JP2005128691A - Dust dispersion simulation apparatus and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は大気拡散シミュレーションに関する技術に係わり、特に道路工事や面整備事業の時に発生する粉塵や降下煤塵を予測する粉塵拡散シミュレーション装置及び方法に関する。 The present invention relates to a technique related to atmospheric diffusion simulation, and more particularly, to a dust diffusion simulation apparatus and method for predicting dust and falling dust generated during road construction and surface maintenance business.
道路工事などで建設機械稼動によって発生する粉塵や降下煤塵などが家屋や洗濯物、衣類に付着し、衛生面や美点から問題が生じるために、工事に係る粉塵等の環境アセスメントが平成11年6月から実施されている。これに伴い道路工事や面整備事業のときには、建設機械による粉塵や降下煤塵の予測を行い、環境への影響を評価する必要がある。 Environmental assessment of dust, etc. related to construction work was made in 1999 because dust and falling dust generated by the operation of construction machinery during road construction, etc. adhere to houses, laundry and clothing, causing problems from hygiene and beauty points. It has been implemented since June. Along with this, it is necessary to predict the dust and falling dust by construction machines and evaluate the environmental impact during road construction and surface maintenance projects.
降下煤塵量の予測については、工事に係る粉塵等の環境アセスメントの実施に伴い、道路環境アセスメントの技術として、「建設機械の稼動による降下ばいじん量予測手法」が提供されている。この技術は、事例解析結果に基づく経験式によって降下煤塵量の近似値を求めるものであって、これにより季節別の月平均降下煤塵量は予測することができる。 With regard to the prediction of the amount of dust fallen, along with the implementation of the environmental assessment of dust and the like related to construction work, “a method for predicting the amount of dust fall by operation of construction machinery” is provided as a road environmental assessment technology. In this technique, an approximate value of the amount of dust fall is obtained by an empirical formula based on the result of the case analysis, so that the monthly average amount of dust fall by season can be predicted.
大気中のガス状物質や浮遊粒子状物質など軽い汚染物質についての大気拡散シミュレーションは下記の特許文献1に記載されている。
The atmospheric diffusion simulation of light pollutants such as gaseous substances and suspended particulate substances in the atmosphere is described in
従来技術は、長期間の平均的な降下煤塵量を予測できるが、短期的、過度的な予測を行えず、また、道路工事や面整備事業は山間部の地形の影響を無視できない地域で行われることが多いのに拘らず地形の影響を考慮できないという問題点を有する。 Although the conventional technology can predict the average amount of dustfall over the long term, it cannot make short-term and excessive predictions, and road construction and surface improvement projects are conducted in areas where the influence of mountain topography cannot be ignored. Despite the fact that it is often found, it has a problem that the influence of topography cannot be considered.
本発明の目的は、道路工事や面整備事業のときに使用する建設機械による粉塵や降下煤塵量を地形の影響を考慮して予測できる粉塵拡散シミュレーション装置及び方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a dust diffusion simulation apparatus and method capable of predicting the amount of dust and falling dust by a construction machine used in road construction and surface maintenance business in consideration of the influence of topography.
本発明の粉塵拡散シミュレーション装置は、入力装置、記憶装置、出力装置、及び演算装置を有し、演算装置はデータ入力部と、パラメータ設定部と、降下煤塵量計算部と、解析結果出力部と、作業用データメモリを備えて構成され、データ入力部は、入力装置から指示し入力した気象データ及び粉塵種類及び予測条件を作業用データメモリに登録し、パラメータ設定部は、気象データを基に拡散パラメータを設定する拡散パラメータ設定部と、粉塵種類を基に粒子径パラメータを設定する粒子径パラメータ設定部から構成され、降下煤塵量計算部は作業用メモリに登録した入力データを用いて経験式による降下煤塵量を計算する計算部と、作業用メモリに登録した入力データとパラメータ設定部で設定された拡散パラメータ及び粒子径パラメータを用いて詳細数値計算モデルによる降下煤塵量を計算する詳細数値計算部から構成され、解析結果出力部は、降下煤塵量計算部で計算した降下煤塵量を降下煤塵量事例解析結果として記憶装置に保存し降下煤塵量積算値及び空気中浮遊粉塵濃度分布結果を地形図または地勢図と合成して出力装置に表示することを特徴としている。 The dust diffusion simulation device of the present invention includes an input device, a storage device, an output device, and a calculation device, and the calculation device includes a data input unit, a parameter setting unit, a falling dust amount calculation unit, and an analysis result output unit. The data input unit registers the meteorological data, the dust type and the prediction condition input from the input device in the work data memory, and the parameter setting unit is based on the meteorological data. Consists of a diffusion parameter setting unit that sets diffusion parameters and a particle size parameter setting unit that sets particle size parameters based on the type of dust. The dustfall amount calculation unit uses empirical formulas using input data registered in the work memory. A calculation unit that calculates the amount of dustfall caused by the dust, the input data registered in the work memory, and the diffusion parameters and particle size parameters set in the parameter setting unit. It is composed of a detailed numerical calculation unit that calculates the amount of dust fall by the detailed numerical calculation model using the data, and the analysis result output unit stores the amount of dust fall calculated by the dust fall amount calculation unit as the result of dust fall case analysis It is characterized in that it is stored in the device, and the accumulated dust amount and airborne dust concentration distribution result is combined with the topographic map or topographic map and displayed on the output device.
また、本発明の粉塵拡散シミュレーション方法は、気象データ、予測条件データ、標高データをもとに詳細数値計算モデルによる詳細な拡散計算を行い、経験式による1日の降下煤塵量と一致するようにパラメータをチューニングすることによって、大気拡散の知識がなくても容易に、かつ迅速に、地形の影響を考慮した短期的、過度的な粉塵拡散シミュレーション方法である。 In addition, the dust diffusion simulation method of the present invention performs detailed diffusion calculation using a detailed numerical calculation model based on weather data, prediction condition data, and altitude data, so as to match the amount of dust fall per day based on an empirical formula. It is a short-term and excessive dust diffusion simulation method that takes into account the influence of topography easily and quickly without tuning knowledge of the atmosphere by tuning parameters.
本発明の粉塵拡散シミュレーション装置は、地形の影響を考慮した短期的、過度的な詳細数値計算シミュレーションによって、実際の現象を模擬した粉塵や降下煤塵の拡散を予測することができる。 The dust diffusion simulation apparatus of the present invention can predict the diffusion of dust and falling dust that simulates an actual phenomenon by a short-term and excessive detailed numerical calculation simulation considering the influence of topography.
粉塵拡散シミュレーション装置は、入力装置、記憶装置、出力装置、及び演算装置を有している。演算装置はデータ入力部と、パラメータ設定部と、降下煤塵量計算部と、解析結果出力部と、作業用データメモリを備えて構成される。データ入力部は、入力装置から指示し入力した気象データ及び粉塵種類及び予測条件を作業用データメモリに登録し、パラメータ設定部は、気象データを基に拡散パラメータを設定する拡散パラメータ設定部と、粉塵種類を基に粒子径パラメータを設定する粒子径パラメータ設定部から構成される。降下煤塵量計算部は作業用メモリに登録した入力データを用いて経験式による降下煤塵量を計算する計算部と、作業用メモリに登録した入力データとパラメータ設定部で設定された拡散パラメータ及び粒子径パラメータを用いて詳細数値計算モデルによる降下煤塵量を計算する詳細数値計算部から構成される。解析結果出力部は、降下煤塵量計算部で計算した降下煤塵量を降下煤塵量事例解析結果として記憶装置に保存し降下煤塵量積算値及び空気中浮遊粉塵濃度分布結果を地形図または地勢図と合成して出力装置に表示する。 The dust diffusion simulation apparatus has an input device, a storage device, an output device, and an arithmetic device. The computing device includes a data input unit, a parameter setting unit, a dustfall amount calculation unit, an analysis result output unit, and a work data memory. The data input unit registers the meteorological data and the dust type and prediction conditions input and instructed from the input device in the work data memory, the parameter setting unit sets a diffusion parameter based on the meteorological data, It consists of a particle size parameter setting unit that sets particle size parameters based on the type of dust. The dustfall calculation unit calculates the dustfall amount by empirical formula using the input data registered in the work memory, the input data registered in the work memory and the diffusion parameters and particles set in the parameter setting unit. It consists of a detailed numerical calculation unit that calculates the amount of dust fall by the detailed numerical calculation model using the diameter parameter. The analysis result output unit stores the amount of dust fall calculated by the dust fall amount calculation unit in a storage device as the dust fall case analysis result, and displays the accumulated dust fall value and airborne dust concentration distribution result as a topographic map or topographic map. Combine and display on the output device.
図1は本発明による粉塵拡散シミュレーション装置の一実施例を示したものである。 FIG. 1 shows an embodiment of a dust diffusion simulation apparatus according to the present invention.
図1において、粉塵拡散シミュレーション装置10は、入力装置1、出力装置2、記憶装置3及び演算装置4を有し、演算装置4はデータ入力部6と、パラメータ設定部7、降下煤塵量計算部8、作業用データメモリ5と、解析結果出力部9を備えている。
In FIG. 1, a dust
パラメータ設定部7は拡散パラメータ設定部7aと粒子径パラメータ設定部7bを有し、降下煤塵量計算部8は経験式による計算部8aと詳細数値計算部8bを有する。データ入力部6は、入力装置1から指示し読み込んだ気象データ、予測条件、及び標高データを作業用データメモリ5に登録する。
The
パラメータ設定部7を構成する拡散パラメータ設定部7aは、気象データより経験式による1日の降下煤塵量を再現するように拡散パラメータを選定し作業用データメモリ5に登録する。粒子径パラメータ建物形状作成部7bは、予測条件を基づき予測対象の工事種類や土質に応じ、かつ経験式の結果による降下煤塵量を再現するように粒子径パラメータを設定し作業用データメモリ5に登録する。
The diffusion
降下煤塵量計算部8において、経験式による計算部8aは気象データを用いて経験式による1日の降下煤塵量を求め作業用データメモリ5に登録する。詳細数値計算部8bは、気象データ、予測条件、標高データ、拡散パラメータ、及び粒子径パラメータを用いて詳細数値計算モデル(ランダムウオークモデル)を用いた地形を考慮した短期的、過度的拡散計算を行い1日の降下煤塵量、空気中浮遊粉塵濃度分布及び降下煤塵量積算値を求め作業用データメモリ5に登録する。
In the falling dust
解析結果出力部9は、降下煤塵量計算部8で求めた、1日の降下煤塵量、空気中浮遊粉塵濃度分布及び降下煤塵量積算値を入力条件と共に整理して記憶装置3に保存し、入力装置1で入力した標高データと合成表示して出力装置2に出力する。
The analysis result output unit 9 organizes the daily dust fall amount, the airborne dust concentration distribution, and the dust fall integrated amount obtained by the dust fall
図2は粉塵拡散シミュレーション装置10の処理フローで、図3は図2におけるステップS5〜S8の詳細フローであり、処理手順については後述する。
FIG. 2 is a processing flow of the dust
まず、本発明の理解を容易にするために、建設工事に伴う粉塵等の予測について説明する。 First, in order to facilitate understanding of the present invention, prediction of dust and the like accompanying construction work will be described.
粉塵は浮遊粉塵と降下煤塵に分類される。これらは建設機械の稼動によって大気中に放出される。浮遊粉塵は直接住民が目にすることによる不快感、降下煤塵は建物や衣類、洗濯物に付着することによる衛生面での問題、といった環境への影響を及ぼす。上述したように、工事に係る粉塵等の環境アセスメントが実施され、このような粉塵等の環境影響を評価することが必要となり、道路環境アセスメントの「建設機械の稼動による降下ばいじん量予測手法」が提供されている。 Dust is classified into suspended dust and falling dust. These are released into the atmosphere by the operation of construction machinery. Suspended dust affects the environment, such as discomfort caused by direct inhabitants, and falling dust affects sanitary problems caused by adhering to buildings, clothes, and laundry. As mentioned above, environmental assessments such as dust related to construction are conducted, and it is necessary to evaluate the environmental impact of such dusts, etc., and the road environmental assessment “Prediction Method of Dust Dust by Operating Construction Machines” Is provided.
この予測手法は、大気拡散に一般的に使用されるガス状物質のプルーム式を基に、浮遊粉塵の降下量(降下煤塵量)を求める事例解析を実施し、事例解析結果を建設機械の組み合わせ(ユニット)毎に纏め降下煤塵の拡散を表す係数を経験的に求め、1日の降下煤塵量の経験式を提供している。 This prediction method is based on the plume formula of gaseous substances commonly used for atmospheric dispersion, and conducts a case analysis to determine the amount of suspended dust fall (the amount of dustfall), and the case analysis results are combined with construction machinery. For each (unit), a coefficient representing the diffusion of the dustfall is obtained empirically, and an empirical formula for the amount of dustfall per day is provided.
実際の降下煤塵の発生、拡散に関しては、工事の内容、土地の土質、建設機械の種類や稼動状況、粉塵の性質、気象、地形の影響などが複雑に関係しており、建設機械の稼動時間帯の1時間平均値を求める短期的、過度的な解析の必要がある。これらを考慮した詳細な解析を実施することは困難であるため、この手法では地形の影響や気象の短期的影響を考慮せず、ユニット毎の降下煤塵の拡散を表す係数と気象を使用することによって、1日の降下煤塵量及び稼動日数を考慮した四季別平均値を求めて、環境アセスメントの評価に用いている。 Concerning the actual generation and diffusion of dustfall, the contents of construction, soil quality, construction machine type and operation status, dust properties, weather, topographical influences, etc. are complicatedly related. There is a need for short-term and excessive analysis to determine the average hourly value of the belt. Since it is difficult to carry out a detailed analysis that takes these into account, this method does not consider the effects of topography or the short-term effects of weather, but uses coefficients and weather that represent the dispersion of dustfall per unit. Based on the above, the average value for each season in consideration of the amount of dustfall per day and the number of working days is obtained and used for the assessment of environmental assessment.
一方、住民の被害感からは降下煤塵量は1日や四季の平均ではなく短期的、過度的な1時間値で評価し、地形の影響や気象条件を考慮した詳細な数値計算モデルを用いた評価が求められる。一般に、流体解析シミュレーションを使った詳細な解析を行うことは可能であるが、そのモデル化は困難であり、計算時間を多く要し、計算に大型コンピュータが必要になるため、そのような解析を行うのは現実的で無いのが実情である。 On the other hand, the amount of dustfall was evaluated based on short-term and excessive one-hour values rather than the average of one day or four seasons, based on the residents' feeling of damage, and a detailed numerical calculation model that considered the topographical effects and weather conditions was used. Evaluation is required. In general, detailed analysis using fluid analysis simulation is possible, but modeling is difficult, requiring a lot of calculation time and a large computer for the calculation. The reality is that it is not realistic to do.
このような実情のため建設工事に伴う粉塵等の予測は経験式に基づく1日の降下煤塵量及び稼動日数を考慮した四季別平均値で行っている。 Because of this situation, the dust and the like associated with the construction work are estimated based on an empirical formula based on the average of the four seasons taking into consideration the amount of dust fall and the number of working days per day.
次に、本発明による粉塵拡散シミュレーション装置10の処理を図2、図3を参照して説明する。
Next, the processing of the dust
データ入力部6はステップS1において入力装置1から気象データ(風速)を入力し、ステップS2において気象データ(大気安定度)をD(中立)に設定し作業用データメモリ5に登録する。ステップS3では入力装置1から粉塵拡散シミュレーションを行う予測範囲として基準点の緯度,経度及びX方向予測範囲,Y方向予測範囲及びX方向予測メッシュ数,Y方向予測メッシュ数、そして建設機械の種類や工事種類に応じて分類したユニットの降下煤塵の拡散を表す係数のデータを入力し作業用データメモリ5に登録する。
The
降下煤塵量計算部8の経験式による計算部8aではステップS4において作業用データメモリ5に登録した入力データをもとに、経験式による1日の降下煤塵量を計算し作業用データメモリ5に登録する。
Based on the input data registered in the
パラメータ設定部7の拡散パラメータ設定部7a及び粒子径パラメータ設定部7bではステップS5において作業用データメモリ5に登録した入力データをもとに拡散パラメータ及び粒子径パラメータを設定し作業用データメモリ5に登録する。
The diffusion
降下煤塵量計算部8の詳細数値計算部8bでは、ステップS6において作業用データメモリ5に登録した入力データ、拡散パラメータ及び粒子径パラメータを基に詳細数値計算モデル(ランダムウオークモデル)による粉塵拡散計算を行い、1日の降下煤塵量を計算し作業用データメモリ5に登録する。
In the detailed numerical calculation unit 8b of the falling dust
ステップS5からステップS8の詳細処理について図3を用いて説明する。 Detailed processing from step S5 to step S8 will be described with reference to FIG.
ステップS101で拡散パラメータの初期値としてステップS2で設定した大気安定度D(中立)の水平方向拡散パラメータσy及び鉛直方向拡散パラメータσzを設定する。ステップS102で粒子径パラメータの初期値を工事内容で分類したユニットを基に記憶装置5の降下煤塵事例解析結果から設定する。図6は降下煤塵事例解析のうち工事の種類及び土質ごとに粒子径を分類し格納した結果の一例である。これにより予測条件に応じた工事の種類土質に応じた粒子径を初期値として設定する。
In step S101, the horizontal diffusion parameter σy and the vertical diffusion parameter σz of the atmospheric stability D (neutral) set in step S2 are set as initial values of the diffusion parameters. In step S102, the initial value of the particle size parameter is set based on the dust fall case analysis result of the
ステップS103では粒子径から沈降速度を求め、ステップS104で詳細数値計算モデル(ランダムウオークモデル)による粉塵拡散解析を行い、1日の降下煤塵量を計算し、作業用メモリ5に登録する。
In step S103, the sedimentation velocity is obtained from the particle diameter, and in step S104, dust diffusion analysis is performed using a detailed numerical calculation model (random walk model), and the amount of dustfall per day is calculated and registered in the
ステップS104ではステップS4で求めて作業用メモリ5に登録した経験式による1日の降下煤塵量とステップS103で求めた詳細数値計算モデル(ランダムウオークモデル)による1日の降下煤塵量の差を求め、ステップS106で予め設定した判定基準値と比較する。降下煤塵量の差が判定基準値より大きい場合はステップS107で拡散パラメータを降下煤塵量の差から補正する。
In step S104, the difference between the daily dust fall amount based on the empirical formula obtained in step S4 and registered in the
図4は降下煤塵事例解析結果のうち1日における降下煤塵量の差によって拡散パラメータσy及びσzの値を分類し記憶装置5に格納した一例を示す。これにより拡散パラメータを補正して新しい拡散パラメータの値を設定し、作業用メモリ5に登録する。次にステップS108では粒子径パラメータを降下煤塵量の差から補正する。図5は降下煤塵事例解析結果のうち1日の降下煤塵量の差によって粒子径及び沈降速度の値を分類し記憶装置5に格納した一例を示す。これにより粒子径を補正して新しい粒子径パラメータの値を設定し作業用メモリ5に登録する。次にステップS103に戻りステップS106までの手順を1日の降下煤塵量の差が判定基準値以下になるまで繰り返し実行する。
FIG. 4 shows an example in which the values of the diffusion parameters σy and σz are classified and stored in the
1日の降下煤塵量の差が判定基準値以下となった場合はステップS109により、ステップS103からS108で求めた拡散パラメータ及び粒子径パラメータを経験式による1日の降下煤塵量を再現する拡散パラメータ及び粒子径パラメータに設定し、作業用データメモリ5に登録する。また、ステップS103からS108で求めた1日の降下煤塵量の差と拡散パラメータ及び粒子径、沈降速度のデータを図4及び図5のように分類整理して、記憶装置3の降下煤塵量事例解析結果に保存する。
If the difference in the amount of dustfall per day is equal to or less than the criterion value, in step S109, the diffusion parameter and particle size parameter obtained in steps S103 to S108 are used to reproduce the amount of dustfall per day based on empirical formulas. And the particle size parameter are registered in the
図2に戻り、データ入力部6で入力装置1よりステップS9で予測範囲の標高データを、ステップS10で実際の気象データを入力し作業用データメモリ5に登録する。図7に標高データの一例を示す。予測範囲をメッシュ上に分割し、そのメッシュの平均標高を市販されている標高データのそのメッシュ周囲値から内挿することによって求め、入力として使用することにより、地形影響を考慮した予測が可能となる。
Returning to FIG. 2, the altitude data of the prediction range is input from the
図8に実際の気象データの一例を示す。実際の気象データとして1時間毎の風向、風速、大気安定度を入力して使用することにより、気象の短期的影響を考慮した予測が可能となる。 FIG. 8 shows an example of actual weather data. By inputting and using the wind direction, wind speed, and atmospheric stability every hour as actual weather data, it is possible to make predictions that take into account the short-term effects of weather.
降下煤塵量計算部8の詳細数値計算部8bでステップS11において入力した標高データ、実際の気象データ、及びステップS5からS8で設定した拡散パラメータ、粒子径パラメータを用いて、経験式による1日の降下煤塵量と一致する計算条件で実際の気象データ、標高を考慮した詳細数値計算モデル(ランダムウオークモデル)による粉塵拡散計算を行い、ステップS12及びステップS13でその結果として得られた空気中浮遊粉塵濃度分布、降下煤塵量積算値を作業用データメモリ5に登録する。
Using the altitude data, actual weather data, and the diffusion parameters and particle size parameters set in steps S5 to S8 in step S11 in the detailed numerical value calculation unit 8b of the falling dust
解析結果出力部9は、作業用データメモリ5に登録された空気中浮遊粉塵濃度分布及び降下煤塵量積算値を標高データと合成表示して出力装置2でそれらの2次元または3次元コンター図を出力する。また、風向、風速、大気安定度などの気象条件、標高データ、建設機械の種類や工事種類を分類したユニットと関連付けた粉塵拡散シミュレーション結果を記憶装置3の降下煤塵量事例解析結果として格納する。
The analysis result output unit 9 synthesizes and displays the airborne dust concentration distribution and the accumulated dust amount integrated value registered in the
このようにして、経験式による1日の降下煤塵量を再現する、地形の影響を考慮した短期的、過度的な詳細数値計算シミュレーションを行うことができ、それによって実際の現象を模擬した粉塵や降下煤塵の拡散を予測することができる。 In this way, it is possible to perform a short-term, excessive detailed numerical simulation that takes into account the influence of topography, reproducing the daily amount of dustfall by an empirical formula, thereby simulating actual phenomena. Prediction of dust fall can be predicted.
本発明を用いて浮遊粉塵及び降下煤塵量を予測した結果を濃度分布図に編集した例を図9に示す。 FIG. 9 shows an example in which the result of predicting the amount of suspended dust and falling dust using the present invention is edited into a concentration distribution diagram.
1 …入力装置
2 …出力装置
3 …記憶装置(降下煤塵量事例解析結果)
4 …演算処理装置
5 …作業用データメモリ
6 …データ入力部
7 …パラメータ設定部
7a …拡散パラメータ設定部
7b …粒子径パラメータ設定部
8 …降下ばいじん量計算部
8a …経験式による計算部
8b …詳細数値計算部
9 …解析結果出力部
10 …粉塵拡散シミュレーション装置
1 ... Input device 2 ...
4 ... processing
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