Ryozo Ooka 研究室
主宰者：Ryozo Ooka
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、建物内外の気流・熱・物質輸送現象を数値シミュレーションと実験により解明し、より快適で安全な室内環境を実現する研究を行っています。具体的には、換気や空気清浄機による室内汚染物質の除去、咳による飛沫粒子の拡散と感染リスク、屋上の風環境特性など、人間の活動に密接に関わる空気の流れと粒子挙動を対象としています。室内の温熱環境や空調エネルギー消費の削減についても、建築の断熱性や日射制御といった受動的な設計手法の効果を地域特性に応じて定量評価しています。
手法としては、計算流体力学（CFD）による数値シミュレーション、風洞実験での粒子画像流速測定（PIV）、そして機械学習を活用した温度分布の予測生成など、多様なアプローチを組み合わせています。大規模都市スケールの分析では、気象シミュレーションモデルを用いて、都市形態が極端な高温時の地表面気象に及ぼす影響を調べたり、屋上への太陽光発電パネルや緑化といった冷却対策の効果を空間・時間的に把握したりしています。
これらの研究知見は、建物の安全性・快適性・省エネルギー性の向上、さらには都市全体の気候適応策の立案に活かされることを目指しています。また、再生可能エネルギーを利用した高効率な熱源熱ポンプシステムの実装など、脱炭素社会への貢献も進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（151 件）
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- [2025] Applying a physics-informed neural network to an indoor airflow time-extrapolation predictionDOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.113246
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00484-021-02138-5
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