遼南地區農村住宅優化設計

邵 妮 娜，　張 吉 禮，　馬 良 棟

( 大連理工大學 土木工程學院, 遼寧 大連　116024 )

?

遼南地區農村住宅優化設計

邵 妮 娜，張 吉 禮，馬 良 棟*

( 大連理工大學 土木工程學院, 遼寧 大連116024 )

摘要：面向遼寧南部地區農村住宅，對住宅圍護結構熱工性能、冬季室內熱環境等方面展開實地調研，提出基于自然室溫的農村住宅優化設計方法，并基于正交試驗設計通過數值模擬分析研究圍護結構各參數、平面布局、住宅體型對室內溫度的影響．結果表明：南向窗墻比是影響室內溫度的主要因素，南向窗戶尺寸是農村住宅優化設計的重點．依據獲得的各參數最佳組合，提出一套適用于遼寧南部地區的優化住宅，為該地區新農村建設提供理論指導．

關鍵詞：農村住宅；住宅優化；正交試驗；低能耗；TRNSYS

0引言

近幾年，節能、低碳、可持續已成為社會發展的主流．據2012年數據統計，我國建筑總能耗為8.62億tce，農村住宅能耗占建筑總能耗的1/3，其單位面積用能11 kgce/m2，更是高于城鎮住宅的單位面積用能9 kgce/m2[1]．農村住宅建造不規范，外墻、屋頂、門窗仍采用傳統做法，圍護結構保溫性能差，冬季冷風滲透嚴重等，皆是農村用能量大、能耗強度高的主要原因[2-5]．優化住宅熱工性能、規范農村住宅建造是降低農村住宅能耗、實現農村住宅可持續發展的重要手段．

本文以遼寧南部地區農村住宅為例，在實地調研了解農村住宅現狀基礎上，采用數值模擬方法分析研究圍護結構各參數對室內溫度的影響，確定室內溫度的主次要影響因素及各參數的最佳組合形式，以此得到適用于遼寧南部地區的優化住宅，為該地區新農村建設提供理論指導．

1農村住宅現狀

為獲取農村住宅平面布局及圍護結構、建造施工、室內熱環境等情況，課題組于2013年8月面向大連市安波鎮4個典型村102戶住戶展開調研，并于2014年1月19日至2月25日連續測試5戶典型傳統住宅臥室溫度，拍攝記錄墻面溫度．

圖1為遼寧南部地區典型農村住宅外觀及室內布局形式．從調研情況來看，遼寧南部地區農村住宅外墻、屋頂、門窗等圍護結構仍采用傳統做法．外墻以磚石結構為主，無保溫措施，傳熱系數約3.24 W/(m2·K)．窗戶多采用單層塑鋼、木質窗框，木窗由當地木工加工定做，密閉性差，使用一段時間后易發生變形，冷風滲透嚴重，傳熱系數為3.5～5.8 W/(m2·K)．屋頂以“檁子+椽子”為構架，其上敷設8 mm石瓦，無保溫措施，傳熱系數約0.95 W/(m2·K)．整體而言，住宅保溫隔熱性能差，不利于營造舒適的室內熱環境．除此之外，由于住宅進深較短，在5～6 m，不論采用當地較常見的“一明兩暗式”或部分住宅采用的“南北通透式”平面布局，北向墻體冷輻射均會直接影響住宅熱環境，降低室溫．

(a) 　　(b)

圖2給出了測試期間住宅室內外溫度分布狀況，農村住宅室內溫度整體偏低，絕大部分溫度處在9～14 ℃，部分住宅溫度甚至在4～12 ℃，住宅冬季較冷．為改善住宅熱環境，降低采暖能耗，有必要從影響室內溫度的因素著手，對農村住宅進行優化．

圖2　測試期間住宅室內外溫度

2基于自然室溫的農村住宅優化

2.1研究方法

目前，國內外建筑優化、改造及設計大多以建筑冷熱負荷為研究基準，通過設定室內溫度在規范要求的范圍內模擬建筑全年總耗熱量，以耗熱量的大小判斷確定最優方案[6-9]．農村住宅由于面積小，自身耗熱量相對較低，受模擬計算誤差影響，不同模擬條件下的住宅耗熱量相差不大，因此對于農村住宅而言，通過判定耗熱量大小確定住宅是否最優并不理想．

被動式住宅旨在通過提高住宅自身性能而非過多依賴其他手段降低能源消耗量，使室內溫度滿足住戶要求，室內溫度不能滿足要求時再在此基礎之上借助其他手段．當住宅無采暖時，室內溫度的高低反映出住宅的性能優劣，此時室內溫度即為自然室溫，其數值越高，住宅性能越好．在東北農村，受生活模式、生活習慣的影響，農戶對不同房間的溫度需求不同[10]，主臥的溫度需求明顯高于其他房間．這就要求農村住宅設計時，應盡量提高主臥溫度．為此本文在住宅無熱源情況下進行模擬，以各房間自然溫度作為模擬目標，通過比較模擬目標值確定住宅最優方案．

建筑室內溫度的影響因素眾多，涉及墻體、屋頂、門窗等建筑圍護結構、平面布局、體型系數等，而體型系數又受住宅進深、開間、高度控制，若每個因素有3種取值，則共有37種方案，即2 187種，若采用能耗模擬軟件進行研究則意味著相當大的工作量．為降低模擬分析工作量，提高研究效率，這里采用正交試驗指導模擬．

2.2正交試驗設計

正交試驗能否以少量的試驗次數較準確地反映結果，關鍵在于因素及對應水平值的選取[11-12]．考慮到初期對問題的簡化以及研究時間、模擬規模，選定9個影響因素，表1給出了模擬因素及水平．根據選取的因素及水平選用L18(2×37)正交表．

表1　正交試驗模擬因素及對應水平

2.3模擬工況

本文采用TRNSYS(transient system simulation program，瞬時系統模擬程序)軟件進行研究，TRNSYS最初由美國威斯康星大學開發設計，后經歐洲一些研究所逐步完善，是目前使用較廣、可靠性較高的商業軟件．建筑模型平面布局采用遼寧南部地區農村最常見的典型四間房形式(平面圖見圖1(b))，外墻為300 mm水泥實心磚，砂漿厚20 mm；屋頂為鋼筋混凝土，屋面敷設灰色玻纖瓦；采用EPS(聚苯板)保溫，受其價格及傳熱系數變化率的綜合制約，外墻、屋頂的保溫層選用投入產出比較高的40、60、80 mm 3種厚度；窗戶類型共3種，單框單層塑鋼、雙框單層塑鋼、單框雙層塑鋼．氣象參數取軟件自帶的大連典型氣象年數據．農村住宅屬低層建筑，冷風滲透可忽略熱壓，只考慮風壓作用，通過滲透次數來確定，其數值為房間不同朝向的冷風滲透空氣量與該房間體積之比，其中冷風滲透空氣量為當地室外平均風速下每米門窗縫隙滲入室內的空氣量、門窗縫隙計算長度與滲透空氣量的朝向修正系數三者之積．模擬在住宅無熱源情況下進行，即自然室溫下，其結果以建筑主臥平均自然溫度及其他房間平均自然溫度為指標，采用綜合平衡法對結果進行分析．綜合平衡法先對單項指標進行分析，找出各項指標較優的水平值，再將各項指標較優的水平值綜合平衡，進而確定兼顧各項指標都盡可能好的因素組合．

2.4試驗結果分析討論

表2給出了基于TRNSYS軟件模擬得到的采暖季(12月至次年3月)住宅主臥及其他房間平均溫度情況．

在上述模擬方案中，17號試驗主臥平均溫度及其他房間平均溫度均達到最大值，然而由于進行的18次試驗僅占全面試驗2×37=4 374的1/243，通過直接對比得到的最優因素組合并不一定是全面試驗中最好的組合．極差分析通過分組控制其他因素在各組中出現的頻數相同以保證其對指標影響對等，通過比較待研究因素各水平對應指標和的大小確定該因素不同水平的優劣程度，通過對比各因素極差大小確定因素對指標的影響程度．具體如下：若要求指標越大越好，則指標和最大時對應的水平值即為該因素的好水平；因素極差越大，表明該因素對指標影響程度越大．該分析方法在比較某一因素不同水平優劣程度及不同因素對指標的影響程度時消除了其他因素對指標的影響，較直接對比法能得到更為全面的結論．極差分析結果見表3．

表2　正交試驗的室內溫度模擬結果

表3　正交試驗極差分析結果

分析發現：

(1)圍護結構、平面布局等不同因素對住宅室內溫度的影響程度不同，本文中農村住宅各因素對室內主臥溫度的影響程度依次為南向窗墻比(D)>輔助房間進深(G)>住宅進深(F)>屋頂保溫層厚度(B)>外墻保溫層厚度(A)>窗戶類型(C)>北向窗墻比(E)>住宅高度(H)；對輔助房間溫度的影響程度依次為南向窗墻比(D)>屋頂保溫層厚度(B)>窗戶類型(C)>外墻保溫層厚度(A)>住宅進深(F)>北向窗墻比(E)>輔助房間進深(G)>住宅高度(H)．對住宅主臥溫度、其他房間溫度而言，南向窗墻比均為主要影響因素，因此對住宅進行優化設計時，優化重點為南向窗戶尺寸．

(2)因素D(南向窗墻比)、G(輔助房間進深)、F(住宅進深)、A(外墻保溫層厚度)、C(窗戶類型)、E(北向窗墻比)、H(住宅高度)分別取D3、G3、F1、A3、C3、E1、H2時，住宅主臥溫度、其他房間溫度均達到各因素對應的最大值；因素B(屋頂保溫層厚度)對其他房間溫度為主要影響因素，對主臥溫度為次要影響因素，由綜合平衡法的一般原則可知當各指標的重要性不一樣時，選取水平應保證重要的指標[11]，故取B3．經綜合平衡，最后得到的較優的組合為A3B3C3D3E1F1G3H2．該優化組合條件下，采暖期間住宅主臥平均溫度為5.91 ℃，其他房間平均溫度為4.30 ℃，均高于表2中18次模擬溫度．

3農村住宅優化對比

3.1優化方案選取

由綜合平衡法得到的優化組合具體如下：外墻保溫層厚度為80 mm、屋頂保溫層厚度為80 mm、單框雙層塑鋼、南向窗墻比30%、北向無窗、住宅進深6 m、輔助房間進深2 m、住宅高度3 m．理論上該優化組合為全面試驗的最優組合形式，然而住宅優化設計時還需考慮實際情況．上述優化組合中，北向無窗，只能通過相鄰房間透過的光提高亮度，房間較暗，不能滿足農戶對住宅亮度的需求．另外研究表明，建筑總進深越小對提高室內主要房間溫度越有利，但在北向輔助房間進深一定時，南向主要房間的進深也隨之減小，狹小的空間使得農戶日常活動受限．為提高房間亮度、滿足農戶對主要房間面積的基本需求，對優化組合參數進行調整，調整后的方案為北向墻體設窗戶，窗戶面積盡可能小，窗墻比取10%，住宅進深為7 m，其他參數均不變．調整后的優化方案中，采暖期間住宅主臥平均溫度為5.33 ℃，其他房間平均溫度為3.77 ℃．室內溫度較最優方案有所降低，但較已進行的18次試驗均高，可認為調整后的方案較優，且調整后的優化方案中房間亮度提高，更貼近農戶對住宅亮度需求．調整后的優化方案平面圖見圖3．

圖3　農村住宅優化平面圖

3.2優化效果

傳統住宅、優化住宅、設計標準圍護結構熱工參數、平面布局、體型系數對比見表4．較傳統農村住宅而言，優化后的住宅增設保溫層，熱工性能得到提高；住宅進深、高度變大，體型系數減小，降低了單位面積耗熱量；平面布局由簡單的南北通透式轉變為單元化的布局形式，輔助房間的存在相當于在南向主要房間與北向墻體之間增設溫度緩沖空間，南向主要房間溫度提高了近4 ℃．圖4給出了傳統住宅與優化住宅在1 d內的室內溫度對比情況．

表4　傳統住宅、優化住宅、設計標準圍護結構熱工參數、平面布局、體型系數對比

注：燒炕時間為早上7:00～8:00，中午10:00～10:30，晚上16:00～17:00

4結語

本文提出以溫度為參考標準的住宅優化設計方法，以室內溫度作為模擬目標，基于TRNSYS數值計算軟件模擬研究建筑圍護結構熱工參數、平面布局、住宅體型等對室內溫度的影響，通過對比各試驗工況下室內溫度變化情況，確定了影響室內溫度的主次因素：對于農村住宅主臥而言，南向窗墻比為主要影響因素，其次為輔助房間進深、住宅進深、屋頂保溫層厚度，北向窗墻比和住宅高度對主臥溫度影響非常小；對其他次要房間而言，南向窗墻比仍然為主要影響因素，其次為屋頂保溫層厚度、窗戶類型、外墻保溫層厚度、住宅進深及北向窗墻比，輔助房間進深和住宅高度對其影響很小．影響室內溫度的主次因素的確定為住宅優化設計找到了行之有效的突破口，設計人員在住宅優化設計時可根據各因素的主次順序來確定重點優化部位．另外，本文提出的優化住宅較傳統住宅圍護結構熱工性能、平面布局、體型系數均有改善，且主要房間溫度提高了近4 ℃，可作為遼寧南部地區新農村建設的參考．

參考文獻：

[1] 清華大學建筑節能研究中心. 2012中國建筑節能年度發展研究報告[M]. 北京:中國建筑工業出版社, 2012.

Building Energy Conservation Research Center, Tsinghua University. China Building Energy Efficiency Annual Development Report in 2012 [M]. Beijing:China Architecture and Building Press, 2012. (in Chinese)

[2]李 剛,馮國會,王 麗,等. 嚴寒地區農村住宅節能改造能耗模擬[J]. 沈陽建筑大學學報(自然科學版), 2012, 28(5):884-890.

LI Gang, FENG Guo-hui, WANG Li,etal. Energy consumption simulation and analysis on energy saving reconstruction of rural house in China extreme cold areas [J]. Journal of Shenyang Jianzhu University (Natural Science), 2012, 28(5):884-890. (in Chinese)

[3]楊旭東,鄭竺凌,單 明,等. 新農村房屋節能技術[M]. 北京:中國社會出版社, 2006.

YANG Xu-dong, ZHENG Zhu-ling, SHAN Ming,etal. The New Rural Building Energy Saving Technology [M]. Beijing:China Society Press, 2006. (in Chinese)

[4]程 強. 北京延慶地區農村住宅節能設計研究[D]. 北京:清華大學, 2008.

CHENG Qiang. A research of rural housing energy-saving in Yanqing district of Beijing [D]. Beijing:Tsinghua University, 2008. (in Chinese)

[5]鄭竺凌,李永紅,楊旭東. 北京市農村住宅節能研究[J]. 建筑科學, 2008, 24(4):9-14.

ZHENG Zhu-ling, LI Yong-hong, YANG Xu-dong. Study on energy efficiency of rural residential building in Beijing [J]. Building Science, 2008, 24(4):9-14. (in Chinese)

[6]WANG Li-ping, Gwilliam J A, Jones P. Case study of zero energy house design in UK [J]. Energy and Buildings, 2009, 41(11):1215-1222.

[7]詹 翔,李文龍,胡鐵軍. 重慶地區建筑圍護結構形式對能耗的影響[J]. 建筑技術, 2012, 43(6):554-556.ZHAN Xiang, LI Wen-long, HU Tie-jun. Influence of building enclosure structure on building energy consumption in Chongqing [J]. Architecture Technology, 2012, 43(6):554-556. (in Chinese)

[8]李愛旗,白雪蓮. 居住建筑能耗預測分析方法的研究[J]. 建筑科學, 2007, 23(8):32-35.

LI Ai-qi, BAI Xue-lian. Study on predication of energy consumption in residential buildings [J]. Building Science, 2007, 23(8):32-35. (in Chinese)

[9]李國富,韓學廷,朱建章,等. 圍護結構熱工性能權衡判斷方法探討[J]. 建筑技術, 2013, 44(3):219-221, 263.

LI Guo-fu, HAN Xue-ting, ZHU Jian-zhang,etal. Exploratory discussion on methodology for building envelope trade-off option [J]. Architecture Technology, 2013, 44(3):219-221,263. (in Chinese)

[10]MA Liang-dong, SHAO Ni-na, ZHANG Ji-li,etal. A study on indoor thermal environment of rural residence in south Liaoning province [J]. Procedia Engineering, 2016, 146:366-374.

[11]趙選民. 試驗設計方法[M]. 北京:科學出版社, 2006.ZHAO Xuan-min. Experimental Design Methodology [M]. Beijing:Science Press, 2006. (in Chinese)

[12]《正交試驗法》編寫組. 正交試驗法 [M]. 北京:國防工業出版社, 1976.

Orthogonal Experiment Method Writing Group. Orthogonal Experiment Method [M]. Beijing:National Defense Industry Press, 1976. (in Chinese) Optimization design of rural residence in southern region of Liaoning province

文章編號：1000-8608(2016)04-0390-06

收稿日期：2015-12-23；修回日期: 2016-05-12．

基金項目:“十二五”國家科技支撐計劃資助項目(2013BAJ10B02-03).

作者簡介:邵妮娜(1989-)，女，博士生，E-mail:shaonina2012@163.com；馬良棟*(1976-)，男，副教授，E-mail:liangdma@dlut.edu.cn.

中圖分類號：TU111.195

文獻標識碼：A

doi:10.7511/dllgxb201604010

SHAONi-na,ZHANGJi-li,MALiang-dong*

( School of Civil Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

Abstract：Aiming at rural residence in southern region of Liaoning province, a site survey is carried out on thermal performance of building envelops and indoor thermal environment in winter.And rural residential optimization design method based on natural indoor temperature is given. The influence of parameters of building envelope, plane layout and building shape on indoor temperature is studied through numerical simulation by using orthogonal experimental design. The simulation results indicate that south window to wall ratio is the main factor that influences indoor temperature and the size of south window is the key point for rural residential optimization design. According to the obtained optimal combination of parameters, an optimized residence is proposed, which can be applied to southern region of Liaoning province. It will provide theoretical guidance to new rural construction in this region.

Key words：rural residence; residential optimization; orthogonal experiment; low energy consumption; TRNSYS