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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA – UFSC
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ARQUITETURA E URBANISMO
Dissertação de Mestrado
Evelise Leite Didoné
A INFLUÊNCIA DA LUZ NATURAL NA AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA
ENERGÉTICA DE EDIFÍCIOS CONTEMPORÂNEOS DE
ESCRITÓRIOS EM FLORIANÓPOLIS/SC
Florianópolis, 2009
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA – UFSC
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ARQUITETURA E URBANISMO
Evelise Leite Didoné
A INFLUÊNCIA DA LUZ NATURAL NA AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA
ENERGÉTICA DE EDIFÍCIOS CONTEMPORÂNEOS DE
ESCRITÓRIOS EM FLORIANÓPOLIS/SC
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Arquitetura e Urbanismo da
Universidade Federal de Santa Catarina, como um
dos requisitos para obtenção do título de Mestre em
Arquitetura e Urbanismo.
Orientador: Prof. Fernando O. R. Pereira, Ph.D.
Florianópolis, 2009
Catalogação na fonte pela Biblioteca Universitária da
Universidade Federal de Santa Catarina
D557 Didoné, Evelise Leite
A influência da luz natural na avaliação da eficiência
energética de edifícios contemporâneos de escritórios
em Florianópolis/SC [dissertação] / Evelise Leite
Didoné ; orientador, Fernando O. R. Pereira. –
Florianópolis,
SC, 2009.
174 f.: il., tabs., grafs.
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa
Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação
em Arquitetura e Urbanismo.
Inclui bibliografia
1. Arquitetura. 2. Iluminação natural - Florianópolis,
SC. 3. Eficiência energética. I. Pereira, Fernando Oscar
Ruttkay. II. Universidade Federal de Santa Catarina.
Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo.
III. Título.
CDU 72
Dedico este trabalho aos meus pais e
irmãos, meu porto seguro.
0B1BAGRADECIMENTOS
Agradeço aos meus pais, Eliege e Evandacir, que sempre me apoiaram em
todas as etapas de minha formação, com dedicação, incentivo e carinho.
Agradeço a meus irmãos, Everton, Eveline e Elisa, pela compreensão e
momentos de distração.
Ao meu orientador e professor, Fernando Pereira, pela orientação,
paciência e dedicação.
Aos professores Heitor, Lamberts, Carolina e Solange, por terem
aceitado fazer parte da Banca examinadora.
Ao professor Fletes, pela disponibilidade e ajuda com a estatística.
Aos meus colegas e amigos do LabCon, em especial a Rapha, Gí, Veri,
Carol, tio Marcelo, Juka, Roberto, Marcus, Pablo, Lucas e Ana, por toda a ajuda
e troca de conhecimento, amizade e companheirismo.
Aos amigos do LabEEE, em especial Rogério, Márcio, Ana Paula,
Andréa, Joyce e Greice, pela atenção e troca de informações.
Aos eternos amigos do GECA, principalmente a Belinha, dando força,
sempre presente mesmo distante.
Ao Serginho, Cínthia, Mari e Mary pela ajuda com os gráficos.
Ao Lucas e Carlos por solucionar os problemas computacionais.
Minha família Casa Verde, Ju, Betoca, Anderson, Maria Aline, Gío, Chris
e Pati, pela acolhida e momentos divertidos.
As amigas de toda a vida, Baêta, Nani, Chris, Dote, Cami, Lalá, Tica,
Paulinha, Nanda e Kal.
A Nanda, Lari e Gu pela amizade, apoio e presença incondicional em
todos os momentos.
Aos amigos e colegas da turma, pelos momentos que passamos juntos.
À Ivonete, pela cooperação e assistência prestadas.
A Capes e ao CNPq
pelo suporte na forma de bolsa de estudo.
Aos demais que, de perto ou longe, contribuíram para a elaboração deste
trabalho.
A Deus, pela constante presença em minha vida.
vii
1B2BRESUMO
DIDONÉ, Evelise Leite. A influência da luz natural na avaliação da eficiência
energética de edifícios contemporâneos de escritórios em Florianópolis/SC.
2009. 174f. Dissertação (Mestrado em Arquitetura e Urbanismo) – Programa de Pós-
Graduação em Arquitetura e Urbanismo, UFSC, Florianópolis.
Muitas edificações desperdiçam relevantes oportunidades de poupar energia, por
não considerar os importantes avanços ocorridos na área de eficiência energética.
Em edificações não residenciais, a luz natural é de grande importância por estar
fartamente disponível no horário de uso dessas edificações. Entretanto, a iluminação
artificial dos ambientes é responsável por grande parte do consumo de energia. O
uso da luz natural além de garantir níveis de iluminação adequados para as
atividades humanas reduz a necessidade do uso da luz artificial, que em conjunto
com um controle de sistemas de iluminação eficiente e a influência das aberturas e
dos equipamentos, interfere nos ganhos térmicos da edificação e no consumo total
de energia. Este trabalho tem como objetivo avaliar a eficiência energética
considerando o aproveitamento da luz natural para a redução do consumo
energético de edificações não residenciais. A metodologia foi baseada na avaliação
e comparação do desempenho luminoso e energético de modelos com diferentes
variáveis, através da simulação computacional integrada com o uso dos softwares
Daysim e EnergyPlus. Os resultados mostraram que com os valores de Daylight
Autonomy (DA) é possível identificar a porcentagem de área que apresenta
determinada autonomia da luz natural e o consumo com iluminação artificial
necessário para complementar a iluminância estipulada para o período de ocupação.
O impacto do aproveitamento da luz natural no consumo energético total pode ser
avaliado através das simulações integradas. O uso do controle do sistema de
iluminação artificial, diante do aproveitamento da luz natural, proporcionou uma
redução no consumo de energia com iluminação além de influenciar o
comportamento do ar condicionado. Este trabalho mostra um caminho para a
inclusão da iluminação natural na avaliação da eficiência energética de edificações.
PALAVRAS-CHAVE: Arquitetura, Eficiência Energética, Iluminação Natural
viii
2B3BABSTRACT
DIDONÉ, Evelise Leite. The influence of daylighting in energy efficiency
evaluation the contemporary office buildings in Florianopolis/SC. 2009. 174f.
Dissertação (Mestrado em Arquitetura e Urbanismo) – Programa de Pós-Graduação
em Arquitetura e Urbanismo, UFSC, Florianópolis.
Most buildings waste excellent chances of energy saving, by not considering
important advances occurred in energy efficiency area. In non-residential buildings, it
is very important that daylighting is available at the use time of these buildings. As
artificial lighting is one of the main factor of energy consumption. The use of
daylighting can provide suitable lighting levels for human activities and reduces the
necessity of artificial lighting. This, together with a control of efficient lighting systems,
the openings and equipment influence, interferes in the heat gains and the total
energy consumption of the building. This study aimed to evaluate the energy
efficiency of non-residential buildings, considering the use of natural light to reduce
energy consumption caused by lighting. The methodology used, was based on the
evaluation and comparison of luminous and energy performance of models with
different variables, using computer simulations integrated with Daysim and
EnergyPlus. The results obtained showed that with the values of Daylight Autonomy
(DA) is possible to identify the percentage of area that has some autonomy of
daylight and the consumption of artificial lighting required to complement illuminance
set for the period of occupation. The impact of daylighting in total energy
consumption could be evaluated through the integrated simulations. A reduction of
energy consumption caused by lighting as well as an improvement of air conditioning
performance was achieved by the implementation of a control system for artificial
lighting that considers daylighting. A way for the inclusion of daylighting in the energy
efficiency evaluation of buildings was developed within this work.
KEYWORDS: Architecture, Energy Efficiency, Daylighting
ix
3B4BLISTA DE ILUSTRAÇÕES
TUU1 INTRODUÇÃOUUT ....................................................................................................... 22
TUUFIGURA1.1:GRÁFICODAEVOLUÇÃODOCONSUMODEENERGIAELÉTRICANOBRASIL.UUT ...................22
TUUFIGURA1.2:FOTOSDEEDIFICAÇÕESCOMERCIAISEMFLORIANÓPOLIS/SC.UUT.......................................24
TUUFIGURA1.3:CONSUMODIÁRIOHIPOTÉTICO.UUT......................................................................................25
TUUFIGURA1.4:MAPACONCEITUALUUT...........................................................................................................28
TUU2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICAUUT .................................................................................. 29
TUUFIGURA2.1:(A)E(B):USOFINALDEENERGIAELÉTRICAUUT.....................................................................30
TUUFIGURA2.2:DIVERSIDADEDEUSOSFINAISEMEDIFÍCIOSCOMERCIAIS.UUT.............................................30
TUUFIGURA2.3:EDIFÍCIOCOMERCIALDESENVOLVIDOTENDOCOMOOBJETIVOUMACERTIFICAÇÃO
LEED.
UUT......................................................................................................................................................34
TUUFIGURA2.4:MODELODAETIQUETANACIONALDECONSERVAÇÃODEENERGIA‐ENCE.UUT..................35
TUUFIGURA2.5:(A)E(B):SALAILUMINADAUNILATERALMENTE,DEMONSTRANDODEFICIÊNCIAS
QUANTOÀUNIFORMIDADELUMINOSA.
UUT..............................................................................................38
TUUFIGURA2.6:OEFEITODALUZNATURALOBTIDOCOMPROTEÇÃOSOLARNOINTERIORDO
AMBIENTE.
UUT............................................................................................................................................40
TUUFIGURA2.7:DIFERENTESFORMASDEILUMINARUUT.................................................................................45
TUUFIGURA2.8:SIMULAÇÃOINTEGRADAAOPROJETOUUT.............................................................................47
TUUQUADRO2.1:PROGRAMASDESIMULAÇÃOCOMPUTACIONALDEILUMINAÇÃONATURAL
DINÂMICA..
UUT...........................................................................................................................................49
TUU3 METODOLOGIAUUT .................................................................................................... 54
TUUFIGURA3.1:VISUALIZAÇÃODOMODELOANALISADO.UUT........................................................................55
TUUFIGURA3.2:(A),(B)E(C):DIMENSÕESDASJANELASDEACORDOCOMOPAFUTILIZADO.UUT...............63
TUUFIGURA3.3:CARACTERÍSTICASDOSCASOSRELACIONADOSAOFATORDEPROJEÇÃO.UUT.....................63
TUUFIGURA3.4:MODELOSCOMDIFERENTESALTURAS.UUT............................................................................64
TUUFIGURA3.5:MALHASDEPONTOSDOPLANODEANÁLISE.UUT..................................................................66
TUUFIGURA3.6:COMOCONFIGURANOENERGYPLUSUUT...............................................................................69
TUUFIGURA3.7:MÉTODOGRÁFICOPARAANÁLISEDAILUMINAÇÃONATURAL.UUT......................................71
TUUFIGURA3.8:MÉTODOGRÁFICOPARAANÁLISEDOCONSUMODEENERGIA.UUT.....................................71
TUUFIGURA3.9:MAPAMETODOLÓGICOUUT....................................................................................................74
x
TUU4 RESULTADOS E DISCUSSÕESUUT .......................................................................... 75
TUUFIGURA4.1:(A),(B),(C)E(D)GRÁFICOCOMCURVASISODA.M1,FS82%,PAF25,SEMBRISE.UUT.........76
TUUFIGURA4.2:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS23%,PAF25,SEMBRISE.UUT.................................76
TUUFIGURA4.3:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.1E4.2.
UUT..........................................................................................................................76
TUUFIGURA4.4:M1/PAF25/SBUUT....................................................................................................................76
TUUFIGURA4.5:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF25,COMBRISEVERTICAL.UUT................77
TUUFIGURA4.6:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.5.
UUT......................................................................................................................................77
TUUFIGURA4.7:M1/PAF25/AHSUUT.................................................................................................................77
TUUFIGURA4.8:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF50,SEMBRISE.UUT.................................78
TUUFIGURA4.9:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS23%,PAF50,SEMBRISE.UUT.................................78
TUUFIGURA4.10:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.8E4.9.
UUT..........................................................................................................................78
TUUFIGURA4.11:M1/PAF50/SBUUT..................................................................................................................78
TUUFIGURA4.12:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF50,COMBRISEHORIZONTAL.UUT........79
TUUFIGURA4.13:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.12.
UUT....................................................................................................................................79
TUUFIGURA4.14:M1/PAF50/AVSUUT................................................................................................................79
TUUFIGURA4.15:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF50,COMBRISEVERTICAL.UUT..............80
TUUFIGURA4.16:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS23%,PAF50,COMBRISEVERTICAL.UUT..............80
TUUFIGURA4.17:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.15E4.16.
UUT.....................................................................................................................80
TUUFIGURA4.18:M1/PAF50/AHSUUT...............................................................................................................80
TUUFIGURA4.19:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF75,SEMBRISE.UUT...............................81
TUUFIGURA4.20:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS23%,PAF75,SEMBRISE.UUT...............................81
TUUFIGURA4.21:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.19E4.20.
UUT.....................................................................................................................81
TUUFIGURA4.22:M1/PAF75/SBUUT..................................................................................................................81
TUUFIGURA4.23:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF75,COMBRISEHORIZONTAL.UUT........82
TUUFIGURA4.24:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.23.
UUT....................................................................................................................................82
TUUFIGURA4.25:M1/PAF75/AVSUUT................................................................................................................82
TUUFIGURA4.26:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF75,COMBRISEVERTICAL.UUT..............83
xi
TUUFIGURA4.27:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS23%,PAF75,COMBRISEVERTICAL.UUT..............83
TUUFIGURA4.28:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.26E4.27.
UUT.....................................................................................................................83
TUUFIGURA4.29:M1/PAF75/AHSUUT...............................................................................................................83
TUUFIGURA4.30:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF25,SEMBRISE.UUT...............................88
TUUFIGURA4.31:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.30.
UUT....................................................................................................................................88
TUUFIGURA4.32:M2/PAF25/SBUUT..................................................................................................................88
TUUFIGURA4.33:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF25,COMBRISEVERTICAL.UUT..............89
TUUFIGURA4.34:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.33.
UUT....................................................................................................................................89
TUUFIGURA4.35:M2/PAF25/AHSUUT...............................................................................................................89
TUUFIGURA4.36:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF50SEMBRISE.UUT................................90
TUUFIGURA4.37:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS23%,PAF50SEMBRISE.UUT.................................90
TUUFIGURA4.38:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.36E4.37.
UUT.....................................................................................................................91
TUUFIGURA4.39:M2/PAF50/SBUUT..................................................................................................................91
TUUFIGURA4.40:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF50COMBRISEHORIZONTAL.UUT.........91
TUUFIGURA4.41:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.40.
UUT....................................................................................................................................92
TUUFIGURA4.42:M2/PAF50/AVSUUT...............................................................................................................92
TUUFIGURA4.43:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF50COMBRISEVERTICAL.UUT...............92
TUUFIGURA4.44:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS23%,PAF50COMBRISEVERTICAL.UUT................93
TUUFIGURA4.45:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.43E4.44.
UUT.....................................................................................................................93
TUUFIGURA4.46:M2/PAF50/AHSUUT...............................................................................................................93
TUUFIGURA4.47:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M1,FS82%,PAF75SEMBRISE.UUT................................94
TUUFIGURA4.48:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS23%,PAF75SEMBRISE.UUT.................................94
TUUFIGURA4.49:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.47E4.48.
UUT.....................................................................................................................95
TUUFIGURA4.50:M2/PAF75/SBUUT..................................................................................................................95
TUUFIGURA4.51:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF75COMBRISEHORIZONTAL.UUT.........95
TUUFIGURA4.52:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.51.
UUT....................................................................................................................................96
TUUFIGURA4.53:M2/PAF75/AVSUUT...............................................................................................................96
xii
TUUFIGURA4.54:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS82%,PAF75COMBRISEVERTICAL.UUT...............96
TUUFIGURA4.55:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M2,FS23%,PAF75COMBRISEVERTICAL.UUT................97
TUUFIGURA4.56:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.54E4.55.
UUT.....................................................................................................................97
TUUFIGURA4.57:M2/PAF75/AHSUUT...............................................................................................................97
TUUFIGURA4.58:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF25SEMBRISE.UUT...............................102
TUUFIGURA4.59:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.58.
UUT..................................................................................................................................102
TUUFIGURA4.60:M3/PAF25/SBUUT................................................................................................................102
TUUFIGURA4.61:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF25COMBRISEVERTICAL.UUT..............103
TUUFIGURA4.62:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.61.
UUT..................................................................................................................................103
TUUFIGURA4.63:M3/PAF25/AHSUUT.............................................................................................................103
TUUFIGURA4.64:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF50SEMBRISE.UUT...............................104
TUUFIGURA4.65:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS23%,PAF50SEMBRISE.UUT...............................104
TUUFIGURA4.66:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.64E4.65.
UUT...................................................................................................................104
TUUFIGURA4.67:M3/PAF50/SBUUT................................................................................................................104
TUUFIGURA4.68:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF50COMBRISEHORIZONTAL.UUT........105
TUUFIGURA4.69:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.68.
UUT..................................................................................................................................105
TUUFIGURA4.70:M3/PAF50/AVSUUT..............................................................................................................105
TUUFIGURA4.71:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF50COMBRISEVERTICAL.UUT..............106
TUUFIGURA4.72:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS23%,PAF50COMBRISEVERTICAL.UUT..............106
TUUFIGURA4.73:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.71E4.72.
UUT...................................................................................................................106
TUUFIGURA4.74:M3/PAF50/AHSUUT.............................................................................................................106
TUUFIGURA4.75:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF75SEMBRISE.UUT...............................107
TUUFIGURA4.76:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS23%,PAF75SEMBRISE.UUT...............................107
TUUFIGURA4.77:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.75E4.76.
UUT...................................................................................................................107
TUUFIGURA4.78:M3/PAF75/SBUUT................................................................................................................107
TUUFIGURA4.79:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF75COMBRISEHORIZONTAL.UUT........108
TUUFIGURA4.80:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.79.
UUT..................................................................................................................................108
xiii
TUUFIGURA4.81:M3/PAF75/AVSUUT.............................................................................................................108
TUUFIGURA4.82:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS82%,PAF75COMBRISEVERTICAL.UUT..............109
TUUFIGURA4.83:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M3,FS23%,PAF75COMBRISEVERTICAL.UUT..............109
TUUFIGURA4.84:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.82E4.83.
UUT...................................................................................................................109
TUUFIGURA4.85:M3/PAF75/AHSUUT.............................................................................................................109
TUUFIGURA4.86:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF25SEMBRISE.UUT...............................114
TUUFIGURA4.87:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.86.
UUT..................................................................................................................................114
TUUFIGURA4.88:M4/PAF25/SBUUT................................................................................................................114
TUUFIGURA4.89:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF25COMBRISEVERTICAL.UUT..............115
TUUFIGURA4.90:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.89.
UUT..................................................................................................................................115
TUUFIGURA4.91:M4/PAF25/AHSUUT.............................................................................................................115
TUUFIGURA4.92:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF50SEMBRISE.UUT...............................116
TUUFIGURA4.93:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS23%,PAF50SEMBRISE.UUT...............................116
TUUFIGURA4.94:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.92E4.93.
UUT...................................................................................................................117
TUUFIGURA4.95:M4/PAF50/SBUUT................................................................................................................117
TUUFIGURA4.96:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF50COMBRISEHORIZONTAL.UUT........117
TUUFIGURA4.97:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.96.
UUT..................................................................................................................................118
TUUFIGURA4.98:M4/PAF50/AVSUUT.............................................................................................................118
TUUFIGURA4.99:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF50COMBRISEVERTICAL.UUT..............118
TUUFIGURA4.100:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.99.
UUT..................................................................................................................................119
TUUFIGURA4.101:M4/PAF50/AHSUUT...........................................................................................................119
TUUFIGURA4.102:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF75SEMBRISE.UUT.............................119
TUUFIGURA4.103:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS23%,PAF75SEMBRISE.UUT.............................120
TUUFIGURA4.104:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.102E4.103.
UUT...............................................................................................................120
TUUFIGURA4.105:M4/PAF75/SBUUT..............................................................................................................120
TUUFIGURA4.106:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF75COMBRISEHORIZONTAL.UUT......121
TUUFIGURA4.107:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DAFIGURA4.106.
UUT................................................................................................................................121
xiv
TUUFIGURA4.108:M4/PAF75/AVSUUT...........................................................................................................121
TUUFIGURA4.109:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS82%,PAF75COMBRISEVERTICAL.UUT............122
TUUFIGURA4.110:(A),(B),(C)E(D)CURVASISODA.M4,FS23%,PAF75COMBRISEVERTICAL.UUT............122
TUUFIGURA4.111:GRÁFICODARELAÇÃOENTREAPORCENTAGEMDEÁREAEODANAS4ORIENTAÇÕES
DASFIGURAS4.109E4.110.
UUT...............................................................................................................123
TUUFIGURA4.112:M4/PAF75/AHSUUT...........................................................................................................123
TUUFIGURA4.113:CONSUMOENERGÉTICOSIMULADOPORDIFERENTESMÉTODOS.MODELOS
ORIENTADOSPARANORTE.
UUT.................................................................................................................130
TUUFIGURA4.114:CASOSDOMODELO1 ORIENTADOSPARANORTE.UUT....................................................132
TUUFIGURA4.115:CASOSDOMODELO1 ORIENTADOSPARASUL.UUT.........................................................132
TUUFIGURA4.116:CASOSDOMODELO2 ORIENTADOSPARANORTE.UUT....................................................132
TUUFIGURA4.117:CASOSDOMODELO2 ORIENTADOSPARASUL.UUT.........................................................133
TUUFIGURA4.118:CASOSDOMODELO3 ORIENTADOSPARANORTE.UUT....................................................133
TUUFIGURA4.119:CASOSDOMODELO3 ORIENTADOSPARASUL.UUT.........................................................133
TUUFIGURA4.120:CASOSDOMODELO4 ORIENTADOSPARANORTE.UUT....................................................134
TUUFIGURA4.121:CASOSDOMODELO4 ORIENTADOSPARASUL.UUT.........................................................134
TUUFIGURA4.122:RELAÇÃODOCONSUMOCOMARAZÃO[AF/AP]E[AF/V].UUT........................................136
TUUFIGURA4.123:(A),(B),(C)E(D)CONSUMODEILUMINAÇÃOEDEARCONDICIONADO
RELACIONADOSCOMDIFERENTESVOLUMETRIAS.
UUT............................................................................137
TUUFIGURA4.124:RELAÇÃODODAMÉDIOCOMOCONSUMODEENERGIADEILUMINAÇÃO
ARTIFICIAL...
UUT.........................................................................................................................................138
TUUFIGURA4.125:ETAPASPERCORRIDASUUT................................................................................................138
TUUFIGURA4.126:CONSUMOANUALDEENERGIASIMULADOXEQUACIONADOPARAEDIFICAÇÕES.UUT.140
TUUFIGURA4.127:CONSUMOANUALDEENERGIASIMULADOXEQUACIONADOPARAEDIFICAÇÕES.UUT.141
TUUFIGURA4.128:CONSUMOANUALDEENERGIASIMULADOXEQUACIONADOPARAEDIFICAÇÕES.UUT.142
TUUFIGURA4.129:(A)E(B)INDICADORDECONSUMOPRODUZIDOPELAEQUAÇÃOEMFUNÇÃODO
FATORSOLAREDOPAF.
UUT......................................................................................................................144
TUUFIGURA4.130:(A)E(B)INDICADORDECONSUMOPRODUZIDOPELAEQUAÇÃOEMFUNÇÃODEAVS
EAHS.
UUT..................................................................................................................................................145
TUUFIGURA4.131:INDICADORDECONSUMOPRODUZIDOPELAEQUAÇÃOEMFUNÇÃODA
PROFUNDIDADE.
UUT..................................................................................................................................145
TUU5 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAISUUT ................................................... 147
TUUQUADRO5.1:QUADROSÍNTESEUUT .........................................................................................................151
xv
TUUAPÊNDICEUUT .............................................................................................................. 159
TUUFIGURAA1:DISTRIBUIÇÃODASLUMINÁRIASNOMODELO1UUT............................................................164
TUUFIGURAA2:DISTRIBUIÇÃODASLUMINÁRIASNOMODELO2EMODELO4UUT.......................................164
TUUFIGURAA3:DISTRIBUIÇÃODASLUMINÁRIASNOMODELO3UUT............................................................164
TUUFIGURAB1:RELATÓRIOCOMVALORESDEDAUUT...................................................................................165
TUUFIGURAB2:RELATÓRIOCOMOSGANHOSINTERNOSUUT........................................................................166
TUUFIGURAC1:GRÁFICODOMODELO1SIMULADOPELOMÉTODODARADIOSIDADEEPELOMÉTODO
SPLITFLUX.
UUT...........................................................................................................................................167
TUUFIGURAC2:GRÁFICODOMODELO2SIMULADOPELOMÉTODODARADIOSIDADEEPELOMÉTODO
SPLITFLUX.
UUT...........................................................................................................................................167
TUUFIGURAC3:GRÁFICODOMODELO3SIMULADOPELOMÉTODODARADIOSIDADEEPELOMÉTODO
SPLITFLUX.
UUT...........................................................................................................................................168
TUUFIGURAC4:GRÁFICODOMODELO4SIMULADOPELOMÉTODODARADIOSIDADEEPELOMÉTODO
SPLITFLUX.
UUT...........................................................................................................................................168
TUUFIGURAD1:(A)E(B)CONSUMODEENERGIACOMOSCASOSDOMODELO1UUT..................................169
TUUFIGURAD2:(C)E(D)CONSUMODEENERGIACOMOSCASOSDOMODELO2UUT..................................169
TUUFIGURAD3:(E)E(F)CONSUMODEENERGIACOMOSCASOSDOMODELO3UUT...................................169
TUUFIGURAD4:(G)E(H)CONSUMODEENERGIACOMOSCASOSDOMODELO4UUT.................................170
TUUQUADROE1:DADOSOBTIDOSPELOSOFTWARESPSS16.0PARAAEQUAÇÃOPILOTO.UUT...................171
TUUQUADROE2:DADOSOBTIDOSPELOSOFTWARESPSS16.0PARAAEQUAÇÃOCOMVARIÁVEIS
ASSOCIADAS.
UUT.......................................................................................................................................172
TUUQUADROE3:DADOSOBTIDOSPELOSOFTWARESPSS16.0PARAAEQUAÇÃOFINAL.UUT.....................173
xvi
4B5BLISTA DE TABELAS
TUU2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICAUUT ................................................................................. 29
TUUTABELA2.1:COMPORTAMENTOTÉRMICODEALGUNSVIDROS.UUT.........................................................41
TUU3 METODOLOGIAUUT .................................................................................................... 54
TUUTABELA3.1:DESCRIÇÃODASPROPRIEDADESDOSMATERIAISUUT............................................................56
TUUTABELA3.2:DESCRIÇÃODATIPOLOGIAPREDOMINANTEUUT....................................................................56
TUUTABELA3.3:REFLETÂNCIASDESUPERFÍCIESEMAMBIENTESDETRABALHOUUT......................................57
TUUTABELA3.4:DESCRIÇÃODATIPOLOGIAPREDOMINANTEUUT....................................................................58
TUUTABELA3.5:ESPECIFICAÇÃOTÉCNICADALÂMPADAUTILIZADANOPROJETOLUMINOTÉCNICO.UUT......58
TUUTABELA3.6:FATORESDETERMINANTESDAILUMINÂNCIAADEQUADA.UUT.............................................59
TUUTABELA3.7:ILUMINÂNCIASPORCLASSESDETAREFASVISUAIS.UUT.........................................................60
TUUTABELA3.8:PLANTABAIXADOSMODELOSCOMSUASDIFERENTESALTURASEPROFUNDIDADES.UUT..61
TUUTABELA3.9:PROPRIEDADESDOSVIDROS.UUT ............................................................................................63
TUUTABELA3.10:MODELOSCOMODIREITODE2,70M.UUT.......................................................................64
TUUTABELA3.11:MODELOCOMODIREITODE3,50M.UUT.........................................................................64
TUUTABELA3.12:CARACTERÍSTICASDOMODELOBASE.UUT............................................................................65
TUUTABELA3.13:DADOSDEENTRADAPARAMODELOSSEMPROTEÇÃOSOLAR.UUT.....................................67
TUUTABELA3.14:DADOSDEENTRADAPARAMODELOSCOMPROTEÇÃOSOLAR.UUT....................................68
TUU4 RESULTADOS E DISCUSSÕESUUT .......................................................................... 75
TUUTABELA4.1:VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO1.UUT..............................................86
TUUTABELA4.1:(CONTINUAÇÃO)VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO1.UUT..................87
TUUTABELA4.2:VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO2.UUT............................................100
TUUTABELA4.2:(CONTINUAÇÃO)VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO2.UUT................101
TUUTABELA4.3:VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO3.UUT............................................112
TUUTABELA4.3:(CONTINUAÇÃO)VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO3.UUT................113
TUUTABELA4.4:VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO4.UUT............................................125
TUUTABELA4.4:(CONTINUAÇÃO)VALORESDEDAOBTIDOSCOMOSCASOSDOMODELO4.UUT................126
TUUTABELA4.5:SÍNTESEDOSMODELOSCOMDIFERENTESVARIÁVEISEALTURAS.UUT...............................128
xvii
TUUAPÊNDICEUUT .............................................................................................................. 159
TUUTABELAA1:LÂMPADAFLUORESCENTETUBULARLUMINLUXT5DEALTAEFICIÊNCIAUUT......................159
TUUTABELAA2:LUMINÁRIAINDELPA:DT513472X28WUUT.........................................................................159
TUUTABELAA3:CÁLCULOLUMINOTÉCNICOPARAOMODELO1UUT.............................................................160
TUUTABELAA4:CÁLCULOLUMINOTÉCNICOPARAOMODELO2UUT.............................................................161
TUUTABELAA5:CÁLCULOLUMINOTÉCNICOPARAOMODELO3UUT.............................................................162
TUUTABELAA6:CÁLCULOLUMINOTÉCNICOPARAOMODELO4UUT.............................................................163
TUUANEXOUUT ................................................................................................................... 174
TUUTABELAA:TABELATSTUDENTUTILIZADANAEQUAÇÃO.UUT ..................................................................174
xviii
5B6BLISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AHS ÂnguloHorizontaldeSombreamento
AVS ÂnguloVerticaldeSombreamento
BTU
TBritishThermalUnit
COP Coefficientofperformance
CSV commaseparatedvalue
DC DaylightCoefficient
DA DaylightAutonomy
DF DaylightFactor
ENCE EtiquetaNacionaldeCons ervação deEnergia
FS FatorSolar
IC IndicadordeConsumo
ILD InstalledLightingPowerDensity
IRC ÍndicedeReproduçãodeCores
isoDA IsoDaylightAutonomy
M1
Modelo1
M2 Modelo2
M3 Modelo3
M4 Modelo4
MBase ModeloBase
PAF PercentualdeÁreadeAberturanaFachada
PALN PercentualdeAproveitamentodaLuzNatural
PIB ProdutoInternoBruto
PROF Profundidade[razãodaPROF/20]
SB SemBrise
SHOCC
TStrawberryHillOverseasandCommunityConcern
TRY TestReferenceYea
UDI UsefulDaylightIlluminances
EntidadeseProgramas
ABNT AssociaçãoBrasileiradeNormasTécnicas
Aqua AltaQualidadeAmbiental
xix
ASHRAE AmericanSocietyofHeating,RefrigeratingandAirConditioningEngineers
BEN BalançoEnergéticoNacional
TBLAST BasicLocalAlignmentSearchTool
CERL U.S.ArmyConstruc tionEngineeringResearchLaboratories
CGIEE ComitêGestordeIndi cadoreseNíveisdeEficiênciaEnergética
CIE ComissãoInternacionaldeIluminação
DOE DepartmentofEnergy‐USA
EPE EmpresadePesquisaEnergética
INMETRO InstitutoNacionaldeMetrologia,NormalizaçãoeQualidadeI ndustrial
LabEEE Laboratóriode
EficiênciaEnergéticaemEdificações
LBNL LawrenceBerkeleyNationalLaboratory
LEED LeadershipinEnergyandEnvironmentalDesign
MME MinistériodeMinaseEner gia
NBR Norma Brasileira
NRCC NationalResearchCouncilCanada
OSU OklahomaStateUniversity
Procel ProgramaNacionaldeConservaçãodeEnergiaElétrica
PNE PlanoNacionaldeEnergia
RTQ RegulamentoTécnico
daQualidadeparaEficiênciaEnergéticadeEdifíciosComerciais,
deServiçosePúblicos
UI UniversityofIllinois
USGBC UnitedStatesGreenBuildi ngCouncil
xx
6B7BSUMÁRIO
TUU1 INTRODUÇÃOUUT ...................................................................................................... 22
TUU1.1UUT TUUJUSTIFICATIVAERELEVÂNCIADOTEMAPROPOSTOUUT...................................................................24
TUU1.2UUT TUUOBJETIVOSUUT....................................................................................................................................26
TUU1.2.1UUT TUUOBJETIVOGERALUUT............................................................................................................................27
TUU1.2.2UUT TUUOBJETIVOSESPECÍFICOSUUT...................................................................................................................27
TUU1.3UUT TUUESTRUTURADOTRABALHOUUT..........................................................................................................27
TUU1.3.1UUT TUUMAPACONCEITUALUUT........................................................................................................................28
TUU2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICAUUT ................................................................................. 29
TUU2.1UUT TUUEFICIÊNCIAENERGÉTICANASEDIFICAÇÕESUUT.................................................................................29
TUU2.1.1UUT TUULEISDEEFICIÊNCIAENERGÉTICAUUT.......................................................................................................31
TUU2.1.2UUT TUUCERTIFICAÇÃOEREGULAMENTAÇÃOUUT.................................................................................................33
TUU2.2UUT TUUINTEGRAÇÃODALUZNATURALCOMALUZARTIFICIALUUT..............................................................35
TUU2.2.1UUT TUUDISPOSITIVOSDEILUMINAÇÃONATURALUUT............................................................................................36
TUU2.2.2UUT TUUSISTEMADEILUMINAÇÃOARTIFICIALUUT.................................................................................................41
TUU2.2.3UUT TUUMEDIDASDINÂMICASDEAVALIAÇÃODALUZNATURALUUT.........................................................................45
TUU2.3UUT TUUSIMULAÇÃOCOMPUTACIONALUUT....................................................................................................47
TUU2.3.1UUT TUUPROGRAMASDESIMULAÇÃOUUT............................................................................................................48
TUU3 METODOLOGIAUUT .................................................................................................... 54
TUU3.1UUT TUUCONSTRUÇÃODOSMODELOSUUT......................................................................................................55
TUU3.1.1UUT TUUCARACTERÍSTICASDOMODELOPREDOMINANTEUUT.................................................................................55
TUU3.1.2UUT TUUMODELOSPARASIMULAÇÕESUUT..........................................................................................................60
TUU3.1.3UUT TUUPLANODEANÁLISEUUT........................................................................................................................65
TUU3.2UUT TUUSIMULAÇÕESCOMPUTACIONAISUUT.................................................................................................67
TUU3.2.1UUT TUUSIMULAÇÃOTERMOENERGÉTICAUUT......................................................................................................67
TUU3.2.2UUT TUUSIMULAÇÃODEILUMINAÇÃONATURALUUT..............................................................................................67
TUU3.2.3UUT TUUSIMULAÇÃOENERGÉTICAINTEGRADAUUT................................................................................................68
TUU3.2.4UUT TUUARQUIVOCLIMÁTICOUUT......................................................................................................................69
TUU3.3UUT TUUPROCESSAMENTOEANÁLISEDOSDADOSUUT...................................................................................70
xxi
TUU3.3.1UUT TUUSIMULAÇÕESCOMPUTACIONAISUUT......................................................................................................70
TUU3.3.2UUT TUUMODELODEREGRESSÃOMÚLTIPLOUUT..................................................................................................71
TUU4 RESULTADOS E DISCUSSÕESUUT ........................................................................... 75
TUU4.1UUT TUUCOMPORTAMENTODALUZNATURALUUT.........................................................................................75
TUU4.1.1UUT TUUANÁLISEMODELO1UUT......................................................................................................................75
TUU4.1.2UUT TUUANÁLISEMODELO2UUT......................................................................................................................88
TUU4.1.3UUT TUUANÁLISEMODELO3UUT....................................................................................................................102
TUU4.1.4UUT TUUANÁLISEMODELO4UUT....................................................................................................................114
TUU4.2UUT TUUINFLUÊNCIADALUZNATURALNOCONSUMODEENERGIAUUT.....................................................128
TUU4.2.1UUT TUUSIMULAÇÃOTERMOENERGÉTICAXSIMULAÇÃOINTEGRADAUUT..............................................................129
TUU4.2.2UUT TUUANÁLISEDASSIMULAÇÕESINTEGRADASUUT..........................................................................................131
TUU4.2.3UUT TUURELAÇÃODAYLIGHTAUTONOMY(DA)COMOCONSUMODEENERGIAPARAILUMINAÇÃOARTIFICIALUUT.....137
TUU4.3UUT TUUEQUAÇÃODOINDICADORDECONSUMO(IC)UUT..........................................................................138
TUU4.3.1UUT TUUDESENVOLVIMENTODAEQUAÇÃOPARAAVALIAÇÃODAEFICIÊNCIAUUT......................................................138
TUU4.3.2UUT TUUVARIAÇÕESDOINDICADORDECONSUMO(IC)COMOUSODAEQUAÇÃOUUT............................................143
TUU4.3.3UUT TUULIMITAÇÕESDAEQUAÇÃOUUT.............................................................................................................146
TUU4.3.4UUT TUUPOSSIBILIDADESDEAPLICAÇÃONOPROJETOARQUITETÔNICOUUT..............................................................146
TUU5 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAISUUT ................................................... 147
TUU5.1UUT TUUINTRODUÇÃOUUT.............................................................................................................................147
TUU5.2UUT TUUCONCLUSÕESUUT..............................................................................................................................148
TUU5.3UUT TUUCONSIDERAÇÕESFINAISUUT .............................................................................................................151
TUU5.3.1UUT TUULIMITAÇÕESNAREALIZAÇÃODOTRABALHOUUT......................................................................................151
TUUREFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASUUT ....................................................................... 153
TUUAPÊNDICEUUT .............................................................................................................. 159
TUUANEXOUUT ................................................................................................................... 174
22
1 INTRODUÇÃO
O crescente consumo da energia gerada é uma realidade nos países
desenvolvidos e em desenvolvimento, tornando-se uma importante questão a ser
enfrentada pela economia destes países. O Brasil se inclui neste grupo, embora o
consumo de energia em seu território não seja tão elevado como o consumo de
energia em países de área territorial equivalente, por exemplo, os Estados Unidos
(EUA) e a Austrália (LAMBERTS e CARLO, 2004). O consumo no Brasil tem
crescido de forma significativa nos últimos anos. A oferta de eletricidade do país em
2007 mostrou um aumento de 5,2% em relação a 2006, atingindo um montante de
484,5 TWh (BEN, 2007). Para suprir o aumento na demanda total por energia, a
Matriz Energética Brasileira vem passando por alterações na sua estrutura desde
1973, com o incremento no uso das fontes renováveis e a energia hidráulica
continua com supremacia na matriz de oferta de energia elétrica representando
85,2% do total (BEN, 2007).
Figura 1.1: Gráfico da evolução do consumo de energia elétrica no Brasil.
Fonte: BEN, 2007.
O crescimento do consumo de eletricidade no país pode ser visto na
Figura1.1, que apresenta a evolução do consumo nas edificações, atrelada ao
aumento de 2,7% do Produto Interno Bruto, revelando que o crescimento da
economia não representou, na mesma proporção, aumento na eficiência energética
das edificações (BEN, 2007). Nota-se o crescente consumo até 2001, quando
ocorreu uma queda de 6,6% devido à crise de abastecimento de eletricidade que se
estabeleceu no país.
1. Introdução
23
A participação das edificações no consumo total de energia elétrica brasileira
vem crescendo ao longo do tempo devido ao acesso cada vez maior da população
aos benefícios proporcionados pelas novas tecnologias. Estima-se que 42% da
energia elétrica produzida no país seja consumida na construção, operação,
manutenção e reciclagem das edificações. Esse consumo é distribuído entre os
setores residencial (23%), comercial (11%) e público (8%) (PROCEL, 2007). No caso
de prédios comerciais e públicos, o condicionamento de ar e a iluminação artificial
são os grandes responsáveis pelo consumo (MME, 2007).
Preocupações com o gasto de energia e com o meio ambiente são questões
que devem ser pensadas logo na primeira fase de projeto de uma edificação.
Segundo Neves e Caram (2003), principalmente nos edifícios comerciais, tais
preocupações não ocorrem, devido a utilização de modelos de edificações
provenientes de outros países, como as caixas de vidro, utilizadas
indiscriminadamente pelo seu valor estético, normalmente impróprio ao clima
brasileiro. De modo geral, o projeto de edificações no Brasil recebe pouca ou
nenhuma atenção quanto ao uso racional de energia. Isso ocorre devido à falta de
uma legislação que imponha limites de consumo e da falta de profissionais
qualificados para atuar nesse campo multidisciplinar.
As primeiras etapas do desenvolvimento de uma política de melhoria nos
níveis de eficiência energética no país através de normalização ocorreram no ano de
2001, quando o Governo Federal publicou a Lei nº 10.295 (BRASIL, 2001a) e o
Decreto nº 4059 (BRASIL, 2001b) sobre o uso racional da energia, indicando a
necessidade da criação de indicadores técnicos referenciais do consumo e da
eficiência de edificações. Atualmente, está em fase de experimentação o
Regulamento para etiquetagem de eficiência energética de edificações que
estabelece indicadores de eficiência energética para os edifícios não residenciais.
Nos edifícios de escritórios, os fatores que estão associados ao consumo de
energia elétrica são: iluminação, condicionamento de ar e equipamentos como
microcomputadores, impressoras, cafeteiras, refrigeradores etc. Em Florianópolis,
cidade escolhida para o desenvolvimento do estudo, essas edificações geralmente
possuem uma construção definida, em geral, formada por edifícios altos, com
grandes áreas envidraçadas, permitindo a entrada exagerada dos raios solares e
superaquecendo o ambiente interno (ver Figura 1.2).
1. Introdução
24
(a) Shopping Top Tower (b) Prime Tower
Figura 1.2: Fotos de edificações comerciais em Florianópolis/SC.
Fonte: Acervo pessoal, 2009.
A ausência da proteção solar externa nas aberturas dos ambientes permite a
entrada da radiação solar direta e obriga o uso de protetores internos, como as
cortinas e persianas, que tiram do ambiente a iluminação natural e induzem à
utilização da iluminação artificial acarretando um aumento no consumo de energia
elétrica. Supõe-se que tais problemas poderiam ser solucionados através de
modificações na envoltória e suas aberturas, potencializando o uso da iluminação
natural e diminuindo o consumo com energia elétrica.
1.1 JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DO TEMA PROPOSTO
Nas edificações contemporâneas de escritório a iluminação artificial dos
ambientes é responsável por grande parte do consumo de energia junto com o
sistema de condicionamento artificial. Isto pode ser revertido quando as edificações
são dotadas de dispositivos mais eficazes, associados a estratégias e projetos que
priorizam o aproveitamento da iluminação e ventilação natural. O uso da luz natural
nessas edificações além de garantir níveis de iluminação adequados para as
atividades humanas reduz a necessidade do uso da luz artificial, que em conjunto
com um controle de iluminação artificial eficiente e a influência das aberturas e dos
equipamentos, interfere nos ganhos térmicos no interior do ambiente e no consumo
total de energia. Vale ressaltar que a luz natural está fartamente disponível no
horário de uso das edificações não residenciais (período diurno: matutino e
vespertino) (ver Figura 1.3).
1. Introdução
25
Figura 1.3: Consumo diário hipotético.
Fonte: (Energy conservation, 2001 apud LIMA, 2007).
Como a luz do dia é extremamente variável, é necessário se aprofundar no
conceito das medidas dinâmicas para avaliação da luz natural no interior dos
ambientes. Com estas medidas é possível capturar o comportamento que ocorre
entre um edifício, seus ocupantes e o clima local, através de uma base anual de
dados, promovendo uma maior aproximação do projeto à realidade local
(REINHART et al., 2006). Para isso, existem ferramentas de simulação de
iluminação natural que permitem simulações de modelos com geometrias
complexas. O Daysim é uma ferramenta de simulação computacional desenvolvida
por Reinhart (2006), que calcula o perfil anual de iluminação interna utilizando
arquivos climáticos, o mesmo utilizado no EnergyPlus, outro software de simulação
de iluminação natural. Os softwares que utilizam o arquivo climático se diferenciam
dos outros, por poder predizer a quantidade de luz natural em um ambiente no curso
de um ano inteiro, os softwares de simulação estática apenas simulam sob uma
condição de céu determinada.
Algumas ferramentas são capazes de fazer uma análise integral entre os
sistemas de iluminação natural, refrigeração e aquecimento, o EnergyPlus é uma
delas, fornece resultados horários e realiza simulações térmo-energéticas permitindo
uma avaliação mais detalhada do desempenho da edificação. No entanto, o
EnergyPlus possui algumas limitações no algoritmo do sistema de iluminação natural
(WINKELMANN e SELKOWITZ, 1984). O que foi comprovado por Ramos (2008) que
verificou uma grande influência do programa no cálculo da iluminação natural, tanto
no cálculo da parcela de luz refletida no ambiente como no cálculo das iluminâncias
externas que resultaram maiores do que as reais. Ou seja, o EnergyPlus
superestima a quantidade de luz natural no interior do ambiente e,
5h
1. Introdução
26
conseqüentemente, subestima o consumo de energia elétrica, usada na iluminação
artificial.
Paralelo a isso, vários trabalhos têm comprovado que o aproveitamento da luz
natural é capaz de proporcionar uma significativa economia de energia elétrica gasta
em iluminação. No Brasil, algumas pesquisas já foram realizadas a fim de
caracterizar edificações comerciais sob a ótica do consumo de energia elétrica,
visando a importância do uso da iluminação natural (CARLO, PEREIRA e
LAMBERTS, 2004; SOUZA, M. B., 2003). Souza (2003) propôs uma metodologia
para estimar a potencialidade de aproveitamento da luz natural através da utilização
de sistemas automáticos de controle para economia de energia elétrica gasta em
iluminação artificial e verificou que as estratégias de controle automático podem
reduzir o consumo de energia elétrica gasta em iluminação, chegando a atingir um
potencial de aproveitamento da luz natural máximo de 87%.
Por outro lado, Carlo (2008) elaborou uma metodologia de avaliação da
eficiência energética da envoltória de edificações, que serviu de base para a
concepção da certificação de eficiência energética brasileira para edificações não
residenciais. O trabalho não abordou a questão do potencial do uso da iluminação
natural e seu impacto na redução do consumo de energia elétrica, mas reconheceu
sua importância na lista de sugestões de trabalhos futuros. Assim, o Regulamento
Técnico da Qualidade para Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de
Serviços e Públicos (RTQ)PFF
1
FFP abrange apenas três aspectos das edificações: sistemas
de iluminação artificial, de condicionamento de ar e o desempenho da envoltória.
Este trabalho pretende avançar na avaliação do impacto do uso da iluminação
natural na redução do consumo de energia elétrica em edificações não residenciais,
através do uso de simulação computacional, integrando os softwares Daysim e
EnergyPlus, a fim de suprir as limitações deste último nos cálculos de iluminação
natural. Surge, então, a seguinte pergunta de pesquisa: Qual o impacto do uso da
iluminação natural no consumo energético de edificações não residenciais?
1.2 OBJETIVOS
P
1
P O Regulamento Técnico da Qualidade para Eficiência Energética de Edifícios Comerciais, de Serviços
e Públicos representa uma ação lançada pela Eletrobrás através do programa Procel EDIFICA e aprovada pelo
Comitê Gestor de Indicadores e Níveis de Eficiência Energética - CGIEE, em setembro de 2008, visa qualificar e
quantificar o consumo de energia elétrica nas edificações.
1. Introdução
27
1.2.1 Objetivo geral
Avaliar a eficiência energética considerando o aproveitamento da luz natural
para a redução do consumo energético de edificações não residenciais.
1.2.2 Objetivos específicos
Desenvolver modelos formais com características próprias para a
avaliação da luz natural;
Avaliar a iluminação e a redução do consumo de energia através do
comportamento dinâmico da luz natural nas simulações energéticas,
utilizando os softwares Daysim e EnergyPlus;
Desenvolver uma correlação numérica entre as variáveis formais e
eficiência energética em forma de equação de Indicador de Consumo (IC).
1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO
Este trabalho está dividido em Introdução, Revisão bibliográfica, Metodologia,
Resultados e discussões e Conclusão. O segundo capítulo corresponde à revisão
bibliográfica realizada para o desenvolvimento da dissertação. Inicia com assuntos
relacionados a eficiência energética nas edificações, a luz natural e artificial na
redução do consumo de energia elétrica e finaliza com aspectos da simulação
computacional. O terceiro capítulo explica os procedimentos metodológicos
utilizados, com o intuito de se alcançar os objetivos estabelecidos no primeiro
capítulo. O quarto capítulo aponta os resultados encontrados nas simulações e as
discussões feitas a partir dos mesmos. E, finalmente, o quinto capítulo apresenta
as conclusões e considerações finais junto com as limitações do trabalho e
sugestões para trabalhos futuros.
Na seqüência segue o mapa conceitual do trabalho (Figura 1.4), ilustrando o
processo pelo qual se busca alcançar os objetivos estabelecidos na pesquisa.
1. Introdução
28
1.3.1 Mapa conceitual
Figura 1.4: Mapa conceitual
29
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Este capítulo apresenta a revisão bibliográfica dos assuntos relacionados ao
tema do trabalho e encontra-se dividido em três partes. Aborda aspectos referentes
a eficiência energética nas edificações, o uso integrado da iluminação natural e
artificial para a redução do consumo de energia e programas de simulação
computacional.
2.1 EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NAS EDIFICAÇÕES
Grande parte das edificações desperdiça relevantes oportunidades de poupar
energia e custos por não considerar, os importantes avanços ocorridos nas áreas de
arquitetura bioclimática, materiais, equipamentos e tecnologia construtiva vinculados
à eficiência energética (EPE, 2005). O aumento do conhecimento sobre eficiência
energética nas edificações entre os profissionais da construção civil, além de evitar a
necessidade de maior produção de eletricidade no país, retornaria em benefício dos
usuários como economia nos custos da obra e no consumo de energia. Assim, a
eficiência energética pode ser entendida como a obtenção de um serviço com baixo
dispêndio de energia, pois um edifício é mais eficiente energeticamente que o outro
quando proporciona as mesmas condições ambientais com menor consumo
energético (LAMBERTS et al., 2004).
No Brasil, pesquisas mostram que em relação ao uso final da energia, as
edificações comerciais e públicas têm 70% do consumo voltados a gastos com
iluminação artificial e ar-condicionado, chegando a 86% em bancos e escritórios.
Nesses setores o gasto com iluminação artificial chega a 22% (comercial) e 23%
(público) e o gasto com ar condicionado a 47% (comercial) e 48% (público)
(PROCEL-ELETROBRÁS, 2007) (ver Figura 2.1)
.
2. Revisão bibliográfica
30
(a) Setor comercial (b) Setor público
Figura 2.1: (a) e (b): Uso final de energia elétrica
Fonte: Avaliação do Mercado de Eficiência Energética no Brasil - PROCEL-ELETROBRÁS 2007.
O Projeto 6 Cidades, estudo desenvolvido e coordenado pelo
PROCEL/ELETROBRÁS, desenvolveu uma metodologia com o objetivo de implantar
reformas de retrofit para melhorias na eficiência energética em edificações públicas
e comerciais em 6 cidades brasileiras: Florianópolis, Curitiba, Rio de Janeiro, Belo
Horizonte, Salvador e Brasília. Os prédios foram selecionados seguindo critérios
para a determinação do potencial de conservação de energia, com uma posterior
divulgação do Estado da Arte em eficiência energética nas edificações. Os dados da
diversidade de usos finais obtidos para equipamentos, ar-condicionado e iluminação
encontram-se na Figura abaixo.
Figura 2.2: Diversidade de usos finais em edifícios comerciais.
Fonte: Adaptado de Projeto 6 cidades/Procel apud LAMBERTS, 2008.
É evidente o grande potencial para a redução do consumo de energia com o
aproveitamento dos recursos naturais: insolação, iluminação e ventilação, elementos
primordiais para a diminuição dos gastos nos sistemas de iluminação artificial e de
2. Revisão bibliográfica
31
ar-condicionado e obtenção da eficiência energética nas edificações não
residenciais. Quando se analisa o panorama da evolução do consumo em relação à
disponibilidade energética, percebe-se que construir com o clima é uma
necessidade, não mais uma postura ecológica. Neste sentido, faz-se necessário o
uso da arquitetura bioclimática, que usa os recursos ambientais, minimizando o
consumo de energia para promover o conforto ambiental dos usuários,
proporcionando adequadas condições de conforto térmico, luminoso e acústico
(PROCEL/ELETROBRÁS, 2005).
A escolha das estratégias bioclimáticas deve ser feita em função do período
de ocupação dos ambientes ao longo do dia e das estações. Com a utilização
desses recursos, se faz possível a elaboração de projetos que levem em
consideração a eficiência energética das edificações, não sendo restrito aos fatores
climáticos, pois a edificação é uma grande consumidora de energia, tanto durante
sua a construção como, principalmente, ao longo de toda sua existência. Além disso,
grande parte da complexidade característica da implantação tem sido transferida à
envolvente do edifício - paredes, coberturas e aberturas.
Segundo Brandão (2004):
Na arquitetura, o partido arquitetônico é decisivo para o resultado
positivo do uso de sistemas passivos de iluminação e condicionamento de
ar, que aliados aos sistemas artificiais podem ser considerados como a
primeira tecnologia para a eficiência energética da construção.
Isto se confirmou no estudo desenvolvido por Carlo et al. (2004) através de
simulação computacional, o qual aplicou algumas prescrições de eficiência
energética de uma proposta para um Código de Obras da cidade de Recife/PE no
qual foi indicado o potencial de economia de energia elétrica de edificações de
escritório. As avaliações foram limitadas a elementos da envoltória e iluminação,
como tipos de vidros e proteções solares para as janelas e uso de controles do tipo
liga-desliga no sistema de iluminação artificial quando houvesse luz natural
suficiente no plano de trabalho. Os resultados obtidos mostraram uma economia de
7% a 21% para os modelos simulados. Esta economia pode ser expandida com
outros modelos que englobem as diversas variáveis que interferem no consumo de
energia de uma edificação.
2.1.1 Leis de Eficiência Energética
2. Revisão bibliográfica
32
Uma série de medidas para racionalizar o consumo de energia elétrica é
necessária quando se pretende controlar o crescimento do consumo de energia
associado ao crescimento econômico do país. Em alguns países desenvolvidos
como os EUA, Canadá, México, Reino Unido, Portugal, Espanha, Austrália, Nova
Zelândia, Singapura, Hong Kong, Filipinas, Chile, dentre outros, a crise de energia e
o alto consumo no setor de edificações levaram à implementação de normas de
eficiência energética. Essas normas comprovaram que os códigos de eficiência
energética têm ajudado a alcançar maior eficiência em novas construções
(GOULART, 2005). Um estudo realizado sobre normalização em eficiência
energética em países em desenvolvimento mostrou que no Brasil, normas e códigos
de eficiência energética em todos os setores consumidores, incluindo transporte e
agroindústria, poderiam acarretar economias de cerca de 12% no consumo de
energia em 20 anos (2000 a 2020) (DUFFIE, 1996).
As primeiras normas brasileiras de eficiência energética em edificações
surgiram na década de 70, durante a crise do petróleo (GOULART, 2005). Em 2001,
como conseqüência da crise de energia surge a primeira iniciativa para promover a
eficiência energética no país: a Lei Nº 10.295, de 17 de outubro de 2001, que dispõe
sobre a Política Nacional de Conservação e Uso Racional de Energia (BRASIL,
2001a). Em seguida foi publicado o Decreto 4.059 de 19 de dezembro de 2001,
indicando que "os níveis máximos de consumo de energia, ou mínimos de eficiência
energética, (...), bem como as edificações construídas, serão estabelecidos com
base em indicadores técnicos e regulamentação específica (...)" (Brasil, 2001b).
Sancionada a Lei, algumas cidades brasileiras foram alvo de estudos para
proposição de parâmetros de eficiência energética em seus Códigos de Obras.
Salvador e Recife foram uma das primeiras cidades a avaliar e propor essas
prescrições em seus Códigos de Obras (CARLO et al., 2003a, CARLO et al., 2003b,
CARLO et al., 2004). A Lei Nº 10.295 também alavancou o processo de uso da
regulamentação específica para estabelecer parâmetros de eficiência para
equipamentos consumidores de energia. O conceito de certificação teve início com
os aparelhos eletrodomésticos e avança para o âmbito das edificações, que
fortaleceu o Procel, Programa Nacional de Conservação de Energia Elétrica lançou,
no ano de 2003 o Procel – Edifica: Plano de Ação para Eficiência Energética em
2. Revisão bibliográfica
33
Edificações que visa construir as bases necessárias para reduzir o consumo de
energia de edificações no Brasil (CARLO, 2008).
Atualmente outros planos vêm sendo desenvolvidos, como o Plano Nacional
de Energia - PNE 2030 que tem o objetivo de planejar a longo prazo o setor
energético do país, orientando tendências e balizando as alternativas de expansão
desse segmento nas próximas décadas. O PNE é composto de uma série de
estudos que buscam fornecer insumos para a formulação de políticas energéticas
segundo uma perspectiva integrada dos recursos disponíveis. O plano pretende
apresentar trabalhos que podem ser viáveis em cada setor de atividade na economia
brasileira, procurando situá-la em termos de sua aplicação, custo, evolução, agentes
que poderiam estar envolvidos na sua disseminação e políticas que pudessem
facilitar a sua introdução (EPE, 2007).
2.1.2 Certificação e Regulamentação
As atuais exigências de eficiência energética em edificações promovem o
desenvolvimento de normas e ferramentas que possibilitam a otimização de
construções novas ou existentes. Os sistemas de avaliação ambiental para
edificações constituem em um grande avanço na busca por um desenvolvimento
sustentável da arquitetura e das cidades. Diversos países da Europa, além de
Estados Unidos, Canadá, Austrália, Japão e Hong Kong, possuem um sistema de
avaliação e classificação de desempenho ambiental de edifícios (GOULART, 2005).
Na Europa os sistemas de avaliação se introduziram como um componente mais
cultural e na América do Norte com uma visão mais econômica e de mercado. Na
América Central e América do Sul ainda não se tem programas de avaliação
ambiental, entretanto, certificações européias e norte americanas são utilizadas
como referência quando se busca a sustentabilidade nas edificações (MONTES,
2005).
No Brasil, empresas e organizações que trabalham para um desenvolvimento
sustentável lançaram a certificação AquaPFF
2
FFP e a certificação LEEDPFF
3
FFP adaptadas para a
P
2
P A certificação Aqua (Alta Qualidade Ambiental), lançada pela Fundação Carlos Alberto Vanzolini, é
baseada no sistema Francês HQE normas européias, com indicadores adequados à realidade
brasileira.
2. Revisão bibliográfica
34
realidade brasileira. Essas certificações estão sendo utilizadas no mercado de
trabalho onde alguns projetos já estão sendo avaliados seguindo suas premissas
como, por exemplo, o projeto do Primavera Office Green em Florianópolis,
atualmente inscrito no USGBC para certificação no LEED NC, versão 2.1 (Figura
2.3).
(a) Perspectiva Primavera Office Green (b) Corte com estratégias
Figura 2.3: Edifício comercial desenvolvido tendo como objetivo uma certificação LEED.
Fonte: http://HHTwww.labeee.ufsc.brTHH. Acesso em: 09/05/2009.
Além disso, trabalhos e pesquisas em várias universidades vem utilizando a
experiência internacional para a elaboração, aplicação e fiscalização de Normas em
eficiência energética nas edificações para a implementação da Lei de Eficiência
Energética no Brasil (MONTES, 2005 e GOULART, 2005). Um exemplo é o trabalho
de Carlo (2008), que desenvolveu uma equação de regressão linear multivariada
para criar um indicador de eficiência energética do envoltório das edificações.
A proposta do Regulamento Técnico da Qualidade para Eficiência Energética
de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos é especificar os requisitos técnicos e
os métodos para a classificação de edifícios comerciais, de serviços e públicos
quanto à eficiência energética. O Regulamento se encontra em período de teste e a
sua aplicação será voluntária por um tempo, sendo depois obrigatória para todas as
edificações comerciais, de serviços e públicas.
O Regulamento irá auxiliar na redução do aumento do consumo energético,
exigindo das edificações uma eficiência mínima estabelecida através da avaliação
prescritiva ou simulações do consumo de energia elétrica de edificações que
P
3
P O LEED (Leadership in Energy and Environmental Design) é uma certificação de Edifícios Verdes
desenvolvida pela USGBC (United States Green Builging Council), nos Estados Unidos. É um
sistema de classificação mundialmente aceito e reconhecido que está sendo adaptado a realidade
brasileira pelo Green Building Council Brasil.
2. Revisão bibliográfica
35
representem a realidade nacional e de avaliações de custos. A criação de uma
etiqueta com um nível de eficiência a ser usada em novas edificações é uma
iniciativa que pode auxiliar os consumidores a exigirem edificações com maior
eficiência energética do que o mínimo exigido pela regulamentação e mais economia
nos seus custos operacionais. Entretanto, alguns ajustes ainda precisam ser feitos,
já que a regulamentação só considera alguns aspectos na avaliação da edificação,
como a envoltória, o sistema de iluminação artificial e o sistema de ar condicionado
(ver Figura 2.4) (REGULAMENTAÇÃO, 2008). Aproveitar a disponibilidade da luz
natural reduz o consumo de luz artificial e energia elétrica, que por conseqüência
diminui o consumo e aumenta o desempenho energético dessas edificações.
Figura 2.4: Modelo da Etiqueta Nacional de Conservação de Energia - ENCE.
Fonte: Etiquetagem de Eficiência Energética de Edificações, 2009.
2.2 INTEGRAÇÃO DA LUZ NATURAL COM A LUZ ARTIFICIAL
Nos últimos anos, quando se começou a falar mais sistematicamente sobre
conservação e racionalização do uso da energia elétrica, o aspecto da integração
entre luz natural e artificial passou a assumir importância cada vez maior. A partir daí
a iluminação suplementar tornou-se um parâmetro importante no projeto das
edificações. O uso da luz natural em edificações pode reduzir o consumo de energia
2. Revisão bibliográfica
36
elétrica quando explorada de forma integrada com os sistemas de iluminação
artificial. A iluminação natural não resulta diretamente em economia de energia, a
economia só ocorre quando a carga de iluminação artificial pode ser reduzida
através de sua utilização.
A concepção dada à iluminação em qualquer projeto tem de ser única. A
iluminação natural deve ser pensada juntamente com a artificial para que se possa
propor uma solução integrada. Isto pode ser feito de diversas maneiras, devendo o
projetista conhecer o comportamento dos dispositivos utilizados para iluminação
natural e dos componentes do sistema de iluminação artificial, integrando-os em um
único sistema. Dentro dessa idéia, sempre que a luz natural for adequada às
necessidades de iluminação do ambiente, a iluminação artificial deve ser desativada
ou reduzida. Para isso, alguns sistemas de controle podem ser empregados.
Projetos desenvolvidos, considerando a busca da luz natural, chegam a
alcançar a iluminância requisitada nos interiores de 80% a 90% das horas diurnas do
ano economizando consideráveis quantidades de energia elétrica (VIANNA e
GONÇALVES, 2001). A integração da luz artificial com a luz natural pode fornecer
melhores resultados em termos de redução no consumo de energia nessas
edificações. Souza (1995) analisou o comportamento energético de prédios de
escritórios que fazem o aproveitamento da luz natural e avaliou, através de
simulações computacionais, parâmetros como a relação área de janela/área de
parede, profundidade das salas, condições de envidraçamento dentre outros, para
um edifício de escritório localizado em Florianópolis. Percebeu que o aproveitamento
da iluminação natural poderia reduzir o consumo total de energia elétrica deste
edifício em até 35%. Souza (2003), também desenvolveu o PALN (Percentual de
Aproveitamento da Luz Natural), uma metodologia para estimar a potencialidade de
aproveitamento da luz natural através da utilização de sistemas automáticos de
controle para economia de energia elétrica gasta em iluminação artificial. O PALN
indica o período em que é possível utilizar a luz natural para substituir ou
complementar a iluminação artificial no ambiente interno.
2.2.1 Dispositivos de iluminação natural
2. Revisão bibliográfica
37
O conceito de iluminação natural envolve o aproveitamento de todos os
componentes internos e externos a uma edificação que podem ser beneficiados pelo
uso da luz natural. Os dois objetivos primordiais de um bom projeto de iluminação
natural são proporcionar luz suficiente para uma tarefa visual eficaz e assegurar um
ambiente luminoso confortável e apropriado ao seu fim, além de representar uma
grande economia de energia na edificação. Uma boa iluminação natural no interior
de um edifício depende das dimensões internas do ambiente, da distribuição das
aberturas, e do tipo de esquadria utilizada (HOPKINSON et al, 1975).
2.2.1.1 Aberturas laterais
A principal função de uma abertura é a de proporcionar aos ocupantes o
contato visual com o mundo exterior e permitir que a luz penetre no interior de um
edifício em tal quantidade e com tal distribuição que resulte em uma iluminação
interior satisfatória. Dentro de certos limites, quanto maior for a área de uma
abertura, maior será a quantidade de luz recebida no interior do ambiente. Embora a
janela permita a penetração da luz do dia, não é exclusivamente dela que dependem
a quantidade e a qualidade da iluminação interior. É uma função do tamanho,
formato e disposição das janelas, mas também das propriedades refletoras das
superfícies interiores, representando todos estes elementos uma significativa
contribuição para a iluminação interna (HOPKINSON et al., 1975).
A iluminação natural lateral é a mais utilizada nas edificações. Uma boa
iluminação lateral se baseia na adequada localização das janelas em relação ao
interior e nas características que cada tipo de fechamento tem, analisados do ponto
de vista luminotécnico. Uma característica marcante da iluminação lateral é sua
diversidade em termos de distribuição pelo local. Nos ambientes iluminados
lateralmente, o nível de iluminância diminui rapidamente com o aumento da distância
da janela, ocasionando uma iluminação irregular, especialmente em ambientes
muito profundos, onde as áreas próximas a janela são bem iluminadas, enquanto a
poucos metros adiante o ambiente pode se mostrar bastante sombrio (ver Figura
2.5) (PEREIRA, 1993).
2. Revisão bibliográfica
38
(a) vista interna (b) curva de iluminância
Figura 2.5: (a) e (b): Sala iluminada unilateralmente, demonstrando deficiências quanto à
uniformidade luminosa.
Fonte: DIDONÉ e BITTENCOURT, 2006.
A função de uma abertura num ambiente pode ser dividida em quatro grandes
grupos: ganhos térmicos, visualização do ambiente externo, ventilação e iluminação
natural. Os recentes avanços tecnológicos ajudaram a fazer da janela um aliado nos
esforços para conservar a energia elétrica com o uso da luz natural. Usadas
corretamente, as janelas podem minimizar os ganhos solares não desejados no
verão e as perdas de calor no inverno, sem perda da iluminação natural (MILLS,
2005). É interessante pensar na janela como uma luminária. A janela é uma fonte de
luz e possui características e implicações óticas distintas para o conforto visual.
Analisando salas de diferentes tamanhos, diferentes geometrias e diferentes
orientações, Ghisi (2002) concluiu que utilizando Áreas Ideais de Janelas em
edificações com condicionamento artificial em Florianópolis e fazendo-se a
integração do sistema de iluminação artificial com a iluminação natural pode-se obter
economias no consumo de energia com iluminação variando de 20,6% a 86,2%.
2.2.1.2 Aberturas zenitais
A iluminação zenital tem como uma de suas principais características uma
maior uniformidade de distribuição da luz em relação à iluminação lateral, já que as
aberturas estão uniformemente distribuídas pela área de cobertura e têm suas
projeções paralelas ao plano de utilização. Com relação a espaços de grandes
dimensões, a utilização da luz natural zenital é adequada, por serem estas áreas
normalmente destinadas a funções produtivas, laborativas, que exigem boa
uniformidade e quantidade de luz. A distribuição da luz no interior de um local com
iluminação zenital depende fundamentalmente de dois fatores: da forma das
2. Revisão bibliográfica
39
aberturas zenitais e da altura entre o plano de trabalho e o elemento zenital
(VIANNA e GONÇALVES, 2001).
A combinação da janela com a abertura zenital pode controlar a quantidade e
melhorar a distribuição de luz natural no espaço. Os sistemas para a luz natural que
utilizam a luz do zênite e do céu de maneira eficiente, a guia com mais profundidade
e uniformidade para o interior dos ambientes. Podem ter o mesmo efeito de proteção
solar que normalmente se consegue com os dispositivos de sombreamento externo,
reduzindo as temperaturas internas devido à diminuição da carga térmica. Além
disso, estes sistemas podem reduzir os custos de energia para a luz artificial e
possibilitam maior liberdade de disposição nos locais de trabalho.
2.2.1.3 Proteção solar
Ao projetar proteções solares deve-se pensar na sua influência sobre a luz
natural e na visibilidade para o exterior. As proteções solares quando bem
projetadas podem garantir que os raios solares passem pelas aberturas
transparentes apenas nos períodos necessários. A forma, o tamanho, a posição e o
material dos artifícios de sombreamento dependem diretamente do clima, do uso da
edificação e da origem da luz a ser excluída: direta, difusa, com ângulos baixos ou
altos dependendo da hora do dia, da orientação da fachada e da época do ano. Os
protetores solares podem ser externos, internos e incorporados dentro da própria
envoltória da fachada; podem ser fixos ou reguláveis, manuais ou automatizados
(VIANNA e GONÇALVES, 2001).
A adição de elementos junto à abertura modifica a trajetória e a quantidade da
luz natural transmitida, afetando a iluminação natural no interior das edificações.
Essa influência ocorre em razão do bloqueio/filtração parcial da luz natural incidente
na abertura, e da variação da direção da luz para o ambiente interno por causa dos
múltiplos processos de reflexões entre os elementos de controle solar. A luz natural
admitida no interior de um ambiente sofre alterações quantitativas e de distribuição
espacial, em função das características geométricas e da refletância dos elementos
de controle solar, ocorrendo desde a recepção de iluminação natural insuficiente até
a excessiva (BOGO, 2007).
2. Revisão bibliográfica
40
Em relação à eficiência das proteções, os raios de sol de inclinações elevadas
são facilmente excluídos por proteções horizontais externas, os raios de baixa
inclinação pela sua profundidade de alcance são os mais difíceis de serem
excluídos. Por essa razão, as fachadas leste e oeste são as mais difíceis de serem
protegidas e as estruturas verticais são as mais indicadas para esses casos. Em
qualquer situação de clima, céu ou função do edifício, a melhor opção de proteção
contra o sol direto é o uso de protetores reguláveis, sejam eles horizontais ou
verticais, já que exercem a dupla função de bloquear os raios solares e participar
dos sistemas de ventilação cruzada. Da mesma maneira que bloqueiam o sol,
sistemas de venezianas reguláveis incorporadas tanto no exterior como na face
interior das janelas, são capazes de refletir pelas suas faces superiores a luz difusa
para o teto, estendendo o alcance da iluminação até as partes do interior mais
distante da janela (VIANNA e GONÇALVES, 2001).
Um estudo sobre o impacto causado pela ausência e pelo uso de protetores
solares no consumo de energia elétrica em edificações hoteleiras adotou modelos
arquitetônicos não apropriados para o clima local. Foi possível observar que os
dispositivos de proteção solar, ao impedirem a passagem da radiação solar direta,
possibilitam uma diminuição dos ganhos térmicos no interior do ambiente reduzindo
o consumo de energia decorrente do uso do sistema de ar-condicionado, com
variações entre 2% e 6%. As alterações na configuração arquitetônica promoveram
um eficiente desempenho luminoso no interior dos quartos (ver Figura 2.6) (DIDONÉ
e BITTENCOURT, 2008). Os brises protegem da radiação solar direta possibilitando
uma diminuição do ganho de calor no interior do ambiente, além de favorecerem a
reflexão da luz natural para as partes mais profundas, aumentando a uniformidade
luminosa.
(a) Sem proteção 8h –
06/12
(b) Com proteção 8h –
22/06
(c) Com proteção 8h –
22/12
Figura 2.6: O efeito da luz natural obtido com proteção solar no interior do ambiente.
Fonte: DIDONÉ e BITTENCOURT, 2008.
2.2.1.4 Vidros
2. Revisão bibliográfica
41
Os vidros são materiais transparentes às radiações visíveis que têm funções
específicas nas edificações: permitir a iluminação natural do espaço interior e
estabelecer uma conexão visual com o exterior, por isso, podem gerar problemas
térmicos, acústicos, econômicos e construtivos que dificultam o cumprimento
rigoroso daquelas funções (RIVERO, 1985). O tipo de vidro utilizado nas edificações
depende das necessidades de luz natural e do desempenho térmico do sistema de
abertura. Hoje existem vários tipos de vidro disponíveis para controlar as perdas ou
os ganhos de calor. Existem vidros e películas absorventes, reflexivos, vidros duplos
ou triplos com tratamento de baixa emissividade, vidros espectralmente seletivos e
combinações destes tipos entre si.
As propriedades ópticas são importantes para o estudo do ganho de calor
solar através de vidros e outros materiais utilizados em janelas e aberturas. Quando
a energia radiante incide sobre uma superfície transparente ela é absorvida (α),
refletida (ρ) ou transmitida (σ). Para satisfazer a lei da conservação de energia, a
soma da transmissividade, refletividade e absortividade têm de ser igual a 1, ou
100% da energia que incide sobre o material (α + ρ + σ = 1). Para materiais opacos
a transmissividade é igual a zero, então a soma da refletividade mais a absortividade
é igual a 1 (LAMBERTS et al., 2004 e ASHRAE, 2001a). A Tabela 2.1 apresenta o
percentual transmitido, absorvido e refletido por alguns tipos de vidro.
Tabela 2.1: Comportamento térmico de alguns vidros.
Tipo de vidro σ α ρ Propriedades físicas do vidro
Comum 0,85 0,07 0,08
Absorvente claro 0,52 0,41 0,07
Absorvente médio 0,31 0,63 0,06
Absorvente escuro 0,09 0,86 0,05
Refletor médio 0,25 0,42 0,33
Refletor escuro 0,11 0,42 0,47
Absorvente exterior / câmara
de ar / comum
0,32 0,62 0,06
Fonte: RIVERO, 1985.
2.2.2 Sistema de iluminação artificial
O projeto e a análise do sistema de iluminação artificial seguem um processo
similar àquele usado no projeto e na análise do sistema de iluminação natural,
2. Revisão bibliográfica
42
considerando a função do espaço e a quantidade necessária de luz (ROBBINS,
1986). No sistema de iluminação artificial a escolha da lâmpada a ser utilizada
deverá estar ligada às suas características de reprodução, temperatura e aparência
de cor, rendimento, vida útil, custo e relação com o sistema adotado. Já a luminária
relaciona-se diretamente com o sistema a ser escolhido, controlando e distribuindo a
luz da lâmpada através da sua curva de distribuição, dado essencial para qualquer
projeto (VIANNA e GONÇALVES, 2001).
O uso indiscriminado da iluminação artificial tem conseqüências sérias do
ponto de vista econômico, que podem implicar em gasto excessivo, desperdício de
energia e em maiores custos de instalação e manutenção. Os sistemas de
iluminação artificial são agentes de peso no consumo da energia total de
edificações, onde em edifícios não residenciais o uso da luz natural, em combinação
com a artificial, pode alcançar economias de 30% a 70% (VIANNA e GONÇALVES,
2001). Para um sistema de iluminação artificial eficiente pode-se reduzir
consideravelmente a energia gasta com iluminação artificial substituindo lâmpadas
incandescentes por fluorescentes comuns ou compactas. A utilização de luminárias
mais eficientes e de reatores eletrônicos também é aconselhável. Bem como, a
adoção de sensores de presença, onde o tempo que as lâmpadas permanecem
acesas é apenas o necessário para que os usuários possam se locomover ao local
desejado, desligando-se automaticamente o circuito em alguns minutos.
O avanço tecnológico e o crescente interesse em conservar energia elétrica
resultaram na criação de diferentes tipos de lâmpadas que servem para diversos
usos e aplicações. Lâmpadas eficientes economizam energia através da sua alta
eficiência luminosa e da manutenção do fluxo luminoso durante a sua vida. As
lâmpadas fluorescentes têm melhorado continuamente desde o seu surgimento e
tornaram-se a fonte de luz eficiente mais utilizada, um exemplo são as lâmpadas T8,
que surgiram na década de 80 para substituir as lâmpadas T12. Na década de 90,
com intenção de substituir as lâmpadas T8, começam a ser utilizadas as lâmpadas
T5, mais econômicas, eficientes e com pouca utilização dos recursos naturais (vidro,
metal e fósforo). Porém, as T5 devem ser utilizadas em luminárias próprias, além de
operarem para reatores eletrônicos projetados exclusivamente para a tecnologia.
Outro ponto não muito favorável para a nova tecnologia é em relação ao
2. Revisão bibliográfica
43
aproveitamento do reator, a lâmpada T5 tem uma performance mais pobre do que a
lâmpada T8, que são 13% mais eficientes (ASHRAE, 2008).
2.2.2.1 Controle
O uso de controles de iluminação apropriados é essencial para a real
contribuição da luz natural no uso eficiente da energia minimizando o gasto com a
luz artificial. A importância dos controles de iluminação não deve ser subestimada.
Alguns estudos mostraram que em edifícios comerciais convencionais a escolha
pelo controle pode proporcionar uma melhora de 30 a 40% no uso da iluminação
(BAKER et al., 2002). Os sistemas de controle são basicamente de três tipos: os
sensores de ocupação, que consistem em um detector de movimento (ondas ultra-
sônicas ou de radiação infravermelha), que enviam um sinal para a unidade de
controle, e controla a potência da luz; os sistemas com controle fotoelétrico, que
identificam a presença de luz natural, fazendo a diminuição ou até mesmo o
bloqueio da luz artificial de maneira automática (dimmers); e, os sistemas de
programação do tempo, que gerenciam o ligar e desligar dos sistemas de iluminação
em edifícios, funcionando com o desligamento ou diminuição da luz durante os
horários sem ocupação, ou com atividades que requeiram menor nível de
iluminação.
A distribuição racional dos circuitos permite acionamento independente das
luminárias e proporciona uma redução no consumo de energia. Em edifícios com
plantas profundas, tais como escritórios de planta livre, os espaços próximos as
aberturas geralmente obtêm luz natural adequada, enquanto os espaços internos
requerem luz artificial permanente. O projeto dos circuitos de luz deve contemplar
por zonas, com o intuito de apagar as luminárias dos setores onde a iluminação
natural é suficiente. Este acionamento pode ser manual ou automático. A ASHRAE
(2008) recomenda, em escritórios de planta livre, que os sensores sejam conectados
de forma automática e em escritórios privados, a utilização dos sensores
infravermelhos e do interruptor, pré-ajustados em automático e manual.
2.2.2.2 Usuário
2. Revisão bibliográfica
44
O comportamento dos ocupantes tem um efeito significante sobre o consumo
energético de uma edificação. Uma edificação que foi projetada para ser
energeticamente eficiente pode falhar no seu objetivo se os ocupantes tiverem um
comportamento de desperdício energético. De outra forma, um comportamento
consciente pode conseguir economizar e até baixar o valor das contas de energia. O
ideal seria que o projetista após definido o projeto, passasse ao proprietário da
edificação instruções de como usar a edificação.
Atualmente, muitos estudos estão sendo feitos utilizando modelos
comportamentais para simulações em eficiência energética, avaliando o impacto do
tipo de controle de iluminação no consumo total da energia. Os Modelos
Comportamentais predizem o comportamento dos usuários em função do ambiente
e podem fornecer respostas à dinâmica da iluminação. O Lightswitch2002 é um
desses modelos comportamentais, que prediz a resposta de diversos tipos de
controle, da opção manual de um interruptor à combinação de dimmers e sensores
de presença, prediz as respostas dos ocupantes à dinâmica da iluminação no
controle de sistemas de iluminação e cortinas. Além disso, considera usuários ativos
e passivos. Os usuários ativos no controle de cortinas e luzes são mais econômicos,
consumo de iluminação de usuários passivos tende a um uso contínuo de
iluminação artificial (BOURGEOIS et al., 2006).
Os modelos comportamentais apresentam muita precisão, porém necessitam
da caracterização do tipo de ocupantes e padrões de ocupação do ambiente.
Atualmente, o método que trabalha com estas informações é o SHOCC
PFF
4
FFP através do
Lightswich2002, que requer dados de entrada detalhados do tempo médio de estada
dos usuários, dados referentes a chegada e saída dos usuários, o tempo médio de
intervalos e refeições, etc (BOURGEOIS et al., 2006).
2.2.2.3 Iluminação de tarefa
Emprega-se a iluminação de tarefa quando é necessária uma iluminação
suplementar próximo às tarefas visuais para a realização de trabalhos específicos.
Esta procedimento permite a previsão de níveis de iluminação mais altos para as
tarefas visuais, enquanto se mantém a iluminação geral a níveis mais baixos. As
P
4
P O SHOCC é modelo comportamental avançado que foi desenvolvido baseado na ocupação horária
para ser utilizado em programas de simulação energética de edificações (BOURGEOIS et al., 2006).
2. Revisão bibliográfica
45
áreas circundantes da tarefa visual necessitam de menos iluminação que o local da
tarefa propriamente dita. Recomenda-se que a iluminação ambiental seja pelo
menos 33% da iluminação da tarefa, para conforto e adaptação do usuário, evitando
desconfortos como o ofuscamento. Isto significa que boa parte da área interna de
um edifício pode ter seu nível de iluminação diminuído, reduzindo também o
consumo de energia. Fontoynont (1999) diz que nos ambientes com grande
quantidade de luz natural, tais soluções são interessantes desde que, a iluminação
indireta possa ser utilizada em menos de 50% do tempo em que o ambiente é
ocupado (ver Figura 2.7).
(a) Iluminação geral (b) Iluminação localizada (c) Iluminação de tarefa
Figura 2.7: Diferentes formas de iluminar
Fonte: OSRAM, 2008.
2.2.3 Medidas dinâmicas de avaliação da luz natural
Atualmente muitas pesquisas em todo o mundo têm sido realizadas buscando
maneiras para melhor compreender e aplicar a luz natural nas edificações e avaliar o
seu potencial de aproveitamento (MATOS et al., 2007). Essas análises podem ser
feitas através de simulação computacional, que podem ser estáticas ou dinâmicas.
Uma simulação estática expressa resultados na forma de imagens fotorealísticas ou
valores de iluminância, em relação a um céu de referencia, como o Daylight Factor
(DF)P
FF
5
FFP. Já as simulações dinâmicas, rendem séries anuais de iluminâncias e são
usadas como indicadores dinâmicos do desempenho da luz natural. São elas:
Daylight Autonomy (DA), Useful Daylight Illuminances (UDI) e o Percentual de
Aproveitamento da Luz Natural (PALN).
O DF oferece uma prospecção limitada no desempenho da iluminação
natural, por ser fundamentado em um valor da iluminação com um único tipo de céu,
P
5
P O fator da luz do dia é a relação da iluminância interna de um ponto no interior do ambiente com a
iluminância horizontal externa desobstruída sob o céu nublado padrão da CIE (fórmula: Eint/Eext x
100%) (MOORE, 1985).
2. Revisão bibliográfica
46
o céu encoberto. Porém, esta medida persiste como a avaliação dominante da
iluminação natural. Para a maioria dos profissionais, a consideração de qualquer
medida quantitativa da luz natural começa e termina com o DF (NABIL;
MARDALJEVIC, 2005). Como limitação, não leva em consideração estações, horas,
radiação solar direta, condições variáveis do céu, orientação ou posição (REINHART
et al., 2006).
Com a necessidade de análises mais precisas, surgem as medidas dinâmicas
de avaliação da iluminação natural que são expressas em séries anuais de
iluminâncias e podem ser usadas como indicadores dinâmicos do desempenho da
luz natural e no controle da iluminação para economia de energia. Logo abaixo
algumas definições:
Daylight Autonomy (DA): é definida como uma porcentagem das horas
ocupadas por ano, nas quais um nível mínimo de iluminância pode ser mantido,
apenas pela iluminação natural (REINHART e MORRISON, 2003). Um alto valor de
DA não é uma garantia para a economia de energia elétrica, pois independe do
sistema de iluminação artificial instalado e do tipo de controle. Além disto, este
índice não permite a identificação de situações onde os níveis de iluminação são
excessivamente elevados, podendo provocar efeitos adversos associados ao
conforto visual e a carga térmica (MATOS et al., 2007).
Useful Daylight Illuminances (UDI): é dada pela freqüência da iluminância
em um determinado tempo de acordo com faixas pré-estabelecidas. O índice
permite verificar qual porção do ambiente possui valores úteis (não muito baixos,
nem valores que possam causar ofuscamento ou ganho de calor), e qual a
porcentagem de ocorrência durante um ano (NABIL; MARDALJEVIC, 2006).
Diferente do convencional DF, o DA e o UDI foram designados para ajudar a
interpretação da análise do arquivo climático que emprega a realidade, a variação
temporária do céu e as condições do sol e os níveis horários de iluminação natural
absoluta.
Souza (2003) desenvolveu o Percentual de Aproveitamento da Luz Natural
(PALN), que além de estimar a quantidade de energia que pode ser economizada
através do aproveitamento da luz natural, também permite a comparação entre
diversas estratégias de controle da iluminação artificial. Para obtenção do PALN, o
2. Revisão bibliográfica
47
ambiente é dividido em zonas de iluminação que são caracterizadas por áreas que
apresentam uma distribuição de iluminâncias com características similares.
2.3 SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
A avaliação do desempenho energético de edificações é uma tarefa complexa
que envolve grande quantidade de variáveis interdependentes e conceitos
multidisciplinares. Com o uso do computador foi possível desenvolver modelos
computacionais para representar o comportamento térmico, luminoso e energético
de edificações, através da simulação de diferentes cenários, permitindo a análise de
alternativas de eficiência energética quando a edificação está em fase de projeto ou
após a construção.
Através de programas de simulação computacional é possível avaliar os
projetos a partir de suas características dimensionais, componentes construtivos,
sistema de iluminação ou de condicionamento de ar, além de informações do padrão
de uso e ocupação da edificação (ver Figura 2.8). Pode-se estimar o consumo de
energia, o custo desse consumo e o impacto ambiental provocado pela alternativa
de projeto antes mesmo de sua execução. Para isso, é necessário dispor de
informações climáticas disponíveis nos arquivos de dados climáticos horários (8.760
horas do ano) que são utilizados para representar as condições externas à
edificação, tais como temperatura do ar, umidade relativa, radiação solar e ventos
(MENDES et al., 2005 e MOREIRA et al., 2005).
Figura 2.8: Simulação integrada ao projeto
As ferramentas de simulação também podem servir de suporte na aplicação
de normas de eficiência energética e no projeto de edificações de alta eficiência.
Para a obtenção de bons resultados neste sentido, a prática de simulação deve
estar incorporada na rotina de projeto dos escritórios de arquitetura e engenharia.
2. Revisão bibliográfica
48
Entretanto, o uso de simulação de edificações no Brasil ainda está concentrado nas
instituições de ensino e pesquisa, com pouca transferência da tecnologia para o
setor privado (MENDES et al., 2005).
2.3.1 Programas de simulação
As primeiras ferramentas computacionais para simulação de edificações
foram desenvolvidas na década de 70. Em seguida, surgiram operações em
ambiente Unix, sob o qual foram desenvolvidas algumas ferramentas
computacionais utilizadas até hoje, entre elas o DOE-2, BLAST, RADIANCE e ESP-
r, os três primeiros desenvolvidos nos Estados Unidos e o último desenvolvido na
Escócia, Reino Unido. A partir da década de 90 empresas e grupos de pesquisas se
engajaram no desenvolvimento de interfaces para esses programas, compatíveis
com o sistema operacional Windows, onde programas mais modernos e complexos,
como o EnergyPlus, o Fluent, o CEX e o Phoenics, puderam ser desenvolvidos
(MENDES et al., 2005).
Atualmente, no Building Energy Tools DirectoryPFF
6
FFP, uma página da internet
mantida pelo Departamento de Energia dos EUA que reúne informações sobre as
principais ferramentas disponíveis, existe mais de 345 programas de simulação
listados. Além disso, alguns países vêm desenvolvendo programas menos
complexos para serem utilizados com mais facilidade pelos usuários e difundido no
meio comercial. A EQUAPFF
7
FFP, uma empresa da Suécia, vem gerando programas de
simulação em edificações, baseados na tecnologia IDA desde 1998. E, na Inglaterra,
foi desenvolvido o programa Design Builder
PFF
8
FFP, para ser utilizado como interface,
facilitando o manuseio no programa EnergyPlus.
Alguns desses programas computacionais são destinados a analise térmica,
luminosa e energética de edificações e seus sistemas permitem identificar soluções
para a redução de gastos com energia elétrica. Os programas simuladores facilitam
as análises, que geralmente possuem um grande número de dados para o cálculo
do desempenho termo-energético e luminoso de edificações, possibilitando a partir
P
6
P http://HHTwww.eere.energy.gov/buildings/tools_directoryT
P
7
P HHThttp://www.equa.se/T
P
8
P HHThttp://www.designbuilder.co.uk/T
2. Revisão bibliográfica
49
da análise dos resultados das simulações, a obtenção de orientações para as
decisões de projeto.
Moreira et al. (2005) cita diversos trabalhos que já foram realizados em várias
partes do mundo fazendo uso de programas de simulação computacional com o
objetivo de avaliar as condições termo-energéticas de edificações (LAM et al., 1997;
LAM, 2000; GHISI e TINKER, 2005). Moreira et al. (2005) cita também, alguns
estudos que foram realizados no Brasil, na cidade de Florianópolis, através de
simulações computacionais para analisar a influência de algumas variáveis
arquitetônicas no consumo de energia em edifícios (GÓMEZ e LAMBERTS, 1995) e
a eficiência energética de edifícios de escritórios (LEE et al., 2001; GHISI e
LAMBERTS, 1998; WESTPHAL e LAMBERTS, 2000).
Outros trabalhos, citados por Reinhart et al. (2006), foram desenvolvidos com
o intuito de analisar as condições luminosas das edificações, no qual os programas
fornecem um processo de cálculo para predizer a quantidade de luz natural em um
ambiente e para quantificar as luminâncias e iluminâncias em determinados pontos
da edificação (MARDALJEVIC, 2000; REINHART e ANDERSEN, 2006; REINHART
e WALKENHORST, 2001). Esses estudos têm demonstrado que o RADIANCE
combinado com o Daylight Coefficient e o Modelo de Céu de Perez calcula de forma
confiante a iluminância e luminância no interior do ambiente. No quadro abaixo se
pode observar alguns programas computacionais que realizam simulações
dinâmicas da luz natural através do RADIANCE (REINHART et al., 2006).
Quadro 2.1: Programas de simulação computacional de iluminação natural dinâmica.
Programa
Programa
Simulador
Algoritmos de
Simulação dinâmica
Sites (último acesso em Out 2008)
Adeline Radiance céu estatístico www.ibp.fhg.de/wt/adeline/
Daysim Radiance daylight coefficients & Perez www.daysim.com
ESP-r Radiance daylight coefficients & Perez www.esru.strath.ac.uk/Programs/ESP-r.htm
Ligtswitch Wizard Radiance daylight coefficients & Perez www.buildwiz.com
SPOT Radiance
céu de simulação anual da
CIE
www.archenergy.com/SPOT
Fonte: adaptado de REINHART et al., 2006.
Na seqüência serão apresentados, mais detalhadamente, os programas
escolhidos para serem utilizados neste trabalho.
2.3.1.1 EnergyPlus
2. Revisão bibliográfica
50
O programa computacional EnergyPlus foi criado a partir da junção de
características de dois programas, BLAST e DOE-2, e desenvolvido em conjunto
com: U.S. Army Construction Engineering Research Laboratories (CERL), University
of Illinois (UI), Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), Oklahoma State
University (OSU), GARD Analytics e Department of Energy (DOE). É um software de
simulação termo-energética que trabalha com o balanço de calor do BLAST, com um
ar condicionado genérico, programas de iluminação natural e novos algoritmos de
transferência de calor e fluxo de ar entre zonas (CRAWLEY et al., 1999).
O programa estima o consumo de energia considerando as trocas térmicas da
edificação com o exterior com base na caracterização do edifício ou da sala a ser
estudada e leva em consideração a geometria, componentes construtivos, cargas
instaladas, sistemas de condicionamento de ar e padrões de uso e ocupação
(CRAWLEY et al., 1999). Programas de simulação como o EnergyPlus, unem a
simulação termo-energética com o cálculo da iluminação natural, utilizando o modelo
de céu dinâmico desenvolvido por Perez et al. (1990), onde as iluminâncias são
calculadas a partir do arquivo climático utilizado nas simulações.
Na simulação de iluminação natural o programa determina o impacto do
aproveitamento da luz natural no consumo de energia de acordo com as condições
ambientais e os tipos de controle de iluminação e gerenciamento das aberturas em
função da disponibilidade de luz natural e ocorrência de ofuscamento. O cálculo da
iluminação natural deriva do programa DOE-2 (ENERGYPLUS, 2007a), por isso, o
programa trabalha melhor em ambientes que possuem formato cúbico, sem divisória
interna. O método Split Flux não é recomendado para ambientes em que a
profundidade medida da janela à parede dos fundos seja três vezes maior do que a
altura do pé direito. Neste caso, o método pode superestimar em duas vezes ou
mais, a iluminação interna refletida na parede dos fundos (WINKELMANN e
SELKOWITZ, 1984).
Para verificar o comportamento do método Split Flux, Wilkelmann e Selkowitz
(1984) fizeram dois tipos de estudos de validação: no primeiro, as análises
paramétricas foram feitas para testar a sensibilidade de cada processo do cálculo e
verificar alguns parâmetros de projeto, como a influência do tamanho da janela, a
transmitância do vidro e a refletância das superfícies internas, que foram
examinadas sob uma variedade de condições de céu e do sol; no segundo estudo,
2. Revisão bibliográfica
51
foi feita uma comparação através de três diferentes métodos: o uso do programa
DOE-2, o uso do programa SUPERLITE e medidas feitas em modelos de escala no
simulador de céu do laboratório de Lawrence Berkeley (LBL). Os resultados
mostraram que com o DOE-2, no modelo profundo, o método Split Flux
superestimou a iluminação através das inter-reflexões internas.
Ramos (2008) avaliou, em seu estudo, o cálculo da iluminação natural através
da comparação das iluminâncias internas calculadas com as simulações realizadas
pelos programas EnergyPlus, Daysim/Radiance e Troplux. A principal conclusão
deste trabalho foi a verificação das deficiências existentes no programa EnergyPlus
que tem maior influência no cálculo da iluminação natural, como: o cálculo da
parcela de luz refletida no ambiente, e o cálculo das iluminâncias externas maiores
que as reais. Surge, então, a necessidade de desenvolvimento de um modelo de
céu dinâmico mais adequado às características de céu encontrado em Florianópolis,
a cidade analisada.
2.3.1.2 Daysim
O Daysim é um programa de análise da luz natural, desenvolvido pelo
National Research Council Canada (NRCC), que utiliza o algoritmo do RADIANCEPFF
9
FFP
para calcular eficientemente as iluminâncias e luminâncias internas de um ambiente
no período de um ano (REINHART, 2006). O programa trabalha com dados anuais
através de arquivos climáticos, os mesmos utilizados no programa EnergyPlus, que
contém uma série horária de dados solares, convertendo as séries horárias em
séries sub-horárias.
O programa simula a iluminação natural através do Daylight Coefficient,
baseando-se no programa RADIANCE, que utiliza o método do raio traçado (Ray-
trace), e o modelo de céu de Perez et al. (1990), para desta forma, possibilitar a
simulação das iluminâncias sob qualquer condição de céu (REINHART e
WALKENHORST, 2001). Com a plataforma do programa RADIANCE integrado ao
método de Daylight Coefficient, o Daysim calcula o perfil anual de iluminação
P
9
P O RADIANCE é um programa de simulação baseado no comportamento físico da luz, desenvolvido
nos Estados Unidos, na Universidade da Califórnia. O programa prediz a distribuição de iluminâncias
e luminâncias em edificações sob condições de céu definidas. Possui um mecanismo baseado no
método de cálculo Ray-trace largamente utilizado e aceito na avaliação de iluminação natural em
edificações (WARD, 1993).
2. Revisão bibliográfica
52
natural. O uso desse método pelo Daysim viabiliza o tempo de simulação para todas
as horas do ano, evitando a necessidade de simular todas as condições de céu para
se traçar o perfil anual de iluminação (REINHART, 2006).
A simulação é realizada a partir de um modelo tridimensional do ambiente a
ser analisado. O modelo é importado de programas como o Ecotect e o Sketchup.
No modelo são definidas as propriedades ópticas das superfícies, e, do arquivo
climático, de onde são retirados dados como latitude, longitude e radiação. Além do
cálculo das iluminâncias, o programa permite o cálculo do Daylight Factor (DF),
Useful Daylight Illuminance (UDI) e Daylight Autonomy (DA) para cada ponto de
referência. Outra possibilidade é a verificação do consumo da iluminação artificial de
acordo com diferentes padrões de uso (número de pessoas no local e horas de
permanência), iluminância de projeto e potência e sistema de controle da iluminação
artificial.
O Daysim integra um algoritmo comportamental chamado Lightswitch, que
busca predizer as ações dos sistemas de controle de iluminação ou de usuários no
controle do sistema de iluminação em relação ao nível de iluminação. Esse modelo
permite a simulação sub-horária do uso da iluminação a partir do comportamento
dinâmico de iluminação e possibilita exportar um relatório de utilização dos sistemas
de iluminação e cortinas em todas as horas do ano (BOURGEOIS et al., 2006).
2.3.1.3 EnergyPlus e Daysim
Com o intuito de verificar a distribuição anual da iluminação natural no
ambiente e o potencial de redução do consumo energético proveniente do uso da luz
natural, em função das limitações do EnergyPlus, podem ser utilizados dois
programas de simulação: o Daysim, para a análise anual de iluminação e o
EnergyPlus para a verificação do desempenho energético da edificação. Versage
(2008) fez um estudo onde foi analisando a integração dos resultados de controle de
iluminação do programa Daysim na simulação energética do programa EnergyPlus.
Segundo Koti e Addison (2007), nenhum programa de simulação computacional tem
simulado com precisão a união da iluminação natural e o consumo energético de
edificações.
2. Revisão bibliográfica
53
O Daysim calcula o perfil anual de iluminâncias e luminâncias internas através
de arquivos climáticos do EnergyPlus e trabalha com o algoritmo do RADIANCE.
Quando se faz uma análise da iluminação natural, o Daysim gera automaticamente
um arquivo de dados (*.intgain.cvs) que contém a carga elétrica gasta com
iluminação e fica armazenado em seu sub-diretório “res”. O arquivo contém os
resultados anuais da simulação detalhados, em intervalos de tempo, de hora em
hora (REINHART, 2006). Entendendo o problema do EnergyPlus e o funcionamento
dos dois programas, EnergyPlus e Daysim, surge a idéia de integrar os resultados
do Daysim no EnergyPlus.
Bokel (2007) publicou um trabalho onde a demanda total de energia foi
calculada através de um programa térmico dinâmico, o Capsol, que simula a energia
anual demandada pela iluminação, aquecimento e resfriamento, usando os dados de
saída do Daysim (*.intgain.cvs). Koti e Addison (2007) também mostraram essa
combinação do Daysim com o DOE-2 como uma boa possibilidade.
54
3 METODOLOGIA
Este capítulo apresenta a metodologia adotada para o desenvolvimento do
trabalho e encontra-se dividida em três etapas: a primeira etapa aborda a construção
dos modelos adotados a partir de um levantamento de edifícios de escritórios feito
na cidade de Florianópolis/SC; a segunda etapa é dedicada à proposta de simulação
com os softwares Daysim e EnergyPlus; e a terceira etapa descreve como os
resultados são analisados. A metodologia foi baseada na avaliação e comparação
do desempenho luminoso e energético de modelos com diferentes variáveis de
edifícios de escritórios, através de simulação computacional. As etapas
metodológicas utilizadas estão apresentadas na seqüência:
A primeira etapa se refere aos levantamentos de dados, retirados de
trabalhos já realizados, das tipologias e usos de edificações não residenciais na
cidade de Florianópolis/SC, para definição da tipologia predominante nos edifícios
de escritórios, elaboração e construção dos modelos para simulação, com base na
tipologia predominante, e escolha das variáveis a serem investigadas através de
simulações computacionais (SANTANA, 2006).
A segunda etapa contém as simulações computacionais necessárias para o
andamento do estudo, que foram dividias em três tipos: simulação termo-energética
através do software EnergyPlus, utilizando modelos base, para a comparação com
os resultados da simulação integrada; simulação de iluminação natural através do
software Daysim, para avaliar o comportamento dinâmico da luz natural e obter os
dados energéticos (luz artificial) necessários para a simulação energética integrada;
e a simulação energética integrada através do software EnergyPlus para a obtenção
dos dados referentes ao consumo energético dos modelos analisados, utilizados
também no desenvolvimento da correlação numérica.
A terceira etapa processa e analisa os resultados obtidos nas simulações,
finalizando com o desenvolvimento de uma equação que correlaciona os dados de
consumo energético e considera as variáveis mais significativas para o desempenho
da luz natural no interior das edificações, a fim de se obter o potencial de
aproveitamento da luz natural.
3. Metodologia
55
3.1 CONSTRUÇÃO DOS MODELOS
Para a definição e construção dos modelos em estudo foi necessário obter
informações referentes às edificações não residenciais na cidade de
Florianópolis/SC.
3.1.1 Características do modelo predominante
Para a elaboração do modelo predominante de edifício de escritórios na
cidade de Florianópolis/SC, foram levantados dados da literatura e de trabalhos já
realizados. Como o de Santana (2006), que desenvolveu uma metodologia de
levantamento de dados de edificações para verificar as características geométricas
mais comuns em edifícios de escritórios. Foram analisados 35 edifícios em relação à
caracterização construtiva e 41 escritórios em relação ao padrão de ocupação e uso
de equipamentos. Esses dados serviram de base para a elaboração de um modelo
representativo da realidade construtiva local, com modelo padrão de 8m de largura
por 25m de comprimento e pé direito de 2,70m. O edifício tem 11 pavimentos, com
uma área de 200m² por pavimento, que corresponde a duas salas e um corredor
central (Ver Figura 3.1).
Figura 3.1: Visualização do modelo analisado.
Fonte: Adaptado de SANTANA, 2006.
3. Metodologia
56
3.1.1.1 Parâmetros construtivos
As características construtivas adotadas para as paredes, cobertura e piso
correspondem aos materiais mais encontrados na amostra do trabalho de Santana
(2006). As paredes externas são constituídas de tijolos cerâmicos com reboco em
ambas as faces e a cobertura é composta por telhas de fibrocimento e laje de
concreto. Na Tabela 3.1 pode ser visto os materiais utilizados para a construção dos
modelos.
Tabela 3.1: Descrição das propriedades dos materiais
Elementos Rugosidade
Espessura
(cm)
Condutividade
(W/m.K)
Densidade
(kg/m³)
Calor
específico
(J/kg.K)
Parede interna
Argamassa
de reboco
rugoso 2,5 1,15 2000 1000
Tijolo cerâmico rugoso 10 0,9 1232 920
Laje intermediária
Argamassa
de reboco
rugoso 2,5 1,15 2000 1000
Laje de concreto rugoso 15 1,75 2200 1000
Piso cerâmico 1 rugoso 1,9 0,14 530 900
Piso
Laje de concreto rugoso 15 1,75 2200 1000
Argamassa
de reboco
rugoso 2,5 1,15 2000 1000
Piso cerâmico 2 rugoso 1 0,9 1600 920
Parede externa
Argamassa
de reboco
rugoso 2,5 1,15 2500 1000
Tijolo cerâmico rugoso 10 0,9 2900 920
Cobertura
Telha de
fibrocimento
rugoso 0,7 0,95 1900 840
Laje de concreto rugoso 8 1,75 2200 1000
Fonte: SANTANA, 2006.
As transmitâncias obtidas para esses materiais e suas respectivas
absortâncias, referentes à radiação solar, estão apresentadas na Tabela 3.2. A
absortância da parede corresponde à cor cinza, e a absortância da cobertura
corresponde à cor da telha de fibrocimento.
Tabela 3.2: Descrição da tipologia predominante
Transmitância Térmica (W/m²K)
Paredes 2,47
Cobertura 2,42
Capacidade Térmica [KJ/(m².K)]
Paredes 200
Cobertura 187
Absortância
Paredes 0,65
Cobertura 0,70
Fonte: Adaptado de SANTANA, 2006.
3. Metodologia
57
As refletâncias internas dos ambientes, relacionadas com a luz, não foram
obtidas nos levantamentos. Optou-se por utilizar as refletâncias de ambientes de
trabalho sugeridas por STEFFY (1990) apud (SOUZA, 2003) já que são valores
baseados em refletâncias reais e não valores teóricos (ver Tabela 3.3).
Tabela 3.3: Refletâncias de superfícies em ambientes de trabalho
Superfície Refletância Material
Pisos 10 a 20%
Carpete
Madeira
Lajota
Tetos 70% ou mais
Gesso
Tetos pintados com cores claras
Paredes 30 a 50% Paredes pintadas com cores médias
Fonte: Adaptado de STEFFY, 1990 apud SOUZA, 2003.
Com base nas refletâncias sugeridas na Tabela 3.3, adotou-se os valores de
70% para teto, 50% para paredes e 20% para o piso.
3.1.1.2 Uso de equipamentos e padrão de ocupação
Os equipamentos mais comuns apresentados nos levantamentos de Santana
(2006) foram: aparelhos de ar condicionado, cafeteiras, computadores, fax,
lâmpadas, geladeiras, impressoras, ventiladores, filtro d’água e rádio, que através de
monitoramentos apresentou uma densidade térmica média de 9,7W/m². A mesma
densidade adotada neste trabalho.
O sistema de condicionamento de ar utilizado é composto por um aparelho de
janela, que opera durante o horário de uso da edificação (8h às 18h) para manter a
temperatura interna entre 18° e 24ºC. Optou-se pelo aparelho de janela por ser um
modelo mais simples, comumente encontrado em edificações de escritórios e de
fácil aquisição. O sistema de condicionamento de ar foi modelado com a Etiqueta de
Eficiência A do INMETRO com um COP (Coefficient of Performance) para
resfriamento de 3,19 W/W dimensionado de acordo com a área do protótipo em
estudo. A taxa de infiltração foi fixada em uma renovação de ar por hora.
Em relação ao padrão de ocupação, os períodos com ocupação mais intensa
são das 8h às 12h e das 14h às 18h. Isso ocorre devido ao horário de almoço e
horários que comumente não possuem expediente, portanto, adotou-se nas
3. Metodologia
58
simulações, o período de 8h às 18h. A Tabela 3.4 apresenta de forma simplificada
os dados de uso de equipamentos e padrão de ocupação utilizados nas simulações
computacionais.
Tabela 3.4: Descrição da tipologia predominante
Ocupação média (m²/pessoa)
Densidade de carga interna
(W/m²)
Iluminação 7
Equipamentos 9,7
Padrão de uso
(horas)
Ocupação 8 – 18
Iluminação 8 – 18
Equipamentos 8 – 18
Características do sistema de
condicionamento de ar
Tipo
Aparelho
de janela
Capacidade de refrigeração (BTU/h)
Ideal para o
protótipo
PFF
10
FFP
COP (WR
térmico
R/WR
elétrico
R) 3,19
Fonte: Adaptado de SANTANA, 2006 e CARLO, 2008.
3.1.1.3 Sistema de Iluminação artificial
O sistema de iluminação artificial foi definido a partir de um projeto
luminotécnico de iluminação geral, feito com o Método dos Lumens, para quantificar
o número de luminárias necessárias com o cálculo da Iluminância do ambiente (ver
Apêndice A). Os ambientes são compostos por luminárias de embutir de alta
eficiência e aletas metálicas que impedem o ofuscamento. Cada luminária contém 2
lâmpadas fluorescentes tubulares T5 de 28W (ver Tabela 3.5) que proporcionam
uma densidade de potência instalada de 7W/m². Para a iluminância de projeto
adotada ver item 3.1.1.4.
Tabela 3.5: Especificação técnica da lâmpada utilizada no projeto luminotécnico.
Código
comercial
OSRAM
Potência
(W)
Fluxo luminoso
(lm)
Eficiência
luminosa
(lm/W)
Temperatur
a de cor
(K)
IRC
Vida útil
(horas)
T5
FH28W/840HE
28 2600 95 4000 85 18000
Fonte: Catálogo OSRAM
P
10
P Para climatizar as diferentes zonas a capacidade de resfriamento do aparelho de
condicionamento de ar varia de acordo com o consumo do modelo. Neste trabalho optou-se por
dimensionar o sistema mais adequado para cada zona através do EnergyPlus.
3. Metodologia
59
No controle da iluminação artificial foi utilizado um sistema automático
dimmerizável para garantir que a iluminação artificial seja diminuída ou desligada
quando a luz natural alcançar os níveis de iluminação desejados.
3.1.1.4 Níveis de iluminação recomendados
A NBR 5413 – Iluminância de Interiores serviu como guia para a verificação
do tipo de iluminância recomendado. De acordo com a Norma é necessário avaliar
três fatores para a determinação da iluminância adequada: idade do usuário,
velocidade e precisão da tarefa e refletância do fundo da tarefa (ver Tabela 3.6).
Tabela 3.6: Fatores determinantes da iluminância adequada.
Características da tarefa e do
observador
Peso
-1 0 1
Idade
Inferior a 40 anos 40 a 55 anos Superior a 55 anos
Velocidade e precisão
Sem importância Importante Crítica
Refletância do fundo da tarefa
Superior a 70% 30 a 70% Inferior a 30%
Fonte: ABNT, 1992.
Conforme os fatores determinantes para as atividades de escritório foi
adotado o valor de iluminância média de 500 lux. Esse valor foi alcançado
considerando a idade dos usuários do ambiente de escritório inferior a 40 anos, a
velocidade e precisão de suas tarefas são sem importância, por não se tratar de
atividades arriscadas, e a refletância do fundo da tarefa ser de cor clara, somando
um peso de -2, que equivalente a menor taxa de iluminância indicada para a
atividade (ver tabela 3.7).
3. Metodologia
60
Tabela 3.7: Iluminâncias por classes de tarefas visuais.
Classe
Iluminância
(lux)
Tipo de atividade
A
Iluminação geral para
áreas usadas
interruptamente ou com
tarefas visuais simples
20 - 30 - 50 Áreas públicas com arredores escuros
50 - 75 - 100 Orientação simples para permanência curta
100 - 150 - 200 Recintos não usados para trabalho contínuo
200 - 300 - 500
Tarefas com requisitos visuais limitados, trabalho
bruto de maquinaria, auditórios
B
Iluminação geral para
área de trabalho
500 - 750 - 1000
Tarefas com requisitos visuais normais, trabalho
médio de maquinaria, escritórios
1000 - 1500 -
2000
Tarefas com requisitos especiais, gravação manual,
inspeção, indústria de roupas
C
Iluminação adicional para
tarefas visuais difíceis
2000 - 3000 -
5000
Tarefas visuais exatas e prolongadas, eletrônica de
tamanho pequeno
5000 - 7500 -
10000
Tarefas visuais muito exatas, montagem de
microeletrônica
10000 - 15000 -
20000
Tarefas visuais muito especiais, cirurgia
Fonte: ABNT, 1992.
3.1.2 Modelos para simulações
A partir da definição da tipologia predominante definiram-se os modelos para
as análises. Foram modeladas e simuladas diferentes salas de escritório,
representadas por um paralelepípedo ortogonal dividido em piso, paredes e teto,
com a fachada frontal medindo 8m de largura e a profundidade variando em 4m, 8m
e 16m (ver Tabela 3.8). As profundidades de 4m e 16m foram escolhidas de forma
que, mantendo a largura da fachada, fosse possível analisar duas salas com
dimensões proporcionais e aberturas em lados diferentes. Todos os modelos
possuem pé direito de 2.70m, com exceção do modelo 4, que também foi avaliado
com pé direito de 3.50m, para um estudo da influência da altura ambiente na
distribuição da luz natural. Assim, foi possível uma avaliação mais completa da
influência da luz natural, comparando os diferentes resultados de iluminação e do
consumo de energia.
3. Metodologia
61
Tabela 3.8: Planta baixa dos modelos com suas diferentes alturas e profundidades.
MODELOS PROFUNDIDADE ALTURA
Modelo 1
Pé direito = 2.70m
Modelo 2
Modelo 3
Modelo 4 Pé direito = 3.50m
Os modelos foram avaliados nas quatro orientações cardiais: norte (0º), leste
(90º), sul (180º) e oeste (270º) e, para uma análise do comportamento da luz natural,
o entorno não foi levado em consideração. Na seqüência estão descritos os modelos
utilizados nas simulações e suas diferentes variáveis.
3.1.2.1 Modelos paramétricos
3. Metodologia
62
Os modelos paramétricos, ou modelos com diferentes variáveis, têm a
finalidade de formar um conjunto de dados com diversas combinações de
parâmetros construtivos que interferem no comportamento da luz natural. Diante dos
resultados obtidos com as simulações, será possível estabelecer quais são os
parâmetros mais adequados para a economia de energia a partir do aproveitamento
da luz natural. Os parâmetros em estudo e suas respectivas variações serão
explanados a seguir.
3.1.2.1.1 Tamanho da janela
Para a análise da influência da luz natural e do consumo de energia com
relação à dimensão das áreas de janela, foram estabelecidas razões de abertura.
Foram simulados casos com PAF (Percentual de Área de Abertura na Fachada)
igual a 0.25, 0.50 e 0.75, ou seja, a área da janela corresponde, respectivamente, a
25%, 50% e 75% da área da parede. Para todos os modelos foi adotada uma janela
em fita com largura padrão de 8m, equivalente à largura entre paredes. E para o
ajuste do PAF variou-se apenas a altura da janela (ver Figura 3.2).
(a) PAF = 25%
(b) PAF = 50%
3. Metodologia
63
(c) PAF = 75%
Figura 3.2: (a), (b) e (c): Dimensões das janelas de acordo com o PAF utilizado.
3.1.2.1.2 Proteção solar
Para a análise das variações dos elementos de proteção solar, foram
simulados 3 casos: um sem elementos de proteção solar e dois providos de
elementos de proteção solar. Nos dois casos, a proteção solar vertical ou horizontal
são formados por placas de refletância de 50%, com 50cm x tamanho da janela,
intercaladas a cada 50cm, formando um ângulo de sombreamento de 45º (ver Figura
3.3). Os brises possuem cor cinza com refletância de 0.50.
(a) Sem brise
(b) Brise vertical (AHS 45º)
Ângulo horizontal de
sombreamento 45º
(c) Brise horizontal (AVS 45º)
Ângulo vertical de sombreamento
45º
Figura 3.3: Características dos casos relacionados ao fator de projeção.
3.1.2.1.3 Fator Solar dos vidros
Este trabalho avaliou dois tipos de vidros, a partir do ganho de calor por
radiação solar, para uma melhor verificação na economia de energia. São dois
vidros simples, com lâmina incolor de 6mm, no qual, um possui Fator Solar de 0.82,
que equivale a uma grande parcela de luz transmitida e o outro com Fator Solar de
0.23, que equivale a um vidro com uma pequena parcela de luz. As propriedades
dos vidros foram retiradas da biblioteca do EnergyPlus v.3.0. Na Tabela a seguir se
pode ver mais detalhadamente os vidros utilizados.
Tabela 3.9: Propriedades dos vidros.
3. Metodologia
64
Vidro
Espessura
(m)
Fator
solar
Solar Visível
Condutividade
(W/m-K)
Transm.
Reflet.
(frente)
Reflet.
(atrás)
Transm.
Reflet.
(frente)
Reflet.
(atrás)
82
CLEAR
0.006 0.82 0.775 0.071 0.071 0.881 0.080 0.080 0.90
23 REF
CLEAR
0.006 0.23 0.110 0.270 0.430 0.140 0.310 0.350 0.90
Fonte: EnergyPlus/DataSets – v.3.0, 2008.
3.1.2.1.4 Altura do ambiente
A altura do pé direito de um ambiente é um parâmetro que influencia
significativamente a distribuição da luz natural em ambientes iluminados
lateralmente. Para essa análise foi necessário criar um modelo com o pé direito mais
alto, de 3,50m (Modelo 4), para comparar com o modelo com pé direito de 2,70m
(Modelo 2). O Modelo 4 será avaliado com as mesmas variações utilizadas no
Modelo 2, mantendo a mesma área de janela, que significa um percentual de
abertura na fachada diferente. O modelo também será simulado com os dois tipos
de vidros (FS 0.82 e FS de 0.23), ausente de proteção solar e com proteção solar
vertical e horizontal (ver Figura 3.4).
(a) Pé direito = 2.70m (b) Pé direito = 3.50m
Figura 3.4: Modelos com diferentes alturas.
Nas duas Tabelas abaixo estão sintetizadas as características dos modelos
simulados com suas respectivas variações.
Tabela 3.10: Modelos com o pé direito de 2,70m.
Modelos
Profundidade
(m)
PAF
%
FS
Proteção Solar
Orientação
AHS
(graus)
AVS
(graus)
Modelo 1
Modelo 2
Modelo 3
4m
8m
16m
25%
50%
75%
0.82
0.23
0
45
0
0
0
45
Norte
Sul
Leste
Oeste
Tabela 3.11: Modelo com o pé direito de 3,50m.
3. Metodologia
65
Modelo
Área de abertura
(m²)
FS
Proteção Solar
Orientação
AHS
(graus)
AVS
(graus)
Modelo 4
5.40m²
10.80m²
16.20m²
0.82
0.23
0
45
0
0
0
45
Norte
Sul
Leste
Oeste
Foram construídos e avaliados 72 modelos com diferentes variáveis,
totalizando 576 simulações: 288 simulações no Daysim e 288 simulações no
EnergyPlus.
3.1.2.2 Modelo base
O modelo base serve de referência para as análises dos resultados das
simulações dos modelos paramétricos. Optou-se por um protótipo que
representasse uma baixa eficiência no uso da luz natural, com características que
induzissem uma baixa eficiência energética na edificação. O modelo apresenta um
sistema de iluminação artificial ligado durante todo o período de ocupação, sem
sensores fotoelétricos dimmerizáveis, o PAF de 75% e FS de 0,82. Foi construído
um modelo base para cada um dos quatro modelos em estudo (ver Tabela 3.12).
Tabela 3.12: Características do Modelo base.
Modelo
Base
Profundidade
(m)
Pé direito
(m)
PAF
(%)
FS
AHS
(graus)
AVS
(graus)
MBase 1 4,00 2,70 75 0,82 0 0
MBase 2 8,00 2,70 75 0,82 0 0
MBase 3 16,00 2,70 75 0,82 0 0
MBase 4 8,00 3,50 75 0,82 0 0
Os modelos base foram utilizados nas simulações termo-energéticas para
serem comparados com os modelos paramétricos. Para isso, foram simulados nas 4
orientações em estudo (norte, sul, leste e oeste), totalizando 16 simulações.
3.1.3 Plano de análise
Para a avaliação do Daylight Autonomy (DA) no plano de trabalho as
simulações foram realizadas em uma quantidade de pontos suficiente para
caracterizar um plano de análise. O plano de análise foi definido com mais pontos do
3. Metodologia
66
que o mínimo recomendado pela NBR15215-4PFF
11
FFP por se tratar de uma análise
computacional, porém, devido a limitações do programa computacional, não foi
possível uma malha com mais pontos do que o proposto. O ambiente interno está
dividido em áreas iguais, formando uma malha onde as medidas são dadas no
centro de cada área. A malha de pontos é uma superfície horizontal situada a 75cm
de altura do piso, com os pontos distanciados 1,33m entre si e 0,67m da parede (ver
Figura 3.5). A quantidade de pontos da malha vai variar de acordo com o tamanho
do ambiente em estudo.
(a) Malha para o modelo 1. (b) Malha para o modelo 2 e 4.
(c) Malha para o modelo 3.
Figura 3.5: Malhas de pontos do plano de análise.
Para a avaliação do consumo de energia elétrica considerou-se todos os
pontos de análise como sensores do plano de trabalho controlados por um sensor
fotoelétrico situado no centro do ambiente.
P
11
P NBR 15215-4: Iluminação natural – Parte 4: Verificação experimental das condições de iluminação interna de
edificações – Método de Medição.
3. Metodologia
67
3.2 SIMULAÇÕES COMPUTACIONAIS
As simulações foram divididas em três etapas. Primeiramente, realizou-se a
simulação termo-energética com os modelos base, utilizando o software EnergyPlus;
em seguida, a simulação de iluminação natural nos modelos paramétricos, através
do software Daysim; e para finalizar, a simulação integrada, para obtenção dos
dados de consumo energético total no EnergyPlus inserindo o controle do sistema
de iluminação obtido no Daysim.
3.2.1 Simulação termo-energética
A simulação termo-energética foi realizada com o uso do software EnergyPlus
versão 3.0 e dos modelos base. Os resultados obtidos serviram de referência
comparativa para os resultados das simulações dos modelos com diferentes
variáveis.
3.2.2 Simulação de iluminação natural
As simulações de iluminação natural foram realizadas com o software
Daysim, que fornece dados para a avaliação da luz natural (Daylight Autonomy - DA)
e dados horários de acionamento da iluminação artificial pelo controle automatizado.
Para iniciar as simulações foi necessário preparar os modelos computacionais
em um programa CAD, o Daysim aceita modelagem em diversos softwares, contanto
que o arquivo seja exportado no formato 3ds. Neste trabalho optou-se pelo
SketchUpPFF
12
FFP por ser um programa CAD tridimensional, de fácil e rápido manuseio.
Após inserir o modelo no Daysim os parâmetros da simulação devem ser
configurados. Como o Daysim simula a iluminação através do RADIANCE, seu
tutorial sugere alguns dados de entrada que devem ser inseridos de acordo com as
características do modelo utilizado (ver Tabela 3.13 e Tabela 3.14).
Tabela 3.13: Dados de entrada para modelos sem proteção solar.
P
12
P Programa de fácil entendimento e grande popularidade entre projetistas e estudantes. A versão
gratuita pode ser adquirida no site http://www.sketchup.com/.
3. Metodologia
68
Ambient
bounces
ambient
division
Ambient
Sampling
Ambient
accuracy
ambient
resolution
direct
threshold
direct
sampling
5 1000 20 0.1 300 0 0
Tabela 3.14: Dados de entrada para modelos com proteção solar.
Ambient
bounces
ambient
division
Ambient
Sampling
Ambient
accuracy
ambient
resolution
direct
threshold
direct
sampling
7 1500 100 0.1 300 0 0
Após cada simulação, o programa produz um relatório com os valores de DA
para cada ponto da malha e um relatório CSV (comma separated value), com os
dados de consumo da iluminação artificial, necessário para o cálculo do consumo de
energia elétrica (ver Apêndice B). Este último foi utilizado como controle de
iluminação para a simulação integrada no EnergyPlus.
3.2.3 Simulação energética integrada
Com a simulação energética integrada foi possível avaliar o impacto na
economia de energia a partir do aproveitamento da luz natural. A simulação é
realizada pelo EnergyPlus que permite obter dados referentes ao consumo
energético de cada ambiente em estudo. A simulação energética é possível com a
integração do relatório gerado pelo Daysim e os valores horários de ocupação e
acionamento da iluminação.
Para os dados de entrada no programa de simulação, foram utilizadas as
características construtivas, de uso e ocupação dos modelos e o relatório do
controle de iluminação artificial obtido na simulação de iluminação. O sistema de
iluminação utilizado no Daysim possui um controle de sensores fotoeléticos
dimmerizáveis que regulam a intensidade de energia para iluminação conforme a
disponibilidade de luz natural e mantém o ambiente com um nível de iluminação
constante. A iluminação é ativada através de um único interruptor liga/desliga perto
da porta e a fotocélula consome 2W em standby.
Antes de utilizar o Relatório com os ganhos internos (CSV) no EnergyPlus os
dados devem ser convertidos, já que o EnergyPlus e o Daysim trabalham com
unidades de iluminação diferentes, Watts e ILD, respectivamente. Sendo assim, os
valores de Installed Lighting Power Density do relatório do Daysim foram convertidos
3. Metodologia
69
em uma relação de potência instalada: dividindo a densidade de potência do
relatório pela potência instalada (7W/m²) que resultou em um valor percentual de
utilização da potência instalada em toda a sala.
Desta forma foi possível utilizar os valores horários do fator da potência como
Schedule de controle do sistema de iluminação no EnergyPlus. A Schedule deve ser
inserida como ilustra a figura abaixo.
Figura 3.6: Como configura no EnergyPlus
3.2.4 Arquivo climático
As simulações foram realizadas, em ambos os programas, com o uso de um
arquivo de dados meteorológico do tipo TRY (Test Reference Year). Os arquivos
climáticos TRY baseiam-se num banco de dados climáticos que resultam num ano de
referência relativo ao clima local, considerado como típico de cada localidade. Os
arquivos de referência TRY incluem variáveis como: mês, dia e hora; temperatura de
bulbo seco e bulbo úmido; velocidade dos ventos, temperatura do solo; pressão
barométrica; tipo de céu e radiação solar.
Neste trabalho, foi adotado como dado de entrada o arquivo climático TRY de
referência para a cidade de Florianópolis/SC, disponibilizado no site do Laboratório
3. Metodologia
70
de Eficiência Energética em Edificações (LabEEE) da Universidade Federal de
Santa Catarina (http://www.labeee.ufsc.br).
3.3 PROCESSAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS
Os dados obtidos com as simulações foram tratados e analisados por
diferentes métodos. Para a análise dos dados das simulações computacionais
adotaram-se métodos gráficos e para a elaboração da correlação numérica foi
adotado um método analítico com o uso de ferramentas estatísticas.
3.3.1 Simulações computacionais
As simulações de iluminação natural, termo-energéticas e integradas foram
avaliadas pelo método gráfico que permitiu ilustrar e relacionar tanto a distribuição
anual da luz natural no ambiente e focalizar uma abordagem quantitativa para
avaliar numericamente a contribuição da luz natural na visualização do consumo de
energia elétrica, como relacionar o consumo com diversos parâmetros avaliados.
Com os dados de iluminação natural, o método gráfico possibilitou uma
análise sobre o resultado final da iluminação e sobre as tendências de distribuição
do fluxo luminoso, criando gráficos de curvas Iso Daylight Autonomy (isoDA) das
diferentes situações, representando o plano de análise. Foi possível também,
produzir um conjunto de referências do comportamento da luz natural de todas as
situações estudadas, no qual se avaliou o desempenho dos modelos quanto aos
níveis de iluminação e analisou as tendências de iluminação pelas áreas dos
ambientes. Os gráficos isoDA, similares a mapas topográficos, foram desenvolvidos
com o uso do software WinSurf 5.0. Os resultados obtidos através da malha de
pontos do plano de análise em posição cartesiana, do programa de simulação, com
valores de DA, foram inseridas nas planilhas do WinSurf para formar os gráficos de
curva isoDA. Desta forma pode-se identificar o comportamento da iluminação natural
e conhecer os diferentes valores de DA por metro quadrado (m²) nos espaços
delimitados pelas curvas (ver Figura 3.8).
O levantamento de área se tornou possível através do software Autodesk Map
3D, um programa tipo CAD, no qual os arquivos do WinSurf salvo no formato .dxf
foram inseridos e tratados para se obter o valor da área ocupado por cada faixa cor.
3. Metodologia
71
Os dados foram sintetizados no formato de gráficos, no Microsoft Excel, que
relacionam a porcentagem de área de cada ambiente pelos valores de DA obtidos
nas simulações (ver Figura 3.7).
Figura 3.7: Método gráfico para análise da iluminação natural.
Os dados obtidos com as simulações termo-energéticas e com as simulações
integradas também foram sistematizados em forma de gráficos no Microsoft Excel.
Os gráficos apresentam relações entre o consumo de energia com os modelos em
estudo e suas variáveis. As análises são feitas por grupos e entre os modelos com o
intuito de caracterizar a influência da luz natural no consumo de energia em relação
as diferentes soluções em estudo (ver Figura 3.8).
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
47.0
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
0 1020304050607080
ConsumokWh/m²/ano]
Casos
Modelo1 Modelo2 Modelo3
Figura 3.8: Método gráfico para análise do consumo de energia.
3.3.2 Modelo de regressão múltiplo
Para a elaboração do modelo de regressão utilizou-se o software SPSS 16.0,
o qual permite desenvolver um Indicador de Consumo (IC) para avaliar a eficiência
energética da edificação com a influência da luz natural. Os dados utilizados foram
obtidos na simulação computacional integrada, que forneceu dados do consumo de
energia para os modelos. Esses dados foram analisados pelo software gerando uma
3. Metodologia
72
equação que relacionou as seis variáveis em estudo e permitiu a elaboração de um
indicador de eficiência energética com o uso da iluminação natural em edificações.
O modelo de equação foi utilizado para a avaliação do sistema de iluminação
natural, verificando as prováveis inter-relações entre as variáveis estudadas como a
área de abertura, o fator solar do vidro, os ângulos verticais e horizontais de
sombreamento e a profundidade do ambiente. Com a equação, espera-se avaliar a
eficiência entre diferentes tipos de edificações, através dos diversos parâmetros que
interferem no consumo de energia.
O modelo de regressão multivariada envolve situações em que há mais de um
regressor. O programa fornece as estatísticas de uma reta usando o método dos
mínimos quadrados para obter uma equação linear que ajuste os dados, retornando
uma matriz que descreve a mesma. A relação que pode descrever esse modelo é:
Equação 3.1
y = βR
0
R + βR
1
RxR
1
R + βR
2
RxR
2
R + ... + є
Onde o valor de y, variável resposta ou a explicar é uma função dos valores
de x regressores ou explicativos. Os valores de β são coeficientes que
correspondem a cada valor de x, e є é um valor constante, que pode ser igual a
zero.
A tendência linear de y das seis variáveis x inseridas pode ser descrita como:
y corresponde ao consumo de energia elétrica;
x corresponde às variáveis consideradas relevantes para o aproveitamento da
luz natural no desempenho energético de edificações;
n corresponde ao número de variáveis x utilizadas na equação.
Após a obtenção da equação utilizando o software citado, algumas análises
foram realizadas. Essas análises incluíram:
O coeficiente de determinação ou de explicação (r²) é freqüentemente
usado para julgar a adequação de um modelo de regressão que fornece a
proporção de valores explicados pelo modelo adotado;
Equação 3.2
3. Metodologia
73
r² = UUSQUURUU
R
UUR = 1 – UUSQUURUU
E
SQR
T
R SQR
T
O desvio padrão para a estimativa de y; que é usado como medida de
dispersão ou variabilidade.
E, o teste t (t Student), que indica se um coeficiente de inclinação é adequado
para prever o valor estimado da variável resposta. O valor de t calculado para
a amostra compara-se com o valor da tabela estatística, através do t crítico,
que serviu para testar a igualdade das médias do consumo utilizado
(simulado) com as médias dos consumos obtidos pela equação. Na medida
em que o valor absoluto de t é maior que o valor crítico, a variável
independente em questão será importante para prever o valor estimado da
variável dependente.
Equação 3.3
HR
0
R : βR
1
R = βR
1,0
HR
0
R : βR
1
R βR
1,0
Na seqüência pode-se observar um mapa metodológico que apresenta de
forma sintetizada a metodologia descrita neste capítulo (ver Figura 3.9).
3. Metodologia
74
Figura 3.9: Mapa metodológico
75
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Este capítulo apresenta os resultados e análises obtidos durante a pesquisa a
partir da aplicação da metodologia proposta no capítulo anterior. Inicialmente é
analisado o comportamento da luz natural nos diferentes modelos em estudo através
dos valores de Daylight Autonomy (DA) obtidos com as simulações no software
Daysim; Em seguida são apresentados os resultados das simulações termo-
energéticas e das simulações integradas, no software EnergyPlus, com os modelos
base e os modelos de diferentes parâmetros; Para finalizar, é aplicado um método
estatístico para o desenvolvimento da equação do Indicador de Consumo (IC) da
contribuição da luz natural em relação ao consumo de energia.
4.1 COMPORTAMENTO DA LUZ NATURAL
A análise do comportamento da iluminação natural, realizada através do uso
da medida dinâmica do Daylight Autonomy (DA), indica a porcentagem das horas
ocupadas por ano em que o nível de iluminância de 500 lux, adotado como
iluminância de projeto, é mantido no ambiente apenas com o uso da luz natural.
Para melhor ilustrar, a análise é apresentada pelo método gráfico, com curvas isoDA
(Iso Daylight Autonomy), onde cada valor de DA é representado por uma cor. Cada
cor apresenta um valor de DA obtido em determinada quantidade de área do
ambiente. Os resultados encontrados foram sistematizados e separados em quatro
grupos para serem discutidos. Os grupos foram divididos pelo tipo de modelo, de
acordo com a volumetria do ambiente. Cada grupo possui 72 casos formados pela
combinação de 5 variáveis: orientação, Fator Solar, Percentual de Área de Fachada,
Ângulo Vertical de Sombreamento e Ângulo Horizontal de Sombreamento. As várias
condições estudadas encontram-se descritas a seguir:
4.1.1 Análise Modelo 1
Como descrito na metodologia, as salas do Modelo 1 (M1) possuem
dimensões de 8,00m de largura por 4,00m de profundidade e pé direito de 2,70m.
4. Resultados e discussões
76
b) Sala norte
a) Sala oeste
c) Sala sul
d) Sala leste
Figura 4.1: (a), (b), (c) e (d) gráfico com curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 25, sem brise.
b) Sala norte
a) Sala oeste
c) Sala sul
d) Sala leste
Figura 4.2: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 23%, PAF 25, sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
Figura 4.3: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações das Figuras 4.1 e 4.2.
Figura 4.4: M1/PAF25/SB
4. Resultados e discussões
77
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.5: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 25, com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AHS = 45°
Figura 4.6: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações da Figura 4.5.
Figura 4.7: M1/PAF25/AHS
4. Resultados e discussões
78
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.8: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 50, sem brise.
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.9: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 23%, PAF 50, sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oe ste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oe ste FS23%Sul
Figura 4.10: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações das Figuras 4.8 e 4.9.
Figura 4.11: M1/PAF50/SB
4. Resultados e discussões
79
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.12: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 50, com brise horizontal.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.13: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.12.
Figura 4.14: M1/PAF50/AVS
4. Resultados e discussões
80
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.15: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 50, com brise vertical.
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.16: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 23%, PAF 50, com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m² )
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Su l
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Su l
AHS = 45°
Figura 4.17: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações das Figuras 4.15 e 4.16.
Figura 4.18: M1/PAF50/AHS
4. Resultados e discussões
81
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.19: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 75, sem brise.
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.20: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 23%, PAF 75, sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m² )
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Su l
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Su l
Figura 4.21: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações das Figuras 4.19 e 4.20.
Figura 4.22: M1/PAF75/SB
4. Resultados e discussões
82
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.23: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 75, com brise horizontal.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.24: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.23.
Figura 4.25: M1/PAF75/AVS
4. Resultados e discussões
83
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.26: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 75, com brise vertical.
b) Sala norte
a) Sala oeste c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.27: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 23%, PAF 75, com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
AHS = 45°
Figura 4.28: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações das Figuras 4.26 e 4.27.
Figura 4.29: M1/PAF75/AHS
4. Resultados e discussões
84
Através dos casos apresentados pode-se analisar o comportamento da luz
natural decorrente da influência dos diferentes parâmetros em estudo.
A orientação é um parâmetro que interfere nos valores obtidos no interior do
ambiente. Entre as orientações estudadas a fachada norte é a que apresenta
valores mais altos, chegando a um DA de 90% em 42% da área do caso
M1/PAF75/SB com FS 82% e DA de 70% em 19% da área do mesmo modelo com
FS 23%. A orientação leste e oeste apresentam valores bem parecidos em quase
todos os casos, obtendo um DA máximo de 90% em 28% da área da sala voltada
para leste e 31% da área da sala voltada para oeste, 9% a mais do que os valores
obtidos com o vidro de FS 23% (ver Figura 4.19 e 4.20). A orientação sul é a que
apresenta os valores mais baixos, por ser a orientação que menos recebe sol,
devido a posição geográfica e condições atmosféricas da cidade em estudo, tendo
seu máximo no caso M1/PAF75/SB com um DA de 90% em 23% da área.
A proteção solar é um parâmetro que interfere significativamente no
comportamento da luz natural no ambiente. O uso da proteção solar horizontal
(AVS), com refletância de 0.50, permitiu ambientes menos iluminados quando
comparado aos ambientes com proteção solar vertical (AHS). A proteção solar
horizontal, devido às interreflexões internas, pode proporcionar um maior valor de
DA para a região mais afastada da janela, como no caso M1/PAF50/AVS (ver Figura
4.13). Os valores obtidos com o uso da proteção solar estão relacionados ao
tamanho da abertura e tipo de vidro. Quanto menor o tamanho da abertura e mais
escuro o vidro menor o valor de DA no ambiente. O uso da proteção solar horizontal
com o vidro escuro faz com que muitas salas tenham 100% de sua área com DA
igual a 0%. Em apenas duas situações a proteção solar horizontal (AVS) permitiu
ambientes com valores de DA maiores do que 0, nos casos M1/PAF50/AVS e
M1/PAF75/AVS (ver Tabela 4.1).
O percentual de abertura na fachada (PAF) também é um parâmetro
bastante significativo para o comportamento da luz. O tamanho da abertura
influencia a quantidade de luz natural disponível no ambiente, já que quanto maior o
PAF, maior o valor de DA obtido. Como exemplo pode-se observar três casos com
vidro claro e fachada voltada para a orientação norte, o caso M1/PAF25/SB, o caso
M1/PAF50/SB e o caso M1/PAF75/SB que obtiveram, respectivamente, 29% da área
com DA de 70, 35% da área com DA de 90 e 42% da área com DA de 90. Percebe-
4. Resultados e discussões
85
se que conforme o tamanho da abertura aumenta maior é a porcentagem de área e
o valor de DA no interior do ambiente (ver Tabela 4.1).
O Fator solar é um parâmetro que pode aumentar ou diminuir diretamente a
quantidade de iluminação no interior do ambiente independente das outras variáveis.
Já que a cor do vidro determina a quantidade de luz que entra no ambiente. Os
resultados mostraram que o FS de 82%, correspondente ao vidro claro,
proporcionou maiores valores de DA do que os vidros escuros com FS de 23%. O
FS de 23% reduziu em mais de 50% a iluminação dos ambientes. Todos os casos
com esse tipo de vidro não tiveram luz natural na região mais afastada da janela,
chegando nos casos com AVS, a um DA igual a 0 em 100% da área do ambiente.
Nesses casos a iluminação artificial deve ser acionada a fim de alcançar o valor de
iluminância de projeto determinado e suprir a ausência da luz natural, aumentando o
consumo de energia.
A Tabela 4.1 apresenta a porcentagem de área atendida por determinado
valor de DA nos 72 casos simulados do Modelo 1. Na tabela, os modelos grifados
em amarelo, FS82/PAF25/AVS, FS23/PAF25/AVS, FS23/PAF25/AHS,
FS23/PAF50/AVS e FS23/PAF75/AVS, são os que apresentaram valores de DA
entre 0% e 10%. Seus dados não foram apresentados nas figuras, mas seus valores
encontram-se descritos na tabela abaixo.
4. Resultados e discussões
86
Tabela 4.1: Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 1.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS82/PAF25/SB
Leste 4 13 15 13 15 20 21 0 0 0 0
Norte 0 4 15 9 10 11 16 29 7 0 0
Oeste 0 5 18 15 17 25 19 0 0 0 0
Sul 29 14 12 14 17 15 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/SB
Leste 64 37 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 56 30 14 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 82 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AVS
Leste 90 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 81 19 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 94 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AHS
Leste 21 21 19 26 14 0 0 0 0 0 0
Norte 20 12 11 11 15 31 0 0 0 0 0
Oeste 5 32 20 29 14 0 0 0 0 0 0
Sul 59 15 15 12 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AHS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 93 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/SB
Leste 0 0 0 0 0 14 19 18 27 22 0
Norte 0 0 0 0 0 0 16 20 29 35 0
Oeste 0 0 0 0 0 5 23 20 30 23 0
Sul 0 0 0 7 8 16 13 16 24 17 0
FS23/PAF50/SB
Leste 41 15 10 11 22 0 0 0 0 0 0
Norte 40 11 7 7 6 7 10 12 0 0 0
Oeste 33 20 12 11 24 0 0 0 0 0 0
Sul 60 13 14 13 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AVS
Leste 0 5 12 18 25 40 0 0 0 0 0
Norte 0 0 3 11 11 15 52 7 0 0 0
Oeste 0 3 9 22 56 9 0 0 0 0 0
Sul 34 20 32 14 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
87
Tabela 4.1: (continuação) Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 1.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS23/PAF50/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AHS
Leste 0 0 13 17 14 12 14 29 0 0 0
Norte 0 0 3 12 11 12 13 18 30 0 0
Oeste 0 0 8 18 14 13 14 33 0 0 0
Sul 22 11 11 9 10 10 13 14 0 0 0
FS23/PAF50/AHS
Leste 59 34 6 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 57 12 12 18 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 52 31 18 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/SB
Leste 0 0 0 0 0 0 13 28 31 28 0
Norte 0 0 0 0 0 0 0 23 35 42 0
Oeste 0 0 0 0 0 0 7 28 33 31 0
Sul 0 0 0 0 0 9 22 21 26 23 0’’’
FS23/PAF75/SB
Leste 37 16 9 9 10 19 0 0 0 0 0
Norte 34 12 8 7 6 6 7 19 0 0 0
Oeste 28 20 11 10 10 22 0 0 0 0 0
Sul 57 10 9 11 13 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AVS
Leste 0 0 0 3 12 30 29 26 0 0 0
Norte 0 0 0 0 0 5 34 35 27 0 0
Oeste 0 0 0 4 13 30 29 24 0 0 0
Sul 0 6 17 19 18 16 24 0 0 0 0
FS23/PAF75/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AHS
Leste 0 0 0 10 18 16 15 18 23 0 0
Norte 0 0 0 0 10 15 18 19 37 0 0
Oeste 0 0 0 7 15 18 16 17 25 0 0
Sul 7 9 15 12 10 11 11 26 0 0 0
FS23/PAF75/AHS
Leste 57 21 23 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 55 11 10 23 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 50 22 28 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
88
4.1.2 Análise Modelo 2
As salas do Modelo 2 (M2) possuem dimensões de 8,00m de largura por
8,00m de profundidade e pé direito de 2,70m.
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.30: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 25, sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
Figura 4.31: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.30.
Figura 4.32: M2/PAF25/SB
4. Resultados e discussões
89
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.33: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 25, com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AHS = 45°
Figura 4.34: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações da Figura 4.33.
Figura 4.35: M2/PAF25/AHS
4. Resultados e discussões
90
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.36: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 50 sem brise.
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.37: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 23%, PAF50 sem brise.
4. Resultados e discussões
91
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m² )
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82 %Oeste FS82 %Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23 %Oeste FS23 %Sul
Figura 4.38: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações das Figuras 4.36 e 4.37.
Figura 4.39: M2/PAF50/SB
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.40: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 50 com brise horizontal.
4. Resultados e discussões
92
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.41: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações da Figura 4.40.
Figura 4.42: M2/PAF50/AVS
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.43: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 50 com brise vertical.
4. Resultados e discussões
93
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.44: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 23%, PAF50 com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
AHS = 45°
Figura 4.45: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações das Figuras 4.43 e 4.44.
Figura 4.46: M2/PAF50/AHS
4. Resultados e discussões
94
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.47: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M1, FS 82%, PAF 75 sem brise.
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.48: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 23%, PAF75 sem brise.
4. Resultados e discussões
95
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
Figura 4.49: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações das Figuras 4.47 e 4.48.
Figura 4.50: M2/PAF75/SB
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.51: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 75 com brise horizontal.
4. Resultados e discussões
96
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.52: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.51.
Figura 4.53: M2/PAF75/AVS
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.54: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 82%, PAF 75 com brise vertical.
4. Resultados e discussões
97
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.55: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M2, FS 23%, PAF75 com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
AHS = 45°
Figura 4.56: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações das Figuras 4.54 e 4.55.
Figura 4.57: M2/PAF75/AHS
4. Resultados e discussões
98
Através dos casos apresentados do Modelo 2 pode-se analisar o
comportamento da luz natural decorrente da influência dos diferentes parâmetros em
estudo.
A orientação, no Modelo 2, também é um parâmetro que interfere nos
valores obtidos no interior do ambiente. Entre as orientações estudadas, a fachada
norte continua sendo a que apresenta valores mais altos, chegando a um DA de
90% em 16% da área do caso M2/PAF75/SB, 12% a mais do que com o vidro de FS
de 23%. A orientação leste e oeste apresentam valores parecidos em quase todos
os casos, obtendo um DA máximo de 90% em 12% da área da sala voltada para
leste e 14% da área da sala voltada para oeste, no mesmo caso anterior; A
orientação sul continua apresentando os valores mais baixos, tendo seu máximo no
caso M2/PAF75/SB com um DA de 90% em 11% da área (ver Figura 4.47).
A proteção solar também interfere significativamente no comportamento da
luz no ambiente. Os casos ausentes de proteção solar são os que possuem os
maiores valores de DA por metro quadrado. Como no Modelo 1, o uso da proteção
solar horizontal (AVS) permitiu ambientes menos iluminados quando comparado aos
ambientes com proteção solar vertical (AHS). Utilizar o mesmo ângulo de
sombreamento para todas as orientações não foi uma boa alternativa para avaliar o
aproveitamento da luz natural. Cada orientação demanda um tipo de proteção
específico. Muitos casos, principalmente os com a fachada voltada para a orientação
sul, apresentaram baixos valores de DA em todo o ambiente. Os casos que
apresentaram valores mais satisfatórios de DA, em determinada porcentagem de
área, são providos de proteção vertical, maior abertura e vidro claro (ver Figura
4.54). Todos os casos com FS de 23% e proteção horizontal tiveram valores de DA
entre 0 e 10 (ver Tabela 4.2).
Como observado, o percentual de abertura na fachada (PAF) continua com
as áreas próximas à janela mais iluminadas alcançando um DA de 90% nos modelos
com PAF 50 e PAF 75 sem proteção solar. Em todos os modelos as áreas do fundo
da sala não conseguem obter o nível de 500 lux em nenhum momento do ano,
resultando em um DA de 0%. Mesmo com o uso de proteção solar os casos com
PAF 75 alcançaram valores de DA de 70% e 80% na região próxima à janela (ver
Figura 4.49 e Figura 4.54).
4. Resultados e discussões
99
Comparando com o modelo 1, percebe-se que quanto menor a profundidade
do ambiente maior é a porcentagem de área que apresenta altos valores de DA. Isso
pode ser observado entre os casos M1/PAF75/SB e M2/PAF75/SB, ambos
apresentaram os valores de DA mais altos por possuírem grandes aberturas, porém
os valores de DA do M1 ficaram entre 60 e 90 DA e os valores de DA do M2 entre 0
e 90 DA, já que a luz natural não atinge a região dos fundos da sala.
Em relação ao Fator Solar, o comportamento foi semelhante ao ocorrido nos
casos do Modelo 1, a diferença encontra-se nos valores de DA pela porcentagem de
área. Como o Modelo 2 é mais profundo do que o modelo 1 os casos com FS de
23% chegaram a um DA máximo de 30%, sendo que 50% dos casos estudados
neste item apresentaram DA igual a 0% em 100% do ambiente.
Como no item anterior, A Tabela 4.2 apresenta a porcentagem de área
atendida por determinado valor de DA nos 72 casos simulados do Modelo 2. Na
tabela, os modelos grifados em amarelo, FS23/PAF25/SB, FS82/PAF25/AVS,
FS23/PAF25/AVS, FS23/PAF25/AHS, FS23/PAF50/AVS e FS23/PAF75/AVS, são
os que apresentaram valores de DA entre 0% e 10%. Seus dados não foram
apresentados nas figuras, mas seus valores encontram-se descritos na tabela
abaixo.
4. Resultados e discussões
100
Tabela 4.2: Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 2.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS82/PAF25/SB
Leste 51 11 7 7 9 15 0 0 0 0 0
Norte 55 6 4 4 5 6 11 9 0 0 0
Oeste 50 11 7 7 9 17 0 0 0 0 0
Sul 67 7 6 7 13 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/SB
Leste 94 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 80 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 97 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 98 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 99 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AHS
Leste 62 11 11 16 0 0 0 0 0 0 0
Norte 64 7 5 6 8 9 0 0 0 0 0
Oeste 61 11 11 17 0 0 0 0 0 0 0
Sul 84 10 6 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AHS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 97 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/SB
Leste 34 11 7 6 5 5 5 7 12 9 0
Norte 37 7 5 4 4 5 6 7 12 13 0
Oeste 34 10 7 6 5 5 5 7 12 10 0
Sul 53 5 4 3 3 3 4 6 10 9 0
FS23/PAF50/SB
Leste 69 9 6 6 10 0 0 0 0 0 0
Norte 72 5 4 3 3 4 8 0 0 0 0
Oeste 68 9 6 6 11 0 0 0 0 0 0
Sul 80 7 8 5 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AVS
Leste 53 10 8 9 21 0 0 0 0 0 0
Norte 54 6 5 4 5 20 5 0 0 0 0
Oeste 51 10 8 8 21 2 0 0 0 0 0
Sul 74 16 10 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
101
Tabela 4.2: (continuação) Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 2.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS23/PAF50/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AHS
Leste 48 11 6 6 5 6 7 13 0 0 0
Norte 51 7 5 4 4 5 6 9 9 0 0
Oeste 47 10 6 6 5 5 6 14 0 0 0
Sul 65 6 4 4 4 4 12 0 0 0 0
FS23/PAF50/AHS
Leste 77 17 6 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 79 7 10 3 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 77 16 7 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/SB
Leste 22 13 8 6 6 6 7 8 13 12 0
Norte 26 8 6 6 6 6 7 8 13 16 0
Oeste 23 12 7 6 6 6 6 8 13 14 0
Sul 45 5 5 4 4 4 5 7 11 11 0
FS23/PAF75/SB
Leste 67 9 5 5 5 9 0 0 0 0 0
Norte 70 5 4 3 3 3 5 7 0 0 0
Oeste 67 8 5 5 5 10 0 0 0 0 0
Sul 79 5 5 7 4 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AVS
Leste 44 10 8 7 7 8 13 3 0 0 0
Norte 46 7 5 5 5 6 9 17 0 0 0
Oeste 43 10 8 7 7 8 10 8 0 0 0
Sul 64 7 5 5 5 7 6 0 0 0 0
FS23/PAF75/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AHS
Leste 39 12 7 6 5 6 6 8 10 0 0
Norte 44 7 6 5 5 5 6 8 13 0 0
Oeste 41 10 7 6 6 6 6 7 11 0 0
Sul 62 5 5 4 4 4 5 11 0 0 0
FS23/PAF75/AHS
Leste 76 11 13 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 79 6 6 9 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 75 11 13 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
102
4.1.3 Análise Modelo 3
As salas do Modelo 3 possuem dimensões de 8,00m de largura por 16,00m
de profundidade e pé direito de 2,70m.
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.58: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF25 sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
Figura 4.59: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações da Figura 4.58.
Figura 4.60: M3/PAF25/SB
4. Resultados e discussões
103
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.61: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF25 com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AHS = 45°
Figura 4.62: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações da Figura 4.61.
Figura 4.63: M3/PAF25/AHS
4. Resultados e discussões
104
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.64: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF50 sem brise.
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.65: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 23%, PAF50 sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
Figura 4.66: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações das Figuras 4.64 e 4.65.
Figura 4.67: M3/PAF50/SB
4. Resultados e discussões
105
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.68: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF50 com brise horizontal.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.69: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações da Figura 4.68.
Figura 4.70: M3/PAF50/AVS
4. Resultados e discussões
106
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.71: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF50 com brise vertical.
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.72: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 23%, PAF50 com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oe ste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oe ste FS23%Sul
AHS = 45°
Figura 4.73: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações das Figuras 4.71 e 4.72.
Figura 4.74: M3/PAF50/AHS
4. Resultados e discussões
107
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.75: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF75 sem brise.
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.76: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 23%, PAF75 sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS 82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS 23%Sul
Figura 4.77: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações das Figuras 4.75 e 4.76.
Figura 4.78: M3/PAF75/SB
4. Resultados e discussões
108
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.79: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF75 com brise horizontal.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.80: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações da Figura 4.79.
Figura 4.81: M3/PAF75/AVS
4. Resultados e discussões
109
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.82: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 82%, PAF75 com brise vertical.
b) Sala leste
a) Sala norte c) Sala oeste d) Sala sul
Figura 4.83: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M3, FS 23%, PAF75 com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
120
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
AHS = 45°
Figura 4.84: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e o
DA nas 4 orientações das Figuras 4.82 e 4.83.
Figura 4.85: M3/PAF75/AHS
4. Resultados e discussões
110
Através dos casos apresentados do Modelo 3 pode-se analisar o
comportamento da luz natural decorrente da influência dos diferentes parâmetros em
estudo.
A orientação, como nos outros modelos, também interfere nos valores
obtidos no interior do ambiente. A orientação norte apresenta valores mais altos e a
orientação sul valores mais baixos. Entre as orientações estudadas, a fachada norte
continua sendo a que apresenta valores mais altos, chegando a um DA de 90% em
8% da área do caso M3/PAF75/SB, metade do obtido com o Modelo 2. A orientação
leste e oeste apresentam valores iguais na maioria dos casos, tanto com FS de 82%
como com FS de 23%. A orientação sul tem seu máximo no caso M3/PAF75/SB com
um DA de 90% em 5% da área e o mínimo com o DA de 0% em toda a sala de 7
casos estudados, como ocorrido com os casos do Modelo 1 e 2 com FS 23% (ver
Tabela 4.1, 4.2 e 4.3).
O uso da proteção solar com o vidro escuro fez com que muitas salas
possuíssem 100% de sua área com DA igual a 0%. Isso ocorreu em todas as
situações com proteção solar horizontal (AVS). A proteção solar vertical, como nos
modelos anteriores, apresentou o melhor caso com o M3/PAF75/AHS e o pior com o
M3/PAF25/AHS, onde 92% da área tiveram DA igual a 0% (ver Tabela 4.3).
Como nos modelos 1 e 2, quanto maior o percentual de abertura na
fachada (PAF), maior o valor de DA obtido. Como as salas são providas de
iluminação unilateral, apenas á região próxima a abertura é iluminada, alcançando
um DA de 90% nos modelos com PAF 50 e PAF 75 sem proteção solar. Entretanto
esses altos valores de DA atingem menos do que 10% da área do ambiente. Em
todos os modelos as áreas do fundo da sala não conseguem obter o nível de 500 lux
em nenhum momento do ano, necessitando de iluminação artificial para
complementar a iluminância requerida.
Percebe-se que os casos dos Modelos 1, 2 e 3 possuem valores de DA
semelhantes, o que diferencia é a porcentagem de área em que isso ocorre. Quanto
maior a profundidade do ambiente menor é a porcentagem de área para um alto
valor de DA. Os valores de DA obtido nos casos do Modelo 1 atingem uma grande
porcentagem de área, alcançando a região mais afastada da janela. Os valores de
DA obtidos com os casos do Modelo 2 são os mesmos valores obtidos com os casos
do Modelo 3, que possui o dobro da profundidade do Modelo 2 e,
4. Resultados e discussões
111
conseqüentemente, apresenta a metade de DA por metro quadrado do Modelo 2
(ver Figuras 4.20, 4.47 e 4.75). Variando-se a profundidade das salas nota-se que as
salas menos profundas são as que apresentam um maior potencial de economia de
energia gasta em iluminação artificial.
De uma forma geral, maiores aberturas atingem mais facilmente a iluminância
de projeto desejada em ambientes de menor profundidade. Porém, podem gerar
maior ganho de calor e níveis de iluminação em excesso na região próxima à janela.
Isto evidencia a necessidade de que sejam criadas recomendações não apenas
quanto ao tamanho das janelas, mas também quanto a profundidade máxima dos
ambientes.
Nas salas mais profundas, o Fator Solar se comportou de forma semelhante
aos outros Modelos. Porém, quando utilizado o FS de 23%, 50% dos casos
apresentaram DA igual a 0 em todo o ambiente. Com o FS de 82% a iluminação
natural consegue a atingir um terço da área do ambiente.
A porcentagem de área atendida por determinado valor de DA nos 72 casos
simulados do Modelo 3 pode ser vista na Tabela 4.3. Na tabela, os modelos grifados
em amarelo, FS23/PAF25/SB, FS82/PAF25/AVS, FS23/PAF25/AVS,
FS23/PAF25/AHS, FS23/PAF50/AVS e FS23/PAF75/AVS, são os que apresentaram
valores de DA entre 0% e 10%. Seus dados não foram ilustrados nas figuras, mas
seus valores encontram-se descritos na tabela seguinte.
4. Resultados e discussões
112
Tabela 4.3: Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 3.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS82/PAF25/SB
Leste 76 5 3 3 5 8 0 0 0 0 0
Norte 78 3 2 2 2 3 5 5 0 0 0
Oeste 76 5 3 3 4 8 0 0 0 0 0
Sul 83 4 3 3 4 3 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/SB
Leste 98 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 90 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 97 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 99 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AHS
Leste 81 5 5 9 0 0 0 0 0 0 0
Norte 82 4 3 3 4 4 0 0 0 0 0
Oeste 81 5 5 8 0 0 0 0 0 0 0
Sul 92 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AHS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 99 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/SB
Leste 68 5 3 3 2 2 2 3 6 4 0
Norte 69 3 2 2 2 2 3 3 6 6 0
Oeste 69 4 3 3 2 2 2 3 6 5 0
Sul 77 3 2 2 2 2 2 3 5 4 0
FS23/PAF50/SB
Leste 84 4 3 3 5 0 0 0 0 0 0
Norte 86 3 2 2 2 2 4 0 0 0 0
Oeste 84 4 3 3 6 0 0 0 0 0 0
Sul 90 4 4 3 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AVS
Leste 77 5 4 7 6 1 0 0 0 0 0
Norte 78 3 2 2 3 9 3 0 0 0 0
Oeste 76 5 4 4 11 0 0 0 0 0 0
Sul 88 7 4 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
113
Tabela 4.3: (continuação) Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 3.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS23/PAF50/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AHS
Leste 74 5 3 3 3 3 3 6 0 0 0
Norte 76 3 2 2 2 2 3 4 5 0 0
Oeste 74 5 3 3 3 3 3 7 0 0 0
Sul 82 3 2 2 2 2 6 0 0 0 0
FS23/PAF50/AHS
Leste 88 10 2 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 90 3 6 1 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 88 10 2 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/SB
Leste 65 5 3 3 3 3 3 4 6 6 0
Norte 65 4 3 2 2 3 3 4 6 8 0
Oeste 65 4 3 3 3 3 3 4 6 7 0
Sul 73 3 2 2 2 2 2 3 5 5 0
FS23/PAF75/SB
Leste 84 4 3 2 3 5 0 0 0 0 0
Norte 85 3 2 2 2 2 2 4 0 0 0
Oeste 83 4 3 2 3 5 0 0 0 0 0
Sul 89 3 2 3 2 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AVS
Leste 73 5 4 3 3 4 4 3 0 0 0
Norte 73 4 3 2 2 3 4 9 0 0 0
Oeste 73 5 3 3 3 4 5 4 0 0 0
Sul 82 4 3 2 3 2 4 0 0 0 0
FS23/PAF75/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AHS
Leste 71 5 3 3 3 3 3 4 4 0 0
Norte 73 4 3 2 3 3 3 4 6 0 0
Oeste 71 5 3 3 3 3 3 4 5 0 0
Sul 81 3 2 2 2 2 2 5 0 0 0
FS23/PAF75/AHS
Leste 88 6 6 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 89 3 3 4 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 88 5 7 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
114
4.1.4 Análise Modelo 4
Como descrito na metodologia, as salas do Modelo 4 (M4) possuem
dimensões de 8,00m de largura por 8,00m de profundidade e pé direito de 3,50m. O
Modelo 4 teve o Modelo 2 como referência, a diferença entre eles é na altura do pé
direito e no peitoril da janela, por isso os dois grupos de Modelos podem ter seus
resultados comparados.
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.86: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF25 sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
Figura 4.87: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.86.
Figura 4.88: M4/PAF25/SB
4. Resultados e discussões
115
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.89: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF25 com brise vertical.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AHS = 45°
Figura 4.90: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.89.
Figura 4.91: M4/PAF25/AHS
4. Resultados e discussões
116
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.92: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF50 sem brise.
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.93: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 23%, PAF50 sem brise.
4. Resultados e discussões
117
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
Figura 4.94: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações das Figuras 4.92 e 4.93.
Figura 4.95: M4/PAF50/SB
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.96: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF50 com brise horizontal.
4. Resultados e discussões
118
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.97: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.96.
Figura 4.98: M4/PAF50/AVS
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.99: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF50 com brise vertical.
4. Resultados e discussões
119
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
AHS = 45°
Figura 4.100: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.99.
Figura 4.101: M4/PAF50/AHS
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.102: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF75 sem brise.
4. Resultados e discussões
120
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.103: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 23%, PAF75 sem brise.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%de área(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
Figura 4.104: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações das Figuras 4.102 e 4.103.
Figura 4.105: M4/PAF75/SB
4. Resultados e discussões
121
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.106: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF75 com brise horizontal.
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oe ste FS82%Sul
AVS = 45°
Figura 4.107: Gráfico da relação entre a porcentagem de área e
o DA nas 4 orientações da Figura 4.106.
Figura 4.108: M4/PAF75/AVS
4. Resultados e discussões
122
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.109: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 82%, PAF75 com brise vertical.
a) Sala oeste b) Sala norte
c) Sala sul d) Sala leste
Figura 4.110: (a), (b), (c) e (d) curvas isoDA. M4, FS 23%, PAF75 com brise vertical.
4. Resultados e discussões
123
0
20
40
60
80
100
0 102030405060708090100
%deárea(m²)
DA(%)
FS82%Leste FS82%Norte FS82%Oeste FS82%Sul
FS23%Leste FS23%Norte FS23%Oeste FS23%Sul
AHS = 45°
Figura 4.111: Gráfico da relação entre a porcentagem de área
e o DA nas 4 orientações das Figuras 4.109 e 4.110.
Figura 4.112: M4/PAF75/AHS
Através dos casos apresentados do Modelo 4 pode-se analisar o
comportamento da luz natural decorrente da influência dos diferentes parâmetros em
estudo.
A orientação, como nos outros modelos, pouco interfere nos valores obtidos
no interior do ambiente, a maior diferença ocorre na orientação sul, que possui
valores mais baixos quando comparada com as outras orientações. A fachada norte
continua apresentando valores mais altos, alcançando um DA de 90% em 19% da
área do caso M4/PAF75/SB, 4% a mais do que no Modelo com pé direito de 2,70m.
A orientação leste e oeste apresentam valores parecidos em quase todos os casos,
obtendo um DA máximo de 90% em 11% da área da sala com fachada voltada para
leste e 14% da área da sala com fachada voltada para oeste, no mesmo caso
anterior. A orientação sul teve seu máximo no caso M4/PAF75/SB com um DA de
90% em 10% da área e o mínimo com um DA de 0% em toda a sala dos casos
M4/PAF25/AVS, M4/PAF25/AHS e M4/PAF50/AVS (ver Tabela 4.4).
Como visto anteriormente, a proteção solar tem grande influência no
comportamento da luz no ambiente. Os casos ausentes de proteção solar continuam
sendo os que possuem os maiores valores de DA por metro quadrado. O uso da
proteção solar horizontal (AVS), em alguns casos, permite que a faixa do centro da
sala tenha valores de DA mais alto do que a faixa próxima à janela (ver Figuras 4.96
e 4.76). A proteção solar vertical propicia valores de DA mais elevado do que a
proteção horizontal (ver Figura 4.104 e Figura 4.107). Os valores mais baixos foram
com o uso da proteção horizontal (AVS) e vidro com FS de 23%, onde todos os
casos tiveram 100% de sua área com DA igual a 0% (ver Tabela 4.4).
4. Resultados e discussões
124
Em relação ao percentual de abertura na fachada (PAF), as áreas próximas
à janela continuam sendo mais iluminadas do que os fundos da sala, que com
exceção dos casos M4/PAF50/SB e M4/PAF75/SB, possuem á área do fundo do
ambiente com DA igual a 0%, não alcançando os 500 lux em nenhum período do
ano. O PAF 25 com o vidro de FS 23%, não proporcionou iluminação em nenhum
dos casos, já que apresentou DA igual a 0% em todo o ambiente. Percebe-se que
diminuir a profundidade e aumentar a altura do pé direito, permite que uma maior
porcentagem de área do ambiente possua níveis mais altos de DA, inclusive nos
fundos da sala. Necessitando de menos iluminação artificial para atingir os níveis de
iluminância recomendados.
Quando comparado com os casos do Modelo 2, pode-se analisar a influência
da altura do pé direito e do peitoril da janela. Quanto mais alta a abertura mais
uniforme é a distribuição da iluminação no interior do ambiente, alcançando as faixas
mais afastadas da janela, além disso, os valores de DA aumentam e a porcentagem
de área de cada valor também. Entretanto, com o uso do FS 23 e o PAF 25 a
quantidade de DA na área próxima à janela foram reduzidas, fazendo com que o
Modelo 2, com pé direito de 2,70m fosse mais iluminado do que o Modelo 3, já que a
quanto mais alta a janela menor é a iluminação na faixa próxima a ela (ver Tabela
4.2 e 4.4). De uma forma geral, percebe-se que as salas menos profundas e mais
altas são as que apresentam um maior potencial de economia de energia gasta em
iluminação artificial.
Em relação ao Fator Solar utilizado, o FS de 23% reduziu muito o valor de
DA fazendo com que 64% dos casos estudados neste item tivessem DA igual a 0%
em 100% do ambiente.
Na tabela 4.4, os modelos grifados em amarelo, FS23/PAF25/SB,
FS82/PAF25/AVS, FS23/PAF25/AVS, FS23/PAF25/AHS, FS23/PAF50/AVS,
FS23/PAF50/AHS e FS23/PAF75/AVS, são os que apresentaram valores de DA
entre 0% e 10%. Seus dados não foram apresentados nas figuras, mas seus valores
encontram-se descritos na tabela abaixo.
4. Resultados e discussões
125
Tabela 4.4: Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 4.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS82/PAF25/SB
Leste 49 19 20 11 0 0 0 0 0 0 0
Norte 50 8 16 14 10 2 0 0 0 0 0
Oeste 48 25 17 10 0 0 0 0 0 0 0
Sul 90 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/SB
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF25/AHS
Leste 76 24 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 72 18 10 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 77 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF25/AHS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/SB
Leste 9 25 10 7 7 7 14 22 0 0 0
Norte 22 11 7 6 6 6 7 19 17 0 0
Oeste 8 24 10 7 7 7 11 25 0 0 0
Sul 46 6 5 4 5 7 21 6 0 0 0
FS23/PAF50/SB
Leste 66 27 7 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 64 10 19 7 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 65 21 14 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AVS
Leste 72 28 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 59 32 9 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 75 24 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
126
Tabela 4.4: (continuação) Valores de DA obtidos com os casos do Modelo 4.
Casos
%deárea
pororientação
(m²)
DA(%)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
FS23/PAF50/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF50/AHS
Leste 38 14 9 8 29 2 0 0 0 0 0
Norte 43 9 6 6 6 25 6 0 0 0 0
Oeste 42 14 7 8 20 9 0 0 0 0 0
Sul 64 12 18 6 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF50/AHS
Leste 98 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 90 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 98 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/SB
Leste 0 14 15 8 7 7 7 10 21 11 0
Norte 0 13 11 7 7 7 8 11 18 19 0
Oeste 0 14 12 9 7 7 7 10 21 14 0
Sul 33 7 5 5 4 5 6 8 18 10 0
FS23/PAF75/SB
Leste 56 12 9 8 11 4 0 0 0 0 0
Norte 61 6 5 5 5 6 12 0 0 0 0
Oeste 56 12 8 9 10 5 0 0 0 0 0
Sul 79 6 7 8 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AVS
Leste 27 19 11 10 12 20 1 0 0 0 0
Norte 33 9 7 7 7 14 23 0 0 0 0
Oeste 27 17 10 10 22 14 0 0 0 0 0
Sul 64 9 16 11 0 0 0 0 0 0 0
FS23/PAF75/AVS
Leste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FS82/PAF75/AHS
Leste 20 20 10 7 7 7 12 17 0 0 0
Norte 31 10 7 6 6 7 9 25 0 0 0
Oeste 20 19 9 8 7 7 11 19 0 0 0
Sul 55 6 5 5 6 9 14 0 0 0 0
FS23/PAF75/AHS
Leste 67 31 2 0 0 0 0 0 0 0 0
Norte 71 12 17 0 0 0 0 0 0 0 0
Oeste 68 30 2 0 0 0 0 0 0 0 0
Sul 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4. Resultados e discussões
127
4.1.5 Síntese dos resultados do comportamento da luz natural
Como apresentado nos itens anteriores os modelos elaborados para o estudo
do comportamento da luz natural obtiveram diferentes resultados de DA de acordo
com as variáveis geométricas utilizadas na sua composição.
A orientação, em todos os casos, apresentou valores mais baixos nos
modelos voltados para Sul e valores mais altos nos modelos voltados para Norte. Os
modelos voltados para Leste e Oeste tiveram valores de DA semelhantes. Os
modelos sem proteção solar apresentaram valores mais altos, seguido dos
modelos com brise vertical (AHS) já os modelos com brise horizontal (AVS)
apresentaram os menores valores de DA. Os modelos com o PAF de 75%
apresentaram os maiores valores e conforme o PAF diminui os valores diminuem,
sendo os modelos com PAF de 25% os de valores mais baixos. Em relação ao fator
solar, o vidro claro (com FS 82%) apresentou valores mais altos e o vidro escuro
(com FS 23%) os menores valores de DA por porcentagem de área.
De forma geral, em relação as variáveis relacionadas a abertura, os modelos
orientados para Norte, sem proteção solar, com PAF de 75% e FS de 82% foram os
que obtiveram maiores valores de DA em uma maior porcentagem de área. Os
modelos orientados para Sul, com brise horizontal (AVS), PAF de 25% e FS de 23%
apresentaram os menores valores de DA por porcentagem de área.
A Tabela 4.5 ilustra uma síntese dos modelos em relação à profundidade e a
altura. Os gráficos isoDA possuem duas marcações: a marcação vermelha
corresponde a porcentagem de área do modelo, com valores entre 10% a 100% de
DA e a marcação azul corresponde a porcentagem de área com valores entre 0% a
9% de DA. De acordo com os gráficos pode-se observar que conforme a
profundidade aumenta a porcentagem de área com altos valores de DA diminuem.
Como pode ser visto no Modelo 1, com profundidade de 4m, que possui 100% de
sua área com autonomia da luz natural, já o Modelo 3, com profundidade de 16m
possui apenas 35% de sua área com autonomia da luz natural. O mesmo pode ser
constatado em relação à altura. O aumento do pé direito elevou em 26% a
porcentagem de área com autonomia da luz natural, permitindo que o ambiente
tivesse 100% de sua área com DA alcançando os 500 lux estipulados.
4. Resultados e discussões
128
Tabela 4.5: Síntese dos modelos com diferentes variáveis e alturas.
PROFUNDIDADE
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
ALTURA
Modelo 2 Modelo 4
4.2 INFLUÊNCIA DA LUZ NATURAL NO CONSUMO DE ENERGIA
4. Resultados e discussões
129
Este item apresenta os resultados obtidos nas simulações termo-energéticas
e nas simulações integradas. Os modelos base utilizados nas simulações termo-
energéticas servem para comparar os valores obtidos nas 288 simulações
integradas com os modelos de diferentes parâmetros.
4.2.1 Simulação termo-energética x Simulação integrada
Inicialmente será apresentado a comparação entre os resultados obtidos com
a simulação do consumo energético, com o aproveitamento da iluminação natural,
através do sistema de controle de iluminação do software EnergyPlus e da
integração dos resultados de controle de iluminação do software Daysim na
simulação energética do EnergyPlus.
Nas simulações realizadas pelo EnergyPlus foram levantados valores de
consumo de energia por uso final em, iluminação, ar condicionado e equipamentos
de cada caso em estudo. Para esta análise foram comparados os resultados
adquiridos pelo Modelo base, que possui iluminação artificial ligada durante todo o
período de ocupação; pelos Modelos simulados com sistema de controle de
iluminação do EnergyPlusPFF
13
FFP, que simula a luz natural pelo método split flux e o
método da radiosidade; e, pelos Modelos simulados com o sistema de controle de
iluminação do Daysim, que utiliza o método ray-trace para simular a iluminação
natural. Ambos os softwares levam em consideração o uso da luz natural no
consumo de energia (ver Figura 4.113).
P
13
P A iluminação natural pode ser simulada no EnergyPlus por dois diferentes métodos: o método Split
Flux pelo comando Daylighting:Controls e o método da Radiosidade pelo comando DElight.
4. Resultados e discussões
130
25.5
0.8 0.8
9.9
25.5
1.4
0.9
15.3
25.5
8.1
1.3
19.7
25.7
1.3
1.0
13.5
71.9
64.8 64.8
66.9
55.5
47.5
47.4
51.1
44.6
37.9
35.6
40.8
54.7
46.7
46.6
49.9
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
MBase1
Eplus
(Radiosity)
Eplus
(SplitFlux)
Daysim
(RayTrace)
MBase2
Eplus
(Radiosity)
Eplus
(SplitFlux)
Daysim
(RayTrace)
MBase3
Eplus
(Radiosity)
Eplus
(SplitFlux)
Daysim
(RayTrace)
MBase4
Eplus
(Radiosity)
Eplus
(SplitFlux)
Daysim
(RayTrace)
Modelo1Modelo2Modelo3Modelo4
Consumo [kWh/m²/ano]
Iluminão Arc on dic ionado
Figura 4.113: Consumo energético simulado por diferentes métodos. Modelos orientados para
norte.
O uso do controle de iluminação, nas simulações com o EnergyPlus e com o
Daysim, proporcionou uma redução do consumo, já que os ganhos internos
provenientes da iluminação artificial diminuíram. O consumo com ar condicionado
apresentou valores elevados nos Modelos base (MBase). O ar condicionado se
refere apenas ao resfriamento do ambiente. O consumo com aquecimento
apresentou valores de no máximo 12kWh/ano, decidiu-se por não incluir o
aquecimento nas análises. O baixo consumo com aquecimento, para o clima de
Florianópolis, foi conseqüência do calor gerado pelos equipamentos e usuários no
período de ocupação, por se tratar de ambientes de trabalho, as cargas internas
foram altas e suficientes para aquecer o ambiente no inverno.
Os valores de consumo obtidos com iluminação artificial são diferentes para
cada método e modelo simulados, exceto para o MBase. No Modelo base, os
consumos com iluminação foram os mesmos para os quatro modelos, pois o sistema
de iluminação artificial permanece ligado durante todo o período de ocupação. Os
dois tipos de controle simulados no EnergyPlus, pelo método da radiosidade e pelo
método split flux, apresentaram valores semelhantes e próximos de 1 kWh/m²/ano,
que corresponde a mais de 94% na redução do consumo com iluminação artificial
quando comparado ao MBase. Com exceção do modelo 3, que pelo método da
radiosidade, obteve um consumo de 8,1 kWh/m²/ano, uma redução de 68% no
consumo de energia em relação ao MBase. Já o consumo com iluminação obtido
pelo Daysim, apresentou uma redução de, aproximadamente, 50% em relação ao
4. Resultados e discussões
131
MBase. Dependendo da profundidade do ambiente, o Daysim pode apresentar
valores no consumo com iluminação 10 vezes maior do que o EnergyPlus.
Esses dados comprovam as restrições do EnergyPlus para a simulação de
iluminação natural. As limitações do método split flux foram confirmadas e o método
da radiosidade, inserido em versões mais recentes do software, também apresentou
o mesmo problema. Ambos os métodos utilizados pelo programa superestimam os
valores de iluminância, reduzindo em até 97% o consumo com iluminação artificial,
que por sua vez reduz o consumo com ar condicionado. Esse ciclo interfere no valor
do consumo de energia total. O uso da simulação integrada é uma alternativa para
contornar esse problema, já que a integração dos valores de iluminação natural
obtidos pelo Daysim junto com a simulação energética do EnergyPlus, apresentaram
resultados mais autênticos.
Para se alcançar elevadas taxas de redução da iluminação artificial é
necessário ter iluminação natural atendendo o nível de iluminância mínimo na maior
parte do tempo e na maior área do ambiente. Esses resultados podem ser
observados na seção anterior, onde foram apresentados os dados de DA obtidos
com as simulações de iluminação natural pelo Daysim, e possibilitou constatar o
potencial de economia em iluminação através da disponibilidade da luz natural.
4.2.2 Análise das simulações integradas
Nas simulações integradas realizadas pelo EnergyPlus foram levantados
valores de consumo de energia por uso final em equipamentos, iluminação e ar
condicionado de cada caso em estudo. Como o consumo em equipamentos não irá
interferir nas análises, por ser igual para todos os casos, só serão apresentados os
consumos com ar condicionado e iluminação. Todas as simulações têm como
referência comparativa os resultados do Modelo base (MBase), que considera a
iluminação artificial ligada durante todo o período de ocupação.
Os resultados estão apresentados em gráficos formados por colunas e linhas.
As colunas representam os valores de consumo obtido com as simulações
integradas dos Modelos com diferentes parâmetros (vermelho – ar condicionado e
azul – iluminação) e as linhas representam os valores de consumo obtido com as
4. Resultados e discussões
132
simulações termo-energéticas para os Modelos base de cada grupo de Modelo (roxo
– ar condicionado e verde – iluminação).
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consum o[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
71.9
Figura 4.114: Casos do Modelo 1 orientados para norte.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
47.0
Figura 4.115: Casos do Modelo 1 orientados para sul.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Ilumi naçã o
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
55.5
Figura 4.116: Casos do Modelo 2 orientados para norte.
4. Resultados e discussões
133
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Ilum inão
Arcondicionado
MBase_Ilum iniação
MBase_ArCondicionado
25.5
39.5
Figura 4.117: Casos do Modelo 2 orientados para sul.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Ilum inação
Arcondicion ado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
44.5
Figura 4.118: Casos do Modelo 3 orientados para norte.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Ilum inão
Arcondicionado
MBase_Ilum iniação
MBase_ArCondicionado
25.5
35.1
Figura 4.119: Casos do Modelo 3 orientados para sul.
4. Resultados e discussões
134
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MB_iluminação
MBase_ArCondicionado
54.7
25.5
Figura 4.120: Casos do Modelo 4 orientados para norte.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Ilum inão
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
38.5
Figura 4.121: Casos do Modelo 4 orientados para sul.
As figuras acima contêm os dados obtidos nas 288 simulações integradas.
Optou-se por apresentar apenas a orientação norte e sul de cada Modelo. As
orientações leste e oeste tiveram valores totais de consumo bem semelhantes à
orientação norte, seus dados podem ser vistos no apêndice D. A orientação sul
obteve os menores valores de consumo por uso final, porém maiores em relação ao
consumo de iluminação, já que em Florianópolis, devido à localização geográfica, é
a orientação que menos recebe luz natural.
Na análise do consumo energético referente ao sistema de iluminação
artificial percebe-se, nos modelos em estudo, que o consumo com iluminação está
diretamente relacionado a profundidade do ambiente, quanto menor a profundidade
da sala, ou seja, a distância entre a janela e os fundos do ambiente, maior é a
quantidade de área atingida pela luz natural e menor é o consumo com luz artificial.
Isso pode ser constatado quando se compara os três modelos com diferentes
4. Resultados e discussões
135
profundidades (ver Figura 4.114, Figura 4.116 e Figura 4.118). Todos os casos do
Modelo 3, com profundidade de 16m, apresentam luz natural apenas na região
próxima a abertura. Isso faz com que mais de 50% da área do ambiente necessite
da iluminação artificial ligada durante todo o período de ocupação para atingir a
iluminância de projeto determinada. Em relação a altura do ambiente os resultados
foram semelhantes em quase todos os casos, a sala com menor pé direito
proporciona uma maior redução no consumo apenas nos casos sem proteção solar
(ver Figura 4.116 e 4.120).
Como dito anteriormente, a redução do consumo com iluminação, pelo
aproveitamento da luz natural, influencia positivamente o comportamento do ar
condicionado, que apresenta um menor consumo de energia, devido à redução das
cargas internas provenientes do sistema de iluminação artificial. Isto acontece em
todas as orientações e pode ser observado quando se compara com o MBase,
quanto menor é o consumo com iluminação artificial, menor é o consumo com ar
condicionado. Alguns casos, com Fator Solar de 23% e com proteção solar,
apresentaram uma redução no consumo de ar condicionado de 50% do valor do
MBase (ver Figura 4.115 e 4.120).
Na análise dos diferentes modelos avaliados observou-se que todos os
Modelos com o PAF de 75%, com FS de 82% e sem proteção solar apresentaram o
menor consumo com iluminação artificial, porém maior consumo com ar
condicionado. Esses casos apresentam os maiores valores de DA por porcentagem
de área e, conseqüentemente, um maior ganho de carga térmica proveniente da
radiação solar, devido aos materiais utilizados e a ausência de proteção solar.
Os resultados obtidos com os diferentes modelos tornaram possível identificar
uma tendência na relação entre o consumo de energia e parâmetros geométricos,
devido ao ganho de calor proveniente das trocas térmicas. Na análise do consumo
com iluminação artificial identificou-se uma tendência com a razão da área de
fachada pela área de piso e na análise do consumo com ar condicionado a
tendência foi identificada pela razão da área de fachada pelo volume do modelo.
Essa tendência pode ser observada na Figura 122, que ilustra um dos casos
simulados como exemplo, o caso orientado para Norte, com PAF de 75%, FS de
82% e sem proteção solar. No gráfico as colunas se referem, respectivamente, ao
consumo com iluminação artificial, ar condicionado e consumo total, a linha azul
4. Resultados e discussões
136
corresponde a razão da área de fachada pela área de piso [AF/AP] e a linha roxa
corresponde a razão da área de fachada pelo volume do modelo [AF/V].
0.25
0.13
0.06
0.10
0.68
0.34
0.17
0.44
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
Modelo1Modelo2Modelo3Modelo4
Razão [AF/AP]e[AF/V]
Consumo[kWh/m²/ano]
Ilum inão Arcond icionado
Total RazãoÁreaFachada/Volume[AF/V]
RazãoÁreaFachada/ÁreaPiso[AF/AP]
Figura 4.122: Relação do consumo com a razão [AF/AP] e [AF/V].
Como os ambientes em estudo foram modelados com apenas uma fachada
voltada para o ambiente externo, proporcionando ganho de calor pelas trocas
térmicas, acarretou em uma incomum relação entre as formas geométricas e o
consumo de energia. Já que os modelos mais compactos foram os que
apresentaram o maior valor de consumo por unidade de volume, diferente do que
normalmente acontece nas construções arquitetônicas mais compactas, como por
exemplo, os edifícios de formas cúbicas, que por serem compactos permitem um
menor ganho/perda de calor no interior do ambiente pelas trocas térmicas.
Analisando a relação entre o consumo com iluminação artificial e a razão
[AF/AP] percebe-se que quanto maior a razão [AF/AP] menor o consumo com
iluminação artificial já que os ambientes menos profundos e mais altos apresentam
uma melhor distribuição da luz natural. Na relação do consumo com ar condicionado
e a razão [AF/V], ocorre o inverso, quanto maior a razão [AF/V] maior o consumo
com ar condicionado. Ou seja, as formas geométricas de menores volumes,
possuem um maior consumo por unidade de volume, o que confirma o parágrafo
anterior.
Essa tendência pode ser observada na Figura 4.123 que apresenta o gráfico
com todos os resultados de todos os modelos simulados. Os gráficos (a) e (c) se
4. Resultados e discussões
137
referem ao consumo com iluminação artificial e os gráficos (b) e (d) se referem ao
consumo com ar condicionado. Cada cor representa um diferente grupo de modelos.
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
0 1020304050607080
ConsumokWh/m²/ano]
Casos
Modelo1 Modelo2 Modelo3
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
0 10203040506070
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Modelo1 Modelo2 Modelo3
(a) Iluminação – diferentes profundidade (b) Ar condicionado – diferentes profundidades
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
0 1020304050607080
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Modelo2 Modelo4
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
0 10203040506070
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Modelo2 Modelo4
(c) Iluminação – diferentes alturas (d) Ar condicionado – diferentes alturas
Figura 4.123: (a), (b), (c) e (d) Consumo de iluminação e de ar condicionado relacionados com
diferentes volumetrias.
4.2.3 Relação Daylight Autonomy (DA) com o consumo de
energia para iluminação artificial
A influência da luz natural no consumo de energia também pode ser
observada através da medida dinâmica da luz natural, Daylight Autonomy (DA). A
Figura a seguir apresenta a relação do DA com o consumo de energia de iluminação
artificial. O gráfico contém no eixo das ordenadas os valores de consumo e no eixo
das abcissas os valores de DA médio, obtidos através da soma de todos os pontos
do grid no plano de análise e dividido pelo número de pontos.
Pode-se observar que quanto maior o DA, menor o consumo com iluminação
artificial. Grande parte dos casos se concentra na faixa entre 0% e 20% de DA,
resultado dos casos do Modelo 2 e do Modelo 3, que por serem profundos possuem
poucas ou nenhuma hora do ano atingindo os 500 lux da iluminância de projeto.
Esses baixos valores de DA proporcionam um consumo com iluminação artificial que
4. Resultados e discussões
138
varia aproximadamente entre 15 kWh/m²/ano e 20 kWh/m²/ano. Já um alto valor de
DA pode reduzir o consumo para menos de 10 kWh/m²/ano.
y=‐0.1235x+20.094
=0.855
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
0 20406080100
Consumo[kWh/m²/ano]
DA(%)
Figura 4.124: Relação do DA médio com o Consumo de energia de iluminação artificial.
4.3 EQUAÇÃO DO INDICADOR DE CONSUMO (IC)
Esta seção apresenta o desenvolvimento da equação para avaliação da
eficiência de edificações com o uso da luz natural e alguns testes, com a aplicação
da equação desenvolvida, para a obtenção do Indicador de Consumo (IC).
4.3.1 Desenvolvimento da equação para avaliação da eficiência
Para a avaliação da eficiência energética focando o consumo de energia
foram considerados 216 casos das alternativas simuladas. Considerou-se os casos
do Modelo 1, Modelo 2 e Modelo 3 por possuírem as mesmas variáveis:
profundidade, orientação, PAF (porcentagem de abertura na fachada), FA (fator
solar) AVS (ângulo vertical de sombreamento) e AHS (ângulo horizontal de
sombreamento). Para a obtenção da equação de regressão multivariada algumas
etapas foram percorridas:
Figura 4.125: Etapas percorridas
4. Resultados e discussões
139
Inicialmente, foi realizado um estudo piloto pelo software SPSS 16.0 para a
elaboração de uma equação com as seis variáveis em estudo. Foram inseridos no
software os valores de consumo obtidos pelas simulações computacionais e os
dados das variáveis. A equação obtida no estudo piloto segue o padrão da Equação
4.1, denominada neste trabalho de modelo geral. De acordo com os dados de
entrada a equação obtida pelo software foi (ver Equação 4.2):
Equação 4.1
y = βR
0
R + βR
1
RxR
1
R + βR
2
RxR
2
R + ... + βR
n
RxR
n
onde:
y = dependente, função dos valores de x independentes (corresponde ao consumo)
β = coeficiente (corresponde aos valores obtidos pelo software)
x = função independente (corresponde as variáveis)
n = número de variáveis
Equação 4.2
IC
R
LuzNat
R = 82,39 + 15,282 x PAF – 11,18 x AVS – 8,799 x AHS + 5,303 x FS – 6,1 x PROF
onde:
ICR
LuzNat
R = Indicador de consumo com o uso da Luz Natural [kWh/m²/ano];
PAF = Porcentagem de abertura na fachada [%];
AVS = Ângulo vertical de sombreamento [grau];
AHS = Ângulo horizontal de sombreamento [grau];
FS = Fator solar [%];
PROF = Profundidade [razão (PROF/20)].
Das seis variáveis utilizadas para a elaboração da equação, a variável
orientação foi excluída pelo software por não contribuir significativamente para o
modelo. Os valores utilizados na equação deve estar entre 0 e 1. Para a variável
PROF utiliza-se uma razão do valor da profundidade do ambiente por 20 (PROF/20),
já que para a equação em desenvolvimento, é possível avaliar ambientes com
profundidade de até 20m. A Figura 4.124 apresenta a correlação dos dados do
consumo Equacionado – referente aos valores obtidos com o uso da equação – e os
dados do consumo Simulado – referente aos valores obtidos com a simulação
4. Resultados e discussões
140
computacional integrada, no EnergyPlus. A correlação resultou num coeficiente de
correlação (r) de 0,70 e um coeficiente de determinação (r²) de 0,4922.
y=0.4922x+43.993
=0.4922
60.00
80.00
100.00
120.00
60.00 80.00 100.00 120.00
ConsumoEquacionado [kWh/m²]
ConsumoSimulado [kWh/m²]
EQUACIONADO Linear(EQUACIO NA DO)
Figura 4.126: Consumo anual de energia Simulado X Equacionado para edificações.
Após avaliar a influência das variáveis utilizadas individualmente na equação,
optou-se por associá-las com o intuito de elaborar uma equação que apresentasse
um resultado mais satisfatório. A Equação 4.3 foi desenvolvida com as mesmas
variáveis da equação Estudo piloto. As associações foram realizadas através de
divisões e/ou multiplicações entre as variáveis de acordo com suas relações e
desempenho apresentado. As associações foram: PAF/PROF; FSxPAF,
PAFxAVSxFS/PROF, PAFxAHSxFS/PROF, PAFxAVSxFS e PAFxAHSxFS.
Equação. 4.3
ICR
LuzNat
R = 79.033 + 3,347 x PAF/PROF + 23,109 x FS x PAF – 7,433 x PAF x AVS x FS/PROF –
5,34 x PAF x AHS x FS/PROF – 20,903 x PAF x AVS x FS – 18,20 x PAF x AHS x FS
onde:
ICR
LuzNat
R = Indicador de consumo com o uso da Luz Natural [kWh/m²/ano];
PAF = Porcentagem de abertura na fachada [%];
AVS = Ângulo vertical de sombreamento [grau];
AHS = Ângulo horizontal de sombreamento [grau];
FS = Fator solar [%];
PROF = Profundidade [razão (PROF/20)].
4. Resultados e discussões
141
y=0.6244x+32.544
=0.6243
60.00
80.00
100.00
120.00
60.00 80.00 100.00 120.00
ConsumoEquacionado [kWh/m²]
ConsumoSimulado [kWh/m²]
EQUACIONADO Linear(EQUACIO NADO)
Figura 4.127: Consumo anual de energia Simulado X Equacionado para edificações.
A Figura 4.127 apresenta o modelo linear ajustado cujo coeficiente de
correlação, obtido com os dados do consumo Equacionado e os dados do consumo
Simulado, refere-se à Equação 4.3. A presente análise resultou em um coeficiente
de correlação linear (r) de 0,79 e um coeficiente de determinação (r²) de 0,6243.
Estes coeficientes são melhorados ao considerar 95% dos valores em torno da reta
de regressão, considerando este valor como o nível de confiançaPFF
14
FFP adequado para
realizar a análise dos dados. Após o ajuste, os coeficientes de correlação (r) e de
determinação (r²) foram respectivamente 0,89 e 0,8028, sendo a Equação final
resultante obtida a partir de 205 casos (ver Equação 4.4).
Equação. 4.4
ICR
LuzNat
R = 78,090 + 4,187 x PAF/PROF + 27,779 x FS x PAF – 9,510 x PAF x AVS x FS/PROF –
4,384 x PAF x AHS x FS/PROF – 26,188 x PAF x AVS x FS – 28,795 x PAF x AHS x FS
onde:
P
14
P Intervalos de confiança são construídos para indicar que em x% das vezes que essa experiência
for repetida, aquele valor seja detectado no estudo. São valores arbitrados segundo a ótica do
pesquisador para atribuir alto grau de confiabilidade ao trabalho. Os valores usuais partem de 80%,
90%, 95%, 97,5%, 99%, 99,5% ou 99,9%. É de bom senso, utilizar um valor intermediário que
permita analisar o grau de confiabilidade coerente com a realidade (MONTGOMERY et. al, 2003).
4. Resultados e discussões
142
ICR
LuzNat
R = Indicador de consumo com o uso da Luz Natural [kWh/m²/ano];
PAF = Porcentagem de abertura na fachada [%];
AVS = Ângulo vertical de sombreamento [grau];
AHS = Ângulo horizontal de sombreamento [grau];
FS = Fator solar [%];
PROF = Profundidade [razão (PROF/20)].
Após a obtenção da Equação final e da análise de seus coeficientes, os
valores do desvio padrão e do teste t também foram obtidos. Os dados avaliados
resultaram em um desvio padrão de 2,90 e o teste t mostrou que as médias das
amostras simuladas e equacionadas são consideradas iguais. Utilizando as
variâncias referentes a cada coeficiente adotado na equação, o t calculado foi de
90,85.
y=0.8028x+17.112
=0.8028
60.00
80.00
100.00
120.00
60.00 80.00 100.00 120.00
CosnsumoEquacionado [kWh/m²]
ConsumoSimulado [kWh/m²]
EQUACIONADO Line ar(EQUA CIO NA DO)
Figura 4.128: Consumo anual de energia Simulado X Equacionado para edificações.
A Figura 4.128 apresenta os consumos anuais simulados versus o consumo
produzido pela equação. Os dados fonte para desenvolvimento da equação
apresentaram consumos concentrados entre 80kWh/m² e 120kWh/m². Sendo os três
pontos mais afastados correspondentes a salas do Modelo 1, com menor área, PAF
de 75%, FS de 0.82, sem proteção solar.
Vale ressaltar que o consumo não é influenciado apenas pelas variáveis
arquitetônicas utilizadas nas simulações, os parâmetros já padronizados como
eficiência do ar condicionado, densidade de carga interna e padrão de uso, também
interferem no consumo da edificação. Esses dados foram fixados e tidos como
4. Resultados e discussões
143
constantes a fim de não intervirem no consumo, já que o trabalho pretende avaliar o
aproveitamento da luz natural na redução do consumo energético de edificações não
residenciais.
4.3.2 Variações do Indicador de Consumo (IC) com o uso da
equação
Alguns testes foram realizados com a equação desenvolvida a fim de se
observar variações nos parâmetros utilizados. A Figura 4.129a apresenta o
comportamento do IC em diferentes tipos de Fator Solar e a Figura 4.129b
apresenta o comportamento do IC em diversos tamanhos de aberturas (PAF).
Através dos gráficos é possível visualizar o crescimento do consumo com o aumento
do FS e do PAF, quando se observa a inclinação das retas no aumento do FS de
0,10 para 0,90 e no aumento do PAF de 0,10 pra 1,00. Para exemplificar, no caso
M3/PAF75/SB o aumento do FS elevou o IC em 16,6 kWh/m² e no caso M1/FS82/SB
o aumento do PAF, elevou o IC em 39,3 kWh/m².
0.0
20.0
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80.0
100.0
120.0
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0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
IndicadordeConsum o
FS
M1/PAF25/SB M1/PAF50/SB M1/PAF75/SB
M2/PAF25/SB M2/PAF50/SB M2/PAF75/SB
M3/PAF25/SB M3/PAF50/SB M3/PAF75/SB
(a) Fator Solar
4. Resultados e discussões
144
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
140.0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
IndicadordeConsum o
PAF
M1/FS82/SB M1/FS82/AVS M1/FS82/AHS
M2/FS82/SB M2/FS82/AVS M2/FS82/AHS
M3/FS82/SB M3/FS82/AVS M3/FS82/AHS
(b) Porcentagem de Abertura na Fachada
Figura 4.129: (a) e (b) Indicador de Consumo produzido pela equação em função do Fator
Solar e do PAF.
Já as proteções solares, diferente do FS e do PAF, apresentaram uma
redução no IC conforme o aumento do ângulo de sombreamento. Isso acontece
devido ao sombreamento proporcionado na janela, que redução a carga térmica no
interior do ambiente. Os valores do IC obtidos com o uso do Ângulo de
Sombreamento Vertical (AVS), referente às proteções horizontais e do Ângulo de
Sombreamento Horizontal (AHS), referente às proteções verticais, podem ser vistos
na Figura 4.130a e 4.130b. Os valores decrescem em todos os casos mostrados,
atingindo uma redução de 22,7 kWh/m² no caso M1/FS82/PAF75 com o uso do AVS
e uma redução de 15,6 kWh/m² com o uso do AHS.
0.0
20.0
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60.0
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100.0
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0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
IndicadordeConsumo
AVS
M1/FS82/PAF25 M1/FS82/PAF50 M1/FS82/PAF75
M2/FS82/PAF25 M2/FS82/PAF50 M2/FS82/PAF75
M3/FS82/PAF25 M3/FS82/PAF50 M3/FS82/PAF75
(a) Ângulo Vertical de Sombreamento
4. Resultados e discussões
145
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
140.0
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
IndicadordeConsumo
AHS
M1/FS82/PAF25 M1 /FS82/P AF50 M1/FS82/PAF75
M2/FS82/PAF25 M2 /FS82/P AF50 M2/FS82/PAF75
M3/FS82/PAF25 M3 /FS82/P AF50 M3/FS82/PAF75
(b) Ângulo Horizontal de Sombreamento
Figura 4.130: (a) e (b) Indicador de Consumo produzido pela equação em função de AVS e
AHS.
Em relação a profundidade, a Figura 4.131 mostra que modelos com
profundidades menores apresentam um IC mais alto e conforme a profundidade
aumenta, o IC tende a um valor constante. Como exemplo tem o caso
FS82/PAF75/SB que proporciona uma diferença de 28,26 kWh/m² no IC conforme a
profundidade aumenta.
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
140.0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
IndicadordeConsum o
Profundidade
FS82/PAF25 /SB FS8 2/PAF25/AVS FS82/PAF25/AHS
FS82/PAF50 /SB FS8 2/PAF50/AVS FS82/PAF50/AHS
FS82/PAF75 /SB FS8 2/PAF75/AVS FS82/PAF75/AHS
Figura 4.131: Indicador de Consumo produzido pela equação em função da profundidade.
Os valores do Indicador de Consumo com os parâmetros dos Modelos base,
PAF de 75%, vidros com Fator Solar de 82%, sem sombreamento (AVS e AHS
zero), proporcionaram um valor teto de IC, ou seja, um IC máximo como referência
para as análises, já que o caso base é o menos eficiente. Os valores obtidos foram:
4. Resultados e discussões
146
Modelo 1: ICR
MBase
Rde 110,88 kWh/m²;
Modelo 2: ICR
MBase
R de 103,02 kWh/m²;
Modelo 3 ICR
MBase
R de 99,10 kWh/m².
4.3.3 Limitações da Equação
As amostras utilizadas para o desenvolvimento da equação não representam
todo o universo de edificações existentes. A equação foi desenvolvida a partir de um
conjunto restrito de variáveis arquitetônicas, que implicou em algumas limitações
quando ao seu uso.
Essas limitações estão relacionadas, principalmente, ao tamanho do
ambiente, pois foram considerados ambientes com profundidade máxima de 20m.
Visto que os ambientes analisados possuíam aberturas em apenas uma das
fachadas, permitindo que os ambientes profundos possuíssem iluminação natural
apenas na região próxima a abertura. Além disso, para a equação avaliar toda a
edificação, cada sala deve ser analisada individualmente.
4.3.4 Possibilidades de aplicação no projeto arquitetônico
A equação do Indicador de Consumo (IC) é uma ferramenta desenvolvida
para ser utilizada na avaliação de edificações ainda na fase de projeto. A aplicação
da ferramenta pode ajudar o arquiteto a definir melhor o partido arquitetônico e os
elementos geométricos da envoltória, como os utilizados no sistema de iluminação
natural. Já que a equação permite estimar o consumo de energia elétrica gasto com
iluminação artificial decorrente do aproveitamento do uso da luz natural.
Os elementos do sistema de iluminação natural, como tamanho de abertura,
Fator Solar do vidro, os ângulos de protão solar e a profundidade do ambiente
podem ser inseridos na equação e avaliados em conjunto ou separadamente. Além
disso, a equação pode ser introduzida em algum aplicativo computacional que
facilite e agilize seu manuseio.
147
5 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este capítulo apresenta as principais conclusões da dissertação, seguidas
das limitações e recomendações para trabalhos futuros que possam dar
continuidade ao estudo aprofundando alguns pontos abordados.
5.1 INTRODUÇÃO
Este trabalho almejou avançar na avaliação do impacto do uso da iluminação
natural na redução do consumo de energia elétrica em edificações não residenciais.
A Regulamentação para Etiquetagem Voluntária do Nível de Eficiência Energética
de Edifícios Comerciais, de Serviços e Públicos foi a principal motivação para o
desenvolvimento deste estudo. O regulamento, num primeiro momento, não introduz
o uso da luz natural na avaliação prescritiva. Como já comprovado em diversos
estudos, a luz natural merece destaque por proporcionar a redução do consumo com
artificial, um dos itens responsáveis por grande parte do consumo de energia elétrica
nas edificações.
A partir da revisão bibliográfica e das questões apresentadas na justificativa
do trabalho, percebeu-se a necessidade do uso de um método mais completo para
avaliar a influência da luz natural na eficiência energética de edificações não
residenciais. Este trabalho aplicou uma metodologia que, por meio de simulação
computacional, prevê o consumo energético e considera o controle da iluminação
artificial aproveitando ao máximo a luz natural para atingir os níveis de iluminância
recomendados para o ambiente.
Para isso foram escolhidas ferramentas computacionais utilizadas na
análise do desempenho luminoso e termo-energético de edificações, sendo o
EnergyPlus uma dessas ferramentas. Entretanto, como visto na literatura e
comprovado através de simulações, neste trabalho inclusive, o EnergyPlus tem
apresentado limitações na simulação de iluminação natural. Os valores de
iluminância tendem a ser superestimados e interferem na predição do consumo
energético total. A superação de tais limitações é um dos objetos de estudo desta
dissertação.
5. Conclusões e considerações finais
148
O uso de dois softwares, Daysim e EnergyPlus, foi a solução encontrada para
resolver a limitação existente no EnergyPlus. O Daysim foi utilizado para a análise
anual de iluminação natural e o EnergyPlus para a verificação do desempenho
energético da edificação. Quando se faz uma análise da iluminação natural, o
Daysim gera automaticamente um arquivo de dados que contém a energia elétrica
consumida com iluminação artificial. A aplicação do método da simulação integrada
consistiu em calcular através de um aplicativo termo dinâmico, neste trabalho, o
EnergyPlus, o consumo energético anual utilizando o arquivo de dados gerado pelo
Daysim, tornando possível o desenvolvimento do trabalho e a realização dos
objetivos propostos.
Para a aplicação dos procedimentos metodológicos foi preciso desenvolver
modelos arquitetônicos com características significativas para a avaliação da luz
natural. Esses modelos foram retirados de trabalhos já realizados, que levantaram
tipologias e padrões de uso nas edificações não residenciais da cidade de
Florianópolis. As diferentes formas tornaram possível a avaliação do comportamento
da luz natural e do consumo energético nas edificações, considerando as variáveis
geométricas de maior influência sobre o aproveitamento da luz natural.
5.2 CONCLUSÕES
Com a avaliação do comportamento da luz natural através da medida
dinâmica, Daylight Autonomy (DA), foi possível identificar as diferenças nos
resultados da iluminação natural entre os modelos com diferentes características. Os
valores de DA permitiram identificar a porcentagem de área que apresenta
determinada autonomia da luz natural e o consumo com iluminação artificial
necessário para complementar a iluminância estipulada para o período de ocupação
(neste estudo, de 500 lux). O aproveitamento da luz natural proporcionou uma
redução de 20% a 62% no consumo de energia com iluminação artificial.
O impacto do aproveitamento da luz natural no consumo energético total
pode ser avaliado através das simulações integradas. A análise foi realizada
essencialmente pelo consumo de energia com ar condicionado e iluminação
artificial. O consumo com equipamentos foi constante para todos os modelos, não
interferindo nas análises. O uso do controle do sistema de iluminação artificial,
5. Conclusões e considerações finais
149
diante do aproveitamento da luz natural, proporcionou uma redução no consumo de
energia com iluminação em todos os modelos e influenciou o comportamento do ar
condicionado, que teve seu consumo reduzido devido a diminuição das cargas
internas provenientes do sistema de iluminação artificial. A redução obtida no
consumo final variou de 12% a 52%.
O valor no consumo energético reduzido pela influência da luz natural, nos
modelos que utilizam controle para o sistema de iluminação foi possível de ser
obtido através de comparações com o Modelo Base (MBase), criado para servir de
referência aos modelos de diferentes características, já que apresenta o sistema de
iluminação artificial ligado durante todo o período de ocupação, sem nenhum
controle de iluminação diante do aproveitamento da luz natural.
A partir da influência proporcionada pelo uso da luz natural na redução do
consumo de energia pelo uso de diferentes variáveis, algumas conclusões foram
possíveis. Quanto as variáveis estudadas, observou-se que a orientação foi a que
proporcionou menores alterações no consumo. Os valores de consumo obtidos nas
orientações norte, leste e oeste foram semelhantes. Na orientação sul, os valores
foram baixos, 24 casos apresentaram valores entre 0% e 10% de DA em toda sua
área. Isso acontece, pois a fachada esta voltada para a orientação que menos
recebe luz natural em decorrência da localização geográfica e das condições
atmosféricas da cidade de Florianópolis.
Na avaliação da volumetria, que engloba as variáveis profundidade e altura
(pé-direito), percebeu-se que quanto mais profundo é o ambiente maior o consumo
com iluminação artificial. Por serem ambientes iluminados unilateralmente, apenas a
região próxima a abertura é proveniente de luz natural, deixando os modelos mais
profundos com mais de 50% da área da sala carente de iluminação natural durante
todo o ano. Em relação à altura (pé direito), os ambientes mais altos, por possuírem
um maior volume, apresentaram uma menor carga térmica por metro cúbico,
reduzindo gastos com ar condicionado. De uma forma geral as duas alturas
estudadas, para o Modelo de profundidade de 8m, apresentaram valores muito
próximos.
As variáveis do PAF, FS, AVS e AHS estão relacionados à abertura e, de
certa forma, uma sempre vai interferir na outra. Os resultados mostraram que
através delas é possível controlar o ganho de calor e luz natural no ambiente, além
5. Conclusões e considerações finais
150
de influenciar diretamente no consumo de energia. Quanto maior a porcentagem de
abertura na fachada (PAF) e quanto maior o Fator Solar (FS), mais abundante é a
luz natural admitida no ambiente e menor é o consumo com iluminação artificial. Os
ângulos de sombreamento (AVS e AHS), apresentaram um comportamento inverso
no consumo em relação às outras variáveis. Quanto maior é o ângulo de
sombreamento, menos abundante é a luz natural no ambiente, conseqüentemente,
maior é o consumo com iluminação artificial e menor é o consumo com ar
condicionado, já que as proteções solares diminuem as cargas térmicas,
provenientes da radiação solar, que penetra no ambiente.
Para finalizar, com o modelo de regressão multivariada, foi possível obter uma
equação para o Indicador de Consumo (IC) considerando o aproveitamento da luz
natural. As alternativas simuladas no EnergyPlus tornaram possível o
desenvolvimento do modelo de equação, através de um método estatístico, que
compreendeu 5 etapas. O uso do software SPSS 16.0 foi imprescindível para o
desenvolvimento dessas etapas. Através dele foi possível obter os dados
necessários para a elaboração da equação. Além de ser uma ferramenta de fácil e
rápido manuseio.
A equação do IC englobou cinco variáveis: profundidade do ambiente,
percentual de abertura na fachada (PAF), Fator Solar do vidro e os ângulos de
sombreamento, AVS e AHS. A variável orientação foi excluída da equação por não
contribuir significativamente para o modelo. Através da equação do IC foi possível
estabelecer uma comparação entre os dados obtidos com os modelos simulados e
os dados obtidos com os modelos equacionados. Esta comparação resultou num
coeficiente de determinação de 0,89, um intervalo de confiança considerado bom,
para este trabalho. Entretanto, a avaliação através das equações é limitada, já que
poucas amostras foram simuladas para sua elaboração, não representando todo o
universo de edificações existentes.
Considera-se que o objetivo de aplicar uma metodologia que avalie a
eficiência energética em edificações com o aproveitamento da luz natural foi
alcançado a partir da integração de diferentes programas de simulação
computacional. Espera-se que este trabalho possa contribuir com informações
acerca do desempenho luminoso e energético e servir de subsídio para a inclusão
5. Conclusões e considerações finais
151
da iluminação natural na avaliação da eficiência energética de edificações não
residenciais.
Quadro 5.1: Quadro síntese
Objetivos Procedimento Metodológico Resultados
Específicos
Desenvolver modelos
formais com
características próprias
para a avaliação da luz
natural
Revisão bibliográfica
Modelo referencial
Modelos paramétricos
Avaliar a iluminação e a
redução do consumo de
energia através do
comportamento dinâmico
da luz natural nas
simulações energéticas,
utilizando os softwares
Daysim e EnergyPlus
Simulação de iluminação
natural
Análise anual da iluminação
natural
Desenvolver uma
correlação numérica entre
as variáveis formais e
eficiência energética em
forma de equação de
Indicador de Consumo
(IC)
Simulação do consumo de
energia
Equação do Indicador de
Consumo (IC)
Geral
Avaliar a eficiência
energética considerando
o aproveitamento da luz
natural para a redução do
consumo energético de
edificações não
residenciais
Simulação integrada
Obtenção do consumo
energético total (solução para
limitação do EnergyPlus)
5.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Seguem algumas limitações encontradas na realização do trabalho e
sugestões para trabalhos futuros.
5.3.1 Limitações na realização do trabalho
Algumas limitações foram encontradas durante o desenvolvimento deste
trabalho. Todas elas estão relacionadas com a impossibilidade da avaliação de um
número maior de modelos, já que a simulação da iluminação natural demanda um
longo tempo, diminuindo a possibilidade da análise para outros fatores. O trabalho
foi limitado em relação a:
5. Conclusões e considerações finais
152
O tamanho da amostra, relacionada às variáveis geométricas: geometria do
ambiente, Fator Solar, posição e quantidade e sistemas de aberturas (apenas
iluminação unilateral foi considerada);
O tipo de controle para o sistema de iluminação artificial, foi utilizado apenas o
controle ideal dimmerizável;
As proteções solares foram as mesmas para todas as orientações,
necessitando de um estudo aprofundado em relação ao controle de ganho de
calor/luz com o uso das proteções solares;
O comportamento do usuário não foi levado em consideração já que utilizou-
se sistema de controle automático;
Apenas uma zona bioclimática foi avaliada, já que o estudo foi realizado para
a cidade de Florianópolis.
5.3.2 Sugestões para trabalhos futuros
A partir dos resultados obtidos e das limitações encontradas na realização
deste trabalho, sugere-se alguns aspectos a serem investigados em trabalhos
futuros:
Aprofundar o estudo do impacto das variações geométricas no consumo de
energia, alterando profundidade, largura e altura, além de variações na
quantidade e posições das aberturas (sistemas de iluminação natural);
Avaliar a influência da luz natural na redução do consumo com a existência de
Iluminação de tarefa no projeto luminotécnico;
Analisar a redução no consumo de energia elétrica através da exploração de
modelos comportamentais para o controle de cortinas, iluminação artificial e
proteções solares;
Aplicar a metodologia utilizada em outras zonas bioclimáticas, a fim de
estudar o comportamento e a influência da luz natural na redução do
consumo de energia em diferentes tipos de clima.
153
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159
APÊNDICE
APÊNDICE A:
Projeto luminotécnico
No Projeto Luminotécnico foi utilizado com luminárias de duas lâmpada fluorescente
tubular T5 de 28W. A número de luminárias e de lâmpadas variou de acordo com o
tamanho do ambiente.
Tabela A1: Lâmpada Fluorescente Tubular Luminlux T5 de alta eficiência
Lâmpada Potência
Fluxo
Luminoso
Temperatura
de cor
Índice de
reprodução
Diâmetro Comprimento Base
Vida
útil
FH
28W/840
HE
28 2600 4000 80-90 16 1149 G5
18.000
horas
Imagem
Fonte: www.osram.com.br
Tabela A2: Luminária Indelpa: DT5 1347 2x28W
Luminária
Curva pola
r
Fator de utilização K
(Método dos Lumens)
Fonte: www.indelpa.com.br
Apêndice A
160
Tabela A3: Cálculo luminotécnico para o Modelo 1
MODELO 1
Descrição do Ambiente
01
Comprimento (a) m 4
02
Largura (b) m 8
03
Área (A = a.b) 32
04
Pé-Direito H m 2,7
05
Pé-Direito Útil
h = H-hpltr-
hpend
m 1,95
06
Índice do Recinto K = a.b / h (a + b) - 1,36
07
Fator de Depreciação Fd - 1,25 / 20%
08
Coeficiente de Reflexão Teto ρ1 - 0,70
09
Coeficiente de Reflexão Paredes ρ2 - 0,50
10
Coeficiente de Reflexão Piso ρ3 - 0,20
Características
da Iluminação
11
Iluminância Planejada Em lx 500
12
Tonalidade ou Temperatura de Cor lx Branca fria
13
Índice de Reprodução de Cores IRC 85
Lâmpadas e Luminárias
14
Tipo de lâmpada - T5 FH28W/840HE
15
Fluxo Luminoso de Cada Lâmpada ф lm 2600
16
Lâmpadas por Luminária z unid 2
17
Tipo de Luminária - -
28
Fator de Fluxo Luminoso - 1,0
19
Grupo da Luminária (tab.Efc.Recinto) - -
20
Fator de Utilização Fu = ŋL.ŋR - 0,56
21
Quantidade de Lâmpadas
n =
UUEm.A.Fd
ф.Fu
unid 14
22
Quantidade de Luminárias N = n/z unid 7
Cálculo de
Controle
25
Quantidade de Luminárias na
Instalação
Ni unid 8
26
Iluminância Alcançada
E =
UUz.Ni.ф.FU
A.Fd
lx 582,40
Consumo da
Instalação
27
Potencia Total Instalada Pt = ni.W*/1000 kW 0,224
28
Densidade da Potência D = Pt.1000/A W/m² 7
29
Densidade da Potência Relativa Dr = D.100/E
W/m²
p/100 lx
2,49
*W = Potência do conjunto lâmpada + acessório (Consultar Catálogo para obter valores orientativos)
*BF = Fator de fluxo luminoso do reator (considerar este valor no caso de utilização de lâmpadas de descarga
Fonte: Manual Luminotécnico Prático – OSRAM
Apêndice A
161
Tabela A4: Cálculo luminotécnico para o Modelo 2
MODELO 2
Descrição do Ambiente
01 Comprimento (a) m 8
02 Largura (b) m 8
03 Área (A = a.b) 64
04 Pé-Direito H m 2,7
05 Pé-Direito Útil
h = H-hpltr-
hpend
m 1,95
06 Índice do Recinto K = a.b / h (a + b) - 2,05
07 Fator de Depreciação Fd - 1,25 / 20%
08 Coeficiente de Reflexão Teto ρ1 - 0,70
09 Coeficiente de Reflexão Paredes ρ2 - 0,50
10 Coeficiente de Reflexão Piso ρ3 - 0,20
Características
da Iluminação
11 Iluminância Planejada Em lx 500
12 Tonalidade ou Temperatura de Cor lx Branca fria
13 Índice de Reprodução de Cores IRC 85
Lâmpadas e Luminárias
14 Tipo de lâmpada - T5 FH28W/840HE
15 Fluxo Luminoso de Cada Lâmpada ф lm 2600
16 Lâmpadas por Luminária z unid 2
17 Tipo de Luminária - -
28 Fator de Fluxo Luminoso - 1,0
19 Grupo da Luminária (tab.Efc.Recinto) - -
20 Eficiência da Luminária ŋL - -
21 Eficiência do Recinto ŋR - -
22 Fator de Utilização Fu = ŋL.ŋR - 0,62
23 Quantidade de Lâmpadas
n =
UUEm.A.Fd
ф.Fu.BF
unid 25
24 Quantidade de Luminárias N = n/z unid 13
Cálculo de
Controle
25
Quantidade de Luminárias na
Instalação
Ni unid 16
26 Iluminância Alcançada 51584
E =
UUz.Ni.ф.FU.BF
A.Fd
lx 644,8
Consumo da
Instalação
27 Potencia Total Instalada Pt = ni.W*/1000 kW 0,448
28 Densidade da Potência D = Pt.1000/A W/m² 7
29 Densidade da Potência Relativa Dr = D.100/E
W/m²
p/100 lx
1,40
*W = Potência do conjunto lâmpada + acessório (Consultar Catálogo para obter valores orientativos)
*BF = Fator de fluxo luminoso do reator (considerar este valor no caso de utilização de lâmpadas de descarga
Fonte: Manual Luminotécnico Prático – OSRAM
Apêndice A
162
Tabela A5: Cálculo luminotécnico para o Modelo 3
MODELO 3
Descrição do Ambiente
01 Comprimento (a) m 16
02 Largura (b) m 8
03 Área (A = a.b) 128
04 Pé-Direito H m 2,7
05 Pé-Direito Útil
h = H-hpltr-
hpend
m 1,95
06 Índice do Recinto K = a.b / h (a + b) 2,73
07 Fator de Depreciação Fd 1,25
08 Coeficiente de Reflexão Teto ρ1 0,70
09 Coeficiente de Reflexão Paredes ρ2 0,50
10 Coeficiente de Reflexão Piso ρ3 0,20
Características
da Iluminação
11 Iluminância Planejada Em lx 500
12 Tonalidade ou Temperatura de Cor lx Branca fria
13 Índice de Reprodução de Cores IRC 85
Lâmpadas e Luminárias
14 Tipo de lâmpada T5 FH28W/840HE
15 Fluxo Luminoso de Cada Lâmpada ф lm 2600
16 Lâmpadas por Luminária z unid 2
17 Tipo de Luminária -
28 Fator de Fluxo Luminoso 1,0
19
Grupo da Luminária
(tab.Efc.Recinto)
-
20 Eficiência da Luminária ŋL -
21 Eficiência do Recinto ŋR -
22 Fator de Utilização Fu = ŋL.ŋR 0,55
23 Quantidade de Lâmpadas
n =
UUEm.A.Fd
ф.Fu.BF
unid 56
24 Quantidade de Luminárias N = n/z unid 28
Cálculo de
Controle
25
Quantidade de Luminárias na
Instalação
Ni unid 32
26 Iluminância Alcançada
E =
UUz.Ni.ф.FU.BF
A.Fd
lx 572
Consumo da
Instalação
27 Potencia Total Instalada Pt = ni.W*/1000 kW 0,896
28 Densidade da Potência D = Pt.1000/A W/m² 7
29 Densidade da Potência Relativa Dr = D.100/E
W/m²
p/100 lx
1,4
*W = Potência do conjunto lâmpada + acessório (Consultar Catálogo para obter valores orientativos)
*BF = Fator de fluxo luminoso do reator (considerar este valor no caso de utilização de lâmpadas de descarga
Fonte: Manual Luminotécnico Prático – OSRAM
Apêndice A
163
Tabela A6: Cálculo luminotécnico para o Modelo 4
MODELO 4
Descrição do Ambiente
01 Comprimento (a) m 8
02
Largura (b) m 8
03
Área (A = a.b) 64
04
Pé-Direito H m 3,50
05
Pé-Direito Útil
h = H-hpltr-
hpend
m 2,75
06
Índice do Recinto K = a.b / h (a + b) 1,45
07
Fator de Depreciação Fd 1,25
08
Coeficiente de Reflexão Teto ρ1 0,70
09
Coeficiente de Reflexão Paredes ρ2 0,50
10
Coeficiente de Reflexão Piso ρ3 0,20
Características
da Iluminação
11
Iluminância Planejada Em lx 500
12
Tonalidade ou Temperatura de Cor lx Branca fria
13
Índice de Reprodução de Cores IRC 85
Lâmpadas e Luminárias
14
Tipo de lâmpada T5 FH28W/840HE
15
Fluxo Luminoso de Cada Lâmpada ф lm 2600
16
Lâmpadas por Luminária z unid 2
17
Tipo de Luminária -
28
Fator de Fluxo Luminoso 1,0
19 Grupo da Luminária
(tab.Efc.Recinto)
-
20
Eficiência da Luminária ŋL -
21
Eficiência do Recinto ŋR -
22
Fator de Utilização Fu = ŋL.ŋR 0,51
23
Quantidade de Lâmpadas
n =
UUEm.A.Fd
ф.Fu.BF
unid 30,16
24
Quantidade de Luminárias N = n/z unid 15,5
Cálculo de
Controle
25
Quantidade de Luminárias na
Instalação
Ni unid 16
26 Iluminância Alcançada
E =
UUz.Ni.ф.FU.BF
A.Fd
lx 530,4
Consumo da
Instalação
27 Potencia Total Instalada Pt = ni.W*/1000 kW 0,448
28
Densidade da Potência D = Pt.1000/A W/m² 7
29
Densidade da Potência Relativa Dr = D.100/E
W/m²
p/100 lx
1,4
*W = Potência do conjunto lâmpada + acessório (Consultar Catálogo para obter valores orientativos)
*BF = Fator de fluxo luminoso do reator (considerar este valor no caso de utilização de lâmpadas de descarga
Fonte: Manual Luminotécnico Prático – OSRAM
Apêndice A
164
Figura A1: Distribuição das luminárias no Modelo 1
Figura A2: Distribuição das luminárias no Modelo 2 e Modelo 4
Figura A3: Distribuição das luminárias no Modelo 3
Apêndice B
165
APÊNDICE B
Dados de saída do Daysim
Figura B1: Relatório com valores de DA
Apêndice B
166
Figura B2: Relatório com os ganhos internos
Apêndice C
167
APÊNDICE C
Estudo da simulação de iluminação natural pelo software EnergyPlus
Figura C1: Gráfico do Modelo 1 simulado pelo método da Radiosidade e pelo método
SplitFlux.
Figura C2: Gráfico do Modelo 2 simulado pelo método da Radiosidade e pelo método
SplitFlux.
Apêndice C
168
Figura C3: Gráfico do Modelo 3 simulado pelo método da Radiosidade e pelo método
SplitFlux.
Figura C4: Gráfico do Modelo 4 simulado pelo método da Radiosidade e pelo método
SplitFlux.
Apêndice D
169
APÊNDICE D
Resultados complementares das simulações apresentadas na dissertação
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
75.5
25.5
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
74.0
(a) leste (b) oeste
Figura D1: (a) e (b) consumo de energia com os casos do Modelo 1
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
25.5
56.4
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
56.2
(c) leste (d) oeste
Figura D2: (c) e (d) consumo de energia com os casos do Modelo 2
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
25.5
44.9
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Iluminação
Arcondicionado
MBase_Iluminiação
MBase_ArCondicionado
25.5
45.1
(e) leste (f) oeste
Figura D3: (e) e (f) consumo de energia com os casos do Modelo 3
Apêndice D
170
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
25.5
55.7
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
SB
AVS
AHS
PAF25 PAF50 PAF75 PAF25 PAF50 PAF75
FS82 FS23
Consumo[kWh/m²/ano]
Casos
Ilum inação
Arcondicionado
MBase_Iluminião
MBase_ArCondicionado
25.5
55.2
(g) leste (h) oeste
Figura D4: (g) e (h) consumo de energia com os casos do Modelo 4
Apêndice E
171
APÊNDICE E
Dados obtidos no desenvolvimento da equação de regressão multivariada pelo
software SPSS 16.0
Equação 1: Estudo piloto
Quadro E1: Dados obtidos pelo software SPSS 16.0 para a Equação piloto.
Variáveis utilizadas
Model Variáveis Entered
1 PAF
2 AVS
3 AHS
4 FS
5 PROF
Modelo
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error Of the Estimate
1 0.702a 0.492 0.48 4.63811
Anova
Model
Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
Regression 4379.274 5 875.855 40.715 0
Residual 4517.535 210 21.512
Total 8896.809 215
Coeficientes
Model
Unstandardized Coefficients Etandardized Coefficients
t Sig.
B Std Beta
(Constant) 82.39 1.249 65.957 0
PAF 15.282 1.546 0.486 9.885 0
AVS -11.18 1.546 -0.411 -7.231 0
AHS -8.799 1.546 -0.323 -5.691 0
FS 5.303 1.07 0.244 4.957 0
PRF -6.1 1.265 -0.237 -4.822 0
Variável excluída
Model Beta In t Sig.
Partial
Correlation
Collinearity
Statistics
Tolerance
ORIEN 0.5 1.024 0.307 0.071 1
Apêndice E
172
Equação 2: Equação com variáveis associadas
Quadro E2: Dados obtidos pelo software SPSS 16.0 para a Equação com variáveis associadas.
Variáveis utilizadas
Model Variáveis Entered
1 PAF/PROF
2 FS*PAF
3 PAF*AVS*FS/PROF
4 PAF*AHS*FS/PROF
5 PAF*AVS*FS
6 PAF*AHS*FS
Modelo
Model R R Square
Adjusted
R Square
Std. Error Of the Estimate
1 0.79 0.624 0.614 3.99891
Anova
Model
Sum of
Squares
df
Mean
Square
F Sig.
Regression 5554.627 6 925.771 57.892 0
Residual 3342.182 209 15.991
Total 8896.809 215
Coeficientes
Model
Unstandardized
Coefficients
Etandardized
Coefficients
t Sig.
B Std Beta
(Constant) 79.033 0.581 135.919 0
PAF/PROF 3.347 0.353 0.538 9.477 0
FS*PAF 23.109 1.945 0.691 11.884 0
PAF*AVS*FS/PROF -7.433 2.122 -0.328 -3.503 0.001
PAF*AHS*FS/PROF -5.34 2.122 -0.236 -2.517 0.013
PAF*AVS*FS -20.903 7.422 -0.271 -2.816 0.005
PAF*AHS*FS -18.2 7.422 -0.236 -2.452 0.15
Variável excluída
Model Beta In t Sig.
Partial
Correlation
Collinearity
Statistics
Tolerance
PROF 0.035 0.525 0.6 0.036 0.411
ORIEN 0.05 1.189 0.236 0.082 1
FS 0.017 0.221 0.825 0.015 0.3
PAF 0.006 0.083 0.934 0.006 0.406
AVS -0.004 -0.053 0.958 -0.004 0.349
AHS 0.007 0.101 0.92 0.007 0.349
Apêndice E
173
Equação 3: Equação final
Quadro E3: Dados obtidos pelo software SPSS 16.0 para a Equação final.
Variáveis utilizadas
Model Variáveis Entered
1 PAF/PROF
2 FS*PAF
3 PAF*AVS*FS/PROF
4 PAF*AHS*FS/PROF
5 PAF*AVS*FS
6 PAF*AHS*FS
Modelo
Model R R Square
Adjusted
R Square
Std. Error Of the Estimate
1 0.896 0.803 0.797 2.94759
Anova
Model
Sum of
Squares
df
Mean
Square
F Sig.
Regression 7002.761 6 1167.127 134.334 0
Residual 1720.279 198 8.688
Total 8723.039 204
Coeficientes
Model
Unstandardized
Coefficients
Etandardized
Coefficients
t Sig.
B Std Beta
(Constant) 78.09 0.438 178.287 0
FS*PAF 27.779 1.576 0.806 17.621 0
PAF*AVS*FS -26.188 5.611 -0.34 -4.667 0
PAF*AHS*FS -28.795 5.709 -0.362 -5.044 0
PAF/PROF 4.187 0.284 0.632 14.727 0
PAF*AVS*FS/PROF -9.51 1.591 -0.42 -5.976 0
PAF*AHS*FS/PROF -4.384 1.695 -0.177 -2.586 0.1
174
ANEXO
ANEXO A:
Tabela T Student
Tabela A: Tabela T Student utilizada na equação.
g.l. 0.25 0.1 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001
1
1.000 3.078 6.314 12.706 31.821 63.657 318.309
2
0.816 1.886 2.920 4.303 6.965 9.925 22.327
3
0.765 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841 10.215
4
0.741 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604 7.173
5
0.727 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032 5.893
6
0.718 1.440 1.943 2.447 3.143 3.707 5.208
7
0.711 1.415 1.895 2.365 2.998 3.499 4.785
8
0.706 1.397 1.860 2.306 2.896 3.355 4.501
9
0.703 1.383 1.833 2.262 2.821 3.250 4.297
10
0.700 1.372 1.812 2.228 2.764 3.169 4.144
11
0.697 1.363 1.796 2.201 2.718 3.106 4.025
12
0.695 1.356 1.782 2.179 2.681 3.055 3.930
13
0.694 1.350 1.771 2.160 2.650 3.012 3.852
14
0.692 1.345 1.761 2.145 2.624 2.977 3.787
15
0.691 1.341 1.753 2.131 2.602 2.947 3.733
16
0.690 1.337 1.746 2.120 2.583 2.921 3.686
17
0.689 1.333 1.740 2.110 2.567 2.898 3.646
18
0.688 1.330 1.734 2.101 2.552 2.878 3.610
19
0.688 1.328 1.729 2.093 2.539 2.861 3.579
20
0.687 1.325 1.725 2.086 2.528 2.845 3.552
21
0.686 1.323 1.721 2.080 2.518 2.831 3.527
22
0.686 1.321 1.717 2.074 2.508 2.819 3.505
23
0.685 1.319 1.714 2.069 2.500 2.807 3.485
24
0.685 1.318 1.711 2.064 2.492 2.797 3.467
25
0.684 1.316 1.708 2.060 2.485 2.787 3.450
26
0.684 1.315 1.706 2.056 2.479 2.779 3.435
27
0.684 1.314 1.703 2.052 2.473 2.771 3.421
28
0.683 1.313 1.701 2.048 2.467 2.763 3.408
29
0.683 1.311 1.699 2.045 2.462 2.756 3.396
30
0.683 1.310 1.697 2.042 2.457 2.750 3.385
40
0.681 1.303 1.684 2.021 2.423 2.704 3.307
60
0.679 1.296 1.671 2.000 2.390 2.660 3.232
120
0.677 1.289 1.658 1.980 2.358 2.617 3.160
0.674 1.282 1.645 1.96 2.326 2.576 3.09
Fonte: MONTGOMERY, D. C., RUNGER, G. C. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. Ed:
LTC, Segunda edição, Rio de Janeiro, RJ, 2003.
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