熱画像を利用した人体皮膚表面温度の予測統計モデルの開発及び精度検証実験

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本研究は、建築物表面を観測した赤外線放射カメラの熱赤外動画像に注目し、その処理によって建築物表面熱流の分布を可視化するアルゴリズムを構築しようとするものである。数値実験と実験室実験のフェーズの2つの観点から、以下の知見を得た。まず、カルマンフィルターを応用した建築物外表面の総合熱伝達率の推定に関する数値実験を実施した。物体表面の熱伝達量を、過去の表面温度と近傍気温との差に関連付けた一次式において、過去の風速および表面温度の影響が統計的に大きくなることがある。目的変数として建築物表面の熱伝達量、説明変数として表面温度と近傍温度の温度差をそれぞれ代入したカルマンフィルターを導入すれば、測定時間の過去どの時間の数値が熱伝達量に影響を与える度合いが評価される。熱伝達率の変化の特徴が得られれば、その特徴を表面熱流が未知の点にも適用することにより、熱伝達率の分布が求められる可能性にもつながる。以上の考え方に基づき、一次元熱収支を前進差分法により、建築物外壁面の表面温度の時刻変化を求め、表面熱流の時刻変化と、表面温度の時刻変化と近傍温度の温度差との統計的な関係を解析した。複数の建築材料について、相関が高い過去の時点を特定できること、また偏回帰係数を合計すると熱伝達率に近い値をとること、などを確認した。次に、表面の熱伝達量の分布の予測に関する実験室実験を実施した。コンクリート製の円柱型試験体(直径100mm、高さ200mm)の中心部分に発熱体を組み込んだ。周期変動風を与え、温度差と風速の関係を部位ごとに熱赤外動画の画像処理により調査した。風上側表面では、風速の変化に伴い温度が変化することを確認した。風下などの乱流の生じる位置においては、相関係数が著しく低くなる傾向が確認された。