《Building and Environment》:Multiyear Field Evaluation of Energy and Thermal Performance in Three Mass Timber Buildings
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•三栋商业规模化木材建筑的能量与热场评估。•尽管夏季使用了蒸发冷却,规模化木材的含水率仍低于 11%。•规模化木材可占建筑物热质量的最高 50%。•实测的对流换热系数可达到 EnergyPlus TARP 算法的两倍。引言规模化木材(MT)建筑越来越成为中大型建筑(如办公楼和
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三栋商业规模化木材建筑的能量与热场评估。
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尽管夏季使用了蒸发冷却,规模化木材的含水率仍低于 11%。
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规模化木材可占建筑物热质量的最高 50%。
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实测的对流换热系数可达到 EnergyPlus TARP 算法的两倍。
引言
规模化木材(MT)建筑越来越成为中大型建筑(如办公楼和公寓楼)中热门的选择,在这些建筑中,它最有可能与传统构造设计实现成本持平 [1,2]。规模化木材产品是工程木材材料,通常替代钢筋混凝土和钢材,从而降低隐含碳排放。最受欢迎的规模化木材产品包括胶合木(glulam)梁,用作结构柱和水平支撑,以及正交胶合木(CLT),用作梁之间的结构楼板跨越以及楼梯间、电梯井和承重应用中的结构抗剪墙。随着北美越来越多的项目完工,关于 MT 建筑的文献也在不断扩展。然而,关于 CLT 运行性能的文献仍然远少于结构 [[3], [4], [5], [6]]、防火 [7] 和湿热性能 [8,9] 方面的文献。文献中记录的运行热性能与能量性能方面的差距亟需解决,因为本文回顾的关于 MT 建筑能量性能的大量文献主要依赖数值模拟。
现有的现场文献主要关注水分监测与围护结构耐久性,而非运行能耗。两项主要的水分监测出版物之一是对俄勒冈州波特兰一栋八层规模化木材建筑的研究,其屋顶和楼板采用 CLT,并在 CLT 板材中嵌入含水率设备,记录该建筑 CLT 结构从制造直至入住期间的干燥行为,其中包括施工期间一次意外的严重淋湿事件 [10]。在施工后的头三年内,CLT 含水率稳定在 10% 至 15% 之间,表明在建筑外部围合之后 [12],CLT 和 MT 构件会干燥至"气干材"含水率水平 [11]。这项研究揭示了建筑室内空气与 MT 结构之间的耦合关系,使二者之间能够进行动态平衡。一项后续研究表征了该八层规模化木材建筑所用 CLT 的湿热特性,并利用这些特性验证了 WUFI 模型 [13]。
第二项独立的现场监测研究记录了一栋单层 CLT 加木质纤维保温材料建筑湿热性能方面的设备布置情况,该研究对象为位于缅因州贝尔法斯特的一栋 92 m2 学校扩建楼,在墙体和屋面组合中的 CLT 及保温材料内布置了温度、相对湿度(RH)和含水率(MC)传感器 [14]。该研究提供了两年的监测数据,表明围护结构中的含水率(MC)在 7.5% 至 10.2% 之间变化,冷月期间水平下降,暖月期间上升。文献中的另一起案例研究调查了一栋 CLT 建筑在使用期间室内环境的情况。该案例研究针对一栋位于俄勒冈州波特兰、于 2016 年建成的四层、1,500 m2 办公零售建筑,考察 CLT 建筑中的建筑材料如何影响室内空气质量、室内细菌群落以及有人居使用期间建筑的振动情况 [15]。该建筑的楼板组合由 105 mm 厚的 3 层 CLT、25 mm 石膏混凝土面层和未带衬垫的地毯方块构成。该研究对该建筑进行了超过一年的监测,发现其从以使用人为中心的室内环境质量角度来看表现良好。在这三栋建筑中,CLT 与 MT 结构构件均暴露于建筑室内,允许建筑空气与建筑结构的热平衡和湿平衡直接相互作用。
因此,所回顾的所有研究都位于美国西北部和东海岸地区进行。对于美国西南地区的建筑而言,CLT 含水率尤为重要,因为该地区许多建筑在满足总冷负荷时会结合机械冷却同时使用蒸发冷却。迄今为止,尚无任何现场或案例研究评估过使用蒸发冷却的运行中的 CLT 建筑,以考察其对建筑结构中水分水平的影响。
具体聚焦于运行能量性能的文献相对稀少。Salonvaara 等人最近的一项研究报告了在位于南卡罗来纳州杰克逊堡的一栋五层 CLT 酒店中开展的两年监测工作,包括面向两个朝向的六个房间在墙体和天花内的温度、RH 和热流测量 [16,17]。该建筑的构造与文献中的大多数其他建筑不同,因为干壁板、保温材料和吊顶将 MT 结构与建筑空气隔离开来,从而减少了热与湿相互作用的潜力。该研究利用这些测量数据来验证 WUFI Plus 和 EnergyPlus 模型。建筑围护结构中的 CLT 会衰减并延滞热流。当他们将竣工 CLT 墙体与具有相同 U 值的轻质墙体进行对比时,房间层面的年能量使用量相似,这表明 CLT 的运行效益可能更多地体现在峰值负荷调节和温度稳定性上,而非仅仅在于年节能。该研究使用能量模型来理解建筑的能量性能,但缺乏实测能耗数据以作验证或对比。Flexeder 等人对一栋有人居使用办公室建筑未加保温的 CLT 外墙的湿热行为和热流进行了一年的监测,报告实测 U 值低于使用标准材料性能计算所得的值,但未评估整栋建筑的能耗 [18]。Hemmati 等人使用一栋有人居使用规模化木材宿舍楼的三年公用事业数据量化了运行能耗及相关的碳排放,但该研究并未测量围护结构尺度的热行为,也未单独分析规模化木材结构对能耗的影响 [19]。Mach 等人收集了一栋有人居使用 CLT 被动房的电费账单和室内温度数据,并利用实测消耗数据验证了建筑能量模型;然而,建筑规模、使用情况、几何形状和机械系统的差异使与轻框架多单元住宅楼的对比变得复杂 [20]。在英国 Marmalade Lane 对有人居使用 CLT 公寓的监测也发现预测与实际加热能耗之间存在显著差异,这主要归因于气密性、热桥、通风和热泵调试,而非单纯的结构材料 [21]。因此,目前有限的现场证据通常仅评估了围护结构尺度的热行为而未测量建筑能耗,或评估了整栋建筑的能量性能而未单独考察 CLT 围护结构可能产生的影响。由此,现有文献尚不足以支持基于实证得出的关于 CLT 建筑年运行能量性能的代表性结论。
仅使用建筑能量模拟的一项研究发现,与以钢框架围护结构作为参考相比,由于 CLT 围护结构热质量较高与空气渗透率较低的叠加作用,一栋 CLT 建筑模型在德州奥斯汀的供暖和制冷能耗减少最多可达 4%,在马萨诸塞州波士顿最多可减少 10% [22]。Salonvaara 等人的一项建模研究发现,在大多数气候区,采用 CLT 外墙的 CLT 建筑的供暖和制冷需求与能耗均低于框架结构建筑,即使与高度保温(R-100)的框架墙体结构相比亦如此,这表明 CLT 承重墙体可能存在性能优势 [23]。其他研究则评估了 CLT 与传统建筑设计相比的理论全生命周期运行能耗;然而,这些研究中的楼板构造并不包含现场研究建筑中所具有的混凝土或石膏混凝土层 [[24], [25], [26], [27], [28]]。这些研究表明 CLT 可提高建筑热性能并降低能量需求,但它们依赖于假设的围护结构构造和渗透率,而这些假设可能无法反映实际现场条件。例如,大多数这些研究并未将支撑 CLT 楼板的结构梁——这些构件在实际建筑中可提供额外的热质量和显著的表面面积——作为显式热质量系统地纳入模型中。忽略这部分热质量会影响模型对建筑峰值负荷及其出现时点的预测。
尽管规模化木材在北美势头日盛,但记录其热性能与能量性能的现场研究屈指可数,而且在西南地区更是无一开展,该地区通常比西北地区和东海岸地区更干燥,温度波动更大,且更频繁地使用蒸发冷却。此外,大多数能量模型采用独立开发的、以 CLT 墙体和/或楼板为基础的理论设计,常常忽略了暴露在内部环境中并与室内空气接触的胶合木构件本身所固有的热质量。本项研究首次记录了三栋位于科罗拉多州、经大量仪器监测的 CLT 建筑的实测能量与热性能,这些建筑的 CLT 与胶合木均暴露于室内环境。其关键贡献包括:1) 基于现场数据分析三栋 CLT 建筑并将其能耗与其他值得关注的建筑进行比较;2) 评估蒸发冷却对 CLT 整体含水率的影响;3) 量化暴露于室内空调空间的热质量及其表面积;4) 考察 CLT 与室内空气之间的热传递,并单独分析对流与辐射效应。
各章节片段
方法学
本研究对位于科罗拉多州丹佛都会区的三栋 CLT 建筑的能量与湿热性能及特性进行监测与分析:一栋办公楼、一栋培训中心和一栋办公混合用途楼。本研究回顾并对比了各围护结构设计,量化了暴露于室内环境的热质量构件。最后,通过对流与辐射数据的分析为了解这些建筑的能量性能与热行为提供了洞见。
结果
由于两类测量数据在数据质量和采集时间上的差异,以下结果在能量与室内环境分析中采用不同的时间段。能量分析聚焦于 2023 年 9 月至 2024 年 9 月,因为这是三栋建筑的所有传感器读数中唯一一段近乎连续采集 12 个月电力数据的时期。室内环境分析使用 2024 年 6 月至 2025 年 12 月的数据,这是三栋建筑全部数据的时期
结论
本研究记录了三栋大量仪器配置的规模化木材建筑的实测能量与热性能。本研究整合了建筑管理系统、非侵入式电力负荷监测以及表面热与水分传感器数据,以全面评估建筑性能。这三栋建筑的结果表明,当 HVAC 系统关闭时,建筑温度变化不大,这表明木材和混凝土的高热质量在主动稳定
CRediT 作者贡献声明
Gabriel Flechas:初稿撰写、可视化、软件、方法学、调查、数据整理。Daniel Safronov:软件、数据整理。Quin Guy:软件、数据整理。Mikael Salonvaara:审阅与编辑、资源、方法学。Paulo Cesar Tabares-Velasco:审阅与编辑、指导、资源、项目管理、经费获取、概念化。
Gabriel Flechas|Daniel Safronov|Quin Guy|Mikael Salonvaara|Paulo Cesar Tabares-Velasco