Validación de la Simulación de Iluminación Artificial en CODYRUN: Aplicación a Casos de Prueba de la CIE

Tabla de Contenidos

1. Introducción

Este artículo presenta un estudio de validación de las capacidades de simulación de iluminación artificial dentro del software CODYRUN, una herramienta computacional para simulación aeráulica y térmica en edificios desarrollada por el Laboratorio de Física y Sistemas de la Edificación (L.P.B.S). El estudio se inició para evaluar la fiabilidad del software al simular este fenómeno físico específico, con el objetivo de identificar sus límites y potenciales de mejora. La validación aprovecha casos de prueba (específicamente los escenarios 1 y 3) desarrollados por el Grupo de Trabajo TC-33 de la Comisión Internacional de la Iluminación (CIE), que proporciona procedimientos estandarizados para evaluar software de simulación de iluminación.

2. Nuevo Modelo Simplificado para el Cálculo de la Iluminación Interior

Para determinar cuantitativamente la iluminación interior, CODYRUN integra varios modelos combinados que tienen en cuenta tanto los componentes de luz artificial directa como difusa. El nuevo modelo simplificado introducido es conceptualmente similar a los utilizados en software de diseño de iluminación consolidados como DIALux y CALCULUX.

2.1 Hipótesis de la Simulación en CODYRUN

El modelo opera bajo varias suposiciones clave: la dispersión de la luz se considera lambertiana (uniforme en todas las direcciones); las luminarias se caracterizan por datos fotométricos proporcionados por el fabricante y se reducen a una fuente puntual en su centro de gravedad; y no hay obstrucción entre la fuente de luz y el punto iluminado en el plano de trabajo.

2.2 Componente Directa de la Iluminación (de la Fuente de Luz Artificial)

La iluminancia directa en un punto del plano de trabajo se calcula en función de la morfología de la fuente y del ángulo sólido subtendido en el punto iluminado respecto a la fuente. La Figura 1 ilustra este concepto, mostrando la propagación de la luz desde una fuente montada en el techo hasta un punto en el plano de trabajo.

2.3 Componente Difusa de la Iluminación (por Interreflexión Interior)

El componente difuso resulta de las interreflexiones de la luz directa en las superficies interiores de la habitación (paredes, techo, suelo). Este componente depende de la reflectividad (color) de estas superficies. El modelo de CODYRUN calcula esto ponderando la iluminancia directa por el coeficiente de reflexión promedio de las paredes internas, como se ilustra en la Figura 2.

3. Perspectiva Central: Análisis del Experto

Perspectiva Central: Este trabajo representa un enfoque pragmático y orientado a la ingeniería para la validación, priorizando la eficiencia computacional y la integración en una plataforma multifísica existente (CODYRUN) sobre la búsqueda de la máxima precisión física posible. La elección de un modelo simplificado y semidetallado frente a métodos más rigurosos como Radiosidad o Ray Tracing es una compensación estratégica.

Flujo Lógico: La lógica del artículo es directa y defendible: 1) Identificar una brecha (falta de iluminación validada en un simulador térmico). 2) Adoptar/desarrollar un modelo computacionalmente ligero adecuado para la integración. 3) Validarlo con un punto de referencia estándar de la industria (casos de prueba de la CIE). Este es un flujo de trabajo clásico de Verificación y Validación (V&V) de software, similar a las metodologías discutidas en la Norma ASHRAE 140 o los procedimientos BESTEST para simulación energética de edificios.

Fortalezas y Debilidades: La principal fortaleza es la integración en sí misma. Combinar la iluminación con la simulación térmica y de flujo de aire es crucial para un análisis holístico del rendimiento del edificio, impactando en el uso de energía para iluminación y refrigeración. El uso de puntos de referencia de la CIE añade credibilidad. La principal debilidad, que los autores reconocen al calificar el modelo como "simplificado", es la simplificación significativa de la física. Reducir luminarias complejas a fuentes puntuales y usar un método de promedio ponderado para las interreflexiones (similar a una aproximación cruda de factores de forma) introducirá inevitablemente errores en espacios complejos, no difusos u obstruidos. Esto contrasta marcadamente con las técnicas de renderizado de alta fidelidad y basadas en la física utilizadas en la investigación de gráficos por computadora, como las basadas en la seminal Ecuación de Renderizado de Kajiya.

Conclusiones Accionables: Para los profesionales, esta herramienta es valiosa para estudios de diseño comparativos en etapas tempranas, donde la velocidad es clave. Sin embargo, para el cumplimiento del diseño de iluminación final o el análisis detallado del confort visual, el software de iluminación dedicado (por ejemplo, herramientas basadas en Radiance) sigue siendo esencial. El camino futuro es claro: el modelo sirve como una buena base. El siguiente paso debería ser un enfoque escalonado: usar el modelo simple para iteraciones rápidas y activar cálculos más precisos de Radiosidad o mapeo de fotones (como los del conjunto de código abierto Radiance) para vistas críticas o validación final, creando un entorno de simulación híbrido de múltiples fidelidades.

4. Detalles Técnicos y Formulación Matemática

El cálculo central, como se infiere del artículo, implica sumar los componentes directo y difuso. La iluminancia directa $E_{direct}$ en un punto se rige por la ley del cuadrado inverso y el coseno del ángulo de incidencia, derivada de la intensidad luminosa de la fuente $I(\theta)$ dada por su archivo fotométrico:

$E_{direct} = \frac{I(\theta) \cdot \cos(\alpha)}{d^2}$

donde $d$ es la distancia desde el punto de la fuente al punto iluminado, y $\alpha$ es el ángulo entre la dirección de la luz y la normal de la superficie.

La iluminancia difusa $E_{diffuse}$ se aproxima como una función del componente directo y las reflectancias de las superficies de la habitación. Un método simplificado común (insinuado por "ponderación") es usar una reflectancia promedio $\rho_{avg}$ y un factor de interreflexión, a menudo derivado del "método del lumen" o aproximaciones simples de factores de forma:

$E_{diffuse} \approx E_{direct} \cdot \frac{\rho_{avg}}{1 - \rho_{avg}}$ (o una formulación similar que tenga en cuenta la geometría de la habitación).

La iluminancia total $E_{total}$ es entonces: $E_{total} = E_{direct} + E_{diffuse}$.

5. Resultados Experimentales y Descripción de Gráficos

El artículo aplica casos de prueba de la CIE (Escenarios 1 y 3 del TC-3-33) a CODYRUN. Si bien los resultados numéricos específicos no se detallan en el extracto proporcionado, el propósito de tales casos de prueba es típicamente comparar los valores de iluminancia calculados por el software en puntos de cuadrícula específicos con valores de referencia o resultados de otro software validado.

Figura 1: Fuente de Luz Directa – Este esquema representa una sección transversal simplificada de una habitación. Se muestra una fuente de luz puntual en el techo. Una línea recta (rayo) conecta esta fuente con un punto específico en el plano de trabajo horizontal (por ejemplo, un escritorio). Se indica el ángulo de incidencia. Esta figura define visualmente las variables (distancia, ángulo) utilizadas en el cálculo de la iluminancia directa.

Figura 2: Luz Difusa – Este diagrama ilustra el concepto de interreflexión. Probablemente muestra la misma habitación, pero ahora con múltiples flechas rebotando entre paredes, techo y suelo antes de llegar finalmente al punto del plano de trabajo. Esto representa el componente difuso que no proviene directamente de la fuente, sino de las reflexiones, enfatizando su dependencia de los colores de las superficies (reflectividad).

6. Marco de Análisis: Caso de Ejemplo

Escenario: Evaluar el rendimiento de iluminación y el impacto asociado en la carga de refrigeración al cambiar de luminarias fluorescentes empotradas a paneles LED en una oficina estándar de 5m x 5m x 3m.

Aplicación del Marco utilizando el Modelo de CODYRUN:

1. Definición de Entradas: Crear dos variantes del modelo en CODYRUN. Variante A: Usar datos fotométricos (archivo IES/LDT) para la luminaria fluorescente existente. Variante B: Usar datos fotométricos para el panel LED propuesto. Definir la misma altura del plano de trabajo (0.75m) y cuadrícula de puntos de cálculo.
2. Ejecución de la Simulación: Ejecutar la simulación de iluminación para ambas variantes. El modelo simplificado calculará $E_{total}$ en cada punto de la cuadrícula. Simultáneamente, el motor térmico de CODYRUN calculará la ganancia de calor de los sistemas de iluminación (basándose en su potencia y fracción radiante).
3. Análisis:
   • Métricas de Iluminación: Comparar la iluminancia promedio, el ratio de uniformidad (mín/prom) y el cumplimiento de normas como la EN 12464-1.
   • Impacto Energético: Comparar la densidad de potencia de iluminación (LPD).
   • Impacto Térmico: Analizar la diferencia en la carga de refrigeración sensible debido al cambio en la ganancia de calor por iluminación.
4. Verificación de Validación: Para puntos críticos (por ejemplo, bajo una ventana, en una esquina), verificar puntualmente los valores de iluminancia contra un cálculo rápido usando DIALux o una fórmula manual para evaluar el error introducido por la simplificación.

Este análisis integrado, aunque aproximado, proporciona una evaluación rápida y cosimulada de los efectos multidominio del cambio de diseño.

7. Perspectivas de Aplicación y Direcciones Futuras

La integración de la simulación de iluminación en herramientas de rendimiento integral de edificios como CODYRUN abre varias vías futuras:

• Control Híbrido de Iluminación Natural y Artificial: El siguiente paso lógico es integrar un modelo de iluminación natural validado (por ejemplo, basado en el modelo de cielo de Pérez). Esto permitiría simular estrategias de control dinámico para luces eléctricas basadas en la luz natural disponible, crucial para predecir ahorros de energía en el mundo real.
• Confort Visual y Efectos No Visuales: Ir más allá de la simple iluminancia para predecir métricas como la Probabilidad de Deslumbramiento Diurno (DGP), la Clasificación Unificada de Deslumbramiento (UGR) y el estímulo circadiano. Esto se alinea con el creciente enfoque en la salud y el bienestar en los edificios, como se ve en el Estándar WELL Building.
• Escalado de la Fidelidad del Modelo: Desarrollar un marco de simulación adaptativo donde el nivel de detalle en el modelo de iluminación se ajuste según la fase de análisis: modelos simples para exploración paramétrica y activación automatizada de simulaciones de alta fidelidad con Radiance para la validación del diseño final.
• Integración con BIM y Control en Tiempo Real: Usar el núcleo de simulación para informar a los sistemas de gestión de edificios (BMS) en tiempo real o para generar datos para entrenar modelos de aprendizaje automático para el control predictivo de la iluminación.

8. Referencias

1. Software CODYRUN. Laboratorio de Física y Sistemas de la Edificación (L.P.B.S).
2. CIE. (Año). Casos de Prueba para la Evaluación de Software de Iluminación. Comisión Internacional de la Iluminación, Comité Técnico TC-3-33.
3. Reinhart, C. F. (2014). Daylighting Handbook I & II. Building Technology Press.
4. Kajiya, J. T. (1986). The Rendering Equation. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 20(4), 143–150.
5. DIALux. DIAL GmbH.
6. CALCULUX. Philips Lighting (Signify).
7. ASHRAE. (2019). Standard 140-2017, Standard Method of Test for the Evaluation of Building Energy Analysis Computer Programs.
8. Ward, G. J. (1994). The RADIANCE lighting simulation and rendering system. Proceedings of the 21st Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH '94), 459–472.