EGI-07. ตำรา/สื่อการสอน/การอบรม (อื่นๆ)
URI ถาวรสำหรับคอลเล็กชันนี้
เรียกดู
กำลังเรียกดู EGI-07. ตำรา/สื่อการสอน/การอบรม (อื่นๆ) โดย เรื่อง "IoT"
ตอนนี้กำลังแสดง1 - 2 ของ 2
ผลลัพธ์ต่อหน้า
ตัวเลือกเรียงลำดับ
รายการ การ Disruption กระบวนการในงานวิศวกรรมระบบปรับอากาศด้วยระบบ IoT, Big Data, BIM และ AI(2563-11-25) เด่นชัย วรเดชจำเริญปัจจุบันอาคารขนาดใหญ่ประสบปัญหาการสิ้นเปลืองพลังงาน 15-30% ของการใช้พลังงานทั้งหมด เกิดจากความเสื่อมประสิทธิภาพของระบบปรับอากาศ โดยมีต้นตอจากหลายสาเหตุตั้งแต่กระบวนการออกแบบ กระบวนการเลือกอุปกรณ์ การติดตั้งที่ไม่เหมาะสม โดยยังขาดมาตรฐานการทดสอบและปรับแต่งระบบ (commissioning) รวมถึงขาดผู้ดูแลชำนาญการด้านระบบปรับอากาศที่เพียงพอ ส่งผลให้ระบบปรับอากาศไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ถึงแม้จะมีระบบอาคารอัตโนมัติ (building automation system, BAS) ช่วยในการควบคุมระบบปรับอากาศก็ตาม หากแต่ระบบ BAS ถูกออกแบบรองรับการทำงานระบบปรับอากาศจากเซ็นเซอร์ที่มักขาดขั้นตอนการ commissioning ที่เหมาะสม รวมทั้งขาดขั้นตอนการใช้งานระบบและข้อมูล BAS ที่ได้มาตรฐานเช่นเดียวกับประเทศที่พัฒนาแล้ว แบบจำลองสารสนเทศอาคาร (building information modeling, BIM) คือกระบวนการที่ถูกพัฒนาเพื่อช่วยลดความผิดพลาดต่างๆที่กล่าวมา ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ ก่อสร้างจนถึงขั้น ใช้เพิ่มประสิทธิภาพการบริหารทรัพยากรอาคาร ซึ่งซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ในปัจจุบันจะเน้นใช้งานติดตามกระบวนการติดตั้งระหว่างการก่อสร้าง การใช้งานยังไม่แพร่หลายมากในการนำไปเชื่อมต่อข้อมูลทั้งวัฏจักรของอาคาร ตั้งแต่กระบวนการหาภาระทำความเย็น การตรวจสอบ energy modeling สำหรับอาคารเขียว การตรวจสอบ commissioning ระบบปรับอากาศ รวมไปถึงการเชื่อมต่อระบบ BIM เข้ากับระบบ BAS ของอาคารเพื่อประโยชน์ในการสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อการประหยัดพลังงาน และการซ่อมบำรุงระบบปรับอากาศ เรียกว่า iBIM (integrated BIM) จนถึงขั้นสามารถนำไปต่อยอดกับระบบ internet of things (IoT) และการประมวลผลระบบควบคุมด้วย artificial intelligent (AI) ในขั้นตอนถัดไปรายการ การใช้ระบบไอโอทีและเครื่องมือการวินิจฉัยเพื่อการประหยัดพลังงานระบบปรับอากาศแบบชิลเลอร์(2563-09-22) เด่นชัย วรเดชจำเริญปัจจุบันอาคารขนาดใหญ่มีการสิ้นเปลืองพลังงาน 15-30% ของการใช้พลังงานจากความเสื่อมประสิทธิภาพของระบบปรับอากาศ การติดตั้งและการใช้งานไม่ถูกต้อง การตั้งระบบควบคุมไม่เป็นไปตามการออกแบบและขาดผู้ดูแลชำนาญการที่เพียงพอ รวมถึงขาดการออกแบบระบบที่เหมาะสม ปัญหาที่กล่าวมายังส่งผลต่อการสิ้นเปลืองค่าซ่อมบำรุงประมาณ 50% ถึงแม้ว่าอาคารเหล่านั้นจะมีการติดตั้งระบบอาคารอัตโนมัติ (building automaton system, BAS) ในการควบคุมการทำงานระบบปรับอากาศ หากแต่ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างเต็มประสิทธิภาพโดยเฉพาะการนำข้อมูลจากระบบ BAS เพื่อการวินิจฉัยหาต้นตอของปัญหาที่ก่อให้เกิดการสูญเสียพลังงาน รวมถึงปัญหาความชื้นที่เกิดขึ้นในพื้นที่การปรับอากาศ โดยปกติระบบ BAS ในประเทศไทย (ดังรูปภาพ) ถูกแยกออกเป็นอย่างน้อย 3 ระบบตามกระบวนการจัดซื้อจัดจ้าง ประกอบด้วย chiller plant manager (CPM), BAS และ energy management system (EMS) ทำให้ข้อมูลการทำงานของระบบยากต่อการจัดเก็บและนำมาใช้งานอย่างเหมาะสม รวมถึงขาดเซ็นเซอร์ที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ปัญหา ทำให้ผู้ดูแลระบบไม่สามารถใช้ข้อมูลจากระบบ BAS ได้อย่างมีประสิทธิผล การจัดเก็บข้อมูลเป็นปัญหาทำให้ขาดการส่งเสริมกระบวนการยกระดับความสามารถระบบ BAS เพื่อการควบคุมปรับอากาศในประเทศไทยตามมาตรฐาน ASHRAE โดยสามารถแก้ปัญหาได้โดยการนำเทคโนโลยีไอโอที (internet of things, IoT) คือระบบเซ็นเซอร์และระบบเก็บข้อมูล (Cloud Computing) เพื่อการเพิ่มความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลถึงกันด้วยระบบอินเทอร์เน็ต โดยระบบไอโอทีเซ็นเซอร์สามารถใช้ได้ทั้งแบบเดินสายและไร้สายเพิ่มเติมข้อมูลที่ขาดจากระบบ BAS ส่วนระบบ cloud ใช้รวบรวมข้อมูลระบบไอโอทีเซ็นเซอร์และเชื่อมต่อข้อมูลจากระบบ BAS ลดภาระคอมพิวเตอร์ของระบบ BAS รวมถึงการสามารถสร้างระบบ วินิจฉัยปัญหาแบบอัตโนมัติ (automated fault detection and diagnostics, AFDD) ประมวลผลบนระบบ cloud และส่งการแจ้งเตือนกลับที่ผู้ดูแลผ่านระบบ email, mobile application หรือระบบ LINE การใช้ระบบ CPM และ BAS ได้อย่างเหมาะสมรวมถึงการติดตั้งระบบไอโอทีในการช่วยวินิจฉัยปัญหาได้ตรงจุดสามารถนำไปสู่การประหยัดพลังงานแบบยั่งยืน จากการเข้าแก้ปัญหาได้ถูกจุดและรวดเร็วทำให้ระบบปรับอากาศกลับมาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ นำไปสู่การประหยัดพลังงานได้อย่างน้อย 10% ของระบบปรับอากาศ ในการสัมมนานี้ผู้เข้ารับการอบรม จะได้รับความเข้าใจในภาพรวมการใช้งานทั้งระบบ BAS และ CPM ตามมาตรฐานของ ASHRAE โดย Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) และจากข้อมูลการใช้งานในประเทศไทยจากทีมวิจัย Intelligent Building Collaboration (IBC) Research Unit ผู้ดำเนินการโครงการวิจัย “การพัฒนากระบวนการและแนวทางการสร้างมาตรฐานการใช้งานระบบอาคารอัตโนมัติสำหรับการประหยัดพลังงานระบบปรับอากาศและระบายอากาศ” โดยทุนวิจัย “โครงการร่วมสนับสนุนทุนวิจัยและพัฒนา ระหว่างการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย (กฟผ.) และสำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย (สกว.)” รวมไปถึงการเรียนรู้การใช้งานระบบ IoT โดยการสาธิตผ่านชุดจำลองการทำงานจริงจากทีมวิจัย IBC