Kuinka sisäilmaongelmia voidaan tunnistaa ja ennaltaehkäistä?

Kuinka sisäilmaongelmia voidaan tunnistaa ja ennaltaehkäistä?

Sisäilmaongelmia esiintyy rakennuksissa monessa eri muodossa: siinä missä toiset voidaan havaita silmällä, voivat toiset vaatia mittavan määrän tutkimuksia ja asiantuntijoita. Tyypillisesti rakennuksen sisäilmaongelmien selvitys lähtee käyntiin käyttäjän havainnosta, jolloin ongelma on ollut olemassa jo pitkään. Pahimmassa tapauksessa käyttäjät ovat sairastuneet huonosta sisäilmasta, ja rakennus on vaurioitunut pitkään väärin toimiessaan niin merkittävästi, että se lyhentää rakennuksen elinkaarta ja aiheuttaa mittavia odottamattomia kustannuksia.

Ongelmien ennaltaehkäisemisen ja nopean tunnistamisen edellytyksenä on tietojohdettu sisäilmajohtaminen, jossa sisäilmaa mitataan jatkuvasti kiinteillä mittalaitteilla ja mittadataa tulkitsee asiantuntija, joka osaa tehdä mittadatasta oikeita havaintoja sekä toimenpide-ehdotuksia kiinteistön ylläpidolle. Jotta mittadatasta voidaan tuottaa lisäarvoa, on mittadatan luotettavuudesta varmistuttava tietoa validoimalla, ymmärrettävä mittausten korrelaatio rakennuksen tekniseen toimintaan ja pääteltävä oikeat tekniset korjaustoimenpiteet tunnistetuissa ongelmatilanteissa.

Mitä rakennuksesta pitäisi mitata ja miten voidaan varmistua mittadatan luotettavuudesta?

Perinteisesti rakennuksen olosuhteita mitattaessa tyydytään keräämään mittadataa ja tekemään kiinteistön ylläpidolle yksinkertaisia hälytyksiä raja-arvojen ylityksistä. Tällaisen prosessin lopputuloksena hälytyksiä tulee usein niin paljon, ettei niihin ehditä reagoimaan ja ongelman oikea syy jää korjaamatta tai korjaustoimenpiteen onnistuminen varmistamatta. Lisäksi mittaustuloksista voidaan tehdä vääriä johtopäätöksiä, mikäli tuloksia tulkittaessa ei ole varmuutta mittaustekniikan oikeasta toiminnasta, mitataan vääriä asioita tai ei ymmärretä rakennuksen toiminnan vaikutusta mittaustuloksiin.

Jotta rakennuksen toimintaa voidaan ymmärtää ja sen lämmitysjärjestelmän sekä ilmanvaihdon oikeasta toiminnasta voidaan luotettavasti varmistua, on rakennuksesta mitattava vähintään lämpötilaa, hiilidioksidia ja paine-eroa. Lämpötilaa ja hiilidioksidia tulee mitata tilakohtaisesti ja paine-eroa vaipan yli useammasta mittapisteestä yhtä ilmanvaihtokonealuetta kohden. Teknisten mittausten lisäksi sisäilmajohtamisen kannalta on erittäin tärkeää kysyä jatkuvasti rakennuksen käyttäjiltä mielipidettä olosuhteista sekä viestiä heille terveellisistä ja tuottoisista olosuhteista.

Koska mittalaitteet eivät ole ikuisia ja niiden mittadatan luotettavuuteen vaikuttaa myös data-arkkitehtuuri, mittadatan luotettavuutta on tärkeää validoida tekoälyn ja asiantuntijoiden avulla. Validointia voidaan tehdä vertailumittauksin, kiinteiden raja-arvojen perusteella tai vertaamalla mitattua tietoa tilan oletettuun käyttäytymiseen.

Millaisia havaintoja mittadatasta voidaan tehdä ja miten poikkeamia tunnistetaan skaalautuvasti isoista rakennuskannoista?

Rakennuksen mittadatasta voidaan tuottaa hyvin eritasoisia havaintoja. Ison kiinteistökannan ylläpidossa tulee pystyä tuottamaan mahdollisimman korkean tason havaintoja, joiden avulla ylläpito voi tehokkaasti keskittyä ongelmien korjaamiseen.

Matalan tason havainnoissa huomataan, etteivät sisäilmaolosuhteet pysy tietyissä rajoissa, ja niitä voidaan tuottaa automaattisesti kiinteiden raja-arvojen perusteella. Korkeamman tason havaintojen tekeminen vaatii asiantuntijoita, jotka tuottavat laadukkaita sisäilmahavaintoja, kertovat mistä poikkeamat raja-arvoissa johtuvat ja antavat tekniset toimenpidesuositukset poikkeamien korjaamiseksi. Asiantuntijaa tarvitaan myös korjaustoimenpiteen onnistumisen varmistamiseksi. Eri tasoiset havainnot voidaan luokitella esimerkiksi seuraavalla tavalla:

Tason 1 havainto syntyy, kun yksittäinen mittaus ylittää raja-arvon.

“Tilan A01 hiilidioksidipitoisuus on noussut yli raja-arvon 950 ppm.”

Tason 2 havainnossa sallitut raja-arvot ylittyvät toistuvasti pidemmän aikajakson aikana.

“Tilan A01 hiilidioksidipitoisuus on noussut toistuvasti yli raja-arvon 950 ppm.”

Tason 3 havainnossa tuotetaan kohdistettu tieto poikkeamasta rakennuksesta kerätyn teknisen tiedon perusteella.

“Ilmanvaihtokone TK01 alueella hiilidioksidipitoisuudet eivät pysy Sisäilmastoluokitus S2:n sallimissa rajoissa arkisin klo 17-20 välisenä aikana.”

Tason 4 havainnossa voidaan useampaa eri mittaussuuretta hyödyntämällä päätellä teknisen vian aiheuttaja ja antaa hyvin tarkka toimenpidesuositus.

“Ilmanvaihtokone TK01 vaikutusalueella hiilidioksidipitoisuudet eivät pysy Sisäilmastoluokitus S2:n sallimissa rajoissa arkisin klo 17-20 välisenä aikana. Lisäksi TK01 vaikutusalueelle syntyy samanaikaisesti voimakas alipaine. Suositellaan tarkistamaan ilmanvaihtokoneen TK01 alueen ilmanvaihdon tehostuspeltien toiminta.”

Tason 3 ja 4 havaintojen tekeminen sekä toimenpidesuositusten antaminen vaatii asiantuntijuutta ja tietämystä rakennuksesta sekä sen toiminnasta. Jotta tällaista teknistä poikkeamien tunnistamista pystytään tuottamaan skaalautuvasti isoista kiinteistökannoista, on insinöörien tukena oltava pitkälle kehitetty tekoäly, joka kykenee tuottamaan laadukkaita teknisiä havaintoja rakennuksista automaattisesti miljoonien mittapisteiden seasta.

5 vinkkiä sisäilmaongelmien ennaltaehkäisemiseksi

  • Kerää mittadataa rakennuksesta mahdollisimman kattavasti
  • Varmistu mittadatan luotettavuudesta
  • Hanki asiantuntija tulkitsemaan dataa ja tekemään siitä havaintoja sekä toimenpidesuosituksia
  • Varmistu tehtyjen toimenpiteiden onnistumisesta
  • Kommunikoi kiinteistön käyttäjille hyvistä olosuhteista ja paranna luottamusta!

Ota meihin yhteyttä osoitteessa iisy.fi/yhteystiedot niin me kerromme mielellämme lisää siitä, miten saat maksimoitua hyödyn sisäilmamittauksista, varmistut niiden luotettavuudesta ja kuinka me voimme auttaa sinua siinä.

Keväisin terveisin,
Antti-Jaakko Alanko
Teknologiajohtaja
0406404667
IISY Oy