RESET เลื่อนดัชนีที่ขับเคลื่อนด้วยเซ็นเซอร์เพื่อปรับสภาพแวดล้อมในร่มให้เหมาะสม

โพสต์ใหม่จาก GIGA

RESET พัฒนาดัชนีที่ขับเคลื่อนด้วยเซ็นเซอร์เพื่อปรับสภาพแวดล้อมภายในอาคารให้เหมาะสมต่อการติดเชื้อไวรัสในอากาศ

“ในฐานะอุตสาหกรรม เรากำลังทำการตรวจวัดและประเมินความเข้มข้นของเชื้อโรคในอากาศน้อยมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่าอัตราการติดเชื้อได้รับอิทธิพลโดยตรงจากการควบคุมคุณภาพอากาศในอาคารอย่างไร”

ตั้งแต่ต้นปี 2020 เป็นต้นมา องค์กรอุตสาหกรรมได้ให้คำแนะนำมากมายเกี่ยวกับวิธีการใช้งานอาคารในช่วงการระบาดใหญ่ของ SARS-CoV-2สิ่งที่ยังขาดอยู่คือหลักฐานเชิงประจักษ์

เมื่อมีอยู่แล้ว หลักฐานเชิงประจักษ์เป็นผลของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ดำเนินการในห้องปฏิบัติการที่มีการควบคุมโดยมีตัวแปรเพียงเล็กน้อยแม้ว่าจะจำเป็นสำหรับการวิจัย แต่ก็มักจะทำให้การประยุกต์ใช้ผลลัพธ์กับสถานการณ์จริงที่ซับซ้อนมีความท้าทายหรือเป็นไปไม่ได้สิ่งนี้ยิ่งแย่ลงไปอีกเมื่อข้อมูลจากการวิจัยขัดแย้งกัน

ด้วยเหตุนี้ คำตอบสำหรับคำถามง่ายๆ:“ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าอาคารนั้นปลอดภัยแล้วในตอนนี้?” จบลงด้วยความซับซ้อนสูงและเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน

นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับคุณภาพอากาศภายในอาคารและความกลัวอย่างต่อเนื่องของการแพร่เชื้อในอากาศ“ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าตอนนี้อากาศปลอดภัยแล้ว”เป็นหนึ่งในคำถามที่สำคัญที่สุดแต่ตอบยาก

แม้ว่าในปัจจุบันจะไม่สามารถวัดไวรัสในอากาศแบบเรียลไทม์ได้ แต่ก็เป็นไปได้ที่จะวัดความสามารถของอาคารเพื่อลดโอกาสของการติดเชื้อจากการแพร่เชื้อในอากาศ (โดยเฉพาะละอองลอย) ตามเวลาจริงในพารามิเตอร์ต่างๆการทำเช่นนี้จำเป็นต้องรวมการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เข้ากับผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ด้วยวิธีที่เป็นมาตรฐานและมีความหมาย

กุญแจสำคัญอยู่ที่การมุ่งเน้นไปที่ตัวแปรคุณภาพอากาศที่สามารถควบคุมและตรวจวัดได้ทั้งในสภาพแวดล้อมในห้องปฏิบัติการและในอาคารอุณหภูมิ ความชื้น คาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) และอนุภาคในอากาศจากนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะคำนึงถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงอากาศที่วัดได้หรืออัตราการทำความสะอาดอากาศ

ผลลัพธ์ที่ได้นั้นทรงพลัง: ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระดับการปรับให้เหมาะสมของพื้นที่ภายในอาคาร โดยอิงตามมาตรวัดคุณภาพอากาศภายในอาคารอย่างน้อยสามหรือสี่ตัวอย่างไรก็ตาม เช่นเคย ความแม่นยำของผลลัพธ์จะพิจารณาจากความถูกต้องของข้อมูลที่ใช้: คุณภาพของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

คุณภาพของข้อมูล: การแปลวิทยาศาสตร์ให้เป็นมาตรฐานการปฏิบัติงานตามเวลาจริง

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา RESET ได้ให้ความสำคัญกับการกำหนดคุณภาพข้อมูลและความถูกต้องสำหรับการดำเนินการก่อสร้างด้วยเหตุนี้ เมื่อทบทวนวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการแพร่เชื้อในอากาศ จุดเริ่มต้นของ RESET คือการระบุความแปรปรวนระหว่างผลการวิจัย: ขั้นตอนแรกที่สำคัญในการกำหนดความไม่แน่นอนที่มาจากเอกสารทางวิทยาศาสตร์ เพื่อเพิ่มระดับความไม่แน่นอนที่รวบรวมจากการเฝ้าติดตามอย่างต่อเนื่อง

ผลลัพธ์ถูกจำแนกตามหัวข้อการวิจัยที่โดดเด่น ได้แก่:

• ความอยู่รอดของไวรัส
• สุขภาพของระบบภูมิคุ้มกันของโฮสต์ (โฮสต์)
• ปริมาณ (ปริมาณเมื่อเวลาผ่านไป)
• อัตราการแพร่เชื้อ/การติดเชื้อ

เนื่องจากการวิจัยมักจะทำในไซโล ผลลัพธ์จากหัวข้อข้างต้นจึงแสดงให้เห็นเพียงบางส่วนเกี่ยวกับพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมที่ขับเคลื่อนหรือลดอัตราการติดเชื้อนอกจากนี้ หัวข้อการวิจัยแต่ละหัวข้อยังมีความไม่แน่นอนในระดับของตัวเอง

เพื่อแปลหัวข้อการวิจัยเหล่านี้เป็นเมตริกที่ใช้กับการดำเนินการก่อสร้าง หัวข้อต่างๆ จะถูกจัดไว้ในกรอบความสัมพันธ์ต่อไปนี้:

กรอบการทำงานข้างต้นอนุญาตให้ตรวจสอบผลการค้นพบ (รวมถึงความไม่แน่นอน) โดยการเปรียบเทียบอินพุตทางซ้ายกับเอาต์พุตทางขวานอกจากนี้ยังเริ่มให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของพารามิเตอร์แต่ละตัวต่อความเสี่ยงของการติดเชื้อการค้นพบที่สำคัญจะได้รับการเผยแพร่ในบทความแยกต่างหาก

ด้วยตระหนักว่าไวรัสมีปฏิกิริยาแตกต่างกันไปตามพารามิเตอร์ของสิ่งแวดล้อม เช่น อุณหภูมิและความชื้น จึงมีการนำวิธีการข้างต้นมาใช้กับไข้หวัดใหญ่, SARS-CoV-1 และ SARS-CoV-2 ตามการศึกษาวิจัยที่มีอยู่

จากการศึกษาวิจัยมากกว่า 100 เรื่องที่พิจารณา มี 29 เรื่องที่ตรงกับเกณฑ์การวิจัยของเราและรวมอยู่ในการพัฒนาตัวบ่งชี้ความขัดแย้งในผลลัพธ์จากการศึกษาวิจัยแต่ละชิ้นนำไปสู่การสร้างคะแนนความแปรปรวน ซึ่งช่วยให้มีความโปร่งใสในการรับรองความไม่แน่นอนในตัวบ่งชี้สุดท้ายผลลัพธ์ดังกล่าวเน้นโอกาสในการวิจัยเพิ่มเติม ตลอดจนความสำคัญของการมีนักวิจัยหลายคนจำลองแบบการศึกษาเดียว

งานรวบรวมและเปรียบเทียบการศึกษาวิจัยโดยทีมงานของเรากำลังดำเนินอยู่และสามารถเข้าถึงได้เมื่อมีการร้องขอจะมีการเปิดเผยต่อสาธารณะหลังจากการตรวจสอบโดยเพื่อนเพิ่มเติม โดยมีเป้าหมายในการสร้างวงจรป้อนกลับระหว่างนักวิทยาศาสตร์และผู้ดำเนินการก่อสร้าง

ผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายถูกนำมาใช้เพื่อแจ้งตัวบ่งชี้สองตัว รวมถึงคะแนนความไม่แน่นอน โดยอ้างอิงจากข้อมูลเรียลไทม์จากเครื่องวัดคุณภาพอากาศภายในอาคาร:

• ดัชนีการเพิ่มประสิทธิภาพอาคาร: ก่อนหน้านี้เน้นเรื่องอนุภาค, CO2, การปล่อยก๊าซเคมี (VOCs), อุณหภูมิและความชื้น, ดัชนี RESET กำลังถูกขยายเพื่อรวมศักยภาพในการติดเชื้อเข้าสู่ระดับโดยรวมของระบบอาคารเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับสุขภาพของมนุษย์
• ศักยภาพในการติดเชื้อในอากาศ: คำนวณการมีส่วนร่วมของอาคารในการลดการติดเชื้อที่อาจเกิดขึ้นผ่านทางทางอากาศ (ละอองลอย)

ดัชนีดังกล่าวยังช่วยให้ผู้ประกอบการอาคารทราบรายละเอียดเกี่ยวกับผลกระทบต่อสุขภาพของระบบภูมิคุ้มกัน ความสามารถในการอยู่รอดของไวรัส และการสัมผัส ซึ่งข้อมูลทั้งหมดจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลลัพธ์ของการตัดสินใจในการดำเนินงาน

Anjanette GreenDirector ฝ่ายพัฒนามาตรฐาน RESET

“ดัชนีทั้งสองจะถูกเพิ่มไปยัง RESET Assessment Cloud ซึ่งจะมีการพัฒนาต่อไปสิ่งเหล่านี้ไม่จำเป็นสำหรับการรับรอง แต่จะพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมผ่าน API โดยเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือวิเคราะห์ของพวกเขา”

เพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ของตัวบ่งชี้เพิ่มเติม พารามิเตอร์เพิ่มเติมจะถูกพิจารณาในการประเมินโดยรวมสิ่งเหล่านี้รวมถึงผลกระทบของโซลูชันการทำความสะอาดอากาศภายในอาคาร การเปลี่ยนแปลงของอากาศที่วัดแบบเรียลไทม์ การนับอนุภาคในวงกว้าง และข้อมูลการเข้าพักตามเวลาจริง

ดัชนีการเพิ่มประสิทธิภาพอาคารขั้นสุดท้ายและตัวบ่งชี้การติดเชื้อในอากาศมีให้บริการผ่านทางRESET ผู้ให้บริการข้อมูลที่ได้รับการรับรอง (https://reset.build/dp) เพื่อทดสอบและปรับแต่งก่อนเผยแพร่สู่สาธารณะหากคุณเป็นเจ้าของอาคาร ผู้ประกอบการ ผู้เช่า หรือนักวิชาการที่สนใจมีส่วนร่วม โปรดติดต่อเรา (info@reset.build).

Raefer Wallis ผู้ก่อตั้ง RESET

“เมื่อ 8 ปีที่แล้ว ผู้เชี่ยวชาญเพียงไม่กี่คนสามารถตรวจวัดฝุ่นละอองได้ โดยคนทั่วไปไม่มีทางรู้ได้เลยว่าอาคารของพวกเขาได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อความปลอดภัยหรือไม่” กล่าวตอนนี้ การเพิ่มประสิทธิภาพอาคารสำหรับอนุภาคสามารถวัดได้โดยทุกคน ทุกที่ และทุกเวลา ในหลากหลายขนาดเราจะเห็นสิ่งเดียวกันนี้เกิดขึ้นกับการสร้างการเพิ่มประสิทธิภาพของการแพร่ระบาดของไวรัสในอากาศ เร็วขึ้นมากเท่านั้นRESET ช่วยให้เจ้าของอาคารล้ำหน้ากว่าใคร”