Experimental analysis of energy savings and hygrothermal conditions improvement by means of air curtaines in stores with intensive pedestrian traffic

Current worldwide building legislation requirements aim to the design and construction of technical services that reduce energy consumption and improve indoor hygrothermal conditions. The retail sector in Spain, with a lot of outdated technical systems, demands energy conservation measures in order to reduce the increasingly electrical consumption for cooling. Climatic separation with modern air curtains and advanced hygrothermal control systems enables energy savings and can keep suitable indoor air temperature and humidity of stores with intense pedestrian traffic, especially when located in hot humid climates. As stated in the article, the energy savings in commercial buildings with these systems exceeds 30%

Energy Management and Optimization for Video Decoders based on Functional-oriented Reconfiguration

In recent years, the increasing sophistication of embedded multimedia systems and wireless communication technologies has promoted a widespread utilization of video streaming applications. It has been reported in 2013 that youngsters, aged between 13 and 24, spend around 16.7 hours a week watching online video through social media, business websites, and video streaming sites. Video applications have already been blended into people daily life. Traditionally, video streaming research has focused on performance improvement, namely throughput increase and response time reduction. However, most mobile devices are battery-powered, a technology that grows at a much slower pace than either multimedia or hardware developments. Since battery developments cannot satisfy expanding power demand of mobile devices, research interests on video applications technology has attracted more attention to achieve energy-efficient designs. How to efficiently use the limited battery energy budget becomes a major research challenge. In addition, next generation video standards impel to diversification and personalization. Therefore, it is desirable to have mechanisms to implement energy optimizations with greater flexibility and scalability. In this context, the main goal of this dissertation is to find an energy management and optimization mechanism to reduce the energy consumption of video decoders based on the idea of functional-oriented reconfiguration. System battery life is prolonged as the result of a trade-off between energy consumption and video quality. Functional-oriented reconfiguration takes advantage of the similarities among standards to build video decoders reconnecting existing functional units. If a feedback channel from the decoder to the encoder is available, the former can signal the latter changes in either the encoding parameters or the encoding algorithms for energy-saving adaption. The proposed energy optimization and management mechanism is carried out at the decoder end. This mechanism consists of an energy-aware manager, implemented as an additional block of the reconfiguration engine, an energy estimator, integrated into the decoder, and, if available, a feedback channel connected to the encoder end. The energy-aware manager checks the battery level, selects the new decoder description and signals to build a new decoder to the reconfiguration engine. It is worth noting that the analysis of the energy consumption is fundamental for the success of the energy management and optimization mechanism. In this thesis, an energy estimation method driven by platform event monitoring is proposed. In addition, an event filter is suggested to automate the selection of the most appropriate events that affect the energy consumption. At last, a detailed study on the influence of the training data on the model accuracy is presented. The modeling methodology of the energy estimator has been evaluated on different underlying platforms, single-core and multi-core, with different characteristics of workload. All the results show a good accuracy and low on-line computation overhead. The required modifications on the reconfiguration engine to implement the energy-aware manager have been assessed under different scenarios. The results indicate a possibility to lengthen the battery lifetime of the system in two different use-cases.

Gestión de la información en redes de sensores inalámbricos

La gestión del conocimiento (KM) es el proceso de recolectar datos en bruto para su análisis y filtrado, con la finalidad de obtener conocimiento útil a partir de dichos datos. En este proyecto se pretende hacer un estudio sobre la gestión de la información en las redes de sensores inalámbricos como inicio para sentar las bases para la gestión del conocimiento en las mismas. Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son redes compuestas por sensores (también conocidos como motas) distribuidos sobre un área, cuya misión es monitorizar una o varias condiciones físicas del entorno. Las redes de sensores inalámbricos se caracterizan por tener restricciones de consumo para los sensores que utilizan baterías, por su capacidad para adaptarse a cambios y ser escalables, y también por su habilidad para hacer frente a fallos en los sensores. En este proyecto se hace un estudio sobre la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. Se comienza introduciendo algunos conceptos básicos: arquitectura, pila de protocolos, topologías de red, etc.… Después de esto, se ha enfocado el estudio hacia TinyDB, el cual puede ser considerado como parte de las tecnologías más avanzadas en el estado del arte de la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. TinyDB es un sistema de procesamiento de consultas para extraer información de una red de sensores. Proporciona una interfaz similar a SQL y permite trabajar con consultas contra la red de sensores inalámbricos como si se tratara de una base de datos tradicional. Además, TinyDB implementa varias optimizaciones para manejar los datos eficientemente. En este proyecto se describe también la implementación de una sencilla aplicación basada en redes de sensores inalámbricos. Las motas en la aplicación son capaces de medir la corriente a través de un cable. El objetivo de esta aplicación es monitorizar el consumo de energía en diferentes zonas de un área industrial o doméstico, utilizando redes de sensores inalámbricas. Además, se han implementado las optimizaciones más importantes que se han aprendido en el análisis de la plataforma TinyDB. Para desarrollar esta aplicación se ha utilizado como sensores la plataforma open-source de creación de prototipos electrónicos Arduino, y el ordenador de placa reducida Raspberry Pi como coordinador. ABSTRACT. Knowledge management (KM) is the process of collecting raw data for analysis and filtering, to get a useful knowledge from this data. In this project the information management in wireless sensor networks is studied as starting point before knowledge management. Wireless sensor networks (WSN) are networks which consists of sensors (also known as motes) distributed over an area, to monitor some physical conditions of the environment. Wireless sensor networks are characterized by power consumption constrains for sensors which are using batteries, by the ability to be adaptable to changes and to be scalable, and by the ability to cope sensor failures. In this project it is studied information management in wireless sensor networks. The document starts introducing basic concepts: architecture, stack of protocols, network topology… After this, the study has been focused on TinyDB, which can be considered as part of the most advanced technologies in the state of the art of information management in wireless sensor networks. TinyDB is a query processing system for extracting information from a network of sensors. It provides a SQL-like interface and it lets us to work with queries against the wireless sensor network like if it was a traditional database. In addition, TinyDB implements a lot of optimizations to manage data efficiently. In this project, it is implemented a simple wireless sensor network application too. Application’s motes are able to measure amperage through a cable. The target of the application is, by using a wireless sensor network and these sensors, to monitor energy consumption in different areas of a house. Additionally, it is implemented the most important optimizations that we have learned from the analysis of TinyDB platform. To develop this application it is used Arduino open-source electronics prototyping platform as motes, and Raspberry Pi single-board computer as coordinator.

Server power modeling for run-time energy optimization of cloud computing facilities

As advanced Cloud services are becoming mainstream, the contribution of data centers in the overall power consumption of modern cities is growing dramatically. The average consumption of a single data center is equivalent to the energy consumption of 25.000 households. Modeling the power consumption for these infrastructures is crucial to anticipate the effects of aggressive optimization policies, but accurate and fast power modeling is a complex challenge for high-end servers not yet satisfied by analytical approaches. This work proposes an automatic method, based on Multi-Objective Particle Swarm Optimization, for the identification of power models of enterprise servers in Cloud data centers. Our approach, as opposed to previous procedures, does not only consider the workload consolidation for deriving the power model, but also incorporates other non traditional factors like the static power consumption and its dependence with temperature. Our experimental results shows that we reach slightly better models than classical approaches, but simul- taneously simplifying the power model structure and thus the numbers of sensors needed, which is very promising for a short-term energy prediction. This work, validated with real Cloud applications, broadens the possibilities to derive efficient energy saving techniques for Cloud facilities.

Leakage-aware cooling management for improving server energy efficiency

The computational and cooling power demands of enterprise servers are increasing at an unsustainable rate. Understanding the relationship between computational power, temperature, leakage, and cooling power is crucial to enable energy-efficient operation at the server and data center levels. This paper develops empirical models to estimate the contributions of static and dynamic power consumption in enterprise servers for a wide range of workloads, and analyzes the interactions between temperature, leakage, and cooling power for various workload allocation policies. We propose a cooling management policy that minimizes the server energy consumption by setting the optimum fan speed during runtime. Our experimental results on a presently shipping enterprise server demonstrate that including leakage awareness in workload and cooling management provides additional energy savings without any impact on performance.

Reflectance properties analysis of mineral based mortars for renders: research of their energy performance

Passive performance of buildings is nowadays one of the key points, not only for reducing energy consumption of buildings, but also for decreasing “fuel poverty”. Among the constructive systems in buildings, façades are the ones having higher influence on thermal performance in urban spaces. Lime renders are specialized systems which can improve not only the durability of the support but also the thermal properties. According to previous researches, a modification of their radiative properties can reduce thermal fluxes between 24% and 89%. In this paper, the influences of the aggregate content in lime pastes, as well as the nature of the aggregates, colour and roughness, on the visible near and medium infrared reflectance are analyzed. Ten types of aerial lime mortars were prepared and two methods of reflectance determination were performed. Finally, the effect of the resulted reflectance on the constructive systems of façades was analyzed using pseudotime-dependent software, for which an annulation of the thermal fluxes or significant reduction of them can be observed, when modifying the aggregate nature.

Contributions to the Resilience Management in the Internet of Things

El auge del "Internet de las Cosas" (IoT, "Internet of Things") y sus tecnologías asociadas han permitido su aplicación en diversos dominios de la aplicación, entre los que se encuentran la monitorización de ecosistemas forestales, la gestión de catástrofes y emergencias, la domótica, la automatización industrial, los servicios para ciudades inteligentes, la eficiencia energética de edificios, la detección de intrusos, la gestión de desastres y emergencias o la monitorización de señales corporales, entre muchas otras. La desventaja de una red IoT es que una vez desplegada, ésta queda desatendida, es decir queda sujeta, entre otras cosas, a condiciones climáticas cambiantes y expuestas a catástrofes naturales, fallos de software o hardware, o ataques maliciosos de terceros, por lo que se puede considerar que dichas redes son propensas a fallos. El principal requisito de los nodos constituyentes de una red IoT es que estos deben ser capaces de seguir funcionando a pesar de sufrir errores en el propio sistema. La capacidad de la red para recuperarse ante fallos internos y externos inesperados es lo que se conoce actualmente como "Resiliencia" de la red. Por tanto, a la hora de diseñar y desplegar aplicaciones o servicios para IoT, se espera que la red sea tolerante a fallos, que sea auto-configurable, auto-adaptable, auto-optimizable con respecto a nuevas condiciones que puedan aparecer durante su ejecución. Esto lleva al análisis de un problema fundamental en el estudio de las redes IoT, el problema de la "Conectividad". Se dice que una red está conectada si todo par de nodos en la red son capaces de encontrar al menos un camino de comunicación entre ambos. Sin embargo, la red puede desconectarse debido a varias razones, como que se agote la batería, que un nodo sea destruido, etc. Por tanto, se hace necesario gestionar la resiliencia de la red con el objeto de mantener la conectividad entre sus nodos, de tal manera que cada nodo IoT sea capaz de proveer servicios continuos, a otros nodos, a otras redes o, a otros servicios y aplicaciones. En este contexto, el objetivo principal de esta tesis doctoral se centra en el estudio del problema de conectividad IoT, más concretamente en el desarrollo de modelos para el análisis y gestión de la Resiliencia, llevado a la práctica a través de las redes WSN, con el fin de mejorar la capacidad la tolerancia a fallos de los nodos que componen la red. Este reto se aborda teniendo en cuenta dos enfoques distintos, por una parte, a diferencia de otro tipo de redes de dispositivos convencionales, los nodos en una red IoT son propensos a perder la conexión, debido a que se despliegan en entornos aislados, o en entornos con condiciones extremas; por otra parte, los nodos suelen ser recursos con bajas capacidades en términos de procesamiento, almacenamiento y batería, entre otros, por lo que requiere que el diseño de la gestión de su resiliencia sea ligero, distribuido y energéticamente eficiente. En este sentido, esta tesis desarrolla técnicas auto-adaptativas que permiten a una red IoT, desde la perspectiva del control de su topología, ser resiliente ante fallos en sus nodos. Para ello, se utilizan técnicas basadas en lógica difusa y técnicas de control proporcional, integral y derivativa (PID - "proportional-integral-derivative"), con el objeto de mejorar la conectividad de la red, teniendo en cuenta que el consumo de energía debe preservarse tanto como sea posible. De igual manera, se ha tenido en cuenta que el algoritmo de control debe ser distribuido debido a que, en general, los enfoques centralizados no suelen ser factibles a despliegues a gran escala. El presente trabajo de tesis implica varios retos que conciernen a la conectividad de red, entre los que se incluyen: la creación y el análisis de modelos matemáticos que describan la red, una propuesta de sistema de control auto-adaptativo en respuesta a fallos en los nodos, la optimización de los parámetros del sistema de control, la validación mediante una implementación siguiendo un enfoque de ingeniería del software y finalmente la evaluación en una aplicación real. Atendiendo a los retos anteriormente mencionados, el presente trabajo justifica, mediante una análisis matemático, la relación existente entre el "grado de un nodo" (definido como el número de nodos en la vecindad del nodo en cuestión) y la conectividad de la red, y prueba la eficacia de varios tipos de controladores que permiten ajustar la potencia de trasmisión de los nodos de red en respuesta a eventuales fallos, teniendo en cuenta el consumo de energía como parte de los objetivos de control. Así mismo, este trabajo realiza una evaluación y comparación con otros algoritmos representativos; en donde se demuestra que el enfoque desarrollado es más tolerante a fallos aleatorios en los nodos de la red, así como en su eficiencia energética. Adicionalmente, el uso de algoritmos bioinspirados ha permitido la optimización de los parámetros de control de redes dinámicas de gran tamaño. Con respecto a la implementación en un sistema real, se han integrado las propuestas de esta tesis en un modelo de programación OSGi ("Open Services Gateway Initiative") con el objeto de crear un middleware auto-adaptativo que mejore la gestión de la resiliencia, especialmente la reconfiguración en tiempo de ejecución de componentes software cuando se ha producido un fallo. Como conclusión, los resultados de esta tesis doctoral contribuyen a la investigación teórica y, a la aplicación práctica del control resiliente de la topología en redes distribuidas de gran tamaño. Los diseños y algoritmos presentados pueden ser vistos como una prueba novedosa de algunas técnicas para la próxima era de IoT. A continuación, se enuncian de forma resumida las principales contribuciones de esta tesis: (1) Se han analizado matemáticamente propiedades relacionadas con la conectividad de la red. Se estudia, por ejemplo, cómo varía la probabilidad de conexión de la red al modificar el alcance de comunicación de los nodos, así como cuál es el mínimo número de nodos que hay que añadir al sistema desconectado para su re-conexión. (2) Se han propuesto sistemas de control basados en lógica difusa para alcanzar el grado de los nodos deseado, manteniendo la conectividad completa de la red. Se han evaluado diferentes tipos de controladores basados en lógica difusa mediante simulaciones, y los resultados se han comparado con otros algoritmos representativos. (3) Se ha investigado más a fondo, dando un enfoque más simple y aplicable, el sistema de control de doble bucle, y sus parámetros de control se han optimizado empleando algoritmos heurísticos como el método de la entropía cruzada (CE, "Cross Entropy"), la optimización por enjambre de partículas (PSO, "Particle Swarm Optimization"), y la evolución diferencial (DE, "Differential Evolution"). (4) Se han evaluado mediante simulación, la mayoría de los diseños aquí presentados; además, parte de los trabajos se han implementado y validado en una aplicación real combinando técnicas de software auto-adaptativo, como por ejemplo las de una arquitectura orientada a servicios (SOA, "Service-Oriented Architecture"). ABSTRACT The advent of the Internet of Things (IoT) enables a tremendous number of applications, such as forest monitoring, disaster management, home automation, factory automation, smart city, etc. However, various kinds of unexpected disturbances may cause node failure in the IoT, for example battery depletion, software/hardware malfunction issues and malicious attacks. So, it can be considered that the IoT is prone to failure. The ability of the network to recover from unexpected internal and external failures is known as "resilience" of the network. Resilience usually serves as an important non-functional requirement when designing IoT, which can further be broken down into "self-*" properties, such as self-adaptive, self-healing, self-configuring, self-optimization, etc. One of the consequences that node failure brings to the IoT is that some nodes may be disconnected from others, such that they are not capable of providing continuous services for other nodes, networks, and applications. In this sense, the main objective of this dissertation focuses on the IoT connectivity problem. A network is regarded as connected if any pair of different nodes can communicate with each other either directly or via a limited number of intermediate nodes. More specifically, this thesis focuses on the development of models for analysis and management of resilience, implemented through the Wireless Sensor Networks (WSNs), which is a challenging task. On the one hand, unlike other conventional network devices, nodes in the IoT are more likely to be disconnected from each other due to their deployment in a hostile or isolated environment. On the other hand, nodes are resource-constrained in terms of limited processing capability, storage and battery capacity, which requires that the design of the resilience management for IoT has to be lightweight, distributed and energy-efficient. In this context, the thesis presents self-adaptive techniques for IoT, with the aim of making the IoT resilient against node failures from the network topology control point of view. The fuzzy-logic and proportional-integral-derivative (PID) control techniques are leveraged to improve the network connectivity of the IoT in response to node failures, meanwhile taking into consideration that energy consumption must be preserved as much as possible. The control algorithm itself is designed to be distributed, because the centralized approaches are usually not feasible in large scale IoT deployments. The thesis involves various aspects concerning network connectivity, including: creation and analysis of mathematical models describing the network, proposing self-adaptive control systems in response to node failures, control system parameter optimization, implementation using the software engineering approach, and evaluation in a real application. This thesis also justifies the relations between the "node degree" (the number of neighbor(s) of a node) and network connectivity through mathematic analysis, and proves the effectiveness of various types of controllers that can adjust power transmission of the IoT nodes in response to node failures. The controllers also take into consideration the energy consumption as part of the control goals. The evaluation is performed and comparison is made with other representative algorithms. The simulation results show that the proposals in this thesis can tolerate more random node failures and save more energy when compared with those representative algorithms. Additionally, the simulations demonstrate that the use of the bio-inspired algorithms allows optimizing the parameters of the controller. With respect to the implementation in a real system, the programming model called OSGi (Open Service Gateway Initiative) is integrated with the proposals in order to create a self-adaptive middleware, especially reconfiguring the software components at runtime when failures occur. The outcomes of this thesis contribute to theoretic research and practical applications of resilient topology control for large and distributed networks. The presented controller designs and optimization algorithms can be viewed as novel trials of the control and optimization techniques for the coming era of the IoT. The contributions of this thesis can be summarized as follows: (1) Mathematically, the fault-tolerant probability of a large-scale stochastic network is analyzed. It is studied how the probability of network connectivity depends on the communication range of the nodes, and what is the minimum number of neighbors to be added for network re-connection. (2) A fuzzy-logic control system is proposed, which obtains the desired node degree and in turn maintains the network connectivity when it is subject to node failures. There are different types of fuzzy-logic controllers evaluated by simulations, and the results demonstrate the improvement of fault-tolerant capability as compared to some other representative algorithms. (3) A simpler but more applicable approach, the two-loop control system is further investigated, and its control parameters are optimized by using some heuristic algorithms such as Cross Entropy (CE), Particle Swarm Optimization (PSO), and Differential Evolution (DE). (4) Most of the designs are evaluated by means of simulations, but part of the proposals are implemented and tested in a real-world application by combining the self-adaptive software technique and the control algorithms which are presented in this thesis.

Utilizing the Internet of Things to promote energy awareness and efficiency at discrete production processes: Practices and methodology

El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.

Energy rehabilitation of social housing for rent, as demonstrator in the LIFE 'New4Old' Project

The main goal of the cofounded by the European Commission LIFE Project, New4Old (LIFE10 ENV/ES/439), is to define the most appropriate method and the best available practice in social housing rehabilitation with energy and environmental sustainability criteria, as well as to apply innovative technologies in the fight against climate change through an efficient use of resources and energy. The institutions involved in the Project are the Technological Centre AITEMIN, Madrid Polytechnic University (UPM), Portugal Technological Centre for Ceramics and Glass (CTCV) and the Zaragoza City Housing Society (SMZV). The demonstrator project consists in the energy rehabilitation of a rental social housing building located in Zaragoza?s historic quarter, according to the conclusions and strategies developed for the LIFE project. In actions taken in households of this nature passive design strategies are essential due to the limited income of owners, who often cannot afford energy bills. Therefore, the proposed actions will help improve the building?s passive performance and reach a higher thermal comfort, without increasing the economic cost linked to energy consumption.

Post-­‐occupancy monitoring of two flats in Madrid: development and assessment of a mixed methods methodology

Recent research has shown large differences between the expected and the actual energy consumption in buildings. The differences have been attributed partially, to the assumptions made during the design phase of buildings when simulation methods are employed. More accurate occupancy profiles on building operation could help to carry out more precise building performance calculations. This study focuses on the post-occupancy evaluation of two apartments, one renovated and one non renovated, in Madrid within the same building complex. The aim of this paper is to present an application of the mixed-methods methodology (Creswell, 2007) to assess thermal comfort and occupancy practices used in the case studies, and to discuss the shortcomings and opportunities associated with it. The mixed-methods methodology offers strategies for integrating qualitative and quantitative methods to investigate complex phenomena. This approach is expected to contribute to the growing knowledge of occupants’ behaviour and building performance by explaining the differences observed between energy consumption and thermal comfort in relation to people’s saving and comfort practices and the related experiences, preferences and values.

Sistema para el análisis del consumo eléctrico y optimización en la contratación del suministro

El presente trabajo se enmarca en el ámbito de la eficiencia energética y contempla la gestión del consumo eléctrico en hogares. Concretamente, para este proyecto fin de grado se propone el desarrollo de un sistema informático que permita el análisis y monitorización del consumo eléctrico y optimización en la contratación del suministro eléctrico en el hogar. El sistema desarrollado permite la monitorización del consumo eléctrico, expresado en kilovatios-hora (kWh), y la monitorización del coste real de dicho consumo, expresado en euros, en función del tipo de tarifa que se tenga contratada en la modalidad del PVPC1 (Precio Voluntario para el Pequeño Consumidor). También se ha desarrollado una interfaz web a través de la cual el usuario tiene acceso a la información y datos del sistema. En dicha web se muestran gráficas de consumo, potencia, voltaje, corriente y coste de la energía por días. Además, se ha dotado al sistema de un generador de alertas que notifica al usuario, vía web y vía correo electrónico, cuando el consumo sobrepasa los límites fijados por él mismo. El usuario, por tanto, podrá definir los valores de alerta de sobreconsumo y visualizar tanto un histórico de las alertas generadas en el pasado como las alertas activas en ese momento. Las alertas se muestran en la gráfica correspondiente dentro de la aplicación web. Por último, se dispone de la opción de exportar las gráficas que son visualizadas en la aplicación web en formato PNG, JPEG, PDF y SVG, además de la posibilidad de imprimirla.---ABSTRACT---This project belongs to the Energy Efficiency field and is aimed at home energy management. Specifically, for this thesis the development of a computer system that allows monitoring and analysis of energy consumption and contracted power optimization is proposed. The developed system allows energy consumption management within households (expressed in kilowatts per hour, kWh) and real cost monitoring (in euros) according to the contract tariff. A web interface has been developed in order to provide the user with power consumption information and control energy tools. In this web application, electric consumption, power, voltage, current and energy cost by day are shown. Besides, an alert generation system has been implemented so that the user can define maximum power consumption values and be informed through email or web when these values are exceeded. The user will be able to check older power alerts as well as the currently active ones. These alerts are shown in a specific graph within the web application. Finally, the user generated graphs can be exported from the web using PNG, JPEG, PDF or SVG image formats as well as be printed from the web.

Ajuste del modelo de Drucker Prager extendido para la simulación de la respuesta mecánica de un vertisol mediante el método de elementos finitos

La mecanización de las labores del suelo es la causa, por su consumo energético e impacto directo sobre el medio ambiente, que más afecta a la degradación y pérdida de productividad de los suelos. Entre los factores de disminución de la productividad se deben considerar la compactación, la erosión, el encostramiento y la pérdida de estructura. Todo esto obliga a cuidar el manejo agrícola de los suelos tratando de mejorar las condiciones del suelo y elevar sus rendimientos sin comprometer aspectos económicos, ecológicos y ambientales. En el presente trabajo se adecuan los parámetros constitutivos del modelo de Drucker Prager Extendido (DPE) que definen la fricción y la dilatancia del suelo en la fase de deformación plástica, para minimizar los errores en las predicciones durante la simulación de la respuesta mecánica de un Vertisol mediante el Método de Elementos Finitos. Para lo cual inicialmente se analizaron las bases teóricas que soportan este modelo, se determinaron las propiedades y parámetros físico-mecánicos del suelo requeridos como datos de entrada por el modelo, se determinó la exactitud de este modelo en las predicciones de la respuesta mecánica del suelo, se estimaron mediante el método de aproximación de funciones de Levenberg-Marquardt los parámetros constitutivos que definen la trayectoria de la curva esfuerzo-deformación plástica. Finalmente se comprobó la exactitud de las predicciones a partir de las adecuaciones realizadas al modelo. Los resultados permitieron determinar las propiedades y parámetros del suelo, requeridos como datos de entrada por el modelo, mostrando que su magnitud está en función su estado de humedad y densidad, además se obtuvieron los modelos empíricos de estas relaciones exhibiendo un R2>94%. Se definieron las variables que provocan las inexactitudes del modelo constitutivo (ángulo de fricción y dilatancia), mostrando que las mismas están relacionadas con la etapa de falla y deformación plástica. Finalmente se estimaron los valores óptimos de estos ángulos, disminuyendo los errores en las predicciones del modelo DPE por debajo del 4,35% haciéndelo adecuado para la simulación de la respuesta mecánica del suelo investigado. ABSTRACT The mechanization using farming techniques is one of the main factors that affects the most the soil, causing its degradation and loss of productivity, because of its energy consumption and direct impact on the environment. Compaction, erosion, crusting and loss of structure should be considered among the factors that decrease productivity. All this forces the necessity to take care of the agricultural-land management trying to improve soil conditions and increase yields without compromising economic, ecological and environmental aspects. The present study was aimed to adjust the parameters of the Drucker-Prager Extended Model (DPE), defining friction and dilation of soil in plastic deformation phase, in order to minimize the error of prediction when simulating the mechanical response of a Vertisol through the fine element method. First of all the theoretic fundamentals that withstand the model were analyzed. The properties and physical-mechanical parameters of the soil needed as input data to initialize the model, were established. And the precision of the predictions for the mechanical response of the soil was assessed. Then the constitutive parameters which define the path of the plastic stress-strain curve were estimated through Levenberg-Marquardt method of function approximations. Lastly the accuracy of the predictions from the adequacies made to the model was tested. The results permitted to determine those properties and parameters of the soil, needed in order to initialize the model. It showed that their magnitude is in function of density and humidity. Moreover, the empirical models from these relations were obtained: R2>94%. The variables producing inaccuracies in the constitutive model (angle of repose and dilation) were defined, and there was showed that they are linked with the plastic deformation and rupture point. Finally the optimal values of these angles were established, obtaining thereafter error values for the DPE model under 4, 35%, and making it suitable for the simulation of the mechanical response of the soil under study.

Sustainability assessment of energy saving measures: A multi-criteria approach for residential buildings retrofitting—A case study of the Spanish housing stock

The building sector is well known to be one of the key energy consumers worldwide. The renovation of existing buildings provides excellent opportunities for an effective reduction of energy consumption and greenhouse gas emissions but it is essential to identify the optimal strategies. In this paper a multi-criteria methodology is proposed for the comparative analysis of retrofitting solutions. Life Cycle Assessment (LCA) and Life Cycle Cost (LCC) are combined by expressing environmental impacts in monetary values. A Pareto optimization is used to select the preferred strategies. The methodology is exemplified by a case study: the renovation of a representative housing block from the 1960s located in Madrid. Eight scenarios have been proposed, from the Business as Usual scenario (BAU), through Spanish Building Regulation requirements (for new buildings) up to the Passive House standard. Results show how current renovation strategies that are being applied in Madrid are far from being optimal solutions. The required additional investment, which is needed to obtain an overall performance improvement of the envelope compared with the common practice to date, is relatively low (8%) considering the obtained life cycle environmental and financial savings (43% and 45%, respectively).

Eliminación de nutrientes mediante tratamientos biopelícula : corrientes actuales y necesidades de investigación

Los tratamientos biopelícula fueron unos de los primeros tratamientos biológicos que se aplicaron en las aguas residuales. Los tratamientos biopelícula presentan importantes ventajas frente a los cultivos en suspensión, sin embargo, el control de los tratamientos biopelícula es complicado y su modelización también. Las bases teóricas del comportamiento de las biopelículas empezaron a desarrollarse fundamentalmente a partir de los años 80. Dado que el proceso es complejo con ecuaciones de difícil resolución, estas conceptualizaciones han sido consideradas durante años como ejercicios matemáticos más que como herramientas de diseño y simulación. Los diseños de los reactores estaban basados en experiencias de plantas piloto o en comportamientos empíricos de determinadas plantas. Las ecuaciones de diseño eran regresiones de los datos empíricos. La aplicabilidad de las ecuaciones se reducía a las condiciones particulares de la planta de la que provenían los datos empíricos. De tal forma que existía una gran variedad y diversidad de ecuaciones empíricas para cada tipo de reactor. La investigación médica durante los años 90 centró su atención en la formación y eliminación de las biopelículas. Gracias al desarrollo de nuevas prácticas de laboratorio que permitían estudiar el interior de las biopelículas y gracias también al aumento de la capacidad de los ordenadores, la simulación del comportamiento de las biopelículas tomó un nuevo impulso en esta década. El desarrollo de un tipo de biopelículas, fangos granulares, en condiciones aerobias realizando simultaneamente procesos de eliminación de nutrientes ha sido recientemente patentado. Esta patente ha recibido numerosos premios y reconocimientos internacionales tales como la Eurpean Invention Award (2012). En 1995 se descubrió que determinadas bacterias podían realizar un nuevo proceso de eliminación de nitrógeno denominado Anammox. Este nuevo tipo de proceso de eliminación de nitrógeno tiene el potencial de ofrecer importantes mejoras en el rendimiento de eliminación y en el consumo de energía. En los últimos 10 años, se han desarrollado una serie de tratamientos denominados “innovadores” de eliminación de nutrientes. Dado que no resulta posible el establecimiento de estas bacterias Anammox en fangos activos convencionales, normalmente se recurre al uso de cultivos biopelícula. La investigación se ha centrado en el desarrollo de estos procesos innovadores en cultivos biopelícula, en particular en los fangos granulares y MBBR e IFAs, con el objeto de establecer las condiciones bajo las cuales estos procesos se pueden desarrollar de forma estable. Muchas empresas y organizaciones buscan una segunda patente. Una cuestión principal en el desarrollo de estos procesos se encuentra la correcta selección de las condiciones ambientales y de operación para que unas bacterias desplacen a otras en el interior de las biopelículas. El diseño de plantas basado en cultivos biopelícula con procesos convencionales se ha realizado normalmente mediante el uso de métodos empíricos y semi-empíricos. Sin embargo, los criterios de selección avanzados aplicados en los Tratamientos Innovadores de Eliminación de Nitrógeno unido a la complejidad de los mecanismos de transporte de sustratos y crecimiento de la biomasa en las biopelículas, hace necesario el uso de herramientas de modelización para poder conclusiones no evidentes. Biofilms were one of the first biological treatments used in the wastewater treatment. Biofilms exhibit important advantages over suspended growth activated sludge. However, controlling biofilms growth is complicated and likewise its simulation. The theoretical underpinnings of biofilms performance began to be developed during 80s. As the equations that govern the growth of biofilms are complex and its resolution is challenging, these conceptualisations have been considered for years as mathematical exercises instead of practical design and simulation tools. The design of biofilm reactors has been based on performance information of pilot plants and specific plants. Most of the times, the designing equations were simple regressions of empirical data. The applicability of these equations were confined to the particular conditions of the plant from where the data came from. Consequently, there were a wide range of design equations for each type of reactor During 90s medical research focused its efforts on how biofilm´s growth with the ultimate goal of avoiding it. Thanks to the development of new laboratory techniques that allowed the study the interior of the biofilms and thanks as well to the development of the computers, simulation of biofilms’ performance had a considerable evolution during this decade. In 1995 it was discovered that certain bacteria can carry out a new sort of nutrient removal process named Anammox. This new type of nutrient removal process potentially can enhance considerably the removal performance and the energy consumption. In the last decade, it has been developed a range of treatments based on the Anammox generally named “Innovative Nutrient Removal Treatments”. As it is not possible to cultivate Anammox bacteria in activated sludge, normally scientists and designers resort to the use of biofilms. A critical issue in the development of these innovative processes is the correct selection of environment and operation conditions so as to certain bacterial population displace to others bacteria within the biofilm. The design of biofilm technology plants is normally based on the use of empirical and semi-empirical methods. However, the advanced control strategies used in the Innovative Nutrient Removal Processes together with the complexity of the mass transfer and biomass growth in biofilms, require the use of modeling tools to be able to set non evident conclusions.

Efecto de las cubiertas ajardinadas sobre el microclima urbano de verano

El cambio climático y sus efectos requieren con urgencia el desarrollo de estrategias capaces no solo de mitigar pero también permitir la adaptación de los sistemas afectados por este fenómeno a los cambios que están provocando a nivel mundial. Olas de calor más largas y frecuentes, inundaciones, y graves sequías aumentan la vulnerabilidad de la población, especialmente en asentamientos urbanos. Este fenómeno y sus soluciones potenciales han sido ampliamente estudiados en las últimas décadas desde diferentes perspectivas y escalas que analizan desde el fenómeno regional de isla de calor al aumento de la intensidad energética necesaria en los edificios para mantener las condiciones de confort en los escenarios de calentamiento que se predicen. Su comprensión requiere el entendimiento de este fenómeno y un profundo análisis de las estrategias que pueden corregirlo y adaptarse a él. En la búsqueda de soluciones a este problema, las estrategias que incorporan sistemas naturales tales como las cubiertas ajardinadas, las fachadas vegetadas y bosques urbanos, se presentan como opciones de diseño capaces de proporcionan múltiples servicios al ecosistema urbano y de regular y hacer frente a los efectos del cambio climático. Entre los servicios que aportan estos sistemas naturales se incluyen la gestión de agua de tormentas, el control del efecto isla de calor, la mejora de la calidad del aire y del agua, el aumento de la diversidad, y como consecuencia de todo lo anterior, la reducción de la huella ecológica de las ciudades. En la última década, se han desarrollado múltiples estudios para evaluar y cuantificar los servicios al ecosistema proporcionados por las infraestructuras verdes, y específicamente las cubiertas ajardinadas, sin embargo, determinados servicios como la capacidad de la regulación del microclima urbano no ha sido apenas estudiados. La mayor parte de la literatura en este campo la componen estudios relacionados con la capacidad de las cubiertas ajardinadas de reducir el efecto de la isla de calor, en una escala local, o acerca de la reducción de la demanda energética de refrigeración debida a la instalación de cubiertas ajardinadas en la escala de edificio. La escala intermedia entre estos dos ámbitos, la calle, desde su ámbito habitable cercano al suelo hasta el límite superior del cañón urbano que configura, no han sido objeto detallado de estudio por lo que es esta escala el objeto de esta tesis doctoral. Esta investigación tiene como objeto contribuir en este campo y aportar un mayor entendimiento a través de la cuantificación del impacto de las cubiertas ajardinadas sobre la temperatura y humedad en el cañón urbano en la escala de calle y con un especial foco en el nivel peatonal. El primer paso de esta investigación ha sido la definición del objeto de estudio a través del análisis y revisión de trabajos tanto teóricos como empíricos que investigan los efectos de cubiertas ajardinadas en el entorno construido, entendidas como una herramienta para la adaptación y mitigación del impacto del cambio climático en las ciudades. La literatura analizada, revela el gran potencial de los sistemas vegetales como herramientas para el diseño pasivo puesto que no solo son capaces de mejorar las condiciones climáticas y microclimaticas en las ciudades reduciendo su demanda energética, sino también la necesidad de mayor análisis en la escala de calle donde confluyen el clima, las superficies urbanas y materiales y vegetación. Este análisis requiere una metodología donde se integren la respuesta térmica de edificios, las variaciones en los patrones de viento y radiación, y la interacción con la vegetación, por lo que un análisis cuantitativo puede ayudar a definir las estrategias más efectivas para lograr espacios urbanos más habitables. En este contexto, el objetivo principal de esta investigación ha sido la evaluación cuantitativa del impacto de la cubierta ajardinada en el microclima urbano a escala de barrio en condiciones de verano en los climas mediterráneos continentales. Para el logro de este objetivo, se ha seguido un proceso que persigue identificar los modelos y herramientas de cálculo capaces de capturar el efecto de la cubierta ajardinada sobre el microclima, identificar los parámetros que potencian o limitan este efecto, y cuantificar las variaciones que microclima creado en el cañón urbano produce en el consumo de energía de los edificios que rodean éste espacio. La hipótesis principal detrás de esta investigación y donde los objetivos anteriores se basan es el siguiente: "una cubierta ajardinada instalada en edificios de mediana altura favorece el establecimiento de microclimas a nivel peatonal y reduce las temperaturas en el entorno urbano donde se encuentra”. Con el fin de verificar la hipótesis anterior y alcanzar los objetivos propuestos se ha seguido la siguiente metodología: • definición del alcance y limitaciones del análisis • Selección de las herramientas y modelos de análisis • análisis teórico de los parámetros que afectan el efecto de las cubiertas ajardinadas • análisis experimental; • modelización energética • conclusiones y futuras líneas de trabajo Dada la complejidad de los fenómenos que intervienen en la generación de unas determinadas condiciones microclimáticas, se ha limitado el objeto de este estudio a las variables de temperatura y humedad, y sólo se han tenido en cuenta los componentes bióticos y abióticos del sistema, que incluyen la morfología, características superficiales del entorno estudiado, así como los elementos vegetales. Los componentes antrópicos no se han incluido en este análisis. La búsqueda de herramientas adecuadas para cumplir con los objetivos de este análisis ha concluido en la selección de ENVI-met v4 como el software más adecuado para esta investigación por su capacidad para representar los complejos fenómenos que caracterizan el microclima en cañones urbanos, en una escala temporal diaria y con unas escala local de vecindario. Esta herramienta supera el desafío que plantean los requisitos informáticos de un cálculo completo basado en elementos finitos realizados a través de herramientas de dinámica de fluidos computacional (CFD) que requieren una capacidad de cálculo computacional y tiempo privativos y en una escala dimensional y temporal limitada a esta capacidad computacional lo que no responde a los objetivos de esta investigación. ENVI-met 4 se basa es un modelo tridimensional del micro clima diseñado para simular las interacciones superficie-planta-aire en entornos urbanos. Basado en las ecuaciones fundamentales del equilibrio que representan, la conservación de masa, energía y momento. ENVI-met es un software predictivo, y como primer paso ha requerido la definición de las condiciones iniciales de contorno que se utilizan como punto de partida por el software para generar su propio perfil de temperatura y humedad diaria basada en la localización de la construcción, geometría, vegetación y las superficies de características físicas del entorno. La geometría de base utilizada para este primer análisis se ha basado en una estructura típica en cuanto al trazado urbano situada en Madrid que se ha simulado con una cubierta tradicional y una cubierta ajardinada en sus edificios. La estructura urbana seleccionada para este análisis comparativo es una red ortogonal con las calles principales orientadas este-oeste. El edificio típico que compone el vecindario se ha definido como “business as usual” (BAU) y se ha definido con una cubierta de baldosa de hormigón estándar, con un albedo 0.3, paredes con albedo 0.2 (construcción de muro de ladrillo típico) y cerramientos adiabáticos para evitar las posibles interferencias causadas por el intercambio térmico con el ambiente interior del edificio en los resultados del análisis. Para el caso de la cubierta ajardinada, se mantiene la misma geometría y características del edificio con excepción de la cobertura superficial de la azotea. Las baldosas de hormigón se han modificado con una cubierta ajardinada extensiva cubierta con plantas xerófilas, típicas en el clima de Madrid y caracterizado por su índice de densidad foliar, el “leaf area density” (LAD), que es la superficie total de superficie de hojas por unidad de volumen (m2/m3). El análisis se centra en los cañones urbanos entendidos como el espacio de calle comprendido entre los límites geométricos de la calle, verticales y horizontales, y el nivel superior de la cota urbana nivel de cubiertas. Los escenarios analizados se basan en la variación de la los principales parámetros que según la literatura analizada condicionan las variaciones microclimáticas en el ámbito urbano afectado por la vegetación, la velocidad del viento y el LAD de la azotea. Los resultados han sido registrados bajo condiciones de exposición solar diferentes. Las simulaciones fueron realizadas por los patrones de viento típico de verano, que para Madrid se caracterizan por vientos de componente suroeste que van desde 3 a 0 m/s. las simulaciones fueron realizadas para unas condiciones climáticas de referencia de 3, 2, 1 y 0 m/s a nivel superior del cañón urbano, como condición de contorno para el análisis. Los resultados calculados a 1,4 metros por encima del nivel del suelo, en el espacio habitado, mostraron que el efecto de la cubierta ajardinada era menor en condiciones de contorno con velocidades de viento más altas aunque en ningún caso el efecto de la cubierta verde sobre la temperatura del aire superó reducciones de temperatura de aire superiores a 1 º C. La humedad relativa no presentó variaciones significativas al comparar los diferentes escenarios. Las simulaciones realizadas para vientos con velocidad baja, entre 0 y 1 m/s mostraron que por debajo de 0.5 m/s la turbulencia del modelo aumentó drásticamente y se convirtió en el modelo inestable e incapaz de producir resultados fiables. Esto es debido al modelo de turbulencia en el software que no es válido para velocidades de viento bajas, lo que limita la capacidad de ENVI-met 4 para realizar simulaciones en estas condiciones de viento y es una de las principales conclusiones de este análisis en cuanto a la herramienta de simulación. También se comprobó el efecto de las densidades de la densidad de hoja (LAD) de los componentes vegetales en el modelo en la capa de aire inmediatamente superior a la cubierta, a 0,5 m sobre este nivel. Se compararon tres alternativas de densidad de hoja con la cubierta de baldosa de hormigón: el techo verde con LAD 0.3 (hierba típica o sedum), LAD 1.5 (plantas mixtas típicas) y LAD 2.5 (masa del árbol). Los resultados mostraron diferencias de temperatura muy relevante entre las diferentes alternativas de LAD analizadas. Los resultados muestran variaciones de temperatura que oscilan entre 3 y 5 º C al comparar el estándar de la azotea concreta con albedo 0, 3 con el techo con vegetación y vegetación densa, mostrando la importancia del LAD en la cuantificación de los efectos de las cubiertas vegetales en microclima circundante, lo que coincide con los datos reportados en la literatura existente y con los estudios empíricos analizados. Los resultados de los análisis teóricos han llegado a las siguientes conclusiones iniciales relacionadas con la herramienta de simulación y los resultados del modelo: En relación con la herramienta ENVI-met, se han observado limitaciones para el análisis. En primer lugar, la estructura rígida de la geometría, las bases de datos y el tamaño de la cuadrícula, limitan la escala y resolución de los análisis no permitiendo el desarrollo de grandes zonas urbanas. Por otro lado la estructura de ENVI-met permite el desarrollo de este tipo de simulación tan complejo dentro de tiempos razonables de cálculo y requerimientos computacionales convencionales. Otra limitación es el modelo de turbulencia del software, que no modela correctamente velocidades de viento bajas (entre 0 y 1 m/s), por debajo de 0,5 m/s el modelo da errores y no es estable, los resultados a estas velocidades no son fiables porque las turbulencias generadas por el modelo hacen imposible la extracción de patrones claros de viento y temperatura que permitan la comparación entre los escenarios de cubierta de hormigón y ajardinada. Además de las limitaciones anteriores, las bases de datos y parámetros de entrada en la versión pública del software están limitados y la complejidad de generar nuevos sistemas adaptándolos al edificio o modelo urbano que se quiera reproducir no es factible salvo en la versión profesional del software. Aparte de las limitaciones anteriores, los patrones de viento y perfiles de temperatura generados por ENVI-met concuerdan con análisis previos en los que se identificaban patrones de variación de viento y temperaturas en cañones urbanos con patrones de viento, relación de aspecto y dimensiones similares a los analizados en esta investigación. Por lo tanto, el software ha demostrado una buena capacidad para reproducir los patrones de viento en los cañones de la calle y capturar el efecto de enfriamiento producido por la cubierta verde en el cañón. En relación con el modelo, el resultado revela la influencia del viento, la radiación y el LAD en la temperatura del aire en cañones urbanos con relación de aspecto comprendida entre 0,5 y 1. Siendo el efecto de la cubierta verde más notable en cañones urbanos sombreados con relación de aspecto 1 y velocidades de viento en el nivel de “canopy” (por encima de la cubierta) de 1 m/s. En ningún caso las reducciones en la temperatura del aire excedieron 1 º C, y las variaciones en la humedad relativa no excedieron 1% entre los escenarios estudiados. Una vez que se han identificado los parámetros relevantes, que fueron principalmente la velocidad del viento y el LAD, se realizó un análisis experimental para comprobar los resultados obtenidos por el modelo. Para éste propósito se identificó una cubierta ajardinada de grandes dimensiones capaz de representar la escala urbana que es el objeto del estudio. El edificio usado para este fin fue el parking de la terminal 4 del aeropuerto internacional de Madrid. Aunque esto no es un área urbana estándar, la escala y la configuración del espacio alrededor del edificio fueron considerados aceptables para el análisis por su similitud con el contexto urbano objeto de estudio. El edificio tiene 800 x 200 m, y una altura 15 m. Está rodeado de vías de acceso pavimentadas con aceras conformando un cañón urbano limitado por el edificio del parking, la calle y el edificio de la terminal T4. El aparcamiento está cerrado con fachadas que configuran un espacio urbano de tipo cañón, con una relación de aspecto menor que 0,5. Esta geometría presenta patrones de viento y velocidad dentro del cañón que difieren ligeramente de los generados en el estudio teórico y se acercan más a los valores a nivel de canopo sobre la cubierta del edificio, pero que no han afectado a la tendencia general de los resultados obtenidos. El edificio cuenta con la cubierta ajardinada más grande en Europa, 12 Ha cubiertas por con una mezcla de hierbas y sedum y con un valor estimado de LAD de 1,5. Los edificios están rodeados por áreas plantadas en las aceras y árboles de sombra en las fachadas del edificio principal. El efecto de la cubierta ajardinada se evaluó mediante el control de temperaturas y humedad relativa en el cañón en un día típico de verano. La selección del día se hizo teniendo en cuenta las predicciones meteorológicas para que fuesen lo más semejantes a las condiciones óptimas para capturar el efecto de la cubierta vegetal sobre el microclima urbano identificadas en el modelo teórico. El 09 de julio de 2014 fue seleccionado para la campaña de medición porque las predicciones mostraban 1 m/s velocidad del viento y cielos despejados, condiciones muy similares a las condiciones climáticas bajo las que el efecto de la cubierta ajardinada era más notorio en el modelo teórico. Las mediciones se registraron cada hora entre las 9:00 y las 19:00 en 09 de julio de 2014. Temperatura, humedad relativa y velocidad del viento se registraron en 5 niveles diferentes, a 1.5, 4.5, 7.5, 11.5 y 16 m por encima del suelo y a 0,5 m de distancia de la fachada del edificio. Las mediciones fueron tomadas en tres escenarios diferentes, con exposición soleada, exposición la sombra y exposición influenciada por los árboles cercanos y suelo húmedo. Temperatura, humedad relativa y velocidad del viento se registraron con un equipo TESTO 410-2 con una resolución de 0,1 ºC para temperatura, 0,1 m/s en la velocidad del viento y el 0,1% de humedad relativa. Se registraron las temperaturas de la superficie de los edificios circundantes para evaluar su efecto sobre los registros usando una cámara infrarroja FLIR E4, con resolución de temperatura 0,15ºC. Distancia mínima a la superficie de 0,5 m y rango de las mediciones de Tª de - 20 º C y 250 º C. Los perfiles de temperatura extraídos de la medición in situ mostraron la influencia de la exposición solar en las variaciones de temperatura a lo largo del día, así como la influencia del calor irradiado por las superficies que habían sido expuestas a la radiación solar así como la influencia de las áreas de jardín alrededor del edificio. Después de que las medidas fueran tomadas, se llevaron a cabo las siguientes simulaciones para evaluar el impacto de la cubierta ajardinada en el microclima: a. estándar de la azotea: edificio T4 asumiendo un techo de tejas de hormigón con albedo 0.3. b. b. cubierta vegetal : T4 edificio asumiendo una extensa cubierta verde con valor bajo del LAD (0.5)-techo de sedum simple. c. c. cubierta vegetal: T4 edificio asumiendo una extensa cubierta verde con alta joven valor 1.5-mezcla de plantas d. d. cubierta ajardinada más vegetación nivel calle: el edificio T4 con LAD 1.5, incluyendo los árboles existentes a nivel de calle. Este escenario representa las condiciones actuales del edificio medido. El viento de referencia a nivel de cubierta se fijó en 1 m/s, coincidente con el registro de velocidad de viento en ese nivel durante la campaña de medición. Esta velocidad del viento se mantuvo constante durante toda la campaña. Bajo las condiciones anteriores, los resultados de los modelos muestran un efecto moderado de azoteas verdes en el microclima circundante que van desde 1 º a 2 º C, pero una contribución mayor cuando se combina con vegetación a nivel peatonal. En este caso las reducciones de temperatura alcanzan hasta 4 ºC. La humedad relativa sin embargo, no presenta apenas variación entre los escenarios con y sin cubierta ajardinada. Las temperaturas medidas in situ se compararon con resultados del modelo, mostrando una gran similitud en los perfiles definidos en ambos casos. Esto demuestra la buena capacidad de ENVI-met para reproducir el efecto de la cubierta ajardinada sobre el microclima y por tanto para el fin de esta investigación. Las diferencias más grandes se registraron en las áreas cercanas a las zonas superiores de las fachadas que estaban más expuestas a la radiación del sol y también el nivel del suelo, por la influencia de los pavimentos. Estas diferencias se pudieron causar por las características de los cerramientos en el modelo que estaban limitados por los datos disponibles en la base de datos de software, y que se diferencian con los del edificio real. Una observación importante derivada de este estudio es la contribución del suelo húmedo en el efecto de la cubierta ajardinada en la temperatura del aire. En el escenario de la cubierta ajardinada con los arboles existentes a pie de calle, el efecto del suelo húmedo contribuye a aumentar las reducciones de temperatura hasta 4.5ºC, potenciando el efecto combinado de la cubierta ajardinada y la vegetación a pie de calle. Se realizó un análisis final después de extraer el perfil horario de temperaturas en el cañón urbano influenciado por el efecto de las cubiertas ajardinadas y los árboles. Con esos perfiles modificados de temperatura y humedad se desarrolló un modelo energético en el edificio asumiendo un edificio cerrado y climatizado, con uso de oficinas, una temperatura de consigna de acuerdo al RITE de 26 ºC, y con los sistemas por defecto que establece el software para el cálculo de la demanda energética y que responden a ASHRAE 90.1. El software seleccionado para la simulación fue Design Builder, por su capacidad para generar simulaciones horarias y por ser una de las herramientas de simulación energética más reconocidas en el mercado. Los perfiles modificados de temperatura y humedad se insertaron en el año climático tipo y se condujo la simulación horaria para el día definido, el 9 de Julio. Para la simulación se dejaron por defecto los valores de conductancia térmica de los cerramientos y la eficiencia de los equipos de acuerdo a los valores que fija el estándar ASHRAE para la zona climática de Madrid, que es la 4. El resultado mostraba reducciones en el consumo de un día pico de hasta un 14% de reducción en las horas punta. La principal conclusión de éste estudio es la confirmación del potencial de las cubiertas ajardinadas como una estrategia para reducir la temperatura del aire y consumo de energía en los edificios, aunque este efecto puede ser limitado por la influencia de los vientos, la radiación y la especie seleccionada para el ajardinamiento, en especial de su LAD. Así mismo, en combinación con los bosques urbanos su efecto se potencia e incluso más si hay pavimentos húmedos o suelos porosos incluidos en la morfología del cañón urbano, convirtiéndose en una estrategia potencial para adaptar los ecosistemas urbanos el efecto aumento de temperatura derivado del cambio climático. En cuanto a la herramienta, ENVI-met se considera una buena opción para éste tipo de análisis dada su capacidad para reproducir de un modo muy cercano a la realidad el efecto de las cubiertas. Aparte de ser una herramienta validada en estudios anteriores, en el caso experimental se ha comprobado por medio de la comparación de las mediciones con los resultados del modelo. A su vez, los resultados y patrones de vientos generados en los cañones urbanos coinciden con otros estudios similares, concluyendo por tanto que es un software adecuado para el objeto de esta tesis doctoral. Como líneas de investigación futura, sería necesario entender el efecto de la cubierta ajardinada en el microclima urbano en diferentes zonas climáticas, así como un mayor estudio de otras variables que no se han observado en este análisis, como la temperatura media radiante y los indicadores de confort. Así mismo, la evaluación de otros parámetros que afectan el microclima urbano tales como variables geométricas y propiedades superficiales debería ser analizada en profundidad para tener un resultado que cubra todas las variables que afectan el microclima en el cañón urbano. ABSTRACT Climate Change is posing an urgency in the development of strategies able not only to mitigate but also adapt to the effects that this global problem is evidencing around the world. Heat waves, flooding and severe draughts increase the vulnerability of population, and this is especially critical in urban settlements. This has been extensively studied over the past decades, addressed from different perspectives and ranging from the regional heat island analysis to the building scale. Its understanding requires physical and dimensional analysis of this broad phenomenon and a deep analysis of the factors and the strategies which can offset it. In the search of solutions to this problem, green infrastructure elements such as green roofs, walls and urban forests arise as strategies able provide multiple regulating ecosystem services to the urban environment able to cope with climate change effects. This includes storm water management, heat island effect control, and improvement of air and water quality. Over the last decade, multiple studies have been developed to evaluate and quantify the ecosystem services provided by green roofs, however, specific regulating services addressing urban microclimate and their impact on the urban dwellers have not been widely quantified. This research tries to contribute to fill this gap and analyzes the effects of green roofs and urban forests on urban microclimate at pedestrian level, quantifying its potential for regulating ambient temperature in hot season in Mediterranean –continental climates. The study is divided into a sequence of analysis where the critical factors affecting the performance of the green roof system on the microclimate are identified and the effects of the green roof is tested in a real case study. The first step has been the definition of the object of study, through the analysis and review of theoretical and empirical papers that investigate the effects of covers landscaped in the built environment, in the context of its use as a tool for adaptation and mitigation of the impact of climate change on cities and urban development. This literature review, reveals the great potential of the plant systems as a tool for passive design capable of improving the climatic and microclimatic conditions in the cities, as well as its positive impact on the energy performance of buildings, but also the need for further analysis at the street scale where climate, urban surfaces and materials, and vegetation converge. This analysis requires a methodology where the thermal buildings response, the variations in the patterns of wind and the interaction of the vegetation are integrated, so a quantitative analysis can help to define the most effective strategies to achieve liveable urban spaces and collaterally, , the improvement of the surrounding buildings energy performance. In this specific scale research is needed and should be customized to every climate, urban condition and nature based strategy. In this context, the main objective for this research was the quantitative assessment of the Green roof impact on the urban microclimate at a neighbourhood scale in summer conditions in Mediterranean- continental climates. For the achievement of this main objective, the following secondary objectives have been set: • Identify the numerical models and calculation tools able to capture the effect of the roof garden on the microclimate. • Identify the enhancing or limiting parameter affecting this effect. • Quantification of the impact of the microclimate created on the energy consumption of buildings surrounding the street canyon analysed. The main hypothesis behind this research and where the above objectives are funded on is as follows: "An extensive roof installed in medium height buildings favours the establishment of microclimates at the pedestrian level and reduces the temperatures in the urban environment where they are located." For the purpose of verifying the above hypothesis and achieving the proposed objectives the following methodology has been followed: - Definition of hypothesis and objectives - Definition of the scope and limitations - Theoretical analysis of parameters affecting gren roof performance - Experimental analysis; - Energy modelling analyisis - Conclusions and future lines of work The search for suitable tools and models for meeting the objectives of this analysis has led to ENVI-met v4 as the most suitable software for this research. ENVI met is a three-dimensional micro-climate model designed to simulate the surface-plant-air interactions in urban environments. Based in the fundamental equations representing, mass, energy and momentum conservation, the software has the capacity of representing the complex phenomena characterizing the microclimate in urban canyons, overcoming the challenge posed by the computing requirements of a full calculus based on finite elements done via traditional computational fluid dynamics tools. Once the analysis tool has been defined, a first set of analysis has been developed to identify the main parameters affecting the green roof influence on the microclimate. In this analysis, two different scenarios are compared. A neighborhood with standard concrete tile roof and the same configuration substituting the concrete tile by an extensive green roof. Once the scenarios have been modeled, different iterations have been run to identify the influence of different wind patterns, solar exposure and roof vegetation type on the microclimate, since those are the most relevant variables affecting urban microclimates. These analysis have been run to check the conditions under which the effects of green roofs get significance. Since ENVI-met V4 is a predictive software, the first step has been the definition of the initial weather conditions which are then used as starting point by the software, which generates its own daily temperature and humidity profile based on the location of the building, geometry, vegetation and the surfaces physical characteristics. The base geometry used for this first analysis has been based on a typical urban layout structure located in Madrid, an orthogonal net with the main streets oriented East-West to ease the analysis of solar radiation in the different points of the model. This layout represents a typical urban neighborhood, with street canyons keeping an aspect ratio between 0.5 and 1 and high sky view factor to ensure correct sun access to the streets and buildings and work with typical wind flow patterns. Finally, the roof vegetation has been defined in terms of foliage density known as Leaf Area Density (LAD) and defined as the total one-sided leaf area per unit of layer volume. This index is the most relevant vegetation characteristic for the purpose of calculating the effect of vegetation on wind and solar radiation as well as the energy consumed during its metabolic processes. The building as usual (BAU) configuring the urban layout has been defined with standard concrete tile roofs, considering 0.3 albedo. Walls have been set with albedo 0.2 (typical brick wall construction) and adiabatic to avoid interference caused by thermal interchanges with the building indoor environment. For the proposed case, the same geometry and building characteristics have been kept. The only change is the roof surface coverage. The gravel on the roof has been changed with an extensive green roof covered with drought tolerant plants, typical in Madrid climate, and characterized by their LAD. The different scenarios analysed are based in the variation of the wind speed and the LAD of the roof. The results have been recorded under different sun exposure conditions. Simulations were run for the typical summer wind patterns, that for Madrid are characterized by South-west winds ranging from 3 to 0 m/s. Simulations were run for 3, 2, 1 and 0 m/s at urban canopy level. Results taken at 1.4 m above the ground showed that the green roof effect was lower with higher wind speeds and in any case the effect of the green roof on the air temperatures exceeded air temperature reductions higher than 1ºC. Relative humidity presented no variations when comparing the different scenarios. For the analysis at 0m/s, ENVI-met generated error and no results were obtained. Different simulations showed that under 0.5 m/s turbulence increased dramatically and the model became unstable and unable to produce reliable results. This is due to the turbulence model embedded in the software which is not valid for low wind speeds (below 1 m/s). The effect of the different foliage densities was also tested in the model. Three different alternatives were compared against the concrete roof: green roof with LAD 0.3 ( typical grass or sedum), 1.5 (typical mixed plants) and 2.5 (tree mass). The results showed very relevant temperature differences between the different LAD alternatives analyzed. Results show temperature variations ranging between 3 and 5 ºC when comparing the standard concrete roof with albedo 0, 3 with the vegetated roof and vegetated mass, showing the relevance of the LAD on the effects of green roofs on microclimate. This matches the data reported in existing literature and empirical studies and confirms the relevance of the LAD in the roof effect on the surrounding microclimate. The results of the theoretical analysis have reached the following initial conclusions related to both, the simulation tool and the model results: • In relation to the tool ENVI-met, some limitations for the analysis have been observed. In first place, the rigid structure of the geometry, the data bases and the grid size, limit the scale and resolution of the analysis not allowing the development of large urban areas. On the other hand the ENVI-met structure enables the development of this type of complex simulation within reasonable times and computational requirements for the purpose of this analysis. Additionally, the model is unable to run simulations at wind speeds lower than 0.5 m/s, and even at this speed, the results are not reliable because the turbulences generated by the model that made impossible to extract clear temperature differences between the concrete and green roof scenarios. Besides the above limitations, the wind patterns and temperature profiles generated by ENVImet are in agreement with previous analysis identifying wind patterns in urban canyons with similar characteristics and aspect ratio. Therefore the software has shown a good capacity for reproducing the wind effects in the street canyons and seems to capture the cooling effect produced by the green roof. • In relation to the model, the results reveals the influence of wind, radiation and LAD on air temperature in urban canyons with aspect ratio comprised between 0.5 and 1. Being the effect of the green roof more noticeable in shaded urban canyons with aspect ratio 1 and wind speeds of 1 m/s. In no case the reductions in air temperature exceeded 1ºC. Once the relevant parameters have been identified, mainly wind speed and LAD, an experimental analysis was conducted to test the results obtained by the model. For this purpose a large green roof was identified, able to represent the urban scale which is the object of the studio. The building identified for this purpose was the terminal 4, parking building of the international Madrid Airport. Even though this is not a standard urban area, the scale and configuration of the space around the building were deemed as acceptable for the analysis. The building is an 800x200 m, 15 m height parking building, surrounded by access paved paths and the terminal building. The parking is enclosed with facades that configure an urban canyon-like space, although the aspect ratio is lower than 0.5 and the wind patterns might differ from the theoretical model run. The building features the largest green roof in Europe, a 12 Ha extensive green roof populated with a mix of herbs and sedum with a LAD of 1.5. The buildings are surrounded by planted areas at the sidewalk and trees shading the main building facades. Green roof performance was evaluated by monitoring temperatures and relative humidity in the canyon in a typical summer day. The day selection was done taking into account meteorological predictions so the weather conditions on the measurement day were as close as possible as the optimal conditions identified in terms of green roof effects on the urban canyon. July 9th 2014 was selected for the measurement campaign because the predictions showed 1 m/s wind speed and sunny sky, which were very similar to the weather conditions where the effect of the green roof was most noticeable in the theory model. Measurements were registered hourly from 9:00am to 19:00 on July 9th 2014. Temperature, relative humidity and wind speed were recorded at 5 different levels, at 1.5, 4.5, 7.5, 11.5 and 16 m above ground and at 0.5 m distance from the building façade. Measurements were taken in three different scenarios, sunny exposure, shaded exposure, and shaded exposure influenced by nearby trees and moist soil. Temperature, relative humidity and wind speed were registered using a TESTO 410-2 anemometer, with 0.1ºC resolution for temperature, 0.1 m/s resolution for wind speed and 0.1 % for relative humidity. Surface temperatures were registered using an infrared camera FLIR E4, with temperature resolution 0.15ºC. Minimal distance to surface of 0.5 m and Tª measurements range from -20ºC and 250ºC. The temperature profiles measured on the site showed the influence of solar exposure on the temperature variations along the day, as well as the influence of the heat irradiated by the building surfaces which had been exposed to the sun radiation and those influenced by the moist soft areas around the building. After the measurements were taken, the following simulations were conducted to evaluate the impact of the green roof on the microclimate: a. Standard roof: T4 building assuming a concrete tile roof with albedo 0.3. b. Green roof: T4 building assuming an extensive green roof with low LAD value (0.5)-Simple Sedum roof. c. Green roof: T4 building assuming an extensive green roof with high LAD value 1.5- Lucerne and grasses d. Green roof plus street level vegetation: T4 Building, LAD 1.5 (Lucerne), including the existing trees at street level. This scenario represents the current conditions of the building. The urban canopy wind was set as 1 m/s, the wind speed register at that level during the measurement campaign. This wind speed remained constant over the whole campaign. Under the above conditions, the results of the models show a moderate effect of green roofs on the surrounding microclimate ranging from 1ºC to 2ºC, but a larger contribution when combining it with vegetation at pedestrian level, where 4ºC temperature reductions are reached. Relative humidity remained constant. Measured temperatures and relative humidity were compared to model results, showing a close match in the profiles defined in both cases and the good capacity of ENVI met to capture the impact of the green roof in this analysis. The largest differences were registered in the areas close to the top areas of the facades which were more exposed to sun radiation and also near to the soil level. These differences might be caused by differences between the materials properties included in the model (which were limited by the data available in the software database) and those in the real building. An important observation derived from this study is the contribution of moist soil to the green roof effect on air temperatures. In the green roof scenario with surrounding trees, the effect of the moist soil contributes to raise the temperature reductions at 4.5ºC. A final analysis was conducted after extracting the hourly temperature profile in the street canyon influenced by the effect of green roofs and trees. An energy model was run on the building assuming it was a conventional enclosed building. Energy demand reductions were registered in the building reaching up to 14% reductions at the peak hour. The main conclusion of this study is the potential of the green roofs as a strategy for reducing air temperatures and energy consumption in the buildings, although this effect can be limited by the influence of high speed winds. This effect can be enhanced its combination with urban forests and even more if soft moist pavements are included in the urban canyon morphology, becoming a potential strategy for adapting urban ecosystems to the increasing temperature effect derived from climate change.