数字孪生在室内空气物理环境评估中的初步探索与应用

钱玮昕，唐铭，张欢，吕胜，刘京*

0 引言

随着建造技术的不断提升，如今建筑功能多样、布局复杂，繁多的内外扰动因素作用于室内环境。在建筑运营中，精准高效的人工环境控制方案依赖于准确的室内物理场信息，但对于复杂的室内流场，传统的监测方式往往存在离散测点数量稀少、代表性不足的缺陷，难以直观表征物理场的分布特性，因此室内环境的精准监控面临巨大挑战。

针对以上问题，数字化和可视化技术提供了解决途径。数字孪生技术利用虚拟模型模拟物理实体的状态[1]，基于数据交互完成状态更新，从而实现对物理场的分析和预测。该技术起初用于航空航天[2]，但在数字化转型和智能化升级的驱动力下，目前数字孪生也被广泛应用于制造业[3-4]，同时也出现在结构健康监测[5]和能源管理[6]等多种场景。在建筑业，受科技革命的影响[7]，数字孪生近年来也逐渐得到重视，相关研究主要集中于城市规划、建筑设计与维护[8]，而以室内环境为对象的应用研究仍较为匮乏。

本文基于数字孪生的理念，提出利用CFD 模拟与集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter，EnKF）数据同化算法相结合的方法，实现室内多物理场全局监测与可视化呈现的目标，并以北京市某大型博物馆展厅为例，验证该技术的可行性和有效性。

1 室内物理场数字孪生技术框架的构建

实现数字孪生的重点有二：其一为虚拟模型的构建，其二是数据信息的收集与传递。对于虚拟模型，本研究采用CFD 模拟技术，根据物理空间实体构建几何模型，并针对室内气流、温度和湿度等物理场建立数值模型。对于数据交互，通过空气状态传感器采集监测数据，将其传递给虚拟模型用以校正模型的边界条件，而后更新模拟的物理场状态以评估室内环境。数值模拟与测量数据的融合借助EnKF 数据同化算法来完成，该算法立足于贝叶斯理论，在考虑背景误差和观测噪声的基础上求解真实物理场的近似状态。

基于以上基本原理，建立室内物理场数字孪生技术框架（图1）。该框架由数值模拟、传感器测量、数据传递及EnKF 数据同化等部分组成，其中涉及的详细算法见参考文献[9]。

1 室内物理场数字孪生技术框架

2 应用案例

本研究以北京市某大型博物馆“古代书画展厅”为应用场景，该展厅所陈列的中国古代著名书画作品对热湿环境有较为严苛的要求，故须准确掌握温湿度场的全局信息。根据展厅建筑构造建立几何模型（图2）。据统计，该展厅中照明、设备等开启率较为稳定，室内人流量虽有波动，但带来的热湿变化相对较小，可忽略不计，此外空调系统定风量运行，而送风温度、湿度及外墙传热成为影响室内环境的主要边界条件变量。

2 展厅几何模型

本案例中，展厅中温湿度传感器布设位置见图2，测试时间为2021 年9 月- 2022 年2 月。为校正模型边界条件参数以更新物理场状态，选用测点B、C、D 为模型融合的测量数据来源，而测点A 的对比数据验证该技术在非数据同化节点处的模拟精度。

3 结果分析

通过虚拟模型与物理实体中传感器数据的融合，展厅数值模型由初始设定条件更新为与实际相匹配的运行工况，图3、4 为每月第一日正午时间展厅温湿度场模拟结果，室内平均温度在20℃～22℃范围内变化，整体分布较为均匀，但与外墙相邻区域的温度受室外温度影响存在偏高或偏低的现象。此外，室内空气平均相对湿度在50%～60%范围内变化，但由于温度场存在局部温度较低的问题，相应位置空气相对湿度则较高，不利于藏品的保存。

3 展厅温度场模拟结果

4 展厅湿度场模拟结果

将测试时间段内物理场的模拟结果与监测点的实测值展开对比，图5 所示为监测点位置模拟温湿度的平均相对误差。结果表明，模拟温度平均相对误差最大为3.0%，约为0.6℃，相对湿度平均相对误差最高为4.6%，可见本研究提出的方法能够较为准确地反映室内温湿度场的实际分布。

5 模拟温湿度的平均相对误差

4 结论

本研究提出基于CFD 模拟与EnKF 数据同化相结合的数字孪生技术，建立实际物理场的虚拟模型，并通过融合观测数据来呈现室内空气环境的全局分布状态。以博物馆展厅为例的温湿度场模拟应用测试表明，该技术能够结合少量的传感器测试数据来求解全局空间中物理场的分布，并且结果较为准确，测点位置温湿度平均相对误差分别在0.3%～3.0%以及1.2%～4.6%范围内，均为工程可接受范围。通过该技术可直观判断室内是否存在空气状态未达标的空间区域。然而利用数字孪生监控室内空气物理环境仍处于初级探索阶段，在今后的工作中还需进一步研究实测方案制定原则、孪生模型与控制系统的联动机制等方面内容，从而建立完善的技术体系并在建筑领域推广应用。□