JP2018048749A - Estimation device, estimation system, estimation method and estimation program - Google Patents

Estimation device, estimation system, estimation method and estimation program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an estimation device, estimation system, estimation method and estimation program capable of estimating increment of concentration of carbon dioxide in a room of a building even in a case where a carbon dioxide sensor for measuring concentration of carbon dioxide is not installed in the building.SOLUTION: An estimation device includes a communication unit and an estimation unit. The communication unit is configured to acquire information indicating the number of persons within a detection range of a human detection sensor installed in a room. The estimation unit is configured to estimate a discharge amount of carbon dioxide for a predetermined period, based on the number of persons. The estimation unit is configured to estimate a result that discharge amounts of carbon dioxide measured by the plurality of human detection sensors are summed, as a total discharge amount of carbon dioxide for the predetermined period. The estimation unit is configured to estimate increment of concentration of carbon dioxide for the predetermined period, based on volume based on the total discharge amount of carbon dioxide and volume in the room.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明の実施形態は、推定装置、推定システム、推定方法及び推定プログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to an estimation device, an estimation system, an estimation method, and an estimation program.

二酸化炭素センサは、建物の室内における二酸化炭素の濃度を計測する場合がある。二酸化炭素の濃度の増加量が一定以上となった場合、空調機は室内を換気する。二酸化炭素センサは高価であるため、多くの二酸化炭素センサを建物に設置するには、多額の費用が必要である。したがって、二酸化炭素センサが建物に設置されなくても室内における二酸化炭素の濃度の増加量を推定できることが、費用の点から望ましい。しかしながら、従来では、二酸化炭素センサが建物に設置されていない場合には、建物の室内における二酸化炭素の濃度の増加量を推定することができない場合があった。   A carbon dioxide sensor may measure the concentration of carbon dioxide in a room of a building. When the amount of increase in carbon dioxide concentration exceeds a certain level, the air conditioner ventilates the room. Since carbon dioxide sensors are expensive, a large amount of money is required to install many carbon dioxide sensors in a building. Therefore, it is desirable from the viewpoint of cost that it is possible to estimate the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in the room even if the carbon dioxide sensor is not installed in the building. However, conventionally, when the carbon dioxide sensor is not installed in the building, it may be impossible to estimate the amount of increase in the concentration of carbon dioxide inside the building.

特開２０１３−１６４２６０号公報JP2013-164260A

本発明が解決しようとする課題は、二酸化炭素の濃度を計測する二酸化炭素センサが建物に設置されていない場合でも、建物の室内における二酸化炭素の濃度の増加量を推定することができる推定装置、推定システム、推定方法及び推定プログラムを提供することである。   The problem to be solved by the present invention is an estimation device that can estimate an increase in the concentration of carbon dioxide in a room of a building even when a carbon dioxide sensor that measures the concentration of carbon dioxide is not installed in the building, An estimation system, an estimation method, and an estimation program are provided.

実施形態の推定装置は、通信部と、推定部とを持つ。通信部は、室内に設置された人感センサの検知範囲における人数を表す情報を取得する。推定部は、人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定する。推定部は、二酸化炭素の排出量を複数の人感センサについて集計した結果を所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定する。推定部は、二酸化炭素の総排出量に基づく体積と室内の体積とに基づいて、所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定する。   The estimation apparatus according to the embodiment includes a communication unit and an estimation unit. A communication part acquires the information showing the number of persons in the detection range of the human sensor installed in the room. The estimation unit estimates the amount of carbon dioxide emission during a predetermined period based on the number of people. The estimation unit estimates the result of totaling the carbon dioxide emissions for a plurality of human sensors as the total carbon dioxide emissions during a predetermined period. The estimation unit estimates an increase in the concentration of carbon dioxide in a predetermined period based on the volume based on the total discharge amount of carbon dioxide and the volume in the room.

実施形態の推定システムの構成の例を示す図。The figure which shows the example of a structure of the estimation system of embodiment. 実施形態の人感センサの構成の例を示す図。The figure which shows the example of a structure of the human sensitive sensor of embodiment. 実施形態のデータサーバの構成の例を示す図。The figure which shows the example of a structure of the data server of embodiment. 実施形態の空調制御装置の構成の例を示す図。The figure which shows the example of a structure of the air-conditioning control apparatus of embodiment. 実施形態の推定システムの動作の例を示すフローチャート。The flowchart which shows the example of operation | movement of the estimation system of embodiment.

以下、実施形態の推定装置、推定システム、推定方法及び推定プログラムを、図面を参照して説明する。   Hereinafter, an estimation apparatus, an estimation system, an estimation method, and an estimation program according to embodiments will be described with reference to the drawings.

図１は、推定システム１の構成の例を示す図である。推定システム１は、建物に設置された機器等を監視及び制御する監視制御システムの一部として、建物の室内における二酸化炭素の濃度を推定するシステムである。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of the estimation system 1. The estimation system 1 is a system that estimates the concentration of carbon dioxide in a building room as part of a monitoring control system that monitors and controls equipment and the like installed in the building.

推定システム１の構成の概要を説明する。
推定システム１は、人感センサ２−１〜２−Ｎ（Ｎは１以上の整数。）と、データサーバ３と、空調制御装置４と、空調機５と、端末６と、通信回線７とを備える。人感センサ２は、部屋１００の内部（室内）に設置される。 An outline of the configuration of the estimation system 1 will be described.
The estimation system 1 includes human sensors 2-1 to 2-N (N is an integer of 1 or more), a data server 3, an air conditioning control device 4, an air conditioner 5, a terminal 6, and a communication line 7. Is provided. The human sensor 2 is installed in the room 100 (inside the room).

人感センサ２は、人に関する物理量を検知するセンサである。人感センサ２は、例えば、赤外線センサ、画像センサである。人感センサ２は、二酸化炭素の排出量と二酸化炭素の濃度と二酸化炭素の濃度の増加量との少なくとも一つを推定する推定装置として、自センサの検知範囲における人に関する物理量を検知した結果に基づいて、自センサの検知範囲における二酸化炭素の排出量と二酸化炭素の濃度と二酸化炭素の濃度の増加量との少なくとも一つを推定する。   The human sensor 2 is a sensor that detects a physical quantity related to a person. The human sensor 2 is, for example, an infrared sensor or an image sensor. The human sensor 2 is an estimation device that estimates at least one of carbon dioxide emission, carbon dioxide concentration, and carbon dioxide concentration increase. Based on this, at least one of the carbon dioxide emission amount, the carbon dioxide concentration, and the carbon dioxide concentration increase in the detection range of the sensor is estimated.

人感センサ２は、人感センサ２が赤外線センサである場合、自センサの検知範囲における人から人感センサ２に届いた赤外線量を検知する。人感センサ２は、自センサの検知範囲における人から人感センサ２に届いた赤外線量に基づいて、自センサの検知範囲における人数を推定する。推定された人数が０であることは、自センサの検知範囲に人が不在であることを表す。人感センサ２は、人感センサ２が赤外線センサである場合、自センサの検知範囲における人数に基づいて、自センサの検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を推定する。所定期間は、例えば、３０分間、１時間又は２４時間である。   When the human sensor 2 is an infrared sensor, the human sensor 2 detects the amount of infrared rays that reach the human sensor 2 from a person within the detection range of the sensor. The human sensor 2 estimates the number of people in the detection range of the self sensor based on the amount of infrared rays that has reached the human sensor 2 from the person in the detection range of the self sensor. That the estimated number of people is 0 represents that there is no person in the detection range of the own sensor. When the human sensor 2 is an infrared sensor, the human sensor 2 estimates the amount of carbon dioxide emission during a predetermined period in the detection range of the self sensor based on the number of people in the detection range of the self sensor. The predetermined period is, for example, 30 minutes, 1 hour, or 24 hours.

人感センサ２は、人感センサ２が画像センサである場合、自センサの検知範囲における人から人感センサ２に届いた光の量を画素ごとに検知する。人感センサ２は、自センサの検知範囲における人から人感センサ２に届いた光の量に基づいて、自センサの検知範囲における人数を推定する。人感センサ２は、自センサの検知範囲における人から人感センサ２に届いた光の量に応じた画像に、画像認識処理を施す。人感センサ２は、画像認識処理の結果に基づいて、自センサの検知範囲における人の活動量を推定する。人の活動量は、例えば、座っている又は歩いている等のように人の状態や運動によって表現される。人感センサ２は、人感センサ２が画像センサである場合、自センサの検知範囲における人数と人の活動量とに基づいて、自センサの検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を推定する。   When the human sensor 2 is an image sensor, the human sensor 2 detects the amount of light reaching the human sensor 2 from a person within the detection range of the sensor for each pixel. The human sensor 2 estimates the number of people in the detection range of the self sensor based on the amount of light reaching the human sensor 2 from the person in the detection range of the self sensor. The human sensor 2 performs an image recognition process on an image corresponding to the amount of light reaching the human sensor 2 from a person in the detection range of the own sensor. The human sensor 2 estimates the amount of human activity in the detection range of the own sensor based on the result of the image recognition process. The amount of activity of a person is expressed by the state of the person or exercise, for example, sitting or walking. When the human sensor 2 is an image sensor, the human sensor 2 estimates the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the self sensor based on the number of people in the detection range of the self sensor and the amount of activity of the person. To do.

データサーバ３は、データを記憶するサーバである。データサーバ３は、データを分散して記憶するクラウドサーバでもよい。データサーバ３は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、通信回線７を介して人感センサ２−１〜２−Ｎから取得する。データサーバ３は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、時刻に対応付けて人感センサ２ごとに履歴情報として記憶する。   The data server 3 is a server that stores data. The data server 3 may be a cloud server that stores data in a distributed manner. The data server 3 acquires information representing the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the human sensor 2 from the human sensors 2-1 to 2-N via the communication line 7. The data server 3 stores information representing the carbon dioxide emission amount in the detection range of the human sensor 2 as history information for each human sensor 2 in association with the time.

なお、データサーバ３は、二酸化炭素の排出量と二酸化炭素の濃度と二酸化炭素の濃度の増加量との少なくとも一つを推定する推定装置として、人に関する物理量を検知した結果に基づいて二酸化炭素の総排出量を推定してもよい。   The data server 3 is an estimation device that estimates at least one of carbon dioxide emission, carbon dioxide concentration, and carbon dioxide concentration increase, based on the result of detecting physical quantities related to humans. Total emissions may be estimated.

空調制御装置４は、空調機５を制御する装置である。空調制御装置４は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、通信回線７を介して人感センサ２−１〜２−Ｎから取得する。空調制御装置４は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、通信回線７を介してデータサーバ３から取得してもよい。   The air conditioning control device 4 is a device that controls the air conditioner 5. The air conditioning control device 4 acquires information representing the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the human sensor 2 from the human sensors 2-1 to 2-N via the communication line 7. The air conditioning control device 4 may acquire information representing the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the human sensor 2 from the data server 3 via the communication line 7.

空調制御装置４は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を、人感センサ２−１〜２−Ｎについて集計（合計）する。空調制御装置４は、二酸化炭素の排出量と二酸化炭素の濃度と二酸化炭素の濃度の増加量との少なくとも一つを推定する推定装置として、二酸化炭素の排出量の集計結果に基づいて室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量を推定する。   The air conditioning control device 4 totals (totals) the carbon dioxide emissions in the detection range of the human sensor 2 for the human sensors 2-1 to 2-N. The air conditioning control device 4 is an estimation device that estimates at least one of the carbon dioxide emission amount, the carbon dioxide concentration, and the carbon dioxide concentration increase amount. Estimate the total carbon dioxide emissions for the period.

空調制御装置４は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量に基づいて、空調機５を制御する。例えば、空調制御装置４は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量に基づいて、空調機５のファンの風量を制御する。例えば、空調制御装置４は、室内における二酸化炭素の総排出量に基づいて、空調機５の外気ダンパ等の開度を制御する。   The air conditioning control device 4 controls the air conditioner 5 based on the total amount of carbon dioxide emission in the room for a predetermined period. For example, the air conditioning control device 4 controls the air volume of the fan of the air conditioner 5 based on the total amount of carbon dioxide emission in a room for a predetermined period. For example, the air conditioning control device 4 controls the opening degree of the outside air damper or the like of the air conditioner 5 based on the total amount of carbon dioxide emission in the room.

空調制御装置４は、人感センサ２の検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を、データサーバ３が記憶している二酸化炭素の排出量の履歴情報に基づいて予測してもよい。空調制御装置４は、人感センサ２の検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量の予測結果に基づいて、空調機５を制御してもよい。   The air conditioning control device 4 may predict the carbon dioxide emission amount in a predetermined period in the detection range of the human sensor 2 based on the carbon dioxide emission history information stored in the data server 3. The air conditioning control device 4 may control the air conditioner 5 based on the prediction result of the carbon dioxide emission amount for a predetermined period in the detection range of the human sensor 2.

空調機５は、空調制御装置４による制御に応じて、部屋１００の室内に外気を送る。空調機５は、空調制御装置４による制御に応じて、部屋１００の室内から排気する。   The air conditioner 5 sends outside air into the room 100 in accordance with the control by the air conditioning control device 4. The air conditioner 5 exhausts air from the room 100 according to control by the air conditioning control device 4.

空調機５は、給気部５０と、換気部５１と、還気ダンパ５２とを備える。給気部５０は、空調制御装置４による制御に応じて、送風管１０１を介して部屋１００の室内に風を送る。給気部５０は、外気ダンパ５００と、ファン５０１とを備える。外気ダンパ５００は、空調制御装置４による開度の制御に応じて開閉する。ファン５０１は、空調制御装置４による風量の制御に応じて、送風管１０１を介して部屋１００の室内に風を送る。   The air conditioner 5 includes an air supply unit 50, a ventilation unit 51, and a return air damper 52. The air supply unit 50 sends air into the room 100 through the air duct 101 in accordance with control by the air conditioning control device 4. The air supply unit 50 includes an outside air damper 500 and a fan 501. The outside air damper 500 opens and closes according to the opening degree control by the air conditioning control device 4. The fan 501 sends air into the room 100 through the air duct 101 in accordance with the air volume control by the air conditioning control device 4.

換気部５１は、排気ダンパ５１０と、ファン５１１とを備える。換気部５１は、空調制御装置４による制御に応じて、送風管１０２を介して部屋１００の室内から部屋１００の外部に風を送る。   The ventilation unit 51 includes an exhaust damper 510 and a fan 511. The ventilation unit 51 sends air from the room 100 to the outside of the room 100 via the air duct 102 in accordance with control by the air conditioning control device 4.

還気ダンパ５２は、空調制御装置４による開度の制御に応じて開閉する。還気ダンパ５２は、還気ダンパ５２が開いた状態では、給気部５０及び換気部５１の間を流れる風の量を調整する。   The return air damper 52 opens and closes according to the opening degree control by the air conditioning control device 4. The return air damper 52 adjusts the amount of wind flowing between the air supply unit 50 and the ventilation unit 51 when the return air damper 52 is open.

端末６は、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末である。端末６は、空調制御装置４が二酸化炭素の総排出量を推定するための命令信号を、ユーザによる操作に応じて空調制御装置４に送信する。端末６は、空調制御装置４の動作状況を表す情報を、空調制御装置４から取得する。端末６は、空調制御装置４の動作状況を表示部に表示する。   The terminal 6 is an information processing terminal such as a personal computer. The terminal 6 transmits a command signal for the air conditioning control device 4 to estimate the total emission amount of carbon dioxide to the air conditioning control device 4 according to an operation by the user. The terminal 6 acquires information representing the operation status of the air conditioning control device 4 from the air conditioning control device 4. The terminal 6 displays the operation status of the air conditioning control device 4 on the display unit.

端末６は、通信部６０と、操作部６１と、表示部６２とを備える。通信部６０は、人感センサ２、データサーバ３及び空調制御装置４と端末６との間の通信を実行する。操作部６１は、キーボード、マウス、タッチパネル等の操作デバイスである。操作部６１は、ユーザによる操作に応じた信号を、通信部６０を介して、人感センサ２、データサーバ３及び空調制御装置４に送信する。表示部６２は、液晶ディスプレイ等の画面を備える。表示部６２は、例えば、部屋１００の室内の二酸化炭素の濃度を表す情報を表示する。   The terminal 6 includes a communication unit 60, an operation unit 61, and a display unit 62. The communication unit 60 performs communication between the human sensor 2, the data server 3, the air conditioning control device 4, and the terminal 6. The operation unit 61 is an operation device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel. The operation unit 61 transmits a signal corresponding to the operation by the user to the human sensor 2, the data server 3, and the air conditioning control device 4 via the communication unit 60. The display unit 62 includes a screen such as a liquid crystal display. The display unit 62 displays information indicating the concentration of carbon dioxide in the room 100, for example.

通信回線７は、推定システム１の各部の通信データを伝送する回線である。通信回線７は、例えば、メタルケーブル、光ファイバである。通信回線７は、無線通信データを伝送する回線でもよい。   The communication line 7 is a line for transmitting communication data of each part of the estimation system 1. The communication line 7 is, for example, a metal cable or an optical fiber. The communication line 7 may be a line for transmitting wireless communication data.

次に、推定システム１の構成の詳細を説明する。
図２は、人感センサ２の構成の例を示す図である。人感センサ２は、センサ２０と、記憶部２１と、推定部２２と、通信部２３（取得部）とを備える。センサ２０は、人感センサ２が画像センサである場合、撮像素子である。センサ２０は、人感センサ２が赤外線センサである場合、赤外線受光素子である。 Next, details of the configuration of the estimation system 1 will be described.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the human sensor 2. The human sensor 2 includes a sensor 20, a storage unit 21, an estimation unit 22, and a communication unit 23 (acquisition unit). The sensor 20 is an image sensor when the human sensor 2 is an image sensor. The sensor 20 is an infrared light receiving element when the human sensor 2 is an infrared sensor.

記憶部２１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の不揮発性の記録媒体（非一時的な記録媒体）を有する記憶装置である。記憶部２１は、センサ２０が検知した物理量を表すデータを記憶する。記憶部２１は、例えば、赤外線量データ、画像データを時刻に対応付けて記憶する。   The storage unit 21 is a storage device having a nonvolatile recording medium (non-temporary recording medium) such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The storage unit 21 stores data representing the physical quantity detected by the sensor 20. The storage unit 21 stores, for example, infrared amount data and image data in association with time.

推定部２２は、人感センサ２が赤外線センサである場合、自センサの検知範囲における人数に基づいて、自センサの検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を推定する。自センサの検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量Ｃ１（ｋｇ）は、人感センサ２が赤外線センサである場合、式（１）を用いて表される。   When the human sensor 2 is an infrared sensor, the estimation unit 22 estimates the amount of carbon dioxide emission during a predetermined period in the detection range of the self sensor based on the number of people in the detection range of the self sensor. When the human sensor 2 is an infrared sensor, the carbon dioxide emission amount C1 (kg) for a predetermined period in the detection range of the own sensor is expressed using the equation (1).

Ｃ１＝（ｘ１＋ｘ２）×ｚ×ｔ …（１）   C1 = (x1 + x2) × z × t (1)

ここで、ｘ１は、人感センサ２の検知範囲において座っている人の推定人数（人）を表す。ｘ２は、人感センサ２の検知範囲において歩いている人の推定人数（人）を表す。ｚは、所定期間における一人当たりの二酸化炭素の排出量（ｋｇ／（人・時間））を表す。ｔは、３０分間、１時間又は２４時間等の所定期間（時間）を表す。   Here, x1 represents the estimated number of persons (persons) sitting in the detection range of the human sensor 2. x2 represents the estimated number of people walking in the detection range of the human sensor 2 (people). z represents the emission amount of carbon dioxide per person (kg / (person · time)) in a predetermined period. t represents a predetermined period (time) such as 30 minutes, 1 hour or 24 hours.

推定部２２は、人感センサ２が画像センサである場合、自センサの検知範囲における人数と人の活動量とに基づいて、自センサの検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を推定する。自センサの検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量Ｃ２（ｋｇ）は、人感センサ２が画像センサである場合、式（２）を用いて表される。   When the human sensor 2 is an image sensor, the estimation unit 22 estimates the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the self sensor based on the number of people in the detection range of the self sensor and the amount of activity of the person. . When the human sensor 2 is an image sensor, the carbon dioxide emission amount C2 (kg) for a predetermined period in the detection range of the own sensor is expressed using the equation (2).

Ｃ２＝（ｘ１×ｙ１＋ｘ２×ｙ２）×ｚ×ｔ …（２）   C2 = (x1 * y1 + x2 * y2) * z * t (2)

ここで、ｘ１は、人感センサ２の検知範囲において座っている人の推定人数（人）を表す。ｘ２は、人感センサ２の検知範囲において歩いている人の推定人数（人）を表す。ｙ１は、座っている人の活動量を表す係数を表す。ｙ１は、例えば１である。ｙ２は、座っている人の活動量を表す係数を表す。ｙ２は、ｙ１よりも大きい値であり、例えば２である。ｚは、所定期間における一人当たりの二酸化炭素の排出量（ｋｇ／（人・時間））を表す。ｔは、３０分間、１時間又は２４時間等の所定期間（時間）を表す。   Here, x1 represents the estimated number of persons (persons) sitting in the detection range of the human sensor 2. x2 represents the estimated number of people walking in the detection range of the human sensor 2 (people). y1 represents a coefficient representing the amount of activity of the sitting person. y1 is 1, for example. y2 represents a coefficient representing the amount of activity of the sitting person. y2 is a value larger than y1, for example, 2. z represents the emission amount of carbon dioxide per person (kg / (person · time)) in a predetermined period. t represents a predetermined period (time) such as 30 minutes, 1 hour or 24 hours.

なお、推定部２２は、他の人感センサ２の検知範囲における人数と人の活動量とに基づいて、他の人感センサ２の検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を推定してもよい。推定部２２は、二酸化炭素の排出量を人感センサ２−１〜２−Ｎについて集計することによって、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量を推定してもよい。推定部２２は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量と室内の体積とに基づいて、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量を算出してもよい。推定部２２は、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量を表す情報を、通信部２３を介して空調制御装置４に送信してもよい。   Note that the estimation unit 22 estimates the amount of carbon dioxide emission in a predetermined period in the detection range of the other human sensor 2 based on the number of people in the detection range of the other human sensor 2 and the amount of activity of the person. Also good. The estimation unit 22 may estimate the total emission amount of carbon dioxide for a predetermined period in the room by counting the emission amount of carbon dioxide for the human sensors 2-1 to 2-N. The estimation unit 22 may calculate the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in the room for a predetermined period based on the total amount of carbon dioxide emission in the room for a predetermined period and the volume in the room. The estimation unit 22 may transmit information indicating the increase in the concentration of carbon dioxide in the room for a predetermined period to the air conditioning control device 4 via the communication unit 23.

通信部２３は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、データサーバ３及び空調制御装置４に送信する。通信部２３は、人感センサ２−１〜２−Ｎの検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、推定部２２に送信してもよい。通信部２３は、人感センサ２の識別情報を、データサーバ３及び空調制御装置４に送信してもよい。   The communication unit 23 transmits information representing the carbon dioxide emission amount in the detection range of the human sensor 2 to the data server 3 and the air conditioning control device 4. The communication unit 23 may transmit information representing the carbon dioxide emission amount in the detection range of the human sensors 2-1 to 2-N to the estimation unit 22. The communication unit 23 may transmit the identification information of the human sensor 2 to the data server 3 and the air conditioning control device 4.

図３は、データサーバの構成の例を示す図である。データサーバ３は、通信部３０と、記憶部３１と、推定部３２とを備える。通信部３０は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、通信回線７を介して人感センサ２−１〜２−Ｎから取得する。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the configuration of the data server. The data server 3 includes a communication unit 30, a storage unit 31, and an estimation unit 32. The communication unit 30 acquires information representing carbon dioxide emissions in the detection range of the human sensor 2 from the human sensors 2-1 to 2-N via the communication line 7.

記憶部３１は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、時刻に対応付けて人感センサ２ごとに履歴情報（ログ）として記憶する。   The memory | storage part 31 memorize | stores the information showing the discharge | emission amount of the carbon dioxide in the detection range of the human sensitive sensor 2 as log | history information (log) for every human sensitive sensor 2 matched with time.

推定部３２は、人感センサ２の推定部２２と同様に、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を人感センサ２ごとに推定する。推定部３２は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を、人感センサ２ごとに空調制御装置４に送信してもよい。   Similar to the estimation unit 22 of the human sensor 2, the estimation unit 32 estimates the carbon dioxide emission amount in the detection range of the human sensor 2 for each human sensor 2. The estimation unit 32 may transmit the carbon dioxide emission amount in the detection range of the human sensor 2 to the air conditioning control device 4 for each human sensor 2.

なお、推定部３２は、人感センサ２の検知範囲における人数と人の活動量とに基づいて、人感センサ２の検知範囲における所定期間の二酸化炭素の排出量を推定してもよい。推定部３２は、二酸化炭素の排出量を人感センサ２−１〜２−Ｎについて集計することによって、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量を推定してもよい。推定部３２は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量と室内の体積とに基づいて、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量を算出してもよい。推定部３２は、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量を表す情報を、通信部３０を介して空調制御装置４に送信してもよい。   Note that the estimation unit 32 may estimate the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the human sensor 2 for a predetermined period based on the number of people in the detection range of the human sensor 2 and the amount of human activity. The estimation unit 32 may estimate the total emission amount of carbon dioxide for a predetermined period in the room by counting the emission amount of carbon dioxide for the human sensors 2-1 to 2-N. The estimation unit 32 may calculate the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in the room for a predetermined period based on the total discharge amount of carbon dioxide in the room for a predetermined period and the volume in the room. The estimation unit 32 may transmit information representing the increase amount of the carbon dioxide concentration in the room for a predetermined period to the air conditioning control device 4 via the communication unit 30.

図４は、空調制御装置４の構成の例を示す図である。空調制御装置４は、制御部４０と、記憶部４１と、推定部４２と、通信部４３と、予測部４４とを備える。制御部４０と推定部４２と通信部４３と予測部４４とのうち一部又は全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより実現されてもよい。制御部４０と推定部４２と通信部４３と予測部４４とのうち一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。なお、空調制御装置４は、クラウド技術を用いて分散処理を実行してもよい。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the configuration of the air conditioning control device 4. The air conditioning control device 4 includes a control unit 40, a storage unit 41, an estimation unit 42, a communication unit 43, and a prediction unit 44. Some or all of the control unit 40, the estimation unit 42, the communication unit 43, and the prediction unit 44 are realized by, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a program stored in the storage unit May be. A part or all of the control unit 40, the estimation unit 42, the communication unit 43, and the prediction unit 44 may be realized using hardware such as an LSI (Large Scale Integration) or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). . In addition, the air-conditioning control apparatus 4 may perform distributed processing using cloud technology.

制御部４０は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量に基づいて、空調機５を制御する。例えば、制御部４０は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量に基づいて、空調機５のファンの風量を制御する。例えば、制御部４０は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量に基づいて、空調機５の外気ダンパ等の開度を制御する。   The control unit 40 controls the air conditioner 5 based on the total discharge amount of carbon dioxide in the room for a predetermined period. For example, the control unit 40 controls the air volume of the fan of the air conditioner 5 based on the total discharge amount of carbon dioxide in the room for a predetermined period. For example, the control unit 40 controls the opening degree of the outdoor air damper or the like of the air conditioner 5 based on the total amount of carbon dioxide emission in the room for a predetermined period.

例えば、制御部４０は、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量に基づいて、空調機５のファンの風量を制御する。例えば、制御部４０は、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量に基づいて、空調機５の外気ダンパ等の開度を制御する。   For example, the control unit 40 controls the air volume of the fan of the air conditioner 5 based on the increase amount of the carbon dioxide concentration in the room for a predetermined period. For example, the control unit 40 controls the opening degree of the outside air damper and the like of the air conditioner 5 based on the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in the room for a predetermined period.

例えば、制御部４０は、室内における所定期間の終了時刻の二酸化炭素の濃度に基づいて、空調機５のファンの風量を制御する。例えば、制御部４０は、室内における所定期間の終了時刻の二酸化炭素の濃度に基づいて、空調機５の外気ダンパ等の開度を制御する。   For example, the control unit 40 controls the air volume of the fan of the air conditioner 5 based on the carbon dioxide concentration at the end time of the predetermined period in the room. For example, the control unit 40 controls the opening degree of the outdoor air damper or the like of the air conditioner 5 based on the concentration of carbon dioxide at the end time of a predetermined period in the room.

記憶部４１は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、時刻に対応付けて人感センサ２ごとに履歴情報として記憶する。記憶部４１は、室内における二酸化炭素の総排出量を表す情報を記憶する。   The memory | storage part 41 memorize | stores the information showing the discharge | emission amount of the carbon dioxide in the detection range of the human sensor 2 as history information for every human sensor 2 corresponding to time. The memory | storage part 41 memorize | stores the information showing the total discharge | emission amount of the carbon dioxide in a room | chamber interior.

推定部４２は、式（１）に示す排出量Ｃ１を、人感センサ２−１〜２−Ｎについて集計する。推定部４２は、式（２）に示す排出量Ｃ２を、人感センサ２−１〜２−Ｎについて集計してもよい。推定部４２は、二酸化炭素の排出量の集計結果を、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量Ｃｓｕｍと定める。 The estimation part 42 totals the discharge amount C1 shown in Formula (1) for the human sensors 2-1 to 2-N. The estimation unit 42 may add up the discharge amount C2 shown in Expression (2) for the human sensors 2-1 to 2-N. The estimation unit 42 determines the total result of the carbon dioxide emission as the total carbon dioxide emission C sum for a predetermined period in the room.

推定部４２は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量Ｃｓｕｍの体積を算出する。例えば、１ｋｇ当たりの二酸化炭素の体積は、摂氏２０度、１気圧で、０．５４６（ｍ３）である。推定部４２は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量Ｃｓｕｍに、１ｋｇ当たりの二酸化炭素の体積を乗算することによって、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量Ｃｓｕｍの体積Ｍ１（ｍ３）を算出する。 The estimation unit 42 calculates the volume of the total discharge amount C sum of carbon dioxide for a predetermined period in the room. For example, the volume of carbon dioxide per kg is 0.546 (m 3 ) at 20 degrees Celsius and 1 atmosphere. Estimation unit 42, the total emissions C sum of carbon dioxide of a predetermined time period in a room, by multiplying the carbon dioxide volume per 1 kg, the total emissions of carbon dioxide of a predetermined time period in a room C sum volume M1 ( m 3 ) is calculated.

Ｍ１＝Ｃｓｕｍ×０．５４６ …（３） M1 = C sum × 0.546 (3)

推定部４２は、部屋１００の室内の体積Ｍ２（ｍ３）を表す情報を、記憶部４１から取得する。室内における所定期間の二酸化炭素の濃度Ｄの増加量ｄ（ｐｐｍ）は、式（４）を用いて表される。 The estimation unit 42 acquires information representing the volume M2 (m 3 ) in the room 100 from the storage unit 41. The amount of increase d (ppm) of the carbon dioxide concentration D in the room for a predetermined period is expressed using Equation (4).

ｄ＝Ｍ１／Ｍ２×１００００００ …（４）   d = M1 / M2 × 1000000 (4)

推定部４２は、所定期間の開始時刻における二酸化炭素の濃度に増加量ｄを加算することによって、所定期間の終了時刻における二酸化炭素の濃度（ｐｐｍ）を推定してもよい。   The estimation unit 42 may estimate the concentration (ppm) of carbon dioxide at the end time of the predetermined period by adding the increase amount d to the concentration of carbon dioxide at the start time of the predetermined period.

なお、推定部４２は、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量を表す情報を、人感センサ２に送信してもよい。人感センサ２の推定部２２は、推定部４２と同様に、室内における所定期間の二酸化炭素の濃度の増加量を推定してもよい。人感センサ２の推定部２２は、推定部４２と同様に、所定期間の終了時刻における二酸化炭素の濃度を推定してもよい。   The estimation unit 42 may transmit information representing the total amount of carbon dioxide emission in the room for a predetermined period to the human sensor 2. Similar to the estimation unit 42, the estimation unit 22 of the human sensor 2 may estimate the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in the room for a predetermined period. Similar to the estimation unit 42, the estimation unit 22 of the human sensor 2 may estimate the concentration of carbon dioxide at the end time of the predetermined period.

通信部４３は、人感センサ２、データサーバ３及び端末６と空調制御装置４との間の通信を実行する。例えば、通信部４３は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量を表す情報を、人感センサ２から取得する。例えば、通信部４３は、人感センサ２の検知範囲における人数情報と人の活動量情報とを、人感センサ２から取得してもよい。通信部４３は、二酸化炭素の排出量と二酸化炭素の濃度と二酸化炭素の濃度の増加量とを表す情報を、端末６に送信してもよい。   The communication unit 43 performs communication between the human sensor 2, the data server 3 and the terminal 6, and the air conditioning control device 4. For example, the communication unit 43 acquires information representing the amount of carbon dioxide emission in the detection range of the human sensor 2 from the human sensor 2. For example, the communication unit 43 may acquire the number of people information and the amount of activity information of the person in the detection range of the human sensor 2 from the human sensor 2. The communication unit 43 may transmit information indicating the carbon dioxide emission amount, the carbon dioxide concentration, and the increase amount of the carbon dioxide concentration to the terminal 6.

予測部４４は、人感センサ２の検知範囲における二酸化炭素の排出量の履歴情報を、データサーバ３から取得する。例えば、異なる日であっても同じ曜日であれば、室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量同士が似た値になる場合がある。予測部４４は、推定対象日よりも前の同じ曜日の日における二酸化炭素の排出量の履歴情報に基づいて、推定対象日の室内における所定期間の二酸化炭素の総排出量を予測してもよい。   The prediction unit 44 acquires the history information of the carbon dioxide emission amount in the detection range of the human sensor 2 from the data server 3. For example, even if it is a different day, if it is the same day of the week, the total discharge amount of carbon dioxide in a predetermined period in the room may be a similar value. The prediction unit 44 may predict the total emission amount of carbon dioxide for a predetermined period in the room on the estimation target day based on the history information on the emission amount of carbon dioxide on the day of the same day prior to the estimation target date. .

次に、推定システム１の動作の例を説明する。
図５は、推定システム１の動作の例を示すフローチャートである。空調制御装置４の推定部４２は、推定された人数を表す人数情報を取得する（ステップＳ１０１）。推定部４２は、人の活動量を表す活動量情報を取得する（ステップＳ１０２）。推定部４２は、人数情報及び活動量情報に基づいて、所定期間の二酸化炭素の総排出量を算出する（ステップＳ１０３）。推定部４２は、二酸化炭素の総排出量と室内の体積とに基づいて、二酸化炭素の濃度を算出する（ステップＳ１０４）。制御部４０は、空調機５を制御することによって、部屋１００に対して換気処理を実行する（ステップＳ１０５）。 Next, an example of the operation of the estimation system 1 will be described.
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the operation of the estimation system 1. The estimation unit 42 of the air conditioning control device 4 acquires the number of persons information representing the estimated number of persons (Step S101). The estimation unit 42 acquires activity amount information representing the activity amount of a person (step S102). The estimation unit 42 calculates the total amount of carbon dioxide emission for a predetermined period based on the number of people information and the activity amount information (step S103). The estimation unit 42 calculates the concentration of carbon dioxide based on the total discharge amount of carbon dioxide and the volume in the room (step S104). The control unit 40 performs ventilation processing on the room 100 by controlling the air conditioner 5 (step S105).

以上のように、実施形態の推定装置は、通信部と、推定部とを備える。通信部は、室内に設置された人感センサの検知範囲における人数を表す情報を取得する。推定部は、人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定する。推定部は、二酸化炭素の排出量を複数の人感センサについて集計した結果を所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定する。推定部は、二酸化炭素の総排出量に基づく体積と室内の体積とに基づいて、所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定する。   As described above, the estimation apparatus according to the embodiment includes a communication unit and an estimation unit. A communication part acquires the information showing the number of persons in the detection range of the human sensor installed in the room. The estimation unit estimates the amount of carbon dioxide emission during a predetermined period based on the number of people. The estimation unit estimates the result of totaling the carbon dioxide emissions for a plurality of human sensors as the total carbon dioxide emissions during a predetermined period. The estimation unit estimates an increase in the concentration of carbon dioxide in a predetermined period based on the volume based on the total discharge amount of carbon dioxide and the volume in the room.

これによって、実施形態の推定装置は、二酸化炭素の濃度を計測する二酸化炭素センサが建物に設置されていない場合でも、建物の室内における二酸化炭素の濃度の増加量を推定することができる。   Thereby, the estimation apparatus of the embodiment can estimate the increase amount of the carbon dioxide concentration in the room of the building even when the carbon dioxide sensor for measuring the carbon dioxide concentration is not installed in the building.

実施形態の推定装置は、二酸化炭素の濃度を計測する二酸化炭素センサが建物に設置されていない場合でも、二酸化炭素の濃度の増加量に基づいて、建物の室内における二酸化炭素の濃度を推定することができる。実施形態の建物の管理者は、建物に二酸化炭素センサ及び制御ケーブルを設置する必要がないので、二酸化炭素センサを定期的に交換する必要がない。実施形態の建物の施工業者は、建物の建設費用を削減することができる。実施形態の建物の施工業者は、建物の工期を短縮することができる。   The estimation apparatus according to the embodiment estimates the concentration of carbon dioxide in a room of a building based on the amount of increase in the concentration of carbon dioxide, even when the carbon dioxide sensor that measures the concentration of carbon dioxide is not installed in the building. Can do. Since the manager of the building in the embodiment does not need to install the carbon dioxide sensor and the control cable in the building, it is not necessary to replace the carbon dioxide sensor periodically. The building contractor of the embodiment can reduce the construction cost of the building. The building contractor of the embodiment can shorten the construction period of the building.

以上述べた少なくともひとつの実施形態によれば、人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定し、二酸化炭素の排出量を複数の人感センサについて集計した結果を所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定し、二酸化炭素の総排出量に基づく体積と室内の体積とに基づいて、所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定する推定部を持つことにより、二酸化炭素の濃度を計測する二酸化炭素センサが建物に設置されていない場合でも、建物の室内における二酸化炭素の濃度の増加量を推定することができる。   According to at least one embodiment described above, the amount of carbon dioxide emission in a predetermined period is estimated based on the number of people, and the result of totaling the amount of carbon dioxide emission for a plurality of human sensors is calculated as carbon dioxide in the predetermined period. The concentration of carbon dioxide is estimated by having an estimation unit that estimates the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in a given period based on the volume based on the total volume of carbon dioxide emissions and the volume of the room. Even if the carbon dioxide sensor that measures the above is not installed in the building, the amount of increase in the concentration of carbon dioxide in the room of the building can be estimated.

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   As mentioned above, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

１…推定システム、２…人感センサ、３…データサーバ、４…空調制御装置、５…空調機、６…端末、７…通信回線、２０…センサ、２１…記憶部、２２…推定部、２３…通信部、３０…通信部、３１…記憶部、３２…推定部、５２…還気ダンパ、６０…通信部、６１…操作部、６２…表示部、１００…部屋、１０１…送風管、１０２…送風管、５００…外気ダンパ、５０１…ファン、５１０…排気ダンパ、５１１…ファン DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Estimation system, 2 ... Human sensor, 3 ... Data server, 4 ... Air conditioning control apparatus, 5 ... Air conditioner, 6 ... Terminal, 7 ... Communication line, 20 ... Sensor, 21 ... Memory | storage part, 22 ... Estimation part, DESCRIPTION OF SYMBOLS 23 ... Communication part, 30 ... Communication part, 31 ... Memory | storage part, 32 ... Estimation part, 52 ... Return air damper, 60 ... Communication part, 61 ... Operation part, 62 ... Display part, 100 ... Room, 101 ... Air blower, 102 ... Air blow pipe, 500 ... Outside air damper, 501 ... Fan, 510 ... Exhaust damper, 511 ... Fan

Claims (6)

室内に設置された人感センサの検知範囲における人数を表す情報を取得する通信部と、
前記人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定し、前記二酸化炭素の排出量を複数の前記人感センサについて集計した結果を前記所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定し、前記二酸化炭素の総排出量に基づく体積と前記室内の体積とに基づいて、前記所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定する推定部と、
を備える推定装置。 A communication unit that acquires information representing the number of people in the detection range of the human sensor installed in the room;
Based on the number of persons, the amount of carbon dioxide emission in a predetermined period is estimated, and the total amount of carbon dioxide emission for the human sensor is estimated as the total amount of carbon dioxide emission in the predetermined period. An estimation unit for estimating an increase in the concentration of carbon dioxide in the predetermined period based on the volume based on the total discharge amount of carbon dioxide and the volume in the room;
An estimation apparatus comprising: 前記推定部は、前記人感センサの検知範囲における人の活動量と前記人数とに基づいて、前記所定期間における二酸化炭素の排出量を推定する、請求項１に記載の推定装置。   The estimation device according to claim 1, wherein the estimation unit estimates a carbon dioxide emission amount in the predetermined period based on a human activity amount and the number of people in a detection range of the human sensor. 前記二酸化炭素の濃度、前記二酸化炭素の濃度の増加量、前記二酸化炭素の排出量又は総排出量に基づいて空調機の動作を制御する制御部
をさらに備える、請求項１又は請求項２に記載の推定装置。 The control part which controls operation | movement of an air conditioner further based on the density | concentration of the said carbon dioxide, the increase amount of the density | concentration of the said carbon dioxide, the discharge | emission amount of the said carbon dioxide, or the total discharge | emission amount is provided. Estimating device. 室内に設置され、検知範囲における人に関する物理量に基づいて前記検知範囲における人数を推定する人感センサと、
前記人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定し、前記二酸化炭素の排出量を複数の前記人感センサについて集計した結果を前記所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定し、前記二酸化炭素の総排出量に基づく体積と前記室内の体積とに基づいて、前記所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定する推定装置と、
を備える推定システム。 A human sensor that is installed indoors and estimates the number of persons in the detection range based on a physical quantity related to a person in the detection range;
Based on the number of persons, the amount of carbon dioxide emission in a predetermined period is estimated, and the total amount of carbon dioxide emission for the human sensor is estimated as the total amount of carbon dioxide emission in the predetermined period. An estimation device that estimates an increase in the concentration of carbon dioxide in the predetermined period based on the volume based on the total discharge amount of carbon dioxide and the volume in the room;
An estimation system comprising: 推定装置が実行する推定方法であって、
室内に設置された人感センサの検知範囲における人数を表す情報を取得するステップと、
前記人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定し、前記二酸化炭素の排出量を複数の前記人感センサについて集計した結果を前記所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定し、前記二酸化炭素の総排出量に基づく体積と前記室内の体積とに基づいて、前記所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定するステップと、
を含む推定方法。 An estimation method executed by an estimation device,
Obtaining information representing the number of people in the detection range of a human sensor installed indoors;
Based on the number of persons, the amount of carbon dioxide emission in a predetermined period is estimated, and the total amount of carbon dioxide emission for the human sensor is estimated as the total amount of carbon dioxide emission in the predetermined period. Estimating an increase in the concentration of carbon dioxide in the predetermined period based on the volume based on the total discharge amount of the carbon dioxide and the volume in the room;
An estimation method including: コンピュータに、
室内に設置された人感センサの検知範囲における人数を表す情報を取得する手順と、
前記人数に基づいて、所定期間における二酸化炭素の排出量を推定し、前記二酸化炭素の排出量を複数の前記人感センサについて集計した結果を前記所定期間における二酸化炭素の総排出量と推定し、前記二酸化炭素の総排出量に基づく体積と前記室内の体積とに基づいて、前記所定期間における二酸化炭素の濃度の増加量を推定する手順と、
を実行させるための推定プログラム。 On the computer,
A procedure for acquiring information representing the number of people in the detection range of a human sensor installed in a room,
Based on the number of persons, the amount of carbon dioxide emission in a predetermined period is estimated, and the total amount of carbon dioxide emission for the human sensor is estimated as the total amount of carbon dioxide emission in the predetermined period. A procedure for estimating an increase in the concentration of carbon dioxide in the predetermined period based on the volume based on the total discharge amount of the carbon dioxide and the volume in the room;
Estimated program to execute.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020070997A (en) * 2018-11-01 2020-05-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Control system, control method, and program
WO2020136774A1 (en) * 2018-12-26 2020-07-02 三菱電機株式会社 Ventilation control system and carbon dioxide concentration estimation method
JP2020148374A (en) * 2019-03-12 2020-09-17 三菱電機株式会社 Ventilation device
WO2021235139A1 (en) * 2020-05-18 2021-11-25 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Air conditioning system, building, and program
CN113742817A (en) * 2021-08-12 2021-12-03 生态环境部环境规划院 Prediction method and prediction system for building carbon dioxide emission
WO2022162880A1 (en) * 2021-01-29 2022-08-04 三菱電機株式会社 Ventilation system
WO2022210777A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 ダイキン工業株式会社 Machine learning device, ventilation control device, and ventilation control method
JP2023031247A (en) * 2021-08-23 2023-03-08 旭化成エレクトロニクス株式会社 Carbon dioxide concentration prediction system, carbon dioxide concentration prediction method and carbon dioxide concentration prediction program

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020070997A (en) * 2018-11-01 2020-05-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Control system, control method, and program
US20210389004A1 (en) * 2018-12-26 2021-12-16 Mitsubishi Electric Corporation Ventilation control system and carbon dioxide concentration estimation method
JPWO2020136774A1 (en) * 2018-12-26 2021-06-10 三菱電機株式会社 Ventilation control system and carbon dioxide concentration estimation method
WO2020136774A1 (en) * 2018-12-26 2020-07-02 三菱電機株式会社 Ventilation control system and carbon dioxide concentration estimation method
EP3904775A4 (en) * 2018-12-26 2022-01-05 Mitsubishi Electric Corporation Ventilation control system and carbon dioxide concentration estimation method
JP2020148374A (en) * 2019-03-12 2020-09-17 三菱電機株式会社 Ventilation device
JP7243314B2 (en) 2019-03-12 2023-03-22 三菱電機株式会社 ventilator
WO2021235139A1 (en) * 2020-05-18 2021-11-25 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Air conditioning system, building, and program
WO2022162880A1 (en) * 2021-01-29 2022-08-04 三菱電機株式会社 Ventilation system
JP2022157502A (en) * 2021-03-31 2022-10-14 ダイキン工業株式会社 Machine learning device, ventilation control device, and ventilation control method
WO2022210777A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 ダイキン工業株式会社 Machine learning device, ventilation control device, and ventilation control method
CN113742817A (en) * 2021-08-12 2021-12-03 生态环境部环境规划院 Prediction method and prediction system for building carbon dioxide emission
CN113742817B (en) * 2021-08-12 2022-04-12 生态环境部环境规划院 Prediction method and prediction system for building carbon dioxide emission
JP2023031247A (en) * 2021-08-23 2023-03-08 旭化成エレクトロニクス株式会社 Carbon dioxide concentration prediction system, carbon dioxide concentration prediction method and carbon dioxide concentration prediction program
JP7367134B2 (en) 2021-08-23 2023-10-23 旭化成エレクトロニクス株式会社 Carbon dioxide concentration prediction system, carbon dioxide concentration prediction method, and carbon dioxide concentration prediction program

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