省エネ | WHO’S LAB |大阪電気通信大学研究室紹介サイト /whoslab/research-keyword/energy-conservation/ WHO'S LABは、大阪電気通信大学の研究活動を発信する専用サイトです。 Mon, 08 Sep 2025 01:43:12 +0000 ja hourly 1 建築は人々の暮らしをどこまで快適にできる!? 建築環境や設備の省エネ・快適性向上に挑戦 /whoslab/research/soeda/ Tue, 09 Apr 2024 01:03:00 +0000 /whoslab/?post_type=research&p=3112 脱炭素への取り組みが進む今、建物の省エネルギー化も重要な課題になっています。添田研究室では、住宅などの省エネルギー性、快適性の向上を目指した研究を進めています。エコと快適さを両立する建築設計はもちろん、建築環境の見える化 […]

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脱炭素への取り組みが進む今、建物の省エネルギー化も重要な課題になっています。
添田研究室では、住宅などの省エネルギー性、快適性の向上を目指した研究を進めています。エコと快適さを両立する建築設計はもちろん、建築環境の見える化による省エネ意識向上にも役立ちます。

エアコンの省エネ稼働を実現するために
機械学習でエネルギー消費や効率を予測

添田研究室では、添田准教授の恩師が開発した室内の熱の流れを解析するオリジナルソフトを教育や研究に活用しています。このソフトでは人間が感じる温熱に対する快適性を評価したり、ルームエアコンなど空調機器のエネルギー量を評価することができます。

研究テーマの一つは、空調の省エネルギー化です。エアコンのエネルギー消費量や効率は、屋外や室内の温湿度、やエアコン内の冷媒ガスの温度などさまざまな要因が複雑に影響して、刻一刻と変動しています。その動きを機械学習によって予測し、シミュレーションを実現するのが目標。エアコンの効率の変化がユーザーの目に見えるようなものになれば、少しでも無駄のない使い方につながるのではないかと考えています。

研究室オリジナルの室内熱気流環境解析コード「SCIENCE(Simulation Code for Indoor Environment Control and Evaluation)」.VRML言語を使ったグラフィック処理で,室内の熱気流の動きがわかりやすく表示される.
リビングのエアコンから吹き出した冷たい風がどのように室内に広がり,伝わるのかをシミュレーションで再現.
建物が6つ並んでいる街並みを例に,建物の間を冷たい風がどのように通り抜けてゆくのかをシミュレーションで再現.
エアコンの設定温度20℃で計測した29日分をまとめて機械学習により学習したエアコンの効率(COP)の予測データと実測値を比較.基本的な運転パターンなら,予測できるようになってきている.

教室や研究室の環境を「見える化」
さまざまな視点で建築環境のエコ化を目指す

添田研究室では、エアコンのほかシーリングファンや夜の涼しい空気を取り込んで蓄冷するナイトパージなどの空調設備の検証も行っています。検証実験では、温湿度、風速などのデータを測定する各種のセンサーで、設備による効果を見極めます。さらに、IoTによる「見える化」もテーマの一つで、教室内のCO₂量や温湿度を測定し空気の質や温熱環境の最適化を研究しています。

また、IoTの建築への応用としては、水道の水を出した時の音をセンサーで拾い、高齢者の見守りに活用するユニークな研究も行っています。今後はトータルな視点によるエコ建築の実現が目標。建築材料の調達から廃棄までのライフサイクルにおいて排出するCO₂量をBIMに取り込む研究なども始めています。

教室の机の上に,CO2センサーと温湿度センサーを設置し,授業中のCO2濃度と温度を「見える化」.学生が集中して勉強ができる快適な環境を実現するために,実際のデータをモニタリングし検証・改善している.
教室の室内環境を測定したデータをWi-Fiを使ってクラウドサーバーに飛ばし,グラフにして「見える化」する.

快適さの客観的な指標で省エネを実現!?
環境の「見える化」でもっと快適な暮らし

持続可能な社会に欠かせない省エネですが、機器や設備の進化とともに大事なのが暮らす人の省エネ意識と言えるかもしれません。快適な室内環境かどうかを「見える化」すれば適切な空調機器の調節につながりそう。
人が感じる快適さの指標には気温、湿度、風速、熱放射があります。こうした快適さには代謝量や着衣量も関係しているとか。住んでいる家や年齢や運動量、服装などに応じた「本日のおすすめ空調」がわかると、省エネで健康にもよい暮らしが実現しそうです。

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農業や養鶏をもっとスマートに! 電圧変換回路(コンバータ)のアナログ回路を設計 /whoslab/research/nakase/ Mon, 18 Dec 2023 04:00:00 +0000 /whoslab/?post_type=research&p=7335 スマホなどの電子機器に与える電源電圧は、動作状況により適切に調整することで、電池を長持ちさせることができます。ある直流電圧を他の直流電圧に変換するものをDC-DCコンバータといいます。中瀬研究室では、近年多数開発されてい […]

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スマホなどの電子機器に与える電源電圧は、動作状況により適切に調整することで、電池を長持ちさせることができます。ある直流電圧を他の直流電圧に変換するものをDC-DCコンバータといいます。
中瀬研究室では、近年多数開発されている小電力用のDC-DCコンバータに注目し、コンピュータを使った集積回路のアナログ回路設計に取り組んでいます。

連続的なアナログと離散的なデジタル 
情報には2通りの表し方がある

光・音・温度・圧力など、自然界の現象は全て「連続的」なアナログです。かつてはアナログの情報はアナログのまま処理していました。たとえば、テレビの映像は連続した電圧値(アナログ値)に変換されビデオテープに録画されました。アナログ値には雑音(ノイズ)がもともと混入しているため、データをコピーをしたり、送信したりすると雑音成分が増幅され、画質や音質が劣化していきます。

一方、デジタルの情報は「離散的」で、一定の境界値を基準に1か0かに分類します。このとき、人間が捉えられない色調や音の周波数を省くことでノイズ成分を除去できるため、情報の劣化は起こりません。また、デジタル信号に変換することでネットワーク上でやりとりしやすいというメリットもあります。

デジタル信号に変換した後は、デジタル回路により、データ量の圧縮/伸長などさまざまな処理を行うことができます。デジタル処理は、多数のトランジスタで構成される集積回路(Integrated Circuit=IC)により実現されています。最近では技術の発達により1cm角の大きさに100億のトランジスタが入った集積回路を作ることが可能となったため、私たちはスマホで動画やゲームを楽しむことができるのです。このような大規模な集積回路の設計は1名では無理で、数10名で設計されます。

一方、アナログ回路はデジタル回路比べてはるかに少ないトランジスタ数で設計できます。中瀬研究室では、直流電圧を他の直流電圧に変換するDC-DCコンバータを題材に幅広い条件で安定動作するフィードバック制御回路の実現をめざしています。

アナログ回路とデジタル回路の違い

農場モニタリングや鳥インフルのチェックに! 
DC-DCコンバータが省エネと自動化をサポート

DC-DCコンバータは、モータ制御などの大電力変換に用いられてきましたが、近年では集積回路の電源供給用として数ボルトで動作する小電力コンバータが多数開発されています。

中瀬教授は、時代のニーズに応じた小電力DC-DCコンバータの応用シーンを設定し、研究室ではその実現に向けたアナログ回路設計に取り組んでいます。

たとえば、農場のいくつかのポイントに気温・湿度・降雨量などをモニタリングするデバイスがあれば農場運営をする上でとても便利です。しかし、その電源が電池であれば交換の手間がかかってしまいます。そこで太陽電池にすればメンテナンスフリーですが、曇天時や夕暮れ時の太陽電池の電圧は0.5Vまで低下します。その場合、集積回路が動作する3Vに変換する必要があり、DC-DCコンバータが必要になります。

また、近年注目されている鳥インフルエンザの早期発見ために、ニワトリの羽に体温計と発信機を付けて体温をチェックするデバイスが提案されています。このデバイスも電池不要で動作すれば便利です。そのためニワトリの羽ばたきで発電させ、その電圧をDC-DCコンバータで適度な電圧に変換する必要があります。

こうしたアナログ回路の設計には、半導体に関する知識や制御理論、情報処理に関するスキルが必要です。さらにアナログ回路もその制御部分にデジタル回路を用います。デジタル回路の設計には、機能のプログラムを書くと自動的にトランジスタレベルに変換する方式が主流になっており、その動作もコンピュータで評価します。アナログ回路とデジタル回路の両方が設計できる未来の回路設計エンジニアを、今、中瀬研究室でスキルアップ中です。

気象データを積極的に使うことで農業効率を改善
電池不要の小型体温計による鶏の健康管理への応用
鶏の運動で発電する発電機,温度センサ,制御用プロセッサ,無線通信機およびDC-DCコンバータで構成される.

半導体×AIでICチップが脳に!?
ロボットが人に代わって大活躍

半導体とAIを組み合わせ、機械学習で神経と同じ動きをするICチップができれば、それはほぼ「脳」。状況に応じて適切な行動ができるようになります。
バイタルチェックのみならず、顔色や対話から健康状態を判断したり、歩行や移動を物理的にサポートしたりする介護ロボットの実用化は、この「脳」の開発によって近づいてきそうです。

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