<jupyter_start><jupyter_text>簡易計算法における境界条件の検討地域区分別の外界条件等に基づいた通気層の対流熱伝達率、通気層の放射熱伝達率の設定方法について検討する。 設定手順 1. 地域区分別の外気条件データから、各時刻の傾斜面日射量を計算する。    - 必要な外気条件データは、1時間毎の外気温度、法線面直達日射量、水平面天空日射量、太陽高度、太陽方位角。    - 傾斜角は外壁、傾斜屋根、陸屋根を想定し、90度、30度、0度とする。    - 傾斜面の方位に依存しない日射量とするため、円柱面を想定した日射量を計算する（傾斜面方位角＝太陽方位角として傾斜面直達日射量を計算する）    - 地域区分別の傾斜面日射量を計算し、CSVファイルとして保存しておく。 2. 外気条件データを元に、地域区分別の冬期、夏期の日照時間帯の平均外気温度、平均傾斜面日射量を計算する。    - 冬期は1月、夏期は8月の外気条件データとする。    - 日照時間帯は、傾斜面日射量が0より大きい時間帯とする。 3. 平均外気温度、平均傾斜面日射量を境界条件（パラメータ）として、通気層内の面1、面2の表面温度を計算する。    - 外気温度、傾斜面日射量以外のパラメータは、パラメトリックスタディに用いた値の平均値とする。 4. 通気層内の面1、面2の表面温度を元に、通気層の対流熱伝達率、通気層の放射熱伝達率を計算する。    4.1 対流熱伝達率の計算：        - 通気層の傾斜角、通気層の厚さは通気層の仕様なので、入力条件として与えられることを想定する。        - 通気層内の平均風速は、既往研究等を参考に設定する。    4.2 放射熱伝達率の計算：        - 通気層に面する面の放射率は通気層の仕様なので、入力条件として与えられることを想定する。  1. 各時刻の傾斜面日射量を計算する 外気条件データの例（1地域）<jupyter_code># CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('climateData/rev_climateData_1.csv', index_col=0, encoding="shift-jis")
df.query("月 == 1 & 法線面直達日射量_W_m2 > 0")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2. 地域区分別の冬期、夏期の平均外気温度、平均傾斜面日射量を計算する- 冬期（1月）、夏期（8月）の日照時間帯の平均外気温度、平均傾斜面日射量を計算する<jupyter_code># 外壁（傾斜角90度）
df_90 = bcc.get_all_region_climate_conditions(angle_list=[90])
# 傾斜屋根（傾斜角30度）
df_30 = bcc.get_all_region_climate_conditions(angle_list=[30])
# 陸屋根（傾斜角0度）
df_0 = bcc.get_all_region_climate_conditions(angle_list=[0])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. 通気層内の面1、面2の表面温度を計算する- 外気温度、傾斜面日射量以外のパラメータは、パラメトリックスタディに用いた値の平均値とする。<jupyter_code># 外壁（傾斜角90度）：夏期
df_90 = bcc.add_ventilation_wall_temperatures_and_heat_flow(df_90)
df_90.query('season == "summer"').style.set_precision(2)
# 外壁（傾斜角90度）：冬期
df_90.query('season == "winter"').style.set_precision(2)
# 傾斜屋根（傾斜角30度）：夏期
df_30 = bcc.add_ventilation_wall_temperatures_and_heat_flow(df_30)
df_30.query('season == "summer"').style.set_precision(2)
# 傾斜屋根（傾斜角30度）：冬期
df_30.query('season == "winter"').style.set_precision(2)
# 陸屋根（傾斜角0度）：夏期
df_0 = bcc.add_ventilation_wall_temperatures_and_heat_flow(df_0)
df_0.query('season == "summer"').style.set_precision(2)
# 陸屋根（傾斜角0度）：冬期
df_0.query('season == "winter"').style.set_precision(2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. 通気層の対流熱伝達率、通気層の放射熱伝達率を計算する 4.1 通気層内の対流熱伝達率の計算- 通気層の傾斜角、通気層の厚さは通気層の仕様なので、入力条件として与えられることを想定する。- 通気層内の平均風速は、既往研究等を参考に設定する。 仮の通気層の通気層の平均風速、通気層の長さ、通気層の厚さを設定<jupyter_code># 通気層の平均風速, m/s
v_a_array = [0.0, 0.5, 1.0]

# 通気層の長さ, m
l_h = 7.5

# 通気層の厚さ, m
l_d = 0.18<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>対流熱伝達率を計算<jupyter_code># 外壁（傾斜角90度）
for v_a in v_a_array:
    df_90['h_cv_' + str(v_a)] = [htc.convective_heat_transfer_coefficient_detailed(
        v_a=v_a, theta_1=row.theta_1_surf, theta_2=row.theta_2_surf, angle=row.angle,
        l_h=l_h, l_d=l_d
    ) for row in df_90.itertuples()]
# 傾斜屋根（傾斜角30度）
for v_a in v_a_array:
    df_30['h_cv_' + str(v_a)] = [htc.convective_heat_transfer_coefficient_detailed(
        v_a=v_a, theta_1=row.theta_1_surf, theta_2=row.theta_2_surf, angle=row.angle,
        l_h=l_h, l_d=l_d
    ) for row in df_30.itertuples()]
# 陸屋根（傾斜角0度）
for v_a in v_a_array:
    df_0['h_cv_' + str(v_a)] = [htc.convective_heat_transfer_coefficient_detailed(
        v_a=v_a, theta_1=row.theta_1_surf, theta_2=row.theta_2_surf, angle=row.angle,
        l_h=l_h, l_d=l_d
    ) for row in df_0.itertuples()]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>対流熱伝達率の計算結果  外壁（傾斜角90度）：夏期<jupyter_code>df_table = df_90.query('season == "summer"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_cv_0.0', 'h_cv_0.5', 'h_cv_1.0']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>外壁（傾斜角90度）：冬期<jupyter_code>df_table = df_90.query('season == "winter"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_cv_0.0', 'h_cv_0.5', 'h_cv_1.0']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>傾斜屋根（傾斜角30度）：夏期<jupyter_code>df_table = df_30.query('season == "summer"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_cv_0.0', 'h_cv_0.5', 'h_cv_1.0']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>傾斜屋根（傾斜角30度）：冬期<jupyter_code>df_table = df_30.query('season == "winter"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_cv_0.0', 'h_cv_0.5', 'h_cv_1.0']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>陸屋根（傾斜角0度）：夏期<jupyter_code>df_table = df_0.query('season == "summer"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_cv_0.0', 'h_cv_0.5', 'h_cv_1.0']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>陸屋根（傾斜角0度）：冬期<jupyter_code>df_table = df_0.query('season == "winter"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_cv_0.0', 'h_cv_0.5', 'h_cv_1.0']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4.2 通気層内の放射熱伝達率の計算- 通気層に面する面の放射率は通気層の仕様なので、入力条件として与えられることを想定する。 仮の放射率を設定<jupyter_code># 通気層に面する面1,面2の放射率[-]
emissivity_1 = 0.9
emissivity_2_array = [0.1, 0.9]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>放射熱伝達率を計算<jupyter_code># 外壁（傾斜角90度）
for emissivity_2 in emissivity_2_array:
    
    # 有効放射率の計算
    effective_emissivity = htc.effective_emissivity_parallel(emissivity_1, emissivity_2) 

    # 対流熱伝達率の計算
    df_90['h_rv' + str(emissivity_2)] = [htc.radiative_heat_transfer_coefficient_detailed(
                    theta_1=row.theta_1_surf, theta_2=row.theta_2_surf, effective_emissivity=effective_emissivity
                ) for row in df_90.itertuples()]
# 傾斜屋根（傾斜角30度）
for emissivity_2 in emissivity_2_array:
    
    # 有効放射率の計算
    effective_emissivity = htc.effective_emissivity_parallel(emissivity_1, emissivity_2) 

    # 対流熱伝達率の計算
    df_30['h_rv' + str(emissivity_2)] = [htc.radiative_heat_transfer_coefficient_detailed(
                    theta_1=row.theta_1_surf, theta_2=row.theta_2_surf, effective_emissivity=effective_emissivity
                ) for row in df_30.itertuples()]
# 陸屋根（傾斜角0度）
for emissivity_2 in emissivity_2_array:
    
    # 有効放射率の計算
    effective_emissivity = htc.effective_emissivity_parallel(emissivity_1, emissivity_2) 

    # 対流熱伝達率の計算
    df_0['h_rv' + str(emissivity_2)] = [htc.radiative_heat_transfer_coefficient_detailed(
                    theta_1=row.theta_1_surf, theta_2=row.theta_2_surf, effective_emissivity=effective_emissivity
                ) for row in df_0.itertuples()]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>放射熱伝達率の計算結果  外壁（傾斜角90度）：夏期<jupyter_code>df_table = df_90.query('season == "summer"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_rv0.1', 'h_rv0.9']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>外壁（傾斜角90度）：冬期<jupyter_code>df_table = df_90.query('season == "winter"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_rv0.1', 'h_rv0.9']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>傾斜屋根（傾斜角30度）：夏期<jupyter_code>df_table = df_30.query('season == "summer"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_rv0.1', 'h_rv0.9']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>傾斜屋根（傾斜角30度）：冬期<jupyter_code>df_table = df_30.query('season == "winter"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_rv0.1', 'h_rv0.9']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>陸屋根（傾斜角0度）：夏期<jupyter_code>df_table = df_0.query('season == "summer"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_rv0.1', 'h_rv0.9']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>陸屋根（傾斜角0度）：冬期<jupyter_code>df_table = df_0.query('season == "winter"')[
    ['region', 'season', 'angle', 'h_rv0.1', 'h_rv0.9']]
df_table.style.set_precision(1)<jupyter_output><empty_output>
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