JP2014229193A - 火災感知器 - Google Patents

Abstract

【課題】設置環境による誤報を低減したうえで、早期に火災・非火災の判別を行って火災状態を検出できる火災感知器を得る。
【解決手段】一酸化炭素濃度を検出する一酸化炭素濃度検出部（１１）と、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値をあらかじめ記憶するデータ記憶部（１３）と、一酸化炭素濃度検出部による検出結果と、データ記憶部に記憶された閾値とを比較することで火災が発生したと判定する火災判定処理部（１２）と、モード設定スイッチ（２３）を備え、火災判定処理部は、モード設定スイッチの設定に応じて、学習処理を実施し、学習処理により記憶された集計データに基づいてデータ記憶部に記憶されている許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を更新可能とする。
【選択図】図６

Description

本発明は、火災が発生したことを知らせる火災感知器に関し、特に、監視対象空間内における一酸化炭素濃度の検出結果を利用することで、高精度な火災発生検出を実現する火災感知器に関する。

火災を検出するための従来技術として、火災に起因して発生する煙を検出する煙感知器がある。より具体的には、煙濃度、煙濃度傾き、経過時間、ＣＯ濃度傾きの組合せにより、火災・非火災を判別する従来技術がある（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１において、火災・非火災の判別は、事前に行った火災試験（具体的には、調理、くん焼、ストーブ布団、天ぷら、ウレタン等による火災試験）のデータに基づいて行われる。

特開２００９−２９５０２５号公報

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
特許文献１のように、事前の火災試験のデータに基づいて火災・非火災の判別を行う場合には、例えば、部屋の広さ、天井高さ、設置した部屋の用途、喫煙の有無など、設置環境の違いによって、必ずしも誤警報を期待通りに低減できるとは限らないのが現状である。

また、火災検出においては、火災・非火災の判別を的確に行うとともに、いかにして早期に火災状態を検出できるかが重要となる。

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、設置環境（監視対象空間内）による誤報を低減したうえで、早期に火災・非火災の判別を行って火災状態を検出できる火災感知器を得ることを目的とする。

本発明に係る火災感知器は、監視対象空間内における一酸化炭素濃度を検出する一酸化炭素濃度検出部と、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値をあらかじめ記憶するデータ記憶部と、一酸化炭素濃度検出部により検出される一酸化炭素濃度を所定のサンプリング周期で取得して一酸化炭素濃度の時系列データを生成するとともに、一酸化炭素濃度の時系列データに基づいて一酸化炭素濃度上昇率を生成し、一酸化炭素濃度が許容濃度閾値を越え、かつ、一酸化炭素濃度上昇率が許容濃度上昇率閾値を越える場合に、火災が発生したと判定する火災判定処理部とを備える火災感知器であって、火災要因の学習モードあるいは非火災要因の学習モードを設定するモード設定スイッチをさらに備え、火災判定処理部は、モード設定スイッチにより火災要因の学習モードあるいは非火災要因の学習モードのいずれかが設定されている場合には、生成した一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率をデータ記憶部に集計データとして記憶する学習処理を実施し、学習処理により記憶された集計データに基づいてデータ記憶部に記憶されている許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を更新可能とするものである。

本発明によれば、設置環境における火災・非火災時の一酸化炭素濃度とその上昇率を学習し、その学習結果に基づいて火災判別を行うことで、設置環境による誤報を低減したうえで、早期に火災・非火災の判別を行って火災状態を検出できる火災感知器を得ることができる。

本発明の実施の形態１における火災感知器の基本構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１における誤報源に関するデータ収集の説明図である。 本発明の実施の形態１における火災要因に関するデータ収集の説明図である。 本発明の実施の形態１における火災時・非火災時における種々の要因の測定結果を３次元的に示した説明図である。 本発明の実施の形態１における火災時・非火災時における種々の要因の測定結果を２次元的に示した説明図である。 本発明の実施の形態２における火災感知器の基本構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３における火災感知器の基本構成を示すブロック図である。

以下、本発明の火災感知器の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
本発明は、検証実験を通じて、種々の要因による火災状態、非火災状態に対する一酸化炭素濃度（第１のパラメータ）とその上昇率（第２のパラメータ）を測定した結果、これら２つのパラメータの測定値から、早期に火災・非火災の判別を行うことができる点に着目したものであり、この点とともに学習機能を備えた点を技術的特徴とするものである。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における火災感知器の基本構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態１における火災感知器１０は、一酸化炭素濃度検出部１１、火災判定処理部１２、およびデータ記憶部１３を備えて構成されている。また、火災判定処理部１２による判定結果を外部に出力するための手段として、表示部２１、音響部２２が接続可能な構成となっている。

一酸化炭素濃度検出部１１は、火災感知器を設置した環境（監視対象空間）に含まれている一酸化炭素濃度を検出することのできるガスセンサに相当する。そして、火災判定処理部１２は、一酸化炭素濃度検出部１１により検出された一酸化炭素濃度を所定の周期でサンプリングした時系列データに基づいて、一酸化炭素濃度（ｐｐｍ）および一酸化炭素濃度上昇率（ｐｐｍ／ｍｉｎ）を算出する。

一方、データ記憶部１３には、種々の要因による火災状態、非火災状態に対する一酸化炭素濃度と一酸化炭素濃度上昇率の測定結果に基づいて、火災・非火災を判定するための閾値があらかじめ設定されている。例えば、一酸化炭素濃度については、測定結果に基づく許容濃度閾値があらかじめ設定され、一酸化炭素濃度上昇率については、測定結果に基づく許容濃度上昇率閾値があらかじめ設定されている。

そして、火災判定処理部１２は、火災発生の有無を監視している際に算出した一酸化炭素濃度が、データ記憶部１３に記憶された許容濃度閾値を越えており、かつ、火災発生の有無を監視している際に算出した一酸化炭素濃度上昇率が、データ記憶部１３に記憶された許容濃度上昇率閾値を越えている場合に、火災が発生したと判定する。

次に、許容濃度閾値、および許容濃度上昇率閾値をあらかじめ規定する方法について、図２〜図５を用いて、以下に詳細に説明する。
許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を求めるためには、種々の誤報源による一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率の測定と、種々の火災要因による一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率の測定をあらかじめ行っておく必要がある。

誤報源としては、例えば、野菜炒めなどの調理により発生する煙、あるいはタバコの煙などが挙げられ、これらの影響による一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率は、非火災として判定する必要がある。一方、火災要因としては、ウレタン燃焼、あるいはヘプタン（プール火炎）が挙げられ、これらの影響による一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率は、火災として判定する必要がある。

図２は、本発明の実施の形態１における誤報源に関するデータ収集の説明図である。図２（ａ）は、誤報源の１つである「野菜炒めによる煙」を対象に、野菜炒めを行った際の一酸化炭素濃度、一酸化炭素濃度上昇率、および煙濃度（％／ｍ）の経時変化の測定結果をまとめたものである。また、図２（ｂ）は、誤報源の１つである「タバコの煙」を対象に、タバコを１０本同時に吸った際の一酸化炭素濃度、一酸化炭素濃度上昇率、および煙濃度の経時変化の測定結果をまとめたものである。

一方、図３は、本発明の実施の形態１における火災要因に関するデータ収集の説明図である。図３（ａ）は、火災要因の１つである「ウレタン燃焼」を対象に、ウレタンを燃焼させた際の一酸化炭素濃度、一酸化炭素濃度上昇率、および煙濃度（％／ｍ）の経時変化の測定結果をまとめたものである。また、図３（ｂ）は、火災要因の１つである「ヘプタン（プール火炎）」を対象に、ヘプタンを燃焼させた際の一酸化炭素濃度、一酸化炭素濃度上昇率、および煙濃度の経時変化の測定結果をまとめたものである。

図２、図３は、あくまでも一例であり、このような測定を、設置環境に応じた種々の火災要因、非火災要因について行うことで、設置環境に適したデータをあらかじめ蓄積することができる。

図４は、本発明の実施の形態１における火災時・非火災時における種々の要因の測定結果を３次元的に示した説明図である。より具体的には、図４（ａ）は、火災時における種々の要因の測定データを基に、同時刻における一酸化炭素濃度と一酸化炭素濃度上昇率の２つをパラメータとしてプロットしていくことで、頻度分布を得ているものである。同様に、図４（ｂ）は、非火災時における種々の要因の測定データを基に、同時刻における一酸化炭素濃度と一酸化炭素濃度上昇率の２つをパラメータとしてプロットしていくことで、頻度分布を得ているものである。

また、図５は、本発明の実施の形態１における火災時・非火災時における種々の要因の測定結果を２次元的に示した説明図であり、先の図４を、真上から見ることで、横軸を一酸化炭素濃度上昇率とし、縦軸を一酸化炭素濃度とした際の頻度分布を２次元的にまとめたものである。図５（ａ）は、図４（ａ）に対応しており、図５（ｂ）は、図４（ｂ）にそれぞれ対応している。

これらの図２〜図５に示した測定結果から、次のことが明らかとなった。
＜一酸化炭素濃度について＞
図２と図３との対比から明らかなように、図２に示した非火災要因の２つの例では、一酸化炭素濃度が２０ｐｐｍ以下に収まっているのに対して、図３に示した火災要因の２つの例では、一酸化炭素濃度が、時間経過とともに２０ｐｐｍを越える状態が発生している。

ここで、図３（ａ）のウレタン燃焼では、約２００秒で一酸化炭素濃度が２０ｐｐｍを越えており、図３（ｂ）のヘプタン（プール火炎）では、約１５０秒で一酸化炭素濃度が２０ｐｐｍを越えている。そして、一酸化炭素濃度の変化は、煙濃度の変化よりも早く上昇しており、一酸化炭素濃度をパラメータとすることで、火災・非火災の判定をより早期に実施可能となる。

また、図４（ａ）と図４（ｂ）との対比、あるいは図５（ａ）と図５（ｂ）との対比から明らかなように、種々の火災要因の頻度分布は、一酸化炭素濃度が１０ｐｐｍ以上の部分に固まっているのに対して、種々の非火災要因の頻度分布は、一酸化炭素濃度が３０ｐｐｍ以下の部分に固まっている傾向にある。

＜一酸化炭素濃度上昇率について＞
図２と図３との対比から明らかなように、図２に示した非火災要因の２つの例では、一酸化炭素濃度上昇率が概ね５ｐｐｍ／ｍｉｎ以下に収まっているのに対して、図３に示した火災要因の２つの例では、一酸化炭素濃度上昇率が、時間経過とともに５ｐｐｍ／ｍｉｎを越える状態が発生している。

また、図４（ａ）と図４（ｂ）との対比、あるいは図５（ａ）と図５（ｂ）との対比から明らかなように、種々の火災要因の頻度分布は、一酸化炭素濃度上昇率が９ｐｐｍ／ｍｉｎ以上の部分に多く見られるのに対して、種々の非火災要因の頻度分布は、一酸化炭素濃度上昇率が５ｐｐｍ／ｍｉｎ以下の部分に多く見られる傾向にある。

これらの結果を総合的に考慮すると、例えば、許容濃度閾値を２０ｐｐｍ、許容濃度上昇率閾値を５ｐｐｍ／ｍｉｎとし、監視時に測定した一酸化炭素濃度が許容濃度閾値２０ｐｐｍを越え、かつ、監視時に測定した一酸化炭素濃度上昇率が許容濃度上昇率閾値５ｐｐｍ／ｍｉｎを越えている状態が、所定の頻度以上発生した場合に、火災が発生したと判定することが考えられる。

しかし、図５（ａ）と図５（ｂ）を対比したときに例えば許容濃度閾値が１０〜３０ｐｐｍ、許容濃度上昇率閾値が５〜３０ｐｐｍ／ｍｉｎの範囲にある状態の時には、火災・非火災の判定ができないが、設置場所が台所のように火を使用する場所である場合や、寝室で喫煙者がいないため火元となるものがない場所である場合、前者の場合は非火災、後者の場合は火災というように設置環境に応じて対応を変えることで誤報を低減したうえで、早期に火災判別することができる。

従って、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値は、必ずしも１つに限定する必要はなく、例えば、時間帯に応じて個別の閾値を採用することも考えられる。また、あらかじめ、複数の設置環境（監視対象空間）に応じた複数の閾値をデータ記憶部に格納しておき、図１には図示していない切換スイッチにより、採用する閾値を選択切り換え可能な装置構成とすることも可能である。監視対象空間の選択切換の具体例としては、「設置環境の広さ」、「天井の高さ」、「設置環境の用途（可燃物の種類、台所・リビング・寝室等の種別など）」、「想定される誤報源（喫煙の有無、調理の実施の有無など）」などが考えられ、設置環境に応じて、適切に閾値を切り替えることで、種々の設置環境に適用可能な火災感知器を実現できる。

このように、使用環境（設置環境）に応じた火災要因、非火災要因に対して、あらかじめ一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率を測定しておくことで、使用環境に応じた適切な値として、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を設定することができる。

以上のように、実施の形態１によれば、一酸化炭素濃度とその上昇率に基づいて火災判別を行うことで、設置環境による誤報を低減したうえで、早期に火災・非火災の判別を行って火災状態を検出できる火災感知器を得ることができる。

実施の形態２．
本実施の形態２では、種々の要因による火災状態、非火災状態に対する一酸化炭素濃度と一酸化炭素濃度上昇率の測定により、閾値算出の基となる集計データを更新する学習機能を備えた火災感知器について説明する。

図６は、本発明の実施の形態２における火災感知器の基本構成を示すブロック図である。図６に示すように、本実施の形態２における火災感知器は、基本的には、先の図１に示した実施の形態１における火災感知器と同様の構成であるが、モード設定スイッチ２３からの信号に応じて、火災判定処理部１２が、火災要因の学習、あるいは非火災要因の学習を行うことができる構成となっている。

すなわち、図６に示した本実施の形態２における火災判定処理部１２は、例えば、モード設定スイッチ２３により火災要因の学習モードを選択する信号を受信している場合には、以下のような処理を行う。

（ステップＳ１１）まず始めに、火災判定処理部１２は、火災要因により発生している一酸化炭素濃度の時間的な変化値を、一酸化炭素濃度検出部１１の検出結果をサンプリングすることで取得する。
（ステップＳ１２）次に、火災判定処理部１２は、ステップＳ１１で取得したデータに基づいて、先の図２に示したように、１つの火災要因における一酸化炭素濃度および一酸化炭素濃度上昇率の時系列データを生成する。

（ステップＳ１３）次に、火災判定処理部１２は、データ記憶部１３に記憶されている図４（ａ）、図５（ａ）で示したような集計データを、ステップＳ１２で生成したデータを加えることで更新する。
（ステップＳ１４）次に、火災判定処理部１２は、必要に応じて、更新後の集計データに基づいて、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を設定変更することができる。あるいは、火災判定処理部１２は、更新後の集計データ（先の図４あるいは図５に相当するデータ）を表示部２１に表示させることで、オペレータが表示結果に基づいて、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を設定変更することもできる。

以上の手順は、火災要因の学習を行う場合について例示したが、モード設定スイッチ２３により非火災要因の学習モードを選択することで、同様の手順により、非火災要因に関する集計データを更新することも可能である。

また、火災要因および非火災要因に関しては、実際の設置環境において種々の火災要因および非火災要因について学習を行うことで、火災・非火災の判別精度を、設置環境に即して高めることができる。具体的には、以下の手順が考えられる。
（手順１）実際の設置環境において監視中に、一酸化炭素濃度検出部１１においてある規定量以上の一酸化炭素濃度が検出された場合に、火災判定処理部１２は、音響部２２および／または表示部２１によりその旨を発報する。
（手順２）このような発報があってから一定時間内に、オペレータが、モード設定スイッチ２３により火災要因または非火災要因の学習モードを選択することで、一酸化炭素濃度検出部１１が一酸化炭素を検出した時の設置環境における火災要因および非火災要因のデータを収集し、集計データを更新することが可能となる。このときステップＳ１４と同様に火災判定処理部１２は、必要に応じて、更新後の集計データに基づいて、許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を設定変更することができる。

以上のように、実施の形態２によれば、モード設定スイッチを活用することで、火災要因・非火災要因のそれぞれについて、学習データを容易に収集することができる。この結果、火災検知器の判断で使用する許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値を、測定データに即して適切に設定することができる。

実施の形態３．
本実施の形態３では、一酸化炭素濃度に基づく火災検出と、従来の煙検出に基づく火災検出を組み合わせることで、火災検出精度の向上を図る場合について説明する。

図７は、本発明の実施の形態３における火災感知器の基本構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施の形態３における火災感知器は、先の図１に示した実施の形態１における火災感知器の構成に加え、煙検出部１４をさらに備えた構成となっている。そこで、煙検出部１４の構成を中心に、以下に説明する。

煙検出部１４は、従来技術を適用することができ、散乱光式の煙感知器で用いられる検出原理を用いて、煙の発生量に応じた値を検出することができる。あるいは、煙検出部１４は、減光式の煙感知器で用いられる検出原理を用いて、煙の発生量に応じた値を検出することもできる。そして、火災判定処理部１２は、煙検出部１４で検出された煙の発生量に応じた値が、あらかじめ設定された煙許容閾値よりも大きい場合には、煙が発生したと判定する。

一酸化炭素濃度検出部１１と、煙検出部１４とを併用できる本実施の形態３では、以下のような煙検出方法を実行することができる。
（方法１）火災判定処理部１２は、一酸化炭素濃度検出部１１の検出結果に基づいて火災を検出し、かつ煙検出部１４の検出結果に基づいて煙が発生したと判断した場合に、最終的に火災と判断する。

（方法２）火災判定処理部１２は、一酸化炭素濃度検出部１１の検出結果に基づいて火災を検出した場合には、検出した一酸化炭素濃度あるいは一酸化炭素濃度上昇率の値に応じて、煙許容閾値を適切な値に変更し、煙発生の有無により、最終的に火災・非火災を判断する。

いずれの方法によっても、一酸化炭素濃度に基づく火災検出と、従来の煙検出に基づく火災検出とを組み合わせることで、誤検出要因および過検出要因を抑制し、火災検出精度の向上を図ることができる。

さらに、火災判定処理部１２は、煙の発生量に応じた値に関して、その上昇率を算出し、算出した上昇率と、あらかじめ設定された煙上昇率許容閾値との比較に基づいて、煙の発生の有無を判定することも可能である。すなわち、火災判定処理部１２は、煙検出部１４で検出された煙の発生量に応じた値に対して、煙検出用閾値として、煙濃度閾値あるいは煙濃度上昇率閾値のいずれか一方あるいは両方を用いて、煙の有無を判断することができる。

また、煙検出用閾値についても、一酸化炭素濃度閾値や一酸化炭素濃度上昇率閾値と同様に、設置環境に応じて設定変更できるようにしてもよく、設定変更の方法についても監視対象空間の選択切換によってもよいし、学習機能によってもよい。

以上のように、実施の形態３によれば、一酸化炭素濃度の検出結果と、煙検出結果を併用して、最終的な火災発生の有無を判断できる構成を備えている。この結果、火災検出精度を向上させることができる。

１０ 火災感知器、１１ 一酸化炭素濃度検出部、１２ 火災判定処理部、１３ データ記憶部、１４ 煙検出部、２１ 表示部、２２ 音響部、２３ モード設定スイッチ。

Claims (6)

1. 監視対象空間内における一酸化炭素濃度を検出する一酸化炭素濃度検出部と、
   許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値をあらかじめ記憶するデータ記憶部と、
   前記一酸化炭素濃度検出部により検出される一酸化炭素濃度を所定のサンプリング周期で取得して一酸化炭素濃度の時系列データを生成するとともに、前記一酸化炭素濃度の時系列データに基づいて一酸化炭素濃度上昇率を生成し、前記一酸化炭素濃度が前記許容濃度閾値を越え、かつ、前記一酸化炭素濃度上昇率が前記許容濃度上昇率閾値を越える場合に、火災が発生したと判定する火災判定処理部と
   を備える火災感知器であって、
   火災要因の学習モードあるいは非火災要因の学習モードを設定するモード設定スイッチをさらに備え、
   前記火災判定処理部は、前記モード設定スイッチにより前記火災要因の学習モードあるいは前記非火災要因の学習モードのいずれかが設定されている場合には、生成した前記一酸化炭素濃度および前記一酸化炭素濃度上昇率を前記データ記憶部に集計データとして記憶する学習処理を実施し、前記学習処理により記憶された前記集計データに基づいて前記データ記憶部に記憶されている前記許容濃度閾値および前記許容濃度上昇率閾値を更新可能とする
   火災感知器。
2. 監視対象空間内における一酸化炭素濃度を検出する一酸化炭素濃度検出部と、
   許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値をあらかじめ記憶するデータ記憶部と、
   前記一酸化炭素濃度検出部により検出される一酸化炭素濃度を所定のサンプリング周期で取得して一酸化炭素濃度の時系列データを生成するとともに、前記一酸化炭素濃度の時系列データに基づいて一酸化炭素濃度上昇率を生成し、前記一酸化炭素濃度が前記許容濃度閾値を越え、かつ、前記一酸化炭素濃度上昇率が前記許容濃度上昇率閾値を越える場合に、火災が発生したと判定する火災判定処理部と
   を備える火災感知器であって、
   火災要因の学習モードあるいは非火災要因の学習モードを設定するモード設定スイッチをさらに備え、
   前記火災判定処理部は、前記一酸化炭素濃度検出部により規定量以上の一酸化炭素濃度が検出された場合に、音響部および／または表示部を介して一酸化炭素検出状態であることを発報し、前記一酸化炭素検出状態となってから一定時間内に前記モード設定スイッチにより前記火災要因の学習モードあるいは前記非火災要因の学習モードのいずれかが設定された場合には、生成した前記一酸化炭素濃度および前記一酸化炭素濃度上昇率を前記データ記憶部に集計データとして記憶する学習処理を実施し、前記学習処理により記憶された前記集計データに基づいて前記データ記憶部に記憶されている前記許容濃度閾値および前記許容濃度上昇率閾値を更新可能とする
   火災感知器。
3. 請求項１または２に記載の火災感知器において、
   前記データ記憶部には、前記許容濃度閾値および前記許容濃度上昇率閾値として、前記監視対象空間の種別に応じた複数セットの閾値が記憶されており、
   前記監視対象空間の種別を外部から切り替え設定するための設定スイッチをさらに備え、
   前記火災判定処理部は、前記設定スイッチによる設定内容に応じて前記データ記憶部内の前記複数セット中から抽出した許容濃度閾値および許容濃度上昇率閾値に基づいて、火災が発生したか否かを判定する
   火災感知器。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の火災感知器において、
   前記監視対象空間内における煙の発生量に応じた値を検出する煙検出部
   をさらに備え、
   前記火災判定処理部は、前記煙検出部による煙検出結果とあらかじめ設定された煙検出用閾値との比較に基づいて煙が発生したと判定し、かつ前記一酸化炭素濃度検出部による検出結果に基づいて火災が発生したと判定した場合に、最終的に火災が発生したと判定する
   火災感知器。
5. 請求項１から３のいずれか１項に記載の火災感知器において、
   前記監視対象空間内における煙の発生量に応じた値を検出する煙検出部
   をさらに備え、
   前記火災判定処理部は、前記一酸化炭素濃度検出部による検出結果に基づいて火災が発生したと判定する代わりに、前記一酸化炭素濃度検出部による検出結果に基づいて火災が発生したと判定した際に検出した一酸化炭素濃度の値および一酸化炭素濃度上昇率の値の大きさに応じて、煙検出用閾値を更新し、前記煙検出部による煙検出結果と更新後の前記煙検出用閾値との比較に基づいて煙が発生したと判定した場合に、最終的に火災が発生したと判定する
   火災感知器。
6. 請求項４または５に記載の火災感知器において、
   前記モード設定スイッチは、前記煙検出部で検出された前記煙の発生量に応じた値に基づいて煙濃度および煙濃度上昇率を煙集計データとして前記データ記憶部に記憶させるための煙学習モードを設定でき、
   前記火災判定処理部は、前記モード設定スイッチにより前記煙学習モードが設定されている場合には、前記煙検出部で検出された前記煙の発生量に応じた値に基づいて煙濃度および煙濃度上昇率を前記煙集計データとして前記データ記憶部に記憶させる煙学習処理を実施し、前記煙学習処理により記憶された前記煙集計データに基づいて前記煙検出用閾値を更新可能とする
   火災感知器。

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