WO2023062681A1 - 空気調和システム、情報処理装置および空調機器の制御方法 - Google Patents

Abstract

空気調和システムは、空気調和装置と、換気装置と、空調対象空間の環境状態と空調対象空間に居る人の位置および人の活動状態とを検出する検出手段と、空気調和装置の複数の送風パターンと換気装置による外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶する記憶手段と、運転状態の情報と環境状態の情報とを用いて、複数の制御パターン毎に、空調対象空間における温熱環境分布情報と空気齢分布情報とを計算する流体解析手段と、各温熱環境分布情報に対応して、人の位置および人の活動状態から局所快適性指標を計算する快適度算出手段と、複数の制御パターンから、局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、人の位置の空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定する判定手段と、を有する。

Description

空気調和システム、情報処理装置および空調機器の制御方法

　本開示は、空調機器として空気調和装置および換気装置を有する空気調和システムと、空調機器と接続される情報処理装置と、空調機器の制御方法とに関する。

　近年、空間の快適性向上のニーズが高まってきている。空気調和装置について、在室者の温冷感を快適に保つ役目の重要性が増している。快適性を実現するためにＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ　Ｍｅａｎ　Ｖｏｔｅ）という快適性指標が提案されている。一方、室内のＣＯ_２濃度が許容濃度を超えないようにするなど、居住空間の空気質も注目されている。

　室内の換気効率を評価する指標として、空気齢、空気余命および滞在時間が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、対象空間の空気環境を解析するために、流体の流れを追跡するための室内一様トレーサーの発生時の各点濃度を瞬時一様拡散濃度で基準化した無次元濃度分布を、各測定点に対する吹き出し空気の平均到達時間、つまり、空気齢分布として、空気齢の分布を解析する技術が開示されている。

特許第４１５１７８０号公報

　空気調和装置が部屋に居る人の快適性を向上させることを目的として空気調和を行うと、温度および湿度を適切に管理しても、空気質が考慮されていないため、人にとって不健康的な環境を維持してしまうことになる。一方、特許文献１に開示された空気質を重視して換気制御を行うと、室内の空気が外気の影響を受けやすくなり、部屋に居る人の快適性が損なわれてしまうことがある。

　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、利用者のための空気質および快適性を向上させる空気調和システム、情報処理装置および空調機器の制御方法を提供するものである。

　本開示に係る空気調和システムは、空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、前記空調対象空間に外気を供給する換気装置と、前記空調対象空間における空気の温度を含む環境状態と、前記空調対象空間に居る人の位置および前記人の活動状態とを検出する検出手段と、前記空気調和装置によって前記空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと前記換気装置によって前記空調対象空間に供給される前記外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶する記憶手段と、前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と前記検出手段によって検出された前記環境状態の情報とを用いて、前記複数の制御パターン毎に、前記空調対象空間における温熱環境分布情報と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布情報とを計算する流体解析手段と、前記各温熱環境分布情報に対応して、前記検出手段によって検出された前記人の位置および前記人の活動状態から前記人の快適度を示す局所快適性指標を計算する快適度算出手段と、前記複数の制御パターンから、前記局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、前記人の位置の前記空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定する判定手段と、を有するものである。

　本開示に係る情報処理装置は、空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、前記空調対象空間に外気を供給する換気装置と、前記空調対象空間における空気の温度を含む環境状態ならびに前記空調対象空間に居る人の位置および前記人の活動状態を検出する検出手段とのそれぞれと接続される情報処理装置であって、前記空気調和装置によって前記空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと前記換気装置によって前記空調対象空間に供給される前記外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶する記憶装置と、前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と前記検出手段によって検出された前記環境状態の情報とを用いて、前記複数の制御パターン毎に、前記空調対象空間における温熱環境分布情報と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布情報とを計算し、前記各温熱環境分布情報に対応して、前記検出手段によって検出された前記人の位置および前記人の活動状態から前記人の快適度を示す局所快適性指標を計算し、前記複数の制御パターンから、前記局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、前記人の位置の前記空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定する制御装置と、を有するものである。

　本開示に係る空調機器の制御方法は、空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、前記空調対象空間に外気を供給する換気装置と、前記空調対象空間における空気の温度を含む環境状態ならびに前記空調対象空間に居る人の位置および前記人の活動状態を検出する検出手段とのそれぞれと接続される情報処理装置による空調機器の制御方法であって、前記空気調和装置によって前記空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと前記換気装置によって前記空調対象空間に供給される前記外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶するステップと、前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と前記検出手段によって検出された前記環境状態の情報とを用いて、前記複数の制御パターン毎に、前記空調対象空間における温熱環境分布情報と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布情報とを計算するステップと、前記各温熱環境分布情報に対応して、前記検出手段によって検出された前記人の位置および前記人の活動状態から前記人の快適度を示す局所快適性指標を計算するステップと、前記複数の制御パターンから、前記局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、前記人の位置の前記空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定するステップと、を有するものである。

　本開示によれば、空調対象空間の環境状態と空調対象空間に居る人の位置および活動状態とに対応して、複数の制御パターンから、空調対象空間に居る人の局所快適性指標および空気齢の両方の基準を満たす制御パターンが決定される。そのため、局所快適性指標および空気齢の両方の基準を満たす制御パターンにしたがって空気調和装置および換気装置が動作することで、空調対象空間に居る人の健康および快適性の両立を図ることができる。

実施の形態１に係る空気調和システムの一構成例を示す図である。 図１に示した空気調和装置および換気装置の設置例を示す図である。 図１に示した空気調和装置の一構成例を示す冷媒回路図である。 図２に示した負荷側ユニットの一例を示す外観斜視図である。 図４に示した負荷側ユニットを側面から見たときの構成を模式的に示す透視図である。 図５に示した第１フラップの角度と空気の吹き出し方向との関係を示す模式図である。 図５に示した第２フラップの角度と空気の吹き出し方向との関係を示す模式図である。 図３に示した赤外線センサが検出する温度分布の重力方向を基準とした傾斜角度の範囲の一例を示す図である。 図３に示した赤外線センサが検出する温度分布の水平方向の範囲の一例を示す図である。 図３に示した赤外線センサによって検出された温度分布を熱画像に表示した場合の一例を示すイメージ図である。 図３に示したコントローラの一構成例を示す機能ブロック図である。 図１１に示したコントローラの一構成例を示すハードウェア構成図である。 図１１に示したコントローラの別の構成例を示すハードウェア構成図である。 図１に示した換気装置の一構成例を示すブロック図である。 図１に示した情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。 図１５に示した記憶装置が記憶する複数の制御パターンの例を示すテーブルである。 図１６に示した制御パターンと境界条件との関係を示すテーブルである。 図１５に示した流体解析手段による空調対象空間の温度分布のシミュレーションの一例を示す上面図である。 図１８に示した温度分布の一例を示す側面図である。 活動の種類と活動量を代表するエネルギー代謝率とを記述した組み合わせの例を示すテーブルである。 図１５に示した人判定手段によって検出された複数の人の位置の一例を示すイメージ図である。 図１５に示した人判定手段によって判定された複数の人の位置および活動量が記憶装置に記憶されるテーブルの一例を示す図である。 図２に示した部屋において、外気が換気装置から供給され、位置によって空気齢が異なることを模式的に示す図である。 実施の形態１に係る情報処理装置による情報処理の手順を模式的に示す図である。 実施の形態１に係る情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。 図２６に示すステップＳ１１０の処理において、記憶装置に記録されるテーブルの一例を示すテーブルである。 図２５に示したステップＳ１１５において、記憶装置に記録されるテーブルの一例を示すテーブルである。 実施の形態２に係る空気調和システムにおける空気調和装置の一構成例を示すブロック図である。 実施の形態２に係る空気調和システムにおける情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。 実施の形態３に係る空気調和システムにおける情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。 実施の形態３に係る情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。 図３２のステップＳ２０５に示す逆解析処理の手順を模式的に示す図である。 図３２のステップＳ２０５に示す逆解析処理において記録される感度情報の一例を示すテーブルである。 変形例１の空気調和システムの一構成例を示す図である。

　本開示の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。本実施の形態で説明する各種の具体的な設定例は一例であり、記載された設定例に限定されない。また、本開示の実施の形態において、通信とは、無線通信および有線通信のいずれか一方または両方を意味する。本実施の形態において、通信は、無線通信と有線通信とが混在した通信方式であってもよい。通信方式は、例えば、ある区間では無線通信が行われ、別の空間では有線通信が行われるものであってもよい。また、ある装置から他の装置への通信が有線通信で行われ、他の装置からある装置への通信が無線通信で行われるものであってもよい。

実施の形態１．
　本実施の形態１の空気調和システム１の構成を説明する。図１は、実施の形態１に係る空気調和システムの一構成例を示す図である。図１に示すように、空気調和システム１は、空調対象空間となる室内の空気を調和する空気調和装置３と、室内に外気を供給する換気装置４と、検出手段７と、情報処理装置２とを有する。図１に示す構成例においては、検出手段７は空気調和装置３に接続されている。

　空気調和装置３および換気装置４は、ネットワーク１００を介して情報処理装置２と接続される。ネットワーク１００は、例えば、インターネットである。図１は、検出手段７が空気調和装置３を介してネットワーク１００と間接的に接続される場合の構成を示しているが、検出手段７がネットワーク１００と直接、接続されてもよい。この場合、検出手段７に、ネットワーク１００を介して情報処理装置２と通信するための通信手段（図示せず）が設けられていればよい。

　図２は、図１に示した空気調和装置および換気装置の設置例を示す図である。図３は、図１に示した空気調和装置の一構成例を示す冷媒回路図である。図３に示すように、空気調和装置３は、熱源を生成する熱源側ユニット５と、熱源側ユニット５で生成される熱源を用いて室内の空気を調整する負荷側ユニット６とを有する。

　図２に示すように、図３に示した負荷側ユニット６が部屋Ｒｍの壁に取り付けられている。図２においては、図３に示した熱源側ユニット５を図に示すことを省略している。図２に示すように、換気装置４は部屋Ｒｍの天井に取り付けられている。換気装置４には図に示さないダクトを介して外気が供給される。図２に示す部屋Ｒｍには、排気口４５が設けられているが、排気口４５が設けられていなくてもよい。排気口４５が設けられていなくても、外気が部屋Ｒｍに供給される場合、図に示さない扉の隙間などから室内の空気が自然に排気されるからである。図２は、部屋Ｒｍに人がいる場合の例として、ユーザＭＡ～ＭＣの３人の人がいる場合を示しているが、人数は３人に限らない。また、３人の各人の位置は図２に示す場合に限らない。

　次に、図３を参照して、空気調和装置３の構成を説明する。熱源側ユニット５は、圧縮機５１と、熱源側熱交換器５２と、膨張弁５３と、室外ファン５４と、四方弁５５とを有する。負荷側ユニット６は、負荷側熱交換器６１と、室内ファン６２と、風向調整部６３と、コントローラ３０とを有する。

　風向調整部６３は、負荷側ユニット６から吹き出される空気の吹き出し方向である風向を調整する第１フラップ２５および第２フラップ２６を有する。負荷側ユニット６に検出手段７が設けられている。検出手段７は、環境状態検出手段７１と、人検出手段７２とを有する。環境状態検出手段７１は、室温Ｔｒを検出する室温センサ６６と、室内の空気の湿度Ｈｒを検出する湿度センサ６７と、負荷側ユニット６から室内に吹き出される空気の温度Ｔａを検出する温度センサ６８とを有する。負荷側ユニット６には、室内の空間の温度分布を検出する赤外線センサ６９が設けられている。赤外線センサ６９は、人検出手段７２として機能する。

　圧縮機５１、熱源側熱交換器５２、膨張弁５３および負荷側熱交換器６１が冷媒配管５６で接続され、冷媒が循環する冷媒回路６０が構成される。圧縮機５１、膨張弁５３、室外ファン５４、室内ファン６２、四方弁５５および風向調整部６３はコントローラ３０と通信接続される。検出手段７はコントローラ３０と通信接続される。

　圧縮機５１は、吸入する冷媒を圧縮して吐出する。圧縮機５１は、例えば、運転周波数を調整することで容量を変更できるインバータ圧縮機である。四方弁５５は、冷媒回路６０を流通する冷媒の流通方向を変更する。膨張弁５３は、冷媒を減圧して膨張させる。膨張弁５３は、例えば、電子膨張弁である。熱源側熱交換器５２は、冷媒と外気とを熱交換させる熱交換器である。負荷側熱交換器６１は、冷媒と室内の空気とを熱交換させる熱交換器である。熱源側熱交換器５２および負荷側熱交換器６１は、例えば、プレートフィン式熱交換器である。室外ファン５４は、例えば、プロペラファンである。室内ファン６２は、例えば、クロスフローファンである。

　冷媒が圧縮と膨張とを繰り返しながら冷媒回路６０を循環することで、ヒートポンプ回路が構成される。負荷側ユニット６は、冷房、暖房、除湿、加湿、保湿および送風などの運転を行うことで、室内の空気を調整する。なお、図３は、コントローラ３０が負荷側ユニット６に設けられている場合を示しているが、コントローラ３０の設置位置は負荷側ユニット６に限定されない。コントローラ３０は、熱源側ユニット５に設けられていてもよく、負荷側ユニット６および熱源側ユニット５の両方を除く位置に設けられていてもよい。また、凝縮温度および蒸発温度を検出する温度センサ（図示せず）が空気調和装置３に設けられていてもよい。

　図４は、図２に示した負荷側ユニットの一例を示す外観斜視図である。負荷側ユニット６の上部には、室内から空気を吸い込む吸込口８１が設けられている。負荷側ユニット６の下部には、負荷側熱交換器６１において冷媒と熱交換した後の空気が室内に吹き出される吹出口８２が設けられている。

　図５は、図４に示した負荷側ユニットを側面から見たときの構成を模式的に示す透視図である。室内ファン６２が回転すると、負荷側ユニット６の内部において、破線矢印に示す方向に空気が流通する気流が形成され、吹出口８２を介して空気が室内に吹き出される。吹出口８２には、吹出口８２から吹き出される空気の風向を調整する第１フラップ２５および第２フラップ２６が設けられている。第２フラップ２６は、前方羽根２６ａおよび後方羽根２６ｂを有する。

　図５に示した第１フラップ２５について説明する。図６は、図５に示した第１フラップの角度と空気の吹き出し方向との関係を示す模式図である。図６に示すように、第１フラップ２５は羽根２５ａ～２５ｄを有する。図６は、構成を理解しやすくするために、負荷側ユニット６を上から見下ろしたとき、実際には目視できない羽根２５ａ～２５ｄを示している。負荷側ユニット６の正面方向（Ｘ軸矢印の反対方向）を水平基準θｈ０＝０°として、第１フラップ２５の羽根２５ａ～２５ｄの角度をθｈと表す。図６は、角度θｈ１のときの空気の吹き出し方向を破線の矢印で示し、角度θｈ２のときの空気の吹き出し方向を実線の矢印で示している。

　図５に示した第２フラップ２６について説明する。図７は、図５に示した第２フラップの角度と空気の吹き出し方向との関係を示す模式図である。図７は、第２フラップ２６による風向調整機能を理解しやすくするために、図５に示した第２フラップ２６のうち、前方羽根２６ａを示し、後方羽根２６ｂを示すことを省略している。負荷側ユニット６の重力方向（Ｚ軸矢印の反対方向）を垂直基準Ｖａｘとして、前方羽根２６ａの角度をθｖと表す。図７は、角度θｖ１のときの空気の吹き出し方向を実線の矢印で示し、角度θｖ２のときの空気の吹き出し方向を破線の矢印で示している。

　なお、本実施の形態１においては、負荷側ユニット６が壁に取り付けられるタイプの場合で説明するが、負荷側ユニット６は天井埋め込みタイプまたは天井の室内側の面に取り付けられるタイプなど別のタイプであってもよい。

　図３に示した赤外線センサ６９について説明する。図８は、図３に示した赤外線センサが検出する温度分布の重力方向を基準とした傾斜角度の範囲の一例を示す図である。図７と同様に、垂直基準Ｖａｘを基準とした傾斜角度をθｖとする。図９は、図３に示した赤外線センサが検出する温度分布の水平方向の範囲の一例を示す図である。図６と同様に、水平基準θｈ０を基準とした水平方向の角度をθｈとする。赤外線センサ６９は、図８および図９に示すように、負荷側ユニット６に対向する壁の方向（Ｙ軸矢印の反対方向）に対して、傾斜角度θｖの一定の範囲と、角度θｈの一定の範囲とにおける室内の熱放射による温度分布を測定する。

　図１０は、図３に示した赤外線センサによって検出された温度分布を熱画像に表示した場合の一例を示すイメージ図である。図１０において、壁、床および天井のそれぞれと他の部分との境を破線で示している。一般的には、壁、床および天井の各材料の熱の伝導率が異なるため、温度分布を示す熱画像において、壁、床および天井の温度が互いに異なり、各境界を検出することができる。赤外線センサ６９は、空調対象空間の熱放射状態による温度分布を示す熱画像データをコントローラ３０に送信する。

　図１０に示す熱画像Ｉｍｇにおいて、温度の違いが模様の密度の違いで表現されている。実際の熱画像では、例えば、温度の違いが色の違いで表現される。色がＲＧＢで表現される場合、ＲＧＢ値によって温度分布が表される。室内に人がいる場合、人体の表面温度が床面ＦＬおよび壁の温度と異なる。そのため、図１０が示す熱画像Ｉｍｇを解析すれば、人体の位置を求められる。このことを、図８～図１０を参照して説明する。図１０に示す熱画像Ｉｍｇは、ユーザＭＡ～ＭＣの３人の人が検出された場合を示す。室内の床面ＦＬの位置をＸ軸およびＹ軸による２次元のＸＹ座標で表現する。また、赤外線センサ６９の床面ＦＬからの高さまたは赤外線センサ６９から対向する壁までの距離が予め計測されているものとする。この場合、ユーザＭＡ～ＭＣの各人の位置座標は、各人の傾斜角度θｖおよび角度θｈに、計測された高さまたは距離および三平方の定理を適用することで、算出される。

　また、図１０が示す熱画像Ｉｍｇにおいては、ドット模様の密度によって温度が異なる。そのため、熱画像Ｉｍｇを解析して、ユーザＭＡ～ＭＣの各人の表面温度を比較することで、各ユーザの活動状態を判定し、活動量を推測できる。図１０に示す熱画像Ｉｍｇの場合、ユーザＭＡおよびユーザＭＢのドット模様の密度が同じなので、ユーザＭＡおよびユーザＭＢの活動量が同等であることが推測される。熱画像において、人と判定される形状から、人が立っているか、座っているかなどの活動状態を判定できる。また、図１０に示す熱画像Ｉｍｇにおいて、ドット模様の密度が大きいほど温度が高い場合、ユーザＭＣの活動量がユーザＭＡおよびユーザＭＢの活動量よりも大きいことが推測される。さらに、図１０に示す熱画像Ｉｍｇにおいて、ドット模様の密度が大きいほど温度が高い場合、窓ＷＤ付近が高温になっており、窓ＷＤ付近の熱負荷が大きいことが推測される。

　次に、図３に示したコントローラ３０について説明する。図１１は、図３に示したコントローラの一構成例を示す機能ブロック図である。コントローラ３０は、例えば、マイクロコンピュータである。コントローラ３０は、冷凍サイクル制御手段３１と、通信手段３２と、送風制御手段３３とを有する。

　通信手段３２は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）にしたがって、情報処理装置２と情報を送受信する。通信手段３２は、予め決められた一定の周期Ｔで、熱画像データ、運転状態の情報および環境状態の情報を情報処理装置２に送信する。運転状態の情報は、負荷側ユニット６に設定されている風量ＡＦ、風向ＡＤおよび温度Ｔａの情報を含む。環境状態の情報は、室温センサ６６によって検出される室温Ｔｒおよび湿度センサ６７によって検出される湿度Ｈｒの情報を含む。温度Ｔａの情報、環境状態の情報および画像データは、冷凍サイクル制御手段３１から通信手段３２に提供される。負荷側ユニット６に設定されている風量ＡＦおよび風向ＡＤの情報は、送風制御手段３３から通信手段３２に提供される。

　通信手段３２は、制御パターンを情報処理装置２から受信すると、風量ＡＦ、風向ＡＤおよび温度ＴＡの情報を抽出する。通信手段３２は、風量ＡＦおよび風向ＡＤの情報を送風制御手段３３に送信する。通信手段３２は、温度ＴＡの情報を冷凍サイクル制御手段３１に送信する。

　冷凍サイクル制御手段３１は、一定の周期Ｔで、温度センサ６８によって検出される温度Ｔａの情報と、環境状態の情報と、赤外線センサ６９によって検出される熱画像のデータを通信手段３２に送信する。冷凍サイクル制御手段３１は、通信手段３２から温度ＴＡの情報を受信すると、温度センサ６８によって検出される温度Ｔａが温度ＴＡに一致するように、圧縮機５１の運転周波数、室外ファン５４の回転数および膨張弁５３の開度を制御する。

　送風制御手段３３は、通信手段３２から風量ＡＦの情報を受信すると、吹出口８２から吹き出される空気の風量が風量ＡＦに一致するように室内ファン６２の回転数を制御する。送風制御手段３３は、通信手段３２から風向ＡＤの情報を受信すると、吹出口８２から吹き出される空気の風向が風向ＡＤに一致するように風向調整部４２の角度θｈおよびθｖを制御する。空気調和装置３において、負荷側ユニット６から室内に送出される空気について、風量ＡＦ、風向ＡＤおよび温度ＴＡの組み合わせによる送風パターンが設定される。

　ここで、図１１に示したコントローラ３０のハードウェアの一例を説明する。図１２は、図１１に示したコントローラの一構成例を示すハードウェア構成図である。コントローラ３０の各種機能がハードウェアで実行される場合、図１１に示したコントローラ３０は、図１２に示すように、処理回路９０で構成される。図１１に示した、冷凍サイクル制御手段３１、通信手段３２および送風制御手段３３の各機能は、処理回路９０により実現される。

　各機能がハードウェアで実行される場合、処理回路９０は、例えば、単一回路、複合回路、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に該当する。冷凍サイクル制御手段３１、通信手段３２および送風制御手段３３の各手段の機能のそれぞれを処理回路９０で実現してもよい。また、冷凍サイクル制御手段３１、通信手段３２および送風制御手段３３の各手段の機能を１つの処理回路９０で実現してもよい。

　また、図１１に示したコントローラ３０の別のハードウェアの一例を説明する。図１３は、図１１に示したコントローラの別の構成例を示すハードウェア構成図である。コントローラ３０の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図１１に示したコントローラ３０は、図１３に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ９１およびメモリ９２で構成される。冷凍サイクル制御手段３１、通信手段３２および送風制御手段３３の各機能は、プロセッサ９１およびメモリ９２により実現される。図１３は、プロセッサ９１およびメモリ９２が互いにバス９３を介して通信可能に接続されることを示している。

　各機能がソフトウェアで実行される場合、冷凍サイクル制御手段３１、通信手段３２および送風制御手段３３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との組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９２に格納される。プロセッサ９１は、メモリ９２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各手段の機能を実現する。

　メモリ９２として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ａｎｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）およびＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　ａｎｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）等の不揮発性の半導体メモリが用いられる。また、メモリ９２として、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）の揮発性の半導体メモリが用いられてもよい。さらに、メモリ９２として、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ　Ｄｉｓｃ）およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）等の着脱可能な記録媒体が用いられてもよい。

　次に、図１に示した換気装置４の構成を説明する。図１４は、図１に示した換気装置の一構成例を示すブロック図である。換気装置４は、ファン４１と、風向調整部４２と、ファン４１および風向調整部４２を制御するコントローラ４０とを有する。コントローラ４０は、情報処理装置２と情報を送受信する通信手段４３と、ファン４１および風向調整部４２を制御する送風制御手段４４とを有する。ファン４１は、例えば、クロスフローファンである。風向調整部４２は、図５～図７を参照して説明した風向調整部６３と同様な構成であるため、その詳細な説明を省略する。

　通信手段４３は、一定の周期Ｔで、運転状態の情報を情報処理装置２に送信する。運転状態の情報は、換気装置４に設定されている風量ＶＦおよび風向ＶＤの情報を含む。換気装置４に設定されている風量ＶＦおよび風向ＶＤの情報は、送風制御手段４４から通信手段４３に提供される。通信手段４３は、制御パターンを情報処理装置２から受信すると、風量ＶＦおよび風向ＶＤの情報を抽出する。通信手段４３は、風量ＶＦおよび風向ＶＤの情報を送風制御手段３３に送信する。通信手段４３は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰにしたがって情報処理装置２と情報を送受信する。

　送風制御手段４４は、通信手段４３から風量ＶＦの情報を受信すると、吹出口（図示せず）から室内に吹き出される外気の風量が風量ＶＦに一致するようにファン４１の回転数を制御する。送風制御手段４４は、通信手段４３から風向ＶＤの情報を受信すると、吹出口（図示せず）から室内に吹き出される外気の風向が風向ＶＤに一致するように風向調整部４２の角度θｈおよびθｖを制御する。換気装置４において、換気装置４から室内に送出される外気について、風量ＶＦおよび風向ＶＤの組み合わせによる送風パターンが設定される。

　なお、図１４に示したコントローラ４０のハードウェア構成例は、図１２および図１３を参照して説明した構成と同様であるため、その詳細な説明を省略する。

　次に、図１に示した情報処理装置２の構成を説明する。図１５は、図１に示した情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。情報処理装置２は、快適性指標および空気齢を用いて、空気調和装置３および換気装置４に実行させる制御パターンを決定する。情報処理装置２は、例えば、サーバである。図１に示したように、情報処理装置２は、記憶装置２１と、制御装置２２とを有する。空気齢は、ＡＯＡ（Ａｇｅ　Ｏｆ　Ａｉｒ）またはＡｉｒ　Ａｇｅと表記される。

　記憶装置２１は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）である。制御装置２２は、例えば、マイクロコンピュータである。制御装置２２は、マイクロコンピュータなどの演算回路がソフトウェアを実行することにより各種機能が実現される。このソフトウェアには、後で説明するフローチャート（図２５および図２６）に示す手順が書き込まれている。

　図１５に示すように、制御装置２２は、通信手段１１と、人判定手段１２と、流体解析手段１３と、快適度算出手段１４と、判定手段１５とを有する。人判定手段１２は、位置判定手段１２ａおよび活動量判定手段１２ｂを有する。

　次に、記憶装置２１が記憶する情報を説明する。図１６は、図１５に示した記憶装置が記憶する複数の制御パターンの例を示すテーブルである。図１７は、図１６に示した制御パターンと境界条件との関係を示すテーブルである。

　空気調和装置３について、図１６は、負荷側ユニット６の室内ファン６２の風量ＡＦは、風量ＡＦ１～ＡＦ３の３段階に変更できることを示す。図１６は、負荷側ユニット６の風向調整部６３による風向ＡＤは、風向ＡＤ１～ＡＤ３の３段階に変更できることを示す。図１６は、負荷側ユニット６から吹き出される空気の温度ＴＡは、温度ＴＡ１～ＴＡ３の３段階に変更できることを示す。負荷側ユニット６の送風パターンは、図６に示す例においては、３×３×３＝２７通りである。

　換気装置４について、図１６は、ファン４１の風量ＶＦは、風量ＶＦ１～ＶＦ３の３段階に変更できることを示す。図１６は、風向調整部４２による風向ＶＤは、風向ＶＤ１～ＶＤ３の３段階に変更できることを示す。換気装置４の送風パターンは、図６に示す例においては、３×３＝９通りである。

　図１６に示す例においては、空気調和装置３および換気装置４の送風に関する制御パターンは、負荷側ユニット６の２７通りの送風パターンと換気装置４の９通りの送風パターンとの組み合わせで構成される。制御パターンは、２７×９＝２４３通りある。制御パターンの総数をｎ（ｎは正の整数）とすると、本実施の形態１においては、ｎ＝２４３の場合で説明する。ｊ＝１～２４３の整数とすると、各制御パターンの識別子をＣＰｊと表記する。制御パターンはＣＦＤ流体解析の送風に関する境界条件になるため、図１７に示すように、制御パターンの識別子と境界条件の識別子とが対応している。このようにして、境界条件データベースが記憶装置２１に構成される。

　なお、本実施の形態１においては、説明を簡単にするために、風量および風向等の制御パラメータについて、図１６に示すように、選択できる段階が３段階の場合で説明するが、各制御パラメータの段階は３段階に限らない。

　次に、制御装置２２の各手段の構成を説明する。通信手段１１は、空気調和装置３および換気装置４のそれぞれから運転状態の情報を受信すると、現在設定されている制御パターンである実行中制御パターンＣＰｃとして記憶装置２１に記録する。また、通信手段１１は、空気調和装置３および換気装置４に設定される制御パターンを判定手段１５から受信すると、受信した制御パターンを空気調和装置３および換気装置４に送信する。通信手段１１は、例えば、ＴＣＰ／ＩＰにしたがって、空気調和装置３および換気装置４と情報を送受信する。

　次に、流体解析手段１３について説明する。流体解析手段１３は、数値流体解析の一例であるＣＦＤ（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｆｌｕｉｄ　Ｄｙｎａｍｉｃｓ）を用いて、制御パターン毎に空調対象空間の温度分布をシミュレーションし、空調対象空間の温度分布を含む温熱環境分布と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布を推定する。具体的には、流体解析手段１３は、図１６および図１７を参照して説明した境界条件データベースにおいて、境界条件を順に数値流体解析を行って、温度分布、湿度分布、風速分布および放射熱分布を算出する。そして、流体解析手段１３は、温度分布、湿度分布、風速分布および放射熱分布を含む温熱環境分布情報と、空気齢分布情報とを求める。

　本実施の形態１に係るＣＦＤの計算処理の一例を説明する。流体解析手段１３は、シミュレーションの対象となる空調対象空間を、標準的な３次元流体解析モデルを用いて３次元モデル化する。続いて、流体解析手段１３は、モデル化した空調対象空間を格子状に複数に区切る。そして、流体解析手段１３は、格子間の各矩形領域に対して、流体の圧力、温度、速度、空間に存在する発熱体、および壁からの侵入熱に対応した熱計算の結果に、境界条件として必要初期条件を与える。さらに、流体解析手段１３は、決められた乱流モデルおよび差分スキームを用いて、壁からの侵入熱および内部発熱などの境界条件に基づいて、各矩形領域における圧力、風量および温度などを解析する。

　図１８は、図１５に示した流体解析手段による空調対象空間の温度分布のシミュレーションの一例を示す上面図である。図１９は、図１８に示した温度分布の一例を示す側面図である。図１８および図１９は空気調和装置３が冷房運転をしている場合である。

　図１８および図１９は、空気層３０１～３０７の温度の関係が、空気層３０１の温度＜空気層３０２の温度＜空気層３０３の温度＜・・・＜空気層３０７の温度であることを示す。図１９において、Ｚ軸方向で見て、破線２０１で示す人の高さのＸＹ座標面の温度分布が人の活動に最も影響を及ぼす範囲である。図１９から、流体解析手段１３によるＣＦＤ流体解析結果のうち、人の高さに相当するＸＹ座標面における温熱流体解析と空気齢に注目すればよいことがわかる。

　次に、図１５に示す人判定手段１２について説明する前に、情報処理装置２が空気調和装置３および換気装置４に実行させる制御パターンを決定する際に判定に用いる快適性指標について説明する。はじめに、快適性指標のうち、最も一般的な快適性指標であるＰＭＶについて説明する。

　人にとって、作業時における疲労および作業のしやすさの感覚は、人をとりまく温熱環境、視環境および音環境等の物理的な環境要因で構成される。温熱環境は、例えば、温度、湿度、気流および輻射である。視環境は、例えば、照度である。音環境は、例えば、音圧である。これらの環境要因の組み合わせである複合環境は、その環境で働く人の作業の適合感および人の疲労感に影響を与える。

　ＰＭＶは、温熱環境における人の快適度および温冷感を数値で評価する指標として、デンマーク工科大学ファンガー教授によって提唱された値である。ＰＭＶは、１９８４年にＩＳＯ－７７３０として国際規格化された。ＰＭＶは、人体の熱負荷と人の温冷感とを結びつけたものである。具体的には、ＰＭＶは、空気環境側の要素と人体側の要素とによよって、人体に関する熱平衡式が立てられ、その熱平衡式に人間が快適と感じるときの皮膚温度と発汗による放熱量との式を代入することで算出される。空気環境側の要素は、空気温度だけではなく、放射温度、輻射温度、湿度および気流等の要素である。人体側の要素は、人の活動量、着衣量および平均皮膚温度等の要素である。

　本実施の形態１においては、上述したＰＭＶよりも局所的な値であり、個人の快適性指標を意味するＩＰＭＶ（Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　ＰＭＶ）を、快適性指標として用いる。以下では、ＩＰＭＶを局所快適性指標と称する。ＩＰＭＶ値は、ＰＭＶに基づく値であるが、空調対象空間の全体の温冷感の平均値ではなく、人が居る位置と活動量を特定し、特定した位置の温冷感である局所温冷感を示す値である。局所温冷感は、局所快適度と称されることもある。ＩＰＭＶを表す式の一例を示す。

　式（１）における８つの変数について説明する。Ｍは代謝量［Ｗ／ｍ²］であり、Ｗは機械的仕事量［Ｗ／ｍ²］である。Ｅｄは不感蒸泄量［Ｗ／ｍ²］であり、Ｅｓは皮膚表面よりの汗蒸発熱損失量［Ｗ／ｍ²］である。Ｅｒｅは呼吸による潜熱損失量［Ｗ／ｍ²］であり、Ｃｒｅは呼吸による顕熱損失量［Ｗ／ｍ²］である。Ｒは放射熱損失量［Ｗ／ｍ²］であり、Ｃは対流熱損失量［Ｗ／ｍ²］である。

　式（１）における８つの変数の値は、室温、風速、輻射温度および湿度と、室内に居る人の着衣量および活動量との６つの値から導き出せる。ＩＰＭＶにおいては、室温、風速、輻射温度は、各人の位置に対応する値である。そのため、ここでは、室温を局所温度とし、風速を局所風速とし、輻射温度を局所輻射温度とする。

　式（１）に示すように、ＩＰＭＶは、解析対象空間内それぞれ異なる生体情報と位置に応じた局所温冷感を表されたものである。ＩＰＭＶの範囲は、－３～＋３である。ＩＰＭＶ＝０のときを中立としている。ＩＰＭＶ＝０のとき、快適と定義されている。ＩＰＭＶ＝３のとき暑いと定義され、ＩＰＭＶ値＝２のとき暖かいと定義され、ＩＰＭＶ＝１のとき少し暖かいと定義されている。ＩＰＭＶ＝－３のとき寒いと定義され、ＩＰＭＶ＝－２のとき涼しいと定義され、ＩＰＭＶ＝－１のとき少し涼しいと定義されている。つまり、ＩＰＭＶが０に近いほど、人の快適性が向上すると定義されている。

　活動量は、人の生体情報の一例であり、ＭＥＴ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ　Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）という運動強度を示す単位で表される。種々の運動がＭＥＴを用いて数値化されている。図２０は、活動の種類と活動量を代表するエネルギー代謝率とを記述した組み合わせの例を示すテーブルである。活動量は、式（２）により算出される。例えば、寝ている人の活動量は０．７ＭＥＴであり、人が安静に座ったままテレビを観賞しているときの活動量は１ＭＥＴである。

　位置判定手段１２ａは、赤外線センサ６９によって検出された熱画像のデータを解析して、室内に居る人の位置を判定する。室内に居る人の位置座標は、人と判定された位置の傾斜角度θｖおよび角度θｈに三平方の定理を適用することで、算出される。

　活動量判定手段１２ｂは、赤外線センサ６９によって検出された熱画像のデータを解析して、位置判定手段１２ａによって判定された人の活動量を判定する。熱画像から判定された人の形状および表面温度に対応してＭＥＴの数値が記録されたテーブルが予め記憶装置２１に記憶されている。活動量判定手段１２ｂは、熱画像のデータから人の形状および表面温度を検出し、テーブルを参照して、検出した人の活動量を判定する。

　快適度算出手段１４は、流体解析手段１３によって算出される温熱環境分布情報を用いて、局所快適性指標の分布である快適性指標分布（ＩＰＭＶ分布）を算出する。快適度算出手段１４は、空調対象空間における人による活動量ごとのＩＰＭＶ分布を計算すると、ＩＰＭＶ分布と各人の活動量に対応するＩＰＭＶｋとを記憶装置２１に記憶させる。また、快適度算出手段１４は、同じ室内にいる複数の人のＩＰＭＶを総合的に向上させる場合、複数の人の総合的な快適度を示す快適効率を計算する。

　ここで、快適効率の算出方法の一例を説明する。室内に居るユーザの位置および活動量の情報を用いて、複数の制御パターンのそれぞれの快適効率ζを、式（３）を用いて算出する。

　式（３）において、ｋはユーザ毎に異なる識別番号であり、Ｋは室内に居るユーザの人数である。本実施の形態１においては、Ｋ≧１であり、図２に示した部屋Ｒｍの場合、Ｋ＝３である。局所快適性指標ＩＰＭＶの目標値を±０．５以内とする。

　快適性基準を緩和することで、局所快適性指標ＩＰＭＶｋの目標値を±０．５以内から±１以内、・・・±３以内に変更してもよい。この場合、快適効率ζが区別できるように、ＩＰＭＶｋが±０．５以内の快適効率をζ_0.5と表記し、ＩＰＭＶｋが±１以内の快適効率をζ₁と表記し、ＩＰＭＶｋが±３以内の快適効率をζ₃と表記する。

　快適効率ζは、複数のユーザの温冷感が中立（局所ＩＰＭＶ＝０）とどのくらい近いかを評価する値である。快適効率ζは、室内に居る複数のユーザの総合的な快適度を示す値である。快適効率ζが高いほど（最大１００％）、室内に居る複数のユーザの快適性が満足できると考える。すなわち、快適効率ζ＝１００％は複数のユーザが快適であることを意味し、快適効率ζ＝０％は複数のユーザが不快であることを意味する。

　判定手段１５は、複数の制御パターンのうち、局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たす制御パターンを抽出する。快適性基準は、例えば、ＩＰＭＶが±０．５以内の条件である。また、判定手段１５は、複数の制御パターンのうち、人の位置の空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを抽出する。空気質基準は、例えば、空気齢が１２５ｓ以上の条件である。そして、判定手段１５は、複数の制御パターンのうち、人毎に、局所快適性指標が快適性基準を満たし、かつ、空気齢が空気質基準を満たす制御パターンを、空気調和装置３および換気装置４に設定する制御パターンに決定する。

　判定手段１５は、室内の全領域におけるＩＰＭＶを中立にしようとするのではなく、人が居る位置のＩＰＭＶを中立に近づくように制御パターンを決定し、人が居ない位置のＩＰＭＶを制御パターンの決定要素に含めない。

　次に、本実施の形態１の情報処理装置２による情報処理方法を説明する。図２１は、図１５に示した人判定手段によって検出された複数の人の位置の一例を示すイメージ図である。図２１は、ユーザＭＡ、ＭＢおよびＭＣの３人が検出され、各ユーザのＸＹ座標を示す。図２２は、図１５に示した人判定手段によって判定された複数の人の位置および活動量が記憶装置に記憶されるテーブルの一例を示す図である。図２３は、図２に示した部屋において、外気が換気装置から供給され、位置によって空気齢が異なることを模式的に示す図である。

　図２４は、実施の形態１に係る情報処理装置による情報処理の手順を模式的に示す図である。図２４に示すＲｆａは空気質基準の値を意味し、例えば、１２５ｓである。図２４に示すＲｆｃｍは快適性基準の値を意味し、例えば、０．５である。また、図２４において、ｍは部屋にいる人の人数であり、ｎは境界条件ＢＣ（制御パターンＣＰ）の最大値である。図２５および図２６は、実施の形態１に係る情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。

　図２５に示すステップＳ１０１において、通信手段１１は、空気調和装置３から環境状態の情報を取得する。通信手段１１は、人の位置および人の活動状態を示す情報（熱放射状態）として、赤外線センサ６９によって検出された熱画像のデータを空気調和装置３から取得する。

　ステップＳ１０２において、通信手段１１は、空気調和装置３および換気装置４のそれぞれから運転状態の情報を取得する。また、空気調和装置３の運転状態を示す情報は、温度センサ６８によって検出される温度Ｔａ、負荷側ユニット６における風量ＡＦおよび風向ＡＤを含む送風パターンを有する。換気装置４の運転状態を示す情報は、風量ＶＦおよび風向ＶＤを含む送風パターンを有する。空気調和装置３の運転状態を示す情報は、圧縮機５１の周波数と、凝縮温度と、蒸発温度と、膨張弁５３の開度との情報を含んでいてもよい。

　ステップＳ１０３において、位置判定手段１２ａは、熱画像データから各人のＸＹ座標の位置を判定し、各人の位置の情報を取得する。具体的には、位置判定手段１２ａは、ユーザＭＡの位置を座標（２，３）と判定し、ユーザＭＢの位置を座標（５，７）と判定し、ユーザＭＣの位置を座標（８，７）と判定する。ステップＳ１０４において、活動量判定手段１２ｂは、熱画像データから各人の活動量を判定し、各人の活動量の情報を取得する。

　ステップＳ１０５において、流体解析手段１３は、環境状態と、運転状態と、各在室者の位置および活動量とを解析用データとして設定する。流体解析手段１３は、境界条件データベースを参照する。境界条件データベースは、負荷側ユニット６の送風パターンと換気装置４の送風パターンとを段階的に変更する制御パターンを示すテーブル（図１６）と、制御パターンと境界条件との対応関係を示すテーブル（図１７）とによって構成される。流体解析手段１３は、ステップＳ１０２で取得した運転状態の情報を基に実行中制御パターンＣＰｃを、境界条件データベースを参照して確認する。

　流体解析手段１３は、境界条件データベースに登録された境界条件の識別子の最大値を参照し、ＣＦＤ流体解析の最大回数を確認する。ステップＳ１０６において、流体解析手段１３は、決定した最大回数のＣＦＤ流体解析が終了したか否かを判定する。ステップＳ１０７において、流体解析手段１３は、境界条件ＢＣ１から順に境界条件ＢＣについてＣＦＤ解析を実行する。流体解析手段１３は、解析対象の境界条件ＢＣについて、温度分布、湿度分布および風速分布を含む温熱環境分布を計算する。また、流体解析手段１３は、解析対象の境界条件ＢＣについて空気齢分布を計算する。

　ステップＳ１０８において、流体解析手段１３は、温熱環境分布情報および空気齢分布情報を記憶装置２１に記憶させる。快適度算出手段１４は、温熱環境分布情報に基づいて快適性指標分布を算出する。ステップＳ１０９において、判定手段１５は、快適性指標分布および空気齢分布を参照し、各在室者の位置および活動量に基づいて、各在室者の位置におけるＩＰＭＶｋおよび空気齢を抽出する。

　ステップＳ１１０において、判定手段１５は、各在室者について、ＩＰＭＶｋが快適性基準を満たすか否かと、空気齢が空気質基準を満たすか否かを判定し、その結果を記録したテーブルを生成して記憶装置２１に記憶させる。本実施の形態１においては、快適性基準はＩＰＭＶｋが±０．５以内になることであり、空気質基準は空気齢が１２５ｓ以内になることである。

　ステップＳ１１１において、判定手段１５は、解析対象の境界条件ＢＣにおいて、各在室者のＩＰＭＶｋが快適性基準を満たすか否かを判定する。判定手段１５は、ユーザＭＡ、ＭＢおよびＭＣのいずれかのＩＰＭＶｋが快適性基準を満たさない場合、ステップＳ１０６に戻り、次の境界条件ＢＣを流体解析手段１３に指示する。

　一方、ステップＳ１１１において、ユーザＭＡ、ＭＢおよびＭＣの全員のＩＰＭＶｋが快適性基準を満たす場合、判定手段１５は、解析対象の境界条件ＢＣについて、在室者全員の空気齢が空気質基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１２）。

　判定手段１５は、ステップＳ１１２の判定の結果、在室者全員のＩＰＭＶｋおよび空気齢の両方がそれぞれの基準を満たす境界条件ＢＣがあると、その境界条件ＢＣを選択する（ステップＳ１１３）。そして、判定手段１５は、選択した境界条件ＢＣに対応する制御パターンＣＰに決定する（ステップＳ１１７）。その後、判定手段１５は、決定した制御パターンを空気調和装置３および換気装置４に送信する（ステップＳ１１８）。

　図２７は、図２６に示すステップＳ１１０の処理において、記憶装置に記録されるテーブルの一例を示すテーブルである。図２７に示す例は、境界条件ＢＣ１～ＢＣ１０５までは、在室者全員のＩＰＭＶｋおよび空気齢の両方がそれぞれの基準を満たさないが、境界条件ＢＣ１０６が在室者全員のＩＰＭＶｋおよび空気齢の両方がそれぞれの基準を満たすことを示す。この場合、ステップＳ１１８において、判定手段１５は、制御パターンＣＰ１０６を空気調和装置３および換気装置４に送信する。

　一方、ステップＳ１１２において、判定手段１５は、ユーザＭＡ、ＭＢおよびＭＣのいずれかの空気齢が空気質基準を満たさない場合、ステップＳ１０６に戻り、次の境界条件ＢＣを流体解析手段１３に指示する。

　ステップＳ１０６において、判定手段１５は、全ての境界条件ＢＣ１～ＢＣ２４３について判定しても、ＩＰＭＶおよび空気齢の両方の基準を満たす境界条件が見つからない場合、ステップＳ１１４の処理に進む。ステップＳ１１４において、判定手段１５は、境界条件ＢＣ１～ＢＣ２４３のうち、在室者全員の空気齢が空気質基準を満たす境界条件を抽出する。判定手段１５は、抽出した境界条件の情報を快適度算出手段１４に送信する。

　ステップＳ１１５において、快適度算出手段１４は、ＩＰＭＶの基準を緩和して、快適効率ζを算出する。例えば、快適度算出手段１４は、ＩＰＭＶｋの基準を±１以内、±１．５以内、・・・、±３以内まで緩和して、快適効率ζ_１、ζ_１．５、・・・、ζ_３を算出する。図２８は、図２５に示したステップＳ１１５において、記憶装置に記録されるテーブルの一例を示すテーブルである。

　図２８は、ステップＳ１１４で抽出された境界条件について、ＩＰＭＶの基準を緩和した場合の快適効率を示す。図２８は、空気質の基準を±３以内に緩和した場合、在室者全員の空気齢が空気質基準を満たす境界条件ＢＣが、ＢＣ２、ＢＣ５、ＢＣ１０１、ＢＣ１９９およびＢＣ２４３の５つの場合を示す。快適度算出手段１４は、判定手段１５が抽出した境界条件について、ＩＰＭＶｋが±０．５の場合の快適効率ζ_０．５、ＩＰＭＶｋが±１の場合の快適効率ζ_１、ＩＰＭＶｋが±２の場合の快適効率ζ_２、ＩＰＭＶｋが±３の場合の快適効率ζ_３をそれぞれ計算する。

　ステップＳ１１６において、判定手段１５は、図２８に示すテーブルを参照し、在室者全員の空気齢が空気質基準を満たす５つの境界条件のうち、快適効率ζが最も大きい境界条件を決定する。判定手段１５は、ステップＳ１１６において境界条件ＢＣを選択した後、ステップＳ１１７の処理に進む。

　ステップＳ１１９において、判定手段１５は、最後に制御パターンを空気調和装置３および換気装置４に送信してから一定時間が経過したか否かを判定する。一定時間が経過してない場合、制御装置２２は、待機状態となる。ステップＳ１１９の判定の結果、一定時間が経過した場合、制御装置２２は、図２５に示すステップＳ１０１の処理に戻る。

　なお、図２５に示すステップＳ１１５において、快適度算出手段１４が、判定手段１５によって抽出された境界条件について快適効率ζを順に算出しているが、この場合に限らない。例えば、判定手段１５は、熱負荷を含む条件と快適効率ζが最大になる制御パターンの情報とを組み合わせた履歴情報を生成し、履歴情報を参照して演算対象の制御パターンの数をさらに絞ってもよい。この場合、快適度算出手段１４による演算処理の負荷が軽減する。

　例えば、判定手段１５は、図２５に示すステップＳ１１６において、快適効率ζが最大になる境界条件を選択すると、ステップＳ１１７において、境界条件に対応する制御パターンを特定する。その後、判定手段１５は、空調対象空間の熱負荷を含む入力条件と快適効率ζが最大になる制御パターンとの組み合わせを負荷データとして記憶装置２１に記憶させる。これにより、複数の負荷データが時系列で記憶装置２１に記憶される。

　判定手段１５は、時系列で記憶した複数の負荷データに基づいて、複数の制御パターンのうち、快適度算出手段１４に実行させる制御パターンの数を絞る。そのため、記憶装置２１が記憶する負荷データの熱負荷に近似した熱負荷を有する空調対象空間に対して、図２５に示すステップＳ１１５において、快適度算出手段１４が計算する快適効率ζの数を削減することができる。その結果、快適度算出手段１４の演算処理の負荷が軽減する。

　また、実施の形態１においては、空調対象空間に居る人が複数の場合で説明したが、空調対象空間に居る人が１人であってもよい。

　本実施の形態１の空気調和システム１は、空気調和装置３と、換気装置４と、検出手段７と、記憶手段として機能する記憶装置２１と、流体解析手段１３と、快適度算出手段１４と、判定手段１５とを有する。検出手段７は、空調対象空間における空気の温度を含む環境状態と、空調対象空間に居る人の位置および人の活動状態とを検出する。記憶装置２１は、空気調和装置３によって空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと換気装置４によって空調対象空間に供給される外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンＣＰを記憶する。流体解析手段１３は、空気調和装置３および換気装置４のそれぞれの運転状態の情報と検出手段７によって検出された環境状態の情報とを用いて、複数の制御パターンＣＰ毎に、温熱環境分布情報と空気齢分布情報とを計算する。快適度算出手段１４は、各温熱環境分布情報に対応して、検出手段７によって検出された人の位置および人の活動状態から局所快適性指標を計算する。判定手段１５は、複数の制御パターンＣＰのうち、局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、人の位置の空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンＣＰを、空気調和装置３および換気装置４に設定する制御パターンＣＰに決定する。

　本実施の形態１によれば、室内の環境状態と室内に居る人の位置および活動状態とに対応して、複数の制御パターンから、室内に居る人の局所快適性指標および空気齢の両方の基準を満たす制御パターンが決定される。そのため、局所快適性指標および空気齢の両方の基準を満たす制御パターンにしたがって空気調和装置３および換気装置４が動作することで、室内に居る人の健康および快適性の両立を図ることができる。

実施の形態２．
　本実施の形態２は、実施の形態１で説明した情報処理装置２が実行する処理の一部を空気調和装置３が実行するものである。本実施の形態２においては、実施の形態１で説明した構成と同一の構成について同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。

　本実施の形態２の空気調和システムの構成を説明する。本実施の形態２の空気調和システム１の全体構成は、図１を参照して説明した構成と同様である。図２９は、実施の形態２に係る空気調和システムにおける空気調和装置の一構成例を示すブロック図である。図３０は、実施の形態２に係る空気調和システムにおける情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。

　本実施の形態２の空気調和装置３のコントローラ３０ａは、図１１に示した構成と比較すると、図１１に示した手段の他に、人判定手段１２を有する。一方、本実施の形態２の情報処理装置２の制御装置２２ａは、図１５に示した構成と比較すると、人判定手段１２が設けられていない。つまり、本実施の形態２においては、実施の形態１において制御装置２２に設けられていた人判定手段１２がコントローラ３０ａに設けられている。

　本実施の形態２は、実施の形態１で説明した情報処理装置２が実行する処理の一部が空気調和装置３で実行される。また、空気調和装置３が情報処理装置２の代わりに実行する処理は、人判定手段１２に限らない。さらに、空気調和装置３とは異なる別の装置であって、ネットワーク１００に接続されるコンピュータ等の装置が、情報処理装置２が実行する処理の一部を実行してもよい。

　本実施の形態２によれば、実施の形態１と同様な効果が得られるだけでなく、情報処理装置２の演算処理の負荷が軽減する。

実施の形態３．
　本実施の形態３は、実施の形態１で説明した情報処理装置２において、空調対象空間に居る人の快適性および空気質がそれぞれの基準を満たす可能性の高い境界条件を優先して流体解析を行うものである。本実施の形態３においては、実施の形態１で説明した構成と同一の構成について同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。

　本実施の形態３の空気調和システムの構成を説明する。本実施の形態３の空気調和システム１の全体構成は、図１を参照して説明した構成と同様である。図３１は、実施の形態３に係る空気調和システムにおける情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。

　制御装置２２ｂは、図１５に示した構成の他に、目標設定手段１６および逆解析手段１７を有する。逆解析手段１７は、評価手段１８および入力変更手段１９を有する。

　流体解析手段１３は、実施の形態１においては、複数の制御パターンについて１つずつ順に流体解析を行うが、本実施の形態２においては、はじめに、実行中制御パターンＣＰｃを入力条件として流体解析を行う。つまり、流体解析手段１３は、検出手段７によって検出された環境状態ならびに人の位置および人の活動状態の情報を取得すると、実行中制御パターンＣＰｃについて流体解析を行う。流体解析手段１３は、流体解析を行って算出した温熱環境分布情報および空気齢分布情報を記憶装置２１に記憶させる。

　快適度算出手段１４は、実施の形態１と同様にして、流体解析手段１３によって算出された温熱環境分布情と、検出手段７によって検出された人の位置および活動量の情報とを用いて部屋に居る人のＩＰＭＶを算出する。快適度算出手段１４は、算出したＩＰＭＶを記憶装置２１に記憶させる。検出手段７によって検出された人の位置および活動量は、人判定手段１２によって判定され、記憶装置２１に記憶されている。

　目標設定手段１６は、検出手段７によって検出された人の位置の空気齢を記憶装置２１に記憶された空気齢分布情報から読み出し、検出手段７によって検出された人のＩＰＭＶを記憶装置２１から読み出す。目標設定手段１６は、検出手段７によって検出された人の位置における空気齢と、検出手段７によって検出された人のＩＰＭＶのそれぞれの目標値を設定する。

　評価手段１８は、算出された空気齢およびＩＰＭＶをそれぞれの目標値に近づけるための影響度である感度について、複数の制御パラメータの感度を比較し、相対的に感度が大きい制御パラメータを抽出する。制御パラメータは、例えば、風量ＡＦ、風向ＡＤ、温度ＴＡ、風量ＶＦおよび風向ＶＤなどである。入力変更手段１９は、評価手段１８によって抽出された制御パラメータの設定条件を変更する。そして、入力変更手段１９は、次のＣＦＤ流体解析の入力条件について、評価手段１８によって抽出された制御パラメータおよび制御パラメータの設定条件の変更内容の情報を含む変更情報を流体解析手段１３に送信する。

　流体解析手段１３は、変更情報を入力変更手段１９から受信すると、変更情報にしたがって次のＣＦＤ解析の入力条件を設定する。具体的には、流体解析手段１３は、実行中制御パターンＣｐｃを変更情報にしたがって設定条件を更新する。そして、流体解析手段１３は、更新した入力条件についてＣＦＤ流体解析を行って、温熱環境分布情報および空気齢分布情報を計算する。

　次に、本実施の形態３の情報処理装置２による情報処理方法を説明する。図３２は、実施の形態３に係る情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。図３２において、ステップＳ２０１は図２５に示したステップＳ１０１～Ｓ１０２の処理に相当し、ステップＳ２０３は図２５に示したステップＳ１０３～Ｓ１０４の処理にするため、ステップＳ２０１およびＳ２０３における処理の詳細な説明を省略する。ここでは、部屋に居る人が複数の場合で説明する。

　図３２に示すステップＳ２０２において、流体解析手段１３は、実行中制御パターンＣＰｃについて流体解析を行う。流体解析手段１３は、流体解析を行って算出した温熱環境分布情報および空気齢分布情報を記憶装置２１に記憶させる。ステップＳ２０４において、目標設定手段１６は、部屋の居る複数の人のそれぞれについて、各人の位置における空気齢およびＩＰＭＶのそれぞれの目標値を設定する。

　次に、ステップＳ２０５に示す逆解析処理について説明する。図３３は、図３２のステップＳ２０５に示す逆解析処理の手順を模式的に示す図である。評価手段１８は、各人について、ＩＰＭＶおよび空気齢をそれぞれの目標値に近づける感度について、複数の制御パラメータの感度を比較し、相対的に感度が大きい制御パラメータを抽出する。評価手段１８は、算出した感度の情報を記録したテーブルを生成して記憶装置２１に記憶させる。

　図３４は、図３２のステップＳ２０５に示す逆解析処理において記録される感度情報の一例を示すテーブルである。評価手段１８は、図３４に示すように、制御パラメータ毎に算出した感度をテーブルに蓄積する。図３４に示す例を参照すると、室内の位置１に居る人については、風量ＡＦおよび風量ＶＦの制御パラメータの感度が他の制御パラメータの感度と比べて相対的に大きい。室内の位置２に居る人については、風向ＡＤの制御パラメータの感度が他の制御パラメータの感度と比べて相対的に大きい。室内の位置３に居る人については、風向ＶＤの制御パラメータの感度が他の制御パラメータの感度と比べて相対的に大きい。評価手段１８は、人が居る位置毎に、相対的に感度が大きい制御パラメータを抽出する。

　図３３に示すように、入力変更手段１９は、各人の位置に対応して、ＩＰＭＶおよび空気齢のそれぞれが目標値に近づくように、評価手段によって抽出された制御パラメータの設定条件を変更する。入力変更手段１９は、変更情報を流体解析手段１３に送信する。

　流体解析手段１３は、変更情報を入力変更手段１９から受信すると、変更情報にしたがって次に行うＣＦＤ解析の入力条件を更新する。そして、流体解析手段１３は、更新した入力条件についてＣＦＤ流体解析を行って、温熱環境分布情報および空気齢分布情報を計算する。このようにして、制御装置２２ｂは、ＣＦＤ流体解析の結果を次のＣＦＤ流体解析の入力条件にフィードバックさせる計算を繰り返す。

　図３３において、流体解析手段１３によって新たな温熱環境分布情報および空気齢分布情報が算出される度に、快適度算出手段１４は、温熱環境分布情報に基づいて各人のＩＰＭＶを算出する。また、判定手段１５は、空気齢分布情報から各人の空気齢を読み出す。そして、判定手段１５は、各人について、ＩＰＭＶが快適性基準を満たし、かつ空気齢が空気質基準を満たしているか否かを判定する。

　判定手段１５は、各人について、ＩＰＭＶが快適性基準を満たし、かつ空気齢が空気質基準を満たしている場合、各制御パラメータの現在の設定条件に設定する（ステップＳ２０６）。そして、判定手段１５は、複数の制御パターンのうち、ステップＳ３２で設定した各制御パラメータの設定条件に適合する制御パターンを決定する（ステップＳ２０７）。その後、判定手段１５は、図２６に示したステップＳ１１８と同様に、決定した制御パターンの情報を空気調和装置３および換気装置４に送信する。

　図３３を参照して説明した逆解析処理は、ＣＦＤ流体解析の結果を次のＣＦＤ流体解析の入力条件にフィードバックさせる計算を繰り返すものである。この計算過程において、遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）またはＡｄｊｏｉｎｔ法などの探索技術を用いて逆解析処理の演算効率を向上させてもよい。

　本実施の形態３によれば、空調対象空間に居る人の快適性および空気質がそれぞれの基準を満たす可能性の高い境界条件を優先して流体解析が行われる。そのため、空調対象空間に居る人の快適性および空気質がそれぞれの基準を満たす制御パターンが見つかるまでの流体解析処理の回数を削減できる。その結果、制御装置２２の演算処理の負荷を軽減させることができる。

　なお、本実施の形態３においては、実施の形態１の空気調和システム１をベースにして説明したが、実施の形態２の空気調和システム１に本実施の形態３を適用してもよい。

　なお、上述の実施の形態１～３においては、赤外線センサ６９が人の位置および活動量を検出する場合で説明したが、赤外線センサ６９が人の位置および活動量の両方を検出する場合に限らない。例えば、人の活動量を検出する手段である活動量検出手段が赤外線センサ６９とは別のセンサに設けられていてもよい。人の活動量を検出するセンサは、例えば、腕時計などのウェアラブル端末に搭載されるウェアラブルセンサであってもよい。以下に、活動量検出手段がウェアラブルセンサの場合を説明する。

（変形例１）
　図３５は、変形例１の空気調和システムの一構成例を示す図である。図３５に示す構成においては、図１～図１５を参照して説明した構成と同一の構成について同一の符号を付し、本変形例１においては、その詳細な説明を省略する。

　空気調和システム１ａは、人の位置を検出する手段である位置検出手段７３が接続された空気調和装置３と、換気装置４と、情報処理装置２と、アクセスポイント（ＡＰ）１２０と、各人に装着されるウェアラブル端末１１０とを有する。位置検出手段７３は、図３に示した赤外線センサ６９である。

　ＡＰ１２０は、空気調和装置３の空調対象空間である室内に設けられている。ＡＰ１２０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信手段（図示せず）と、ネットワーク１００の通信プロトコルに対応するネットワーク通信手段（図示せず）とを有する。通信プロトロルは、例えば、ＴＣＰ／ＩＰである。

　ウェアラブル端末１１０は、例えば、腕時計またはブレスレットの形態である。ウェアラブル端末１１０は、一定の周期で人の活動量として脈拍を検出する活動量検出手段７４を有する。活動量はユーザの肌温度であってもよい。また、ウェアラブル端末１１０は、端末毎に異なる識別子である端末識別子およびプログラムを記憶するメモリ（図示せず）と、プログラムにしたがって処理を実行するＣＰＵ（図示せず）とを有する。

　活動量検出手段７４が人の活動量を検出すると、ウェアラブル端末１１０のＣＰＵ（図示せず）は、活動量の情報および端末識別子を含むユーザ情報をＡＰ１２０およびネットワーク１００を介して情報処理装置２に送信する。ウェアラブル端末１１０のメモリ（図示せず）は、ＡＰ１２０の設置位置のＸＹ座標を記憶していてもよい。ウェアラブル端末１１０のＣＰＵ（図示せず）は、ＡＰ１２０との無線電波の強度を参照し、ＡＰ１２０の設置位置からの距離を推定する。そして、ウェアラブル端末１１０のＣＰＵ（図示せず）は、推定した位置の情報を人の位置の情報としてユーザ情報に含める。例えば、複数のＡＰ１２０が室内に設置されている場合、ウェアラブル端末１１０のＣＰＵ（図示せず）は、複数のＡＰ１２０の無線電波の強度を比較することで、室内におけるユーザの位置をより精度よく推定することができる。情報処理装置２の制御装置２２は、ウェアラブル端末１１０から受信するユーザ情報と位置検出手段７３が検出するユーザの位置の情報とを対応づける。これにより、制御装置２２は、室内のＸＹ座標で特定される各人の位置と活動量とを対応づけることができる。

　なお、本変形例１においては、制御装置２２は赤外線センサ６９から受信する人の位置の情報とウェアラブル端末１１０から受信するユーザ情報に含まれる位置の情報とを対応づける場合で説明したが、赤外線センサ６９から人の位置の情報を受信しなくてもよい。例えば、記憶装置２１が部屋について予め記憶するＸＹ座標と、ウェアラブル端末１１０が推定する人の位置を示すＸＹ座標とが一致していればよい。この場合、赤外線センサ６９が空気調和システム１ａに設けられていなくてもよい。

　本変形例１においても、情報処理装置２は、図２５に示したステップＳ１０３～Ｓ１０４において、空調対象空間に居る人が複数であっても、精度よく人毎に位置および活動量の情報を取得できる。その結果、複数の人のそれぞれに対して、活動量により適合した空気調和を行うだけでなく、空気質を向上させることができる。

　１、１ａ　空気調和システム、２　情報処理装置、３　空気調和装置、４　換気装置、５　熱源側ユニット、６　負荷側ユニット、７　検出手段、１１　通信手段、１２　人判定手段、１２ａ　位置判定手段、１２ｂ　活動量判定手段、１３　流体解析手段、１４　快適度算出手段、１５　判定手段、１６　目標設定手段、１７　逆解析手段、１８　評価手段、１９　入力変更手段、２１　記憶装置、２２、２２ａ、２２ｂ　制御装置、２５　第１フラップ、２５ａ～２５ｄ　羽根、２６　第２フラップ、２６ａ　前方羽根、２６ｂ　後方羽根、３０、３０ａ　コントローラ、３１　冷凍サイクル制御手段、３２　通信手段、３３　送風制御手段、４０　コントローラ、４１　ファン、４２　風向調整部、４３　通信手段、４４　送風制御手段、４５　排気口、５１　圧縮機、５２　熱源側熱交換器、５３　膨張弁、５４　室外ファン、５５　四方弁、５６　冷媒配管、６０　冷媒回路、６１　負荷側熱交換器、６２　室内ファン、６３　風向調整部、６６　室温センサ、６７　湿度センサ、６８　温度センサ、６９　赤外線センサ、７１　環境状態検出手段、７２　人検出手段、７３　位置検出手段、７４　活動量検出手段、８１　吸込口、８２　吹出口、９０　処理回路、９１　プロセッサ、９２　メモリ、９３　　バス、１００　ネットワーク、１１０　ウェアラブル端末、１２０　アクセスポイント、２０１　破線、３０１～３０７　空気層、ＦＬ　床面、Ｉｍｇ　熱画像、Ｒｍ　部屋。

Claims (13)

1. 　空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、
   　前記空調対象空間に外気を供給する換気装置と、
   　前記空調対象空間における空気の温度を含む環境状態と、前記空調対象空間に居る人の位置および前記人の活動状態とを検出する検出手段と、
   　前記空気調和装置によって前記空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと前記換気装置によって前記空調対象空間に供給される前記外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶する記憶手段と、
   　前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と前記検出手段によって検出された前記環境状態の情報とを用いて、前記複数の制御パターン毎に、前記空調対象空間における温熱環境分布情報と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布情報とを計算する流体解析手段と、
   　前記各温熱環境分布情報に対応して、前記検出手段によって検出された前記人の位置および前記人の活動状態から前記人の快適度を示す局所快適性指標を計算する快適度算出手段と、
   　前記複数の制御パターンから、前記局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、前記人の位置の前記空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定する判定手段と、
   　を有する空気調和システム。
2. 　前記空調対象空間の熱放射状態を示す熱画像データから前記人の位置および活動量を求める人判定手段を有し、
   　前記検出手段は、前記空調対象空間における前記人の位置および前記人の活動状態として前記熱放射状態を検出する赤外線センサを有する、
   　請求項１に記載の空気調和システム。
3. 　前記検出手段は、
   　前記人に装着され、前記人の活動状態として前記人の活動量を検出するウェアラブル端末と、
   　前記空調対象空間における前記人の位置を検出する赤外線センサと、を有する、
   　請求項１に記載の空気調和システム。
4. 　前記検出手段は、前記人に装着されるウェアラブル端末を有し、
   　前記ウェアラブル端末は、前記空調対象空間における前記人の位置、および前記人の活動状態として前記人の活動量を検出する、
   　請求項１に記載の空気調和システム。
5. 　前記快適度算出手段は、
   　前記流体解析手段によって順次計算される前記温熱環境分布情報に基づいて、前記空調対象空間における前記局所快適性指標の分布である快適性指標分布を前記活動量に対応して算出し、
   　前記活動量に対応する快適性指標分布から前記人の位置に対応する前記局所快適性指標を読み出し、前記空気齢分布情報から前記人の位置に対応する前記空気齢を読み出す、
   　請求項２～４のいずれか１項に記載の空気調和システム。
6. 　前記複数の制御パターンのそれぞれを境界条件とする境界条件データベースが前記記憶手段に構成され、
   　前記流体解析手段は、
   　前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と、前記環境状態の情報とを用いて、前記境界条件データベースの前記複数の制御パターンに対して１つずつ予め決められた流体解析モデルを用いて流体解析を行って前記温熱環境分布情報および前記空気齢分布情報を計算し、計算した前記温熱環境分布情報および前記空気齢分布情報を前記記憶手段に記憶させる、
   　請求項５に記載の空気調和システム。
7. 　前記判定手段は、
   　前記検出手段によって複数の人が検出された場合、前記複数の制御パターンのうち、前記複数の人の前記局所快適性指標が前記快適性基準を満たし、かつ、前記複数の人の位置の前記空気齢が前記空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンに決定する、
   　請求項６に記載の空気調和システム。
8. 　前記判定手段は、
   　前記複数の制御パターンのうち、前記複数の人の前記局所快適性指標が前記快適性基準を満たす制御パターンがない場合、前記複数の制御パターンから、前記複数の人の前記空気齢が前記空気質基準を満たす制御パターンを抽出し、
   　前記快適度算出手段は、
   　前記判定手段によって抽出された前記制御パターンに対応する前記温熱環境分布情報を参照し、前記複数の人の前記局所快適性指標を用いて、抽出された前記制御パターン毎に前記複数の人の総合的な快適度を示す快適効率を算出し、算出された前記快適効率が最大になる制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンに決定する、
   　請求項７に記載の空気調和システム。
9. 　前記温熱環境分布情報は、前記空調対象空間における、温度分布、湿度分布、風速分布および放射熱分布の情報を含み、
   　前記快適度算出手段は、
   　前記複数の人毎に異なる識別番号をｋとし、前記識別番号ｋの人の前記局所快適性指標をＩＰＭＶｋとし、ｋを２以上の整数とし、前記快適効率をζとすると、抽出された前記制御パターン毎の前記快適効率を、
   　ζ＝（１－２｜ＩＰＭＶ₁｜）×（１－２｜ＩＰＭＶ₂｜）×・・・×（１－２｜ＩＰＭＶ_ｋ｜）×・・・（１－２｜ＩＰＭＶ_Ｋ｜）×１００％
   の式を用いて算出する、
   　請求項８に記載の空気調和システム。
10. 　前記判定手段は、
    　前記空調対象空間の熱負荷を含む入力条件と前記快適効率が最大となる前記制御パターンとの組み合わせである負荷データを時系列で前記記憶手段に記憶させ、前記時系列で記憶した複数の前記負荷データに基づいて、抽出した前記制御パターンから前記快適度算出手段に前記快適効率を算出させる対象となる制御パターンをさらに絞る、
    　請求項８または９に記載の空気調和システム。
11. 　前記検出手段によって検出された前記人の位置の前記空気齢および前記人の前記局所快適性指標のそれぞれの目標値を設定する目標設定手段と、
    　前記空気齢および前記局所快適性指標をそれぞれの前記目標値に近づけるための影響度である感度について、前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの前記送風パターンに含まれる複数の制御パラメータの前記感度を比較し、相対的に感度が大きい制御パラメータを抽出する評価手段と、
    　前記評価手段によって抽出された前記制御パラメータの設定条件を変更する入力変更手段と、をさらに有し、
    　前記流体解析手段は、
    　前記検出手段によって検出された前記環境状態ならびに前記人の位置および前記人の活動状態の情報を取得すると、前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの前記運転状態に対応する制御パターンである実行中制御パターンに対して予め決められた流体解析モデルを用いて流体解析を行って前記温熱環境分布情報および前記空気齢分布情報を計算し、
    　前記実行中制御パターンに対して、前記評価手段によって抽出された前記制御パラメータの設定条件を前記入力変更手段によって変更された前記設定条件に更新し、更新した制御パターンについて前記温熱環境分布情報および前記空気齢分布情報を計算する、
    　請求項５に記載の空気調和システム。
12. 　空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、前記空調対象空間に外気を供給する換気装置と、前記空調対象空間における空気の温度を含む環境状態ならびに前記空調対象空間に居る人の位置および前記人の活動状態を検出する検出手段とのそれぞれと接続される情報処理装置であって、
    　前記空気調和装置によって前記空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと前記換気装置によって前記空調対象空間に供給される前記外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶する記憶装置と、
    　前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と前記検出手段によって検出された前記環境状態の情報とを用いて、前記複数の制御パターン毎に、前記空調対象空間における温熱環境分布情報と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布情報とを計算し、前記各温熱環境分布情報に対応して、前記検出手段によって検出された前記人の位置および前記人の活動状態から前記人の快適度を示す局所快適性指標を計算し、前記複数の制御パターンから、前記局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、前記人の位置の前記空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定する制御装置と、
    　を有する情報処理装置。
13. 　空調対象空間を空気調和する空気調和装置と、前記空調対象空間に外気を供給する換気装置と、前記空調対象空間における空気の温度を含む環境状態ならびに前記空調対象空間に居る人の位置および前記人の活動状態を検出する検出手段とのそれぞれと接続される情報処理装置による空調機器の制御方法であって、
    　前記空気調和装置によって前記空調対象空間に吹き出される空気の複数の送風パターンと前記換気装置によって前記空調対象空間に供給される前記外気の複数の送風パターンとの組み合わせである複数の制御パターンを記憶するステップと、
    　前記空気調和装置および前記換気装置のそれぞれの運転状態の情報と前記検出手段によって検出された前記環境状態の情報とを用いて、前記複数の制御パターン毎に、前記空調対象空間における温熱環境分布情報と、空気の新鮮度を示す指標である空気齢の分布である空気齢分布情報とを計算するステップと、
    　前記各温熱環境分布情報に対応して、前記検出手段によって検出された前記人の位置および前記人の活動状態から前記人の快適度を示す局所快適性指標を計算するステップと、
    　前記複数の制御パターンから、前記局所快適性指標が予め決められた快適性基準を満たし、かつ、前記人の位置の前記空気齢が予め決められた空気質基準を満たす制御パターンを、前記空気調和装置および前記換気装置に設定する制御パターンとして決定するステップと、
    　を有する空調機器の制御方法。

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