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dc.contributor.authorBenito, Patricia Inés
dc.contributor.authorGonzalez Gaya, Cristina
dc.contributor.authorSebastián Perez, Miguel Angel
dc.date.accessioned2021-10-11T11:13:38Z
dc.date.available2021-10-11T11:13:38Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.isbn978-84-09-34228-0
dc.identifier.issn2695-5067
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3027
dc.descriptionGiven the results obtained from the studies carried out by Benito and Agnoli (2011) in the eastern and western areas of Argentina in relation to hygrothermal comfort in industrial activity and given the need to have recommended comfort parameters for any geographical region of the country, data collection and analysis is carried out in the southern region. The proposed methodology consists of surveying and selecting industries, recording data from an interview on thermal comfort at different times and activities. Data mining is applied using Weka and Elvira software to obtain a Bayesian network that provides the level of thermal comfort as the only calculated probability. The results obtained allow finding the predictive value of comfort for values of indoor temperature, indoor relative humidity, activity, time, and season of the year determined in the workplace. Achieving the best levels of thermal comfort using the air conditioning equipment of the industry aims to optimize the work environment of the staff. It leads to the reduction of occupational risks, increases performance, saves energy, and contributes to environmental sustainability.es_ES
dc.description.abstractDados los resultados obtenidos a partir de los estudios realizados por Benito y Agnoli (2011) en las zonas este y oeste de Argentina con relación a la comodidad higrotérmica en la actividad industrial y ante la necesidad de contar con parámetros de confort recomendables para cualquier región geográfica del país, se lleva a cabo la recolección y análisis de datos en la región sur. La metodología propuesta consiste en el relevamiento y selección de industrias, registro de datos a partir de una encuesta de confort térmico en diferentes horarios y actividades. Se aplica minería de datos utilizando los softwares Weka y Elvira con el objetivo de obtener una red bayesiana que brinde como única probabilidad calculada, el confort térmico. Los resultados obtenidos permiten encontrar el valor predictivo de dicho confort para valores de temperatura interior, humedad relativa interior, actividad, horario y temporada del año determinados en el área industrial. Lograr los mejores niveles de confort térmico utilizando los equipos de acondicionamiento del aire propios de la industria tiene por finalidad optimizar el clima del ambiente de trabajo para el personal. Esto conlleva a la reducción de los riesgos laborales, aumenta el rendimiento, ahorra energía y colabora en la sostenibilidad ambiental.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subject08- Gestión de Riesgos y Seguridades_ES
dc.titleMetodología de análisis de los niveles de confort térmico industrial y su aplicación a la zona sur de Argentinaes_ES
dc.title.alternativeMethodology for the analysis of industrial thermal comfort levels and its application to the southern zone of Argentina.es_ES
dc.typeArticlees_ES


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  • CIDIP 2021 (Alcoy) [167]
    XXV Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Alcoy, 2021)

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