JP4443988B2 - 放射性物質容器用状態検出装置 - Google Patents

Description

本発明は，使用済燃料集合体，放射性廃棄物等の放射性物質を収容，輸送，あるいは保存する放射性物質容器の状態を検出する状態検出装置に関する。

原子炉における燃焼を終えた使用済燃料集合体を安全に長期的に保存する技術は，核燃料サイクルの確立のために重要な技術の一つである。使用済燃料集合体が生成された後，それを再処理施設によって再処理されるまでには，ある程度の時間が必要である。具体的には，使用済燃料集合体は，それが生成された後再処理されるまでに最長で６０年間保存される可能性がある。従って，使用済燃料集合体は，再処理施設によって再処理されるまで長期に安全に保存される必要がある。

使用済燃料集合体を長期間保存する技術として，湿式貯蔵と乾式貯蔵があり，乾式貯蔵にはコンクリートキャスク，金属キャスク，ボールト貯蔵が知られている。コンクリートキャスクは，概略的には，使用済燃料集合体を収容する金属製のキャニスタ（内筒）と，そのキャニスタを収容するコンクリート製の外筒とから構成される。使用済燃料集合体は，キャニスタの内部に形成された密封空間に収容される。金属キャスクは，概略的には，放射性物質を収容する金属製の胴部と，一次蓋と二次蓋とからなる蓋部とから構成される。使用済燃料集合体は，胴部と蓋部とによって形成された密封空間に収容される。一方，ボールト貯蔵とは，使用済燃料集合体を収容する金属製のキャニスタを，除熱，及び放射線遮蔽を考慮した建屋内に高密度に並べる方法である。使用済燃料集合体は，キャニスタの内部に形成された密封空間に収容される。

使用済燃料集合体の保存にあたり考慮すべき事項としては，使用済燃料集合体がＦＰ（核分裂生成物）などの高放射性物質に放射能及び発熱を含むことが挙げられる。キャスク及びキャニスタの主な役割は，使用済燃料集合体の放射能及び発熱を低減することである。使用済燃料集合体の発熱を低減するために，一般的には，以下の３つの技術が採用される。第１に，使用済燃料集合体が局所的に発生する熱を拡散するために，使用済燃料集合体を収容する密封空間（即ち，キャニスタ及び金属キャスクの内部）にはヘリウムガスが封じられる。第２に，使用済み燃料集合体の保存の間，キャスクは冷却される。更に，キャスク自体も発熱に耐えられるように設計される。

加えて，より安全に使用済燃料集合体を保存するために，使用済燃料集合体を収容する密封空間の密封性，即ち，キャスク及びキャニスタの密封性の確認が行われる。密封性を確認する最も有力な手段としては，キャスクから漏れ出る放射線を検出する放射線検出装置及びヘリウムガスのリークを検出するヘリウムリークディテクターが挙げられる。しかし，これらの装置の使用は，使用済燃料集合体を長期的に保存する密封空間の密封性を放射能漏洩のない早期に継続的に確認するためには好適でない。このため，キャスクの密封性を簡便に放射能漏洩のない早期に，且つ，低コストに確認するための装置の開発が求められている。

特許文献１は，キャスクの密封性を簡便に，且つ，低コストに確認するためのモニタリング装置を開示している。公知のそのモニタリング装置は，キャスクの温度変化及び圧力変化から，密封性の劣化を検知する。キャスクの密封性の劣化によってヘリウムガスの漏れが発生すると，キャスクの温度及び圧力は異常に低下する。公知のそのモニタリング装置は，この温度及び圧力の異常な低下を検知することにより，キャスクの異常を検出する。温度変化及び圧力変化からキャスクの密封性を確認することは，モニタリング装置を簡素化することを可能にし，キャスクの密封性を簡便に放射能漏洩のない早期に，且つ，低コストに確認するために有効である。

温度変化及び圧力変化からキャスクの密封性を確認するモニタリング装置では，キャスクの密封性の異常の検知の確実性を向上することが重要である。より具体的には，キャスクに微小なリークが発生したときでも，その微小なリークを検知できることが重要である。微小なリークでは，キャスクの時間あたりの温度変化及び圧力変化も小さいから，微小なリークに起因する温度変化及び圧力変化を正確に検知することが重要である。一方で，異常でない温度変化及び圧力変化を，キャスクの密封性の劣化に起因していないと正しく結論付けることも重要である。

このような背景から，放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の異常を，より確実に検知する技術の提供が求められている。
特開２００２−４８８９８号公報

本発明の目的は，放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の異常を，より確実に検知する技術を提供することにある。

上記の目的を達成するために，本発明は，以下に述べられる手段を採用する。その手段に含まれる技術的事項の記述には，［特許請求の範囲］の記載と［発明を実施するための最良の形態］の記載との対応関係を明らかにするために，［発明を実施するための最良の形態］で使用される番号・符号が付加されている。但し，付加された番号・符号は，［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。

一の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する複数の放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に基づいて複数の放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常検出手段（３４−９，７３−９）とを備えている。異常検出手段（３４−９，７３−９）は，複数の放射性物質容器（１１，２’）のうちの一の放射性物質容器（１１，２’）の異常を，該一の放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）と他の放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）とに基づいて判定する。具体的には，異常検出手段（３４−９，７３−９）は，該一の放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_Ｃ，Ｐ）に対応する特徴量の傾向と，他の放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_Ｃ，Ｐ）に対応する特徴量の傾向とを比較して該一の放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する。

当該放射性物質容器用状態検出装置は，異常の判定の対象である一の放射性物質容器（１１，２’）の異常を，該一の放射性物質容器（１１，２’）に加えて，他の放射性物質容器（１１，２’）の補正状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に基づいて判定するため，より正確に異常の判定を行うことができる。

好適には，当該放射性物質容器用状態検出装置は，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，複数の放射性物質容器（１１）のそれぞれについて，環境温度（Ｔ_０）と複数の放射性物質容器（１１）を収容する貯蔵建屋（１）における複数の放射性物質容器（１１）の位置とに基づいて状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を補正することによって補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出する補正状態量算出手段（３４−２）とを備え，異常検出手段（３４−９，７３−９）は，放射性物質容器（１１，２’）の異常を，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）から判断することが好適である。具体的には，補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）は，前記貯蔵建屋の内部における冷却空気の流れの上流側にあるほど，状態量（Ｔｉ，Ｐ）と前記補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）との差が大きくなるように，補正補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出することが好適である。このような方法は，特に，冷却空気が状態量に大きな影響を及ぼすボールト貯蔵における放射性物質容器（１１）の密封性の異常の検知に有効である。

他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量対応項と，環境温度（Ｔ_０）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対する応答を表す応答波形対応項と，環境温度（Ｔ_０）の一次関数である環境温度補正項とを含む式を用いて補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出する補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に基づいて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常判定手段（３４−２，７３−２）とを備えている。かかる放射性物質容器用状態検出装置は，環境温度（Ｔ_０）の一次関数である環境温度補正項とを含む式を用いて補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出することにより，環境温度（Ｔ_０）が放射性物質容器（１１，２’）を介さずに状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に及ぼす影響を補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に反映することができる。これにより，異常の判定に適切な補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出することができる。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量対応項と，前記環境温度（Ｔ_０）の関数である補正項とを含む式を用いて補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出する補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に基づいて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常判定手段（３４−２，７３−２）とを備えている。補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）は，環境温度（Ｔ_０）と補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）とが無相関になるように補正項の係数を決定する。環境温度（Ｔ_０）と補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）とが無相関になるように補正項の係数が決定されることにより，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）から環境温度（Ｔ_０）による影響が除去される。かかる補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を用いて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定することにより，放射性物質容器（１１，２’）の異常を的確に判定することが可能になる。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）の周波数スペクトルと，環境温度（Ｔ_０）の周波数スペクトルとを算出する周波数スペクトル算出手段（３４−１，７３−１）と，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）の周波数スペクトルと環境温度（Ｔ_０）の周波数スペクトルとから補正周波数スペクトルを求める補正スペクトル算出手段（３４−１，７３−１）と，補正周波数スペクトルを逆フーリエ変換することによって補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出する補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に基づいて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常判定手段（３４−２，７３−２）とを備えている。状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）の周波数スペクトルと環境温度（Ｔ_０）の周波数スペクトルとから補正周波数スペクトルを求められ，その補正周波数スペクトルから補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出することにより，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）から環境温度（Ｔ_０）による影響が除去される。かかる補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を用いて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定することにより，放射性物質容器（１１，２’）の異常を的確に判定することが可能になる。

補正スペクトル算出手段は，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）の周波数スペクトルから環境温度（Ｔ_０）の周波数スペクトルの少なくとも一部を減じることによって補正周波数スペクトルを求めることが好適である。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，放射性物質容器（１１，２’）が正常である正常期間と，放射性物質容器（１１，２’）の異常の判定の対象である判定対象期間とのそれぞれについて，状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量対応項と環境温度（Ｔ_０）の関数である補正項とを含む式を用いて補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）を算出する補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）と，異常判定手段（３４−４，７３−４）とを備えている。補正状態量算出手段（３４−１，７３−１）は，環境温度（Ｔ_０）と補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）とが無相関になるように前記補正項の係数を決定する。異常判定手段（３４−３，７３−３）は，正常期間について求められた補正項の係数と，判定対象期間について求められた補正項の前記係数とから，放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する。かかる放射性物質容器用状態検出装置によっても，放射性物質容器（１１，２’）の異常を的確に判定することが可能である。この場合，補正項は，互いに異なる複数の伝達関数に対応する複数の項を含み，異常判定手段（３４−３，７３−３）は，正常期間について求められた複数の項の係数と，判定対象期間について求められた複数の項の係数とから，放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定することが好適である。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を測定する状態量測定手段（３１，３２，７１）と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，環境温度（Ｔ_０）に基づいて放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量の正常値を，環境温度（Ｔ_０）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対する応答を表す物理モデルを用いて推定する状態量推定手段（３４−４，７３−４）と，推定された前記正常値と，状態量取得手段（３１，３２，７１）によって測定された状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量とに基づいて複数の放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常検出手段（３４−４，７３−４）とを備えている。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，状態量（Ｔｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段（３４−５，７３−５）と，周波数スペクトルに基づいて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常判定手段（３４−５，７３−５）とを備えている。該状態量特徴量としては，例えば，環境温度（Ｔ_０）に基づいて状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を補正することによって得られる補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）と，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）に対応する特徴量とが使用され得る。

具体的には，周波数スペクトル算出手段（３４−５，７３−５）が算出する周波数スペクトルは，放射性物質容器（１１，２’）が正常であるときの放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量の正常時周波数スペクトルと，放射性物質容器（１１，２’）の異常の判定の対象である期間の放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量の判定対象期間周波数スペクトルとを含み，異常判定手段（３４−５，７３−５）は，正常時周波数スペクトルと判定対象期間周波数スペクトルとに基づいて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定することが好適である。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を測定する状態量測定手段と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，外生入力として環境温度（Ｔ_０）を有し，出力として状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を有するＡＲＸ（auto-regressive exogenous）モデルを同定するＡＲＸモデル同定手段（３４−６，７３−６）と，ＡＲＸモデルから放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）のうちの環境温度（Ｔ_０）に依存しない成分を求め，求められた成分の白色検定を行い，白色検定の結果から放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常判定手段（３４−６，７３−６）とを備えることが好適である。環境温度（Ｔ_０）が状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に及ぼす影響は，一般には雑音となる。しかし，当該放射性物質容器用状態検出装置は，環境温度（Ｔ_０）が状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に及ぼす影響を積極的に利用して，放射性物質容器（１１，２’）の密封性の異常を判断することができる。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を取得する状態量取得手段（３１，３２，７１）と，状態量取得手段（３１，３２，７１）によって得られる状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量が，放射性物質容器（１１，２’）が正常であるときの前記放射性物質容器（１１，２’）の状態量特徴量の集合と，前記放射性物質容器（１１，２’）の密封性に異常があるときの前記放射性物質容器（１１，２’）の状態量特徴量のグループとの何れに属するかを判別分析によって決定することにより，前記放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常検出手段（３４−７，７３−７）とを備えている。状態量特徴量としては，例えば，環境温度（Ｔ_０）に基づいて状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を補正することによって得られる補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ），又は，補正状態量（Ｔ_Ｃｉ，Ｐ_Ｃ）から得られる特徴量であることが可能である。具体的には，異常検出手段（３４−７，７３−７）は，状態量取得手段（３１，３２，７１）によって得られる状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対応する状態量特徴量についてのマハラノビスの汎距離を算出し，算出されたマハラノビスの汎距離に基づいて放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定することが好適である。

更に他の観点において，本発明による放射性物質容器用状態検出装置は，放射性物質を収容する放射性物質容器（１１，２’）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）を測定する状態量測定手段（３１，３２，７１）と，環境温度（Ｔ_０）を測定する環境温度測定手段（３３，７２）と，環境温度（Ｔ_０）の状態量（Ｔ_ｉ，Ｐ）に対するインパルス応答を求め，インパルス応答の特徴量から前記放射性物質容器（１１，２’）の異常を判定する異常判定手段（３４−８，７３−８）とを備えている。インパルス応答の特徴量としては，インパルス応答の減幅比及び，インパルス応答に対応するステップ応答から得られる時定数が使用され得る。

本発明によれば，放射性物質を収容する放射性物質容器の密封性の異常を，より確実に検知することができる。

第１ コンクリートキャスクと状態検出装置の構成
本発明の実施の一形態では，図１に示されているように，貯蔵建屋１の内部に並べられた複数のコンクリートキャスク２の密封性の劣化の発生の有無が，状態検出装置３によって検出される。以下では，状態の検出の対象であるコンクリートキャスク２の構成が説明された後，本実施の形態の状態検出装置３の構成と動作が詳細に説明される。

１．コンクリートキャスクの構成
図２に示されているように，コンクリートキャスク２は，概略的には，キャニスタ１１と，そのキャニスタ１１を収容するコンクリート容器２１とから構成される。キャニスタ１１は，胴部１２と一次蓋１３ａと二次蓋１３ｂとから構成されている。胴部１２と一次蓋１３ａと二次蓋１３ｂは，いずれも，ステンレス又は炭素鋼で形成されている。胴部１２の上部開口は一次蓋１３ａと二次蓋１３ｂとによって密封され，これにより，キャニスタ１１の内部にはキャビティ１４が形成されている。このキャビティ１４に，使用済燃料集合体１５を収容するバスケット１６が収められる。キャニスタ１１の内部には，使用済燃料集合体１５が局部的に発生する熱を全体に拡散するために，ヘリウムガスが充填されている。使用済燃料集合体１５が熱を発生すると，その近傍のヘリウムガスの温度が上昇する。この温度上昇により，ヘリウムガスが循環され，熱がキャニスタ１１の全体に拡散される。自然循環を利用して熱を拡散するため，キャニスタ１１の上部の温度は高くなり，下部の温度は低くなる。即ち，キャニスタ１１の高さが異なる位置では，その温度が異なる。

コンクリート容器２１は，いずれもコンクリート製の支持体２２と側壁２３と蓋体２４とから構成されている。側壁２３の上部及び下部には空気流通孔２５が形成されている。コンクリートキャスク２を収容する設備内部の空気は空気流通孔２５を通じてキャニスタ１１に流通可能であり，これにより，キャニスタ１１が冷却される。

コンクリート容器２１の側壁２３及び蓋体２４には，これを貫通する検査孔２６，２７がそれぞれに形成されている。後述されるように，検査孔２６，２７は，キャニスタ１１の表面温度を測定するための温度センサを挿入するために使用される。

２．状態検出装置３の構成
状態検出装置３は，温度センサ３１，３２と，環境温度センサ３３と，演算装置３４と，表示装置３５とを備えている。

温度センサ３１，３２は，キャニスタ１１の表面温度を逐次に測定するために使用される。温度センサ３１，３２は，コンクリート容器２１に設けられた検査孔２６，２７に挿入されてキャニスタ１１の表面に接触するように固定される。温度センサ３１，３２は，それぞれ設けられている高さが異なる。即ち，温度センサ３１は，キャニスタ１１の上部に接触され，上部の表面温度を測定するために使用される。一方，温度センサ３２は，キャニスタ１１の中央部に接触され，中央部の表面温度を測定するために使用される。温度センサ３１，３２としては，典型的には，熱電対，ペルチェ素子，測温抵抗体，赤外線温度計，放熱温度計が使用され得る。温度センサ３１によって測定される表面温度（即ち，キャニスタ１１の上部の表面温度）は，以後，表面温度Ｔ_１と記載され，温度センサ３２によって測定される表面温度（即ち，キャニスタ１１の中央部の表面温度）は，以後，表面温度Ｔ_２と記載される。特に時刻を特定したい場合には，時刻ｔにおける表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，Ｔ_１（ｔ），Ｔ_２（ｔ）と表記される。

環境温度センサ３３は，コンクリートキャスク２の周囲の環境温度Ｔ_０を測定する。時刻ｔにおける環境温度Ｔ_０は，Ｔ_０（ｔ）と表記される。

演算装置３４は，温度センサ３１，３２によって逐次に測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２と，環境温度センサ３３によって逐次に測定された環境温度Ｔ_０とを用いて，キャニスタ１１の異常の有無を検知するコンピュータである。演算装置３４には，補正温度算出モジュール３４−１と，補正温度判定モジュール３４−２と，補正係数判定モジュール３４−３と，物理モデル判定モジュール３４−４と，スペクトル解析モジュール３４−５と，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６と，判別分析モジュール３４−７と，インパルス応答判定モジュール３４−８と，群管理モジュール３４−９とを含むソフトウェアプログラムがインストールされている。

補正温度算出モジュール３４−１は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出するプログラムである。ここで補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２とは，環境温度Ｔ_０の変化が表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に与える影響をキャンセルするために導入される仮想的な温度である。補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から，環境温度Ｔ_０の変化による表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に対応する成分を除くことによって得られる。

補正温度判定モジュール３４−２，補正係数判定モジュール３４−３，物理モデル判定モジュール３４−４，スペクトル解析モジュール３４−５，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６，判別分析モジュール３４−７，及びインパルス応答判定モジュール３４−８は，各キャニスタ１１の密封性の異常を判定するためのプログラムモジュールである。補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度算出モジュール３４−１によって算出された補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を用いて_，キャニスタ１１の異常を検知するプログラムである。補正係数判定モジュール３４−３は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出する過程で算出される補正係数を用いてキャニスタ１１の以上を判定するプログラムである。物理モデル判定モジュール３４−４は，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への応答を記述する物理モデルを用いてキャニスタ１１の異常を検知するプログラムである。スペクトル解析モジュール３４−５は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２，及び／又は補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の周波数スペクトルから，キャニスタ１１の密封性の異常を判定するプログラムである。ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６は，環境温度Ｔ_０を外生入力とし，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２を出力とするＡＲＸモデルを同定し，同定されたＡＲＸモデルを用いてキャニスタ１１の密封性の異常を判定するプログラムである。判別分析モジュール３４−７は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の特徴量の判別分析によってキャニスタ１１の密封性の異常を判定するプログラムである。インパルス応答判定モジュール３４−８は，環境温度Ｔ_０から表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への伝達関数のインパルス応答を同定し，そのインパルス応答を用いてキャニスタ１１の密封性の異常を判定するプログラムである。これらのモジュールによって行われる演算は，後に詳細に説明される。

群管理モジュール３４−９は，ある一のキャニスタ１１の密封性の異常の有無を，該一のキャニスタ１１の傾向と，その周辺に位置するキャニスタ１１の傾向とを比較することによって判定するプログラムである。群管理モジュール３４−９は，補正温度判定モジュール３４−２，補正係数判定モジュール３４−３，物理モデル判定モジュール３４−４，スペクトル解析モジュール３４−５，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６，判別分析モジュール３４−７，及びインパルス応答判定モジュール３４−８によって異常と判断されたキャニスタ１１について，キャニスタ１１の密封性の異常を判定する。群管理モジュール３４−９は，キャニスタ１１の密封性に異常があることを高い確度で確認するために使用される。

表示装置３５は，演算装置３４による検知結果を表示するために使用される。演算装置３４によってキャニスタ１１に異常が検知されると，その旨が表示装置３５に表示される。

第２ キャニスタの状態判定方法
図３は，本実施の形態におけるキャニスタ１１の状態判定方法を示すフローチャートである。

ステップＳ１１：
所定の各測定時刻において，温度センサ３１，３２は，キャニスタ１１の上部の表面温度Ｔ_１と，キャニスタ１１の中央部の表面温度Ｔ_２とを測定し，環境温度センサ３３は環境温度Ｔ_０を測定する。以下では，最新の測定時刻は，時刻ｔ_ｋと記述され，その時刻ｔ_ｋにおいて測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，Ｔ_１（ｔ_ｋ），Ｔ_２（ｔ_ｋ）と記載される。

ステップＳ１２：
測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２，環境温度Ｔ_０から，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２が算出される。既述の通り，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２とは，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から環境温度Ｔ_０の変動に対応する成分が除かれた仮想的な温度である。補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出は，補正温度算出モジュール３４−１によって行われる。補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出方法としては，
・表面温度Ｔ_１，Ｔ_２を補正式によって補正することによって補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出する方法と，
・表面温度Ｔ_１，Ｔ_２と環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルを用いて補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出する方法
とが使用され得る。以下，これらの２つの方法が詳細に説明される。

（ａ）補正式による補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出方法
当該算出方法では，時刻ｔにおける補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ），Ｔ_Ｃ２（ｔ）が，下記式（１Ａ）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ）＝Ｔ_ｉ（ｔ）−ΣＫ_ｉｊ・ｆ_ｉｊ（Ｔ_０（ｔ））， ・・・（１Ａ）
によって算出される。ここで，ｉは，１又は２であり，ｊは，１以上ｍ以下の整数（ｍは１以上の整数）であり，Σは，ｊについての和を表しており，ｆ_ｉｊは，環境温度Ｔ_０の関数であり，式（１）の各Ｋ_ｉｊは，補正係数である。即ち，補正温度Ｔ_Ｃｉは，ｍ個の関数ｆ_ｉｊの和を用いて計算される。

式（１）の補正係数Ｋ_ｉｊは，時刻ｔ_ｋ，ｔ_ｋ−１，ｔ_ｋ−２，・・・，ｔ_ｋ−ｎにおける補正温度Ｔ_Ｃｉと環境温度Ｔ_０とが無相関になるように決定される。ここで，ｔ_ｋは，最新の測定時刻であり，ｔ_ｋ−１，ｔ_ｋ−２，・・・，ｔ_ｋ−ｎは，それぞれ，１回前，２回前，・・・，ｎ回前の測定時刻である。補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ）と環境温度Ｔ_０（ｔ）とが無相関であるということは，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ）が，表面温度Ｔ_ｉ（ｔ）から環境温度Ｔ_０（ｔ）の影響を除いた成分であることを意味している。このようにして決定された補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ），Ｔ_Ｃ２（ｔ）は，キャニスタ１１の漏洩の有無の評価に好適な指標である。

関数ｆ_ｉｊ（Ｔ_０（ｔ））は，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_ｉへの応答を表す関数Ｔ_ｃｉｊ（Ｔ_０（ｔ））であることが好適である。即ち，時刻ｔにおける補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ），Ｔ_Ｃ２（ｔ）は，下記式（１Ｂ）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ）＝Ｔ_ｉ（ｔ）−ΣＫ_ｉｊ・Ｔ_ｃｉｊ（Ｔ_０（ｔ））， ・・・（１Ｂ）
によって得られることが好適である。具体的には，関数Ｔ_ｃｉｊ（Ｔ_０（ｔ））は，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_ｉへの応答の伝達関数Ｘ_ｉｊ（ｓ）を用いた式（２）：
Ｔ_ｃｉｊ（Ｔ_０（ｔ））＝Ｌ^−１［Ｘ_ｉｊ（ｓ）・Ｔ_０（ｓ）］， ・・・（２）
によって得られることが好適である。ここで，Ｔ_０（ｓ）は，環境温度Ｔ_０（ｔ）のラプラス変換であり，Ｌ^−１は，逆ラプラス変換を示す記号である。

環境温度Ｔ_０に対する表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答を，補正係数が異なる（一つではない）ｍ個の伝達関数の和であるとして近似することは，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への影響をより適正に評価する上で好適である。コンクリートキャスク２は，異なる熱容量を有する複数の部材，即ち，温度変化の時定数が異なる複数の部材で構成される。従って，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の応答を係数が異なる複数の伝達関数の和であるとして近似することは，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への応答を，より適正に近似することを可能にする。

式（２）のＸ_ｉｊ（ｓ）としては，最も単純には，時定数τ_ｉｊを有する一次遅れ要素の伝達関数が使用され得る。Ｘ_ｉｊ（ｓ）として時定数τ_ｉｊを有する一次遅れ要素の伝達関数が使用される場合，時定数τ_ｉｊは，好適には，相関法によって決定される。

図４は，相関法によって時定数τ_ｉｊを決定する手順を示すフローチャートである。各時定数τ_ｉｊについて，伝達関数Ｘ_ｉｊ（ｓ）の算出に使用される期間Π_ｊが決定される。期間Π_ｊは，表面温度Ｔ_１に対応する伝達関数Ｘ_１ｊ（ｓ）の時定数τ_１ｊと，表面温度Ｔ_２に対応する伝達関数Ｘ_Ｃ２ｊ（ｓ）の時定数τ_２ｊの決定に共通に使用される。期間Π_ｊの長さは，評価したい時定数の長さに応じて決定される；短期の変動を表す時定数を求めたい場合には，期間Π_ｊの長さは短く取られ，長期の変動を表す時定数を求めたい場合には，期間Π_ｊの長さは長く取られる。例えば，コンクリート容器２１のように，大きな熱容量を有する部材の影響を表現する時定数を求めるためには，例えば，その長さが７日であるような長い期間Π_ｊが決定される。キャニスタ１１のように，中程度の熱容量を有する部材の影響を表現する時定数を求めるためには，例えば，その長さが２日であるような中程度の期間Π_ｊが決定される。

更に，測定された環境温度Ｔ_０（ｔ），表面温度Ｔ_１（ｔ），Ｔ_２（ｔ）からオフセット成分が除かれた後（ステップＳ０１），白色化フィルタにより，雑音が除去される（ステップＳ０２）。オフセット成分と雑音成分とが除去された環境温度Ｔ_０，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，それぞれ，環境温度Ｔ_ｆ０（ｔ），表面温度Ｔ_ｆ１（ｔ），Ｔ_ｆ２（ｔ）と表記される。

続いて，オフセット成分と雑音成分とが除去された環境温度Ｔ_ｆ０（ｔ）と，表面温度Ｔ_ｆｉ（ｔ）との，期間Π_ｊについての相互相関関数Ｒ_Ｃｉｊ（τ）が求められる（ステップＳ０３）。

更に，その相互相関関数Ｒ_ｃｉｊ（τ）から，インパルス応答が求められ（ステップＳ０４），そのインパルス応答を積分することによってステップ応答が求められる（ステップＳ０５）。そのステップ応答を一次遅れ要素として近似することにより，時定数τ_ｉｊが算出される（ステップＳ０６）。このような過程で算出された時定数τ_ｉ１，τ_ｉ２，・・・が一次遅れ波形を表す伝達関数Ｘ_ｉ１（ｔ），Ｘ_ｉ２（ｔ），・・・の計算，即ち，時刻ｔの補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ）の算出に使用される。

式（１Ｂ）を用いて補正温度Ｔ_Ｃｉが算出される場合，一層に適正な補正温度Ｔ_Ｃｉを算出するためには，環境温度Ｔ_０が温度センサ３１，３２に直接に及ぼす影響を表す項が導入されることが好適である。温度センサ３１，３２は，貯蔵建屋４内の雰囲気に曝されるため，環境温度Ｔ_０は，温度センサ３１，３２が測定する表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に，（コンクリートキャスク２を介することなく）直接に影響を及ぼす。具体的には，式（１Ｂ）の代わりに，
Ｔ_Ｃｉ（ｔ）＝Ｔ_ｉ（ｔ）−ΣＫ_ｉｊ・Ｔ_Ｃｉｊ（Ｔ_０（ｔ））−Ｋ’・｛（Ｔ_ｉ（ｔ）−μ_Ｔ０ｊ｝，
・・・（１Ｃ）
によって補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２が算出されることが好適である。ここで，μ_Ｔ０ｊは，期間Π_ｊにおける環境温度Ｔ_０の平均値である。平均値μ_Ｔ０ｊの代わりに，過去一定期間（例えば１年間）の環境温度Ｔ_０の平均値が使用されることも可能である。

本質的な問題ではないが，式（１Ｂ），（１Ｃ）によって補正温度Ｔ_Ｃｉが算出される場合，補正温度Ｔ_Ｃｉをキャニスタ１１の温度を表す指標として有意義な値にするためには，環境温度Ｔ_０の平均値がＴ_τｉｊ（ｔ_ｋ）から減じられることが好適である；即ち，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｋ）は，式（１Ｂ），（１Ｃ）を修正して得られる下記式（１Ｂ’），又は（１Ｃ’）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ）＝Ｔ_ｉ（ｔ）−ΣＫ_ｉｊ・｛Ｔ_τｉｊ（ｔ）−μ_Ｔ０ｊ｝， ・・・（１Ｂ’）
Ｔ_Ｃｉ（ｔ）＝Ｔ_ｉ（ｔ）−ΣＫ_ｉｊ・｛Ｔ_τｉｊ（ｔ）−μ_Ｔ０ｊ｝
−Ｋ’・｛（Ｔ_ｉ（ｔ）−μ_Ｔ０ｊ｝・・・（１Ｃ’）
によって算出されることが好適である。ここで，μ_Ｔ０ｊは，上述されているように，期間Π_ｊにおける環境温度Ｔ_０の平均値である。平均値μ_Ｔ０ｊの代わりに，過去一定期間（例えば１年間）の環境温度Ｔ_０の平均値が使用されることも可能である。これにより，補正温度Ｔ_Ｃｉは，キャニスタ１１の温度に近い値になる。

（ｂ）表面温度Ｔ_１，Ｔ_２と環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルを用いた補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出方法
図５は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２と環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルを用いて補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２を算出する方法を示すファンクションブロック図である。補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２は，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から環境温度Ｔ_０の変動の周波数成分をフィルタリングによって除くことによって得られる。具体的には，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２について高速フールエ変換（ＦＦＴ）が行われ（ステップＳ１２−１），表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルが算出される。同様に，環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルが高速フールエ変換によって算出される（ステップＳ１２−２）。得られた環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルが，フィルタリングの係数の決定に使用される。更に，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルから環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルが減じられた周波数スペクトルがフィルタリングによって求められる（ステップＳ１２−３）。ステップＳ１２−３で求められた周波数スペクトルは，キャニスタ１１の密封性の異常に対応する表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変動の周波数スペクトルである。この周波数スペクトルを逆高速フーリエ変換することにより補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２が算出される（ステップＳ１２−４）。

ステップＳ１２−３で行われるフィルタリングでは，全周波数領域における環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルが減じられる必要はない。所望の周波数領域についてのみ，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルから環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルが減じられて周波数スペクトルが求められることが可能である。

ステップＳ１３：
図３に示されているように，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２が算出された後，各キャニスタ１１の密封性の異常の有無が判定される。ステップＳ１３では，各キャニスタ１１の密封性の異常が，下記の判定方法：
・補正温度に基づく異常判定
・補正係数に基づく異常判定
・物理モデルシミュレーションによる異常判定
・スペクトル解析による異常判定
・ＡＲＸモデルを用いた異常判定
・判別分析による異常判定
・インパルス応答を用いた異常判定
によって判定される。補正温度に基づく異常判定は，補正温度判定モジュール３４−２によって行われ，補正係数に基づく異常判定は，補正係数判定モジュール３４−３によって行われる。物理モデルシミュレーションによる異常判定は，物理モデル判定モジュール３４−４によって行われ，スペクトル解析による異常判定は，スペクトル解析モジュール３４−５によって行われる。同様に，ＡＲＸモデルを用いた異常判定は，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６によって行われ，判別分析による異常判定は，判別分析モジュール３４−７によって行われる。インパルス応答を用いた異常判定は，インパルス応答判定モジュール３４−８によって行われる。以下では，これらの判定方法が詳細に説明される。

（ａ）補正温度に基づく異常判定
補正温度に基づく異常判定では，ステップＳ１２において算出された補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ），又は，これらから得られる特徴量からキャニスタ１１の密封性の異常を判断する。補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）から得られる特徴量としては，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の時間変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差ΔＴ_Ｃ（＝Ｔ_Ｃ１−Ｔ_Ｃ２），補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の過去値Ｔ^ｐ _Ｃ１，Ｔ^ｐ _Ｃ２と現在値Ｔ^ｃ _Ｃ１，Ｔ^ｃ _Ｃ２との差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１（＝Ｔ^ｐ _Ｃ１−Ｔ^ｃ _Ｃ１），Ｔ^ｃｐ _Ｃ２（＝Ｔ^ｐ _Ｃ２−Ｔ^ｃ _Ｃ２）が挙げられる。具体的には，あるキャニスタ１１の補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）又は，これらから得られる特徴量が所定の正常領域に入っていない場合，補正温度判定モジュール３４−２は，当該キャニスタ１１が異常であると判断する。補正温度に基づく異常判定の好適な実施例については後述される。

（ｂ）補正係数に基づく異常判定による異常判定
補正係数に基づく異常判定では，ステップＳ１２の補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出の過程で算出される補正係数Ｋ_ｉｊを用いてキャニスタ１１の密封性の異常を判断する。既述の通り，補正係数Ｋ_ｉｊは環境温度Ｔ_０と補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２とが無相関になるように決定される。キャニスタ１１の漏洩が発生すると環境温度Ｔ_０と補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２とを無相関にする補正係数Ｋ_ｉｊの値が変動するから，補正係数Ｋ_ｉｊの変動からキャニスタ１１の密封性の異常を検知することができる。より具体的には，キャニスタ１１の異常の判定の対象である判定対象期間について算出された補正係数Ｋ_ｉｊが，キャニスタ１１の密封性に異常がないと判明している期間（正常期間）について算出された補正係数Ｋ_ｉｊと比較され，その比較結果から，キャニスタ１１の密封性の異常が判断される。例えば，判定対象期間について算出された補正係数Ｋ_ｉ１〜Ｋ_ｉｍを要素とするベクトルと，正常期間について算出された補正係数Ｋ_ｉ１〜Ｋ_ｉｍを要素とするベクトルとの差の大きさが所定値よりも大きい場合に，キャニスタ１１の密封性が異常であると判断される。

（ｃ）物理モデルシミュレーション
図６を参照して，物理モデルシミュレーションによる異常判定では，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への応答を表す物理モデルを用いて，キャニスタ１１の密封性の異常を判断する。具体的には，まず，測定された環境温度Ｔ_０と物理モデルとを用いて，キャニスタ１１の密封性に異常がない場合の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の推定値，即ち，推定正常値Ｔ_１＾，Ｔ_２＾が算出される。物理モデルとしては，最も単純には，システム同定によって得られる，環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２に対する応答の伝達関数が使用され得る。続いて，温度センサ３１，３２によって実際に測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２が推定正常値Ｔ_１＾，Ｔ_２＾と比較され，この比較結果から，キャニスタ１１の密封性の異常の有無が判断される。具体的には，推定正常値Ｔ_１＾，Ｔ_２＾と測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２との差の絶対値｜Ｔ_１＾−Ｔ_１｜，｜Ｔ_２＾−Ｔ_２｜の少なくとも一方が所定値よりも大きい場合に，キャニスタ１１の密封性が異常であると判断される。絶対値｜Ｔ_１＾−Ｔ_１｜，｜Ｔ_２＾−Ｔ_２｜の両方が所定値よりも大きい場合に，キャニスタ１１の密封性が異常であると判断されることも可能である。

以上に説明された物理モデルシミュレーションによる異常判定では，環境温度Ｔ_０の変動の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への影響を考慮してキャニスタ１１の密封性が異常であると判断することができる。

（ｄ）スペクトル解析による異常判定
図７に示されているように，スペクトル解析による異常判定では，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルからキャニスタ１１の密封性の異常を判断する。キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルに変動が生じるから，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルの変動からキャニスタ１１の密封性の異常を検知することができる。

より具体的には，キャニスタ１１の異常の判定の対象である判定対象期間，及びキャニスタ１１の密封性に異常がないと判明している期間（正常期間）とのそれぞれについて，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルが高速フーリエ変換によって算出される。更に，判定対象期間について算出された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルが，キャニスタ１１の密封性に異常がないと判明している期間（正常期間）について算出された周波数スペクトルと比較され，その比較結果から，キャニスタ１１の密封性の異常が判断される。例えば，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルの特定周波数領域のピーク位置に変動が生じる。判定対象期間の周波数スペクトルのピーク位置と，正常期間の周波数スペクトルのピーク位置との差から，キャニスタ１１の密封性の異常が判断される。

表面温度Ｔ_１，Ｔ_２のスペクトル解析による異常判定は，環境温度Ｔ_０の変動に対応する成分が存在しない周波数領域の周波数スペクトルを比較してキャニスタ１１の密封性の判断を行うことができるため，環境温度Ｔ_０の影響を排除するために好適である。

表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルの代わりに，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から得られる特徴量の周波数スペクトルが使用されることが可能である。例えば，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の周波数スペクトルの代わりに，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の周波数スペクトルが使用されることも可能である。表面温度Ｔ_１，Ｔ_２と同様に，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の周波数スペクトルに変動が生じる。従って，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の周波数スペクトルの変動からキャニスタ１１の密封性の異常を検知することができる。

（ｅ）ＡＲＸモデルを用いた異常判定
図８を参照して，ＡＲＸモデルを用いた異常判定では，環境温度Ｔ_０を外生入力とし，表面温度Ｔ_ｉ（ｉは，１，２の任意）を出力とするＡＲＸモデルがキャニスタ１１の密封性の異常の検知に使用される。当該ＡＲＸモデルでは，キャニスタ１１の密封性の異常による表面温度Ｔ_ｉの変化の成分（漏洩成分）が外乱ｗとして考慮される。キャニスタ１１の密封性に異常がない場合には，外乱ｗは，白色雑音になるはずである。しかし，キャニスタ１１の密封性に異常がある場合には，外乱ｗは白色雑音にならない。この現象を利用して，キャニスタ１１の密封性の異常が検知される。

具体的には，まず，表面温度Ｔ_ｉの測定値と，環境温度Ｔ_０の測定値とから，ＡＲＸモデルが推定される。環境温度Ｔ_０の表面温度Ｔ_ｉに対する応答の伝達関数Ｂ（ｚ）／Ａ（ｚ）が算出され，その伝達関数の分母Ａ（ｚ）を用いて，外乱ｗが求められる。更に，外乱ｗの白色検定が行われる。ＡＲＸモデル判定モジュール３４−５は，外乱ｗが白色雑音である場合には，キャニスタ１１の密封性に異常はないと判断する。一方，外乱ｗが白色雑音でない場合には，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−５は，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。

以上に説明されたＡＲＸモデルを用いた異常判定では，環境温度Ｔ_０の変動の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への影響を考慮してキャニスタ１１の密封性が異常であると判断することができる。

（ｆ）判別分析による異常判定
図９を参照して，判別分析による異常判定では，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から得られる複数の特徴量についての判別分析により，キャニスタ１１の密封性の異常の有無が判断される。特徴量としては，例えば，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２そのもの，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の時間変化率，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の差，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の時間変化率，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差が使用され得る。

キャニスタ１１が正常であるときと，キャニスタ１１の密封性に異常があるときのそれぞれについて，判別分析に使用される特徴量が算出される。これにより，キャニスタ１１が正常であるときの特徴量によるデータのグループと，キャニスタ１１の密封性に異常があるときの特徴量によるデータのグループとが規定される。以下では，前者を正常グループと，後者を異常グループと呼ぶ。

新たに表面温度Ｔ_１，Ｔ_２が測定されると，その表面温度Ｔ_１，Ｔ_２から特徴量が算出され，その特徴量によるデータ，即ち，判別対象データが，正常グループと異常グループとのいずれに属するかが，判別分析によって判断される。具体的には，判別対象データ（即ち，新たに測定された表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の特徴量によるデータ）のマラハノビスの汎距離が，正常グループと異常グループとのそれぞれについて算出される。判別対象データは，算出されたマラハノビスの汎距離の短い方のグループに属すると判断される。

判別対象データが正常グループに属すると判断された場合には，キャニスタ１１は正常であると判断され，判別対象データが異常グループに属すると判断された場合には，キャニスタ１１の密封性は異常であると判断される。

マラハノビスの汎距離が算出される代わりに，判別対象データが正常グループと異常グループのいずれに属するかを判別する判別式が予め用意されることも可能である。この判別式により，判別対象データが正常グループに属すると判断される領域と，異常グループに属すると判断される領域との境界３６が規定される。

かかる判別分析による異常判定は，様々な特徴量に基づいてキャニスタ１１の異常を判断することが可能であり，異常判定の確実性に優れている。

（ｇ）インパルス応答を用いた異常判定
図１０を参照して，インパルス応答を用いた異常判定では，環境温度Ｔ_０から表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への伝達関数のインパルス応答を同定し，そのインパルス応答を用いてキャニスタ１１の密封性の異常を判定する。環境温度Ｔ_０から表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への伝達関数のインパルス応答は，キャニスタ１１の密封性の異常の有無によって異なるから，インパルス応答からキャニスタ１１の密封性の異常を判定することができる。インパルス応答の同定は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の算出と同様に，相関法によって行われることが好適である。

具体的には，キャニスタ１１の異常の判定の対象である判定対象期間，及びキャニスタ１１の密封性に異常がないと判明している期間（正常期間）とのそれぞれについて，環境温度Ｔ_０と表面温度Ｔ_ｉとの相互相関関数Ｒ_ｉ（τ）が求められ，その相互相関関数Ｒ_ｃｉｊ（τ）から，判定対象期間と正常期間とのそれぞれについてのインパルス応答が同定される。同定されたインパルス応答から得られる特徴量の比較により，キャニスタ１１の密封性が異常であるか否かが判断される。

インパルス応答から得られる特徴量としては，例えば，減衰比，及び当該インパルス応答に対応するステップ応答の時定数が使用され得る。ステップ応答の時定数を用いてインパルス応答の比較が行われる場合，得られたインパルス応答を積分することによってステップ応答が得られ，そのステップ応答を一次遅れ要素と近似することによって時定数が得られる。

インパルス応答を用いた異常判定は，環境温度Ｔ_０の変動の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２への影響を考慮してキャニスタ１１の密封性が異常であると判断することができる点において有利である。

ステップＳ１４，Ｓ１５：
図３に戻って，ステップＳ１３において，全キャニスタ１１の密封性に異常が見出されなかった場合には，表示装置３５に全キャニスタ１１が正常である旨が表示される（ステップＳ１４，Ｓ１５）。一方，密封性に異常が見出されたキャニスタ１１が存在する場合には，ステップＳ１６が行われる。

ステップＳ１６：
ステップＳ１６では，ステップＳ１３において密封性に異常が見出されたキャニスタ１１の異常の存在が，当該キャニスタ１１の傾向を，その周辺に位置するキャニスタ１１の傾向と比較することによって確認される。ステップＳ１３において密封性に異常が見出されたキャニスタ１１は，以下，異常判定キャニスタと呼ばれ，異常判定キャニスタの周辺に位置するキャニスタ１１は，周辺キャニスタと呼ばれる。

具体的には，異常判定キャニスタの表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の特徴量の傾向と，周辺キャニスタの特徴量の傾向とが比較される。表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の特徴量としては，例えば，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２そのもの，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の時間変化率，表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の差，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の時間変化率，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差が使用され得る。比較の結果，異常判定キャニスタの表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の特徴量の傾向が，周辺キャニスタの特徴量の傾向と異なると判断される場合には，最終的に，異常判定キャニスタの密封性に異常があると判断される。異常判定キャニスタの表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の特徴量の傾向が，周辺キャニスタの特徴量の傾向と異なると判断されない場合には，異常判定キャニスタに異常があるとは結論付けられない。

ステップＳ１７：
ステップＳ１７では，ステップＳ１６における判定の結果が表示装置３５に表示される。最終的に，異常判定キャニスタの密封性に異常があると判断された場合には，いずれのキャニスタ１１が異常であると判断されたことが表示される。異常判定キャニスタの密封性に異常があると結論付けることができない場合には，その旨が表示される。

第３ 補正温度に基づくキャニスタの異常判定
以下では，補正温度に基づく異常判定の好適な実施例が説明される。補正温度に基づく異常判定は，以下の４つの判定方法：
・補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による異常判定
・補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の時間変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の統計処理による異常判定
・補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の温度差ΔＴ_Ｃ（＝Ｔ_Ｃ１−Ｔ_Ｃ２）の統計処理による異常判定
・補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の長期的変化に基づく異常判定
から構成される。以下では，４つの判定方法のそれぞれが説明される

（ａ） 補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定
図１３は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する処理を示すフローチャートである。当該処理では，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２が算出される（ステップＳ２１，Ｓ２２）。最も典型的には，期間Γ_ｋは，ｔ_ｋ−Ｎ≦ｔ≦ｔ_ｋ−１なる期間と定められる。ここで，時刻ｔ_ｋ−１は，測定時刻ｔ_ｋの直前の測定時刻であり，同様に，時刻ｔ_ｋ−Ｎは，測定時刻ｔ_ｋのＮ回前の測定時刻である。この場合，平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２は，下記式（３ａ），（３ｂ）で表される。

例えば，一定期間Γ_ｋは，その始期である時刻ｔ_ｋ−Ｎが測定時刻ｔ_ｋの２日前になるように設定される。

続いて，ステップＳ２１，Ｓ２２で算出された平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２から，正常温度領域が決定される（ステップＳ２３）。正常温度領域とは，キャニスタ１１が正常と判断される補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の範囲である。本実施の形態では，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２それぞれの正常温度領域Ｒ_ＴＣ１，Ｒ_Ｔｃ２は，
Ｒ_ＴＣ１：μ_ＴＣ１−ｎ・σ_ＴＣ１＜Ｔ_Ｃ１＜μ_ＴＣ１＋ｎ・σ_ＴＣ１， ・・・（４ａ）
Ｒ_ＴＣ２：μ_ＴＣ２−ｎ・σ_ＴＣ２＜Ｔ_Ｃ２＜μ_ＴＣ２＋ｎ・σ_ＴＣ２， ・・・（４ｂ）
と算出される。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは，最適な任意の値を取り得る。

留意されるべきことは，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の平均値及び標準偏差の算出に使用される一定期間Γ_ｋは，測定時刻が到来する毎にずれていき，従って，正常温度領域も，通常，測定時刻が到来する毎に変化していくことである。例えば，時刻ｔ_ｋの次の測定時刻ｔ_ｋ＋１については，期間Γ_ｋ＋１は，ｔ_{ｋ−Ｎ＋１}≦ｔ≦ｔ_ｋなる期間と定められる。従って，次の測定時刻ｔ_ｋ＋１が到来すると，平均値μ_ＴＣ１，μ_ＴＣ２及び標準偏差σ_ＴＣ１，σ_ＴＣ２が新たに算出され，更に，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１，Ｒ_ＴＣ２も新たに決定される。これを明確にするために，必要がある場合には，時刻ｔ_ｋについて定められた正常温度領域を，それぞれ，Ｒ_ＴＣ１（ｔ_ｋ），Ｒ_ＴＣ２（ｔ_ｋ）と記載することにする。

続いて，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ）が，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１（ｔ_ｋ），Ｒ_ＴＣ２（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，キャニスタ１１が正常か否かを判断する（ステップＳ２４）。具体的には，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の少なくとも一方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域の下限を下回る場合に，キャニスタ１１に異常があると判断する（ステップＳ２５）；即ち，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の少なくとも一方が，「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ−ｐ）が，正常温度領域Ｒ_ＴＣｉ（ｔ_ｋ−ｐ）の下限を下回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。この代わりに，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の両方が今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域から外れている場合に，キャニスタ１１に異常があると判断してもよい。一方で，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）が正常温度領域Ｒ_ＴＣｉ（ｔ_ｋ）の上限を今回を含めて過去ｍ回連続して上回る場合，センサ異常あるいは計測系の異常があると判断する。これらの条件を満足しない場合，補正温度判定モジュール３４−２は，各キャニスタ１１が正常であると判断する（ステップＳ２６）。

図１４は，補正温度Ｔ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法の具体的事例を示すグラフである。補正温度Ｔ_Ｃ１が逐次に算出され，算出された補正温度Ｔ_Ｃ１を用いて，平均値μ_ＴＣ１，標準偏差σ_ＴＣ１が逐次に算出される。この平均値μ_ＴＣ１，標準偏差σ_ＴＣ１を用いて，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１が逐次に決定される。当該事例では，時刻ｔ_１においてキャニスタ１１に漏れが発生し，内部のガス圧力が低下し始めている。これに応答して，補正温度Ｔ_Ｃ１が急激に低くなり始める。補正温度Ｔ_Ｃ１の変動に伴う正常温度領域Ｒ_ＴＣ１の変化は，緩やかであるため，補正温度Ｔ_Ｃ１は正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れる。本事例では，時刻ｔ_２において，補正温度Ｔ_Ｃ１が正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れる。その後，補正温度Ｔ_Ｃ１が正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れるという事象がｍ回連続して起こると，即ち，補正温度Ｔ_Ｃ１が正常温度領域Ｒ_ＴＣ１から外れる状態がある程度維持されると，補正温度判定モジュール３４−２は，キャニスタ１１に漏れが発生したと判断する。

このようにしてキャニスタ１１の密封性を判断することの有効性は，正常温度領域Ｒ_ＴＣ１，Ｒ_Ｔｃ２を逐次に的確に決定できることにある。キャニスタ１１の温度は，その密封性が正常であっても，長期的に保存されている間に徐々に低下していく。これは，ある固定された閾値を決定することによって，キャニスタ１１の表面温度が異常に低下したか否かを判断することが困難であることを意味する。本実施の形態の補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定方法では，一定期間Γ_ｋにおける正常の範囲の変動，即ち，平均値を中心とする上下ｎ・σ_ＴＣ１の間の変動よりも大きな変動が発生した場合に，キャニスタ１１の密封性に異常が発生したと判断される。これにより，キャニスタ１１の密封性の判断基準を動的に的確に決定し，キャニスタ１１の密封性を的確に判断することができる。

（ｂ） 補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の統計処理による状態判定
図１５は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する処理を示すフローチャートである。当該方法では，時刻ｔ_ｋについて算出された補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２から，時刻ｔ_ｋにおける補正温度の変化率ｄＴ_Ｃ１（ｔ_ｋ），ｄＴ_Ｃ１（ｔ_ｋ）が算出される（ステップＳ３１）。

続いて行われる処理は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の代わりに補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２が使用される点以外，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定方法で行われる処理と同一である。具体的には，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の平均値μ_ｄＴＣ１，μ_ｄＴＣ２及び標準偏差σ_ｄＴＣ１，σ_ｄＴＣ２が算出される（ステップＳ３２，Ｓ３３）。

続いて，ステップＳ３２，Ｓ３３で算出された平均値μ_ｄＴＣ１，μ_ｄＴＣ２及び標準偏差σ_ｄＴＣ１，σ_ｄＴＣ２から，正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２が決定される（ステップＳ３４）。本実施の形態では，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２それぞれの正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２は，
Ｒ_ｄＴＣ１：μ_ｄＴＣ１−ｎ・σ_ｄＴＣ１＜ｄＴ_Ｃ１＜μ_ｄＴＣ１＋ｎ・σ_ｄＴＣ１， ・・・（５ａ）
Ｒ_ｄＴＣ２：μ_ｄＴＣ２−ｎ・σ_ｄＴＣ２＜ｄＴ_Ｃ２＜μ_ＴｄＣ２＋ｎ・σ_ｄＴＣ２， ・・・（５ｂ）
と決定される。ｎは，例えば，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。

続いて，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１（ｔ_ｋ），ｄＴ_Ｃ２（ｔ_ｋ）が，正常温度領域Ｒ_ｄＴＣ１（ｔ_ｋ），Ｒ_ｄＴｃ２（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，キャニスタ１１が正常か否かを判断する（ステップＳ３５）。具体的には，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の少なくとも一方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２の下限を下回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する（ステップＳ３６）；即ち，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の少なくとも一方が，「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，補正温度変化率ｄＴ_Ｃｉ（ｔ_ｋ−ｐ）が，正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣｉ（ｔ_ｋ−ｐ）の下限を下回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。その代わりに，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１，ｄＴ_Ｃ２の両方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度領域Ｒ_ｄＴＣ１，Ｒ_ｄＴｃ２から外れている場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断してもよい。一方で，補正温度判定モジュール３４−２は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）が正常温度領域Ｒ_ＴＣｉ（ｔ_ｋ）の上限を今回を含めて過去ｍ回連続して上回る場合，センサ異常あるいは計測系の異常があると判断する。これらの条件を満足しない場合，補正温度判定モジュール３４−２は，キャニスタ１１が正常であると判断する（ステップＳ３７）。

図１７は，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法の具体的事例を示すグラフである。補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が逐次に算出され，算出された補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１を用いて，平均値μ_ｄＴＣ１，標準偏差σ_ｄＴＣ１が逐次に算出される。この平均値μ_ｄＴＣ１，標準偏差σ_ｄＴＣ１を用いて，正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１が逐次に決定される。当該事例では，時刻ｔ_３においてキャニスタ１１に漏れが発生し，表面温度Ｔ_１が低下し始めている。これに応答して，補正温度Ｔ_Ｃ１が急激に低くなり始め，これに伴い，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が大きく変化している。補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１による正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１の変化は，緩やかであるため，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１は正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる。本事例では，時刻ｔ_３において，補正温度変化率Ｔ_Ｃ１が正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる。その後，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れるという事象がｍ回連続して起こると，即ち，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１が正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる状態がある程度維持されると，補正温度判定モジュール３４−２は，キャニスタ１１に漏れが発生したと判断する。

補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法の有利性は，キャニスタ１１の漏れが発生して以後，キャニスタ１１の異常の検出に要するまでの時間が短いことである。図１７から理解されるように，キャニスタ１１の漏れが発生すると，その補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１は瞬間的に変化し，速やかに正常温度変化率領域Ｒ_ｄＴＣ１から外れる。このため，補正温度変化率ｄＴ_Ｃ１の統計処理による状態判定方法は，短時間でキャニスタ１１の異常を検出することができる。

（ｃ） 温度差ΔＴ_Ｃ（＝Ｔ_Ｃ１−Ｔ_Ｃ２）の統計処理による状態判定
図１８は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差ΔＴ_Ｃの統計処理によってキャニスタ１１の異常を検知する処理を示すフローチャートである。キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２は，キャニスタ１１の密封性に異常が発生すると変化するから，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２も表面温度Ｔ_１，Ｔ_２の変化に伴って変化する。補正温度判定モジュール３４−２は，この補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の変化を捉えることにより，キャニスタ１１の密封性の異常を検知する。

当該処理では，時刻ｔ_ｋについて算出された補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２から，時刻ｔ_ｋにおける補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ）（＝Ｔ_Ｃ１（ｔ_ｋ）−Ｔ_Ｃ２（ｔ_ｋ））が算出される。（ステップＳ４１）。

続いて行われる処理は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の代わりに温度差ΔＴ_Ｃが使用される点以外，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の統計処理による状態判定方法で行われる処理と同一である。具体的には，測定時刻ｔ_ｋの直近の一定期間Γ_ｋにおける温度差ΔＴ_Ｃの平均値μ_ΔＴＣ及び標準偏差σ_ΔＴＣが算出される（ステップＳ４２，Ｓ４３）。

続いて，ステップＳ４２，Ｓ４３で算出された平均値μ_ΔＴＣ及び標準偏差σ_ΔＴＣから，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣが決定される（ステップＳ４４）。本実施の形態では，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣは，
Ｒ_ΔＴＣ：μ_ΔＴＣ−ｎ・σ_ΔＴＣ＜ΔＴ_Ｃ＜μ_ΔＴＣ＋ｎ・σ_ΔＴＣ， ・・・（６）
と決定される。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。

続いて，補正温度判定モジュール３４−２は，温度差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ）が，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣ（ｔ_ｋ）の下限を下回るか否かに応じて，キャニスタ１１が正常か否かを判断する（ステップＳ４５）。具体的には，補正温度判定モジュール３４−２は，温度差ΔＴ_Ｃが，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣの下限を下回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する（ステップＳ４６）；即ち，補正温度判定モジュール３４−２は，温度差ΔＴ_Ｃが「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，温度差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ−ｐ）が，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣ（ｔ_ｋ−ｐ）の下限を下回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。一方で，補正温度判定モジュール３４−２は，温度差ΔＴ_Ｃ（ｔ_ｋ）が，正常温度差領域Ｒ_ΔＴＣ（ｔ_ｋ）の上限を今回を含めて過去ｍ回連続して上回る場合，センサ異常あるいは計測系の異常があると判断する。これらの条件を満足しない場合，補正温度判定モジュール３４−２は，キャニスタ１１が正常であると判断する（ステップＳ４７）。

（ｄ） 長期的変化の検出による状態判定
図１８は，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の長期的変化の検出によってキャニスタ１１の異常を検知する処理を示すフローチャートである。

当該処理では，所定の基準期間Γ^Ｓにおける，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２が算出される（ステップＳ５１）。基準期間Γ^Ｓとしては，キャニスタ１１の密封性が安定して保たれていると判明している期間が選ばれる。即ち，標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２は，キャニスタ１１が安定状態にあるときの補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２のバラツキである。基準期間Γ^Ｓは，固定であることが可能である。例えば，保存が開始された直後の所定の期間が基準期間Γ^Ｓと定められることが可能である。また，測定時刻ｔ_ｋから相対的に決定されることも可能である。例えば，時刻ｔ_ｋの２年前から１年前までの期間が，基準期間Γ^Ｓとして決定されることも可能である。基準期間Γ^Ｓが固定である場合には，測定時間の到来毎に，標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２が算出される必要はない；標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２の算出は，一度行われれば充分である。

続いて，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２から，補正温度の現在値Ｔ^ｃ _Ｃ１，Ｔ^ｃ _Ｃ２と過去値Ｔ^ｐ _Ｃ１，Ｔ^ｐ _Ｃ２とが決定される（ステップＳ５２）。現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉとは，最新の測定時刻ｔ_ｋの補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ）から決定される値であり，過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉとは，最新の測定時刻ｔ_ｋから所定の時間τ_ＳＴＤだけ前の測定時刻ｔ_ｋ’（＝ｔ_ｋ−τ_ＳＴＤ）の補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ’）から決定される値である。典型的には，現在の測定時刻ｔ_ｋから１ヶ月，６ヶ月，１年前，２年前，３年前等の時刻が，時刻ｔ_ｋ’として選択される。現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉ，過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉは，それぞれ，補正温度Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ），Ｔ_Ｃｉ（ｔ_ｋ’）そのものであることが可能である。

バラツキの影響をなくすためには，最新に得られるＮ’個の補正温度Ｔ_Ｃｉの平均値が現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉとして使用され，時刻ｔ_{ｋ’−Ｎ−１}以降時刻ｔ_ｋ’までに得られるＮ’個の補正温度Ｔ_Ｃｉの平均値が過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉとして使用されることが好適である；即ち，現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉ，過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉは，それぞれ，下記式（７ａ），（７ｂ）：

によって算出されることが好適である。

続いて，補正温度Ｔ_Ｃ１の現在値Ｔ^ｃ _Ｃ１と過去値Ｔ^ｐ _Ｃ１との差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１（＝Ｔ^ｃ _Ｃ１−Ｔ^ｐ _Ｃ１）と，補正温度Ｔ_Ｃ２の現在値Ｔ^ｃ _Ｃ２と過去値Ｔ^ｐ _Ｃ２との差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２（＝Ｔ^ｃ _Ｃ２−Ｔ^ｐ _Ｃ２）が算出される（ステップＳ５３）。

差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉは，時刻ｔ_ｋ’から時刻ｔ_ｋまでの補正温度Ｔ_Ｃｉの低下分であり，従って，キャニスタ１１に微小なリークがあることを検出するために好適なパラメータである。時間差τ_ＳＴＤ（＝ｔ_ｋ−ｔ_ｋ’）を適切に設定すれば，例えば，τ_ＳＴＤを１ヶ月乃至６ヶ月程度に設定すれば，キャニスタ１１の異常がない場合には，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉは０に近い値になることが期待される；１ヶ月乃至６ヶ月程度では，キャニスタ１１の本質的な温度の低下は，ほぼ０であるからである。逆に，図２０に示されているように，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉが増大するという現象は，時刻ｔ_ｋ’から時刻ｔ_ｋまでに補正温度Ｔ_Ｃｉが低下していることを示しており，従って，キャニスタ１１に時間差τ_ＳＴＤのオーダーで圧力が減少するような微小なリークがあることを意味している。

補正温度判定モジュール３４−２は，ステップＳ５３で算出される差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の変化に基づいて，キャニスタ１１の異常の有無を判定する（ステップＳ５４）。具体的には，補正温度判定モジュール３４−２は，所定の基準期間Γ^Ｓにおける，補正温度Ｔ_Ｃ１，Ｔ_Ｃ２の標準偏差σ^Ｓ _ＴＣ１，σ^Ｓ _ＴＣ２から，正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２を決定する。典型的には，補正温度判定モジュール３４−２は，正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２を
Ｒ^ｃｐ _Ｃ１：−ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ１＜ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１＜ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ１，
Ｒ^ｃｐ _Ｃ２：−ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ２＜ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２＜ｎ・σ^Ｓ _ＴＣ２，
と決定する。ｎは，経験的には，２又は３であることが好適である。しかしながら，ｎは最適な任意の値を取り得る。そして，補正温度判定モジュール３４−２は，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の少なくとも一方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２の上限を上回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する（ステップＳ５５）；即ち，補正温度判定モジュール３４−２は，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の少なくとも一方が，「０以上ｍ−１以下の任意のｐについて，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉが，正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃｉの上限を上回る」という条件を満足する場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断する。その代わりに，補正温度判定モジュール３４−２は，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ１，差ΔＴ^ｃｐ _Ｃ２の両方が，今回を含めて過去ｍ回連続して正常温度差領域Ｒ^ｃｐ _Ｃ１，Ｒ^ｃｐ _Ｃ２の上限を上回る場合，キャニスタ１１の密封性に異常があると判断してもよい。これらの条件を満足しない場合，補正温度判定モジュール３４−２は，キャニスタ１１が正常であると判断する（ステップＳ５６）。

以上に説明された，現在値Ｔ^ｃ _Ｃｉと過去値Ｔ^ｐ _Ｃｉとの差ΔＴ^ｃｐ _Ｃｉに基づくキャニスタ１１の密封性の異常の検知の有利性は，時間τ_ＳＴＤ程度の時間をかけてキャニスタ１１の圧力が低下しつづけるような微小なリークを検出できることにある。この利点は，上述された３つの方法では原理的に達成することが困難であり，上記の３つの方法と，長期的変化の検出による状態判定とを併用することは，キャニスタ１１の密封性の異常の検知を，一層に確実にするため好適である。

第４ 補足と変形例
１．ボールト貯蔵への適用
本実施の形態の状態検出装置２は，ボールト貯蔵におけるキャニスタ１１の漏洩の有無の判断にも使用され得る。ボールト貯蔵とは，コンクリート容器２１を使用せずに，キャニスタ１１を貯蔵建屋１の内部に並べる貯蔵方法である。この場合にも，キャニスタ１１の表面温度が測定され，その表面温度から上記と同様の演算により，キャニスタ１１の密封性の異常の検知が行われる。

但し，ボールト貯蔵におけるキャニスタ１１の密封性の異常の検知が行われる場合には，補正温度の算出の際に，キャニスタ１１の位置に依存する補正項が追加されることが好適である。これは，ボールト貯蔵では，貯蔵建屋１の内部に流されている冷却空気の存在により，キャニスタ１１の表面温度Ｔ_１，Ｔ_２がキャニスタ１１の位置によって影響を受けやすいからである。図１１に示されているように，ボールト貯蔵では，キャニスタ１１が貯蔵建屋１の内部で露出され，冷却空気が直接にキャニスタ１１に触れる。これは，冷却空気の上流側に位置するキャニスタ１１の表面温度は，キャニスタ１１の漏洩の有無に無関係に相対的に低く，下流側に位置するキャニスタ１１の表面温度はキャニスタ１１の漏洩の有無に無関係に相対的に高いことを意味している。従って，かかる冷却空気の流れの影響をキャンセルするためには，補正温度を算出する演算式に，キャニスタ１１の位置に依存する補正項を含めることが好適である。

具体的には，式（１Ａ）に基づいて各キャニスタ１１の補正温度を算出する場合には，下記式（３Ａ）：
Ｔ_Ｃｉ（ｔ）＝Ｔ_ｉ（ｔ）−ΣＫ_ｉｊ・ｆ_ｉｊ（Ｔ_０（ｔ））＋ｇ_ｉ（ｘ），
・・・（３Ａ）
によって各キャニスタ１１の補正温度が算出されることが好適である。ここでｘは，補正温度が算出されるキャニスタ１１の位置であり，ｇ_ｉ（ｘ）は，キャニスタ１１の位置ｘの関数である。関数ｇ_ｉ（ｘ）は，キャニスタ１１の位置ｘが冷却空気の上流に位置するほど大きくなるように定められている。他の式（１Ｂ），（１Ｃ），（１Ｂ’），（１Ｃ’）に基づいて各キャニスタ１１の補正温度が算出される場合も同様である。

２．金属キャスクへの適用
本実施の形態の状態検出装置３が金属キャスクの密封性の異常の検出にも適用可能であることは当業者には自明的である。

金属キャスクの密封性の異常の検出を行う場合には，表面温度の代わりに，その内部の圧力から密封性の異常の検出を行うことが可能であり，また，圧力を使用することが好適である。金属キャスクは，コンクリートキャスクのキャニスタとは異なり，その内部の圧力を直接に測定可能である。金属キャスク３の漏れの発生は，そのまま圧力の変化に直接に結びつくから，金属キャスクの内部の圧力に基づいて金属キャスク３に密封性の異常を検出することは，その密封性の異常の発生を確実に検出するために好適である。

図１２は，金属キャスク２’及び，金属キャスク２’の内部の圧力から密封性の異常の検出を行う状態検出装置３’の構成を示すブロック図である。
金属キャスク２’は，概略的には，胴部６１と，一次蓋６２ａ，二次蓋６２ｂとを備えている。胴部６１と，一次蓋６２ａ，二次蓋６２ｂは，いずれも，ステンレス又は炭素鋼で形成されている。胴部６１の上部開口は，一次蓋６２ａによって密封され，更に，二次蓋６２ｂが一次蓋６２ａを覆うように固定される。胴部６１と一次蓋６２ａとにより，キャビティ６３が形成され，そのキャビティ６３に使用済燃料集合体６４を収容するバスケット６５が収められる。一次蓋６２ａと二次蓋６２ｂとの間には，圧力を緩衝させる空間である圧力障壁６６が形成されている。二次蓋６２ｂは，それを貫通する検査孔６７が設けられている。検査孔６７は，後述されるように，圧力障壁６６の圧力を計測する圧力センサを挿入するための開口である。キャビティ６３と圧力障壁６６にはヘリウムガスが充填されている。ヘリウムガスは，その対流により，使用済燃料集合体６４の発熱をキャビティ６３の全体に拡散する役割を果たす。

状態検出装置３’は，圧力センサ７１と，環境温度センサ７２と，演算装置７３と，表示装置７４とを備えている。圧力センサ７１は，圧力障壁６６の圧力Ｐを逐次に測定するために使用される。圧力センサ７１は，二次蓋６２ｂに設けられた検査孔６７に挿入され，その先端は，圧力障壁６６に到達するように二次蓋６２ｂに固定される。圧力センサ７１と二次蓋６６との間はシール構造によって封じられ，検査孔６７は完全に密封される。圧力障壁６６の内部の圧力はどの位置でも一定であるから，（温度センサ３１，３２とは異なり）圧力センサ７１が異なる高さの位置に設けられる必要はない。環境温度センサ７２は，金属キャスク１の周囲の環境温度Ｔ_０を測定する。

演算装置７３は，圧力センサ７１によって逐次に測定された圧力Ｐと，環境温度センサ３３によって逐次に測定された環境温度Ｔ_０とを用いて，金属キャスク３の異常の有無を検知するコンピュータである。演算装置７３には，補正温度算出モジュール７３−１と，補正温度判定モジュール７３−２と，補正係数判定モジュール７３−３と，物理モデル判定モジュール７３−４と，スペクトル解析モジュール７３−５と，ＡＲＸモデル判定モジュール７３−６と，判別分析モジュール７３−７と，インパルス応答判定モジュール７３−８と，群管理モジュール７３−９とを含むコンピュータプログラムがインストールされている。これらのモジュールは，表面温度Ｔ_ｉの代わりに圧力Ｐを使用し，補正温度Ｔ_Ｃｉを補正圧力Ｐ_Ｃに読み替える点以外，補正温度算出モジュール３４−１と，補正温度判定モジュール３４−２と，補正係数判定モジュール３４−３と，物理モデル判定モジュール３４−４と，スペクトル解析モジュール３４−５と，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６と，判別分析モジュール３４−７と，インパルス応答判定モジュール３４−８と，群管理モジュール３４−９と同様の演算を行う。補正圧力Ｐ_Ｃは，補正温度Ｔ_Ｃｉと同様に，金属キャスク３の圧力から環境温度Ｔ_０の影響を取り除いた仮想的な圧力である。金属キャスク２’の圧力Ｐが計測され，その圧力Ｐから補正圧力Ｐ_Ｃが算出される。圧力Ｐ，及び補正圧力Ｐ_Ｃに基づいて，金属キャスク３の密封性の異常の有無が判断される。このような演算が可能であることは，圧力Ｐと温度Ｔとが，近似的に，
ＰＶ＝ｎＲＴ，
の関係にあることを考えれば，当業者には自明的である。

図１３は，金属キャスク２’の状態判定方法を示すフローチャートである。所定の各測定時刻において，金属キャスク２’の圧力障壁６６の圧力Ｐが測定される（ステップＳ１１’）。更に，測定された圧力Ｐ，環境温度Ｔ_０から，補正圧力Ｐ_Ｃが算出される（ステップＳ１２’）。補正圧力Ｐ_Ｃは，表面温度Ｔ_Ｃｉが圧力Ｐに読み替えられ，補正温度Ｔ_Ｃｉが補正圧力Ｐ_Ｃに読み替えられた式（１Ａ）乃至（１Ｃ），（１Ｂ’），（１Ｃ）から算出されることが可能であり，補正温度Ｔ_Ｃｉと同様に，圧力Ｐ，環境温度Ｔ_０の周波数スペクトルからさん種つされることが可能である。

更に，圧力Ｐ及び補正圧力Ｐ_Ｃから，各金属キャスク２’の密封性が異常であるか否から判断される（ステップＳ１３’）。各金属キャスク２’の密封性の異常の判断は，補正温度判定モジュール３４−２と，補正係数判定モジュール３４−３と，物理モデル判定モジュール３４−４と，スペクトル解析モジュール３４−５と，ＡＲＸモデル判定モジュール３４−６と，判別分析モジュール３４−７と，インパルス応答判定モジュール３４−８とによって行われる。

ステップＳ１３’において，全金属キャスク２’の密封性に異常が見出されなかった場合には，表示装置７４に全金属キャスク２’が正常である旨が表示される（ステップＳ１４’，Ｓ１５’）。一方，密封性に異常が見出された金属キャスク２’が存在する場合には，ステップＳ１６’が行われる。

ステップＳ１６’では，ステップＳ１３’において密封性に異常が見出された金属キャスク２’の異常が，当該金属キャスク２’の特徴量の傾向とその周辺に位置する金属キャスク２’の特徴量の傾向とを比較することによって確認される。具体的な手順は，上述された異常判定キャニスタの異常の確認の手順と同様である。

ステップＳ１７では，ステップＳ１６’における判定の結果が表示装置７４に表示される。ある金属キャスク２’の密封性に異常があると最終的に判断された場合には，いずれの金属キャスク２’が異常であると判断されたことが表示される。金属キャスク２’の密封性に異常があると結論付けることができない場合には，その旨が表示される。

図１は，本発明による状態検出装置の実施の一形態を示す概念図である。 図２は，本実施の形態におけるコンクリートキャスク及び状態検出装置の構成を示すブロック図である。 図３は，本実施の形態におけるキャニスタの状態判定方法を示すフローチャートである。 図４は，環境温度の表面温度に対する応答を近似する一次遅れ要素の時定数を同定する手順を示すフローチャートである。 図５は，補正温度を算出する手順を示すフローチャートである。 図６は，物理モデルシミュレーションによる異常判定の手順を説明する概念図である。 図７は，スペクトル解析による異常判定を説明するグラフである。 図８は，ＡＲＸモデルを用いた異常判定を説明する概念図である。 図９は，判別分析を用いた異常判定を説明する概念図である。 図１０は，インパルス応答を用いた異常判定を説明する概念図である。 図１１は，ボールト貯蔵の概念図である。 図１２は，金属キャスクの異常を判定するための状態検出装置の構成を示すブロック図である。 図１３は，金属キャスクの異常を判定するための状態検知方法を説明するフローチャートである。 図１４は，好適な実施例において，補正温度の統計処理によってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１５は，補正温度の統計処理によるキャニスタの密封性の異常の検出の具体例を示すグラフである。 図１６は，好適な実施例において，補正温度の変化率の統計処理によってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１７は，補正温度の変化率の統計処理によるキャニスタの密封性の異常の具体例を示すグラフである。 図１８は，高さが異なる２点について求められた補正温度の差の統計処理によってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図１９は，長期的な温度変化を検知することによってキャニスタの密封性の異常を検出する処理を示すフローチャートである。 図２０は，長期的な温度変化を検知することによるキャニスタの密封性の異常の具体例を示すグラフである。

符号の説明

１：貯蔵建屋
２：コンクリートキャスク
２’：金属キャスク
３，３’：状態検出装置
１１：キャニスタ
１２：胴部
１３ａ：一次蓋
１３ｂ：二次蓋
１４：キャビティ
１５：使用済燃料集合体
１６：バスケット
２１：コンクリート容器
２２：支持体
２３：側壁
２４：蓋体
２５：空気流通孔
２６，２７：検査孔
３１，３２：温度センサ
３３：環境温度センサ
３４：演算装置
３４−１：補正温度算出モジュール
３４−２：補正温度判定モジュール
３４−３：補正係数判定モジュール
３４−４：物理モデル判定モジュール
３４−５：スペクトル解析モジュール
３４−６：ＡＲＸモデル判定モジュール
３４−７：判別分析モジュール
３４−８：インパルス応答判定モジュール
３４−９：群管理モジュール
３５：表示装置
６１：胴部
６２ａ：一次蓋
６２ｂ：二次蓋
６３：キャビティ
６４：使用済燃料集合体
６５：バスケット
６６：圧力障壁
６７：検査孔
７１：圧力センサ
７２：環境温度センサ
７３：演算装置
７３−１：補正圧力算出モジュール
７３−２：補正圧力判定モジュール
７３−３：補正係数判定モジュール
７３−４：物理モデル判定モジュール
７３−５：スペクトル解析モジュール
７３−６：ＡＲＸモデル判定モジュール
７３−７：判別分析モジュール
７３−８：インパルス応答判定モジュール
７３−９：群管理モジュール
７４：表示装置

Claims (13)

1. 放射性物質を収容する複数の放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を取得する状態量取得手段と，
   環境温度を測定する環境温度測定手段と，
   前記環境温度に基づいて前記状態量を補正することによって補正状態量を算出する補正状態量算出手段と，
   前記補正状態量に基づいて前記複数の放射性物質容器の異常を判定する異常検出手段
   とを備え，
   前記補正状態量算出手段は，前記複数の放射性物質容器を収容する貯蔵建屋における前記複数の放射性物質容器の位置に基づいて前記複数の放射性物質容器の前記補正状態量を算出する
   放射性物質容器用状態検出装置。
2. 請求項１に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記補正状態量算出手段は，前記貯蔵建屋の内部における冷却空気の流れの上流側にあるほど，前記状態量と前記補正状態量との差が大きくなるように，前記補正状態量を算出する
   放射性物質容器用状態検出装置。
3. 請求項１に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記異常検出手段は，前記複数の放射性物質容器のうちの一の放射性物質容器の異常を，前記一の放射性物質容器の前記状態量と他の放射性物質容器の前記状態量とに基づいて判定する
   放射性物質容器用状態検出装置。
4. 請求項３に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記異常検出手段は，前記一の放射性物質容器及び前記他の放射性物質容器の前記状態量に対応する特徴量を，前記状態量そのもの，前記状態量の時間変化率，前記補正状態量，前記補正状態量の時間変化率のいずれかとして決定し，
   前記異常検出手段は，前記一の放射性物質容器の前記状態量に対応する特徴量の傾向と，前記他の放射性物質容器の前記状態量に対応する特徴量の傾向とを比較して前記一の放射性物質容器の異常を判定する
   放射性物質容器用状態検出装置。
5. 請求項３に記載の放射性物質容器用状態検出装置であって，
   前記状態量は，前記一の放射性物質容器及び前記他の放射性物質容器の第１位置における第１表面温度と，前記一の放射性物質容器及び前記他の放射性物質容器の前記第１位置と異なる高さの第２位置における第２表面温度とを含み，
   前記補正状態量算出手段は，前記環境温度に基づいて前記第１表面温度及び前記第２表面温度を補正することによって第１補正温度及び第２補正温度を算出し，
   前記異常検出手段は，前記一の放射性物質容器及び前記他の放射性物質容器それぞれの前記状態量に対応する特徴量を，前記一の放射性物質容器及び前記他の放射性物質容器それぞれの前記第１表面温度と前記第２表面温度の差又は前記第１補正温度と前記第２補正温度の差として決定し，
   前記異常検出手段は，前記一の放射性物質容器の前記状態量に対応する特徴量の傾向と，前記他の放射性物質容器の前記状態量に対応する特徴量の傾向とを比較して前記一の放射性物質容器の異常を判定する
   放射性物質容器用状態検出装置。
6. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度を測定して取得する温度センサと，
   環境温度を測定する環境温度測定手段と，
   時刻ｔにおける前記表面温度に一致する状態量対応項と，前記環境温度の前記表面温度への応答を表す項である応答波形対応項と，前記環境温度の一次関数である環境温度補正項とを含む式を用いて時刻ｔにおける補正温度を算出する補正温度算出手段と
   前記補正温度に基づいて前記放射性物質容器の異常を判定する異常判定手段
   とを備えた
   放射性物質容器用状態検出装置。
7. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を取得する状態量取得手段と，
   環境温度を測定する環境温度測定手段と，
   前記状態量に一致する状態量対応項と，前記環境温度の関数である補正項とを含む式を用いて補正状態量を算出する補正状態量算出手段と
   前記補正状態量に基づいて前記放射性物質容器の異常を判定する異常判定手段
   とを備え，
   前記補正状態量算出手段は，前記環境温度と前記補正状態量とが無相関になるように前記補正項の係数を決定する
   放射性物質容器用状態検出装置。
8. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を取得する状態量取得手段と，
   環境温度を測定する環境温度測定手段と，
   前記状態量の周波数スペクトルと，前記環境温度の周波数スペクトルとを算出する周波数スペクトル算出手段と，
   前記状態量の周波数スペクトルと前記環境温度の周波数スペクトルとから補正周波数スペクトルを求める補正スペクトル算出手段と，
   前記補正周波数スペクトルから補正状態量を算出する補正状態量算出手段と，
   前記補正状態量に基づいて前記放射性物質容器の異常を判定する異常判定手段
   とを備え，
   前記補正スペクトル算出手段は，前記状態量の周波数スペクトルから前記環境温度の周波数スペクトルの少なくとも一部を減じることによって前記補正周波数スペクトルを求める
   放射性物質容器用状態検出装置。
9. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を取得する状態量取得手段と，
   環境温度を測定する環境温度測定手段と，
   前記放射性物質容器が正常である正常期間と，前記放射性物質容器の異常の判定の対象である判定対象期間とのそれぞれについて，前記状態量に一致する状態量対応項と前記環境温度の関数である補正項とを含む式を用いて補正状態量を算出する補正状態量算出手段
   と
   異常判定手段
   とを備え，
   前記補正項は，互いに異なる複数の伝達関数に対応する複数の項を含み，
   前記補正状態量算出手段は，前記環境温度と前記補正状態量とが無相関になるように前記補正項の前記複数の項それぞれの係数である補正係数を決定し，
   前記異常判定手段は，前記正常期間について求められた前記補正項の前記複数の項それぞれの前記補正係数を要素とするベクトルと，前記判定対象期間について求められた前記補正項の前記複数の項それぞれの前記補正係数を要素とするベクトルの差の大きさが所定値よりも大きい場合に，前記放射性物質容器が異常であると判定する
   放射性物質容器用状態検出装置。
10. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を取得する状態量取得手段と，
    前記状態量そのもの，又は，前記環境温度に基づいて前記状態量を補正することによって得られる補正状態量である状態量特徴量の周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と，
    前記周波数スペクトルに基づいて前記放射性物質容器の異常を判定する異常判定手段
    とを備え，
    前記周波数スペクトル算出手段が算出する前記周波数スペクトルは，
    前記放射性物質容器が正常であるときの前記状態量特徴量の正常時周波数スペクトルと，
    前記放射性物質容器の異常の判定の対象である期間の前記状態量特徴量の判定対象期間周波数スペクトルとを含み，
    前記異常判定手段は，前記正常時周波数スペクトルと前記判定対象期間周波数スペクトルとを比較し，前記正常時周波数スペクトルのピーク位置と前記判定対象期間周波数スペクトルのピーク位置との差から前記放射性物質容器の異常を判定する
    放射性物質容器用状態検出装置。
11. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を測定する状態量測定手段と，
    環境温度を測定する環境温度測定手段と，
    入力として前記環境温度を有し，出力として前記状態量を有するＡＲＸ（auto-regressive exogenous）モデルを同定するＡＲＸモデル同定手段と，
    前記ＡＲＸモデルから前記放射性物質容器の状態量のうちの前記環境温度に依存しない成分を求め，求められた前記成分の白色検定を行い，前記白色検定において前記成分が白色雑音でないと判断した場合,前記放射性物質容器に異常があると判定する異常判定手段
    とを備えた
    放射性物質容器用状態検出装置。
12. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を測定する状態量測定手段と，
    環境温度を測定する環境温度測定手段と，
    前記環境温度の前記状態量に対するインパルス応答を求め，前記放射性物質容器が正常であるときの前記インパルス応答の減衰比と前記放射性物質容器の異常の判定の対象である期間の前記インパルス応答の減衰比とから前記放射性物質容器の異常を判定する異常判定手段
    とを備え,
    前記異常判定手段は，前記放射性物質容器が正常であるときの前記インパルス応答の減衰比と前記放射性物質容器の異常の判定の対象である期間の前記インパルス応答の減衰比とを比較して前記放射性物質容器の異常を判定する
    放射性物質容器用状態検出装置。
13. 放射性物質を収容する放射性物質容器の表面温度又は内部圧力である状態量を測定する状態量測定手段と，
    環境温度を測定する環境温度測定手段と，
    前記環境温度の前記状態量に対するインパルス応答を求め，前記インパルス応答に対応するステップ応答から得られる時定数から前記放射性物質容器の異常を判定する異常判定手段
    とを備え,
    前記異常判定手段は，前記放射性物質容器が正常であるときの前記インパルス応答に対応するステップ応答から得られる時定数と前記放射性物質容器の異常の判定の対象である期間の前記インパルス応答に対応するステップ応答から得られる時定数とを比較して前記放射性物質容器の異常を判定する
    放射性物質容器用状態検出装置。

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