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Aprovechando el calor del subsuelo urbano como fuente de energía para la ciudad


Uno de los pilares en los que se fundamentan las smartcities es la búsqueda de la eficiencia energética y la sostenibilidad, que comprende el equilibrio con el entorno y los recursos naturales. Leemos en la revista NCYT un interesante artículo sobre un estudio llevado a cabo en el Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT) para el aprovechamiento del calor del subsuelo urbano como fuente de energía.

Bajo el suelo de las ciudades suelen existir diferentes infraestructuras como alcantarillados, trazados de metro, túneles ferroviarios o conducciones eléctricas donde se genera y se almacena calor. El pavimento de las calles y los edificios favorecen que ese calor no pueda disiparse hacia la superficie por lo que el calor puede persistir largo tiempo bajo tierra. Además el llamado efecto de “isla de calor urbana” también contribuye a la acumulación bajo el nivel del suelo de la ciudad.

Según el estudio centrado en la ciudad de Karlsruhe, por efecto de este calor acumulado, los acuíferos subterráneos se han ido calentando con el paso de los años a razón de 1 petajulio por año, una energía que debidamente aprovechada han calculado que sería suficiente para suministrar calefacción a por lo menos 18.000 hogares en esa ciudad.

El uso de esta energía podría cubrir parte de las necesidades energéticas urbanas reduciendo a un tiempo la emisión de gases de efecto invernadero y evitando el calentamiento de las ciudades.

Creando mapas de ruido de la ciudad usando los smartphones de los ciudadanos como sensores

En Tecnocarreteras hemos hablado de los problemas de salud puede llegar a provocar el ruido producido por el tráfico, sobre todo en algunas zonas de las grandes ciudades. Las autoridades municipales, para determinar las áreas donde existe mayor contaminación acústica crean mapas estratégicos de ruido. Ingenieros australianos han desarrollado un sistema que aprovecha los teléfonos inteligentes de los ciudadanos como sensores para captar el nivel de ruido en cualquier punto donde se encuentre y con esos datos generar un mapa de ruido más completo. [Continuar leyendo]