热舒适(PMV/PPD)计算器

按ISO 7730计算预测平均投票值和不满意率. 实施ISO 7730的Fanger PMV/PPD模型,基于空气温度、辐射温度、风速、湿度、代谢率和服装隔热来预测热舒适性。. 预测平均投票(PMV)模型由P.O. Fanger开发并在ISO…

实施ISO 7730的Fanger PMV/PPD模型,基于空气温度、辐射温度、风速、湿度、代谢率和服装隔热来预测热舒适性。

什么是PMV/PPD热舒适模型?

预测平均投票(PMV)模型由P.O. Fanger开发并在ISO 7730中标准化,在-3(冷)到+3(热)的7分量表上预测大群体的平均热感觉。它结合六个因素:空气温度、平均辐射温度、风速、相对湿度、代谢率(met)和服装隔热值(clo)。

预测不满意百分比(PPD)从PMV导出,表示预期热不舒适的人员百分比。即使PMV=0(中性),个体差异导致PPD为5%。ISO 7730 B类要求-0.5 ≤ PMV ≤ +0.5,对应PPD < 10%。

代谢率以met表示(1 met = 58.2 W/m²,坐姿休息)。打字~1.1 met,站立工作~1.6 met,重体力劳动~3-4 met。服装隔热以clo表示(1 clo = 0.155 m²·K/W)。夏季服装≈0.5 clo,冬季室内≈1.0 clo。

Formula: PMV = f(Ta, Tr, v, RH, M, Icl) PPD = 100 - 95 × exp(-0.03353 × PMV⁴ - 0.2179 × PMV²)

计算示例

办公室条件:空气温度23°C,平均辐射温度22°C,风速0.1 m/s,相对湿度50%,代谢率1.1 met,服装0.9 clo。PMV ≈ -0.2(微凉)。PPD ≈ 6%。符合ISO 7730 A类——优良舒适条件。

何时使用此计算器

常见错误

如何解读结果

相关标准与参考文献

常见问题

为什么同一房间里人们对温度的感觉不同?

个体热舒适因代谢、体质、服装、活动水平、年龄和适应性的差异而不同。PMV模型预测群体平均反应——即使在最佳条件下,5%的人会不满意。个人控制(桌面风扇、可调节层次)是最有效的方法。

风速如何影响热舒适?

增加的风速增强身体的对流和蒸发散热。在中性以下温度,气流会引起不适(冷感)。在中性以上,适度的空气运动(0.2-0.5 m/s)可以抵消2-3°C的过剩温暖。ISO 7730将冬季限制为0.15 m/s,夏季为0.25 m/s。