Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/66949
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | สุรัตน์ บัวเลิศ | - |
| dc.contributor.author | รวีรัตน์ ส่งสัมพันธ์ | - |
| dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย | - |
| dc.date.accessioned | 2020-07-10T03:54:04Z | - |
| dc.date.available | 2020-07-10T03:54:04Z | - |
| dc.date.issued | 2548 | - |
| dc.identifier.isbn | 9741429215 | - |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/66949 | - |
| dc.description | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2548 | en_US |
| dc.description.abstract | การศึกษาครั้งนี้ได้ทำการเก็บตัวอย่างความเข้มข้นฝุ่นละอองภายในและภายนอกอาคาร ความเร็วลม ทิศทางลม และอัตราการระบายอากาศ และรวบรวมข้อมูลจากงานวิจัยต่าง ๆ เพื่อใช้เป็นข้อมูลในการพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการคาดการณ์ความเข้มข้นฝุ่นละอองภายในอาคาร จากผลการวิจัยทำให้ทราบว่า ความเร็วลม ทิศทางลม จำนวนและทิศทางของการเปิดหน้าต่างและการมีมุ้งลวดที่หน้าต่าง มีผลต่ออัตราการระบายอากาศ จากปัจจัยดังกล่าวทำให้ได้สมการทำนายค่าอัตราการระบายอากาศ โดยการวิเคราะห์ทางสถิติด้วยสมการการถดถอยแบบเส้นตรงพหุคูณ (Multiple Regression Analysis) เมื่อทดสอบค่าอัตราการระบายอากาศจากการตรวจวัดกับค่าที่ได้จากสมการทำนาย ด้วยการวิเคราะห์ Factor of Two พบว่า สมการสามารถทำนายค่าอัตราการระบายอากาศซึ่งมีค่าอยู่ในช่วงที่ยอมรับได้ เท่ากับ 62.30% โดยสามารถจะทำนายได้ดีในกรณีที่มีการเปิดหน้าต่างด้านเดียวหรือด้านที่ตั้งฉากกันของผนัง(เฉียงกัน) เมื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างฝุ่นละอองภายในและภายนอกอาคาร (Indoor/Outdoor : I/O) พบว่า ฝุ่นละอองขนาดใหญ่ ขนาดเล็กกว่า 10 ไมโครเมตร และขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมโครเมตร มีสัดส่วนฝุ่นละอองภายในต่อภายนอกอาคาร เท่ากับ 3.32, 2.26 และ 1.35 ตามลำดับ จากหลักการของ box model และสมการทำนายอัตราการระบายอากาศ ทำให้ได้สมการทำนายฝุ่นละอองภายในอาคารโดยสมการนี้ใช้สำหรับทำนายความเข้มข้นฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 10 ไมโครเมตรจากแหล่งกำเนิดภายนอกอาคาร ซึ่งจะทำนายได้ดีที่สุด เมื่อใช้ข้อมูลฝุ่นละอองจากภายในอาคารที่เวลาเริ่มต้นและอัตราการระบายอากาศจากการตรวจวัด โดยมีค่าอยู่ในช่วงยอมรับได้ ของการวิเคราะห์ด้วย Factor of Two เท่ากับ 94.83% และประสิทธิภาพการทำนายจะลดลงเมื่อมีการใช้ค่าต่างๆ จากสมการทำนาย คือ เมื่อใช้ข้อมูลฝุ่นละอองภายในอาคารที่เวลาเริ่มต้นจากการตรวจวัดและข้อมูลอัตราการระบายอากาศที่ได้จากสมการทำนายอัตราการระบายอากาศจะมีค่าการยอมรับ เท่ากับ 91.38% เมื่อใช้ข้อมูลฝุ่นละอองภายในอาคารที่เวลาเริ่มต้นจากค่าสัดส่วนฝุ่นละอองภายในต่อภายนอกอาคาร และข้อมูลอัตราการระบายอากาศที่ได้จากการตรวจวัด จะมีค่าการยอมรับ เท่ากับ 31.04% และเมื่อใช้ข้อมูลฝุ่นละอองภายในอาคารที่เวลาเริ่มต้นจากค่าสัดส่วนฝุ่นละอองภายในต่อภายนอกอาคาร และข้อมูลอัตราการระบายอากาศที่ได้สมการทำนายอัตราการระบายอากาศ จะมีค่าการยอมรับ เท่ากับ 31.04%เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำนายได้มากขึ้นควรมีการศึกษาค่าสัมประสิทธิ์การซึมออกของอนุภาคจากภายในสู่ภายนอกอาคาร และศึกษาสัดส่วนฝุ่นละอองภายในต่อภายนอกอาคารเพิ่มเติม | - |
| dc.description.abstractalternative | In this study, wind speed, wind direction, air exchange rate (AER) and indoor and outdoor concentrations were measured and published literatures were included to developed indoor particulate matter prediction model. The result found that wind speed, wind direction, number of windows, window direction and screen on window effected on AER. From these factor,prediction ventilation equation was developed by multiple regression analysis. The result from Factor of Two analysis showed that the equation can predict AER at 62.30% and was well used when open window one side of wall or two side but not opposite side. Indoor-Outdoor ratio (I/O) of TSP PM10 and PM2.5 were 3.32, 2.26 and 1.35 respectively. PM10 concentration model was developed from box model and prediction ventilation equation. This model predicted well when using measurement PM10 and AER (94.83%). The model performed less well when using measurement PM10 and prediction AER (91.38%), prediction PM10 (I/O) and measurement AER (31.04%) and prediction PM and AER (31.04%). The result suggest that the particle penetration from indoor to outdoor and I/O in many place should be studied to increase the efficiency of model. | - |
| dc.language.iso | th | en_US |
| dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.subject | แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ | en_US |
| dc.subject | ฝุ่น | en_US |
| dc.subject | ฝุ่น -- การวัด | en_US |
| dc.subject | Mathematical models | en_US |
| dc.subject | Dust | en_US |
| dc.subject | Dust -- Measurement | en_US |
| dc.title | การพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการคาดการณ์ความเข้มข้นฝุ่นละอองภายในอาคาร | en_US |
| dc.title.alternative | Development of mathematic model for indoor particulate matter prediction | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.degree.name | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต | en_US |
| dc.degree.level | ปริญญาโท | en_US |
| dc.degree.discipline | วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม (สหสาขาวิชา) | en_US |
| dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.email.advisor | Surat.B@Chula.ac.th | - |
| Appears in Collections: | Grad - Theses | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Raweerat_so_front_p.pdf | หน้าปก และบทคัดย่อ | 936.99 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Raweerat_so_ch1_p.pdf | บทที่ 1 | 692.46 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Raweerat_so_ch2_p.pdf | บทที่ 2 | 1.4 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Raweerat_so_ch3_p.pdf | บทที่ 3 | 1.17 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Raweerat_so_ch4_p.pdf | บทที่ 4 | 2.21 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Raweerat_so_ch5_p.pdf | บทที่ 5 | 782.85 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Raweerat_so_back_p.pdf | บรรณานุกรม และภาคผนวก | 1.05 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.