El proyecto IAQ4EDU ha desarrollado un nuevo algoritmo con software para el cálculo del caudal de ventilación natural

El proyecto IAQ4EDU ha desarrollado un nuevo algoritmo y software para el cálculo del caudal de ventilación natural. Este software puede utilizarse para estimar el caudal de ventilación en edificios con ventilación natural, mejorando la estabilidad de la estimación hasta 6 veces en comparación con los métodos comunes existentes. El artículo ha sido publicado en la revista de alto índice de impacto Building and Environment  (JCR-Q1, Factor de Impacto: 7.6), con el título: “NVAPF: An adaptive particle filter algorithm for CO2-based natural ventilation rate estimation with high temporal resolution and stability”. Esta investigación fue llevada a cabo por el Dr. Sen Miao durante su tesis doctoral, bajo la supervisión de la Dra. Marta Gangolells, investigadora principal del proyecto IAQ4EDU, y la Dra. Blanca Tejedor.

Las técnicas de estimación de ventilación basadas en CO₂ se han utilizado ampliamente en estudios de edificios educativos con ventilación natural. Esta investigación propone un algoritmo adaptativo de filtro de partículas para la estimación del caudal de ventilación basada en CO₂ y lo valida mediante un estudio de caso en un edificio educativo. En comparación con el modelo de balance de masas transitorio y la técnica de filtro de Kalman extendido, la estabilidad de la estimación ha mejorado casi 6 y 3 veces, respectivamente. Más importante aún, el algoritmo propuesto es significativamente más robusto ante cambios bruscos en el CO₂ interior y puede evitar grandes desviaciones en la estimación de la ventilación debido a la apertura repentina de ventanas o a cambios súbitos de ocupación, lo que demuestra una gran aplicabilidad práctica para la estimación en tiempo real con una alta resolución temporal de 1 minuto. Además, se ha desarrollado un software abierto y fácil de usar para facilitar su aplicación práctica por parte de los usuarios y se han analizado los impactos de las estrategias de simplificación comúnmente utilizadas en estudios de campo.

Proceso de ejecución del software desarrollado

Todos los detalles en la versión en línea del artículo: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.113432

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