JPH07190879A - 気体状物質の漏洩地点推定方法 - Google Patents
気体状物質の漏洩地点推定方法Info
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- JPH07190879A JPH07190879A JP5330393A JP33039393A JPH07190879A JP H07190879 A JPH07190879 A JP H07190879A JP 5330393 A JP5330393 A JP 5330393A JP 33039393 A JP33039393 A JP 33039393A JP H07190879 A JPH07190879 A JP H07190879A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 濃度測定値および風速測定値に相当大きな誤
差があり、風向の情報が入手不可能もしくは信頼度が乏
しい場合でも、気体状物質の漏洩地点を推定する。 【構成】 データ処理装置は、センサーモジュールの濃
度測定値および風向・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、探索領域内の格子点
より様々な風向条件を仮定して計算された濃度場と実際
に観測されたセンサーモジュールの濃度値との間の大小
関係からその格子点の漏洩源としての妥当性を点数計算
し、順次異なった格子点から繰り返し検証を行うことに
よって、漏洩地点を推定していく。本方法は風速測定値
の不確実性が極めて高い場合でも、ある程度の精度で漏
洩地点が求められることを特徴とする。
差があり、風向の情報が入手不可能もしくは信頼度が乏
しい場合でも、気体状物質の漏洩地点を推定する。 【構成】 データ処理装置は、センサーモジュールの濃
度測定値および風向・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、探索領域内の格子点
より様々な風向条件を仮定して計算された濃度場と実際
に観測されたセンサーモジュールの濃度値との間の大小
関係からその格子点の漏洩源としての妥当性を点数計算
し、順次異なった格子点から繰り返し検証を行うことに
よって、漏洩地点を推定していく。本方法は風速測定値
の不確実性が極めて高い場合でも、ある程度の精度で漏
洩地点が求められることを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、可燃性物質または有害
物質を取扱うプラントにおいて、プラントの設備から漏
洩した気体、浮遊物質、エアロゾル等の広義の気体状物
質を検知するシステムに関し、特に漏洩地点推定方法に
関する。
物質を取扱うプラントにおいて、プラントの設備から漏
洩した気体、浮遊物質、エアロゾル等の広義の気体状物
質を検知するシステムに関し、特に漏洩地点推定方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のガスセンサ群とデータ処理装置を
用いた気体状物質の漏洩地点、漏洩量追跡方法として、
例えば（１）特開平１−１４００３９号（新コスモス電
機（株））、（２）特開平２−４７５２７号（日揮
（株））、（３）特願平４−０４１４８６号（三井東圧
化学（株））および（４）特願平４−２６２０８４号
（本発明者ら）などがある。
用いた気体状物質の漏洩地点、漏洩量追跡方法として、
例えば（１）特開平１−１４００３９号（新コスモス電
機（株））、（２）特開平２−４７５２７号（日揮
（株））、（３）特願平４−０４１４８６号（三井東圧
化学（株））および（４）特願平４−２６２０８４号
（本発明者ら）などがある。
【０００３】この内、（１）および（２）は一点式ガス
センサのプラント内離散配置により漏洩源を追跡するも
のであり、（１）は３個の一点式ガスセンサの同時検知
条件を基礎とし、（２）は１個のガスセンサ検知から過
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。一方、（３）および（４）は、複数の空気サンプ
ラーを持つサンプリングモジュールを用いて収集された
大気中の漏洩物質の濃度値と風向風速データをデータ処
理装置にて実時間的に解析して気体状物質の漏洩を発見
し、漏洩位置を推定する方法である。すなわち、サンプ
リングモジュールを用いることにより、空間的な検知漏
れを防ぎ、同時に空間的な誤差を吸収している。特に
（４）では、センサモジュールの濃度測定値および風向
・風速測定値に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、信頼度
の高い位置および量の推定（以下、位置量と略称する）
を行うシステムを提案している。
センサのプラント内離散配置により漏洩源を追跡するも
のであり、（１）は３個の一点式ガスセンサの同時検知
条件を基礎とし、（２）は１個のガスセンサ検知から過
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。一方、（３）および（４）は、複数の空気サンプ
ラーを持つサンプリングモジュールを用いて収集された
大気中の漏洩物質の濃度値と風向風速データをデータ処
理装置にて実時間的に解析して気体状物質の漏洩を発見
し、漏洩位置を推定する方法である。すなわち、サンプ
リングモジュールを用いることにより、空間的な検知漏
れを防ぎ、同時に空間的な誤差を吸収している。特に
（４）では、センサモジュールの濃度測定値および風向
・風速測定値に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、信頼度
の高い位置および量の推定（以下、位置量と略称する）
を行うシステムを提案している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記（３）および
（４）の発明のように拡散方程式を用いて位置量推定を
行う場合、拡散方程式が有効な条件と現実に漏洩した気
体状物質の拡散条件との相違が問題となる。たとえば、
ある程度以上の風速と開かれた拡散空間とを前提とした
関係式は、極端に風速が小さい場合や障害物が多数存在
する場合に適用が困難な事態も生じる。特に障害物が多
数存在する場合は、拡散が妨げられることと局所的な風
向分布が複雑になるという二重の障害が伴う。またプラ
ントによっては、ガス漏洩が起こり得る場所は、通常防
爆対象エリアであって、通常の風向風速計を設置するの
が困難であり、従って全くプラントヤード内の風向情報
を入手できない事態も起こり得る。
（４）の発明のように拡散方程式を用いて位置量推定を
行う場合、拡散方程式が有効な条件と現実に漏洩した気
体状物質の拡散条件との相違が問題となる。たとえば、
ある程度以上の風速と開かれた拡散空間とを前提とした
関係式は、極端に風速が小さい場合や障害物が多数存在
する場合に適用が困難な事態も生じる。特に障害物が多
数存在する場合は、拡散が妨げられることと局所的な風
向分布が複雑になるという二重の障害が伴う。またプラ
ントによっては、ガス漏洩が起こり得る場所は、通常防
爆対象エリアであって、通常の風向風速計を設置するの
が困難であり、従って全くプラントヤード内の風向情報
を入手できない事態も起こり得る。
【０００５】
【課題を解決するための手段】風向が分からない場合に
おいても、気体状物質の漏洩量と風速が分かっていて、
サンプリングモジュールの指示値が設定したしきい値以
上に大きくなるということは、漏洩源がそのサンプリン
グモジュールからある限られた距離の範囲内に存在する
ことを意味する。例えば［図１］において、領域１１
は、ｗm/sの風が吹いていて、その内部の任意の点から
Ｑｍ3/hrの漏洩があったときに、サンプリングモジュー
ル１２に接続されたセンサモジュール１３の指示値を設
定したしきい値以上にさせる風向が少なくとも一つ存在
するような範囲を表す。つまり領域１１内の点ＡからＱ
ｍ3/hrの漏洩があって、風向がθの時にはセンサモジュ
ール１３の指示値は設定したしきい値Ｓｐｐｍを上回る
が、領域１１外の点ＢからＱｍ3/hrの漏洩があった場
合、どのような風向においても、センサモジュール１２
の指示値は設定したしきい値Ｓｐｐｍを上回ることはな
い。この時に、点Ｂよりも点Ａの方が漏洩源候補として
の可能性は強いと考えられ、この推論を利用したフィー
ルド法を用いることにより、風向情報が全く入手できな
い場合もしくは正確な風向情報を知り得ない場合におい
ても漏洩源を推定することができる。
おいても、気体状物質の漏洩量と風速が分かっていて、
サンプリングモジュールの指示値が設定したしきい値以
上に大きくなるということは、漏洩源がそのサンプリン
グモジュールからある限られた距離の範囲内に存在する
ことを意味する。例えば［図１］において、領域１１
は、ｗm/sの風が吹いていて、その内部の任意の点から
Ｑｍ3/hrの漏洩があったときに、サンプリングモジュー
ル１２に接続されたセンサモジュール１３の指示値を設
定したしきい値以上にさせる風向が少なくとも一つ存在
するような範囲を表す。つまり領域１１内の点ＡからＱ
ｍ3/hrの漏洩があって、風向がθの時にはセンサモジュ
ール１３の指示値は設定したしきい値Ｓｐｐｍを上回る
が、領域１１外の点ＢからＱｍ3/hrの漏洩があった場
合、どのような風向においても、センサモジュール１２
の指示値は設定したしきい値Ｓｐｐｍを上回ることはな
い。この時に、点Ｂよりも点Ａの方が漏洩源候補として
の可能性は強いと考えられ、この推論を利用したフィー
ルド法を用いることにより、風向情報が全く入手できな
い場合もしくは正確な風向情報を知り得ない場合におい
ても漏洩源を推定することができる。
【０００６】フィールド法は以下の手順で行う。［図
２］は手順の流れを示す図である。 「手順１」［図３］に示すようなプラントヤード内にお
いて、垂直方向についてほぼ中心になるような水平平面
３１を取り出し、［図４］に示すように等間隔のメッシ
ュで区分して、その格子点の一つ一つを仮想漏洩点とし
て設定する。設定された各仮想漏洩点にはそれぞれポイ
ントが与えられるがこれを全て零にしておく。 「手順２」［図５］に示すように、プラントヤード内の
風向を、全方位に均等分割して設定する。風向５１は設
定風向の例である。あるいは風向計の情報に±θ度の精
度が期待できる場合には、［図６］に示すように、風向
計の指示値６１を中心として、その期待できる範囲６２
を均等分割する。風向６３は設定風向の例である。 「手順３」風速測定装置から得られる風速データｗ（ｍ
／ｓ）と、各センサモジュールで検出された気体状物質
の濃度データＣｉ（ｐｐｍ、ｉはセンサ番号）とを定め
られた時間分収録して平均した組み合わせを収集データ
セットとして保存する。時間が経過して新たに平均計算
が為されるごとにこれを繰り返し、［図７］に示すよう
な、多くの収集データセットのリスト（Ｓ）を作成す
る。 「手順４」「手順３」で作成したリスト（［図７］）の
中から、収集データセットの一つ（Ｓｉ）選定する。 「手順５」「手順４」で選定した収集データセットにつ
いて、［数１］を用いて、気体状物質の漏洩量を計算す
る。
２］は手順の流れを示す図である。 「手順１」［図３］に示すようなプラントヤード内にお
いて、垂直方向についてほぼ中心になるような水平平面
３１を取り出し、［図４］に示すように等間隔のメッシ
ュで区分して、その格子点の一つ一つを仮想漏洩点とし
て設定する。設定された各仮想漏洩点にはそれぞれポイ
ントが与えられるがこれを全て零にしておく。 「手順２」［図５］に示すように、プラントヤード内の
風向を、全方位に均等分割して設定する。風向５１は設
定風向の例である。あるいは風向計の情報に±θ度の精
度が期待できる場合には、［図６］に示すように、風向
計の指示値６１を中心として、その期待できる範囲６２
を均等分割する。風向６３は設定風向の例である。 「手順３」風速測定装置から得られる風速データｗ（ｍ
／ｓ）と、各センサモジュールで検出された気体状物質
の濃度データＣｉ（ｐｐｍ、ｉはセンサ番号）とを定め
られた時間分収録して平均した組み合わせを収集データ
セットとして保存する。時間が経過して新たに平均計算
が為されるごとにこれを繰り返し、［図７］に示すよう
な、多くの収集データセットのリスト（Ｓ）を作成す
る。 「手順４」「手順３」で作成したリスト（［図７］）の
中から、収集データセットの一つ（Ｓｉ）選定する。 「手順５」「手順４」で選定した収集データセットにつ
いて、［数１］を用いて、気体状物質の漏洩量を計算す
る。
【０００７】
【数１】 Ｑ＝（ｗＶＣave／Ｌ）＊１０-6 ［数１］において、Ｖは高さ方向の範囲を適当に決定し
て求めたプラントヤードの容積（ｍ3）で、例えば［図
３］の場合は、プラント幅３２：Ｗとプラント奥行き３
３：Ｄとプラント高さ３４：Ｈとの積で計算される。Ｃ
aveは全サンプリングモジュールのセンサ指示値の平均
（ｐｐｍ）なので、［式２］で計算される。
て求めたプラントヤードの容積（ｍ3）で、例えば［図
３］の場合は、プラント幅３２：Ｗとプラント奥行き３
３：Ｄとプラント高さ３４：Ｈとの積で計算される。Ｃ
aveは全サンプリングモジュールのセンサ指示値の平均
（ｐｐｍ）なので、［式２］で計算される。
【０００８】
【数２】 Ｃave＝（Ｃ1＋……＋Ｃn)／n
n：センサ個数 Ｌはプラントヤードの内部の一点から漏洩したガスが、
プラントヤード外に到達するまでに移動する平均距離
（ｍ）で、複数の決定方法が考えられるが、平面的なプ
ラントで風向を水平方向と仮定すると、［式３］で計算
される。
n：センサ個数 Ｌはプラントヤードの内部の一点から漏洩したガスが、
プラントヤード外に到達するまでに移動する平均距離
（ｍ）で、複数の決定方法が考えられるが、平面的なプ
ラントで風向を水平方向と仮定すると、［式３］で計算
される。
【０００９】
【数３】 Ｌ＝（Ｗ×Ｄ／π）1/2 「手順６」 「手順４」で選定した収集データセットについて、サン
プリングモジュールのセンサ指示値の内、最大のものを
探し、それに設定した割合ρを掛けた濃度値をしきい値
として計算する。 「手順７」「手順２」で設定した風向から一つ（ｄｉ）
を選定する。 「手順８」 「手順１」で設定した仮想漏洩点から一つ（Ｐｉ）を選
定する。「手順９」 「手順６」で計算したしきい値を超えるセンサ指示値を
示すサンプリングモジュールを一つ（Ｍｉ）選定する。 「手順１０」「手順７」で選定した風向に、「手順４」
で選定した収集データセットに含まれる風速の風が吹い
ているときに、「手順８」で選定した仮想漏洩点から、
「手順５」で計算した量の漏洩が発生した場合に、「手
順９」で選定したモジュールのセンサが示すべき値Ｃes
tを、ガス拡散式を用いて計算する。 「手順１１」「手順１０」で計算されたモジュールセン
サ指示値Ｃestを、「手順４」で選定した収集データセ
ット中にある、「手順９」で選定したモジュールの実測
されたセンサ指示値Ｃiと比較し、ＣestがＣiより大き
い場合に、「手順８」で選定された仮想漏洩点のポイン
トに１を加える。 「手順１２」「手順６」で計算されたしきい値を超える
センサ指示値を示すサンプリングモジュールの内、まだ
選定されていないものが存在すれば、「手順９」に戻
る。そして最後の（Ｍｉ）に到達する。 「手順１３」「手順１」で設定された仮想漏洩点の内、
まだ選定されていないものが存在すれば、「手順８」に
戻る。そして最後の（Ｐｉ）に到達する。 「手順１４」「手順２」で設定された風向の内、まだ選
定されていないものが存在すれば、「手順７」に戻る。
そして最後の（ｄｉ）に到達する。 「手順１５」「手順３」で設定された収集データセット
の内、まだ選定されていないものが存在すれば、「手順
４」に戻る。そして最後の（Ｓｉ）に到達する。 「手順１６」仮想漏洩点の内、最大のポイントを持つ点
か、もしくは最大のポイントを持つ点群の重心点かを中
心とする一定範囲を、気体状物質の漏洩源と予想する。
プリングモジュールのセンサ指示値の内、最大のものを
探し、それに設定した割合ρを掛けた濃度値をしきい値
として計算する。 「手順７」「手順２」で設定した風向から一つ（ｄｉ）
を選定する。 「手順８」 「手順１」で設定した仮想漏洩点から一つ（Ｐｉ）を選
定する。「手順９」 「手順６」で計算したしきい値を超えるセンサ指示値を
示すサンプリングモジュールを一つ（Ｍｉ）選定する。 「手順１０」「手順７」で選定した風向に、「手順４」
で選定した収集データセットに含まれる風速の風が吹い
ているときに、「手順８」で選定した仮想漏洩点から、
「手順５」で計算した量の漏洩が発生した場合に、「手
順９」で選定したモジュールのセンサが示すべき値Ｃes
tを、ガス拡散式を用いて計算する。 「手順１１」「手順１０」で計算されたモジュールセン
サ指示値Ｃestを、「手順４」で選定した収集データセ
ット中にある、「手順９」で選定したモジュールの実測
されたセンサ指示値Ｃiと比較し、ＣestがＣiより大き
い場合に、「手順８」で選定された仮想漏洩点のポイン
トに１を加える。 「手順１２」「手順６」で計算されたしきい値を超える
センサ指示値を示すサンプリングモジュールの内、まだ
選定されていないものが存在すれば、「手順９」に戻
る。そして最後の（Ｍｉ）に到達する。 「手順１３」「手順１」で設定された仮想漏洩点の内、
まだ選定されていないものが存在すれば、「手順８」に
戻る。そして最後の（Ｐｉ）に到達する。 「手順１４」「手順２」で設定された風向の内、まだ選
定されていないものが存在すれば、「手順７」に戻る。
そして最後の（ｄｉ）に到達する。 「手順１５」「手順３」で設定された収集データセット
の内、まだ選定されていないものが存在すれば、「手順
４」に戻る。そして最後の（Ｓｉ）に到達する。 「手順１６」仮想漏洩点の内、最大のポイントを持つ点
か、もしくは最大のポイントを持つ点群の重心点かを中
心とする一定範囲を、気体状物質の漏洩源と予想する。
【００１０】
【作用】フィールド法では、上記「手順１１」に見られ
るように、選定した条件でのセンサ指示値が実測値より
大きい場合に、仮想点にポイントが与えられる。すなわ
ち、このポイントの意義は、上記「手順６」のしきい値
を上回るような大きい指示値を示すセンサのサンプリン
グモジュールに対して、仮想漏洩点が充分に近いという
点にある。従ってフィールド法で推定される漏洩源は必
然的に高い指示値を示すサンプリングモジュールの周辺
に位置するので、特に弱風時において、ガス拡散式に従
った推定結果が高指示のサンプリングモジュールから遠
く離れた場所になるケースを著しく減少させる効果があ
る。
るように、選定した条件でのセンサ指示値が実測値より
大きい場合に、仮想点にポイントが与えられる。すなわ
ち、このポイントの意義は、上記「手順６」のしきい値
を上回るような大きい指示値を示すセンサのサンプリン
グモジュールに対して、仮想漏洩点が充分に近いという
点にある。従ってフィールド法で推定される漏洩源は必
然的に高い指示値を示すサンプリングモジュールの周辺
に位置するので、特に弱風時において、ガス拡散式に従
った推定結果が高指示のサンプリングモジュールから遠
く離れた場所になるケースを著しく減少させる効果があ
る。
【００１１】
【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。
【００１２】本実施例では、可燃性ガスを取り扱うプラ
ントの一区画の、［図８］に示すような、８０ｍ×８０
ｍのプラントヤード８１を対象とする。プラントヤード
８１内には、Ｍ１からＭ１２までの合計１２本のサンプ
リングモジュール８２が配置され、それぞれセンサモジ
ュール８３に接続されている。高さ方向の範囲は５ｍと
し、サンプリングモジュール８２は地上２．５ｍの高さ
に設置されている。サンプリングモジュール８２で収集
されたガスは、ポンプにより吸引されセンサモジュール
８３で濃度を測定される。センサモジュール８３で測定
された信号は、風向風速計８４で測定された信号と共
に、通信ケーブル８５を介して、制御室内のデータ処理
装置８６に伝送される。
ントの一区画の、［図８］に示すような、８０ｍ×８０
ｍのプラントヤード８１を対象とする。プラントヤード
８１内には、Ｍ１からＭ１２までの合計１２本のサンプ
リングモジュール８２が配置され、それぞれセンサモジ
ュール８３に接続されている。高さ方向の範囲は５ｍと
し、サンプリングモジュール８２は地上２．５ｍの高さ
に設置されている。サンプリングモジュール８２で収集
されたガスは、ポンプにより吸引されセンサモジュール
８３で濃度を測定される。センサモジュール８３で測定
された信号は、風向風速計８４で測定された信号と共
に、通信ケーブル８５を介して、制御室内のデータ処理
装置８６に伝送される。
【００１３】これらのシステムにより、常時１２本のモ
ジュールのセンサ指示値と風向風速情報が収集されてお
り、実際にガスが漏洩した場合には、例えば、［図９］
に示すような状態になる。
ジュールのセンサ指示値と風向風速情報が収集されてお
り、実際にガスが漏洩した場合には、例えば、［図９］
に示すような状態になる。
【００１４】この後、手順に従って、以下のように漏洩
の発生源を推定する。
の発生源を推定する。
【００１５】「手順１」に従って、プラントヤード８１
の内部に仮想漏洩点８７を設定する。
の内部に仮想漏洩点８７を設定する。
【００１６】「手順２」に従って、［図５］に示すよう
な全周の風向を設定する。
な全周の風向を設定する。
【００１７】「手順３」に従って、［図９］で得られる
ような風速データと、センサ指示値データを集めて、
［図１０］に示すような収集データセットを作成する。
ような風速データと、センサ指示値データを集めて、
［図１０］に示すような収集データセットを作成する。
【００１８】「手順４」に従って、収集データセットを
一つ選定する。［図９］および［図１０］で図示した収
集データセット１０１を選定した場合を例にとる。
一つ選定する。［図９］および［図１０］で図示した収
集データセット１０１を選定した場合を例にとる。
【００１９】「手順５」に従って、ガスの漏洩量を計算
する。８０ｍ×８０ｍのプラントヤードであるから、
［数３］により、 Ｌ＝（80x80/3.1416）1/2＝45.14ｍ と計算される。また高さ方向が５ｍなので、 Ｖ＝ 80x80x5 ＝ 32000 ｍ3 収集データセット１０１より、ｗ＝1.21m/s、Ｃave＝4.
01ppm（［式２］による計算結果）なので、［数１］に
より、漏洩量は Ｑ＝（1.21x32000x4.01/45.14）x10-6＝3.44m3/s ＝12.4m3/hr と計算される。
する。８０ｍ×８０ｍのプラントヤードであるから、
［数３］により、 Ｌ＝（80x80/3.1416）1/2＝45.14ｍ と計算される。また高さ方向が５ｍなので、 Ｖ＝ 80x80x5 ＝ 32000 ｍ3 収集データセット１０１より、ｗ＝1.21m/s、Ｃave＝4.
01ppm（［式２］による計算結果）なので、［数１］に
より、漏洩量は Ｑ＝（1.21x32000x4.01/45.14）x10-6＝3.44m3/s ＝12.4m3/hr と計算される。
【００２０】「手順６」に従って、収集データセット１
０１の中から、最大の指示値14.43ppm（Ｍ７）を指定
し、しきい値を決める。割合ρを0.5とすると、しきい
値は7.22ppmとなる。
０１の中から、最大の指示値14.43ppm（Ｍ７）を指定
し、しきい値を決める。割合ρを0.5とすると、しきい
値は7.22ppmとなる。
【００２１】「手順７」に従って、図５の中から風向を
選択する。ここでは、［図１１］の風向１１１が選択さ
れたとする。
選択する。ここでは、［図１１］の風向１１１が選択さ
れたとする。
【００２２】「手順８」に従って、仮想漏洩点８７の内
の一つを選択する。ここでは、［図１１］の点１１２が
選択されたとする。
の一つを選択する。ここでは、［図１１］の点１１２が
選択されたとする。
【００２３】「手順９」に従って、収集データセット１
０１に関して、しきい値7.22ppmを上回るモジュールＭ
４、Ｍ５、Ｍ７を選定する（［図１１］のモジュール１
１３、１１４、１１５）。
０１に関して、しきい値7.22ppmを上回るモジュールＭ
４、Ｍ５、Ｍ７を選定する（［図１１］のモジュール１
１３、１１４、１１５）。
【００２４】「手順１０」に従って、モジュール１１
３、１１４、１１５のセンサ指示値を計算する。利用す
るガス拡散式は、すでにSutton, Crammer, Pasquill,
坂上などによって報告されている関係式を用いてもよい
が、ここではガウスモデルを元に発明者らが実証結果を
もとに修正を加えて導出したαモデルを用いる。通常の
ガウスモデルでは、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ｗ（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角座標点（Ｘ，
Ｙ，Ｚ）のガス濃度Ｃ（ｍ3 ／ｍ3 ）は［数４］で表さ
れる。
３、１１４、１１５のセンサ指示値を計算する。利用す
るガス拡散式は、すでにSutton, Crammer, Pasquill,
坂上などによって報告されている関係式を用いてもよい
が、ここではガウスモデルを元に発明者らが実証結果を
もとに修正を加えて導出したαモデルを用いる。通常の
ガウスモデルでは、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ｗ（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角座標点（Ｘ，
Ｙ，Ｚ）のガス濃度Ｃ（ｍ3 ／ｍ3 ）は［数４］で表さ
れる。
【００２５】
【数４】 この式の
【００２６】
【外１】
【００２７】
【外２】 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、一般には、大気安定度と風下距離ｘとの関数である
が、αモデルでは、風向変動標準偏差
り、一般には、大気安定度と風下距離ｘとの関数である
が、αモデルでは、風向変動標準偏差
【００２８】
【外３】 を用いて、［数５］のように表される。
【００２９】
【数５】 ここにα1，α2，β1，β2は実験的に確立された定数で
ある。ここで、
ある。ここで、
【００３０】
【外４】 を入手する方法が問題となるが、大気安定度の測定を目
的としているので、プラントヤードの防爆エリアから少
し離れた位置にある風向風速計を用いても良い。αモデ
ルを用いて、モジュール１１３、１１４、１１５のセン
サ指示値を計算すると、［図１１］のセンサ指示値１１
６、１１７、１１８のようになる。
的としているので、プラントヤードの防爆エリアから少
し離れた位置にある風向風速計を用いても良い。αモデ
ルを用いて、モジュール１１３、１１４、１１５のセン
サ指示値を計算すると、［図１１］のセンサ指示値１１
６、１１７、１１８のようになる。
【００３１】「手順１１」に従って、Ｍ４のセンサ指示
値の計算値と実測値を比較する。［図１１］より計算値
は0.00ppm、［図９］より実測値は7.26ppmなので、点１
１２のポイントは増えない。
値の計算値と実測値を比較する。［図１１］より計算値
は0.00ppm、［図９］より実測値は7.26ppmなので、点１
１２のポイントは増えない。
【００３２】「手順１２」に従って、Ｍ５、Ｍ７につい
ても「手順１１」の比較が行われる。［図１１］より計
算値は、それぞれ36.2ppm、17.8ppm、［図９］より実測
値は、それぞれ11.84ppm、14.43ppmで、両者とも計算値
の方が大きいので、点１１２のポイントは２点増える。
ても「手順１１」の比較が行われる。［図１１］より計
算値は、それぞれ36.2ppm、17.8ppm、［図９］より実測
値は、それぞれ11.84ppm、14.43ppmで、両者とも計算値
の方が大きいので、点１１２のポイントは２点増える。
【００３３】「手順１３」に従って、他の仮想漏洩点８
７についても同様の操作を行い、それぞれの仮想漏洩点
８７のポイント増が、［図１２］のように求められる。
７についても同様の操作を行い、それぞれの仮想漏洩点
８７のポイント増が、［図１２］のように求められる。
【００３４】「手順１４」に従って、他の［図５］の風
向についても同様の操作を行い、それぞれの仮想漏洩点
８７のポイント増が、［図１３］のように求められる。
向についても同様の操作を行い、それぞれの仮想漏洩点
８７のポイント増が、［図１３］のように求められる。
【００３５】「手順１５」に従って、他の［図１０］の
収集データセットについても同様の操作を行い、最終的
な仮想漏洩点のポイントが、［図１４］のように求めら
れる。
収集データセットについても同様の操作を行い、最終的
な仮想漏洩点のポイントが、［図１４］のように求めら
れる。
【００３６】「手順１６」に従って、［図１４］で最も
ポイントの高い点１４１を中心とする領域１４２を漏洩
源として予想する。
ポイントの高い点１４１を中心とする領域１４２を漏洩
源として予想する。
【００３７】
【発明の効果】プラント内に複数配置した多点サンプリ
ングモジュール式のガスセンサと風向風速測定装置を用
いて気体状物質の漏洩源の位置と量を推定するシステム
は、位置量追跡の手段として拡散方程式を最適化する手
法を用いた場合、弱風時や障害物の多い時に誤差が大き
くなる傾向がある上、風向情報が入手できない場合はシ
ステムの構成すら不可能である。
ングモジュール式のガスセンサと風向風速測定装置を用
いて気体状物質の漏洩源の位置と量を推定するシステム
は、位置量追跡の手段として拡散方程式を最適化する手
法を用いた場合、弱風時や障害物の多い時に誤差が大き
くなる傾向がある上、風向情報が入手できない場合はシ
ステムの構成すら不可能である。
【００３８】本発明では、以上のような問題を克服する
ため、プラントヤード内を等間隔のメッシュで区分し
て、その格子点の一つ一つをガス漏洩点と仮定し、プラ
ントヤード内の全方向もしくは信頼度の高い風向範囲に
渡って数多くの風向ケーススタディーを行って、拡散式
によって予想した気体状物質の濃度値が、実測された気
体状物質の濃度値を上回るようなケースが最大になる点
を選んでゆくことにより、同種のガス漏洩源推定システ
ムの、推定誤差が大きくなる確率を著しく減少させる効
果がある。
ため、プラントヤード内を等間隔のメッシュで区分し
て、その格子点の一つ一つをガス漏洩点と仮定し、プラ
ントヤード内の全方向もしくは信頼度の高い風向範囲に
渡って数多くの風向ケーススタディーを行って、拡散式
によって予想した気体状物質の濃度値が、実測された気
体状物質の濃度値を上回るようなケースが最大になる点
を選んでゆくことにより、同種のガス漏洩源推定システ
ムの、推定誤差が大きくなる確率を著しく減少させる効
果がある。
【図１】風速と漏洩量が分かっている場合に、サンプリ
ングモジュールのセンサ指示値に対して、漏洩源が存在
する可能性のある範囲を示す図である。
ングモジュールのセンサ指示値に対して、漏洩源が存在
する可能性のある範囲を示す図である。
【図２】フィールド法の流れを示す図である。
【図３】プラントを、直方体に模擬する図である。
【図４】仮想漏洩点の設定を示す図である。
【図５】風向情報が全く信用できない場合の、風向設定
を示す図である。
を示す図である。
【図６】風向情報が一部信用できる場合の、風向設定を
示す図である。
示す図である。
【図７】収集データセットのリストを示す図である。
【図８】実施例に用いる本発明の構成図である。
【図９】収集データセット一つ分を構成する要素の示す
図である。
図である。
【図１０】［図７］に同じ。ただし、実施例の中で用
い、具体的な数値を利用している。
い、具体的な数値を利用している。
【図１１】フィールド法の実施例において、ポイント計
算の対象となるサンプリングモジュールの選択を示し、
同時に、選定された各条件からセンサモジュール指示値
を計算することを示す図である。
算の対象となるサンプリングモジュールの選択を示し、
同時に、選定された各条件からセンサモジュール指示値
を計算することを示す図である。
【図１２】フィールド法の実施例において、選定された
一つの収集データセット、および選定された一つの風向
における、各仮想漏洩点のポイント増を示す図である。
一つの収集データセット、および選定された一つの風向
における、各仮想漏洩点のポイント増を示す図である。
【図１３】フィールド法の実施例において、選定された
一つの収集データセットにおける、各仮想漏洩点のポイ
ント増を示す図である。
一つの収集データセットにおける、各仮想漏洩点のポイ
ント増を示す図である。
【図１４】フィールド法の実施例において、各仮想漏洩
点のポイント合計を示し、同時に最終的な漏洩源推定結
果を示す図である。
点のポイント合計を示し、同時に最終的な漏洩源推定結
果を示す図である。
Ｍ1 〜Ｍ12 モジュール １１ 漏洩源存在可能範囲 １２ サンプリングモジュール １３ センサモジュール １４ 特定風向 ３１ 仮想漏洩点を設定するためにプラントヤードか
ら取り出す水平断面 ３２ プラント幅 ３３ プラント奥行き ３４ プラント高さ ５１ 風向選定の例 ６１ 測定された風向 ６２ 信用できる風向の範囲 ６３ 風向選定の例 ８１ プラントヤード ８２ サンプリングモジュール ８３ センサモジュール ８４ 風向風速計 ８５ 通信ケーブル ８６ データ処理装置 ８７ 仮想漏洩点の例 １０１ 収集データセットの例 １１１ 風向選定の例 １４１ ポイントの最も高い仮想漏洩点 １４２ 推定された漏洩源
ら取り出す水平断面 ３２ プラント幅 ３３ プラント奥行き ３４ プラント高さ ５１ 風向選定の例 ６１ 測定された風向 ６２ 信用できる風向の範囲 ６３ 風向選定の例 ８１ プラントヤード ８２ サンプリングモジュール ８３ センサモジュール ８４ 風向風速計 ８５ 通信ケーブル ８６ データ処理装置 ８７ 仮想漏洩点の例 １０１ 収集データセットの例 １１１ 風向選定の例 １４１ ポイントの最も高い仮想漏洩点 １４２ 推定された漏洩源
───────────────────────────────────────────────────── 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 (2)
- 【請求項１】 可燃性物質または有害物質を取り扱うプ
ラント内の設備から気体状物質が漏洩した際に、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、漏
洩物質の濃度を検出するセンサを内蔵したセンサモジュ
ールと、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、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、各サンプリングモジ
ュールで収集され、センサモジュールで検出された、大
気中の漏洩気体状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たシステムとにより、
風向の情報が入手不可能ないしは低信頼度であるような
条件で、フィールド法を用いることを特徴とする気体状
物質の漏洩地点推定方法。 - 【請求項２】 フィールド法が、プラントヤード内を等
間隔のメッシュで区分してそれらの格子点を個々のガス
漏洩点と仮定し、プラントヤード内の全方向もしくは信
頼度の高い風向範囲の複数の風向ケーススタディーによ
り、拡散式によって予想した気体状物質の濃度値が実測
された気体状物質の濃度値を上回る格子点にポイントを
与え最大のポイントを持つ仮想漏洩点を推定漏洩源の中
心とするものであることを特徴とする請求項１記載の気
体状物質の漏洩地点推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5330393A JP2767088B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 気体状物質の漏洩地点推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5330393A JP2767088B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 気体状物質の漏洩地点推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07190879A true JPH07190879A (ja) | 1995-07-28 |
| JP2767088B2 JP2767088B2 (ja) | 1998-06-18 |
Family
ID=18232107
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5330393A Expired - Lifetime JP2767088B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 気体状物質の漏洩地点推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2767088B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013525793A (ja) * | 2010-04-29 | 2013-06-20 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 大気質を測定するための装置及び方法 |
| CN110411682A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 潜山县九鼎精密机械有限公司 | 一种人防工程配件装置及其检测方法 |
| CN113586968A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-11-02 | 北京市燃气集团有限责任公司 | 一种天然气泄漏源定位方法及装置 |
| CN115480028A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-12-16 | 上海汉洁环境工程有限公司 | 一种基于无线传感器网络的工业企业甲烷泄漏监测定位系统 |
| US11694659B2 (en) | 2018-07-11 | 2023-07-04 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Display apparatus, image processing apparatus, and control method |
| WO2024155857A1 (en) * | 2023-01-19 | 2024-07-25 | Schlumberger Technology Corporation | Leak emissions sensor systems and processes for installing and using same |
| US12254622B2 (en) | 2023-06-16 | 2025-03-18 | Schlumberger Technology Corporation | Computing emission rate from gas density images |
| US12292310B2 (en) | 2022-12-15 | 2025-05-06 | Schlumberger Technology Corporation | Machine learning based methane emissions monitoring |
| US12480924B2 (en) | 2022-08-03 | 2025-11-25 | Schlumberger Technology Corporation | Automated record quality determination and processing for pollutant emission quantification |
| US12555125B2 (en) | 2023-06-09 | 2026-02-17 | Schlumberger Technology Corporation | Emission detecting camera placement planning using 3D models |
| US12577871B2 (en) | 2022-08-03 | 2026-03-17 | Schlumberger Technology Corporation | Linear cut generation method for sensor inversion constraint imposition |
-
1993
- 1993-12-27 JP JP5330393A patent/JP2767088B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013525793A (ja) * | 2010-04-29 | 2013-06-20 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 大気質を測定するための装置及び方法 |
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| CN110411682B (zh) * | 2019-08-02 | 2021-05-28 | 潜山县九鼎精密机械有限公司 | 一种人防工程配件装置及其检测方法 |
| CN113586968A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-11-02 | 北京市燃气集团有限责任公司 | 一种天然气泄漏源定位方法及装置 |
| CN115480028A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-12-16 | 上海汉洁环境工程有限公司 | 一种基于无线传感器网络的工业企业甲烷泄漏监测定位系统 |
| US12480924B2 (en) | 2022-08-03 | 2025-11-25 | Schlumberger Technology Corporation | Automated record quality determination and processing for pollutant emission quantification |
| US12577871B2 (en) | 2022-08-03 | 2026-03-17 | Schlumberger Technology Corporation | Linear cut generation method for sensor inversion constraint imposition |
| US12292310B2 (en) | 2022-12-15 | 2025-05-06 | Schlumberger Technology Corporation | Machine learning based methane emissions monitoring |
| WO2024155857A1 (en) * | 2023-01-19 | 2024-07-25 | Schlumberger Technology Corporation | Leak emissions sensor systems and processes for installing and using same |
| US12555125B2 (en) | 2023-06-09 | 2026-02-17 | Schlumberger Technology Corporation | Emission detecting camera placement planning using 3D models |
| US12254622B2 (en) | 2023-06-16 | 2025-03-18 | Schlumberger Technology Corporation | Computing emission rate from gas density images |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2767088B2 (ja) | 1998-06-18 |
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