基于昼光眩光特性的办公建筑遮阳使用需求分析

2014-07-20 11:53李峥嵘陆瑞阳
建筑热能通风空调 2014年4期
关键词:朝向遮阳视线

李峥嵘 陆瑞阳 赵 群

1同济大学机械与能源学院

2同济大学建筑与城市规划学院

基于昼光眩光特性的办公建筑遮阳使用需求分析

李峥嵘1陆瑞阳1赵 群2

1同济大学机械与能源学院

2同济大学建筑与城市规划学院

本文以上海某办公室为例,采用DGP昼光眩光模型进行模拟计算,比较了不同朝向、不同人员位置、不同人员视线方向、不同玻璃透射率与是否使用遮阳设施的眩光水平差异,评价了室内人员处于不同状态时遮阳的使用需求。由于将昼光眩光的发生情况用量化的方式进行描述,具体表现了遮阳设施的使用需求,为室内布局以及遮阳眩光自动控制策略提供依据。

昼光眩光遮阳需求DGP

0 引言

随着玻璃在建筑中大面积使用,更多的太阳光可以进入建筑室内,在增加室内照度的同时带来了强烈的昼光眩光。为了减少昼光眩光的影响,办公建筑通常采用内遮阳的方式以减小天空视阈,降低昼光眩光感觉。由于遮阳设施的可见光透射率较低,在使用遮阳设施的同时会造成室内部分工作平面的照度偏低,需要开启照明补充照度,增加了建筑照明能耗。因此在防止昼光眩光与增加室内照度中寻找平衡点是建筑节能的一个研究方向,涉及到遮阳的使用和控制模式。

评价室内的眩光水平需要依靠眩光指标进行。现有的很多眩光指标都是针对小的建筑人工光源开发的,如VCP、BGI、UGR,但是上述指标都不适合用于昼光眩光预测,原因如下:①昼光眩光的光源比较大,超过了0.01的体积角,大的眩光光源可以提升眼睛的适应性,导致对眩光感觉的改变;②在相同的光源大小下,人员对自然光具有更强的忍受力。

DGI(Daylight Glare Index)是针对昼光眩光的主要指标,它考虑了人员对自然光的忍受能力,将指标进行了上移,但是由于最先的DGI是从大面积人工光源的结果上引进,它仍然不能准确预测眩光水平,部分研究表明实际情况中的眩光情况低于DGI预测值。

DGP[1](Daylight Glare Probability)是基于自然光进行试验得到的眩光指标体系,相对于人工光源试验获得的指标体系有进步。DGP模型现已被Daysim和DIVA软件纳入计算,可以获得全年动态眩光结果[3]。

本文采用DGP指标模型对室内的眩光水平影响因素和遮阳使用需求进行分析,为遮阳自动控制策略提供依据。

1 DGP模型

DGP模型是由Jan Wienold于2006年开发,用于评价室内昼光眩光的指标。作者通过实际太阳光环境下实验房测试与问卷调研,得到室内环境与太阳眩光感觉的关系。该模型以眼部照度、眩光源亮度、立体角与位置指数作为参数,拟合出评价昼光眩光的公式:

式中:Ev为眼部的垂直照度;Ls,i为光源亮度;ωs,i为光源体积角;Pi为位置指数。

DGP表征人员受太阳眩光影响情况,指标分为四个等级,如表1。

表1 DGP等级划分

当DGP超过0.4时认为人员受到昼光眩光的影响。

2 办公室模型建立与验证

2.1 研究对象

本文研究对象位于上海,属于典型的办公房间,尺寸为5.7m×7.0m×3.4m,窗户尺寸为4.7m×1.7m,下沿距离地面0.9m,窗户朝南,为铝框单层标准平板玻璃,窗墙比0.4。房间位于大楼第五层,窗户前无明显遮挡物。房间布局如图1所示。

图1 研究对象房间布局

2.2 模型验证

采光系数(Daylight Factor)是一项用于评价室内自然光采光效果的重要参数,且容易通过测试得到。本部分通过实测获得研究对象各个测点的采光系数,将其与模拟得到对应测点的采光系数进行比较,以验证模型的光学准确性。采光系数C的计算公式如下[4]:

式中:En为在全阴天空漫射光照射下,室内给定平面上的某一点由天空漫射光所产生的照度,lx;Ew为在全阴天空漫射光照射下,与室内某一点照度同一时间、同一地点,在室外无遮挡水平面上由天空漫射光所产生的室外照度,lx。

对房间内部20个测点进行照度测试,测点布置如图1所示。经过比较,各测点的误差均在10%以内,模拟结果与实测结果比较如图2所示。本文采用该模型进行房间全年眩光特性分析。

图2 实测与模拟采光系数比较

3 模拟工况设定

本文对上海地区办公室内的眩光情况进行了模拟,考虑了不同的窗户朝向、人员位置、视线方向、玻璃透射率以及是否使用遮阳设施对室内眩光的影响,具体设置见表2。不同因素的组合表征了不同的室内人员状态,各因素在房间的体现如图3所示。

表2 研究的影响因素

由于变量繁多,在后续进行比较时,文中以南向、45°视线朝向、2m进深、普通平板玻璃、无遮阳状态为比较的基准,评价其中某一参数的改变对眩光影响时,其他参数均处于基准状态。

图3 室内不同状态示意

4 模拟结果与分析

4.1 朝向对眩光的影响

将各个朝向全年眩光水平进行统计,以箱形图的形式进行表述。箱形图表示的含义如图4所示。

图4箱形图含义说明

图5 为各个朝向全年工作时间段的眩光水平箱形图。北向的眩光水平显著低于南、东、西三个方向。北向眩光最大值可达1,但比例较低,超过75%的时间眩光值均低于0.4,处于可接受的范围。南、东、西三个方向的中位数在0.4附近,认为近一半的时间都存在眩光干扰。

图5 各朝向的眩光水平

4.2 人员位置对眩光的影响

随着人员位置与窗的距离增加,眼部垂直照度会减小,玻璃作为光源在眼睛位置的体积角也有所减小,眩光值总体呈减小的趋势,如图6所示。

图6 各进深的眩光水平

4.3 视线方向对眩光的影响

当进深为2m时,90°视线角度与45°视线角度的眩光水平接近,45°视线方向稍高于90°方向。当视线方向继续旋转,眩光水平随着角度的减小而减小,如图7所示。

图7 各视线方向的眩光水平

4.4 玻璃透射率与遮阳设施对眩光的影响

模拟分别采用普通玻璃和双层Low-E玻璃两种,透射率分别为0.96和0.70。遮阳是调节室内光环境的重要手段。模拟中采用内遮阳设施,可见光透射率10%,反射率47%。从图8中可以看出,使用遮阳后的眩光水平显著降低。

图8 Low-E玻璃与遮阳工况的眩光水平

5 遮阳的需求分析

以产生不舒适昼光眩光为遮阳使用条件,认为当DGP大于0.4时有使用遮阳的需求,当DGP小于0.4时宜将遮阳收起以便充分利用自然光增加室内照度水平,减少建筑照明能耗。用动态模拟方法得到全年逐时眩光变化,统计各朝向全年工作时段(8:30~ 17:30,以8.5~17.5表示)各时刻DGP>0.4所占比例作为遮阳使用频率,用以表征使用遮阳的需求。遮阳使用频率从0~1变化,值越高表明对遮阳需求越高。以雷达图来表征各季节平均各时刻的遮阳使用频率,其所围面积的大小可以表示该季节对遮阳需求大小。

5.1 不同朝向各季节遮阳需求

不同窗户朝向有不同的眩光状态,从图9中可以看出,南向的窗户对遮阳需求最高,且从上午9:30到下午15:30各时段需求比较平均。北向的遮阳需求最小,在夏季下午13:30到17:30时段眩光需求可以达到0.5,其他时间遮阳需求均小于0.25。东向与西向的遮阳需求低于南向高于北向,东向遮阳需求从上午8:30到12:30,下午没有遮阳需求;西向遮阳需求从上午11:30到下午17:30。

图9 各朝向的遮阳需求

5.2 不同进深各季节遮阳需求

图10表示了不同进深下的情况的遮阳需求水平。在距离窗0.5~1m的范围之内对遮阳的需求差异不大,多个时刻需要100%使用遮阳。从季节来看,在该进深范围内,遮阳需求与太阳高度角无关,而与太阳辐射强度相关,夏季的遮阳需求稍高于冬季。当进深大于1.5m时,遮阳需求开始减小。当进深大于3m时,夏季遮阳需求明显小于冬季,太阳高度角开始发挥主导作用。

图10 各进深的遮阳需求

5.3 不同视线方向各季节遮阳需求

图11表示了在不同视线方向下的遮阳需求。45°与90°视线方向的遮阳需求较其他方向高,最高可达0.75。其他视线角度的遮阳需求均处于低水平,除冬季部分时刻能超过0.5,其他时间遮阳需求均不超过0.3。 -90°视线方向遮阳需求为0,并未表示在图11中。

图11 各视线方向的遮阳使用需求

6 结论

1)针对本文研究对象中的测点位置,窗户位于南、西、东三个方向均有较高的眩光水平,有较高的遮阳需求。对于窗户在南向的房间冬季的眩光水平高于夏季,更需要遮阳;北向在夏天傍晚时刻有较高眩光水平,也需要遮阳。

2)当视线方向朝向窗户时,进深距离对眩光的影响与窗户的结构相关。当夏季太阳高度角较高时,若测点位于阳光直射范围之外,则其受眩光影响相对较小。而冬季由于太阳高度角低,眩光水平普遍较高。

3)视线角度对眩光的影响很大,90°向外与向内的眩光水平差异巨大。对于办公室来说,室内人员的有着不同的工作位置和不同的视线方向,在评价测点的眩光水平时需要将两者同时考虑。另外,即使两个测点眩光水平接近,需求出现的时刻也会有所不同,这些都需要详细分析。

办公室的眩光水平具有较强的个体特性,与室内布局紧密相关,不同布局组成有着不同的需求水平与需求时间段。基于眩光水平考虑遮阳自动控制策略时,应选择办公室内中最不利的工作点作为控制对象。由于随着时间变化最不利点也在变化,因此需要有个合理的方法将这个问题纳入考虑。

[1]Jan Wienold,Jens Christoffersen.Evaluation methods and develo -pment of a new glare prediction model for daylight environments with the use of CCD cameras[J].Energy and Buildings,2006,38: 743-757

[2]Yufan Zhang,Peter Barrett.Influencing occupants’blind-control behaviour in a naturally ventilated office building[J].Building and Environment,2012,54:137-147

[3]Jan Wienold.Dynamic daylight glare evaluation[C].Building Simulation 2009,2009

[4]建筑采光设计标准(GB/T 50033-2001)[S].北京:中国建筑工业出版社,2001

Ana lys is on the Sha ding De m a nd of a n Offic e ba s e d on the Da ylight Gla re Prope rtie s

LI Zheng-rong1,LU Rui-yang1,ZHAO Qun2
1 School of Mechanical Engineering,Tongji University
2 College of Architecture and Urban Planning,Tongji University

This paper simulated the DGP at different testing conditionsin an office in Shanghai.With different window orientation,view direction and window transmissivity the DGP(Daylight Glare Probability)varies notably and the need for shading also changes with time.The characteristic of shading demand is a support to the design of automated shading systems as well as the interior design.

daylight glare,shading demand,DGP(Daylight Glare Probability)

1003-0344(2014)04-029-4

2013-5-13

赵群(1975~),博士,讲师;上海市四平路1239号同济大学建筑城规学院建筑系(200092);E-mail:zhaoqun@tongji.edu.cn基金项目:国家自然科学基金青年科学基金项目(51208363)

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