關(guān)于滲透通風(fēng)條件建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)PM2.5濃度水平影響評價模型探討

陳 超， 陳紫光， 吳玉琴， 魏 紳， 王 平

1.北京工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院， 綠色建筑環(huán)境與節(jié)能技術(shù)北京市重點實驗室， 北京 100124 2.諾森比亞大學(xué)機械與建筑工程學(xué)院， 紐卡斯?fàn)?NE18ST 3.北京市市政工程設(shè)計研究總院有限公司， 北京 100082

關(guān)于滲透通風(fēng)條件建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)PM2.5濃度水平影響評價模型探討

陳 超1， 陳紫光1， 吳玉琴1， 魏 紳2， 王 平3

1.北京工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院， 綠色建筑環(huán)境與節(jié)能技術(shù)北京市重點實驗室， 北京 100124 2.諾森比亞大學(xué)機械與建筑工程學(xué)院， 紐卡斯?fàn)?NE18ST 3.北京市市政工程設(shè)計研究總院有限公司， 北京 100082

我國京津冀地區(qū)近年頻遭大氣PM2.5污染侵?jǐn)_，相關(guān)研究表明，既使關(guān)閉建筑外窗，大氣中PM2.5仍可以通過滲透通風(fēng)方式進(jìn)入室內(nèi)污染環(huán)境. 為定量評價建筑滲透通風(fēng)及無室內(nèi)污染源條件下建筑結(jié)構(gòu)(如外窗縫隙結(jié)構(gòu)、房間建筑結(jié)構(gòu)等)對室內(nèi)ρ(PM2.5)的影響規(guī)律，基于北京市東城區(qū)、朝陽區(qū)6個不同建筑結(jié)構(gòu)的房間室內(nèi)外ρ(PM2.5)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，重點比較分析了建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)外ρ(PM2.5)關(guān)聯(lián)特性的影響規(guī)律. 此外，根據(jù)顆粒物穿透特性及沉降特性機理，提出了反映建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)(如縫高、縫深)的無量綱特征參數(shù)AP與反映房間建筑結(jié)構(gòu)(如層高、開間、進(jìn)深)的無量綱特征參數(shù)Ak. 在前期提出的室內(nèi)ρ(PM2.5)預(yù)測模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建了二者(AP與Ak)對室內(nèi)ρ(PM2.5)影響的評價模型，并通過實測數(shù)據(jù)驗證了模型的正確性. 結(jié)果表明：當(dāng)室外PM2.5污染程度與氣象條件一定時，建筑結(jié)構(gòu)對IO〔室內(nèi)外ρ(PM2.5)之比〕影響較大，其范圍在0.4～0.7之間；隨著建筑外窗氣密性等級的提高，對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5)呈顯著的下降趨勢. 建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)對室內(nèi)ρ(PM2.5)影響程度遠(yuǎn)大于房間建筑結(jié)構(gòu)，敏感性分析結(jié)果表明，當(dāng)建筑外窗縫高每降低50%或縫深每提高50%，對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5)約可下降33.6%與31.9%. 研究顯示，氣密性等級較高的建筑外窗縫隙縫高往往較小、縫深較長，滲透通風(fēng)條件下對控制室內(nèi)ρ(PM2.5)水平作用更顯著。

PM2.5污染； 建筑外窗縫隙通風(fēng)特性； 外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征； 房間建筑結(jié)構(gòu)特征； 評價模型

伴隨經(jīng)濟快速增長帶來的人口與能耗增加，以及工業(yè)、交通運輸與城鎮(zhèn)居民生活廢氣的排放，導(dǎo)致我國大氣PM2.5(細(xì)顆粒物)污染問題日益嚴(yán)峻[1]. 根據(jù)環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的《2016中國環(huán)境狀況公報》[2]可知，PM2.5是我國大氣的首要污染物，其中京津冀地區(qū)污染最為嚴(yán)重，北京ρ(PM2.5)年均值為71 μg/m3. 流行病學(xué)大量研究[3]表明，人體長期吸入高濃度PM2.5會引發(fā)一系列健康問題. 我國科研工作者于2015年首次證實人體吸入細(xì)顆粒物或超細(xì)顆粒物引發(fā)的呼吸道內(nèi)細(xì)胞自噬作用是誘發(fā)哮喘、慢阻肺等疾病的重要機制[4].

有關(guān)大氣PM2.5污染規(guī)律與影響因素的研究表明，影響區(qū)域內(nèi)ρ(PM2.5)的因素包括氣象條件(季節(jié)變化)、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、地理與生態(tài)環(huán)境等. 其中，氣象條件中的風(fēng)速作用最為關(guān)鍵，其直接影響了PM2.5的分散和稀釋[5]，室外空氣相對溫、濕度及風(fēng)向等也對ρ(PM2.5)產(chǎn)生一定影響[6]. 此外，由于春夏季多風(fēng)、雨水豐沛且植被覆蓋率高，利于PM2.5擴散或沉降，大氣ρ(PM2.5)一般偏低；而秋冬季受供暖燃煤、逆溫層等不利條件影響，大氣ρ(PM2.5)顯著偏高[7-9].

大氣環(huán)境PM2.5污染令建筑室內(nèi)空氣品質(zhì)越發(fā)得到重視，已成為通風(fēng)凈化工程、環(huán)境科學(xué)工程等領(lǐng)域的熱點問題. 室外PM2.5主要通過三種途徑進(jìn)入室內(nèi)：①機械通風(fēng)條件下，室外新風(fēng)攜帶的PM2.5無法被完全過濾而進(jìn)入室內(nèi)；②自然通風(fēng)條件下，室外PM2.5因為風(fēng)壓或熱壓作用通過開敞的外窗、排風(fēng)口等進(jìn)入室內(nèi)；③滲透通風(fēng)條件下，建筑外窗關(guān)閉時，室外空氣攜帶PM2.5透過建筑外窗縫隙無組織地滲透進(jìn)入室內(nèi). 通常，前兩種途徑進(jìn)入室內(nèi)的PM2.5可以人為控制，而第三種較為復(fù)雜不易避免. 建筑通風(fēng)工程通常將滲透通風(fēng)換氣次數(shù)a、顆粒物穿透系數(shù)P與室內(nèi)自然沉降率k作為評價建筑滲透通風(fēng)特性的重要參數(shù)[10]. 其中，滲透通風(fēng)換氣次數(shù)a反映了包含PM2.5的室外空氣受建筑外窗縫隙兩側(cè)壓差驅(qū)動進(jìn)入室內(nèi)的量，相關(guān)研究表明當(dāng)建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)一定時，其主要受室外氣象條件影響[11-12]；穿透系數(shù)P反映了PM2.5向室內(nèi)傳輸滲透過程中受建筑外窗阻隔而進(jìn)入室內(nèi)的比例，主要與建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)有關(guān)[13-14]；自然沉降率k則反映了PM2.5進(jìn)入室內(nèi)后因重力或布朗擴散沉降在壁面上而使房間ρ(PM2.5)衰減的速率，在相對靜穩(wěn)條件下(無通風(fēng)和擾動)主要與房間建筑結(jié)構(gòu)有關(guān)[15-17].

現(xiàn)代城市居民在室內(nèi)生活時間已接近90%，對于大多數(shù)辦公或住宅建筑來講，關(guān)閉外窗是阻擋大氣PM2.5侵入室內(nèi)的重要被動措施[18]. 研究滲透通風(fēng)條件下建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)(如縫高、縫深)與房間建筑結(jié)構(gòu)(如層高、開間、進(jìn)深)對室內(nèi)ρ(PM2.5)影響規(guī)律對提高建筑被動防控大氣PM2.5污染性能具有重要意義. 因此，該研究基于在北京東城區(qū)、朝陽區(qū)6所臨街辦公建筑的室內(nèi)外ρ(PM2.5)及室外氣象參數(shù)(空氣干球溫度、相對濕度與風(fēng)速)大量實時監(jiān)測結(jié)果，深入研究并分析了建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)對PM2.5穿透特性影響規(guī)律與攔截機理，以及房間建筑結(jié)構(gòu)對PM2.5沉降機制的影響規(guī)律；并在研究團(tuán)隊提出的室內(nèi)ρ(PM2.5)預(yù)測模型[19]基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計方法進(jìn)一步構(gòu)建了關(guān)于建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)ρ(PM2.5)影響規(guī)律的定量評價模型.

1 實測調(diào)研

1.1實測對象概況

該研究的6棟實測建筑地理位置分布：1號建筑位于東城區(qū)東直門大街海運倉胡同，毗鄰東二環(huán)北路；2號建筑位于朝陽區(qū)和平西橋中國建筑科學(xué)研究院內(nèi)，毗鄰北三環(huán)東路；3～6號建筑均位于朝陽區(qū)平樂園北京工業(yè)大學(xué)校園內(nèi)，毗鄰東四環(huán)南路. 6個被測建筑的外窗結(jié)構(gòu)及房間結(jié)構(gòu)詳細(xì)情況見表1.

表1 實測對象詳細(xì)情況

注：1)指建筑外窗可開啟部分.

建筑外窗縫高是影響PM2.5穿透特性的重要參數(shù)之一，但難以通過實測獲得. 雖然2001年《ASHRAE Handbook》[20]給出了一種根據(jù)不同外窗種類估算對應(yīng)縫高的方法，但該方法給出的估算范圍過大，而且并未與建筑外窗氣密性能等級相結(jié)合，難以參考. 為此，該研究考慮依據(jù)GBT 7106—2008《建筑外門窗氣密、水密、抗風(fēng)壓性能分級及檢測方法》規(guī)定的建筑外窗氣密性能等級與建筑外窗單位縫長漏風(fēng)量ql對應(yīng)關(guān)系(見表2)，并結(jié)合Baker等[21]提出的建筑外窗縫隙兩側(cè)壓差與流量關(guān)系〔見式(1)〕，推算對應(yīng)氣密性能等級條件下建筑外窗縫高. 因6棟被測建筑均為新建建筑，建筑外窗氣密性能受影響較小，可適用上述方法. 此外值得指出的是，該研究中建筑外窗尺寸指房間內(nèi)可開啟外窗的尺寸，而將僅提供采光、觀景用的固定窗(與外墻密封安裝，不可開啟)視作外墻.

表2 建筑外窗氣密性能分級表

Table 2 External window air-tightness level in GBT 7106-2008

表2 建筑外窗氣密性能分級表

分級12345678ql∕[m3∕(m·h)]35

需要說明的是表2的制表條件為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)(20 ℃，101.3 kPa)，外窗兩側(cè)壓力差(ΔP)為10 Pa. 考慮到有關(guān)研究[22]指出標(biāo)準(zhǔn)中另一單位面積滲透通風(fēng)量指標(biāo)容易引起評價標(biāo)準(zhǔn)的混亂，因此該研究僅以單位縫長滲透通風(fēng)量ql為唯一評價標(biāo)準(zhǔn)，計算相應(yīng)氣密性能等級的建筑外窗縫高時采用平均值.

(1)

式中：ΔP為建筑外窗縫隙兩側(cè)壓力差，Pa；ql為建筑外窗單位縫長漏風(fēng)量，m3(m·h)；d為建筑外窗縫高，m；z為建筑外窗縫隙縫深，m；μ為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下空氣黏度，kPa·s；ρa為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下空氣密度，kgm3；n為建筑外窗彎折個數(shù)，除5號建筑n取值為2外，其余5棟n取值均為1.

根據(jù)該方法計算得出6棟建筑外窗縫高(見表3).

表3 1～6號建筑外窗縫隙高度

1.2數(shù)據(jù)采集與處理

該研究涉及的6棟建筑均有一扇與走廊連通的內(nèi)門且房間無內(nèi)窗，實測期間保持外窗及內(nèi)門關(guān)閉，無人員出入，不開啟機械通風(fēng)或凈化過濾系統(tǒng)，除測試儀器外不開啟任何電子設(shè)備以保證無PM2.5發(fā)生源. 考慮到6棟實測建筑墻體均為混凝土結(jié)構(gòu)且外加保溫措施，具有較好的密實性，因此可認(rèn)為室外PM2.5主要通過建筑外窗縫隙滲透通風(fēng)進(jìn)入室內(nèi).

關(guān)于室內(nèi)外ρ(PM2.5)及室外氣象參數(shù)的監(jiān)測，采用的儀器見表4. 關(guān)于測點布置[19]，將室內(nèi)ρ(PM2.5)測量儀器布置在距外窗0.5 m，距樓板高1 m 處. 室外測點布置在與被測建筑外窗朝向一致的開敞式陽臺中心位置處，距樓板高度1 m；小型氣象站及相關(guān)附件布置在樓頂. 室內(nèi)外ρ(PM2.5)及室外氣象參數(shù)采樣時間同步，采樣周期均設(shè)定為5 min次，數(shù)據(jù)處理時將每小時測得的12組數(shù)據(jù)取算術(shù)平均值作為該小時的室外平均ρ(PM2.5). 實測數(shù)據(jù)讀取均采用網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)傳輸模式，為了確保數(shù)據(jù)的可靠性，后期處理時剔除了因測量儀器斷電、人為干擾等原因造成的不可信數(shù)據(jù)，以及殘差絕對值大于標(biāo)準(zhǔn)偏差3倍的數(shù)據(jù).

表4 采樣儀器相關(guān)信息

注：1) 該儀器采樣泵單次進(jìn)氣時間為1 min，流量為2.83 Lmin；2)數(shù)據(jù)采集主機為FSR-4便攜式氣象站.

1.3實測結(jié)果與分析

1.3.1室外PM2.5污染概況

秋冬季是北京PM2.5污染最嚴(yán)重的季節(jié)[23]，該研究于2015年10月1日—11月30日對1和2號建筑進(jìn)行實時監(jiān)測；于2015年12月1日—2016年1月31日對3、4、5號建筑進(jìn)行實時監(jiān)測；于2016年2月1日—2016年3月31日對6號建筑進(jìn)行實時監(jiān)測. 監(jiān)測期間室外空氣溫度變化范圍為-16.8～22.6 ℃，平均值為2.5 ℃；相對濕度變化范圍為10%～95%，平均值為47%；風(fēng)速變化范圍為0～7.1 ms，平均值為1.6 ms. 實測期間室外ρ(PM2.5)主要波動范圍為10～589 μgm3，平均值為86.9 μgm3. 參照GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》分級方法可知，嚴(yán)重污染天氣〔ρ(PM2.5)>250 μgm3〕占13.0%，重度污染天氣〔150<ρ(PM2.5)≤250 μgm3〕占12.1%，中度污染天氣〔115<ρ(PM2.5) ≤150 μgm3〕和輕微污染天氣〔75<ρ(PM2.5) ≤115 μgm3〕分別占7.2%和10.1%，優(yōu)良天氣〔ρ(PM2.5) ≤75 μgm3〕占57.6%. 此外，測量結(jié)果也表明秋冬季北京地區(qū)大氣PM2.5污染規(guī)律呈優(yōu)良天氣與重度—嚴(yán)重污染天氣交替出現(xiàn)的特征，而輕微-中度污染天氣出現(xiàn)頻率相對較低.

1.3.2室內(nèi)外ρ(PM2.5)關(guān)聯(lián)特性

各建筑室內(nèi)ρ(PM2.5)實測結(jié)果詳見表5，可以看出當(dāng)室外空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)或污染程度較低時，各被測建筑室內(nèi)ρ(PM2.5)基本達(dá)標(biāo)且差異不顯著. 然而，隨著室外空氣污染程度加劇，特別是重度或嚴(yán)重污染時，各被測建筑室內(nèi)ρ(PM2.5)差別明顯. 由表1與表3可以看出，各被測建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)(縫高、縫深)、氣密性能等級及房間結(jié)構(gòu)(房高、開間、進(jìn)深)均存在一定差異，其中，2號建筑外窗氣密性能等級最高(8級)，并且縫高最小、縫深最長，在相同的室外條件下對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5)顯著低于其他5棟建筑；相反的，1、3號建筑外窗氣密性能等級相對較低(分別為4級和3級)，并且縫高較大、縫深相對最短，對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5)明顯較高. 顯然，建筑結(jié)構(gòu)的差異性直接影響了室內(nèi)ρ(PM2.5).

室內(nèi)外ρ(PM2.5)關(guān)聯(lián)特性實測結(jié)果

注：由于6號建筑與其他建筑的實測時間不同時，不參與對比.

2 建筑結(jié)構(gòu)特征影響及其評價模型

2.1基本質(zhì)量平衡式

當(dāng)忽略顆粒物在室內(nèi)凝并、相變等化學(xué)反應(yīng)，并且無室內(nèi)源產(chǎn)生時，根據(jù)質(zhì)量守恒原則可建立滲透通風(fēng)條件下室內(nèi)顆粒物質(zhì)量濃度平衡方程式：

(2)

式中：Co、Cin分別為室外、室內(nèi)ρ(PM2.5)，μgm3；a為滲透通風(fēng)換氣次數(shù)，h-1；P為PM2.5穿透系數(shù)，無量綱；k為PM2.5自然沉降率，h-1.

大量實測結(jié)果表明，在相對較短的時間內(nèi)滲透通風(fēng)換氣次數(shù)、室內(nèi)外ρ(PM2.5)等與時間有關(guān)的參量相對比較穩(wěn)定，變化率比較小[24]，因此可令式(2)左端項為0，得出：

aPCo-kCin-aCin=0

(3)

將式(3)變形可得到：

(4)

根據(jù)通風(fēng)工程理論，當(dāng)建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)形式一定時，滲透通風(fēng)換氣次數(shù)a主要受室外氣象參數(shù)引起的室內(nèi)外壓差影響[11-12]，穿透系數(shù)P主要與建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)相關(guān)[13-14]，自然沉降率k主要與房間結(jié)構(gòu)有關(guān)[15-17].

2.2建筑外窗結(jié)構(gòu)的影響

圖1為一典型的建筑外窗結(jié)構(gòu)示意圖. 建筑外窗縫隙對穿過的顆粒物主要產(chǎn)生三種攔截效應(yīng)：重力沉降、布朗擴散和慣性碰撞. 考慮到任何因慣性碰撞而沉降的顆粒物都能因重力沉降而被攔截，因此忽略該項后的綜合穿透系數(shù)如式(5)，其中，Pg與PB計算方法[13-14]：

P=PgPB

(5)

(6)

PB=0.915exp(-1.885φ)+

0.059 2exp(-22.3φ)+0.026exp(-152φ)

(7)

式中：Pg、PB分別為顆粒物重力穿透系數(shù)和布朗擴散穿透系數(shù)，無量綱；um、vs分別為顆粒物在縫隙中的平均流速和重力沉降速度，ms；D為布朗擴散系數(shù)，m2s；dp為顆粒物粒徑，m；系數(shù)φ=4Dz(dp2um).

研究[21]表明,細(xì)長的建筑外窗縫隙內(nèi)空氣一般處于低速層流狀態(tài)，這種條件下式(6)中um主要受空氣流道尺寸影響，即受建筑外窗縫深z和縫高d的影響. 此外，式(6)(7)中vs、φ雖與顆粒物粒徑有關(guān)，然而根據(jù)Popescu等[25-26]研究結(jié)果，相同條件下粒徑為0.1～2.5 μm，特別是對室內(nèi)ρ(PM2.5)影響較大的粒徑為1～2.5 μm顆粒物穿透系數(shù)P與自然沉降率k的值受粒徑影響并不顯著，可以忽略. 因此，根據(jù)式(5)～(7)，將建筑外窗縫深z和縫高d視為反映建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征的關(guān)鍵參數(shù).

圖1 典型的建筑外窗結(jié)構(gòu)示意Fig.1 A typical schematic diagram of external window structure

2.3房間建筑結(jié)構(gòu)特征的影響

圖2為一典型的房間結(jié)構(gòu)示意圖. 假設(shè)顆粒物在房間各個內(nèi)表面的沉降是相互獨立且速度方向是垂直于壁面的，根據(jù)YOU等[27]提出的顆粒物在房間內(nèi)自然沉降速度vd表達(dá)式〔見式(8)〕，可將平行于建筑外窗的房間開間截面積Fwid、進(jìn)深截面積Fdep與房間使用面積Ffl視為與房間建筑結(jié)構(gòu)特征相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù).

(8)

式中：Fi為房間各壁面表面積，m2；vdi為顆粒物向房間各壁面垂直沉降速度，ms.

圖2 房間建筑結(jié)構(gòu)示意Fig.2 Schematic diagram of room structure

2.4評價模型構(gòu)建

式(9)為在建筑外窗關(guān)閉，并且室內(nèi)無其他污染源、無機械通風(fēng)條件下，研究團(tuán)隊前期提出的室內(nèi)ρ(PM2.5)預(yù)測模型式[19].

(9)

式中：Ui為第i時段被測建筑周圍環(huán)境風(fēng)速，ms；RHi為第i時段被測建筑周圍環(huán)境相對濕度，%；B、C分別為室外風(fēng)速、相對濕度修正系數(shù)，無量綱；A為僅與建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)和房間建筑結(jié)構(gòu)有關(guān)的結(jié)構(gòu)特征系數(shù)，無量綱，其不隨室外氣象參數(shù)變化而改變.

由式(9)可知，系數(shù)A越大意味著通過建筑外窗縫隙進(jìn)入室內(nèi)的PM2.5也越多，如果能有效控制并降低系數(shù)A，對減少室外PM2.5對室內(nèi)環(huán)境的影響具有積極作用.

聯(lián)立式(4)、(9)，可以建立房間滲透通風(fēng)換氣次數(shù)a、穿透系數(shù)P、自然沉降率k與無量綱結(jié)構(gòu)特征系數(shù)A以及室外氣象參數(shù)的關(guān)聯(lián)式：

(10)

考慮到滲透通風(fēng)換氣次數(shù)a主要受室外氣象參數(shù)引起的室內(nèi)外壓差影響，因此可以認(rèn)為式(10)中等式左邊的a主要與等式右邊室外氣象參數(shù)項(U, RH)關(guān)聯(lián)，即a=f(U, RH)；而穿透系數(shù)P主要受建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征影響，沉降率k在房間無通風(fēng)和內(nèi)擾動時主要受房間結(jié)構(gòu)特征影響，可以認(rèn)為式(10)中等式左邊的P、k主要與等式右邊系數(shù)A關(guān)聯(lián)，參考相關(guān)文獻(xiàn)[19,28]建立非線性相關(guān)參量關(guān)聯(lián)模型形式，將建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征參量與房間建筑結(jié)構(gòu)特征參量寫為指數(shù)相乘形式，即有：

A=f(AP,Ak)=(AP)γ1·(Ak)γ2

(11)

式中,AP為反映建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征的無量綱參數(shù),Ak為反映房間建筑結(jié)構(gòu)特征的無量綱參數(shù),γ1、γ2分別為二者的無量綱修正系數(shù).

2.4.1AP關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建

如果將圖1中建筑外窗縫深z和縫高d視為與建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征相關(guān)且反映了顆粒物穿透特性的關(guān)鍵參數(shù)，依據(jù)穿透系數(shù)的物理意義，將建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征的無量綱參數(shù)AP表征為：

(12)

式中：FP為建筑外窗縫隙總面積，即顆粒物可進(jìn)入?yún)^(qū)域，m2；Fz為沿建筑縫深方向的濕周表面積，即顆粒物被攔截沉降區(qū)域，m2；Lw為建筑外窗縫長，m.

2.4.2Ak關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建

如果將圖2中平行于建筑外窗的房間開間截面積Fwid、進(jìn)深截面積Fdep與房間使用面積Ffl視為與房間建筑結(jié)構(gòu)特征相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)，根據(jù)沉降系數(shù)k的物理意義，可將平行于建筑外窗的房間開間截面積Fwid與房間加權(quán)內(nèi)表面積Fwei之比表征為房間建筑結(jié)構(gòu)特征無量綱參數(shù)Ak，如：

(13)

式中：Fwei為房間加權(quán)內(nèi)表面積，m2. 考慮到顆粒物在房間內(nèi)各壁面的沉降特性有所不同，故引入沉降比例權(quán)重系數(shù)φi對不同壁面積進(jìn)行修正. 根據(jù)Abadie等[29-30]的研究結(jié)果，對于常見的建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)壁面，其沉降比例權(quán)重系數(shù)φi取值可分別按地面φfl為60.6%±8.4%、豎直壁面φve為28.4%±3.0%、天花板φce為11.0%±5.4%考慮.

將式(12)(13)代入式(11)，得式(14)，即系數(shù)A與建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)特征無量綱參數(shù)AP和房間建筑結(jié)構(gòu)特征無量綱參數(shù)Ak的關(guān)聯(lián)模型.

(14)

2.4.3模型常數(shù)項的求解與驗證

對于既有建筑，式(14)中只有系數(shù)γ1、γ2為未知量. 為了求解系數(shù)γ1、γ2，可建立關(guān)于n個既有建筑的方程組：

(15)

方程組(15)的矩陣表達(dá)式為Aγ=b，其中，A為系數(shù)矩陣,γ為未知數(shù)矩陣,b為增廣矩陣.n個方程，2個未知數(shù)，屬于矛盾方程，依據(jù)矩陣?yán)碚摽刹捎米钚《朔ㄇ蠼鈁31]，即γ=(ATA)-1(ATb)，該方法求得的γ1、γ2可保證殘差平方和最小.

為驗證求解的合理性，擬采取以1～5號建筑的相關(guān)數(shù)據(jù)求解未知數(shù)γ1與γ2，以6號建筑的相關(guān)參數(shù)驗證模型求解結(jié)果. 其中，各個測點的APi與Aki可根據(jù)式(12)(13)與表1分別求得；Ai可結(jié)合實測數(shù)據(jù)通過多元回歸的方法[19]分別求得〔見式(9)〕. 根據(jù)以上方法，將模型求解用相關(guān)數(shù)據(jù)(見表6)代入式(16)，通過最小二乘法解得γ1=0.194、γ2=-0.221. 對應(yīng)的最小殘差平方和S(γ)min=‖Aγ-b‖2=0.005.

表6 1～5號建筑相應(yīng)的Ap、Ak與A

將求解結(jié)果代入式(14)即有一般建筑關(guān)于建筑結(jié)構(gòu)特征影響的評價模型式(16).

(16)

為了評價模型的有效性，將以表2與表3計算的AP6與Ak6代入式(16)，得到A6=0.514；與采用式(9)計算得到A6=0.527對比相對誤差僅為2.5%，由此驗證了式(16)的合理性.

3 方法應(yīng)用

為了定量評價建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)與房間建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)ρ(PM2.5)的影響水平，采用控制單一變量法評價兩者對各被測建筑的IO影響敏感性. 方法為將式(17)代入式(1)并使d、z、Fdep、Ffl、Fwid5個參數(shù)中任一參數(shù)增大50%而保持其他參數(shù)不變，計算對各個測點的IO變化率，記為該參數(shù)對IO的影響敏感性，分析結(jié)果如圖3所示. 結(jié)果表明，建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)參數(shù)(d,z)的變化對IO的影響明顯大于房間建筑結(jié)構(gòu)參數(shù)(Fdep,Ffl,Fwid). 其中，建筑外窗縫高d的與縫深z的影響權(quán)重最大，敏感性均值分別為33.6%和31.9%；進(jìn)深截面積Fdep與使用面積Ffl的影響權(quán)重其次，分別為15.6%和13.2%；開間截面積Fwid的影響權(quán)重最小，約為5.7%. 由此說明基于滲透通風(fēng)條件下建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)是影響室內(nèi)ρ(PM2.5)的主要因素，并且其與d成反比，即d越小，顆粒物在窗縫傳輸過程中因重力或布郎擴散被攔截幾率越大；與z成正比，即較長的顆粒物傳輸通道加大了其沉降幾率. 對比6棟建筑可以發(fā)現(xiàn)2號建筑外窗氣密性能等級最高，縫高d最小(0.599 mm)，縫深z較長(70 mm)，因此對應(yīng)的結(jié)構(gòu)特征參數(shù)A最小，相同條件下對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5)最低. 相反的，1號和3號建筑外窗氣密性能等級較低，縫高d較大，縫深z較短，對應(yīng)的結(jié)構(gòu)特征參數(shù)A較大，相同條件下室內(nèi)ρ(PM2.5)較高. 建筑外窗氣密性能每提高1級，對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5) 約可下降10%，說明適當(dāng)提高建筑外窗氣密性能等級有利于提高建筑被動阻隔室外大氣PM2.5污染性能.

圖3 建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)與房間建筑結(jié)構(gòu)對IO的影響Fig.3 Influence of the external window crack structure and room dimension on IO

4 結(jié)論

a) 在室外氣象參數(shù)與ρ(PM2.5)一定的條件下，不同建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)與房間建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)ρ(PM2.5)水平有較大影響. 特別是室外PM2.5污染程度為重度和嚴(yán)重污染時，對應(yīng)室內(nèi)顆粒物濃度水平差異較大，對應(yīng)室內(nèi)外ρ(PM2.5)的IO在0.4～0.7范圍內(nèi).

b) 提出了反映建筑外窗縫隙結(jié)構(gòu)與房間建筑結(jié)構(gòu)的無量綱特征參數(shù)AP與Ak，并基于研究團(tuán)隊前期提出的室內(nèi)ρ(PM2.5)預(yù)測模型，結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計方法進(jìn)一步構(gòu)建了關(guān)于建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)ρ(PM2.5)影響的評價模型，實測方法驗證了模型的有效性.

c) 敏感性分析結(jié)果表明，相對房間建筑結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，外窗縫隙結(jié)構(gòu)對室內(nèi)ρ(PM2.5)水平影響更為顯著. 當(dāng)建筑外窗縫高每降低50%或縫深每提高50%，對應(yīng)室內(nèi)ρ(PM2.5)約可下降33.6%與31.9%. 降低建筑外窗縫高d、增大建筑外窗縫深z對提高建筑外窗抵御室外PM2.5縫隙通風(fēng)進(jìn)入室內(nèi)的能力更有效.

[1] 王浩,高健,李慧,等.2007—2014年北京地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度變化特征[J].環(huán)境科學(xué)研究,2016,29(6):783-790.

WANG Hao,GAO Jian,LI Hui,etal.Variation of PM2.5mass concentration in Beijing area during 2007-2014[J].Research of Environmental Sciences,2016,29(6):783-790.

[2] 環(huán)境保護(hù)部.中國環(huán)境狀況公報:2016[R].北京:環(huán)境保護(hù)部,2017.

[3] XIE Yang,DAI Hancheng,DONG Huijuan,etal.Economic impacts from PM2.5pollution-related health effects in China:a provincial-level analysis[J].Environmental Science & Technology,2016,50(9):4836-4843.

[4] CHEN Zhihua,WU Yinfang,WANG Pingli,etal.Autophagy is essential for ultrafine particle-induced inflammation and mucus hyperproduction in airway epithelium[J].Autophagy,2016,12(2):297-311.

[5] FROMME H,TWARDELLA D,DIETRICH S,etal.Particulate matter in the indoor air of classrooms-exploratory results from Munich and surrounding area[J].Atmospheric Environment,2007,41(4):854-866.

[6] 王佳,鄭君瑜,柯釗躍,等.典型工業(yè)源下風(fēng)向居民住宅區(qū)PM2.5暴露評價[J].環(huán)境科學(xué)研究,2012,25(7):745-750.

WANG Jia,ZHENG Junyu,KE Zhaoyue,etal.Assessment of PM2.5exposure of residents in a community downwind of a typical industrial source[J].Research of Environmental Sciences,2012,25(7):745-750.

[7] ZHAO Xiujuan,ZHANG Xiaoling,XU Xiaofeng,etal.Seasonal and diurnal variations of ambient PM2.5concentration in urban and rural environments in Beijing[J].Atmospheric Environment,2009,43(18):2893-2900.

[8] MASSEY D,KULSHRESTHA A,MASIH J,etal.Seasonal trends of PM10, PM5.0, PM2.5and PM1.0in indoor and outdoor environments of residential homes located in North-Central India[J].Building and Environment,2012,47:223-231.

[9] KRUMAL K,MIKUSKA P,VOJTESEK M,etal.Seasonal variations of monosaccharide anhydrides in PM1and PM2.5aerosol in urban areas[J].Atmospheric Environment,2010,44(39):5148-5155.

[10] NAZAROFF W W.Indoor particle dynamics[J].Indoor Air,2004,14(7):175-183.

[11] HAGHIGHAT F,BROHUS H,RAO Jiwu.Modelling air infiltration due to wind fluctuations:a review[J].Building and Environment,2000,35(5):377-385.

[12] YOUNES C,SHDID C A,BITSUAMLAK G.Air infiltration through building envelopes:a review[J].Journal of Building Physics,2012,35(3):267-302.

[13] LIU Deling,NAZAROFF W W.Particle penetration through building cracks[J].Aerosol Science and Technology,2003,37(7):565-573.

[14] 田利偉,張國強,于靖華,等.顆粒物在建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)縫隙中穿透機理的數(shù)學(xué)模型[J].湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2008,35(10):11-15.

TIAN Liwei,ZHANG Guoqiang,YU Jinghua,etal.Mathematical simulation of particle penetration through smooth and rough building envelop leakage[J].Journal of Hunan University(Natural Sciences),2008,35(10):11-15.

[15] KLAI A C.Particle deposition indoors:a review[J].Indoor Air,2002,12(4):211-214.

[16] THATCHER T L,KLAI A C,JACKSON R M,etal.Effects of room furnishings and air speed on particle deposition rates indoors[J].Atmospheric Environment,2002,36(11):1811-1819.

[17] LU Hao,LU Lin.A numerical study of particle deposition in ribbed duct flow with different rib shapes[J].Building and Environment,2015,94(1):43-53.

[18] JI Wenjing,ZHAO Bin.Contribution of outdoor-originating particles,indoor-emitted particles and indoor secondary organic aerosol (SOA) to residential indoor PM2.5concentration:a model-based estimation[J].Building and Environment,2015,90:196-205.

[19] ZHAO Li,CHEN Chao,WANG Ping,etal.Influence of atmospheric fine particulate matter (PM2.5) pollution on indoor environment during winter in Beijing[J].Building and Environment,2015,87:283-291.

[20] ASHRAE.2001 ASHRAE Handbook [M].Georgia,USA:American National Standards Institute,2001.

[21] BAKER P H,SHARPLES S,WARD I C.Air flow through cracks[J].Building and Environment,1987,22(4):293-304.

[22] 劉朝賢.對現(xiàn)行國家建筑外門窗氣密性指標(biāo)不能采用單位面積滲透量表述的論證[J].制冷與空調(diào),2014,28(4):504-507.

LIU Zhaoxian.The argument about current national airtight performance index of building exterior doors and windows cannot be expressed by per unit area infiltration[J].Refrigeration and Air Conditioning,2014,28(4):504-507.

[23] HAN Yang,QI Meng,CHEN Yilin,etal.Influences of ambient air PM2.5concentration and meteorological condition on the indoor PM2.5concentrations in a residential apartment in Beijing using a new approach[J].Environmental Pollution,2015,205:307-314.

[24] LI Yuguo,CHEN Zhengdong.A balance-point method for assessing the effect of natural ventilation on indoor particle concentrations[J].Atmospheric Environment,2003,37(30):4277-4285.

[25] POPESCU L,LIMAM K.Particle penetration research through buildings′ cracks[J].HVAC & R Research,2012,18(3):312-322.

[26] HE Congrong,MORAWSKA L,GILBERT D.Particle deposition rates in residential houses[J].Atmospheric Environment,2005,39(21):3891-3899.

[27] YOU Rouyu,ZHAO Bin,CHEN Chun.Developing an empirical equation for modeling particle deposition velocity onto inclined surfaces in indoor environments[J].Aerosol Science and Technology,2012,46(10):1090-1099.

[28] THOMAS S,KELD A J,PER A C,etal.Prediction of indoor concentration of 0.5-4 μm particles of outdoor origin in an uninhabited apartment[J].Atmospheric Environment,2004,38(37):6349-6359.

[29] ABADIE M,LIMAM K,ALLARD F.Indoor particle pollution:effect of wall textures on particle deposition[J].Building and Environment,2001,36(7):821-827.

[30] HAMDANI S E,LIMAM K,ABADIE M,etal.Deposition of fine particles on building internal surfaces[J].Atmospheric Environment,2008,42(39):8893-8901.

[31] 徐仲,張凱院,陸全,等.矩陣論簡明教程[M].北京:科學(xué)出版社,2001:85-87.

ModelingtheInfluenceofBuildingStructureonIndoorPM2.5MassConcentrationduetoInfiltration

CHEN Chao1, CHEN Ziguang1, WU Yuqin1, WEI Shen2, WANG Ping3

1.Beijing Key Laboratory of Green Built Environment and Energy Efficient Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100024, China 2.Mechanical and Construction Engineering, Northumbria University, Newcastle upon Tyne NE18ST, the United Kingdom 3.Beijing General Municipal Engineering Design & Research Institute Co., Ltd., Beijing 100082, China

Fine particulate matter, generally known as PM2.5, has great impact on air quality and human health. Although closing external windows can help prevent outdoor PM2.5form going indoors, many studies have shown that a significant number of particles can still pass through the building fa?ade through the cracks around the window. In order to quantify the influence of external window crack characteristic and relevant parameters (such as room dimension) on the indoorρ(PM2.5), a longitudinal study monitoring outdoorρ(PM2.5), indoorρ(PM2.5) and important outdoor meteorological parameters was carried out in six offices located in the Dongcheng and Chaoyang District in Beijing, China. In addition, a model was developed from an existing model developed by the authors, based on two-month field-measured data from five unoccupied offices located in the central area of Beijing, and was then validated against a new dataset measured at another sampling site. In this model, a comprehensive structure characteristic coefficient,AP, was adopted to reflect the influence of external window crack structure and room dimension. Further, this study adopted a method that can be used to calculate the value ofAkbased on the building′s external window crack structure and room dimension, which are easier to be obtained. The model is capable of quantifying indoorρ(PM2.5) based on instant outdoorρ(PM2.5), with consideration of impact from external window crack characteristics, room dimension and outdoor meteorological conditions, i.e. outdoor wind speed and relative humidity. The model was validated by measurement data. The prediction results showed that under the same outdoor conditions, such asρ(PM2.5) and temperature, indoor air quality forρ(PM2.5)was significantly affected by external window crack structure. The IO ratio〔the ratio between indoorρ(PM2.5) and outdoorρ(PM2.5)〕 was generally within 0.4 and 0.7. Additionally, when increasing the window crack height by 50% or the window crack depth by 50%, the corresponding IO could be decreased by 33.6% and 31.9% respectively. The study shows that narrower window crack height and deeper window crack depth with higher window air-tightness can control indoorρ(PM2.5) well under the condition of infiltration.

PM2.5pollution; infiltration; external window crack structure; room dimension; evaluation model

2016-10-15

2017-07-14

國家“十三五”科技支撐計劃項目(2I004020201604)；國家自然科學(xué)基金項目(51378024)；北京市自然科學(xué)基金項目(8162006)

陳超(1958-)，女，湖南長沙人，教授，博士，博導(dǎo)，主要從事建筑節(jié)能與室內(nèi)空氣品質(zhì)及通風(fēng)研究，chenchao@bjut.edu.cn.

陳超,陳紫光,吳玉琴,等.關(guān)于滲透通風(fēng)條件建筑結(jié)構(gòu)對室內(nèi)PM2.5濃度水平影響評價模型探討[J].環(huán)境科學(xué)研究,2017,30(11):1761-1768.

CHEN Chao,CHEN Ziguang,WU Yuqin,etal.Modeling the influence of building structure on indoor PM2.5mass concentration due to infiltration[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(11):1761-1768.

X51

1001-6929(2017)11-1761-08

A

10.13198j.issn.1001-6929.2017.03.17