Р. В. Салтыкова Методика организации потока посетителей, разработанная в Омском областном музее изобразительных искусств им. М.А.Врубеля

Р. В. Салтыкова

Методика организации потока посетителей, разработанная в Омском областном музее изобразительных искусств им. М.А.Врубеля

Вопросы, связанные с организацией потока посетителей в музее, волнуют музейных специалистов давно. Актуальна эта проблема не только для музеев, расположенных в центрах массового туризма, но и для провинциальных музеев, где в последнее время активно развиваются нетрадиционные формы работы. Экспозиционные залы превращаются в сценические и филармонические площадки, в них проводятся показы мод и презентации фирм.

Как показал анализ [1], в условиях естественной вентиляции (что характерно для большинства российских музеев) проводимые в музее мероприятия отрицательно влияют на микроклимат музейных помещений, вызывая резкие перепады основных его параметров.

Предлагаемая методика организации потока посетителей в условиях естественной вентиляции основана на расчете температурно-влажностного режима помещений, исходные данные к которому определяются из натурных измерений, а не из теоретических соображений, которые всегда ограниченны. Расчет ведется с помощью компьютерной программы, алгоритм которой кратко описан в данной статье.

Для прогнозирования количества посетителей и времени их пребывания измеряются (прогнозируются, берутся типичные) начальные температура (t, ^oГN) и относительная влажность (h, %). По формулам ID-диаграммы влажного воздуха определяются начальные значения энтальпии (i, кДж/кг_св) и влагосодержания (d, г_в/кг_св) воздуха:

i = 4,1868[0,24t + d(0,595 + 0,00046t)], d = 6,22 ? hP_i(t)/(p – 0,01hP_i(t)) (1)

где P_i(t) = 0,03 ? t² + 5,5 – давление насыщенного пара (мм рт. ст.) в зависимости от температуры (0 ? 40^оС); p – атмосферное давление (мм рт. ст.), которое может конкретизироваться (показания барометра, прогноз) или браться типичным (часто выбирается p = 745 мм рт. ст.).

Далее, с учетом базы данных по требуемому помещению, определяется присущий ему для аналогичных мероприятий луч процесса ID-диаграммы, являющийся вектором. Величина этого вектора равна отношению приращения энтальпии (теплосодержания) воздуха к его влагосодержанию:

Начало вектора располагается в измеренной начальной точке состояния диаграммы, а направление характеризует термодинамический процесс в этом помещении при аналогичных мероприятиях. Луч процесса зависит от количества посетителей, поэтому по известному лучу может быть определено это количество.

Для начала прогнозирования количества посетителей на мероприятие по методике требуется провести как минимум одно измерение аналогичной ситуации в данном помещении – температура и относительная влажность в начале и конце мероприятия. С увеличением числа замеров (которые заносятся в базу данных) точность прогноза увеличивается.

Предположим, что один человек в единицу времени выделяет определенное количество тепла и влаги: q₀ (Вт/чел = Дж/сек-чел) и й?₀(г_вл/час-чел). Конечно, эти величины могут меняться в зависимости от условий или выполняемой деятельности людей в это время. Существуют нормированные данные [2], в которых указаны эти значения для различных видов работ. Часто в подобных методиках эти данные берутся из таких норм для легкого вида работы.

Таким образом, п человек выделяют за мероприятие, длящееся Z минут, следующее количество тепла – 0,06 x q₀ x n x Z (кДж), которое распределяется по всему залу объемом V (м³). В зал также выделяется тепло от нагревательных и осветительных приборов (обозначим это суммарное тепло – а (Дж/сек)). Одновременно с поступлением из помещения через окна, двери и пр. уходит часть тепла, которую мы обозначим q (Дж/сек). Разность между этими величинами равна q = q – а. Конечно, эта величина может быть как положительной, так и отрицательной в зависимости от преобладания интенсивности поступлений или утечки тепла. Следовательно, поступления тепла в зале будут равны 0,06 х (q + q₀n)Z (кДж). С другой стороны, эти же поступления равны gVAi (кДж), где g – объемный вес воздуха, равный 1,293 кг_св/м³. Значит, приравнивая эти величины, получаем изменение теплосодержания на мероприятии:

Аналогично, п человек за Z минут выделяют d₀xnx Z/60 (г_вл) влаги. Одновременно происходит ее утечка через окна, двери, щели и проч., равная —d (г /час). (Эта величина всегда отрицательная, поэтому минус перед ней пишется явно, а под d понимается соответствующий модуль – абсолютное значение утечки). Следовательно, общее поступление влаги равно (—d + d₀n) х Z/60 (г). С другой стороны, по определению, оно же равно gVAd (г). Приравнивая их, получаем приращение влагосодержания:

По измеренным данным определяются приращения энтальпии и влагосодержания (AI и Ad). Зная также на тестовых замерах количество посетителей (и, чел.) и длительность мероприятия (Z, мин), из следующих уравнений находятся характерные для помещения и мероприятия данные:

q + q₀n = (gV/0,06Z) х Ai, – d + d₀n = (60gV/Z) x Ad. (5)

Заносимые в базу данных параметры q_р, q₀, d_y и d₀ являются характеристикой данного помещения и мероприятия. При этом можно поступить следующим образом. Величины q₀ и d₀ определяются из приводимых в литературе норм для легкого вида работы [2]. Величины q_р и d_y определяются из двух полученных выше уравнений. Причем из новых измерений вычисляются дополнительные оценки этих величин, которые усредняются (среднее арифметическое, сглаживающее неизбежные погрешности при измерениях).

С учетом формул (3), (4), (5) определение луча процесса выполняется с помощью выражения:

Луч процесса зависит от числа посетителей. Поэтому методика сводится к определению диапазона изменения n, с некоторым шагом, и для каждого n находится допустимое время Z. Диапазон изменения n находится следующим образом. Минимальное значение в модели не должно быть меньше n_min = 1,3 ?d_y/ d₀. Разумеется, число посетителей может быть и меньше, что еще лучше, но изменения температурно-влажностного режима в помещении при данных условиях в пределах точности измерений не будет происходить, и, следовательно, моделью не охватывается и не учитывается. Это минимальное из значений количества посетителей, для которого нужно рассчитать допустимую длительность мероприятия. Максимальное значение n определяется следующим образом. Максимальное n соответствует лучу процесса, направленному вдоль изотермы ID-диаграммы. Исходя из начальной точки мероприятия (t₁, h₁) и следующей конечной – (t₁, h₂), где h₂ – максимально задаваемая относительная влажность воздуха, по формулам (1) определяются приращения энтальпии и влагосодержания, по которым вычисляется величина луча процесса (2) и затем – максимальное количество посетителей. Зная диапазон возможных изменений количества посетителей для данного мероприятия, разбиваем далее его на ряд промежуточных значений с постоянным шагом приращения, и для каждого такого n, лежащего внутри данного диапазона, из формул (3), (4) и (5) находим время, которое не может быть превышено при данном количестве посетителей (величина приращения энтальпии, так же как и влагосодержа-ния для каждого n нам уже известна).

В качестве возможных диапазонов изменения температуры и относительной влажности могут выбираться соответствующие интервалы, основанные на различных критериях. Наиболее распространенным является нормированный критерий, когда для температуры и относительной влажности задаются допустимые пределы. В этом случае, при использовании настоящей методики, задаются пределы изменения: температура не должна повышаться более значения t₂ (начальное – t₁), а влажность – не более h₂, и не менее h₀ (h₀ < h₁ < h₂). Также в качестве такого критерия может служить скорость изменения температурно-влажностных параметров. В этом случае в принципе действуют также ограничительные пределы по аналогии с первым критерием. Но в качестве предельных значений температуры и влажности выбираются такие, за которые нельзя выходить за время, прогнозируемое как длительность мероприятия. Но т. к. время мероприятия также подлежит расчету, то можно использовать данную методику расчета итеративно, задавая длительность мероприятия, для которого рассчитывается скорость, а затем из методики определяется точное значение длительности. При их близости принимается решение о последней итерации. В противном случае исходная длительность корректируется.

По разработанной методике в Омском областном музее им. М. А. Врубеля были рассчитаны нормы допустимого количества человек для каждого зала и продолжительности мероприятия. Точность расчетов была подтверждена дальнейшими наблюдениями за изменением параметров микроклимата во время проведения концертов и спектаклей.

Литература

1. Салтыкова Р. В. Как совместить проведение мероприятий в музее и хранение [Текст] Р. В. Салтыкова // Первые искусствоведческие Снитковские чтения. – Барнаул, 2005. – С. 259–262.

2. ГОСТ 12.1.005-88. Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны. – М., 1988. – С. 7.

Примечание к статье зав. лабораторией музейной климатологии ГосНИИР В.Б. Дорохова:

Предлагаемый подход расчетного прогнозирования параметров воздушной среды весьма перспективен. Кроме музеев он может найти применение при прогнозировании и управлении параметрами воздушной среды в старинных церковных зданиях, используемых для проведения церковных служб и имеющих в интерьере предметы музейного хранения (например, старинные иконостасы).

Положенные в основу расчетной модели допущения, на наш взгляд, не всегда точно отражают процессы массообмена в помещениях и нуждаются в дальнейшей теоретической проработке и экспериментальном уточнении с использованием адекватной системы мониторинга параметров воздушной среды.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.