JP7325589B2

JP7325589B2 - オゾン除菌システム、空気調和機、オゾン除菌方法およびコンピュータプログラム

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Publication number: JP7325589B2
Application number: JP2022133029A
Authority: JP
Inventors: 昇和田; 智昭竹田; 芳明有馬
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2021-05-12
Filing date: 2022-08-24
Publication date: 2023-08-14
Anticipated expiration: 2041-05-12
Also published as: JP2022176186A

Description

本開示は、オゾンを用いた除菌を行うオゾン除菌システム、空気調和機、オゾン除菌方法およびコンピュータプログラムに関する。

空間中の浮遊ウイルスなどに対応する従来のオゾン除菌装置は、その対象エリアが家庭内の部屋をはじめとした比較的小規模空間であった。このような小規模空間の除菌を行う場合は、対象空間の容積から算出される除菌に要するオゾン量は極めて少量であるため、オゾン除菌装置に適用されるオゾン発生器は極めて小容量の小型デバイスであった。また、対象エリアが小規模空間のため、オゾン除菌装置においてはオゾンガスを単純に空間に放出し、成り行きで空間中に散布して除菌する。

一方、オゾンは濃度が高いと人体にとって好ましくないため、日本産業衛生学会は、作業環境におけるオゾン濃度を０．１ｐｐｍ以下とするよう勧告している。特許文献１には、家庭のトイレ、浴室など使用者が特定されており、また、該当空間が概ね単独での使用に限定される小規模空間において、ドアを施錠するとともに通気口を閉じた状態で、オゾンによる浄化を行う技術が開示されている。特許文献１に記載の技術では、ドアにタッチセンサが設けられ、人がタッチセンサに触れるとオゾンの供給を停止し、オゾンの濃度が所定濃度より小さくなるまでドアを施錠したままとすることで、人体への影響を抑制している。

特開２００９－２６１５０３号公報

特許文献１に記載の技術では、トイレ、浴室などのように特定の人が短時間滞在する空間を対象としているため、人が存在する環境化においてオゾンの浄化を積極的に行うことは記載されておらず、人が入室しようとするとオゾンの濃度を低下させているだけである。このため、特許文献１に記載の技術では、ウイルスの除菌を効率的に行うことができない。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、ウイルスの除菌を効率的に行うことが可能なオゾン除菌システムを得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかるオゾン除菌システムは、除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン供給部と、除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、オゾン供給部を制御する制御装置と、を備え、制御装置は、あらかじめ記憶された複数のＣＴ値の基準画像と撮像画像とを比較し、シートの色に応じたＣＴ値を算出する。

本開示にかかるオゾン除菌システムは、ウイルスの除菌を効率的に行うことができるという効果を奏する。

実施の形態１にかかるオゾン除菌システムの構成例を示す図実施の形態１のオゾン除菌システムの運用例を示す模式図実施の形態１のデータベースに格納される濃度情報の一例を示す図実施の形態１のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図実施の形態１のオゾン供給部の構成例を示す図実施の形態１のオゾン除菌装置における動作例を示すフローチャート実施の形態１における送風制御手順の一例を示すフローチャート実施の形態１の制御回路の構成例を示す図換気設備として空気調和機を用いる場合の実施の形態１のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図換気設備として統合方式の空気調和機を用いる場合の実施の形態１のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図オゾン除菌装置を可搬式とした実施の形態１のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図制御装置を空気調和機内に設けた実施の形態１のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図実施の形態２にかかるオゾン除菌システムの構成例を示す図実施の形態２のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図実施の形態２におけるモデル生成処理手順の一例を示すフローチャートニューラルネットワークの一例を示す模式図実施の形態２のオゾン供給の制御パラメータ決定手順の一例を示すフローチャート実施の形態２のデータベースに格納されるウイルス対応情報の一例を示す図実施の形態２のデータベースに格納される不活化指標対応情報の一例を示す図統合方式の空気調和機を用いた実施の形態２のオゾン除菌システムの配置例を示す図オゾン除菌装置を可搬式とした実施の形態２のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図制御装置を空気調和機内に設けた実施の形態２のオゾン除菌システムの配置例を示す模式図実施の形態３にかかるオゾン除菌システムの配置例を示す模式図

以下に、実施の形態にかかるオゾン除菌システム、空気調和機、オゾン除菌方法およびコンピュータプログラムを図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかるオゾン除菌システムの構成例を示す図である。図１に示すように、本実施の形態のオゾン除菌システム１は、除菌対象空間６にオゾンを散布することでウイルス、細菌などの除菌、消毒、殺菌などを行う。以下、オゾンによる除菌を例に挙げて説明するが、オゾンによる消毒、殺菌にも適用可能である。図１に示すように、オゾン除菌システム１は、オゾン除菌装置２と、除菌対象空間６の換気を行うことが可能な換気設備５とを備える。

換気設備５は、例えば、少なくとも換気が可能な設備であり、中大規模空間である除菌対象空間６に気流を形成することが可能な気流形成設備である。詳細には、例えば、換気設備５、風向および風量を制御可能な送風機能を有する。換気設備５は、例えば、換気機能を有する空気調和機であってもよいし、換気だけを行う換気装置であってもよいし、換気装置と空気調和機とが統合された統合設備であってもよい。

除菌対象空間６は、例えば、中大規模空間である。中大規模空間は、例えば、オフィスフロア、教育施設、医療施設、劇場、映画館、競技場などであるが、これらに限定されず、ある程度の時間にわたって人が存在し複数の人が出入りする空間であればよい。

換気設備５は、自身が形成する除菌対象空間６内の空気の流れに、除菌に資するオゾンを同伴させることで、短時間でオゾンを対象エリア全域に拡散させる。また、換気設備５は、オゾン除菌終了時の残存したオゾンを速やかにエリア外へ排気することで、短時間で除菌対象空間６内の換気を行う。

図１に示すように、オゾン除菌装置２は、気流形成設備である換気設備５によって形成される気流に同伴させてオゾンを除菌対象空間６内に供給するオゾン供給部４と、除菌対象空間６内の人の数を示す在場情報を用いて、換気設備５およびオゾン供給部４のうち少なくとも一方を制御する制御装置３と、を備える。

制御装置３は、各種のデータを記憶するデータ記憶部であるデータベース３１と、制御部３２と、情報取得部３３と、指令部３４とを備える。情報取得部３３は、除菌対象空間６における在場人数を示す在場情報と、除菌対象空間６の容積を示す容積情報とを取得し、制御部３２へ渡す。在場情報は、在場人数が０人であるか１人以上であるかを示す情報、すなわち有人か無人かを示す情報であってもよいし、除菌対象空間６に何人存在するかを示す情報であってもよい。在場情報は、例えば、サーモパイル、ボロメータ、焦電素子などの人感センサにより取得された情報、除菌対象空間６における入退室を管理するシステムにより得られる情報、除菌対象空間６を撮像した画像を用いて検出された人の数を示す情報などであるが、除菌対象空間６における人の数に関する情報であればこれらに限定されない。例えば、在場情報は除菌対象空間６を撮像した画像自体であってもよく、この場合には、制御装置３が画像を用いて除菌対象空間６における人の数を算出する。なお、容積情報については、除菌対象空間６の容積があらかじめ定められている場合には、データベース３１に格納されていてもよい。

制御部３２は、在場情報および容積情報を用いて、オゾン供給部４および換気設備５を制御する。具体的には、例えば、制御部３２は、在場情報を用いて、除菌対象空間６が無人であると判断すると、除菌対象空間６におけるオゾンの濃度が第１濃度となるように容積情報を用いてオゾンの供給量を決定し、決定した供給量でオゾンを供給するようにオゾン供給部４へ指示することでオゾン供給部４を制御する。また、制御部３２は、無人下でのオゾンの供給の開始後、オゾン供給を停止する条件であるオゾン供給停止条件を満たすと、オゾン供給部４を制御することでオゾンの供給を停止させ、換気設備５を制御することでオゾンの排出を促しオゾンの濃度を低下させる。詳細には、例えば、換気設備５に排気のための気流を増加させるための制御信号を生成し、指令部３４を介して換気設備５へ送信する。オゾン供給停止条件は、詳細は後述するが、ウイルスの不活化が十分行われたと判断するための条件である。

また、制御部３２は、在場情報を用いて、除菌対象空間６が有人であると判断した場合、オゾンの供給を開始する条件であるオゾン供給開始条件を満たすと、除菌対象空間６におけるオゾン濃度が第１濃度より低濃度の第２濃度となるように容積情報を用いてオゾンの供給量を決定し、決定した供給量でオゾンを供給するようにオゾン供給部４の制御を開始する。オゾン供給開始条件は、詳細は後述するが、ウイルスの不活化が必要であると判断するための条件である。また、制御部３２は、有人下でのオゾンの供給の開始後、オゾン供給停止条件を満たすと、オゾン供給部４にオゾンの供給を停止させる。なお、制御部３２は、有人下ではオゾン供給停止条件を設定せずに、オゾンの供給を停止させず、第２濃度でのオゾンの供給を継続して行うようにしてもよい。

上述したように、制御部３２は、在場情報を用いて除菌対象空間６内が無人であるか有人であるかを判定し、除菌対象空間６内が無人である場合、除菌対象空間６に供給するオゾン濃度の目標値を第１濃度に設定し、除菌対象空間６内が有人である場合、除菌対象空間６に供給するオゾン濃度の目標値を第２濃度に設定する。

第１濃度は、例えば、０．１ｐｐｍ以上の値に設定され、第２濃度は日本産業衛生学会において作業環境基準で定められている０．１ｐｐｍ未満の値に設定される。第２濃度は、好ましくは０．０５ｐｐｍ未満（日本空気清浄協会／室内での許容濃度平均値）、さらに好ましくは０．０３ｐｐｍ以下の値に設定される。これにより、本実施の形態のオゾン除菌システム１は、人への影響を避けつつ、ウイルスの除菌を効率的に行うことができる。例えば、第１濃度は、０．１ｐｐｍ以上６ｐｐｍ以下、第２濃度は、０．０１ｐｐｍ以上０．１ｐｐｍ未満とすることができるが、これらの値に限定されない。０．０１ｐｐｍは人が現実的にオゾンの存在を感じ取れる濃度下限値、すなわち効能発揮下限かつシステムとして制御できるオゾン濃度の下限値であり、６ｐｐｍは無人下１０分において什器などへの影響を考慮した上限値である。

データベース３１には、例えば、上述したオゾン供給開始条件、オゾン供給停止条件を示す情報、第１濃度および第２濃度を示す情報などが格納される。制御部３２は、上述した制御において、データベース３１から必要な情報を読み出して使用する。指令部３４は、制御部３２から受け取った制御信号を換気設備５に送信する。

近年、新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９（COronaVIrus Disease ２０１９））をはじめとした感染症の対策に注目が集まっている。除菌または消毒の対象エリアにおける一般的な感染症対策として、換気による対策、マスク着用、ソーシャルディスタンシング確保、自発的かつ習慣化されつつある手指消毒、拭き消毒などの衛生意識向上による対策などが行われている。

一方、換気および衛生意識向上による対策を行うと、建物または施設のエネルギー消費の上昇、これらの管理運営に影響する固定費の上昇、清掃衛生維持管理業務に携わる作業者の作業負担が増大する。また、対象エリア内の浮遊ウイルス除去のために換気量の増大が望まれるが、そのために換気および空調エネルギーが急増し、建物の省エネルギー性が大きく損なわれている。安易な換気量増大は近年のＺＥＢ（Zero Energy Building）コンセプトにもそぐわない。また、各個人の感染症に対する意識醸成は重要ではあるが、対象エリアへ出入りする人からのウイルス飛散および付着ウイルスの増加に対して必要以上に過敏になること、すなわち衛生意識の異常高騰により、特にオフィスなどの職場においては、対人関係および職場風土に影響し、メンタルヘルスへの悪影響も懸念される。このため、本実施の形態のオゾン除菌システム１は、除菌対象空間６を対象エリアとして一括してオゾンにより除菌することで、感染症対策に関する作業負荷、コスト、心理的負担および換気のための消費エネルギーの抑制を図る。これにより、建物の省エネルギー性とメンタルヘルス上の健全性の維持に貢献する。

さらに、ある程度の時間にわたって人が存在し複数の人が出入りする中大規模空間では、ウイルス量も増え、付着ウイルスへの対応もより必要となることも含めて、中大規模空間に多数台の装置を設置して膨大な必要オゾン量を確保する必要があった。そのため、多数台の装置導入コスト、中大規模空間で適切なオゾン拡散状態を実現する多数台装置の配置方案、装置設置作業者の手間、作業者自身の感染リスクが問題となっていた。また、中大規模空間内に単に装置を増設してオゾンを供給しただけでは、除菌対象空間６におけるオゾンの量に偏りが生じ、場所によっては十分に除菌が行われない可能性もある。このため、本実施の形態では、換気設備５の気流によりオゾンを拡散させることで、除菌対象空間６におけるオゾンの偏りを抑制し、効率的に除菌を行う。また、複数の人が出入りする中大規模空間では、家庭内などと比べて、浮遊ウイルスおよび付着ウイルスの量も多くなる。本実施の形態のオゾン除菌システム１は、上述したように、有人であるか無人であるかに応じてオゾンの濃度を設定することで、無人環境化においてのみ除菌を行う場合に比べて、効率的に除菌を行うことができる。したがって、人の出入りが多い空間、多くの人数を収容可能な空間などにおいても、効率的に除菌を行うことができる。

また、ウイルスへの感染確率は、除菌対象空間６における感染性ウイルスの数に依存する。除菌対象空間６にウイルスが流入したとしてもウイルスを不活化すなわち死滅させることにより感染性を失わせることで、感染性ウイルスの数を低い値に抑えれば感染確率を極めて低くすることができる。オゾンによるウイルスの不活化は、オゾン濃度（ｐｐｍ）であるＣと接触時間（分）であるＴとの積であるＣＴ値を用いて評価することができる。ＣＴ値は、ウイルスの不活化率を示す指標である不活化指標の一例である。ここで、従来のオゾン除菌装置では、無人環境下においても、日本産業衛生学会による有人環境下のオゾン濃度に関する基準値未満すなわちオゾン濃度０．１ｐｐｍ未満で運用されるケースが多い。例えば、ＣＯＶＩＤ－１９の原因となる新型コロナウイルス（ＳＡＲＳ-ＣｏＶ-２）では、ＣＴ値６０でウイルス不活化効果があるとの報告があるが、オゾン濃度０．１ｐｐｍ未満で運用すると、ウイルスの不活化のために１０時間を超える膨大な時間を要する。一方、ＣＯＶＩＤ－１９の自然不活化時間は３～４時間以上であるとの報告もある。すなわち、オゾン濃度０．１ｐｐｍ未満で運用すると、除菌対象空間６におけるオゾン濃度が低すぎるためにウイルスを有効に除菌できず、一般的な感染症対策である換気および衛生意識向上による対策の他に、敢えて、オゾンにより除菌を行う実質的なメリットが得られない。これに対して、本実施の形態では、無人下では除菌対象空間６におけるオゾン濃度を０．１ｐｐｍ以上の値に設定するため、短時間でＣＴ値６０を満たすように除菌を行うことができる。このため、例えば、本実施の形態のオゾン除菌システム１が、ＣＴ値の目標値を６０以上の定められた値に設定し、ＣＴ値が目標値に達するとオゾンの供給を停止することで、エネルギーの浪費とコストを抑制して、ウイルスの不活化の効果を奏することができる。

次に、本実施の形態のオゾン除菌システム１の運用の概要について説明する。図２は、本実施の形態のオゾン除菌システム１の運用例を示す模式図である。図２では、横軸は時間を表し、縦軸はウイルス量を表している。図２に示した例において、左端の換気衛生対策の期間は、有人の環境下、すなわち除菌対象空間６に人が出入りしている状態において、換気、拭き消毒などといった、オゾンを用いない対策である換気衛生対策が行われる期間である。このような対策と自然不活化により若干ウイルスは減少するものの人が新たに除菌対象空間６に入室することでウイルス量が増えることもあり、増加と減少を繰り返す。その後の、有人下処理の期間では、オゾン除菌システム１のオゾン除菌装置２が、有人下において第２濃度でオゾンの供給、すなわち低濃度オゾンの供給を行う。第２濃度は、上述したように人に影響を与えない低濃度であるためウイルスの減少は穏やかであるが、有人下処理の期間では、換気衛生対策の期間に比べるとウイルスは減少する。本実施の形態のオゾン除菌システム１は、換気設備５の気流を用いてオゾンを拡散させるため、除菌対象空間６全体に拡散することができる。

次に、除菌対象空間６に人が出入りしない時間帯になり、除菌対象空間６が無人になると、無人下処理の期間において、オゾン除菌装置２が、第１濃度でオゾンの供給すなわち高濃度オゾンの供給を行う。無人下処理の期間では、オゾン濃度が高いため、ウイルスは急激に減少し、短時間で、ＣＴ値の目標値を満たす。上述したオゾン供給停止条件を、例えばＣＴ値が目標値を満たす条件として定めておくことでオゾン除菌装置２はＣＴ値が目標値を満たすとオゾンの供給を停止する。その後のオゾン除菌停止期間では、無人であればウイルス量は低下したままであるが、途中から人の出入りが発生するとウイルス量が徐々に増加する。例えば、上述したオゾン供給開始条件を、例えば人を検出してから一定以上経過したという条件、または一定人数以上の人が除菌対象空間６に入室したという条件などに定めておくことで、再び、有人下処理が行われる。また、直前に行われた無人下の高濃度オゾンの供給の時間が短くＣＴ値が目標値に達することなく高濃度オゾンの供給が停止されたという条件を、オゾン供給開始条件に含めてもよい。図２に示すように、無人下処理の期間において高濃度オゾンの供給でウイルス量は一旦かなり減少しているため、図２に示した２回目の有人下処理では低濃度オゾンの供給であってもウイルス量を低い状態に保つことができる。

なお、本実施の形態では、オゾン除菌装置２は、ＣＴ値については、例えば、第１濃度でオゾンを供給した継続時間と、第２濃度でオゾンを供給した継続時間とをそれぞれ計測しておくことで算出することができる。そして、オゾン供給停止条件を満たした場合には、一旦これらの時間を０にリセットする。例えば、ある時刻ｔにおけるＣＴ値であるＣＴ（ｔ）は、前回オゾン供給停止条件を満たしてからオゾン供給が開始されてからの、第１濃度でオゾンを供給した継続時間ｔ_１と、第２濃度でオゾンを供給した継続時間ｔ_２とを用いて以下の式（１）で表すことができる。なお、Ｃ_１は第１濃度を示し、Ｃ_２は第２濃度を示す。
ＣＴ（ｔ）＝Ｃ_１・ｔ_１＋Ｃ_２・ｔ_２・・・（１）

なお、上述したように、有人下では、ＣＴ値を用いたオゾン供給の停止を行わない場合には、第２濃度でオゾンを供給した継続時間を管理する必要はなく、ＣＴ値は上述した式（１）の右辺の第１項により算出されればよい。また、就業時間が定められている場合には、無人下処理は原則就業時間以降とするようにしてもよい。また、有人下では低濃度のオゾンを供給するため、オゾンの供給が停止するまで１０時間程度など長期間必要になるため、例えば、最初に有人を検知した際をＣＴ値の起点としてもよい。また、有人下の処理は、除菌を完了させることよりウイルスの存在数を低減することが主な目的となるため、除菌の完了を判定することは必須ではない。また、映画館、劇場などの入場者入れ替えにより無人の時間が定期的に発生するケースであれば各上映または上演の開始時間を起点としてＣＴ値を積算し、無人の時間において除菌を行うか否かの判定に積算されたＣＴ値を用いてもよい。

図３は、本実施の形態のデータベース３１に格納される濃度情報の一例を示す図である。データベース３１には、例えば、無人と有人とのそれぞれの環境下におけるオゾン濃度の目標値である第１濃度および第２濃度を示す濃度情報が格納される。図３に示した例では、濃度情報には、オゾン供給停止条件として用いられるＣＴ値の目標値も格納されているが、ＣＴ値はデータベース３１内に別の情報として格納されていてもよい。また、図示は省略するが、上述したように、オゾン供給停止条件を示す情報もデータベース３１に格納される。データベース３１に格納される情報は、図示しない入力手段を用いて制御装置３に設定されてもよいし、情報取得部３３が取得して、制御部３２を介してデータベース３１に格納されてもよい。

次に、オゾン除菌システム１の詳細について説明する。図４は、本実施の形態のオゾン除菌システム１の配置例を示す模式図である。図４に示した例では、換気設備５として換気装置８が用いられる。換気装置８は、例えば、還気ダクト８１と給気ダクト８２とに接続されるとともに、図示しない排気用送風機と給気用送風機とを備える。還気ダクト８１は、除菌対象空間６を仕切る天井、壁面などに設けられた還気口に連通する。還気口には還気グリル８４が設けられる。給気ダクト８２は、除菌対象空間６を仕切る天井、壁面などに設けられた３つの給気口に連通する。給気口のそれぞれには給気グリル８３－１～８３－３が設けられる。なお、図４に示した給気口および還気口の数は一例であり、給気口および還気口の数はこの例に限定されない。給気グリル８３－１～８３－３は、換気装置８からの制御により風向および風量のうち少なくとも一方を変更可能である。また、換気装置８は、排気用送風機および給気用送風機を動作させることで、還気グリル８４を介して還気口から吸い込んだ除菌対象空間６内の空気を、除菌対象空間６外へ排出し、除菌対象空間６外の空気である外気を取り込み、給気ダクト８２および給気グリル８３－１～８３－３を介して除菌対象空間６へ供給する。また、換気装置８は、供給する空気と排出する空気との間での熱交換を行う図示しない熱交換器を備えていてもよい。

図４に示した例では、オゾン除菌装置２のオゾン供給部４は、給気ダクト８２にオゾンを供給する。これにより、換気装置８が生成する気流にオゾンが同伴されて、除菌対象空間６に供給される。したがって、除菌対象空間６全体にオゾンを拡散させることができる。また、例えば、オゾン除菌装置２の制御装置３が、無人下で高濃度オゾンによる除菌を終了すると、排気のための気流を増加させる制御信号として、換気装置８の排気用送風機および給気用送風機の風量を増加させる制御信号を換気装置８へ送信する。これにより、換気装置８が高濃度オゾンを速やかに除菌対象空間６から排出することができる。

また、図４に示した例では、除菌対象空間６内に人感センサ７が設けられ、人感センサ７が人の有無を検出し、検出結果を在場情報としてオゾン除菌装置２へ送信する。オゾン除菌装置２は、上述したように在場情報を用いて除菌対象空間６におけるオゾン濃度の目標値を決定し、目標値にしたがってオゾンを除菌対象空間６へ供給する。なお、図４に示した例では、換気設備５として換気装置８を用いる例を説明したが、上述したように、換気設備５は換気機能を有する空気調和機であってもよい。

図５は、本実施の形態のオゾン供給部４の構成例を示す図である。図５に示した例では、オゾン供給部４は、酸素源４１、オゾン発生部４２、オゾン貯蔵部４３および制御部４４を備える。オゾン発生部４２は、酸素源４１から供給される酸素とオゾン貯蔵部４３から供給される酸素とを用いてオゾンを生成し、生成したオゾンをオゾン貯蔵部４３へ供給する。オゾンの生成方法に特に制約はないが、オゾン発生部４２、例えば、誘電体バリア放電といった放電処理によりオゾンを生成する。オゾン貯蔵部４３は、オゾン発生部４２から供給されたオゾンを貯蔵する。オゾンの貯蔵方法はどのような方法が用いられてもよいが、例えば、オゾン貯蔵部４３は、例えば、シリカゲルなどの吸着剤が充填された吸着筒を備え、吸着筒では、温度と圧力が制御されることにより、吸着剤に対するオゾンと酸素の吸着および脱着特性の差異を利用し、オゾンと酸素を含んだ混合ガスからオゾンと酸素を分離する。オゾン貯蔵部４３は、低温に維持された吸着剤によりオゾンを選択的に吸着させて貯蔵するとともに、一方で、分離された酸素をオゾン発生部４２へ供給することにより分離された酸素を再び原料酸素ガスとして再利用する。これにより、原料ガスコストの大幅低減を実現する。このため、空気（周辺空気）を原料ガスとする除菌装置に比しても、酸素の再利用により、酸素消費量が大幅に低減されるため、原料ガスコストは大きな問題とはならない。

オゾンは短寿命であるため貯蔵が困難であるが、上記のように、低温に維持した吸着剤に対する圧力スイングに伴う吸脱着現象を用いるオゾン貯蔵部４３を採用することでオゾンの長期間貯蔵が可能となる。すなわち、オゾン発生部４２で生成したオゾンを一旦貯蔵し、任意のタイミングで任意の量のオゾンをオゾン貯蔵部４３から取り出し、使用することができる。例えば、オゾン除菌をしていない期間に、除菌対象空間６で想定される必要最大オゾン量を賄えるだけの能力を有するオゾン発生部４２にて生成したオゾンを貯蔵し続け貯蔵されたオゾンを用いることで、オゾン発生部４２のオゾン発生能力以上のオゾンを除菌対象空間６に供給することが可能となる。また、オゾン発生部４２によって生成されて使用されずに余剰となったオゾンを貯蔵し、次の除菌タイミングに使用することも可能となり、オゾン生成の無駄を省き、コストを抑制することができる。

また、オゾン発生部４２において、空気を原料ガスとして用いる場合は、原料ガスコストは低く、運用は容易である。しかしながら、この場合、オゾン生成と同時に窒素酸化物も同時に生成されるため、除菌対象空間６に散布されるオゾンガスには人体および環境にとって悪影響を及ぼす可能性がある窒素酸化物が含有されていることがある。本実施の形態では、オゾン貯蔵部４３を用いることにより、未反応の酸素はオゾンガスから分離されてオゾン発生の原料ガスに再利用されるため、空気を原料ガスとして用いる場合と比較して原料ガスコストの上昇も抑制される。そのため、酸素ボンベ、酸素発生器などの酸素源４１から供給される原料ガスを用いることができ、散布するオゾンガス中の窒素酸化物は極小となり人体および環境に対する悪影響を避けることができる。

制御部４４は、制御装置３からの指示に応じてオゾンを供給するように、オゾン貯蔵部４３を制御するとともに、オゾン貯蔵部４３に適切にオゾンが貯蔵されるようにオゾン発生部４２を制御する。オゾンの貯蔵に関する制御は、制御部４４が行ってもよいし、制御装置３の制御部３２が行ってもよい。

また、上記のように、オゾン貯蔵部４３を備えるオゾン供給部４を用いることで、オゾンの使用量を予測して効率的なスケジューリングを行うこともできる。例えば、制御部３２は、在場情報をデータベース３１に蓄積しておき、蓄積した在場情報を用いて、曜日ごと、または平日と休日との別ごとに、一定期間先までのオゾンの使用量を予測し、予測した結果に基づいて電気料金を考慮して一定期間内のコストを最小化するようにオゾンの貯蔵の計画を決定してもよい。例えば、制御部３２は、曜日ごとに、時間帯ごとの在場情報の平均値を算出し、予測対象日に対応する曜日の一日分の例えば３０分単位などの時間帯ごとの平均値を求め、時間帯ごとの平均値を予測対象日の在場情報の予測値とすることができる。または、制御部３２は、オゾン供給部４からオゾンの使用量の実績値を取得してデータベース３１に格納し、蓄積したオゾンの使用量の実績値を用いて、曜日ごと、または平日と休日との別ごとに、一定期間先までの使用量を予測して、予測した結果に基づいて電気料金を考慮して一定期間内のコストを最小化するようにオゾンの貯蔵の計画を決定してもよい。

なお、図５に示したオゾン供給部４の構成は一例であり、オゾンの貯蔵を行わずに、オゾンを発生させるオゾン発生装置を用いてもよい。

次に、本実施の形態のオゾン除菌装置２の動作について説明する。図６は、本実施の形態のオゾン除菌装置２における動作例を示すフローチャートである。図６に示すように、オゾン除菌装置２は、在場情報を取得する（ステップＳ１）。詳細には、情報取得部３３が、在場情報を取得し、取得した在場情報を制御部３２へ出力する。なお、情報取得部３３は、容積情報も取得するが、容積情報は、オゾン除菌装置２の設置後、レイアウト変更、移設などがない限り変更されるものではないため、すでに取得されて制御部３２が保持しているまたはデータベース３１に格納済であるとする。在場情報は、例えば、人感センサ７などから、定期的に送信されてもよいし、制御部３２が定期的に情報取得部３３に在場情報の取得を指示し情報取得部３３が指示に基づいて人感センサ７へ在場情報の送信を要求することで取得されてもよい。

オゾン除菌装置２は、人が存在しない時間が一定時間以上継続しているか否かを判断する（ステップＳ２）。詳細には、制御部３２が在場情報を用いて人が存在しない時間の継続時間をカウントしており、カウントしている時間が一定時間以上となったかを判断する。一定時間は、一時的に人が存在せずすぐに人が除菌対象空間６に戻るようなケースが想定される場合に、一時的な不在か否かを判定するために設定される。例えば、除菌対象空間６が、勤務時間帯の定められているオフィスなどであり、勤務時間帯には必ず人が１人以上存在するといった場合には、ステップＳ２は人が存在しないか否かの判断であってもよい。この場合、ステップＳ２における一定時間が０分に設定されることに相当する。

人が存在しない時間が一定時間以上継続している場合（ステップＳ２Ｙｅｓ）、オゾン除菌装置２は、オゾンを供給中であるか否かを判断する（ステップＳ３）。詳細には、制御部３２は、オゾン供給部４の運転モードを管理しており、現在のオゾン供給部４の運転モードを参照することでオゾンを除菌対象空間６に供給中であるか否かを判断する。運転モードは、例えば、オゾン供給を停止する供給停止モードと、第１濃度を目標値としてオゾンを供給する高濃度運転モードと、第２濃度を目標値としてオゾンを供給する低濃度運転モードとを含む。制御部３２は、オゾン供給の開始の指示、およびオゾン供給の停止の指示を行うたびに、現在の運転モードを更新する。なお、供給停止モードをさらに、オゾンを発生させて貯蔵する貯蔵モードと、オゾンを発生させない停止モードとに分け、制御部３２が、オゾン供給部４にオゾンの供給の停止を指示する際に、オゾンの貯蔵を行うか否かを指示するようにしてもよい。

オゾン供給中でない場合（ステップＳ３Ｎｏ）、オゾン除菌装置２は、第１濃度を目標値としてオゾンの供給の制御を開始する（ステップＳ５）。詳細には、制御部３２が、データベース３１に格納されている濃度情報を参照して無人の場合に対応するオゾン濃度の目標値である第１濃度を読み出し、第１濃度を目標値としてオゾンの供給を開始するようオゾン供給部４へ指示し、管理している運転モードを高濃度運転モードに更新する。また、このとき、換気設備５が運転されていない場合には、制御部３２は、換気設備５に運転開始を指示する制御信号を生成し、指令部３４を介して換気設備５へ送信する。これにより、オゾンが換気設備５により形成される気流に同伴されて除菌対象空間６に拡散される。ステップＳ５の後、オゾン除菌装置２は、在場情報取得タイミングであるか否かを判断し（ステップＳ７）、在場情報取得タイミングである場合（ステップＳ７Ｙｅｓ）にはステップＳ１からの処理が繰り返される。在場情報取得タイミングは、例えば、定められた周期ごとのタイミングである。在場情報取得タイミングでない場合（ステップＳ７Ｎｏ）、ステップＳ３からの処理が繰り返される。例えば、制御部３２の動作周期は、在場情報を取得する周期より短いとし、ステップＳ７は動作周期ごとに行われる。

オゾンを除菌対象空間６に供給中である場合（ステップＳ３Ｙｅｓ）、オゾン除菌装置２は、オゾン供給停止条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ４）。詳細には、例えば、制御部３２は、データベース３１に格納されているオゾン供給停止条件を示す情報を参照して、オゾン供給停止条件を満たすか否かを判断する。例えば、制御部３２は、上記式（１）により算出される現在のＣＴ値が、図３に例示した濃度情報に含まれる目標ＣＴ値を満たす場合に、オゾン供給停止条件を満たすと判断する。

オゾン供給停止条件を満たす場合（ステップＳ４Ｙｅｓ）、オゾン除菌装置２は、オゾンの供給を停止させる（ステップＳ６）。詳細には、制御部３２が、オゾン供給部４にオゾンの供給の停止を指示し、管理している運転モードを供給停止モードに更新する。ステップＳ６の後、オゾン除菌装置２は、処理をステップＳ７へ進める。

また、オゾン供給停止条件を満たさない場合（ステップＳ４Ｎｏ）、オゾン除菌装置２は、処理をステップＳ７へ進める。

また、人が存在しない時間が一定時間以上継続していない場合（ステップＳ２Ｎｏ）、オゾン除菌装置２は、オゾンを供給中であるか否かを判断する（ステップＳ８）。詳細には、制御部３２が運転モードを参照することでオゾンを除菌対象空間６に供給中であるか否かを判断する。

オゾン供給中でない場合（ステップＳ８Ｎｏ）、オゾン除菌装置２は、有人かつオゾン供給開始条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ１０）。詳細には、制御部３２が、在場情報が有人であることを示しているかを判断し、有人であることを示している場合、データベース３１に格納されているオゾン供給開始条件を示す情報を参照してオゾン供給開始条件を満たすか否かを判断する。

オゾン供給開始条件を満たす場合（ステップＳ１０Ｙｅｓ）、オゾン除菌装置２は、第２濃度を目標値としてオゾンの供給の制御を開始する（ステップＳ１１）。詳細には、制御部３２が、データベース３１に格納されている濃度情報を参照して有人の場合に対応するオゾン濃度の目標値である第２濃度を読み出し、第２濃度を目標値としてオゾンの供給を開始するようオゾン供給部４へ指示し、管理している運転モードを低濃度運転モードに更新する。また、このとき、換気設備５が運転されていない場合には、制御部３２は、換気設備５に運転開始を指示する制御信号を生成し、指令部３４を介して換気設備５へ送信する。ステップＳ１１の後、オゾン除菌装置２は、ステップＳ７と同様に、在場情報取得タイミングであるか否かを判断する（ステップＳ１２）。在場情報取得タイミングである場合（ステップＳ１２Ｙｅｓ）にはステップＳ１からの処理が繰り返される。在場情報取得タイミングでない場合（ステップＳ１２Ｎｏ）、ステップＳ８からの処理が繰り返される。

オゾン供給開始条件を満たさない場合（ステップＳ１０Ｎｏ）、オゾン除菌装置２は、処理をステップＳ１２に進める。

また、オゾンを供給中である場合（ステップＳ８Ｙｅｓ）、オゾン除菌装置２は、ステップＳ４と同様に、オゾン供給停止条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ９）。オゾン供給停止条件を満たす場合（ステップＳ９Ｙｅｓ）、ステップＳ６と同様にオゾンの供給を停止させ（ステップＳ１３）、処理をステップＳ１２に進める。オゾン供給停止条件を満たさない場合（ステップＳ９Ｎｏ）、オゾン除菌装置２は、処理をステップＳ１２に進める。

また、制御部３２は、過去の１か月、１年といった在場情報をデータベース３１に蓄積し、蓄積した在場情報を用いて、曜日ごと、または平日と休日とに分けて、時間帯ごとの在場情報の平均値を求め、当該平均値を用いてステップＳ２で用いる一定時間を決定してもよい。また、ステップＳ２の判断の代わりに、過去の在場情報の平均値を用いて長時間無人となる時間帯を求めてもよい。例えば、制御部３２は、過去の在場情報の平均値が夜間の２２時から翌朝６時までの間、０人すなわち無人である場合、この時間帯を高濃度オゾンの散布を許容する許容時間帯とし、ステップＳ２では、許容時間帯内でありかつ人が存在しないか否かを判断してもよい。これにより許容時間帯以外で人が存在しない場合には、ステップＳ２ではＮｏと判断されることになり、一時的な不在時に高濃度オゾンの散布が行われることを防ぐことができる。

本実施の形態のオゾン除菌装置２は、以上で例示した処理により、低濃度のオゾン供給と高濃度のオゾン供給とを実施することで、有人／無人時のいずれに対しても適切な除菌条件を自動的に実現するハイブリッド制御を行うことができる。これにより、オゾンの人への悪影響を避けつつウイルスを効率的に除菌することができる。

また、換気設備５の風向および風量のうち少なくとも一方を制御することが可能な場合、オゾン除菌装置２の制御装置３が、在場情報を用いて、除菌対象空間６内の各エリアにおける人の人数に応じて送風制御を行ってもよい。例えば、制御装置３は、各エリアにおける人の人数に応じて換気設備５の風向および風量のうち少なくとも一方を制御するようにしてもよい。各エリアは、除菌対象空間６内の局所空間である。エリアは、除菌対象空間６を分割した複数の空間であり、あらかじめ定めておく。エリアを、ユーザの設定により、変更可能としてもよい。制御装置３は、例えば、他の局所空間に比べて人数の多いエリアすなわち人が密集しているエリアがある場合には、当該局所空間へ向けてオゾンを同伴した風が送られるように換気設備５を制御する。

詳細には、例えば、人感センサ７として赤外画像を取得可能なセンサを用いて、人感センサ７により取得された赤外画像における人の位置と局所区間（エリア）とをあらかじめ対応づけておく。そして、オゾン除菌装置２の制御部３２は、画像内における各エリアに対応する範囲内で検出された人の数を求める。または、人感センサ７をエリアごとに設けて、人感センサ７がそれぞれ検出された人の数を対応するエリアにおける人の数としてもよい。赤外画像に限らず、カメラ画像などが用いられる場合も同様である。制御装置３は、例えば、このようにして求めたエリアごとの人数に応じて風向および風量のうち少なくとも一方を制御する。

図７は、本実施の形態における送風制御手順の一例を示すフローチャートである。図７に示した処理は、例えば、運転モードが高濃度運転モードであるとき、および運転モードが低濃度運転モードであるときに実施される。オゾン除菌システム１は、図６のステップＳ１と同様に在場情報を取得する（ステップＳ２１）。次に、オゾン除菌システム１は、人が密集するエリア（領域）があるか否かを判断する（ステップＳ２２）。詳細には、制御部３２が、在場情報を用いてエリアごとの人の人数を求め、他のエリアより人数の多いエリアがあるか否かを判断する。例えば、制御部３２は、エリアごとの人数の平均値を求め、平均値から例えば一定比率以上乖離しているエリアを人が密集するエリアとしてもよいし、エリア内の人数の閾値を定めておき、エリア内の人数が閾値を超えたエリアを人が密集するエリアとしてもよい。

人が密集するエリアが有る場合（ステップＳ２２Ｙｅｓ）、オゾン除菌システム１は、密集するエリアに送風する（ステップＳ２３）。詳細には、制御部３２は、換気設備５が給気するオゾンを同伴した気流の向きすなわち風向を制御することで、オゾンを同伴した風が、人が密集するエリアに送られるようにしてもよいし、人が密集するエリアへのオゾンを同伴した風の風量を増やすように制御してもよいし、風向を人が密集するエリアへ向けかつ当該エリアへの風量を増加させてもよい。例えば、図４に示した配置例の場合、制御部３２は、エリアに対応する換気装置８を介して、人が密集しているエリアに対応する給気グリル８３－１～８３－３の風向を制御することで当該エリアにオゾンを同伴した風を向けるようにしてもよいし、人が密集しているエリアに対応する給気グリル８３－１～８３－３の風量を増やすことで当該エリアにオゾンを同伴した風を向けるようにしてもよいし、これらの両方の制御を行ってもよい。

ステップＳ２３の後、オゾン除菌システム１の制御部３２は、在場情報取得タイミングであるか否かを判断し（ステップＳ２４）、在場情報取得タイミングでない場合（ステップＳ２４Ｎｏ）、ステップＳ２４を再度実施する。在場情報取得タイミングである場合（ステップＳ２４Ｙｅｓ）、制御部３２は、ステップＳ２１からの処理を再度実施する。また、人が密集するエリアがない場合（ステップＳ２２Ｎｏ）、オゾン除菌システム１は、処理をステップＳ２４へ進める。

図７に示した処理は、例えば、高濃度運転モードまたは低濃度運転モードにおいて、図６に示した処理を並行して行われる。このように、本実施の形態では、在場情報を用いて、除菌対象空間６内に人が密集する領域があると判断すると、当該領域へ向けてオゾンが同伴された空気が送られるように換気設備５が形成する気流の風向を制御する。このため、ウイルス量が増加する可能性が高いエリアに効率的にオゾンを散布することができる。

また、オゾン除菌装置２が、複数の除菌対象空間６にオゾンを供給してもよい。この場合、オゾン除菌装置２は、除菌対象空間６ごとの人の数または人の密度に応じて除菌の優先度を決定してもよい。例えば、オゾン除菌装置２は、複数の除菌対象空間６の全てに同時に目標値となるオゾン濃度のオゾンを供給できない場合には、人の数または人の密度が多い除菌対象空間６から順に除菌を行うようにしてもよい。また、例えば、後述するようにオゾンを貯蔵する場合、オゾン除菌装置２は、貯蔵されているオゾンの残量が閾値以下であり、全ての除菌対象空間６の除菌に要する量を供給することができない場合、人の数または人の密度が多い除菌対象空間６を優先して除菌するようにしてもよい。

次に、本実施の形態の制御装置３およびオゾン供給部４における制御部４４のハードウェア構成について説明する。制御装置３および制御部４４は、それぞれ処理回路により実現される。この処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、プロセッサを備える制御回路であってもよい。専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、復号回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、または、これらを組み合わせたものが該当する。

図８は、本実施の形態の制御回路の構成例を示す図である。制御装置３および制御部４４を実現する処理回路は、例えば、図８に示す制御回路であってもよい。図８に示す制御回路は、コンピュータであり、プロセッサ１０１、メモリ１０２および通信回路１０３を備える。

演算装置であるプロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などである。記憶部であるメモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、およびＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、などが該当する。通信回路は、通信を行うことが可能な送受信機である。

制御装置３および制御部４４が、それぞれ図８に示した制御回路により実現される場合、制御装置３および制御部４４のそれぞれの機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアの組み合わせにより実現される。ソフトウェア、ファームウェアはプログラム（コンピュータプログラム）として記述され、メモリ１０２に記憶され、メモリ１０２が記憶するプログラムをプロセッサ１０１が読みだして実行することにより制御装置３および制御部４４のそれぞれの機能が実現される。また、プロセッサ１０１によってプログラムが実行される中でデータを記録する際には、メモリ１０２にデータが保持される。このプログラムは記憶媒体であるプログラム記憶媒体によって提供されてもよいし、通信媒体などによって提供されてもよい。また、制御回路は、さらに、入力部、表示部を備えていてもよい。

また、制御装置３および制御部４４は、専用のハードウェアである処理回路と、図８に示した制御回路との組み合わせにより実現されてもよい。

図１に示した制御装置３のうち制御部３２は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、データベース３１は、メモリ１０２の一部である。情報取得部３３および指令部３４は、通信回路１０３により実現される。なお、情報取得部３３の実現には、図示しない入力部も用いられてもよい。

本実施の形態のプログラムは、例えば、コンピュータシステムに、除菌対象空間６内に気流を形成するステップ、気流に同伴させてオゾンを除菌対象空間６内に供給するステップと、中大規模空間内の人の数を示す在場情報を用いて、気流とオゾンの供給量とのうち少なくとも一方を制御するステップと、を実行させる。

なお、上述した図４では、換気設備５として換気装置８が用いられる例を示したが換気設備５は空気調和機でもよく、またオゾン除菌装置２の設置場所も図４に限定されない。

図９は、換気設備５として空気調和機を用いる場合の本実施の形態のオゾン除菌システム１の配置例を示す模式図である。図９に示した例では、ボイラー、冷凍機などである熱源機１０を熱源として用いる空気調和機９を換気設備５として用いる。空気調和機９は、図４に示した換気装置８と同様に、還気ダクト８１と給気ダクト８２とに接続される。給気グリル８３－１～８３－３および還気グリル８４に関しては図４に示した例と同様であるため説明を省略する。空気調和機９は、暖房時には、熱源機１０により生成された温水を用いて外気および除菌対象空間６からの還気を加熱することで温風を生成し、生成した温風を給気ダクト８２および給気グリル８３－１～８３－３を介して除菌対象空間６へ供給する。空気調和機９は、冷房時には、熱源機１０により生成された冷水を用いて外気および除菌対象空間６からの還気を冷却することで冷風を生成し、生成した冷風を給気ダクト８２および給気グリル８３－１～８３－３を介して除菌対象空間６へ供給する。

図９に示した例においても、図４に示した例と同様に、オゾン除菌装置２のオゾン供給部４は、給気ダクト８２にオゾンを供給する。これにより、空気調和機９が生成する気流にオゾンが同伴されて、除菌対象空間６に供給される。図９に示した例では、オゾン除菌装置２の制御装置３は、空気調和機９に制御信号を送信することで、図４に示した例と同様に給気グリル８３－１～８３－３の風向および風量のうち少なくとも一方を制御する。また、オゾン除菌装置２の制御装置３は、無人環境下における高濃度オゾンによる除菌を終了した後には、排気を促進するよう空気調和機９へ指示してもよい。

図１０は、換気設備５として統合方式の空気調和機を用いる場合の本実施の形態のオゾン除菌システム１の配置例を示す模式図である。図１０に示した例では、オゾン除菌システム１は、換気設備５として、換気装置８ａと、室外機９２および室内機９３－１～９３－２で構成される空気調和機と、換気空調コントローラ９４を備える。換気空調コントローラ９４は、室外機９２および室内機９３－１～９３－２を制御する。

図１０に示した空気調和機においては、図示を省略した冷媒管により室外機９２と室内機９３－１～９３－２との間で冷媒が循環する。冷房時には、室外機９２が冷媒と外気との間で熱交換することで温風を排出するとともに冷媒を冷却し、室内機９３－１～９３－２が冷却された冷媒と除菌対象空間６内の空気との間の熱交換により除菌対象空間６内の空気を冷却して除菌対象空間６へ供給する。暖房時には、室外機９２が冷媒と外気との間で熱交換することで冷風を排出するとともに冷媒を加熱し、室内機９３－１～９３－２が加熱された冷媒と除菌対象空間６内の空気との間の熱交換により除菌対象空間６内の空気を加熱して除菌対象空間６へ供給する。換気装置８ａは、還気ダクト８１と給気ダクト８２とに接続されて、換気を行う。

図１０に示した例では、オゾン除菌装置２は、除菌対象空間６内に設置され、室内機９３－１～９３－２および換気装置８ａにより形成される気流に同伴させてオゾンを排出する。図１０に示した例では、オゾン除菌装置２の制御装置３は、換気空調コントローラ９４へ風向および風量のうち少なくとも一方を指示する制御信号を送信することで、換気空調コントローラ９４を介して室内機９３－１～９３－２および換気装置８ａの風向および風量のうち少なくとも一方を制御する。また、オゾン除菌装置２の制御装置３は、無人環境下における高濃度オゾンによる除菌を終了した後には、換気空調コントローラ９４へ排気を促進するよう指示してもよい。また、図１０に示した例では、オゾン除菌システム１は、室内機９３－１～９３－２のそれぞれが空調制御のために備える人感センサ７を用いて在場情報を取得する。このように、空気調和機が備える人感センサを上述したオゾン散布の制御のための人感センサ７として流用することができる。なお、この例に限定されず、人感センサ７を室内機９３－１～９３－２とは別に設置してもよい。

図１１は、オゾン除菌装置２を可搬式とした本実施の形態のオゾン除菌システム１の配置例を示す模式図である。図１１に示した例では、空気調和機９は、図９に示した例と同様に、還気ダクト８１と給気ダクト８２とに接続され、熱源機１０を用いて空調制御を行う。図９に示した例と重複する部分の説明は省略する。図１１に示した例では、各装置との間で通信を行うことが可能な接続装置１１を備える。また、図１１に示した例では、可搬式のオゾン除菌装置２が、除菌対象空間６内に設置され、空気調和機９により形成される気流、すなわち給気グリル８３－１～８３－３から給気される空気の気流に同伴させてオゾンを排出する。図１１に示した例では、オゾン除菌装置２の制御装置３は、接続装置１１を介して空気調和機９へ制御信号を送信することで、空気調和機９を介して給気グリル８３－１～８３－３の風向および風量のうち少なくとも一方を制御する。また、オゾン除菌装置２の制御装置３は、無人環境下における高濃度オゾンによる除菌を終了した後には、接続装置１１を介して空気調和機９へ排気を促進するよう指示してもよい。

なお、図４，９～１１に示した例はそれぞれ一例であり、換気、空気調和の方式、および各装置の配置は、これらの例に限定されない。除菌対象空間６の容積、用途、使用状況などに応じて換気、空気調和の方式、および各装置の配置は適宜選択されればよい。また、図９および図１１の例においても、それぞれ空気調和機９とは別に空気調和機９を制御するコントローラが設けられ、オゾン除菌装置２の制御装置３が当該コントローラに制御信号を送信することで空気調和機９を制御してもよい。また、上述した人の数に応じた風向、風量の制御は行わなくてもよく、換気設備５は、オゾンを排出可能なように少なくとも排気が可能であればよい。

また、換気設備５は、上述した空気調和機、換気装置に限定されず、サーキュレータ、エア搬送用ファンなどであってもよい。ただし、サーキュレータ、エア搬送用ファンなどの気流を形成する装置を使用する場合には、排気口を設けるなど、別途排気手段が設けられる。また、オゾン除菌装置２にサーキュレータ、エア搬送用ファンなどを内蔵させて、換気設備５によるオゾンの拡散を支援してもよい。

なお、換気設備５とオゾン除菌装置２との導入は同時に行われる必要はなく、例えば、換気設備５が既に設けられている場合に、オゾン除菌装置２を後から追加するなどのように、換気設備５とオゾン除菌装置２とを独立して導入してもよい。また、換気設備５とオゾン供給４が既に設けられている場合などに、制御装置３を導入することで、本実施の形態のオゾン除菌システム１としてもよい。これにより、既存の設備を流用することができコストを抑制することができる。

また、オゾンを用いた除菌の制御を行う制御装置３を空気調和機内に設けてもよい。図１２は、制御装置３を空気調和機内に設けた本実施の形態のオゾン除菌システム１の配置例を示す模式図である。図１２に示した例では、図９に示した例と同様に、オゾン供給部４が給気ダクト８２にオゾンを供給する。空気調和機９ａは、図９に示した空気調和機９に制御装置３が追加されたものである。制御装置３は、図１および図９などに示したオゾン除菌装置２における制御装置３と同様である。ただし、この例では、制御装置３は、空気調和機９ａ内で空調制御部９１と情報をやりとりすることで空気調和機９ａの風向、風量などを制御し、人感センサ７から取得された在場情報を空気調和機９ａの空調制御部９１を介して受け取る。また、制御装置３とオゾン供給部４とが通信機能を有し、制御装置３はオゾン供給部４へ制御信号を送信することで、オゾンの供給を制御する。図１２に示した例では、空気調和機と制御装置３とを実現する制御回路を共用してもよい。これにより、ハードウェア資源を有効に活用することができる。なお、図１２に示した例では、図９に示した空気調和機９が制御装置３を備えたが、図４に示した換気装置８、図１０に示した換気空調コントローラ９４が制御装置３を備えてもよい。また、図１１に示した空気調和機９が制御装置３を備え、オゾン供給部４を可搬式としてもよい。

以上のように、本実施の形態のオゾン除菌システム１は、換気設備５と連携して、換気設備５が形成する気流を用いてオゾンを拡散させるため、除菌対象空間６全体に偏りを抑制してオゾンを拡散することができる。特に、これにより、オゾン除菌システム１として一体化して提供することで、換気設備５とオゾン除菌装置２とを個別に設置する場合に比べて給気ダクト８２に後からオゾン除菌のための工事を行う必要がなく設置工事を効率的に行うことができ、また、換気設備５にオゾン除菌のために適した風向制御モードを設定しておくなどオゾン除菌を考慮した気流制御を行うことも可能となる。また、換気設備５、および還気ダクト８１および給気ダクト８２にもオゾンが拡散されるため、これらの設備におけるウイルス付着防止効果、防カビ効果、防臭効果が得られ、設備の衛生維持管理にも貢献することができる。また、本実施の形態では、上述したように、有人であるか無人であるかに応じてオゾンの濃度を設定し、有人下および無人下の両方でウイルスの除菌を行うことが可能である。このため、人の出入りが多い空間、多くの人数を収容可能な空間などにおいても、効率的に除菌を行うことができる。さらに、無人下では高濃度オゾンにより短時間でウイルス量を大幅に低減させることができるため、有人下における除菌が低濃度オゾンによって行われてもウイルス量を低い状態で保つことができる。このため、作業者による消毒作業の負担が軽減されるとともに、消毒作業を行う作業者の感染リスクも低減される。また、オゾン除菌は自動で行われるため、原則、オゾン除菌のための作業者の確保は不要である。

また、ウイルス等を除菌システム内に吸引して除菌する方式も知られているが、この方式では除菌対象空間６内を局所的に除菌することはできるものの中大規模空間である除菌対象空間６全体の除菌には適さない。本実施の形態では、オゾンを除菌対象空間６に散布する方式であるため、除菌対象空間６を一括して効率的に除菌することができる。

また、オゾン供給部４に、オゾンと酸素とを分離してオゾンを貯蔵するオゾン貯蔵部４３を設けることで、オゾン発生の原料ガスとして酸素ガスが使用でき、コストを抑制して酸素を原料ガスとしてオゾンを生成することができるため、窒素酸化物を大幅に低減することができ、人および環境への悪影響を防止することができる。また、単位時間あたりのオゾン発生容量が小さい場合においても、積算されたオゾン発生時間で得られるオゾンをほぼすべてオゾン貯蔵部４３に貯蔵しておくことが可能になる。言い換えれば、オゾン貯蔵部４３を備えることにより、生成したオゾンを逐一、貯蔵、蓄積していくため、オゾン発生部４２を小型、小容量化することができる、また、オゾン貯蔵部４３を備えることで、オゾンガスを自由に貯蔵できるので、オゾンをオンデマンド（好きな時、好きな量)で、かつ複数の除菌対象空間６に供給することもでき、除菌対象空間６の除菌以外の用途にも任意のタイミングでオゾンを用いることができる。また、例えば、低電気料金時間帯に一括して生成したオゾンを貯蔵し、高電気料金時間帯にはオゾン発生部４２の動作を停止して貯蔵したオゾンを放出することでコストを抑制することができる。また、生成したものの使用しなかった余剰オゾンを排気することなく貯蔵し、次の必要タイミングで放出、使用するなどオゾン利用の高効率化、低コスト化が期待できる。

実施の形態２．
図１３は、実施の形態２にかかるオゾン除菌システムの構成例を示す図である。図１３に示すように、本実施の形態のオゾン除菌システム１ａは、実施の形態１のオゾン除菌装置２の代わりにオゾン除菌装置２ａを備える。オゾン除菌装置２ａは、実施の形態１の制御装置３の代わりに制御装置３ａを備える。実施の形態１と同様の機能を有する構成要素は実施の形態１と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

本実施の形態のオゾン除菌装置２ａは、実施の形態１と同様に、在場情報を用いて、無人下における高濃度オゾンによる除菌と、有人下における低濃度オゾンによる除菌とを実施可能である。本実施の形態のオゾン除菌装置２ａは、さらに、除菌対象空間６の開放度、密閉度などに関する情報を含む建物施設情報、除菌対象空間６の湿度、温度などを示す空間環境情報、ウイルスの不活化率を示す指標である不活化指標を取得し、これらの情報を用いてオゾン供給部４および換気設備５を制御する。不活化指標は、例えば、色の変色によりＣＴ値を示すシートを除菌対象空間６に設置することで取得されてもよいし、ウイルスの不活化率そのものを示すセンサを除菌対象空間６に設置することで取得されてもよい。また、不活化指標としてオゾン濃度が計測されてもよいし、不活化指標に加えてオゾン濃度も計測されてオゾン除菌装置２ａへ入力されてもよい。不活化指標としてオゾン濃度が計測される場合には、例えば、定められた値以上のオゾン濃度が計測されると、オゾン除菌装置２ａは、ＣＴ値のＴの計測を開始することでＣＴ値を算出する。複数の計測装置によりオゾンが検出される場合には、全ての計測装置が定められた値以上のオゾン濃度が計測されたときをＣＴ値の起点としてもよいし、いずれか１つの計測装置が定められた値以上のオゾン濃度が計測されたときをＣＴ値の起点としてもよい。

また、本実施の形態のオゾン除菌装置２ａは、除菌対象空間６への出入りに用いられる扉、電動シャッターなどの建物設備１２に対して、扉の電子錠の施錠／解錠、電動シャッターの開閉などを指示することができる。本実施の形態のオゾン除菌システム１ａは、除菌対象空間６に対応する建物を管理する様々な情報を用いてオゾン散布の制御を行うことで、除菌対象空間６に全体の効率的なウイルスの除菌を実現することができる。また、高濃度オゾンによる除菌中には、オゾン除菌装置２ａの制御装置３ａは、除菌対象空間６への人の入口を閉じるように建物設備１２を制御することで、高濃度オゾンの環境に人が立ち入ることを防ぐことができる。例えば、高濃度オゾンによる除菌中には、オゾン除菌装置２ａは、建物設備１２の扉の電子錠を施錠する、電動シャッターを閉じるといった制御を行う。すなわち、制御装置３ａは、第１濃度でオゾンを供給している間、除菌対象空間６の入口に設けられた扉またはシャッターを閉めたままとするよう制御する。

図１３に示すように、オゾン除菌装置２ａの制御装置３ａは、データベース３１、制御部３２ａ、情報取得部３３ａ、フィードバック情報取得部３９、指令部３４およびモデル記憶部３５を備える。また、制御部３２ａは、モデル生成部３６、制御モード設定部３７および供給制御部３８を備える。

データベース３１は、実施の形態１と同様に各種情報を記憶するが、本実施の形態では、データベース３１には、さらに、ウイルス種を推定するための情報なども格納される。情報取得部３３ａは、建物施設情報、空間環境情報、在場情報および容積情報を取得し、取得した情報をモデル生成部３６および制御モード設定部３７へ出力する。フィードバック情報取得部３９は、不活化指標を取得し、供給制御部３８へ出力する。なお、情報取得部３３ａがフィードバック情報取得部３９の機能を有し、情報取得部３３ａとフィードバック情報取得部３９とが一体化されていてもよい。

制御部３２ａのモデル生成部３６は、在場情報、建物施設情報および空間環境情報のなかから、特徴量として用いられる情報を抽出し、抽出した特徴量と、正解データとして与えられる換気設備５の適切な気流制御モードとを用いて、換気設備５の気流制御モードを決定するための学習済モデルを生成し、学習済モデルをモデル記憶部３５に格納する。この学習済モデルは、上述した開閉設備の開閉状態を示す情報と在場情報とのうち少なくとも一方である特徴量と、除菌対象空間６におけるオゾン濃度の偏りを抑制する気流の制御内容を示す気流制御モードとを含むデータセットを教師データとして機械学習により学習された学習済モデルである。特徴量は、例えば、在場情報、建物施設情報および空間環境情報の全てを用いてもよいし、建物施設情報の開放度、密閉度などに関する情報のみを用いてもよい。建物施設情報の開放度、密閉度などに関する情報は、除菌対象空間６が外部と連通する可能性のある窓、扉、シャッター、換気口といった開閉により除菌対象空間６と外部とを連通させるか否かを変更可能な開閉設備各設備の開閉状態がそれぞれ示される情報である。また、開と閉との別だけでなく開度を調整可能な設備に関する建物施設情報については開度が含まれていてもよい。また、ここでは、学習済モデルは、除菌対象空間６ごとに生成される前提とするため、容積情報は固定とし特徴量に含めないが、複数の除菌対象空間６で学習済モデルを共用したり容積情報が変更になったりといった可能性のある場合には、特徴量に容積情報を含めてもよい。

正解データは、例えば、特徴量である在場情報、建物施設情報および空間環境情報などを、ある状態に設定し、換気設備５における風向、風量などの気流に関する気流制御モードを複数用意し、各気流制御モードにおいて不活化指標を除菌対象空間６における複数の箇所で取得する。そして、当該状態ごとに、不活化指標を用いて、ウイルスの不活化率が、各場所で偏りなくかつ目標値となるような気流制御モードを求める。特徴量を変更して複数の状態に関して、上記と同様に気流制御モードを求めることで、状態ごと、すなわち特徴量の値の組み合わせごとに、除菌対象空間６の空間全体でウイルスの不活化率を満たすような正解データである気流制御モードを求めることができる。

正解データを求めるために用いる不活化指標は、フィードバック情報取得部３９によってオゾン除菌装置２ａの通常運用中に取得される不活化指標であってもよいし、通常運用中に取得される不活化指標に加えて、除菌対象空間６内の多くの場所で取得された不活化指標を用いてもよい。また、不活化指標としてＣＴ値を用いることとし、オゾン濃度を計測する計測器を除菌対象空間６内の複数の箇所に設置し、オゾン濃度の計測値と計測周期分の時間とを乗算した値の一定期間分の合計値を不活化指標として用いてもよい。一定期間は、例えば、オゾン除菌装置２ａが、ＣＴ値の目標値を、除菌の際に設定するオゾン濃度の目標値で割った時間である。なお、不活化指標の一例であるＣＴ値の目標値は後述するようにウイルス種によっても異なる場合もあるが、正解データの算出に用いる場合は均一な不活化が行えるかの目安として用いるだけであるため、主要なウイルス種に対応する任意の目標値を設定すればよい。実施の形態１と同様に、オゾン除菌装置２ａは、有人であるか無人であるかによってオゾン濃度の目標値を定めてオゾンを散布するが、除菌対象空間６の構造、扉、窓、シャッターなどの開閉設備の開閉状態によっては除菌対象空間６内の全ての場所で均一にオゾンが拡散されない場合もある。このため、本実施の形態では、オゾン除菌装置２ａが、これらの状態に応じて、各場所において不活化指標が目標値以上となるように、換気設備５の気流制御モードを決定することで、除菌対象空間６内の全ての場所におけるウイルスの不活化率を均一にし、また全ての場所でウイルス量を低減させることができる。

制御モード設定部３７は、対象日時に対応する特徴量を学習済みモデルに入力することで、除菌対象空間６におけるオゾン濃度の偏りを抑制する気流制御モードを推論し、推論した気流制御モードに基づいて換気設備５の気流を制御する。詳細には、制御モード設定部３７は、モデル記憶部３５から学習済モデルを読み出し、制御対象日時における特徴量を、学習済モデルへ入力することで気流制御モードを取得し、取得した気流制御モードと在場情報とを供給制御部３８へ通知する。また、制御モード設定部３７は、空間環境情報とデータベース３１に格納されている情報とを用いて、除菌対象空間６に多く存在するウイルスのウイルス種を推定し、推定したウイルス種に応じて不活化指標の目標値である目標不活化指標を設定し、設定した目標不活化指標を供給制御部３８へ通知する。

供給制御部３８は、制御モード設定部３７から通知された気流制御モードにしたがって、換気設備５の風量、風向などを制御するための制御信号を生成し、指令部３４を介して制御信号を換気設備５へ送信する。また、供給制御部３８は、実施の形態１と同様に、図６に示した処理を実施するが、このとき、供給制御部３８は、供給するオゾンの量をフィードバック情報取得部３９から受け取った不活化指標を用いて制御する。例えば、供給制御部３８は、実施の形態１のＣＴ値の代わりに不活化指標を用いて除菌停止の判断を行う。また、オゾン濃度を検出するセンサが除菌対象空間６に設けられる場合には、フィードバック情報取得部３９からオゾン濃度を受け取り、受け取ったオゾン濃度と目標のオゾン濃度との差に基づいてフィードバック制御を行う。また、供給制御部３８は、学習済モデルの入力データとなる特徴量として在場情報が含まれていない場合には、実施の形態１の図７に示した在場情報に基づく風向、風量の制御を行う。なお、本実施の形態において、学習済モデルの入力データとなる特徴量として在場情報が考慮されている場合には、実施の形態１の図７に示した在場情報に基づく風向、風量の制御を行わなくても在場情報に応じた気流の制御は行われるが、この制御に加えてさらに実施の形態１の図７に示した在場情報に基づく風向、風量の制御を行ってもよい。

なお、ここでは、正解データを含む教師データを用いて教師あり学習を行う例を記載するが、学習済モデルは教師あり学習に限らず強化学習などにより行われてもよい。強化学習を用いる場合には、例えば、状態変数として上記特徴量を用い、行動を気流制御モードとし、報酬については、例えば不活化指標の目標値との差が小さいほど報酬を高くするといった方法が考えられる。なお、機械学習の具体的なアルゴリズムはこれらの例に限定されない。

図１４は、本実施の形態のオゾン除菌システム１ａの配置例を示す模式図である。この例では、換気設備５として実施の形態１の図９と同様の空気調和機９を用いる例を示している。図９と重複する部分の説明は省略する。図１４に示した例では、建物設備１２の一例として、除菌対象空間６への出入り口に設けられる扉１６を例示している。なお、図１４では扉１６を１つ図示しているが扉１６は複数であってもよい。扉１６は図示を省略した電子錠を有し、除菌対象空間６が設けられる建物におけるセキュリティ管理システム１７により電子錠の施錠と解錠とが制御される。また、図１４に示した例では、除菌対象空間６への入退室を管理する入退室管理システム１８が設けられている。入退室管理システム１８は、例えば、顔認証、指紋認証、手のひら静脈認証、網膜認証などの生体認証、映像監視カメラ、カードリーダーなどによる認証などにより、除菌対象空間６へ入室する人を管理するとともに、退室する人も管理する。なお、図示は省略するが入退室管理システム１８における認証に用いられる認証器などが除菌対象空間６の扉１６の外側などに設けられており、入退室管理システム１８は認証器によって取得された情報を用いて認証を行う。

入退室管理システム１８は、入退出に関する情報を管理し、管理している入退出に関する情報を在場情報としてオゾン除菌装置２ａへ送信してもよいし、入退出情報から算出される除菌対象空間６の在場人数を在場情報としてオゾン除菌装置２ａへ送信してもよい。入退出に関する情報は、例えば、入室および退室の人数を示す情報である。また、セキュリティ管理システム１７が、図示しない監視カメラによって取得した画像を在場情報としてオゾン除菌装置２ａへ送信してもよい。セキュリティ管理システム１７は、扉１６の開閉の状態を示す情報を建物施設情報としてオゾン除菌装置２ａへ送信する。また、セキュリティ管理システム１７は、図示しない窓、換気口などの開閉状態を管理していてもよく、この場合、これらの情報も建物施設情報としてオゾン除菌装置２ａへ送信する。なお、図１４に示した例では、セキュリティ管理システム１７および入退室管理システム１８を、除菌対象空間６内に設けているが、セキュリティ管理システム１７および入退室管理システム１８は、除菌対象空間６外に設けられていてもよい。

また、図１４に示した例では、温度および湿度を検出する温湿度検出器１４が除菌対象空間６内に設けられている。温湿度検出器１４は、空気調和機９における空調制御に用いられるものであってもよいし、空気調和機９における空調制御に用いられるものとは別に設けられてもよい。温湿度検出器１４は、検出した温度および湿度を空間環境情報としてオゾン除菌装置２ａへ送信する。

また、図１４に示した例では、不活化指標を取得する不活化検知器であるウイルス不活化検知器１５が除菌対象空間６内に設けられている。ウイルス不活化検知器１５は例えば、ＣＴ値に応じて色が変色するシートなどであってもよいし、ウイルスの不活化自体を検出するものであってもよい。ＣＴ値に応じて色が変色するシートを用いる場合、ウイルス不活化検知器１５は、当該シートを撮像する撮像部も備え、オゾン除菌装置２ａの供給制御部３８は、撮像部からシートを撮像した画像を受信し、受信した画像を画像処理することで色に応じたＣＴ値を算出する。例えば、あらかじめＣＴ値の複数の値ごとに基準画像を撮像しておきデータベース３１に格納しておき、供給制御部３８は、データベース３１から各基準画像を読み出して、基準画像と撮像部から受信した画像とを比較し、撮像部から受信した画像との差が最も小さい基準画像に対応するＣＴ値を求める。なお、ＣＴ値に応じて色が変色するシートを用いる場合のＣＴ値の算出方法はこの例に限定されない。なお、上述したシートはＣＴ値が定められた値に達すると色が変わらなくなる。このため、シートの色が変わらなくなると作業者により新しいものに交換されてもよいし、定期的に作業者により新しいものに交換されてもよい。本実施の形態においても、図２に示したように無人下では高濃度オゾンにより除菌を行うため、例えば、夜間などに除菌が終了する。このため、例えば、朝の始業時に上記シートの交換が行われる。

図１４に示した例では、オゾン除菌装置２ａは、入退室管理システム１８、セキュリティ管理システム１７および人感センサ７のうち少なくとも１つから得られた在場情報を用いて、実施の形態１の図６に示した処理を実施する。また、図１４に示した例では、オゾン除菌装置２ａは、在場情報、セキュリティ管理システム１７から取得する建物施設情報および、温湿度検出器１４から取得した空間環境情報のうち少なくとも１つの特徴量と上述した正解データとを教師データとして用いて、適切な気流制御モードを決定するための学習済モデルを生成する。そして、オゾン除菌装置２ａは、この学習済モデルに制御対象時点の特徴量を入力することで適切な気流制御モードを求め、求めた気流制御モードに従って空気調和機９に制御信号を送信することで、給気グリル８３－１～８３－３から給気される空気の気流を制御する。これにより、除菌対象空間６の扉１６の開閉状態、在場人数に応じて適切に気流を制御することができるため、空気調和機９によって形成される気流に同伴されるオゾンを除菌対象空間６内に均一に散布することができる。また、オゾン除菌装置２ａは、高濃度オゾンの供給中に、セキュリティ管理システム１７を介して扉１６の電子錠を施錠するように制御することで、高濃度オゾンの供給中に除菌対象空間６内への人の立ち入りを防止することができる。

次に、本実施の形態の動作について説明する。図１５は、本実施の形態におけるモデル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５に示すように、オゾン除菌装置２ａは、特徴量と正解データを含む教師データを取得する（ステップＳ３１）。詳細には、情報取得部３３ａが、建物施設情報、空間環境情報および在場情報のうちの少なくとも１つである特徴量と当該特徴量に対応する正解データである気流制御モードとを取得し、モデル生成部３６へ出力する。情報取得部３３ａは、特徴量と正解データとで構成される組を複数組取得する。なお、正解データについては、図示しない情報取得部３３ａとは別の入力部によって取得されてもよい。

次に、オゾン除菌装置２ａは、学習済モデルを生成し（ステップＳ３２）、生成した学習済モデルを記憶する（ステップＳ３３）。詳細には、ステップＳ３２では、モデル生成部３６が、複数組の特徴量と正解データとを用いて教師あり学習により学習済モデルを生成する。ステップＳ３３では、モデル生成部３６が、生成した学習済モデルをモデル記憶部３５に格納する。

教師あり学習のアルゴリズムとしては、例えば、ニューラルネットワーク（深層学習を含む）を用いることができるが、これに限らず、決定木、重回帰、ランダムフォレスト、などでもよく、どのようなものを用いてもよい。ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、および複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。

図１６は、ニューラルネットワークの一例を示す模式図である。例えば、図１６に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層（Ｘ１－Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１－ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１－Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１－ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１－Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１と重みＷ２の値によって変わる。

本実施の形態においては、入力層に上述した教師データの特徴量が入力されたときの出力層からの出力が正解データに近づくように、重みＷ１と重みＷ２を調整することで、特徴量と正解データとの関係が学習される。

次に、本実施の形態における学習済モデルを用いたオゾン供給の制御パラメータ決定手順について説明する。図１７は、本実施の形態のオゾン供給の制御パラメータ決定手順の一例を示すフローチャートである。図１７に示した処理は、図６に示した処理と並行して行われる。図１７に示すように、オゾン除菌装置２ａは、空間環境情報、在場情報、建物施設情報および不活化指標を取得する（ステップＳ４１）。詳細には、情報取得部３３ａが、建物施設情報、空間環境情報および在場情報を取得し、制御モード設定部３７および供給制御部３８へ出力し、フィードバック情報取得部３９が不活化指標を取得して制御モード設定部３７および供給制御部３８へ出力する。

オゾン除菌装置２ａは、空間環境情報を用いてウイルス種を推定し、ウイルス種に応じた目標不活化指標を設定する（ステップＳ４２）。詳細には、制御モード設定部３７が、空間環境情報と、季節とを用いて除菌対象空間６内に存在するウイルスのウイルス種を推定し、推定したウイルス種に応じて目標不活化指標を設定する。例えば、制御モード設定部３７が、データベース３１に格納されているウイルス対応情報を読み出し、空間環境情報と制御対象時点の季節とを用いて、制御対象時点のウイルス種を推定する。そして、制御モード設定部３７は、データベース３１に格納されている不活化指標対応情報を読み出し、ウイルス対応情報を参照して推定したウイルス種に対応する不活化指標の目標値である目標不活化指標を求め、供給制御部３８へ通知する。

図１８は、本実施の形態のデータベース３１に格納されるウイルス対応情報の一例を示す図である。図１８に示すように、ウイルス対応情報には、除菌対象ウイルスのウイルス種ごとに、対応する季節、温度、湿度などの情報が格納されている。ウイルス対応情報に格納される情報は、季節、温度および湿度に限定されず、これらのうちの一部が格納されていなくてもよいし、これら以外の情報が格納されていてもよい。情報取得部３３ａは、ウイルス対応情報に格納される情報がこれら以外の他の情報を含む場合、空間環境情報に当該他の情報を含めて取得するようにしてもよい。図１９は、本実施の形態のデータベース３１に格納される不活化指標対応情報の一例を示す図である。図１９に示すように、不活化指標対応情報には、除菌対象ウイルスのウイルス種ごとの目標不活化指標が格納されている。

図１７の説明に戻る。オゾン除菌装置２ａは、取得した情報から特徴量を抽出する（ステップＳ４３）。詳細には、制御モード設定部３７が、ステップＳ４１で情報取得部３３ａによって取得された情報から特徴量を抽出する。特徴量は、上述したように、例えば、空間環境情報、在場情報および建物施設情報のうちの少なくとも一部である。

次に、オゾン除菌装置２ａは、特徴量を学習済モデルに入力することで適切な気流制御モードを推論する（ステップＳ４４）。詳細には、制御モード設定部３７が、モデル記憶部３５から学習済モデルを読み出し、読み出した学習済モデルへ特徴量を入力して気流制御モードを得ることで、適切な気流制御モードを推論する。

次に、オゾン除菌装置２ａは、取得した不活化指標は目標値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４５）。詳細には、供給制御部３８は、ステップＳ４１で情報取得部３３ａによって取得された不活化指標が、ステップＳ４２で設定された目標不活化指標以上であるか否かを判断する。

次に、取得した不活化指標が目標値以上の場合（ステップＳ４５Ｙｅｓ）、オゾン除菌装置２ａは、オゾン供給停止条件を満たすと判定する（ステップＳ４６）。詳細には、ステップＳ４６では、供給制御部３８が、オゾン供給停止条件を満たすと判定し、その旨を制御モード設定部３７へ通知する。次に、制御モード設定部４７は、情報取得タイミングであるか否かを判断し（ステップＳ４７）、情報取得タイミングでない場合（ステップＳ４７Ｎｏ）、ステップＳ４７を再度実施する。情報取得タイミングである場合（ステップＳ４７Ｙｅｓ）、ステップＳ４１からの処理が再度実施される。

また、取得した不活化指標が目標値未満の場合（ステップＳ４５Ｎｏ）、処理はステップＳ４７へ進む。ステップＳ４６のオゾン供給停止条件を満たすか否かの判定結果は、実施の形態１で述べた図６のステップＳ４およびステップＳ９の判定で用いられる。本実施の形態では、このように、除菌対象空間６で取得された不活化指標を用いてオゾン供給を停止するか否か、すなわち除菌を終了するか否かを判定するため、除菌対象空間６の実際の状況を反映してオゾンの供給を適切に停止させることができる。また、ウイルス種の推定結果を用いて目標不活化指標を定めているので、季節および環境に応じて存在する可能性の高いウイルスを、効率的に除菌することができる。また、建物施設情報、空間環境情報および在場情報のうちの少なくとも１つを用いた機械学習により適切な気流制御モードを推論することにより、除菌対象空間６の状態に応じて適切な気流制御モードを設定することができ、これにより、除菌対象空間６内に均一にオゾンを拡散させることができる。

なお、制御部３２ａは、運用中に得られた特徴量と対応する気流制御モードとの組をデータベース３１に蓄積しておき、上述した学習済モデルを、蓄積したデータを用いて更新するようにしてもよい。例えば、制御部３２ａは、ウイルス不活化検知器１５の検出結果についてもデータベース３１に蓄積しておき、作業者等が、ウイルス不活化検知器１５の検出結果を参照して、適切にオゾン散布が行われていたと推定できる、特徴量と対応する気流制御モードとの組を教師データとして指定する。これにより、制御部３２ａは、学習済モデルを更新する。または、ウイルス不活化検知器、またはオゾン濃度検出器を、学習済モデルの更新用に除菌対象空間６内に一時的に多数設置し、これらの検出器によって検出された結果を作業者等が評価し、適切にオゾン散布が行われていたと推定できる、特徴量と対応する気流制御モードとの組を教師データとして指定してもよい。

本実施の形態のオゾン除菌装置２ａにおける制御装置３ａは、実施の形態１の制御装置３と同様に処理回路により実現される。処理回路は、実施の形態１と同様である。処理回路が図８に例示した制御回路により実現される場合、制御装置３ａの機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアの組み合わせにより実現される。実施の形態１と同様に、ソフトウェア、ファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０２に記憶され、メモリ１０２が記憶するプログラムをプロセッサ１０１が読みだして実行することにより制御装置３ａの機能が実現される。

図１３に示した制御装置３ａのうち制御部３２ａは、プロセッサ１０１がメモリ１０２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、データベース３１およびモデル記憶部３５は、メモリ１０２の一部である。情報取得部３３ａ、フィードバック情報取得部３９および指令部３４は、通信回路１０３により実現される。なお、情報取得部３３ａの実現には、図示しない入力部も用いられてもよい。

また、図１３に示した例では、オゾン除菌装置２ａが、モデル生成部３６を備えたが、モデル生成部３６を備える学習装置が別に設けられてもよい。この場合、オゾン除菌装置２ａのモデル記憶部３５には、学習装置によって生成された学習済モデルが記憶される。学習装置はコンピュータシステムにより実現される。コンピュータシステムは、図７の制御回路と同様の構成であってもよいし、図８に示した制御回路に表示部および入力部が追加されたコンピュータシステムであってもよい。また、学習装置は、複数のオゾン除菌装置２ａから収集されたデータを用いて学習済モデルを生成してもよい。また、学習装置は、クラウドシステムにより実現されてもよい。

また、図１４に示した例では、換気設備５として空気調和機９を用いる例を示したが、換気設備は、実施の形態１の図４に示した例と同様に、換気装置８であってもよい。

また、実施の形態１の図１０に示した例と同様に換気設備５として統合方式の空気調和機を用いてもよい。図２０は、統合方式の空気調和機を用いた本実施の形態のオゾン除菌システム１ａの配置例を示す図である。図１０および図１４に示した例と同様の機能を有する構成要素は同一の符号を付して重複する説明を省略する。図２０に示した例では、オゾン除菌装置２ａは、換気空調コントローラ９４へ風向、風量などを制御する制御信号を送信する。また、図２０に示した例では、室内機９３－１～９３－２は、人感センサ７に加えて温湿度検出器１４を備え、換気空調コントローラ９４は、人感センサ７および温湿度検出器１４を用いて空調制御を行う。オゾン除菌装置２ａは、温湿度検出器１４による検出結果である空間環境情報を、換気空調コントローラ９４を介して取得する。

また、実施の形態１の図１１に示した例と同様にオゾン除菌装置２ａを可搬式としてもよい。図２１は、オゾン除菌装置２ａを可搬式とした本実施の形態のオゾン除菌システム１ａの配置例を示す模式図である。図１１および図１４に示した例と同様の機能を有する構成要素は同一の符号を付して重複する説明を省略する。図２１に示した例では、オゾン除菌装置２ａは、接続装置１１を介して、各装置との間で情報の送受信を行う。

また、実施の形態１の図１２と同様に、オゾンを用いた除菌の制御を行う制御装置３ａを空気調和機内に設けてもよい。図２２は、制御装置３ａを空気調和機内に設けた本実施の形態のオゾン除菌システム１ａの配置例を示す模式図である。図１２および図１４に示した例と同様の機能を有する構成要素は同一の符号を付して重複する説明を省略する。空気調和機９ｂは、図２１に示した空気調和機９に制御装置３ａが追加されたものである。制御装置３ａは、図１３に示したオゾン除菌装置２ａにおける制御装置３ａと同様である。ただし、この例では、制御装置３ａは、空気調和機９ｂ内で空調制御部９１と情報をやりとりすることで空気調和機９ｂの風向、風量などを制御し、人感センサ７および温湿度検出器１４によって取得された情報を空気調和機９ｂの空調制御部９１を介して受け取る。なお、図２２に示した例では、図１４に示した空気調和機９が制御装置３ａを備えたが、実施の形態１で述べた換気装置８、図２０に示した換気空調コントローラ９４が制御装置３ａを備えてもよい。また、図２１に示した空気調和機９が制御装置３ａを備え、オゾン供給部４を可搬式としてもよい。

なお、実施の形態１でも述べたように、換気設備５とオゾン除菌装置２ａとの導入は同時に行われる必要はなく、例えば、換気設備５が既に設けられている場合に、オゾン除菌装置２ａを後から追加するなどのように、換気設備５とオゾン除菌装置２ａとを独立して導入してもよい。また、換気設備５とオゾン供給４が既に設けられている場合などに、制御装置３ａを導入することで、本実施の形態のオゾン除菌システム１ａとしてもよい。

以上のように、本実施の形態では、オゾン除菌装置２ａは、除菌対象空間６を管理するセキュリティ管理システム１７、入退室管理システム１８などによって取得された情報を用いて除菌対象空間６の気流を制御することで、状態に応じてオゾンが均一に散布させるように気流が制御される。これにより、除菌対象空間６の開放度、密閉度、除菌対象空間６の在場人数が変化する場合であっても、除菌対象空間６の全体を効率的に除菌し、除菌対象空間６の各場所でのウイルス量を低下させることができる。

実施の形態３．
図２３は、実施の形態３にかかるオゾン除菌システムの配置例を示す模式図である。図２３に示すように、本実施の形態のオゾン除菌システムは、オゾン除菌装置２ａの代わりにオゾン除菌装置２ｂを備える。実施の形態２と同様の機能を有する構成要素は実施の形態２と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態２と異なる点を主に説明する。

オゾン除菌装置２ｂは、実施の形態２の制御装置３の代わりに制御装置３ｂを備える。制御装置３ｂは、実施の形態２の制御装置３ａとしての機能を有するとともに、さらに、除菌対象空間６へのオゾンの供給方法をオゾンガスとするか、オゾンミストとするか、オゾンガスとオゾンミストとの併用とするかを切替える機能を有する。

図２３に示すように、オゾン供給部４は、給気ダクト８２と、オゾンダクト８６との両方にオゾンを供給することが可能である。すなわち、オゾン供給部４は、さらにミスト発生器である加湿器８５にオゾンを供給可能である。除菌対象空間６には、除菌対象空間６の湿度を調整するための加湿器８５が設けられている。除菌対象空間６に湿度を調整するための加湿器８５が設けられていない場合には、ミストを発生させるミスト発生器を設ける。換言すると、加湿器８５はミスト発生器の一例である。オゾンダクト８６は加湿器８５に接続される。加湿器８５は、オゾンガスと水分とを混合させ、ミスト状のオゾンであるオゾンミストを散布する。また、図２３では、加湿器８５を１台図示しているが加湿器８５が複数設けられてもよい。また、加湿器８５の代わりにミスト発生器を用いる場合も同様である。

制御装置３ｂは、例えば、給気ダクト８２と、オゾンダクト８６との両方にオゾンを供給するようにオゾン供給部４を制御すると、オゾンガスとオゾンミストとの両方が除菌対象空間６に供給される。オゾンミストは、オゾンガスに比べて近距離の除菌に有効であり、また付着ウイルスに有効である。オゾンガスは、オゾンミストに比べて遠距離の除菌に有効であり、また浮遊ウイルスに有効である。このため、制御装置３ｂは、オゾンの散布口から除菌対象までの距離に応じて、オゾンガスの供給とオゾンミストの供給とを切替えてもよい。また、制御装置３ｂは、除菌対象のウイルスを浮遊ウイルスとするか付着ウイルスとするかに応じて、オゾンガスの供給とオゾンミストの供給とを切替えてもよい。また、加湿器８５の代わりにミスト発生器を用いる場合も同様である。このように、除菌対象空間６へオゾンガスおよびオゾンミストを放出、拡散することで、浮遊ウイルスおよび付着ウイルスを高効率に除菌することができる。

また、実施の形態１の図４、図９、図１２、実施の形態２の図２２に示したオゾン除菌システムに加湿器８５またはミスト発生器を追加し、オゾンダクト８６を設け、制御装置３，３ａに、上述した制御装置３ｂの除菌対象空間６へのオゾンの供給方法をオゾンガスとするか、オゾンミストとするか、オゾンガスとオゾンミストとの併用とするかを切替える機能を追加してもよい。また、実施の形態１の図１０、図１１、実施の形態２の図２０、２１に示したオゾン除菌システム１においてオゾン供給部４からのオゾンの供給口を２つに分け、２つの供給口の一方と加湿器８５とを接続させて加湿器８５がオゾンミストを放出させるようにしてもよい。

なお、実施の形態１，２で述べたように、換気設備５とオゾン除菌装置２ｂとの導入は同時に行われる必要はなく、例えば、換気設備５が既に設けられている場合に、オゾン除菌装置２ｂを後から追加するなどのように、換気設備５とオゾン除菌装置２ｂとを独立して導入してもよい。また、換気設備５とオゾン供給４が既に設けられている場合などに、制御装置３ｂを導入することで、本実施の形態のオゾン除菌システム１ｂとしてもよい。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１，１ａオゾン除菌システム、２，２ａ，２ｂオゾン除菌装置、３，３ａ，３ｂ制御装置、４オゾン供給部、５換気設備、６除菌対象空間、７人感センサ、８，８ａ換気装置、９，９ａ，９ｂ空気調和機、１０熱源機、１１接続装置、１２建物設備、１４温湿度検出器、１５ウイルス不活化検知器、１６扉、１７セキュリティ管理システム、１８入退室管理システム、３１データベース、３２，３２ａ制御部、３３，３３ａ情報取得部、３４指令部、３５モデル記憶部、３６モデル生成部、３７制御モード設定部、３８供給制御部、３９フィードバック情報取得部、４１酸素源、４２オゾン発生部、４３オゾン貯蔵部、４４制御部、８１還気ダクト、８２給気ダクト、８３－１～８３－３給気グリル、８４還気グリル、８５加湿器、８６オゾンダクト、９１空調制御部、９２室外機、９３－１～９３－２室内機、９４換気空調コントローラ。

Claims

除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン供給部と、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記オゾン供給部を制御する制御装置と、
を備え、
前記制御装置は、あらかじめ記憶された複数の前記ＣＴ値の基準画像と前記撮像画像とを比較し、前記シートの色に応じた前記ＣＴ値を算出することを特徴とするオゾン除菌システム。
前記制御装置は、前記除菌対象空間における前記ＣＴ値が目標値に達すると前記オゾン供給部にオゾンの供給を停止させることを特徴とする請求項１に記載のオゾン除菌システム。
除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン供給部と、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記オゾン供給部を制御する制御装置と、
前記除菌対象空間内の温度および湿度を取得する温湿度検出器と、
を備え、
前記制御装置は、前記撮像画像を画像処理することにより前記ＣＴ値を算出し、
前記制御装置は、前記除菌対象空間における前記ＣＴ値が目標値に達すると前記オゾン供給部にオゾンの供給を停止させ、
前記制御装置は、前記温湿度検出器によって検出された前記温度および湿度と、季節とを用いて前記除菌対象空間内に存在するウイルスのウイルス種を推定し、推定したウイルス種に応じて前記目標値を設定することを特徴とするオゾン除菌システム。
前記制御装置は、前記除菌対象空間内の人の数を示す在場情報を用いて前記除菌対象空間内が無人であるか有人であるかを判定し、前記除菌対象空間内が無人である場合、前記除菌対象空間に供給するオゾン濃度の目標値を第１濃度に設定し、前記除菌対象空間内が有人である場合、前記除菌対象空間に供給するオゾン濃度の目標値を前記第１濃度より低い第２濃度に設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン供給部と、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記オゾン供給部を制御する制御装置と、
を備え、
前記制御装置は、前記除菌対象空間内の人の数を示す在場情報を用いて前記除菌対象空間内が無人であるか有人であるかを判定し、前記除菌対象空間内が無人である場合、前記除菌対象空間に供給するオゾン濃度の目標値を第１濃度に設定し、前記除菌対象空間内が有人である場合、前記除菌対象空間に供給するオゾン濃度の目標値を前記第１濃度より低い第２濃度に設定し、
前記制御装置は、前記第１濃度でオゾンを供給している間、前記除菌対象空間の入口に設けられた扉またはシャッターを閉めたままとするよう制御することを特徴とするオゾン除菌システム。
除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン供給部と、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記オゾン供給部を制御する制御装置と、
前記除菌対象空間内に気流を形成することが可能な気流形成設備と、
を備え、
前記制御装置は、前記除菌対象空間内の人の数を示す在場情報を用いて前記除菌対象空間内が無人であるか有人であるかを判定し、前記除菌対象空間内が無人である場合、前記除菌対象空間に供給するオゾン濃度の目標値を第１濃度に設定し、前記除菌対象空間内が有人である場合、前記除菌対象空間に供給するオゾン濃度の目標値を前記第１濃度より低い第２濃度に設定し、
前記制御装置は、前記在場情報を用いて、前記除菌対象空間内に人が密集する領域があると判断すると、前記領域へ向けてオゾンが同伴された空気が送られるように前記気流形成設備が形成する前記気流の風向を制御することを特徴とするオゾン除菌システム。
開閉により前記除菌対象空間と外部とを連通させるか否かを変更可能な開閉設備、
を備え、
前記制御装置は、
前記開閉設備の開閉状態を示す情報と前記在場情報とのうち少なくとも一方である特徴量と、前記除菌対象空間におけるオゾン濃度の偏りを抑制する前記気流の制御内容を示す気流制御モードとを含むデータセットを教師データとして機械学習により学習された学習済モデルを記憶するモデル記憶部と、
制御対象日時に対応する前記特徴量を学習済みモデルに入力することで、前記除菌対象空間におけるオゾン濃度の偏りを抑制する気流制御モードを推論し、推論した前記気流制御モードに基づいて前記気流形成設備の気流を制御する制御部と、
を備えることを特徴とする請求項６に記載のオゾン除菌システム。
前記気流形成設備は、空気調和機を含むことを特徴とする請求項６または７に記載のオゾン除菌システム。
前記気流形成設備は、換気装置を含むことを特徴とする請求項６から８のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
前記制御装置は、前記除菌対象空間における入退室を管理する入退室管理システムから前記在場情報を取得し、
前記在場情報は、前記入退室管理システムが管理する入室および退室の人数を示す情報であることを特徴とする請求項４から９のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
ミスト発生器、
を備え、
前記オゾン供給部は、さらに前記ミスト発生器にオゾンを供給可能であり、
前記ミスト発生器は、前記オゾン供給部から供給されたオゾンと、水分とを混合させ、ミスト状のオゾンを散布することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン供給部と、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記オゾン供給部を制御する制御装置と、
ミスト発生器と、
を備え、
前記オゾン供給部は、さらに前記ミスト発生器にオゾンを供給可能であり、
前記ミスト発生器は、前記オゾン供給部から供給されたオゾンと、水分とを混合させ、ミスト状のオゾンを散布し、
前記制御装置は、除菌対象のウイルスが付着ウイルスであるか浮遊ウイルスであるかに応じて、オゾンを前記オゾン供給部から前記除菌対象空間に散布するか、ミスト状のオゾンを散布するかを切替えることを特徴とするオゾン除菌システム。
前記オゾン供給部は、
酸素源と、
オゾンを生成するオゾン発生部と、
前記オゾン発生部で生成されるオゾンと酸素の混合ガスを分離し、分離したオゾンを貯蔵し、分離した酸素を前記オゾン発生部へ供給するオゾン貯蔵部と、
を備え、
前記オゾン発生部は、前記酸素源から供給される酸素と前記オゾン貯蔵部から供給される酸素とを用いてオゾンを生成することを特徴とする請求項１から１２のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
前記シートを撮像する撮像部をさらに備えることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
前記シートをさらに備えることを特徴とする請求項１から１４のいずれか１つに記載のオゾン除菌システム。
除菌対象空間内の空気調和を行う空調制御部と、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、オゾンを前記除菌対象空間内に供給するオゾン供給部を制御する制御装置と
を備え、
前記制御装置は、あらかじめ記憶された複数の前記ＣＴ値の基準画像と前記撮像画像とを比較し、前記シートの色に応じた前記ＣＴ値を算出することを特徴とする空気調和機。
オゾン除菌システムにおけるオゾン除菌方法であって、
除菌対象空間内にオゾンを供給する第１のステップと、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記除菌対象空間へのオゾンの供給量を制御する第２のステップと、
を含み、
前記第２のステップでは、あらかじめ記憶された複数の前記ＣＴ値の基準画像と前記撮像画像とが比較され、前記シートの色に応じた前記ＣＴ値が算出されることを特徴とするオゾン除菌方法。
除菌対象空間内にオゾンを供給するオゾン除菌システムにおける制御装置に、
前記除菌対象空間内に設けられ、オゾンの濃度と接触時間との積であるＣＴ値に応じて色が変色するシートが撮像された撮像画像に基づき、前記除菌対象空間へのオゾンの供給量を制御するステップ、
を実行させ、
前記ステップでは、あらかじめ記憶された複数の前記ＣＴ値の基準画像と前記撮像画像とが比較され、前記シートの色に応じた前記ＣＴ値が算出されることを特徴とするコンピュータプログラム。