Alexandre Santana Cruz

1. Buildings play a pivotal role in the transition to a low-carbon future (IEA 2024a), as heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems often account for more than half of total buildin...

Este estudo avaliou o desempenho térmico, econômico e ambiental de quatro sistemas de parede (cerâmico estrutural, cerâmico de vedação, concreto estrutural e concreto de vedação) aplicados a uma edificação unifamiliar simulada em três cidades brasileiras representativas de diferentes zonas bioclimáticas. Foram utilizadas simulações termoenergéticas com base nos métodos de Carga Térmica (CT), Graus-Hora (GH) e Autonomia Térmica (AT), com análises realizadas tanto em horário de ocupação quanto de forma contínua. O bloco cerâmico de vedação apresentou os melhores indicadores térmicos, com redução de até 8,7% em GH e 9,5% em CT, mas também os maiores custos e emissões de CO₂ incorporado. O bloco cerâmico estrutural, por sua vez, destacou-se como a solução mais equilibrada, com redução de até 64% no custo de aquisição e 19,9% nas emissões, mantendo desempenho térmico intermediário. A análise multicritério, considerando dois cenários de ponderação, confirmou sua superioridade em termos de custo-benefício. Concluiu-se que a escolha do sistema de parede impacta a sustentabilidade e o conforto térmico da edificação.

A desconstrução de edifícios pode incentivar a reutilização dos materiais para serem implantados em novas construções, minimizando custos e reduzindo a degradação ambiental, objetivando uma economia circular. Porém, a implementação dessa ideia ainda esbarra em desafios, como por exemplo, a necessidade de otimização da triagem dos materiais, para assim reduzir tempo e custos desse processo. Nesse sentido, a Inteligência Artificial (IA) pode auxiliar o processo de desconstrução, por ser uma ferramenta eficiente para melhorar os níveis de produtividade e gestão de recursos. Dessa forma, o presente estudo propõe uma revisão sistemática da literatura buscando entender como a associação da IA com metodologias e ferramentas tecnológicas digitais pode superar barreiras encontradas no processo de desconstrução de edifícios, mostrando de uma forma mais prática o funcionamento desta associação. Foram selecionadas treze publicações, dentro do período de 2022 até 2024 e usando a metodologia PRISMA, que identificaram o destaque do aprendizado de máquina associado ao Building Information Modeling (BIM) para a resolução de questões na área da desconstrução, principalmente relacionadas à filtragem de materiais. Identificaram-se lacunas específicas que foram analisadas para propor abordagens baseadas em IA, visando solucionar questões críticas no processo de desconstrução como, por exemplo, a avaliação da massa dos materiais.

A crise energética e as mudanças climáticas continuam sendo questões importantes para o desenvolvimento da humanidade. Dentro deste contexto, o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) afirma que as regiões tropicais serão as mais afetadas pelo aquecimento global. Paralelamente, apesar dos avanços sociais e econômicos no Brasil, estima-se que 20% da população viva em condições inadequadas. Sendo assim, o déficit habitacional representa uma oportunidade de implementação de novas tecnologias para economizar energia e promover maior resiliência ao ambiente construído. Por esse motivo, este trabalho teve como objetivo avaliar o potencial do sistema de wood frame para habitações de interesse social, considerando o desempenho térmico e energético, frente as mudanças climáticas em três zona bioclimáticas brasileira. O estudo foi composto por duas principais etapas: 1) Os arquivos climáticos futuros foram desenvolvidos utilizando a ferramenta CCWorldWeatherGen; e 2) Uma análise paramétrica foi realizada para explorar diferentes sistemas construtivos. Nesta etapa, o objetivo foi estimar as horas de desconforto e a demanda de energia das possíveis combinações de envelope do modelo; e por fim, identificar a melhor solução construtiva para cada localização avaliada. O EnergyPlus foi utilizado como ferramenta de simulação e acoplado com a ferramenta de parametrização jEPlus para realizar a análise paramétrica. As três cidades consideradas foram Curitiba – PR, Brasília – DF e Rio de Janeiro – RJ, enquanto os sistemas construtivos avaliados foram as paredes de bloco de concreto, paredes de wood frame, telhado de fibrocimento, e telhado de fibrocimento com isolamento térmico. Os resultados apontaram que as paredes de wood frame combinadas com telhados isolados termicamente representam uma alternativa construtiva promissora para promover resiliência em habitações de interesse social frente as mudanças climáticas.

Due to climate change conditions, natural ventilation potential may reduce over the years and increase dependence on HVAC systems. Moreover, occupants’ behaviour regarding natural ventilation is a significant parameter affecting the thermal-energy performance of residential buildings as people tend to occupy their homes differently depending on their life, work and cultural routines. Therefore, in this study, the thermal-energy performance of a Global South (GS) housing case study located in Brazil was assessed in a future weather context. This paper included two major steps: (1) Optimization procedure to create optimized models based on different occupancy patterns; and (2) Parametric analysis to explore the building’s thermal-energy performance for a given constructive design option, occupant behaviour and weather data. The optimization procedure included a multi-objective optimization based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) to minimize discomfort hours and cooling energy demand, while parametric analysis explored the occupants’ behaviour varieties derived from alternative occupancy patterns, ventilation availabilities and HVAC operation modes. The obtained future context simulation results indicated an increase in discomfort hours and cooling energy demand, while the most appropriate architecture design might vary depending on the occupancy behaviour.