JP2008225857A - 火災発生時間を予測可能な火災警報装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】火災に伴う空気中の成分変化を検出するセンサと、前記センサからの信号を処理し、火災発生予測時刻を予測する信号処理手段と、前記信号処理手段で予測した火災発生予測時刻を出力する出力手段と、を有し、前記信号処理手段は、前記センサからの時系列データについて、ある時刻でのセンサ出力値と微分値とから前記時系列データをシグモイド曲線に近似をし、近似されたシグモイド曲線に基づいて火災発生時刻を予測する。
【選択図】 図2
Description
特許文献1には、「火災判定装置及びニューラルネットワークの学習方法」が記載されている。この火災判定装置は、入力処理部として、温度を検出する温度センサ、煙による減光率を検出する煙センサ、およびCOガスの濃度を検出するCOガスセンサを用い、検出温度から発熱量、煙による減光率から発煙量、およびCOガス濃度からCOガスの発生量を演算し、さらにそれぞれの微分値を演算することで、求めた発熱量、発煙量、およびCOガス発生量をニューラルネットワークに出力し火災を判定するものである。この特許文献1は、温度や煙さらにCOガス濃度の発生量を算出しニューラルネットワークにより火災の判定を行うものであるが、一般初期火災の場合においては、出火燃焼の場合についてはCOガスや煙が余り発生しないこと、くん燃焼の場合は温度があまり上昇していないことを考えると、火災の発生を早期に予測することではなく、誤報の軽減に機能をさせた火災判定装置である。
特許文献2には、「初期火災検出装置」が記載されている。この特許文献2は、早期の初期火災を検知することを目的とし、火災の初期状態で応答が得られる高感度煙センサSS及びニオイセンサNSからの出力を信号処理して煙の現在値及びその増減を示す差分値とニオイの現在値及びその増減を示す差分値とからなる火災情報を入力し、これら火災情報に対して得られるべき火災確度を定義したテーブル及び重み付け値に基づいて火災確度を割り出し、火災状態を判別するものである。この特許文献2は、においセンサを用いた初期火災の検知を、前もって定義された火災確度テーブルを利用して行うものであり、使用場所によっては定義したテーブルが対応できないことが予想される。
特許文献3には、「警報器」が記載されている。この文献は、ガス警報器と火災警報器とを一体化し、ガスセンサ及び火災センサの信号を統合して信号処理し、より誤報の少ない警報器を提供するものである。その警報器には、センサとして感熱センサ、煙感知センサ、COセンサ及び炭化水素センサの4つのセンサを有している。各センサの信号は、マイコン等で構成される判定部に送られ、各センサの信号を処理して、火災、ガス洩れ、不完全燃焼等を判定し、その結果を音声警報部や液晶表示部に表示する。この文献は、ガスセンサ及び火災センサの信号を統合的に信号処理し、より誤報の少ない警報器を提供するものであって、火災発生の予測方法を提示するものではない。
燃焼に伴う空気中の成分変化を検出するセンサと、前記センサからの信号を処理し、火災発生時間を予測する信号処理手段と、前記信号処理手段で予測した火災発生時間を出力する出力手段と、を有し、前記信号処理手段は、前記センサからの時系列データについて、ある時刻t以前のセンサ出力値とその微分値とから前記時系列データをシグモイド曲線に近似をし、近似されたシグモイド曲線に基づいて火災発生時間を予測することを特徴とする火災警報装置及び火災発生時間予測方法。
前記信号処理手段は、前記火災発生時間TESを、
により求める。
さらに、CO2センサ、COセンサ、熱センサまたは画像センサの少なくともいずれか1つからなる補助センサを有し、前記補助センサの出力から火災発生の確認を行う。
燃焼に伴う空気中の成分変化を検出する前記センサは、ガスセンサ、においセンサまたは煙センサである。
<実験装置と実験条件>
においセンサTGS2600(フィガロ技研(株)製)は空気汚れ、イソブタン、エタノール、水素、一酸化炭素の検知が可能であるため、可燃ガス漏れを検出することで、火災の危険状態を早期に知らせることができると考えられる。また、においセンサTGS2602(フィガロ技研(株)製)は各種発揮性有機化合物(V.O.C)、生活悪臭(硫化水素、アンモニア)などを高感度に検知可能であり、室内環境のモニタリングや焦げ臭いによる火災予測に利用できると考えられる。本発明では、これらのにおいセンサに注目し、室内環境のにおいレベルをモニタリングしながら、火災の発生危険性を早い段階で予測する。さらに、火災が発生しているかどうかの確認は一酸化炭素センサ(TGS5042(フィガロ技研(株)製))と二酸化炭素(TGS4161(フィガロ技研(株)製))を用いることが有効であることを検証する。
以上の結果より、出火の前、または、煙が小さいときにも、においセンサのTGS2600とTGS2602を用いることで火災の発生を予測することが可能と考えられる。以下では、センサTGS2600とTGS2602の出力から火災の発生時刻を推定する方法を検討する。
初めに、一般的によく用いられる直線近似方法、すなわち、においセンサの出力曲線の傾きを利用した直線近似で火災の発生時刻を予測する方法を検討する。
センサ出力をx(t)とし、サンプリング周期をΔT、移動平均の窓長をL、移動ステップをpとすると、センサ出力x(t)に窓長Lの移動平均を施した結果が
ロジスティック式は個体群生態学において、固体群成長のモデルとして考案された微分方程式であり、その後、確率関数の正規分布やカオス理論などに多くの分野で応用されている。本発明ではロジスティック微分方程式の解であるシグモイド関数に着目し火災発生時刻の予測方法を提案する。
ロジスティック微分方程式の解を一般的にシグモイド関数(数7)で表すことができる。
まず、これらの係数の決定方法について検討する。
式(数7)を時間に対して微分すると
そこで、ある時刻T(k)におけるセンサ出力値u(k)とその微分値v(k)に対して、各係数が
以下、直線近似(式(数6))とシグモイド曲線近似(式(数13))を用いて火災の発生時刻を予測し、その結果について検証する。
直線近似係数α=0.7,シグモイド曲線近似係数λ=0.7とした場合の結果を図9に示す。図9は、上から、各センサの出力電圧、各センサの微分値曲線、直線近似とシグモイド曲線近似した場合の各センサの火災発生推定時間の推移を示している。本例の場合、165秒で煙の発生が観察され、175秒で発火し、約200秒で燃えつくした。TGS2602について、直線近似の場合、160秒時点で予測が開始、そのときにおける火災発生推定時間が約150秒であった。一方シグモイド曲線近似を用いる場合その推定時間が約50秒であった。TGS2600センサについても同様な結果が得られている。これらの結果より、シグモイド曲線近似法が直線近似法より高い予測精度があることがいえる。
前節に述べたように推定時間の精度が閾値の設定に依存する。以下では、係数α=0.6〜0.8,λ=0.6〜0.8の範囲で変化させながら、予測時間精度への影響を調べる。その結果を図10に示す。図10(a)と(b)はシグモイド曲線近似係数λ=0.7を一定にし、直線近似係数α=0.8,0.6とした場合の推定結果を示す。図9(c)と比べてみると、直線近似係数αが大きく設定すると推定された時間が長くなり、直線近似係数α=0.6を小さくすると、推定時間が短くなることが分かる。本例の場合においてはその変動幅は50秒ほどあることが図から読み取れる。
ほぼすべての実験データにおいては、本発明で提案したシグモイド曲線近似法が直線近似法に比べ、より高い予測精度を有することが確認された。
Claims (6)
- 燃焼に伴う空気中の成分変化を検出するセンサと、
前記センサからの信号を処理し、火災発生時間を予測する信号処理手段と、
前記信号処理手段で予測した火災発生時間に基づいて警報を発する警報手段と、を有し、
前記信号処理手段は、前記センサからの時系列データについて、ある時刻t以前のセンサ出力値とその微分値とから前記時系列データをシグモイド曲線に近似をし、近似されたシグモイド曲線に基づいて火災発生時間を予測することを特徴とする火災警報装置。 - さらに、CO2センサ、COセンサ、熱センサまたは画像センサの少なくともいずれか1つからなる補助センサを有し、前記補助センサの出力から火災発生の確認を行う、請求項1または2記載の火災警報装置。
- 燃焼に伴う空気中の成分変化をセンサにより検出する成分変化検出工程と、
前記センサからの信号を処理し、火災発生時間を予測する信号処理工程と、
前記信号処理工程で予測した火災発生時間に基づいて警報を発する警報工程と、を有し、
前記信号処理工程は、前記センサからの時系列データについて、ある時刻t以前のセンサ出力値とその微分値とから前記時系列データをシグモイド曲線に近似をし、近似されたシグモイド曲線に基づいて火災発生時間を予測することを特徴とする火災発生時間予測方法。 - さらに、CO2センサ、COセンサ、熱センサまたは画像センサの少なくともいずれか1つからなる補助センサを有し、前記補助センサの出力から火災発生の確認を行う、請求項4または5記載の火災発生時間予測方法。
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