JP2730876B2 - プラント内における微小漏洩ガス雰囲気での新規漏洩発見法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ガス状、液体状または
個体状で、可燃性または有毒な物質を取り扱うプラント
において該プラントの装置、設備から漏洩したガス、蒸
気等を検知するガス、蒸気等の漏洩検知システムに関
し、プラントに固有な微小漏洩存在下でも新規に発生し
た漏洩を低い誤報率／欠報率で発見するための方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】化学工業、石油精製等の産業を規制する
「高圧ガス取締法」によれば、可燃性ガス取扱い施設の
外縁に２０ｍスパン以下となる様にガスセンサ−を設置
しなければならない。従来このガスセンサ−は１００−
２００ＰＰＭ程度の低感度であり相当量の新規漏洩が発
生しない限りこれを検知する事は不可能であったが、近
年使い方によっては、１−１０ＰＰＭ程度を検出できる
高感度センサ−が開発され使用され始めた。

【０００３】一方、通常のプラント内部には、回転機械
軸受け部、自動弁シャフト部又各種の配管接続部等から
微小の漏洩があり、これを全く０には出来ない様な不可
避的漏洩があるのが普通である。

【０００４】この微小漏洩はプラント内に吹いている風
によりプラントの内部に常時ただよっており、風向と風
速の条件で、プラント内部の微小漏洩ガスによるガス濃
度は、時間的に大きく変動している。このプラント固有
の不可避的に低濃度で存在するガスを、ここではＢＧＬ
（バックグラウンドガス漏洩）と言う事にする。

【０００５】従来の低感度ガスセンサ−では、この低濃
度ガスを検出する事はほとんど不可能であったが近時使
用され出した高感度ガスセンサ−では、場合によっては
検出できる様になってきている。この様にプラント内に
固有に存在するＢＧＬを、プラント内部に設置されたガ
スセンサ−が検出できる様になると、プラント内にＢＧ
Ｌ以外の新規の漏洩が起きた場合、ガスセンサ−の指示
だけではこれがはたして新規の漏洩なのか、叉はＢＧＬ
濃度自体の風による単なる変動なのかの区別がつかない
事になる。

【０００６】これまでは、プラントのオペレ−タが適当
にガスセンサ−の発報設定値をきめ、この設定値を多少
高めにセットして、通常のＢＧＬと区別する様にしてき
たのが一般的であるが、これはＢＧＬ自体の漏洩量変動
及び気象条件の変動によるガスセンサ−指示値の変化に
動的についていけず、結局のところはプラントのオペレ
−タの自主的な判断にまかされていた。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】本発明では、プラント
内に適当に配置され当該場所のガス濃度を測定するため
の高感度ガスセンサ−群と、プラント内の代表的な気象
条件を測定するために１ないし２個設置される風向風速
計と、これらのガスセンサ−信号を風向風速デ−タと共
に処理するデ−タ処理システムとから構成されるシステ
ムにより、プラント内に不可避的に存在する上記のＢＧ
Ｌから、それ以外に発生する新規の漏洩を明確に区別し
て検知する方法を提供する。

【０００８】従来技術では、プラント内に存在するＢＧ
Ｌ漏洩の変動を、各センサ−の指示するガス濃度で監視
しているため、ある１個のセンサ−指示濃度の上昇がＢ
ＧＬ変動によるものか、叉は本当の新規漏洩によるもの
かが分からない。

【０００９】本発明では、プラント内に存在するＢＧＬ
漏洩の変動は、各場所の濃度ではなく、全センサ−測定
値から計算される各所の漏洩量分布として把握され、リ
アルタイムにモニタ−されている。

【００１０】この方法により、各時点のＢＧＬ濃度変動
はシステム内部において常時自動的に解析され、ＢＧＬ
と新規漏洩を区別する判断基準を、本システムがそのと
きどきの状況に応じた設定点に自動的に変更し、プラン
トオペレ−タの感に頼る漏洩判断をすべて不要にする手
段を提供する。

【００１１】また、実際はＢＧＬ状態であるのにシステ
ムは新規の漏洩と判断して発報する（以後これを誤報と
言う）及び、実際は新規の漏洩であるのにＢＧＬ状態と
判断して発報しない（以後これを欠報と言う）という２
種類の誤りに対して定量的な概念を与え、システムが内
部で決定する新規漏洩の判断基準にプラントオペレ−タ
が介入する事によって、プラントオペレ−タがそのとき
どきで希望する誤報率／欠報率に合わせて、システムの
判断基準を変更する手段も併せて提供する事が出来る。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記課題は、プラント内
に適当に配置され当該場所のガス濃度を測定するための
高感度ガスセンサ−群と、プラント内の代表的な気象条
件を測定するために１ないし２個設置される風向風速計
と、これらのガスセンサ−信号を風向風速デ−タと共に
処理するデ−タ処理システムを用い、そのときどきのＢ
ＧＬの変動状態（その時のプラントの運転状況、その時
の気象条件、又当該プラント外部の状況等非常に多くの
変動要因に支配される）の特徴を時間的及び場所的に巧
妙にとらえる事によって解決される。

【００１３】すなわち、本発明は、可燃性または有害な
物質を取り扱うプラントにおいて、当該プラントに常時
存在するバックグランドガス漏洩である微小漏洩ガス
（ＢＧＬ）雰囲気がある時、プラントから漏洩するガス
を検知するための高感度ガスセンサー群と、風向風速計
と、これらの各種信号をリアルタイム処理するデータ処
理システムとから構成されるシステムを用い、対象プラ
ント内の適当な位置に複数の仮想的なガス漏洩点群を配
置設定し、次に、新規漏洩のない通常時に、複数のガス
センサー群により観測されるＢＧＬ濃度の時系列データ
と、風向風速の時系列データとからなる、適当な大きさ
のデータベースを用意し、理論的なガス拡散モデルを使
用して、前記データベースのＢＧＬ濃度指示値のすべて
を最適に近似する様に、前記仮想漏洩点位置にＢＧＬデ
ータを代表する仮想ＢＧＬ漏洩量を割付け、その仮想Ｂ
ＧＬ漏洩量と、理論的なガス拡散モデルとから計算され
るＢＧＬ対応の濃度値を、前記時系列データベースのそ
れぞれから差引き、ＢＧＬ成分フィルター後のデータベ
ースである新しいデータベースＦを得、データベースＦ
中に、ＢＧＬ成分フィルター前のデータベースである前
記ＢＧＬ信号の実観測値データベースＳの持つデータ出
現頻度に関する統計的特徴が、どれほど残存しているか
を解析し、新しいデータがデータベースＳに追加される
毎に、前記の仮想ＢＧＬ漏洩量を使用してそのデータか
らＢＧＬ成分をフィルターし、新データのフィルター後
のデータと、前記のデータベースＳの統計的特徴の残存
割合とを対比させ、その新データがＢＧＬ信号の変動範
囲にあるか、または過去のＢＧＬ変動範囲にはないデー
タであるかを判別する事により、ＢＧＬ雰囲気下での新
規漏洩発生をＢＧＬと区別して検知し、これらの操作を
新データの入力毎に繰り返す事により、データベースＳ
とデータベースＦを、その時点での最新のＢＧＬ状況を
表す様に動的に更新し、プラント内に固定的に存在し、
風向の変動と共に常時変動している微小漏洩ガス（ＢＧ
Ｌ）雰囲気下で、そのＢＧＬ漏洩の規模を常時監視しつ
つ、新規に発生する漏洩をこれと明確に区別して、新規
の漏洩を検知する事を特徴とするプラント内における微
小漏洩ガス雰囲気での新規漏洩発見法である。

【００１４】上記した本発明においては、データベース
Ｆ中に残存している、データベースＳの持つデータ出現
頻度に関する統計的特徴を解析して取り出す操作を以下
の（１）項から（４）項までの手段により行なうことが
好ましい。

【００１５】（１）データベースＳを、たとえば２０度
均等刻みの１８分類のような適当な風向範囲で分類し、
各風向分類内のおのおのにつき、各センサーデータの平
均値と標準偏差値を計算し、（風向分類された平均値と
標準偏差値の計算） （２）仮想ＢＧＬ漏洩量を使用して、データベースＦを
その初めから最後まで走査し、各センサーデータにつ
き、前記（１）項の各風向分類中で、データベースＳ中
の前記平均値に対して、前記標準偏差値の何倍に相当す
るかの値である整数近似値を計算する操作を全センサー
データに対して行い、この整数値を全センサーに対して
総和し、データベースＦと同一の大きさの時系列である
整数数列を得、（各風向分類内での対偏差値倍数の決定
操作） （３）前記（２）項で得た整数時系列データをその初め
から最後まで順番に走査し、ある時点からのひき続く適
当な個数Ｒ、たとえば１８個、の整数を順番に積算して
いく操作（１個のデータ、続く２個のデータの
和、．．．続くＲ個のデータの和をつぎつぎにとる操
作）を行い、時系列上のどの時点に於いても個数Ｒの整
数列を持ち、その全データベースの大きさがデータベー
スＦより（Ｒ−１）個だけ小さい整数列時系列データベ
ースを得、（対偏差値倍数の階数決定操作） （４）前記（３）項で得た整数列時系列データベースを
その初めから最後まで順番に走査し、各時点での大きさ
Ｒ個の整数列を、各時点の順番に比較する操作を行い、
その全データベース中で最大であるＲ個の整数列、すな
わち１番目からＲ番目のどの整数も他の時点のそれより
大きいＲ個の整数列であり、これをクラス０のランク値
と言う、を取り出す、（最大ランク値の取り出し操作） 更に、ＢＧＬ雰囲気下での新規漏洩発生をＢＧＬと区別
して検知する方法が、 （５）これまでのデータベースに、新たに、複数のガス
センサー群により観測されるガス濃度の時系列データ
と、風向風速の時系列データが１セット追加された場
合、それまでに得られている仮想ＢＧＬ漏洩量、風向分
類された平均値と標準偏差値を使用して、その追加デー
タ１個に対してＢＧＬ成分のフィルター、及び前記
（２）及び（３）項の操作を行い、その結果として得ら
れた個数Ｒの整数列が前記（４）項でのべたクラス０の
ランク値と比較してより大きい数列、１番目からＲ番目
の整数の内どれか一つでもクラス０のランク値より大き
い整数列、であるか否かを判定する事により、もし大で
あるならこの時点で、ＢＧＬでない新規の漏洩がプラン
ト内のどこかに起きたと判定し、その新規漏洩出現の情
報を出力する、（新規漏洩出現の情報を出力） ことが好ましい。

【００１６】更に、データベースＳとデータベースＦを
その時点での最新のＢＧＬ状況を表す様に動的に更新す
る方法が、 （６）前記（５）項の判定でもし大でないなら、この時
点のデータはこれまでのＢＧＬの変動範囲内であって、
従って、新規の漏洩はプラント内のどこにも起きてはい
ないと判定し、データベースＳにそのデータを追加し、
かつデータベースＳから最も古いデータを１セット削除
する操作を行ってデータベースＳを同一のサイズを保っ
て更新し、その更新データベースＳに対して、前記仮想
ＢＧＬ漏洩量の割付及びＢＧＬ成分のフィルター操作を
行ってデータベースＦを更新し、これに対して前記の
（１）から（４）までの操作を再度行う事により、その
時点のＢＧＬ信号に対して最も的確であり、かつ動的に
変更された新規漏洩の発見パラメータ（前記（１）から
（４）の出力）を再計算する（データベースの更新）こ
とが好ましい。

【００１７】また、新規漏洩を発見できる漏洩の規模
と、これを検知可能な確率の情報を提供し、これをプラ
ント運転中にメニュウとして常時参照し、新規漏洩検知
の判断基準を変更する手段を提供するために、 （７）複数の仮想的なガス漏洩点群位置のそれぞれに、
人工的な漏洩量を適当に仮定し、これによる各センサー
の濃度を理論的なガス拡散モデルで計算し、これを更新
されている時系列データベースＦに加算した仮想的な時
系列データベースを作成し、この仮想的な時系列データ
ベースに対して、前記（２）項及び（３）項と同一の操
作を施し、個数Ｒの整数列時系列データベースを得、こ
の整数列時系列データベース中に前記（４）項で得たＲ
個の整数列（クラス０のランク値）より大なる整数列
（１番目からＲ番目の整数の内どれか一つでもクラス０
のランク値より大きい整数列）が存在するか否かを検査
し、全整数列時系列データベース中でのその存在割合を
計算し、各仮想漏洩点位置及び人工的に仮定した各仮想
漏洩量のそれぞれに対応する存在割合を表す数表を得、
（最大ランク値の出現頻度計算） （８）本システム運転中はいつでも、前記（７）項で得
られている数表を参照する事により、対象プラント内の
どの場所にどの程度の新規漏洩が出現したら、これをど
の様な確率で発見出来るかについての情報を、プラント
運転者にメニュウとして提供し、もし多少誤報がでる事
を承知の上でこの発見確率を上げたい場合は、前記
（４）の判定基準であるクラス０のランク値をどの様に
ゆるめたら良いかの情報も併せて提供する、ことが好ま
しい。

【００１８】先ず最初に、そのときどきのＢＧＬの変動
状態を動的にとらえこれを解析するために、現時点から
どれほどの過去にさかのぼれば良いかをきめなければな
らない。

【００１９】実際のプラントで種々試験した結果とし
て、これは約半日分か長くても１日分あれば良い事が分
かっている。

【００２０】例えば、風向風速計のデ−タと全センサ−
のガス濃度指示値デ−タの１組を２０秒毎にサンプルす
るものとすれば、過去半日分のデ−タであれば２１６０
セットであり、１日分であれば４３２０セットである。

【００２１】これは動的にＢＧＬ状態を解析し、その統
計的特徴を抽出するための基準デ−タベ−スであり、こ
のデ−タベ−スは新しい１組のデ−タが入力されるたび
に動的に更新され、いつでもその時の直前の過去におけ
る最新の状況を反映させる様にする。

【００２２】本システムの始動時には、最初に基準デ−
タベ−スできめられたデ−タ数がそろうまでデ−タ処理
システム内部に全デ−タが記憶される。

【００２３】次に、プラント内に無数に存在しかつその
位置が不明なＢＧＬを、適当な複数の点位置に集中近似
するため、対象プラント内に複数の仮想的なガス漏洩点
群を設定する。

【００２４】そのため、システムの始動前に仮想ＢＧＬ
漏洩点の総数とそれらの位置をきめる。

【００２５】一方、ガスセンサ−のタイプ、総数及びそ
れらの位置は対象プラントによりさまざまであるが、本
例では特開平５−２３１９７９号で提案されている様な
サンプリングモジュ−ルタイプのガスセンサ−を使用す
る。

【００２６】本来ガスセンサ−はその設置された地点近
傍のガス濃度を、なるべく高感度で測定できれば良い訳
であるが、従来使用されている高感度ガスセンサ−のプ
ラント内分散配置では、相当多くのガスセンサ−を設置
しない限り、設置点近傍の濃度を表す地域範囲がせま
く、少数のガスセンサ−でプラント内の全域をカバ−し
たい場合は、前記のサンプリングモジュ−ルタイプのセ
ンサ−構成が最適である。

【００２７】但し、本発明はこのガスセンサ−タイプに
限定される訳ではなく、プラント内のある面積内のガス
濃度を代表する様なセンサ−が選択されていればよい。
図１に簡単なガスセンサ−の配置とそれに対応する仮想
ＢＧＬ漏洩点の配置を示す。

【００２８】なほ、この様なサンプリングモジュ−ルの
総数とプラント内配置及び、仮想ＢＧＬ漏洩点の総数と
プラント内配置について、どの様な組み合わせが最適で
あるかは本方法によるシミュレ−ションを行って決定で
きる。

【００２９】又本方法では、風によるガス拡散モデルを
使用するが、この理論モデルは例えば、坂上モデル、サ
ットンモデル、パスキル−ギフォ−ドモデル等、これま
でに多くのモデルが開発されている。本方法ではこのど
れを使用してもかまわないが、本例ではこれを単に拡散
モデルと言う事とする。

【００３０】前述した様に、本方法ではまずシステム始
動前の準備として、その時のプラントのＢＧＬ状態を忠
実に表す様なその直前の過去のデ−タベ−スを必要と
し、このデ−タベ−スを逐次更新しながら漏洩の検知を
行う。

【００３１】このデ−タベ−スに含まれているデ−タは
本説明では、風向、風速、Ｍ個（例えば８個）のガスセ
ンサ−により測定されたプラント内各所のガス濃度（Ｐ
ＰＭ）であり、これらのデ−タが、たとえば１秒毎に収
集され、その２０秒毎の平均値としてＫセット（例えば
半日分）あるものとする。

【００３２】先ず本システムを漏洩検知システムとして
走行させる前に、このデ−タベ−スＳに対して以下の処
理を行う。

【００３３】１．デ−タベ−ス全体を、風向で例えば２
０度刻みの均等１８分類し、各分類層中で各センサ−指
示値の平均値と標準偏差値を計算する。

【００３４】この分類は風向のみで行い風速では行わな
い。その理由は一般にプラント内部にはさまざまな建造
物があり、プラント上空で計測された風速とプラント内
部の各所での実質的風速とは異なるからであり、プラン
ト内部の風速は一般的に上記測定風速にやや比例するも
のの大きく圧縮されたものとなるからである。

【００３５】これまでのプラント内部での多くのデ−タ
解析の結果、この様に約２０度程度の風向範囲をプラン
ト内部では同一の風向と考える事で、ＢＧＬによる各セ
ンサ−指示値デ−タはほぼ正規分布に従う事が確認され
ている。

【００３６】平均値をｍ、標準偏差値をｓとすると、こ
れらは分類風向番号jとセンサ−番号iの２次元の配列で
あらわされる。

【００３７】２．次に、上記に仮定した仮想ＢＧＬ漏洩
点の各位置から１ｍ³ ／ｈｒのガス漏洩を仮定し、１項
で分類した各風向による風速１ｍ／ｓｅｃで拡散したと
きの各センサの指示値は、上記の拡散モデルを使用して
計算する事が可能である。

【００３８】各センサ−の指示値ｃは仮想ＢＧＬ漏洩点
位置番号lk、分類風向j及びセンサ−番号iの３次元の配
列であらわされる。

【００３９】仮想ＢＧＬ漏洩点の各位置にその近傍のプ
ラント内地域を代表させると、その地域にｑｍ³ ／ｈｒ
の漏洩があり、その時の風速がｕｍ／ｓｅｃである場
合、各センサ−の指示値はｃ＊ｑ／ｕとなる。これはど
の拡散モデルでも、拡散ガス濃度は各点の漏洩量に比例
し、又風速に反比例する事から理論的に証明できる。な
ほ、この作業は一度だけおこなえば良く、本ｃ配列はそ
のプラントに固有のものとなる。

【００４０】３．デ−タベ−スＳ全体で、そのデ−タベ
−スＳが最適に近似される様なＢＧＬ集中漏洩量を、Ｌ
個の仮想ＢＧＬ漏洩点の各位置に割り振る。つまり、プ
ラント内に無数に分散しているが、その位置も量も不明
な微小ＢＧＬ漏洩を、プラント内部にほぼ均等に配置す
る様に置かれた仮想ＢＧＬ漏洩点の各位置に集中的に代
表させて近似する事となる。

【００４１】lkを仮想ＢＧＬ漏洩点の番号（全Ｌ個）、
ｑを各仮想ＢＧＬ漏洩点の漏洩量、i を各センサ−の番
号（全Ｍ個）、k を例えば２０秒毎のデ−タ番号（全Ｋ
個）ｕをデ−タ番号kの観測風速、ｃを２項で説明した
漏洩量１ｍ³ ／ｈｒ、か つ風速１ｍ／ｓｅｃと仮定し
た時の各センサ−位置の推定計算拡散濃度とし、ｄを、
実際に観測されてデ−タベ−スＳにとりこまれた各セン
サ−の指示値（ＰＰ）Ｍとすれば、理論的に推定される
各センサ−のＰＰＭ値と、各実デ−タｄとの差の全平方
和ＳＳは、（ｃ＊ｑ／ｕ−ｄ）の平方を、すべての仮想
ＢＧＬ漏洩点（全Ｌ個）、すべてのセンサ−（全Ｍ個）
及びすべてのデ−タ（全Ｋ個）について総計したものと
なる。

【００４２】このＳＳを最小にする様なＬ個のｑは数学
的に一意の最適解となり、ＳＳをＬ個のｑで偏微分し、
０と置いたＬ個の式を連立させる事により解析的に解け
る。

【００４３】これが今与えられたデ−タベ−スにおい
て、そのＢＧＬを最も的確に近似するＬ個の近似ＢＧＬ
集中漏洩量である。

【００４４】４．次に、デ−タベ−スＳ全体から、３項
でえられたＬ個の最適仮想漏洩量を使用し、デ−タベ−
スＳのおのおののデ−タからＢＧＬ成分をフィルタ−し
た、新しいデ−タベ−スＦを構成する操作を行う。

【００４５】そのためには、３項で解かれたＬ個のｑに
ついて（ｃ＊ｑ／ｕ）を計算し、この全Ｌ個の合計値を
デ−タベ−スＳの実デ−タｄから差し引けば良い。

【００４６】もし、理想的にＢＧＬがＬ個の最適仮想漏
洩量に集約されているならば、デ−タベ−スＦのデ−タ
はすべて０となるはずであるが、実際は約半数のデ−タ
が０より小で、残りの約半数のデ−タが０より大、及び
全デ−タの平均値がほぼ０となる様に、デ−タベ−スの
構造が変化する事になるであろう。

【００４７】その変化の特徴は、元デ−タベ−スＳの持
つデ−タ構造のバラツキ（標準偏差）に対して、ｎ倍平
均値より遠いデ−タの割合が、フィルタ−後デ−タでは
確実に減少する事である。従って、新規漏洩のない過去
のデ−タ群に対して、フィルタ−後デ−タのｎがどの様
に変化するかを追跡して、新規漏洩の発見に結びつける
事が可能となる。過去一度も出た事のない様なｎが、今
でればそれはおそらく確実に新規の漏洩を意味するであ
ろうし、過去２１６０デ−タ中に一度しか出た事が無い
デ−タが今出現したら、それは９９．９５％の確率で漏
洩と言って良いであろう。この事が判断基準としての誤
報率に根拠を与える。

【００４８】５．次に、４項で得た時系列デ−タベ−ス
Ｆをその初めから最後まで走査し、各センサ−デ−タの
それぞれが、１項の風向分類層中で、デ−タベ−スＳ中
の平均値ｍに対して、１項の標準偏差値ｓの何倍に相当
するかの値ｎ（整数近似値）を計算する。この整数値ｎ
は、元信号からＢＧＬ成分をフィルタ−したにもかかわ
らず、元信号の持つデ−タの頻度構造を保持している程
度を表している。従って、このｎを全センサ−に対して
総和する事によって、デ−タベ−スＦと同一のサイズの
整数数列を得る事ができ、これがＢＧＬフィルタ−後デ
−タベ−スＦの持つＢＧＬ特性となる。ｎの数学表現
は、フィルタ−後デ−タをｄ’とすれば、ｄ’＜ｍ な
ら ｎ＝０、 ｄ’＞＝ｍ なら、（ｍ＋（ｎ−１）＊
ｓ）＜＝ ｄ’＜（ｍ＋ｎ＊ｓ）なるｎである。

【００４９】６．次に、５項で得た整数数列はＫ個（例
えば２１６０個）の整数ｎであり、もしこの内の最大値
だけに注目するなら、これは過去例えば半日の間に、Ｂ
ＧＬフィルタ−後デ−タベ−スでこれ以上の数字が出た
事はない事実を表す。従って、新たに追加されるデ−タ
が仮にこれ以上のｎを持つなら、そのデ−タはＢＧＬで
はない新規の漏洩を表すものと考えて良いであろう。

【００５０】しかしこれだけを新規漏洩の判断基準とす
るなら、相当に規模の大きい漏洩でないとこれを発見す
る事は出来ない恐れがある。

【００５１】もし、ある時点のｎとひき続く次の時点の
ｎの和をとり、この全デ−タベ−ス中での最大値を考え
ると、この数字の意味はひき続く２個のデ−タのｎの和
としても、前記と同様に過去例えば半日の間に、ＢＧＬ
フィルタ−後デ−タベ−スでこれ以上の数字が出た事が
ない事実を表す。従って、ただ１個のｎでは新規漏洩と
は判断できない場合でも、ひき続く２個のデ−タからは
新規漏洩と判断できる事がある事を表す。これはＢＧＬ
信号の波形が、ある種の周期性を持つ事を積極的に利用
している。

【００５２】この様にして、５項の時系列整数数列を最
初から走査して、ある時点のｎとひき続く次の時点のｎ
を順番に積算する操作（１個のｎ、続く２個のｎの和、
続く３個のｎの和、．．．、続くＲ個のｎの和）をＲ個
まで行い、Ｒ個の整数数列の（Ｋ−Ｒ＋１）個のデ−タ
ベ−スを作る。（このＲ個の数列を各時点のランクと言
う） 例えば、５項の時系列整数数列ｎが仮に、１，
３，０，１，１，４，０，３，２，０，．．．、 であ
りＲを仮に３個とすると、 デ−タベ−スの第１番目の数列： １，４，４ デ−タベ−スの第２番目の数列： ３，３，４ デ−タベ−スの第３番目の数列： ０，１，２ デ−タベ−スの第４番目の数列： １，２，６の様にな
る。

【００５３】７，６項のＲは例えば２０秒毎のデ−タベ
−スであれば１８個程度が適当である。その理由は、通
常のＢＧＬ信号の波形周期としては、長くても５−６分
と考えられるからである。

【００５４】次に、Ｒ個の数列を（Ｋ−Ｒ＋１）個並べ
この内で、例えば、第１番目の数字での最大値を第１番
目の数字とし、第２番目の数字での最大値を第２番目の
数字とする操作をＲ番目まで行うと、全デ−タベ−ス中
のＲ個の整数数列中でどの番目の数字をとっても最大の
新しい数列が得られる。（上記の例ではこの最大値数列
は、３，４，６ となる） この最大値数列を、以後クラス０のランク値と称するが
その意味は次の様に解釈される。

【００５５】デ−タベ−スに新しいデ−タが１個追加さ
れてそのｎが計算され、その時点より過去の方向へＲ個
のランクが計算された場合、もしその計算されたｎが、
クラス０のランク値の第１番目より大なら新規漏洩と認
識されるが、そうでなくても、もしそのランクの第２番
目が、クラス０のランク値の第２番目より大なら、やは
り新規漏洩と認識して良い事を示し、以下順番にＲ個ま
でこの判定を繰り返す事ができる。

【００５６】つまり、ただ１個のデ−タのみでなくひき
続くＲ個のデ−タを常時監視する事により、新規漏洩と
ＢＧＬとの区別を格段にしやすくしている。この様な方
法で、かなり漏洩規模の小さい新規漏洩でも、明確にＢ
ＧＬと分離して、しかも誤報なく漏洩の判断ができる。

【００５７】８．クラス０のランク値より大の数列は、
対象としているデ−タベ−ス中にはただの１個も含まれ
ていないから、これを基準として新規漏洩の判定をすれ
ば、その結果はほとんど誤報率０での判定となる。

【００５８】しかしこの基準の場合、プラント内に起き
る新規漏洩がある程度の規模でない限り、これを発見で
きないおそれがある。

【００５９】一般的に、プラント内に新規漏洩が起きた
のに検知できない場合を欠報と言う事にし、もし１００
回の真実の新規漏洩生起に対して５０回しか発見できな
い場合には、欠報率５０％と言う事にする。（この逆
に、プラント内に新規漏洩が起きていないのに新規漏洩
が起きたと報告される場合が誤報であって、これは新規
漏洩とＢＧＬとを区別できない事を表しその発生率を誤
報率と称する。） なほ、誤報率の概念はＢＧＬのデ−タベ−ス中に含まれ
る漏洩判断基準値の割合であるが、一方、欠報率の概念
は、プラント内のどこかに新規漏洩を仮定しないと定義
できない。

【００６０】誤報率と欠報率の関係は相互に背反し、誤
報率を小にすれば欠報率は大となり、欠報率を小にすれ
ば誤報率は大となる。

【００６１】従って、クラス０のランク値を判定基準と
すれば誤報率は最小（ほとんど０）であるが欠報率は最
大となる。

【００６２】そこでＲ個の数字を持つクラス０のランク
値のおのおのから、各ｒずつマイナスした数列を新たに
定義し、これをクラスｒのランク値と称する。（例えば
上記の例ではクラス１のランク値は、２，３，５であ
り、クラス２のランク値は、１，２，４、以下同様とな
る） この様にして、新規漏洩を判定するクラスを増加させれ
ば、誤報率は増加するが欠報率は減少する。

【００６３】クラスｒでの判定とは、誤報であるかもし
れないのを知っての上で、なるべく欠報を減らしたいと
言う場合に採用する手段である。

【００６４】９．今対象としているデ−タベ−ス中に、
クラスｒのランク値より大なる数字が含まれる割合を計
算すると、クラスｒのそれぞれの数字に対して誤報率が
いくらになるかを予想できる。（ｒ＝０の場合には誤報
率０である） 次に以下の様な操作で、プラント内の適当な場所に適当
な量の漏洩を仮定して仮想のデ−タベ−スを考える事に
より、プラント内のある場所にある量の漏洩源が出現し
た場合に、その漏洩発見をクラスｒのランク値で判定す
る場合に、そのケ−スの欠報率がいくらになるかを予想
できる。

【００６５】仮想ＢＧＬ漏洩点群位置にプラント内のそ
の位置近傍の地域を代表させ、その位置おのおのに一つ
ずつ人工的に漏洩量を適当に仮定し（例えば、５ｍ³ ／
ｈｒ刻みで６段階等）、これによる各センサ−の予想濃
度値をデ−タベ−ス中の各風向と風速に応じて２項の方
法で計算し、これをデ−タベ−スＦに加算した仮想的な
時系列デ−タベ−スを作成する。

【００６６】この仮想的な時系列デ−タベ−スは仮想漏
洩位置、仮想漏洩量、仮想漏洩時刻のそれぞれに対して
異なるが、これに対して前記４項以降と同一の操作を本
システム内部で行い、クラスｒのランク値以上が含まれ
る割合を計算すれば、その割合は仮想漏洩量に対する仮
想的な誤報率となり、これは、１００％とその割合との
差がその仮想漏洩量に対する欠報率となっている事を意
味する。

【００６７】この様にして、クラスｒで新規漏洩を判定
する場合の「各誤報率の表」及び、もし、プラント内の
ある場所にある量の漏洩が起きた場合、当該場所及び当
該漏洩量のそれぞれに応じて、これをクラスｒで判定し
た場合の「各欠報率の表」を提供できる。

【００６８】この表は、プラントの運転員に対して、本
システムを運用する場合のメニュウとして使用でき、こ
のメニュウを開き参照する事で、オペレ−タ−はいつで
も新規漏洩の判定基準であるクラスｒを動的に変更する
事ができる。

【００６９】上記９項の準備が終了した後、本システム
は漏洩検知システムとして機能し始める。

【００７０】システムが漏洩検知システムとしてスタ−
トし、例えばその２０秒後に各１秒間デ−タの２０個平
均として、新たな風向、風速及び各センサ−のＰＰＭデ
−タが入力されるとその新デ−タに対して、上記のｎが
計算され、いままで得られているクラスｒランク値（ｒ
は任意でありプラント運転員の選択による）との比較が
なされる。

【００７１】その時点での過去Ｒ個の数字に対して、ク
ラスｒランク値のそれぞれを比較し、Ｒ個の内どれか一
つでもクラスｒランク値のそれより大なる数字があれ
ば、それは現在の判定基準クラスｒでは新規の漏洩が起
きたと認定される。

【００７２】但しこの場合、もし判定クラスのｒが高い
と、この判定による結果は誤報かも知れないから、シス
テムはその内部でｒを０まで移行させ、クラス０でも結
論が変わらないか否かを調べる。

【００７３】もし、クラス０での判定なら新規の漏洩と
認められない場合なら、システムはプラント運転員に注
意を促す表示をするし、逆にクラス０での判定でも新規
の漏洩と認められる場合なら、運転員に漏洩警報を発し
以下の様に処理のオプションを求める。

【００７４】プラント内の新規漏洩点を探してそれを止
めるか叉は減少させる処置を行った後、もし、この処置
をした後の状態を以後のＢＧＬと認めるなら、以後の判
定条件クラス０ランク値をこの処置後デ−タを追加して
更新するし、また、以後もこの漏洩を無視して以前の判
定基準で漏洩判定を行い、適当な時期にこれを変更した
い場合は、以後の判定条件クラス０ランク値を更新しな
い様にする。

【００７５】新たなデ−タが入力されこれの判定が行わ
れると、新デ−タはデ−タベ−スＳに追加され、同時に
最も古いデ−タ（Ｋ個前のデ−タ）がデ−タベ−スＳか
ら削除されてデ−タベ−スＳは常時更新されている。

【００７６】この様にして、いつでもデ−タベ−スＳは
現時点からの最新の過去を反映する様に更新され、従っ
て、漏洩判定条件クラス０ランク値は、その過去に忠実
に基ずく様に動的に変更されている。

【００７７】システム運転中はいつでも、更新デ−タベ
−スＳに対して上記の手順の１から９までを繰り返し、
新たにデ−タの入力がありしだいこの手順は無限にル−
プしている。（但し、手順２はシステム設計時に１度だ
け行えば良いので除く） また上記９項のメニュウはシステム運転中はいつでも参
照でき、プラント運転員はいつでもこれを参照する事に
より、新規漏洩の判定基準を自由に変更出来る。

【００７８】本システムでは、新規漏洩の基礎判定基準
（クラス０ランク値）はすべてシステム内部で自動的に
計算されており、その判定基準を意図的に緩和する場合
（クラスｒの増加）のみ、プラント運転員の割り込み入
力を許す様になっている。ＢＧＬの状況は、プラントの
運転状態及びその時の気象条件により大きく変化する
が、本システムではこの変化を常時監視しており、現時
点でのＢＧＬ総量を上記メニュウと同様にいつでも参照
できるし、又、現時点からの直前の過去の状況の常時監
視により、新規漏洩の判断基準（クラス０ランク値）を
自動的に変更している。

【００７９】従って、ＢＧＬの変動状況がおとなしい場
合はそれなりに、又ＢＧＬが大きく変動している様な場
合もその変動状況に応じて新規漏洩を検知することがで
きる。

【００８０】又、検知報告がその時点でどの程度の確か
らしさであるかを定量的に算定して、もし望むならば、
その望む誤報率／欠報率に合わせる様に漏洩判断基準を
自由に変更できる。本発明がＢＧＬ信号（いわゆる雑音
にたとえられる）と、新規漏洩信号（いわゆる雑音中の
音声にたとえられる）を検出する原理は、概念的には以
下の様に説明される。

【００８１】プラント内に仮想的に設置されている仮想
漏洩点（複数）に、その時点でのＢＧＬ信号を最適に表
現する様にリアルタイムに仮想漏洩量を割付け、その仮
想漏洩量によりその時点に観察される実信号をリアルタ
イムにフィルタ−する操作によって、ＢＧＬ成分を除去
した信号を得る。

【００８２】この信号は理想的にはすべて０となるはず
であるが、フィルタ−操作の巧拙にもよるが実際上はそ
うはならず、ＢＧＬ信号がその風向で持っていた平均値
とバラツキをまだ幾らか保持している。（但し、その割
合は大きく減少する） もし、理想的にフィルタ−されてすべて０となっている
ならば、新入力デ−タをフィルタ−してそれが０より大
のデ−タであるなら、これは理論的には即漏洩と認めて
良い事になるが、現実問題としてはこの様な判定は不可
能である。従って、その時点直前のＢＧＬフィルタ−後
デ−タベ−スにまだ残存している非０デ−タについて、
前記平均値からの距離（平均値からその標準偏差値の何
倍遠いかを表す）ｎを計算し、この距離ｎを根拠として
新規漏洩を検出しようとするのが特徴である。

【００８３】この場合、プラント内に複数あるセンサ−
はそれぞれ独立であるから、この距離ｎを各センサ−す
べてについて総和する事で、新規漏洩がプラント内のど
こで起こっても、その漏洩出現に対処できる。

【００８４】次に本発明の特徴となっている原理は、こ
の各センサ−総和距離ｎを時系列の１点のみで比較する
のではなく、その時点にひき続く何点かの距離ｎの和で
も漏洩の判定が行われる事である。

【００８５】これは、距離ｎの時間的継続性もＢＧＬ信
号の持つ特性の一つであり、この特性を考えて、例えば
１時点のみの比較では漏洩とは判断できなくても、続く
何点かの和の比較でも漏洩判断ができる事により、判断
の正確性（誤報及び欠報の減少）を改善するための有力
な手段となる。（時系列の連続処理） なほ、上記の手順１から９までは、図２及び図３に概念
的なブロックフロ−ダイアグラムとして説明されてい
る。

【００８６】全デ−タベ−ス中で上記距離数列の最大値
を取り出し、もしある時点での新デ−タが持つ距離がこ
の値のどれかより大なら、これはおそらく誤報率０で新
規漏洩と認められて良いであろう。（この距離数列の最
大値より大なる数列がＢＧＬとしてこれまで出現した事
がないから） 又、この距離数列最大値からそれぞれ整数ｒ（クラス）
だけ小さい数列を仮定し、この数列（クラスｒの数列）
が全デ−タベ−ス中に含まれる割合を計算すれば、これ
はそのクラスｒで新規漏洩判断をする場合の誤報率を示
すはずであり、この様にして判断基準をクラスｒだけ緩
和した場合の誤報率を前もって予想する事ができる。

【００８７】距離数列最大値は、各時点で刻々とデ−タ
ベ−スを更新する事により、その時点での最適なものに
常時変更されている事は当然である。

【００８８】その他の本発明の特徴は、各仮想ＢＧＬ漏
洩点に人工的に漏洩量を置いて、システム内部でのシミ
ュレ−ションが可能な事である。これでできる仮想的な
デ−タベ−スで上記と同様な操作を行う事により、今度
は、プラント内のある場所にある量の漏洩が起きた場合
について、新規漏洩を捉えられるであろう確率（欠報
率）を事前に予想し得る事であり、これをプラント運転
員にメニュウの様式で提示し判定基準の緩和度であるク
ラスを自由に選択できる。

【００８９】

【作用】本発明は、プラント内に複数設置された高感度
センサ−で測定されたＢＧＬ濃度の時系列デ−タベ−ス
及び、その時の風向、風速の時系列デ−タベ−スから、
その時点のＢＧＬ漏洩量分布を仮想的なプラント内漏洩
点位置に集約して近似し、それによって推定される各セ
ンサ−の濃度値を、時事刻々採取される各センサ−濃度
値から差引き、そのＢＧＬをフィルタ−されたデ−タベ
−スをリアルタイムに解析する事により、そのプラント
にその時点で存在しているＢＧＬの時間的、空間的な性
質をリアルタイムに取り出す方法で、ＢＧＬの常時監視
及び新規漏洩の検出を可能にする。

【００９０】新規漏洩の検出をするためには、当然その
時点のＢＧＬ変動との区別が行われる必要があり、現在
観測されているデ−タがＢＧＬの変動範囲なのか、叉は
ＢＧＬ以外の新規漏洩による信号なのかを判定しなけれ
ばならない。

【００９１】従来の漏洩検知システムは結局の所、高感
度センサ−をプラント内に何個設置しようとも、それら
のセンサ−の測定値であるＰＰＭ値を直接漏洩判断の対
象とし、それらの値が高いが低いかの判断は、プラント
の運転員により行われていた。

【００９２】従って、その漏洩判断はプラント運転員の
意志により異なる事になり、各センサ−の警報設定値を
どの様にセットするかについての合理的設定基準をきめ
られない事になる。

【００９３】もしこの警報設定値を下げすぎれば通常の
ＢＧＬ変動でいつも発報し（誤報）、システムの信用性
がなくなるし、逆にこの警報設定値を上げすぎれば真実
の新規漏洩でも発報しない（欠報）。

【００９４】この意味で、従来の漏洩検知システムは結
局「当たるも八卦当たらずも八卦」的な存在として見ら
れていた。

【００９５】本発明では、この漏洩判断基準に明確かつ
定量的な合理的基礎を与え、しかもプラントの運転員が
この設定をする必要が全くなく、その時点の直前の過去
をいつもシステムが内部的に監視し、その設定を現状に
見合う様に自動的に変更している。

【００９６】そのうえ、システムに運転員が介入してこ
の判定基準の強度（クラス）を変更する手段も用意され
ており、そのクラスの設定のためには、あるクラスにセ
ットすればどの様な誤報率／欠報率になるかが予想さ
れ、従って期待する誤報率／欠報率にセットするにはど
のクラスにすれば良いかを定量的に参照し得る様になっ
ている。

【００９７】本発明をプラント内の漏洩検知システムと
して適用するなら、プラントの運転員は自分自身による
漏洩判断を要求されず、本システムの指示するとうりに
従えば良く、もし、システムの指示に何らかの不安があ
る場合は、いつでもメニュウを参照してその設定につい
ての予想誤報率及び予想欠報率を確認できる。

【００９８】

【実施例】次に、本発明を適用した実施例につき図面及
び、実際のプラントから得られたデ−タを参照し、この
シミュレ−ションをとうして説明する。

【００９９】図１は本発明を適用した実プラントの簡単
な図面であるが、本適用ではプラント内の高感度センサ
−の代わりに、「ガス、蒸気等の漏洩検知システム、風
向風速測定装置」（特開平５−２３１９７９号）の実施
例にあげた多点サンプリングモジュ−ル方式を使用して
いる。

【０１００】多点サンプリングモジュ−ル方式によれ
ば、高感度センサ−のプラント内分散配置にくらべて、
より少ないセンサ−総数でその地域一帯のガス濃度を測
定できるため、本発明の特徴を最も生かす事ができる。

【０１０１】ただし、本発明はこの様な多点サンプリン
グモジュ−ルを用いた実施例に限定されるものではな
く、従来の様に、プラント内に分散的に設置される高感
度ガスセンサ−を使用する方式でも適用可能である。

【０１０２】要するに、ガスセンサ−が指示する値が、
その設置点近傍地域のガス濃度をほぼ正確に測定できれ
ば良い事になる。

【０１０３】図１を簡単に説明すると以下の様になる。

【０１０４】本発明を適用したプラント：東西距離８０
ｍ及び南北距離５０ｍの長方形であり、横軸及び縦軸の
数字は、左下を原点とする座標をメ−トル単位で表す。

【０１０５】設置されているセンサ− ：多点サンプリ
ングモジュ−ル方式で８本であり、そのモジュ−ル番号
は図中では円形の中の番号で示してある。

【０１０６】各多点サンプリングモジュ−ルとは、約２
０ｍスパンで内径６ｍｍ程度の穴があいた内径２５ｍｍ
程度のパイプであり、モジュ−ル末端から吸引ブロワ−
でモジュ−ル周辺の大気を吸引し、その吸引管に接続さ
れた１個の高感度ガスセンサ−により、そのモジュ−ル
設置地域周辺のガス濃度が測定される様にしたものであ
る。

【０１０７】従って、もしこの様な多点サンプリングモ
ジュ−ルを使用しないならば、そのモジュ−ルの中央位
置に高感度ガスセンサ−を置き、本モジュ−ル方式と同
様にその周辺地域の濃度を代表させれば良いが、本発明
の主旨からして本システムには、この様な多点サンプリ
ングモジュ−ル方式が最適であろう。

【０１０８】ここでは、モジュ−ル番号をセンサ−番号
と同一の意味に解釈して説明する。

【０１０９】仮想ＢＧＬ漏洩点の位置 ：仮想ＢＧＬ漏
洩点の位置は、対象プラント内にほぼ均等に分散するよ
うに配置されれば良い。多点サンプリングモジュ−ル方
式使用の場合は、各モジュ−ルで囲まれる位置に置くの
が最も適切であり、図中では四角形内の番号で各仮想Ｂ
ＧＬ漏洩点の位置番号を表している。本実施例では、仮
想ＢＧＬ漏洩点の位置番号１と２は本プラント内の西側
で機器の密集地域を、仮想ＢＧＬ漏洩点の位置番号４と
５は本プラント内の西側で機器の密集地域を、仮想ＢＧ
Ｌ漏洩点の位置番号３は本プラント内の東側で機器の少
ない地域を、仮想ＢＧＬ漏洩点の位置番号６と７は本プ
ラント内の北側でモジュ−ル外側を、仮想ＢＧＬ漏洩点
の位置番号８と９は本プラント内の南側でモジュ−ル外
側を、仮想ＢＧＬ漏洩点の位置番号１０は本プラント内
の東側でモジュ−ル外側を、それぞれ表している。

【０１１０】なほ、これらの仮想漏洩点の高さは、本例
では地上２．５ｍとしてある。その理由は通常多点サン
プリングモジュ−ルがカバ−する高さが約５Ｍであるの
で、その中央に置いた事になる。

【０１１１】図２及び図３に、本発明の概念的なブロッ
クフロ−ダイアグラムをしめす。システム始動前に適当
なデ−タ個数のサイズをきめ、ＢＧＬデ−タのデ−タベ
−スを用意し、これから種々のパラメ−タを計算してお
く必要があるが図２はこの手順である。図２でＢＧＬの
デ−タベ−スが完成した後、図３のブロックフロ−ダイ
アグラムに示す様に、新デ−タの入力があるとそのデ−
タベ−スを逐次更新しながら、各種パラメ−タを変更
し、本システムは漏洩検知システムとして機能し始め
る。

【０１１２】本実施例で使用するために採取された、Ｂ
ＧＬに関するデ−タベ−スは例えば表１にしめす様なも
のである。

【０１１３】このデ−タは１秒毎に採取された各デ−タ
を２０秒毎に平均したもので、各行間が時間としては２
０秒を表し、本実施例では２０００個をデ−タベ−スと
している。（表１にはこの内の最初の２０個のみを示
す。） 上記２０００個のデ−タベ−スでは、図１の様に設定さ
れた仮想ＢＧＬ漏洩点の位置と個数（１０個）に割り付
けられた最適仮想漏洩量は以下の様になる。（ｍ³ ／ｈ
ｒ） 仮想ＢＧＬ漏洩点の番号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合計 -0.261 0.713 1.705 0.716 0.740 0.334 0.139 0.157 0.442 0.432 5.115 この様に時として、ある仮想ＢＧＬ漏洩点の位置に負の
数字が現れる事があるが、これは全デ−タベ−スのＢＧ
Ｌデ−タ（２０００個）に最もフィットする様に、数学
的に解かれた結果であるからこのまま採用する。

【０１１４】結果として意味する所は、この対象プラン
ト内には合計約５．１１５ｍ³ ／ｈｒのＢＧＬ漏洩が現
在存在している事を表している。

【０１１５】本実施例では、風によるガス拡散モデルと
しては、発明者等によって独自に改良されたパスキル−
ギフォ−ドモデルが使用されているが、このモデルを使
用して上記の最適仮想ＢＧＬ漏洩量によるフィルタ−操
作を施すと、上記のデ−タベ−スＳは下記の表２の様に
変換されたデ−タベ−スＦとなる。

【０１１６】デ−タベ−スＦから取り出された、階数１
８の最大ランク値（クラス０のランク値）は以下の様に
なる。 ランク １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ ランク値 ２１ ３７ ５１ ６３ ７２ ８０ ８８ ９０ ９２ ランク １０ １１ １２ １３ １４ １５ １６ １７ １８ ランク値 ９３ １０２ １０３ １０７ １１４ １２３ １２８ １３８ １４８ 従って、２０００個の本デ−タベ−ス以後新しく入力さ
れた１個のデ−タが、仮に２２以上のランク値を持てば
新規漏洩であろうし、又そうではなくても、その前のデ
−タのランク値との和が３８以上であるならやはり新規
漏洩と認められる。

【０１１７】以後この様な比較を階数１８まで行う事が
出来、この操作によって新規の漏洩をＢＧＬと区別して
判定するのが本発明の特徴である。上記の比較はクラス
０のランク値による比較であり、誤報率はほぼ０を期待
できるが、これは逆に、新規漏洩の発見可能漏洩量が大
きい（高漏洩量でないと見つからない）おそれがある事
も意味する。

【０１１８】従って、もし誤報率が多少増加するのを覚
悟して欠報率の減少を狙う場合は、上記のクラスを、例
えば１として、クラス１ランク値（２０，３６，５０，
６２．．．１４７）で比較すれば良い。

【０１１９】本例では、クラスは１０個（０，
１，．．．９）としてあるが、プラント運転員は運転中
はいつでも望むクラスｒを選択して、この様に漏洩判定
条件を緩和する事ができる。さて、次にこのデ−タベ−
スを検索した場合、各判定クラスｒでどの様な誤報率に
なるかを以下に示す。 判定クラスｒ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 誤報率（％） 0.00 0.61 0.81 1.06 1.16 1.21 1.41 1.41 1.66 2.17 次に例として、図１の地域番号３に、漏洩量ｑ（ｍ³ ／
ｈｒ）の新規漏洩が起きたと仮定し、これを各判定クラ
スで漏洩判定した場合、どの様な欠報率が予想されるか
を以下に示す。 判定クラスｒ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 漏洩量ｑ 欠報率（％） 5.0 90.37 89.91 89.56 88.86 87.90 87.34 86.84 86.08 85.43 84.27 10.0 47.71 46.75 46.04 45.54 44.43 43.57 42.86 42.41 41.45 40.39 15.0 24.41 23.70 23.10 22.54 21.73 21.18 20.47 19.97 19.36 18.71 20.0 12.41 12.20 12.00 11.65 11.20 10.84 10.64 10.39 10.19 9.93 25.0 7.41 7.21 7.06 6.96 6.81 6.71 6.61 6.15 5.95 5.60 30.0 3.73 3.63 3.33 3.13 2.92 2.77 2.67 2.47 2.32 2.27 この各判定クラスｒにおける「誤報率の表」と、仮定漏
洩量ｑにおけるプラント内各地域の「欠報率の表」は、
両者あわせてメニュウとして運転員に随時提示され、警
報発報時の参考及び判定クラスの随時変更を可能にする
様になっている。

【０１２０】本デ−タベ−ス完成後、新デ−タの入力が
あればいつでも、本システムはそのデ−タが漏洩出現に
相当するのか、叉はＢＧＬの変動範囲なのかを即判定す
る。

【０１２１】その判定性能を例として説明するのは困難
なので、今、仮に本デ−タベ−スの最初の行（表１の番
号０）の時刻で、図１の地域番号３に漏洩量ｑ（ｍ³ ／
ｈｒ）の新規漏洩が起きたと仮定し、これを各判定クラ
スで漏洩判定する場合、このシステムが以下何行目にそ
の漏洩を発見するかをシミュレ−ションすると以下の様
になる。 判定クラスｒ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 漏洩量ｑ 発報した行 5.0 109 109 109 109 109 109 94 94 94 94 10.0 17 16 16 16 15 15 15 15 11 11 15.0 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 20.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 30.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 各デ−タは時間間隔２０秒毎にサンプルされているの
で、この結果から言える事は、１５ｍ³ ／ｈｒ以上の漏
洩なら、誤報率０（判定クラス０）でもほとんど瞬時に
検知可能、１０ｍ³ ／ｈｒ程度の漏洩なら、誤報率０
（判定クラス０）でも数分以内に検知可能、もし５ｍ³
／ｈｒ以下の漏洩なら、誤報率０（判定クラス０）でも
数十分あれば検知可能となる。

【０１２２】これは一端の例にすぎないが、どんなデ−
タベ−ス又どんな漏洩場所、又どんな時刻でこの様なシ
ミュレ−ションをおこなっても、ほぼ上記と同様な結果
が確認されており、従って、どんな規模のＢＧＬ変動の
ある実プラントでも、プラント運転員は各センサ−の警
報設定値に神経を使う必要は一切なく、本システムが変
動するＢＧＬに動的に対応し、新規漏洩検知を不安なく
行う事ができる。

【０１２３】

【表１】 ＢＧＬに関するデ−タベ−スＳの１例（２０個のデ−タのみ） 各モジュ−ルの測定値（ＰＰＭ） 番号 風向 風速 モジュ−ル番号 (度) (M/S) １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 全平均値 0 240.05 0.40 0.86 0.00 0.95 0.64 1.14 0.00 3.21 1.61 1.051 1 226.55 1.00 1.14 1.93 0.95 0.64 1.14 0.00 2.25 2.25 1.287 2 202.25 0.70 1.43 0.00 0.95 0.64 1.43 0.00 2.25 2.25 1.119 3 226.55 1.30 2.29 0.00 0.63 0.64 2.00 0.00 1.61 2.89 1.258 4 258.95 0.70 2.86 0.00 0.32 0.32 2.28 0.00 1.29 2.89 1.245 5 221.15 1.00 2.57 0.00 0.63 0.32 2.57 0.00 1.61 2.57 1.284 6 175.25 0.50 2.00 0.00 0.63 0.32 2.00 0.00 2.25 2.57 1.221 7 99.65 0.40 2.00 0.00 0.63 0.32 1.71 0.00 2.25 2.89 1.225 8 175.25 0.40 1.14 2.57 1.27 0.32 0.86 0.00 1.93 1.93 1.253 9 285.95 0.70 2.57 0.00 0.63 0.64 0.86 0.00 1.93 2.57 1.150 10 15.05 0.20 3.14 0.00 0.63 0.96 1.43 0.00 1.61 2.25 1.252 11 188.75 0.20 2.57 0.00 0.63 1.61 1.43 0.00 2.57 2.57 1.422 12 240.05 1.10 2.00 0.00 0.32 2.25 1.14 0.00 3.86 1.93 1.438 13 240.05 1.00 1.71 0.00 0.32 1.93 0.86 0.00 2.89 2.25 1.245 14 231.95 1.10 2.57 0.00 0.32 0.96 1.43 0.00 2.89 2.57 1.343 15 123.95 0.70 2.86 2.25 0.95 1.29 2.00 0.00 2.89 2.25 1.811 16 77.15 0.40 2.57 0.00 2.22 1.29 2.00 2.89 2.25 3.21 2.054 17 294.05 0.30 3.14 0.00 1.90 0.96 2.00 3.54 1.93 5.23 2.337 18 329.15 0.30 3.14 1.61 1.58 1.61 2.00 0.96 1.93 3.54 2.046 19 212.15 0.30 2.57 0.00 1.58 1.61 2.28 0.32 2.89 3.21 1.808

【０１２４】

【表２】 ＢＧＬ成分のフィルタ−操作を施したデ−タベ−スＦの１例 各モジュ−ルの測定値（ＰＰＭ） 番号 風向 風速 モジュ−ル番号 (度) (M/S) １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 全平均値 0 240.05 0.40 -0.71 -2.17 0.04 -0.99 -0.31 -2.32 0.61 -0.28 0 1 226.55 1.00 0.48 0.98 0.68 0.06 0.59 -0.86 1.26 1.51 0.589 2 202.25 0.70 0.30 -1.59 0.60 -0.07 0.55 -1.01 0.91 0.75 0 3 226.55 1.30 1.78 -0.73 0.42 0.20 1.58 -0.66 0.85 2.32 0.720 4 258.95 0.70 2.07 -1.05 -0.40 -0.85 1.29 -1.52 -0.27 1.81 0 5 221.15 1.00 1.92 -1.03 0.40 -0.22 2.03 -0.78 0.63 1.77 0.591 6 175.25 0.50 -0.34 -2.11 0.10 -0.75 0.55 -1.45 0.62 0.17 0 7 99.65 0.40 -0.22 -1.20 -1.19 -0.54 -1.30 -2.05 0.24 -0.21 0 8 175.25 0.40 -1.79 -0.07 0.61 -1.02 -0.95 -1.82 -0.11 -1.07 0 9 285.95 0.70 2.03 -0.80 -0.43 -0.78 0.25 -1.55 0.43 1.68 0 10 15.05 0.20 0.86 -0.91 -5.47 -3.70 -2.75 -3.37 -1.03 -2.63 0 11 188.75 0.20 -2.25 -5.60 -0.69 -1.10 -1.81 -3.65 -1.88 -3.06 0 12 240.05 1.10 1.43 -0.79 -0.01 1.66 0.61 -0.84 2.92 1.24 0.777 13 240.05 1.00 1.08 -0.87 -0.04 1.28 0.28 -0.93 1.85 1.50 0.519 14 231.95 1.10 1.97 -0.86 0.07 0.43 0.93 -0.78 1.99 1.89 0.707 15 123.95 0.70 1.51 1.37 0.18 0.82 0.49 -1.20 1.98 0.43 0.697 16 77.15 0.40 0.39 -0.74 0.17 -0.01 -1.19 0.78 0.22 0.38 0 17 294.05 0.30 1.89 -1.86 -0.56 -2.35 0.58 -0.08 -1.57 3.15 0 18 329.15 0.30 1.87 0.83 -1.75 -2.14 0.26 -1.53 -1.05 1.46 0 19 212.15 0.30 0.31 -3.64 0.84 -0.07 0.41 -2.05 -0.35 0.06 0 （注：全平均値が負の場合は０として表示してある。）

【０１２５】

【発明の効果】本発明は、プラント内に固定的に存在す
る無数の微小漏洩ガスが風によって拡散し、その濃度が
変動するいわゆるＢＧＬ存在下で、新規に発生する漏洩
を確実に又最小誤報率で検知するべく計画された、全く
新しい発想に基ずく漏洩検知システムであり、以下の様
な効果を持つ。

【０１２６】（１）従来の漏洩検知システムでは、その
警報設定値がプラント内に設置された個別のガスセンサ
−の濃度測定値そのもののため、ＢＧＬに妨害されて本
当の新規漏洩発生を発見する事が困難であった。

【０１２７】本発明による警報設定値は、ガスセンサ−
の個別の濃度測定値とは直接的には無関係であり、全セ
ンサ−の測定値を総合して計算された、その時点のＢＧ
Ｌ変動強度を代表する一つの統計的指標を使用する。

【０１２８】その指標はその時点のＢＧＬ変動に随時追
従して自動的に変化し、プラントの運転員にはそれが見
えない様になっている。

【０１２９】そのため、真の意味で、プラント内の漏洩
検知システムとしての完全自動化が達成されたと言え
る。プラントの運転員は個別センサ−のＰＰＭの設定値
に頭を悩ます必要がなく、ただ本システムの指示に従う
だけで良い。

【０１３０】もし、ＢＧＬがほとんどない様なプラント
で使用する場合も、これはほとんど０のＢＧＬがある環
境と同一であるから、本発明が全く同様に適用できる事
はもちろんである。

【０１３１】（２）従来の漏洩検知システムでは、多数
のガスセンサ−の測定値が、濃度マップとして表示され
るだけで量的観念が全くないため、現在いくらのＢＧＬ
漏洩があるのかは全く不明であった。

【０１３２】本発明では、ＢＧＬを集約して代表する漏
洩点を、プラント内に仮想的に設定する新しい発想に基
ずくため、常時ＢＧＬの量的な側面を監視でき、ＢＧＬ
漏洩量の変化をリアルタイムにモニタ−できる。

【０１３３】（３）従来の漏洩検知システムでは、前記
した様に、ＢＧＬか新規の漏洩発生かの区別がそのシス
テムだけではできない上に、 ａ．仮にある１個のセンサ−が警報を出した場合、その
センサ−が、ＢＧＬ変動を新規漏洩と誤報している確率
がどの程度であるのか、（誤報率） ｂ．又は、どのセンサ−も警報をだしていない場合、新
規の漏洩が起きているかもしれないのに、発報されてい
ない確率がどの程度あるのか、（欠報率） のどちらについても何の情報も提供できなかった。従っ
て従来システムでは、警報が出ても、又出なくても、そ
のどちらのケ−スについてもプラント運転員は不安であ
った。

【０１３４】本発明では、その時点直前のＢＧＬデ−タ
ベ−スを常時更新しながら保持し、そのデ−タベ−スに
対して、前記仮想ＢＧＬ漏洩点の思想を適用し、これか
らＢＧＬ成分を除去したファイルに仮想的なシミュレ−
ションを行う事により、前記指標が発報を指示する場合
の「誤報率」及び、その指標が発報していない場合の
「欠報率」の両方を、定量的な先験確率に基ずく数字と
してプラント運転員に提示できる。

【０１３５】プラント運転員は、その予想確率提示情報
を随時開けるメニュウとして参照しながら、警報が出た
場合の処置方法、及び現在のＢＧＬ変動状況に応じた漏
洩発見確率を参考として、プラントの運転を不安なく行
う事ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施のプラント図

【図２】ブロックフロ−ダイアグラム（ＢＧＬデ−タベ
−ス作成）

【図３】ブロックフロ−ダイアグラム（新デ−タ入力
後）

【符号の説明】

１，２，３，４，５，６，７，８（円形の中の数字）
： 多点サンプリングモジュ−ルの番号 １，２，３，４，５，６，７，８，９，１０（四角の中
の数字） ：仮想ＢＧＬ漏洩点の番号

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 可燃性または有害な物質を取り扱うプラ
   ントにおいて、当該プラントに常時存在するバックグラ
   ンドガス漏洩である微小漏洩ガス（ＢＧＬ）雰囲気があ
   る時、プラントから漏洩するガスを検知するための高感
   度ガスセンサー群と、風向風速計と、これらの各種信号
   をリアルタイム処理するデータ処理システムとから構成
   されるシステムを用い、対象プラント内の適当な位置に
   複数の仮想的なガス漏洩点群を配置設定し、次に、新規
   漏洩のない通常時に、複数のガスセンサー群により観測
   されるＢＧＬ濃度の時系列データと、風向風速の時系列
   データとからなる、適当な大きさのデータベースを用意
   し、理論的なガス拡散モデルを使用して、前記データベ
   ースのＢＧＬ濃度指示値のすべてを最適に近似する様
   に、前記仮想漏洩点位置にＢＧＬデータを代表する仮想
   ＢＧＬ漏洩量を割付け、その仮想ＢＧＬ漏洩量と、理論
   的なガス拡散モデルとから計算されるＢＧＬ対応の濃度
   値を、前記時系列データベースのそれぞれから差引き、
   ＢＧＬ成分フィルター後のデータベースである新しいデ
   ータベースＦを得、データベースＦ中に、ＢＧＬ成分フ
   ィルター前のデータベースである前記ＢＧＬ信号の実観
   測値データベースＳの持つデータ出現頻度に関する統計
   的特徴が、どれほど残存しているかを解析し、新しいデ
   ータがデータベースＳに追加される毎に、前記の仮想Ｂ
   ＧＬ漏洩量を使用してそのデータからＢＧＬ成分をフィ
   ルターし、新データのフィルター後のデータと、前記の
   データベースＳの統計的特徴の残存割合とを対比させ、
   その新データがＢＧＬ信号の変動範囲にあるか、または
   過去のＢＧＬ変動範囲にはないデータであるかを判別す
   る事により、ＢＧＬ雰囲気下での新規漏洩発生をＢＧＬ
   と区別して検知し、これらの操作を新データの入力毎に
   繰り返す事により、データベースＳとデータベースＦ
   を、その時点での最新のＢＧＬ状況を表す様に動的に更
   新し、プラント内に固定的に存在し、風向の変動と共に
   常時変動している微小漏洩ガス（ＢＧＬ）雰囲気下で、
   そのＢＧＬ漏洩の規模を常時監視しつつ、新規に発生す
   る漏洩をこれと明確に区別して、新規の漏洩を検知する
   事を特徴とするプラント内における微小漏洩ガス雰囲気
   での新規漏洩発見法。
2. 【請求項２】 データベースＦ中に残存している、デー
   タベースＳの持つデータ出現頻度に関する統計的特徴を
   解析して取り出す操作を以下の（１）項から（４）項ま
   での手段により行なう請求項１に記載のプラント内にお
   ける微小漏洩ガス雰囲気での新規漏洩発見法。 （１）データベースＳを、たとえば２０度均等刻みの１
   ８分類のような適当な風向範囲で分類し、各風向分類内
   のおのおのにつき、各センサーデータの平均値と標準偏
   差値を計算し、（風向分類された平均値と標準偏差値の
   計算） （２）仮想ＢＧＬ漏洩量を使用して、データベースＦを
   その初めから最後まで走査し、各センサーデータにつ
   き、前記（１）項の各風向分類中で、データベースＳ中
   の前記平均値に対して、前記標準偏差値の何倍に相当す
   るかの値である整数近似値を計算する操作を全センサー
   データに対して行い、この整数値を全センサーに対して
   総和し、データベースＦと同一の大きさの時系列である
   整数数列を得、（各風向分類内での対偏差値倍数の決定
   操作） （３）前記（２）項で得た整数時系列データをその初め
   から最後まで順番に走査し、ある時点からのひき続く適
   当な個数Ｒ、たとえば１８個、の整数を順番に積算して
   いく操作（１個のデータ、続く２個のデータの
   和、．．．続くＲ個のデータの和をつぎつぎにとる操
   作）を行い、時系列上のどの時点に於いても個数Ｒの整
   数列を持ち、その全データベースの大きさがデータベー
   スＦより（Ｒ−１）個だけ小さい整数列時系列データベ
   ースを得、（対偏差値倍数の階数決定操作） （４）前記（３）項で得た整数列時系列データベースを
   その初めから最後まで順番に走査し、各時点での大きさ
   Ｒ個の整数列を、各時点の順番に比較する操作を行い、
   その全データベース中で最大であるＲ個の整数列、すな
   わち１番目からＲ番目のどの整数も他の時点のそれより
   大きいＲ個の整数列であり、これをクラス０のランク値
   と言う、を取り出す、（最大ランク値の取り出し操作）
3. 【請求項３】 ＢＧＬ雰囲気下での新規漏洩発生をＢＧ
   Ｌと区別して検知する方法が、 （５）これまでのデータベースに、新たに、複数のガス
   センサー群により観測されるガス濃度の時系列データ
   と、風向風速の時系列データが１セット追加された場
   合、それまでに得られている仮想ＢＧＬ漏洩量、風向分
   類された平均値と標準偏差値を使用して、その追加デー
   タ１個に対してＢＧＬ成分のフィルター、及び前記
   （２）及び（３）項の操作を行い、その結果として得ら
   れた個数Ｒの整数列が前記（４）項でのべたクラス０の
   ランク値と比較してより大きい数列、１番目からＲ番目
   の整数の内どれか一つでもクラス０のランク値より大き
   い整数列、であるか否かを判定する事により、もし大で
   あるならこの時点で、ＢＧＬでない新規の漏洩がプラン
   ト内のどこかに起きたと判定し、その新規漏洩出現の情
   報を出力する、（新規漏洩出現の情報を出力）ことを特
   徴とする請求項２に記載のプラント内における微小漏洩
   ガス雰囲気での新規漏洩発見法。
4. 【請求項４】 データベースＳとデータベースＦをその
   時点での最新のＢＧＬ状況を表す様に動的に更新する方
   法が、 （６）前記（５）項の判定でもし大でないなら、この時
   点のデータはこれまでのＢＧＬの変動範囲内であって、
   従って、新規の漏洩はプラント内のどこにも起きてはい
   ないと判定し、データベースＳにそのデータを追加し、
   かつデータベースＳから最も古いデータを１セット削除
   する操作を行ってデータベースＳを同一のサイズを保っ
   て更新し、その更新データベースＳに対して、請求項１
   にある仮想ＢＧＬ漏洩量の割付及びＢＧＬ成分のフィル
   ター操作を行ってデータベースＦを更新し、これに対し
   て前記の（１）から（４）までの操作を再度行う事によ
   り、その時点のＢＧＬ信号に対して最も的確であり、か
   つ動的に変更された新規漏洩の発見パラメータ（前記
   （１）から（４）の出力）を再計算する（データベース
   の更新）ことを特徴とする請求項３に記載のプラント内
   における微小漏洩ガス雰囲気での新規漏洩発見法。
5. 【請求項５】 新規漏洩を発見できる漏洩の規模と、こ
   れを検知可能な確率の情報を提供し、これをプラント運
   転中にメニュウとして常時参照し、新規漏洩検知の判断
   基準を変更する手段を提供するために、 （７）複数の仮想的なガス漏洩点群位置のそれぞれに、
   人工的な漏洩量を適当に仮定し、これによる各センサー
   の濃度を理論的なガス拡散モデルで計算し、これを更新
   されている時系列データベースＦに加算した仮想的な時
   系列データベースを作成し、この仮想的な時系列データ
   ベースに対して、前記（２）項及び（３）項と同一の操
   作を施し、個数Ｒの整数列時系列データベースを得、こ
   の整数列時系列データベース中に前記（４）項で得たＲ
   個の整数列（クラス０のランク値）より大なる整数列
   （１番目からＲ番目の整数の内どれか一つでもクラス０
   のランク値より大きい整数列）が存在するか否かを検査
   し、全整数列時系列データベース中でのその存在割合を
   計算し、各仮想漏洩点位置及び人工的に仮定した各仮想
   漏洩量のそれぞれに対応する存在割合を表す数表を得、
   （最大ランク値の出現頻度計算） （８）本システム運転中はいつでも、前記（７）項で得
   られている数表を参照する事により、対象プラント内の
   どの場所にどの程度の新規漏洩が出現したら、これをど
   の様な確率で発見出来るかについての情報を、プラント
   運転者にメニュウとして提供し、もし多少誤報がでる事
   を承知の上でこの発見確率を上げたい場合は、前記
   （４）の判定基準であるクラス０のランク値をどの様に
   ゆるめたら良いかの情報も併せて提供する、ことを特徴
   とする請求項４に記載のプラント内における微小漏洩ガ
   ス雰囲気での新規漏洩発見法。