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"寒冷气候区大学公寓建筑能效与室内环境质量(IEQ)监测:一项预改造数据集的多维度分析"
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年06月19日 来源:Scientific Data 5.8
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本研究针对美国寒冷气候区既有住宅建筑能效低下的问题,通过高分辨率监测两栋大学公寓建筑的能源消耗(包括DHW、空间供暖等)、室内环境参数(CO2 、TVOC、PM2.5 等)及围护结构性能(HF、R值等),构建了包含490个数据文件的预改造基准数据集。研究采用Brick schema建立语义模型,为建筑节能改造、IEQ优化及 occupant-centric控制策略开发提供了重要数据支撑,填补了寒冷气候区居住建筑多维度监测数据的空白。
在全球建筑能耗占比高达38%的背景下,既有住宅建筑的能效提升成为减少碳排放的关键。然而,寒冷气候区居住建筑面临空间供暖能耗高、围护结构热性能差、室内环境质量(IEQ)不稳定等突出问题。更棘手的是,这类建筑缺乏系统性的多维度监测数据,导致改造方案缺乏精准的基准参照。为此,美国雪城大学的研究团队在纽约州两栋1970年代建造的大学公寓中,开展了为期12个月的高分辨率监测,建立了包含能源消耗、IEQ参数、围护结构性能和居住行为的综合数据集,相关成果发表于《Scientific Data》。
研究团队采用四类关键技术:1) 基于LoRa协议的无线传感网络(AM319传感器)采集室内环境参数(5分钟间隔);2) 电能表监测建筑级(1分钟)和单元级电力负荷;3) 热通量传感器量化围护结构U值;4) Brick schema构建建筑资产语义模型。通过SQL数据库整合490个数据文件,并采用线性插值处理数据缺失。
建筑能耗特征

室内环境动态

围护结构性能

居住行为影响
门/窗开闭传感器数据显示,居住者开窗行为直接影响CO2
浓度(图11),但冬季开窗率不足导致IAQ恶化。
该研究首次系统量化了寒冷气候区居住建筑能效与IEQ的相互作用机制,其数据集为:1) 校准建筑能耗模型提供基准;2) 开发基于Brick schema的数字化改造工具奠定基础;3) 验证occupant-centric控制策略提供实证支持。特别是通过关联围护结构热工性能(如R值、U值)与实时能耗数据,为精准预测改造节能效益建立了新范式。研究还揭示单纯提升供暖效率可能加剧室内干燥问题,未来改造需整合湿度控制与新风系统,这对实现ASHRAE标准要求的健康IEQ具有指导意义。数据集已按FAIR原则公开,可支持建筑科学、环境工程等领域的交叉研究。
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