東北嚴寒地區農村住宅熱環境優化設計

甄 蒙,孫 澄,董 琪

(哈爾濱工業大學 建筑學院，哈爾濱150006)

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東北嚴寒地區農村住宅熱環境優化設計

甄 蒙,孫 澄,董 琪

(哈爾濱工業大學 建筑學院，哈爾濱150006)

為提高東北嚴寒地區農村住宅室內熱舒適水平，并降低采暖能耗，通過實地測試、軟件模擬對其重要影響因素進行了量化分析，并建立了采暖能耗預測模型.采用BES-01型溫度采集記錄器、DeST-h軟件研究了體形系數、窗墻面積比、圍護結構傳熱系數、朝向、吸收系數、熱惰性、附加陽光間、冰雪覆蓋層等10項因素對農村住宅熱環境的影響.實驗結果表明：東北嚴寒地區農村住宅體形系數、窗墻面積比、圍護結構傳熱系數與采暖能耗正相關，正南及南偏東為最佳朝向，吸收系數與采暖能耗負相關，附加陽光間能夠有效改善室內熱環境，冰雪覆蓋層能夠起到屋面保溫作用，采暖能耗預測模型能夠為農村居民建造節能住宅提供設計依據，研究能夠引導并提升東北嚴寒地區農村住宅的節能設計水平.

東北嚴寒地區；農村住宅；采暖能耗；預測模型

東北嚴寒地區農村住宅采暖季普遍存在采暖能耗高、熱舒適度低的問題，如何在提高其熱舒適度的前提下，降低采暖能耗是寒地農村住宅需解決的實際問題.文獻[1-4]致力于熱舒適研究，文獻[5-7]探討了建筑能耗預測問題，文獻[8-11]研究了太陽能等可再生能源在建筑上的應用，從而減少煤炭等化石能源的使用，降低CO2排放量.文獻[12-14]對相變材料的節能作用進行了研究，文獻[15]考察了家庭用能習慣對建筑能耗的影響，研究表明年齡、性別、教育背景等因素影響用能習慣，不同國家之間用能方式也存在差異.

已有研究成果表明，寒地農村住宅熱環境受多因素的共同作用，如果僅考慮單一因素對其采暖能耗的影響會存在一定的不確定性.但是，目前針對寒地農村住宅熱環境的多因素綜合分析還相對缺乏.本文以東北嚴寒地區農村住宅為研究對象，應用實地測試、軟件模擬等方法對其主要影響因素逐一進行了考量，并建立了采暖能耗預測模型.

1 農村住宅熱環境影響因素分析

1.1 理論分析

農村住宅耗熱量指標計算公式如下，其計算過程見文獻[16].

(1)

式中：qH為建筑物耗熱量指標，W/m2；qHT為折合到單位建筑面積上單位時間內通過建筑圍護結構的傳熱量，W/m2；qINF為折合到單位建筑面積上單位時間內建筑物空氣滲透耗熱量，W/m2；qIH為折合到單位建筑面積上單位時間內建筑物內部得熱量，取3.8 W/m2.

展開式(1)可以發現農村住宅室內熱環境的影響因素包括室內外溫度、傳熱系數、圍護結構面積、窗的綜合遮陽系數、太陽輻射熱、換氣次數、換氣體積等.

1.2 實地調研

本文對東北嚴寒地區農村住宅進行了系統調研，總結了影響農村住宅熱環境的主、客觀因素?？陀^因素包括農村住宅朝向、體形系數、窗墻面積比、熱慣性、圍護結構顏色等；主觀因素包括農村居民的行為習慣、用能習慣、地域風俗等.

綜合理論分析與實地調研的結果，確定影響農村住宅熱環境的重要影響因素，并應用實測與模擬相結合的方法對每項影響因素與能耗之間的關系分別進行量化研究.重要影響因素分別為：室內外溫差(氣候子區)、傳熱系數、建筑面積、窗墻面積比、窗的綜合遮陽系數、換氣次數、農村住宅朝向、體形系數、熱惰性(圍護結構材料、厚度、設置順序)、保溫層、圍護結構顏色、附加陽光間和冰雪覆蓋層.

2 研究方法

2.1 軟件選取

DeST-h是由清華大學為住宅建筑專門開發的能耗模擬軟件，該軟件兼顧人的主觀能動性和計算機的計算能力，以狀態空間法為計算核心，應用“全工況分析”和“分階段模擬”的概念進行模擬計算，DeST-h經過理論驗證和程序間對比驗證證明軟件計算結果準確可靠.

2.2 影響因素數值設定

為方便模擬研究，對農村住宅熱環境影響因素進行數值設定，并以哈爾濱地區為主要模擬地區，見表1,2.

3 農村住宅采暖能耗實測與模擬

3.1 氣候子區

文獻[16]根據不同的采暖度日數(HDD)和空調度日數(CDD)將東北嚴寒地區分為嚴寒(A)區、嚴寒(B)區和嚴寒(C)區3個子氣候區.東北嚴寒地區包括黑龍江省、吉林省、遼寧省和內蒙古自治區東北部，結合氣候子區和4個省份選取16個代表地區研究氣候子區與農村住宅采暖能耗之間的關系(見表3).根據東北嚴寒地區供暖時間及實際調研情況，設定采暖季時間為10月15日至次年4月15日.

表1 寒地農村住宅熱環境設計變量數值表(Ⅰ)

Tab.1 Thermal environment influence factors of rural residential buildings in severe cold regions (Ⅰ)

體形系數窗墻面積比非透明圍護結構傳熱系數透明圍護結構傳熱系數編號數值編號數值編號數值編號數值S10．55Rww10Kn10．1Kt11．0S20．60Rww20．1Kn20．2Kt21．2S30．65Rww30．2Kn30．3Kt31．4S40．70Rww40．3Kn40．4Kt41．6S50．75Rww50．4Kn50．5Kt51．8S60．80Rww60．5Kn60．6Kt62．0Kn70．7Kt72．2Kn80．8Kt82．4

表2 寒地農村住宅熱環境設計變量數值表(Ⅱ)

Tab.2 Thermal environment influence factors of rural residential buildings in severe cold regions (Ⅱ)

朝向/(°)吸收系數墻體厚度/mm冰雪覆蓋層/mm編號數值編號數值編號數值編號數值O10ρ10．2T1120Snow10O230ρ20．4T2240Snow240O360ρ30．6T3370Snow360O490ρ40．8T4490Snow4100O5～O11120～300ρ51．0T5620Snow5150O12330Snow6200

3.2 體形系數

本文根據調研數據計算了典型農村住宅體形系數，其體形系數多在0.6～0.7之間，高于城市住宅體形系數限值(0.5)[16]，由于農村住宅多為獨棟一層，其具有顯著不同于城市住宅的特點，因此應根據農村住宅實際情況確定其合理的體形系數范圍(見圖1).由圖1可以看出，體形系數與采暖能耗正相關，體形系數減小0.1，采暖能耗降低15.57%.文獻[17]暫未對農村住宅體形系數進行限值規定，因此，應盡量降低體形系數，將其控制在0.65以內.

3.3 窗墻面積比

文獻[17]規定農村住宅的窗墻比限值為：北向≤0.25；東、西向≤0.30；南向≤0.40，課題組調研發現寒地農村住宅南向窗墻比偏大，需要對其進行優化設計.考慮到農村住宅各個朝向的太陽輻射值不同，分別對其4個朝向的窗墻比進行了模擬(見圖2)，發現窗墻比與采暖能耗正相關.當窗墻比相同時，其采暖能耗由低至高排列順序為：南向<西向<東向<北向，北向窗墻比減小0.1，采暖能耗降低4.15%.因此，寒地農村住宅北向應控制開窗面積，并減少東、西向的開窗面積.

表3 代表地區

圖1 采暖能耗與體形系數關系

Fig.1 Correlation between shape coefficient and heating energy consumption

圖2 采暖能耗與窗墻比關系

Fig.2 Correlation between window to wall ratio and heating energy consumption

3.4 非透明圍護結構傳熱系數

調研發現寒地農村住宅墻體多采用紅磚、土坯、塔頭等材料，并加設保溫層或塑料薄膜以增強墻體的保溫性能.通過模擬非透明圍護結構與采暖能耗的數值關系可以看出非透明圍護結構傳熱系數與采暖能耗正相關，其傳熱系數減小0.1，采暖能耗降低9.35%.因此，應采用傳熱系數較小的圍護結構材料，并合理應用保溫層、鄉土保溫措施等方式進一步降低其傳熱系數，從而減小采暖能耗(見圖3).

圖3 采暖能耗與非透明圍護結構傳熱系數關系

Fig.3 Correlation between heat transfer coefficient of nontransparent building envelope and heating energy consumption

3.5 透明圍護結構傳熱系數

透明圍護結構是寒地農村住宅保溫的薄弱環節，在實際調研中發現農村居民傾向于將窗戶開大，這在一定程度上增大了采暖能耗的散失.農村住宅窗戶多采用雙玻塑鋼窗、單玻鐵框窗、單玻木框窗，并覆蓋塑料薄膜進行保溫.考慮到太陽輻射和主導風向對能耗的影響，對其4個朝向的窗戶傳熱系數進行了模擬分析，窗墻比設定為0.4(見圖4)，發現透明圍護結構傳熱系數與采暖能耗正相關.從窗戶朝向而言，當傳熱系數一定時，熱負荷由高到低的排序為：北向>東向>西向>南向，北向窗戶傳熱系數減小0.1，采暖能耗降低0.38%.因此，寒地農村住宅在東向、西向、北向上應減小開窗面積，從而降低采暖能耗.

圖4 采暖能耗與透明圍護結構傳熱系數關系

Fig.4 Correlation between heat transfer coefficient of transparent building envelope and heating energy consumption

3.6 朝向

農村住宅朝向會影響采暖能耗，設定0°為正東，90°為正北，180°為正西，270°為正南，每30°模擬一次(見圖5).由圖5可以看出270°～315°(正南及南偏東)為寒地農村住宅最佳朝向，其采暖能耗最低.

圖5 朝向對采暖能耗的影響

3.7 圍護結構顏色

顏色會影響圍護結構的表面溫度，課題組于2014年8月23日至2014年8月24日在哈爾濱市向東村進行了現場試驗，實驗材料均為相同木質，顏色分別為黑色、紅色、木質本色、白色和銀灰色(見圖6)，白色材料在白天溫度最低，8月24日13點其溫度為36.6℃，黑色材料在白天溫度最高，在13點達到了55.8℃，表面溫度為白色材料的1.52倍.

圖6 溫度與顏色關系

顏色能夠影響農村住宅表面溫度是由于不同的顏色具有不同的吸收系數，通過對不同吸收系數(0.2～1.0)的農村住宅采暖能耗進行模擬發現吸收系數與采暖能耗負相關(見圖7)，吸收系數增加0.1，采暖能耗降低1.2%.因此，東北嚴寒地區農村住宅應盡量選取吸收系數高的圍護結構材料及顏色.

圖7 采暖能耗與吸收系數關系

Fig.7 Correlation between solar absorbance and heating energy consumption

3.8 熱惰性

調研發現寒地農村住宅多采用紅磚、土坯、塔頭等材料，因此選取黏土磚、夯實土坯墻、鋼筋混凝土、稻草板、重砂漿空心磚等5種材料，分別對120, 240, 370, 490, 620 mm等5種墻體厚度進行了模擬(見圖8)，發現采暖能耗與墻體厚度負相關，5種材料按照能耗由大到小的排序為：鋼筋混凝土>夯實土坯墻>重砂漿空心磚>黏土磚>稻草板.因此，可根據寒地農村地域性和經濟水平選用稻草板等傳統材料建造節能住宅.

圖8 墻體材料與采暖能耗關系

Fig.8 Correlation between different wall materials and heating energy consumption

同時，課題組對外保溫和無保溫農村住宅非采暖房間進行了對比測試(見圖9)，外保溫農村住宅室內平均溫度為9.59℃，無保溫農村住宅室內平均溫度為3.85℃，比外保溫農村住宅室內溫度低5.74℃.

3.9 附加陽光間

寒地農村住宅多采用附加陽光間進行防風保溫，為研究附加陽光間對農村住宅室內溫度的影響，課題組于2014年1月17日至2014年1月20日對吉林省扶余市里半號村某農村住宅進行了實地測試(見圖10, 11).

由圖11可以看出，室外平均溫度為-19.04 ℃，陽光間內平均溫度為-6.88 ℃，主臥室平均溫度為11.28 ℃.陽光間內平均溫度比室外高12.16 ℃，這說明僅靠陽光間形成的溫室作用即可減少12.16 ℃的室內外溫差.

圖9 保溫層對室內溫度的影響

圖10 附加陽光間溫度測試布點圖

圖11 附加陽光間溫度測試

在2014-01-18T12：20陽光間內溫度達到最高值17.74 ℃，同時刻，主臥室溫度為13.80 ℃，陽光間溫度比主臥室溫度高3.94 ℃.這說明陽光間在陽光照射充足的正午時分能夠為室內提供能量，進一步降低采暖能耗.在2014-01-17T17：50陽光間內溫度達到最低值-15.94 ℃，對應的室外溫度為-25.84 ℃，在最不利條件下，陽光間內溫度比室外溫度高9.9 ℃.

3.10 冰雪覆蓋層

農村住宅屋面在長達6個月的采暖季被冰雪覆蓋，其室內熱環境會受到冰雪的影響.課題組于2014年12月13日至2014年12月14日分別對0，40，60，100，150，200 mm厚度的冰雪覆蓋層下的混凝土砌塊外表面溫度進行了實地測試，測試儀器采用BES-01型溫度自動記錄儀，每30 min采集一次數據(如圖12).發現有冰雪覆蓋層的砌塊比無冰雪覆蓋層的砌塊外表面溫度高，并且冰雪覆蓋層越厚，其外表面溫度越高.無冰雪覆蓋層的砌塊外表面平均溫度為-20.13 ℃，40，60，100，150，200 mm冰雪覆蓋層的砌塊外表面平均溫度分別為-18.15，-17.93，-17.60，-17.13和-16.94 ℃.其分別比無冰雪覆蓋層的砌塊外表面溫度高1.98，2.20，2.53，3.00和3.19 ℃.這說明冰雪覆蓋層能夠對屋面起到保溫作用，40～200 mm的冰雪覆蓋層能夠將屋面外表面溫度提高1.98～3.19 ℃.

圖12 冰雪覆蓋層對農村住宅溫度的影響

4 農村住宅采暖能耗預測模型

為探究多因素共同作用下農村住宅的采暖能耗情況，建立多元線性回歸模型.該模型將體形系數、南向窗墻面積比、非透明圍護結構傳熱系數、南向透明圍護結構傳熱系數和非透明圍護結構吸收系數等5項因素作為自變量，將農村住宅采暖能耗作為因變量，應用SPSS進行回歸分析.計算地點為哈爾濱等16個地區，計算時間為10月15日～次年4月15日，回歸模型如下：

式中：Ec為農村住宅采暖能耗，(kW·h)/m2；S為體形系數；Rwws為南向窗墻面積比；Kn為非透明圍護結構傳熱系數，W/(m2·K)；Kt為南向透明圍護結構傳熱系數，W/(m2·K)；ρ為非透明圍護結構吸收系數；a,b,c,d,e,f分別為系數，見表4.

表4 多元線性回歸模型系數表

5 結 論

1)室外平均干球溫度為-18.73～7.74 ℃時，寒地農村住宅體形系數減小0.1，采暖能耗降低15.57%，其體形系數應控制在0.65以內；當窗墻面積比相同時，農村住宅采暖能耗由低至高排列順序為：南向<西向<東向<北向，北向窗墻比減小0.1，采暖能耗降低4.15%；非透明圍護結構傳熱系數減小0.1，采暖能耗降低9.35%；北向透明圍護結構傳熱系數減小0.1，采暖能耗降低0.38%；270°～315°(正南及南偏東)為寒地農村住宅最佳朝向；吸收系數增加0.1，采暖能耗降低1.2%.

2)室外干球溫度為19.71～39.52 ℃時，黑色木質材料在白天可達到55.8 ℃，其表面溫度為白色木質材料的1.52倍.

3)室外干球溫度為-13.74～-26.44 ℃時，附加陽光間最高溫度為17.74 ℃，平均溫度比室外溫度高12.16 ℃，其能夠有效改善室內熱環境.

4)室外干球溫度為-17.75～-21.06 ℃時，40～200 mm的冰雪覆蓋層能夠將屋面外表面溫度提高1.98～3.19 ℃，這表明冰雪對農村住宅屋面具有保溫作用.

5)通過對各影響因素進行實地測試和模擬計算，建立了多元回歸模型，該模型能夠準確預測寒地農村住宅采暖能耗，為建筑師及農村居民設計建造節能住宅提供參考.

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(編輯 張 紅)

Thermal environment optimization design of rural residential buildings in severe cold regions of northeast China

ZHEN Meng, SUN Cheng, DONG Qi

(School of Architecture, Harbin Institute of Technology, Harbin 150006, China)

In order to improve indoor thermal comfort and reduce the energy consumed for heating in rural residential buildings in severe cold regions of northeast China, the paper analyzed the influencing factors using field survey and software simulation and established the heating energy consumption prediction model. The paper studied the influence factors of shape coefficient, window to wall ratio, heat transfer coefficient of building envelope, orientation, absorption coefficient, thermal inertia, attached sunspace, snow cover with the help of BES-01 temperature recorder and DeST-h software. The results showed that the shape coefficient, windows to wall area ratio and heat transfer coefficient were positively correlated with heating energy consumption, the best orientation is south and southeast, absorption coefficient was negatively correlated with heating energy consumption, attached sunspace can effectively improve indoor thermal environment, and snow cover can play a role in roof insulation. The prediction model can provide design basis for rural energy-saving residential buildings. The paper can guide and improve energy efficiency design level of rural residential buildings in severe cold regions of northeast China.

severe cold regions of northeast China; rural residential buildings; heat consumption; prediction model

10.11918/j.issn.0367-6234.2016.10.027

2015-02-04

國家自然科學基金面上項目(51278149)

甄 蒙(1985—)，男，博士研究生；

孫 澄(1971—)，男，教授，博士生導師

孫 澄，suncheng@hit.edu.cn

TU111.4

A

0367-6234(2016)10-0183-06