JP2005214667A - 液体貯蔵タンクの漏洩検知システムと漏洩検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】長時間の液量安定期が得られなくとも液量変化の傾向を把握でき、早期に漏洩を検知することができる液体貯蔵タンクの漏洩検知手段を提供する。
【解決手段】液体貯蔵タンク１の液量を液量センサー２によって常時測定し、測定した液量データをその測定時刻と共にデータベース３に蓄積し、データベースに蓄積された液量データとその測定時刻から、液量の時間変化を示す液量変化データを生成すると共に、液量の時間変化が実質的にないと判断される複数の液量安定期における液量変化データを抽出し、各液量安定期における液量変化データから液量変化傾向を求めて漏洩の有無を検知する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ガソリンスタンド、工場等に設置されている液体貯蔵タンクからの液体の漏洩を検知する漏洩検知システムと漏洩検知方法に関する。なお、本願において「漏洩」とは、液体貯蔵タンクからの貯蔵液体の流出と、液体貯蔵タンクへの雨水、地下水等の流入の両方を意味し、「液量」とは「液面レベル」又は「液位」の意味も有するものとする。

地下などに埋設された液体貯蔵タンクは、長期に使用されるため、隔壁部の腐食により穴や亀裂等が発生し、又はその他の理由により、内部に貯蔵された液体が外部に流出し、又は外部から雨水、地下水等が流入することがある。

従来、このような漏洩を検知するため、ガス加圧法、液体加圧法、微加圧法、微減圧法等のバッチ検査が定期的に行われるようになっている。

定期点検の形で行われる上記のバッチ検査によれば、精度の高い漏洩検知を行うことができるが、通常、定期点検は１年に１回程度の間隔でしか実施されないため、その間に漏洩が発生した場合、これを早期に検知することはできない。

これに対して、特許文献１には、液体貯蔵タンクの液量の増減を検知するセンサーを使用して、液体貯蔵タンク内の液量の変動を長期的に記録、蓄積し、その液量変動データに基づいて漏洩を早期に検知する方法が開示されている。

しかし、特許文献１の方法おいて液量変動データの収集のためには、液体貯蔵タンクの液量が長時間安定した状態である必要があり、そのため、液量変動データの収集は、液体貯蔵タンクを長時間使用しないとき、例えば、ガソリンスタンドの場合、営業時間以外の夜間・休日等に行う必要があった。したがって、２４時間営業のガソリンスタンド等の場合、十分な長さの液量安定期が得られないことがあり、正確な漏洩検知を行うことができないという問題があった。
特開２００１−９７５００号公報

本発明が解決しようとする課題は、長時間の液量安定期が得られなくとも液量変化の傾向を把握でき、早期に漏洩を検知することができる液体貯蔵タンクの漏洩検知手段を提供することにある。

本発明の漏洩検知システムは、液体貯蔵タンクの液量を常時測定する液量センサーと、液量センサーによって測定した液量データとその測定時刻を蓄積するデータベースと、データベースに蓄積された液量データとその測定時刻から、液量の時間変化を示す液量変化データを生成すると共に、液量の時間変化が実質的にないと判断される複数の液量安定期における液量変化データを抽出し、各液量安定期における液量変化データから液量変化傾向を求めて漏洩の有無を判定する演算部とを有するものである。

また、本発明の漏洩検知方法は、液体貯蔵タンクの液量を液量センサーによって常時測定し、測定した液量データをその測定時刻と共にデータベースに蓄積し、データベースに蓄積された液量データとその測定時刻から、液量の時間変化を示す液量変化データを生成すると共に、液量の時間変化が実質的にないと判断される複数の液量安定期における液量変化データを抽出し、各液量安定期における液量変化データから液量変化傾向を求めて漏洩の有無を検知するものである。

本発明では、漏洩がない状態での当該液体貯蔵タンクの液量安定期における液量の時間変化を示す液量変化基準データを求めて予めデータベースに蓄積し、漏洩検知用データ収集時の各液量安定期における液量変化データを液量変化基準データと比較することによって液量変化傾向を求めるようにすることができる。

また、本発明において液量安定期は、各種の情報やデータから、液量の時間変化が実質的にないと判断される時期のことであるが、具体的には、データベース内の液量変化データを解析して液量の時間変化が所定値以内となっている場合や、液体貯蔵タンクへの荷卸しや給液の有無等の操業データから判断して、液体貯蔵タンクへの液体の出入りがない場合に液量安定期と判断される。また、液量変化を検出できない所定時間未満の液量安定期は除外し、液量変化を検出可能な所定時間以上にわたって液量の時間変化が実質的にない場合のみを液量安定期とすることもできる。

本発明によれば、複数の液量安定期における液量変化データを総合的に解析し液量変化傾向を求めて漏洩有無の判定を行うので、長時間の液量安定期が得られなくても精度の高い漏洩有無の判定を行うことができる。

したがって、例えば、２４時間営業のガソリンスタンドのように昼夜を問わず断続的に液体貯蔵タンクが使用される場合であっても、液量変化を検出可能な必要最低限の液量安定期が得られれば、漏洩有無の判定のためのデータを収集することができるので、液体貯蔵タンクの操業を阻害することなく早期に漏洩有無の判定を行うことができる。

このように、あらゆる使用形態の液体貯蔵タンクにおいて、連続した長期の液量変化データによる精度の高い漏洩有無の判定を行うことができるので、従来の定期点検を省略することも可能である。

以下、図面に示す実施例に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明の漏洩検知システムのシステム構成図である。

同図に示すように、本発明の漏洩検知システムは、液体貯蔵タンク１の液量を常時測定する液量センサー２と、液量センサー２によって測定した液量データとその測定時刻等を蓄積するデータベース３と、データベース３に蓄積されたデータを演算して漏洩の有無を判定する演算部４とからなる。そして、演算部４からの漏洩検知信号は、警報出力、表示手段５に送信されるようになっている。また、データベース３には、外部機器としてＰＯＳシステム６及び計量機７が通信線８を介して接続されており、これらの外部機器からの各種データもデータベース３に蓄積されるようになっている。

液量センサー２としては、各種のセンサーを使用できるが、磁歪式センサー等の液位若しくは液量変化を高分解能で測定できるセンサーを用いることが好ましい。

データベース３は、コンピュータのメモリによって構成することができる。演算部４はコンピュータのＣＰＵによって構成することができ、この演算部４は、後に詳述するように、データベース３に蓄積された液量データとその測定時刻から、液量の時間変化を示す液量変化データを生成すると共に、液量の時間変化が実質的にないと判断される複数の液量安定期における液量変化データを抽出する処理等を行う。そして、各液量安定期における液量変化データから液量変化傾向を求めて漏洩の有無を判定する。

以下、本発明の漏洩検知システムによる漏洩検知方法を説明する。

図２は、本発明の漏洩検知方法の全体工程を示すフロー図である。同図に示す漏洩検知方法では、まず、図１に示した液量センサー２によって漏洩検知対象の液体貯蔵タンク１の基準データを収集し（Ｓ１）、この基準データを解析して当該液体貯蔵タンクの液量安定期における液量変化基準データを求める（Ｓ２）。得られた基準データ及び液量変化基準データは何れも図１に示したデータベース３に蓄積される。

図３は、上述の基準データ収集工程を示すフロー図である。この基準データの収集は、定期点検等によって漏洩のないことが確認された状態で行う。

基準データ収集工程では、まず、液量センサーによる液量の測定時間間隔が所定の時間（実施例では１秒）になっているか否かを確認する（Ｓ１−１）。次に、測定時刻データを取得し（Ｓ１−２）、液体貯蔵タンクの液量データと液相温度データの取り込みを開始する（Ｓ１−３，Ｓ１−４）。その後、液量データと液相温度データの取り込み中に、液体貯蔵タンクへの液体の供給（荷卸し）、排出（給液）等の事象の変化があるか否かを確認し（Ｓ１−５）、事象の変化があった場合、その事象データを取得し（Ｓ１−６）、液量データと液相温度データを測定時刻データ及び事象データと共にデータベースに蓄積する（Ｓ１−７）。このような基準データの収集を、その中で液量安定期と判断される部分の時間累計が所定時間（実施例では２００時間）に達するまで継続し（Ｓ１−８）、所定時間に達したら基準データの収集を終了する（Ｓ１−９）。なお、液量安定期であるか否かの判断は、後述する方法によって行う。

図４は、図３の基準データ収集工程で収集した基準データから、液量安定期における液量変化基準データを求める基準データ解析工程の流れを示すフロー図である。

基準データ解析工程では、まず、収集した基準データから、液量の時間変化を示す液量変化データを生成する（Ｓ２−１）。これをグラフ化すると図５のようになる。次に、液量変化データを用いて、液量の時間変化が実質的にないと判断される時期を液量安定期として抽出する（Ｓ２−２）。実施例では、液量の時間変化が０．２Ｌ／ｈ以内、且つ、その時間長さが３０分以上となっている部分を液量安定期として抽出した。なお、この液量変化データを用いた抽出方法のほかに、別途ＰＯＳシステム６や計量機７等（図１参照）によって収集されている液体貯蔵タンクからの給液の有無等の操業データから判断して、液体貯蔵タンクへの液体の出入りがないと判断される時期を液量安定期として抽出することもできる。

次に、各液量安定期における液量変化データを抽出し（Ｓ２−３）、液量安定期における液量変化基準データを演算する（Ｓ２−４）。この液量変化基準データとは、単純には各液量安定期における液量変化データの平均であり、好ましくは、温度変化による液量変化を補正するため、前記液量変化データの平均を温度の関数として表したものとする。そして、この液量変化基準データをデータベースに蓄積し（Ｓ２−５）、基準データ解析を終了する（Ｓ２−６）。

図２に戻って、上述の基準データの収集と解析処理を予め行った後に、図１に示した液量センサー２によって実際の漏洩検知用データを収集し（Ｓ３）、そのデータを解析して漏洩の有無を判定する（Ｓ４）。

図６は、漏洩検知用データ収集工程を示すフロー図である。

漏洩検知用データ収集工程では、図３に示した基礎データ収集工程と同様であり、まず、液量センサーによる液量の測定時間間隔が所定の時間（実施例では１秒）になっているか否かを確認する（Ｓ３−１）。次に、測定時刻データを取得し（Ｓ３−２）、液体貯蔵タンクの液量データと液相温度データの取り込みを開始する（Ｓ３−３，Ｓ３−４）。その後、液量データと液相温度データの取り込み中に、液体貯蔵タンクへの液体の供給（荷卸し）、排出（給液）等の事象の変化があるか否かを確認し（Ｓ３−５）、事象の変化があった場合、その事象データを取得し（Ｓ３−６）、液量データと液相温度データを測定時刻データ及び事象データと共にデータベースに蓄積する（Ｓ３−７）。この漏洩検知用データの収集途中で、大幅に液量が変化する等の液量変化量に異常が認められた場合、漏洩警報等の警報を出力する（Ｓ３−８，Ｓ３−９）。このような漏洩検知用データの収集を、その時間累計が所定時間（実施例では２０時間）に達するまで継続し（Ｓ３−１０）、所定時間に達したら漏洩検知用データの収集を終了する（Ｓ３−１１）。

図７は、図６の漏洩検知用データ収集工程で収集したデータから、液量安定期における液量変化データを求める漏洩検知用データ解析工程の流れを示すフロー図である。

漏洩検知用データ解析工程では、収集した漏洩検知用データから、先に図５に示したような液量の時間変化を示す液量変化データを生成する（Ｓ４−１）。次に、液量変化データを用いて、液量の時間変化が実質的にないと判断される時期を液量安定期として抽出する（Ｓ４−２）。実施例では、液量の時間変化が０．４Ｌ／ｈ以内、且つ、その時間長さが２０分以上となっている部分を液量安定期として抽出した。なお、この液量変化データを用いた抽出方法のほかに、別途ＰＯＳシステム６や計量機７等（図１参照）によって収集されている液体貯蔵タンクへの荷卸しや給液の有無等の操業データから判断して、液体貯蔵タンクへの液体の出入りがないと判断される時期を液量安定期として抽出することもできる。

次に、各液量安定期における液量変化データを抽出し（Ｓ４−３）、これを予めデータベースに蓄積しておいた液量変化基準データと比較する（Ｓ４−４）。具体的には、各液量変化データとの液量変化基準データとの差を演算する。そして、その比較結果をデータベースに蓄積し（Ｓ４−５）、漏洩検知用データ解析を終了する（Ｓ４−６）。

図２に戻って、漏洩検知用データ解析によって得られた各液量安定期における液量変化データとの液量変化基準データとの比較結果（差）を用いて、液量安定期における液量変化傾向を求めて、漏洩発生の可能性があるか否かの漏洩検知判定を行う（Ｓ５）。この漏洩検知判定では、液量安定期における液量変化データとの液量変化基準データとの差が所定値以上（実施例では０．３８Ｌ／ｈ以上）の場合に有意差有りとし、複数ある液量安定期において、所定比率以上（実施例では８０％以上）に有意差が認められた場合に当該液体貯蔵タンクについて漏洩の可能性有りと判定し、この液体貯蔵タンクを漏洩の可能性有り候補としてデータベースに記憶する（Ｓ６）。

その後、漏洩の可能性有りの液体貯蔵タンクについて、上述の漏洩検知用データ収集（Ｓ３）、漏洩検知用データ解析（Ｓ４）及び漏洩検知判定（Ｓ５）を所定回数（実施例では１０回）繰り返し試行する（Ｓ７）。そして、その漏洩検知判定において漏洩の可能性有りとの判定が、所定回数の所定比率以上（実施例では１０回中７回以上）の場合に、漏洩有りと判定し（Ｓ８，Ｓ９）、漏洩検知信号を発生する（Ｓ１０）。この漏洩検知信号は、図１に示した警報出力、表示手段５に送信される。一方、漏洩の可能性有りとの判定が、所定回数の所定比率未満の場合は、漏洩なしと判定され（Ｓ１１）、ステップＳ７、Ｓ８において収集したデータを初期化してステップＳ３に戻る。

以上の実施例では、漏洩がない状態での液量安定期における液量変化基準データを予め求め、この液量変化基準データと実際の液量安定期における液量変化データと比較することによって漏洩有無の判定を行うようにしたが、液量変化基準データとの比較は必ずしも必要ではない。この場合、上述のステップＳ５では、実際の液量安定期における液量変化データが所定値以上（例えば±０．３８Ｌ／ｈ以上）である場合に漏洩の可能性有りとしてカウントするようにする。

本発明は、ガソリンスタンド、工場等に設置されている、あらゆる液体貯蔵タンクからの液体の漏洩を検知する漏洩検知システムとして適用可能である。

本発明の漏洩検知システムのシステム構成図である。 本発明の漏洩検知方法の全体工程を示すフロー図である。 本発明の漏洩検知方法における基準データ収集工程を示すフロー図である。 図３の基準データ収集工程で収集した基準データを解析する基準データ解析工程の流れを示すフロー図である。 液量の時間変化を示す模式図である。 本発明の漏洩検知方法における漏洩検知用データ収集工程を示すフロー図である。 図６の漏洩検知用データ収集工程で収集したデータを解析する漏洩検知用データ解析工程の流れを示すフロー図である。

符号の説明

１ 液体貯蔵タンク
２ 液量センサー
３ データベース
４ 演算部
５ 警報出力、表示手段
６ ＰＯＳシステム
７ 計量機
８ 通信線

Claims (4)

1. 液体貯蔵タンクの液量を常時測定する液量センサーと、
   液量センサーによって測定した液量データとその測定時刻を蓄積するデータベースと、
   データベースに蓄積された液量データとその測定時刻から、液量の時間変化を示す液量変化データを生成すると共に、液量の時間変化が実質的にないと判断される複数の液量安定期における液量変化データを抽出し、各液量安定期における液量変化データから液量変化傾向を求めて漏洩の有無を判定する演算部と、
   を有する液体貯蔵タンクの漏洩検知システム。
2. 前記データベースには、漏洩がない状態での当該液体貯蔵タンクの液量安定期における液量の時間変化を示す液量変化基準データが蓄積されており、
   前記演算部が、前記各液量安定期における液量変化データを前記液量変化基準データと比較することによって液量変化傾向を求めるものである請求項１に記載の液体貯蔵タンクの漏洩検知システム。
3. 液体貯蔵タンクの液量を液量センサーによって常時測定し、
   測定した液量データをその測定時刻と共にデータベースに蓄積し、
   データベースに蓄積された液量データとその測定時刻から、液量の時間変化を示す液量変化データを生成すると共に、液量の時間変化が実質的にないと判断される複数の液量安定期における液量変化データを抽出し、
   各液量安定期における液量変化データから液量変化傾向を求めて漏洩の有無を検知する液体貯蔵タンクの漏洩検知方法。
4. 漏洩がない状態での当該液体貯蔵タンクの液量安定期における液量の時間変化を示す液量変化基準データを予めデータベースに蓄積し、
   前記各液量安定期における液量変化データを前記液量変化基準データと比較することによって液量変化傾向を求める請求項３に記載の液体貯蔵タンクの漏洩検知方法。

Images