室内高温环境评价指标简化计算方法
2020年第11期（总第48卷第357期）建筑节能
■绿建筑设计与评价
doi ：10．3969/j．issn．1673-7237．2020．11．013
收稿日期：2020-01-12；修回日期：2020-11-15*基金项目：国家重点研发计划资助项目（2018YFC0705300）
室内高温环境评价指标简化计算方法
*
吕一行，孟晓静，卢棒棒，徐扬帆dde指标
（西安建筑科技大学资源工程学院，西安710055）
摘要：
针对室内高温环境评价指标湿球黑球温度（WBGT ）在现场实测和模拟预测中较难获得的问
题，
搭建了高温环境测试平台，对不同热源温度下室内环境的基本参数空气温度、相对湿度、辐射热强度、风速和WBGT 进行了测试和数据收集。通过对室内环境基本参数和WBGT 进
行相关性分析和回归分析，
得到了环境基本参数表示的WBGT 关联式。结果表明：室内空气温度和辐射热强度与WBGT 具有较高的线性相关度；所得关联式满足多元线性回归的各项
检验，
并且由该式得到的室内WBGT 预测值和实测值相符程度较高，认为关联式有很高的可信度，
可作为WBGT 值简化计算方法。关键词：
高温环境；WBGT 指数；简化计算；相关性分析；
多元线性回归
中图分类号：TU －023文献标志码：
A 文章编号：
1673-7237（2020）11-0067-04Simplified Calculation Method of the Indoor Hot Environment Evaluation Index
LYV Yi-hang ，MENG Xiao-jing ，LU Bang-bang ，XU Yang-fan
（School of Ｒesources Engineering ，Xi ’an University of Architecture and Technology ，Xi ’an 710055，China ）
Abstract ：It is difficult to obtain the indoor hot environment evaluation index-wet bulb globe temperature （WBGT ）in field measurement and simulation prediction．The experimental platform with thermal environment of high temperature and high radiation is set up．Air temperature ，relative humidity ，radiation intensity ，air velocity ，and WBGT are measured．Correlation analysis and regression analysis are conducted on environmental parameters and WBGT．The value of WBGT correlation expressed by environment parameters is obtained．The results show that the air temperature and radiant intensity have a high linear correlation with the WBGT．The correlation formula satisfies the various tests of multiple linear regression ，and the predicted value of indoor WBGT obtained by this formula is in good agreement with the measured value．It is considered that the correlation formula has high credibility and can be used as a simplified calculation method of the WBGT．
Keywords ：hot environment ；WBGT （Wet Bulb Globe Temperature ）；simplified calculation ；correlation analysis ；multiple linear regression
0引言
工业建筑中常常存在高温热源，尤其是烧结、锻
铸、
熔炼等热加工车间，其余热强度甚至可达50 300W /m 3［1］。高温热源工业建筑室内热环境不同于民用建筑［2］
，
其室内的高温、强辐射不仅会影响作业效率，
还会损害作业人员的健康安全。郑国忠等人试验研究发现，
持续高温作业对人员的血压、体温等各项身体机能都存在不利的累积效应
［3］
。在夏季炎热
地区，某钢铁厂作业车间室内温度可达50ħ，时常出现工人中暑现象
［4］
。
湿球黑球温度（WBGT ）是目前应用最为广泛的高温环境评价指标
［5，6］
。室内WBGT 是自然湿球温
度和黑球温度的表达式，
即：WBGT =0.7t nw +0.3t g
（1）
式中：t nw 为自然湿球温度，
ħ；t g 为黑球温度，ħ。
WBGT 指数可综合反映空气温度、相对湿度、风速和辐射热4个环境因素，
被国内外职业安全健康相7
6
关标准及规范所采用
［7－9］
。但是，WBGT 指数在实际应用中也有不足：一方面，
WBGT 现场实测时需要在30min 内达到平衡；另一方面，WBGT 是自然湿球温
度和黑球温度的关系式，
而不是室内环境基本参数的关系式，
这导致WBGT 只能应用于既有建筑的高温环境评价，
而无法为建筑热环境设计提供指导［10］
。如果可以得到基于室内环境基本参数表示的WBGT 关联式，将对室内热环境的优化设计有重要的意义。
国外学者Bernard 和Dernedde 等人提出了基于
热力学热交换原理的室内WBGT 预测模型
［11，12］
。高洁等人考虑了空气层温度对棉芯表面蒸发散热的影
响，
建立了室内WBGT 预测模型［10］
。但是这些WBGT 预测模型计算复杂，需要通过计算程序求解，在工程应用中存在一定的难度。张磊等人采用回归分析的方法，
得到了基于空气温度、相对湿度和太阳辐射3个气象因子的室外WBGT 关联式［13］
。清华大学林波荣得到了基于空气温度、
相对湿度、风速、太阳辐射及长波辐射的WBGT 回归关系式［14］
。关于WBGT 关联式的研究多集中在室外热环境，而对室内WBGT 研究成果较少。
本文搭建了室内高温环境测试平台，对不同热源
温度下室内环境的基本参数空气温度、
相对湿度、辐射热强度、
风速和WBGT 进行了测试和数据收集。通过回归分析，得到基于室内环境基本参数的WBGT 关联式。
1室内高温环境测试平台
实验测试于2019年6月－7月在西安建筑科技
大学安全工程实验室高温环境测试平台上，进行本次数据采集工作。该实验室尺寸为7.7m ˑ7.0m ˑ
3.0m （长ˑ宽ˑ高），具体布置如图1所示。室内设置有可调控温度的集中面热源和工业喷雾扇，
热源温度的变化范围为50 250ħ，
室内风速的变化范围为0 6m /s ，室内湿度的变化范围为30% 80%，以便营造符合实际工况的室内高温环境。在距离热源1m 、2m 处分别设置测点P1和P2，
测试了在不同热源温度、室内风速及室内湿度条件下的室内空气温度、
辐射热强度、相对湿度、
风速和WBGT 指数。测试仪器如表1所示
。图1实验平台示意图（P1和P2为实验测点）
Fig.1Schematic diagram of the experimental platform
（P1and P2are the measurement points ）
表1测试仪器
Table 1Parameters of test instrument
测量参数仪器型号量程精度空气温度相对湿度TＲ–72ui －20 80ħʃ0．3ħ10% 95%ＲH ʃ5%空气速度Swema03+0.05 6.00m /s ʃ0.03m /s 辐射热强度JTＲ090 10kW /m 2
ʃ4%自然湿球温度WBGT 指数仪
5 40ħʃ0.5ħ黑球温度
20 50ħ
ʃ0.5ħ
2相关性分析
本次测试共得到300组有效样本数据，样本的平
均值、
标准差和分布范围如表2所示。表2
测试数据的平均值、标准差和分布范围
Table 2Mean ，standard deviation and distribution range of
the measured data
空气温度/ħ辐射热强度/（W /m 2）
相对湿度/
%风速/
（m /s ）WBGT /ħ平均值34.6699.4733.770.80727.68标准差  4.5291.2117.21  1.26
2.14
范围
27.5 49.1
4 380
2 81
0 5.3424.4 33.4
在多元回归分析之前，绘制了WBGT 指数分别
与空气温度、
辐射热强度、相对湿度和风速之间关系的散点图，
如图2 5所示，以判断WBGT 指数与环境参数的线性关系。图中中心的实线是变量拟合的回归线，
回归线两侧的划线之间是95%的可信带，最外面的两条点划线之间是95%的预测带，
并给出了该回归线的相关系数r 和决定系数Ｒ2
。图2中可以看出，WBGT 与空气温度的线性趋势最好，并成正相关关
系，
其次是辐射热强度。WBGT 与相对湿度和风速成负相关关系，
且与风速的相关性最差。这主要是由于室内风速受室外环境影响较大，
处于不稳定的状态。也是WBGT 在27ħ左右时，与风速的线性相关性异
常的原因
。
图2WBGT 与空气温度散点图
Fig.2Scatter diagram of WBGT and air temperature
8
6
图3
WBGT 与辐射热强度散点图
Fig.3Scatter diagram of WBGT and radiant
intensity
图4
WBGT 与相对湿度散点图
Fig.4Scatter diagram of WBGT and relative
humidity
图5
WBGT 与风速散点图
Fig.5Scatter diagram of WBGT and air velocity
根据最小二乘法，运用MATLAB 中regress 函数
做WBGT 指数与上述4个环境参数的多元线性回归，得到回归方程，如式（2）所示：
WBGT =0.707T a －0.003TＲ+
0.090ＲH －0.081V +0.526
（2）
式中：T a 为空气温度，
ħ；TＲ为辐射热强度，W /m 2；ＲH 为相对湿度，%；
V 为风速，m /s 。
对回归方程的统计信息和回归系数的检验结果如表3、
4所示。根据回归方程的统计信息，该方程的决定系数（Ｒ2
）达到了0.934，
F 检验中F 值为1037.795，且概率P 小于0.001，说明回归方程整体
拟合效果不错，
满足显著性水平检验。在回归系数的检验结果中，
标准化后的系数均不为0，空气温度系数为1.495，
而风速系数的绝对值只有0.048，这表明了上述4个参数对WBGT 指数均有影响，
其中空气温度对其影响最大，
风速的影响效果较弱，这与参数之间线性关系判断结果一致。同时各参数t 检验的概率值都小于0.05，
均能通过显著性水平检验。表3
回归方程的统计信息
Table 3Statistical information of regression equation 复相关系数决定系数
校正的决
定系数剩余标准差F 值回归方程
0.966
0.934
0.933
0.552
1037.795
为了进一步检验回归方程的准确性和可信度，分
析了WBGT 实测值和预测值的残差频率直方图、散点图及实测值、
预测值关系图。图6、7表示WBGT 实测值与预测值残差的频率分布图和散点图，可以看出两者的残差有70%都落在－0.4 0.4区间，
分布频率服从正态分布，
并且残差整体都在0上下波动，绝对值均不超过1ħ。WBGT 实测值与预测值关系如图8
所示，可以看出WBGT 实测值与预测值分布具有高
度吻合的趋势，该回归方程可较准确地计算室内WBGT 。
表4
回归系数信息及其假设检验
Table 4Ｒegression coefficient information and hypothesis testing 非标准化系数
系数
区间估计标准误差系数标准化
t 显著性常数项0.526（－1.231，2.283）0.893－0.5890.556空气温度0.707（0.658，0.755）0.024  1.49528.8650.000热辐射强度－0.003（－0.005，－0.0013）
0.001－0.128－3.4390.001相对湿度0.090（0.082，0.097）0.0040.72222.9330.000风速
－0.081
（－0.146，－0.015）
0.033
－0.048
－2.421
0.016
9
6
图6
残差频率分布直方图
Fig.6Ｒesidual frequency distribution
histogram
图7
残差散点图
Fig.7Ｒesidual scatter
diagram
图8
WBGT 指数实测值与预测值关系图
Fig.8The relationship between the measured and predicted values of WBGT
通过以上的验证检验，可以认为空气温度、辐射
热强度与室内WBGT 指数都有较强的线性关系。基于室内环境基本参数拟合的WBGT 关联式是一个具
有统计学意义的模型，
可用于室内热环境的WBGT 指数简化计算和模拟预测中，具有较高的准确性和可
信度。
3结论
（1）通过对室内环境的基本参数———空气温度、辐射热强度、相对湿度、风速与室内WBGT 的相关性分析，得到室内WBGT 与空气温度有较强的线性关
系，
其次是辐射热强度，与风速的线性关系最弱。（2）基于室内环境基本参数得到了室内WBGT 关联式，满足假设检验。通过该式得到的WBGT 预测值与实测值非常接近，
两者绝对值不超过1ħ。说明关联式具有较高的可信度，
可用于高温室内WBGT 指数的预测。
（3）文中涉及的环境参数是在局部集中热源的室内测试收集的，
但对于有多处热源或受多方向热辐射的室内场所来说，
关联式是否适用需要进一步验证。参考文献：
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（下转第139页）
7
姜永增，等：自动脱气设备在高校供暖系统中的应用研究
从上述计算可以看出，通过加装自动真空脱气设备，系统循环更加通畅，泵的性能得到明显改善，泵的流量提高了5%，泵所需扬程降低了11%，泵的电耗降低了16%。
4.1.2节水计算
该换热站补水箱水表数据显示，自动真空脱气设备安装后，补水量由之前的150t/d减少到15t/d，每天可以节约用水135t，当地自来水价格为3.75元/m3，一个供暖季可节约水费为3.75135150=75937.50元。
4.1.3节热计算
将135t自来水由10ħ加热到45ħ，需要的热量为：
Q=c·m·Δt=4.18ˑ135000ˑ150ˑ（45－10）= 2962.58GJ
式中：c为水的定压比热容，取4.18kJ/kg·K；
m为水的质量流量，kg/s；
Δt为温差，ħ。
当地热价为82.66元/GJ，加装自动真空脱气设备后一个供暖季可节约供热费用244886.86元。
综上所述，该换热站安装3台自动真空脱气设备后，每个供暖季可节约运行经费36.06万元，不到一年即可收回所有投资。
4.2环境效益评价
根据国家统计局公布的各种能源折标煤参考系数，节电量、节热量分别乘以相应的标准煤折标系数，最后计算出一个供暖季一共可减少碳排放109.97tce （见表2）。
表2折标煤计算表
Table2Calculation of converted standard coal
能源名称消耗量指标准煤系数折合标准煤/tce
电力72288kW·h0.00012298.884
热力2962.58GJ0.03412101.083
合计109.975结语
（1）加装自动真空脱气设备后，该换热站每天脱出气体675L，可以有效地解决系统气阻、气锤、气蚀和压力不稳等问题，提高系统换热效率，减小沿程水头损失和局部水头损失，促进系统循环，无需人工排气，彻底解决室内冷热不均现象。
（2）自动真空脱气设备运行稳定后，供暖系统中的含氧量低于0.01mg/L，可大大降低板换、循环泵、管道、阀门、散热片等设施的氧化腐蚀程度，延长设备的使用年限。
（3）通过加装自动真空脱气设备，各种气体得到有效去除，系统循环阻力减小，泵的运行工况和各项性能参数得到进一步优化，泵的流量提高了5%，泵所需扬程降低了11%，泵的电耗降低了16%。
（4）自动真空脱气设备具有节电、节水、节热、节人工等多重功效，经济效益和环境效益非常显著，年节约供暖运行成本36万余元，减少碳排放近110t。
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作者简介：姜永增（1976），男，硕士，副研究员，主要从事高校建筑节能技术、高校后勤社会化等方面的工作和研究（jiangyz@upc．edu．cn）。
（上接第70页）
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作者简介：吕一行（1994），男，河南周口人，毕业于西安建筑科技大学，安全工程专业，硕士研究生，主要从事工业建筑室内热环境评价方面的研究（297474772@qq．com）。
通讯作者：孟晓静（1982），女，河南漯河人，博士，高级工程师，主要从事工业建筑通风及热环境方面的研究（meng_020929@163．com）。
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