Ottimizzare il posizionamento dei sensori termici su tetti piatti urbani: come raggiungere il 98% di precisione nel contesto italiano con approccio Tier 2

12 Oct Ottimizzare il posizionamento dei sensori termici su tetti piatti urbani: come raggiungere il 98% di precisione nel contesto italiano con approccio Tier 2

Il problema centrale: dalla misura termica alla precisione di livello 98% su tetti piatti urbani

Nel contesto delle città italiane, la termografia dei tetti piatti rappresenta una sfida complessa, dove microclimi urbani, geometrie non convenzionali e interferenze ambientali influenzano fortemente l’affidabilità delle misure. La precisione richiesta per applicazioni energetiche, certificazioni ISO 17256 e manutenzione predittiva non può essere raggiunta con metodi generici: la chiave sta nell’applicazione avanzata del Tier 2, che integra stratigrafia del tetto, modellazione 3D dinamica e ottimizzazione statistica della griglia sensoriale.

Fondamenti Tier 2: analisi stratigrafica e parametri ambientali critici

Il primo passo è la mappatura stratigrafica del tetto, essenziale per comprendere come materiali come bitume, impermeabili, rivestimenti riflettenti o metalli influenzino l’emissività termica e la risposta sensoriale. Questo processo richiede un’analisi multilivello:

1. Identificazione dei materiali: ogni superficie deve essere catalogata per emissività (ε), capacità termica (c) e conducibilità (k). Ad esempio, un tetto in tegole bianche (ε ~0.85) riflette più radiazione solare rispetto a uno in tegole scure (ε ~0.65), modificando la temperatura di superficie di oltre 10°C in picchi estivi.
2. Orientamento e inclinazione: tetti piatti con inclinazione <10° favoriscono accumulo termico orizzontale, aumentando la variazione termica orizzontale. L’esposizione N/S/O determina gradienti di irraggiamento: un’esposizione Ovest esposta per 6 ore di sole genera picchi di temperatura superiori del 25% rispetto a una Nord esposta.
3. Gestione ombreggiamenti dinamici: camini, grondaie, antenne e alberi generano ombre intermittenenti. L’uso di software 3D come Solargis o Ecotect permette di simulare l’ombreggiamento orario e stagionale, essenziale per escludere zone con irraggiamento ridotto o irregolare.

Questi dati stratigrafici e ambientali formano la base per il calcolo della variazione termica attesa, fondamentale per definire la densità ottimale della griglia sensoriale.

Fase 1: acquisizione dati geospaziali e ambientali pre-test con droni termici

L’installazione di sensori richiede una mappatura geospaziale precisa, ottenibile con droni termici equipaggiati con sensori FLIR Tau2 (risoluzione termica 0.05°C, campo visivo 60°)

“La qualità dei dati termici inizia con la qualità della mappatura: un drone vola a 1,2 m di quota per catturare gradienti termici con dettaglio sub-metrico.”

Fase operativa:

• Pianificazione volo: programmare voli in giornate limpide, senza vento >15 km/h, preferibilmente tra le 10:00 e le 14:00 per minimizzare ombre dinamiche e irraggiamento diffuso variabile.
• Calibrazione sensori: prima del volo, effettuare test di riferimento in laboratorio e sul campo, confrontando letture termiche con camere termiche calibrate ISO 17256.
• Acquisizione dati: mappare in griglia A (10×10 m) o B (7×7 m) con densità variabile in base al coefficiente di variazione termica misurato su tetti simili (es. da studi precedenti a Milano o Roma). Per zone con variazione >4°C, aumentare la densità a 5×5 m.

Esempio pratico: su un tetto a Milano con 3 materiali diversi (bitume, plastica, metallo), l’analisi stratigrafica rivela un’emissività media di 0.78. Il calcolo mostra che la variazione termica orizzontale media è 3.2°C. Di conseguenza, la griglia deve prevedere almeno 21 sensori per garantire un campionamento sufficiente senza sovrapposizioni errate.

Fase 2: ottimizzazione statistica della griglia con algoritmo genetico

La distribuzione fisica non è casuale: deve essere ottimizzata per massimizzare la copertura spaziale minimizzando punti ciechi e sovrapposizioni, un problema classico di copertura stocastica risolto con algoritmi genetici.

Metodo A: griglia equidistante con densità variabile

1. Calcolare la variazione termica media per unità di superficie su tetti simili (es. 2.8°C/m² su tetti residenziali milanesi).
2. Definire una funzione obiettivo: minimizzare la varianza della lettura sensoriale nell’area, penalizzando sovrapposizioni >15% e punti isolati.
3. Applicare un algoritmo genetico con popolazione iniziale di 100 configurazioni di griglia, valutando fitness tramite simulazione termica (EnergyPlus) e riduzione della varianza.
4. Convergere dopo 150 generazioni, ottenendo una griglia ottimizzata con densità 7–12 sensori/100 m², adattata alla morfologia del tetto.

Tabella comparativa: densità sensori vs variazione termica

Il metodo genetico riduce la varianza termica del 28% rispetto all’approccio statico, garantendo una risposta più affidabile per certificazioni energetiche come EPBD e ISO 13790.

Fase 3: installazione e calibrazione in campo con correzione dinamica

L’installazione richiede attenzione alle interfacce termiche: evitare ponti termici con clip elastiche isolate e supporti termoisolanti. La calibrazione in situ è obbligatoria per correggere deriva sensoriale.

Procedura passo-passo:

1. Fissaggio: