乱流モデルを用いた熱流体数値解析と設計活用事例

乱流モデルとは何か？製造業におけるその重要性

乱流モデル――この言葉を聞いて、ピンとくる方は決して多くはありません。

しかし、工場設備の冷却設計や生産ラインの環境制御、熱交換器やファンの最適化など、現場密着型の製造業ほど、「流体がどう流れ、どこで熱が溜まり、どこにムラが出るのか」という視点が現場課題の本質に深く関わっています。

乱流とは、流体（空気や水など）が予測しにくい複雑な動きをする現象です。

この乱流の「見える化」と「数値化」ができるか否かは、アナログな現場改善に留まる職場と、デジタルシミュレーションを積極活用し生産革新を導ける職場の分かれ道でもあります。

また、乱流モデルは単なる理論ではなく、工場設備の性能向上や不具合対策、さらには省エネやCO2排出抑制など、現代製造業のあらゆるテーマに直結する基礎技術となっています。

乱流モデルの基礎：なぜ数値解析が必要なのか

乱流の予測の難しさ

流体は配管や装置の中を流れているうちは、直線的で比較的制御しやすい「層流」という状態にあります。

しかし、流速が速くなったり、障害物で流れが乱されたり、熱が加わったりすると、予測不能な「乱流」へと変貌します。

この乱流こそが、熱伝達や圧力損失、不良の発生源となります。

現場では感覚的だった「流れ」を数値で知る

昭和から続くアナログな現場では「この辺の配管、いつも温度が高い」という”経験知”を頼りに改善が行われてきました。

しかし、「なぜ、そこの温度が高いのか？」「配管のどこで渦ができて速度低下が起こっているのか？」を定量的に示すことは難しく、対策も個々の経験に依存する傾向がありました。

それを打破するのが、乱流モデルを用いた数値解析です。

CFD（Computational Fluid Dynamics, 熱流体数値解析）を活用することで、”見えない流体の動き” を目に見える形で描き出し、改善根拠を論理的に立証できるようになります。

乱流モデルの種類と現場での選択ポイント

乱流モデルにはいくつかの種類があります。

主なものとしては以下の通りです。

1. RANS（Reynolds Averaged Navier-Stokes）モデル

RANSモデルは最も一般的に使われる乱流モデルです。

流体の振る舞いを時間的に平均化することで計算コストを削減しつつ、現場観測値と精度良く一致しやすいため、熱交換器や配管設計、工場設備の空調解析など幅広い用途で活躍します。

k-εモデルやk-ωモデルなど複数のバリエーションがあります。

2. LES（Large Eddy Simulation）モデル

LESモデルは、もっと詳細でリアルな乱流構造の情報がほしい時に使います。

一部の大きな渦（エディ）を直接計算し、小さなものはモデル化するため、より細かい解析が可能です。

高精度反面、多くの計算資源を必要とします。

3. DNS（Direct Numerical Simulation）

DNSは全ての渦を数値的に再現するため、理論的には乱流現象を完全にシミュレートできますが、工場設備規模の流れを扱うには現実的ではなく、主に学術研究目的です。

現場での選択基準

製造業現場では、設備設計・改善スピードと計算精度・コストのバランスが重視されるため、まずはRANSモデル（例えば標準k-εモデル）を採用し、課題が発生した場合や詳細解析が必要な局面ではLESを併用するといった段階的活用が賢明です。

製造業現場での乱流モデル活用事例

1. 塗装ブースの気流最適化による不良削減

自動車部品や精密機械の塗装工程では、埃やミストの巻き込みが塗装不良の大きな要因です。

従来は換気の強化や現場職人の目視での微調整に頼っていましたが、塗装ブース内の気流をCFD解析で見える化し、RANSモデルで乱流の滞留や再循環域を特定しました。

その結果、換気ダクト位置やフィルター設置場所を最適化し、不良発生率を30%以上削減した事例が現場で生まれています。

2. 熱交換器の効率向上によるエネルギーコスト低減

工場の冷却装置やヒートポンプ、熱交換器の設計最適化では、内部で起こる乱流をどれだけ効率的に生み出せるかが勝負の分かれ目となります。

RANSモデルを使ったシミュレーションにより、フィンやバッフルの形状と配置を見直した結果、非常に微小な渦を効果的に発生させるポイントを発見。

設計変更前と比較して9%の熱交換率向上と、ファンの消費電力を12%削減でき、製造原価低減・省エネルギーの両立が達成されています。

3. クリーンルームの空調トラブル予防

半導体や医薬品など、微粒子管理が重要なクリーンルームでもCFD解析による乱流の”見える化”は非常に有効です。

実際の現場では、天井を流れる気流が設備や人の動きと干渉し、想定外の乱流によってクラス維持が困難になりました。

乱流モデルを使い、気流の剥離や空気のよどみ箇所を特定。

空調吹出口の角度調整や障害物の配置変更で、ISOクラス変動のリスクを大幅抑制しています。

サプライヤーとバイヤー目線で考える「乱流モデル活用」の戦略的価値

サプライヤーの立場から見ると

納入する装置や部品の「検証済み気流特性」や「熱設計根拠」がデータで示せることは、バイヤーから見て非常に大きな信頼獲得ポイントとなります。

「○○メーカーの製品は、現場でトラブルが起こりにくい」といった定性的評価だけでなく、「CFDにより乱流特性を最適化済み」という定量的な裏付けがあることが差別化になります。

また、受注前の提案段階や現場検証の際にも、乱流解析データを提示することで、購買先のバイヤーが社内を説得しやすくなります。

バイヤーの立場から見ると

「温度ムラ」「気流のばらつき」など、現場でよく聞かれる再発性トラブルは、乱流現象が主因である場合がほとんどです。

解析知見のあるサプライヤーを選定することで、根本的な不具合対策が期待できるだけでなく、工程改善や材料費低減など、追加的な価値創出も現実的になります。

近年はSDGsやカーボンニュートラルへの対応も必須になってきました。

その文脈でも、熱流体解析による省エネ提案やCO2削減効果の「見える化」は、調達部門が上層部に成果を説明しやすくする武器となります。

昭和から脱却するための「乱流モデル×現場知」の活かし方

日本の製造業は、現場力やカイゼン能力では世界でも随一です。

しかし、職人の経験に頼りきりで本質的な根拠が明文化されないまま属人化していくと、技術継承や新規技術導入の大きな障害になります。

乱流モデルの活用を現場に根付かせるには、次の2点が重要です。

1. 現場経験者×技術者の協働

流体解析のプロが一人で机上シミュレーションするだけでは、本当の意味での工程改善にはつながりません。

現場でしか分からない「なぜこの配管が曲がっているのか」「なぜここは掃除が必要なのか」といった経験則を入力情報として解析に盛り込み、現場目線で仮説検証を回す。

この往復コミュニケーションによって初めて、「絵に描いた餅」にならない、本質的な改善が生まれます。

2. スモールスタートと成功事例の可視化

いきなり工場全体を3D解析するなど大掛かりな投資をせず、まずは一箇所、一事例からスタートし「ここで温度分布が10℃改善された」「このノズル配置で材料ロスが2割減った」といった分かりやすい成果を現場メンバーとともに共有しましょう。

小さな成功の積み重ねが、現場の納得感を生み出し、デジタル活用のハードルを下げてくれます。

まとめ：乱流モデルと数値解析が開く製造現場の未来

乱流モデルを用いた熱流体解析は、もはや大学や研究所の話だけではありません。

アナログ現場の経験値とデジタル解析技術の融合によって、従来読み解けなかった「流れの本質」が手に取るように見える時代が訪れています。

製造業における不良削減や省エネ、さらには新製品開発まで、乱流モデルを武器にした現場発のイノベーションは今後ますます求められるでしょう。

今こそ、積み上げた現場知と先端解析が協奏することで、アナログからデジタル、そして持続可能な製造業の新時代へと、共に一歩踏み出していきませんか。

サプライヤー、バイヤー、現場技術者、それぞれの立場で乱流モデルを「現場力の拡張」として活用し、競争力の源泉としましょう。