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LEGOFIT
Soluzioni tecnologiche adattabili basate su azioni progettuali iniziali per la costruzione e la ristrutturazione di case energeticamente positive
Il progetto LEGOFIT sviluppa un approccio scalabile e intelligente per ottenere edifici ad alte prestazioni energetiche, integrando tecnologie passive e attive tramite il Building Information Modelling (BIM) per garantire l’interoperabilità dei sistemi.
LEGOFIT combina strategie per l’involucro edilizio, impianti HVAC, soluzioni basate sulla natura e gestione smart per realizzare edifici climate-neutral, flessibili e ad alte prestazioni, riducendo l’impatto ambientale attraverso il riutilizzo dei residui del ciclo di vita edilizio.
Testato in molteplici dimostrazioni in diverse aree, LEGOFIT si focalizza sugli edifici residenziali e promuove una community di professionisti con formazione dedicata allo sviluppo di esperti in edilizia a energia positiva.
LEGOFIT accelera il passaggio a case a energia positiva attraverso un processo scalabile e replicabile, dimostrato in più di 3 siti pilota, con focus su edifici residenziali plurifamiliari e dormitori. Integra tecnologie passive e attive in una piattaforma di progettazione per raggiungere prestazioni climate-neutral, promuovendo la sostenibilità grazie al riutilizzo dei residui edilizi e migliorando la smart readiness.
Impatto principale:
- – Risparmio energetico: i sistemi energetici degli edifici riducono i consumi del 60-70% grazie a previsioni avanzate e ottimizzazione.
- – Aumento dell’efficienza: il BIM riduce i tempi di progettazione del 30% e i costi fino al 20%, diminuendo gli errori.
- – Risparmio idrico: potenziale riduzione del 30% nell’uso dell’acqua, con un risparmio di circa 3.845 milioni di m³ all’anno negli edifici residenziali.
- – Sostenibilità: supporta criteri economici, sociali e ambientali per edifici più intelligenti e sostenibili.
R2M svolge un ruolo centrale in LEGOFIT come partner principale responsabile di:
- Metodologia Scan2BIM e del Digital Building Logbook.
- Progettazione di strategie avanzate di controllo degli impianti edilizi tramite Model Predictive Control (MPC) per ottimizzare le prestazioni energetiche e ottenere significativi risparmi energetici.
- Sviluppo del framework di ottimizzazione per l’algoritmo di decisione multicriterio.
- Coordinamento del pacchetto di lavoro dedicato a comunicazione, disseminazione ed exploitation, gestendo il coinvolgimento degli stakeholder, la condivisione della conoscenza, i piani di sfruttamento e la proprietà intellettuale.
Project manager
Antonio Galvez