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暖通空调行业的人工智能
与人工智能的发展同步，暖通空调系统在过去几十年中也取得了重大进步。暖通空调的历史可以分为几个关键阶段，每个阶段都由技术创新和不断变化的社会需求推动。• 自动化和控制（20 世纪 70 年代 - 90 年代）20 世纪 70 年代的石油危机激发了人们对能源效率的更大兴趣，从而推动了暖通空调技术的进步。电子控制装置的集成和可编程恒温器的发展使得室内温度和有人/无人时间的调节更加精确，从而降低了能耗。楼宇自动化系统 (BAS) 出现于 20 世纪 80 年代和 90 年代，实现了对暖通空调、照明和其他建筑系统的集中控制。这些系统通过优化暖通空调设备的性能，提高了运行效率和居住舒适度。
楼宇自动化中的暖通空调负荷预测和节能策略
电子邮件：mvrushank1@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 在不断发展的楼宇自动化领域，有效管理供暖、通风和空调 (HVAC) 系统对于实现最佳能源效率和整体可持续性至关重要。本研究论文致力于细致探索 HVAC 负荷预测的深远意义，并在复杂的楼宇自动化系统框架内描述创新的节能策略。该研究着手全面分析主动管理 HVAC 负荷的预测能力。通过仔细研究尖端技术和方法，该研究旨在解开精确预测 HVAC 负荷变化所涉及的错综复杂的问题。理解和利用楼宇自动化系统的预测潜力是本研究的基石。此外，本文深入探讨了 HVAC 负荷管理范围内的节能策略的多方面探索。通过研究实际应用和成功案例，该研究力求提炼出最有效和可扩展的方法来抑制能源消耗，同时又不损害建筑物居住者的舒适度和幸福感。这些策略包括自适应控制机制、先进的传感器技术以及与新兴智能电网解决方案的集成，从而促进了可持续建筑运营的整体方法。该研究还探讨了预测性暖通空调负荷管理与楼宇自动化系统更广泛目标之间的共生关系。通过这样做，它揭示了预测分析、机器学习算法和数据驱动的决策过程的无缝集成，最终形成智能、响应迅速且节能的暖通空调基础设施。这项研究的意义超越了理论框架，旨在为行业从业者、建筑经理和政策制定者提供可行的见解。通过综合暖通空调负荷预测和节能策略方面的最新进展，本文旨在成为塑造智能和可持续建筑未来轨迹的宝贵资源。总之，本研究论文全面探讨了暖通空调负荷预测与楼宇自动化系统中节能策略的融合。通过对预测技术的细致研究和对可持续实践的细致分析，本研究旨在阐明通往更节能、更具弹性和更智能的建筑运营的道路。关键词：暖通空调负荷预测、节能策略、楼宇自动化系统、预测分析、可持续建筑运营 ______________________________________________________________________________________
脱碳和数字化背景下暖通空调企业的机会和当务之急
Harpreet Singh 是 LEK Consulting 伦敦办事处的合伙人。Harpreet 自 2013 年起就职于该公司，主要关注工业/B2B 领域，包括工业技术、建筑产品和商业服务。Harpreet 在 HVAC 领域拥有深厚的专业知识，并领导了整个生态系统中的多个战略、转型和交易服务项目。他为高管提供增长、绩效转型、高级分析主导的决策和市场颠覆方面的建议。Harpreet 是 LEK 工业业务中可持续发展和数字计划的倡导者。
大规模实验变暖通过泥炭地干燥降低土壤动物的生物多样性
北方泥炭地是碳循环的重要生态系统，因为它们将世界的1/3储存在全球陆地的约3％中。这种高碳存储能力使它们成为全球气候变暖引起的增加碳排放的关键缓解策略。在泥炭地等高碳储存系统中，土壤动物群落是有机物和营养循环的次要分解的，这表明它们在碳循环中起着重要作用。实验表明，变暖会以可能将泥炭地从碳水槽转移到来源的方式影响植物和微生物群落。尽管以前的研究发现气候变化操纵对土壤群落的影响可变，但预计变暖将主要通过降低水分含量来影响土壤社区的组成，而升高的CO 2大气浓度只有间接而弱，而弱的大气浓度则是如此。在这项研究中，我们使用了一个大型泥炭领域的实验来测试土壤微动脚类（Oribatid和Mesostigmatid mite，以及Collembolan物种的丰度，丰富性，丰富性和社区成分）对一系列实验性温暖温度（在0°C和+9°C之间的跨度）中响应4年，以响应4年的环境。 （云杉）实验。在这里，我们发现变暖显着降低了表面泥炭湿度，这又减少了物种微促动物的丰富度和丰度。特别是在较低的湿度水平下，oribatid和中骨螨，胶状和整体微促动物的丰富度显着降低。此外，在较高的水分水平下，大量的微肢体数量增加。在一起分析或分开时，均未影响微量关节脚架，除了在变暖下显着增加的中骨质体。 在社区层面，随着时间的流逝（除Collembolans除外），社区的变化很大，并且水分是解释社区物种组成的重要驱动力。 我们期望云杉实验治疗对土壤动物生物多样性的累积和互动效应继续出现，但我们的结果已经表明效果是均未影响微量关节脚架，除了在变暖下显着增加的中骨质体。在社区层面，随着时间的流逝（除Collembolans除外），社区的变化很大，并且水分是解释社区物种组成的重要驱动力。我们期望云杉实验治疗对土壤动物生物多样性的累积和互动效应继续出现，但我们的结果已经表明效果是
基于人工智能 (AI) 的多区域商业建筑以居住者为中心的供暖通风和空调 (HVAC) 控制系统
摘要：建筑物占全球能源消耗的近一半，而暖通空调 (HVAC) 系统消耗了约 40% 的总建筑能源。传统的 HVAC 控制器无法应对占用率和环境条件的突然变化，因此能源效率低下。尽管传统楼宇自动化系统的建筑热响应模型过于简单，占用传感器也不精确，但对更高效、更有效的无传感器控制机制的研究仍然完全不够。本研究旨在开发一种基于人工智能 (AI) 的以占用者为中心的 HVAC 制冷控制机制，该机制不断改进其知识，以提高多区域商业建筑的能源效率。这项研究使用了土耳其伊斯坦布尔一家购物中心两年的占用率和环境条件数据。研究模型包括三个步骤：预测每小时占用率、开发新的 HVAC 控制机制以及通过模拟比较传统和基于 AI 的控制系统。确定商场占用率的因素后，使用真实数据和人工神经网络 (ANN) 进行每小时占用率预测。借助上一阶段获得的占用率数据、建筑特征和实时天气预报信息，开发了一种无传感器 HVAC 控制算法。最后，使用 IDA 室内气候和能源 (ICE) 模拟软件对传统和基于 AI 的 HVAC 控制机制进行了比较。结果表明，将 AI 应用于 HVAC 操作可节省至少 10% 的能耗，同时为居住者提供更好的热舒适度。本研究的结果表明，所提出的方法可以成为可持续发展的非常有利的工具，并且随着方法的改进，也可以用作独立的控制机制。
建筑、暖通空调、消防和部件 – SBD-118
a. 监理专业人员 – 如果建筑面积为 50,000 立方英尺或更大（SPS 361.40），我已根据 SPS 361.40 被业主聘为监理专业人员，负责监督合理的现场观察，以确定施工是否基本符合已批准的计划和规范。施工完成后，我将向计划审查机构提交一份书面声明，证明据我所知，施工是否基本符合已批准的计划和规范。如果我不再与此项目有关联，我将提交一份合规声明（SBD-9720），通知计划审查机构并说明当前的合规状态。
维护技术员 2，暖通空调
工作环境；长时间站立或坐着；偶尔弯腰、屈身、跪下、蹲下、爬行、攀爬、保持平衡、伸展和扭动；举起、搬运、推动和/或拉动中等到较重（超过 50 磅）的重物；操作工作所需的各种设备；可能需要使用各种私人和商业交通工具前往其他地点；以及口头交流以交换信息。可能会暴露于各种危险条件，如极热、极寒、传染病、行驶中的车辆、电流、化学品、狭小空间或高处、移动的机械部件等。
更健康的空气和暖通空调系统解决方案
随着消费者和商业期望转向提高能源效率、自动化、降低成本和可持续性，供应商需要走在最新技术的前沿，以保持竞争力。霍尼韦尔广泛的传感器和开关产品组合拥有支持客户下一代开发所需的产品解决方案。霍尼韦尔广泛的传感器系列涵盖所有 HVAC 控制应用和安装选项，使霍尼韦尔成为您最好的传感器来源。从用于加热和冷却的湿度/温度传感器到用于空气质量和控制的 CO 2 传感器 - 以及介于两者之间的几乎所有领域 - 您都可以信赖霍尼韦尔传感器，因为它具有最新技术、经济实惠、易于安装、性能准确和可靠。