“室内空气环境质量控制”天津市重点实验室建造环境（BERL）课题组唐金辉博士在中科院二区期刊《Energy and Buildings》（JCR Q1，IF=7.1）上发表了基于全系统建模的BSL-3实验室动态压差控制的最新研究成果。

一、 题目

基于全系统建模的BSL-3实验室动态压差控制研究

Investigation of dynamic pressure differential control in BSL-3 laboratory based on Full-System modeling

二、作者

Jinhui Tang（唐金辉）, Hejiang Sun（孙贺江）*, Rong Wang（王荣）, Junjie Liu（刘俊杰）

Tianjin Key Laboratory of Indoor Air Environmental Quality Control, School of Environmental Science and Engineering, Tianjin University, Tianjin, China

三、研究亮点

l 基于协同仿真技术，构建并实验验证了BSL-3实验室的全系统压差控制模型。

l 定量评估了PICV和PIDV系统在三种典型动态扰动下的压差控制性能。针对PIDV系统，优化了阀门控制周期（约15秒），并提出了一种自适应PID控制方法以提升其动态调节能力。

l 针对PIDV系统，优化了阀门控制周期，并提出了一种自适应PID控制方法以提升其动态调节能力。

l 探究了分散消毒这一特殊动态扰动场景下，单核心与多核心房间的压差响应机制。

l 通过优化控制策略和运行参数，改进了BSL-3实验室的动态压力调节机制。

四、 摘要

生物安全实验室中压差失控可能导致气流倒流和病原微生物的意外泄漏，从而危及实验人员健康与公共安全。为实现生物安全三级（Biosafety Level 3，BSL-3）实验室稳定的负压梯度和定向气流，本文基于FloMASTER与Modelica的协同仿真技术构建了涵盖从房间压差信号输入到系统反馈，再到阀门与风机动作的完整闭环系统压差控制模型，并通过实验进行了验证。结果表明，与传统多区域模型将设计值作为边界输入相比，该全系统模型在送风和排风流量控制精度方面分别提高了7.9%和23.9%，为压差控制研究提供了更接近实际系统动态特性的可靠仿真平台。此外，在人员全过程开关门和排风机切换等典型动态扰动条件下，压力无关型（PICV）系统的整体调节性能与恢复稳定性显著优于压力相关型（PIDV）系统。针对广泛应用的PIDV系统，在特定条件下将阀门控制周期优化至约15 s，并提出一种基于压差误差实时优化的自适应PID控制方法以提升系统动态调节能力。在分区消毒工况下，PICV系统能够维持单核心房间的压差安全；而小体积多核心房间的压差偏差范围为6%–91.3%。大体积多核心房间则表现出压力紊乱甚至反转，通过将特定房间的排风量增加20%，可有效恢复气流平衡，防止压差反转。研究结果为高等级生物安全实验室的设计与运行提供了重要参考。

五、 主要成果

1、构建并验证了全系统压差控制联合仿真模型

基于联合仿真技术（结合了FloMASTER管网模型和Modelica多区模型）构建了BSL-3实验室的全系统压力控制模型。该模型创新性地将实际的送风管网特性纳入多区模型，而非简单采用设计值作为边界条件。模型通过了实际BSL-3实验室环境中的实验验证。与传统的多区模型相比，该全系统模型将送风和排风气流的模拟精度分别提高了7.9%和23.9%。为压差控制研究提供了一个能够真实反映系统动态响应特性的可靠仿真平台。

Fig. 1. The BSL-3 laboratory: (a) The plan layout (the red dashed line indicates the movement route of personnel); (b) 3D supply and exhaust airflow; (c) On-site conditions; (d) Supply duct network modeling. (For interpretation of the references to colour in this figure legend, the reader is referred to the web version of this article.)

2、定量评估了PICV与PIDV系统在动态干扰下的性能

在人员全过程开关门和排风机故障切换等典型动态干扰场景下，对比了压力无关阀（PICV）系统和压力相关阀（PIDV）系统的控制表现。仿真与分析结果表明，这两种系统均能满足生物安全压力要求。然而，在应对动态干扰时，PICV系统的整体压差控制性能和启动阶段的稳定性均显著优于PIDV系统。

Fig. 2. Under the complete door opening/closing process: (a) PICV system model; (b) PIDV system model; (c) Pre02 variation curve; (d) Pre03 variation curve.

Fig. 3. Under fan failover in hot standby mode: (a) PICV system model; (b) PIDV system model; (c) Pre02 variation curve; (d) Pre03 variation curve.

3、提出了针对PIDV系统的优化策略

鉴于现有BSL实验室广泛采用PIDV系统，该研究对其阀门控制周期和传统PID控制策略进行了优化。通过参数化研究发现，15秒的阀门控制周期在响应速度和稳定性之间取得了最佳平衡，其压力波动幅度和恢复时间均优于其他周期方案，能在60秒的安全时间内将压力偏差恢复到稳定状态。研究还提出了一种基于压差误差实时优化的自适应PID控制方法。与传统固定参数PID控制相比，这种自适应方法展示了更优的压差调节效果和更快的恢复速度，有效增强了系统的动态调节能力。

Fig. 4. Stabilization time under the two control strategies: (a) Pre02; (b) Pre03.

4、揭示了分散式消毒场景下的压差演变并提出改进方案

探讨了BSL-3实验室在进行分散式消毒时，不同房间之间的压差相互作用和动态变化。研究发现，在单核心工作间的分散消毒场景下，PICV系统能够将室内压力维持在安全操作范围内。在涉及多个小体积核心房间的消毒中，核心区及相邻区域压力偏差会出现波动，偏差范围约为6%-91.3%。在大体积多核心房间中，压力动态会变得极为不稳定，甚至出现压差反转的风险，部分房间的压力波动幅度高达136 Pa。对此，本研究提出了一种操作策略，即将特定房间的排风量增加20%，这能有效维持整个系统的稳定压力梯度并防止压力反转。

Fig. 5. Disinfection in a single-system multi-core room: (a) Floor plan layout (the red dashed line indicates the movement route of personnel); (b) System model; (c) the pressure variation curves of rooms in G01. (For interpretation of the references to colour in this figure legend, the reader is referred to the web version of this article.)

六、结论

生物安全三级（BSL-3）实验室在运行中常面临内外动态扰动，为实现稳定的负压梯度与定向气流，研究基于协同仿真技术建立并验证了全系统综合压力控制模型。实验验证表明，该模型模拟的送、排风量与实测值的平均相对偏差仅为2.9%和8.3%，较传统多区域模型在控制精度上分别显著提升了7.9%和23.9%。在应对人员全过程开关门与排风机切换等典型扰动时，PICV与PIDV系统均能满足生物安全压力要求，但PICV的整体压差控制性能更优；而对于PIDV系统，设定15 s的阀门控制周期可确保压差在60 s内恢复稳定，且结合新提出的自适应PID控制方法，能进一步提升系统的压力调节效果与动态恢复速度。此外，在PICV系统下进行分散消毒时，单核心工作间可保持压力安全，但多个小体积或大体积核心房间同时消毒会导致压差剧烈波动（偏差范围分别达6%–91.3%和最高136 Pa），此时通过将特定房间的排风量增加20%，即可有效维持整个系统的稳定压力梯度并防止压差反转 。

致谢：本研究得到中国科技部“十四五规划”国家重点研发计划资助，项目编号2023YFC2605300。实验研究是在福建省疾病预防控制中心实验室的技术支持下进行的。

https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117286

如需阅读原文，请查看附件。

稿件编辑：唐金辉

稿件审核：刘俊杰、田媛