一套基于室内监测数据的细颗粒物室内外来源解析方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51708474
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    陈淳
  • 依托单位：
    香港中文大学深圳研究院
  • 学科分类：
    E0803.建筑物理
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The outdoor PM2.5 pollution is extremely severe in China. Since people send approximately 90% of their time indoors, the indoor exposures to PM2.5 will cause serious adverse health effects. With the increasing awareness of indoor air quality and the rapid development of low-cost PM2.5 sensors, indoor real-time monitoring has become more and more popular. However, the current simple concentration monitoring cannot provide the information about indoor PM2.5 concentrations of both indoor and outdoor origin. And this information is crucial for effective and energy-efficient control of indoor PM2.5 pollution. To overcome this challenge, this study aims to develop a method for estimating indoor PM2.5 of both outdoor and indoor origin based on monitoring data in residential buildings. This method will combine the change-point analysis, which is a statistical model, and the indoor particle dynamics, which is a physical model, to determine the contributions of outdoor PM2.5 and indoor sources to indoor PM2.5 concentrations. The scientific problem to be investigated is how to determine these contributions from only the indoor concentration data. This study will also implement this method into PM2.5 sensors. These smart PM2.5 sensors will be applied for long-term indoor PM2.5 monitoring and analysis in various cities in China.
当前我国室外空气细颗粒物（PM2.5）污染十分严重，而现代人有将近90%的时间生活在室内，因此，室内PM2.5暴露会对于人们的健康产生严重危害。随着人们对于室内空气质量的不断关注，以及PM2.5传感器的低价化和普及化，室内PM2.5污染的实时监测成为趋势。然而，现有的浓度监测无法向我们提供一个重要的信息，即室外进入的和室内源产生的PM2.5对室内浓度的贡献。而这一信息恰恰是高效节能控制室内PM2.5污染的基础条件。因此，本课题旨在开发一套针对于住宅建筑的基于室内监测数据的PM2.5室内外来源解析方法。该方法将结合基于统计的转变点分析法和基于物理的颗粒物动力学模型，将数据信息挖掘和物理模型解析这两个方面结合起来，以建立单一室内浓度监测条件下PM2.5室内外来源解析的基本原理。本课题还将集成所开发的室内外来源解析方法于PM2.5传感器中，并将其应用到我国的不同城市和地区，进行长期的室内PM2.5污染智能监测。

结项摘要

暴露在室外空气细颗粒物（PM2.5）中是一个主要的人体健康危害因素。而现代人大部分时间在室内度过，因此，研究居民的室内PM2.5暴露很重要。室内PM2.5的来源由两部分组成，一是由室外进入，二是有室内污染源产生。本项目的目标是解析室内PM2.5中的室外进入部分和室内产生部分。按照项目计划书的内容，我们完成如下研究工作：..(1) 通过实验室内搭建的小室进行了室内外PM2.5测量，并且记录测量期间的开关窗信息，结合基于统计的利用转变点分析法和基于物理的室内颗粒物动力学模型，开发了一种适用于未使用空气净化器等室内空气处理设备的自然通风建筑的方法用于自动定量化解析室外进入的和室内源产生的PM2.5。..(2)利用天津某公寓为期一年的室内外PM2.5监测数据，和实时记录的门窗开闭行为验证了以上方法在实际建筑中的PM2.5源的解析。分析了该公寓内室内PM2.5发生源的时间，时长，频率及强度的概率分布。在实际建筑内的测试表明此前开发的方法可用于自然通风建筑中室内外源的自动解析，量化分析室内发生源，以及获得相应的渗透系数概率分布。..(3) 在多区的实际建筑中分析了单一室内PM2.5的室内外源的解析的问题并进一步优化，搭建了新的实验平台进行新的测试，实现在双区室内环境中的室内源的解析。..(4) 继续利用天津某公寓内的对客厅和卧室的室内外PM2.5监测数据，验证双区解析方法的可行性。结果表明，仅使用单区解析，可能会导致许多误判。可影响相邻房间的室内PM2.5的发生源通常发生时长更长，发生强度更大。..依托本项目已在相关领域的国际期刊发表论文16篇，在审1篇。完成论文初稿1篇。在本专业学术会议发表会议论文11篇，进行口头或墙报报告10人次。其中，在Healthy Buildings 2019会议中，项目成员获得由International Society of Indoor Air Quality and Climate (ISIAQ)赞助的Student Travel Award。

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（0）
Influence of surface roughness on particle deposition distribution around multi-slot cabin supply air nozzles of commercial airplanes
表面粗糙度对商用飞机多缝座舱送风喷嘴周围颗粒沉积分布的影响
  • DOI：
    10.1016/j.buildenv.2020.106870
  • 发表时间：
    2020-06-01
  • 期刊：
    BUILDING AND ENVIRONMENT
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    Pan, Yue;Lin, Chao-Hsin;Chen, Chun
  • 通讯作者：
    Chen, Chun
A simple method for differentiating direct and indirect exposure to exhaled contaminants in mechanically ventilated rooms
一种区分机械通风房间中直接和间接接触呼出污染物的简单方法
  • DOI：
    10.1007/s12273-018-0441-0
  • 发表时间：
    2018-10-01
  • 期刊：
    BUILDING SIMULATION
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Chen, Chun;Zhao, Bin;Liu, Wei
  • 通讯作者：
    Liu, Wei
Investigation of pressure drop in flexible ventilation ducts under different compression ratios and bending angles
不同压缩比和弯曲角度下柔性通风管道压降研究
  • DOI：
    10.1007/s12273-020-0737-8
  • 发表时间：
    2020-11
  • 期刊：
    Building Simulation
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Ho Kam Dai;Wenjie Huang;Liye Fu;Chao-Hsin Lin;Daniel Wei;Zhongzhe Dong;Ruoyu You;Chun Chen
  • 通讯作者：
    Chun Chen
Influence of natural ventilation rate on indoor PM2.5 deposition
自然通风量对室内PM2.5沉降的影响
  • DOI：
    10.1016/j.buildenv.2018.08.039
  • 发表时间：
    2018-10-15
  • 期刊：
    BUILDING AND ENVIRONMENT
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    Liu, Cong;Yang, Jiayu;Chen, Chun
  • 通讯作者：
    Chen, Chun
A simulation study for comparing the cooling performance of different daytime radiative cooling materials
不同日间辐射冷却材料冷却性能比较的模拟研究
  • DOI：
    10.1016/j.solmat.2020.110459
  • 发表时间：
    2020-06
  • 期刊：
    Solar Energy Materials and Solar Cells
  • 影响因子：
    6.9
  • 作者：
    Xinxian Yu;Chun Chen
  • 通讯作者：
    Chun Chen

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儿童视角下的广州市儿童公园游憩体验研究
  • DOI：
    10.19765/j.cnki.1002-5006.2020.00.004
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    旅游学刊
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢泳涛;朱竑;陈淳
  • 通讯作者：
    陈淳
城镇化背景下广州流动儿童对“家”空间的建构
  • DOI：
    10.11821/dlxb201812012
  • 发表时间：
    2018-12
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈淳;袁振杰;朱竑
  • 通讯作者：
    朱竑
大学生消费行为和消费心理调查研究--基于广州大学城学生的实证分析
  • DOI：
    10.16130/j.cnki.12-1434/f.2017.02.006
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    李文辉;陈升密;陈淳;陈忠暖
  • 通讯作者：
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风电叶片低粗糙敏感性厚翼型优化方法研究
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  • 期刊：
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  • 作者：
    李星星;李成良;毛晓娥;陈淳
  • 通讯作者：
    陈淳
低浓度他克莫司与抗真菌药物联合的体外抗真菌效应
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    中国真菌学杂志
  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈淳;陈启红;孙毅;高露娟;曾同祥
  • 通讯作者：
    曾同祥

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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