CLEEN
Titolo progetto
CLEEN – CLoud based Environment ENgineering services
Cofinanziato nell’ambito del Programma:
EU FORTISSIMO project “New SME modelling and simulation experiments”
Durata
luglio 2014 – giugno 2016
Partner
eAMBIENTE spa – Italia (Lead partner)
CINECA consorzio interuniversitario – Italia
PROGESI spa – Italia
t2i – trasferimento tecnologico e innovazione – Italia
Obiettivi
I modelli di simulazione ambientale sono un elemento importante e necessario per valutare, già in fase di progettazione, l’impatto di nuove costruzioni, la struttura delle fabbriche, le infrastrutture pubbliche e i sistemi integrati. Essi sono di fondamentale importanza se si considerano le principali norme Europee, ad esempio la direttiva sulla valutazione ambientale strategica (2001/42/EC) e la direttiva sulla valutazione di impatto ambientale (85/337/EEC), e possono rappresentare uno strumento di pre-allarme in caso di criticità ambientali. Gli algoritmi che stanno alla base dei modelli ambientali son ben conosciuti (per lo più sono il risultato di progetti di ricerca universitari), ma lo sono anche i loro limiti come le performance di elaborazione (ad es: tempo e costi) e la facilità d’uso. Il tempo di elaborazione è generalmente molto lungo limitando così la possibilità di fare previsioni basate su scenari multipli.
L’esecuzione dei modelli in CLOUD e le infrastrutture HPC (High Performance Computing), potrebbero generare, in una volta sola, scenari multipli sia in base alle esigenze individuate dagli operatori (stakeholder privati) sia secondo i vincoli stabiliti dalle autorità competenti (stakeholder pubblici).
Molti modelli diversi sono disponibili sul mercato, ma fino ad ora non sono mai stati integrati. Lo scopo principale del progetto CLEEN è quello di testare un servizio innovativo per le PMI, gli enti pubblici (ad esempio, agenzie per l’ambiente ) e privati (ad esempio, società di consulenza , centri di ricerca, strutture di ingegneria ) attraverso un’unica piattaforma CLOUD, dando la possibilità agli utenti di valutare i modelli previsionali e di verificare, per esempio, la riduzione del rischio per la salute umana e l’ambiente.
Contatti
Anilkumar D. Dave