PMV现场测定方法探讨

来源:岁月联盟 作者:王小兵 黄晨 叶剑军 时间:2010-08-22

王小兵 黄晨 叶剑军 邹志军 王非 罗行

摘要: 结合某实验楼通风的测试工作讨论了PMV的测试方法及其数据处理方式,通过与INNOVA测定结果的分析比较验证了PMV现场测定方法的可靠性。通过对该实验楼不同自然通风工况下的PMV场分布的测定,获得了室内热舒适度与各因素的相互关系。

关键词: PMV指标 测试技术 热舒适

 

0 前言

对于室内空气品质(IAQ)和热舒适性的研究已成为当今建筑环境领域的热点问题。

目前对空调室内热环境的主观评价指标有很多种,包括人工神经(ANN)的PMV指标预测[1],基于模糊数学的PMV指标预测,基于热平衡的无因次数HB(Heat Balance)的评价指标[2]等。

但是,以前的大多是关于PMV方式的描述,很少从现场测试的角度来探讨,本文则从探讨现场测定方法入手,结合某实验楼自然通风的测试工作讨论PMV的测定方法及数据处理,在此基础上对自然通风室内热舒适性进行分析,并讨论温度、风速等因素对PMV值的影响。

1 PMV评价方法

PMV (predicted mean vote) 预期平均评价,它是以人体热平衡方程式以及心理生主观热感觉等级为出发点,考虑人体热舒适感等因素的全面评价指标。其分度如下[3]

表1-1 PMV热感觉标尺
热感觉微暖适中微凉
PMV+3+2+10-1-2-3

该指标综合考虑了人体活动程度、衣服热阻(衣着情况)、空气温度、平均辐射温度、空气流动速度和空气湿度等六个因素对热舒适的影响。其数学表达式如下[3]


(1)

式中:

M ——人体能量代谢率,W/m2

W ——人体所做的机械功,W/m2

Pa ——水蒸气分压力,Pa;

fcl ——穿衣面积系数;

tcl ——衣服外表面温度,℃;

——平均辐射温度,℃;

Icl ——衣服热阻,clo;

hc ——对流换热系数,W/(m2×K)。

2 PMV现场测定方法

2.1 测量参数的确定

2.1.1 温度tcl的确定

在公式(1)中,

(2)

由于较为接近,可以进行下列简化,

(3)

则式(2)可表示为,

(4)

其中

2.1.2 水蒸气分压力Pa的确定

在公式(1)中水蒸气分压力,

(5)

式中,j ——相对湿度,(可直接测得);

Pq,b——某温度下的饱和水蒸汽分压力,Pa。

其中(当t =0~200℃时)[3]

(6)

式中,

c1——-5800.2206 , c2——1.3914993

c3——-0.04860239, c4——0.41764768×10-4

c5——-0.14452×10-7c6——6.5459673

2.1.3 其它参数的确定

根据ISO 7730 标准及《通风与空调系统性能检测规程》,对于过渡季办公室静坐人员而言,人体所作机械功取0,能量代谢率取1.2met[4]即 69.78 W/m2 ,服装热阻Icl为0.8 clo (衣服热阻单位1 clo=0.155m2K/W),即0.124 m2K /W。

Icl > 0.78时,=1.05 +0.645 Icl [3]

通过对四个测试日记录数据的初步分析,室内风速一般不超过0.3m/s,室内温度和平均辐射温度的差值一般在3℃以内,

此时

因此, [3] (7)

另外,国标GB 5701-85 中以黑球温度取代了平均辐射温度,实际操作中可以看出,在通常的室内环境中,黑球温度与平均辐射温度相差无几[2]

2.2 现场测定方案

该实验楼是一栋具有办公室南两层、北三层,且带中庭的建筑,总面积约为2000平方米。

PMV的测定主要包括一层大厅以及二、三层走廊等公共空间,总计9个测点。底层大厅5个测点作为主要测定对象,均设在人员活动区,其余测点只作个别抽样。测点离地高度1.5m,测定间隔为30min。室内最大热源为85W/m2

为了更好地了解热舒适度与温度、风速等因素的变化关系,本次测定根据相关参数不同按表1工况分别进行。每个工况都作编号,由5个字母组成,表1是工况代号的编制方法。

表1 工况代号编制表
编码序号工况代号
1下部开口封闭A
转弯风B
背风面C
2排风夹层加热无加热N
小热量X
大热量D
3上部开口全开A
1/3开启T
4下部加热(暖风机)无暖风机N
开暖风机K
5下部加热(地板采暖)无地暖N
小热量X
大热量D

2.3 测定日期及仪器

测定时间为5月14、15、21、22日。测定的参数主要包括温度,湿度,风速,黑球温度等。温度测定采用热电偶、玻璃温度计、数字式温湿度仪,黑球温度由黑球温度计测定,风速测定使用万向风速仪(所有仪器均经过标定),另外还用到了红外热像仪以及INNOVA热舒适数据采集仪等。

3 两种测量方法结果分析

3.1 测量方法

INNOVA热舒适数据采集仪是一台不需其它软硬件、完全集成的热舒适测量仪器,它通过自身附带的传感器测得风速、湿球温度和操作温度三个参数,直接计算出PMV和PPD等数值。

本次现场测量,是以Fanger教授的PMV计算公式为依据,利用文中简化处理,通过测定相关参数,利用Excel进行计算获得PMV值。现将测定参数和计算结果列于表2。

表 2 PMV测定参数及结果一览表
编号工况T/℃tmrt/℃RHv/m/sPMV
1ANDKN20.621.173.20.10-0.39
2BNDKN18.719.978.90.17-0.99
3CNDKN17.619.482.30.36-1.49
4ANDKN21.821.877.60.070.08
5AXDKN22.322.975.70.100.11
6BXDKN22.623.175.00.140.04
7CXDKN23.223.974.30.230.05
8ADDKN23.023.275.30.100.28
9BDDKN22.423.477.70.130.16
10CDDKN22.223.177.10.26-0.17
11BNDNX23.524.766.10.030.71
12BNDKX23.826.464.90.090.79
13BNDND18.819.566.20.050.63
14BNDKD23.825.966.50.110.70
15ANXKN25.825.767.30.190.73
16BNXKN25.826.162.40.091.00
17BNXNX26.427.857.10.071.17
18BNXKX27.529.352.90.151.36
19CNXKX28.629.552.40.191.49

注:各工况能量代谢率M均取69.78 W/m2 ,服装热阻Icl均为0.124 m2K/W.

3.2 测量结果

分别采用INNOVA热舒适数采集仪与工程现场测量两种方法对实测点进行对比测定,测定结果如图1所示, 这里采用散点图的形式对两种方法得到的PM V值进行了比较,经线性回归,二者关系如下:

y = 0.957x-0.246 (8)

其中: y——INNOVA PMV测定值;

x——工程现场PMV测定值。

式(8)样本总数为35,标准偏差0.174。

由于式(8)中x的系数非常接近1,为方便工程实际测定时数据处理,可直接由测定值减去0.246即可,经此简化后PMV的偏差最大不超过0.22。


工程现场PMV值
图1 PMV(工程现场测定值)与PMV(INNOVA)的关系

4 通风室内PMV实测分析

4.1 室外参数

图2为室外空气温度、湿度和太阳辐射实测结果,数据由该实验楼附近某气象站提供。(2005年5月中旬数据)。

由图2测定结果可知,测定期间上海过渡季节白天气温在18~22℃之间,相对湿度65%~80%,日辐射量维持在200~300W/m2

4.2 底层居住域PMV分布

图3是从测定日(四天)众多的测试结果中选取的有代表性的工况汇总比较,从而得出一层大厅在自然通风情况下PMV的大致分布状况。


图3 各工况PMV值比较

由于21、22日(工况4~8)室外气温较高(22日测定工况下的平均温度在29℃左右),同时加上太阳能地暖等共同作用,PMV值要明显高于15日(工况1、2、3)的值。

从上图中可以看出,各个工况的PMV值都在0~0.8的范围内,可以满足人体的热舒适要求。

4.3 自然通风房间室内舒适度分析

图4、5、6采用了14、15日7个工况的数据,图中1<1’>、2<2’>、3<3’>分别表示排风烟道无加热、小加热、大加热三个系列测定结果。


图4 不同通风量下的PMV值比较


图5 不同通风量下的温度变化曲线


图6 不同通风量下的风速变化曲

注:1、2、3为空气温度;1’、2’、3’为相应的平均辐射温度

由图4可知,随着通风量的不断增加,各系列的PMV值基本呈减小的趋势,考虑到14、15两天室外气温较低(14日在15℃左右,15日在22℃左右,如图5所示),随着通风量(或风速)的增加,导致室内人员的冷感增强,必然引起PMV值的下降。

综合以上三图可以看出,PMV的变化受温度和风速的影响较大,随着温度的降低和风速的增加,人体的冷感增强,PMV值也随之降低。从前面的数据可以看出,只要安排合理,过渡季节通过自然通风完全可以满足室内人员的热舒适要求。

5 结论

通过对某实验楼的测定,验证了PMV现场测定方法及其数据处理方法的可靠性,获得了自然通风条件下居住域PMV场分布,通过实测分析得出该实验楼在室外温度18~22℃、相对湿度65%~80%、日辐射量在200~300W/m2时,室内热源在85W/m2内,靠自然通风可以取得舒适的室内热环境,满足室内人员舒适性要求。

此外,自然通风室内人员对热舒适各因素(相对于空调房间)可能存在不同的反应,对此有待进一步的研究。

本文对参加现场实测的全体教师学生以及实验楼工作人员表示衷心的感谢。

 

1 石磊,赵蕾等. 应用人工神经预测PMV指标 西安建筑科技大学学报2002(3)

2 叶海,魏润柏 热环境客观评价的一种简易方法人类工效学2004(3)

3 赵荣义、范存养等. 空气调节[M]. 第三版.北京建筑出版社1994.

4 叶倩等. 通风与空调系统性能检测规程[S].

5 P.O. Fanger Thermal Comfort [M].Copenhagen: Danish Technical press,1970.