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建筑無人機紅外遙感測溫方法研究

摘　要：以某位于寒冷氣候區B區住宅建筑為例，基于紅外遙感測溫原理，開展對建筑的熱環境監測實驗。提出一種基于無人機紅外遙感測溫的室溫監測方法，給出測溫原理及評價標準，提出2種室溫計算方法。確定基準房間的選擇原則：選定南向、面積較大房間作為基準房間。確定基準區域的選擇原則：每層設置1個基準區域。在2種室溫計算方法中，在不增加溫度傳感器數量的條件下，方法2誤差絕對值的平均值為0.8 ℃，可以提高紅外遙感測溫精度并減小誤差絕對值離散程度。

關鍵詞：智慧供熱；紅外遙感測溫；室溫測量方法；無人機

參考文獻示例：

吳雅玲，李承達，從銘陽，等. 建筑無人機紅外遙感測溫方法研究［J］. 煤氣與熱力，2024，44（9）：A19-A24.

在雙碳目標的背景下，國家對供熱行業的要求日益提高。據統計，2021年我國建筑的運行總能耗折合標準煤為11.1×108?t，其中僅北方城鎮供暖能耗占比就高達19%［1］。減少供熱系統運行中的能量損耗、加快供熱系統的智慧化進程是供熱行業發展的必然趨勢［2］。

建筑物熱環境監控是智慧供熱的基礎。大部分集中供熱系統在設計時并未考慮智慧化運行策略，在此基礎上大規模安裝溫度傳感器面臨著安裝成本較高的問題。研究表明，為了達到供暖建筑智慧化監測的目的，室內溫度（簡稱室溫）傳感器覆蓋率至少達到15%［3］。然而由于成本等因素的影響，該安裝比例在實際工程中仍然難以實現［4-5］，并且存在室內溫度傳感器精度低等問題。進一步降低傳感器安裝成本，提高建筑供暖系統室溫測量精度仍是目前亟待解決的問題。

近年來，大量國內外學者對建筑溫度監控進行了研究。程雪［6］使用機器學習的手段，基于建筑綜合因素和環境因素，提出了合適的室溫測量方案。Geng等人［7］提出一種基于機器人的移動傳感系統來實現高分辨率的溫度監測。但是該方法成本較高，不適用于工程應用。Bamodu等人［8］改進了一種使用低成本傳感器網絡的室內環境監測系統。該系統通過收集溫度、濕度等數據，并利用數據分析算法，實現對室內環境的實時監測和控制，具有良好的實用性和經濟性。Bruce等人［9］探討了在智慧建筑中進行室溫預測時傳感器的選擇問題。使用了傳統的監測方法和機器學習技術來預測溫度，并通過對比兩種方法的結果，得出了傳感器的最佳選擇方案。

但是以上研究存在著建設成本高、投入大等問題，部分學者提出紅外遙感的測溫方法。楊旭東等人［10］提出了一種使用紅外遙感技術獲取室溫的方法。該方法通過獲取建筑物外表面的紅外熱圖像推算出室內溫度。這種方法可以減少在室內安裝溫度感應器，從而降低了成本，實現對室內溫度的快速準確測量。何亞洲［11］提出了一種基于透視變換和雙線性插值算法的圖像畸變校正方法，并采用多項式擬合和殘差分析法進行測溫誤差分析。該方法可以有效提高紅外熱成像測量的精度和可靠性。樂思揚［12］針對無人機紅外遙感干擾因素多的問題進行研究，提出了先校核參數、其次大面積傾角拍攝、最后計算真實溫度的操作流程，從而實現精確測量，顯著提高了紅外測溫精度。Zheng等人［13］提出了一種基于無人機熱成像技術的建筑物外圍結構熱性能檢測方法。該方法使用無人機采集建筑物的熱成像圖像，基于三維模型生成算法將圖像轉換為三維模型，并對模型進行表面網格劃分和熱特性計算。該方法可以為建筑物熱性能檢測提供一種高效、準確的技術手段。

綜上所述，為了提高紅外遙感建筑測溫的精度，降低建筑熱環境監控成本，本文提出一種基于無人機紅外遙感測溫方法，該方法可以減少室內溫度傳感器使用數量，通過選定目標建筑部分區域作為基準區域，使用溫度傳感器測量基準區域基準房間的實際室溫，并使用無人機紅外遙感測量所有房間的外窗溫度，以此為基礎計算確定除基準區域基準房間之外的房間的室溫。

無人機紅外遙感測溫基于紅外熱成像測溫技術，該技術通過接受物體發射的紅外輻射能計算待測物體溫度，是一種快速、非接觸的測溫技術。

本文提出的無人機紅外遙感測溫方法以測量房間室溫為目標，設置基準房間，在基準房間內布置室內溫度傳感器獲取基準房間實際室溫，通過使用無人機紅外遙感測溫測量待測房間和基準房間的外窗溫度，由式（1）［14］計算待測房間的計算室溫。

tR——基準房間室溫，℃

tM，IRS——待測房間外窗溫度（由無人機紅外遙感測溫獲?。?/span>℃

tR，IRS——基準房間外窗溫度（由無人機紅外遙感測溫獲?。?，℃

對于基準房間室溫，如果基準房間屬于某基準區域，則基準房間室溫由室內溫度傳感器獲取。如果基準房間不屬于基準區域，則基準房間室溫可以由第4.3節所提的兩種方法計算得到。

引入標準差（Standard Deviation，SD）和均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）兩個指標，標準差評價計算結果的離散程度，標準差越小說明離散程度越低。均方根誤差評價測量值（計算室溫）與實際室溫（由待測房間內室內溫度傳感器獲?。┑钠?，均方根誤差越小，計算室溫偏離實際室溫的程度越小。

目標建筑位于寒冷氣候區B區，冬季供暖采用集中供暖系統，采用下供下回雙管式結構，末端采用地面輻射供暖方式。供暖期為每年的10月20日至次年4月20日。建筑共有7層，地下1層，地上6層，總高度為21 m。建筑分為2個單元，共計28戶（戶型相同），地上建筑面積約為2 500 m2，地下建筑面積為432 m2。該建筑典型住宅戶型包括朝南客廳、朝南臥室、朝北臥室和朝北廚房，見圖1。每戶實際使用面積約為100 m2。

室內溫度傳感器采用開關型溫度傳感器，安裝在客廳、南向臥室和北向臥室入口處，每戶布置3個，28戶共布置84個溫度傳感器，溫度傳感器距離地面1.3 m。溫度傳感器每20 min采集1次數據。典型住宅戶型及傳感器布置位置見圖1。

①　溫濕度傳感平臺

開關型溫度傳感器采集室內溫濕度，通過無線通信將采集數據上傳至溫濕度傳感平臺（見圖2）。在典型測溫范圍內，誤差范圍±0.2 ℃。

②　無人機紅外遙感測溫設備

無人機紅外遙感測溫設備（見圖3）搭載紅外相機，紅外相機支持單點測溫和范圍面測溫，紅外線波長范圍為8~14 μm。

實驗測試時間為2023年2—3月。無人機紅外遙感測溫設備每個測點測試時間不低于10 s。對于某外窗，該設備距離外窗中心點5 m左右，紅外遙感測溫設備可以直接測量外窗面平均溫度。實驗目標建筑包括28個具有相同戶型的用戶，將1個用戶定位為1個區域，在28個區域中，選定4個典型區域進行研究（見圖4）。每個區域南臥室、北臥室、客廳各測量1次外窗數據，每個區域測量5次，共測量60個外窗數據。

本次實驗的目的是選出基準房間、基準區域，降低室溫測試誤差確定室溫的計算方法。

①　基準房間朝向、類型選擇

房間類型指圖1中臥室、客廳2種。

房間室內溫度受到多種因素的影響，包括圍護結構的傳熱特性以及房間內擾。此外，相鄰房間之間的傳熱也會產生影響。因此，在同一棟建筑中某個房間室內溫度通常與周圍房間室內溫度具有一致性。

基于此，首先需要確定目標建筑中一組相似區域，并制定選擇基準房間的準則，以確定每個用戶的基準房間。

②　基準區域位置、數量選擇

確定每個區域的基準房間后，選擇部分區域為基準區域，非基準區域（即其他區域）的基準房間以基準區域的基準房間為基準，通過式（1）計算得到。非基準區域的其他房間仍然以該區域的基準房間為基準，通過式（1）計算得到。計算邏輯見圖5。

由式（1）可知，兩個完全相同的房間，房間外窗溫度和實際室溫的溫差（以下簡稱溫差）相等。但是由于實際情況中室外環境和室內環境的差別，兩個房間的溫差會有不相等的現象，從而造成偏差。結合本文中的計算邏輯，基準區域的溫差和非基準區域的溫差越相近，偏差越小。測量所有區域（28個）的基準房間（客廳）的外窗溫度（紅外遙感測量）和基準房間實際室溫（室內溫濕度傳感器測量），通過探究實驗建筑所有區域溫差一致性，確定基準區域的位置、數量。

為了探究房間朝向、類型影響，實驗分別以南臥室（朝向為南向，面積為20 m2）、北臥室（朝向為北向，面積為20 m2）和客廳（朝向為南向，面積為40 m2）為基準房間，對比其他房間計算室溫和實際室溫，分別見圖6~8。根據圖4的選定區域，每組數據去除選定區域的基準房間數據，剩余40個外窗數據通過計算得到40個計算室溫，每個計算室溫與實際室溫、計算誤差組成1組數據，共40組數據，對數據進行編號。

圖6~8可知，使用該測溫方法得出的計算室溫與實際室溫計算誤差較小，精度較高，大部分計算誤差均在-0.5~0.5 ℃范圍。

分別以南臥室、北臥室、客廳為基準房間時，均方根誤差見表1。?

如表1所示，客廳的均方根誤差最小，客廳更具有測試穩定性，測量偏差更小。

綜上所述，選擇客廳作為基準房間可以獲得更高的測量精度。

測量所有區域的基準房間（客廳）的外窗溫度和實際室溫，通過計算得到所有區域基準房間外窗溫度和實際室溫的溫差熱圖見圖9。

根據圖9，得出所有溫差平均值為22.5 ℃，標準差為2.08 ℃，溫差最大值與溫差最小值約相差6 ℃，離散程度較大。如果整個目標建筑只選用1個區域作為基準區域，計算偏差較大。因此，將各層溫差進行分類統計，計算各層溫差的標準差，見表2。

根據表2可以看出，同一層溫差離散程度較小，各層標準差平均值為0.74 ℃，與整體計算的標準差（2.08 ℃）相比，得到極大縮小。因此要保證每層設置1個基準區域。

本節通過2種方法得出目標建筑所有房間室內溫度，并對比2種方法精度。目標建筑計算采用的基準區域、基準房間見圖10。

采用室內溫濕度傳感器獲得目標建筑所有房間的實際室溫、無人機紅外遙感測量的所有房間的外窗溫度。依據基準區域基準房間的實際室溫和所有房間的外窗溫度，通過方法1和方法2獲得所有房間的計算室溫。方法1和方法2如下。

①　方法1

依據基準區域內基準房間實際室溫，通過式（1）得到同層其他區域基準房間計算室溫，再以各區域基準房間計算室溫為基準，通過式（1），得到同區域其他房間的室溫?；鶞蕝^域其他房間的室溫，以基準區域基準房間實際室溫為基礎，通過式（1）得到。這樣，就得到目標建筑所有房間室溫。

②　方法2

待測區域如與基準區域相鄰（上下左右有基準區域），待測區域基準房間的溫度計算步驟為：首先取若干相鄰基準區域基準房間為基準得到若干待測區域基準房間計算室溫，取若干計算室溫的平均值，將該平均值再與以同層基準區域基準房間為基準得到的待測區域基準房間的計算室溫取平均值，得到待測區域基準房間的最終計算室溫，通過式（1），得到同區域其他房間的計算室溫。待測區域如與基準區域不相鄰，按方法1計算。

應用方法1、2計算目標建筑所有房間實際室溫與計算室溫誤差絕對值出現的頻數，共84組數據。繪制概率直方圖，見圖11、12。

根據計算結果，方法1誤差絕對值的平均值為0.9 ℃。誤差絕對值小于等于1 ℃的概率約為57%，小于等于2 ℃的概率約為94%。

方法2誤差絕對值的平均值為0.8 ℃。誤差絕對值小于等于1 ℃的概率約為65%，小于等于2 ℃的概率約為92%，誤差絕對值離散程度也有所降低。

綜上所述，在不增加溫度傳感器數量的條件下，方法2可以提高紅外遙感測溫精度并減小誤差絕對值離散程度。

①　提出一種基于無人機紅外遙感測溫的室溫監測方法，給出測溫原理及評價標準，提出2種室溫計算方法。

②　確定基準房間的選擇原則：選定南向、面積較大房間作為基準房間。

③　確定基準區域的選擇原則：每層設置1個基準區域。

④　在2種室溫計算方法中，在不增加溫度傳感器數量的條件下，方法2誤差絕對值的平均值為0.8 ℃，可以提高紅外遙感測溫精度并減小誤差絕對值離散程度。

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