(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】P2024136795
(43)【公開日】2024-10-04
(54)【発明の名称】評価装置、評価方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/50 20180101AFI20240927BHJP
【ＦＩ】
G16H50/50
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023048044
(22)【出願日】2023-03-24
(71)【出願人】
【識別番号】000006208
【氏名又は名称】三菱重工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100162868
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 英輔
(74)【代理人】
【識別番号】100161702
【弁理士】
【氏名又は名称】橋本 宏之
(74)【代理人】
【識別番号】100189348
【弁理士】
【氏名又は名称】古都 智
(74)【代理人】
【識別番号】100196689
【弁理士】
【氏名又は名称】鎌田 康一郎
(72)【発明者】
【氏名】中山 悠
(72)【発明者】
【氏名】鵜飼 展行
(72)【発明者】
【氏名】石黒 達男
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA03
(57)【要約】
【課題】滞在者の活動状態が時空間的に変化した場合であっても、感染リスクを精度よく評価することができる評価装置を提供する。
【解決手段】評価装置は、シミュレーション対象の３Ｄモデルと、空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部と、前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部と、前記流れ場の解析結果を用いて感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、空間および時間ごとの感染伝播係数を求める係数算出部と、前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいてリスクを評価する評価部と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】評価装置は、シミュレーション対象の３Ｄモデルと、空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部と、前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部と、前記流れ場の解析結果を用いて感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、空間および時間ごとの感染伝播係数を求める係数算出部と、前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいてリスクを評価する評価部と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部と、
前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部と、
前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求める係数算出部と、
前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価する評価部と、
を備える評価装置。
前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部と、
前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求める係数算出部と、
前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価する評価部と、
を備える評価装置。
【請求項2】
前記評価部は、前記感染伝播係数の積分値に基づき前記感染リスクを評価する、
請求項１に記載の評価装置。
請求項１に記載の評価装置。
【請求項3】
前記設定部は、前記シミュレーション対象の単位体積あたりの前記非感染者の人員密度を設定する、
請求項１に記載の評価装置。
請求項１に記載の評価装置。
【請求項4】
前記係数算出部は、前記感染物質の不活化モデルをさらに用いて前記濃度分布を解析する、
請求項１に記載の評価装置。
請求項１に記載の評価装置。
【請求項5】
第１のシミュレーション対象における非感染者の初期人数、呼吸量、感染物質への暴露時間、および前記暴露時間を経過後の感染者の人数が既知である感染事例に基づいて、前記感染物質の感染力を推算する推定部をさらに備え、
前記係数算出部は、推定部が推定した前記感染力にさらに基づいて、前記第１のシミュレーション対象と同一の感染物質について、前記第１のシミュレーション対象とは異なる第２のシミュレーション対象内の空間および時間毎の感染伝播係数を求める、
請求項１から４のいずれか一項に記載の評価装置。
前記係数算出部は、推定部が推定した前記感染力にさらに基づいて、前記第１のシミュレーション対象と同一の感染物質について、前記第１のシミュレーション対象とは異なる第２のシミュレーション対象内の空間および時間毎の感染伝播係数を求める、
請求項１から４のいずれか一項に記載の評価装置。
【請求項6】
シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定するステップと、
前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、
前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求めるステップと、
前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価するステップと、
を有する評価方法。
前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、
前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求めるステップと、
前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価するステップと、
を有する評価方法。
【請求項7】
シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定するステップと、
前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、
前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求めるステップと、
前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価するステップと、
を評価装置に実行させるプログラム。
前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、
前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求めるステップと、
前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価するステップと、
を評価装置に実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、評価装置、評価方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
空調機器の設備設計において、設計者は、設備の有効性を模擬するためのシミュレーションモデルをコンピュータ上に構築する。設計者は、このシミュレーションモデルに外部環境や施設、移動体の運用条件、および設計パラメータ（供給空気の温湿度、流量）を設定してシミュレーションを実行し、その結果を評価する。これにより、設計者は、ある環境条件で設備に求められる要件を満たすことができるかの確認や、要件を満たすような空調機器のレイアウトおよび運転条件（温湿度、流量）などの設計パラメータの調整を、施工前に行うことができる。空調機器の代表的な要件として、快適性や空気質などがある。
【0003】
空気質の要件例として、「二酸化炭素濃度はＸｐｐｍ以下に留めなくてはならない」、「あるエリアの空気齢はＹ秒を超えてはいけない」などがある。
【0004】
近年、上記のような空気質評価を、疫学的な安全性の評価に応用する技術が注目されている。感染症に対するリスクを定量的に評価する評価式を定義し、異なる環境条件や設計パラメータを設定して得られた各々のシミュレーション結果に対して、評価式をもとに感染リスクを計算する。これにより、環境条件や設計パラメータの異なる複数のシミュレーション結果を感染リスクに基づいて比較、評価することができる。
【0005】
上述の評価式をシミュレーション結果が要件をどれだけ余裕を持って満たしているかの観点で定義することで、設計パラメータの値または値の組み合わせを相対比較することが可能になる。
【0006】
上記の観点で定義した評価式として、要件を論理式で記述しておき、法令規則や他の設計実績と比較する方法が知られている。例えば、要件「二酸化炭素濃度はＸｐｐｍ以下に留めなくてはならない」を論理式記述すると、『二酸化炭素濃度＜Ｘ』であり、評価式は、『評価値＝Ｘ－（シミュレーション空間内の二酸化炭素濃度の最大値）』である。
【0007】
計算した評価値は、値が正であれば要件を満たしていることを、負であれば要件を満たしていないことを意味している。また、評価値の値が高いほど、より余裕をもって要件を満たしていることを意味する。ただし、疫学的な安全性の評価という観点からは、二酸化炭素濃度が高いからといって、必ずしも感染物質が含まれているとは限らない。また、空気齢が高い（淀んでいる）空間であっても、感染物質が滞留しているとは限らない。
【0008】
そこで、より直接的に感染リスクを評価する手法として、たとえば非特許文献１には、ＣＦＤによる感染物質（菌、ウイルスなど）の濃度の移流拡散解析と数理疫学モデルの連成シミュレーションを用いることが記載されている。
【0009】
また、非特許文献２には、流れ場シミュレーション結果を基に感染物質の濃度場を解析し、算出された濃度分布を疫学モデルに入力することにより、空間内の感染リスク分布を算出することが記載されている。
【0010】
感染物質の移流拡散解析では、流れ場解析結果を用いて、物質濃度Φ［1/m3］のスカラ輸送方程式を解く事で非定常かつ不均一な濃度分布を求めている。その支配方程式は以下の式（１）で表現される。ここで、濃度は様々な感染物質に対応するため、便宜上、式の分子を無次元で定義している。
【0011】
【数1】
【0012】
式（１）において、ｖ→（ｖの上に矢印を付したもの）は流速ベクトルであり、所与である。Γは拡散係数［kg/m-s］であり、式（２）で表される。
【0013】
【数2】
【0014】
式（２）において、ρｆは空気密度［kg/m3］、Ｄｍは分子拡散係数［m2/s］、μｔは乱流粘性係数［kg/m-ｓ］、Ｓｃ＿ｔは乱流シュミット数［-］である。
【0015】
一方、疫学モデルでは、Wells-Rileyモデル（以下、ＷＲモデルとも記載する。）およびＳＩＲモデルの２つの数理モデルを融合した式を用いている。以下、各モデルについて説明する。
【0016】
ＷＲモデルは、閉空間の感染リスクを質点系で推定する古典的な疫学モデルである。感染初期段階における感染リスクを、限られたパラメータのみで予測可能な簡易モデルとなっている。初期感染者数Ｉ０［人］、呼吸量ｐ［m3/人・h］、感染物質発生量ｑ［quanta/h］及び、換気量Ｑ［m3/h］をパラメータとし、暴露時間ｔ［h］を変数として、式（３）で感染リスクＲを計算する。
【0017】
【数3】
【0018】
ここで、Ｃは新規の感染者数、Ｓ０は初期の非感染者数を表している。Wellsは、閉空間内に存在する”非”感染者の「1-(1/e)」（63.2%）を感染させる感染物質量として”quantum”を定義した。quantumは確率統計論的に定義されるが、その数は、閉空間内の空気中に存在する感染性物質の量と病原性の強さによって物理的に測定可能であると考えられる。
【0019】
ＳＩＲモデルは、非感染者（Susceptible）、感染者（Infected）及び、回復者（Recovery）の３変数に対する常微分方程式（４）～（６）で表現される。大きな時間スケール（日、月単位）での感染者から非感染者への感染伝播を表現可能な疫学モデルであり、Ｓ，Ｉ，Ｒの各人数は、感染伝播係数β、回復率γをパラメータとして計算される。
【0020】
【数4】
【0021】
【数5】
【0022】
【数6】
【0023】
ここで、感染初期段階での適用を想定するとγ＝０,Ｒ＝０となり、感染者数ＩをＩ０と固定できる。また、人の移動に伴う拡散項ＤＳ，ＤＩ，ＤＲを省略すると、Ｓ，Ｉ，Ｒの時間変化はそれぞれ式（７），（８），（９）で表される。
【0024】
【数7】
【0025】
【数8】
【0026】
【数9】
【0027】
なお、接触感染を除いたエアロゾル／空気感染による感染伝播β'のみを考慮すると、β'は感染物質濃度のみに相関があると考えられ、「β'＝ｆ（ｃ）」（ｃ：感染物質濃度［quanta/m3］）とおける。以上より、ＳＩＲモデルの式（７），（８）の時間積分とＷＲモデルの式（３）を比較すると、β'の最も単純な関数形として式（１０）が想定できる。式（１０）において、Ｉｏは初期感染者数［人］、ｐは非感染者の呼吸量［m3/人・h］、ａは感染力［quanta］、Φは感染物質濃度［1/m3］である。なお、感染力ａは、感染物質ごとに予め設定された固定値である。
【0028】
【数10】
【0029】
また、感染物質濃度Φを介したＳＩＲモデルとＣＦＤの連成シミュレーションは以下のように実施される。初期感染者（Ｉ０＝１）の呼吸により発生する感染物質は、ＣＦＤ解析によって求められた定常流れ場によって移流拡散する。各セル、各時間ステップでの濃度Φから感染伝播係数β'を計算し、その値を使って各セルでの非感染者の人員密度Ｓ及び、感染者の人員密度ＩをＳＩＲモデルから計算する。なお、局所的な感染リスクＲｌｏｃａｌは、式（１１）により感染者の人員密度（Ｉ）と非感染者の人員密度（Ｓ）の比率Ｉ／Ｓとして定義する。これより、時空間における感染伝播及び、感染リスク分布を算出、可視化できる。なお、Ｓ，Ｉを空間積分する事により、空間全体での非感染者数ＮＳ、感染者数ＮＩが求められ、式（１２）より初期感染者１人を除いた空間全体の感染リスクＲｇｌｏｂａｌが求まる。
【0030】
【数11】
【0031】
【数12】
【0032】
このように非特許文献２に記載の技術では、感染物質濃度と疫学モデルを組み合わせることで感染リスクを直接的に評価することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0033】
【非特許文献1】浅沼宏亮、伊藤一秀、”病院空間を対象とした非定常不均一濃度分布と数理疫学モデルの連成解析による感染伝播予測”、「日本建築学会環境系論文集 第７８巻 第６８８号」、日本建築学会、２０１３年６月、ｐ４８１－４８７
【非特許文献2】中山悠、石黒達男、佐野岳志、“ＣＦＤと疫学モデルの連成解析による大空間の感染リスク評価解析”、「日本機械学会第９９期流体工学部門講演会 講演論文集」、日本機械学会、２０２１年１１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0034】
滞在者の活動量が時空間的に変化する場合、感染物質濃度が同じであっても、活動量の変化に応じて滞在者の呼吸量も変化する。たとえば、休憩エリアと運動エリアとを含む施設では、休憩エリアで座っている滞在者の呼吸量は、運動エリアで運動する滞在者の呼吸量よりも少ないはずである。しかしながら、従来技術では、呼吸量は時間的にも空間的にも一定であるとして、感染リスクを評価していた。そうすると、たとえば施設内の空間や時間によって滞在者の呼吸量が変化する場合には、感染リスクの推定精度が低下する可能性がある。
【0035】
本開示の目的は、滞在者の活動状態が時空間的に変化した場合であっても、感染リスクを精度よく評価することができる評価装置、評価方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0036】
本開示の一態様によれば、評価装置は、シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部と、前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部と、前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求める係数算出部と、前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価する評価部と、を備える。
【0037】
本開示の一態様によれば、評価方法は、シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定するステップと、前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求めるステップと、前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価するステップと、を有する。
【0038】
本開示の一態様によれば、プログラムは、シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量と、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度または人数と、前記空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定するステップと、前記３Ｄモデルおよび前記設計パラメータに基づいて前記シミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、前記流れ場の解析結果を用いて前記シミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの前記濃度分布および前記呼吸量に基づいて、前記シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数を求めるステップと、前記感染伝播係数と、前記非感染者の人員密度または人数とに基づいて前記シミュレーション対象の感染リスクを評価するステップと、を評価装置に実行させる。
【発明の効果】
【0039】
上記態様によれば、滞在者の活動状態が時空間的に変化した場合であっても、感染リスクを精度よく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0040】
【図1】第１の実施形態に係る評価装置の機能構成を示すブロック図である。
【図2】第１の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図3】第１の実施形態に係る評価装置の機能を説明するための図である。
【図4】第２の実施形態に係る評価装置の機能を説明するための図である。
【図5】第２の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図6】第３の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図7】第４の実施形態に係る評価装置の機能構成を示すブロック図である。
【図8】第４の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0041】
【0042】
（評価装置の機能構成）
図１は、第１の実施形態に係る評価装置の機能構成を示すブロック図である。
評価装置１０は、シミュレーション対象における感染物質の感染リスクを評価するための装置である。シミュレーション対象は、たとえばオフィス、病院、ショッピングモールなど、内部に人を収容する施設である。図１に示すように、評価装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、インタフェース１４とを備える。
図１は、第１の実施形態に係る評価装置の機能構成を示すブロック図である。
評価装置１０は、シミュレーション対象における感染物質の感染リスクを評価するための装置である。シミュレーション対象は、たとえばオフィス、病院、ショッピングモールなど、内部に人を収容する施設である。図１に示すように、評価装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、インタフェース１４とを備える。
【0043】
プロセッサ１１は、所定のプログラムに従って動作することにより、評価装置１０に種々の機能を発揮させる。プロセッサ１１の機能については後述する。
【0044】
メモリ１２は、プロセッサ１１の動作に必要なメモリ領域を有する。
【0045】
ストレージ１３は、いわゆる補助記憶装置であって、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。ストレージ１３には、プロセッサ１１の各部が処理中に取得、生成、参照するデータが格納される。
【0046】
インタフェース１４は、入力装置１５、表示装置１６などの機器と通信するための接続インタフェースである。入力装置１５は、マウスやキーボードなど、評価装置１０のオペレータの入力操作を受け付けるための機器である。表示装置１６は、液晶ディスプレイなどのモニタである。入力装置１５および表示装置１６は、たとえばタッチパネルで一体に構成されてもよい。
【0047】
次に、プロセッサ１１の機能について説明する。プロセッサ１１は、予め用意されたプログラムに従って動作することで、設定部１１１、流れ場解析部１１２、係数算出部１１３、評価部１１４としての機能を発揮する。
【0048】
設定部１１１は、シミュレーション対象の３Ｄモデル、環境条件、設計パラメータなどの設定値を設定する。３Ｄモデルは、シミュレーション対象の形状、寸法、面積、体積や、空調機器の数やレイアウトを特定可能なデータである。環境条件は、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度Ｓや、各セルの時間ごとの滞在者の呼吸量を含む。シミュレーション対象は、たとえば単位面積ごとのセルに分割されており、人員密度および呼吸量は、各セルの時間ごとに設定値が設定される。設計パラメータは、シミュレーション対象の空調機器の運転条件（空調機器の供給空気の温湿度、流量）などを含む。これら設定値は、評価装置１０のオペレータが入力装置１５を介して指定する。
【0049】
流れ場解析部１１２は、設計パラメータに基づいてシミュレーション対象の流れ場を解析する。
【0050】
係数算出部１１３は、流れ場の解析結果を用いてシミュレーション対象における感染物質の濃度分布を解析し、時間ごとの濃度分布および呼吸量に基づいて、シミュレーション対象内の空間（セル）および時間ごとの感染伝播係数を求める。
【0051】
評価部１１４は、感染伝播係数および非感染者の人員密度に基づいてシミュレーション対象の感染リスクを評価する。
【0052】
（リスク評価装置のフローチャート）
図２は、第１の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
ここでは、図２を参照しながら、評価装置１０がシミュレーション対象の感染リスクを評価する処理の詳細について説明する。
図２は、第１の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
ここでは、図２を参照しながら、評価装置１０がシミュレーション対象の感染リスクを評価する処理の詳細について説明する。
【0053】
まず、設定部１１１は、オペレータの入力操作を受け付けて、シミュレーション対象の設定を行う（ステップＳ１０１）。具体的には、設定部１１１は、シミュレーション対象とする施設の形状、寸法や、空調機器の数およびレイアウトなどを定義した３Ｄモデル（ＣＡＤモデル）を設定する。
【0054】
次に、設定部１１１は、オペレータの入力操作を受け付けて、シミュレーション対象の環境条件の設定を行う（ステップＳ１０２）。
【0055】
たとえば、設定部１１１は、環境条件の１つとして、各エリアの単位時間ごとの呼吸量を設定する。
【0056】
図３は、第１の実施形態に係る評価装置の機能を説明するための図である。
たとえば、図３の（ａ）に示すように、ショッピングモールのような複数のエリア１～４（休憩施設、運動施設、飲食施設、通路など）が含まれるシミュレーション対象では、エリアごとに滞在者の活動状態（座っている、運動している、歩いているなど）が異なる場合がある。オペレータは、各エリアの単位時間ごとの活動量データを入力する。なお、３Ｄモデルには、各エリアの位置や範囲（対応するセル）などの定義が予め紐づけられている。また、活動量に応じた標準的な呼吸量が予め規定されている。設定部１１１は、オペレータが入力した活動量データに基づいて、シミュレーション対象内の各セルに単位時間ごとの呼吸量［m3/人・h］を設定した呼吸量データを作成する。
たとえば、図３の（ａ）に示すように、ショッピングモールのような複数のエリア１～４（休憩施設、運動施設、飲食施設、通路など）が含まれるシミュレーション対象では、エリアごとに滞在者の活動状態（座っている、運動している、歩いているなど）が異なる場合がある。オペレータは、各エリアの単位時間ごとの活動量データを入力する。なお、３Ｄモデルには、各エリアの位置や範囲（対応するセル）などの定義が予め紐づけられている。また、活動量に応じた標準的な呼吸量が予め規定されている。設定部１１１は、オペレータが入力した活動量データに基づいて、シミュレーション対象内の各セルに単位時間ごとの呼吸量［m3/人・h］を設定した呼吸量データを作成する。
【0057】
さらに、設定部１１１は、各エリアの時間ごとの非感染者の人員密度Ｓおよび感染者の人員密度Ｉを設定する。たとえば、オペレータは、図３の各エリアの単位時間ごとの人員密度Ｓ，Ｉを入力する。そうすると、設定部１１１は、各エリアの単位時間ごとの人員密度Ｓ，Ｉを設定した人員密度データを作成する。なお、人員密度は、たとえば、単位面積あたりの人数「人/m2」または単位体積あたりの人数［人/m3］であってもよい。また、他の実施形態では、人員密度に代えて、シミュレーション対象全体の非感染者および感染者の人数［人］を用いてもよい。
【0058】
また、設定部１１１は、オペレータの入力操作を受け付けて、シミュレーション対象の設計パラメータの設定を行う（ステップＳ１０３）。設計パラメータは、シミュレーション対象に設置される空調機器が供給する空気の温湿度、流量などを含む。
【0059】
次に、流れ場解析部１１２は、シミュレーション対象の３Ｄモデルと、設計パラメータとに基づいて、既知のＣＦＤ技術による流れ場シミュレーションを実行する（ステップＳ１０４）。
【0060】
また、係数算出部１１３は、流れ場の解析結果を用いて感染物質の濃度シミュレーションを実行して、シミュレーション対象の時間ごとの濃度分布を解析する。具体的には、上式（１）～（２）より濃度分布を求める。そして、係数算出部１１３は、シミュレーション対象内の空間（セル）ごと、および時間ごとの感染物質の濃度および呼吸量ＩＲに基づいて、各空間の時間ごとの感染伝播係数β’を求める（ステップＳ１０５）。
【0061】
具体的には、係数算出部１１３は、感染伝播係数β’を、式（１０）に代えて、以下の式（１３）で求める。ＩＲは、設定部１１１がステップＳ１０２で設定した空間ごと、単位時間ごとの呼吸量である。ｎは、係数算出部１１３が解析した濃度分布に基づく各エリアの単位時間ごとの感染物質濃度の濃度であり、上式（１０）のａΦに相当する。つまり、本実施形態における感染伝播係数β’は、非感染者が単位時間あたりに感染物質を吸い込む量（感染物質への暴露量）を表したものである。
【0062】
【数13】
【0063】
次に、評価部１１４は、感染伝播係数β’に基づきシミュレーション対象における感染リスクを評価する（ステップＳ１０６）。
【0064】
本実施形態では、非感染者が感染物質を吸い込む量（感染伝播係数β’）が時空間的に変化することを考慮し、従来技術の非感染者の時間的変化を表す式（７）を、式（１４）のように記載する。
【0065】
【数14】
【0066】
また、式（１４）を式（１５）～（１７）のように解いて、式（１８）を得る。
【0067】
【数15】
【0068】
【数16】
【0069】
【数17】
【0070】
【数18】
【0071】
なお、感染者の時間的変化を表す式は以下の式（１９）となる。
【0072】
【数19】
【0073】
式（１８）から、感染リスクＲの評価式は式（２０）となる。
【0074】
【数20】
【0075】
本実施形態では、非感染者が感染物質を吸い込む量（感染伝播係数β’）が時空間的に変化することから、式（１８）、（２０）のｅの右肩を積分とし、感染物質の累積的な吸込み量を評価可能としている。これにより、累積的な吸込み量の多寡に応じて感染リスクをより厳密に評価することが可能となる。
【0076】
（作用、効果）
以上のように、本実施形態に係る評価装置１０は、シミュレーション対象の３Ｄモデルと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量ＩＲと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度Ｓと、空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部１１１と、３Ｄモデルおよび設計パラメータに基づいてシミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部１１２と、流れ場の解析結果を用いてシミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの濃度分布および呼吸量ＩＲに基づいて、シミュレーション対象内の空間（単位面積）および時間ごとの感染伝播係数β’を求める係数算出部１１３と、感染伝播係数β’および非感染者の人員密度Ｓに基づいてシミュレーション対象の感染リスクＲを評価する評価部１１４と、を備える。
以上のように、本実施形態に係る評価装置１０は、シミュレーション対象の３Ｄモデルと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量ＩＲと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度Ｓと、空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部１１１と、３Ｄモデルおよび設計パラメータに基づいてシミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部１１２と、流れ場の解析結果を用いてシミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布を解析し、時間ごとの濃度分布および呼吸量ＩＲに基づいて、シミュレーション対象内の空間（単位面積）および時間ごとの感染伝播係数β’を求める係数算出部１１３と、感染伝播係数β’および非感染者の人員密度Ｓに基づいてシミュレーション対象の感染リスクＲを評価する評価部１１４と、を備える。
【0077】
上述のように、従来技術では、呼吸量は時間的にも空間的にも一定であるとして、感染リスクを評価していた。そうすると、たとえばシミュレーション対象内の空間や時間によって滞在者の呼吸量が変化する場合には、感染リスクの精度が低下する可能性があった。これに対し、本実施形態に係る評価装置１０は、シミュレーション対象内における滞在者の呼吸量の時空間的変化をパラメータとして、感染伝播係数β’を算出している。このため、本実施形態に係る評価装置１０は、エアロゾル／空気による感染リスクＲをより厳密に評価することができる。
【0078】
また、評価部１１４は、評価部は、感染伝播係数の積分値に基づき感染リスクＲを評価する。
【0079】
このようにすることで、評価装置１０は、非感染者の感染物質の累積的な吸込み量（暴露量）を精度よく推定して、感染リスクＲの推定精度を向上することができる。
【0080】
【0081】
上述の実施形態では、シミュレーション対象における非感染者および感染者の人員密度Ｓ，Ｉを単位面積あたりの人員密度［人/m2］としていた。これに対し、本実施形態では、非感染者および感染者の人員密度Ｓ，Ｉを単位体積あたりの人員密度［人/m3］とする。
【0082】
図４は、第２の実施形態に係る評価装置の機能を説明するための図である。
シミュレーション対象には高さの異なる滞在者（たとえば、大人および子ども）が混在する。大人と子どもとでは、感染物質を吸い込む口や鼻の高さが異なる。そうすると、感染物質の濃度分布によっては、大人と子どもとで感染物質の吸込み量が変化する可能性がある。
シミュレーション対象には高さの異なる滞在者（たとえば、大人および子ども）が混在する。大人と子どもとでは、感染物質を吸い込む口や鼻の高さが異なる。そうすると、感染物質の濃度分布によっては、大人と子どもとで感染物質の吸込み量が変化する可能性がある。
【0083】
このため、本実施形態では、たとえば、大人の口や鼻がある空間Ｖ１と、子どもの口や鼻がある空間Ｖ２との２つの空間を設定する。空間Ｖ１は、大人の口や鼻があると想定される高さＨ１（たとえば、床面から１．５ｍ）を中心とする一定範囲Ｌ１（たとえば２０ｃｍ）の３次元空間である。空間Ｖ２は、子どもの口や鼻があると想定される高さＨ２（たとえば、床面から１ｍ）を中心とする一定範囲Ｌ２（たとえば２０ｃｍ）の３次元空間である。
【0084】
たとえば、大人の非感染者の人数が５０人、子どもの人数が３０人である場合、空間Ｖ１に５０人が存在し、空間Ｖ２に３０人が存在するとして、単位体積あたりの人員密度Ｓ［人/m3］を設定する。
【0085】
【0086】
まず、設定部１１１は、シミュレーション対象の設定を行う（ステップＳ２０１）。この処理は、第１の実施形態（図２のステップＳ１０１）と同じ処理である。
【0087】
次に、設定部１１１は、環境条件の設定を行う（ステップＳ２０２）。ここで設定される非感染者の人員密度Ｓおよび感染者の人員密度は、上記したように単位体積あたりの人員密度［人/m3］である。なお、シミュレーション対象全体の非感染者の人員密度Ｎｓおよび感染者の人員密度ＮＩは、図５に示すように各空間の人員密度を積分したものとなる。
【0088】
【0089】
以上のように、本実施形態に係る評価装置１０は、非感染者および感染者の人員密度Ｓ，Ｉを単位体積あたりの人員密度として特定する。
【0090】
このようにすることで、感染物質の濃度分布が高さによって異なる場合に、高さの異なる非感染者（大人と子ども）を区別して感染リスクを評価することができる。また、高さによって人員密度が異なる（たとえば、大人と子どもの人数に偏りがある）場合も、より正確に感染リスクを評価することができる。
【0091】
なお、本実施形態では、大人が存在する空間Ｖ１と子どもが存在する空間Ｖ２との２つの空間を想定して人員密度を設定する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、たとえば、シミュレーション対象が複数の階（フロア）を有する施設についても適用してもよい。たとえば、１～３階の３フロアを有する施設の場合、１階に対応する空間の人員密度、２階に対応する空間の人員密度、および３階に対応する空間の人員密度をそれぞれ設定してもよい。また、１～３階の中央部に吹き抜けがある場合は、２～３階の吹き抜けのある空間の人員密度は０に設定する。このようにすることで、複数階を有するシミュレーション対象についても、フロアごとの感染リスクの評価を実施することができる。
【0092】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について図６を参照しながら説明する。上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
次に、第３の実施形態について図６を参照しながら説明する。上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
【0093】
感染物質は、一般的に時間経過とともに感染性が弱くなる（不活化する）。しかしながら、従来技術では、気中での不活化が考慮されていなかった。つまり、発生した感染物質は消滅しない前提で感染リスクの評価を行っていた。しかしながら、実際には、シミュレーション対象の環境（温度、湿度など）に応じて感染物質は時間とともに不活化する。そこで、本実施形態では、感染物質の移流拡散シミュレーション（流れ場シミュレーション）において、気中での不活化モデルを導入する。
【0094】
図６は、第３の実施形態に係る評価装置の処理の一例を示すフローチャートである。
ここでは、図６を参照しながら、評価装置１０がシミュレーション対象の感染リスクを評価する処理の詳細について説明する。なお、ステップＳ３０１～Ｓ３０４については、第１の実施形態（図２のステップＳ２０１～Ｓ１０４）、または第２の実施形態（図５のステップＳ２０１～Ｓ２０４）と同じである。
ここでは、図６を参照しながら、評価装置１０がシミュレーション対象の感染リスクを評価する処理の詳細について説明する。なお、ステップＳ３０１～Ｓ３０４については、第１の実施形態（図２のステップＳ２０１～Ｓ１０４）、または第２の実施形態（図５のステップＳ２０１～Ｓ２０４）と同じである。
【0095】
本実施形態に係る係数算出部１１３は、上記した式（１）で示す感染物質濃度の支配方程式に、気中での不活化モデルを導入した式（２１）を用いて、シミュレーション対象の時間ごとの濃度分布を解析する（ステップＳ３０５）。
【0096】
【数21】
【0097】
不活化モデルは、次式（２２）で表される。
【0098】
【数22】
【0099】
式（２２）において、ＳΦは感染物質の発生または消滅［quanta/s・m3］、λは感染物質の不活化（自然減衰）の時定数［sec］、ｎは感染物質濃度［quanta/m3］を表す。
【0100】
また、感染物質がウイルスである場合、その自然減衰の時定数λは、一般に温湿度に依存する。このため、シミュレーション対象における温度（室温）Ｔ［℃］および相対湿度［%RH］の実測結果を基に、以下の式（２３）の一次関数で近似する。
【0101】
【数23】
【0102】
以上のように、本実施形態に係る評価装置１０は、感染物質の不活化モデルをさらに用いて、感染物質の濃度分布を解析する。
【0103】
評価装置１０は、このように気中での感染物質の不活化現象をシミュレーションに追加することで、より現実に近い濃度分布を算出することができる。これにより、感染リスクＲをより正確に評価することが可能となる。
【0104】
＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態について図７を参照しながら説明する。上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
次に、第４の実施形態について図７を参照しながら説明する。上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。
【0105】
上述の各実施形態では、感染物質の感染力ａとして仮の値を用いていた。たとえば、あるシミュレーション対象において、空調機器の配置や設計パラメータなどを変化させた複数の空調プラン間で、感染リスクＲを相対的に評価する場合、第１～第３の実施形態の手法は有効である。本実施形態では、感染リスクＲの絶対的な評価についても精度よく行えるように、実際の感染事例に基づいて感染物質の感染力ａを特定する解析検証プロセスをさらに実施する。
【0106】
図７は、第４の実施形態に係る評価装置の機能構成を示すブロック図である。
図７に示すように、本実施形態に係る評価装置１０において、プロセッサ１１は推定部１１５としての機能をさらに発揮する。推定部１１５は、初期（ｔ＝０）の非感染者数Ｓ０、感染者数Ｉ０、感染物質への暴露時間ｔ、暴露時間ｔ後の非感染者数Ｓ、および人の活動状態（呼吸量ＩＲ）既知である感染事例に基づいて、これらの既知の値を上式（１０）、（１１）に代入することにより、感染物質の平均的な濃度ｎを逆算する。また、逆算した濃度ｎから感染力ａを推算する。
図７に示すように、本実施形態に係る評価装置１０において、プロセッサ１１は推定部１１５としての機能をさらに発揮する。推定部１１５は、初期（ｔ＝０）の非感染者数Ｓ０、感染者数Ｉ０、感染物質への暴露時間ｔ、暴露時間ｔ後の非感染者数Ｓ、および人の活動状態（呼吸量ＩＲ）既知である感染事例に基づいて、これらの既知の値を上式（１０）、（１１）に代入することにより、感染物質の平均的な濃度ｎを逆算する。また、逆算した濃度ｎから感染力ａを推算する。
【0107】
【0108】
まず、設定部１１１は、感染事例が発生した施設をシミュレーション対象に設定する（ステップＳ４０１）。また、設定部１１１は、感染事例に基づいて、環境条件（非感染者の人数Ｓ、感染者の人数Ｉ、呼吸量ＩＲ）の設定（ステップＳ４０２）、および設計条件の設定（ステップＳ４０３）を行う。これらの処理は、第１の実施形態（図２のステップＳ１０１～Ｓ１０３）と同様である。
【0109】
また、ステップＳ４０４～Ｓ４０６の処理は、第１の実施形態（図２のステップＳ１０４～Ｓ１０６）の処理と同じである。
【0110】
次に、推定部１１５は、感染事例から既知である非感染者の初期人数Ｓ０、感染物質への暴露時間ｔ、暴露時間ｔ後の非感染者数Ｓ、暴露時間ｔ後の感染者数Ｉ、および呼吸量ＩＲを上式（１０）、（１１）に代入して、感染物質の平均的な濃度ｎを求める。また、評価部１１４は、算出した濃度ｎ＝ａΦから感染力ａを統計的に推算する（ステップＳ４０７）。
【0111】
推定部１１５が推算した感染事例に基づく感染力ａは、他のシミュレーション対象で同一の感染物質の感染リスクを評価する際に用いられる。具体的には、設定部１１１は、図２のステップＳ１０２（または、図５のステップＳ２０２、図６のステップＳ３０２）において、環境条件の１つとして感染力ａを設定する。このようにすることで、実際の感染事例に基づき、感染力ａをより現実の値に近づけることができる。
【0112】
また、係数算出部１１３は、図２のステップＳ１０５（または、図５のステップＳ２０５、図６のステップＳ３０５）において、推定部１１５が推定した感染力ａを加味した濃度ｎ＝ａΦを式（１３）に代入して、感染伝播係数β’を算出する。これにより、より正確な感染伝播係数β’を求めることができる。
【0113】
以上のように、本実施形態に係る評価装置１０は、既知の感染事例に基づいて、感染物質の感染力を推算する推定部１１５をさらに備える。また、係数算出部１１３は、推定部１１５が推定した感染力にさらに基づいて、同一の感染物質について他のシミュレーション対象における感染伝播係数β’を求める。
【0114】
このようにすることで、評価装置１０は、実際の感染事例に基づき、感染力ａをより現実の値に近づけることができるので、より正確な感染伝播係数β’を求めることができる。これにより、評価装置１０は、シミュレーション対象における感染リスクＲの絶対的な評価についても精度よく行うことができる。
【0115】
＜その他の実施形態＞
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。すなわち、他の実施形態においては、上述の処理の順序が適宜変更されてもよい。また、一部の処理が並列に実行されてもよい。
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。すなわち、他の実施形態においては、上述の処理の順序が適宜変更されてもよい。また、一部の処理が並列に実行されてもよい。
【0116】
＜付記＞
上述の実施形態に記載の評価装置、評価方法、およびプログラムは、例えば以下のように把握される。
上述の実施形態に記載の評価装置、評価方法、およびプログラムは、例えば以下のように把握される。
【0117】
（１）第１の態様によれば、評価装置１０は、シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量ＩＲと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度Ｓまたは人数と、空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定する設定部１１１と、３Ｄモデルおよび設計パラメータに基づいてシミュレーション対象の流れ場を解析する流れ場解析部１１２と、流れ場の解析結果を用いてシミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布ｎを解析し、時間ごとの濃度分布ｎおよび呼吸量ＩＲに基づいて、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数β’を求める係数算出部１１３と、感染伝播係数β’と、非感染者の人員密度Ｓまたは人数とに基づいてシミュレーション対象の感染リスクＲを評価する評価部１１４と、を備える。
【0118】
このようにすることで、評価装置１０は、滞在者の活動状態に応じた呼吸量の時空間的変化を加味して感染伝播係数β’を算出することができるので、エアロゾル／空気による感染リスクＲをより厳密に評価することができる。
【0119】
（２）第２の態様によれば、第１の態様に係る評価装置１０において、評価部１１４は、感染伝播係数β’の積分値に基づき感染リスクＲを評価する。
【0120】
このようにすることで、評価装置１０は、非感染者の感染物質の累積的な吸込み量（暴露量）を精度よく推定して、感染リスクＲの推定精度を向上することができる。
【0121】
（３）第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る評価装置１０において、設定部１１１は、シミュレーション対象の単位体積あたりの非感染者の人員密度Ｓを設定する。
【0122】
このようにすることで、感染物質の濃度分布が高さによって異なる場合に、高さの異なる非感染者（大人と子ども）を区別して感染リスクを評価することができる。また、高さによって人員密度が異なる（たとえば、大人と子どもの人数に偏りがある）場合も、より正確に感染リスクを評価することができる。
【0123】
（４）第４の態様によれば、第１から第３のいずれか一の態様に係る評価装置１０において、係数算出部１１３は、感染物質の不活化モデルＳΦをさらに用いて濃度分布を解析する。
【0124】
評価装置１０は、このように気中での感染物質の不活化現象をシミュレーションに追加することで、より現実に近い濃度分布を算出することができる。これにより、感染リスクＲをより正確に評価することが可能となる。
【0125】
（５）第５の態様によれば、第１から第４のいずれか一の態様に係る評価装置１０は、第１のシミュレーション対象における非感染者の初期人数Ｓ０、呼吸量ＩＲ、感染物質への暴露時間ｔ、および暴露時間ｔを経過後の感染者の人数Ｓが既知である感染事例に基づいて、感染物質の感染力をａ推算する推定部１１５をさらに備え、係数算出部１１３は、推定部１１５が推定した感染力ａにさらに基づいて、第１のシミュレーション対象と同一の感染物質について、第１のシミュレーション対象とは異なる第２のシミュレーション対象内の空間および時間毎の感染伝播係数β’を求める。
【0126】
このようにすることで、評価装置１０は、実際の感染事例に基づき、感染力ａをより現実の値に近づけることができるので、より正確な感染伝播係数β’を求めることができる。これにより、評価装置１０は、シミュレーション対象における感染リスクＲの絶対的な評価についても精度よく行うことができる。
【0127】
（６）第６の態様によれば、評価方法は、シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量ＩＲと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度Ｓまたは人数と、空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定するステップと、３Ｄモデルおよび設計パラメータに基づいてシミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、流れ場の解析結果を用いてシミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布ｎを解析し、時間ごとの濃度分布ｎおよび呼吸量ＩＲに基づいて、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数β’を求めるステップと、感染伝播係数β’と、非感染者の人員密度Ｓまたは人数とに基づいてシミュレーション対象の感染リスクＲを評価するステップと、を有する評価方法。
【0128】
（７）第７の態様によれば、プログラムは、シミュレーション対象における空調機器のレイアウトを含む３Ｄモデルと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの滞在者の呼吸量ＩＲと、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの非感染者の人員密度Ｓまたは人数と、空調機器の運転条件を含む設計パラメータとを設定するステップと、３Ｄモデルおよび設計パラメータに基づいてシミュレーション対象の流れ場を解析するステップと、流れ場の解析結果を用いてシミュレーション対象における感染物質の時間ごとの濃度分布ｎを解析し、時間ごとの濃度分布ｎおよび呼吸量ＩＲに基づいて、シミュレーション対象内の空間および時間ごとの感染伝播係数β’を求めるステップと、感染伝播係数β’と、非感染者の人員密度Ｓまたは人数とに基づいてシミュレーション対象の感染リスクＲを評価するステップと、を評価装置１０に実行させる。
【符号の説明】
【0129】
１０ 評価装置
１１ プロセッサ
１１１ 設定部
１１２ 場解析部
１１３ 係数算出部
１１４ 評価部
１１５ 推定部
１２ メモリ
１３ ストレージ
１４ インタフェース
１５ 入力装置
１６ 表示装置
１１ プロセッサ
１１１ 設定部
１１２ 場解析部
１１３ 係数算出部
１１４ 評価部
１１５ 推定部
１２ メモリ
１３ ストレージ
１４ インタフェース
１５ 入力装置
１６ 表示装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】