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J-GLOBAL ID：202102214657796000   整理番号：21A0614129

自然換気建築物における空気の平均年齢:人工ニューラルネットワークによる実験的評価とCO_2予測【JST・京大機械翻訳】

Mean Age of Air in Natural Ventilated Buildings: Experimental Evaluation and CO2 Prediction by Artificial Neural Networks

著者 (2件)： Buratti Cinzia (Department of Engineering, University of Perugia, Via G. Duranti 67, 06125 Perugia, Italy) ,  Palladino Domenico (ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development of Engineering, Via Anguillarese, 301, 00123 Rome, Italy)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 5  ページ： 1730  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大気(MAA)の平均年齢は,自然換気建物における室内空気質の評価において,最も有用なパラメータの一つである。その評価は,一般に環境内のCO_2モニタリングに基づいている。しかし,他の方法は文献中に見つかるが,それらは必ずしも満足のいく結果をもたらさない。この状況において,本論文は,2つの主なトピックス,すなわち,窓気密性の効果とMAAに対する環境条件の影響,および室内のCO_2予測に対する人工ニューラルネットワーク(ANN)の適用に焦点を当てた。2つの事例研究(Terniに位置する事例研究1とPerugiaに位置するケーススタディ2)を研究し,それは幾何学的寸法(使用面積,体積,窓面積)と窓の気密性において異なった。屋内および屋外環境条件(空気温度,圧力,相対湿度,空気速度,および屋内CO_2濃度)を,4つの部屋構成:開放ドア開窓(OD-OW);閉鎖ドア開窓(CD-OW);開放ドア閉鎖窓(OD-CW);閉じたドア閉鎖窓(CD-CW)。ISO 16000-8:2007標準に従って,トレーサ崩壊方法論を,すべての実験キャンペーンの間にコンパイルした。室内の屋内CO_2濃度をシミュレートできるフィードフォワードANNを次に実行した。監視環境条件(気温,圧力,相対湿度,空気速度),幾何学的寸法(有効面積,体積,窓面積),窓の気密性を入力データとして提供し,一方CO_2濃度をターゲットとして用いた。特に,19の実験キャンペーンのデータをネットワークの訓練プロセスのために提供し,一方,14はANNの信頼性を試験するためにのみ使用した。次に,ANNによって予測されたCO_2濃度を,4つの部屋構成におけるMAA計算のために使用した。実験結果は,事例研究2のMAAが,窓の気密性が高く,部屋の容積が高いため,常に高いことを示した。屋内と屋外温度の差が増加するとき,MAAは,ほとんど全ての調査した構成で,増加した。最後に,ANNによって予測したCO_2濃度を実験データと比較した。結果は,CO_2予測とMAA計算の両方で,ネットワークの良好な精度を示した。実験キャンペーンの開始時(時間ステップ0)における予測CO_2濃度は,実験データから常に2%未満であり,一方,最大CO_2濃度を考慮すると18.8%の平均百分率差が見られた。ANNの予測CO_2を用いて計算したMAAは実験データから得られたものより大きく,構成に依存して0.51.3分の範囲で差があった。結果によると,開発したANNはMAAの予備評価の代替で貴重なツールと考えられる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気温 ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  相対湿度 ,  *自然換気 ,  *ニューラルネットワーク ,  フィードフォワード ,  気密性 ,  事例研究 ,  室内空気質
準シソーラス用語： 環境条件 ,  外気温 ,  屋外環境 ,  時間ステップ ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 空気の平均年齢 ,  環境条件効果 ,  窓の気密性 ,  人工ニューラルネットワーク ,  CO_2予測とMAA計算

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  換気  (PC02040B)

引用文献 (41件)：

• Lei, Z.; Junjie, L.; Jianlin, R. Impact of various ventilation modes on IAQ and energy consumption in Chinese dwellings: First long-term monitoring study in Tianjin, Tunisia. Build. Environ. 2018, 143, 99-106.
• Anand, P.; Cheong, D.; Sekhar, C. Computation of zone-level ventilation requirement based on actual occupancy, plug, and lighting load information. Indoor Built Environ. Sage J. 2019.
• Anand, P.; Sekhar, C.; Cheong, D.; Santamouris, M.; Kondepudi, S. Occupancy-based zone-level VAV system control implications on thermal comfort, ventilation, indoor air quality and building energy efficiency. Energy Build. 2019, 2014, 109473.
• Omrani, S.; Garcia-Hansen, V.; Capra, B.R.; Drogemuller, R. On the effect of provision of balconies on natural ventilation and thermal comfort in high-rise residential buildings. Build. Environ. 2017, 123, 504-516.
• van den Bossche, N.; Janssens, A. Airtightness and watertightness of window frames: Comparison of performance and requirements. Build. Environ. 2016, 110, 129-139.

タイトルに関連する用語 (8件)： 自然換気 ,  建築物 ,  平均 ,  年齢 ,  人工ニューラルネットワーク ,  実験 ,  評価 ,  予測