Os modelos de benchmarking auxiliam no processo de decisão para engenheiros, arquitetos e investidores. O método e o modelo utilizados para construção dos benchmarks energéticos têm impacto direto nesses resultados. Quando a edificação analisada possui valores de consumo energético mais elevados que o valor típico do estoque de que faz parte, por exemplo, indica a necessidade de melhorias de desempenho e medidas de retrofit energético. O objetivo dessa dissertação de mestrado é construir um modelo local de benchmarking das escolas públicas de ensino infantil, para posterior comparação com o modelo que representa o estoque nacional de edificações. O primeiro foi desenvolvido a partir dos dados obtidos para o município de Florianópolis-SC; o segundo foi obtido de um projeto do Conselho Brasileiro de Construção Sustentável. O modelo local foi construído em quatro etapas: coleta de dados, incluindo auditorias energéticas nas edificações; construção do arquétipo; simulações energéticas e regressão linear múltipla, para formação da equação de benchmark. Os usos-finais das edificações auditadas também foram discutidos. For fim, os dois modelos de benchmarking foram comparados com a utilização de dados reais de 12 edificações de ensino infantil de Florianópolis, por meio de classificação energética do desempenho e de um teste ANOVA, considerando os resultados encontrados para o consumo energético típico das edificações, nas duas escalas. Os resultados mostraram que não existem diferenças significativas entre os dois modelos de benchmarking para o caso das escolas de ensino infantil de Florianópolis. Essa dissertação propõe uma discussão sobre a abrangência de modelos de benchmarking e se a avaliação de desempenho de edificações específicas pode ser realizada com modelos que consideram um grande estoque de análise.
Desenvolvimento de um modelo de benchmarking local para as escolas públicas de ensino infantil de Florianópolis
Autor:
Verônica Martins Gnecco
Orientador:
Michele Fossati; Coorientadora: Maria Andrea Triana
Resumo:
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