Mediciones e investigación de dinámica de fluidos computacional de la distribución de radón en interiores en una habitación típica con ventilación natural

Dec 27, 2023

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 2064 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

Sobre la base de las Normas básicas de seguridad de la Unión Europea para proteger a las personas contra la exposición a la radiación ionizante, es necesario establecer y abordar los niveles de referencia para las concentraciones de radón en interiores. Por lo tanto, la concentración de radón en interiores debe monitorearse y controlarse en viviendas y lugares de trabajo. Sin embargo, la ventilación adecuada y la sustentabilidad son los principales factores que influyen en qué tan saludable es el ambiente en un edificio para sus ocupantes. En este artículo, se estudió la distribución de radón interior en una habitación típica con ventilación natural en dos escenarios (cuando la puerta está cerrada y abierta) utilizando la técnica de dinámica de fluidos computacional (CFD). Se empleó el código CFD ANSYS Fluent 2020 R1 basado en el método de volumen finito antes de comparar los resultados de la simulación con los cálculos analíticos y las mediciones pasivas y activas. Se encontró que la concentración promedio de radón de la simulación CFD estaba entre 70,21 y 66,25 Bq m−3 en condiciones de puerta cerrada y abierta, respectivamente, a la tasa de ventilación deseada de 1 ACH (cambios de aire por hora). Además, las concentraciones más altas de radón se midieron cerca del suelo y los valores más bajos se registraron cerca de la entrada, lo que dio como resultado el perfil de velocidad del flujo de aire. Los resultados de la simulación coincidieron con los máximos del 19 % y el 7 % en comparación con los cálculos analíticos a diferentes velocidades del aire interior en los escenarios de puertas abiertas y cerradas, respectivamente. Las concentraciones de radón medidas obtenidas mediante las mediciones activas también encajaron bien con los resultados de la CFD, por ejemplo, con una desviación estándar relativa de alrededor del 7 % y el 2 % cuando se midieron con monitores AlphaGUARD y RAD7 a una altura de 1,0 m sobre el suelo en el escenario de puertas abiertas. A partir de los resultados de la simulación, también se calculó la dosis efectiva recibida por un individuo del aire interior del lugar de trabajo.

Durante las últimas décadas, se ha planteado un grado significativo de preocupación en todo el mundo acerca de los riesgos para la salud derivados de la exposición al radón y sus derivados. Por un lado, las personas pasan aproximadamente el 80% de su vida en lugares confinados y cerrados, es decir, en casas y oficinas, pero por otro lado, casi el 50% de la dosis de radiación de fondo natural que recibe el ser humano proviene de la inhalación de estos gases y sus descendientes en el aire1,2. El radón es un gas radiactivo. Es el producto de desintegración del 226Ra con una vida media de 3,84 días y un radionúclido inerte que emite partículas alfa (5,49 MeV). Son nucleidos naturales y se consideran gases peligrosos para el entorno humano, ya que las partículas alfa pueden causar daños sustanciales a una célula. Los productos de descomposición del radón pueden depositarse en los tejidos pulmonares en un patrón heterogéneo1 y se conocen como la segunda fuente principal de cáncer de pulmón después del tabaquismo2. Por tanto, conocer el comportamiento y la distribución del radón interior, es decir, los niveles exactos de radón en diferentes puntos y zonas, especialmente en las zonas de respiración de los edificios residenciales, es fundamental a efectos de evaluación de dosis3,4,5. Aparte de esto, se estima que la exposición al radón en interiores representa aproximadamente el 9 % de todas las muertes por cáncer de pulmón y el 2 % de todas las muertes por cáncer en Europa6. En Hungría, con respecto a las nuevas normas actualizadas de las Normas básicas de seguridad de la Unión Europea7, se recomienda que la concentración media anual de radón en interiores no sea superior a 300 Bq m−3 en viviendas o lugares de trabajo7 y los países miembros deben preparar y revisar continuamente un Plan de acción de radón para reducir el riesgo de cáncer de pulmón por la exposición al radón. Por lo tanto, la concentración de radón en interiores debe monitorearse y controlarse en viviendas y lugares de trabajo.

Dado que el radón proviene de la descomposición natural del uranio que se encuentra en casi todos los suelos, por lo general se mueve a través del suelo hacia el aire de arriba y hacia su hogar a través de grietas y otros agujeros en los cimientos. Su casa atrapa el radón adentro, donde puede acumularse. Cualquier hogar puede tener un problema de radón. Esto significa casas nuevas y viejas, casas bien selladas y con corrientes de aire, y casas con o sin sótano. El radón del gas del suelo es la causa principal de los problemas de radón. A veces, el radón ingresa a la casa a través del agua de pozo. En muchas casas, los materiales de construcción también pueden emitir radón. Sin embargo, los materiales de construcción rara vez causan problemas de radón por sí mismos. Por lo tanto, al ser un gas noble, el radón se libera fácilmente del término fuente a los poros (emanación) y, posteriormente, de los poros al ambiente exterior (exhalación).

Se han utilizado varias técnicas para medir las concentraciones de radón y sus productos de descomposición en el medio ambiente, incluidos los métodos activo y pasivo. Los dispositivos y métodos pueden variar en una amplia gama de muestreo al azar, muestreo integrado en el tiempo (a corto y largo plazo) y muestreo continuo (conocido como monitoreo de radón en tiempo real). Sin embargo, los dispositivos de medición de radón también se clasifican de manera diferente según el método utilizado para monitorear el radón además de otra clasificación, es decir, recolección electrostática de productos de descomposición (RAD7, Tesla TSR2, EQF3220), dispositivo de cámara ionizante (AlphaGUARD), contador fotomultiplicador y centelleo (centelleo líquido o celda de centelleo), absorción de radón (carbón activo), detectores de huellas grabadas (CR-39, LR115). Tenemos que decidir qué técnica utilizar sobre la base de la viabilidad y el costo de la medición, así como la precisión y aplicabilidad de la técnica.

En caso de problemas estándar para medir las concentraciones de radón en interiores, las mediciones de radón en los hogares son fáciles de realizar, pero deben basarse en protocolos estandarizados (por ejemplo, nacionales) para garantizar mediciones precisas y consistentes. No abordan todos los aspectos técnicos de la tecnología de los dispositivos de medición, la garantía de calidad o las técnicas para identificar específicamente las fuentes de radón, como el radón en los suministros de agua, los materiales de construcción o en relación con la posesión y manipulación de materiales radiactivos. Además, la alta variación del radón en interiores hace que las mediciones a corto plazo no sean confiables para la mayoría de las aplicaciones. Otro problema está relacionado con el tipo de detector que debe ser cuidadosamente seleccionado ya que influye en el costo de medición por vivienda y por lo tanto en el costo de un programa de radón a nivel nacional.

En áreas confinadas, un factor vital con respecto a la salud humana, la calidad del aire interior y la eficiencia energética es la tasa de ventilación, ya que el grado de exposición puede ser significativo, especialmente en edificios con sistemas de ventilación deficientes donde el gas radón, que es más pesado que el aire, puede se acumulan fácilmente y alcanzan concentraciones de actividad letales en términos de salud humana. Vale la pena mencionar que la ventilación no afecta directamente la salud de los ocupantes, pero la tasa de ventilación afecta las concentraciones de contaminantes del aire interior que, a su vez, modifican la salud de los ocupantes. Estudios anteriores han informado que las concentraciones de radón y torón en interiores están relacionadas con los parámetros meteorológicos ambientales y las condiciones de ventilación del edificio mediante la aplicación de métodos numéricos y experimentales, así como diferentes piezas de software de dinámica de fluidos computacional (CFD) como herramientas analíticas y poderosas8,9,10,11 ,12,13,14. Por ejemplo, Zhou et al. aplicó el método de diferencias finitas para derivar ecuaciones discretas antes de vincularlas al código comercial FU-JITSU/a-FLOW para estudiar las concentraciones y sus distribuciones de 222Rn y 220Rn, así como sus descendientes en una sala modelo8. Rabí et al. implementó una distribución de 222Rn dentro de una habitación típica marroquí utilizando el software Fortran12. Chauhan et al. y Agarwal et al. en este sentido también se utilizó el software Fluidyn MP basado en el Método de Volumen Finito (FVM)11,14. Como resultado, una ventilación adecuada podría reducir la contaminación interior debido a la exhalación de radón del suelo o de materiales de construcción contaminados.

El radón, después de la liberación de las paredes y el suelo, se distribuye en el ambiente interior. Comprender su distribución es importante para predecir las variaciones espaciales y temporales de los niveles que, en última instancia, pueden utilizarse para los cálculos de dosis y la investigación sobre el control de la exposición. Como el tiempo que se pasa en el interior es lo suficientemente grande; la comprensión, la predicción y la medición de la distribución del radón en interiores se vuelven muy importantes. Además, el nivel de concentración y la distribución espacial del radón pueden verse afectados por las condiciones de ventilación de la vivienda. El propósito principal de este estudio es estimar la distribución de radón en interiores en una sala de prueba típica con ventilación natural en los siguientes dos escenarios: condiciones de puertas cerradas y abiertas. La necesidad del estudio es la predicción del nivel de actividad y estudiar el efecto de la ventilación natural en el radón interior. Por lo tanto, la velocidad de entrada se calculó sobre la base de la tasa de ventilación. Por lo tanto, con base en el Estándar 62.1 de la Sociedad Estadounidense de Ingenieros de Calefacción, Refrigeración y Aire Acondicionado (ASHRAE), se sugieren estándares de ventilación en edificios para cumplir con las regulaciones de calidad del aire interior que tienen en cuenta el volumen o área y el número de habitantes15. Además, Yoshino et al. informó que la tasa mínima de intercambio de aire (es el número de veces que el volumen total de aire en una habitación o espacio se elimina y reemplaza por completo en una hora) en la mayoría de los países europeos es 1 h−1, que también está de acuerdo con las regulaciones japonesas relativas a las tasas de intercambio de aire en los edificios16. Teniendo en cuenta los criterios antes mencionados, en el estudio actual se consideró y evaluó un rango diferente de tasas de ventilación de 0,3 a 4,3 h−1 (también informado por Zhou et al.8 y Agarwal et al.14). El término fuente de radón como parámetro de entrada clave en el software CFD (ANSYS Fluent 2020 R1 basado en el FVM) también se ha medido mediante una técnica de cámara de acumulación para muestras de cemento (descrita detalladamente en Kocsis et al.17 y Shahrokhi et al. 18) antes de que las simulaciones tuvieran en cuenta la geometría de la habitación. Para validar los resultados de la simulación, también se usaron dos pares de métodos comunes de monitoreo de radón, a saber, NRPB y Raduet (como métodos pasivos basados ​​en CR-39), así como AlphaGUARD y RAD7 (como métodos activos), para medir la concentración de radón en interiores bajo los escenarios antes mencionados en varios lugares de la sala.

El modelo geométrico considerado en este estudio se basó en el tamaño típico de una habitación en el Instituto de Radioquímica y Radioecología de la Universidad de Panonia en Hungría (Fig. 1). Las dimensiones computacionales generales del modelo geométrico de la habitación fueron 3,0 m (ancho) × 4,0 m (largo) × 2,8 m (alto) a lo largo de los ejes X, Y y Z, respectivamente, incluida una ventana (1,2 m × 0,8 m) en el centro de la pared en el lado derecho, que da al ambiente exterior, y una puerta (2,2 × 1,0 m) en el lado izquierdo de la pared frontal. Además, se utilizaron mallas triangulares no estructuradas para el mallado ANSYS debido a su simplicidad y grado de precisión accesible para nuestra geometría simple. Además, la malla no estructurada tiene una distribución de malla de alta eficiencia, lo que permite la creación de menos celdas que una estructurada19. Se ha realizado el estudio de convergencia para el modelo y se ha considerado como base la velocidad media del área a la salida. En este estudio, la configuración de puerta cerrada con Ach 4.3 (cambios de aire por hora) (h−1) se simuló para cuatro tipos diferentes de mallas. La convergencia del modelo se muestra en la Fig. 2; en consecuencia, se ha utilizado para el análisis el número total de 1.267.543 celdas con un volumen mínimo de 2,3 × 10–9 m3.

Diagrama esquemático de la sala modelo con su mallado.

Estudio de convergencia del modelo.

Los códigos de computadora CFD resuelven el conjunto de ecuaciones de conservación de masa, energía y momento para especificar el flujo de fluidos y los fenómenos relacionados. Al discretizar y linealizar las ecuaciones, así como bajo las condiciones de contorno relevantes, se define el dominio computacional. En este estudio, se consideran algunas suposiciones: (A) el aire entra a la habitación desde el ambiente exterior a través de la ventana (entrada) y sale de la habitación a través de la puerta (salida); (B) flujo de aire continuo e incompresible dentro de la habitación; y (C) distribución homogénea de la temperatura interior. Por lo tanto, el campo de flujo interior en estado estacionario podría expresarse mediante las ecuaciones de continuidad y conservación de la cantidad de movimiento de la siguiente manera, respectivamente8,11:

En las ecuaciones anteriores, Ui y Uj denotan los vectores de velocidad (ms−1) (i, j son los índices que representan los componentes de velocidad); P representa la presión (N m−2); μe = (μ + μt) representa la viscosidad efectiva (N sm−2), donde μ y μt se refieren a las viscosidades dinámica y turbulenta, respectivamente; ρ es la densidad (kg m−3) y S es el término fuente de radón (Bq m−3 s−1). Además, para simular la dispersión del radón dentro de la habitación, también se aplica la ecuación de advección-difusión:

donde C representa la concentración de radón en la habitación (Bq m−3), S representa el término fuente de radón (Bq m−3 s−1), D denota el coeficiente de difusión de radón en el aire (1,2 × 10–5 m2 s− 1), U se refiere a la velocidad media del flujo de aire (m s-1) y λ es la constante de descomposición del radón (2,1 × 10–6 s−1).

Por otro lado, dado que la creación de un modelo apropiado y la caracterización de las condiciones de contorno adecuadas juegan un papel clave en el empleo de técnicas de CFD, en este estudio se aplican algunos parámetros y condiciones de contorno importantes:

La velocidad del aire de entrada se calculó teniendo en cuenta el valor de ACH. La velocidad del aire en términos de la condición límite de entrada (ventana) correspondiente a las diferentes tasas de ventilación y el área de ventilación se calculó mediante la siguiente ecuación8,11:

donde Vroom y Avent denotan el volumen de la habitación, que se supuso que era de 33,6 m3, y el área de ventilación (área de la ventana = 1,2 m × 0,8 m), respectivamente. Normalmente, 1 ACH es adecuado para cumplir con los requisitos de ventilación. En este estudio, la velocidad del aire de entrada se calculó en aproximadamente 0,01 ms−1 para validar los resultados de la simulación CFD siguiendo métodos pasivos y activos.

Para los parámetros de la sala y las velocidades de entrada, dado que se encontró que los números de Reynolds calculados eran mayores que el 2000 cuando ACH = 1 h−1 y más (regímenes turbulentos), el modelo k-ε estándar, que ha sido utilizado por muchos académicos8, 10,11, se utilizó para incorporar el efecto de la turbulencia sobre el campo de flujo dado que es capaz de describir el fenómeno investigado.

Otro parámetro de entrada importante son las tasas de exhalación de radón en la superficie. Las tasas promedio de exhalación de radón en la superficie para las muestras de cemento se midieron en 3,1 ± 0,1 (Bq m-2 h-1) de acuerdo con una técnica de cámara de acumulación cerrada utilizando un AlphaGUARD PQ2000 PRO profesional, que ha sido descrita en detalle por Kocsis et al.17 . Además, Porestendorfer resumió las otras encuestas e informó el rango típico de tasas de exhalación de radón superficial para materiales de construcción utilizados en diferentes países que se encuentran dentro del rango de 0,36–10,8 Bq m−2 h−120. Los valores informados en este estudio también están en línea con estos rangos. En consecuencia, la tasa de generación de radón (Bq m−3 h−1), como parámetro de entrada en el código CFD, puede calcularse a partir de la ecuación. 5:

donde i = 1, 2 y 3 denotan la pared, el piso y el techo de la habitación, respectivamente, mientras que Ei (Bq m-2 h-1) y Ai (m2) representan la tasa de exhalación de radón y el área superficial, respectivamente.

En este estudio, también se midió que la concentración promedio de radón en el exterior era de aproximadamente 10 Bq m−3 antes de convertirse y usarse como entrada en el código CFD.

En esta simulación, el criterio de convergencia se define como que la máxima diferencia relativa entre dos iteraciones consecutivas debe ser inferior a 10–6.

En la Tabla 1, se presenta una lista de todas las condiciones de contorno para cada superficie del modelo. Al seleccionar el modelo de transporte de especies en ANSYS Fluent, se definieron todas las especies volumétricas, incluido el radón, el aire y el vapor de agua. Para modelar la humedad, el contenido de vapor de agua se definiría en el modelo como una especie. Los otros materiales considerados en el modelo son concreto liviano para pisos, concreto denso para paredes, materiales para ventanas y materiales básicos para puertas. Posteriormente, se realizaron simulaciones hasta obtener resultados convergentes a diferentes tasas de ventilación. Finalmente, el software resolvió todas las ecuaciones relevantes mediante el esquema acoplado con discretización de segundo orden, y se predijo la fracción de masa de radón antes de convertirla en una concentración de actividad (Bq m−3).

En una habitación ventilada, el coeficiente de difusión del radón no se tiene en cuenta y la ecuación de transporte de radón o la concentración de radón en un edificio o habitación con volumen V se describe 21 como sigue:

donde Ci es la concentración de radón en el interior (Bq m−3) en el tiempo t (h), C0 es el contenido de radón inicial en t = 0 (h) o la concentración de radón en el exterior, λ es la tasa total de descomposición del radón y la tasa de ventilación (λ = λRn + λV) en h-1, E (Bq m−2 h−1) es el flujo de radón o la tasa de exhalación de radón del suelo o material de construcción, A es el área superficial de exhalación (m2) y V es el volumen (m3) de la casa.

En esta encuesta, se utilizaron detectores Raduet y NRPB, que son detectores de seguimiento nuclear de estado sólido (SSNTD), para realizar las mediciones pasivas. Un detector CR-39, que se usa para detectar partículas alfa emitidas por el radón y sus descendientes, se coloca en el fondo de cada cámara con arcilla pegajosa. Los detectores se colgaron en tres planos horizontales en la sala de prueba investigada durante 45 días, que se definieron como Z = 0,2, 1,0 y 1,8 m sobre el suelo y se colocaron a una distancia mínima de 20 cm de cualquiera de las superficies de las paredes. El avión a una altura de 1,0 m sobre el suelo se consideró como la zona de respiración para un adulto de pie. Después de la exposición, todos los detectores se lavaron con agua destilada y se secaron antes de grabarlos químicamente. Las condiciones de grabado para CR-39 fueron las siguientes: una solución de NaOH 6,0 M a una temperatura de 90 °C durante 3 h. Las densidades de las huellas se contaron utilizando un microscopio de transmisión óptica y un software de análisis de imágenes4. Los factores de calibración también se determinaron como resultado de pruebas de exposición en cámaras de calibración de radón en el Instituto de Radioquímica y Radioecología de la Universidad de Pannonia en Hungría, tal como lo describen detalladamente Adelikhah et al.3. En el caso de las mediciones activas, también se utilizó un monitor AlphaGUARD PQ2000 PRO y un detector de radón-torón RAD7 fabricados por DURRIDGE, EE. UU. para medir continuamente la concentración de radón en diferentes posiciones de la habitación en los escenarios de puertas abiertas y cerradas. El monitor AlphaGUARD PQ2000 PRO tiene un espectrómetro alfa que utiliza una cámara de ionización. El dispositivo se usó en el modo de difusión durante ciclos de 60 minutos durante 24 horas y se supuso que el valor promedio de tiempo resultante era la concentración de radón. El detector RAD7 se configuró en un tiempo de ciclo de modo de 1 día. Además, los detectores activos estaban equipados con sensores integrados para medir la temperatura, la humedad relativa y la presión atmosférica.

Para estimar la tasa de dosis efectiva (DEA) anual de radón procedente de la inhalación de radón en interiores, se utiliza la siguiente ecuación1:

donde AED representa la tasa de dosis efectiva de radón anual de la exposición al radón (mSv año−1), CRn denota las concentraciones promedio de radón en la habitación (Bq m−3), F representa el factor de equilibrio interior para el radón de 0,4 que fue proporcionado por el Comité Científico de las Naciones Unidas sobre los Efectos de las Radiaciones Atómicas (UNSCEAR) en 2000, y t se refiere al número de horas que pasan en el interior anualmente (2000 h en función del tiempo dedicado por el personal). Además, K denota el factor de conversión de dosis de radón recomendado por la publicación 115 de la Comisión Internacional de Protección Radiológica (ICRP) de 12 nSv por unidad de concentración integrada de radón (Bq hm−3)22.

Se utilizó la técnica CFD basada en el método de volumen finito para predecir, visualizar y calcular la distribución y concentración de radón dentro de la habitación, así como la mezcla de flujo de aire y radón interior. Además, utilizando las concentraciones medias de radón en interiores obtenidas, también se estimó la tasa de dosis efectiva a la que está expuesto el personal.

Al configurar los parámetros de entrada en el código CFD, se simularon los contornos de la distribución del radón a diferentes velocidades del flujo de aire en los dos escenarios antes mencionados y se ilustran en las Figs. 3 y 4. A partir de los resultados de CFD, se puede ver que, como resultado de la velocidad del flujo de aire a través de la puerta y la ventana, la concentración de gas radón se dirigió hacia el centro de la habitación. En consecuencia, el radón se acumuló más cerca de la superficie de la esquina izquierda de la habitación cuando la ACH aumentó a 4,3 h−1. Los perfiles de ventilación revelaron que la distribución del radón en el interior no era uniforme. Suponiendo que ACH = 1 h−1 para cumplir con los requisitos de ventilación de los edificios, la concentración de radón en el medio de la habitación (en ambos escenarios) era baja; además, se encontró que la concentración promedio de radón según la simulación CFD era ser 70,21 y 66,25 (Bq m−3) para los escenarios de puerta cerrada y puerta abierta, respectivamente.

Distribución de la concentración de radón en el escenario a puerta cerrada a diferentes tasas de ventilación.

Distribución de la concentración de radón en el escenario de puerta abierta a diferentes tasas de ventilación.

Basado en las Figs. 3 y 4, las concentraciones más altas de radón se registraron cerca del piso y la pared superior alrededor de la entrada, que se reducen al aumentar la tasa de intercambio de aire, mientras que los valores más bajos se observaron cerca de la entrada y la pared frontal. Estos resultados se deben al perfil de velocidad del aire (m s-1) en la habitación que se muestra en las Figs. 5 y 6, que se simuló en ambos escenarios a dos tasas de intercambio de aire diferentes de ACH = 1 y 4,3 h−1 para cumplir con los requisitos de ventilación y comparar con otros estudios, respectivamente. El aumento de la velocidad de flujo genera una mayor energía cinética turbulenta en la región del gradiente de mayor velocidad, aumentando así la intensidad turbulenta en algunos lugares. La dispersión de intensidades turbulentas más altas aumenta con la mejora de las tasas de flujo y afecta los patrones de mezcla y la concentración dentro de la habitación. Además, moverse hacia arriba desde el piso mejora la mezcla del flujo y afecta la contribución de la fuente simultáneamente. Para comparar los resultados de CFD con otros estudios, Visnuprasad et al.23 y Zhuo et al.8 supusieron ACH = 4,3 h−1 en el escenario de puertas abiertas y se informó que las concentraciones promedio de radón en interiores en sus estudios eran 29 y 15 Bq m-3, respectivamente, mientras que en este estudio se simuló en 20 Bq m-3, cuyos resultados se muestran en la Tabla 1. La concentración promedio de radón en interiores reportada por Rabi et al.12 fue de 49 Bq m- 3 que asumía que ACH = 1 h−1, en el escenario a puerta cerrada, mientras que en este estudio el valor correspondiente rondaba los 70 Bq m−3.

Distribución de velocidad en la sala de prueba modelada en ambos escenarios a 2 tasas de ventilación diferentes.

Líneas aerodinámicas en la sala de prueba modelada en ambos escenarios a 2 tasas de ventilación diferentes.

En esta encuesta, la concentración media de radón en interiores según los cálculos de CFD representa la concentración media anual de radón. Finalmente, de acuerdo con los resultados de la simulación, la dosis efectiva anual correspondiente a la inhalación de radón cuando ACH = 1 h−1 se calculó como 0,68 y 0,64 mSv año−1 en los escenarios de puertas cerradas y abiertas, respectivamente. Estas dosis efectivas anuales son inferiores al límite recomendado por ICRP de 3 a 10 mSv año-124. Sin embargo, como se simula y se muestra en las Figs. 2 y 3, podría inferirse que, debido a la mala ventilación y al perfil de velocidad del aire en algunos lugares de la sala de pruebas, por ejemplo, cerca del piso en la entrada, el gas radón puede acumularse más, por lo que el riesgo de exposición al que está sujeto el personal sería más alto. Por tanto, en este lugar, la dosis correspondiente recibida por el personal a 1 m del suelo y cuando ACH = 1 h−1 podría ser de aproximadamente 1,63 y 1,48 mSv año−1 en los escenarios de puerta cerrada y puerta abierta, respectivamente, que también son menos que el rango recomendado por la ICRP de 3 a 10 mSv año-1.

En la Tabla 2 se comparan los resultados del cálculo analítico y la simulación CFD. Al calcular la diferencia porcentual entre los resultados estimados según ANSYS-Fluent y los cálculos analíticos en cada tasa de ventilación, se encontró que la diferencia máxima era del 19 % cuando ACH = 4,3 h−1 en el escenario de puerta abierta. A la tasa de intercambio de aire deseada de 1 h−1, también se encontró que la diferencia era de aproximadamente 11 % y 5 % en los escenarios de puertas abiertas y cerradas, respectivamente. Como se desprende de la Tabla 1, las diferentes tasas de ventilación tienen efectos distintos en la concentración de radón en el interior de la sala de prueba, que también se ilustra en la Fig. 7. Los resultados de la simulación indican que el patrón de flujo de aire dentro de la sala es una función importante con respecto a la distribución de la concentración de radón en interiores. Además, cabe señalar que la concentración de radón interior varía según el tamaño de la habitación, la exhalación de radón de los materiales de construcción y la tasa de intercambio de aire.

Concentraciones medias de radón interior en la habitación frente a la tasa de intercambio de aire según los resultados del modelo CFD.

Los factores que afectan la concentración de radón en la habitación incluyen los materiales de construcción, la tasa de ventilación, el efecto del viento, la diferencia de temperatura entre el interior y el exterior de la habitación, así como la humedad del aire interior. En cuanto a la humedad del aire interior, se observa una correlación negativa entre este parámetro y la tasa de ventilación25. En este estudio, se consideran diferentes valores de la humedad relativa (30 %, 40 %, 50 %, 60 %, 70 % y 80 %) en el código CFD para explorar la influencia de la humedad relativa en la concentración de radón en interiores. La temperatura y la tasa de intercambio de aire se fijaron en 24 °C y 0,5 a 1 h−1, respectivamente. Al aplicar estas suposiciones y ejecutar el código, los resultados del modelo CFD, así como la relación entre la humedad relativa y las concentraciones promedio de radón en interiores (Bq m−3) en la habitación, se trazaron en la Fig. 8A, B. Esto se simuló a dos tasas de intercambio de aire diferentes para presentar el efecto de la humedad relativa en la concentración de radón interior. En consecuencia, se puede ver que al aumentar la humedad relativa del 30 al 50 %, la concentración promedio de radón interior se redujo en aproximadamente un 5 % y luego comenzó a aumentar al aumentar la humedad relativa. Por lo tanto, esto indica claramente que la humedad relativa influye tanto en la concentración como en la distribución del radón.

Efecto de la humedad relativa (%) sobre la concentración media de radón interior (Bq m−3) en el escenario de puerta abierta a dos tasas de ventilación diferentes según el resultado del modelo CFD.

Los valores medidos de la concentración de radón según los métodos activo y pasivo se compararon con las predicciones de CFD en los mismos puntos. Las comparaciones se presentan en las Tablas 3 y 4 en los escenarios de puertas abiertas y cerradas, respectivamente. En consecuencia, las concentraciones medias de radón en interiores medidas por los detectores AlphaGUARD y RAD7, por ejemplo, a una altura de 1,0 m sobre el suelo en el escenario de puertas abiertas (considerado como la zona de respiración de un adulto de pie) fueron de 77 Bqm−3 y 81 Bqm−3, respectivamente, que exhiben una desviación relativa de aproximadamente 7 % y 2 % (Desviación relativa = \((\left(\left|\mathrm{Measurement}-\mathrm{Predicción CFD}\right|\right) \)/predicción CFD). Con respecto a las mediciones pasivas según los detectores Raduet y NRPB, las concentraciones promedio de radón en interiores correspondientes se midieron como 68 y 64 Bqm−3, respectivamente, con desviaciones relativas correspondientes de aproximadamente 17% y 23%. En el escenario a puerta cerrada, la desviación relativa correspondiente fue mayor. Además, la desviación relativa más alta del 39% fue medida por los detectores NRPB desde 20 cm sobre el suelo en el escenario a puerta cerrada. Como resultado, se puede observar que tanto los resultados experimentales como las simulaciones arrojaron de alguna manera una tendencia similar, es decir, la concentración de radón se redujo a medida que aumentaba la distancia desde el suelo. Además, con base en las desviaciones, se observó que las concentraciones promedio de radón en interiores pronosticadas a partir del código CFD estaban más cerca de los valores experimentales con la excepción del punto A en ambos escenarios debido a la mala circulación del aire que resulta en la acumulación de radón en ese punto. . En consecuencia, los resultados de las simulaciones CFD concuerdan bien con las mediciones experimentales.

La tasa de ventilación estándar mínima para las viviendas es importante no solo para garantizar la salud y el confort de los habitantes, sino también para eliminar y diluir los contaminantes dominantes. Recientemente, el método CFD ha llamado la atención sobre la predicción y visualización del patrón de distribución de las concentraciones de radón y torón en áreas confinadas. El propósito de esta encuesta es estimar la concentración de radón a diferentes tasas de ventilación para una habitación típica usando la técnica CFD antes de comparar y validar los resultados CFD con cálculos analíticos y mediciones experimentales. Este estudio aplicó un modelo experimental y CFD (usando el software CFD disponible comercialmente ANSYS Fluent 2020 R1 basado en el método FVM) para investigar la dispersión de radón bajo ventilación interior típica (ventilación natural), así como escenarios de puertas abiertas y cerradas. Los cálculos se validaron comparando los resultados de CFD con las mediciones activas tomadas por los monitores de radón AlphaGUARD y RAD7, así como con las mediciones pasivas registradas por los detectores NRPB y RADUET basados ​​en CR-39. Estos resultados serían útiles para que las organizaciones y autoridades tengan una imagen del punto crítico de mayor concentración de radón en interiores que deberían tener en cuenta para la evaluación de dosis.

Suponiendo una tasa de intercambio de aire de 1 h−1 para cumplir con los requisitos de ventilación, las concentraciones de radón en el medio de la habitación (en ambos escenarios) fueron bajas y las concentraciones promedio de radón de las simulaciones CFD fueron 70,21 y 66,25 Bq m−3 en los escenarios de puertas abiertas y cerradas, respectivamente. Se encontró que la diferencia entre los resultados de los cálculos analíticos y las simulaciones CFD era de aproximadamente 11 % y 5 % en los escenarios de puertas abiertas y cerradas, respectivamente. Las concentraciones de radón medidas registradas por las mediciones activas también coincidieron con los resultados de CFD, por ejemplo, con una desviación relativa de aproximadamente 7 % y 2 % según los monitores de radón AlphaGUARD y RAD7 a una altura de 1,0 m sobre el suelo en el escenario de puertas abiertas. Además, la desviación relativa máxima del 39% fue registrada por los detectores NRPB a una altura de 20 cm sobre el suelo en el escenario de puerta cerrada. Las concentraciones más altas de radón se detectaron muy cerca del piso y la pared superior alrededor de la entrada, lo que se redujo al aumentar la tasa de intercambio de aire, mientras que los valores más bajos se observaron cerca de la entrada y la pared frontal. Sobre la base de estos resultados, se puede concluir que estas tendencias se deben al perfil de velocidad del aire. Los resultados de la simulación revelaron que la distribución de la velocidad del aire dentro de la habitación juega un papel importante con respecto a la distribución de la concentración de radón en el interior. Los resultados también demuestran que el modelado CFD es capaz de predecir la distribución interior del gas radón. Finalmente, con respecto a la mitigación del radón, las mejores formas son26,27,28: (1) como se muestra en la simulación, aumentar el flujo de aire en el área confinada abriendo ventanas y usando ventiladores y respiraderos para hacer circular el aire; (2) Sellar las grietas en pisos y paredes con yeso, masilla u otros materiales diseñados para este propósito.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles a pedido del autor correspondiente.

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Descargar referencias

Financiamiento de acceso abierto proporcionado por la Universidad de Pannonia. Este trabajo ha sido implementado por el proyecto TKP2021-NVA-10 con el apoyo proporcionado por el Ministerio de Cultura e Innovación de Hungría del Fondo Nacional de Investigación, Desarrollo e Innovación, financiado bajo el esquema de financiamiento del Programa de Excelencia Temática 2021.

Instituto de Radioquímica y Radioecología, Universidad de Pannonia, Veszprém, 8200, Hungría

Mohammad Adelikah y Tibor Kovács

Departamento de Ingeniería, GC, Universidad Shahid Beheshti, PO Box: 1983963113, Teherán, Irán

Parada Morteza

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Conceptualización, MA; metodología, MA y MI; software, MI y MA; validación, MA, MI; y KT; análisis formal, MA; investigación, MA; recursos, KT; curación de datos, MA y KT; redacción—preparación del borrador original, MA; redacción: revisión y edición, MA, MI y KT; visualización, MA y MI; supervisión, KT; administración de proyectos, KT; adquisición de fondos, KT

Correspondencia a Tibor Kovács.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Adelikhah, M., Imani, M. & Kovács, T. Mediciones e investigación de dinámica de fluidos computacional de la distribución de radón en interiores en una habitación típica con ventilación natural. Informe científico 13, 2064 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-022-23642-7

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Recibido: 25 Abril 2022

Aceptado: 03 noviembre 2022

Publicado: 04 febrero 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23642-7

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