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    氣候與建筑:暖通空調和人工智能是未來辦公室的游戲規則改變者

    2023年04月06日 21:52:42 來源:千家網

      曾經有一段時間,辦公空間的使用是可預測且一致的。

      如今,許多企業不再是周一至周五、朝九晚五的例行公事,而是采用遠程辦公和出席現場的混合方式。這使得白天有許多空間未使用,而其他空間則被完全占用。

      其他方面也發生了變化。商業空間的內部舒適度已經不僅僅是熱或冷的情況。空氣質量和室內環境的調節現已成為健康和安全問題。與此同時,建筑脫碳正成為政府的優先事項。

      建筑業主及其運營管理人員如何應對這些快速變化,同時減緩甚至減少能源消耗和碳排放?這聽起來很復雜。

      但,真的是這樣嗎?

      大多數商業空間的業主和管理者已經熟悉暖通空調系統的一些先進技術。在建或規劃中的新建筑正在考慮采用最新技術。然而,數以千計的現有建筑物并沒有那么快地改變。

      由于成本、安裝期間的停機時間以及擔心沒有經濟回報,業主可能不愿意投資于舊建筑的環境控制。只有當機械系統發生故障,或當地脫碳法規發生變化時,才會考慮最新的室內環境控制。更好地了解圍繞最新暖通空調管理的全面經濟圖景是必要的。

      PropTech領域的專家表示,未來將采用人工智能(AI)來感知、監控和控制建筑物內部的系統。

      勞倫斯伯克利國家實驗室(LBNL)2022年的一項研究得出結論:“要實現積極的脫碳目標,需要采取根本性的措施來減少現有建筑的碳足跡。為商業供暖、通風和空調(HVAC)控制提供持續動態優化的新型智能建筑技術,有望推進建筑運營,以實現脫碳、高效和靈活控制。”

      LBNL對華盛頓特區一座建于20世紀60年代中期的12層、300,000平方英尺的建筑進行了為期兩年的實地研究。該建筑已經整合了一些建筑管理系統,因此不需要完整的系統升級。

      由于COVID,該建筑在研究期間經歷了不同的占用率。這讓Prescriptive Data基于云的建筑運營平臺Nantum OS有機會了解不同的占用條件如何影響其內部空間。

      “該平臺使用占用數據、熱模型和機器學習算法,在大流行期間對每層樓的空氣處理機組(AHU)實施最佳啟動、關閉和日內風扇速度調整。”

      例如,使用22個占用計數器(每層兩個),能夠調整空間空置或占用區域的熱量水平,并考慮到人體散發的熱量。

      該技術將AHU工作日的運行時間減少了三個多小時,并將午餐時間的風扇速度降低了10%以上。允許對供暖和冷卻系統進行調整,將總體運營成本降低了6%。該軟件的最新版本現在可以根據可再生能源的可用性調整供暖和冷卻,從而減少建筑物的碳足跡。

      據美國能源部稱,“在過去50年里,建筑用電量占美國年用電量的比例急劇增長,從20世紀50年代的25%上升到70年代初的40%,到2012年超過76%。”

      例如,通過使用最節能的墻壁、窗戶和最新的暖能空調設備,商業冷卻成本可以降低78%。

      除了純粹的省錢,還應該記住,在健康建筑中的居住者。那些擁有高效、經過適當調整的暖通空調系統的人,請病假天數會更少。

      當考慮到健康因素時,可以適當權衡改善室內環境的成本與健康和生產力效益。這使得建筑本質上成為一種人力資源工具。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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