Terug naar alle projecten

Ventilatie effectiviteit in gebouwen

De behoefte aan voldoende toevoer van verse lucht in gebouwen staat steeds vaker onder druk door strengere energie-eisen. In de praktijk is niet altijd duidelijk in hoeverre de toegevoerde lucht daadwerkelijk de werkzones bereikt en hoe effectief ventilatiesystemen functioneren. Met dit project wil TVVL onderzoeken hoe in standaard kantoorruimten een zo hoog mogelijke ventilatie-effectiviteit kan worden gerealiseerd.

Ventilatie effectiviteit in gebouwen

Status Dit project is in uitvoering
Expertgroep Klimaattechniek
Datum Q2-2026
Start Project

Q1-2026

Aanleiding

Ventilatie-effectiviteit in standaard kantoorruimten

Hoe zorgen we ervoor dat verse lucht daadwerkelijk terechtkomt waar die nodig is ,  in de werkzones,  zonder onnodig energieverbruik? TVVL signaleert een groeiend spanningsveld tussen gezonde ventilatie en  strengere energie-eisen. In de praktijk is vaak onvoldoende inzichtelijk hoe effectief ventilatiesystemen functioneren en welke ontwerpkeuzes bepalend zijn voor de verdeling van verse lucht in een ruimte.

Met dit project ontwikkelt TVVL  kennis over ventilatie-effectiviteit in standaard kantoorruimten. Door CFD-simulaties te combineren met AI wordt inzicht verkregen in de invloed van onder meer roosterpositie, afmetingen en luchtdebiet op de ventilatieprestaties.

Het resultaat

  • Inzicht in bepalende ontwerpvariabelen voor ventilatie-effectiviteit
  • Gevalideerde CFD-analyses van luchtstromen in kantoorruimten
  • Een getraind AI-model op basis van CFD-data
  • Trainingsdata en een conceptuele basis voor een praktische ontwerptool
  • Visuele animaties en een eindrapport

Het project vormt een belangrijke stap richting een laagdrempelige tool waarmee ontwerpers en installateurs sneller onderbouwde ventilatiekeuzes kunnen maken.

Partners

 

 

 

 

Plan van aanpak

Onderzoeksfasen

Het onderzoek wordt uitgevoerd in vier opeenvolgende fasen.

Fase 1 – Literatuuronderzoek en afbakening

  • Inventarisatie van bestaande kennis over ventilatie-effectiviteit.

  • Analyse van gangbare ontwerpmethoden en vuistregels.

  • Vaststellen van relevante variabelen voor CFD-analyses (bijv. positie, grootte en type luchtinlaten, debiet).

  • Afstemming van projectkaders tussen TVVL en Femto.

  • Opvragen en inventariseren van beschikbare klimaatkamerdata (Peutz).

Resultaat: definitief plan van aanpak en vastgestelde parameterset.

Fase 2 – CFD-analyses

  • Opzetten van een representatief model van een standaard kantoorruimte.

  • Variëren van ontwerpvariabelen om de invloed op ventilatie-effectiviteit te bepalen.

  • Analyse van luchtstroming, snelheid, turbulentie en concentratieverdeling.

  • Eventuele indicatieve vergelijking met beschikbare meetdata.

Resultaat: gevalideerde CFD-dataset met inzicht in trends en dominante variabelen.

Fase 3 – Ontwikkeling AI-model

  • Training van een AI-model op basis van de CFD-resultaten.

  • Validatie van het model door vergelijking met CFD-uitkomsten.

  • Selectie van relevante invoerparameters voor een toekomstig ontwerpinstrument.

Het AI-model biedt minder detail dan CFD, maar maakt snelle en toegankelijke voorspellingen mogelijk voor ontwerpers.

Resultaat: getraind AI-model en gestructureerde trainingsdata voor verdere toolontwikkeling.

Fase 4 – Verwerking en kennisdeling

  • Analyse en duiding van de resultaten.

  • Opstellen van een eindrapportage.

  • Ontwikkeling van animaties voor kennisdeling binnen het TVVL-netwerk.

  • Conceptuele opzet voor een toekomstige ontwerptool.

Resultaat: praktische, overdraagbare kennis  als basis voor ventilatieconcepten.

Ventilatie-effectiviteit in standaard kantoorruimten

Hoe zorgen we ervoor dat verse lucht daadwerkelijk terechtkomt waar die nodig is ,  in de werkzones,  zonder onnodig energieverbruik? TVVL signaleert een groeiend spanningsveld tussen gezonde ventilatie en  strengere energie-eisen. In de praktijk is vaak onvoldoende inzichtelijk hoe effectief ventilatiesystemen functioneren en welke ontwerpkeuzes bepalend zijn voor de verdeling van verse lucht in een ruimte.

Met dit project ontwikkelt TVVL  kennis over ventilatie-effectiviteit in standaard kantoorruimten. Door CFD-simulaties te combineren met AI wordt inzicht verkregen in de invloed van onder meer roosterpositie, afmetingen en luchtdebiet op de ventilatieprestaties.

Het resultaat

  • Inzicht in bepalende ontwerpvariabelen voor ventilatie-effectiviteit
  • Gevalideerde CFD-analyses van luchtstromen in kantoorruimten
  • Een getraind AI-model op basis van CFD-data
  • Trainingsdata en een conceptuele basis voor een praktische ontwerptool
  • Visuele animaties en een eindrapport

Het project vormt een belangrijke stap richting een laagdrempelige tool waarmee ontwerpers en installateurs sneller onderbouwde ventilatiekeuzes kunnen maken.

Partners

 

 

 

 

Onderzoeksfasen

Het onderzoek wordt uitgevoerd in vier opeenvolgende fasen.

Fase 1 – Literatuuronderzoek en afbakening

  • Inventarisatie van bestaande kennis over ventilatie-effectiviteit.

  • Analyse van gangbare ontwerpmethoden en vuistregels.

  • Vaststellen van relevante variabelen voor CFD-analyses (bijv. positie, grootte en type luchtinlaten, debiet).

  • Afstemming van projectkaders tussen TVVL en Femto.

  • Opvragen en inventariseren van beschikbare klimaatkamerdata (Peutz).

Resultaat: definitief plan van aanpak en vastgestelde parameterset.

Fase 2 – CFD-analyses

  • Opzetten van een representatief model van een standaard kantoorruimte.

  • Variëren van ontwerpvariabelen om de invloed op ventilatie-effectiviteit te bepalen.

  • Analyse van luchtstroming, snelheid, turbulentie en concentratieverdeling.

  • Eventuele indicatieve vergelijking met beschikbare meetdata.

Resultaat: gevalideerde CFD-dataset met inzicht in trends en dominante variabelen.

Fase 3 – Ontwikkeling AI-model

  • Training van een AI-model op basis van de CFD-resultaten.

  • Validatie van het model door vergelijking met CFD-uitkomsten.

  • Selectie van relevante invoerparameters voor een toekomstig ontwerpinstrument.

Het AI-model biedt minder detail dan CFD, maar maakt snelle en toegankelijke voorspellingen mogelijk voor ontwerpers.

Resultaat: getraind AI-model en gestructureerde trainingsdata voor verdere toolontwikkeling.

Fase 4 – Verwerking en kennisdeling

  • Analyse en duiding van de resultaten.

  • Opstellen van een eindrapportage.

  • Ontwikkeling van animaties voor kennisdeling binnen het TVVL-netwerk.

  • Conceptuele opzet voor een toekomstige ontwerptool.

Resultaat: praktische, overdraagbare kennis  als basis voor ventilatieconcepten.

Projectleden

Roelant van der Putten

Roelant van der Putten

expertgroep lid Klimaattechniek
Wobbe van den Kieboom

Wobbe van den Kieboom

Expertgroep lid Klimaattechniek

Gerelateerde projecten

Onze kennispartners

Samen ontwikkelen en delen van kennis