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Enregistrement W4391954535 · doi:10.3390/designs8020019

Impact of Diffuser Location on Thermal Comfort Inside a Hospital Isolation Room

2024· article· en· W4391954535 sur OpenAlexafffund
Mustafa Alkhalaf, Adrian Ilinca, Mohamed Yasser Hayyani, Fahed Martini

Notice bibliographique

RevueDesigns · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiffuser (optics)Isolation (microbiology)Thermal comfortArchitectural engineeringEnvironmental sciencePatient isolationMedicineEngineeringMedical emergencyMeteorologyPhysicsUniversity hospitalOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal comfort is increasingly recognized as vital in healthcare facilities, where patients spend 80–90% of their time indoors. Sensing, controlling, and predicting indoor air quality should be monitored for thermal comfort. This study examines the effects of ventilation design on thermal comfort in hospital rooms, proposing four distinct ventilation configurations, each with three airflow rates of 9, 12, and 15 Air Changes per Hour (ACH). The study conducted various ventilation simulation scenarios for a hospital room. The objective is to determine the effect of airflow and the diffuser location distribution on thermal comfort. The Reynolds-Averaged Navier–Stokes (RANS) equations, along with the k–ε turbulence model, were used as the underlying mathematical representation for the airflow. The boundary conditions for the simulations were derived from the ventilation standards set by the American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE) and insights from previous studies. Thermal comfort and temperature distribution were assessed using indices like Predicted Percentage Dissatisfaction (PPD), Predicted Mean Vote (PMV), and Air Diffusion Performance Index (ADPI). Although most of the twelve scenarios failed to attain thermal comfort, two of those instances were optimal in this simulation. Those instances involved the return diffuser behind the patient and airflow of 9 ACH, the minimum recommended by previous studies. It should be noted that the ADPI remained unmet in these cases, revealing complexities in achieving ideal thermal conditions in healthcare environments. This study extends the insights from our prior research, advancing our understanding of ventilation impacts on thermal comfort in healthcare facilities. It underscores the need for comprehensive approaches to environmental control, setting the stage for future research to refine these findings further.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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