论文部分内容阅读
空气中的细颗粒物含有大量的有毒、有害物质,对人体健康的危害性极强。城市居民约有85%以上的时间在不同的室内环境中停留,其中住宅内停留时间又占到了室内总停留时间的50%以上。住宅内空气中的细颗粒物主要来源于室外,且主要通过门窗等途径进入室内。因此,本文采用数值模拟和实验研究方法,建立室内外细颗粒物浓度相关性模型,研究和预测室内细颗粒物的浓度水平。论文主要完成了如下工作:(1)通过建立室内外细颗粒物浓度相关性模型,研究室外细颗粒物通过门窗等渗透进入室内环境的细颗粒物的量。住宅建筑由于窗开启时间较多,主要研究了在不同开窗情况下(1/2开窗、1/3开窗、1/4开窗、1/8开窗和窗户全关),室外细颗粒物浓度对住宅室内细颗粒物浓度的影响。(2)通过对细颗粒物在空气中运动的受力情况分析,得出阻力、重力和布朗力是影响细颗粒物在空气中运动的最主要的力。利用Fluent软件模拟住宅内不同开窗情况下,室内速度场和室内细颗粒物浓度分布情况。在不同开窗情况下,通过模拟计算与实测分析可知,住宅室内细颗粒物浓度随室外细颗粒物浓度变化而变化,且两者变化趋势呈现一致性,且开窗面积大小与室内外PM2.5浓度差值成反比。最后,通过实验对模拟结果进行了验证,得到两者结果基本一致。(3)实验研究方面,首先通过预实验排除正式实验过程中可能遇到的一些未知问题,然后通过SPSS19.0和EXCEL2010对实验结果进行相关性和回归分析。相关性分析得出住宅室内外细颗粒物浓度相关性显著,回归分析得出拟合度较高的一元线性回归方程。另外,还进行了密闭室内环境细颗粒物在恒湿变温和变湿恒温条件下的沉降实验,结果表明细颗粒物沉降速率与温度和湿度均成正比,且湿度的影响大于温度影响。由此可见,采用CFD模拟和实验相结合的方法来拟合预测公式,再根据室外PM2.5浓度和开窗情况,可以较准确的预测住宅室内PM2.5浓度,从而为改善住宅内空气品质提供理论依据。