EFEITO DO AR EXTERIOR NA QUALIDADE DO AR INTERIOR EM EDIFÍCIOS COM VENTILAÇÃO NATURAL

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1 Departamento de Engenharia Mecânica EFEITO DO AR EXTERIOR NA QUALIDADE DO AR INTERIOR EM EDIFÍCIOS COM VENTILAÇÃO NATURAL Relatório apresentado para a obtenção do grau de Mestre em Equipamentos e Sistemas Mecânicos Autor Marco Paulo Fernandes Nóbrega Orientador Carlos José de Oliveira Pereira e Jorge Alcobia Prof. Adjunto, ISEC Co Orientador Paulo Matos de Carvalho Prof. Equiparado a Assistente do 2º triénio Coimbra, Dezembro de 2012

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3 Naturalmente, dedico este trabalho aos meus pais e à minha irmã. Para a Zélia, Maria Nóbrega e Manuel Nóbrega i

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5 Agradecimentos Reservei para esta página algumas palavras para o meu profundo e sincero agradecimento a todos aqueles que colaboraram, directa e/ou indirectamente, na realização deste trabalho. Antes de mais, um especial agradecimento ao meu orientador, o Professor Doutor Carlos José de Oliveira Pereira e Jorge Alcobia, e ao meu co-orientador Professor Paulo Matos de Carvalho responsáveis pela orientação e pela constante presença ao longo da realização deste trabalho. Aos meus pais, Manuel de Nóbrega e Maria Nóbrega pelos constantes incentivos principalmente nos momentos mais difíceis, a eles devo toda a capacidade emocional que tive para realização deste trabalho. À minha irmã, Zélia Nóbrega, pela amizade que caracteriza a nossa união, principalmente nos momentos que serviram de conversa e de desabafo durante a realização do trabalho. A todos, o meu muito obrigado. iii

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7 Resumo Hoje em dia, as pessoas passam quase 90% do seu tempo no interior dos edifícios como, por exemplo, em hospitais, escolas, serviços, comércio etc. As questões relacionadas com o conforto térmico e qualidade do ar interior (QAI) passam a ser imperativas não só para o bemestar, mas também de modo a contribuir favoravelmente nos índices de produtividade das pessoas. A implementação de medidas de conservação de energia e o desenvolvimento de novas técnicas construtivas relegam muitas das vezes a QAI para segundo plano. Contudo, em Portugal existe já legislação no sentido de garantir a QAI e também o conforto térmico. Para evitar a ocorrência de valores elevados de poluentes interiores, os níveis de ventilação dos edifícios devem ser tais que a concentração dos diversos poluentes existentes no local seja inferior aos mínimos regulamentares, o que nem sempre se verifica. O presente trabalho teve como objectivo determinar a influência do ar exterior na qualidade do ar interior através da criação de métodos/modelos de previsão baseados em regressões lineares múltiplas (RLM) e redes neuronais artificiais (RNA) de modo a analisar a resposta comportamental das PMx interiores e CO 2 interior quando influenciados por outros parâmetros, também estes influenciadores da QAI. Esta análise está associada à QAI no interior de dois espaços localizados no ISEC (zona centro de Coimbra), sendo estes ventilados naturalmente. Especificamente, o estudo incidiu sobre o comportamento das partículas suspensas no ar interiores e do CO 2 interior, quando sujeitos à influência dos mesmos e de outros parâmetros medidos interior e exteriormente. Foi feita a monitorização contínua dos seguintes parâmetros: temperatura, humidade relativa, velocidade do vento, pluviosidade, partículas suspensas no ar e CO 2. Os períodos de amostragem/recolha de dados decorreram no ano de 2011 em três períodos, de 25 a 29 de Março, de 01 a 05 de Abril e de 30 de Maio a 03 de Junho. Palavras Chave: Dióxido de carbono Partículas Qualidade do ar interior Redes neuronais artificiais Regressão linear múltipla Ventilação Natural v

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9 Abstract Nowadays people spend almost 90% of their time inside buildings, for example, in hospitals, schools, services, trading etc. Issues related to thermal comfort and indoor air quality become mandatory not only for the welfare, but also to contribute favorably in rates of productivity of the people. The implementation of energy conservation measures and the development of new construction techniques, example of which is the use of high-performance frames, made some buildings less permeable to air. This factor could lead to a significant reduction of indoor air quality impacts on the health of occupants and/or deterioration of building elements (condensation). To avoid such situations, levels of ventilation of dwellings must be such that the concentration of various pollutants in the site must be below the regulatory minimum, which is not always the case. This study aimed to determine the influence of outdoor air in indoor air quality by creating methods / forecasting models based on multiple linear regressions and artificial neural networks (RNA), in order to analyze the behavorial response of PMx and CO 2 indoors, when exposed to other parameters which are also QAI influencers. This analysis is associated with the IAQ within two spaces located at ISEC (center of Coimbra), which are naturally ventilated. Specifically, the study examined the behavior of CO 2 and particles suspended in the air (PMx) in its interior when subjected to the influence of these and other measured parameters indoor and outdoor. A continuous monitoring was made, of the following physical and chemical parameters: temperature, relative humidity, wind speed, rainfall, airborne particles and CO 2. The data collection took place in three periods of 2011: 25 to 29 March, 01 to April 5, 30 May to 3 June. Keywords: Carbon dioxide Particles Indoor Air Quality Multiple linear regression Artificial neural networks Natural ventilation vii

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11 Índice 1. INTRODUÇÃO Considerações iniciais Principais objectivos do trabalho Organização e estrutura do texto Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Introdução Conceitos gerais sobre ventilação Ventilação natural Processos indutores que promovem a ventilação natural Ventilação e qualidade do ar interior Critérios de qualidade do ar interior Efeitos sensoriais dos poluentes Fontes de poluição do ar interior Principais poluentes no interior dos edifícios Contribuição da actividade humana para poluição do ar interior Contribuição dos materiais de construção para a poluição do ar interior Partículas suspensas no ar Controlo da poluição interior Enquadramento legal Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Regressão linear múltipla As redes neuronais artificiais Constituição das redes neuronais artificiais Topologias das Redes Neuronais Processo de aprendizagem Redes multilayer Perceptron Dificuldades de implementação de uma rede MLP Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos Amostragem Selecção do local de amostragem Caracterização das zonas de amostragem Caracterização dos pontos de amostragem interior e exterior Monitorização dos parâmetros a medir ix

12 Equipamentos de medição e técnicas de amostragem e análise Método do gás traçador e taxa média de renovação de ar Técnica do declive ou decaimento Apresentação e Análise dos Resultados Introdução Resultados da taxa média de renovação de ar e caudal de ventilação Determinação da taxa média de renovação de ar no laboratório de automação Determinação da taxa média de renovação de ar no Anfiteatro de Mecânica Análise da variação da Rph e caracterização dos valores de CO 2 obtidos Síntese crítica Resultados e análise dos parâmetros em estudo da QAI Análise das partículas suspensas no ar no ANF e L_AUT Análise do CO 2 no ANF e L_AUT Modelação da QAI Desempenho dos modelos criados através das RLM e RNA Análise da preponderância dos parâmetros escolhidos na construção das redes Conclusões Referências Bibliográficas x

13 Lista de Figuras Figura 2.1 Ventilação por acção dos ventos. Distribuições de pressões (adaptado de Frota e Schiffler, 2001) Figura 2.2 Correspondentes distribuições de pressões positivas e negativas (adaptado de Awbi 2003) Figura 2.3 Diferença de pressões resultante da acção térmica (adaptado de Andersen, 2003) Figura 2.4 Relação entre a percentagem de ocupantes insatisfeitos com a qualidade do ar percepcionada e o caudal de ventilação (adaptado de Awbi, 2003) Figura 2.5 Diâmetro das partículas (PMx) e a penetração no aparelho respiratório Figura 3.1 Modelo de neurónio artificial proposto por McCulloch e Pitts Figura 3.2 Rede Neural representada como um grafo orientado Figura 3.3 Arquitectura de uma rede MLP Figura 3.4 Número de ciclos de treino óptimo Figura 3.5 Ciclo de manutenção das redes neuronais artificiais Figura 4.1 Representação dos respectivos edifícios (fonte: Google, 2012) Figura 4.2 Folha de registo de informação das actividades no interior da sala Figura 4.3 Aparelho de medida de partículas suspensas no ar Figura 4.4 Aparelho de medição do dióxido de carbono Figura 4.5 Estação Meteorológica EasyWeather Figura 4.6 Durações mínimas de amostragem (adaptado de ASTM, 2006) Figura 4.7 Função logaritmica em função do tempo (adaptado de Awbi, 2003) Figura 5.1 Medição do CO 2 de 25 a 29 de Março Figura 5.2 Medição do CO 2 de 01 a 05 de Abril de Figura 5.3 Decaimento do CO 2 no laboratório do dia 25 para 26 e 28 para 29 do primeiro período Figura 5.4 Decaimento do CO 2 no laboratório do dia 01 para 02 e 04 para 05 do segundo período Figura 5.5 Medição do CO 2 de 30 de Maio a 03 de Junho de Figura 5.6 Decaimento do CO 2 no Anfiteatro de mecânica do dia 30 para 31 e 31 para 01 do terceiro período Figura 5.7 Decaimento do CO 2 no Anfiteatro de mecânica do dia 01 para 02 e 02 para 03 do terceiro período Figura 5.8 Concentração do CO 2 interior em função da ocupação da sala e duração da aula. 54 Figura 5.9 Concentração do CO 2 interior em função da ocupação da sala e duração da aula. 56 Figura 5.10 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (25-03 a 29-03) Figura 5.11 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (25-03 a 29-03) Figura 5.12 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (01-04 a 05-04) xi

14 Figura 5.13 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (01-04 a 05-04) Figura 5.14 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (30-05 a 03-06) Figura 5.15 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (30-05 a 03-06) Figura 5.16 Evolução comportamental do CO 2 interior e exterior de 25 a 29 de Março Figura 5.17 Evolução comportamental do CO 2 interior e exterior de 01 a 05 de Abril Figura 5.18 Evolução comportamental do CO 2 interior e exterior de 30 Maio a 03 de Junho 64 xii

15 Lista de Quadros Quadro 2.1 Valores de olf correspondentes às várias actividades (adaptado de Awbi, 2003). 15 Quadro 2.2 Caudais mínimos de ar novo no interior de edifícios em Portugal de acordo com o RSECE (RSECE, 2006). 16 Quadro 2.3 Concentrações máximas de referência de poluentes químicos no interior de edifícios em Portugal, de acordo com o RSECE, (RSECE, 2006) 17 Quadro 2.4 Poluição provocada pelos ocupantes humanos (adaptado de Viegas, 2000) 18 Quadro 4.1 Caracterização física e estrutural de cada um dos espaços em estudo 37 Quadro 4.2 Especificações da Estação Meteorológica 41 Quadro 5.1 Tabela referente ao valor médio de Rph, L_AUT 50 Quadro 5.2 Tabela referente ao valor médio de Rph, ANF 51 Quadro 5.3 Tabela referente ao cálculo do caudal de ventilação 52 Quadro 5.4 Concentrações máximas do CO 2 interior referentes aos dois períodos de amostragem, L_AUT 54 Quadro 5.5 Concentrações máximas do CO 2 interior referentes ao terceiro período, ANF 56 Quadro 5.6 Resumo descritivo dos dados validados, para cada um dos espaços em estudo 66 Quadro 5.7 Resumo da constituição das redes 67 Quadro 5.8 Coeficiente de determinação para as RNA e Regressões Lineares Múltiplas 69 Quadro 5.9 Ordem de preponderância dos parâmetros em cada respectiva RNA 71 xiii

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17 Nomenclatura Abreviaturas ANF Anfiteatro de Mecânica ASHRAE American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning AVAC Aquecimento, Ventilação e Ar Condicionado CLA Camada Limite Atmosférica CO Monóxido de Carbono CO 2 Dióxido de Carbono COVs Componentes Orgânicos Voláteis COVT Componentes Orgânicos Voláteis Totais EPA United States Environmental Protection Agency HCHO Formaldeído L_AUT Laboratório de Automação O 3 OMS PMx Q Q min Rph RCCTE RSECE RLM RNA SCE Ozono Organização Mundial de Saúde Partículas Suspensas no Ar Caudal de Ventilação Caudal mínimo de ar novo Taxa Média de Renovação de Ar Regulamento das Características de Comportamento Térmico dos Edifícios Regulamento dos Sistemas Energéticos de Climatização em Edifícios Regressão Linear Múltipla Redes Neuronais Artificiais Sistema Nacional de Eficiência Energética e QAI xv

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19 Capítulo 1 Introdução 1. Introdução 1.1. Considerações iniciais Nos anos 70, e face à crise do petróleo a principal preocupação passava pelo corte do consumo energético dos edifícios, pois o aumento do custo da energia fez com que políticas económicas fossem aplicadas através da implementação de planos para o seu uso racional. A redução significativa do consumo global de energia nos edifícios, nomeadamente resultante da utilização de sistemas de aquecimento e ar condicionado, tornou-se uma das principais metas. As políticas energéticas focalizaram-se no aumento do isolamento dos edifícios com o objectivo de reduzir infiltrações de ar, passando assim para segundo plano o tratamento do ar interior. Nesta época, a ventilação natural não tinha grande aplicabilidade, pois era associada a infiltrações de ar e consequente aumento no consumo energético. Actualmente, políticas de sustentabilidade passaram a ser tidas em conta nos planos de uso racional de energia por parte dos edifícios. Ao contrário das políticas energéticas aplicadas nos anos 70 e 80, em que a direcção apontava quase unicamente no sentido do corte dos custos de energia, presentemente a visão da energia aplicada a um edifício tem como primeira função proteger os seus ocupantes garantindo-lhes não só condições de conforto térmico, mas também de qualidade do ar interior, QAI. Proporcionar actualmente um ambiente saudável e digno aos ocupantes não implica necessariamente um acréscimo no custo de energia, pois este conceito está intimamente ligado à noção de Edifício Sustentável. Esta sustentabilidade deve ser conseguida ao nível ecológico, económico, social e cultural. A noção de desenvolvimento implica necessariamente a melhoria das condições de vida das populações, principalmente hoje em dia em que as sociedades contemporâneas passam cerca de 90% do seu tempo no interior de espaços fechados, sendo estes normalmente, os locais de trabalho, escritórios, escolas, hospitais, centros comerciais, entre outros. No sentido de incrementar o recurso a energias renováveis e não poluentes, apresenta-se a ventilação natural que recorre a duas fontes: às diferenças de temperatura exterior-interior e ao vento. Estes modelos podem ser usados na fase de concepção arquitectónica para prever as renovações horárias de ar, devido à existência de aberturas na envolvente de edifícios, por exemplo, em edifícios de serviços ou comerciais, escolas, hospitais, entre outros. A redução dos factores poluidores através da renovação do ar é essencial para o bem-estar dos ocupantes, sendo também um factor determinante para o aumento da QAI, beneficiando não só a saúde dos seus ocupantes, mas também diminuindo anomalias associadas aos elementos construtivos decorrentes de condensações internas ou superficiais. O ambiente interior de um espaço é um sistema complexo que envolve muitas variáveis físicas, químicas e biológicas. Vários espaços podem ser definidos num edifício com diferentes condições ambientais. As trocas de ar com os compartimentos vizinhos ou com o ar exterior estão limitadas pelos componentes do edifício, estratégias operacionais bem como da sua utilização (ventilação mecânica ligada ou desligada, ventilação natural, etc.). A QAI depende por um lado da interacção entre o edifício e o ambiente exterior, e por outro lado depende do modo de utilização do edifício em função do comportamento dos seus ocupantes. Marco Nóbrega 1

20 Capítulo 1 Introdução Os sistemas de climatização representam um complemento do próprio edifício para garantir as condições necessárias em cada espaço específico. Em casos de ventilação natural, há que ter em conta dois aspectos fundamentais; primeiro, quais são os parâmetros com maior peso e suas fontes, segundo, onde estão localizadas as maiores fontes geradores de poluição, no interior ou no exterior do espaço. No caso em que o nível dos parâmetros poluidores é superior no interior em relação ao exterior, o aproveitamento da ventilação natural poderá ser uma boa estratégia, caso contrário esta solução poderá não ser bem-sucedida. Para garantir então a QAI há que desenvolver o estudo da variação dos parâmetros poluidores interiores e exteriores. Para que os espaços interiores, principalmente os ventilados naturalmente, apresentem ambientes interiores com boa QAI e conforto térmico, há que conhecer os parâmetros interiores que terão maior preponderância no espaço no qual se efectua o estudo. Estes parâmetros interiores são influenciados por uma série de factores, tais como a ocupação, tipos de materiais de construção utilizados, como por exemplo, as caixilharias, a constituição do mobiliário interior, entre outros. É também importante saber como é que o ar exterior irá influenciar a evolução/comportamento do ar interior, pois no caso do uso da ventilação natural sabe-se que todo o ar insuflado para o interior não terá tratamento, por esta razão é necessário conhecer os parâmetros poluidores exteriores que maior influência terão no ar interior. Em relação ao ponto anterior, deve-se ter em conta a constituição física do espaço interior, principalmente no que diz respeito às fachadas em contacto com o exterior. È necessário enquadrar o edifício em que se encontra o espaço interior, pois este pode estar situado em ambientes exteriores muito ou pouco poluídos, sendo este factor de importância significativa em relação ao ar que se irá obter no interior Principais objectivos do trabalho O presente plano de trabalho insere-se no Plano de Estudos do Mestrado em Equipamentos e Sistemas Mecânicos e tem como objectivo avaliar a influência do ar exterior na qualidade do ar interior em edifícios com ventilação natural. De seguida, enumeram-se os seus principais objectivos: Revisão bibliográfica que compreendesse todos os aspectos relatados, desde definições, conceitos e metodologias aplicadas; Efectuar medições objectivas, quer no interior, quer no exterior dos espaços em estudo, de todos os parâmetros que constituem e caracterizam a QAI; Obter os gráficos dos parâmetros medidos e fazer uma primeira análise geral de todos os dados obtidos; Determinar a influência do ar exterior na qualidade do ar interior através da criação de métodos/modelos de previsão baseados em regressões lineares múltiplas e redes neuronais artificiais (RNA) de modo a analisar a resposta comportamental das PMx interiores e CO 2 interior quando influenciados por outros parâmetros, também estes influenciadores da QAI. 2 Marco Nóbrega

21 Capítulo 1 Introdução 1.3. Organização e estrutura do texto Este relatório desenvolve-se ao longo de seis capítulos, dois dos quais de índole mais teórica em que se explora toda a bibliografia analisada e pesquisada, atendendo assim a todos os aspectos relacionados com a ventilação natural e a relação desta com a QAI, sendo os restantes capítulos dedicados ao caso em estudo. No capítulo um, é feita uma introdução breve ao tema de estudo, procurando definir todo o desenvolvimento que irá estar presente no trabalho, esclarecendo também os objectivos a que se propõe o presente estudo. No capítulo dois, apresenta-se a abordagem feita à ventilação natural e QAI, analisando conceitos gerais e os processos que induzem a ventilação natural. È feito referência às principais fontes poluentes no interior de um espaço, analisando-se cada um dos principais parâmetros. Aborda-se também a contribuição da actividade humana e dos materiais de construção para o aumento da poluição do ar interior. No capítulo três é feita uma abordagem aos métodos estatísticos utilizados para a análise dos dados obtidos. As regressões lineares múltiplas e as redes neuronais artificiais (RNA) são os métodos abordados. No capítulo quatro, pretende-se efectuar a caracterização dos espaços analisados neste estudo (caracterizando pontos de amostragem e espaços interiores) e demonstrar os métodos experimentais utilizados na determinação da taxa média de renovação de ar. No capítulo cinco, está representada a análise dos resultados obtidos de todas as medições efectuadas, tendo-se obtido a taxa média de renovação de ar fazendo a análise dos resultados obtidos. Os resultados dos parâmetros medidos são analisados através dos gráficos obtidos quer para o CO 2, quer para as partículas suspensas no ar. È feita também uma análise estatística dos dados, quer através de regressões lineares múltiplas, quer pela utilização de redes neuronais artificiais obtidas, comparando-as com a análise referida no ponto anterior No capítulo seis, são resumidas as principais conclusões do presente trabalho. Marco Nóbrega 3

22 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) 2. Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) 2.1. Introdução Este capítulo está dividido em duas partes principais interligadas entre si. Numa primeira parte é feita a análise aos conceitos gerais que definem a ventilação natural e mecânica, abordando-se depois, de forma individual, cada um dos tipos de ventilação de modo a comparar os dois mecanismos, dando maior enfoque à ventilação natural. A acção térmica e a acção do vento são os processos indutores que promovem a ventilação natural nos edifícios, contribuindo para isso as suas geometrias e as localizações. Numa segunda parte do capítulo é feita a análise das principais substâncias poluentes do ar interior e dos seus efeitos na saúde e conforto dos ocupantes. Posteriormente, são feitas algumas considerações sobre os métodos normalmente utilizados para a avaliação da qualidade do ar interior num edifício e sobre a determinação do caudal de ventilação adequado à satisfação simultânea de critérios de saúde e de conforto dos seus ocupantes. Analisa-se a contribuição dos ocupantes nos interiores dos espaços como possíveis fontes, directas ou indirectas, de poluição, avaliando também os materiais de construção presentes no interior. Por fim, aborda-se a principal legislação que enquadra a QAI em Portugal Conceitos gerais sobre ventilação A ventilação é o processo pelo qual é introduzido ar limpo num espaço e é removido o ar poluído. Promover a saúde e o conforto dos ocupantes são duas razões essenciais que estão na base da ventilação dos edifícios. De forma a atingir estes objectivos, um sistema de admissão de ar, quer seja através de ventilação natural ou mecânica, deverá ter as seguintes funções (CEN, 2006): diluição e remoção de poluentes, nomeadamente, substâncias emitidas pelo mobiliário, materiais de construção, produtos de limpeza, odores, dióxido de carbono, CO 2, proveniente do metabolismo humano e vapor de água; diluição e remoção de poluentes específicos de fontes identificadas, como, por exemplo, odores provenientes de instalações sanitárias, preparação de alimentos, vapor de água da preparação de alimentos ou banhos, fumo do tabaco e produtos da combustão; provisão de oxigénio para a respiração dos ocupantes; controlo da humidade interior proveniente de práticas de higiene pessoal (banhos), da lavagem e secagem de loiça e roupa, etc; provisão de ar para os aparelhos de combustão (se existirem); remover a carga térmica em excesso gerada pelas pessoas, iluminação e outros. Associada à relação da ventilação com a QAI, estão as estratégias de ventilação que podem influenciar significativamente a concentração dos poluentes no interior como também 4 Marco Nóbrega

23 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) as necessidades energéticas dos edifícios. Deste modo, as características do ar exterior e a capacidade de diluição do ar ventilado são determinantes para a concentração dos poluentes no interior e consequentemente para a quantidade de energia requerida para os manter com concentrações desejadas. A QAI requerida pode ser obtida através da aplicação de várias estratégias de ventilação, o que podem corresponder a diferentes consumos e necessidades energéticas (EC, 2003). Uma boa estratégia de ventilação deve considerar uma grande diversidade de poluentes, cruzando as suas características, fontes, e a relação destes com a ocupação, de modo a permitir uma QAI aceitável com o mínimo consumo de energia. A ventilação pode ser conseguida através de processos naturais, mecânicos ou híbridos. Nos sistemas de ventilação natural, a renovação do ar do interior do edifício por ar novo atmosférico é feita não só por aberturas na envolvente com áreas auto controladas ou por regulação manual, como também através dos mecanismos naturais do vento e das diferenças de temperatura que causam o movimento do ar. Na ventilação mecânica, a renovação do ar interior passa pela extracção de ar do espaço (ar de extracção) e insuflação de ar exterior ou de ar tratado numa mistura de ar novo vindo do exterior e de ar de retorno, utilizando um sistema de condutas e ventiladores como propulsores do ar. Nos sistemas de ventilação híbridos, combinam-se os sistemas naturais, sempre que as condições permitam caudais suficientes de renovação, e sistemas mecânicos, quando a ventilação natural é insuficiente de forma alternativa ou complementar É caso comum ter a admissão de ar exterior por meios naturais, sendo estes estimulados pela extracção mecânica (exaustão) (RSECE, 2006). Normalmente os sistemas híbridos, ao contrário dos convencionais, têm sistemas de controlo inteligente, que podem alternar entre os dois modos a fim de minimizar o consumo de energia. Os sistemas de ar condicionado baseados nos sistemas de ventilação mecânica são capazes de efectuar um controlo de aspectos do ambiente interior, como a temperatura, a humidade, velocidades do ar, tratamento do ar, entre outros (Burroughs et al, 2008). Deve-se ainda salientar que a ventilação mecânica permite também um melhor controlo das taxas de ventilação comparativamente aos sistemas de ventilação natural. Contudo, além de outras desvantagens, é necessária energia para o funcionamento dos ventiladores e outros equipamentos mecânicos associados que emitem ruído e exigem manutenção. As entradas não controladas de ar exterior no edifício através de aberturas não intencionalmente realizadas na envolvente, são normalmente designadas por infiltrações de ar, ou no contexto da ventilação, simplesmente infiltrações. Estas podem ocorrer através de, frinchas nos caixilhos das janelas e portas na envolvente, caixas de estores, frinchas nas portas divisórias interiores. Alguns autores consideram que o termo ventilação pressupõe um processo intencional, quer seja ele natural ou mecânico e por esse motivo, as infiltrações, enquanto fluxos de ar não controlados, não deveriam ser incluídas. Outros documentos, como é caso da Norma da ASHRAE, consideram as infiltrações como uma componente da ventilação, embora distinta da ventilação natural que implica a existência de renovação do ar através de aberturas propositadamente criadas para esse efeito. No presente trabalho adoptarse-á este último critério de nomenclatura. Marco Nóbrega 5

24 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Ventilação natural A ventilação natural é um importante projecto de construção sustentável que é conhecida pela humanidade há séculos e tem atraído um crescente interesse devido às suas potenciais vantagens sobre os sistemas mecânicos de ventilação em termos de exigência energética, benefícios económicos e ambientais (Khanal e Chengwang, 2011). É o método mais antigo de fornecer ar fresco a um espaço interior de modo a remover poluentes e odores através de recirculação de ar interior, proporcionando, não só um papel importante na higiene em geral, mas também no conforto térmico. É um bom mecanismo indicado para regiões onde as temperaturas da estação de aquecimento são moderadas e é possível o arrefecimento estrutural nocturno dos edifícios nas estações quentes (Silva F. M., 2004). De uma forma genérica, a ventilação natural é o deslocamento do ar através do edifício pelas suas aberturas, umas funcionando como entrada e outras como saídas. Assim, as aberturas para ventilação deverão estar dimensionadas e posicionadas de modo a proporcionar um fluxo de ar adequado ao recinto. O fluxo de ar que entra ou sai do edifício depende da diferença de pressão do ar entre os ambientes internos e externos, da resistência ao fluxo de ar oferecida pelas aberturas, das obstruções relativas à incidência do vento, diferenças de temperatura entre interior e exterior e à geometria e arquitectura do edifício (Frota e Schiffler, 2001). Nos espaços ventilados naturalmente a capacidade de terem uma boa ventilação está normalmente associada à maior ou menor estanquicidade dos espaços para o exterior, esta deve-se principalmente às aberturas das janelas para o exterior. Para Mikola et al (2011) nos espaços em que se faça uso da ventilação natural, no caso de climas amenos, a abertura das janelas deverá ser o suficiente para garantir renovações de ar aceitáveis, nestes casos há que ter em conta a intermitência das aberturas e áreas das janelas. Normalmente são as janelas que servem de principais mecanismos e que contribuem para um maior ou menor fluxo de ar e consequentemente para uma maior ou menor renovação de ar. Mikola et al (2011) apresentam, para escolas em que os seus espaços (salas de aulas, laboratórios etc) são ventilados naturalmente, três padrões base que caracterização e que mais influenciam as renovações de ar e que têm como simples mecanismo a intermitência das aberturas das janelas: Padrão, onde as janelas estão normalmente fechadas. Este caso é normalmente alcançado quando a escola está vazia de alunos, isto é, os alunos saem da sala de vez e esta é fechada. Padrão, onde as janelas podem ser abertas. Acontece quando as salas estão cheias, isto é, num período de aulas. Neste caso durante as aulas as janelas poderão ser abertas pelos alunos, normalmente associado a estas aberturas está a QAI, a temperatura e os odores. Pode-se dizer também que neste caso a renovação de ar apresenta uma grande variabilidade temporal devido às condições de adaptação dos alunos, isto é, depende do número de vezes que abrem e fecham as janelas. 6 Marco Nóbrega

25 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Padrão, onde as janelas permanecem abertas durante os intervalos. Quando os alunos deixam a sala de aula para o intervalo e as condições climatéricas assim o permitem normalmente a maioria das janelas ficam abertas, tendo como consequência o aumento significativo da renovação de ar enquanto a concentração de CO 2 diminui consideravelmente devido à boa diluição do ar. Em 70% das vezes as aberturas de janelas e portas estão associadas com as pausas. Normalmente a pausa determina grande parte da concentração máxima durante a próxima aula. Para que a abordagem à ventilação natural seja aprofundada de modo compreensível e menos especulativa, deverá ser analisada fazendo um paralelo de comparação com a sua opositora, a ventilação mecânica, no sentido de expor as suas mais-valias mas também mostrar alguns aspectos menos positivos. No parágrafo seguinte depara-se então com a exposição deste raciocínio. A ventilação mecânica, é nos dias de hoje uma prática comum devido às necessidades e exigências de modo a proporcionar conforto térmico e QAI em espaços fechados. Contudo, o consumo de energia relacionada com a operação de aquecimento, ventilação e ar condicionado (AVAC) é considerável. De acordo com os dados publicados recentemente, quase 68% da energia total utilizada em edifícios de serviços e residenciais é atribuível a sistemas de climatização. Portanto, a ventilação natural, através de mecanismos de controlo de modo a satisfazer as exigências colocadas, deve ser vista como uma alternativa economizadora de energia sempre que haja condições e possibilidades da sua aplicabilidade. Tipicamente o custo energético de um edifício ventilado naturalmente é normalmente 40% menor do que de um edifício climatizado (Stavrakakis et al, 2008). Porém, o uso de ventilação natural, principalmente durante a fase de utilização do edifício, revela potenciais limites, como sendo, o ruído, a segurança do edifício, a poluição do ar interior, o sombreamento, as correntes de ar e a negligência na sua abertura ou fecho por parte dos ocupantes. A infiltração, como já referida anteriormente, pode ser também uma condicionante, pois estes fluxos seguem percursos não controlados feitos através de todos os tipos de aberturas existentes na envolvente do edifício, por exemplo devido à porosidade dos materiais, às juntas de elementos construtivos, às janelas e portas, aos espaços de instalação de condutas de ar e água e aos circuitos eléctricos (Silva, 2004). Para contornar estes limites já existem algumas soluções técnicas, como a utilização de protecções para impedir a entrada no edifício de intrusos, pessoas ou animais (grelhas, rede, barreiras), de controlos manuais ou auto controlos das aberturas para proceder ao seu fecho/abertura em condições adversas (chuva, calor ou elevadas concentrações de poluentes), de barreiras físicas (janelas, portas) e de aberturas especiais anti ruído. Quando a ventilação natural pode ser uma estratégia suficiente para a obtenção de um ambiente interno confortável, recursos de projecto devem ser utilizados, como: ter cuidados na forma e orientação da edificação; projectar espaços fluidos; facilitar a ventilação vertical (ex. lanternins) e utilizar elementos para direccionar o fluxo de ar para o interior (Mazon et al, 2006). Marco Nóbrega 7

26 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Processos indutores que promovem a ventilação natural Qualquer acção de ventilação natural é gerada por uma única acção motora: um diferencial de pressões. Efectivamente, é sempre uma diferença de pressão entre duas zonas que força o movimento do ar conduzindo ao processo de ventilação. Nos processos de ventilação natural temos dois meios possíveis de gerar o necessário diferencial de pressões (Silva, 2000): Acção térmica - que origina uma variação de pressão devida ao gradiente de densidade do ar resultante de diferentes temperaturas interior/exterior - o chamado efeito chaminé. Acção do vento devido à conversão da energia cinética do vento em pressão estática sobre a envolvente do edifício. a) A interferência do vento/edifício A acção do vento nos processos de ventilação natural tem dois pontos fundamentais que devem ser considerados: A intensidade do vento, que depende do local e envolvente ao edifício. Distribuições de pressões na envolvente, que depende da forma e geometria do edifício e da sua posição face ao escoamento. É interessante do ponto de vista da ventilação natural avaliar qual é o efeito do vento na sua interferência com os edifícios ao nível da distribuição das pressões nas fachadas e cobertura dos edifícios (Silva, 2000). O vento, considerado aqui como ar que se desloca paralelamente ao solo em escoamento laminar ao encontrar um obstáculo o edifício, sofre um desvio dos seus filetes alterando o seu campo de velocidades, criando uma distribuição de pressões não uniforme, ultrapassado o obstáculo tende a retomar o regime laminar. Estes escoamentos geram na envolvente pressões estáticas superiores ou inferiores à pressão atmosférica, as primeiras (Figura 2.1 a)) ocorrem sobretudo nas zonas da envolvente expostas directamente à incidência do vento (barlavento), enquanto as últimas predominam nas zonas da envolvente do lado oposto ao da direcção do vento (sotavento). Nas coberturas (Figura 2.1 b)), as pressões e depressões dependem da inclinação das águas (Frota e Schiffler, 2001). Figura 2.1 Ventilação por acção dos ventos. Distribuições de pressões (adaptado de Frota e Schiffler, 2001) 8 Marco Nóbrega

27 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Esta situação de distribuições de pressões proporciona condições de ventilação do ambiente interior pela abertura de vãos em paredes, sendo estas, sujeitas a pressões positivas para a entrada de ar e a pressões negativas para a saída de ar. Deve notar-se que a velocidade do vento incidente num edifício é normalmente de caracterização difícil. O vento junto ao solo demonstra-se altamente irregular tendo um comportamento turbulento, originado não só pela rugosidade imposta pelos obstáculos, como também por fluxos térmicos instáveis. Segundo a definição de Camada Limite Atmosférica (CLA), com a aproximação ao solo a velocidade do ar vai diminuindo desde a zona não perturbada do escoamento até valores quase nulos junto ao solo, sendo assim, o escoamento e distribuições de pressões na envolvente de um edifício depende, como já foi referido, da sua forma geométrica, da direcção do vento (tendo em conta as dimensões e formas dos obstáculos ao seu redor) e do perfil de velocidades, isto é, da CLA. Caracterizações particulares de um edifício são possíveis mediante estudos experimentais em túnel de vento com modelos em escala reduzida. Nestes é possível medir os denominados coeficientes de pressão,, que para cada ponto da envolvente permitam o cálculo da pressão local, p v, em função da pressão dinâmica do escoamento não perturbado. em que: a distribuição de pressões exteriores é normalmente apresentada sob a forma de um coeficiente de pressão exterior,, adimensional, dado pela expressão: (2.2) com: - p: pressão estática num ponto da envolvente do edifício [Pa] - : pressão atmosférica [Pa] -ρ: massa volúmica do ar [kg.m -3 ] - : velocidade média do vento não perturbada pelo edifício a uma altura de referência, normalmente referida à cota de abertura [m.s -1 ] Marco Nóbrega 9

28 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) O coeficiente de pressão apresenta valores positivos ou negativos consoante a pressão local seja superior ou inferior à pressão atmosférica. Valores positivos correspondem a localizações favoráveis à admissão de ar para a ventilação e, naturalmente, zonas de negativo estão vocacionadas para a colocação de extractores (pelo menos em principio porque se a zona não dispõe de fortes valores de sucção o balanço entre pressões e áreas de passagem pode conduzir a que haja admissão em zonas de negativo). Na figura 2.2 apresentam-se exemplos das distribuições nas fachadas de um edifício, correspondentes respectivamente às distribuições de pressões positivas e negativas. Figura 2.2 Correspondentes distribuições de pressões positivas e negativas (adaptado de Awbi 2003) a) A Acção Térmica na Ventilação Natural A acção térmica ou efeito de chaminé (Figura 2.3) é desenvolvida como resultado das diferenças das temperaturas e densidades do ar entre o interior e o exterior do edifício. Isto produz uma diferença nas respectivas massas volúmicas do ar interno e externo resultando numa diferença de pressão vertical, traduzida por (Spengler et al, 2001): com: - : massa volúmica do ar interior [kg.m -3 ] - : massa volúmica do ar exterior [kg.m -3 ] - : aceleração da gravidade [m.s -2 ] - : cota da abertura superior [m] - : cota da abertura inferior [m] - H : diferença de cotas entre aberturas inferior e superior [m] 10 Marco Nóbrega

29 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Figura 2.3 Diferença de pressões resultante da acção térmica (adaptado de Andersen, 2003) A eq.(2.3) pode ainda ser reescrita recorrendo à Lei dos Gases Perfeitos ( tomando com características de referência T 0 = 273K e = 1,29 kg/m 3, como, e sendo as temperaturas do ar expressas em valores absolutos. A distribuição de pressões na envolvente do edifício é do tipo ilustrado na Figura 2.3, em que se admite que a temperatura interior é mais elevada que a exterior. Neste caso, o ar aquecido torna-se menos denso e com uma tendência natural à ascensão. Normalmente se um edifício dispuser de aberturas próximas ao piso e outras próximas ao tecto, como verificado no caso ilustrado, o ar interno mais aquecido que o externo, terá tendência a sair pelas aberturas mais altas, enquanto o ar externo, cujo a temperatura é inferior à do interno, encontrará condições para penetrar pelas aberturas mais baixas. No caso da temperatura interior ser inferior à atmosférica, o sentido de deslocação do ar interior inverte-se relativamente ao ilustrado na Figura 2.3 (Frota, 2001). Estes mecanismos de fluxo de ar por acção térmica ocorre não só através de aberturas propositadamente concebidas para o efeito de ventilação, mas também através de frinchas na envolvente, sendo induzido por qualquer processo de aquecimento interior. b) Efeito Combinado: Acção Térmica e Acção dos Ventos Num caso real, os dois mecanismos anteriormente descritos coexistem, por isso, na concepção de processos e sistemas de aproveitamento da ventilação natural é fundamental assegurar que os efeitos da acção do vento e da acção térmica se complementem, tentando evitar situações de acções opostas. As distribuições de pressões, que actuam na envolvente de Marco Nóbrega 11

30 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) um edifício, são obtidas pela soma dos valores instantâneos das pressões geradas por cada um dos mecanismos. Porém, podem acontecer casos particulares de mais difícil análise como, por exemplo, quando as pressões de cada um dos mecanismos se anulam e originam inversões de fluxo. Na prática, é inevitável a ocorrência de combinações de vento e temperaturas que conduzam a caudais de ventilação ou demasiado intensos ou demasiado fracos. Através do conhecimento do modo como ocorre ao longo do tempo a distribuição de pressões geradas por cada um dos mecanismos, é possível determinar a localização mais vantajosa para as aberturas de ventilação para cada edifício em particular. Por norma, a acção térmica é mais eficaz na ventilação natural quando o diferencial entre a temperatura média no interior do edifício e a temperatura exterior for superior a 8ºC. Nos restantes períodos do ano admite-se que seja a acção do vento a garantir, em regra, a renovação do ar interior dos edifícios (Viegas, 2002) Ventilação e qualidade do ar interior A qualidade do ambiente interior é uma preocupação que acompanha o Homem desde há séculos. As condições actuais de ocupação e a própria construção alteraram-se, nomeadamente: o aumento do tempo de permanência em edifícios (cerca de 90% das nossas vidas acontece no seu interior) e a maior densidade de ocupação e de equipamentos; a colocação de caixilharias de reduzida permeabilidade ao ar; a generalização do recurso a sistemas de ar-condicionado complexos; e a maior exigência do utilizador em relação ao conforto, o que tem gerado um crescente interesse pela problemática da qualidade do ambiente interior em edifícios. De um modo geral, nos espaços interiores são vários os factores que contribuem para uma diminuição da QAI, tais como, as substâncias químicas produzidas pelas pessoas e suas actividades essenciais, pelos materiais de construção e pelos equipamentos dos edifícios, a deficiente ventilação e o modo como se dá a interacção do ar entre o interior e exterior, todos estes factores caracterizam a qualidade do ar num determinado espaço interior. Para além dos factores mencionados, é necessário também considerar os parâmetros físicos (conforto térmico, ruído, iluminância) e biológicos (exemplos: fungos e bactérias). O conceito de QAI torna-se assim bastante complexo e abrangente, dependendo da interligação de um grande número de parâmetros, podendo estes serem agrupados em quatro grandes áreas, a saber: qualidade do ar; qualidade higrotérmica; qualidade acústica; qualidade da iluminação. 12 Marco Nóbrega

31 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Serão abordadas as duas primeiras áreas, por serem as mais relevantes para o presente trabalho Critérios de qualidade do ar interior É desejável que o ar seja percepcionado como fresco e agradável, isto é, não tenha impacto negativo na saúde e que estimule o sentido de conforto. O ambiente interior dos edifícios é contaminado por substâncias que resultam da utilização corrente desses espaços ou que são emanadas pelos materiais que os integram (admitindo que o ar exterior não é fonte de poluição). Essas substâncias, dependendo das suas características e da sua concentração, podem ter efeitos sobre o bem-estar dos ocupantes, que vão desde a sensação ligeira de mal-estar até, no limite, originar doenças graves ou mesmo a morte, como no caso do monóxido de carbono (CO). De entre as actividades que constituem fontes de poluentes são de salientar (Viegas, 2000): a actividade fisiológica humana com produção de biofluentes, tais como, dióxido de carbono, produtos gasosos odorosos e vapor de água; a preparação de alimentos; as combustões em aparelhos a gás, lareiras e outros; a lavagem e a secagem da roupa; a utilização das instalações sanitárias; a libertação de vapores por materiais de construção e mobiliário; o uso de produtos de limpeza, especialmente de desinfecção. De uma forma geral, e desde que a qualidade do ar exterior seja aceitável, pode-se obter uma boa qualidade do ambiente interior recorrendo a uma adequada ventilação desses espaços. A estratégia de ventilação se for deficientemente concebida ou implementada pode ser causadora de desconforto, devido, por exemplo, às correntes de ar. Por outro lado, a sua correcta concepção e implementação pode contribuir para a remoção da carga térmica no interior dos edifícios, participando na melhoria das condições de conforto térmico. Na especificação da qualidade do ar interior existem normalmente dois requisitos/critérios, (Pinto, 2000): o risco para a saúde dos ocupantes ao respirarem o ar do compartimento deve ser desprezável (critério de saúde); o ar deve ser sentido fresco e agradável (critério sensorial). Para obter uma boa QAI, as condições de ventilação adequadas à redução dos efeitos adversos à saúde dos ocupantes, resultante dos poluentes existentes no ar, devem ser tratadas separadamente das condições de ventilação para obter uma percepção satisfatória da QAI. Há que ter em conta que a verificação de um dos critérios, acima referidos, poderá não corresponder necessariamente à verificação do outro. As concentrações dos diversos poluentes podem ser inferiores aos valores limites para constituírem perigo para a saúde e Marco Nóbrega 13

32 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) mesmo assim os ocupantes manifestarem-se insatisfeitos com a QAI. Por exemplo, o CO é um gás que, em concentrações relativamente elevadas, é mortal e sendo incolor e inodoro não é detectável pelo ser humano. Por outro lado, os odores podem ter diversas origens que os tornam difíceis de quantificar, contudo geram incomodidade pelo facto dos seres humanos lhes serem sensíveis. Relativamente ao primeiro caso (monóxido de carbono), adequa-se o critério da imposição de valores limite (critério de saúde), enquanto no segundo caso aplicamse os critérios relacionados com os efeitos sensoriais (Viegas, 2000). Contudo, a qualidade do ar num compartimento ou edifício é avaliada de modo a satisfazer simultaneamente os critérios de saúde e sensoriais/conforto. Os critérios de saúde devem ter em consideração a exposição dos ocupantes aos poluentes do espaço interior, o que implica saber identificá-los e quais as suas origens (suas fontes). Tendo assim o conhecimento dos poluentes de um determinado espaço, pode-se associar os valores limite de exposição a curto e a longo prazo de modo a manter o bem-estar dos ocupantes. Os critérios sensoriais, por outro lado, permitem determinar taxas de ventilação que procuram minimizar as percepções desagradáveis. Estas percepções devem-se, aos odores e biofluentes originados pelos ocupantes de um determinado espaço, pelas actividades inerentes à ocupação, ou pelo próprio edifício Efeitos sensoriais dos poluentes Os efeitos sensoriais dos poluentes, sendo subjectivos, são mais difíceis de determinar. O ser humano tem a percepção da qualidade do ar por duas vias: o olfacto, situado na cavidade nasal, e a sensibilidade aos produtos irritantes (sensibilidade química), que se situa nas mucosas do nariz e dos olhos. É através da combinação dos estímulos sentidos por estas duas vias que os seres humanos se apercebem que o ar é "fresco" e agradável ou "pesado" e irritante (CEN, 1998). Na década de 1930, Yaglou realizou medições sensoriais com vários grupos de pessoas com o objectivo de usar directamente as suas respostas para avaliar a qualidade do ar interior. A sensibilidade do sistema olfactivo humano para a percepção de odores foi utilizado por Fanger no desenvolvimento de uma nova abordagem para a avaliação da intensidade e da concentração de poluentes, tendo sido desenvolvidas unidades de medida que quantificam as respostas sensoriais: o olf para a quantidade de poluição libertada e o decipol (dp) para o nível de poluição perceptível. Por definição, um olf é a quantidade de poluição produzida por uma pessoa padrão (actividade sedentária e com sensação térmica neutra). A percepção da qualidade do ar num espaço sujeito a uma fonte de poluição de 1 olf e com uma taxa de ventilação de 10 l/s (36 m 3 /h) corresponde a 1 decipol. Note-se que esta noção de percepção, desenvolvida por Fanger, baseia-se sempre na sensação que um indivíduo estranho ao espaço considerado tem quando nele entra, uma vez que, após um período de habituação, o novo ocupante deixa de se sentir tão desconfortável. Fanger obteve uma correlação entre a percentagem de insatisfeitos (PD) e a taxa de ventilação em ls -1 olf -1 (ver Figura 2.4). 14 Marco Nóbrega

33 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) A curva obtida no gráfico (ver Figura 2.4) é descrita pela seguinte fórmula (Awbi, 2003): em que: - PD: percentagem de ocupantes insatisfeitos com a qualidade do ar percepcionada [%]; - : caudal de ventilação por unidade de quantidade de poluição [ls -1 olf -1 ]. Figura 2.4 Relação entre a percentagem de ocupantes insatisfeitos com a qualidade do ar percepcionada e o caudal de ventilação (adaptado de Awbi, 2003) A eq. (2.5) aplica-se a > 0,32 ls -1 olf -1, mas para valores mais baixos de, PD é considerado como 100%. A Figura 2.4 mostra que para uma taxa de ventilação de 10 ls -1 olf -1 espera-se 15% de insatisfação. Estes resultados também podem ser usados para prever os caudais de ventilação correspondentes a outras actividades para um determinado PD, multiplicando-se os caudais de ventilação obtidos a partir da Figura 2.4 ou da eq.(2.5) pelo número de olfs produzidos por ocupantes em diferentes actividades, como apresentado no Quadro 2.1. Quadro 2.1 Valores de olf correspondentes às várias actividades (adaptado de Awbi, 2003) Actividade Pessoa sedentária Pessoa Activa Pessoa muito activa Fumador (durante o acto de fumar) Fumador (média) Número de olfs Marco Nóbrega 15

34 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Em Portugal, o Regulamento dos Sistemas Energéticos de Climatização dos Edifícios (RSECE) estipula os valores de caudais mínimos de renovação do ar interior para edifícios não residenciais e casos particulares de edifícios residenciais dotados de sistema de climatização mecânica. Embora o âmbito do presente trabalho se restrinja a sistemas de ventilação natural, apresentam-se no Quadro 2.2 aqueles valores de referência. Quadro 2.2 Caudais mínimos de ar novo no interior de edifícios em Portugal de acordo com o RSECE (RSECE, 2006) 16 Marco Nóbrega

35 Fontes de poluição do ar interior Principais poluentes no interior dos edifícios Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) São muito diversas as substâncias que contribuem para a má qualidade do ar interior. As substâncias potencialmente poluentes podem ter origem no interior ou no exterior, e podem ser produzidas pelos ocupantes dos edifícios nas suas actividades essenciais, pelos materiais de construção e equipamentos dos edifícios (tintas, vernizes aglomerantes). Por esta razão, a qualidade do ar interior é na generalidade dos casos significativamente inferior à qualidade do ar exterior e, naturalmente, também inferior ao desejável. Assim sendo, e atendendo a que 90% das nossas vidas acontece no interior de edifícios, é fundamental acautelar a qualidade do ar interior, nomeadamente, ao nível do projecto da instalação e da própria exploração do edifício. Uma má qualidade do ar interior pode originar efeitos imediatos (odores desagradáveis), efeitos a curto prazo (irritações e infecções ao nível das vias respiratórias, da pele, dos olhos) e até efeitos a médio / longo prazo, como é o caso extremamente grave do tumor dos pulmões, causado pela inalação de amianto em suspensão no ar. Genericamente podem-se categorizar os contaminantes do ar interior em três tipos principais: químicos, físicos e biológicos. Entre os poluentes químicos que afectam a QAI dos edifícios destacam-se; as partículas suspensas no ar (PMx), dióxido de carbono (CO 2 ), monóxido de carbono (CO), ozono (O 3 ), formaldeído (HCHO), fumo do tabaco, compostos orgânicos voláteis (COVs), óxidos de azoto (NOx), e o radão. Nos contaminantes biológicos, podem incluir-se as bactérias e os fungos. Quanto aos agentes físicos, salientam-se os factores de ambiente térmico (temperatura, humidade relativa, velocidade do ar e pluviosidade). É pertinente referir que embora o radão esteja incluído nos agentes químicos, este composto manifesta a sua nocividade através da emissão de radiação ionizante (Spengler, 2001). Em Portugal, as concentrações máximas de referência de poluentes no interior dos edifícios são fixadas por lei. O Regulamento dos Sistemas Energéticos de Climatização de Edifícios de 4 de Abril de 2006, nota técnica NT-SCE-02, estabelece os valores limite para seis poluentes químicos (Quadro 2.3) (RSECE, 2006). Quadro 2.3 Concentrações máximas de referência de poluentes químicos no interior de edifícios em Portugal de acordo com o RSECE (RSECE, 2006) Parâmetros Concentração máxima permitida [mg.m -3 ] Partículas suspensas no ar (PM 10 ) Dióxido de carbono (CO 2 ) Monóxido de carbono (CO) Ozono (O 3 ) Formaldeído (CH 2 O) Compostos orgânicos voláteis (COVs) 0, ,5 0,2 0,1 0,6 Marco Nóbrega 17

36 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Seguidamente aborda-se os principais poluentes interiores associados à actividade humana, sendo estes, o vapor de água/humidade, CO 2, e os bioefluentes. Pode-se considerar que estes poluentes são de produção inevitável, pois estão associados às emissões do metabolismo dos ocupantes inerentes às suas actividades. De igual modo, é feito referência aos poluentes associados aos materiais de construção/equipamentos, tais como, COVs e o formaldeído. Destacam-se estes dois poluentes químicos devido à importância que lhes é atribuída por alguns investigadores enquanto substâncias poluidoras do ar interior, podendose associar estes como poluentes de produção evitável ou minimizável. Por último, faz-se uma análise mais detalhada às PMx, pois será mais detalhado o seu estudo no presente trabalho Contribuição da actividade humana para poluição do ar interior Quer as actividades que decorrem no interior dos edifícios, quer os próprios materiais integrados na construção podem produzir ou libertar substâncias indesejáveis no ambiente interior. No Quadro 2.4 é indicada a produção de vapor de água e a libertação de CO 2 provocada pelos ocupantes para diferentes níveis de actividade. Quadro 2.4 Poluição provocada pelos ocupantes humanos (adaptado de Viegas, 2000) Humidade/vapor de água O vapor de água é um constituinte do ar sendo variável a sua proporção. No que diz respeito ao ar interior, a quantidade de vapor de água presente no ar depende em grande medida do metabolismo das pessoas e das diferenciadas actividades realizadas no respectivo espaço. Humidades relativas baixas, inferiores a 30%, estão associados a sintomas físicos, como, irritação nos olhos, nariz e garganta, hemorragias nasais, aumento da electricidade estática (ocorrência de choques), dificultando o uso de equipamentos como computadores, fotocopiadores, etc. Baixas humidades relativas enfraquecem a defesa fornecida pelas membranas mucosas, contribuído para um aumento de doenças respiratórias. Pelo contrário, níveis de humidade relativa acima dos 60% podem resultar em condensações nas superfícies interiores do edifício e o subsequente desenvolvimento de fungos e ácaros causadores de alergias, irritações e, em casos mais graves, asma. A acumulação de humidade relativa no interior de um espaço, principalmente em climas húmidos, é influenciada fortemente pela 18 Marco Nóbrega

37 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) temperatura interior e humidade relativa exterior. Um estudo do laboratório de Armstrong (1992) revelou, com base na conclusão dos seus autores, que, tapetes, cortinas, móveis e assim por diante podem absorver bastante humidade num espaço interior, ocorrendo normalmente para humidades relativas superiores a 65%, promovendo assim o crescimento microbiano. O relatório Armstrong recomenda que os edifícios devem operar, tendo em vista o conforto, entre humidades relativas de 40 a 60% (Bayer et al, 2000). O Regulamento das Características de Comportamento Térmico dos Edifícios (RCCTE: DL 80/06, de 4 de Abril) estabelece no seu artigo 14º uma humidade relativa de 50% para a estação de arrefecimento. Dióxido de Carbono A respiração expelida pelos ocupantes num determinado espaço interior é a principal fonte de CO 2 no interior, sendo este também gerado em processos de combustão. Este agente é exalado a uma taxa de cerca de 0,3 l/min durante a execução de tarefas em locais de trabalho como escritórios, em que é normal uma baixa actividade física. É um gás incolor e inodoro, podendo actuar como irritante do sistema respiratório. O processo metabólico dos ocupantes de um espaço requer oxigénio (0,1 a 0,9 l.s - 1.pessoa -1, dependendo do metabolismo) e produz gases como CO 2, H 2 O, aldeídos, ésteres e álcoois. O CO 2 é um gás incolor e inodoro e em termos de quantidade é o mais importante bioefluente com uma taxa de emissão proporcional ao metabolismo, podendo ser estimada a sua produção pela seguinte equação (Awbi, 2003): em que: - : emissão de CO 2 [l/s] - : produção de calor metabólico [W/m 2 ] - : superfície do corpo [m 2 ] Relativamente aos efeitos na saúde dos ocupantes, é actualmente sabido que o CO 2 tem uma reduzida toxicidade nas concentrações em que geralmente está presente nos espaços interiores. No que respeita a valores limite, dado que o CO 2 não é considerado um gás tóxico, a Organização Mundial de Saúde (OMS) não define um valor limite para a concentração deste gás no interior de edifícios não industriais. No entanto, alguns estudos apresentam valores de referência, estes consideram para uma média temporal de 8h de exposição e uma semana de trabalho de 40h, o valor de 5000 ppm, sendo que o valor limite para períodos de curta Marco Nóbrega 19

38 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) exposição de 15 minutos é de ppm. Outros estudos, porém, indicam o valor de 5000 ppm como demasiado elevado (Viegas, 2000 e Persily, 1997). Alguns investigadores indicam que concentrações de CO 2 acima de 1000 ppm têm influência na percepção do respectivo ambiente, sendo tido como um ambiente pesado (Persily, 1997). Para uma concentração exterior de 350 ppm, o valor recomendado equivale a uma concentração interior de 1050 ppm. Actualmente, para efeitos de conforto no que diz respeito aos odores dos bioefluentes humanos, a norma 62 da ASHRAE recomenda um valor limite de concentração de CO 2 de 700 ppm acima do valor registado no exterior (ASHRAE, 2001). Na legislação portuguesa o valor de referência definido pelo RSECE, para a concentração máxima de CO 2 interior, é de 1800 mg.m -3, valor correspondente a aproximadamente 1000 ppm. O CO 2 interior pode ser usado como uma medida da percepção da qualidade do ar quando a principal fonte de poluição são os bioefluentes humanos, esta medida é uma das razões pela qual o CO 2 é utilizado para o cálculo da taxa média de renovação de ar (Rph), como se demonstra no capítulo 4 em maior detalhe. No entanto, apesar de ser um bom indicador para a poluição provocada por ocupantes sedentários, é frequentemente um indicador em geral pobre na percepção da qualidade do ar interior quando existem outras fontes poluidoras, mas não geradoras de CO 2. (CEN, 1998). Bioefluentes (odores) Os odores são resultantes dos bioefluentes humanos (e animais) e das actividades inerentes associadas à ocupação de um espaço como, preparação de alimentos, produção de lixo e utilização das instalações sanitárias. O odor corporal é emitido pelo suor e por secreções sebáceas através da pele e do sistema digestivo. Apesar da sensação de odores não ser agradável normalmente não afecta directamente a saúde dos ocupantes de um espaço Contribuição dos materiais de construção para a poluição do ar interior Diversas substâncias poluentes podem ser libertadas no interior dos edifícios pelos materiais de construção. Tal como já foi referido, as substâncias que têm merecido mais atenção são os COVs e o HCHO por existirem no ambiente interior em concentrações superiores às do exterior. Este último composto, embora sendo um COV normalmente é referido separadamente, pois o seu método de recolha e análise difere dos COVs. Compostos Orgânicos Voláteis Os COVs são compostos que à temperatura ambiente se encontram na fase gasosa (ponto de ebulição entre 50 e 260ºC). É aplicada aos compostos de carbono cujo ponto de ebulição à pressão normal, é suficientemente baixo para que a sua vaporização à temperatura 20 Marco Nóbrega

39 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) ambiente ocorra rapidamente. As principais fontes de COVs são, os materiais utilizados no revestimento interior dos edifícios, respectivos componentes e mobiliário, tais como, aglomerados de madeira, colas, solventes e tintas. Para além destes, são também fontes de COVs os produtos de limpeza e o tabaco. São exemplos de COVs comuns em ambientes interiores a acetona, o benzeno, o fenol e o tolueno. De uma forma geral, podem-se apontar como sintomas mais comuns: dores de cabeça, sensação de fadiga e outros sintomas de depressão do sistema nervoso central, arritmias cardíacas, afectações do fígado, irritação ao nível do sistema respiratório e irritação oftalmológica. Refira-se que alguns COVs são reconhecidos como carcinogéneos (ex.: benzeno e o cloreto de vinilo) (Spengler, 2001). Devido à elevada volatilidade destes compostos, as moléculas dos COVs, que fazem parte da composição de muitos materiais presentes no interior dos edifícios, vão sendo libertadas ao longo do tempo e passam para o ar interior respirável pelos ocupantes, constituindo um dos principais factores da má qualidade do ar responsável pela síndrome dos Edifícios Doentes. A emissão é mais intensa quando a aplicação dos materiais de construção é recente, devido à maior quantidade de COVs que neles estão presentes, diminuindo ao longo do tempo. Por outro lado, no caso dos materiais sólidos, como mobiliário, têxteis e revestimento de soalhos, a emissão de COVs é inicialmente menos intensa, mas mantém-se durante um maior período de tempo. Os COVs detectáveis num edifício podem consistir em centenas de diferentes compostos, o que torna a análise e avaliação dos riscos (incluindo efeitos combinados) e o estabelecimento de limites de exposição uma tarefa bastante complicada. Face à dificuldade em conhecer com precisão os efeitos sobre os seres humanos da exposição a uma grande variedade de COVs, cujos efeitos se combinam de forma complexa, definiu-se o parâmetro COVT (Concentração Total de Compostos Orgânicos Voláteis) de modo a obter um valor mensurável. Apesar do formaldeído estar incluído no grupo dos COVs, é considerado separadamente devido aos seus efeitos nocivos na saúde e à utilização de um método diferente de medição da concentração (Spengler, 2001). Formaldeído O HCHO é um gás incolor com um odor forte pelo que é facilmente detectado pelo homem. É amplamente utilizado como conservante em cosméticos, produtos de higiene pessoal e embalagens de alimentos, com concentrações de até 1%. Cerca de metade do HCHO, actualmente produzido, é consumido na produção de ureia-fenol-formaldeído e resinas que são usadas como colagem e laminação de agentes, como adesivos em comprimido, produtos de madeira e como isolamento de espuma de plástico e embalagem dos produtos (Awbi, 2003). A emissão de HCHO é caracterizada por uma maior libertação em materiais mais recentes, que depois com o passar do tempo começa a ter uma libertação gradual. É também normalmente utilizado como aglutinante nos compósitos de madeira e Marco Nóbrega 21

40 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) na manufactura de têxteis com o objectivo de melhorar o seu comportamento, nomeadamente impedir que encolham, enruguem e a cor desvaneça. A sua concentração média no ambiente interior em edifícios correntes varia, em regra, entre 0,03 mg/m 3 (0,02 ppm) e 0,06 mg/m 3 (0,05 ppm).a exposição individual diária pela respiração varia entre 0,3 e 0,6 mg. No caso de um fumador a exposição diária é maior, podendo chegar a 2 mg, fumando 20 cigarros por dia (WHO, 2000). O HCHO pode entrar no corpo através de inalação, ingestão ou absorção da pele. A maioria da quantidade inalada é absorvida no trato respiratório superior. Uma vez no corpo, o HCHO reage rapidamente com tecidos contendo hidrogénio. O HCHO é um forte irritante que produz uma variedade de sintomas, dependendo do modo, duração e a concentração da exposição. Alguns estudos realizados em ratos têm indicado que o HCHO é um agente cancerígeno, mas estudos semelhantes em seres humanos foram inconclusivos. No entanto, dados disponíveis parecem sugerir que o HCHO tem uma acção directa como agente cancerígeno e pode representar risco também para os seres humanos (Awbi, 2003) Partículas suspensas no ar As PMx ou aerossóis (quando estes encontram-se em suspensão no ar) são constituídos por uma complexa mistura de compostos que podem ser sólidos ou líquidos. Podem ainda ter vários tamanhos, formas e serem constituídas por centenas de diferentes compostos químicos e biológicos. Podem transportar organismos vivos como vírus (0,003 a 0,06 µm), fungos (2 a 10 µm) e bactérias (0,4 a 5 µm). As PMx, cujas dimensões sejam menores que 10 µm (PM10) designam-se por torácicas ou grosseiras e são normalmente retidas no nariz e traqueia, mas podem entrar nos pulmões e penetrar em qualquer parte deste órgão dependendo da sua dimensão. Designam-se por PMx respiráveis ou finas (PM 2,5) as PMx que, devido à sua muito pequena dimensão, podem penetrar profundamente no nosso sistema respiratório. Além disso, devido ao seu diâmetro reduzido, as PMx finas tendem a permanecer no ar longos períodos de tempo percorrendo longas distâncias e as suas direcções tendem a variar de acordo com as variações de direcção do vento e das condições atmosféricas. Estas PMx podem ter proveniência do fumo do tabaco (0,01 a 1 µm), dos produtos da combustão ou do ar exterior (ASHRAE, 2005). Refira-se que no ar, 99% do número de PMx tem diâmetro inferior a l µm. A Norma Portuguesa 1726:2007 também classifica as PMx de acordo com os seguintes tipos de fracção: Fracção Inalável (inhalable particulate mass) para as partículas potencialmente perigosas que atingem qualquer região do aparelho respiratório; Fracção Torácica (thoracic particulate mass) para as partículas potencialmente perigosas, que atingem a região pulmonar e alveolar; Fracção Alveolar ou Respirável (respirable particulate mass) para as partículas potencialmente perigosas quando atingem a região alveolar. 22 Marco Nóbrega

41 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) De acordo com a OMS (2005), o tamanho das PMx é o factor mais importante na deposição das mesmas no aparelho respiratório. A Figura 2.5 demonstra que as PMx com diâmetros superiores a 10 µm raramente penetram para além das vias respiratórias superiores, enquanto as partículas com diâmetro igual ou inferior a 2 µm podem penetrar até aos alvéolos. Figura 2.5 Diâmetro das partículas (PMx) e a penetração no aparelho respiratório Em média, em ambientes interiores sem fumo do tabaco, metade da exposição a PMx finas depende da combinação de vários factores, tais como: condições ambientais, materiais de construção, tipo de ventilação, sistemas de ar condicionado e taxas de ventilação. Pode-se também afirmar que metade da exposição a PMx finas provém de PMx com origem no exterior, tais como, as originadas pela poluição automóvel e pelos sectores industriais que fazem uso de processos de combustão, principalmente quando a matéria-prima é o carvão. O impacto das PMx no exterior é particularmente importante em muitos países em desenvolvimento, onde a PMx no exterior está a aumentar. A penetração das PMx exteriores nos interiores deve-se à estrutura dos espaços em análise, principalmente devido à abertura de janelas, portas e por frinchas que podem estar associadas à colocação de tubagens, redes eléctricas, entre outras. Monn et al (1997) e Luoma (2001) mostraram que em ambientes internos, por exemplo, escolas, residências e escritórios, onde não há uma fonte de poluição específica (como tabagismo e combustão de combustível para cozinhas e aquecimento) a taxa de ocupação pode estar associada à principal fonte poluidora, pois está relacionado com as actividades dos ocupantes. Os ocupantes transportam materiais partículados (compostos de fibras de tecido, fragmentos de cabelo, partículas do solo, células de pele, fungos, fibras de papel etc.) podendo ser considerados geradores ou responsáveis pela suspensão novamente de partículas já depositadas, no caso em estudo pode-se considerar que os alunos induzem a uma nova suspensão das partículas ao abrir portas das salas ou mesmo devido à sua iteração com as superfícies sólidas das mesas (Blondeau et al, 2004). Segundo Moon et al (1997) as condições climáticas também podem influenciar a concentração das PMx no interior. Alguns parâmetros num determinado espaço são influenciados por aumentos ou diminuições, tais como, a temperatura e humidade, fazendo Marco Nóbrega 23

42 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) com que os ocupantes abram portas ou janelas quando se sentem menos confortáveis termicamente. Estas variações na estanquicidade num determinado espaço vão influenciar o valor da concentração das PMx no seu interior. Em espaços ventilados naturalmente, como no caso em estudo, as estações do ano podem também influenciar, pois no caso do Inverno devido a temperaturas mais baixas há uma maior permanência de janelas fechadas verificando-se normalmente o contrário no Verão. Para Branis et al (2005) é geralmente aceite que as concentrações de PMx no interior derivam de duas fontes: interior e exterior. No entanto, o significado de ambas as fontes depende, para este, de um número de variáveis, como por exemplo, a taxa média de renovação de ar, tipo principal de poluição no exterior (empresas ligadas a grandes combustões, trânsito, etc.), tipo de actividades no interior e diâmetro aerodinâmico das partículas emitidas etc. No estudo realizado por Branis et al (2005) estes trabalharam com a hipótese de que as concentrações superiores a PM2.5 seriam mais associadas com actividades internas, enquanto as concentrações abaixo destas seriam mais correlacionadas com PMx directamente do exterior. Também esperavam que as PMx inferiores a PM2.5 fossem influenciadas pelas condições meteorológicas, tais como, temperatura, humidade relativa e velocidade do vento. A composição química e a forma geométrica das PMx são muito variáveis pelo que os seus efeitos sobre o organismo humano são muito diversos. Segundo a EPA (2009), a exposição a PMx está associada a uma série de efeitos graves na saúde, nomeadamente, doenças pulmonares, asma e outros problemas respiratórios. As PMx finas (diâmetro 2,5 µm) podem agravar a asma e a bronquite, e têm sido responsáveis pelo aumento dos internamentos de emergência por doenças cardíacas e pulmonares, diminuição da função pulmonar e morte prematura nos EUA. Exposições a curto prazo podem provocar sintomas como falta de ar, irritação ocular e pulmonar, náuseas, tonturas e reacções alérgicas Controlo da poluição interior A compreensão dos métodos possíveis de utilizar no controlo dos poluentes coloca a ventilação como uma solução em perspectiva e enriquece o surgimento de novas oportunidades nesta temática. Em termos gerais, são várias as medidas recomendadas pela Organização Mundial de Saúde (OMS) de modo a solucionar os problemas com a poluição interior em edifícios, sendo elas (Burroughs, 2008): Ventilação: diluição do ar interior com ar exterior fresco, usando métodos mecânicos ou naturais. Aplica-se a produtos de combustão, a partículas biológicas, ao fumo do tabaco ou ao radão. Exemplo: abertura exterior/interior para remover o radão; Remoção ou substituição da fonte: remoção das fontes de emissão interiores ou substituição por materiais ou produtos menos perigosos. Aplica-se a substâncias orgânicas, ao fumo do tabaco, etc. Exemplo: proibição de fumar em edifícios públicos; 24 Marco Nóbrega

43 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) Modificação da fonte: redução dos níveis de emissão através de mudanças na concepção ou nos processos ou ainda na contenção da emissão por barreiras. Aplica-se ao radão, amianto e substâncias orgânicas. Um exemplo particularmente importante é a utilização de barreiras plásticas para reduzir os níveis de radão; Filtração do ar: purificação do ar interior por filtros ou precipitadores, entre outros. Aplica-se aos agentes biológicos e produtos de combustão; Ajustamento comportamental: redução da exposição humana através da mudança dos padrões de comportamento, da educação do consumidor ou através de responsabilização legal. Aplica-se a substâncias orgânicas, produtos de combustão e fumo do tabaco. Exemplos são as zonas livres de tabaco. Dever-se-á ter sempre em conta que a concentração de uma determinada espécie química poluidora pode ser controlada actuando em três parâmetros: no caudal de emissão, no caudal de remoção, e no caudal de ventilação. A estratégia que deve ser considerada preferencialmente é o controlo da taxa de emissão do poluente, quer por eliminação total das fontes de poluição, quer por substituição dessas fontes por outras menos poluidoras. Esta opção tem sido experimentada com sucesso na implementação de edifícios com muito baixa poluição interior (Fanger, 2006). Controlar o poluente na sua fonte torna-se mais eficaz e tal pode compreender a exaustão de poluentes para a atmosfera, filtração localizada ou uma restrição da introdução de produtos (por exemplo, novos produtos de limpeza). Contudo, o controlo ou a mitigação de todas as fontes não são sempre possíveis ou práticas. A ventilação natural ou mecânica é a segunda aproximação mais eficaz de modo a tornar o ar interno aceitável. Outra estratégia que permite reduzir a concentração da espécie poluidora consiste em aumentar a taxa de remoção por processos que não passem necessariamente pela ventilação. Segundo Fanger, a introdução de novos materiais de construção e de revestimento de mobiliário com capacidade de adsorver substâncias poluidoras pode ser uma alternativa (Fanger, 2006). O mesmo investigador refere que este processo é preferível à remoção dos poluentes por sistemas de filtragem química ou física através da recirculação do ar. Esta preferência prende-se com o facto dos sistemas de retenção de partículas necessitarem de uma manutenção periódica para evitar que os materiais partículados sejam libertados posteriormente no ar interior. No entanto, a eficácia do processo de adsorção das substâncias poluidoras pelos materiais de revestimento não foi comprovada, pelo que a estratégia frequentemente utilizada para manter a concentração dos poluentes dentro dos valores limite regulamentares faz-se com recurso à diluição através da substituição do ar viciado com ar puro. Os valores admissíveis de concentração dos poluentes do ar no interior dos edifícios Marco Nóbrega 25

44 Capítulo 2 Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) encontram-se especificados em normas e regulamentos em Portugal, como foi referido na secção , (RSECE, 2006). Os valores limite são estabelecidos (ver Quadro 2.3) pelo RSECE para seis tipos de poluentes. Um outro documento de referência é a Norma 62 da ASHRAE, que refere valores limite em termos de: (a) concentração máxima permitida ( threshol dlimitvalues ou TLV), (b) valores limite de curta exposição, ( short-term exposurelimit ou STEL) e (c) valores de concentração média ponderada no tempo ( time weightedaverage concentration ou TWA) Enquadramento legal O conhecimento actual e as evidências científicas sobre os efeitos na saúde associados à contaminação do ar interior justificaram a necessidade de se criarem pressupostos legislativos ao nível nacional e internacional nestas matérias. Em Portugal, no âmbito da QAI surgiram diplomas que traduzem a implementação de medidas práticas em defesa da saúde pública no que concerne à qualidade do ar em espaços interiores. A necessidade de conciliar a eficiência energética com o conforto e promoção da saúde em espaços interiores conduziu ao desenvolvimento do Sistema Nacional de Certificação Energética e QAI nos edifícios, denominado por SCE. De seguida são apresentados os diplomas legais do SCE em vigor que transpõem parcialmente a Directiva n.º 2002/91/CE de Desempenho Energético dos Edifícios, do Parlamento Europeu e do Conselho, de 16 de Dezembro. Decreto-Lei n.º 78/2006, de 4 de Abril - Aprova o SCE, define o âmbito de aplicação, as entidades gestoras do sistema e respectivas normas gerais; Decreto-Lei n.º 79/2006, de 4 de Abril Aprova o novo Regulamento dos Sistemas Energéticos de Climatização em Edifícios (RSECE). Este diploma estabelece os requisitos para a QAI e de renovação e tratamento de ar. Aplica-se a edifícios de serviços e de habitação dotados de sistemas de climatização. Define requisitos que englobam a eficiência e manutenção dos sistemas de climatização, a obrigatoriedade de auditorias e inspecções periódicas e a garantia da QAI; Decreto-Lei n.º 80/2006, de 4 de Abril Aprova o novo Regulamento Nacional de Características de Comportamento Térmico dos Edifícios (RCCTE). Estabelece os requisitos de qualidade para novos edifícios de habitação e pequenos serviços sem sistemas de climatização, nomeadamente ao nível de isolamento paredes e pavimentos, tipo de coberturas e superfícies vidradas, limitando perdas térmicas e controlando os ganhos solares excessivos. 26 Marco Nóbrega

45 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais 3. Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Conhecer e prever como determinados parâmetros, associados à QAI, evoluem em relação ao tempo são de fundamental importância na construção de uma melhor estratégia para a ventilação de um determinado espaço. Contudo, o comportamento destes parâmetros tende a ser não linear e bastante aleatório, tornando difícil a sua correcta estimação. Essa característica do fenómeno pode por vezes tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão. Para a avaliação e análise dos dados obtidos neste trabalho aplicaram-se duas ferramentas de análise, a regressão linear múltipla, um método estatístico tradicional de regressão, e as redes neuronais artificiais (RNA). Na aproximação polinomial existe uma limitação óbvia por parte da regressão linear múltipla que consiste no facto de esta apenas poder ser utilizada para a previsão de uma única variável dependente enquanto as RNA permitem operar com diversas variáveis dependentes. É de salientar também que as RNA são ferramentas adequadas para mensurar fenómenos bastante aleatórios por se tratarem de aproximações de funções polinomiais capazes de lidar com fenómenos não lineares. A opção entre a utilização das RNA e a estatística clássica depende do problema em análise, no entanto para a modelação de dados que apresentem níveis de complexidade baixos ou para aproximação de funções simples, as técnicas clássicas devem ser primeiramente utilizadas, só se devendo recorrer às RNA caso se pretendam níveis de precisão mais elevados. Em virtude deste entendimento não reunir consenso geral ao nível dos investigadores, recomenda-se a utilização de ambas as ferramentas para se fazer a comparação do desempenho de ambas (Alcobia, 2006) Regressão linear múltipla Na regressão linear múltipla assume-se que existe uma relação linear entre uma variável Y (a variável dependente ou variável resposta) e k variáveis, (variável independente). As variáveis independentes são também chamadas variáveis explicativas, uma vez que são utilizadas para explicarem a variação de Y. Muitas vezes são também chamadas variáveis de predição, devido à sua utilização para predizer Y. Um possível modelo de regressão linear múltiplo (convencional) pode ser dado por: em que, n é o número de variáveis dependentes, Y i é a observação da variável dependente para a i-ésima variável independente, X i = ( é um vector de observações das variáveis independentes para a i-ésima variável dependente, é um vector de coeficientes de regressão (parâmetros) e é um componente do erro aleatório. Marco Nóbrega 27

46 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Assume-se que os erros são independentes e seguem uma distribuição normal com média igual a zero e variância desconhecida σ 2. Existe uma maneira de medir a relação linear entre variáveis através do designado coeficiente de determinação (r 2 ) que representa a proporção da variância de uma variável que pode ser explicada pela dependência linear na outra variável. Quando o valor de r 2 apresenta um valor próximo de um significa que grande parte da variação em Yi é explicada linearmente pela variável independente, verificando-se o oposto no caso de r 2 apresentar um valor próximo de zero As redes neuronais artificiais O cérebro humano é uma máquina altamente poderosa e complexa capaz de processar uma grande quantidade de informações em tempo mínimo. As unidades principais do cérebro são os neurónios e é por meio destes que as informações são transmitidas e processadas. As RNA são um ramo da inteligência artificial, que usando sistemas computacionais são inspirados nos neurónios biológicos e têm como objectivo a solução de problemas complexos a partir de um conjunto de variáveis independentes, como o reconhecimento de padrões e aproximações de funções (Principe et al, 1999). A origem da inteligência artificial deu-se em 1943 quando McCulloch e Pitts desenvolveram o modelo matemático do primeiro neurónio artificial. Em 1957, Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron que funciona a partir de conceitos baseados no funcionamento dos neurónios orgânicos. De acordo com Arbib (2002) o neurónio é constituído por três partes principais: a soma ou corpo celular, do qual emanam algumas ramificações denominados de dendritos, e por fim outra ramificação descendente da soma, porém mais extensa chamada de axónio. Nas extremidades dos axónios estão os nervos terminais pelos quais é realizada a transmissão das informações para outros neurónios, sendo esta transmissão conhecida como sinapse. Arbib (2002) observou que a soma e os dendritos formam a superfície de entrada do neurónio e o axónio a superfície de saída do fluxo de informação. No Perceptron, (ver Figura 3.1) os dendritos são representados por entradas Xi, com pesos Wkn, que são atribuídos a cada uma das conexões sinápticas, por meio de um processo de auto ajustes. Já a soma é representada por uma composição de dois módulos, o primeiro é uma junção aditiva, somatório dos estímulos (sinais de entrada) multiplicado pelo seu factor excitatório (pesos sinápticos) e posteriormente uma função de activação, que definirá com base nas entradas e pesos sinápticos qual será a saída do neurónio. O axónio aqui representado pela saída (yk ) é obtida pela aplicação da função de activação. No modelo biológico, o estímulo pode ser excitatório ou inibitório, representado pelo peso sináptico positivo ou negativo, respectivamente. A Figura 3.1 apresenta o modelo do neurónio proposto por McCulloch e Pitts. 28 Marco Nóbrega

47 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Figura 3.1 Modelo de neurónio artificial proposto por McCulloch e Pitts Fica evidente no modelo, que as características dos Perceptrons os tornam incapazes de solucionar, individualmente, problemas que não sejam linearmente separáveis. Tal tipo de problema exigiria o uso de uma arquitectura estruturada por múltiplas camadas de Perceptrons abordada na secção adiante Constituição das redes neuronais artificiais Uma rede neuronal artificial típica é constituída por um conjunto de neurónios interligados, formando um sistema maior capaz de armazenar conhecimento adquirido por meio de exemplos apresentados e podendo assim realizar inferências sobre novos exemplos (novas situações) desconhecidos. As redes neuronais são normalmente apresentadas como um grafo orientado, onde os vértices são os neurónios e as arestas as sinapses. A direcção das arestas informa o tipo de alimentação, ou seja, como os neurónios são alimentados (recebem sinais de entrada). Um exemplo de uma rede neuronal como um grafo orientado é mostrado na Figura 3.2 : Figura 3.2 Rede Neural representada como um grafo orientado O conhecimento obtido pela rede através dos exemplos é armazenado na forma de pesos das conexões, os quais serão ajustados a fim de tomar decisões correctas a partir de novas entradas, ou seja, novas situações do mundo real não conhecidas pela rede. O processo de ajuste dos pesos sinápticos é realizado pelo algoritmo de aprendizagem, responsável em armazenar na rede o conhecimento do mundo real obtido através de exemplos. Na literatura são relatados vários algoritmos de aprendizagem, entre eles o backpropagation que é o algoritmo mais utilizado (Basheer et al, 2000). Marco Nóbrega 29

48 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Acharya et al (2003) identifica três decisões importantes no processo de construção de uma rede neuronal: a topologia da rede; o algoritmo de aprendizagem e a função de activação Topologias das Redes Neuronais A topologia de uma rede neuronal diz respeito à disposição dos neurónios na rede, como são estruturados. A topologia da rede está directamente ligada ao tipo de algoritmo de aprendizagem utilizado. Em geral é possível identificar três classes de topologias: Redes recorrentes (feed-backward networks) Redes alimentadas para a frente (feed-forward networks) Redes competitivas aborda-se apenas as Feed-forward networks, pois será esta a utilizada nas redes desenvolvidas neste trabalho. Feed-forward networks Alguns tipos de redes são estruturados em forma de camadas, estando os neurónios dispostos em conjuntos distintos e ordenados sequencialmente, estes conjuntos são denominados de camadas. Nas feed-forward networks, o fluxo de informação é sempre da camada de entrada para a camada de saída. Algumas características importantes de uma rede feed-forward são apresentadas abaixo: Os neurónios são arranjados em camadas, com a camada inicial a receber os sinais de entrada e a camada final a obter as saídas. As camadas intermediárias são chamadas de camadas ocultas; Cada neurónio de uma camada está ligado com todos os neurónios da camada seguinte; Não há conexões entre neurónios de uma mesma camada Processo de aprendizagem A principal característica de uma rede neuronal é a sua capacidade de aprender a partir de um ambiente e de melhorar o seu desempenho por meio da aprendizagem. Esta aprendizagem, como observa Basheer et al (2000), é um processo de actualização da representação interna do sistema em resposta a um estímulo externo, podendo desempenhar uma tarefa específica. A actualização da representação é realizada sob a forma de modificação da arquitectura, ajuste dos pesos das conexões entre os neurónios e activando regras de neurónios individuais. As regras de aprendizagem definem como a rede deve ajustar os pesos sinápticos. Haykin (1999) identifica quatro tipos de regras de aprendizagem: Aprendizagem por correcção de erro Aprendizagem de Boltzmann Aprendizagem competitiva 30 Marco Nóbrega

49 Aprendizagem Hebbiana Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais aborda-se apenas a aprendizagem por correcção de erro, pois será esta a utilizada nas redes desenvolvidas neste trabalho. Aprendizagem por Correcção de Erro Utilizada em treino supervisionado, esta técnica ajusta os pesos sinápticos por meio do erro que é obtido através da diferença entre o valor de saída da rede e o valor esperado num ciclo de treino. Com isso gradualmente vai diminuindo o erro geral da rede Redes multilayer Perceptron Redes MLP são redes feed-forward e possuem por norma uma ou mais camadas de neurónios entre as camadas de entrada e saída, chamadas de camadas ocultas (ver Figura 3.3). Estas camadas adicionam um maior poder em relação às redes Perceptron de camada única, pois estas camadas ocultas são responsáveis por capturar a não linearidade dos dados. Neste modelo todos os neurónios são ligados aos neurónios da camada subsequente, não havendo ligação com os neurónios laterais (da mesma camada) e também não ocorre realimentação. A aprendizagem de uma rede neuronal MLP é um processo iterativo, conhecido como aprendizagem por experiência, no qual padrões de treino são apresentados à rede e com base nos erros obtidos são realizados ajustes nos pesos sinápticos com o intuito de diminuir o erro nas próximas iterações. O principal algoritmo de treino é o algoritmo de retropropagação de erro (error backpropagation), baseado na regra de aprendizagem por correcção de erro, que consiste basicamente em dois passos, um para frente e outro para trás. O passo para frente é chamado de propagação, os valores provindos dos neurónios de entrada (nós fontes) são aplicados aos neurónios ocultos e posteriormente as suas saídas são aplicadas como entradas aos neurónios da camada final, obtendo a resposta da rede. Durante este passo os pesos sinápticos da rede são todos fixos, já o passo para trás é incumbido de ajustar os pesos sinápticos (Haykin, 1999). Por meio do cálculo do erro realizado na camada de saída, os pesos sinápticos entre as camadas antecessoras são ajustados de acordo com uma regra de correcção de erro. A Figura 3.3 mostra uma rede MLP. Figura 3.3 Arquitectura de uma rede MLP Marco Nóbrega 31

50 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Dificuldades de implementação de uma rede MLP Para que uma rede MLP possa obter bons resultados na aplicação em problemas reais, uma boa configuração da mesma deve ser feita. Esta configuração é realizada de maneira distinta dependendo de várias características do problema, como o tipo dos dados de entrada (inteiro, booleanos, híbrido), número de padrões disponíveis para treino e teste, a dimensionalidade dos dados de entrada, entre outros. Para isso, valores ideais dos vários parâmetros da rede MLP devem ser utilizados, porém estes valores não são de fácil obtenção. De acordo com Basheer et al (2000) alguns parâmetros são determinados por tentativa e erro, ou seja, são atribuídos vários valores distintos aos parâmetros e analisando os resultados obtidos, a melhor configuração é escolhida. Entre esses parâmetros, a taxa de aprendizagem (define o tamanho do passo de actualização), a constante de momento (é utilizado para que o método possa fugir do mínimo local na superfície de erro, objectivando o mínimo global), o número de camadas ocultas e o número de neurónios nas camadas ocultas, possuem um maior grau de dificuldade para o ajuste dos valores. Outra dificuldade é a determinação do número ideal de ciclos de treino da rede, que de acordo com Basheer et al (2000) é determinado por tentativa e erro. Se um número muito grande de ciclos de treino for aplicado, a rede entra num processo de memorização dos padrões a ela apresentados, chamado de super-treino (overtraining), perdendo assim a capacidade de generalização. E se um número muito pequeno for aplicado, a rede torna-se incapaz de representar os dados. Este fenómeno é mostrado pela Figura 3.4. Figura 3.4 Número de ciclos de treino óptimo O overtraining é identificado quando o erro de teste, obtido pela validação cruzada, começa a aumentar depois de ter diminuído. Para evitar o overtrainnig a aprendizagem deve ser interrompida quando os erros não variam mais, indicando que a rede está treinada, ou quando o erro de teste aumentar, depois de ter diminuído. A técnica de visualização gráfica 32 Marco Nóbrega

51 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais dos erros obtidos pela utilização da técnica de validação cruzada do tipo Holdout é normalmente utilizada (Amaris, 1997) e (Kohavi, 1995). Porém, nesta abordagem há a necessidade de executar um grande número de ciclos de treinamento antes da geração do gráfico. Fica evidente, na sua arquitectura, que as MLP representam uma aproximação de uma função complexa, obtida por meio de polinómios simples, cuja vantagem sobre um Perceptron individual é que tais redes são capazes de resolver problemas que não sejam linearmente separáveis, ou seja, ao auto ajustarem-se por meio de um algoritmo de treino apropriado as MLP podem produzir aproximações de funções capazes de fornecer uma boa capacidade de predição para ambientes mutáveis, regidos por comportamentos não lineares e relacionados a um grande volume de variáveis. É importante ressaltar que, quando submetidas a ambientes em constante mudança, as MLP precisam receber manutenções sistemáticas, visando actualizar os pesos das suas conexões sinápticas às novas realidades impostas pelo meio e, assim, manter a capacidade de predição das MLP. O ciclo que vai do treino ao seu uso deve incluir revisões amplas, inclusivé da própria definição da arquitectura da rede, conforme pode ser visto na Figura 3.5. Figura 3.5 Ciclo de manutenção das redes neuronais artificiais Pela sua capacidade de lidar com problemas não lineares em ambientes complexos, as redes neuronais MLP parecem apropriadas para a solução de problemas, como a previsão dos parâmetros associados à QAI, pois estão aptas a trabalhar com a não linearidade que normalmente está associado à grande variabilidade destes mesmos parâmetros. Na prática o desenvolvimento e implementação de uma rede neuronal MLP pode ser efectuado através de diversas possibilidades, podendo optar-se por (Alcobia, 2006): Marco Nóbrega 33

52 Capítulo 3 Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais Utilização de software comercial, tais como, e citando alguns mais populares, o MATLAB Neural Networks, SAS Enterprise Miner Software, STATISTICA Neural Networks e o Clementine; Utilizar software gratuito de código aberto; Desenvolver uma rede própria no ambiente pretendido. Face aos objectivos do trabalho, optou-se pela utilização do software STATISTICA Neural Networks, atendendo ao facto de as redes neuronais constituírem apenas uma ferramenta de apoio à análise dos dados obtidos. 34 Marco Nóbrega

53 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos 4. Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos 4.1. Amostragem Selecção do local de amostragem O presente estudo foi realizado nos edifícios escolares do Departamento de Engenharia Mecânica e nos Laboratórios e Oficinas do respectivo departamento, pertencentes ao Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, localizado na cidade de Coimbra, especificamente num Anfiteatro (ANF) e no Laboratório de Automação (L_AUT), conforme identificado na Figura 4.1. Figura 4.1 Representação dos respectivos edifícios (fonte: Google, 2012) A escolha destes dois espaços (as plantas de cada um dos espaços estão presentes no anexo I) está associada ao facto de ambos pertencerem à instituição na qual é realizado este estudo, o que torna mais simples o processo do trabalho de campo, quer nas estratégias de colocação dos instrumentos de medição, quer nas autorizações associadas à colocação dos instrumentos e à própria utilização dos espaços. São dois espaços que no âmbito geral são parecidos, isto é, fisicamente/estruturalmente têm o mesmo tipo de construção diferindo apenas em alguns aspectos e em ambos são realizadas as mesmas actividades, nomeadamente, aulas. È um facto que a escolha de um determinado espaço (salas de aulas, secretarias, biblioteca, espaço residencial, etc.) não é tão preponderante desde que sejam conhecidas as variáveis e características que melhor descrevem esse mesmo espaço, isto é, pretende-se com este estudo, tendo em conta o objectivo do mesmo, ter uma primeira abordagem acerca da possibilidade de obter um modelo de previsão que indique qual a maior ou menor influência do ar exterior na qualidade do ar interior independentemente do espaço em análise. Além das características estruturais, também o controlo e o modo de funcionamento deve ser tido em conta na escolha do espaço, nomeadamente, no que diz respeito à variação do número de ocupantes, actividades desenvolvidas por estes e a abertura e fecho de portas e janelas, pois influenciam directamente a QAI. Deste modo, procedeu-se à elaboração de uma folha de Marco Nóbrega 35

54 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos registo de informação (ver Figura 4.2) aplicada durante a monitorização das salas de aulas (sendo estes os espaços escolhidos para o presente trabalho). Esta folha auxiliou a compreensão das variações dos parâmetros atrás referidos ao longo do decorrer das respectivas aulas. Os dados recolhidos através das folhas foram utilizados para analisar convenientemente os resultados obtidos. Figura 4.2 Folha de registo de informação das actividades no interior da sala Caracterização das zonas de amostragem Toda a campanha experimental foi constituída por quatro locais de amostragem, dois (interior e exterior respectivamente) referentes a um anfiteatro localizado no Departamento de Engenharia Mecânica (sala designada de ANF), e os outros dois referentes ao Laboratório de Automação localizado no Edifício das oficinas do Departamento de Engenharia Mecânica (sala designada de L_AUT). As fotos das zonas de amostragem, quer do interior, quer do exterior, estão presentes nos anexos II e III para uma melhor elucidação dos locais. O ANF 36 Marco Nóbrega

55 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos tem apenas uma fachada para o exterior voltada para Este, ao contrário do L_AUT que tem uma voltada para norte e uma outra para Oeste. Com o objectivo de se proceder a uma caracterização mais específica das salas, elaborou-se uma ficha de caracterização (ver Quadro 4.1) que engloba vários factores que podem directamente influenciar os parâmetros de QAI em estudo, como por exemplo, condições estruturais das salas, tipo de ventilação e tipo de aquecimento. Quadro 4.1 Caracterização física e estrutural de cada um dos espaços em estudo Espaço/Características ANF L_AUT Área do espaço [m 2 ] Pé-direito [m] 3,2 3 Volume [m 3 ] Tipo de aquecimento Aquecimento central Aquecimento central Tipo de janelas Batente de duas folhas Batente de duas folhas Área de cada janela (quando aberta) [m 2 ] 1 (em média, uma só janela permaneceu aberta) 0,6 (3 janelas sempre abertas, então são 1,8 m 2 ) Nº total de ocupantes (lugares sentados) Área total dos envidraçados [m 2 ] 11,6 13,6 -Madeira envernizada Principais materiais - Madeira envernizada. - Tinta plástica - Tinta plástica -Presença de óleo (funcionamento dos componentes óleo-hidráulicos) Ventilação Natural Natural No anfiteatro as janelas permaneceram sempre fechadas durante a noite (por questões de segurança),contudo no decorrer das aulas em média permanecia apenas uma janela aberta. No L_AUT, ao contrário do ANF, o número de janelas abertas, quer durante o dia, quer durante a noite, foi sempre o mesmo, permanecendo sempre três janelas abertas. A colocação das janelas (anexo II, L_AUT) num patamar superior (a 1,80 m do pavimento) foi um factor preponderante para que permanecesse constante o número de janelas abertas, pois, o acesso ao seu accionamento é algo condicionado. Marco Nóbrega 37

56 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos Caracterização dos pontos de amostragem interior e exterior A selecção dos pontos de amostragem teve em consideração a disposição das salas de aula, a localização de portas e janelas e a existência de fontes de contaminação interior. Além disso, procurou-se não interferir com as actividades dos ocupantes de modo a que os resultados da monitorização fornecessem uma imagem representativa das condições habituais de utilização dos espaços. Através da orientação da nota técnica NT-SCE-02, as medições no interior do ANF e do L_AUT foram conduzidas num local representativo das actividades ocupacionais ao nível das vias respiratórias. Tendo em conta a permanência dos alunos sentados durante as aulas, os aparelhos de medição foram colocados em cima da mesa entre 1 a 1,20 m do pavimento. Pode-se observar esta colocação de uma maneira mais explícita através das fotos apresentadas nos anexos II e III. Para efeitos de comparação e obtenção da influência na qualidade do ar interior todos os parâmetros foram também medidos no exterior. De modo a ficarem ao abrigo da incidência directa dos raios solares e devidamente protegidos da chuva, os aparelhos de medição foram colocados dentro de uma caixa de metal junto às janelas das fachadas de cada um dos espaços, fora do alcance das pessoas de modo a não haver interferências nos resultados. Aproveitaramse as caleiras das águas pluviais junto às fachadas para servir de suporte de sustentação da caixa de metal, pesando também nesta escolha o facto de se poder fazer a ligação (parte eléctrica) dos equipamentos ao interior das salas através das janelas. Nas fotos retiradas do exterior (anexo II e III) pode-se observar a disposição da caixa de metal nas duas fachadas, quer na ANF (fachada única a Este), quer no L_AUT (fachada a Norte) Monitorização dos parâmetros a medir A campanha experimental prende-se, tal como já foi feito referência, na concretização dos objectivos do presente estudo, isto é, na análise e criação de modelos de previsão da influência do ar exterior na QAI. Para a concretização deste objectivo foram efectuadas a monitorização da QAI incluindo a determinação das taxas de ventilação. Para a avaliação da QAI é necessário proceder à medição de poluentes no interior e no exterior do edifício, utilizando os equipamentos de medição adequados para cada caso. Os poluentes seleccionados para este efeito estão previstos na legislação para a avaliação da QAI. Neste estudo apenas alguns parâmetros serão analisados, nomeadamente, as partículas suspensas no ar PMx (PM10, PM5.0, PM2.5 e PM1.0) e o dióxido de carbono. Quanto aos agentes físicos obtiveram-se as medições da temperatura, humidade relativa, velocidade do vento e também da pluviosidade. Deve-se salientar que todos os parâmetros descritos, quer os poluentes químicos, quer os agentes físicos, foram obtidos no interior e exterior, excluindo-se do interior por questões óbvias a velocidade do vento e a pluviosidade. 38 Marco Nóbrega

57 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos Equipamentos de medição e técnicas de amostragem e análise A campanha de medições foi dividida em três períodos do ano de 2011 de 25 a 29 de Março, de 01 a 05 de Abril realizadas no L_AUT, e de 30 de Maio a 03 de Junho realizadas no ANF. Todos estes períodos decorreram na estação Primaveril, sendo que os dois primeiros na estação de aquecimento e o último já no início da estação de arrefecimento segundo a legislação Portuguesa (RCCTE) (RCCTE, 2006). As medições das PMx, foram realizadas em contínuo em cada um dos respectivos períodos e efectuadas com um equipamento designado de Handheld 3016 IAQ da marca Ligthouse Worldwide Solutions. Este equipamento permite efectuar a medição de seis tamanhos de partículas (desde 0,3 µm a 10 µm) e também da humidade relativa e temperatura, apresentando gamas de medição de 15 a 90% no caso da humidade de relativa e de 0 a 50ºC no caso da temperatura. O menu é percorrido através de um ecrã táctil, sendo possível, no caso das partículas, seleccionar a apresentação dos resultados em duas unidades diferentes: em µg/m 3 ou em partículas/m 3. Para a determinação da concentração das PMx é utilizado, através de um díodo laser, o método de dispersão óptica, que consiste na sucção do ar para uma célula óptica onde a presença de partículas resulta na dispersão de luz. A quantidade de luz dispersa traduz o número de partículas. Para cada período foi definido o seguinte parâmetro de medição, um ciclo de quatro minutos de duração espaçados de seis minutos entre eles, sendo estes feitos de modo contínuo em cada período de medições. Na Figura 4.3 apresenta-se uma imagem do equipamento de medida de partículas. Figura 4.3 Aparelho de medida de partículas suspensas no ar O CO 2 foi medido de modo contínuo com ciclos de um minuto em cada um dos períodos. Utilizou-se um equipamento designado Indoor Air Quality Monitor modelo PS32 da empresa Sensotron. Este aparelho regista concentrações de CO 2 entre 0 a 5000 ppm e mede Marco Nóbrega 39

58 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos também a humidade relativa e a temperatura do ar. A medição da concentração de CO 2 é feita através de um sensor de reduzidas dimensões, baseado no método de absorção de infravermelhos, que assegura uma rápida resposta e uma elevada estabilidade nas medições. A resolução das leituras do CO 2 é de 1 ppm, sendo a incerteza, de acordo com os dados do fabricante, para um nível de 95%, 10 ppm. Tem uma memória interna que armazena até dados. A Figura 4.4 mostra o equipamento de medição. Figura 4.4 Aparelho de medição do dióxido de carbono No que respeita à medição dos agentes físicos (ambiente térmico) utilizou-se uma estação meteorológica designada de EasyWeather, modelo da empresa Tycon Power Systems, que utiliza um sistema de monitoramento que mede, exibe e guarda os dados obtidos (capacidade de armazenamento de 4080 dados). No interior faz a medição da temperatura, humidade relativa e pressão, além destes, através dos sensores exteriores, temos também a medição da velocidade do vento, pluviosidade e direcção do vento. Os parâmetros foram obtidos de modo contínuo em todos os períodos com ciclos de cinco minutos, que é o período de tempo mais baixo programável neste equipamento. A Figura 4.5 mostra o equipamento de medição. Figura 4.5 Estação Meteorológica EasyWeather 40 Marco Nóbrega

59 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos Quadro 4.2 Especificações da Estação Meteorológica Gama de medição Dados obtidos do exterior Especificações Distância de transmissão em campo aberto: Máximo: 150 m com uma frequência de 868 MHz Intervalo da temperatura: Resolução: Precisão: Intervalo de medição da humidade relativa: Precisão: Resolução: Intervalo de medição da pluviosidade: Precisão: Resolução: Velocidade do vento: Precisão: - 40 ºC a 65 ºC 0,1 ºC ± 1ºC 10% a 99% ± 5% 1% mm ± 10% 0,3 mm (se o volume de chuva < 1000 mm) 1 mm (se o volume de chuva > 1000 mm) km/h ± 1 m/s (se velocidade do vento < 10 m/s) ± 10% (se velocidade do vento > 10 m/s) Dados obtidos no interior Temperatura interior: Precisão: Resolução: Intervalo de medição da humidade relativa: Precisão: Resolução: Medição da pressão do ar: Precisão: Resolução: 0 ºC 50ºC ± 1 ºC 0,1 ºC 10% a 99% ± 5% 1% hpa ± 3 hpa (pressão absoluta) ± 1,5 hpa (pressão relativa) 0,1 hpa 4.3. Método do gás traçador e taxa média de renovação de ar O método do gás traçador tem por objectivo marcar o ar que está a ser estudado de modo a que se possa segui-lo no decurso da experiência e assim registar a sua evolução. Este método consiste na injecção de uma determinada quantidade de um gás com propriedades específicas no interior do compartimento em estudo. No caso em estudo foi utilizado o CO 2, apesar de este não poder ser considerado como um gás traçador no sentido estrito do termo (uma vez que está presente na atmosfera). No entanto, é amplamente usado visto que resulta do metabolismo dos ocupantes dos espaços normalmente estudados, Marco Nóbrega 41

60 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos nomeadamente, escritórios, habitações, escolas, hospitais entre outros, caracterizados por períodos de permanência prolongada dos ocupantes. Normalmente em edifícios que recorrem à ventilação natural, o método do gás traçador é o único que pode ser usado para medir a distribuição dos fluxos pelos espaços dos edifícios. Podem-se dividir as diferentes técnicas de implementação do método do gás traçador em diversas categorias. Dependendo do objectivo da medição podem ser usadas técnicas transientes ou permanentes/estacionárias. Dentro do método do gás traçador, referem-se seguidamente algumas técnicas utilizadas (dependendo do tipo de controlo e emissão) (Roulet, 1991): Técnica do declive ou decaimento; Técnica da fonte (ou concentração crescente); Técnica da emissão constante com emissão e recolha passiva (PFT); Técnica da emissão pulsada (ou pulso); Técnica da concentração constante. Para cada uma das técnicas acima referidas é definido um determinado procedimento relativo às condições e ao modo como é medida a concentração do gás traçador ao longo do tempo. No presente trabalho é aprofundado com maior detalhe a técnica do declive ou decaimento, visto ser a técnica utilizada para fazer esta contabilização da taxa média de renovação de ar (Rph) Técnica do declive ou decaimento Neste procedimento uma determinada quantidade de gás traçador é libertada no espaço a ser estudado de modo a obter-se uma concentração inicial uniforme. A partir desse instante o decaimento da concentração do gás é medido ao longo do tempo e a Rph é determinada com base nos valores registados. Trata-se de uma técnica transiente obtendo-se grandes variações da concentração do gás traçador no tempo. As equações usadas no método do gás traçador baseiam-se na conservação da massa do ar e do gás traçador, sendo associadas a zonas em que se supõe que o regime é permanente em que não há produção nem absorção do gás traçador e em que a concentração deste gás no exterior é nula. Visto tratar-se de um método (de decaimento) em regime transiente, o estudo da resposta dinâmica dada pelo instrumento de medição será formulada a partir de uma equação diferencial linear, ordinária típica de um sistema de 1ª ordem, e será representada da seguinte forma: em que: - τ: constante de tempo nominal [h] 42 Marco Nóbrega

61 - c(t): concentração volúmica do gás - t: tempo [s] Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos Resolvendo a eq. (4.1) em ordem ao tempo, obtém-se: Quando t = 0, então C(0) = C 1 o que significa que C 1 corresponde à concentração do gás traçador no instante inicial, C 0. Como o gás traçador utilizado neste caso é a concentração de CO 2, então, pode-se afirmar que a sua concentração exterior não é nula estando presente com uma concentração entre 300 e 500 ppm, sendo assim, a equação diferencial eq.(4.1) será dada pela equação: em que: - C ext : concentração volúmica do gás traçador no exterior. De um modo equivalente pode-se ter: Representando o número de renovações horárias por Rph [h -1 ], obtém-se: em que: - Q: caudal de ventilação [m 3 h -1 ] - V : volume efectivo do espaço [m 3 ] Marco Nóbrega 43

62 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos Apesar de nesta técnica e segundo a norma E741 ASTM ser assumido que o regime é permanente, quer nas concentrações, quer nas temperaturas, na prática não é certo que assim aconteça. Por isso, de forma a minimizar os erros, a norma prevê que o intervalo entre medições consecutivas deve ser menor a dois minutos e deverão registar-se no mínimo cinco valores. Quanto à duração do ensaio, a norma estabelece uma duração mínima (Figura 4.6) de 4 horas com uma taxa média de renovação de ar de 0,25 h -1 e considerando uma incerteza de 10% nos resultados obtidos para um intervalo de confiança de 95%. A constante de tempo nominal,, é definida como sendo o inverso da taxa média de renovação de ar (Rph). Figura 4.6 Durações mínimas de amostragem (adaptado de ASTM, 2006) Abaixo, na Figura 4.7, está representando graficamente os valores do logaritmo da diferença entre a concentração dos gás traçador e a sua concentração média do exterior. O módulo do declive da recta irá corresponder à taxa média de renovação de ar no intervalo de tempo considerado para as respectivas medições. Figura 4.7 Função logaritmica em função do tempo (adaptado de Awbi, 2003) Através da norma ASTM E741 pode-se, na técnica do declive/decaimento, aplicar dois métodos de cálculo da taxa média de renovação de ar: 44 Marco Nóbrega

63 Capítulo 4 Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos através da média dos cálculos dos módulos dos declives entre medições consecutivas durante o intervalo de tempo de medição, aplicando a expressão: em que: : instante inicial no intervalo de tempo considerado [h]; : instante final no intervalo de tempo considerado [h]. a partir da equação da recta de regressão linear, resultante dos mínimos quadrados aplicado aos valores experimentais obtidos. Os cálculos apresentados neste trabalho foram efectuados segundo este segundo método, ou seja, utilizando a técnica do declive/decaimento das concentrações. Marco Nóbrega 45

64 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados 5. Apresentação e Análise dos Resultados 5.1. Introdução Concluída a recolha e monitorização de todos os parâmetros seleccionados para análise, procedeu-se à elaboração das seguintes tarefas: dos cálculos das taxas médias de renovação de ar, e da elaboração dos gráficos que permitem fazer uma caracterização geral através da comparação e inferência estatística dos dados obtidos. Numa primeira parte do presente capítulo pretende-se analisar os registos da concentração de CO 2, obtidos no L_AUT e no ANF. Com esta análise procede-se assim à determinação da Rph durante os intervalos referentes aos períodos de amostragem seleccionados. Será calculado também o caudal de ventilação (Q), visto este estar directamente relacionado com a Rph. Numa segunda fase, pretende-se fazer uma análise e estudo da qualidade do ar interior, observando a evolução gráfica dos dados registados durante os respectivos períodos de amostragem. Esta análise irá abordar os parâmetros/substância já mencionados na secção 4.2 do capítulo 4, sendo que numa primeira abordagem será feita uma relação da evolução das PMx (PM1.0, PM2.5, PM5.0 e PM10.0) com a temperatura exterior, (T_ext) a pluviosidade e a velocidade do vento (V_vento). A relação entre a taxa de ocupação com a variação das partículas será analisada, bem como a relação entre variação do CO 2 exterior e interior com a temperatura interior (T_int), taxa de ocupação, humidade relativa interior e exterior (H_R_int ; H_R_ext) e temperatura exterior (t_ext). Numa terceira fase pretende-se avaliar os dados através de ferramentas estatísticas (regressão linear múltipla e RNA) de modo a criar modelos de previsão acerca da resposta comportamental das PMx interiores e CO 2 interior quando influenciados por outros parâmetros, também estes influenciadores da QAI. A criação destes modelos tem também como objectivo realizar uma comparação com os resultados da análise dos gráficos obtidos das medições (descritos no parágrafo anterior) Resultados da taxa média de renovação de ar e caudal de ventilação A monitorização contínua da concentração interior do CO 2, em que os ocupantes são predominantemente a única fonte de emissão, permite não só determinar a Rph do espaço, mas também estabelecer um padrão de ocupação através da análise das variações das concentrações obtidas. É assim possível saber as frequências das entradas dos ocupantes, o nível e o tempo de ocupação, detectar valores máximos de concentração ou a ocorrência de outras situações como a abertura de portas e janelas. Um dos objectivos do cálculo da Rph é determinar e verificar se os espaços em estudo terão capacidade de ter uma renovação de ar aceitável, isto é, uma renovação mínima segundo a legislação em vigor referida na secção do capítulo 2 (RCCTE), tendo em conta que os 46 Marco Nóbrega

65 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados espaços em estudo são ventilados naturalmente. Pode-se também relacionar estas Rph como indicação da capacidade destes espaços ventilados naturalmente serem capazes de diluir outros poluentes presentes no interior. Quando a Rph é baixa, existe uma acumulação de CO 2 o que poderá acontecer também com outros poluentes. No entanto, há que ter em atenção que muitas substâncias poluentes com origem no interior dos espaços são produzidas a uma taxa que não é proporcional à ocupação do espaço, como é o caso das substâncias emitidas pelos materiais de construção, aparelhos electrónicos e mobiliário, entre outros (Carmo et al, 1999). Os cálculos da Rph, foram efectuados aplicando a técnica do decaimento de CO 2 através do método da regressão linear já atrás referido no capítulo 4. Segundo a norma ASTM E741, para a técnica de decaimento, o intervalo de tempo em que deve ser efectuado as medições não deverá ser inferior à constante de tempo (Figura 4.6). Neste caso em estudo todas as amostragens seleccionadas tiveram durações superiores a 4horas com intervalos entre cada medição consecutiva de 1 minuto (1m 0,01666 h -1 ) Determinação da taxa média de renovação de ar no laboratório de automação Para o primeiro período de amostragem que decorreu do dia 25 ao dia 29 de Março de 2011 foram escolhidos os dias 25; 26; 28 e 29, para o segundo período de ensaios que decorreu do dia 01 ao dia 05 de Abril de 2011 foram escolhidos os dias 1, 2, 4 e 5. A selecção das amostragens foi feita para períodos que apresentavam decaimentos melhor definidos, isto é, zonas iniciais mais lineares. Por esta razão, foram seleccionados os dois melhores decaimentos no primeiro período e outros dois no segundo. A opção da escolha de quatro decaimentos deve-se ao facto de os gráficos obtidos, quer os associados aos dois períodos de ensaios referentes ao L_AUT, Figura 5.1 e Figura 5.2, quer depois ao gráfico associado ao período de ensaios referente ao ANF, Figura 5.5, apresentarem pelo menos quatro decaimentos com melhor definição e destaque. Contabilizou-se sempre os períodos após as últimas aulas da noite (aulas pós-laborais chamadas de regime misto), pois as salas ficavam vazias não havendo interferências, isto é, entradas ou saídas de pessoas. Este período nocturno é o mais aconselhável pois garante uma estabilização do CO 2 no interior, tornando a aplicação da técnica do decaimento mais correcta, indo assim ao encontro do que faz referência a norma ASTM E741. Abaixo está os gráficos referentes aos períodos de amostragem no L_AUT com a sinalização ( ) da respectiva amostragem seleccionada. Marco Nóbrega 47

66 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Figura 5.1 Medição do CO 2 de 25 a 29 de Março Figura 5.2 Medição do CO 2 de 01 a 05 de Abril de Marco Nóbrega

67 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Para exemplificar de modo mais compreensível pode-se dar como exemplo a transição do dia 25 para o dia 26 (Figura 5.1), isto é, o período de amostragem começou no dia 25 às 21h26m com um valor de 779 ppm e terminou às 08h56m com um valor de 443 ppm, com uma duração total da amostragem de 13h30m. As Figura 5.3 e 5.4 descritas abaixo, mostram os gráficos logaritmos ln(c inicial C final ) em função do tempo, referentes aos respectivos períodos de amostragem seleccionados a partir dos gráficos representados nas Figuras 5.1 e 5.2. Nas Figuras 5.3 e 5.4 está exposta a recta de regressão linear cujo o módulo do declive corresponde ao valor de Rph, bem como o coeficiente de determinação. Figura 5.3 Decaimento do CO 2 no laboratório do dia 25 para 26 e 28 para 29 do primeiro período Figura 5.4 Decaimento do CO 2 no laboratório do dia 01 para 02 e 04 para 05 do segundo período Fazendo a média dos valores dos módulos referentes aos declives dos sucessivos períodos de amostragens obtém-se uma taxa média de renovação de ar: Marco Nóbrega 49

68 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Quadro 5.1 Tabela referente ao valor médio de Rph, L_AUT Dias Valor inicial de CO 2 (máximo) [ppm] Valor final de CO 2 (minimo) [ppm] Média Desvio padrão Rph 25 a ,71 103,37 0,40 28 a ,45 195,73 0,40 01 a ,76 94,17 0,37 04 a ,97 208,96 0,43 Valor médio de Rph [h -1 ] 0, Determinação da taxa média de renovação de ar no Anfiteatro de Mecânica A metodologia de escolha dos decaimentos para o cálculo da Rph no ANF foi a mesma utilizada anteriormente para o L_AUT. Este terceiro período de ensaios, realizados apenas no ANF, decorreu de 30 de Maio a 03 de Junho de De modo idêntico ao utilizado para o L_AUT, foram escolhidos quatro períodos de amostragem para o cálculo da Rph, sendo que estes quatro, ao contrário do L_AUT, foram escolhidos para o mesmo período de ensaios. Abaixo está o gráfico referente aos períodos de amostragem no ANF, com a sinalização da respectiva amostragem seleccionada ( amostragem seleccionada): Figura 5.5 Medição do CO 2 de 30 de Maio a 03 de Junho de Marco Nóbrega

69 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Nass Figuras 5.6 e 5.7 apresentam-se os gráficos logaritmos ln(cinicial Cfinal) em função do tempo, referentes aos respectivos períodos de amostragem seleccionados no gráfico representado na Figura Nestas é ainda apresentada a recta de regressão linear cujo o módulo do declive corresponde ao valor de Rph, bem como o coeficiente de determinação. Figura 5.6 Decaimento do CO 2 no anfiteatro de mecânica do dia 30 para 31 e 31 para 01 do terceiro período Figura 5.7 Decaimento do CO 2 no anfiteatro de mecânica do dia 01 para 02 e 02 para 03 do terceiro período Fazendo a média dos valores dos módulos referentes aos declives dos sucessivos períodos de amostragens obtém-se uma taxa média de renovação de ar: Quadro 5.2 Tabela referente ao valor médio de Rph, ANF Dias Valor inicial de CO 2 (máximo) Valor final de CO 2 (minimo) Media Desvio padrão Rph 30 a ,70 350,48 0,45 31 a ,54 83,68 0,32 01 a ,61 226,64 0,31 02 a ,53 197,21 0,30 Valor médio de Rph [h -1 ] 0,35 Marco Nóbrega 51

70 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Pode-se verificar que quer no L_AUT, quer no ANF, os resultados obtidos da Rph encontram-se abaixo dos valores recomendados pela legislação em vigor já referida no capítulo 2. De acordo com a legislação (RSECE), existem mínimos de caudal de ar novo (Q min ), a serem verificados e que estão directamente ligados às Rph. No presente caso em estudo os dois espaços, L_AUT (considerado um Laboratório) e ANF (considerado uma sala de aula), são segundo o RSECE espaços de características independentes, e por isso, exigem diferentes Q min, no caso do L_AUT o caudal é de 35 m 3.h -1.pessoa -1, no ANF é de 30 m 3.h - 1.pessoa -1. Para o cálculo do caudal de ventilação (Q), para posteriormente calcular o Q min, vamos utilizar a eq.(4.6) pois este é directamente proporcional à Rph do espaço em estudo. O Quadro 5.3 abaixo, mostra os caudais reais obtidos para cada um dos espaços em estudo. Quadro 5.3 Tabela referente ao cálculo do caudal de ventilação Espaços Rph [h -1 ] V [m 3 ] Q [m 3.h -1 ] L_AUT 0, ANF 0, Para o cálculo do Q min deve-se considerar a ocupação máxima, esta é calculada tendo em conta o máximo de lugares disponíveis em cada um dos espaços, no caso do L_AUT existem 40 lugares para um volume de 300 m 3, enquanto no ANF existem 63 lugares disponíveis para 170 m 3.Sendo assim, no L_AUT o Q min necessário seria de aproximadamente 1400 [m 3.h -1 ] (35 [m 3.h -1.pessoa -1 ]), enquanto para o ANF, o Q min necessário seria de 1800 [m 3.h -1 ]. Verifica-se, no entanto, uma grande discrepância em relação aos resultados dos Q min obtidos no Quadro 5.3 quando comparados com os valores necessários para uma ocupação máxima dos respectivos espaços. Mesmo que os cálculos sejam feitos para uma taxa de ocupação média, ainda assim, existe uma diferença considerável entre valores. Verifica-se então que os valores dos caudais obtidos no Quadro 5.3 estão muito abaixo dos valores estipulados pelo RSECE para cada um dos respectivos espaços. O aumento ou diminuição do Q está então intimamente ligado à variação da Rph devido à relação directa entre os dois parâmetros Análise da variação da Rph e caracterização dos valores de CO 2 obtidos De seguida faz-se uma análise dos valores das Rph e do CO 2 obtidos para cada respectivo espaço em estudo. Esta análise é feita com base na pesquisa bibliográfica apresentada no capítulo 2, principalmente no que se refere ao estudo apresentado por Mikola et al (2011) exposto na secção 2.2.1, no qual este faz referencia a três padrões que caracterizam e influenciam as Rph. Averigua-se se para cada um dos respectivos espaços a convergência e interligação de factores como, concentração do CO 2, taxa de ocupação, a Rph e a abertura das janelas, observando-se assim as suas evoluções físicas. 52 Marco Nóbrega

71 LABORATÓRIO DE AUTOMAÇÃO Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados No caso do L_AUT, em ambos os dois períodos de amostragem o número de janelas abertas permaneceu sempre constante (3 janelas abertas), quer nos períodos de aulas, quer nos períodos de desocupação da sala. Neste caso as janelas encontram-se a uma altura aproximadamente de dois metros em relação ao chão da sala, não sendo possível aos alunos controlarem as aberturas das mesmas. A aplicação de qualquer um dos padrões apresentados por Mikola et al (2011) não poderá aplicar-se a este caso, isto é, a influência do processo físico associado à transferência do CO 2 entre o interior e exterior através das janelas não dependerá da intermitência das suas aberturas. A influência mais preponderante na variabilidade do CO 2 será nas aberturas das portas da sala durante os intervalos, inícios e fins de aula, e na alternância do número de alunos durante as aulas devido às entradas e saídas destes. Ao analisar-se as Figuras 5.1 e 5.2, pode verificar-se que a característica mais visível em ambas é o facto de que os aumentos e diminuições do CO 2 interior estarem praticamente ajustadas aos aumentos e diminuições da taxa de ocupação. De acordo com esta análise podese concluir então que a concentração do CO 2 interior é função directa do número de ocupantes, isto é, da sua taxa de ocupação. O CO 2 exterior mantém-se constante num valor médio de 426 ppm, não tendo influência directa nas variações das concentrações interiores. Segundo M_Santamouris et al (2008), a relação entre as temperaturas interiores e exteriores estão interligadas com a variação do CO 2, pois os alunos tendem a abrir e fechar as janelas quando temperaturas desconfortáveis fazem-se sentir no interior do espaço, provocando assim alterações nas concentrações de CO 2 interiores. No caso do L_AUT este raciocínio não se verifica, primeiro, porque as janelas não estão ao alcance dos alunos, segundo, os dois períodos de amostragem decorreram durante Março e Abril, período este em que a temperatura média interior é de 18 ºC, próxima da temperatura de conforto térmico para este período que é de 20 ºC segundo o RSECE. Sendo assim, neste caso não haverá influência directa da temperatura na variação do CO 2 interior, e por consequência na Rph. Na Figura 5.2 pode observar-se que entre as 10h e as 16h existe um pico de CO 2, que é referente a uma aula que ocorreu no Sábado dia 02 na qual não foi feita referência à taxa de ocupação. Fazendo uma análise pormenorizada aos respectivos valores máximos da concentração do CO 2 interior, tendo em conta a taxa de ocupação e os períodos correspondentes a esses mesmos máximos, verifica-se que a tendência demonstra (Quadro 5.4 e Figura 5.8) que a concentração aumenta à medida que aumenta a taxa de ocupação e a duração das respectivas aulas. Marco Nóbrega 53

72 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Quadro 5.4 Concentrações máximas do CO 2 interior referentes aos dois períodos de amostragem, L_AUT Dia da aula Começo e fim da aula Duração da aula Taxa de ocupação CO 2 interior máximo [ppm] Sex, 25 Mar 9h36m 11h40m 2h04m 32% 924 Sex, 25 Mar 18h39m 19h31m 52m 16% 929 Seg, 28 Mar 9h35m 11h59m 2h24m 34% 1096 Seg, 28 Mar 20h30m 23h35m 3h05m 28% 1509 Ter, 29 Mar 9h-23m 11h49m 2h26m 29% 1049 Sex, 01 Abr 9h35m 12h11m 2h36m 31% 990 Sex, 01 Abr 18h32m 19h19m 47m 21% 866 Seg, 04 Abr 9h44m 12h05m 2h21m 35% 846 Seg, 04 Abr 20h30m 23h32m 3h02m 37% 1418 Ter, 05 Abr 9h42m 11h48m 2h06m 36% 1042 Valores regulamentares (RSECE) Valores não regulamentares (RSECE) Figura 5.8 Concentração do CO 2 interior em função da ocupação da sala e duração da aula ANFITEATRO DE MECÂNICA No L_AUT o número de janelas abertas manteve-se constante nos dois períodos de amostragem, pelo contrário no ANF houve alguma variabilidade na abertura das janelas permanecendo em média uma janela aberta. Neste caso, as janelas estavam ao alcance dos alunos podendo estes promoverem a sua abertura ou fecho. Segundo a folha de registo de 54 Marco Nóbrega

73 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados informação (ver Figura 4.2) obtida durante as medições, é possível verificar a que períodos de aulas correspondem as aberturas das janelas. Com esta informação consegue-se verificar quais as consequências e influências na variabilidade do CO 2 interior, tendo em conta a taxa de ocupação e a duração das aulas. Analisando então estes registos (Anexo IV, referentes ao período seleccionado), verifica-se que as aulas correspondentes ao dia 30 de Maio e ao dia 01 de Junho permaneceram com as janelas fechadas, enquanto as restantes aulas permaneceram com uma janela aberta. De modo a dar um exemplo concreto, tendo em conta a Figura 5.5, fez-se uma comparação directa entre os valores do CO 2 interior obtidos numa aula do dia 30 (das 18h54m às 20h12m, duração 2h18m) e no dia 31 (das 17h44m às 19h35m, duração 2h51m), sendo que em ambas a taxa de ocupação foi aproximadamente de 16%. Dos valores obtidos verifica-se que o valor mais elevado do CO 2 interior (1479 ppm) corresponde à aula do dia 30, registando-se um valor máximo de 1080 ppm na aula do dia 31. Analisando a comparação entre os dois dias pode-se averiguar que apesar da aula do dia 31 ter mais 31 minutos de duração, esta regista um valor máximo de CO 2 inferior à aula do dia 30. Esta situação ocorre devido ao facto de haver pelo menos uma janela aberta durante a aula (dia 31) aumentando assim a capacidade de diluição do CO 2. Um outro factor para que a aula do dia 31 tenha um CO 2 interior inferior, poderá estar associado ao facto da porta da sala ter sido aberta um maior número de vezes, promovendo um crescimento mais lento do CO 2 interior. Em relação à primeira aula do dia 02 de Junho (das 14h40m às 16h16m), verifica-se, através do anexo IV, que apesar de esta começar inicialmente com a janela fechada e assim permanecer durante 36 minutos, é depois aberta por um aluno devido às queixas relativamente à temperatura interior (aproximadamente 28 ºC). O aumento da temperatura interior está associado directamente ao aumento da temperatura exterior ( 29 ºC), e ao aumento da carga térmica gerada na sala por uma ocupação (44%) superior ao normal respectivamente a aulas anteriores. Neste caso, como faz referência M.Santamouris et al (2008), a temperatura interior influenciou a abertura de uma janela, contudo apesar de a aula continuar com a janela totalmente aberta não houve um decréscimo do CO 2 interior, pelo contrário houve um contínuo crescimento atingindo-se um valor máximo de 3978 ppm. Esta circunstância deve-se de uma maneira geral ao facto da janela não ter uma área suficiente para promover a diluição do CO 2 e a sua consecutiva diminuição. Um outro factor passível de explicação e que se observa na Figura 5.5, é o decréscimo acentuado do CO 2 interior durante o intervalo da primeira aula (dia 02 de Junho) para a segunda aula (das 16h39m às 18h15m, duração 1h36m). O fenómeno desta ocorrência poderá estar associado de um modo geral à abertura da porta e janela durante o intervalo entre as duas aulas. A porta e a janela encontram-se em fachadas opostas mas as duas com a mesma direcção, promovendo assim um escoamento e aumento da velocidade do ar sempre que as duas permanecem abertas no mesmo intervalo de tempo. Quando comparado com o mesmo período de tempo de aulas anteriores verifica-se que neste caso há um decréscimo acentuado do valor do CO 2 interior, passando de 3978 ppm para 1678 em apenas 35 minutos. Marco Nóbrega 55

74 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Ao analisar-se a Figura 5.5 verifica-se, tal como foi feito na análise das Figuras 5.1 e 5.2, que uma característica dominante é o facto dos aumentos e diminuições do CO 2 interior estarem acompanhados e ajustados às variações da taxa de ocupação, sendo este o parâmetro que maior influencia a variação do CO 2 interior (Mikola et al, 2011). Fazendo a mesma análise no ANF tal como foi feito para o L_AUT, averigua-se também que a concentração aumenta à medida que aumenta a taxa de ocupação e a duração das respectivas aulas (Figura 5.9 e Quadro 5.5). Quadro 5.5 Concentrações máximas do CO 2 interior referentes ao terceiro período, ANF Dia da aula Começo e fim da aula Duração da aula Taxa de ocupação CO 2 interior máximo [ppm] Seg, 30 Mai 18h54m 20h12m 1h18m 16% 1479 Seg, 30 Mar 21h50m 23h08m 1h18m 16% 2104 Ter, 31 Mai 17h44m 19h35m 1h51m 15% 1080 Qua, 01 Jun 16h55m 18h16m 1h21m 11% 1117 Qua, 01 Jun 19h-15m 20h36m 1h21m 14% 1208 Qui, 02 Jun 14h40m 16h16m 1h36m 44% 3978 Qui, 01 Jun 16h39m 18h15m 1h36m 39% 2472 Valores regulamentares (RSECE) Valores não regulamentares (RSECE) Figura 5.9 Concentração do CO 2 interior em função da ocupação da sala e duração da aula 56 Marco Nóbrega

75 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Síntese crítica A medição contínua do CO 2 interior e exterior efectuada, quer no L_AUT, quer no ANF, permitiu caracterizar os dois espaços não só ao nível das suas capacidades de renovações do ar interior, mas também ao nível das suas capacidades de ventilação. A interligação e cruzamento de factores tais como, a taxa de ocupação, duração das aulas, abertura de janelas ou portas e temperatura interior e exterior, são preponderantes na obtenção das Rph e consequentemente dos caudais de ventilação. Através dos cálculos efectuados para as Rph verifica-se que, quer para o L_AUT (Rph 0,40 h -1 ), quer para o ANF (Rph 0,35 h - 1 ), os resultados encontram-se abaixo dos valores recomendados pela legislação em vigor (RCCTE e RSECE), consequentemente os valores de Q min encontram-se também inferiores aos necessários. Como demonstra a eq.(4.6), as Rph estão directamente associadas ao volume, e ao caudal de ventilação, por esta razão pode-se concluir directamente, tendo em conta os valores obtidos das Rph e Q para os dois espaços, que a existência de espaços com grandes volumes em que as suas áreas de abertura para o exterior (feitas principalmente através de janelas) são consideravelmente menores em relação ao respectivo volume, leva a menores diluições do CO 2 e consequentemente obtêm-se Rph e caudais de ventilação menores. A geração e desenvolvimento da variabilidade do CO 2 interior medido em cada um dos espaços, está intimamente associado à taxa de ocupação e à duração das respectivas aulas. Verifica-se que as concentrações máximas do CO 2 interior presentes no ANF (Quadro 5.5) ultrapassam o valor máximo recomendado pelo RSECE (984 ppm), pelo contrário em relação ao L_AUT alguns dos valores (Quadro 5.4) estão regulamentares. Observa-se que os valores de CO 2 interior no ANF ultrapassam os limites recomendados, sendo também sempre superiores ao L_AUT. Comparando-se os dois espaços avaliados, verifica-se que para a mesma taxa de ocupação o número de ocupantes presentes no ANF é superior ao L_AUT, pois o ANF tem um maior número de lugares sentados. Para uma taxa de ocupação de 50% o ANF tem 30 ocupantes enquanto o L_AUT tem 20 ocupantes, então sabendo-se que o ANF tem praticamente metade do volume do L_AUT (Quadro 5.3) o que se pretende demonstrar é que com a mesma taxa de ocupação ou até inferior e com o mesmo tempo de duração de aula, é normal o ANF ter valores sempre superiores ao L_AUT Resultados e análise dos parâmetros em estudo da QAI Análise das partículas suspensas no ar no ANF e L_AUT Utilizando como base a pesquisa efectuada e descrita no capítulo 2, destacando-se a secção , pretende-se então fazer uma análise do comportamento das PMx através da observação dos gráficos obtidos para os parâmetros em estudo. Esta análise permite verificar o comportamento das PMx ao longo dos períodos de amostragem, averiguando a influência dos outros parâmetros no seu comportamento. Para esta análise construiu-se dois tipos de gráficos: um em que se relaciona as PMx (PM1.0, PM2.5, PM5.0 e PM10.0) com alguns agentes físicos tais como, temperatura interior e exterior (T_int e T_ext), pluviosidade, Marco Nóbrega 57

76 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados velocidade do vento (V.vento) e um outro em que se relaciona as PMx com a taxa de ocupação (Ocupação). Estes dois gráficos foram construídos para cada um dos períodos de amostragem podendo assim comparar-se e caracterizar de modo geral cada um dos períodos. A análise dos gráficos é feita em conjunto com as folhas de registo de informação para que a interpretação da variação dos parâmetros medidos possa acompanhar todos os acontecimentos ocorridos no interior de cada um dos espaços durante as medições. Na análise das Figuras 5.10 à 5.15, pode observar-se uma divisão de comportamento entre as PMx, isto é, as mais grosseiras PM5.0 e PM10 seguem um determinado comportamento acontecendo o mesmo entre as PM1.0 e PM2.5. Segundo as conclusões de Poupard et al (2005) e Branis et al ( 2005), tal facto deve-se ao modo como diferentes factores influenciam os diferentes tamanhos das partículas. Os crescimentos e diminuições das PM5.0 e PM10.0 (partículas mais grosseiras) estão associados aos respectivos inícios, durações e fins de aulas, correspondendo à entrada, permanência e saída dos alunos. O período de tempo ocorrido e a taxa de ocupação para esse mesmo período são factores preponderantes para estas flutuações das PMx mais grosseiras. Como se demonstra nas Figura 5.11, 5.13 e 5.15 os aumentos e diminuições das taxas de ocupação correspondem também às variações das PM5.0 e PM10.0, indo assim ao encontro do que referiu Branis et al (2005) no seu estudo quando associa as actividades interiores (ligadas à taxa de ocupação) como as mais influenciadoras neste tipo de PMx. Apesar das PM10.0 e PM5.0 seguirem um comportamento quase sempre coincidente, verifica-se que as PM10.0 atingem sempre valores máximos superiores às PM5.0. Esta situação reforça a ideia de que os ocupantes e actividades inerentes à sua presença são preponderantes no aumento de PMx mais grosseiras. Durante o período em que não se encontra alunos nas salas, no Sábado e Domingo as PM10.0 e PM5.0 seguem um comportamento quase totalmente coincidente entre elas, aproximando-se os seus valores máximos dos valores mínimos das PMx finas, PM2.5 e PM1.0. Numa análise pormenorizada às Figuras 5.12 e 5.13 verifica-se que no Sábado (02 de Abril) entre as 09 e as 16h existe um valor máximo nas PM5.0 e PM10.0, o qual não foi acompanhado pela respectiva taxa de ocupação. A ocorrência desta aula não estava planeada, pelo que não foi registado na folha de registo o número de ocupantes e por consequência não se obteve a taxa de ocupação para este período de tempo. Observando a Figura 5.15 verifica-se que no dia 02 de Junho entre as 09 e 13h existe um máximo nas PM10.0 e PM5.0 desfasado temporalmente em relação à taxa de ocupação. Neste caso não foi a taxa de ocupação que contribuiu para este máximo mas sim o facto de ter sido feito o corte da relva do jardim próximo da janela da sala que se encontrava aberta, daí o aumento considerável das PM10.0 e PM5.0 no interior da sala antes do começo da aula. Branis et al (2005) relata no seu estudo não ter encontrado qualquer correlação entre as PMx > PM2.5 e as condições ambientais. Numa observação geral dos gráficos obtidos não existe de facto uma relação perceptível entre a variação dos parâmetros físicos, (temperatura 58 Marco Nóbrega

77 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados exterior e interior, pluviosidade e velocidade do vento) e a variação das PMx mais grosseiras, o que demonstra que estas são pouco influenciadas pelas condições ambientais. Como já foi descrito anteriormente as PM2.5 e PM1.0, ao contrário das PM5.0 e PM10.0, praticamente não são afectadas pelos ocupantes ou pelas actividades desenvolvidas por estes. Observando as Figura 5.11, 5.13 e 5.15 verifica-se que a variação da taxa de ocupação não influencia a variação das PM2.5 e PM1.0. Neste caso por se tratar de uma sala de aulas não existe grandes fontes interiores que influenciem as PMx finas, tais como, fumo de tabaco ou produtos gerados através de aparelhos de combustão. A poluição gerada por fontes exteriores também será pouco relevante pois os espaços em estudo estão afastados de estradas principais e não existem fábricas nas proximidades que possam contribuir para o aumento considerável das PMx exteriores, tendo assim por consequência a pouca influência nas PMx finas interiores. As PM2.5 e PM1.0 seguem um comportamento muito próximo entre elas, não havendo variações notórias entre os dias em que os alunos se encontram na sala e o fim-de-semana. A influência do comportamento dos parâmetros físicos, tais como, temperatura interior e exterior, velocidade do vento, pluviosidade, também não são evidentes nas variações das PM2.5 e PM1.0. Em média, os valores medidos das PM10.0 durante todos os períodos de amostragem foram muito inferiores aos valores recomendados pela nota técnica NT-SCE-02 do RSECE. No caso das PM10.0 e PM5.0 os valores baixos devem-se principalmente às baixas taxas de ocupação associadas ao facto de as duas salas possuírem um grande volume, potenciando assim, uma maior dispersão no volume de PMx. Verifica-se também em todos os períodos de amostragem que as PM10.0 e PM5.0 foram sempre superiores às PM2.5 e PM1.0. Figura 5.10 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (25-03 a 29-03) Marco Nóbrega 59

78 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Figura 5.11 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (25-03 a 29-03) Figura 5.12 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (01-04 a 05-04) 60 Marco Nóbrega

79 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Figura 5.13 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (01-04 a 05-04) Figura 5.14 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (30-05 a 03-06) Marco Nóbrega 61

80 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Figura 5.15 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (30-05 a 03-06) Análise do CO 2 no ANF e L_AUT A análise referente à interligação dos factores, caudal de ventilação, Rph e taxa de ocupação, que influenciam na variação do CO 2 interior, foi já apresentada na secção Pretende-se então, através da observação das Figura 5.16, 5.17 e 5.18, complementar a análise já anteriormente feita verificando de um modo geral a maior ou menor influência dos parâmetros físicos (temperatura interior e exterior, humidade relativa interior e exterior), taxa de ocupação e CO 2 exterior. As Figura 5.16, 5.17 e 5.18 mostram, tal como já tinha sido demonstrado, que a taxa de ocupação é o factor preponderante na variação do CO 2. Em relação à influência do CO 2 exterior, Mikola et al (2011) afirma que normalmente em grandes cidades ou em lugares onde é gerada poluição através da combustão principalmente de automóveis ou de fábricas (por exemplo queima de carvão), por norma as concentrações de CO 2 do ar exterior vão influenciar o CO 2 do ar interior. No caso em estudo verifica-se que não existe influência do CO 2 exterior nas quantidades interiores, pois este encontra-se em média próximo dos valores normais para o exterior (entre 350 a 400 ppm). Os valores normais para o exterior deve-se ao facto dos espaços em estudo não se encontrarem próximos de ambientes exteriores altamente poluídos. No que respeita à influência dos parâmetros físicos, não é perceptível na análise das Figura 5.16, 5.17 e 5.18 uma relação de influência directa ou que se possa evidenciar entre qualquer um dos parâmetros físicos e o CO 2 interior. 62 Marco Nóbrega

81 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Figura 5.16 Evolução comportamental do CO 2 interior e exterior de 25 a 29 de Março Figura 5.17 Evolução comportamental do CO 2 interior e exterior de 01 a 05 de Abril Marco Nóbrega 63

82 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Figura 5.18 Evolução comportamental do CO 2 interior e exterior de 30 Maio a 03 de Junho Modelação da QAI Neste contexto de modelação da QAI através das RNA, tem-se por objectivo geral criar modelos de previsão acerca da resposta comportamental das PMx (PM2.5 interiores representando as PMx finas e PM10.0 interiores representando as PMx grosseiras) e do CO 2 interior quando submetidos a outros parâmetros também eles influenciadores da QAI. Pretende-se, pois, com estes modelos fazer também um estudo comparativo com os resultados da análise geral feita a partir dos gráficos obtidos dos parâmetros medidos relativamente à QAI (secção e 5.3.2). Portanto, com esta análise comparativa poder-se-á verificar ou não a mesma variação de alguns parâmetros e principalmente observar se os parâmetros seleccionados, que se pressupõe serem influenciadores, quer nas PMx, quer no CO 2 interior, irão ter a mesma influência, através das RNA, quando comparados com as análises já feitas aos mesmos através dos gráficos obtidos das medições. Como já foi referido no capítulo 3 a utilização de modelos de previsão com base nas RNA deverão ser acompanhados também pelos cálculos dos modelos através das regressões lineares múltiplas (RLM), pois só faz sentido a utilização de ferramentas como as RNA, quando estas se sobrepõem aos resultados obtidos através da estatística clássica. De seguida, apresenta-se uma comparação entre os modelos obtidos com as RNA e com as regressões. 64 Marco Nóbrega

83 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Através do estudo bibliográfico feito e já demonstrado ao longo deste trabalho, foram seleccionados então os parâmetros que poderão ser mais ou menos influenciadores no comportamento, quer das PMx interiores, quer no CO 2 interior. Neste caso os parâmetros seleccionados para as construções das RNA serão denominados de variáveis independentes, enquanto o CO 2 interior e as PMx serão as variáveis dependentes. Para o CO 2 interior foram seleccionados os seguintes parâmetros: CO 2 exterior (CO 2 _out) Temperatura exterior (Temp_out) Temperatura interior (Temp_in) Humidade interior (Hum_in) Humidade exterior (Hum_out) Velocidade do vento (V.vento_out) Pluviosidade (Pl_out) Ocupação da sala (ocupação) Para as PMx (PM2.5 e PM10.0) foram seleccionados os seguintes parâmetros: PM2.5 exteriores (PM2.5_out), quando a RNA elaborada for referente às PM2.5 interiores e PM10.0 exteriores (PM10.0_out) referente às PM10.0 interiores. CO 2 exterior e interior (CO 2 _ out ; CO 2 _ in) Temperatura exterior (Temp_out) Temperatura interior (Temp_in) Humidade interior (Hum_in) Humidade exterior (Hum_out) Velocidade do vento (V.vento_out) Pluviosidade (Pl_out) Ocupação da sala (ocupação) Os modelos de previsão criados para o CO 2 interior e PMx interiores foram desenvolvidos para os dois espaços em estudo, isto é, para o ANF e para o L_AUT. No caso do ANF foram validados 5570 dados correspondentes ao período de medições de 30 de Maio a 03 de Junho de No caso do L_AUT foram validados 5954 dados correspondentes à união de dois períodos de medição, que correspondem a 25 a 29 de Março e 01 a 05 de Abril de Por último, foi também desenvolvido um modelo de previsão para a junção dos dois espaços, tendo sido validados dados. No Quadro 5.6, apresenta-se um resumo descritivo dos dados seleccionados relativamente a cada um dos períodos de medição correspondentes aos dois espaços. Marco Nóbrega 65

84 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Quadro 5.6 Resumo descritivo dos dados validados, para cada um dos espaços em estudo Período de medição no L_AUT, 5954 dados validados Período de medição no ANF, 5570 dados validados Junção dos dois períodos de medição dados validados Média Máximo Mínimo Média Máximo Mínimo Média Máximo Mínimo PM2.5_in [ug/m 3 ] 11,23 27,81 3,31 7,90 26,73 2,34 9,62 27,81 2,33 PM2.5_out [ug/m 3 ] 15,9 43,72 3,23 10,22 27,48 2,71 13,68 43,72 2,71 PM10.0_in [ug/m 3 ] 49,06 226,96 9,86 31,29 258,61 6,54 40,47 258,61 6,54 PM10.0_out [ug/m 3 ] 67,99 157,31 13,83 59,34 323,64 22,54 63,81 323,64 13,83 CO 2 _ in [ppm] 680, , , CO 2 _ out [ppm] 438, , , Temp_out [ºC] 16, ,9 21,03 33,6 15,4 18,83 33,6 8,9 Temp_in [ºC] 17,54 20,6 15,4 23,76 27,1 22,4 20,54 27,1 15,4 Hum_in [%] 48, , , Hum_out [%] 63, , , Pl_out [mm] 0,18 6,6 0 0,006 0,6 0 0,0937 6,6 0 V.vent_out [km/h] 0,48 8,6 0 0,77 12,2 0 0,622 12,21 0 Ocupação [%] 7, ,10 44,44 0 5, As variáveis independentes, apresentadas resumidamente na tabela anterior, têm também significativas variações em suas ordens de grandeza. Assim, o uso dessas variáveis na grandeza original tornaria inviável a construção correcta das RNA ficando estas mais vulneráveis ao erro principalmente na sua fase de ciclos de treino. Visando solucionar essa problemática, os dados foram normalizados para reduzir as disparidades entre os valores nominais das variáveis independentes. Esta normalização faz com que todos os parâmetros 66 Marco Nóbrega

85 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados estejam na mesma faixa de valores, neste caso entre 0 e 1, evitando-se assim que a dimensão de um parâmetro se sobreponha em relação aos outros parâmetros. A fórmula para normalização é representada da seguinte forma: Desempenho dos modelos criados através das RLM e RNA Fases de treino, teste e validação das RNA No capítulo 3, foi explanada toda a base de processamento e construção das RNA. Tendo em conta o capítulo 3, as bases de construção das RNA residiram na utilização do software comercial da empresa Statsoft designado de Statistica Neural Networks, versão 7. A escolha dos algoritmos para a construção das redes foi elaborada e determinada por tentativa e erro, de modo a procurar a rede mais adequada e lógica na previsão dos parâmetros em estudo. Nas redes seleccionadas são utilizadas redes de retropropagação multicamada designadas de MLPs utilizando-se um algoritmo BFGS, um método quasi-newton de convergência rápida. O desenvolvimento do erro neste algoritmo faz-se através da regra de aprendizagem por correcção do erro, de modo a obter o erro mínimo. O treino foi aleatório para cada ciclo e a correcção dos pesos sinápticos foi baseada na soma dos erros quadráticos e realizada após o treino de cada amostra. A amostragem aleatória foi dividida em três partes; 70% para os ciclos de treino, 15% para testar e os restantes 15% de dados para a sua verificação e validação. Todas as redes construídas têm 3 camadas (camada de entrada; camada oculta; camada de saída), em que apenas diferem no número de neurónios que constitui as camadas e também nas funções de activação e de saída. No Quadro 5.7 abaixo, está um resumo da constituição de todas as redes feitas. Quadro 5.7 Resumo da constituição das redes Parâmetros dependentes Primeira camada Camada oculta Camada de saída Função de activação Função de saída Número de ciclos de treino CO 2 interior L_AUT Tangente Logística 150 PM2.5 interior L_AUT Tangente Logística 150 PM10.0 interior L_AUT Tangente Logística 120 CO 2 interior ANF Logística Logística 150 PM2.5 interior ANF Tangente Logística 90 PM10.0 interior ANF Tangente Tangente 90 CO 2, PM2.5 e PM10.0 interiores (junção dos dois espaços) Tangente Logística 100 Marco Nóbrega 67

86 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Para validação e teste das redes, separaram-se aleatoriamente, como já foi referido, 30% das unidades estatísticas do conjunto de dados. Esse novo conjunto de dados foi utilizado exclusivamente para mensurar a capacidade de generalização de cada uma das redes. Para fazer uma análise da rede foram aplicadas análises estatísticas, entre elas, o coeficiente de determinação (R 2 ), que calcula o grau de associação de duas variáveis, e o erro médio quadrático, para que se possa fazer uma análise precisa sobre os acertos das RNA desenvolvidas. Para determinar a qualidade dos resultados obtidos pelas RNA, comparados com os obtidos com as medições, foi levado em consideração o grau de precisão das previsões consideradas pelo seguinte critério: Erro Médio Quadrático de Previsão (EMQP) expresso por: em que: é o valor real do período i; é a previsão para o período i: é o número de previsões. O coeficiente de determinação foi utilizado para medir o quanto do fenómeno é explicado pela arquitectura e o treino em questão. Assim, determinou-se previamente que redes com coeficiente de determinação (R 2 ) menor do que 0,5 seriam classificadas como tendo baixa capacidade de explicar o fenómeno, redes com coeficiente de determinação (R 2 ) entre 0,5 e 0,7 seriam classificadas como tendo razoável capacidade de explicar o fenómeno, e redes com coeficiente de determinação (R 2 ) maiores do que 0,7 seriam tratadas como tendo boa capacidade de modelar o fenómeno. Conforme já mencionado no capítulo 3, para evitar a perda de generalização da rede, por causa da alimentação, à que manter um equilíbrio no número de ciclos de treino. Por norma para evitar o super-treino a aprendizagem deve ser interrompida quando os erros não variam mais, mantendo-se quase constantes indicando que a rede está treinada, ou quando o erro de teste aumentar depois de ter diminuído. Sendo assim, o número de ciclos foram interrompidos sempre que o EQMP começasse a tornar-se visivelmente constante. Nas figuras apresentadas no anexo V, estão representadas as relações relativas à evolução do EQMP em função do aumento do número de ciclos para cada uma das redes construídas referentes aos dois espaços em estudo. Nas respectivas figuras do anexo V, pode-se observar que a partir de um determinado número de ciclos os EQMP de treino tendem a apresentar um comportamento 68 Marco Nóbrega

87 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados aproximadamente constante. A partir desse momento, a capacidade de generalização da RNA não melhora significativamente apesar de melhorar os acertos dos dados de treino. Coeficientes de determinação Concluída a aplicação do EQMP para cada uma das redes, complementa-se agora esta análise com a demonstração do coeficiente de determinação de cada uma das redes. O cálculo do coeficiente de determinação permite a verificação da capacidade das redes elaboradas demonstrarem ou não uma boa associação entre as duas variáveis (variável medida versus variável calculada através da RNA). No Quadro 5.8 abaixo, está representado os coeficientes de determinação obtidos através das RNA e também os coeficientes obtidos através das regressões lineares múltiplas, para as mesmas variáveis dependentes e independentes. Quadro 5.8 Coeficiente de determinação para as RNA e Regressões Lineares Múltiplas Parâmetros dependentes Coeficiente de determinação, R 2, obtido através das RNA Coeficiente de determinação, R 2, obtido através das RLM * CO 2 interior L_AUT 0,98 0,76 PM2.5 interior L_AUT 0,99 0,64 PM10.0 interior L_AUT 0,99 0,51 CO 2 interior ANF 0,99 0,66 PM2.5 interior ANF 0,99 0,65 PM10.0 interior ANF 0,98 0,92 CO 2, PM2.5 e PM10.0 interiores (junção dos dois espaços) 0,98 *RLM Regressão Linear Múltipla Analisando o Quadro 5.8 verifica-se que todos os coeficientes de determinação obtidos através das RNA justificam a sua utilização face à modelação utilizando regressões lineares múltiplas. È compreensível as RNA apresentarem valores muito superiores às regressões pois os modelos criados apresentam pouca ou mesmo nenhuma linearidade associada, o que torna as regressões lineares múltiplas uma ferramenta muito pouco precisa neste tipo de análise. As RNA apresentam coeficientes de determinação que ultrapassam todos eles o valor de 0,7 que ficou definido como sendo um valor em que a rede teria uma boa capacidade de explicação do Marco Nóbrega 69

88 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados fenómeno. Todas as redes apresentam um coeficiente de determinação próximo de 1. Tendo em conta os resultados obtidos nas correlações e tal como referido aquando da introdução às RNA, as mesmas demonstram uma boa adaptação à modelação deste tipo de problemas complexos, revelando-se uma forma adequada de modelar os parâmetros seleccionados (variáveis independentes) relativamente ao CO 2 e às PMx no interior dos espaços em estudo em detrimento das regressões lineares múltiplas. Face à globalidade dos resultados, conclui-se que a utilização dos modelos de redes neuronais obtidos conduz a bons resultados. À que salientar que as obtenções destes bons resultados devem-se também ao facto do número de dados para a construção e treinamento das redes ser elevado. Por norma redes que utilizam um elevado número de dados, como no caso destas, tendem quase sempre a convergir no sentido de obter uma boa correlação, o que implica apresentarem um bom coeficiente de determinação. Contudo, ter coeficientes de determinação elevados poderá não significar que todos os parâmetros seleccionados sejam por vezes os mais indicados. Assim, a maior ou menor capacidade das redes na previsão futura em modelos não lineares normalmente deve-se à perda de memória do fenómeno, oriunda da inclusão, ou não inclusão, de variáveis que podem não apresentar impactos significativos a curto prazo, mas podem apresentar impactos relevantes sobre o fenómeno a longo prazo (Perigogine, 2002). Este fenómeno referido no ponto anterior é passível de alguma explicação, contribuindo para isso a análise da sensibilidade de cada um dos parâmetros seleccionados para a construção das redes Análise da preponderância dos parâmetros escolhidos na construção das redes Tendo em conta a análise das redes na secção (anterior), pretende-se agora fazer uma análise à sensibilidade de cada um dos parâmetros que constituem as redes construídas. Esta análise tem como objectivo revelar a maior ou menor preponderância de cada um dos parâmetros, sendo que esta é feita em cada uma das redes. Com esta análise é possível também, tal como já foi mencionado, fazer a comparação entre as RNA e os gráficos obtidos das medições no que respeita à influência/preponderância dos parâmetros, podendo-se assim verificar ou não a existência de alguma correspondência. No Quadro 5.9 abaixo está representado por ordem decrescente de preponderância cada um dos parâmetros em cada uma das respectivas redes criadas. 70 Marco Nóbrega

89 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados Quadro 5.9 Ordem de preponderância dos parâmetros em cada respectiva RNA Análise do CO 2 interior Fazendo agora a análise comparativa mencionada no parágrafo anterior, observou-se na análise dos gráficos obtidos das medições, secção e 5.3.2, que o parâmetro que mais influenciou a evolução comportamental do CO 2 interior foi sem dúvida a variação da ocupação do espaço, verificando-se que aos correspondentes aumentos da ocupação existe um aumento do CO 2 interior. Em relação à influência dos parâmetros físicos (temperaturas, humidades, velocidades do vento e pluviosidade), pode-se afirmar que é praticamente imperceptível, simplesmente através da observação dos gráficos, associar as variações destes com o aumento ou diminuição do CO 2 interior. Analisando agora o Quadro 5.9, averigua-se que a ordem de preponderância dos parâmetros obtidos para o CO 2 através das RNA obedecem a uma ordem de prioridade diferente, isto é, verifica-se que a ocupação deixa de ser o parâmetro mais preponderante, quer na rede construída para o L_AUT, quer para o ANF. Este fenómeno deve-se ao facto de a rede fazer um varrimento por todos os dados aquando das suas fases de treino. O varrimento implica também a contabilização dos períodos em que as salas estão vazias, em que não decorrem aulas, fazendo com haja assim uma quebra na influência da ocupação. Verifica-se que no ANF a preponderância da ocupação ainda é menor do que no L_AUT, pois neste caso, existe maiores períodos em que o espaço não tem alunos. Ainda em relação ao CO 2 a rede Marco Nóbrega 71

90 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados apresenta como parâmetros mais preponderantes, quer no L_AUT, quer no ANF, as temperaturas e humidades. Pelo contrário, a pluviosidade e a velocidade do vento apresentase, em relação aos dois espaços, como sendo os parâmetros menos preponderantes, o que de certa forma é esperado pois os valores destes são os mais baixos em relação a todos os outros parâmetros. Análise das PMx (PM2.5 e PM10.0) No que respeita à análise comparativa das PMx, à que primeiro fazer a divisão destas em PMx finas (PM2.5) e PMx grosseiras (PM10.0). Em relação às PM2.5 interiores, quando se analisa os gráficos obtidos das medições não se consegue ter a percepção, pela simples observação destes, de um parâmetro que tenha alguma influência directa na variação das PM2.5 interiores. Em relação às PM10.0 interiores, verifica-se na análise dos gráficos, sendo bem perceptível, que o parâmetro mais preponderante é a ocupação. Todos os outros têm pouco significado na variação das PM10.0 interiores. Analisando agora as PM2.5 interiores obtidas pelas RNA, Quadro 5.9, verifica-se que quer para o L_AUT, quer para o ANF, as PM2.5_out apresentam-se como o parâmetro mais preponderante, sendo que no L_AUT as PM2.5_out estão em primeiro lugar e no ANF estão em segundo na ordem decrescente de preponderância. È normal e até esperado que as PM2.5_out apareçam nos dois primeiros lugares, pois a bibliografia refere que as PMx finas exteriores são as influenciadoras do aumento das PMx finas interiores quando no interior não existe um factor mais influente que contribuía para o aumento destas, como por exemplo, através do fumo do tabaco. Em relação às PM10.0 interiores verifica-se, nas redes obtidas, que a ocupação não é o parâmetro mais significativo como seria de esperar e tal como foi observado nos gráficos. Neste caso, verifica-se o mesmo fenómeno que aconteceu em relação à influência da ocupação na variação do CO 2 interior, daí a pouca preponderância da ocupação. Observa-se também no Quadro 5.9, que em todas as redes desenvolvidas referentes às PMx os parâmetros menos preponderantes são os mesmos em todas. È normal estes parâmetros (ocupação, V.vento_out, PL_out) apresentarem menor preponderância pois os seus valores são muito baixos ou mesmo por vezes nulos. No caso do CO 2 _out, apesar de este estar incluído nestes parâmetros, a causa para apresentar uma baixa preponderância deve-se ao facto de a sua variação ser muito pequena, apresentando um intervalo entre 300 a 400 ppm. Análise da rede da junção dos dois espaços A rede criada para a junção dos dois espaços difere das outras seis redes, pois neste caso obtêm-se três parâmetros (CO 2 interior, PM2.5 e PM10.0), em simultâneo, na camada de saída. Observando o Quadro 5.9 verifica-se que apenas existe uma coluna que coloca por ordem decrescente de preponderância os parâmetros independentes utilizados na construção 72 Marco Nóbrega

91 Capítulo 5 Apresentação e Análise dos Resultados da rede. O facto de haver apenas esta ordem dos parâmetros e não três como nas restantes redes deve-se ao facto de a rede generalizar, na sua fase de construção, todos os parâmetros de entrada (parâmetros independentes) daí a ordem de preponderância que a rede dá ser aquela que caracteriza melhor os três parâmetros de saída em simultâneo. Pode-se verificar que tal como para as outras redes a ocupação, o CO 2 exterior, a velocidade do vento e a pluviosidade, são também os parâmetros como menos preponderância, sendo a ordem apresentada também a mesma. O facto de se apresentarem três parâmetros na camada de saída desta rede não fez com que o coeficiente de determinação (ver Quadro 5.8) diminuísse, o que significa que existe também correspondência entre estes três parâmetros. Deve-se também ainda realçar que o facto de ter-se feito a junção dos dois espaços (a união dos parâmetros de ambos os espaços) não fez com que houvesse diminuição do coeficiente de determinação, esta situação deve-se em parte à circunstância dos dois espaços serem estruturalmente idênticos, apresentarem um regime de funcionamento semelhante e de terem a mesma função (salas de aulas), e por último os dois espaços estão geograficamente colocados num mesmo ambiente exterior. Em consequência das justificativas apresentadas no ponto anterior, pode-se concluir que o modo como variam os parâmetros em ambos os dois espaços acaba por ser idêntico, sendo assim, a junção destes acaba por se manifestar num elevado coeficiente de determinação, semelhante ao das redes com um único parâmetro de saída. Marco Nóbrega 73

92 Capítulo 6 Conclusões 6. Conclusões O presente trabalho teve como objectivo principal determinar a influência do ar exterior na qualidade do ar interior através de métodos/modelos de previsão, executados com o desenvolvimento de modelos de previsão, que incidiram na resposta comportamental das PMx interiores e CO 2 interior quando influenciados por outros parâmetros, também estes influenciadores da QAI. Foi elaborada uma estrutura de trabalho de modo a atingir o objectivo proposto, desde o início até ao término do trabalho. Com esta estrutura procurou-se abordar o tema de uma forma mais prática possível no sentido de tornar o seu conteúdo compreensível e apelativo, pois toda a envolvente do trabalho tende por vezes a tomar um rumo onde a componente mais teórica se sobrepõe. No que diz respeito à análise dos gráficos obtidos das medições dos parâmetros (secção e 5.3.2) referentes à QAI é possível retirar algumas conclusões. Analisando a variação do CO 2 interior (quer no L_AUT, quer no ANF) é possível concluir que existem dois factores que são fundamentais para esta variação, sendo eles, a taxa de ocupação e o tempo de duração das respectivas aulas. Verifica-se nos gráficos obtidos que as flutuações das variações do CO 2 interior são sempre acompanhadas das variabilidades da taxa de ocupação. As Rph contribuem directamente para este fenómeno, pois os valores obtidos, através das técnicas de decaimento, foram relativamente baixos influenciando assim o Q min necessários aos dois espaços em estudo. Ainda no que respeita à análise destes gráficos não é perceptível e de forma contundente que outros parâmetros tenham influência na variação do CO 2 interior. A abertura de um maior número de janelas seria uma maneira de aumentar a Rph e por consequência a diminuição do valor do CO 2 interior, apesar dos contras, tais como, a temperatura exterior e interior e a pluviosidade. Na análise das PMx (PM1.0, PM2.5, PM5.0, PM10.0), através dos gráficos obtidos das medições, verifica-se a diferença na variabilidade das PMx grosseiras (PM5.0, PM10.0) em relação às PMx finas (PM1.0, PM2.5). As PMx grosseiras são evidentemente influenciadas pela taxa de ocupação do espaço, apresentando um valor significativamente superior às PMx finas, verifica-se também que estas não sofrem a influência directa de outros parâmetros ao observar-se os gráficos. Em relação às PMx finas não é também perceptível qualquer influência directa de outro parâmetro medido. As PMx finas sofrem aumentos ou diminuições, como foi referido na pesquisa bibliográfica, através da poluição exterior como, por exemplo, pelos automóveis, fábricas e pela poluição interior originada principalmente pelo fumo do tabaco e por aparelhos de combustão. Pode-se, no entanto, concluir que em espaços escolares, como no caso em estudo, a principal influência da variação das PMx finas no interior advém principalmente do exterior, pois por norma não são usados aparelhos de combustão nos seus interiores, sendo também proibido fumar nestes espaços. Os valores de todas as PMx encontram-se abaixo dos valores permitidos pela legislação, garantindo-se assim uma boa saúde dos ocupantes ao nível do aparelho respiratório. 74 Marco Nóbrega

93 Capítulo 6 Conclusões Quando comparadas as RNA com a análise dos gráficos obtidos das medições pôde-se verificar, de um modo geral, que as RNA não confirmam os parâmetros mais preponderantes que se observam nos gráficos. Pode-se dar como exemplo o CO 2 interior que na observação dos gráficos aparece como tendo a ocupação o parâmetro que mais influencia a variação do seu valor. O facto de as redes não apresentarem os valores de preponderância esperados devese principalmente a alguns aspectos já anteriormente referidos na apresentação dos resultados, sendo eles, os valores baixos ou nulos de determinados parâmetros e o facto de estes decorrerem durante longos períodos de tempo, afectando assim, a capacidade de generalização das redes no decorrer dos ciclos de treino. Um outro aspecto está ligado à maior ou menor capacidade das redes na previsão futura de modelos não lineares, o que poderá dever-se à perda de memória do fenómeno durante a aprendizagem das redes. Esta perda de memória deve-se à inclusão ou não inclusão de variáveis que podem não apresentar impactos significativos a curto prazo, mas que a longo prazo podem apresentar impactos relevantes sobre o fenómeno. No âmbito geral, tendo em conta o principal objectivo do trabalho e toda a metodologia aplicada, não se verificou uma influência directa dos parâmetros medidos no exterior na variação dos parâmetros interiores, quer individualmente ou em geral. Em relação às PMx finas interiores (quer para o L_AUT, quer para o ANF) não é perceptível de forma contundente a influência dos parâmetros exteriores, principalmente dos parâmetros físicos (velocidade do vento, temperatura e humidades exteriores), acrescentando-se que estas mantêm valores muito baixos existindo apenas uma leve variação nos seus valores. As PMx grosseiras e o CO 2 interior confirmam a ocupação como o principal factor influenciador na sua variação, apesar de as RNA não confirmarem essa situação pelos motivos já mencionados em parágrafos anteriores. As PMx finas e CO 2 interiores são também afectados na variação dos seus valores pelas taxas médias de renovação de ar (Rph), pois o facto de termos baixas Rph faz com que a influência dos parâmetros exteriores nos parâmetros interiores seja baixa. Em jeito de conclusão pode-se afirmar que neste estudo o desenvolvimento das condições interiores foram mais preponderantes do que as exteriores na QAI. Demonstrado o modo como evoluem as PMx interiores (PM2.5 e PM10.0) e CO 2 interior e quais os factores que influenciam e contribuem para essa mesma evolução, faz-se agora uma síntese dos resultados obtidos, verificados para estes dois parâmetros, no interior de cada um dos espaços. Quanto ao CO 2 interior verificou-se no L_AUT ( ver Figuras 5.16 e 5.17; Quadro 5.4) que para taxas médias de ocupação entre os 35 e 45% os valores atingidos são normalmente superiores a 1000 ppm, valor imposto pela legislação (RSECE, nota técnica NT-SCE-02). No ANF para taxas médias de ocupação entre 10 a 20% (ver Quadro 5.5 e Figura 5.18) atingiu-se sempre valores superiores aos 1000 ppm, sendo o valor máximo atingido de 3978 ppm para uma ocupação de 44% e uma duração de aula de 1h36m. Em relação às PMx a nota técnica NT-SCE_02 determina um máximo permitido para as PM10.0, sendo esse valor de 0,15 mg/m 3. Tendo em conta o ponto anterior verificou-se no L_AUT que apenas uma vez esse valor foi ultrapassado durante a ocupação do espaço, sendo o valor de Marco Nóbrega 75

94 Capítulo 6 Conclusões 0,186 mg/m 3 (ver Figura 5.13) correspondente a uma aula com uma duração de 3h02m e uma taxa de ocupação de 37%. No ANF os valores atingidos pelas PM10.0, sempre que houve ocupação da sala, foram inferiores ao máximo permitido, verificando-se no entanto por uma vez um valor máximo de 0,26 mg/m 3 que não corresponde à influência da ocupação mas sim devido à manutenção do jardim que foi feita na proximidade de uma janela que se encontrava aberta mesmo antes do início de uma aula (ver figura 5.14). Em relação às PMx finas, em qualquer um dos espaços o valor máximo atingido nunca ultrapassou os 0,03 mg/m 3. Como futuros desenvolvimentos, sugere-se que em trabalhos similares se aumentem os períodos de amostragem, que possivelmente irá fazer com que parâmetros como a taxa de ocupação, pluviosidade e velocidade do vento aumentem a sua capacidade de variação nos dados obtidos das medições, pois neste trabalho a maior percentagem dos dados obtidos destes três parâmetros permaneceu quase constantemente nula. Seria interessante observar como iriam as RNA responder a uma maior variação destes parâmetros. 76 Marco Nóbrega

95 Capítulo 7 Referências Bibliográficas 7. Referências Bibliográficas ADENE. (2009). Metodologias para audotorias periódicas de QAI em edificios de serviços existentes no âmbitodo RSECE. ADENE-Agência para a Energia. Alcobia, C. (2006). Ergonomia Ambiental em Veículos. Coimbra: Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade de Coimbra. Amaris, S. e. (1997). Asymptotic statistical theory of overtraining and cross-validation. In: IEEE Transactions on Neural Networks. pp Andersen, K. T. (2003). Theory for natural ventilation by thermal buoyancy in one zone with uniform temperature. Pergamon, Building and Environment vol.38, pp ASHRAE. (2005). Fundamentals Handbook. American Society of Heating, Refrigeration and Air-Conditioning. ASHRAE, A. S.-C. (2001). ASHRAE Standard Ventilation for acceptabele indoor air quality. Atlanta: ASHRAE. ASTM. (2006). Standard Test Method for Determining Air Change in a Single Zone by Means of a Tracer Gas Dilution. USA: American Society for Testing and Materials. Awbi, H. (2003). Ventilation of buildings. USA e Canadá: Spon Press ( Taylor e Francis Group ). Basheer, I. A., & Hajmeer, M. (2000). Artificial neural networks: fundamentals, computing, design and application. Journal of Microbiological Methods, v. 43, p Bayer, C. W., Crow, S. A., & Fischer, J. (2000). Causes of indoor air quality problems in schools. Columbia: SMECO, Inc., Columbia. Bin Zhao, C. C. (2010). Review of relationship between indoor and outdoor particles: I/O ratio, infiltration factor and penetration factor. Elsevier, Atmospheric Environment, Blondeau, P., Iordache, V., Poupard, O., Genin, D., & F., A. (2004). Relationship between outdoor and indoor air quality in eight French schools. Indoor Air, 15, Branis, M., Rezacová, P., & Markéta, D. (2005). The effect of outdoor air and indoor human activity on mass concentrations of PM10, PM2.5 and PM1.0 in a classroom. Elsevier, Environment Research, 99, Burroughs, CIAQP, & Hansen, S. J. (2008). Managing indoor air quality. The Fairmont Press. Carmo, A. T., & Prado, R. T. (1999). Qualidade do ar interno. São Paulo: Escola Politécnica da USP. Marco Nóbrega 77

96 Capítulo 7 Referências Bibliográficas CEN, R. 1. (1998). Ventilation for Buildings - Design Critéria for the Indoor Enviroment. Brussels: European Committe dor Standardization. CEN, T. 1. (2006). Ventilation for Buildings Design anf Dimensioning Systems. European Committee for Standardization. EC, European Commission. (2003). ECA Report nº 23 - Ventilation, good Indoor air quality and rationaluse for energy. Luxembourg: OPOCE, 2003 ISBN : European Communities, 2003 Reproduction is authorised provided the source is acknowledged. Fanger, P. O. (2006). What is IAQ? Indoor Air, Vol.16, pp Frota, B. A., & Schiffler, S. (2001). Manual de conforto térmico. São Paulo: Studio Nobel. Google. (2012). Google Maps. Obtido de Haykin, S. (1999). Redes Neurais, Princípios e prática. 2.ed : Bookman. Hunzinker, D. V. (2001). Estudos dos fenômenos da ventilação natural em edificações. IX Congresso Interno de Iniciação Cientifica da Unicamp. Campinas - SP. Khanal, R., & Chengwang, L. (2011). Solar chimney - A passive strategy for natural ventilation. Elsevier, Energy and Buildings vol.43, pp Kohavi, R. (1995). A study a cross validation a bootstrap for accuracy estimation and a model selection. International Joint Conference on Artificial Intelligence. Luoma, M., & Batterman, A. (2001). Characterization of particulate emissions from occupant activities in offices. Indoor Air 11, Mazon, A. A., Silva, R. G., & Souza, H. A. (2006). Ventilação natural em galpões: o uso de lanternins nas coberturas. Ouro Preto - MG: Revista Escola de Minas, vol.59 nº2. Mikola, A., Voll, H., Koiv, T.-A., & Rebane, M. (2011). Indoor Climate of Classrooms with Alternative Ventilation Systems. World Scientifc and Engineering Academy abd Society. Monn, C. F., A., H., D., J., M., K., D., R., & N., W. (1997). Particulate matter less than 10 um (PM10) and fine particles less Than 2.5 um (PM2.5): relationships between indoor, outdoor and personal concentrations. Sci. Total Environ,208, Perigogine, I. (2002). As leis do caos. São Paulo: Unesp. Persily, A. K. (Atlanta, 1997). Evaluating building IAQ and ventilation with indoor carbon dioxide. ASHRAE Transactions, vol.103, pt.2, Pinto, A. (2000). Sistemas de climatização e ventilação mecânica. In Seminário Ambiente em Edificios Urbanos. Lisboa: LNEC. 78 Marco Nóbrega

97 Capítulo 7 Referências Bibliográficas Poupard, O., Blondeau, P., Iordache, V., & Allard, F. (2005). Statistical analysis of parameters influencing the relationship between outdoor and indoor air quality in schools. Elsvier, Atmospheric Environment, 39, Principe, J. C., Euliano, N. R., & Lefebvre, W. C. (1999). Neural and adaptive systems: fundamentals. New York: John Wiley & Sons. RCCTE, Decreto-Lei 80/2006, de 4 de Abril. (2006). Regulamento das Caratcteristicas de Comportamento Térmico dos Edifícios. ADENE. Roulet, C. V. (1991). Air Flow Patterns Within Buildings. Measuremente Techniques. Technical Note 34, Annex 5-AIVC, IEA-ECBCS. RSECE, Decreto - Lei nº79/2006 de 04 de Abril. (2006). Regulamento dos sistemas energéticos de climatização em edificios. Lisboa: Diário da República I série-a. Silva, F. M. (2000). Acções que promovem a ventilação natural. In Ambiente em edifícios urbanos (pp ). Lisboa: LNEC. Silva, F. M. (2004). Ventilação natural de edificios turbulência atmosférica. Lisboa: LNEC. Spengler, J. D., Samet, J. M., & McCarthy, J. F. (2001). Indoor air quality handbook. MnGraw-Hill. Stavrakakis, G., Koukou, M., Vrachopoulos, M., & Markatos, N. (2008). Natural croosventilation in buildings: Building-scale experiments, numerical simulation and thermal confort evaluation. Elsevier, Energy and Buidings vol. 40, pp Viegas, J. C. (2000). Contribuição da ventilação para a qualidade do ambiente interior em edifícios. In Seminário ambiente em edifícios urbanos. Lisboa: LNEC. Viegas, J. C. (2002). Ventilação natural de edificios de habitação. Lisboa: LNEC. WHO. (2000). Air Quality Guidelines for Europe. Copenhagen: WHO Regional Publications, European Series, No. 91. Marco Nóbrega 79

98

99 ANEXOS

100

101 Anexo I Planta do Edifício onde está localizado o L_AUT

102

103 Anexo I Planta do departamento de mecânica onde está localizado o ANF

104

105 Anexo II Fotos da colocação dos instrumentos de medida no interior do L_AUT

106 Anexo II Fotos da colocação dos instrumentos de medida no exterior do L_AUT

107 Anexo III Fotos da colocação dos instrumentos de medida no exterior e interior do ANF

108 Anexo IV Folhas de registo de informação

109 Anexo IV Folhas de registo de informação FOLHA DE REGISTO DATA: Hora de inicio 17h44m Local: Anfiteatro de mecânica mais pequeno Luz Natural Sim: Não: Ligada: Sim Não Aquecimento central ligado: Não: Notas: Janelas Abertas inicialmente: Sim Não Numero: 1 >> 1ª aula M.I teórico Alunos nº inicial: Alunos nº final: 9 Alunos - Registos de Entradas/ Saídas Hora 17h44m 18h06m 18h19m 18h41m 18h43m 18h50m Entra Sai 1 Hora 19h22m 19h35m Entra Sai 1 9 Fim de aula Portas da Sala - Abertura/Fecho (para efeitos de renovação de ar e sem contar com entradas e saídas) Hora 17h44m 17h53m 18h06m 18h19m 18h41m 18h43m 18h50m 19h22m 19h35m 19h47m Abre ***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** Fecha ***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** Fim de aula Hora Abre Fecha Janelas Abertas - Abertura/Fecho Hora Abre Fecha >> Cheguei às 10h29m e abri a janela. As janelas e porta tinham ficado fechadas da aula do dia anterior, e assim se mantiveram até ao inicio desta aula,salvo a minha saída para o almoço. >> A porta foi aberta às 17h44m, é preciso ter em conta que a porta aberta juntamente com a janela, à uma promoção de uma forte corrente de ar. Valores de formaldeído: 1 ª medição = 0,02ppm Condições exteriores: Temperatura: 24,7 Humidade: 53 % Vento: 4 Km/h Pressão : 1009,9 Observações:

110 Anexo IV Folhas de registo de informação