SQM Smart Sustainable Teaching Lab (SSTL)
Bearbeitung
Prof. Dr.-Ing. Philipp Geyer | Azad Nabavi, MSc. | Jalal Khojasteh, MSc.
Das Projekt konzentriert sich auf die technische Entwicklung und Umsetzung eines datengetriebenen Reallabors zur Analyse und Transformation nachhaltiger Gebäude. Zentrale Aktivitäten umfassen die Installation und den Betrieb IoT-basierter Sensorsysteme in ausgewählten Campusgebäuden zur Erfassung hochauflösender Daten über Energieverbrauch, Raumklimabedingungen und den Gebäudebetrieb. Diese realen Messdaten werden mit Simulationsergebnissen und digitalen Gebäudemodellen kombiniert, um integrierte Datensätze für Analyse- und Modellierungszwecke zu erzeugen.
Im Rahmen des Projekts entwickeln Studierende und Forschende datengetriebene und KI-basierte Modelle zur Bewertung der Gebäudeperformance, zur Identifikation von Ineffizienzen sowie zur Analyse von Sanierungs- und Optimierungsstrategien. Dabei kommen fortschrittliche digitale Werkzeuge wie Building Information Modelling (BIM), Energiesimulationssoftware, digitale Zwillinge und maschinelle Lernverfahren zur prädiktiven Modellierung zum Einsatz, um Entscheidungsprozesse für einen energieeffizienten und klimaresilienten Gebäudebetrieb zu unterstützen. Darüber hinaus umfasst das Projekt die Entwicklung und Bewertung von Sanierungsszenarien, Smart-Zoning-Konzepten sowie aktiven Regelungsstrategien für Heizungs-, Kühlungs- und Lüftungssysteme.
Durch die Verknüpfung realer Messdaten mit digitaler Modellierung und Simulation ermöglicht das Projekt eine umfassende und technisch fundierte Bewertung nachhaltiger Gebäudestrategien. Das Reallabor dient somit sowohl als forschungsorientierte Testumgebung für innovative digitale Methoden als auch als praxisnahes Lehrumfeld, in dem technische Lösungen für klimaneutrale Gebäude unter realen Betriebsbedingungen entwickelt, erprobt und evaluiert werden.
