浙江大学学报(工学版)

浙江大学学报(工学版), 2026, 60(6): 1148-1165 doi: 10.3785/j.issn.1008-973X.2026.06.002

土木工程、交通工程

面向零能耗建筑的围护结构热湿传递研究进展

薛育聪,, 肖简雅, 樊一帆, 高涛, 葛坚,

1. 浙江大学 建筑工程学院，浙江 杭州 310058

2. 浙江大学 绿色建筑与低碳城市国际研究中心，浙江 海宁 314400

3. 中国联合工程有限公司，浙江 杭州 310052

4. 浙江大学建筑设计研究院有限公司，浙江 杭州 310028

Advance in coupled heat and moisture transfer study of building envelope towards net-zero energy building

XUE Yucong,, XIAO Jianya, FAN Yifan, GAO Tao, GE Jian,

1. College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China

2. International Research Center for Green Building and Low-Carbon City, Zhejiang University, Haining 314400, China

3. China United Engineering Limited Company, Hangzhou 310052, China

4. Architectural Design and Research Institute of Zhejiang University Limited Company, Hangzhou 310028, China

通讯作者: 葛坚，女，教授. orcid.org/0000-0002-1619-575X. E-mail：gejian1@zju.edu.cn

收稿日期: 2025-09-26  

基金资助: 国家自然科学基金资助项目（52178093）.

Received: 2025-09-26  

Fund supported: 国家自然科学基金资助项目（52178093）.

作者简介 About authors

薛育聪（1996—），男，博士，从事建筑热工与绿色低碳建筑的研究.orcid.org/0000-0003-0891-3448.E-mail：yucongxue@zju.edu.cn , E-mail：yucongxue@zju.edu.cn

摘要

针对建筑围护结构中热湿耦合传递(HAMT)机理复杂、模型与实验方法多样且工程适用性差异显著的问题，阐明热湿耦合传递模型的发展脉络，对比不同模型的适用性与局限性. 总结典型的实验方法与物性参数测量手段，分析复现性与可控性的差异. 梳理热湿传递在工程应用中的研究场景，重点关注南方地区在高湿、多雨与间歇用能条件下的特殊问题. 基于建筑围护结构性能日益提升的发展趋势，结合人工智能方法的前沿进展，归纳现有研究的不足并提出未来的发展方向，以期为本领域后续研究及建筑零能耗化进程提供系统参考与方法借鉴.

关键词： 热湿耦合传递(HAMT) ; 零能耗建筑 (nZEB) ; 建筑围护结构

Abstract

The development trajectory of coupled heat and moisture transfer (HAMT) models was elucidated, and the applicability and limitation of different formulation were compared in order to address the complexity of HAMT mechanism in building envelope, as well as the diversity of modeling approaches and experimental methods with markedly different levels of engineering applicability. Typical experimental methods and property measurement techniques were summarized, and their differences in reproducibility and controllability were analyzed. Engineering applications of HAMT were synthesized, with particular attention given to the specific challenges of the regions characterized by high humidity, abundant rainfall, and intermittent operation patterns. Existing research gaps were identified and future research directions were proposed in light of the ongoing enhancement of building envelope performance and recent advance in artificial intelligence methods, with the aim of providing systematic reference and methodological insight for subsequent study and the transition towards net-zero energy building.

Keywords： coupled heat and moisture transfer (HAMT) ; net-zero energy building (nZEB) ; building envelope

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薛育聪, 肖简雅, 樊一帆, 高涛, 葛坚. 面向零能耗建筑的围护结构热湿传递研究进展. 浙江大学学报(工学版)[J], 2026, 60(6): 1148-1165 doi:10.3785/j.issn.1008-973X.2026.06.002

XUE Yucong, XIAO Jianya, FAN Yifan, GAO Tao, GE Jian. Advance in coupled heat and moisture transfer study of building envelope towards net-zero energy building. Journal of Zhejiang University(Engineering Science)[J], 2026, 60(6): 1148-1165 doi:10.3785/j.issn.1008-973X.2026.06.002

能源是人类文明进步的基础和动力，与人类生存和社会发展紧密相关. 随着生活水平的不断提高，能源需求亦持续攀升，使人类面临能源枯竭与资源耗尽的严峻挑战[1]. 化石燃料的过度消耗直接推动全球变暖，进而加剧生态环境危机. 对此，我国提出“双碳”目标，明确将力争使二氧化碳排放于2030年前达到峰值，并努力争取于2060年前实现碳中和[2].

建筑行业碳排放量占社会总量的五成以上，且已由2010年的22.2亿t CO2增至2021年的52.2亿t[3]，故降低建筑全生命周期碳排放是我国实现“双碳”目标的关键环节. 得益于建筑产业化的推进，生产及施工阶段的碳排放已得到初步控制，而建筑运行阶段的碳排放仍持续攀升. 为此，借鉴国际建筑节能标准的发展经验，结合我国社会发展现状和节能工作部署情况，《近零能耗建筑技术标准》GB/T 51350—2019[4]于2019年得到颁布并实施. 通过清晰明确的控制指标和技术路径，该标准为建筑行业迈向碳中和提供了切实可行的发展目标，即零能耗建筑.

在建筑运行能耗中，由显热及潜热负荷驱动的暖通空调能耗占据主导地位，削减相关负荷已成为实现建筑零能耗的首要任务[5]. 鉴于其中近七成负荷源于围护结构的热量传递[6]，通过被动式设计降低建筑负荷是实现建筑零能耗过程中的必要举措，且已于前期示范工程的探索与总结中得到充分证明[7-8].

在屋面、楼板、墙体等由多孔建筑材料组成的非透明围护结构中，水分与热量共同传递，相互作用，紧密耦合[9]，最终改变建筑冷热负荷[10]、左右暖通空调能耗及室内热湿环境[11]. 研究表明，忽略湿传递将导致建筑负荷低估4%~14%[12-13]，在极端情况下甚至可达77%[14]，从而显著影响围护结构保温方式的选择及最优保温层厚度的确定[15]. 多样的材料与复杂的构造（如热桥）造成围护结构内温湿度场的不均匀分布[16]，高湿区域更易出现水汽凝结[17]与霉菌孳生[18]，缩短使用寿命并削弱安全性能[19]. 此外，受污染的围护结构持续释放霉菌孢子，恶化室内空气品质，进而诱发过敏、哮喘，增大用户健康风险[20].

综上可知，在建筑设计阶段全面考虑热量与水分的耦合传递过程，是保障建筑运行能效、结构耐久性能及室内环境质量的关键举措. 尤其在受季风影响而常年高湿、降水丰沛的我国南方地区（包括夏热冬冷、夏热冬暖及温和地区），湿传递的影响更显著且深远[21-22]，是否将其纳入考量，对建筑能否实现零能耗具有决定性作用. 为此，本文特别聚焦上述湿热气候条件下的建筑围护结构热湿耦合传递过程，从理论模型演化、实验测试方法到实际工程应用，系统梳理现有成果与不足，探讨未来的发展方向，以期为后续研究及建筑零能耗化进程提供系统参考与方法借鉴，促进热湿耦合传递领域的发展与深化.

1. 解析热湿耦合传递机理的理论研究

自20世纪中叶以来，各国学者致力于构建可以准确描述多孔介质（涵盖建筑材料[23]、岩石土壤[24]、织物纤维[25]等）内热量、水分、空气乃至盐分的耦合传递过程. 据国际能源署ANNEX 24报告统计，截至20世纪末，已有37款基于热湿耦合理论的计算软件[26]. 随着计算机技术的发展，更为完善的模型不断涌现并广泛集成于能耗计算平台（如EnergyPlus[27]）. 梳理热湿耦合理论的发展历程并评价现有模型的优劣，是相关研究进一步完善和应用的基础.

用于描述多孔介质热湿传递的理论模型可以追溯至1957年，Glaser通过菲克定律和傅里叶定律分别刻画气态水和热量的传递过程，实现围护结构水汽凝结风险的预测[28]. 该模型通过分析材料界面与内部状况，可以快速判断冷凝风险，在研究和教学中得到广泛应用[29-30]. 该模型仅适用于稳态条件，且未能考虑吸附液态水影响的局限性，使得预测精度严重降低.

为了涵盖液态水的传递过程，Philip与de Vries[31]引入达西定律，建立可刻画非稳态条件下热湿耦合传递的理论模型，但忽略温度梯度驱动的气态水传递使该模型精度受限[32]. Luikov[33]基于不可逆热力学理论对上述不足加以改进，提高模型合理性与计算准确度. 受制于当时的计算条件，高度耦合的二阶偏微分非线性方程组求解难度较大，Luikov[34]进一步引入相变因子，以简化热扩散项.

从表1可知，前述的热湿耦合传递模型多具有统一的形式，即湿传递与热传递方程均包含含湿量（本文中指水质量浓度）梯度驱动项与温度梯度驱动项. 由于该建模思路能够在物理机制层面对多孔材料内的热湿传递过程进行描述，且物理含义较明确，其框架得以沿用至今，并衍生出专门的热湿耦合传递过程模拟软件（如Delphin[35]），以满足实际工程所需. 尽管以含湿量为驱动势可以适用于材料吸湿时经历的各个阶段（由绝干至湿饱和），但是材料间各异的平衡含湿量使得模拟过程面临界面湿驱动势不连续的问题，增大了数值求解难度[36]. 如图1所示，孤立系统中存在空气及相接触的多孔材料A与B，三者温度与相对湿度完全一致，维持着动态的热湿平衡. 若在该相对湿度下，材料A具有更大的含湿量，则将出现由材料A向B传湿的过程，分别降低与升高两者内的水蒸气分压力（过程I）. 此时，材料与空气间的气态水扩散平衡被打破，出现了水分循环传递状态（过程II），违背了热力学第二定律.

表 1   基于不同理论或驱动势的热湿耦合传递计算模型

Tab.1  Models of coupled heat and moisture transfer based on different theories or driving potentials

研究人员计算模型与相关参数
Glaser[28]$ \left[\begin{array}{c}{\boldsymbol{g}}_{\mathrm{v}} \\{\boldsymbol{q}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\delta_{\mathrm{v}} & 0 \\0 & \lambda\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{c}p_{\mathrm{v}} \\T\end{array}\right] . $
gv为气态水的质量扩散通量，q为能量扩散通量，λ为多孔材料的有效导热系数，δv为水蒸气渗透系数，
pv为水蒸气分压力，T为温度.
Philip &
de Vries[31]		$\left[\begin{array}{cc}1 & 0 \\ 0 & \rho c_{p}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{l}{\rho_\mathrm{w}} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}{D_\mathrm{w}} & D_\mathrm{T} \\ h_{1 \mathrm{at}} D_{\mathrm{w} \mathrm{v}} & \lambda\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{l}{\rho_\mathrm{w}} \\ T\end{array}\right]\right). $
ρ为材料密度，cp为比定压热容，ρw为含湿量（水质量浓度），hlat为水的蒸发潜热，Dwv为与含湿量梯度相关的气态水
扩散系数，Dw或DT为与含湿量或温度梯度相关的水分扩散系数（含气态水与液态水）.
Luikov[34]$\begin{aligned} & {\left[\begin{array}{cc}1 & 0 \\ 0 & \rho c_{p}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{c}{\rho_\mathrm{w}} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}D_\mathrm{w} & D_\mathrm{T} \\ h_{\mathrm{lat}} D_{\mathrm{w} \mathrm{v}} & \lambda+h_{\mathrm{lat}} D_{ \mathrm{Tv}}\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{l}{\rho_\mathrm{w}} \\ T\end{array}\right]\right),} \\ & {\left[\begin{array}{cc}1 & 0 \\ -\rho \sigma h_{\mathrm{lat}}-\gamma & \rho c_{p}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{l}{\rho_\mathrm{w}} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}D_\mathrm{w} & D_\mathrm{T} \\ 0 & \lambda\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{l}{\rho_\mathrm{w}} \\ T\end{array}\right]\right) (\text { 简化后 }).}\end{aligned} $
σ为相变因子，γ为吸附热，DTv为与温度梯度相关的气态水扩散系数.
Künzel[9]$ \left[\begin{array}{cc}\varsigma & 0 \\ 0 & \rho c_{p}+{\rho_\mathrm{w}} c_{p, 1}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{c}\varphi \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}\delta_{\mathrm{v}} p_{\mathrm{sat}}+D_\mathrm{w} \varsigma & \varphi \xi \delta_{\mathrm{v}} \\ h_{\mathrm{lat}} p_{\mathrm{sat}} \delta_{\mathrm{v}} & \lambda+h_{\mathrm{lat}} \delta_{\mathrm{v}} \varphi \xi\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{c}\varphi \\ T\end{array}\right]\right).$
φ为相对湿度，cp,l为液态水的比定压热容，psat为饱和水蒸气压力，ς为含湿量-相对湿度曲线斜率，
ξ为水蒸气饱和压力-温度曲线斜率.
陈友明等[44]$\left[\begin{array}{cc}\varsigma l & 0 \\ 0 & \rho c_{p}+{\rho_\mathrm{w}} c_{p, 1}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{c}p_{\mathrm{c}} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}\delta_{\mathrm{v}} p_{\mathrm{sat}} l+K_1 & \varphi \xi \delta_{\mathrm{v}} \\ h_{1 \mathrm{at}} p_{\mathrm{sat}} \delta_{\mathrm{v}} l-h_{1 \mathrm{at}} K_1 & \lambda+h_{1 \mathrm{at}} \delta_{\mathrm{v}} \varphi \xi\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{c}p_{\mathrm{c}} \\ T\end{array}\right]\right). $
pc为毛细压力，Kl为液态水渗透系数，l为相对湿度-毛细压力曲线的斜率.
黄建恩等[50]$\left[\begin{array}{cc}1 & -\varphi \xi \\ 0 & \rho c_{p}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{c}p_{\mathrm{v}} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}p_{\mathrm{sat}} \delta_{\mathrm{v}} /(\varsigma \rho) & 0 \\ h_{ \mathrm{lat}} \delta_{\mathrm{v}} & \lambda\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{c}p_{\mathrm{v}} \\ T\end{array}\right]\right). $
Qin等[52]$\left[\begin{array}{cc}\rho c_{\mathrm{m}} & 0 \\ -\rho c_{\mathrm{m}}\left(\sigma h_{\text {lat }}+\gamma\right) & \rho c_{p}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{c}\rho_{\mathrm{v}} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}\delta_{\mathrm{v}} & \delta_{\mathrm{v}} \varepsilon \\ 0 & \lambda\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{c}\rho_{\mathrm{v}} \\ T\end{array}\right]\right). $
cm为比湿容，ρv为气态水密度，ε为与气态水密度梯度相关的气态水扩散系数.
Budaiwi等[53]$\left[\begin{array}{cc}1 & -\varphi \mathrm{d} w_{\mathrm{a}, \text { sat }} / \mathrm{d} T \\ 0 & \rho c_{p}\end{array}\right] \dfrac{\partial}{\partial \tau}\left[\begin{array}{c}w_\mathrm{a} \\ T\end{array}\right]=\nabla \cdot\left(\left[\begin{array}{cc}w_{\mathrm{a}, \text { sat }} \delta_{\mathrm{v}} R \rho_{\mathrm{a}} T /\left(M_{\mathrm{w}} \varsigma \rho\right)+D_\mathrm{w} & 0 \\ h_{1 \mathrm{at}} \delta_{\mathrm{v}} R \rho_{\mathrm{a}} T / M_{\mathrm{w}} & \lambda\end{array}\right] \nabla\left[\begin{array}{c}w_{\mathrm{a}} \\ T\end{array}\right]\right). $
wa为空气中水质量分数，wa,sat为空气中饱和水质量分数，R为理想气体常数，ρa为空气密度，Mw为水的摩尔质量.

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图 1

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图 1   采用含湿量为湿驱动势时的水分异常传递现象

Fig.1   Anomalous moisture transport induced by using moisture content as driving potential


为了解决上述问题，Künzel分别将温度与相对湿度作为热驱动势与湿驱动势，构建全新的热湿耦合控制方程. 在边界条件中引入太阳短波辐射的影响，进一步完善了理论模型，更全面地描述了实际热湿耦合传递问题[9]. 尽管该模型未体现温度梯度下由液态水传递引起的显热变化[37]，但因此种能量变化的占比极小，该理想化处理方式的影响较有限[38]. 该模型在国内外得到最广泛的借鉴与应用，并集成于多款商用软件（如COMSOL Multiphysics[39]、WUFI-Plus[40]），为研究人员高效开展围护结构热湿传递分析提供有力的支持.

当材料因吸湿进入超吸湿区或过饱和区时，极其微小的相对湿度变化即可导致含湿量显著波动，如图2所示. 其中，$ {{\varphi }_{\mathrm{a}}} $为环境相对湿度. 该现象表明，以相对湿度为驱动势的模型难以在高湿区段间保持计算稳定性与结果准确性，从而在一定程度上限制了该模型在湿热地区的适用性.

图 2

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图 2   典型多孔材料的吸放湿过程曲线

Fig.2   Moisture adsorption and desorption process curve of typical porous material


鉴于毛细压力在材料接近湿饱和时仍呈显著变化，Milly[41]在土壤热湿耦合传递模型中提出以该参数为湿驱动势的概念，也为建筑物理学的发展提供重要借鉴. Sasic等[42-43]将毛细压力与水蒸气分压力共同作为湿驱动势，描述围护结构内的热湿传递，有效满足模型在高湿区段的计算精度需求. 采用多变量为湿驱动势的方式，增强了偏微分方程组的非线性与耦合性，提升了数值求解的难度. 为了简化计算模型，提高求解效率，陈友明等[44]对湿驱动势进行统一，使毛细压力同时表征液态水与气态水的传递过程，该简化模型已在国内得到一定程度的认可和采用，相关针对南海诸岛建筑的研究验证了其在高湿气候条件下的适用性[13].

毛细压力随含湿量增加呈下降趋势，因而在表征多孔材料的含湿状态时直观性较弱. 开尔文公式为

$ \ln \varphi=\ln \left(\frac{p_{\mathrm{v}}}{p_{\mathrm{sat}}}\right)=\frac{2 {\gamma_\mathrm{t}} \cos \theta}{r} \frac{M_{\mathrm{w}}}{\rho_1 R T}=-p_{\mathrm{c}} \frac{M_{\mathrm{w}}}{\rho_1 R T}.$

式中：γt为液态水的表面张力；θ为多孔材料孔隙中的液态水与材料骨架的接触角，通常假定为0°；r为材料孔隙的半径；ρl为液态水的密度. 从式(1)可知，在高湿区段内，仅1%的相对湿度差即可使毛细压力相差数百至数千倍（见表2）. 在非高湿区段内，70%的相对湿度差仅引起一位数量级的变化（20 ℃时，10%与80%相对湿度对应的毛细压力为300和30 MPa）[9]. 该现象表明，毛细压力具有极强的非线性，为数值求解带来挑战，难以兼顾求解精度与效率. 具体而言：在材料由绝干至饱和的过程中，毛细压力将由极大值降至0，跨度可达千百兆帕. 求解过程通常存在以下2种策略. 1）采用较小容差以确保各湿度区段的高精度，低湿区段的大数量级计算将显著地增大算力消耗. 2）采用较大容差以提高求解效率，高湿区段的小数量级的数据精度将受到影响.

表 2   多孔材料高湿区段内毛细压力与相对湿度的对应关系

Tab.2  Correspondence between capillary pressure and relative humidity in high-humidity range of porous material

r/mpc/MPaφ/%
10–81.5×101100 – 101
10–71.5×100100 – 100
10–61.5×10–1100 – 10–1
10–51.5×10–2100 – 10–2
10–41.5×10–3100 – 10–3

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根据理想气体状态方程，恒定压力条件下的空气水分浓度可以表示为水蒸气分压力与温度的函数[45]，故水蒸气分压力可以用于表征遵循菲克定律的气态水传递过程，具有用作湿驱动势的潜力. 仅当材料含湿量极低时，液态水迁移过程才可以忽略，表明仅依赖水蒸气分压力的计算模型不适用于高湿区段. Zhong等[46-48]除采用水蒸气分压力描述气态水传递过程外，还辅以其他湿物理量表征液态水传递（如毛细压力、相对湿度）. 多变量的引入将显著增加方程组的求解难度，Wang等[49-50]结合式(1)，将其他湿物理量转化为由温度与水蒸气分压力共同表征的形式，实现了湿驱动势的统一.

已知空气温度及任一湿物理量，即可推算其他湿参数[51]. 部分研究以气态水密度作为湿驱动势，如文献[52]模型. 同理，空气含湿量（本文中指空气中水质量分数）可以用于热湿耦合模型的湿传递描述，如文献[53]模型. 空气压力可以显著影响分子间距，使得部分湿物理量随之改变，当采用此类参数作为驱动势时，须在实验中监测空气压力，增大研究复杂度. 相较之下，相对湿度和空气含湿量分别表征气态水的摩尔分数和质量分数，上述效应得以抵消. 如表1所示，以空气含湿量为驱动势的模型须将空气密度纳入传递系数，表明空气压力的影响尚未完全消除.

纵观热湿耦合传递模型的发展历程可知，能量传递机理简单明确，各模型均以温度为热驱动势. 因不同湿物理量间的联系紧密，基于不同湿驱动势的模型可以经传递系数换算，实现相互转化. 这不表明各模型具有相同的适用性与准确度，如相对湿度驱动模型虽然能够直观地表征材料含湿水平，但在超吸湿区和过饱和区的变化甚微，导致高湿区段的精度不足，见图2[44]. 毛细压力驱动模型的跨数量级变化显著，难以兼顾求解精度与效率，且直观性较差，不利于拓展研究的开展（如湿风险评估）. 相较而言，含湿量作为表征材料水分的固有参数，由其驱动的模型意义明确且求解简便，但在材料交界处的不连续性限制了含湿量在异质围护结构中的应用. 为此，Mendes等[54]提出通过调和平均计算物性参数，辅以交界处网格加密的方法，虽然可以缓解前述问题，但在降低求解精度的同时，增加了计算成本. 笔者等[55]提出基于界面假想通量的建模思路，实现了对求解精度与效率的兼顾，但须引入与材料特性无关的变量（如相对湿度、水蒸气分压力），表明该方法尚未完全摆脱对其他湿驱动势的依赖.

2. 聚焦热湿传递过程的实验研究

2.1. 热湿物性参数的测量

在诸多物性参数中，常将不影响能量与质量传递过程的参数称为基本物性参数，如密度；将可以直接影响能量传递的参数称为热物性参数. 其中，多孔材料的有效导热系数与比热容颇受关注——两者分别表征材料传递与蓄积热量的能力. 类似地，多孔材料具有表征质量传递速率的参数，而因水在介质内呈不同相态，该类参数可以进一步细分为水蒸气渗透系数与液态水扩散系数，并可与用于表征湿含量水平的参数共同归类为湿物性参数. 鉴于毛细压力-含湿量关系（保水曲线）可以由相对湿度-含湿量关系（平衡吸放湿曲线）与开尔文公式联立得到，且前者的实验测定难度更高，故仅对后者加以介绍[23, 56]. 各类物性参数及其物理意义、常用测量方法、典型参照标准已列于表3.

表 3   热湿传递涉及的热湿物性参数及相关信息

Tab.3  Hygrothermal property involved in heat and moisture transfer and their associated information

物性参数类别物性参数物理意义常用测量方法典型参照标准
基本物性参数表观密度材料在自然状态下的单位体积的质量，反映固体骨架与孔隙气体共同占据的体积烘干法：将试样烘干至恒重，测定质量；适用于热稳定性良好、在高温下不发生分解或挥发的材料；烘干温度须根据材料的耐热特性确定
几何测量法：直接测量尺寸求体积，再结合质量计算；适用于形状规则、边界清晰的试样		国内标准：GB/T 1033.1-2008、GB/T 21650.2-2008、GB/T 24586-2009、GB/T 208-2014、GB/T 3810.3-2016、GB/T 40401-2021、GB/T 44524-2024、GB/T 21782.3-2025等
国际标准：ISO 12154:2014、ISO 17892-1:2015、ISO 15901-1:2016、ISO 10545-3:2018、ISO 29470:2020、ISO 8130-3:2021等
骨架密度不计孔隙，仅由固体骨架物质本身所占体积计算的密度，是实质成分（如矿物纤维）的本征密度气体置换法：利用氦气或氮气填充试样细微孔隙，通过排气体积计算固体部分体积；适用于形状不规则或孔隙较细的试样
液体置换法：原理同上，采用液体介质（如汞或石蜡）替代气体；适用于不溶于置换液的材料
孔隙率材料总体积中孔隙所占的比例，常由表观密度与骨架密度计算，反映材料内部空隙的发育程度公式换算法：基于表观密度和骨架密度进行推算；在宏观层面获取试样的整体孔隙率
射线成像法：通过射线层析扫描试样，重构孔隙结构，直接计算孔隙体积与总体积之比；可以用于利用常规置换法难以测量或可溶于水的材料
热物性参数有效导热系数材料在温度梯度下传导热量的能力，综合反映固体骨架、孔隙气体及水分的导热作用稳态法：在试样两侧建立稳定温差，通过热流量和温差计算；适用于导热系数稳定、结构均匀
的试样
瞬态法：基于试样在瞬态加热时的温度响应曲线，反推出导热性能；当材料导热系数易发生变化时（如含湿量波动明显）尤为适用		国内标准：GB/T 10294-2008、GB/T 10295-2008、
GB/T 32064-2015等
国际标准：ISO 8301:1991、ISO 8302:1991、ISO 22007-2:2022等
比热容材料升高/降低温度时须吸收/释放的热量，反映材料储存热能的能力，是衡量材料热惯性的核心参数差示扫描量热法：通过控制温度升降，记录试样与标准参比物质的热流差异；适用于试样量极小、须高灵敏度测量的情况，但测量结果对试样均匀性较敏感
绝热量热法：通过热量输入和绝热条件下的材料温升关系计算；不适用于快速升温或试样量极小的测量		国内标准：GB/T 3140-2005、GB/T 19466.4-2016、
GB/T 5990-2021等
国际标准：ISO 11357-4:2021、ISO 24144:2023等
湿物性参数平衡含湿量材料在特定相对湿度环境下，与环境水汽交换达到平衡时所含有的水质量静态平衡法：将试样置于不同相对湿度的恒湿箱内，直至质量变化率小于规定值，测得平衡含湿量；适用于吸湿速率较慢、结构稳定且可长期恒湿放置的材料
动态湿度调节法：让恒定湿度的气流持续流经试样表面，加速试样与环境的水分交换；适用于须缩短测量时间的材料与薄片试样		国内标准：GB/T 20312-2006、GB/T 20313-2006等
国际标准：ISO 12571:2021等
毛细饱和
含湿量		材料通过毛细作用吸水，孔隙被水充满到毛细力能够作用的极限时所能达到的最大含湿量毛细吸水实验：将试样下表面与水接触，记录质量随时间的变化，直至质量趋于稳定，计算毛细饱和含湿量；适用于孔隙连通性好、毛细吸水显著且不溶于水的材料国内标准：T/CECS 743-2020、T/CECS 10203-2022等
国际标准：ISO 15148:2002、ASTM C1585-20等
水蒸气渗
透系数		材料在一定湿度差下允许水蒸气扩散通过的能力，反映材料对水汽渗透的阻滞或透过性能干湿杯法：将试样密封在内置干燥剂或盐溶液的透湿杯上，在恒湿环境中记录质量变化率；适用于水蒸气渗透系数处于中等量级的材料
湿流计法：在试样两侧维持稳定的水汽压差，直接测量透过的水汽质量流量，计算渗透系数；适用于须连续、高精度记录通量的高渗透材料或薄片试样		国内标准：GB/T 30801-2014、GB/T 17146-2015等
国际标准：ISO 12572:2016、ISO 1663: 2023等
液态水扩
散系数		材料在含湿量梯度或毛细压力差作用下，液态水在孔隙结构中的迁移扩散速率毛细吸水实验：将试样下表面与水接触，记录质量随时间的变化，根据毛细吸水系数反推液态水扩散系数国内标准：T/CECS 743-2020、T/CECS 10203-2022等
国际标准：ISO 15148:2002、ASTM C1585-20等

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由于基本物性参数在诸多领域中均应用广泛，人们对基本物性参数的认知最深入，相关测量方法尤为成熟：内部充盈大量微孔是多孔材料的主要特征之一，使介质体积增大而密度减小. 依据测量过程是否排除微孔内空气，可以分别测得表观密度与骨架密度，热湿耦合传递模型多用表观密度. 国内外诸多研究人员的测量结果表明，即便试样具有相同的型号与规格，试样密度也不一定相同[23, 56-60]. 以加气混凝土砌块为例，骨架密度在不同文献中的差值高达21.8%[57, 61]. 为了保证热湿传递实验结果具有可靠的验证价值，常重新测定所用材料的物性参数.

热物性参数直接影响多孔材料内的能量传递与蓄积，故在单一传热研究中已占重要地位，热物性参数的测量方式也充分发展. 因热物性参数可以受材料含湿量的显著影响，在涉及热湿耦合传递的研究中，须重新评估热物性参数在不同含湿状态下的对应数值. 具体而言，当水分积聚于材料内时，水自身的热容量可令材料整体比热容线性增大，该效应已在理论模型内得到直接体现（见表1）. 相对地，水分对有效导热系数的影响更复杂——尽管Tian等[62-63]建立了描述该影响过程的理论或半理论模型，但较高的理论水平要求限制了实际应用范围，使得实验测量仍为工程中的主要手段. 不同含湿状态下多种材料有效导热系数的测量结果显示：有效导热系数随着材料吸湿而单调递增[64-66]；在不同含湿范围内，部分材料的有效导热系数随着水分吸收的增长速率存在差异，表明水分在不同吸湿阶段的作用机理不尽相同[61]；此外，有效导热系数的各向异性表明，当应用生物基材料（如竹基、木基）时，应考虑构造方式，以保证满足保温性能的要求[56, 67-68].

在建筑所处的典型环境下，温度对湿物性参数的影响常可以忽略或以简化方式修正（如液态水扩散系数可以按Lucas-Washburn公式修正），含湿量对水分传递速率的影响显著[23]. 研究人员重点关注了材料含湿量对环境相对湿度的响应模式，明确了两者间所呈现的正相关关系，观测到在相对湿度趋于饱和时多孔材料含湿量急剧增大的现象（见图2）. 类似于有效导热系数，水蒸气渗透系数随着含湿量的增大而升高，该现象的原因如下：在低湿情况下，材料内以单分子或多分子吸附为主，水蒸气渗透主要依赖微孔扩散，受含湿量的影响很小；随着含湿量的增大，毛细凝结现象逐渐显现，水蒸气渗透已非单一的扩散过程，而是涵盖凝结、迁移与蒸发的综合作用，故含湿量提升所造成的影响愈发显著[23]. 同理，液态水扩散系数具有相近的特征[9, 69]. 上述现象共同表明，即便在相同的湿度梯度驱动下，高湿区内的水分传递过程通常更剧烈. 为了避免液态水扩散对水蒸气渗透系数测量过程的影响，在设置湿度梯度时，将高湿侧相对湿度控制在80%以下，以防止液态水大量产生而引起水分快速传递，从而影响测量结果[70-71]. 因液态水扩散系数常由毛细吸水实验测得，并对应毛细饱和含湿状态，此时液态水扩散起到主导作用，水蒸气渗透的影响相对有限，在该条件下，不同含湿量下的液态水扩散系数可由下式算得[9]：

$ D_\mathrm{w}=3.8 \times \left(\frac{A_{\text {cap }}}{\rho_{{\mathrm{w}},\text {cap }}}\right)^2 \times 1\;000^{{{\rho_{\mathrm{w}}}/{\rho_{{\mathrm{w}},{\text {cap }^{-1}}}}}}. $

式中：Acap为试样吸水系数，ρw,cap为试样饱和的水质量浓度.

在该方法中，水蒸气的影响并未剔除，其对水分传递的贡献仍被包含于算得的液态水扩散系数内. 若将该参数直接用于热湿耦合传递模型的求解过程，则水蒸气扩散量被重复计算[72-73]. 若要最大限度地提高求解精度，则可在计算液态水扩散系数时扣除与90%相对湿度对应的水蒸气扩散项（可由相应的渗透系数推得），以保留液态水传输的独立贡献[74].

在实际的测量过程中，试样的几何特征与测量环境应根据材料特性与测量目的而综合确定. 就试样尺寸而言，若尺寸过小，则难以反映材料孔隙结构的非均匀性，易使随机误差增大，且称重时须以非透湿容器密封[23]. 若尺寸过大，则会显著增大湿传递充分发展的耗时，延长测量周期. 由此可见，试样尺寸及相关测量条件的合理确定，对结果代表性与测量高效性均具有关键影响，应综合权衡材料特性、测量目的与时间成本后确定[75].

2.2. 热湿传递过程的探究

在探究围护结构内热湿传递过程的实验中，常用方法是通过监测典型节点的温湿度变化过程以推断传递规律. 随着测量技术的不断发展，可以通过红外热成像[76]与磁共振成像[77]的方式分别获取多孔材料的温度与含湿量，此类非接触测量既避免测量设备自身的干扰，也防止设备埋设过程中对围护结构的破坏，使得测量的理论精度显著提升. 考虑到红外热成像设备仅可以探测物体表面温度且结果易受表面发射率的影响，磁共振成像设备具有造价高昂、应用手段尚未完全成熟的特点，在围护结构表面或内部敷设或埋设传感器的方式仍是当下首选.

因接触测量将破坏围护结构[78-79]，且调控室内侧温湿度的过程将影响建筑的正常使用[80]，以既有建筑为被测对象难以满足探究热湿传递过程的需要. 构筑足尺建筑模型成为重要的替代手段之一，不仅实现了室内热湿环境的自由调控，也为不同材料与构造形式的对比实验提供了条件. 基于该优势，Xu等[81-87]利用足尺建筑模型开展大量研究，既揭示了部分热湿传递规律，也形成了可检验数值模拟精度的验证案例[88-89]. 其中，构筑含有多个房间的足尺模型虽然可以最大限度地复现实际的建筑情况，但很难避免相邻房间引起的干扰[85-87]. 足尺建筑模型通常被构筑为多栋、单间的形式，以保证各房间在相似室内外环境下接受对比，并用于不同围护结构形式的优劣评估[81-84]，如图3所示. Xu等[81-83]发现，围护结构的保温性能并非一成不变，极大地取决于用户的室内环境调控方式（如设定温度与用能模式），利用内嵌Isopleth霉菌预测模型的WUFI-Plus软件算得，夏热冬冷地区夜间自然通风极有可能引发木制围护结构表面孳生霉菌. Zhan等[84, 90]在分析不同类型围护结构霉菌孳生风险的基础上，观测到内表面的水汽凝结现象，表明在热湿地区须足够重视湿风险（即霉菌孳生与水汽凝结）的防范.

图 3

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图 3   探究热湿耦合传递过程的常见实验对象

Fig.3   Common experimental object for investigating coupled heat and moisture transfer process


足尺建筑模型可以满足热湿耦合实验的大部分需求，但高昂的建造成本与较大的占地面积，及便于建造与拆除的潜在要求均限制该模型的适用范围. 为了克服以上不足，研究人员常砌筑单面墙体试样，使表面暴露于实际环境[38, 91]或人工营造环境[92-94]. 前者可以完全复现自然与室内环境对热湿传递的作用效果，揭示环境因素对室内热湿状况的影响规律[38, 91]. 后者采用的实验设备（即热箱）虽然难以完全仿真自然环境因素（如风驱雨现象、太阳短波辐射），但可以形成自由可控的温湿度梯度，便于明确不同因素的作用效果. 基于此，Derome等[93]的研究表明，雨后乍晴导致的高温湿流是围护结构内水分的重要来源，而当内饰面层隔汽能力较强时，所积聚的水分难以释放. 该结论与Xu等[81-83]观测到的现象一致，表明该方法可以在某种程度上替代足尺模型.

基于前述2类方法，可以监测多数围护结构内的热湿传递过程，然而无论是物性参数测量，还是足尺模型与墙体试样的构建，均须消耗足量的多孔材料. 对于久经雨水和风沙侵蚀的历史建筑[78, 95-96]、墓葬[97]或石窟[98]而言，材料物性参数已显著改变，其特点难以由新产材料反映，而直接取样将造成不可逆破坏，难以开展数值模拟与实验研究. 在此类建筑普遍受湿破坏困扰的背景下，现场测试成为获取关键热湿参数并提出应对方案的必要途径. 为了避免损伤，测点多布于围护结构表面，通过温湿度监测完善数值模拟定解条件，从而获取温湿度场的分布[95, 98]. 在部分建筑中，为了实现对热湿传递过程的直接监测，可以将测点埋入围护结构内部. Hansen等[78]对丹麦四栋建于1877—1932年的建筑进行测试，发现内表面敷设隔汽层措施的效果有限，适度增强饰面层透气能力反而可以提升围护结构的热工性能. Klõšeiko等[96]通过对石墙测试，指出材料初始含湿量对围护结构热工性能的长远影响，表明建筑生产与施工阶段的湿控制同样重要. 此外，因被测建筑或构筑物内鲜有环境调控系统，围护结构内外的温湿度梯度有限，热湿传递现象不甚明显，Andreotti等[80]开发现场热箱系统，通过人为地增大温湿度梯度来使热湿传递过程更加显著.

综上所述，除部分具有历史价值的建筑或构筑物外，构建足尺模型或单面墙体试样基本能够满足研究需求，可以实现对围护结构热湿传递的监测. 凭借更强的可复现性、更低的经济与空间成本、更广的材料选择范围与更可控的热湿环境，构建单面墙体试样的方式（尤以热箱实验方法为代表）更契合本领域研究开展的需求. 受限于环境控制的单一性（通常仅能调节温度与相对湿度[92, 94]），热箱难以实现对环境因素的全面仿真（如太阳短波辐射、风驱雨现象）. 近年来，研究人员尝试将热箱与风洞结合，使试样外表面暴露于可控风场，配合辐射系统以模拟太阳短波与大气长波辐射[99-102]. Zhang等[103-104]证实了水分传递对热量传递的显著影响：通过将80%的辐射得热转化为潜热通量，湿传递最大可以令围护结构外表面温度降幅达到11 ℃，并使内表面热通量降低67.7%[103-104]. 对试样为平面构件（即令热湿呈近似一维传递）的要求使得该设备难以用于复杂围护结构的研究，无法揭示室内热湿状况对环境因素的响应过程. 平置构件的做法与垂直围护结构不符，使得部分环境因素（如风驱雨、长波辐射）难以如实复现[44, 105].

3. 基于热湿传递理论的工程应用研究

随着计算机算力的持续提升，可以通过数值模拟解决复杂结构内的热湿耦合传递问题. 因避免了实验中的系统与随机误差，模拟结果更适于量化热湿传递产生的各类影响. 数值模拟被广泛用于冷热负荷预测、冷凝霉变识别、保温优化设计、室内环境评估等领域，为建筑节能与性能提升提供了有力的技术支撑.

3.1. 湿传递影响负荷预测结果

热湿传递领域已达成的共识是：若数值模拟仅考虑热传递而忽略湿传递，则会使建筑负荷预测显著偏低. 此种湿传递对建筑节能的负面作用已由大量研究反复验证. Liu等[12]的模拟显示，在夏热冬冷地区，普通砖墙的冬、夏季负荷因湿传递而分别提升1.7~4.0%与9.9%~34.4%，其中夏季潜热负荷占比高达14.3%~52.2%，表明湿传递对负荷的影响不容忽视，且潜热负荷在负荷增大过程中具有关键作用. 在证明湿传递提升围护结构负荷（增幅为6.04%~7.33%）的基础上，Li等[13]发现其可改变围护结构对气温变化的响应过程——具体表现为气温衰减因子由26.27~38.28增大至79.40~114.41，响应时间延长71~79 min，成因是水分积聚显著增强了材料的热惰性.

湿传递导致建筑负荷增大的原因主要包括以下3个方面. 1）多孔材料内的水分积聚可以显著地提高导热系数. 2）热湿耦合模型可以量化被忽略的潜热负荷. 3）以往未关注的环境因素（如风驱雨）的影响可以由热湿传递研究得到揭示：当温度低且比热容大的雨水落于表面时，围护结构温度有所下降；材料含湿量的增加将提高导热系数，降低热阻，进一步放大湿传递的影响[106]. 相关研究表明，风驱雨引起的负荷变化可以高达36.1%[107]. 其中，夏季显热与潜热负荷分别降低7.9%~10.9%或升高2.2%~8.7%，冬季显热与潜热负荷分别升高4.3%~6.3%或降低0.9%~3.8%[108]. 当围护结构存在结构损坏（如墙体裂缝）时，上述因素的影响更显著，可使含湿量增大17.2%，并引起1.20 ℃的表面温升[109].

因背景环境对建筑负荷具有显著的影响，湿传递在不同地区或时期的影响不同. Mendes等[10]分别以新加坡、西雅图与菲尼克斯的气象参数为背景条件（分别对应湿热、湿冷与干热环境），通过数值模拟预测典型围护结构内的能量流动情况. 结果显示，潮湿环境可以强化湿传递的影响，使得能流峰值与总量较仅考虑传热的情况分别提升210%与59%. 符颢等[22]的研究表明，相较于温和或干热气候，湿热气候下的热湿传递过程可以引发更大的潜热负荷：当室内换气次数为5 h–1时，湿热气候下的潜热负荷占比可达45.6%，远甚于干热气候下的10.0%. 除此之外，全球变暖可以进一步放大湿传递的影响：在2072—2089年的未来气候情景下，湿传递将使外墙负荷增大11.3%~15.6%，其中潜热负荷占比由基准情景（2000—2017年）下的9.1%~10.8%升至10.1%~13.5%，且热湿传递的耦合作用将因气候变暖而不断增强，突显了在负荷预测中考虑湿传递的必要性[110].

除环境参数外，围护结构自身构造与选材差异可以显著影响湿传递的作用效果. Wang等[14]指出，相较于仅考虑热传递的负荷预测，引入湿传递后外墙热流强度平均增大10.4%，其中热桥处尤为显著：湿传递使热桥的影响范围扩大52.4%，对应的点传热系数增加55%~77%. 后续研究进一步显示，上述效应在湿热地区明显放大[111]，且随着围护结构的保温性能提升而愈为突显[108]，证明湿热地区零能耗建筑性能的有效评估须以热湿耦合传递过程分析为基础，全面考虑热量与水分在围护结构内的多维传递过程.

3.2. 湿传递引发湿风险

除允许水分通过外，多孔材料内的微孔为水分提供驻留空间，进而引发水分积聚现象. 该现象不但通过改变热湿物性参数而影响冷热负荷，且可因水分增多或温度骤降而形成危及结构安全的自由液态水[19]. 在液态水携霉菌孢子经微缝进入围护结构后[112-113]，适宜的温湿环境可以促使霉菌大量繁殖，威胁用户的舒适与健康[20].

针对武汉住宅建筑的调研表明，因保温性能不足，20世纪末早期住宅的围护结构内表面与室内空气间常存在较大温差（冬季），且随着室内采暖的普及而进一步加剧，致使冷凝问题日益突出. 归功于建筑节能设计的强制推行，围护结构的保温性能在2005年后显著提升. 因热桥保温处理仍不完善，该处的冷凝现象依旧存在[114]. 过度增大热桥处保温层厚度并非避免结露的有效途径. 研究表明，若保温层厚度选择不当，风驱雨与太阳辐射的共同作用会引起热桥内部水分的显著积聚，湿风险随之增大. 由此可见，热桥乃至整体围护结构的防结露设计必须建立在综合考虑多种环境因素的热湿耦合分析基础上[115- 116].

鉴于水分为霉菌孢子萌发的必要条件，围护结构内的霉菌孳生与冷凝现象密切相关. 基于VTT霉菌预测模型，Fedorik等[117]指出水汽凝结将诱发霉菌孳生，且该现象在水分毛细迁移过程受阻时更显著. 此外，霉菌风险具有显著的时空分布特征. 笔者等[16,118]发现，霉菌多发于初春与梅雨季节，且北向墙体风险远甚于其他朝向（夏热冬冷地区）. 贺宇彦等[118]指出，高温高湿环境下的自然通风非但难以改善热湿舒适，反而促使孢子提前萌发，加剧霉菌风险. 该结论与Xu等[81-83]的观测结果一致. 受环境因素的影响，不同地区的霉菌高发时段不同：Lee等[119]对韩国多栋住宅建筑的调研可知，该地区的霉菌孳生现象多发生于夏季. 此外，Lee等[119]强调了室内微环境对湿风险的影响效果，即围护结构边角处与受家具遮挡处常面临更大的水汽凝结与霉菌孳生风险. 可见，在常规热湿耦合模拟中引入室内空气域的热质交换过程，将有助于揭示上述现象的成因，准确评估水汽凝结与霉菌孳生风险[120- 121].

3.3. 湿传递改变保温的设计方式

湿传递对建筑负荷及湿风险的显著影响表明，忽略湿传递的围护结构优化策略通常不够全面，应用于工程实际时难以符合设计要求. 在热湿耦合传递模型的理论框架下，面向围护结构保温设计的优化可以大致分为2类，即围护结构保温方式的优劣评估与保温层最优厚度的调整.

Hansen等[78, 81-83, 93]研究证明，内侧隔汽性能的增强将大幅提升围护结构的冷凝风险. 鉴于常见的保温材料（如聚苯乙烯保温板、聚氨酯保温板）普遍具有较强的隔湿能力，内保温形式可能加剧围护结构的湿风险. 上述推断已在Xu等[122-123]的研究中得到印证：在夏热冬冷地区连续用能条件下，内保温墙体更易积聚水分，冷凝风险明显提升；反之，外保温可以提供更优的隔热性能，降低供冷与采暖能耗. 随着用能模式的调整，保温方式的适用性发生变化，如在夏热冬冷地区典型的间歇用能条件下，室内温湿度呈周期性波动，使得热湿传递方向频繁切换，过程更复杂. 此时，内保温在供冷与供暖阶段均展现出更优的节能性能[124-125].

在确定保温层最优厚度方面，Liu等[15]在预测夏热冬冷地区外墙热湿负荷的基础上，采用P1-P2经济模型确定最佳厚度及投资回收周期，结果显示：在湿传递增大建筑负荷的作用下，最佳保温层厚度须增大3.7%~7.8%，投资回收周期相应地缩短2.3%~4.8%. Feng等[126]在综合考虑围护结构含湿量、负荷、经济成本的基础上，利用非支配排序遗传算法对外墙最佳保温层厚度进行多目标优化，得到夏热冬冷地区内保温与外保温墙体对应的最佳保温砂浆厚度分别为25~29 mm与36~38 mm（墙体构造层由200 mm加气混凝土砌块筑成）.

综上，热湿耦合传递模型不仅有助于提出更符合实际的围护结构优化策略，而且提升了经济评估的参考价值. 随着节能标准的不断提高，既有研究对象难以满足现行规范（如保温砂浆因存在安全隐患，已被多地禁用[127]），故针对零能耗建筑的围护结构保温优化设计至关重要.

3.4. 湿传递影响室内环境

当室内空气流经围护结构表面时，两者间将发生对流换热与传质，表明湿传递可以影响室内环境. 王莹莹等[11,128]的研究表明，水分传递可以使室内热湿环境更稳定（即温湿度波动幅度减小），更符合人体舒适的要求. 王莹莹[11]特别指出，随着室外相对湿度波动幅度的增大，湿传递的调节作用愈加显著，表明湿传递可能具备改善室内热湿环境的潜在价值. 基于该特点，田帅奇等[70, 129]提出在多孔材料中注入石蜡以制备相变微胶囊复合加气混凝土，证明将该材料用于围护结构，可以稳定室内热湿环境并降低负荷峰值. 田帅奇[70]指出，当发泡剂（铝粉）与相变微胶囊（RT25级石蜡）的加载质量分数分别为1%与3% 时，所得材料在孔隙率、导热系数和蓄热能力方面达到最佳平衡，表现出理想的综合性能.

上述研究证明湿传递在降低建筑能耗与改善室内热湿舒适性方面的潜力，提出若干可行的途径. 现有研究多将室内空气简化为单一节点，忽略空间内不同区域温度与相对湿度的差异[11]，在一定程度上导致对湿传递作用效果的误判. 此局限要求考虑空气域的热质交换过程，以提高评估的准确度[120-121].

4. 现存问题与发展方向

4.1. 理论层面

利用现有的理论模型，可以较准确地描述热量与水分在均质围护结构内的一维迁移情况，而在传递过程的各向异性表征与环境因素的全面完整考虑方面仍有提升空间，可以分别体现在控制方程与边界条件的改进上. 现有热湿耦合传递模型中的控制方程多基于材料均质假设，即便用于复杂节点或不均匀材料，仍默认热量与水分在各方向上遵循完全一致的传递规律. 在围护结构内存在一定程度的风压驱动湿空气流动[38]，高湿条件下的重力驱动湿迁移不可忽视[130-131]，生物基材料的物性参数普遍呈现各向异性[56]. 上述因素表明，控制方程需要更精细的表征，以准确描述热湿在不同方向上的特异性传递过程.

就边界条件而言，温度、相对湿度和太阳短波辐射已在多数研究中得到考虑，而长波辐射、风驱雨及热岛效应的综合作用很少被考虑. 相关研究即便涉及，也多是单独考察某一因素，且常依赖单一传热模型，得到该因素可以显著影响围护结构能量传递过程的结论[108]. 鉴于不同环境因素间的交互作用，且热量和水分传递本身高度耦合，在热湿传递分析中须对多种因素进行综合考量. 此外，不同于其他因素（如辐射）所呈现的连续作用，雨水本身具有离散性，当雨滴随空气流动落于围护结构表面时，实际作用情况难以准确量化，而雨水并非在接触围护结构的瞬间被吸收——飞溅、径流加大了量化风驱雨影响的复杂性[132]. 现有的计算方法大多依赖经验公式，但有效性存在争议[133].

此外，在建筑迈向零能耗的进程中，围护结构所采用的建筑材料与构造形式正经历深刻变革（如引入光伏一体化组件[134-135]、采用热响应涂料[136-137]）. 当围护结构装载光伏组件时，热湿传递不再局限于单一多孔介质，而是同时涵盖致密介质（光伏面板）与空气介质（背板空腔）[138]. 伴随着光电转换的进行，太阳辐射对建筑的作用由单一热效应拓展至涵盖多种能量转化的多物理场耦合过程. 当在围护结构表面施加热响应涂料时，材料物性参数已不可再视作含湿量的单值函数，极高的温度敏感性要求在理论模型中嵌入温度相关变量[139]，使得复杂度进一步提升. 在此类场景下，须构建统一的控制方程体系，以同时描述热量与水分在多类型介质中涉及的多种传递与转化形式，从而反映新形式围护结构的热湿状态及冷热负荷的瞬态变化.

综上所述，未来在理论层面的研究可以在现有模型的基础上进一步拓展. 1）纳入重力与风压驱动的各向异性传递机制，考虑纤维取向与温度变化对材料物性参数的影响. 2）通过更精确的量化方法评估环境因素对围护结构的作用情况，构建可以反映建筑实际气候特征的综合边界条件体系. 此外，可以结合计算流体动力学的理念，实现对新型结构中复杂热湿耦合传递行为的系统表征.

4.2. 实验层面

在热湿物性参数测量方面，现有方法的框架已较成熟，国内外建立了较完备的标准体系，基本满足热湿传递分析的需求. 因水分传递过程较缓慢，现有方法的周期冗长且须重复测量，不利于新材料的推广利用与测量精度的提升.

以平衡含湿量的测量为例，为了确认试样与环境达到平衡状态，须反复测定质量，使试样多次经历短期吸湿与放湿过程. 在此过程中，湿滞效应的叠加不可避免地引入偏差，从而降低测量结果的准确性[140]. 对于水蒸气渗透系数，情况更复杂. 常用的干湿杯法通过在试样两侧营造不同的湿度环境，形成恒定的湿度梯度，根据质量变化速率反推试样在该平均含湿量下的渗透系数[141]. 不同的湿度梯度可以对应相同的平衡含湿量，而所得的渗透系数显然不同，使该方法结果的准确性难以保证. 为了减小误差，常须尽量控制两侧的湿度梯度，但若要获取覆盖全湿度区间的参数值，则必须开展大量实验，大幅提升了工作量. 为了应对该问题，开发了高自动化测量仪器，但高昂的成本成为新的障碍[142].

在热湿传递过程的监测方面，现有方法适用于多尺度、多类型的建筑与围护结构，可以在人工控制或真实环境下开展测试. 现有研究多聚焦于围护结构内部的热湿传递过程，对某些外部环境因素（如风驱雨）的作用机理缺乏充分的认识. 尽管Derome等[106]开展相关的实验研究，但对象多为实际建筑或足尺建筑模型，在该条件下，降雨量与风向难以保持恒定，瞬时波动较显著，实验可控性差，难以获得稳定且可重复的观测结果，使得传递规律不够清晰. 类似的问题存在于光伏背板所形成的空腔内：当外部气流不稳定时，腔体内的空气循环将呈现极强的随机性，使得热湿耦合过程的观测更复杂[138].

在环境条件更可控的基础上，须辅以低成本、高精度的非接触式测量手段，以避免热湿传递过程因传感器埋设而受干扰. 磁共振成像虽然可以精确地反映材料内部的含湿情况，但高昂造价与庞大体积限制了磁共振成像在工程实践中的推广. 相较之下，基于声波与电磁波的非接触检测技术（如超声[143]、微波/射频[144]及太赫兹时域光谱[145]）能够以更低的成本探测材料内部的含湿情况，但在建筑围护结构中的适配性有待深入的探索. 不同于含湿量，针对材料内部温度的非接触测量存在显著空白——较成熟的热成像技术仅可以提供表面温度信息，内部温度仍须依赖数值反演或其他监测手段[146].

综上所述，未来的热湿物性参数测量亟需兼具稳定性、简便性且设备依赖度低的实验方法，以缩短周期并提升精度. 热湿传递过程的观测应关注更具可控性与复现性的实验方法，结合低成本、非侵入性的探测技术，提升监测精度，为建筑环境的物联网化、数字孪生及碳排放监测提供数据支撑.

4.3. 应用层面

尽管大量研究证实了湿传递的重要影响，但在国内实际工程中，考虑热湿耦合传递过程的案例仍十分有限. 即便在防冷凝设计中，仍普遍沿用早期的Glaser模型，难以满足高湿地区零能耗建筑围护结构的性能要求. 上述局面的形成主要源于以下3个方面的原因. 1）因测量周期长，获取难度高，多孔材料的湿物性参数数据库匮乏，制约了工程应用. 2）热传递可以由稳态负荷计算以满足能耗评估，湿传递涉及瞬态凝结与霉菌生长，须动态模拟支撑. 3）热湿耦合传递模型为高度非线性的偏微分方程组，须借助数值方法求解，技术门槛较高. 为了突破上述限制，分别从现有应用手段的优化与新型方法体系的构建两方面协同推进.

在主流能耗模拟软件中，集成热湿传递分析模块与热湿物性参数数据库是推广热湿传递分析、降低使用门槛的直接途径. 在具备此类功能的软件中，德国弗劳恩霍夫研究所开发的WUFI系列较典型，其配备较完整的物性参数数据库，可以通过物理建模方法求解热湿传递过程[40]. 由于材料的地域差异，该数据库在国内的适用性较有限. WUFI的非开源特征使得模型设置缺乏透明度，驱动势与边界条件难以调整，不利于针对性分析. 此外，WUFI的功能以湿风险识别为主，在能耗预测和室内热湿舒适度评估方面尚不完善.

将热湿耦合传递模块嵌入传统建筑能耗模拟软件，是解决上述问题的有效方法. 自2012年起，EnergyPlus已支持热湿耦合传递分析，实现了考虑热湿传递时的建筑负荷与能耗动态模拟[147]. 陈友明等[44]基于DeST平台开发热湿耦合传递计算程序，通过建立功能模型单元（functional mock-up unit, FMU）并采用功能模型接口（functional mock-up interface, FMI），完成与主程序的双向数据交互，实现了围护结构热湿传递与能耗计算的协同模拟. 未内置热湿物性参数数据库的不足显著提高了以上两款软件的使用门槛，限制了应用范围. 两者均假设热量与水分呈一维传递，使关键部位（如热桥）的影响难以得到准确地反映，从而限制了相关分析结果在零能耗建筑应用中的全面性.

以机器学习为代表的数据驱动方法的发展，使热湿传递分析不再仅依赖复杂机理模型，从而为工程实践的加速提供了新的技术途径. 凭借出色的时间序列建模能力，长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）尤其适用于预测围护结构单点温湿度的长期变化[148]. 湿风险通常呈区域性分布，难以通过预测单一点值实现发展趋势的全面刻画，故须将预测对象拓展至温湿度场的二维乃至三维分布. 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）凭借优异的空间特征提取能力，在热湿状态的全场预测中展现出显著优势，但该方法对长时间序列建模的适应性较差，使其在状态演化预测中的深入研究受到了限制[149]. 为了兼顾时间与空间维度的建模需求，卷积长短期记忆网络（convolutional LSTM, ConvLSTM）应运而生，该网络融合了LSTM对时序演化的敏感性与CNN对空间分布的提取能力，为围护结构温湿度场的动态演变预测提供了更有力的技术手段[150]. 单纯由数据驱动的人工智能模型缺乏机理约束，易产生有悖于物理规律的结果. 引入物理信息神经网络（physics-informed neural networks, PINN），在损失函数中嵌入偏微分方程并结合材料特征，可以实现物理一致性与跨材料泛化，提升模型的精度与稳定性[151].

基于人工智能技术的围护结构热湿状态时空预测有望推动建筑智能调控向更深入、更全面的方向迈进. 相较于以整体负荷为对象的传统路径，基于热湿分布的预测可以将负荷贡献定位至具体区域，为制定针对性干预措施提供支撑[152]. 若嵌入不同的室内环境设定场景，则可以推演围护结构对多种空调运行模式的热湿响应，辅助评估墙体表面结露风险，为设备的动态调节提供参考[153]. 此外，墙体温度分布的重建为评估墙面与人体间的辐射换热提供了基础，弥补现有环境调控策略仅关注空气参数而忽略热辐射的缺陷[154]，有助于营造更契合人体热舒适的室内热湿环境. 上述应用方向表明，在零能耗建筑场景下，融合人工智能技术的热湿传递研究具有广泛且多元的应用潜力，是推动建筑低碳化、数智化发展的重要支撑.

综上所述，为了使热湿传递研究在工程实践中具备更广泛的应用潜力并发挥更强的指导作用，应将热湿传递研究有机融入现有的能耗模拟体系，实现与建筑设计、运行管理的深度衔接. 针对传统模型在建模难度、参数依赖及计算效率上的不足，应引入人工智能与物理约束的方法，构建高效、可推广的热湿传递预测框架.

5. 结　语

围护结构内的热湿耦合传递过程影响供暖空调负荷，重塑温湿度场分布，在建筑运行阶段能源消耗与室内舒适环境营造中发挥着关键作用. 本文系统回顾了近数十年来热湿传递相关研究的主要进展. 热湿耦合传递理论模型不断发展，旨在以更高的精度、更快的效率来描述围护结构内的实际热湿传递过程. 大量相关实验研究也得到开展，实验结果不但直接揭示了热湿传递规律，而且为理论模型的数值求解与校核提供了重要基础. 热湿耦合传递理念逐渐被应用于实际工程问题，以提升负荷预测精度，识别湿风险高发区域，为围护结构的优化设计提供了理论依据及科学指导. 随着零能耗目标的不断推进，对建筑围护结构的性能要求持续提升，对湿风险的识别也须更精细. 如何在理论建模、实验测试和工程应用之间建立更紧密的耦合路径，充分发挥新兴方法的优势，是推动本领域持续发展的重要方向. 本文梳理了当前热湿耦合传递研究中亟待突破的代表性问题，展望热湿耦合传递研究在新材料、新形式、新方法条件下的发展趋势，以期促进建筑节能领域的未来研究.

参考文献

中国能源研究会. 中国能源发展报告2018[M]. 北京: 中国建材工业出版社, 2018.

[本文引用: 1]

新华社. 习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话[EB/OL]. (2020-09-22)[2025-09-10]. www. gov. cn/xinwen/2020-09/22/content_5546168. htm.

[本文引用: 1]

中国建筑节能协会, 重庆大学城乡建设与发展研究院

中国建筑能耗与碳排放研究报告(2023年)

[J]. 建筑, 2024, (2): 46- 59

[本文引用: 1]

China Association of Building Energy Efficiency, Institute of Urban-Rural Construction and Development, Chongqing University

Research report on building energy consumption and carbon emissions in China (2023)

[J]. Construction and Architecture, 2024, (2): 46- 59

[本文引用: 1]

中华人民共和国住房和城乡建设部. 近零能耗建筑技术标准: GB/T 51350—2019 [S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2019.

[本文引用: 1]

江亿

我国建筑耗能状况及有效的节能途径

[J]. 暖通空调, 2005, 35 (5): 30- 40

[本文引用: 1]

JIANG Yi

Energy consumption of buildings in China and effective energy-saving ways

[J]. Heating Ventilating and Air Conditioning, 2005, 35 (5): 30- 40

[本文引用: 1]

NAJJAR M K, FIGUEIREDO K, HAMMAD A W A, et al

A framework to estimate heat energy loss in building operation

[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 235: 789- 800

DOI:10.1016/j.jclepro.2019.07.026      [本文引用: 1]

ZHAO K, JIANG Z, HUANG Y, et al

The method of reducing heat loss from thermal bridges in residential buildings with internal insulation in the hot summer and cold winter zone of China

[J]. Journal of Building Engineering, 2022, 62: 105421

DOI:10.1016/j.jobe.2022.105421      [本文引用: 1]

任梦玉, 罗晓予, 葛坚

老旧小区改造的减碳潜力评估

[J]. 建筑与文化, 2022, (9): 119- 121

[本文引用: 1]

REN Mengyu, LUO Xiaoyu, GE Jian

Carbon reduction potential assessment of old residential transformation

[J]. Architecture and Culture, 2022, (9): 119- 121

[本文引用: 1]

KÜNZEL H M. Simultaneous heat and moisture transport in building components: one-and two-dimensional calculation [R]. Stuttgart: Fraunhofer IRB Verlag Stuttgart, 1995.

[本文引用: 6]

MENDES N, WINKELMANN F C, LAMBERTS R, et al

Moisture effects on conduction loads

[J]. Energy and Buildings, 2003, 35 (7): 631- 644

DOI:10.1016/S0378-7788(02)00171-8      [本文引用: 2]

王莹莹. 围护结构湿迁移对室内热环境及空调负荷影响关系研究 [D]. 西安: 西安建筑科技大学, 2013.

[本文引用: 4]

WANG Yingying. Research on the effect of the palisade structure moisture transfer on the indoor thermal environment and air-conditioning load [D]. Xi’an: Xi’an University of Architecture and Technology, 2013.

[本文引用: 4]

LIU X, CHEN Y, GE H, et al

Numerical investigation for thermal performance of exterior walls of residential buildings with moisture transfer in hot summer and cold winter zone of China

[J]. Energy and Buildings, 2015, 93: 259- 268

DOI:10.1016/j.enbuild.2015.02.016      [本文引用: 2]

LI F, LI Q, MENG Q, et al

Effect of moisture on the thermal performance of exterior walls in the tropical islands of the South China Sea

[J]. Applied Thermal Engineering, 2021, 186: 116505

DOI:10.1016/j.applthermaleng.2020.116505      [本文引用: 3]

WANG Y, FAN Y, WANG D, et al

The effect of moisture transfer on the inner surface thermal performance and the thermal transmittance of the roof-wall corner building node in high-temperature and high-humidity areas

[J]. Journal of Building Engineering, 2021, 44: 102949

DOI:10.1016/j.jobe.2021.102949      [本文引用: 2]

LIU X, CHEN Y, GE H, et al

Determination of optimum insulation thickness for building walls with moisture transfer in hot summer and cold winter zone of China

[J]. Energy and Buildings, 2015, 109: 361- 368

DOI:10.1016/j.enbuild.2015.10.021      [本文引用: 2]

XUE Y, FAN Y, WANG Z, et al

Facilitator of moisture accumulation in building envelopes and its influences on condensation and mould growth

[J]. Energy and Buildings, 2022, 277: 112528

DOI:10.1016/j.enbuild.2022.112528      [本文引用: 2]

CHAE Y, KIM S H

Interstitial hygrothermal analysis for retrofitting exterior concrete wall of modern heritage building in Korea

[J]. Case Studies in Construction Materials, 2022, 16: e00797

DOI:10.1016/j.cscm.2021.e00797      [本文引用: 1]

AKTAS Y D, D’AYALA D, BLADES N, et al

An assessment of moisture induced damage in Blickling Hall in Norfolk, England, via environmental monitoring

[J]. Heritage Science, 2017, 5 (1): 5

DOI:10.1186/s40494-017-0119-4      [本文引用: 1]

BAYAT P M, NIKLEWSKI J, NAGHIBI A, et al

Robust probabilistic modelling of mould growth in building envelopes using random forests machine learning algorithm

[J]. Building and Environment, 2023, 243: 110703

DOI:10.1016/j.buildenv.2023.110703      [本文引用: 2]

DU C, LI B, YU W

Indoor mould exposure: characteristics, influences and corresponding associations with built environment: a review

[J]. Journal of Building Engineering, 2021, 35: 101983

DOI:10.1016/j.jobe.2020.101983      [本文引用: 2]

BARBOSA R M, MENDES N

Combined simulation of central HVAC systems with a whole-building hygrothermal model

[J]. Energy and Buildings, 2008, 40 (3): 276- 288

DOI:10.1016/j.enbuild.2007.02.022      [本文引用: 1]

符颢, 凌莉, 秦孟昊

建筑热湿耦合模型在不同气候条件下的应用评价

[J]. 建筑科学, 2017, 33 (2): 120- 128

[本文引用: 2]

FU Hao, LING Li, QIN Menghao

Evaluation of different thermal models for simulating building energy consumption in typical climate conditions

[J]. Building Science, 2017, 33 (2): 120- 128

[本文引用: 2]

冯驰. 多孔建筑材料湿物理性质的测试方法研究 [D]. 广州: 华南理工大学, 2014.

[本文引用: 6]

ZENG S, YAN Z, YANG J

A whole-process simulation for energy piles in unsaturated soils considering the coupled heat and moisture transfer

[J]. Energy and Buildings, 2022, 271: 112321

DOI:10.1016/j.enbuild.2022.112321      [本文引用: 1]

JIA N, JIA X, AN H, et al

A 3D heat and moisture transfer model with radiation in clothing

[J]. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2019, 517: 440- 451

DOI:10.1016/j.physa.2018.11.022      [本文引用: 1]

HENS H. Heat, air and moisture transfer in highly insulated building envelopes [R]. Leuven: Catholic University Leuven, 1996.

[本文引用: 1]

United States Department of Energy Building Technologies Office. EnergyPlus [CP/OL]. (2025-03-31). https://www.energyplus.net.

[本文引用: 1]

GLASER H

Einfluss der temperatur auf den dampfdurchgang durch trockene isolierwände

[J]. Kä ltetechnik, 1957, 9 (6): 2

[本文引用: 2]

FICKER T

Non-isothermal steady-state diffusion within Glaser’s condensation model

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2003, 46 (26): 5175- 5182

DOI:10.1016/S0017-9310(03)00356-9      [本文引用: 1]

柳孝图. 建筑物理 [M]. 2版. 北京: 中国建筑工业出版社, 2000.

[本文引用: 1]

PHILIP J R, DE VRIES D A

Moisture movement in porous materials under temperature gradient

[J]. Transactions American Geophysical Union, 1957, 38 (2): 222- 232

DOI:10.1029/tr038i002p00222      [本文引用: 2]

王晓宇. 相变调湿墙体内部热湿传递特性研究 [D]. 南京: 东南大学, 2021.

[本文引用: 1]

WANG Xiaoyu. Study on coupled heat and moisture transfer characteristics of hygroscopic phase change walls [D]. Nanjing: Southeast University, 2021.

[本文引用: 1]

LUIKOV A V. Heat and mass transfer in capillary-porous bodies [M]//Advances in heat transfer volume 1. Amsterdam: Elsevier, 1964: 123–184.

[本文引用: 1]

LUIKOV A V

Systems of differential equations of heat and mass transfer in capillary-porous bodies (review)

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 1975, 18 (1): 1- 14

DOI:10.1016/0017-9310(75)90002-2      [本文引用: 2]

Bauklimatik Dresden Software GmbH, Technical University of Dresden Institute for Building Climatology. Delphin [CP/OL]. (2024-12-18). https://bauklimatik-dresden.de.

[本文引用: 1]

LIN M W, BERMAN J B, KHOSHBAKHT M, et al

Modeling of moisture migration in an FRP reinforced masonry structure

[J]. Building and Environment, 2006, 41 (5): 646- 656

DOI:10.1016/j.buildenv.2005.02.026      [本文引用: 1]

鲍洋. 多孔介质建筑墙体热湿耦合迁移数值模拟研究 [D]. 长沙: 湖南大学, 2019.

[本文引用: 1]

BAO Yang. Numerical simulation of coupled heat and moisture transfer in porous building walls [D]. Changsha: Hunan University, 2019.

[本文引用: 1]

刘向伟. 夏热冬冷地区建筑墙体热、空气、湿耦合迁移特性研究 [D]. 长沙: 湖南大学, 2015.

[本文引用: 4]

LIU Xiangwei. Investigation of the coupled heat, air and moisture transport in building walls in hot summer and cold winter zone [D]. Changsha: Hunan University, 2017.

[本文引用: 4]

COMSOL AB. COMSOL multiphysics [CP/OL]. (2024-11-19). https://cn.comsol.com.

[本文引用: 1]

Fraunhofer Institute for Building Physics. WUFI [CP/OL]. (2025-03-05). https://wufi.de/cn.

[本文引用: 2]

MILLY P C D

Moisture and heat transport in hysteretic, inhomogeneous porous media: a matric head-based formulation and a numerical model

[J]. Water Resources Research, 1982, 18 (3): 489- 498

DOI:10.1029/WR018i003p00489      [本文引用: 1]

SASIC K A. HAM tools an integrated simulation tool for heat, air and moisture [D]. Gothenburg: Chalmers University of Technology, 2004.

[本文引用: 1]

JAYAMAHA S E G, WIJEYSUNDERA N E, CHOU S K

Effect of rain on the heat gain through building walls in tropical climates

[J]. Building and Environment, 1997, 32 (5): 465- 477

DOI:10.1016/S0360-1323(97)00005-X      [本文引用: 1]

陈友明, 房爱民, 刘向伟, 等. 建筑热湿耦合传递理论及应用 [M]. 北京: 科学出版社, 2023.

[本文引用: 5]

谭羽非, 吴家正, 朱彤. 工程热力学 [M]. 6版. 北京: 中国建筑工业出版社, 2016.

[本文引用: 1]

ZHONG Z. Combined heat and moisture transport modeling for residential buildings [D]. West Lafayette: Purdue University, 2008.

[本文引用: 1]

RODE C. Combined heat and moisture transfer in building constructions [D]. Technical University of Denmark, 1990.

BURCH D M, CHI J. A PC program for predicting heat and moisture transfer in building envelopes [M]. Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 1997.

[本文引用: 1]

WANG Y, MA C, LIU Y, et al

Effect of moisture migration and phase change on effective thermal conductivity of porous building materials

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2018, 125: 330- 342

DOI:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.04.062      [本文引用: 1]

黄建恩, 吕恒林, 冯伟

多层墙体热湿耦合传递模型及验证

[J]. 土木建筑与环境工程, 2015, 37 (1): 18- 22

[本文引用: 2]

HUANG Jian’en, LYU Henglin, FENG Wei

Mathematical model and its validation of coupled heat and moisture transfer for multilayer wall

[J]. Journal of Civil, Architectural and Environmental Engineering, 2015, 37 (1): 18- 22

[本文引用: 2]

赵荣义, 范存养, 薛殿华, 等. 空气调节 [M]. 4版. 北京: 中国建筑工业出版社, 2009.

[本文引用: 1]

QIN M, BELARBI R, AIT-MOKHTAR A, et al

Nonisothermal moisture transport in hygroscopic building materials: modeling for the determination of moisture transport coefficients

[J]. Transport in Porous Media, 2008, 72 (2): 255- 271

DOI:10.1007/s11242-007-9148-x      [本文引用: 2]

BUDAIWI I, EL-DIASTY R, ABDOU A

Modelling of moisture and thermal transient behaviour of multi-layer non-cavity walls

[J]. Building and Environment, 1999, 34 (5): 537- 551

DOI:10.1016/S0360-1323(98)00041-9      [本文引用: 2]

MENDES N, PHILIPPI P C

A method for predicting heat and moisture transfer through multilayered walls based on temperature and moisture content gradients

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2005, 48 (1): 37- 51

DOI:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2004.08.011      [本文引用: 1]

XUE Y, GAO T, FAN Y, et al

A coupled hygrothermal transfer model with driving potential of moisture content for multilayer envelopes: feasibility analysis and advantages demonstration

[J]. Journal of Building Engineering, 2025, 112: 113530

DOI:10.1016/j.jobe.2025.113530      [本文引用: 1]

陆江, 徐婉清, 薛育聪, 等

木材热湿物性参数测试与比较

[J]. 建筑科学, 2023, 39 (8): 160- 167

[本文引用: 4]

LU Jiang, XU Wanqing, XUE Yucong, et al

Test and comparison of hygrothermal properties of wooden materials

[J]. Building Science, 2023, 39 (8): 160- 167

[本文引用: 4]

TIAN S Q, WANG K, FAN L W, et al

Effects of sample length on the transient measurement results of water vapor diffusion coefficient of porous building materials: a case study of autoclave aerated concrete (AAC) with various porosities

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2019, 135: 209- 219

DOI:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.01.124      [本文引用: 1]

LOSINI A E, GRILLET A C, VO L, et al

Biopolymers impact on hygrothermal properties of rammed earth: from material to building scale

[J]. Building and Environment, 2023, 233: 110087

DOI:10.1016/j.buildenv.2023.110087     

VOLOLONIRINA O, COUTAND M, PERRIN B

Characterization of hygrothermal properties of wood-based products: impact of moisture content and temperature

[J]. Construction and Building Materials, 2014, 63: 223- 233

DOI:10.1016/j.conbuildmat.2014.04.014     

HUANG Z, SUN Y, MUSSO F

Assessment of bamboo application in building envelope by comparison with reference timber

[J]. Construction and Building Materials, 2017, 156: 844- 860

DOI:10.1016/j.conbuildmat.2017.09.026      [本文引用: 1]

姚晓莉. 面向建筑节能的加气混凝土吸放湿特性与有效导热系数研究 [D]. 杭州: 浙江大学, 2015.

[本文引用: 2]

YAO Xiaoli. The moisture absorption/desorption behavior effective thermal conductivity of autoclaved aerated concrete toward energy-efficient buildings [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2015.

[本文引用: 2]

TIAN S, YU S, WANG X, et al

Experimental determination and fractal modeling of the effective thermal conductivity of autoclave aerated concrete (AAC) impregnated with paraffin for improved thermal storage performance

[J]. Applied Thermal Engineering, 2019, 163: 114387

DOI:10.1016/j.applthermaleng.2019.114387      [本文引用: 1]

WANG Y, MA C, LIU Y, et al

A model for the effective thermal conductivity of moist porous building materials based on fractal theory

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2018, 125: 387- 399

DOI:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.04.063      [本文引用: 1]

HUANG Z, SUN Y, MUSSO F

Experimental study on bamboo hygrothermal properties and the impact of bamboo-based panel process

[J]. Construction and Building Materials, 2017, 155: 1112- 1125

DOI:10.1016/j.conbuildmat.2017.08.133      [本文引用: 1]

DEL COZ DÍAZ J J, ÁLVAREZ RABANAL F P, GARCIA NIETO P J, et al

Hygrothermal properties of lightweight concrete: experiments and numerical fitting study

[J]. Construction and Building Materials, 2013, 40: 543- 555

DOI:10.1016/j.conbuildmat.2012.11.045     

YANG W, LIU J, WANG Y, et al

Experimental study on the thermal conductivity of aerogel-enhanced insulating materials under various hygrothermal environments

[J]. Energy and Buildings, 2020, 206: 109583

DOI:10.1016/j.enbuild.2019.109583      [本文引用: 1]

俞自涛, 胡亚才, 田甜, 等

木材横纹有效导热系数的分形模型

[J]. 浙江大学学报: 工学版, 2007, 41 (2): 351- 355

[本文引用: 1]

YU Zitao, HU Yacai, TIAN Tian, et al

Fractal model for predicting effective thermal conductivity perpendicular to fibres of wood

[J]. Journal of Zhejiang University: Engineering Science, 2007, 41 (2): 351- 355

[本文引用: 1]

俞自涛, 胡亚才, 洪荣华, 等

温度和热流方向对木材传热特性的影响

[J]. 浙江大学学报: 工学版, 2006, 40 (1): 123- 125,166

[本文引用: 1]

YU Zitao, HU Yacai, HONG Ronghua, et al

Influence of temperature and heat flux direction on wood heat transfer performance

[J]. Journal of Zhejiang University: Engineering Science, 2006, 40 (1): 123- 125,166

[本文引用: 1]

杨寒羽, 黄先奇, 唐鸣放, 等

多孔建筑材料液态水扩散系数的简化预测方法

[J]. 建筑科学, 2022, 38 (4): 37- 43

[本文引用: 1]

YANG Hanyu, HUANG Xianqi, TANG Mingfang, et al

A simplified estimation method for liquid diffusion coefficient of porous building materials

[J]. Building Science, 2022, 38 (4): 37- 43

[本文引用: 1]

田帅奇. 加气混凝土水蒸气传递特性测试方法及其相变复合材料的基础热物性研究 [D]. 杭州: 浙江大学, 2022.

[本文引用: 3]

TIAN Shuaiqi. Investigation on the measurement methodology of water vapor transfer properties of autoclaved aerated concrete (AAC) and the basic thermal properties of AAC-based phase change composites [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2022.

[本文引用: 3]

LU J, WANG K, QU M

Experimental determination on the capillary water absorption coefficient of porous building materials: a comparison between the intermittent and continuous absorption tests

[J]. Journal of Building Engineering, 2020, 28: 101091

DOI:10.1016/j.jobe.2019.101091      [本文引用: 1]

BOARDMAN C R, GLASS S

Improving the accuracy of a hygrothermal model for wood-frame walls: a cold-climate study

[J]. Buildings, 2020, 10 (12): 236

DOI:10.3390/buildings10120236      [本文引用: 1]

GLASS S V, BOARDMAN C R, FARKAS N, et al

Improved engineering model for water absorption in softwoods

[J]. Science and Technology for the Built Environment, 2024, 30 (7): 694- 708

DOI:10.1080/23744731.2023.2299167      [本文引用: 1]

SAMUEL V. GLASS C R B, ELEANOR Q. Daniels modeling water absorption in wood with an improved approximation method [C]// Proceedings Buildings XV Conference, Thermal Performance of the Exterior Envelopes of Whole Buildings. Florida: [s. n. ], 2022: 347-356.

[本文引用: 1]

WANG Y, WANG W, WANG D, et al

Study on the influence of sample size and test conditions on the capillary water absorption coefficient of porous building materials

[J]. Journal of Building Engineering, 2021, 43: 103120

DOI:10.1016/j.jobe.2021.103120      [本文引用: 1]

O’GRADY M, LECHOWSKA A A, HARTE A M

Application of infrared thermography technique to the thermal assessment of multiple thermal bridges and windows

[J]. Energy and Buildings, 2018, 168: 347- 362

DOI:10.1016/j.enbuild.2018.03.034      [本文引用: 1]

GAEINI M, WIND R, DONKERS P A J, et al

Development of a validated 2D model for flow, moisture and heat transport in a packed bed reactor using MRI experiment and a lab-scale reactor setup

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2017, 113: 1116- 1129

DOI:10.1016/j.ijheatmasstransfer.2017.06.034      [本文引用: 1]

HANSEN T K, BJARLØV S P, PEUHKURI R H, et al

Long term in situ measurements of hygrothermal conditions at critical points in four cases of internally insulated historic solid masonry walls

[J]. Energy and Buildings, 2018, 172: 235- 248

DOI:10.1016/j.enbuild.2018.05.001      [本文引用: 4]

MOUJALLED B, AÏT OUMÉZIANE Y, MOISSETTE S, et al

Experimental and numerical evaluation of the hygrothermal performance of a hemp lime concrete building: a long term case study

[J]. Building and Environment, 2018, 136: 11- 27

DOI:10.1016/j.buildenv.2018.03.025      [本文引用: 1]

ANDREOTTI M, CALZOLARI M, DAVOLI P, et al

Design and construction of a new metering hot box for the in situ hygrothermal measurement in dynamic conditions of historic masonries

[J]. Energies, 2020, 13: 2950

DOI:10.3390/en13112950      [本文引用: 2]

XU W, XUE Y, LU J, et al

Comparison of the hygrothermal performance of two light-framed timber structure buildings under different operation modes

[J]. Journal of Zhejiang University: Science A, 2024, 25 (1): 18- 35

DOI:10.1631/jzus.A2200536      [本文引用: 6]

徐婉清. 夏热冬冷地区轻型木结构建筑热湿性能及优化研究 [D]. 杭州: 浙江大学, 2023.

XU Wanqing. Hygrothermal performance and optimization of light-framed timber structure buildings in hot summer and cold winter zone [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2023.

徐婉清, 薛育聪, 陆江

夏热冬冷地区轻型木结构建筑热湿性能分析

[J]. 建筑技术, 2023, 54 (6): 665- 670

[本文引用: 4]

XU Wanqing, XUE Yucong, LU Jiang

Analysis of the hydrothermal performance of light-framed timber structure buildings in the hot summer and cold winter zone

[J]. Architecture Technology, 2023, 54 (6): 665- 670

[本文引用: 4]

ZHAN Q, XIAO Y, MUSSO F, et al

Assessing the hygrothermal performance of typical lightweight steel-framed wall assemblies in hot-humid climate regions by monitoring and numerical analysis

[J]. Building and Environment, 2021, 188: 107512

[本文引用: 2]

ES-SAKALI N, CHARAI M, IDRISSI KAITOUNI S, et al

Energy efficiency and hygrothermal performance of hemp clay walls for Moroccan residential buildings: an integrated lab-scale, in situ and simulation-based assessment

[J]. Applied Energy, 2023, 352: 121967

[本文引用: 1]

IBRAHIM M, WURTZ E, BIWOLE P H, et al

Hygrothermal performance of exterior walls covered with aerogel-based insulating rendering

[J]. Energy and Buildings, 2014, 84: 241- 251

SHEA A, LAWRENCE M, WALKER P

Hygrothermal performance of an experimental hemp–lime building

[J]. Construction and Building Materials, 2012, 36: 270- 275

[本文引用: 2]

BERGER J, DUTYKH D, MENDES N, et al

A new model for simulating heat, air and moisture transport in porous building materials

[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2019, 134: 1041- 1060

[本文引用: 1]

DESTA T Z, LANGMANS J, ROELS S

Experimental data set for validation of heat, air and moisture transport models of building envelopes

[J]. Building and Environment, 2011, 46 (5): 1038- 1046

[本文引用: 1]

ZHAN Q, XIAO Y, ZHANG L, et al

Hygrothermal performance optimization of lightweight steel-framed wall assemblies in hot–humid regions using orthogonal experimental design and a validated simulation model

[J]. Building and Environment, 2023, 236: 110262

[本文引用: 1]

郭兴国. 热湿气候地区多层墙体热湿耦合迁移特性研究 [D]. 长沙: 湖南大学, 2010.

[本文引用: 2]

GUO Xingguo. Research on coupled heat and moisture transfer characteristics of multilayer walls in hot and humid climate [D]. Changsha: Hunan University, 2010.

[本文引用: 2]

DONG W, CHEN Y, BAO Y, et al

A validation of dynamic hygrothermal model with coupled heat and moisture transfer in porous building materials and envelopes

[J]. Journal of Building Engineering, 2020, 32: 101484

[本文引用: 2]

DEROME D, SANEINEJAD S

Inward vapor diffusion due to high temperature gradients in experimentally tested large-scale wall assemblies

[J]. Building and Environment, 2010, 45 (12): 2790- 2797

[本文引用: 2]

WANG J S, DEMARTINO C, XIAO Y, et al

Thermal insulation performance of bamboo- and wood-based shear walls in light-frame buildings

[J]. Energy and Buildings, 2018, 168: 167- 179

[本文引用: 2]

ZHAO M, MEHRA S R, KÜNZEL H M

Energy-saving potential of deeply retrofitting building enclosures of traditional courtyard houses: a case study in the Chinese hot-summer-cold-winter zone

[J]. Building and Environment, 2022, 217: 109106

[本文引用: 2]

KLÕŠEIKO P, KALAMEES T, ARUMÄGI E, et al

Hygrothermal performance of a massive stone wall with interior insulation: an in situ study for developing a retrofit measure

[J]. Energy Procedia, 2015, 78: 195- 200

[本文引用: 2]

XIA C, LIU D, KONG Z, et al

Spatial and temporal changes in microclimate affect disease distribution in two ancient tombs of Southern Tang Dynasty

[J]. Heliyon, 2023, 9 (7): e18054

[本文引用: 1]

YAO S, YAN Z, MA Q, et al

Analysis of the annual hygrothermal environment in the Maijishan Grottoes by field measurements and numerical simulations

[J]. Building and Environment, 2022, 221: 109229

[本文引用: 2]

ONMURA S, MATSUMOTO M, HOKOI S

Study on evaporative cooling effect of roof lawn gardens

[J]. Energy and Buildings, 2001, 33 (7): 653- 666

DOI:10.1016/S0378-7788(00)00134-1      [本文引用: 1]

李令令. 建筑表面复杂换热条件的风洞实验方法研究 [D]. 广州: 华南理工大学, 2019.

LI Lingling. Study on wind tunnel test method for complex heat transfer conditions on building surface [D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2019.

LAL S. Multi scale investigation and numerical modeling of imbibition, drainage and drying of a macroporous medium [D]. Zurich: ETH Zurich, 2016.

樊一帆, 薛育聪, 徐婉清, 等. 一种缩尺建筑模型室内外热湿环境营造方法及系统: CN115394174A [P]. 2022-11-25.

[本文引用: 1]

ZHANG Y, ZHANG L, PAN Z, et al

Hydrological properties and solar evaporative cooling performance of porous clay tiles

[J]. Construction and Building Materials, 2017, 151: 9- 17

DOI:10.1016/j.conbuildmat.2017.06.059      [本文引用: 2]

ZHANG L, PAN Z, ZHANG Y, et al

Impact of climatic factors on evaporative cooling of porous building materials

[J]. Energy and Buildings, 2018, 173: 601- 612

DOI:10.1016/j.enbuild.2018.05.038      [本文引用: 2]

TARIKU F, SIMPSON Y, IFFA E

Experimental investigation of the wetting and drying potentials of wood frame walls subjected to vapor diffusion and wind-driven rain loads

[J]. Building and Environment, 2015, 92: 368- 379

DOI:10.1016/j.buildenv.2015.05.013      [本文引用: 1]

DEROME D, KUBILAY A, DEFRAEYE T, et al

Ten questions concerning modeling of wind-driven rain in the built environment

[J]. Building and Environment, 2017, 114: 495- 506

DOI:10.1016/j.buildenv.2016.12.026      [本文引用: 2]

FANG A, CHEN Y, WU L

Modeling and numerical investigation for hygrothermal behavior of porous building envelope subjected to the wind driven rain

[J]. Energy and Buildings, 2021, 231: 110572

DOI:10.1016/j.enbuild.2020.110572      [本文引用: 1]

GAO T, GUO Y, WU W, et al

Influence of overlooked environmental factors on analytical accuracy in hygrothermal response of building envelopes based on the coupled heat and moisture transfer theory

[J]. Building and Environment, 2025, 285: 113648

DOI:10.1016/j.buildenv.2025.113648      [本文引用: 3]

YU S, LIU X, LI Y, et al

Experimental and numerical simulation study on hygrothermal migration of damaged envelope walls during wind-driven rain

[J]. Building and Environment, 2023, 243: 110653

DOI:10.1016/j.buildenv.2023.110653      [本文引用: 1]

FANG A, CHEN Y, WU L

Transient simulation of coupled heat and moisture transfer through multi-layer walls exposed to future climate in the hot and humid Southern China area

[J]. Sustainable Cities and Society, 2020, 52: 101812

DOI:10.1016/j.scs.2019.101812      [本文引用: 1]

WANG Y, TIAN Y, ZHAO Z, et al

Effect of moisture transfer on heat transfer through exterior corners of cooled buildings in hot and humid areas

[J]. Journal of Building Engineering, 2021, 43: 103160

DOI:10.1016/j.jobe.2021.103160      [本文引用: 1]

SANCHEZ-SILVA M, ROSOWSKY D V

Biodeterioration of construction materials: state of the art and future challenges

[J]. Journal of Materials in Civil Engineering, 2008, 20 (5): 352- 365

DOI:10.1061/(ASCE)0899-1561(2008)20:5(352)      [本文引用: 1]

TENWOLDE A, ROSE W B

Moisture control strategies for the building envelope

[J]. Journal of Thermal Insulation and Building Envelopes, 1996, 19 (3): 206- 214

DOI:10.1177/109719639601900302      [本文引用: 1]

阮帆, 杨允立

武汉市住宅围护结构内表面冬季结露问题研究

[J]. 华中建筑, 2012, 30 (12): 83- 84

[本文引用: 1]

RUAN Fan, YANG Yunli

Research of condensation issue on internal surface of residential building envelope in winter in Wuhan

[J]. Huazhong Architecture, 2012, 30 (12): 83- 84

[本文引用: 1]

李云. 夏热冬冷地区节能建筑质量问题研究及对策 [D]. 长沙: 湖南大学, 2008.

[本文引用: 1]

LI Yun. The research on quality problems and countermeasures of energy-saving building in the hot-summer and cold-winter areas [D]. Changsha: Hunan University, 2008.

[本文引用: 1]

邝福军. 夏热冬冷地区装配式墙体结构热桥分析与优化 [D]. 衡阳: 南华大学, 2019.

[本文引用: 1]

KUANG Fujun. Thermal bridge analysis and optimization of assembled frame shear wall structure in hot summer and cold winter region [D]. Hengyang: University of South China, 2019.

[本文引用: 1]

FEDORIK F, HEISKANEN R, LAUKKARINEN A, et al

Impacts of multiple refurbishment strategies on hygrothermal behaviour of basement walls

[J]. Journal of Building Engineering, 2019, 26: 100902

DOI:10.1016/j.jobe.2019.100902      [本文引用: 1]

贺宇彦, 罗清海, 涂敏, 等

夏热冬冷地区住宅墙体内表面霉菌风险分析

[J]. 建筑热能通风空调, 2019, 38 (4): 21- 26

[本文引用: 2]

HE Yuyan, LUO Qinghai, TU Min, et al

Mould risk analysis on interior surface of residential wall in hot summer and cold winter zone

[J]. Building Energy and Environment, 2019, 38 (4): 21- 26

[本文引用: 2]

LEE H, OH H, LIM J, et al

Evaluation of the thermal environment for condensation and mold problem diagnosis around built-in furniture in Korean apartment buildings during summer and winter

[J]. Energy Procedia, 2016, 96: 601- 612

DOI:10.1016/j.egypro.2016.09.108      [本文引用: 2]

刘鑫. 内墙构造对间断供暖房间室内热湿环境的影响 [D]. 上海: 东华大学, 2018.

[本文引用: 2]

LIU Xin. The influence of interior wall construction on indoor thermal environment of intermittent heating room [D]. Shanghai: Donghua University, 2018.

[本文引用: 2]

AYRES DE MELLO L, MOURA L M, MENDES N

A model for assessment of heat and moisture transfer through hollow porous buildings elements

[J]. Case Studies in Thermal Engineering, 2019, 14: 100446

DOI:10.1016/j.csite.2019.100446      [本文引用: 2]

XU C, LI S, ZOU K

Study of heat and moisture transfer in internal and external wall insulation configurations

[J]. Journal of Building Engineering, 2019, 24: 100724

DOI:10.1016/j.jobe.2019.02.016      [本文引用: 1]

潘文佳, 张宏, 沙楚翘, 等

夏热冬冷地区建筑外墙保温隔热技术探讨

[J]. 建设科技, 2018, (11): 14- 17

[本文引用: 1]

PAN Wenjia, ZHANG Hong, SHA Chuqiao, et al

Research on the exterior thermal insulation technology of buildings in hot-summer and cold-winter climate zone

[J]. Construction Science and Technology, 2018, (11): 14- 17

[本文引用: 1]

GE J, LI S, CHEN S, et al

Energy-efficiency strategies of residential envelope in China’s hot summer–cold winter zone based on intermittent thermal regulation behaviour

[J]. Journal of Building Engineering, 2021, 44: 103028

DOI:10.1016/j.jobe.2021.103028      [本文引用: 1]

刘诗韵. 辐射地板间歇供暖房间的传热特点研究与应用 [D]. 杭州: 浙江大学, 2020.

[本文引用: 1]

LIU Shiyun. Research on thermal performance of residential room with intermittent radiant floor heating and application [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2020.

[本文引用: 1]

FENG Y H, YU Z T, LU J

Hygrothermal performance of a self-insulated exterior wall with various exterior/interior insulation thicknesses in two climate zones in China: a novel moisture-energy-environment-economic (M3E) method in insulation thickness optimization

[J]. Applied Thermal Engineering, 2023, 228: 120463

DOI:10.1016/j.applthermaleng.2023.120463      [本文引用: 1]

上海住房和城乡建设管理委员会. 上海市住房和城乡建设管理委员会关于公布《上海市禁止或者限制生产和使用的用于建设工程的材料目录(第四批)》的通知[EB/OL]. (2018-04-24)[2023-01-01]. https://zjw.sh.gov.cn/jsgl/20180912/0011-26595.html.

[本文引用: 1]

MOON H J, RYU S H, KIM J T

The effect of moisture transportation on energy efficiency and IAQ in residential buildings

[J]. Energy and Buildings, 2014, 75: 439- 446

DOI:10.1016/j.enbuild.2014.02.039      [本文引用: 1]

WU Z, QIN M, ZHANG M

Phase change humidity control material and its impact on building energy consumption

[J]. Energy and Buildings, 2018, 174: 254- 261

DOI:10.1016/j.enbuild.2018.06.036      [本文引用: 1]

FERRARI A, KUBILAY A, DEROME D, et al

The use of permeable and reflective pavements as a potential strategy for urban heat island mitigation

[J]. Urban Climate, 2020, 31: 100534

DOI:10.1016/j.uclim.2019.100534      [本文引用: 1]

DOS SANTOS G H, MENDES N

Numerical analysis of hygrothermal performance of reflective insulated roof coatings

[J]. Applied Thermal Engineering, 2015, 81: 66- 73

DOI:10.1016/j.applthermaleng.2015.02.017      [本文引用: 1]

YU H, ZHANG H

A new method for predicting wind-driven rain catch ratios on building facades in urban residential areas using machine learning models

[J]. Building and Environment, 2025, 270: 112467

DOI:10.1016/j.buildenv.2024.112467      [本文引用: 1]

BAI X, GAO Y, DI Y, et al

Analysis of numerical simulations and semi-empirical models on distribution characteristics of wind-driven rain on low-rise building facades

[J]. Building and Environment, 2024, 263: 111904

DOI:10.1016/j.buildenv.2024.111904      [本文引用: 1]

SVETOZAREVIC B, BEGLE M, JAYATHISSA P, et al

Dynamic photovoltaic building envelopes for adaptive energy and comfort management

[J]. Nature Energy, 2019, 4 (8): 671- 682

DOI:10.1038/s41560-019-0424-0      [本文引用: 1]

ZHANG Z, CHEN M, ZHONG T, et al

Carbon mitigation potential afforded by rooftop photovoltaic in China

[J]. Nature Communications, 2023, 14: 2347

DOI:10.1038/s41467-023-38079-3      [本文引用: 1]

HONG D, LEE Y J, JEON O S, et al

Humidity-tolerant porous polymer coating for passive daytime radiative cooling

[J]. Nature Communications, 2024, 15: 4457

DOI:10.1038/s41467-024-48621-6      [本文引用: 1]

SONG J, ZHANG W, SUN Z, et al

Durable radiative cooling against environmental aging

[J]. Nature Communications, 2022, 13: 4805

DOI:10.1038/s41467-022-32409-7      [本文引用: 1]

ZHAO K, HUANG Y, QIN Y, et al

Evaluating the comprehensive energy-saving effect of roofs equipped with photovoltaic arrays and influence factors

[J]. Solar Energy, 2025, 296: 113561

DOI:10.1016/j.solener.2025.113561      [本文引用: 2]

LIU S, WANG J, MENG X

Influence of thermochromic coatings on the thermal performance of the multi-layer wall by numerical simulation

[J]. International Journal of Low-Carbon Technologies, 2022, 17: 1366- 1374

DOI:10.1093/ijlct/ctac118      [本文引用: 1]

ISO. Hygrothermal performance of building materials and products—determination of hygroscopic sorption properties: ISO 12571: 2021 [S]. Genève: IOS, 2021.

[本文引用: 1]

ISO. Hygrothermal performance of building materials and products—determination of water vapour transmission properties—cup method: ISO 12572: 2016 [S]. Genève: IOS, 2016.

[本文引用: 1]

刘贵深, 蔡岱芸, 李婷, 等. 基于压差法的气体渗透性能测试系统及方法: CN111551476B [P]. 2022-12-09.

[本文引用: 1]

PANIAGUA V, CORRALES J, TORRES C, et al

Influence of timber moisture content on the ultrasonic wave velocity measurement of tectona grandis L. F. and cupressus lusitanica M. from costa rica

[J]. Forests, 2022, 13 (8): 1296

DOI:10.3390/f13081296      [本文引用: 1]

LIMPITI T, POCHAIYA C, SAKPHROM S, et al

Implementing a low-cost non-destructive microwave sensor to monitor the real-time moisture content of rubber wood in industrial dehydration processes

[J]. Sensors, 2025, 25 (10): 3053

DOI:10.3390/s25103053      [本文引用: 1]

ADEAGBO H F, YANG B

Non-destructive characterization of drywall moisture content using terahertz time-domain spectroscopy

[J]. Sensors, 2025, 25 (17): 5576

DOI:10.3390/s25175576      [本文引用: 1]

USAMENTIAGA R, VENEGAS P, GUEREDIAGA J, et al

Infrared thermography for temperature measurement and non-destructive testing

[J]. Sensors, 2014, 14 (7): 12305- 12348

DOI:10.3390/s140712305      [本文引用: 1]

WOODS J W, CHRISTENSEN D. Evaluation of the effective moisture penetration depth model for estimating moisture buffering in buildings [R]. Colorado: National Renewable Energy Laboratory, 2013.

[本文引用: 1]

BENZAAMA M H, ALASSAAD F, RAJAOARISOA L, et al

Artificial intelligence approaches to predict thermal behavior of light earth cell incorporating PCMs: experimental CNN and LSTM validation

[J]. Journal of Energy Storage, 2023, 68: 107780

DOI:10.1016/j.est.2023.107780      [本文引用: 1]

TIJSKENS A, ROELS S, JANSSEN H

Hygrothermal assessment of timber frame walls using a convolutional neural network

[J]. Building and Environment, 2021, 193: 107652

DOI:10.1016/j.buildenv.2021.107652      [本文引用: 1]

HUANG X, LIU J, XU S, et al

A 3D ConvLSTM-CNN network based on multi-channel color extraction for ultra-short-term solar irradiance forecasting

[J]. Energy, 2023, 272: 127140

DOI:10.1016/j.energy.2023.127140      [本文引用: 1]

EUSEBI R, VECCHI G A, LAI C Y, et al

Realistic tropical cyclone wind and pressure fields can be reconstructed from sparse data using deep learning

[J]. Communications Earth and Environment, 2024, 5: 8

DOI:10.1038/s43247-023-01144-2      [本文引用: 1]

TARDY F

A review of the use of infrared thermography in building envelope thermal property characterization studies

[J]. Journal of Building Engineering, 2023, 75: 106918

DOI:10.1016/j.jobe.2023.106918      [本文引用: 1]

SU M, LIU J, KIM M K, et al

Predicting moisture condensation risk on the radiant cooling floor of an office using integration of a genetic algorithm-back-propagation neural network with sensitivity analysis

[J]. Energy and Built Environment, 2024, 5 (1): 110- 129

DOI:10.1016/j.enbenv.2022.08.004      [本文引用: 1]

XU J, RAMAN A P

Controlling radiative heat flows in interior spaces to improve heating and cooling efficiency

[J]. iScience, 2021, 24 (8): 102825

DOI:10.1016/j.isci.2021.102825      [本文引用: 1]

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