有没有更好的方法来控制室温?

通过 大理 , 卡罗尔·梅纳萨(Carol Menassa) , Vineet Kamat

办公室人员经常抱怨温度太高或太低,但是新技术的使用可以帮助缓解恒温器的战争。

技术

 当前的问题

这篇文章从发行

2020年5月至6月

第108卷第3期
158章

DOI: 10.1511 / 2020.108.3.158

在任何办公室,家庭或共享空间中,几乎总是有人太冷,有人太热,而一个人却不知道温控器的大惊小怪。

尽管确定舒适温度的变量太人性化了,但建筑环境通常会使用静态温度-冬季范围为20到23.8摄氏度(华氏68.5到75华氏度),夏季为23.8到26.9摄氏度(75到80.5华氏度)–对办公室的供暖,通风和空调(HVAC)系统进行编程和运行。结果,尽管人们花费大量的精力加热和冷却系统以创造舒适感,但人们常常感到太热或太冷。

快速采取
  • 建筑物耗费可观 能源供热和制冷办公室达到预定的静态温度,但是许多人仍然感到工作中感到冷或热。
  • 人体的生理反应 (例如皮肤温度,呼吸和心率)与其舒适度和周围的热感相关。
  • 在环境中工作的人 比在舒适的环境中温暖的温度要高出他们的舒适水平,必须投入更多的智力资源来完成任务。

调节人工环境 

在美国和全球范围内,HVAC系统约占运营商业和住宅建筑所需总能源的50%。仅商业建筑物就占美国国家能源消耗的22%。但是,这种高能耗很少导致其对建筑物温度普遍满足的目标。

Monty Rakusen /图片来源/ Alamy

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因为HVAC系统被编程为始终提供预定水平的加热或冷却,所以它们没有考虑或调整人类数据或个人喜好偏好。此外,由于这些系统无法适应空间中的可变因素(例如,直射阳光产生的热量),因此气温不均匀,人们可能会经历各种热感觉。

性能,健康和舒适

如果建筑物的HVAC系统可以实时响应他们不断变化的舒适度水平和全天的波动,人们会感到更加舒适。一个人对环境的满意,尤其是对热舒适度的满意,将直接影响他们的健康,福祉和表现。

而且,考虑到美国和加拿大的人们在夏季平均将90%的时间花在室内,而在冬季则将97%的时间花在室内,因此这种关系可能会产生深远的影响。室内办公室员工的表现可能会受到环境感知的热状况的极大影响。在热环境中个人舒适的员工可能会减少投诉数量,减少缺勤率,提高生产率并改善动力。

但是,不舒适的热环境会导致工作满意度低,对工作绩效产生负面影响,降低自我评估的绩效,并可能导致集中精力困难。较高的室温可能导致以下症状的报告增多 病房综合症 (在建筑物的居住者中出现的不适感,例如对眼睛,鼻子和喉咙的刺激),以及完成认知任务所需的精神负担增加。

尽管动机等因素可以抵消不利的热环境对任务绩效的影响,但处理这种热压力仍会耗尽人的整体神经资源。从长远来看,持续的高精神工作量可能对整体健康有害。通过调节恒温器设定点来通过HVAC系统控制热环境是实现最佳工作环境的最简单方法之一。

不同的舒适度

多数情况下,建筑物的主人通过询问居住者的舒适程度来了解其供暖和制冷系统的运行状况。但是,每个人都有一个理想的温度,该温度可能会根据各种因素在任何给定时间发生变化,这些因素包括他们的年龄,性别,体育活动水平,服装,甚至当前的压力水平。这些不同的舒适度水平产生了一个复杂的问题:如何为最多的人确定最舒适的热环境,以及如何成功进行调节。

由丹麦环境工程师和热舒适性专家Povl Ole Fanger创建的预测平均投票(PMV)模型使用四个环境因素(气温,平均辐射温度,空气速度和相对湿度)和两个人为因素来评估热舒适度(代谢率和衣物绝缘性)。 PMV模型已成为国际标准,用于以七点热感量表评估居住者的室内热舒适度,其中-3为冷,0为中性,+ 3为热。

但是,此模型无法说明所有因素,其主要缺点是,假设所有人的人为因素都是相同的-它没有考虑个人差异。即使在相同的室内环境和工作量下,人们也可能由于自己的个人因素而有不同的感觉和喜好。白天和季节的时间也会影响此舒适度:夏季进入凉爽房间的人们最初可能会感到舒适,但过一会儿最终会感到太冷。

评估热舒适度

改善热环境首先需要了解空间状况和有关居住者的信息,以确定如何改善居住环境,这意味着必须准确评估居住者的热舒适度。有两种主要的测量方法:乘员自我报告和通过人体生理反应进行舒适度评估。

一些研究人员建议让乘员自我报告自己的舒适度或对他们的体温进行投票。使用电话应用程序或网站,建筑居民可以选择他们是太热还是太冷,以及使他们感到更舒适的地方。然后,算法会分析答案,并计算出对大多数人来说最可接受的温度。但是,要使其正常工作,自我报告需要本来应该工作的人进行近乎恒定的输入,但这仍然不考虑不舒服的人是否可以穿上或脱下毛衣来帮助自己。它还没有考虑人的身体如何经历温度,而温度与他们喜欢周围环境的冷热程度紧密相关。

评估热舒适度的另一种方法是测量人体的生理反应。人体的生理反应(例如皮肤温度,呼吸和心率)与其舒适度和周围的热感相关。结果,可以在不方便要求自我报告或投票的情况下收集乘客的舒适状态。在这些生理反应中,皮肤温度是热舒适度的有效预测指标。

芭芭拉·奥利奇诺的插图。

皮肤温度可以使用可穿戴设备进行测量,通常通过直接皮肤接触或非常靠近皮肤放置的红外温度计进行。直接皮肤接触测量值收集 接触式热电偶。它们准确且易于使用,但由于它们必须始终与人的皮肤接触,因此会带来干扰。由于手,腕和上臂上的温度梯度是热感觉的良好指示,因此接触热电偶通常放在腕带中。 红外线温度计 由于必须将它们放置在离皮肤很近的位置才能获得准确的读数,因此它们更难使用,这意味着尽管存在很好的选择,例如内置在眼镜架中的选择,但较少打扰您的选择。

在以前的研究中,我们的小组通过在办公室周围放置多个温度传感器,使乘员佩戴可监视皮肤温度和心率的腕带并要求乘员自我报告其舒适水平来使用这些设备的组合。我们发现,添加有关人的身体如何反应的数据可以使算法更精确地计算出人们在给定空间中感到最舒适的室温。但是,这种数据收集技术的组合仍然受到前面提到的挑战的困扰,这导致了第三个选择:热像仪。

热像仪 使用红外辐射创建图像,并可用于遥感乘员的体温。它们具有更长,更灵活的工作范围,但通常不如接触式热电偶和红外温度计精确。它们还提供了热成像测量的全帧图像,可用于确定每个像素位置的温度读数。

尽管将其他数据收集方法中的其他信息(例如心率和活动水平)整合到舒适度预测模型中以提高其准确性可能有所帮助,但皮肤温度通常是最有效且易于使用的定量数据。

来自占领者机构的数据

人体通过温度调节流向皮肤表面的血液,将其核心温度维持在约37摄氏度(98.6华氏度)。由于皮肤温度直接受血流变化的影响,因此这些温度变化通常用于估算热舒适度和感觉。

如果乘员受到热应激,他们的身体会做出反应: 血管舒张 (血管变宽)增加了血液流向皮肤表面的速度,这可以使身体散发过多的内部热量并提高皮肤的温度。如果同一个人在周围环境中太冷,他们的身体会做出反应: 血管收缩 减少血液流动以限制热量流失,从而降低皮肤温度。

测量环境中人们的舒适度,然后根据需要对HVAC系统进行自动化以进行调整,这对于许多高占用空间来说都是开创性的。

人脸具有比其他皮肤表面更高的血管密度,这导致皮肤温度随身体或环境的变化而变化更大。此功能使脸部成为连续,无创皮肤温度测量的最佳位置。一项实验发现,室温下摄氏5度(华氏9度)的变化显示出对面部皮肤温度的统计学显着影响。

测量皮肤温度的理想面部区域是那些在热应力下总体变化最大的区域,即耳朵,鼻子和脸颊。在热应力下,这些特征具有较大的温度变化。在冷压力下,耳朵的变化最大,其次是鼻子,脸颊和前额。当人处于冷却或加热阶段时,脸颊变化最大。

但是,某些面部区域(例如前额和嘴部)对冷压力更敏感,这表明用来预测人的热舒适性的重要特征可能会在冷热条件下发生变化。除了对温度变化敏感外,人脸还通常不被衣服遮盖,因此是远程监控的理想之选,因此可以使用热像仪直接测量任何发出的红外能量。同样,算法可以很好地检测人脸,并且可以编写算法以轻松地在图像内找到感兴趣的特定区域(例如耳朵,鼻子和脸颊)以进行数据分析。

自动温度变化

为了准确地收集和处理数据,必须首先正确检测每个数据点。基于机器学习的对象检测算法可检测图像中某些特征(例如边缘或纹理变化)的存在,以识别第一个面部,然后识别特定的面部特征。

正确识别面部后,便会处理面部皮肤温度测量值。热像仪可捕获图像和乘员面部的温度读数。然后,一组算法将图像划分为不同的面部区域,根据感兴趣的区域提取温度读数,丢弃图像以缓解隐私问题,处理数据,并确定最佳的热变化,以使大多数人保持在统计学上可接受的舒适度内人。

由Da Li等提供。

然后,舒适度预测模型采用所谓的 线性回归模型,其中使用皮肤温度作为自变量,使用整体热感作为因变量。这些数据与机器学习方法相结合,可以完成对数据的回归和分类分析。用于对热舒适性进行分类的常用方法是 支持向量机 (根据学习到的类别对新数据进行分类)和 决策树 (它根据输入基于可能结果的框架指导响应路径)。

然后,HVAC控制框架使用这些算法,机器学习方法和人员数据来设置建筑物温度控制。这个过程称为 人在环系统,这意味着需要人工输入和机器智能来创建机器学习模型。在这种特定情况下,人类的输入是对热感和行为数据的生理反应,然后是系统对HVAC系统进行基于人为的调整的余地。

A 集体决策算法 通过最大化PMV指数或组舒适度得分来确定最佳温度设定点。然后一个 集成分类算法 称为“随机森林”的方法是通过对大量决策树进行平均来产生更好的对象分类预测结果。这些个性化的预测模型只需要训练一次,然后就可以连续预测每个乘员的舒适度。然后,控制脚本会连续执行决策算法,以将数据连接到物理HVAC系统。所有这些最终都建立在以用户为中心,以数据为中心的自动化系统中,该系统将持续监控占用者的皮肤温度并调节环境温度,以确保每个人都尽可能舒适。

这种方法在开放式办公室,会议室和剧院等多人居住空间中最有效。它可以适应并解决房间中不同区域的人们之间的温度差异,无论他们是站立,坐着还是四处走动。而且它可以动态调整,而无需积极的人工反馈。在该系统的测试中,人们抱怨温暖或寒冷的感觉更少,并且通过使用面部皮肤温度测量结果,可以预测乘员对热舒适性的偏好达到了85%的准确性。

测量许多人在环境中的舒适度,然后使HVAC系统自动化以根据需要进行调整,这对于许多高占用空间来说是一项突破性的工作。遥感温度测量的成功集成将尤其令人兴奋,这不会对乘员的活动造成任何限制。集成一种可以在人们穿越空间时对其进行跟踪的乘员登记,将进一步改善实时数据,从而改善乘员的舒适度。

热舒适的环境使所有人受益。乘员在环境中的满意度得到提高,整体健康状况得到改善。房主可以从居住者增加的动力和生产力中受益,他们通常可以从管理良好的HVAC系统中节省能源。


本文改编自以下版本中的版本 谈话, //theconversation.com.

参考书目

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    • O. Seppanen,W。J. Fisk和D. Faulkner。 2004年。控制温度以提高办公室的健康和生产力。劳伦斯伯克利国家实验室丛书。
    • Wang,X.,D. Li,C.C.Menassa,and V.R.Kamat。 2019。使用脑电图研究室内热环境对乘员心理工作量和任务绩效的影响。建筑与环境 158:120–132。

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