JP2758671B2 - 火災判断装置 - Google Patents
火災判断装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、火災シミュレーションの数学モデルを導入
して発熱量、発煙量、発生ガス量等の火災源情報を計算
して火災を判断するようにした火災判断装置に関する。
して発熱量、発煙量、発生ガス量等の火災源情報を計算
して火災を判断するようにした火災判断装置に関する。
［従来技術］ 従来の火災判断にあっては、センサにより検出された
火災に伴う二次的な温度、煙濃度、COガス濃度の時間的
な変化から火災を判断することを基本としている。最も
単純な方式としてセンサ検出値が設定閾値を越えた時に
火災と判断する。またセンサ検出値を微分して得た時間
変化率が所定値を越えた時に火災と判断する。更に現在
時点までのセンサ検出値の変化から一次関数近似又は二
次関数近似により将来の変化を予測して火災を判断する
方式も提案されている。
火災に伴う二次的な温度、煙濃度、COガス濃度の時間的
な変化から火災を判断することを基本としている。最も
単純な方式としてセンサ検出値が設定閾値を越えた時に
火災と判断する。またセンサ検出値を微分して得た時間
変化率が所定値を越えた時に火災と判断する。更に現在
時点までのセンサ検出値の変化から一次関数近似又は二
次関数近似により将来の変化を予測して火災を判断する
方式も提案されている。
［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、このような従来の火災判断は、火災に
より一次的に生成される熱、煙、ガス等をセンサで二次
的に捕らえて火災を判断することを基本としている。し
かし火災の発生過程は多様であり、火災の拡大過程にお
いても燃焼物質と周囲環境条件などが複雑にかかわり合
うので、二次的に検出される温度、煙濃度、COガス濃度
等の性状もまた多様に変化し、このような多様性をもつ
センサ情報から火災を正確且つ迅速に判定するには多く
の困難が伴い、本願発明者にあっても鋭意研究開発を押
し進め、より理想に近ずく努力を続けている。
より一次的に生成される熱、煙、ガス等をセンサで二次
的に捕らえて火災を判断することを基本としている。し
かし火災の発生過程は多様であり、火災の拡大過程にお
いても燃焼物質と周囲環境条件などが複雑にかかわり合
うので、二次的に検出される温度、煙濃度、COガス濃度
等の性状もまた多様に変化し、このような多様性をもつ
センサ情報から火災を正確且つ迅速に判定するには多く
の困難が伴い、本願発明者にあっても鋭意研究開発を押
し進め、より理想に近ずく努力を続けている。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、
火災により二次的に検出される温度、煙濃度、COガス濃
度等のセンサ情報から発熱量、発煙量、ガス発生量等の
火災発生源そのものの情報（一次的火災源情報）を火災
シミュレーションの数字モデルを導入して算出すること
で火災を判断する全く新規な火災判断装置を提供するこ
とを目的とする。
火災により二次的に検出される温度、煙濃度、COガス濃
度等のセンサ情報から発熱量、発煙量、ガス発生量等の
火災発生源そのものの情報（一次的火災源情報）を火災
シミュレーションの数字モデルを導入して算出すること
で火災を判断する全く新規な火災判断装置を提供するこ
とを目的とする。
［課題を解決するための手段］ この目的を達成するため本発明にあっては、火災の発
生により一次的に発生される熱、煙、COガス等を、温
度、煙濃度、COガス濃度等として二次的に検出するアナ
ログセンサと；アナログセンサの検出情報に基づいて、
火災源での単位時間当たりの発熱量、発煙量、発生ガス
量等の一次的な火災源情報を算出する火災源情報計算部
と；火災源情報計算部で算出された火災源情報の変化量
から火災を判断する火災判断部とを備えたものである。
生により一次的に発生される熱、煙、COガス等を、温
度、煙濃度、COガス濃度等として二次的に検出するアナ
ログセンサと；アナログセンサの検出情報に基づいて、
火災源での単位時間当たりの発熱量、発煙量、発生ガス
量等の一次的な火災源情報を算出する火災源情報計算部
と；火災源情報計算部で算出された火災源情報の変化量
から火災を判断する火災判断部とを備えたものである。
また火災源情報計算部は、火災源の発熱量、発煙量等
から温度、煙濃度等の流動を微分方程式の解から求める
室内で生じた火災の性状を解析する火災シミュレーショ
ンの数学モデルの逆演算により、アナログセンサの検出
情報に基づいて、火災源での単位時間当たりの発熱量、
発煙量、発生ガス量等の一次的な火災源情報を算出する
ようにしたものである。
から温度、煙濃度等の流動を微分方程式の解から求める
室内で生じた火災の性状を解析する火災シミュレーショ
ンの数学モデルの逆演算により、アナログセンサの検出
情報に基づいて、火災源での単位時間当たりの発熱量、
発煙量、発生ガス量等の一次的な火災源情報を算出する
ようにしたものである。
また火災判断部は、火災源情報計算部で算出された発
熱量、発煙量、発生ガス量の内、少なくとも２以上の火
災源情報の変化量に所定の相関関係があった場合に火災
と判断するようにしたものである。
熱量、発煙量、発生ガス量の内、少なくとも２以上の火
災源情報の変化量に所定の相関関係があった場合に火災
と判断するようにしたものである。
［作用］ このような構成を備えた本発明の火災判断装置にあっ
ては、室内で生じた火災の性状を解析する火災シミュレ
ーションの数学モデルの逆演算によりアナログセンサで
二次的に検出した温度、煙濃度、COガス濃度等から火災
発生源そのものの単位時間当たりの発熱量、発煙量、ガ
ス発生量等を算出し、これら火災発生源の一次的情報の
変化量から火災を判断することができる。
ては、室内で生じた火災の性状を解析する火災シミュレ
ーションの数学モデルの逆演算によりアナログセンサで
二次的に検出した温度、煙濃度、COガス濃度等から火災
発生源そのものの単位時間当たりの発熱量、発煙量、ガ
ス発生量等を算出し、これら火災発生源の一次的情報の
変化量から火災を判断することができる。
このような火災源の一次的情報、即ち、発熱量、発煙
量、ガス発生量は燃焼物質、周囲環境条件に影響される
ことなく本来は一義的に決まるものであり、火災源情報
の算出精度を向上することで火災判断の信頼性を大幅に
向上することができる。
量、ガス発生量は燃焼物質、周囲環境条件に影響される
ことなく本来は一義的に決まるものであり、火災源情報
の算出精度を向上することで火災判断の信頼性を大幅に
向上することができる。
［実施例］ 第１図は本発明の一実施例を示した実施例構成図であ
る。
る。
第１図において、10は温度センサ、12は煙濃度セン
サ、14はCOガス濃度センサであり、各センサは火災監視
区画の天井面に設置され、温度θ、煙濃度Cs及びCOガス
濃度Ｇをアナログ的に検出して検出信号を出力する。温
度センサ10、煙濃度センサ12及びCOガス濃度センサ14の
検出出力はサンプリング回路部16に信号線接続され、サ
ンプリング回路部16で所定周期毎にサンプリングされた
後、ADコンバータによりデジタル信号に変換されて出力
される。
サ、14はCOガス濃度センサであり、各センサは火災監視
区画の天井面に設置され、温度θ、煙濃度Cs及びCOガス
濃度Ｇをアナログ的に検出して検出信号を出力する。温
度センサ10、煙濃度センサ12及びCOガス濃度センサ14の
検出出力はサンプリング回路部16に信号線接続され、サ
ンプリング回路部16で所定周期毎にサンプリングされた
後、ADコンバータによりデジタル信号に変換されて出力
される。
この実施例において１つの火災監視区画には、温度セ
ンサ10、煙濃度センサ12及びCOガス濃度センサ14を１つ
ずつ設置しているが、必要に応じて同一種類のセンサを
複数設置するようにしても良い。また、各センサとサン
プリング回路部16との間の信号伝送方式はアナログ信号
をそのまま送る直結方式以外に、サンプリング回路部16
側からセンサ側をポーリングして検出信号を送出させる
ポーリング方式等、適宜の信号伝送方式を適用すること
ができる。
ンサ10、煙濃度センサ12及びCOガス濃度センサ14を１つ
ずつ設置しているが、必要に応じて同一種類のセンサを
複数設置するようにしても良い。また、各センサとサン
プリング回路部16との間の信号伝送方式はアナログ信号
をそのまま送る直結方式以外に、サンプリング回路部16
側からセンサ側をポーリングして検出信号を送出させる
ポーリング方式等、適宜の信号伝送方式を適用すること
ができる。
サンプリング回路部16に続いては火災源情報計算部18
が設けられる。火災源情報計算部18には火災シミュレー
ションの計算モデルが予め設定されており、この計算モ
デルの逆演算の実行により温度θ、煙濃度Cs及びCOガス
濃度Ｇから火災源の発熱量、発煙量及びガス発生量を計
算する。
が設けられる。火災源情報計算部18には火災シミュレー
ションの計算モデルが予め設定されており、この計算モ
デルの逆演算の実行により温度θ、煙濃度Cs及びCOガス
濃度Ｇから火災源の発熱量、発煙量及びガス発生量を計
算する。
火災源情報計算部18に対しては、火災シミュレーショ
ンの計算モデルを実行するための各種の初期値が初期値
設定部20から与えられており、センサ設置場所となる火
災警戒区画の条件に従った初期値設定を受けてセンサ検
出情報から一次的な火災源情報を計算するようになる。
ンの計算モデルを実行するための各種の初期値が初期値
設定部20から与えられており、センサ設置場所となる火
災警戒区画の条件に従った初期値設定を受けてセンサ検
出情報から一次的な火災源情報を計算するようになる。
火災源情報計算部18で計算された火災源情報、即ち発
熱量、発煙量及びガス発生量は火災判断部22に与えら
れ、火災判断部22にあっては、各火災源情報の変化量が
予め設定した起動レベルを越えたときに火災と判断する
か或いは起動レベル以上となったときにそれまでに得ら
れた火災源情報を使用して一次関数又は二次関数に従っ
た火災予測演算等を行なって火災を判断する。火災判断
部22で火災源情報に基づく火災判断結果が得られると警
報表示部24に対し火災判断出力が与えられ、火災警報表
示が行なわれる。
熱量、発煙量及びガス発生量は火災判断部22に与えら
れ、火災判断部22にあっては、各火災源情報の変化量が
予め設定した起動レベルを越えたときに火災と判断する
か或いは起動レベル以上となったときにそれまでに得ら
れた火災源情報を使用して一次関数又は二次関数に従っ
た火災予測演算等を行なって火災を判断する。火災判断
部22で火災源情報に基づく火災判断結果が得られると警
報表示部24に対し火災判断出力が与えられ、火災警報表
示が行なわれる。
次に、第１図の火災源情報計算部18で行なわれる火災
源情報の演算原理を詳細に説明する。
源情報の演算原理を詳細に説明する。
現在、室内で生じた火災の性状を解析する数学的モデ
ルは大別してフィールドモデルとゾーンモデルに分類で
きる。これらの数学的モデルは火源の発熱量或いは発煙
量から室内の温度或いは煙濃度の流動を微分方程式の解
から求めるものである。
ルは大別してフィールドモデルとゾーンモデルに分類で
きる。これらの数学的モデルは火源の発熱量或いは発煙
量から室内の温度或いは煙濃度の流動を微分方程式の解
から求めるものである。
ここで、フィールドモデルはあらゆる出入口、扉、窓
が閉じられている１つの室内閉空間を基準とし、室内を
数10cm単位以下で数百以上に分割し、各分割空間毎に質
量保存の方程式、運動量保存の方程式、エネルギー保存
の方程式、状態方程式、及び境界条件を適用して室内の
温度或いは煙濃度の流動を求めるものである。このフィ
ールドモデルの特徴としては細分化した室内の濃度につ
いて詳細な計算を行なうため、温度分布や煙濃度分布等
の火災時の現象を正確に把握することができる。しか
し、フィールドモデルにあっては、数百の分割空間の各
々に対して計算を行なうため演算時間が膨大となり、実
時間処理という面から問題があり、また演算パラメータ
の値を容易に変更できない不便さもある。
が閉じられている１つの室内閉空間を基準とし、室内を
数10cm単位以下で数百以上に分割し、各分割空間毎に質
量保存の方程式、運動量保存の方程式、エネルギー保存
の方程式、状態方程式、及び境界条件を適用して室内の
温度或いは煙濃度の流動を求めるものである。このフィ
ールドモデルの特徴としては細分化した室内の濃度につ
いて詳細な計算を行なうため、温度分布や煙濃度分布等
の火災時の現象を正確に把握することができる。しか
し、フィールドモデルにあっては、数百の分割空間の各
々に対して計算を行なうため演算時間が膨大となり、実
時間処理という面から問題があり、また演算パラメータ
の値を容易に変更できない不便さもある。
これに対しゾーンモデルの基本は１つの室内閉空間を
基準とし、室内閉空間を上下方向に数層、即ち２層以上
に分割して考えるものである。ゾーンモデルの特徴は上
層部の平均温度、或いは平均の煙濃度を求めるもので、
単純なモデルであるため計算時間が少なくてすみ、パー
ソナルコンピュータ等で実時間処理が可能である。ま
た、部屋の大きさ（天井面積と天井高さ）、周囲温度、
熱損失率或いは単位時間当りの発熱量等の要素が自由に
設定変更可能であり、また変換も容易であること及び境
界層までの高さが求まること、室内の危険な層の大まか
な状況が把握できるなどの利点がある。しかし、ゾーン
モデルは、演算に差分法を用いていること、及び演算時
間の向上のために演算を使用する項数を打ち切っている
ことなどにより精度は余り良いとは言えない。
基準とし、室内閉空間を上下方向に数層、即ち２層以上
に分割して考えるものである。ゾーンモデルの特徴は上
層部の平均温度、或いは平均の煙濃度を求めるもので、
単純なモデルであるため計算時間が少なくてすみ、パー
ソナルコンピュータ等で実時間処理が可能である。ま
た、部屋の大きさ（天井面積と天井高さ）、周囲温度、
熱損失率或いは単位時間当りの発熱量等の要素が自由に
設定変更可能であり、また変換も容易であること及び境
界層までの高さが求まること、室内の危険な層の大まか
な状況が把握できるなどの利点がある。しかし、ゾーン
モデルは、演算に差分法を用いていること、及び演算時
間の向上のために演算を使用する項数を打ち切っている
ことなどにより精度は余り良いとは言えない。
従って、本発明の火災源情報計算部18にあっては、詳
細且つ正確な演算を必要とする場合にはフィールドモデ
ルを使用し、実時間処理を必要とする場合にはゾーンモ
デルを使用すれば良い。
細且つ正確な演算を必要とする場合にはフィールドモデ
ルを使用し、実時間処理を必要とする場合にはゾーンモ
デルを使用すれば良い。
以下の実施例の説明にあっては、火災検出時に得られ
る情報が室内に設置したセンサ出力からのみであること
などの理由により初期火災を判断するためには多少精度
は悪くても実時間対応が可能なゾーンモデルを採用する
ものとする。
る情報が室内に設置したセンサ出力からのみであること
などの理由により初期火災を判断するためには多少精度
は悪くても実時間対応が可能なゾーンモデルを採用する
ものとする。
ゾーンモデルは、種々の方法で実用化を図っている
が、まだ確立した理論とはなっていない。そこで本発明
にあっては、L.Y.Cooper氏によって解析され、その理論
を基にW.D.Walton氏が開発した数学モデルのプログラム
の１つである２層モデルのASET（Available Safe Egres
s Time）−Ｂを適用し、センサ検出データを基に逆演算
を行なうことにより発熱量の変化、発煙量の変化、更に
はガス発生量の変化を算出し、これらの算出結果を基に
火災を判断する。
が、まだ確立した理論とはなっていない。そこで本発明
にあっては、L.Y.Cooper氏によって解析され、その理論
を基にW.D.Walton氏が開発した数学モデルのプログラム
の１つである２層モデルのASET（Available Safe Egres
s Time）−Ｂを適用し、センサ検出データを基に逆演算
を行なうことにより発熱量の変化、発煙量の変化、更に
はガス発生量の変化を算出し、これらの算出結果を基に
火災を判断する。
第２図は本発明の火災源情報計算部18で算出される火
災シミュレーション計算モデルとしてのゾーンモデルの
概要を示す。
災シミュレーション計算モデルとしてのゾーンモデルの
概要を示す。
第２図のゾーンモデルは２層ゾーンモデルであり、上
層部28平均温度θｈ、或いは平均煙濃度Cshを求める単
純なモデルであるため次のような条件を設定している。
層部28平均温度θｈ、或いは平均煙濃度Cshを求める単
純なモデルであるため次のような条件を設定している。
室内において、床面からの僅かな漏れを除いてはあら
ゆる出入口、扉、窓が閉じられており、室内の圧力は一
定であるものとし、圧力の増加は床面からの洩れによっ
てないものと仮定している。
ゆる出入口、扉、窓が閉じられており、室内の圧力は一
定であるものとし、圧力の増加は床面からの洩れによっ
てないものと仮定している。
火災は床面上に設定した火点において起こるものと
し、火点から生成された熱や暖かい煙は、浮力によって
上昇し、天井面に達する。このとき形成されるプルーム
26は、周囲の冷たい空気を巻き込みながら上昇する。天
井に到達した熱気流は拡散し、壁面に到達し、暖かい層
即ち上層部28を形成する。そして、下層部30の空気の層
との間に境界32を作る。火災の進展に伴う上層部28との
境界32は時間と共に徐々に床面へと下降する。
し、火点から生成された熱や暖かい煙は、浮力によって
上昇し、天井面に達する。このとき形成されるプルーム
26は、周囲の冷たい空気を巻き込みながら上昇する。天
井に到達した熱気流は拡散し、壁面に到達し、暖かい層
即ち上層部28を形成する。そして、下層部30の空気の層
との間に境界32を作る。火災の進展に伴う上層部28との
境界32は時間と共に徐々に床面へと下降する。
このような２層ゾーンモデルにあっては暖かい上層部
28、周囲温度となる下層部30内の温度、更には煙濃度は
それぞれの層内で均一であり、層の間の熱交換等はプル
ーム26を通して行なうものであると仮定している。
28、周囲温度となる下層部30内の温度、更には煙濃度は
それぞれの層内で均一であり、層の間の熱交換等はプル
ーム26を通して行なうものであると仮定している。
シミュレーションは予め分かっている燃焼材料の単位
時間当りの発熱量から、上層部28の温度θｈや境界32ま
での高さＺを求める。
時間当りの発熱量から、上層部28の温度θｈや境界32ま
での高さＺを求める。
即ち、火点から上層部28の境界32までの高さＺと、上
層部28の平均温度θｈ及び煙濃度Cshは次に示す微分方
程式を解くことにより与えられる。尚、微分方程式と同
時に初期値設定部20により設定される初期条件を合わせ
て示す。更に、COガスのガス濃度Ghについては、煙濃度
Cshと同様の関係式を適用する。
層部28の平均温度θｈ及び煙濃度Cshは次に示す微分方
程式を解くことにより与えられる。尚、微分方程式と同
時に初期値設定部20により設定される初期条件を合わせ
て示す。更に、COガスのガス濃度Ghについては、煙濃度
Cshと同様の関係式を適用する。
初期条件（ｔ＝０） Ｚ＝Zo＝Ｈ−Ｆ θｈ＝θｏ（１＋Zo-5/3・ΔQo2/3・C1/C2） Csh＝ΔCs/ΔCso・Zo-5/3・ΔQo-1/3/C2 （但しΔCs
/ΔCso＝１） ｄθh/dt＝θｏ（C1・ΔQo2/3/C2）［２ΔQf/ΔQo＋５
（C1・ΔQo＋C2・ΔQo1/3・Zo5/3）］ ／（６・Zo8/3） dCsh/dt＝（C1・ΔQo2/3/C2）［５＋｛Zo/（C1・ΔQ
o）｝（３・ΔCsf/ΔCso−ΔQf ／ΔQo＋５・C2・ΔQo1/3・Zo2/3）］／（6Zo8/3） 但し、C1＝（１−LC）／（ρ・CP・θｏ・Ｓ） C2＝（0.21/S）［（１−LR）g/（ρ・CP・θｏ）］
1/3 ΔQf＝ｄΔQo/dt,ΔCsf＝ｄΔCso/dt（ｔ＝０） ΔQ:単位時間当りの発熱量、ΔCs:単位時間当りの発
煙量 ΔQo:初期の発熱量、ΔCso:初期の発煙量、S:天井面
積、 H:天井高さ、F:火点の高さ、CP:比熱、LR:熱輻射率、 LC:熱損失率、θo:周囲温度、g:重力加速度、ρ：空
気の密度 このような２層ゾーンモデルにあっては、温度変化或
いは煙濃度の変化は単位時間当りの発熱量の変化或いは
単位時間当りの煙の発生量の変化として捕えており、境
界32の高さについては、単位時間当りの発熱量の変化を
単位面積当りの変化として捕えるものである。更に前記
微分方程式の解法には改良型オイラーの方法によって演
算を行なうことができる。
/ΔCso＝１） ｄθh/dt＝θｏ（C1・ΔQo2/3/C2）［２ΔQf/ΔQo＋５
（C1・ΔQo＋C2・ΔQo1/3・Zo5/3）］ ／（６・Zo8/3） dCsh/dt＝（C1・ΔQo2/3/C2）［５＋｛Zo/（C1・ΔQ
o）｝（３・ΔCsf/ΔCso−ΔQf ／ΔQo＋５・C2・ΔQo1/3・Zo2/3）］／（6Zo8/3） 但し、C1＝（１−LC）／（ρ・CP・θｏ・Ｓ） C2＝（0.21/S）［（１−LR）g/（ρ・CP・θｏ）］
1/3 ΔQf＝ｄΔQo/dt,ΔCsf＝ｄΔCso/dt（ｔ＝０） ΔQ:単位時間当りの発熱量、ΔCs:単位時間当りの発
煙量 ΔQo:初期の発熱量、ΔCso:初期の発煙量、S:天井面
積、 H:天井高さ、F:火点の高さ、CP:比熱、LR:熱輻射率、 LC:熱損失率、θo:周囲温度、g:重力加速度、ρ：空
気の密度 このような２層ゾーンモデルにあっては、温度変化或
いは煙濃度の変化は単位時間当りの発熱量の変化或いは
単位時間当りの煙の発生量の変化として捕えており、境
界32の高さについては、単位時間当りの発熱量の変化を
単位面積当りの変化として捕えるものである。更に前記
微分方程式の解法には改良型オイラーの方法によって演
算を行なうことができる。
そして、本発明にあっては、温度センサ10の検出温度
θ、及び煙濃度センサ12の煙濃度Csをそれぞれ２層モデ
ルにおける上層部28の平均温度θｈ及び平均煙濃度Csh
として取扱い、発熱量の変化及び発煙量の変化を算出す
るようになる。
θ、及び煙濃度センサ12の煙濃度Csをそれぞれ２層モデ
ルにおける上層部28の平均温度θｈ及び平均煙濃度Csh
として取扱い、発熱量の変化及び発煙量の変化を算出す
るようになる。
次に、第３図のフローチャートを参照して第１図の実
施例の処理動作を説明する。
施例の処理動作を説明する。
第３図において、装置を起動するとまずステップS1で
初期値設定部20により火災源情報計算部18に対し、初期
値設定が行なわれる。この初期値の設定は、前記２層ゾ
ーンモデルの微分方程式の初期条件の但し書きに示した
C1,C2,ΔQf,ΔCsf,単位時間当りの発熱量ΔＱ、単位時
間当りの発煙量ΔCsを除く他の値のすべてとなる。
初期値設定部20により火災源情報計算部18に対し、初期
値設定が行なわれる。この初期値の設定は、前記２層ゾ
ーンモデルの微分方程式の初期条件の但し書きに示した
C1,C2,ΔQf,ΔCsf,単位時間当りの発熱量ΔＱ、単位時
間当りの発煙量ΔCsを除く他の値のすべてとなる。
ステップS1で初期値の設定が済むとステップS2に進
み、サンプリング回路部16において温度センサ10からの
温度θ、煙濃度センサ12からの煙濃度Cs及びCOガス濃度
センサ14からのガス濃度Ｇのデータサンプリングが行な
われる。
み、サンプリング回路部16において温度センサ10からの
温度θ、煙濃度センサ12からの煙濃度Cs及びCOガス濃度
センサ14からのガス濃度Ｇのデータサンプリングが行な
われる。
次にステップS3〜S6の処理により、まず発熱量の変化
ΔＱを求める。即ち、ステップS3でΔＱの初期設定を行
なってASET−Ｂの演算によりステップS4で平均温度θｈ
及び煙の層の高さZhを算出する。続いて、ステップS5で
ASET−Ｂで算出された平均温度θｈと温度センサ10で検
出された検出温度θとの差の絶対値が所定値以下、例え
ば0.001以下になるまでステップS3に戻って発熱量ΔＱ
を徐々に増加し、ステップS5の条件が満足された時点で
のΔＱを発熱量の変化として、ステップS6で決定する。
ΔＱを求める。即ち、ステップS3でΔＱの初期設定を行
なってASET−Ｂの演算によりステップS4で平均温度θｈ
及び煙の層の高さZhを算出する。続いて、ステップS5で
ASET−Ｂで算出された平均温度θｈと温度センサ10で検
出された検出温度θとの差の絶対値が所定値以下、例え
ば0.001以下になるまでステップS3に戻って発熱量ΔＱ
を徐々に増加し、ステップS5の条件が満足された時点で
のΔＱを発熱量の変化として、ステップS6で決定する。
次に、ステップS7に進んで発煙量ΔCs及びガス濃度Δ
Ｇの設定を行ない、この時点ですでに求まった温度θｈ
を使用し、ステップS8でASET−Ｂの演算により煙濃度Cs
h及びガス濃度Ghを算出する。続いて、ステップS9でCs
とCshとの差の絶対値及びＧとGhの差の絶対値が各々の
所定値、例えば0.001以下になるまで、ΔＧ及びΔCsを
ステップS7に戻って徐々に増加し、ステップS9の条件が
満足された時点でのΔCsを発煙量の変化として求め、ま
たΔＧを発生ガス量の変化として求める（ステップ1
0）。
Ｇの設定を行ない、この時点ですでに求まった温度θｈ
を使用し、ステップS8でASET−Ｂの演算により煙濃度Cs
h及びガス濃度Ghを算出する。続いて、ステップS9でCs
とCshとの差の絶対値及びＧとGhの差の絶対値が各々の
所定値、例えば0.001以下になるまで、ΔＧ及びΔCsを
ステップS7に戻って徐々に増加し、ステップS9の条件が
満足された時点でのΔCsを発煙量の変化として求め、ま
たΔＧを発生ガス量の変化として求める（ステップ1
0）。
続いてステップS11に進み、ステップS6で求めた発熱
量の変化ΔＱ及びステップS10で求めた発煙量の変化ΔC
s及び発生ガス量の変化ΔＧに対し、予め設定した火災
判断の演算起動レベル以上か否かを判定する。ステップ
S11で演算起動レベル以上であればステップS12に進みそ
れまでに得られた発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs、及び発生ガ
ス量ΔＧを使用して予測演算を行なう。予測演算として
は例えばニュートンの後退補間公式を使用して火災を判
定するようになる。ステップS12における火災判定のた
めの演算としては、予測演算以外に起動レベル以上とな
ったときの現在時点から所定サンプリングポイント前ま
での一次差分及び又は二次差分の変化を求めるようにし
ても良い。
量の変化ΔＱ及びステップS10で求めた発煙量の変化ΔC
s及び発生ガス量の変化ΔＧに対し、予め設定した火災
判断の演算起動レベル以上か否かを判定する。ステップ
S11で演算起動レベル以上であればステップS12に進みそ
れまでに得られた発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs、及び発生ガ
ス量ΔＧを使用して予測演算を行なう。予測演算として
は例えばニュートンの後退補間公式を使用して火災を判
定するようになる。ステップS12における火災判定のた
めの演算としては、予測演算以外に起動レベル以上とな
ったときの現在時点から所定サンプリングポイント前ま
での一次差分及び又は二次差分の変化を求めるようにし
ても良い。
第４図は天井面積28.81m2、天井面高さ2.5mの部屋の
中央で椅子（材料：布、ウレタンホーム、木材等）を燃
焼させたときの火災実験に対する本発明の火災源情報計
算部18による発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs、及びガス発生量
ΔＧの時間変化を温度θ、上層部境界高さＬ、煙濃度C
s、及びガス濃度Ｇと共に示したグラフである。
中央で椅子（材料：布、ウレタンホーム、木材等）を燃
焼させたときの火災実験に対する本発明の火災源情報計
算部18による発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs、及びガス発生量
ΔＧの時間変化を温度θ、上層部境界高さＬ、煙濃度C
s、及びガス濃度Ｇと共に示したグラフである。
また第５図は厨房の調理の例として、第４図の場合と
同じ部屋で魚９匹を順次焼いた非火災実験に本発明を適
用したときのグラフである。
同じ部屋で魚９匹を順次焼いた非火災実験に本発明を適
用したときのグラフである。
火災である第４図と非火災である第５図の結果を対比
して明らかなように、火災時にあっては第４図（ａ）に
示す発熱量ΔＱの変化は火災の進展に伴って温度θが急
激に立ち上がった時点で大きなピークを示している。こ
れに対して第５図（ａ）の非火災時の発熱量ΔＱにあっ
ては、火災時のようなピークは全く見られない。従っ
て、第４図（ａ）の温度θと発熱量ΔＱが共に直線的に
立ち上がる相関関係を持って火災と判断することができ
る。更に第４図の火災時にあっては、同図（ａ）に示す
発熱量ΔＱに対し、同図（ｂ）に示す発煙量ΔCs及び同
図（ｃ）に示すガス発生量ΔＧとの間において変化量が
ピーク的に上昇する相関関係を持ち、このような発熱量
ΔＱ、発煙量ΔCs及びガス発生量ΔＧの３種の相関を見
ることで、より正確な火災判断ができる。
して明らかなように、火災時にあっては第４図（ａ）に
示す発熱量ΔＱの変化は火災の進展に伴って温度θが急
激に立ち上がった時点で大きなピークを示している。こ
れに対して第５図（ａ）の非火災時の発熱量ΔＱにあっ
ては、火災時のようなピークは全く見られない。従っ
て、第４図（ａ）の温度θと発熱量ΔＱが共に直線的に
立ち上がる相関関係を持って火災と判断することができ
る。更に第４図の火災時にあっては、同図（ａ）に示す
発熱量ΔＱに対し、同図（ｂ）に示す発煙量ΔCs及び同
図（ｃ）に示すガス発生量ΔＧとの間において変化量が
ピーク的に上昇する相関関係を持ち、このような発熱量
ΔＱ、発煙量ΔCs及びガス発生量ΔＧの３種の相関を見
ることで、より正確な火災判断ができる。
これに対し第５図に示した非火災時にあっては、発熱
量ΔＱに対し発煙量ΔCsとガス発生量ΔＧが相関関係が
無く、これによって非火災であることを確実に判定でき
る。また、非火災時の発煙量ΔCs及びガス発生量ΔＧに
あっては、第４図の火災時と変化パターンは相似する
が、変化量そのものが小さいことで非火災と火災を区別
することが可能である。
量ΔＱに対し発煙量ΔCsとガス発生量ΔＧが相関関係が
無く、これによって非火災であることを確実に判定でき
る。また、非火災時の発煙量ΔCs及びガス発生量ΔＧに
あっては、第４図の火災時と変化パターンは相似する
が、変化量そのものが小さいことで非火災と火災を区別
することが可能である。
第６図は本発明において、部屋の大きさを変えた場合
の温度θに対する発熱量ΔＱの時間変化を示した実験結
果であり、部屋の大きさが異なるにもかかわらず、算出
された発熱量ΔＱの変化はよく一致しており、本発明に
よれば、部屋の大きさによらず、同一火災であれば同じ
発熱量ΔＱの変化が得られることが確認された。この点
は発煙量ΔCs及びガス発生量ΔＧについても同様であ
る。
の温度θに対する発熱量ΔＱの時間変化を示した実験結
果であり、部屋の大きさが異なるにもかかわらず、算出
された発熱量ΔＱの変化はよく一致しており、本発明に
よれば、部屋の大きさによらず、同一火災であれば同じ
発熱量ΔＱの変化が得られることが確認された。この点
は発煙量ΔCs及びガス発生量ΔＧについても同様であ
る。
次に、第１図に示した火災判断部22の具体的実施例を
説明する。
説明する。
この火災判断部22の実施例にあっては、火災源情報計
算部18から得られた発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs、及びガス
発生量ΔＧの内の２つの量を用いた相関演算により火災
を判断することを特徴とする。
算部18から得られた発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs、及びガス
発生量ΔＧの内の２つの量を用いた相関演算により火災
を判断することを特徴とする。
まず相関関係Ｒが次式で定義される。
ここでSxy,Sx,Syのそれぞれは次式で表わされる。
但し、X,Y:ΔQ,ΔCs,ΔＧの何れかの値 ，：平均値 ｎ＝m2−m1 次に（１）式で算出される相関係数Ｒに、相関計算に
使用した２つの量で決まる合成ベクトルの絶対値|D|を
乗じて重み付けを行ない、重み付けされた相関係数RDを
求める。
使用した２つの量で決まる合成ベクトルの絶対値|D|を
乗じて重み付けを行ない、重み付けされた相関係数RDを
求める。
即ち、重み付けに使用する合成ベクトルの絶対値Ｄ
は、次式で求められる。
は、次式で求められる。
|D|＝|Ui＋Vj| （３） 但し、U,V;ΔＱ、ΔCs、ΔＧの何れか２つを選び、各
々に対してそれぞれ独立にスケール変換した値 i,j:各次元の単位ベクトル 従って、重み付けされた相関係数RDは、相関係数Ｒ及
び合成ベクトルＤが時間によって変化するので、時間の
関数として次式で表わされる。
々に対してそれぞれ独立にスケール変換した値 i,j:各次元の単位ベクトル 従って、重み付けされた相関係数RDは、相関係数Ｒ及
び合成ベクトルＤが時間によって変化するので、時間の
関数として次式で表わされる。
RD（ｔ）＝Ｒ（ｔ）×|D（ｔ）｜ （４） このため、ある時点で算出された相関値Ｒは、その時
の２つの検出量U,Vの合成ベクトルの絶対値|D|に依存し
て重み付けされ、U,Vが大きい程、より大きくなるよう
に相関値が重み付けされた相関値RDが求められる。
の２つの検出量U,Vの合成ベクトルの絶対値|D|に依存し
て重み付けされ、U,Vが大きい程、より大きくなるよう
に相関値が重み付けされた相関値RDが求められる。
第７図（ａ）は第４図（ａ）（ｂ）に示した火災時の
発熱量ΔＱと発煙量ΔCsを使用して前記（１）〜（４）
式により求めた重み付け相関値RDの時間変化を示し、相
関値RDは大きなピーク変化を示しており、閾値RLを越え
た時に火災と判断することができる。
発熱量ΔＱと発煙量ΔCsを使用して前記（１）〜（４）
式により求めた重み付け相関値RDの時間変化を示し、相
関値RDは大きなピーク変化を示しており、閾値RLを越え
た時に火災と判断することができる。
また第７図（ｂ）は同図（ａ）に示した相関値RDを微
分したデータであり、この微分データからも火災と判断
できる顕著な変化がでている。
分したデータであり、この微分データからも火災と判断
できる顕著な変化がでている。
第８図（ａ）は第５図（ａ）（ｂ）に示した非火災時
の発熱量ΔＱと発煙量ΔCsについて前記（１）〜（４）
式に従って求めた相関値RDを示したもので、この場合の
相関値RDは閾値RLより低い値となっており、非火災であ
ることが判断できる。尚、第８図（ｂ）は同図（ａ）の
微分した値を示している。
の発熱量ΔＱと発煙量ΔCsについて前記（１）〜（４）
式に従って求めた相関値RDを示したもので、この場合の
相関値RDは閾値RLより低い値となっており、非火災であ
ることが判断できる。尚、第８図（ｂ）は同図（ａ）の
微分した値を示している。
尚、上記の実施例にあっては、一次的な火災源情報と
して発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs及びCOガス発生量ΔＧを算
出しているが、これ以外の一次的な火災源情報として火
災の炎によりイオンが発生することから、火災監視区画
にイオンセンサを設置し、イオンセンサの検出情報から
同様にして火災源からのイオン発生量を一次源火災情報
として算出して火災判断を行なうようにしても良い。
して発熱量ΔＱ、発煙量ΔCs及びCOガス発生量ΔＧを算
出しているが、これ以外の一次的な火災源情報として火
災の炎によりイオンが発生することから、火災監視区画
にイオンセンサを設置し、イオンセンサの検出情報から
同様にして火災源からのイオン発生量を一次源火災情報
として算出して火災判断を行なうようにしても良い。
［発明の効果］ 以上説明してきたように本発明によれば、室内で生じ
た火災の性状を解析する火災シミュレーションの数学モ
デルの逆演算によりセンサで検出した温度、煙濃度、CO
ガス濃度等の火災に伴う二次的な現象から火災発生源そ
のものの単位時間当たりの発熱量、発煙量、ガス発生量
を算出し、これら火災発生源の一次的情報の変化量から
火災を判断することができるため、燃焼物質、周囲環境
条件に影響されることなく、非火災を火災と判断してし
まう誤判断を最小限に抑え、火災判断の信頼性を大幅に
向上することが期待できる。
た火災の性状を解析する火災シミュレーションの数学モ
デルの逆演算によりセンサで検出した温度、煙濃度、CO
ガス濃度等の火災に伴う二次的な現象から火災発生源そ
のものの単位時間当たりの発熱量、発煙量、ガス発生量
を算出し、これら火災発生源の一次的情報の変化量から
火災を判断することができるため、燃焼物質、周囲環境
条件に影響されることなく、非火災を火災と判断してし
まう誤判断を最小限に抑え、火災判断の信頼性を大幅に
向上することが期待できる。
第１図は本発明の実施例構成図； 第２図は本発明で用いる２層ゾーンモデルの説明図； 第３図は本発明の動作処理を示したフローチャート； 第４図は火災実験時の本発明による火災源情報の時間変
化の結果を示した説明図； 第５図は非火災実験時の本発明による火災源情報の時間
変化を示した説明図； 第６図は部屋の大きさを変えた時の本発明による発熱量
の時間変化を示した説明図である。 第７図は第４図の火災実験で得られた発熱量と発煙量か
ら求められた相関値及びその微分値の時間変化を示した
説明図； 第８図は第５図の非火災実験で得られた発熱量と発煙量
から求められた相関値及びその微分値の時間変化を示し
た説明図である。 10:温度センサ 12:煙濃度センサ 14:COガス濃度センサ 16:サンプリング回路部 18:火災源情報計算部 20:初期値設定部 22:火災判定部 24:警報表示部
化の結果を示した説明図； 第５図は非火災実験時の本発明による火災源情報の時間
変化を示した説明図； 第６図は部屋の大きさを変えた時の本発明による発熱量
の時間変化を示した説明図である。 第７図は第４図の火災実験で得られた発熱量と発煙量か
ら求められた相関値及びその微分値の時間変化を示した
説明図； 第８図は第５図の非火災実験で得られた発熱量と発煙量
から求められた相関値及びその微分値の時間変化を示し
た説明図である。 10:温度センサ 12:煙濃度センサ 14:COガス濃度センサ 16:サンプリング回路部 18:火災源情報計算部 20:初期値設定部 22:火災判定部 24:警報表示部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G08B 17/00
Claims (3)
- 【請求項１】火災の発生により一次的に発生される熱、
煙、COガス等を、温度、煙濃度、COガス濃度等として二
次的に検出するアナログセンサと； 該アナログセンサの検出情報に基づいて、火災源での単
位時間当たりの発熱量、発煙量、発生ガス量等の一次的
な火災源情報を算出する火災源情報計算部と； 該火災源情報計算部で算出された火災源情報の変化量か
ら火災を判断する火災判断部と； を備えたことを特徴とする火災判断装置。 - 【請求項２】請求項１記載の火災判断装置において、 前記火災源情報計算部は、火災源の発熱量、発煙量等か
ら温度、煙濃度等の流動を微分方程式の解から求める室
内で生じた火災の性状を解析する火災シミュレーション
の数学モデルの逆演算により、アナログセンサの検出情
報に基づいて、火災源での単位時間当たりの発熱量、発
煙量、発生ガス量等の一次的な火災源情報を算出するこ
とを特徴とする火災判断装置。 - 【請求項３】請求項１記載の火災判断装置において、 前記火災判断部は、前記火災源情報計算部で算出された
発熱量、発煙量、発生ガス量の内、少なくとも２以上の
火災源情報の変化量に所定の相関関係があった場合に火
災と判断することを特徴とする火災判断装置。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1253940A JP2758671B2 (ja) | 1989-01-20 | 1989-09-29 | 火災判断装置 |
| AU49487/90A AU4948790A (en) | 1989-01-20 | 1990-01-19 | Fire alarm |
| AT900290A AT401585B (de) | 1989-01-20 | 1990-01-19 | Verfahren zur auslösung eines brandalarms |
| PCT/JP1990/000062 WO1990008370A1 (en) | 1989-01-20 | 1990-01-19 | Fire alarm |
| DE19904090053 DE4090053T1 (de) | 1989-01-20 | 1990-01-19 | Feuermeldeanlage |
| FI904612A FI103368B (fi) | 1989-01-20 | 1990-09-19 | Paloilmoitin |
| GB9020423A GB2237132B (en) | 1989-01-20 | 1990-09-19 | Fire alarm |
| AU38642/93A AU3864293A (en) | 1989-01-20 | 1993-05-17 | Fire alarm |
| AU30530/95A AU3053095A (en) | 1989-01-20 | 1995-09-08 | Fire alarm |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1-11574 | 1989-01-20 | ||
| JP1157489 | 1989-01-20 | ||
| JP1253940A JP2758671B2 (ja) | 1989-01-20 | 1989-09-29 | 火災判断装置 |
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|---|---|
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ID=26347021
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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|---|---|
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| AT (1) | AT401585B (ja) |
| AU (3) | AU4948790A (ja) |
| FI (1) | FI103368B (ja) |
| GB (1) | GB2237132B (ja) |
| WO (1) | WO1990008370A1 (ja) |
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| CN112002095A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-11-27 | 中国人民解放军63653部队 | 一种矿山洞内的火灾预警方法 |
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| JP3213661B2 (ja) * | 1993-11-25 | 2001-10-02 | 能美防災株式会社 | 火災検出装置 |
| JP3274929B2 (ja) * | 1994-03-30 | 2002-04-15 | 能美防災株式会社 | 初期火災検出装置 |
| JP4524402B2 (ja) * | 2005-03-28 | 2010-08-18 | 財団法人生産技術研究奨励会 | 準揮発性有機化合物（ｓｖｏｃ）の放散量測定方法及び測定装置 |
| WO2007051240A1 (en) * | 2005-11-02 | 2007-05-10 | Dale Robert Scott | Automated fire extinguishing system |
| CN102708646B (zh) * | 2012-06-01 | 2013-09-04 | 湖南省电力公司科学研究院 | 一种基于卫星监测的山地输电线路火灾预警方法 |
| CN102750799B (zh) * | 2012-06-18 | 2014-01-15 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 | 一种基于空间离子电流密度的直流输电线路山火监测装置 |
| CN103106764B (zh) * | 2013-01-11 | 2015-09-02 | 广西电网公司电力科学研究院 | 基于卫星遥感的输电线路走廊火情监测系统 |
| CN104021642A (zh) * | 2014-06-25 | 2014-09-03 | 李柱勇 | 一种电阻式火灾报警器 |
| CN106297140A (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-04 | 贵州信通达智能工程股份有限公司 | 防火预警智能监控系统 |
| CN106408836A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-02-15 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 森林火警报警终端及系统 |
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| JPS5323999B2 (ja) * | 1972-01-24 | 1978-07-18 | ||
| JPS50106082A (ja) * | 1973-07-25 | 1975-08-21 | ||
| JPS5727109Y2 (ja) * | 1974-07-20 | 1982-06-12 | ||
| DE2818211A1 (de) * | 1977-09-19 | 1979-03-22 | Fega Werk Ag Schlieren | Anordnung zur alarmauswertung bei brandausbruch |
| US4254414A (en) * | 1979-03-22 | 1981-03-03 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Processor-aided fire detector |
| DE3123451A1 (de) * | 1981-06-12 | 1982-12-30 | Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München | Verfahren und anordnung zur stoerungserkennung in gefahren-, insbesondere brandmeldeanlagen |
| DE3127324A1 (de) * | 1981-07-10 | 1983-01-27 | Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München | Verfahren und anordnung zur erhoehung der ansprechempfindlichkeit und der stoersicherheit in einer gefahren-, insbesondere brandmeldeanlage |
| JPS59112390A (ja) * | 1982-12-18 | 1984-06-28 | シャープ株式会社 | 火災警報装置 |
| DE3405857A1 (de) * | 1983-02-24 | 1984-08-30 | Hochiki K.K., Tokio/Tokyo | Feueralarmsystem |
| JPS6095696A (ja) * | 1983-10-28 | 1985-05-29 | 住友電気工業株式会社 | 火災報知器 |
| JPS6149297A (ja) * | 1984-08-17 | 1986-03-11 | ホーチキ株式会社 | 火災報知装置 |
| JPS61237197A (ja) * | 1985-04-12 | 1986-10-22 | ホーチキ株式会社 | 火災警報装置 |
| JPS62269293A (ja) * | 1986-05-19 | 1987-11-21 | 石井 弘允 | 火災報知装置 |
| JPS63211496A (ja) * | 1987-02-27 | 1988-09-02 | ホーチキ株式会社 | 火災判断装置 |
| US4749985A (en) * | 1987-04-13 | 1988-06-07 | United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy | Functional relationship-based alarm processing |
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-
1989
- 1989-09-29 JP JP1253940A patent/JP2758671B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1990
- 1990-01-19 AU AU49487/90A patent/AU4948790A/en not_active Abandoned
- 1990-01-19 AT AT900290A patent/AT401585B/de not_active IP Right Cessation
- 1990-01-19 WO PCT/JP1990/000062 patent/WO1990008370A1/ja active IP Right Grant
- 1990-09-19 GB GB9020423A patent/GB2237132B/en not_active Expired - Fee Related
- 1990-09-19 FI FI904612A patent/FI103368B/fi not_active IP Right Cessation
-
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- 1993-05-17 AU AU38642/93A patent/AU3864293A/en not_active Abandoned
-
1995
- 1995-09-08 AU AU30530/95A patent/AU3053095A/en not_active Abandoned
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|---|---|
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