Assessment of residential mechanical ventilation for airborne infection control: A computational fluid dynamics approach for isolation strategy development
Notice bibliographique
Résumé
Ventilation plays a crucial role in influencing airflow and particle dispersion, highlighting the importance of effective systems to mitigate the spread of viruses in indoor spaces. While most research has concentrated on non-residential buildings, less attention has been given to optimizing ventilation in residential settings. This study examines a typical ventilation system in a detached house in British Columbia, Canada, using Computational Fluid Dynamics simulations to evaluate its effectiveness in reducing airborne infection risks. The study investigates eight different scenarios, varying diffuser locations (near the ceiling and floor), two types of ventilation rates based on standards, and the positioning of the infected individual while considering flow, heat, and particle dynamics. The concentration of injected and distributed particles is used to assess infection probabilities as an additional risk indicator. In addition, the Wells-Riley model is applied to quantify the infection probability. The results indicate that the location of the infected person and diffuser placement significantly impact particle dispersion and infection risk, with near-ceiling outlets generally reducing concentrations more effectively than near-floor outlets. Higher ventilation rates decrease particle concentration when diffusers are near the ceiling but can increase concentrations with near-floor diffusers due to turbulence. Optimizing diffuser placement and ventilation rates is crucial for minimizing airborne transmission in residential settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».