Расчет вентиляции частного дома: Расчет вентиляция в частном доме

Среднее значение вентилятора Q _{, ​​RT} на NZERTF, прогнозируемое стратегией управления вентиляцией RT для всех городов (36 л / с), больше, чем для MH (7 Л / с).Эти скорости потока вентилятора были в среднем на 48% меньше, чем требуется стандартом ASHRAE 62.2–2016 для MH, и на 23% меньше для NZERTF, когда были включены потоки отвода вентилятора (). В то время как средний вентилятор Q _{, ​​вентилятор RT} скорость потока меньше, чем требуется в стандарте, максимальный требуемый воздушный поток вентилятора равен Q _{tot, 62,2} . Это необходимо для обеспечения того, чтобы, когда инфильтрация была близка к нулю, общая скорость наружной вентиляции могла быть соблюдена. Если бы отводные потоки не были включены в среднее значение, среднегодовое значение вентилятора Q _{, ​​RT} в MH было бы 12 л / с в трех городах, что на 2% меньше, чем требуется стандартом ASHRAE. 62.2–2016. Поскольку для NZERTF требуется больше MV, на его среднегодовой вентилятор Q _{, ​​RT} не влияет исключение потоков разветвления.

Среднегодовое значение Вентилятор Q _{, ​​расход RT} при (a) MH и (b) NZERTF. Q _{вентилятор, 62,2} показан для справки.

Часы вентиляции

показывает количество часов, в течение которых общая вентиляция ( Q _{общ, 62,2} ): (1) удовлетворялась только инфильтрацией; (2) инфильтрация плюс механическая вентиляция; и (3) не было выполнено.Сумма этих часов равна 8760 часам (т. Е. Одному году). Несмотря на то, что вентилятор MV непрерывно работал со скоростью Q _{вентилятор, 62,2} для стратегии Vent _cont , были неудовлетворенные часы вентиляции, когда прогнозируемая скорость инфильтрации CONTAM была меньше Q _{inf, 62,2} ( ). Неудовлетворительное количество часов вентиляции может быть устранено с помощью стратегии управления вентиляцией RT и включения вентилятора Q _{, ​​вентилятора RT} > Q _{, ​​62,2} для компенсации за те времена, когда инфильтрация была ниже, чем кредит инфильтрации. Q _{tot, 62,2} не было выполнено 24% в году (89 дней) на MH с использованием стратегии Vent _cont . В NZERTF при использовании той же стратегии вентиляции это было неудовлетворительным 10% в год (35 дней).

Часы года Q _{total, 62,2} встречено только инфильтрацией, встречено MV плюс инфильтрация и неудовлетворено в (a) MH и (b) NZERTF

Наиболее заметное различие между (MH) и ( NZERTF) состоит в том, что в MH больше часов в году, когда только инфильтрация удовлетворяет требованиям вентиляции ( Q _{inf, RT} ≥ Q _{tot, 62.2} ), чем в NZERTF. Это связано с тем, что NZERTF намного жестче, чем MH, поэтому скорость проникновения ниже. Кроме того, NZERTF требует большей вентиляции, потому что он больше. Как и ожидалось, чем холоднее климат, тем больше количество часов вентиляции за счет инфильтрации в обоих домах. Это более очевидно для MH, чем для NZERTF. Тем не менее, в Чикаго количество часов, в течение которых только инфильтрация удовлетворяла требованиям вентиляции в NZERTF, увеличилось на 17% по сравнению с Балтимором.В среднем, Q _{итого, 62,2} было удовлетворено только инфильтрацией в MH в трех городах почти 50% в год. В NZERTF вентиляция в среднем удовлетворялась только инфильтрацией только 1% в год.

Коэффициент относительной экспозиции

показывает годовой относительный фактор экспозиции ( R _ср. ) для стратегии управления вентиляцией RT в трех городах для обоих испытательных центров. Годовой относительный коэффициент воздействия стратегии вентиляции при RT был меньше или равен 1.0 для обоих тестовых домов во всех трех городах. Более высокие значения R _avg были на NZERTF.

Таблица 7.

R _{в среднем} в MH в трех городах с использованием стратегии вентиляции RT по сравнению с постоянной вентиляцией.

В MH или NZERTF не было часов в году, когда R _i было больше 5,0, что составляет предел в стандарте ASHRAE 62.2–2016. Результаты уменьшения среднего вентилятора Q _{, ​​RT} и относительно небольшого воздействия на R _avg показывают, что потенциальная экономия энергии может быть реализована за счет уменьшения работы вентилятора, не увеличивая при этом значительно воздействие на людей.Напротив, в MH, R _ср. на экспозицию, предполагаемую в этом исследовании, было уменьшено с контролем вентиляции RT по сравнению с постоянной вентиляцией в Q _{tot, 62,2} . В NZERTF контроль вентиляции RT оставался аналогичным воздействию с использованием постоянной вентиляции при Q _{tot, 62,2} .

Энергетическое воздействие вентиляции

Энергия, необходимая для вентиляции, оценивается в этом исследовании с точки зрения: (1) энергии для работы вентилятора механической вентиляции (MV) и (2) разумной энергии для кондиционирования воздуха MV.Предполагалась система среднего напряжения без рекуперации тепла. Энергия была преобразована в стоимость с использованием предполагаемой стоимости электроэнергии за киловатт-час (кВтч). Чтобы понять влияние энергии, сначала рассматривается время работы вентилятора.

представляет собой процентное сокращение времени работы вентилятора стратегии управления вентиляцией RT по сравнению с более типичным случаем непрерывной работы вентилятора (т. Е. Стратегией Vent _cont ).

Процентное сокращение времени работы вентилятора для стратегии управления RT в MH и NZERTF в трех городах по сравнению со стратегией Vent _cont .

показывает, что в MH время работы вентиляторов в трех городах сократилось в среднем на 48% с использованием стратегии управления RT. В NZERTF среднее сокращение времени работы вентилятора составило всего 1%. Снижение было больше в MH, потому что он более негерметичен, и, следовательно, одна только инфильтрация может удовлетворить потребность в вентиляции больше времени.

показывает разницу в стоимости реализации стратегии управления вентиляцией RT по сравнению со стратегией Vent _cont .Различия в стоимости рассчитываются для обоих испытательных центров в каждом городе и делятся на различия, возникающие в результате (1) энергии для работы вентилятора среднего напряжения и (2) разумной энергии для кондиционирования воздуха среднего напряжения. показывает, что меньшая экономия была получена за счет сокращения работы вентилятора среднего напряжения. Также наблюдалась тенденция к тому, что в самом холодном из исследованных городов, то есть в Чикаго, общая экономия затрат на энергию (эксплуатацию и кондиционирование) была наибольшей. В трех городах общая годовая экономия затрат на электроэнергию в MH с использованием стратегии управления вентиляцией RT составляла от 37 до 69 долларов США (в среднем = 51 доллар США).В NZERTF общая годовая экономия затрат на электроэнергию варьировалась от 62 до 104 долларов США (в среднем = 82 доллара США).

Разница в стоимости энергии для (a) MH и (b) NZERTF.

Как отмечалось ранее, энергия, необходимая для кондиционирования инфильтрационного воздуха, не учитывалась, потому что в обеих изученных стратегиях вентиляции использовалась скорость инфильтрации из CONTAM. Тем не менее, стоимость кондиционирования инфильтрационного воздуха, прогнозируемая CONTAM, была в 2-5 раз выше, чем стоимость кондиционирования инфильтрационного воздуха на основе стандарта 62 ASHRAE.2–2016 инфильтрационных кредитов в течение года. Таким образом, оценки использования энергии с использованием кредита на проникновение могут недооценивать фактическое использование энергии, поскольку это консервативное значение.

Обсуждение и ограничения

В этом исследовании авторы изучили эффективность стратегии управления вентиляцией при RT, используя подробные модели CONTAM для прогнозирования почасовой скорости инфильтрации и включения их в теоретический контроллер в MH и NZERTF. При использовании моделей CONTAM для прогнозирования скорости инфильтрации RT, в отличие от предположения о постоянной скорости инфильтрации, мы обнаружили в среднем на 36% снижение среднего воздушного потока MV по сравнению с требованиями стандарта ASHRAE 62.2. − 2016 для двух тестовых домов и трех исследуемых городов. Это было тогда, когда в среднее значение также включали расход вентилятора. Когда расход отводов был исключен из среднего, снижение MV в двух испытательных центрах и трех городах составило 12%. Для стратегии контроля RT во всех городах уменьшение среднего воздушного потока MV не привело к увеличению годовой относительной экспозиции сверх пределов, установленных стандартом. Стратегия контроля RT привела к среднегодовой экономии в размере 66 долларов США в обоих испытательных центрах и трех городах.Хотя сбережения в индивидуальном доме могут показаться небольшими, в более крупном сообществе домов общая экономия будет более существенной.

Стратегия управления вентиляцией RT имела свои преимущества и недостатки. В этой стратегии использовались скорости проникновения из проверенной детальной модели дома CONTAM. Однако разработка и проверка подробной модели требовали опыта и времени. Таким образом, в будущую работу будет включен метод создания полезных упрощенных моделей CONTAM, которые можно будет легче применять в полевых условиях.Тем не менее, погода в реальном времени, необходимая для управления вентиляцией RT, в настоящее время доступна с помощью ряда механизмов и уже применяется во многих интеллектуальных термостатах.

Дальнейшая работа

Дополнительные упражнения по измерениям и моделированию могут быть полезны для лучшего понимания работы контроллеров вентиляции RT с использованием оценок скорости инфильтрации. В частности, испытательные центры являются примерами особо плотной и негерметичной конструкции; Было бы полезно оценить дома, которые более типичны с точки зрения герметичности оболочки.Анализ также предполагал, что система среднего напряжения была сбалансированной. Однако следует оценить другие типы систем вентиляции, такие как только вытяжные, только приточные и интегрированные с системой отопления / охлаждения.

При оценке воздействия вентиляции наружным воздухом на энергию в данном исследовании учитывалось только физическое тепло. Необходимо учитывать влияние скрытой тепловой нагрузки на дом, особенно летом, особенно в таких городах, как Атланта, где скрытая нагрузка может превышать ощутимую нагрузку.Для этого типа анализа идеально подходит модель сопряженного воздушного потока и энергии, такая как модель CONTAM-EnergyPlus ^{24, 37} .

Как отмечалось выше, обратная сторона разработки и проверки подробной модели дома CONTAM требует опыта и времени. Таким образом, продолжение этого исследования — это исследование, в котором упрощенные модели CONTAM разрабатываются и используются для определения скорости проникновения RT. Также могут быть методы для оценки проникновения в реальном времени, которые не будут полагаться на модель CONTAM, например регрессионные модели, искусственный интеллект или комбинацию симуляций CONTAM и моделей, управляемых данными.Эти подходы потребуют проведения дополнительных измерений в большем количестве домов и в большем количестве мест. Существуют также другие модели проникновения, такие как AIM-2 ⁹ , которые можно использовать для оценки проникновения, и их проще запрограммировать в контроллер, чем CONTAM.

В этом исследовании оценивалось воздействие на людей с использованием равномерно распределенного, постоянного и общего источника загрязнения, как указано в стандарте ASHRAE 62.2–2016. В действительности источники переносимых по воздуху загрязняющих веществ демонстрируют пространственные и временные вариации и оказывают очень разное воздействие на здоровье и комфорт жителей здания.С увеличением доступности воздухоанализаторов потребительского уровня и постоянным повышением точности их измерений, возможно, появится возможность реализовать управление вентиляцией, которое будет более чувствительным к индивидуальной внутренней среде и уникальным потребностям и предпочтениям людей в отношении здоровья и комфорта.

Выводы

Скорость вентиляции наружным воздухом, указанная в стандарте ASHRAE 62.2–2016, учитывает инфильтрацию с использованием единственного постоянного значения. Однако скорость инфильтрации значительно зависит от работы системы вентиляции, погоды и условий в помещении в соответствии с известными физическими взаимосвязями.Таким образом, единичная предполагаемая или измеренная скорость инфильтрации может оказаться неприемлемой при определении того, соблюдаются ли требования к общей скорости вентиляции наружного воздуха в течение года. Авторы предложили использовать модели воздушного потока CONTAM для определения скорости инфильтрации в реальном времени, которые затем могут быть переданы контроллеру системы вентиляции RT для уменьшения или устранения MV, когда инфильтрация превышает балл, назначенный в соответствии со стандартом ASHRAE 62.2–2016. Метод был протестирован в двух испытательных центрах в кампусе NIST в Гейтерсбурге, Мэриленд, США.

Реализация теоретического контроллера привела к прогнозируемой годовой экономии затрат на электроэнергию в диапазоне от 37 до 69 долларов США (в среднем = 51 доллар США) в MH и от 62 до 104 долларов США (в среднем = 82 доллара США) в NZERTF. Эта экономия была достигнута без увеличения годового воздействия на людей простых, типичных загрязняющих веществ, по сравнению с непрерывной вентиляцией с единой скоростью в NZERTF. В MH годовое воздействие на людей улучшилось с помощью контроля вентиляции RT.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Джонатана Уилсона и Дэвида Джейкобса из Национального центра здорового жилья за частичное финансирование этого исследования совместно с Beetle Management, Inc в рамках CRADA CN-17-0080.Авторы также хотели бы поблагодарить Габриэля Граевски и Даниэля Греба из NIST за их ключевой вклад в экспериментальные исследования. В публикации этой рукописи нет конфликта интересов. Любое упоминание коммерческих продуктов в этой рукописи только для информации; он не подразумевает рекомендаций или одобрения со стороны авторов, Национального института стандартов и технологий или Beetle Management, Inc.

Ссылки

% PDF-1.7 % 9294 0 объект > эндобдж xref 9294 84 0000000016 00000 н. 0000004941 00000 н. 0000005246 00000 н. 0000005300 00000 н. 0000005671 00000 п. 0000006447 00000 н. 0000006486 00000 н. 0000006601 00000 п. 0000006872 00000 н. 0000007566 00000 н. 0000008586 00000 н. 0000009223 00000 п. 0000009480 00000 н. 0000010112 00000 п. 0000010819 00000 п. 0000011216 00000 п. 0000011467 00000 п. 0000012114 00000 п. 0000012643 00000 п. 0000012923 00000 п. 0000013444 00000 п. 0000013912 00000 п. 0000014189 00000 п. 0000014714 00000 п. 0000061673 00000 п. 0000089786 00000 п. 0000122338 00000 н. 0000150346 00000 н. 0000175020 00000 н. 0000177671 00000 н. 0000189401 00000 н. 0000189659 00000 н. 00001

Как рассчитать площадь вентиляционных отверстий чердака, необходимую при добавлении вентиляционных отверстий на потолке

Сохранение прохлады на чердаке летом может продлить срок службы крыши, а также сэкономить деньги на счете за кондиционирование воздуха. Для эффективного охлаждения чердака через него должен циркулировать наружный воздух. Одним из решений является использование естественной циркуляции, вызванной подъемом горячего воздуха, для подачи свежего воздуха на чердак через вентиляционные отверстия на потолке под карнизом, а затем вытеснение горячего воздуха через коньковые или фронтальные вентиляционные отверстия возле пика крыши.

Общее практическое правило относительно количества необходимого вентиляционного пространства на чердаке состоит в том, чтобы иметь по крайней мере один квадратный фут вентиляционного пространства на каждые 150 квадратных футов площади чердака.В идеале половина вентиляционных отверстий должна быть расположена в потолке в нижней части крыши, а половина — в фронтальных или коньковых вентиляционных отверстиях вверху, чтобы обеспечить естественную циркуляцию воздуха через чердак.

Чтобы узнать, сколько вентиляционных отверстий на потолке необходимо установить:

• Рассчитайте необходимую общую площадь вентиляционных отверстий: Умножьте длину чердака на ширину в футах, чтобы найти площадь чердака, затем разделите на 150, чтобы найти общее необходимое пространство для вентиляции в квадратных футах. [(длина х ширина чердака в футах) ÷ 150 = общая кв.фут. вентиляционная площадь]
  Пример: мансарда 50 x 30 футов будет иметь общую площадь 1500 кв. футов, разделенную на 150, что даст 10 кв. футов от общего необходимого вентиляционного пространства.
• Рассчитайте необходимую площадь вентиляционных отверстий под потолком: Разделите общую площадь вентиляционных отверстий на два, чтобы определить площадь вентиляционных отверстий под потолком. [Вентиляционное пространство ÷ 2 = кв. Фут. Вентиляционная площадь под потолком]
  Пример: 10 кв. Футов. Вентиляционная площадь ÷ 2 = 5 кв. Футов. Вентиляционная площадь под потолком.
• Рассчитайте площадь каждого вентиляционного отверстия: Если известно, используйте «чистую свободную площадь», предоставленную производителем вентиляционного отверстия, которое вы будете использовать, которое учитывает фактическую открытую площадь вентиляционного отверстия, а не общий размер вентиляционного отверстия. .Для квадратных или прямоугольных вентиляционных отверстий умножьте длину на ширину вентиляционного пространства в дюймах, затем разделите на 144, чтобы преобразовать в квадратные футы [(lxw в дюймах) ÷ 144 = площадь вентиляционного отверстия в квадратных футах]
  Пример: вентиляционное отверстие 6 ″ x 12 ″ равняется 72 кв. дюйма, деленное на 144, равняется площади 0,5 кв. фута на одно вентиляционное отверстие.
  Для круглых вентиляционных отверстий умножьте радиус вентиляционного отверстия (половину диаметра) на его (квадрат), затем умножьте полученное значение на 3,14 (пи) и разделите на 144, чтобы найти количество квадратных футов [(r² в дюймах x 3.14) ÷ 144 = квадратный фут на вентиляционное отверстие].
  Пример: вентиляционное отверстие диаметром 6 дюймов будет иметь радиус 3 дюйма, умножение на само будет равно 9 дюймов, умножение на пи (3,14) даст 28,26 кв. Дюйма, деление на 144 даст площадь 0,196 кв. Фута. .. за вент.
• Определите необходимое количество вентиляционных отверстий на потолке: Разделите общую площадь вентиляционных отверстий на площадь каждого вентиляционного отверстия. [площадь вентиляционных отверстий под потолком в кв. футах ÷ площадь отдельных вентиляционных отверстий в кв. футах = количество необходимых вентиляционных отверстий].
  Пример: 5 кв.фут. площадь вентиляционных отверстий под потолком, разделенная на 0,5 кв. фута. площадь вентиляционных отверстий равняется 10 необходимым вентиляционным отверстиям под потолком.

Распределите вентиляционные отверстия на потолке равномерно по низу низких сторон крыши.

Доступно несколько различных типов вентиляционных отверстий на потолке, включая непрерывные, круглые и перфорированные для винилового сайдинга. Мы обсудим самые простые в установке стандартные вентиляционные отверстия 8 x 16 дюймов.

1. Сначала отметьте место, где вы хотите разместить вентиляционные отверстия в потолке, расположив их так, чтобы они помещались между балками или стропилами.
2. Вырежьте отверстие немного меньше, чем само вентиляционное отверстие, дисковой пилой или сабельной пилой. Не забывайте надевать защитные очки.
3. Убедитесь, что отверстие выходит на чердак и не заблокировано изоляцией или другими препятствиями.
4. Прикрутите или пригвоздите вентиляционное отверстие.

Свежий воздух, втягиваемый вентиляционными отверстиями на потолке, должен выводиться около пика чердака через вентиляционные отверстия в фронтонах, коньковые вентиляционные отверстия в крыше, ветряные турбины или вентиляционные вентиляторы.

Дополнительная информация

Опираясь на свою 40-летнюю карьеру в области реконструкции, Дэнни более десяти лет работал экспертом по благоустройству дома на каналах CBS The Early Show и The Weather Channel.Его обширный практический опыт и понимание отрасли делают его незаменимым помощником по всем вопросам, связанным с домом — от советов по простому ремонту до полной реконструкции и помощи домовладельцам в подготовке их домов к экстремальным погодным условиям и сезонам.

9 План типичного особняка Японского архитектурного института …

Контекст 1

… с полными результатами CFD, тогда как при валидации полевых измерений использовались результаты измерений для типичного здания с естественной вентиляцией для сравнения с результатами моделирования муфты.Давление было принято в качестве начальных граничных условий для программы соединения, а не скорость в качестве граничных условий, как рекомендовано в их предыдущем исследовании (Wang and Wong, 2006b). Авторы пришли к выводу, что сложно точно предсказать тепловую среду в помещении, используя только моделирование энергии здания, и предположили, что программа связи между моделированием энергии здания и CFD может точно и быстро прогнозировать естественную вентиляцию, принимая граничные условия давления для моделирования CFD внутри помещения. .Йик и Лун (2009) использовали метод сопряжения для оценки характеристик естественной вентиляции жилых домов. К ним относятся прогнозирование давления ветра на оконные проемы в фасаде здания с помощью программы моделирования CFD, прогнозирование естественной скорости вентиляции с использованием модели имитационной сети потока COMIS, а также прогнозы температуры в свободном плавании в помещении и использования энергии для кондиционирования воздуха с использованием тепла здания. программа моделирования передачи HTB2 и программа моделирования энергии кондиционирования BECRES.Кроме того, был применен статистический подход к случайным изменениям скорости и направления ветра. Как упоминалось в предыдущем разделе, модели CFD становятся все более популярными в практике проектирования. Применение CFD имело значительный успех во многих исследованиях, связанных с вентиляцией (Wang et al, 1991; Li and Fuchs, 1993; Borchiellini et al, 1994; Chen, 1996). Нет сомнений в том, что расчет CFD является одним из наиболее важных методов исследования естественной вентиляции (Chen, 2009), и он будет и дальше использоваться в качестве исследовательского инструмента для прогнозирования характеристик вентиляции в зданиях.В отличие от многозонных методов, CFD-моделирование требует больше времени на создание и выполнение, чем многозонные методы. Из-за ограничений мощности компьютера может оказаться невозможным использовать CFD для моделирования сложного здания с большим количеством комнат. Однако CFD может предсказывать подробные потоки в каждой комнате / зоне здания или в части сложного здания. С другой стороны, многозонные методы предлагают возможности для моделирования характеристик всего здания. Хотя точность моделирования многозонной модели не очень точна в каждой зоне из-за используемых допущений, этот тип модели является очень мощным инструментом проектирования, особенно для расчета воздушного потока в большом здании.Поскольку как CFD-моделирование, так и моделирование энергопотребления зданий имеют свои собственные ограничения в прогнозировании естественной вентиляции в зданиях, точность в каждой зоне может быть зафиксирована путем интеграции многозонной модели с подробной программой воздушного потока, такой как CFD-модель (Ван и Чен , 2007а). В последние годы все более популярной становится стратегия объединения (построение имитационных моделей энергии с помощью моделей CFD). Энергетическое моделирование было объединено с CFD для повышения точности прогноза естественной вентиляции с уменьшением вычислительных затрат (Wang and Wong, 2007, 2008), а программа многозонного воздушного потока была объединена с CFD для улучшения прогнозирования воздушного потока и загрязнения во всем здании. (Ван и Чен, 2007b).На данный момент результаты совместного моделирования были удовлетворены и подтверждены: то есть интеграция CFD с моделированием энергопотребления здания может повысить точность и эффективность тепловой среды в помещении, а также предоставить полезную информацию для понимания естественной поперечной вентиляции. Таким образом, эта комбинированная модель может использоваться как удобный и важный инструмент для исследования естественной вентиляции в зданиях. Недавнее резкое увеличение вычислительной мощности, доступной для численного моделирования и симуляции, способствует важной роли анализа естественной вентиляции.Для изучения проблем, связанных с вентиляцией, использовались различные подходы к моделированию, и некоторые из наиболее популярных методов, например модель тепловой сети, модель многозонного воздушного потока и т. Д., Используемые разными исследователями, были описаны в предыдущем разделе. Модель сети воздушного потока (модель сети многозонного типа) для моделирования естественной перекрестной вентиляции в последние годы активно изучалась исследовательской группой авторов (Kurabuchi et al, 2004, 2005, 2009; Ohba et al, 2004, 2006, 2008a, b, 2009; Tsukamoto et al, 2009).Во второй части главы представлена ​​недавно разработанная модель многозонной сети воздушного потока, COMIS-Local Dynamic Similarity Model (LDSM) (Kurabuchi et al, 2004; Ohba et al, 2004), которая была предложена для оценки коэффициента расхода и описан угол потока в приточном отверстии для поперечной вентиляции. Выделены описания LDSM и разработанной модели вентиляции, основанной на теории LDSM, в сочетании с COMIS и TRNSYS. Результаты моделирования, в качестве примера с использованием этой разработанной модели вентиляции, охлаждающей нагрузки типичного японского особняка (Рисунок 5.9) даны. Поле давления на впускном отверстии (рисунок 5.10) может быть проиллюстрировано динамическим давлением, перпендикулярным отверстию (P n), динамическим давлением, касательным к отверстию (P t) и давлением привода вентиляции (P r). Таким образом, полное давление (P T) на впускном отверстии равно P þ P þ P. LDSM предполагает, что P, который напрямую связан с расходом вентиляции (Q), однозначно определяется P t и P r, и что есть динамическое сходство в отношениях между P n, P t и P r, когда отношения P r и P t совпадают.Отношение P r к P t определяется как безразмерное комнатное давление (PR *) уравнением 5.1, в то время как коэффициент расхода (C d) и угол притока (b) описываются отношениями P n к P r и P t к P n, которые задаются уравнениями 5.2 и 5.3, соответственно, как показано в таблице 5.3. Характеристики вентиляции через отверстие можно представить уравнениями 5.6 и 5.7 (см. Рисунок 5.11). Соответствующие коэффициенты расхода можно рассчитать по уравнениям 5.1 — 5.7, даже когда углы ветра и места раскрытия различаются (Ohba et al, 2006). На рисунке 5.12 показана блок-схема модели COMIS-LDSM и TRNSYS. Этот тип модели сопряжения широко используется сегодня в качестве многозонной модели вентиляции для моделирования вентиляции. P W (давление ветра) и P t для ограждающей конструкции здания представлены в качестве входных данных. Производительность вентиляции приточных и выпускных отверстий также предоставляется в качестве входных данных. На основе модели LDSM код COMIS был пересмотрен для расчета коэффициентов расхода и расхода воздуха на входных / выходных отверстиях.Произвольное комнатное давление (P R) задается как начальное условие, а коэффициент расхода, соответствующий P R, выбирается из кривой производительности вентиляции. Расчет проводился методом релаксации-Ньютона до тех пор, пока скорости притока и оттока в каждой комнате не были сбалансированы. Сопряженная модель может оценивать расход вентиляции более точно, чем обычная модель отверстия, поскольку она может выбирать коэффициенты расхода, подходящие для произвольных направлений ветра, когда направление ветра не перпендикулярно отверстиям.Он также может определять углы притока / оттока в отверстиях (см. Уравнение [5.3]), которое дает важную информацию о структуре внутреннего потока. На Рис. 5.13 показаны углы притока / оттока и расход вентиляции в помещениях для направления ветра 135 ° 8. Коэффициент покрытия здания составляет 0 процентов. Значение Q для стандартной модели отверстия было рассчитано обычным способом (фиксированный C d, равный 0,63). Углы падения в угловые проемы гостиной / столовой / кухни (LDK) и спальни на втором этаже были больше, чем у других противветренних проемов LDK и спален из-за прохождения воздушного потока вдоль внешней поверхности стены.На рисунке 5.14 показан расчетный расход вентиляции для различных помещений с направлением ветра 135 8. Разница между расходами воздуха стандартной модели с отверстием и COMIS-LDSM в LDK составляла 26%. В остальных комнатах — 5-9%. На Рис. 5.15 показан общий расход вентиляции в птичнике при различных углах ветра. Традиционная модель с отверстием значительно завышает скорость вентиляционного потока при направлениях ветра 45 8, 135 8, 225 8 и 315 8 по сравнению с моделью COMIS-LDSM, особенно там, где приближающийся поток не был нормальным для отверстий с наветренной стороны.Это может привести к плохому прогнозированию снижения охлаждающей нагрузки при использовании перекрестной вентиляции для снижения энергопотребления системы кондиционирования воздуха. В таблице 5.4 показаны совокупные охлаждающие нагрузки в июне и эффекты снижения энергии за счет перекрестной вентиляции в случаях 1 (окно закрыто), 2 (базовое открытое / закрытое) и 3 (активное открытое / закрытое) для 20-процентного коэффициента покрытия здания. Рисунок 5.16 поясняет логику работы оконных проемов. Видно, что использование перекрестной вентиляции позволило снизить охлаждающую нагрузку на 14 кВтч (5%) по сравнению с потребностями, когда окна были закрыты.Когда окна оставались открытыми во время незанятого часового пояса или пока жители спали, охлаждающая нагрузка была на 127 кВтч меньше, чем требуется, когда окна оставались закрытыми. В этой главе дается обзор исследований естественной перекрестной вентиляции и новейших инструментов моделирования, используемых в исследованиях, связанных с вентиляцией зданий. Первая часть главы представила краткое введение в естественную вентиляцию, обрисовала в общих чертах некоторые исторические события в развитии вентиляции, а также классифицировала и прокомментировала различные подходы к исследованию вентиляции зданий.Кроме того, было подробно обсуждено современное состояние средств проектирования моделирования энергопотребления зданий, включая модели многозонных сетей воздушного потока для естественной вентиляции. Наиболее сложным методом считается исследование воздушного потока, основанное на сочетании многозонных моделей и моделей CFD …

Непрерывные измерения скорости воздухообмена в жилом доме в течение 1 года: влияние температуры, ветра, вентиляторов, и окна

Зависимость инфильтрации I от разницы температур внутри и снаружи Δ T и скорости ветра W остается малоизученной.Различные исследователи (Bahnfleth et al., 1957; Burch and Hunt, 1978) обнаружили линейную зависимость от обеих переменных, в то время как некоторые (Dick and Thomas, 1951) нашли зависимость от квадратного корня из разницы температур, а другие (Goldschmidt et al., 1980; Wang and Sepsy, 1980) обнаружили зависимость от квадрата скорости ветра. Некоторые обнаружили, что функция является аддитивной, в то время как другие обнаружили эмпирически (Дик, 1950; Дик и Томас, 1951; Персили, 1986) или теоретически (Синден, 1978), что она субаддитивна.Многие не находят влияния направления ветра, но другие (Малик, 1978) считают, что это направление важно. Две публикации ASTM (Hunt et al., 1980; Trechsel and Lagus, 1986) предоставляют удобные сборники статей по измерениям утечки воздуха.

Ранняя статья Уорнера (1940) описывает ранние исследования проникновения воздуха. Уорнер цитирует результат Петтенкофера (1858), в котором обнаружено сильное влияние разницы температур на воздухообмен, но не упоминается влияние одновременной скорости ветра. С другой стороны, Уорнер цитирует Холдейна (1899), который обнаружил сильное влияние ветра, но не упоминает о разнице температур.Собственные эксперименты Уорнера в многоквартирном доме в Лондоне показали сильный эффект открывания окон.

Sinden (1978) представил теоретическое доказательство того, что воздушный поток является субаддитивным по отношению к температуре и ветру. Доказательство зависит от общепринятого предположения о том, что поток воздуха через отверстие пропорционален разности давлений в отверстии, увеличенной до некоторой степени:

Показатель n считается лежащим между 0,5 и 1, в зависимости от формы и размера. отверстия и типа потока, причем только ламинарный поток имеет показатель степени, равный 1.(Ряд исследований показывает, что эмпирически коэффициент составляет около 0,65.) Разница давлений, вызванная ветровыми и температурными эффектами, представляет собой просто алгебраическую сумму разностей давлений, возникающих в каждом отдельном случае:

Поскольку эта сумма возводится в степень меньше единицы, то поток, обусловленный обеими переменными вместе, должен быть меньше суммы потоков, обусловленных каждой из них в отдельности:

Это доказательство является довольно общим и справедливо независимо от того, какими могут быть показатели степени для переменных температуры и ветра.

Sinden также представил мысленные эксперименты, показывающие, как при некоторых условиях скорость ветра и разница температур могут действовать противоположно, так что увеличение любого из них может привести к снижению скорости инфильтрации.

Дик (1950) и Дик и Томас (1951) изучали интенсивность воздухообмена в 28 жилых домах зимой 1948 и 1949 годов в Англии. Дик разработал уравнения, связывающие скорость воздухообмена с первой степенью скорости ветра, а также с квадратным корнем из разницы температур внутри и снаружи помещения.

Bahnfleth et al. (1957) измерили скорость инфильтрации в двух испытательных лабораториях Университета Иллинойса.

Coblentz и Achenbach (1963) измерили инфильтрацию в 10 домах с электрическим отоплением на Среднем Западе.

Лашобер и Хили (1964) измерили скорость воздухообмена в испытательном помещении зимой 1960–1961 гг. Они протестировали модели, включающие линейные и квадратичные члены как для ветра, так и для разницы температур. Модель наилучшего соответствия с учетом степеней свободы была линейной по обоим параметрам.

Ван и Сепси (1980) измерили скорость воздухообмена в четырех специально построенных испытательных лабораториях. Они обнаружили, что лучшая зависимость — линейная по температуре и квадратичная по скорости ветра.

Goldschmidt et al. (1980) измерили показатели изменения воздуха в зимнее время в двух передвижных домах. Один был заделан обычным способом, а другой был заключен в оболочку, чтобы уменьшить воздухообмен. Авторы обнаружили, что лучшая зависимость должна быть линейной с разницей температур и включать как линейный, так и квадратичный член, включая скорость ветра.

Малик (1978) измерил воздухообмен, ветер и температуру в двух внутренних таунхаусах. Регрессионный анализ показал влияние не только скорости и температуры ветра, но и направления ветра, при этом направление, перпендикулярное (или в пределах 20 ° от нормали) к длинной оси таунхаусов, как и ожидалось, оказывало более сильное влияние на изменение воздуха, чем другие направления. . Отмечено линейное влияние температуры и скорости ветра или перпендикулярная составляющая скорости ветра.

Назаров и др.(1985) изучали отдельный дом в Чикаго, измеряя внутреннюю и внешнюю температуру, давление и скорость воздухообмена в течение 15 недель подряд. Средние недельные скорости хорошо коррелировали как с перепадами давления, так и температур (Спирмен r = 0,74–0,75, P <0,001), но не со скоростью ветра ( r = 0,25, P = 0,36) (наши расчеты из их Таблицы 2).

Лагус и Кинг (1986) измерили скорость воздухообмена в ряде дуплексов и квартир ВМС.В одном анекдотическом наблюдении они отметили, что использование кухонного вентилятора и двух вентиляторов для ванной комнаты в одном блоке увеличивало скорость воздухообмена на 0,75 ч ^-1 . Это значение было выше, чем любой показатель воздухообмена, измеренный в течение следующих 9 месяцев.

Персили (1986) провел испытания на герметичность и измерения воздухообмена в 82 домах с пассивными коллекторами солнечной энергии по всей территории США. Были разработаны шесть эмпирических моделей с использованием линейных и квадратичных комбинаций скорости ветра и температуры.Все шесть моделей показали себя примерно одинаково, со значением R ² около 0,7.

Palmiter et al. (1991) измеряли скорость инфильтрации с помощью перфтороиндикаторов (PFT) и тестов на двери с вентилятором в пяти различных исследованиях, включая 472 полностью электрических дома на северо-западе Тихого океана. Поскольку тесты PFT проводились в жилых домах в среднем в течение 17 дней, поведение жильцов было важным источником колебаний в скорости воздухообмена.

Влияние температуры и ветра

В этом доме разница температур в помещении и на улице явно влияла на скорость воздухообмена.Одной разницы температур было достаточно, чтобы объяснить 60–70% колебаний скорости воздухообмена, измеренной, когда все окна были закрыты. Величина эффекта составляла приблизительно 0,16–0,20 воздухообмена в час на 10 ° C увеличения разницы температур внутри и снаружи. Напротив, множественные регрессии, включая скорость и направление ветра, неизменно показывают отсутствие или незначительное влияние этих переменных на интенсивность воздухообмена. Простая регрессия скорости ветра при сохранении разницы между внутренней и внешней температурой <2 ° C (с выключенным вентилятором на чердаке и закрытыми окнами) привела к очень маленькому коэффициенту, равному 0.03 ч ⁻¹ / м / с с незначительной значимостью ( P = 0,06). Недавно также сообщалось о слабом воздействии ветра или его отсутствии (Howard-Reed et al., 2002) как для этого дома в Вирджинии, так и для дома в Калифорнии. Возможно, что в целом более плотная конструкция домов и использование пароизоляции снизили влияние скорости и направления ветра на скорость изменения воздуха в жилых помещениях по сравнению с более ранними исследованиями.

Из-за сильного влияния разницы температур и слабого влияния ветра было подготовлено несколько графиков, сравнивающих скорость воздухообмена с разницей температуры внутри и снаружи помещения по месяцам (Рисунок 9).Обычно они демонстрировали очевидную нижнюю границу, которая была примерно линейной с разностью температур. Очень немногие точки уходили в кажущуюся «запретную зону» внизу и справа от границы. Это явление предполагает, что заданная разница температур приводит к определенной минимальной скорости воздухообмена, которая определяется, главным образом, конструктивными характеристиками здания, и что наблюдаемые более высокие скорости воздухообмена при этой разнице температур происходят из-за открытых дверей, окон, использования вентиляторов или других действий, которые увеличьте скорость воздухообмена на время.

Регрессия скорости воздухообмена по абсолютной разнице температур внутри и снаружи. Все значения за декабрь 2000 г. I (h ⁻¹ ) = 0,26 (0,02 SE) +0,016 (0,004) Δ T (° C) ( N = 543, R ² = 0,46 ).

Упрощенная модель естественной вентиляции с двумя отверстиями предполагает, что скорость воздухообмена должна быть пропорциональна квадратному корню из разницы температур. Поэтому были выполнены отдельные простые регрессии скорости воздухообмена по разнице температур и квадратному корню из разницы температур с использованием только ночных значений в зимние месяцы с декабря по март.Корреляция составила 0,785 и 0,784 соответственно, что не дает четких доказательств превосходства линейной модели или модели квадратного корня.

Все регрессии привели к положительному пересечению порядка 0,12–0,18 ч ^–1 , предполагая, что некоторое изменение воздуха происходит, когда нет ни ветра, ни разницы температур. В отсутствие таких различий естественные колебания температуры и давления из-за турбулентности наружного воздуха все равно будут существовать, вызывая некоторый минимальный, но ненулевой воздухообмен.Часть наблюдаемого положительного пересечения также может быть связана просто с ошибкой измерения, вызывающей регрессию к среднему, но отсутствие значений, очень близких к нулю, предполагает, что ошибка измерения не может учитывать всю сумму. Положительное пересечение аналогичной величины (0,13–0,16 ч ^–1 ) для множественной регрессии, включая скорость ветра и перепад давления или температуры, также было отмечено в исследовании Назарова и др. (1985) (наши расчеты на основе их таблицы 2).

Эффект вентилятора чердака

В ходе нескольких экспериментов было установлено, что включение вентилятора чердака при закрытых окнах приводило к постоянному увеличению скорости воздухообмена примерно на 0,8 ч ⁻¹ . Весной и летом вентилятор чердака работал около 20% времени. Во время работы скорость воздухообмена составляла в среднем 1,55 ч ^-1 (SE = 0,04 ч ^-1 , N = 454) по сравнению с 0,55 ч ^-1 (SE = 0,01 ч ^{— 1} , N = 4179) при выключенном вентиляторе.Конечно, окна также были открыты в течение этих месяцев, так что наблюдаемая разница в 1,00 ч ^-1 не полностью связана с вентилятором. Температура на чердаке составляла в среднем 27,8 ° C, когда вентилятор был включен , по сравнению с 17,3 ° C, когда он был выключен.

Эффект открытия окон

Основываясь на наблюдении, что разница температур не может учитывать скорость воздухообмена> 0,8 ч ⁻¹ , можно оценить, что окна были открыты, или вентилятор чердака был включен, или и то, и другое в течение приблизительно 856 из 4656 измерений скорости воздухообмена, или около 20% времени.Был отмечен сильный сезонный эффект (рис. 10), когда окна и / или вентилятор чердака были открыты более чем в половине случаев в летние месяцы июля и августа. Окна были закрыты более 90% времени в осенне-зимние месяцы с октября по март.

Расчетная доля широко открытых временных окон.

Средняя скорость воздухообмена в доме при закрытых окнах составила 0,44 (SD = 0,15) ч ^-1 . С открытыми окнами или включенным вентилятором на чердаке средний балл составлял 1 балл.57 (SD = 0,73) ч ⁻¹ . Таким образом, открытие одного или нескольких окон или включение вентилятора на чердаке привело к увеличению средней скорости воздухообмена примерно на 1,1 воздухообмена в час. Поскольку средняя разница температур между внутренним и наружным воздухом составляла 10 ° C, что соответствует увеличению скорости воздухообмена примерно на 0,4 ч ^-1 , можно сделать вывод, что открытие окон или использование чердачного вентилятора производило в среднем около двух до трехкратного влияния на скорость воздухообмена типичной разницы температур внутри и снаружи помещения.

Ограничения

Ограничением этого исследования является то, что не велось адекватного учета поведения при открывании окон из-за сложности отслеживания двух взрослых и различных родственников и посетителей, оставшихся в доме. Однако на основании более раннего исследования (Howard-Reed et al., 2002), в котором был сделан вывод о том, что открытие одного окна всего на 10–15 см приводит к скорости воздухообмена> 0,5 ч ^–1 , и вывод из этого исследовать, что одни только метеорологические условия не могут объяснить интенсивность воздухообмена> 0.8 ч ^-1 , можно приписать значения воздухообмена> 0,8 ч ^-1 либо открытыми окнами, либо использованием вытяжных вентиляторов. Кроме того, поскольку велась запись об использовании вентилятора на чердаке, можно различать высокие показатели воздухообмена, вызванные вентилятором чердака, и теми, которые вызваны открытыми окнами. Используя этот грубый подход к определению, когда были открыты окна, мы обнаружили, что скорость воздухообмена превышала 0,8 ч ⁻¹ в 393 случаях (9% времени), когда вентилятор чердака не работал, и еще 417 раз (9% времени), когда работал вентилятор чердака.Поскольку окна в этом доме, вероятно, были открыты, когда работал вентилятор на чердаке (использование кондиционера ограничивалось несколькими очень жаркими днями), разумная оценка времени, в течение которого окна были открыты, составила бы 15–20%. Эта оценка, вероятно, будет нижней границей, поскольку окна могли быть открыты в периоды минимальной разницы температур между внутренним и наружным воздухом, когда скорость воздухообмена составляла <0,8 ч ^-1 .

Второе ограничение заключается в том, что центральный вентилятор работал почти постоянно из-за необходимости распределять индикаторный газ после его впрыска в обратный канал по остальной части птичника.По сравнению с домами, в которых центральный вентилятор включается автоматически только при включенной печи или кондиционере, это приведет к большему сходству температуры, относительной влажности и скорости воздухообмена в разных комнатах и ​​на разных уровнях, чем обычно.

Описание базы данных

Необработанные данные с различных инструментов были преобразованы в файлы Excel.