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World File Search System室内环境
热泵集成储热案例研究
建筑物的供暖和制冷需求需要电网提供大量能源。极端温度或其他天气事件可能会增加建筑物的供暖或制冷需求，以维持宜居的室内环境，从而进一步给电网带来压力。当这种能源需求的增加蔓延到整个电网时，电网运营商需要增加能源供应，通常是通过使用所谓的峰值发电厂。这些发电厂通常是燃烧天然气或柴油的燃气轮机。因此，与这些发电厂相关的排放量高于大多数基载电网能源发电排放量。建筑物对电网的峰值能源需求可以通过使用储能系统来降低，这些储能系统在建筑物能源需求高涨的时期启动，以替代或补充电网能源。供暖和制冷可以从热能储存 (TES) 中受益。集成到热泵 (HP) 系统中的 TES 可以降低建筑物在极端温度条件下的峰值能源需求。大规模部署时，HP-TES 的累积效应可能会在关键时刻减少电网需求并减少对峰值发电厂的需求。本研究建立了一个框架，可以在此框架内大规模研究干预技术（如 TES）对电网排放（CO 2 、NO x 和 SO x ）的影响。作为案例研究，分析了美国南部选定家庭的住宅 HP-TES。
用于监测开放空间办公室室内气候参数的物联网解决方案
摘要。尽管有许多高性能 BMS（楼宇管理系统）可以监测室内气候参数，但数据访问、传感器定位和其他方面可能无法控制。另一方面，随着越来越多的设备和传感器连接到云端，物联网（IoT）正在呈指数级增长。因此，开发了一种用于室内气候参数的传感器监测解决方案。所提出的解决方案并不昂贵，它基于配备温度、湿度和压力传感器的 Raspberry Pi 板。开发的应用程序读取传感器检测到的值，处理日期，然后将信息传输到 IoT ThingSpeak 平台。大面积是开放式办公室的特点，因此辐射墙的影响很小，并且有效温度可以近似为空气温度。这种类型的建筑由空调系统调节，因此这种室内环境中的空气速度通常较低，可以通过设计进行近似。因此，使用开发的解决方案读取的数据可以近似热舒适参数。如果发现数值不充分，可以派团队到现场进行复杂而精确的测量。为了实现这一目标，开发了 PMV 计算器软件。其有效性根据欧洲标准 ISO 7730 进行测试。之后，将 PMV 计算机与从传感器读取的数据一起使用。从传感器读取的数据和新计算的 PMV 都会发送到 ThingSpeak IoT 平台。
飞机热舒适度综述 - Springer Link
随着航空航天事业的快速发展，飞机的热舒适性受到越来越多的关注。然而客舱内环境与地面建筑环境有很大不同[4-6]。客舱环境的典型特征是低压、低湿度、缺乏新鲜空气和密封性要求高。每个乘客平均只有1至2 m3的空间[7]，远远小于一般的办公环境。商用客机的巡航高度通常在5490 m至12500 m之间[8]。在这个高度，特别是在较高的海拔地区，大气的含水量很低。客舱中的水分主要来自乘客的汗液蒸发，因此客舱内的相对湿度通常低于20％[9]。这种低相对湿度会引起眼干、呼吸道阻塞等不适症状[10，11]。近期大量研究表明客舱个性化送风系统能有效改善旅客周围空气质量，有效降低旅客呼吸区污染物[12-15]。目前，对地面建筑室内环境热舒适的相关研究和文献综述较多[16-18]，但对飞机客舱环境热舒适的研究较少。因此，本文试图对人体热舒适研究领域的工作进行总结，旨在为航空旅客提供更便捷、更高效的乘机服务。
室内定位和4D MMWave成像雷达
状态估计是成功实施机器人系统的关键组成部分，依赖于相机，LIDAR和IMU等传感器。然而，在现实情况下，这些传感器的性能是通过具有挑战性的环境来划分的，例如不利的天气条件和弱光场景。新兴的4D成像雷达技术能够在不利条件下提供强大的感知。尽管有潜力，但对于嘈杂的雷达数据没有明确的几何特征而言，室内环境仍然存在挑战。此外，雷达数据分解和视野（FOV）的差异可能导致不准确的测量结果。虽然先前的研究探索了基于多普勒速度信息的雷达惯性探测仪，但由于FOV和雷达传感器的分辨率差异，估计3D运动的挑战仍然存在。在本文中，我们解决了多普勒速度测量不确定性。我们提出了一种在管理多普勒速度不确定性的同时优化车身速度的方法。基于我们的观察结果，我们提出了双成像雷达配置，以减轻雷达数据中差异的挑战。为了获得高精度3D状态估计，我们引入了一种策略，该策略将雷达数据与消费级IMU传感器无缝整合，并使用固定lag平滑光滑优化。最后，我们使用现实世界3D运动数据评估了我们的方法，并演示了本地化和映射的流任务。
新闻稿2024年2月12日...
萨斯喀彻温省热力项目更新Cardinal已与Propak Systems Ltd.（“ Propak”）达成协议，用于萨斯喀彻温省中央加工设施的工程，制造和现场建设，包括首次蒸汽辅助重力排水（“ SAGD”）。与Propak的固定价格协议约占估计项目总成本的一半，除了降低Propak在受控的室内环境中制造和制造模块化设施的能力外，还提供了基数的成本确定性。先前在该公司2023年12月6日发布的2023年第三季度收益发布中，红衣主教启动了其Reford的SAGD项目，萨斯喀彻温省的运营区，预计将生产约6,000 bbl/d（100％的重原油）。该项目的初始开发阶段预计将在2025财年结束之前的1.55亿美元预算内完成。2024传统钻探计划的更新与该公司先前宣布的2024年常规资本预算，多边油井钻井作业一致，目前正在进行中，针对Nipisi的Clearwater和Tide Lake的Ellerslie。红衣主教正在Nipisi钻三口井（3.0净），预计将在
使用图像处理和...的智能停车系统
摘要：停车引导和信息 (CPGI) 系统通过提供停车位占用情况的实时指示和节省时间，有可能减少拥挤区域的拥堵。如今，这些系统广泛应用于使用昂贵传感器方法的室内环境。因此，随着室外环境对 PGI 系统的需求不断增加，低成本的基于图像的检测方法已成为最近使用摄像头的研究和开发的中心。由于对卷积神经网络 (CNN) 在各种图像类别识别任务中的出色表现感兴趣，本研究提出了一个强大的停车位占用检测框架，使用深度 CNN 和二进制支持向量机 (SVM) 分类器从图像中发现室外停车位的占用情况。分类器由深度 CNN 从具有不同强度和天气条件的公共数据集 (PKLot) 中学习到的特征进行训练和测试。因此，我们评估了已建立技术在为本研究生成的停车数据集上的迁移学习性能（将结果简化为新数据集的能力），我们的系统将在通知用户之前提供。我们分别对公共数据集和我们的数据集进行了 99.7% 和 96.7% 的检测，这表明该技术具有为户外环境中的 CPGI 系统提供廉价且一致的解决方案的卓越能力。关键词—CPGI、基于图像的检测方法、CNN、稳健的停车位占用检测框架、SVM 分类器
EMG-SPI-B：应用二氧化碳监测作为方法...
支持证据 通风和二氧化碳监测原理的简要背景 SARS-CoV-2 病毒可以在近距离（气溶胶和较大的飞沫）、通过空气中的小气溶胶以及通过受污染的手和表面传播。通风应作为风险控制层次的一部分，并且可有效防止空气传播（超过约 1.5-2 米）。通风的原理在之前的 EMG 论文 1 中进行了阐述。越来越多的共识认为，在大多数情况下，吸入可能比污染物传播更重要；WHO 2 和 CDC 3 最近更新了他们关于传播的建议，强调除了飞沫之外，近距离和远距离气溶胶的重要性。气溶胶传播与许多超级传播疫情有关 4-7 。空气传播的危险因素包括：在某个空间中停留的时间；可能产生更多病毒气溶胶的活动（唱歌、大声说话、有氧运动）和低通风率。 CO 2 监测提供了一种近似方法来评估室内环境中通风的可能效果，其中唯一的室内 CO 2 源是居住者呼出的气体。CO 2 水平不是接触 SARS-CoV-2 病毒风险的直接衡量标准，并且从感染控制的角度来看，空间中的 CO 2 浓度不能直接衡量安全性。附录 A 中提供了有关决定空间中 CO 2 浓度的因素的更多详细信息。尽管
TNF-α抑制剂：探索A ...
空中真菌和细菌已被研究人员进行了广泛的研究。我们概述了空气中的致病微生物的分布和来源，以及对这些微生物在室外和室内环境中对人类健康造成的有害影响的详细描述。通过分析该领域发表的大量文献，我们就空降微生物如何影响我们的幸福感提供了宝贵的见解。这些发现突出了与各种自然和人介导的环境中暴露于空中真菌和细菌有关的有害后果。某些人群群体，包括儿童和老年人，免疫功能低下的个体以及各种类型的工人特别暴露，并且容易受到对空气微生物污染健康影响的有害影响。在各种室内和室外环境中，许多研究始终始终确定为替代性的替代品，cladosporium，cladosporium，penicillium，曲霉和镰刀菌作为主要的真菌属。在细菌，芽孢杆菌，链球菌，微球菌，肠球菌和假单胞菌中，从许多环境中收集的空气样品中出现了主要属。所有这些发现有助于扩大我们对空中微生物分布的了解，强调对进一步研究的关键需求并提高公众意识。总体而言，面对机载微生物污染物带来的风险，这些努力可能在保护人类健康方面起着至关重要的作用。
机器人、自动化和人工智能：
3.下一个关键的 RAAI 支持技术包括 3-D 视觉和 5G 无线。先进机器视觉的出现正处于创造新一代协作机器人的风口浪尖，这些机器人使用摄像头、激光雷达和红外传感器来实现更快但更安全的协作应用，从而带来新一波生产力提升。视觉引导机器人 (VGR) 很快（2020 年末/2021 年初）就能高度适应动态操作环境，将经过安全认证的 2-D 和 3-D 视觉硬件与先进的软件和强大的计算能力相结合，实时处理大量视觉数据。先进的 VGR 使用算法来实现精确控制的运动。功能齐全的 5G 无线技术具有低延迟、实时速度和更快的传输速率，可将机器人设备与实时计算连接起来，从而实现完全动态的集成性能功能。5G 有望在三到五年内全面投入使用，从而能够在户外等非结构化环境中更广泛地部署自主 RAAI 技术。目前，大多数商业上可行的自主 RAAI 技术应用都发生在更结构化的室内环境中。就像实时无线视频流创造了最后一波云计算浪潮（通常在远程数据中心）一样，5G 可能会催生本地化微型数据中心的出现，以处理预期的实时数据处理爆炸式增长。
使用trnsys
温室能源建模是优化温室能源消耗的普遍工具。然而，要使模型用于其预期用途，必须对其前命令的精确度具有很高的信心。在本文中，开发了一个经过验证的温室能量模型，用于寒冷气候中典型的小型温室。该模型是使用TRNSYS（一种建筑物性能模拟工具）创建的，具有详细的能量建模组件和用户定义的作物模型。该模型已校准以固定不确定的参数。首先使用灵敏度分析来识别明智的不确定参数，然后进行多阶段自动校准。自动校准方法使用多目标遗传算法来调整不确定的参数，从而校准测得的室内空气温度和相对湿度的模型。该模型在自由浮动和通风阶段（56天）期间表现良好，室内空气温度的均方根误差（RMSE）合并为1.6℃，空气相对湿度为8.3％。验证过程涉及使用两个附加数据集评估校准模型的适用性。在所有情况下，将模拟结果与室内环境测量结果进行比较，气温的RMSE小于2℃，空气相对湿度的RMSE小于10％；这些价值观与文献相比有利。该模型在估算最小加热温室的每月能源消耗时达到了3.7％的平均相对误差（MRE）。鉴于这些结果，该模型被认为足够准确，适用于将来的研究。