efeito do ar exterior na qualidade do ar interior em … · 2013. 9. 6. · efeito do ar exterior...
TRANSCRIPT
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
i
Naturalmente, dedico este trabalho
aos meus pais e à minha irmã.
Para a Zélia, Maria Nóbrega
e Manuel Nóbrega
iii
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.
v
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 bem-
estar, 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 CO2 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 CO2 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 CO2. 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
vii
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 CO2 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 CO2 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 CO2. 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
ix
Índice
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................................. 1
1.1. Considerações iniciais .................................................................................................... 1
1.2. Principais objectivos do trabalho .................................................................................... 2
1.3. Organização e estrutura do texto .................................................................................... 3
2. Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI) ................................................................... 4
2.1. Introdução ....................................................................................................................... 4
2.2. Conceitos gerais sobre ventilação ................................................................................... 4
2.2.1. Ventilação natural ............................................................................................................. 6
2.2.1.1. Processos indutores que promovem a ventilação natural .................................... 8
2.3. Ventilação e qualidade do ar interior ............................................................................ 12
2.3.1. Critérios de qualidade do ar interior ................................................................................13
2.3.2. Efeitos sensoriais dos poluentes ......................................................................................14
2.3.3. Fontes de poluição do ar interior .....................................................................................17
2.3.3.1. Principais poluentes no interior dos edifícios .......................................................17
2.3.3.2. Contribuição da actividade humana para poluição do ar interior .........................18
2.3.3.3. Contribuição dos materiais de construção para a poluição do ar interior .............20
2.3.3.4. Partículas suspensas no ar .....................................................................................22
2.3.3.5. Controlo da poluição interior ................................................................................24
2.3.4. Enquadramento legal .......................................................................................................26
3. Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais ............................................................ 27
3.1. Regressão linear múltipla ............................................................................................. 27
3.2. As redes neuronais artificiais ........................................................................................ 28
3.2.1. Constituição das redes neuronais artificiais. ...................................................................29
3.2.2. Topologias das Redes Neuronais.....................................................................................30
3.2.3. Processo de aprendizagem ...............................................................................................30
3.2.4. Redes multilayer Perceptron ...........................................................................................31
3.2.5. Dificuldades de implementação de uma rede MLP .........................................................32
4. Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos ....................................................................... 35
4.1. Amostragem .................................................................................................................. 35
4.1.1. Selecção do local de amostragem ....................................................................................35
4.1.2. Caracterização das zonas de amostragem ........................................................................36
4.1.2.1. Caracterização dos pontos de amostragem interior e exterior ..............................38
4.2. Monitorização dos parâmetros a medir ......................................................................... 38
x
4.2.1. Equipamentos de medição e técnicas de amostragem e análise ..................................... 39
4.3. Método do gás traçador e taxa média de renovação de ar .............................................41
4.3.1. Técnica do declive ou decaimento .................................................................................. 42
5. Apresentação e Análise dos Resultados ......................................................................................... 46
5.1. Introdução .....................................................................................................................46
5.2.Resultados da taxa média de renovação de ar e caudal de ventilação ............................46
5.2.1. Determinação da taxa média de renovação de ar no laboratório de automação. ............ 47
5.2.2. Determinação da taxa média de renovação de ar no Anfiteatro de Mecânica ................ 50
5.2.3. Análise da variação da Rph e caracterização dos valores de CO2 obtidos ..................... 52
5.2.4. Síntese crítica .................................................................................................................. 57
5.3. Resultados e análise dos parâmetros em estudo da QAI ...............................................57
5.3.1. Análise das partículas suspensas no ar no ANF e L_AUT ............................................. 57
5.3.2. Análise do CO2 no ANF e L_AUT ................................................................................. 62
5.3.3. Modelação da QAI .......................................................................................................... 64
5.3.3.1.Desempenho dos modelos criados através das RLM e RNA ................................ 67
5.3.3.2. Análise da preponderância dos parâmetros escolhidos na construção das redes . 70
6. Conclusões ........................................................................................................................................ 74
7. Referências Bibliográficas .............................................................................................................. 77
xi
Lista de Figuras
Figura 2.1 Ventilação por acção dos ventos. Distribuições de pressões (adaptado de Frota e
Schiffler, 2001). .......................................................................................................................... 8
Figura 2.2 Correspondentes distribuições de pressões positivas e negativas (adaptado de
Awbi 2003) ............................................................................................................................... 10
Figura 2.3 Diferença de pressões resultante da acção térmica (adaptado de Andersen, 2003)
.................................................................................................................................................. 11
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). ........................................ 15
Figura 2.5 Diâmetro das partículas (PMx) e a penetração no aparelho respiratório. .............. 23
Figura 3.1 Modelo de neurónio artificial proposto por McCulloch e Pitts ............................. 29
Figura 3.2 Rede Neural representada como um grafo orientado ............................................. 29
Figura 3.3 Arquitectura de uma rede MLP .............................................................................. 31
Figura 3.4 Número de ciclos de treino óptimo ........................................................................ 32
Figura 3.5 Ciclo de manutenção das redes neuronais artificiais ............................................. 33
Figura 4.1 Representação dos respectivos edifícios (fonte: Google, 2012) ............................ 35
Figura 4.2 Folha de registo de informação das actividades no interior da sala ....................... 36
Figura 4.3 Aparelho de medida de partículas suspensas no ar ................................................ 39
Figura 4.4 Aparelho de medição do dióxido de carbono......................................................... 40
Figura 4.5 Estação Meteorológica “EasyWeather” ................................................................. 40
Figura 4.6 Durações mínimas de amostragem (adaptado de ASTM, 2006) ........................... 44
Figura 4.7 Função logaritmica em função do tempo (adaptado de Awbi, 2003) .................... 44
Figura 5.1 Medição do CO2 de 25 a 29 de Março 2011. ......................................................... 48
Figura 5.2 Medição do CO2 de 01 a 05 de Abril de 2011 ....................................................... 48
Figura 5.3 Decaimento do CO2 no laboratório do dia 25 para 26 e 28 para 29 do primeiro
período ...................................................................................................................................... 49
Figura 5.4 Decaimento do CO2 no laboratório do dia 01 para 02 e 04 para 05 do segundo
período ...................................................................................................................................... 49
Figura 5.5 Medição do CO2 de 30 de Maio a 03 de Junho de 2011 ........................................ 50
Figura 5.6 Decaimento do CO2 no Anfiteatro de mecânica do dia 30 para 31 e 31 para 01 do
terceiro período ......................................................................................................................... 51
Figura 5.7 Decaimento do CO2 no Anfiteatro de mecânica do dia 01 para 02 e 02 para 03 do
terceiro período ......................................................................................................................... 51
Figura 5.8 Concentração do CO2 interior em função da ocupação da sala e duração da aula. 54
Figura 5.9 Concentração do CO2 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)
.................................................................................................................................................. 59
Figura 5.11 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (25-03 a 29-03)
.................................................................................................................................................. 60
Figura 5.12 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (01-04 a 05-04)
.................................................................................................................................................. 60
xii
Figura 5.13 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (01-04 a 05-04)
.................................................................................................................................................. 61
Figura 5.14 Relação das PMx com os parâmetros físicos em função do tempo (30-05 a 03-06)
.................................................................................................................................................. 61
Figura 5.15 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (30-05 a 03-06)
.................................................................................................................................................. 62
Figura 5.16 Evolução comportamental do CO2 interior e exterior de 25 a 29 de Março ........ 63
Figura 5.17 Evolução comportamental do CO2 interior e exterior de 01 a 05 de Abril ......... 63
Figura 5.18 Evolução comportamental do CO2 interior e exterior de 30 Maio a 03 de Junho 64
xiii
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 CO2 interior referentes aos dois períodos de
amostragem, L_AUT 54
Quadro 5.5 Concentrações máximas do CO2 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
xv
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
CO2 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
O3 Ozono
OMS Organização Mundial de Saúde
PMx Partículas Suspensas no Ar
Q Caudal de Ventilação
Qmin Caudal mínimo de ar novo
Rph Taxa Média de Renovação de Ar
RCCTE Regulamento das Características de Comportamento Térmico dos Edifícios
RSECE Regulamento dos Sistemas Energéticos de Climatização em Edifícios
RLM Regressão Linear Múltipla
RNA Redes Neuronais Artificiais
SCE Sistema Nacional de Eficiência Energética e QAI
Capítulo 1 | Introdução
Marco Nóbrega 1
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.
Capítulo 1 | Introdução
2 Marco Nóbrega
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.
.
1.2. 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 CO2 interior quando influenciados por
outros parâmetros, também estes influenciadores da QAI.
Capítulo 1 | Introdução
Marco Nóbrega 3
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 CO2, 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.
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
4 Marco Nóbrega
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.
2.2. 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, CO2,
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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 5
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 62-2001 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 adoptar-
se-á este último critério de nomenclatura.
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
6 Marco Nóbrega
2.2.1. 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.
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 7
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 CO2 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).
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
8 Marco Nóbrega
2.2.1.1. 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)
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 9
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, pv, 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
]
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
10 Marco Nóbrega
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]
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 11
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 ( , e
tomando com características de referência T0 = 273K e = 1,29 kg/m3, como
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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
12 Marco Nóbrega
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).
2.3. 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.
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 13
Serão abordadas as duas primeiras áreas, por serem as mais relevantes para o presente
trabalho.
2.3.1. 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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
14 Marco Nóbrega
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 aplicam-
se 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.
2.3.2. 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 m3/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).
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 15
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 Número de olfs
Pessoa sedentária
Pessoa Activa
Pessoa muito activa
Fumador (durante o acto de fumar)
Fumador (média)
1
5
11
25
6
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
16 Marco Nóbrega
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)
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 17
2.3.3. Fontes de poluição do ar interior
2.3.3.1. Principais poluentes no interior dos edifícios
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 (CO2),
monóxido de carbono (CO), ozono (O3), 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 (PM10)
Dióxido de carbono (CO2)
Monóxido de carbono (CO)
Ozono (O3)
Formaldeído (CH2O)
Compostos orgânicos voláteis (COVs)
0,15
1800
12,5
0,2
0,1
0,6
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
18 Marco Nóbrega
Seguidamente aborda-se os principais poluentes interiores associados à actividade
humana, sendo estes, o vapor de água/humidade, CO2, 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, podendo-
se 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.
2.3.3.2. 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 CO2
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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 19
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 CO2 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 CO2, H2O, aldeídos, ésteres e
álcoois. O CO2 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 CO2 [l/s]
- : produção de calor metabólico [W/m2]
- : superfície do corpo [m2]
Relativamente aos efeitos na saúde dos ocupantes, é actualmente sabido que o CO2 tem
uma reduzida toxicidade nas concentrações em que geralmente está presente nos espaços
interiores. No que respeita a valores limite, dado que o CO2 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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
20 Marco Nóbrega
exposição de 15 minutos é de 30000 ppm. Outros estudos, porém, indicam o valor de 5000
ppm como demasiado elevado (Viegas, 2000 e Persily, 1997).
Alguns investigadores indicam que concentrações de CO2 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 CO2 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 CO2 interior, é de 1800 mg.m-3
, valor correspondente a
aproximadamente 1000 ppm.
O CO2 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 CO2 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 CO2. (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.
2.3.3.3. 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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 21
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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
22 Marco Nóbrega
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/m3
(0,02 ppm) e 0,06 mg/m3
(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).
2.3.3.4. 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.
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 23
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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
24 Marco Nóbrega
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.
2.3.3.5. 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;
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
Marco Nóbrega 25
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
Capítulo 2 | Ventilação Natural e Qualidade do Ar Interior (QAI)
26 Marco Nóbrega
encontram-se especificados em normas e regulamentos em Portugal, como foi referido na
secção 2.3.3.1, (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).
2.3.4. 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.
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
Marco Nóbrega 27
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).
3.1. 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, Yi é a observação da variável dependente para
a i-ésima variável independente, Xi = ( ’ 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.
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
28 Marco Nóbrega
Assume-se que os erros são independentes e seguem uma distribuição normal com média
igual a zero e variância desconhecida σ2. Existe uma maneira de medir a relação linear entre
variáveis através do designado coeficiente de determinação (r2) que representa a proporção da
variância de uma variável que pode ser explicada pela dependência linear na outra variável.
Quando o valor de r2 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 r2 apresentar um valor próximo de zero.
3.2. 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.
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
Marco Nóbrega 29
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 3.2.4.
3.2.1. 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).
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
30 Marco Nóbrega
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.
3.2.2. 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.
3.2.3. 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
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
Marco Nóbrega 31
Aprendizagem Hebbiana
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.
3.2.4. 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
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
32 Marco Nóbrega
3.2.5. 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
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
Marco Nóbrega 33
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):
Capítulo 3 | Regressão Linear Múltipla e Redes Neuronais Artificiais
34 Marco Nóbrega
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.
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
Marco Nóbrega 35
4. Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
4.1. Amostragem
4.1.1. 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
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
36 Marco Nóbrega
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
4.1.2. 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
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
Marco Nóbrega 37
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 [m2] 63 100
Pé-direito [m] 3,2 3
Volume [m3] 171 300
Tipo de aquecimento Aquecimento central Aquecimento central
Tipo de janelas Batente de duas folhas Batente de duas folhas
Área de cada janela (quando
aberta) [m2]
1 (em média, uma só
janela permaneceu
aberta)
0,6 (3 janelas sempre abertas,
então são 1,8 m2)
Nº total de ocupantes
(lugares sentados) 63 40
Área total dos envidraçados
[m2] 11,6 13,6
Principais materiais - Madeira envernizada.
- Tinta plástica
-Madeira envernizada
- 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.
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
38 Marco Nóbrega
4.1.2.1. 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. Aproveitaram-
se 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).
4.2. 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.
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
Marco Nóbrega 39
4.2.1. 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/m3 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 CO2 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 CO2 entre 0 a 5000 ppm e mede
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
40 Marco Nóbrega
também a humidade relativa e a temperatura do ar. A medição da concentração de CO2 é feita
através de um sensor de reduzidas dimensões, baseado no método de absorção de infra-
vermelhos, que assegura uma rápida resposta e uma elevada estabilidade nas medições. A
resolução das leituras do CO2 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
67000 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”
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
Marco Nóbrega 41
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:
- 40 ºC a 65 ºC
0,1 ºC
± 1ºC
Intervalo de medição da humidade relativa:
Precisão:
Resolução:
10% a 99%
± 5%
1%
Intervalo de medição da pluviosidade:
Precisão:
Resolução:
0 – 9999 mm
± 10%
0,3 mm (se o volume de chuva < 1000 mm)
1 mm (se o volume de chuva > 1000 mm)
Velocidade do vento:
Precisão:
0 – 160 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:
0 ºC – 50ºC
± 1 ºC
0,1 ºC
Intervalo de medição da humidade relativa:
Precisão:
Resolução:
10% a 99%
± 5%
1%
Medição da pressão do ar:
Precisão:
Resolução:
700 – 1100 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 CO2, 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,
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
42 Marco Nóbrega
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).
4.3.1. 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]
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
Marco Nóbrega 43
- c(t): concentração volúmica do gás
- t: tempo [s]
Resolvendo a eq. (4.1) em ordem ao tempo, obtém-se:
Quando t = 0, então C(0) = C1 o que significa que C1 corresponde à concentração do gás
traçador no instante inicial, C0.
Como o gás traçador utilizado neste caso é a concentração de CO2, 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:
- Cext: 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 [m3h
-1]
- V : volume efectivo do espaço [m3]
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
44 Marco Nóbrega
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:
Capítulo 4 | Técnicas e Métodos Experimentais Desenvolvidos
Marco Nóbrega 45
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.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
46 Marco Nóbrega
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 CO2, 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 CO2 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 CO2 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).
5.2. Resultados da taxa média de renovação de ar e caudal de ventilação
A monitorização contínua da concentração interior do CO2, 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 2.3.4 do capítulo 2 (RCCTE), tendo em conta que os
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 47
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 CO2
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 CO2 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
).
5.2.1. 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 CO2 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.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
48 Marco Nóbrega
Figura 5.1 Medição do CO2 de 25 a 29 de Março 2011.
Figura 5.2 Medição do CO2 de 01 a 05 de Abril de 2011
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 49
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(Cinicial – Cfinal)
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 CO2 no laboratório do dia 25 para 26 e 28 para 29 do primeiro
período
Figura 5.4 Decaimento do CO2 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:
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
50 Marco Nóbrega
Quadro 5.1 Tabela referente ao valor médio de Rph, L_AUT
Dias
Valor inicial de
CO2 (máximo)
[ppm]
Valor final de
CO2 (minimo)
[ppm]
Média Desvio
padrão Rph
Valor
médio de
Rph [h-1
]
25 a 26 779 443 556,71 103,37 0,40
0,40 28 a 29 1509 540 743,45 195,73 0,40
01 a 02 866 499 600,76 94,17 0,37
04 a 05 1417 479 675,97 208,96 0,43
5.2.2. 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 2011. 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 CO2 de 30 de Maio a 03 de Junho de 2011
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 51
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 5.4.. 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 CO2 no anfiteatro de mecânica do dia 30 para 31 e 31 para 01 do
terceiro período
Figura 5.7 Decaimento do CO2 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 CO2
(máximo)
Valor final de
CO2 (minimo) Media
Desvio
padrão Rph
Valor
médio de
Rph [h-1
]
30 a 31 1939 547 902,70 350,48 0,45
0,35 31 a 01 991 451 539,54 83,68 0,32
01 a 02 1207 469 752,61 226,64 0,31
02 a 03 1290 488 753,53 197,21 0,30
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
52 Marco Nóbrega
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
(Qmin), 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 Qmin, no caso do L_AUT o caudal é de 35 m3.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 Qmin, 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 [m3] Q [m
3.h
-1]
L_AUT 0,40 300 120
ANF 0,35 171 60
Para o cálculo do Qmin 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 m3, enquanto no ANF existem 63 lugares
disponíveis para 170 m3
.Sendo assim, no L_AUT o Qmin necessário seria de aproximadamente
1400 [m3.h
-1] (35 [m
3.h
-1.pessoa
-1]), enquanto para o ANF, o Qmin necessário seria de 1800
[m3.h
-1]. Verifica-se, no entanto, uma grande discrepância em relação aos resultados dos Qmin
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.
5.2.3. Análise da variação da Rph e caracterização dos valores de CO2 obtidos
De seguida faz-se uma análise dos valores das Rph e do CO2 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 CO2, taxa de ocupação, a Rph e a abertura das
janelas, observando-se assim as suas evoluções físicas.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 53
LABORATÓRIO DE AUTOMAÇÃO
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 CO2 entre o interior e exterior através das janelas não
dependerá da intermitência das suas aberturas. A influência mais preponderante na
variabilidade do CO2 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 CO2 interior estarem praticamente
ajustadas aos aumentos e diminuições da taxa de ocupação. De acordo com esta análise pode-
se concluir então que a concentração do CO2 interior é função directa do número de
ocupantes, isto é, da sua taxa de ocupação. O CO2 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 CO2, 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 CO2 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 CO2 interior, e por consequência na Rph. Na Figura 5.2
pode observar-se que entre as 10h e as 16h existe um “pico” de CO2, 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 CO2 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.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
54 Marco Nóbrega
Quadro 5.4 Concentrações máximas do CO2 interior referentes aos dois períodos de
amostragem, L_AUT
Figura 5.8 Concentração do CO2 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
Dia da aula Começo e fim da
aula
Duração da
aula
Taxa de
ocupação
CO2 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)
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 55
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 CO2 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 CO2 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 CO2 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 CO2 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 CO2. Um outro factor para que a aula do dia
31 tenha um CO2 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 CO2 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 CO2 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 CO2 e a sua consecutiva diminuição.
Um outro factor passível de explicação e que se observa na Figura 5.5, é o decréscimo
acentuado do CO2 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 CO2 interior, passando de 3978 ppm para 1678 em apenas 35 minutos.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
56 Marco Nóbrega
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 CO2 interior
estarem acompanhados e ajustados às variações da taxa de ocupação, sendo este o parâmetro
que maior influencia a variação do CO2 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 CO2 interior referentes ao terceiro período, ANF
Figura 5.9 Concentração do CO2 interior em função da ocupação da sala e duração da aula
Dia da aula Começo e fim da
aula
Duração da
aula
Taxa de
ocupação
CO2 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)
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 57
5.2.4. Síntese crítica
A medição contínua do CO2 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 Qmin 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 CO2 e consequentemente obtêm-se Rph e caudais de ventilação menores.
A geração e desenvolvimento da variabilidade do CO2 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 CO2 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 CO2 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.
5.3. Resultados e análise dos parâmetros em estudo da QAI
5.3.1. 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 2.3.3.4, 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,
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
58 Marco Nóbrega
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
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 59
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)
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
60 Marco Nóbrega
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)
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 61
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)
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
62 Marco Nóbrega
Figura 5.15 Relação das PMx com a Taxa de Ocupação em função do tempo (30-05 a 03-06)
5.3.2. Análise do CO2 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 CO2 interior, foi já apresentada na secção 5.2.3.
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 CO2 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 CO2.
Em relação à influência do CO2 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 CO2 do ar exterior vão influenciar o CO2 do ar interior. No caso em estudo
verifica-se que não existe influência do CO2 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 CO2 interior.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 63
Figura 5.16 Evolução comportamental do CO2 interior e exterior de 25 a 29 de Março
Figura 5.17 Evolução comportamental do CO2 interior e exterior de 01 a 05 de Abril
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
64 Marco Nóbrega
Figura 5.18 Evolução comportamental do CO2 interior e exterior de 30 Maio a 03 de Junho
5.3.3. 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 CO2
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 5.3.1 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 CO2 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.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 65
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 CO2 interior. Neste caso os parâmetros
seleccionados para as construções das RNA serão denominados de variáveis independentes,
enquanto o CO2 interior e as PMx serão as variáveis dependentes.
Para o CO2 interior foram seleccionados os seguintes parâmetros:
CO2 exterior (CO2 _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.
CO2 exterior e interior (CO2 _ out ; CO2 _ 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 CO2 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 2011. 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 2011. Por último, foi também desenvolvido um modelo de previsão para a junção dos dois
espaços, tendo sido validados 11524 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.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
66 Marco Nóbrega
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 11524 dados
validados
Média Máximo Mínimo Média Máximo Mínimo Média Máximo Mínimo
PM2.5_in
[ug/m3] 11,23 27,81 3,31 7,90 26,73 2,34 9,62 27,81 2,33
PM2.5_out
[ug/m3] 15,9 43,72 3,23 10,22 27,48 2,71 13,68 43,72 2,71
PM10.0_in
[ug/m3] 49,06 226,96 9,86 31,29 258,61 6,54 40,47 258,61 6,54
PM10.0_out
[ug/m3] 67,99 157,31 13,83 59,34 323,64 22,54 63,81 323,64 13,83
CO2 _ in
[ppm] 680,71 1509 437 775,79 3978 448 726,67 3978 437
CO2 _ out
[ppm] 438,63 561 392 423,50 477 401 431,32 561 392
Temp_out
[ºC] 16,76 30 8,9 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
[%] 48,08 57 38 41,26 56 27 44,78 57 27
Hum_out
[%] 63,34 86 27 51,91 85 22 57,81 86 22
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
[%] 7,52 50 0 3,10 44,44 0 5,38 50 0
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
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 67
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:
5.3.3.1. 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
CO2 interior L_AUT 8 25 1 Tangente Logística 150
PM2.5 interior L_AUT 10 30 1 Tangente Logística 150
PM10.0 interior L_AUT 10 20 1 Tangente Logística 120
CO2 interior ANF 8 25 1 Logística Logística 150
PM2.5 interior ANF 10 10 1 Tangente Logística 90
PM10.0 interior ANF 10 10 1 Tangente Tangente 90
CO2, PM2.5 e PM10.0
interiores (junção dos
dois espaços)
11 20 3 Tangente Logística 100
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
68 Marco Nóbrega
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 (R2), 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 (R2) menor do que 0,5 seriam classificadas como
tendo baixa capacidade de explicar o fenómeno, redes com coeficiente de determinação (R2)
entre 0,5 e 0,7 seriam classificadas como tendo razoável capacidade de explicar o fenómeno, e
redes com coeficiente de determinação (R2) 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
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 69
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, R2, obtido
através das RNA
Coeficiente de determinação,
R2, obtido através das RLM
*
CO2 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
CO2 interior ANF 0,99 0,66
PM2.5 interior ANF 0,99 0,65
PM10.0 interior ANF 0,98 0,92
CO2, 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
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
70 Marco Nóbrega
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 CO2 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.
5.3.3.2. Análise da preponderância dos parâmetros escolhidos na construção das redes
Tendo em conta a análise das redes na secção 5.3.3.1 (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.
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 71
Quadro 5.9 Ordem de preponderância dos parâmetros em cada respectiva RNA
Análise do CO2 interior
Fazendo agora a análise comparativa mencionada no parágrafo anterior, observou-se na
análise dos gráficos obtidos das medições, secção 5.3.1. e 5.3.2, que o parâmetro que mais
influenciou a evolução comportamental do CO2 interior foi sem dúvida a variação da
ocupação do espaço, verificando-se que aos correspondentes aumentos da ocupação existe um
aumento do CO2 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 CO2 interior.
Analisando agora o Quadro 5.9, averigua-se que a ordem de preponderância dos
parâmetros obtidos para o CO2 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 CO2 a rede
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
72 Marco Nóbrega
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 apresenta-
se, 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 CO2 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 CO2_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 (CO2 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
Capítulo 5 | Apresentação e Análise dos Resultados
Marco Nóbrega 73
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 CO2 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.
Capítulo 6 | Conclusões
74 Marco Nóbrega
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 CO2 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
5.3.1 e 5.3.2) referentes à QAI é possível retirar algumas conclusões. Analisando a variação
do CO2 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 CO2
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 Qmin 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 CO2 interior. A
abertura de um maior número de janelas seria uma maneira de aumentar a Rph e por
consequência a diminuição do valor do CO2 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.
Capítulo 6 | Conclusões
Marco Nóbrega 75
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 CO2 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 deve-
se 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 CO2 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 CO2 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 CO2
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 CO2 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/m3. 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
Capítulo 6 | Conclusões
76 Marco Nóbrega
0,186 mg/m3 (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/m3 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/m3.
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.
Capítulo 7 | Referências Bibliográficas
Marco Nóbrega 77
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. 985-996.
Andersen, K. T. (2003). Theory for natural ventilation by thermal buoyancy in one zone with
uniform temperature. Pergamon, Building and Environment vol.38, pp. 1281-1289.
ASHRAE. (2005). Fundamentals Handbook. American Society of Heating, Refrigeration and
Air-Conditioning.
ASHRAE, A. S.-C. (2001). ASHRAE Standard 62-2001 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. 3-31.
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,
255-288.
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, 2-12.
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, 143-149.
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.
Capítulo 7 | Referências Bibliográficas
78 Marco Nóbrega
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 92-894-5664-7:
European Communities, 2003 Reproduction is authorised provided the source is
acknowledged.
Fanger, P. O. (2006). What is IAQ ? Indoor Air, Vol.16, pp.394-401.
Frota, B. A., & Schiffler, S. (2001). Manual de conforto térmico. São Paulo: Studio Nobel.
Google. (2012). Google Maps. Obtido de https://maps.google.pt/maps
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. 1811-1819.
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, 35-48.
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, 15-21.
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, 4072.
Pinto, A. (2000). Sistemas de climatização e ventilação mecânica. In Seminário Ambiente em
Edificios Urbanos. Lisboa: LNEC.
Capítulo 7 | Referências Bibliográficas
Marco Nóbrega 79
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, 2071-2080.
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. 295-304). 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 croos-
ventilation in buildings: Building-scale experiments, numerical simulation and thermal
confort evaluation. Elsevier, Energy and Buidings vol. 40, pp. 1666-1681.
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.
ANEXOS
Anexo I Planta do Edifício onde está localizado o L_AUT
Anexo I Planta do departamento de mecânica onde está localizado o ANF
Anexo II Fotos da colocação dos instrumentos de medida no interior do L_AUT
Anexo II Fotos da colocação dos instrumentos de medida no exterior do L_AUT
Anexo III Fotos da colocação dos instrumentos de medida no exterior e interior do ANF
Anexo IV Folhas de registo de informação
Anexo IV Folhas de registo de informação
FOLHA DE REGISTO
DATA: 31-05-2011 Hora de inicio 17h44m Local: Anfiteatro de mecânica mais pequeno
Luz Natural Sim: Não: Ligada: Sim Não
Aquecimento central ligado: Não:
Janelas Abertas inicialmente: Sim Não Numero: 1
Alunos nº inicial: Alunos nº final: 9
Alunos - Registos de Entradas/ Saídas
Hora 17h44m 18h06m 18h19m 18h41m 18h43m 18h50m
Entra 6 1 1 1 1
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
Valores de formaldeído: Condições exteriores:
1 ª medição = 0,02ppm
Temperatura: 24,7 Humidade: 53 %
Vento: 4 Km/h Pressão : 1009,9
Notas:
>> 1ª aula M.I teórico
>> 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.
Observações:
Anexo IV Folhas de registo de informação
Anexo V: Erro Quadrático Médio em função dos Ciclos de Treino
Redes referentes ao L_AUT:
Figura V.I EQMP da RNA do CO2 interior
Figura V.II EQMP da RNA das PM2.5 interiores
Figura V.III EQMP da RNA das PM10.0 interiores
Redes referentes ao ANF:
Figura V.IV EQMP da RNA do CO2 interior
Figura V.V EQMP das PM2.5 interiores
Figura V.VI EQMP das PM10.0 interiores
Rede referente à junção dos dois espaços: