ウレタン断熱材の長期断熱性能シミュレーション
中嶋佑

平＊ 1

Long-term Insulation Performance Simulation of Polyurethane Foam

Yuuhei NAKASHIMA

Polyurethane(PU) foams are widely used for buildings because of their excellent thermal insulation performance.
However, the thermal insulation performance of PU insulation is known to change with time. Since the insulation
performance aging directly leads to an increase in the consumption of energy of buildings, development of insulationmaterials with less secular change is required. In this research, we report the method for predicting the secularchange which is useful for the development of insulation material with excellent long-term performance.

1．諸

熱材の耐用年数である 25 年平均の断熱性能が JIS 規

言格化される見込みである。

ポリウレタン（PU）及びポリイソシアヌレート（PIR）

上記背景から本稿では、長期性能に優れる PU 断熱フォームは、高断熱ガスが封入された微細クローズド材の開発促進に必須となる「経年変化メカニズムの詳セル構造を有し断熱性に優れることから建物の断熱材細解明」と「長期性能の迅速な予測手法」について報として広く使用され、特に高難燃 PIR フォームは火災告する。なお本研究は、地球温暖化防止や枯渇資源消安全性の観点からも有用である。一方、PU/PIR フォー
ムは住宅寿命レベル（25 − 50 年）での断熱性能経年低下（熱伝導率上昇）が比較的大きいことが知られており、経年変化の正確な予測と長期断熱性能の向上が課

Thermal conductivity classificatioof PU laminate board (JIS A9521)

Table１

題である 1）。建築用断熱材の断熱性能は JISA95212）でClassification

Thermal conductivity[mW/m・K]規定され、熱伝導率（以下、λ）により区分されていA＜ 26る（Table1）。PU/PIR フォームにおける断熱性能のB＜ 25

経年変化は、特に透湿面材を使用したラミネートボー

C＜ 24D＜ 23ド（Fig.1）において顕著であるが、対応する JIS 規格
では長期性能の規定はなく、製品出荷時の測定値で運用されているのが実情である。
一方で、ゼロエネルギーハウスをはじめとした高断熱住宅への要求の高まりを背景に、住宅用断熱材についてもライフサイクル全般に渡る長期性能で評価すべきとする動きが活発化しており、将来的には建築用断＊1

ウレタン研究所

硬質フォームグループ

Fig.１

Laminate board

37

TOSOH Research & Technology Review Vol.63（2019）

費抑制という社会課題に対し、建物の長期的な断熱性ここで、Tb,i は気体種 i の沸点 [K]、η i は気体種 i の能向上による冷暖房消費エネルギー抑制に貢献するこ

粘性係数 [mPa・s]、Mi は気体種 i の分子量、T は温度 [K]とを目指すものである。

を表す。

2.

代表的な気体成分の特性値を Table2 に示す。

既存の長期性能シミュレーション手法の検証［1］既存手法で考慮されるλ決定要因と経時変動要素［2］長期性能シミュレーションの既存手法⑴

PU/PIR フォーム断熱材の熱伝導率（λ foam）は、被覆層を含まないコアフォームでのシミュレーション

一般に⑴式で表される。
λfoam =λg +λr +λs (+λc)

断熱材表面に Skin 層や面材がないコアフォームに⑴

おけるセル内外のガス拡散は、Fick の拡散方程式から

ここで、
λg：セル内ガスによる伝導伝熱
λr：輻射による伝熱λs：固相部分による伝導伝熱
λc：セル内ガスの対流による伝熱（通常のセルサイズでは考慮する必要なし）

導かれる⑶式に従い 3）5）、セルガス成分の分圧変化は有効拡散係数（以下 Deff 値）、断熱材厚み、及び経時期間の関数として表される。Deff 値は対象とする気体種、断熱材の樹脂組成、セル構造などに依存する係数であり、Deff 値が大きい程ガスが拡散しやすいことを⑴式右辺の内、経年変動する項目はλ g のみとされ、意味する。

その変動は発泡セル内外のガス拡散により、初期状態でセル内に封入されていた断熱ガス（ハイドロフルオ

8 ∞
1Σexp
πn=1 (2n－1)2

ロオレフィン、CO2 等）が流出するとともに、熱伝導Pi(t)＝Pi,out＋(Pi,initial－Pi,out)率が相対的に高い空気が流入することで引き起こされ[－Deff,i×[(2n－1)π/2L]2×t]るとされている。λ g は、セル内ガスの組成比から、ここで、
Deff,i ：気体種 i の有効拡散係数 [m2/s]
L：断熱材中心部から表面までの距離 [m]Pi,initial：気体種 i のセル内初期分圧 [atm]Pi,out ：気体種 i の断熱材外部の分圧 [atm]Pi(t) ：t 秒経時後の気体種 i のセル内分圧 [atm]理論式⑵により求めることができる 3）4）5）。
xi λi
ni=1 Σ x A
j i,jj=1nλg ＝ Σ⑶⑵

上式を用いて、短期の経時変化実測値から Deff 値

ここで、
λg：セル内混合ガスの熱伝導率 [mW/m・K]
λi ：気体 i の熱伝導率 [mW/m・K]
Xi ：気体 i の mol 分率
Aij ：気体 i と j の結合係数を同定し、長期経年変化をシミュレーションする以下の手法が報告されている 5）6）。

但し、

1）フォームサンプルのλ経時変動を一定期間収集する

Aij = 0.25 ×（1 + √ aij）× bij2）セル内外に存在し得る各ガス成分の Deff 値を仮定

Sij = √（Si × Sj）

し、⑶式に Deff 値（仮定値）、サンプル厚み（測定値）、

Si = 1.5 × Tb,i

セル内外の各ガス成分の分圧初期値（配合理論値）

aij =（η i / η j）×（Mj / Mi）0.75 ×（T + Si）/（T + Sj）

を代入してセルガス組成の経時変動を求め、更に

bij =（T + Sij）/（T+Si）⑵式を用いてλ g 変動をシミュレーションする

Sij= √（Si × Sj）Si = 1.5 × Tb,i4）【λ g 変動】=【λ foam 変動】と見なし、λ foam

Table２38

Typical gas characteristics

HFO－1233zd

CO2

N2O2

cyclo
pentaneViscosity coefficientat 20℃［mW/m・K］

0.010

0.015

0.018

0.020

0.007

Thermal conductivity
at 20℃［mW/m・K］

10.20

16.20

25.84

26.76

11.60

Molecular weight1314428

3270

Boiling point［K］

291.6

194.6

77.4

90.2

322.2

Substitution intoequation(3)

東ソー研究・技術報告第 63 巻（2019）

Calculation of λg
using equation (2)Verify the validity of the assumed Deff

Simulation of cellgas composition

Assumptionof Deff

Creation of model
curve in λfoam

Measured value of λfoam
for a certain periodValidNot valid (Assumption of different Deff )Assumed Deff value is correctLong-term performance prediction using model curve

Procedures for secular change prediction method (Conventional method)Fig.２数（α i ）を同定することにより、表層の拡散抵抗を変動モデル曲線を作成する
5）モデル曲線を実測値と比較し、両者が一致するま考慮した経年変動シミュレーションが可能である。シ

で 2）～ 4）を繰り返すことで妥当な Deff 値を同定

ミュレーションの手順としては、Fig.2 とほぼ同様のする流れとなり、使用する理論式を⑷式として仮定する項

6）同定された Deff 値により得られたモデル曲線から、目をα i 値とする点のみが異なる。

経年後のλ foam を予測する［3］既存手法の課題⑵

Fig.4 に、既存手法によるコアフォームのシミュ

ラミネートボードでのシミュレーション
Fig.3 に示す通り、ラミネートボードの被覆層（高レーション例を示す。異なる Deff 値を仮定した 3Case

樹脂密度の Skin 層及び面材）ではガスの拡散が抑制（Case1−3）のモデル曲線を、約 300 日間の経時測定デーされ、拡散速度がコア部と異なる為、表層の拡散抵抗タと比較した。長期経年後のλ予測値は各 Case で大を考慮する必要がある。

きく異なるものの、経時 30 日目から 300 日程度まで

表層での拡散抵抗を考慮したガスの拡散は、下記⑷式で表される3）5）の期間は全 Case で実測値とほぼ一致している為、より長期間の測定データと比較しないと正しい予測値を。

特定できない。また Fig.5 に示す通り、実測データで∞確認される経時初期の特異的な挙動（急激な上昇とそ

Pi(t)＝Pi,out＋(Pi,initial－Pi,out) Σn=12×μi2exp[－Deff,i×βn2×t/L2]⑷
βn2(βn2＋μi2＋μi)
ここで、
Deff,i ：コア部での気体種 i の有効拡散係数 [m2/s]
L：断熱材中心部から表面までの距離 [m]Pi,initial：気体種 i のセル内初期分圧 [atm]Pi,out ：気体種 i の断熱材外部の分圧 [atm]Pi(t) ：気体種 i の t 秒経過後のセル内分圧 [atm]μi：L×αi / Deff , i
αi：気体種 iの表層における物質移動係数[m/sec]
βn：βn tanβn =μi を満たす n 個の解の後の安定）は、全く再現されない。

3.

既存手法で考慮されていない変動要因の推定
前項で示した通り、従来のシミュレーション手法では十分な予測精度の確保が困難であるため、λ変動経日変化を詳細に確認することにより既存手法で考慮されていない変動要因を推定した。
35.0

た値を使用し、表層における各ガス成分の物質移動係

33.0

Insulation gas

Air (O2＋N2)

Fig.３【Core】
Gas diffusion ratedepends on Deff

【Surface】Gas diffusion rate differs fromcore due to diffusion resistance

Diffusion resistance on the surface

λfoam［mW/m・K］

Deff, i は前項のコア部のシミュレーションで同定しMeasured
Case2

31.0

Case1
Case3

29.0
27.0
25.0
23.0
21.0
19.0
1

10100

1000

10000

Time［days］

Fig.４

Model curve and measurement value

39

TOSOH Research & Technology Review Vol.63（2019）A-1

λfoam［mW/m・K］

25.0

B-1

23.0
Measured
Case2

21.0

Upper and lower surfaces are covered withskin layers and moisture-permeable surface materials.
Core is exposed on the side.

Case1
Case3

19.004080120160

Fig.６

200

Laminate board sample

Time［days］

Fig.５

Enlarged view of the early part
A-1

B-1

［1］測定サンプル
Table3 に示す断熱ボードサンプルについて、詳細な経時変化測定を行なった。処方 A は一般的な分子Core is fully exposed.

設計に基づいた PU システムであり、処方 B はフタル酸ポリエステルポリオールをベースとした高難燃 PIR

Fig.７

Core cutting sampleシステムである。何れも、イソシアネートとしてジフェニルメタンジイソシアネート（MDI）を使用しλ及び重量測定を行なった。

た。物理発泡剤には、低環境負荷の高断熱発泡剤であ2）経日変化

る HFO − 1233zd（ハイドロフルオロオレフィン）を使

初期値測定後のサンプルを 23℃ /50％ R.H. の恒温用し、化学発泡剤である水（MDI と反応して CO2 を恒湿室に保管し、所定期間毎にλ及びサンプル重量を発生することで発泡）との比率を等 mol 比とした。

測定した。

それぞれ、透湿性面材付ラミネートボード（50mm厚）を作製し、側面の SKIN 層のみを切り落として面⑵測定結果材付のままとしたサンプル（A − 1，B − 1：Fig.6）と、約 1 年間にわたるボードサンプルの熱伝導率（以下、上下面もスライスしてコア部（25mm 厚）のみとした

λ board）およびサンプル重量の経時変化測定結果をサンプル（A − 2，B − 2：Fig.7）を準備した。

Fig.8，Fig.9 に示す。処方 A，B の何れについても、経時変動挙動の異なる 3 つの期間（Stage1 − 3）が確認［2］経日変化測定された。Stage1 では、λ board が急上昇し、重量は急⑴上昇後にやや減少に転じた。Stage2 では、λ board は測定条件ほぼ変化せずに安定し、重量の大きな減少が確認され

1）初期値
断熱ボード成形後、直ちに所定サイズにカットし、Table３

40た。Stege3 においては、λ board、重量共に比較的緩Insulation board sample used for measurement

Sample name

A－1

A－2

B－1

B－2

Composition

Polyether polyol/MDI←Polyether polyol/MDI←

Blowing agent

H2O(generate CO2)/HFO
Equimolar ratio←

H2O(generate CO2)/HFO
Equimolar ratio←

NCO INDEX

110

←

200

←

Surface materiais

Fiberglass-based papers(Top and bottom face)

None(Core is fully exposed)

Fiberglass-based papers(Top and bottom face)

None(Core is fully exposed)

Skin layer

Present(Top and bottom)

AbsentPresent(Top and bottom)

AbsentDensity［kg/m3］

38(Include Skin layer)

3438(Include Skin layer)

34

Sample size［mm］

L200×W200×T50

L200×W200×T25

L200×W200×T50

L200×W200×T25

Notes

PU system

Sample with core cut
from A－1

Flame Retardant
PIR system

Sample with core cut
from B－1

Stage3

Stage2

A－1
B－1

Stage1
0

100

200
300
Time［days］

λboard［mW/m・K］

Fig.８

28.0
27.0
26.0
25.0
24.0
23.0
22.0
21.0
20.0
19.0

1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
－0.2
－0.4
－0.6
－0.8
－1.0

Change in weight［g］

24.023.5
23.0
22.5
22.0
21.5
21.0
20.5
20.0
19.5
19.0

第 63 巻（2019）

400A－1B－10100

200Time［days］

300

0.6A－2B－20400

Change over time of laminate board sample

Change in weight［g］

λboard［mW/m・K］

東ソー研究・技術報告

100200Time［days］

Fig.９

300

A－2B－20.4
0.2
0.0－0.2－0.4－0.6－0.8－1.00

100
200
Time［days］

300

Change over time of core cutting sample

やかに上昇し続けた。各 Stage におけるこれらの特徴

活性水素に対して過剰に配合されるのが一般的であ的な挙動は、50mmt ラミネートボードサンプルで特る。特に PIR 処方では大過剰の NCO 基を配合するこに顕著に確認された。とで、NCO 基の三量化反応により難燃性を付与するが、NCO 基の過剰配合率（NCO INDEX）上昇に伴い、フォーム中に未反応のまま残留する NCO 基（以［3］変動要因推定
前項で示した特徴的な変動挙動を論理的に説明し得成形後の経時により徐々に消失することが確認されてる変動要因を、Fig.10 の通り推定した。

おり、その消失は⑸式によるものと考えられる。

各推定要因の詳細を以下に説明する。
⑴

下、残留 NCO 基）の量が多くなる。残留 NCO 基は、－NCO＋H2O→ －NH2＋CO2（残留 NCO 基）（大気水分）残留 NCO 基と大気水分の反応⑸

PU/PIR フォームは、ポリイソシアネート化合物のこの反応により、CO2 が発生するためにセルガス組

末端 NCO 基とポリオール及び水の活性水素の反応に成が変動し、⑴式におけるλ g が変動するものと考え

より高分子量化しながら CO2 発生と物理発泡剤の気られる。CO2 の熱伝導率は HFO の熱伝導率より高い化により体積膨張することで形成される。NCO 基は為、CO2 発生による HFO 組成比の相対的な低下は、

Resin

HFO, CO2CellAir⑴ Reaction between residual NCOand atmospheric moisture(Generation of CO2)
－NCO＋H2O → －NH2＋CO2
NCO

CO2/HFO⑵ Increase of moisture content

NH2＋CO2 CO2 HFO
O2 N2⑶ Outflow of HFO and CO2
Inflow of Air (O2, N2)
NCO

NH2＋CO2
H2O

Initial state

After aging

Fig.10Change over time of insulation board

41

TOSOH Research & Technology Review Vol.63（2019）

λg 上昇要因となる。また、
残留 NCO 基の消失反応は、

λ board の変動因子を⑹式のように定義した。

サンプルの重量変動にも影響する因子である。残留Δλboard =Δλg +Δλmoist

NCO 基 1mol の消失反応は 1mol の大気水分吸収を伴⑹

ここで、Δλboard：断熱ボードのλ変化値 [mW/m・K]
Δλg：セルガス組成変動によるλg 変化値[mW/m・K]Δλmoist：含水によるλ変化値 [mW/m・K]

い、18g の質量増加要因となる。更に、発生した CO2は経時の比較的早い段階で断熱ボード外へ拡散するため、最終的には初期値から 26g の質量減少になる。即ち、成形直後の残留 NCO 基が多いほど、経時での質⑶量増減幅が大きいと考えられる（Fig.11）。

セル内外のガス拡散
ガス拡散によるセルガス組成変動、及びλ g 変動へ⑵の影響は、既存の理論式（式⑵、⑶、⑷）に従うもの

含水率変動
前項の通り、断熱ボード内に吸収された大気水分のとする。また、ガスの流入出によりセル中のガス質量一部は残留 NCO 基と反応するが、反応せずに断熱材が変動するために、ボードサンプル重量変動にも影響中に留まる水分も存在する。含水率は経時的に上昇しを及ぼすと考えられる。て一定量で平衡に至り、それ以上の吸湿は起こらない。
含水率上昇は、ボードサンプルの重量増加要因であると共に、λ変動要因にもなることが知られている 7）。

4. 推定要因の詳細分析による新規シミュレーション手法の検討

λ値への水分の影響の機構は非常に複雑であり、⑴式右辺の熱伝導率決定要因（λ g、λ r、λ s）全てに［1］残留 NCO 基変動分析影響し得る。従って含水率変動によるλ値変動を理論⑴的に推定することは困難であるが、モデルボード（残1）所定期間毎にボードサンプルのコア部を切り出留 NCO の消失反応およびセルガス組成変動が完全にし て FT − IR を 測 定 し、2250cm − 1（NCO 基 ） と終息している PU 断熱ボード）での検証の結果、λ

1600cm − 1（ベンゼン環）の吸光度比を算出した。

board は、含水率に対して直線的且つ可逆的に変動す

2）原料系に含まれる NCO 基含有量と同吸光度比からることが実験的に確認されている（Fig.12）。

測定方法の比例計算により、ボードサンプル中の NCO 基

本知見より、本研究では水分がλ board に与える影響を独立した因子（λ moist）として近似して取扱い、残存量を算出した。
⑵

測定結果
Fig.13 に示す通り、残留 NCO 基は成形後 1 週間以CO－NH
22+2 ----------残留NCO)----------→- NH+ -→
CO----------→-+NH+----------CO----------→----------NH+2→----------→
2CO
2NHCO-2 －NH2→- -NHNCO)
CO--------------------→
-++→
+2 CO
----------→NH→
NH－NCO(residual NCO)
2NH
2- NH
2CO
2 2 ----------2-----------22NH→- -NH
NCO)----------→-CO+→CO----------22
22----------→ 16)
-2 NH
+2 CO
----------(Mw(Mw44)(Mw 16)242) (Mw1(Mw16)(Mw44)(Mw(Mw16)2(Mw(Mw44)(Mw16)(Mw(Mw44)44)(Mw 42)(Mw16)(Mw44)(Mw16)(Mw16)6)44)(Mw(Mw16)(Mw44) (Mw1(Mw16(Mw44)(Mw16) 6)(Mw44)
O(大気水分)HO(大気水分)
大気水分)
2大気水分)O(大気水分)H2O(大気水分)
大気水分)
HO(大気水分)moisture)
H O(atmospheric2

Change in λboard［mW/mK］

Fig.11(Mw 18)Mass change with disappearance of residual NCO

1.6

y＝0.6289xR2＝0.9563

1.20.80.4
0.0

0.00.51.0

1.5

2.02.5

Moisture content［％］

内に急激に減少し、2 週間程度で消失反応がほぼ終息することが確認された。残留 NCO 量の経時変化が、⑸式に従うとした場合の、断熱材内部における CO2発生量を Fig14 に示す。成形直後の残留 NCO 量が多いサンプル B − 2 では経時初期に多量の CO2 が発していると推定され、経時初期（Stage1）のλ変動及び重量変動に大きく影響していると考察される。

Residual NCO［mmol/g］

CO2(Mw 44)

244)
CO(Mw44)
COCO2(Mw(Mw244)
2 (MwCO
20.5
0.4
0.3

A－2

0.2

B－2

0.1
0.0030

60

90120

150

Time［days］

Fig.12

42

Moisture content and change in λboad ofmodel board

Fig.13

Change in amount of residual NCO

東ソー研究・技術報告第 63 巻（2019）

1.2
Moisture content［％］

Amount generated
CO2［mmol/g］

0.50.40.3

A－20.2

B－20.1
0.01.00.80.40.20.00306090120A－2B－20.6

1500510Time［days］

Fig.14

Fig.15

Estimated amount of generated CO2［2］含水率変動分析
所定期間毎にボードサンプルからコア部を切り出し、水分気化装置で気化させた水分をカールフィッシャー水分計により定量した。
⑵

202530Change in moisture content

1.0

測定方法

λmoist［mW/m・K］⑴

15Time［days］

測定結果

0.80.60.40.20.0

Fig.15 に示す通り、含水率は成形後 1 週間以内に急A－2B－2上昇し、平衡含水率に至ることが確認された。Fig.12

051015202530Time［days］

で示した含水率変動とλ moist の関係を使用して、測Fig.16

定サンプルのλ moist 変動を推定した結果を Fig.16

Change in λmoistに示す。含水率変動によるλ上昇は、残留 NCO 基量
Tabel4 に示す 3Case の仮定 Deff 値を用いたモデル

変動と同様、経時初期（Stage1）に大きく影響するも曲線と実測値の比較結果を Fig.18、Fig.19 に示す。約のと考察される。

200 日の経時期間において、重量変動とλ変動の何れもが実測値と一致するのは Case1 のみとなり、Deff 値［3］Deff 値同定
上記詳細分析結果を考慮し、Fig.17 に示す手順でコ特定に要する期間を従来手法より大幅に短縮可能な結ア切り出しサンプル（サンプル A − 2、B − 2）の経年変果が得られた。本例では、100 日程度までの測定を行動モデル曲線を作成して Deff 値同定を行なった。

なえば Case1 への特定が可能である。

Consider generated CO2 amount presumed
by the amount of disappeared residual NCOChange in λboad ＝【Change in λg】＋【Change in λmoist (＊3)】
Change in weight ＝【Weight of reacted water (＊4)】＋【Weight of unreacted water (＊5)】＋【Change in cell gas mass】
Substitution intoequation(3)Assumptionof Deff

Calculation of changes inλg(＊1)and cell gas mass(＊2)

Simulation of cellgas composition

Verify the validity of the assumed Deff

Creation of model curve①Change in λboard②Change in sample weight

Measured value for a certain period①λboard②Sample weightValidNot valid (Assumption of different Deff )Assumed Deff value is correctLong-term performance prediction using model curve＊1）Calculated from change in cell gas composition: Using equation (2):【weight of inflowing gas】－【weight of outflowing gas】
: see Fg.16＊4）Calculated from change in amount of residual NCO : weight of water equivalent to the amount of residual NCO disappearance＊5）Calculated from change in misuture content＊2）Calculated from change in cell gas composition＊3）Calculated from change in moisture content

Fig.17

Procedures for secular change prediction method (New method)43

TOSOH Research & Technology Review Vol.63（2019）

Assumed Deff for simulation

Table４HFO

CO2O2N2HFO

12.68

1580

170

49.0

21.00

2200

18055.0

310.0

2200

13033.0

CO2O2

N2

1.56

825

29.8

17.50.50

1100

50.0

19.0

5.00

700

20.0

13.0

33.0
32.8

measured
Case2
1

10100

1000

Case1
Case3

Weight［g］

λboard［mW/m・K］

35.0
33.0
31.0
29.0
27.0
25.0
23.0
21.0
19.0

B－2
Assumed Deff［10－13m2/s］

A－2
Assumed Deff［10－13m2/s］

Case32.6
32.4
32.2
32.0

10000

Time［days］

35.0
33.0
31.0
29.0
27.0
25.0
23.0
21.0
19.0

measuredCase2

1

10200300100

Model curve and measurement value（sample A－2）

Case1
Case3

10034.0
33.8
33.6
33.4
33.2
33.0
32.8
32.6
32.4

1000

10000

Time［days］

Fig.19

Case1
Case3

Time［days］

Weight［g］

λboard［mW/m・K］

Fig.180measured
Case2

measured
Case2

050

100150

Case1
Case3

200

250

Time［days］

Model curve and measurement value（sample B－2）

挙動（Stage1 の急上昇、Stage2 の安定）も忠実に再［4］ラミネートボードの経年変動シミュレーション
前項で特定した Deff 値を使用し、ラミネートボー現されることが確認された。Fig.21 及び Table6 には、ド（サンプル A − 1、B − 1）の経年変動シミュレーショ

30 年間の長期経年変動シミュレーション結果を示す。

ンを行なった。シミュレーション手順は Fig.17 とほぼ同様であり、ガス組成変動に用いる理論式を拡散抵

5．シミュレーション結果からの経年変動メカニ抗を考慮した⑷式とし、仮定する項目をα i 値としてズム考察行なった。Deff 値およびα i 値を Table5 の通りに特定したシミュレーション結果（Fig.20）は実測値との前項までの結果より、PU/PIR 断熱ボードにおける一致性が非常に高く、経時初期～中期の特異的な変動
Table５

Deff and αi for simulation

A－2

Sample name44

経年変動メカニズムを整理し考察する。

B－2

Target gas species

HFO

CO2O2

N2

HFO

CO2O2N2

Deff (Core)［10－13m2/s］

2.68

1580

17049.0

1.56825

29.8

17.5

αi (Surface)［10－10m2/s］

1.40

100

41.06.000.70

35.0

28.09.00

東ソー研究・技術報告

25.0

A－1
λboard［mW/m・K］

λboard［mW/m・K］

25.0

23.0

21.019.0

第 63 巻（2019）

measuredsimulated
060120180240

300

B－1

23.0

21.0

19.0

360

measuredsimulated
060

120

180

Time［days］

360

ガス組成変動が主要因となる。Fig.22、Fig.23 に、セ33.0
λboard［mW/m・K］

300

Simulation considering diffusion resistance（Laminate board）

Fig.2031.0

A－1

ルガス分圧とλ g の変動シミュレーション結果を示す。

29.0

B－1

Stage2 においては、CO2 のボードサンプル外への拡27.0

散により、熱伝導率が最も低い HFO の相対比率が上

25.023.0

昇してλ g 低下要因となる一方、N2，O2 の流入がλ g21.0上昇要因となる。結果として両者の影響が釣り合うこ

19.00

1020とでλ g が殆ど変化せずに安定期となる。

30

一方 Stage3 では、CO2 の拡散がほぼ終息しており、Time［days］

Fig.21240

Time［days］

N2，O2 の流入が主要因となる為に、λ g が上昇し続Long-term performance simulation of laminate board

ける。
Fig.24 に、各 Stage における変動主要因をまとめる。

Table６

特異的な挙動を引き起こすメカニズムを全て矛盾なくPredicted λboard after aging

説明することが可能である。

A－1

B－1

initial

20.2

19.8

after 10 years

28.1

26.8

29.3

27.9

30.3

28.7

本研究においては、PU/PIR 断熱ボードの熱伝導率

27.8

26.4

経年変動要因として従来手法では考慮されていないsample

Predicted
value of after 20 years
λboaed after 30 years［mW/m・K］
Average over25 years(＊)

6．結論「残留 NCO 基の消失反応」および「含水率変動」を（＊）Calculated based on JIS A1486

追加し、これらの詳細確認により新規シミュレーション手法を構築した。本シミュレーション手法は、短いStage1 に お け る λ board の 急 激 な 変 動 は、 残 留

データ収集期間で高精度の予測が可能であるために長NCO 基の消失反応（CO2 発生によるλ g 変動）と含期断熱性能改善検討が実質的に可能となり、省エネ住水率上昇によるλ moist 変動が主要因である。

宅実現に必須である高性能断熱材の開発促進に貢献で0.80.70.60.50.40.30.20.1
0.0Stage2Stage3
HFOO2060きる。

120180240

Time［days］

Fig.2216.0
CO2N2300λg［mW/m・K］

partial pressure［atm］

Stage2 以降のλ board 変動は、ガス拡散によるセル

360

Stage2Stage3

15.0
14.0
13.0
12.0
11.0060

120180240300

360

Time［days］

Fluctuations of Cell gas partial pressure and λg（sample A－1）

45

TOSOH Research & Technology Review Vol.63（2019）

partial pressure［atm］

Stage3

0.7

16.0

HFO
O20.6
0.5

CO2N2

λg［mW/m・K］

Stage2

0.8

0.4
0.3
0.2
0.1

Stage2Stage3

15.0
14.0
13.0
12.0
11.0

0.0

600120180240300

360060180240300

360Time［days］

Time［days］

Fig.23120

Fluctuations of Cell gas partial pressure and λg（sample B－1）

【Stage1】・Increase of λg due to reaction between residual NCO and atmospheric moisture (Generation of CO2)
・Increase of λmoist due to moisture absorption

λboard［mW/m・K］

24.0【Stage2】・λmoist no longer fluctuates
・Decrease of λg due to CO2 outflow
・Increase of λg due to air inflow

23.0
22.0

λboard is stable because the effects of both are balanced

21.0

A－1
B－1

20.0
19.0

1100200300【Stage3】
・CO2 outflow is complete
・Increase of λg continues due to air inflow and HFO outflow

400Time［days］

Change in weight［g］【Stage1】
Increase of weight due to moisture absorption(Reacted water and unreacted water)

1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
－0.2
－0.4
－0.6
－0.8
－1.0

【Stage2】Large impact of mass reduction due to CO2
outflow with high diffusion rate
A－1
B－1

0100200300【Stage3】
・CO2 outflow is complete
・Weight increase due to air inflow ≧ Weight reduction due to HFO outflow

400Time［days］

Fig.24

Summary of aging mechanism

7．参考文献１）F.J.Norton, Journal of CELLULAR PLASTICS, 3（1）,23（1967）
２）JIS A9521:2017 建築用断熱材
３）JIS A1486:2014 発泡プラスチック系断熱材の熱抵抗の長期変化促進試験方法
４）G.F.Smith and J.A. Theon, Journal of CELLULAR
PLASTICS, 29, 57（1993）46５）近藤康文、長澤康弘、藤本哲夫、田坂太一、建築学会環境系論文集、73（634）、1361（2008）
６）Mark Bomberg and Mavincal Kumaran, Finalreport on the joint NRC/SPI RESERCH PROJECT,（1995）
７）近藤康文、岩前篤、長澤康弘、藤本哲夫、菊池祐介、
田坂太一、日本建築学会環境系論文集、75（649）、261（2010）