Оценка теплового комфорта детей в жилых и общественных зданиях
Ключевые слова:
тепловыделения, дошкольные учреждения, микроклимат, умственный труд, тепловой комфорт, тепловой режим, уровень комфортности, жилые здания, общественные зданияАннотация
В расчете теплового комфорта детей важно учитывать внутренние тепловыделения, одним из основных источников которого являются сами дети (теплообмен с поверхностью тела, дыхание, потоотделение). На точность расчёта влияет их количество, характер и интенсивность деятельности, возраст, пол и другие параметры. В большинстве нормативных документов расчет теплопоступлений ведется относительно человека со следующими параметрами: мужчина, 20-30 лет, 70 кг, живет в умеренном климате. Такой подход не позволяет учесть физиологические и возрастные особенности отдельных возрастных групп. Рассматриваются и уточняются вопросы физиологических показателей детей и использование моделей для численного отражения уровня теплового комфорта в помещении. Предложен расчет с совместным использованием уточненных физиологических показателей детей и оценкой теплоощущения внутреннего микроклимата через определение прогнозируемой средней оценки (PMV) и прогнозируемого индекса процента недовольных (PPD). Проведен расчет нескольких случаев микроклиматических режимов, проведена оценка состояния детей разных возрастов и степени физической активности в рассмотренных параметрах микроклимата. Проанализировав полученные данные, сделан вывод о том, что оценка комфортности человека с использованием уточненных энергетических трат позволяет более гибко рассматривать тепловые состояния детей отдельных возрастных групп, что даёт возможность более качественного регулирования внутреннего микроклимата конкретного помещения с учетом рассмотренных факторов.
Метрики
Библиографические ссылки
ГОСТ
1. Определение теплопоступлений от человека с учетом энерготрат и физической активности / Д.В. Лобанов, И.И. Звенигородский, М.В. Свирин и др.// Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. – 2023. – №1. – С. 42-52.
EDN: KATAAU. DOI: 10.34031/2071-7318-2022-8-1-42-52
2. Zolfaghari A., Maerefat M. A new simplified thermoregulatory bioheat model for evaluating thermal response of the human body to transient environments // Building and Environment. – 2010. – Vol. 45, Issue 10. – P. 2068-2076. DOI: 10.1016/j.buildenv.2010.03.002
3. Deshko V., Buyak N. A model of human thermal comfort for analysing the energy performance of buildings // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 4, No. 8(82). – P. 42–48. DOI: 10.15587/1729-4061.2016.74868
4. Carbon dioxide as the main hazard in the design of personal ventilation systems / I. Zvenigorodsky, D. Lobanov, A. Mershchiyev, R. Sheps // E3S Web of Conferences. – 2020. – Vol. 175. – P. 11018. DOI: 10.1051/e3sconf/202017511018
5. Turhan C., Akkurt G. The relation between thermal comfort and human-body exergy consumption in a temperate climate zone // Energy and Buildings. – 2019. – Vol. 205. – P. 109548. DOI: 10.1016/j.enbuild.2019.109548
6. Свирин М.В. Исследование влияния ненормативной внутренней температуры помещения на тепловой комфорт в переходный период с использованием индексов PMV и PPD // Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура. – 2022. – № 3(22). – С. 28-38. EDN: OCGIRM
7. Human body exergy analysis and the assessment of thermal comfort conditions / C.E.K. Mady, M.S. Ferreira, J.I. Yanagihara, S. De Oliveira // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2014. – Vol. 77. – P. 577–584. DOI: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2014.05.039
8. Yang B., Li X. Non-invasive (non-contact) measurements of human thermal physiology signals and thermal comfort/discomfort poses - A review // Energy and Buildings. – 2020. – Vol. 224. – P. 110261. DOI: 10.1016/j.enbuild.2020.110261
9. Yao R., Schweiker M., Olesen B.W., Toftum J. Evolution and performance analysis of adaptive thermal comfort models – Acomprehensive literature review // Building and Environment. – 2022. – Vol. 217. – P. 109020. DOI: 10.1016/j.buildenv.2022.109020
10. Перехоженцев А.Г. Тепловой комфорт в помещении – основа нормирования теплозащиты зданий. Предложения по совершенствованию норм по теплозащите зданий // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. – 2020. – № 4(81). – С. 227-236. EDN: HICONS
11. Ruz M.L., Garrido J., Vazquez F. Educational tool for the learning of thermal comfort control based on PMV-PPD indices // Computer Applications in Engineering Education. – 2018. – Vol. 4. – P. 906-917. DOI: 10.1002/cae.21934
12. Korsavi S.S., Montazami A. Children’s thermal comfort and adaptive behaviours; UK primary schools during non-heating and heating seasons // Energy and Buildings. – 2020. – Vol. 214. – P. 109857. DOI: 10.1016/j.enbuild.2020.109857
13. Уточнение тепло-, газовыделений от детей при проектировании систем микроклимата / Д.В. Лобанов, М.С. Кононова, Ю.А. Воробьева, А.А. Мерщиев // Жилищное хозяйство и коммунальная ин¬фраструктура. – 2022. – № 2(21). – С. 38-48. EDN: JHNJQH. DOI: 10.36622/VSTU.2022.21.2.004
14. Wargocki P., Wyon D. Providing better thermal and air quality conditions in school classrooms would be cost-effective // Building and Environment. – 2013. – Vol. 59. – P. 581–589. DOI: 10.1016/j.buildenv.2012.10.007
15. Расчетное обоснование параметров микроклимата с заданным уровнем теплового комфорта / А.Б. Сулин, Т.В. Рябова, С.В. Иванов, Р.А. Поддубный // Холодильная техника. – 2017. – № 4. – С. 37-41. EDN: ZRTQBV
16. Martins L. A., Soebarto V., Williamson T. A systematic review of personal thermal comfort models // Building and Environment. – 2022. – Vol. 207. – P. 108502. DOI: 10.1016/j.buildenv.2021.108502
17. Using machine learning algorithms to predict occupants’ thermal comfort in naturally ventilated residential buildings / Q. Chai, H. Wang, Y. Zhai, L. Yang // Energy and Buildings. – 2020. – Vol. 217. – P. 109937. DOI: 10.1016/j.enbuild.2020.109937
18. Advancement on Thermal Comfort in Educational Buildings: Current Issues and Way Forward / G. Lamberti, G. Salvadori, F. Leccese et al. // Sustainability. – 2021. – Vol. 13. – P. 10315. DOI: 10.3390/su131810315
19. Teli D., James P.A., Jentsch M.F. Thermal comfort in naturally ventilated primary school classrooms // Building Research and Information. – 2013. – Vol. 41. – P. 301-316. DOI: 10.1080/09613218.2013.773493
20. Dorizas P., Assimakopoulos M., Santamouris M. A holistic approach for the assessment of the indoor environmental quality, student productivity, and energy consumption in primary schools // Environmental Monitoring and Assessment. – 2015. – Vol. 187. – P. 259. DOI: 10.1007/s10661-015-4503-9
21. Thermal performance evaluation of school buildings using a children-based adaptive comfort model / D. Teli, L. Bourikas, P.A. James, A.S. Bahaj // Procedia Environmental Sciences. – 2017. – Vol. 38. – P. 844–851. DOI: 10.1016/j.proenv.2017.03.170
22. Impact of social background and behaviour on children’s thermal comfort / A. Montazami, M. Gaterell, F. Nicol et al. // Building and Environment. – 2017. – Vol. 122. – P. 422–434. DOI: 10.1016/j.buildenv.2017.06.002
23. Katic K., Li R., Zeiler W. Machine learning algorithms applied to a prediction of personal overall thermal comfort using skin temperatures and occupants’ heating behavior // Applied Ergonomics. – 2020. – Vol . 85. – P. 103078. DOI: 10.1016/j.apergo.2020.103078
24. PersonalisedComfort: A personalised thermal comfort model to predict thermal sensation votes for smart building residents / S. Rehman, A. Javed, M. Khan et al. // Enterprise Information Systems. – 2020. – Vol. 16. – P. 1852316. DOI: 10.1080/17517575.2020.1852316
APA
1. Lobanov, D., Zvenigorodsky, I., Svirin, M., Safonov, S., & Seminenko, A. (2023). Determination of heat input from a person taking into account energy costs and physical activity. Bulletin of Belgorod State Technological University named after. V. G. Shukhov, 8(1) , 42-52. https://doi.org/10.34031/2071-7318-2022-8-1-42-52 [In Russian].
2. Zolfaghari, A., & Maerefat, M. (2010). A new simplified thermoregulatory bioheat model for evaluating thermal response of the human body to transient environments. Building and Environment, 45(10) , 2068-2076. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2010.03.002
3. Deshko, V., & Buyak, N. (2016). A model of human thermal comfort for analysing the energy performance of buildings. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(8) , 42-48. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.74868
4. Zvenigorodsky, I., Lobanov, D., Mershchiyev, A., & Sheps, R. (2020). Carbon dioxide as the main hazard in the design of personal ventilation systems. E3S Web of Conferences, 175, 11018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017511018
5. Turhan, C., & Akkurt, G. (2019). The relation between thermal comfort and human-body exergy consumption in a temperate climate zone. Energy and Buildings, 205, 109548. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2019.109548
6. Svirin, M. V. (2022). Study of the influence of non-normative interior room temperature on thermal comfort in the transition period using PMV and PPD indices. Housing and utilities infrastructure, 3 (22) , 28-38 [In Russian].
7. Mady, C., Ferreira, M. S., Yanagihara, J., & De Oliveira, S. (2014). Human body exergy analysis and the assessment of thermal comfort conditions. International Journal of Heat and Mass Transfer, 77, 577-584. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2014.05.039
8. Yang, B., & Li, X. (2020). Non-invasive (non-contact) measurements of human thermal physiology signals and thermal comfort/discomfort poses - A review. Energy and Buildings, 224, 110261. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110261
9. Yao, R., Schweiker, M., Olesen, B., & Toftum, J. (2022). Evolution and performance analysis of adaptive thermal comfort models – A comprehensive literature review. Building and Environment, 217, 109020. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109020
10. Perekhozhentsev, A. G. (2020). Indoor thermal comfort is the basis for rating the heat protection of buildings. Proposals on enhancing the standards of thermal protection of buildings. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitelnogo universiteta. Seriya: Stroitelstvo i arkhitektura, 4 (81) , 227-236 [In Russian].
12. Ruz, M., Garrido, J., & Vazquez, F. (2018). Educational tool for the learning of thermal comfort control based on PMV-PPD indices. Computer Applications in Engineering Education, 26(4) , 906-917. https://doi.org/10.1002/cae.21934
13. Korsavi, S., & Montazami, A. (2020). Children’s thermal comfort and adaptive behaviours; UK primary schools during non-heating and heating seasons. Energy and Buildings, 214, 109857. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.109857
14. Lobanov, D., Kononova, M., Vorobyeva, Y., & Mershchiev, A. (2022). Clarification of heat and gas emissions from children in the design of microclimate systems. Zhilishchnoe khozyaystvo i kommunalnaya infrastruktura, 2 (21), 38-48. https://doi.org/10.36622/VSTU.2022.21.2.004 [In Russian].
15. Wargocki, P., Wyon, D. (2013). Providing better thermal and air quality conditions in school classrooms would be cost-effective. Building and Environment, 59, 581-589. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2012.10.007
16. Sulin, A., Ryabova, T., Ivanov, S., & Poddubny, R. (2017). Raschetnoye obosnovaniye parametrov mikroklimata s zadannym urovenem teplovogo komforta [Calculation justification of microclimate parameters with a given level of thermal comfort]. Kholodilnaya tekhnika, 4, 37-41. [In Russian].
17. Martins, L. A., Soebarto, V., & Williamson, T. (2022). A systematic review of personal thermal comfort models. Building and Environment, 207, 108502. https://doi.org/10.1016/ j.buildenv.2021.108502
18. Chai, Q., Wang, H., Zhai, Y., & Yang, L. (2020). Using machine learning algorithms to predict occupants’ thermal comfort in naturally ventilated residential buildings. Energy and Buildings, 217, 109937. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.109937
19. Lamberti, G., Salvadori, G., Leccese, F., Fantozzi, F., & Bluyssen, P. (2021). Advancement on Thermal Comfort in Educational Buildings: Current Issues and Way Forward. Sustainability, 13, 10315. https://doi.org/10.3390/su131810315
20. Teli, D., James, P., & Jentsch, M. (2013). Thermal comfort in naturally ventilated primary school classrooms. Building Research and Information, 41(3) , 301-316. https://doi.org/10.1080/09613218.2013.773493
21. Dorizas, P., Assimakopoulos, M., & Santamouris, M. (2015). A holistic approach for the assessment of the indoor environmental quality, student productivity, and energy consumption in primary schools. Environmental Monitoring and Assessment, 187, 259. https://doi.org/10.1007/s10661-015-4503-9
22. Teli, D., Bourikas, L., James, P., & Bahaj, A. (2017). Thermal performance evaluation of school buildings using a children-based adaptive comfort model. Procedia Environmental Sciences, 38, 844-851. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2017.03.170
23. Montazami, A., Gaterell, M., Nicol, F., Lumley, M., & Thoua, C. (2017). Impact of social background and behaviour on children’s thermal comfort. Building and Environment, 122, 422-434. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2017.06.002
24. Katic, K., Li, R., & Zeiler, W. (2020). Machine learning algorithms applied to a prediction of personal overall thermal comfort using skin temperatures and occupants’ heating behavior. Applied Ergonomics, 85, 103078. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2020.103078
25. Rehman, S., Javed, A., Khan, M., Awan, M., Farukh, A., & Hussien, A. (2020). PersonalisedComfort: A personalised thermal comfort model to predict thermal sensation votes for smart building residents. Enterprise Information Systems, 16, 1852316. https://doi.org/10.1080/17517575.2020.1852316
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
URN
Лицензия
Copyright (c) 2024 Свирин М.В., Семиненко А.С.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
