JPS61245038A

JPS61245038A - 多数室間拡散系の測定解析システム

Info

Publication number: JPS61245038A
Application number: JP8619085A
Authority: JP
Inventors: Hiroyasu Okuyama; 奥山　博康
Original assignee: Shimizu Construction Co Ltd
Current assignee: Shimizu Construction Co Ltd
Priority date: 1985-04-22
Filing date: 1985-04-22
Publication date: 1986-10-31
Also published as: JPH052087B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、建築環境測定法に関し、特に、多数室間にお
ける空気の流れの解析に適した多数室間拡散系の測定解
析法及びシステムに関するものである。

〔従来の技術〕

従来、建物の換気測定に関し、単室の場合についてはＪ
　Ｉ　Ｓ　（Ａ１４０６）などで規定されており、次の
２つの方法に大別される。

＋ａｌ　　濃度減衰法（Ｒａｔｅ　ｏｆ　ｄｅｃａｙ　
＋５ｅｔｈｏｄ）この方法においてはトレーサーガスを
ある程度の濃度まで室に充満させてから、その供給を停
止し、その後のガス濃度の減衰を観測する。単純な単室
のガス濃度の変化を表す微分方程式は容易に解くことが
出来るから、これを換気風量Ｑについて解けば次式とな
る。

Ｔ　　　　　　ｘ（０）−ｘ。

ここにＶは室の容積、Ｔはガス供給停止後の経過時間、
ｘｏは外気のガス濃度、ｘ　（Ｔ）はＴ時間後の室のガ
ス濃度、ｘ（０）は供給停止直後の室のガス濃度を表す
。従ってこの（１）式によって換気風量は求められる。

しかし、ここで注意しなければならないのは（１）の解
式を求めるためにとったいくつかの仮定があることであ
る。それらは（ｉ）室内でガス濃度は一様であること、
（ｉｉ　）観測時間帯において換気風量は一定であるこ
と、（ｉｉｉ　）観測時間帯において外気のガス濃度は
一定であること、の３つである。これらはいわば線型性
の仮定である。

（ｂ）　　一定供給法（Ｃｏｎｓｔａｎｔ　ｆｅｅｄ　
）こ−の方法においてはトレーサーガスを一定供給し続
け、十分な時間が経過し、室のガス濃度も一定となった
時の観測値を用いる。まず単純な単室のガス濃度の変化
を表す微分方程式をトレーサーガス一定供給の条件と前
記の３つの線型性の仮定において解き、換気風量Ｑにつ
いて表示すると次式となる。

（ｘ（Ｔ）　−ｘｏ）　　　（ｘ（０）　−ｘｏ）＃ｅ
ｘｐ（−Ｑ／Ｖ　−Ｔ）・・・・・・（２）ここでｇｄはトレーサーガスの注入流量であり、他の記
号は上記の（１）式で用いたものと同一の意味を持つも
のである。（２）式かられかるようにＱについては非線
型方程式になっているが、十分な時間の経過という仮定
を付は加えれば（２）式は次式に近似される。

従って注入流量、室の濃度と外気濃度を測定すれば換気
風量は求められる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上述した従来の換気測定技術のかかえている問題点は、
その理論を成立させるためにとった仮定に端的に表われ
ている。

まずトレーサーガスが室内に一様に完全拡散するという
仮定である。もし建物が１室のみで構成されていれば、
内部に攪拌器をおくことなどにより何とかこの仮定の合
理性を持つようにできるが、実在の建物が１室のみで構
成されているということはまずあり得ないことである。

仮に隣室の及ぼす影響を無視し、成る一室のみに限って
ガスの供給を行って測定する場合を考えてみる。この場
合においても従来の測定法では、隣室は常に外気の濃度
に等しいか、それでな（でもある一定濃度になっている
という仮定が必要である。しかし隣室は測定対象室との
空気の出入により影響を受け、外気とは異なった、しか
も時々刻々と変化していく濃度を持つから、ここで仮定
が成立しないことになる。では、建物内の全ての室へト
レーサーガスを供給する場合を考えてみる。全室へトレ
ーサーガスを供給し、かつ全室が一様な初期濃度を持つ
ようにしても、各室はそれぞれ異なった減衰状況を示す
であろう。成る室に着目し、その換気量を求めるために
用いる仮定は、隣室は一定濃度であるということである
から、やはりこの仮定は成立しない。

多数室により構成される建物において、各室へのガス注
入流量、ガス濃度の観測データは、直接には目的の各室
間の換気風量及び外気との換気風量を示すものではない
。これも従来の単室の場合には、先に示したｉｌ１式或
いは（３）式に対し成る一時点での観測データを代入す
れば、外気との換気風量は直ちに計算され、単純な計算
式によって求められるが、多数室の場合にはこのような
単純計算は成り立たない。例えば、簡単な２室の場合に
おける例を考えてみる。ここで求めたい換気風量は、室
間で相互に出入りするのが２個、各室と外気との相互間
で出入りするのがそれぞれ２個、合計６個ある。これら
の換気風量の個数は、室数が増えるにつれてほぼその二
乗に比例する程度で増えていく。これに対し、濃度の観
測データの個数は室数分しかない。

すなわち、以上の問題点は、実現象が相互影響を持つ多
数室において行われる限り、従来の測定法では解決でき
ないことである。従って、多数室の場合に対しこのよう
な問題点を無視した従来の測定法では大きな誤差をもつ
場合が多かったといえる。他方、多数室における換気の
測定法について研究段階にあるものとして種々の方法論
によってトライされた各種、内外の研究論文はあるが、
満足すべき結果が得られているとの報告は見受けられな
い。このように多数室における換気の測定法については
、多くの研究者によって研究されながら理論的且つ技術
的困難さから未だ実用に供し得る成果は得られていない
。

本発明は、上記の考察に基づくものであって、多数室間
の空気の流れを高精度で解析することが可能な多数室間
拡散系の測定解析法及びシステムの提供を目的とするも
のである。

〔問題点を解決するための手段〕

そのために本発明の多数室間拡散系の測定解析法は、各
室にトレーサーガスをスケジュール的に若しくはランダ
ム的に注入流量と注入時間とをもって注入して該ガス注
入流量と各室及び外気のガス濃度の連続的観測データを
得、測定対象建物に関するガス濃度の連立微分方程式の
解析モデルに基づき該連立微分方程式に対して適用した
最小二乗法によって各室間の換気風量及び各室と外気と
の間の換気風量を推定することを特徴とするものであり
、そのシステムは、トレーサーガス供給源、トレーサー
ガスの流量を制御するガス流量制御手段、ガス濃度を分
析するガス濃度分析手段、ガス流量制御手段により制御
されたトレーサーガスを各室に選択的に供給するガス供
給制御手段、各室内のガスを選択的にサンプリングしガ
ス濃度分析手段に導くガスサンプリング手段、及びガス
注入流量と各室及び外気のガス濃度の連続的観測データ
を得、測定対象建物に関するガス濃度の連立微分方程式
の汎用解析モデルに基づき該連立微分方程式に対して適
用した拡張最小二乗法によって各室間の換気風量及び各
室と外気との間の換気風量を推定する解析手段を備えた
ことを特徴とするものである。

〔作用〕

本発明の多数室間拡散系の測定解析法及びシステムでは
、測定対象建物に関するガス濃度の連立微分方程式の汎
用解析モデルに基づき該連立微分方程式に対して適用し
た拡張最小二乗法によって各室間の換気風量及び各室と
外気との間の換気風量を推定するため、各室にトレーサ
ーガスをスケジュール的に若しくはランダム的に注入流
量と注入時間とをもって注入して得られる注入流量及び
各室と外気のガス濃度の連続的観測データを基に適正且
つ正確な換気風量の推定が可能となる。

〔実施例〕

以下、実施例を図面を参照しつつ説明する。

第１図は本発明に係る多数室間拡散系の測定解析システ
ムの１実施例構成を示す図、第２図は測定家屋と換気風
量の定義例を示す図、第３図は本発明に係る多数室間拡
散系の測定解析システムによる具体的な解析結果の例を
説明するための図である。図中、１はガスボンベ、２は
ＣＯ□流量コントローラ、３と４は電磁弁、５はインタ
ーフェース、６．７と１０はＣＰＵ　（中央演算処理装
置）、８と１２は記憶装置、９はダイヤフラムポンプ、
１１はガス濃度分析計、１３はプリンタを示す。

第１図に示す本発明の測定解析システムの１実施例は、
従来の測定法の問題が単室のガス濃度の変化を示す１本
だけの方程式モデルを用いたことに起因している点に鑑
み、多数室において各室のガス濃度が互いに相互影響し
、且つそれぞれ異なった濃度の時間変化をすることを表
現し得るところの複数の微分方程式を連立して数学モデ
ルとするものである。そして高性能のデータ処理装置（
コンピュータ）を使って、多数室に対しトレーサーガス
の注入を所定の注入流量と時間で実行し、また、各室か
らのガスサンプリングを所定の順序で実行し、さらには
、各種の観測データに基づいて解析を実行する。そのた
めのトレーサーガスとしてＣＯｔガスを使用している。

第１図において、ＣＯ３流量コントローラ２は、ガスボ
ンベ１から各室へのトレーサーガスの注入流量を制御す
る装置であり、例えば最近の半導体製造装置の流量制御
用として開発され信頼性の向上したマスコントローラが
用いられる。ガス濃度分析計１１は、トレーサーガスの
濃度を分析するものであり、ＣＯｔガスを用いる場合に
は赤外線式ガス濃度分析計が用いられる。トレーサーガ
スの注入流量を制御するＣＯｚ流量コントローラ２及び
濃度を分析するガス濃度分析計１１はそれぞれ１つであ
るが、電磁弁３．４は、これらの注入とサンプリングと
を各室にわたって切り換えていくためのものである。な
お、外気は、トレーサーガスを注入しても影響を受けず
にある濃度を保つが、これも１つの室であるとみなし注
入とサンプリングとを行う。従って、電磁弁３．４の個
数は注入とサンプリングとについてそれぞれ室数より１
個多い個数必要となる。

ＣＰＵ６は、インターフェース５を介してトレーサーガ
スの注入のコントロール、ガスサンプリングのコントロ
ール、ガス濃度のアナログ信号をディジタル信号に変換
するなどの処理を行うものであり。従ってＣＰＵ６には
、トレーサーガスの注入スケジュール、ガスサンプリン
グのスケジュールなどのデータが予め与えられる。また
ＣＰＵ７は、ＣＰＵ６から転送されて（る観測データを
逐次、−次的な処理をした後記憶装置８に記録しておく
ものである。ここでいう−次的な処理とは、観測データ
の時間的な補間計算を意味する。ｃｐＵＩＯは、データ
解析を行うものであり、データ解析用の前（あるいはプ
レ）データとして、解析する数学モデルがどのような構
造を持っているかという情報が予め与えられる。データ
解析では同一時間断面で全観測データが揃っていること
が要求されためにＣＰＵ７は、この観測データを揃える
ための時間的前後の補間計算を行う。すなわち、第１図
に示すように１つのガス濃度分析計１１により電磁弁４
を切り換えながら時間をずらして各室のガス濃度を検出
するため、比例計算その他の補間計算を行うことによっ
て同一時間断面での全観測データを揃えてデータ解析を
行うことが必要となる。ＣＰＵ７でこのようにして処理
された全室のガス濃度、ガス注入流量のデータは逐次Ｃ
ＰＵ１０に送られる。

測定対象の建物については、第２図に示すように室の番
号を定義する。これらの定義された番号に基づき、第１
図に示すトレーサーガス注入の接続口１４、ガスサンプ
リングの接続口１５から各室へチューブを延長する。

トレーサーガスの注入には、予め決められた注入流量及
び時間によって順次行っていくスケジュール注入と、各
室間及び時間的な濃度バリエーションが大きくなるよう
に注入室、注入流量と時間を乱数によって選択し実行す
るランダム注入がある。また、ガスサンプリングは、そ
の室の順番についてスケジュールでコントロールされる
。

ガス濃度の観測値は、電磁弁４の切り換えにより室毎に
順次得られていく。また、１つの室についてガス濃度分
析計１１で濃度の観測値を得るには、所定の時間が必要
である。すなわち、ガス濃度分析計１１自体のセンスデ
ィレィ及びガスサンプリング・チューブ内における前回
の残留ガスを抜き去るのに要する時間などのためである
。従って、ある時間断面で全室のガス濃度の実質的な観
測値は出揃っていないことになるから、ＣＰＵ７におい
て補間計算上これらのデータを揃える。なお、第２図に
示すように求めたい風量は、定義されている室番号を用
いて認識させる。すなわち、ｊ番の室からｉ番の室へ向
かう風量は単にこの２つの番号と順序に従ってＣ４ｊ、
　ｉ番の室のガス濃度はＸ、で認識させる。そのほか、
各室の容積や、トレーサーガスのボンベでの濃度、総室
数などが前もって情報として必要とされる。

上記のシステム構成において、起動をかけると、トレー
サーガスを順次注入し続け、各室で変化に冨んだガス濃
度の変化をつくり続けながら観測データを採り続ける。

ＣＰＵｌ０は、ＣＰＵ７で処理された全室のガス濃度、
ガス注入流量のデータの解析処理を行い、風量の推定結
果を逐次プリンタ１３、記憶装置１２に出力し続けてい
く、この実行は、長ければ長いほど良い推定結果が得ら
れることになる。このことは、多変量解析において大量
のデータがあればあるほど良いのと同じ意味である。

しかし、多変量解析と違い、この測定システムでの独特
の解析理論によって、ある程度の期間データがなければ
推定結果が出てこないのではなく、所定のガスサンプリ
ング時間間隔毎に推定結果が出力される。従って、換気
風量が漸次変化する場合でも推定結果はそれに追随して
いくことになる。

勿論記憶装置８に記録された全観測期間のデータを用い
てＣＰＵ７とＣＰＵｌ０でバッチ処理を行うこともでき
る。これは一括同定に対応し、先に述べた観測期間内に
逐次リアルタイムで行う処理は逐次同定に対応する。

次にＣＰＵｌ０により実行される観測データ解析処理に
ついて説明する。測定をする建物は、様々な間取りと室
数を持つ。従って、求めたい換気風量についても、どの
室からどの室への換気風量かということで様々な室間の
風量の結び付き方が存在する。実用的な測定システムと
なるには、このような測定対象の多様性に対して容易に
対応できるものでなければならない。すなわち、あらゆ
る測定対象建物に対して解析の手法は汎用的に且つ自動
的に数学モデルを組み上げる機能をもたなければならな
い。これを実現するために採用したのが回路網の概念で
ある。本解析法の特徴でもあり、基盤となるところの、
回路網の概念とは大きく２つの考え方から成り立ってい
る。１つは、すべての部分は他の全ての部分とつながっ
ていると考えることであり、もう１つは拡散の物理過程
であるところの伝導、伝達、輻射、物質移動を統一的に
１つの拡張コンダクタンスという考え方でとらえること
である。こうして多次元的で複雑な実現象は、コンピュ
ーター利用に適した統一的で汎用的でかつ単純な数学モ
デルでとらえられる。このことを当トレーサーガスの拡
散系においてのべる。

いま室ｉの容量をｍｉｉ、室ｉと室ｊのガス濃度をそれ
ぞれＸ、とＸＪ、室ｉから室ｊへの風量を、物質移動に
よるガスの拡散として、拡張コンダクタンスＣｉｊで表
す。室数をｎ、また外気濃度の数をｎｏ　　（通常は１
）とする。室ｊでのガス注入流量をｇＪ、ボンベでのガ
ス濃度をｒｉＪとする。すると室ｉでの平衡式として次
式が成立する。

・・・・・・　（４）ここに光測定システムの場合はｎ、はｎと等しい。

また士五のドツトは、時間微分を意味する。さらにｘ＝
　ｔ（Ｘ、、・・・・・・、ｘ７）を状態ベクトル、ｘ
ｏ　””　’（Ｘ１１゜８．・・・・・・、ｘ７゜７゜
）を規定入力ベクトル、ｇ＝　’（ｇ＋　、・・・・・
・、　　ｇＲｔ）を自由入力ベクトルと定義すれば（４
）弐から（５）式の状態方程式が直ちに構成される。

Ｍ−ｉ　＝　Ｃ−ｘ　＋　Ｃｏ−ｘｏ　＋　Ｒ−（−−
（５）ここで、システムパラメータとはｍｉｊ、Ｃｉｊ
、ｒ目であると定義する。また、システムパラメータの
同定とはｘ、！。、ｇの時間変化の観測データをもとに
してシステムパラメータを推定することであると定義す
る。

この同定理論の本質は最小二乗法である。従ってよく知
られている重回帰分析に対応させて、本同定理論を類推
することは容易である。しかし大きな３つの点で異なっ
ていることに注意すべきである。１つは重回帰分析は１
本の方程式中のいくつかの計数の推定に最小二乗法を適
用したものであるのに対し、ここでは（５）式のように
連立微分方程式に対して最小二乗法を適用しなければな
らないことである。このことは、例えばもし成る２つの
室の間で風量Ｃ目とＣｊｉの相互換気がある場合から説
明される。それぞれの室でガス濃度変化を表す方程式に
は、どちらにもＣｉｊ、’　ｊＬが入ってくる。ところ
が重回帰分析などを用いていれば、それは１本ずつの方
程式についてしか適用できないから、一方の室について
求まったＣ目、Ｃｊｌと、他方の室について求まったＣ
　ｉｔ、Ｃｊ五は異なったものとなる０本同定理論では
、それぞれの室でのガス濃度変化の微分方程式を連立し
たものに最小二乗法を適用するからこのような不都合は
生じない、すなわち本発明のシステムにおける同定解析
は、重回帰分析を多次元に拡張したような独特のもので
あるということができる。２つめは、通常の重回帰分析
では、大量の観測データを扱う場合、大型の電算機でな
ければ実行できないような定式化を行っているが、本発
明のシステムにおける解析では、それがさらに多次元に
拡張されたものでありながらも、なおかつ小型のパーソ
ナルコンピュータで実用的に実行できるように定式化が
行われた。３つめには、重回帰分析では、成る程度の期
間の観測データが得られないと結果は出てこないのに対
して、本発明のシステムにおける逐次同定では、観測値
が得られる度ごとに、最初から結果が得られることであ
る。

さて最小二乗法を適用して、求めようとするｍ五、の入
ったベクトルをｍ５ＣＢの入ったベクトルをＣ，ｒｉｊ
の入ったベクトルをｒとする。ただし各々ＣｌｊＯ間に
は質量保存側からがなりたつから、これらを斉次方程式系と見なし、（の
うちの部分ベクトルＣ１によって、残りの部分ベクトル
（ｌｌは（、ｗ　ｌ、＋（ｌＩ　　　　　　　　　　　　・・・
・・・（７）と表せる０次に（５）式を変形して、次式
の観測方程式を構成する。

ｙ＝Ｄ−ｍ＋Ｘ−Ｌ、−ｔｅａ　＋Ｇ−ｒ　　　　　　
・・・・・・（８）ここで７．Ｄ、ＸＳＧを構成するア
ルゴリズムは（ａｌｙ：もしｍ　ｉ　ｊが既知パラメー
タであれば、ｉ番要素にはｍｉｊ’Ｘｊを加える。もし
Ｃ４ｊが既知パラメータであればｊ番要素には−Ｃ４ｊ
・ｘ、を加え、かつｉ番要素にはｃｔｊ”ｘｔを加える
。もしｒｉｊが既知パラメータであれはｊ番要素には−
ｒｉｊ’ｇｉを加える。

（ｂｌＤｓｍ内のに番要素がｍ！ｊとする。これに対し
、Ｄ内の１行に列へは−Ｍ７が入る。

（ｃｌＧ：ｒ内のに番要素がｒｉｊとする。これに対し
、Ｇ内の１行に列へはｇｉが入る。

＋ｄ）Ｘｓｃ内のに番要素がＣｉｊとする。これに対し
、Ｘ内の１行に列へはＸｉが、かつ１行に列へは−Ｘｉ
が入る。ただしこのｉまたはｊがｎより大きいときは除
外する。

である。

Ｚ＝　（Ｄ、Ｘ−Ｌ、Ｇ）　　　　　　　・・・・・・
（９）’ａ＝　（’ｍ、ｔｃ、、’ｒ）　　　　　・・
−・−・（１０）とおけば（８）式はｙ（ｔ）　＝Ｚ（ｔ）　　・ａ　　　　　　　　　・−
−（１１）なる観測方程式となる。観測方程式誤差ｅ（
ｔ）は（１２）式で表わされる。

ｅ（ｔ）　＝ｙ（ｔ）　−Ｚ（ｔ）　　・ａ　　　　・
・・・・・（１２）この誤差の評価関数を（０，Ｔ）時
間区間でのｅ（１）の二次形式積分量で表す。

ただしく１３）式右辺は（０，Ｔ）をΔｔでρ分割した
ものである。またｗ（ｔ）は不偏推定を行うＭａｒｋＯ
ｙ−Ｅ３ｔｉｍａｔｅにするための重みマトリクスであ
る。

決め方は後述する。（１３）式を数値計算可能にするた
めに離散化すれば、・Ｗ、・（７ｊ　−ＺＪ−ａ）　　・・・・・・（１４
）となる。Ｊ（ａ）を次に関し最小にする条件はａであり、これを計算すれば次の、良の推定値−が得られ
る。

宣−（Σ　も２．・ｗｊ−ｚ、）−’・（、Σ　’　ｚ
ｊ　’　Ｗ　ｊ　’　ＩＦ　ｊ　）　　　　・・・・・
・（１６）観測方程式誤差の分散共分散マトリクス八〇
は次式で表わされる。

Ａ０ｗＭ’ｄｉａｇ（σ□・１σＸ−）　”　Ｍ＋　（
Ｃ，Ｃ，）・ｄｉａｇ（σｗ＊＊ｎｏ　”　ｌｊ　ｆｆ
１ａ＋ｎｏ）、’　（Ｃ，Ｃｏ　）　＋Ｒ−ｄｉａｇ（
ｊ、　、’ａｇ）−’Ｒ・・・・・・（１７）ここにＸ、の観測誤差標準偏差をσｘｉｓｇｉのそれを
σ、ｉとすれば、 σ□＝も（σ□、・・・・・・、σＸａ）σｇｎ＊ｎＯ
＝　　’　（σＸ＋＋　・・・・・・、σｘ７．７゜）
σ、＝１（σ９．・・・・・・、σ、Ｉ％、）・・・・
・・（１８）である、このとき重みマトリクスＷＪはで与える。

（１６）式によってのデータ処理は「一括同定」である
。リアルタイムで処理する「逐次同定」は次のようにし
て定式化される。

いまＡｍを分散共分散マトリクスとして次式で定義する
。

Ａｋ−１＝Σ１２　、・ＷＪ−Ｚ。

”’Ａｈ−＋　−’＋　”Ｚｋ−ＷｌＺｋ　　・・・（
２０）これに−ｏｏｄ　ｂｕｒｙのＭａｔｒｉｘ　１ｎ
ｖｅｒｓｉｏｎ　Ｉｅｍｍａを適用してＡｍ　！Ａｉ、−＋　　Ａｋ−、・１２ｋ・（Ｖ／に一
’＋Ｚｋ”Ａ１＋−１・ｔｚｋ）−’・Ｚｈ’Ａ＊−＋
・・・・・・（２１）を得る。（２１）式を用いて、（１６）式を変形すれば
、次式のａに関する離散時間システムが得られる。

ａｋ　＝Φ＊・ａｋ−＋　＋　Ｂｘ−３ＦＫ　　　　　
−・”（２２）ただし Φ自ｒ＝Ｅ−Ａｈ−重°１Ｚ１、・（Ｗ＊−’＋　Ｚｈ
’Ａｓ＋−＋　＃’Ｚ＊　）　−’・Ｚ＊ＢＫ　＝Ａ、
−’Ｚに・Ｗ買であり、Ｅｌは職のサイズの単位マトリクスである。ま
た初期のＡｏはＥ、におく。

従って、（２２）式によって、ｋ時の観測データと、前
時刻に一１時の推定結果を用いて、ｋ時の推定結果を算
出することを繰り返していくことにより、逐次に推定結
果が得られてい（。

次に、木造家屋において本発明のシステムを適用し実際
に測定解析した例を説明する。

第３図に示す測定木造家屋は２階建であり、数学モデル
上定義した室番号は０で囲んで示し、全部で９室より構
成される。外気は［相］番であり、室■は洋室の応接間
、他の室は全て畳敷きの和室となっている。室■は玄関
、室■は２階へ通じる階段室である。窓サツシは、木製
であり、特に室■、■、■の外気に面しているサツシは
、下が床まである大きなものである。押し入れなどは、
その引き戸を全て取り去り、それが属する室容積に含め
るようにした。室間の間仕切襖は通常の使用状態のよう
に閉じた。炭酸ガス・ボンベは屋外に設置した。液化炭
酸ガスから気体への気化熱により凍結することを防止す
るために減圧弁のところに常時加熱するように加熱ヒー
タを置いた。ガスサンプリングは、１室内での偏った吸
入を避けるため５個所程度の場所から吸入して分岐管で
まとめ、それらをミックスしたあと分析計へ送るように
した。トレーサーガスの注入も、室内への一様な拡散を
ねらい注入チューブの先端で攪拌ファンを使って拡散さ
せた。

上述の条件の下に８時間にわたり測定し解析した結果を
示したのが第４図ないし第１６図であり、第４図ないし
第７図は室へのトレーサーガス注入流量の例を示す図、
第８図ないし第１１図は室のガス濃度変化の例を示す図
、第１２図ないし第１５図は風量の変化の例を示す図で
ある。なお、図において、タイムステップとは、１分間
隔の時間ステップを意味する。１つの室の濃度を測定す
るためには前述したようにセンスディレィ及びガスサン
プリング・チューブ内における前回の残留ガスを抜き去
るのに要する時間などのため１分間を要するから、これ
が最小時間間隔となる。図から明らかなようにトレーサ
ーガスはスケジュール注入とし、順次全ての室に注入し
ていき、これを繰り返していくようなものとした。従っ
て各室の濃度変化は、上昇、減衰を繰り返している。こ
の上昇過程、減衰過程に不規則な小さい山や谷が見られ
るのは、他室との相互影響を意味する。コンダクタンス
とは風量（１／ｓ）を意味し、例えばＣ（９，１０）と
は室■から室［相］（外気）へ向かう風量となる。室間
の風量或いは室と外気との風量は、今回の測定木造家屋
の場合、合計３６個ある。特に室■と室［相］（外気）
との交換風量Ｃ（９，１０）、Ｃ（１０，９）、さらに
室■と外気の交換風量Ｃ（６，１０）、Ｃ（１０，６）
を代表として取り上げ、時間的な変化を示したのが第１
２図ないし第１５図である。これらの図から明らかなよ
うにタイムステップのはじめのうちは、推定結果がデー
タネ足で思わしくなく、グラフの範囲から外れていると
ころも見られるが、時間が経過するにつれである値に収
束していく傾向がある。これらの風量の変化は、長時間
測定を続けていけばグラフ上も明らかなものとなる筈で
ある。以上は逐次同定の結果である。一方、一括同定の
結果を示したのが第１６図である。これは最初の２００
タイムステツプ全ての観測データをもとにして第１図に
示すシステムではＣＰＵ７とＣＰＵｌ０だけで処理した
ものである。すなわち、推定結果は、この２００タイム
ステツプ内での平均的値を意味する。

これらの結果を表したのが第３図である。なお、第３図
において矢印はその幅と方向により換気風量（数値の単
位はｊ！／５ｅｃ）とその方向を示している。

建築環境を構成する大きな要素は熱、音、光、空気の質
などである。建物は、そもそも外部の比較的厳しいこれ
らの環境から室内の人、物を守り適当な環境を与えるも
のでもある。本発明は、このような建築物がこれらの環
境要素或いはその要因についてどのような性状をしてい
るかを評価できる、より適正且つ正確な方法及びシステ
ムを提供するものである。特に熱や空気の環境要素は、
換気が主要因となって大きく影響される。例えば冷暖房
は、隙間風が大きければその効果は著しく低下し、省エ
ネ上も好ましくない。また、暖房中に予期せぬ外気の侵
入が起こっている部分の近傍では結露を起こす場合もあ
る。さらには、複層の建物において、有害ガスの漏れな
どが起こったときも、思わぬ換気経路を通じてガスが流
れ、人身に危害が及ぶ場合もある。このような重要な要
因となる換気について、従来の換気測定法は、単室扱い
のものであったために、当然多数室間の空気の流れなど
は求めることができなかっただけでなく、これら室間の
相互影響を無視した測定であったために誤りも大きいも
のであった。これに対して本発明は換気について極めて
有効な評価方法を提供するものであり、予測設計法でも
現場測定法でもともに重要な技術である。

さらに、本発明は、他の物理現象やプラント或いはプロ
セスにおいても同様に応用し得るものである。身近な例
でいえば冷暖房システムへの応用である。このようなシ
ステムをコンピュータによって最適制御するためには、
制御対象の数学モデルが得られていることが前提となる
。この数学モデルを得ることを同定というが、温度の測
定データからリアルタイムに逐次同定していけば制御対
象の数学モデルが得られることになる。こうした温度の
拡散系への応用は、同時性のある多点温度データ収録装
置が利用できるから、比較的容易である。この他にも種
々の分野にも応用できる。その理由は本発明において適
用された基礎方程式、すなわち状態方程式にある。あら
ゆる現象、プロセスは、最終的にはこの統一的な状態方
程式として記述される。従ってこの状態方程式内の構造
を、その応用分野の現象に応じてかえてやることによっ
て同様に同定を実行できる。

以上に説明したように本発明は、上記の実施例に限定さ
れるものではなく、ガスの拡散（換気）だけでなく熱の
拡散系にも適用できるほか、他の種々の動的な系に応用
できる。また第１図に示すシステムでは、ＣＰＵ６とＣ
ＰＵ７とＣＰＵｌ０とを既製のパーソナルコンピュータ
ーによって実現しているが、所定の演算処理を行うもの
であれば、専用のＩＣ素子により計量化、小型化した構
成のものを使用するなど種々の変形を加え適用してもよ
い。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明によれば、ｉ）多数室間の相互換気風量と外気換気風量がわかり、
室間の空気の流れをつかめることにより、冷暖房効果、
省エネ効果、結露対策及び防災対策上のより詳しい正確
な現状把握を可能とする。

ｉｉ）測定データのリアルタイム解析により、これらの
風量が求められるので、これに基づく迅速な対応を可能
とする。

１１１）いかなる間取りの建物に対しても汎用的に適用
できるので、測定システムとしての実用性が高い。

ｉｖ）測定データのリアルタイム解析は、小型のパーソ
ナルコンピュータでも処理できるような独特の定式化を
行っているので、その筒便性において実用性が高い。

などの効果があり、建設産業上寄与するところは大きい
。

【図面の簡単な説明】

第１図第１図は本発明に係る多数室間拡散系の測定解析システ
ムの１実施例構成を示す図、第２図は測定家屋と換気風
量の定義例を示す図、第３図は本発明に係る多数室間拡
散系の測定解析システムによる具体的な解析結果の例を
説明するための図、第４図ないし第７図は室へのトレー
サーガス注入流量の例を示す図、第８図ないし第１１図
は室のガス濃度変化の例を示す図、第１２図ないし第１
５図は風量の変化の例を示す図、第１６図は一括同定の
結果のプリント出力例を示す図である。１・・・ガスボンベ、２・・・ＣＯ□流量コントローラ
、３と４・・・電磁弁、５・・・インターフェース、６
．７と１０・・・ＣＰＵ　（中央演算処理装置）、８と
１２・・・記憶装置、９・・・ダイヤフラムポンプ、１
１・・・ガス濃度分析計、１３・・・プリンタ、１４・
・・トレーサーガス出口、１５・・・サンプリングガス
入口。特許出願人　　清水建設株式会社代理人弁理士　阿　部　　龍　吉生■（外気）第十図第５図１ｆｆｉｉｌｌ］第６図ＭｒｎＪＬｌａｉｒｉｌ第１０図第１１図 −Ｉ〜Ｌｌｌｔｉへ第１４図第１５図ｊｌｉｎＪ

Claims

【特許請求の範囲】

（１）多数室を有する測定対象建物の換気風量を推定す
る多数室間拡散系の測定解析法であって、各室にトレー
サーガスをスケジュール的に若しくはランダム的に注入
流量と注入時間とをもって注入して該ガス注入流量と各
室及び外気のガス濃度の連続的観測データを得、測定対
象建物に関するガス濃度の連立微分方程式の解析モデル
に基づき該連立微分方程式に対して適用した最小二乗法
によって各室間の換気風量及び各室と外気との間の換気
風量を推定することを特徴とする多数室間拡散系の測定
解析法。
（２）観測データが得られる毎に逐次換気風量を推定す
ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の多数室
間拡散系の測定解析法。
（３）所定の観測期間で得られた観測データを基に一括
して換気風量を推定することを特徴とする特許請求の範
囲第１項記載の多数室間拡散系の測定解析法。
（４）多数室を有する測定対象建物の換気風量を推定す
る多数室間拡散系の測定解析システムであって、トレー
サーガス供給源、トレーサーガスの流量を制御するガス
流量制御手段、ガス濃度を分析するガス濃度分析手段、
ガス流量制御手段により制御されたトレーサーガスを各
室に選択的に供給するガス供給制御手段、各室内のガス
を選択的にサンプリングしガス濃度分析手段に導くガス
サンプリング手段、及びガス注入流量と各室及び外気の
ガス濃度の連続的観測データを得、測定対象建物に関す
るガス濃度の連立微分方程式の汎用解析モデルに基づき
該連立微分方程式に対して適用した拡張最小二乗法によ
って各室間の換気風量及び各室と外気との間の換気風量
を推定する解析手段を備えたことを特徴とする多数室間
拡散系の測定解析システム。
（５）ガス流量制御手段及びガス供給制御手段は、各室
にトレーサーガスをスケジュール的に若しくはランダム
的に注入流量と注入時間とをもって注入するように構成
したことを特徴とする特許請求の範囲第４項記載の多数
室間拡散系の測定解析システム。