| 研究課題/領域番号 |
19H02301
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分23020:建築環境および建築設備関連
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| 研究機関 | 北九州市立大学 |
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研究代表者 |
白石 靖幸 北九州市立大学, 国際環境工学部, 教授 (50302633)
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| 研究分担者 |
龍 有二 北九州市立大学, 国際環境工学部, 教授 (20191695)
長谷川 兼一 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (50293494)
永原 正章 北九州市立大学, 環境技術研究所, 教授 (90362582)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2021年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2019年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 強化学習 / DQN / 土壌熱交換 / 非定常CFD解析 / 空気質 / 省エネルギー / 外気の予冷・予熱 / 空気質汚染 / 最適制御 / CFD / 結露 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
土壌熱交換システムは、外気の予冷・予熱効果等の性能予測手法や運用方法が確立されておらず、システム内における結露に伴った空気質汚染も指摘されている。
そこで本研究では、土壌熱交換システム（特に地下ピット方式）を利用した際の年周期の省エネ効果やピット内の結露性状を高精度に推定可能となるシミュレータを開発すると共に、同シミュレータによる複数年にわたる解析データを用いて、結露の発生を抑制しつつ、高い省エネ性能を実現する動的制御モデルを深層強化学習により構築する。また実測調査を通じて、システム内の空気質汚染と結露性状との関係を定量的に明らかにする。
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| 研究成果の概要 |
土壌熱交換システムの最適運用・制御手法の構築を主たる目的として、以下の研究課題を推進した。
[1] 土壌熱交換システム（特に地下ピット方式）を利用した際の年周期の省エネ効果やピット内の結露性状を高精度に推定可能となるシミュレータを開発した。[2] 同シミュレータを環境とした強化学習の制御問題を定義し、システム内の結露発生を抑制しつつ、高い省エネ性能を実現する動的制御モデルを深層強化学習により構築した。[3] 実測調査と数値解析の双方からシステム内の結露発生の実態を定量的に示しつつ、真菌増殖による空気質汚染との関係性を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
土壌熱交換システムは、設計段階に必要となる予冷・予熱量等の普遍的な性能予測手法が確立されていない。実運用段階では、システム内の結露発生に伴った空気質汚染も懸念されており、運用段階における対策が急務となっている。本研究では、これらの問題を解決するため非定常CFD解析をベースとした性能予測シミュレータを開発すると共に、同シミュレータを用いて省エネ効果を維持しつつ、結露発生を抑制するシステムの制御手法を構築した点は社会的意義が大きい。また土壌熱交換システムという複雑な技術（建築設備一体化技術）の最適制御を、強化学習の制御問題として定式化し、その有効性を高度な数値解析により示した点は学術的意義が高い。
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