慶應型共進化住宅における環境シミュレーションの整合性検証
高城冬悟	 
慶應義塾大学大学院	  政策メディア研究科2年	  池田靖史研究室
概要
本研究では環境シミュレーションの温熱シミュレーション数値と実際の住宅における室内温度実測値との整合性を検証した。どのように実測値とシミュレーション値を比較し、精度検証を行うかという比較手法の検討と比較検討による誤差の傾向分析をすることが目的である。どのような時にシミュレーションにおいて誤差が出やすいかということを検証することで、環境シミュレーションの有用性を把握するとともに、設計段階や利用段階における環境シミュレーションの適用可能性を探ることが本研究の目指すところである。	 
環境シミュレーションと実測値との比較をし、その傾向を統計的に分析しながら、段階的に設定を加えていくことで、誤差傾向を探っていく。本研究では環境シミュレーションである Design	 Builder を用いて、熱収支解析を行うエネルギーシミュレーションと CFD 解析による２つのシミュレーションを連携させながら、検証を進めた。	 
本研究では CFD 解析による環境シミュレーションの有用性と整合性検証のための解析方法を提示した。	 	 
1-1.研究背景	 設計された空間が環境的に意図されたものになってい近年、建築業界では、コンピューターの普及により、 るかを検証することも重要な課題である。	 	 
様々な解析シミュレーションを行うことができるようになってきた。解析シミュレーションを用いることに1-2.研究目的	 
より、風や熱や光などの環境を可視化し把握すること温熱環境シミュレーションの実践的利用を図るため、ができ、たとえば、設計段階では、建物自体への風の住宅における実測値に対してシミュレーション方法の影響や周辺環境へ及ぼす風環境の変化を検証したり、差異を比較することで、設定変化による誤差傾向と補夏のときの温度分布や、どのように風が入ってくるの正効果について明らかにする。本研究では環境シミュレーションの温熱シミュレーション数値と実際の住宅かを視覚的にチェックすることで、環境面での建物のにおける室内温度実測値との整合性を検証する。どのデザインの最適化を図っている。	 
ように実測値とシミュレーション値を比較し、精度検特に近年では、省エネルギーやエコロジーへ向かう証を行うかという比較手法の検討と比較検討による誤世界的なトレンドが生まれ、イニシャルコストとラン差の傾向分析をすることが目的である。どのような時ニングコストの比較など、多くの解析結果を検証しなにシミュレーションにおいて誤差が出やすいかというがら、より効果的な省エネの建築物を目指す動きが強ことを検証することで、環境シミュレーションの有用まっている。こうした、省エネを目指す企業の対外的性を把握するとともに、設計段階や利用段階におけるアピールの重要性も増し、そのアピールを視覚的に行環境シミュレーションの適用可能性を探ることが本研えるシミュレーションへのニーズも拡大しているとい究の目指すところである。	 
える。	 	 シミュレーションを使えば、たとえば煙突の排熱が1-3.研究意義	 
外気取り入れ口にどれだけ影響があるのかなどといった、今までは見えなかった、わからなかったものを数	  シミュレーションの設定変化による誤差傾向と補正効値化して見ることができる。設計者が自分の手で解析果を検証することでと温熱環境シミュレーションがどのくらいの精度をもち、どのような時に環境シミュレソフトを使い、温度だけでなくいろいろな指標を設計ーションが役立つのかを明らかにする。これは、設計にフィードバックできるようになれば、設計支援ツー者や専門家だけでなく、一般のユーザーレベルでも使ルとして設計段階での利用が期待される。しかし、環えるような環境シミュレーションの利用に寄与するこ境シミュレーションでは、境界条件の違いによって結とができる。	 
果が大きく変わるため、本当にシミュレーションの値が正しい結果であるかということの検証が重要となる。 	 	 シミュレーションの精度はまだ粗く、現段階では大型
2-1.研究方法	 
建築のほうが有効であり、住環境レベルの設計ツール
本研究では、温熱環境シミュレーションソフトであとしてどのようにして精度を担保するかが早急な課題
る
Design	 Builder を用いる。Energy	 Plus による日射だと考えられる。また、設計段階のみならず、実際に1

取得や熱収支の計算によって得られる建物の境界条件を用いることで、CFD（数値流体力学:	 Computational	 Fluid	 Dynamics）により、建物内外の空気の流れ、温度分布をシミュレーションできる。Energy	 Plus はゾーン同士および外部からの熱収支を計算するため、その結果はゾーン（部屋）ごとの出力となる。ゾーン内のある特定の箇所の温度を精度よく予測するためには CFDによる解析が必要となる。本研究では、Energy	 Plus によるゾーンごとの温度・時間変化のシミュレーションと CFD 解析によるセンサーポイントのシミュレーショ
ンの２つのシミュレーションを扱う。	 	 

全天水平日射量換算値(8月1日）	 
9008007006005004003002001000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

2-2.モデリング	 
Design	 Builder にてモデリングを行った。寸法は実施
図面に即してモデリングを行っている。	 
モデリングと実際の壁パネル工法とは寸法上若干のズレが生じる箇所もあるが、誤差は 100mm 以内である（天井高さ等にズレはない）。	 
また、床下の段差部分は実際には合板によって塞がれ、30mm ほどの隙間しかない。しかし、CFD 解析の予備実験の段階で、空気の流れが確認できなかったため、150mm と補正を行った。	 	  構成部材の設定値については、補足資料１に示す。	 

全天水平日射量換算値(8月9日）	 	 
9008007006005004003002001000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23	 
②直達日射量と拡散水平放射量の算出	 
2-3.気象条件設定	  全天水平日射量は直達日射量と拡散水平放射量に分
現地の気象データが取得できない日時があったことけられるが、全国的にこれらの数値を計測しているデから、本研究では海老名市の気象データを用いる。まータはないため、札幌市の過去の全天水平日射量におた、アメダス気象データにはない設定項目は全日一律
ける直達日射量と拡散水平放射量の割合の平均値を算とした。	 
出し、その割合値を太陽光発電量から換算した全天水	  日射に関しては、慶應型共進化住宅の太陽光発電量平日射量に当てはめた。	 
を参照し、全天水平日射量に換算、それを直達日射量	  札幌市の 8 月と 10 月における全天水平日射量におけと拡散水平放射量に分離した。以下、その手順を記す。	 
る直達日射量と拡散水平放射量の割合の傾向を分析し、①全天水平日射量の算出	 
日の最大全天水平日射量によって直達日射量と拡散水
全天水平日射量は、設置場所の緯度、季節による太平放射量の割合の傾向が異なることから、全天水平日
陽高度、パネルの傾斜角及び方位によって変わるが、射量の日最大値が 0 以上 300	 未満の場合、300W/m2 以
太陽電池が受ける日射量は傾斜面日射量であるため、
上 800W/m2 未満の場合、800W/m2 以上の場合で 1 日の時太陽光発電量から全天日射量を算出するのは手間がか間ごとの平均割合値を算出した。図 2（縦軸＝日射量かる。このため、本研究では簡易的に最大太陽光発電[0.01	 MJ/m2]、横軸＝時間）はその 3 パターンを表し量から全天水平日射量を算出する。	 ており（全天水平日射量の日最大値が 0 以上 300	 未満
夏の全天水平日射量のおおよその最大値である 900	 
[8 月 20 日]、300W/m2 以上 800W/m2 未満の場合[8 月 21W/m2 に太陽光発電量最大値を換算し、その倍数だけ、日]、800W/m2 以上の場合[8 月 31 日]）、全天水平日射すべての太陽光発電量を等倍する。ここで、発電量＝量の日最大値が 0 以上 300W/m2 未満の場合、直達日射システム容量×日射量×損失係数（％）と表すことがはほぼ 0 になり、全天水平日射量と拡散水平放射量はできる。発電ロスは、夏で 20 パーセントほどであるたほぼ等しくなる。全天水平日射量の日最大値が 300W/m2め、冬（11 月・12 月分）の全天水平日射量は換算値
以上 800W/m2 未満の場合、朝方は拡散水平放射量が多×0.8 として算出した。(図 1)	 く、正午すぎに直達日射量が増え始める。全天水平日	 射量の日最大値が 800W/	 	 	 	 	 	 図 1．全天水平日射量換算値	 

図 2．直達日射量と拡散水平放射量の割合傾向2400	 2-4.温熱センサー設置位置	 	  補足資料 2 に実測センサー位置を示す。	 

300	 8月20日

2002-5.検証手順	 

1000

図 5.CFD 解析	 56789

図 4 は Energy	 Plus によるエネルギーシミュレーシ

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

直達	 

拡散	 

全天	 

8月21日

400300200100056789

図 4.エネルギーシミュレーション

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

直達	 

拡散	 

全天	 

8月31日	 

400
300
200
100056789

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

直達	 

拡散	 

全天	 	 
m2 以上の場合、直達日射量の割合がほぼ 8 割近くを占める。	 
ここで割り出した、1 日の全天水平日射量における直達日射量の割合を示す。	 

12６時	 

７時	 

８時	 

９時	 

１０時	 

１１時	 

１２時	 

１３時	 

0.19

0.22

0.25

0.29

0.31

0.25

0.34

0.38

0.28

0.640.75

0.770.74

0.75

0.660.57

1＝全天水平日射量の日最大値が 300W/m2 以上 800W/m2未満の場合	 
2＝全天水平日射量の日最大値が 800W/m2 以上の場合	 
※全天水平日射量の日最大値が 0 以上 300W/m2 未満の場合は、直達日射は 0 とする。	 
上記の表の数字を、①で換算した全天水平日射量に乗算することで、シミュレーション期間（8 月～12 月）の全天水平日射量・直達日射量・拡散水平放射量を簡易に算出した。	 

ョンである。外気温や日射等による各ゾーン（部屋）の熱収支を計算し、ゾーン全体の空気温度を計算する。
図 5 は CFD 解析による計算の概念図である。Energy	 
Plus のエネルギーシミュレーションによって得られた
表面境界温度を用いて、メッシュ分割されたセル間の１４１５１６１７	 １８１９時	 時	 時	 時	 時	 時	 熱移動の方程式を解くことにより、セルの温度を計算
0.390.350.420.420.29する。セルの数が多ければ多いほど（メッシュ分割数が多いほど）、精度が高くなるが、計算時間が長くな0.640.660.60.660.650.24る。	 	  エネルギーシミュレーションでは、時間推移のゾーンごとの空気温度をシミュレーションできるため、取得したほぼ全日毎時間ごとの実測値（8 月～11 月まで）との比較を行う。一方、CFD 解析では、ある時間の表面境界条件をインポートし、シミュレーションを行うた	 
め、1 日の中の特定の時間を任意に指定しなければならない。指定する時間は実測値に基づき、温度変化（上3昇・下降に転じるとき）が確認される時刻の表面境界温度分布は、実測値とシミュレーション値の一時刻の条件をインポートする。例えば、図 6 場合は、0 時、5波形を相関関数として数値化したものであり(図 9)、-1時、10 時、14 時、23 時の表面境界条件をインポートし、 から 1 の間で表記される。1 に近づくほど精度が高く、それぞれ計算を行う。	 
一般的に 0.7 以上は精度が高く、0.2 以下は精度が低いとされる。	 
図 6.境界条件のインポート	 	 	 

1.	 

2015 8 3
8 6118 22
9 6
9 17
927
10 1
10 7
10 1011 611 11111211 14
11 17
11 20
11 26
11 28
83
2.CFD
1.
CFD
CFD
8 88 27
1910 21
3.

PS

2.

CFD
OM
PS

9 17
10 26

9 24
10 5
10 121010 27
11 2
11 16
12OM

CFD
PS6OM

CFD

PS 8 88 27
10 27
11 2OM

10 19

11 16 	 	 2-6.検証方法	 	  実測値とシミュレーションの比較方法は以下の 3 つである。	 
1.日変化	  2.日平均	  3.温度分布	 
1.日変化では、実測値とシミュレーション値の差である、差分値の 1 日の時間変化を比較する(図 7)。そのために 1 日の最大差分値と最小差分値の差を算出する。
この差が大きければ大きいほど 1 日の誤差が大きく、小さいほど、1 日の誤差は小さいという事になる。2.日
平均は差分値の 1 日の平均値である(図 8)。3.温度分布は室内の温度分布の状況の精度を相関係数を用いて表わしたものである。	 
図 7.日変化	 
図 8.日平均	 4熱収支変動が大きいことがわかる。シミュレーション上ではスペース１の熱収支が住宅の中で最大であり、温度変化が一番大きくなっている。また、床下温度のシミュレーション値が低い傾向である。地面境界の床下断熱の設定方法により床下の温度は変化するため、今後検討する必要がある。	 
図 11 は 8 月～11 月のエネルギーシミュレーションの日平均の変化を表したものである。ピンク色は床下を表しているが、床下は 8 月～11 月にかけて差分値は徐々に小さくなっている。室内の差分値は夏はシミュレーション値の方が高く、冬はシミュレーション値のほうが低くなっている。	 
図 9.相関関数	 

図 11.日平均の変化グラフ	 

図 12 はエネルギーシミュレーションによる温度分布の精度を表すが、エネルギーシミュレーションでは温度分布の精度は期待できないといえる。これに対し、図13 は CFD 解析時の温度分布精度である。大きく、精度が改善されているが、冬にかけては、精度が低くなっ	 
図 10.一時刻の相関関数の算出	 	 3-1.検証結果	 
図 10 はエネルギーシミュレーションの日変化差分値の検証結果であるが、エネルギーシミュレーションはていることが確認できる。	 

図 12.エネルギーシミュレーションによる温度分布変化	 
図 10.エネルギーシミュレーションによる日変化差分値5図 13.CFD 解析による温度分布変化	 

対して、CFD 解析では、手作業で任意のインポート時間を設定しなければならない。このため、CFD 解析では、多くの日数を解析するには莫大な時間がかかる。多くのデータが必要ではあるが、一方でシミュレーション結果の取得にかかる時間とそれを処理する手間という問題がある。	 
第二に、慶應型共進化住宅では多くの機器を用いているため、シミュレーションがより複雑になるという事である。本研究では、照明、PS ヒーター、OM ソーラーなどの機器 1 つのみを加味しただけであったが、機器 2 つを用いる場合など、より複雑なシミュレーションに対応することが可能であるかどうか、検証することが今後必要であるだろう。	 

3-2.検証結果のまとめ	 	  第三に、シミュレーションで知りたいこととその精度

表 14.検証結果	 

およびそれにかかる計算時間の関係についてである。
設計段階などで、シミュレーションを用いて知りたいことに対して、どの程度の誤差であればいいのか、ということである。本研究では、誤差傾向を把握する方法を示すことができたが、この誤差傾向をどのように解釈するかはこれから考察せねばならない。	 

表 14 に検証結果の表を示す。E はエネルギーシミュ
レーション、E+CFD はエネルギーシミュレーション後CFD 解析を加えたもの、E(+照明)+CFD はエネルギーシ
ミュレーションの段階で照明設定を加え、その後 CFD解析をかけたもの、E+CFD（+PS）はエネルギーシミュ
レーション後、PS ヒーターを加味し CFD 解析を行った
もの、E+CFD(+OM)はエネルギーシミュレーション後、OM ソーラーを加味し CFD 解析したものである。数字は
日変化と日平均は差分値、温度分布は相関係数を表示している。	 	 謝辞	 	  本研究を行うにあたり、たくさんの方々にお世話になりました。	 

表を見ると、日平均に関してはエネルギーシミュレーションと CFD 解析では誤差傾向は変わらないという事がわかる。一方で、日変化に関しては、エネルギーシミュレーションよりも、CFD 解析によるシミュレーションのほうが精度がよくなることが分かった。また、温度分布に関しても CFD 解析による精度の改善が見られ、特に PS ヒーターを加味した CFD 解析による温度分布精度は高い値を示している。しかし、OM ソーラーを加味した CFD 解析では高い精度は期待できないということがいえるだろう。	 

池田先生には大学院 2 年間大変お世話になり、研究室ではコンピュテーショナル建築をはじめ、池田先生の建築に対する考え方の多くを学ぶことができました。
慶應型共進化住宅のプロジェクトでは、設計だけでなく、プレゼンテーションや様々な面でご指導いただきました。また、プロジェクトでは多くの先生方・研究員の方々にお世話になりました。ありがとうございました。	 	  FORUM8 様からは DESIGN	  BUILDER をご提供いただき、中4-1.結論	 

村さん、今泉さんからはシミュレーションを行うにあたり、たくさんのアドバイスをいただきました。ありがとうございました。	 

エネルギーシミュレーションと CFD 解析による誤差傾向を日変化・日平均・温度分布という 3 つの観点から把握することができた。そして、エネルギーシミュ
レーションのみの場合と、エネルギーシミュレーショ
ンと CFD 解析の連携による場合、また、PS ヒーターなどの機器を加味した場合とで、誤差傾向の差異を把握することができた。	 	 
4-2.課題と考察	 
まず、第一に、今回の研究では CFD 解析によるシミュレーションの解析データ日数が少なく、誤差傾向を把握するにはより多くの日数を解析し、データを取得する必要があるということである。エネルギーシミュ
レーションは短時間で 24 時間分の計算結果が出るのに	  慶應型共進化住宅を建てるにあたり、バックアップしていただいた企業のみなさま、ありがとうございました。さまざまな企業のみなさまのご協力の中で、実際に住宅ができるのを目の当たりにし、大きな達成感と社会の中で建築を建てることの大変さを実感しました。	 	  提案書づくりからお世話になりました野方さんをはじめとする事務の方々、ありがとうございました。	 	  慶應型共進化住宅の設計、そしてこの住宅を使って修士論文まで書くことができ、大変充実した大学院生生活を送ることができました。これから、後輩達が研究を引き継ぎ、シミュレーションの精度と利用方法の検6

証を進め、慶應型共進化住宅をよりよいものに発展してくれることを願っています。	 	 	 参考文献	 
・『CFD による建築・都市の環境設計工学』（村上周三	  2000）	 	 	 	 ・『1 分間隔の室温シミュレーション法の精度検証(システムシミュ
レーション,	 環境工学 II)』（王福林、吉田治典、松本圭司、	 2006）	  	 •『住宅の夏季の熱環境に関する実測とシミュレーションとの比較検	 討	 :	 その 2	 垂直温度分布の比較』（谷川朗子、石田建一、宇田川光	 弘、佐藤誠、藤田哲典、木村建一	  1997）	 	 	 	 •『住宅において木材を多用する事が温熱環境と住生活に与える影響に関する研究	 :	 その 2	 内装材の木材使用量の違いによる室内温熱環	 
境シミュレーション(住宅の温熱環境,環境工学 II,2012 年度大会(東	 海)学術講演会・建築デザイン発表会)	 』（川村圭、中島裕輔、小濱	 	 翔馬、高口洋人	  2012）	 	 	 •『CFD による高断熱高気密住宅の夏期の温熱環境解析』（西澤繁毅、 	 森太郎、絵内正道、羽山広文	  1999）	 	 	 	 •『教室における温熱空気環境の測定と環境改善手法の CFD 解析によ	 る評価』（劉述照）	 	 	 •『詳細な建物モデルを用いた温熱環境に関する CFD 解析	 :	 その 1 放	 射冷房時の実験値と解析結果の比較』（加藤聡、泉卓成	  2012）	 	 	 	 •『実験用実大アトリウム内の熱伝達・気流性状に関する CFD 解析	 第2 報	 シミュレーション条件の単純化が予測結果に与える影響』（尾	 関義一、加藤信介、村上周三	  1998）	 	 	 	 	 	 補足資料 1.構成材料設定	 	 部位	 

外側壁パネル	 Conductivity

SpecialheatDensity

Thickness

U-Value

R-Value

伝導率	 

比熱	 

密度	 

厚さ	 

U 値	 

熱抵抗値	 

(W/m-K)(J/kg-K)(kg/m3)(m)(W/m2-K)(m2-K/W)

材料	 

断熱材	 0.071260

500.12

CLT0.211600

5000.15

合計値	 

部位	 

材料	 

0.27

部位	 

CLT

材料	 

SpecialheatDensity

Thickness

U-Value

R-Value

伝導率	 

比熱	 

密度	 

厚さ	 

U 値	 

熱抵抗値	 

(J/kg-K)

0.21(kg/m3)

1600

(m)

500

(W/m2-K)
0.15

1.131

(m2-K/W)
0.884

Conductivity

Specialheat

DensityThickness

U-Value

R-Value

伝導率	 

比熱	 

密度	 

厚さ	 

U 値	 

熱抵抗値	 

(m)

(W/m2-K)(m2-K/W)(W/m-K)
大屋根

2.599

Conductivity(W/m-K)
室内側壁パネル

0.385(J/kg-K)(kg/m3)

CLT

0.21

1600

5000.15

断熱材	 

0.04

1260

500.120.27

70.259

3.854

部位	 

床下基礎部位	 

窓材料	 

コンクリートConductivity

Specialheat

DensityThickness

U-Value

R-Value

伝導率	 

比熱	 密度	 

厚さ	 

U 値	 

熱抵抗値	 

(W/m-K)(J/kg-K)(kg/m3)(m)(W/m2-K)(m2-K/W)

1.6

材料	 

トリプルガラス（旭硝子フローティングガラス 4㎜+空気層 8 ㎜）

800

2400

0.25

2.73

0.366

Total solar
transmission

Direct solar
transmissionLighttransmission

U-Value

日射透過率	 

直達日射透過率	 

光透過率	 

U 値	 

0.699

0.627

補足資料２.センサー位置	 

80.7391.893