Gerardo Maria Mauro

1. Ottimizzazione delle prestazioni energetiche del sistema edificio-impianti per promuovere la transizione ecologica a net- o nearly-Zero Energy Buildings (nZEBs) da integrare in comunità e distretti energetici sostenibili a basso impatto ambientale. A tal proposito, il prof. Mauro ha affrontato e sta affrontando diverse tematiche di ricerca dall’involucro edilizio agli impianti, dal singolo edificio a stock edilizi, elencate di seguito:

1. Definizione e sviluppo di metodologie e strumenti di simulazione per la previsione affidabile ma user-friendly e rapida delle prestazioni energetiche dell’edificio, anche attraverso l’utilizzo di tecniche di regressione e di Machine/Deep Learning – e.g., Artificial Neural Networs – al fine di creare Digital Twins dell’edificio. Questi ultimi possono supportare sensibilmente la progettazione in un’ottica BIM (Building Information Modeling), la realizzazione di nZEBs, la certificazione energetica degli edifici e il controllo ottimizzato degli impianti, come quelli di climatizzazione.
2. Analisi e ottimizzazione multi-obiettivo – Pareto optimization – delle prestazioni energetiche del sistema edificio-impianto sia in fase di progettazione di nuovi edifici che in fase di ristrutturazione di edifici esistenti. L’obiettivo principale è sviluppare metodologie avanzate per identificare combinazioni ottimali di misure di efficienza energetica per involucro edilizio, impianti e sfruttamento di fonti energetiche rinnovabili, al fine di minimizzare consumi energetici, costi globali, impatto ambientale e discomfort termo-igrometrico degli occupanti. Tali metodologie integrano algoritmi di ottimizzazione numerica, come algoritmi genetici, e/o tecniche di Machine Learning.
3. Analisi delle prestazioni energetiche ed ottimizzazione del retrofit energetico di distretti, stock e categorie di edifici, anche attraverso l’utilizzo di tecniche matematiche e statistiche complesse, quali analisi di incertezza, analisi di sensitività, metodi efficaci di campionamento (e.g., Latin Hypercube Sampling), sviluppo di modelli surrogati (e.g., Artificial Neural Networks) al fine di favorire la transizione ad un parco edilizio sostenibile, promuovendo la nascita di comunità e distretti energetici locali e fornendo linee guida per indirizzare le politiche di incentivazione statali.
4. Analisi approfondita dell’interazione tra le prestazioni energetiche dell’edificio e lo stress climatico al fine di definire nuovi indicatori di stress climatico più affidabili rispetto a quelli esistenti (come i Gradi Giorno), e ottenere curve di stress climatico per la previsione dei consumi energetici e dei carichi termici.
5. Progettazione e ottimizzazione di facciate responsive, che si adattino attraverso sistemi “smart” alle condizioni al contorno per massimizzare l’efficienza energetica e minimizzare consumi e impatto ambientale assicurando il comfort degli occupanti (e.g., facciate interattive, dinamiche, intelligenti). Tali facciate possono integrare tecnologie passive, e.g., isolanti termici, Vacuum Insulated Panels, Dynamic Insulation Materials, Phase Change Materials, e attive, e.g., Building Integrated Photovoltaics, mini-eolico, recuperatori di calore inseriti in parete. L’ottimizzazione di tali sistemi sia in fase di progetto che di controllo è estremamente complessa per il numero ingente di variabili decisionali in gioco, e può assicurare un miglioramento significativo delle prestazioni energetiche, economiche ed ambientali del sistema edificio.
6. Analisi CFD (Computational Fluid Dynamics) di componenti innovativi dell’involucro edilizio, da realizzarsi ad esempio mediante Additive Manufacturing (stampa 3d), al fine di ottimizzare le prestazioni termiche, e.g., massimizzare la resistenza termica e l’inerzia termica, minimizzando i costi.
7. Analisi e ottimizzazione combinata della progettazione energetica e antisismica degli edifici sia per la costruzione di nuovi edifici che per la ristrutturazione di edifici esistenti. L’obiettivo principale è sviluppare metodologie avanzate per identificare combinazioni ottimali di misure di efficienza energetica e interventi strutturali al fine di minimizzare i costi globali, considerando costi di investimento, costi per i servizi energetici e perdite attese nel caso di avvenimento di eventi sismici.
8. Definizione e sviluppo di metodologie MPC (Model Predictive Control) – finalizzate allo sviluppo di prototipi – per la regolazione efficiente degli impianti di climatizzazione ambientale e controllo del microclima indoor, in base alle previsioni delle condizioni climatiche esterne e del comportamento ed esigenze degli occupanti. L’implementazione di algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo (Pareto optimization) consente di ottenere strategie ottimali di regolazione al fine di minimizzare i consumi energetici e il discomfort termo-igrometrico degli occupanti, e di massimizzare la flessibilità energetica dell’edificio.
1. Definizione e analisi CFD – finalizzate allo sviluppo di prototipi – di terminali innovativi per la climatizzazione ambientale da accoppiare a sistemi efficienti a bassa temperatura (e.g., pompe di calore e solare termico) al fine di ottimizzare lo scambio termico radiativo e convettivo, limitando i costi. Si prevede di integrare tale sistemi con controllori Model Predictive Control per incrementarne ulteriormente l’efficienza energetica.

2. Modellazione avanzata di sistemi termodinamici, con particolare riferimento a componenti per lo scambio termico come recuperatori di calore, schiume metalliche, dissipatori di calore, sistemi alettati, attraverso lo sviluppo/implementazione di metodi numerici, tecniche CFD e algoritmi di ottimizzazione numerica, e.g., algoritmi genetici e Topology Optimization.

3. Modellazione avanzata di impianti industriali attraverso l’utilizzo di tecniche di Machine/Deep Learning – e.g., Artificial Neural Networs – e algoritmi di ottimizzazione numerica al fine di creare Digital Twins di Smart Factories che possano promuovere la transizione energetica del settore industriale.

Eventuali argomenti di tesi:

1) Simulazione e ottimizzazione delle prestazioni energetiche del sistema edificio-impianti implementando analisi stazionarie, semi-stazionarie (Attestato di Prestazione Energetica) e dinamiche con diversi software, e.g., TERMUS®, DesignBuilder®, EnergyPlus. Ottimizzazione della progettazione di nuovi edifici (nZEB: nearly Zero Energy Buildings) e della ristrutturazione di edifici esistenti.

2) Analisi approfondita dell’interazione tra le prestazioni energetiche dell’edificio e lo stress climatico; Definizione di nuovi indicatori innovativi di stress climatico; Ottenimento di curve di stress climatico per la previsione dei consumi energetici e dei carichi termici.

3) Ottimizzazione dello sfruttamento dell’energia solare per distretti e stock di edifici.

4) Misura delle proprietà termiche di materiali per l’edilizia; Simulazioni energetiche per ottimizzare le caratteristiche del materiale.

5) Implementazione di tecniche MPC (“Model Predictive Control”) per il controllo degli impianti di climatizzazione in base alle previsioni climatiche e ai profili di occupazione. Eventuale sviluppo di prototipi.

6) Ottimizzazione multi-obiettivo delle politiche di incentivazione degli interventi di efficienza energetica per lo stock edilizio.

7) Simulazione e ottimizzazione delle prestazioni di sistemi termodinamici, come scambiatori di calore e interi impianti; Applicazione di tecniche di CFD (“Computational Fluid Dynamics”).

8) Ottimizzazione termofluidodinamica (CFD)  di scambiatori e dissipatori di calore attraverso metodi numerici (e.g., Topology Optimization) e tecnologie (e.g., schiume metalliche, Phase Change Materials) innovativi.

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