建筑行业占全球能源相关碳排放的近37%[1]。这一巨大份额促使全球实施了严格的政策，以推进近零能耗建筑（nZEBs）的发展[2]。例如，欧盟要求到2030年，现有住宅建筑的平均初级能源使用量比2020年减少16%[3]，而中国则规定新住宅设计的能源消耗比2016年的标准减少30%[4]。
为了达到严格的碳排放和能源目标，nZEBs需要具有超低热传导率和高气密性的建筑围护结构——例如被动房标准中的N50 ≤ 0.6 h^-1[5]，或中国炎热夏季和寒冷冬季地区的N50 ≤ 1.0 h^-1[6]。然而，提高气密性会显著减少自然渗透，因此需要机械通风来维持室内空气质量。鉴于新鲜空气负荷可能超过整个暖通空调（HVAC）能源需求的50%[7]，能够同时回收显热和潜热的能量回收通风机（ERVs）在nZEB设计中变得至关重要。一个根本性的挑战是对空气渗透、室内湿度波动和ERV潜热回收效率之间动态耦合效应的理解不足。这种知识空白导致理论能源预测与实际性能之间存在显著差异，最终削弱了nZEBs的健康和效率目标。
虽然空气渗透量不足以满足新鲜空气需求，但它对建筑能源使用和室内湿度有显著影响，从而决定了ERV运行的关键环境条件。现场测量证实了其显著影响和项目间的差异性；例如，在成都的一处住宅中，冬季渗透率范围为0.51至0.75 h^-1[8]，而在西安的一处住宅中则低至0.17 h^-1[9]。通过室内湿度和二氧化碳浓度瞬态数据反向估算渗透率的方法[10],[11]提供了其深刻影响的有力证据，因为这些方法本质上依赖于渗透引起的质量平衡变化。因此，在评估像ERVs这样的对湿度敏感系统的性能时忽略渗透的影响会引入根本性错误。这强调了在动态湿度计算中整合ERV运行和空气渗透的必要性。
室内相对湿度（RH）是决定居住者健康、舒适度和生产力的关键因素。因此，理解室内RH动态至关重要，因为它受到渗透的影响，同时也会影响像ERVs这样的对湿度敏感系统的性能。世界卫生组织建议将室内RH维持在40%至60%之间，以最小化呼吸系统风险并抑制微生物生长[12]。特别是在冬季，引入寒冷干燥的室外空气进行通风可能导致室内RH降至30%以下。在这种情况下，居住者面临呼吸道感染、皮肤干燥和眼睛不适的风险增加，这与高性能建筑的健康和舒适度目标直接相悖[13],[14]。尽管RH的健康重要性已被确立，但当前的建筑能源标准通常缺乏冬季的强制性湿度控制要求，从而带来了潜在的健康风险。这突显了准确预测和控制室内湿度的紧迫性，以往的研究试图通过两个主要方向来解决这一问题。
第一个研究方向探讨了影响因素，研究通风率、HVAC控制和建筑气密性如何影响湿度水平[15],[16]。第二个方向开发了预测建模方法。基于数据的模型，如使用长短期记忆（LSTM）网络的模型，能够实现高精度的实时RH预测[17],[18],[19]，但由于缺乏物理可解释性，限制了其在设计探索中的实用性。相比之下，基于物理的模拟通过基本的能量和水分平衡[20],[21],[22]来捕捉RH动态，使得可以定义健康风险阈值（例如RH < 30%和RH > 60%），并评估不同气候区的策略[20]。然而，这些基于物理的模拟的预测精度常常受到一个关键简化的制约：假设ERV效率恒定。对于潜热回收来说，这个假设尤其成问题，因为控制潜热回收效率的膜基质量传递过程对室内和室外空气湿度的瞬时比率非常敏感。忽视这种敏感性会导致对动态水分平衡的错误估计，从而错误估计潜热负荷和回收的水分（及其相关的能量）。因此，它们无法准确预测两个主要关注的结果：季节性能源性能和与健康和舒适度相关的室内湿度水平。
与此同时，关于能量回收通风机（ERVs）的研究主要集中在设备层面的性能上，研究了核心几何形状[23],[24],[25]、热和质量传递材料[26],[27]、[28]以及流体动力学参数[29],[30],[31],[32],[33]。在系统层面，早期研究通常采用恒定ERV效率的假设来进行节能评估[22],[34],[35]。Wang[36]和Cho[37]通过开发基于室内和室外空气参数的经验性调整潜热回收效率的动态效率模型，推动了这一领域的发展。尽管这些模型承认ERV性能的变异性，但仍然存在一个根本性的概念限制：室内湿度被视为预定义的输入，而不是由ERV运行同时控制的系统状态变量。这种方法未能通过允许ERV效率迭代影响室内湿度来闭合反馈循环，而室内湿度又决定了效率。因此，尽管这些模型是动态的，但它们仍然与室内环境的自洽演变脱节，无法在渗透和ERV运行共同决定结果的真实条件下预测湿度动态。
Dong等人[38]在概念和建模方面取得了重大进展。他们引入了“有效热回收”的概念，以识别实际抵消空间供暖负荷的热量部分，并首次明确考虑了变化室内湿度对ERV效率的影响，揭示了湿度与系统性能之间的相互作用。然而，他们的研究存在明显局限性：该模型仅针对有限的典型运行点进行了验证；它假设了理想的建筑气密性，因此忽略了渗透对室内湿度的干扰；并且缺乏整个季节的动态性能评估。
因此，在考虑空气渗透和室内湿度复合效应的有效热回收的季节性动态量化方面，仍然存在一个关键的研究空白。现有模型要么依赖于固定的效率值[22],[34],[35]，要么是动态的但与实际湿度变化脱节[36],[37]，或者尽管考虑了湿度-效率耦合，却忽略了渗透效应和整个季节的动态分析[38]。这些局限性阻碍了在具有复合通风的实际情况中准确评估ERV性能，因为渗透不断改变室内湿度基线。这种疏忽阻碍了对渗透、室内湿度和ERV潜热回收效率之间动态相互作用的全面理解，导致对nZEBs中节能效果的过高估计和与湿度相关的健康风险的低估。
基于此分析，本研究开发了一个全季节动态耦合框架，用于模拟代表性渗透率下的室内湿度演变和ERVs的时变潜热回收效率。为此，我们定义了以下具体目标：
- 1.
开发一个基于物理的动态系统模型，将空气渗透、瞬态室内湿度和时变ERV潜热回收效率结合起来，捕捉在真实渗透情景下评估设备-建筑相互作用所需的反馈循环。
- 2.
采用基于健康信息的有效热回收比率——一个系统级指标，量化同时节省能源并保持室内相对湿度在健康保护阈值以上的热回收比例，从而将节能效果与居住者健康联系起来。
- 3.
实施并验证一种稳健的数值解决方案方法，以高效解决整个供暖季节（1174小时）内的耦合非线性系统，解决长期动态模拟中的计算挑战。
