图1.室内环境数字孪生系统

图2.室内空气污染现场溯源系统

图3.智能运维技术架构

图4.室内环境参数感知终端与Pad端显示

北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所张艳妮团队针对当前室内环境不可设计、难以预测与调控的行业痛点，依托院创新工程项目“室内健康环境主动营造关键技术研究”，创新性构建了“正向设计—施工管控—智能运维”三位一体的全生命周期技术体系，基于“预防为主、源头治理、智能调控”的核心理念，重点突破了多维度空气质量预测、高性能无机抗菌净化材料研发、数字孪生系统等关键技术，成功实现了室内环境从“被动治理”到“主动营造”的范式突破，取得系列标志性成果。

在室内正向设计源头防控技术方面，突破室内环境质量不可设计、难以预测的固有局限，构建数字孪生赋能的室内健康环境正向设计方法。依托轻量化数字孪生系统搭建室内场景三维模型，精准绑定时空参数、材料种类、用量、污染释放特征参数，开发了实际服役条件下室内空气质量预测模型，可预判污染风险并迭代优化方案，从设计端降低污染引入路径，模型精度MAPE优于25%。

在施工管控精准治理技术方面，建立“材料筛查—全过程监测—异常溯源—精准治理”闭环管控体系。研发室内空气污染现场溯源系统，实现材料进场前环保性能筛查，可快速检测甲醛、TVOC逸出潜势、异味等核心技术指标，单个建材或物品溯源时间≤15min；施工现场可实时采集污染物浓度数据并异常预警，精准定位污染源；开发了全时域N-TiO₂/Cu_xO抗菌净化材料，突破传统材料依赖光照的局限，昼夜环境下均可稳定发挥作用，6h内对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、流感病毒杀灭率均≥99%；对甲醛净化性能>90%，对TVOC净化性能>80%，紫外老化1000h性能衰减＜30%。

在智能运维关键技术方面，构建“感知—分析—调控”一体化智能联动体系，创新实现数字孪生系统与AIoT终端深度融合。采用多参数感知终端实时采集甲醛、TVOC、PM_2.5等核心参数，数据经4G/5G、WiFi等网络传输至云端平台，完成实时分析与趋势预判，数据误差优于±10%；基于分级阈值与场景适配双重策略，集成室内空气质量动态预测模型，可自动联动空调、新风、空气净化器等智能设备，将环境管理从“被动响应”升级为“主动预防”。

项目已成功研发室内环境质量预测模型、N-TiO₂/Cu_xO无机抗菌净化材料、室内环境数字孪生系统、室内空气污染现场溯源系统等4项核心技术与装备，申请发明专利3项，编制《室内健康环境主动营造技术方案》1例。相关技术已在学校建设、涂装工业、文物保护等场景的项目中落地应用。目前，技术成果应用总面积超过10万平方米，实现转化收入近400万元，兼具技术创新性与市场应用价值。

(北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 文/图)