有限空间空气稳定性下人员呼吸过程暴露风险分析

Personal Exposure Risk Assessment of Respiratory Process under Effect of Limited Space Air Stability

摘要

以人体呼吸微环境为研究对象，通过全尺寸双人实验与数值模拟方法对有限空间空气稳定性下人员在其呼吸过程中暴露风险进行分析.研究表明：在呼吸气流的初始释放阶段，个体暴露水平主要取决于呼吸活动.随着污染物距离污染源越远，有限空间空气稳定性与通风方式对呼吸微环境中的人员暴露情况的影响越来越重要，且这种影响具有时间无关性.在稳定型中，由于周围分层空气的限制作用，呼出的污染物具有更强的保持其沿初始惯性力方向传播的能力，不易扩散；不稳定型易破坏污染物沿其初始惯性力方向传播的能力，加快污染物的扩散，可以减少室内人员对呼吸微环境中污染物的暴露情况.本研究在控制污染物传播，降低疾病传播风险，保证人体健康方面具有理论及实际意义.

Abstract

This research took the breathing microenvironment as the object to conduct an analysis on personal exposure risk in the human breathing process under the effect of the limited space air stability by means of a full-scale experiment and numerical simulation. The results showed that the personal exposure level mainly depended on the breathing activity during the pollutants initial releasing period. As the pollutants went further， the influence of limited space air stability and ventilation on personal exposure became important and presented a characteristic of time independence. In the stable condition， due to the lock-up effect of the stratified environment， the transport of the exhaled pollutants tended to remain in the initial inertia force direction， and not easy to spread； The unstable condition was more likely to disturb the ability of the initial inertia force transport direction and to accelerate the diffusion of pollutants， thus greatly reducing the personal exposure in the breathing microenvironment. This study has theoretical and practical significance in controlling the transport of pollutants， preventing the spread of disease， and ensuring occupant health.

Graphical abstract

关键词

有限空间空气稳定性 / 呼吸微环境 / 个体暴露风险 / 气流组织 / 计算流体动力学

Key words

limited space air stability / breathing microenvironment / personal exposure risk / air distribution / computational fluid dynamics

有限空间是指由天然材料或人工材料围成的微小空间环境，如住宅、办公室、交通工具^［1-2］等.在现代社会中，人每天有近90%的时间待在微小空间中^［3］，所以有限空间内环境质量对人们的身体健康、工作效率都有很大的影响 ^［4-5］.

空气为各种污染物质提供了主要的传播媒介及路径.建筑内通风不足以及气流组织设计不完善，容易造成携带病毒的载体在人群中通过空气扩散传播，扩大人群患病风险.比如2001年SARS^［5］，2009年H1N1猪流感^［6］，2013年H7N9禽流感^［7］以及2019年的新型冠状病毒感染（COVID-19）^［8］，都说明了室内空气质量会对人的身体健康和生命安全产生直接影响.

空气污染对人群的暴露评估是健康风险评估的基本组成部分^［9］.研究表明，环境空气以呼吸暴露为主.感染人群的呼吸活动是病原体传播的主要途径，特别是打喷嚏与咳嗽，一次会产生数量庞大的飞沫，这些飞沫在空气中能传播很远的距离^［10］.新型冠状病毒感染与甲型流感均是由RNA病毒引发的呼吸系统疾病，主要通过飞沫、接触和气溶胶传播^［11］.新型冠状病毒感染具有的临床表现之一即为咳嗽^［12］.一旦病毒携带者咳嗽或打喷嚏，就会有成百上千的病菌飘浮在空气中，对新冠病毒的传播产生一定影响^［13］.由于人体无时无刻不在呼吸，所以呼吸过程产生的气体体量远远大于咳嗽或打喷嚏产生的气体体量，会对房间里其他人员造成更大的健康威胁.因此，在研究呼吸系统疾病传播规律时，对人体正常呼吸过程所携带病毒的研究十分重要.Nielsen等^［14］指出当两个人相距较近时，对呼吸微环境中污染物的控制十分重要.改善呼吸微环境中的空气质量可以提高人体热舒适性，并有利于控制呼吸微环境中呼出气体所含污染物的扩散与传播.

在置换通风中，顶部辐射供冷和地暖房间通常会出现下热上冷的温度梯度，底部辐射供冷的房间通常出现下冷上热的垂直温度分布特点^［15］.研究表明，这种垂直的温度梯度会影响污染物的传播与扩散.这类空气现象称为室内空间空气稳定性（Indoor Air Stability， IAS）^［16］，或者有限空间空气稳定性（Limited Space Air Stability， LSAS）^［17］，并可用无量纲准则数G_c定量描述不同稳定性工况.

本文以人体呼吸微环境为研究对象，通过全尺寸双人实验与数值模拟方法深入研究有限空间空气稳定性对通风房间中人体呼吸微环境中污染物传播机理，并对室内人员暴露风险进行评估.本文得到的有限空间空气稳定性与个体暴露之间的关系可以用于指导室内通风系统设计，并为降低呼吸微环境中的污染物浓度，降低交叉感染的风险提供依据.

1 研究方案

1.1 研究对象

双人实验在湖南大学有限空间空气稳定性实验室中进行，实验室尺寸为4.0 m × 3.8 m × 2.4 m.实验室围护结构在实验过程中默认为绝热工况，同时实验室完全密闭，不存在缝隙渗透造成的多余气流.为了形成实验室内部不同空气稳定性条件，在实验室顶部安装空气载能辐射空调系统［图1（a）］，在实验室底部设置了4个地暖垫［图1（b）］对地面温度进行控制，可实现10~60 °C温度自由调节，每个地暖垫的尺寸为2.0 m×2.0 m.送风口、排风口分别位于南侧墙底部和北侧墙顶部，尺寸为0.16 m×0.26 m，非对称分布，构成下送上回的气流组织形式.

1.2 研究方法

1.2.1 实验方案

在每次实验之前，空气载能辐射空调系统和地暖垫至少提前运转4 h.目的是在实验房间内获得稳定的垂直温度分布.测试对象被视为热源和污染物源.实验进行过程中，为了防止受其他热负荷的影响，实验室内灯光关闭，并用遮阳布将窗户密封.

新风分别以326 m³/h和269 m³/h的风量从送风口进入实验房间.在污染物释放阶段，两名受试者面对面站立，相距1.0 m［图2（a）］，实验开始瞬间，同时匀速呼吸（鼻吸嘴呼），持续30 min.污染物释放阶段结束时，两名受试者离开房间，此时实验进入第二阶段，即污染物衰减阶段，同样持续30 min，目的是观察当室内无污染源存在的情况下，有限空间空气稳定性对呼吸微环境中污染物去除的影响.

在本研究中，呼吸释放的CO₂被用作测量呼吸微环境中污染物水平的指标.CO₂浓度传感器测量呼吸微环境中的瞬时CO₂浓度.传感器沿三个支架L₅、L₆、L₇分布，见图2（a）与图2（b）.这项研究中的呼吸微环境被定义为距离地面1.10 m（胸腔高度）到1.70 m（头顶高度）高度之间，距受试者前方长度为1.00 m的矩形区域.测量点a₁位于与受试者嘴部水平距离0.20 m 处，距地面1.50 m 处（嘴部高度）.测量点b₁和c₁与测量点a₁处于相同的高度，每个距离嘴部的长度分别为0.50 m，0.80 m；测量点a₂、b₂和c₂位于1.70 m处，测量点a₃、b₃和c₃置于1.50 m高度处.参照《民用建筑室内热湿环境评价标准》（GB/T 50785—2012）^［18］中对测点分布的要求，室内温度梯度分布由25个温湿度自记仪测量得到，呈梅花形均匀分布在L₁、L₂、L₃、L₄、L₅上［图2（b）］，分别位于0.10 m、0.60 m、1.10 m、1.70 m、2.30 m处，分别表示人体脚踝处、人体膝盖处、人体坐姿时头部、人体站姿时头部以及实验室顶板底部.

1.2.2 数值模拟

为了将数值模拟结果与实验数据进行对比，建立与实际测试对象保持一致的模拟模型.计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics， CFD） 广泛应用于有限空间内气流场分布特征的研究中^［19-20］.本模拟采用基本几何模型与真人实验室1∶1设置.网格通过ICEM软件进行划分.在确定计算所用网格数量之前，对于几何模型进行网格独立性检验，根据模拟实际情况，划分1 937 399（网格A）、2 324 634（网格 B），以及5 551 878（网格 C）三种网格规模.经观察，发现网格A在人活动区域处的速度模拟不灵敏，而网格B和网格C对人活动区域的温度分布模拟较为准确，且两种网格数下模拟得到的温度分布情况重合度高［图2（c）］，网格B、C中人活动区域的速度分布在高度为1.5 m处，较其他区域高，符合 1.5 m处为呼吸高度这一特点，在房间底部和顶部受送排风气流的影响，其速度较房间中部高，符合流场物理规律（流场符合物理特性是温度场、浓度场合理的基础）.考虑计算资源的限制，最终选用网格B用于本模型计算.送风口为速度入口，进风温度采用实验实测温度（25 ℃）.排风口为压力出口.嘴、鼻为速度入口，呼吸过程使用正弦函数，呼气温度为34 ℃.侧墙采用标准无滑移壁面函数.假人体表温度设置为34 ℃.送风口CO₂浓度采用实验实测数据（440 cm³/m³），嘴部CO₂浓度边界条件为45 000 cm³/m³.顶板和底面温度设置与实验数据中的温度值保持一致.详细边界条件见表1.计算过程中采用RNG湍流模型进行模拟计算.采用SIMPLEC压力速度耦合方法和二阶迎风空间离散方案求解.首先进行稳态计算，稳态计算达到收敛后，将计算模型设置为非稳态，时间步长为0.01 s，共计算60 s.

1.3 暴露评价指标

将呼吸微环境当作一个整体进行研究，计算每一个实验工况下呼吸微环境中所有测量点的CO₂浓度的平均值，然后对比分析不同通风量下有限空间空气稳定性对CO₂的分布影响情况.计算公式为：

C_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}}=\frac{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^{\mathrm{9}}}{C}_i}{\mathrm{9}}（1）

式中：C_i为每个测量点的瞬时CO₂浓度，cm³/m³.

对于呼吸微环境中暴露分析，定义个体暴露指数 C（personal exposure index）为：

C=\frac{C_i-C_{\mathrm{0}}}{C_{\mathrm{0}}}（2）

式中：C_{\mathrm{0}}为测量点a₁的初始CO₂浓度（稳定型为 487 cm³/m³，不稳定型为453 cm³/m³）.

2 结果与讨论

2.1 有限空间空气稳定性对污染物浓度的影响

图3中显示了当通风量为326 m³/h、269 m³/h时的稳定型与不稳定型下呼吸微环境中平均CO₂浓度随时间的变化情况.从图中可以看出，无论何种通风量，稳定型中的CO₂浓度始终处于较高的水平（800~950 cm³/m³），CO₂在不稳定型中的浓度相对来说较低，维持在550~700 cm³/m³.这说明在稳定型工况下，污染物更容易在呼吸微环境中堆积.

在污染物释放阶段，当通风量从269 m³/h增加到326 m³/h后，稳定型中呼吸微环境中的CO₂浓度几乎无变化，仍维持在800~950 cm³/m³.在不稳定型中，通风量为269 m³/h下呼吸微环境中的平均CO₂浓度略高于其在通风量为326 m³/h时的浓度.而在污染物衰减阶段，无论是稳定型还是不稳定型，当通风量为326 m³/h时，呼吸微环境中的CO₂浓度总是低于通风量为269 m³/h的情况，这说明改变通风量会显著影响污染物衰减阶段时的呼吸微环境中的CO₂浓度，通风量增加会使呼吸微环境中的CO₂浓度降低.具体地，在第 60 min 时，由于通风量的增加，稳定型中污染物浓度降低了8.5%，在不稳定型中，污染物浓度降低了6%.在相同通风量下，不稳定型中污染物浓度较稳定型中污染物浓度低13%~15%.

2.2 个体暴露指数分布情况

以通风量为269 m³/h为例，对稳定型和不稳定型实验中受试者的暴露情况进行分析.选取有受试者参与的污染物释放阶段作为研究对象.

图4给出了在双人交互呼吸实验过程中，呼吸微环境中的个体暴露指数在不同测量点随时间分布曲线.从总体上看，稳定型中的个体暴露指数一直高于不稳定型中的个体暴露指数.这是因为稳定型中由于热力分层的封锁作用导致污染物滞留在呼吸微环境中不易消散，所以使个体暴露水平停留在一个较高的水平.相反，在不稳定型中，呼气气流与周围空气之间的掺混作用很强烈，导致呼吸微环境中的湍流程度增加，扩大了污染物扩散范围，导致呼吸微环境中污染物含量减小，降低了在不稳定型环境中的个体暴露指数，从而减小感染风险.为了减少呼吸气流对暴露指数分析的影响，选取呼吸微环境中部区域b₁、b₂两点进行分析.在b₁点处，稳定型中的个体暴露指数在0.4~0.9之间波动，在b₂点处，个体暴露指数最大值也达到了0.4~0.6，然而在不稳定型中，b₁、b₂两点处的个体暴露指数在0.2~0.4区间内缓慢上升，感染风险降低40%~54%.这说明不稳定型能有效排除污染物，降低感染风险.

个体暴露指数在每个监测点处的分布都显示出周期性波动，此波动与人体呼吸正弦规律保持一致，尤其在稳定型中，绝大部分测量点都能观察到这一现象.这是由于呼气过程产生大量CO₂，在这个过程中，个体暴露指数会随CO₂浓度的增加而达到峰值，由于受试者的吸气作用，以及呼出气流与周围环境的卷吸作用，呼吸微环境中的CO₂浓度显著下降.个体暴露指数的分布随着呼吸的进行周期循环.但是在不稳定型中，由于周围空气的强对流作用，呼出气流与周围环境的掺混作用剧烈，呼出气流在呼吸微环境中很难维持原有运动状态，所以个体暴露指数振动幅度随着与受试者距离的增大而大幅减小.

在30 min的暴露过程中，在低于呼吸高度的下部微环境中也观察到了污染物的分布.总的来说，呼吸微环境上部（a₂、b₂、c₂）的个体暴露指数值高于呼吸微环境下部（a₃、b₃、c₃）的数值，并仍然体现出稳定型中的个体暴露水平高于不稳定型中的个体暴露水平这一规律，在稳定型环境中受感染的风险增大.

2.3 数值模拟模型验证

将模拟所得通风量为326 m³/h时，不稳定型房间内垂直温度变化与实验测量值进行比较，结果如图5所示.模拟结果和实验结果显示出相似的趋势，数值结果与实验结果之间的平均差异为1.01%，因此该模型可用来计算呼吸微环境中的流场和污染物的分布.

2.4 污染物浓度分布云图

图6为稳定型和不稳定型在不同通风量下，z=2 m截面上第50 s时的CO₂浓度分布图.为方便比较不同工况下的浓度分布，对计算结果进行无量纲化，即C= C₁ /C₀，其中C₁为计算所得CO₂浓度，单位为cm³/m³，C₀为呼气释放CO₂浓度，45 000 cm³/m³.

图6（a）和图6（b）为通风量为109 m³/h时的污染物浓度分布云图.对比稳定型［图6（a）］和不稳定型［图6（b）］可以看出，不稳定型中假人之间的呼吸微环境污染物浓度最低，而稳定型中的污染物容易在呼吸微环境积聚.当通风量为326 m³/h时，不同室内空气稳定性对污染物分布的影响更加明显.在z=2 m截面上，稳定型中［图6（c）］呼吸微环境上部污染物浓度较高.这是由于首先呼出气流温度高于呼吸微环境中的环境温度，所以受浮力影响，热空气上升，带动呼出气流中的污染物向上升；其次，人体表面热羽流也会影响呼出气流的运动状态；最后实验所采取的下送上回的通风方式，进风气流推动呼吸微环境中的污染物向上运动.这个时候呼吸微环境中的感染风险较高.不稳定型工况下［图6（d）］，假人A与假人B的呼吸微环境中的污染物含量最小，此时感染风险最低.

对比图6（a）、图6（b）和图6（c）、图6（d），可以明显观察到，增加通风量会导致污染物在不同有限空间空气稳定性下的扩散范围增大，原因是通风量提升了室内气流的混合程度，所以呼出的污染物会随室内气流运动，分布范围更广，但其仍符合基本有限空间空气稳定性下污染物分布特征.将本研究中第50 s的模拟结果与前期研究^［21］中不同暴露时间节点相比较，可以发现，稳定型与不稳定型对呼吸过程人员暴露风险的影响与暴露时间长短无关，即稳定型中人员暴露风险总是大于不稳定型中的人员暴露风险.

3 结 论

本文基于真人实验与数值模拟研究了有限空间空气稳定性对通风房间中人体呼吸微环境中污染物传播机理及室内人员暴露情况，得到以下结论：

1）在呼吸气流的初始释放阶段，个体暴露水平主要取决于呼吸活动，通风系统和有限空间空气稳定性在此期间的影响较小.随着污染物与污染源距离越远，有限空间空气稳定性与通风方式对呼吸微环境中的人员暴露情况的影响越来越重要.

2）在稳定型中，呼出的污染物更倾向于沿其原始释放方向传播，造成呼吸微环境中污染物堆积.在不稳定型中，除靠近受试者位置暴露量较大以外，呼吸微环境中其余各测试点处的个体暴露指数都很小.与稳定型相比，不稳定型在b₁，b₂点处感染风险减少40%~54%.不稳定型有利于稀释呼吸微环境中污染物浓度，有效减少个体暴露，这一特点与暴露时间无关.

3）增加通风量可降低污染物衰减阶段中污染物浓度.低通风量情况下，有限空间空气稳定性对室内气流运动起主导作用；随着通风量的增大，进风气流与室内流场掺混程度加大在衰减阶段，稳定型、不稳定型中污染物浓度分别减少8.5%、6%.污染物分布仍符合基本有限空间空气稳定性下污染物分布特征，即不稳定型中呼吸微环境中污染物浓度水平远低于稳定型中的污染物浓度水平.

参考文献

[1] 林家泉，孙凤山，李亚冲 ．客舱内呼吸道病原体传播机制与感染风险评估［J］．中国安全科学学报，2020，30（2）：146-151．

[2] LIN J Q， SUN F S， LI Y C ．Transmission mechanism of respiratory pathogens in aircraft cabin and infection risk assessment［J］．China Safety Science Journal，2020，30（2）：146-151．（in Chinese）

[3] 郭云龙 ．基于SIR模型的机动车内传染病传播研究［J］．中国安全科学学报，2021，31（1）：173-178．

[4] GUO Y L ．Research on transmission of infectious diseases in motor vehicles based on SIR model［J］．China Safety Science Journal，2021，31（1）：173-178．（in Chinese）

[5] SPENGLER J D， SEXTON K ．Indoor air pollution：a public health perspective［J］．Science，1983，221（4605）： 9-17．

[6] ZHANG X， WARGOCKI P， LIAN Z，et al ．Effects of exposure to carbon dioxide and bioeffluents on perceived air quality，self-assessed acute health symptoms，and cognitive performance［J］．Indoor Air，2017，27（1）：47-64．

[7] 傅尧信，杨柳，白玛央金 ．“非典”传播与医院室内空气质量［J］．四川环境，2003，22（6）：81-83．

[8] FU Y X， YANG L， BAIMA Y J ．SARS transmission and IAQ in hospital［J］．Sichuan Environment，2003，22（6）：81-83．（in Chinese）

[9] 杨子峰 ．甲型H1N1流感与严重急性呼吸综合征和人禽流感的异同［J］．中华结核和呼吸杂志，2009，32：10-13．

[10] YANG Z F. Similarities and differences among H1N1 influenza， severe acute respiratory syndrome and human avian influenza ［J］. Chinese Journal of Tuberculosis and Respiratory Diseases， 2009， 32： 10- 13.（in Chinese）

[11] 李毅，赵川，何正光，等 ．人感染H7N9禽流感重症6例临床特征分析［J］．西部医学，2017，29（8）：51．

[12] LI Y， ZHAO C， HE Z G，et al ．Clinical characteristics of 6 severe cases of human infections with avian influenza A （H7N9）［J］．Medical Journal of West China，2017，29（8）：51．（in Chinese）

[13] CHAN J F W， YUAN S F， KOK K H，et al ．A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission：a study of a family cluster［J］．Lancet （London，England），2020， 395（10223）： 514-523．

[14] HAN B， HU L， BAI Z ．Human exposure assessment for air pollution［M］//DONG G．Ambient air pollution and health impact in China．Singapore：Springer， 2017： 27-57．

[15] MORAWSKA L， JOHNSON G R， RISTOVSKI Z D，et al ．Size distribution and sites of origin of droplets expelled from the human respiratory tract during expiratory activities［J］．Journal of Aerosol Science，2009， 40（3）： 256-269．

[16] 李垚， 梁丁元， 穆云松， 等 ．甲型流感的流行与防控分析及其对新冠肺炎疫情的启示［J］．环境科学研究，2020，33（7）： 1562-1570．

[17] LI Y， LIANG D Y， MU Y S，et al ．Epidemic situation，prevention，control of influenza A and its enlightenment for COVID-19［J］．Research of Environmental Sciences，2020，33（7）：1562-1570．（in Chinese）

[18] HUANG C， WANG Y， LI X，et al ．Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan，China［J］．The Lancet，2020，395（10223）：497-506．

[19] 牛琳，梁为纲，汪霞，等 ．影响病毒在物体表面和空气中生存的因素分析［J］．环境科学研究，2020，33（7）：1589-1595．

[20] NIU L， LIANG W G， WANG X，et al ．Analysis of factors affecting virus survival on object surface and in air［J］．Research of Environmental Sciences，2020，33（7）：1589-1595．（in Chinese）

[21] NIELSEN P V， OLMEDO I， DE ADANA M R，et al ．Airborne cross-infection risk between two people standing in surroundings with a vertical temperature gradient［J］．HVAC&R Research，2012，18（4）：552-561．

[22] NIELSEN P V ．Analysis and design of room air distribution systems［J］．HVAC&R Research，2007，13（6）：987-997．

[23] 王雅迪，龚光彩，杨周周 ．月球工况下太空舱舱内空气稳定性的研究［J］．安全与环境学报，2016，16（1）：99-103．

[24] WANG Y D， GONG G C， YANG Z Z ．On the inside air stability of the space flight capsule under the condition of lunar gravity［J］．Journal of Safety and Environment，2016，16（1）：99-103．（in Chinese）

[25] DENG X R， GONG G C ．Investigation of exhaled pollutant distribution in the breathing microenvironment in a displacement ventilated room with indoor air stability conditions［J］．Journal of Environmental Sciences，2021，99：336-345．

[26] 民用建筑室内热湿环境评价标准：GB/T 50785—2012 ［S］．北京：中国建筑工业出版社，2012．

[27] Evaluation standard for indoor thermal environment in civil buildings：GB/T 50785—2012 ［S］．Beijing：China Architecture & Building Press，2012．（in Chinese）

[28] 徐新喜，刘亚军，赵秀国 ．负压防护急救车车厢内生物污染物运动扩散的数值模拟与试验验证［J］．中国安全科学学报，2009，19（8）：28-33．

[29] XU X X， LIU Y J， ZHAO X G ．Numerical simulation and experimental verification on the distribution of biologic contaminants inside compartment of emergency ambulance with negative-pressure protection［J］．China Safety Science Journal，2009，19（8）：28-33．（in Chinese）

[30] 万鑫，苏亚欣，杨艳超 ．工业厂房自然通风的数值模拟及结构改进［J］．中国安全科学学报，2008，18（8）：103-108．

[31] WAN X， SU Y X， YANG Y C ．Numerical simulation and improvement of natural ventilation in an industrial workshop［J］．China Safety Science Journal，2008，18（8）：103-108．（in Chinese）

[32] DENG X， GONG G ．Effects of indoor air stability on exhaled contaminant flow and thermal plume in the interpersonal breathing microenvironment［J］．International Journal of Thermal Sciences，2021，170：107173．

基金资助

国家自然科学基金重大项目(72091513)

National Natural ScienceFoundation Major Project(72091513)

湖南省重点领域研发计划资助项目(2020DK2003)

Hunan Provincial Research and Development Plan of Key Areas(2020DK2003)

湖南省科技成果转化及产业化计划(2020GK2077)

Hunan Provincial Commercialization and Industrialization Plan of Scientific and Technological Achievements(2020GK2077)