JP2018180676A - 早期火災検知システムおよび早期火災検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】温度ケーブルセンサを用いつつ、早期に火災検知を推定することができる早期火災検知システムを提供する。【解決手段】トンネルの長手方向に沿って温度検出センサ群が敷設され、所定間隔ごとに温度検出センサ１１０が配置されており、トンネル内において所定間隔毎に温度を検出する。早期火災検知システム１００の制御部１３０は、以下の３つの値を計算する。第１は、各々の温度検出センサ１１０毎の第１の所定期間における時間積分値の大きさである。第２は、その時間積分値の大きさから火点に最も近い火点センサと仮定された温度検出センサを含む周辺の所定数の温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の空間積分値の大きさである。第３は、その空間積分値に占める火点センサと仮定された温度検出センサの検出値の大きさから計算した集中割合の大きさである。制御部１３０は、これら３つの計算結果から火災の発生を推定する。【選択図】図７

Description

本発明は、トンネル内の火災を早期に検知する早期火災検知システムおよび早期火災検知方法に関するものである。

自動車用トンネルで火災が発生すると、通行車両は逃げ道が少なく、また、有毒ガスがトンネル内に充満するおそれがあるため火災を早期に鎮圧する必要がある。そこで、火災発生の早期検知が求められる。
その火災を早期に検知するために、トンネルの側壁面等に所定間隔ごとに火災検知器が配備されており、火災を検知した場合には自動車用トンネルを管理する管理センタ等に発報する。火災を検知した火災検知器のトンネル内での位置が既知であるため、トンネル内の火災箇所が概ね把握できる仕組みとなっている。

火災検知器には様々なものがある。
例えば、赤外線カメラ式の火災検知器がある。火災の炎から放射される光を受光素子によって検出し、受光素子で基準値以上の光を検出した場合に火災と検知する。
また、例えば、監視カメラを利用した火災検知器もある（特許文献１参照）。自動車用トンネルに配備されている監視カメラを利用してトンネル内の画像を撮像し、その画像データに基づいて火災を検出する。
我が国のトンネルでは火災から放射される赤外線を検知する火災検知システムが既に広く採用されており、その火災検知時間は３０秒とされている。
しかし、赤外線カメラによる検知システム構築には大きなコストがかかることが問題である。トンネルは数百ｍから数キロにおよぶことがあり、多数の赤外線カメラを設置しなければ確実は火災検知はできない。

また、赤外線カメラや監視カメラを利用した火災検知器の場合、火災の早期検知が難しい場合もある。火災の中には、初期段階では炎を発しない煙火災となる場合もある。従来の赤外線カメラや監視カメラを利用した火災検知器の場合、火災による放射光を検出するため、煙火災を検知することができない。さらに、トンネル内への黒煙の充満等によってトンネル内が視界不良となった場合には炎を発していてもその火災を検知することができない。

そこで、比較的コストが安く、初期段階では炎が小さい煙火災に対しても有効な火災検知器として、温度検知センサを利用した火災検知器が知られている。
温度検知センサを利用した火災検知器は、温度センサによって設置個所の温度上昇を検出し、その検出した温度が基準値以上の場合に火災と検知するものである。
代表的な温度検知センサとしては、ヨーロッパで広く採用されている温度センサケーブルを利用したものがある。既にヨーロッパでは温度ケーブルセンサが広く採用されており使用実績がある。温度センサケーブルは、ケーブル内部に一定間隔（標準５ｍまたは８ｍ）で組み込まれた半導体温度センサの測定データから火点の位置を特定することができるものである。従来の火災報知器が５０ｍ間隔で設置されていたが、温度センサケーブルは５ｍきざみであるので、より精密な火災制御ができる。

図１０は、温度検出センサケーブル１０の構成例を示す図である。図１０は温度センサが組み込まれている部分を拡大して示している。図１０に示した構成例では、温度検出センサケーブル１０は、ケーブルジャケット１１、アルミニウムシールド１２、充填材１３、温度センサ１４、フレキシブルフラットケーブル１５、充填材１６を備えた例となっている。実際の温度検出センサケーブル１０は、例えば、数百ｍや数キロの長さのケーブルであり、５ｍきざみに図１０に示した温度センサ１４が組み込まれている。

それぞれの温度センサ１３は、設置個所の温度を計測し、その情報が制御装置へと送信される。ここで注目すべき情報は計測温度の過去のある時点からの変化であり、この変化量をもって設置個所に熱源が存在するか否かの推定に用いられる。トンネルで火災が発生すると、複数の温度センサ１４がロバスト性を持って温度変化を検知するので一定の精度をもって火災検知を行うことができる。さらに、この火災検知システムによれば火災の大きさが大きくなってゆく様も捉えることができる。
このように、従来の温度ケーブルセンサを用いた火災検知にはアルゴリズムも提供されており、欧州で普及しているシステムによれば火災発生から１分以内に高い精度で検知することができるものとなっている。

上記の他に、従来技術において温度センサケーブルを用いた例としては、特開２００４−１５２１３４号公報が知られている。図１１は特開２００４−１５２１３４号公報に開示された火災検知システムを示す図である。
図１１に示すように、特開２００４−１５２１３４号公報に記載された火災検知システムでは、ケーブルは光ファイバーケーブルとなっている。光ファイバー上に温度センサが所定間隔毎に設けられ、さらに、トンネル内を撮像する撮像手段が設けられている。このように、特開２００４−１５２１３４号公報に記載された火災検知装置では、温度センサによる温度データのみならず、画像データの２種類の検出データを利用して火災発生時の現象である熱、炎、煙の３つの観点から火災の状況を把握し、火災検知を行うものとされている。

特開２００４−１５２１３４号公報

複数台の赤外線カメラをトンネル内に設置することはコストが掛かるため温度ケーブルセンサを用いた火災検知システムの導入が求められている。
上記したように、ヨーロッパなどで普及している温度ケーブルセンサを用いた火災検知システムは実績もあり有効なものである。
しかし、我が国のトンネルでは火災から放射される赤外線を検知する火災検知システムが広く採用されており、その火災検知時間は３０秒とされている。
上記したように、ヨーロッパなどで普及している温度ケーブルセンサを用いた従来の火災検知システムは火災発生から１分程度で火災検知が可能なものであり、火災発生から３０秒以内の検知というものはシステム仕様としては十分に担保されていない。そのために、温度ケーブルセンサを用いつつ、火災検知速度の高速化が求められる。しかし、図１１に示したように、温度センサがケーブルに内蔵されているため時定数が大きく、単独の温度センサごとの温度上昇の検出のみでは小規模な火災の３０秒以内という早期検出は難しいと考えられる。

なお、特許文献１に示した従来の特開２００４−１５２１３４号公報に記載された火災検知システムでは、温度センサによる温度上昇の検出のみならず、撮像装置により得た画像を用いた画像解析の結果を組み合わせるものであるが、これでは、結局、複数の撮像装置をトンネル内に設置する必要があり、コストは低減されず却ってコスト増大となってしまうため問題が多い。また、複数の検知手段を組み合わせて火災検知の確実性を向上するものであり、火災検知の速度そのものを向上するものではない。

本発明は、上記問題に鑑み、温度ケーブルセンサを用いつつ、早期に火災検知を推定することができる早期火災検知システムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するため、本発明の早期火災検知システムは、トンネル内の火災を検知する火災検知システムであって、所定間隔ごとに温度検出センサが配置され、前記トンネルの長手方向に沿って敷設され、前記トンネル内において前記所定間隔ごとに温度を検出する温度検出センサ群と、各々の前記温度検出センサごとの第１の所定期間における時間積分値の大きさと、前記時間積分値の大きさから火点に最も近い火点センサと仮定された前記温度検出センサを含む周辺の所定数の前記温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の空間積分値の大きさと、前記空間積分値に占める前記火点センサと仮定された前記温度検出センサの検出値の大きさから計算した集中割合の３つの計算結果から火災の発生を推定する制御部を備えた早期火災検知システムである。

温度検出センサケーブルを用いた火災検知にあたり、温度検出センサごとの第１の所定期間における時間積分値の大きさのみで判断しようとすると、第１の所定期間として十分な長さの時間積分が必要となるが、本発明の早期火災検知システムは、早期火災検知のため、第１の所定期間を短く収める代わりに、火点に最も近い火点センサと仮定された温度検出センサを含む前後にわたる所定数の温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の「空間積分値」の大きさと、空間積分値に占める火点センサと仮定された温度検出センサの検出値の大きさから計算した「集中割合」の観点からふるいに掛けることにより、第１の所定期間を短く収めつつ、その火災検知精度を担保するものである。

例えば、制御部による各々の計算処理としては、時間積分値の大きさに基づく計算処理ステップが、各々の温度検出センサのうち時間積分値が第１のしきい値を超えているものを火点センサと仮定する時間積分検知処理ステップであり、空間積分値の大きさに基づく計算処理ステップが火点包含センサ群の第１の所定時間の温度変化の総和である空間積分値が第２のしきい値を超えている場合に時間積分検知処理ステップに基づく火点センサの仮定が正しいと判定する空間積分判定処理ステップであり、中央集中割合の大きさに基づく計算処理ステップが中央集中割合が第３のしきい値を超えている場合に時間積分検知処理ステップに基づく火点センサの仮定を正しいと検証する検証処理ステップである。

本発明の早期火災検知システムは、さらに火災検知精度を向上させるため、下記の計算処理も行ってその充足を確認する。
火災検知精度の向上策の１つは、第１の所定時間に比べて短い第２の所定時間を設定する。その秒数は限定されないが、例えば、第１の所定時間が３０秒間であり、第２の所定時間が１０秒間から２０秒間、例えば１０秒とする。
制御部が空間積分判定処理ステップとして火点包含センサ群の第１の所定時間の温度変化の総和である空間積分値が第２のしきい値を超えていることに加えて、火点包含センサ群の第２の所定時間の温度変化の総和である空間積分値が第４のしきい値を超えている場合に空間積分判定の充足と判断する。
このように、空間積分判定処理ステップでの充足確認を追加した上で、空間積分判定処理ステップと検証処理ステップの両方で充足が成立した場合に、時間積分検知処理ステップに基づく火点センサの仮定を正しいと検証する。

他の火災検知精度の向上策は、火点隣接センサ群の温度検出センサの数が火点包含センサ群の温度検出センサの数より少なく設定する。その個数は限定されないが、例えば、火点包含センサ群の数が１１個であり、火点隣接センサ群の数が３個とする。
制御部が検証ステップにおいて、中央集中割合が第３のしきい値を超えていることに加えて、火点包含センサ群の第１の所定時間の温度変化の総和に占める火点隣接センサ群の第１の所定時間の温度変化の総和の割合が第５のしきい値を超えている場合に、検証ステップの充足と判断する。
このように、検証処理ステップでの充足確認を追加した上で、空間積分判定処理ステップと検証処理ステップの両方で充足が成立した場合に、時間積分検知処理ステップに基づく火点センサの仮定を正しいと検証する。

トンネル内の火災を検知する火災検知方法は、所定間隔ごとに温度検出センサが配置され、トンネルの長手方向に沿って敷設され、トンネル内において所定間隔ごとに温度を検出する温度検出センサ群を用い、各々の温度検出センサごとの第１の所定期間における時間積分値の大きさと、時間積分値の大きさから火点に最も近い火点センサと仮定された温度検出センサを含む前後にわたる所定数の温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の空間積分値の大きさと、空間積分値に占める火点センサと仮定された温度検出センサの検出値の大きさから計算した集中割合の３つの計算結果から火災の発生を推定することを特徴とする早期火災検知方法である。

本発明の早期火災検知システムは、温度検出センサの上昇値を測る第１の所定期間を短く収める代わりに、火点に最も近い火点センサと仮定された温度検出センサを含む前後にわたる所定数の温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の「空間積分値」の大きさと、空間積分値に占める火点センサと仮定された温度検出センサの検出値の大きさから計算した「集中割合」の観点からふるいに掛けることにより、第１の所定期間を短く収めつつ、その火災検知精度を担保することができる。

本発明の早期火災検知システム１００の構成例を示す図である。 温度検出センサケーブル１２０の構成例を示す図である。 温度センサケーブル出力の時間・空間の温度変化を示す図である。 疑似火災の温度上昇のパターンと、火災ではない別の要因にて３０秒の間の積分値が０．４℃に達してしまったパターンにおける積分値を並べた図である。 火点センサの３０秒間の積分値とその両側のセンサの３０秒間の積分値を示す図である。 火点センサの仮定によって決まる火点包含センサ群の設定と火点隣接センサ群の設定を示す図である。 火点センサの仮定によって決まる火点包含センサ群の設定と火点隣接センサ群の設定を示す図である。 火点センサの時間積分値と火点包含センサ群の空間積分値の比率と、火点隣接センサ群と火点包含センサ群の空間積分値の比率を示す図である。 火災仮定に検証処理ステップを組み合わせた場合の火災検知精度の向上を示す図である。 温度検出センサケーブル１０の構成例を示す図である。 従来技術である特開２００４−１５２１３４号公報に記載された火災検知システムを示す図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の早期火災検知システムの実施例を説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施例に示した具体的な用途、形状、個数などには限定されないことは言うまでもない。

以下、本発明の早期火災検知システム１００の構成例を説明する。
図１は、本発明の早期火災検知システム１００の構成例を示す図である。
図１に示すように、早期火災検知システム１００は、温度検出センサ１１０、温度検出センサケーブル１２０、制御部１３０を備えて構成となっている。

温度検出センサ１１０は、温度を検知できるセンサである。例えば、半導体温度センサである。温度検出センサケーブル１２０に所定間隔で設けられている。

温度検出センサケーブル１２０は、トンネル内にトンネルの長さ方向に沿って敷設されており、ケーブル内部には温度検出センサ１１０が一定間隔（標準５ｍまたは８ｍ）で組み込まれ、トンネル内の長さ方向の空間的拡がりをもって温度検出センサ１１０から測定データを収集できるものである。従来の火災報知器が５０ｍ間隔で設置されていたが、温度センサケーブルは５ｍきざみであるので、より精密な火災制御ができる。

図２は、温度検出センサケーブル１２０の構成例を示す図である。図２は温度センサが組み込まれている部分を拡大して示している。図２に示した構成例では、温度ケーブルセンサ１２０は、ケーブルジャケット１２１、アルミニウムシールド１２２、充填材１２３、温度センサ１２４、フレキシブルフラットケーブル１２５、充填材１２６を備えた例となっている。実際の温度ケーブルセンサ１２０は、例えば、数百ｍや数キロの長さのケーブルであり、５ｍきざみに図２に示した温度センサ１２３が組み込まれている。
それぞれの温度センサ１２３は、設置個所の温度を計測し、それら温度計測データが設置個所データ、つまり、空間的な拡がりと紐付けられ、制御装置１３０へと送信される。

制御部１３０は、温度検出センサケーブル１２０の各々の温度検出センサ１２４から収集した温度計測データからトンネル内の火災の発生を推定する部分である。
制御部１３０に搭載された火災発生の推定処理は、各々の温度検出センサ１２４ごとの時間積分値の大きさと、時間積分値の大きさから火点に最も近い火点センサと仮定された温度検出センサ１２３を含む前後にわたる所定数の温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の空間積分値の大きさと、空間積分値に占める火点センサと仮定された温度検出センサ１２４の検出値の大きさから計算した集中割合の３つの計算結果から火災の発生を推定するものである。

以下、制御部１３０における種々の処理ステップについて説明する。
制御部１３０は、まず、各々の温度検出センサ１２３ごとの時間積分値の大きさに基づいて、火災発生の可能性のある個所を推測する。
なお、後述するように、本発明の早期火災検知システム１００は、早期火災検知のため、時間積分を行う時間の範囲、つまり第１の所定期間を短く収める代わりに、火災でないのに火災発生の候補として挙がってしまうものを他の評価方法を複数組み合わせて排除してゆく。

例えば、火災発生の推定を３０秒以内に収めようとすると、時間積分を行う時間の範囲、つまり第１の所定期間を３０秒以内とする必要がある。ここでは、一例として第１の所定期間を３０秒とする。
この３０秒間にわたり、各々の温度検出センサ１２３の測定結果の時間積分値を求め、その中で第１のしきい値を超えたものを選出する。
ここで、第１のしきい値の設定であるが、トンネルの大きさ（横幅）、トンネルの高さ、トンネルの長さ、季節、時刻、天候、交通量、など、火災発生時の温度上昇の積分値に与える要素が複数あるため、それら諸条件を踏まえて設定する必要がある。
ここでは、以下のトンネル火災実験を行い、第１のしきい値を設定する。

［トンネル疑似火災実験］
開口面積１ｍ２、容量１２リットルの火皿を用いて、断面積７０ｍ²のトンネル壁面上部に温度センサケーブル（温度検知センサ間隔４ｍ）を取り付けて疑似火災実験を行った。本実験では、発煙の少ないノルマルヘプタンを用いた。ノルマルヘプタン１２リットルの熱量はガソリン１０リットルの熱量に相当する。
疑似火災の火点となる火皿の設置場所は、温度検出センサの番号１３直下でトンネル中央（センターライン上）となるよう調整した。ここで、疑似火災の火点位置に最も近い温度検出センサを「火点センサ」と略記することがある。

図３に温度センサケーブル出力の時間・空間の温度変化を示す。
図３に示すように、初めは穏やかに温度が上昇してゆき、３００秒程度に達するとそれ以上の温度上昇はほぼ無くなりほぼ一定の温度を維持している。図３を見ると、火点センサ近辺に大きなピークが見られ、離れた位置ではそれほど温度は上昇していないことが分かる。このことから火点センサ近辺の温度上昇は他の場所より卓越しているため、温度センサケーブル１２０を用いた火災検知の妥当性が認められる。

さらに、図３に示したデータから、点火３０秒後から６０秒後の火点近辺の温度検出センサの温度上昇の変化をまとめたものを図４に示す。
図４は、疑似火災の温度上昇のパターンと、火災ではない別の要因にて３０秒の間の積分値が０．４℃に達してしまったパターンにおける、火点センサを含む近辺の温度検出センサの積分値を並べた図である。
両者とも開口面積７１ｍ²、長さ２９９０ｍのトンネルで得たデータである。図４の図中のかっこ内はセンサ番号である。

図４（ａ）は、模擬火災発生時を起点として火点近辺の温度検出センサの温度上昇の変化をまとめたものである。
図４（ａ）に示すように、点火後６０秒経過すると、明確なピークが見て取れるため、火災検知に充分な温度上昇が得られていると言える。そのため、もし、時間積分を行う時間の範囲、つまり第１の所定期間を６０秒と仮定できれば、第１のしきい値は３度や４度とすれば良いことが分かる。しかし、上記したように、第１の所定期間を３０秒とする場合、図４（ａ）に示すように、ピークが小さく、わずか０．５度程度しかないことが分かる。

トンネルの大きさ（横幅）、トンネルの高さ、トンネルの長さ、季節、時刻、天候、交通量など火災発生時の温度上昇に与える要素が複数あるため、それら諸条件を踏まえて設定する必要があるが、ここでは、例えば、第１の所定時間を３０秒とし、第１のしきい値を０．３度と想定する。
しかし、３０秒経過後の火災検知を達成するために、３０秒間の温度検出センサ１１０の温度上昇の積分値が０．３℃を超えたときに火災検知とみなした場合、図４（ａ）に示すように、疑似火災の場合のパターンもあれば、図４（ｂ）に示すように、火災が発生していない他の要因による温度上昇のパターンも火災とみなしてしまうおそれがあることが分かる。

このことは、本発明の早期火災検知システム１００は、早期火災検知のため、第１の所定期間を３０秒間と短く収めると、火災でないのに火災発生の候補として挙がってしまうものが混在することを示しており、そのため、３０秒間の温度変化（時間積分値）だけでなく、他の評価方法を複数組み合わせて排除してゆく。

以下、この評価方法について検討してゆく。
図４の２つのパターンを見比べると、火災パターンの場合、下記の特徴が見られ、以下の特徴にてパターン分けができそうであることが分かる。
（特徴１）火点センサである温度検出センサ１１０の温度上昇が、他の温度検出センサ１１０より卓越している。
（特徴２）火点センサを含む前後の温度検出センサ群（火点包含センサ群）が空間的な拡がりを持って温度上昇がみられる。
（特徴３）火点センサを含む近接の温度検出センサ群（火点隣接センサ群）の温度上昇が卓越している．
（特徴４）火点センサから離れた他の温度検出センサ１１０の温度変化はほとんどない。
上記した４つの特徴のいずれか、またはそれらの組み合わせにより、火災検知と仮定したものが火災パターンであるか否かを判定する。

これらの各々の特徴を数式化し、早期火災検知処理で使用する変数・定数は以下のとおりである。

センサ番号の現在の温度と１ステップ前の温度変化を温度差分値として、以下の数式２で定義する。

一般化し、センサ番号温度変化を、以下の数式３で定義する。つまり、３０秒前を起点とした温度変化の積分値を意味する。

この数式３が、上記の（特徴１）を算出する数式である。
一例として、各々の温度検出センサ１１０について、直近３０秒間の温度変化の積分値を求め、その値が０．３℃を超えれば特徴１が満たされたと判断し、該当する温度検出センサ１１０を火点センサの候補として注目する。

ここで、温度上昇が火災を原因とするものか、トンネル内の対流など他の原因によるものかを判別するためには、ただ１つの温度検出センサに注目するだけでなく周辺の温度検出センサの温度変化を検証することが有益である。そこで、ある温度センサの中で最も温度上昇が大きいセンサが火災発生地点に最も近い火点センサの番号をとする。そして、下記の数式５に示すように、その片側個のセンサを「火点包含センサ群」として検証対象に用いる。

ｋステップ時における対象センサ組に含まれる個センサの温度変化の空間和を以下の数式６と表現できる。

これは、上記した（特徴２）を確認する数式である。

ここで、仮定した火点センサを含む周辺のセンサ群として、前後５個のセンサ群、つまり、火点センサを包含する１１個のセンサ群（火点包含センサ群）の１０秒間の温度変化量の空間積分値に対する第２のしきい値を下記の数式７に示す値に設定し、さらに、火点包含センサ群の３０秒間の温度変化量の空間積分値に対する第３のしきい値を下記の数式８に示す第３のしきい値に設定する。


これらのいずれかまたは双方が成立すれば特徴２が充足されたものとする。

この特徴２は、火点センサと仮定した温度検出センサ１１０のみが温度上昇している場合、当該温度検出センサ１１０の異常値に基づくものであり、火災の場合は前記１１個の温度検出センサ１１０が空間的な拡がりをもって上昇しているということが検証に役立つという考えを織り込んだものである。

（特徴３）によるチェック
火災を仮定した場合、火点に最も近い火点センサの温度検出センサ１１０は、いわば火点の中央付近のピークが現れるはずであり、その火点センサのみの積分値と、火点センサを含む前後５個ずつの１１個にわたる火点包含センサ群の空間積分値との比率を検証すれば、ピーク値が出ているのか否かが確認できる。ここでは、例えば、その比率が数式９に示すように、第３のしきい値が０．３以上あることを条件とする。

（特徴４）によるチェック
また、上記したように、火点センサと仮定した温度検出センサ１１０のみがピーク値を持つが、隣接するすぐ隣の温度検出センサ１１０が他よりも低い場合、火点センサと仮定した温度検出センサ１１０のみが異常値を示しており、火点とするような中心のエネルギー放射が見られないと考えることができる。つまり、火点センサの前後１つずつ、つまり３個の火点隣接センサ群の空間積分値と、火点センサを含む前後５個ずつの１１個にわたる火点包含センサ群の空間積分値との比率を検証すれば、中央に火点とするような中心のエネルギー放射が見られることが検証できる。

これは、火点に最も近い火点センサと仮定された温度検出センサを含む前後にわたる所定数の温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の「空間積分値」の大きさと、空間積分値に占める火点センサと仮定された温度検出センサの検出値の大きさから計算した「集中割合」の観点からふるいに掛けることにより、第１の所定期間を短く収めつつ、その火災検知精度を担保するものである。ここでは、例えば、その比率が数式１０に示すように、第４のしきい値が０．５４以上あることを条件とする。

上記に示したように、［数式４］、［数式７］、［数式８］、［数式９］、［数式１０］を用いた火災検知処理を行えば、早期火災検知が可能となる。なお、［数式７］と［数式８］は、両方充足を条件としても良く、択一充足でも良い。
次に、上記得た各式を用いて、火災時のパターンと非火災時のパターンを適用し、火災検知処理のシミュレーションを行ってみる。

実際の火皿の位置は、Ｎｏ．１３の温度検出センサ１１０の直下とするが、トンネル風の影響でＮｏ．１５の温度検出センサ１１０が最も温度が上昇した火点センサと仮定されている例である。つまり、ここでは、Ｎｏ．１５が火点センサとして想定される例である。
以下、トンネル火災実験データを制御部１３０に与えた。

図５が各々の温度検出センサから得られるデータの例である。
この例では、温度検出センサ番号１０〜２０番に関する或る時間から１０秒間の時間積分値データ、３０秒間の時間積分値データとなっている。

制御部１３０は、時間積分検知処理ステップを開始する。
時間積分検知処理ステップにおいて検出される、温度検出センサ（Ｎｏ．１５）およびその前後の温度検出センサ（（Ｎｏ．１４およびＮｏ．１５））の３０秒間の温度上昇（時間積分値）を図６に示す。サンプル時間は１秒である。
図６は、或る時刻から火点センサの３０秒間の温度変化の積分値と、その両側の３０秒間の温度変化の積分値およびと、さらに火点包含センサ群の平均温度の３０秒間の温度変化の積分値を示す図である。
図６に示す各々の時間積分値を得た制御部１３０は、時間積分検知処理ステップにおいて、１５番における温度検出センサ１１０を火点センサとして仮定する。

図７は、火点センサの仮定によって決まる火点包含センサ群の設定と火点隣接センサ群の設定を示す図である。
図７に示すように、制御部１３０は、火点センサを１５番と仮定し、火点包含センサ群を火点センサを含む前後５個（合計１１個）のセンサ群である１０番〜２０番と設定し、火点隣接センサ群を１４番から１６番と設定する。

次に、制御部１３０は、空間積分判定処理ステップを進める。
空間積分判定処理ステップは、火点包含センサ群の１０秒間の空間積分値の大きさが第２のしきい値を超えているか、または、火点包含センサ群の３０秒間の空間積分値の大きさが第３のしきい値を超えているかをチェックする。

上掲した数式７、数式８に従って、空間積分判定処理ステップを実行する。


この例では、火点包含センサ群の１１個のセンサの１０秒間の空間積分値の判定も、３０秒間の空間積分値の判定も、両方充足されていることが分かる。

次に、制御部１３０は、検証処理ステップを進める。
制御部１３０は、図７のように設定された各々の温度検出センサで３０秒間得られているデータから１５番における火災発生の仮定を検証する。

図８は、数式９で示される火点センサの時間積分値と火点包含センサ群の１１個のセンサの３０秒間の空間積分値の比率Ｒ₁(ｋ,１５)と第３のしきい値との比較、および、数式１０で示される火点隣接センサ群の３個のセンサの空間積分値と火点包含センサ群の１１個のセンサの３０秒間の空間積分値の比率Ｒ₃(ｋ,１５)と第５のしきい値との比較を示す図である。

図８に示すように、比率Ｒ₁(ｋ,１５)および比率Ｒ₃(ｋ,１５)とそれらのしきい値との比較に示すように、１０秒経過後に、比率Ｒ₁(ｋ,１５)および比率Ｒ₃(ｋ,１５)の両方がそれぞれの第３のしきい値と第５のしきい値を超えて、検知処理ステップが充足されている。
火災発生から１０秒経過後から１３秒経過後まで、両方の検知処理が充足されているが、１４秒経過後から１６秒経過後は、２番目の検証である比率Ｒ₃(ｋ,１５)が充足されていないが、１７秒から１９秒まで再び比率Ｒ₃(ｋ,１５)が充足され、また、２０秒から２１秒は比率Ｒ₃(ｋ,１５)が充足されず、再び２２秒から２８秒まで充足されている。
１番目の検証である比率Ｒ₁(ｋ,１５)は、２３秒の時刻のデータを除き、１０秒経過から３０秒まで充足されている。

このように、検証処理ステップは、しきい値の設定の仕方で充足／不充足が入れ替わることがあるが、３０秒の間に最初の１０秒を除いて、概ね充足されており、充足されている期間が多いことをもって火災と検証することも可能である。
この例では、検証処理ステップでの充足が確認されたのでこの時点で警報を発報する。
以上より、１ｍ²火皿を用いた燃焼実験において，３０秒以内での火災発生検知を実現している。

次に、検証処理ステップを行う効果を示す。
早期火災検知アルゴリズムは，充分に温度が上昇しない状態で火災を判定するため、頻繁に誤報を発する懸念がある．その対策として，検証処理ステップで２つの検証１、２が導入されている。

図９は、火災仮定に検証処理ステップを組み合わせた場合の火災検知精度の向上を示す図である。トンネルに設置された温度センサケーブルの温度データログから再現した１日分のデータに本発明の火災検知処理ステップを適用した場合に想定できる誤報の数である。
検証処理ステップを適用しない場合、図９の左側に示すように、数式４のみの時間積分値のみの火災検知では誤報数は９０であった。図９の２番目に示すように検証処理ステップの検証１を適用すると誤報数は２、図９の３番目に示すように検証２を適用すると誤報数が１に減少した。図９の４番目に示すように検証処理ステップの検証１、２の両方を適用すると誤報がなくなる。この分析により、本発明の早期火災検知処理ステップは期待どおり機能していると言える。

以上示すように、本発明の早期火災検知システムは、一定間隔で温度センサが配置されているという構造的な利点を活用し、空間的温度変化をモニタリングすることによって早期火災検知器を開発できた。

以上、本発明の早期火災検知システムの構成例における好ましい実施例を図示して説明してきたが、本発明の技術的範囲を逸脱することなく種々の変更が可能であることは理解されるであろう。

本発明の早期火災検知システムは、トンネル内の早期火災検知システムとして広く適用することができる。

１００ 早期火災検知システム
１１０ 温度検出センサ
１２０ 温度検出センサケーブル
１３０ 制御部

Claims (8)

1. トンネル内の火災を検知する火災検知システムであって、
   所定間隔ごとに温度検出センサが配置され、前記トンネルの長手方向に沿って敷設され、前記トンネル内において前記所定間隔ごとに温度を検出する温度検出センサ群と、
   各々の前記温度検出センサごとの第１の所定期間における時間積分値の大きさと、
   前記時間積分値の大きさから火点に最も近い火点センサと仮定された前記温度検出センサを含む周辺の所定数の前記温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の空間積分値の大きさと、
   前記空間積分値に占める前記火点センサと仮定された前記温度検出センサの検出値の大きさから計算した集中割合の大きさの３つの計算結果から火災の発生を推定する制御部を備えた早期火災検知システム。
2. 前記制御部による、前記時間積分値の大きさに基づく計算処理ステップが、各々の前記温度検出センサのうち前記時間積分値が第１のしきい値を超えているものを前記火点センサと仮定する時間積分検知処理ステップであり、
   前記制御部による、前記空間積分値の大きさに基づく計算処理ステップが、前記火点包含センサ群の前記第１の所定時間の温度変化の総和である前記空間積分値が第２のしきい値を超えている場合に、前記時間積分検知処理ステップに基づく前記火点センサの仮定が正しいと判定する空間積分判定処理ステップであり、
   前記制御部による、前記中央集中割合の大きさに基づく計算処理ステップが、前記中央集中割合が第３のしきい値を超えている場合に、前記時間積分検知処理ステップに基づく前記火点センサの仮定を正しいと検証する検証処理ステップであることを特徴とする請求項１に記載の早期火災検知システム。
3. 前記第１の所定時間に比べて短い第２の所定時間を設定し、
   前記制御部が、前記空間積分判定処理ステップとして、前記火点包含センサ群の前記第１の所定時間の温度変化の総和である空間積分値が前記第２のしきい値を超えていることに加えて、前記火点包含センサ群の前記第２の所定時間の温度変化の総和である空間積分値が第４のしきい値を超えている場合に前記空間積分判定の充足と判断し、
   前記空間積分判定処理ステップと前記検証処理ステップの両方で充足が成立した場合に、前記時間積分検知処理ステップに基づく前記火点センサの仮定を正しいと検証することを特徴とする請求項２に記載の早期火災検知システム。
4. 前記火点センサと仮定された前記温度検出センサを含む周辺の所定数の前記温度検出センサ群からなり、その構成する前記温度検出センサの数が、前記火点包含センサ群を構成する前記温度検出センサの数より少ないものを火点隣接センサ群とし、
   前記制御部が、前記検証ステップにおいて、前記中央集中割合が第３のしきい値を超えていることに加えて、前記火点包含センサ群の前記第１の所定時間の温度変化の総和に占める前記火点隣接センサ群の前記第１の所定時間の温度変化の総和の割合が第５のしきい値を超えている場合に、前記検証ステップの充足と判断し、
   前記空間積分判定処理ステップと前記検証処理ステップの両方で充足が成立した場合に、前記時間積分検知処理ステップに基づく前記火点センサの仮定を正しいと検証することを特徴とする請求項２または３に記載の早期火災検知システム。
5. 前記第１の所定時間が３０秒間であることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の早期火災検知システム。
6. 前記第２の所定時間が１０秒間から２０秒間のいずれかであることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の早期火災検知システム。
7. 前記火点包含センサ群の数が１１個であり、前記火点隣接センサ群の数が３個であることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の早期火災検知システム。
8. トンネル内の火災を検知する火災検知方法であって、
   所定間隔ごとに温度検出センサが配置され、前記トンネルの長手方向に沿って敷設され、前記トンネル内において前記所定間隔ごとに温度を検出する温度検出センサ群を用い、
   各々の前記温度検出センサごとの第１の所定期間における時間積分値の大きさと、
   前記時間積分値の大きさから火点に最も近い火点センサと仮定された前記温度検出センサを含む周辺の所定数の前記温度検出センサ群からなる火点包含センサ群の空間積分値の大きさと、
   前記空間積分値に占める前記火点センサと仮定された前記温度検出センサの検出値の大きさから計算した集中割合の大きさの３つの計算結果から火災の発生を推定することを特徴とする早期火災検知方法。