Air quality in a subway tunnel has been crucial in most of the subway environments where IAQ could be affected by many factors such as the number of passengers, the amount and types of ventilation, train operation factors and other facilities. A modeling approach has been introduced to manage the general IAQ in a subway station. Field surveys and $CO_2$ measurements were initially conducted to analyze and understand the relationship between indoor and outdoor air quality while considering internal pollution sources, such as passengers and subway trains, etc. The measurement data were then employed for the model development with other statistical information. For the model development, the algorithm of simple continuity was set up and applied to model the subway IAQ concerned, while considering the major air transport through staircases and tunnels. Monitored $CO_2$ concentration on the concourse and platform were correlated with modeling results where the correlation values for the concourse and platform were $R^2=0.96$ and $R^2=0.75$, respectively. It implies that the box modeling approach introduced in this study would be beneficial to predict and control the indoor air quality in subway environments.
Indoor air quality is the dominant contributor to total personal exposure because most people spend a majority of their time Indoors. Especially when indoor environments have sources of contaminants, exposure to in-door air can potentially pose a greater threat than exposure to ambient air. In this study, estimations of volatile organic compounds and formaldehyde omission rate in indoor environments of new apartments were carried out using mass balance model in indoor environment, because indoor air quality can be affected by source generation, outdoor air level, ventilation, decay by reaction, temperature, humidity, mixing condition and so on. Considering the estimated emission rate of volatile organic compounds and formaldehyde, it Is suggested that new apartment should be designed and constructed in the aspect of using construction materials to emit low hazardous air pollutants.
Indoor air quality is the dominant contributor to total personal exposure because most people spend a majority of their time indoors. The purposes of this study were to evaluate the alternative method for improvement of indoor air quality in house after coating titanium dioxide ($TiO_2$) photocatalyst for interior part of the house using nitrogen dioxide ($NO_2$) multiple measurements. To evaluate the alternative method in indoor environment, daily indoor and outdoor $NO_2$ concentrations of an apartment and a detached house were daily measured for consecutive 21 days in winter and summer, respectively, Another daily 21 measurements were carried out after $TiO_2$ coating on wall paper of interior part in houses. All $NO_2$ concentrations were measured by passive filter badges. Indoor air quality models using mass balance are useful tool to quantify the relationship between indoor air pollution levels, ambient concentrations, and explanatory variables. Using a mass balance model and linear regression analysis, penetration factor (ventilation rate divided by sum of ventilation rate and decay rate) and source strength factor (emission rate divided by sum of ventilation rate and decay rate) were calculated. Subsequently, the decay constants were estimated. In this study. magnitude of improvement of indoor air quality could be evaluated by decay constant.
Management of indoor air quality of underground subway station is an important issue since the limited natural ventilation, limited sunshine incoming, and highly moistured atmosphere. The improvement in IAQ of platform is expected because most stations were installed with platform screen door currently, however, the poor air quality in tunnel might be affecting subway cabin indoor. In this study, we developed the air quality assessment model based on computational fluid dynamics. The geometry of air ventilation unit, seat, LCD monitors, and passengers were modeled using commercial software (Design Modeler) and fluid pattern and pollutants trajectories were analyzed by using CFX. We predicted the thermal comfort by predicted mean vote (PMV), distribution of CO2 and PM10 concentration. It is expected that this model can be used for the performance test of air cleaners which are under development.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.9
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pp.457-464
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2017
Indoor air quality analysis is conducted to understand abnormal atmospheric phenomena and the external factor affecting indoor air quality. By recording indoor air quality measurements periodically, we are able to observe patterns in air quality. However, it difficult to predict the number of potential parameters, set parameters for a given observation and find the coefficients. Moreover, the results are time-dependent. Thus to address these issues, we introduce a microchip capable of periodically recording indoor air quality and a model that estimates atmospheric changes based on time series data.
Air purifiers can be placed where the air cleaning is required, making it easy to manage indoor air quality. The position of the air purifier affects the indoor airflow pattern, resulting in different air cleaning efficiency. Many efforts and strategies have been examined through numerical simulations and experiments to find the proper location of the air purifier, but problems still remain due to the various geometrical indoor spaces and arrangements. Herein, we develop an artificial intelligence model to predict the performance of an air purifier depending on the installation location. To obtain the training data, numerical simulations were performed on the different locations of the air purifiers and airflow patterns. The trained artificial intelligence model predicted the air exchange performance depending on the installation location of the air purifier with a prediction accuracy of 92%.
Indoor air quality can be affected by indoor sources, ventilation, decay and outdoor levels. Understanding the effectiveness of indoor air quality control depends on knowledge of the characteristics of air pollutants in indoor air, especially their quantities and persistence, and the relevance of indoor sources to these factors. Toluene within new and established houses has been determined and factors significant to its presence have been identified. A total of 30 selected houses in Seoul, Asan and Daegu areas that were constructed within 4 years and over 4 years of construction were measured the concentration of toluene from July to September in 2004. Toluene emission decay of double-exponential model exhibited good fit of $Y=276.37e^{-1.21x}(R^{2}=0.34,\;P=0.06)$ for 2 years and then $Y=51.54e^{-0.11x}(R^{2}=0.40,\;P=0.0)$ from 23 years in new houses. In case of living in new houses, noncarcinogenic health effects of exposure to toluene was 1.38 of hazard quotient (HQ) comparing to toluene reference dose of 0.13 mg/kg-day.
The well-mixed room model has been traditionally used to predict the concentrations of contaminants in indoor environments. However, this is inappropriate because the flow fields in many indoor environments distribute contaminants non-uniformly, due to imperfect air mixing. Thus, some means used to describe an imperfectly mixed room are needed. The simplest model that accounts for imperfect air mixing is a two-zone model. Therefore, this study on development of computer program far the two-zone model is carried out to propose techniques of estimating the concentration of contaminants in the room. To do this, an important consideration is to divide a room into two-zone, i.e. the lower and upper zone assuming that the air and contaminants are well mixed within each zone. And between the zones the air recirculation is characterized through the air exchange parameter. By this basic assumption, the equations for the conservation of mass are derived for each zone. These equations are solved by using the computational technique. The language used to develope the program is a VISUAL BASIC. The value of air exchange coefficient($f_12$) is the most difficult to forecast when the concentrations of contaminants in an imperfectly mixed room are estimated by the two-zone model. But, as the value of $f_12$ increases, the air exchange between each zone increases. When the value of $f_12$ is approximately 15, the concentrations in both zone approach each other, and the entire room may be approximately treated as a single well-mixed room. Therefore, this study is available for designing of the ventilation to improve the air quality of indoor environments. Also, the two-zone model produces the theoretical base which may be extended to the theory for the multi-zone model, that will be contributed to estimate the air pollution in large enclosures, such as shopping malls, atria buildings, atria terminals, and covered sports stadia.
With architectural technology, a building has been a far dense and close. So the thermal environment of the building has become pleasant, but the quality of indoor air has been degraded. Using synthetic products for construction materials and furniture indoors escalates the concentration of volatile organic compounds(VOCs) at indoor air, threatening the health of the residents. To reduce the concentration of volatile organic compounds at indoor air, many methods are designed, and of late, concern has been increased about the effect of air purification using air purifying plants. Field measurements were performed using Aglaonema brevispathum, Pachira aquatica and Ficus benjamiana, which were verified as air-purifying plants by NASA. The effect of reducing the concentration of air contaminants by plant studied in a full scale mock-up model. The variations of concentration of Benzene, Toluene, Ethylbenzene and Formaldehyde were monitored. In most cases, the effect was excellent in Toluene and formaldehyde in summer.
The purpose of this study is to evaluate the indoor air quality (IAQ) and energy benefits of a dedicated outdoor air system (DOAS) and compare them with a conventional variable air volume (VAV) system. The DOAS is a decoupled system that supplies only outdoor air, while reducing its consumption using an enthalpy wheel. The VAV system supplies air that is mixed outdoor and transferred indoor. The VAV has the issue of unbalanced ventilation in each room in multiple zones because it supplies mixing air. The DOAS does not have this problem because it supplies only outdoor air. That is, the DOAS is a 100% outdoor air system and the VAV is an air conditioning system. The transient simulations of carbon dioxide concentration and energy consumption were performed using a MATLAB program based on the thermal loads from the model predicted by the TRNSYS 18 program. The results indicated that when the air volume is large, such as in summer, the distribution of air is not appropriate in the VAV system. The DOAS however, supplies the outdoor air stably. Moreover, in terms of annual primary energy consumption, the DOAS consumed approximately 40% less energy than the VAV system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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