Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spatial features of CO2 for occupancy detection in a naturally ventilated school building

論文の概要: Spatial features of CO2 for occupancy detection in a naturally ventilated school building

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06643v1
Date: Mon, 11 Mar 2024 12:04:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-12 19:25:34.369714
Title: Spatial features of CO2 for occupancy detection in a naturally ventilated school building
Title（参考訳）: 自然換気型校舎におけるCO2の占有検知における空間的特徴
Authors: Qirui Huang, Marc Syndicus, J\'er\^ome Frisch, Christoph van Treeck
Abstract要約: 自然に換気された建物では、複雑な換気挙動と窓を通しての実際の空気交換を測定するのが難しいため、CO2による占有率検出の精度が低いのが一般的である。本研究では,CO2濃度の空間分布に基づく2つの新しい占有検知機能について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Accurate occupancy information helps to improve building energy efficiency and occupant comfort. Occupancy detection methods based on CO2 sensors have received attention due to their low cost and low intrusiveness. In naturally ventilated buildings, the accuracy of CO2-based occupancy detection is generally low in related studies due to the complex ventilation behavior and the difficulty in measuring the actual air exchange through windows. In this study, we present two novel features for occupancy detection based on the spatial distribution of the CO2 concentration. After a quantitative analysis with Support Vector Machine (SVM) as classifier, it was found that the accuracy of occupancy state detection in naturally ventilated rooms could be improved by up to 14.8 percentage points compared to the baseline, reaching 83.2 % (F1 score 0.84) without any ventilation information. With ventilation information, the accuracy reached 87.6 % (F1 score 0.89). The performance of occupancy quantity detection was significantly improved by up to 25.3 percentage points versus baseline, reaching 56 %, with root mean square error (RMSE) of 11.44 occupants, using only CO2-related features. Additional ventilation information further enhanced the performance to 61.8 % (RMSE 9.02 occupants). By incorporating spatial features, the model using only CO2-related features revealed similar performance as the model containing additional ventilation information, resulting in a better low-cost occupancy detection method for naturally ventilated buildings.
Abstract（参考訳）: 正確な占有情報は、建築エネルギー効率と居住快適性を改善するのに役立つ。低コストで侵入性が低いため,CO2センサを用いた作業検出手法が注目されている。自然換気建物では, 複雑な換気行動や窓からの実際の空気交換量の測定が困難であるなど, 関連する研究において, co2ベースの占有率検出の精度は一般的に低い。本研究では,CO2濃度の空間分布に基づく2つの新しい占有検知機能について述べる。補助ベクトルマシン(SVM)を分類器として定量分析した結果, 自然換気室における占有状態検出の精度は, 基準値に比べて14.8ポイント向上し, 換気情報なしで83.2%(F1スコア0.84)に達した。換気情報により精度は87.6%に達した(F1スコア0.89)。占有量検出性能は, 基準線に対して25.3ポイント, 56 %, 根平均二乗誤差(RMSE)は11.44人であり, CO2関連の特徴のみを用いて有意に向上した。追加の換気情報により性能はさらに61.8%向上した(rmse 9.02)。空間的特徴を取り入れることで,co2関連特徴のみを用いたモデルが追加換気情報を含むモデルと同様の性能を示した。

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