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SCAN di Geosophy è stato adottato da IDF Investissements et Territoires in Francia per un riscaldamento senza emissioni di carbonio.

Implementation Date

1 gennaio 2022

By

IDF Investissements et Territoires

City

Saint-Ouen-sur-Seine

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Questa immagine è stata generata con AI

Descrizione

SEM Ile de France Investissements et Territoires, società immobiliare parapubblica specializzata in immobili commerciali, ha stretto una partnership con Geosophy per implementare la soluzione SCAN, un'innovazione cleantech per il riscaldamento e il raffreddamento a zero emissioni. Tradizionalmente dipendente da studi di ingegneria convenzionali, l'azienda ha adottato la soluzione SCAN per valutare i potenziali di energia geotermica, allineandosi agli obiettivi globali di riduzione delle emissioni di carbonio. Questo approccio geoenergetico minimizza la dipendenza dai combustibili fossili, riduce i costi e reinveste i risparmi in ulteriori innovazioni. L'adozione di SCAN stabilisce un punto di riferimento nel settore immobiliare sostenibile, posizionando l'azienda come leader nello sviluppo eco-compatibile e contribuendo alla riduzione delle emissioni urbane di gas serra.


Impatto e risultato

- Ha ottenuto una riduzione del 90% delle emissioni diCO2 rispetto ai sistemi tradizionali a gas.
- Ha ottenuto una riduzione del 50% delle emissioni diCO2 rispetto alle pompe di calore elettriche standard.

Dettagli della soluzione

Geosophy consente ai professionisti del settore immobiliare e delle costruzioni di valutare il potenziale geoenergetico del sottosuolo di un edificio da ristrutturare o costruire. In questo modo possono raffreddare gli edifici in estate e riscaldarli in inverno, dividendo i costi energetici per 5 e riducendo l'impronta di carbonio di un edificio fino al 90%. La geoenergia, o energia geotermica di superficie, è un'energia locale, sostenibile, non carbonata, discreta e silenziosa proveniente dal sottosuolo poco profondo, che in questo momento è in gran parte poco sfruttato in Francia. Questa soluzione si basa sulla nostra capacità di sviluppare modelli fisici e finanziari, utilizzando tecniche di data science e machine learning per automatizzare e perfezionare gli studi di fattibilità degli impianti geoenergetici.

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