Designação do Projeto | GIAQ - Gestão Inteligente de Água Quente

Código do projeto | M1420-01-0247-FEDER-000068

Eixo Prioritário | Reforçar a Investigação, o Desenvolvimento Tecnológico e a Inovação

Prioridade de Investimento | 1b - A promoção do investimento [...] das empresas em inovação e investigação, o desenvolvimento de ligações e sinergias entre empresas, centros de I&D e o ensino superior

Tipologia de Intervenção: Atividades de I&D Empresarial

Região de intervenção | NUTS PT3 Madeira

Descrição da Operação: O projeto procura criar uma plataforma de gestão inteligente de sistemas de água quente sanitária em edifícios de serviços.

As preocupações energéticas, de sustentabilidade e reduções de emissões imperam cada vez mais na ação diária e planos estratégicos das empresas. Este ponto é particularmente importante no sector do turismo onde o contacto direto com o cliente obriga a cuidados redobrados na abordagem dos fornecedores.

Os hotéis são edifícios com uma pegada ecológica enorme. Mesmo com a entrega de serviço mais básica como é o caso da dormida, há um grande peso na sua operação. O consumo de água quente sanitária reveste-se de particular importância quer pelo seu custo, quer pelo facto de requerer dois tipos de recursos na sua entrega – Energia e Água. O projeto tem como objetivo criar um conjunto de ferramentas inteligentes de gestão de sistemas de AQS que permitam uma redução de consumos energéticos.

Metas do projeto: Implementação de solução de monitorização local – Para obter os dados necessários ao desenvolvimento dos algoritmos será preparada uma rede de monitorização em unidades hoteleiras previamente selecionadas. Estes dados locais, em conjunto com outros de simulação numérica meteorológica de alta precisão, permitirão obter a informação necessária para desenvolver e treinar modelos, bem como testar a performance das estimativas obtidas. Aplicação de técnicas de simulação numérica meteorológica – Serão testadas diferentes abordagens de simulação numérica meteorológica usando acoplamento a modelos que permitem a redução de escala. Estas pretendem reproduzir resultados de diversas grandezas meteorológicas para qualquer período, passado (Hindcast) ou futuro (Forecast).

Coordenador:
Intellibuild - Digitalização de Edifícios, Lda.