Можно ли спроектировать максимально комфортную среду для большинства жильцов строящегося многоквартирного дома?

Желание любого хорошего архитектора заключается в том, чтобы спроектировать здание, максимально соответствующее ожиданиям жильцов. К сожалению, многочисленные опросы показывают, что многие новостройки не удовлетворяют своих обитателей, в плане их предпочтений к комфорту в квартирах и местах общего пользования. А происходит это, в основном, из-за недостаточного хорошего качества внутренней среды, которое подразделяется на несколько основных критериев: тепловая характеристика, качество/чистота воздуха, визуальный и акустический комфорт. До сих пор в российских городах существует разрыв между воспринимаемым и проектируемым уровнем комфорта. Чем это вызвано и какими же критериями можно оперировать архитекторам при создании проекта идеального многоквартирного дома?

Для оценки показателей эффективности зданий используется широкий спектр информации, включая геометрическую и топологическую информацию о здании, данные внутренних и внешних датчиков, опросы, интервью и экспертные обзоры, а также психологическую и физиологическую информацию. Хотя эти модели используются уже десятилетиями, у них есть ряд недостатков:

1. Традиционные модели показывают низкую точность индивидуальных прогнозов, поскольку они предназначены для прогнозирования комфорта достаточно большой группы человек;

2. Для более точного понимания часто требуются определённые входные переменные, получение которых является дорогостоящим;

3. Традиционные модели часто определяются с использованием набора данных, который может не отражать местный контекст.

Эти недостатки приводят к тому, что обычные модели, которыми часто пользуются планировщики и архитекторы, обеспечивают низкую точность прогнозирования комфорта тех, кто в будущем будет проживать в этих домах. Управление зданием, ориентированное на жильцов, с целью создания максимального персонального комфорта требует понимания сложных взаимоотношений между жильцами и Управляющей компанией. На эти отношения влияют физиологические, психологические и экологические факторы, а моделирование этого требует интеграции данных, связанных с окружающей средой, индивидуальными характеристиками жильцов, техническими особенностями подводимых коммуникаций, внешним климатом, особенностями локации и местного контингента. Эти данные крайне неоднородны и хранятся в разных форматах и местах, создаются различными заинтересованными сторонами, а поэтому проектировщики ими часто пренебрегают.

В наши дни исследователи используют передовые устройства для измерения параметров, которые предсказывают тепловой комфорт людей (таких, как температура в помещении, наличие сквозняков, вариабельность проветриваемости всего помещения и даже частота сердечных сокращений жильцов во время бодрствования и сна). Переменные, которые используются для прогнозирования теплового комфорта людей, варьируются от температуры в помещении до различных внутренних и наружных датчиков, социодемографических персональных данных, физиологических параметров. Но интеграция пространственных параметров остаётся ограниченной, а Большинство исследований собирают воспринимаемый тепловой комфорт с использованием той или иной формы систем обратной связи с обитателями соседних зданий (если таковые уже есть в соседних домах). Вот только остаётся не совсем понятным, почему в Санкт-Петербурге, даже для домов элитного класса, до сих пор делают холодное остекление фасадов? Позже, уже сами жильцы начинают заказывать утепление балконов в различных специализированных компаниях. Представителям этих компаний приходится согласовывать проекты с Управляющими компаниями, подбирать цвет рам под общую цветовую гамму и т.п.

Диапазон же параметров, которые можно оптимизировать в области визуального комфорта, велик, и многие из них относительно трудно поддаются количественной оценке. К ним, например, относятся виды, геометрия зданий и их отдельных элементов, психологические и биологические механизмы. Поскольку количественная оценка этих параметров остаётся сложной, модели визуального комфорта обычно фокусируются на тех параметрах, которые поддаются количественной оценке и измерению, таких как горизонтальная и вертикальная освещённость, коррелированная цветовая температура, наличие и характеристики проёмов, а также наличие дневного и искусственного света. Всё остальное (виды из окна, красивые закаты и тому подобное), остаётся уже уделом маркетологов и рекламщиков.

Сложность измерения соответствующих переменных персонального акустического комфорта и качества воздуха, не трудно количественно оценить, но ещё труднее принять меры для обеспечения персонального комфорта. Казалось бы, современные приборы достаточно быстро и легко могут оценить уровни фонового шума, звукового давления и звукопоглощения. Но это будет не воспринимаемая характеристика для каждого обитателя, а некий усреднённый набор показателей.

Такая же история с параметрами качества воздуха, которые можно измерить. Контрольные значения обычно включают оксид углерода, диоксид углерода, летучие органические соединения, твёрдые частицы, диоксид азота и озон. Но никто не учитывает персональные реакции людей на сезонное цветение окружающей растительности, которые могут для одних быть нейтральны, а для других давать сильнейшие аллергические реакции. Немалая часть людей страдает астматическими заболеваниями. Но качество фильтров приточной вентиляции пока тоже оставляет желать лучшего.

Раньше, когда во времена социалистического строительства, целые районы застраивались одинаковыми домами по типовым проектам разных серий, никто вообще не собирался особо учитывать все вышеназванные параметры. В наше время необходимость интеграции широкого спектра гетерогенной информации в развитых странах привела к разработке технологий семантической паутины для строительной отрасли. Эти технологии позволяют интегрировать массивы персональной субъективной информации от каждого опрошенного индивида в программно-нейтральные, машиночитаемые графы знаний.

Данные в этих массивах разнородных данных можно классифицировать с помощью различных специфичных онтологий – «формальных, явных спецификаций общих концептуализаций». К ним относятся, например, онтология топологии здания (для представления топологической информации о здании), онтология управления геометрией (для представления геометрической информации), управления недвижимостью и онтология производительности и элементов здания (для определения наиболее подходящих свойств). Этот основной набор онтологий может быть расширен с помощью наборов данных, специфичных для определённой области, тем более, что в последние годы были продемонстрированы разработки в онтологиях, связанных с качеством внутренней и внешней среды определённых локаций.

Поскольку каждое здание является уникальным объектом, варианты использования, скорее всего, потребуют составления уникальных методологий, которые бы можно было получить посредством использования нейронных сетей и машинного обучения. Но вся беда заключается в том, что сами архитекторы практически не владеют данными технологиями, а специализированных компаний, которые бы занимались такими разработками, в России почти нет. Сами застройщики тоже пока мало задумываются о таких далёких материях, как комфорт тех, кто купит квартиры в построенных ими домах.