高效殺菌裝置降低發熱診室感染概率研究

陳奕純，丁云飛，文坤波

（1.廣州大學土木工程學院，廣東廣州，510006；2.中建三局集團華南有限公司）

0 前言

自2019年末以來，新型冠狀病毒大規模傳播對全球的公共衛生體系提出了挑戰。相關研究表明，病毒可以通過空氣傳播，具有傳染性的飛沫核長時間懸浮在空氣中，可以遠距離傳播［1］。一些研究人員認為，空調系統在空氣傳播中起著不可忽視的作用［2-4］。Nissen等人［3］在新冠肺炎疫情期間對某醫院病房通風口和排風管道末端的高效過濾器表面進行采樣分析，檢測到了SARSCoV-2病毒的基因。傳統的空調系統沒有過濾和殺死病毒的能力，并且室內回風還可能導致病毒繼續在室內擴散傳播，從而增加感染風險。增加通風率可以有效降低密閉空間的感染概率［5，6］。但是已建成在用的空調系統難以提供額外的新風來稀釋室內的污染物，而且新風量的增加也會導致更高的能源消耗［7］。

除了增加新風量，過濾也是降低室內污染物濃度常用的方法［8］。高效過濾器已被證明能夠有效過濾微生物氣溶膠［9，10］，理論上能夠攔截99.97 % 的顆粒物（直徑≥0.3μm），ASHRAE也推薦使用高效過濾器來減少SARS-CoV-2的氣溶膠傳播［11］。Pease等人［12］研究了病毒在使用同一空氣處理機組的多個房間內傳播的風險，發現過濾器等級越高，室內感染概率越低。Li等人［13］在健身中心的中央空調系統中使用HEPA過濾器處理回風，發現感染概率可以從13.7 %（無過濾器）降低到1.81 %。但Price等［14］發現在醫院通風空調系統中，過濾器并不能從根本上殺滅微生物，甚至可能為細菌的繁殖提供良好的生存環境，帶來了較大的健康隱患。

一定波長的紫外線會破壞微生物的DNA或RNA的分子結構，使其失活或無法繁殖，達到消毒殺菌的目的［15］。一些研究也表明，紫外線殺菌照射能夠有效降低麻疹病毒和SARS-CoV-2病毒的傳播風險［16，17］。許多研究建議將紫外線與過濾器結合起來以減輕室內交叉感染［18］。

然而，現有研究大多是將過濾器和紫外線兩者串聯使用，測試其應用效果，少有針對過濾器截留微生物后，微生物可能在其表面繼續繁殖問題。本研究利用紫外線和過濾器構建了高效殺菌裝置，紫外線的作用主要在于殺滅高效過濾器表面截留的微生物，并通過實驗來驗證紫外線對過濾器表面微生物的殺滅效果。將高效殺菌裝置應用于醫院發熱診室空調系統回風口處，評估其控制室內病毒氣溶膠濃度的效果。

1 研究方法

首先利用高效過濾器和紫外線燈構建了高效殺菌裝置，通過全尺寸通風管道測試了高效殺菌裝置的殺菌效率。將高效殺菌裝置安裝于風機盤管回風口處，通過CFD模擬，預測患者呼出污染物在發熱診室內的分布，并將模擬結果與改進的Wells-Riley方程結合起來，評估了高效殺菌裝置對降低室內人員感染概率的影響。

1.1 高效殺菌裝置性能

高效殺菌裝置是由紫外線燈（波長253.7 nm）和高效過濾器（H12，額定風量300 m3/h）構成，紫外線燈位于高效過濾器迎風面前50 mm，主要用于殺滅過濾器表面的微生物。根據中國國家標準《通風系統用空氣凈化裝置》（GB/T 34012-2017），建立了管道空氣消毒測試系統，如圖1所示，研究了高效殺菌裝置的殺菌效率以及紫外線燈對過濾器迎風面上截留細菌的殺滅效果。采用金黃色葡萄球菌為實驗菌種［19］，制備了細菌懸液，利用氣溶膠發生器往裝置內連續噴射細菌懸液，空氣微生物采樣器分別在上、下游采樣口采樣，以獲得高效殺菌裝置上、下游的細菌濃度。

圖1 實驗裝置示意圖

本研究設置了3組實驗工況，如表1所示。根據標準《通風系統用空氣凈化裝置》，細菌在實驗裝置內的自然消亡率和微生物氣溶膠的凈化效率分別按式（1）和（2）計算。

表1 實驗工況

實驗時管道空氣溫度26±1 ℃，相對濕度60±5 %，圖2為實驗結果，可以看到，實驗菌在裝置內的自然消亡率為30.38 %；高效過濾器對實驗菌的過濾效率為98.33 %，同時也發現過濾器迎風面上仍有細菌存活，經過紫外線燈照射對過濾器表面照射可以有效殺滅過濾器上的細菌。當高效過濾器與紫外線燈同時使用時，對細菌的殺滅率高達99.71 %，并且在迎風面上沒有發現存活的細菌。

圖2 不同實驗工況下細菌的去除效率

1.2 發熱診室通風系統模型

如圖3（a），發熱診室長4.6 m，寬3.9 m，高2.7 m，采用風機盤管空調系統，將高效殺菌裝置安裝于風機盤管回風口處，處理后的回風與室外新風混合后送入室內，如圖3（b）。采用百葉風口側送風，風口尺寸為450 mm×120 mm，回風口尺寸為450 mm×20 mm，另設排風口，位于天花板上，尺寸為150 mm×150 mm。醫生佩戴N95口罩，患者未佩戴口罩。邊界條件設置如表2所示。

表2 邊界條件設置

圖3 配備風機盤管系統的發熱診室布局

研究發現，粒徑小于5 μm的飛沫核是病毒的主要載體，更容易造成空氣傳播［21］，因此本研究重點關注粒徑小于5 μm的飛沫核，采用歐拉法來預測室內污染物分布。許多研究已經證明了CO2是模擬細小液滴或飛沫核擴散的有效替代物［22，23］，因此以CO2作為示蹤氣體模擬患者呼出的污染物。本研究考慮了患者兩種呼吸活動——正常呼吸和咳嗽，呼出的CO2濃度均為40,000 ppm［23］，并假設患者口部是CO2的唯一來源，患者口部大小為20 mm×20 mm［24］，呼吸過程被簡化成連續的呼氣［23］，肺通氣率為8.4 L/min［25］?？人赃^程簡化為周期為15 s的脈沖函數，咳嗽時間為1 s，速度為10 m/s［26］，在Fluent軟件中借助UDF實現，如圖4所示。

圖4 患者咳嗽時的UDF函數

通過醫院掛號系統調查了廣州市17所醫院發熱門診的掛號情況，圖5為患者在17所醫院發熱診室最短和最長的就診時間，患者在發熱診室內的平均就診時間為4～6 min。

圖5 廣州市17所發熱診室最短和最長的就診時間

假設有一名呼吸道傳染病患者前來就診，就診時間為6 min，即釋放污染物的持續時間為6 min，后續就診人員不是呼吸道傳染病患者。如表3所示，本研究模擬了6種不同工況，以探究高效殺菌裝置對降低醫生和后續就診人員感染概率的效果。

表3 工況條件設置

采用Fluent進行仿真模擬，采用雷諾平均納維斯托克斯（RANS）方程和湍流模型來獲得診室內的氣流速度、溫度以及污染物濃度［23］。近壁面采用標準壁面函數。

1.3 實驗驗證

為了驗證本研究使用的仿真模型，搭建了一個全尺寸實驗室，如圖6所示。兩個人體模型均勻纏繞著電發熱絲以模擬人員發熱量，以發熱的電熱膜代替夏季外窗得熱。在室內設置了4條垂直測量線，當室內流場穩定時，測量了室內的溫度及風速，并與模擬結果比較，如圖7a和7b所示，速度、溫度的平均偏差分別是0.02 m/s，0.55 ℃。隨后患者以5 ml/s的速度從口部釋放出二氧化碳，6分鐘后停止，采用二氧化碳檢測儀連續測量了醫生口鼻處的二氧化碳濃度值。如圖7c所示，二氧化碳濃度的平均偏差為4.68 ppm。

圖6 實驗室布局圖

圖7 實驗值與模擬值對比

1.4 評價指標

采用攝入分數IF來評估患者呼出的污染物對暴露人員的影響［27］，IF 越大，代表污染物的濃度越高，暴露人員的相對感染風險越高。

其中Ci是暴露人員吸入的污染物濃度；Ce是患者呼出的污染物濃度。

Wells-Riley模型常用于定量評估空氣傳播的感染風險［28］，但其假設空氣混合均勻且穩定，存在一定的局限性，Wells-Riley模型如公式（5）所示。Zhang等人［29］定義了稀釋比，提出了一種適用于瞬態條件的Wells-Riley模型。稀釋比可以通過CFD模擬預測的污染物濃度來計算。

式中：P為感染概率，I為感染者數量，p1,p2分別為易感者和感染者的呼吸頻率(m3/min)，可以認為兩者相等。q為感染者的量子生成速率(quanta/min)，t是易感者暴露時間(min)，Q是房間通風量(m3/min)。D(t)為某處位置的稀釋率，Csource為感染者呼出的污染物濃度，Ctarget(t)為室內某位置的污染物濃度。

根據Zhang的研究［29］，q取值為142 quanta/h。Fluent軟件模擬計算可獲得不同時刻室內的污染物濃度分布，再通過公式計算出不同暴露時間下室內的感染概率。

2 結果與討論

2.1 速度和溫度分布

圖8是醫生辦公桌中間位置截面的穩態流場及溫度場。從圖中可以看出，經風機盤管處理后的空氣通過射流直接進入醫生和患者呼吸區。室內工作區的風速為0.2～0.3 m/s，溫度在25～26 ℃之間，滿足人體舒適要求。

圖8 診室辦公桌中間位置截面速度和溫度分布云圖

2.2 不同區域呼吸區的污染物濃度分布

由于污染物在診室內分布不均勻，對室內人員的影響也不一樣，因此根據診室人的活動特性，將房間分成4個區域，如圖9所示，分別為入口區（Ⅰ）、過渡區（Ⅱ）、醫生區（Ⅲ）、患者區（Ⅳ），分析污染物的分布特點。

圖9 發熱診室區域劃分

綜合考慮人體坐姿和站姿時的高度，將人體呼吸區高度定義為1.1～1.6m。圖10（a）和10（b）分別是患者正常呼吸和咳嗽狀態下最大暴露量（6 min）時呼吸區下部（1.1 m）及上部（1.6 m）高度的污染物濃度分布云圖?？梢园l現，患者正常呼吸時，污染物主要集中在患者頭部上方（1.6 m處），醫生所在的Ⅲ區污染物濃度較低，這主要是因為呼吸釋放的污染物受到自身熱浮力和患者熱羽流的影響，往房間上部擴散；患者咳嗽狀態下產生的高速氣流使得污染物在水平方向迅速擴散，1.6 m平面的污染物濃度較低。

圖10 診室內呼吸區上部及下部污染物濃度分布

如圖11，以呼吸區為研究對象，對比分析四個區域在最大暴露量（6 min）時的二氧化碳平均濃度，可以發現，在不同工況下，患者所在Ⅳ區的污染物濃度始終高于其他區域，患者正常呼吸產生的污染物較患者咳嗽時少。對于沒有安裝高效殺菌裝置的情況，各區域的污染物濃度更高?；颊吆粑鼤r，回風經高效殺菌裝置處理后，Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ區的污染物濃度分別降低了38 %，28.4 %，27.7 %，15.8 %；患者咳嗽時，Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ區的污染物濃度分別降低了11 %，15.2 %，3.8 %，6.5 %。

圖11 各區域呼吸區CO2濃度對比

2.3 醫生的攝入分數和感染風險

如圖12（a）是醫生的攝入分數隨暴露時間變化的曲線。在患者進入診室后的6 min內，醫生的攝入分數快速增加，并在6 min后達到峰值；患者離開后，醫生的攝入分數開始下降，對于回風口沒有安裝高效殺菌裝置的情況，攝入分數下降的速度較慢，患者離開40 min后還沒達到穩定；而安裝高效殺菌裝置的情況與全新風類似，在患者離開后，攝入分數快速下降，并在20 min后就達到較低水平，逐漸趨于穩定，穩定時的攝入分數比沒有安裝高效殺菌裝置時小一個數量級。

圖12 醫生的攝入分數和感染概率

圖12（b）是醫生在不同暴露時間下的感染概率，暴露時間越長，感染概率越大。對于沒有安裝殺菌裝置的情況，在患者釋放污染物的6 min里，醫生的感染概率快速增加，40 min后還有明顯的增長趨勢，這說明沒有經過高效殺菌裝置處理的空調回風導致污染物在室內繼續擴散，從而增加了醫生的感染概率。全新風模式與安裝高效殺菌裝置時對醫生感染概率的影響幾乎相同，在患者釋放污染物的6 min里，醫生的感染概率快速增加，患者離開后，感染概率緩慢增加并逐漸穩定趨于定值。

從上述結果可以看出，安裝高效殺菌裝置對室內的凈化效果與全新風送風模式接近一致，高效殺菌裝置能夠明顯降低室內的污染物濃度，高效殺菌裝置的運行時間越長，污染物濃度越低。高效殺菌裝置運行40 min后，醫生的感染概率分別從0.27 %，0.77 %降低至0.096 %，0.295 %。

2.4 下一位就診人員的感染風險

患者周圍的污染物濃度較高,將對后續就診人員帶來風險。因此假設下一位就診人員不是呼吸道傳染病患者，分析高效殺菌裝置對下一位就診人員感染風險的影響。

圖13（a）表示患者離開后，下一位就診人員的感染概率隨暴露時間的變化?？梢园l現，患者正常呼吸對下一就診人員感染概率的影響較小，感染概率隨暴露時間線性增加，未安裝高效殺菌裝置的情況下感染概率增加更明顯；患者咳嗽，下一位就診人員在進入1分鐘后感染概率快速增加，6分鐘后，全新風系統、回風經高效殺菌裝置處理以及回風未經處理的感染概率分別為4.6 %、4.7 %、5.8 %，這表明全新風與安裝高效殺菌裝置能夠降低下一就診人員的感染風險。

圖13 下一位就診人員的感染概率

圖13（b）表示感染者離開后，下一就診人員間隔一段時間后再進入室內，感染概率隨等待時間的變化。從圖可以發現，等待的時間越長，感染風險越低。對于安裝高效殺菌裝置的情況，下一就診人員等待1分鐘后，感染概率就低于2 %，因此我們建議就診人員可在上一就診人員離開后1-2分鐘再進入室內，以降低感染風險。

4 結論

1.由高效過濾器和紫外線燈構成的高效殺菌裝置對細菌的殺滅率高達99.71 %，并且能夠有效防止細菌在過濾器上滋生繁殖。

2.通過CFD模擬發現，高效殺菌裝置能夠顯著降低室內的污染物濃度，運行時間越長，污染物濃度越低。安裝高效殺菌裝置能夠有效減少室內人員的感染概率，其效果與全新風空調系統接近。

3.高效殺菌裝置能夠有效降低下一就診人員感染概率，下一就診人員等待1分鐘，感染概率就低于2 %，等待的時間越長，感染風險越低。