建置手持式室內空氣污染自動掃帚系統暨預測模型

The Developments of Indoor Handheld Air Pollution Automatic Broom System and Prediction Model

陳政熙(Zheng-Xi Chen)

指導教授 ： 曾昭衡

國立臺北科技大學/工程學院/環境規劃與管理研究所/碩士(2014年)

https://doi.org/10.6841/NTUT.2014.00265

摘要

本研究將固定式空氣品質無線監測系統佈建於實場，針對場所內室內空氣品質發生預警之區域，利用室內手持式空氣污染自動掃帚系統 (Air pollution auto-broom system, APABS) ，以手持式空氣品質感測器及平板電腦，於預警現場迅速蒐集大量各位置之空氣污染物濃度分佈資訊，建立室內空氣污染地圖並標訂污染嚴重之位置 (Hot spot) 。利用實場收集到的檢測數據及管理數據，進行複線性迴歸模式及非線性迴歸模式分析，發展室內生物氣膠濃度預測模型。以已建立之二氧化碳預測模型，應用至實場上並驗證其可行性。最後由一簡易之改善措施案例，驗證已建立之監測系統及預測模型之實用性。
研究結果顯示，繪製室內空氣污染地圖結果，濃度圖與指標圖皆可將預警場所的濃度範圍由深紅色 (污染嚴重) 至深藍色 (污染輕微) 之色澤呈現，添加等高線有助於判斷污染物濃度之分佈，管理者需以地圖標示深紅色區域作為改善之重點對象。生物氣膠濃度預測模型結果，以複線性迴歸模式優於非線性迴歸模式，在應用上可適用於單一獨棟建築物建立最佳之預測式，並只使用於相同環境條件下之建築物。以二氧化碳預測模型推估得室內外換氣量後驗證預測室內二氧化碳濃度之準確度，模型預測結果MAPE為15.5%及20.6%，整體預測結果為優良，顯示此模型應用上之可行性。最後本研究利用已建置之空氣品質無線監測系統以及預測模型，應用於一改善措施之案例，根據各項數據結果可於執行前預先看出改善效果，顯示監測系統及預測模型之實用性。

關鍵字

室內空氣品質 ； 掃帚系統 ； 污染地圖 ； 無線感測器系統 ； 預測模型 ； 生物氣膠

並列摘要

This study used fixed Air quality wireless monitoring system in indoor place. For the air quality was warning region. Use Indoor Air pollution auto-broom system (APABS) , the handheld air quality sensors and tablet PC, quickly gathered different locations of air pollutant concentration data in warning region. Build indoor air pollution map and set Hot spot. Use collected monitoring data and management data for multiple linear regression model and nonlinear regression model analyzing. Developing an indoor Bio-aerosol concentration prediction model. A build Carbon Dioxide concentration prediction model, used in a real region and verifying its feasibility. Finally, simple case of improvement measure examples, verify its feasibility of monitoring system and prediction model.

Result showed that the concentration map and indicator map of indoor air pollution map displaying concentration range from deep red (more pollution) to deep blue (less pollution) colors in the warning region. Add contour lines can help to determine distribution of pollution concentration. Managers needs as deep red region of map for the focus improvement. Bio-aerosol concentration prediction model result, multiple linear regression model were better than nonlinear regression model, the application is applicable to single buildings to build the best predict equation, and using in the same environmental condition of buildings. Verify the prediction accuracy of Carbon Dioxide concentration model, result showed MAPE was 15.5% and 20.6%, the overall result is fine, show feasibility of this model. Finally, this sturdy used air quality wireless monitoring system and prediction model in improvement measure examples, from the many data results can be seen the improve effect before running. Show the feasibility of monitoring system and prediction model.

並列關鍵字

Air Quality ； Broom System ； Pollution Map ； Wireless Sensor Network ； Prediction Model ； Bio-aerosol

參考文獻

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