全光谱光线追踪进行照明模拟

摘要

自然采光模拟允许计算进入室内的日光量和分布，同时考虑了材料属性、外部照明条件、房间家具分布或建筑几何形状等关键影响参数。尽管许多现有软件已经能够进行此类计算，但大多数软件在处理复杂场景渲染或准确的材料描述时缺乏物理精度。在本文中，使用Eclat Digital开发的光谱光线追踪软件Ocean进行了日照模拟。得益于其最先进的算法，该软件不需要任何模型简化，允许物理上准确地描述材料。由此生成的输出能够产生详细的照度映射，以及用于可视化的逼真渲染。

关键创新

– 光谱光线追踪

– 复杂场景渲染

– 光谱材料定义

引言

自然采光模拟的目的是量化进入房间内的自然光量。有了这些信息，它有助于以这样的方式放置光透过元件（窗户、天窗、其他开口）和反射面，使直接或间接的阳光能够提供有效的内部照明。

在设计建筑时，特别关注自然采光，以最大化视觉舒适度或减少能源使用。实际上，考虑到暴露在亮度超过1000lx的直射阳光下的区域，大多数计算机显示屏将变得难以阅读。光区和暗区之间的对比度通常太高，需要眼睛在观看同一房间的不同地方时不断适应：这可能是引起眼睛疲劳的一个重要原因。人们通常会通过关闭窗帘或以其他任何方式遮挡阳光来做出反应。然后，室内照明对于舒适的工作来说将会太低，他们将会开启人造光。在建筑早期开发中获得自然采光条件的洞察，允许预见上述问题并迅速采取对策。

许多现有的解决方案已经能够进行此类自然采光评估的计算。它们中的大多数需要场景几何形状、材料数据、灯具、时间、日期和天空条件作为输入。然而，尽管这些软件通常提供相当精确的输出，但在处理复杂几何形状和复杂材料描述时，它们需要进行强化简化。这样的近似可能导致计算中的准确性缺失，因此在输出的可靠性方面可能是值得质疑的。作为一种替代，一家法国照明工程公司Eclat Digital开发了自己的光谱光线追踪软件——Ocean。

它提供高精度照明计算，结合了最先进的算法，实现高计算速度和高效内存使用。它允许使用详细的CAD模型，拥有上亿个多边形，消除了为光工程应用制作简化模型的需要。此外，其特定的光谱特性允许高度物理准确地描述材料。因此，从与图像渲染使用相同的模型和照明设置生成的自然采光图表，具有很高的精度。

本文旨在说明光线追踪软件在自然采光模拟中的相关用途。

方法和验证

Ocean是一种用于基于物理的渲染的光线追踪软件。该算法涉及将光线延伸到场景中，并使其反射到表面和朝向光源以计算像素信息。受几何光学的控制，它使用随机蒙特卡罗方法生成和采样光线路径。这些光线路径可以从传感器对象（仪器）发射，并且可选择从光源发射（双向光线追踪）。然后，对每个生成的光线应用研究算法：如果从仪器发射的光线被发现穿过光源（或者在双向光线追踪的情况下，如果来自仪器和光源的光线在场景中相交），那么跨越场景的光线路径被认为对像素有贡献。

光线路径通过求解著名的光传输方程（LTE）确定，该方程描述了场景中辐射的平衡分布。它根据表面发射𝐿𝑒，其双向散射分布函数（BSDF）𝑓和从方向𝜔𝑖到达点𝑥的入射照明𝐿𝑖的分布，在给定角度𝜃𝑖下，以𝜔𝑜方向上的表面𝑥上的总反射辐射𝐿𝑜进行计算。

BSDF可以分解为双向反射分布函数（BRDF）和双向透射分布函数（BTDF）的总和。从方程1可以看出，此元素集成了一个波长依赖性𝜆。虽然大多数考虑的渲染软件在可见太阳光谱或有限数量的子频段（例如RGB）上集成数量，但OceanTM提供了从近紫外到近红外的全光谱计算。这种特性使得可以对材料进行光谱描述或定制仪器响应函数，从而实现广泛的模拟和量化（如人类昼夜节律的非视觉影响、复杂材料（例如玻璃）对颜色感知或光污染的影响等）。正如后文所示，这个特点对于自然采光模拟来说尤为重要。

场景中的物体可以从表面或体积的角度进行描述。表面描述涉及不透明材料（例如金属或涂料），并以BSDF的形式计算。体积描述涉及透明/半透明材料（例如塑料或玻璃），计算包括光吸收、界面折射或体积散射等效应（例如Mie或Rayleigh散射）。

光源可以被定义为场景中具有发射特性的对象（具有自定义的发射光谱、理论或测量值），也可以被定义为无限远的光源，称为环境。环境可以是理论的或捕捉到的——环境图。环境图具有固定的太阳位置，允许对复杂的光照条件进行建模（复杂的天气、特定的地平线、室内环境等）。理论环境允许模拟天空光，具有不同的太阳位置、大气浊度和不同的波长光谱。有几种模型可用，例如直射太阳（包括太阳位置、大气质量和直接法线辐照度）、Perez天空环境或Hosek-Wilkie天空环境等。这些功能对于自然采光模拟尤为重要，因为可以通过太阳位置和气象测量来模拟全球每栋建筑的整体照明。

综合上述所有功能，光线追踪软件可以渲染出精确和逼真的场景图像，并能够进行大范围的光谱测量，例如色度学评估、能量量化或透射率和反射率测量，包括BSDF函数的确定。

Ocean已经通过CIE 171:2006标准进行了独立验证，评估了光照计算程序的准确性。这项验证由法国国家公共工程学校（ENTPE）于2014年提供。

此外，为了进一步评估Ocean算法的有效性，特别是验证其准确建模天空光亮度分布的能力，进行了基准测试案例研究，考虑了现有验证的软件：EnergyPlus和Radiance。为此，使用这三款软件计算了一个立方体不同面的年辐照度。立方体的各个面都采用基本的朗伯材料进行模拟。整个年度的光照条件被模拟为两种天空模型的组合。直接太阳模型表示太阳辐射的直接成分，而Perez全天模型捕捉漫射部分。使用EnergyPlus网站上布鲁塞尔的IWEC气象文件来描述天气条件。这项研究的结果如图3所示。可以看出，不同软件得到的结果非常相似。偏差可能主要归因于三个软件之间略有不同的漫射天空模型，特别是EnergyPlus与其他两款软件之间的差异较大。其他差异可能来自于用于采样Radiance和OceanTM中Perez天空的分辨率。然而，这个最终结果巩固了OceanTM算法的真实性。

自然采光模拟和结果

• 场景描述

为了运行模拟，我们生成了一个完整的三维建筑及其相关的内部和外部环境（见图6）。这些三维数据被导入到光线追踪软件中，然后针对每个感兴趣的元素分配了专门的材料属性。我们考虑了一个东向的立面。在这项工作的背景下，我们专注于玻璃属性对室内日光条件的影响。这里考虑了四种不同的玻璃配置：铜色玻璃、深蓝色玻璃、三层银镀玻璃（Ag³）和灰色玻璃。这些玻璃具有不同的光透射率（TL）和能量透射率（TE），如表1所示。TL被定义为通过玻璃传递的入射光的比例。TE被定义为直接由玻璃传递的入射太阳辐射的比例。此外，每种配置的传输光谱如图4所示（虚线）。值得注意的是，考虑的波长范围对应于太阳光谱的范围。

建筑物位于一个程序化环境中，该环境是通过考虑前一节中描述的相同方法构建的：直接太阳模型用于直接太阳辐射组分，而Perez天空模型用于漫射部分。同样，我们选择了比利时的布鲁塞尔作为位置。直接太阳环境对应于大气中被衰减的太阳直接辐射。它根据标准的ASTM G173-03表格自动计算太阳光谱，取决于大气质量、太阳位置和直接法线辐照度（DHI）。用于漫射部分的太阳光谱是一个D65光谱，包括紫外线（UV）和红外线（IR）能量范围，即从290 nm到2500 nm。实际上，我们知道漫射辐射的光谱分布取决于实际的天空条件。OceanTM能够模拟这种依赖关系。然而，由于缺乏光谱漫射天空模型或数据，我们无法在这里研究这个方面。模拟了一个完整的一天（2019年6月24日），这是2019年最长和最阳光充足的一天之一。模拟结果显示了从早上7点到晚上7点之间的时间段，此时场景接收到足够的光线。

Ocean模拟结果

图6：建筑物模拟。模拟了一个完整的三维建筑，包括额外的三维对象，如汽车、人物、家具等。所示的办公室位于东向的第5层。光照条件对应于2019年6月24日早上7点的布鲁塞尔天空。使用了4种不同的玻璃，显示了不同的颜色感知。红色矩形标识出进行本文提供的测量的计算机屏幕。虚线蓝色矩形标识出进行色度测量的白色纸张。

模拟结果如图6所示。在本次工作中选择的感兴趣区域是位于创建的三维建筑的第5层的办公室。考虑了四种玻璃配置。从图6中可以观察到不同玻璃类型之间明显的颜色外观偏差。

图4：人眼视觉响应函数

根据图5中的色度分析，分析/测量是在放置在办公桌上的一张白色纸张上进行的（在图6中由虚线蓝色矩形标识）。色度测量和视觉感知是一致的，使用铜色玻璃时颜色较暖，而使用深蓝色玻璃时颜色较冷。

图5：使用D65光源对白纸张进行的L*a*b*色度测量，针对每种玻璃。

除了定性渲染外，Ocean还能提供详细的日光度量。在这种情况下，办公室的辐照度图被计算出来，如图7所示。根据这张图，我们模拟中接收到最大能量的区域是计算机屏幕，如图4中的红色矩形所示。根据表1中的TE（参见表1），预期铜色玻璃提供了最高的辐照度。在本文的其余部分，进一步的定量分析将在这个显示区域进行。

图7：辐照度模拟，即针对每种玻璃的可见表面上入射的光量。颜色刻度以W/m²为单位。

图8：不同波长范围（总能量范围（290-2500 nm）、紫外线范围（290-390 nm）（中间）和红外线范围（700-2000 nm）（右侧））的计算机屏幕接收到的能量随时间变化的情况。

图9：一个计算机屏幕接收到的光照度和M/P比率随时间变化的情况，其中a为光度学照度，b为黑色度照度，c为M/P比率。光度学和黑色度照度通过将透射光谱积分得到，该光谱在图4中给出的响应函数上，并将这些值乘以683 lm/W²，这对应于光度学眼睛的效率。

光谱分析

可见光由多种波长组成，已知会引发不同的人体反应（包括视觉和非视觉反应）。同样，不同的太阳辐射波长已知会影响建筑能源性能和室内材料老化。在这种情况下，仅从集成角度描述材料，例如仅考虑TL或TE，似乎不足以进行光与物质相互作用的适当定量分析。作为替代方案，光线追踪软件使得可以对材料和测量仪器进行全光谱描述，如上所述。为了突出这些好处，以下介绍两个案例研究。

案例1：太阳辐射分析

当考虑总太阳光谱（290至2500 nm）时，两种具有相同TE的玻璃预计会通过窗户放入相同数量的能量。如图8a所示，灰色玻璃和Ag³玻璃就是这种情况。然而，由于光谱材料描述的存在，考虑替代波长范围能够显示出两种玻璃配置之间的差异。例如，在UV或IR范围内传输的能量量并不一定相同。这些能量量化特别重要，因为大量的UV能量会导致材料颜色退化，而大量的IR能量会增加冷却负荷和热不适。Ag3和灰色玻璃在UV范围（从290 nm到390 nm）和IR范围（从700到2000 nm）上接收到的能量在图8 b-c中显示。即使这两种玻璃几乎传递了相同总量的能量，灰色玻璃传递的UV能量几乎是Ag3玻璃的两倍，而IR能量是Ag3玻璃的七倍。这清楚地突出了彩色玻璃的好处，后者在削减有害的IR和UV辐射方面表现更好，主要让可见光通过。

图9：一个计算机屏幕接收到的光照度和M/P比率随时间变化的情况，其中a为光度学照度，b为黑色度照度，c为M/P比率。光度学和黑色度照度通过将透射光谱积分得到，该光谱在图4中给出的响应函数上，并将这些值乘以683 lm/W²，这对应于光度学眼睛的效率。

案例2：可见光分析

照度是一个光度学量（以勒克斯为单位），描述单位面积上入射的总光通量。照度评估取决于人眼的光度响应，如图4所示（红色直线）。在评估每种玻璃配置的透射光谱时，可以发现Ag³玻璃将导致最高的照度。确实，从图4可以看出，Ag3玻璃的透射光谱在光度响应最高的区域（约为555 nm附近）最高。这个照度值可以直接在OceanTM中计算。正如预期的那样，Ag3玻璃显示了最高的照度率，如图9a所示。

其他眼睛响应函数将产生不同的结果。一个重要的例子是黑色度眼睛响应，如图4所示（直线紫色）。黑色度眼睛响应对应于新发现的ipRGC眼部光感受器的响应函数。如图4所示的响应函数建议，蓝光富集光刺激受体抑制褪黑激素分泌。这种激素调节睡眠-清醒周期。通过抑制其分泌，蓝光富集光增加警觉性，降低了入睡的风险，而红光富集光有助于入睡。图9显示了计算机屏幕上的光度学和黑色度照度以及M/P比率。深蓝玻璃是具有最高M/P比率的玻璃，其黑色度照度约为铜色玻璃的1.3倍，而它们的光度学照度相似。这与数据一致，因为它在蓝色范围内传输更多。光度学和黑色度照度通过将透射光谱积分得到，该光谱在图4中给出的响应函数上，并将这些值乘以683 lm/W²，这对应于光度学眼睛的效率。 

与其他传统的光线跟踪引擎相比，光线跟踪软件的主要优势在于其能够在单次运行中捕获每个光谱范围（总能量、紫外线、可见光、红外线）和特定的眼睛（光度学和黑色度）响应（每个玻璃和天空条件一次运行）。除了光度学和黑色度响应之外，其他响应函数，如每个特定光感受器（3-棒和锥）的响应函数，也可以从相同的模拟运行中提取出来。为了保持一致性，这些结果在此处未包含。

模拟时间

利用48个线程的处理器，可以在很短的时间内获得美学和辐照度图像（类似于图6和7），对于每个配置（即一个天空和一个玻璃）。能量、照度或其他测量值（见图8至10）在每个配置下可在几分钟内获得，这意味着对于一个玻璃的总时间不到10分钟。这些测量值对场景中的每个对象都是可用的。

结论

本文展示了在处理采光时进行光谱处理的重要性。由于其光谱射线追踪算法，Ocean允许按波长范围进行详细分析。在本研究中，主要关注玻璃光谱依赖性对不同采光指标的影响。对太阳和天空辐射的光谱依赖性的关注有限。Ocean今天已经能够考虑这种依赖性。但是，缺乏理论模型或测量数据阻止了作者进一步深入研究这些方面。

全光谱射线跟踪引擎的好处也通过在单次运行中检索许多采光指标得以说明。在这里，仅使用了5种不同的采光指标（能量、紫外线、红外线、日光和黑色度勒克斯），但还可以在同一次运行中检索更多的指标（例如3-棒、锥等）。在本研究中，采用了点时间法进行了分析。然而，将光谱方法与采光系数法或甚至3或5相方法相结合，可以在单次运行中模拟任何光谱响应、玻璃配置和天空条件。

这里描述的方法也可以轻松用于推导透明系统的传统光学特性，如光、能量、紫外线、红外线传输系数，也可用于灯光照明设计。虽然这对于本研究中考虑的简单玻璃系统可能有点过度，但对于更复杂的系统（例如涂层玻璃、遮阳系统、扩散系统、复杂光学系统等），这是有趣的。对于这样的系统，简化的计算方法经常表现不佳，而完全光谱射线跟踪方法将允许快速、轻松地评估这些指标。结合更先进的光谱天空模型，这甚至可以告知设计师这些指标在真实环境条件下的变化情况。