論文の概要: ArchABM: an agent-based simulator of human interaction with the built
environment. $CO_2$ and viral load analysis for indoor air quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01484v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 10:38:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 14:39:41.986166
- Title: ArchABM: an agent-based simulator of human interaction with the built
environment. $CO_2$ and viral load analysis for indoor air quality
- Title（参考訳）: ArchABM: 構築された環境とのヒューマンインタラクションのエージェントベースのシミュレータ。
室内空気質のCO_2$とウイルス負荷解析
- Authors: I\~nigo Martinez, Jan L. Bruse, Ane M. Florez-Tapia, Elisabeth Viles,
Igor G. Olaizola
- Abstract要約: 2020年に世界的なパンデミックを引き起こしたSARS-CoV-2は、主に屋内の空気エアロゾルを介して感染している。
これは、建物の室内空気質(IAQ)の評価・制御における新しい戦略である。
本稿では, エージェントをベースとした新しいシミュレータArchABMについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent evidence suggests that SARS-CoV-2, which is the virus causing a global
pandemic in 2020, is predominantly transmitted via airborne aerosols in indoor
environments. This calls for novel strategies when assessing and controlling a
building's indoor air quality (IAQ). IAQ can generally be controlled by
ventilation and/or policies to regulate human-building-interaction. However, in
a building, occupants use rooms in different ways, and it may not be obvious
which measure or combination of measures leads to a cost- and energy-effective
solution ensuring good IAQ across the entire building. Therefore, in this
article, we introduce a novel agent-based simulator, ArchABM, designed to
assist in creating new or adapt existing buildings by estimating adequate room
sizes, ventilation parameters and testing the effect of policies while taking
into account IAQ as a result of complex human-building interaction patterns. A
recently published aerosol model was adapted to calculate time-dependent carbon
dioxide ($CO_2$) and virus quanta concentrations in each room and inhaled
$CO_2$ and virus quanta for each occupant over a day as a measure of
physiological response. ArchABM is flexible regarding the aerosol model and the
building layout due to its modular architecture, which allows implementing
further models, any number and size of rooms, agents, and actions reflecting
human-building interaction patterns. We present a use case based on a real
floor plan and working schedules adopted in our research center. This study
demonstrates how advanced simulation tools can contribute to improving IAQ
across a building, thereby ensuring a healthy indoor environment.
- Abstract（参考訳）: 近年のエビデンスによれば、2020年に世界的なパンデミックを引き起こしたsars-cov-2は、主に屋内環境のエアロゾルを介して感染している。
これは、建物の室内空気質(iaq)を評価し制御する新しい戦略を必要とする。
iaqは一般に換気や人間の建築-相互作用を規制する政策によって制御できる。
しかし、建物内では、収容者は異なる方法で部屋を使用するため、どの測定方法や組み合わせが、建物全体の良いIAQを保証するコストとエネルギー効率のよいソリューションをもたらすかは明らかではない。
そこで本稿では, 複雑な人為的相互作用パターンの結果としてIAQを考慮しつつ, 適切な部屋の大きさ, 換気パラメータを推定し, 政策の効果を検証し, 既存建築物の新規・適応を支援する新しいエージェントベースシミュレータArchABMを紹介する。
最近発表されたエアロゾルモデルでは、各部屋の時間依存二酸化炭素(co_2$)とウイルスクォンタ濃度を計算し、生理反応の指標として1日あたりのco_2$とウイルスクォンタを吸入した。
ArchABMは、エアロゾルモデルと、そのモジュラーアーキテクチャによる建物のレイアウトに関して柔軟であり、部屋やエージェントの数やサイズ、人間と建築の相互作用パターンを反映したアクションのさらなるモデルを実装することができる。
本稿では,本研究センターで採用した実床計画と作業スケジュールに基づくユースケースを提案する。
本研究は,建物全体のiaq改善に高度なシミュレーションツールがいかに寄与し,健全な室内環境を確保できるかを示す。
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