Rilievo termoigrometrico puntuale, effettuato con termometri a infrarossi passivi di precisione ≥ 0,5°C e umidità relativa ±1%, identifica microzone a rischio accumulo di CO₂, specialmente vicino a aperture secondarie o nicchie architettoniche. Questi dati alimentano mappe termoigrometriche 3D, generate con EnergyPlus o DesignBuilder, che simulano l’impatto dei sensori sulla dinamica termica: un sensore fisso in un’area critica può alterare il flusso se posizionato in corrente d’aria, un errore da prevenire con analisi CFD preliminare.
La creazione di una mappa termica 3D non è solo visiva, ma funzionale: permette di simulare come dispositivi a infrarossi passivi (IR) a basso profilo – con precisione ≥ 1 ppm – possano essere posizionati senza interferenze ottiche o termiche, garantendo rilevamenti affidabili anche in ambienti con affreschi e vetrate storiche. La metodologia Tier 2 qui si traduce in un protocollo stratificato, che combina simulazione digitale con misurazioni fisiche, evitando installazioni errate con risultati fuorvianti.
Il posizionamento segue un protocollo stratificato: sensori fissi in ambienti critici (sale ampie, anterreni protetti, cappelle) con copertura visiva ridotta al minimo, combinati con sistemi portatili a batteria per audit temporanei. La posizione deve essere verificata con calibrazione in situ tramite gas di riferimento certificati ISO 17025, registrando coefficienti di deriva giornalieri per correzione automatica nel software di acquisizione. Un errore frequente è collocare il sensore vicino a una fonte di calore diretto (es. caldaia storica o lampade a olio), generando letture distorte; qui, la simulazione CFD mostra che una distanza minima di 1,5 metri riduce l’errore del 40%.
Per massimizzare l’efficacia, si integra ogni sensore con un gateway IoT a basso consumo (es. LoRaWAN o Zigbee), garantendo copertura estesa con consumi energetici ridotti, essenziale in edifici senza infrastrutture moderne. La scelta del protocollo di rete deve considerare la densità architettonica: reti mesh sono preferibili in edifici con muri spessi o materiali opachi, come quelli tipici del centro storico fiorentino.
Algoritmi di filtraggio digitale – basati su filtri di Kalman e reti neurali leggere – eliminano rumore da interferenze elettromagnetiche (comuni in ambienti con impianti storici a bassa schermatura) e fluttuazioni termiche, garantendo precisione nei valori registrati. Un’analisi numerica tipica mostra che la media dei dati filtrati riduce l’errore standard da 120 ppm a 35 ppm, essenziale per scenari di conformità normativa.
L’elaborazione avanzata impiega modelli predittivi LSTM che correlano concentrazioni di CO₂ a dati di occupazione derivati da badge accessi o sensori di movimento, con segmentazione temporale a 5 minuti. In una sala d’esposizione con affluenza variabile (da 200 a 800 persone/ora), questa granularità consente di identificare picchi precisi, migliorando la reattività del sistema di ventilazione automatica.
Il risultato: in un intervento su un palazzo storico fiorentino, la media delle emissioni misurate è scesa del 37% grazie a rilevamenti tempestivi e interventi mirati, con report conformi al D.Lgs. 192/2021 e UNI 11668, inviati automaticamente ai responsabili.
Droni termici, dotati di telecamere IR, effettuano ispezioni periodiche senza accesso fisico, rilevando anomalie termiche e potenziali accumuli invisibili, con report geolocalizzati e confrontabili nel tempo.
La calibrazione automatica tramite autotest integrati e aggiornamenti firmware OTA garantisce che ogni sensore mantenga la precisione ≥ 1 ppm per oltre 5 anni, anche in ambienti con umidità variabile e polveri.
Un errore comune è ignorare la deriva dei sensori in materiali con alta capacità termica, come muri in pietra calcarea: qui, la simulazione CFD e il monitoraggio continuo compensano le deviazioni.
Il caso studio fiorentino dimostra che, con un sistema integrato, la riduzione delle emissioni misurate non è un risultato temporaneo, ma una performance sostenibile nel tempo, supportata da dati certificati e interventi proattivi.
“L’errore più insidioso è posizionare un sensore a pochi centimetri da una corrente d’aria forzata: qui il dato non rappresenta il reale microclima, ma una distorsione da flusso forzato, con rischio di falsi allarmi o sottovalutazioni fino al 60%”
“La mancanza di schermatura elettrica in strutture con impianti storici genera rumore che degrada il segnale fino al 30%: uso di cavi schermati e connettori a isolamento elevato è non negoziabile”
“Interventi di manutenzione reattivi costano il doppio rispetto a quelli predittivi: un drone termico settimanale evita costi elevati e incombenze in casi di emergen
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