vêm permitindo que as análises de desempenho de edificações também se desenvolvam. Para o processo de simulações computacionais, se destaca o potencial de simulações cada vez mais rápidas e a possibilidade de
simulações paramétricas de inúmeros casos. A funcionalidade de parametrizar simulações pode ser executada tanto em computadores locais, quanto em máquinas virtuais em servidores na nuvem6. Esta possibilidade exige outras funcionalidades para se trabalhar com megadados7 e na visualização de seus resultados (NEW et al., 2012).
A modelagem, simulação e pós-processamento de um grande número de casos pode ser um processo demorado ou inviável de ser realizado sem um sistema de automação. Para simulações termo energéticas com o EnergyPlus, existem algumas interfaces que facilitam o trabalho com simulações em larga escala. A seguir, são apresentadas algumas ferramentas ou interfaces que automatizam esse processo total ou parcialmente para processamento local ou em servidor web, como o objeto parametrics do EnergyPlus, o programa JEPlus, o OpenStudio e o EnergyPlus Cloud.
Como ferramenta própria, o EnergyPlus possui uma funcionalidade de pré-processamento para combinações paramétricas de variáveis. Esta função permite a criação de uma série de arquivos de entrada para simulação (IDFs), resultantes de um único arquivo de entrada que contenha os objetos e expressões para criação de simulações paramétricas. O pré-processador de paramétricas lê a fonte de entrada e remove os objetos da classe Parametrics. Processa estes objetos nas
6 O conceito de nuvem em computação refere-se à utilização da capacidade de
cálculo, memória e armazenamento de computadores e servidores compartilhados e interligados por meio da Internet.
7 Em tecnologia da informação o conceito de megadados (“big data” em inglês)
refere-se à análise de um grande banco de dados para geração de resultados interpretáveis.
expressões inseridas no modelo e produz uma série de IDFs para simulação (ENERGYPLUS, 2013b). A função parametrics do
EnergyPlus permite alternar valores específicos de qualquer objeto do
modelo. Por exemplo, é possível definir que a espessura de um isolante seja uma variável definida pelo controle do parametrics. Além disso, é possível definir expressões aritméticas e trigonométricas para os valores de entrada nas variáveis. Por exemplo, as coordenadas de uma superfície podem ser valores que são definidos de acordo com uma operação aritmética em função de valores definidos. Assim como, a largura de um elemento de sombreamento pode ser definida através da função trigonométrica de um ângulo definido como variável em parametrics.
O JEPlus é uma interface desenvolvida para programação e gerenciamento de simulações paramétricas com o EnergyPlus, assim como para agrupar resultados em um único arquivo. O programa também suporta simulações com o TRNSYS. Os projetos de simulações paramétricas são organizados em uma estrutura de árvore que reflete a dependência entre os parâmetros para valores específicos de cada alternativa. A entrada de cada valor pode ser distribuída em funções de ocorrência uniformes, gaussianas, triangulares e discretas. Também possui funções para realização de simulações de amostras por Hipercubo Latino. Além disso, possui funcionalidades de simulações em vários processadores de um computador ou em vários computadores em rede (JEPLUS, 2014). O desenvolvimento desta ferramenta é apresentado por Zhang (2009). Paralelamente, existe um serviço online de simulações paramétricas nas “nuvens” com o JEPlus, desenvolvido por Naboni et al. (2013).
Com o uso do JEPlus, Korolija et al. (2013a) desenvolveram arquétipos de escritórios para simulações de desempenho de energia na modelagem de estoques de edificações e estudos paramétricos. O uso da ferramenta possibilitou uma rápida modelagem das simulações para obtenção dos resultados. Já, Zhang e Korolija (2010) demonstraram que o JEPlus pode facilitar a modelagem e simulação paramétrica de estudos complexos. Eles apresentaram um exemplo com a modelagem e simulação de diferentes sistemas de condicionamento de ar, isolamento, tipos de vidro, controle de iluminação e climas, resultando em mais de trinta mil casos. No exemplo, a automação da ferramenta permitiu realizar tais simulações de maneira conveniente, facilitando a entrada e o pós- processamento dos resultados.
Outra iniciativa de integração de simulações paramétricas ao EnergyPlus está na interface em ambiente OpenStudio (NREL, 2013) através do DAKOTA (Design Analysis Kit for Optimization and
Terascale Applications), um conjunto de algoritmos em código aberto que
permite a interface entre códigos de simulação e um sistema interativo de análises estatísticas (ELDRED et al., 2013). Nestes algoritmos é utilizado o pacote de ferramentas DDACE (Distributed Design and Analysis of
Computer Experiments) para análises de sensibilidade de superfícies de
resposta, para determinar quais os parâmetros mais contribuem na variância de um estudo e para avaliar como os parâmetros interagem uns com os outros.
Além disso, o NREL (2014) vem desenvolvendo a ferramenta de análise paramétrica para o OpenStudio, que permite aos usuários lançarem grandes volumes de simulações para serem processadas na nuvem, através do Amazon Web Server (LONG et al., 2014). Como
iniciativa privada, a Autodesk segue na mesma linha com projeto para rodar o EnergyPlus na nuvem com o EnergyPlus Cloud (AUTODESK, 2015). Uma ferramenta web que permite a simulação com EnergyPlus até 20 vezes mais rápidas do que em um computador desktop comum (GOWRI, 2015).
3. CONSTRUÇÃO DA BASE DE DADOS
Para desenvolver um Metamodelo é necessária uma base de dados que represente o universo de casos a serem avaliados. Carlo (2008) e Melo (2012) adotaram tipos de edificações representativas, variando seus parâmetros construtivos para montar tal base. Entretanto, para atender a análise de avaliação por zonas térmicas, proposta por esta tese, a base de dados para esta predição deve representar as possibilidades construtivas e de uso de uma zona térmica de edificação comercial.
Foi definido um universo de casos que representam as possibilidades construtivas em zonas térmicas de edificações comerciais. A partir deste universo foi realizado um estudo amostral por hipercubo latino para reduzir os casos a serem simulados. Para viabilizar o grande volume de simulações, estas foram realizadas através de um Cluster para simulações com o programa EnergyPlus em processos paralelos.