JP2005042534A - 列車風による自然換気を利用した空調制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】地下鉄駅構内などの地下空間において、列車風による自然換気量を利用することで、給排気のための機械設備が過剰とならず、換気及び空調設備，換気塔の面積を小さくし、また、列車風による空気流を捉えた温熱環境を予測することで、省エネ・省スペース型の空調制御システム及び方法を提供すること。
【解決手段】列車運行ダイヤグラムあるいは列車走行速度検出器５、階段部に設置した風速検出器などからトンネル内の列車走行ならびにホームなどの地下空間での発着の際に生じる列車風による自然換気量を算出し、前記自然換気量に基づき地上部の外気からの給気量を換気基準に見合うまで絞り込み、最小必要外気給気量を演算し、コンコースやホームなどの地下空間に設置された温度検出器信号を入力し、空調機動力を最小とする空調負荷演算制御手段２により各空調機器３の温度制御、空調制御を行なう構成とした。
【選択図】図１

Description

本発明は、地下鉄駅構内のホ−ムやコンコース等の半開放性の地下空間において、列車風による自然換気を利用し、換気制御、温度制御などの空調制御を行なう空調制御システムに関するものである。

従来、地下鉄道における列車風を利用した空調制御システムに関するものとしては、通風路や給排気ファン設備を用いて、列車風を低減し人体に不快感を与えないようにしたものがあった（特許文献１参照）。

また、地下鉄駅構内に光ファイバ形計測装置を設置し、ホーム等の各位置の人口密度の分布に応じて局所的な温度制御・空調制御を行うシステムがあった（特許文献２参照）。
特開平０５−１９５６９９号公報 特開平０９−０６０９４４号公報

一般に、地下鉄駅構内の空調制御システムは、空調機器が起こす気流以外にも、列車風や地上風の吹込みを原動力とする空気流によって、外気やトンネル空間の空気が地下鉄駅構内に流入し、温熱環境に影響を与えている。この地下鉄駅構内のコンコース，ホーム等の半開放性地下空間に作用する気流駆動力には、機械換気、列車風、地上風、温度差による浮力、人などの移動があるが、地下鉄駅の出入り口やコンコース・ホームへの階段における風量に最も大きな影響を与えるのは列車風であることが知られている。

従来の地下鉄駅構内の空調制御システムでは、この列車風の気流駆動力による自然換気量を予測して空調機器を制御するものはなく、換気に関して言えば、給気ファン，排気ファンなどの換気機器がそれぞれ設定された給排気量だけ換気制御されていた。このため、寒暖差の大きな外気からの直接給気量が多い場合には、冷房負荷などの空調負荷が上がり、エネルギーの浪費になるという問題があった。

また、列車風などの自然換気の空気流を予測し、コンコース，ホーム等の各位置の必要空調負荷を考慮し、空調機器を制御するものはなく、個々の空調ユニットがそれぞれに付随する温度検出器の信号によって制御され、ホーム全体を空調しており、空調システムの大型化やエネルギー浪費の問題があった。

また、地下鉄駅構内で火災が発生した時には、コンコースとホーム間の階段部において、コンコースからホームへ流れる空気の風速を２ｍ程度に保つための設備が設けられているにすぎず、火災発生による煙の流れを予測して換気空調設備を稼動するといったような消火活動経路や避難経路を確保する換気及び空調制御が行われていなかった。また、火災発生時は、隣接の列車の動きによっては、それらがもたらす列車風により従来の機械換気だけでは、十分に煤煙を排出することが困難な場合が生ずるという問題があった。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、地下鉄道の列車風による自然換気量を算出し利用することで、給排気のための機械設備が過剰とならず、機械設備量，換気塔の面積を小さくし、また、列車風による空気流も踏まえた温熱環境を予測して空調制御を行うことで、空調負荷を最小とする、省エネ・省スペース型の空調制御方法及びシステムを提供することを目的とする。

また、本発明は、火災発生時にも列車をうまく誘導し、避難環境の確保としてより安全側に働くように列車風を利用することを目的とする。すなわち、列車風による空気流を予測し、地下鉄駅構内での車輌などの火災発生時における煙濃度を予測して空調制御ならびに列車の誘導を行うことで、消火活動経路や避難経路を確保する換気を行うことを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る空調制御システムは、列車運行ダイヤグラムあるいは列車速度検出器、地下空間の階段部に設置された風速検出器などからトンネル内の列車走行ならびに地下空間での発着の際に生じる列車風による自然換気量を算出する演算手段と、前記自然換気量に基づき地上部の外気からの給気量を換気基準に見合うまで絞り込み、最小必要外気給気量を演算し、空調機動力を最小とする空調負荷演算制御手段とを設け、換気及び空調制御を行う。

また、本発明に係る空調制御システムは、
（Ａ）列車運行ダイヤグラムなどの列車交通情報から、トンネル空間ならびに地下鉄駅構内などの地下空間での列車の走行速度や列車の車輌台数を取得し、列車交通流モデルにより列車交通状態の現状推定と将来予測を行う列車交通流予測手段と、
（Ｂ）前記列車交通流予測手段の出力である交通流予測結果を用いて、空気流モデルに必要な列車のピストン力を推定し、コンコース，ホームなどの地下空間及び各階段部等に設置された風速検出器の風向風速データと空調機器の風量とモデル主要パラメータを用いて、空気流モデルにより空気流の現状推定と将来予測を行う空気流予測手段と、
（Ｃ）前記空気流予測手段の出力である空気流予測結果と地下空間及び各階段部等に設置された温度検出器の温度データと空調機器の給排気風の温度データとモデル主要パラメータを用いて、温熱分布モデルにより地下空間の温熱分布の現状推定と将来予測を行う温熱分布予測手段と、
（Ｄ）前記温熱分布予測手段の出力結果に基づいて、地下空間の空調機器の設定風量や設定温度を種々変更し、空調機動力が最小となる空調機器の最適設定風量や最適設定温度を選定する最適設定値選定手段とを備える。

また、本発明に係る空調制御システムは、トンネル断面やコンコースなどの地下空間の物理形状情報と、列車長，車輌数などの列車情報と、列車速度検出器の出力である列車走行速度データと、地下空間及び各階段部に設置された風速検出器の出力である風向風速データとから、 空気流モデルにおける列車の等価抵抗係数などの主要パラメータを逐次推定する手段を設ける。これにより空気流モデルを用いた空気流予測結果の精度を高める。

また、本発明は、前記物理形状情報と、地下空間ならびに各階段部に設置された風速検出器及び温度検出器の出力データとから、温度分布モデルにおける列車あたりの発熱係数などの主要パラメータを逐次推定する手段を設ける。これにより温熱分布モデルを用いた温熱分布予測結果の精度を高める。

また、本発明に係る空調制御システムは、
（１）列車交通情報と列車交通モデルによる列車交通状態の現状推定と将来予測を行う列車交通流予測手段と
（２）前記列車交通流予測手段の結果と、地下空間及び各階段部の風向風速データと、空調機器の風量と、地下空間の換気回路を示す空気流モデルとにより空気流の現状推定と将来予測を行う空気流予測手段と、
（３）前記空気流予測手段の結果と、地下空間及び各階段部の煙濃度データと、地下空間の換気回路の煙濃度モデルとにより地下空間の煙濃度の現状推定と将来予測を行う煙濃度予測手段と、
（４）地下鉄駅構内の空気流や煙濃度の予測を行った結果に基づいて、排煙機器の設定風向風速を種々変更し、煤煙の排出経路を最適化する排煙機器の最適設定値選定手段とを備える。

また、本発明に係る空調制御システムは、地下空間にＣＯ_２濃度検出器を設けて、地下空間のＣＯ_２濃度を計測し、地下空間のＣＯ_２濃度の許容基準値以下となるように、空調機器を制御する手段を備える。地下空間内の安全性確保を目的として、ＣＯ_２濃度が建築物環境衛生管理基準値以下（例えば、1,000ppm以下）となるように空調機器を制御するものである。

また、本発明に係る空調制御システムは、地下空間に浮遊粒子状物質（ＳＰＭ:Suspended Particulate Matters）濃度検出器を設けて、地下空間のＳＰＭ濃度を計測し、地下空間のＳＰＭ濃度の許容基準値以下となるように、空調機器を制御する手段を備える。ここで、ＳＰＭは、大気汚染物質のうち浮遊粒子状物質で、粒径１０μｍ以下のものであり、特に、粒径１μｍ以下の粒径のものはディーゼル車の排ガス中に多く含まれる。

上記のように構成された地下鉄道の空調制御システムは、列車風による自然換気量に応じて、寒暖差の大きな外気からの直接給気量を絞り込み、冷房負荷などの空調負荷の低減をはかることができる。また、必要換気量から列車風による外気供給量を削減し、給気ファン及び排気ファンのファン風量を減らすことができる。このため、ファン動力などの空調機動力の削減による省エネ効果、ファン設備などの空調設備の縮小による省スペース効果がある。また、地下空間での列車車輌などの火災発生時において、消火活動の安全性向上やスムーズな避難誘導が行える。

本発明は、以上説明したように構成されているので、以下に記載されるような効果を奏する。

第１の発明によれば、列車風による自然換気量を算出し、換気基準に基づいて、最小必要外気給気量を演算することにより、空調機動力を最小とする制御を行うことで、夏場においては高温多湿な外気が地下空間に流入することにより地下空間の冷房効率が下がることを防止できるとともに、冬場においては低温な外気が流入することにより空調効率がさがることを防止でき、エネルギー損失が少ない省エネ型の空調制御を行うことができる。また、必要換気量から列車風による外気供給量を削減し、給気ファン及び排気ファンのファン風量を減らすことができるため、ファン動力などの空調機動力の削減、ファン設備などの空調設備の縮小による省エネ・省スペース型の空調制御を行うことができる。

また、第２の発明によれば、列車風のみならず、地上風の吹き込みや浮力による空気流を自然換気量として算出するため、自然換気量をより精度よく算定でき、第１の発明よりも更に省エネ型の空調制御を行うことができる。

また、第３の発明によれば、温度検出器を設けたことにより、換気基準量のみならず温度目標値も加味して、換気制御負荷と温度制御負荷においてトータルとして空調機動力が最小となるように空調機器を制御できるという効果を有する。

また、第４の発明によれば、列車風による空気流及び温熱分布を予測することで、将来の温熱分布に従って、効率的に温度制御できることから、省エネ型の空調システムを提供することができるという効果を有する。

また、第５の発明によれば、列車運行の乱れや事故等の非常時においても精度よく列車交通流を予測できるため、空気流予測及び温熱分布予測の精度を高めることができる効果を有する。

また、第６の発明によれば、空気流モデルの主要パラメータである車輛等価抵抗面積などを逐次推定することができ、より精度の高い空気流予測を行える効果がある。

また、第７の発明によれば、温熱分布モデルの主要パラメータである列車の発熱係数を逐次推定することができ、より精度の高い温熱分布予測を行える効果がある。

また、第８の発明によれば、列車風の影響も含めて、火災発生時における空気流の予測、煙濃度の予測をすることで、消火活動の安全性を向上させるとともに、煙濃度が少ない避難経路に誘導できるという効果がある。

また、第９の発明によれば、ＣＯ_２濃度が建築物環境衛生管理基準を満足でき、ＣＯ_２濃度の３次元分布を計算して、環境の安全性を向上させる効果がある。

また、第１０の発明によれば、ＳＰＭ濃度の３次元分布を計算して、環境の安全性を向上させる効果がある。

以下、本発明に係る空調制御システムの実施形態について図を用いて説明する。図１は、第１の発明の実施形態である空調制御演算フローを示している。図１に示すように、空調制御演算フローは、列車風による自然換気量演算手段１と空調負荷演算制御手段２と空調機器３とで構成されている。以下では、半開放性地下空間として、地下鉄道駅構内のコンコース，ホームを例にとって説明していくこととする。

列車風による自然換気量演算手段１は、列車運行ダイヤグラムの列車走行速度から、空調制御の対象となる当該地下鉄駅に発着する列車の時刻、隣接する地下トンネル内のある時刻での列車速度、当該列車の編成車輛数情報から、列車風の気流駆動力を演算し、気流の運動方程式を用いて、ある一定時間における自然換気量を演算するものである。また、図１で破線矢印で示している列車速度検出器５の出力データは選択的に用いるものとし、これを用いた場合には、実時間の列車走行速度を取得できるため、列車運行が乱れた場合や事故時などの非定常状態においても自然換気量を精度よく演算できる。尚、以下の図２，３における破線矢印で示しているものも同様に選択的に用いることを意味している。

また、空調負荷演算制御手段２は、演算したある一定時間の自然換気量とある一定時間の換気基準量とを比較し、地上部の外気との給気量を絞り込むように、最小限必要な外気給気量を演算し、空調機動力を最小とする負荷演算を行い、各空調機器の制御を行うものである。

以下、図９〜図１１を用いて、列車風による自然換気量演算手段１について詳細に説明する。図９は、標準的な地下鉄駅構内の模式図である。図９に示すように、地下鉄駅構内には、給気ファンや排気ファンなどの空調機器が設けられており、換気基準量に見合うように給気ダクト，給気ファンを介して、外気を地下鉄駅構内のホーム，コンコースに送り込んでいる。また、一方では、隣接する地下トンネル内の列車走行にならびに列車のホーム発着による列車風により、ホームやコンコースの階段通路を介して、空気が出入りしている。前述したように、地下鉄駅構内のコンコース，ホーム及び階段部に作用する気流駆動力のうち、列車風が、地上部への出入り口やコンコース，ホームの階段部の風量にもっとも大きな作用力を有することに着目し、この列車風による個々の出入り口や各階段部の風量を演算し、地下鉄駅構内のコンコース，ホーム等の地下空間の自然換気量を演算することとした。

この自然換気量を求めるのに、例えば、換気回路網モデルを用いる場合について以下に説明する。図１０は、図９の地下鉄駅構内の模式図の換気回路網モデルを示している。ここで、換気回路網モデルは、地下鉄駅構内のコンコース，ホーム，トンネル，階段部等の各空間をゾーンに分別し、ゾーン間で交換される空気は各ゾーンを結ぶ線に沿って一元的に流れるものと仮定し、各ゾーンの代表点の圧力を計算し、ゾーン間の空気の流量を計算するものである。このゾーン間の空気の流量は、コンコースと地上との出入り口や、ホームとコンコースの階段の空気流量に相当する。これらの出入り口，階段通路の周囲の壁を管路の内壁と考えて、気流を管内流ととらえ、各通路に関して気流の運動方程式を解くものである。

ここで、気流の運動方程式は下記数式１で定義される。

上記数式１の気流の運動方程式の右辺の各項は，管摩擦抵抗F_r，空調ファン換気力F_j，交通換気力F_t，圧力による換気力であり，それぞれ下記数式２乃至数式４で定義される。

管内はレイノルズ数の十分高い乱流と考え，管摩擦係数λは通例よく用いられる
λ＝０．０２５ の値を用いることとした。この運動方程式を変形して行列表記したものが下記数式５である。

上述したように、列車風が出入り口や階段部における風量に最も大きな作用力を有することに着目し、前記気流の運動方程式を簡略化した下記数式６を用いて、気流の運動方程式を解くこととしている。

図１１に、コンコースとホーム間の階段部における列車風の実測結果を示す。図１１では、横軸が時刻を、縦軸が風速を示している。また、縦軸における正領域は、ホームからコンコースに吹き出す風向きの風速を示し、負領域は、逆にコンコースからホームに吹き込む風向きの風速を示している。図１１に示すように、列車がホームから発進した後に、負領域の風速が強くなっており、コンコースからホームに列車風が吹き込んでいることがわかる。また、列車がホームに到着する前に、正領域の風速が強くなっており、ホームからコンコースに吹き出していることがわかる。これらは、地下鉄トンネル内の列車走行による気流のピストン力に起因するものである。尚、前記気流の運動方程式を解いた結果、図１１の列車風の実測結果と同様な波形が得られている。

地下鉄駅ホームにおける列車風による自然換気量は、コンコースからホームに吹き込む量を給気量として捉え、図１１において、ある一定時間における負領域の風速と階段通路の断面積と時間の積を累積し、ある一定時間の地下鉄駅ホームにおける自然換気量を演算することとした。尚、ホームからコンコースに吹き出す量を排気量として捉え、正領域の風速と階段通路の断面積と時間の積を累積し自然換気量を演算してもよい。地下鉄コンコースにおいても同様に自然換気量を演算する。

次に、第２の発明における実施形態について説明する。図２は、本発明の実施形態の空調制御演算フローを示している。図２は、列車風による自然換気量演算手段１と空調負荷演算制御手段２と空調機器３とで構成されており、さらに、地上部と地下鉄コンコース間の階段部ならびに隣接地下街とコンコース間の通路部に風速検出器６を設け、この風速検出器６の風向風速データを入力として自然換気量を演算することを示している。

図１２に標準的な地下鉄駅構内のコンコースとホームの模式図と風速検出器の配置例を示す。ここで、前記風速検出器６は、図１２に示すように、例えば、地上部とコンコースとの間の出入り口，コンコースと隣接地下街との間の出入り口，コンコースとホームとの間の階段に設置する。

列車風が存在しない場合に、地上風の吹き込みや浮力による空気流を自然換気量として演算すべく、地上部とコンコースの間の出入り口階段に風速検出器を設置し、地上風の吹き込みや浮力による空気流を測定することとした。また、コンコースと隣接地下街との間の出入り口，コンコースとホームとの間の階段に設置することにより、前記列車風による自然換気量の演算結果と実測の風向風速データとを比較し、気流の運動方程式の主要パラメータを調整変更することで、列車風による自然換気量の演算の精度を高めた。

次に、第３の発明における実施形態について説明する。図３は、本発明の実施形態の空調制御演算フローを示している。図３は、列車風による自然換気量算定手段１と空調負荷演算制御手段２と空調機器３とで構成されており、さらに、地上部と地下鉄構内に温度検出器７を設け、外気及び地下鉄駅構内の温度を計測し、地下鉄駅構内の温度目標値を入力して換気空調負荷演算制御を行うことを示している。尚、図中の破線矢印の意味は、風速検出器を選択的に用いることができることを意味している。列車が頻繁に発着する場合は、列車風の作用力が強く、地上風の吹き込みなどは無視できるためである。

第１の発明の実施形態では、温度制御に関する空調負荷を考慮しないで、換気基準を満足するような最小必要外気を給気するように空調負荷を演算制御しているが、第３の発明の実施形態では、さらに温度制御に関する空調負荷も含めて、空調機動力が最小となる空調負荷を演算制御する。

すなわち、第３の発明の実施形態における空調負荷演算制御手段２は、外気温度と地下鉄駅構内の温度を入力し、温度目標値が外気温度と地下鉄駅構内温度との間にある場合に、温度制御による空調負荷と換気機器制御による空調負荷を比較し、換気機器制御による空調負荷が小さい場合には、最小必要外気より多くの外気を給気することにより、地下鉄駅構内温度を温度目標値に近づけるように制御し、全体として空調負荷を最小とするものである。

次に、第４の発明における実施形態について説明する。図４は、本発明の実施形態の空調制御演算フローを示している。図４は、
（Ａ）列車運行ダイヤグラムなどの列車交通情報１１から、列車の走行速度や列車の車輌台数を取得し、列車交通モデル１０Ａにより列車交通状態の現状推定と将来予測を行う列車交通流予測手段１０と、
（Ｂ）前記列車交通流予測手段１０の出力である交通流予測結果とコンコース，ホーム及び各階段部等に設置された風速検出器２１の風向風速データと空調機器の風量とモデル主要パラメータ２２を用いて、空気流モデル２０Ａにより空気流の現状推定と将来予測を行う空気流予測手段２０と、
（Ｃ）前記空気流予測手段２０の出力である空気流予測結果とコンコース，ホーム及び各階段部等に設置された温度検出器３１の温度データと空調機器の給排気風の温度データとモデル主要パラメータ３２を用いて、温熱分布モデル３０Ａにより地下鉄駅構内の温熱分布の現状推定と将来予測を行う温熱分布予測手段３０と、
（Ｄ）前記温熱分布予測手段３０の出力結果と温度目標値４１に基づいて、地下鉄駅構内の空調機器の設定風量や設定温度を種々変更し、空調機動力が最小となる空調機器の設定風量や設定温度を選定する空調機器の最適設定値選定手段４０とにより構成されている。

ここで、列車交通流モデル１０Ａとは、例えば、図１３に示すような列車運行ダイヤグラムを数式化したものである。図１３は、ある地下鉄駅における列車イ，列車ロの運行情報であり、当該駅（図ではＢ駅）及び隣接した駅（図ではＡ，Ｃ駅）の出発時刻、到着時刻、トンネル内での走行速度を示している。また、図１４に列車交通流モデルの概念図を示す。列車交通流モデル１０Ａは、空気流モデル２０Ａに必要となる列車のピストン力を導き出すものであり、図１４に示すような当該駅と隣接駅の間のトンネルを走行する列車速度及び列車車輌台数の情報を必要とする。

また、空気流モデル２０Ａとは、前述の換気回路網モデル等の１次元モデルや数値流体力学を適用した３次元モデルをいう。図１５に３次元モデルを適用した場合の空気流予測手段による空気流予測結果を示す。図１５に示すように、地下鉄構内のホーム、コンコースにおける空気流を風向風速データを用いて３次元的に表現している。この空気流は、前記列車交通流予測手段１０と連動することにより、現状推定及び将来予測を可能とするものである。さらに、風速検出器２１を設けることにより、現状推定の精度評価を行い、空気流モデル２０Ａのモデル主要パラメータ２２の調整変更を行うこととしている。

また、温熱分布モデル３０Ａは、下記数式７の移流方程式で定義される。ここで、熱の輸送は対流が支配的と考えており、拡散効果は無視することとしている。

上記の温熱分布モデルの数式７中の流入側流量及び流出側流量は、前記空気流予測結果を用いる。また、数式７中の流入側温度，流出側温度は、コンコース，ホーム,各階段部に設置された温度検出器の出力データを用いる。図１４に温熱分布モデルの概念図を示す。また、この温熱分布モデルを数値流体力学を適用して３次元モデルとして温熱分布を予測した結果を図１６に示す。

前記温熱分布予測手段３０による温熱分布予測結果とコンコース，ホームの温度目標値４１を比較し、各空調機器の機動力を最小とするように、コンコース，ホームに設置された各空調機器の風向風速及び設定温度などの設定値を選定し空調機器を制御する。例えば、温度目標値４１に達していない場所であっても、将来のある一定時間における列車風による温熱分布の遷移によって温度目標値に達する場合は空調機器を稼動させないように制御するなどである。また、設定値変更した各空調機器の風向風速データを空気流予測手段２０にフィードバックし、温熱分布予測結果の温熱分布の遷移を確認する。温熱分布の遷移が温度目標値４１近づいていかない場合は、各空調機器の設定風量、設定温度を調整し直すというものである。

次に、第５の発明の実施形態について図５を用いて説明する。図５は、第４の発明の実施形態における列車交通流予測手段１０において、列車交通情報１１のみならず、列車速度検出器１２及び列車発着検出器１３の出力データから、トンネル内の実時間の列車走行速度とホームでの列車発着時刻を認識することにより、列車運行ダイヤグラムの乱れや事故等の非常時の交通流の予測補正を行うことを示している。また、現状の地下鉄の列車の場合は、列車運行ダイヤグラムが存在し、通常その通りに運行するが、例えば、前の列車が次の駅ホームに存在しない場合には駅に進行するなどのように、列車運行ダイヤグラムが存在しない列車運行方式も考えられるため、このような実時間の情報を取得し、列車交通流予測を行うこととしている。

次に、第６の発明の実施形態について図６を用いて説明する。図６は、地下鉄トンネルの物理形状情報と、列車の車輌数などの列車情報と、列車走行速度と、トンネルに設置された風速検出器の出力データとから、 空気流モデル２０Ａにおける列車の等価抵抗面積などの主要パラメータを推定することを示している。

下記数式８は、空気流モデルにおける車輛等価抵抗面積Ａｍの推定式の一例を示している。

上記の空気流モデルにおける車輛等価抵抗面積の推定式は、簡略化した気流の運動方程式（下記数式９）を０からＴ時変換まで積分することにより得たものである（下記数式１０）。

次に、第７の発明の実施形態について図７を用いて説明する。図７は、地下鉄トンネルの物理形状情報と、列車の車輌数などの列車情報と、トンネルならびに地下鉄駅構内に設置された風速検出器及び温度検出器の出力データとから、温熱分布モデル３０Ａにおける列車の発熱係数などの主要パラメータを推定することを示している。列車の発熱係数以外に、例えば、照明の発熱係数、人の発熱係数などを推定することができる。

下記数式１１は、温熱分布モデルにおける列車の発熱係数ζの推定式の一例を示している。

上記の温熱分布モデルにおける列車の発熱係数ζの推定式は、移流方程式（下記数式１２）を０からＴ時変換まで積分することにより得たものである（下記数式１３）。

次に、第８の発明における実施形態について説明する。図８は、本発明の実施形態の空調制御演算フローを示している。図８は、
（１）列車交通情報と列車交通モデル１０Ａによる列車交通状態の現状推定と将来予測を行う列車交通流予測手段１０と、
（２）前記列車交通流予測手段１０の結果と、コンコース，ホーム及び各階段部の風向風速データと、空調機器の風量と、地下鉄の換気回路を示す空気流モデル２０Ａとにより空気流の現状推定と将来予測を行う空気流予測手段２０と、
（３）前記空気流予測手段２０の結果と、コンコース、ホーム及び各階段部の煙濃度データと、地下鉄の換気回路の煙濃度モデル５０Ａとにより煙濃度の現状推定と将来予測を行う煙濃度予測手段５０と、
（４）地下鉄駅構内の空気流や煙濃度の予測を行った結果に基づいて、排煙機器の設定風向風速を種々変更し、煤煙の排出経路を最適化する排煙機器の最適設定値選定手段６０とにより構成されている。

ここで、列車交通流予測手段１０と空気流予測手段２０は、第４の発明の実施形態のものと同様である。

火災発生時は、隣接の列車の動きによっては、それらがもたらす列車風により従来の機械換気だけでは、十分に煤煙を排出することが困難な場合が生ずる。そこで、火災発生時にも列車をうまく誘導し、避難環境の確保としてより安全側に働くように列車風を利用することを発案したものである。例えば、火災発生時に、隣接駅から進入する列車があれば、これを当該駅から離れる方向に逆走させたり、隣接駅に向かっている列車の速度を調整することにより、車輌火災が生じたホームにおける列車風の風向風量を制御し、火災による煤煙をトンネル側に誘導するなどである。

また、煙濃度モデル５０Ａは、下記数式１５の移流方程式で与えられる。尚、煙の輸送は対流が支配的と考え拡散効果は無視している。また、煙を発生する火災車輌などの火災位置特定は、火災検出器５１や温度検出器，赤外線探知機などデータにより、図１７に示すように地下鉄駅構内のどの場所に火災車輛が存在するのかを特定できるものとしている。

また、排煙機器の最適設定値選定手段６０は、前記煙濃度予測結果により火災による煙の流れを予測して、消火活動ルート又は救助活動ルートを確保するように排煙経路を選定し、選定された排煙経路に煤煙を誘導できるように、トンネル内の換気及び空調機器、コンコース，ホームの各空調機器の風向風速を制御する。また、この制御信号に伴う各空調機器の風向風速データを空気流モデル２０Ａにフィードバックし、煙濃度予測結果の煙濃度の遷移から選定された煙排出経路に煙が誘導されて行くかを確認する。選定された煙排出経路に煙が誘導されて行かない場合は、各空調機器の風向風速を調整し直すというものである。

ＣＯ_２濃度は、駅ホームやコンコースにおいて、１日のうち朝夕のラッシュ時にＣＯ_２濃度のピークが表われる。これは、ＣＯ_２の発生源が人体に限られるため、最も乗降客数の多くなる時間帯にピークを迎えているものと考える。環境の安全性確認として、ＣＯ_２濃度やＳＰＭ濃度の分布の確認も必要であり、許容基準値以下になるように各空調機器を制御するものである。

本発明は、地下鉄駅構内のホ−ムやコンコース等の半開放性の地下空間において、換気制御，温度制御などの空調制御を行なう空調制御システムに利用できる。

第１の発明である列車風による自然換気量を利用した空調制御演算フロー図を示す。 第２の発明である風速検出器を付加した空調制御演算フロー図を示す。 第３の発明である温度検出器を付加した空調制御演算フロー図を示す。 第４の発明である温度分布予測手段を用いた空調制御演算フロー図を示す。 第５の発明である列車交通流予測手段のブロック図を示す。 第６の発明である空気流モデルの主要パラメータ推定方法について示す。 第７の発明である温度モデルの主要パラメータ推定方法について示す。 第８の発明である煙濃度予測手段を用いた空調制御フロー図を示す。 地下鉄駅構内の模式図の一例を示す。 本発明の空気流モデルを算出する換気回路網の一例を示す。 コンコースとホームの間の階段部における列車風の実測図を示す。 地下鉄駅構内のコンコース、ホームの模式図及び温度検出器、風力検出器の配置例を示す。 本発明の列車交通流モデルに入力する列車ダイヤグラムの一例を示す。 本発明の列車交通流モデルの概念図を示す。 本発明の空気流予測結果図を示す。 本発明の温熱分布予測結果図を示す。 地下鉄駅構内における火災車輛のシミュレーション図を示す。 ＣＯ_２濃度検出器を付加した空調制御演算フロー図を示す。 ＳＰＭ濃度検出器を付加した空調制御演算フロー図を示す。

符号の説明

１ 列車風による自然換気量演算手段
２ 空調負荷演算制御手段
３ 空調機器
４，１１ 列車交通情報
５ 列車速度検出器
６ 風速検出器
７ 温度検出器
８ ＣＯ_２濃度検出器
９ ＳＰＭ濃度検出器
１０ 列車交通流予測手段
１２ 列車速度検出器
１３ 列車発着検出器
２０ 空気流予測手段
２１ 風速検出器
３０ 温熱分布予測手段
４０ 空調機器の最適設定値選定手段
５０ 煙濃度予測手段
５１ 火災検出器
６０ 排煙機器の最適設定値選定手段
１０Ａ 列車交通流モデル
２０Ａ 空気流モデル
３０Ａ 温熱分布モデル
５０Ａ 煙濃度モデル
１０１ 列車車輌
１０２ 地下鉄駅構内ホーム
１０３，１０５，１０６ 地下鉄駅構内ホームの階段部
１０４ 地下鉄駅構内ホームのエレベータ

Claims (10)

1. 地下鉄駅構内等の半開放性地下空間における空調制御システムにおいて、列車風による自然換気量を算出し、換気基準に基づいて、最小必要外気給気量を演算することにより、空調機動力を最小とする制御を行うことを特徴とする空調制御システム。
2. 地上部と地下空間との間の階段部ならびに隣接地下空間との間の通路部に風速検出器を設け、地上部からの階段ならびに隣接地下空間を通って負圧の当該地下空間へ流入する空気による自然換気量を算出することを付加した請求項１記載の空調制御システム。
3. 地上部と地下空間に温度検出器を設け、外気及び地下空間の温度を計測し、前記最小必要外気給気量と地下空間の温度目標値に基づいて、空調機動力を最小とする制御を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の空調制御システム。
4. （１）地下空間に発着する列車の交通情報と列車交通モデルによる列車交通状態の現状推定と将来予測を行う列車交通流予測手段と、
   （２）前記列車交通流予測手段の結果と、地下空間及び階段部の風量と、空調機器の風量と、地下空間の換気回路を示す空気流モデルとにより空気流の現状推定と将来予測を行う空気流予測手段と、
   （３）前記空気流予測手段の結果と、地下空間及び階段部の温度データと、空調機器の給排気風の温度データと、地下空間の換気回路の温熱分布モデルとにより温熱分布の現状推定と将来予測を行う温熱分布予測手段と、
   （４）これら３つの予測手段により地下空間の空気流や温度分布の予測を行った結果に基づいて、空調機器の設定値を種々変更し、空調機動力を最小とする空調機器の最適設定値選定手段
   とを備えたことを特徴とする空調制御システム。
5. 前記列車交通流予測手段が、列車速度検出器及び列車発着検出器のデータを入力し、実時間の列車交通情報を用いて、列車交通状態の現状推定と将来予測を行うことを特徴とする請求項４記載の空調制御システム。
6. 地下空間及び隣接する地下空間との間のトンネルなどの物理形状情報と、列車車輌数及び走行速度データと、地下空間ならびにトンネル内に設置された風速検出器の出力データとから、 空気流モデルにおける主要パラメータを逐次推定することを特徴とする請求項４記載の空調制御システム。
7. 前記物理形状情報と、列車車輌数と、地下空間ならびにトンネル内に設置された風速検出器及び温度検出器の出力データとから、温熱分布モデルにおける主要パラメータを逐次推定することを特徴とする請求項４記載の空調制御システム。
8. （１）地下空間に発着する列車交通情報と列車交通モデルによる列車交通状態の現状推定と将来予測を行う列車交通流予測手段と、
   （２）前記列車交通流予測手段の結果と、地下空間及び階段部の風向風速データと、空調機器の風量と、地下空間の換気回路を示す空気流モデルとにより空気流の現状推定と将来予測を行う空気流予測手段と、
   （３）前記空気流予測手段の結果と、地下空間及び階段部の煙濃度データと、地下空間の換気回路の煙濃度モデルとにより煙濃度の現状推定と将来予測を行う煙濃度予測手段と、
   （４）これら３つの予測手段により地下空間の空気流や煙濃度の予測を行った結果に基づいて、排煙機器の設定値を種々変更し、煤煙の排出経路を最適化する排煙機器の最適設定値選定手段
   とを備えたことを特徴とする空調制御システム。
9. 前記請求項３に記載の空調制御システムにおいて、地下空間にＣＯ_２濃度検出器を設けて、地下空間のＣＯ_２濃度を計測し、地下空間のＣＯ_２濃度の管理基準以下となるように、空調機器を制御することを特徴とする空調制御システム。
10. 前記請求項３に記載の空調制御システムにおいて、地下空間にＳＰＭ濃度検出器を設けて、地下空間のＳＰＭ濃度を計測し、地下空間のＳＰＭ濃度の管理基準以下となるように、空調機器を制御することを特徴とする空調制御システム。