開放部を持つ地下街での空調運用のための人密度予測手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20014

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2020/05/19

タイトル(英語): Pedestrian Density Prediction Method for Air Conditioning System on Underground Mall with Exterior Openings

著者名: 大原 誠(神戸大学),松本 卓也(創発システム研究所),鈴木 義康(日建設計総合研究所),榊原 一紀(富山県立大学),長廣 剛(神戸大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Makoto Ohara(Kobe University),Takuya Matsumoto(Sohatsu Systems Laboratory),Yoshiyasu Suzuki(Nikken Sekkei Research Institute),Kazutoshi Sakakibara(Toyama Prefectural University),Tsuyoshi Nagahiro(Kobe University),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: 人流|地下街|ＬｉＤＡＲ|People Flow|Underground Mall|LiDAR

要約(日本語): 地下街や駅・空港のような屋外への開口部を持つ間では，外気の流入などにより空調のエネルギー消費が大きく，また，人の疎密の変動が激しいため，人のいない場所にも空調するなどエネルギー削減の余地が大きいと考えられる。 本研究では開放部を持つ地下空間において，空間の気流特性を踏まえた上で，人の粗密予測に基づいた効率的な空調運用手法を提案する。

要約(英語): Buildings with openings to the outside, e.g. underground shopping malls, railway stations, and airports, have greater cooling and heating loads than ordinary buildings, and because the behavioral characteristics of people are complex, efficient methods of heating/cooling and ventilating such structures have not been fully established.This study proposes an efficient air conditioning operation method based on the prediction of pedestrian densities in an underground mall.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,322 Kバイト