JP2007148869A - 異常検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ガスの漏洩、燃焼性ガスが燃焼した燃焼炎の発生を高い信頼性で早期に検知することができる異常検知装置を提供する。
【解決手段】監視対象設備内において、音響信号を処理して監視対象設備における異常を検知する音響センサ部１０と、撮像された画像を処理して監視対象設備における異常を検知する画像センサ部１２と、音響センサ部１０による異常の検知結果及び画像センサ部１２による異常の検知結果に基づき、監視対象設備における異常を複合的に判断する監視部１６とを有している。
【選択図】 図１

Description

本発明は、水素ガス等の可燃性ガスが取り扱われる設備における可燃性ガスの漏洩、燃焼火炎の発生といった異常を検知する異常検知装置に関する。

近年、環境問題やエネルギー問題が深刻化するに伴い、石油に代わる次世代クリーンエネルギーとして、水素エネルギーが注目されている。

従来、水素製造プラント、水素ステーション等の水素を取り扱う設備においては、火炎検知器、ガス検知器、圧力計、工業用ＴＶ（ＩＴＶ）等のセンサにより、水素ガスの漏洩、水素が燃焼した水素炎の発生といった異常を検知することが行われていた。
特開平９−１９６８２５号公報 特開２００４−２９４４２３号公報

しかしながら、従来の異常検知に用いられる火炎検知器等のセンサには、以下に述べる難点があった。

まず、火炎検知器による監視では、火炎の発生場所を特定することが困難であった。また、火炎の発生場所を特定するためには、多数の火災検知器を監視対象の設備に配置する必要があった。

また、ガス検知器による監視においても、ガスの漏洩場所を特定するためには、多くのガス検知器を監視対象の設備に配置する必要があった。また、水素ガスは空気より軽く拡散が速い。このため、水素ガスが屋外で漏洩した場合にはガス検知器によって検知することは困難であった。

また、圧力計の場合、水素ステーション等の施設内において水素等のガスが供給され続ける限り、微量なガス漏洩が発生しても大きな圧力低下は発生しない。このため、圧力計によって早期にガスの漏洩を検知することは困難であった。

また、プラントにおいては、ＩＴＶにより監視が行われているが、ＩＴＶは可視領域にしか感度を有していない。このため、可視領域外に発光ピークを有する水素炎の発生をＩＴＶにより検知することはできなかった。

さらに、上記従来の異常検知においては、個々のセンサで異常を検知しようとしていた。このため、異常検知の信頼性が低いものとなってしまっていた。

本発明の目的は、ガスの漏洩、可燃性ガスが燃焼した燃焼炎の発生を高い信頼性で早期に検知することができる異常検知装置を提供することにある。

上記目的は、監視対象設備において音響を検出して音響信号を出力する音響検出手段と、前記音響検出手段により出力された音響信号を処理して前記監視対象設備における異常を検知する音響処理手段とを有する音響センサ部と、前記監視対象設備において画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像を処理して前記監視対象設備における異常を検知する画像処理手段とを有する画像センサ部と、前記音響センサ部による異常の検知結果及び前記画像センサ部による異常の検知結果に基づき、前記監視対象設備における異常を複合的に判断する監視部とを有することを特徴とする異常検知装置により達成される。

また、上記の異常検知装置において、前記監視対象設備におけるガスを検出してガスの漏洩を異常として検知するガスセンサ部、又は前記監視対象設備における火災を異常として検知する火災検知部を更に有し、前記監視部は、前記音響センサ部による異常の検知結果及び前記画像センサ部による異常の検知結果に加えて、前記ガスセンサ部又は前記火災検知部による異常の検知結果に基づき、前記監視対象設備における異常を複合的に判断するようにしてもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記音響処理手段は、前記音響信号の周波数スペクトルを計算し、ニューラルネットワークのモデルを用い、前記周波数スペクトルに基づき、前記監視対象設備における異常を段階的に判定するようにしてもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記音響センサ部は、前記監視対象設備における水素ガスの漏洩を異常として検知するようにしてもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記画像センサ部は、前記監視対象設備における水素ガスが燃焼した水素炎の発生を異常として検知するようにしてもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記撮像手段は、波長０．４５μｍよりも短波長の波長帯域の一部に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置と、前記撮像装置の前面又は前記撮像素子の直前に配置され、前記水素炎が発する光と背景光とを分離するための波長選択フィルタとを有するようにしてもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記波長選択フィルタは、波長０．４μｍよりも短波長側の光を透過するハイパスフィルタ、又は波長０．２〜０．４μｍ帯の光を透過するバンドパスフィルタであってもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記撮像手段は、波長０．７μｍよりも長波長の波長帯域の一部に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置と、前記撮像装置の前面又は前記撮像素子の直前に配置され、前記水素炎が発する光と背景光とを分離するための波長選択フィルタとを有するようにしてもよい。

また、上記の異常検知装置において、前記波長選択フィルタは、波長０．９μｍよりも長波長側の光を透過するローパスフィルタ、又は波長０．９〜１．２μｍ帯の光を透過するバンドパスフィルタであってもよい。

また、上記の異常検知装置において、
前記監視対象設備は、水素ステーションであってもよい。

本発明によれば、音響センサ部、画像センサ部、及びガスセンサ部を組み合わせて複合化し、各センサの長所を活かすとともに短所を補って、監視対象施設内における異常の検知を行うため、ガスの漏洩、可燃性ガスが燃焼した燃焼炎の発生を高い信頼性で早期に検知することができる。

［一実施形態］
本発明の一実施形態による異常検知装置について図１乃至図６を用いて説明する。図１は本実施形態による異常検知装置の構成を示す概略図、図２は本実施形態による異常検知装置における音響センサ部の構成を示す概略図、図３は本実施形態による異常検知装置における画像センサ部の構成を示す概略図、図４は水素ガスの漏洩音の周波数スペクトルを示すグラフ、図５は本実施形態による異常検知装置における画像センサ部による水素炎の撮像結果を示す図、図６は本実施形態による異常検知装置における音響センサ部とガスセンサ部との組み合わせによる水素ガスの漏洩の検知結果を示す図である。

本実施形態による異常検知装置は、水素製造プラントや水素ステーション等の水素を取り扱う監視対象設備において、水素ガスの漏洩、水素が燃焼した水素炎の発生等を監視して異常を報告するものである。

本実施形態による異常検知装置は、図１に示すように、監視対象設備において検出される音響信号を処理して監視対象設備における水素ガスの漏洩を検知する音響センサ部１０と、監視対象設備において撮像される画像を処理して監視対象設備における水素炎の発生を検知する画像センサ部１２と、監視対象施設における水素ガスを検出して監視対象設備における水素ガスの漏洩を検知するガスセンサ部１４と、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４の各センサ部による異常の検知結果に基づき、監視対象設備における異常を複合的に判断する監視部１６とを有している。

（ａ）音響センサ部１０
音響センサ部１０は、図２に示すように、水素ガスの漏洩による異常音を監視するための集音手段としてのマイクロフォン１８と、マイクロフォン１８から出力される音響信号を増幅する増幅部２０と、増幅部２０により増幅された音響信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部２２と、Ａ／Ｄ変換部２２によりデジタル信号に変換された音響信号の周波数スペクトルを計算するフーリエ変換部２４と、フーリエ変換部２４により計算された周波数スペクトルに基づいて、ニューラルネットワークによる判定モデルにより異常を判定する判定部２６とから構成されている。

マイクロフォン１８は、例えば２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚに感度を有する無指向性のものである。マイクロフォン１８は、本質安全防爆構造となっている。マイクロフォン１８は、監視対象設備内に配置される。なお、監視対象設備内には、複数のマイクロフォン１８を適宜配置してもよい。

増幅部２０は、マイクロフォン１８が感度を有する例えば２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚの音響信号を増幅するものである。

Ａ／Ｄ変換部２２は、増幅部２０により増幅された音響信号を、アナログ信号からデジタル信号へと変換する。Ａ／Ｄ変換部２２によるＡ／Ｄ変換の分解能は、例えば８〜１６ｂｉｔであり、サンプリング周波数は、例えば、４４．１ｋＨｚ、４８．０ｋＨｚ、及び５１．２ｋＨｚのなかから選択する。

フーリエ変換部２４は、Ａ／Ｄ変換部２２によりデジタル信号に変換された音響信号に対して高速フーリエ変換を行い、音響信号の周波数スペクトルを計算する。フーリエ変換部２４による高速フーリエ変換のデータポイント数は、例えば、２００、４００、１０２４、２０４８、４０９６、８１９２、１６３８４、３２７６８、及び６５５３６のなかから選択する。また、窓関数としては、例えば、ハミング、ハニング、及び窓関数なしの場合から選択する。

判定部２６は、ニューラルネットワークモデルを使用して、フーリエ変換部２４により計算された周波数スペクトルに基づき、異常音である水素ガス漏洩音と正常音とを識別する。ニューラルネットワークの学習では、正常音データの出力を０、異常音データの出力を１として学習させる。ニューラルネットワークとしては、階層型のニューラルネットワークを使用し、バックプロパゲーションにより学習を実施する。ニューラルネットワークにおける応答関数としては、例えば、シグモイド関数、ラジアルベース関数から選択する。

ニューラルネットワークモデルを使用した判定部による判定結果は、０〜１の判定値として出力される。判定値が０以上０．２以下の場合は、水素ガスの漏洩のない「正常」と判定される。判定値が０．２より大きく０．８より小さい場合は、水素ガスの漏洩の虞のある「注意」と判定される。判定値が０．８以上の場合は、水素ガスの漏洩が発生している「異常」と判定される。

（ｂ）画像センサ部１２
画像センサ部１２は、監視対象施設内を撮像し、撮像時間の異なる画像の変化に基づき、水素ガスが燃焼した水素炎の発生を検出するものである。

画像センサ部１２は、図３に示すように、監視対象施設内を撮像する撮像装置２８と、撮像装置２８により撮像された画像を処理し、画像の時間変化に基づき水素炎の発生を検知する画像処理部３０とを有している。

撮像装置２８には、水素炎が発する紫外領域における発光ピークのテールを検出することができる紫外線カメラ、又は波長９２０〜１１００ｎｍの範囲に分布する水振動ピークを検出することができる近赤外線カメラが用いられる。

具体的には、撮像装置２８として、例えば以下のようにして構成した紫外線カメラ又は近赤外線カメラを用いることができる。

例えば、ＭＣ−７８１Ｐ（テキサス・インスツルメンツ・インコーポレイテッド製）に代表される広帯域モノクロビデオカメラ（波長感度帯域０．２〜１．１μｍ）に紫外用レンズと３００ｎｍ未満の紫外光を透過するフィルタとを付加して構成した紫外線カメラを用いることができる。或いは、広帯域モノクロビデオカメラに汎用Ｃマウントレンズと波長９２０ｎｍ以上の赤外光を透過するフィルタとを付加して構成した近赤外線カメラを用いることができる。なお、広帯域モノクロビデオカメラの波長感度帯域の範囲は絶対的なものでなく、この範囲以外でもテール感度が存在する。

また、市販モノクロＣＣＤカメラ（波長感度帯域０．４〜１．０μｍ）に汎用Ｃマウントレンズと波長９２０ｎｍ以上の赤外光を透過するフィルタとを付加して構成した近赤外線カメラを用いることができる。なお、モノクロＣＣＤカメラの波長感度帯域の範囲は絶対的なものではなく、この範囲以外でもテール感度が存在する。

また、市販カラーＣＣＤカメラから赤外カットフィルタを外し、このカラーＣＣＤカメラに汎用Ｃマウントレンズと波長９２０ｎｍ以上の赤外光を透過するフィルタとを付加して構成した近赤外線カメラを用いることができる。

また、市販のＣＣＤタイプＷｅｂカメラから赤外カットフィルタを外し、このＣＣＤタイプＷｅｂカメラに紫外用レンズと波長３００ｎｍ未満の紫外光を透過するフィルタとを付加して構成した紫外線カメラを用いることができる。或いは、赤外カットフィルタを外したＣＣＤタイプＷｅｂカメラに汎用Ｃマウントレンズと波長９２０ｎｍ以上の赤外光を透過するフィルタとを付加して構成した近赤外線カメラを用いることができる。

このように、本実施形態による異常検知装置では、撮像装置２８として、水素炎が発する紫外領域における発光ピークのテールを検出することができる紫外線カメラ、又は波長９２０〜１１００ｎｍの範囲に分布する水振動ピークを検出することができる近赤外線カメラを用いるので、肉眼では見えない水素炎を確実に検知することができる。

なお、各種カメラに付加するフィルタとしては、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタのような上限や下限を規定するフィルタよりも、特定の波長範囲の光を選択的に透過するバンドパスフィルタを用いた方が、ノイズ成分である自然光、白色光といった背景光に対して水素炎の光のＳ／Ｎ比を高くすることができる。

また、撮像装置２８として用いる紫外線カメラ及び近赤外線カメラは、上記具体例に限定されるものではない。

紫外線カメラを構成する場合、少なくとも波長０．４５μｍよりも短波長の波長帯域の一部に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置の前面又はその撮像素子の直前に波長選択フィルタを配置することにより構成することができる。撮像装置に含まれる撮像素子は、ＣＣＤ撮像素子、ＣＭＯＳ撮像素子、ビジコン管撮像素子等である。波長選択フィルタは、水素炎が発する光と背景光とを分離するためのものである。この場合、波長選択フィルタとしては、波長０．４μｍよりも短波長側の光を透過するハイパスフィルタ、又は波長０．２〜０．４μｍ帯の光を透過するバンドパスフィルタを用いる。

また、近赤外線カメラを構成する場合、少なくとも波長０．７μｍよりも長波長の波長帯域の一部に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置の前面又はその撮像素子の直前に波長選択フィルタを配置することにより構成することができる。撮像装置に含まれる撮像素子は、ＣＣＤ撮像素子、ＣＭＯＳ撮像素子、ビジコン管撮像素子等である。波長選択フィルタは、水素炎が発する光と背景光とを分離するためのものである。この場合、波長選択フィルタとしては、波長０．９μｍよりも長波長側の光を透過するローパスフィルタ、又は波長０．９〜１．２μｍ帯の光を透過するバンドパスフィルタを用いる。

画像処理部３０は、撮像装置２８により撮像された画像を画像処理することにより、水素炎を高感度に検知する。具体的には、画像処理部３０は、ある瞬間に撮像装置２８により撮像された画像とその後所定の時間間隔をあけて撮像装置２８により撮像された画像との差分絶対値を画素毎に演算する時間差分処理を行った画像を生成する。このような画像処理により、太陽光等の背景光の影響を除去して、水素炎を確実に検知することができる。

（ｃ）ガスセンサ部１４
ガスセンサ部１４は、汎用のガス検知器等により構成される。汎用のガス検知器等により監視対象設備における水素ガスを検出し、水素ガスの漏洩を検知する。

（ｄ）監視部１６
監視部１６は、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４の各センサから送られる情報を複合的に判断する。監視部１６は、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４のうち、いずれかのセンサ部が異常を発報した場合と、複数のセンサ部が異常を発報した場合とで異常度をランク分けして、監視対象施設における異常、すなわち水素ガスの漏洩、水素炎の発生の有無を判断する。監視部１６は、判断結果に基づき、水素ガスの漏洩、火災の発生、異音の発生等を知らせる警報を発する。

上述のように、本実施形態による異常検知装置は、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４を組み合わせて複合化し、各センサの長所を活かすとともに短所を補って、監視対象施設内における異常の検知を行うため、水素ガスの漏洩、水素炎の発生等の異常を高い信頼性で早期に検知することができる。

次に、本実施形態による異常検知装置による水素ガスの漏洩の検知、水素炎の検知等の異常検知の実例について説明する。

まず、音響センサ部１０による水素ガスの漏洩の検知について説明する。

図４は、水素ガスの漏洩音の周波数スペクトルを示すグラフである。図４には、水素ガスの漏洩音の周波数スペクトルとともに、市街地の音の例として車両（バス）の通過音の周波数スペクトルを示している。図４に示すグラフの横軸は周波数（Ｈｚ）であり、縦軸は音圧（ｄＢ）である。なお、水素ガスの漏洩音は、３／８インチの配管に設けられたΦ１の穴から漏洩する０．９ＭＰａの水素ガスの漏洩音を３メートル離れて測定したものである。

図４に示すように、車両の通過音の周波数スペクトルは、周波数が大きくなるに従って音圧が小さくなっている。これに対して、水素ガスの漏洩音の周波数スペクトルは、周波数に対してほぼ平坦になっている。以下に述べるように、このようなパターンをニューラルネットワークで学習することにより、水素ガスの漏洩のない正常音と、水素ガスの漏洩が発生している異常音とを識別して検知することができた。

正常音及び異常音の音響信号の測定には、本質安全防爆構造の１／２インチエレクトロレットコンデンサマイクロホンを安全保持器とともに用いた。測定音の周波数範囲は、可聴域である２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚとした。測定された音響信号のデータは、分解能１６ビット、サンプリング周波数５１．２ｋＨｚのＡ／Ｄ変換によりアナログデータからデジタルデータに変換した。デジタルデータに変換された音響信号は、周波数２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚについて、窓関数としてハニングを用い、データポイント数８１９２で高速フーリエ変換を行った。こうして、正常音及び異常音のそれぞれについて、周波数スペクトルを計算した。

ニューラルネットワークモデルの学習には、正常音及び異常音のデータとしてそれぞれ以下に述べるデータを用いた。

まず、正常音のデータとしては、車両通過音を４０データ使用した。

異常音のデータとしては、ガスの漏洩音を使用した。ガスの漏洩音は、水素ステーションで使用される配管を想定し、３／８インチの配管にΦ１の穴を穿孔し、この穴からガスを漏洩させることにより生じさせた。異常音のデータは、０．９ＭＰａの水素ガス漏洩音の周波数スペクトル、０．９ＭＰａのヘリウムガス漏洩音の周波数スペクトル、２．５ＭＰａのヘリウムガス漏洩音の周波数スペクトルから、正常音として収集した周波数スペクトルを人工的に音の合成を行うことにより作成した。異常音のデータは、１２０データ作成した。

ニューラルネットワークモデルの応答関数には、ラジアルベース関数を使用した。ニューラルネットワークモデルの学習は、中間層を７個、学習回数を７３回とし、正常を０、異常を１として行った。

こうして学習したニューラルネットワークモデルにより評価した結果、平均で、正常音が０．００３、異常音は０．９９６となった。これにより、ガス漏洩のない正常音と、ガス漏洩が発生している異常音とを識別して検知することができた。

次に、画像センサ部１２による水素炎の発生の検知について説明する。

図５は、画像センサ部１２による水素炎の撮像結果を示す図である。

水素炎の撮像には、広帯域モノクロＣＣＤカメラであるＭＣ−７８１Ｐ（テキサス・インスツルメンツ・インコーポレイテッド製）に、広帯域紫外用レンズであるＴＵ２４４０Ａ１（テキサス・インスツルメンツ・インコーポレイテッド製）を取り付け、更に波長９２０ｎｍ以上の赤外線を透過するフィルタを取り付けて構成した波長９２０ｎｍ〜１１００ｎｍの赤外線を透過する近赤外線カメラを用いた。

水素炎の撮像は、紫外線強度の強い季節の日中、晴天日を選んで直射日光の当たる屋外環境にて行った。また、撮像対象の水素炎は、口径４ｍｍのノズルから５Ｌ／分程度の流速で純水素を漏出させた状態で着火したものとした。

図５（ａ）は、近赤外線カメラにより撮像されたある瞬間の水素炎の画像である。図５（ｂ）は、図５（ａ）が撮像された瞬間から１分後に撮像された水素炎の画像である。図５（ｃ）は、図５（ａ）と図５（ｂ）との時間差分処理を行った画像である。

図５（ｃ）は、画像処理ソフトウエアにより、ある瞬間に撮像された図５（ａ）に示す画像と、その１分後に撮像された図５（ｃ）に示す画像との差分絶対値を画素毎に演算することにより得られた画像である。

このような画像処理により、画像上変化のない部分の画素はゼロ値化される。例えば、図５（ａ）及び図５（ｂ）の点線で囲まれた部分のように画像上変化のない部分の画素は、図５（ｃ）の点線で囲まれた部分のようにゼロ値化される。他方、画像上変化のある部分の画素には、２つの画像の変化量が表示される。例えば、図５（ａ）及び図５（ｂ）の実線で囲まれた部分のように画像上変化のある部分の画素には、図５（ｃ）の実線で囲まれた部分のように２つの画像の変化量が表示される。これにより、太陽光等の背景光の影響を除去して、水素炎を確実に検知することができる。

なお、図５（ａ）乃至図５（ｃ）に示す画像においては、水素炎とともに、日週運動に伴う太陽光の偏差が検出されている。このような太陽光の偏差については、差分絶対値を演算する２つの画像を撮像する時間間隔を狭めることにより検出限界以下にすることが可能である。すなわち、撮像環境等に応じて、差分絶対値を演算する２つの画像を撮像する時間間隔を適宜設定することにより、水素炎のみを検知することができる。

次に、センサ部の複合化の例として、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４の組み合わせによる水素ガスの漏洩の検知について説明する。

図６は、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４の組み合わせによる水素ガスの漏洩の検知結果を示す図である。図６は、監視対象設備内に配置した、ガスセンサ（１２台）の内の代表的な４台のガスセンサ（ＣＨ３、ＣＨ８、ＣＨ９、ＣＨ１０）、１台の画像センサ及び１台の音響センサにより水素ガスの漏洩を検知した結果を示したものである。図６に示す表では、水素ガスの漏洩開始から経過した時間に対して、ガスセンサ、画像センサ及び音響センサによる漏洩の検知の有無を○×等で示している。表中、「ガスセンサ」、「画像センサ」及び「音響センサ」の欄では、センサが漏洩を検知していない場合を「×」、センサが漏洩を検知して発報した場合を「○」で示している。「どれかが発報」の欄では、ガスセンサ、画像センサ及び音響センサのいずれも漏洩を検知していない場合を「×」、ガスセンサ及び音響センサのうちのどれかが漏洩を検知し発報した場合を「△」で示している。「音響 and ガス」の欄では、ガスセンサ及び音響センサのいずれも漏洩を検知していない場合及びいずれか一方のみが漏洩を検知している場合を「×」、ガスセンサ及び音響センサの双方ともが漏洩を検知し発報した場合を「○」で示している。「音響 and 画像」の欄では、画像センサ及び音響センサのいずれも漏洩を検知していない場合及びいずれか一方のみが漏洩を検知している場合を「×」、画像センサ及び音響センサの双方ともが漏洩を検知し発報した場合を「◎」で示している。

図６に示すように、音響センサは、ガスセンサと比較して、水素ガスの漏洩を検知する速度が速いので、水素ガスの漏洩開始の直後から、まず音響センサが水素ガスの漏洩を検知している。具体的には、音響センサは、漏洩開始から１０秒後に水素ガスの漏洩を検知している。

音響センサによる水素ガスの漏洩の検知に続いて、ガスセンサが水素ガスの漏洩が検知している。具体的には、水素ガスの漏洩場所よりも風下方向にあるガスセンサＣＨ９、ＣＨ１０が漏洩開始から５０〜６０秒後に水素ガスの漏洩を検知している。ガスセンサＣＨ３、ＣＨ８は、風向き等の関係から水素ガスの漏洩を検知していない。

画像センサは、漏洩している水素ガスの着火により水素炎の発生を検知している。具体的には、画像センサは、漏洩開始から１１０秒後に水素炎の発生を検知している。

水素ガスの着火後も漏洩音は引き続き発生するため、音響センサは、漏洩直後から水素ガスの着火後も継続して漏洩音を検知している。他方、ガスセンサは、水素ガスの着火により水素ガスを検知しなくなっている。

このようなセンサの複合化において、表中の「△」、「○」、「◎」のように、いずれかのセンサが異常を発報した場合と、複数のセンサが異常を発報した場合とで異常度をランク分けすることにより、高い信頼性で早期に異常を検知することができた。

以上の通り、本実施形態によれば、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４を組み合わせて複合化し、各センサの長所を活かすとともに短所を補って、監視対象施設内における異常の検知を行うため、水素ガスの漏洩、水素炎の発生等の異常を高い信頼性で早期に検知することができる。

［変形実施形態］
本発明は上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。

例えば、上記実施形態では、水素製造プラントや水素ステーション等の水素を取り扱う監視対象設備における異常の監視に本発明を適用したが、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。本発明は、例えば、天然ガス、石油系ガス等を取り扱う設備におけるガスの漏洩、可燃性ガスが燃焼した燃焼炎の発生等の異常の監視に広く適用することができる。

また、上記実施形態では、画像センサ部１２における撮像装置２８として、紫外線カメラ又は近赤外線カメラを用いる場合を例に説明したが、検知対象のガスの燃焼炎が発する光の波長等に応じて、適宜所定の波長帯域に感度を有する撮像装置２８を用いることができる。この場合、検知対象ガスの燃焼炎が発する光の波長を含む波長帯域に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置の前面又はその撮像素子の直前に、燃焼炎の発する光と背景光とを分離するための波長選択フィルタを配置することにより撮像装置２８を構成する。

また、上記実施形態では、音響センサ部１０、画像センサ部１２、及びガスセンサ部１４を複合化する場合を説明したが、このようなセンサ部とともに、汎用の火災検知器等により構成される火災検知手段を複合化してもよい。

本発明の一実施形態による異常検知装置の構成を示す概略図である。 本発明の一実施形態による異常検知装置における音響センサ部の構成を示す概略図である。 本発明の一実施形態による異常検知装置における画像センサ部の構成を示す概略図である。 水素ガスの漏洩音の周波数スペクトルを示すグラフである。 本発明の一実施形態による異常検知装置における画像センサ部による水素炎の撮像結果を示す図である。 本発明の一実施形態による異常検知装置における音響センサ部とガスセンサ部との組み合わせによる水素ガスの漏洩の検知結果を示す図である。

符号の説明

１０…音響センサ部
１２…画像センサ部
１４…ガスセンサ部
１６…監視部
１８…マイクロフォン
２０…増幅部
２２…Ａ／Ｄ変換部
２４…フーリエ変換部
２６…判定部
２８…撮像装置
３０…画像処理部

Claims (10)

1. 監視対象設備において音響を検出して音響信号を出力する音響検出手段と、前記音響検出手段により出力された音響信号を処理して前記監視対象設備における異常を検知する音響処理手段とを有する音響センサ部と、
   前記監視対象設備において画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された画像を処理して前記監視対象設備における異常を検知する画像処理手段とを有する画像センサ部と、
   前記音響センサ部による異常の検知結果及び前記画像センサ部による異常の検知結果に基づき、前記監視対象設備における異常を複合的に判断する監視部と
   を有することを特徴とする異常検知装置。
2. 請求項１記載の異常検知装置において、
   前記監視対象設備におけるガスを検出してガスの漏洩を異常として検知するガスセンサ部、又は前記監視対象設備における火災を異常として検知する火災検知部を更に有し、
   前記監視部は、前記音響センサ部による異常の検知結果及び前記画像センサ部による異常の検知結果に加えて、前記ガスセンサ部又は前記火災検知部による異常の検知結果に基づき、前記監視対象設備における異常を複合的に判断する
   ことを特徴とする異常検知装置。
3. 請求項１又は２記載の異常検知装置において、
   前記音響処理手段は、前記音響信号の周波数スペクトルを計算し、ニューラルネットワークのモデルを用い、前記周波数スペクトルに基づき、前記監視対象設備における異常を段階的に判定する
   ことを特徴とする異常検知装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検知装置において、
   前記音響センサ部は、前記監視対象設備における水素ガスの漏洩を異常として検知する
   ことを特徴とする異常検知装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の異常検知装置において、
   前記画像センサ部は、前記監視対象設備における水素ガスが燃焼した水素炎の発生を異常として検知する
   ことを特徴とする異常検知装置。
6. 請求項５記載の異常検知装置において、
   前記撮像手段は、波長０．４５μｍよりも短波長の波長帯域の一部に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置と、前記撮像装置の前面又は前記撮像素子の直前に配置され、前記水素炎が発する光と背景光とを分離するための波長選択フィルタとを有する
   ことを特徴とする異常検知装置。
7. 請求項６記載の異常検知装置において、
   前記波長選択フィルタは、波長０．４μｍよりも短波長側の光を透過するハイパスフィルタ、又は波長０．２〜０．４μｍ帯の光を透過するバンドパスフィルタである
   ことを特徴とする異常検知装置。
8. 請求項５記載の異常検知装置において、
   前記撮像手段は、波長０．７μｍよりも長波長の波長帯域の一部に分光感度を有する撮像素子を含む撮像装置と、前記撮像装置の前面又は前記撮像素子の直前に配置され、前記水素炎が発する光と背景光とを分離するための波長選択フィルタとを有する
   ことを特徴とする異常検知装置。
9. 請求項８記載の異常検知装置において、
   前記波長選択フィルタは、波長０．９μｍよりも長波長側の光を透過するローパスフィルタ、又は波長０．９〜１．２μｍ帯の光を透過するバンドパスフィルタである
   ことを特徴とする異常検知装置。
10. 請求項１乃至９のいずれか１項に記載の異常検知装置において、
    前記監視対象設備は、水素ステーションである
    ことを特徴とする異常検知装置。