Hogeschool PXL test ‘smart’ ventilatiesysteem tegen muffe klaslucht

Herkenbaar voor wellicht iedereen: na een drietal uur in één en hetzelfde klaslokaal beginnen de eerste klachten: hoofdpijn, vermoeidheid, concentratiestoornissen... Allemaal de oorzaak van een te hoog CO2-gehalte. De CO2-maximumnorm van 1000 parts per million wordt in klaslokalen maar al te vaak overschreden. Gezien het feit dat ‘ramen openzetten’ een erg weers- en seizoensgebonden oplossing is, ging Hogeschool PXL op zoek naar een inventieve oplossing.

Bijna elk klaslokaal van Hogeschool PXL bevat een ventilatiesysteem, maar ook dat op zich is geen garantie op voldoende gezonde klaslucht. Als een ventilatie-installatie gestuurd wordt op basis van het huidige CO2-niveau, dan krijg je elk lesuur zowat hetzelfde patroon. Bij de start van de les is er voldoende frisse lucht, maar nog geen tien minuten later is de CO2-concentratie door het aantal aanwezige personen dermate gestegen dat zelfs een ventilatie op vol vermogen (100%) die concentratie niet tijdig naar omlaag krijgt. Wanneer de ventilatie echt in werking treedt, is de les alweer afgelopen. Ook grote ventilatie-units zijn geen permanente oplossingen gezien hun veel hoger aantal (rumoerige) decibels.

Als oplossing integreert Hogeschool PXL binnen het multidisciplinaire speerpuntonderzoeksproject Smart Factory 4.0 een casestudy van een ‘smart classroom’. Daarin werd nagegaan hoe de ventilatie in aula F108 in Diepenbeek automatisch kon aansturen met behulp van machine learning, een tak van de artificiële intelligentie waarbij een computer zelf – zonder expliciete instructies – op basis van patronen in data algoritmes en statistische voorspellende modellen ontwikkelt die (in dit geval) de gewenste ventilatie opleveren. Anderhalf jaar lang werd een hele rits data bijgehouden en werden via Azure Machine Learning verschillende parameters onderzocht en verschillende voorspellende modellen ontwikkeld. Het model dat momenteel gebruikt wordt, voorspelt de CO2-waarde over één uur en over twee uur en begint al preventief te ventileren. Om de 10 minuten stuurt het systeem zich bij.

Op die manier houdt ventilatie niet langer alleen rekening met de huidige CO2-waarde maar brengt hij ook expliciet de volgende parameters in rekening: de huidige CO2-waarde (ppm), een schatting van het aantal aanwezige studenten op basis van het lessenrooster, de binnentemperatuur van het lokaal, de buitentemperatuur, de ventilatiestand en de vochtigheid. Het computermodel gebruikt deze parameters om twee CO2-waardes te voorspellen – die over één uur en over twee uur – en gebruikt die waardes samen met de huidige CO2-waarde om de ventilatie aan (en bij) te sturen.

Bedoeling is dat het voorspellende model in de toekomst in meer lokalen op deze manier ‘smart’ zal ventileren. Vanaf midden september komt er eerst nog finetuning aan te pas.