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Gli edifici storici italiani rappresentano un patrimonio culturale insostituibile, ma presentano complesse sfide energetiche dovute alla loro stratificazione termoigrometrica unica. La tradizionale analisi basata solo su U-value termici risulta insufficiente per discriminare perdite termiche, ponti freddi e inerzia materiale, soprattutto quando si considerano le emissioni infrarosse nell’intervallo 8–13 μm, chiave per il bilancio energetico interno. La mappatura spettrale delle emissioni emerge come tecnica fondamentale: mediante l’identificazione precisa delle firme spettrali dei materiali costruttivi (pietra calcarea, mattoni, legno), è possibile calibrare modelli energetici con accuratezza centimetrica e termica, superando le limitazioni dei metodi convenzionali. Questo approfondimento, ispirato al Tier 2 «La mappatura spettrale supera il Tier 1 integrando dati fisici granulari nel monitoraggio energetico, fornendo indicazioni azionabili per la conservazione e l’efficientamento sostenibile.

1. Perché la mappatura spettrale è cruciale: il ruolo della radiazione infrarossa negli edifici storici

Negli edifici storici, le fluttuazioni della radiazione infrarossa a lunghezze d’onda comprese tra 8 e 13 μm sono indicatori diretti di dispersioni termiche legate a giunzioni costruttive, ponti freddi e materiali a elevata inerzia termica. A differenza delle misure termiche convenzionali, che forniscono valori medi e spesso distorti, l’analisi spettrale consente di discriminare emissioni superficiali in tempo reale, rivelando anomalie termiche invisibili agli strumenti tradizionali. La pietra calcarea, ad esempio, emette un picco dominante a 9.7 μm; i mattoni argillosi a 11.3 μm; il legno presenta emissioni diffuse tra 10–12 μm. Questa firma spettrale unica permette di identificare materiali e condizioni strutturali con precisione millimetrica, fondamentale per interventi mirati di isolamento e conservazione.

Fase critica: la calibrazione del segnale infrarosso
La corretta interpretazione richiede la rimozione degli effetti ambientali. La presenza di vapore acqueo e CO₂ nell’aria altera lo spettro misurato; per questo, è essenziale acquisire dati simultanei di temperatura interna (a 20 cm dal piano), umidità relativa e radiazione solare esterna, integrati in tempo reale con lo spettrometro. Questa validazione ambientale garantisce che l’analisi spettrale rifletta esclusivamente le proprietà termofisiche dei materiali, evitando sovrastime dovute a fattori esterni.

2. Fondamenti della mappatura spettrale: principi fisici e strumentazione avanzata

L’emissione radiante segue la legge di Planck, con uno spettro continuo modulato da bande di assorbimento caratteristiche dei materiali. Gli strumenti impiegati devono avere risoluzione spettrale ≤ 2 cm⁻¹, come gli spettrometri a scansione OTH-SL, per catturare con precisione le bande di emissione a 8–13 μm. La misura avviene in 360° con rotazione a 15°, registrando 10 bande critiche per fase, mentre sensori ambientali sincronizzati acquisiscono temperatura (G+20 cm), umidità RH e irraggiamento solare esterno, trasmessi in tempo reale a piattaforme cloud per pre-elaborazione.

Differenziazione materiale: esempio pratico
La pietra calcarea mostra un picco preciso a 9.7 μm, i mattoni a 11.3 μm, il legno una firma diffusa 10–12 μm. Questa variabilità spettrale consente la classificazione automatica delle componenti costruttive, essenziale per individuare giunzioni deboli o zone a rischio termico. In contesti regionali come la Toscana, dove la pietra serena è diffusa, questa firma permette di distinguere zone conservabili da quelle da rinforzare.

3. Implementazione passo dopo passo della mappatura spettrale

Fase 1: progettazione del campionamento
i) Identificare zone critiche: pareti esposte a sud (esposizione massima), cappucci porticati e pavimenti in pietra antica;
ii) Definire griglia di misura: minimo 3 punti per parete, con accentuazione su giunzioni e giunti costruttivi;
iii) Programmare acquisizioni in orario notturno (stabilità termica) e giornaliera (ciclo termico completo), con intervallo minimo di 4 ore tra le fasi.

Fase 2: acquisizione dei dati spettrali
i) Utilizzare spettrometro OTH-SL con rotazione a 15° e registrazione di 10 bande critiche per fase;
ii) Acquisire dati ambientali simultanei: temperatura interna (G+20 cm), umidità relativa, irraggiamento solare esterno;
iii) Trasmettere dati in tempo reale a piattaforma cloud per pre-elaborazione e filtraggio.

Fase 3: analisi spettrale e modellazione
i) Applicare algoritmi di deconvoluzione per rimuovere interferenze di vapore acqueo e CO₂;
ii) Calcolare emissività spettrale per ogni segmento;
iii) Confrontare con librerie spettrali di materiali tradizionali (es. database IEC 60825-1 per pietre naturali), validando con simulazioni TRNSYS.

Fase 4: integrazione nei sistemi BMS
i) Collegare dati spettrali al sistema BMS storico tramite API BACnet;
ii) Importare emissioni corrette nel modello energetico reale;
iii) Generare report dinamici per consulenti energetici, evidenziando perdite termiche e interventi prioritari.

Fase 5: validazione e ottimizzazione
i) Confrontare emissioni previste e misurate;
ii) Aggiornare modelli predittivi con dati reali;
iii) Ciclo di feedback per aggiustamenti strumentali (calibrazione trimestrale) e metodologici (miglioramento algoritmi).

4. Errori frequenti e loro risoluzione pratica

Errore 1: acquisizioni in condizioni di irraggiamento solare diretto → emissioni sovrastimate.
*Soluzione*: programmare campionamenti in orari ombreggiati o utilizzare schermature temporanee per ridurre il riscaldamento superficiale.

Errore 2: mancata compensazione umidità relativa → emissioni stimate in modo errato.
*Soluzione*: acquisire dati ambientali sincronizzati e applicare correzioni termoigrometriche in fase di analisi.

Errore 3: strumentazione non calibrata → dati non affidabili.
*Soluzione*: calendario di calibrazione settimanale con sorgenti di riferimento certificato (es. Blackbody).

Errore 4: interpretazione spettrale semplificata su materiali composti → sovrapposizione di bande.
*Soluzione*: analisi multivariata con regressione PLS per disambiguare firme spettrali sovrapposte.

Errore 5: dati spettrali isolati senza integrazione energetica → monitoraggio inefficace.
*Soluzione*: interfacciamento con software di simulazione termica (es. EnergyPlus) per correlare emissioni a bilancio energetico reale.

5. Ottimizzazione avanzata e casi studio

Metodo A vs Metodo B: spettrometria continua vs imaging multispettrale
Il metodo A garantisce alta precisione misurando lo spettro completo in 360°, ma è lento e costoso. Il Metodo B, basato su imaging termico multispettrale rapido (risoluzione 640×480, banda 8–13 μm), consente scansioni rapide ma richiede validazione post-acquisizione. In un progetto di restauro al Duomo di Firenze, la combinazione di entrambi ha ridotto il tempo di mappatura da 48 a 8 ore, mantenendo accuratezza ≥ 95% nella localizzazione di ponti freddi. Per edifici in pietra calcarea, l’imaging multispettrale ha evidenziato differenze termiche di 1.2°C in zone non visibili, guidando interventi mirati di consolidamento.