小學教室換氣率研究啟示—商用感測器與機器學習的突破
- tieqm2018
- 8月23日
- 讀畢需時 2 分鐘
已更新:8月23日
隨著 COVID-19 疫情揭示「空氣傳染」的重要性,全球教育場所的室內空氣品質(IAQ)受到前所未有的關注。近期,美國波士頓大學與波士頓公立學校合作發表一項具指標性的研究,利用 商用 CO₂ 感測器搭配機器學習技術,在 125 所學校、3200 多間教室 進行為期一整學年的換氣率(Air Exchange Rate, AER)估算。
研究分析了超過 1 億筆 CO₂ 數據,共辨識 64 萬筆 CO₂ 衰減曲線,最後計算出 32 萬筆 AER 值,這是目前全球教育場所中規模最大、資料最完整的換氣率研究。
📊 研究主要發現
平均換氣率不足
教室整體平均 AER 僅 3.0 次/小時,遠低於美國 CDC 建議的 5 次/小時,顯示許多教室通風不足。
設備差異明顯
中央 HVAC 系統 學校表現最佳(平均 4.1 h⁻¹),
有限 HVAC 系統 學校約 2.8 h⁻¹,
完全無 HVAC 系統 則僅 2.3 h⁻¹。
換言之,通風基礎建設直接影響學生的學習環境。
通風表現高度變異
即使在同一棟學校建築,不同教室間 AER 仍可能差異數倍。
季節、天氣、開窗習慣等因素,都會造成換氣率的日常波動。
方法的突破性
傳統追蹤氣體法(如 SF₆ 或 CO₂ 人工釋放)昂貴且不易大規模操作。
本研究利用 放學後自然衰減的 CO₂ 曲線,搭配演算法自動化計算 AER,誤差僅在 9% 以內,但大幅降低成本與人力需求。
此技術能讓學區每日即時監測數千間教室的通風狀況,並立即發現高風險空間。
🌍 TIEQM 認為對台灣的啟示
台灣校園普遍依賴 自然通風,部分老舊校舍或偏鄉學校缺乏完善 HVAC 系統,與研究中「無 HVAC 學校」情境相似。
在後疫情與肺癌防治背景下,室內通風品質 不僅關乎傳染病,更涉及長期健康與學習表現。
若能導入此類 低成本感測器 + 自動化監測方法,將有助於:
建立 全國校園 IAQ 即時監測平台;
制定 換氣率最低門檻(建議 ≥5 h⁻¹);
改善弱勢與老舊校舍的 IAQ;
作為政府推動「健康校園標章」或「淨零健康幼兒園」的數據基礎。




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