Defensa de tesi doctoral de Juan Tugores

Defensa de tesi doctoral

Títol: Adaptive optimization of ventilation in educational buildings using grey box models

Autor: Juan Tugores Garcias

Programa: ENGINYERIA DE LA CONSTRUCCIÓ

Departament: Departament d'Enginyeria Civil i Ambiental (DECA)

Data de lectura: Divendres 12 de desembre 2025

Hora de lectura: 11:00h.

Lloc de lectura: Sala de Conferències Edifici TR5

Resum de tesi: La qualitat de l'aire interior (QAI) és un determinant fonamental dels ambients interiors saludables i productius, particularment en els edificis educatius on una ventilació deficient pot perjudicar el rendiment cognitiu, augmentar l'absentisme i elevar el risc de transmissió de malalties per via aèria. A les regions mediterrànies, la majoria de les escoles encara depenen de la ventilació natural a causa de climes temperats i demandes històricament baixes d'energia. No obstant això, la seva efectivitat està fortament influenciada pel comportament dels ocupants i la variabilitat climàtica, la qual cosa sovint condueix a un flux d'aire inconsistent i a incomoditat tèrmica. Per contra, els sistemes convencionals de calefacció, ventilació i aire condicionat (HVAC en anglés) asseguren una QAI i unes condicions tèrmiques estables, però consumeixen entre el 40 i el 60% de l'energia total de l'edifici, fet que planteja un desafiament persistent per equilibrar la protecció de la salut, el confort i l'eficiència energètica.Aquesta investigació doctoral aborda aquest desafiament mitjançant el desenvolupament d'una metodologia integrada que combina el monitoratge de camp a llarg termini, el modelatge de caixa grisa i el control predictiu de model adaptatiu (MPC). L'objectiu principal és optimitzar els sistemes de ventilació que mantenen una QAI i un confort tèrmic adequats, minimitzen l'ús d'energia i mitiguen els riscos d'infecció per via aèria en edificis educatius. L'enfocament té quatre etapes: (i) caracterització empírica de la dinàmica de la QAI, (ii) avaluació dinàmica del risc d'infecció aèria, (iii) modelatge acoblat de caixa grisa tèrmic-QAI, i (iv) implementació d'un algorisme MPC adaptatiu per a optimització multiobjectiu. Una campanya de monitoratge a gran escala realitzada en 32 aules a Catalunya va proporcionar la base empírica per estimar les taxes de generació de CO₂ dels infants i els fluxos d'aire de ventilació natural. Els models de caixa grisa van reproduir amb èxit la dinàmica interior de CO₂ en el 72% de les aules estudiades, capturant la variabilitat conductual en l'operació de finestres i permetent una estimació realista dels paràmetres d'emissió i flux d'aire. La incorporació d'aquests models en una formulació dinàmica de Wells-Riley va permetre una avaluació del risc d'infecció per via aèria resolta en el temps, revelant que les absències transitòries de ventilació podrien augmentar la probabilitat d'infecció acumulada fins a un 26% en comparació amb les suposicions d'estat estacionari, destacant la necessitat d'una gestió d'edificis dinàmica i centrada en la salut. Posteriorment, es va desenvolupar un model híbrid de caixa grisa que acobla la QAI i la dinàmica tèrmica al incloure explícitament els fluxos de calor convectiu impulsats per la ventilació. Això va reduir errors en la predicció de temperatura i del CO₂ i va estabilitzar l'estimació de paràmetres tèrmics, oferint un marc computacionalment eficient per al control HVAC en temps real. Finalment, un algorisme MPC adaptatiu amb el model acoblat es va provar en un laboratori vivent. En comparació amb el control convencional, l'MPC va reduir la demanda d'energia HVAC en un 38%, va mantenir QAI i confort tèrmic en llindars recomanats, i va mantenir la probabilitat de risc d'infecció per sota de l'1% en escenaris d'alta incidència.Els resultats destaquen les limitacions de la ventilació natural i recolzen la transició a sistemes híbrids o assistits mecànicament. Combinant detecció rendible amb el modelatge híbrid de caixa grisa, els edificis poden crear bessons digitals per a monitoratge continu i adaptació en temps real, assegurant QAI, confort i seguretat consistents. En resum, aquesta tesi ofereix avenços metodològics i operatius en el modelatge del rendiment d'edificis, establint un marc validat per a entorns educatius baixos en carboni, adaptatius i postpandèmia, útil per a gestors d'instal·lacions i formuladors de polítiques.