JPH06117600A - ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システム - Google Patents
ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システムInfo
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- JPH06117600A JPH06117600A JP26208492A JP26208492A JPH06117600A JP H06117600 A JPH06117600 A JP H06117600A JP 26208492 A JP26208492 A JP 26208492A JP 26208492 A JP26208492 A JP 26208492A JP H06117600 A JPH06117600 A JP H06117600A
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- gas
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Abstract
(57)【要約】
【目的】ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量を確実
に、かつ高い精度で推定する。 【構成】データ処理装置は、センサーモジュール20の
濃度測定値及び風向・風速測定装置30の風向・風速測
定値が相当大きな誤差を持ち、かつ漏洩時の大気安定度
が測定できないような条件においても、前記風向データ
の実時間的変動と、各サンプリングモジュール10との
位置的関係から、漏洩源存在可能位置範囲を推定し、さ
らに、漏洩源位置と、漏洩量と、サンプリングモジュー
ル10の各空気導入口の位置と、前記風向・風速データ
の時間的変動と、それによって変動する漏洩物質の濃度
値の間に確立された検証済みの関係式を利用し、前記漏
洩源存在可能推定位置範囲内に、この関係式を最もよく
満足する一点としての漏洩源位置と漏洩量を推定計算
し、さらに漏洩検知以後の時間経過と共に、新たに得ら
れる前記データ群を用いてこの計算を繰り返す。
に、かつ高い精度で推定する。 【構成】データ処理装置は、センサーモジュール20の
濃度測定値及び風向・風速測定装置30の風向・風速測
定値が相当大きな誤差を持ち、かつ漏洩時の大気安定度
が測定できないような条件においても、前記風向データ
の実時間的変動と、各サンプリングモジュール10との
位置的関係から、漏洩源存在可能位置範囲を推定し、さ
らに、漏洩源位置と、漏洩量と、サンプリングモジュー
ル10の各空気導入口の位置と、前記風向・風速データ
の時間的変動と、それによって変動する漏洩物質の濃度
値の間に確立された検証済みの関係式を利用し、前記漏
洩源存在可能推定位置範囲内に、この関係式を最もよく
満足する一点としての漏洩源位置と漏洩量を推定計算
し、さらに漏洩検知以後の時間経過と共に、新たに得ら
れる前記データ群を用いてこの計算を繰り返す。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、ガス状、液体状または
固体状で、可燃性または有害な物質を取扱うプラントに
おいて、該プラントの装置、設備から漏洩したガス、蒸
気等を検知する、ガス、蒸気等の漏洩検知システムに関
し、特に漏洩源位置及び漏洩量の推定システムに関す
る。
固体状で、可燃性または有害な物質を取扱うプラントに
おいて、該プラントの装置、設備から漏洩したガス、蒸
気等を検知する、ガス、蒸気等の漏洩検知システムに関
し、特に漏洩源位置及び漏洩量の推定システムに関す
る。
【0002】
【従来の技術】単一の機械装置、設備、またはそれらが
集合し、相互にパイプで接続された一つの工場、および
それらの工場が一か所に集合し、相互に有機的に結合し
たコンビナート等において火災、爆発、あるいは有毒ガ
スの漏洩による事故・災害等の被災は国内、国外を問わ
ず多数が報告されており、それらによる被害は被災の規
模が大きくなるとそれら被災設備の損失と生産停止のみ
に止まらない。例えば、放射性物質を取扱う原子力発電
所等では全地球的な汚染につながるおそれがある。
集合し、相互にパイプで接続された一つの工場、および
それらの工場が一か所に集合し、相互に有機的に結合し
たコンビナート等において火災、爆発、あるいは有毒ガ
スの漏洩による事故・災害等の被災は国内、国外を問わ
ず多数が報告されており、それらによる被害は被災の規
模が大きくなるとそれら被災設備の損失と生産停止のみ
に止まらない。例えば、放射性物質を取扱う原子力発電
所等では全地球的な汚染につながるおそれがある。
【0003】事故がおきる原因は人間の操作ミスによる
場合と機械装置、設備類の不良による場合があるが、報
告されている事例の大多数が結局はガス等の漏洩が最初
の現象として起こり、これら漏洩ガスに何等かの着火源
があって発火し、火災、または爆発に至るケースであ
る。
場合と機械装置、設備類の不良による場合があるが、報
告されている事例の大多数が結局はガス等の漏洩が最初
の現象として起こり、これら漏洩ガスに何等かの着火源
があって発火し、火災、または爆発に至るケースであ
る。
【0004】したがって、ガス等の漏洩を漏洩量の少な
い早期の内に発見し、漏洩地点及び漏洩量を自動的に推
定できるようになれば、それらの事故の多くを未然に防
止し、社会的な資産の損失を最小限に止めることが可能
になる。
い早期の内に発見し、漏洩地点及び漏洩量を自動的に推
定できるようになれば、それらの事故の多くを未然に防
止し、社会的な資産の損失を最小限に止めることが可能
になる。
【0005】このような目的において、我が国では消防
法および高圧ガス取締法等の法律で一定規模以上の事業
所に対してガス漏洩検知器の設置が義務づけられてお
り、特に後者の法規の中のコンビナート等保安規則第8
条53号においては、プラント等の外縁には20m間隔
に1個以上の所定仕様のガス漏洩検知器を設置すべく具
体的に規定されている。一方、工場、または各種施設を
管理する事業者側ではこれらの法規制以外に自衛的にガ
ス漏洩の早期発見に多大の努力をはらって来た。
法および高圧ガス取締法等の法律で一定規模以上の事業
所に対してガス漏洩検知器の設置が義務づけられてお
り、特に後者の法規の中のコンビナート等保安規則第8
条53号においては、プラント等の外縁には20m間隔
に1個以上の所定仕様のガス漏洩検知器を設置すべく具
体的に規定されている。一方、工場、または各種施設を
管理する事業者側ではこれらの法規制以外に自衛的にガ
ス漏洩の早期発見に多大の努力をはらって来た。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】しかし、現状において
は信頼性の高い、ガス、蒸気等の漏洩地点、漏洩量等を
推定するシステムは確立されておらず、結局は人間がプ
ラント内を頻繁に巡回、監視して異常の発見に努めてい
るのが一般的状況である。
は信頼性の高い、ガス、蒸気等の漏洩地点、漏洩量等を
推定するシステムは確立されておらず、結局は人間がプ
ラント内を頻繁に巡回、監視して異常の発見に努めてい
るのが一般的状況である。
【0007】また、人間によるパトロールあるいは離散
的に配置された複数のガス漏洩検知器によって、不確実
ながらプラント内の漏洩を発見できたとしても、その漏
洩位置と漏洩規模の確定には、今のところ信頼できる方
法がなく、結局のところプラント内の漏洩の発見、漏洩
位置および漏洩量の推定の全てを人間の判断に頼らざる
を得ないのが現状である。
的に配置された複数のガス漏洩検知器によって、不確実
ながらプラント内の漏洩を発見できたとしても、その漏
洩位置と漏洩規模の確定には、今のところ信頼できる方
法がなく、結局のところプラント内の漏洩の発見、漏洩
位置および漏洩量の推定の全てを人間の判断に頼らざる
を得ないのが現状である。
【0008】本発明の目的は、ガス、蒸気等の漏洩地点
および漏洩量を確実に、かつ高い精度で推定する信頼性
の高いシステムを提供することである。
および漏洩量を確実に、かつ高い精度で推定する信頼性
の高いシステムを提供することである。
【0009】
【課題を解決するための手段】本発明のガス、蒸気等の
漏洩地点および漏洩量推定システムは、両端が閉じてい
るガス管と、両端が開口して前記ガス管に、前記ガス管
内部と連通するように取付けられた複数の空気導管およ
び該導管の先端に接続されて周辺の大気を収集する空気
サンプラーとを含み、プラント内に配置された複数のサ
ンプリングモジュールと、前記サンプリングモジュール
とその中央において接続され、前記サンプリングモジュ
ールで収集された大気が導入され、前記プラント内の装
置、設備からガス、蒸気等が漏洩した場合、該大気中に
含まれるこれら漏洩物質の濃度を検出するセンサーを内
蔵したセンサーモジュールと、前記サンプリングモジュ
ール中の大気を前記センサーモジュールを通して常時吸
引する吸引ポンプと、局所的風向および局所的風速を実
時間的に測定する風向・風速測定装置と、ガス、蒸気等
の漏洩が発見された場合、前記風向・風速測定装置から
得られる風向および風速のデータと、前記センサーモジ
ュールで検出された、各サンプリングモジュールで収集
された大気中の漏洩物質の濃度値とを実時間的に解析す
るデータ処理装置とにより構成され、該データ処理装置
は、前記センサーモジュールの濃度測定値及び風向・風
速測定装置の風向・風速測定値が相当大きな誤差を持
ち、かつ漏洩時の大気安定度が測定できないような条件
においても、前記風向データの実時間的変動と、各サン
プリングモジュールとの位置的関係から、漏洩源存在可
能位置範囲を推定し、さらに、漏洩源位置と、漏洩量
と、サンプリングモジュールの各空気導入口の位置と、
前記風向・風速データの時間的変動と、それによって変
動する漏洩物質の濃度値の間に確立された検証済みの関
係式を利用し、前記漏洩源存在可能推定位置範囲内に、
この関係式を最もよく満足する一点としての漏洩源位置
と漏洩量を推定計算し、さらに漏洩検知以後の時間経過
と共に、新たに得られる前記データ群を用いて前記計算
を繰返すことにより、この漏洩源位置、漏洩量の推定の
正確度を逐次増加させる事を特徴とする。
漏洩地点および漏洩量推定システムは、両端が閉じてい
るガス管と、両端が開口して前記ガス管に、前記ガス管
内部と連通するように取付けられた複数の空気導管およ
び該導管の先端に接続されて周辺の大気を収集する空気
サンプラーとを含み、プラント内に配置された複数のサ
ンプリングモジュールと、前記サンプリングモジュール
とその中央において接続され、前記サンプリングモジュ
ールで収集された大気が導入され、前記プラント内の装
置、設備からガス、蒸気等が漏洩した場合、該大気中に
含まれるこれら漏洩物質の濃度を検出するセンサーを内
蔵したセンサーモジュールと、前記サンプリングモジュ
ール中の大気を前記センサーモジュールを通して常時吸
引する吸引ポンプと、局所的風向および局所的風速を実
時間的に測定する風向・風速測定装置と、ガス、蒸気等
の漏洩が発見された場合、前記風向・風速測定装置から
得られる風向および風速のデータと、前記センサーモジ
ュールで検出された、各サンプリングモジュールで収集
された大気中の漏洩物質の濃度値とを実時間的に解析す
るデータ処理装置とにより構成され、該データ処理装置
は、前記センサーモジュールの濃度測定値及び風向・風
速測定装置の風向・風速測定値が相当大きな誤差を持
ち、かつ漏洩時の大気安定度が測定できないような条件
においても、前記風向データの実時間的変動と、各サン
プリングモジュールとの位置的関係から、漏洩源存在可
能位置範囲を推定し、さらに、漏洩源位置と、漏洩量
と、サンプリングモジュールの各空気導入口の位置と、
前記風向・風速データの時間的変動と、それによって変
動する漏洩物質の濃度値の間に確立された検証済みの関
係式を利用し、前記漏洩源存在可能推定位置範囲内に、
この関係式を最もよく満足する一点としての漏洩源位置
と漏洩量を推定計算し、さらに漏洩検知以後の時間経過
と共に、新たに得られる前記データ群を用いて前記計算
を繰返すことにより、この漏洩源位置、漏洩量の推定の
正確度を逐次増加させる事を特徴とする。
【0010】
【作用】複数のサンプリングモジュールをプラント内の
装置、設備の周辺に配置し、これらサンプリングモジュ
ールを通して設備の周辺の大気を吸引ポンプで吸引して
各サンプリングモジュールで吸引された大気中の漏洩物
質の濃度をセンサーモジュールで検出する。通常、プラ
ント内にガス、蒸気等の漏洩がない場合は、どのセンサ
ーモジュールも濃度零を示している。もし、いずれかの
サンプリングモジュールに接続されているセンサーモジ
ュールが零でない濃度を検知すれば、これはこのサンプ
リングモジュールの近傍に何らかの漏洩があることを示
す。
装置、設備の周辺に配置し、これらサンプリングモジュ
ールを通して設備の周辺の大気を吸引ポンプで吸引して
各サンプリングモジュールで吸引された大気中の漏洩物
質の濃度をセンサーモジュールで検出する。通常、プラ
ント内にガス、蒸気等の漏洩がない場合は、どのセンサ
ーモジュールも濃度零を示している。もし、いずれかの
サンプリングモジュールに接続されているセンサーモジ
ュールが零でない濃度を検知すれば、これはこのサンプ
リングモジュールの近傍に何らかの漏洩があることを示
す。
【0011】一般に、プラントの上空や外縁は風が吹い
ており、これにより漏洩地点の近傍にも風が吹いてい
る。これら漏洩地点の近傍の局所的な風向と風速は、プ
ラント内部の多数の装置類等の障害物の影響もあり、上
空や外縁の状態とは著しく異なる場合が多く、また上空
の気象的風向変動にも従って時間的にある幅をもって常
に変化している。複数のサンプリングモジュールをプラ
ント内の装置、設備の周辺に、例えばそのプラントを取
り囲むように配置してあると、もしプラント内に何らか
の漏洩がある場合は、風向の変動により通常どれかのサ
ンプリングモジュールに接続されたセンサーモジュール
によってこの漏洩が検出されることになる。
ており、これにより漏洩地点の近傍にも風が吹いてい
る。これら漏洩地点の近傍の局所的な風向と風速は、プ
ラント内部の多数の装置類等の障害物の影響もあり、上
空や外縁の状態とは著しく異なる場合が多く、また上空
の気象的風向変動にも従って時間的にある幅をもって常
に変化している。複数のサンプリングモジュールをプラ
ント内の装置、設備の周辺に、例えばそのプラントを取
り囲むように配置してあると、もしプラント内に何らか
の漏洩がある場合は、風向の変動により通常どれかのサ
ンプリングモジュールに接続されたセンサーモジュール
によってこの漏洩が検出されることになる。
【0012】漏洩源周辺の風向変動によって、漏洩を検
知するサンプリングモジュールが時間とともに移り変わ
り、かつ、検知濃度もそれにつれて時々刻々と変化する
場合もある。さらに、複数のサンプリングモジュールが
漏洩を検知する場合も起こってくる。
知するサンプリングモジュールが時間とともに移り変わ
り、かつ、検知濃度もそれにつれて時々刻々と変化する
場合もある。さらに、複数のサンプリングモジュールが
漏洩を検知する場合も起こってくる。
【0013】そこで、各サンプリングモジュールの近傍
に風向・風速測定装置を設置し、センサーモジュールか
らの濃度値と風向・風速測定装置からの風向、風速のデ
ータを中央のデータ処理装置に伝送し、全数のモジュー
ルセットを表示するグラフィック画面上で漏洩源存在可
能領域を、漏洩を検知しているサンプリングモジュール
(複数もありうる)に対して風向・風速測定装置により
測定された風向の風上側に、各空気導入口から例えば直
線ないし二次曲線などを作図しそれらを一端の空気導入
口からもう一端の空気導入口に走査した領域を設定し
て、風向の時間的変動に従う漏洩源存在可能領域の変化
を時間に対しての変動として合成し、それらを追跡す
る。漏洩源は通常固定されており、急に移動することは
ないと考えられるから、以上の様な情報処理による追跡
により、漏洩源存在可能領域を風向の時間的変動に対し
て逐次せばめていくことにより毎時1m3 以上の漏洩な
らば1〜2時間以内に漏洩源存在可能領域を、全対象プ
ラントヤード面積の約半分以下の面積内に狭める事が可
能である。この漏洩源存在可能領域の漏洩発見からの経
過時間に対するせばまり方は、その時点における風向変
動の状況により定まり、変動の大きい場合は早期に、ま
た変動の比較的少ない状況では緩やかに領域が縮小して
ゆく。この場合必要なデータは実時間的風向変動のデー
タのみであり、その他の情報はこの段階では一切必要と
しない。また、この方法により、全対象プラントヤード
を示すグラフィック画面上に経時的に漏洩源存在可能領
域の縮小過程を表示する事ができる。サンプリングモジ
ュールを使用して漏洩範囲を推定する従来の方法では、
風向測定値の誤差が大きく影響して、真の漏洩位置を前
記推定範囲内にとらえる事が非常に難しく、一度範囲外
にはずしてしまうと結論としての推定範囲は大きく真の
範囲と異なる事が多かった。本システムではこの点を改
良し、大きな風向測定誤差を伴っていても真の範囲を示
すことを可能とする。
に風向・風速測定装置を設置し、センサーモジュールか
らの濃度値と風向・風速測定装置からの風向、風速のデ
ータを中央のデータ処理装置に伝送し、全数のモジュー
ルセットを表示するグラフィック画面上で漏洩源存在可
能領域を、漏洩を検知しているサンプリングモジュール
(複数もありうる)に対して風向・風速測定装置により
測定された風向の風上側に、各空気導入口から例えば直
線ないし二次曲線などを作図しそれらを一端の空気導入
口からもう一端の空気導入口に走査した領域を設定し
て、風向の時間的変動に従う漏洩源存在可能領域の変化
を時間に対しての変動として合成し、それらを追跡す
る。漏洩源は通常固定されており、急に移動することは
ないと考えられるから、以上の様な情報処理による追跡
により、漏洩源存在可能領域を風向の時間的変動に対し
て逐次せばめていくことにより毎時1m3 以上の漏洩な
らば1〜2時間以内に漏洩源存在可能領域を、全対象プ
ラントヤード面積の約半分以下の面積内に狭める事が可
能である。この漏洩源存在可能領域の漏洩発見からの経
過時間に対するせばまり方は、その時点における風向変
動の状況により定まり、変動の大きい場合は早期に、ま
た変動の比較的少ない状況では緩やかに領域が縮小して
ゆく。この場合必要なデータは実時間的風向変動のデー
タのみであり、その他の情報はこの段階では一切必要と
しない。また、この方法により、全対象プラントヤード
を示すグラフィック画面上に経時的に漏洩源存在可能領
域の縮小過程を表示する事ができる。サンプリングモジ
ュールを使用して漏洩範囲を推定する従来の方法では、
風向測定値の誤差が大きく影響して、真の漏洩位置を前
記推定範囲内にとらえる事が非常に難しく、一度範囲外
にはずしてしまうと結論としての推定範囲は大きく真の
範囲と異なる事が多かった。本システムではこの点を改
良し、大きな風向測定誤差を伴っていても真の範囲を示
すことを可能とする。
【0014】さらに、漏洩を検出しているセンサーモジ
ュールの濃度測定値と風向・風速測定装置から得られる
風向・風速データの時間的変化を多数連立して使用し、
別途確立検証されている漏洩源位置と検出位置間に存在
する関係式から、実際に変動している風向、風速及び検
出モジュールの示す実濃度値を、漏洩位置(X軸、Y
軸、Z軸座標の3変数)および漏洩量(Qm3 /hr)
という4種の未知変数に対して最適解を探索する事によ
り、この関係式を最もよく満足する一点としての漏洩位
置(x軸、y軸、z軸座標の3変数)および漏洩量(Q
m3/hr)の推定値を、その時点までに狭められた漏洩
源存在可能領域中に決定する事が可能である。この一点
推定は、時間経過と共に可能領域が縮小する事によって
正確度を増し、十分な時間が経過すればほぼ間違いのな
い推定として採用し得る。
ュールの濃度測定値と風向・風速測定装置から得られる
風向・風速データの時間的変化を多数連立して使用し、
別途確立検証されている漏洩源位置と検出位置間に存在
する関係式から、実際に変動している風向、風速及び検
出モジュールの示す実濃度値を、漏洩位置(X軸、Y
軸、Z軸座標の3変数)および漏洩量(Qm3 /hr)
という4種の未知変数に対して最適解を探索する事によ
り、この関係式を最もよく満足する一点としての漏洩位
置(x軸、y軸、z軸座標の3変数)および漏洩量(Q
m3/hr)の推定値を、その時点までに狭められた漏洩
源存在可能領域中に決定する事が可能である。この一点
推定は、時間経過と共に可能領域が縮小する事によって
正確度を増し、十分な時間が経過すればほぼ間違いのな
い推定として採用し得る。
【0015】従来、この様な方法は、関係式の不健全性
及び風向、風速、濃度値それぞれの測定誤差の問題から
ほとんど採用されていない。本システムでは、実験によ
って確立された関係式と、大きな測定誤差があっても、
これらを相殺する方式の採用によって、前記4種の未知
変数を追跡する事を特徴とする。
及び風向、風速、濃度値それぞれの測定誤差の問題から
ほとんど採用されていない。本システムでは、実験によ
って確立された関係式と、大きな測定誤差があっても、
これらを相殺する方式の採用によって、前記4種の未知
変数を追跡する事を特徴とする。
【0016】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。本発明は以下に述べる実施例に限定されな
い。
て説明する。本発明は以下に述べる実施例に限定されな
い。
【0017】図1は本発明の一実施例の漏洩地点および
漏洩量推定システムが設置されたプラントの平面図、図
2はサンプリングモジュール10の側面図、図3はセン
サーモジュール20の内部構造を示す図、図4は図1の
プラントにおける漏洩源存在可能領域の合成を示す図で
ある。
漏洩量推定システムが設置されたプラントの平面図、図
2はサンプリングモジュール10の側面図、図3はセン
サーモジュール20の内部構造を示す図、図4は図1の
プラントにおける漏洩源存在可能領域の合成を示す図で
ある。
【0018】本実施例は液化エチレン製造プラントに適
用された一実施例で、図1に示すように、L1×L2=8
0m×50mのプラントヤード40内に、サンプリング
モジュール10とセンサーモジュール20からなる7セ
ットのモジュールセットM1,M2 ,M3 ,M4 ,M5
,M6 ,M7 が配置されている。
用された一実施例で、図1に示すように、L1×L2=8
0m×50mのプラントヤード40内に、サンプリング
モジュール10とセンサーモジュール20からなる7セ
ットのモジュールセットM1,M2 ,M3 ,M4 ,M5
,M6 ,M7 が配置されている。
【0019】サンプリングモジュール10は地上2〜3
mの高さに配置され、図2に示すように、両端が閉じ
た、長さが40mのガス管11と、このガス管11内部
と連通するように、ねじ12がガス管11の側面に2m
間隔で取付けられ、両端が開いた20個の空気導管13
と、空気導管13と接続され、雨水の侵入を防ぐために
先端に多孔板が取付けられている円錐形の空気サンプラ
ー14とからなり、ガス管11は中央部からセンサーモ
ジュール20を経て吸引ポンプ(図示せず)に接続され
ている。なお、吸引ポンプは複数個のサンプリングモジ
ュール10を結合して吸引するようにしてよい。このサ
ンプリングモジュール10は本例ではプラントヤード4
0内の各所の地上2〜3mの高さに配置したが、プラン
トの状況に応じて適宜の高さに配置できる。また、サン
プリングモジュール10は図2のような構造に限定され
るものではなく、三次元のオープンな空間の多数の地点
から効率的に大気を収集し、これらを集合させる機能を
もつものであればよく、たとえば多数の穴をもつ管でも
可能である。
mの高さに配置され、図2に示すように、両端が閉じ
た、長さが40mのガス管11と、このガス管11内部
と連通するように、ねじ12がガス管11の側面に2m
間隔で取付けられ、両端が開いた20個の空気導管13
と、空気導管13と接続され、雨水の侵入を防ぐために
先端に多孔板が取付けられている円錐形の空気サンプラ
ー14とからなり、ガス管11は中央部からセンサーモ
ジュール20を経て吸引ポンプ(図示せず)に接続され
ている。なお、吸引ポンプは複数個のサンプリングモジ
ュール10を結合して吸引するようにしてよい。このサ
ンプリングモジュール10は本例ではプラントヤード4
0内の各所の地上2〜3mの高さに配置したが、プラン
トの状況に応じて適宜の高さに配置できる。また、サン
プリングモジュール10は図2のような構造に限定され
るものではなく、三次元のオープンな空間の多数の地点
から効率的に大気を収集し、これらを集合させる機能を
もつものであればよく、たとえば多数の穴をもつ管でも
可能である。
【0020】センサーモジュール20は、図3に示すよ
うに、脚21で地面に設置されており、円筒形の筐体2
2と、サンプリングモジュール10で収集された空気を
筐体22内に導入するためのサンプル空気入口ノズル2
3と、筐体22を半分に仕切るバッフル板24と、バッ
フル板24の上方に設けられたガスセンサー25と、ガ
スセンサー25を包囲する円筒形のパンチプレート26
と、パンチプレート26を通過した空気が排出される、
吸引ポンプと接続されたサンプル空気出口ノズル27
と、筐体22の上部に設置され、ガスセンサー25と接
続された端子箱28と、信号線29とからなっている。
うに、脚21で地面に設置されており、円筒形の筐体2
2と、サンプリングモジュール10で収集された空気を
筐体22内に導入するためのサンプル空気入口ノズル2
3と、筐体22を半分に仕切るバッフル板24と、バッ
フル板24の上方に設けられたガスセンサー25と、ガ
スセンサー25を包囲する円筒形のパンチプレート26
と、パンチプレート26を通過した空気が排出される、
吸引ポンプと接続されたサンプル空気出口ノズル27
と、筐体22の上部に設置され、ガスセンサー25と接
続された端子箱28と、信号線29とからなっている。
【0021】サンプリングモジュール10で収集された
空気はサンプル空気入口ノズル23から筐体22内に導
入され、筐体22の片半部分に入り、バッフル板24に
よって隔てられた空間を上昇し、パンチプレート26の
円筒側面に開けられた複数の穴からセンサー内部に入
り、ガスセンサー25の周囲を流れて筐体22の片半部
分を下降し、サンプル空気出口ノズル27から吸引ポン
プに引かれ、ポンプ出口から大気に放出される。ガスセ
ンサー25はこの場合、エチレンガスの検知センサーで
ある。一般的に本発明をプラントに適用する場合は、そ
のプラントで取り扱う物質のセンサーを使用するが、現
時点で最も望ましい機種は半導体式のセンサーであり、
多種のものが市販されている。検知感度は高い程良い
が、1〜10ppm程度が望ましい。検知された信号は
信号線29を経てデータ処理装置(図示せず)へ送られ
る。
空気はサンプル空気入口ノズル23から筐体22内に導
入され、筐体22の片半部分に入り、バッフル板24に
よって隔てられた空間を上昇し、パンチプレート26の
円筒側面に開けられた複数の穴からセンサー内部に入
り、ガスセンサー25の周囲を流れて筐体22の片半部
分を下降し、サンプル空気出口ノズル27から吸引ポン
プに引かれ、ポンプ出口から大気に放出される。ガスセ
ンサー25はこの場合、エチレンガスの検知センサーで
ある。一般的に本発明をプラントに適用する場合は、そ
のプラントで取り扱う物質のセンサーを使用するが、現
時点で最も望ましい機種は半導体式のセンサーであり、
多種のものが市販されている。検知感度は高い程良い
が、1〜10ppm程度が望ましい。検知された信号は
信号線29を経てデータ処理装置(図示せず)へ送られ
る。
【0022】本実施例では1つのサンプリングモジュー
ル10に1つのセンサーモジュール20が接続されてい
るが、複数のサンプリングモジュール10を1つのセン
サーモジュール20に対応させ、センサーモジュール2
0を時間的に切り換えて、各サンプリングモジュール1
0に接続することも可能である。
ル10に1つのセンサーモジュール20が接続されてい
るが、複数のサンプリングモジュール10を1つのセン
サーモジュール20に対応させ、センサーモジュール2
0を時間的に切り換えて、各サンプリングモジュール1
0に接続することも可能である。
【0023】各センサーモジュール20で検知された、
各サンプリングモジュール10で収集された大気中のガ
ス濃度と、風向・風速測定装置30で測定された風向、
風速のデータはデータ処理装置に伝送される。そして、
全数のモジュールセットM1〜M7 を表示するグラフィ
ック画面上で漏洩を検知しているサンプリングモジュー
ル10(複数もありうる)に対して風向・風速測定装置
30により測定された風向の風上側に漏洩源存在可能領
域が設定され、前記風向データの実時間的変動と、それ
によって変動する漏洩検知信号を出力する各センサーモ
ジュール20に結合された各サンプリングモジュール1
0との位置的関係から、漏洩源存在可能位置範囲を推定
し、さらに、漏洩源位置と、漏洩量と、センサーモジュ
ール20に結合しているサンプリングモジュール10の
各空気導入口の位置と、前記風向、風速データの時間的
変動と、それによって変動する各サンプリングモジュー
ル10で収集された大気中の漏洩物質の濃度値の間に確
立された検証済みの関係式を利用し、前記漏洩源存在可
能推定位置範囲内に、この関係式を最もよく満足する一
点としての漏洩源位置と漏洩量を推定計算し、さらに漏
洩検知以後の時間経過とともに、新たに得られる前記デ
ータ群を用いてこの計算を繰り返すことにより、漏洩源
位置、漏洩量の推定の正確度を逐次増加させる事を特徴
として、ガス、蒸気等の漏洩地点、漏洩量の推定を行
う。
各サンプリングモジュール10で収集された大気中のガ
ス濃度と、風向・風速測定装置30で測定された風向、
風速のデータはデータ処理装置に伝送される。そして、
全数のモジュールセットM1〜M7 を表示するグラフィ
ック画面上で漏洩を検知しているサンプリングモジュー
ル10(複数もありうる)に対して風向・風速測定装置
30により測定された風向の風上側に漏洩源存在可能領
域が設定され、前記風向データの実時間的変動と、それ
によって変動する漏洩検知信号を出力する各センサーモ
ジュール20に結合された各サンプリングモジュール1
0との位置的関係から、漏洩源存在可能位置範囲を推定
し、さらに、漏洩源位置と、漏洩量と、センサーモジュ
ール20に結合しているサンプリングモジュール10の
各空気導入口の位置と、前記風向、風速データの時間的
変動と、それによって変動する各サンプリングモジュー
ル10で収集された大気中の漏洩物質の濃度値の間に確
立された検証済みの関係式を利用し、前記漏洩源存在可
能推定位置範囲内に、この関係式を最もよく満足する一
点としての漏洩源位置と漏洩量を推定計算し、さらに漏
洩検知以後の時間経過とともに、新たに得られる前記デ
ータ群を用いてこの計算を繰り返すことにより、漏洩源
位置、漏洩量の推定の正確度を逐次増加させる事を特徴
として、ガス、蒸気等の漏洩地点、漏洩量の推定を行
う。
【0024】一般的にガスの大気中への拡散は多くの研
究者によって報告されている。ガス拡散の理論的解析で
は高さz0(m)の点源から連続的にQ(m3 /hr )
で放出されるガスが風速u(m/s)の風により拡散す
るとき、風向軸をX軸(風下を正)、漏洩点をXY平面
の原点とした空間直交座標点(X,Y,Z)のガス濃度
C(m3 /m3 )は C=(Q/2πσYσZu)exp(−Y2/2σY 2) {exp(−(Z−z0)2/2σZ 2)+exp(−(Z
+z0)2/2σZ 2)} で表される。この式のσY,σZはそれぞれY方向、Z方
向への濃度分布の標準偏差であり、各研究者により種々
の実験相関が公表されている(Sutton, Crammer,Pasqui
ll, 坂上など)。但し、どの式においてもσY,σZ は
大気安定度と風下距離xとの関数である。また、これら
の式は定常量漏洩時の定常モデルであり、実際の漏洩時
現象とは多少状況が異なる。実際状態は風向、風速の変
動により定常モデルが部分的に揺らいだ形式になる。そ
の上センサーの検出、漏洩点から検出点までのガスの到
達およびサンプリングモジュールパイプ内を収集空気が
通過するのに時間がかかるため、定常モデルで表わされ
る濃度と実際との間には相違がある。また、大気安定度
を実際に測定する事は非常にむずかしく、仮に測定した
としても地上付近とは状況が異なる。これらの条件を考
慮して、本発明者らは上記理論式を平均的な大気安定度
を基準として、実際の風向変動標準偏差測定値を関数と
して、前記遅れ時間内の平均的濃度を表わすように実際
の現場実験結果から修正する事にした。この場合は実際
の大気安定度データ測定は不要であり、このモデル(以
下αモデル)は理論上の合理性を保持しながら実態に見
合うモデルとなり、本関係式によって以下に述べるよう
な推定計算が可能となる。本αモデルは設備上の制約及
び風向風速の変動を考慮したある時間幅での平均近似モ
デルと言う事ができる。
究者によって報告されている。ガス拡散の理論的解析で
は高さz0(m)の点源から連続的にQ(m3 /hr )
で放出されるガスが風速u(m/s)の風により拡散す
るとき、風向軸をX軸(風下を正)、漏洩点をXY平面
の原点とした空間直交座標点(X,Y,Z)のガス濃度
C(m3 /m3 )は C=(Q/2πσYσZu)exp(−Y2/2σY 2) {exp(−(Z−z0)2/2σZ 2)+exp(−(Z
+z0)2/2σZ 2)} で表される。この式のσY,σZはそれぞれY方向、Z方
向への濃度分布の標準偏差であり、各研究者により種々
の実験相関が公表されている(Sutton, Crammer,Pasqui
ll, 坂上など)。但し、どの式においてもσY,σZ は
大気安定度と風下距離xとの関数である。また、これら
の式は定常量漏洩時の定常モデルであり、実際の漏洩時
現象とは多少状況が異なる。実際状態は風向、風速の変
動により定常モデルが部分的に揺らいだ形式になる。そ
の上センサーの検出、漏洩点から検出点までのガスの到
達およびサンプリングモジュールパイプ内を収集空気が
通過するのに時間がかかるため、定常モデルで表わされ
る濃度と実際との間には相違がある。また、大気安定度
を実際に測定する事は非常にむずかしく、仮に測定した
としても地上付近とは状況が異なる。これらの条件を考
慮して、本発明者らは上記理論式を平均的な大気安定度
を基準として、実際の風向変動標準偏差測定値を関数と
して、前記遅れ時間内の平均的濃度を表わすように実際
の現場実験結果から修正する事にした。この場合は実際
の大気安定度データ測定は不要であり、このモデル(以
下αモデル)は理論上の合理性を保持しながら実態に見
合うモデルとなり、本関係式によって以下に述べるよう
な推定計算が可能となる。本αモデルは設備上の制約及
び風向風速の変動を考慮したある時間幅での平均近似モ
デルと言う事ができる。
【0025】前記理論式において、σYおよびσZをある
時間幅(約300秒)において、実際の風向変動標準偏
差
時間幅(約300秒)において、実際の風向変動標準偏
差
【0026】
【外1】 の一次関数として相関させ、この係数を標準の大気安定
度でのσY’,σZ’に乗ずる事によってαモデルに対応
するσY,σZに下記のように置き換える。
度でのσY’,σZ’に乗ずる事によってαモデルに対応
するσY,σZに下記のように置き換える。
【0027】
【数1】 ここにα1,α2,β1,β2は実験的に確立された定数で
ある。
ある。
【0028】この方法によって、定常モデルをある時間
幅でのゆらぎを平均化した式として採用でき、測定不能
の大気安定度を必要とせず以下の推定計算に使用でき
る。
幅でのゆらぎを平均化した式として採用でき、測定不能
の大気安定度を必要とせず以下の推定計算に使用でき
る。
【0029】さて、ガスが漏洩するとこれを検知したサ
ンプリングモジュール10の各空気導入口座標での濃度
を全導入口について平均した値がセンサモジュール20
の指示として観測されるはずである。この場合注意すべ
き事は、この情報量は単一センサの離散的配置で得られ
る情報量と同じであるが、質的には大きく異なり、前者
の情報は希釈された濃度値ではあるがサンプリングモジ
ュール10の長さ相当を一辺とする二次元の平面位置に
漏洩源が存在する事を示唆するものである。この性質を
積極的に使用して漏洩源位置の追跡を行う。
ンプリングモジュール10の各空気導入口座標での濃度
を全導入口について平均した値がセンサモジュール20
の指示として観測されるはずである。この場合注意すべ
き事は、この情報量は単一センサの離散的配置で得られ
る情報量と同じであるが、質的には大きく異なり、前者
の情報は希釈された濃度値ではあるがサンプリングモジ
ュール10の長さ相当を一辺とする二次元の平面位置に
漏洩源が存在する事を示唆するものである。この性質を
積極的に使用して漏洩源位置の追跡を行う。
【0030】従来、漏洩源追跡の方法として、例えば特
開平1−140039号(新コスモス電機(株))及び
特開平2−47527号(日揮(株))などがある。
開平1−140039号(新コスモス電機(株))及び
特開平2−47527号(日揮(株))などがある。
【0031】これらはいずれも単一ガスセンサのプラン
ト内離散配置に於いて漏洩源を追跡するものであり、前
者は3個の単一センサの同時検知条件を基礎とし、後者
は1個のセンサ検知から過去の風向変動データを利用し
て追跡する方法を提案している。
ト内離散配置に於いて漏洩源を追跡するものであり、前
者は3個の単一センサの同時検知条件を基礎とし、後者
は1個のセンサ検知から過去の風向変動データを利用し
て追跡する方法を提案している。
【0032】ここで注意しなければならないのは風向測
定の誤差であり、プラント内に多数の局所風向、風速測
定装置を設置したとしてもガス拡散に寄与している現実
の風向を正確に測定する事はできない。したがって、こ
れら公知の方法では誤差の蓄積が推定に与える影響が大
きく実用的ではないと考えられる。
定の誤差であり、プラント内に多数の局所風向、風速測
定装置を設置したとしてもガス拡散に寄与している現実
の風向を正確に測定する事はできない。したがって、こ
れら公知の方法では誤差の蓄積が推定に与える影響が大
きく実用的ではないと考えられる。
【0033】本システムでは以下に述べる様な方法によ
ってこれらの誤差を相殺し、真の漏洩位置、漏洩量を追
跡推定することが可能である。
ってこれらの誤差を相殺し、真の漏洩位置、漏洩量を追
跡推定することが可能である。
【0034】漏洩位置、漏洩量の追跡は2段階で行う。
漏洩発見、検知と同時にシステムのデータ処理装置に組
み込まれたプログラムが作動し、第一段階として検知モ
ジュール位置と実際の風向変動データのみから漏洩源位
置存在可能領域をグラフィック画面上に表示していく。
この段階は発見以後連続的に進行し、時間経過と共に漏
洩源存在可能領域範囲は縮小していく。
漏洩発見、検知と同時にシステムのデータ処理装置に組
み込まれたプログラムが作動し、第一段階として検知モ
ジュール位置と実際の風向変動データのみから漏洩源位
置存在可能領域をグラフィック画面上に表示していく。
この段階は発見以後連続的に進行し、時間経過と共に漏
洩源存在可能領域範囲は縮小していく。
【0035】第二段階は第一段階から5〜10分遅れて
スタートし、前記漏洩源存在可能領域中の全位置を対象
として前記αモデルによる近似式と実際に測定されたセ
ンサーモジュール指示値との比較を行い、その領域中で
前記αモデルを最もよく満足する一点としての漏洩位置
を推定する。
スタートし、前記漏洩源存在可能領域中の全位置を対象
として前記αモデルによる近似式と実際に測定されたセ
ンサーモジュール指示値との比較を行い、その領域中で
前記αモデルを最もよく満足する一点としての漏洩位置
を推定する。
【0036】以後、第一、第二段階とも連続的に進行
し、経過時間と共に双方共正確度を増し、プラント内の
漏洩源存在可能領域の画面と最尤推定点を併せて経時的
に表示し、プラントオペレーターの行動指針とすること
ができる。
し、経過時間と共に双方共正確度を増し、プラント内の
漏洩源存在可能領域の画面と最尤推定点を併せて経時的
に表示し、プラントオペレーターの行動指針とすること
ができる。
【0037】なお、上記推定点(x0,y0,z0)を基
準として漏洩量推定値Qを前記の式から計算し、これも
併せて経時的に示すことができる。
準として漏洩量推定値Qを前記の式から計算し、これも
併せて経時的に示すことができる。
【0038】漏洩時点の風向変動程度によって、経過時
間と推定精度の関係が変化するが、極微小量の漏洩(1
m3/hr程度)においても早ければ一時間以内、遅くと
も数時間以内に第一段階だけの操作によって相当小さい
範囲に絞り込める。
間と推定精度の関係が変化するが、極微小量の漏洩(1
m3/hr程度)においても早ければ一時間以内、遅くと
も数時間以内に第一段階だけの操作によって相当小さい
範囲に絞り込める。
【0039】第一段階は以下のような方法で進行する。
【0040】図4に見るように、検知したサンプリング
モジュール10について、そのサンプリングモジュール
10に付属している全ての空気導入口から、前記風向、
風速測定装置30によって測定された風向風上側に、例
えば直線ないし二次曲線などを作図しそれらを一端の空
気導入口からもう一端の空気導入口に走査した領域を設
定して、その範囲全体で構成される領域50を決定する
操作を1スウィープと定義する。漏洩点はこの領域中に
含まれる可能性が大きいが保証はできない。それはサン
プリングモジュール方式といえども、測定された風向の
誤差によっては漏洩点が領域外部になることも起こり得
るからである。本方法で第二段階の一点推定候補領域に
するためにはいつでも漏洩点をその候補領域内部に保持
しなければならない。そこでこのスウィープを風向の変
動に連動して経時的に5回行い、これを1セグメントと
定義する。仮に10秒毎に採取データを採用すれば1セ
グメントは50秒程度である。1セグメントで描かれる
領域は5個あるが、ここである座標点の集合が漏洩源点
を含む確率を表現する指標としてクラスの概念を導入す
る。5回のスウィープ中全部の共通集合をクラス5と
し、任意のn回組み合わせの共通集合をクラスnとすれ
ば、たとえばクラス0はどの5領域にも含まれない部分
である。こうすれば1スウィープ領域に漏洩源が含まれ
る確率をpとすれば、1セグメントでのクラスn以上に
漏洩源が含まれる確率pnは
モジュール10について、そのサンプリングモジュール
10に付属している全ての空気導入口から、前記風向、
風速測定装置30によって測定された風向風上側に、例
えば直線ないし二次曲線などを作図しそれらを一端の空
気導入口からもう一端の空気導入口に走査した領域を設
定して、その範囲全体で構成される領域50を決定する
操作を1スウィープと定義する。漏洩点はこの領域中に
含まれる可能性が大きいが保証はできない。それはサン
プリングモジュール方式といえども、測定された風向の
誤差によっては漏洩点が領域外部になることも起こり得
るからである。本方法で第二段階の一点推定候補領域に
するためにはいつでも漏洩点をその候補領域内部に保持
しなければならない。そこでこのスウィープを風向の変
動に連動して経時的に5回行い、これを1セグメントと
定義する。仮に10秒毎に採取データを採用すれば1セ
グメントは50秒程度である。1セグメントで描かれる
領域は5個あるが、ここである座標点の集合が漏洩源点
を含む確率を表現する指標としてクラスの概念を導入す
る。5回のスウィープ中全部の共通集合をクラス5と
し、任意のn回組み合わせの共通集合をクラスnとすれ
ば、たとえばクラス0はどの5領域にも含まれない部分
である。こうすれば1スウィープ領域に漏洩源が含まれ
る確率をpとすれば、1セグメントでのクラスn以上に
漏洩源が含まれる確率pnは
【0041】
【数2】 と表され、nとpnの関係は下記の表1の如くなる。
【0042】
【表1】 これから判断して、確率pが相当に低くても、クラス2
以上または1以上を使用すればpn として90%以上の
確率を保持できる。この1セグメントを例えば5回独立
に行ってこれを1ユニットとし、ユニット内ではセグメ
ントで構成されるクラスn以上の領域を再びクラス分け
して領域を決める。
以上または1以上を使用すればpn として90%以上の
確率を保持できる。この1セグメントを例えば5回独立
に行ってこれを1ユニットとし、ユニット内ではセグメ
ントで構成されるクラスn以上の領域を再びクラス分け
して領域を決める。
【0043】実際に有り得る例として 1スウィープが漏洩源を含む確率 p =0.5 1セグメントのクラス1以上の確率 p1 =0.969 1ユニットのクラス4以上の確率 p14=0.99 となり、1ユニット単位の単位操作(約5〜10分の操
作)を漏洩検知後連続的に進行させる。セグメント及び
ユニットでの適用クラスはいつでも前記の確率式を適用
して0.95以上を与えるクラスを適用していけば、結
局ユニット間の全共通面積を最終的に適用しても0.9
5以上の確率で漏洩源を含む集合を時間経過と共に縮小
していく事ができる。なお、この説明での5回操作は5
以外の任意で良い。なお、前記確率p(1スウィープで
決定される漏洩源存在可能位置領域中に漏洩源が含まれ
る確率)は、スウィープ中に適用する風向の誤差及び風
上領域の選び方によって定まり、この誤差は測定本来の
誤差、検知時との時間的ずれによる誤差及び測定場所、
検知場所、漏洩点との場所的相違による誤差の重なった
ものとなり、漏洩時点の条件により予測が困難である。
確率pの高低にかかわらず、漏洩源位置を経時的に追跡
できる信頼性が本発明の1つの特徴である。
作)を漏洩検知後連続的に進行させる。セグメント及び
ユニットでの適用クラスはいつでも前記の確率式を適用
して0.95以上を与えるクラスを適用していけば、結
局ユニット間の全共通面積を最終的に適用しても0.9
5以上の確率で漏洩源を含む集合を時間経過と共に縮小
していく事ができる。なお、この説明での5回操作は5
以外の任意で良い。なお、前記確率p(1スウィープで
決定される漏洩源存在可能位置領域中に漏洩源が含まれ
る確率)は、スウィープ中に適用する風向の誤差及び風
上領域の選び方によって定まり、この誤差は測定本来の
誤差、検知時との時間的ずれによる誤差及び測定場所、
検知場所、漏洩点との場所的相違による誤差の重なった
ものとなり、漏洩時点の条件により予測が困難である。
確率pの高低にかかわらず、漏洩源位置を経時的に追跡
できる信頼性が本発明の1つの特徴である。
【0044】次に第二段階は以下のように進行する。
【0045】漏洩検知後の1ユニット目からスタートす
るとすれば、この時点で異なる風向風速の下で、それぞ
れのスウィープ時の検知センサーモジュールの異なる5
指示値が対応し、1ユニットあたり25組のデータがあ
る。現在決定しようとしている未知変数は漏洩点座標x
0,y0,z0及び漏洩量Qの4個ある。
るとすれば、この時点で異なる風向風速の下で、それぞ
れのスウィープ時の検知センサーモジュールの異なる5
指示値が対応し、1ユニットあたり25組のデータがあ
る。現在決定しようとしている未知変数は漏洩点座標x
0,y0,z0及び漏洩量Qの4個ある。
【0046】前記の式は風向基準の直交座標X,Y,Z
で表されており、風向の変動と共に変わってしまうので
座標軸変換を行う必要がある。プラント内の基準絶対直
交座標を(x,y,z)とすれば、風向角θの時、各空気
導入口座標(xj,yj,zj)ならば
で表されており、風向の変動と共に変わってしまうので
座標軸変換を行う必要がある。プラント内の基準絶対直
交座標を(x,y,z)とすれば、風向角θの時、各空気
導入口座標(xj,yj,zj)ならば
【0047】
【数3】 従って、センサーモジュール指示値に対するモデルによ
る推定値
る推定値
【0048】
【外2】 は、対応するサンプリングモジュール20の全空気導入
口数をNとすれば、前記の式Cに対して、
口数をNとすれば、前記の式Cに対して、
【0049】
【数4】 となる。
【0050】
【外3】 は各風向、風速変動に対応して1ユニットあたり25個
ある。
ある。
【0051】1ユニットあたり、実測のセンサモジュー
ル指示データも25個(S1,S2,・・・・・,S25)
あり、このユニットでは第一段階で決定された漏洩源存
在可能領域中内部にて、上記の2式から(S1,S2,・
・・・・,S25)に最も近い
ル指示データも25個(S1,S2,・・・・・,S25)
あり、このユニットでは第一段階で決定された漏洩源存
在可能領域中内部にて、上記の2式から(S1,S2,・
・・・・,S25)に最も近い
【0052】
【外4】 を与える(x0,y0,z0,Q )を計算することができ
る。これは前記漏洩源存在可能領域中内部の全座標点集
合のそれぞれの内から、推定空間と実測空間の全風向、
風速変動回数(25回)に対する平均距離関数
る。これは前記漏洩源存在可能領域中内部の全座標点集
合のそれぞれの内から、推定空間と実測空間の全風向、
風速変動回数(25回)に対する平均距離関数
【0053】
【数5】 が最小になる(x0,y0,z0,Q)を求める数学上の
問題に集約される。この場合前記の式におけるCがQに
比例することから、最小のD(x0,y0,z0,Q)を
求める問題は実質的に(x0,y0,z0)の3変数問題
に還元できる。
問題に集約される。この場合前記の式におけるCがQに
比例することから、最小のD(x0,y0,z0,Q)を
求める問題は実質的に(x0,y0,z0)の3変数問題
に還元できる。
【0054】この数値計算方法には現在種々の方法があ
り、どの方法を使っても良いが、演算速度と誤差の両方
を考慮して適当な方法を選択しなければならない。いず
れにしろ、ユニットが進むにつれて前ユニットを合わせ
てこの計算を続行し、その度に決定された(x0,y0,
z0 )を仮定してQを算出すれば、第一段階の進行での
領域面積の縮小と合わせて経過時間と共に推定は精密に
なり、気象条件の相違はあっても数時間内にはほぼ正確
な漏洩源位置及び漏洩量が推定できる。なお本方法は漏
洩位置が変わらないのに漏洩量Qが変化している場合も
対応できる上に、第一段階での漏洩源存在可能領域の面
積が、時間経過と共に相当縮小すれば、その領域中の重
心位置を求める事によって前記数値計算結果をチェック
することが可能であるし、これらのすべての過程を時間
経過と共にグラフィック画面上にてオペレーターに提示
し、プラント運転に対する行動指針を与えることができ
る。 ここで注意すべきことは、推定計算に使用される
り、どの方法を使っても良いが、演算速度と誤差の両方
を考慮して適当な方法を選択しなければならない。いず
れにしろ、ユニットが進むにつれて前ユニットを合わせ
てこの計算を続行し、その度に決定された(x0,y0,
z0 )を仮定してQを算出すれば、第一段階の進行での
領域面積の縮小と合わせて経過時間と共に推定は精密に
なり、気象条件の相違はあっても数時間内にはほぼ正確
な漏洩源位置及び漏洩量が推定できる。なお本方法は漏
洩位置が変わらないのに漏洩量Qが変化している場合も
対応できる上に、第一段階での漏洩源存在可能領域の面
積が、時間経過と共に相当縮小すれば、その領域中の重
心位置を求める事によって前記数値計算結果をチェック
することが可能であるし、これらのすべての過程を時間
経過と共にグラフィック画面上にてオペレーターに提示
し、プラント運転に対する行動指針を与えることができ
る。 ここで注意すべきことは、推定計算に使用される
【0055】
【外5】 はそれぞれN個の平均値である事及びD(x0、y0、z
0、Q )を構成する自乗和の要素は時間の経過と共にユ
ニットが増加することにより無数に増加していく事であ
る。
0、Q )を構成する自乗和の要素は時間の経過と共にユ
ニットが増加することにより無数に増加していく事であ
る。
【0056】
【外6】 が平均値である事は、前記関係式による推定の誤差がプ
ラス側、マイナス側の和で相殺され、実測値Sk との比
較を行う時にはほぼ真値に近づく様に構成されている事
を示し、これは前記近似関係式を使用する本方法に強力
な信頼性を付与する。これに対し、前記従来の方法によ
る単一センサの単一の濃度測定値のみを使用して推定す
るなら、この測定値のもつ測定誤差がすべて推定に影響
を与え、結局正しい推定ができないことになる。この優
位性に加えて、評価関数D(x0、y0、z0、Q)の構
成要素が時間経過と共に無数に増加することは3種の測
定値(風向、風速、濃度)がそれぞれ誤差をもっていて
も、これら多数の要素の最小自乗和を満足する解を探索
する本方法はこれらの誤差が推定に与える影響を最小に
抑えられることを意味し、従って本システムの測定誤差
に対する頑健性を示すことになる。本システムの特徴
は、第一、第二段階ともこの様な測定誤差に対する頑健
性、すなわちシステム自体の信頼性の向上にある。単一
センサの単一の濃度測定値及びその時点での単一の風
向、風速測定値のみから漏洩位置を推定する従来の方法
では、到底真の解に達することはできないと考えられ
る。
ラス側、マイナス側の和で相殺され、実測値Sk との比
較を行う時にはほぼ真値に近づく様に構成されている事
を示し、これは前記近似関係式を使用する本方法に強力
な信頼性を付与する。これに対し、前記従来の方法によ
る単一センサの単一の濃度測定値のみを使用して推定す
るなら、この測定値のもつ測定誤差がすべて推定に影響
を与え、結局正しい推定ができないことになる。この優
位性に加えて、評価関数D(x0、y0、z0、Q)の構
成要素が時間経過と共に無数に増加することは3種の測
定値(風向、風速、濃度)がそれぞれ誤差をもっていて
も、これら多数の要素の最小自乗和を満足する解を探索
する本方法はこれらの誤差が推定に与える影響を最小に
抑えられることを意味し、従って本システムの測定誤差
に対する頑健性を示すことになる。本システムの特徴
は、第一、第二段階ともこの様な測定誤差に対する頑健
性、すなわちシステム自体の信頼性の向上にある。単一
センサの単一の濃度測定値及びその時点での単一の風
向、風速測定値のみから漏洩位置を推定する従来の方法
では、到底真の解に達することはできないと考えられ
る。
【0057】これまで述べてきた方法により、大きな風
向、風速測定誤差及び漏洩濃度測定誤差があっても、サ
ンプリングモジュール方式によって正確な推定ができる
事が分かったが、ひとつの簡単な方法として、前述のク
ラスの概念を用いて99%以上の確率で真の漏洩点を含
むような基準漏洩源存在可能位置領域を決定し、その内
部をxy方向に、また高さ方向についても漏洩検知対象
としてあらかじめ設定した範囲にわたってある間隔でメ
ッシュ分割し、その全格子点の中から最適の組み合わせ
を求めることを考えて、実際に計算機上のシミュレーシ
ョンを行えば、例えばセンサー指示値の誤差を0.5〜
2倍に見込んでも風向誤差なしで1m以内、風向誤差3
0度で5m以内の推定が可能である。
向、風速測定誤差及び漏洩濃度測定誤差があっても、サ
ンプリングモジュール方式によって正確な推定ができる
事が分かったが、ひとつの簡単な方法として、前述のク
ラスの概念を用いて99%以上の確率で真の漏洩点を含
むような基準漏洩源存在可能位置領域を決定し、その内
部をxy方向に、また高さ方向についても漏洩検知対象
としてあらかじめ設定した範囲にわたってある間隔でメ
ッシュ分割し、その全格子点の中から最適の組み合わせ
を求めることを考えて、実際に計算機上のシミュレーシ
ョンを行えば、例えばセンサー指示値の誤差を0.5〜
2倍に見込んでも風向誤差なしで1m以内、風向誤差3
0度で5m以内の推定が可能である。
【0058】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、複数のサ
ンプリングモジュールと風向・風速測定装置をプラント
内の装置、設備の周辺に配置し、これらサンプリングモ
ジュールを通して装置、設備の周辺の大気を吸引ポンプ
で吸引して各サンプリングモジュールで吸引された大気
中の漏洩物質の濃度をセンサーモジュールで検出し、一
方プラント内の風向、風速を測定し、前記センサーモジ
ュールの漏洩物質濃度測定値及び風向・風速測定装置の
風向・風速測定値が相当大きな誤差を持ち、かつ漏洩時
の大気安定度が測定できないような条件においても、前
記風向データの実時間的変動と、それによって変動する
漏洩検知信号を出力する各センサーモジュールに結合さ
れた各サンプリングモジュールとの位置的関係から、漏
洩源存在可能位置範囲を推定し、さらに、漏洩源位置
と、漏洩量と、漏洩を検知する前記センサーモジュール
に結合しているサンプリングモジュールの各空気導入口
の位置と、前記風向、風速データの時間的変動と、それ
によって変動する各サンプリングモジュールで収集され
た大気中の漏洩物質の濃度値の変動の間に確立された検
証済みの関係式を利用し、前記漏洩源存在可能推定位置
範囲内に、この関係式を最もよく満足する一点としての
漏洩源位置と漏洩量を推定計算し、この漏洩源位置、漏
洩量の推定を漏洩検知以後の時間経過と共に逐次正確度
を増加させることにより、最も安価な方法で、確実に、
かつ高い精度でプラント内のガス、蒸気等の漏洩地点お
よび漏洩量を推定しうる効果がある。
ンプリングモジュールと風向・風速測定装置をプラント
内の装置、設備の周辺に配置し、これらサンプリングモ
ジュールを通して装置、設備の周辺の大気を吸引ポンプ
で吸引して各サンプリングモジュールで吸引された大気
中の漏洩物質の濃度をセンサーモジュールで検出し、一
方プラント内の風向、風速を測定し、前記センサーモジ
ュールの漏洩物質濃度測定値及び風向・風速測定装置の
風向・風速測定値が相当大きな誤差を持ち、かつ漏洩時
の大気安定度が測定できないような条件においても、前
記風向データの実時間的変動と、それによって変動する
漏洩検知信号を出力する各センサーモジュールに結合さ
れた各サンプリングモジュールとの位置的関係から、漏
洩源存在可能位置範囲を推定し、さらに、漏洩源位置
と、漏洩量と、漏洩を検知する前記センサーモジュール
に結合しているサンプリングモジュールの各空気導入口
の位置と、前記風向、風速データの時間的変動と、それ
によって変動する各サンプリングモジュールで収集され
た大気中の漏洩物質の濃度値の変動の間に確立された検
証済みの関係式を利用し、前記漏洩源存在可能推定位置
範囲内に、この関係式を最もよく満足する一点としての
漏洩源位置と漏洩量を推定計算し、この漏洩源位置、漏
洩量の推定を漏洩検知以後の時間経過と共に逐次正確度
を増加させることにより、最も安価な方法で、確実に、
かつ高い精度でプラント内のガス、蒸気等の漏洩地点お
よび漏洩量を推定しうる効果がある。
【図1】本発明の一実施例の漏洩地点および漏洩量推定
システムが適用されたプラントの平面図である。
システムが適用されたプラントの平面図である。
【図2】サンプリングモジュール10の側面図である。
【図3】センサーモジュール20の内部構造を示す図で
ある。
ある。
【図4】図1のプラントにおける漏洩源存在可能領域の
合成方法を示す図である。
合成方法を示す図である。
M1 〜M7 モジュール 10 サンプリングモジュール 11 ガス管 12 ねじ 13 空気導管 14 空気サンプラー 20 センサーモジュール 21 脚 22 筐体 23 サンプル空気入口ノズル 24 バッフル板 25 ガスセンサー 26 パンチプレート 27 サンプル空気出口ノズル 28 端子箱 29 信号線 30 風向・風速測定装置 40 プラントヤード 50 1スウィープによって決定される領域
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 三郎 大阪府高石市高砂1丁目6番地 三井東圧 化学株式会社内 (72)発明者 土屋 雅彦 千葉県習志野市茜浜2−8−1 東洋エン ジニアリング株式会社内 (72)発明者 岸口 一平太 千葉県習志野市茜浜2−8−1 東洋エン ジニアリング株式会社内 (72)発明者 川内 陽志生 千葉県習志野市茜浜2−8−1 東洋エン ジニアリング株式会社内
Claims (1)
- 【請求項1】 ガス状、液体状または固体状で、可燃性
または有害な物質を取り扱うプラントにおいて、 両端が閉じているガス管と、両端が開口して前記ガス管
に、前記ガス管内部と連通するように取付けられた複数
の空気導管および該導管の先端に接続されて周辺の大気
を収集する空気サンプラーとを含み、該プラント内に配
置された複数のサンプリングモジュールと、 前記サンプリングモジュールとその中央において接続さ
れ、前記サンプリングモジュールで収集された大気が導
入され、前記プラント内の装置、設備からガス、蒸気等
が漏洩した場合、該大気中に含まれるこれら漏洩物質の
濃度を検出するセンサーを内蔵したセンサーモジュール
と、 前記サンプリングモジュール中の大気を前記センサーモ
ジュールを通して常時吸引する吸引ポンプと、 局所的風向および局所的風速を実時間的に測定する風向
・風速測定装置と、 ガス、蒸気等の漏洩が発見された場合、前記風向・風速
測定装置から得られる風向および風速のデータと、前記
センサーモジュールで検出された、各サンプリングモジ
ュールで収集された大気中の漏洩物質の濃度値とを実時
間的に解析するデータ処理装置とにより構成され、 該データ処理装置は、前記センサーモジュールの濃度測
定値及び風向・風速測定装置の風向・風速測定値が相当
大きな誤差を持ち、かつ漏洩時の大気安定度が測定でき
ないような条件においても、前記風向データの実時間的
変動と、各サンプリングモジュールとの位置的関係か
ら、漏洩源存在可能位置範囲を推定し、さらに、漏洩源
位置と、漏洩量と、サンプリングモジュールの各空気導
入口の位置と、前記風向・風速データの時間的変動と、
それによって変動する漏洩物質の濃度値の間に確立され
た検証済みの関係式を利用し、前記漏洩源存在可能推定
位置範囲内に、この関係式を最もよく満足する一点とし
ての漏洩源位置と漏洩量を推定計算し、さらに漏洩検知
以後の時間経過と共に、新たに得られる前記データ群を
用いてこの計算を繰り返すことにより、漏洩源位置、漏
洩量の推定の正確度を逐次増加させる事を特徴とする、
ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26208492A JP2740718B2 (ja) | 1992-09-30 | 1992-09-30 | ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26208492A JP2740718B2 (ja) | 1992-09-30 | 1992-09-30 | ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06117600A true JPH06117600A (ja) | 1994-04-26 |
JP2740718B2 JP2740718B2 (ja) | 1998-04-15 |
Family
ID=17370810
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP26208492A Expired - Lifetime JP2740718B2 (ja) | 1992-09-30 | 1992-09-30 | ガス、蒸気等の漏洩地点および漏洩量推定システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2740718B2 (ja) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110110276A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-08-09 | 清华大学 | 基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法和装置 |
CN110296325A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-10-01 | 慧感(上海)物联网科技有限公司 | 一种基于包袋法原理的泄漏实时监测装置及其监测方法 |
CN110410682A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-05 | 中冶京诚工程技术有限公司 | 通风状态下的综合管廊燃气管道泄漏扩散模拟实验台 |
CN114321740A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-12 | 华荣科技股份有限公司 | 一种可燃气体泄漏点定位方法、***及可读存储模块 |
CN114777030A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-07-22 | 中用科技有限公司 | 一种基于nb-iot技术的危化气体监测方法 |
CN114912375A (zh) * | 2021-02-08 | 2022-08-16 | 中国石油化工股份有限公司 | 存储器、应急安全区域确定方法、装置和设备 |
CN115265963A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-11-01 | 北京航天试验技术研究所 | 一种用于封闭空间的氢泄漏检测及定位方法 |
CN115600643A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-01-13 | 中国科学技术大学(Cn) | 一种毒害气体快速预测方法及*** |
CN115638938A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-24 | 南京安全无忧网络科技有限公司 | 一种基于定位监测的泄漏防护距离测定***及方法 |
CN117034740A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-11-10 | 重庆大学 | 隧道内可燃气体泄漏源定位与泄漏速率预测方法及*** |
-
1992
- 1992-09-30 JP JP26208492A patent/JP2740718B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN110296325A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-10-01 | 慧感(上海)物联网科技有限公司 | 一种基于包袋法原理的泄漏实时监测装置及其监测方法 |
CN110296325B (zh) * | 2019-05-07 | 2023-09-12 | 慧感(上海)物联网科技有限公司 | 一种基于包袋法原理的泄漏实时监测装置及其监测方法 |
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CN110410682B (zh) * | 2019-08-01 | 2023-12-01 | 中冶京诚工程技术有限公司 | 通风状态下的综合管廊燃气管道泄漏扩散模拟实验台 |
CN114912375A (zh) * | 2021-02-08 | 2022-08-16 | 中国石油化工股份有限公司 | 存储器、应急安全区域确定方法、装置和设备 |
CN114321740A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-12 | 华荣科技股份有限公司 | 一种可燃气体泄漏点定位方法、***及可读存储模块 |
CN114777030B (zh) * | 2022-05-23 | 2023-09-05 | 中用科技有限公司 | 一种基于nb-iot技术的危化气体监测方法 |
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CN115265963A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-11-01 | 北京航天试验技术研究所 | 一种用于封闭空间的氢泄漏检测及定位方法 |
CN115600643B (zh) * | 2022-10-17 | 2023-06-09 | 中国科学技术大学 | 一种毒害气体快速预测方法及*** |
CN115600643A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-01-13 | 中国科学技术大学(Cn) | 一种毒害气体快速预测方法及*** |
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CN117034740A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-11-10 | 重庆大学 | 隧道内可燃气体泄漏源定位与泄漏速率预测方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2740718B2 (ja) | 1998-04-15 |
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