(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段と、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションする温度シミュレーション手段と、を有し、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであって、
前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記測定データに基づいて求められることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記熱移動モデルにおける、前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数に基づいて求められ、
前記熱移動係数は、前記熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量との関係から推定されることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段と、
前記熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段と、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段とをさらに有することを特徴とする、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段と、
熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量とが所定の関係性を有することに基づいて、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数を推定する熱移動係数推定手段と、を有し、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
前記熱移動係数推定手段は、前記所定の関係性に基づいて、前記複数の部屋のそれぞれについて複数の異なる期間に応じた方程式をそれぞれ生成し、生成された複数の前記方程式を用いて、前記熱移動係数を推定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段と、
前記熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段と、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段とをさらに有することを特徴とする、請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段と、
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段と、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段と、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段と、を有し、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
前記第１熱得失算出手段は、
前記複数の部屋のそれぞれについて、設定された複数の熱容量に応じて個別に第１熱得失を求め、
前記個別に求めた第１熱得失を、前記設定された複数の熱容量ごとに合計することにより、前記建物全体での第１熱得失を、前記設定された複数の熱容量ごとに複数算出し、
前記第２熱得失算出手段は、
前記複数の部屋のそれぞれについて、前記設定された複数の熱容量および、設定された複数の熱移動係数に応じて個別に第２熱得失を求め、
前記個別に求めた第２熱得失を、前記設定された複数の熱容量と前記設定された複数の熱移動係数の組み合わせごとに合計することにより、前記建物全体での第２得失を、前記設定された複数の熱容量と前記設定された複数の熱移動係数の組み合わせごとに複数算出し、
前記熱容量推定手段は、
前記設定された複数の熱容量ごとに、前記建物全体での第１熱得失と複数の前記建物全体での第２熱得失とを比較することによって、所定の条件を満たす熱容量を、前記設定された複数の熱容量のなかから選択することを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力ステップと、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力ステップと、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションする温度シミュレーションステップと、を有し、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであって、
前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記測定データに基づいて求められることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力ステップと、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力ステップと、
熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量とが所定の関係性を有することに基づいて、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数を推定する熱移動係数推定ステップと、を有し、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力ステップと、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力ステップと、
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出ステップと、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出ステップと、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定ステップと、を有し、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段、および、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションする温度シミュレーション手段として動作させるためのプログラムであって、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであって、
前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記測定データに基づいて求められることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
コンピュータを、
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段、および、
熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量とが所定の関係性を有することに基づいて、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数を推定する熱移動係数推定手段として動作させるためのプログラムであって、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段、
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段、および、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段として動作させるためのプログラムであって、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、住宅の断熱性能に関する評価指標を効果的に推定する断熱性能評価指標推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、省エネルギーや健康な住まいという観点から、住宅の断熱性能の向上について大きな注目がされてきた。また、平成１２年４月１日には、住宅の品質確保と消費者の保護を目的として「住宅の品質確保の促進等に関する法律」が施行され、そこで、様々な住宅の性能をわかりやすく表示する「住宅性能表示制度」が制定された。この「住宅性能表示制度」における性能表示事項の一つが温熱環境に関する事項であり、より具体的には、省エネルギー対策等級というものである。
【０００３】
省エネルギー対策等級が高ければ、それだけ住宅の断熱性が上がり、暖冷房費を節約することができる。消費者は、こうした省エネルギーの指標を参考にして、より好ましい住宅の購入やリフォームを検討することができる。また、近年、省エネルギーや環境問題に対する意識の高まりを背景に、省エネルギー対策等級が高い住宅に対しては、さまざまな補助・助成制度が設けられている。たとえば、平成２２年には、省エネ住宅を普及させるために、所定の条件を満たした省エネ設計による住宅の新築やリフォームについて一定の助成金が与えられる制度が開始されている。
【０００４】
しかしながら、上記のような助成制度が設けられているものの、住宅全体の断熱リフォームとなると、費用や工事期間等の負担が大きく、そのためのリフォーム工事が積極的に実施されているとは言えない状況である。一方、住宅の部分断熱リフォームは、比較的安価にかつ短期的に行うことができ、主要な住居エリアの断熱性を向上させることによって、省エネルギーおよび健康面での改善を比較的容易に実現できる。
【０００５】
ところで、住宅の断熱性能の評価指標としては、熱損失係数（Ｑ値）、外皮平均熱貫流率（ＵＡ値）、夏期日射取得係数（μ値）といった、省エネルギーに関する性能情報がある（熱損失係数や夏期日射取得係数は、上記の省エネルギー対策等級の判断基準にも用いられている）。ここで、熱損失係数は、住宅の断熱性能を表す数値であり、住宅の内部と外気の温度差を１℃としたときに、住宅内部から住宅外部へ逃げる時間あたりの熱量を床面積で除した数値のことを指す。したがって、このＱ値が小さいほど住宅の断熱性能が高いことになる。
【０００６】
外皮平均熱貫流率（ＵＡ値）も住宅の断熱性能を示す数値であり、住宅の内部と外気の温度差を１℃としたときに、住宅内部から住宅外部へ逃げる時間あたりの熱量を外皮面積で除した数値のことを指す。したがって、この指標も数値が小さいほど住宅の断熱性能が高いことになる。外皮面積とは、住宅が外気に接する外壁、天井、窓、床などの境界部の面積を合計したものである。
【０００７】
こうした、省エネルギーに関する性能情報を求めるために各種ソフトウエアが用意されている。代表的なタイプは、住宅全体の情報や各部屋についての詳細な仕様など（たとえば、間取り、床・天井・壁の仕様、使用している断熱材の種類等）を用い、定義にしたがって上記性能情報を理論的に計算するソフトウエアである。また、住宅の仕様に関するデータを入力するとともに、住宅の様々な場所で温度を測定し、これらのデータから省エネルギーに関する性能情報を計算するソフトウエアもある。
【０００８】
たとえば、特許文献１では、データ入力を簡略化した個別住宅の性能情報提示装置が提案されている。特許文献１の性能情報提示装置は、基本的な仕様を有する建物についてあらかじめ取得したシミュレーション結果から導き出した熱損失係数−暖房負荷近似線情報に基づいて暖房負荷を予測する。
【０００９】
また、特許文献２では、住宅を１つの部屋とみなし、外乱の温度と外乱に対する室温の応答係数との合成積に、発熱量と発熱量に対する室温の応答係数との合成積を加算することによりＱ値を算出するＱ値解析システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００２−４４０３号公報
【特許文献２】特開２０１０−７８４４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、熱損失係数（Ｑ値）や外皮平均熱貫流率（ＵＡ値）は、住宅全体での断熱性能を示すものであり、部分断熱リフォーム等の効果を推測するような場合の評価指標には適していない。たとえば、これらの評価指標は、上記の部分断熱リフォームの前後で断熱性能がどのように変化するかを示すことができない。そのため、当該部分断熱リフォームによる効果を明示することができず、結果的に当該部分断熱リフォームを促進させるといったことが期待できない。さらに、熱損失係数や外皮平均熱貫流率は、設計仕様に基づいた評価指標であるため、施工の精度や経年劣化等が考慮されないという問題もある。
【００１２】
特許文献１のような性能情報提示装置は、熱損失係数の計算を従来の方法で行うものであるが、計算のために多くのデータ入力を必要とし、上記の、住宅の一部の断熱性能を示すようには構成されておらず、さらに、施工の精度や経年劣化等を考慮できる構成にもなっていない。
【００１３】
また、特許文献２のようなＱ値解析システムでは、建物を１つの部屋とみなし、建物を熱抵抗および熱容量で表現し、建物の内部と外部との熱交換の関係を示す熱回路モデルに基づくものであるため、特許文献１の性能情報提示装置と同様、住宅の一部の断熱性能を示すようには構成されておらず、さらに、施工の精度や経年劣化等を考慮できる構成にもなっていない。
【００１４】
さらに、熱損失係数を推定する手法の一部（たとえば、特開２０１１−２３７１２４で開示されているＱ値推定方法（熱移動モデル（モデル１）を用いたＱ値推定方法）や、特開２０１３−２２１７７２で開示されているＱ値推定方法（熱移動モデル（モデル２）を用いたＱ値推定方法））では、熱容量が必要であり、それらの手法においては、この熱容量が、統計的に求めた値や固定値に設定され、評価対象の住宅に関して得られた正確な熱容量を用いたＱ値の推定がなされていない。ここで実際に、精度の高い熱容量の値を得ようとする場合は、家財の多少や生活実態等、建物固有の特徴を考慮した検証が必要となる。
【００１５】
したがって、本発明の目的は、建物内の複数の部屋における温度の測定データ等を用いて、部分断熱リフォームを想定した室内温度推移の予測を行う情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【００１６】
また、本発明の目的は、建物内の複数の部屋における温度の測定データ等を用いて、建物の各部（たとえば、境界部）について、断熱性能の評価指標を推定する情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【００１７】
さらに、本発明の目的は、建物内の複数の部屋における温度の測定データ等を用いて、建物について、高い精度で熱容量の値を推定する情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１の実施態様は、複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段と、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションする温度シミュレーション手段と、を有する情報処理装置であり、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであって、
前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記測定データに基づいて求められるように構成される。
【００１９】
このような本発明に係る情報処理装置によって、建物内の複数の部屋における温度の測定データ等を用いて、部分断熱リフォームを想定した室内温度推移の予測を行うことができる。
【００２０】
本発明の第２の実施態様は、第１の実施態様において、以下のように構成される。
すなわち、前記熱移動モデルにおける、前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数に基づいて求められ、
前記熱移動係数は、前記熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量との関係から推定される。
【００２１】
本発明の第３の実施態様は、第１の実施態様または第２の実施態様において、以下のように構成される。
すなわち、前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段と、
前記熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段と、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段とをさらに有する。
【００２２】
本発明の第４の実施態様は、複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段と、
熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量とが所定の関係性を有することに基づいて、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数を推定する熱移動係数推定手段と、を有する情報処理装置であり、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであるように構成される。
【００２３】
このような本発明に係る情報処理装置によって、建物内の複数の部屋における温度の測定データ等を用いて、建物の各部（たとえば、境界部）について、断熱性能の評価指標を推定することができる。
【００２４】
本発明の第５の実施態様は、第４の実施態様において、以下のように構成される。
すなわち、前記熱移動係数推定手段は、前記所定の関係性に基づいて、前記複数の部屋のそれぞれについて複数の異なる期間に応じた方程式をそれぞれ生成し、生成された複数の前記方程式を用いて、前記熱移動係数を推定する。
【００２５】
本発明の第６の実施態様は、第４の実施態様または第５の実施態様において、以下のように構成される。
すなわち、前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段と、
前記熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段と、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段とをさらに有する。
【００２６】
本発明の第７の実施態様は、複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段と、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段と、
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段と、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段と、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段と、を有する情報処理装置であり、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであるように構成される。
【００２７】
このような本発明に係る情報処理装置によって、建物内の複数の部屋における温度の測定データ等を用いて、建物について、高い精度で熱容量の値を推定することができる。
【００２８】
本発明の第８の実施態様は、第７の実施態様において、以下のように構成される。
すなわち、前記第１熱得失算出手段は、
前記複数の部屋のそれぞれについて、設定された複数の熱容量に応じて個別に第１熱得失を求め、
前記個別に求めた第１熱得失を、前記設定された複数の熱容量ごとに合計することにより、前記建物全体での第１熱得失を、前記設定された複数の熱容量ごとに複数算出し、
前記第２熱得失算出手段は、
前記複数の部屋のそれぞれについて、前記設定された複数の熱容量および、設定された複数の熱移動係数に応じて個別に第２熱得失を求め、
前記個別に求めた第２熱得失を、前記設定された複数の熱容量と前記設定された複数の熱移動係数の組み合わせごとに合計することにより、前記建物全体での第２得失を、前記設定された複数の熱容量と前記設定された複数の熱移動係数の組み合わせごとに複数算出し、
前記熱容量推定手段は、前記設定された複数の熱容量ごとに、前記建物全体での第１熱得失と複数の前記建物全体での第２熱得失とを比較することによって、所定の条件を満たす熱容量を、前記設定された複数の熱容量のなかから選択する。
【００２９】
本発明の第９の実施態様は、複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力ステップと、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力ステップと、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションする温度シミュレーションステップと、を有する情報処理方法であり、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであって、
前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記測定データに基づいて求められるように構成される。
【００３０】
本発明の第１０の実施態様は、複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力ステップと、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力ステップと、
熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量とが所定の関係性を有することに基づいて、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数を推定する熱移動係数推定ステップと、を有する情報処理方法であり、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであるように構成される。
【００３１】
本発明の第１１の実施態様は、複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力ステップと、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力ステップと、
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出ステップと、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出ステップと、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定ステップと、を有する情報処理方法であり、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであるように構成される。
【００３２】
本発明の第１２の実施態様は、コンピュータを、
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段、および、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションする温度シミュレーション手段として動作させるためのプログラムであって、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであって、
前記隣室からの熱移動による熱の増加量は、前記測定データに基づいて求められるように構成される。
【００３３】
本発明の第１３の実施態様は、コンピュータを、
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段、および、
熱移動モデルに基づいて求められる室温の増加量と、前記室温測定データから求められる室温の増加量とが所定の関係性を有することに基づいて、前記複数の部屋の境界における熱の移動しやすさを表す熱移動係数を推定する熱移動係数推定手段として動作させるためのプログラムであって、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであるように構成される。
【００３４】
本発明の第１４の実施態様は、コンピュータを、
複数の測定タイミングで建物内の複数の部屋の温度を測定して得られた室温測定データと、複数の測定タイミングで建物外部の温度を測定して得られた建物外部測定データとを含む測定データを入力し、測定データ記憶手段に記憶する測定データ入力手段、
前記複数の部屋のそれぞれに関する情報である部屋情報を入力する部屋情報入力手段、
前記室温測定データおよび前記部屋情報から、建物全体での第１熱得失を算出する第１熱得失算出手段、
熱移動モデルに基づき、前記部屋情報を用いて前記建物の各部屋に関する温度をシミュレーションし、前記シミュレーションの結果および前記部屋情報から、建物全体での第２熱得失を算出する第２熱得失算出手段、および、
前記第１熱得失および前記第２熱得失に基づいて、前記建物に関する熱容量の値を推定する熱容量推定手段として動作させるためのプログラムであって、
前記熱移動モデルは、
前記複数の部屋のそれぞれについて、所定期間における室温の増加量が、当該部屋全体の熱容量と、前記所定期間における当該部屋の内部発熱および前記所定期間における隣室からの熱移動による熱の増加量とに基づいて求められるという関係を示す熱移動モデルであるように構成される。
【発明の効果】
【００３５】
本発明に係る情報処理装置によって、現場における温度の実測といった簡易な作業のみで、部分断熱リフォームを想定した室内温度推移の予測を行うことができ、住宅の一部の断熱性能、たとえば、部分断熱リフォームの効果等を効果的に推測することができる。
【００３６】
また、本発明に係る情報処理装置によって、現場における温度の実測といった簡易な作業のみで、住宅の各部について、断熱性能の評価指標を推定することができる。なお、本発明により推定される断熱性能の評価指標は、設計上の仕様から計算される評価指標とは異なり、施工の精度や経年劣化の影響を加味した評価指標である。
【００３７】
さらに、本発明に係る情報処理装置によって、現場における温度の実測といった簡易な作業のみで、住宅について、高い精度で熱容量の値を推定することができる。また、このようにして求められた熱容量の値を用いて、より精度の高いＱ値を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置による断熱性能の評価と、リフォーム後の室内温度推移の予測についての処理概要を説明するための概略図である。
【図２】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置を含む断熱性能評価指標推定システムの概要を示す略線図である。
【図３】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置で使用する計算モデルを説明するための略線図である。
【図４】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置の機能ブロック図である。
【図５】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置で使用されるロガーデータの例を示す略線図である。
【図６】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置で使用される部屋情報と保存データの例を示す略線図である。
【図７】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置で断熱性能評価指標の推定を行う、評価対象の住宅の状況を例示する略線図である。
【図８】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置により表示される評価対象の住宅に関する温度推移のシミュレーション結果を例示する略線図である。
【図９】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置で断熱性能評価指標の推定を行う、評価対象の住宅の状況を例示する略線図である。
【図１０】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置における処理を説明するための略線図である。
【図１１】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置における処理を説明するための略線図である。
【図１２】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置における処理を説明するための略線図である。
【図１３】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置における処理において、熱容量Ｃが異なる各部屋の熱得失を概念的に示す略線図である。
【図１４】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置における処理において、部屋ｉについて熱容量Ｃが異なる場合の熱得失を概念的に示す略線図である。
【図１５】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置における処理において、部屋ｉについて熱容量Ｃが異なる場合の熱得失を概念的に示す略線図である。
【図１６】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置の表示装置に示される、複数の熱容量ＣとＭ値を仮定した場合の、建物全体の熱得失を表すグラフを示す略線図である。
【図１７】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置において、熱容量Ｃを推定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置において、部屋ｉにおける温度推移の関係式を時間で累積した式を示す図である。
【図１９】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置において評価対象となる、住宅の部分断熱リフォームの内容と部屋の間取りを例示する略線図である。
【図２０】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置の表示装置に示される、評価対象の住宅の部屋についての温度推移をシミュレーションした結果を表すグラフを示す略線図である。
【図２１】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置の表示装置に示される、評価対象の住宅の部屋についての温度推移をシミュレーションした結果を表すグラフを示す略線図である。
【図２２】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置に関し、表示装置に表示されるメニュー画面の例を示す略線図である。
【図２３】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置に関し、表示装置に表示される部屋情報入力画面の例を示す略線図である。
【図２４】本発明に係る断熱性能評価指標推定装置を構成するコンピュータのハードウエア構成の例を示す略線図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
本発明に係る断熱性能評価指標推定装置は、たとえば、冬期に実際の建物において暖房装置の稼働を停止した以降の、建物内部と建物外部の温度を測定し、それらの測定データ、部屋情報、および熱移動モデルを用いて、熱容量Ｃを推定し、さらに、熱移動係数（Ｍ値）を推定する。また、建物内部については、それぞれの部屋において温度の測定が行われる。
【００４０】
最初に、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置による処理概要を、図１を参照して説明する。本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置では、図１に示すように、大きく２つのステップの処理が行われる。第１のステップは、リフォーム工事前の断熱性能を評価するリフォーム工事前の評価ステップであり、第２のステップは、リフォーム工事がされた後の状態を、工事の実施前に想定して断熱性能を評価するリフォーム工事後の予測ステップである。
【００４１】
第１のステップにおいては、最初に、建物内部と建物外部について温度計測を行う（ステップＳ１０）。次に、温度計測を行った各部屋の情報（部屋情報）と熱移動モデルを用いて、建物の熱容量Ｃを推定する（ステップＳ１２）。その後、推定された熱容量Ｃ、またはその他の方法で求められた熱容量Ｃに基づいて、現状の（すなわち、リフォーム工事前の建物における）、部屋と部屋との間の境界についての熱移動係数を推定する（ステップＳ１４）。なお、ここで、熱移動係数（Ｍ値）は、熱の移動のしやすさを表す係数として、本出願明細書において使用する係数であり、以降、「Ｍ値」と称する。
【００４２】
Ｍ値は、より詳しくは、境界部（たとえば、外皮や部屋同士の境界）における要素を包含した熱の移動のしやすさを表すものであり、このような要素として、（１）外壁、間仕切り壁、床、天井、窓、戸などの境界部の熱貫流、および（２）開放部や気密性の低さによる空気移動（たとえば、対流）が含まれる。Ｍ値は、単位［Ｗ／ｍ２Ｋ］で表される。
【００４３】
第２のステップにおいては、最初に、リフォーム工事がされた後の状態を想定して、Ｍ値を仮定する（ステップＳ１６）。次に、リフォーム工事後の建物における各部屋の温度推移を、ステップＳ１６の仮定に基づいて変更されたＭ値を元に、シミュレーションする（ステップＳ１８）。
【００４４】
なお、第１ステップのステップＳ１２において推定された熱容量Ｃを、上述の熱移動モデル（モデル１、モデル２）等に適応して、Ｑ値を求めることもできる（ステップＳ２０）。このように、本発明の断熱性能評価指標推定装置によって求められた、精度の高い熱容量Ｃの値を上述のモデル１、モデル２等に適用することで、より精度の高いＱ値を推定することができる。
【００４５】
本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置は、上述のように、熱容量ＣとＭ値を推定し、さらに、推定された熱容量Ｃ等と、推定または仮定されたＭ値によって、各部屋の温度をシミュレーションする機能を有するが、後述するように、これらの機能を個別に実現する情報処理装置として構成することもできる。
【００４６】
次に、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置を含む断熱性能評価指標推定システム１の概要を、図２を参照して説明する。断熱性能評価指標推定システム１は、建物１０、建物内部用の温度計２０（２０Ａ、２０Ｂ、・・・）、建物外部用の温度計２２、および断熱性能評価指標推定装置３０を含むよう構成される。建物１０は、居住のための住宅のほか、事務所や集合住宅など、様々な目的の建造物を含む。建物１０には、冷暖房装置１２が配置または配設される。複数の部屋１４（１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃ、１４Ｄ、・・・）は建物１０の内部にあって、そこで温度が測定され、少なくともそのうちの１部屋には冷暖房装置１２（１２Ａ、１２Ｂ、・・・）が配置等され、暖房により室内の空気が温められる（または、冷房により室内の空気が冷やされる）。なお、この例では、少なくとも１つの冷暖房装置１２によって室内の空気が暖められる（または冷やされる）が、必ずしも、このような冷暖房装置１２が必要となるわけではなく、自然に温度降下（または温度上昇）が生じる環境であってもよい。
【００４７】
なお、本発明の断熱性能評価指標推定装置３０は、冷房または暖房のどちらかにより実現可能であり、したがって、冷房機能のみを備えた冷房装置や暖房機能のみを備えた暖房装置を用いることもできる。ここでは、冬期に、冷暖房装置１２の暖房機能を利用した例について説明する。
【００４８】
温度計２０Ａは、部屋１４Ａに（通常または一時的に）設置され、温度計２０Ｂは、部屋１４Ｂに設置され、以下同様に、温度計がそれぞれの部屋に設置される。また、それぞれの温度計２０は、測定期間内に、少なくとも暖房停止時以降の室温を所定時間（使用時間）、所定のインターバルで部屋の温度を測定して、測定結果をメモリ等に記憶する温度データロガーである。
【００４９】
上記所定時間は、たとえば６時間であり、インターバルは１分である。温度計２０は、部屋１４の床から約１２０ｃｍの高さに配置され、冷暖房装置１２の温風が直接あたらないなど、冷暖房装置１２による局所的な影響を受けない場所であることが好ましい。また、窓際や床面付近のように、室外の温度の影響を受けやすい場所も避けることが好ましい。温度計２０のメモリ等に記憶された測定結果（室温測定データ２４）は、測定期間の終了後、ユーティリティ等を利用することにより、たとえばＵＳＢケーブルを介して断熱性能評価指標推定装置３０に転送されるが、ネットワークを介して温度の情報が随時、断熱性能評価指標推定装置３０に送信される場合は、そのような転送処理の必要はない。
【００５０】
温度計２２は、温度計２０と同様の温度データロガーであり、建物１０の外部に（通常は一時的に）配置され、特に、建物１０に近接した場所、たとえば玄関先など、建物１０の外部の温度を適切に代表する場所に配置されることが望ましい。また、温度計２２は、測定期間内に、建物１０の外気温を温度計２０と同じ時間、同じインターバルで測定する。このとき、温度計２２の測定タイミングは温度計２０のそれぞれの測定タイミングに対応し、対応する両方の測定タイミングが完全に一致していることが望ましい。メモリ等に記憶された測定結果（建物外部測定データ２６）は、測定期間の終了後、ユーティリティ等を利用することにより、たとえばＵＳＢケーブルを介して断熱性能評価指標推定装置３０に提供される。
【００５１】
さらに、それぞれの部屋に関する情報が部屋情報２５として断熱性能評価指標推定装置３０に提供される。部屋情報２５は、ユーザが断熱性能評価指標推定装置３０に直接または間接的に入力することもできるし、予め用意されたデータが提供されるようにしてもよい。
【００５２】
断熱性能評価指標推定装置３０は、たとえば、パーソナルコンピュータや携帯端末のようなコンピュータ機器である。断熱性能評価指標推定装置３０は、それぞれの温度計２０から取得した室温測定データ２４、温度計２２から取得した建物外部測定データ２６、入力された部屋情報２５、および所定の熱移動モデルに基づいて、その建物１０の熱容量Ｃを推定し、Ｍ値を推定する。また、リフォーム工事が行われた場合の建物１０についてのＭ値を仮定し、その仮定に基づいて変更されたＭ値を元に予測温度を推定する（各部屋の温度推移をシミュレーションする）。またさらに、推定された熱容量Ｃを、前述したモデル１やモデル２に適用して、Ｑ値の推定を行うことができる。
【００５３】
図２に示す断熱性能評価指標推定装置４５は、本発明の別の実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置である。ＰＣ４６は、たとえば、ＡＳＰサービスとして提供される断熱性能評価指標推定サービスを利用して熱容量Ｃ、Ｍ値、予測温度、Ｑ値を取得し、必要に応じてＰＣ４６の表示装置等に、それらの値を表示する。この場合、ＰＣ４６は、断熱性能評価指標推定装置３０と同様に、それぞれの温度計２０および温度計２２からそれぞれ測定データを取得し、さらに部屋情報２５を取得する。その後、これらのデータを、ユーザ等の指示により、インターネットのようなネットワーク４７を介して、ＡＳＰサーバである断熱性能評価指標推定装置４５に送信する。断熱性能評価指標推定装置４５は、入力したこれらのデータと所定の熱移動モデルに基づいて、その建物１０の熱容量Ｃを推定し、Ｍ値を推定し、その他、予測温度やＱ値を推定し、これをＰＣ４６にネットワーク４７経由で送信する。
【００５４】
ここでは、本発明の断熱性能評価指標推定装置が、スタンドアロンで実施されるケースとＡＳＰサービスとして実施されるケースを例示したが、これ以外にも、複数の様々なタイプのコンピュータとネットワークを用いて様々な形態で本発明の断熱性能評価指標推定装置を実現することができる。
【００５５】
また、図２の例では、温度データロガーによって各部屋と建物外部の温度を測定期間の間、測定・記憶し、測定が終了した後にＵＳＢケーブルを介して断熱性能評価指標推定装置３０やＰＣ４６に測定データをコピーするようにしているが、これも一例に過ぎず、様々なデータ提供方法が考えられる。たとえば、温度計が、ほぼリアルタイムに測定データを、たとえば、無線ＬＡＮネットワークのようなネットワークを介して送信することができれば、断熱性能評価指標推定装置３０、ＰＣ４６、温度データ蓄積用の別のシステム等は、その都度当該測定データを受信することも可能であり、また、遠方で測定された測定データについては、これを外部記録媒体に記録し、メールや郵便によって断熱性能評価指標推定装置３０等の操作部門に送付するようにもできる。
【００５６】
本発明の断熱性能評価指標推定装置３０では、上述のように建物内の複数の部屋について室温が測定され、室温測定データ２４が断熱性能評価指標推定装置３０に提供されるが、室温測定データ２４は、後述するように、熱容量Ｃの推定やＭ値の推定を行うための重要な要素であるため、建物内の部屋を可能な限り網羅的に計測することが望ましい。また、いくつかの部屋について温度の測定を省略する場合は、できるだけ面積が大きい部屋、周囲の部屋と温度の差が大きくなる部屋を優先的に計測することが望ましい。なお、室温を計測しない部屋については、周囲の部屋の室温測定データ２４で代用することも可能である。
【００５７】
図３は、本発明の断熱性能評価指標推定装置３０で用いられる熱移動モデルに関する基本概念を示す図であり、建物５０のなかの各部屋は、隣接する部屋および屋外からの熱の流入により、部屋内部の熱量が増大し、それに伴い、室温が上昇することを示している（熱量が負の場合は、室温が低下することを意味する）。
【００５８】
たとえば、図３に示すように、第１の部屋５１ａに関しては、時刻ｔからｔ＋１のあいだに、窓５６から第１の部屋５１ａに流入する熱量は△Ｑ１ｗ（ｔ，ｔ＋１）であり、第１の部屋５１ａの窓５６の面積はＡ１ｗである。また、時刻ｔからｔ＋１のあいだに、外壁５７から第１の部屋５１ａに流入する熱量は△Ｑ１ｇ（ｔ，ｔ＋１）であり、第１の部屋５１ａの外壁５７の面積はＡ１ｇである。さらに、時刻ｔからｔ＋１のあいだに、隣接する第２の部屋５１ｂから第１の部屋５１ａに流入する熱量は△Ｑ１２（ｔ，ｔ＋１）であり、第１の部屋５１ａと第２の部屋５１ｂとの内壁５５の境界面積はＡ１２である。他方、家電、人体、地熱等の発熱体からの熱供給は、第１の部屋５１ａの内部の発熱体５４による内部発熱Ｈ１として把握される（第１の部屋５１ａの床５８の床面積は、Ｙ１である）。
【００５９】
このような状況において、第１の部屋５１ａの時刻ｔにおける熱量はＱ１（ｔ）、室温はＴ１（ｔ）であり、時刻ｔ＋１における熱量はＱ１（ｔ＋１）、室温はＴ１（ｔ＋１）である。なお、この建物５０の熱容量はＣであり、これは、床面積あたりの熱容量の値を示すものであり、今後特に断りが無ければ、「熱容量Ｃ」は床面積あたりの熱容量を表す（単位は、［Ｊ／ｍ２Ｋ］）。この熱移動および室温の変化を、建物内の各部屋で考慮する。
【００６０】
図４は、本発明の断熱性能評価指標推定装置３０の機能ブロック図である。図４の断熱性能評価指標推定装置３０は、図２に関して説明したとおり、スタンドアロンタイプの断熱性能評価指標推定装置の例である。断熱性能評価指標推定装置３０は、測定データ入力部３１、部屋情報入力部３２、熱容量推定部３３、Ｍ値推定部３４、Ｍ値編集部３５、温度推移シミュレーション部３６、熱損失係数推定部３７、表示部３８、および入力部３９を含む。また、断熱性能評価指標推定装置３０が備える記憶装置４０には、ロガーデータ４１、部屋情報データ４２、および保存データ４３が記憶されている。
【００６１】
測定データ入力部３１は、記憶装置４０のロガーデータ４１から、温度計２０（２０Ａ、２０Ｂ・・・）により測定された室温測定データ２４と温度計２２により測定された建物外部測定データ２６を入力する。ロガーデータ４１には、室温測定データ２４および建物外部測定データ２６が含まれており、これらの測定データは通常、ユーティリティなどによりＵＳＢケーブル等を介して事前に温度計２０（２０Ａ、２０Ｂ・・・）および温度計２２から断熱性能評価指標推定装置３０にコピーされているものである。
【００６２】
ロガーデータ４１は、たとえば、図５に示すようなデータであり、データ種別、日付、時間、測定温度といった項目を含む。この例では、データ種別が「ｃｈ１」〜「ｃｈ５」、「ｃｈ６」等になっているが、「ｃｈ１」は、床から約１２０ｃｍの位置で第１の部屋（たとえば、図７に示す第１の部屋６１ａ）の温度を測定したデータ（室温測定データ２４）であり、「ｃｈ５」は、床から約１２０ｃｍの位置で第５の部屋（たとえば、図７に示す第５の部屋６１ｅ）の温度を測定したデータ（室温測定データ２４）であり、「ｃｈ６」は、外気（図７に示す「屋外」）を測定したデータ（建物外部測定データ２６）である。これらの測定データは、いずれも、２０１４年７月１５日１２時１０分０秒から、暖房停止時の２２時５５分０秒を含み、暖房停止６時間後の２０１４年７月１６日４時５５分０秒まで、１分おきに取った測定データであり、暖房停止以降については、それぞれ合計で３６１の測定データが記録されている。ロガーデータ４１は、テキスト形式やＣＳＶ形式のほか、様々なタイプのファイルとして構成することができる。
【００６３】
上記のような時間に暖房停止を行い、かつ暖房停止６時間後まで温度測定を行うことは、暖房停止時の部屋の温度と外気の温度との差が大きい時間帯での温度を取得することになり、このことは結果的に、熱容量Ｃの推定やＭ値の推定における精度の向上に貢献する。また、建物に居住する者がいる場合は、上記時間帯のために、その者の生活に大きな影響を与えることなく有効な測定データを取得することができる。
【００６４】
なお、室温測定データ２４の測定タイミングと、これに対応する建物外部測定データ２６の測定タイミングが所定の精度で同期付けられていてもよいが、必ずしもその必要はない。計算時には、同じタイミングの温度データが必要になるが、そのために、各温度計の計測タイミングのインターバルについては、前後の計測温度を線形補間して求めるといった処理が行われる。
【００６５】
部屋情報入力部３２は、複数の部屋に関する部屋情報２５を入力し、記憶装置４０に部屋情報データ４２として記憶する。部屋情報２５は、入力部３９を経由してユーザが手入力することもできるし、他のコンピュータから、入力したものあるいは予め用意したものをネットワーク経由で入力してもよい。部屋情報データ４２は、たとえば、図６（Ａ）に示すような内容を含む。この例では、図７に示す第１の部屋６１ａ〜第５の部屋６１ｅに関する部屋情報の例を示す。部屋情報データ４２は、部屋ごとに、窓面積、外壁面積、床面積、内部発熱、境界面積（他の部屋との境界面積）等を含んでいる（面積の単位は、たとえば、［ｍ２］）。窓が複数ある場合、窓面積は個々の面積を合計した面積が記憶され、この点は、外壁についても同様である。なお、窓や外壁の面積は、同じ部位でも断熱性能が異なる部分が混在する場合は、その部分ごとに個別に面積を求め、これらの値が入力され、記憶される。たとえば、第１の部屋に３つの窓Ａ、Ｂ、Ｃがあり、窓Ａ、Ｂの性能が同じで、窓Ｃが異なる場合、窓Ａ、Ｂの合計面積と、窓Ｃの面積をそれぞれ求める。
【００６６】
また、境界面積は、図６（Ａ）に示すように、第１の部屋６１ａに対する境界面積を示す境界１、第２の部屋６１ｂに対する境界面積を示す境界２、第３の部屋６１ｃに対する境界面積を示す境界３、第４の部屋６１ｄに対する境界面積を示す境界４が把握され、記憶される。さらに、部屋情報データ４２には、Ｑ値の推定を行う際に使用されるデータやその他のデータも、必要に応じて格納される。
【００６７】
熱容量推定部３３は、測定データ、部屋情報、および熱移動モデルに基づいて、現状の建物に関する熱容量Ｃを推定し、必要に応じて、推定された熱容量Ｃを表示部３８に表示し、または所定の媒体に出力する。詳細については後述する。Ｍ値推定部３４は、熱容量推定部３３により推定された熱容量Ｃに基づいてＭ値を推定し、必要に応じて、推定されたＭ値を表示部３８に表示し、または所定の媒体に出力するが、これについても、詳細については後述する。
【００６８】
また、Ｍ値編集部３５は、リフォーム工事がされた後の建物の状況を想定して、リフォーム工事後のＭ値を仮定し、温度推移シミュレーション部３６は、Ｍ値編集部３５により仮定されたＭ値に基づいて、リフォーム工事後の各部屋の温度推移が、リフォーム前と比べてどのように変化するかをシミュレーションし、シミュレーション結果を表示部３８に表示し、または所定の媒体に出力するよう制御する。
【００６９】
熱損失係数推定部３７は、たとえば、上述したモデル１やモデル２のような熱移動モデルを用いるとともに、室温測定データ２４、建物外部測定データ２６、および部屋情報２５を用いてＱ値の推定を行い、算出されたＱ値を表示部３８に表示し、または所定の媒体に出力するよう制御する。
【００７０】
表示部３８は、たとえば、ＬＣＤなどのディスプレイ装置を含み、ユーザの操作等に応じて、後述する、部屋情報２５を入力するための部屋情報入力画面や、熱容量推定部３３で推定された熱容量Ｃ、Ｍ値推定部３４で推定されたＭ値、温度推移シミュレーション部３６によるシミュレーション結果、熱損失係数推定部３７で推定されたＱ値等が表示され得る。入力部３９は、ユーザの指示やデータを入力するためのデバイスであり、キーボードやマウス等がこれに相当する。
【００７１】
ここでは、ＡＳＰサーバとして構成される断熱性能評価指標推定装置４５についての詳細な説明を省略するが、図４に示す断熱性能評価指標推定装置３０と同様の各機能部を有し、さらに、ＰＣ４６で稼働するＷＥＢブラウザ等のリクエストに応答する形で、熱容量Ｃ、Ｍ値、シミュレーション結果、Ｑ値等をＰＣ４６に送信する情報送信部（不図示）を有する。
【００７２】
なお、図４に示す断熱性能評価指標推定装置３０は、熱容量推定部３３を含まず、他の方法によって取得した熱容量Ｃを用いてＭ値の推定や温度推移のシミュレーションを行うように構成することができる。また、断熱性能評価指標推定装置３０を、Ｍ値推定部３４や温度推移シミュレーション部３６を含まず、熱容量Ｃを推定するだけのものとして構成することもできるし（この場合の装置も、本明細書では、便宜上、断熱性能評価指標推定装置と呼ぶ）、熱容量推定部３３や温度推移シミュレーション部３６を含まず、Ｍ値を推定するだけのものとして構成することもできる。
【００７３】
図６（Ｂ）に示す保存データ４３は、後述するメニュー画面のデータ保存ボタンを押下したときに記憶装置４０に記憶される。この例では、建物名、建物の仕様、地域区分、測定期間、暖房停止時刻、使用時間（熱容量Ｃの推定、およびＭ値の推定に使用する暖房停止後の測定データの時間）、診断対象の室温測定データ２４と建物外部測定データ２６を含むロガーデータ４１のファイル名、部屋情報データ４２のファイル名を含むように構成されている。もちろん、ロガーデータ４１や部屋情報データ４２は、ファイル名でなく、内容そのものを含むように構成することもできる。保存データ４３は、ロガーデータ４１と同様テキスト形式やＣＳＶ形式のほか、様々なタイプのファイルとして構成することができる。
【００７４】
ここで、図７〜図２１を参照して、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０で実行される熱容量Ｃの推定からリフォーム工事後の温度推移シミュレーションの処理（図１のステップＳ１２〜ステップＳ１８参照）を、具体的な例を用いて説明する。
【００７５】
最初に、図７（Ａ）を参照して、熱容量Ｃの推定を行う建物６０の例について説明する。建物６０は、第１の部屋６１ａ〜第５の部屋６１ｅを図に示すとおりの配置で有しており、各部屋の窓面積や外壁面積等は、図６（Ａ）の部屋情報２５に示す通りである。
【００７６】
ここで、上記のようなＭ値の概念を導入すると、これは、建物内の部屋同士の境界および外部との境界における熱移動のしやすさを表す係数であり、ある時点における、各部屋同士、および部屋から外部への熱の移動量は、その境界部分のＭ値（熱移動係数）、面積、および温度差に比例すると考える。
【００７７】
図７（Ａ）は、暖房停止後のある時点における熱の移動イメージを表したものである。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に示す建物６０における、各部屋の室温と外気温の分布、Ｍ値（熱移動係数）の大小による表記、熱移動量の大小による表記を示している。
【００７８】
図７（Ｂ）に示すように、各部屋の室温と外気温（屋外の温度）については、第１の部屋６１ａが最も温度が高く、次いで、第２の部屋６１ｂ、第４の部屋６１ｄ（第４の部屋６１ｄは、第２の部屋６１ｂと同じ室温）、第３の部屋６１ｃ、第５の部屋６１ｅ、屋外、にかけて温度が低くなっている。Ｍ値（熱移動係数）は、模様の無い境界部が最も大きく、格子状の網掛けで示されている境界部が最も小さく、斜線で示されている境界部がその中間となる。また、熱移動量は、矢印が大きいほど、大きいことを示している。
【００７９】
上述した表記に基づいて、図７（Ａ）を再び見ると、第１の部屋６１ａや第２の部屋６１ｂの窓の部分においては、Ｍ値が大であり、その結果、当該部屋から屋外への熱移動量が大となる。また、第２の部屋６１ｂから第５の部屋６１ｅの境界部においては、温度差が大であり、その結果、第２の部屋６１ｂから第５の部屋６１ｅへの熱移動量が大となる。さらに、第１の部屋６１ａの外壁部においては、外壁面積が大であり、その結果、第１の部屋６１ａから屋外への熱移動量が大となる。
【００８０】
Ｍ値は、上述の通り、外壁、間仕切り壁、床、天井、窓、戸などの境界部の熱貫流、および開放部や気密性の低さによる空気移動（たとえば、対流）といった要素を包含した熱の移動しやすさを表している。
【００８１】
次に、ふたたび図３を参照しながら、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０において、熱容量Ｃを推定するための計算モデル（熱移動モデル）について説明する。
ここで、建物５０のなかの１の部屋ｉにおける、時刻ｔから時刻ｔ＋１の間の熱量および室温の変化について考える。
部屋ｊから部屋ｉへの熱の移動による熱の増加量△Ｑｉｊ（単位：［Ｊ］）は、熱の移動しやすさ×面積×温度差×時間で表され、具体的には、以下の式で表される。
△Ｑｉｊ（ｔ，ｔ＋１）＝Ｍｉｊ×Ａｉｊ×（Ｔｒｊ（ｔ）−Ｔｒｉ（ｔ））×△ｔ  ・・・式１
また、隣室からの熱移動および内部発熱による熱の増加量△Ｑｉ（単位：［Ｊ］）は、隣室からの熱移動＋内部発熱で表され、具体的には、以下の式で表される。
△Ｑｉ（ｔ，ｔ＋１）＝Σｊ△Ｑｉｊ（ｔ，ｔ＋１）＋Ｈｉ×△ｔ  ・・・式２
＝Σｊ｛Ｍｉｊ×Ａｉｊ×（Ｔｒｊ（ｔ）−Ｔｒｉ（ｔ））×△ｔ｝＋Ｈｉ×△ｔ  ・・・式３
室温の増加量（計算値）△Ｔｃｉ（単位：［℃］）は、部屋ｉの熱の増加量／部屋ｉ全体の熱容量で表され、具体的には、以下の式で表される。
△Ｔｃｉ（ｔ，ｔ＋１）＝△Ｑｉ（ｔ，ｔ＋１）／（Ｙｉ×Ｃ）      ・・・式４
＝｛Σｊ｛Ｍｉｊ×Ａｉｊ×（Ｔｒｊ（ｔ）−Ｔｒｉ（ｔ））×△ｔ｝＋Ｈｉ×△ｔ｝／（Ｙｉ×Ｃ）      ・・・式５
【００８２】
ここで、Ｍｉｊは、部屋ｉと部屋ｊの間の境界についての熱移動係数（Ｍ値）であり、単位は［Ｗ／ｍ２Ｋ］である。Ａｉｊは、部屋ｉと部屋ｊの間の境界である内壁５５の面積であり、単位は［ｍ２］である。Ｔｒｉ（ｔ）は、部屋ｉの時刻ｔにおける室温（実測値）であり、単位は［℃］であり、Ｔｃｉ（ｔ）は、部屋ｉの時刻ｔにおける室温（計算値）であり、単位は［℃］である。なお、室温（実測値）と室温（計算値）を区別せず一般的に表す場合は、単にＴｉ（ｔ）とする。
【００８３】
また、△ｔは、時刻ｔから時刻ｔ＋１の間の経過時間であり、単位は［秒］である。Ｈｉは、部屋ｉの発熱体５４による内部発熱であり、単位は［Ｗ］である。Ｙｉは、部屋ｉの床５８の床面積であり、単位は［ｍ２］である。Ｃは、本発明で推定する熱容量であり、単位は［Ｊ／ｍ２Ｋ］である。
【００８４】
次に、部屋ｉにおける、時刻ｔから時刻ｔ＋１の間の室温の増加量について関係式を作成すると、計算値を用いる場合と、実測値を用いる場合とで、以下のように求められる。
計算モデルから求めた場合（上記、式５と同じ）
△Ｔｃｉ（ｔ，ｔ＋１）＝｛Σｊ｛Ｍｉｊ×Ａｉｊ×（Ｔｒｊ（ｔ）−Ｔｒｉ（ｔ））×△ｔ｝＋Ｈｉ×△ｔ｝／（Ｙｉ×Ｃ）      ・・・式６
実測値から求めた場合
△Ｔｒｉ（ｔ，ｔ＋１）＝Ｔｒｉ（ｔ＋１）−Ｔｒｉ（ｔ）      ・・・式７
【００８５】
ここで、部屋ｉにおける時刻ｔから時刻ｔ＋１の間の室温の増加量は、計算モデルから求めた場合（式６）と、実測値から求めた場合（式７）で等しくなるという想定から、以下の関係が成り立つ。
｛Σｊ｛Ｍｉｊ×Ａｉｊ×（Ｔｒｊ（ｔ）−Ｔｒｉ（ｔ））×△ｔ｝＋Ｈｉ×△ｔ｝／（Ｙｉ×Ｃ）＝Ｔｒｉ（ｔ＋１）−Ｔｒｉ（ｔ）      ・・・式８
式８において、不明な値は、ＭｉｊとＣである。
したがって、式８において、ＭｉｊとＣを求めることが必要となる。なお、本発明の熱移動モデルは基本的に、式８のように等式で表される方程式であるが、式８の左辺と右辺がほぼ一致する、あるいは少なくとも近似する関係となるＭｉｊとＣを求めるものである。
【００８６】
図８は、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０において、室温をシミュレーションした結果表示されるシミュレーション結果を示している。
【００８７】
式８において、Ｍ値と熱容量Ｃが決まれば、各部屋の各時刻における室温を求め、シミュレーションを行うことができる。たとえば、図８（Ａ）に示すように、各部屋の初期温度を所定の温度に仮定して、時間△ｔ経過後の熱の移動を計算し、温度変化量を求め、その後順次、時間△ｔ経過後の熱の移動を計算し、温度変化量を求める。この例では、第１の部屋６１ａの初期温度をＴｃ１（０）とし、第２の部屋６１ｂの初期温度をＴｃ２（０）とし、シミュレーションを行い、そのシミュレーション結果として、第１の部屋の温度推移と、第２の部屋の温度推移が示されている。
【００８８】
また、図８（Ｂ）に示された第１の部屋の温度推移は、図９に示すような、部分断熱リフォームを想定した場合の室温のシミュレーションである。図９の部分断熱リフォームは、図９（Ａ）に示す、第１の部屋７１ａ、第２の部屋７１ｂ、第３の部屋７１ｃ、窓７２を含む建物７０を、図９（Ｂ）に示すようにリフォームするものである。すなわち、第１の部屋７１ａの窓７２の仕様変更を行って、窓７２’とし、さらに、第１の部屋７１ａと第２の部屋７１ｂとの境界部には、断熱材７３ａが追加されるとともに、第１の部屋７１ａと第３の部屋７１ｃとの境界部には、断熱材７３ｂが追加される。
【００８９】
図９に示すようなリフォームの結果、第１の部屋に関して、窓に関するＭ値（Ｍ１ｗ）、第１の部屋７１ａと第２の部屋７１ｂとの境界部のＭ値（Ｍ１２）、および第１の部屋７１ａと第３の部屋７１ｃとの境界部のＭ値（Ｍ１３）が変更されるよう設定し、その結果、図８（Ｂ）では、図８（Ａ）に示した第１の部屋の温度推移と比較して、時間経過に伴う温度降下の程度が小さくなっている。
【００９０】
また、図８（Ｂ）に示した第２の部屋の温度推移は、第２の部屋６１ｂの初期温度をＴｃ２（０）からＴｃ２（０）より高いＴｃ２’（０）に変更した場合のシミュレーション結果を示している。このように、シミュレーションでは、Ｍ値の値や初期温度を含む温度条件を変更して、各部屋の温度推移をシミュレーションすることができる。また、外気温についても変更を行い、シミュレーションすることができる。
【００９１】
次に、図１０〜図１２を参照して、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０で実行される熱容量Ｃの推定からリフォーム工事後の温度推移シミュレーションの処理（図１のステップＳ１２〜ステップＳ１８参照）の全体像について説明する。
【００９２】
図１０は、建物内外の温度計測が行われた後、熱容量Ｃの推定を行う場合の概念を表す図である。計測された温度に基づいて、たとえば、第１の部屋については、所定の時間における温度変化量７５が把握され、第２の部屋については、所定の時間における温度変化量７６が把握される。
【００９３】
既知の情報は、上述の計測された温度のほかに、図１０のグラフ下側に示すように、各部屋の面積（床面積、部屋と部屋との境界面積）と、外皮仕様（建物の外皮（外壁、窓、天井など）の熱貫流値（Ｕ値））であり、この時点で熱容量Ｃと建物内部のＭ値は不明である。ここで、建物全体の熱得失の関係から熱容量が推定される（詳細は後述する）。
【００９４】
図１１は、熱容量Ｃの推定が行われた後、Ｍ値の推定を行う場合の概念を表す図である。ここで、計測された温度等の入力情報と、推定された熱容量Ｃを元に、各部位のＭ値が推定される。この計算は、部屋同士の温度変化の関係に着目して行われる（詳細は後述する）。
【００９５】
ここで、既知の情報は、図１１のグラフ下側に示すように、各部屋の面積、外皮仕様、および熱容量Ｃであり、この時点でＭ値は不明である。
【００９６】
図１２は、Ｍ値の推定が行われた後、温度推移シミュレーションを行う場合の概念を表す図である。ここで、計測された温度等の入力情報、推定された熱容量Ｃ、および推定されたＭ値を元に、各部屋の温度変化を求め、温度推移のシミュレーション結果として表示する。これは、設定された各条件から、各部屋の温度変化を推定するものである。また、このとき、部分断熱リフォームを想定して、所定の部位に関するＭ値を変更してシミュレーションを行うこともできるし、各部屋の初期温度や外気温の推移を変化させるなど、温度条件を変更してシミュレーションを行うこともできる。
【００９７】
ここで、既知の情報は、図１２の下側に示すように、各部屋の面積、外皮仕様、熱容量Ｃ、およびＭ値であるが、外皮仕様は、計算にＭ値を用いればよいので、不要となる。
【００９８】
次に、図１３〜図１７を参照して、熱容量Ｃの推定方法について、より詳細に説明する。基本的には、時間経過後の建物全体の熱の得失量△Ｑと、熱容量Ｃの関係から、以下の３つの処理により推定を行う。
・実測温度を元に、建物全体での熱得失を求める第１熱得失算出処理。
・シミュレーションによる温度推移を元に、建物全体での熱得失を求める第２熱得失算出処理。
・上記２つの結果を比較し、整合する熱容量Ｃを求める熱容量決定処理。
以下、それぞれの処理について説明する。
【００９９】
第１熱得失算出処理
使用時間（ｔ０〜ｔｎ）における、建物全体での熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）は、部屋ｉの熱得失をすべての部屋について加算したもの（すなわち、部屋ｉでの温度変化に部屋ｉ全体の熱容量を乗じたものをすべての部屋について加算したもの）であり、以下の式で表される。単位は［Ｊ］である。ここで、熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）が負の値となる場合は、熱の損失であることを表す。
△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）＝Σｉ△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）＝Σｉ｛（Ｔｉ（ｔｎ）−Ｔｉ（ｔ０））×Ｙｉ×Ｃ｝      ・・・式９
【０１００】
たとえば、図１３（Ａ）に示すように、第１の部屋全体の熱容量と、第１の部屋の（時刻ｔ０からｔｎに亘る）温度変化をそれぞれ辺とした長方形によって、第１の部屋の熱得失が表され、また、図１３（Ｂ）に示すように、第２の部屋全体の熱容量と、第２の部屋の（時刻ｔ０からｔｎに亘る）温度変化をそれぞれ辺とした長方形によって、第２の部屋の熱得失が表され、図１３（Ｃ）に示すように、第１の部屋の熱得失と第２の部屋の熱得失との合計が、建物全体の熱得失として表される（ただし、この建物は、第１の部屋と第２の部屋のみから構成されるものとする）。なお、この場合、長方形によって表される値は負の値であり、熱の損失を表す。
【０１０１】
ここで、実測温度を元に、建物全体の熱得失を求めることを考えると、上記の式９において、熱容量Ｃが不明であるため、図１４（Ａ）に示すように、部屋ｉについて、熱容量Ｃを様々な値に仮定して、熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）を試算する。
【０１０２】
たとえば、図１４（Ｂ）に示すように、熱容量Ｃを、１５０，０００［Ｊ／ｍ２Ｋ］、１８０，０００［Ｊ／ｍ２Ｋ］、２１０，０００［Ｊ／ｍ２Ｋ］と変化させると、それに応じて、部屋ｉ全体の熱得失を表す長方形の横の長さ（部屋ｉの床面積Ｙｉ×熱容量Ｃ）が変化し、結果的に、部屋ｉの熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）が変化する。図１４（Ｂ）の例では、熱容量Ｃの変化に応じて、３通りの熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）が得られる。
【０１０３】
ここで、部屋ｉの実測の温度推移において、時刻ｔ０〜時刻ｔｎの温度差がγ［Ｋ］であり、それぞれの熱容量Ｃの設定において、各部屋の熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）を合計すると、合計の熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）が求められる。
【０１０４】
第２熱得失算出処理
たとえば、本発明に係る熱移動モデルに従う式６によってシミュレーションを行い、各部屋について、使用時間の最後（ｔｎ）における室温を求め、さらに、式９によって、建物全体での熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）を試算する。
【０１０５】
ここで、式６によるシミュレーションによって、使用時間の最後（ｔｎ）における室温を求め、さらに、式９によって、建物全体での熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）を求めることを考えると、上記の式６と式９において、熱容量ＣおよびＭ値が不明であるため、部屋ｉについて、熱容量ＣおよびＭ値を様々な値に仮定して、熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）を試算する。ただし、ここでは、たとえば、以下のような前提条件を設定する。
・外皮部分（外壁、窓、屋根、床等）のＭ値は、外皮の性能が設計仕様どおりであると仮定して、仕様上の設計値（Ｕ値）等を用いる。
・建物内部のＭ値は、一律の値であると仮定し、様々な値を与える。
・熱容量Ｃは、様々な値を与える。
【０１０６】
図１５（Ａ）は、Ｍ値を特定の値（ここでは、Ｍ１）に設定し、熱容量Ｃを様々に変化させた場合の、部屋ｉの熱得失を示している。たとえば、図１５（Ａ）に示すように、熱容量Ｃを、Ｃ１（１５０，０００［Ｊ／ｍ２Ｋ］）、Ｃ２（１８０，０００［Ｊ／ｍ２Ｋ］）、Ｃ３（２１０，０００［Ｊ／ｍ２Ｋ］）と変化させると、それに応じて部屋ｉに関するシミュレーションの温度が変化し、結果的に部屋ｉの熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）が変化する。すなわち、部屋ｉ全体の熱得失を表す長方形の横の長さは、部屋ｉの床面積Ｙｉ×熱容量Ｃであって、熱容量Ｃの設定によって変化する。一方、部屋ｉ全体の熱得失を表す長方形の縦の長さは、部屋ｉのシミュレーションの温度推移における、時刻ｔ０〜時刻ｔｎの温度変化によって変化し、この温度変化は、Ｍ値および熱容量Ｃの値に影響される。図１５（Ａ）の例では、Ｍ値を一定値としているので、熱容量Ｃの変化に応じて、シミュレーションの温度が変化し、たとえば、熱容量Ｃ＝Ｃ１の場合の時刻ｔ０〜時刻ｔｎにおける温度変化はδ１、Ｃ＝Ｃ２の場合はδ２、Ｃ＝Ｃ３の場合はδ３となる。
【０１０７】
それぞれの熱容量Ｃと建物内部のＭ値の設定において、各部屋の熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）を合計して、合計の熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）が求められる。たとえば、建物内部のＭ値の値をＭ１とし、熱容量Ｃの値を変化させることによって、図１５（Ｂ）の（１）に示すように、１つの部屋ｉについて３通りの熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）が得られ、建物内部のＭ値の値をＭ２とし、熱容量Ｃの値を変化させることによって、図１５（Ｂ）の（２）に示すように、部屋ｉについて３通りの熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）が得られ、以下同様に、建物内部のＭ値の値と熱容量Ｃの値に応じて、熱得失△Ｑｉ（ｔ０，ｔｎ）が得られ、結果的に、合計の熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）も、建物内部のＭ値の値と熱容量Ｃの値に応じて、複数の値が得られる。なお、この場合、長方形によって表される値は負の値であり、熱の損失を表す。
【０１０８】
また、上述のように、本発明の断熱性能評価指標推定装置では、熱容量Ｃを求める場合に、外皮部分のＭ値と建物内部のＭ値を、異なる基準により個別に設定する。
【０１０９】
熱容量決定処理
第１熱得失算出処理で求められた熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）と、第２熱得失算出処理で求められた熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）とを概念的に示すと、図１６（Ａ）のグラフに示すようになる（符号８４で示す部分の拡大図が、図１６（Ｂ）に示されている）。ここでは、熱容量Ｃが、５００００［Ｊ／ｍ２Ｋ］〜２５００００［Ｊ／ｍ２Ｋ］まで、１万ごとに２１通りに設定され、建物内部のＭ値は、２．０〜８．０まで、１．０ごとに７通りに設定されている。
【０１１０】
ここで、２つの熱得失は、横軸（Ｘ軸）が熱容量Ｃ、縦軸（Ｙ軸）が建物全体の熱得失のグラフに展開される。そうすると、第１熱得失算出処理で求められた熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）は、熱容量Ｃの変化に応じて一定割合で変化するため、１つの直線８１となる。一方、第２熱得失算出処理で求められた熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）は、熱容量Ｃと建物内部のＭ値が変化するため、それぞれが１つの熱移動係数（建物内部のＭ値）に対応する曲線８２で表される。図１６（Ｂ）には、それぞれの曲線８２が、２．０〜８．０のＭ値に対応していることが示されている。
【０１１１】
ここで、第１熱得失算出処理で求められた熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）に対応する直線８１と、第２熱得失算出処理で求められた熱得失△Ｑ（ｔ０，ｔｎ）に対応する曲線８２とが交わる点（交点８３）が把握でき、その交点８３のＸ軸座標に対応する（たとえば、近接するまたは最も近いＸ軸座標の）熱容量Ｃの値が、推定する熱容量Ｃの値となる。
【０１１２】
このような本発明の推定方法、すなわち、第１熱得失算出処理において実測温度から推定した複数の熱得失と、第２熱得失算出処理においてシミュレーション結果を元に推定した熱得失によって、熱容量Ｃの値が推定される。第１熱得失算出処理では、熱容量Ｃを不定値として、その熱容量Ｃを様々に変化させて熱得失を推定し、第２熱得失算出処理では、熱容量Ｃと建物内部のＭ値を不定値として、その熱容量Ｃと建物内部のＭ値を様々に変化させて熱得失を推定する。
【０１１３】
建物内の各部屋における外皮性能の差が小さい場合、本発明の推定方法では、建物内部のＭ値の値を変化させても、ほぼ同様の結果が得られる（すなわち、曲線８２がたがいに近接する曲線として表される）。これは、建物外への熱の流出量は、熱容量Ｃによって変化するが、それと比較して建物内部のＭ値の影響は非常に小さいためである。したがって、建物内の各部屋における外皮性能の差が小さいという前提条件のもとでは、精度の高い熱容量Ｃを求めることができるのである。
【０１１４】
次に、これまで説明してきた本発明における熱容量Ｃの推定方法の手順を、図１７に示すフローチャートを用いて、より具体的に説明する。なお、ここで説明する処理手順は一例に過ぎず、他の様々な処理手順を用いて、本発明における熱容量Ｃの推定に係る基本的アイデアを具現化することができる。この例では、対象の建物が第１の部屋、第２の部屋、および第３の部屋のみを有しているものとする。
【０１１５】
最初に、ステップＳ３０において、建物内部のＭ値が、たとえば、２．０、３．０、・・・・、８．０といった値に順次設定され、それぞれの値に対して、ステップＳ３２〜ステップＳ４４が繰り返される。
【０１１６】
次に、ステップＳ３２において、熱容量Ｃが、たとえば、５万、６万、・・・・、２５万といった値に順次設定され、それぞれの値に対して、ステップＳ３４〜ステップＳ４２が繰り返される。このように、本発明の熱容量Ｃの推定処理では、建物内部のＭ値の設定と熱容量Ｃの設定が入れ子になっており、ステップＳ３４〜ステップＳ４２の処理が、設定された建物内部のＭ値と設定された熱容量Ｃの、それぞれの組み合わせに対して実行される。
【０１１７】
次に、ステップＳ３４において、実測温度を用い、設定された熱容量Ｃで、式９により、建物全体の熱得失Ｑ１を求める。この処理は、上述した第１熱得失算出処理に対応する処理である。
たとえば、第１の部屋に関しては、以下のような式により熱得失Ｑ１が求められる。
Ｑ１＝（使用時間の最後ｔｎにおける第１の部屋の実測温度−使用時間の最初ｔ０における第１の部屋の実測温度）×第１の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ      ・・・式１０
第２の部屋に関しては、以下のような式により熱得失Ｑ２が求められる。
Ｑ２＝（使用時間の最後ｔｎにおける第２の部屋の実測温度−使用時間の最初ｔ０における第２の部屋の実測温度）×第２の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ      ・・・式１１
第３の部屋に関しては、以下のような式により熱得失Ｑ３が求められる。
Ｑ３＝（使用時間の最後ｔｎにおける第３の部屋の実測温度−使用時間の最初ｔ０における第３の部屋の実測温度）×第３の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ      ・・・式１２
式１０〜式１２の計算結果から、建物全体の熱得失Ｑ１は、以下の式により求められる。
Ｑ１＝Ｑ１＋Ｑ２＋Ｑ３    ・・・式１３
【０１１８】
なお、ステップＳ３４の処理は、建物内部のＭ値の設定が変化しても計算結果が変わらないので、設定された熱容量Ｃが同じ場合は、計算を省略することができる。
【０１１９】
次に、ステップＳ３６において、本発明の熱移動モデルに基づく式６により、部屋ｉの温度変化をシミュレーションし、使用時間の最後ｔｎにおける部屋ｉの室温を求める。
たとえば、最初に、第１の部屋に関して、以下のような式により、ｔ１における第１の部屋の室温が求められる（ここでは、ｔ０における第１の部屋の室温に対する温度変化という形で表されている）。なお、この例では、室温測定のインターバル（たとえば、ｔ０とｔ１の間隔）を６０秒とする。
ｔ１における第１の部屋の室温＝ｔ０における第１の部屋の実測温度＋（（（設定されたＭ値×第１の部屋と第２の部屋との境界面積×（ｔ０における第２の部屋の実測温度−ｔ０における第１の部屋の実測温度）×６０秒）＋（設定されたＭ値×第１の部屋と第３の部屋との境界面積×（ｔ０における第３の部屋の実測温度−ｔ０における第１の部屋の実測温度）×６０秒））＋（第１の部屋の内部発熱×６０秒））／（第１の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ）      ・・・式１４
【０１２０】
同様に、以下の式により、ｔ２における第１の部屋の室温が求められる（ここでは、ｔ１における第１の部屋の室温に対する温度変化という形で表されている）。
ｔ２における第１の部屋の室温＝ｔ１における第１の部屋のシミュレーション温度＋（（（設定されたＭ値×第１の部屋と第２の部屋との境界面積×（ｔ１における第２の部屋のシミュレーション温度−ｔ１における第１の部屋のシミュレーション温度）×６０秒）＋（設定されたＭ値×第１の部屋と第３の部屋との境界面積×（ｔ１における第３の部屋のシミュレーション温度−ｔ１における第１の部屋のシミュレーション温度）×６０秒））＋（第１の部屋の内部発熱×６０秒））／（第１の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ）      ・・・式１５
【０１２１】
以降、同様の計算を使用時間の最後ｔｎまで繰り返すようシミュレーションを行う。なお、このシミュレーションでは、最初に、ｔ１におけるすべての部屋の室温を求め、次に、ｔ１における各部屋の室温等をもとに、ｔ２におけるすべての部屋の室温を求め、以降、順次各タイミングにおけるすべての部屋の室温を求め、最終的に、すべての部屋について、使用時間の最後ｔｎでの室温が求められる。
【０１２２】
次に、ステップＳ３８において、ステップＳ３６で求められたシミュレーション温度を用い、設定された熱容量Ｃで、式９により、建物全体の熱得失Ｑ２を求める。
たとえば、第１の部屋に関しては、以下のような式により熱得失Ｑ１が求められる。
Ｑ１＝（使用時間の最後ｔｎにおける第１の部屋のシミュレーション温度−使用時間の最初ｔ０における第１の部屋の実測温度）×第１の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ      ・・・式１６
第２の部屋に関しては、以下のような式により熱得失Ｑ２が求められる。
Ｑ２＝（使用時間の最後ｔｎにおける第２の部屋のシミュレーション温度−使用時間の最初ｔ０における第２の部屋の実測温度）×第２の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ      ・・・式１７
第３の部屋に関しては、以下のような式により熱得失Ｑ３が求められる。
Ｑ３＝（使用時間の最後ｔｎにおける第３の部屋のシミュレーション温度−使用時間の最初ｔ０における第３の部屋の実測温度）×第３の部屋の床面積×設定された熱容量Ｃ      ・・・式１８
式１６〜式１８の計算結果から、建物全体の熱得失Ｑ２は、以下の式により求められる。
Ｑ２＝Ｑ１＋Ｑ２＋Ｑ３    ・・・式１９
【０１２３】
ステップＳ３８で求められるＱ２は、ステップＳ３０とステップＳ３２の繰り返し処理のために、設定された建物内部のＭ値と設定された熱容量Ｃの組み合わせの数だけ存在する。
【０１２４】
なお、ステップＳ３６、ステップＳ３８の処理は、上述した第２熱得失算出処理に対応する処理である。
【０１２５】
次に、ステップＳ４０において、熱得失Ｑ１と熱得失Ｑ２の差分Ｄを求め、ステップＳ４２において、求められた差分Ｄを、このときに設定されているＭ値と熱容量Ｃに対応付けて、所定の記憶装置に記憶する。
【０１２６】
ステップＳ３０とステップＳ３２による繰り返し処理が終了すると、ステップＳ４８において、設定されたＭ値が同じである差分Ｄの中で、最小のものを判定し、その最小の差分Ｄに対応付けられた熱容量Ｃを、所定の記憶装置に記憶する。たとえば、Ｍ値が２．０に設定された場合、これに対応する差分Ｄは、設定された熱容量Ｃの数だけ存在する。すなわち、熱容量Ｃ＝５万の場合の差分Ｄ、熱容量Ｃ＝６万の場合の差分Ｄ、・・・、熱容量Ｃ＝２５万の場合の差分Ｄといった差分Ｄが複数ある。これらの差分Ｄのなかで、最小のものが判定され、記憶される。
【０１２７】
この処理は、図１６のグラフに示した、第１熱得失算出処理で求められた熱得失に関する直線８１と、第２熱得失算出処理で求められた熱得失に関する曲線８２の１つとの交点のＸ座標に近接する（この例では、１万ごとに設定された）熱容量Ｃを判定する処理となる。
【０１２８】
上記の最小の差分Ｄを判定し、対応する熱容量Ｃを記憶する処理は、設定された複数のＭ値について、それぞれ繰り返される。したがって、この時点で記憶される熱容量Ｃは、設定されたＭ値の数と同じである。
【０１２９】
次に、ステップＳ５０において、こうして記憶された熱容量Ｃについて、最大のものと最小のものとの差が１万を超える場合、ステップＳ５４において、熱容量Ｃの推定ができない旨のメッセージを、たとえば、断熱性能評価指標推定装置３０装置の表示部３８に表示する。最大の熱容量Ｃと最小の熱容量Ｃとの差が１万を超える場合、すなわち、この場合は、３つの異なる熱容量Ｃが記憶されている場合は、設定された複数のＭ値によって、建物全体の熱得失が大きく変化しており、精度の高い熱容量Ｃの推定が期待できないからである。
【０１３０】
記憶された熱容量Ｃについて、最大のものと最小のものとの差が１万を超えない場合、すなわち、この場合は、１つ、または２つの異なる熱容量Ｃが記憶されている場合は、ステップＳ５２において、記憶されたすべての熱容量Ｃの平均を求め、求められた平均を四捨五入して、最終的に推定された熱容量Ｃの値として決定する。この推定された熱容量Ｃは、断熱性能評価指標推定装置３０装置の表示部３８に表示させたり、所定のファイル等に出力される。なお、熱容量Ｃの値が１万単位となっているのは、計算の精度から、熱容量Ｃの有効桁数は２桁程度であるため、１万の単位に四捨五入しているからである。
【０１３１】
なお、図１７に示すフローチャートの例では、熱容量Ｃと建物内部のＭ値とを、一定の範囲の一定の刻み幅による値に設定したが、このような値の範囲や刻み幅は一例に過ぎず、様々な設定値を選択することができる。
【０１３２】
また、ステップＳ５０において、記憶された熱容量Ｃが、最大のものと最小のものとで１万を超える差がある場合に、熱容量Ｃの推定を不能としたが、これも他の様々な閾値や他の条件を設定することができる。さらに、ステップＳ５２における熱容量Ｃの決定方法も、他の様々な方法で行うことができる。たとえば、１つまたは複数の中央値に基づいて決定したり、他の条件によって所定の熱容量Ｃを優先的に採用したりすることもできる。
【０１３３】
なお、ステップＳ４０〜ステップＳ５２の処理は、上述した熱容量決定処理に対応する処理である。
【０１３４】
次に、本発明のＭ値の推定方法について、詳細に説明する。
【０１３５】
部屋ｉにおける温度推移の関係を表す式８を時間で累積すると、部屋ｉにおける時刻ｔｓからｔｅまでの温度変化を表す関係式となり、その関係式が図１８に式２０として示されている。
式２０は、定数８５、変数８６（すなわち、Ｍｉｊ）、定数８７からなる関係式であり、変数Ｍｉｊの一次式となっている。
【０１３６】
より詳細には、Ａｉｊ（部屋ｉと部屋ｊの間の境界の面積）、Ｔｒｉ（ｔ）（部屋ｉの時刻ｔの室温（実測値））、△ｔ（時刻ｔから時刻ｔ＋１の間の経過時間）、Ｈｉ（部屋ｉの内部発熱）、Ｙｉ（部屋ｉの床面積）、Ｃ（本発明により推定された熱容量、または他の方法により求められた熱容量）が、定数（既知の値）であり、変数がＭｉｊである。Ｍｉｊは、部屋ｉと部屋ｊの間の境界についてのＭ値である。
【０１３７】
ここで、Ｍ値を、以下の手順により推定する。
・建物のすべての部屋について上記の式２０を作成し、１つの部屋について、時間帯を分割して複数の式を作成し、最終的に、建物全体で、変数の個数以上の式を作成する。時間帯の分割については、一部が重複する時間帯に分割することもできるし、重複のない時間帯に分割することもできる。
・変数の解のとりうる値として、正の値の範囲に限定して、関係式をなるべく満たすように解の組み合わせを求める。関係式をなるべく満たすとは、たとえば、各式の左辺と右辺との差の２乗和が最小となるといった、一定の近似条件を満たすことを言う。
【０１３８】
このように、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０では、推定された熱容量Ｃ等を用い、部屋の境界部のそれぞれについてＭ値を推定する。
【０１３９】
次に、図１９〜図２２を参照して、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０において、断熱リフォーム工事の後のＭ値を仮定して、断熱リフォーム工事の後の建物について、各部屋の温度推移をシミュレーションする処理について説明する。この処理は、図１に示すステップＳ１６およびステップＳ１８の処理に対応する。
【０１４０】
図１９（Ａ）は、断熱リフォーム工事の一例を示すもので、断熱リフォーム工事を予定している部位と、その部位における現状と変更後の断熱仕様、仕様上のＵ値、Ｍ値、ケース１（現状）〜ケース４における断熱リフォーム工事の有無について表している。ここで、Ｍ値は、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０においてケース１（現状）での実測温度を元に推定されたＭ値である。
【０１４１】
想定される断熱リフォーム工事には、３つのパターンがある。ケース２では、窓に対してのみ断熱リフォーム工事を行い、ケース３では、窓、外壁、および間仕切りに対して断熱リフォーム工事を行い、ケース４では、窓、外壁、間仕切り、天井、および床に対して断熱リフォーム工事を行うと想定したもので、ケース２からケース４に進むにしたがって、高いレベルの断熱処理が施されることになる。
【０１４２】
図１９（Ｂ）、および図１９（Ｃ）は、この断熱リフォーム工事の例において、断熱リフォーム工事を行う２階建ての建物の平面図である。図１９（Ｂ）には、建物の２階の平面図が記載され、図１９（Ｃ）には、建物の１階の平面図が記載されている。この断熱リフォーム工事の例では、２階の寝室と、１階のリビングにおいて、図１９（Ａ）に示す部位の断熱リフォームを行う想定で各部屋の温度推移シミュレーションを行う。
【０１４３】
図２０および図２１は、同じ使用時間における各部屋の温度推移を示しており、グラフを見やすくするため、図２０に、リビングと玄関の温度推移を示し、図２１に、寝室とキッチンの温度推移を示している。各部屋に関しては、現状の温度推移（実測温度の推移）および、断熱リフォーム工事によってＭ値が仕様上のＵ値に変更されたと仮定した場合の温度推移のシミュレーション結果を表している。また、リビングと寝室については、現状と、断熱リフォーム工事の３つのパターン（ケース２〜ケース４）に関する温度推移を示しているが、玄関については、現状とケース３、キッチンについては、現状とケース４に関する温度推移のみを表示した。
【０１４４】
本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０における温度推移のシミュレーションでは、実測温度によって推定されたＭ値を、図１９（Ａ）に示す、対応する部位のＵ値に変更し、上述した式６を用いて、各部屋の温度推移をシミュレーションする。なお、この例では、断熱リフォーム工事後のＭ値を、断熱リフォーム工事に係る断熱仕様の仕様上のＵ値に変更しているが、これに関連する他の値に変更するようにもできる。
【０１４５】
図２０を参照すると、実測された外気の温度推移９１とともに、リビングの現状（実測温度）を表す温度推移９２、リビングにおけるケース２の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９２ａ、リビングにおけるケース３の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９２ｂ、およびリビングにおけるケース４の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９２ｃが示されている。また、玄関の現状（実測温度）を表す温度推移９３、および玄関におけるケース４の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９３ａが示されている。
【０１４６】
このシミュレーションの温度推移９２ｃを見ると、ケース４の断熱リフォーム工事により、使用時間の最後におけるリビングの温度は、現状におけるリビングの同タイミングの温度と比較して、約４．１℃上昇することが把握できる。また、ケース２の断熱リフォーム工事やケース３の断熱リフォーム工事を行った場合でも、一定の断熱性能の向上が伺える。
【０１４７】
一方、使用時間の最後における玄関の温度は、現状における玄関の同タイミングの温度と比較して、ケース３ではやや下降している。これは、ケース３の部分断熱リフォーム工事（外壁・間仕切壁）によって、隣接するリビングから屋内への熱の流出が減少したためと考えられる。
【０１４８】
図２１を参照すると、実測された外気の温度推移９１とともに、寝室の現状（実測温度）を表す温度推移９５、寝室におけるケース２の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９５ａ、寝室におけるケース３の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９５ｂ、および寝室におけるケース４の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９５ｃが示されている。また、キッチンの現状（実測温度）を表す温度推移９６、およびキッチンにおけるケース４の断熱リフォーム工事を行ったと想定した場合の温度推移９６ａが示されている。
【０１４９】
このシミュレーションを見ると、ケース４の断熱リフォーム工事により、使用時間の最後における寝室の温度は、現状の寝室における同タイミングの温度と比較して、約４．４℃上昇することが把握できる。また、ケース２の断熱リフォーム工事やケース３の断熱リフォーム工事を行った場合でも、一定の断熱性能の向上が伺える。
【０１５０】
一方、使用時間の最後におけるキッチンの温度は、現状のキッチンにおける同タイミングの温度と比較して、やや下降している。これは、１階のリビングや２階の寝室の部分断熱リフォーム工事によって、隣接するリビングおよび寝室から屋内への熱の流出が減少したためと考えられる。
【０１５１】
このように、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０により、部分断熱リフォーム工事を行った場合に、各部屋の断熱性能がどのように変化するかを前もってシミュレーションすることが可能となる。
【０１５２】
次に図２２および図２３を参照して、本発明の一実施形態に係る断熱性能評価指標推定装置３０で実行されるプログラムによって表示されるメニュー画面、および入力画面の例について説明する。当該プログラムは、スタンドアロンの場合は、ユーザの起動指示によって断熱性能評価指標推定装置３０で実行されるプログラムであり、ＡＳＰサービスとして実現される場合は、たとえば、ＰＣ４６で実行されるＷＥＢブラウザ等である。このＷＥＢブラウザを介して、ＡＳＰサーバである断熱性能評価指標推定装置４５に測定データ等が送信され、断熱性能評価指標推定装置４５から送信されてきた熱容量Ｃ、Ｍ値、シミュレーションの結果等が表示される。
【０１５３】
図２２のメニュー画面１００は、対象表示エリア１１０とボタン表示エリア１２０を備え、対象表示エリア１１０には、建物情報入力画面（不図示）で入力された診断対象の建物についての建物名および建物の仕様が表示される。建物名と建物の仕様は、ユーザ等がデータを識別するためのものである。
【０１５４】
ボタン表示エリア１２０には、新規作成ボタン１２１、既存データ読込ボタン１２２、建物情報入力ボタン１２３、部屋情報入力ボタン１２４、Ｍ値推定ボタン１２５、Ｍ値編集ボタン１２６、シミュレーション実行ボタン１２７、Ｑ値推定ボタン１２８、データ保存ボタン１２９、および終了ボタン１３０がある。
【０１５５】
新規作成ボタン１２１を押下すると、ロガーデータ４１の一覧が表示されたロガーデータ選択画面（不図示）が表示され、ユーザがそのなかから、熱容量Ｃの推定、およびＭ値の推定に用いるロガーデータをマウス等でクリックし指定する。その後、ふたたびメニュー画面１００に戻る。この処理は、測定データ入力部３１によって制御される（図４参照）。ロガーデータ４１には、複数の部屋について温度の測定をした室温測定データ２４と建物外部測定データ２６が含まれており、これらのデータは、あらかじめユーティリティなどにより、温度計２０および温度計２２のメモリから（たとえばＵＳＢケーブル経由で）断熱性能評価指標推定装置３０の記憶装置４０にコピーされている。
【０１５６】
既存データ読込ボタン１２２を押下すると、データ保存ボタン１２９の押下によってすでに保存されている保存データ４３の一覧が表示された保存データ選択画面（不図示）が表示され、ユーザがそのなかから、熱容量Ｃの推定、およびＭ値の推定に関する保存データ４３をマウス等でクリックすると当該保存データ４３の変更、選択が行われ、ふたたびメニュー画面１００に戻る。
【０１５７】
建物情報入力ボタン１２３を押下すると、建物情報入力画面（不図示）が表示され、そこで、建物名と建物の仕様を入力する。さらに、ここで、地域区分と測定情報が入力される。また、測定情報には、測定期間、暖房停止時刻、および使用時間等が含まれる。建物情報入力画面においてＯＫボタンを押下すると、ふたたびメニュー画面１００に戻る。
【０１５８】
部屋情報入力ボタン１２４を押下すると、部屋情報を入力するための部屋情報入力画面１４０が表示される。部屋情報入力画面１４０については、後で図２３を参照して説明する。なお、この処理は、部屋情報入力部３２によって制御される（図４参照）。
【０１５９】
Ｍ値推定ボタン１２５を押下すると、上述した熱容量Ｃの推定処理が行われ、その後、続けて、Ｍ値の推定処理が行われる。推定された熱容量Ｃや推定されたＭ値は、必要に応じて（ユーザの操作に応じて）、結果表示画面（不図示）に表示される。熱容量Ｃの推定処理は、熱容量推定部３３によって制御される（図４参照）。この処理に用いられるのは、新規作成ボタン１２１または既存データ読込ボタン１２２を押下して指定されたロガーデータ４１、および部屋情報入力ボタン１２４を押下して指定した部屋情報データ４２である。Ｍ値の推定処理は、Ｍ値推定部３４によって制御される（図４参照）。
【０１６０】
Ｍ値編集ボタン１２６を押下すると、Ｍ値推定ボタン１２５を押下することによって求められたＭ値がＭ値編集画面（不図示）に表示され、そこでユーザが、断熱リフォーム工事を行おうとする部位に対応するＭ値（Ｍ値は、Ｍ値推定ボタン１２５の押下により、実測温度等から推定されている）を、リフォーム後の断熱仕様に係る仕様上のＵ値等に変更する。たとえば、ユーザは、第１の部屋と第２の部屋の間仕切りに真空断熱材を使用して断熱リフォーム工事を行うことを想定した場合、その部位に対応するＭ値であるＭ１２の値を、推定された１．５０から、仕様上のＵ値である０．３０に変更する。また、この処理は、Ｍ値編集部３５によって制御される（図４参照）。
【０１６１】
シミュレーション実行ボタン１２７を押下すると、Ｍ値編集画面で編集されたＭ値を記憶装置４０から読み出して、各部屋の温度推移シミュレーションを行う。シミュレーションは、上述のように、本発明の熱移動モデルに従う式６に基づいて、各部屋の温度を（たとえば、６０秒単位で）順次算出することによって行う。シミュレーション結果は、たとえば、図２０や図２１に示すようなグラフの形態で、断熱性能評価指標推定装置３０の表示部３８等に表示される。ここでは、Ｍ値編集画面で一部のＭ値が変更された場合のシミュレーションを行うが、上述のように、各部屋の初期温度や外気温を変更してシミュレーションを行うようにすることもできる。また、この処理は、温度推移シミュレーション部３６によって制御される（図４参照）。
【０１６２】
Ｑ値推定ボタン１２８を押下すると、Ｍ値推定ボタン１２５の押下により推定された熱容量Ｃを用いてＱ値の推定処理が行われ、推定されたＱ値が推定Ｑ値表示画面（不図示）に表示される。この推定処理は、熱損失係数推定部３７によって実行され、この処理に用いられるのは、上記の熱容量Ｃのほか、新規作成ボタン１２１または既存データ読込ボタン１２２を押下して指定されたロガーデータ４１、および部屋情報入力ボタン１２４を押下して指定した部屋情報データ４２である。また、この推定処理は、以下で説明する２つの推定方法を含む、複数の推定方法のうちいずれかを指定して行うようにすることができる。
【０１６３】
データ保存ボタン１２９を押下すると、室温測定データ２４と建物外部測定データ２６を含むロガーデータ４１のファイル名、部屋情報データ４２のファイル名、および建物情報が、保存データ４３として断熱性能評価指標推定装置３０の記憶装置４０に記憶される。また、このときまたは他のタイミングで、推定された熱容量Ｃ、推定されたＭ値（変更されたＭ値を含む）、シミュレーション結果、推定されたＱ値等を記憶するようにもできる。終了ボタン１３０を押下すると、このプログラムが終了する。
【０１６４】
図２３は、部屋情報入力画面１４０を示している。ユーザ等は、部屋情報入力画面１４０を介して部屋情報を入力する。入力された部屋情報は、部屋情報データ４２として断熱性能評価指標推定装置３０の記憶装置４０に記憶される。こうした処理は、部屋情報入力部３２によって制御される。また、部屋情報２５は、こうしたユーザ等からの入力を経ることなく、たとえば、予め設定されているデータをネットワーク経由で受信等することによって取得することもできる。
【０１６５】
図２３の部屋情報入力画面１４０は、対象表示エリア１４５、部屋情報入力エリア１５０、およびボタン表示エリア１６０を備え、対象表示エリア１４５には、建物情報入力画面（不図示）で入力された診断対象の建物名が表示される。
【０１６６】
部屋情報入力エリア１５０には、測定対象の部屋ごとに、データ種別、面積（床面積）、窓面積、外周壁長、外壁面積、および内部発熱について入力する領域が設けられる。さらに、下屋かどうか、最上階かどうか、および１階かどうかを指定するチェックボックスが設けられる。また、各部屋には部屋ＮＯが表示されるが、これはユーザが入力できるようにしてもよいし、新規に追加した場合に自動的に採番、表示され、ユーザによる入力や更新ができないようにしてもよい。部屋情報入力エリア１５０の最左端には、部屋の選択を行う部屋選択チェックボックスが配置される。また、各部屋について、他の部屋との境界面積を入力する境界面積入力エリアが設けられるが、これについては表示を省略した。なお、上述した、本発明による熱容量Ｃの推定、Ｍ値の推定、および温度推移シミュレーションを行う場合は、図６（Ａ）に示す部屋情報があれば十分であり、他の項目は、後述するＱ値の推定に用いられる。
【０１６７】
ボタン表示エリア１６０には、新しい測定対象の部屋の部屋情報を追加するための追加ボタン１６１、および既に設定されている部屋の部屋情報を削除するための削除ボタン１６２が表示される。追加ボタン１６１が押下されると、部屋情報入力エリア１５０の最下行に、新たな部屋の部屋情報を入力するための入力行が表示される。削除ボタン１６２が押下されると、部屋選択チェックボックスにチェックがされている部屋の画面上の表示を削除するとともに、部屋情報データ４２に記憶されている当該部屋の部屋情報を消去する。終了ボタン１６３を押下すると、このプログラムが終了する。
【０１６８】
次に、図２４を参照して、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置３０または断熱性能評価指標推定装置４５として用いられるコンピュータのハードウエア構成の例について説明する。ただし、図２４のコンピュータ３００は、本発明の機能を実現するコンピュータの代表的な構成を例示したに過ぎない。また、ＷＥＢブラウザ等が実行されるＰＣ４６についても同様の構成要素により構成されうる。
【０１６９】
コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３０１、メモリ３０２、音声出力装置３０３、音声入力装置３１２、ネットワークインタフェース３０４、ディスプレイコントローラ３０５、ディスプレイ３０６、データインタフェース３１３、入力機器インタフェース３０７、キーボード３０８、マウス３０９、外部記憶装置３１０、外部記録媒体駆動装置３１１、およびこれらの構成要素を互いに接続するバス３１４を含んでいる。
【０１７０】
ＣＰＵ３０１は、コンピュータ３００の各構成要素の動作を制御し、ＯＳの制御下で、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置３０の各機能（たとえば、測定データ入力部３１、部屋情報入力部３２、熱容量推定部３３、Ｍ値推定部３４等の機能）を実行する。
【０１７１】
メモリ３０２は通常、不揮発性メモリであるＲＯＭ（Read  Only  Memory）、および揮発性メモリであるＲＡＭ（Random  Access  Memory）から構成される。ＲＯＭには、コンピュータ３００の起動時に実行されるプログラム等が格納される。ＲＡＭには、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムや、それらのプログラムが実行中に使用する測定データ（室温測定データ２４や建物外部測定データ２６）等が一時的に格納される。
【０１７２】
音声出力装置３０３は、たとえば、スピーカ等の機器であり、動画プレイヤー等から音声データを受け取り、音声を出力する。音声入力装置３１２は、たとえば、マイクロフォン等の機器であり、音声を入力する。
【０１７３】
ネットワークインタフェース３０４は、ネットワーク３２０に接続するためのインタフェースである。ネットワーク３２０は、たとえば、図１に示したネットワーク４７に対応する。ネットワークインタフェース３０４は、ＡＳＰサーバである断熱性能評価指標推定装置４５では必須であるが、スタンドアロンとして稼働する断熱性能評価指標推定装置３０では不要である。
【０１７４】
ディスプレイコントローラ３０５は、ＣＰＵ３０１が発行する描画命令を実際に処理するための専用コントローラである。ディスプレイコントローラ３０５で処理された描画データは、一旦グラフィックメモリに書き込まれ、その後、ディスプレイ３０６に出力される。ディスプレイ３０６は、たとえば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）で構成される表示装置である。この表示装置は、断熱性能評価指標推定装置３０の表示部３８に対応し、たとえば、図２０や図２１に示すシミュレーション結果や、図２３に示す部屋情報入力画面１４０が表示される。
【０１７５】
データインタフェース３１３は、たとえば、ＵＳＢ端子を備えたデータインタフェースで、たとえば、ＵＳＢケーブルで接続された機器のメモリやハードディスクに記憶されたデータを、外部記憶装置３１０やメモリ３０２に転送する。本発明で利用する測定データ（室温測定データ２４や建物外部測定データ２６）も、代表的には、こうした経路で温度計からコンピュータ３００に取り込まれる。
【０１７６】
入力機器インタフェース３０７は、キーボード３０８やマウス３０９から入力された信号を受信して、その信号パターンに応じて所定の指令をＣＰＵ３０１に送信する。キーボード３０８やマウス３０９は、たとえば、断熱性能評価指標推定装置３０のユーザが、コンピュータに対して入力や指示を行ったり、図２３に示す部屋情報入力画面１４０において部屋情報を入力する場合などに用いられる。
【０１７７】
外部記憶装置３１０は、たとえば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置であり、この装置内には上述したプログラムやデータが記録され、実行時に、必要に応じてそこからメモリ３０２のＲＡＭにロードされる。図３に示す記憶装置４０は、こうした装置で構成される。
【０１７８】
外部記録媒体駆動装置３１１は、ＣＤ（Compact  Disc）、ＭＯ（Magneto-Optical  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ブルーレイディスク（Blu-ray（登録商標）  Disc）などの可搬型の外部記録媒体３３０の記録面にアクセスして、そこに記録されているデータを読み取る装置である。外部記録媒体３３０には、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置や断熱性能評価指標推定方法を実現するためのプログラムも記録することが可能である。外部記録媒体３３０に記録されているデータは、外部記録媒体駆動装置３１１を介して外部記憶装置３１０に格納され、プログラムであれば、実行時にメモリ３０２のＲＡＭにロードされる。
【０１７９】
また、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置や断熱性能評価指標推定方法を実現するためのプログラムの他の流通形態としては、ネットワーク上の所定のサーバから、ネットワーク３２０およびネットワークインタフェース３０４を介して外部記憶装置３１０に格納されるというルートも考えられる。こうして格納されたプログラムは、上記と同様に、実行時にメモリ３０２のＲＡＭにロードされ、実行される。
【０１８０】
ここまで、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置を、冬期において冷暖房装置１２の暖房機能を停止させた後の温度遷移（実質的には温度降下の状況）の測定データを用いて熱容量Ｃの推定等を行う装置として説明してきたが、上述のように、夏期において冷暖房装置１２の冷房機能を停止させた後や、自然の環境において温度が変化するような状況等についても同じ論理で本発明の断熱性能評価指標推定装置による推定を行うことができる。すなわち、本発明に係る断熱性能評価指標推定装置では、冷房機能を停止させた後の温度遷移（実質的には温度上昇の状況）の測定データを用いて熱容量Ｃの推定等を行うことができる。
【０１８１】
なお、「熱容量Ｃ」は、上述の通り、床面積あたりの熱容量を表すものであるが、図３に示すような本発明の熱移動モデルや熱容量Ｃの推定においては、熱容量が建物全体で一律であることを前提としている。一方、本発明の断熱性能評価指標推定装置によるＭ値の推定や各部屋の温度推移のシミュレーションに関して用いられる熱容量は、部屋ごとに異なる熱容量を設定することもできる。
【符号の説明】
【０１８２】
１・・・断熱性能評価指標推定システム、１０・・・建物、１２・・・冷暖房装置、１４・・・部屋、２０，２２・・・温度計、２４・・・室温測定データ、２６・・・建物外部測定データ、３０，４５・・・断熱性能評価指標推定装置、４６・・・ＰＣ、４７・・・ネットワーク、５０・・・建物、５１ａ・・・第１の部屋、５１ｂ・・・第２の部屋、５４・・・発熱体、５５・・・内壁、５６・・・窓、５７・・・外壁、５８・・・床
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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