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特開2023-146004熱損失係数推定システム、熱損失係数推定方法、及びプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023146004
(43)【公開日】2023-10-12
(54)【発明の名称】熱損失係数推定システム、熱損失係数推定方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 25/18 20060101AFI20231004BHJP
E04B 1/76 20060101ALI20231004BHJP
【ＦＩ】
G01N25/18 B
E04B1/76 ESW
【審査請求】有
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022052964
(22)【出願日】2022-03-29
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2023-04-25
(71)【出願人】
【識別番号】300049176
【氏名又は名称】株式会社インテグラル
(74)【代理人】
【識別番号】100132300
【弁理士】
【氏名又は名称】加藤 浩一
(72)【発明者】
【氏名】吉原 潤
(72)【発明者】
【氏名】柳澤 泰男
【テーマコード（参考）】
2E001
2G040
【Ｆターム（参考）】
2E001DD01
2E001DD02
2E001FA24
2G040AA01
2G040AB08
2G040BA16
2G040CA02
2G040CB03
2G040CB05
2G040HA01
2G040HA05
2G040HA16
2G040HA18
2G040ZA05
(57)【要約】
【課題】建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことが可能な熱損失係数推定システムを提供することにある。
【解決手段】実測外気温データ、気象データ、及び建物の形状等に関する情報を含むその他のデータを用いて室温の予測を行うシミュレーションを、気密性能を表す指標の値（Ｃ値）を変化させながら実行して、得られた予測室温データと実測室温データとの一致度が最も高いＣ値を選択し、こうして選択されたＣ値に基づいてＱ値を推定する。
【選択図】図４
【解決手段】実測外気温データ、気象データ、及び建物の形状等に関する情報を含むその他のデータを用いて室温の予測を行うシミュレーションを、気密性能を表す指標の値（Ｃ値）を変化させながら実行して、得られた予測室温データと実測室温データとの一致度が最も高いＣ値を選択し、こうして選択されたＣ値に基づいてＱ値を推定する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信手段と、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行手段と、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段と、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段と、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段とを有する熱損失係数推定システム。
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行手段と、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段と、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段と、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段とを有する熱損失係数推定システム。
【請求項2】
前記熱損失係数推定手段は、前記最適値と所定のデータに基づいて算出した換気量を用いて、前記建物の熱損失係数を推定することを特徴とする、請求項１に記載の熱損失係数推定システム。
【請求項3】
前記シミュレーション実行制御手段は、前記指標値と、前記所定のデータとは異なるデータに基づいて算出した換気量を用いて前記シミュレーションを実行するよう制御することを特徴とする、請求項２に記載の熱損失係数推定システム。
【請求項4】
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信ステップと、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行ステップと、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御ステップと、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択ステップと、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定ステップとを有する熱損失係数推定方法。
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行ステップと、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御ステップと、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択ステップと、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定ステップとを有する熱損失係数推定方法。
【請求項5】
コンピュータを、
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信手段、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行手段、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段、及び、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段として動作させるプログラム。
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信手段、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行手段、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段、及び、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段として動作させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
この発明は、建物の熱損失係数を効果的に推定する熱損失係数推定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年においては、既存住宅のストックが増加する傾向にあり、その流通や断熱改善後の評価のために、熱損失係数（Ｑ値）等の指標を用いた温熱環境の評価が、より重要になってきている。
【0003】
ここで、Ｑ値は、建物の温熱環境を表す数値であって、建物の断熱性能（Ｕ値）と気密性能（換気回数）を考慮した指標である。すなわち、断熱性能による熱の逃げやすさと、気密性能による熱の逃げやすさを合計したものであり、建物の断熱性能と気密性能を総合的に表す指標である。
【0004】
より具体的には、Ｑ値は、以下の数式（１）で表される。
Ｑ値＝（各部位の熱損失量＋換気による熱損失量）／延床面積 ・・・（１）
Ｑ値＝（各部位の熱損失量＋換気による熱損失量）／延床面積 ・・・（１）
【0005】
そしてＱ値を求める一般的な方法は、建物の仕様に基づいて算出を行うことである。また、特許文献１のように、熱移動モデルを用いてＱ値を推定するものもある。
【0006】
さらに、特許文献２には、ヒーターで室温を均一にすることによってＱ値を推定する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開２０１３－２２１７７２号公報
【特許文献2】特開２０１０－７９５８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
しかしながら、上述の一般的な方法によってＱ値を求めた場合、建物の仕様に基づいて算出を行った結果が、必ずしもその住宅の実態を反映していないことが多い。例えば、断熱性能に関しては、通常、設計図書を元に入力を行うが、実際は、経年劣化や施工不良など、設計図書とは異なる仕様となっており、断熱性能が設計図書における仕様より低下している場合がある。
【0009】
また、気密性能に関しては、通常、固定的な換気回数（例えば、住宅の居室では、０．５回／ｈ以上）を設定するが、実際は、住宅を建築する際の施工の精度により左右される隙間等の面積に依存し、固定的な一律の換気回数にはなっていない。こうした隙間等を把握するためには、一般的に、大掛かりな設備を用いた計測を行う必要がある。
【0010】
また、上述した特許文献１のようなＱ値の推定方法で利用する熱移動モデルは、部屋ごとに躯体と室空気を一体として簡易的に扱い、部屋は、それらを合計した熱容量と均一の温度を持つ１つの塊として推定を行うため、温度と熱容量の関係が概算的であり、推定されたＱ値が、現在の建物の実情に合っていない場合がある。
【0011】
また、特許文献２のようなＱ値の推定方法では、熱エネルギーを放出するヒーター、ヒーターの熱を撹拌する撹拌部、ヒーターの熱を制御する熱制御部、撹拌部の電力を測定して記憶する電力データ記憶部を導入する必要があり、大掛かりな設備・作業が必要となる。
【0012】
したがって、本発明の目的は、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことが可能な熱損失係数推定システムを提供することにある。
【0013】
また、本発明の目的は、温度測定や現地調査といった、簡単な作業により、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことが可能な熱損失係数推定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0014】
本発明は、以下のような熱損失係数推定システム、熱損失係数推定方法、及びプログラムを提供する。
【0015】
本発明の第１の実施態様に係る発明は、下記の構成を有する。
建物の部屋の温度を複数の測定タイミング（例えば、１時間ごとのタイミング）で測定して得られた実測室温データ（例えば、実測室温データ５１）を受信する実測室温データ受信手段（例えば、実測室温データ受信部１５１）と、
部屋の気密性能を表す指標値（例えば、Ｃ値５２ａ）を含むデータ（例えば、シミュレーション用データ５２）を用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データ（例えば、予測室温データ５５）を取得するシミュレーション実行手段（例えば、シミュレーション実行部１５４）と、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段（例えば、シミュレーション実行制御部１５５）と、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段（予測室温データ選択部１５６）と、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値（例えば、最適Ｃ値５６）に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段（例えば、熱損失係数推定部１５８）とを有する熱損失係数推定システム（熱損失係数推定システム１）。
建物の部屋の温度を複数の測定タイミング（例えば、１時間ごとのタイミング）で測定して得られた実測室温データ（例えば、実測室温データ５１）を受信する実測室温データ受信手段（例えば、実測室温データ受信部１５１）と、
部屋の気密性能を表す指標値（例えば、Ｃ値５２ａ）を含むデータ（例えば、シミュレーション用データ５２）を用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データ（例えば、予測室温データ５５）を取得するシミュレーション実行手段（例えば、シミュレーション実行部１５４）と、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段（例えば、シミュレーション実行制御部１５５）と、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段（予測室温データ選択部１５６）と、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値（例えば、最適Ｃ値５６）に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段（例えば、熱損失係数推定部１５８）とを有する熱損失係数推定システム（熱損失係数推定システム１）。
【0016】
このような本発明の構成によって、温度測定や現地調査といった、簡単な作業により、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことができ、結果として、精度の高いＱ値を得ることができる。
【0017】
本発明の第２の実施態様に係る発明は、第１の実施態様において下記の構成を有する。
前記熱損失係数推定手段は、前記最適値と所定のデータ（例えば、換気量算出用データ（標準条件）５３ｂ）に基づいて算出した換気量を用いて、前記建物の熱損失係数を推定するように構成される。
前記熱損失係数推定手段は、前記最適値と所定のデータ（例えば、換気量算出用データ（標準条件）５３ｂ）に基づいて算出した換気量を用いて、前記建物の熱損失係数を推定するように構成される。
【0018】
このような本発明の構成によって、Ｑ値の推定に、標準的な条件に応じた換気量が用いられるため、実測室温データを取得した当時の内外温度差や風速の影響を排除し、建物に固有のＱ値を推定することができる。
【0019】
本発明の第３の実施態様に係る発明は、第２の実施態様において下記の構成を有する。
前記シミュレーション実行制御手段は、前記指標値と、前記所定のデータとは異なるデータ（例えば、換気量算出用データ（実測条件）５３ａ）に基づいて算出した換気量を用いて前記シミュレーションを実行するよう制御するように構成される。
前記シミュレーション実行制御手段は、前記指標値と、前記所定のデータとは異なるデータ（例えば、換気量算出用データ（実測条件）５３ａ）に基づいて算出した換気量を用いて前記シミュレーションを実行するよう制御するように構成される。
【0020】
このような本発明の構成によって、シミュレーションによる室温の予測では、実測値に基づいた条件で換気量が用いられるため、より実情に即した室温の予測が可能となる。
【0021】
本発明の第４の実施態様に係る発明は、下記の構成を有する。
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信ステップと、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行ステップと、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御ステップと、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択ステップと、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定ステップとを有する熱損失係数推定方法。
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信ステップと、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行ステップと、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御ステップと、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択ステップと、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定ステップとを有する熱損失係数推定方法。
【0022】
このような本発明の構成によって、温度測定や現地調査といった、簡単な作業により、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことができ、結果として、精度の高いＱ値を得ることができる。
【0023】
本発明の第５の実施態様に係る発明は、下記の構成を有する。
コンピュータを、
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信手段、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行手段、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段、及び、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段として動作させるプログラム。
コンピュータを、
建物の部屋の温度を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データを受信する実測室温データ受信手段、
部屋の気密性能を表す指標値を含むデータを用いて、前記建物の部屋の室温を予測するシミュレーションを実行し、前記複数の測定タイミングに対応する予測室温データを取得するシミュレーション実行手段、
前記指標値を変化させて、前記シミュレーションを繰り返し実行するよう制御するシミュレーション実行制御手段、
前記繰り返し実行される前記シミュレーションの結果得られる予測室温データのそれぞれを前記実測室温データと比較し、最も一致度が高い予測室温データを選択する予測室温データ選択手段、及び、
前記選択された予測室温データが得られた際のシミュレーションに用いられた前記指標値である最適値に基づいて、前記建物の熱損失係数を推定する熱損失係数推定手段として動作させるプログラム。
【0024】
このような本発明の構成によって、温度測定や現地調査といった、簡単な作業により、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことができ、結果として、精度の高いＱ値を得ることができる。
【0025】
本発明の第６の実施態様に係る発明は、第１の実施態様において下記の構成を有する。
前記熱損失係数推定手段は、前記最適値と、前記実測室温データを用いることなく求められたデータとに基づいて算出した換気量を用いて、前記建物の熱損失係数を推定するように構成される。
前記熱損失係数推定手段は、前記最適値と、前記実測室温データを用いることなく求められたデータとに基づいて算出した換気量を用いて、前記建物の熱損失係数を推定するように構成される。
【0026】
このような本発明の構成によって、Ｑ値の推定に、標準的な条件に応じた換気量が用いられるため、実測室温データを取得した当時の内外温度差や風速の影響を排除し、建物に固有のＱ値を推定することができる。
【0027】
本発明の第７の実施態様に係る発明は、第１の実施態様において下記の構成を有する。
前記シミュレーション実行制御手段は、前記指標値と、前記実測室温データを用いて求められたパラメータとに基づいて算出した換気量を用いて前記シミュレーションを実行するよう制御するように構成される。
前記シミュレーション実行制御手段は、前記指標値と、前記実測室温データを用いて求められたパラメータとに基づいて算出した換気量を用いて前記シミュレーションを実行するよう制御するように構成される。
【0028】
このような本発明の構成によって、シミュレーションによる室温の予測では、実測値に基づいた条件で換気量が用いられるため、より実情に即した室温の予測が可能となる。
【発明の効果】
【0029】
本発明に係る熱損失係数推定システムによって、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことができる。また、この結果、精度の高いＱ値を得ることができる。
【0030】
また、本発明に係る熱損失係数推定システムによって、温度測定や現地調査といった、簡単な作業により、建物の実態を反映したＱ値の推定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0031】
【図1】本発明に係る熱損失係数推定システムの概要を説明するための概略図である。
【図2】本発明に係る熱損失係数推定システムのユーザ端末を構成するコンピュータのハードウエア構成の例を示す略線図である。
【図3】本発明に係る熱損失係数推定システムのユーザ端末に関する機能ブロック図である。
【図4】本発明に係る熱損失係数推定システムにおける処理とデータの関係を示す概略図である。
【図5】本発明に係る熱損失係数推定システムにおいて利用するシミュレーションやＱ値の推定で用いられる方程式の一例を示す図である。
【図6】本発明に係る熱損失係数推定システムにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図7】本発明に係る熱損失係数推定システムにおいて、シミュレーションによって得られた部屋の予測室温データと、部屋の温度を測定して得られた実測室温データを時系列に示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0032】
最初に、本発明の一実施形態に係る熱損失係数推定システムの概要を、図１を参照して説明する。本発明の一実施形態に係る熱損失係数推定システム１は、ここでは、ユーザ端末１０を用いたスタンドアロンシステムとして示されているが、例えば、同じサイトに設置された複数のコンピュータをネットワークで接続して構成したり、異なるサイトに分散配置された複数のコンピュータをインターネット経由で接続して構成するなど、様々な構成をとることができる。
【0033】
図１に示すユーザ端末１０は、建物の所定の部屋を複数の測定タイミングで測定して得られた実測室温データ５１、建物の部屋の温度をシミュレーションを実行して予測する場合に用いられるシミュレーション用データ５２、及び、シミュレーションに用いる換気量や、Ｑ値を推定するための換気量を算出するための換気量算出用データ５３を入力し、これらのデータを用いて推定されたＱ値５４を出力する。
【0034】
図２は、図１に示すユーザ端末１０のハードウエア構成を示す図である。ユーザ端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、音声出力装置１０３、ディスプレイコントローラ１０４、ディスプレイ１０５、入力機器インタフェース１０６、キーボード１０７、マウス１０８、外部記憶装置１０９、外部記録媒体インタフェース１１０、及びこれらの構成要素を互いに接続するバス１１１を含んでいる。また、ユーザ端末１０は、他のコンピュータとデータの送受信を行う必要がある場合は、例えばインターネットのようなネットワーク１４０を経由して他のコンピュータと接続するためのネットワークインタフェース１２０を含むように構成される。
【0035】
ＣＰＵ１０１は、ユーザ端末１０の各構成要素の動作を制御し、ＯＳの制御下で、所定の処理を実行する。本実施形態では、例えば、シミュレーションの実行やＱ値の推定等の処理を実行する。
【0036】
メモリ１０２は、不揮発性メモリであって、マスクＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュメモリを含むＲＯＭ、及び揮発性メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）から構成される。マスクＲＯＭには、ユーザ端末１０の起動時に実行されるプログラム等が格納される。フラッシュメモリやＲＡＭには、ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムや、それらのプログラムが実行中に作成・使用するデータが一時的に格納される。
【0037】
音声出力装置１０３は、例えば、スピーカ等の機器であり、ＯＳの下で動作するアプリケーションから音声データを受け取り、音声を出力する。
【0038】
ディスプレイコントローラ１０４は、ＣＰＵ１０１が発行する描画命令を実際に処理するための専用コントローラである。ディスプレイコントローラ１０４で処理された描画データは、例えば、一旦グラフィックメモリに書き込まれ、その後、ディスプレイ１０５に出力される。ディスプレイ１０５は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される表示装置である。本実施形態では、この表示装置に、例えば、推定されたＱ値等が表示されうる。
【0039】
入力機器インタフェース１０６は、キーボード１０７やマウス１０８といった入力装置から入力された信号を受信して、その信号パターンに応じて所定の指令をＣＰＵ１０１に送信する。なお、ディスプレイ１０５がタッチパネルで構成される場合、入力機器インタフェース１０６は、ユーザによるディスプレイのタッチを検知し、当該タッチの検知信号をＣＰＵ１０１に送信する。本実施形態では、この入力装置をユーザが操作することにより、例えば、実測室温データ５１、シミュレーション用データ５２、及び換気量算出用データ５３等を入力することができ、これらのデータは、後述する外部記憶装置１０９などに記憶される。
【0040】
外部記憶装置１０９は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような記憶装置であり、この装置内には上述した本発明に係るプログラムやデータが記録され、実行時に、必要に応じてそこからメモリ１０２のフラッシュメモリやＲＡＭにロードされる。
【0041】
外部記録媒体インタフェース１１０は、可搬型の外部記録媒体１３０にアクセスして、そこに記録されているデータを読み取り、読み取ったデータを外部記憶装置１０９やメモリ１０２に転送する。外部記録媒体インタフェース１１０には、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの記録面にアクセスする駆動装置や、ＵＳＢメモリやＵＳＢケーブルで接続された機器に記憶されたデータにアクセスするＵＳＢインタフェースが含まれる。本実施形態では、ＣＤやＵＳＢメモリのような可搬型の外部記録媒体１３０を介して、例えば、実測室温データ５１、シミュレーション用データ５２、及び換気量算出用データ５３等を入力することもでき、これらのデータは、外部記憶装置１０９などに記憶される。
【0042】
ネットワークインタフェース１２０は、ネットワーク１４０に接続し、ネットワーク１４０を介したデータ送受信を制御する。
【0043】
外部記録媒体１３０には、本発明に係る各機能を実現するためのプログラムを記録することが可能である。外部記録媒体１３０に記録されているデータは、外部記録媒体インタフェース１１０を介して読み取られた後、外部記憶装置１０９に格納され、プログラムであれば、実行時にメモリ１０２のＲＡＭにロードされる。
【0044】
また、本発明に係る各機能を実現するためのプログラムは、上述のネットワークインタフェース１２０、及びインターネットのようなネットワークを介して他のコンピュータから提供されてもよい。
【0045】
図３は、ユーザ端末１０によって実行される機能を表す機能ブロック図である。ユーザ端末１０は、実測室温データ受信部１５１、シミュレーション用データ受信部１５２、換気量算出用データ受信部１５３、シミュレーション実行部１５４、シミュレーション実行制御部１５５、予測室温データ選択部１５６、換気量算出部１５７、熱損失係数推定部１５８、表示制御部１５９、及び入力制御部１６０を含む。また、ユーザ端末１０が、図２に示したネットワークインタフェース１２０を介してネットワーク１４０に接続する場合は、ネットワーク１４０への接続とネットワーク１４０を介したデータ送受信を制御するネットワークインタフェース部（不図示）を含む。
【0046】
また、ユーザ端末１０は、記憶装置１７０（図２の外部記憶装置１０９に対応）に、実測室温データ５１、シミュレーション用データ５２、換気量算出用データ５３、及び予測室温データ５５を記憶する。
【0047】
ここで、実測室温データ受信部１５１は、入力制御部１６０の制御のもと、キーボードやマウスを用いてユーザから入力された実測室温データを受信し、記憶装置１７０に、実測室温データ５１として記憶する。また、実測室温データを、ネットワークインタフェース部を介してネットワーク１４０から受信するようにしてもよいし、ＵＳＢメモリのような外部記録媒体１３０から受信するようにしてもよい。実測室温データ５１は、診断対象の建物の部屋について、複数の測定タイミングで室温を測定した結果得られたデータ群である。
【0048】
シミュレーション用データ受信部１５２は、入力制御部１６０の制御のもと、キーボード１０７やマウス１０８を用いてユーザから入力されたシミュレーション用データを受信し、記憶装置１７０に、シミュレーション用データ５２として記憶する。また、シミュレーション用データを、ネットワークインタフェース部を介してネットワーク１４０から受信するようにしてもよいし、ＵＳＢメモリのような外部記録媒体１３０から受信するようにしてもよい。また、シミュレーション用データのうち、気象庁から取得した気象データに関しては、必要に応じて、シミュレーション用データ受信部１５２に含まれる気象データ変換部によって、シミュレーションに利用可能となるような変換処理が行われる。
【0049】
換気量算出用データ受信部１５３は、入力制御部１６０の制御のもと、キーボード１０７やマウス１０８を用いてユーザから入力された換気量算出用データを受信し、記憶装置１７０に、換気量算出用データ５３として記憶する。また、換気量算出用データを、ネットワークインタフェース部を介してネットワーク１４０から受信するようにしてもよいし、ＵＳＢメモリのような外部記録媒体１３０から受信するようにしてもよい。
【0050】
シミュレーション実行部１５４は、シミュレーション実行制御部１５５によって指定されたシミュレーション用データ５２に基づいて、建物の室温を予測し、その結果を、記憶装置１７０に、予測室温データ５５として記憶する。予測室温データ５５は、診断対象の建物の部屋について、実測室温データ５１の測定タイミングにそれぞれ対応したタイミングで室温を予測した結果得られたデータ群である。
【0051】
シミュレーション実行制御部１５５は、シミュレーション用データ５２として記憶されているデータから、複数のＣ値５２ａ（気密性能を表す指標値であって、延床面積当たりの相当開口面積［ｃｍ２/ｍ２］）を取り出し、それぞれのＣ値５２ａごとにシミュレーションを繰り返し実行するよう制御する。このシミュレーションの結果、記憶装置１７０には、それぞれのＣ値５２ａに対応する予測室温データ５５が記憶される。
【0052】
予測室温データ選択部１５６は、それぞれのＣ値５２ａに関するシミュレーションが実行された後、記憶装置１７０に記憶されている、それぞれのＣ値５２ａに対応する予測室温データ５５と実測室温データ５１を各タイミングで比較し、実測室温データ５１に最も近い（一致度が高い）予測室温データ５５に対応する最適Ｃ値５６を決定する。
【0053】
換気量算出部１５７は、シミュレーション実行制御部１５５が、シミュレーション実行部１５４にシミュレーション用データ５２を渡して実行を指示する場合に、当該実行時に設定されたＣ値５２ａに基づいて、対応する換気量を算出する。このときの換気量の算出には、実測した環境条件に基づいた実測条件が用いられる。また、換気量算出部１５７は、予測室温データ選択部１５６で最適Ｃ値５６が決定された場合に、その決定された最適Ｃ値５６に基づいて、対応する換気量を算出する。このときの換気量の算出には、標準的・平均的な環境条件に基づいた標準条件が用いられる。
【0054】
熱損失係数推定部１５８は、予測室温データ選択部１５６で決定された最適Ｃ値５６に基づいて（すなわち、換気量算出部１５７において、標準条件を用いて算出された換気量に基づいて）、熱損失係数（Ｑ値）を推定し出力する（例えば、ディスプレイ１０５に表示する）。
【0055】
表示制御部１５９は、実測室温データ５１、シミュレーション用データ５２、換気量算出用データ５３を入力するための入力画面をディスプレイ１０５に表示したり、推定されたＱ値をディスプレイ１０５に表示したりするよう制御する。
【0056】
入力制御部１６０は、ユーザ端末１０のディスプレイ１０５に表示された画面においてキーボード１０７やマウス１０８の操作に応じて入力を行うよう制御する。
【0057】
【0058】
［建物内外における気温の測定］
本実施形態では、建物の部屋の室温を測定して得られた実測室温データ５１を受信し、さらに、その建物の外部の外気温を測定して得られた実測外気温データ５２ｂを受信する。
本実施形態では、建物の部屋の室温を測定して得られた実測室温データ５１を受信し、さらに、その建物の外部の外気温を測定して得られた実測外気温データ５２ｂを受信する。
【0059】
本実施形態では、上述の実測室温データ５１と、シミュレーションの結果得られる予測室温データ５５との比較を行って最適な気密性能（最適Ｃ値５６）を決定する際に、その決定が高い精度で行われるように、下記の測定条件（１）、（２）を設定する。
【0060】
測定条件（１）
以下のように、気密性能の影響が大きく出る測定条件を設定する。
・気密性能、すなわち換気量の違いによる室温への影響は建物内外の温度差に依存して大きくなり、時間の経過とともに室温が低下して温度差が小さくなっていくため、建物内外の温度差が大きくなるような状態を設定して気密性能の影響による温度の変化が観測しやすいようにする。
・具体的には、例えば、冬期において、夜に十分な暖房を行って室温を一定に保った後に暖房を停止し、明け方までの室温が低下する過程を測定する。このとき、測定のタイミングは、例えば、１時間ごとや、１０分ごとなど、様々なインターバルを設定することができる。
・暖房には壁掛けエアコン、または、ファンヒーターを用い、室内空気を加熱する。
以下のように、気密性能の影響が大きく出る測定条件を設定する。
・気密性能、すなわち換気量の違いによる室温への影響は建物内外の温度差に依存して大きくなり、時間の経過とともに室温が低下して温度差が小さくなっていくため、建物内外の温度差が大きくなるような状態を設定して気密性能の影響による温度の変化が観測しやすいようにする。
・具体的には、例えば、冬期において、夜に十分な暖房を行って室温を一定に保った後に暖房を停止し、明け方までの室温が低下する過程を測定する。このとき、測定のタイミングは、例えば、１時間ごとや、１０分ごとなど、様々なインターバルを設定することができる。
・暖房には壁掛けエアコン、または、ファンヒーターを用い、室内空気を加熱する。
【0061】
測定条件（２）
以下のように、室温の変化の要因として、なるべく気密性能以外のものを除外する。
・日射による室温の変動が大きいため、日射の影響を除外するように、日没後の夜間を測定の対象とする。
・暖房室と隣室や廊下等の間での熱の移動を制限するため、測定の際には、暖房室のドアを閉めておく。
以下のように、室温の変化の要因として、なるべく気密性能以外のものを除外する。
・日射による室温の変動が大きいため、日射の影響を除外するように、日没後の夜間を測定の対象とする。
・暖房室と隣室や廊下等の間での熱の移動を制限するため、測定の際には、暖房室のドアを閉めておく。
【0062】
なお、本実施形態では、シミュレーションにおいては、室内空気の温度が均一であるというモデルで計算を行い、室内の温度ムラは考慮しない。そのために、例えば、部屋の平均室温を測定できるように、部屋の高さ中央付近で室温を測定するか、または、複数の箇所で室温を測定し、それらの室温の平均温度をとるようにする。
【0063】
［実測室温データを用いた気密性能の推定］
本実施形態では、図４に示すシミュレーション用データ５２（すなわち、建物の気密性能を表す指標値であるＣ値５２ａ、実測外気温データ５２ｂ、気象データ５２ｃ、及び実測を行った建物の各種条件を含むその他パラメータ５２ｄ）を設定して室温のシミュレーションを行い、そのシミュレーションの結果得られた予測室温データ５５と、実測室温データ５１との比較を行う。このとき、Ｃ値５２ａを可変のパラメータとし、例えば、一定の変化幅で数値を変えながら、繰返しシミュレーションを行う。
本実施形態では、図４に示すシミュレーション用データ５２（すなわち、建物の気密性能を表す指標値であるＣ値５２ａ、実測外気温データ５２ｂ、気象データ５２ｃ、及び実測を行った建物の各種条件を含むその他パラメータ５２ｄ）を設定して室温のシミュレーションを行い、そのシミュレーションの結果得られた予測室温データ５５と、実測室温データ５１との比較を行う。このとき、Ｃ値５２ａを可変のパラメータとし、例えば、一定の変化幅で数値を変えながら、繰返しシミュレーションを行う。
【0064】
それぞれのシミュレーションでは、対応するＣ値５２ａに基づいて算出された換気量が用いられる。複数のＣ値５２ａを用いて上記のシミュレーションを行った結果、予測室温データ５５が複数得られるが、これらの予測室温データ５５と実測室温データ５１とをそれぞれ各タイミングで比較し、最もよく整合する（一致度が高い）ときのＣ値を最適Ｃ値５６として求める。
【0065】
［シミュレーションの仕様とシミュレーション用データ］
本実施形態では、室温を予測するシミュレーションとして、非定常動的熱負荷計算プログラムを用いる。このプログラムは、建物を多数室で扱い、各室や各部位の熱容量を考慮し、各種要因による熱の出入りを考慮して各室の室温を計算できるものである。このシミュレーションの計算モデルは、建築環境工学の一般的なものである。なお、この例では、上記のように、既知の非定常動的熱負荷計算プログラムを用いてシミュレーションを行うこととしたが、それ以外の計算モデルやプログラムを用いてシミュレーションを行ってもよい。
本実施形態では、室温を予測するシミュレーションとして、非定常動的熱負荷計算プログラムを用いる。このプログラムは、建物を多数室で扱い、各室や各部位の熱容量を考慮し、各種要因による熱の出入りを考慮して各室の室温を計算できるものである。このシミュレーションの計算モデルは、建築環境工学の一般的なものである。なお、この例では、上記のように、既知の非定常動的熱負荷計算プログラムを用いてシミュレーションを行うこととしたが、それ以外の計算モデルやプログラムを用いてシミュレーションを行ってもよい。
【0066】
本実施形態におけるシミュレーションの計算モデルでは、室温の熱収支の関係は概略、図５（Ａ）に示す数式（２）で表される。すなわち、熱容量と時間デルタｔの間の室温の変化を乗じた値は、室内表面からの対流、換気、内部発熱、及び暖冷房の合計と等しい。なお、「熱容量」は、室内空気、及び家財の熱容量であり、ここでは、家財について標準的な値を「大」、「中」、「小」の３段階で設定し、そのなかから選択するものとする。「室内表面からの対流」は、室内表面のそれぞれについて、室内表面からの対流により流入した熱を計算し合計したものである。
【0067】
「換気」は、空気流入経路のそれぞれにいついて、当該空気流入経路から流入した熱を計算し合計したものを意味するが、本実施形態では、シミュレーションで設定されたＣ値５２ａにより求められた換気量を使用して求めた値とする。なお、ここでは、機械換気による２４時間換気は使用しないものとし、隙間による自然換気を想定している。また、建物全体で同等の気密性能であると仮定する。
【0068】
「内部発熱」は、人体、照明、家電といった、室内発熱の対流成分であり、これについては、標準的なスケジュール（例えば、人の所在、照明・家電の使用についてのスケジュール）にしたがって動的に設定する。また、ヒアリングが可能であれば、そのヒアリング結果に基づいて、スケジュールに従った発熱を設定することもできる。「暖冷房」は、例えば、エアコンやファンヒーターといった暖房による顕熱負荷である。
【0069】
また、本実施形態におけるシミュレーションの計算モデルは、室内表面での熱収支を表すモデルを含んでおり、このモデルでは、「室内表面から壁体内部への熱流」は、「対流による熱流」と、「放射による熱流」を合計したものである。なお、「対流による熱流」は、室内表面温度と室温との差に、室内表面の対流熱伝達率を乗じたものである。
【0070】
さらに、本実施形態におけるシミュレーションの計算モデルは、室外表面での熱収支を表すモデルを含んでおり、このモデルでは、「室外表面から壁体内部への熱流」は、「対流・放射による熱流」と「日射による熱流」を加算し、「夜間放射による熱流」を減じたものである。なお、「対流・放射による熱流」は、外気温に基づいて求められるが、本実施形態では、実測外気温データ５２ｂを用いる。また、「日射による熱流」は、「室外表面への入射日射量」に基づいて求められ、この「室外表面への入射日射量」は、気象データ５２ｃ等から求めた「直達日射」、「天空日射」、「反射日射」の各日射量から求められる。
【0071】
上述した「室外表面から壁体内部への熱流」は、壁体の伝熱によって、室温に影響を与えるが、このような影響は、壁体の熱伝導率や壁体の厚さを用いて熱伝導方程式により把握することができる。
【0072】
また、本実施形態におけるシミュレーションの計算モデルは、窓の熱収支を表すモデルを含んでおり、このモデルでは、「窓の取得熱」は、「熱貫流量」、「吸収日射熱取得」、及び「透過日射による熱取得」を加算したものである。なお、「熱貫流量」は、窓外部の環境温度と室温の差に基づいて求められるが、窓外部の環境温度として、実測外気温データ５２ｂを用いることができる。また、「吸収日射熱取得」、及び「透過日射による熱取得」は、室外表面への入射日射量、及び窓の遮蔽物等に基づいて求められる。
【0073】
本実施形態では、シミュレーションを行う際、上記のように、Ｃ値５２ａや実測外気温データ５２ｂを用いているが、これ以外のシミュレーション用データ５２を用いてシミュレーションを行う。
【0074】
例えば、診断対象の建物の位置に関する気象データ５２ｃを用いる。気象データ５２ｃは、例えば、日射量、風向風速といったデータである。ただし、本実施形態では、これらのデータをシミュレーションで使用するために、必要に応じて、所定の気象データ変換処理を実行する。
【0075】
シミュレーション用データ５２のその他パラメータ５２ｄは、例えば、診断対象の建物の間取り、形状、寸法、方位、敷地の周辺環境（隣棟等の日射障害物など）である。これらの情報は、例えば、設計図書に基づいて熱損失係数推定システム１に入力する。また、ヒアリング等を行って、実情、または、より実情に近い情報を熱損失係数推定システム１に入力することができる。
【0076】
その他パラメータ５２ｄとして、さらに、診断対象の建物の部位の仕様（材料の厚さや熱的物性値（熱伝導率、容積比率、日射反射率、放射率）等）や開口の仕様を、設計図書に基づいて熱損失係数推定システム１に入力する。また、現地調査等を行って、より精度の高い情報を熱損失係数推定システム１に入力することもできる。
【0077】
［気象データ変換処理］
上記のように、図４に示すシミュレーション用データ５２のうち、気象データ５２ｃは、シミュレーションで使用するために、所定の気象データ変換処理が実行される。
上記のように、図４に示すシミュレーション用データ５２のうち、気象データ５２ｃは、シミュレーションで使用するために、所定の気象データ変換処理が実行される。
【0078】
本実施形態における、非定常動的熱負荷計算プログラムを用いたシミュレーションでは、気象データとして、外気温、夜間放射量、直達日射量、天空日射量、及び風向・風速が必要になる。ここで、外気温は実測した現地の外気温（図４に示す実測外気温データ５２ｂ）を用いる。
【0079】
夜間放射量、直達日射量、天空日射量については、気象庁が公開している建物の近隣の気象観測点における当日の計測データに基づいて求める。例えば、夜間放射量は、外気温（実測外気温データ５２ｂ）、及び気象データ５２ｃの日照時間、相対湿度、及び降水量から推定する。
【0080】
また、直達日射量と天空日射量は、外気温（実測外気温データ５２ｂ）、及び気象データ５２ｃの日照時間、相対湿度、及び降水量から推定された全天日射量に対して直散分離を行うことによって算出する。
【0081】
シミュレーション用データ５２のうち、実測外気温データ５２ｂ、及び気象データ５２ｃから上記のように変換されたデータは、時間の経過に伴って変化する時系列データである。これらの時系列データをパラメータとして入力し実行されるシミュレーションの結果（予測室温データ５５）も、時間の経過に伴って変化することになる。
【0082】
［換気量の算出］
本実施形態では、気密性能を表す指標（Ｃ値）を換気量、または換気回数に変換する場合に、２通りの方法を用いる。
本実施形態では、気密性能を表す指標（Ｃ値）を換気量、または換気回数に変換する場合に、２通りの方法を用いる。
【0083】
第１の方法は、図４に示すＣ値５２ａから換気量を算出する場合に、換気量算出用データ（実測条件）５３ａを用いて行う場合である。
【0084】
既往の研究では、Ｃ値に応じた自然換気による換気量を簡易的に推定する手法があり、第１の方法では、この手法に基づいて、以下の数式（３）で示されるように、換気量を、建物の内外温度差に比例する成分と外部風速の二乗に比例する成分の合計と、Ｃ値とを乗算して求める。
換気量［ｍ３／ｈ］＝Ｃ値×（係数１×内外温度差＋係数２×風圧係数差×外部風速２）
・・・（３）
換気量［ｍ３／ｈ］＝Ｃ値×（係数１×内外温度差＋係数２×風圧係数差×外部風速２）
・・・（３）
【0085】
ここで、換気量算出用データ（実測条件）５３ａは、「係数１×内外温度差＋係数２×風圧係数差×外部風速２」の部分である。また、内外温度差は、実測室温データ５１と実測外気温データ５２ｂを参照し、その温度差として求められ、風圧係数差は、上記の通り、建物周辺の環境（例えば、市街地か、ひらけているか等）と風速から求めることができ、外部風速は、例えば、気象データ５２ｃの風速から求めることができる（図４の点線矢印参照）。なお、気象データ５２ｃの風向・風速は、気象庁が公開している建設地近隣の気象観測点における当日の計測データである。
【0086】
このように、１回のシミュレーションでは、設定された１つのＣ値５２ａが用いられるが、そのＣ値５２ａに基づいて求められ、当該シミュレーションに入力される換気量は、内外温度差等に応じて、時々刻々と変化することになる。
【0087】
第２の方法は、図４に示す最適Ｃ値５６から換気量を算出する場合に、換気量算出用データ（標準条件）５３ｂを用いて行う場合である。
【0088】
最適Ｃ値５６から換気量を算出する場合に、上述した第１の方法と同じ方法を用いることも可能であるが、そのようにして求めた換気量は、室温の測定を行った当時の内外温度差や風向・風速の影響を受けて変動する値であり、建物の固有の性能を必ずしも表してはいない。そこで、ここでは、以下の数式（４）で示されるように、換気量の算出を行う。
換気量［ｍ３／ｈ］＝最適Ｃ値×（係数１×標準内外温度差＋係数２×標準風圧係数差×標準外部風速２）
・・・（４）
換気量［ｍ３／ｈ］＝最適Ｃ値×（係数１×標準内外温度差＋係数２×標準風圧係数差×標準外部風速２）
・・・（４）
【0089】
ここで、換気量算出用データ（標準条件）５３ｂは、「係数１×標準内外温度差＋係数２×標準風圧係数差×標準外部風速２」の部分である。このとき、標準内外温度差は、例えば、２つの方式により設定することが考えられる。第１の方式は、冬を中心とした条件設定である。すなわち、室温を２０℃とし、外気温を、気象庁が公開している建物の近隣の気象観測点における計測データに基づいて算出した１月の平均気温とするものである。
【0090】
第２の方式は、通年で評価する条件設定である。すなわち、室温を２４℃（冬を２０℃、夏を２８℃と設定した場合の平均値）とし、外気温を、気象庁が公開している建物の近隣の気象観測点における計測データに基づいて算出した年間平均気温とするものである。
【0091】
なお、標準風圧係数差は、標準条件での風圧係数差である。ここで、風圧係数差は、建物周辺の環境（例えば、市街地か、ひらけているか等）と風速から求められ、標準風圧係数差を求める場合、風速としては、例えば、年平均風速が用いられる。また、標準外部風速は、気象データ５２ｃから把握される年平均風速である。
【0092】
このように、建物の気密性能を評価するための標準的な条件として標準内外温度差、標準風圧係数差、及び標準外部風速を設定することによって、室温や外気温の測定時点の環境に影響を受けていない換気量を算出することができる。なお、換気量算出用データ（標準条件）５３ｂは、上記のような第１の方式、第２の方式以外にも様々な基準によって設定することができる。
【0093】
このように算出された換気量は、その後、気積（室内容量）で除算されて換気回数が求められ、こうして求められた換気回数を用いてＱ値５４の推定が行われる。
【0094】
【0095】
図６は、本発明に係る熱損失係数推定システム１における処理の流れを説明するためのフローチャートであり、図７は、本発明に係る熱損失係数推定システム１において、シミュレーションによって得られた部屋の予測室温データと、部屋の温度を測定して得られた実測室温データを示すグラフである。
【0096】
ユーザ端末１０におけるユーザの指示に基づいて、図６のフローチャートに示す処理が開始される。そして最初に、ステップＳ０１において、シミュレーション実行制御部１５５の制御により、シミュレーション用データ５２として設定したすべてのＣ値５２ａについて、シミュレーションが完了したか否かを判定する。本実施形態では、Ｃ値５２ａの候補として、例えば、経験則的に知られている代表的な値を含んで、一定間隔で上下にスライドさせた複数の値を設定したり、代表的な複数の値を個別に設定したりするなど、様々な方法で、複数のＣ値５２ａを設定することができる。
【0097】
すべてのＣ値５２ａについてシミュレーションが完了していると判定された場合（ステップＳ０１のＹＥＳ）、ステップＳ０６に進む。一方、すべてのＣ値５２ａについてシミュレーションが完了していないと判定された場合（ステップＳ０１のＮＯ）、ステップＳ０２において、未使用のＣ値５２ａの１つを選択し、そのＣ値５２ａでシミュレーションを実行する。
【0098】
次に、ステップＳ０３において、換気量算出部１５７が、設定されたＣ値５２ａと換気量算出用データ（実測条件）５３ａに基づいて換気量を算出する。Ｃ値５２ａと換気量算出用データ（実測条件）５３ａに基づく換気量の算出方法については、前述した通りである。
【0099】
次に、ステップＳ０４において、シミュレーション実行制御部１５５が、ステップＳ０３で算出された換気量と、実測外気温データ５２ｂ、気象データ５２ｃ、及びその他パラメータ５２ｄを用いてシミュレーションを実行するように、シミュレーション実行部１５４に指示を行う。
【0100】
次に、ステップＳ０５において、シミュレーション実行制御部１５５が、シミュレーションの結果得られた予測室温データを、Ｃ値５２ａに対応付けて、記憶装置１７０の予測室温データ５５として記憶する。シミュレーションにより求められる予測室温は、入力の換気量や実測外気温データ５２ｂ、気象データ５２ｃが時間の経過とともに変化するのに伴って、時間ごとに変化する。本実施形態では、例えば、１時間ごとに変化する入力値を提供することによって、それに応じた１時間ごとの予測室温データ５５を一定期間、取得することになる。
【0101】
ステップＳ０５の後、ステップＳ０１に戻り、シミュレーション実行制御部１５５の制御によって、すべてのＣ値５２ａについて、シミュレーションが完了したか否かの判定が繰り返される。
【0102】
ステップＳ０６では、予測室温データ選択部１５６が、記憶装置１７０に記憶されている予測室温データ５５と、実測室温データ５１をそれぞれ対応するタイミング同士の温度と比較する。この比較処理は、予測室温データ５５がＣ値５２ａごとに記憶されているので、それらの予測室温データ５５のそれぞれに対して行う。そして、比較処理の結果、実測室温データ５１に最も一致度が高い予測室温データ５５を選択し、その予測室温データ５５に対応するＣ値５２ａを、最適Ｃ値５６に決定する。
【0103】
ここで、最適な予測室温データ５５を選択する基準として、例えば、予測室温データ５５と実測室温データ５１を、対応する時刻の温度同士で比較し、その温度差の二乗のトータルが最も小さいものを、最も一致度が高い予測室温データ５５として選択する。もちろん、一致度の評価に関しては、他の様々な基準を採用することができる。
【0104】
ここで、図７を参照すると、シミュレーションによって得られた部屋の予測室温データ５５と、部屋の温度を測定して得られた実測室温データ５１がグラフで示されている。実線の折れ線は、実測室温であり、点線の折れ線は、予測室温である。本実施形態では、例えば、予測室温データ５５の取得期間は、（冬期において）夜間の暖房を停止した時刻（図７では、ｔ０で表されている）から、明け方に陽が昇り、気温が上昇し始める手前の時刻（図７ではｔ１２で表されている）までとする。
【0105】
予測室温の取得期間（ｔ０～ｔ１２）において、予測室温データ５５と実測室温データ５１が比較される。図７では、その温度差が、両矢印でそれぞれ表されている。上述した比較処理では、このような予測室温データ５５と実測室温データ５１の差の二乗をそれぞれのタイミングごとにトータルし、そのようなトータルの算出を、設定したＣ値５２ａの数だけ繰り返し、すべてのＣ値５２ａについてトータルの算出をしたときに、そのトータルの値が最も小さい予測室温データ５５に対応するＣ値５２ａを最適Ｃ値５６とする。
【0106】
図６のフローチャートに戻ると、ステップＳ０７において、換気量算出部１５７が、最適Ｃ値５６と換気量算出用データ（標準条件）５３ｂに基づいて換気量を算出する。最適Ｃ値５６と換気量算出用データ（標準条件）５３ｂに基づく換気量の算出方法については、前述した通りである。
【0107】
次に、ステップＳ０８において、熱損失係数推定部１５８が、算出された換気量に基づいて、熱損失係数（Ｑ値）を推定する。Ｑ値は、断熱性能と気密性能の両方を考慮した温熱環境の指標であり、上述した数式（１）により推定されるが、より詳細には、図５（Ｂ）に示す数式（５）によって推定される。Ｑ値は、室内外の温度差が１℃のとき、建物全体から床面積１ｍ２あたりに逃げ出す熱量（単位は［Ｗ］）のことを指す。
【0108】
数式（５）では、建物から逃げる熱量（単位は［Ｗ／Ｋ］）を延床面積（単位は［ｍ２］）で除算することによってＱ値が求められる。
【0109】
ここで、建物から逃げる熱量は、建物の各部位の熱損失量と、換気による熱損失量の合計である。建物の各部位の熱損失量は、図５（Ｂ）に示すように、部位の面積、Ｕ値、及び温度差係数を乗算した値を、各部位（例えば、屋根・天井、外壁、床、開口等）について合計することで得られる。
【0110】
各部位の面積は、例えば、その他パラメータ５２ｄに含まれる建物の形状や寸法から求めることができ、Ｕ値（熱貫流率）は、１／熱抵抗値で表され、この熱抵抗値は、その他パラメータ５２ｄに含まれる部位の仕様（厚さや熱伝導率）により求めることができる。また、温度差係数は、部位が接する外気の区分によって決まる係数であり、例えば、外気に接する場合は１．０、外気に通じる床裏に接する場合は０．７といった値が設定されている。
【0111】
換気による熱損失量は、固定値０．３５、換気回数、及び気積を乗算した値である。ここで、固定値０．３５は、比熱に関する係数である。換気回数は、本発明により決定された最適Ｃ値５６に基づいて、図６のステップＳ０７で求められた換気量を、気積で除算することによって求められる。気積は、室内の空気の総量であり、その他パラメータ５２ｄに含まれる建物の形状や寸法から求めることができる。
【0112】
Ｑ値を、このような実情にあった換気量（換気回数）を用いて推定することにより、建物の実情（断熱性能、気密性能、及び住まい方の実情）を反映した温熱性能の指標が得られることになる。
【0113】
その後、ステップＳ０９において、推定された熱損失係数（Ｑ値）が、表示制御部１５９の制御により、ディスプレイ１０５等の表示装置に表示され、あるいは、熱損失係数推定部１５８の制御により、記憶装置１７０に記憶される。
【0114】
本実施形態では、図６に示したように、用意したＣ値５２ａのすべてについてシミュレーションが終了した後で最適Ｃ値５６を決定するようにしたが、それぞれのＣ値５２ａについてのシミュレーションが終了した段階で、予測室温データ５５と実測室温データ５１について比較処理を行い、比較処理の結果が所定の範囲（十分に一致度が高いと考えられる値の範囲）となった場合に、以降のシミュレーションを中止し、その予測室温データ５５に対応するＣ値５２ａを最適Ｃ値５６として決定するように構成してもよい。
【0115】
また、本実施形態では、基本的に、建物の１部屋（暖房室）について実測室温データ５１を取得し、その実測室温データ５１と、シミュレーションで得られた予測室温データ５５とを比較する構成を想定しているが、建物の複数の部屋について実測室温データ５１を取得し、部屋ごとに実行したシミュレーションで得られた予測室温データ５５を、対応する部屋の実測室温データ５１と比較し、各部屋での一致度を算出し評価することで最適Ｃ値５６を決定するように構成することもできる。
【0116】
これまで、本発明に係る熱損失係数推定システムを、図を参照して説明してきたが、これらは一例にすぎず、他の様々な構成によって本発明の技術的思想を実現することができる。
【符号の説明】
【0117】
１・・・熱損失係数推定システム
１０・・・ユーザ端末
１０・・・ユーザ端末
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
