CN108088772A - 一种多元室内建材VOCs散发预测系统及其使用方法 - Google Patents
一种多元室内建材VOCs散发预测系统及其使用方法 Download PDFInfo
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Abstract
发明提供一种多元室内建材VOCs散发预测系统及其使用方法。该方法包括建立多元建材综合散发预测模型、获取监测数据、对监测数据进行分析处理、代入多元建材综合散发预测模型、室内污染物浓度随时间变化情况输出至用户端等步骤。该方法避免了已有方法中模型系统复杂和测试时间长等不足，此方法简便、测试时间短，同时具有较高的精度，非常便于工程实际应用。
Description
技术领域
本发明涉及室内环境检测领域，特别涉及一种多元室内建材VOCs散发预测系统及其使用方法。
背景技术
近年来，随着人们生活水平的不断提高，室内家装变得复杂多样。而这些家装材料会在使用过程中释放挥发性有机物气体(Volatile organic compounds，简称VOCs)，这些气体对人体健康有着很多不利的影响，比如过敏、哮喘，严重时甚至导致癌症等重大问题。
现有应对室内空气污染的应对方法大部分是采用实时监测的方法，对比国家相关标准，从而判断室内环境质量是否符合标准。《室内空气质量标准》对室内空气质量的采样方法和浓度限值有了明确的要求，首先筛选法采用的是密闭后采样，如果最初检测未达标，用户依然无法判断何时能够达标并造成不必要的检测成本；累积法对采样时间的选取要求较高并且需要持续采样，依然会产成很大的成本。《民用建筑工程室内环境污染控制规范》规定了各种建材的相关标准，但其只是针对单一建材的相关要求，并不能判断多元建材综合作用时是否合乎标准；其中也对现场测试进行的要求，但现场测试的不确定性太大，无法真实判断是否真正符合国家标准。虽然实时监测虽然减少了人力成本，但由于现有传感器的技术不够成熟并且用户需要自己购买监测器材及配套需要不少的经济支出，因此无法有效的普及。另外，实时监测只能在用户装修完成之后进行安装，用户无法从源头判断装修建材是否会造成超标的室内污染，很可能造成“只能远观而不能亵玩焉”的尴尬局面。
从Little提出的建材污染物散发模型发展至今，散发模型也逐渐完善，但大部分只是针对单一建材污染物散发进行的相关研究，少数对于多元建材污染物散发的研究采用的方法又过于复杂繁琐，而在人们实际生活中接触的室内环境均是由多种建材共同营造下的室内环境，以往的建材散发模型并不能适用于现有环境。
发明内容
本发明的目的是提供一种多元室内建材VOCs散发预测系统及其使用方法，以解决现有技术中存在的问题。
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种多元室内建材VOCs散发预测方法，包括以下步骤：
1)建立多元建材综合散发预测模型。
2)获取监测数据。其中，所述监测数据包括建筑区域信息、房间信息、地区气象参数、建材散发过程关键参数。所述待测建筑区域信息、房间信息由用户于用户端填写。所述地区气象参数采用国家气象数据。所述建材散发过程关键参数包括初始可散发浓度C、扩散系数D和分配系数K，由环境舱系统测得。
3)将各监测数据通过数据传输线或网络传输至计算机。其中，所述计算机的输入端连接环境舱系统和用户端，输出端连接用户端。
4)计算机接收监测数据后，对监测数据进行分析处理。根据室内外风环境模拟得到换气次数n、空间体积V和对流传质系数h。其中，h为对流传质系数(m/s)。V为建材所在的空间体积(m3)。
5)计算机将换气次数n、空间体积V、对流传质系数h、初始可散发浓度C、扩散系数D、分配系数K代入步骤1)中所述的多元建材综合散发预测模型中，分析计算得出室内污染物浓度随时间变化情况。
6)计算机将室内污染物浓度随时间变化情况输出至用户端。用户端界面上显示室内污染物浓度随时间变化曲线。
进一步，步骤1)具体包括如下步骤:
1.1)建立第k种建材的传质方程组如式(1)。建立环境舱内的VOCs平衡方程如式(2)。
Cm,k|t＝0＝C0,k t＝0,0≤y≤δk
式中，Cm,k为第k种建材中VOC浓度(ug/m3)。C0,k为第k种建材中VOCs初始可散发浓度(ug/m3)。δk为第k种建材散发方向厚度(m)。Dm,k为第k种建材中VOCs扩散系数(m2/s)。Cai,k为第k种建材表面VOCs浓度(ug/m3)。Ca为建材所在空间中VOCs浓度(ug/m3)。Kma,k为第k种建材的建材/空气界面处分配系数。
式中，Q为建材所在空间的通风量(m3/h)。Cin为室外空气中VOC浓度(ug/m3)。A为第k种建材的散发面积(m3)。t为时间(s)。
1.2)采用Saul’ev算法和梯形计算法对模型进行求解。
进一步，步骤2)中所述环境舱系统包括环境舱、气泵和空气采样装置。
所述环境舱具有进气口和出气口。所述环境舱内部设置有测试内舱、湿度发生器、控温装置和阻隔板。所述湿度发生器和控温装置与测试内舱设置在阻隔板两侧。所述测试内舱内装有循环风扇。
所述气泵输出端连接到过滤器输入端，过滤器输出端通过进气口连接到湿度发生器。所述湿度发生器输出端连接到测试内舱。所述测试内舱通过出气口连接到空气采样装置。
工作时，建材布置在测试内舱中。环境舱系统按照用户端填写数据配置相关参数。所述空气采样装置自出气口处采集气体样品并进行分析。
进一步，环境舱系统测试建材散发过程关键参数具体包括以下步骤：
a)建立建材VOCs散发过程对测试内舱内浓度的影响模型。
b)控温装置控制测试内舱的温度保持为设定值。
c)将待测定建材置于测试内舱中。
d)在建材散发过程中，空气采样装置多次测量测试内舱内目标VOCs浓度。
e)根据步骤a)中影响模型计算出建材散发过程初始可散发浓度C、扩散系数D和分配系数K。
进一步，步骤5)之后，还具有将实际环境中VOCs浓度测量值与模型计算VOCs浓度值对比，通过比较分析计算值和测量值修正多元建材综合散发预测模型的相关步骤。
进一步，步骤6)之后，还具有定期前往用户所要求的空间内进行实际污染物浓度检测，得出个性化模拟报告的相关步骤。
本发明的技术效果是毋庸置疑的：
A.可准确获得室内污染物浓度随时间变化的曲线，帮助用户提前预知室内装修后的污染物浓度状况；
B.可掌握室内的污染状况，并及时对装修方案做出调整和改善；避免了不必要的经济损失和健康风险；帮助商家提高产品质量，改善人民生活质量；
C.避免现有方法中模型方案复杂和测试时间长不足，方法简便、精度高，便于工程实际应用。
附图说明
图1为预测系统示意图；
图2为环境舱结构示意图；
图3为预测方法流程图；
图4为环境舱内建材散发原理图；
图5为室内污染物浓度随时间变化曲线。
图中：环境舱1、测试内舱101、湿度发生器102、控温装置103循环风扇104、阻隔板105、计算机2、用户端3、建材4。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
本实施例公开一种多元室内建材VOCs散发预测方法，参见图3，包括以下步骤：
1)通过已有的根据科学的传质过程发展的单一建材散发模型建立多元建材综合散发预测模型。
1.1)基于单一建材散发模型，做出下列几种假设：建材内部VOCs浓度分布均匀；建材内部VOCs的散发是沿外表面的法向进行的一维扩散；建材内部以及散发至环境中的VOCs之间不发生化学反应；建材之间散发出的VOCs之间不发生化学反应；建材本身的分配系数K、扩散系数D和对流传质系数h均为常数；环境中的空气主体的污染物分布均匀。
对于每一种建材，他们的内部及外表面的传质公式基本上是相同的，故可建立第k种建材的传质方程组如式(1)，环境舱内的VOCs平衡方程如式(2)。
Cm,k|t＝0＝C0,k t＝0,0≤y≤δk
式中，Cm,k为第k种建材中VOCs浓度ug/m3。C0,k为第k种建材中VOCs初始可散发浓度ug/m3。δk为第k种建材散发方向厚度m。Dm,k为第k种建材中VOCs扩散系数m2/s。Cai,k为第k种建材表面VOCs浓度ug/m3。Ca为建材所在空间中VOCs浓度ug/m3。Kma,k为第k种建材的建材/空气界面处分配系数。
式中，Q为建材所在空间的通风量m3/h。Cin为室外空气中VOCs浓度ug/m3。A为第k种建材的散发面积m2。t为时间s。
1.2)考虑到该模型复杂程度较高，本实施例采用数值解法对模型进行求解。采用了Saul’ev算法和梯形计算法对模型进行求解。Saul’ev算法既考虑了显格式不容易稳定的缺陷，也解决了隐格式的复杂计算。
参见图4，在本实施例中对两种建材综合散发进行详细推演。模型如下，并假设各板材表面与空间气流的对流传质系数相同：
C■m,1|t＝0＝C0,1 0<y<δ1； (3)
Cm,2|t＝0＝C0,2 0<y<δ2；
由上述各式可得：
另外Ca 0＝0；(13)
同时考虑初边值问题：
为了消去和假定扩散方程在边界上也成立，那么可以把内点的差分格式推广到边界上来。考虑先前差分格式
在左边界上有
综上可得
2)获取监测数据。其中，所述监测数据包括建筑区域信息、房间信息、地区气象参数、建材4散发过程关键参数。所述待测建筑区域信息、房间信息由用户于用户端3填写。所述地区气象参数采用国家气象数据。所述建材4散发过程关键参数包括初始可散发浓度C、扩散系数D和分配系数K，由环境舱系统测得。其中，参见图2，所述环境舱系统包括环境舱1、气泵和空气采样装置。
所述环境舱1具有进气口和出气口。所述环境舱1内部设置有测试内舱101、湿度发生器102、控温装置103和阻隔板105。所述湿度发生器102和控温装置103与测试内舱101设置在阻隔板105两侧。所述测试内舱101内装有循环风扇104。
所述气泵输出端连接到过滤器输入端，过滤器输出端通过进气口连接到湿度发生器102。所述湿度发生器102输出端连接到测试内舱101。所述测试内舱101通过出气口连接到空气采样装置。
工作时，建材4布置在测试内舱101中。环境舱系统按照用户端3填写数据配置相关参数。所述空气采样装置自出气口处采集气体样品并进行分析。
环境舱系统测试建材4散发过程关键参数具体包括以下步骤：
a)建立建材4VOCs散发过程对测试内舱101内浓度的影响模型。
b)控温装置103控制测试内舱101的温度保持为设定值。
c)将待测定建材4置于测试内舱101中。
d)在建材4散发过程中，空气采样装置多次测量测试内舱101内目标VOCs浓度。
e)根据步骤a中影响模型计算出建材4散发过程初始可散发浓度C、扩散系数D和分配系数K。
3)将各监测数据通过数据传输线或网络传输至计算机2。其中，参见图1，所述计算机2的输入端连接环境舱系统和用户端3，输出端连接用户端3。
4)计算机2接收监测数据后，对监测数据进行分析处理。根据室内外风环境模拟得到换气次数n、空间体积V和对流传质系数h。其中，h为对流传质系数m/s。V为建材所在的空间体积m3。
5)计算机2将换气次数n、空间体积V、对流传质系数h、初始可散发浓度C、扩散系数D、分配系数K代入步骤1)中所述的多元建材综合散发预测模型中，分析计算得出室内污染物浓度随时间变化情况。
6)将环境舱系统VOCs浓度测量值与模型计算VOCs浓度值对比，通过比较分析计算值和测量值修正多元建材综合散发预测模型参数。对于非常丰富的建筑结构、户型方案，前期的一次预测很难实现精准判断，很有可能造成较大的误差。因此，为了使预测系统更为精准，我们需要定期前往用户所要求的空间内进行实际污染物浓度检测。找出需要进行调整的参数，从而去修正之前的预测模型，最终达到精准预测，得出适合用户的个性化模拟报告,为业主提供较为精准的室内空气质量状况和对应的健康风险评估。
7)计算机2将室内污染物浓度随时间变化情况输出至用户端3。用户端3界面上显示如图5所示室内污染物浓度随时间变化曲线。根据室内污染物浓度随时间变化曲线可以预测出未来某个时间点的空间内污染物的浓度值即室内空气质量情况以及人体健康风险状况。
Claims (6)
1.一种多元室内建材VOCs散发预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)建立多元建材综合散发预测模型；
2)获取监测数据；其中，所述监测数据包括建筑区域信息、房间信息、地区气象参数、建材(4)散发过程关键参数；所述待测建筑区域信息、房间信息由用户于用户端(3)填写；所述地区气象参数采用国家气象数据；所述建材(4)散发过程关键参数包括初始可散发浓度C、扩散系数D和分配系数K，由环境舱系统测得；
3)将各监测数据通过数据传输线或网络传输至计算机(2)；其中，所述计算机(2)的输入端连接环境舱系统和用户端(3)，输出端连接用户端(3)；
4)计算机(2)接收监测数据后，对监测数据进行分析处理；根据室内外风环境模拟得到换气次数n、空间体积V和对流传质系数h；其中，h为对流传质系数(m/s)；V为建材所在的空间体积(m3)；
5)计算机(2)将换气次数n、空间体积V、对流传质系数h、初始可散发浓度C、扩散系数D、分配系数K代入步骤1)中所述的多元建材综合散发预测模型中，分析计算得出室内污染物浓度随时间变化情况；
6)计算机(2)将室内污染物浓度随时间变化情况输出至用户端(3)；用户端(3)界面上显示室内污染物浓度随时间变化曲线。
2.根据权利要求1所述的一种多元室内建材VOCs散发预测方法，其特征在于，步骤1)具体包括如下步骤:
1.1)建立第k种建材的传质方程组如式(1)；建立环境舱内的VOCs平衡方程如式(2)；
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式中，Q为建材所在空间的通风量(m3/h)；Cin为室外空气中VOCs浓度(ug/m3)；A为第k种建材的散发面积(m2)；t为时间(s)；
1.2)采用Saul’ev算法和梯形计算法对模型进行求解。
3.根据权利要求1所述的一种多元室内建材VOCs散发预测方法，其特征在于：步骤2)中所述环境舱系统包括环境舱(1)、气泵和空气采样装置；
所述环境舱(1)具有进气口和出气口；所述环境舱(1)内部设置有测试内舱(101)、湿度发生器(102)、控温装置(103)和阻隔板(105)；所述湿度发生器(102)和控温装置(103)与测试内舱(101)设置在阻隔板(105)两侧；所述测试内舱(101)内装有循环风扇(104)；
所述气泵输出端连接到过滤器输入端，过滤器输出端通过进气口连接到湿度发生器(102)；所述湿度发生器(102)输出端连接到测试内舱(101)；所述测试内舱(101)通过出气口连接到空气采样装置；
工作时，建材(4)布置在测试内舱(101)中；环境舱系统按照用户端(3)填写数据配置相关参数；所述空气采样装置自出气口处采集气体样品并进行分析。
4.根据权利要求3所述的一种多元室内建材VOCs散发预测方法，其特征在于，环境舱系统测试建材(4)散发过程关键参数具体包括以下步骤：
a)建立建材(4)VOCs散发过程对测试内舱(101)内浓度的影响模型；
b)控温装置(103)控制测试内舱(101)的温度保持为设定值；
c)将待测定建材(4)置于测试内舱(101)中；
d)在建材(4)散发过程中，空气采样装置多次测量测试内舱(101)内目标VOCs浓度；
e)根据步骤a)中影响模型计算出建材(4)散发过程初始可散发浓度C、扩散系数D和分配系数K。
5.根据权利要求1所述的一种多元室内建材VOCs散发预测方法，其特征在于:步骤5)之后，还具有将实际环境中VOCs浓度测量值与模型计算VOCs浓度值对比，通过比较分析计算值和测量值修正多元建材综合散发预测模型的相关步骤。
6.根据权利要求1所述的一种多元室内建材VOCs散发预测方法，其特征在于:步骤6)之后，还具有定期前往用户所要求的空间内进行实际污染物浓度检测，得出个性化模拟报告的相关步骤。
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