LLM WIKI
Met OKF en DESL bouw je zelf betere AI
Hoe een ruimte ademt
Ik onderzoek hoe we het binnenklimaat beter kunnen begrijpen. Daarbij kijk ik verder dan meetwaarden alleen. Het weer, het gebouw, de luchtkwaliteit en onze gezondheid hangen op verschillende manieren met elkaar samen.
Wat heeft de kou met ons binnenklimaat te maken? En hoe helpt wetenschappelijke kennis ons om verbanden tussen het weer, het gebouw en onze gezondheid beter te begrijpen?
Sinds 2020 onderzoek ik zes fysische, biologische en gedragsmatige mechanismen die kunnen helpen verklaren waarom koude perioden samenhangen met luchtweginfecties. Die zoektocht vormt de basis van rmaanden.nl: kennis en meetgegevens samenbrengen om beter te begrijpen wat er om ons heen gebeurt.
Wat je binnenklimaat je werkelijk vertelt
Een meetwaarde krijgt pas betekenis als je begrijpt wat die vertelt. rmaanden.nl verbindt metingen, gebouwgegevens en wetenschappelijke kennis om het binnenklimaat beter te begrijpen en mogelijke gezondheidsrisico's te onderzoeken.
Een CO₂-meter vertelt niet het hele verhaal. Ook ventilatie, temperatuur, luchtvochtigheid en het gebruik van een ruimte spelen een rol. Door deze gegevens samen te bekijken, ontstaat een beter beeld van de omstandigheden en mogelijke verbeteringen.
Met modellen en prognoses onderzoek ik hoe het binnenklimaat zich kan ontwikkelen en welke maatregelen het overwegen waard zijn. Achter de login vind je mijn live omgeving, waar metingen, berekeningen en wetenschappelijke kennis samenkomen.
Van gebouwdata naar analyse
rmaanden.nl verbindt gegevens over het weer, metingen in het gebouw en kennis over het binnenklimaat. Zo wordt duidelijker hoe de ruimte ervoor staat en hoe die zich mogelijk verder ontwikkelt.
- 01 Buitenklimaat Omstandigheden
- Temperatuur en vochtigheid buiten beïnvloeden de warmtebalans, ventilatiemogelijkheden en het binnenklimaat.
- 02 Gebouw en klimaatregeling Gebouw
- De eigenschappen en het gebruik van een ruimte, samen met ventilatie en verwarming, bepalen mede het binnenklimaat.
- 03 Metingen Waarnemingen
- CO₂, temperatuur en relatieve luchtvochtigheid laten zien wat sensoren op een bepaalde plek en tijd registreren.
- 04 Toestand Interpretatie
- De metingen worden samen met gebouwgegevens en referentiewaarden beoordeeld. Zo krijgt een losse meetwaarde meer betekenis.
- 05 Prognose Verwachting
- Het model combineert de beschikbare gegevens met de weersverwachting om mogelijke toekomstige ontwikkelingen in beeld te brengen.
- 06 Risicomitigatie Keuze
- De analyse helpt om maatregelen te beoordelen en de gevolgen voor gezondheid, comfort en energiegebruik af te wegen.
Het binnenklimaat begrijpen en voorspellen
Het weer beïnvloedt de temperatuur, vochtigheid en energiebehoefte van een gebouw. Daarbij spelen twee vormen van warmte een rol: voelbare warmte, die samenhangt met temperatuur, en latente warmte, die samenhangt met verdamping en condensatie van water.
Een prognose voor de komende week
Het model gebruikt zes toestanden om de ontwikkeling van het binnenklimaat en mogelijke maatregelen inzichtelijk te maken. Psychrometrie, de leer van vochtige lucht, vormt daarbij een belangrijke fysische basis.
Afhankelijk van de omstandigheden kunnen maatregelen variëren van verwarming en natuurlijke ventilatie tot warmte- en vochtterugwinning, bevochtiging en luchtfiltratie. Welke maatregelen passend zijn, hangt af van het gebouw en de omstandigheden.
Op basis van de gekozen criteria bepaalt het model welke toestand de voorkeur heeft en welke maatregelen daarbij passen. Het gaat daarbij minder om het exact voorspellen van de werkelijkheid dan om het verkrijgen van inzicht dat leidt tot betere beslissingen.
Breng kennis tot leven
Een beter binnenklimaat begint met begrijpen wat er gebeurt. Op rmaanden.nl verbind ik metingen, modellen en wetenschappelijke kennis om te onderzoeken wat gegevens betekenen en hoe verschillende factoren samenhangen.
De kennisbasis verbindt begrippen en bronnen, zodat informatie beter vindbaar wordt en verbanden kunnen worden onderzocht. Daarbij gaat het niet alleen om de hoeveelheid kennis, maar vooral om de betekenis en onderbouwing ervan.
Hiervoor gebruik ik het Open Knowledge Format (OKF) van Google Cloud. Met mijn OKF leg ik kennis gestructureerd vast. Met het DESL vergelijk ik mijn praktijk OKF met de relevante normatieve OKF'en. Zo wordt inzichtelijker waarop mijn analyse berust en waar informatie of onderbouwing vanuit de wetenschap ontbreekt.