WO2014021236A1

WO2014021236A1 - 気象再現方法、気象再現装置及び空気利用装置

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Publication number: WO2014021236A1
Application number: PCT/JP2013/070400
Authority: WO
Inventors: 達也櫻井; 晋輔佐竹; 謙一郎門; 久保田　圭; 希東胡; 惠太山室; 謙角谷; 輝浅香
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Current assignee: JGC Corp
Priority date: 2012-07-31
Filing date: 2013-07-28
Publication date: 2014-02-06
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Description

気象再現方法、気象再現装置及び空気利用装置

　本発明は、過去の気象データを用いて、当該気象データより狭い領域の気象データを再現する気象再現方法、および気象再現装置に関し、特に、気象観測データの無い地点に配置される空気利用装置を設計するために、気象データを再現する気象再現方法、気象再現装置、および空気利用装置に関する。

　屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源又は冷熱源、動力源、及び／又は、反応物として利用する空気利用装置がある。空気を冷熱源として利用する空気利用装置は、例えば、エアフィンクーラがある。動力源として利用する空気利用装置は、風力発電機がある。空気を反応物として利用する装置は、例えば、燃焼反応を起こすガスタービンであったり、酸化改質反応を反応器等がある。

　工業分野では、回転機、熱交換器、及び圧力容器等は、設計圧力、設計温度と呼ばれる特定の圧力や温度以内で安全に操作できるよう設計されているが、機器の実際の使用温度が、設計温度を超える場合、所望の性能を得るのが困難になる。例えば、ガスタービンであれば、所望の出力より低くなり、空冷式熱交換器であれば所望の熱交換量より低くなる。

　そのため、空気利用装置を設計するために、空気利用装置が配置される環境の温度を、現地で実測し、それに基づいて設計温度を決定することが通常である。

　例えば、ガスタービンの排気ガスの量は、現場の気象条件（温度、気圧及び湿度）の関数であるため、複数の気象データに基づいて、発生排出レベルを含む排出量出力通知を生成して、ガスタービンの排出量を予測する方法が開示されている（下記、特許文献１）。開示の予測方法では、ユーザが、気象条件の予測を望む場合、第三者天候システムなどにアクセスし、受信したデータと共に天候サービスからのデータを補間して、ガスタービン付近の気象条件を予測する。このようにして、開示の予測方法は、将来の天候データが無い場合、気象予測する。

　また、気象シミュレーションを用いた気象予測（下記、特許文献２）、または、放射性物質等の拡散予測に関する技術（下記、特許文献３）は開示されている。

特開２００９－６２９８３号公報特開２０１０－６０４４３号公報特開２００５－２８３２０２号公報

　上記のように、空気利用装置が配置される地域で、温度や風向を実測する場合、空気利用装置の設計には、エルニーニョ現象の有無等、年変化の影響を考慮して設計する必要があるため、複数年に渡る温度、風向の実測が必要になる。しかしながら、そのような経年データが無い場合、新たに複数年に渡る温度、風向の実測を行うことは困難であるので、精度の低い環境データに基づいて空気利用装置を設計する必要があった。

　また、上記特許文献１は、ＮＯ_Ｘ排出量を下げる運転中に生じる燃焼システムのリーンブローアウトを、気象情報を利用して事前対応することで、回避するものであったり、上記特許文献２及び３は、気象予測、または、危険物質の拡散予測等、将来の気象条件の予測を目的としたものであり、空気利用装置の設計のために、気象シミュレーションにより気象を再現することは全く開示されていない。

　上記課題を解決する第１のセットは、以下に記載の項目のようなものである。

　項目Ａ１．屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法であって、
　領域及び時刻に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む第１領域における、一定期間内の複数の時刻に関係づけられる気象情報セットを複数選択し、
　前記選択された複数個の気象情報セットを入力データとして、気象シミュレーションのための解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記第１領域内のより狭い複数の第２領域に関係づけられる第１狭域気象情報セットを複数生成し、
　前記生成した複数の第１狭域気象情報セットのうち、前記配置場所を含む第２領域を対象とする第２狭域気象情報セットを選択し、
　前記空気利用装置の設計温度を算定するために、前記第２狭域気象情報セットに含まれる温度データを用いて、前記一定期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成することを備える気象再現方法。
　項目Ａ２．前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布は、
　（a）前記温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度、
　（b）前記温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度
　（c）前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加えた温度を、前記設計温度として含み、
　前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を出力すること、をさらに備える請求項１に記載の気象再現方法。
　項目Ａ３．前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定することをさらに備える、請求項１又は２に記載の気象再現装置。
　項目Ａ４．前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定すること、をさらに備える請求項３に記載の気象再現方法。
　項目Ａ５．前記再循環の流れに基づいて、前記温度マージンを決定する工程を含む請求項４に記載の気象再現方法。
　項目Ａ６．前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定すること、をさらに備える請求項１～５の何れか１項に記載の気象再現方法。
　項目Ａ７．前記第１及び第２狭域気象情報は、３次元のデータであり、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度を少なくとも１つ含む、請求項１～６の何れか１項に記載の気象再現方法。
　項目Ａ８．屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現装置であって、
　　領域及び時刻に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報を格納する記憶部と、
　　前記選択された複数個の気象情報セットを入力データとして、気象シミュレーションのための解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記第１領域内のより狭い複数の第２領域に関係づけられる第１狭域気象情報セットを複数生成し、
　　前記生成した複数の第１狭域気象情報セットのうち、前記配置場所を含む第２領域を対象とする第２狭域気象情報セットを選択し、
　　前記空気利用装置の設計温度を算定するために、前記第２狭域気象情報セットに含まれる温度データを用いて、前記一定期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成する処理部と、
　を備える気象再現装置。
　項目Ａ９．前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布は、
　（a）前記温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度、
　（b）前記温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度
　（c）前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加えた温度を、前記設計温度として含み、
　前記処理部は、
　前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を出力する、請求項８に記載の気象再現装置。
　項目Ａ１０．前記処理部は、
　前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定する、請求項８又は９に記載の気象再現装置。
　項目Ａ１１．前記処理部は、
　前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する請求項１０に記載の気象再現装置。
　項目Ａ１２．前記処理部は、前記再循環の流れに基づいて、前記温度マージンを決定する請求項１１に記載の気象再現装置。
　項目Ａ１３．前記処理部は、前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定する、請求項８～１２の何れか１項に記載の気象再現装置。
　項目Ａ１４．前記第１及び第２狭域気象情報は、３次元のデータであり、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度を少なくとも１つ含む、請求項８～１３の何れか１項に記載の気象再現装置。
　項目Ａ１５．屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置であって、
　前記空気を吸い込む吸込み部、
　前記吸込み部で吸込まれた空気を用いて熱交換、反応、及び動力回収の何れかをする操作部、
　前記熱交換、反応、及び動力回収の何れかの操作により放出されるガスを吐き出す排出部を備え、
　領域及び時刻に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む第１領域における、一定期間内の複数の時刻に関係づけられる気象情報セットを複数選択し、
　前記選択された複数個の気象情報セットを入力データとして、気象シミュレーションのための解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記第１領域内のより狭い複数の第２領域に関係づけられる第１狭域気象情報セットを複数生成し、
　前記生成した複数の第１狭域気象情報セットのうち、前記配置場所を含む第２領域を対象とする第２狭域気象情報セットを選択し、
　前記第２狭域気象情報セットに含まれる温度データを用いて、前記一定期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成し、
　（a）前記温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度、
　（b）前記温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度
　（c）前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加えた温度から選定した設計温度に基づいて設計された空気利用装置。
　項目Ａ１６．前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定して、得られた設計温度に基づいて設計された請求項１５に記載の空気利用装置。
　項目Ａ１７．前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定し、
　前記再循環の流れに基づいて、前記温度マージンを決定して、得られた設計温度に基づいて設計された請求項１５又は１６に記載の空気利用装置。
　項目Ａ１８．前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定することである、請求項１５～１７の何れか１項に記載の空気利用装置。

　上記課題を解決する第２のセットは、以下に記載の項目のようなものである。

　Ｂ１．屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法であって、
　時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択し、
　前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成し、
　前記第１狭域気象情報のセットのうち、前記配置場所を含む領域を対象とする第２狭域気象情報のセットを選択し、
　前記空気利用装置の配置方向を決定するために、前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、最も累積頻度が高くなる風向を算定することを特徴とする気象再現方法。
　Ｂ２．前記算定した風向に基づいて、風上にある前記空気利用装置の排出部により排出したガスを、風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まないように、前記領域に前記空気利用装置を配置する配置図を生成する項目Ｂ１に記載の気象再現方法。
　Ｂ３．前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定すること、をさらに備える項目Ｂ１又はＢ２に記載の気象再現方法。
　Ｂ４．前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、
　前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定することを含む、項目Ｂ１～Ｂ３の何れか１項に記載の気象再現方法。
　Ｂ５．前記空気利用装置が配置される領域が、整地、土地利用、設備設置の何れかにより、前記気象情報の地形と異なる場合、前記整地、土地利用、設備設置の何れかを反映した地形情報に基づいて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定することをさらに備える項目Ｂ１～Ｂ４の何れか１項に記載の気象再現方法。
　Ｂ６．前記第１、及び第２狭域気象情報は、３次元のデータであり、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度を少なくとも１つ含む、項目Ｂ１～Ｂ５の何れか１項に記載の気象再現方法。
　Ｂ７．屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現装置であって、
　時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から取得した前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを格納する記憶部と、
　　前記気象情報のセットを選択し、
　　前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成し、
　　前記第１狭域気象情報のセットのうち、前記配置場所を含む領域を対象とする第２気象情報のセットを選択し、
　　前記第２気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、前記空気利用装置の配置方向を決定するために、最も累積頻度が高くなる風向を算定する処理部と、
　を備える気象再現装置。
　Ｂ８．前記処理部は、前記算定した風向に基づいて、風上にある前記空気利用装置の吐出部により排出したガスを、風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まないように、前記領域に前記空気利用装置を配置する配置図を生成する項目Ｂ７に記載の気象再現装置。
　Ｂ９．前記処理部は、前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定する、項目Ｂ７又は８に記載の気象再現装置。
　Ｂ１０．前記処理部は、前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記気象データより狭い領域の気象場情報を算定し、
　前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定することを含む、項目Ｂ７～Ｂ９の何れか１項に記載の気象再現装置。
　Ｂ１１．前記空気利用装置が配置される領域が、整地、土地利用、設備設置の何れかにより、前記気象情報の地形と異なる場合、前記整地、土地利用、設備設置の何れかを反映した地形情報に基づいて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定することをさらに備える項目Ｂ７～Ｂ１０の何れか１項に記載の気象再現装置。
　Ｂ１２．前記第１、及び第２狭域気象情報は、３次元のデータであり、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度を少なくとも１つ含む、項目Ｂ７～Ｂ１１の何れか１項に記載の気象再現装置。
　Ｂ１３．屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置であって、
　前記空気を吸い込む吸込み部、
　前記吸込み部で吸込まれた空気を用いて熱交換、反応、及び動力回収の何れかをする操作部、
　前記熱交換、反応、及び動力回収の何れかの操作により放出されるガスを吐き出す排出部を備え、
　時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも風向データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択し、
　前記気象情報のセットの各々を入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成し、
　前記第１狭域気象情報のセットのうち、前記配置場所を含む領域を対象とする第２狭域気象情報のセットを選択し、
　前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、最も累積頻度が高くなる風向として算定した算定風向に基づいて、前記領域に配置されることを特徴とする空気利用装置。
　Ｂ１４．前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データにおける風上にある前記排出部により排出したガスを、前記第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データにおける風下にある前記吸込み部が吸い込まないように、配置される項目Ｂ１３に記載の空気利用装置。
　Ｂ１５．前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定し、
　前記再循環が生じないように、前記領域に配置される項目Ｂ１３又はＢ１４に記載の空気利用装置。

　開示の気象再現方法及び気象再現装置は、空気利用装置が設置される場所の気象データがない場合でも、空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報を入力データとして、配置場所を含む領域を気象シミュレーションすることで再現する気象に基づいて、設計に必要な温度を得ることができる。

気象再現装置の機能構成の一例を示す図である。気象情報のデータテーブルの一例を示す図である。気象再現装置のハードウェア構成の一例を示す図である。空気利用装置の一例を示す図である。空気利用装置の具体例を示す図である。空気利用装置の別な具体例を示す図である。広域気象情報の一例を示す図である。図４Ａで示した広域気象情報を拡大した例を示す図である。狭域気象情報の一例の一例を示す図である。気象場情報の一例を示す図である。狭域気象情報より得られた温度データと、風速データの一例を示す図である。狭域気象情報の温度データから得られる温度の累積頻度分布である。狭域気象情報の温度データから得られる温度の超過確率分布である。液化された炭化水素ガスの量と、設計温度の関係の一例を示す図である。狭域気象情報の風向データから得られる風配図である。主風向とエアフィンクーラの関係を示す図である。主風向とエアフィンクーラの関係を示す図である。主風向とガスタービンの関係を示す図である。主風向とガスタービンの関係を示す図である。主風向と液化プラントの関係を示す図である。主風向と液化プラントの関係を示す図である。温度解析設計のフローチャートの一例を示す図である。風向解析設計のフローチャートの一例を示す図である。

　以下、図面を参照して、１．気象解析モデル、２．数値流体解析、３．気象再現装置の機能構成及びハードウェア構成、４．空気利用装置、５．空気利用装置近辺の気象情報の再現、６．空気利用装置近辺の温度累積頻度分布、７．液化プラントにおける設計温度と製造量の関係、８．空気利用装置近辺の風配図、９．空気利用装置を配置した配置図と、それによる空気利用装置、１０．温度解析設計のフローチャート、１１．風向解析設計のフローチャートについて、順に説明する。

　１．気象解析モデル
　気象解析モデルとは、様々な物理モデルを含み、それらをコンピュータで解くことで、空間解像度の高い気象の再現計算を行うことで、気象シミュレーションできる。気象シミュレーションの利点としては、現地観測に比べて、空間解像度の高い気象情報を推定することができる点にある。

　気象シミュレーションを行うためには、ネットワークからダウンロードした気象データベースから、初期値、境界値データを取り込む必要がある。空気利用装置を設計するために、十分に詳細な空間解像度はないが、空気利用装置が配置される領域を含む広域に関する気象情報（以下、「広域気象情報」と言う）として、例えば、ＮＯＡＡ（アメリカ海洋大気庁）等が提供する６時間毎の再評価された全球客観解析データであるＮＣＥＰ（National Centers for Environmental Prediction）がある。広域気象情報としてのＮＣＥＰデータは、世界を格子状（格子間隔は、１．５～４００ｋｍ）に分割したときの３次元格子点上の気象要素（風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度）を含み、６時間毎に用意されている。本実施形態によれば、エルニーニョ現象の有無等、年変化の影響を考慮して設計する必要があるため、複数年に渡る広域気象情報（例えば、上述のＮＣＥＰデータ）を、初期値、境界値データとして用いる。

　気象解析モデルに含まれる物理モデルは、例えば、ＷＲＦ（The Weather
Research & Forecasting Model）がある。ＷＲＦには、さまざまな物理モデルが含まれている。物理モデルには、日射量及び大気放射量を計算する放射モデル、乱流混合層を表現する乱流モデル、地表面温度、土壌温度、土中水分量、積雪量、地表面フラックスを算出する地表面モデルなどがある。

　気象解析モデルは、流体の運動に関するナビエストークスの方程式や大気観測結果から導出された経験的な方程式などからなる大気中の流体の動きを表す偏微分方程式と、質量およびエネルギーの保存則を記述した偏微分方程式を含み、上記微分方程式を連立させて解くことで、気象シミュレーションが実行できる。よって、広域気象情報を、初期値と境界値としての入力データとして、気象シミュレーションのための気象解析モデルに従う微分方程式を解いて、広域気象情報より狭い空間解像度の領域に関係づけられる空気利用装置の配置領域の気象情報を生成できる。このようにして生成した気象情報を「狭域気象情報」という。

　２．数値流体解析
　数値流体解析とは、流体の運動に関する方程式をコンピュータで解く、数値流体力学（Computational
Fluid Dynamics）を応用し、流れを観察する数値解析及びシミュレーション手法を言う。具体的には、流体力学式であるナビエストークス方程式を用い、有限体積法(Finite Volume Method)により空間的に流体の状況を算定する。数値流体解析の手順としては、検討対象とする施設の構造を再現した３Ｄモデルデータの作成工程、検討対象範囲を、計算最小単位となる格子に分割を行う格子生成工程、コンピュータを用いて、初期値、及び境界値を取り込み、各格子における流体力学式を解く工程、解析結果により得られる諸値（流速、圧力等）をコンター表示やベクトル表示などの画像として出力する出力工程を含む。

　数値流体解析は、気象解析モデルよりも高い解像度の流体シミュレーションを実現可能であるため、気象シミュレーションでは再現することが非常に困難な、風速・風向の細かな変化や、数センチから数メートルスケールの気流の乱れから建築物周辺の気流の変化といった、その空間スケール特有の気流現象についての情報を提供することができる。

　３．気象再現装置の機能構成、及びハードウェア構成
　気象再現装置は、気象解析モデル、及び、数値流体解析を実施して、空気利用装置が配置される狭域の狭域気象情報を算定する。また、気象再現装置は、後述する設計温度算定処理、又は、風配図生成処理を行ってもよい。

　図１Ａは、気象再現装置の機能構成の一例を示す図である。図１Ａに示す気象再現装置９０は、データやプログラムを格納する記憶部１２、数値演算処理を行う処理部１４を有する。記憶部１２には、ＷＲＦ等の気象解析プログラム９０１、数値流体解析プログラム９０３、設計温度算定プログラム９０５、風配図生成プログラム９０７、配置図を生成する図面出力プログラム９０９、気象データベース８００、ＮＣＥＰデータ等の広域気象情報８０１、気象シミュレーションにより得られる狭域気象情報８０３、数値流体解析により得られる気流場情報８０５、温度解析データ８０７、風向解析データ８０８、及び配置図データ８０９が格納される。気象データベースは、広域気象データ８０１を保持し、外部からダウンロード、または、記憶媒体を通して得られる。

　処理部１４は、気象解析プログラム９０１を実行することで、広域気象情報８０１から狭域気象情報８０３を生成し、記憶部１２に格納する気象解析処理を行う。さらに、処理部１４は、数値流体解析プログラム９０３を実行することで、狭域気象情報８０３から気流場データ８０７を生成し、記憶部１２に格納する数値流体処理を行う。同様に、処理部１４は、設計温度算定プログラム９０５、及び風配図生成プログラム９０７を実行して、後述する設計温度算定処理、及び、風配図生成処理をそれぞれ実行し、関連する温度解析データ８０７及び風向解析データ８０９を、画像などデータを表示する表示部１６に表示する。

　さらに、処理部１４は、配置図生成プログラム９０９を実行して、風向解析データ８０８に基づく、配置図データ８０９を出力する。

　図１Ｂは、気象情報のデータテーブルの一例を示す図である。図１Ｂに示すデータテーブルは、広域気象情報８０１を示しているが、狭域気象情報８０３にも適用されるデータテーブルである。ただし、広域気象情報は、狭域気象情報の対象とする領域を含み、より広域の気象情報を対象とする。図１Ｂに示すように、気象情報は、時間を主キーとして、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度の各種データから構成される複数レコードのレコードセットとして示される。言い換えれば、温度によって分類される気象情報セットであり、広域気象情報８０１及び狭域気象情報８０３は、領域によって分類される複数の気象情報セットである。

　図２は、気象再現装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示す気象再現装置９０は、プロセッサ１２Ａ、主記憶装置１４Ａ、ハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置１４Ｂ、記憶媒体９００からデータを読み出すドライブ装置１５、及び、ＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・カード）などの通信装置１９を備え、これらの構成要素は、互いにバス２０で接続する。気象再現装置９０は、外部にある出力装置としてのディスプレイ１６、及び、キーボードやマウスのような入力装置１７と接続する。図１Ａに示す処理部１２は、プロセッサ１２Ａに相当し、記憶部１４は、主記憶装置１４Ａに相当する。

　記憶媒体９００には、図１Ａに示した気象データベース８００、気象解析プログラム９０１、数値流体解析プログラム９０３、設計温度算定プログラム９０５、風配図生成プログラム９０７、及び配置図生成プログラム９０９をデータとして記憶してもよい。これらのデータ８００～９０９は、図１Ａにしめすように記憶部１２に格納される。

　気象再現装置９０は、ネットワーク４０を介して、外部のサーバ２００や、コンピュータ２１０、２２０に接続してもよい。コンピュータ２１０及び外部サーバ２００は、気象再現装置９０と同じ構成要素を有してもよい。例えば、サーバ２００にある気象データベース８００を、ネットワーク４０を介して受信することができる。また、図１Ａに示したプログラムのうち、システム負荷の高い気象シミュレーションに係る気象解析プログラム９０１のみを、気象再現装置９０に格納し、他のプログラムをコンピュータ２１０、２２０の何れかに格納し、そこで実行させてもよい。

　また、上記説明においては、コンピュータというハードウェアに限定したが、気象再現装置９０はデータセンタの仮想サーバであってもよい。その場合、データセンタの記憶部にプログラム９０１～９０９を格納し、データセンタの処理部で、それらを実行し、データセンターからクライアントコンピュータにデータを出力するというハードウェア形態であってもよい。外部サーバ２００は、気象データベースを有していてもよい。その場合、気象再現装置９０は、外部サーバ２００から広域気象データを取得する。

　４．空気利用装置
　図３Ａは、空気利用装置の一例を示す図である。図３Ａに示す空気利用装置１００は、屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する。空気利用装置１００は、必ずしも必須の構成要素ではないが、空気を吸い込む吸込み部１０１、吸込み部で吸込まれた空気を用いて熱交換、反応、及び動力回収の何れかをする操作部１０２、熱交換、反応、及び動力回収の何れかの操作により放出されるガスを吐き出す排出部１０３を備える。

　図３Ｂは、空気利用装置の具体例を示す図である。図３Ｂには、空気利用装置の例として、エアフィンクーラ１００Ａと、ガスタービン１００Ｂとを示す。ガスタービン１００Ｂは、吸込み部１０１Ｂと、操作部１０２Ｂ、排出部（煙突）１０３Ｂを有する。吸込み部１０１Ｂで吸気した空気を用いて、操作部１０２Ｂで可燃性ガスを燃焼し、タービンを回転させて駆動力を生じさせ、圧縮機１１０Ａを回転する。排気ガスは、煙突１０３Ｂから排気させる。圧縮機１１０Ａにより圧縮されたガスは、エアフィンクーラ１００Ａに供給される。なお、図示した操作部１０２Ｂは、酸化改質反応を反応器であってもよい。

　エアフィンクーラ１００Ａは、下部にある吸込み部１０１Ａ（図示せず）から吸気した空気で、圧縮機１１０により加熱された吐出ガスを、熱交換器１０２Ａで冷却し、上部にある排出部１０３Ａ（図示せず）に放出する。エアフィンクーラ１００Ａにより冷却された圧縮ガスは、冷却装置１２０で、減圧膨張に伴う温度低下し、被冷却媒体を冷却する。減圧し、加熱したガスは、再度、圧縮機１１０Ａに戻される。一実施形態によれば、被冷却媒体は、例えば、メタン、エタン等の炭化水素ガスであり、冷却装置１２０で冷却することで、液化する。

　なお、上記において、空気利用装置は、エアフィンクーラと、ガスタービンの何れかで説明したが、空気利用装置は、エアフィンクーラと、ガスタービンとを備える、炭化水素ガスを液化する液化プラントであってもよい。また、以下では、エアフィンクーラ、ガスタービン、及び、液化プラントの例で、気象再現方法、又は、気象再現装置の実施例を説明するが、本発明の一実施て形態は、気象再現方法、又は、気象再現装置によって設計された配置図に基づくエアフィンクーラ、ガスタービン、及び、液化プラントを含む。

　図３Ｃは、空気利用装置の別な具体例を示す図である。空気利用装置の例として、風力発電機１００Ｃが示される。風力発電機１００Ｃのプロペラは、吸込み部１０１Ｃと、排出部１０３Ｃに相当し、原動機は、操作部１０２Ｃに相当する。

　５．空気利用装置近辺の気象情報の再現
　図４Ａは、広域気象情報の一例を示す図である。図４Ａには、日本地図上にある広域気象情報Ａ１００が示される。

　図４Ｂは、図４Ａで示した広域気象情報を拡大した例を示す図である。図４Ｂに示す広域気象情報Ａ１００には、空気利用装置１００が配置される領域が示される。１１００は、海岸線を示す。湾岸線１１００の紙面に向かい左側が、海であり、右側が陸である。図５は、狭域気象情報の一例の一例を示す図である。図５には、気象シミュレーションの対象となる領域が示され、領域は、気象シミュレーションを行うために、複数の領域Ａ１～Ａ１５に区画され、それぞれが計算グリッドに対応する。例えば、グリッド解像度が９ｋｍの場合、計算領域は５４９ｋｍ×５４９ｋｍであり、グリッド解像度が１ｋｍの場合、計算領域は９３ｋｍ×９３ｋｍである。よって、これら領域Ａ１～Ａ１５は、東西方向及び南北方向に１～９ｋｍの距離間隔で、格子状に評価地点が設定される。

　図５に示すように、空気利用装置１００が配置されており、その領域の温度又は風向を得るために、処理部１２は、広域気象情報Ａ１００を気象解析モデルに従う気象情報の微分方程式を解いて、狭域気象情報Ａ１～Ａ１６を生成する。

　図６は、気象場情報の一例を示す図である。処理部１２は、図６に示す狭域気象情報Ａ１６に対して、数値流体解析を行い、狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定する。領域Ａ１５を算出した後、領域Ａ１５の気象場情報を初期値として、流体力学モデル（ＣＦＤモデル）を用いて空気利用装置１００周辺の詳細気象場情報を求めてもよい。この場合、気象シミュレーションのグリッド解像度（例えば、１ｋｍ）よりずっと小さく０．５ｍ刻みで求めることができる。

　空気利用装置１００が配置される目的領域Ａ１５における気象場情報は、流体力学モデルを用いて求められることができるので、建造物の形状などを考慮に入れた緻密なデータを得ることができる。流体力学モデルの一例としては、例えば、Ｋ・ε、ＬＥＳ、ＤＮＳなどが挙げられる。

　本実施形態に係る計算装置は、目的とする領域の気象場情報のみ詳細なデータを得ればよいので、領域Ａ２から領域Ａ１５までの全てをＣＦＤモデル解析する必要はない。そのため、ＣＦＤモデル解析による膨大な計算時間を要することなく、目的とする領域のみＣＦＤ解析することで、精度の向上と、処理時間の短縮が可能になる。

　図６の３２０は、排出ガスの再循環流れを示す。ＣＦＤ解析により、気象シミュレーションでは明らかにならなかった、空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定して、明らかにすることができる。これにより、再循環流れにより、後述する温度データに対して温度マージンをどの程度とればよいのか判断することができる。また、再循環の流れがわかり、それにより、適切な空気利用装置の配置場所を得ることができる。

　また、例えば、図５のＡ３に、飛行場等があり、必要な温度データや、風向データの観測データが利用可能である場合、それらのデータを入力値として、第１狭域気象情報のセットを再算定してもよい。これにより、利用可能な現地のデータを用いて気象シミュレーションの精度を上げることができる。

　さらに、空気利用装置が配置される領域Ａ１６が、整地、土地利用、設備設置の何れかにより、気象情報の地形と異なる場合がある。このような場合でも、空気利用装置の配置により、整地、土地利用、設備設置の何れかを反映した地形情報に基づいて、第１狭域気象情報のセットを再算定してもよい。これにより、空気利用装置が建設された後の気象条件を正確にシミュレーションすることができる。

　６．空気利用装置近辺の温度累積頻度分布
　図７Ａは、狭域気象情報より得られた温度データと、風速データの一例を示す図である。狭域気象情報は、例えば、３年間の時間にわたり得られるが、図７Ａでは例として２００９年のデータを示す。

　空気利用装置が、液化プラントの場合、それは、大規模な冷凍システムをもち、冷凍システムを循環する冷媒が、圧縮された後にエアフィンクーラで液化されると、外気温度により、その性能は大きく変化する。例えば、外気温度が高温になると、冷媒を液化する圧力が上がり、外気温度が低下すると、冷媒を液化する圧力が下がる。そのため、外気温度によって、液化プラントの処理能力そのものが大きく変化する。

　外気温度は、昼、夜、夏、冬に変化するので、液化プラントの生産量は、様々な温度で計算される。しかしながら、実際には、液化プラントの設計条件は制限される。ガスの組成が軽質であり、外気温度が高い（例えば、累積頻度が９９％）ケースで、外気温度を選ぶと、いかなる環境温度であっても所望の製造量の液化ガスを製造できるが、プラントの投資コストは高くなる。ガスの組成が重質であり、外気温度が低い（例えば、累積頻度が１％）ケースでは、その逆となり、性能保証の観点で採用できない。よって、ガス組成は、重質でも、軽質でもない平均的なガス組成として、設計温度は以下のように決める。

　図７Ｂは、狭域気象情報の温度データから得られる温度の累積頻度分布であり、図７Ｃは、狭域気象情報の温度データから得られる温度の超過確率分布である。処理部１２が、これらのデータを生成し、そして、ディスプレイ１６に出力される。

　さらに、処理部１２は、温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度を算定すること、温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度を算定すること、及び、前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージン（例えば２℃）を加えること、の何れか１つの工程により設計温度を算定する。このようにして算定された温度が、空気利用装置１００を設計するための設計温度となる。

　このようにして得られた設計温度により、設計された空気利用装置１００が、例えば、液化プラントである場合、性能未達になることなく、所望の製造量を液化ガスを製造するとともに、プラントの投資コストをさげることができる。

　７．液化プラントにおける設計温度と製造量の関係
　図８Ａは、液化された炭化水素ガスの製造量と、設計温度の関係の一例を示す図である。空気利用装置１００は、外気温が、設計温度以上の温度となった場合、空気利用装置１００の性能は、急激に下げる傾向にある。例えば、図３の例において、エアフィンクーラ１００Ａが、図８Ａに示す設計温度で設計された場合、外気温が設計温度を超える温度となると、液化炭化水素ガスの製造量が急激に下がるため、所定の性能を満たせなくなる。本実施形態に係る気象再現装置によれば、正確に実際の温度をシミュレートするので、実測データがない環境において空気利用装置１００を設計する場合でも、外気温を再現し、設計温度を得ることで、所望の性能を有する空気利用装置の設計が可能になる。

　８．空気利用装置近辺の風配図
　図９は、狭域気象情報の風向データから得られる風配図である。風配図とは、ある地点のある期間における、各方位の風向および風速の頻度を表した図である。周囲方向に延びるほど、累積頻度が高い。また、そのときの風速も、網掛け表示などにより示される。この時得られる最も累積頻度が高い風向きを主風向という。図９では、主風向は、３００で示される。方位記号３１０は、主風向３００に対応する。以下に説明する図では、方位記号の南（Ｓ）が、主風向であることを示す。

　このように生成された設計温度又は主風向に基づいて、図３に示す空気利用装置は生成される。

　９．空気利用装置を配置した配置図と、それによる空気利用装置
　図１０Ａ及び図１０Ｂは、主風向とエアフィンクーラの関係を示す図である。図１０Ａに示すエアフィンクーラ１００Ａ－１、１００Ａ－２は、主風向３００に対して、風上にあるエアフィンクーラ１００Ａ－１の排出部により排出したガスを、風下にあるエアフィンクーラ１００Ａ－２の吸込み部が吸い込むように配置される。このように配置される場合、エアフィンクーラ１００Ａ－２は、熱い排出ガスを冷却ガスとして利用するため、所望の熱交換が行えなくなり、図８Ａに示したように、所定の性能を満たせなくなる。

　図そのため、生成した風配図において最も累積頻度が高くなる風向に対して風下に、排気を吸気するようにエアフィンクーラを配置しないことで、上記不具合を回避すなる。すなわち、算定した風向に基づいて、エアフィンクーラを、風上にある排出部により排出したガスを、風下にある吸込み部が吸い込まないように、配置図上に配置する。

　図１０Ｂに示すエアフィンクーラ１００Ａ－１、１００Ａ－２は、主風向３００に対して、風上にあるエアフィンクーラ１００Ａ－１の排出部により排出したガスを、風下にあるエアフィンクーラ１００Ａ－２の吸込み部が吸い込まないように配置される。このように配置される場合、エアフィンクーラ１００Ａ－２は、所定の性能を満たすことができる。処理部１４は、主風向を算定後に、主風向に対して、エアフィンクーラ１００Ａ－１の排出部により排出したガスを、風下にあるエアフィンクーラ１００Ａ－２の吸込み部が吸い込まないように配置した配置図データ４００Ａを生成し、出力する。

　図１１Ａ及び図１１Ｂは、主風向とガスタービンの関係を示す図である。図１１Ａに示すガスタービン１００Ｂ－１、１００Ｂ－２は、主風向３００に対して、風上にあるガスタービン１００Ｂ－１の排出部により排出したガスを、風下にあるガスタービン１００Ｂ－２の吸込み部が吸い込むように配置される。このように配置される場合、ガスタービン１００Ｂ－２は、熱い排出ガスを吸込みガスとして利用する可能性が高くなり、所望の出力が得られなくなる。

　そのため、生成した風配図において最も累積頻度が高くなる風向に対して風下に、排気を吸気するようにガスタービンを配置しないことで、上記不具合を回避する。すなわち、算定した風向に基づいて、ガスタービンを、風上にある排出部により排出したガスを、風下にある吸込み部が吸い込まないように、配置図上に配置する。

　図１１Ｂに示すガスタービン１００Ｂ－１、１００Ｂ－２は、主風向３００に対して、風上にあるガスタービン１００Ｂ－１の排出部により排出したガスを、風下にあるガスタービン１００Ｂ－２の吸込み部が吸い込まないように配置される。このように配置される場合、ガスタービン１００Ｂ－２は、所定の性能を満たすことができる。処理部１４は、主風向を算定後に、主風向に対して、ガスタービン１００Ｂ－１の排出部により排出したガスを、風下にあるガスタービン１００Ｂ－２の吸込み部が吸い込まないように配置した配置図データ４００Ｂを生成し、出力する。

　図１２Ａ及び図１２Ｂは、主風向とガスタービン及びエアフィンクーラを備える液化プラントの関係を示す図である。図１２Ａに示す液化プラント１００Ｃ－１、１００Ｃ－２は、それぞれ、エアフィンクーラ１００Ａ－１、１００Ａ－２の排気ガスを、ガスタービン１００Ｂ－１、１００Ｂ－２を吸込む構成となっている。さらに、図１２Ａに示す液化プラント１００Ｃ－１、１００Ｃ－２は、主風向３００に対して、風上にある液化プラント１００Ｃ－１の排出部により排出したガスを、風下にある液化プラント１００Ｃ－１の吸込み部が吸い込むように配置される。このように配置される場合、液化プラント１００Ｃ－１は、熱い排出ガスを吸込みガスとして利用する可能性が高くなり、所望の性能が得られなくなる。

　そのため、生成した風配図において最も累積頻度が高くなる風向に対して風下に、排気を吸気するように液化プラントを配置しないことで、上記不具合を回避する。すなわち、算定した風向に基づいて、液化プラントを、風上にある排出部により排出したガスを、風下にある吸込み部が吸い込まないように、配置図上に配置する。

　図１１Ｂに示す液化プラント１００Ｃ－１、１００Ｃ－２は、主風向３００に対して、風上にある液化プラント１００Ｃ－１の排出部により排出したガスを、風下にある液化プラント１００Ｃ－２の吸込み部が吸い込まないように配置される。このように配置される場合、液化プラント１００Ｃ－２は、所定の性能を満たすことができる。処理部１４は、主風向を算定後に、主風向に対して、ガスタービン１００Ｂ－１の排出部により排出したガスを、風下にある液化プラント１００Ｃ－２の吸込み部が吸い込まないように配置した配置図データ４００Ｃを生成し、出力する。

　このように生成された配置図データ４００Ａ、４００Ｂ、及び４００Ｃのそれぞれに基づいて、エアフィンクーラ、ガスタービン、及び、液化プラントが製造又は建設される。これにより、当該実施形態に基づく空気利用装置は、所望の性能を満たすことができる。

　１０．温度解析設計のフローチャート
　図１３は、温度解析設計のフローチャートの一例を示す図である。気象再現装置９０の処理部１４は、気象解析プログラムを実行して、時刻及び領域に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報を含む気象データベースから、空気利用装置が配置される配置場所を含む領域、及び、ある期間を通した複数の時刻に関係づけられる気象情報のセットを選択する処理を行う（Ｓ１０１）。

　気象再現装置９０の処理部１４は、気象解析プログラムを実行して、気象情報のセットの各々を入力データとして、気象解析モデルに従う気象情報の微分方程式を解いて、前記気象情報の領域より狭い領域に関係づけられる第１狭域気象情報のセットを生成する処理を行う（Ｓ１０２）。

　気象再現装置９０の処理部１４は、気象解析プログラムを実行して、第１狭域気象情報のセットのうち、配置場所を含む領域を対象とする第２狭域気象情報のセットを選択する処理を実行する（Ｓ１０３）。処理部１４は、設計温度算定プログラムを実行して、空気利用装置の設計温度を算定するために、前記第２狭域気象情報のセットに含まれる温度データを用いて、ある期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成する処理を行う（Ｓ１０４）。

　生成処理（Ｓ１０４）は、気象場情報から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度を算定すること、気象場情報から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度を算定すること、及び、前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加える、の何れか１つの工程により設計温度を算定してもよい。

　気象再現装置９０の処理部１４は、数値流体解析プログラムを実行して、第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、気象場情報を算出し、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する（Ｓ１０５）。これにより、再循環の流れに基づいて、気象シュミレーションで得た温度に対する温度マージンを決定することができる。

　１１．風向解析設計のフローチャート
　図１４は、温度解析設計のフローチャートの一例を示す図である。図示するステップＳ２０１～Ｓ２０３は、図１３のＳ１０１～Ｓ１０３に相当する。気象再現装置９０の処理部１４は、風配図生成プログラムを実行して、空気利用装置の配置方向を決定するために、第２狭域気象情報のセットに含まれる風向データを用いて、最も累積頻度が高くなる風向を算定する処理を行う（Ｓ２０４）。さらに、気象再現装置９０の処理部１４は、配置図生成プログラムを実行して、算定した風向に基づいて、空気利用装置を、風上にある空気利用装置の吐出排出部により排出したガスを、風下にある前記空気利用装置の吸込み部が吸い込まないように、前記領域に前記空気利用装置を配置する配置図を生成する。

　ステップ（Ｓ２０４）の後に、処理部１４は、数値流体解析プログラムを実行して、前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定し、前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出して温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する（Ｓ２０５）。これにより、再循環の流れに基づいて、最適な、空気利用装置の配置を決定できる。

　以上説明した実施形態は典型例として挙げたに過ぎず、その各実施形態の構成要素の組合せ、変形及びバリエーションは当業者にとって明らかであり、当業者であれば本発明の原理及び請求の範囲に記載した発明の範囲を逸脱することなく上述の実施形態の種々の変形を行えることは明らかである。

Claims

　屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現方法であって、
　領域及び時刻に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む第１領域における、一定期間内の複数の時刻に関係づけられる気象情報セットを複数選択し、
　前記選択された複数個の気象情報セットを入力データとして、気象シミュレーションのための解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記第１領域内のより狭い複数の第２領域に関係づけられる第１狭域気象情報セットを複数生成し、
　前記生成した複数の第１狭域気象情報セットのうち、前記配置場所を含む第２領域を対象とする第２狭域気象情報セットを選択し、
　前記空気利用装置の設計温度を算定するために、前記第２狭域気象情報セットに含まれる温度データを用いて、前記一定期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成することを備える気象再現方法。
　前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布は、
　（a）前記温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度、
　（b）前記温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度
　（c）前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加えた温度を、前記設計温度として含み、
　前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を出力すること、をさらに備える請求項１に記載の気象再現方法。
　前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定することをさらに備える、請求項１又は２に記載の気象再現装置。
　前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定すること、をさらに備える請求項３に記載の気象再現方法。
　前記再循環の流れに基づいて、前記温度マージンを決定する工程を含む請求項４に記載の気象再現方法。
　前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定すること、をさらに備える請求項１～５の何れか１項に記載の気象再現方法。
　前記第１及び第２狭域気象情報は、３次元のデータであり、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度を少なくとも１つ含む、請求項１～６の何れか１項に記載の気象再現方法。
　屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置を設計するために、気象シミュレーションにより気象を再現する気象再現装置であって、
　　領域及び時刻に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報を格納する記憶部と、
　　前記選択された複数個の気象情報セットを入力データとして、気象シミュレーションのための解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記第１領域内のより狭い複数の第２領域に関係づけられる第１狭域気象情報セットを複数生成し、
　　前記生成した複数の第１狭域気象情報セットのうち、前記配置場所を含む第２領域を対象とする第２狭域気象情報セットを選択し、
　　前記空気利用装置の設計温度を算定するために、前記第２狭域気象情報セットに含まれる温度データを用いて、前記一定期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成する処理部と、
　を備える気象再現装置。
　前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布は、
　（a）前記温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度、
　（b）前記温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度
　（c）前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加えた温度を、前記設計温度として含み、
　前記処理部は、
　前記温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を出力する、請求項８に記載の気象再現装置。
　前記処理部は、
　前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定する、請求項８又は９に記載の気象再現装置。
　前記処理部は、
　前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定する請求項１０に記載の気象再現装置。
　前記処理部は、前記再循環の流れに基づいて、前記温度マージンを決定する請求項１１に記載の気象再現装置。
　前記処理部は、前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定する、請求項８～１２の何れか１項に記載の気象再現装置。
　前記第１及び第２狭域気象情報は、３次元のデータであり、風向、風速、乱流エネルギー、日射、気圧、雨量、湿度、及び温度を少なくとも１つ含む、請求項８～１３の何れか１項に記載の気象再現装置。
　屋外に配置されて、周囲の気象条件により影響を受けるとともに、空気を熱源、動力源、及び反応物の何れかとして利用する空気利用装置であって、
　前記空気を吸い込む吸込み部、
　前記吸込み部で吸込まれた空気を用いて熱交換、反応、及び動力回収の何れかをする操作部、
　前記熱交換、反応、及び動力回収の何れかの操作により放出されるガスを吐き出す排出部を備え、
　領域及び時刻に関係付けられ、少なくとも温度データを含む複数の気象情報から、前記空気利用装置が配置される配置場所を含む第１領域における、一定期間内の複数の時刻に関係づけられる気象情報セットを複数選択し、
　前記選択された複数個の気象情報セットを入力データとして、気象シミュレーションのための解析モデルに従う前記気象情報の微分方程式を解いて、前記第１領域内のより狭い複数の第２領域に関係づけられる第１狭域気象情報セットを複数生成し、
　前記生成した複数の第１狭域気象情報セットのうち、前記配置場所を含む第２領域を対象とする第２狭域気象情報セットを選択し、
　前記第２狭域気象情報セットに含まれる温度データを用いて、前記一定期間における温度の累積頻度分布又は温度の超過確率分布を生成し、
　（a）前記温度の累積頻度分布から、少なくとも５０％を超える累積頻度となる温度、
　（b）前記温度の超過確率分布から、少なくとも５０％より小さい超過確率となる温度
　（c）前記５０％を超える累積頻度となる温度又は前記５０％より小さい超過確率となる温度に対して、温度マージンを加えた温度から選定した設計温度に基づいて設計された空気利用装置。
　前記第２狭域気象情報を、３次元の流体力学式で演算して、前記第２狭域気象情報より狭い領域の気象場情報を算定して、得られた設計温度に基づいて設計された請求項１５に記載の空気利用装置。
　前記気象場情報を用いて、前記空気利用装置が吐き出した温められた空気が、前記空気利用装置の吸込み部に再循環する流れを算定し、
　前記再循環の流れに基づいて、前記温度マージンを決定して、得られた設計温度に基づいて設計された請求項１５又は１６に記載の空気利用装置。
　前記第１狭域気象情報のセット生成ステップは、前記気象情報が対象とする領域の風向、風速、温度の少なくとも１つを含む観測データを用いて、前記第１狭域気象情報のセットを再算定することである、請求項１５～１７の何れか１項に記載の空気利用装置。