The Indoor Environmental Quality (IEQ) and comfort in educational buildings

Diversamente da quanto accade negli studi di laboratorio, negli edifici scolastici gli occupanti sono esposti contemporaneamente a stimoli acustici, termici, visivi e di qualità dell'aria e l'effetto dell'ambiente interno sulla percezione e sulle prestazioni degli studenti dipende dai loro effetti combinati. La presente ricerca si occupa della valutazione della qualità ambientale interna (IEQ) negli edifici scolastici mediante misurazioni fisiche (valutazione oggettiva), somministrazione di questionari (valutazione soggettiva) e simulazione e calibrazione di modelli energetici. Il lavoro propone diversi metodi originali per: la progettazione di un questionario soggettivo standard coerente per i quattro domini di comfort, ovvero IAQ, ambiente termico, acustico e visivo (i); raccolta dati (ii) e la somministrazione del questionario (iii); validazione e analisi dei dati, ovvero la validazione del questionario (iv) e il metodo di correlazione tra dati oggettivi e soggettivi (v); calibrazione basata sull'ottimizzazione, utilizzando un approccio multi-level multi-step. Come evidenziato nel Capitolo 1, gli studenti trascorrono più del 30% della loro giornata in classe, da qui l'importanza di valutare e migliorare le condizioni interne degli edifici scolastici. Le condizioni indoor possono essere valutate sia attraverso misure di grandezze fisiche relative ai principali domini sia tramite la somministrazione di questionari. Il capitolo 2 presenta una panoramica dello stato dell'arte della valutazione dell'IEQ mediante questionari e misurazioni. Il capitolo 3 riporta la metodologia innovativa sviluppata durante il mio programma di dottorato. Nella prima parte viene presentato il metodo per valutare le condizioni interne degli edifici scolastici attraverso valutazioni oggettive e soggettive, ovvero rispettivamente misurazioni in campo e questionari. La seconda parte include la procedura basata sull'ottimizzazione per calibrare il modello energetico degli edifici didattici, che esplora la procedura basata sull'ottimizzazione per calibrare il modello energetico di un edificio scolastico dal monitoraggio a breve termine di una porzione di un edificio in periodi selezionati. Il capitolo 4 presenta i casi di studio considerati per l'applicazione delle metodologie. I risultati riportati nel Capitolo 5 sono divisi in tre sezioni: la validazione del questionario (i), la correlazione tra dati oggettivi e soggettivi ´ (ii) e la calibrazione basata sull'ottimizzazione multi-level multi-step (iii). I risultati provenienti dalla validazione del questionario sono suddivisi in tre sottosezioni in base ai tre KPI selezionati, ovvero efficacia, efficienza e risoluzione. Gli esiti della correlazione tra l'indagine soggettiva e i dati oggettivi sono suddivisi in base al diverso tipo di analisi, ovvero single-domain che consiste nell'analizzare la correlazione tra le condizioni ambientali misurate e la risposta soggettiva all'interno dello stesso dominio di comfort, e multi-domain che mira a esplorare gli effetti combinati di diversi domini di comfort. L'ultimo paragrafo presenta i risultati del metodo di calibrazione basato sull'ottimizzazione multilivello multifase applicato a due periodi di monitoraggio, ovvero edificio non occupato con sistema spento e edificio occupato con sistema spento. L'ultimo capitolo riporta le principali conclusioni del lavoro e gli sviluppi futuri della ricerca. Il set di dati raccolto e i metodi rigorosi sviluppati dovrebbero essere considerati come parte di un approccio complesso e replicabile che può fungere da quadro concettuale di base per studi futuri incentrati sulla valutazione dell'IEQ degli edifici scolastici e di altri edifici complessi può essere utilizzato per ulteriori indagini su la valutazione dell'IEQ e del comfort negli edifici scolastici.

Differently from what occurs during laboratories studies, in educational buildings schools’ occupants are exposed at once to acoustical, thermal, visual, and air quality stimuli, and the effect of the indoor environment on students’ perception and performance depends on their combined effects. The present research deals with the assessment of the Indoor Environmental Quality (IEQ) in educational buildings by means of physical measurements (objective evaluation), questionnaire (subjective evaluation) and building model simulation and calibration. The work proposes different original methods for: the design of a standard subjective questionnaire consistent for the four comfort domains, i.e. IAQ, thermal, acoustic and visual environment (i); data collection, namely the monitoring of the main physical parameters related to the four comfort domains (ii) and the administration of the questionnaire (iii); data validation and analysis, namely the validation of the questionnaire (iv) and the correlation method between objective and subjective data (v); optimization-based calibration, using a multi-level multi-step approach. As highlighted in Chapter 1, students use to stay more than 30% of their daytime in classrooms, thus the importance of assessing and enhancing the indoor conditions of school buildings. The indoor conditions can be evaluated either through measurements of physical quantities related to the main IEQ domains or by means of questionnaires’ administration. Chapter 2 presents an overview of the state of the art of the assessment of the IEQ by means of questionnaires and measurements. Chapter 3 reports the innovative methodology developed during my doctoral program. In the first part, the method for evaluating the indoor conditions of school buildings through objective and subjective evaluation, namely respectively in-field measurements and questionnaires, is presented. The second part includes the optimization-based procedure to calibrate the energy model of educational buildings, which explores the optimization-based procedure to calibrate the energy model of an educational building from short-term monitoring of a portion of a building in selected periods. Chapter 4 presents the case studies considered for the application of the methodologies. The results reported in Chapter 5 are divided into three sections: the questionnaire validation (i), the correlation between objective and subjective data ´(ii) and the multi-level multi-step optimization-based calibration (iii). The results coming from the questionnaire validation are divided into three subsections according to the three selected KPIs, i.e. effectiveness, efficiency and resolution. The outcomes of the correlation between the subjective survey and the objective data are split based on the different type of analysis, namely the single-domain that consists in analyzing the correlation between measured environmental conditions and the subjective response within the same comfort domain, and the multi-domain that aims to explore the combine effects of different comfort domains. The last paragraph presents the results of the multi-level multi-step optimization-based calibration method applied to two monitoring periods, i.e. unoccupied building with system off and occupied building with system off. The outcomes include the results of the calibration and the validation of the building model in different periods with the same characteristics of the reference periods. The last chapter reports the main conclusions of the work and future developments of the research. The collected dataset and the developed strict methods should be considered as part of one complex and replicable approach which can serve as a basic conceptual framework for future studies focusing on the assessment the IEQ of educational buildings and other complex buildings can be used for further investigation on the assessment of IEQ and comfort in educational buildings.