空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-47

建物・都市の時刻別エネルギー消費量の推計に関する研究
Study on estimation of building/urban hourly energy consumption
学生会員

○西澤

尚哉（大阪公立大学）
正会員

Naoya NISHIZAWA*1

鍋島

正会員

西岡

真稔（大阪公立大学）

美奈子（大阪公立大学）

Masatoshi NISHIOKA*1

Minako NABESHIMA*1*1 Osaka Metropolitan University
Synopsis: We propose estimation methods of building/urban hourly energy consumption per usage of demand, building andregion. The estimation is made separately for Energy consumption per values closely related to energy consumption andvalues closely related to energy consumption. Dividing building types broadly into non-residential buildings, houses, andfactories, we explain each one.
1. はじめに
脱炭素・省エネが求められる中、太陽光発電の導入が進
むが、太陽光発電量は天候によって時々刻々と発電量が変わるという時間特性をもつ。また、エネルギーの需要側
も、時々刻々と需要量が変わるという時間特性をもつ。そのため、太陽光発電を最大限利用するためには、蓄エネル
ギー設備を用い、時別に需給バランスを調整させることが効果的である。また、需給バランスの調整は 1 建物規模ではなく、都市規模で行うことがより効果的である。
このようなエネルギー需給バランスの検討において、需要量である建物の時刻別エネルギー消費量の把握は必須である。そして、都市規模での検討においては、個別の建物の推計の加算は困難であるため、“エネルギー消費量”

2. 非住宅建築物についてエネルギー消費量を地域別・建物用途別・需要用途別に整備する。
非住宅建築物に関しては、“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値”として“延床面積”が一般的に用いられているので、ここでは原単位は延床面積あたりの量とする。
地域別・需要用途別・時別の整備は、エネルギー消費原
単位では行われていないが、熱・電力負荷原単位では、文献 1)や文献 2)で行われており、それらを基にして筆者らは月別の負荷に関して文献 3)で推計している。そこで、文献1)
や文献 2)、文献 3)を参考にして、時刻別の熱・電力負荷
原単位の推計を行い、熱負荷原単位に関してはエネルギ
ー効率で除して時刻別エネルギー消費原単位へと変換し、を“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値（延床面積や世帯数等）”で除した“単位当たりのエネルギー消費量（以下、エネルギー消費原単位とよぶ）”の推計と“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値（延床面積や世帯数等）”をそれぞれ推計し、それらを乗じて“エネルギー消費量”を求める、積み上げ計算が有効である。
また、建物のエネルギー消費量は、寒冷地や温暖地な
どの地域ごとや商業施設や宿泊施設などの建物用途ごと

原単位に延床面積を乗じることでエネルギー消費量を算出する。
尚、本研究で推計する建物用途は、業務・商業・宿泊・医療の4用途であり、
気象データにはEA気象データ(2010年版)を用いる。

に異なること、時別の消費量の変動は冷房や給湯などの需要用途ごとに異なることから、地域別・建物用途別・需要用途別に建物の時刻別エネルギー消費量を整備することが求められる。ところが、そのような整備は筆者らの知る限りでは行われていない。
そこで本研究は、地域別・建物用途別・需要用途別の“時別エネルギー消費原単位”と“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値”のデータ整備を目的とする。
建物を大きく、“非住宅建築物”、“住宅”、“工場”の３つにわけ、それぞれについて記載する。

→時別値の順に推計する。

2.1 熱・電力負荷原単位
文献 1)を参考に、地域別・建物用途別に月別値→日別値

月別値
まず、冷水負荷、温水負荷を文献 2)の月平均気温を変数とする推定式を用いて作成し、冷水負荷=冷房負荷とし、温水負荷は、本研究では文献 5)記載の月別暖房・給湯負荷の値を用いて、暖房負荷、給湯負荷に分解する。
電力負荷（照明等/冷暖房用を除く）
はDECC 注1 を用い、
文献 3)同様に全国一律（地域別ではない）で作成する。

2.1.1

空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-47
2.1.2
日別値
6)
文献 では、レスポンスファクタ・ウェイティングファ
クタ法による多数室非定常計算で、一般空調の冷暖房負荷計算を行い、1991 年から 2019 年の気象指標（デグリーデー、エンタルピーデー、ヒューミディティーデー、日積
算日射量）と年間冷暖房負荷の相関を示している。それによると、オフィスの冷房負荷にはエンタルピーデーが、オフィスの暖房負荷にはデグリーデーが最も相関していると考えられるため、本研究では、冷房負荷はエンタルピー
デー、暖房負荷はデグリーデーにより分解する。
冷房負荷の各日の月積算値に対する割合は、エンタル
ピーℎを気温𝜃と絶対湿度𝑥から式 1 に従って作成し、式 2により算出する。添え字の i は時刻を表し、mon はひと月
分、day はいち日分の積算である。尚、冷房期間は月平均
気温が 22℃以上である日とし、中間期・暖房期間は同一月であれば日別割合を一定とする。
ℎ = 1.0 × 𝜃 + (2500 + 1.85 × 𝜃)𝑥∑𝑑𝑎𝑦(ℎ𝑖 −60)

(kJ/kg’) （式１）（式 2）

∑𝑚𝑜𝑛(ℎ𝑖 −60)

暖房負荷の各日の月積算値に対する割合は、式 3 により算出する。添え字の i は時刻を表し、mon はひと月分、day はいち日分の積算である。尚、暖房期間は月平均気温が 14℃以下である日とし、中間期・冷房期間は同一月であれば日別割合を一定とする。
∑𝑑𝑎𝑦(18−𝜃𝑖 )用いられている文献が地域別でないことや2004 年と古いデータであること、電力の値が１にならない等、種々の課題を抱え更新が求められるが、本研究では暫定的にこの値を用いる。尚、業務施設と商業施設の給湯のエネルギ
ー消費量は、負荷が0であるため電力消費量に加算した。
2.3 延床面積
延床面積の推計方法として、都市計画基礎調査を用いた推計方法と平野ら 8)を参考にした推計方法を示す。
2.3.1
都市計画基礎調査を用いた推計
都市計画基礎調査のオープンデータの整備が進んでおり、データ項目の中に建物用途別の延床面積がある。そこ
で、データの入手が可能な都市についてはこちらを用いることができる。Table.2 に札幌市の値 9)について示す。
2.3.2
平野ら 8)を参考にした推計
平野ら 8)は、全国（都道府県別でない）の建物用途別の延床面積を推計しているが、平野らが用いた文献 10)~12)は、
都道府県別、市町村別（文献 12)は政令指定都市）のデー
タもあるため、都道府県や市町村単位での推計も可能である。本研究ではこちらを用いる。Table.2 に札幌市の値
を示す。

（式 3）

∑𝑚𝑜𝑛(18−𝜃𝑖 )

給湯負荷と電力負荷は同一月であれば、日別割合を一
定とする。
2.1.3
時別値
文献 5)には、時別需要パターンとして、月別、平日・土
曜・休日別の比率が記載されている（いずれも建物用途
別、需要用途別で地域別ではない）が、冬季の冷房負荷が0 となっていることから、本研究では、日別値の時別値への分解には文献 7)記載の時別比率（日本ガス協会のもの）
を用いる（建物用途別、需要用途別で地域別ではない）。
宿泊施設について、
大阪市の 1/1 の時別値を Fig.1 に示す。
2.2 エネルギー効率
筆者らは文献 3)において、負荷を一次エネルギー消費量へと変換するための値の提案を行った。DECC 注 1 の電力消費量のみ 2 次換算し、同様の手法で負荷を最終エネ
ルギー消費量へと変換するための値も算出した（Table.1）。

Fig.1 Hourly heat/power loads（Hotels in Osaka city 1/1）
Table.1 Energy efficiency

Table.2 Total floor area

空気調和・衛生工学会近畿支部
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結果の抜粋
大阪市と札幌市の宿泊施設について、日別エネルギー
消費原単位（1 月と 7 月））を示す。
（Fig.2~ Fig.4）

2.3.3

Fig.2 Osaka city / January

Fig.3 Sapporo city / January

3. 住宅についてエネルギー消費量を地域別・需要用途別に整備する。
住宅に関しては、“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値”として“世帯数”が一般的に用いられているので、ここでは原単位は世帯数あたりの量とする。
尚、本研究では建物用途（戸建て・集合）の区別はつけない。
3.1 エネルギー消費原単位
環境省「家庭部門の CO2 排出実態統計調査」13)において、地域別（北海道、東北、関東甲信、北陸、東海、近畿、
四国、九州、沖縄）、用途別（暖房、冷房、給湯、台所用
コンロ、照明・家電製品等）の世帯あたり年間エネルギー
消費量（GJ/（世帯・年））が統計値をもとに推計されている。本研究では、年間値にこちらを用いる。ただし、台所用コンロは除外し、照明・家電製品等を電力負荷とよぶ。
月別値への分解は文献 7)記載の集合住宅の月別比率（空衛学会のもの）を用いる。
日別値への分解は、戸建て住宅もオフィス同様、文献 6)より冷房負荷はエンタルピーデー、暖房負荷はデグリー
デーが最も相関していると考えられることから、住宅も非住宅建築物同様に冷房負荷はエンタルピーデー、暖房
負荷はデグリーデーにより分解する。
時刻別値への分解は、
文献 7)記載の集合住宅の時刻別比率（空衛学会のもの）を用いる。
3.2 世帯数
総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数」14)において、市町村別の世帯数が得られるので、本研究ではこれを用いる。
3.3 結果の抜粋
札幌市、大阪市、福岡市の年間エネルギー消費量を Fig.6に示す。

Fig.4 Osaka city / July

Fig.5 Sapporo city / JulyFig.6 Annual energy consumption by demand usage空気調和・衛生工学会近畿支部
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4. 工場についてエネルギー消費量を、地域別・業種別に整備する。
“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値”として“出荷額”を用い、ここでは原単位は出荷額あたりの量とする。
業種別区分を Table.3 に示す。原単位における区分と出荷額における区分とが完全には一致しないため、本研究では便宜上、出荷額の区分をベースにして、“なめし革”、“情報通信機械”、“その他”は推計から除外する。
4.1 エネルギー消費原単位
一般財団法人 省エネルギーセンターの省エネ・診断
ポータルサイト 15)に業種別の年間エネルギー使用量の原油換算値を出荷金額で割って算出したものが記載されているのでこれを用いる。原単位の原油換算量を熱換算量へ変換するため、[kL]/0.0258=[GJ] を用いるが、一次エネ
ルギー消費量となるため注意が必要である。尚、月別値、
日別値、時刻別への分解は一律に行う。
4.2 出荷額
経済産業省「経済構造実態調査（製造業事業所調査）」
16)において、市町村別・業種別に製造品出荷額が得られるので、本研究ではこれを用いる。
5. まとめ“時刻別エネルギー消費原単位”と“エネルギー消費量と密接な関係をもつ値”の整備を行った。今後、平日・休日の区別や建物用途の拡充、各種比率の更新等、精度の向上が求められる。
Table.3 Industry classification
出荷額における業種区分

理容

鉱業

採石業

土石

窯業

石油

石炭

石油製品

美容

浴場業

砂利採取業

持ち帰り

2)

3)

和・衛生工学会大会、2023.9.6~8(福井)
4)

5)
6)

7)
8)
9)

10)

11)

12)

配達飲食サービス業
繊維工業

化学

化学工業
非鉄金属製造業

電子部品
プラスチック製品

電子部品

デバイス

たばこ

13)

電子回路製造業

プラスチック製品製造業

ゴム製品

ゴム製品製造業
飲料

たばこ

飲料製造業

はん用機械

はん用機械機具製造業

電気機械

電気機械器具製造業

金属製品

金属製品製造業

食料品

14)

食料品製造業

木材

木材

輸送用機械
印刷

木製品製造業

輸送用機械器具製造業
印刷

業務用機械
紙

生産用機械
家具
なめし革
情報通信機械

同関連業

業務用機械器具製造業
パルプ

紙

紙加工品製造業

生産用機械器具製造業
家具

装備品製造業

太田、長井ら「建物用途別負荷原単位及び未利用エネル
ギーデータの整備」，空気調和・衛生工学会論文集，
No.239, 2017 年 2 月
田中、長井ら「地域熱供給システムにおける外気温による影響を考慮した地域別負荷原単位整備」、空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集、2017.9.13~15(高知)、p109~112
西澤、西岡、鍋島：「需要用途別の負荷と一次エネルギー消費量との間のエネルギー換算係数に関する研究」、空気調

石炭製品製造業

非鉄金属

その他

参考 文献
1)

鉄鋼業

繊維

パルプ

社団法人日本サステナブル建築協会が提供する。4)

土石製品製造業

鉄鋼

DECC は地域別の建物情報とエネルギー種ごとの月別
エネルギー使用量・水使用量を収納するデータ。一般

原単位における業種区分
洗濯

窯業

飲料

注1)

15)

一般社団法人 日本サステナブル建築協会「DECC 非住宅建築物の環境関連公開データベース」
https://www.jsbc.or.jp/decc/ （参照 2024/02）
公益社団法人 空気調和衛生工学会「都市ガスコージョ
ネレーションの計画・設計と運用」2015 年 3 月
磯崎ら「気候変動による冷暖房負荷の変動 第 2 報―全国 17 地点の各年および標準気象データによる冷暖房負荷の比較検討」、空気調和・衛生工学会論文集、2021
一般社団法人 都市環境エネルギー協会「地域冷暖房手引書」 2013 年 11 月、pp.315～333
平野ら「民生業務部門における業種別エネルギー消費量の詳細推計」環境科学会誌 26(5) 、2013 年、p.430-43
北海道電子自治体共同運営協議会、「2018(H30)都市計画基礎調査(札幌市)【北海道】」、北海道オープンデータポー
タル
https://www.harp.lg.jp/opendata/dataset/1340.html (参照 2024/02）
総務省「固定資産価格等の概要調書」
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/ichiran08.html (参照 2024/02）
国土交通省「建築着工統計調査」
http://www.mlit.go.jp/report/press/joho04_hh_001053.ht
ml (参照 2024/02）
国土交通省「法人土地・建物基本調査」
https://www.e-stat.go.jp/statsearch/files?page=1&toukei=00600470&kikan=00600&
tstat=000001089596 (参照 2024/02）
環境省「家庭部門の CO2 排出実態統計調査（家庭 CO2
統計）」https://www.env.go.jp/earth/ondanka/ghg/kateiCO2tokei.html （参照 2024/02）
総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数」
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyousei/daityo/jinkou_jinkoudoutai-setaisuu.html（参照 2024/02）
一般財団法人 省エネルギーセンター、「工場の原単位データ」、省エネ・診断ポータルサイト、
https://www.shindan-net.jp/factory_data/（参照 2024/02）

16) 経済産業省「工業統計調査」
https://www.meti.go.jp/statistics/tyo/kkj/index.html（参照 2024/02）

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A-48

太陽光発電電力と需要側設備による都市の電力需給整合効果
等価的蓄電機能を有するバイオマス発電システムによる電力需給整合効果
The Effect of Matching the Supply and Demand of Electricity in the City by Photovoltaic
Power Generation and Equipment on the Demand SideThe Effect of Matching the Supply and Demand of Electricity by Biomass Power Generation
System with Equivalent Power Storage Function○和田朋晃（大阪公立大学）

西岡

真稔（大阪公立大学）

鍋島 美奈子（大阪公立大学）
Tomoaki WADA*1*1

Masatoshi NISIOKA*1

Minako NABESHIMA*1

Osaka Metropolitan University

A model is developed aiming for energy self-sufficiency on a city scale by introducing energy storage and heat storage
facilities to maximize the consumption of renewable energy within the city. In the city of Shikaoi in Hokkaido, where
livestock farming is thriving, a system of biomass power generation plant is proposed to function as a battery for solar power
generation. By solving a linear optimization problem, the relationships between the hourly supply and demand aredetermined for the entire year. The results indicate that this operational method serves the function equivalent to an
approximately 18MWh of battery storage.
１. 背景と目的
日本政府は 2030 年度に温室効果ガスを 2013 年度から46％削減し、2050 年度にカーボンニュートラルを目指す
ことを表明しており、再生可能エネルギー(以下、「再エネ」と略す)の普及拡大が進んでいる。中でも特に太陽光発電(以下PV と略す)は主要なエネルギー源として見込まれているが、出力が日照時間や天候の影響を受けるという欠点がある。そのため、再エネだけでエネルギー的自立を目指すためには、蓄電池の設置など需要側による電力需給バランス調整が必要である。しかし、個別建物において需給調整を求めることはコスト面からハードルが高く、都市や地域単位で取り組む方が現実的であると考えられる。
既往研究 1)においては北海道鹿追町を事例に、蓄電・蓄もたらす電力需給整合効果の把握を目的とする。
２. エネルギー需給モデル
2.1 検討対象地
北海道鹿追町は、人口 5000 人程度、2390 世帯、公共業
務施設 230 程の小都市である。前述した通り酪農などの農業を主な産業としており、バイオガスの資源となる畜産廃棄物が豊富に存在する。既往研究 1)と同じく文献 2)における産業区分を参考に、本研究における部門区分作成を行い、部門ごとに再生可能エネルギー電力供給設備と蓄エネルギー設備導入を仮定した。部門区分と、各部門に導入を仮定する設備を Table 1 に示す。
2.2 エネルギー需給モデル概要
既往研究 1)におけるモデルの課題点を解決しつつ、都市熱設備導入により、再エネ電力のうち都市内で消費された割合(以下、「自家消費率」と称す)が 48%から 85%まで向上することを報告した。鹿追町は畜産業が盛んな都市であり、バイオマス発電(以下 BP と略す)の資源となる畜産廃棄物が豊富である。既往研究においては、BP で一般的な発電出力一定の運用方法を仮定して分析を行っていたが、後述する「等価的蓄電運用」に変更することによりさらなる自家消費率の向上が期待される。

内のエネルギー需給について BP 出力常時一定モデルおよび BP 等価的蓄電運用モデルを構築する。これらのモデルでは、エネルギー需要、再エネ電力供給設備および蓄エネルギー設備導入を仮定し、都市内の設備で電力需給バ

本研究では鹿追町を検討対象地として、PV 側から見て蓄電池のように機能する BP プラントの運用方法（等価的蓄電運用）を提案し、BP プラントの等価的蓄電運用がTable 1 Introducing equipment in each of sector

SectorRenewableenergyResidential

PV

Commercial

PV

Industrial

PV，BP

Energy Storage
Devices
Electric Vehicle
Heat storage type
hot water supplierElectric Vehicle
Heat storage water tank
Electric Vehicle

空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-48

𝐸𝑝𝑣 (𝑖 ) + 𝐸𝑏𝑖𝑜 (𝑖 ) = 𝐸𝐷 (𝑖 ) + 𝐻𝐸𝐷𝐴 (𝑖 ) + 𝐻𝐸𝐷𝑊 (𝑖 ) (1)
𝐸𝑝𝑣 (𝑖) ：部門 i の PV 電力供給量[MWh/年]
𝐸𝑏𝑖𝑜 (𝑖) ：部門 i の BP 電力供給量[MWh/年]
𝐸𝐷 (𝑖) ：部門 i の電力需要量[MWh/年]
𝐻𝐸𝐷𝐴 (𝑖)：部門 i の空調熱需要量[MWh/年]
𝐻𝐸𝐷𝑊 (𝑖)：部門 i の給湯熱需要量[MWh/年](1) バイオマス発電（BP）電力供給
本研究では、酪農牛 1 万頭の家畜ふん尿から得られるバイオガスに対して、8 施設の BP プラント導入を想定して文献 4)を参考にバイオガス発電量を算出した。Table 3にバイオガス発生量、BP プラント内需要、BP 電力供給量を示す。
(2) 太陽光発電（PV）の供給設備容量設定
需要量および BP 電力供給量をもとに、式(1)を満たす
ように年間の PV 電力量を想定した。これについて標準
年拡張アメダス気象データ2010 年版の日射データを参考に、発電量が日射量に比例するよう PV 電力量の時別値を算定した。

Electricity DemandBP
Air conditioning
heat demand

Electric
VehicleHot water heat
demandHeat storage
water tank

Driving demand

Heat storage
type hotwater supplier

External
Power Supply

Energystorage loss

Outside the city

Fig.1 Urban energy flow (BP fluctuating output model)
Electricity

ED
Electricity

PVElectricity
BD
Exhaustheat
BP PlantGe

ED ：urban energy demand
BD ：internal power demandin the plant
Ge ：Generator

Fig.2 A system of BP constant output
ED

PV

Electricity

ED

HP
HP：Heat pumpBD
DY
Generator shutdown
Storing gas

BD

BP Plant

Electricity

Outputfluctuation

Electricity

PV

Heat

要量を算出する。Table 2 に部門ごとのエネルギー需要を示す。ただし熱需要は、２.５節で示す性能のヒートポン
プを仮定した電力換算値で示す。
2.4 都市内エネルギー供給
年間の再生可能エネルギー電力供給量は式(1)に示すよ
うに、部門ごとに年間のエネルギー需要量と一致するよう設定する。

PV

Electricity

ランスのつり合いが取れない場合は都市外と電力の授受を行う。Fig.1 に等価的蓄電運用を行う BP プラントを含む都市内エネルギーフロー図を示す。
また、Fig.2 に BP プラントの一般的運用方法である発電出力常時一定運用を行う場合のエネルギーフローを示す。BP プラントにおいて発電機は常時一定出力で稼働しており、ガス発酵槽を恒温に保つことなどに必要なプ
ラント内需要は自身の発電電力の一部と発電時の排熱でまかなう。また、Fig.3 に北 3)により提案された BP プラ
ントの等価的蓄電運用を行う場合のエネルギーフローを示す。 PV 電力余剰時には、BP プラントの発電機を停止させ、BP プラント外から導入する PV 電力でプラン
ト内需要をまかないバイオガスを貯蔵しておき（電力蓄電モード）、PV 電力不足時に貯蔵ガスを用いて発電量を増加させる（電力供給モード）。
2.3 都市内エネルギー需要
既往研究 1)に基づいて年間エネルギー消費量実績値とその月別・時刻別比率を作成し、部門ごとに時刻別の電力
需要、空調熱需要、給湯熱需要を算定する。走行需要は後述する EV 蓄電池容量の 6％を 1 日の車両走行需要と仮定し、8 時～20 時に 12 等分で割り振ることで時刻別の需Electricity
DY
Exhaustheat

BP Plant

Fig.3 A system of BP fluctuating output
Storing energy mode(left), Supplying energy mode(right)
Table 2 Annual energy demand in Shikaoi
Residential[MWh]Commercial[MWh]Industrial[MWh]

All sector[MWh]10,253

8,354

4,577

23,184

2,560

7,019

2,052

11,63015,167251

73

15,491Power
Air conditioningheat
Hot water heat
Driving

2,094

1,485

1,805

5,384

Total

30,073

17,108

8,508

55,689

Table 3 Biogas production and plant internal demand
Biogas production

812.5[㎥/h]Biomass power plant internal demand

47[kWh/h]

Biomass heat plant internal demand

54[kWh /h]Biomass power supply
of BP constant output model

965[kWh/h]空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-48①再エネからの即時供給②蓄電・蓄熱設備からの供給③都市外部からの電力供給
再エネ電力供給を行う優先順位を次の①～③に示す。
①需要へ即時供給②蓄電･蓄熱設備へ蓄電・蓄熱③自家消費できず都市外へ供給
４. 結果
4.1 都市内エネルギー融通
BP 等価的蓄電運用モデルでの分析を行う際、既往研究におけるモデルの改良や問題点解決を複数行った。
そのうち、エネルギー融通条件の変更について結果を示す。本研究においては 1 章で述べた通り都市規模でエネルギー的自立を目指すが、既往研究における計算
方法は、蓄電・蓄熱設備導入率を変化させた場合に都市内のエネルギー融通が適切に結果に反映されない点が見つかったので、これを是正した。
蓄電・蓄熱設備導入率 40%の条件における自家消費率の算出方法を例として、是正前の変更前を式(2)に、変更後を式(3)に示し、都市全体における自家消費率結果を Fig.4 に示す。是正を行った結果、自家消費率が向上し、また蓄電・蓄熱設備導入量の増加に伴う自家消費率の上昇量の傾向も変化した。
E (蓄電･蓄熱設備導入率 40%)
Rs = cERE (蓄電･蓄熱設備導入率 40%)

(2)

Rs =

Ec (蓄電･蓄熱設備導入率100%)
 0.4
ERE (蓄電･蓄熱設備導入率100%)(3)E (蓄電･蓄熱設備導入率0%)
+ c
 0.6
ERE (蓄電･蓄熱設備導入率0%)

𝑅𝑠 ：自家消費率[-]
𝐸𝑐 ：再エネ供給のうち都市内消費された分[MWh/年]
𝐸𝑅𝐸 ：再エネ供給量[MWh/年]
Table 4 Sectors implementing storage facilities and target demand
Equipment

SectorTarget demand

Electric vehicle

All sector

Electricity, heat

Heat storage water tankCommercial

Air conditioning heat

Heat storage type
hot water supplier

Residential

Hot water heat

Table 5 The capacity and performance of EV
The capacity andperformance of EV
Energy storage capacity per vehicle

37.6[kWh]

Total number of vehicles in the city

6146

Total energy storage capacity of the city

231[MWh]

Daily driving demand per vehicle

2.4[kWh/day]

Energy storage efficiency

0.88[-]

Rated output

18.8[MWh/h]

Table 6 The capacity and performance of heat storage
Heat storage
water tankHeat storage type
hot water supplier

Thermal storage capacity
per unit335[MJ]

93[MJ]

Number of buildings

230[unit]

2390[unit]

77[GJ]

222[GJ]

0.95[-]

0.95[-]

3.5[-]

2.0[-]

Total heat storage capacityof the city
Heat storage efficiency
COP of heat pump

100%

Rate of captiveconsumption

2.5 導入を想定する蓄電・蓄熱設備容量
既往研究 1)を参考に、日照や天候により出力が変動する
PV と都市内需要の需給を整合する目的で、蓄電池を搭載した電気自動車（以下 EV と略す）
、建物への水蓄熱槽・蓄熱給湯器の導入をTable 4に示す通り仮定する。
この際、
下記①～③に示す条件で蓄電・蓄熱設備を導入した場合
における設備容量を、蓄電・蓄熱設備導入率 100%と定義した。
①都市の車両をすべて EV に変換②業務他部門の 1 施設に 1 台ずつ水蓄熱槽を導入③家庭部門の 1 世帯に 1 台ずつ蓄熱給湯器を導入
また、文献 2)を参考に算定した蓄電・蓄熱設備の容量と性能を Table 5,6 に示す。
３. 計算手法
計算は、Python モジュールの PULP を用いて線形最適化問題を解く方法とし、自家消費率を最大化することを目的関数として、時刻別のエネルギー需給関係を 1 年間分求めた。計算を行う際、需要側と供給側それぞれで優先順位を定めて行った。
都市内エネルギー需要を満たす優先順位を次の①～③
に示す。

80%
60%

No-interchange modelInterchange model

40%
0%

20%
40%
60%
80% 100%
Penetration rate of EV and heat storage

Fig.4 Rate of captive-consumption(Contrast of no-interchange model and interchange model)

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-48
20
[MWh]
15

Breakdownof recipients

To demandPV supply

5
0

12

24

12

24

Breakdownof sources

12
24
12
24
[h]
Time
Fig.5 Breakdown of recipients for photovoltaic power supply(BP constant output model)
20[MWh]From BP
From PV
15
From outside the city
10
City demand
5
0
12
24
12
Time
Fig.6 Breakdown of sources for demand(BP constant output model)

1050

また、蓄電・蓄熱設備（EV 蓄電池、水蓄熱槽および蓄熱給湯器）導入率と自家消費率の関係を Fig.9 に示す。蓄電・蓄熱設備導入率 0%の条件で自家消費率は、BP 出力
常時一定モデルにおいて 51.7%であったが BP 等価的蓄電運用モデルにおいては 63.7%であり 12.0%の向上が見られた。これは容量が約 18MWh の蓄電池（都市内の車両数の 8%にあたる EV483 台分）を導入した結果に相当する。また、この 12%の向上のうち約 5%は PV 電力余剰時に BP プラント内需要を PV 電力でまかなったことで PVの都市内消費量が増加したことによるものであり、約7%は PV 電力余剰時に BP 電力供給を停止したことでPV の都市内消費量が増加したことによるものであった。
さらに、BP を出力常時一定のモデルから等価的蓄電運用のモデルに変えた場合における自家消費率の向上量は、
蓄電・蓄熱設備導入率の増加に伴って小さくなる傾向がみられた。自家消費率は、蓄電・蓄熱設備導入率が 0%の場合においては 51.7%から63.7%へ 12.0%の向上が見られたが、蓄電・蓄熱設備導入率が 100%の場合においては91.6%から 93.5%へ 1.9%の向上にとどまった。

24

12

24

0

24
[h]

4.2 BP 等価的蓄電運用と自家消費率
Fig.5～8 に EV 蓄電池および蓄熱設備を導入しない条
件における時刻別の計算結果例（6/18～6/20）を示す。Fig.5,
6 は BP 出力常時一定モデルを用いた計算結果、Fig.7, 8 はBP 等価的蓄電運用モデルを用いた計算結果を示す。図では PV 電力供給に関する分配の内訳と都市内エネルギー
需要に関する供給源の内訳に分けて表現している。PV 電力は昼間に大きく夜間に 0 となるのに対して、需要は夜間にも発生するため、夜間には都市外から需要への電力供給を行うことで需要を満たしている。BP 等価的蓄電運用モデルにおいては、日没とともに PV 電力が低下して需要が PV 電力を上回ると BP 出力が増加することで、BPプラントが電力需給整合に貢献している。

12

12
24
12
24
Time
[h]
Fig.7 Breakdown of recipients for photovoltaic power supply(BP fluctuating output model)
20[MWh]From outsidee the city
15
From BP
From PV
10City demand
5

Breakdownof sources

To outside the city

10

To outside the city
To BP internal demand
To demandPV supply

12
Time

24

12

24
[h]

Fig.8 Breakdown of sources for demand(BP fluctuating output model)

100%

15.0%
92.0% 93.5%
12.0% 83.7% 88.1% 90.4%
90.0% 91.6% 12.0%
80%
85.1% 88.0%
9.0%
78.6%
63.7%
6.0%
5.1%
60%
3.0%
3.0% 2.4%
2.0% 1.9%
51.7%
40%
0.0%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Penetration rate of EV and heat storage
BP constant output modelBP fluctuating output model
Improvement in self-consumption rate
Fig.9 Rate of captive-consumption (Contrast of
BP constant output model and BP fluctuating output model)

Rate of captiveconsumption

Breakdownof recipients

20
[MWh]
15

５. まとめ本研究では、既往研究において作成された都市のエネ
ルギー需給モデルの課題点を解決しつつ、バイオマス発電の資源となる畜産廃棄物が豊富な鹿追町の地域特性に着目して BP プラントの等価的蓄電運用を提案し、線形最適化計算を解くことで時刻別の電力需給関係を算出した。
計算の結果、酪農牛 1 万頭規模であるバイオマス発電プ
ラントを等価的蓄電運用とすることで、約 18MWh の蓄電池に相当する都市の電力需給整合効果が得られること
を示した。
参考文献
1)渡邊崇史,西岡真稔,間宮尚,鍋島美奈子 :「太陽光発電電力と需要側設備による都市の電力需給整合効果」,第51回空気調和･衛生工学会近畿支部学術研究発表会論文集,A-56,2022.
2)鹿追町 :「鹿追町地域新エネルギービジョン」平成21年2月
3) 北裕幸：「等価的な蓄電機能を有するヒートポンプ/バイオ
ガス発電併用熱供給システム」，電気設備学会誌北海道支部特集，pp.778-781，2016.
4) 小川正幸,原達己,藤田正憲,中川悦光 :「ふん尿･食品残渣のバ
イオガスプラントにおけるエネルギー供給施設としての評価に関する研究」,空気調和･衛生工学会論文集,No.95,2004.10.

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-49

再生可能エネルギーを活用した都市公園におけるビニールハウス農業運用時の EWW 評価
Sustainability Evaluation of Greenhouse Agriculture in Urban Parks
by EWW Nexus Approach
学生会員

○佐 野

裕 太（大阪市立大学）

正会員

鍋 島

美 奈 子（大阪公立大学）

正会員

西 岡

真 稔（大阪公立大学）

非会員

小 倉

久 弥（東レ建設株式会社）

Yuta Sano (Osaka City University)

Minako Nabeshima (Osaka Metropolitan University)

Masatoshi Nishioka (Osaka Metropolitan University)

Hisaya Ogura (Toray Construction Co. Ltd)

Considering the energy consumption used to heat plastic greenhouses in Japan, the use of renewable energy sources isnecessary. This paper examines a system in which the heating and cooling of a greenhouse are provided by 100% renewableenergy from photovoltaic power generation, solar thermal utilization, and small-scale anaerobic digestion systems insurrounding buildings, and the excess is used to cover the hot water demand of the houses. The results show that if one
apartment house cooperates in the installation of the equipment, it can reduce CO2 emissions by up to 132 ton-CO2 per year.
1．研究背景・目的
令和 5 年，京田辺市田辺公園で，Park-PFI 制度を活用して「緑と農に親しむ区域」というコンセプトのもと公園の整備を行う民間企業を募集し，「市民が交流する緑の拠点づくり」というコンセプトで民間事業者が公園拡張整備を行うことが決定した 1）．今後，都市公園に市民の交流を目的とした農業施設が建設される機会も増えると予想されるが，年間を通じてビニールハウスで高付加価値の野
菜や果物を栽培する場合は，環境制御が必要になり，暖冷房に使用されるエネルギー消費の観点から環境影響を最小限に抑える工夫が必要である 2）．C.Wang et al.3） は，都
市施設型農業の二酸化炭素排出量を削減する技術革新（垂直水耕栽培技術，分散型ハイブリッド再生可能エネ
ルギーマイクログリッド技術，自動堆肥化技術の導入）の可能性について，食料（Food）
・エネルギー（Energy）
・水（Water）
・廃棄物（Waste）の関連性の観点から最適化をおこなった際の CO2 排出削減量の試算をしている．また，
A. Valencia et al. 4）は，病院 1 棟を対象に，屋上緑化，太陽
光発電，風力発電，嫌気性消化システム，地上保水・貯水システム(湿式貯水池)などの環境配慮システムの導入効
果について，システムダイナミックモデリングによる
FEWW 評価(Food，Energy，Water，Waste の関連性を考慮した評価) をおこない，脱炭素化への道筋を探っている．
そこで，本研究では農地の少ない都市部でのビニールハ
ウス運用を想定し，自然エネルギーや厨芥ごみ由来の再生可能エネルギーを利用することでビニールハウス農業
運用時の CO2 排出量を正味ゼロとし，周辺地域の CO2 排出削減にも貢献することができるかを検討する．また，エネルギー(Energy)，水(Water)，廃棄(Waste) の関連性を考慮した持続可能性評価につなげる．ただし，本報では投資回収年数など経済性検討はおこなわない．
2．研究方法エネルギー，水，廃棄物の関連性を考慮してエネルギー
収支分析し，CO2 排出削減量で持続可能性を評価する．
2.1 ビニールハウスの冷暖房負荷の試算
都市公園に設置を想定するビニールハウスの規模は福岡県の「団地農場 日の里ファーム」の事例 5)を参考に 240㎡とした．愛知県の事例 6）より，3,000 ㎡規模のビニールハウスでのイチゴ栽培にかかる動力光熱費を引用し，面積按分で 240 ㎡規模のビニールハウス年間動力光熱費に変換すると 129,120(円/年)となった．動力光熱費の内訳を
冷暖房用途のみとし，電気と重油の単価をそれぞれ 31(円／kWh)，111(円／L)とし，冷房はハウス栽培専用ヒートポ
ンプエアコン(COP＝3.22)，暖房は A 重油ボイラ(熱効率＝90%)を用いると，１円当たりの冷熱供給量𝑞𝑐𝑜𝑜𝑙 ＝0.1039 (kWh/円)，温熱供給量𝑞ℎ𝑜𝑡 ＝0.8813 (kWh/円)となった．灌在永ら 7）より，年間冷暖房負荷の割合は冷房
61.5％，暖房 38.5％であることから，式(1)，(2)より年間冷房費用を X ＝74,301 (円/年)，年間暖房費用を Y ＝54,819(円/年)と推定した．年間の冷房，暖房負荷の月別割合より，
月別冷房費と月別暖房費を求め，𝑞𝑐𝑜𝑜𝑙 と𝑞ℎ𝑜𝑡 を乗じて月
別冷房負荷𝑄𝑚𝑐𝑜𝑜𝑙 ，月別暖房負荷𝑄𝑚ℎ𝑜𝑡 を求めた（Fig.1）．
𝑋 + 𝑌 = 129120
𝑞𝑐𝑜𝑜𝑙 𝑋 ∶ 𝑞ℎ𝑜𝑡 𝑌 = 0.615 ∶ 0.385

(1)
( 2)

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-49

太陽エネルギー利用のためのパネル設置は，公園周辺の戸建て住宅または集合住宅の協力を得る．設置面積は
ピークの月別冷暖房負荷(太陽光は 8 月冷房，太陽熱は 1
月暖房)の需要に合わせて算出する．太陽光発電の発電量，設置面積 8）を式(3)，太陽熱利用の供給熱量，設置面積 9）を式(4)，AD の供給熱量 10）を式(5)で求める．日射量、月平均気温はそれぞれ NEDO，気象庁のデータを用いる．
𝑄𝑆𝐿 = 𝐴𝑆𝑃 × 𝐴𝑐 × D ×
𝛼

𝑃𝑀𝐴𝑋
∑365
1 [𝑆𝑟𝑖 ×𝐾𝐻𝐷 ×𝐾𝑃𝐷 ×𝐾𝑃𝑀×𝐾𝑃𝐴 ×𝜂𝐼𝑁𝑂 ×1+(

Fig.1 Monthly heating and cooling load for strawberry cultivation

×(𝑇𝐴𝑉 +∆𝑇−25)
)]
100

𝑆𝐼

(3)
2.2 試算条件
利用する再生可能エネルギーは太陽光発電，太陽熱，小規模嫌気性消化システム(AD: anaerobic digestion)とし，再生可能エネルギー100%での運用(RE100)を想定する．冷暖房設備は，太陽光発電による電気で冷房を，太陽熱とAD で暖房をおこない，余剰分は給湯用に温水として蓄熱するシステムとする．設備システムの流れを Fig.2 に示す．
試算の条件を Table 1 にまとめる．

Table 1 Conditions for estimationenergy source
sunlight (panel

power

,

Equipment
Detached house 30°

AD
rainwater
utilization

heat collector

kitchen waste from cooperating buildings

AD

vegetable waste from cultivation

digestion gas boiler

rainwater

Method of use

Solar photovoltaic panel Air heating

Tilt angle Housing complex 20°） Heat pumpsolar heat sunlightdrainspout
Rainwater tanks

𝑄𝑆𝐻 = 𝐴𝑆𝐻 × 𝐴𝐶 × 𝐸𝐻 × ∑ 𝑆𝑟𝑖

(4)

1

𝑝𝐻𝐾
𝑇𝑆
𝑉𝑆
×
×
× 𝐵𝑦 × 𝑞𝐵
100 100 100
× 𝛼𝐵 × 𝑁 × 365

𝑄𝐵𝐻 = 𝑔𝐻𝑊 ×(5)

𝑄𝑆𝐿 ：太陽光発電の年間発電量(kWh/年)
𝐴𝑆𝑃 ：太陽光パネルの建築面積(㎡)
𝐴𝑆𝐻 ：太陽熱集熱器の建築面積(㎡)
𝐴𝑐 ：設置可能面積算定係数
D：設置密度(kW/m2 )𝑆𝑟𝑖 ：日射量(kWh/(m2 ・日))𝐾𝐻𝐷 ：日射量年変動補正係数
𝐾𝑃𝐷 ：経時変化補正係数
𝐾𝑃𝑀 ：アレイ負荷整合補正係数
𝐾𝑃𝐴 ：アレイ回路補正係数
𝜂𝐼𝑁𝑂 ：インバータエネルギー効率

Fig.2 Diagram of equipment system

solor

365

Air cooling
Hot water
Hot water
sprinkling (water)

Equipment Installation Policy・Solar radiation and temperature are based on meteorological data from Osaka City・Set the footprint of the RE to minimize excess power and excess heat・Excess heat should be able to be consumed by the hot water demand in the cooperating buildings
Residential form around the park (estimate with vinyl houses of similar size)case.1

Detached house 1 unit 4(persons/unit)

case.2

Housing complex 1 building 400 (persons/building) 285 (households/building)𝛼𝑃𝑀𝐴𝑋 ：最大出力温度係数（%/℃）
𝑇𝐴𝑉 ：月平均気温（℃）∆𝑇：加重平均太陽電池モジュール温度上昇（℃）
𝑆𝐼 ：標準日射強度(kW/m2 )𝑄𝑆𝐻 ：太陽熱の利用可能熱量(kWh/年)
𝐸𝐻 ：集熱効率
𝑄𝐵𝐻 ：家庭系厨芥ごみによる AD 供給熱量(kWh/年)
𝑔𝐻𝑊 ：家庭系ごみ排出量原単位(g/(人・日))𝑝𝐻𝐾 ：庭系ごみ中の厨芥ごみの割合
𝑇𝑆：厨芥ごみの TS(総固形分)割合(% of raw waste)
𝑉𝑆：厨芥ごみの VS(揮発性固形分)割合(% of TS)
𝐵𝑦：バイオガス発生量(L/kg VS)
𝑞𝐵 ：単位体積あたりのバイオガス発生量(kWh/㎥)
𝛼𝐵 ：消化ガスボイラーのボイラー効率
𝑁：人数(人)空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-49
戸建て住宅と集合住宅の 1 世帯あたりの月別給湯需要
は住環境計画研究所「家庭用エネルギー統計年報(最新版)」の年間熱需要原単位と月別給湯負荷割合 11）を使用し推計した(Fig.3)．

Fig.3 Monthly Hot Water Heating Demand per household

設置面積の算定結果を Table 2 に示す．太陽光パネルの傾斜角度の違い（集合住宅 20 度，戸建て住宅 30 度）より単位面積当たりの発電量に違いが生じるためパネル面
積に違いが生じている．
Table 2 Installation area results
Case
Case1:Detached house
Case2-1:Housing complex withminimum-area-equipment
Case2-2:Housing complex withmaximum-area-equipment

Number ofsolor panel Solar heatbuildings used

ASP(㎡)

collector ASH(㎡)

1 unit24

21

1 building36

10

1 building

780

780

熱量，Col.4 は合計供給熱量，Col.5 は需要（農業需要，給湯需要），Col.6 は CO₂削減量を示している．
Case 1: パネル設置に協力する建物が戸建て住宅のケースは，熱利用も可能なハイブリッド型太陽光発電パネルを導入すれば，1 戸の協力で RE100 のビニールハウス
運用ができることがわかった．Fig.4 より農業需要 12,549
kWh/年を RE100 とし，余剰電気と温熱で周辺建物の給湯
需要をまかなうことができる．協力戸建て住宅 1 世帯
4,204 kWh/年に供給し，さらに余剰が 14,771 kWh/年 生じるので，協力世帯以外の周辺建物 3～4 世帯への供給が可能である．これによる CO₂削減量は 2,703 kg-CO₂/年となる.
Case 2-1：集合住宅のケースも 1 棟の建物の協力で運用できるとわかった．Fig.5 より集合住宅の屋根面積の一部を利用することで農業需要 12,549 kWh/年を RE100 とし，余剰電気と温熱で集合住宅の一部の給湯需要をまかなうことができる．余剰が 17,715 kWh/年生じ，集合住宅 285
世帯の給湯需要が 1,198,275 kWh/年であるので，285 世帯のうちの4世帯の給湯需要をまかなうことが可能である．
これによる CO₂削減量は 2,343 kg-CO₂/年となる. 集合住宅のケースでは 1 棟で生ごみ量が効率的に集められるた
め AD 供給熱量が多くなる．
Case 2-2：屋根面積の制約の中で太陽光，太陽熱のパネ
ル設置面積を最大限まで増やした場合，棟内の給湯需要も多いことから，CO₂削減量は 132,685 kg-CO₂/年まで増やすことができることがわかった(Fig.6)．これは，パネル設
置面積が増え，余剰電力と余剰熱で 206 世帯分の給湯需要まで賄えたことに因る．
全てのケースで雨水利用は全体的に寄与度が小さくなった．

2.3 CO₂削減量の試算
ビニールハウス農業運用時の太陽光発電の余剰電力と，太陽熱，AD の余剰熱をパネル設置に協力した建物に供給
し，商用電力と都市ガスの消費削減分から CO₂削減量を試算する．なお，余剰電力はヒートポンプ給湯機で温水を製造・貯湯し，太陽熱や AD で製造した余剰熱（温水）と合わせ，必要に応じて供給する．CO₂排出原単位は，電力は 0.434 kg-CO₂/kWh，都市ガスは 0.177 kg-CO₂/kWh とする．
3．結果と考察
試算結果を Energy，Water，Waste の関連性も含め，ケースごとに比較し，どのケースが CO₂削減に寄与しているかを評価する．戸建て住宅と集合住宅の太陽光(冷房)，
太陽熱とAD(暖房)のケースの試算結果をサンキー図として Fig.4，Fig.5 に示す． このサンキー図は左から Col.1 はエネルギー源，Col.2 は発電量，発熱量， Col.3 は各供給

Fig.4 Sankey diagram for a detached house(Case1)

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-49

Fig.5 Sankey diagram for a housing complex(Case2-1)

Fig.6 Sankey diagram of a housing complex(Case2-2)

4．結論
240 ㎡規模のビニールハウス農業を都市公園でおこな
う場合，戸建て住宅，または集合住宅どちらも 1 軒の建物の協力があれば RE100 でのハウス運用が可能であった．
Energy, Water, Waste の 3 者の関連性と CO₂削減の観点から，屋根面積の大きい集合住宅に協力してもらうと３者の関連性が増し，Energy とWaste の関連性が強くなった．
集合住宅 1 棟の屋根面積の制約の下で，太陽エネルギー
利用設備の設置面積を最大限まで増やした場合，CO2 削
減量は 132,685 kg-CO₂/年まで増えることがわかった．
本報では，AD から排出される消化液について考慮できていないため，物質収支の観点から改良が必要である．また今後は，ビニールハウス面積を可変にして検討をおこない，AD は公園周辺の住宅だけでなく，公園近くのスーパーや給食センターなど一定量厨芥ごみを収集できる場
所も含めて試算することで，設備の投資回収年数についても考慮していきたい．また，エネルギー，水，廃棄物だ
けでなく，食料(Food)の観点も含めて，消費地の近くで生産される食料のカーボンフットプリントなどを追加考慮することが課題である．

【参考文献】
1）京田辺市，基本協定の締結，https://www.city.kyotanabe.lg.jp/0000018956.html ，最終閲覧日 2024 年 1 月 5 日
2 ） 農 林 水 産 省 ， 園 芸 用 施 設 の 設 置 等 の 状 況 （ R2 ），https://www.maff.go.jp/j/seisan/ryutu/engei/sisetsu/haipura/setti_2.html，最終閲覧日 2024 年 1 月 5 日3）Chao Wang Yu Chen Mingxing Sun Jiayu Wu，Potential oftechnological innovation to reduce the carbon footprint of urban facility
agriculture: A food–energy–water–waste nexus perspective，Journal ofEnvironmental Management，2023，Volume339，117806
4）Andrea Valencia Md.Uzzal Hossain Ni-Bin Chang，Building
energy retrofit simulation for exploring decarbonization pathways in acommunity-scale food-energy-water-waste nexus，Sustainable Cities
and Society ，2022，Volume87，104173
5) 佐久間康富 鍋島美奈子 内田佐和 渡邉洸輝，高床式砂栽培
農法の農作業による地域コミュニティ形成におけるコミュニティ・マネージャー の役割，日本建築学会技術報告集，2021，第27 巻 第 65 号，446‐451
6）愛知県農業総合試験場，Ⅲ イチゴにおける環境制御ガイド
ライン，https://www.pref.aichi.jp/uploaded/attachment/412059.pdf ，
最終閲覧日 2024 年 1 月 7 日7）灌在永 高倉直，モデルによる温室の期間冷暖房負荷の算定，
農業気象，1988，44 巻 3 号 p187-194
8）REPOS，第 3 章 再エネポテンシャルの充実・精緻化 ，
https://www.renewable-energypotential.env.go.jp/RenewableEnergy/dat/report/r03/r03_chpt3.pdf ，
最終閲覧日 2024 年 1 月 7 日9）環境省，我が国の再生可能エネルギー導入ポテンシャル，
https://www.renewable-energypotential.env.go.jp/RenewableEnergy/doc/gaiyou3.pdf ，最終閲覧日
2024 年 1 月 7 日
10 ） Yvonne Vögeli et al., Anaerobic Digestion of Biowaste in
Developing Countries - Practical Information and Case Studies，Eawag，
https://www.researchgate.net/publication/264727438_Anaerobic_Diges
tion_of_Biowaste_in_Developing_Countries_-_Practical_Information_
and_Case_Studies，最終閲覧日 2024 年 1 月 7 日11）環境省地球環境局地球温暖化対策課，平成２４年度再生可能
エネルギーに関するゾーニング基礎情報整備報告書 第５章
太陽熱・地中熱の導入ポテンシャルの推計，
https://www.renewable-energypotential.env.go.jp/RenewableEnergy/dat/report/h25-03/10chap5.pdf ，
最終閲覧日 2024 年 1 月 7 日

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-50

日照・日影モデルを考慮した熱環境解析における建材の吸放湿現象および空間温湿度の分析
Analysis of Moisture Absorption and Desorption of Building Materials
and Indoor Temperature and Humidity in Hygrothermal Environment Simulation
Considering Sunshine and Sunshade Models○磯部

楓乃（立命館大学）

尾崎 明仁（九州大学）
Kano ISOBE*1*1

李明香（立命館大学）

有馬 雄祐（九州大学）

Myonghyang LEE*1 Akihito OZAKI*2
Ritsumeikan University*2

Yusuke ARIMA*2

Kyusyu University

Conventional numerical simulation on the hygrothermal environment of buildings do not accurately reproduce actual
phenomenon in terms of quantity of solar radiation because of assuming uniform diffusion of solar radiation. In this study,
we investigated the impact of differences in irradiation range on the indoor temperature and humidity, by model box
experiments with artificial sunlight lighting. Furthermore, in numerical simulation, we examined the effects of differencesin quantity of solar radiation and moisture capacity of building materials on moisture absorption and desorption of building
materials and indoor thermal and humidity conditions.
はじめに
建築の熱環境・熱負荷解析ソフトの多くは、室内への透過日射が、一定の割合で各内表面に均一に拡散されると仮定して計算しており、日照面・日影面の区別がない。そのため、床面における日射量分布に実現象との差が生じる。この日射量の差は表面温度の差となり、空間と材料表
面の温湿度差が駆動力となる吸放湿現象に影響を与える
文１)注１）。そこで、数値解析において、吸放湿現象および室内温湿度を詳細に検討するためには、日照・日影面を区別して計算する必要がある。
本研究では、床面への照射範囲を可変できる日射装置を用いた模型箱実験により、同一日射量を広範囲あるいは部分的に照射させることで、日射受熱の影響が躯体からの吸放湿に及ぼす影響を検討する。次に、照射範囲が異なるモデルでの吸放湿現象を再現できる数値計算ソフトの精度を確認し、日射量や建材の水分容量が空間温湿度に及ぼす影響について検討する。
1．模型箱実験
1.1 実験概要
本実験は、屋内相当空間と屋外相当空間によって構成され、温湿度制御が可能な環境実験室を使用した。屋内相
当空間に模型箱、屋外相当空間に日射装置注 2）を設置し、模型箱床面に日射の照射を行った。模型箱と日射装置間に日射制御板を作成し、日射装置と制御板の距離や高さにより照射範囲を調整した。模型箱実験の概要を図 1 に(1) Wide range irradiation(2) Narrow range irradiation
Fig. 1 Cross-sections of experimental apparatus

Fig.2 Floor composition
Table 1 Physical properties value of humidity controlling material
Thickness[mm]
6[W/m・K]
Thermal conductivity
0.077
Specific heat
[J/kg・K]
1067
Specific weight[kg/m3]600[kg/m・s・Pa]
2.24×10-11
Moisture conductivity
Moisture capacity[kg/m3(kJ/kg)]
4.61×10-1

Fig.3 Experiment schedule空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-50

Table 2 Experiment caseirradiation range
Case1
Case2

Wide range(7.17[W/m2])
Narrow range(7.66[W/m2])

Environmental conditionsin the laboratory
Temperature
Relative humidity
20℃

が、全周期で広範囲照射に対して部分照射での絶対湿度
増減が大きい。広範囲照射と部分照射の差は、1 周期目
放湿時の 0.21[g/kg’]が最大となった。部分照射による床面の温度上昇が建材の放湿に影響を与えていると考えられる。

Fig.4 Points of measurement
B1
A2
B2
A3
B3
C3

Floor backsidetemperature[℃]

32

C2

28
24
20
16

irradiation
0

4

2

6

8

10h

Fig.6 Floor backside temperature (Wide range irradiation)
Floor backsidetenperature[℃］示す。模型箱は幅 1200mm×1200mm、高さ 1200mm の立方体で正面下部に幅 720mm、高さ 600mm の窓がある。
模型箱床面構成を図 2 に示す。日射による吸放湿への影
響を検討するため、床面には調湿建材(表 1)を敷設した。
調湿建材の下に、防湿シートとポリスチレンフォーム
30mm を設置し、断熱および断湿している。また、日射吸収率を上げるため、調湿建材の上には、吸放湿に影響がな
い黒のポリエステル製メッシュ生地を敷設した。
実験スケジュールを図 3 に示す。屋内・屋外相当空間
ともに、温湿度 20℃・80%一定の環境下で、模型箱側面の一部を開放し、サーキュレーターを用いて調湿建材を 3日間養生した。その後、模型箱を密閉し、実験中は模型箱
内の換気は行っていない。日射の照射は、制御板開口部の開閉により、2 時間毎の照射を 3 周期繰り返した。日射装置の点灯開始から定常に達するまでの安定性を確保する
ため、制御板を閉じた状態で、照射 30 分前に日射装置を点灯させた。箱内空間温湿度、調湿建材裏面温度、壁内表面温度を１分間隔で測定した(図 4)。実験条件を表 2 に示す。同一日射量で照射範囲の異なる 2Case について検討した。各日照面の日射量分布の測定結果を図 5 に示す。
床全面での日射量は、広範囲照射で 9.32[W](7.17[W/m2])、
部分照射で 9.95[W](7.66[W/m2])と概ね同量である。

80%

B1
A3

32

A2
B3

B2
C3

C2

28
24
20
16

0

2

4

6

8

10h

Fig.7 Floor backside temperature (Narrow range irradiation)
Wide range(a)Narrow range(a)Wide range(b)Narrow range(b)1.2 実験結果
調湿建材裏面温度の経時変化を図 6、図 7 に示す。広範囲照射に対し部分照射では、日射量が大きい部分で約30℃の温度上昇が見られる。空間温度と、照射開始時を基準値とした絶対湿度の増減を図 8 に示す。また、日射照射時と停止時の絶対湿度増減幅を図 9 に示す。空間温度は、広範囲照射に対して部分照射は 0.3℃高い。これは、部分照射時に模型箱と制御板の距離が短くなること
により、制御板からの放射の影響が大きくなったためだと考えられる。絶対湿度増減幅は、周期により差はある

21.2
20.8
20.4
0.6
0.4
0.2
0.0

0

2

4

6

8

10h

Fig.8 Indoor temperature and humidity
Absolute humidity[g/kg'](1) Wide range irradiation(2) Narrow range irradiation
Fig.5 Solar radiation distribution map

Absolute humidity［g/kg'］

Temperature
［℃］

21.6

0.6

Wide range

Narrow range

0.3
0.0
-0.3
-0.6

Fig.9 Increasing/decreasing width of absolute humidity空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

Floor composition

Experimental value
4 days1 min
0 times per hour
Humidity controlling material(6mm)
Moisture-proof sheet(1mm)Thermal insulating material(30mm)
Polyvinyl chloride panel (2mm)

Absolute hummidity[g/kg']

Table 3 Calculation case
Outside air temperature
Adjacent room
temperature
Quantity of solar radiation
Calculation period
Calculation interval
Ventilation frequency

Temperature[℃]A-50

Experimental value(a)Calculation value
23.0

Experimental value(b)

22.0
21.0
20.0
13.0

12.0

11.0

0

2

4

6

8

10h

Fig.11 Comparison of experimental and calculated(1) Wide rang

(2) Narrow range(3) Entire range
Fig.10 Solar radiation distribution map

2．計算精度検証
2.1 建築熱環境解析ソフトの概要と計算条件
前章の模型箱実験を対象として、数値解析を行った。計
算ソフトには、熱・水分・空気複合移動を考慮し、建築全体の熱環境・熱負荷を予測可能な THERB for HAM 文 2)を使用した。THERB には、エネルギーと水分の保存則から成る非平衡熱力学モデルが適用されており、水分の駆動
力に水分ポテンシャルを用いている文 3)。
計算条件を表 3 に示す。模型箱モデルは、窓がある壁
面を外壁、それ以外の壁面を内壁と設定し、外壁に接する
外気温度、内壁と天井に接する隣室温度には実験値を用いた。実験値については、日射制御板による放射の影響を考慮し、養生期間中の外気温度は外壁内表面温度の平均
値、隣室温度は内壁と天井内表面温度の平均値を一定で入力した。また、実験中については、外気温度は時系列の外壁内表面温度、隣室温度は内壁と天井内表面温度と箱外温度の平均値を一定で入力している。床面モデルについては、日照面を細かく分割し、各分割面に測定した日射量の平均値を入力することで日射量の分布を再現した。
各分割面の日射量入力値を図 10(1)(2)に示す。計算スケジ
ュールについては実験と同様、3 日間の養生期間後、2 時間毎の照射を 3 周期繰り返す。

Table 4 Calculation case
Irradiation range
Flooring material
Case1
Wide range
Case2
Narrow range
Humidity controlling material
Case3
Entire range
Case4
Wide range
Plasterboard
Case5
Narrow range
Table 5 Physical properties value of plasterboard
Thickness[mm]
6[W/m・K]
Thermal conductivity
0.202
Specific heat
[J/kg・K]
870
Specific weight[kg/m3]706
Moisture conductivity[kg/m・s・Pa]
2.13×10⁻¹¹
Moisture capacity[kg/m3(kJ/kg)]
2.24×10⁻²

2.2 実験値と計算値の比較
実験の Case2 を対象とした空間温度と絶対湿度の実験
値および計算値を図 11 に示す。外気温度と隣室温度に壁
内表面温度を入力している影響で、温度、絶対湿度ともに、計算値が 0.3[℃]、0.2[g/kg’]高くなっているが、各周期の位相と増減幅は概ね一致している。
3．日射量と建材の水分容量が空間温湿度に及ぼす影響
3.1 計算条件
日射量と建材の水分容量の違いが建材の吸放湿量及び空間温湿度に及ぼす影響を検討する。計算条件を表 4 に示す。日射装置の制御性の影響により、実験では日射量分布が生じた。そこで、実験時と同一日射量を床全面に均一(図 10(3))に入力した Case3(全面照射)を検証する。また、
Case4、5 においては、床建材を水分容量の小さい石膏ボード(表 5)に変更し、調湿建材との比較を行う。
3.2 計算結果
図 12 に Case1～3 の空間温度と絶対湿度増減、図 13 に
床全面での吸放湿量を示す。日射照射時の放湿量は、全面照射、広範囲照射、部分照射の順に大きい。日射量が大きく、床面の温度上昇が大きい面で、放湿量が大きくなっていることが影響している。一方、日射照射時の吸湿量では、広範囲照射と部分照射では、日射量が小さい面で放湿と同時に吸湿が生じている。この影響により、広範囲照射と全面照射では、床全面での吸放湿量に大きな差は生じ空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-50

既往研究文 1)では、壁面を１質点とした単質点と、分割し複数質点とした多質点の日射受熱モデルの比較を行い、壁面表面温度の上昇と室内絶対湿度の上昇において、単質点と多質点で差が生じることを明らかにしている。

2)

日射装置は、可視光領域の分光分布において太陽光と同様の傾向を持つ集光形人工太陽照明灯を用いた。
参考文献

1） 李明香、尾崎明仁：熱・水分・空気複合移動を考慮した建築
全体の温湿度環境解析（その 1）対流・放射熱伝達と日射受熱の影響、空気調和・衛生工学会近畿支部学術研究発表会論文集、 p153-156，2011 年
2） Ozaki A., Kagawa H.: Simulation Software to Describe the
Hygrothermal Environment of Whole Buildings Based on detailed
Physical Models ， Proc.of the 7th International Conference ofSystem Simulation in Buildings，P03 (24 Pages)，2006
3） 尾崎明仁，渡辺俊行，他：水分ポテンシャルによる湿気移動解析－湿流の駆動力，日本建築学会計画系論文集，第 488 号，pp.17-24，1996

20.4
0.6
0.4
0.2
0.0

0

2

4

6

8

10h

Fig.12 Indoor temperature and humidity (Case1~3)
Case1
Case2
Case4
Case5
0.6
0.3
0.0

-0.3
-0.6

1Cycle3Cycle2CycleFig.13 Amount of moisture absorption and desorption
on the entire floor (Case1~3)

Desorption Absorption

Temperature
[℃]

20.8

Amount of moisutureabsorption and desorption[g/h]Absolute humidity[g/kg']

21.2

Plasterboard

Humidity controlling
Material
Case1(Wide range)
Case2(Narrow range)

Case4(Wide range)
Case5(Narrow range)

Temperature
[℃]

21.6
21.2
20.8
20.4
0.6
0.4
0.2
0.0

0

2

4

6

8

10h

Fig.14 Indoor temperature and humidity (Case1,2,4,5)
Case1

Case2

Case4

Case5

0.6
0.3
0.0

-0.3
-0.6

1Cycle3Cycle2CycleFig.15 Amount of moisture absorption and desorption
on the entire floor (Case1,2,4,5)Desorption Absorption

1)

21.6

Absolute humidity[g/kg']

注釈

Case2(Narrow range)

Case1(Wide range)
Case3(Entire range)

Amount of moisutureabsorption and desorption[g/h]ない。床全面での吸放湿により、空間絶対湿度においても、広範囲照射と全面照射に差は見られず、部分照射がわ
ずかに大きい。これより、照射範囲の違いによる空間温湿度の差は、各分割面の日射強度と、吸放湿現象が生じる面積に影響を受けると考えられる。
図 14 に Case1、2、4、5 の空間温度と絶対湿度増減、図15 に床全面での吸放湿量を示す。空間温度は、調湿建材と石膏ボードで同様の傾向となった。一方、調湿建材に対して石膏ボードでは、空間絶対湿度増減と吸放湿量が小さい。また、広範囲照射と部分照射の放湿量差は、調湿建材では約 0.08[g/h]あるのに対し、石膏ボードでは約0.02[g/h]と小さい。これより、水分容量の大きい建材を使用している条件において、照射範囲の違いによる建材の吸放湿量への影響が大きくなると考えられる。
4．まとめ
本研究では、日射装置を用いた模型箱実験および数値解析により、同一日射量における照射範囲の違いが建材の吸放湿現象および空間温湿度に及ぼす影響を検討した。
得られた結果を以下に示す。
1） 模型箱実験により、広範囲照射に対し部分照射では、部分的な表面温度の上昇が大きく、絶対湿度の増減が大きくなることを明らかにした。
2） 数値解析により、照射範囲の違いにより建材の吸
放湿量および絶対湿度増減に差は生じるが、差の大きさは各分割面の日射強度と吸放湿が生じる面積の大きさに影響を受けることを明らかにした。
3） 数値解析により、水分容量の大きい建材を使用している条件において、照射範囲の違いによる建材の吸放湿量への影響が大きくなることを明らかにした。

空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-51

日射遮蔽のためのガラスコーティングの透過率および放射率の違いが取得・損失熱量に及ぼす影響と室内放射環境の解析
Effects of Different Transmittance and Emissivity of Glass Coatings for Solar Radiation
Shielding on Heat Gain and Loss and Analysis of Indoor Radiation Environment○按田 悠（立命館大学）

李 明香（立命館大学）

尾崎 明仁（九州大学）

有馬 雄佑（九州大学）

Yuu ANDA*1 Myonghyang LEE*1 Akihito OZAKI*2 Yusuke ARIMA*2*1 Ritsumeikan University *2 Kyusyu University
Glass coatings can change longwave emissivity and solar transmittance. First, the surface temperature and heat content of
the glass in winter are measured by experiment. Then, through simulation, convective heat, radiative heat, heat loss, and heatgain of the glass coating with different longwave emissivity and solar transmittance are calculated. Finally, the effect ofdifferences in emissivity of the window on the mean radiative temperature in the space is calculated.
はじめに
窓ガラスからの日射受熱および熱損失は、その他の建築外皮に比べて大きく、建築環境においての課題の一つである。複層や Low-e ガラスへの改修も行われているが、より容易な方法としてガラスにコーティングする方法が挙げられる。ガラス表面をコーティングすることで、日射の透過率および放射率を変更することができる。しかし、様々な透過率や放射率が存在する中、その組み合わせやガラスの内側、外側にコーティングした際の放射および対流による損失・取得熱量は詳細に検討されておらず文 1)、
その結果、室内熱環境にも影響を及ぼすと考えられる。
そこで本研究では、まず、放射率の影響を検討するために、仕様の異なるガラス内表面を想定し、日射のない冬期を想定して実験を実施する。ここでは、室内から外気に熱が損失する過程を再現し、ガラス表面の温度を測定することを目的とする。次に、ガラスの一次元熱シミュレーシ
ョンにより、コーティングの透過率と放射率、内外塗布面の違いによる熱損失量と取得量を算出し、夏期・冬期におけるコーティングの効果を確認する。さらに、冬期において放射率の違いが窓表面温度および空間の平均放射温度に及ぼす影響について検討する。
1. 試験体による熱貫流実験
1.1 実験概要
実験は、屋外相当空間（以下、屋外）と屋内相当空間（以下、屋内）を有している環境試験室において実施した。本
試験室は屋外と屋内環境を仮想的に再現することができる。屋内にはアクリル樹脂で作成した熱箱（寸法：1,200mm×1,200mm×1,200mm）、屋外には断熱材（スタイ
ロフォーム）で囲まれた空気層を設置した（図 1）。熱箱

Outdoor Equivalent Space
Fan
Chamber
Air layer
Heat insulating
material

Indoor Equivalent SpaceBox to pass heat

Glass
120cm

60cm

120cm

Fig. 1 Overview of box model experiment
15cm

Fan
Chamber

10cm
Glass 87cm

60cm

5cm

0 2.5 55.6 8.1

65

Heat insulating material[cm]

Measurements◼ ：Surface Temperature ◆：Surface temperature・Heat flow ▲：air temperature（1）cross section（2）ground plan
Fig. 2 Measurement points

内部表面には黒色の紙を密に貼り付けており、ガラス面
が熱箱表面の放熱を十分に受けるように計画した。断熱材には放射熱を抑制するためにアルミテープを貼り付けた。空気層の上部にファンを設置し、空気層下部から屋外の空気を取り込み窓から貫流する熱を回収する。ファン空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-51

Table 1 Experimental conditions
Outside space
Inside space
Case
Temp. [℃]
Temp. [℃]
1
25
2
15
3
25
5
4
15
5
25
6
15
Coating

Temperature [℃]30

Aluminum
Air layer

25

Glass type
Normal glass
Glass withaluminum foil
Coating glass

None
Glass

M odel box

20
15
10
5
0
Outside

0.0

2.5
5.0
5.6
8.1
Mesurement point [cm]65.6

InsideFig. 3 Temperature of each measurement point

Through-flow heat amount[W]は上部に 5 個設置し、それぞれのファンに接続されたボ
ルトスライダーによる調節によりすべてのファンの風速が可能な限り等しく、かつ、最小の風速である 0.35m/s 程度となるように設定した。測定点を図 2 に示す。風速計、熱流計、おんどとり、熱電対により、空気層内の風速、空気層の断熱材から屋外側への熱流密度、屋外側と熱箱内の空気温度、熱箱内部の各表面およびガラス表面温度、ガラス下部と上部の空気層の温度を 1 分間隔で測定した。
また、空気層の上下部の温度差と気流速からガラスの熱流を算出した。風速、熱流密度、温度は、室内の温度が切り替わる直前までの10分間の値を平均したものを計算に利用した。
1.2 実験ケース
表 1 に実験ケースを示す。熱箱の屋外側下部に幅720mm×高 600mm×厚 6mm の試験体を設置した。試験体は普通ガラス、アルミ箔貼付普通ガラス（以下、アルミガ
ラス）、コーティングガラスの 3 種類とした。アルミガラ
スのアルミ箔とコーティングガラスのコーティングは屋
内側の表面とした。屋外側の温度は 5℃とし、屋内側の温度は 25℃と 15℃とし、実験環境に 20℃と 10℃の温度差をつけた。屋内側の温度を 7 時間経過ごとに 25℃から15℃へと温度を切り替え、これを 1 セットとして各実験
ケースにつき 3 セットの測定を連続して行った。
1.3 実験結果
図 3 に屋内外の温度差を 20℃とした際の各点における平均温度を示す。表面温度は内外ともに、アルミガラスが最も低く、普通ガラス、コーティングガラスの順に高くなる。ガラスの放射率に応じて熱箱からの放射熱伝達量に差が生じることから、ガラス表面の温度および室内の放射環境に影響を及ぼすことが推察される。
図 4 に屋内外温度差を 20℃とした際のガラスの貫流熱量を示す。熱貫流量はコーティングガラスが最も多く、アルミガラスが低くなった。アルミ泊の放射率注１）は低く、
熱箱内部表面からガラス面への放射の影響が減少し、ガラスの温度上昇が抑制されたことことで熱貫流量は低くなったと考えられる。一方、コーティングガラスは普通ガ
ラスよりも表面温度が高くなっていることから、普通ガラスの放射率注２）よりも高いことがわかる。
2. 夏期・冬期におけるガラスの透過率・放射率の検証
2.1 シミュレーション概要
一次元壁体シミュレーションソフト Hygrabe 文 2)を用いて、夏期（6 月～9 月）および冬期（12 月～3 月）の取得熱・損失熱を計算した。Hygrabe は外界気象データ、室内温度、壁体構成を入力条件として、壁体内表面の温度、壁体の熱取得および熱損失を計算することが可能である。ガラスを透過する熱量も計算しており、透過率の違いによる直達および拡散日射の透過成分についても検討した。

8
7
6
5
4
3
2
1
0

First time

Second timeThird time

Average

Coating

Aluminum

None

Fig. 4 Thermal flow rate of glass（20℃ difference）
Table 2 Calculation conditions
Emissivity

Transmittance

0.1
0.5
0.9
0.1
0.1

-

None

0.5

InsideorOutside0.3
0.7

Windowtype

SeasonSingleOr double

SummerOr
Winter

2.2 計算条件
室内温度は、夏期は 27℃、冬期は 20℃とした。外気条件については、拡張アメダス気象データ標準年を用いており、計算対象地域は福岡とした。計算間隔は 10 分とした。出力は、窓からの直達日射の透過成分、拡散日射の透過成分および対流成分、放射成分、表面温度とした。室内側への取得量を正の値、損失量を負の値として取り扱う。
表 2 に計算条件を示す。表 2 に示す放射率と透過率はコーティング部分の物性値となる。単板ガラスと複層ガラ
スはそれぞれ、コーティングなし、室内側あるいは屋外側にコーティングがあることを想定した。透過日射熱量、対流熱量、放射熱量の増減に着目し透過率・放射率の組み合わせによる室内側への影響を解析する。

空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-51
Radiation

Outside0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
0.1-0.3
0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
none

Transmission (direct)*Emissivity-Transmittance
0.1-0.3 *

150

200

-200

-100

[kWh/m2·Period]（1）Window type：Single

Transmission (direct)*Emissivity-TransmittanceOutsideHeat loss

0

50

100

Heat gain

300[kWh/m2·Period]

150

200

-200

-100

[kWh/m2·Period]0

Convection

100

Radiation

200

300

[kWh/m2·Period]

Heat gain

Heat loss（2）Window type：Double
Fig.5 Heat loss and heat gain（Summer）（2）Window type：Double
Fig.6 Heat loss and heat gain（Winter）
0.5

0.9

12:00

6:00

40
35
30
25
20
15
10
5

0:00

Surface temperature [℃]

0.1

2.3 数値シミュレーションの結果（1）夏期における結果
図 6 に夏期の解析結果を示す。コーティングなしに比べて内外にコーティングしたガラスの取得熱量および損
失熱量は小さくなっている。ガラスの種類に関わらず、内側コーティングの透過率を 0.7、0.5、0.3 と小さくすると
直達および拡散日射の取得熱量が減少している。放射率を 0.9、0.5、0.3 と小さくすると対流による損失熱量は微増、放射による熱損失量は増加している。室内側への取得
熱量は放射率が高くなると放射成分が増えていることがわかる。これは、内側コーティングが日射を吸熱すること
で、窓の表面温度が高くなり、その熱が低放射率の場合は放熱できず、高放射率の場合は効率よく放熱できている
ことがわかる。一方、外側コーティングすると内側コーティングよりも放射による損失熱量の割合が増加しており、対流による熱損失は放射率が高くなるほど増加している。
室内への取得熱量も放射率が低いほど対流・放射ともに増えている。これは、受熱した日射をガラス外側のコーテ
ィングが吸収し、放射率が低いと熱を放散できないことからガラスを伝導して室内側に熱が供給されることになる。外側を高放射コーティングとすることで吸熱された日射が放熱され、室内の取得熱が減少したと考えられる。
（2）冬期における結果
図 7 に冬期の解析結果を示す。コーティングすることTransmission (diffusion)

0.1-0.3 *0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
0.1-0.3
0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
none

2/24

2/25

0:00

-50

200

（1）Window type：Single
Radiation

0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
0.1-0.3
0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
none

-100

100
Heat gain

18:00

Convection

InsideInsideOutside*Emissivity-Transmittance
0.1-0.3 *Transmission (diffusion)

Radiation

12:00

Transmission (direct)

0

Heat loss

6:00

100

0:00

50
Heat gain

18:00

0

Heat loss

12:00

-50

Convection

0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
0.1-0.3
0.1-0.7
0.9-0.5
0.5-0.5
0.1-0.5
none

6:00

-100

Transmission (diffusion)

0:00

Convection

InsideOutsideInsideTransmission (diffusion)

18:00

Transmission (direct)*Emissivity-Transmittance
0.1-0.3 *2/26

Fig.7 Window surface temp, transmittance 0.5, Single glass

で透過日射量が減少している。損失熱量もコーティング
により減少しているが、最も損失熱量が低減したケース
は室内側の放射率 0.1、透過率 0.3 の組み合わせとなった。
取得熱量の大半は日射透過によるものであるが、一部、対流と放射により熱を取得しているケースもある。特に高放射率となる 0.9 のコーティングを室内側に設置した際には放射による取得熱の割合が多くなっており、これは、表面温度が上昇し、その熱が室内側に放熱したことによるものと考えられる。
図 8 に放射率の違いによる冬期の内側コーティングにおけるガラス内外表面温度を示す。放射率が低くなると日較差が大きくなり、夜間の日射の無い時に表面温度の低下がみられる。放射率を 0.9 と高くすることで、夜間においてガラスの内表面温度が高く保たれる。

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

Frequency[Time]

A-51

Fig.8 Calculation model

Fig.9 Calculation point formean radiative temperature
Window
type

Coating
Side

0.1
0.9

0.5

SingleInside3. ガラスの放射率の違いによる室内放射環境の解析
3.1 シミュレーション概要
建築の熱環境・熱負荷解析ソフトは THERB for HAM（以下、THERB）文３)を用いた。図 8，9 に計算モデルおよび平均放射温度の測定点を示す。2m×2m×2m の立方体を想定し、各内表面温度と、高さ 1m 地点において窓から 0.25 m、0.5 m、1.0 m、1.5m の点における形態係数から
平均放射温度を計算した。
3.2 計算概要および計算条件
表 3 に計算条件を示す。計算期間は冬期の 1/20-1/24 の4 日間とし、放射率が 0.1 と 0.9 の時の空間の平均放射温度を検討した。透過率は 0.5、窓は単層ガラス、コーティ
ングは内側とした。
3.3 数値シミュレーション結果
図 10 に、夜間（18 時～6 時）のガラス表面温度の分布を示す。また、図 11 に日射の影響を受けにくいと考えられる 6 時の平均放射温度を示す。ガラス表面は放射率が高い方が低いほうより高温になる。また、ガラス近傍の平均放射温度も同様に放射率の高い Case II において温度が高くなった。測定距離 1.0m から 1.5m の地点で平均放射温度の関係が逆転しているのは、放射率の低い方が壁の表面温度が高く、その影響をガラス表面温度よりも強く受けるからである。
4. まとめ本研究では、放射率と透過率の仕様の異なるガラスコーティングを想定し、模型実験および数値シミュレーシ
ョンにより損失・取得熱量の検討および室内放射環境に及ぼす影響について検討した。得られた知見を以下に列記する。
1） 今回、実験で使用したコーティングの放射率は普通
ガラスのものより高いことが分かった。
2） 室内側のガラス表面にコーティングした場合、放射率が低いほど熱損失は抑制され断熱性能は向上する。
3） 一方、室内側に放射率の高いコーティングをした場
合には、特に冬期において日射のない夜間のガラス

Fig.10 Frequency of window surface temperature

18.5
Mean radiative temp. [℃]

Case I
Case IITransmittanceCaseⅡ

5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11 11.5 12 12.5
Temperature [℃]

Table 3 Calculation conditions
Emissivity

CaseⅠ

9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

CaseI

CaseII25

50
100
Distance from window [cm]

18.0
17.5

17.0
16.5
16.0
15.5

15.0
150

Fig.11 mean radiative temperature

表面温度を高く維持できる。
4） 外気側のガラス表面にコーティングした場合、受熱した日射をガラス外側のコーティングが吸収し、その放射率に応じて放熱する。放射率が低くなると放熱されない熱が伝導により室内側の取得熱となった。
5） THERB を用いた数値シミュレーションでは、冬期において放射率が高いほどガラス表面温度およびガラ
ス近傍における平均放射温度が高くなることを明らかにした。
本研究では、窓表面温度の低下によるコールドドラフ
トや結露の発生を考慮しておらず、コーティングの有無
による実際の居住快適性への影響についての評価をしていない。したがって、今後は、コーティングによるコールドドラフトや結露の発生条件の検討、およびそれに伴う居住快適性の評価を行う必要がある。
注釈
注1) アルミ箔の放射率；0.02 文 4）、ガラスの放射率：0.9 文 4）
参考文献
文1) 弓野 沙織、持田 灯、大風 翼、吉田 伸治:熱線再帰性反射
フィルムのヒートアイランド対策効果の定量化 （第 1 報）
3 次元放射収支測定による熱線再帰性反射フィルム前面の温熱環境評価空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集
文2) 長谷川 惣一、尾崎明仁、香川治美：建築外被の伝熱解析ツール「Hygrabe」、日本建築学会学術講演梗概集 環境工学 II
選抜梗概、pp.385388、2006
文3) 尾崎明仁:熱・水分・空気連成を考慮した建築の温湿度・熱負荷計算,Technical Papers of Annual Meeting of IBPSA-Japan
pp19-26,2005
文4) 田中俊六、他：最新建築環境工学、改定 4 版、井上書院、
p.190

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-52

放射冷却パネルに付与する表面防湿層の効果に関する検討
Effects of surface moisture barrier layer added to radiant cooling panel
非会員

○折戸

日向子（大阪市立大学）
正会員

Hinako ORITO*1

鍋島

正会員

西岡

真稔（大阪公立大学）

美奈子（大阪公立大学）

Masatoshi NISHIOKA*2*1 Osaka City University

Minako NABESHIMA*2*2 Osaka Metropolitan University

We devised a radiation cooling panel with a moisture barrier layer using a resin film in front of the cooling surface, andinvestigated the effect of suppressing dew condensation on the cooling surface. It was confirmed that installation of amoisture barrier layer increases radiant heat transfer by suppressing surface condensation and convective heat transfer undercertain conditions, and it was found that it contributes to radiative cooling. In addition, an experiment was conducted todetermine the infrared transmittance using a thermal method, and the film used in the experiment was estimated to have an
infrared transmittance of about 0.7.
1．はじめに
1.1．研究背景・目的
ルームエアコンのような空気式冷房は空気を冷やすことにより人体を冷却するので，冷房時に冷空気を逃がさないために気密な空間を作る必要がある．一方，放射冷房
は，熱放射を介して人体から直接熱を奪うので，空間を気密にする必要性が小さく，半屋外または屋外での冷房に向くと考えられた．但し，冷却面の温度が周辺空気の露点
温度以下になると凝縮潜熱が発生し，放射冷却能力を低下させ，これは屋外において特に顕著の恐れがある．そこ
で赤外線透過樹脂フィルムを用いて防湿層を設けた放射冷却パネルを考案し，冷却面の結露抑制効果について検討する．また，樹脂フィルムの透過率把握のために熱的手法による透過率の簡易測定を行なった結果を示す．
1.2．放射冷却パネル概要
本研究では冷却面の前面に赤外線透過樹脂フィルムを用いて防湿層を作成することで冷却面の表面結露を防ぐ
防湿層付き放射冷却パネルを考案する．冷却面と樹脂フ
ィルム間は密閉中空層であり，層内の空気量はわずかとなるため冷却面の表面で結露が発生しても微量となると想定される．
1.3．透過率について
プランクの法則による黒体単色放射強度の長波放射ス
ペクトルから放射冷却パネルで対象となる波長を算定する。今回は冷却を対象としているためおおよそ 293K～
303K でのピーク波長である 8~10μm を本研究での対象波
長とし，その波長での透過率を算出する．また，対象波長で透過率が高いと考えられるポリエチレンフィルムでもその透過率は 80%ほど 1)2)となっており，透過率が 100％にはならない．よって，フィルムの透過率を把握することが放射冷却パネルの研究において重要である．
2．放射冷却パネルモデル
2.1．放射冷却パネルの作成
本研究では，冷却に関わる熱交換面を冷却面・樹脂フ
ィルム・対象物(人体)の 3 面であるとし，その 3 面での一次元の熱移動を表した放射伝熱モデルを作成する．さらに，作成したモデル上での防湿効果の検討を行う．樹脂フィルムの透過率が 100%であればすべての放射が樹脂フ
ィルムを透過することが出来るが透過率が 100％でないため冷却面と樹脂フィルム，樹脂フィルムと対象物間で放射のやりとりが起る．また，モデル上では放射熱伝達の他に対流熱伝達が起っている．よって，すべての熱移動をもとに作成した放射冷却パネルのモデルは Fig 1 である．
ここで，樹脂フィルム表面の温度が露点温度以下となれば新たに樹脂フィルムで結露が発生する問題が生じ，防湿効果の検討を行う際には樹脂フィルムの表面温度が必要となる． そこで，作成したモデルから樹脂フィルムでの熱収支式を立て，その表面温度を算出する．

Fig 1. Radiant cooling panel model空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-52
モデルから得られる樹脂フィルムでの熱収支式は式(1)のようになった．
𝜖 1 − 𝜏 𝜎𝑇 + 1 − 𝜏 𝜖 𝜎𝑇 + ℎ 𝑇 − 𝑇
1−
𝑇 − 𝑇 − 2 1 − 𝜏 𝜎𝑇 + 𝑙𝐸 = 0
𝑅(1)

また，透過率を変化させることによる放射冷却パネルの冷却面温度と樹脂フィルム表面温度の関係は Fig 2 である．ここでモデル上では樹脂フィルム表面で結露が発生しておらず𝑙𝐸 = 0とし，その他の条件は Table 1 として算出を行った．Fig 2 より同じ冷却面温度であれば透過率が下がるとフィルム表面温度が下がることがわかった．また，放射冷却パネルの温度が低い場合では，透過率のフィ
ルム表面温度に与える影響が小さいことも分かった．
2.2．防湿効果の検討作成した放射冷却パネルモデル上での防湿効果の検討を行う．はじめに，放射冷却パネルの冷却量𝑄は放射熱伝
達𝑅，対流熱伝達𝐶，凝縮潜熱𝑙𝐸の和と等しくその関係は式(2)である．
(2)
𝑄 = 𝑅 + 𝐶 + 𝑙𝐸
さらに，Fig 1 から𝑅，𝐶はそれぞれ𝑅 = 𝐸 − 𝐸 − 𝜖 𝜏 𝐸 ，
𝐶 = 𝐶 であり，式(2)の関係を図で簡易的に表すと Fig 3となる． また，𝑙𝐸と𝐶の算出は表面温度とその飽和水蒸気圧を用いた式(3)(4)で行うこととする．
(3)
𝑙𝐸 = 𝑙𝛼 𝑓 − 𝑓 (𝑇)(4)
𝐶 = ℎ (𝑇 − 𝑇)
よって，防湿層を設置することにより放射冷却パネルの表面温度が上がり，結露の発生が抑えられることで𝐶，𝑙𝐸を減らすことができるので結果としてパネルの冷却能力の多くが𝑅として使われる．ここで，例として気温 32℃・
湿度 60%・放射パネル温度 10℃・冷却量 1000W/m の条
件で𝑅を算出すると Table 2 のようになる．今回の条件では樹脂フィルムの表面温度が 22.15℃であり露点温度以下であったため樹脂フィルムでも結露が発生していた．
Table 2 より樹脂フィルムで防湿層を用いることで，𝐶はおよそ半分，𝑙𝐸は 1/9 にまで減らすことができ，防湿層ありでの𝑅を増加させる結果となった．よって，気温32℃湿度 60％の条件では𝑄のうち𝑅が占める割合が防湿層なしでは 60%ほどであったのに対し防湿層を設けることで 90％まで上昇することが確認できた．
3．透過率測定実験
3.1．実験概要
放射温度計，加熱冷却プレートを用いて市販のフィル
ムの透過率を測定する実験を行う．実験では厚さ 0.02mm，透明のポリエチレンフィルムを採用した．Fig 4 のように実験装置を組み立て放射温度計がフィルムを介してプレート表面温度を測定し，その測定値から透過率を算出す
る．今回使用した放射温度計の視野角が 22°であったので視野角内にプレートの表面がおさまるように放射温度計はプレート表面から高さ 150mm の位置とし，フィルムは放射温度計から近くに設置した．加熱冷却プレートの表面は放射率が不明であり，放射率を既知とするため，プレートの表面に放射率が 0.95 の黒体テープを使用した．
また，算出にあたって必要となる環境温度とプレート表
面温度は熱電対をテープで Fig 4 の丸の位置に固定し，直接測定した． さらに，実験は周辺環境を一定にするため
温度 20℃湿度 60%に設定した恒温恒湿槽内で行った．加熱冷却プレートの設定温度については実験の都合上プレート表面に結露が無いように温恒湿槽の設定から加熱側に＋10℃である 30℃とした．測定はフィルムなしの場合とフィルムを 1，2，3 枚とした場合を続けておこなうこととする．

Fig 3. Cooling amount
Table 2 Calculation result[W/m2]
𝑄
𝐶
𝑙𝐸
1000
79
22
防湿層あり
1000
176
199
防湿層なし

Fig 2. Film Surface Temperature
Table 1 Calculation condition
𝑇
𝜖

32℃
0.92

ℎ𝑒
𝜖

8W/(m K)
1−𝜏

𝜖
R

0.92
0.16

Fig 4. Experimental device

𝑅
899
626

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ここで，実際に実験装置を組み立てた様子は Fig 5， フィ
ルムを介して測定を行っている様子はFig 6となる．
また，
加熱冷却プレートには排気口があり，排気がフィルムに当たることで測定結果に影響を及ぼす可能性が考えられるため排気が当たらないように Fig 7 のように一体押し出し中空板(プラダン)でしきりを作成し，フィルムは70mm の円形をくり抜いた 2 枚のアクリルパネル(Fig 8)で挟んで設置した．計測は恒温恒湿槽内の環境が一定になったことを恒温恒湿槽の表示と熱電対の測定値で確認した時点から 5 分間行う．フィルムの付け替えの際に扉を開閉することで恒温恒湿槽の環境が変化するので環境が設定した条件に戻ったことを確認することに注意した．
3.2．実験結果
放射温度計の測定結果は Fig 9 に示すとおりである．
Fig
9 よりフィルムなしに比べフィルムを介することで放射温度計の測定値が低下することが確認出来た．また，フィルムの枚数を増やし透過率を低下させることでさらに測定値は低下していくことが示された．熱電対で測定した
環境温度の結果は Fig 10 である．環境温度は扉の開閉の影響がある時刻を除けば実験を通して一定であった．
解析は赤枠で囲まれた 5 分間の平均を用いて行いその値
は Table 3 となった．
3.3．解析
実験結果から透過率の算定を行う．はじめにフィルムなしの場合の射温度計測定値𝑇 とプレート表面温度𝑇 の関係を式(5)に示す。
𝜎𝑇 = 𝜖 𝑇 + 1 − 𝜖 𝜖 𝑇

かったため𝜖 を黒体テープより 0.95，𝑇 を恒温恒湿槽設
定温度とし式(5)から算出された𝑇 で解析を行う．測定結果より算出するとその値は 29.81℃となった．さらに，本
実験では放射温度計はプレート表面からの放射に加えフィルムからの放射，恒温恒湿槽壁の反射を含んでおりその測定範囲は Fig 11 で表される通りである．よって，フィルムの枚数を𝑖とするとフィルムが𝑖枚のときの放射温度計の測定値𝑇 は式(6)となる．
(6)
𝜎𝑇 = 𝜏 𝜀 𝜎𝑇 + 1 − 𝜏 𝜎𝑇 + 𝜏 𝜀 𝜀 𝜎𝑇
さらに同じ透過率のフィルムを重ねるのでその透過率は1 枚の透過率のべき乗となる．よって，式(6)と透過率の関係を用いてフィルムが 1 枚のときの透過率𝜏 を未知数として 3 つの方法で算定する．
・方法① 𝑖 = 1の式を用いて𝑇 = 𝑇 として求める．
・方法② 𝑖 = 1,2の式を用いて𝑇 = 𝑇 ，𝜏 = 𝜏 ×
𝜏 として連立方程式を立てて求める．
・方法③ 𝑖 = 1,3の式を用いて𝑇 = 𝑇 ，𝜏 = 𝜏 ×
𝜏 × 𝜏 として連立方程式を立てて求める．

(5)

熱電対ではプレート表面温度を測定することが出来な

Fig 9. Radiation Thermometer Result

Fig 10. Thermocouple result
Fig 5. Experiment situation

Fig 6. Experiment situation

Table 3 result[℃]
フィルム枚数放射温度計測定値
環境温度

Fig 7. Experiment situation

Fig 8. Experiment situation

なし
29.1
20.5

１枚
28.0
20.4

Fig 11. Measurement range

２枚
27.2
20.3

３枚
26.4
20.3

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A-52
Table 4 Calculation result
透過率
算定方法①
算定方法②
算定方法③

0.85
0.64
0.70

フィルム表面温度(℃)
算定方法①
算定方法②
算定方法③

20.5
25.6
24.9

Fig 14. Relative humidity

Fig 12. Experiment situation

Fig 13. Experiment situation

以上の手順により算定された透過率とその時のフィルムの表面温度は Table 4 となる．Table 4 より方法①ではフィルム表面温度を環境温度としているが方法②③と比較す
るとフィルム表面温度は環境温度以上であることが予想されるので透過率は 0.85 よりやや低いと考えられる．また，方法②では 0.64，方法③では 0.70 となり 3 つの結果
から 0.7 前後であると推定された．Fig.2 で示したように
パネル温度が 10℃程度であれば透過率誤差が 0.1 に対してフィルム温度誤差は 0.08 K であるので，上述のような熱的手法で得られる精度であっても十分有用であると思われる．ここでは，算定方法②③の平均である 0.67 を実験で得られた透過率とした．
4．小型放射冷却パネル
実験で使用した加熱冷却プレートとポリエチレンフィ
ルムを用いて Fig 12 のような小型の放射冷却パネルを作成する．フィルムは Fig 13 のように加熱冷却プレートの天板サイズにくり抜いたプラダンに貼り付け設置することで防湿層を作成した．小型放射冷却パネルと通常の加熱冷却プレートをそれぞれ恒温恒湿槽内で10 分間放置しプレートの表面に結露が発生しているかの観察を行う．
Fig 14は気温30℃における湿度と露点温度の関係である．
実験結果よりフィルム表面温度は 22.07℃であり露点温
度が 10℃以上 22.07℃以下となる湿度にすることでフィルム表面に結露が発生せずフィルムがない場合にはプレートの表面に結露が発生する条件にすることが出来る．
よって，今回恒温恒湿槽は温度 30℃湿度 45%で設定した．
実際に10 分後の様子を観察するとフィルムなしではプレート表面で結露が発生していたが、小型放射冷却パネル
ではフィルム表面とフィルムを外したプレート表面ともに結露が発生していないことが目視で確認でき，小型放射冷却パネルでは防湿層により結露の発生が防がれた．

5．まとめ
本研究で得られた成果として次の項目が挙げられる．
1) 放射冷却パネルに表面防湿層を設けた場合の有効性について基礎的な検討を行った。防湿層の設置により気温 32℃・湿度 60%の条件では表面結露と対流熱伝達の抑制により放射熱伝達が 625 W/m ( 防湿層なし) から
900W/m (防湿層あり)に増えることを確認し、放射冷却に寄与することがわかった。
2) 防湿層に用いるフィルムについて、熱的方法により赤外線透過率を求め、実験に使用したフィルムは 0.7 程度であることが推定された．
3) 作成した小型放射冷却パネルでは結露が発生せず防湿効果がみられた．
付録（記号表）𝑇 ：冷却面表面温度[℃]
𝑇 ：フィルム表面温度[℃]
𝑇 ：対象物表面（環境）温度[℃]
𝜖 ：冷却面放射率[-]𝜖 ′：冷却面反射率[-]
𝜖 ：対象物面放射率[-]𝜏 ：フィルム透過率[-]ℎ ：対流熱伝達率[W/m K]
𝑅 ：中空層熱抵抗（対流成分）[m K/W]
𝑙𝐸：凝縮潜熱[W/m ]𝜎：ステファン・ボルツマン定数[-]𝑓 ：環境中の水蒸気圧[Pa]𝑓 (𝑇)：各表面での飽和水蒸気圧[Pa]𝑇：表面温度[℃]𝑙：蒸発潜熱[kJ/kg]
𝛼 ：湿気伝達率[kg/m hPa]
1. 参 考 文 献1） 高橋和彦：酢酸ビニル被覆下の温度，農業気象 24 巻 4 号，

1969 年，pp.193–197
2） 稲田勝美：農業用透明プラスチックフィルムの分光透過性，

生物環境調節 8 巻 2 号，1971 年，pp.111–118
3） 鉾井修一，池田哲朗，新田勝涌：エース 建築環境工学 I1－

熱・湿気・換気－，株式会社朝倉書，2002 年， pp.98-100

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A-53

断熱ボードの製造に関する CO₂排出量の算出
および工法の異なる木造戸建住戸の LCCO₂の比較
Calculation of CO2 emissions related to the insulation board manufacturing and comparisonof LCCO2 of wooden detached houses with different construction methods○新 城 有 布 菜（立命館大学）
土 井
Yuna SHINJO*1*1

近 本

智 行（立命館大学）

脩 史（大阪公立大学）

Tomoyuki CHIKAMOTO *1

Ritsumeikan University*2

Shushi DOI *2

Osaka Metropolitan University

This study focuses on thermal insulation and aims to reduce the LCCO2 of buildings by improving the thermal insulation
performance of buildings, thereby reducing energy consumption during operation. The insulation method is panel
construction and exterior insulation using polyisocyanurate foam thermal insulation board. LCCO 2 of the building was
calculated for four categories: (1) insulation board manufacturing, (2) insulation panel manufacturing, (3) simulation ofsmall-scale models, and (4) subdivision into 3 construction methods. LCCO2 was reduced the most when insulation panels
were used only for walls, and LCCO2 increased when materials were difficult to reuse after building demolition.
はじめに建築物の LCCO2 は、建材調達から廃棄時に起因する CO2
排出量の合計であり、建物の運用時に発生するオペレー
ショナルカーボンと、資材製造・輸送・建設・改修・廃棄時に発生するエンボディドカーボンの2 つに大別される。
オペレーショナルカーボンは、ZEH や ZEB が普及し省エ
ネルギー化が進んでいるため、使用エネルギーのシミュ
レーション方法や基準が確立されている。一方で、エンボ
ディドカーボンは、建物の多種多様なライフサイクルを把握する必要があるが、試算方法の確立や削減方法の検討が不十分である。現在、国内では総合的に LCCO2 を実質ゼロにする建築物「ゼロカーボンビル」の評価手法の整備
段階 1)であり、黎明期にあると言える。
建築物の CO2 排出量の算出には、日本建築学会が公表している「建築物の LCA 指針」2)における原単位データベー
スが多く用いられる。建築物の LCA 指針は、2005 年の産業連関表を用いて整備された環境負荷原単位データベースであり 3)、エンボディドカーボンのうち、主要な建築材
料の CO2 排出量の算定に用いられる 4)。しかし、建築資材の物的な消費に着目し、建築資材や施工・解体に伴う建築行為など、実際に建築することを想定した詳細な項目から算定する方法は確立されていない。また、同じ建物構造
で異なる工法を用いた場合、エンボディドカーボンが変化するため、LCCO2 を低減できる可能性がある。本研究では、 異なる断熱工法の小規模な住宅モデル（以下、対象モデルとする）の LCCO2 を算出し、比較することで、最もCO2 排出量の削減効果のある工法を明らかにする。また、断熱材に着目して建物の断熱性能を高めることで冷暖房にかかるエネルギー消費量を削減し、建築物の LCCO2 の低減をねらいとする。
１. 分析方法
断熱方法は建築用高性能難燃断熱ボード（ポリイソシ
アヌレートフォーム断熱ボード）を用いたパネルおよび外張り断熱とする。LCCO2 の算出は、断熱ボードのインベ
ントリ分析および対象モデルを用いたシミュレーションにて行い、①断熱ボード製造、②断熱パネル製造、③対象モデルのシミュレーション、④異なる工法に細分化、の 4
項目（Fig.1）に分けて算出した。
CO2 排出量の算出は、活動量に原単位を乗じて算出した。
活動量は、断熱ボードおよび断熱パネル製造工場にて現地調査を工場にて現地調査を行い、建築施工、解体、廃棄物処理については、建設会社に対象モデルの図面と作分

比
較
・
分
析

Fig.1 Research flow chart空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-53
Table 1 Details of the models analyzed
パターン
パターン A：
全てパネル

パターン B：
壁のみパネルパターン C：
パネルなし

断熱工法
断熱等級
（屋根/壁/床）
屋根パネル
5/大壁パネル
/床パネル
6

桁上断熱
/大壁パネル/床断熱

屋根断熱/外張り断熱
/基礎断熱

Ua 値
0.6
0.46

6

0.34

5

0.6

6

0.46

6

0.34

5

0.6

6

0.46

6

0.34

地域区分
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）
4（仙台）
6（名古屋）

1 In the analysis sections
Table 2 Insulation Table
board inventory※１原材料は断熱ボードの主原料であるイソシアネートを含む複数項
目を分類し、活動量として原料消費量、労働者による作業、輸送方法および輸送距離を設定した。※２副資材は面材であるアルミクラフト紙、
アルミ箔、炭酸カルシウム紙が該当し、これらの 3 項目は IDEA のデー
タベースに該当製品が存在しないため、原材料の構成から独自に排出原単位を算出した。※３断熱ボード製造工場の所在地が東北であることから 、電気エネルギー消費に関する CO2 排出量は、東北電力発表の「地球温暖化対策の推進に関する法律（温対法）」に基づき算出した2022 年度の CO2 排出係数を採用した 7)。

析項目業工程表の作成を依頼して算出した。建築資材と廃棄物の輸送に関しては、建設地を断熱ボード製造工場がある仙台市と断熱パネルの製造工場がある名古屋市の任意の地点に設定し、輸送距離、運搬方法を決定した。排出原単位は主に IDEA Ver3.25)を使用し、電力消費に関しては東北電力の排出係数、もしくは全国平均を採用した。
２. 対象モデルの詳細
LCCO2 のシミュレーションには、 田嶋ら（2013）の実験
棟 6)を参考に、居室のみを想定し簡略化した 3 坪（約 9.94㎡）の小規模なモデルを採用した。対象モデルは木造片流パターン
名称
A-0.6’
A-0.6
A-0.46’
A-0.46
A-0.34’
A-0.34B-0.6’
B-0.6
B-0.46’B-0.46B-0.34’B-0.34C-0.6’
C-0.6
C-0.46’
C-0.46
C-0.34’C-0.34

屋根
66
66
80
80
200
200
50
50
85
85
100
100

断熱材厚み［mm］
壁
床
40
55
40
55
70
55
70
55
100
80
100
80
55
40
45
55
40
45
75
66
45
75
66
45
166
100
80
166
100
80
30
30
40
40
70
70
-

桁上

基礎
20
20
40
40
40
40

Table 3 Insulation panel inventory analysis sections

れ屋根の平屋であり、家族構成や生活行為など個別性の高い条件設定は行わないものとする。断熱等級は、等級 5もしくは等級 6 とする。建設地は、省エネ基準地域区分の 4、6 地域をそれぞれ仙台市、名古屋市の任意の地点に設定し、材料の輸送距離や建物運用時の電力消費計算を行った。断熱工法は、壁・床・屋根にパネル工法を用いたパターン A、 屋根に桁上断熱、壁にパネル工法、床に床断熱を用いたパターン B、屋根を屋根断熱、壁に外張り断
熱、床に基礎断熱を用いたパターン C の３ターンの断熱工法 、3 つの Ua 値、2 つの地域区分をもとに決定した 18
通りとする。Table1 に各パターンの 18 通りのモデルの詳細と断熱材厚みを示す。
３. 断熱ボードおよび断熱パネルの製造工程
3.1 断熱ボード・断熱パネルのインベントリ分析
対象の断熱ボード製造ラインを①～⑬に、工場運営に関する項目を⑭に分類し、Table 2 に示す。また、対象の断熱パネルの製造工程を①～⑤に分類し、Table 3 に示す。断熱パネルの製造は、建物形状やパネルタイプによってパネル形状および断熱材の厚みが異なり、単位面積あたりの CO2 排出量の算定が困難であるため、排出原単位を算定せず、試算モデルで使用する断熱パネルを想定し、必要な部材量や作業項目を決定した。
3.2 断熱ボードのインベントリ分析の結果と考察
断熱ボード製造工場における１年間の断熱ボード製造に伴う CO2 排出量とその割合を Table 4 に示す。また、

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-53
Table 4 Details of CO2 emissions from insulation boards

可能である。
４. 対象モデルの LCCO2 の算定方法[MJ/㎡・年]

Table 5 Inventory analysis results for Insulation Boards
Table 6 LCCO2 calculation section of the models

Fig.2 Annual operational energy consumption (4area)[MJ/㎡・年]

Table 6 LCCO2 calculation section of the models

Fig.3 Annual operational energy consumption (6area)

Table 5 より、 断熱ボード 1 ㎏の製造に伴う CO2 排出量（排出原単位）は 4.84kg-CO2 である。断熱ボード生産工場の現状としては、断熱ボード製造ラインは、機械の立ち上げや調整に時間を要することから、1 日当たり 1～3 種類のみを生産している。1 日当たりの生産量が増加すると、作業効率およびエネルギー効率の向上が見込まれ、断熱ボードの排出原単位を低減すると考えられる。また、歩留まり率の向上および、破材や欠陥品のリサイクル資源化をすることで、廃棄物処理にかかる CO2 排出量の削減が対象モデル図面を作成し、施工、解体に必要な建築資材、作業内容をシミュレーションし対象モデルの LCCO2 を算出した。 CO2 排出量の試算項目の詳細を表 6 に示す。
対象モデルの LCCO2 は、(1)断熱ボード・断熱パネルの製造および使用段階、(2)(1)以外の建築材料、設備の使用段
階、(3)建築材料輸送段階、(4)建築施工・解体工事段階、(5)建築運用段階、(6)廃棄物処理段階の６つに分類した。
建物運用時は、建築物のエネルギー性能の計算に広く活用され、建築物省エネ法に準拠したエネルギー消費性能算定プログラム 8)を使用して算出した。Fig.2、3 に建物
運用時の年間一次エネルギー消費量の計算結果を示す。
施工、解体作業にかかる人工数は、実際に作業を行った場合を想定して工程表を作成し計算した。廃棄物の分別、処理方法は、実際には地域によって差異があるが、本研究では気象条件の違いによる運用時のエネルギー消費以外の項目での地域差を考慮せず、同一基準として全パターン
を名古屋市で実施するもの想定して決定した。また、建築資材運送距離も同様に全パターンで同一基準とした。
５. 対象モデルに関する LCCO2 の比較結果と分析
地域区分別の LCCO2 の比較を Fig.4、5 に示す。Ua 値
0.6、0.46、0.34 のいずれの場合においてもパターン B が最も小さく、パターン C が最も大きい値である。これは、パターンＢの壁のみに断熱パネルを用いる断熱工法が、建物運用時の電力消費量および LCCO2 の削減に最も有効であると考えられる。
また、エンボディドカーボンに着目すると、パターン B
は建築材料の使用、施工、廃棄物処理が効率的で建物解体

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）［kg-CO2］［kg-CO2］［kg-CO2］A-53

断熱等級：6 Ua 値：0.34

断熱等級：6 Ua 値：0.46

断熱等級：5 Ua 値：0.6［kg-CO2］［kg-CO2］［kg-CO2］

Fig.4 Comparison of LCCO2 (4 area)

断熱等級：5 Ua 値：0.6

断熱等級：6 Ua 値：0.46

断熱等級：6 Ua 値：0.34

Fig.5 Comparison of LCCO2 (6 area)

後の廃棄物処理にかかる CO2 排出量は、パネルを用いないパターン C が大きい傾向がある。パターン C は躯体と断熱ボードを接着しているため、建物解体後に分離ができず、リサイクル資源として活用できないことが原因である。
６. 今後の課題
建物を長期的に使用する場合は、断熱性能の低下や建築材料の劣化など建物自体のポテンシャルの変化に伴い、建物の修繕、設備の更新の必要性が考えられるが、本研究では検討していない。今後の課題として、建物の修繕や改修を含めたライフサイクルの検討が必要である。また、
LCCO2 算出の項目や算出方法の確立するために、今後、異なる構造や土地条件で同様の試算を行う必要がある。
謝辞
本研究の実施にあたり、清水敦夫様（株式会社イノアックコーポレーション）に多大なご協力をいただきました。
記して謝意を表します。

原勇信;建物の LCA 指針に関する取組み,日本 LCA 学会誌
2023 年 19 巻 1 号 p. 9-164） 磯部孝行, 清家剛, 三井所清史, 小林謙介, 渡辺直哉,
山本正顕, 近田智也;カーボンニュートラルを指向した低層共同住宅の LCCO2 評価ツールの開発, 日本 LCA 学会誌,
2023, 19 巻, 1 号, p. 33-41
5） 国立研究開発法人産業技術総合研究所（n.d.）;Inventory Database for Environmental
Analysis（IDEA）, 国立研究開発法人産業技術総合研究所ホームページ,
https://riss.aist.go.jp/idealab/,（アクセス日
2023.9.30）
6） 田嶋 圭一, 小林 知広, 近本 智行, 酒向 真考; A-3 ウ
レタン遮熱工法の実建物を用いた通年実測と排熱・伝熱特性の定量的評価, 空気調和・衛生工学会大会近畿支部
発表会論文集, 2013, 2012 巻, セッション IDA-3, p. 912
7） 東北電力;2022 年度の CO2 排出実績（速報値）について
https://www.tohoku-epco.co.jp/enviro/picup/co.html

参考文献
1） 住宅・建築 SDGs 推進センター（IBECs）;ゼロカーボンビ（アクセス日 2023.9.30）
8） 国土交通省国土技術政策総合研究所, 国立研究開発法人

ル（LCCO2 ネットゼロ）推進会議

建築研究所, 一般社団法人日本サステナブル建築協会

https://www.ibec.or.jp/zero-carbon_building/,（アク（n.d.）;建築物のエネルギー消費性能計算プログラム

セス日 2023.12.3）（住宅版）ホームページ,

2） 日本建築学会;建物の LCA 指針 ～温暖化・資源消費・廃棄物対策のための評価ツール～ 改定版, 2013.2
3） 小林謙介, 磯部孝行, 鈴木好幸, 外岡豊, 村橋喜満, 木

https://house.app.lowenergy.jp（アクセス日
2023.9.30）

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-54

天井裏への空気循環と蓄熱を利用した全館空調システムの提案（第１報）サンルームのガラス面積による集熱効率および循環制御の検討
Proposal of The Central Air-Conditioning System Utilization of Air Circulationand Heat Storage in The Attic SpacePart 1, Study of Heat Collection Efficiency and Circulation Control for Glass Area of Sunroom○松本涼（立命館大学）
Ryo MATSUMOTO*1*1

李明香（立命館大学）

Myonghyang LEE*1

Ritsumeikan University

This study aims to install a sunroom on the balcony of an experimental house, collecting solar heat and storing it in theattic's thermal storage material. By releasing this heat during winter nights and circulating air throughout the entire house,
the study seeks to assess the mitigation effect on inter-room temperature differences and the energy performance of thesystem. Additionally, it aims to clarify the solar heat collection capability of the sunroom in actual wooden houses using
thermal environment and heat load analysis software, THERB for HAM.
はじめに
既往研究文１）では、居室に設置されたエアコンを使用
して、天井や壁に取り付けたファンにより空調空気を天
井裏や非空調室に循環させる全館空調システムを提案している。また、天井裏に設置された蓄熱材に自然エネル
ギーを蓄熱させることでエネルギー効率を向上させた。
結果として、夏期においては、夜間通風により熱負荷の削減および室間の温度差を低減できたが、冬期においては効率的に太陽熱を集熱することができなかった。
そこで本研究では、S 造住宅のベランダにサンルームを設置し集熱した太陽熱を天井裏の蓄熱材に蓄熱させる。
その熱を冬期の夜間に放熱させ住宅全体に空気を循環させることで、本システムにおける室間温度差の緩和効果
およびエネルギー性能についてと、実際の木造住宅でのサンルームの集熱力を、熱環境・熱負荷解析ソフト
THERB for HAM を用いて、明らかにすることを目的とする。
1． S 造住宅解析
1.1 対象 S 造住宅の概要
天井裏空間に ALC を敷設した S 造住宅を対象に解析を行う。UA 値は 0.57[W/m2･K]であり、熱貫流率はそれ
ぞれ、空調室の窓:1.9 [W/ m2・K]、外壁:0.28[W/ m2・K]、
屋根:0.18 [W/m2･K]とした。1 階、2 階の南側の居室にはルームエアコンが設置されている。サンルームのガラスはトリプルガラスを使用した。
1.2 サンルームのガラスの面積の検討
Fig.2 にサンルームのガラス注１）面積の解析ケースを示す。
本検討では、空気循環をせずサンルームの面積効果のみ

Fig.1 Floor plan
Table 1 Analysis conditions

Analysis calculation conditions
weather dataosaka
analysis period
12/1～2/28
calculation time interval
10 minutes
air exchange rate
0.5 times per hourFig.2 Calculation case

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-54
検討した。サンルームの西面、南面、東面の面積の合計を 100％とした時のガラス面積の割合を変化させた。
Fig.3 に 1 日間の各サンルームの温度を示す。80％より70％の方が温度が高く、その差は最大 2.5℃であった。
吸収された日射熱がガラスから放熱されるため、面積が大きければ平均温度が高くなるわけではないということが示された。Fig.4 にサンルームのガラス注１）面積の解析
ケースを示す。Fig.5 にガラス面積を 100％としたものと南面のみをガラスにした 76％を比較した結果を示す。
100％より 76％の方が温度が最大 2.75℃高くなった。日中に温度が高くなっていることから、日射がサンルームの室内壁に吸熱されて、昇温したと考えられる。

Fig.3 Sunroom temperature

Fig.5 Sunroom temperature

Fig.4 Calculation caseFig.6 Circulation rout

1.3 空気の循環経路の検討
検討した空気循環経路を Fig.6 に示す。非空調室への空気の循環方法として(1)循環なし、(2)直接部屋間を循環する直接循環、(3)サンルームから天井裏を通して循環する
天井裏循環、この 3 つを検討する。サンルームのガラス
面積は前章で最も集熱効果のあった 76%を採用した。サンルームの室温が 22℃以下になると制御が働き、全ての空気の循環を停止させるものとして解析を行った。Table
2 に解析ケースを示す。サンルームなしのケースはサンルームが設置せれていたところがベランダとなり、空調
室と非空調室と天井裏だけで循環を行い、常時循環した。
Fig.7 は各ケースの空調室と非空調室の温度差の平均を示す。換気量が多いケースで小さくなった。熱負荷は循
環なし、直接循環、天井裏循環の順で低下した。天井裏
循環の中でも換気量が多いケースでは換気量が小さいケースと比べて 10％ほど低下した。また、天井裏循環をすることで直接循環より熱負荷が 11％低下した。1F の天
井裏空間の上には 2F があるが 2F の天井裏空間の上は屋根のため昼間の日射受熱や夜間の放熱などの影響により熱負荷の傾向が異なったと考えられる。
Fig.8 に 22 時～10 時の 1F 空調室の空調負荷を示す。循
環なしは 22 時頃からの早い時間に空調負荷が生じており、空気循環させることで空調負荷の出現を遅らせることができる。また、天井裏循環の 80m3/h のケース 3-2 では、循環なしに比べて空調時間が約 4 時間少なくなっている。

Table 2 Consideration case
Case
１−１
２−１
２−２
３−１
３−２

circulation routeno circulation
directcirculation
ceiling void
circulation

airflow rate (㎥/h)
0
20
80
20
80

Fig.7 Average temperature difference between conditioned andnon-conditioned rooms

Fig.8 Cooling load for the conditioned space空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-54
Fig.9 は各ケースの 2F 非空調室の温度を示す。換気量が同じケースであれば循環方法に関係なく温度は同程度になる。しかし、天井裏循環の方がわずかに温度が高くなった。Fig.10 にサンルームのない既往モデルと本研究の熱負荷の比較を示す。いずれのケースもサンルームを用いることで熱負荷が出来ているが、特に 3-2 のケース
で既往モデルと今回のモデルで熱負荷の傾向が異なった。
1.4 天井裏への空気循環の方法
上記の結果から 2F の天井裏から外気に熱が放熱している可能性が考えられる。そこで天井裏循環の際に 2Fの天井裏空間のみ、1Ｆの天井裏空間のみで循環するケースを検討する。Fig.11 に循環経路を示す。Table 3 に解析ケースを示す。サンルームのガラス面積は前章で最も集熱効果のあった 76%を採用した。サンルームの室温が 22℃以下になると制御が働き、全ての空気の循環を停止させるものとして解析を行った。

Fig.9 Temperature of the non-conditioned room on the 2nd floor

Table 3 Consideration case

Fig.10 Heat load comparison
ceiling void

sunroom

air-conditioned room

non-airconditionedroom

air-conditioned room

ceiling void

air-conditioned room

ceiling void

ceiling void

sunroom

non-airconditionedroom(3) ceiling cavity circulation１

air-conditioned room

non-airconditionedroom(４) ceiling cavity circulation２

Fig.12 は各ケースの一週間の熱負荷の合計を示す。

Fig.11 Circulation rout

3-2 の熱負荷が最も低くなるが、いずれの循環方法でも同程度となった。Fig.13 は各ケースの空調室と非空調室の温度差の平均を示す。温度差は 5-2 が最も小さいがどの循環方法でも同程度の値となった。
2 木造住宅の解析
2.1 対象木造住宅の概要
自立循環型住宅文４）を対象に解析を行う。自立循環型
住宅にサンルームと天井裏空間を設置し、天井裏空間に蓄熱材を敷設した。UA 値は 0.86 [W/m2･K]であり、熱貫
外壁:0.37[W/
流率はそれぞれ、
空調室の窓:2.9 [W/ m2・K]、
2
2m ・K]、屋根:0.23[W/m ･K]とした。
2.2 サンルームの大きさの検討
本検討では、空気循環をせずにサンルームの大きさのみ
で温度の検討をした。サンルームの形状は南面のみをガラスにし、元のサイズ（4.2m）のケースＡと子供部屋 2
部屋分の幅（5.915m）をサンルームにするケースＢと2 階の南面すべての幅（9.555m）をサンルームにするケースＣの３ケースの計算を行った。Fig.16 に各ケースのサンルームの温度を示す。ケースＡとケースＣは同程度の値になったが、ケースＢは少し温度が高かった。サン

air-conditioned room

non-airconditioned
room

ceiling void

ceiling voidnon-airconditionedroom

sunroom

air-conditioned room

non-airconditionedroom(５) ceiling cavity circulation3

Fig.12 Heat load comparison

Fig.13 Average temperature difference between conditioned andnon-conditioned rooms空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-54
ルームが大きいとガラスの面積も大きくなり、ガラスからの放熱も大きくなり、室内側にも貫流したためこのような結果になったと考えられる。
2.3 サンルームの仕様の検討
上記の結果から子供部屋 2 部屋分の幅をサンルームにし、集熱量を増やすために、サンルームのガラスの素材
を複層ガラスと Low-e 複層ガラス、サンルームと子供部
屋の間のガラスの面積を高さ 2.2m×幅 1.65m と幅を半分の幅 0.825m のケースを検討した。Table 4 に解析ケースを示す。Fig.17 に各ケースのサンルームの温度を示す。サンル
ームのガラスを Low-e 複層ガラスにすることで集熱量が増えサンルームの温度が上昇した。また Case3 と Casa4
では Casa4 の方が最高温度が 6℃高かった。これはサンルームと子供部屋の間のガラスの面積が小さく、壁面で熱を集熱し昇温したと考えられる。
3.まとめ
本研究では実験住宅でのサンルームによる日射受熱を住宅の天井裏空間を利用した空調システムを用いて熱環境の改善および熱負荷削減効果の検証と実際の住宅での
１）サンルームの集熱の検証を行った。
サンルームは南面だけをフルガラスにすることでサンルームの温度が最も上昇した。
２）サンルームを設置することで、熱負荷が削減し、集熱した熱を天井裏を通して空気循環させることで室間の温度差も緩和した。
３）天井裏循環は天井裏に敷設した ALC の蓄熱効果により、夜間に太陽熱を放熱できたことから直接循環より熱負荷を削減できた。
４）自立循環型住宅では集熱するためにはサンルームを大きくしすぎも放熱が大きくなることが分かった。
５）サンルームのガラスの素材を Low-e 複層ガラスにすることで昇温し日射を受ける壁の面積を大きくすること
で集熱効率が上昇する。
今後の検討として、上記で集熱した熱をまずは天井裏に蓄熱して、空調の補助熱源として居室に送るための空気循環の制御や経路の最適ケースを見つけていく。

Table 4 Consideration case

Fig.14 Floor plan

Fig.15 Sunroom dimensions

注釈
注 1）日射吸収率：0.4、日射反射率 0.95
参考文献
文 1）李明香：住宅の天井裏空間を利用した空気循環システム

Fig.16 Sunroom temperature in Case A-Cの提案 （その 1）数値シミュレーションによる室内環境改善
およびエネルギー性能の検証、日本建築学会、 pp 799〜8002021 年 7 月
文 2）藤井孝行：全館空調システム住宅における太陽熱利用の
省エネルギー効果に関する研究、 空衛学会、 2017 年 9 月
文 3）尾崎明仁ほか：Simulation Software to Describe the
Hygrothermal Environment of Whole Buildings Based on detailed
Physical Simulation in Buildings, P03 (24 Pages), 2006
文 4）国土交通省国土技術政策総合研究所と国立研究開発法人
建築研究所による自立循環型住宅開発プロジェクト

Fig.17 Sunroom temperature in Case 1-4

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-55

異なる放射率を用いた放射空調ダクトによる放射熱量と対流熱量の比率の算出
オフィス空間における実測および CFD 解析
Calculation of the ratio of radiant to convective heatfrom thin duct with shiny aluminum surface and black body surface
Measurements and CFD analysis in office○原田渡邊

光基（立命館大学）

深雪（大成建設）菅原*1

智行（立命館大学）

圭子（大成建設）

Koki HARADA*1
Miyuki WATANABE*2

近本

川村圭（大成建設）Tomoyuki CHIKAMOTO*1

Keiko SUGAWARA*2

Ritsumeikan University*2

Kei KAWAMURA*2

TAISEI CORPORATION

Radiant and convective heat rates and the ratio of radiation to convection from thin duct with shiny aluminum surface andblack body surface installed in an office were calculated. By understanding the amount of heat radiation and convection, wewere able to determine whether the thin ducts transferred more heat to the target by radiation or convection, and after
understanding the reproducibility of CFD, we compared the thermal environment to actual measurements to verify accuracy
and calculate the amount of heat.
1.はじめに
放射空調は、放射により空間温度の均一化や快適性の向上を可能とするといわれており、本研究の対象建物に
放射空調ダクトが導入された文１）。既に対象のオフィスでは、一般空調エリアと放射空調ダクトエリアの温熱環境を比較し、夏期冬期のいずれにおいても放射空調エリアの方が、上下温度差が小さく、良好な温熱環境を確認している文２）。
オフィスに導入された放射空調ダクトは空気式の放射空調であり、放射空調ダクトに給気することで放射パネ
ル表面温度が変化する（Fig.1）。放射パネルと人や物との温度差により熱を放射する放射熱(Fig.2)、放射パネルから空気、そして対流により熱を伝える対流熱(Fig.3)の 2
つの熱移動が生じ、空調を行う。
そのため、放射空調ダクトが人などの目標物に対して放射と対流がどの比率で熱を伝えているか、放射率や給気温度を変化させることにより投入熱量や比率にどのよ
Duct connection

Radiant air
Thin
duct ductconditioning

うに影響するかを把握するためにも放射と対流の熱量の比率を算出する必要があると考える。
そこで、放射率が 0 と 1 に近い放射空調ダクトを設け、実測結果は CFD の境界条件として入力し、実測を行い注 1)、
解析する。CFD モデルと実測値で精度検証を行うことで、対流熱量及び放射熱量を算出した。算出にあたっては、対流による熱移動を再現できるように低 Re 数型 k-εモデルを用いた（Fig.4）。
そのため、本研究では異なる放射率や給気温度の条件を設け、実測結果をCFD に用い解析及び精度検証のもと、放射と対流の熱量及び比率の違いを把握することを目的とする。
2.建物概要本研究は対象建物(Table2,Fig.6）のフロアの一角で行う。対象のエリアは西と南に窓が設置されており、西がLow-E ガラス、南が熱線吸収ガラスを使用している。
放射パネルは、インテリア側とペリメータ側でそれぞThin duct with black body surface

Mesh

Mesh

Airflow

Fig.1 Image of air supply

Thin duct with shiny aluminum surface

Mesh

Radiation heatFig.2 Image of radiation

Fig.3 Image of convection空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-55
れ、パネル A、B とする。
放射空調ダクトへの給気はダクト接続部からされており、給気の吹出は 2 パターンある。パネル A は、西側への１方向の吹出、パネル B は東西側への 2 方向の吹出で行う（Fig.6）。
対象エリアに 2 つの異なる放射率の放射空調ダクトを設けたエリアを作成するために、黒体シート・アルミシー
トを放射パネルに貼付した(Fig.5)。実測は黒体シート、アルミシートの各エリアでおこなう。
また、CFD で解析するにあたり、対象エリアの一部を再現することで詳細な解析行う（Fig.6）。
3.Case 設定
本研究では 4 つの Case を設けて熱量の算出を行う（Table.1）。4Case は、給気温度と放射率の違いをもとに作成する。異なる放射率のシートの貼付により、放射率が0 と 1 に近い放射空調ダクトを設ける。給気はダクト接
続部から行われおり、異なる給気温度を設定した。
4.実測内容パネル表面温度は、放射や対流においてオフィスへ熱を伝えるポイントであるため CFD の入力条件として実測する必要がある。鉛直温度・風速は、CFD 解析結果の精度検証において必要であることから先ほどの 4 つの Case の下で実測を行う（Table.3）。
パネル表面温度及び鉛直温度は 4 地点で計測し、鉛直温度は異なる高さで 6 点計測する。風速・グローブ温度
は高さ(床+1.1m)の点で 2 地点計測する（Fig.7,8）。また各ケースのオフィスの様子はカメラで撮影し CFD モデルの再現に用いる。
5.実測結果
パネル A,B はダクト接続部の位置が異なっていること
から表面温度に差がみられた（Fig.6）。ダクト接続部の直Actual measurements Results

case2
case3
case4

Emissivity

Area

0.09

Aluminum area

16.5

0.9

Black-body area

19.0

0.09

Aluminum area

19.0

0.9

Black-body area

Table 2 Building outline
Osaka City, Osaka

Site area

1956.60m²

Building area

1427.28m²

Total floor space

13651.55m²
Reinforced concrete
construction (1st phase)
Steel structure (2nd phase)officeStructure
Building use

Fig.5 Attachment ( Black body sheet : Aluminum sheet )Area of actual measurement
Thin ductwith shiny aluminum surface
Thin ductwith black body surface
Mesh

Panel A

Duct connection

Panel B

Blowing direction
N

Area of analysis

Fig.6 Air supply and each area
Table 3 Measured items
Date2022/ 9/2, 16

Time

9;00~17:00

・ Vertical temperature
・ Wind velocity

Panel surface temperature

T-type thermocouple

Vertical temperature

T-type thermocouple

Globe temperature

T-type thermocouple
Glove ball
ClimomasteranemometerWind velocity

CFD
・Actual Measurements Results
・ Direct Normal Irradiance・ Human fever
・ Heat generated by equipment
・ Supply air temperature
・ Air supply volume

Table 1 Case setting

Location

Measurement
Items

・ Panel surface temperature
Boundary
conditions

case1

Supplyair temperature
16.5

Aluminum area

Accuracy
verification

Black-body area

Panel A

Globe
temperatureWindvelocity

Panel B

CFD Results
・Temperature distribution
・Airflow distribution
True
・ Radiation heat・ Convective heatFig.4 Research flow

Thin duct

・Panel surface temperature
・Vertical temperature・Wind velocity
・Globe temperatureThin ductwith shiny aluminum surface
Thin ductwith black body surface
Mesh

Fig.7 Measured point

N

Verticaltemperature
Fig.8 Measured height空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-55

wind velocity (m/s)

下にあるパネル B の方が、表面温度が低いことが確認でTable 4 Actual measurement results (Panel surface temperature)
きた（Table.4）。
各 Case の風速の結果では、0.1m/s(±0.2)であることが確認された(Fig.9)。
6.CFD モデル概要
実測における 13 時の対象エリアの一部をモデルで再現した(Fig.8,10,11)。
低レイノルズ数型 k-εモデルを用
0.14
いることにより、壁面付近を詳細に解析し正確な対流を再現するためにも、壁面付近のメッシュを詳細に設定す0.12
る必要があり、解析範囲を対象エリアの一部とする。ま0.1
た、CFD の条件設定は Table 5 に示す。南窓の条件は大阪
0.08の夏の日射量を入力し、日射の角度を考慮して床面の条
0.06
件入力を行う。他の発熱条件文 3）も設定を行った。またパ
9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00
ネル表面温度は温度固定条件として実測で得た値
Case3
Case4
Case1
Case2
Fig.9 Actual measurement results (Wind velocity)（Table.4）を入力する。給気の吹出は実際のダクト接続
Panel A
Panel B
部からの吹出方向をもとに、給気温度は Case に通りに
SA
SA
入力する。
7.CFD の解析結果と精度検証
2.6ｍ
1.8ｍ
7-1.温度分布の結果
OA
OA
各 Case の上下温度差は 0.5℃以下であるため、均一な
7.3ｍ
上下温度分布を形成していることが確認できた
Panel A Panel B（Fig.13）。また、給気温度が高い Case3,4 において、
SA
SA
Case1,2 より鉛直温度が約 1℃上昇した。
7-2.給気口の寄与率の結果
OA
OA
オフィスの風速が 0.1m/s 以下であると分かった。
CFD(STREAM)の換気効率指標に関する SV.04 ファイル
Fig.10 CFD Model
Fig.11 CFD Model(Up, Alumin um area,
より給気の寄与率の結果を示す(Fig.12) 。すべての(Up, Supply air
Down, Black body area)
Down, Exhaust air)Case で給気が吹出口より微気流として下降している様
Table 5 CFD condition setting
子がみられた。給気温度の違いを比較すると、給気温度がSoftware
STREAM(ver.2023)
高いCase3,4 の方が気流の下降が小さいことが確認され、Analysis
methodSteadyStatestate Analysis
analysis
給気温度が低いことにより気流の下降が促進され
area
AnalysisArea（x×y×z）
7.3×1.8×2.6m
Case1,2 の方がより執務者付近の環境に影響すると考える。また、放射率の違いによって給気寄与率の範囲が異なるのは什器の配置の違いが要因であると考える。
7-3.CFD の精度検証
パネル表面温度を含めた実測値と CFD 結果の鉛直温度分布を比較する（Fig.13）。CFD 結果は実測値と約 0.5℃以下の差であることから温度分布が近似していることがわかった。また、CFD 結果の鉛直温度分布の上下温度差が0.5℃以下で実測値と同様に均一な温度分布を再現していた。そのため、CFD モデルは比較的精度が高いと考えられる。
8.CFD の放射熱量と対流熱量の結果・考察
同じ投入熱量を解析対象とするため、パネル B からの放射と対流の熱量を算出する（Fig.14）。
放射熱量はパネル B と各固体間の放射の熱量の合計を示している。対流熱量はパネル表面温度とモデル空間のTurbulence modelk-ε model
Low-Reynolds number type

Wall boundary condition

No Slip, Heat conduction

Mesh

10,000,000

Set room temperature

26℃

Supply air temperature

16.5、19℃（By case）

Supply air volume

270m³/hRadiation panel（By case）
Human（100W)
PC（60W）
Lighting（150W）
Window（180W）
Floor（180W）

Internal heat generation

平均温度の差より算出されている。
各 case の「放射と対流」の熱量は Case1 が「7.5W・
71.9W」、Case2 が「63.5W・70.5W」、Case3 が「6.8W、66.1W」、
Case4 が「61.3W、61.0W」と示された（Fig.14）。

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-55
給気温度の違いの比較

Case2

Case1

1.00

同等の給気の寄与率の値を赤線でひき、気流の下降による気流が届く範囲の違いを示す。

Removal heat（W）

Height (mm)Height (mm)Height (mm)Height (mm)

‐3.50
Case3
Case4
異なる放射率である Case1,2 と10
Case3,4 を比較する。放射熱量がCase1,2 では 56.0W、Case3,4 では‐8.00
54.4W と増加していることがわかっ10た。放射と対流の熱量の比率（Fig.15）では、放射と対流は約 1：
Fig.12 Supply air contribution ratio
Case2
Case1
1 という結果がみられた。
2600
2600
2100
給気温度の違いによる Case1,3 と Case2,4 を比較する。
2100
1600
1600
給気温度が低い Case1 では 5.8W、Case2 では 8.5W の対流
1100
1100
600
600
熱量の増加がみられた。
100
100
9.まとめ
18 20 22 24 26
18 20 22 24 26
Temperature(℃)
Temperature(℃)
異なる放射率を設け、実測値を境界条件に CFD 解析を
Case3
Case4
行い、精度検証後に放射と対流の熱量と比率を算出した。
2600
2600
2100
2100
１）精度検証に関して CFD 結果と実測結果を比較
1600
1600
・CFD 結果は実測値と同様に、上下温度差が約 0.5℃で、
1100
1100
600
600
均一な上下温度分布を示した。
100
100
・CFD 結果と実測値の鉛直温度分布の差が 0.5℃であり
18 20 22 24 26
18 20 22 24 26
Temperature (℃)(℃)
p Temperature( )近似するため、精度が良いと考えられた。
Actual measurement_Vertical temperature A２）放射と対流の熱量と比率の算出
Actual measurement_Vertical temperature B
CFD_Vertical temperature A
・各 case の「放射と対流」の熱量は Case1 が「7.5W・
CFD_Vertical temperature B
71.9W」、Case2 が「63.5W・70.5W」、Case3 が「6.8W、Fig.13 CFD and Actual measured vertical temperature
66.1W」、Case4 が「61.3W、61.0W」となった。
600.0
7.5
61.3
63.5
6.8
・同じ給気温度で異なる放射率を比較すると、Case1,2
500.0
71.9
では 56W、Case3,4 では 55W と、放射率の違いにより、
66.1
400.0
70.5
61.0
共に約 55W の放射熱量が増加した。
300.0・放射率 0.9 の放射パネルを設けることで、比率が
425.0
200.0
395.3
Case2,4 より 1:1 であることがわかった。
361.4
340.5
・同じ放射率で異なる給気温度を比較すると、給気温100.0
度が低い Case1 では 5.8W、Case2 では 8.5W の対流熱量
0.0
Case1
Case2
Case3
Case4
の増加がみられた。

Advection heat

注 1)本研究の黒体シートは「FTIR による赤外線放射率測定結果」でConvective heat

Radiation heatFig.14 Radiant and Convective heat content

は、放射率が 0.57 と示したが、本研究では、放射率 0.9 として研究を
9%

行う。
参考文献
1）

川村 圭 他：既存建物のリニューアル ZEB 第 6 報 関西ビルの改修概要（設備）、日本建築学会大会学術講演梗概集（近畿）、p913-914、2023.9

2）

91%

47%

53%

50%

50%

9%

豊原 範之 他：既存建物のリニューアル ZEB 第 8 報 放射空調ダクトの温
熱環境の検証、日本建築学会大会学術講演梗概集（近畿）、p917-918、2023.9

91%3） 柏山 航佑 他：水式放射パネルを適用した設計手法に関する基礎的研究
その 1 CFD モデルを用いた室内環境推定方法の検討、空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集、p281-284、2019.3

Convective heat

Radiation heatFig.15 Ratio of radiant to convective heat

Supply air contribution rate

10

(Case1,3・Case2,4)

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学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-56

機械学習を用いたルームエアコンのエネルギーシミュレーション（その 4）自然室温時と冷房運転時におけるシミュレーションの検討
Energy Simulation of Room Air Conditioner by using Machine Learning―（Part4） Examination of Simulation at Natural room temperature and Cooling○平田智洋（大阪電通信大学）

添田
1

晴生（大阪電通信大学）

Haruo SOEDA*1

Tomohiro HIRATA**1―Osaka Electro-Communication University

Using the original heat load calculation code "SCIENCE-macro", we attempted to simulate room air temperature in theroom without air conditioner and to simulate one in the room with air conditioner. In this report, we attempted a parameter
study to improve accuracy from the results of the previous report.
1.

緒言
ルームエアコンは、住宅部門が占めるエネルギー消費量の内に最も多く、冷暖房使用時において全体の 4 分の 1 を消費すると言われている。よって住宅の高性能化、あるいは空調機器を効率良く利用する等の省エネルギー化が求められる。前者はメーカー製造で COP は年々上昇しているが、更なる省エネルギー化を図るには限界があるとされる。後者では如何なる条件下で運転を行えば省エネルギーと成り得るのかと言った、ユーザー側から省エネルギー化を図れる可能性があると考え、本研究は後者に着眼を置き、更なる省エネルギー化を目指す為には、利用者の立場から省エネ
ルギー化を促せるデバイスが必要であると考える。
そこで、エアコンの運転制御を考慮したシミュレーター
の開発を考えた。しかしエアコンの制御はメーカー独自に開発され、且つ、企業秘密であるために再現が困難であること、また JIS C 9612 規定の APF の計算式は、COP を線形的に補間して算出したものを使用しており、年間の平均 COP
を APF と見なしている。故にエアコンの制御を再現した訳ではなく、簡易的な推定で扱われていることが現状である。
以上から、ルームエアコンの運転制御を再現するシミュ
レーターが存在せず、非定常状態におけるエネルギー消費量を精度よく推定できない。そこで、本研究は添田らによるオリジナル熱負荷計算コード「SCIENCE-macro」[1]に機械学
習の一つ、「Random_Forest」を組み込み、圧縮機周波数、冷
却熱量・消費電力等のルームエアコンの制御に関する要素
を機械学習により再現することを行う。本報では、シミュレーションのみである「自然室温時」、機械学習、及びエアコ
ン運転を含めた「エアコン稼働時（冷房運転）」における実測とシミュレーションの比較をおこなった。

2.

検証対象室概要
本報で用いる検証対象室（床面積約16.8m2）
を Fig.1、Fig.2、
ルームエアコン実験条件、及び壁構成材料を以下のTable1、Table2 に示す。Table2 は上から順に室内側を指し、各材料の物性値（熱伝導率等）をシミュレーターに組み込んでいる。

Fig. 1 Verification Room (Left：South、Right：North)Fig. 2 Verification Room (Ground plan)
Table 1 Verification Room Experimental Conditions
Experimental Conditions

Detail

Measurement Time [h]6Setting Term [-]AM.10:00 ～ PM.4:00

Setting Temperature [℃]

26 ～ 28

Setting Air Volume Level [‐]1 or 3 or 5

Heat Load

Commercial Electric Fan
Heater [500W or 1000W]

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A-56
Table 2 Wall Construction Material
Layer
First
SecondThird
Fourth

South

North

Floor

Ceiling

East

West

Plasterboard

Plasterboard

Concrete

Plasterboard

Plasterboard

Plasterboard[d1 = 25 (mm)][d1 = 25 (mm)][d1 = 165 (mm)][d1 = 12.5 (mm)][d1 = 25 (mm)][d1 = 25 (mm)]GW 24

Hollow Layer

GW 24

Rock wool

GW 24

Hollow Layer[d2 = 90 (mm)][R = 0.07(m2K)/W][d2 = 50 (mm)][d2 = 9 (mm)][d2 = 90 (mm)][R = 0.07(m2K)/W]

Plasterboard

ALC[d3 = 25 (mm)][d3 = 125 (mm)]--Hollow Layer-[R = 0.07(m2K)/W]
Rigid urethane foam-

3.

自然室温時の実測とシミュレーションの比較
自然室温時の検討は「室内温度」をシミュレーション上で再現することである。如何なるパラメータを設定し、実測値と近い結果と成るのかを確認する。以下、検討を試みた日付とパラメータスタディを試みる前の状態を示す。
⚫ 2022 年 6 月 15 日～17 日（夏期：54 時間_AM.10:00～）⚫ 2022 年 12 月 17 日～19 日（冬期：54 時間_AM.0:00～）✓ 外壁温度計算あり（ICALTWALL = 1）
✓ 静穏室内時の対流熱伝達率αc（2.00[W/(m2・K)]）✓ 壁構成要素変更✓ 換気回数変更[0.5回/h]
各パラメータを説明すると、最初の「外壁温度計算あり（ICALTWALL = 1）」とは「外気温度、外気相対湿度、隣室
温度」を境界条件とし、壁、床、天井の熱伝導計算を行う。
「対流熱伝達率 αc」は 2.00[W/(m2・K)]に設定しており、これは添田らの文献[2]より、ルームエアコン非稼働の自然室温状態におけるマクロモデルに与えるべき対流熱伝達率は壁、床、天井、一律に 1.00～2.00 [W/(m2・K)]であることを導き出し、その値の内 2.00 [W/(m2・K)]を本検討で用いた。
「壁構
成要素変更」は Table.2 に記載した壁、床、天井の構成材料に、変更を加えるか否かを指している。
「換気回数変更[0.5 回/h]」
は締め切り状態で計測をおこなっているが、扉等の隙間風を考慮する為、
凡そ 0.5[回/h]とした。
以上が、初期状態のパラメータであり、右の Fig.2、Fig.3（緑のグラフ）にシミュレーション結果を示す。結果、上記の段階では精度が悪く、変更の必要がある。変更すべき点は実験条件に合わせること、計算条件の変更が考えられ、それらを反映させたパラメータの最終決定状態を以下に示す。
✓ 外壁温度計算なし（ICALTWALL = 0）
✓ 静穏室内時の対流熱伝達率αc（2.00[W/(m2・K)]）✓ 壁構成要素変更なし✓ 換気回数変更[0.0回/h]「外壁温度計算なし（ICALTWALL = 0）
」は、計算過程を一部除き、実験で得た「壁、床、天井の室内側表面温度の実測値」を境界条件とした。
この場合壁、床、天井の熱伝導計算は行われない。
「対流熱伝達率 αc」、及び「壁構成要素変更なし」は計測実[d4 = 50 (mm)]-ALC[d3 = 125 (mm)]--験の状態に合わせるため、変更を加えない。
「換気回数変更[0.0 回/h]」では隙間風を無いものとした。
以下の Fig.2、Fig.3 は実測、パラメータスタディ検討前と後を示し、Table3 は誤差評価を指し、RMSE（Root Mean
Squared Error：平均二乗誤差）、及び各変数実測値の平均をRMSE で除して相対化した RMSE 相対値の二つを使用した。

Fig. 3 Simulation results at natural room temperature (2022/6/15～17)

Fig. 4 Simulation results at natural room temperature (2022/12/17～19)
Table 3 RMSE and RMSE relative value (Left: Before, Right: After)Date20220615-17

20221217-19

20220615-17

20221217-19

RMSE [℃]

1.57

1.75

0.120

0.159

RMSE [%]

6.52

11.8

0.500

0.428

(relative value )パラメータの大きな変更としては「外壁温度計算」である。
上記の結果から、変更後は何れも RMSE による誤差は0.100[℃]台、相対値では 0.500[%]の誤差に収まっており、数
値上、及び、グラフ上の再現性は良好であると言える。

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A-56
4.

ルームエアコン稼働時の実測とシミュレーションの比較

ルームエアコン稼働時の検討では、自然室温時の検討結果を踏まえた検証を行い、以下に挙げるエアコンの制御に関する要素をシミュレーターで再現することを試みる。シミュレーターのアルゴリズムは前報[3]に挙げているため、本報では割愛する。
⚫ 圧縮機周波数⚫ 吹出温度・湿度⚫ 処理熱量・消費電力⚫ COP
ここから機械学習（Random_Forest）を使用する。また原則として自然室温時検討で設定したパラメータに変更を加えないものとするが、エアコン稼働により対流熱伝達率αcのみ変更を加えている。次の Table4 は冷房運転時における対流熱伝達率αc の設定値であり、これらの値も添田らの文
献[2]より導き出された値を参考に使用している。
Table 4 Convective heat transfer αc on each surface [W/(m2・K)]
αc

South

North

Floor

Ceiling

East

West

6.66

4.99

8.12

3.59

4.39

4.94

使用する学習データの内訳は通常運転、及び断続運転データを含め、何れも設定風量を最大：5 (風量設定段階)のみに選別し、サンプル数は約 55920（約 143 日分）である。更に Fig,1、Fig.2、Table1 から、ルームエアコンの負荷調整用として使用した業務用扇風機、ヒーターの何れか、或いは両方を稼働させた場合のサンプルデータも含まれている。
前報[3]では換気回数、及び学習データの違いによる比較をおこなったが、何れも精度が良いとは言えず、特に「圧縮機周波数」の結果より「冷却熱量・消費電力」、及び「吹出温度」の結果に整合性がなかったことが課題であり、また根本から計測条件とシミュレーションの条件が乖離しているため、別のパラメータを変更する必要があった。本報では「対流熱伝達率αc」の変更を行い、理由として、シミュレーシ
ョン上に掛かっているエアコンの負荷が実測上と比較して小さいことが考えられ、エアコンの負荷を増加させるために変更をした。以下、その最適値が幾つ程であるのかを解明するためにパラメータスタディも行い、設定値はそれぞれ「αc x1.0」、「αc x2.0」、「αc x3.0」で試みた。
以下、検討をおこなった日付を示す。
⚫ 2022 年 7 月 31 日-風量 5 - 設定温度 26[℃] - 通常運転
⚫ 2023 年 10 月 3 日-風量 5 - 設定温度 26[℃] - 断続運転
2023 年 7 月 31 日（通常運転）の結果を右の Fig.5、誤差評価を Table5 に挙げる。パラメータスタディの結果から、「圧縮機周波数」の予測に対して、特効果が表れている様子が見られる。
「処理熱量・消費電力」に注目するとシミュレ
ーション値は向上しているものの、僅かな変化であり、また、
その他の予測では、余り変化が生じていないものとなった。

Fig. 5 Comparison of actual measurement and simulation (2022/7/31)
Table 5 Error evaluation RMSE results (2022/7/31)
RMSE

αc x1.0

αc x2.0

αc x3.0

29.3

16.6

11.3

Frequency[Hz]

Cooling Heat

[W]

543

694

556

Power

[W]

91.8

81.4

70.3

COP

[---]

2.08

2.33

2.27

Supply Air Temp.

[℃]

1.26

1.98

1.86

αc x1.0

αc x2.0

αc x3.0

RMSE (relative value )Frequency

[%]

87.7

49.7

33.8

Cooling Heat

[%]

42.3

54.1

43.3

Power

[%]

45.2

40.1

34.6

COP

[%]

34.2

38.4

37.4

Supply Air Temp.

[%]

5.91

9.30

8.74

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A-56
続いて、
2023 年 10 月3 日
（断続運転）の結果を右のFig.6、誤差評価を Table6 に挙げる。断続運転の場合、通常運転の結果と異なって、シミュレーションの精度が途端に下落し、圧縮機周波数、吹出温度、処理熱量・消費電力何れもグラフ上の再現性、及び数値上の誤差が非常に大きい。特に低負荷状態に切り替わる ON/OFF 状態は全くと言って良い程、対応ができていなかった。また対流熱伝達率αc の変更による影響も殆ど表れていなかった。
この理由として、使用している学習データに影響、或いは
サンプルデータの有無に原因の可能性があると考えられる。
5.

まとめ
本報では「自然室温時」、及び「エアコン稼働時」における実測とシミュレーションの比較を行い、シミュレーター
の精度向上の為にパラメータスタディを試みた。自然室温時の検討では、パラメータスタディによってシミュレータ
ーの再現性を得られ、エアコン稼働時では、「対流熱伝達率」の変更を主とし、通常運転時において「圧縮機周波数」は精度向上の効果が得られ、その他は僅かながら変化があった。
しかし、断続運転時では、初めから再現が非常に悪く、対流
熱伝達率αc の変更も効果を得ることはできなかった。前報の相違として、実験条件とシミュレーションを合わせることが可能となった。パラメータスタディに対流熱伝達率の変更を試みたが、特段優れた変更とは言い難い結果を得た。
今後の課題として、定常運転の場合は、今回未検討であった設定風量の違いが挙げられ、これは処理熱量・消費電力等の出力量が変わってくるため、現在のパラメータ、学習デー
タでは如何なる結果を得られるのかを確認することが挙げられる。断続運転の場合は、単純に学習データサンプルが足りないのか、根本から機械学習で再現することが厳しいのか、或いは、その他に変更が行えるパラメータが存在するのか確かめることが挙げられる。
Fig. 6 Comparison of actual measurement and simulation (2022/10/3)
Table 6 Error evaluation RMSE results on (2022/10/3)‐参考文献‐[1].

[2].

添田晴生，鳴海大典，羽原宏美：CFD 簡略化による熱負荷計

RMSE

算の精度向上に関する検討 第 1 報－SCIENCE−Macro の概Frequency

要と SMASH との比較，
空気調和 ・衛生工学会論文集，
No.183，
pp.67-75，2012 年 6 月
添田晴生，鳴海大典，羽原宏美：CFD 簡略化による熱負荷計
算の精度向上に関する検討 第 2 報－非定常時の自然室温状態における対流熱伝達率の与え方，空気調和 ・衛生工学会論

RMSE (relative value )文集，No.223，pp.27-35，2015 年 10 月
[3].

平田智洋, 添田晴生：機械学習を用いたルームエアコンのエ
ネルギーシミュレーション ― (その 3) 冷房時におけるシミュレーションの検討 ― , 日本建築学会大会学術講演梗概集,
環境工学, pp.1183-1184, 2023 年 9 月

αc x1.0

αc x2.0

αc x3.0

[Hz]

20.3

20.2

19.9

Cooling Heat

[W]

817.8

770.2

808.5

Power

[W]

87.3

84.3

85.0

COP

[---]

7.77

7.52

7.88

Supply Air Temp.

[℃]

20.3

20.2

19.9

αc x1.0

αc x2.0

αc x3.0

Frequency

[%]

152

151

150

Cooling Heat

[%]

186

175

184

Power

[%]

130

125

127

COP

[%]

208

201

211

Supply Air Temp.

[%]

32.1

27.2

27.3

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A-57

ミスト噴霧を有する暑熱対策設備の CFD 解析
CFD Analysis of Thermal Environment Control Using Mist Cooling System○本 山

広 海（大阪府立大学）

安 田 龍 介（大阪公立大学）

木 下

進 一（大阪公立大学）

吉 田

篤 正（早稲田大学）

山 口 和 輝（大阪公立大学）
Hiromi MOTOYAMA*1

Ryusuke YASUDA*1

Atsumasa YOSHIDA*2*1

Shinichi KINOSITA*1

Kazuki YAMAGUCHI*1

Osaka Metropolitan University*2

Waseda University

Mist cooling systems are attracting attention as a countermeasure to rising urban temperatures, such as the heat islandeffect. To introduce this system, it is necessary to predict the effect of mist cooling. We tested whether the sprinkler functionof the Fire Dynamics Simulator can predict the effect of mist cooling. The results were compared with the results of anexperiment conducted outdoors. Vertical wind velocity profiles and turbulence were adjusted to reproduce the experimental
conditions. Comparison of calculated and experimental results showed that FDS underestimates the temperature decrease.
1.はじめに近年地球温暖化や都市部の開発によるヒートアイラン
ド現象によって，夏期の屋外の暑熱環境の悪化が進んでいる．これにより熱中症などといった健康被害が増加しており，各地で様々な暑熱対策が行われている．その中で，省エネルギーで効果的な対策方法として，ミスト噴霧を用いた暑熱対策設備が注目されており，中でも粒径 20㎛前後の非常に小さな液滴を利用する技術はドライミス
トと呼ばれている．屋外におけるミスト噴霧冷却の効果は適応する環境条件に大きく依存するため，数値モデル
により的確に評価できれば効率的である．
本研究では屋外に設置されたテント下におけるミスト
冷却を CFD モデルで再現し，空間内の液滴通過量と気温低下量を実験値と比較した．
2．数値モデル
本研究では米国商務省国立標準技術研究所（NIST）が開発しているオープンソースかつフリーのCFD ソフトである Fire Dynamics Simulator ver6.8.0（以下 FDS）を用いて解析を行った．主に火災の挙動などをシミュレートするものであるが，本実験ではこのソフトのスプリンクラー
ノズル機能を利用してシミュレーションを行った．ファーナムら 1)が屋内吹き抜け空間でのミスト噴霧に FDS を適応した事例があるが，屋外観測との比較は行われていない．
2.1 支配方程式
FDS における支配方程式は連続相と分散相に分けている．連続相は質量，運動量，エネルギー，物質の各保存式（式 1-4）で構成される 2) 3)．

𝜌𝜕𝜌+ ∇ ∙ 𝜌𝒖 = 0
𝜕𝑡

(1)

𝜕𝒖
+ (𝒖 ∙ ∇)𝒖 + ∇𝑝 = 𝜌𝒈 + 𝒇 + ∇ ∙ 𝝉
𝜕𝑡

(2)

𝜕
𝐷𝑝
(𝜌ℎ) + ∇ ∙ 𝜌ℎ𝒖 −= 𝑞̇ − ∇ ∙ 𝒒 + ∇ ∙ 𝑘∇𝑇
𝜕𝑡
𝐷𝑡
+∇ ∙

ℎ (𝜌𝐷) ∇𝑌(3)𝜕(𝜌𝑌 ) + ∇ ∙ 𝜌𝑌 𝒖 = ∇ ∙ (𝜌𝐷) ∇𝑌 + 𝑊̇(4)𝜕𝑡
ここで，気体密度 𝜌 [kg/m ]，速度ベクトル 𝒖 [m/s]，
圧力 𝑝 [Pa]，重力加速度 𝒈 [m/s ]，外力 𝒇 [kg/m ∙ s ]，応力テンソル 𝝉 [Pa]，比エンタルピー ℎ [J/kg]，単位体積当たりの発熱速度 𝑞̇ [J/m ∙ s]，放射熱流束 𝒒 [J/m ∙𝑠]，熱伝導率 𝑘 [W/m ∙ K ]，温度 𝑇 [K ]，拡散係数 𝐷[m /s]，化学種 𝑙 の質量分率 𝑌 ，化学種 𝑙 の生成率 𝑊̇[kg/m ∙ s]である．分散相は Lagrange 法で扱っており粒子群として計算している．これら両相の間で物質，運動量，熱の交換を計算する．乱流計算手法は Large-Eddy
Simulation（LES）が採用されており Smagorinsky モデルが用いられている．
1.2 粒径分布
FDS の入力では体積の中位径 Dv,0.5 を用いる．また，粒子の粒子径分布は Rosin-Rammler の式と対数正規分布を組み合わせたものが使われる 3)．

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A-57
𝐷
⎧
ln
1
⎛
𝐷, .
⎪ 1
exp
−
⎪
⎜
𝜎𝐷
2𝜎
√2𝜋
𝐹(𝐷) =⎨⎝⎪⎪1 − exp −0.693 𝐷
𝐷,.
⎩

𝜎=

⎞
⎟ 𝑑𝐷 𝐷 ≤ 𝐷 , .
(5)⎠
𝐷>𝐷 , .

1.15
𝛾

(6)

3．実験方法及び計測方法
3.1 実験日時及び場所
2022 年，2023 年の 9 月中旬から 10 月下旬に大阪公立大学中百舌鳥キャンパス B4 棟の中庭にて行われた，ミス
ト噴霧の冷却性能検証の実験 2 例を対象とした．測定領
域は中庭のウッドデッキ上に張られた 1.8 m×2.7 m，高さ1.8 m のテント下の空間である．

Fig.1 Measurement section
3.2 ミストノズル
使用したノズルは株式会社いけうちの涼霧ノズルであり，4 つのノズルが 1 列になっている．それぞれの間隔は1.5 m．噴霧した水は水道水を使用した．ノズルの仕様をTable 1 に示す．
Table 1 Nozzle Specifications

Pressure [MPa]6

Spray angle [°]80

Flow rate [L/h]9.4

Mean drop. DIA. (SMD)[㎛]

22

3.3 実験方法(1)ミスト通過量の検証
この実験は 2023 年 9 月 27 日に行われた．テントの短辺側面の高さ 1.8 m の位置にノズルを設置した．領域内に 0.34 m×0.38 m の吸水性厚紙を吊るし，ミストを 10 分
間噴霧し，そこに付着したミストの積算量をミスト通過量と見なした．データ取得面はテント下の空間を 3 つの領域に分け，それぞれの側面に乾燥した厚紙を配置し，10
分間ミスト噴霧後，重量変化を計測した．xyz 方向と原点
は Fig.2 に示す．ノズルから x=0.0 m, 1.0 m, 2.0 m，y=0 mの高さ 1.3 m の地点に厚紙を地面と垂直方向に設置した．
加えてノズルから x=0.8 m の高さ 1 m にテントの側面に沿うよう y=-0.9 m, 0.9 m の位置に厚紙を設置した．
0.5 m 地点の高さ 0.3 m，1.8 m にそれぞれ地面と水平になるように厚紙を設置した．そして，同じくノズルから0.8 m 地点の高さ 1 m にテントの側面に沿うように厚紙を2 箇所設置した．その他環境条件は Table 2 に示す．
Table 2 Environmental condition

Temperature [℃]
Relative humidity
[%]

31.0
24

Fig.2 Arrangement of absorbent papers

Fig.3 Installation of water absorbent paper(2)気温の空間分布の検証
2022 年 10 月 2 日の水平噴霧実験と 2022 年 10 月 31 日の 45°下向き噴霧実験の 2 回行った．テント短辺側面の高さ 1.8 m の位置にノズルを設置した．テント内の高さ 1.0
m，1.8 m にそれぞれ 6 点の計 12 点に熱電対を設置し，ミストを 10 分間噴霧し，温度変化を計測した．この時，

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学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-57
熱電対の濡れを防ぐため自作のアルミニウム製ラジエー
ションシールドで熱電対を覆った（Fig.4）．熱電対の設置
位置を Fig.5 に示す．その他環境条件は Table 3 に示す．
Table 3 Environmental condition

Temperature [℃]
Relative humidity[%]

2022/10/2
31.0
242022/10/31
26.736(2)助走部の設定と乱流の生成
解析領域に流入する乱流を生成するため上流に x=-3.0から-0.2 m に助走部を設定し，乱流生成のエレメントとして 0.2 m×0.2 m×1.8 m の柱を 2 本 (-2.7,0.7)(-2.3,-0.7)の位置に設置した（Fig.7）．助走部の格子解像度は計算時間短縮のため，0.2 m×0.2 m×0.2 m とした．

Fig.6 Analysis Area

Fig.4 Thermocouple with radiation shields

Fig.7 Over view of computational domain(3)風速の鉛直分布
助走部上流端に流入する風速の鉛直分布を対数則で与
えた．
𝑢∗ 𝑧
(7)
𝑢(𝑧) = 𝑙𝑛𝜅 𝑧Fig.5 Thermocouple arrangement
4．CFD 解析4.1 シミュレーションモデル
本研究では領域を助走域と測定域に分けて設定した．
また，実験で用いたノズルの粒径分布を得られなかったため𝜎 = 2.4で与えた．
(1)解析領域
テント下の測定域を囲む 3.2 m×3.6 m×2.0 m の空間を解析領域として設定した（Fig.6）．格子解像度は 0.1 m×0.1
m×0.1 m である．テントは高さ 1.8 m の位置に設置した
2.7 m×1.8 m の厚みのない薄板で表現している．

𝑢(𝑧)が高さ𝑧の時の風速であり，𝜅 = 0.4でカルマン定数である．𝑢∗ は摩擦速度，𝑧 は床面が平らな木材である
ため，𝑧 = 0.01 m とした．実験の測定高度における風速が一致するように主流流速を与えた．解析領域内の連続相は静止しているため，風速が準定常化する 15 秒後にミスト噴霧を開始した．CFD 計算では，厚紙配置位置に厚みのない板を設置し，これに衝突した液滴量の総和を求めた．
(4)初期条件，境界条件，タイムステップ
初期条件は環境条件と同じ気温・湿度の空気が静止した状態であり，境界条件は床，障害物を FDS 上で
INERT とされる環境温度に固定された滑らかな面に指定
し，上流端以外の速報境界面は自由流入・流出とした．
流入の際は環境条件で与えた気温・湿度となる．タイム
ステップは 0.01 秒に設定し，流体が静止した状態から計算を開始した．

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-57

5．結果及び考察
実験と計算結果の比較を行う．解析の安定性保持のため放出時における 5 ㎛以下の粒子は除去した．5 ㎛以下の粒子の体積分率は 0.42%である．
乱流強度は以下のように定義した.
𝜎
(8)
𝐼=
𝑈

Droplet adhesion [g]𝜎 は風速の標準偏差であり，𝑈はスカラー風速の平均値である．実験の乱流強度はそれぞれミスト通過量測定実
験が𝐼 = 0.662，水平噴霧実験が 𝐼 = 0.204， 45°下向き噴霧実験が 𝐼 = 0.518であったのに対し，CFD 解析の結果𝐼 = 0.217，𝐼 = 0.215，𝐼 = 0.517であった．
5.1 ミスト通過量の検証結果
ミストの通過量の実験結果と CFD 解析結果を Fig.8 に示す．x=2.0 m の CFD 解析結果が実験値よりも 5 倍ほど
高 く な っ て い る ． 液 滴 の 挙 動 を Fig.9 に 示 す ．
2.0
1.5

CFD

Experiment

1.0
0.5
0.0

Coodinate [m]Fig.8 Droplet adhesion

た液滴が直線的に流れたこと，風速の鉛直分布について
z0 の値が大きく領域上部の風速が速すぎること，実験に用いたノズルが生成するミストの粒径分布が不明なため，液滴分布が一致していない，といった可能性がある．
5.2 気温の空間分布の検証実験
気温の空間分布の実験結果と CFD 解析結果を Fig.10に示す．モデルは全体的に気温低下量を過小評価している．特に，ノズルに近い x=0.5 m で実験値との乖離が大きい．CFD モデルにおけるノズル付近の液滴の挙動か
ら，拡散が小さいため熱電対に到達していない様子が見られた．ただし乱流強度の値自体は近いため，乱流中の液滴の挙動に関する精査が必要と思われる．
Temperature drop [℃](5)ミスト通過量の算定
モデル計算では高さ 1.7 m の位置に，厚さのない障害物を配置し，それに衝突した液滴の総質量を比較した．
(6)気温の空間分布の比較
ノズルをテント屋根との干渉を避けるためノズルを実験よりも 0.1 m 低い 1.7 m の高さに設定した．熱電対に関しても同じく 1.8 m ではなく 1.7 m に設定した．

10.0
CFD

8.0

Experiment

6.0
4.0
2.0
0.0

(x, y) [m]Fig.10 Temperature dcrease
6．まとめ
FDS は全体的に気温低下量を過小評価しており，局所的に実験と大きく異なる点がみられた．乱流強度を合わせた実験でも同様のことが言えたため，液滴の粒径分布において実際の液滴よりも小さな液滴の割合の多い粒径分布になっていた可能性や，風速の鉛直分布が実験と異なっていた可能性がある．今後の課題は，液滴分布に注目
し液滴の挙動について解析する．また，屋外環境を再現可
能な入力条件についてさらに検討を重ねる．
参考文献
1） ファーナムクレイグ，中尾正喜，西岡真稔，鍋島美奈子，水野毅男；Fire Dynamics Simulator を用いたミストの蒸発冷却シミュレーションと実験検証，空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集，1091-1094,2010.
2） 安部伸之：日本流体学数値流体学部門 Web 会誌，CFD を用いた火災の数値シミュレーション．12(2), 69-84,2004.
3） NIST Special Publication 1018-1：Fire Dynamics Simulator

Technical Reference Guide Volume 1: Mathematical Model,
2023.
4） 近藤純正，「地表面に近い大気の化学 理解と応用」，90，東Fig.9 Snapshot Droplet behavior
CFD 解析の x=2.0 m の付着液滴量が多くなった理由は，乱流強度が実験値よりも小さいため，実験で拡散してい京大学出版会,2014

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学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-59

大型商業施設 ZEB 化に向けた PAC 処理負荷実態把握
Understanding the Actual Load handled by PAC towards the ZEB Conversion of Large
Commercial Facilities○安 江

楽 人（竹中工務店）

大 西 崇 公（パナソニック産機システムズ）
上 田
Rakuto YASUE*1

昌 史（Daigas エナジー）

山 形

光 生（竹中工務店）

泰 史（三井不動産）
Masafumi TADA*2
*1

*3

多 田

Takahiro Oonishi*3

Takenaka Corporation*2

Mitsuo YAMAGATA*1

Yasuhito UEDA*4DAIGAS ENERGY CO.,LTD.

Panasonic Commercial Equipment Systems Co.,Ltd. *4 Mitsui Fudosan Co.,Ltd.

Reducing air conditioning energy consumption is crucial in large commercial facilities for achieving ZEB. Operating air
conditioning units efficiently is a challenge, but understanding heat load helps select effective strategies. Facilities with
PAC systems face difficulty in assessing load conditions. Selecting air conditioning units based on predeterminedcapacities for each tenant is common but may result in oversized capacities. The authors developed a method to assess
actual load handled by PAC units, aiming to establish optimal air conditioning capacities for tenant zones. The reportprovides an overview of the facility, development method, and load analysis in retail stores.
はじめに
2050 年のカーボンニュートラル達成に向けて、建築物の ZEB 化は必須の課題となっている。大型商業施設においては 1 次エネルギー消費量原単位が大きく、その中でも空調用途割合が多くを占めるため、空調エネルギー消費量の削減が重要である。対策として空調機を高効率運転させることが挙げられるが、現在の施設内での熱負荷発生状況を把握することで、具体的方策を選定しやすくなる。しかし、パッケージエアコン（以降 PAC）方式が採用された施設では冷温水方式に比べて負荷状況の把握が困難な現状であり、その手法確立が課題である。一方
で、大型商業施設内のテナントに設置される空調機は、区画ごとに設定した空調能力原単位に基づいて選定される手法が主流である。具体的な入居テナントが設計完了後に決定されたり、入れ替えがしばしば発生したりするためである。従来その原単位は、物販・飲食等のおおま
かな業態毎の区分で分けられて、蛍光灯など現在より高効率でない照明器具が使用されていた時代に設定された数値が採用されていた。現状の施設では過大な空調機容量である可能性が高く、実態に即した適切な容量設定が課題である。そこで、上記の課題を解決するために、筆者らは PAC 室内機が処理した実負荷を把握する手法を開発して負荷実態を把握し、テナント区画の適切な空調容量選定手法の構築を目指した。本稿では、開発手法を導入した対象施設概要と開発手法の概要および物販店舗における負荷実態の分析を行った内容を報告する。

1. 対象施設概要
1.1 建築概要
対象施設は、2023 年 4 月にグランドオープンした某大型商業施設である。Table 1 に建築概要、Fig 1 に平面計
画・断面計画を記す。外壁は ALC で主に構成されておりテナント区画に面した開口部は北西角のみである。また、
外壁沿いには後方諸室が配置されている箇所が多い。
3 階上部は、R 階屋上庭園・後方諸室等がある南西部分
を除き、二重葺折板屋根である。1～3 階の 3 層吹抜が、建物中心部に大空間としてあるほか、南北に 2 か所ずつ
エスカレーター動線となる箇所にも配置されている。厨
房排気が必要となるテナントとして、1 階の北西部に飲食店舗が並列している他、3 階南西部にフードコート店
舗が配置されている。テナントファサード面について、
1・3 階は客用通路に面して間口が広く開いている一方、2 階はテナントへの入口となる約3.5m の間口を除いてガラス壁で閉じられたプランとなっている。
Table 1 Overview of the Facility Construction
Item

Content

Construction Site

Kadoma-shi, Osaka

Structure and Number

4-story building with S-structure

Gross Floor Area

Approx. 102,900m2

Selling Area

Approx. 87,600m2

Exterior Wall Specification

ALC t100mm

Roof Specification

Double-folded metal roof GW10kg/㎡ (t50mm +50mm)

Completion Date

February 2023

Opening hours

10:00~21:00 (Retail stores)空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-59a) 1st Floorb) 2nd Floorc) 3rd Floord) Roof Floore) Cross-Sectional View
Fig 1 Floor Plan and Cross-Sectional View of the Facility(※The orange zone indicates the atrium.)
Table 2 Air Conditioning and Ventilation Set
Item

Content

PAC Operating Schedule

9:30~21:30

AC Air Conditioning Set Temperature

On weekdays: 25℃
on Saturdays, Sundays, and public holidays: 24℃(excluding some stores)

Outdoor Air Intake Volume0.25 persons/m2 × 30 CM H

Outdoor Air Handling Supply Temperature

20℃

Fig2 Ventilation Airflow Diagram

1.2 空調換気設備計画概要
熱源設備は、
外気処理系統と室内空調系統に分かれている。
外気処理系統は中央熱源から外調機へ冷温水供給し、客用室内空調系統は個別熱源のガスヒートポンプ PAC（以降 GHP）にて負荷処理する構成となっている。GHP
について、専用室外機が設置されているテナントはわずかであり、1 つの室外機に対して複数のテナントにまたがって室内機が設置されている構成が大半である。館内
換気計画は、物販店舗を 2 種換気としてその余剰空気を飲食店舗厨房排気のエアバランス用として利用するカス
ケード換気を採用している。なお、テナント外気処理系
統には、
CO2 制御等の変風量機構は備わっていない。
PAC
設定温度等の仕様を Table2、換気エアフローイメージ図
を Fig 2 に示す。
2. PAC 処理負荷見える化ソフトの概要
PAC 空調方式で 1 つの室外機に対して複数のテナントにまたがって室内機が設置されている場合、テナントにおける熱負荷を推定するためには、室内機 1 台ずつ処理した負荷を把握する必要がある。そこで、筆者らは室外機能力推定値と 1 つの室外機系統に対する室内機の運転能力比率を算定する手法を用いて、室内機 1 台ずつの処
理負荷を推定する仕組みを開発した。試験的に対象施設へ導入し、1 時間毎の処理負荷推定値を出力する。既存
技術の料金按分システムを応用した仕組みである。室外機能力推定には冷媒循環量やエンタルピーを、室内機の運転能力比率算定には、スーパーヒートやサブクール等のデータを用いている。推定手法のフローを Fig3 に、能力按分による室内機処理負荷の推定イメージ図を Fig4に示す。なお、推定値の蓋然性については、GHP 製作工場における実機実験にて検証・確認をしている。
3. 熱負荷計算による負荷算定
PAC 処理負荷の実態把握にあたり、テナント実施設計
図に基づく机上での熱負荷計算を実施した。物販店舗を対象とし、区画面積・平面配置等において様々な区画を抽出した。熱負荷計算には、Micro-Peak2000 を用いた。
照明発熱や機器発熱はテナント実施設計図から読み取り設定した。その他主な計算条件を Table3 に示す。計算結果を Table4 に示す。平均で 100.2W/m2 となった。
4. 実態値の分析
4.1 館内在室人数
負荷条件となる人体発熱の状況を確認するため来館者人数を確認した。夏季休暇となる 2023 年 8 月 5 日（土）から 8 月 20 日（日）まで（8 月 15,16 日は欠損）の来館者人数を営業面積で除した面積当たり人数の推移をFig5に示す。来館者人数には従業員数は含まれていない。最も多い日時で約 0.16m2/人であった。多くの来館者があるものの、人員密度は極端には多くないことが分かる。

空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-59◆Calculation flow

※It is simply calculated from air conditioner sensor information without installing energy measuring equipment.

❶Outdoor Unit
Capacity Evaluation

Evaluation of Capacity for Each
Indoor Unit

➋Calculation of Indoor
Unit Allocation Ratio❶Outdoor Unit Capacity Evaluation
Refrigerant Circulation
VolumeAir Conditioning
Capacity Evaluation"Calculation Factors"
Compressor Capacity, Clutch Ratio,
Engine Rotation Speed"Calculation Factors"
Adjusting System Operating State based on
Refrigerant Circulation Rate and Enthalpy
Difference

Enthalpy

Outdoor Unit Capacity
Evaluation"Calculation Factors"
Condensing Temperature, Subcooling,
Superheat, Pressure, etc.

➋Calculation of Indoor Unit Allocation Ratio
Operating Capacity Ratio

Superheat"Calculation Factors"
Heat Exchanger Inlet andOutlet T emperatures

Usage Volume

Evaluation ofDistribution Ratio for
Indoor Units"Calculation Factors"
Nominal Capacity, Air Velocity
Conversion Value (Actual Air
Velocity Level), Operating
Capacity Ratio"Calculation Factors"
Superheat and Subcooling

SubcoolingFig 4 Image of indoor unit capacity calculation"Calculation Factors"
High-Pressure Saturation
T emperature,
Heat Exchanger Inlet and Outlet
T emperatures

Fig 3 Air conditioner Capacity Evaluation

Table4 Result of Thermal Load Calculation

Table3 Thermal Load Calculation Conditions
Item

Content

Weather Conditions

TAC 5% Standard M eteorological Data for Osaka

ir Conditioning Set Temperature

24℃
Based on the content of the store design(The operating rate is 100%)
Based on the content of the store design(The operating rate is 60%)

Illumination Load
Outlet Load
Personnel Density

0.25 person/m2

Human Body Heat Generation

119 W/person (Total Heat)Store No.

Store Area
[m2]

Cooling Peak Loadper Unit Area
[W/m2]Store No.

Store Area
[m2]

1020

1734.3

110

2460

677.5

71

1130

887.5

99

2480

60.8

248

1190

1446.490

3030

2291.6

99

1290

358.2

95

3130

408

85

2080

1245.2102

3350

1949.5

65

2210

697.5

69

3450

674.1

63

2360

1091.8

58

3540

52.2

163

2450

55.4

86

0.18

Average

100.2

28

PAC Inlet Temperature[℃]

0.16

Visitor Personnel Density[person/m2]

Cooling Peak Loadper Unit Area
[W/m2]

0.14
0.12
0.10
0.08
0.06
0.04
0.02

26
24
22
20

0.00

8/5

8/6

8/7

Fig5

8/8

8/9

8/10

8/11

8/12

8/13

8/14

8/17

8/18

8/19

8/20

Time-series Data of Visitor Personnel Density

また、朝から夕方にかけて館内人数は増えていき、16 時付近を境に減っていく。
4.2 テナント吸い込み温度
テナント内が設定どおり空調されているか確認するため、テナント内の PAC 吸い込み温度と設定温度との関係を確認した結果を Fig6 に示す。ピーク負荷発生時の温度を表している。吸い込み温度は概ね設定温度±2℃以内に収まり、PAC にて室内負荷は適切に処理できていることが分かる。
4.3 PAC 処理負荷ピーク値
2.にて述べたソフトにより推定した各 PAC 室内機負荷をテナント毎に集計して各物販店舗の冷房ピーク負荷を抽出した。Fig7 にテナント面積とテナント冷房ピーク負荷原単位（「テナント PAC 室内機処理負荷合計のピーク値÷テナント面積」にて算定）との関係を示す。1～3 階
ともテナント面積に対して、値はバラついている。テナ

Fig6

20

22
24
26
PAC Air Conditioning Set Temperature[℃]28

Relationship between PAC Air Conditioning set
Temperature and Inlet Temperature

ント面積の大小により値を集約することは難しいことが分かる。平均値を算定すると、1 階は 107W/m2、3 階は130W/m2 となった。屋根面からの貫流負荷が寄与していると考えられる。ただし 1 階の平均値は 3.での熱負荷計
詳細分析するため、算結果よりも高い数値となっている。
テナント電力消費量とテナント冷房ピーク負荷原単位との関係を Fig8 に示す。1 階のデータにて電力消費量が0kWh に近いにも関わらず負荷原単位が高いテナントが見受けられる。
このデータは 21～22 時に取得されており、吹き抜けに面した店舗であった。21 時に営業終了後に周囲が空調停止したにもかかわらず空調継続稼働していたことでテナント区画外の負荷も処理した可能性が示唆される。その他 1 階で負荷原単位が大きい 3 店舗について
詳細を確認すると、吹き抜けに面したテナントの 10～11時データであった。1 階において、朝の営業開始時に夜間の非空調時間帯に蓄熱された分の除去に加空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-59c) 3rd Floorb) 2nd Floora) 1st Floor

Fig7 Relationship between Cooling Load per Area and Retail Store Areaa) 1st Floorc) 3rd Floor

Relationship between Cooling Load per Area and Power Consumption per Area in Retail Store

えて、吹き抜けに面していることで営業開始直後に 1 階
から上階へ移動するエスカレーター前の人流滞留の影響が示唆される。また、3 階において負荷原単位が大きい
テナントの詳細を確認すると、10～11 時におけるフードコートに近い南側吹き抜けに面したテナントが多かった。
今回の空調換気計画として、フードコートの厨房排気に引っ張られるエアフローとなるため、吹き抜けを通じて
暖かい空気が引っ張られた影響と示唆される。なお、中央吹き抜けに面するテナントにおいては、負荷原単位が高い傾向があまり見られなかった。Fig1 の断面計画に示すように中央吹き抜け部のハイサイドライト部分が 3 階
天井よりも高い場所にあり、3 階テナントに流入がしにくい断面形状であったことが理由として考えられる。2階においては、電力消費量原単位と負荷原単位の関係性が全体的に大きく散らばっている。21～22 時や 10～11時のデータがピーク値として参照されている点は、1、3階と共通であったものの、吹き抜けに面した店舗が顕著に大きいという点は見られなかった。これは、2 階の客用通路に面する店舗ファサードの大部分がガラス壁で閉じられており、客用通路との空気の流出入が 1、3 階と比べて少ないことが影響している可能性がある。
4.4 PAC 処理負荷時系列データ
4.3 のテナント毎の詳細確認の結果より 10～11 時に負荷ピークが多いことが分かった。そこで、来客数が夏季
休暇中最大となった 8 月 13 日における 1 階物販 22 店舗の冷房負荷原単位時系列に並べた図を Fig9 に示す。時系
列データを確認すると、営業開始直後で顕著にピークが発生している店舗（Group A）、午後以降にもピークが発生する等、営業開始直後のみがピークとならない店舗（Group B）の 2 つに大きく傾向が分かれた。店舗配置に

160
140

Cooling Load per Area [W/m2]

Fig8b) 2nd Floor

120
100
80
60
40
20
0

Fig9 Time-series Data of 1st Floor Retail Stores Cooling Load per
Area (2023/8/13)

よる違いが影響していると示唆される。Group A の営業開始直後のピーク負荷は、運転開始時刻を早めて営業開始までの PAC 運転時間を長く確保することで、適切に処理することが可能と考えられる。その手法により、1 日の中で負荷処理量を平準化することで、容量過大になり過ぎない適切な PAC 選定が可能と考えられる。また、Group A,B 共通の傾向として夕方のピークが少ない理由
は、対称施設は外壁の多くの部分が ALC で構成されておりペリメータが少ないため、夕方の日射影響が少ない
ことが理由として考えられる。
まとめ
新たに開発した PAC 処理負荷見える化ソフトを新築
建物に実装して PAC 室内機処理負荷データの実態把握を行った。その結果から、物販店舗の冷房負荷処理ピー
ク値の分析を行った。PAC 適正容量選定に向けた今後の課題として、①対象施設に設置した場合における推定値
データの蓋然性確認、②夕方における冷房負荷データの確認・分析、③中間期も含めた部分負荷発生状況の検証が挙げられる。

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A-60

冷房期から中間期にかけての内外気温と温熱環境調節行為選択率の関係の日内変動
Diurnal change of relations between indoor temper-outdoor temperatures and thermal
control use during cooling season and natural ventilation season○前 田明 穂（大阪公立大学大学）
Akiho MAEDA*1*1

梅 宮

典 子（大阪公立大学）

Noriko UMEMIYA*1

Osaka Metropolitan University

We measured thermal control use and the thermal environments in 10 units in Osaka from summer to the naturalventilation season (NV). Also, we analyzed the relation between indoor and outdoor temperatures and thermal control use.
1) The rates of thermal control use for the same temperature differ depending on the time of day. 2) Seven dwelling units
chose the same adjustment behavior, even in different seasons. Comparison with the Adaptive Model revealed that 3) the
NV is closest to the comfortable temperature, and 4) the greatest change indoor temperature relative to outdoor
temperature occurs at the late cooling season.

N

1790

2360

air
conditioner
room1 room2
measurement
position
DK
3100
3150
950
7600

The opening andclosing sensor
100

4150

verandah1350

The opening andclosing season

Fig.1 Floor Plan
Cooling season

80

Late
cooling season
Middle season

60

Cooling
Window

40
20

Day

Fig.2 Analysis period
Table.1 Thermal control
Cooling

Window

On

Off

Open

AW

WO

Close

AC

FR

11/2

10/26

10/19

10/12

10/5

9/28

9/21

9/14

9/7

8/31

0
8/24

２． 方法
大阪市内のSRC造11階建て賃貸集合住宅の同じ住棟の10 住戸に協力いただいた注)。住戸は間取りが単純な方形の 2DK で、冷房発・停と窓開・閉の関係が比較的単純で温熱環境の分布が小さいと思われる。西向き 8 住戸と南向き２住戸はそれぞれ同じ間取りで同じ位置にエアコンが設置されている（Fig.1）。8 月下旬から 12 月中旬まで、各住戸で室温、グローブ温度、エアコン吹出し温度、全開口部の開・閉を 1 台のデータロガーに記録した。
住戸の開閉は、全開口部が閉の場合を「閉」、それ以外を「開」と定義する。在・不在は、玄関の開・閉と照度、ヒアリングをもとに判定する。屋外環境は住棟から西に約 1km 離れた気象観測所の観測値を用いる。

在宅時における 10 住戸合計の冷房使用時間率の推移
をもとに、季節を冷房期(8/24～9/21)と冷房終了期(9/22～10/13)、中間期（10/14～11/13）に区分する（Fig.2）。
冷房使用不使用と窓開閉の組み合わせによって、調節行
為「冷房使用（AC）」、「冷房使用＋窓開放（AW）
」
、
「窓開
放
（WO）
」
、
「調節行為を行わない
（FR）
」
を定義する
（Table.1）。
調節行為を分析対象とすることから、行為が生起する在宅時のみを分析する。

ratio［%］１． 背景と目的
de Dear らが提案した Adaptive Model(1998)は、世界中の 160 建物 21,000 件の調査データのメタ分析をもとに、自然換気利用建物において月平均外気温と室内快
適温度に線形関係があることを示し 1）、ASHRAE や CENの基準に採用されている。ところで一般にエネルギー
使用量の予測では、気象条件以外に、建物の熱性能や設備システムの性能のほか、時間帯すなわち在室者の生活行為が考慮される 2)。
本研究は、20 秒間隔で連続記録した温熱環境、冷房
発・停、窓開・閉のデータを用いて、1）室内外の気温と温熱環境調節行為選択率の関係、2）窓開放時の内・外気温と Adaptive Model との適合性、3）時間帯すな
わち生活行為を考慮した関係の違いを明らかにする。

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学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-60
３． 温熱環境調節行為の出現傾向
各季節住戸別の調節行為選択率を Fig.3 に示す。図中
ALL は全住戸を合計した場合を示す。
冷房期は、6 住戸で AC 選択率（以降 AC）が 55.3～95.3%
で最も高い。住戸 G では WO 選択率（以降 WO）が 57.2%、
住戸 H では FR 選択率（以降 FR）が 65.3%で最も高い。全住戸を合計した場合（以降 ALL）では、AC が 63.0%で最も高く、次に WO が 18.0%で高い。
冷房終了期は、冷房期に AC が過半数を占める住戸は主に WO もしくは FR を選択する。主な調節行為は、10 住戸
中5 住戸でWO が50.5～69.1%、
FR が53.1～86.5%である。
ALL は、
FR が 44.7%で最も高く、次に WO が 38.6%で高い。
中間期は、住戸 H のみが AC を選択する時間帯があり、他 8 住戸では AC は 0.0%である。FR が 59.4～99.4%で、すべての住戸で FR が最も高い。ALL では、FR が 86.1%、
WO が 13.9%である。
季節ごとの調節行為には住戸差があり、各住戸における主な調節行為は、冷房期と冷房終了期で異なる。中間期ではすべての住戸で FR が最も高い。
どの季節においても WO が低い住戸があり、なかには窓を開ける習慣がほとんどない住戸がある（住戸 B,E,F）。冷房期では WO が低
いが、
冷房終了期以降WO は高くなる住戸もある（住戸D）。

4.1 室温と調節行為選択率の関係
室温と AC 選択率（以降 AC）、WO 選択率（以降 WO）との関係を Fig.4 に示す。冷房期は 9 住戸で、室温が高いほど AC が低い関係を示す。同じ室温に対する AC は、冷房期と冷房終了期で差があり、住戸 B では室温 27℃に対して約 80%の差がある。
6 住戸では室温の出現範囲が異なる冷房期と中間期のWO が同程度である。冷房期には全住戸で室温が高いほどWO が高い関係を示し、全住戸を合わせた場合（以降 ALL）
ではすべての季節に正の相関がある。
一部の住戸では同じ室温に対し時間帯により選択率が異なり、時刻順に「輪」が形成されたり、縦に分布する
時間帯がある（ACでは住戸A,B,E、WOでは住戸A,C,G,I）。
季節が異なっても選択率が最大・最小のいずれかの時刻が同じ時間帯となる住戸が合計で 7 住戸ある。
4.2 外気温と調節行為選択率の関係
外気温と AC,WO との関係を Fig.5 に示す。冷房期と冷房終了期のあいだで、同じ外気温に対する AC に差がある
住戸が 6 住戸あり、外気温 25℃に対して住戸 B では、約50%、ALL では約 40%の差がある。
冷房期と冷房終了期のあいだで、同じ外気温に対するWO に差（ALL で 40%）があるが、冷房終了期と中間期で、同じ外気温に対する WO の差は小さく、2 つの季節が連続するように分布する住戸がある（住戸 C,D,F,G）。
外気温に対して一部の住戸で、時刻順に「輪」が形成され、同じ外気温に対して時間帯によって選択率が異なるといえる（住戸 A,B,C,G,H,I）。室温と比較すると外気温のほうが「輪」が大きい。また、室温と同様に季節が異なっても選択率が最大・最小となる時間帯が同じ住戸が合計で 6 住戸ある。

４． 温熱環境と調節行為選択率の関係
温熱環境と調節行為の関係の分析に使用するデータは、
選択変更の直前直後における温熱環境の急な変化の影響の少ない状態を分析したいため、1 時間平均値を用いる。
居住者が日常的に在宅している時間帯を分析するため、
1
時間平均値の在宅率が 20%以上の時間帯を分析対象とする。散布図のマーカーは季節ごとで色分けし、１点は１
時間平均値を示し、数字は時刻を示す。
100

80
60
40
20

100

80

Rate of thermal
control use［%］Rate of thermal
control use［%］Rate of thermal
control use［%］

100

60
40
20

80

60
40
20

0

0

0
A B
Cooling season

C

D

E

F G
Unit

H

I

J

All

A B C
Late cooling season

D

E

F G
Unit

H

I

J

All

A B C D
Natural ventilation season

E

F G
Unit

H

I

J

All

Fig.3 Rate of Thermal control use in each season

Rate of cooling[%]50
y = -8.755x + 300.49
R² = 0.4171

40
30
19
20
21 16
18
17
22
4 3 0 21
65 23

20

10

15
y = 4.8994x - 115
R² = 0.2519

0

26

26.5

27
27.5
28
Indoor temoerature[℃]

28.5

29

100
23
22
0 1 34
Unit B
910 8
90
21
7
202
5
80
19
6
11
70
12
60 y = -16.978x + 527.86
18
R² = 0.6414
13
3
42
1
50
14
17
15
5 0
16
40
11
10
62312
30
21 2278913
20
19
20
14
y = -23.572x + 657.36
18
15
10
17
16
R² = 0.3385
0
25
25.5
26
26.5
27
27.5
28
28.5
29
Indoor temperature[℃]60Rate of wondow opening[%]

All unit

60

Rate od cooling[%]

2320
02221
1 2 319 171513
188 12456 7 16
9 111410

70

All unit

50

16
17 15
18
23 19
0
21 20
21
6 53
4 22

y = 14.144x - 329.6
R² = 0.2066

40
20
21
19
22
23
0
1
65432

30
20
10

y = 31.403x - 741.37
R² = 0.6555
y = 13.517x - 355.22
R² = 0.5318

10
56
4
19
0 123 1823
20 2221

0
23

24

25
26
27
Indoor temperature[℃]

Fig.4 Compare with indoor temperature and rate of thermal control use

2829

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-60

30
29
28
27
26
25
24
23
22
21
20

⑥が 41.0%で最も高く、日中に WO を選択する住戸 E では
⑤が 53.5%で最も高い。ALL では、冷房期と同じく④が最多で 57.4%である。
中間期は、冷房終了期より③④が高まっている。出現割合が最も高い区分は、住戸 B,F は③で 51.1～96.2%、
B,F 以外の住戸は④で 39.0～80.9%である。
各住戸における③④の合計は 74.8～100%である。ALL では④が 55.4%
で最も高く、次に③が 36.6%である。
ALL では、すべての季節で④の割合が最も高く、季節のあいだで比較すると、Adaptive Model における快適温
度に近い室温の出現割合が最も高いのは中間期である。
5.2 季節別快適温度の直線勾配との比較
季節別各住戸の窓開放時における外気温と室温の分布を Fig.8 に示し、Adaptive Model が定める快適温度の直線勾配 0.31 と比較する。
散布図の 1 点は 1 分間ごとの実測値を示す。
冷房期は、8 住戸で内外気温に相関がある（R²=0.00519～0.70）。回帰直線の勾配は 0.1523～0.3832 で 6 住戸が快適温度の直線勾配より緩やかである。快適温度の直線
勾配との差が0.1 以下(勾配が0.21～0.41)である住戸は5 住戸ある。
冷房終了期は、すべての住戸で内外気温に相関がある（R²=0.18～0.90）。回帰直線の勾配は-0.122～0.614 で、8 住戸で快適温度の直線勾配より急である。快適温度の直線勾配との差が 0.1 以下である住戸は 6 住戸である。
中間期は、3 住戸で内外気温に相関がある（R²=0.0009～0.53）。回帰直線の勾配は 0.0058～0.7238 で住戸 E 以
外が快適温度の直線勾配よりも緩やかである。快適温度の直線勾配との差が0.1以下である住戸は2住戸である。

⑥
⑤
④
➂
②
①
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Monthly mean outdoor temperature[℃]

Fig.6 Adaptive model

80

10
11

12
y = -6.3309x + 245.21 18
13
14
17
R² = 0.5681
15
16
11
10 12
6 7 2322
1382120919
14 y = -5.1743x + 141.56
18
17 16 15
R² = 0.4142

60

4321
5 0

40
20

0232221 20
19
32 1
3
18 17 1612114
4
5
15
8
6 7
9
11
10
y = -0.3099x + 65.71
R² = 0.028

70

43 123022 8
9
5 2 7 2120
19
6Unit B

Rate of cooling[%]

Rate of cooling[%]

100

Rate od window opening[%]

Indoor operative temperature[℃]

５．Adaptive Model との比較
Adaptive Model を Fig.6 に示す 6 つの区分を設け、区分別の分布割合を比較する。③④は Adaptive Model が定める快適温度 90%許容範囲内であり、快適温度に近いといえる。Adaptive Model との適合性を高めるため、窓開放時の外気温と室温の実測値を使用し、1 分間隔に間引いたデータを使用する。
5.1 季節別窓開放時の室温分布割合
季節別各住戸の窓開放時における室温を Fig.6 で定めた区分別の出現割合を Fri.7 に示す。
冷房期は④⑤⑥の割合が高いため、快適温度より高い
室温で過ごしているといえる。各住戸における出現割合が最も高い区分は、
住戸C,D,I は区分④で57.1～66.1%、
住戸 A,B,J では区分⑤で 42.0～63.2%、住戸 G,H では区
分⑥で 52.6～56.8%である。冷房期における AC が低い住戸 G,H で⑥が多く、快適温度との差が大きい。全住戸を合計した場合（以降 ALL）では、④が 39.4%、次に⑤が34.7%である。
冷房終了期は、③④の割合が住戸 E を除く 9 住戸で高まっている。出現割合が最も高い区分は、8 住戸が④で37.9～98.8%、冷房集長期における AC が低い住戸 G では

All unit

60
50
40

30

y = 0.3299x + 7.3225
210 2221201918 16
R² = 0.071
543 231517
14
12
9 1011 13
6 7 8

20
10
0

0
20

22

24
26
28
30
Indoor temperature[℃]

20

32

22

24
26
28
30
Outdoor temoerature[℃]100

All unity = 3.5734x - 36.535
R² = 0.8199

y = 0.9479x - 5.7626
R² = 0.1398
y = 2.9387x - 33.776
R² = 0.5428
16
13
121711 1560
98723 18
14
3210
10
19
10
40
18 17 6
20
20
11
21
12
7
5 4 22
6
8 9
14
2119
54
13
22
23
0
3
1
2
19
15
20 65 3210
22 18 1641314
17232120
10 11

80

0

14

32

16

18 20 22 24 26 28
outdoor temoerature[℃]

30

32

I

J ALL

A

B

C

D

Cooling season

E

F
G
Unit

H

I

J ALL

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

Rate

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

Rate

Rate

Fig.5 Compare with outdoor temperature and rate of thermal control use

A

B

C

D

Late cooling season

E

F G
Unit

H

I

J ALL

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
A

B

C

D

E

Natural ventilation season

Fig.7 Comparison of classification ratios of indoor temperature distribution

F G
Unit

H

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-60

Indoor temperature［℃］

Indoor temperature［℃］34

Cooling season_UnitB
32

30
28

26

y = 0.3832x + 18.747
R² = 0.7006

24

20

22

24
26
28
30
32
Outdoor temperature［℃］

34

７．結論
大阪市内の集合住宅で室内外温熱環境と冷房発・停、
窓開・閉について、20 秒間隔で実測を行い、温熱環境調
節行為について分析を行った結果、1 時間平均の調節行
為選択率について、1）同じ気温に対する選択率は、時間帯によって異なる、2）季節が異なっても選択時刻が一致する住戸がある、窓開放時における室温と Adaptive
Model が定める快適温度と比較すると、
3）
Adaptive Modelの快適温度に近い室温の出現割合が最も高い季節は中間期である、4）外気温の変化に対する室温の変化が最も大
きい季節は冷房終了期である、などを明らかにした。
参 考文献1)de Dear ら, ASHRAE transactions,145-167,1998 2)宇田川:空衛学会誌 2001 年 Vol.75 No.4 p305-313 3)NHK 放送文化研
究所世論調査部：国民生活時間調査 2020 年生活の変化×メ
ディア利用 2021 年 5 月

Indoor temperature［℃］

６．時間帯別 Adaptive Model との比較
各住戸の日変動をもとに「就寝中」（2～5 時）、「朝の活動時間」（以下「朝活」）（6 時～外出までの時間）、「夜の活動時間」（以下「夜活」）（19 時以降の帰宅後 4 時間）の 3 つの時間帯を定義する 3）。時間帯別に③④の割合に着目し、3 つの時間帯で最も快適温度に近い室温で過ごしている割合が高い時間帯について比較する。
6.1 季節別の時間帯別 Adaptive Model との比較
季節別各住戸の室温の分布割合を Fig.9、時間帯ごとに色分けした散布図を Fig.10 に示す。
冷房期で③④の割合が最も高いのは、
住戸 B,I,J で「就
寝中」、住戸 A,C,D,G,H では「朝活」、住戸 E では「夜活」である。
冷房終了期で③④の割合が最も高いのは、住戸 I,J は「就寝中」、住戸 A,D,G では「朝活」、住戸 C,E,H では「夜活」である。
中間期は WO が低く各時間帯に該当する時間帯がない
住戸があり、2 つ以上の時間帯別のあいだで比較できる
住戸は住戸 A,C,D,G,H の 5 住戸である。③④の割合が最も高いのは、住戸 G は「朝活」、住戸 D,H では「夜活」である。住戸 A,C は「就寝中」「朝活」で 100%であり、「就寝中」のみ③④が最大となる住戸がない。

Late cooling season_Unit J

32
30
28

26
24
y = 0.5456x + 14.415
R² = 0.6202

22
20
16

34

18

20
22
24
26
28
30
Outdoor temperature［℃］3228

Middle season_Unit A

26
24
22
20

y = 0.0546x + 22.13
R² = 0.02

18
10

12

14
16
18
20
22
Outdoor temperature［℃］24Sleeping

MorningTime zone

Unit A

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

Rate

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

Rate

Rate

Fig.8 Relation between indoor temperature and outdoor temperature when the windows opening

Sleepng

Night

Unit H

Cooling season_UnitA

MorningTime zone

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Sleeping

Night

Middle season_Unit D

Late cooling season_UnitH

MorningTime zone

Night

Natural ventilation season_UnitD

Cooling
Unit
A season_Unit A
30
28

26
24
22
20
18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Outdoor temperature［℃］

Indoor temperature［℃］

Indoor temperature［℃］3232Late cooling season_unit H

30
28
26
24
22

14

16

18
20
22
24
26
outdoor temperature［℃］28

Indoor temperature［℃］

Fig.9 Comparison of classification ratios of indoor temperature distribution by time zone
28
Naturalseason_Unit
ventilation season_Unit
D
Middle
D

26

24
22
20
18

10

12
14
16
18
Outdoor temperature［℃］

Fig.10 Relation between indoor-outdoor temperature when the windows opening by time zone

20

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-61

大学建物における CO2 排出量削減計画検討のための空調電力消費量に関する研究
Study on the Electricity Consumption by Air Conditioning Equipment for CO2 Emission Reduction
Strategies in University Buildings○田所

優典（神戸大学）

Yusuke TADOKORO*1*1

竹林

英樹（神戸大学）

Hideki TAKEBAYASHI*1

Kobe University

With the aim of extracting effective information for energy conservation plans in university buildings, the characteristicsof time variation of electricity consumption were analyzed by using the measurement data in Kobe University. The
breakdown of electricity consumption was specified as base, lights and outlet, and air-conditioning. The characteristics of
air-conditioning electricity consumption is revealed by cluster analysis using the measurement data.
1. はじめに
地球温暖化対策として大学は温室効果ガス削減に貢献する必要がある．神戸大学でも，2050 年カーボンニュー
トラルへ向けた省エネルギーの取り組みが進められている．近藤は，2019 年度の神戸大学における時刻別電力消費量を対象にクラスタ分析を行い，ベース，電灯コンセ
ント，空調の各成分に分類した 1)．空調分野における具体的な省エネルギー方策の実施には，空調電力消費量の詳細な分析が必要である．
河野らは，東京大学における設備導入・稼働実態の調査を行い，空調機の機器容量が過大であることを明らかにし，機器容量原単位をベンチマークとした環境負荷低減手法を提案した 2) ．
本研究では，実測調査とクラスタ分析結果に基づき，神戸大学における空調電力消費量の特徴を明らかにする．
2. 電力消費量のクラスタ分析
2.1 分析の概要
本研究では，神戸大学六甲台第 1 キャンパス，六甲台
第 2 キャンパス，鶴甲第 1 キャンパスを対象とした．六甲台第 1 キャンパスは主に文系，六甲台第 2 キャンパスは主に理系，鶴甲第 1 キャンパスは主に教養科目の講義などに利用されている．Fig.1 に対象施設を示す．38 箇所で 1 時間ごとに計測された 2019 年 4 月 1 日から 2020年3 月31 日までの366 日の電力消費量データを対象とした．固有値が 1 以上になる主成分を採用すると，24 個の変数のばらつきの大部分は少数の主成分で説明された．
次に主成分得点を計算し，その得点を用いて階層クラス
タ分析を行った．サンプル間距離にはユークリッド距離を用い，グループ間の平均連結法により分類した．得られたデンドログラム（樹形図）より，3～5 個のクラスタ数となるように一定の距離で区分し，クラスタに分類した．分類されたクラスタは，あくまで統計的な分類結果
であり，各クラスタがどのようなデータ群を代表するかは，分類結果をもとに考察する必要がある．

Fig.1 Objective campus in Kobe University

2.2 クラスタ分析の結果
時刻別電力消費量の分類結果の例として，Fig.2 に本部管理棟＋本部管理棟分室の結果を示す．凡例には，該当クラスタに分類された日数を示す．
205 日がクラスタ 1に分類され，そのうちの 203 日が平日であった．127 日がクラスタ 2 に分類され，そのうちの 124 日が土日祝であった．33 日がクラスタ 3 に分類され，すべての日が，日平均気温が 27℃以上か 10℃以下の冷暖房負荷の大きい日であった．これらの考察に基づき，クラスタ 1 を「平空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-61

おおむね一致した．日中の実測値平均は 15～20[Wh/㎡]程度で，定格の 15～20％程度である．実測値の最大は71[Wh/㎡]で，定格の 70％程度である．定格の 30～40％程度の運転が多く，機器容量が過大であると推察される．
Table 1 Objective buildings and outdoor units
CampusOutdoor Unit
(Camacity)

Building

Rokkodai 1st Campus

ACP-13 (69 kW)
Main Building: Faculty & Gtaduate School of
Economics, School & Graduate School of Businessadministration, Center for Social Systems Innovation ACP-16 (33.5 kW)

Rokkodai 1st Campus

Integrated Center for Corporate Archives (Building
EHP-302 (10 kW)
Ⅳ)

Rokkodai 2nd Campus

Faculty & Graduate School of Engineering - LR

ACP-3A (61.5 kW)

35
30

ACP-2B (36.4 kW)

25

Air-conditioning

ACM-73 (67 kW)

20

Rokkodai 2nd Campus

Science and Technology Research Building 3

15

ACM-41 (33.5 kW)

Lights and Outlet

10

Rokkodai 2nd Campus

Innovation Commercialization Division

Tsurukabuto 1st Campus

Institute for Promotion of Higher Education (College
ACP-4-1A (11.2 kW)
of Liberal Arts and Sciences) - K

5Base

PAC-1-1 (10 kW)

23:00

21:00

19:00

15:00

13:00

17:00

Cluster2（127 days）

120
Electricity Consumption Intensity [Wh/㎡]

Cluster1（205 days）
Cluster3（33 days）

11:00

9:00

7:00

5:00

3:00

0

1:00

Electricity Consumption Intensity [Wh/㎡]

日クラスタ」，クラスタ 2 を「休日クラスタ」，クラスタ
3 を「冷暖房クラスタ」と設定した．
同様の考察を行い，多くの対象建物で平日を多く含む「平日クラスタ」，
土日や祝日を多く含む「休日クラスタ」，
日平均気温が 27℃以上か 10℃以下の冷暖房負荷の大き
い日を多く含む「冷暖房クラスタ」に分類された．
Fig.2 より，休日クラスタはベースの電力消費量，平日クラスタと休日クラスタの差は電灯コンセントの電力
消費量，冷暖房クラスタと平日クラスタの差は冷暖房の
電力消費量，にそれぞれ相当すると考察された．

Rated electricity consumption

100

60

40
20

23:00

21:00

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

9:00

7:00

5:00

0
3:00

3. 実測調査
3.1 測定の概要
空調機器の稼働実態把握及びクラスタ分析結果との比較を行うため，
室外機の電力消費量の実測調査を行った．
Table 1 に測定対象建物および測定対象機器を示す．ク
ランプメーターで室外機ブレーカー2 次側の電流値を 5分ごとに測定し，1 時間の積算電力消費量を算出した．
測定は 2023 年 9 月 1 日～2023 年 12 月 31 日に実施し，室外機稼働日のデータを分析対象とした．

80

1:00

Fig.2 Electricity consumption intensity in Administration OfficeElectricity consumption
by cluster analysis

Average of measurements

Fig.3 Measurement results of electricity consumption intensity at
lecture room building of the faculty of engineering

Electricity consumption intensity[Wh/㎡]

120

Rated electricity consumption
100
80
60
40
20

Average of measurements

23:00

21:00

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

9:00

7:00

5:00

3:00

0
1:00

3.2 測定の結果
工学部 LR 棟の室外機 ACP-3A 及び経済経営本館の室外
機 ACP-13 の測定結果を，それぞれ Fig.3，
Fig.4 に示す．
共に講義に利用される教室が中心である．青の太線は対象室外機の定格電力消費量，赤の太線は実測値平均，緑の太線はクラスタ分析結果である．
工学部 LR 棟では，実測値平均とクラスタ分析結果はおおむね一致した．日中の実測値平均は 20[Wh/㎡]程度で，定格の 20％程度である．実測値の最大は 54[Wh/㎡]で，定格の 50％程度である．低負荷での運転が多く，機器容量が過大であると推察される．
経済経営本館では，実測値平均とクラスタ分析結果はElectricity consumption
by cluster analysis

Fig.4 Measurement results of electricity consumption intensity at mainbuilding of the faculty of economics and business空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-61

Total daily electricity consumptionof air-conditioning [Wh/㎡]

400
350
300
250
200

150
100
50
0
0

20

40
60
80
100
120
Occurence number of the air-conditioning cluster

140●Liberal arts, Offices●Science laboratories●Halls●Buildings with GHP ratios exceeding 50%

Fig.5 Occurrence number of the air-conditioning cluster and total daily
electricity consumption of air-conditioning

Electricity consumption intensity [Wh/㎡]

80
70
60

50
Rated electricity consumption

40
30

20
10
0

23:00

21:00

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

9:00

7:00

5:00

3:00

1:00

-10

Fig.6 Electricity consumption intensity obtained by cluster analysis atscience and technology research building 2
8070
Rated electricity consumption

60

50
40
30

20
10
0
23:00

21:00

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

9:00

7:00

5:00

3:00

-10
1:00

Electricity consumption intensity [Wh/㎡]

4. クラスタ分析結果の考察
冷暖房の年間電力消費量は，クラスタ分析結果の日積
算電力消費量と冷暖房クラスタの発生日数により算出される．Fig.5 に，建物ごとの冷暖房クラスタ発生日数と日
積算冷暖房電力消費量[kWh/㎡]を示す．各プロットの色は建物用途を表し，大きさは年積算冷暖房電力消費量[kWh/㎡]を表す．緑は文系・事務系，青は理系研究室，
赤はホールである．グレーは GHP 空調機比率が 50%以上の建物であり，今後の分析対象から除外する．中央値や平均値を考慮し，4 グループに分類して考察した．
日積算冷暖房電力消費量，冷暖房クラスタ発生日数が共に大きい建物である，自然科学 2 号館の時刻別電力消費量を Fig.6 に示す．青の太線は建物における全ての空調機が定格で運転した場合の電力消費量を表す．自然科
学 2 号館は主に理系研究室として利用されている．電力消費量の最大は 18[Wh/㎡]程度であり，定格の 50％程度である．夜間も 8[Wh/㎡]程度である．他の理系研究室でも，夜間に電力消費量が確認された．
日積算冷暖房電力消費量が大きく，冷暖房クラスタ発
生日数が少ない建物である，神大会館の時刻別電力消費量を Fig.7 に示す．収容人数 300 人の六甲ホール，ホワ
イエ，会議室等である．夜間の利用はなく，電力消費量の最大は全建物の中でも最大で 30[Wh/㎡]程度であり，定格の 55％程度である．
日積算冷暖房電力消費量が小さく，冷暖房クラスタ発
生日数が多い建物である，自然科学系図書館の時刻別電力消費量を Fig.8 に示す．理系学部の図書館である．夜間の利用はなく，電力消費量の最大は 10[Wh/㎡]程度で，定格の 30％程度である．空調立ち上がり時に急激に上昇している．
日積算冷暖房電力消費量，冷暖房クラスタ発生日数が共に小さい建物である，本部管理棟・本部管理棟分室の時刻別電力消費量を Fig.9 に示す．本部管理棟は主に事務系の建物である．夜間の利用はなく，電力消費量の最大は 10[Wh/㎡]程度であり，定格の 20％程度である．
空調機が定格で運転した場合の電力消費量に対して，
実際の電力消費量はおおむね 50％以下であった．機器容量が過大である可能性と，建物全体での空調機器稼働率が低い可能性がある．
日積算冷暖房電力消費量と冷暖房クラスタ発生日数が共に大きい理系研究室は、年積算冷暖房電力消費量が大きく、対策の優先度は最も高い。神大会館は、日積算冷
暖房電力消費量を抑えるための対策が必要である。日積
算冷暖房電力消費量が小さい建物は、対策の優先度は低
いが、対策時には冷暖房クラスタ発生日数の多い建物から行うのが効果的である。

Fig.7 Electricity consumption intensity obtained by cluster
analysis at Kobe University Centennial Hall

空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-61

Electricity consumption intensity [Wh/㎡]

80
70
60

50
Rated electricity consumption

40
30

20
10
0
23:00

21:00

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

9:00

7:00

5:00

3:00

1:00

-10

Fig.8 Electricity consumption intensity obtained by cluster
analysis at Library for Science and Technology
80

Electricity consumption intensity [Wh/㎡]

年度大学発アーバンイノベーション神戸（物価高騰等対策）に採択された「大学建物における CO2 排出量削減戦
略策定のための削減効果の予測に関する研究」の一環として実施した．

70
60

Rated electricity consumption

50
40
30

20
10
0
23:00

21:00

19:00

17:00

15:00

13:00

11:00

9:00

7:00

5:00

3:00

1:00

-10

Fig.9 Electricity consumption intensity obtained by cluster
analysis at Administration Office
5. まとめ
室外機の実測調査とクラスタ分析結果より，大学施設における建物ごとの空調電力消費量の特徴を考察した．
実測値平均とクラスタ分析結果の電力消費量はおおむね一致した．実測値は定格の 20～40％程度の低負荷運転が多いことが確認された．設計時の機器容量が過大であると推察される．
クラスタ分析により得られた時刻別電力消費量は，理系研究室では夜間，日中ともに電力消費量が大きい．ホールでは，日中の最大値が大きい．図書館では，空調立
ち上がり時に大きい．事務室では，夜間の利用はなく，
日中の最大値も小さい．全ての空調機が定格で運転した場合の電力消費量に対して，おおむね 50％以下の低負荷であった．日積算冷暖房電力消費量と冷暖房クラスタ発
生日数が共に大きい理系研究室は省エネルギー対策の優
先度が最も高く、日積算冷暖房電力消費量の大きい神大会館も対策が必要である。
謝辞 測定に協力いただいた神戸大学施設部や各建物の管理者の皆さまに謝意を表します．神戸市による令和 5

参考文献
1) 近藤陽香，時刻変化の特徴に基づく大学建物の電力消費量の分類方法に関する研究，神戸大学工学部卒
業論文，2022
2) 河野匡志，柳原隆司，花木啓祐，磯部雅彦，坂本雄
三，国立大学施設における環境負荷低減手法に関する研究－東京大学における CO2 排出量削減に向けた
実効ある対策の計画と実践の事例，日本建築学会環境系論文集，第 76 巻，第 666 号，723-734，2011 年
8月

空気調和・衛生工学会近畿支部
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A-62

店先を開放して営業する店舗の自然換気による空調負荷
夏期および冬期の全国における負荷総量の推定
Air-Conditioning Load by Gravity Ventilation in Stores with Their Fronts Open
Estimation of total air conditioning load in summer and winter○市 川 敦 貴（神戸大学）

高 田暁（神戸大学）

Atsuki ICHIKAWA*1 Satoru TAKADA*1*1 Kobe University
To evaluate the effect of AC (air-conditioners) airflow on the ventilation load by opening storefronts and the effect ofnarrowing opening area, CFD analysis was performed for models (dimensions determined based on field survey). The
airflow from AC outlet on the ceiling blocked intrusion of outside air when cooling and encouraged outflow of indoor air
when heating. When the distance between AC and the opening changed from 1.5m to 0.5m, cooling amount required toachieve the same indoor temperature was reduced by 13.2%. When top 30% of the opening was covered, that was reducedby 37.6% (cooling) and 64.9% (heating).

１．神戸市内の商店街における実態調査
2023 年 6 月 5 日～12 日，アーケードの両側に小規模店舗が並ぶ神戸市内の３商店街を対象に店内に設置された空調機や開口の状況を調査した。調査項目は，店名，業種，
開口（開口幅，開口高さ，開口部近傍に設置されていた陳列棚等の物品の形状），主要な開口部と最も近い空調機との距離とした。寸法は，許可された場合にはレーザー距離

Number[-]計を用いて，それ以外の場合は空調機の大きさを基準として概算した目測によって推定した。また，全対象について外観写真を撮影した。
食料品や衣料品店で開口を開放したまま営業している
割合が 7 割を超え，逆に飲食店やその他の業種では開放している割合が小さかった（Fig.1）。開口の幅は店舗に
よって様々であったが，開口の高さは多くの店舗で約2.75m 程度であった。空調機と開口部の距離は平均約3.0m であったが，約 1.0m の店舗もあった（Fig.2）
。
40
30
20
10
0
Restaulant
Street A

Grocery
Clothing
Othersstore
store
Street B
Street C （white：open）

8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

Distance fron AC[m]

8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

Height[m]Fig.1 The ratio of shops with their storefronts open in each street

Width[m]はじめに
わが国では，夏期の冷房時や冬期の暖房時であっても，店先の開口部を開放したまま営業している小規模店舗をよく目にする。この場合，屋外と室内の温度差による自然換気が生じ，冷暖房負荷が増加している。これは削減すべ
き負荷であるが，店主らに行動変容を促すのは容易ではないと思われる。温度差換気は換気力学に基づいて簡易に計算が可能であるが，店内に設置された空調機の吹出
し気流や開口部近辺に置かれた物品が換気性状に影響を及ぼしていることが考えられる。自然換気に影響を及ぼす要素として，室温変動 1)やエアカーテン 2) 3) 4) 5)，開口部周辺に設置された壁 6)や室内の熱発生・人体の移動 7)について，また吹出し気流については気流解析における取り扱い 8) 9) 10)について検討されているが，空調機からの吹出
し気流と開放された開口部を介した換気性状の関係について検討したものは見られない。そこで本報では，実在の商店街における調査に基づいて作成した店舗モデルを用
いて，店舗室内と仮想的な外気空間の間の自然換気について気流解析を行い，空調機の存在が店舗の開口部を介した換気性状へ及ぼす影響を明らかにし，店舗の開放による換気負荷の増加分を定量的に把握するとともに，開口の一部を塞ぐことにより削減可能な負荷を推定し，店主の行動変容へ向けた材料を提供することを目指す。

8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

Fig.2 Width, height and distance from AC of storefront opening ineach street

2. 冷房時の開口部開放に伴う自然換気の気流解析
2.1 気流解析の方法
前章の調査結果（Fig.2）を踏まえ，室内空間に仮想的な外気空間を接続し，Fig.3 に示すようなモデルを作る。4 方空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-62
向に吹出し口を持つ空調機を室内天井面に設置し，これを用いて冷房時に開口部を開放する店舗における自然換
気について気流解析を行う。室内に空調機以外の熱源は置かない註 1)。基準ケースの解析条件を Table 1 に示す。

基準ケースから空調機の位置（開口部からの距離）
・
空調機の吹出し角度を変更した場合に実現する室温をFig.6 および Fig.7 にそれぞれ示す。空調機の位置を室内の奥へ移すと，外気が室内の奥まで侵入するため，空調機を開口部から遠ざけるほど室温が高くなった。空調機の位置を 1.5 m の位置から 0.75 m の位置に近づけると，

Virtual outdoor space
Indoor space

室温が約 0.3 ℃低下した。また，吹出し角度を上向きにするほど室温は低く保たれた。
AC

2.2 外気温・空調機による冷却量を変更した場合の結果

28.0
26.0
24.0
22.0
2.0

気であるが，外気側を向いた空調の吹出し口から出た気流が開口の上部から侵入する外気に衝突し，温度差換気を抑えている。外気は吹出し気流の下を潜るようにして奥へ侵入したのち，一部が吸込み口へ誘引された。次外気温が高いほど，また空調機による冷却量が高いほど室温は低下した。
2.3 空調機の位置・吹出し角度を変更した場合の結果

4.0

5.0

AC Cooling Amount[kW]outdoor temp：28℃
outdoor temp：30℃
outdoor temp：32℃

Fig.5 Relationship between outdoor temp, AC power and realizedindoor temp. (cooling)
28.0
27.0
26.0
25.0
0.0
Fig.6

に，外気温や空調機による冷却量を変更した場合に実現する室温（室内空間全域の平均温度）を Fig.5 に示す。

3.0

outdoor temp：27℃
outdoor temp：29℃
outdoor temp：31℃

Realized Indoor
temp[℃]

室内の低温の空気が外気空間へ出る，典型的な温度差換

VirtualOutdoor
Space

30.0

基準ケースの流速分布・温度分布を Fig.4 に示す。高温の外気が開口部の上部から侵入し，開口部の下部ではVirtualOutdoorSpace Indoor SpaceFig.4 Velocity and temperature distributions
for the reference case (cooling)

Realized Indoor temp[℃]

Table 1 CFD conditions (cooling)Type
SteadyTurbulence modelStandard k-ε
Total mesh number
Approx. 3 million
Adiabatic
Floor
Logarithmic law
Adiabatic
Ceiling
IndoorLogarithmic law
Adiabatic
Wall
Logarithmic law
No heat generation
Adiabatic
Floor
Logarithmic law
VirtualHeat transfer
outdoor100 kW/(m2・K)
Boundarycoefficientspace
surface
Outdoor temp
30 ℃
Logarithmic law
Flow rate
250 m3/h×4Power
3.5 kW
Outlet
Angle
45°
AC
Area
50 mm×500
Flow rate
1,000
mm×4
m3/h
Inlet
Area
500 mm×500 mm
Pressure
0 Pa
Pressure reducing panel
Area
100 mm×100 mm

Indoor Space

Realized Indoor
temp[℃]

Fig.3 The model used in CFD

AC

Fig.7

1.0
2.0
3.0
4.0
Distance between AC and opening[m]Relationship between distance from AC and realized indoor
temp. (cooling)
28.0
27.0
26.0
25.0
15

30

45
60
Outlet angle [°]75

Relationship between AC angle and realized indoor temp.
(cooling)空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-62
3. 暖房時の開口部開放に伴う自然換気の気流解析
3.1 気流解析の方法(床面から 1.925 m〜2.75 m)を塞ぐことで，冷房時は実現する室温が約 1.2 ℃低下，暖房時は約 5.1 ℃上昇した。

暖房条件についても同様に計算を行う。基準ケースにACついて，冷房条件からの変更点を Table 2 に示す。
Virtualoutdoorspace
AC

Boundary
surface
Outlet
Inlet

VirtualOutdoorSpace Indoor Space

CFD conditions (heating)Outdoortemp

5℃

Flow rate
Power
Angle
Flow rate

500 m3/h×4
10.0 kW35°
2,000 m3/h

3.2 外気温・空調機加熱量を変更した場合の結果
暖房条件の基準ケースの流速分布・温度分布を Fig.8に示す。開口部へ向いた吹出し口から出た高温の気流は上昇し，直接開口部の上端を通って外気空間へ流出する。開口の下半分では，外気空間側から室内空間へ低温の空気が流入する。暖房時には空調機から出た吹出し気

Indoor Space

22.0
20.0
18.0
16.0
14.0
12.0
10.0
8.0
5.0

7.0

8.0

9.0 10.0 11.0 12.0 13.0

outdoor temp：3℃
outdoor temp：7℃
outdoor temp：11℃
outdoor temp：15℃

気温や空調機による加熱量を変更した場合に実現する室る加熱量が高いほど実現する室温が高くなる。冷房時と6.0

AC Heating Amount[kW]流は温度差換気を助長していると考えられる。次に，外温を Fig.9 に示す。外気温が高いほど，また空調機によVirtualOutdoorSpace

Fig.8 Velocity and temperature distributions
for the reference case (heating)Realized Indoor temp[℃]

Table 2AC

Fig.9

outdoor temp：5℃
outdoor temp：9℃
outdoor temp：13℃

Relationship between outdoor temp, AC power and realizedindoor temp (heating)

比べ，空調機の冷却量/加熱量の変化に対する室温の変化量が小さくなったのは，吹出し気流が直接外気へ漏出す
るためである。
4. 開口の一部を塞いだ場合の自然換気の気流解析
冷房条件・暖房条件それぞれの基準ケースに，Fig.10

開口部の高さは 2.75m のため，上部 30%を閉鎖しても，それより下の高さは 1.925m となり，店舗運営には差し支えない範囲であると考えられる。Fig.11・Fig.12 に，
冷房時および暖房時の開口閉鎖率と実現された室温の関係をそれぞれ示す。同じ冷却量/加熱量を与えた際に実現される室温は，開口面積が狭まることによって伴い，冷房時には低く，暖房時には高くなった。この影響は開口の横両端を塞いだ場合よりも上端を塞いだ場合のほうが顕著であった。冷房時には開口の上部を塞いだ場合でも空調吹出し気流が外気の侵入をブロックする効果を確認

Realized Indoor
temp[℃]

措置を追加した際の自然換気について気流解析を行う。

Fig.10
27.0
26.0
25.0
24.0
0

10

0

10

14.0
12.0
10.0

した。暖房時には，特に開口の上端を塞いだ場合に，基準ケースで見られた空調吹出し気流の直接の外気空間への流出を阻害していることを確認した。開口の上部 30%

How to install panels to narrow the opening area

20
30
40
Covered ratio[%]
top sideFig.11 Relationship between opening covered ratio and realizedindoor temp (cooling)
16.0

Realized Indoor
temp[℃]のように開口の上部あるいは横両端に開口面積を狭める

20
30Covered ratio[%]
top

Fig.1240

side

Relationship between opening covered ratio and realizedindoor temp (heating)空気調和・衛生工学会近畿支部
学術研究発表会論文集（2024.3.8）

A-62

1(𝜃 − 27.724)(2)
𝑃# =0.5689 "1(18.5344 − 𝜃" )(3)
𝑃$ =0.2640
第 3 章で，冷房時に空調機を開口部に近づける（1.5 m→0.5 m）ことにより，室温が約 0.3 ℃低下することを確認した。これを式(2)に当てはめると，同等の室温を得るために必要な冷却量は約 0.53kW 削減されることになる。
この室温を基準ケースの冷却量（3.5 kW）のままで得られるので，13.2 %のエネルギーを削減したことになる。
また，第 5 章で，開口部の上端から 30 %を塞ぐことにより，冷房時には室温が約 1.2 ℃低下，暖房時には室温が 5.1 ℃上昇することを示したが，同等の室温を得るために必要な加熱量は，それぞれ 2.11kW，19.3kW 削減される。これらの室温を基準ケースの冷却/加熱量（冷房：3.5 kW，暖房：
10.0 kW）のままで得られるので，冷房時に 37.6 %，暖房時に 64.9 %のエネルギーを削減したことになる。
6. まとめ夏期の冷房時あるいは冬期の暖房時に開口部を開放して営業する店舗に関して，商店街における調査に基づいて設定したモデルを用い，天井 4 方向吹き出しの空調を対象として，気流解析を行った。冷房時に，空調機からの吹出し気流が開口上部より侵入しようとする高温の外気に衝突し，温度差換気を抑えること，暖房時に，開口上部での室内空気の流出を助長していることを確認した。空調機の設置位置を開口部に近づける（1.5 m→0.75m）ことで，冷房時に同等の室温を得るために必要な冷却量を 13.2 %削減できることを示した。開口の上部
30 %（床面から 1.925m 以上の部分）を塞ぐことにより，同等の室温を得るために必要なエネルギーを冷房時に 37.6 %，暖房時に 64.9 %削減できることを示した。

註 1)基準ケースに対し，空調機の冷却量を変更した場合に実現される室温と，室内発熱量（天井面を除く室内の壁面全てで一様に発熱）を空調機の冷却量から差し引いた値と実現する室温の関係を Fig.13 に示す。これらの値はよく一致しており，壁面の熱貫流など一様な熱負荷がある場合も，その分だけの空調機の冷却量の低下として扱って良いと考えられる。
Relized Indoor
temp[℃]

5. ある室温の実現に要する空調機冷却量/加熱量の推定
ここまで流体解析の都合上，冷房・暖房時の冷却量/加熱量を固定して計算したが，この室内空間における冷房時および暖房時の外気温・冷却量/加熱量と実現する室温の関係から，外気温に応じた、開口部を開放することによって生じている空調機負荷を推定する。まず冷房条件について，冷却量あるいは外気温を説明変数，室温を目的変数とした回帰直線は式(1)となる。
ここで基準室温を26 ℃とすると，基準室温を実現するのに必要な冷却量は式(2)になる。暖房についても同様に考え，基準温度を 22 ℃とすると式(3)が導かれる。ただし，𝜃!：室温[℃]，𝜃"：外気
温[℃]，𝑃#：冷却量[kW]，𝑃$：加熱量[kW]とし，𝑃# および
𝑃$ は，その値が正になるときのみ定義される。
(1)
𝜃! = 𝜃" − 0.5689𝑃# − 1.724

27.0
26.0
25.0
2000

Fig.13

3000
4000
5000
AC Cooling Amount - Indoor heat(W)with indoor heatno indoor heat
Relationship between AC power – indoor heat andrealized indoor temp (cooling)

参考文献
1）細井昭憲, 単一開口における室温変動を考慮した温度差換気の基礎理論, 日本建築学会環境型論文集, 第 85 巻 第 768 号,
149-156（2020）2）李時桓, 開門冷房におけるエネルギー損失に関する研究（第1 報）単一開口における換気量とエアカーテンの熱遮断特性に関する数値的検討, 空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集,
第 4 巻, 145-148（2018）3）李時桓, 開門冷房におけるエネルギー損失に関する研究（第2 報）エアカーテンの種類による熱遮断効率, 空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集, 第 4 巻, 101-104（2019）4）矢野智子, 李時桓, 倉渕隆, 林鍾衍, 開門冷房におけるエネル
ギー損失に関する研究（第 3 報）実測による商店内の温熱環
境と熱損失特性, 空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集,
第 4 巻, 105-108（2019）5）矢野智子, 李時桓, 開門冷房におけるエネルギー損失に関する研究（第 4 報）実測による漏気負荷抑制手法の検討と熱負荷計算, 空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集, 第 4 巻,
61-64（2020）
6 ）Yuki Arinami, Shin-ichi Akabayashi, Yoshihide Tominaga, Jun
Sakaguchi, Performance evaluation of single-sided natural ventilation
for generic building using large-eddy simulations: Effect of guidevanes and adjacent obstacles, Building and Environment, Vol.154, 6880（2019）7）Lu Feng, Yan Wu, Yi Zhao, Rubin Li, Song Dong, Naiping Gao,
Variation of temperature stratification during and after the human
movement in displacement ventilation, Building and environment,
Vol.239, 1-14（2023）
8）丹羽康介, 酒井孝司, 小野浩己, CFD パーツ化を目的とした線
上吹出し口を有する室内のCFD 解析に関する研究 流入口の乱流強度設定が気流性状に及ぼす影響, 空気調和・衛生工学会
大会学術講演論文集, 201-204（2016）9）五島慧次ら, ４方向カセット型ディフューザの CFD パーツ化に関する検討, 日本建築学会大会学術講演論文集（環境工学Ⅱ）, 899-900（2017）10）桃井良尚, 時間変動する吹出し気流の実用的 CFD モデル化手法に関する研究（第１報）風向変動気流への噴流モデルの適用, 空気調和・衛生工学会大会学術講演論文集, 317-320（2018）