Protecting a whole building from critical indoor contamination with optimal sensor network design and source identification methods

Xiang Liu; Zhiqiang(John) Zhai

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Protecting a whole building from critical indoor contamination with optimal sensor network design and source identification methods

机译：通过最佳的传感器网络设计和源识别方法，保护整个建筑免受严重的室内污染

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To maintain a healthful and secure indoor environment, it is crucial to design an effective indoor air quality (IAQ) sensor network and interpret sensor outputs for prompt IAQ controls. This paper introduces how a probability concept based inverse modeling method - the adjoint probability method - can be used to assist in designing a high-performance IAQ sensor network and identifying potential contaminant source locations for an entire building based on limited sensor outputs. The study proposes a new IAQ sensor network design and optimization method for buildings with one or more compartments on the basis of the probability calculation. With responses from optimized sensors, a two-stage integrated inverse prediction algorithm is developed that is able to identify a potential IAQ source zone (or room) in a building as well as an exact location within the room. The paper demonstrates the design of sensor networks and the application of the source identification algorithms for a residential dwelling. The case study verifies the feasibility, effectiveness and accuracy of the proposed sensor design method and the two-stage algorithm for indoor contaminant control.

机译：为了维持健康和安全的室内环境，设计有效的室内空气质量（IAQ）传感器网络并解释传感器输出以进行及时的IAQ控制至关重要。本文介绍了如何基于概率概念的逆建模方法-伴随概率方法-可用于协助设计高性能IAQ传感器网络，并基于有限的传感器输出识别整个建筑物的潜在污染物源位置。这项研究提出了一种新的IAQ传感器网络设计和优化方法，用于基于概率计算的一个或多个车厢的建筑物。利用优化传感器的响应，开发了一种两阶段集成逆预测算法，该算法能够识别建筑物中潜在的IAQ源区域（或房间）以及房间内的确切位置。本文演示了传感器网络的设计以及源识别算法在住宅中的应用。案例研究验证了所提出的传感器设计方法和用于室内污染物控制的两阶段算法的可行性，有效性和准确性。

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来源
《Building and Environment》 |2009年第11期|2276-2283|共8页
作者
Xiang Liu; Zhiqiang(John) Zhai;
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作者单位

Department of Civil, Environmental and Architectural Engineering, University of Colorado at Boulder, UCB 428, ECOT 441, Boulder, CO 80309-0428, USA;

Department of Civil, Environmental and Architectural Engineering, University of Colorado at Boulder, UCB 428, ECOT 441, Boulder, CO 80309-0428, USA;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
indoor air quality; sensor network; source identification; inverse modelling;

机译：室内空气质量传感器网络来源识别;逆建模;

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