JP6076829B2

JP6076829B2 - 列車内の温熱環境評価方法

Info

Publication number: JP6076829B2
Application number: JP2013106696A
Authority: JP
Inventors: 広晴遠藤
Original assignee: Railway Technical Research Institute
Current assignee: Railway Technical Research Institute
Priority date: 2013-05-21
Filing date: 2013-05-21
Publication date: 2017-02-08
Anticipated expiration: 2033-05-21
Also published as: JP2014228172A

Description

本発明は、列車内の温熱環境評価方法に関するものである。

特に都市部の通勤列車において、混雑率の変化やドア開放時の外気侵入等で、車内の温熱環境は大きく変動するが、そのような環境（非定常温熱環境）に対する乗客の温熱快適性を定量的に評価する指標は存在していない。

特開２００１−１９９３３２号公報

田辺新一外２名，「温熱環境評価のための６５分割体温調節モデルに関する研究」，日本建築学会計画系論文集，第５４１号，９−１６，２００１年３月，ｐｐ．９−１６深井一夫他，標準新有効温度（ＳＥＴ* ）と日本人の温熱感覚に関する実験的研究，第２報・冬季および夏季における温熱感覚の比較，空気調和，衛生工学論文集，Ｎｏ．５１，ｐｐ．１３９−１４７，１９９２久保博子他，温冷感と快適感の季節差に関する実験的研究，人間と生活環境，ｖｏｌ．１，Ｎｏ．１，ｐｐ．５１−５７，１９９４

従来の代表的な温熱指標として、平均予測温冷感（ＰＭＶ：ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＭｅａｎＶｏｔｅ）−予測不満足率（ＰＰＤ）指標、ＳＥＴ^*（ＳｔａｎｄａｒｄＮｅｗＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）がある。温熱環境を入力することで、前者は平均予測温冷感 (ＰＭＶ) および予測不満足率 (ＰＰＤ) を出力し、後者は体感温度に相当するＳＥＴ^*[ ℃] を出力する。どちらも、「人体熱モデル」により環境との熱のやり取りや人体の生理状態を推定し、その上で前述の出力値を計算している。

これらの従来指標は温熱環境の変動がない定常環境を対象としており、列車内で見られるような非定常温熱環境に対しては適切な評価方法ではない。非定常温熱環境の評価という点で、従来の指標は以下の問題点がある。

（Ａ）ＰＭＶ−ＰＰＤ、ＳＥＴ^*との共通の問題点
(１) 計算に用いている「人体熱モデル」の妥当性が、非定常温熱環境下では確認されていない。

（Ｂ）ＰＭＶ−ＰＰＤの問題点
(２) 指標の根拠となった体感実験は定常環境下でのデータである。特に、風に関して、通勤列車で採用されている横流ファン（例えば、ラインデリア：三菱電機製）による周期的な変動風の影響は考慮されていない。

(３) ＰＰＤはＰＭＶの関数として算出されるが、同関数は中立温感で最小値を取る形となっている。これまでの実験研究報告で、季節により温冷感と快適性の関係は変化することが知られており（上記非特許文献２，３参照）、温冷感から不快感を予測する場合は季節性の考慮が必要である。ＰＭＶ−ＰＰＤ指標は、この点において自由度がなく、季節性の考慮が出来ない。

一方、本発明の場合は、
(１) 既に非定常温熱環境において、妥当性が確認されている「人体熱モデル」を用いて、体感温度（定常環境指標のＳＥＴ^*に対応するもの。以後「ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）」と記述）を計算した。

(２) 温冷感の予測モデルは、ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）、ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）の変化速度（正方向、負方向で別）、横流ファンの影響を考慮したものとし、非定常性を反映させた。

(３) 不快度の予測として、各温冷感での不快度の確率モデルを仮定し、別途実施した体感実験データを基に最尤法でパラメータの同定をした。これにより人の感覚にあった快適性評価が可能となった（この手法を季節ごとに実施することで、季節性を考慮した快適性予測が可能となる）。

本発明は、上記状況に鑑みて、人の感覚にあった快適な非定常温熱環境に対する温冷感・快適性評価方法を提供することを目的とする。

本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕環境測定を行い、人体熱モデルを用いて非定常環境下での温熱状態を表す体感温度の時系列値を計算し、さらに、確率モデルを用いて平均温冷感および平均不快度の時系列値を計算することで、列車内の乗客の温熱快適性の評価を行う列車内の温熱環境評価方法において、横流ファンが設置されていない、または稼働していない環境の場合、

ただし、ＴＳＶ＿ｈａｔ（ｔ）は平均温冷感予測値、ｃ，ａ ₀ ，ａ ₁ ，ａ ₂ はモデル係数である。右辺３，４項は生理状態の変化速度、およびその方向が温冷感に影響することを間接的に表したものであり、ｄ ^- ／ｄｔはＤｙＳＥＴ ^* （ｔ）の負方向の変化速度、ｄ ⁺ ／ｄｔはＤｙＳＥＴ ^* （ｔ）の正方向の変化速度である（単位は℃／ｍｉｎ）ことを特徴とする。

〔２〕環境測定を行い、人体熱モデルを用いて非定常環境下での温熱状態を表す体感温度の時系列値を計算し、さらに、確率モデルを用いて平均温冷感および平均不快度の時系列値を計算することで、列車内の乗客の温熱快適性の評価を行う列車内の温熱環境評価方法において、横流ファンが設置されており、稼働している環境の場合、

ただし、この式 (２) の右辺５，６項は横流ファンによる風の影響を表したものである。ｃｖ ₁ は横流ファン領域における直接的な影響に相当し、ｚ ₁ は予測対象が横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数である。同様にｃｖ ₂ は非横流ファン領域の影響に相当し、ｚ ₂ は予測対象が非横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数であることを特徴とする。

〔３〕上記〔１〕又は〔２〕記載の列車内の温熱環境評価方法において、平均不快度の時系列の計算の場合、

および

を用いる。

ただし、ａｋ，ｂｋは回帰係数、不快カテゴリーｋは「−３：寒くて非常に不快」、「−２：寒くて不快」、「−１：寒くてやや不快」、「０：不快でない」、「１：暑くてやや不快」、「２：暑くて不快」、「３：暑くて非常に不快」に相当し、回帰係数は、温熱環境の体感試験でのデータを基に最尤法により求め、前記Ｄｉｓｃ＿ｈａｔ（ｔ）は、快適性を表す代表値であり、乗客の平均的な不快度に相当する平均不快度であることを特徴とする。

本発明によれば、非定常温熱環境下の人の温冷感および不快度の時系列予測値が得られるため、列車内の温熱環境等に対して、より人の感覚にあった快適性評価方法を実現することができる。

本発明の実施例を示す列車内の温熱環境評価の流れを示す模式図である。本発明における空調制御データ及び不快フラグを示すイメージ図である。本発明における列車内の横流ファンの配置を示す図である。本発明における列車内の横流ファン下の風速の変化を示すグラフである。本発明における横流ファン領域における温冷感の予測モデルの作成の説明図である。本発明における多項ロジスティック回帰モデルで最尤推定した結果を示す図である。

列車内の温熱環境評価方法において、環境測定を行い、人体熱モデルを用いて非定常環境下での温熱状態を表す体感温度の時系列値を計算し、さらに、確率モデルを用いて平均温冷感および平均不快度の時系列値を計算することで、列車内の乗客の温熱快適性の評価を行う。環境測定のうち、風速に関しては、横流ファンが稼働していない状況での平均風速Ｖｏ（ｍ／ｓ）を事前に算出する。

このようにして、温冷感・不快度の時系列予測値が得られる。これを基に不快要因の特定、空調制御の問題点の洗い出し等に利用できる。

以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

図１は本発明の実施例を示す列車内の温熱環境評価の流れを示す模式図である。

事前に横流ファンが稼働していない状況で風速を測定し、平均風速Ｖｏ（ｍ／ｓ）を算出しておく。その上で、温度、湿度、放射温度（日射の影響がほとんどない場合は温度と等しいと仮定して省略可）の測定を行い、測定データ（風速はＶｏ（ｍ／ｓ）と設定）に対して人体熱モデルを用いて、体感温度の時系列値を求め、次いで、確率モデルを用いて、平均温冷感、および平均不快度の時系列値を求める。

図２は本発明における空調制御データ及び不快フラグを示すイメージ図である。

環境測定と同時に、車内空調制御関連データも取得し、不快と予測された箇所を特定して表示する。これにより、不快となる空調制御パターンの特定が可能となる。

図３は本発明における列車内の横流ファンの配置を示す図、図４は本発明における列車内の横流ファン下の風速の変化を示すグラフである。

図３において、１は通勤列車、２は車端、３は車体中央、４は横流ファン、５は横流ファン領域、６は第１の風速測定箇所、７は第２の風速測定箇所（横流ファンの側部）、８は第３の風速測定箇所（横流ファンから外れた車体中央部と横流ファンの影響を受ける箇所との間の箇所）、９は第４の風速測定箇所（横流ファンから外れた車体中央部）である。

図４において、図４（ａ）は第１の風速測定箇所６の風速の変化を示す図、図４（ｂ）は第２の風速測定箇所７の風速の変化を示す図、図４（ｃ）は第３の風速測定箇所８の風速の変化を示す図、図４（ｄ）は第４の風速測定箇所９の風速の変化を示す図であり、横流ファンが設置されたまくらぎ方向領域で影響があり、指向性が高い。

まず、横流ファンが設置されていない、または稼働していない環境の場合、

ただし、ＴＳＶ＿ｈａｔ（ｔ）は平均温冷感予測値、ｃ，ａ₀，ａ₁，ａ₂はモデル係数である。右辺３，４項は生理状態の変化速度、およびその方向が温冷感に影響することを間接的に表したものであり、ｄ^-／ｄｔはＤｙＳＥＴ^*（ｔ）の負方向の変化速度、ｄ⁺／ｄｔはＤｙＳＥＴ^*（ｔ）の正方向の変化速度である（単位は℃／ｍｉｎ）。

次いで、列車内の温熱環境評価方法において、横流ファンが設置されており、稼働している環境の場合、

ただし、この式 (２) の右辺５，６項は横流ファンによる風の影響を表したものである。ｃｖ₁は横流ファン領域における直接的な影響に相当し、ｚ₁は予測対象が横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数である。同様にｃｖ₂は非横流ファン領域の影響に相当し、ｚ₂は予測対象が非横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数である。

図５は本発明における横流ファン領域における温冷感の予測モデルの作成の説明図であり、ＴＳＶ＿ｈａｔ（ｔ）は、ｃ＋ａ₀ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）に加えて上昇変化であるａ₁〔ｄ⁺ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）／ｄｔ〕と下降変化であるａ₂〔ｄ^-ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）／ｄｔ〕に加えることの横流ファンの影響であるｃｖ₁・Ｚ₁＋ｃｖ₂・Ｚ₂として示される。

このように、平均温冷感の予測モデルは線形回帰モデルとして示すことができる。

また、図６に示すように、不快カテゴリーｋとなる、温冷感の確率分布は多項ロジスティックモデルにより、取得データから最尤推定することができる。さらに、この確率モデルを基に、予測した平均温冷感に対する不快度（不快カテゴリーの絶対値）の期待値、すなわち、平均不快度を予測することができる。

本発明によれば、上記したように、
〔１〕非定常温熱環境用の人体熱モデルによるＤｙＳＥＴ^*（ｔ）を算出する。

ここは、既存の文献を参考にしている。既存の文献で提案している６５ＭＮ−ＳＥＴ^*を本発明ではＤｙＳＥＴ^*（ｔ）と記述する（非定常環境用の人体熱モデルであれば、特に６５ＭＮモデルでなくともよいため、ＤｙＳＥＴ^*（ｔ）としている）。

〔２〕温冷感の予測式を以下のように提案する。

◆「横流ファン」が設置されていない、または稼働していない環境の場合

ＴＳＶ＿ｈａｔ（ｔ）は平均温冷感予測値、ｃ，ａ₀，ａ₁，ａ₂はモデル係数である。右辺３，４項は生理状態の変化速度、およびその方向が温冷感に影響することを間接的に表したものであり、ｄ^-／ｄｔはＤｙＳＥＴ^*（ｔ）の負方向の変化速度、ｄ⁺／ｄｔはＤｙＳＥＴ^*（ｔ）の正方向の変化速度である（単位は℃／ｍｉｎ）。

◆「横流ファン」が設置されており、稼働している環境の場合

上記式 (１) に追加した右辺５，６項は横流ファンによる風の影響を表したものである。ｃｖ₁は横流ファン領域における直接的な影響に相当し、ｚ₁は予測対象が横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数である。同様にｃｖ₂は非横流ファン領域の影響に相当し、ｚ₂は予測対象が非横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数である。横流ファンの風のような周期的な変動風の温冷感に関する実験研究はいくつかなされているが、その影響を定量的に予測する方法は未だ確立されていない。そこで、本発明では、定数項として補正係数ｃｖ₁，ｃｖ₂を導入することで横流ファンによる風の影響を反映させた。ただし、横流ファンが設置された環境でのＤｙＳＥＴ^*（ｔ）の計算では、入力風速は、非横流ファン領域の平均風速Ｖｏｍ／ｓとする（Ｖｏは予め算出しておく）。

表１は夏期の場合を例とした温冷感予測モデルの係数および不快度予測モデルの係数を示している。

温冷感予測モデル係数を表１の上段に示している。本モデル係数は通勤列車内で想定される非定常温熱環境を被験者に体感させた実験データに基づいている。なお、この実験では、横流ファンが稼働している状況での風速環境は図４に示す通りであり、Ｖｏは０．５ｍ／ｓであった。

横流ファン領域／非横流ファン領域について説明する。

現在の通勤列車の横流ファンのほとんどは、回転軸が車両長手方向である。このため、横流ファンによる送風により直接影響を受ける領域は、同装置が設置された枕木方向領域であり、本発明ではこの領域を「横流ファン領域」、それ以外を「非横流ファン領域」と呼ぶ。

〔３〕不快度カテゴリーｋとなる確率の予測式を以下のように提案する。

ただし、ａｋ，ｂｋは回帰係数、不快カテゴリーｋは「−３：寒くて非常に不快」、「−２：寒くて不快」、「−１：寒くてやや不快」、「０：不快でない」、「１：暑くてやや不快」、「２：暑くて不快」、「３：暑くて非常に不快」に相当する。温熱環境の体感試験でのデータを基に最尤法により回帰係数を求めた結果、表１の下段のように推定された。快適性を表す代表値として、以下の「平均不快度Ｄｉｓｃ＿ｈａｔ（ｔ）」を提案する。

〔式 (３) のモデルの補足〕
ある温冷感を感じている人の不快度は、不快カテゴリーｋ (ｋ＝−３〜３) のいずれかの状態として表わすことが出来る（「快適」と感じている場合はｋ＝０の「不快でない」に分類される）。式 (３) は、ＴＳＶ＿ｈａｔ（ｔ）である状態の人が、不快カテゴリーｋとなる確率を表し、多項ロジスティックモデルとして知られている。

なお、表１のモデル係数の基となる実験は夏期において実施した。その他の季節に関しても、同様の実験を行い、式 (１) 〜 (３) のモデル係数を同定することで、季節性を考慮することができる。なお、定常環境での実験研究で、ＳＥＴ^*と温冷感の関係は季節によりほとんど変わらないことが確認されているため、表１の上段は季節によらず適用できる可能性が高い（上記非特許文献２参照）。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。

本発明の列車内の温熱環境評価方法は、人の感覚にあった快適な非定常温熱環境に対する温冷感・快適性評価方法として利用可能である。

１通勤列車
２車端
３車体中央
４横流ファン
５横流ファン領域
６第１の風速測定箇所
７第２の風速測定箇所（横流ファンの側部）
８第３の風速測定箇所（横流ファンから外れた車体中央部と横流ファンの影響を受ける箇所との間の箇所）
９第４の風速測定箇所（横流ファンから外れた車体中央部）

Claims

環境測定を行い、人体熱モデルを用いて非定常環境下での温熱状態を表す体感温度の時系列値を計算し、さらに、確率モデルを用いて平均温冷感および平均不快度の時系列値を計算することで、列車内の乗客の温熱快適性の評価を行う列車内の温熱環境評価方法において、横流ファンが設置されていない、または稼働していない環境の場合、

ただし、ＴＳＶ＿ｈａｔ（ｔ）は平均温冷感予測値、ｃ，ａ ₀ ，ａ ₁ ，ａ ₂ はモデル係数である。右辺３，４項は生理状態の変化速度、およびその方向が温冷感に影響することを間接的に表したものであり、ｄ ^- ／ｄｔはＤｙＳＥＴ ^* （ｔ）の負方向の変化速度、ｄ ⁺ ／ｄｔはＤｙＳＥＴ ^* （ｔ）の正方向の変化速度である（単位は℃／ｍｉｎ）ことを特徴とする列車内の温熱環境評価方法。
環境測定を行い、人体熱モデルを用いて非定常環境下での温熱状態を表す体感温度の時系列値を計算し、さらに、確率モデルを用いて平均温冷感および平均不快度の時系列値を計算することで、列車内の乗客の温熱快適性の評価を行う列車内の温熱環境評価方法において、横流ファンが設置されており、稼働している環境の場合、

ただし、この式 (２) の右辺５，６項は横流ファンによる風の影響を表したものである。ｃｖ ₁ は横流ファン領域における直接的な影響に相当し、Ｚ ₁ は予測対象が横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数である。同様にｃｖ ₂ は非横流ファン領域の影響に相当し、Ｚ ₂ は予測対象が非横流ファン領域である場合は１、それ以外は０となる変数であることを特徴とする列車内の温熱環境評価方法。
請求項１又は２記載の列車内の温熱環境評価方法において、平均不快度の時系列の計算の場合、

および

を用いる。
ただし、ａｋ，ｂｋは回帰係数、不快カテゴリーｋは「−３：寒くて非常に不快」、「−２：寒くて不快」、「−１：寒くてやや不快」、「０：不快でない」、「１：暑くてやや不快」、「２：暑くて不快」、「３：暑くて非常に不快」に相当し、回帰係数は、温熱環境の体感試験でのデータを基に最尤法により求め、前記Ｄｉｓｃ＿ｈａｔ（ｔ）は、快適性を表す代表値であり、乗客の平均的な不快度に相当する平均不快度であることを特徴とする列車内の温熱環境評価方法。