JP2020166731A - 在室人数推定装置および在室人数推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】室外の二酸化炭素ガス濃度の影響を考慮しつつ、室内の二酸化炭素ガス濃度に基づいて在室人数を推定できる在室人数推定装置および在室人数推定プログラムを提供すること。【解決手段】室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい、または負の閾値より小さい場合は、室内ＣＯ２濃度と室外ＣＯ２濃度とから、在室人数Ｎ及び在室者Ｈの呼吸量を０にした場合の室内ＣＯ２濃度がモデル式を用いて推定され、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂに記憶される。かかる室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値を室内ＣＯ２濃度の初期値Ｃｉｎｉｔとし、在室者Ｈの影響を加えて算出された室内ＣＯ２濃度によって、対象部屋Ｒ１の在室人数Ｎが推定される。これにより、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつも、在室者Ｈの室内ＣＯ２濃度への影響に基づいて在室人数Ｎを推定できるので、その推定精度を向上できる。【選択図】図３

Description

本発明は、室外の二酸化炭素ガス濃度の影響を考慮しつつ、室内の二酸化炭素ガス濃度に基づいて在室人数を推定する在室人数推定装置および在室人数推定プログラムに関するものである。

特許文献１には、室内の空気を調和する空気調和装置が開示されている。この空気調和装置は、室内の二酸化炭素ガス濃度を検出するＣＯ２センサ１６を備え、ＣＯ２センサ１６で検出された室内の二酸化炭素ガス濃度が所定値以下である場合に、「不在」と判定する。よって、人体動作を検出する赤外線センサ等を用いることなく、人の不在を的確に判定して、空調能力を抑えた不在モード運転を行うことができる。

特許文献２には、光学センサや監視カメラを用いることなく、人を含む動物の在室の有無を判定可能な方法が開示されている。該判定方法によれば、まず室内に設置されたＣＯ２濃度センサ１４により、二酸化炭素ガス濃度を測定する。次に最新の測定値と直前の測定値とに基づいて二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出し、その時間変化を所定の閾値と比較して在室の有無を判定する。即ち、二酸化炭素ガス濃度の時間変化が、所定の正の閾値を上回っている場合には在室と判定し、所定の負の閾値を下回っている場合には不在と判定する。

特開２００５−２２６９０４号公報 特開２０１７−０１６１８５号公報

しかしながら、上記特許文献１，２は、在室の有無を判定する技術であり、在室人数については推定できないという問題点があった。しかも上記特許文献１，２は、室内の二酸化炭素ガス濃度は測定するものの、室外の二酸化炭素ガス濃度は測定していない。ところで、室外の二酸化炭素ガス濃度に変化が生じると、たとえ在室人数に変化がなくても、室内の二酸化炭素ガス濃度にも変化が生じる場合がある。かかる場合には、室内の二酸化炭素ガス濃度を測定するだけでは在室人数の推定を誤ってしまうという問題点があった。

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、室外の二酸化炭素ガス濃度の影響を考慮しつつ、室内の二酸化炭素ガス濃度に基づいて在室人数を推定できる在室人数推定装置および在室人数推定プログラムを提供することを目的としている。

この目的を達成するために本発明の在室人数推定装置は、室内二酸化炭素ガス濃度を測定するＣＯ２室内センサと、室外二酸化炭素ガス濃度を測定するＣＯ２室外センサと、そのＣＯ２室外センサにより測定された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出手段と、その時間変化算出手段により算出された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出手段と、その傾き算出手段により算出された傾きが正又は負の閾値を越えた場合に、室外二酸化炭素ガス濃度に基づいて、在室人数を０と仮定した場合の室内二酸化炭素ガス濃度を算出する不在時濃度算出手段と、その不在時濃度算出手段により算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度に基づいて、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値を算出する初期値算出手段と、その初期値算出手段により算出された室内二酸化炭素ガス濃度の初期値と、前記ＣＯ２室内センサにより測定された室内二酸化炭素ガス濃度とに基づいて在室人数を推定する人数推定手段とを備えている。

また本発明の在室人数推定プログラムは、ＣＯ２室外センサにより測定された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出ステップと、その時間変化算出ステップにより算出された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出ステップと、その傾き算出ステップにより算出された傾きが正又は負の閾値を越えた場合に、室外二酸化炭素ガス濃度に基づいて、在室人数を０と仮定した場合の室内二酸化炭素ガス濃度を算出する不在時濃度算出ステップと、その不在時濃度算出ステップにより算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度に基づいて、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値を算出する初期値算出ステップと、その初期値算出ステップにより算出された室内二酸化炭素ガス濃度の初期値と、ＣＯ２室内センサにより測定された室内二酸化炭素ガス濃度とに基づいて在室人数を推定する人数推定ステップと、をコンピュータに実現させるものである。

本発明の在室人数推定装置または在室人数推定プログラムによれば、まず、ＣＯ２室外センサにより室外二酸化炭素ガス濃度を測定する。次に、その室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出し、更に、算出された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する。算出された傾きが正又は負の閾値を越えた場合、室外二酸化炭素ガス濃度に基づいて、在室人数を０と仮定した場合の室内二酸化炭素ガス濃度を算出する。算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度に基づいて、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値を算出し、算出された室内二酸化炭素ガス濃度の初期値と、ＣＯ２室内センサにより測定された室内二酸化炭素ガス濃度とに基づいて在室人数を推定する。このように本発明によれば、室外二酸化炭素ガス濃度を考慮しつつ、室内二酸化炭素ガス濃度に基づいて在室人数を推定するので、その推定精度を向上できるという効果がある。

対象部屋および観測室の外観図である。 ＰＣの電気的構成を示すブロック図である。 メイン処理のフローチャートである。 室内ＣＯ２濃度の推定を説明するための図である。 第２実施形態におけるＰＣの電気的構成を示すブロック図である。 第２実施形態におけるメイン処理のフローチャートである。

以下、本発明の好ましい実施形態について、添付図面を参照して説明する。まず、図１を参照して、本実施形態におけるＰＣ１の構成を説明する。図１は、対象部屋Ｒ１及び観測部屋Ｒ２の外観図である。ＰＣ１は観測部屋Ｒ２に設置され、観測部屋Ｒ２とは異なる部屋である対象部屋Ｒ１内の二酸化炭素ガス濃度（以下「室内ＣＯ２濃度」と称す）と、対象部屋Ｒ１の外、即ち屋外の二酸化炭素ガス濃度（以下「室外ＣＯ２濃度」と称す）とに基づいて、対象部屋Ｒ１における在室者Ｈの人数Ｎ、即ち在室人数Ｎを推定する情報処理装置（在室人数推定装置、コンピュータ）である。

対象部屋Ｒ１内には、室内ＣＯ２濃度を測定するＣＯ２室内センサ２０が配設される。また、対象部屋Ｒ１の屋外であって、対象部屋Ｒ１と隣接する位置には、室外ＣＯ２濃度を測定するＣＯ２室外センサ２１が配設される。ＣＯ２室内センサ２０及びＣＯ２室外センサ２１はそれぞれ、測定したＣＯ２濃度を無線通信を介して観測部屋Ｒ２のＰＣ１へ送信する。ＰＣ１は、室内ＣＯ２濃度と室外ＣＯ２濃度とに基づいて、対象部屋Ｒ１内の在室人数Ｎを推定する。

次に、ＰＣ１の電気的構成について図２を参照して説明する。図２は、ＰＣ１の電気的構成を示すブロック図である。ＰＣ１は、ＣＰＵ１０と、ハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）１１と、ＲＡＭ１２とを有し、これらはバスライン１３を介して入出力ポート１４にそれぞれ接続されている。入出力ポート１４には、更に、ＣＯ２室内センサ２０及びＣＯ２室外センサ２１からのＣＯ２濃度を受信する受信機１５と、推定された対象部屋Ｒ１内の在室人数Ｎ等を表示するＬＣＤ１６とが接続されている。

ＣＰＵ１０は、バスライン１３により接続された各部を制御する演算装置である。ＨＤＤ１１は、ＣＰＵ１０により実行されるプログラムや固定値データ等を格納した書き換え可能な不揮発性の記憶装置であり、制御プログラム１１ａと、受信機１５から受信した室内ＣＯ２濃度が記憶される室内ＣＯ２濃度データ１１ｂと、受信機１５から受信した室外ＣＯ２濃度が記憶される室外ＣＯ２濃度データ１１ｃとが記憶される。ＣＰＵ１０によって制御プログラム１１ａが実行されると、図３のメイン処理が実行される。

ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０が制御プログラム１１ａの実行時に各種のワークデータやフラグ等を書き換え可能に記憶するためのメモリであり、室外ＣＯ２濃度の変化量、即ち傾き（ｐｐｍ／ｓ）が記憶される室外傾きメモリ１２ａと、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂとがそれぞれ設けられる。

室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂは、後述するＣＯ２濃度を推定するモデル式によって推定された、室外ＣＯ２濃度の変化を考慮しつつ在室者Ｈの影響を除外した場合の室内ＣＯ２濃度が記憶されるメモリである。詳細は後述するが、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値が室内ＣＯ２濃度の初期値Ｃｉｎｉｔとされ、かかる初期値Ｃｉｎｉｔに在室者Ｈの影響（在室人数Ｎや在室者Ｈの呼吸量等）を加えて算出した室内ＣＯ２濃度から、対象部屋Ｒ１の在室人数Ｎを推定する。

次に、図３，図４を参照して、ＰＣ１のＣＰＵ１０で実行されるメイン処理を説明する。図３は、メイン処理のフローチャートである。メイン処理はＰＣ１の電源投入直後に実行される。

メイン処理はまず、ＣＯ２室内センサ２０から受信機１５を介してＣＯ２濃度を取得し、その移動平均を室内ＣＯ２濃度データ１１ｂへ追加し（Ｓ１）、室外ＣＯ２センサ２１から受信機１５を介してＣＯ２濃度を取得し、その移動平均を室外ＣＯ２濃度データ１１ｃへ追加する（Ｓ２）。

本実施形態において室内ＣＯ２濃度および室外ＣＯ２濃度は、ＣＯ２室内センサ２０及びＣＯ２室外センサ２１からそれぞれ５秒ごとに取得されるが、その取得された各ＣＯ２濃度の１０回分毎の移動平均を算出し、それぞれ室内ＣＯ２濃度データ１１ｂ及び室外ＣＯ２濃度データ１１ｃへ追加する。なお、室内ＣＯ２濃度および室外ＣＯ２濃度を取得する間隔は５秒以上でも５秒以下でも良い。また、室内ＣＯ２濃度および室外ＣＯ２濃度の移動平均は、取得された１０回分のＣＯ２濃度から算出するものに限られるものではなく、１０回分以下のＣＯ２濃度から算出しても良いし、１０回分以上のＣＯ２濃度から算出しても良い。

Ｓ２の処理の後、室外ＣＯ２濃度データ１１ｃから最新の室外ＣＯ２濃度と、１つ前（前回）の室外ＣＯ２濃度とを取得し、最新の室外ＣＯ２濃度の傾きを算出し、室外傾きメモリ１２ｂへ保存する（Ｓ３）。

Ｓ３の処理の後、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値（例えば１．０ｐｐｍ／ｓ）より大きいか、または負の閾値（例えば−１．０ｐｐｍ／ｓ）より小さいかを確認する（Ｓ４）。即ち対象部屋Ｒ１付近の屋外、具体的にはＣＯ２室外センサ２１が配設されている付近に人や動物、自動車等が接近し、呼気や排気ガスによって室外ＣＯ２濃度が上昇することで室外傾きメモリ１２ｂの傾きが大きくなったか、又は対象部屋Ｒ１付近の屋外から人や動物、自動車等が遠ざかり、室外ＣＯ２濃度が低下することで室外傾きメモリ１２ｂの傾きが小さくなったかを確認する。

Ｓ４の処理において、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい又は負の閾値より小さい場合（Ｓ４：Ｙｅｓ）、室内ＣＯ２濃度および室外ＣＯ２濃度から、モデル式によって、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつ、在室者Ｈの影響を除外した場合の室内ＣＯ２濃度を推定し、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂへ保存する（Ｓ５）。ここで、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度を推定するモデル式を説明する。

数式１は、対象部屋Ｒ１のＣＯ２濃度（Ｃｒｏｏｍ）を推定するモデル式である。

数式１において、Ｖｒｏｏｍは、対象部屋Ｒ１内の体積（ｍ３、なお「ｍ３」は「立方メートル」を表す（以下同様））を表し、Ｖｉｎは、対象部屋Ｒ１への１秒あたりの外気（対象部屋Ｒ１外の空気）の流入量（ｍ３／ｓ）を表し、Ｖｏｕｔは、対象部屋Ｒ１からの１秒当たりの内気（対象部屋Ｒ１内の空気）の流出量（ｍ３／ｓ）を表す。かかるＶｉｎ及びＶｏｕｔが対象部屋Ｒ１の１秒当たりの換気量とされる。またＶｍａｎは、１秒当たり及び在室者Ｈ１人当たりの呼吸量（ｍ３／ｓ・人）を表し、Ｃｉｎｉｔは、室内ＣＯ２濃度の初期値（ｐｐｍ）を表す。Ｃｏｕｔｓｉｄｅは、室外ＣＯ２濃度（ｐｐｍ）を表し、Ｃｍａｎは、在室者Ｈが吐く息のＣＯ２濃度（ｐｐｍ）を表す。Ｎは、対象部屋Ｒ１の在室人数（人）を表し、ｔは観測時間（ｓ）を表す。

かかるモデル式に基づく、Ｓ５の処理による室内ＣＯ２濃度の推定について、図４を参照して説明する。図４は、室内ＣＯ２濃度の推定を説明するための図である。図４において、ＣＯ２室内センサ２０によって取得された室内ＣＯ２濃度の推移、即ち室内ＣＯ２濃度データ１１ｂに記憶された室内ＣＯ２濃度の推移が濃度推移Ｇ１であり、ＣＯ２室外センサ２１によって取得された室外ＣＯ２濃度の推移、即ち室外ＣＯ２濃度データ１１ｃに記憶された室外ＣＯ２濃度の推移が濃度推移Ｇ２である。

Ｓ５の処理においては、モデル式のＣｉｎｉｔに対して、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂにおける最新の室内ＣＯ２濃度が設定され、Ｃｏｕｔｓｉｄｅに対して室外ＣＯ２濃度データ１１ｃにおける最新の室外ＣＯ２濃度が設定される。更に在室者Ｈの影響を除外するためＶｍａｎ及びＮには０が設定され、その他のＶｉｎ，Ｖｏｕｔ，Ｃｍａｎ及びｔに対して予め設定された固定値が設定される。これによって算出されるＣｒｏｏｍ（濃度推移Ｇ３）が、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつ、在室者Ｈの影響が除外された室内ＣＯ２濃度であり、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂに記憶される。

図３に戻る。Ｓ４の処理において、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値以下であり、かつ負の閾値以上である場合は（Ｓ４：Ｎｏ）、室外ＣＯ２濃度が安定していると判断できるので、Ｓ５の処理をスキップする。室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値は、前回Ｓ５の処理が行われたままとする。なお、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値が設定されていない場合、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂには、予め実験によって取得された、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつ、在室者Ｈの影響を除外した室内ＣＯ２濃度が設定される。

Ｓ４，Ｓ５の処理の後、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値を対象部屋Ｒ１の室内ＣＯ２濃度の初期値Ｃｉｎｉｔとして、在室者Ｈの影響を加味した上で、在室人数Ｎを推定する（Ｓ６）。なお、在室人数Ｎの推定は上記のモデル式を用いた特願２０１９−０６８１７７号の方式等によって行われる。

特願２０１９−０６８１７７号の方式においては、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値をモデル式のＣｉｎｉｔに設定し、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂにおける最新の室外ＣＯ２濃度をＣｏｕｔｓｉｄｅに設定する。Ｖｉｎ，Ｖｏｕｔ，Ｃｍａｎ及びｔに対して予め設定された固定値を設定した上で、更にＮ及びＶｍａｎを複数設定した場合の、Ｃｒｏｏｍを算出する。

従って、モデル式から、複数設定されたＮ及びＶｍａｎのそれぞれに応じたＣｒｏｏｍ（室内ＣＯ２濃度）が複数算出される。算出された複数のＣｒｏｏｍのうち、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と最も近似するＣｒｏｏｍの算出に用いられたＮが、対象部屋Ｒ１の室内ＣＯ２濃度に対して影響を及ぼした、在室人数Ｎと推定されるので、それが在室人数Ｎとして取得される。

Ｓ６の処理の後は、推定された在室人数ＮをＬＣＤ１６に表示し（Ｓ７）、Ｓ１以下の処理を繰り返す。

以上説明した通り、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい又は負の閾値より小さい場合は、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と室外ＣＯ２濃度データ１１ｃにおける最新の室外ＣＯ２濃度とから、モデル式によって在室人数Ｎ及び在室者Ｈの呼吸量Ｖｍａｎを０にした場合の室内ＣＯ２濃度が推定され、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂに記憶される。これによって、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂには、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつ、在室者Ｈの影響が除外された室内ＣＯ２濃度が記憶される。

そして、推定された室内ＣＯ２濃度を、対象部屋Ｒ１の室内ＣＯ２濃度の初期値Ｃｉｎｉｔとし、かかる初期値Ｃｉｎｉｔに、在室者Ｈの影響を加えて算出された室内ＣＯ２濃度によって、対象部屋Ｒ１の在室人数Ｎが推定される。これにより、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつ、かかる在室者Ｈの影響に基づいて在室人数Ｎを推定できる。

次に、本発明の第２実施形態を、図５，図６を参照して説明する。上述した第１実施形態では、図４のＳ６の処理において、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値を初期値Ｃｉｎｉｔとして室内ＣＯ２濃度を算出し、算出された室内ＣＯ２濃度から在室人数Ｎを推定した。

これに対して第２実施形態では、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値との差分値を、室内ＣＯ２濃度の初期値Ｃｉｎｉｔとして室内ＣＯ２濃度を算出し、算出された室内ＣＯ２濃度から在室人数Ｎを推定する。このとき上記したモデル式において、Ｖｉｎ＝Ｖｏｕｔ＝Ｃｏｕｔｓｉｄｅ＝０として在室人数Ｎを推定する。なお、第２実施形態において、上述した第１実施形態と同一の部分については、同一の符号を付し、その説明は省略する。

図５は、第２実施形態におけるＰＣ５０の電気的構成を示すブロック図である。ＰＣ５０のＲＡＭ１２には、室外傾きメモリ１２ａ及び室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂに加え、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃが設けられる。差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃは、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値との差分による室内ＣＯ２濃度が記憶されるメモリである。

次に、図６を参照して、ＰＣ５０のＣＰＵ１０で実行されるメイン処理を説明する。図６は、第２実施形態におけるメイン処理のフローチャートである。第２実施形態のメイン処理においては、Ｓ５の処理の後、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値との差分による室内ＣＯ２濃度を、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃに保存する（Ｓ６０）。

即ち室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度から、在室者Ｈの影響が除外された室内ＣＯ２濃度が差し引かれるので、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃには、外気の影響が除かれた、在室者Ｈの影響のみによる室内ＣＯ２濃度が設定される。

Ｓ４の処理において、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値以下であり、かつ負の閾値以上である場合（Ｓ４：Ｎｏ）、Ｓ５，Ｓ６０の処理をスキップする。室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂ及び差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃの各値は、前回Ｓ５，Ｓ６０の処理が行われたままとする。なお、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃに値が設定されていない場合、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃには、予め実験によって取得された、在室者Ｈの影響のみによる室内ＣＯ２濃度が設定される。

Ｓ４，Ｓ６０の処理の後、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃの値を対象部屋Ｒ１の室内ＣＯ２濃度の初期値Ｃｉｎｉｔとして、在室者Ｈの影響を加味した上で、在室人数Ｎを推定する（Ｓ６１）。上記した第１実施形態と同様に、在室人数Ｎの推定は上記のモデル式を用いた特願２０１９−０６８１７７号の方式等によって行われる。

特願２０１９−０６８１７７号の方式においては、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃの値をＣｉｎｉｔとし、室外ＣＯ２濃度の影響を除外するためＣｏｕｔｓｉｄｅ，Ｖｉｎ及びＶｏｕｔに０を設定する。Ｃｍａｎ及びｔに対して予め設定された固定値を設定した上で、更にＮ及びＶｍａｎを複数設定した場合の、Ｃｒｏｏｍを算出する。算出されたＣｒｏｏｍのうち、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と最も近似するＣｒｏｏｍの算出に用いられたＮが、対象部屋Ｒ１の室内ＣＯ２濃度に対して影響を及ぼした、在室人数Ｎと推定されるので、それが在室人数Ｎとして取得される。

Ｓ６１の処理の後、推定された在室人数ＮをＬＣＤ１６に表示し（Ｓ７）、Ｓ１の処理を繰り返す。

以上説明した通り、本発明の第２実施形態においては、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい又は負の閾値より小さい場合は、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値との差分により室内ＣＯ２濃度が算出され、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃに記憶される。かかる室内ＣＯ２濃度を初期値Ｃｉｎｉｔとし、かかる初期値Ｃｉｎｉｔに、在室者Ｈの影響を加え、かつ室外ＣＯ２濃度の影響を除外して算出された室内ＣＯ２濃度によって、在室人数Ｎが推定される。これにより、室外ＣＯ２濃度を考慮しつつ、かかる在室者Ｈの影響に基づいて在室人数Ｎを推定できる。

また在室人数Ｎを推定する際には、室外ＣＯ２濃度の影響が除外（Ｖｉｎ＝Ｖｏｕｔ＝Ｃｏｕｔｓｉｄｅ＝０）される。これは、差分推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｃに記憶される室内ＣＯ２濃度は、室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と、室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値との差分であるので、これと同時に、室外ＣＯ２濃度の影響、即ち室外ＣＯ２濃度、対象部屋Ｒ１への流入量及び対象部屋Ｒ１からの流出量も差し引かれているからである。従って、在室人数Ｎの推定の際に室外ＣＯ２濃度の影響を除外することで、在室人数Ｎをより正確に推定できる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能であることは容易に推察できるものである。

上記第１実施形態では、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい、または負の閾値より小さい場合に、Ｓ５の処理による在室者Ｈの影響を除外した場合の室内ＣＯ２濃度の推定を行った。第２実施形態では、室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい、または負の閾値より小さい場合に、Ｓ５の処理に加え、Ｓ６０の処理による室内ＣＯ２濃度データ１１ｂの最新の室内ＣＯ２濃度と室内推定ＣＯ２濃度メモリ１２ｂの値との差分の算出を行った。

しかし、Ｓ５，Ｓ６０の処理を実行するタイミングは、必ずしも室外傾きメモリ１２ｂの傾きが正の閾値より大きい、または負の閾値より小さい場合に限られるものではなく、予め室外ＣＯ２濃度の上限値および下限値を設定しておき、室外ＣＯ２濃度が上限値より大きくなった場合、または下限値よりも小さくなった場合に、Ｓ５，Ｓ６０の処理を実行しても良い。また、Ｓ５，Ｓ６０の処理を、Ｓ３の処理の後に常に実行しても良い。その場合はＳ４の処理を省略すれば良い。

上記実施形態では、推定された在室人数ＮをＬＣＤ１６に表示した。しかし、推定された在室人数Ｎの出力は、必ずしもこれに限られるものではなく、予め在室人数Ｎの下限値（例えば１人）を設定しておき、推定された在室人数Ｎが下限値を上回った場合、または下限値を下回った場合に、その旨をＬＣＤ１６に表示しても良い。また、ＰＣ１にランプを接続し、推定された在室人数Ｎが上記の下限値を上回った場合にはランプを点灯させ、または下限値を下回った場合には、ランプを消灯させても良い。

また、ＰＣ１にスピーカを接続し、在室人数Ｎを音声で報知しても良い。更に推定された在室人数Ｎが上記の下限値を上回った場合、または下限値を下回った場合に、ブザー音を出力しても良い。かかる場合、出力するブザー音の音色は、下限値を上回った場合と下回った場合とで同一でも良いし、異なっていても良い。

上記実施形態では、ＰＣ１，ＰＣ５０を、制御プログラム１１ａを利用可能な情報処理装置とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、例えば、携帯端末を、制御プログラム１１ａを利用可能な情報処理装置としても良い。また、制御プログラム１１ａをＲＯＭ等に記憶し、制御プログラム１１ａのみを実行する専用装置に、本発明を適応するようにしても良い。かかる専用装置が「在室人数推定装置」とされる。

上記実施形態では、ＣＯ２室内センサ２０及びＣＯ２室外センサ２１からＰＣ１，５０へのＣＯ２濃度の送信を無線通信で行った。しかし、ＰＣ１，５０にＣＯ２濃度を送信する手段は無線通信に限られるものではなく、例えば、有線ＬＡＮ等の有線通信であっても良いし、その他の通信手段によるものでも良い。

１，５０ ＰＣ（在室人数推定装置、コンピュータ）
１１ａ 制御プログラム（在室人数推定プログラム）
２０ ＣＯ２室内センサ
２１ ＣＯ２室外センサ
Ｎ 在室人数
Ｓ３ 時間変化算出手段、傾き算出手段、時間変化算出ステップ、傾き算出ステップ
Ｓ５ 不在時濃度算出手段、不在時濃度算出ステップ
Ｓ５，Ｓ６０ 初期値算出手段、初期値算出ステップ
Ｓ６，Ｓ６１ 人数推定手段、人数推定ステップ

Claims (6)

1. 室内二酸化炭素ガス濃度を測定するＣＯ２室内センサと、
   室外二酸化炭素ガス濃度を測定するＣＯ２室外センサと、
   そのＣＯ２室外センサにより測定された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出手段と、
   その時間変化算出手段により算出された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出手段と、
   その傾き算出手段により算出された傾きが正又は負の閾値を越えた場合に、室外二酸化炭素ガス濃度に基づいて、在室人数を０と仮定した場合の室内二酸化炭素ガス濃度を算出する不在時濃度算出手段と、
   その不在時濃度算出手段により算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度に基づいて、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値を算出する初期値算出手段と、
   その初期値算出手段により算出された室内二酸化炭素ガス濃度の初期値と、前記ＣＯ２室内センサにより測定された室内二酸化炭素ガス濃度とに基づいて在室人数を推定する人数推定手段とを備えていることを特徴とする在室人数推定装置。
2. 前記初期値算出手段は、前記不在時濃度算出手段により算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度を、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値として算出するものであることを特徴とする請求項１記載の在室人数推定装置。
3. 前記人数推定手段は、室内の単位時間当たりの換気量と前記ＣＯ２室外センサにより測定された室外二酸化炭素ガス濃度とに基づいて、在室人数を推定するものであることを特徴とする請求項２記載の在室人数推定装置。
4. 前記初期値算出手段は、前記不在時濃度算出手段により算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度と、前記ＣＯ２室内センサにより測定された室内二酸化炭素ガス濃度との差を、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値として算出するものであることを特徴とする請求項１記載の在室人数推定装置。
5. 前記人数推定手段は、室内の単位時間当たりの換気量と前記ＣＯ２室外センサにより測定された室外二酸化炭素ガス濃度とを０として、在室人数を推定するものであることを特徴とする請求項４記載の在室人数推定装置。
6. ＣＯ２室外センサにより測定された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化を算出する時間変化算出ステップと、
   その時間変化算出ステップにより算出された室外二酸化炭素ガス濃度の時間変化について傾きを算出する傾き算出ステップと、
   その傾き算出ステップにより算出された傾きが正又は負の閾値を越えた場合に、室外二酸化炭素ガス濃度に基づいて、在室人数を０と仮定した場合の室内二酸化炭素ガス濃度を算出する不在時濃度算出ステップと、
   その不在時濃度算出ステップにより算出された在室人数０時の室内二酸化炭素ガス濃度に基づいて、室内二酸化炭素ガス濃度の初期値を算出する初期値算出ステップと、
   その初期値算出ステップにより算出された室内二酸化炭素ガス濃度の初期値と、ＣＯ２室内センサにより測定された室内二酸化炭素ガス濃度とに基づいて在室人数を推定する人数推定ステップと、
   をコンピュータに実現させることを特徴とする在室人数推定プログラム。

Images