JP6814971B2

JP6814971B2 - Concentration estimation method

Info

Publication number: JP6814971B2
Application number: JP2019539026A
Authority: JP
Inventors: 真司吉田; 渡部　祥文; 祥文渡部
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2017-08-28
Filing date: 2018-07-10
Publication date: 2021-01-20
Anticipated expiration: 2038-07-10
Also published as: JPWO2019044181A1; CN111033218A; WO2019044181A1

Description

本発明は、濃度推定方法に関する。 The present invention relates to a concentration estimation method.

従来、大気中に拡散された汚染物質の濃度をシミュレーションにより推定する技術が知られている（例えば、特許文献１及び２を参照）。 Conventionally, a technique for estimating the concentration of pollutants diffused in the atmosphere by simulation is known (see, for example, Patent Documents 1 and 2).

特開２０１４−１４５７３６号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-145736 特開２００７−１２２３６５号公報JP-A-2007-122365

しかしながら、上記従来技術では、推定の精度が低いという問題がある。 However, the above-mentioned conventional technique has a problem that the estimation accuracy is low.

そこで、本発明は、物質の濃度を精度良く推定することができる濃度推定方法を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a concentration estimation method capable of accurately estimating the concentration of a substance.

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る濃度推定方法は、情報処理装置が実行する、空間内に拡散された物質の濃度を推定する濃度推定方法であって、前記物質の発生量と、前記物質を移動させる気流の風向及び風速と、前記物質の自己分解係数と、前記物質の拡散係数と、前記空間内の所定面に対する前記物質の吸着放出係数と、前記空間内の温度、湿度及び紫外線量の少なくとも１つとを入力データとして取得し、取得した入力データを用いて前記空間内の前記物質の濃度を算出する。 In order to achieve the above object, the concentration estimation method according to one aspect of the present invention is a concentration estimation method for estimating the concentration of a substance diffused in a space, which is executed by an information processing apparatus, and is an amount of the substance generated. The wind direction and velocity of the airflow that moves the substance, the self-decomposition coefficient of the substance, the diffusion coefficient of the substance, the adsorption / release coefficient of the substance with respect to a predetermined surface in the space, and the temperature in the space. At least one of humidity and the amount of ultraviolet rays is acquired as input data, and the concentration of the substance in the space is calculated using the acquired input data.

また、本発明の一態様は、上記濃度推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。 Further, one aspect of the present invention can be realized as a program for causing a computer to execute the above concentration estimation method. Alternatively, it can be realized as a computer-readable recording medium in which the program is stored.

本発明によれば、物質の濃度を精度良く推定することができる。 According to the present invention, the concentration of a substance can be estimated accurately.

図１は、実施の形態に係る濃度推定装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the concentration estimation device according to the embodiment. 図２は、実施の形態に係る濃度推定装置の推定対象となる空間と、当該空間に発生した物質の状態とを模式的に示す図である。FIG. 2 is a diagram schematically showing a space to be estimated by the concentration estimation device according to the embodiment and a state of a substance generated in the space. 図３は、実施の形態に係る濃度推定装置の取得部の機能構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of an acquisition unit of the concentration estimation device according to the embodiment. 図４は、所定面に対する物質の吸着放出係数を説明するための所定面の断面図である。FIG. 4 is a cross-sectional view of a predetermined surface for explaining the adsorption / release coefficient of the substance with respect to the predetermined surface. 図５は、所定面に対する物質の吸着放出係数を決定する際に用いる濃度差比率を説明するための所定面の断面図である。FIG. 5 is a cross-sectional view of a predetermined surface for explaining the concentration difference ratio used when determining the adsorption / release coefficient of a substance with respect to the predetermined surface. 図６は、吸着放出係数の温度依存性を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing the temperature dependence of the adsorption / release coefficient. 図７は、実施の形態に係る濃度推定装置の動作を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the concentration estimation device according to the embodiment. 図８は、実施の形態に係る濃度推定装置が出力する濃度の三次元分布図である。FIG. 8 is a three-dimensional distribution diagram of the concentration output by the concentration estimation device according to the embodiment. 図９は、比較例に係る対象位置における濃度の時間変化を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the time change of the concentration at the target position according to the comparative example. 図１０は、実施例に係る対象位置における濃度の時間変化を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the time change of the concentration at the target position according to the embodiment.

以下では、本発明の実施の形態に係る濃度推定方法などについて、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 Hereinafter, the concentration estimation method and the like according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, all the embodiments described below show a specific example of the present invention. Therefore, the numerical values, shapes, materials, components, arrangement and connection forms of the components, steps, the order of steps, etc. shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the present invention. Therefore, among the components in the following embodiments, the components not described in the independent claims indicating the highest level concept of the present invention will be described as arbitrary components.

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。 Further, each figure is a schematic view and is not necessarily exactly illustrated. Therefore, for example, the scales and the like do not always match in each figure. Further, in each figure, substantially the same configuration is designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted or simplified.

（実施の形態）
［概要］
まず、実施の形態に係る濃度推定装置の概要について、図１及び図２を用いて説明する。(Embodiment)
[Overview]
First, the outline of the concentration estimation device according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2.

図１は、本実施の形態に係る濃度推定装置１００の機能構成を示すブロック図である。図２は、本実施の形態に係る濃度推定装置１００の推定対象となる空間１０と、空間１０に発生した物質２０の状態とを模式的に示す図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the concentration estimation device 100 according to the present embodiment. FIG. 2 is a diagram schematically showing a space 10 to be estimated by the concentration estimation device 100 according to the present embodiment and a state of a substance 20 generated in the space 10.

空間１０は、濃度推定装置１００による濃度の推定対象となる空間である。空間１０は、例えば、壁、窓及びドアなどで囲まれた１つの部屋である。図２に示すように、空間１０には、物質２０の発生源１１が設けられている。また、空間１０には、椅子１２、棚１３などの家具が配置されている。なお、発生源１１、椅子１２及び棚１３などの配置及び個数などは一例に過ぎない。 The space 10 is a space for which the concentration is estimated by the concentration estimation device 100. Space 10 is, for example, one room surrounded by walls, windows, doors, and the like. As shown in FIG. 2, the space 10 is provided with a source 11 of the substance 20. Further, furniture such as chairs 12 and shelves 13 is arranged in the space 10. The arrangement and number of the source 11, the chair 12, the shelf 13, and the like are only examples.

物質２０は、例えば、菌、細菌及びウイルスなどを除菌、除去又は浄化する浄化作用を有する物質である。具体的には、物質２０は、薬剤である。より具体的には、物質２０は、次亜塩素酸（ＨＣｌＯ）である。あるいは、物質２０は、オゾン（Ｏ_３）又はプラズマ処理された水（Ｈ_２Ｏ）などでもよい。物質２０は、例えば、霧状の次亜塩素酸水などの液体であるが、気体又は微粒子状の固体でもよい。The substance 20 is, for example, a substance having a purifying action of sterilizing, removing or purifying bacteria, bacteria, viruses and the like. Specifically, the substance 20 is a drug. More specifically, the substance 20 is hypochlorous acid (HClO). Alternatively, the substance 20 may be ozone (O ₃ ), plasma-treated water (H ₂ O), or the like. The substance 20 is, for example, a liquid such as atomized hypochlorous acid water, but may be a gas or a fine particle solid.

物質２０は、発生源１１から空間１０内に放出される。発生源１１は、物質２０を生成して放出する生成装置である。例えば、発生源１１は、次亜塩素酸水生成装置であり、食塩水を電気分解することにより次亜塩素酸水を生成する。発生源１１は、空間１０内に向けて気流を形成する機能を有する。発生源１１は、生成した次亜塩素酸水を気化させて、気流とともに次亜塩素酸を物質２０として放出する。物質２０は、気流に沿って空間１０内に拡散される。 The substance 20 is released from the source 11 into the space 10. The source 11 is a generator that generates and releases the substance 20. For example, the source 11 is a hypochlorite water generator, which produces hypochlorite water by electrolyzing a saline solution. The source 11 has a function of forming an air flow into the space 10. The source 11 vaporizes the generated hypochlorous acid water and releases hypochlorous acid as the substance 20 together with the air flow. The substance 20 is diffused into the space 10 along the air flow.

空間１０内に存在する物質２０は、物質２０が有する特性及び空間１０内の環境の少なくとも一方に応じて様々な影響を受ける。例えば、図２に示す物質２０ａは、自己分解により消滅する。物質２０ｂは、空間１０内を浮遊し拡散される。物質２０ｃは、空間１０の壁に対して吸着される。また、吸着された物質２０ｃは、壁から放出される。物質２０ｄは、紫外線により分解されて消滅する。 The substance 20 existing in the space 10 is affected in various ways depending on the characteristics of the substance 20 and at least one of the environment in the space 10. For example, the substance 20a shown in FIG. 2 disappears by autolysis. The substance 20b is suspended and diffused in the space 10. The substance 20c is adsorbed on the wall of the space 10. In addition, the adsorbed substance 20c is released from the wall. The substance 20d is decomposed by ultraviolet rays and disappears.

本実施の形態に係る濃度推定装置１００は、情報処理装置であり、空間１０内に拡散された物質２０の濃度を推定する濃度推定方法を実行する。濃度推定装置１００は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。 The concentration estimation device 100 according to the present embodiment is an information processing device, and executes a concentration estimation method for estimating the concentration of the substance 20 diffused in the space 10. The concentration estimation device 100 is realized by a non-volatile memory in which the program is stored, a volatile memory which is a temporary storage area for executing the program, an input / output port, a processor for executing the program, and the like.

［構成］
以下では、濃度推定装置１００の詳細な構成について、図２を適宜参照しながら、図１及び図３を用いて説明する。図３は、本実施の形態に係る濃度推定装置１００の取得部１１０の機能構成を示すブロック図である。[Constitution]
Hereinafter, the detailed configuration of the concentration estimation device 100 will be described with reference to FIGS. 1 and 3 with reference to FIG. 2 as appropriate. FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the acquisition unit 110 of the concentration estimation device 100 according to the present embodiment.

図１に示すように、濃度推定装置１００は、取得部１１０と、演算部１２０と、出力部１３０とを備える。濃度推定装置１００は、環境情報及び物質情報を取得し、取得した情報に基づいてシミュレーションを行うことで、空間１０内の所定位置における物質２０の濃度を示す濃度情報を出力する。所定位置は、濃度推定の対象位置である。 As shown in FIG. 1, the concentration estimation device 100 includes an acquisition unit 110, a calculation unit 120, and an output unit 130. The concentration estimation device 100 acquires environmental information and substance information, and performs a simulation based on the acquired information to output concentration information indicating the concentration of the substance 20 at a predetermined position in the space 10. The predetermined position is the target position for concentration estimation.

対象位置は、空間１０を三次元マトリクス状に分割した複数の部分空間の中から、濃度の推定対象となる位置として選択された１つの部分空間である。対象位置は、例えば三次元座標系で表される。なお、対象位置は、１つの部分空間に限らず、複数の部分空間でもよく、全ての部分空間、すなわち、空間１０の全体であってもよい。この場合、濃度推定装置１００は、空間１０内の物質２０の濃度の三次元分布を濃度情報として出力してもよい。 The target position is one subspace selected as a position to be estimated for the concentration from a plurality of subspaces obtained by dividing the space 10 into a three-dimensional matrix. The target position is represented by, for example, a three-dimensional coordinate system. The target position is not limited to one subspace, but may be a plurality of subspaces, or may be all subspaces, that is, the entire space 10. In this case, the concentration estimation device 100 may output the three-dimensional distribution of the concentration of the substance 20 in the space 10 as concentration information.

部分空間は、濃度推定シミュレーションにおける演算の単位（メッシュ）に相当する。複数の部分空間の大きさは、互いに異なっていてもよい。本実施の形態では、複数の部分空間は、例えば互いに同じ大きさの立方体状の空間である。部分空間の一辺の長さは、例えば８０ｍｍであるが、これに限らない。また、部分空間は、ソリッド（三次元）要素のものであれば、直方体状又は三角錐状などの空間であってもよい。部分空間の大きさは、空間１０の大きさに基づいて定められてもよい。 The subspace corresponds to the unit of operation (mesh) in the concentration estimation simulation. The sizes of the plurality of subspaces may differ from each other. In the present embodiment, the plurality of subspaces are, for example, cubic spaces having the same size as each other. The length of one side of the subspace is, for example, 80 mm, but is not limited to this. Further, the subspace may be a space such as a rectangular parallelepiped or a triangular pyramid as long as it is a solid (three-dimensional) element. The size of the subspace may be determined based on the size of the space 10.

図３に示すように、環境情報は、空間１０内の温度、湿度及び紫外線量、並びに、空間１０内に位置する部材の材質などを示す情報である。部材は、空間１０を形成する壁材、天井材、床材若しくは窓材などの造営材、又は、空間１０内に配置された椅子１２、棚１３若しくは発生源１１などの障害物である。 As shown in FIG. 3, the environmental information is information indicating the temperature, humidity, and the amount of ultraviolet rays in the space 10, and the material of the member located in the space 10. The member is a building material such as a wall material, a ceiling material, a floor material or a window material forming the space 10, or an obstacle such as a chair 12, a shelf 13 or a source 11 arranged in the space 10.

物質情報は、空間１０に発生する物質２０に関する情報である。具体的には、物質情報は、物質２０の発生量、並びに、物質２０を移動させる気流の風向及び風速などを示す情報である。物質情報には、物質２０の種類を示す情報が含まれてもよい。 The substance information is information about the substance 20 generated in the space 10. Specifically, the substance information is information indicating the amount of the substance 20 generated, the wind direction and the wind speed of the airflow that moves the substance 20, and the like. The substance information may include information indicating the type of the substance 20.

取得部１１０は、環境情報及び物質情報を取得する。図３に示すように、取得部１１０は、受付部１１１と、決定部１１２と、記憶部１１３とを備える。 The acquisition unit 110 acquires environmental information and substance information. As shown in FIG. 3, the acquisition unit 110 includes a reception unit 111, a determination unit 112, and a storage unit 113.

受付部１１１は、外部から環境情報及び物質情報を取得する。受付部１１１は、例えば、温湿度センサなどのセンサから出力される出力信号が入力される入力インタフェース、ユーザからの操作を受け付けるユーザインタフェース、及び、発生源１１と通信を行う通信インタフェースなどで実現される。ユーザインタフェースは、例えば、タッチパネル又は物理的な操作ボタンなどである。あるいは、受付部１１１は、ユーザが操作するスマートフォンなどの端末装置と通信する通信インタフェースで実現されてもよい。 The reception unit 111 acquires environmental information and substance information from the outside. The reception unit 111 is realized by, for example, an input interface for inputting an output signal output from a sensor such as a temperature / humidity sensor, a user interface for receiving an operation from a user, and a communication interface for communicating with the source 11. To. The user interface is, for example, a touch panel or a physical operation button. Alternatively, the reception unit 111 may be realized by a communication interface that communicates with a terminal device such as a smartphone operated by the user.

本実施の形態では、受付部１１１は、温湿度センサ又は温度センサから空間１０内の温度を示す温度情報を取得する。温度情報は、具体的には、空間１０内の気温、又は、空間１０内に位置する部材の表面温度を示す。受付部１１１は、温湿度センサ又は湿度センサから空間１０内の湿度を示す湿度情報を取得する。受付部１１１は、紫外線光量計から空間１０内の紫外線量を示す紫外線情報を取得する。 In the present embodiment, the reception unit 111 acquires temperature information indicating the temperature in the space 10 from the temperature / humidity sensor or the temperature sensor. Specifically, the temperature information indicates the air temperature in the space 10 or the surface temperature of the member located in the space 10. The reception unit 111 acquires humidity information indicating the humidity in the space 10 from the temperature / humidity sensor or the humidity sensor. The reception unit 111 acquires ultraviolet information indicating the amount of ultraviolet rays in the space 10 from the ultraviolet photometer.

なお、温湿度センサ及び紫外線光量計の少なくとも一方は、空間１０内に複数設けられていてもよい。受付部１１１は、複数の温湿度センサ及び紫外線光量計から、空間１０を構成する複数の部分空間の各々における温度情報、湿度情報及び紫外線情報を取得してもよい。 In addition, at least one of the temperature / humidity sensor and the ultraviolet light intensity meter may be provided in a plurality in the space 10. The reception unit 111 may acquire temperature information, humidity information, and ultraviolet light information in each of the plurality of subspaces constituting the space 10 from the plurality of temperature / humidity sensors and the ultraviolet light intensity meter.

受付部１１１は、端末装置などから、空間１０内に位置する部材の材質を示す材質情報を取得する。材質情報は、具体的には、部材の材質を部分空間毎に示す。材質情報は、例えば、空間１０が形成された時に予め記憶部１１３に記憶されていてもよい。 The reception unit 111 acquires material information indicating the material of the member located in the space 10 from the terminal device or the like. Specifically, the material information indicates the material of the member for each subspace. The material information may be stored in the storage unit 113 in advance when the space 10 is formed, for example.

受付部１１１は、発生源１１から、物質２０の発生量を示す発生量情報を取得する。発生量情報は、例えば、単位時間当たりに発生源１１から発生する物質２０の濃度を、発生量として示す。受付部１１１は、発生源１１が空間１０内に供給する気流の風向及び風速を示す気流情報を取得する。気流情報は、発生源１１の吹出口を基準位置として、気流の進行方向及び進行速度をそれぞれ、風向及び風速として示す。 The reception unit 111 acquires the generated amount information indicating the generated amount of the substance 20 from the source 11. The generated amount information shows, for example, the concentration of the substance 20 generated from the source 11 per unit time as the generated amount. The reception unit 111 acquires airflow information indicating the wind direction and speed of the airflow supplied by the source 11 into the space 10. The airflow information shows the traveling direction and traveling speed of the airflow as the wind direction and the wind speed, respectively, with the outlet of the source 11 as a reference position.

受付部１１１は、さらに、ユーザが操作する端末装置などから、空間１０の大きさ及び形状、並びに、空間１０内に存在する椅子１２などの障害物の大きさ、形状及び配置位置を示すジオメトリ情報を取得してもよい。受付部１１１は、さらに、物質２０の種類を示す種類情報を取得してもよい。 The reception unit 111 further provides geometry information indicating the size and shape of the space 10 and the size, shape and arrangement position of obstacles such as chairs 12 existing in the space 10 from a terminal device operated by the user. May be obtained. The reception unit 111 may further acquire type information indicating the type of the substance 20.

決定部１１２は、受付部１１１によって取得された情報に基づいて、物質２０の自己分解係数、物質２０の拡散係数、及び、物質２０の吸着放出係数を決定する。決定部１１２は、決定した自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数、並びに、受付部１１１によって取得された情報を、入力データとして演算部１２０に出力する。自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数の詳細については、後で説明する。 The determination unit 112 determines the autolysis coefficient of the substance 20, the diffusion coefficient of the substance 20, and the adsorption / release coefficient of the substance 20 based on the information acquired by the reception unit 111. The determination unit 112 outputs the determined autolysis coefficient, diffusion coefficient, adsorption / release coefficient, and information acquired by the reception unit 111 to the calculation unit 120 as input data. Details of the autolysis coefficient, diffusion coefficient and adsorption / release coefficient will be described later.

記憶部１１３は、図３に示すように、自己分解係数用の第１データベース１１４と、拡散係数用の第２データベース１１５と、吸着放出係数用の第３データベース１１６とを記憶している。記憶部１１３は、例えば、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）又は半導体メモリなどの不揮発性メモリである。 As shown in FIG. 3, the storage unit 113 stores the first database 114 for the autolysis coefficient, the second database 115 for the diffusion coefficient, and the third database 116 for the adsorption / release coefficient. The storage unit 113 is, for example, a non-volatile memory such as an HDD (Hard Disk Drive) or a semiconductor memory.

演算部１２０は、空間１０内に拡散する物質２０のシミュレーションを行うことで、空間１０内の物質２０の濃度を算出する。演算部１２０は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。 The calculation unit 120 calculates the concentration of the substance 20 in the space 10 by simulating the substance 20 diffused in the space 10. The arithmetic unit 120 is realized by a non-volatile memory in which the program is stored, a volatile memory which is a temporary storage area for executing the program, an input / output port, a processor for executing the program, and the like.

具体的には、演算部１２０は、物質２０の発生量と、物質２０を移動させる気流の風向及び風速と、物質２０の自己分解係数と、物質２０の拡散係数と、空間１０内の所定面に対する物質２０の吸着放出係数と、空間１０内の温度、湿度及び紫外線量の少なくとも１つとを入力データとして取得する。演算部１２０は、入力データを取得し、取得した入力データを用いて空間１０内の物質２０の濃度を算出する。 Specifically, the calculation unit 120 includes the amount of substance 20 generated, the wind direction and velocity of the airflow that moves the substance 20, the self-decomposition coefficient of the substance 20, the diffusion coefficient of the substance 20, and a predetermined surface in the space 10. The adsorption / release coefficient of the substance 20 with respect to the substance 20 and at least one of the temperature, humidity and the amount of ultraviolet rays in the space 10 are acquired as input data. The calculation unit 120 acquires the input data and calculates the concentration of the substance 20 in the space 10 using the acquired input data.

演算部１２０は、例えば、数値流体力学（ＣＦＤ：ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ）に基づく解析（以下、ＣＦＤ解析と記載）を行う。ＣＦＤ解析は、例えば、ＲＡＮＳ（Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations）、ＤＮＳ（Direct Numerical Simulation）、ＬＥＳ（Large Eddy Simulation）、又はＤＥＳ（Detached Eddy Simulation）などのモデルに基づいて行われる。具体的には、演算部１２０は、物質２０の種類と、物質２０の発生量と、気流の風向及び風速と、物質２０の自己分解係数と、物質２０の拡散係数と、物質２０の吸着放出係数と、空間１０内の温度、湿度及び紫外線量とを入力データとしてＣＦＤ解析を行うことにより、空間１０を構成する部分空間毎の濃度を算出する。具体的には、演算部１２０は、部分空間毎の濃度の三次元分布を生成する。より具体的には、演算部１２０は、空間１０内の任意の位置の任意の時間における物質２０の濃度を算出する。演算部１２０は、空間１０内の濃度の経時的に変化する三次元分布を生成する。 The calculation unit 120 performs analysis based on, for example, computational fluid dynamics (CFD) (hereinafter referred to as CFD analysis). CFD analysis is performed based on a model such as RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations), DNS (Direct Numerical Simulation), LES (Large Eddy Simulation), or DES (Detached Eddy Simulation). Specifically, the calculation unit 120 describes the type of the substance 20, the amount of the substance 20 generated, the wind direction and the wind velocity of the air flow, the self-decomposition coefficient of the substance 20, the diffusion coefficient of the substance 20, and the adsorption and release of the substance 20. By performing CFD analysis using the coefficient and the temperature, humidity, and the amount of ultraviolet rays in the space 10 as input data, the concentration of each subspace constituting the space 10 is calculated. Specifically, the arithmetic unit 120 generates a three-dimensional distribution of the concentration for each subspace. More specifically, the calculation unit 120 calculates the concentration of the substance 20 at an arbitrary position in the space 10 at an arbitrary time. The arithmetic unit 120 generates a three-dimensional distribution of the concentration in the space 10 that changes with time.

例えば、物質２０の発生量が多い程、各部分空間の濃度推定値が大きくなる。物質２０の発生量が小さい程、各部分空間の濃度推定値が小さくなる。また、気流の風向に基づいて、例えば、発生源１１の風下（具体的には発生源１１から離れた位置）に位置する部分空間の濃度推定値は、発生源１１の風上（具体的には発生源１１に近い位置）に位置する部分空間の濃度推定値より小さくなる。また、風速が大きい場合には、発生源１１から離れた位置の部分空間の濃度推定値が大きくなる。風速が小さい場合には、発生源１１から離れた位置の部分空間の濃度推定値が小さくなる。自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数と濃度推定値との関係は、後で説明する。 For example, the larger the amount of substance 20 generated, the larger the estimated concentration value of each subspace. The smaller the amount of substance 20 generated, the smaller the estimated concentration of each subspace. Further, based on the wind direction of the air flow, for example, the concentration estimated value of the subspace located leeward of the source 11 (specifically, a position away from the source 11) is upwind (specifically) of the source 11. Is smaller than the estimated concentration value of the subspace located near the source 11. Further, when the wind speed is high, the concentration estimation value of the subspace at the position away from the source 11 becomes large. When the wind speed is low, the concentration estimate of the subspace at a position away from the source 11 becomes small. The relationship between the autolysis coefficient, the diffusion coefficient and the adsorption / release coefficient and the concentration estimate will be described later.

出力部１３０は、演算部１２０によって算出された濃度を示す濃度情報を出力する。例えば、出力部１３０は、ディスプレイであり、濃度の三次元分布を示す画像データを表示する。あるいは、出力部１３０は、外部の表示装置に接続される出力インタフェースであってもよい。出力部１３０は、外部の表示装置に画像データを出力してもよい。 The output unit 130 outputs density information indicating the density calculated by the calculation unit 120. For example, the output unit 130 is a display and displays image data showing a three-dimensional distribution of density. Alternatively, the output unit 130 may be an output interface connected to an external display device. The output unit 130 may output image data to an external display device.

［パラメータ］
続いて、本実施の形態に係る濃度推定装置１００の演算部１２０が入力データとして取得する、物質２０の性質に関する３つのパラメータについて説明する。３つのパラメータは、物質２０の自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数である。[Parameter]
Subsequently, three parameters related to the properties of the substance 20 acquired by the calculation unit 120 of the concentration estimation device 100 according to the present embodiment as input data will be described. The three parameters are the autolysis coefficient, diffusion coefficient and adsorption / release coefficient of the substance 20.

［自己分解係数］
まず、物質２０の自己分解係数について説明する。[Autolysis coefficient]
First, the autolysis coefficient of the substance 20 will be described.

自己分解係数は、物質２０が自己分解される度合いを示すパラメータである。具体的には、自己分解係数は、以下の式（１）に示すアレニウスの式で定義される反応係数である。 The autolysis coefficient is a parameter indicating the degree of autolysis of the substance 20. Specifically, the autolysis coefficient is a reaction coefficient defined by the Arrhenius equation shown in the following equation (1).

式（１）において、ｋは、物質２０の自己分解係数（単位［／ｓ］）である。Ａは、頻度因子である。Ｅ_ａは、活性化エネルギーである。Ｒは、気体定数である。Ｔは、空間１０内の絶対温度である。ここで、Ａ及びＥ_ａは、物質２０の種類に応じて定まる値である。In formula (1), k is the autolysis coefficient (unit [/ s]) of the substance 20. A is a frequency factor. E _a is the activation energy. R is a gas constant. T is the absolute temperature in space 10. Here, A and E _a is a value determined according to the type of material 20.

式（１）に示すように、自己分解係数ｋは、空間１０内の温度に依存する。具体的には、空間１０内の温度が低い程、自己分解係数ｋが小さくなり、物質２０の自己分解が進みにくい。空間１０内の温度が高い程、自己分解係数ｋが大きくなり、物質２０の自己分解が進みやすくなる。 As shown in the equation (1), the autolysis coefficient k depends on the temperature in the space 10. Specifically, the lower the temperature in the space 10, the smaller the autolysis coefficient k, and the more difficult it is for the substance 20 to proceed with autolysis. The higher the temperature in the space 10, the larger the autolysis coefficient k, and the easier the autolysis of the substance 20 proceeds.

なお、自己分解係数ｋを算出するための頻度因子Ａ、活性化エネルギーＥ_ａなどは、以下の手順に沿って予め実測することで得られる。まず、例えば気温２０℃、湿度５０％に保った容積１ｍ^３のアクリルボックスを用意し、内部に次亜塩素酸ガスを物質２０として溜める。アクリルボックス内の次亜塩素酸ガスの濃度を初期状態から経時的に測定する。気温及び湿度の組み合わせを変更し、異なる条件下で同様の測定を行う。The frequency factor A for calculating the autolysis coefficient k, the activation energy E _{a, and the} like can be obtained by actually measuring in advance according to the following procedure. First, for example, an acrylic box having a volume of 1 m ³ maintained at a temperature of 20 ° C. and a humidity of 50% is prepared, and hypochlorous acid gas is stored as substance 20 inside. The concentration of hypochlorous acid gas in the acrylic box is measured over time from the initial state. Change the combination of temperature and humidity and make similar measurements under different conditions.

次亜塩素酸の反応速度式［ＨＣｌＯ］＝［ＨＣｌＯ］_{ｉｎｉｔｉａｌ}×ｅ^−ｋｔから、自己分解係数ｋを算出する。なお、［ＨＣｌＯ］_{ｉｎｉｔｉａｌ}は、次亜塩素酸ガスの初期状態の濃度を示している。［ＨＣｌＯ］は、初期状態から時間ｔだけ経過した後の次亜塩素酸ガスの濃度を示している。The autolysis coefficient k is calculated from the reaction rate equation [HClO] = [HClO] _initial × e ^{−kt of} hypochlorous acid. [HClO] _initial indicates the concentration of hypochlorous acid gas in the initial state. [HClO] indicates the concentration of hypochlorous acid gas after a lapse of time t from the initial state.

互いに異なる２つ以上の温度に対応する自己分解係数ｋを算出し、算出した自己分解係数ｋを用いてアレニウスプロットを行う。アレニウスプロットとは、横軸を１／Ｔ、縦軸をｌｎｋとした二次元座標系に、算出した値を描画することである。アレニウスプロットの近似式に基づいて、傾き−Ｅ_ａ／Ｒ及び切片ｌｎＡが算出される。The autolysis coefficient k corresponding to two or more different temperatures is calculated, and the Arrhenius plot is performed using the calculated autolysis coefficient k. The Arrhenius plot is to draw the calculated value in a two-dimensional coordinate system in which the horizontal axis is 1 / T and the vertical axis is lnk. The slope −E _a / R and the intercept lnA are calculated based on the approximate expression of the Arrhenius plot.

本実施の形態では、決定部１１２は、空間１０内の温度に基づいて自己分解係数ｋを決定する。具体的には、決定部１１２は、記憶部１１３に記憶された第１データベース１１４を参照することで、自己分解係数ｋを決定する。 In the present embodiment, the determination unit 112 determines the autolysis coefficient k based on the temperature in the space 10. Specifically, the determination unit 112 determines the autolysis coefficient k by referring to the first database 114 stored in the storage unit 113.

第１データベース１１４は、自己分解係数ｋと温度との対応関係を示すデータベースである。具体的には、第１データベース１１４は、温度及び物質２０の種類の組み合わせ毎に、上記式（１）に基づいて予め算出された自己分解係数ｋを示している。なお、物質２０の種類が１つのみである場合には、第１データベース１１４は、温度毎に予め算出された自己分解係数ｋを示していてもよい。 The first database 114 is a database showing the correspondence between the autolysis coefficient k and the temperature. Specifically, the first database 114 shows the autolysis coefficient k calculated in advance based on the above formula (1) for each combination of temperature and the type of the substance 20. When there is only one type of the substance 20, the first database 114 may indicate the autolysis coefficient k calculated in advance for each temperature.

なお、記憶部１１３には、第１データベース１１４の代わりに、上記式（１）が記憶されていてもよい。決定部１１２は、受付部１１１が取得した種類情報及び温度情報に基づいて、式（１）を用いて自己分解係数ｋを算出してもよい。 The above equation (1) may be stored in the storage unit 113 instead of the first database 114. The determination unit 112 may calculate the autolysis coefficient k using the equation (1) based on the type information and the temperature information acquired by the reception unit 111.

本実施の形態では、自己分解係数をシミュレーションの入力データとして用いることで、物質２０の自己分解による濃度の減少をシミュレーション結果に反映させることができる。具体的には、自己分解係数が大きい程、濃度推定値は、自己分解係数を入力データとして用いない場合の濃度推定値よりも小さくなる。自己分解係数が小さい程、濃度推定値は、自己分解係数を入力データとして用いない場合の濃度推定値よりも大きくなる。いずれの場合も、自己分解係数を入力データとして用いることで、実測値に近い濃度を推定することができる。 In the present embodiment, by using the autolysis coefficient as the input data of the simulation, the decrease in the concentration due to the autolysis of the substance 20 can be reflected in the simulation result. Specifically, the larger the self-decomposition coefficient, the smaller the concentration estimate value than the concentration estimate value when the self-decomposition coefficient is not used as input data. The smaller the self-decomposition coefficient, the larger the concentration estimate becomes than the concentration estimate when the self-decomposition coefficient is not used as input data. In either case, the concentration close to the measured value can be estimated by using the autolysis coefficient as the input data.

［拡散係数］
次に、物質２０の拡散係数について説明する。[Diffusion coefficient]
Next, the diffusion coefficient of the substance 20 will be described.

拡散係数は、物質２０が拡散される度合いを示すパラメータである。具体的には、拡散係数は、以下の式（２）に示すアインシュタイン・ストークスの式で定義される。 The diffusion coefficient is a parameter indicating the degree to which the substance 20 is diffused. Specifically, the diffusion coefficient is defined by the Einstein-Stokes equation shown in the following equation (2).

式（２）において、Ｄは、物質２０の拡散係数（単位［ｍ／ｓ］）である。ｋは、ボルツマン定数である。Ｔは、空間１０内の絶対温度である。Ｂは、物質２０の移動度である。μは、物質２０の粘性である。ａは、物質２０の分子半径である。ここで、μ及びａは、物質２０の種類に応じて定まる値である。 In formula (2), D is the diffusion coefficient (unit [m / s]) of the substance 20. k is the Boltzmann constant. T is the absolute temperature in space 10. B is the mobility of the substance 20. μ is the viscosity of the substance 20. a is the molecular radius of the substance 20. Here, μ and a are values determined according to the type of the substance 20.

式（２）に示すように、拡散係数Ｄは、空間１０内の温度に依存する。具体的には、空間１０内の温度が低い程、拡散係数が小さくなり、物質２０が拡散されにくくなる。空間１０内の温度が高い程、拡散係数が大きくなり、物質２０が拡散されやすくなる。より具体的には、拡散係数Ｄは、空間１０内の絶対温度Ｔに対して比例関係を有する。 As shown in equation (2), the diffusion coefficient D depends on the temperature in the space 10. Specifically, the lower the temperature in the space 10, the smaller the diffusion coefficient, and the more difficult it is for the substance 20 to diffuse. The higher the temperature in the space 10, the larger the diffusion coefficient, and the easier it is for the substance 20 to be diffused. More specifically, the diffusion coefficient D has a proportional relationship with respect to the absolute temperature T in the space 10.

本実施の形態では、決定部１１２は、空間１０内の温度に基づいて拡散係数Ｄを決定する。具体的には、決定部１１２は、記憶部１１３に記憶された第２データベース１１５を参照することで、拡散係数Ｄを決定する。 In the present embodiment, the determination unit 112 determines the diffusion coefficient D based on the temperature in the space 10. Specifically, the determination unit 112 determines the diffusion coefficient D by referring to the second database 115 stored in the storage unit 113.

第２データベース１１５は、拡散係数Ｄと温度との対応関係を示すデータベースである。具体的には、第２データベース１１５は、温度及び物質２０の種類の組み合わせ毎に、上記式（２）に基づいて予め算出された拡散係数Ｄを示している。なお、物質２０の種類が１つのみである場合には、第２データベース１１５は、温度毎に予め算出された拡散係数Ｄを示していてもよい。 The second database 115 is a database showing the correspondence between the diffusion coefficient D and the temperature. Specifically, the second database 115 shows a diffusion coefficient D calculated in advance based on the above formula (2) for each combination of temperature and the type of substance 20. When there is only one type of substance 20, the second database 115 may show a diffusion coefficient D calculated in advance for each temperature.

なお、記憶部１１３には、第２データベース１１５の代わりに、上記式（２）が記憶されていてもよい。決定部１１２は、受付部１１１が取得した種類情報及び温度情報に基づいて、式（２）を用いて拡散係数Ｄを算出してもよい。 The above equation (2) may be stored in the storage unit 113 instead of the second database 115. The determination unit 112 may calculate the diffusion coefficient D using the equation (2) based on the type information and the temperature information acquired by the reception unit 111.

本実施の形態では、拡散係数をシミュレーションの入力データとして用いることで、物質２０の拡散による濃度の変化をシミュレーション結果に反映させることができる。具体的には、拡散係数が大きい程、物質２０が広がりやすくなる。このため、例えば、発生源１１より離れた位置での物質２０の濃度推定値は、拡散係数を入力データとして用いない場合の濃度推定値よりも大きくなる。また、拡散係数が小さい程、物質２０が広がりにくくなる。このため、例えば、発生源１１より離れた位置での物質２０の濃度推定値は、拡散係数を入力データとして用いない場合の濃度推定値よりも小さくなる。いずれの場合も、拡散係数を入力データとして用いることで、実測値に近い濃度を推定することができる。 In the present embodiment, by using the diffusion coefficient as the input data of the simulation, the change in the concentration due to the diffusion of the substance 20 can be reflected in the simulation result. Specifically, the larger the diffusion coefficient, the easier it is for the substance 20 to spread. Therefore, for example, the concentration estimated value of the substance 20 at a position away from the source 11 is larger than the concentration estimated value when the diffusion coefficient is not used as input data. Further, the smaller the diffusion coefficient, the more difficult it is for the substance 20 to spread. Therefore, for example, the concentration estimated value of the substance 20 at a position away from the source 11 is smaller than the concentration estimated value when the diffusion coefficient is not used as input data. In either case, the concentration close to the measured value can be estimated by using the diffusion coefficient as the input data.

［吸着放出係数］
次に、物質２０の吸着放出係数について説明する。[Adsorption / release coefficient]
Next, the adsorption / release coefficient of the substance 20 will be described.

図４は、所定面３０に対する物質２０の吸着放出係数を説明するための所定面３０の断面図である。所定面３０は、空間１０を形成する壁材などの造営材、又は、空間１０内に位置する発生源１１などの障害物の壁面である。 FIG. 4 is a cross-sectional view of the predetermined surface 30 for explaining the adsorption / release coefficient of the substance 20 with respect to the predetermined surface 30. The predetermined surface 30 is a building material such as a wall material forming the space 10 or a wall surface of an obstacle such as a source 11 located in the space 10.

図４に示すように、所定面３０の近傍に位置する物質２０は、所定時間の経過後に、物質２０ｘのように所定面３０に吸着される場合と、物質２０ｙのように吸着されずに所定面３０の近傍に位置したままの場合とがある。 As shown in FIG. 4, the substance 20 located in the vicinity of the predetermined surface 30 is adsorbed on the predetermined surface 30 like the substance 20x after the elapse of a predetermined time, and is not adsorbed like the substance 20y. It may remain located in the vicinity of the surface 30.

吸着放出係数は、物質２０の所定面３０に対する吸着及び放出の度合いを示すパラメータである。吸着放出係数は、物質２０が所定面３０に対して単位時間あたりに近付く距離として定められる。具体的には、吸着放出係数は、以下の式（３）に示す吸着量を表す式に基づいて定義される。 The adsorption / release coefficient is a parameter indicating the degree of adsorption and release of the substance 20 with respect to the predetermined surface 30. The adsorption / release coefficient is defined as the distance that the substance 20 approaches the predetermined surface 30 per unit time. Specifically, the adsorption / release coefficient is defined based on the equation expressing the adsorption amount shown in the following equation (3).

式（３）において、ｈ_ｐは、物質２０の吸着放出係数（単位［ｍ／ｓ］）である。吸着放出係数が正の値である場合、物質２０が所定面３０に吸着することを意味する。吸着放出係数が負の値である場合、物質２０が所定面３０から放出されることを意味する。吸着放出係数の絶対値が大きい程、吸着量又は放出量が大きい。吸着放出係数の絶対値が小さい程、吸着量又は放出量が小さい。In the formula (3), _hp is the adsorption / release coefficient (unit [m / s]) of the substance 20. When the adsorption / release coefficient is a positive value, it means that the substance 20 is adsorbed on the predetermined surface 30. When the adsorption / release coefficient is a negative value, it means that the substance 20 is released from the predetermined surface 30. The larger the absolute value of the adsorption / release coefficient, the larger the adsorption amount or the release amount. The smaller the absolute value of the adsorption / release coefficient, the smaller the amount of adsorption or release.

Ｆは、物質２０の吸着量（単位［ｍ^３／ｓ］）である。ΔＣは、物質２０の濃度差比率である。Ａは、図４に示す所定面３０の面積（単位［ｍ^２］）である。F is the adsorption amount of the substance 20 (unit [m ³ / s]). ΔC is the concentration difference ratio of the substance 20. A is the area (unit [m ² ]) of the predetermined surface 30 shown in FIG.

物質２０の吸着には、物理的な吸着と化学的な吸着とが含まれる。物理的な吸着は、例えば、所定面３０の表面に設けられている微小な細孔又は凹凸に物質２０が捕捉されることである。物理的な吸着は、例えば、以下の式（４）に示すＢＥＴの吸着等温式に基づいて定められる。 The adsorption of substance 20 includes physical adsorption and chemical adsorption. Physical adsorption is, for example, trapping the substance 20 in minute pores or irregularities provided on the surface of the predetermined surface 30. The physical adsorption is determined based on, for example, the adsorption isotherm of BET represented by the following formula (4).

式（４）において、ｐ_０は、物質２０の飽和蒸気圧である。ｐは、物質２０の蒸気圧である。ｖ_１は、飽和吸着量である。ｖは、吸着量である。ｃは、以下の式（５）で表される。In formula (4), p ₀ is the saturated vapor pressure of substance 20. p is the vapor pressure of the substance 20. v ₁ is the saturated adsorption amount. v is the amount of adsorption. c is represented by the following equation (5).

式（５）において、ｃ_０は、定数である。Ｒは、気体定数である。Ｔは、絶対温度である。Ｅ_１は、所定面３０の表面に対する物質２０の吸着熱である。Ｅは、物質２０の凝縮熱である。ここで、Ｅ_１及びＥは、物質２０の種類に応じて定まる値である。In equation (5), c ₀ is a constant. R is a gas constant. T is absolute temperature. E ₁ is the heat of adsorption of the substance 20 on the surface of the predetermined surface 30. E is the heat of condensation of the substance 20. Here, E ₁ and E are values determined according to the type of the substance 20.

また、化学的な吸着は、例えば、所定面３０に付着した微小な水分などとイオン結合などの化学結合により物質２０が捕捉されることである。化学的な吸着における吸着量は、所定面３０の表面温度、又は、所定面３０の近傍の気温に依存する。 Further, the chemical adsorption is, for example, that the substance 20 is captured by a chemical bond such as an ionic bond with a minute amount of water adhering to the predetermined surface 30. The amount of adsorption in chemical adsorption depends on the surface temperature of the predetermined surface 30 or the air temperature in the vicinity of the predetermined surface 30.

本実施の形態では、吸着放出係数ｈ_ｐは、物理的な吸着及び化学的な吸着などの吸着要因を総合してマクロ的な係数として決定される。具体的には、図４に示す面積Ａの所定面３０の端部間の濃度差に基づいて物質２０の移動距離を換算することで、吸着放出係数ｈ_ｐが定められる。具体的には、濃度の実測値に基づいて式（３）を用いて、吸着放出係数ｈ_ｐが定められる。In this embodiment, the suction discharge coefficient h _p is determined as the macroscopic factors comprehensively adsorption factors such as physical adsorption and chemical adsorption. Specifically, by converting the moving distance of the material 20 on the basis of the density difference between the ends of the predetermined surface 30 of the area A shown in FIG. 4, defined adsorption emission coefficient h _p. Specifically, using equation (3) based on the measured value of the concentration is determined adsorption emission coefficient h _p.

図５は、所定面３０に対する物質２０の吸着放出係数ｈ_ｐを決定する際に用いる濃度差比率ΔＣを説明するための所定面３０の断面図である。図５に示すように、所定面３０の近傍の空間を第１区域と第２区域とに仮想的に定義する。Figure 5 is a cross-sectional view of a predetermined plane 30 for illustrating the concentration difference ratio ΔC used in determining the adsorption emission coefficient h _p of the material 20 for a given surface 30. As shown in FIG. 5, the space in the vicinity of the predetermined surface 30 is virtually defined as the first area and the second area.

第１区域は、所定面３０に面した区域である。第２区域は、第１区域より所定面３０から離れた区域であり、第１区域と一面を共有している。第１区域及び第２区域は、例えば、互いに同じ大きさの直方体状の空間である。第１区域の幅ｗは、吸着放出係数ｈ_ｐ×解析時間より小さく、例えば、１ｍｍ以下である。The first area is an area facing the predetermined surface 30. The second area is an area away from the predetermined surface 30 from the first area, and shares one surface with the first area. The first area and the second area are, for example, rectangular parallelepiped spaces having the same size as each other. The width w of the first zone is smaller than the adsorption or desorption coefficient h _p × analysis time, for example, is 1mm or less.

このとき、濃度差比率ΔＣは、以下の式（６）で表される。 At this time, the concentration difference ratio ΔC is represented by the following equation (6).

式（６）において、Ｃ_１ｔ及びＣ_２ｔはそれぞれ、時刻ｔにおける第１区域及び第２区域の各々の物質２０の濃度である。式（３）及び（６）より、第２区域の濃度Ｃ_２ｔが大きい程、所定面３０への吸着量が多いことが分かる。In formula (6), C _1t and C _2t are the concentrations of each substance 20 in the first and second regions at time t, respectively. From the formulas (3) and (6), it can be seen that the larger the concentration C _{2t in} the second region, the larger the amount of adsorption to the predetermined surface 30.

図６は、吸着放出係数ｈ_ｐの温度依存性を示す図である。図６において、横軸は温度であり、縦軸は吸着放出係数ｈ_ｐである。図６に示すように、温度が高くなる程、吸着放出係数ｈ_ｐが小さくなり、物質２０の所定面３０への吸着が起こりにくい。温度が低くなる程、吸着放出係数ｈ_ｐが大きくなり、物質２０の所定面３０への吸着が起こりやすい。吸着放出係数と温度とは、略線形の関係を有する。Figure 6 is a graph showing the temperature dependence of the adsorption or desorption coefficients h _p. 6, the horizontal axis represents the temperature and the vertical axis represents the adsorption or desorption coefficient h _p. As shown in FIG. 6, as the temperature increases, the adsorption emission coefficient h _p becomes small, hardly occurs adsorption onto a predetermined surface 30 of the material 20. Higher the temperature becomes lower, the suction discharge coefficient h _p becomes large, prone to adsorption onto a predetermined surface 30 of the material 20. The adsorption / release coefficient and the temperature have a substantially linear relationship.

本実施の形態では、決定部１１２は、所定面３０の材質、形状、温度及び湿度の少なくとも１つに基づいて吸着放出係数ｈ_ｐを決定する。具体的には、決定部１１２は、記憶部１１３に記憶された第３データベース１１６を参照することで、吸着放出係数ｈ_ｐを決定する。In the present embodiment, determination unit 112, the material of the predetermined surface 30, the shape, determines the adsorption emission coefficient h _p based on at least one of temperature and humidity. Specifically, determining unit 112 refers to the third database 116 stored in the storage unit 113, determines the adsorption emission coefficient h _p.

第３データベース１１６は、吸着放出係数ｈ_ｐと温度との対応関係を示すデータベースである。具体的には、第３データベース１１６は、所定面３０の材質、形状、温度及び湿度、並びに、物質２０の種類の組み合わせ毎に、図６などに示す関係に基づいて予め定められた吸着放出係数ｈ_ｐを示している。なお、物質２０の種類が１つのみである場合には、第３データベース１１６は、所定面３０の材質、形状、温度及び湿度の組み合わせ毎に予め決定された吸着放出係数ｈ_ｐを示していてもよい。The third database 116 is a database indicating correspondence between the adsorption or desorption coefficient h _p and temperature. Specifically, the third database 116 has a predetermined adsorption / release coefficient based on the relationship shown in FIG. 6 and the like for each combination of the material, shape, temperature and humidity of the predetermined surface 30 and the type of the substance 20. shows the h _p. Incidentally, when the type of the material 20 is only one, the third database 116, the material of the predetermined surface 30, the shape, and shows a temperature and humidity adsorption emission coefficient h _p which is previously determined for each combination of May be good.

なお、メモリ資源を節約するため、第３データベース１１６には、全通りの組み合わせに対応する吸着放出係数ｈ_ｐを示すのではなく、一部の組み合わせに対応する吸着放出係数ｈ_ｐを示していてもよい。In order to save memory resources, the third database 116, instead of showing the adsorption emission coefficient h _p corresponding to all combinations, and shows the adsorption emission coefficient h _p corresponding to a part of a combination May be good.

例えば、第３データベース１１６には、温度が２０℃、湿度が５０％ＲＨである場合に、材質Ａ、材質Ｂ及び材質Ｃの各々の吸着放出係数は、０．０００６ｍ／ｓ、０．００１１ｍ／ｓ及び０．０２ｍ／ｓであることが示されていてもよい。決定部１１２は、所定面３０の形状、温度及び湿度については、各々と吸着放出係数との対応関係を表す関数に基づいて、第３データベース１１６から読み出した値を補正することで、入力データに応じた吸着放出係数を算出してもよい。あるいは、決定部１１２は、第３データベース１１６に格納された値を利用した補間処理によって、入力データに応じた吸着放出係数を算出してもよい。 For example, in the third database 116, when the temperature is 20 ° C. and the humidity is 50% RH, the adsorption / release coefficients of the materials A, B and C are 0.0006 m / s and 0.0011 m / s, respectively. It may be shown to be s and 0.02 m / s. The determination unit 112 uses the shape, temperature, and humidity of the predetermined surface 30 as input data by correcting the values read from the third database 116 based on the function representing the correspondence between each and the adsorption / release coefficient. The adsorption / release coefficient may be calculated accordingly. Alternatively, the determination unit 112 may calculate the adsorption / release coefficient according to the input data by interpolation processing using the values stored in the third database 116.

例えば、吸着放出係数と温度とは、図６で示すように略線形の関係を有する。具体的には、温度が高くなる程、吸着放出係数ｈ_ｐが小さくなり、物質２０の所定面３０への吸着が起こりにくい。温度が低くなる程、吸着放出係数ｈ_ｐが大きくなり、物質２０の所定面３０への吸着が起こりやすい。For example, the adsorption / release coefficient and the temperature have a substantially linear relationship as shown in FIG. Specifically, as the temperature increases, the adsorption emission coefficient h _p becomes small, hardly occurs adsorption onto a predetermined surface 30 of the material 20. Higher the temperature becomes lower, the suction discharge coefficient h _p becomes large, prone to adsorption onto a predetermined surface 30 of the material 20.

また、湿度が高くなる程、所定面３０の表面水分量が増加し、物質２０が捕捉されやすくなるため、マクロ的に吸着放出係数ｈ_ｐが大きくなる。つまり、湿度が高くなる程、物質２０の所定面３０への吸着が起こりやすい、又は、放出が起こりにくい。湿度が低くなる程、所定面３０の表面水分量が減少し、物質２０が捕捉されにくくなるため、マクロ的に吸着放出係数ｈ_ｐが小さくなる。つまり、湿度が低くなる程、物質２０の所定面３０への吸着が起こりにくい、又は、放出が起きやすくなる。Moreover, as the humidity increases, an increase in the surface moisture content of the given surface 30, because the material 20 is likely to be trapped, macroscopically adsorption emission coefficient h _p becomes larger. That is, the higher the humidity, the more easily the substance 20 is adsorbed on the predetermined surface 30, or the less likely it is to be released. Higher the humidity is low, and the surface moisture content of the predetermined surface 30 is reduced, because the material 20 is less likely to be caught, macroscopically adsorption emission coefficient h _p becomes smaller. That is, the lower the humidity, the less likely the substance 20 is adsorbed on the predetermined surface 30, or the more likely it is to be released.

また、所定面３０の表面が荒れた形状である程、具体的には、所定面３０の表面粗さが大きい程、吸着放出係数ｈ_ｐが大きくなり、物質２０の所定面３０への吸着が起こりやすい。所定面３０の表面粗さが小さい程、吸着放出係数ｈ_ｐが小さくなり、物質２０の所定面３０への吸着が起こりにくい。Further, the more a shape in which rough the surface of the predetermined surface 30, specifically, the larger the surface roughness of the given surface 30, the suction discharge coefficient h _p is increased, the adsorption of a predetermined surface 30 of the material 20 It is easy to happen. The smaller the surface roughness of the given surface 30, the suction discharge coefficient h _p becomes small, hardly occurs adsorption onto a predetermined surface 30 of the material 20.

本実施の形態では、吸着放出係数をシミュレーションの入力データとして用いることで、物質２０の所定面３０への吸着による濃度の減少をシミュレーション結果に反映させることができる。具体的には、吸着放出係数が大きい程、濃度推定値は、吸着放出係数を入力データとして用いない場合の濃度推定値よりも小さくなる。吸着放出係数が小さい程、濃度推定値は、吸着放出係数を入力データとして用いない場合の濃度推定値よりも大きくなる。いずれの場合も、吸着放出係数を入力データとして用いることで、実測値に近い濃度を推定することができる。 In the present embodiment, by using the adsorption / release coefficient as the input data of the simulation, the decrease in the concentration of the substance 20 due to the adsorption on the predetermined surface 30 can be reflected in the simulation result. Specifically, the larger the adsorption / release coefficient, the smaller the concentration estimate value than the concentration estimate value when the adsorption / release coefficient is not used as input data. The smaller the adsorption / release coefficient, the larger the concentration estimate becomes than the concentration estimate when the adsorption / release coefficient is not used as input data. In either case, the concentration close to the measured value can be estimated by using the adsorption / release coefficient as the input data.

［動作］
続いて、本実施の形態に係る濃度推定装置１００の動作、すなわち、濃度推定方法について、図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態に係る濃度推定装置１００の動作を示すフローチャートである。[motion]
Subsequently, the operation of the concentration estimation device 100 according to the present embodiment, that is, the concentration estimation method will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the concentration estimation device 100 according to the present embodiment.

図７に示すように、まず、取得部１１０が入力データを取得する（Ｓ１０）。具体的には、取得部１１０の受付部１１１が、空間１０に設けられた温湿度センサ及び紫外線光量計から温度情報、湿度情報及び紫外線情報を取得する。受付部１１１は、さらに、発生源１１から物質２０の種類情報及び気流情報を取得する。受付部１１１は、空間１０のジオメトリ情報及び材質情報を取得する。決定部１１２は、受付部１１１によって取得された温度情報に基づいて、自己分解係数ｋ及び拡散係数Ｄを決定する。決定部１１２は、さらに、温度情報、湿度情報及び材質情報に基づいて、吸着放出係数ｈ_ｐを決定する。As shown in FIG. 7, first, the acquisition unit 110 acquires the input data (S10). Specifically, the reception unit 111 of the acquisition unit 110 acquires temperature information, humidity information, and ultraviolet light information from the temperature / humidity sensor and the ultraviolet light meter provided in the space 10. The reception unit 111 further acquires the type information and the air flow information of the substance 20 from the source 11. The reception unit 111 acquires the geometry information and the material information of the space 10. The determination unit 112 determines the autolysis coefficient k and the diffusion coefficient D based on the temperature information acquired by the reception unit 111. Determination unit 112 further temperature information, based on the humidity information and material information, to determine the adsorption emission coefficient h _p.

次に、演算部１２０は、空間１０の対象位置における物質２０の濃度を算出する（Ｓ２０）。具体的には、演算部１２０は、取得された温度情報、湿度情報、紫外線情報、ジオメトリ情報及び材質情報、並びに、決定された自己分解係数ｋ、拡散係数Ｄ及び吸着放出係数ｈ_ｐを入力データとして取得する。演算部１２０は、取得した入力データに基づいてＣＦＤ解析を行うことで、部分空間毎の濃度を算出する。Next, the calculation unit 120 calculates the concentration of the substance 20 at the target position in the space 10 (S20). Specifically, the arithmetic unit 120 acquires temperature information, humidity information, ultraviolet information, geometry information and material information, and, autolysis coefficient k determined, the diffusion coefficient D and the input data adsorption emission coefficient h _p Get as. The calculation unit 120 calculates the concentration for each subspace by performing CFD analysis based on the acquired input data.

次に、出力部１３０は、算出された濃度を出力する（Ｓ３０）。出力部１３０は、例えば、図８に示す濃度の三次元分布図を表示してもよい。 Next, the output unit 130 outputs the calculated concentration (S30). The output unit 130 may display, for example, a three-dimensional distribution map of the densities shown in FIG.

図８は、本実施の形態に係る濃度推定装置１００が出力する濃度の三次元分布図である。図８では、ドットの密度差によって濃度差を表現している。 FIG. 8 is a three-dimensional distribution diagram of the concentration output by the concentration estimation device 100 according to the present embodiment. In FIG. 8, the density difference is expressed by the density difference of dots.

三次元分布図は、例えば、色又は輝度の濃淡によって濃度の高低を表す三次元ヒートマップである。なお、出力部１３０は、任意の平面で切り出した濃度の二次元分布図を出力してもよい。あるいは、出力部１３０は、例えば、任意の位置の濃度の時間変化を示すグラフを表示してもよい。 A three-dimensional distribution map is, for example, a three-dimensional heat map showing high and low densities according to shades of color or brightness. The output unit 130 may output a two-dimensional distribution map of the density cut out on an arbitrary plane. Alternatively, the output unit 130 may display, for example, a graph showing the time change of the concentration at an arbitrary position.

［効果など］
続いて、本実施の形態に係る濃度推定方法による効果について、実施例と比較例とを比較した比較結果に基づいて説明する。[Effects, etc.]
Subsequently, the effect of the concentration estimation method according to the present embodiment will be described based on the comparison result of comparing the examples and the comparative examples.

以下に示す表１は、比較例に係るＣＦＤ解析の入力データの一例である。 Table 1 shown below is an example of input data for CFD analysis according to a comparative example.

以下に示す表２は、実施例に係るＣＦＤ解析の入力データの一例である。 Table 2 shown below is an example of input data for CFD analysis according to the embodiment.

上記表１と表２とを比較して分かるように、比較例では、自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数を入力データとして用いていない。比較例では、自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数の各々の値を０とした点を除いて、その他の条件は、実施例と同じである。 As can be seen by comparing Table 1 and Table 2 above, in the comparative example, the autolysis coefficient, the diffusion coefficient and the adsorption / release coefficient are not used as input data. In the comparative example, the other conditions are the same as those in the embodiment except that the values of the autolysis coefficient, the diffusion coefficient, and the adsorption / release coefficient are set to 0.

図９は、比較例に係る対象位置における濃度の時間変化を示す図である。図１０は、実施例に係る対象位置における濃度の時間変化を示す図である。図９及び図１０の各々において、横軸は時間であり、縦軸は物質２０の濃度である。また、各図において、実線は、演算部１２０が行った濃度推定シミュレーションの結果を示している。四角のプロットは、対象位置において実測した濃度を示している。 FIG. 9 is a diagram showing the time change of the concentration at the target position according to the comparative example. FIG. 10 is a diagram showing the time change of the concentration at the target position according to the embodiment. In each of FIGS. 9 and 10, the horizontal axis is time and the vertical axis is the concentration of substance 20. Further, in each figure, the solid line shows the result of the concentration estimation simulation performed by the calculation unit 120. The square plot shows the measured concentration at the target location.

図９に示すように、自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数を入力データとして用いていない比較例では、時間が経過するにつれて、実測値とシミュレーション結果とが乖離している。一方で、自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数を入力データとして用いた実施例では、時間が経過するにつれて、実測値とシミュレーション結果とがほとんど乖離していないことが分かる。実施例によれば、対象位置における物質２０の濃度を精度良く推定することができている。 As shown in FIG. 9, in the comparative example in which the autolysis coefficient, the diffusion coefficient, and the adsorption / release coefficient are not used as input data, the measured value and the simulation result deviate from each other as time passes. On the other hand, in the example using the autolysis coefficient, the diffusion coefficient and the adsorption / release coefficient as input data, it can be seen that the measured value and the simulation result hardly deviate from each other as time passes. According to the examples, the concentration of the substance 20 at the target position can be estimated accurately.

具体的には、自己分解係数を入力データとして用いることで、物質２０の自己分解による濃度の減少がシミュレーション結果に反映されている。また、拡散係数を入力データとして用いることで、物質２０の拡散による濃度の変化がシミュレーション結果に反映されている。さらに、吸着放出係数を入力データとして用いることで、所定面３０に吸着された分の濃度の減少がシミュレーション結果に反映されている。 Specifically, by using the autolysis coefficient as input data, the decrease in concentration due to autolysis of the substance 20 is reflected in the simulation result. Further, by using the diffusion coefficient as input data, the change in the concentration due to the diffusion of the substance 20 is reflected in the simulation result. Further, by using the adsorption / release coefficient as the input data, the decrease in the concentration of the adsorption on the predetermined surface 30 is reflected in the simulation result.

このように、本実施の形態に係る濃度推定方法は、情報処理装置が実行する、空間１０内に拡散された物質２０の濃度を推定する濃度推定方法である。濃度推定方法では、物質２０の発生量と、物質２０を移動させる気流の風向及び風速と、物質２０の自己分解係数と、物質２０の拡散係数と、空間１０内の所定面３０に対する物質２０の吸着放出係数と、空間１０内の温度、湿度及び紫外線量の少なくとも１つとを入力データとして取得する。濃度推定方法では、取得した入力データを用いて空間１０内の物質２０の濃度を算出する。また、本実施の形態では、濃度推定方法を情報処理装置に実行させるためのプログラムとして実現することもできる。 As described above, the concentration estimation method according to the present embodiment is a concentration estimation method executed by the information processing apparatus for estimating the concentration of the substance 20 diffused in the space 10. In the concentration estimation method, the amount of the substance 20 generated, the wind direction and velocity of the airflow moving the substance 20, the self-decomposition coefficient of the substance 20, the diffusion coefficient of the substance 20, and the substance 20 with respect to the predetermined surface 30 in the space 10 The adsorption / release coefficient and at least one of the temperature, humidity, and the amount of ultraviolet rays in the space 10 are acquired as input data. In the concentration estimation method, the concentration of the substance 20 in the space 10 is calculated using the acquired input data. Further, in the present embodiment, it can be realized as a program for causing the information processing apparatus to execute the concentration estimation method.

これにより、自己分解係数、拡散係数及び吸着放出係数を入力データとして用いるので、物質２０の濃度を精度良く推定することができる。本実施の形態に係る濃度推定方法によれば、物質２０の濃度の実測値を必要とせずに、空間１０内に拡散する物質２０の濃度を精度良く推定することができる。 As a result, the self-decomposition coefficient, the diffusion coefficient, and the adsorption / release coefficient are used as input data, so that the concentration of the substance 20 can be estimated accurately. According to the concentration estimation method according to the present embodiment, the concentration of the substance 20 diffused in the space 10 can be estimated accurately without requiring the actual measurement value of the concentration of the substance 20.

また、例えば、濃度推定方法では、さらに、空間１０内の温度に基づいて自己分解係数を決定する。入力データの取得では、決定した自己分解係数を取得する。 Further, for example, in the concentration estimation method, the autolysis coefficient is further determined based on the temperature in the space 10. In the acquisition of input data, the determined autolysis coefficient is acquired.

これにより、自己分解係数の温度依存性を考慮に入れてシミュレーションを行うので、物質２０の濃度を精度良く推定することができる。 As a result, since the simulation is performed in consideration of the temperature dependence of the autolysis coefficient, the concentration of the substance 20 can be estimated accurately.

また、例えば、濃度推定方法では、さらに、空間１０内の温度に基づいて拡散係数を決定する。入力データの取得では、決定した拡散係数を取得する。 Further, for example, in the concentration estimation method, the diffusion coefficient is further determined based on the temperature in the space 10. In the acquisition of input data, the determined diffusion coefficient is acquired.

これにより、拡散係数の温度依存性を考慮に入れてシミュレーションを行うので、物質２０の濃度を精度良く推定することができる。 As a result, since the simulation is performed in consideration of the temperature dependence of the diffusion coefficient, the concentration of the substance 20 can be estimated accurately.

また、例えば、濃度推定方法では、さらに、所定面３０の材質、形状、温度及び湿度の少なくとも１つに基づいて吸着放出係数を決定する。入力データの取得では、決定した吸着放出係数を取得する。 Further, for example, in the concentration estimation method, the adsorption / release coefficient is further determined based on at least one of the material, shape, temperature, and humidity of the predetermined surface 30. In the acquisition of input data, the determined adsorption / release coefficient is acquired.

これにより、吸着放出係数の温度依存性を考慮に入れてシミュレーションを行うので、物質２０の濃度を精度良く推定することができる。 As a result, since the simulation is performed in consideration of the temperature dependence of the adsorption / release coefficient, the concentration of the substance 20 can be estimated accurately.

（その他）
以上、本発明に係る濃度推定方法について、上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではない。(Other)
Although the concentration estimation method according to the present invention has been described above based on the above-described embodiment, the present invention is not limited to the above-described embodiment.

例えば、温度、湿度及び紫外線量の少なくとも１つは固定値であってもよい。例えば、取得部１１０は、温度情報を取得し、湿度情報及び紫外線情報を取得しなくてもよい。あるいは、取得部１１０は、湿度情報を取得し、温度情報及び紫外線情報を取得しなくてもよい。また、取得部１１０は、紫外線情報を取得し、温度情報及び湿度情報を取得しなくてもよい。 For example, at least one of temperature, humidity and the amount of ultraviolet rays may be a fixed value. For example, the acquisition unit 110 does not have to acquire the temperature information and the humidity information and the ultraviolet ray information. Alternatively, the acquisition unit 110 does not have to acquire the humidity information and the temperature information and the ultraviolet ray information. Further, the acquisition unit 110 does not have to acquire the ultraviolet ray information and the temperature information and the humidity information.

また、例えば、上記の実施の形態では、物質２０が薬剤である例について示したが、これに限らない。物質２０は、汚染物質でもよく、あるいは、臭気物質又は芳香物質でもよい。 Further, for example, in the above embodiment, an example in which the substance 20 is a drug has been shown, but the present invention is not limited to this. The substance 20 may be a pollutant, or may be an odorous substance or an aromatic substance.

また、例えば、上記の実施の形態では、発生源１１が気流を生成したが、これに限らない。例えば、空間１０内に気流を生成する送風機が設けられていてもよい。取得部１１０は、送風機から気流情報を取得してもよい。 Further, for example, in the above embodiment, the source 11 generates an air flow, but the present invention is not limited to this. For example, a blower that generates an air flow may be provided in the space 10. The acquisition unit 110 may acquire airflow information from the blower.

また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。 Further, the communication method between the devices described in the above embodiment is not particularly limited. When wireless communication is performed between devices, the wireless communication method (communication standard) is, for example, short-range wireless communication such as Zigbee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or wireless LAN (Local Area Network). is there. Alternatively, the wireless communication method (communication standard) may be communication via a wide area communication network such as the Internet. Further, wired communication may be performed between the devices instead of wireless communication. Specifically, the wired communication is a power line communication (PLC) or a communication using a wired LAN.

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。 Further, in the above embodiment, another processing unit may execute the processing executed by the specific processing unit. Further, the order of the plurality of processes may be changed, or the plurality of processes may be executed in parallel.

例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。 For example, the processing described in the above embodiment may be realized by centralized processing using a single device (system), or may be realized by distributed processing using a plurality of devices. Good. Further, the number of processors that execute the above program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.

また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。 Further, in the above embodiment, all or a part of the components such as the control unit may be configured by dedicated hardware, or may be realized by executing a software program suitable for each component. May be good. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD or a semiconductor memory.

また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 Further, a component such as a control unit may be composed of one or a plurality of electronic circuits. The one or more electronic circuits may be general-purpose circuits or dedicated circuits, respectively.

１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。 The one or more electronic circuits may include, for example, a semiconductor device, an IC (Integrated Circuit), an LSI (Large Scale Integration), or the like. The IC or LSI may be integrated on one chip or may be integrated on a plurality of chips. Here, it is called IC or LSI, but the name changes depending on the degree of integration, and it may be called system LSI, VLSI (Very Large Scale Integration), or ULSI (Ultra Large Scale Integration). An FPGA (Field Programmable Gate Array) programmed after the LSI is manufactured can also be used for the same purpose.

また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 In addition, general or specific aspects of the present invention may be realized in a system, device, method, integrated circuit or computer program. Alternatively, it may be realized by a computer-readable non-temporary recording medium such as an optical disk, HDD or semiconductor memory in which the computer program is stored. Further, it may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program and a recording medium.

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。 In addition, it is realized by arbitrarily combining the components and functions in each embodiment within the range obtained by applying various modifications to each embodiment and the gist of the present invention. Forms are also included in the present invention.

１０空間
２０、２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ、２０ｘ、２０ｙ物質
３０所定面
１００濃度推定装置（情報処理装置）10 Space 20, 20a, 20b, 20c, 20d, 20x, 20y Material 30 Predetermined surface 100 Concentration estimation device (information processing device)

Claims

A concentration estimation method that estimates the concentration of substances diffused in space, which is executed by an information processing device.
The predetermined surface of the space is based on the material, shape, temperature and humidity of the predetermined surface of the space with reference to a database showing the adsorption / release coefficient determined for each combination of the material, shape, temperature and humidity of the predetermined surface. Determine the adsorption / release coefficient of the substance with respect to the surface
The amount of the substance generated and
The wind direction and speed of the airflow that moves the substance,
The autolysis coefficient of the substance and
The diffusion coefficient of the substance and
The determined adsorption / release coefficient and
The temperature in the space and
And the humidity of the space,
Is acquired as input data, and a concentration estimation method for calculating the concentration of the substance in the space by performing a computational fluid dynamics analysis using the acquired input data.

Further, the autolysis coefficient is determined based on the temperature in the space.
The concentration estimation method according to claim 1, wherein in the acquisition of the input data, the determined autolysis coefficient is acquired.

Further, the diffusion coefficient is determined based on the temperature in the space.
The concentration estimation method according to claim 1 or 2, wherein in the acquisition of the input data, the determined diffusion coefficient is acquired.

In the acquisition of the input data, the amount of ultraviolet rays in the space is further acquired as the input data.
The concentration estimation method according to any one of claims 1 to 3.

A program for causing the information processing apparatus to execute the concentration estimation method according to any one of claims 1 to 4 .