Multizone Modeling of Airborne SARS-CoV-2 Quanta Transmission and Infection Mitigation Strategies in Office, Hotel, Retail, and School Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Airborne transmission of SARS-CoV-2 mostly occurs indoors, and effective mitigation strategies for specific building types are needed. Most guidance provided during the pandemic focused on general strategies that may not be applicable for all buildings. A systematic evaluation of infection risk mitigation strategies for different public and commercial buildings would facilitate their reopening process as well as post-pandemic operation. This study evaluates engineering mitigation strategies for five selected US Department of Energy prototype commercial buildings (i.e., Medium Office, Large Office, Small Hotel, Stand-Alone Retail, and Secondary School). The evaluation applied the multizone airflow and contaminant simulation software, CONTAM, with a newly developed CONTAM-quanta approach for infection risk assessment. The zone-to-zone quanta transmission and quanta fate were analyzed. The effectiveness of mechanical ventilation, and in-duct and in-room air treatment mitigation strategies were evaluated and compared. The efficacy of mitigation strategies was evaluated for full, 75%, 50% and 25% of design occupancy of these buildings under no-mask and mask-wearing conditions. Results suggested that for small spaces, in-duct air treatment would be insufficient for mitigating infection risks and additional in-room treatment devices would be needed. To avoid assessing mitigation strategies by simulating every building configuration, correlations of individual infection risk as a function of building mitigation parameters were developed upon extensive parametric studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».