Produzione | Enerbrain

Algoritmo italiano monitora la CO2 nell’aria e taglia i consumi

L'Istituto Superiore di Sanità indica la qualità dell’aria indoor come fondamentale per la tutela della salute dei cittadini e dei lavoratori e le recenti linee guida Rehva ne stabiliscono i valori corretti per limitare la diffusione del Covid-19. Enerbrain ha ideato un algoritmo che permette agli impianti di affinare continuamente la propria programmazione, per cancellare ogni possibile spreco, ma anche per gestire un ricambio ottimale dell'aria.
Enerbrain | Centre Ospitalier Sainte-Anne.

A Parigi, il Centre Ospitalier Sainte-Anne, una delle più antiche strutture sanitarie della città, ha scelto di monitorare la qualità dell’aria e i livelli di CO2 usando la tecnologia dell’italiana Enerbrain.

La struttura scelta per ospitare questa tecnologia si sviluppa su 8 piani di cui 3 interrati. In soli 2 giorni il sistema è stato installato nell’intero edificio: sensori ambientali wifi sono stati posizionati nelle aree strategiche di ciascun piano, gli attuatori sono stati collocati sulle unità di trattamento aria e sui circuiti dei pannelli radianti che riscaldano e raffrescano gli ambienti.

Enerbrain | Sensore, attuatore e dashboard di controllo | @Alex Cristina

L’energia elettrica e quella termica sono monitorate costantemente.
La tecnologia Enerbrain è scalabile, potrà quindi facilmente integrare nuovi padiglioni, mantenendo però una gestione unificata e una consultazione dei dati attraverso una dashboard analitica, alla quale è possibile accedere anche da una Web App.

Philippe Stallivieri | Direttore Dipartimento Ingegneria, Lavori e Manutenzione Centre Hospitalier Sainte-Anne

«Siamo molto soddisfatti di aver scelto Enerbrain perché, oltre al taglio dei consumi energetici, registriamo un deciso miglioramento nei livelli di comfort interno a ogni ambiente. Per noi si tratta di un aspetto centrale per la salute dei pazienti ma anche per il lavoro di medici e operatori».

Enerbrain | Sistema per monitorare l’aria indoor.

Machine learning

Il sistema, sviluppato a Torino da un gruppo di giovani cervelli, è compatibile con gli impianti di ventilazione, riscaldamento e raffrescamento già esistenti e agisce su parametri come umidità, temperatura, concentrazione di CO2 e presenza di composti organici nocivi.

L’algoritmo di machine learning sviluppato dall’azienda permette agli impianti di affinare continuamente la propria programmazione, per cancellare ogni possibile spreco ma anche di gestire un ricambio ottimale dell’aria. Una soluzione che contribuisce ad abbattere la concentrazione di virus, mantenendo un controllo costante del comfort indoor.

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