аспирант
Postgraduate
кандидат физико-математических наук, доцент
Candidate of Sciences (Physics and Mathematics), Docent
В статье представлены результаты измерений параметров микроклимата в жилом помещении квартиры многоквартирного дома в северном регионе с акцентом на концентрацию углекислого газа в воздухе как наиболее чувствительный показатель качества воздуха для организма человека. Предмет исследования составляет динамика концентрации углекислого газа, температуры, относительной влажности и давления в реальных условиях проживания. Цель работы заключается в оценке инерционности микроклимата жилого помещения, сопоставлении измеренных уровней углекислого газа с действующими рекомендациями по качеству воздуха и обосновании целесообразности применения цифрового двойника для решения задачи предиктивного управления системой умного дома. Методически исследование основано на применении измерительного устройства на базе микроконтроллера ESP32-C3 Super Mini с датчиками AHT20, BMP280 и SCD40, формирующего временные ряды микроклиматических параметров. Показано, что при ночном пребывании одного человека концентрация углекислого газа монотонно возрастает от порядка 1 100 см3 /м3 до значений выше 1 800 см3 /м3, выходящих за пределы норм, рекомендуемых для жилых помещений. Научная новизна работы заключается в экспериментальном обосновании того факта, что микроклимат спальни можно рассматривать как инерционную систему, для которой целесообразно применение инструментов предиктивного управления устройствами умного дома на основе прогнозируемой динамики углекислого газа. Также приводится обоснование того, что цифровой двойник, интегрирующий данные датчиков и модель помещения, способен заранее выявлять моменты ухудшения качества воздуха и инициировать наиболее энергосберегающие управляющие воздействия.
This article presents the results of measuring microclimate parameters in a residential apartment in a multi-apartment building in the northern region, focusing on carbon dioxide concentrations as the most sensitive indicator of air quality for the human body. The study examines the dynamics of carbon dioxide concentrations, temperature, relative humidity, and pressure under real-life conditions. This study aims to assess the inertia of the residential microclimate, compare measured carbon dioxide levels with current air quality guidelines, and justify the feasibility of using a digital twin to solve the problem of predictive control of a smart home system. The study methodologically uses a measuring device based on an ESP32-C3 Super Mini microcontroller with AHT20, BMP280, and SCD40 sensors, which generates time series of microclimate parameters. It is shown that during the overnight stay of one person, carbon dioxide concentrations increase monotonically from approximately 1100 cm3/m3 to values above 1800 cm3/m3, exceeding the recommended limits for residential premises. The scientific novelty of this study lies in the experimental substantiation of the fact that the bedroom microclimate can be considered an inertial system, for which the use of predictive control tools for smart home devices based on the predicted dynamics of carbon dioxide is advisable. It is also substantiated that a digital twin integrating sensor data and a room model can proactively detect deteriorating air quality and initiate the most energy-saving control actions.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.