Da simulação ao projeto : avaliação de conforto térmico em ambiente escolar padronizado

Abstract

A simulação computacional termoenergética é ferramenta chave para a concepção de projetos arquitetônicos mais adaptados ao lugar. Seu emprego pode auxiliar no desenvolvimento de diretrizes que busquem melhorar o desempenho de projetos apoiando a tomada de decisões. Nesse contexto, essa pesquisa se propõe a avaliar o conforto térmico de um ambiente escolar padronizado a partir de projeto de escola desenvolvido pela coordenação de projetos da Fundação Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE) em busca de melhor adequá-lo à diferentes contextos climáticos. Os procedimentos metodológicos partem da relação entre normas e regulamentos que abordam o emprego da simulação como ferramenta de avaliação do conforto térmico em projetos e são divididos em 4 etapas: Análise climática de seis municípios de referência, desenvolvimento de modelo termoenergético do projeto padrão, diagnóstico do conforto térmico do ambiente de estudo e análise estatística para verificação da sensibilidade de variáveis de projeto sobre seu conforto térmico. Considera-se sua locação nas cidades de Brasília (DF), Curitiba (PR), Cuiabá (MT), Natal (RN), Porto Alegre (RS) e Rio de Janeiro (RJ), as quais representam seis zonas climáticas brasileiras definidas na revisão do Zoneamento Bioclimático Brasileiro (ZBBR). Para desenvolvimento do modelo termoenergético, utiliza-se da simulação no EnergyPlus (versão 8.3), por meio da interface gráfica DesignBuilder (versão 6.1.3.005), no qual se calcula o percentual de horas ocupadas em conforto (POC) em função do índice de temperatura neutra (Tn), segundo método ASHRAE 55 (American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers) e ABNT (Associacao Brasileira de Normas Tecnicas) NBR 16401. Os resultados de conforto térmico apontam para a dificuldade de se utilizar o mesmo padrão arquitetônico em diferentes contextos climáticos, pois o número de horas em conforto resulta superior ao total de horas ocupadas apenas em três das seis cidades analisadas, são elas: Brasília, Curitiba e Porto Alegre. Em seguida, é verificada a influência de 9 diferentes variáveis de projeto a partir da análise dos coeficientes de regressão padronizado (SRC), determinação (R2) e probabilidade (p-value). Esses resultados são reunidos em diagramas síntese afim de auxiliar à compreensão do dados de saída das simulações, servindo também como ferramenta ao desenvolvimento de projetos futuros. Por fim, destaca-se que os parâmetros de maior influência sobre o POC estão associados à densidade ocupaional e transmitância de paredes e coberturas tornando possível identificar padrões de uso e envoltória mais adequados a cada contexto climático.