一般財団法人 大成学術財団
2021 年度 助成研究梗概書

新型コロナ対策としての換気シミュレーションによる室内気流の可視化及び性能評価基準の提案
芝浦工業大学
国士館大学○西村 直也*
南 泰裕**

オールド・コーベ・カフェ
汚染物質
二酸化炭素

評価
空気齢

石原 慎***一

数値流体解析
シミュレーション

はじめに世界中で感染が拡がっている新型コロナウイルス対策

隙間風および有圧扇、制気口の設定は、ドアの周囲にとしていくつかの要素が挙げられるが、特に汚染物質のの解析を行った。その結果を Fig.3 に示す。

排出に関する建築学的な対応は急を待たれる。

1.25mm の隙間があると仮定し多重格子法を用いて 1,800sec 分実測結果とＣＦＤとの比較本研究では、数値流体解析によって算出される「空気室内での温度成層の影響を把握するために各制気口お齢」の考え方を用いて室内発生汚染物質の除去性能の指よびドア・窓廻りの隙間風量を算出した。各給気口での標とする事を提案する。そのために、１）CO2 を汚染物通過風量を Fig.4、隙間風量を Fig.5 に示す。制気口により質の代表として数値流体解析の解析と、実測として室内内部発熱が増加すると、本来吸引するはずのものから逆発生汚染物質の除去状況の把握、および精度の確認を行に外部へ空気が流れている事が分かる。また Fig.5 より内い、２）更に実在する建築 11 例を挙げ、空気齢を算出し部発熱が増加するに従って空気の通過量全体は増えるが、その特性の把握を行った。

次第に逆流成分も１．数値流体解析と実測値の比較発生し、ドア・窓多点同時測定 CO2 濃度計の開発を行った。RaspberryPi4の上部と下部ではに CO2 センサを組み合わせたデータロガーを開発し、建流入・流出が逆転物内に平面に 9 点、立面に 2 点、計 18 点、外気測定用にする事が分かる。

1 台設置した。Fig.1 に平面図を示す。その測定結果と CFD制気口部での温度による換気シミュレーション結果の比較検討を行った。

変化に伴う空気の調査対象として大阪市内にある飲食店にて実測を行っ通過量の変化、ドた。CO2 発生源は人間 5 人、ガスコンロを用意し濃度の経ア・窓での煙突効時変化を計測した。また対象建物内の濃度分布を数値流果などが、室全体実測結果

1800sec を基準とし、室内での CO2 濃度が概ね 2,000ppmを超えた段階で実測を中止する事とした。実測結果を

3,000

3,000

2,500

2,500

2,000
1,500

1,000

Fig.2 に示す。狭い空間にも関わらず、測定点の違いで濃濃度が上昇するが、1,200sec 時点あたりで一度濃度が減少している。その後は比較的横ばいの結果となる、室の下方より上方の方が濃度は高いなどの傾向がみられた。
1.1

ＣＦＤによる解析結果

CFD 解析には熱による上昇気流の影響も含めて行った。
コンロの出力と CO2 発生量については実測結果をもとにコンロの概略容量を想定した。モル計算によってコンロ
出力 1W から発生する CO2 量を 3,600Lit/h として計算を行った。人間からの CO2 発生量については 40Lit/h とした。

Visualization of Indoor Ventilation and Suggestion of Performance
Evaluation criteria for COVID-191L

2L

03L

600
4L

5L

6L

7L

8L

1,200
Elasped Time [sec]

1,000

9L

1U

2U

3U

4U

5U

6U

120
100
8060
40200-20-40-60

VentCap1
NonVentCap2
Human01,800
7U

8U

9U

1L

OutsideFig.2 Temporarily Tendency of
CO2 Concentration (Measured)
Ventilation Air Volume [m3/h]度のばらつきが極めて大きい。また計測開始から暫くは

1,500

500

500

02,000

VentCap3

Heater+Human

Fig.4 Air Volume of Each Inlet/OutletNaoya NISHIMURA*
Yasuhiro MINAMI**
Shinichi ISHIHARA***

2L

03L

600
4L

5L

6L

7L

8L

1,200
Elasped Time [sec]9L

1U2U3U

4U

5U

6U

1,8007U

8U

9U

OutsideFig.3 Temporarily Tendency of
CO2 Concentration (Simulated)
Ventiration Air Volume [m3/h]

人間 5 人、コンロを点火した状態で濃度上昇を計測した。

CO2 Concentration [ppm]1.1

Fig.1 Floor Plan

CO2 Concentration [ppm]体解析から導き出し、両者の比較・検討を行った。

6050403020
100-10-20

Door1

Door2window

Fig.5 Air Volume of Leakage
Pointの換気量の不整合や、制気口からの流入・流出量の不安

Table 1 Objective Buildings

定化を招いていると考えられる。
２．空気齢を用いた汚染物質排除特性の検討
空気齢の考え方を用いて、建築空間の汚染物質に対する排除特性の評価手法を提案する。品質保証の見地から、
クリーンルームの空気清浄度規格 ISO14644 を参考とした。
「室内全体に対してどの程度の体積割合が十分に清浄と言えるか」という評価軸に対して、評価指標として空気齢を用いることとした。
空気齢は幾つかの構成要素があるが、汚染物質の排出特性を表す「空気余命 (Remainder Of Air, 以下 ROA)」を使用した。空気齢は局所的な空気の滞留なども表すことが出来る。ここで使用する空気齢は換気回数によって基準化された SVE 指標では無く、基準化前の時間の単位を持つものを使用した。これは 1) 時間の単位を持つため直感的に把握しやすい事、2) 建物の規模に関わらず絶対的な汚染物質の排出特性などを表現出来る事、の 2 点がある。
また設計段階で解析を行う事が可能であり、事前に対策をとることが出来る点もメリットである。
今回解析対象とした建築物の一覧を Table 1 に示す。設計図書が現存する場合はそれをベースに、無い場合は実測および現場調査で詳細に把握した。設計図書と実物が異なる場合が散見されたが、現状を優先した。
2-1空気齢の解析結果

本研究では、居住域を床面から 2m とした。PAC や FCU

2-2空気齢に関する考察

室の容積に対する、ROA のパーセンタイル値を算出した結果について Fig. 6 に示す。Yutte、Libero が小さい値を取るが、いずれも第 3 種換気による小規模店舗である。最大値となった Nishiharima は比較的大きなホールであり、2番目の Okazaki も大規模な商業施設であるがその他はAmazing、Ibuki、Arima、Suzuka となる。用途も規模も異Area [m2]Ceiling
Hight [m]Amazing
LiberoYutte
Ibuki
OkazakiKamigohri
ShinshoHall
NishiharimaConferenceRoomA
Arima
Suzuka

254.4
38.0
19.0
184.9
2,431.9
489.1
451.0
437.5
92.0
268.9
763.0

3.2
2.5
3.0
2.5
2.5
8.5
7.0
6.7
3.0
7.7
3.4

Ventilation
Rate
[-/h]
8.34
1.29
2.33
8.55
2.45
1.21
2.78
1.16
6.26
8.92
7.91

HACV System
AHU + FCU
PAC + FE
PAC + FE
PAC + HEX
PAC + HEX
AHU
AHU
PAC + HEXAHU + FCUAHU + FE
PAC + HEXた。結果を Fig.7 に示す。換気回数が多いにも関わらず、ROA の 95%tile 値が高い空調設備は効率が悪いと考えられる。良いと評価されるのは Libero、Yutte、kamigohri、悪いと評価されるものは Amazing、Ibuki、Arima などである。
Ibuki を除けばいずれも天井高が高い傾向が見られる。そこで天井高と換気回数、ROA のパーセンタイルとの関係を調べた。(天井高)／(床面積の平方根)をアスペクト比と定義し、これとパーセンタイルとの比較を行った。この数値が小さいものほど、より「平べったい」形となる。
Fig.8 に、空間のアスペクト比と、90%tile、95%tile との関係を示す。この図より、空間のアスペクト比と ROA パーセンタイル点には強い相関(R2=0.43～0.44) が見られ、アスペクト比が大きい(より背が高い) 空間では、ROA パーセンタイルが小さくなる傾向が分かる。
３．まとめと今後の課題からの吹出・吸込は空気清浄度とは関係が無いため風の流れの影響のみを反映し ROA の計算からは除外した。

Buildings' Name

本研究では空気齢の考え方を用いて汚染物質の除去性能の指標とする事を提案した。そのために CO2 を用いての実測と CFD の解析により精度の確認を行い、11 建築に対し空気齢を算出しその特性の把握を行った。以下に得られた知見を示す。
1) 汚染物質の除去には隙間風の影響が大きい。
2) ROA は対象室のアスペクト比の影響が大きい。
今後の課題として、統計的に十分な数のサンプルを集め、提案した指標の代表性を高める事などが挙げられる。

なり、あまり共通した要因が見当たらない。
次に換気回数の逆数(sec)と ROA の 95%tile の関係を調べ
ROA [sec]

1,800

3500

50%

90%

95%

3000

Reciprocal of Ventilation Rate

2,5000.95

2000
1000

6000050000.000

Buildings' Name

Fig. 6 Percentiles of ROA of Each
Buildings

Fig. 7 Comparison between Reciprocal ofVentilation Tate and 95 Percentiles of Each
Building*芝浦工業大学 建築学部建築学科**国士館大学 理工学部理工学科建築学系***オールド・コーベ・カフェ

y = -10820x + 1127.4
R² = 0.4316

1,00050095%

y = -12229x + 1257
R² = 0.4426

1,500

1500

1,20090%

2,000

2500

Parcentile of ROA [sec]

2,400

0.020

0.040
0.060
Aspect Ratio [-]

0.080

0.100

Fig. 8 Comparison Between Aspect Rates ofRooms and Percentiles of ROA of Each
Building*Shibaura Institute of Technology**KOKUSHIKAN University***Old Kobe Cafe