北京工业大学 刘晓霄 简毅文 王旭 郭锐敏 田园泉 侯雨晨
【摘 要】为了填补国内市场缺失IAQ相关计算软件的空白，本研究开发了IAQ计算模块。同时，针对北京某住户进行室内PM2.5浓度的长期监测，用于验证IAQ计算程序的可靠性。经过模拟与实测的对比验证，本研究开发的IAQ模块计算结果可靠。最后，应用IAQ程序进行模拟计算，初步分析了适用于北京地区的通风净化策略，结果表明：当室外PM2.5浓度处于中度污染以上时开启室内空气净化器并关闭门窗，可以将室内PM2.5浓度控制在可接受范围内。
【关键词】室内空气品质；模拟；PM2.5浓度；通风净化策略
【基金项目】国家重点研发计划项目“居住建筑室内通风及室内空气质量营造”（2016YFC0700500）
Abstract:In order to fill the gap of missing IAQ related computing software in the domestic market, this study developed an IAQ computing module. Meanwhile, long-term monitoring of indoor PM2.5 concentration was carried out for a household in Beijing to verify the reliability of the IAQ calculation procedure. The calculation results of the IAQ module developed in this study are reliable after the comparison between simulation and actual measurement. Simulated calculation, and finally, the application of IAQ program preliminary analyzes the ventilation purification strategies suitable for Beijing area, the results show that when the outdoor concentrations of PM2.5 are in a moderate pollution above open indoor air purifier and close the doors and Windows, indoor PM2.5 concentration can be controlled within the acceptable range.
Key words:indoor air quality; Simulation; PM2.5 concentrations; Ventilation and purification strategy
1 研究背景
近几十年来，大气PM2.5浓度超标使得全球范围内的人们越来越关注室内空气品质问题[1-5]。与发达国家相比，我国住宅室内空气污染情况尤为严重。我国传统的烹饪方式易造成大量颗粒物和多环芳烃的散发，形成“内忧”；此外还有“外患”——中国是世界上大气PM2.5污染最严重的国家之一。这些“内忧”和“外患”造成建筑室内空气质量差，严重威胁我国居民的身体健康。
为了有效控制室内污染、改善室内空气质量，目前我国多采用通新风和空气净化的方法[6]。然而，不管是采用何种方法，为了改善室内空气品质，都需要付出建筑能耗增加的代价。因此，建筑室内空气环境的控制和建筑节能措施的实行，应综合考虑室内热湿环境、空气品质、通风策略和建筑能耗等多方面因素，对于建筑室内环境的评价也应综合各因素的影响，力求全面。
运用建筑模拟的方法可以准确便捷地预测和评价建筑室内环境，从而指导设计人员和住户采用合适的通风净化策略，改善建筑室内环境，降低能耗。然而，以EnergyPlus为代表的国外建筑环境模拟软件， 主要着眼于室内热湿环境，对于室内通风状况及空气品质问题多采用简化处理；我国本土的建筑环境模拟软件DeST，仅仅实现了通风与热环境的耦合计算，仍没有室内空气品质相关计算的能力；针对通风计算、室内污染物分布及空气品质的模拟软件，如CONTAM、COMIS及各种CFD模拟软件等，将建筑热湿环境采取简单处理的方式，因此通常需要同其他建筑热模拟软件结合使用，较为不便。[7]
综上所述，只有将建筑热湿环境同通风状况、污染物扩散情况及空气净化装置综合考虑，才能较为完整地描述建筑室内环境，而当前的模拟软件仍不能实现这一目标，因此，有必要开发建筑热湿环境、通风、污染物扩散及空气净化模块的联合模拟软件。本文选取国内普遍关注的PM2.5浓度作为模拟对象，尝试提出了IAQ模拟软件的理论框架，建立了IAQ计算程序，同时选取北京市某一户住宅对其室内PM2.5浓度、开关窗行为和净化器使用情况进行了长期监测，用于验证IAQ程序。此外，应用IAQ计算模块初步分析了适用于北京地区的通风净化策略。
2 程序理论框架
2.1 IAQ模块基本计算思路
本研究已经完成了IAQ计算模块的开发，其基本计算思路为：将房间参数及室内温湿度、污染源散发速率、通风换气情况等作为输入条件带入IAQ计算模块中，通过设置IAQ计算模块各净化设备的作息进行室内空气品质的相关计算。目前IAQ模块可实现室内CO2与PM2.5浓度计算、净化器、机械通风系统的运行模拟，本文主要针对室内PM2.5浓度和净化器开启状况进行模拟研究。
2.2 IAQ程序计算模型
以建筑内的单个房间为研究对象，建立污染物的质量平衡方程式（1）。其中，V为区域i的体积，m3；ρ为污染物z的密度，kg/m3；Gf,z,i为区域i内污染物z的散发量，kg/s；Ri,z为区域i内的排风量或净化风量（本研究中对应净化器的CADR值），kg/s；mj为区域j经由某空气流通路径流入区域i的空气质量流量，kg/s；Cf,z,i为区域j内污染物z的浓度，μg/m3。Ctf,z,i为t时刻区域i内污染物z的浓度，μg/m3；
为单位时间区域i内污染物z的质量变化；
为上一时间步长室内污染源和汇的综合作用结果，可用式（2）计算。
采用差分法对平衡方程进行处理，考虑到数值稳定性的因素，运用后退Eular公式对方程组进行求解。以t+δt时刻作为当前计算时刻，用均差
代替导数
，并将含Ctz的项移至右侧，得到隐式方程（3）。利用迭代法求解隐式方程：首先利用式（3）以t时刻作为当前时刻得到显式方程（4），根据上一时刻的污染物浓度值计算当前时刻的初值，然后带入隐式方程（3）迭代计算当前时刻Ct+δti的终值，当前后两次迭代结果的差值满足精度要求时进入下一时刻，如此循环迭代直至所有时刻计算完毕。
将净化器模型作为汇项，采用风量修正模型，充分考虑积灰和缝隙旁通对于净化效率和CADR值的影响，得到其实际的净化效率及对应的CADR值，带入上式（3）和（4），可求得净化器开启状态下室内的PM2.5浓度值。、
3 程序验证
本研究选取北京市的一户住宅作为实测对象，运用QD-W1 PM2.5浓度自记仪对其室内PM2.5浓度进行连续监测，同时用WGLZY-1智能功率仪监测空气净化器的瞬时功率和耗电量，由此得知设备的开启时间和瞬时能耗。
监测住户的户型平面图如图2所示，体积为182m3，户内人员构成是一家三口，包括两位成年人和一位未成年人。在监测期内，房间内门处于开启状态，外门关闭。
选取2017年冬季的两日（1月22日和2月16日），分别对室内PM2.5浓度进行模拟，计算结果同实测数据的对比如图3所示。
从图3可知，IAQ程序模拟结果与实测结果基本一致。由实时监测的净化器运行状况可知，2月16日室内空气净化器从凌晨0:00到早上9:20处于开启状态，故在室外PM2.5浓度较高的情况下室内PM2.5浓度仍保持在100μg/m3以下，模拟和实测结果均体现了这一点（图a）。在1月22日，通过询问被测户主得知17:20至17:50户内进行了30min的厨房炊事活动，导致室内产生PM2.5散发源，使得室内PM2.5浓度激增，随后在室内通风换气的作用下PM2.5浓度开始下降（图b）。模拟结果与实测结果基本相同，误差在可接受范围内。
进一步分析图a误差的产生原因可知，早上7:20存在厨房炊事活动的可能性，或由于人员活动（如清扫等）导致室内沉降的污染物重新悬浮于空气中，被监测仪器检测并记录下来，而在模拟计算的过程中难以充分考虑各种污染源散发的可能性。而图b产生误差的原因可能是实际厨房污染物散发速率与模拟时设定的参数有所差别，且厨房炊事活动较为复杂难以准确定义导致。
综上所述，IAQ计算程序的结果与实测数据吻合较好，误差在可接受范围内，计算程序有较好的可靠性。
4 程序应用
在验证IAQ计算模块结果可靠的前提下，应用该程序模拟北京地区不同净化策略下的室内空气环境，初步分析适用于北京地区的经济合理的通风及净化策略。
4.1 模拟工况
模拟地点为北京，净化器的相关参数设置为：初始风量为0.1m3/s；初始净化效率为90%；滤料初始填充率为0.04，过滤面积为4.1m2，滤料厚度为0.08m，纤维直径为10μm，模拟时间为2016年一整年，时间步长为1小时，室外PM2.5浓度取自室外气象站。
为初步分析适于北京地区的通风净化策略，设置如下3种模拟工况（表1），以房间换气次数表征通风策略，净化器开启作息表征净化策略。其中，工况三根据室外大气状态确定净化器是否开启，净化器开启原则分为两类：1、室外PM2.5浓度≥75μg/m3时开启净化器，即室外有污染即开启净化器；2、室外PM2.5浓度≥150μg/m3时开启，即室外大气处于中度污染以上时开启净化器。
4.2 模拟结果
分别模拟上述三种工况下室内外的PM2.5浓度。由工况一的模拟结果（图5），对比净化器开启和关闭状态下室内PM2.5浓度可知，在未开启净化器时，由于门窗缝隙渗透的作用，室内PM2.5浓度虽较之室外有所降低但仍处于较高水平，完全不能满足室内空气品质的要求。此外，对比两通风换气次数的结果可知，门窗密闭性越好，渗透风量越小，室内PM2.5浓度越低，但仅仅依靠关闭门窗难以满足室内PM2.5浓度的要求。
工况一在两种换气次数下的室内PM2.5浓度分布结果如图6所示。当净化器每日的作息固定时，室内PM2.5浓度的不满足率（＞35μg/m3）较高。分析原因可知，当室外PM2.5浓度水平较高时，由于净化器作息固定，该时段可能并未开启净化器，使得室内PM2.5浓度较高。
工况二的模拟结果如图7所示。分析结果可知，当净化器全年不间断运行时，室内PM2.5浓度可控制在较低水平，当换气次数为0.5ACH时，室内PM2.5不满足率（＞35μg/m3）为17.4%；当换气次数为0.12ACH时，室内PM2.5不满足率仅为0.2%。与工况一相比，室内PM2.5浓度状况有明显改善。
然而考虑到节能，住户不可能全年不间断开启净化器，该工况与实际不符。因此，将该工况作为理想工况，对比分析工况三的模拟结果，如图8所示。
由图8可知，当住户依照室外PM2.5浓度确定净化器的开关模式时，室内空气可基本控制在优良水平（PM2.5浓度≤75μg/m3）。若室外一有污染即开启净化器（≥75μg/m3开启），室内PM2.5浓度的不满足率（＞35μg/m3）仅为6%；若室外中度污染以上时开启净化器（≥150μg/m3开启），室内PM2.5浓度的不满足率为45%，但除去室内处于“良”（35~75μg/m3）的时间，不满足率只有7.7%。
5 结论
本研究实现了IAQ模块的程序计算，通过程序计算结果与实测数据的对比，验证了程序计算的可靠性，进而应用IAQ程序初步分析了适用于北京地区的通风净化策略，得到以下结论：
1）IAQ计算模型的模拟结果可靠性较好；
2）在自然渗透的条件下，门窗密闭性越好室内PM2.5浓度越低，但仅仅依靠关闭门窗难以满足室内PM2.5浓度的要求；
3）初步分析可知，当室外PM2.5浓度处于中度污染以上时开启室内空气净化器并关闭门窗，可以将室内PM2.5浓度控制在可接受范围内。
参考文献
[1] Weschler CJ. Changes in indoor pollutants since the 1950s, Atmospheric Environment，2009，43(1)：153-169.
[2] Weschler CJ，Nazaroff WW. Semi-volatile organic compounds in indoor environments[J]. Atmospheric Environment，2008，42(40)：9018-9040.
[3] Haymore C，Odom R. Economic effects of poor IAQ[J]. EPA Journal，1993，19(4)：28–29.
[4] Fanger P O，Olesen B W. Indoor air more important for human health than outdoor air，in the Book “Bridging from Technology to Society”[J]. edited by Kristian S，Tine K，65-73
[5] U.S. Environmental protection agency. Sick building syndrome (SBS)，Indoor Air Facts No.4(revised)，1991，Washington，DC.
[6] 朱颖心. 建筑环境学（第三版）[M]. 北京：中国建筑工业出版社，2010.[4] 黄虹,李顺诚,曹军骥,等.广州市夏、冬季室内外PM2.5质量浓度的特征[J].环境污染与防治, 2006,28(12):954-958.
[7] 江亿. 建筑环境系统模拟分析方法——DeST [M]. 北京：中国建筑工业出版社，2006.
备注：本文收录于《建筑环境与能源》2018年10月刊总第15期（第21届暖通空调制冷学术年会文集）。
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