Python包 pythermalcomfort：热舒适研究的全面工具

软件X 12（2020）100578原始软件出版物pythermalcomfort：用于热舒适研究的Python包Federico Tartarinia，Stefano Schiavonb新加坡伯克利教育研究联盟，新加坡b美国加州大学伯克利分校建筑环境中心ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年收到修订版，2020年7月16日接受，2020年关键词：热舒适性ASHRAE自适应舒适度a b st ra ct我们开发了pythermalcomfort，这是一个Python包，允许用户根据主要的热舒适标准计算最常见的热舒适指数。例如，pythermalcomfort可用于计算：全身热舒适指数（例如， 预测平均投票，自适应模型，标准等效温度），局部不适，服装绝缘和空气湿度特性。 所有pythermalcomfort功能均已根据相应热舒适标准中提供的参考表进行验证。 我们开发了文档、示例和教程视频来指导用户如何使用我们的软件包。 pyther-malcomfort允许研究人员和专业人员准确地执行复杂的热舒适计算，而无需重新编写编程代码。Python是使用最广泛的编程语言之一，而pythermalcomfort是唯一一个包含全面的热舒适功能列表的Python库，我们相信pythermalcomfort将对研究和工业社区产生重大影响。©2020作者（S）。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v1.2.0用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_250法律代码许可证MIT使用git的代码版本控制系统使用Python的软件代码语言、工具和服务如果可用，链接到开发人员文档/手册https://pythermalcomfort.readthedocs.io/en/latest/readme.html问题支持电子邮件cbecomforttool@gmail.com1. 动机和意义人们大部分时间都呆在室内。室内热环境条件显著影响人们的幸福感、表现及其对建筑环境的总体满意度[1因此，一系列的指标已被开发，测试和实施，以评估室内热环境的质量。在这些模型中，预测平均投票（PMV）[4]、自适应热舒适模型[5，6]和标准有效温度（SET）[7]已被全球研究人员和从业人员广泛采用这些模型现已被纳入许多国家建筑规范和国际标准，如ASHRAE55PMV和*通讯作者。电子邮件地址：federicotartarini@berkeley.edu（F. Tartarini）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100578自适应模型是聚集模型，这意味着它们旨在预测一组人将如何根据给定的环境（例如，相对湿度（RH），干球空气温度（tdb））和个人（例如，总衣服绝缘（ICl）和代谢率（M））参数。PMV是评估机械空调建筑热舒适条件的参考指标，而EN和ASHRAE自适应模型用于评估自然空调建筑的热环境[11]。计算上述指数的编程代码在ASHRAE 55 [8]和ISO 7730 [10]标准中都有。这些标准还提供了计算其他热舒适指数的程序和方法（例如，SET）。然而，这些编程代码要么是用JavaScript写的，要么是用BASIC写的，上面提到的标准不是免费提供的。因此，即使是熟练的Python用户也可能需要花费大量时间来访问代码、重写代码并验证代码2352-7110/©2020作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx2F. Tartarini和S. Schiavon / SoftwareX 12（2020）100578−====命名法CEIclMPMVPPDRH套件tdbtgtrUTCIvvr冷却效果（K）总衣服绝缘（clo）代谢率（met）预测平均投票（预测不满意百分比（%）相对湿度（%）标准有效温度（摄氏度）干球空气温度（℃）全球温度（℃）平均辐射温度（摄氏度）通用热气候指数（COTC）平均风速（m/s）相对平均风速（m/s）对照参考表，以确保它不包含错误。使其成为一个效率低下、耗时长且容易出错的过程。Python [12]是一种通用编程语言，不仅在程序员中，而且在研究人员中越来越受欢迎。2020年，它是全球五大最常用的编程语言之一[13]。PyPI是Python的官方第三方软件库，包含超过200，000个软件包[14]。然而，PyPI上只有两个包可用，即， [15]第16话：让我来吧用户计算热舒适指数。 安慰包-age是在MIT许可证下发布的，其最后一次更新是2018年发布。它只能用于计算PMV和预测不满意百分比（PPD）指数，并提供了非常有限的关于如何使用该软件包的文档[15]。瓢虫舒适包是专门设计的，以增加热舒适功能的瓢虫。它是由Ladybug Tools [17]在GPL v3许可下发布的，并且经常更新。Ladybug是Grasshopper的一个开源插件，它对气候数据进行详细分析，为环境信息提供定制和交互式可视化。建筑设计[16]。由于我们没有在PyPI上找到专门为热舒适研究设计的舒适包，我们扩大了研究范围，并寻找为其他编程语言开发的包。我们发现了一个名为comf的R包，其中包含一个完整的函数列表，用于计算所有常用的热舒适指数[18]。但是，它不能在Python中编译和使用因此，我们决定开发pythermalcomfort允许使用Python的研究人员和专业人员计算所有常用的热舒适指数。我们将代码开源发布，以便其他用户可以为我们的项目做出贡献或在其他应用程序中使用我们的代码。我们根据参考表验证了所有功能，以确保结果准确;并开发了支持文档和教程，以帮助和指导编程技能有限或热舒适知识有限的用户。2. 软件描述pythermalcomfort 包 可 以 从 Python Project Inventory（PyPI）免费下载，使用以下命令：该软件包还可以在Python解释器或脚本模式中用于多个平台和操作系统。2.1. 软件构架pythermalcomfort包包含三个主要模块：models.py、psychrometrics.py和utilities.py。models.py包含计算热舒适指数的功能（详细描述见第2.2节）。psychromet-rics.py包含计算空气的热力学特性和其他参数（例如运行平均温度）的函数。utilities.py包含所需的参考字典（更多信息请参见进行一些后台计算2.2. 软件功能下面的列表给出了我们在这个包中包含的主要功能的概述。但是，我们建议如欲查阅项目的正式文件，请登入https：//pythermalcomfort.readthedocs.io获取更多最新信息，因为将来可能会发布新功能。此外，我们没有在这里报告所有必要的细节，以了解计算的指数，这些信息应该在标准和相关文献中找到。下面的所有函数都可以从模块pythermalcom导入堡垒。模型。pmv_ppd（tdb，tr，vr，rh，met，clo）-根据ASHRAE 55- 2017 [ 8 ]或ISO 7730：2005标准[ 10 ]返回PMV和PPD值。它还允许用户在SI或IP系统之间进行选择。PMV是预测一大群人对一种感觉的热感觉投票的平均值的指数从3到+3的标度，分别对应于类别PPD是一个基于PMV [8]值建立对热不满意人群pmv（tdb，tr，vr，rh，met，clo）-仅返回PMV值。set_tmp（tdb，tr，v，rh，met，clo）-返回符合ASHRAE 55 -2017标准计算的SET。SET是在相对湿度为50%、平均空气速度（v）<为0.1 m/s、平均辐射温度为trt db的假想环境中的温度，一个假想居住者的皮肤，带有一个M1.0仪表和ICL0.6clo与人在实际环境中的实际服装和活动水平相同[8]。cooling_effect（tdb，tr，vr，rh，met，clo）-返回根据ASHRAE 55-2017标准计算的冷却效果（CE）。CE是当t从平均值t db和t r相等时，在静止空气下产生与在升高的空气速度下的第一SET计算中 相 同 的 S E T的 值 [8]。adaptive_ashcup（tdb，tr，t_running_mean，v）-返回可接受的室内工作温度范围根 据 当 时 的 平 均 室 外 温 度 [6 ， 8] 。 这 些 值 的 计 算 符 合ASHRAE 55- 2017。adaptive_en（tdb，tr，t_running_mean，v）-基于当前平均室外温度返回可接受的室内操作温度范围。根据EN 16798-1：2019 [ 5，9 ]计算数值太阳增益（太阳高度、太阳方位、太阳radiation_dir，sol_transmittance，f_svv，f_bes，asw=0.7，possibility电流变率是衡量进出人体的净能量通量的指标，·······F. Tartarini和S. Schiavon / SoftwareX 12（2020）1005783- -- -- -- -- -- -- -以单位体表面积的功率[W/m2]表示。辐射温度是指在没有太阳辐射的情况下，空间的平均辐射温度应增加的量[8，19]。utci（tdb，tr，v，rh）-返回通用热气候指数（UTCI）值。UTCI是一种室外热舒适指数[20]。它被定义为与参考个体对真实环境的反应相比产生相同应变指数值的参考环境的空气温度clo_tout（tout）-返回总的衣服绝缘Icl. 它估计代表性的Icl作为早上6点的室外空气温度[21]。vertical_tmp_grad_ppd（tdb，tr，vr，rh，met，clo，vertical_tmp_grad）-返回底部和头部之间具有垂直温度梯度的PPD[8，22]。ankle_draft（tdb，tr，vr，rh，met，clo，v_ankle）- 返回PPD，踝部吃水距地面0.1 m水平[8，23]。此外，该软件包还提供了计算其他参数的功能表1PMV值根据ISO 7730：2005标准和pythermalcomfort计算。输入数据ISOpythermalcomfort t dbt rRHvrMI clPMVPMV0 22.0 22.0 60 0.1 1.2 0.5 0.75 0.751 27.0 27.0 60 0.1 1.2 0.5 0.77 0.7727.0 27.0 60 0.3 1.2 0.5 0.44 0.433 23.5 25.5 60 0.1 1.5 0.01 0.014 23.5 25.5 60 0.3 1.2 0.5 0.55 0.55电话：+86-21 - 6669999传真：+86-21 - 666999992019 - 05 - 25 10：00：002019 - 05 - 23 10：00：002019 - 05 - 21 10：00：00电话：+86 21 6600 8800 880010 22.0 22.0 60 0.1 1.6 0.5 0.05 0.0511 27.0 27.0 60 0.1 1.6 0.5 1.17 1.1712 27.0 27.0 60 0.3 1.6 0.5 0.95 0.95表2PMV值采用ASHRAE 55-2017标准和pythermalcom-fort计算。输入数据ASHRAEpythermalcomfort自适应模型）、相对空气速度和动态服装绝缘。该包还包括用于估 计 典 型 活 动 （ met_typical_tasks ） 的 M 、 典 型 集 合（clo_typical_ensembles）的I_cl值和个体服装（clo_individual_carriers）的clo值的字典。这些字典已经包含在pythermalcomfort.utilities模块中。2.3. 软件异常和警告如果输入变量不符合标准的适用性限制，我们实现了警告以提醒用户。 例如，ISO 7730：2005 [10]标准规定PMV指数仅在tdb范围为10° C至30° C时有效，而ASHRAE 55因此，根据所选择的标准，提出了不同的警告。Python异常用于在用户指定不允许的输入值时抛出错误。例如，当用户指定SET公式中既不是SI也不是IP的单位系统时。官方文档包含每个函数可能引发的所有异常的列表2.4. 软件确认pytest用于为pythermalcomfort中包含的所有函数编写测试。如果可用，则使用相关标准中公布的验证表中的数据来验证函数的输出。我们执行的所有测试都可以在“test”目录中表1和表2分别显示了使用pythermalcomfort计算的PMV值以及ISO 7730：2005和ASHRAE 55-2017标准中提供的验证表中的表3包含使用pythermalcomfort计算的SET值和ASHRAE 55-2017标准验证表D3中的值根据所得结果，我们得出结论，PMV和SET功能符合上述标准，因为我们的结果与参考值匹配，表1中第6行除外。在本手稿中，我们决定不报告PPD值，因为它是使用相对简单的公式计算的。然而，在我们的软件包中，PPD方程也被测试。0.525.7 25.7 15 0.1 1.1 1.0 0.5 0.51.1 1.2 1.2 1.3 1.3 1.4 1.5 1.5 1.54 23.6 23.6 67 0.1 1.1 0.5 0.5 0.55 26.8 26.8 56 0.1 1.1 0.5 0.5 0.527.9 27.9 13 0.1 1.1 0.5 0.5 0.57 24.7 24.7 16 0.1 1.1 0.5− 0.5− 0.5表3SET值根据ASHRAE 55-2017标准和pythermalcomfort计算。输入数据ASHRAEpythermalcomforttdb tr RHvrMIcl设置设置02525100.1510.523.323.31025500.1510.512.312.421025500.1510.517.017.031525500.1510.519.319.342025500.1510.521.621.653025500.1510.526.426.464025500.1510.534.334.372525100.1510.523.323.382525900.1510.524.924.992525500.1010.524.024.0102525500.6010.521.421.4112525501.1010.520.320.4122525503.0010.518.818.83. 说明性实例下面的例子演示了如何使用pyther-malcomfort包来计算一些广泛使用的热舒适指数。更多的例子可以在www.example.com的官 方 文 档 中 找 到 https://pythermalcomfort.readthedocs 。io/en/latest/usage.html，其中还包含指向在线视频教程的链接。3.1. PMV和PPD计算源代码1一步一步地展示了用户如何使用pythermalcomfort计算PMV和PPD指数。我们假设用户pythermalcomfort包可以····空气的动力学性质（例如，焓，蒸汽压tdbtrRHvrMIclPMVPMV水等），当前平均室外温度（输入0119.623.919.623.986660.10.11.11.11.01.0−0.5−0.50.54F. Tartarini和S. Schiavon / SoftwareX 12（2020）100578通过在终端中运行以下命令从PyPI下载并安装：有关如何使用Python Package Pip（pip）安装软件包的更多信息，请访问pip官方网站。首先，在源代码1中显示用户需要导入必要的函数和字典（参见源代码1中的第1行到第4行）。其次，用户必须指定以下参数：tdb、tr、v、RH、Icl和M在该示例中，我们假设用户已经测量了环境参数（即，tdb，tr，v，RH，见第6至10行），记录居住者穿着什么（服装列表，第12行 ） 和 他 们 的 活 动 水 平 （ 第 11 行 ） 。 用 户 可 以 使 用clo_individual_garment和metal_typical_tasks词典分别确定衣服绝缘（Icl）和代谢率（M），如第14和15行所示。Icl可以通过将代表性居住者穿着的所有服装的clo值加在一起来确定。最后，可以使用如线18和21中所示的相应函数来计算相对空气速度和动态衣服绝缘，这两者都是身体运动的函数。然后，根据ASHRAE 55-2017标准[ 8 ]，通过在pmv_ppd（）函数中输入六个输入参数，可以计算PMV和PPD值1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041源代码1：使用pythermalcomfort Python包计算PMV和PPD指数的代码该示例还展示了如何更改单位制。pythermalcomfort软件包还允许用户在国际单位制（SI）和英制单位制（IP）之间指定他们的首选单位制。源代码1中的第38行显示了用户如何更改pmv_ppd公式中的单位。应该注意的是，默认情况下，所有公式都以SI单位执行3.2. 太阳能对人源代码2中显示的代码显示了如何使用so- lar_gain函数来计算ERF和ERF r[8，19]。首先，用户需要导入函数，然后需要指定计算人体太阳能增益所需的12345678910111213141516171819202122源代码2：使用pythermalcomfort Python包计算居住者的太阳能增益的代码应将源代码2中计算的Δtr值与tr值相加，所得值用作计算PMV的输入。4. 影响仅建筑部门就占世界最终能源消耗总量的三分之一左右[24]。国际能源署（IEA）估计，用于加热和冷却的能源分别占建筑物能源消耗的50%和10%[24]。建筑物中的加热然而，一项针对900座办公楼中超过90，000名居住者的调查发现，39%的受访者对其热环境不满意[25]。室内热舒适状况的定量评价可以通过计算热舒适指数来确定建筑物何时何地热不舒适。然而，计算这些热舒适指数可能是一项复杂的任务，即使对于在建筑领域具有丰富工作经 验 的 工 程 师 和 建 筑 师 来 说 也 是 如 此 。 我 们 开 发 的 开 源pythermalcomfort包可以签名-极大地帮助建筑专业人员和研究人员在执行详细的热舒适性分析，在成本效益，可靠性和简单性方面。我们是PyPI上唯一可用的Python包我们还生成了文档，视频教程和源代码示例，以指导编程或热力学技能有限的用户使用此软件包。从你的电脑里。 模型是从最小化的目标函数开始的。psychrometricsimportv相对从你的电脑里。实用程序信息类型可以访问从你的电脑里。实用程序的最新版本和最新版本#输入变量tdb=27#dry-bulbairtempere，[C]tr=25#meanranddianttemperare，[mC]v=0。1#averageivelocity，[m/s]rh=50#relatvehumidity，[%]#partcipant的garments=[“Sweatpants“，“T-shirt“，“Shoesorrsandals“]#activitymet，[met]met=met_typical_tasks[activity]#计算服装总绝缘icl=sum（[clo_individual_garments[item]foritemingarments]）#计算相对空气速度vr=v_relative（v=v，met=met#calculatedynamiccclothinginsulaticl=clo_dynamic（clo=icl，mett=mett）#calculatePMVinaccordingtoancdandncitheASHRAE55results=pmv_ppd（tdb=tdb，tr=tr，vr=vr，rh=rh，met=met，clo=icl，standard=“ASHRAE“）#打印结果print（results）# {“pmv“：-0.11，“ppd“：5.2}#printPMVvalueprint（results[“pmv“]）#-0.11#对于我们如何使用IP系统，请参见s_ip=pmv_ppd（tdb=80.6，tr=77，vr=0. 四二六，右，右，=50，met=1。1，c10=0。38，units=“IP“）print（results_ip）# {“pmv“：-0.11，“ppd“：5.2}从你的电脑里。MODELSIMPORTSOLAR_GAIN#Solaraltitudefrommhorizontal，[deg]s_alt= 0#SolarazimuthclockwisefromNorth，[deg]s_az=120#Direct-bemsolaradiat ion，[W/m2]rad= 800#将所有数据都存储在内存系统中，tr=0.5#Fractiof_svv=0.5，身体暴露的次数f_bes=0.5#Averageshort-waveabsorpivyfheoccupanasw=0.7姿势=“坐”results=solar_gain（sol_al titude=s_alt，sol_azimuth=s_az，sol_radiation_dir=rad，sol_transmitance=tr，f_svv=f_svv，f_bes=f_bes，asw=asw，posture=posture）打印（结果）#{“erf“：42. 9，“delta_mrt“：10. （3）F. Tartarini和S. Schiavon / SoftwareX 12（2020）1005785由于Python是世界上使用最广泛的编程语言之一，我们预计pythermalcomfort将被许多用户使用。我们的包装可用于工业、教育和产品开发目的。例如，教育工作者可以用它来展示每个环境参数如何影响人类对热环境的感知。建筑师和工程师可以使用它来计算热舒适指数的时间序列数据收集的建筑管理系统或估计的建筑性能模拟软件。该软件包还可以嵌入到楼宇管理的控制算法中 系统. 热舒适性一起 与CBE热舒适工具[26]和Rcomf包[18]是专门用于翻译研究成果研究成果转化为实际工业应用。这些工具可能有助于抑制建筑行业的整体能源消耗，同时改善居住者的福祉，生产力和健康。当使用这些热舒适指数时，用户应该意识到它们的局限性和适用性限制。5. 结论我们开发了pythermalcomfort，这是一个开源的Python包，允许用户根据主要的热舒适标准计算最常见的热舒适指数。此外，我们还开发了详细的文档和教程视频，以指导用户如何安装和使用我们的软件包。pythermalcomfort是进行热舒适性分析的强大工具。我们的软件包可用于教育环境，以提高人们对热舒适性的认识;建筑师和工程师可用于改进设计，优化自然和机械条件下的建筑物的运行;研究人员可用于计算科学出版物中的热舒适指数。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢我们要感谢所有为PyPI包https：pythermalcomfort.readthedocs.io/en/latest/authors.html;GitHub 存储库https： //github 的开发做出贡献的作者的工作。com/CenterTeBuiltEnvironmet/pytermalcort/graphs/contributors;以及CBE热舒适工具，因为pythermalcomfort是该项目的衍生作品。这项研究得到了新加坡国家研究基金会的支持引用[1]de Dear RJ，Akimoto T，Arens EA，Brager G，Mendo C，Cheong KWD，et al. 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