Vorstudie zur Optimierung von Lüftungsstrategien für Nichtwohngebäude im Hinblick auf Gesundheit und Energieaufwand

Abstract

Während der COVID-19-Pandemie führten Maßnahmen zur Eindämmung der Neuinfektionen zu erheblichen wirtschaftlichen Verlusten. Angesichts der steigenden Wahrscheinlichkeit künftiger Pandemien werden in dieser Vorstudie Lüftungsstrategien zur Infektionsprävention untersucht. Ziel ist die Minimierung des monetären Aufwands durch krankheitsbedingte Arbeitsunfähigkeit und Energieverbrauch des Gebäudes. Im Rahmen dieser Vorstudie wird ein Simulationsmodell einer Büroetage mit maschineller, CO2-bedarfsgeregelter Lüftung in Matlab/Simulink weiterentwickelt. Anhand von automatisiert erstellten Bewegungsprofilen werden individuelle Infektionsrisiken durch aerogene Virustransmission berechnet und daraus die jährlichen Arbeitsunfähigkeitskosten abgeleitet. Als Energiekosten werden Heizung, Kühlung, Lufttransport und Befeuchtung berücksichtigt. Anhand von Parametervariationen wird für einen Jahreszeitraum das wirtschaftliche Optimum für verschiedene CO2-Sollwerte ermittelt. Mit niedrigen CO2-Sollwerten kann das Infektionsgeschehen reduziert und andere Schutzmaßnahmen ersetzt werden. Hierfür sind jedoch CO2-Sollwerte unterhalb der Pettenkoferzahl von 1.000 ppm notwendig. Zudem wird eine Lüftungsregelung mit tagesinzidenzabhängigen CO2-Sollwerten und der Einfluss der Infektiosität des Krankheitserregers untersucht. Datei-Upload durch TIB During the COVID-19 pandemic, measures to contain virus spread led to significant economic losses. Given the increasing likelihood of future pandemics, this study investigates ventilation strategies for infection prevention. The objective is to minimize monetary costs due to illness-related absenteeism and energy consumption of buildings. Within this study, a simulation model of an office floor equipped with mechanical, CO2 demand-controlled ventilation is further developed using Matlab/Simulink. Automatically generated movement profiles serve as the basis to calculate individual infection risks from airborne virus transmission, subsequently deriving costs associated with absenteeism. Energy costs including heating, cooling, air transport, and humidification are considered. Through parameter variations over an annual period, the economic optimum for various CO2 target values is determined. Lower CO2 target values can reduce infection rates and potentially replace other protective measures. However, achieving this requires CO2 target values below the Pettenkofer number of 1000 ppm. Additionally, a ventilation control system with CO2 target values dependent on daily incidence rates and the influence of pathogen infectivity is investigated.