智能建筑室内空气质量技术研究进展

　　众所周知，我们呼吸的空气质量会显著影响我们的健康。好处包括增强认知功能、改善心理健康和降低整体患病风险。鉴于人们90%以上的时间都在室内度过，因此建筑物的居住者在室内空气质量最佳的建筑物中生活和工作至关重要(IAQ)。

　　有几项技术进步可以在降低成本的同时提高空气质量。让我们看看空气质量监测、分析和控制方面的改进如何帮助为建筑物住户提供最佳空气，使他们的生活更幸福、更健康。

　　空气质量监测系统

　　网络连接的空气质量物联网传感器在过去几年中取得了显著进步。空气质量数据收集比以往任何时候都更加准确和可靠。物联网传感器可以监控的相关空气质量指标示例包括:

　　空气温度

　　二氧化碳水平

　　粒子水平

　　挥发性有机化合物水平

　　此外，由于竞争加剧、零部件供应链改善和传感器工程改进，传感器价格最近大幅下跌。因此，在多个位置部署传感器的能力可以创建更多的数据点，从而提高空气质量的准确性。

　　改进空气质量数据分析

　　当技术必须处理大量数据以识别模式和趋势时，人工智能(AI)是理想的选择。将收集数据的IAQ传感器与人工智能和机器学习(ML)相结合，有助于自动识别相关性和异常情况，并实时确定最佳空气质量控制设置。

　　例如，从空气质量传感器收集的数据可以输入空气质量分析系统。该系统在一段时间内持续处理这些数据，以找到最佳气流和通风率。但是，如果检测到正常收集行为的变化(例如入住率异常上升时)，AI可以检测到这一异常并调整气流和空气质量控制，以适应特定区域内入住率的增加。

　　实时监控和控制

　　最后，使用专门构建的IAQ监控仪表板可以更好地可视化改进的数据可见性和分析。这为设施运营商提供了丰富的实时信息，包括趋势和警报以及可操作的见解。这些工具可用于快速确定数字或机械故障的根本原因。此外，仪表板可以促进主动维护，这有助于识别开始出现故障的IAQ组件，从而降低空气质量系统停机的整体风险。

　　解决IAQ系统的缺点

　　传统的IAQ系统有几个缺点，建筑业主和运营商必须克服。常见的弱点包括前期硬件组件和软件成本高、可见性有限、数据不准确和结果无效。然而，鉴于较低的成本和更高的准确性以及AI/ML的智能分析和自动化，今天的IAQ系统以更低的资本支出(CAPEX)和运营支出(OPEX)提供了更好的室内空气质量条件。

　　作者：Andrew Froehlich

　　来源：千家网