El estudio aborda el diseño optimizado de una vivienda unifamiliar de 150 m² y 3 habitaciones ubicada en Els Pallaresos (a 6 km de Tarragona, en Cataluña, España). Los objetivos principales fueron lograr una elevada eficiencia energética, seleccionar materiales saludables para los ocupantes, tener una huella ecológica baja y, en la medida de lo posible, lograr costes de construcción por debajo de la media. Una estrategia clave para lograr estos objetivos fue implementar un proceso de diseño basado en simulaciones desde el inicio del proyecto. Además de una amplia investigación sobre los materiales y sistemas de construcción disponibles en la región, el proyecto incluyó tres fases principales:

a) Un análisis de optimización basado en algoritmos genéticos, destinado a investigar las soluciones de diseño que ofrecen el mejor desempeño en términos de emisiones de CO₂ y costes constructivos.

b) Desarrollo del diseño arquitectónico a partir de los resultados de optimización, considerando de manera más detallada las peculiaridades de la topografía y los requerimientos de los propietarios.

c) Un análisis paramétrico destinado a verificar el desempeño del proyecto arquitectónico, así como a optimizar aún más los cerramientos y el acristalamiento.

RESULTADOS MAS IMPORTANTES:
Este método demostró ser efectivo para lograr los objetivos planteados. El proyecto obtuvo la máxima calificación energética del Código Técnico de la Edificación de España. Además, en comparación con un proyecto normal, conseguimos ahorros del 31% en los costes globales (más de € 32,000, considerando solo los elementos constructivos básicos), así como una reducción del 41% en las emisiones globales de CO₂ (más de 60 toneladas). El proyecto hace evidentes los beneficios de implementar un proceso de diseño basado en simulaciones, especialmente si estas se llevan a cabo desde las primeras etapas de diseño. DesignBuilder demostró ser una herramienta valiosa en todo el proceso, no solo porque usa el motor de simulación de EnergyPlus, sino porque permite efectuar diversos tipos de análisis que facilitan la toma de decisiones y el proceso de diseño interactivo.

Análisis de optimización

El objetivo de esta fase fue explorar las soluciones de diseño arquitectónico que ofrecen el mejor desempeño, considerando dos objetivos: (a) reducir las emisiones de carbono asociadas al consumo de combustible y (b) minimizar el coste inicial de construcción. Utilizamos un método que implica acoplar un motor de simulación a un algoritmo genético, ambos proporcionados por DesignBuilder. Este método ayuda a resolver problemas con muchas variables y opciones de diseño, simulando solo un número relativamente pequeño de soluciones. Como se muestra en la Figura 1, el análisis de optimización incluyó siete variables de diseño:

Forma. Se evaluaron siete formas, con modelos geométricos simplificados pero que incluyen la distribución interna de los espacios típicos. Todos tienen los mismos espacios principales y la misma área de suelo útil, aunque debido a su configuración geométrica tienen diferentes áreas de circulación.

Proporción ventana-muro (PVM). Se consideraron 11 PVM en los espacios principales: estar, comedor, estudio y dormitorios. En esos espacios, la PVM varía de 0.25 a 0.75, en intervalos de 0.05. En los espacios restantes, las ventanas son relativamente pequeñas y tienen dimensiones fijas.

Niveles de masa térmica y aislamiento. Los cerramientos opacos se definieron principalmente combinando dos variables de diseño: los niveles masa térmica y aislamiento. Además se diferenciaron en dos grupos. El primero corresponde a cerramientos que involucran materiales comunes en España y está compuesto por 36 opciones, que resultan de combinar 4 niveles de masa y 9 de aislamiento. El segundo grupo incluye dos sistemas constructivos, uno con muros y losas de hormigón celular y otro con muros de hormigón celular y losas de hormigón alveolar. Ambos sistemas se combinan con cinco niveles de aislamiento, correspondientes a los valores recomendados por el Código Técnico de la Construcción (CTE) para las zonas climáticas A, B, C, D y E. En resumen, el análisis de optimización incluyó 46 opciones para los cerramientos opacos.

Hojas de vidrio y tipo de acristalamiento. El análisis incluyó 12 opciones de acristalamiento, que resultan de combinar dos variables: la cantidad de hojas de vidrio (2 o 3) y el tipo de acristalamiento (claro, absorbente, reflectante, absorbente-reflectante, bajo emisivo y espectral selectivo).

Sombreado. Se consideraron cuatro opciones de sombreado para las ventanas de los espacios principales, es decir, las mismas en las que se puede modificar la PVM: estar, comedor, estudio y dormitorios. Los dispositivos consisten en voladizos y laterales, con cuatro dimensiones posibles: 0.00 (sin dispositivos), 0.50, 0.75 y 1.00 m.

Figura 1. Matriz de variables y opciones de diseño para el análisis de optimización.

El número total de soluciones de diseño posibles excedió las 170,000, considerando la combinación de las opciones de cada variable de diseño. El método de optimización genética nos permitió identificar las soluciones óptimas (o muy cercanas a las óptimas) después de simular solo unas 7.000 soluciones.

Resultados de optimización

Se realizaron siete ejecuciones de optimización, una para cada opción de forma. La Figura 2 muestra los resultados de las siete ejecuciones, identificando cada opción de forma con un color específico. El eje X denota las emisiones operativas de CO₂, es decir, las emisiones asociadas con los consumos de combustible. El eje Y indica los costes iniciales de construcción, considerando solo el coste básico de los cerramientos, acristalamiento y dispositivos de sombreado. Cada punto corresponde a una solución de diseño simulada.

Figura 2. Resultados completos de las siete ejecuciones de optimización.

La gráfica anterior muestra que las formas I-1P-2130x675 e I-2P-1240x645 ofrecen el mejor desempeño, ya que están ubicados más cerca del frente de Pareto global, es decir, la línea de soluciones que no son superadas por otras soluciones en términos de coste y carbono (a la vez). Esta tendencia se ve más clara en la Figura 3, que solo muestra los frentes de Pareto de las siete formas. También se observa que ambas formas tienen un desempeño similar en la parte central de los frentes de Pareto, es decir, la que ofrece las soluciones más equilibradas en términos de carbono y coste. Estos resultados ayudaron a los propietarios y diseñadores a enfocarse en las soluciones de diseño más prometedoras, de cara a las siguientes fases del proyecto.

Figura 3. Frentes de Pareto de las siete ejecuciones de optimización.

La Figura 4 muestra solo el frente de Pareto de la forma I-2P-1240x645 y destaca tres soluciones que se han seleccionado como las "más" óptimas, ya que tienen claras ventajas sobre las restantes. Esta selección evita las soluciones extremas, es decir, las más caras y las que generan más CO₂, bajo tres criterios de selección diferentes: la selección orientada al CO₂ (solución 7); la selección “bien equilibrada” (solución 11); y la selección orientada al coste (solución 18).

Figura 4. Frente de Pareto de la forma I-2P-1240x645, con las soluciones óptimas seleccionadas.

La Tabla 1 muestra todos los valores de las soluciones en este frente de Pareto. Las filas resaltadas en azul corresponden a las tres soluciones seleccionadas previamente. La tabla habla por sí misma, dejando claro las opciones de diseño que tienden a reducir las emisiones de CO₂ pero aumentan los costes, así como aquellas que reducen los costes pero aumentan las emisiones.

Tabla 1. Opciones de diseño y resultados de las soluciones en el frente de Pareto de la forma I-2P-1240x645.

Proyecto arquitectónico

El diseño arquitectónico se desarrolló a partir de los resultados del análisis de optimización, pero teniendo en cuenta de manera más detallada las peculiaridades de la topografía y los requerimientos específicos de los propietarios. Los cambios más importantes, con respecto a los modelos de optimización, fueron los siguientes:

• Se adoptó una solución que podría definirse como "intermedia", ya que combina las dos formas “más” óptimas: I-1P-2130x675 e I-2P-1240x645. Casi todos los espacios principales están ubicados en la planta baja, pero el estudio se ubica en el primer piso, formando un entresuelo que se comunica con el salón-comedor mediante un espacio de doble altura.
• Las dimensiones de las ventanas se ajustaron en cada espacio, de acuerdo con sus requerimientos específicos. La proporción total de acristalamiento en los espacios principales de la casa se mantuvo en 0.25, según lo sugerido por el análisis de optimización, mientras que la proporción global de acristalamiento es del 0.12 (considerando todas las paredes exteriores y todas las ventanas).
• En lugar de dispositivos de protección de ventanas, el proyecto incluyó elementos de autosombreado arquitectónico para reducir aún más la huella de carbono. En la parte exterior del salón-comedor, se propuso instalar un toldo plegable, con el fin de reforzar el sombreado del mayor acristalamiento y también obtener un espacio exterior protegido del sol, especialmente en verano.

Figura 5. Plantas arquitectónicas de la vivienda.

Figura 6. Vista exterior.

Figura 7. Vista interna 01.

Figura 8. Vista interna 02.

Análisis paramétrico

A partir de un modelo de simulación más detallado, acorde con el diseño arquitectónico previamente desarrollado, realizamos una serie de simulaciones paramétricas. El objetivo fue verificar el desempeño del proyecto, así como optimizar aún más los cerramientos y el acristalamiento. En total se evaluaron las 12 soluciones que se derivan de la matriz de opciones que se muestra en la Figura 9.

Figura 9. Matriz de opciones para el análisis paramétrico.

Para evaluar las soluciones de diseño, en este caso no consideramos las emisiones operacionales y los costes iniciales de construcción, sino las emisiones globales de CO₂ y los costes globales. El primer indicador es la suma de las emisiones operacionales y el carbono incorporado en los cerramientos, mientras que el segundo es la suma de los costes iniciales de construcción y los costos de la energía consumida durante la vida útil de la vivienda. En ese sentido, los criterios para seleccionar las mejores soluciones son incluso más completos que en el caso del análisis de optimización.

Resultados del análisis paramétrico

La Figura 10 muestra los costes y las emisiones de CO₂ globales de las soluciones simuladas. El primer indicador aumenta gradualmente cuando se cambia al sistema constructivo basado exclusivamente en hormigón celular, se aumenta el nivel de aislamiento y se mejora el acristalamiento. Por otro lado, las soluciones con losas de concreto alveolar presentan emisiones bastante más elevadas.

La solución HCel_ZC-Spec es la que presenta las emisiones globales más bajas (la huella ecológica más reducida), pero manteniendo un coste global razonable. Considerando los objetivos del proyecto, ésta fue la solución final adoptada.

Figura 10. Comparación de las 12 soluciones evaluadas, considerando los costes y las emisiones globales.

Análisis complementarios

De manera complementaria, desarrollamos algunos análisis y comparaciones adicionales:

• El proyecto se evaluó mediante las herramientas oficiales para verificar el cumplimiento del Código Técnico de la Edificación (CTE), encontrando que cumple fácilmente con los límites de demandas y consumos energéticos. Además, el proyecto obtuvo la máxima calificación energética (letra A).
• Un análisis especial arrojó que el proyecto tiene un alto potencial para cumplir con el estándar Passive House. En ese análisis usamos el módulo HVAC detallado de DesignBuilder para modelar un sistema de aire acondicionado con bomba de calor aire-aire. De acuerdo con los resultados, las cargas de calefacción y refrigeración sensible fueron de 10.6 y 11.7 kWh/m²-año, respectivamente. Estos valores están por debajo del límite de 15 kWh/m²-año establecido en el estándar.
• Dado que el proyecto final tiene una cantidad relativamente baja de acristalamiento, al menos comparado con otras viviendas modernas en la zona, nos preguntamos si tenía adecuados niveles de iluminación natural. Así, desarrollamos varios análisis con el módulo de Iluminación natural de DesignBuilder. Los resultados indican que el proyecto obtendría al menos un crédito de LEED v4 Opción 2, con un 76% del área cumpliendo con los requerimientos de iluminancia (ver Figura 11).

Figura 11. Análisis complementario de iluminación natural.

Otra pregunta importante, para contextualizar los resultados de este estudio, se refiere al desempeño de nuestro proyecto en comparación con otras posibles soluciones. Para responder esta pregunta desarrollamos y simulamos tres modelos adicionales:

Proyecto previo: Modelo basado en un proyecto arquitectónico desarrollado previamente. Está orientado correctamente, pero tiene más área de acristalamiento mayor área de suelo total (con aproximadamente la misma área de suelo útil). Tiene materiales y sistemas constructivos tradicionales.

IR-2P-1310x1020: Este modelo se deriva de la forma correspondiente que se utilizó en el análisis de optimización, pero se ajustó para tener la misma área de suelo útil que en nuestro proyecto. Representa un proyecto típico que no considera la orientación correcta de la casa y que tiende a ubicarse en la parte central del predio. Este modelo también incluye sistemas constructivos tradicionales.

I-2P-1240x645: Este modelo también se deriva de la forma correspondiente utilizada en el análisis de optimización. Representa la solución "más" óptima, según esos resultados. En este caso se considera el sistema constructivo que combina muros de hormigón celular y losas de concreto alveolar.

Los tres modelos se simularon usando los mismos criterios que en nuestro proyecto y verificamos que cumplieran con los requisitos del Código Técnico de la Edificación. Los resultados, que se muestran en la Figura 11, son concluyentes: nuestro proyecto ofrece un desempeño mucho mejor respecto al de los proyectos previo y típico (IR-2P-1310x1020). Por ejemplo, tenemos ahorros de más de € 32,000 en comparación con el proyecto previo y más de € 17,000 en comparación con el típico (solo costes básicos). Además, tenemos una reducción de más de 60 toneladas de CO₂ respecto al proyecto previo y más de 42 toneladas respecto al típico. Finalmente, el desempeño de nuestro proyecto es similar al del modelo “más” óptimo (I-2P-1240x645), especialmente en lo que respecta a costes y emisiones.

Figura 12. Nuestro proyecto, comparado con otras tres posibles soluciones.

Nota: Este proyecto ha sido publicado como estudio de caso en el sitio de DesignBuilder UK, donde puedes descargar un documento PDF (en inglés).

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