DOI 10.35776/MNP.2019.11.08
УДК 697.92

Рымаров А. Г., Агафонова В. В.

Персонализированная приточная система вентиляции в помещении офисного здания

Аннотация

Улучшение качества воздуха в рабочей зоне офисных помещений является актуальной задачей. Конструктивная особенность таких помещений заключается в небольшой высоте (порядка 3 м), что затрудняет подачу необходимого объема приточного воздуха, не создавая сквозняков в рабочей зоне. Отмечено, что решение данного вопроса связано с использованием на практике новых материалов и технологий. К их числу относятся текстильные воздуховоды из 100-процентного полиэстера с вплетением карбонового волокна. Данный материал обладает прочностью, износостойкостью, минимальным уносом частиц с поверхнос­ти. В отличие от стальных оцинкованных воздуховодов в текстильном воздуховоде можно вырезать лазером точные отверстия с оплавленными краями необходимого шага и диаметра. Представлена схема организации персонализированной приточной вентиляции в офисном помещении на основе разработанного воздухораспределительного устройства с микроперфорированным текстильным вкладышем. Данное устройство позволяет регулировать расход воздуха в зависимости от индивидуальной потребности человека вплоть до отключения системы при отсутствии работника. Снижение расхода приточного воздуха способствует повышению энергоэффективности системы вентиляции.

Ключевые слова

вытесняющая вентиляция , персонализированное воздухораспределительное устройство , микроперфорированный текстильный вкладыш , приточная система вентиляции , офисное помещение , полимерные композиционные материалы и технологии , текстильный воздуховод , микроструи , микроотверстия

Дальнейший текст доступен по платной подписке.
Авторизуйтесь: введите свой логин/пароль.
Или оформите подписку

Список цитируемой литературы

1. Рымаров А. Г., Агафонова В. В. Особенности истечения воздуха микроструями // Приволжский научный журнал. 2015. № 1. С. 60–64.
2. Рымаров А. Г., Агафонова В. В. Исследование возможности применения текстильных воздуховодов в системах вентиляции // Естественные и технические науки. 2015. № 2. С. 141–143.
3. Nielsen P. V., Topp C., Sonnichsen M., et al. Air distribution in rooms generated by a textile terminal–comparison with mixing and displacement ventilation // ASHRAE Transaction. 2005. № 8 (1). P. 733–739.
4. Nielsen P. V. Personal exposure between people in a room ventilated by textile terminals: with and without personalized ventilation // HVAC&R Research. 2007. № 13 (4). P. 635–644.
5. Pinkalla C. Fabric duct air dispersion for HVAC systems // Construction Specifier. 2003. № 56 (6). P. 57–64.
6. Толоконникова Е. П., Попов В. И. Оценка влияния мик­роклимата помещений на состояние работоспособности студентов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2009. Т. 8. № 4. С. 951–954.
7. Wargocki P., Wyon D. P., Sundell J., et al. The effects of outdoor air supply rate in an office on perceived air quality Sick Building Syndrome (SBS) symptoms and productivity // Indoor Air. 2000. V. 10. P. 222–236.
8. Wargocki P., Wyon D. P., Fanger P. O. Productivity is affected by the air quality in offices // Proceedings of Healthy Buildings. 2000. V. 1. P. 635–640.
9. Wargocki P., Wyon D. P., Baik Y. K., et al. Perceived air quality, Sick Building Syndrome (SBS) symptoms and productivity in an office with two different pollution loads // Indoor Air. 2000. V. 9 (3). P. 165–179.
10. Lagercrantz L., Wistrand M., Willn U., et al. Negative impact of air pollution on productivity: Previous Danish findings repeated in new Swedish test room // Proceedings of Healthy Buildings. Finland. 2000. V. 1. P. 653–658.
11. Guenther J., Sawodny O. Feature selection and Gaussian Process regression for personalized thermal comfort prediction // Building and Environment. 2019. № 148. P. 448–458.
12. Ardakanian O., Bhattacharya A., Culler D. Non-intrusive occupancy monitoring for energy conservation in commercial buildings // Energy and Buildings. 2018. № 179. P. 311–323. Kwon M., Remoy H., van den Dobbelsteen A.,
13. Knaack U. Personal control and environmental user satisfaction in office buildings: Results of case studies in the Netherlands // Building and Environment. 2019. № 149. P. 428–435.
14. Cosma A. C., Simha R. Machine learning method for real-time non-invasive prediction of individual thermal preference in transient conditions // Building and Environment. 2019. № 148. P. 372–383.
15. Suszanowicz D. Optimization of ventilation system in the open office space // MATEC Web Conferences. V. 174, 01009. 2018. P. 1–9.
16. Рымаров А. Г., Агафонова В. В. Персонализированное воздухораспределительное устройство // Водо­снабжение и санитарная техника. 2018. № 3. С. 60–63.