文档介绍：针对机舱内部空气污染物传播的一维分析模型 Sagnik Mazumdar Qingyan Chen* 国家航空运输卓越中心联合运输环境研究计划( RITE ) 普渡大学西拉法叶校区,机械工程学院, IN 47907-2088 摘要: 快速确定机舱内部空气传染病的传播情况对于减少乘客和机组人员的感染风险具有重要意义。本文所述的一维分析模型可用于预测机舱内部空气污染物或传染病病毒的纵向传播。通过该模型,研究人员可同时考查机舱内部纵向发生的污染物扩散传播和对流传播,但使用该模型需假定机舱横截面上的污染物均匀混合。同时该模型还将机舱内的空气再循环影响和高效微粒空气过滤器( HEPA )的效率考虑在内。一维污染物传播模型的分析解通过叠加原理和变量分离法获得。分析解与计算流体动力学( CFD )的结果相吻合。 CFD 模型与一维分析模型之间的耦合可体现出局部气流对污染物传播的影响。本分析模型仅需很小的计算量即可执行 30 排坐席(全部为经济舱坐席)机舱内部的污染物传播分析。关键词: 模型、分析解、污染物传播、 CFD 、机舱实际影响: 本文所述的一维分析模型可快速确定整个机舱内部的空气污染物传播情况,以备相关人员制定有效的应对计划。该模型仅需很少的计算量即可快速考查空气置换率、气流循环、高效微粒空气过滤器以及纵向气流对机舱内空气污染物传播产生的影响。绪论全球每年有近 20 亿人出行( Gendreau 与 DeJohn ,2002 ),因此飞行途中的传染病传播已成为重要的公共卫生问题( Mangili 与 Gendreau ,2005 )。空气污染物传播对机舱内乘客造成的致病风险可能是最高的( Mangili 与 Gendreau, 2005 )。空气传播是 SARS (严重急性呼吸系统综合症)病毒在商业客机内部传播的主要途径( Olsen 等人, 2003 )。近几年发生在机舱内部的传染病传播病例包括肺结核、流行性感冒、麻疹和流行性腮腺炎等( Musher ,2003 ; CDC 2006 )。对飞行过程中肺结核传播的研究结果表明,感染源周围两排坐席内均为疾病的传播范围( NRC 2002 ;Jeffrey 等人, 1993 ;Kenyon 等人, 1996 )。但研究人员在 SARS 传播期间发现,距离 SARS 感染源七排坐席的乘客也受到了感染( Olsen 等人, 2003 )。由于数据不足和不完整的机舱乘客表现( Mangili 与 Gendreau, 2005 ; Ko 等人, 2004 ),研究人员无法确定疾病传播的可能性。因此研究人员需深入考察机舱内部的疾病传播机制。可通过实验测量或计算机仿真的方式考查机舱内部的空气疾病传播情况。虽然实验测量可提供最真实的信息( Zhang 等人, 2007a ; Zhang 等人, 2008 ;Zhang 、 T等人, 2007 ),但这种研究成本高、耗时长且难度较大。一般的机舱模拟器造价均在百万美元以上,而且,如果模拟器中包含的坐席比较少, 则无法真实体现机舱内部的环境条件( Zhang 等人, 2007a ; Zhang 等人, 2008 ; Zhang 、 T 等人, 2007 )。由于在搭载乘客和机组人员的真实飞机中进行试验的成本很高,因此这种方法也不可行。此外,无论是机舱模型还是真实的机舱,它们的空间都很大,因此需要花费很长时间才能收集到足够的数据。另一方面,使用计算流体动力学( CFD )进行的计算机仿真可有效预测机舱内的空气污染物传播( Lin 等人, 2005a ;2005b ),且预测的结果与实验数据之间吻合度较好( Zhang 等人, 2007a ; Zhang 等人, 2008 ; Zhang 、 T 等人, 2007 )。但是,利用 CFD 仿真对整个机舱内部污染物传播情况进行短短几分钟的研究, 即便是使用计算机集群也需要花费数周时间才能计算完成( Mazumdar 与 Chen ,2008 )。因此, CFD 仿真无法提供快速仿真结果,尤其无法提供关于污染物传播的实时仿真结果和超实时仿真结果。而且,对全系统进行检测、分析和响应所需的时间长短,对于有效制定应对措施来说至关重要( SANDIA 网站; Policastro 与 Gordon ,2000 )。因此,研究人员必须开发出一种高效的模型来快速确定机舱内部的空气污染物传播情况。现有的快速模型均假定: ( 1)整个机舱内部气体混合均衡;或( 2)机舱由一系列具备均衡混合气体的机舱区域组成,气体在各个区域之间运动( Ryan 等人, 1988 ; Ko 等人, 2004 ) 。由于现代机舱中存在的纵向气流很少( NRC 2002 )但横截面气流较强,因此上述模型并不适用于仿真机舱环境。例如, Ko 等人