Stabilizing natural ventilation utilizing waste heat optimized by Artificial Neutral Network

利用人工中性网络优化的废热稳定自然通风

基本信息

批准号：
20F20062
负责人：
樋山恭助
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Meiji University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20F20062/
关键词：
自然換気機械学習

项目摘要

本研究は、効率的運用に経験値を必要とする中間期排熱に着目し、その具体的な活用手法を提案するものであり、この研究目的の下、本年度は前年度に引き続き提案する技術開発のための理論構築とケーススタディによる効果検証を進めた。なお、本研究課題が対象とする排熱利用は、換気駆動力の増強に効果がある。この結果として、屋外が快適な空気環境条件を備えている場合に、自然換気のみで空調（冷房）を用いずに室内環境を許容できる環境内に収まる時間帯の延長を実現したい。この目標を達成するには、建物が持つ換気性能と、その結果としての実現環境を適切に予測し、換気量を制御するアルゴリズムが必要であり、そのアルゴリズムの精緻化を目指した。まず、前年度に引き続き、使用する機械学習のアルゴリズムの整理を行った。建築物の運用に機械学習を用いる場合、その建築物固有の特性に起因し、集合的に構築されたビッグデータを直接的に利用できないことがある。本研究においても、この建物固有の条件が機械学習の活用に及ぼす影響を検討し、課題が生じた場合には、その解決策を見出す必要があった。このためにも、適切な機械学習アルゴリズムの選択が重要であり、その条件を整理する作業を継続した。また、予測結果は自然換気の制御に用いられることで、建築物に実装されることになる。自然換気の運用は、換気口の開閉に伴う騒音、外部騒音の侵入、粉塵の流入等、その温熱環境の調整能力のみでなく、諸要素を加味したものである必要がある。このため、予測された結果に基づき、具体的に建物における換気口の開閉を判断するロジックの検討も進めた。

这项研究的重点是中间热耗尽，这需要有效运行的经验点，并提出了特定的使用方法。以这一研究目的，今年我们继续构建理论并验证上一年提出的技术开发的有效性，并继续使用案例研究来验证技术的有效性。此外，该研究主题的用途的使用有效增加了通风的驱动力。结果，当户外有舒适的空气环境条件时，我们希望延长室内环境可以在可接受的环境中不使用自然通风的空调（冷却）的时间。为了实现这一目标，必须正确预测建筑物的通风性能以及由此产生的实现环境和控制通风量的算法，目的是完善算法。首先，与上一年一样，我们组织了要使用的机器学习算法。当使用机器学习来操作建筑物时，由于建筑物的独特特征，可能无法直接构建的大数据。在这项研究中，有必要检查这些特定建筑条件对使用机器学习的影响，如果出现问题，则有必要找到解决方案。因此，选择适当的机器学习算法很重要，我们继续组织条件。此外，预测的结果用于控制自然通风，并在建筑物中实施。自然通风必须考虑到各种因素，不仅要调整热环境的能力，例如打开和关闭通风开口，外部噪声的侵入和灰尘流入引起的噪声。因此，基于预测的结果，我们还开始考虑逻辑，以专门确定建筑物中通风孔的打开和关闭。