中小型旅館室內污染物分布規律與預測

齊子姝，郭利敏，張 語，徐 陽

1吉林建筑大學 市政與環境工程學院，長春 130118

2吉林市大地技術咨詢有限公司，吉林 132000

旅館是臨時居住的重要場所,具有使用率高、人員密集性高等特點.在全國酒店數量中中小型旅館占比高達78 %,入住人數逐年攀升,研究中小型旅館室內污染物分布規律及其影響因素至關重要.文獻[1]提出了基于模型預測的居住建筑室內環境品質PM 2.5控制方法,并采用蟻群算法對其優化.文獻[2]通過CFD軟件數值模擬分析了居住建筑二氧化碳濃度變化規律具有可行性.文獻[3]研究表明，溫度、濕度、換氣率、板材表面積、板材質量等級、房間體積對居住建筑室內甲醛濃度具有一定影響，并以此建立了預測甲醛濃度變化規律的數學模型.綜上所述，針對居住建筑室內污染物濃度變化規律的相關研究較多,缺少對典型旅館建筑室內污染物變化規律及其影響因素的相關研究,為了有效預測旅館內污染物濃度的變化情況,本文在前人相關研究基礎上,通過實地調研與測試,并采用線性回歸方法建立了污染物濃度變化規律的數學模型,為控制室內污染物濃度提供理論依據.

1 測試方案

1.1 建筑概況

本文針對寒冷地區天津市的典型中小型旅館進行研究.該旅館位于商貿城2樓,共有34間客房,客房面積為20 m2,且每間客房都有1扇窗,窗尺寸為1.2 m×1.5 m.已知旅館裝修時間超過3年,室內裝有空調器但未裝新風系統,室內溫度在23 ℃±5 ℃,相對濕度在60 %±16 %.所有實地測試皆是在2021年7月份至8月份完成.

1.2 儀器選取及其測試參數

測試儀器選用清大健環多種污染物濃度測試儀和WSZY-1溫濕度自記儀,清大健環多種污染物濃度測試儀用于測試PM 2.5濃度、CO2濃度、CH2O濃度,具體技術參數見表1.當傳感器所處環境中存在污染氣體時,傳感器的電導率隨空氣中污染氣體濃度的增加而增大,使用簡單的電路即可將電導率的變化轉換為與該氣體濃度相對應的輸出信號.測試儀可以將主機與電腦連接直接讀取、保存測試數據,測試儀每間隔1 min記錄一次數據,取60 min的平均值作為該小時的污染物濃度值.WSZY-1溫濕度自記儀由儀表和數字化集成溫濕度傳感器組成,具體技術參數見表2.用于測試室內溫度和濕度,可設置起始時間,自動記錄數據,充電1次可至少使用3個月,測試間隔設置3 h,可通過USB接口將數據導入電腦.

表1 多種污染物濃度測試儀技術參數Table 1 Technical parameters of various pollutant concentration tester

表2 WSZY-1溫濕度自記儀技術參數Table 2 Technical parameters of WSZY-1 temperature and humidity recorder

1.3 測試方案與布點

通過分析污染物的影響因素確定設計測試方案分為:有人工況和無人工況.其中有人工況按照入住人員數量分為1人,2人,3人,主要測試室內PM 2.5濃度和CO2濃度;在無人工況時測試室內甲醛濃度.旅館房間面積為20 m2,布置1個測點,測點設在室內對角線上,測試裝置距離地面 1.2 m(考慮客人坐時一般高度).

2 污染物測試結果與分析

2.1 PM 2.5測試結果與分析

對旅館室內和室外PM 2.5濃度進行測試,測試結果見圖1,并參照我國室內PM 2.5濃度限值[4]對測試結果進行分析,客人吸煙時,入住1位客人、2位客人、3位客人的客房內PM 2.5超標率分別為83.0 %,87.5 %,95.8 %,濃度范圍分別為29 ug/m3～567 ug/m3,31 ug/m3～873 ug/m3,34 ug/m3～1 127 ug/m3,可知入住人數越多,超標率越高.另外,本文還分析了在入住1位不吸煙客人時室內PM 2.5的超標率為12.5 %,其濃度范圍為16 ug/m3～38 ug/m3,通過與入住1位客人且吸煙時結果對比,可知超標率有所降低但依然超標，通過對比室內外PM 2.5濃度變化曲線可知，這兩者間存在顯著相關性，且室內PM 2.5濃度超標與室外PM 2.5濃度超標有關.綜上可知,客房內PM 2.5濃度主要受客人數量、客人是否吸煙、室外PM 2.5濃度、溫濕度的影響.另外,在本測試過程中客房窗戶均為關閉狀態,室內PM 2.5濃度超標也與客人喜好關窗的習慣有密切聯系,關閉門窗僅靠門窗縫隙滲透通風對降低室內PM 2.5濃度效果較差.PM 2.5濃度隨溫濕度變化情況如圖2,圖3所示.由此可知,溫濕度越高,PM 2.5濃度越低，說明適當增加溫度或濕度可降低PM 2.5濃度.

圖1 不同工況時PM 2.5濃度變化Fig.1 PM 2.5 concentration changes underdifferent working conditions

圖2 PM 2.5濃度隨溫度變化Fig.2 PM 2.5 concentration changes with temperature

圖3 PM 2.5濃度隨濕度變化Fig.3 PM 2.5 concentration changes with humidity

2.2 CO2測試結果與分析

旅館內CO2濃度測試結果如圖4所示.參照我國室內CO2濃度標準值[4]進行分析,入住1位客人、2位客人、3位客人時,客房內CO2超標率分別為45.8 %,54.2 %,75 %,濃度范圍分別為458 ppm～1 437 ppm,455 ppm～2 104 ppm,551 ppm～2 742 ppm.由圖2可知,旅館房間內CO2含量較高,尤其在客人入住一晚后CO2濃度迅速飆升,峰值分別達到了1 500 ppm,2 000 ppm,2 700 ppm左右,已經嚴重危害到了人體健康,人員離開房間,CO2濃度不斷降低,如此往復.通過上述分析可知,CO2濃度主要與入住人員數量及人員在室內停留時間長短有關，溫度和濕度與CO2濃度之間無明顯相關性.

圖4 不同人數時CO2濃度變化Fig.4 Change of CO2 concentration with different number of people

2.3 CH2O測試結果與分析

無人時旅館房間內CH2O濃度測試結果見圖5.參照文獻[4]旅館建筑CH2O濃度限值進行分析,該旅館超標率為12.5 %,濃度范圍為0.02 mg/m3～0.11 mg/m3.第1天(1 h～24 h)關門窗,第2天(25 h～48 h)開門窗,由圖5可知,在關門窗時段主要有2個時間點甲醛濃度超標,分別為第6 h和第21 h.并且可知,在第9 h、第12 h、第15 h、第18 h 時，CH2O濃度處于《室內空氣質量標準》規定限值.通過統計分析可知，在關門窗時CH2O濃度為0.1 mg/m3和0.11 mg/m3的時刻占比75 %,CH2O濃度為0.9 mg/m3的時刻占比25 %,可知在關門窗時CH2O濃度較高,維持在限值左右,而之后開門窗時甲醛濃度得到降低且無超標時間點,表明甲醛濃度與是否關門窗有關,開門窗措施可有效降低CH2O濃度.在開窗時段甲醛濃度由24 h時的0.09 mg/m3下降至48 h的0.02 mg/m3,可以看出開門窗時間越長，甲醛濃度越低,甲醛濃度與開門窗時間長短有關.

圖5 室內無人時CH2O濃度變化Fig.5 Change of CH2O concentration when no one was in the room

綜上所述,CH2O濃度和超標率與溫度、濕度、是否開門窗及開門窗時間有關.CH2O濃度隨溫濕度變化情況如圖6,圖7所示,溫濕度越高，室內CH2O濃度越高，說明CH2O擴散與溫濕度成正相關.

圖6 CH2O濃度隨溫度變化Fig.6 CH2O concentration changes with temperature

圖7 CH2O濃度隨濕度變化Fig.7 CH2O concentration changes with humidity

3 污染物濃度預測模型

通過對實測結果的分析，得出影響旅館室內PM 2.5,CO2和CH2O濃度的主要因素,從而得出污染物濃度的擬合曲線、常規殘差及相關系數R2.常規殘差可用于考察模型假設的合理性及數據的可靠性,殘差值的絕對值越小,預測值越準確.R2是衡量曲線整體的擬合度,是表達因變量與所有自變量之間的總體關系,R2值越接近1,表明污染物濃度擬合曲線越能代表實際污染物濃度變化情況.

3.1 PM 2.5濃度擬合

通過分析可知，影響室內PM 2.5濃度的主要因素包括室外PM 2.5濃度、濕度和溫度,分別依次作為因素1(室外PM 2.5濃度x1),因素2(濕度x2),因素3(溫度x3).以入住人數為1人不吸煙時為例，求得室內PM 2.5濃度的擬合曲線為y=-2 426.768 69+5.671 78x1+ 5.784 01x2+67.06x3,R2= 0.752 07,通過Origin軟件得到不同因素下室內PM 2.5濃度的常規殘差圖,如圖8～圖10所示.由此可知，室外PM 2.5濃度、濕度和溫度的常規殘差較小,對最終結果影響不大,表明預測值可代表真實值. 通過對PM 2.5濃度進行多因素分析可知，各因素對PM 2.5濃度的影響從大到小依次為溫度、室外PM 2.5濃度、濕度.

圖8 室外PM 2.5常規殘差圖Fig.8 Routine residual of outdoor PM 2.5

圖9 濕度常規殘差圖Fig.9 Conventional residual diagram of humidity

圖10 溫度常規殘差圖Fig.10 Conventional residual diagram of humidity

3.2 CO2濃度擬合

影響室內CO2濃度的主要因素包括入住人數和入住時間,分別依次作為因素1(入住人數x1),因素2(入住時間x2).求得室內CO2濃度的擬合曲線為y=-213.875+495.962 5x1+61.562 5x2,R2= 0.958 01,通過Origin軟件得到不同因素下室內CO2濃度的常規殘差圖，見圖11,圖12.由此可知，人數和時間的常規殘差較小,對最終結果影響不大,表明預測值可代表真實值.通過對CO2濃度進行多因素分析可知，各因素對PM 2.5濃度的影響從大到小依次為入住人數、入住時間.

圖11 人數常規殘差圖Fig.11 Conventional residual diagram of numbers

圖12 時間常規殘差圖Fig.12 Conventional residual diagram of time

3.3 CH2O濃度擬合

影響室內CH2O濃度的主要因素包括開門窗時間、是否開門窗、濕度和溫度,分別依次作為因素1(開門窗時間x1),因素2(是否開門窗x2,橫坐標“x2=1”代表開門窗,“x2=2”代表關門窗),因素3(濕度x3),因素4(溫度x4).求得室內CH2O濃度的擬合曲線為y=0.256 92-(1.256 e-4)x1-0.050 6x2+0.001 4x3-0.008 14x4,R2=0.869 17.通過Origin軟件得到不同因素下室內CH2O濃度的常規殘差圖見圖13,圖14,圖15,圖16.由此可知，開門窗時間、是否開門窗、濕度和溫度的常規殘差較小,對最終結果影響不大,表明預測值可代表真實值.通過對CH2O濃度進行多因素分析可知，各因素對CH2O濃度的影響從大到小依次為濕度、是否開門窗、溫度、時間.

圖13 開門窗時間常規殘差圖Fig.13 Conventional residual diagram of opening time

圖14 是否開門窗常規殘差圖Fig.14 Conventional residual diagram ofwhether to open doors and windows

圖15 濕度常規殘差圖Fig.15 Conventional residual diagram of humidity

圖16 溫度常規殘差圖Fig.16 Conventional residual diagram of temperature

4 結論

本文以寒冷地區裝修3年以上的中小型旅館作為研究對象,對客房內污染物濃度進行測試分析,得到以下結論:

(1) 已知客人全部吸煙,當入住1位客人、2位客人、3位客人時客房內PM 2.5超標率分別為83 %,87.5 %,95.8 %,CO2超標率分別為45.8 %,54.2 %,75 %,可知當客人全部吸煙時,中小型旅館中PM 2.5超標率較高,CO2超標率相對較低.客房內PM 2.5濃度受客人是否吸煙以及吸煙人數影響,同時室內PM 2.5還受室外PM 2.5濃度影響,在室內不吸煙時室內PM 2.5與室外PM 2.5具有相關性.CO2濃度主要與入住人員數量及是否開門窗有關.

(2) 對裝修3年以上的旅館進行CH2O濃度測試,結果表明CH2O超標率為12.5 %.通過分析可知CH2O的超標率除了與溫度和濕度有關，也與是否開門窗和開門窗時間的長短有關.

(3) 綜上所述,中小型旅館存在多種污染物超標現象,室內設計時應考慮增設帶凈化功能的新風系統或有效的通風換氣設備.通過對PM 2.5,CO2,CH2O 3種污染物作擬合曲線得到PM 2.5,CO2,CH2O的R2分別為0.752 07,0.958,01,0.869,17,可見R2都接近于1,表明擬合曲線能夠代表室內污染物濃度變化情況.

(4) 通過對PM 2.5,CO2,CH2O進行多因素分析,可知溫度對PM 2.5濃度影響最大,入住人數對CO2濃度影響最大,濕度對CH2O濃度影響最大.因此降低寒冷地區中小型旅館室內污染物濃度時需合理安排室內入住人數及適當調節室內溫濕度.本研究對改善室內環境起到了指導作用,為下一步采取特定方法降低污染物濃度以及中小型旅館室內設計提供理論依據.