新型コロナウイルス感染症対策の定量的評価 - 株式会社チェリーブロッサム

Scientific Reports volume 12、記事番号: 22573 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究では、一時的な数値流体力学 (CFD) モデリングと密閉室内でのウイルスキャリアの咳のプロセスのシミュレーションを使用して、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) を含んだ飛沫の拡散に焦点を当て、一般的な予防策の基本的なプロトタイプを確立することを目的としています。将来の新型コロナウイルス感染症やその他の伝染性の高い病気の屋内感染に対する戦略、つまりフェイスマスク、上方換気、防護スクリーン、またはそれらの組み合わせ。ユーザー定義関数を備えた多成分オイラーラグランジュ CFD 粒子追跡モデルを 8 つのケースの下で利用して、質量と熱伝達、液滴の蒸発、空気の浮力、空気の対流、空気と液滴の摩擦、そして乱流の分散。その結果、上方換気の実施が最も効果的な対策であり、次にマスクの着用が続くことが分かりました。防護スクリーンは咳の飛沫の動きを制限することができます（ただし、ウイルス量は減少しません）。ただし、換気の悪い場所に設置された場合、傾いて配置された保護スクリーンを適用することは、新型コロナウイルス感染症の蔓延を防ぐのに逆効果になる可能性があります。最も確実な解決策は、フェイスマスクと上向き換気の組み合わせであり、予防策を講じなくても、屋内の感染濃度をベースラインと比較してほぼ99.95%削減できます。流行後の時代に学校と仕事が再開される中、この研究は大衆とルール制定者にパンデミックを抑制するための知性を高めるアドバイスを提供するだろう。

2019 年新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は世界中に急速に広がり、何十億人もの人々がロックダウンに陥っています。現在（2022年8月12日）までに、新型コロナウイルス感染症の感染者数は5億8,400万人を超え、死者数は641万人を超えていると世界保健機関（WHO）に報告されている。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大を阻止するための教育機関や職場の閉鎖は、数百万人の学生や従業員に影響を与えている。このパンデミックにより、室内環境における潜在的なウイルスキャリアとしての空中飛沫とエアロゾルの基本的な役割が明らかになりました。このことから、短距離および長距離の両方で、感染経路に対して多くの有望な戦略が実用化されています1。フェイスマスク、頭に装着するシールド、および保護スクリーンは、短期的に飛沫感染を遮断するための 3 つの一般的な戦略ですが、その制限は主に材料の欠陥や誤った使用法による空気漏れです2。長距離の予防策については、換気と空気浄化は空気の質を改善し、汚染濃度を制御する多機能な方法ですが、装飾や家の種類が多岐にわたるため、その効果は弱まるでしょう。これらの予防措置の制限を克服するには、いくつかを同時に使用することをお勧めします。ただし、屋内シナリオでの組み合わせ戦略の選択については、より理論的なガイダンスと定量的な説明が必要です。このような状況下で社会活動が必要な場合には、屋内公共の場で多層的な保護を構築するための体系的な予防措置が緊急に求められます。

現在の研究は主に各戦略の有効性を個別に実施しています。短期的な予防策として、Kahler3 は、あらゆる種類のマスクが呼気の前方通過を減らすことができ、それによって対面環境での害が軽減されると宣言しました。 Ho4 は、フェイスマスクとフェイスシールドの下での暴露のリスクを定量化しました。 Dbouk5 と Pendar6 は両方とも、フェイスマスクフィルターを通過する飛沫の透過を詳細に分析しました。長距離の予防策として、Yang7 は空気中の汚染物質を除去するための高度な空気分配方法の有効性を入念に比較しました。 Dai8 はウェルズ・ライリーモデルに基づいて感染確率と換気率の関連性を推定したが、その精度についてはさらなる議論が必要である2。 Alsaad9 は、個人用換気がコロナ形状の熱境界層を貫通して人体を包み込み、吸入にきれいな空気を提供できることを示しました。 Zhang10 は、時間当たりの空気変化率 (ACH) のパラメトリック研究を実施し、空気の動きが強ければ一般に直接エアロゾル吸入が防止されると結論付けました。しかし、これらの研究のいずれも、より感染性の高い制御戦略を組み合わせて採用したものはありませんでした。彼らのほとんどは、あまり包括的ではない流体物理モデルを適用しており、その結果、自然な咳や周囲の特性、たとえば、唾液中の非蒸発性物質 5,11、人間の体温 6、咳の初期方向 9、飛沫サイズ分布 8、液滴雲の過渡質量流量４．上記のすべての戦略は、咳雲の空気感染を直接変えることが証明されています。しかし、呼気エアロゾルを介して人の間で間接的に病原体が移動する流体力学的メカニズムは、依然として十分に理解されていない12、13、14。 Li et al.15 は、VOF モデルと DPM モデルの組み合わせを適用して、流体の流れと粒子の動きをシミュレートしました。 Redrow et al.16 は、喀痰液滴の組成が感染時の蒸発と凝縮にどのように直接影響するかについての洞察を提供しました。液滴の蒸発 17、速度 18、および軌道 11 に関して行われた多くの研究は、単一粒子の運動メカニズムとして、単純化された物理モデルの範囲に限定されてきました。図1に示すように、各液滴の進化は主に重力、浮力、空気抵抗、外力の支配下にあります。大きな液滴は、定着する前に飛翔体のように移動すると予想されます。対照的に、より小さな飛沫はウイルスを気流に持ち込み、感染症を引き起こす可能性があり、最終的には地面に落ちるのではなく、空気中に浮遊したり、壁に拡散したりする可能性があります。ただし、被験者や試験条件が異なるとデータに大きなばらつきがあるため、液滴群の基本的な流れパターンが影響を受け、決定するのが困難です19。

咳飛沫雲の拡散と定着。この図は、Adobe Illustrator (バージョン 16.0) および Microsoft PowerPoint (バージョン 16) で描画されました。

実験的研究は、咳の流れのパターンを調査する最も直観的に信頼できる方法ですが、量子化で咳イベントの全プロセスを捉えることは依然として困難です。咳イベントは、一般的に浮力のある高温湿った空気と空気からなる多相乱流を放出します。様々なサイズの浮遊液滴２０．呼気流の特性（最大到達距離や最大速度など）は、年齢、性別、肺活量などの個人の生理学的差異によって影響を受ける可能性があります21。 Bourouiba22 は、屋内での激しい呼気イベント (咳、くしゃみ、会話など) により、飛沫が最大 7 m ～ 8 m まで広がる可能性があると指摘しました。 Lee23 は粒子分粒器と光学粒子分光計を導入し、風邪症状のある患者 10 人の咳粒子濃度をリアルタイムで測定しました。結果は、感染が3メートルを超えて広がる可能性があることを示しました。 Zhu24 は粒子画像速度 (PIV) システムを使用して、各咳中に唾液が最大 22 m/s の速度で排出されることを確認しました。一方、Han25 は PIV を利用して、男性/女性のピーク速度が 15.2/13.1 m/s であると結論付けました。要約すると、人間の咳の調査に多くの実験研究が費やされてきましたが、咳の特徴に関するデータは依然として相互に一致している必要があり、これが CFD 研究の初期条件と検証基準を固定する際の障壁となっています。

CFD は、社会活動中の新型コロナウイルス感染症パンデミックの屋内感染に対する医療サービスを支援する大きな可能性を秘めています。実験研究と比較して、CFD は低コストで効率が高く、より詳細な出力でより深い洞察を提供できるため、より広く使用されています 26,27。感染の予防と制御を行った場合と行わない場合の咳のプロセスを定量化するために、研究者は、推奨される社会的距離の指針として「飛沫の寿命」と「伝播範囲」を参照指定子として採用しました28,29。アメリカ疾病予防管理センター (CDC) は、人々は他人から 6 フィート (\(\sim \hbox {1.8}\) m) 離れるべきだと主張しました30が、最近の研究に基づくと、これはかなり不十分です。 Rosti31 は、大規模な最先端の数値シミュレーションによって、咳をする気流の位置と蒸発を追跡しました。彼らは、空気感染する飛沫は水平方向に 7.5 m を超えて移動するのに対し、2.5 m 未満で移動する可能性があることを発見しました。 Muthusamy32 は、妨げられない咳のかなりの部分が 2 メートルを超えて広がると結論付けました。吸気/排気気流やその他の換気システム機能を備えたマスクを着用している場合でも、少数の割合 (\(<0.5\%\)) の粒子が、しきい値 2 m を超える距離に到達する可能性があります。飛沫には不揮発性成分、有機物、無機物が含まれていることを考慮すると、感染性飛沫核は周囲の流れに巻き込まれて長時間浮遊する可能性があります。 Issakhov33 は、屋内での 2 メートルの社会的距離は単純な呼吸には実施されるが、咳やくしゃみのシナリオでは十分ではないと指摘しました。 Van34 は、新型コロナウイルスが唾液またはエアロゾル内でどれだけ長く生存し続けるかを実験的に調査し、3 時間の全観察時間中、生存飛沫の寿命が 1.1 ～ 1.2 時間であることを示しました。このような長期間の間に、感染性核は密閉空間全体に広がる可能性があります 35。現時点では、人々が空気交換が不十分な屋内に長時間滞在する場合の適切な社会的距離はまだ決定されています。

この研究では、十分な咳特性を備えた修正オイラーラグランジュ飛沫スプレーモデルを提示します。これは、さまざまな予防措置の有無にかかわらず、密室に座っている感染者からの咳唾液粒子の空気感染を記述することを目的としています。実験結果は、提案されたモデルを十分に検証します。蒸発モデルを埋め込むことで、正確な CFD シミュレーションを通じて距離と時間にわたって残留するラグランジュ離散位相を解析することで感染濃度を評価できます。咳の特性 (ユーザー定義のコマンドによって埋め込まれる) と予防措置は、広く使用されている、または一般的に合意されているデータに基づいています。初期液滴サイズは Rosin-Rammler 分布に従います。咳の角度、方向、過渡質量流量、非蒸発質量分率、およびマスクの濾過効率は、最新の実験研究から得られたものです。高度な全容積空気分配(TVAD)の1つとして上向き換気を採用しています。保護スクリーンは、学校の図書館や食堂で一般的に使用されるスタイルに基づいて簡素化されています。つまり、一過性の咳プロセスのモデル化は、現在の文献のものよりもはるかに完全です。

私たちの主な貢献は次のとおりです。

一般的な予防戦略（つまり、フェイスマスク、上方換気、保護スクリーン、またはそれらの組み合わせ）の有無にかかわらず、咳の飛沫の伝播距離と分布特性を計算して、予防戦略の有効性を比較します。密閉された屋内シナリオでは、感染症対策のレイアウトと社会的距離に関する慎重な指導が行われます。

ユーザー定義コマンドを使用したオイラー・ラグランジュ法に基づく一般化された多成分離散位相モデルを提案し、咳き込みのメカニズムモデリングを実現するために採用しました。私たちの知る限り、提案されたモデルは咳の進行に関する強化された一時的特徴を備えており、咳イベントの浮遊飛沫とエアロゾルの蒸発と拡散を特徴付ける上でより包括的です。

密閉室の流れの問題として、レイノルズ平均ナビエ・ストークス (RANS) 乱流モデルと組み合わせて、三次元、時間依存、非等温、多相のナビエ・ストークス方程式を適用して、伝達をモデル化します。この研究では普通教室を例として、屋内のエアロゾル粒子の状態を調査しました。空気は連続支配方程式の制御下にあるオイラー位相であるのに対し、唾液は離散支配方程式であるラグランジュ位相です。流体体積 (VOF) 法を使用して流体-流体界面をキャプチャし、そのダイナミクスを明示的に記述します。液滴の蒸発、空気の浮力、空気の対流、空気液滴の摩擦、乱流の分散、原子核のブラウン運動、表面の沈降などを網羅した我々の研究は、感染の伝播を定量的に記述することにより、一般的な予防措置の基本的なプロトタイプを確立することを目的としている。人間の咳によるウイルスを含んだ飛沫。 ANSYS Fluent 2019 R236 は、ANSYS Workbench のメッシュジェネレーターを備えた CFD ソルバーとして使用されます。

3 つの単一戦略とその組み合わせを含む 8 つの感染制御スキームが 60 秒間シミュレーションされます。実生活ではN95マスクを不適切に着用している人や、予防効果の低いマスクを着用している人が多くいることを考慮し、現在の研究でよく知られているN95マスクの着用という理想的な状況ではなく、生活に近いものとしてガーゼマスクを選択しました。先進的な TVAD の 1 つとして、上向き換気が一般的に使用されていますが、他に比べて研究が不足しています。設計変更後の保護スクリーンは、唾液を上方に移動させて人間の活動範囲から遠ざけることを目的として、咳の噴流に対して垂直な斜めの角度を備えていました。結果は、最も健全な戦略はフェイスマスクと上方換気の組み合わせであることを示しています。

この研究は、呼吸器疾患の空気感染の典型的な状況を表しています。つまり、新型コロナウイルス感染症感染者が \(7 \times 3.35 \times 12\) m\(^{3}\) のサイズの通常サイズの教室内で咳をしています。これは、同様の閉じられた公共の屋内ワークスペースを表すこともできます。計算メッシュを使用した主な境界のデフォルト名を図 2 に示します。感染者は教室の横方向の中央に座っており、後ろの周囲の壁から 5 \({\textrm{m}}\) 離れたところに座っています。。計算コストを節約するために水平対称面を設定すると、ドメインが半分になります。周囲温度は 20 \(^{\circ }\)C、相対湿度は \(62\%\) で、これはワシントン DC37 の公認冬季気候記録の平均値です。感染者の咳のプロセスは、直径 2 \({\textrm{cm}}\) の開口部から放出される、ウイルスを含んだ液滴を積んだ円錐状の霧化スプレーとしてモデル化されています6。計算領域は、平均歪度が 0.2、平均表面 y+ が 3 付近の非構造化四面体グリッドによって離散化されます。成長率 1.1 の 12 個の膨張層がすべての壁の境界近くに生成され、近傍での詳細な速度と圧力勾配の変化が捕捉されます。壁領域。口付近に適用された改良を図 3 に示します。液滴の軌道の数も分析されました。 Dudalski38 と Busco39 の発見と一致して、咳の方向と水平面の間の角度は \(\theta = 27.5^{\circ }\) であり、咳をするコーンスプレーの広がり角度は \(\alpha = 12.5 ^{\circ }\) (図 6 を参照)。シミュレートされた継続時間は 60 \(\textrm{s}\) で、連続位相の不均一時間ステップは \(\Delta t = 0.01\)–0.2 秒です。離散位相のタイムステップは \(\Delta t = 5 \times 10^{-3}\,{\textrm{s}} \sim 0.01 \,{\textrm{s}}\) です。 3D レイノルズ平均ナビエ・ストークス (RANS) 方程式は、ANSYS Fluent を介して境界条件と RNG ke 乱流モデルを使用して解決されます。

リチャードソン外挿を適用したグリッド収束指数 (GCI)40 は、オイラー位相のグリッド独立性スタディに使用され、個別のグリッド間隔によって引き起こされるリファインメント誤差を推定します。領域の半分の空間離散化は、線形リファインメント係数 \(\sqrt{2}\) を持つ 75,000、212、および 597,000 個の要素の粗い、中程度、および細かいメッシュを使用して実行されます。図 4 は、高さ方向に沿った 9 つの断面 (図 2 に示す) における圧力、温度、速度の質量流量の平均プロファイルを示しています。 Richardson 外挿から計算された値は、間隔がゼロの無限に細かいグリッドスキームの理論値です。 GCI は 2 つのグリッド間の安全率 1.25 で計算されます。 \(\hbox {GCI}_{12}\) は細かいグリッドから中程度のグリッドへの変化を考慮し、\(\hbox {GCI}_{23} \) 中グリッドから粗グリッドまで。結果は、質量流量の平均圧力、速度、温度の限定的な依存性を示し、平面 3 での局所最大 \(\hbox {GCI}_{23}\) 値は 0.0034%、0.03%、0.0001% でした (それぞれ、図 4a)、平面 1 (図 4b)、および平面 1 (図 4c)です。ラグランジュモデルの検証では、経時的な咳飛沫の総質量が計算され、メッシュの独立性が確認されます (図 5)。中メッシュと細かいメッシュの結果はほぼ重なっていますが、粗いメッシュの予測値は低くなります。シミュレーションからオイラー位相とラグランジュ位相の両方の定量的データを抽出するには、細かいメッシュで十分であると結論付けられます。

図 7 では、通常の咳による飛沫が密閉空間に広がる状況としてベースライン (ケース 1) が実施されています。さまざまな予防措置、つまりフェイスマスク（ケース 2）、空気を当てる（ケース 3）、および保護スクリーン（ケース 4）を個別に配置して、元の咳のパターンを変更し、感染リスクをさらに低減します。残りのケース (ケース 5 ～ 8) は、表 1 に示すように、それらの異なる組み合わせです。

計算領域の次元と垂直面。この図は、Tecplot 360 (バージョン 2016 R2) および Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

口付近の洗練された計算メッシュ。この図は、Tecplot 360 (バージョン 2016 R2) および Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

3 つの均一に洗練されたグリッドのグリッド独立性の調査。

メッシュ数の変化による咳飛沫の総質量の変化。

咳粒子の拡散角度の概略図。この図は、Tecplot 360 (バージョン 2016 R2) および Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

蒸発モデル 42 と統合された離散位相モデル (DPM) 41 を採用して、連続空気雰囲気下での離散液滴粒子の透過および蒸発プロセスを計算します。表 2 に示すように、2 セットの境界条件が考慮されます。内部環境が静かな一般的なケースでは、飛沫が自由に拡散できます (ケース 1/2/4/7)。もう 1 つは上方から新鮮な空気が運ばれる換気されたケースです。換気によりウイルスを含んだエアロゾルが排出される可能性があります（ケース 3/5/6/8 の場合）。 DPM における境界の定義は、トラップ、エスケープ、およびリフレクトです。「トラップ」設定の場合、軌道計算は終了し、液滴は壁に落ち着きます。「反射」条件では、水滴は壁から跳ね返ります。液滴が壁から「逃げる」と、その軌道計算が停止され、その質量全体が計算領域から削除されます。静的な部分 (つまり、スクリーン、周囲の壁) は壁の境界として設定され、CFD 選択では滑りなしとして扱われます。 DPM 選択中、液滴がこれらの壁に接触すると、トラップ条件がトリガーされ、液滴粒子の DPM トレースが中止されます。人間のプルームに対処するために、以前の研究 43,44 では、放射と潜熱を無視した場合、人間の対流熱負荷は約 36 W であり、これは 22.83 W/m\(^{2}\) の熱流束に相当することが判明しました。人体の表面に設置されます。調査45を参照すると、換気のある屋内作業場における平均風速の測定値の約 85% が 0.3 m/s 未満です。換気の場合、教室の地面は速度入口 (0.1 \({\mathrm{m/s}}\)) に転送され、教室の天井は圧力出口 (101,325 \({\textrm{Pa}}) になります。 \))。同時に、DPM トレースの下の液滴は入口でトラップされ、出口で逃げます。温度と湿度はバックグラウンド設定 (293 K および 62%) と同じであると想定されます。

防疫対策。図は Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

私たちは次のように仮定しました。唾液の核は不溶性であり、蒸発プロセス中に結晶化しないでしょう。液滴は抗力下でも球形のままです。単一の液滴の温度は均一です。症例 1/3/4/6 の通常の咳については、飛沫のサイズ分布を測定するために多くの実験が行われました 50、51、52。 Xie et al.53) の実験データは注入の原点付近で補正されており、信頼性が高く 5、1 ～ 300 マイクロメートルの範囲の Rosin-Rammler 分布に適合しています (図 8)。軌跡数が 20,000 より大きい場合、予測蒸気濃度場は数から解放されることがわかりました 49。フェイスマスクを着用するシナリオを調査するために、ケース 2/5/7/8 では、現実的なろ過効率を使用して、ガーゼフィルタ付きフェイスピースマスクがマネキンの口の上に配置されるように模倣されます (図を参照)。 .954）。したがって、通常の咳持続時間における飛沫の直径分布は、1 ～ 40 \(\upmu\)m の範囲の値で再構成されます (図 10)。ロジン・ラムラー分布を伴う 0.5 秒以内の咳行動の時間依存質量流量 (実験的に測定されたデータ 55 に基づいて、Yan ら 48 によって離散) は、ユーザー定義関数によって埋め込まれ、フィッティングされます。図 11 の赤い線のとおりです。さらに、青い破線はフェイスマスクの状況を表しており、正常グループの値の約 \(10\%\) です。

初期の唾液滴のサイズ分布 (1 ～ 300 マイクロメートルの範囲)。

ガーゼマスクの濾過効率と残留飛沫量。

断面唾液滴サイズ分布 (1 ～ 10 マイクロメートルを遮断)。

1 回の咳の質量流量。

唾液滴のサイズ変化による CFD モデルの実験的検証 56。

RH = 96% における水滴の無次元質量損失57。

RH = 84% における水滴の無次元質量損失57。

CFD モデル 36 では、気体と液体の混相流がオイラーラグランジュフレームによってモデル化されます。湿度をシミュレートするために、周囲の空気はオイラー n 連続気相であり、乾燥空気と水蒸気の複数の成分として選択されます。均質な混合物として、気相の熱力学特性 \(\phi _{mix}\) (\(C_p, \rho , \mu , \lambda , etc.\)) は、気相の質量分率によって計算されます。混合種成分39:

ここで、\(Y_{air}\)、\(Y_{H_2O}\) は種の質量分率、\(\phi _{air}\)、\(\phi _{H_2O}\) は拡散束です。それぞれ乾燥空気と水蒸気。

オイラー記述を使用すると、乾燥空気と水蒸気の連続方程式が別々に解かれ、周囲気流場の輸送特性が得られます。

ここで、\(\overrightarrow{U}_{mix}\) は質量平均混合速度、\(S_{H_2O}\) は唾液滴の蒸発による水蒸気の質量源、\(J_{H_2O}\ ) と \(D_{k}\) は、それぞれ混合空気中の水蒸気の拡散束と運動学的拡散率です。

乾燥した空気と水蒸気の理想的な混合物は、同じ局所速度、圧力、温度を共有すると仮定されます。したがって、運動量とエネルギーの保存方程式は混合形式に結合されます。

ここで、 \(\overrightarrow{F_{md}}\) は液滴粒子によって生じる界面力、 \(\tau\) は粘性効果によって生じる粘性応力テンソル、 \(S_{Buoy}\) は浮力による運動量源。 P、E、k、T、\(\mu _{mix}\) はそれぞれ、混合空気の圧力、エネルギー、熱伝導率、温度、粘度です。 \(S_{h}\) は体積熱源です。右側の最初の 3 つの項は、熱伝導、種の拡散、および粘性散逸を表します。

粒子を含む流れをモデル化するために、ANSYS Fluent 内の DPM が誘導され、各時間間隔で咳のプロセスによって生成される各唾液滴粒子の軌道が捕捉されます。 DPM は離散ラグランジュ相を連続構造として扱うため、粒子の過渡特性 (速度、質量、位置) は力の平衡を積分することによって計算されます。液滴と空気の密度がかなり大きいことを考慮すると、密度比による界面力は無視できるほど小さいです。ニュートンの第 2 法則に従い、粒子の運動方程式では主に重力、ストークスカニンガム抗力、ブラウン運動誘発力、浮力の効果が考慮されます。

ここで、\(m_{dro}\)、\(\overrightarrow{U_{dro}}\)、\(d_{dro}\) はそれぞれ液滴の質量、速度、密度、直径です。 \(C_{c}\) はカニンガム補正係数です58。抗力係数の値 (\(C_{D}\)) は、液滴のレイノルズ数 (\(R_e\)) によって決まります59:

ここで、\(a_{1}\)、\(a_{2}\)、\(a_{3}\) は \(R_e\) の範囲によって決まる定数です。

蒸発中、液滴は球形のままであると想定されます。表 3 の 49 によれば、実際の核サイズは液滴組成に依存するという結論になります。液滴粒子は、揮発性成分 98.2% の純水と 1.8% の不揮発性固体化合物 (COVID-19 ウイルスを含む) の組み合わせとして選択されます。各コンポーネントは、ユーザー定義のコマンドを通じて液滴モデルに埋め込まれます。 Silva et al.60 の感染した唾液サンプルからの測定によれば、男性と女性の平均的な新型コロナウイルス感染症ウイルス量は約 5.4 \(\hbox {log}_{10}\) GE (ウイルスゲノム当量)/ml です。 6.2 \(\hbox {log}_{10}\) GE/ml、1 GE は 6.6 ピコグラムの DNA に相当します。唾液滴中の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ウイルスの割合は、DNAと同じ分子量で6.6e−6 g/mlと推定される。 Lieber et al.35 が測定した実験データによると、不揮発性成分により液滴の蒸気圧が低下しますが、純水と唾液からなる液滴の蒸発速度は 58 秒間ではほぼ同じです。。したがって、凝縮および蒸発中に液滴粒子が核に還元されるまでは、水成分のみが蒸発します。周囲の蒸気と液滴中の純水の間の物質移動により、蒸発速度が求められます。

ここで、\(k_{c}\) は物質移動係数、\(A_{dro}\) は液滴粒子の表面積です。 \(Y_{dro, s}\) と \(Y_{dro, mix}\) は、液滴表面の平衡水蒸気質量分率と混合空気中の局所的な水蒸気質量分率です。

液滴内部のわずかな熱変化を考慮して、相変化の潜熱のみを考慮したエネルギーバランス式は次のように表されます。

ここで、 \(c_{dro}\) は液滴の熱容量、 h は対流熱伝達係数、 \(T_{\infty }\) は周囲の混合空気の温度、 \(h_{lH_{2}O }\) は潜熱です。

シュリーレン実験の基礎となる原理は、光の屈折率に基づく影絵イメージング技術は、さまざまな温度の暖かい空気を通過すると異なるということです。図 15 に示すように、LED からの光は、直径 203 mm、焦点距離 750 m の凹面鏡と、フレームレート 30 ～ 240 fps のカメラで構成されるダブルパス同時セットアップに配置されます。凹面鏡の中心から0.1mの距離から被験者に咳をさせます。咳の波面の動きと一服の乱流の特徴がカメラで捉えられます。一方、被験者から 0.2 m 離れた場所での水平対気速度は、測定値の \(\pm \, 5\%\) の精度と 0.01 ～ 30 m の測定範囲を持つ熱線風速計を使用して測定されます。 /秒。

シュリーレン画像システムのコンポーネント。図は Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

CFDとシュリーレン実験による典型的な咳。図は Ansys Fluent (バージョン 2019 R2) で処理され、Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

CFDとシュリーレン実験による単層ガーゼマスクによる典型的な咳。図は Ansys Fluent (バージョン 2019 R2) で処理され、Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画されました。

ケース1（通常の咳）/ケース2（ガーゼマスクを使用した咳）のCFD結果とシュリーレン実験結果の咳の伝播範囲の比較。

蒸発モデルを検証するために、ANSYS Fluent で空気と相互作用する単一の水滴の以前のラグランジュ蒸発モデルがシミュレートされ、2 つの一連の実験データと比較されます。最初の実験 57 設定の一般的なパラメーターは、\(\hbox {RH} = 35\%\)、気温 = 297 K、自由流速度 = 0.203 m/s、液滴の初期直径 = 1.05 mm です。 CFD シミュレーションでは同じ条件が繰り返されます。 800 秒間、CFD で予測された液滴直径の変化が記録され、実験結果とともに図 12 にプロットされています。 2 番目の実験 57 では、周囲温度は 298 K、気流速度は 0.1 m/s 未満です。、液滴の初期直径は 1337 \(\upmu \,\hbox {m}\)、RH は \(96\%\) (図 13) および \(84\%\) (図 13) です。 14)、それぞれ。図 13 の実験とシミュレーションはどちらも、液滴が完全に蒸発すると中止されますが、\(\hbox {RH} = 96\%\) の環境下では、液滴は常に初期の質量をほぼ維持します。相対湿度が高い環境では、液滴表面で相平衡に達すると、両方の水滴の質量がほぼその質量を維持することが観察されます。この研究の数値結果と文献で報告されている実験データの間には満足のいく一致が得られています。この図は、浮遊飛沫の総質量が周囲条件の影響を受けやすいことも示しています。黒い線の曲率が大きくなっており、比表面積が大きい液滴が大きいほど、蒸発による直径の減少が遅くなることがわかります。

事後検証分析はシュリーレン実験から取得した画像に基づいており、その設備を図 15 に示します。室内温度および相対湿度条件 (20 \(\circ \hbox {C}\) および \(48\%) \))、グレースケールのシュリーレン画像の境界から咳の波面までの可視の最大伝播距離と、実験におけるパフの可視の最大 2 次元領域はどちらも、数値シミュレーションよりも小さな広がりを持っていますが、対気速度は小さいです。 CFD結果よりも。図３と図４の比較。図１６および１７は、咳の飛沫の輸送の両方の定性分析について、上述のＣＦＤモデルの非常に優れた精度を示している。

シーレン実験の結果とCFDの結果との間の、マスクの有無による実験用咳ジェットの垂直、水平、面積の伝播範囲の定量的比較を図18に示します。凹面鏡のサイズによって制限されますが、シュリーレンス実験では、通常の咳プロセスでは最初の 65 ミリ秒、単層ガーゼマスクでは 50 ミリ秒しか検証できません。図 18a–c) に示すように、RNG ke 乱流モデルからシミュレートされた結果は、標準 k-オメガおよび SST k-オメガからの他の 2 つの CFD 結果よりも優れた一致と高い精度を示しています。通常の咳の結果は、RNG ke 乱流モデルによる CFD 結果が垂直範囲での実験結果よりも低いことを示しています。対照的に、水平範囲はより大きく、その複合効果は実験結果と比較的良く適合する CFD からの面積結果です。マスクされた咳ジェット (図 18d–f) の場合、CFD 結果は実験結果と一致しています。全体として、RNG ke 乱流モデルに基づく CFD の結果は信頼できます。

ケース 1 における液滴雲の累積時間分布の上面図。液滴の分布は、ANSYS Fluent (バージョン 2019 R2) を使用して予測されました。図は Matplotlib (バージョン 3.5.0) によって描画されました。

ケース 1 における液滴雲の累積時間分布の側面図。液滴の分布は、ANSYS Fluent (バージョン 2019 R2) を使用して予測されました。図は Matplotlib (バージョン 3.5.0) によって描画されました。

ケース 1 における液滴雲の累積時間分布の正面図。液滴の分布は、ANSYS Fluent (バージョン 2019 R2) を使用して予測され、Matplotlib (バージョン 3.5.0) によって描画されました。

図 19、20、および 21 は、準静止空気中での通常の咳の飛沫雲の空間分散を分析するための、教室内の飛沫分布の上面図、側面図、正面図の順です。ケース 1 の場合、通常の咳のベースラインパターンは \(\Delta \hbox {t} = 0.5\) 秒で得られますが、これは想定されている円錐形のスプレーとは異なります。この時点で、ウイルスを含む唾液滴はすべて口から放出され、その一部はすでに蒸発し始めています。吹き出されたばかりの液滴は咳噴流源から勢いとエネルギーを得ているため、単独で直進します。対照的に、初期の残留液滴はその運動量と運動エネルギーを急速に失い、抗力の影響で周囲に消散し始めました。咳が始まってから 5 秒後、大きな飛沫 (D \(\ge\) 100 \(\upmu \,\hbox {m}\)) が重力の作用で地面に降り注ぎ、小さな飛沫はさらに飛散しました。乱気流により消失。 10 秒から 50 秒の間にエアロゾルが発生し、人体からの熱プルームとともに天井に上昇し、周囲に飛散して広がりました。最終的に、エアロゾルは不揮発性核 (D < 0.5 \(\upmu \,\hbox {m}\)) とより小さな液滴 (0.5 \(\upmu \,\hbox {m}\) \(\le) で構成されます。 \) \(\hbox {D} < 10\) \(\upmu \,\hbox {m}\)) は、いくつかの大きな水滴 (10 \(\upmu \hbox {m} \le\) D < 100 \(\upmu \hbox {m}\)) は沈降を妨げました。全プロセス中、唾液のストークス数の値は 1 よりもはるかに低い値に留まります。これは、粒子の慣性効果が弱いことを意味し、したがって慣性沈下は顕著ではありません。

浮遊飛沫の総質量は時間とともに変化します。

液滴の総数は時間とともに変化します。

空気中の液滴の透過と散逸の定量的パラメータとしての、浮遊液滴の総質量 (\(m_{dro,t}\)) は、次のように定義されます。

ここで、 \(m_{dro, i}\) は個々の粒子の質量、 \(m_{v, i}\) と \(m_{nonv, i}\) は水成分の質量、それぞれ粒子内の不揮発性種。 \(m_{v, i}\) は、式 (1) で説明されている物質移動効果により、時間の経過とともに徐々に減少します。 (12) 一方、\(m_{nonv, i}\) は時間に対して不変であり、個々の液滴の \(1.8\%\) の初期質量によって決まります。図 22 は、8 つのケースにおける浮遊飛沫の \(m_{dro,t}\) の時間の経過に伴う変化を示しています。紫の実線はケース 1 を表しており、通常、時間の経過とともに下降傾向を示しています。最初の 5 秒は急な下り坂ですが、その後は平坦になります。この現象は、液滴の蒸発と沈降という 2 つの動きによって引き起こされます。その速度は周囲の熱条件に強く影響され、蒸発のための乱流混合には弱い影響を受けます。したがって、蒸発プロセスは他のメカニズムと切り離され、総質量が減少し続けます。沈降の場合、5 秒以内に、重力加速度および慣性加速度が抗力および浮力と釣り合い、より大きな液滴の急速な落下を支配します。液滴が沈降すると、その質量は計算領域から削除されます。その後、液滴エアロゾル間で拡散と慣性沈降が顕著になり、その結果、液滴総質量の除去が減少します。

教室の下半分の飛沫の総質量は時間とともに変化します。

この研究では、症例 2 ～症例 8 で採用された予防策が咳のプロセスの前に適用されるため、すべての症例で異なる安定した初期の空中状態が得られます。本論文では完全に蒸発した液滴を不揮発性の固体核として扱い、残留唾液の分布を解析した。フェイスマスク、上向きの換気、防護スクリーンなどの予防策の効果を比較します。

感染確率に関するウェルズ・ライリー数学モデルによれば、エアロゾル密度と距離は感染リスクにおいて重要な役割を果たします。それらの総質量と総数により、呼吸飛沫の密度を分析できます。総質量に関して、図 22 は、ケース 5 とケース 8 が感染のリスクが最も低いことを示しています。多くの大きな液滴は重力の作用で急速に堆積し、小さな液滴は換気の吸引によって加速されます。ただし、中程度の液滴は重力、浮力、抗力によって換気による吸引力に対抗するため、空気中に長時間浮遊します。濾過効果のあるフェイスマスク（ケース2/5/7/8）は、初期段階で咳雲の総質量と大きな飛沫の数を減らすことができます。したがって、ケース 2/5/7/8 では懸濁時間が長い媒体液滴が支配的であり、主に蒸発によって引き起こされるこれら 4 つのケースの総質量の変化は、ほぼ同じ曲線に従い、45 秒以前の他の 4 つのケースとは異なります。 45 秒後、ケース 5 とケース 8 の浮遊飛沫は天井に移動し、換気口から排出されますが、ケース 2 とケース 7 の飛沫は浮遊し続けます。総数については、図 23 の折れ線グラフは、ケース 3 とケース 5 では、通気システムによって液滴の運動量が増加するため、20 秒以内に液滴数が急激に減少することを示しています。すべての換気ケース (ケース 3/5/6/8) では、教室内の最終時点での飛沫数が減少します。屋内の上方への換気パターンは最も効果的な戦略であり、新型コロナウイルス感染症を防ぐために不可欠です。

日常生活において、教室の下半分は人間の主な活動空間です。図 24 は、教室の下半分の飛沫の総質量 (\(m_{lh}\)) を示しています。ケース 1 では、\(m_{lh}\) は最初に減少し、わずかに増加し、再び減少します。中間の増加は、浮遊エアロゾルの沈降によるものです。フェイスマスクを着用した後（症例 2/5/7/8）、特に咳の初期には、新型コロナウイルス感染症の飛沫濃度が急激に減少します。さらに、換気されたケース (ケース 3/6) では、中間の増加が解消されます。すべての予防策により、教室の活動空間で病原性飛沫を直接吸入するリスクを軽減できることが示されています。

図 25 は、ラグランジュアプローチの観点から、離散液滴雲の空間分布からの伝播範囲を 3 次元で示しています。図２５Ｂは、時間とともに変化する横方向貫通の最大範囲を示している。ケース 1/2/4/7 の範囲は教室の横方向のスパン全体をカバーするように徐々に増加していますが、上向き換気によって実装されたケース (ケース 3/5/6/8) の拡散範囲はより小さくなっています (限り)。 1メートル）。これは、Lieber35 の結論の 1 つを裏付けています。つまり、十分な換気がなければ、屋内シナリオでは安全な距離を定義することはできません。飛沫は部屋全体に広がります。

飛沫雲の伝播範囲は時間とともに変化します。 (a) Tecplot 360 (バージョン 2016 R2) および Adobe Illustrator (バージョン 16.0) で描画。

図２５Ｃは、液滴雲の水平方向の浸透を示す。繰り返しになりますが、ケース 1 とケース 4 の飛沫は最終的に部屋の水平スパン全体に投影されますが、ケース 5 とケース 8 はどちらも \(\Delta t = 15\) で飛沫を飛距離の 3 メートルの頂点まで投影できます。 s はその後減少し、最終的にはほぼ 0 m になります。比較すると、ケース 5 とケース 8 が感染リスクが最も低いことがわかります。

図 25D は垂直貫通の大きさを示しています。すべての場合において、0.5 ～ 20 秒の間、範囲の傾向は同様です (教室の最大高さ (3.35 m) まで増加)。ただし、さまざまな予防戦略によって、次のような大きな差が生じます。一般に、2 つまたは 3 つの戦略の結合効果を持つケース (ケース 5/6/7/8) の伝播範囲は小さくなります。目的地ではケース 5 が最適で、範囲は 0.5 m 未満です。ケース 5 と比較すると、ケース 8 は、追加の保護スクリーンが気流場に悪影響を与えるため、最適とは言えません。スクリーンが通気空気をブロックし、運動量の低い数滴の液滴がスクリーン上の再循環流に付着します。

換気のない部屋では最終的に唾液が空間全体に広がるため、このような限られた密閉空間では推奨されるソーシャルディスタンスはあまり意味がありません。表 4 に、換気を行った 4 つのケースにおけるソーシャルディスタンシングの指導を示します。要約すると、十分に換気された部屋 (ケース 3) の場合、推奨される社会的距離は 6 m です。保護スクリーンと上方換気を組み合わせると（事例 6）、水平方向の社会的距離を 3 メートル短縮できます。マスクと換気を同時に使用する場合（ケース5、ケース8）、ソーシャルディスタンスは縦横ともに3mとなります。

PDFは時期により異なります。

蒸発と沈降により、液滴が空気中を移動する際、空気中の液滴のサイズは時間とともに変化します。図 26 に示すように、液滴サイズ分布は、8 つのケースの計算結果に基づいて、Rosin-Rammler アプローチの確率密度関数 (PDF) に当てはめられます。すべてのケースで、PDF の間隔とモードは時間の経過とともに減少します。時間。大きな飛沫 (D \(\ge\) 100 \(\upmu \,\hbox {m}\)) は、マスクなしの場合 (ケース 1/3/4/6)、同じ時間内に地面に落ちます。間隔 (20 秒未満)。前述したように、初期段階では重力沈降が支配的ですが、常に蒸発が働き、最終的には沈下を克服して液滴サイズの減少を支配します。フェイスマスクのシナリオ (ケース 2/5/7/8) では、このときの PDF は主に蒸発による物質移動 (および室内の換気) の影響を受けるため、液滴のサイズが減少し、重力沈下が消滅します。ケース5および8）。

マスクを使用した場合と使用しない場合の、上方換気と保護スクリーンの機能と制限は以下のとおりです。マスクなしの換気シナリオ (ケース 3) では、重力加速度に反して加速された速度が提供され、小さな飛沫が天井から逃げるのを助けます。これは、後の期間 (20 秒から 20 秒から45秒）。防護スクリーンのみを使用する場合（ケース 4）は、初期運動量が高く広範囲に拡散した飛沫を天井に跳ね返らせて防ぐのに効果的です。マスクとの併用により、大きな液滴はろ過され、中程度の液滴と小さな液滴のみが残ります。したがって、換気の利点 (ケース 5/6/8) は、飛沫の排出が増加することによって顕著になります。ただし、マスクとスクリーンを組み合わせた場合 (ケース 7 とケース 8)、咳ジェットの範囲が狭いため、スクリーンの無駄が生じます。

ACH の重要性は、飛沫の濃度と伝播に大きな影響を与える可能性があることです。これは、密閉された屋内シナリオに対する予防的誘導を指定する際の重要なパラメーターです。以前の研究で示唆されているように、ACH を 4 ACH から 12 ACH に増やしても感染リスクにはほとんど影響せず 61、空気の動きを強くすると (ACH = 40)、咳を伴うエアロゾルの伝播をより効果的に防ぐことができます 10。さまざまな特定の動作要件における調整空気は異なります62。たとえば、教室では6〜20 ACH、精密製造では10〜50 ACHなどです。本研究では、空気速度を低下させることにより、飛沫の濃度と伝播に対するACHの影響を調査しています。ケース 3 の入口で (ACH \(\おおよそ\) 100) から 0.002 m/s (ACH \(\おおよそ\) 2)、0.005 m/s (ACH \(\おおよそ\) 5)、0.01 m/それぞれ、秒 (ACH \(\おおよそ\) 10)、0.05m/秒 (ACH \(\おおよそ\) 50) です。図２７に示すように、ＡＣＨの減少は、シミュレーションの最終ステップにおける液滴の総質量の減少につながる。 ACH \(\about\) 0 (ケース 1) の場合と比較すると、換気による集中力の顕著な低下 (ACH \(\ge\) 0) は 10 秒後に現れます。換気下での咳の飛沫の総質量は、沈降、蒸発、脱出という 3 つの主要な物理的メカニズムによってさまざまな期間で特徴付けられます。 2.5 秒、22.5 秒、および 52.5 秒の 3 つの典型的な時点は、初期段階 (蒸発と組み合わせた重力沈下領域)、中期段階 (弱い重力沈下と組み合わせた蒸発および脱出領域)、および後期段階 (脱出領域) を表します。、より弱い蒸発、拡散、および慣性沈下と組み合わせて）それぞれ、数値的な継続時間を破線で切り取ります。 2.5 s では 0 ～ 50 のラインが一致しますが、合計質量は 100 の場合が最も大きくなります。最高速度で上向きに換気すると、直径が大きい液滴の重力による沈降が弱まるため、残った大きな液滴によって 10 の場合の総質量が増加します。 22.5 秒と 52.5 秒の場合、液滴の総質量は、低い ACH (ACH \(\estimate\) 2、5、および 10) が最小になります。さらに、2 の場合と 5 の場合は 22.5 秒で 10 の場合よりわずかに優れていますが、10 の場合は 52.5 秒で最も効果的です。 ACH が大きいほど、初期および中期の段階では悪影響が生じますが、ACH が大きいほど、重力沈下が消滅するときに液滴を排出する効率が高くなります。要約すると、長期的に飛沫濃度の低減に最も効果がある ACH の推奨値は 10 です。

さまざまな ACH での浮遊飛沫の総質量。

図 28 に示すように、ACH \(\おおよそ\) 2、5、10、および 50 の場合の咳ジェットの水平および横方向の範囲 (図 28a、b) は、ACH \(\おおよそ\) よりも広がっています。 \) 100。ACH が大きくなると伝播範囲が狭くなる可能性がありますが、ACH \(\le\) 10 の場合、伝播範囲の値と傾向は似ています。垂直範囲 (図 28c) では、100 の曲線は 30 秒後に徐々に減少し、60 秒で他の曲線よりも低くなります。 ACH 100 では、より大きな垂直速度で液滴が注入されるため、水平方向および横方向の拡散が制限され、液滴の垂直方向の排出が加速されます。全体として、咳飛沫の屋内伝播範囲を減らすために、上向き換気にはより大きな ACH が推奨されます。

飛沫雲の伝播範囲は時間とともに変化します。

この研究では、密閉された室内における新型コロナウイルス感染症を含む飛沫の蒸発と分散を定量的に記述するために、ユーザー定義関数を備えた多成分オイラー・ラグランジュ CFD 粒子追跡モデルが提案されています。このモデルは、離散的な咳の飛沫と連続的な背景空気の間の質量、運動量、熱伝達を特徴としています。ユーザー定義関数は、咳の進行の一時的な特徴を強化します。モデルの予測は実験データとよく一致しています。症例別の予防措置（例：フェイスマスク、上向き換気、防護スクリーン、およびそれらの組み合わせ）の重大な影響に焦点を当て、評価します。この研究から得られた結論は次のとおりです。

通常の咳に関して言えば、咳飛沫の進化は主に 2 つのメカニズム、つまり蒸発と沈降の影響を受けます。重力沈下は、特に大きな水滴の場合、初期段階で優勢です。対照的に、慣性沈降と結合した拡散は中期以降の段階で優勢であり、小さな水滴ではより顕著になります。持続期間中、あらゆるサイズの飛沫で蒸発が発生するため、大きな飛沫はサイズが小さくなり、浮遊飛沫は上気道に浮遊できるほど小さくなります。

単一の予防策を実施する場合は、上向きの換気が最も効果的な対策であり、次にフェイスマスク、次に保護スクリーンが続きます。上方への換気により、飛沫雲が換気空気に追従し、感染リスクが全体的に軽減されます。フェイスマスクは、咳の噴流源からの拡散を制御し、より大きなサイズの飛沫を濾過することができます。保護スクリーンは重力による沈下を防ぎ、咳の雲を人間の活動空間から天井へと誘導することができます。

ケース 5 (マスク + 換気) とケース 8 (マスク + 換気 + スクリーン) は同等に機能するため、どちらも比較的最適なソリューションです。これら 2 つのケースでは、浮遊飛沫の数密度と吸入可能なエアロゾルの質量濃度が大幅に減少する可能性があります (数では \(\sim \,99.95\%\) 、数では \(\sim \,99.95\%\) だけ減少します。ケース 1) と比較して、伝播距離が短くなり、人間の活動空間における感染リスクが低くなります。フェイスマスクと一緒に使用すると、保護スクリーンが不要になることもわかりました。

飛沫濃度の低減に最も効果的

屋内の上方への換気パターンは、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に対する防御において最も重要な役割を果たします。 ACH 10 の換気は飛沫濃度を最も効果的に下げます。咳飛沫の屋内伝播範囲を減らすには、ACH を大きくすることをお勧めします。個人にとって、フェイスマスクの着用は、新型コロナウイルス感染症の蔓延を制限するための最も便利で効果的な解決策であるように見えます。実際、多くの人がマスクを正しく着用していないか、フィルター機能が弱いマスクを着用しています。このような場合、保護スクリーンは、新型コロナウイルス感染症の感染リスクを下げるための二次的な保護となる可能性があります。

フェイスマスクと保護スクリーンは正面からのジェットの流れを減らし、対面の状況での害を軽減します。完全な混合を避けるために、加熱モードでは上向きの換気が使用されます。マスクと換気を組み合わせた教室シナリオで推奨される社会的距離は、水平方向と垂直方向で 3 m です。

AI などの新技術を活用できる、より効果的な換気とスクリーン戦略を達成するには、吸着材をコーティングしたテーブル、自然に空気を対流させる窓、誤ってマスクをした人間などの詳細なシナリオを考慮して、より良い環境を実現するためのさらなる研究が必要です。将来の流行病への対応。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットおよび資料は、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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この研究は、助成金 52175237 に基づいて中国国立自然科学財団によって、および助成金 2022TS009 に基づいて清華精密医学財団によって支援されています。

Zhenguo Nie と Yunzhi Chen の著者も同様に貢献しました。

清華大学機械工学部、北京、100084、中国

Zhenguo Nie & Yunzhi Chen

先進機器におけるトライボロジーの国家重点研究所、北京、100084、中国

聶正国

精密/超精密製造装置および制御の北京主要研究所、北京、100084、中国

聶正国

大連海事大学海洋工学学院、大連、116026、遼寧省、中国

チェン・ユンジ

中国科学院植物研究所、植生と環境変化の国家重点実験室、北京、100093、中国

鄧美峰

中国科学院大学、北京、100049、中国

鄧美峰

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ZN がこの研究を考案し、設計しました。 YC は実験とシミュレーションを実行しました。 YC と MD は結果を分析し、記事を書きました。著者全員が原稿をレビューしました。

Zhenguo Nieへの対応。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Nie, Z.、Chen, Y. & Deng, M. 人間の咳による新型コロナウイルス感染症の屋内感染に対する予防策の定量的評価。 Sci Rep 12、22573 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-26837-0

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受信日: 2022 年 8 月 14 日

受理日: 2022 年 12 月 21 日

公開日: 2022 年 12 月 30 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-26837-0

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