基于质量守恒的室内PM2.5动态特性的评价计算方法和系统与流程

基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算方法和系统
技术领域
1.本发明涉及环境测量技术领域，特别是涉及一种基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算方法和系统。


背景技术：

2.据调查，人类每天在室内度过的时间占85％以上，室内污染已成为危害人类健康的“隐形杀手”。近年来，室内污染已成为社会的关注焦点，并逐渐成为建筑科学、健康科学、环境科学、管理科学等领域的前沿研究课题。良好的室内空气净化等新风设备可以有效过滤污染物，改善室内空气质量，使人类居住的室内环境满足绿色健康标准。
3.室内空气污染物包括:甲醛、pm2.5、tvoc、一氧化碳等。其中，室内pm2.5是空气悬浮微粒直径≤2.5mm的颗粒物质的统称，因为其直径小、质量轻、肉眼难分辨、以及是部分微生物和细菌载体的特点，成为了室内污染物中的关注重点。室内pm2.5颗粒物主要受室内外污染源、空气交换率a、穿透系数p和沉降率k的影响。即使关闭窗户，室外pm2.5也能通过门窗等建筑缝隙进入室内，导致室内pm2.5浓度升高，造成室内空气质量变化。在室内外空气流通的条件下，室内外的空气交换率越大，进入室内的pm2.5颗粒物越多。
4.pm2.5动态特性参数不仅表示室外污染物流入室内的比例，对室内环境的空气净化和新风系统的参数设定起到重要作用。对于不同的室内场景，参数设定应具备灵活性和个性化。已有研究主要是对pm2.5动态特性参数a、p和k等核心参数的取值范围以及计算方法的研究。thomas等给出了自然通风条件下室内外颗粒物平衡浓度，结果表明：当室外浓度大于室外平衡点浓度时，i/o比将随空气交换率的增加而增大。bennett等在实测数据基础下，对室内外pm2.5浓度平衡微分方程进行求解,得到多组p和k解。mleczkowsk在bennett的基础上，对p和k求得组合近似均值。室内pm2.5浓度还受人类活动的影响，人为活动能够增加了生物气溶胶的浓度，直接通过人群的存在，也间接通过重新悬浮先前沉积的颗粒，尤其是由于先前沉积物质的再悬浮更容易造成室内pm2.5浓度变化。fromme等人发现，8岁以下儿童的教室中pm2.5浓度较高，因为他们比年龄较大的儿童更活跃。最近，王亚峰等人提出了一种基于监测室内外pm2.5质量浓度来确定颗粒穿透因子和颗粒沉降速率的计算方法；然而，在已有的pm2.5特性评价模型的研究中，虽然已经对室内空气中的污染物pm2.5进行了多次的监测与研究，但研究内容主要集中在无人的室内环境，缺乏反应过程中的传递关联影响的动态分析，很难应用于真实的室内环境设计中，对于人与环境动态交互的室内pm2.5动态特性研究成果还不够丰硕。
5.室内环境与人类是相互依存的关系，人类的活动和室内环境之间的相互影响不可忽视。传统的室内环境研究主要从单方面考虑环境对人类的影响，包括对人类身心健康和绩效表现方面，而在人类对环境的影响方面并未充分考虑，具体表现在对于不同的室内环境其净化设备的参数设定是一成不变的，这导致现有的室内空气净化等新风设备往往无法及时和完全解决室内污染问题，室内污染依然随时伴随在人类的左右。
6.研究结果可以为优化空气净化等新风系统的参数设定提供服务；最终可以为用户
提供智能决策，高效地改善室内空气质量，逐步完善室内环境治理的智能化、规范化和决策化。
7.陈紫光、陈超、曹国庆、邬艳、吴玉琴、刘子嘉、朱娟花、张铭健、李炫关于渗透通风条件下室内pm2.5净化过滤负荷计算相关设计参数探讨[j].建筑科学，2019，35(10):163
‑
169.提出的房间换气次数、pm2.5穿透系数与沉降率推算模型,以及北京地区多个办公建筑室内外pm2.5质量浓度和室外气象参数长期监测结果，研究并提出了基于渗透通风条件下，不同气密性等级建筑外窗对应的单位缝长渗透通风量和穿透系数确定方法，给出了推荐设计值，评估了建筑外窗气密性等级对空气净化器净化寿命的影响。
[0008]
cn202110726725.9，一种新风系统pm2.5过滤效果现场检测装置及检测方法，该装置包括用于生成模拟污染物的烟气发生室、气体搅拌室以及集气室。
[0009]
cn201811655321.x，一种室内pm2.5预警控制方法、装置及计算机可读存储介质。发明提供的室内pm2.5预警控制方法、装置及计算机可读存储介质，可以方便快捷地随时掌握室内pm2.5浓度值，提示预警，并对其进行有效控制，有利于营造健康、安全、舒适的室内空气环境，减轻对人体的危害。
[0010]
cn202022753957.7，一种有效防治细颗粒物的智能新风机，有效防治细颗粒物的智能新风机，通过设置隔网、初级过滤网、初级过滤板和高效过滤网，解决了防治去除效果差、不便于更换滤芯和滤网的问题。
[0011]
现有技术中虽然对室内空气中的pm2.5进行了多次测量，但研究多局限于静态室内，考虑人与周围环境的动态交互较少，导致模型准确性和灵敏性较弱。


技术实现要素：

[0012]
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算方法，在数据驱动的背景下，通过获取实时动态数据，更及时地反映环境状态，并根据质量守恒原理建立了考虑人群活动的室内pm2.5动态特性模型，增强了模型准确性和灵敏性。
[0013]
为了达到上述目的，本发明所采用的具体技术方案如下：
[0014]
一种基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
[0015]
步骤1，采集室内外pm2.5数据，获取室内外pm2.5浓度均值，构建室内外pm2.5数据库；
[0016]
步骤2，分析室内外pm2.5数据，从中确定pm2.5浓度变化的影响特性参数；
[0017]
步骤3，在质量守恒模型的基础上，将引起室内pm2.5浓度变化的人为活动定义为人群污染源强度，建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程；
[0018]
步骤4，在考虑室内人为活动的条件下，使用pm2.5动态特性a，p，k表示质量守恒模型，a为室内外空气交换率，p为室外环境穿透系数，k表示沉降率；
[0019]
步骤5，对质量守恒模型进行降维求解，得到室内pm2.5的动态特性表达式。
[0020]
优选的，步骤1具体包括指的是：
[0021]
步骤1，在被测场所的室外和室内固定安装若干用于采集pm2.5数据的传感器，获取被测场所的体积，通过传感器采集被测场所在设定时间段内的pm2.5数据及其变化状态，
分别计算在设定时间内被测场所室内外pm2.5浓度均值，构建室内外pm2.5数据库。
[0022]
优选的，步骤3中建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程具体包括以下步骤：
[0023]
步骤301，设定人群污染源强度、室外pm2.5流入室内的体积、相对浓度，计算得到t时刻室内的pm2.5表达式；
[0024]
步骤302，对室内的pm2.5表达式求导后，将pm2.5流失量代入，将代入得到的公式中的每一项对时间t积分并取均值得到平均室内pm2.5浓度，平均室外pm2.5浓度和人为活动造成的平均室内pm2.5浓度污染；
[0025]
步骤303，得到人为活动作为室内污染源时的污染强度，设定人为活动时间和污染强度，得到人为活动的源强度。
[0026]
优选的，步骤4中具体包括以下步骤：
[0027]
步骤401，已知自然通风条件下的室内pm2.5浓度符合质量守恒定理，并主要受室内外pm2.5浓度差导致的空气流通，以及室内环境中沉降颗粒物的影响；
[0028]
步骤402，在考虑室内人为活动的条件下，使用pm2.5动态特性a，p，k表示质量守恒模型如下：
[0029][0030]
其中，a为室内外空气交换率，p为室外环境穿透系数，k表示沉降率；h(t)为当人群活动作为室内污染源时造成的室内pm2.5升高的浓度。
[0031]
优选的，步骤4还包括以下步骤：
[0032]
设定时间步长，列出n分钟内室内pm2.5浓度变化的方程组。
[0033]
优选的，步骤5，对质量守恒模型进行降维求解，得到室内pm2.5的动态特性表达式具体指的是
[0034]
步骤5，将由质量守恒模型得到的方程组中的变量视为固定值，对方程组进行降维求解，得到室内pm2.5的动态特性表达式。
[0035]
一种基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算系统，具体包括
[0036]
数据采集模块，用于采集室内外pm2.5数据，获取室内外pm2.5浓度均值，构建室内外pm2.5数据库；
[0037]
数据处理模块，用于分析室内外pm2.5数据，从中确定pm2.5浓度变化的影响特性参数；在质量守恒模型的基础上，将引起室内pm2.5浓度变化的人为活动定义为人群污染源强度，建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程；在考虑室内人为活动的条件下，使用pm2.5动态特性a，p，k表示质量守恒模型，a为室内外空气交换率，p为室外环境穿透系数，k表示沉降率；对质量守恒模型进行降维求解，得到室内pm2.5的动态特性表达式。
[0038]
优选的，所述数据采集模块包括固定安装在被测场所的室外和室内的若干用于采集pm2.5数据的传感器。
[0039]
优选的，建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程具体指的是：
[0040]
设定人群污染源强度、室外pm2.5流入室内的体积、相对浓度，计算得到t时刻室内的pm2.5表达式；对室内的pm2.5表达式求导后，将pm2.5流失量代入，将代入得到的公式中的每一项对时间t积分并取均值得到平均室内pm2.5浓度，平均室外pm2.5浓度和人为活动
造成的平均室内pm2.5浓度污染；得到人为活动作为室内污染源时的污染强度，设定人为活动时间和污染强度，得到人为活动的源强度。
[0041]
本发明的有益效果在于：本文在数据驱动的背景下，通过获取实时动态数据，更及时地反映环境状态，并根据质量守恒原理建立了考虑人群活动的室内pm2.5动态特性模型，增强了模型准确性和灵敏性。
附图说明
[0042]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]
图1是本发明实施例提供的气体浓度预测装置01的结构示意图；
[0044]
图2是本发明实施例提供的气体浓度实时检测和预测系统001的结构示意图；
[0045]
图3是本发明实施例提供的气体浓度检测装置02的结构示意图；
[0046]
图4是本发明实施例提供的检测装置本体210的结构示意图。
具体实施方式
[0047]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0048]
如图1所示，本发明提出了一种基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
[0049]
步骤1，采集室内外pm2.5数据，获取室内外pm2.5浓度均值，构建室内外pm2.5数据库；
[0050]
步骤1具体包括指的是：
[0051]
步骤1，在被测场所的室外和室内固定安装若干用于采集pm2.5数据的传感器，获取被测场所的体积，通过传感器采集被测场所在设定时间段内的pm2.5数据及其变化状态，分别计算在设定时间内被测场所室内外pm2.5浓度均值，构建室内外pm2.5数据库。
[0052]
本发明以中国辽宁省某医院为例，在辽宁省某医院布置的30个高精度超级传感器，测量会议室体积、开会时间及参会人数，收集医院室内每天的污染物浓度数据，并观测污染物浓度每天的变化状态。
[0053]
关于使用的传感器介绍如下：
[0054]
室内环境数据的采集使用低成本无线集成传感器。产品尺寸为168mm*168mm*27，工作温度为
‑
10℃～50℃，工作湿度时0％rh～99％rh(无水汽凝结)，工作电压为12v dc/poe ieee 802.3at，绝缘电阻大于20mω，外壳材料为工程塑料，整机重量约为0.45kg。该传感器不防水，仅适用于室内空气质量的监测环境。室外环境监测的传感器型号与室内不同,传感器尺寸为290*232*98mm，采用金属(烤漆)材质，工作电压为dc12～24，工作温度为
‑
10℃～50℃，工作湿度为0％rh～99％rh(无水汽凝结)。该传感器具有防水防尘、精度高、灵敏
度高的特点，可同时适用于室外和室内环境的空气质量监测。
[0055]
步骤2，分析室内外pm2.5数据，从中确定pm2.5浓度变化的影响特性参数；
[0056]
室内pm2.5作为室内环境中需要重点关注的污染物之一，主要的影响因素包括两种：一种是室内的门窗缝隙在室内外的pm2.5浓度差的作用下产生流通扩散；另一种是在室内环境中沉降附着于物体表面，受湿度影响凝结或分解成为不同粒径的颗粒物，在人为活动产生的外力作用下产生空气流动或物理碰撞，使pm2.5颗粒再次悬浮于空气中，这个过程可以使室内pm2.5浓度剧烈变化。
[0057]
步骤3，在质量守恒模型的基础上，将引起室内pm2.5浓度变化的人为活动定义为人群污染源强度，建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程；
[0058]
步骤3中建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程具体包括以下步骤：
[0059]
步骤301，设定人群污染源强度、室外pm2.5流入室内的体积、相对浓度，计算得到t时刻室内的pm2.5表达式；
[0060]
假设人群污染源强度随时间变化为h(t)，室外pm2.5流入到室内的体积为u，此时认为空气是不可压缩的，因此，空气流入房间的量和流出房间的量大小相同且方向相反。假设人为活动造成的pm2.5浓度变化会在极短时间内和所有空气充分混合，因此，室内pm2.5浓度在任意时间都是均匀分布的。为方便公式推导，本发明引入相对浓度c(t)(c(t)＝c
in
(t)
‑
c
in
(t0))。假设初始条件是c
in
(t0)＝0则t时刻房间内的pm2.5的质量为m(m＝c(t)*v，c(t)＝c
in
(t)
‑
c
in
(t0))。此时房间内的pm2.5表示为公式(1)。
[0061][0062]
其中，v为房间体积(m3)；c
in
(t)和c
out
(t)为t时刻室内和室外的pm2.5浓度(μg.h
‑1)；h(t)为单位时间内人为活动造成的pm2.5浓度变化(μg.h
‑1)。u表示粒子沉积造成的空气损失量。
[0063]
步骤302，对室内的pm2.5表达式求导后，将pm2.5流失量代入，将代入得到的公式中的每一项对时间t积分并取均值得到平均室内pm2.5浓度，平均室外pm2.5浓度和人为活动造成的平均室内pm2.5浓度污染；
[0064]
对公式(1)求导得：
[0065][0066]
将定义为pm2.5的流失量，包括沉降和气体交换流失量，将代入式2得
[0067][0068]
将式3每一项对时间t积分并取均值得：
[0069][0070]
其中和分别为时间t0～t内的平均室内pm2.5浓度，平均室外pm2.5浓度，和人为活动造成的平均室内pm2.5浓度污染。对式4)整理可以得到人为活动
作为室内污染源时的污染强度为
[0071]
步骤303，得到人为活动作为室内污染源时的污染强度，设定人为活动时间和污染强度，得到人为活动的源强度。
[0072]
假设在较短时间内，室外pm2.5进入室内后引起的室内pm2.5浓度变化可以忽略不计，既c
out
(t)＝0；设无人教室内的pm2.5浓度用c
e
(t)表示，则有公式(5)和(6)：
[0073][0074][0075]
此时，假设人为活动时间为t
h
，且污染强度为固定值h
h
，那么从t0到t的人群平均污染强度为：
[0076][0077]
通过求解公式(6)和(7)，得到人为活动的源强度表示为公式(8)：
[0078][0079]
步骤4，在考虑室内人为活动的条件下，使用pm2.5动态特性a，p，k表示质量守恒模型，a为室内外空气交换率，p为室外环境穿透系数，k表示沉降率；
[0080]
步骤4中具体包括以下步骤：
[0081]
步骤401，已知自然通风条件下的室内pm2.5浓度符合质量守恒定理，并主要受室内外pm2.5浓度差导致的空气流通，以及室内环境中沉降颗粒物的影响；
[0082]
步骤402，在考虑室内人为活动的条件下，使用pm2.5动态特性a，p，k表示质量守恒模型如下：
[0083][0084]
其中，a为室内外空气交换率(h
‑1)，p为室外环境穿透系数，k表示沉降率(h
‑1)；h(t)为当人群活动作为室内污染源时造成的室内pm2.5升高的浓度，h(t)＝a*v*h(t)，这一项包含了pm2.5的二次悬浮。
[0085]
公式(9)两边同时除v并整理得到公式(10)，进一步对公式(10)积分可以得到公式(11)：
[0086][0087]
经过求解微分方程(10)得到式(11)。当设定时间t以1分钟为步长，列出n分钟内室内pm2.5浓度变化的方程组为式(12)。
[0088][0089]
当设定时间步长为1时，得到方程组(12)：
[0090][0090][0091]
室内、外pm2.5每分钟平均浓度可根据实时监测的60秒数据求算术平均值获得，为已知变量。空气交换率a、穿透率p和沉降率k为未知变量，共有n
‑
1个方程，3(n
‑
1)个未知量，为超维方程组。
[0092]
步骤5，对质量守恒模型进行降维求解，得到室内pm2.5的动态特性表达式。
[0093]
在短时间内将以上变量视为固定值，对方程组(12)降维后得到式(13)：
[0094][0095]
一种基于质量守恒的室内pm2.5动态特性的评价计算系统，具体包括
[0096]
数据采集模块，用于采集室内外pm2.5数据，获取室内外pm2.5浓度均值，构建室内外pm2.5数据库；
[0097]
数据处理模块，用于分析室内外pm2.5数据，从中确定pm2.5浓度变化的影响特性参数；在质量守恒模型的基础上，将引起室内pm2.5浓度变化的人为活动定义为人群污染源强度，建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程；在考虑室内人为活动的条件下，使用pm2.5动态特性a，p，k表示质量守恒模型，a为室内外空气交换率，p为室外环境穿透系数，k表示沉降率；对质量守恒模型进行降维求解，得到室内pm2.5的动态特性表达式。
[0098]
优选的，所述数据采集模块包括固定安装在被测场所的室外和室内的若干用于采集pm2.5数据的传感器。
[0099]
优选的，建立人为活动下的室内pm2.5浓度动态平衡方程具体指的是：
[0100]
设定人群污染源强度、室外pm2.5流入室内的体积、相对浓度，计算得到t时刻室内的pm2.5表达式；对室内的pm2.5表达式求导后，将pm2.5流失量代入，将代入得到的公式中的每一项对时间t积分并取均值得到平均室内pm2.5浓度，平均室外pm2.5浓度和人为活动造成的平均室内pm2.5浓度污染；得到人为活动作为室内污染源时的污染强度，设定人为活动时间和污染强度，得到人为活动的源强度。
[0101]
本发明的有益效果：
[0102]
1.本文区别无人条件下的室内环境，基于数据驱动原理，提出了一种考虑人为活动的室内pm2.5动态特性模型。建立了具有人为活动影响的室内pm2.5动态平衡方程，并通
过求解微分方程组得出了室内a、p、k的动态变化范围，其中p较为稳定(p＝0.9
±
0.35)，a和k波动较大(a＝2.5
±
2.26，k＝1.63
±
2.07)。
[0103]
2.将无人为活动影响的室内环境作为数据分析的对照组，通过两个实测数据分析了二者的差异并验证了模型有效性。实验结果表明，人群活动对室内pm2.5浓度变化起到重要的作用，该模型的求解结果与无人室内环境存在一定差异，其中空气交换律a和沉降率k的差异较大，对于有人群的室内环境具有可解释性。
[0104]
3.本文结果能够为真实室内环境中的空气净化等新风设备的参数设计提供动态数参考值，在如何更好满足人们需求和提高室内空气质量提供有力的技术支持和决策服务。
[0105]
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，本领域技术人员完全可以在不偏离本发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求书范围来确定其技术性范围。