Introducción

Hasta hoy en día año tras año entre los meses de junio a agosto principalmente, son noticias de cada día las consecuencias que causa el fenómeno climatológico de las bajas temperaturas o “helada” (descensos de temperatura por debajo o igual a 0 °C), en las diferentes zonas Alto Andinas del país a más de 3200 msnm, y por encima de los 4200 msnm a -18 °C¹. Estas condiciones climáticas al sobrepasar los umbrales de adaptación de la población pueden ocasionar daños a la vida, salud, educación, actividad agrícola y ganadera e infraestructura, principalmente a las poblaciones en situación de alta vulnerabilidad, sea por su condición social (pobreza y pobreza extrema), por su edad (niños y adultos mayores), y ubicación territorial². Hasta fines de junio de 2016, el Instituto de Defensa Civil (INDECI), informó que las bajas temperaturas habían afectado la salud de 257.251 personas (51 % en Puno y 21 % en Cusco). El mismo reporte señala que 48 niños menores de 5 años murieron por causas relacionadas con el frío entre mediados de abril y el 20 de junio³.

Ante esta situación y para paliar estas consecuencias, una alternativa es que las poblaciones cuenten con viviendas dignas donde la energía solar sea considerada de manera obligatoria en la etapa de diseño debido a que en las zonas Alto Andinas y principalmente al Sur del país, la radiación solar bordea anualmente los 6 kWh/(m²•día) ^4,5.

Así mismo, las instituciones de diversas índoles sean privadas, estatales y ONGs, tienen que realizar la transferencia de tecnología en base a estudios y experiencias realizados sobre el clima, materiales locales, construcciones bioclimáticas, y confort térmico. Materiales locales como el adobe por ejemplo cuyos conocimientos ancestrales de buenas prácticas constructivas se han perdido al pasar los años y tienen que recuperarse añadiendo estudios y técnicas modernas en su fabricación. Además, del conocimiento de sus propiedades térmicas⁶ que se emplean como variable de entrada a los softwares de simulación dinámica para determinar el rendimiento térmico/energético de edificaciones⁷, y evitar posibles incertidumbres al tomar valores de referencias internacionales.

En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo evaluar el desempeño térmico de un módulo experimental de vivienda alto andina en base a doce configuraciones de medida con data meteorológica registrada in situ, data de un año meteorológico típico, y data como resultado del empleo de software de simulación EnergyPlus previamente validada.

2. ANTECEDENTES

En el ámbito local desde hace una década, se ha intensificado el estudio del confort térmico en zonas Alto Andinas para mitigar el fenómeno climatológico de las bajas temperaturas o “helada”, principalmente mediante la ejecución de proyectos de tesis de investigación de título profesional y grado de maestría ^{(8, 9)}. Tal es así que la UNI desde el 2009 por medio de la Facultad de Ciencias y el CER-UNI, ha enfatizado el estudio experimental in situ del confort térmico en poblaciones rurales por encima de los 3000 msnm, en base a construcciones de módulos habitables de vivienda partiendo de un diagnóstico y diseño bioclimático acorde a dichas poblaciones respetando las costumbres y re-valorando las técnicas constructivas tradicionales¹⁰; priorizando el uso del recurso solar en abundancia por estas zonas en especial las Alto Andinas, buen aislamiento, hermeticidad, adecuada operatividad de los elementos constructivos sobre la envolvente, e implementación de sistemas de climatización pasiva o activa con energía solar¹¹. Los estudios realizados contemplan desde la etapa de diseño, el uso de programas de modelado en 3D y simulación computacional como el EnergyPlus, SketchUp, y OpenStudio.

En un contexto similar pero más enfocado a la construcción bioclimática a través de proyectos pilotos en zonas Alto Andinas, entidades del estado como el Ministerio de Vivienda Construcción y Saneamiento (MVCS) en colaboración con universidades y ONGs, publicó el 2014 el libro “Abrigando Hogares”¹², donde recopila una serie de técnicas de aislamiento sobre la envolvente de viviendas. La misma entidad el mismo año publica la Norma Técnica Peruana EM.110 “Confort Térmico y Lumínico con Eficiencia Energética”¹³, aún de aplicación voluntaria para nuevas construcciones o rehabilitaciones de viviendas donde dan hincapié, para nueve zonas bioclimáticas, el cumplimiento de valores de transmitancia térmica (U) en muros, techo y piso. Con estas exigencias, la norma EM.100 solo prevé el nivel de aislamiento de los materiales (cálculo de U conociendo su conductividad térmica y espesor) obviando su capacidad calorífica como material acumulador de calor (inercia térmica), parámetro físico de importancia donde se emplea materiales de construcción de alta masa térmica como el adobe o tapial y, donde el clima se presenta con altas fluctuaciones de temperatura y abundante recurso solar. En base a ello, la norma solo considera cálculos en estado estacionario como la gran mayoría de normas de Sudamérica¹⁴.

Otras instituciones que han contribuido al estudio de las construcciones bioclimáticas enfocados a su mejora térmica son las ONGs como Soluciones Prácticas (antes ITDG), que ha elaborado el libro “Calefacción solar para regiones frías”, donde, se presenta el aprovechamiento del recurso solar para el diseño de ambientes interiores no solo para el bienestar humano sino también para la ganadería y agricultura¹⁵. Otra ONG es Care Perú que a partir de cinco modelos de vivienda construidos en la provincia de Castrovirreyna en Huancavelica, recomiendan en base a medidas experimentales y empleo de simulaciones dinámicas, el uso de claraboyas en el techo e invernadero adosado¹⁶.

A nivel internacional los estudios respecto al diseño bioclimático y específicamente al confort térmico son amplios, como el desarrollado por Agugliaro¹⁷ que recopila información de diversas estrategias y técnicas constructivas en base al clima empleando la carta psicrométrica de Givoni. Otros por ejemplo resaltan los diferentes métodos y técnicas que se han empleado en todo el mundo para lograr reformas de rendimiento y adaptar los edificios a los estándares actuales de eficiencia energética y confort térmico es esencial para mejorar la sostenibilidad y el rendimiento energético¹⁸. Así como también resaltan que el uso de un software dinámico es más apropiado para tratar las propiedades inerciales de la estructura para calcular de manera más detallada las cargas térmicas anuales y obtener más información sobre las zonas de calentamiento individuales¹⁹.

En este contexto, el presente trabajo se refiere al estudio del confort térmico mediante evaluaciones sistemáticas de un módulo experimental de vivienda (MEV), complementado con la modelación y simulación dinámica empleando el software EnergyPlus²⁰, y su posterior validación. El MEV se construyó y evaluó en forma preliminar por el MSc. Rafael Leonardo Espinoza Paredes²¹. El MEV se encuentra en San Francisco de Raymina, una comunidad al sur de Ayacucho a 3700 msnm. El presente estudio comprendió doce configuraciones de medida del comportamiento del MEV, como etapa previa la rehabilitación del MEV y después como etapa inicial la evaluación de su desempeño térmico usando solamente técnicas bioclimáticas arquitectónicas pasivas de aislamiento térmico: piso aislado, dobles puertas de madera, ventanas con doble vidrio y coberturas de madera, y techo con cielo raso. Una segunda configuración de medida incluyó adicionar a la evaluación anterior, a dos sistemas de calefacción solar, los denominados “muro radiante” y “tubo radiante”, que utilizan como fuente de energía el Sol y el agua como medio de acumulación de calor en forma de calor sensible. Y la última configuración consistió en la evaluación con técnicas de aislamiento, sistemas de calefacción, la inclusión de cargas internas, pernoctación, y ocupación humana.

3. METODOLOGÍA

De acuerdo a los objetivos del presente estudio, se evalúa el MEV de manera sistemática a partir de doce configuraciones de medida, para determinar su desempeño térmico. Configuraciones que van con el MEV cerrado y abierto las 24 horas solo con técnicas de aislamiento pasivo (TAAP); operatividad de puertas, ventanas, contrapuertas (CP), y contraventanas (CV), inclusión de dos sistemas activos de calefacción solar (SC), cocina a gas (CG) como carga interna, y pernoctación (P), las cuales se describen en la TABLA I de acuerdo a los tiempos y fechas de evaluación entre los años 2016 a 2017, periodo de tiempo donde se registró in situ, data meteorológica del lugar para posteriormente, generar un archivo climático con extensión EPW (EnergyPlus Weather) de entrada al EnergyPlus a través del software Meteonorm.

Fig. 1 Vistas del módulo y sistemas de calefacción solar. (a) MEV, (b) tubo radiante en el ambiente norte, y (c) serpentín del sistema muro radiante en el ambiente sur y adosado a la pared divisoria. 

TABLA I Configuraciones de medidas en el MEV. 

Nota: Cada configuración de medida en la fecha especificada, representa la operatividad del MEV para determinar de acuerdo a cada una de ellas, el incremento de temperatura al interior del MEV.

Así mismo, el estudio se complementa con el modelado y simulación del MEV empleando el software EnergyPlus para determinar la temperatura interior, que se contrasta con la temperatura interior real medida para la validación del modelo y analizar el desempeño térmico del MEV. La Fig. 2 muestra el diagrama de flujo del proceso de modelado y simulación en EnergyPlus, el cual se asocia de otros dos programas como el SketchUp, y Legacy OpenStudio ^{(22, 23)}, con el primero se genera la geometría en 3D del edificio, y con el segundo, se genera las zonas térmicas (volúmenes de aire a temperaturas uniformes) de acuerdo a los espacios o volúmenes (masas) de aire a analizar. EnergyPlus es el motor de cálculo térmico/energético que considera los flujos de calor dependientes del tiempo, es decir, en estado transitorio. Dado a que entre las variables principales de entrada a la simulación están las propiedades termofísicas y ópticas de los materiales, las primeras se tomaron de la Norma Técnica Peruana EM.110 y las segundas de acuerdo a la recomendación del programa, 0,7 para la absortancia solar, y 0,9 para la absortancia térmica. Así mismo, los coeficientes de transferencia de calor por convección se consideraron también de la norma EM.110, para el piso interior y exterior 11,1 W/m2·°C, para el techo interior y exterior 11,1 y 20 W/m²·°C, y para las paredes interior y exterior 9 y 16,6 W/m²·°C.

Las simulaciones del MEV se consideran para la configuración de medida 12, del 24 al 28 de febrero del 2017, donde se tiene en operatividad ambos ambientes diferenciando solo uno del otro en la pernoctación y operatividad humana por 5 h que se da en el ambiente norte.

Fig. 2 Diagrama de flujo del proceso de simulación EnergyPlus. Adaptado de ²⁴. 

3.1 CONFIGURACIÓN EXPERIMENTAL Y MODELADO CON ENERGYPLUS

Los ambientes norte y sur del MEV para cada configuración de medida de acuerdo a sus tiempos de evaluación, se monitorearon térmicamente empleando sensores de temperatura Pt100 (Fig. 3a), conectados a registradores de datos de marca ONSET HOBO U12-006 (Fig. 3b) de cuatro canales programados cada 30 minutos. La medida de la humedad relativa se realizó con registradores de datos de la misma marca, pero modelo U12-012 que cuentan con sensores internos y que además miden, luminosidad, temperatura, y cuentan con un canal externo para medir temperatura. Las medidas de los parámetros meteorológicos externos como temperatura del aire, humedad relativa, radiación solar global sobre superficie horizontal, velocidad y dirección del viento, fueron realizados empleando una estación meteorológica HOBO (Fig. 3c) ubicada a 100 m del MEV. Las medidas se realizaron desde el 5 de julio del 2016 al 28 de febrero del 2017.

Fig. 3 Instrumentos de medición. (a) Sensor Pt100 con protección de la radiación solar, (b) registrador de datos de temperatura de cuatro canales, y (c) estación meteorológica. 

La simulación de la presente investigación se realiza empleando el programa informático EnergyPlus de uso mundial y propiedad del Departamento de Energía de los Estados Unidos, es de código abierto y uso gratuito al igual que sus complementos SketchUp y Legacy OpenStudio, el primero de propiedad de Trimble Navigation, y el segundo del Laboratorio Nacional de Energías Renovables de los Estados Unidos (NREL). EnergyPlus permite determinar las demandas de energía de calefacción y refrigeración en un edificio, así como, la temperatura interior y otras variables entre ellas solo por nombrar, la energía por radiación solar incidente en las superficies exteriores e interiores, las temperaturas superficiales exteriores e interiores, el promedio de la transferencia de energía por conducción desde las superficies, y el almacenamiento de energía en superficies. Todo ello a partir del ingreso de variables como el archivo de clima y diseño geométrico en 3D del edificio, los algoritmos de cálculos de los coeficientes de convección interior y exterior, el algoritmo del balance de calor, el paso de tiempo en la solución de las ecuaciones y sus cálculos, información del edificio, el control de la simulación, ubicación geográfica del edificio, temperatura del terreno, materiales opacos y transparentes con sus propiedades termofísicas y ópticas, configuraciones constructivas, entre otras.

El modelado del MEV se realiza considerando tres zonas térmicas de las cuales para el estudio se considera solo dos (Fig. 4a), la zona térmica denominada ambiente sur (Fig. 4b), y ambiente norte (Fig. 4c), debido a que nos interesa evaluar el desempeño térmico de dichos ambientes.

Fig.4 .Representación de las zonas térmicas. (a) Esquema de las zonas, (b) ambiente sur, y (c) ambiente norte. 

4. ANÁLISIS DE RESULTADOS

Se presentan resultados y análisis de los datos experimentales registrados y simulaciones en el MEV a través de la medición de variables ambientales interiores y exteriores como la temperatura del aire, humedad relativa y radiación solar. La monitorización de estas variables será útil para comprender el comportamiento térmico del MEV desde el punto de vista energético en lo que refiere a ganancias y pérdidas de energía a través de su envolvente, cargas internas, y actividad humana; a la vez, que servirá de referencia para otras investigaciones que involucren el comportamiento térmico de viviendas.

4.1 CONDICIONES CLIMÁTICAS EXTERIORES

Del tratamiento de datos registrados en San Francisco de Raymina durante la etapa de medida del 5 de julio del 2016 al 28 de febrero del 2017, el promedio de temperatura exterior oscila entre 2,6 °C y 16,9 °C con una temperatura promedio de 9,3 °C, una temperatura mínima horaria que llega hasta -7,1 °C a las 6 a.m. el día 29 de agosto del 2016, y máxima horaria de 24,1 °C alcanzada al medio día el 12 de noviembre del mismo año; la humedad relativa oscila entre 42.3 % y 86,9 % con una humedad relativa promedio de 69,2 %; una Irradiancia solar promedio diario máximo de 1091,29 W/m² con un promedio de 480,68 W/m², y energía solar promedio diario de 5,98 kWh/(m²∙día).

Fig. 5 Energía solar media diaria (kWh/(m²∙día)) por mes para San Francisco de Raymina según data registrada del 5 de julio del 2016 al 28 de febrero del 2017. 

4.2 TEMPERATURAS MEDIAS DIARIAS INTERIOR Y EXTERIOR

La TABLA II muestra las configuraciones de medida con los incrementos de temperatura del aire interior (Ti) respecto al exterior (Text) alcanzados en los ambientes del MEV, presentándose un incremento mínimo de 2,7 °C en la configuración de medida 1, hasta incrementos de 9,5 °C en la configuración de medida 12 donde, se considera en ambos ambientes, el aislamiento, manejo de contraventanas, funcionamiento de los sistemas de calefacción solar, aislamiento del colector solar del sistema denominado muro radiante y, encendido de la cocina a gas. Y solo en el ambiente sur, pernoctación de dos adultos y un adolescente, y operatividad humana por 5 horas en el ambiente norte.

TABLA II Incrementos de temperatura media diaria al interior (Ti) del MEV respecto al exterior (Text), ambientes sur (Amb S) y norte (Amb N), según configuraciones de medida. 

Nota: Se muestra el incremento de temperatura para cada configuración de medida en cada ambiente del MEV. En la configuración 1 (baja operatividad), el incremento en el ambiente sur es de 2,7 °C, y en el ambiente norte 5,3 °C; y para mayores operatividades como en la configuración 12, el incremento es de 7,7 °C y 9,5°C en el ambiente sur y norte.

Cabe resaltar que para el 29 de agosto del 2016 para una temperatura horaria mínima exterior de -7,1 °C, e interior de 9,5 °C en el ambiente norte, se presentan el mayor incremento de temperatura de 16,6 °C.

La Fig. 6 muestra el comportamiento de las temperaturas medias diarias interior del ambiente sur (Ti Amb S) y norte (Ti Amb N), con el exterior (Text). Los números en la gráfica entre líneas punteadas de color rojo representan cada configuración de medida. Empleando el modelo adaptativo de Humphreys (1976) se determina que la temperatura de neutralidad o de confort térmico para San Francisco de Raymina es 16,8 °C, con un rango de variación de ±3 °C debido al valor de su oscilación térmica (14,8 °C)²⁵.

Fig. 6 Temperaturas medias diarias, interior del MEV (Ti) y exterior (Text), para las 12 configuraciones de medida (en números entre líneas verticales punteadas color rojo) en el ambiente Sur (Ti Amb S) y Norte (Ti Amb N). 

4.3 SIMULACIÓN DINÁMICA PARA PREDECIR EL COMPORTAMIENTO TÉRMICO DEL MEV

Se presente en la Fig. 7 las temperaturas medidas horarias diarias interiores (Ti) y exterior (Text), medidas y simuladas para los ambientes Sur (Fig. 7a), y ambiente Norte (Fig. 7b), para la configuración de medida 12 del 24 al 28 de febrero del 2017. El pico en ambas figuras entre las 19 y 20 p.m., representa el empleo de la cocina a gas en ambos ambientes cuyo encendido se producía a las 19 p.m., y el apagado a las 19:30 p.m. El consumo de gas propano diario en los ambientes fue aproximadamente de 110 g. En una hora el aporte energético de las cocinas al MEV fue en promedio de 1,55 kWh. En ambos ambientes la temperatura media mínima esta por los 15 °C (temperatura que podría considerarse representativa del bienestar térmico alto andino), con una amortiguación térmica de la Ti respecto a la Text debido a los componentes de su envolvente, baja. La oscilación térmica pasa de 8,8 °C en el exterior, a 2,2 °C en el interior, esto debido a la masa térmica de la envolvente del MEV, principalmente de las paredes de adobe cuyo espesor es de 0,4 m.

Fig.7 Temperaturas medias horarias diarias medidas y simuladas, interior (Ti medida y Ti simulada) y exterior (Text), (a) ambiente sur, y (b) ambiente norte, para la configuración de medida 12 del 24 al 28 de febrero del 2017. 

La actividad humana de pernoctación de tres personas (dos adultos y un adolescente), se consideró con valores de tasa metabólica (Met) como variable de ingreso a la simulación (ver Fig. 8) de 40 W/m² cada uno. Para un hombre promedio (30 años, 70 kg, 1,73 m de altura, 1,8 m² de superficie)²⁶. Entonces, cada persona aporta 72 W. La operatividad humana por 5 h se consideró para una actividad de trabajo de oficina con un aporte de 126 W por hora.

Los resultados encontrados en la Fig. 7 entre lo real medido y lo simulado, se validan a partir de técnicas estadísticas que utilizan dos índices diferentes, el coeficiente de la raíz del error cuadrático de la media o CV (RSME) ecuación 1, que permite determinar lo cerca que un modelo se ajusta a los datos medidos; y el error de sesgo medio (MBE) ecuación 2, que mide que tan cerca los datos simulados por el modelo, corresponden a los datos reales medidos²⁷. Empleando estos índices se generaron resultados de error porcentual para la condición ambiental de los modelos

Fig. 8 Campo de ingreso de variable para la simulación, número de personas y su actividad. 

Donde, M _i representa los datos medidos, S _i los datos simulados, y N _i el número de datos. Típicamente un modelo es declarado calibrado o validado si se obtiene CV (RMSE) y MBE, dentro del 30 % y ±10 % respectivamente²⁸. Para el presente estudio se obtiene CV (RMSE) 15 % para el ambiente sur, y 16 % para el ambiente norte; y MBE -1 % para el ambiente sur, y -2 % para el ambiente norte.

Con el modelo validado, se infiere que la representación virtual del MEV mediante software por computadora, tendrá un comportamiento tal cual se presenta en la realidad y es posible, realizar cambios sobre determinados componentes constructivos como las paredes dado a que estos, por sus valores de transmitancias (U) de llevar una capa de barro por el exterior de 0,02 m y 0,40 m de espesor de adobe es, U=1,63 W/m²·°C (la norma EM.110 exige 1 W/m²·°C). Según la norma, no cumplen con las exigencias y deben modificarse o adicionarse mayores elementos constructivos que mejoren su aislamiento o resistencia térmica al paso del calor. Por tal razón, se simula el MEV con nuevas consideraciones de paredes tal como se muestra en la TABLA III, donde, el punto 1 es tal cual se encuentran las paredes del MEV, el 2 lleva un recubrimiento de yeso de 0,03 m de espesor por el interior y exterior (U=1,26 W/m²·°C), el 3 es una doble pared de adobe de 0,20 m de espesor con espacio de aire de 0,05 m y recubrimiento de barro de 0,02 m de espesor (U=1,23 W/m²·°C), el 4 a diferencia del 3 lleva recubrimiento de yeso exterior e interior de 0,03 m de espesor (U=1,03 W/m²·°C), el 5 a diferencia del 4 lleva fibra de vidrio en vez de aire (U=0,49 W/m²·°C). Todos ellos con el consecuente incremento de temperatura interior respecto de 1 y representado entre paréntesis.

TABLA III Incremento de la temperatura interior (entre paréntesis) según las opciones de mejora de las paredes y referenciadas con el componente 1. 

Nota: Las componentes constructivas del punto 2 al 5 representan propuestas constructivas de incremento de la temperatura interior, considerando el punto 2 hay un incremento promedio de 0,55 °C, y con el punto 5 de 3,1 °C.

De la TABLA III la propuesta 5 respecto de 1 es la que presenta el mayor incremento de la temperatura del aire interior en los ambientes del MEV con alrededor de 3 °C. Si bien no es común este tipo de componente constructivo de doble pared con aislante, es una alternativa que debería probarse y medirse para verificar y corroborar los resultados simulados.

CONCLUSIONES

- Se logró en promedio incrementos de temperatura de hasta 9,5 °C en el ambiente norte con la configuración de medida 12, y 9,2 °C en el ambiente sur con la configuración de medida 9, ambas configuraciones consideran el manejo de las contraventanas, uso de cocina a gas, uso de sistemas de calefacción, y pernoctación. Lograr una temperatura interior cercana a la temperatura de confort de 16,8 °C según modelo adaptativo, se alcanza con las configuraciones de medida 5 y 6 básicamente, a partir del control de contraventas y sistemas de calefacción.

- La validación de la simulación a partir de modelos de cálculos estadísticos como los índices CV (RMSE) y MBE, presentan buenos acuerdos entre la data experimental y simulada, y a partir de ello, proponer una doble pared de adobe con separación de 0,05 m de fibra de vidrio y recubrimiento exterior e interior con yeso, incrementaría la temperatura interior en 3 °C.

- La operatividad y manejo concienzudo de los elementos de una vivienda, juega un rol importante más allá que las implementaciones realizadas en ella. Sin un control adecuado de las infiltraciones que puedan existir en una vivienda ya sea por los vanos de puertas y/o ventanas, no será posible alcanzar las mejoras de los incrementos de temperatura deseadas para la comodidad térmica y, por el contrario, se alcanzará incomodidad térmica. Es por ello que la transferencia de conocimientos y sensibilización a las poblaciones toma un rol importante en temas como, uso y manejo de los elementos constructivos de una vivienda, causas y consecuencias que ocasionan en la salud las bajas temperaturas o “heladas”, daños a la infraestructura, consecuencias en la educación respecto al rendimiento del alumnado, aprovechamiento del recurso solar, y la revaloración en el uso de materiales tradicionales y sus técnicas constructivas ancestrales.