石凱波，王景剛，鮑玲玲，侯松寶，趙 旭，曹 輝

基于邯鄲商場人員密度及空調負荷特性研究

石凱波，王景剛，鮑玲玲，侯松寶，趙 旭，曹 輝

(河北工程大學 能源與環(huán)境工程學院，河北 邯鄲056000)

運用黑箱理論模型對邯鄲的兩個大型商場進行人流量調研，分析兩個商場的人員流動規(guī)律，并采用數(shù)理統(tǒng)計學相關知識，建立商場人員密度計算模型。結合兩個商場實例的調研數(shù)據(jù)，得出商場人員密度、每天不同時段的人員密度分布規(guī)律以及休息日和工作日的平均人員密度比值。并對邯鄲兩個商場進行空調冷負荷計算和分析，研究兩個商場的冷負荷特點，根據(jù)不同的負荷特性，采取相應的措施來減少空調負荷。建議兩個商場的空調系統(tǒng)應在提高新風品質，提高新風利用率等方面進行優(yōu)化。

黑箱理論；商場；人員密度；冷負荷；優(yōu)化建議；新風

隨著我國經濟的持續(xù)發(fā)展，人們對物品的需求不斷增大，也加速了的商場發(fā)展。目前我國商場出現(xiàn)了流動人口密度大、能耗大，室內空氣品質較低等問題。由人流量引起的人體負荷和新風負荷是空調負荷的重要組成部分。所以有必要對商場的人員密度進行調查和空調冷負荷進行研究。迄今為止，國內學者對商場的人員密度雖有所研究，但是把調研的人員密度和空調冷負荷二者結合起來研究的很少[1-3]。從某些地區(qū)商場的實際運行中發(fā)現(xiàn)，商場內某些區(qū)域的實際人員密度高于設計值，但對商場整體來講，商場的實際人員密度低于設計值。最終導致實際通風需求量與設計通風量存在偏差，大大影響了室內環(huán)境質量。本文結合商場的人員密度值，從不同的負荷特點采取相應的措施降低空調系統(tǒng)負荷，并從新風角度對商場的空調系統(tǒng)提出優(yōu)化思路。

1 研究方法

在空調系統(tǒng)設計中，人流量是確定新風量、計算人體顯熱、潛熱和新風負荷的基礎數(shù)據(jù)。為此，筆者實地調研了邯鄲兩家商場，得出其人員密度的變化規(guī)律。

總體人流量和人員密度：統(tǒng)計時間為09：30—17：30，根據(jù)應用數(shù)理統(tǒng)計原理，在商場的所有出入口，即使用15 min的樣本人流量來估算1 h的人流量。由商場的人數(shù)和有效面積得到人員密度值。

商場具有建筑結構復雜、建筑面積和體量龐大、人員流動隨機性較大以及安全出口分散等特點，使用普通的統(tǒng)計和計算方法對其內人員數(shù)量進行統(tǒng)計將面臨很大困難。因此，筆者采用黑箱理論[4-6]建立數(shù)學模型，如圖1所示，把商場看作一個黑箱，其中各出入口作為連接黑箱與外界的連接通道，對各出入口人流量實時觀測和統(tǒng)計，可獲得商場工作日以及休息日在不同時間段內的人流量變化情況，進而根據(jù)商場的有效面積計算實時人員密度。

圖1 商場黑箱理論模型Fig.1 The model of black box theory for shopping malls

根據(jù)現(xiàn)場實際調研，獲得商場每個出入口不同時間段進出人數(shù)，從而計算商場某時刻人員滯留量。

式中，Ri為i時刻商場內人流量；Ri-1為i-1時刻商場的人流量；Eij為商場i時刻j出入口人員進入數(shù)量；Gij為商場i時刻j出入口人員出去數(shù)量；Di為人員密度，人/m2，—A為有效建筑面積，m2；A為建筑面積，m2；K為建筑有效面積折算系數(shù)。

合理有效地確定商場內的人流量，對于確定商場內人員負荷十分重要。選擇人流量最多進行設計，可能造成能耗的浪費；選擇最小人流量進行設計，則不能保證人員的舒適度。張樹平等人[2]研究得出，商場內人流量的分布服從正態(tài)分布。根據(jù)應用數(shù)理統(tǒng)計[7]為

用95%為置信度進行估計，可以得到每天任意時刻商場內人流量R的1～α的置信區(qū)間為

2 實例驗證

2.1 調查過程

調查時間選取2016年6月— 8月的幾個日期，不間斷地調研統(tǒng)計獲得邯鄲兩個商場在不同日期和時段的人員進出商場的數(shù)據(jù)，從上午9：30開始一直持續(xù)至下午5：30。最后將所有調查員的調查結果整理并匯總，得到商場的人流量和人員密度。

2.2 人流量和人員密度

經過數(shù)據(jù)整理，并利用公式（1）計算出相應時段內兩個商場的人流量分布曲線，見圖2。

從圖2中可以看出，邯鄲兩個商場工作日的人流量明顯低于休息日的人流量，在休息日，A商場在下午13：30左右，每天的人流量達到了最大值；B商場在下午14：30左右，每天人流量達到了最大值。在星期六和星期日中，兩個商場內的人流量基本持平。而在工作日，每個商場內每天的人流量較為接近。

由于商場內人員從上午10：30開始到下午13：30處于增長期和穩(wěn)定期，直至14：00點左右達到最大值。然后商城內人流量逐漸遞減，該時間段包含了一天的穩(wěn)定期、增長期和衰退期。故選擇工作日6月13日和體息日8月14日11：30至16：30的人流量數(shù)據(jù)作為有效數(shù)據(jù)，共6個樣本，則n=6。并按照公式（3）～（5）進行計算，其中，1-α = 0.95查表得t0.025(5)=2.571。計算結果見表1。

圖2 邯鄲商場人流量分布Fig.2 Distribution of human flow in Handan shopping mall

選擇工作日人流量的最大估算值作為人數(shù)下限，休息日人流量的最大估算值作為人數(shù)上限。則A商場人流量8 208～12 552人，B商場人流量為3 112～4 684人。

2.3 有效建筑面積和商場的人員密度

規(guī)范[8]規(guī)定的商場的面積折算系數(shù)為50%～70%，在走訪兩個商場物業(yè)基礎上，并對兩個商場粗略估算，故決定使用兩個商場有效建筑面積的換算系數(shù)為0.7，得到A商場商場建筑面積為70 000 m2，商場有效面積49 000 m2；B商場商場建筑面積為 26 000 m2，商場有效面積18 200 m2。

根據(jù)公式（2），獲得A商場和B商場的人員密度隨時段的分布曲線，如圖3表示。

對比A商場和B商場每天各時段的人員密度可以發(fā)現(xiàn)，每天商場不同時段的人員密度分布具有一定的規(guī)律。在工作日，兩個商場的人員密度在一天內波動不大，處于穩(wěn)定狀態(tài)。但是在休息日，兩個商場人口密度波動較大。在13：30之前，A商場一直處于增長期，而B商場在該時間段基本處于平穩(wěn)期。在13：30左右，A商場人員密度達到當天的最高水平。這是因為A商場距離火車站和汽車站較近，地理位置優(yōu)越，交通便利，并且商場內有餐飲區(qū)域，人們由于就近原則的心理，先去A商場購物。在13：30到14：30期間，B商場處于增長期，而A商場處于衰退期，這是因為人們基本就餐完畢，在A商場的大部分顧客開始轉向B商場購物。14：30之后，兩個商場都處于衰退期，顧客將陸續(xù)離開商場?？梢?，商場的人員密度影響因素很多，如地理位置、顧客消費水平、商場的服務區(qū)域等等。

表1 商場人流量Tab. 1 Visitors f ow rate of shopping mall

圖3 邯鄲商場人員密度分布Fig.3 Personnel density distribution in Handan shopping malls

圖4 商場平均人員密度Fig.4 Average personnel density in shopping mall

文獻[9-10]中分別對成都、西安等城市的商場進行人員密度調查，其調查結果中工作日和休息日的人員流動特性與筆者采用“黑箱原理法”得到的調查結果基本一致。

根據(jù)公式(2)分別計算兩個商場工作日、體息日的人員密度，獲得A商場體息日及工作日全天的平均人員密度分別為0.171人/m2、0.116人/m2，而B商場體息日及工作日全天的平均人員密度分別為0.179人/m2、0.108人/m2。如圖4所示。對比體息日以及工作日的平均人員密度，可以發(fā)現(xiàn)體息日人員密度約是工作日的1.55倍左右。

根據(jù)公式（2）計算，獲得A商場和B商場的人員密度，如表2所示。

從表2中可知，A商場的總體人員密度為0.168～0.256人/m2，B商場的總體人員密度為0.171～0.257人/m2。而《民用建筑空調設計》[11]中也規(guī)定了大型商場的最小人員密度取值范圍為0.30～0.70人/m2，明顯高于商業(yè)綜合體的實際人員密度。因此，在進行商場空調系統(tǒng)設計時，如果完全利用規(guī)范的推薦值，將會造成不必要的浪費。

圖5 兩個商場全天冷負荷構成變化Fig.5 Cold weather load changes in two shopping malls

3 邯鄲商場空調冷負荷的分析

商場內冷負荷由人體、新風、圍護結構、照明及設備幾個部分組成。通過對兩個商場調研結果的計算分析，可得兩個商場的實時人流量。GB50189-2015《公共建筑節(jié)能設計標準》[12]中規(guī)定：中央空調系統(tǒng)設計新風量的標準應取室內人員所需最小新風量和維持房間正壓所需新風量的較大值，我國在工程實踐中所使用的設計新風量標準通常為20～30 m3/(h?人)。本文兩個商場的人均新風量取值均為20 m3/h。

根據(jù)前文計算得到的人員密度和本文所取的新風量，對A商場（面積約7萬m2）和B商場（面積約2.6萬m2）分別進行空調冷負荷計算，分析各分項冷負荷特點。A商場和B商場的全天冷負荷分布如圖5所示。

表2 商場人員密度取值范圍Tab. 2 Personnel density range in shopping mall

從圖5可以看出：在兩個商場冷負荷計算中，新風負荷和人員負荷所占比例較大，高達40%～50%左右；兩者冷負荷之和占總負荷的89%～91%，圍護結構約占7%～8%，而照明及設備引起的負荷較小，不到3%。A、B兩個商場的全天冷負荷變化趨勢均呈“單峰型”，A商場一天中最大負荷出現(xiàn)在14:00左右。而B商場一天中最大負荷出現(xiàn)在15:00左右，A商場比B商場的負荷波動要大，且峰谷比均約為5:2。

由于兩個商場中人員引起的負荷和新風引起的負荷較大，而這些負荷均和人流密度有關，因此，在商場空調系統(tǒng)節(jié)能設計時應注意以下幾點：空調區(qū)域人員密度的合理確定、采取合理有效的措施來減少新風引起的負荷。而圍護結構引起的負荷不大，可以保持原有的圍護結構熱工性能。

4 結論

1）在工作日，兩個商場從上午10：30到下午16：30左右這個時間段人員密度存在較小波動。在休息日，A商場在13：30左右人員密度到達當天的最高水平。而B商場在下午14：30左右人員密度到達當天的最高水平。

2）通過實例計算，獲得A商場的總體人員密度為0.168～0.256人/m2，B商場的總體人員密度為0.171～0.257人/m2。驗證了這兩個商場的實際總體人員密度小于規(guī)范的推薦值。兩個商場的體息日人員密度約是工作日的1.55倍左右。

3）在商場冷負荷構成中，人員負荷和新風負荷比例很大，共占89%～91%，而照明及設備引起的負荷所占比例不到3%。兩個商場全天負荷波動較大，峰谷比均約為5︰2。

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Research on personnel density and air conditioning load characteristic in Handan shopping malls

SHI Kaibo，WANG Jinggang，BAO Lingling，HOU Songbao，ZHAO Xu，CAO Hui
(School of Energy and Environmental Engineering， Hebei University of Engineering， 056000， Handan， Hebei， China)

By investigating the visitors flow rate of two shopping malls in Handan with the black box theory， there is the explanation of rules of personnel movement in two shopping malls， the calculation model of personnel density in shopping malls has been built via the correlative knowledge of applied mathematical statistics. Combined with the survey data of the two shopping malls， the personnel densities，the laws of personnel density distribution at different times of the day， as well as the ratio of average personnel density on working day and rest day are obtained. By calculating the air conditioning cooling load of two shopping malls in Handan and analyzing the characteristics of cooling load of two shopping malls，optimizing suggestions of air conditioning system are put forward to reduce air conditioning load according to the different cooling load characters. We suggest that the air conditioning system of two shopping malls should be optimized by improving outdoor air quality and improving the utilization rate of outdoor air。

black box theory； shopping mall； personnel density； cooling load； optimizing suggestion； outdoor air

TU83

A

1673-9469（2017）03-0074-05

10.3969/j.issn.1673-9469.2017.03.016

2017-05-09 特約專稿

國家自然科學基金資助項目（51408182）

石凱波（1990-），男，河北邯鄲人，碩士，主要從事建筑節(jié)能、地源熱泵理論技術方面研究。