Development of in silico nose for indoor odor evaluation

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本研究では，被験者実験手法のみに依存している現状の臭い香り評価法に対し，室内空気環境設計段階(特に使用建材を選定した段階)で空間の臭い香り分布とその時間変化までを数値的に予測する超高精度数値鼻を開発する．研究初年度である2022年度は，研究計画に従って研究を推進し，以下の成果を得た．(1-1)ヒト・イヌ上気道CTデータを用いた流体解析用の鼻腔プロトタイプモデル作成：匿名ボランティアのヒトCT(コンピュータ断層撮影)データを用いて上気道，特に嗅覚領域を含む鼻腔領域の解像度を極限まで高めて詳細幾何形状を再現した流体解析用のヒト鼻腔モデルを作成した．(1-2)精緻に幾何形状を再現した上気道モデルを数値人体モデルに統合し，更にアセトンを対象とした粘膜上皮での生理的薬物動態(PBPK)モデルを実装した上で，ISO 16000-28で規定された被験者による臭気強度評価試験を再現したDigital Twinモデルを作製し，Sniffing Deviceから供給されるアセトンの呼吸に伴う鼻腔内輸送，嗅覚領域に対するアセトン吸着フラックスの時間変化を詳細に解析する基礎技術を確立した．(1-3)イヌ(短頭種であるフレンチブルドッグならびにパグ)の上気道CTデータを用いて，詳細な副鼻腔形状までを再現した複数のイヌ鼻腔モデルも作成した．定常呼吸を想定したCFD解析を実施することで，イヌ鼻腔内の狭窄領域における圧力損失を定量的に評価した．