione e storage nel data lake.
– Script in Python con libreria paho-mqtt per acquisizione dati a intervalli fissi (15 sec), con pipeline di validazione: rimozione outlier via Z-score (soglia |Z| > 3), filtraggio trend non fisici.
Il posizionamento richiede verifica in campo con anemometro puntuale: nessun sensore deve essere esposto a correnti d’aria diretta o a superfici termiche emettenti (condizionatori, piastre radianti). Zone come camerette da letto o soggiorni devono avere almeno 3 punti per zona termica, con distanza minima di 2 metri tra sensori.
La calibrazione iniziale avviene in laboratorio: immersione del PT100 in bagno a temperatura controllata (±0.05°C) con riferimento NIST SRM 1920. La validazione finale avviene in situ con termometro certificato ISO 17025, confronto con dati di riferimento ogni 6 mesi.
3. Metodologia di calibrage del tasso di riequilibrio termico
Il calibrage del tasso di riequilibrio (K_eff) segue un processo metodologico preciso a tre fasi, come definito nel Tier 2:
Fase 1: Raccolta dati di base – registrazione continua in condizioni di equilibrio (24–48 ore)
– Disposizione di 5–7 sensori distribuiti nelle tre zone termiche (es. soggiorno, camera da letto, area privacy).
– Registrazione simultanea di temperatura (T), umidità (HR), velocità aria (v), irraggiamento (G) a intervalli di 15 secondi.
– Registrazione continua per almeno 48 ore, con eventi di riferimento: aperta finestra estiva, passaggio di vento locale, variazioni termiche programmate.
– Dati memorizzati in formato CSV con timestamp sincronizzati (NTP) per analisi temporale.
Fase 2: Modellazione dinamica – regressione multipla per correlare input ambientali
– Applicazione di analisi di regressione multipla:
– Variabile dipendente: ΔT(t) = variazione temperatura zona t
– Variabili indipendenti: ΔT_iniziale, flussi di calore (da G), umidità relativa, posizione relativa a infiltrazioni.
– Identificazione dei coefficienti di scambio termico volumetrico (K) per ogni zona:
\[
K_{eff} = \frac{\Delta T \cdot V}{\Delta t}
\]
dove \( V = \text{volume interno (m³)} \), \( \Delta t = \text{tempo di risposta globale (s)} \).
– Validazione tramite cross-validation su subset di dati (k=5), minimizzando overfitting.
Fase 3: Definizione parametrica del tasso di riequilibrio
– Calcolo di K_eff per ogni zona in kg/m²·s, usando:
\[
K_{eff} = \frac{\Delta T \cdot V \cdot 10^{-3}}{\Delta t \cdot A_{eff}}
\]
dove \( A_{eff} \) è la superficie efficace di scambio termico (m²), derivata dalla geometria e isolamento.
– Creazione di un modello di riferimento per ogni zona, validato con dati di campo e analisi spettrale per isolare interferenze (es. infiltrazioni notturne identificate via analisi FFT).
4. Implementazione con sensori IoT: flusso operativo e integrazione
La fase operativa si articola in installazione hardware, configurazione software e integrazione con sistemi di controllo:
Installazione hardware**
– Montaggio su supporti antivibrazione con fissaggio meccanico a vite in travature strutturali.
– Cablaggio schermato con connettori RJ45 e protezioni da umidità; terminale gateway IoT posizionato in accesso centrale e protetto da interferenze.
– Configurazione gateway MQTT con certificati TLS, topic dedicati per ogni sensore, routing verso cloud (AWS IoT Core o Azure IoT Hub).
Configurazione software**
– Sviluppo script Python con libreria paho-mqtt per trasmissione dati a 15 sec:
“`python
import paho.mqtt.client as mqtt
import csv
import time
– Sviluppo script Python con libreria paho-mqtt per trasmissione dati a 15 sec:
“`python
import paho.mqtt.client as mqtt
import csv
import time
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
client.subscribe(“home/microclima/+/data”)
print(“Connesso, pronto a trasmettere”)
def on_publish(client, userdata, mid):
print(f”Dati inviati: {mid}”)
def loop_acquisizione(client, userdata, delay=15):
with open(“dati_microclima.csv”, “a”, newline=”) as f:
writer = csv.writer(f)
while True:
# Lettura sensori (simulata o reale)
T, HR, v, G =…”
writer.writerow([T, HR, v, G, time.time()])
time.sleep(delay)
“`
– Pipeline di validazione in tempo reale: rimozione outlier via Z-score, filtraggio di eventi anomali (es. < -5°C o > 40°C HR).