Recopilación de información base

En esta sección, se consultó la información base de fuentes secundarias necesaria para desarrollar este proyecto. Se debió examinar y detallar los planos de los tres módulos con el fin de detectar materiales, métodos constructivos y detalles importantes para ser considerados en las modelaciones. Se consultó la normativa técnica, que cumplió una función vital, porque permitió comparar los resultados obtenidos con parámetros internacionales. Además, en esta etapa, se investigó en fuentes disponibles potenciales aplicaciones y funciones que se pueden desarrollar por medio de los programas y que permiten integrar la metodología BIM.

Como parte de los alcances de esta etapa, se elaboró el plan de ejecución BIM, tal como se recomienda en la literatura ^{(8 )-(10)} y se determinaron los alcances de la modelación. En este caso, como corresponden a infraestructuras hipotéticas, se realizan las modelaciones de los edificios desde la simulación y con criterios técnicos generales para estimar el rango de confort térmico. Se decidió inspeccionar los estándares de compatibilidad y la búsqueda de oportunidades para optimizar el diseño propuesto, con el fin de reducir los costos del ciclo de vida de los centros educativos y mejorar la precisión de las predicciones del edificio, como geometrías, volúmenes, entre otros. Sin embargo, según Lacomba ⁽¹¹⁾, para conseguir resultados más precisos, se debe empezar a aplicar las simulaciones desde los primeros diseños, ya que, conforme avanza el proyecto, existe una mayor dificultad para hacer cambios conceptuales, tales como orientación o forma de la edificación.

Para la descripción del nivel de desarrollo (LOD), se siguió la clasificación diseñada y presentada en el BIM Forum Costa Rica ⁽⁸⁾ y anteriormente mencionada por Lacomba ⁽¹²⁾, que utiliza una referencia para generar una categorización de las representaciones tridimensionales de los elementos y su información contenida. Se planteó emplear un modelo arquitectónico con un LOD de 300, que reflejara los detalles suficientes para identificar claramente los elementos presentes de los centros educativos.

Modelado BIM 3D y 6D

Durante esta etapa, se revisaron primeramente los planos 2D del aula, la batería sanitaria y el comedor. En el Apéndice I del material suplementario, pueden consultarse algunos detalles de los planos que se procesaron para el modelado. Se detalló un listado general de los materiales con el fin de conocer especificaciones, densidades y conductividad térmica, entre otras propiedades. Se continuó con el desarrollo del plan de ejecución BIM, en el que se tomó en cuenta los detalles de los planos y el objetivo que se debía desarrollar para definir el nivel de alcance de la modelación ⁽⁶⁾, ⁽¹⁰⁾. Como parte del desarrollo del BIM, se implementó el uso de este método correspondiente al modelado tridimensional, para generar el modelo arquitectónico de los tres módulos por separado como edificaciones independientes.

Para este modelo, se utilizó el software SketchUp, donde se empleó la información de los planos y los datos recolectados acerca de las especificaciones de los materiales. Con estos modelos desarrollados en SketchUp, se procedió a exportar el archivo hacia OpenStudio, en el que se realizó el análisis 6D. Es importante destacar que se logró trabajar por medio del plug-in de OpenStudio para SketchUp. Dicha herramienta permitió hacer la conexión entre el modelo 3D y el inicio del desarrollo del 6D, que es una función gratuita, al igual que el programa OpenStudio.

Esta sección del trabajo fue crucial para sentar las bases del resto de la investigación, porque permitió contar con un modelado 6D idóneo para el proyecto y poder llegar a tener simulaciones térmicas del interior de cada edificio. Se debe rescatar que, antes de decidir con cuáles programas computacionales se iba a trabajar, se revisaron varios de los disponibles en el mercado, considerando incluso versiones estudiantiles limitadas, hasta que se tomó la decisión de trabajar con el software mencionado, por su versatilidad, gratuidad y alcance. Desde esta aplicación, se introdujeron todos los parámetros para generar los tres modelos, uno para cada plano tipo del Ministerio de Educación Pública.

Una vez finalizado el desarrollo de los modelos, se simularon las condiciones deseadas a partir de las variables climáticas, geográficas y constructivas. Con estos, se evaluó el confort térmico y la eficiencia energética dentro de cada edificio y para cada emplazamiento seleccionado. Esto permitió comparar los resultados de las diferentes zonas térmicas de cada ubicación geográfica.

Es importante destacar que, para obtener los resultados de las simulaciones, se siguió el procedimiento destacado en la Fig. 1. Primero, se importó el modelo 3D por medio del plug-in de OpenStudio, que fue una metodología descrita por Brackney et al. ^(13). Seguidamente, se le añadieron todas las variables representadas como OSM Measures; por ejemplo, materiales, localización, archivo climático, cantidad de personas, tipos de luces y voltajes, tipo de ventanas, ventiladores, tiempo y ángulo de apertura de ventanas, tipo de vestimenta, entre otros. Una vez finalizado esto, el programa empleó el motor de cálculo EnergyPlus, que fue desarrollado por el Departamento de Energía de los Estados Unidos de América, una agencia gubernamental ⁽¹⁴⁾.

Finalmente, se obtuvo un reporte con los resultados de la simulación. Estos corresponden con la información de un edificio. Una vez conseguidas varias simulaciones, se agruparon en gráficas para mostrar los diferentes comportamientos. Se graficaron los resultados de un día con las condiciones climáticas más repetidas en un año (moda), del día más caluroso en este período (máximo crítico) y del comportamiento promedio anual, para cada emplazamiento y cada edificio tipo en estudio. En el material suplementario, Apéndice II , se pueden apreciar los gráficos de los diferentes resultados mostrados para cada una de las variaciones simuladas.

Fuente: Adaptación propia del modelo presentado por Brackney et al. ^(13).

Fig. 1. Esquema de la metodología implementada con OpenStudio para la resolución de los casos analizados. 

Para complementar la investigación, se simularon otros parámetros, donde se tomaron los modelos originales y se le aplicaron cambios preseleccionados, uno cada vez. De esta manera, se valoró la sensibilidad del comportamiento del diseño con respecto al cambio de materiales, geometría, localización geográfica o ubicación en el terreno. Además, se compararon los resultados originales con los obtenidos al realizar cada uno de los cambios de forma separada, con el fin de evidenciar la sensibilidad del modelo a cada variante. Así pues, se pudo comparar las mejoras de la temperatura de confort al hacer modificaciones y destacar cuáles medidas son más funcionales para zonas calientes o zonas frías.

Asimismo, se hizo un conjunto de iteraciones que permitió enriquecer el análisis, porque se contó con simulaciones aplicadas al diseño actual y a posibles ubicaciones. Dichas iteraciones se agruparon por las categorías que compartían, por ejemplo, cambio en el material de los muros o de las cubiertas. Finalmente, se compararon los resultados actuales del diseño y las medidas que pueden proveer mejores resultados a los edificios, producto de la simulación de más de 15 parámetros. En el material suplementario, se pueden ver algunos ejemplos de los planos procesados y sus variaciones (Apéndice I ).

Modelación de las características actuales

Para analizar la fase de la construcción de centros educativos que utilicen estos planos tipo, se consideró un mismo sistema constructivo, con una arquitectura y conformación similar, donde la envolvente emplea los mismos materiales en todos los casos. Apegado a las especificaciones constructivas que actualmente utiliza la DIE, las estructuras se construyen con un sistema de baldosas y columnas de concreto, pisos de terrazo, cubiertas de hierro y ventanas de vidrio de 3 mm. Este constituye el modelo patrón, que luego se modifica para evaluar las potenciales variantes que mejorarían el confort térmico de los edificios en estudio.

La calidad que pueda llegar a tener el modelo climático depende firmemente de lo bien que se ajusten los materiales con lo que en realidad se presenta. Por ende, para conseguir resultados verdaderamente apegados al entorno y que puedan indicar la calidad térmica, se debe contar con las especificaciones adecuada de cada material. Esto representó un reto importante para la investigación, ya que muchos de los materiales de construcción utilizados en el país no cuentan con suficiente información técnica, clara, accesible y homogénea, que pueda ser fácilmente utilizable en las modelaciones.

En el CUADRO I, se presentan las propiedades ingresadas en las simulaciones para cada material, donde se clasifican los materiales según el elemento que componen, a saber: techo, paredes, pisos, ventanas o puertas. Cabe destacar que las puertas y ventanas varían en tamaño, pero comparten la misma materia prima en su conformación. Dentro de las propiedades físicas por considerar, existen algunas más relevantes en cuanto a su aporte al confort término; por ejemplo, el calor específico influye notoriamente en la transferencia del calor, de modo que el grosor del muro es importante para estimar cuál será la tasa de calor que lo atravesará. Por otro lado, la conductividad térmica se relaciona directamente con la transferencia de calor por medio de la conducción ⁽¹⁵⁾.

Como se indicó en la metodología, se trabajó con tres casos de estudio, que se emplazaron en tres diferentes ubicaciones geográficas para contar con localizaciones diferentes para cada uno. Dentro de las limitaciones de la investigación, se definió que la evaluación no se iba a realizar a centros educativo en específico, sino que se tomarían tres localizaciones que contaran con datos precisos climáticos. De este modo, se emplearon las coordenadas que presentan las tres estaciones automáticas de medición de datos meteorológicos del Instituto Meteorológico Nacional (IMN), para ubicar los emplazamientos que se utilizaron para las modelaciones 6D. Fue necesario proporcionar esta característica a la modelación con dos fines: primero, darle una orientación precisa dentro de OpenStudio al modelo y, segundo, conocer con exactitud que los datos representan el comportamiento del sitio.

Con el fin de comprender las condiciones que rodean a cada uno de los sitios de emplazamiento seleccionados, se analizaron los parámetros meteorológicos disponibles de forma gratuita en las estaciones meteorológicas utilizadas. Se tomaron datos del 2008 al 2021 para los tres sitios seleccionados: Nicoya, Pavas y Limón. Estos provienen de estaciones que capturaron la información y que, finalmente, fueron pasadas por un control de calidad por el Instituto Meteorológico Nacional; además, estaban disponibles en la página web de dicha institución ⁽¹⁸⁾. El tipo de información empleada corresponde con el Año Típico Meteorológico, que en inglés emplea comúnmente las letras TMY, lo cual se obtuvo del sitio de Climate.OneBuilding.Org ⁽¹⁹⁾. Adicionalmente, contiene información de diversas variables, sin embargo, no todas fueron utilizadas en las simulaciones en esta sección. En la Fig. 5, se tiene un mapa que ubica las tres estaciones y muestra que representan tres partes muy diferentes de Costa Rica.

Adaptado del Instituto Meteorológico Nacional ^(18).

Fig. 5. Mapa de ubicación de las estaciones automáticas de Costa Rica. 

Resultados de las simulaciones realizadas

Siguiendo los pasos descritos en la metodología, se generaron las simulaciones de la temperatura operativa dentro de las zonas térmicas estipuladas y, con ello, fue posible determinar el comportamiento de los rangos térmicos al interior de los aposentos y concluir si existe una temperatura que proporcione confort térmico a sus ocupantes.

Con el fin de definir el intervalo de comodidad térmica, se empleó la ecuación J-2 del Anexo del ASHRAE 55-2017 ⁽¹⁶⁾, con un 80 % de aceptabilidad, la cual se evidencia en (1). Esta fórmula definida para ambientes adaptativos con ventilación natural se ve descrita a continuación:

Se representaron los resultados con gráficos de sensación térmica, en los cuales se representó, mediante líneas tipo envolventes, los límites superior e inferior para las temperaturas del confort térmico establecidas por dicha ecuación, los cuales señalan la temperatura óptima y varían en ±2,5 K. Un ejemplo de los principales resultados obtenidos puede verse en la Fig. 6.

Fig. 6. Comportamiento típico de la temperatura durante un día promedio en: a) Pavas y b) Limón. 

En total, se realizaron 15 simulaciones, ya que se contó con tres sitios y con tres tipos de edificación, sin embargo, en dos de esos edificios, se dividió el análisis en dos zonas térmicas diferentes para realizar la simulación. Lo anterior fue necesario debido a que existen comportamientos térmicos diferenciados y a que era posible la división física del modelo de estas edificaciones. Por tanto, para el comedor, se separó la parte de la cocina de las zonas para alimentación, ya que, según el plano, en la zona de alimentación, hay ventilación cruzada, ventiladores y un área despejada. Mientras, en la zona de cocina, existen múltiples equipos, poca ventilación y un espacio bastante cerrado. De esta forma, se decidió separar el comedor típico en dos secciones: por un lado, el comedor 1, para cocina, bodega y baño; por otro, el comedor 2, para el área que comprende el espacio donde se consumen los alimentos. De una forma similar, se segmentó la batería sanitaría: la número 1 corresponde con los baños que cumplen la Ley 7600 y la número 2 comprende varios sanitaritos agrupados y que son designados para hombres y mujeres.

Para las simulaciones, se emplearon los datos meteorológicos ya mencionados: se seleccionó el día promedio que corresponde con la moda estadística, las temperaturas mensuales del año promedio típico y el día con temperaturas más altas de la época seca. Por medio de las Fig. 7, se aprecian los resultados de las cinco zonas térmicas juntas y límites del confort térmico para el caso de Nicoya, como ejemplo.

Fig. 7. Comportamiento de la temperatura en un día típico en Nicoya, Guanacaste. 

Con los resultados obtenidos, se evidenció que, dentro del análisis de 24 horas, existen períodos en los que la temperatura supera las condiciones deseables de comodidad en algunos de los espacios físicos y en horas en las que se encuentra la población usuaria en las edificaciones.

La conducta común de todos los inmuebles analizados es que se presentan las temperaturas más bajas entre las 7:00 p.m. y hasta las 7:00 a.m., lo que era de esperar por la ausencia de luz solar. Pero, apenas inicia la presencia de radiación solar, se aprecian cambios de temperatura de hasta 10 °C aproximadamente, en especial, en el caso del emplazamiento en Nicoya y también en Limón, para alcanzar el máximo a eso de las dos de la tarde.

Los resultados evidenciaron que, en algunas zonas térmicas, los espacios modelados que actúan como sujeto de estudio alcanzan valores cercanos a la temperatura de bulbo exterior seca, que funge como el parámetro de guía. Esto implica que la geometría y los materiales de los inmuebles permiten que haya poco aislamiento, lo cual provoca que las temperaturas tanto al exterior como al interior sean muy parecidas. Una explicación más amplia puede encontrarse en ⁽¹⁷⁾.

De manera similar, sucede con el análisis para el caso del comedor 1 (zona de cocina), pero con el agravante de que este posee equipo que genera mayor radiación, como cocina, luces, refrigeradora, entre otros, lo cual ocasiona que el confort interior se afecte aún más. Asimismo, este espacio cuenta adicionalmente con un baño y una bodega pequeña, ambos con poca ventilación, lo que no contribuye con los parámetros de temperatura interna. Estos factores producen que, en las simulaciones, se detecten situaciones críticas desde las 9:00 a.m. hasta las 7:00 p.m., tiempo en el cual se mantienen temperaturas que sobrepasan el límite superior de confort térmico. El máximo predicho en estos casos es de hasta 34 °C en el emplazamiento de Nicoya, por lo que supera las condiciones detectadas en las simulaciones de los demás inmuebles de la misma localización en hasta 2,5 °C. El comportamiento señalado se debe, en parte, al diseño y, en otra parte, a los equipos contenidos en el espacio. Por lo tanto, si los equipos no estuviesen en funcionamiento, es posible suponer que se tendrían condiciones similares a la otra zona térmica de este edificio: el comedor 2.

Fig. 8. Comportamiento en el día crítico de la época seca en Nicoya, Guanacaste. 

De acuerdo con la información que se empleó en la caracterización climática de cada zona, se seleccionó el día que presentaba la temperatura de bulbo seco exterior más alta a lo largo del año en cada emplazamiento. Por ejemplo, para la ubicación en Nicoya, en la Fig. 8, se refleja la situación que se presenta con la temperatura operativa que van a tener los centros educativos a lo largo de la jornada bajo esa condición climática. Los resultados evidencian comportamientos similares a los discutidos anteriormente, donde el comedor 1, que corresponde con la cocina, reporta temperaturas más altas que el resto de los aposentos estudiados. Aunque todos los edificios se encuentran fuera del rango de comodidad térmico en el período operativo de los centros educativos en Nicoya, los resultados evidencian que el módulo de aulas es el que tiene el mejor comportamiento, debido en parte a que son espacios más ventilados.

Para el segundo bloque de modelaciones, se selecciona el día que tenga la temperatura de bulbo seco exterior más alta a lo largo del año, en esta ocasión, para el emplazamiento igualmente en Nicoya. En este caso, fue posible observar comportamientos similares a los obtenidos en la Fig. 7 analizada, donde el comedor en su aposento 1, que corresponde con la cocina, nuevamente reporta temperaturas más altas. Igualmente, todos los edificios se encuentran fuera del rango de comodidad térmico en el período operativo.

Los resultados de las simulaciones evidencian, en general, que todos los edificios situados en condiciones de climas cálidos (Limón y Nicoya) presentan lapsos importantes en los que la temperatura interior se encuentra encima del límite superior. Esto representa un problema de funcionalidad del edificio, porque no permite a los ocupantes estar a gusto dentro del espacio diseñado. Ante esta problemática, existen diferentes opciones para buscar contar con un sitio optimizado a las condiciones del lugar; algunas de ellas se discuten a continuación.

Análisis comparativo del confort término para las edificaciones analizadas

En esta sección, se muestran los resultados de un conjunto de simulaciones asociadas a cambios propuestos en los diseños originales que buscan mejorar el confort térmico interior. Las simulaciones fueron realizadas para los casos en estudio en los tres emplazamientos seleccionados y surgen a partir de modelos 6D generados de los planos proporcionados por el DIE. Sin embargo, presentan la inserción de diferentes variables indicadas en el apartado metodológico, con el fin de observar los cambios ocurridos con respecto al modelo 6D original, comparar los resultados y permitir mostrar la importancia de estos modelos a la hora de tomar decisiones. Esto con el objetivo de generar unas simulaciones que muestren cambios en la envolvente del edificio y que evidencien nuevas condiciones en el comportamiento del inmueble. Los principales hallazgos se resumen en el CUADRO II; además, están disponibles en detalle los gráficos de cada simulación por tipo de cambio en el Apéndice II del material suplementario.

A partir de los resultados obtenidos para el aula en Nicoya, se decidió incorporar tres de los cambios más significativos en una misma simulación. Las variantes que más aportaron y que se seleccionaron para este análisis adicional fueron: a) la reorientación del edificio hacia el oeste; b) la incorporación de una segunda capa de aislante encima del cielo; y c) la adición de una capa del aislante para pared R-11. Para esta decisión, se consideró que las tres medidas son de fácil implementación y de bajo costo, además de que no representan complicaciones constructivas significativas. También, se consideró que estas variantes eran prácticas, ya que al menos dos de los tres cambios incorporados también pueden ser añadidos a edificios ya construidos (el uso de los aislantes), lo cual permite que el MEP pudiera valorar como alternativa la intervención de centros ya construidos.

En esta ocasión, se decidió trabajar solamente en el emplazamiento de Nicoya, pues corresponde a la condición más crítica de todas las estudiadas en cuanto a altas temperaturas interiores. Así, entre los principales resultados, se evidencia que la simulación de estos cambios en el aula en Nicoya significó disminuciones en la temperatura del orden de 8 % en promedio. Además, la curva de la temperatura llegó a situarse en un rango operativo aceptable en varios casos. En la Fig. 9, se representa este comportamiento en un día promedio en Nicoya. De este modo, se evidencia cómo, para los edificios con los planos originales del DIE, todos los aposentos se encontraban fueran de los límites de confort, mientras que, al implementar las medidas planteadas, todos los inmuebles mejoran su comportamiento térmico y se ubican dentro de rangos de comodidad térmica. Esto con la excepción del comedor 1, que sigue mostrando situaciones críticas, lo cual evidencia que el exceso de calor en este aposento de cocina se debe más al tipo de equipos radiantes dentro de la zona que a la temperatura exterior. Se destacó la curva en color verde, que corresponde con la batería sanitaria 1, porque fue uno de los aposentos que mejor reaccionó a los cambios propuesto y logra obtener una posición media entre ambos límites, por lo que llega a una situación muy cercana al comportamiento ideal.

Fig. 9. Comportamiento del día típico según: a) plano tipo del DIE y b) plano con cambios sugeridos, en Nicoya, Guanacaste. 

Posteriormente, se evaluó el comportamiento de los edificios con las tres modificaciones seleccionadas en los otros emplazamientos estudiados, para determinar la variación de la temperatura que en promedio se logra obtener al implementar las mejoras. Los resultados se presentan en el CUADRO III:

Al realizar la comparación, se debe considerar que los valores en positivo representan un aumento de la temperatura, situación que solo ocurrió en el aula y el comedor 1 de Pavas; en cambio, los valores negativos representan una disminución de la temperatura interior, que se logra en los demás casos. Por consiguiente, se evidencia que las mejoras sugeridas, en su gran mayoría, representan reducciones en la temperatura, producto de la incorporación de los aislantes y la reubicación, lo que se refleja en una mejora de la envolvente de cada edificio.