室内醫院病房空氣流向的檢測及預測解決方案

創科方案 室内醫院病房空氣流向的檢測及預測解決方案
(編號 : S-0593)
試驗項目
方案特點
  • 本方案提供室內如醫院病房空氣流向的檢測及預測,兼顧水平及垂直方向.使用流體力學及深度學習達成目標.
  • 安裝氣壓,粒子感應器PM1, PM2.5, PM10及温濕度感應器,度量氣壓梯度及等高綫並顯示.用來計算空氣流向及污染物流向.
  • 室內空氣流動非常複雜,湍流會導致換氣效率下降.為檢測室內空氣通風效率,我們使用流體力學模擬空氣流動.
  • 使用深度模型學習流體力學模擬數據及氣壓,微粒等數據.使獲得的模型可以依據感應器數據預測室內空氣流向.
  • 流體力學的深度學習模型提供空氣流向及微粒富集度空氣交換率等預測,並可擴展提供潛在感染危險程度的評估.
試驗應用及預期成果
  • 安裝氣壓及微粒感應器與天花並分佈於空間.基於氣壓數據可給出壓力梯度及等高綫,並導出水平方向空氣流向.
  • 用CFD模擬房間的空氣出入口位置,氣流角度及速度,病牀位置等.並在天花,眼平及病牀等高度安裝感應器陣列.
  • 用深度模型學習獲得的數據,不同房間的設置參數及外部環境參數作為輸入,空氣流向及粒子富集程度等為輸出.
  • 用於實際環境時,深度模型可以根據不同房間的設置參數及外部環境參數預測房間的空氣流向及粒子富集程度等.
  • 結合氣壓等高綫及氣流向量圖顯示的水平流向及深度模型給出的垂直流向,可實時顯示室內氣流及感染危險程度.
附加方案資料 EIP Overview with Focus on Contamination Analysis.pdf
方案提供者資料
方案提供者:西門子有限公司
地址:香港新界沙田白石角香港科學園科技大道西12號五樓503及505室
聯絡人:姚天恩
職位:數碼化解決方案經理
電話: 95393376
電子郵件: jimalyn.yao@siemens.com
網頁: https://new.siemens.com/hk/en.html

有關上述創新科技解決方案的詳情,請聯絡方案提供者查詢。