都市鉄道システムにおけるウイルス感染リスク:時空間特性の微視的シミュレーションベース解析【JST・京大機械翻訳】

Zhou Jiali; Koutsopoulos Haris N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201876207133 整理番号：22P0183000

都市鉄道システムにおけるウイルス感染リスク:時空間特性の微視的シミュレーションベース解析【JST・京大機械翻訳】

Virus Transmission Risk in Urban Rail Systems: A Microscopic Simulation-based Analysis of Spatio-temporal Characteristics

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2020年08月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

公共交通システムにおける空気媒介疾患の伝送リスクは懸念である。本論文は,公共交通システムにおけるリスク分析のための修正Wells-Rileyモデルを提案して,乗客の流れ特性を捕え,乗客の回数,軽量乗客,および感染者数に関して,空間および時間パターンを含む。モデルを,ODフロー,実際の操作,およびマスク着用と換気のような因子の関数として,全体のリスクを評価するために利用した。モデルは地下鉄操作(SimMETRO)の微視的シミュレーションモデルと統合した。地下鉄システムからの実際のデータを使用して,事例研究は,マスク摩耗,換気率,病気の感染性レベル,およびキャリア率を含む,伝送リスクに及ぼす異なる因子の影響を調査する。一般に,マスク装着と換気は,様々な需要レベル,感染性レベル,およびキャリア速度の下で有効である。マスク摩耗は,リスクを緩和するのにより効果的である。また,運転とサービス頻度からのインパクトを評価し,送電リスクの低下における信頼できる頻繁な運転の維持の重要性を強調した。リスク空間パターンも探索し,より高いリスクの位置を強調した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

産業衛生,産業災害 , 停車場,操車場 , 建築環境一般

, , , , , ,

前のページに戻る