JP2004027665A - Tunnel ventilation control device - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a tunnel ventilation control device adopting two ventilation systems of vertical flow type and cross flow type, maintaining the concentration of pollution in a tunnel within the tolerance, effectively suppressing the leakage of pollutant from a tunnel portal and reducing electric power for operating a ventilator. <P>SOLUTION: Before starting the ventilator, wind speed distribution and pollution concentration distribution in the tunnel are obtained for every prospective operation pattern from a traffic volume predicted value in the tunnel and the air quantity of the prospective operation pattern based on the combination of the ventilators. Whether the tunnel exit wind speed and the pollution concentration in the tunnel are within the tolerance is checked from each distribution obtained for every prospective operation pattern, and an optimum operation pattern is determined from the prospective operation patterns that meet checked conditions. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、集中排気坑を有し、トンネル両端の坑口から空気を吸い込んでトンネル縦断方向に空気を流す縦流式及びトンネル横断方向に空気を流す横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
道路トンネルでは、車両の排気ガスによる視界不良が引き起こす衝突事故や、一酸化炭素中毒などから、ドライバを守ることが必要不可欠である。このため、トンネルに設置された換気設備を運転することにより、汚染濃度（煤煙濃度、ＣＯ濃度）を許容範囲内に維持し、トンネル内の衝突事故や一酸化炭素中毒の発生を防止している。この場合、換気機運転所要電力を低減し、省エネルギー化を計っている。
【０００３】
また、トンネルの出口側に住宅街が存在するような都市トンネルでは、トンネル内の出側坑口近くに集中排気坑を設け、トンネル出側坑口からの汚染物質の漏れ出し抑制を行なう必要がある。ここで、集中排気坑とは、トンネル内から分岐されトンネル内の汚染物質を含んだ空気を、トンネル両端坑口以外の、環境に影響の少ない場所に排気するものである。この集中排気坑の運転により、トンネル両端の坑口からは外部の空気が吸い込まれ、トンネル内を清浄にすると共に、トンネル両端坑口からの汚染物質の漏れ出しが防止される。
【０００４】
従来、トンネルの換気方式は、設備工事費を低く抑えられることから、トンネルの縦断方向（長さ方向）に換気風を流す縦流式が主体となっていた。最も単純な縦流式では、換気機として、トンネルの縦断方向に風を送風するジェットファンのみを設けている。そして、トンネル内に設けた汚染濃度計の測定値及び風向風速計の測定値に基づいて、ジェットファンをフィードバック制御し、トンネル内の汚染濃度を許容値に保つようにしている。
【０００５】
この換気方式は、ジェットファンによってトンネル内の汚染空気を外部に吹き出す方式であるため、トンネル出側坑口近くに住宅街が存在せず、トンネル出側坑口から汚染物質が漏れ出してもよいことが前提となっている。
【０００６】
しかし、このような前提が許容されない場合、すなわち、トンネル坑口から汚染物質が漏れ出してはいけない、都市型のトンネルにはこのような方式は適用できない。そこで、トンネル坑口からの汚染物質の漏れ出しが不可の場合には、前述した集中排気方式が採用される。
【０００７】
この集中排気方式は、前述したように、トンネル出側坑口付近に、トンネルから分岐形成された集中排気坑を設け、この集中排気坑内に設けた排気ファンを運転することにより、トンネル両端の坑口から外部空気を吸い込み、集中排気坑を通してトンネル坑口とは異なる場所に排気する。この集中排気方式は、トンネル両端坑口から吸い込まれた外部空気は集中排気坑の分岐入口まで、トンネルの縦断方向に流れるため、一種の縦流式でもある。
【０００８】
このような縦流換気方式を採用したトンネルは、換気機設置の面でトンネル内壁を掘削する必要がなく工事費が大してかからない利点を有する。また、集中換気方式を用いれば、坑口から汚染物質が流出せず、環境上好ましい利点を有する。しかし、換気効率はあまり高くなかった。
【０００９】
近年、大都市圏の重交通量化に伴い、換気効率の高い横流換気方式が注目されている。この横流式は、トンネル内の横断方向に換気風を流すものであり、トンネル内壁には多数の送排風機を埋め込んでいる。このためトンネル内壁の掘削工事が必要となり、工事費が高騰する。すなわち、横流方式は換気効率が高い反面、工事費が高くなることが特徴である。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の縦流換気方式は、設備工事費を低く抑えられ、集中排気式とすれば坑口から汚染物質が流出しない利点を有する反面高い換気効率が得られない。また、横流式は、高い換気効率が得られる反面、設備工事費が高くなってしまう。このため、これらの方式は、対象となるトンネル状況に合わせて個別に採用されていた。
【００１１】
本発明の目的は、縦流式及び横流式の２つの換気方式を採用したトンネル内の汚染濃度を許容範囲に維持し、しかもトンネル坑口からの汚染物質の漏れ出しを有効に抑制でき、さらに換気機運転電力の低減が可能なトンネル換気制御装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明によるトンネル換気制御装置は、集中排気坑を有し、トンネル両端の坑口から空気を吸い込んでトンネル縦断方向に空気を流す縦流式及びトンネル横断方向に空気を流す横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置であって、トンネル内の交通量予測値と前記各換気方式を構成する換気機の運転組合わせによる運転パターン候補に基づき、トンネル内の風速分布及び汚染濃度分布を含む換気状態分布データを運転パターン候補毎に求める換気状態分布データ把握手段と、この求められた運転パターン候補毎の換気状態分布データに基づくトンネル内の汚染濃度及び出側風速が設定値以内かをチェックする管理チェック手段と、このチェックされた運転パターン候補の所要電力値をチェックする所要電力チェック手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明では、所要電力チェック手段は、所要電力の最も少ない運転パターン候補を最適運転パターンとして決定する機能を有する。
【００１４】
本発明は、縦流式及び横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置であって、トンネル内の交通量実測値と前記各換気方式による現在運転パターンの風量に基づきトンネル内の出側風速及び汚染濃度の現状データを求める換気状態分布データ現状把握手段と、トンネル内の交通量予測値と前記各換気方式を構成する換気機の運転組合わせによる運転パターン候補に基づき、トンネル内の出側風速及び汚染濃度を運転パターン候補毎に予測する換気状態分布データ予測演算手段と、トンネル内の汚染濃度と出側風速の現在値を基に、前記換気状態分布データ現状把握手段で求められた現在運転パターンによる現状データと、前記換気状態分布データ予測演算手段で予測された運転パターン候補毎の予測データとを用い、運転パターンを変更したときのトンネル内の汚染濃度及び出側風速を運転パターン候補毎に予測する換気状態抽出点予測演算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明では、換気状態抽出点予測演算手段で予測されたトンネル内の出口風速及び汚染濃度が設定値以内かを運転パターン候補毎にチェックするチェック手段と、このチェックされた運転パターン候補における各換気機の負荷状態をチェックする換気機負荷チェック手段とを備えている。
【００１６】
本発明は、縦流式及び横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置であって、トンネル内の交通量実測値と前記各換気方式による現在運転パターンの風量に基づきトンネル内の出側風速及び、トンネル内の長さ方向を所定の間隔で区切って設定された複数の評価点における汚染濃度を求める換気状態分布データ現状把握手段と、トンネル内の交通量予測値と前記各換気方式を構成する換気機の運転組合わせによる運転パターン候補に基づき、トンネル内の出側風速及び、トンネル内の前記各評価点における汚染濃度を運転パターン候補毎に予測する換気状態分布データ予測演算手段と、トンネル内の汚染濃度と出側風速の現在値を基に、前記換気状態分布データ現状把握手段で求められた現在運転パターンによる前記各評価点の現状データと、前記換気状態分布データ予測演算手段で予測された運転パターン候補毎の前記各評価点の予測データとを用い、運転パターンを変更したときのトンネル内の前記各評価点における汚染濃度及び出側風速を運転パターン候補毎に予測する換気状態抽出点予測手段とを備えている。
【００１７】
本発明では、換気状態抽出点予測演算手段で予測されたトンネル内の出口風速及び各評価点における汚染濃度が設定値以内かを運転パターン候補毎にチェックするチェック手段と、このチェックされた運転パターン候補における各換気機の運転／停止状態をチェックする換気機負荷チェック手段とを備えている。
【００１８】
また、本発明では、換気機負荷チェック手段は、チェックされた運転パターン候補のうち、現在の運転状態／停止状態から最も状態変化の少ない運転パターン候補を最適運転パターンとして決定する機能を有する。
【００１９】
また、本発明では、換気機負荷チェック手段は、最も状態変化の少ない運転パターン候補が複数存在する場合は、運転風量の変更量が最も少ない運転パターン候補を最適運転パターンとして決定する。
【００２０】
さらに、本発明では、交通量予測値は、トンネル内を走行する車両の交通量計測値に基づき統計手法により予測された値である。
【００２１】
これらの発明では、換気機立ち上げ前では、トンネル内の交通量予測値と、換気機の組合わせによる運転パターン候補の風量データとから、トンネル内の風速分布及び汚染濃度分布を運転パターン候補毎に求め、この運転パターン候補毎に求めた各分布から、トンネル出口風速及びトンネル内汚染濃度が許容範囲内かをチェックし、チェック条件を満足する運転パターン候補から最適運転パターンを決定する。
【００２２】
また、換気機立ち上げ後では、トンネル内の交通量実測値と、換気機の組合わせによる現在運転パターンの風量値とから、トンネル内の風速分布及び汚染濃度分布の現状データを求めると共に、トンネル内の交通量予測値と、換気機の組合わせによる運転パターン候補の風量データとから、トンネル内の風速分布及び汚染濃度分布の予測データを運転パターン候補毎に求め、前記現状データと予測データを用い、さらに実測データを加味して、現在運転パターンを運転パターン候補に切り換えた場合の、トンネル内の風速分布及び汚染濃度分布を運転パターン候補毎に求め、この運転パターン候補毎に求められた各分布から、トンネル出口風速及びトンネル内汚染濃度が許容範囲内かをチェックし、チェック条件を満足する運転パターン候補から最適運転パターンを決定する。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明によるトンネル換気制御装置の一実施の形態を図面を参照して説明する。
【００２４】
まず、図２によってトンネル１１の換気構成を説明する。このトンネル１１は縦流式および横流式による換気方式を採用しており、トンネル１１の出側坑口１１Ｂ近くからは縦流式を構成する集中排気坑１２が分岐形成されている。また、トンネル１１の周壁には、トンネル横断方向に換気風を流すために、多数の送風機１３と多数の排風機１４が埋め込まれており、これらの間に横流区間を形成している。
【００２５】
集中排気坑１２内に設けられた図示しない排風機は、その運転によりトンネル１１の入側坑口１１Ａおよび出側坑口１１Ｂから外部空気を吸い込み、集中排気坑１２の入口に向って、矢印１２Ａ，１２Ｂで示すように、トンネル縦断方向に換気風を流す。また、トンネル周壁に埋め込まれた多数の送風機１３及び多数の排風機１４の運転により、矢印１３Ａ，１４Ａで示すように、トンネル横断方向に換気風を流している。
【００２６】
図１はこのようなトンネル１１の換気設備に対する制御構成を示している。この制御構成は換気機の運転立ち上げ時、または、換気機停止後に運転を再開する再立ち上げ時に適用される。
【００２７】
図１において、２１は交通量計測手段で、一般にはトラフックカウンタと呼ばれており、トンネル１１内を走行する車両の交通量を、大型車・小型車を区別して計測する。２２は交通量予測手段で、交通量計測手段２１で計測された交通量に基づき、換気機運転を行なう時間帯の交通量を予測する。例えば、類似日等を用いた公知の統計手法により、換気機運転日１日の交通量を時々刻々と予測演算する。
【００２８】
２３は最適運転パターン決定手段で、予測されたトンネル１１内の交通量に基づき、適正な換気制御を行なうために必要な換気機の運転組合わせによる運転パターンを、換気機の初期立ち上げ時、または換気機の再立ち上げ時に作成し、決定する。
【００２９】
この最適運転パターン決定手段２３は、トンネル１１の換気状態分布データ把握手段２４、トンネル１１からの汚染物質漏れ出し有無や汚染濃度をチェックする管理チェック手段２５、チェックされた運転パターンについて換気運転所要電力をチェックする所要電力チェック手段２６を有する。
【００３０】
この実施の形態では、各換気機の運転組合わせ（風量組合わせ）による運転パターン候補を設定し、これらすべての運転パターン候補について、分布データ把握手段２４により、予測された交通量等に基づき、トンネル内全体の煤煙濃度分布、ＣＯ濃度分布、風速分布を算出する。そして、これら分布から煤煙濃度最悪値、ＣＯ濃度最悪値、出側風速をそれぞれ抽出する。
【００３１】
次に、管理チェック手段２５により、すべての運転パターン候補について、これら抽出された各値が、汚染物質の漏れ出しや汚染濃度について許容値以内かをチェックする。
【００３２】
この後、電力チェック手段２６により、許容値以内と判断された運転パターン候補の換気機運転所要電力を算出し、その結果から最適運転パターンを決定する。
【００３３】
以下、これらの詳細について順次説明する。
【００３４】
換気状態分布データ把握手段２４は、交通量予測手段２２で予測された予測交通量を用いて、すべての運転パターン候補について、トンネル１１内の換気状態に関する分布データを作成する。
【００３５】
ここで、運転パターン候補とは、予測交通量に応じた換気機の最適運転パターンを決定する際の候補で、横流式および縦流式による換気機の組合わせからなる。例えば、横流区間の送風機１３及び排風機１４の運転風量を０［％］〜１００［％］について１０［％］間隔で設定し、縦流式における集中排風抗１２内の排風機の
運転風量を５０［％］〜１００［％］について１０［％］間隔で設定した場合、これらすべての換気機運転風量の組合わせが運転パターン候補となる。
【００３６】
なお、上記運転パターン候補すべてについて、集中排風抗１２内の排風機の運転風量を５０［％］以上として常時運転させるようにしたのは、この排風機の運転が、汚染物質のトンネル出側坑口１１Ｂからの漏れ出し防止に大きな効果があるためである。
【００３７】
換気状態分布データ把握手段２４は、交通量予測手段２２からトンネル内を走行する車両の車速、大型車混入率、交通密度などの交通量予測データを入力する。また、運転パターン候補毎に各換気機の換気風量データを入力する。さらに、換気状態分布データ把握手段２４には、予めトンネル１１の土木条件データが設定されている。換気状態分布データ把握手段２４は、これら交通量予測データ、運転パターン候補毎の換気風量データ、トンネル１１の土木条件データをモデル式に当てはめ、すべての運転パターン候補についてトンネル１１内全体の煤煙濃度分布、ＣＯ濃度分布、風速分布をそれぞれ算出する。
【００３８】
上記モデル式としては、例えば、以下に示す論文の２．空気力学モデルに記載された（２）式を用いる。
【００３９】
論文集名：Ｎｏ．９９−１　日本機械学会１９９９年度年次大会講演論文集（４）［１９９９−７．２７〜２９、東京］
論文名：６４６　縦流式と横流式が混在する換気系における非常時換気シミュレーション（ｐ．２２７−２２８）
換気状態分布データ把握手段２４では、上記モデル式によって各分布を求めた後、これらの分布から煤煙濃度の最悪値、ＣＯ濃度の最悪値、出側風速をそれぞれ求め出力する。すなわち、煤煙濃度及びＣＯ濃度については、トンネル１１内の各箇所における濃度が分布として求められているので、それらの中から最悪値を抽出する。また、風速についても、トンネル１１内の各箇所における風向風速が分布として設けられているので、その中から出側風速を抽出する。ここで、出側風速とは、図２で示したトンネル１１の出側区間における外部からの吸い込み方向に流れる換気風１２Ｂの風速を言い、トンネル内汚染物質の外部への漏れ出しを抑制する。
【００４０】
この換気状態分布データ把握手段２４の動作を、図３のフローチャートを用いて説明する。ここで、すべての運転パターン候補には１から順に運転パターン総数（運転パターン候補の総和）までのナンバを設定しておく。
【００４１】
図３において、まず、ＳＴＥＰ１として運転パターンナンバを初期設定する。すなわち、運転パターンナンバ１を選択する（３０１）。次にループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（３０２）。
【００４２】
運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補による風量値等に基づいて前記モデル式により、トンネル１１全体の風速分布を演算し（３０３）、煤煙濃度分布を演算し（３０４）、ＣＯ濃度分布を演算する（３０５）。この後、求められた各分布から、出側風速を抽出し（３０６）、煤煙濃度最悪値を抽出し（３０７）、ＣＯ濃度最悪値を抽出する（３０８）。
【００４３】
これらの抽出が終わった後、運転パターンナンバを１更新し（３０９）、ループ処理に戻し（３１０）、運転パターン総数と比較する（３０２）。このようにしてすべての運転パターン候補について各分布を算出すると共に、各分布から出側風速、煤煙濃度最悪値、ＣＯ濃度最悪値をそれぞれ抽出する。
【００４４】
次に、管理チェック手段２５により、すべてのパターン候補について抽出された出側風速、煤煙濃度最悪値、ＣＯ濃度最悪値が許容範囲以内かをチェックする。すなわち、出口風速により、トンネル出側坑口１１Ｂでの汚染物質の漏れ出しを抑制しているかチェックし、煤煙濃度最悪値及びＣＯ濃度最悪値によりトンネル内の汚染濃度が許容範囲内にあるかをチェックする。
【００４５】
なお、煤煙濃度最悪値及びＣＯ濃度最悪値をチェックの対象としたのは、それ以外の地点では当然許容範囲内になるためである。
【００４６】
このチェック動作を、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００４７】
図４におけるジャッジナンバおよびｊｕｄｇｅ変数は、運転パターンナンバに対応して運転パターン総数分存在する。後述するジャッジナンバ初期設定では１を選択し、更新ではジャッジナンバを１更新する。
【００４８】
また、ｊｕｄｇｅ変数は、各運転パターン候補を採用した場合、トンネル出側坑口１１Ｂからの汚染物質の漏れ出し抑制、トンネル１１内汚染濃度の許容範囲内維持についてのチェック結果を表す。すなわち、ｊｕｄｇｅ＝０はチェック条件を満足していることを表し、ｊｕｄｇｅ＝１はチェック条件を満足していないことを表す。
【００４９】
図４において、まず、運転パターンナンバ及びジャッジナンバの初期設定を行い、それぞれが１のパターン候補を選択する（４０１）。次にループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（４０２）。
【００５０】
運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補におけるチェック結果を初期設定（ｊｕｄｇｅ＝０）し（４０３）、チェックステップに移行する。
【００５１】
まず、煤煙濃度（煙霧透過率）最悪値がその許容下限値以上か判断する（４０４）。許容下限値以上であればチェック条件を満足するので、次に、ＣＯ濃度最悪値がその許容上限値以下かを判断する（４０５）。許容上限値以下であればチェック条件を満足するので、次に、出側風速がその許容下限値（汚染物質の漏れ出しを抑制可能な風速）以上か判断する（４０６）。許容下限値以上であればチェック条件を満足する。
【００５２】
これらすべてのチェック条件を満足すれば、その運転パターン候補のｊｕｄｇｅ変数はｊｕｄｇｅ＝０のままとなる。これに対し、チェック条件を一つでも満足しない場合は、その運転パターン候補のｊｕｄｇｅ変数はｊｕｄｇｅ＝１となる（４０４ａ）（４０５ａ）（４０６ａ）。
【００５３】
この後、運転パターンナンバ及びジャッジナンバをそれぞれ１更新し（４０７）、ループ処理に戻し（４０８）、運転パターンナンバが運転パターン総数を越えたかを判断する（４０２）。このようにして、すべての運転パターン候補についてチェック条件を満足するかチェックする。
【００５４】
次に、電力チェック手段２６により、すべての運転パターン候補のうち、チェック条件を満足したｊｕｄｇｅ＝０の運転パターン候補について換気運転所要電力を演算し、その演算結果から最適運転パターンを決定する。この動作を図５を用いて説明する。
【００５５】
図５において、まず、運転パターンナンバ及びジャッジナンバの初期設定を行い、それぞれが１のパターン候補を選択する（５０１）。次にループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（５０２）。
【００５６】
運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補におけるチェック結果がチェック条件を満足しているか、すなわち、ｊｕｄｇｅ＝０か判断する（５０３）。そして、ｊｕｄｇｅ＝０の運転パターン候補について、その換気運転所要電力を演算する（５０５）。チェック条件を満足しない、すなわち、ｊｕｄｇｅ＝１の運転パターンについては換気運転所要電力の演算は行なわない。
【００５７】
この後、運転パターンナンバ及びジャッジナンバをそれぞれ１更新し（５０５）、ループ処理に戻し（５０６）、運転パターンナンバが運転パターン総数を越えたかを判断する（４０２）。このようにして、チェック条件を満足しているｊｕｄｇｅ＝０のすべての運転パターン候補について換気運転所要電力を演算した後、これらの中から最適運転パターンを決定する（５０７）。ここでは、換気運転所要電力が最も低い運転パターンを最適運転パターンとして決定する。
【００５８】
このように、上記一実施の形態によれば、縦流式と横流式との２方式を採用したトンネルにおいて、換気機の初期立ち上げ時、又は再立ち上げ時に、予測される交通量に基づき、トンネル内の汚染濃度を許容範囲に維持し、トンネル出側坑口からの汚染物質の漏れ出しを抑制し、換気機運転所要電力を低減する最適運転パターンを決定することができる。
【００５９】
上記一実施の形態では、換気機の初期立ち上げ時又は再立ち上げ時における運転パターンの決定についてであったが、以下は、換気機立ち上げ後（換気機運転中）における運転パターンの決定について図６以降を参照して説明する。
【００６０】
この場合は、換気機が既に運転中であるため、運転中の換気機の風量に基づくトンネル１１内の換気状態分布データの現状を把握すると共に、運転パターン候補に基づくトンネル内の換気状態分布データを予測する。
【００６１】
まず、現状を把握する場合を説明する。図６において、交通量計測手段３１は、図１で説明したものと基本的に同じもので、トンネル１１内を走行する車両の交通量を、大型車小型車を区別して計測する。
【００６２】
３４は現在風量出力手段で、現在運転中の運転パターンＡから、各換気機の風量を求め出力する。すなわち、図２で示した集中排気坑１２内の排風機と、横流区間の送・排風機１３，１４とを含む各換気機の風量を出力する。
【００６３】
３５はトンネル内の換気状態分布データ現状把握手段で、交通量計測手段３１からトンネル内を走行する車両の車速、大型車混入率、交通密度などの交通量実測データを入力する。また、現在風量出力手段３４から現在運転パターンＡによる各換気機の換気風量データを入力する。さらに、予めトンネル１１の土木条件データが設定されており、これら交通量実測データ、現在の換気風量データ、トンネル１１の土木条件データを前述したモデル式に当てはめ、現状のトンネル１１内全体の汚染濃度分布（煤煙濃度分布、ＣＯ濃度分布）及び風速分布をそれぞれ算出する。又、このようにして求めた各分布から、煤煙濃度の最悪値、ＣＯ濃度の最悪値、出側風速をそれぞれ抽出し、出力する。
【００６４】
この動作を図８のフローチャートによって説明する。
【００６５】
上述のように、交通量実測データ、現在の換気風量データ、トンネル１１の土木条件データからモデル式により、まず風速分布演算を行い（８０１）、次に煤煙濃度分布演算を行ない（８０２）、さらにＣＯ濃度分布演算を行なう（８０３）。そして、これら分布データから現在の運転パターンＡに基づく出側風速を抽出し（８０４）、煤煙濃度最悪値を抽出し（８０５）、ＣＯ濃度最悪値を抽出する（８０６）。
【００６６】
次に、運転パターン候補に基づきトンネル内換気状態分布データを予測する場合を説明する。この場合は、交通量計測手段３１で計測した交通量に基づき、交通量予測手段３２によって換気機運転日１日の交通量を、公知の統計手法により時々刻々と予測演算する。
【００６７】
３３は運転パターン候補出力手段で、横流式および縦流式による換気機の組合わせからなる運転パターン候補について、換気機の運転による風量を求め出力する。ここでは、省エネルギー化を制御目標としており、集中排風機については現在風量のままとし、横流区間の送風機・排風機の運転風量を、現在風量よりも、０［％］〜１００［％］の１０［％］間隔で低くした換気機運転風量の組合わせを運転パターン候補Ｂとして出力する。なお、以下の説明では、説明をわかりやすくするため、運転パターン候補はＢ１、Ｂ２の２つとする。
【００６８】
３６はトンネル内の換気状態分布データ予測演算手段で、交通量予測手段３２からトンネル内を走行する車両の車速、大型車混入率、交通密度などの交通量予測データを入力する。また、運転パターン候補出力手段３３からの運転パターン候補Ｂ毎に各換気機の換気風量データを入力する。そして、予め設定されたトンネル１１の土木条件データ、前記交通量予測データ、運転パターン候補Ｂ毎の換気風量データを前述したモデル式に当てはめ、すべての運転パターン候補Ｂについてトンネル１１内全体の煤煙濃度分布、ＣＯ濃度分布、風速分布をそれぞれ算出する。さらに、これら算出された各分布から、煤煙濃度の最悪値、ＣＯ濃度の最悪値、出側風速をそれぞれ求め出力する。
【００６９】
この動作を図９のフローチャートによって説明する。この場合も、まず、運転パターンナンバを初期設定し、運転パターンナンバ１を選択する（９０１）。次にループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（９０２）。運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補による風量値に基づいてトンネル１１全体の風速分布を演算し（９０３）、煤煙濃度分布を演算し（９０４）、ＣＯ濃度分布を演算する（９０５）。この後、求められた各分布から、出側風速を抽出し（９０６）、煤煙濃度最悪値を抽出し（９０７）、ＣＯ濃度最悪値を抽出する（９０８）。
【００７０】
これらの抽出が終わった後、運転パターンナンバを１更新し（９０９）、ループ処理に戻し（９１０）、運転パターン総数と比較する（９０２）。このようにして運転パターン候補Ｂのすべてについて各分布を算出すると共に、各分布から出側風速、煤煙濃度最悪値、ＣＯ濃度最悪値をそれぞれ抽出する。
【００７１】
ここで、分布データ現状把握手段３５及び分布データ予測演算手段３６に入力される換気機の風量と演算上の交通条件との関係をまとめたのが表１である。
【表１】

Figure 2004027665
又、図７はトンネル１１内の煤煙濃度分布を表しており、線ａは現時点の煤煙濃度分布（実測分布）、線ｂは現運転パターンＡに基づいて算出された煤煙濃度分布、線ｃは運転パターン候補Ｂ１に基づいて算出された煤煙濃度分布、線ｄは運転パターン候補Ｂ２に基づいて算出された煤煙濃度分布をそれぞれ表している。これら各分布から、現在最悪値ＶＩＮＯ、運転パターンＡに基づく煤煙濃度最悪値ＶＩＡ、運転パターンＢ１に基づく煤煙濃度最悪値ＶＩＢ１、運転パターンＢ２に基づく煤煙濃度最悪値ＶＩＢ２がそれぞれ抽出される。
【００７２】
３７はトンネル内換気状態抽出点予測演算手段で、トンネル内の汚染濃度と出側風速の現在値を基に、換気状態分布データ現状把握手段３５で求めた現状運転パターンＡに基づく現状データと、換気状態分布データ予測演算手段３６で求めた運転パターン候補Ｂ１、Ｂ２毎の予測データとを用い、現状の運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１又はＢ２に変更したときのトンネル内の汚染濃度及び出口風速を予測演算する。
【００７３】
ここで、トンネル内の汚染濃度の現在値とは、煤煙濃度現在最悪値ＶＩＮＯ、ＣＯ濃度現在最悪値ＣＯＮＯを言い、出側風速の現在値はＷＮＯとする。これらはいずれも実測値であり、図６で示すように、抽出点予測演算手段３７に別途直接入力される。
【００７４】
また、分布データ現状把握手段３５で求めた現状運転パターンＡに基づく現状データとは、煤煙濃度最悪値ＶＩＡ、ＣＯ濃度最悪値ＣＯＡ、出側風速ＷＡである。さらに、分布データ予測演算手段３６で求めた運転パターン候補Ｂ１、Ｂ２毎の予測データとは、煤煙濃度最悪値ＶＩＢ１又はＶＩＢ２、ＣＯ濃度最悪値ＣＯＢ１又はＣＯＢ２、出側風速ＷＢ１又はＷＢ２である。
【００７５】
また、現状の運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１又はＢ２に変更したときのトンネル内の汚染濃度及び出口風速の予測値として、煤煙濃度については
ＶＩＮＥＢ１又はＶＩＮＥＢ２とし、ＣＯ濃度についてはＣＯＮＥＢ１又はＣＯＮＥＢ２とし、出側風速についてはＷＮＥＢ１又はＷＮＥＢ２とする。
【００７６】
これらの各予測値は、以下の演算を行なって順次求める。以下、図１０のフローチャートにおける処理ステップに対応させて説明する。
【００７７】
まず、ＳＴＥＰ１として運転パターンナンバを初期設定する。すなわち、運転パターンナンバ１を選択する（１００１）。次に、ループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（１００２）。ここでは説明を簡略化するため運転パターン候補はＢ１、Ｂ２の２としたので、運転パターン総数は２となる。
【００７８】
運転パターン総数以下であれば、以下に示す、ＳＴＥＰ２による煤煙濃度演算（現在最悪値地点）の演算（１００３）、ＳＴＥＰ３によるＣＯ濃度演算（現在最悪値地点）の演算（１００４）、ＳＴＥＰ４による出側風速演算（１００５）を順次行なう。これらの演算後、運転パターンナンバを１更新し（１００６）、ループ処理に戻し（１００７）、運転パターン総数と比較する（１００２）。このようにして、すべての運転パターン候補（Ｂ１及びＢ２）について演算を行い、各予測値を求める。
【００７９】
ＳＴＥＰ２：煤煙濃度演算（現在最悪値地点）
ＶＩＮＥＢ１＝ＶＩＮＯ−（ＶＩＡ−ＶＩＢ１）
ＶＩＮＥＢ２＝ＶＩＮＯ−（ＶＩＡ−ＶＩＢ２）
ＳＴＥＰ３：ＣＯ濃度演算（現在最悪値地点）
ＣＯＮＥＢ１＝ＣＯＮＯ−（ＣＯＡ−ＣＯＢ１）
ＣＯＮＥＢ２＝ＣＯＮＯ−（ＣＯＡ−ＣＯＢ２）
ＳＴＥＰ４：出側風速演算
ＷＮＥＢ１＝ＷＮＯ−（ＷＡ−ＷＢ１）
ＷＮＥＢ２＝ＷＮＯ−（ＷＡ−ＷＢ２）
上記ＳＴＥＰ２〜ＳＴＥＰ４の演算は、現在の運転パターンＡ（現在風量）から運転パターン候補Ｂ（横流区間全体の送風機・排風機の運転風量の総和が現在風量の総和よりも低い運転パターンＢ１，Ｂ２）に、仮に切り換えたときの、ある地点における現在値の予測値を求めている。これら各演算式左辺（予測値）は、運転パターンをＡ（現在風量）からＢ（運転パターン候補）に切り換える（換気運用計画を行なう）際の判断基準となる。
【００８０】
例えば、現在の運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１に変更すると、現在の煤煙濃度ＶＩＮＯがＶＩＮＥＢ１になると予測される。或いは、運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ２に変更すると、現在の煤煙濃度ＶＩＮＯがＶＩＮＥＢ２になると予測される。そこで、これら求められた予測値ＶＩＮＥＢ１，ＶＩＮＥＢ２から、運転パターン候補Ｂ１又はＢ２のいずれに切り換えるかを判断する。
【００８１】
また、上記ＳＴＥＰ２〜ＳＴＥＰ４の演算式右辺第二項の各値は、数式モデルから導出されたものである。このように、数式モデルから導出された値は実測値とのずれが生じることがある。そこで、上記演算式では、ある地点の現在値に、モデル式からの導出値各値の差分を合算した結果を、ある地点の現在値の予測値としている。このため、数式モデルによる誤差の影響を軽減し、正確な予測値を得ることができる。
【００８２】
汚染物質漏れ出し、及び汚染濃度の管理チェック手段３８は、すべての運転パターン候補（ここではＢ１、Ｂ２）に対して、トンネル内換気状態の抽出点予測演算手段３７で算出した出側風速予測値、現在最悪値地点の煤煙濃度予測値、現在最悪値地点のＣＯ濃度予測値をチェックする。すなわち、出側風速予測値については、汚染物質の漏れ出しを充分抑制しているかチェックし、煤煙濃度予測値及びＣＯ濃度予測値については、これらの値、すなわち、トンネル内の汚染濃度が許容範囲内かチェックする。
【００８３】
このチェック動作を図１１のフローチャートを用いて説明する。図１１におけるジャッジナンバおよびｊｕｄｇｅ変数も、運転パターンナンバに対応して運転パターン総数分存在する。また、ｊｕｄｇｅ変数では、ｊｕｄｇｅ＝０はチェック条件を満足していることを表し、ｊｕｄｇｅ＝１はチェック条件を満足していないことを表す。
【００８４】
図１１において、まず、運転パターンナンバ及びジャッジナンバの初期設定を行い、それぞれが１のパターン候補を選択する（１１０１）。次にループ処理において運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（１１０２）。運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補におけるチェック結果を初期設定（ｊｕｄｇｅ＝０）し（１１０３）、チェックステップに進む。
【００８５】
まず、現在最悪値地点の煤煙濃度（煙霧透過率）がその許容下限値以上か判断する（１１０４）。許容下限値以上であればチェック条件を満足するので、次に、現在最悪値地点のＣＯ濃度が許容上限値以下かを判断する（１１０５）。許容上限値以下であればチェック条件を満足するので、次に、出側風速がその許容下限値以上か判断する（１１０６）。許容下限値以上であればチェック条件を満足する。
【００８６】
これらすべてのチェック条件を満足すれば、その運転パターン候補のｊｕｄｇｅ変数はｊｕｄｇｅ＝０のままとなる。これに対し、チェック条件を一つでも満足しない場合は、その運転パターン候補のｊｕｄｇｅ変数はｊｕｄｇｅ＝１となる（１１０４ａ）（１１０５ａ）（１１０６ａ）。
【００８７】
この後、運転パターンナンバ及びジャッジナンバをそれぞれ１更新し（１１０７）、ループ処理に戻し（１１０８）、運転パターンナンバが運転パターン総数を越えたかを判断する（１１０２）。このようにして、すべての運転パターン候補についてチェック条件を満足するかチェックする。
【００８８】
３９は換気機負荷チェック手段で、すべての運転パターン候補（Ｂ１、Ｂ２）のうち、ｊｕｄｇｅ＝０（チェック条件を満足している）の運転パターン候補に対して換気機の負荷状態をチェックし寿命判断を行なう。ここでは、汚染濃度等の管理チェック条件を満足している運転パターン候補のうち、現在の運転パターンＡから運転パターンＢに切り換える際の、換気機に対する負荷が最も小さい運転パターン候補を選定し、これを最適運転パターンに決定する。ただし、すべての運転パターン候補（Ｂ１、Ｂ２）がｊｕｄｇｅ＝１（チェック条件を満足していない）の場合は、現状の運転パターンを最適運転パターンとする。
【００８９】
このチェック動作を図１２のフローチャートにより説明する。図１２において、まず、運転パターンナンバ及びジャッジナンバの初期設定を行い、それぞれが１のパターン候補を選択する（１２０１）。次にループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（１２０２）。
【００９０】
運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補におけるチェック結果がチェック条件を満足しているか、すなわち、ｊｕｄｇｅ＝０か判断する（１２０３）。そして、ｊｕｄｇｅ＝０の運転パターン候補について、その換気機寿命判断を行なう（１２０４）。チェック条件を満足しないｊｕｄｇｅ＝１の運転パターンについての換気機寿命判断は行なわない。
【００９１】
この後、運転パターンナンバ及びジャッジナンバをそれぞれ１更新し（１２０５）、ループ処理に戻し（１２０６）、運転パターンナンバが運転パターン総数を越えたかを判断する（１２０２）。このようにして、チェック条件を満足しているｊｕｄｇｅ＝０のすべての運転パターン候補について換気機寿命判断を行った後、これらの中から最適運転パターンを決定する（１２０７）。
【００９２】
図１２における、ＳＴＥＰ２の換気機寿命判断（１２０４）について、図１３、図１４の手法を説明する。これらの図では、前述のように説明を簡略化するため、運転パターン候補をＢ１、Ｂ２にしており、現在の運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１又はＢ２に切り換える際の、各換気機の運転状態を示している。
【００９３】
図１３では、各換気機のＯＮ／ＯＦＦ切り換え回数が最も少ない運転パターン候補を最適運転パターンとする。すなわち、現在の運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１又はＢ２への切り換えを考えたときの、各換気機のＯＮ／ＯＦＦ切り換え有無を表している。なお、ＯＮのままで切り換えがない換気機については、このＯＮのままの換気機の風量は同じとする。図１３の場合、運転パターン候補Ｂ１のＯＮ／ＯＦＦの切り換え回数が２回で最も少なく、Ｂ１を最適運転パターンと決定する。
【００９４】
図１４は各換気機の運転風量の変更量が最も少ない運転パターン候補を最適運転パターンとする。図１４では、各換気機の運転風量を１０［％］単位で与えている。運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１又はＢ２への切り換えを考え、各換気機に注目すると、ＯＮ／ＯＦＦ切り換え回数はそれぞれ３回と同じである。この場合、運転風量の変更量が最も少ない運転パターン候補はＢ１となる。すなわち、図１４の場合、ＯＮ状態のまま運転風量を変更させた換気機に注目すると、運転パターンＡからＢ１への切り換えでは、換気機６が、４０［％］から３０［％］へと１０［％］の変更量となる。これに対し運転パターンＡからＢ２への変更では、換気機２が、５０［％］から２０［％］へと３０［％］の変更量となる。このため、運転風量の変更量が最も少ない運転パターン候補Ｂ１が最適運転パターンとして決定される。
【００９５】
なお、図１４において換気機１に注目すると、運転パターン候補Ｂ１、Ｂ２とも、ＯＦＦからＯＮへの切り換えになるが、ＯＦＦからＯＮへの切り換えの場合は、ある一定の風量（図の例では５０［％］）となるため、運転風量の変更量は考えなくともよい。
【００９６】
このように、換気機の負荷状態をチェックし、換気機寿命を判断して最適運転パターンを決定しているが、この決定判断基準をまとめると次のようになる。
【００９７】
（１）換気機のＯＮ／ＯＦＦ切り換えが最も少ない。
【００９８】
（２）運転風量の変更量が最も少ない。
【００９９】
ただし、（２）は、（１）において切り換え回数の最も少ない運転パターン候補が複数存在した場合に適用する。
【０１００】
この実施の形態によると、縦流式及び横流式の換気方式を採用するトンネルにおいて、換気機の立ち上げ後における換気機の運転パターンを最適に決定するに際し、トンネル内汚染濃度を許容範囲内に維持し、かつトンネル出側坑口からの汚染物質の漏れ出しを有効に抑制することができ、しかも換気機寿命を考慮した最適運転パターンを決定することができる。
【０１０１】
次に、図１５で示す実施の形態を説明する。この実施の形態は、図６で示した実施の形態と同様に、換気機立ち上げ後（換気機運転中）における運転パターンの決定に関するもので、基本的な装置構成は図６と殆ど同じであり、関連する符号を付している。
【０１０２】
図６で示した実施の形態と異なるところは、トンネル内換気状態の分布データ現状把握手段３５Ａ、トンネル内換気状態の分布データ予測演算手段３６Ａ、トンネル内換気状態抽出点予測演算手段３７Ａ、汚染物質漏れ出し、及び汚染濃度の管理チェック手段３８Ａの処理内容である。
【０１０３】
つまり、図６の実施形態では、トンネル内の最悪値地点の予測値に対して管理チェックを行なっているのに対し、本実施の形態では、図１６で示すようにトンネル内の長さ方向を、例えば５０ｍ間隔で区切り、この区切り地点すべてを評価点とし、管理チェックを行なっている。以下、詳細に説明する。
【０１０４】
図１５において、トンネル内換気状態の分布データ現状把握手段３５Ａは、図６の実施形態と同様に、交通量計測手段３１から交通量実測データを、また、現在風量出力手段３４から各換気機の換気風量データを、それぞれ入力し、予め設定されているトンネル１１の土木条件データと共に、これらデータを前述したモデル式に当てはめ、現状のトンネル１１内全体の煤煙濃度分布、ＣＯ濃度分布、風速分布をそれぞれ算出する。そして、このようにして求めた各分布から、トンネル内長さ方向を５０ｍ間隔で区切った各評価点での煤煙濃度、ＣＯ濃度、出側風速をそれぞれ抽出し、出力する。
【０１０５】
この動作を図１７のフローチャートによって説明する。すなわち、交通量実測データ、現在の換気風量データ、トンネル１１の土木条件データからモデル式により、まず風速分布演算を行い（１７０１）、次に煤煙濃度分布演算を行ない（１７０２）、さらにＣＯ濃度分布演算を行なう（１７０３）。そして、これら分布データから現在の運転パターンＡに基づく出側風速を抽出し（１７０４）、評価点毎の煤煙濃度を抽出し（１７０５）、評価点毎のＣＯ濃度を抽出する（１７０６）。
【０１０６】
トンネル内換気状態分布データ予測演算手段３６Ａも、図６の実施形態と同様に、交通量予測手段３２から交通量予測データを、運転パターン候補出力手段３３からの運転パターン候補Ｂ毎に各換気機の換気風量データをそれぞれ入力する。なお、この実施の形態でも、説明をわかりやすくするため、運転パターン候補はＢ１、Ｂ２の２つとする。
【０１０７】
これらデータは、予め設定されたトンネル１１の土木条件データと共に前述したモデル式に当てはめられ、すべての運転パターン候補Ｂ１、Ｂ２についてトンネル１１内全体の煤煙濃度分布、ＣＯ濃度分布、風速分布をそれぞれ算出する。そして、これら算出された各分布から、評価点毎の煤煙濃度及びＣＯ濃度と、出側風速とをそれぞれ求め出力する。
【０１０８】
この動作を図１８のフローチャートによって説明する。この場合も、まず、運転パターンナンバを初期設定し、運転パターンナンバ１を選択する（１８０１）。次に、ループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（１８０２）。運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補による風量値に基づいてトンネル１１内全体の風速分布を演算し（１８０３）、煤煙濃度分布を演算し（１８０４）、ＣＯ濃度分布を演算する（１８０５）。この後、求められた各分布から、出側風速を抽出し（１８０６）、評価点毎の煤煙濃度を抽出し（１８０７）、評価点毎のＣＯ濃度を抽出する（１８０８）。
【０１０９】
これらの抽出後、運転パターンナンバを１更新し（１８０９）、ループ処理に戻し（１８１０）、運転パターン総数と比較する（１８０２）。このようにしてすべての運転パターン候補Ｂ１、Ｂ２について各分布を算出すると共に、各分布から出側風速、評価点毎の煤煙濃度およびＣＯ濃度をそれぞれ抽出する。
【０１１０】
図１６は、トンネル１１内の煤煙濃度分布を表しており、線ａ１は現時点の煤煙濃度分布（実測分布）、線ｂ１は現在運転パターンＡに基づいて算出された煤煙濃度分布、線ｃは運転パターン候補Ｂ１に基づいて算出された煤煙濃度分布、線ｄ１は運転パターン候補Ｂ２に基づいて算出された煤煙濃度分布をそれぞれ表している。これら各分布から、５０ｍ間隔の各評価点での煤煙濃度がそれぞれ抽出される。
【０１１１】
例えば、トンネル１１の入り側坑口から２００［ｍ］の評価点についてみると、現時点の煤煙濃度はＶＩＮＯ（２００）、現在運転パターンＡに基づく煤煙濃度はＶＩＡ（２００）、運転パターン候補Ｂ１に基づく煤煙濃度はＶＩＢ１（２００）、運転パターン候補Ｂ２に基づく煤煙濃度はＶＩＢ２（２００）となる。
【０１１２】
トンネル内換気状態抽出点予測演算手段３７Ａは、トンネル内各評価点の汚染濃度と出側風速の現在値を基に、分布データ現状把握手段３５Ａで求めた現状運転パターンＡに基づく各評価点の現状データと、分布データ予測演算手段３６Ａで求めた運転パターン候補Ｂ１、Ｂ２毎の各評価点での予測データとを用い、現状の運転パターンＡを運転パターン候補Ｂ１又はＢ２に変更したときのトンネル内各評価点の汚染濃度及び出口風速を予測演算する。
【０１１３】
この演算処理を図１９のフローチャートを用いて説明する。
【０１１４】
まず、ＳＴＥＰ１として運転パターンナンバを初期設定する。すなわち、運転パターンナンバ１を選択する（１９０１）。次に、ループ処理においてこの運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（１９０２）。ここでは説明を簡略化するため運転パターン候補はＢ１、Ｂ２の２としたので、運転パターン総数は２となる。
【０１１５】
運転パターン総数以下であれば、ＳＴＥＰ２による煤煙濃度演算（評価点毎）の演算（１９０３）、ＳＴＥＰ３によるＣＯ濃度演算（評価点毎）の演算（１９０４）、ＳＴＥＰ４による出側風速演算（１９０５）を順次行なう。これらの演算後、運転パターンナンバを１更新し（１９０６）、ループ処理に戻し（１９０７）、運転パターン総数と比較する（１９０２）。このようにして、すべての運転パターン候補（Ｂ１及びＢ２）について演算を行なう。
【０１１６】
ここで、上記ＳＴＥＰ２，ＳＴＥＰ３，ＳＴＥＰ４における演算式は、図１０で示したＳＴＥＰ２，ＳＴＥＰ３，ＳＴＥＰ４における演算式と同じものであり、これを評価点毎に実行し、評価点毎の予測値を得る。
【０１１７】
例えば、ＳＴＰＥ２の煤煙濃度演算において、入り側坑口から２００［ｍ］の評価点について、現在運転パターンＡから運転パターン候補Ｂ１又はＢ２に変更した場合、２００［ｍ］評価点の煤煙濃度予測値ＶＩＮＥＢ１（２００）　、ＶＩＮＥＢ２（２００）は次のよう求められる。
【０１１８】

ＳＴＥＰ２：煤煙濃度演算（２００［ｍ］評価点）
ＶＩＮＥＢ１（２００）＝ＶＩＮＯ（２００）−（ＶＩＡ（２００）−ＶＩＢ１（２００））
ＶＩＮＥＢ２（２００）＝ＶＩＮＯ（２００）−（ＶＩＡ（２００）−ＶＩＢ２（２００））
上記内容は２００［ｍ］評価点での演算例であるが、図１６で示した５０［ｍ］間隔の評価点毎に煤煙濃度演算値を求める。又、ＳＴＥＰ３のＣＯ濃度演算についても評価点毎の演算を行ない、ＳＴＥＰ４の出側風速演算については出側評価点について演算を行なう。
【０１１９】
次に、汚染物質漏れ出し及び汚染濃度の管理チェック手段３８Ａは、すべての運転パターン候補（ここではＢ１、Ｂ２）に対して、トンネル内換気状態の抽出点予測演算手段３７Ａで算出した出側風速予測値、評価点毎の煤煙濃度予測値、評価点毎のＣＯ濃度予測値をチェックする。すなわち、出側風速予測値については、汚染物質の漏れ出しを充分抑制しているかチェックし、煤煙濃度予測値及びＣＯ濃度予測値については、これらの値、すなわち、トンネル内の汚染濃度が許容範囲内かチェックする。
【０１２０】
このチェック動作を図２０のフローチャートを用いて説明する。図２０におけるジャッジナンバおよびｊｕｄｇｅ変数も、運転パターンナンバに対応して運転パターン総数分存在する。また、評価点ナンバは、図１６で示した評価点の総数分存在する。さらに、ｊｕｄｇｅ変数では、ｊｕｄｇｅ＝０はチェック条件を満足していることを表し、ｊｕｄｇｅ＝１はチェック条件を満足していないことを表す。
【０１２１】
図２０において、まず、運転パターンナンバ及びジャッジナンバの初期設定を行い、それぞれが１のパターン候補を選択する（２００１）。次にループ１処理において運転パターンナンバが運転パターン総数以下か判断する（２００２）。運転パターン総数以下であれば、この運転パターン候補における評価点ナンバを初期設定（１を選択）すると共に、チェック結果を初期設定（ｊｕｄｇｅ＝０）し（２００３）、ループ２処理にて評価点ナンバが評価点総数以下か判断する（２００４）。その結果、評価点ナンバが総数以下であればチェックステップに進む。
【０１２２】
まず、設定された評価点の煤煙濃度（煙霧透過率）がその許容下限値以上か判断する（２００５）。許容下限値以上であればチェック条件を満足するので、次に、同評価点のＣＯ濃度が許容上限値以下かを判断する（２００６）。許容上限値以下であればチェック条件を満足するので、次に、出側風速がその許容下限値以上か判断する（２００７）。許容下限値以上であればチェック条件を満足する。
【０１２３】
これらすべてのチェック条件を満足すれば、その運転パターン候補のｊｕｄｇｅ変数はｊｕｄｇｅ＝０のままとなる。これに対し、チェック条件を一つでも満足しない場合は、その運転パターン候補のｊｕｄｇｅ変数はｊｕｄｇｅ＝１となる（２００５ａ）（２００６ａ）（２００７ａ）。
【０１２４】
次に、チェック結果がｊｕｄｇｅ＝０か判断する（２００８）。ｊｕｄｇｅ＝０であれば次の評価点をチェックすべく評価点ナンバを更新する（２０１０）。これに対し、ｊｕｄｇｅ＝０でなければ、すなわち、どれかのチェック条件を満足していなければ、その運転パターン候補についてこれ以上チェックしても意味がないので、評価点ナンバを評価点総数にする（２００９）。
【０１２５】
評価点ナンバ更新後、ループ２に戻し（２０１１）、評価点総数と比較する（２００４）。評価点ナンバが評価点総数に達していなければ評価点総数に達するまでチェックステップを繰り返す。
【０１２６】
すべての評価点でのチェックが完了したなら、次の運転パターン候補の各評価点をチェックすべく、運転パターンナンバ及びジャッジナンバをそれぞれ１更新し（２０１２）、ループ１処理に戻し（２０１３）、運転パターンナンバが運転パターン総数を越えたかを判断する（２００２）。このようにして、すべての運転パターン候補のすべての評価点についてチェック条件を満足するかチェックする。
【０１２７】
このようにして、すべての運転パターン候補のチェックが完了した後、最後に換気機負荷チェック手段３９によって、図６の場合と同様に、すべての運転パターン候補（Ｂ１、Ｂ２）のうち、ｊｕｄｇｅ＝０（すべての評価点がチェック条件を満足している）の運転パターン候補に対して換気機の負荷状態をチェックし寿命判断を行ない、最適運転パターンを決定する。
【０１２８】
この実施の形態では、運転パターンをチェックするに際し、トンネル内に設定された複数の評価点毎にチェックを行なうので、汚染濃度の厳密なチェックが可能になる。
【０１２９】
【発明の効果】
本発明によれば、縦流式及び横流式の２つの換気方式を採用したトンネルにおいて、トンネル内の汚染濃度を許容範囲に維持し、しかもトンネル坑口からの汚染物質の漏れ出しを有効に抑制でき、さらに換気機運転電力の低減や換気機寿命を考慮した運転パターン設定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるトンネル換気制御装置の一実施の形態を説明するブロック図である。
【図２】同上一実施の形態が適用されるトンネルの換気方式を説明する模式図である。
【図３】同上一実施の形態におけるトンネル内換気状態分布データ把握手段の動作を説明するフローチャートである。
【図４】同上一実施の形態における汚染物質漏れ出し、汚染濃度管理チェック手段の動作を説明するフローチャートである。
【図５】同上一実施の形態における換気運転所要電力チェック手段の動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明によるトンネル換気制御装置の他の実施の形態を説明するブロック図である。
【図７】同上他の実施の形態を適用するトンネル内煤煙濃度の分布例を示す模式図である。
【図８】同上他の実施の形態におけるトンネル内換気状態分布データ現状把握手段の動作を説明するフローチャートである。
【図９】同上他の実施の形態におけるトンネル内換気状態分布データ予測演算手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】同上他の実施の形態におけるトンネル内換気状態抽出点予測演算手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】同上他の実施の形態における汚染物質漏れ出し、汚染濃度管理チェック手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１２】同上他の実施の形態における換気機負荷チェック手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】同上他の実施の形態における換気機寿命判断手法の一例を説明する図表である。
【図１４】同上他の実施の形態における換気機寿命判断手法の他の例を説明する図表である。
【図１５】本発明によるトンネル換気制御装置のさらに他の実施の形態を説明するブロック図である。
【図１６】同上さらに他の実施の形態を適用するトンネル内煤煙濃度の分布例とトンネル内評価点との関係を示す模式図である。
【図１７】同上さらに他の実施の形態におけるトンネル内換気状態分布データ現状把握手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１８】同上さらに他の実施の形態におけるトンネル内換気状態分布データ予測演算手段の動作を説明するフローチャートである。
【図１９】同上さらに他の実施の形態におけるトンネル内換気状態抽出点予測演算手段の動作を説明するフローチャートである。
【図２０】同上さらに他の実施の形態における汚染物質漏れ出し、汚染濃度管理チェック手段の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１１　　トンネル
１２　　集中排気坑
１３　　横流区間送風機
１４　　横流区間排風機
２４　　換気状態分布データ把握手段
２５，３８，３８Ａ　　管理チェック手段
２６　　所要電力チェック手段
３５，３５Ａ　　換気状態分布データ現状把握手段
３６，３６Ａ　　換気状態分布データ予測演算手段
３７，３７Ａ　　換気状態抽出点予測演算手段
３９　　換気機負荷チェック手段[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention is directed to a tunnel having a centralized exhaust pit and adopting two types of ventilation systems, a vertical flow type in which air is sucked from the pits at both ends of the tunnel and air flows in the longitudinal direction of the tunnel, and a cross flow type in which air flows in the transverse direction of the tunnel. The present invention relates to a ventilation control device.
[0002]
[Prior art]
In road tunnels, it is essential to protect drivers from collisions caused by poor visibility due to vehicle exhaust gas and carbon monoxide poisoning. Therefore, by operating the ventilation equipment installed in the tunnel, the pollution concentration (smoke concentration, CO concentration) is maintained within the allowable range, and the collision accident in the tunnel and the occurrence of carbon monoxide poisoning are prevented. . In this case, the required power for ventilator operation is reduced to save energy.
[0003]
Further, in an urban tunnel where a residential area exists on the exit side of the tunnel, it is necessary to provide a centralized exhaust well near the exit side entrance in the tunnel to suppress leakage of contaminants from the exit side entrance of the tunnel. Here, the centralized exhaust shaft exhausts air that is branched from the inside of the tunnel and contains pollutants in the tunnel to locations other than the tunnel entrances at both ends of the tunnel and that have little effect on the environment. By the operation of the centralized exhaust pit, external air is sucked in from the pits at both ends of the tunnel to clean the inside of the tunnel and prevent leakage of pollutants from the pits at both ends of the tunnel.
[0004]
Conventionally, the tunnel ventilation method has been mainly a vertical flow type in which ventilation air is supplied in a longitudinal direction (length direction) of the tunnel because facility construction costs can be kept low. In the simplest longitudinal flow type, only a jet fan that blows air in the longitudinal direction of the tunnel is provided as a ventilator. Then, the jet fan is feedback-controlled based on the measurement values of the pollution concentration meter provided in the tunnel and the measurement values of the wind direction and anemometer to maintain the contamination concentration in the tunnel at an allowable value.
[0005]
In this ventilation system, the contaminated air in the tunnel is blown out by a jet fan.Therefore, there is no residential area near the tunnel exit, and contaminants may leak from the tunnel exit. It is a premise.
[0006]
However, if such a premise is not acceptable, that is, contaminants must not leak from the tunnel entrance, such a method cannot be applied to an urban tunnel. Therefore, when it is impossible to leak the pollutant from the tunnel entrance, the above-described centralized exhaust method is adopted.
[0007]
As described above, this centralized exhaust system is provided with a centralized exhaust well branched from the tunnel near the exit of the tunnel, and by operating an exhaust fan provided in the centralized exhaust well, from the wellheads at both ends of the tunnel. Inhales external air and exhausts it through the central exhaust well to a location different from the tunnel entrance. This centralized exhaust system is also a kind of longitudinal flow type, since the external air sucked from both ends of the tunnel flows in the longitudinal direction of the tunnel to the branch entrance of the centralized exhaust well.
[0008]
The tunnel adopting such a longitudinal flow ventilation method has an advantage that it is not necessary to excavate the inner wall of the tunnel in terms of installation of a ventilator, and the construction cost is not increased. In addition, if the centralized ventilation system is used, pollutants do not flow out of the wellhead, which has an environmentally favorable advantage. However, ventilation efficiency was not very high.
[0009]
In recent years, along with heavy traffic in metropolitan areas, a cross-flow ventilation system with high ventilation efficiency has attracted attention. In this cross flow type, ventilation air flows in a transverse direction in the tunnel, and a large number of blowers / dischargers are embedded in the inner wall of the tunnel. For this reason, excavation work on the inner wall of the tunnel is required, and the construction cost rises. That is, the cross flow method is characterized in that the ventilation cost is high, but the construction cost is high.
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the conventional vertical flow ventilation system can reduce the facility construction cost, and if it is a centralized exhaust type, it has the advantage that pollutants do not flow out of the wellhead, but does not provide high ventilation efficiency. In the cross-flow type, high ventilation efficiency can be obtained, but facility construction costs increase. For this reason, these methods were individually adopted according to the target tunnel situation.
[0011]
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to maintain a pollution concentration in a tunnel adopting two ventilation systems of a vertical flow type and a cross flow type within an allowable range, and to effectively suppress leakage of contaminants from a tunnel entrance, and furthermore, to provide a ventilation system. An object of the present invention is to provide a tunnel ventilation control device capable of reducing machine operation power.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
The tunnel ventilation control device according to the present invention has a centralized exhaust pit, and has two types of ventilation: a longitudinal flow type in which air is sucked from pits at both ends of the tunnel and air flows in the longitudinal direction of the tunnel and a transverse flow type in which air flows in the transverse direction of the tunnel. A ventilation control device for a tunnel adopting a method, wherein a wind speed distribution and a pollution concentration distribution in a tunnel are based on a predicted traffic volume in the tunnel and an operation pattern candidate by an operation combination of a ventilator constituting each of the ventilation methods. Condition distribution data grasping means for obtaining ventilation condition distribution data including each of the operation pattern candidates, and whether the concentration of contamination and outlet wind speed in the tunnel based on the obtained ventilation condition distribution data for each operation pattern candidate are within set values. And a required power check means for checking a required power value of the checked operation pattern candidate. Characterized by comprising.
[0013]
In the present invention, the required power check means has a function of determining an operation pattern candidate requiring the least required power as an optimal operation pattern.
[0014]
The present invention relates to a ventilation control device for a tunnel employing two types of ventilation systems, a longitudinal flow system and a cross flow system, wherein the tunnel ventilation system is based on a measured value of traffic volume in the tunnel and an airflow of a current operation pattern according to each of the ventilation systems. The ventilation state distribution data present state grasping means for obtaining the present state data of the exit wind speed and the pollution concentration of the tunnel, and the traffic pattern prediction value in the tunnel and the operation pattern candidate by the operation combination of the ventilator constituting each of the ventilation methods, the tunnel, Ventilation state distribution data prediction calculation means for predicting the outflow wind speed and the pollution concentration in each of the operation pattern candidates, and the ventilation state distribution data current state grasping means based on the current values of the contamination concentration and the outflow wind speed in the tunnel. Using the obtained current data based on the current operation pattern obtained and the prediction data for each operation pattern candidate predicted by the ventilation state distribution data prediction calculation means, the operation pattern is calculated. Characterized in that a pollutant concentration and the exit-side wind to predict for each operation pattern candidate ventilation extraction point prediction calculation means in the tunnel when changing over down.
[0015]
In the present invention, a check means for checking, for each operation pattern candidate, whether the exit wind speed and the pollution concentration in the tunnel predicted by the ventilation state extraction point prediction calculation means are within the set values, and each ventilation in the checked operation pattern candidate Ventilator load checking means for checking the load state of the machine.
[0016]
The present invention relates to a ventilation control device for a tunnel employing two types of ventilation systems, a longitudinal flow system and a cross flow system, wherein the tunnel ventilation system is based on a measured value of traffic volume in the tunnel and an airflow of a current operation pattern according to each of the ventilation systems. Outflow wind speed and ventilation state distribution data present state grasping means for obtaining the pollution concentration at a plurality of evaluation points set by dividing the length direction in the tunnel at predetermined intervals, a traffic volume prediction value in the tunnel and the respective Ventilation state distribution data prediction calculation for predicting the exit wind speed in the tunnel and the contamination concentration at each of the evaluation points in the tunnel for each operation pattern candidate based on the operation pattern candidates by the operation combination of the ventilators constituting the ventilation system Means, and the respective evaluations based on the current operation pattern obtained by the ventilation state distribution data current state grasping means based on the current value of the pollution concentration in the tunnel and the exit wind speed. Using the current state data and the prediction data of each of the evaluation points for each of the driving pattern candidates predicted by the ventilation state distribution data prediction calculating means, the pollution concentration at each of the evaluation points in the tunnel when the driving pattern is changed. And ventilation state extraction point prediction means for predicting the outlet wind speed for each operation pattern candidate.
[0017]
In the present invention, a check means for checking, for each operation pattern candidate, whether the exit wind speed in the tunnel predicted by the ventilation state extraction point prediction calculation means and the contamination concentration at each evaluation point are within a set value, and the checked operation pattern Ventilator load checking means for checking the operation / stop state of each ventilator in the candidate.
[0018]
Further, in the present invention, the ventilator load checking means has a function of determining, from the checked operation pattern candidates, an operation pattern candidate having the smallest state change from the current operation state / stop state as the optimum operation pattern.
[0019]
Further, in the present invention, when there are a plurality of operation pattern candidates with the smallest state change, the ventilator load checking means determines the operation pattern candidate with the smallest change amount of the operation airflow as the optimal operation pattern.
[0020]
Furthermore, in the present invention, the traffic volume prediction value is a value predicted by a statistical method based on the traffic volume measurement value of the vehicle traveling in the tunnel.
[0021]
According to these inventions, before the ventilator is started, the wind speed distribution and the pollution concentration distribution in the tunnel are determined for each of the operation pattern candidates from the predicted traffic volume in the tunnel and the airflow data of the operation pattern candidates by the combination of the ventilators. Then, from each distribution obtained for each of the operation pattern candidates, it is checked whether the tunnel exit wind speed and the contamination concentration in the tunnel are within an allowable range, and an optimum operation pattern is determined from the operation pattern candidates satisfying the check conditions.
[0022]
In addition, after the ventilator is started, the current data of the wind speed distribution and the pollution concentration distribution in the tunnel are obtained from the actual measured value of the traffic volume in the tunnel and the airflow value of the current operation pattern by the combination of the ventilator. Within the traffic volume prediction value and the air volume data of the operation pattern candidate by the combination of the ventilator, the prediction data of the wind speed distribution and the pollution concentration distribution in the tunnel are obtained for each operation pattern candidate, and the current data and the prediction data are obtained. In addition, the wind speed distribution and the pollution concentration distribution in the tunnel in the case where the current operation pattern is switched to the operation pattern candidate in consideration of the actually measured data in consideration of the actual measurement data are obtained for each operation pattern candidate. From the distribution, check whether the wind speed at the tunnel exit and the concentration of contamination in the tunnel are within the allowable range, and an operation pattern candidate that satisfies the check conditions To determine the Luo optimum operation pattern.
[0023]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a tunnel ventilation control device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0024]
First, the ventilation configuration of the tunnel 11 will be described with reference to FIG. The tunnel 11 adopts a vertical flow type and a horizontal flow type ventilation system, and a centralized exhaust pit 12 forming a vertical flow type is branched and formed near the exit port 11B of the tunnel 11. On the peripheral wall of the tunnel 11, a large number of blowers 13 and a large number of air exhausters 14 are buried in order to flow ventilation wind in the cross direction of the tunnel, and a cross flow section is formed therebetween.
[0025]
The exhaust fan (not shown) provided in the centralized exhaust pit 12 sucks external air from the entrance side entrance 11A and the exit side entrance 11B of the tunnel 11 by its operation, and moves toward the entrance of the centralized exhaust well 12 by arrows 12A and 12B. As shown by, the ventilation wind flows in the longitudinal direction of the tunnel. In addition, by operating a large number of blowers 13 and a large number of exhausts 14 embedded in the tunnel peripheral wall, ventilation air flows in the tunnel cross direction as indicated by arrows 13A and 14A.
[0026]
FIG. 1 shows a control configuration for such ventilation equipment of the tunnel 11. This control configuration is applied when the operation of the ventilator is started or when the ventilator is restarted after the stop of the ventilator.
[0027]
In FIG. 1, reference numeral 21 denotes a traffic volume measuring means, which is generally called a traffic counter, and measures the traffic volume of a vehicle traveling in the tunnel 11 for large vehicles and small vehicles. Reference numeral 22 denotes a traffic volume prediction unit which predicts a traffic volume in a time zone in which the ventilator is operated based on the traffic volume measured by the traffic volume measurement unit 21. For example, the traffic volume on the day of the ventilator operation day is predicted and calculated every moment by a known statistical method using a similar day or the like.
[0028]
23 is an optimum operation pattern determining means, which determines an operation pattern based on the predicted traffic volume in the tunnel 11 by an operation combination of the ventilator necessary for performing proper ventilation control at the time of initial startup of the ventilator; Or create and decide when the ventilator is restarted.
[0029]
The optimum operation pattern determining means 23 includes a ventilation state distribution data grasping means 24 for the tunnel 11, a management check means 25 for checking the presence or absence of a pollutant leaking from the tunnel 11 and a pollutant concentration, and a required power for ventilation operation for the checked operation pattern. Is required.
[0030]
In this embodiment, operation pattern candidates based on the operation combination (air volume combination) of each ventilator are set, and for all of these operation pattern candidates, the distribution data comprehension means 24 calculates the traffic pattern based on the predicted traffic volume and the like. Calculate the soot concentration distribution, CO concentration distribution, and wind speed distribution of the entire tunnel. Then, the worst value of the soot concentration, the worst value of the CO concentration, and the outlet wind speed are extracted from these distributions.
[0031]
Next, the management check unit 25 checks whether or not each of the extracted values is within an allowable value for the leakage of the pollutant and the pollutant concentration for all the operation pattern candidates.
[0032]
Thereafter, the power check means 26 calculates the required ventilator operation power of the operation pattern candidate determined to be within the allowable value, and determines the optimum operation pattern from the result.
[0033]
Hereinafter, these details will be sequentially described.
[0034]
The ventilation state distribution data grasping means 24 creates distribution data on the ventilation state in the tunnel 11 for all the driving pattern candidates using the predicted traffic volume predicted by the traffic volume prediction section 22.
[0035]
Here, the operation pattern candidate is a candidate for determining an optimal operation pattern of the ventilator according to the predicted traffic volume, and includes a combination of crossflow type and vertical flow type ventilators. For example, the operation air volume of the blower 13 and the exhaust fan 14 in the crossflow section is set at 10 [%] intervals from 0 [%] to 100 [%], and the exhaust air in the centralized exhaust fan 12 in the vertical flow type is set.
When the operation airflow is set at an interval of 10% for 50% to 100%, a combination of all of these ventilator operation airflows is an operation pattern candidate.
[0036]
It is to be noted that the reason why the exhaust air in the centralized exhaust fan 12 is always operated with the operating air flow rate of 50% or more for all of the above-mentioned operation pattern candidates is that the operation of the exhaust fan is performed on the exit side of the pollutant tunnel. This is because there is a great effect in preventing leakage from the wellhead 11B.
[0037]
The ventilation state distribution data grasping means 24 inputs traffic volume prediction data such as a vehicle speed of a vehicle traveling in the tunnel, a large vehicle mixing ratio, and traffic density from the traffic volume prediction means 22. Further, ventilation air volume data of each ventilator is input for each operation pattern candidate. Furthermore, the civil condition data of the tunnel 11 is set in the ventilation state distribution data grasping means 24 in advance. The ventilation state distribution data grasping means 24 applies the traffic volume prediction data, the ventilation air volume data for each operation pattern candidate, and the civil condition data of the tunnel 11 to the model formula, and obtains the smoke concentration distribution in the entire tunnel 11 for all the operation pattern candidates. , CO concentration distribution and wind speed distribution are calculated.
[0038]
As the model formula, for example, 2. Equation (2) described in the aerodynamic model is used.
[0039]
Publication name: No. 99-1 Proceedings of the 1999 Annual Meeting of the Japan Society of Mechanical Engineers (4) [1999-7.27-29, Tokyo]
Article name: 646 Emergency ventilation simulation in a ventilation system with a mixture of longitudinal and cross-flow systems (p.227-228)
The ventilation state distribution data grasping means 24 calculates each distribution by the above model formula, and then calculates and outputs the worst value of the soot concentration, the worst value of the CO concentration, and the outlet wind speed from these distributions. That is, as for the soot concentration and the CO concentration, the worst values are extracted from the distributions at the respective locations in the tunnel 11 because the concentrations are obtained. As for the wind speed, since the wind direction and wind speed at each location in the tunnel 11 are provided as a distribution, the exit wind speed is extracted from the distribution. Here, the exit wind speed refers to the wind speed of the ventilation wind 12B flowing in the suction direction from the outside in the exit section of the tunnel 11 shown in FIG. 2, and suppresses leakage of pollutants in the tunnel to the outside.
[0040]
The operation of the ventilation state distribution data grasping means 24 will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, numbers from 1 to the total number of operation patterns (total of operation pattern candidates) are set in order for all the operation pattern candidates.
[0041]
In FIG. 3, first, an operation pattern number is initially set as STEP1. That is, the operation pattern number 1 is selected (301). Next, in a loop process, it is determined whether this operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (302).
[0042]
If the total number of operation patterns is equal to or less than the total number of operation patterns, the wind speed distribution of the entire tunnel 11 is calculated (303), the soot concentration distribution is calculated (304), and the CO concentration distribution is calculated by the model formula based on the airflow value and the like of the operation pattern candidates. Is calculated (305). Thereafter, the outlet wind speed is extracted from each of the obtained distributions (306), the soot concentration worst value is extracted (307), and the CO concentration worst value is extracted (308).
[0043]
After the extraction is completed, the operation pattern number is updated by 1 (309), the process returns to the loop processing (310), and the operation pattern number is compared with the total number of operation patterns (302). In this way, each distribution is calculated for all the operation pattern candidates, and the outlet wind speed, the worst value of the soot concentration, and the worst value of the CO concentration are respectively extracted from each distribution.
[0044]
Next, the management checking unit 25 checks whether the outlet wind speed, the worst value of the soot concentration, and the worst value of the CO concentration extracted for all the pattern candidates are within the allowable range. That is, it is checked whether or not the leakage of pollutants at the tunnel exit side entrance 11B is suppressed by the wind speed at the exit, and whether or not the pollutant concentration in the tunnel is within the allowable range based on the worst value of the soot concentration and the worst value of the CO concentration. I do.
[0045]
The reason why the worst value of the soot concentration and the worst value of the CO concentration are to be checked is that they are within the allowable range at other points.
[0046]
This check operation will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0047]
The judge number and the judge variable in FIG. 4 exist for the total number of operation patterns corresponding to the operation pattern numbers. In the judge number initial setting described later, 1 is selected, and in the update, the judge number is updated by 1.
[0048]
Also, the judge variable indicates a check result of suppressing leakage of pollutants from the tunnel entrance 11B and maintaining the contamination concentration in the tunnel 11 within an allowable range when each operation pattern candidate is adopted. That is, judge = 0 indicates that the check condition is satisfied, and judge = 1 indicates that the check condition is not satisfied.
[0049]
In FIG. 4, first, an operation pattern number and a judgment number are initially set, and one pattern candidate is selected for each (401). Next, in a loop process, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (402).
[0050]
If the total number of operation patterns is equal to or less than the total number, the check result of the operation pattern candidate is initialized (judge = 0) (403), and the process proceeds to a check step.
[0051]
First, it is determined whether the worst value of the smoke density (smoke transmittance) is equal to or more than the allowable lower limit (404). If the value is equal to or more than the allowable lower limit, the check condition is satisfied. Next, it is determined whether the worst CO concentration is equal to or less than the allowable upper limit (405). If the value is equal to or less than the allowable upper limit, the check condition is satisfied. Next, it is determined whether the outlet wind speed is equal to or higher than the allowable lower limit value (wind speed capable of suppressing leakage of pollutants) (406). If it is equal to or more than the allowable lower limit, the check condition is satisfied.
[0052]
If all of these check conditions are satisfied, the judge variable of the driving pattern candidate remains at judge = 0. On the other hand, if at least one of the check conditions is not satisfied, the judge variable of the driving pattern candidate is judge = 1 (404a) (405a) (406a).
[0053]
Thereafter, the operation pattern number and the judge number are each updated by 1 (407), and the process returns to the loop processing (408), and it is determined whether the operation pattern number has exceeded the total number of operation patterns (402). In this way, it is checked whether or not all the operation pattern candidates satisfy the check condition.
[0054]
Next, the power check means 26 calculates the required ventilation operation power for the operation pattern candidate of judge = 0 which satisfies the check condition among all the operation pattern candidates, and determines the optimum operation pattern from the calculation result. This operation will be described with reference to FIG.
[0055]
In FIG. 5, first, an operation pattern number and a judgment number are initially set, and one pattern candidate is selected for each (501). Next, in the loop processing, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (502).
[0056]
If it is equal to or less than the total number of operation patterns, it is determined whether the check result of the operation pattern candidate satisfies the check condition, that is, judge = 0 (503). Then, for the operation pattern candidate of judge = 0, the required ventilation operation power is calculated (505). For the operation pattern that does not satisfy the check condition, that is, for the operation pattern of judge = 1, the calculation of the power required for the ventilation operation is not performed.
[0057]
Thereafter, the operation pattern number and the judgment number are each updated by 1 (505), and the process returns to the loop processing (506), and it is determined whether the operation pattern number has exceeded the total number of operation patterns (402). In this way, after calculating the required ventilation operation power for all the operation pattern candidates of judge = 0 satisfying the check condition, the optimum operation pattern is determined from these (507). Here, the operation pattern with the lowest required ventilation operation power is determined as the optimum operation pattern.
[0058]
As described above, according to the above-described embodiment, in the tunnel adopting the two systems of the longitudinal flow type and the cross flow type, at the time of the initial start-up of the ventilator or at the time of the re-start-up, based on the predicted traffic volume. In addition, it is possible to determine the optimum operation pattern that maintains the concentration of contamination in the tunnel within an allowable range, suppresses leakage of contaminants from the tunnel entrance, and reduces the power required for ventilator operation.
[0059]
In the above-described embodiment, the determination of the operation pattern at the time of initial start-up or re-startup of the ventilator has been described. However, the following describes the determination of the operation pattern after start-up of the ventilator (during operation of the ventilator). This will be described with reference to FIG.
[0060]
In this case, since the ventilator is already in operation, the current state of the ventilation state distribution data in the tunnel 11 based on the air volume of the operating ventilator is grasped, and the ventilation state distribution data in the tunnel based on the operation pattern candidate is obtained. To predict.
[0061]
First, a case where the current situation is grasped will be described. In FIG. 6, the traffic volume measuring means 31 is basically the same as that described with reference to FIG. 1, and measures the traffic volume of a vehicle traveling in the tunnel 11 for large vehicles and small vehicles.
[0062]
Numeral 34 denotes a current air volume output means, which obtains and outputs the air volume of each ventilator from the operation pattern A currently in operation. That is, it outputs the air volume of each ventilator including the exhaust fan in the centralized exhaust pit 12 shown in FIG.
[0063]
Numeral 35 is a means for grasping the current state of ventilation distribution data in the tunnel. The traffic volume measuring means 31 inputs traffic volume actual measurement data such as the speed of vehicles traveling in the tunnel, the ratio of large vehicles mixed, and the traffic density. Further, ventilation air volume data of each ventilator according to the current operation pattern A is input from the current air volume output means 34. Furthermore, the civil engineering condition data of the tunnel 11 is set in advance, and the actual traffic data, the current ventilation air volume data, and the civil engineering condition data of the tunnel 11 are applied to the above-described model formula, and the current pollution concentration in the entire tunnel 11 is determined. The distribution (smoke concentration distribution, CO concentration distribution) and wind speed distribution are calculated respectively. Further, the worst value of the soot concentration, the worst value of the CO concentration, and the outlet wind speed are extracted and output from the distributions thus obtained.
[0064]
This operation will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0065]
As described above, the wind speed distribution calculation is first performed by the model formula based on the traffic flow measurement data, the current ventilation air flow data, and the civil engineering condition data of the tunnel 11 (801), and then the soot concentration distribution calculation is performed (802). A CO concentration distribution calculation is performed (803). Then, the outlet wind speed based on the current operation pattern A is extracted from the distribution data (804), the soot concentration worst value is extracted (805), and the CO concentration worst value is extracted (806).
[0066]
Next, a case where the ventilation state distribution data in the tunnel is predicted based on the operation pattern candidates will be described. In this case, on the basis of the traffic volume measured by the traffic volume measurement unit 31, the traffic volume prediction unit 32 predicts and calculates the traffic volume on the day of the ventilator operation day by a well-known statistical method.
[0067]
Reference numeral 33 denotes an operation pattern candidate output unit, which obtains and outputs the air volume by the operation of the ventilator for the operation pattern candidate composed of a combination of the cross flow type and the vertical flow type ventilator. Here, the energy saving is set as a control target, and the centralized air blower is kept at the current air flow rate, and the operating air flow rate of the blower / exhaust air in the cross flow section is set to 10% of 0 [%] to 100 [%] from the current air flow rate. The combination of the ventilator operation air volumes reduced at [%] intervals is output as the operation pattern candidate B. In the following description, it is assumed that there are two driving pattern candidates B1 and B2 for easy understanding.
[0068]
Numeral 36 denotes a ventilation state distribution data prediction calculating means in the tunnel. Traffic volume prediction data such as a vehicle speed, a large vehicle mixing ratio, and a traffic density of vehicles traveling in the tunnel is input from the traffic volume predicting means 32. In addition, ventilation air volume data of each ventilator is input for each operation pattern candidate B from the operation pattern candidate output unit 33. Then, the preset civil engineering condition data of the tunnel 11, the traffic volume prediction data, and the ventilation air volume data for each of the driving pattern candidates B are applied to the above-described model formula, and the smoke concentration of the entire tunnel 11 for all the driving pattern candidates B is applied. The distribution, the CO concentration distribution, and the wind speed distribution are calculated. Further, from these calculated distributions, the worst value of the soot concentration, the worst value of the CO concentration, and the outlet wind speed are obtained and output.
[0069]
This operation will be described with reference to the flowchart of FIG. Also in this case, first, the operation pattern number is initially set, and the operation pattern number 1 is selected (901). Next, in the loop processing, it is determined whether or not this operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (902). If the total number of operation patterns is equal to or less than the total number of operation patterns, the wind speed distribution of the entire tunnel 11 is calculated based on the air flow value of the operation pattern candidate (903), the smoke concentration distribution is calculated (904), and the CO concentration distribution is calculated (905). . Thereafter, the outlet wind speed is extracted from each of the obtained distributions (906), the soot concentration worst value is extracted (907), and the CO concentration worst value is extracted (908).
[0070]
After the extraction is completed, the operation pattern number is updated by 1 (909), the process returns to the loop processing (910), and the operation pattern number is compared with the total number of operation patterns (902). In this way, each distribution is calculated for all of the operation pattern candidates B, and the outlet wind speed, the worst value of the soot concentration, and the worst value of the CO concentration are respectively extracted from each distribution.
[0071]
Here, Table 1 summarizes the relationship between the airflow of the ventilator input to the distribution data present state grasping means 35 and the distribution data prediction computing means 36 and the traffic conditions in the computation.
[Table 1]
Figure 2004027665
FIG. 7 shows a smoke concentration distribution in the tunnel 11, a line a is a smoke concentration distribution at present (actually measured distribution), a line b is a smoke concentration distribution calculated based on the current operation pattern A, and a line c is The soot concentration distribution calculated based on the operation pattern candidate B1 and the line d represent the soot concentration distribution calculated based on the operation pattern candidate B2, respectively. From each of these distributions, the current worst value VI NO , The worst value of smoke concentration VI based on operation pattern A A Smoke concentration worst value VI based on operation pattern B1 B1 , Soot concentration worst value VI based on operation pattern B2 B2 Are respectively extracted.
[0072]
37 is a ventilation state extraction point prediction calculating means in the tunnel, based on the current value of the pollution concentration in the tunnel and the exit wind speed, current data based on the current operation pattern A obtained by the ventilation state distribution data current grasping means 35; Using the prediction data for each of the operation pattern candidates B1 and B2 obtained by the ventilation state distribution data prediction calculation means 36, the contamination concentration and the exit wind speed in the tunnel when the current operation pattern A is changed to the operation pattern candidate B1 or B2. Is calculated.
[0073]
Here, the current value of the pollution concentration in the tunnel is the current worst value VI of the smoke concentration. NO , CO concentration current worst value CO NO And the current value of the exit wind speed is W NO And These are all actually measured values, and are separately input directly to the extraction point prediction calculating means 37 as shown in FIG.
[0074]
The current data based on the current operation pattern A obtained by the distribution data current grasping means 35 is the soot concentration worst value VI. A , CO concentration worst value CO A , Outgoing wind speed W A It is. Furthermore, the prediction data for each of the driving pattern candidates B1 and B2 obtained by the distribution data prediction calculating means 36 is the worst smoke concentration VI B1 Or VI B2 , CO concentration worst value CO B1 Or CO B2 , Outgoing wind speed W B1 Or W B2 It is.
[0075]
As a predicted value of the pollution concentration and the exit wind speed in the tunnel when the current operation pattern A is changed to the operation pattern candidate B1 or B2,
VI NEB1 Or VI NEB2 And the CO concentration NEB1 Or CO NEB2 And the exit side wind speed is W NEB1 Or W NEB2 And
[0076]
These predicted values are sequentially obtained by performing the following calculation. Hereinafter, description will be made in correspondence with the processing steps in the flowchart of FIG.
[0077]
First, an operation pattern number is initially set as STEP1. That is, the operation pattern number 1 is selected (1001). Next, in the loop processing, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (1002). Here, the operation pattern candidates are B1 and B2 for the sake of simplicity, so the total number of operation patterns is 2.
[0078]
If the total number of operation patterns is equal to or less than the total number of operation patterns, the following calculation of soot concentration calculation (current worst value point) in STEP 2 (1003), calculation of CO concentration calculation (current worst value point) in STEP 3 (1004), exit side in STEP 4 Wind speed calculation (1005) is sequentially performed. After these calculations, the operation pattern number is updated by 1 (1006), the process returns to the loop processing (1007), and the operation pattern number is compared with the total number of operation patterns (1002). In this way, the calculation is performed for all the driving pattern candidates (B1 and B2), and the respective predicted values are obtained.
[0079]
STEP2: Smoke concentration calculation (current worst value point)
VI NEB1 = VI NO − (VI A -VI B1 )
VI NEB2 = VI NO − (VI A -VI B2 )
STEP3: CO concentration calculation (current worst value point)
CO NEB1 = CO NO − (CO A -CO B1 )
CO NEB2 = CO NO − (CO A -CO B2 )
STEP4: Outlet wind speed calculation
W NEB1 = W NO − (W A -W B1 )
W NEB2 = W NO − (W A -W B2 )
The calculations in STEP2 to STEP4 are based on the current operation pattern A (current airflow) to the operation pattern candidate B (operation patterns B1 and B2 in which the sum of the operation airflow of the blower and the exhaust fan in the entire crossflow section is lower than the sum of the current airflow). Next, a predicted value of the current value at a certain point when the switching is performed is calculated. The left side (predicted value) of each of the arithmetic expressions serves as a criterion when switching the operation pattern from A (current air volume) to B (operation pattern candidate) (performing a ventilation operation plan).
[0080]
For example, when the current operation pattern A is changed to the operation pattern candidate B1, the current smoke concentration VI NO Is VI NEB1 It is predicted to be. Alternatively, when the operation pattern A is changed to the operation pattern candidate B2, the current smoke concentration VI NO Is VI NEB2 It is predicted to be. Therefore, these calculated predicted values VI NEB1 , VI NEB2 , It is determined whether to switch to the operation pattern candidate B1 or B2.
[0081]
Further, the respective values of the second term on the right side of the arithmetic expressions in STEP 2 to STEP 4 are derived from the mathematical expression model. As described above, the value derived from the mathematical expression model may deviate from the actually measured value. Therefore, in the above calculation formula, the result of adding the difference between each value derived from the model formula and the current value at a certain point is used as the predicted value of the current value at a certain point. For this reason, the influence of the error due to the mathematical model can be reduced, and an accurate predicted value can be obtained.
[0082]
The pollutant leakage and pollutant concentration management check means 38 calculates the outlet wind speed prediction value calculated by the extraction point prediction calculation means 37 for the ventilation state in the tunnel for all the operation pattern candidates (B1 and B2 in this case). Check the soot concentration prediction value at the current worst value point and the CO concentration prediction value at the current worst value point. That is, for the outlet wind speed predicted value, it is checked whether leakage of the pollutant is sufficiently suppressed, and for the soot concentration predicted value and the CO concentration predicted value, these values, that is, the contamination concentration in the tunnel is within the allowable range. Check inside.
[0083]
This check operation will be described with reference to the flowchart of FIG. The judge number and the judge variable in FIG. 11 also exist for the total number of operation patterns corresponding to the operation pattern numbers. In the judge variable, judge = 0 indicates that the check condition is satisfied, and judge = 1 indicates that the check condition is not satisfied.
[0084]
In FIG. 11, first, an operation pattern number and a judgment number are initially set, and one pattern candidate is selected for each (1101). Next, in the loop processing, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (1102). If the total number is equal to or less than the total number of operation patterns, the check result of this operation pattern candidate is initialized (judge = 0) (1103), and the process proceeds to the check step.
[0085]
First, it is determined whether or not the smoke density (smoke transmittance) at the current worst value point is equal to or higher than the allowable lower limit (1104). If the value is equal to or higher than the allowable lower limit, the check condition is satisfied. Next, it is determined whether the CO concentration at the current worst value point is equal to or lower than the allowable upper limit (1105). If the value is equal to or less than the allowable upper limit, the check condition is satisfied. Next, it is determined whether the outlet wind speed is equal to or more than the allowable lower limit (1106). If it is equal to or more than the allowable lower limit, the check condition is satisfied.
[0086]
If all of these check conditions are satisfied, the judge variable of the driving pattern candidate remains at judge = 0. On the other hand, if at least one check condition is not satisfied, the judge variable of the driving pattern candidate is judge = 1 (1104a) (1105a) (1106a).
[0087]
Thereafter, the operation pattern number and the judge number are each updated by 1 (1107), and the process returns to the loop processing (1108), and it is determined whether the operation pattern number has exceeded the total number of operation patterns (1102). In this way, it is checked whether or not all the operation pattern candidates satisfy the check condition.
[0088]
Numeral 39 denotes a ventilator load check unit, which checks the load state of the ventilator for the operation pattern candidate of judge = 0 (satisfies the check condition) among all the operation pattern candidates (B1, B2), and Make a decision. Here, among the operation pattern candidates satisfying the management check conditions such as the contamination concentration, the operation pattern candidate with the smallest load on the ventilator when switching from the current operation pattern A to the operation pattern B is selected. Is determined as the optimal operation pattern. However, when all the operation pattern candidates (B1, B2) are judge = 1 (the check conditions are not satisfied), the current operation pattern is set as the optimum operation pattern.
[0089]
This check operation will be described with reference to the flowchart of FIG. In FIG. 12, first, an operation pattern number and a judgment number are initially set, and one pattern candidate is selected for each (1201). Next, in the loop processing, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (1202).
[0090]
If it is equal to or less than the total number of operation patterns, it is determined whether the check result of the operation pattern candidate satisfies the check condition, that is, judge = 0 (1203). Then, for the operation pattern candidate of judge = 0, the life of the ventilator is determined (1204). The ventilator life is not determined for an operation pattern of judge = 1 that does not satisfy the check condition.
[0091]
Thereafter, the operation pattern number and the judge number are each updated by 1 (1205), and the process returns to the loop processing (1206) to determine whether the operation pattern number has exceeded the total number of operation patterns (1202). After the ventilator life is determined for all operation pattern candidates of judge = 0 satisfying the check condition in this way, the optimum operation pattern is determined from these (1207).
[0092]
Regarding the ventilator life determination (1204) in STEP2 in FIG. 12, the method of FIGS. 13 and 14 will be described. In these figures, in order to simplify the description as described above, the operation pattern candidates are set to B1 and B2, and the operation state of each ventilator when the current operation pattern A is switched to the operation pattern candidate B1 or B2. Is shown.
[0093]
In FIG. 13, an operation pattern candidate with the smallest number of ON / OFF switchings of each ventilator is set as an optimal operation pattern. In other words, it indicates whether or not each ventilator is switched ON / OFF when switching the current operation pattern A to the operation pattern candidate B1 or B2. Note that, for a ventilator that remains ON and does not switch, the air volume of the ventilator that remains ON is the same. In the case of FIG. 13, the number of times of ON / OFF switching of the operation pattern candidate B1 is two, which is the smallest, and B1 is determined as the optimum operation pattern.
[0094]
FIG. 14 sets an operation pattern candidate with the smallest change amount of the operation airflow of each ventilator as the optimum operation pattern. In FIG. 14, the operating air volume of each ventilator is given in units of 10%. Considering the switching of the operation pattern A to the operation pattern candidates B1 or B2 and focusing on each ventilator, the number of times of ON / OFF switching is the same as three times each. In this case, the operation pattern candidate with the smallest change amount of the operation airflow is B1. That is, in the case of FIG. 14, when focusing on the ventilator in which the operation air volume is changed while being in the ON state, in switching from the operation pattern A to B1, the ventilator 6 changes from 40 [%] to 30 [%] by 10%. It is the change amount of [%]. On the other hand, in the change from the operation pattern A to B2, the change amount of the ventilator 2 is 30 [%] from 50 [%] to 20 [%]. For this reason, the operation pattern candidate B1 with the smallest change amount of the operation airflow is determined as the optimum operation pattern.
[0095]
In FIG. 14, when attention is paid to the ventilator 1, both of the operation pattern candidates B1 and B2 are switched from OFF to ON. In the case of switching from OFF to ON, a certain air volume (50 in the example of FIG. 14) is used. [%]), It is not necessary to consider the amount of change in the operating air volume.
[0096]
As described above, the optimum operation pattern is determined by checking the load state of the ventilator and determining the life of the ventilator. The determination criteria are summarized as follows.
[0097]
(1) The ON / OFF switching of the ventilator is the least.
[0098]
(2) The amount of change in the operating air volume is the smallest.
[0099]
However, (2) is applied when there are a plurality of driving pattern candidates with the least number of switchings in (1).
[0100]
According to this embodiment, in a tunnel adopting a vertical flow type and a horizontal flow type ventilation system, when optimally determining the operation pattern of the ventilator after the start of the ventilator, the contamination concentration in the tunnel is within an allowable range. It is possible to maintain and effectively suppress the leakage of contaminants from the tunnel entrance, and to determine the optimum operation pattern in consideration of the life of the ventilator.
[0101]
Next, an embodiment shown in FIG. 15 will be described. This embodiment relates to the determination of the operation pattern after the ventilator is started (during the operation of the ventilator), similarly to the embodiment shown in FIG. 6, and the basic device configuration is almost the same as that of FIG. Yes, with relevant symbols.
[0102]
The difference from the embodiment shown in FIG. 6 is that the distribution data present state grasping means 35A in the tunnel ventilation state, the distribution data prediction calculation means 36A in the tunnel ventilation state, the ventilation point extraction point prediction calculation means 37A in the tunnel, the pollutants This is the processing contents of the management check means 38A for leakage and contamination concentration.
[0103]
That is, in the embodiment of FIG. 6, a management check is performed on the predicted value of the worst value point in the tunnel, whereas in the present embodiment, the length direction in the tunnel is changed as shown in FIG. For example, divisions are made at intervals of 50 m, and all the division points are set as evaluation points, and a management check is performed. The details will be described below.
[0104]
In FIG. 15, the distribution data present state grasping means 35A of the ventilation state in the tunnel, as in the embodiment of FIG. 6, receives the actual traffic data from the traffic measuring means 31 and the current air flow output means 34 for each ventilator. Ventilation air volume data are input, respectively, and these data are applied to the model formula described above together with the pre-set civil engineering condition data of the tunnel 11, so that the current soot concentration distribution, CO concentration distribution, and wind speed distribution of the entire tunnel 11 are obtained. Calculate each. Then, the soot concentration, the CO concentration, and the outlet wind speed at each of the evaluation points obtained by dividing the length direction in the tunnel at intervals of 50 m are extracted from the distributions thus obtained and output.
[0105]
This operation will be described with reference to the flowchart of FIG. That is, first, a wind speed distribution calculation is performed based on the model formula from the actual traffic data, the current ventilation air flow data, and the civil engineering condition data of the tunnel 11 (1701), then a soot concentration distribution calculation is performed (1702), and further the CO concentration distribution is calculated. An operation is performed (1703). Then, the exit wind speed based on the current operation pattern A is extracted from the distribution data (1704), the soot concentration at each evaluation point is extracted (1705), and the CO concentration at each evaluation point is extracted (1706).
[0106]
As in the embodiment of FIG. 6, the ventilation state distribution data prediction calculation means 36A in the tunnel also receives the traffic prediction data from the traffic prediction means 32 and outputs the ventilation pattern data for each driving pattern candidate B from the driving pattern candidate output means 33. Enter the ventilation air volume data for each. In this embodiment, too, the driving pattern candidates are assumed to be B1 and B2 for easy understanding.
[0107]
These data are applied to the above-described model formula together with the preset civil engineering condition data of the tunnel 11, and the smoke concentration distribution, the CO concentration distribution, and the wind speed distribution of the entire tunnel 11 are calculated for all the operation pattern candidates B1 and B2. I do. Then, from these calculated distributions, the smoke concentration and the CO concentration for each evaluation point and the outlet wind speed are obtained and output.
[0108]
This operation will be described with reference to the flowchart of FIG. Also in this case, first, the operation pattern number is initially set, and the operation pattern number 1 is selected (1801). Next, in the loop processing, it is determined whether this operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (1802). If the total number of operation patterns is equal to or less than the total number of operation patterns, the wind speed distribution of the entire inside of the tunnel 11 is calculated based on the air volume values of the operation pattern candidates (1803), the smoke concentration distribution is calculated (1804), and the CO concentration distribution is calculated (1805). ). Thereafter, the outlet wind speed is extracted from the obtained distributions (1806), the soot concentration at each evaluation point is extracted (1807), and the CO concentration at each evaluation point is extracted (1808).
[0109]
After the extraction, the operation pattern number is updated by 1 (1809), the process returns to the loop processing (1810), and the operation pattern number is compared with the total number of operation patterns (1802). In this way, each distribution is calculated for all the operation pattern candidates B1 and B2, and the outlet wind speed, the soot concentration and the CO concentration for each evaluation point are extracted from each distribution.
[0110]
FIG. 16 shows the smoke concentration distribution in the tunnel 11. The line a1 is the current smoke concentration distribution (actual distribution), the line b1 is the smoke concentration distribution calculated based on the current operation pattern A, and the line c is the operation. The soot concentration distribution calculated based on the pattern candidate B1 and the line d1 represent the soot concentration distribution calculated based on the operation pattern candidate B2, respectively. From each of these distributions, the soot concentration at each evaluation point at 50 m intervals is extracted.
[0111]
For example, looking at an evaluation point of 200 [m] from the entrance of the tunnel 11, the current smoke concentration is VI NO (200), the smoke concentration based on the current operation pattern A is VI A (200), the smoke concentration based on the operation pattern candidate B1 is VI B1 (200), the smoke concentration based on the operation pattern candidate B2 is VI B2 (200).
[0112]
The ventilation state extraction point prediction calculating means 37A in the tunnel calculates the evaluation points of each evaluation point based on the current operation pattern A obtained by the distribution data present state grasping means 35A based on the current values of the pollution concentration and the exit wind speed at each evaluation point in the tunnel. Using the current data and the prediction data at each evaluation point for each of the driving pattern candidates B1 and B2 obtained by the distribution data prediction calculating means 36A, the tunnel when the current driving pattern A is changed to the driving pattern candidate B1 or B2. Predict and calculate the contamination concentration and exit wind speed at each evaluation point.
[0113]
This calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0114]
First, an operation pattern number is initially set as STEP1. That is, the operation pattern number 1 is selected (1901). Next, in the loop processing, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (1902). Here, the operation pattern candidates are B1 and B2 for the sake of simplicity, so the total number of operation patterns is 2.
[0115]
If the total number of operation patterns is equal to or less than the total number, the calculation of the smoke concentration calculation (for each evaluation point) in STEP 2 (1903), the calculation of the CO concentration calculation (for each evaluation point) in STEP 3 (1904), and the outlet wind speed calculation (1905) in STEP 4 are performed. Perform sequentially. After these calculations, the operation pattern number is updated by 1 (1906), the process returns to the loop processing (1907), and the operation pattern number is compared with the total number of operation patterns (1902). In this way, the calculation is performed for all the operation pattern candidates (B1 and B2).
[0116]
Here, the arithmetic expressions in STEP2, STEP3, and STEP4 are the same as the arithmetic expressions in STEP2, STEP3, and STEP4 shown in FIG. 10, and are executed for each evaluation point to obtain a predicted value for each evaluation point. .
[0117]
For example, in the smoke concentration calculation of STPE2, if the current operation pattern A is changed from the current operation pattern A to the operation pattern candidate B1 or B2 for the evaluation point 200 [m] from the entrance well, the smoke concentration prediction value VI at the 200 [m] evaluation point NEB1 (200), VI NEB2 (200) is obtained as follows.
[0118]

STEP 2: Smoke density calculation (200 [m] evaluation point)
VI NEB1 (200) = VI NO (200)-(VI A (200) -VI B1 (200))
VI NEB2 (200) = VI NO (200)-(VI A (200) -VI B2 (200))
The above content is an example of calculation at 200 [m] evaluation points. However, a soot concentration calculation value is obtained for each evaluation point at 50 [m] intervals shown in FIG. In addition, the CO concentration calculation in STEP 3 is performed for each evaluation point, and the output wind speed calculation in STEP 4 is performed for the output evaluation point.
[0119]
Next, the control means 38A for controlling the leakage of pollutants and the pollutant concentration outputs the outflow wind speed calculated by the extraction point prediction calculation means 37A for the ventilation state in the tunnel for all the operation pattern candidates (B1, B2 in this case). The predicted value, the soot concentration predicted value for each evaluation point, and the CO concentration predicted value for each evaluation point are checked. That is, for the outlet wind speed predicted value, it is checked whether leakage of the pollutant is sufficiently suppressed, and for the soot concentration predicted value and the CO concentration predicted value, these values, that is, the contamination concentration in the tunnel is within the allowable range. Check inside.
[0120]
This check operation will be described with reference to the flowchart of FIG. The judge number and the judge variable in FIG. 20 also exist for the total number of operation patterns corresponding to the operation pattern numbers. In addition, the number of evaluation points is equal to the total number of evaluation points shown in FIG. Further, in the judge variable, judge = 0 indicates that the check condition is satisfied, and judge = 1 indicates that the check condition is not satisfied.
[0121]
In FIG. 20, first, an operation pattern number and a judge number are initially set, and each one pattern candidate is selected (2001). Next, in loop 1 processing, it is determined whether the operation pattern number is equal to or less than the total number of operation patterns (2002). If the total is less than the total number of operation patterns, the evaluation point number in this operation pattern candidate is initialized (select 1), the check result is initialized (judge = 0) (2003), and the evaluation point number is set in loop 2 processing. Is determined to be less than or equal to the total number of evaluation points (2004). As a result, if the evaluation point number is equal to or less than the total number, the process proceeds to the check step.
[0122]
First, it is determined whether the soot density (smoke transmittance) at the set evaluation point is equal to or higher than the allowable lower limit (2005). If the value is equal to or more than the allowable lower limit, the check condition is satisfied. Next, it is determined whether the CO concentration at the same evaluation point is equal to or less than the allowable upper limit (2006). If the value is equal to or less than the allowable upper limit value, the check condition is satisfied. Next, it is determined whether the outlet wind speed is equal to or more than the allowable lower limit value (2007). If it is equal to or more than the allowable lower limit, the check condition is satisfied.
[0123]
If all of these check conditions are satisfied, the judge variable of the driving pattern candidate remains at judge = 0. On the other hand, if at least one check condition is not satisfied, the judge variable of the driving pattern candidate is judge = 1 (2005a) (2006a) (2007a).
[0124]
Next, it is determined whether the check result is judge = 0 (2008). If judge = 0, the evaluation point number is updated to check the next evaluation point (2010). On the other hand, if judge = 0 is not satisfied, that is, if any of the check conditions is not satisfied, it is meaningless to further check the operation pattern candidate, so the evaluation point number is set to the total number of evaluation points. (2009).
[0125]
After the evaluation point number is updated, the process returns to loop 2 (2011) and is compared with the total number of evaluation points (2004). If the evaluation point number has not reached the total number of evaluation points, the check step is repeated until the total number of evaluation points has been reached.
[0126]
When the check at all the evaluation points is completed, the operation pattern number and the judge number are updated by 1 each to check each evaluation point of the next operation pattern candidate (2012), and the process returns to the loop 1 processing (2013). It is determined whether the operation pattern number has exceeded the total number of operation patterns (2002). In this way, it is checked whether all the evaluation points of all the driving pattern candidates satisfy the check condition.
[0127]
After all the operation pattern candidates have been checked in this way, finally, the ventilator load check means 39 determines whether or not the judge = of the operation pattern candidates (B1, B2) as in the case of FIG. For the operation pattern candidate of 0 (all the evaluation points satisfy the check condition), the load state of the ventilator is checked, the life is determined, and the optimal operation pattern is determined.
[0128]
In this embodiment, when checking the operation pattern, a check is performed for each of a plurality of evaluation points set in the tunnel, so that a strict check of the contamination concentration becomes possible.
[0129]
【The invention's effect】
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, in the tunnel which employ | adopted two ventilation systems of a vertical flow type and a horizontal flow type, the contamination density | concentration in a tunnel can be maintained in an allowable range, and the leakage of the pollutant from a tunnel entrance can be suppressed effectively. Further, it becomes possible to set the operation pattern in consideration of the reduction of the ventilator operation power and the life of the ventilator.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a tunnel ventilation control device according to the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a tunnel ventilation system to which the embodiment is applied;
FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation of a ventilation state distribution data grasping means in the tunnel according to the embodiment of the present invention;
FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of a pollutant leakage and contamination concentration management check unit according to the first embodiment.
FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of a ventilation operation required power check unit according to the embodiment.
FIG. 6 is a block diagram illustrating another embodiment of the tunnel ventilation control device according to the present invention.
FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of distribution of soot concentration in a tunnel to which the other embodiment is applied;
FIG. 8 is a flowchart illustrating an operation of a ventilation state distribution data present state grasping means in a tunnel according to the other embodiment.
FIG. 9 is a flowchart illustrating the operation of a ventilation state distribution data prediction calculation means in a tunnel according to the other embodiment.
FIG. 10 is a flowchart illustrating an operation of a ventilation state extraction point prediction calculating means in a tunnel according to the other embodiment.
FIG. 11 is a flowchart for explaining the operation of a pollutant leakage and contamination concentration management check unit according to the other embodiment.
FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation of a ventilator load checking unit according to another embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a table illustrating an example of a ventilator life determining method according to another embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a table for explaining another example of the ventilator life determining method according to the other embodiment.
FIG. 15 is a block diagram illustrating still another embodiment of the tunnel ventilation control device according to the present invention.
FIG. 16 is a schematic diagram showing a relationship between a distribution example of a soot concentration in a tunnel and an evaluation point in the tunnel to which still another embodiment is applied.
FIG. 17 is a flowchart illustrating an operation of a ventilation state distribution data present state grasping unit in a tunnel according to still another embodiment of the present invention.
FIG. 18 is a flowchart illustrating the operation of a ventilation state distribution data prediction calculation means in a tunnel according to still another embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a flowchart illustrating an operation of a ventilation state extraction point prediction calculating means in a tunnel according to still another embodiment.
FIG. 20 is a flowchart illustrating an operation of a pollutant leakage and contamination concentration management check unit according to still another embodiment.
[Explanation of symbols]
11 Tunnel
12 Central exhaust pit
13 Crossflow section blower
14 Cross current section exhaust fan
24 Ventilation state distribution data grasping means
25, 38, 38A management check means
26 Means for checking required power
35, 35A Ventilation distribution data
36,36A Ventilation state distribution data prediction calculation means
37, 37A Ventilation state extraction point prediction calculation means
39 Ventilator load check means

Claims (9)

集中排気坑を有し、トンネル両端の坑口から空気を吸い込んでトンネル縦断方向に空気を流す縦流式及びトンネル横断方向に空気を流す横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置であって、
トンネル内の交通量予測値と前記各換気方式を構成する換気機の運転組合わせによる運転パターン候補の風量とに基づき、トンネル内の風速分布及び汚染濃度分布を含む換気状態分布データを運転パターン毎に求める換気状態分布データ把握手段と、
この求められた運転パターン候補毎の換気状態分布データに基づくトンネル内の汚染濃度及び出側風速が設定値以内かをチェックする管理チェック手段と、
このチェックされた運転パターン候補の所要電力値をチェックする所要電力チェック手段と、
を備えたことを特徴とするトンネル換気制御装置。A ventilation control system for tunnels with a centralized exhaust pit and two types of ventilation systems, a vertical flow system that draws air from the pits at both ends of the tunnel and allows air to flow in the longitudinal direction of the tunnel, and a cross flow system that flows air in the transverse direction of the tunnel And
Based on the traffic volume predicted value in the tunnel and the air volume of the operation pattern candidate by the operation combination of the ventilator constituting each of the ventilation methods, ventilation state distribution data including the wind speed distribution and the pollution concentration distribution in the tunnel is calculated for each operation pattern. Means for grasping ventilation state distribution data required for
Management check means for checking whether the pollution concentration and the exit wind speed in the tunnel based on the obtained ventilation pattern distribution data for each operation pattern candidate are within a set value,
Required power check means for checking the required power value of the checked operation pattern candidate;
A tunnel ventilation control device comprising: 所要電力チェック手段は、所要電力の最も少ない運転パターン候補を最適運転パターンとして決定する機能を有することを特徴とする請求項１に記載のトンネル換気制御装置。2. The tunnel ventilation control device according to claim 1, wherein the required power check unit has a function of determining an operation pattern candidate requiring the least required power as an optimal operation pattern. 3. 集中排気坑を有し、トンネル両端の坑口から空気を吸い込んでトンネル縦断方向に空気を流す縦流式及びトンネル横断方向に空気を流す横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置であって、
トンネル内の交通量実測値と前記各換気方式による現在運転パターンの風量に基づきトンネル内の出側風速及び汚染濃度の現状データを求める換気状態分布データ現状把握手段と、
トンネル内の交通量予測値と前記各換気方式を構成する換気機の運転組合わせによる運転パターン候補に基づき、トンネル内の出側風速及び汚染濃度を運転パターン候補毎に予測する換気状態分布データ予測演算手段と、
トンネル内の汚染濃度と出側風速の現在値を基に、前記換気状態分布データ現状把握手段で求められた現在運転パターンによる現状データと、前記換気状態分布データ予測演算手段で予測された運転パターン候補毎の予測データとを用い、運転パターンを変更したときのトンネル内の汚染濃度及び出側風速を運転パターン候補毎に予測する換気状態抽出点予測演算手段と、
を備えたことを特徴とするトンネル換気制御装置。A ventilation control system for tunnels with a centralized exhaust pit and two types of ventilation systems, a vertical flow system that draws air from the pits at both ends of the tunnel and allows air to flow in the longitudinal direction of the tunnel, and a cross flow system that flows air in the transverse direction of the tunnel And
Ventilation state distribution data current state grasping means for obtaining the current data of the exit wind speed and the pollution concentration in the tunnel based on the actual measurement value of the traffic volume in the tunnel and the air volume of the current operation pattern by each of the ventilation methods,
Ventilation state distribution data prediction for predicting the exit wind speed and the pollution concentration in the tunnel for each operation pattern candidate based on the traffic volume prediction value in the tunnel and the operation pattern candidate by the operation combination of the ventilator constituting each of the ventilation systems Arithmetic means;
Based on the current values of the concentration of contamination in the tunnel and the current wind speed on the exit side, the current state data based on the current operation pattern obtained by the ventilation state distribution data current state grasping means, and the operation pattern predicted by the ventilation state distribution data prediction calculation means Using prediction data for each candidate, ventilation state extraction point prediction calculation means for predicting the pollution concentration and the exit wind speed in the tunnel when the operation pattern is changed for each operation pattern candidate,
A tunnel ventilation control device comprising: 換気状態抽出点予測演算手段で予測されたトンネル内の出口風速及び汚染濃度が設定値以内かを運転パターン候補毎にチェックするチェック手段と、
このチェックされた運転パターン候補における各換気機の負荷状態をチェックする換気機負荷チェック手段と、
を備えたことを特徴とする請求項３に記載のトンネル換気制御装置。Checking means for checking, for each operation pattern candidate, whether the exit wind speed and the pollution concentration in the tunnel predicted by the ventilation state extraction point prediction calculating means are within set values,
Ventilator load checking means for checking the load state of each ventilator in the checked operation pattern candidate,
The tunnel ventilation control device according to claim 3, comprising: 集中排気坑を有し、トンネル両端の坑口から空気を吸い込んでトンネル縦断方向に空気を流す縦流式及びトンネル横断方向に空気を流す横流式の２種類の換気方式を採用したトンネルの換気制御装置であって、
トンネル内の交通量実測値と前記各換気方式による現在運転パターンの風量に基づきトンネル内の出側風速及び、トンネル内の長さ方向を所定の間隔で区切って設定された複数の評価点における汚染濃度を求める換気状態分布データ現状把握手段と、
トンネル内の交通量予測値と前記各換気方式を構成する換気機の運転組合わせによる運転パターン候補に基づき、トンネル内の出側風速及び、トンネル内の前記各評価点における汚染濃度を運転パターン候補毎に予測する換気状態分布データ予測演算手段と、
トンネル内の汚染濃度と出側風速の現在値を基に、前記換気状態分布データ現状把握手段で求められた現在運転パターンによる前記各評価点の現状データと、前記換気状態分布データ予測演算手段で予測された運転パターン候補毎の前記各評価点の予測データとを用い、運転パターンを変更したときのトンネル内の前記各評価点における汚染濃度及び出側風速を運転パターン候補毎に予測する換気状態抽出点予測手段と、
を備えたことを特徴とするトンネル換気制御装置。A ventilation control system for tunnels with a centralized exhaust pit and two types of ventilation systems, a vertical flow system that draws air from the pits at both ends of the tunnel and allows air to flow in the longitudinal direction of the tunnel, and a cross flow system that flows air in the transverse direction of the tunnel And
Pollution at a plurality of evaluation points set by dividing the exit wind speed in the tunnel and the length direction in the tunnel at predetermined intervals based on the measured traffic volume in the tunnel and the airflow of the current operation pattern by each ventilation method Ventilation condition distribution data present condition grasping means for obtaining concentration,
Based on the predicted traffic volume in the tunnel and the operation pattern candidate based on the operation combination of the ventilator constituting each of the ventilation systems, the outflow wind speed in the tunnel and the contamination concentration at each of the evaluation points in the tunnel are determined as the operation pattern candidates. Ventilation state distribution data prediction calculation means for predicting each time,
Based on the current value of the pollution concentration in the tunnel and the exit wind speed, the current data of each evaluation point according to the current operation pattern obtained by the ventilation state distribution data current state grasping means, and the ventilation state distribution data prediction calculation means Using the predicted data of each of the evaluation points for each of the predicted operation pattern candidates, a ventilation state for predicting the contamination concentration and the outlet wind speed at each of the evaluation points in the tunnel when the operation pattern is changed for each of the operation pattern candidates. Extraction point prediction means;
A tunnel ventilation control device comprising: 換気状態抽出点予測演算手段で予測されたトンネル内の出口風速及び各評価点における汚染濃度が設定値以内かを運転パターン候補毎にチェックするチェック手段と、
このチェックされた運転パターン候補における各換気機の運転／停止状態をチェックする換気機負荷チェック手段と、
を備えたことを特徴とする請求項５に記載のトンネル換気制御装置。Check means for checking, for each operation pattern candidate, whether the airflow velocity in the tunnel and the pollution concentration at each evaluation point predicted by the ventilation state extraction point prediction calculation means are within a set value,
Ventilator load checking means for checking the operation / stop state of each ventilator in the checked operation pattern candidate;
The tunnel ventilation control device according to claim 5, further comprising: 換気機負荷チェック手段は、チェックされた運転パターン候補のうち、現在の運転状態／停止状態から最も状態変化の少ない運転パターン候補を最適運転パターンとして決定する機能を有することを特徴とする請求項６に記載のトンネル換気制御装置。7. The ventilator load checking means has a function of determining an operation pattern candidate having the least change in state from the current operation state / stop state among the checked operation pattern candidates as an optimum operation pattern. 4. The tunnel ventilation control device according to 1. 換気機負荷チェック手段は、最も状態変化の少ない運転パターン候補が複数存在する場合は、運転風量の変更量が最も少ない運転パターン候補を最適運転パターンとして決定する機能を有することを特徴とする請求項７に記載のトンネル換気制御装置。The ventilator load checking means has a function of, when there are a plurality of operation pattern candidates with the least change in state, determining the operation pattern candidate with the smallest change amount of the operation air volume as the optimal operation pattern. 8. The tunnel ventilation control device according to 7. 交通量予測値は、トンネル内を走行する車両の交通量計測値に基づき統計手法により予測された値であることを特徴とする請求項１、請求項３、請求項５のいずれかに記載のトンネル換気制御装置。6. The traffic volume prediction value according to claim 1, wherein the traffic volume prediction value is a value predicted by a statistical method based on a traffic volume measurement value of a vehicle traveling in the tunnel. Tunnel ventilation control device.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009243244A (en) * 2008-03-31 2009-10-22 Sohatsu System Kenkyusho:Kk Tunnel ventilation control system employing jet fan of twoway traffic tunnel
JP4794680B1 (en) * 2010-07-02 2011-10-19 川崎重工業株式会社 Tunnel ventilation system
JP2013249578A (en) * 2012-05-30 2013-12-12 Hanshin Expressway Co Ltd Road tunnel ventilation device with combination of air-exhaust ventilator and jet fun, and ventilation method for the same
JP2014231692A (en) * 2013-05-29 2014-12-11 株式会社東芝 Ventilation controller, ventilation control system, and method for determining operation pattern of ventilation facility
CN112178719A (en) * 2020-09-18 2021-01-05 华帝股份有限公司 Central flue system and air flow control method
CN117055459A (en) * 2023-09-11 2023-11-14 辽宁艾特斯智能交通技术有限公司 Tunnel area equipment control system based on PLC

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009243244A (en) * 2008-03-31 2009-10-22 Sohatsu System Kenkyusho:Kk Tunnel ventilation control system employing jet fan of twoway traffic tunnel
JP4794680B1 (en) * 2010-07-02 2011-10-19 川崎重工業株式会社 Tunnel ventilation system
JP2013249578A (en) * 2012-05-30 2013-12-12 Hanshin Expressway Co Ltd Road tunnel ventilation device with combination of air-exhaust ventilator and jet fun, and ventilation method for the same
JP2014231692A (en) * 2013-05-29 2014-12-11 株式会社東芝 Ventilation controller, ventilation control system, and method for determining operation pattern of ventilation facility
CN112178719A (en) * 2020-09-18 2021-01-05 华帝股份有限公司 Central flue system and air flow control method
CN117055459A (en) * 2023-09-11 2023-11-14 辽宁艾特斯智能交通技术有限公司 Tunnel area equipment control system based on PLC
CN117055459B (en) * 2023-09-11 2024-03-19 辽宁艾特斯智能交通技术有限公司 Tunnel area equipment control system based on PLC

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