一种预测室内pm2.5浓度动态变化的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及室内颗粒物浓度监测技术领域，更具体地说，涉及一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法。
【背景技术】
[0002]随着我国工业化的推进，大量有害物质被排放到空气中，造成了室外大气污染。其中，直径小于等于2.5微米的悬浮尘埃颗粒物(PM2.5)，对人体健康威胁极大，极易富集于肺部深处。室外大气污染直接影响着室内环境的优劣，若能及时通过监测室外颗粒物浓度，掌握室内颗粒物浓度变化趋势，制定合适的室内通风方案，控制室内颗粒物浓度在合理范围内，对保证人体健康将具有重要意乂。
[0003]目前，对室内颗粒物PM2.5质量浓度的监测通常使用市场有售的检测仪器，然而这些检测仪器或价格昂贵、检测操作繁琐；或检测精确度不高，检测结果实时性差，存在滞后性，用户使用体验不佳。此外，现有检测仪器多只能单纯测量室内外颗粒物浓度，而不能体现室外颗粒物浓度对室内颗粒物浓度的影响，这就导致不能很好地预测室内颗粒物浓度的变化趋势，也就导致无法制定最佳的通风方案，达到控制室内颗粒物浓度在合理范围内变化的目的。
[0004]经检索，中国专利号ZL201420467592.3，授权公告日2014年12月31日，发明创造名称为:一种基于物联网的室内外空气细微颗粒物在线监测系统，该申请案包括传感器节点、无线AP、终端平台和移动终端；传感器节点由细微颗粒物灰尘传感器、控制器和WIFI模组组成，细微颗粒物灰尘传感器、WIFI模组分别和控制器连接；WIFI模组、终端平台分别通过无线W1-Fi与无线AP相连，终端平台通过互联网与移动终端相连；通过终端平台显示W1-Fi浓度数据；终端平台还将数据与设定的上下限值进行比较，超出设定范围值，则通过互联网将数据发送至移动终端。该申请案采用无线传输的方式，具有实时监控和报警及时的特点。但该申请案只能监测室内外的颗粒物浓度，不能体现室外颗粒物浓度对室内浓度的影响。
[0005]中国专利申请号201410207007.0，申请日2014年5月15日，发明创造名称为:一种基于图像处理获取空气中颗粒物浓度的方法，该申请案包括以下步骤:1)确定图像中相对较亮的大气光像素点的像素值和相对较暗的兴趣像素点；2)根据得到的大气光像素点的像素值和确定的兴趣像素点的像素值，分别计算相应像素点的光强值；3)根据步骤2)得到的相应像素点的光强值计算光强衰减系数；4)基于米氏散射理论，确定消光系数关于颗粒物的平均粒径的关系式函数；5)确定颗粒物的平均粒径的具体值；6)根据光强衰减系数、消光系数的关系式函数以及颗粒物的平均粒径计算颗粒物浓度。该申请案能够在较低成本下实现对较广范围内的空气中的颗粒物浓度的估计，但该申请案只能对采集区域颗粒物浓度进行估测，不能很好的说明室内外空气中颗粒物浓度的关系。
【发明内容】
[0006]1.发明要解决的技术问题
[0007]本发明的目的在于克服现有室内颗粒物浓度检测存在的:1)检测成本高、精度低、实时性差；2)不能根据检测得到的室外浓度值预测室内颗粒物浓度变化趋势，制定最佳室内通风方案的不足，提供了一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法；本发明根据室内颗粒物PM2.5浓度变化规律建立了 Simul ink动态仿真模型，不仅能够根据实时检测数据准确预测室内颗粒物浓度变化趋势，还可以研宄相关参数对室内颗粒物浓度变化的影响，便于制定科学合理的室内通风方案；此外，室内颗粒物浓度变化趋势能够通过仿真结果曲线直观展示，达到了室内颗粒物浓度可视化预测的效果。
[0008]2.技术方案
[0009]为达到上述目的，本发明提供的技术方案为:
[0010]本发明的一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法，其步骤为:
[0011]步骤一、利用室内颗粒物PM2.5浓度变化规律公式建立Simulink动态仿真模型；
[0012]步骤二、检测室内颗粒物PM2.5初始浓度cQ、室外颗粒物PM2.5浓度Ca、空调系统的新风量QjP回风量Q b，并计算新风比m和换气次数kv;
[0013]步骤三、将步骤二所得参数输入步骤一所述的动态仿真模型中，根据实际检测数据获得室内颗粒物PM2.5浓度变化数据；
[0014]步骤四、控制步骤一所建动态仿真模型中某一输入参数变化，其他参数不变，根据理论设定值获得室内颗粒物PM2.5浓度变化数据；
[0015]步骤五、对步骤三和步骤四所得数据进行分析、比较，制定最佳室内通风方案。
[0016]作为本发明更进一步的改进，步骤一所述的室内颗粒物PM2.5浓度变化规律公式为:
[0017]dc/dt = [pkv(l_m) _kv_ (k+kd) ] c+pkvmca+s
[0018]式中，p为空调系统过滤器渗透效率，k为颗粒物衰减率，kd为沉积速率，s为室内颗粒物污染源强度。
[0019]作为本发明更进一步的改进，步骤二在室内随机选取48个点，测量该48个点的室内颗粒物PM2.5浓度值，将所得48个测量值的平均值作为室内颗粒物PM2.5初始浓度C。。
[0020]作为本发明更进一步的改进，步骤二所述的室内颗粒物PM2.5初始浓度Ctl、室外颗粒物PM2.5浓度Ca在一天中每隔I小时检测一次。
[0021]3.有益效果
[0022]采用本发明提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下显著效果:
[0023](I)本发明的一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法，利用室内颗粒物PM2.5浓度变化规律公式建立Simulink仿真模型，通过Simulink仿真模型对室内颗粒物浓度变化进行动态模拟仿真，能够准确、快速、直观的掌握室内颗粒物浓度变化趋势；
[0024](2)本发明的一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法，一方面利用实际检测的室内、室外颗粒物浓度数据预测室内颗粒物浓度变化趋势，另一方面通过控制其他输入参数不变，还可以从理论上研宄单一因素对室内颗粒物浓度变化的影响，通过对实际和理论数据进行比较、分析，最终制定的室内通风方案更加科学合理；
[0025](3)本发明的一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法，检测方案设计合理，检测成本低、精度高，能够达到预测室内颗粒物浓度变化的目的，克服了现有检测方案检测结果存在滞后性，实时性差的问题，使用效果好。
【附图说明】
[0026]图1为本发明中空调房间送风示意图；
[0027]图2为本发明中利用Simulink仿真模型对室内颗粒物浓度进行模拟仿真的流程图；
[0028]图3为本发明建立的Simulink仿真模型图；
[0029]图4为本发明中不同渗透效率情况下室内颗粒物浓度变化趋势图；
[0030]图5为本发明中不同新风比情况下室内颗粒物浓度变化趋势图；
【具体实施方式】
[0031]为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。
[0032]实施例1
[0033]参看图1，本实施例的一种预测室内PM2.5浓度动态变化的方法，涉及HVAC空调系统及至少一个室内区域，假设所有送风量均通过HVAC空调系统进入室内，忽略通过围护结构渗透的空气(此处假定能够保证所建Simulink仿真模型的准确性，虽然建筑物中渗透空气是不可避免的，但由于渗透空气量很小，因此可以忽略不计)。图1中送风量Q包括回风量QjP新风量Q a，V为建筑物室内体积，c为室内颗粒物浓度，ca为新风颗粒物浓度(即室外颗粒物浓度)，新风比m = QjQ, P为空调系统中过滤器的渗透效率。