Coronel Toro, Juan Francisco2024-10-282024-10-282024Pino Bellido, M.d. (2024). Confort térmico humano. Simulación en Python. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.https://hdl.handle.net/11441/164200El presente trabajo se centra en la simulación del comportamiento térmico humano en un ambiente controlado. Teniendo como interés fundamental el desarrollo de una herramienta informática programada en Python y adaptada también a pSolver, que implementa el modelo PMV de Fanger, siguiendo las directrices de la norma UNE-EN ISO 7730. Este recurso permite predecir el confort térmico de un ocupante bajo ciertas condiciones ambientales, analizar las pérdidas de calor y el desequilibrio térmico en su organismo. Además, mediante esta herramienta se realiza un análisis de sensibilidad, para estudiar cómo reacciona el cuerpo humano ante la variación de diversos factores del entorno o del ocupante. El estudio parte de la importancia del confort térmico en la vida cotidiana y su impacto en el diseño de edificios y sistemas de climatización. De esta manera, a lo largo del trabajo también se profundiza en este tema, analizando los diversos modelos de confort térmico desarrollados hasta la actualidad, destacando la importancia y la evolución de cada uno de ellos. Asimismo, se ha descrito la composición y el funcionamiento de la librería de Python, Pythermalcomfort, llevando a cabo una comparación de sus resultados con los de nuestro modelo. La estructura del trabajo abarca desde la revisión de modelos clásicos de confort térmico hasta la implementación y validación de la herramienta desarrollada. Se destacan los beneficios de esta herramienta, como la mejora en la eficiencia energética y el ahorro de tiempo en la experimentación, ofreciendo una solución accesible, sencilla y reutilizable que puede ser integrada en programas más complejos. Finalmente, se presentan las conclusiones y se plantean posibles desarrollos futuros en el ámbito del confort térmico.The present work focuses on the simulation of human thermal behavior in a controlled environment. Its main interest is the development of a computer tool programmed in Python and adapted to pSolver, which implements the Fanger PMV model, following the guidelines of the UNE-EN ISO 7730 standard. This feature allows predicting the thermal comfort of an occupant under certain environmental conditions, analyzing heat losses and thermal imbalance in his body. In addition, this tool is used to perform a sensitivity analysis to study how the human body reacts to the variation of several factors of the environment or the occupant. The study is based on the importance of thermal comfort in everyday life and its impact on the design of buildings and air conditioning systems. Therefore, the paper also goes deeper into this topic, analyzing the different thermal comfort models developed up to the present, highlighting the importance and evolution of each one of them. The composition and operation of the Python library, Pythermalcomfort, has also been described, with a comparison of its results with those of our model. The work structure covers from the review of classical thermal comfort models to the implementation and validation of the developed tool. The benefits of this tool are highlighted, such as the improvement in energy efficiency and time saving in experimentation, offering a more accessible, simple and reusable solution which can be integrated into more complex programs. Finally, concluding remarks and possible future developments in the field of thermal comfort are presented.application/pdf94 p.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess