JP4500340B2 - Dust generation simulation system and dust generation simulation program - Google Patents
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Description
本発明は粉塵予測管理システムおよび粉塵発生シミュレーションプログラムに関する。 The present invention relates to a dust prediction management system and a dust generation simulation program.
大気移流拡散のシミュレーション技術は公知公用の技術である。また、数値気象情報を入力とし、翌日の大気環境を予測する手法は公知公用である。その一つとして、粉塵の一種であるスギ花粉の生物学的な発生モデルを組み込み、翌日の花粉濃度分布を予測する花粉情報システムが実用化されている(下記非特許文献1参照)。 The simulation technique of atmospheric advection diffusion is a publicly known public technique. A method for predicting the atmospheric environment of the next day using numerical weather information as an input is publicly known. As one of them, a pollen information system that incorporates a biological generation model of cedar pollen, which is a kind of dust, and predicts the pollen concentration distribution on the next day has been put into practical use (see Non-Patent Document 1 below).
一方、粉塵の発生に関しては、米国環境庁が、鉱山業等における操業規模と粉塵発生量の関係を、原単位モデルを用いて見積る手法を公開している(下記非特許文献2参照)。
上記米国環境庁が公開した手法における操業原単位モデルでは、慣用対策に関する企業活動の工夫や軽減努力を考慮しないため、往々にして過大評価を行う結果となり、企業努力を評価・推進するものではない点で、運用上の課題が大きい。 The operating unit model in the method disclosed by the U.S. Environmental Agency above does not take into account the efforts and mitigation efforts of corporate activities related to conventional measures, so it often results in overestimation, and does not evaluate or promote corporate efforts. In that respect, there are significant operational issues.
さらに、企業の管理パラメータを粉塵発生モデルに積極的に組み込み、環境管理に使おうとするシステムはこれまで無かった。 Furthermore, there has never been a system that actively incorporates corporate management parameters into the dust generation model and uses it for environmental management.
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、本発明が解決しようとする課題は、気象パラメータと操業管理パラメータを含んだ粉塵発生モデルを構築し、粉塵予測シミュレータに組み込むことで、粉塵分布に関わる発生要因やパラメータの影響の知見を得ることができ、それらをもとに、半日後〜2日後の操業管理に利用可能な予測情報取得を可能とする粉塵発生シミュレーションシステムおよび粉塵発生シミュレーションプログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and the problem to be solved by the present invention is to build a dust generation model including weather parameters and operation management parameters and incorporate it in a dust prediction simulator. , The dust generation simulation system and the dust which can obtain the knowledge of the influence of the generation factor and parameters related to the dust distribution and obtain the prediction information that can be used for the operation management after half to two days based on them To provide a generation simulation program.
本発明においては、上記課題を解決するために、請求項1に記載のように、
数値気象予測パラメータを入力とする数値気象予測パラメータ入力部と、粉塵発生に関連する操業パラメータを入力とする操業パラメータ入力部と、前記数値気象予測パラメータと前記粉塵発生に関連する操業パラメータとに基づいて粉塵発生量を予測する粉塵発生量シミュレーション部と、前記粉塵発生量シミュレーション部が予測する粉塵発生量と前記数値気象予測パラメータとに基づいて粉塵濃度分布を予測する大気移流拡散シミュレーション部と、前記大気移流拡散シミュレーション部が予測する粉塵濃度分布を出力する出力部と、前記出力部が出力する粉塵濃度が管理指標以上になる地域と時間とを導出する出力結果処理部とを構成要素とし、前記粉塵発生量シミュレーション部は、前記数値気象予測パラメータおよび斜面に関するパラメータに基づいて前記斜面からの粉塵発生量を推定することを特徴とする粉塵発生シミュレーションシステムを構成する。
In the present invention, in order to solve the above problem, as described in claim 1,
Based on a numerical weather prediction parameter input unit that receives numerical weather prediction parameters, an operation parameter input unit that inputs operation parameters related to dust generation, the numerical weather prediction parameters and operation parameters related to dust generation A dust generation amount simulation unit that predicts the dust generation amount, an atmospheric advection diffusion simulation unit that predicts a dust concentration distribution based on the dust generation amount predicted by the dust generation amount simulation unit and the numerical weather prediction parameter, and The output unit that outputs the dust concentration distribution predicted by the atmospheric advection diffusion simulation unit, and the output result processing unit that derives the region and time when the dust concentration output by the output unit is equal to or higher than the management index , The dust generation simulation section is concerned with the numerical weather prediction parameters and slopes. Parameters constituting the dust generation simulation system, characterized by estimating a dust generation amount from the slope based on.
また、本発明においては、請求項2に記載のように、
請求項1に記載の粉塵発生シミュレーションシステムにおいて、前記数値気象予測パラメータの空間解像度を高める局所風況場再解析部と、前記大気移流拡散シミュレーション部が予測する粉塵濃度分布を補正するポスト処理部と、予測された粉塵濃度分布を記憶するデータ保存部と、前記出力結果処理部の出力を可視化する出力結果可視化部とのうちの少なくとも1つを具備することを特徴とする粉塵発生シミュレーションシステムを構成する。
In the present invention, as described in
The dust generation simulation system according to claim 1, wherein a local wind field reanalysis unit that increases a spatial resolution of the numerical weather prediction parameter, a post processing unit that corrects a dust concentration distribution predicted by the atmospheric advection diffusion simulation unit, A dust generation simulation system comprising at least one of a data storage unit for storing the predicted dust concentration distribution and an output result visualization unit for visualizing the output of the output result processing unit To do.
また、本発明においては、請求項3に記載のように、
請求項1または2に記載の粉塵発生シミュレーションシステムにおいて、前記出力結果処理部によって算出された粉塵発生源別の粉塵濃度への寄与度に基づき、主要な粉塵発生原因を提示することを特徴とする粉塵発生シミュレーションシステムを構成する。
In the present invention, as described in
The dust generation simulation system according to
また、本発明においては、請求項4に記載のように、
請求項1、2または3に記載の粉塵発生シミュレーションシステムにおいて、前記出力結果処理部によって導出された、粉塵発生を低減させる手法を提示することを特徴とする粉塵発生シミュレーションシステムを構成する。
In the present invention, as described in
The dust generation simulation system according to
また、本発明においては、請求項5に記載のように、
請求項4に記載の粉塵発生シミュレーションシステムにおいて、前記粉塵発生を低減させる手法が実施された場合の、予想される粉塵濃度分布を再計算することを特徴とする粉塵発生シミュレーションシステムを構成する。
In the present invention, as described in
5. The dust generation simulation system according to
また、本発明においては、請求項6に記載のように、
粉塵発生シミュレーションシステムを動作させるための手順をコンピュータに実行させるための粉塵発生シミュレーションプログラムであって、数値気象予測パラメータを入力する手順と、前記数値気象予測パラメータに基づいて局所風況場を再解析する手順と、粉塵発生に関連する操業パラメータを粉塵発生モデルに取り入れる手順と、前記局所風況場の再解析結果と、前記粉塵発生に関連する操業パラメータと、前記粉塵発生モデルと、前記数値気象予測パラメータおよび斜面に関するパラメータとを用いて、前記斜面からの粉塵発生量を予測する粉塵発生量シミュレーションを行う手順と、前記局所風況場の再解析結果と、前記粉塵発生量の予測結果とから粉塵濃度分布を予測する大気移流拡散シミュレーションを行う手順と、前記大気移流拡散シミュレーションの結果を出力する手順と、前記大気移流拡散シミュレーションの結果に基づいて、前記粉塵濃度が管理指標以上になると予測される地域と時間とを提示する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする粉塵発生シミュレーションプログラムを構成する。
In the present invention, as described in
A dust generation simulation program for causing a computer to execute a procedure for operating a dust generation simulation system, a procedure for inputting a numerical weather prediction parameter, and a reanalysis of a local wind field based on the numerical weather prediction parameter A procedure for incorporating operation parameters related to dust generation into a dust generation model, a reanalysis result of the local wind field, an operation parameter related to dust generation, the dust generation model, and the numerical weather Using a prediction parameter and a slope parameter , a procedure for performing a dust generation simulation for predicting a dust generation amount from the slope, a reanalysis result of the local wind field, and a prediction result of the dust generation amount Procedure for performing atmospheric advection diffusion simulation to predict dust concentration distribution, Causing the computer to execute a procedure for outputting the result of the advection diffusion simulation and a procedure for presenting the region and time when the dust concentration is predicted to be equal to or higher than the management index based on the result of the atmospheric advection diffusion simulation. Configure the dust generation simulation program.
また、本発明においては、請求項7に記載のように、
請求項6に記載の粉塵発生シミュレーションプログラムにおいて、予測された粉塵濃度分布を補正するポスト処理を行う手順をコンピュータに実行させることを特徴とする粉塵発生シミュレーションプログラムを構成する。
In the present invention, as described in
7. The dust generation simulation program according to
また、本発明においては、請求項8に記載のように、
請求項7に記載の粉塵発生シミュレーションプログラムにおいて、前記ポスト処理を遂行する際に、外部モニタからのモニタリングデータを参照することを特徴とする粉塵発生シミュレーションプログラムを構成する。
In the present invention, as described in claim 8 ,
8. The dust generation simulation program according to
また、本発明においては、請求項9に記載のように、
請求項7または8に記載の粉塵発生シミュレーションプログラムにおいて、前記大気移流拡散シミュレーションの結果を保存する手順をコンピュータに実行させることを特徴とする粉塵発生シミュレーションプログラムを構成する。
In the present invention, as described in claim 9 ,
9. The dust generation simulation program according to
本発明により、半日後〜2日後の操業管理に利用可能な予測情報取得を可能とする粉塵発生シミュレーションシステムおよび粉塵発生シミュレーションプログラムを提供することが可能となり、鉱山業等の粉塵が多量に発生するような産業分野において、大気中の粉塵濃度の将来予測を行うことができるとともに、その主要な発生要因を前日に推定できるために、効率的な環境保全対策を行いつつ操業を行う事が可能となり、効果は大きい。 According to the present invention, it is possible to provide a dust generation simulation system and a dust generation simulation program that can obtain prediction information that can be used for operation management after half a day to two days later, and a large amount of dust is generated in the mining industry or the like. In such industrial fields, it is possible to predict the future dust concentration in the atmosphere, and to estimate the main causes of occurrence in the previous day, making it possible to operate with efficient environmental conservation measures. The effect is great.
本発明は、主として、企業活動に付随して発生する粉塵を予測し、操業へフィードフォワードすることで、環境への負荷や作業者の健康管理等を効果的に低減させる手法に関する発明である。 The present invention mainly relates to a technique for effectively reducing the environmental load and the health management of workers by predicting dust generated accompanying business activities and feeding it forward to operations.
粉塵は、強風による土壌巻き上げ、海塩、排煙、トラックの運行時における土壌巻き上げ、等々の自然発生要因と人為的発生要因とからなる。本発明は、これらを気象や企業活動の関数で構築される粉塵発生モデルで算出し、数値気象予測と大気移流拡散シミュレーションによって、着目領域の半日〜2日後の粉塵濃度を算出し、管理指標を超えると予想された場合には、操業パラメータの変更を計画することで、環境の粉塵濃度の適正管理を支援する、システムに関する発明である。 Dust consists of natural and anthropogenic factors, such as soil roll-up by strong winds, sea salt, smoke, and soil roll-up during truck operation. In the present invention, these are calculated by a dust generation model constructed by a function of weather and business activity, and by calculating the numerical weather forecast and atmospheric advection diffusion simulation, the dust concentration is calculated from half a day to two days after the region of interest, and the management index is calculated. In the case where it is expected to exceed, the invention relates to a system that supports the appropriate management of the dust concentration of the environment by planning the change of the operation parameter.
本発明に係る粉塵発生シミュレーションシステムは、図1に例示したように、数値気象予測パラメータ入力部1と、粉塵発生に関連する操業パラメータを入力とする操業パラメータ入力部2と、数値気象予測パラメータ入力部1に入力された数値気象予測パラメータと操業パラメータ入力部2に入力された操業パラメータとに基づいて粉塵発生量を予測する粉塵発生量シミュレーション部3と、粉塵発生量シミュレーション部3が予測する粉塵発生量と数値気象予測パラメータとに基づいて粉塵濃度分布を予測する大気移流拡散シミュレーション部4と、大気移流拡散シミュレーション部4が予測する粉塵濃度分布を出力する出力部5と、出力部5が出力する粉塵濃度が管理指標を超えると予測される地域と時間とを導出する出力結果処理部6とを構成要素とする。
As illustrated in FIG. 1, the dust generation simulation system according to the present invention includes a numerical weather prediction parameter input unit 1, an operation
なお、数値気象予測パラメータは、局所風況場再解析部7において、その空間解像度が高められてから粉塵発生量シミュレーション部3と大気移流拡散シミュレーション部4とに入力される。
The numerical weather prediction parameters are input to the dust generation
さらに、本発明に係る粉塵発生シミュレーションシステムにおいて、大気移流拡散シミュレーション部4が予測する粉塵濃度分布を補正するポスト処理部と、予測された粉塵濃度分布を記憶するデータ保存部と、出力結果処理部6の出力を可視化する出力結果可視化部とのうちの、少なくとも1つが具備されると、利用上好都合である。
Further, in the dust generation simulation system according to the present invention, a post-processing unit that corrects the dust concentration distribution predicted by the atmospheric advection
本発明に係る粉塵発生シミュレーションシステムにおいて実行される計算モデルの構成概略の一例を図2に示す。すなわち、ここでのシミュレーションは、入力として、数値気象予測パラメータである数値気象予測情報(必須)と粉塵のモニタリングデータ(オプション)を用い、局所風況場再解析、粉塵発生モデル、大気移流拡散計算、雨洗等のポスト処理、そしてデータ保存と出力機能、出力結果処理部6が行う操業支援の機能を持つ。粉塵発生モデルでは、粉塵発生に関連する操業パラメータである、粉塵の発生に関連する操業パラメータである操業ファクタのデータベース(DB)が利用される。
An example of a schematic configuration of a calculation model executed in the dust generation simulation system according to the present invention is shown in FIG. In other words, the simulation here uses the numerical weather prediction information (required) and the dust monitoring data (optional), which are the numerical weather prediction parameters, as input, local wind field reanalysis, dust generation model, atmospheric advection diffusion calculation And post-processing such as rain wash, data storage and output function, and operation support function performed by the output
操業パラメータとしては、運搬トラックの運行状況(台数、積載量、スピード、運搬コース);採掘現場の発破の規模、場所、気象条件;粉砕装置の粉砕条件;ストックヤードへのコンベア輸送条件;飛散防止の水まき(頻度、水量)等がある。 Operation parameters include the operation status of the transport truck (number, load capacity, speed, transport course); scale of blasting at the mining site, location, meteorological conditions; crushing conditions for the crushing equipment; conveyor transport conditions to the stock yard; Watering (frequency, amount of water).
図2に示したように、数値気象予測パラメータである数値気象予測情報を数値気象予測パラメータ入力部1経由で入手し、その数値気象予測情報に基づいて局所風況場再解析部7が局所風況場再解析を行い、操業ファクタDBから、粉塵発生に関連する操業パラメータを操業パラメータ入力部2経由で入手し、それを粉塵発生量シミュレーション部3における粉塵発生モデルに取り入れて、粉塵発生モデルによって粉塵発生量を推定し、その推定結果と風況場再解析結果とを組合わせて、大気移流拡散シミュレーション部4が粉塵濃度分布を予測し、それに(モニタリングデータをオプションとする)雨洗等に関連する補正であるポスト処理を施し、その結果であるデータをデータ保存部に保存するとともに出力部5から出力し、その出力を出力結果処理部6が処理して、粉塵濃度が管理指標を超えると予測される地域と時間とを、例えば出力結果可視化部によって提示し、さらに、操業状況の変更を示唆するなどの操業支援に役立てる。
As shown in FIG. 2, the numerical weather prediction information, which is a numerical weather prediction parameter, is obtained via the numerical weather prediction parameter input unit 1, and the local wind
数値気象予測情報は、典型的には、5〜20kmの解像度をもち、数十時間先の予測情報を含む気象庁公開のGPVデータが最も有用である。しかし、例えばすでに公用されているRAMSやMM5、あるいはWRF(例えば、http://www.wrf−mode1.org/index.php参照)等のメソスケールの気象計算が可能なソフトウエアが出力する気象予測情報であっても同様な空間解像度と予測時間が可能であることから十分に差し支えなく、あるいは統計的な処理等を経て確率的に予測するような気象予測情報であっても良い。 The numerical weather forecast information typically has a resolution of 5 to 20 km, and GPV data published by the Japan Meteorological Agency including forecast information several tens of hours ahead is most useful. However, for example, meteorological data output by mesoscale weather calculation software such as RAMS, MM5, or WRF (for example, see http://www.wrf-mode1.org/index.php) that has already been used. Even if it is prediction information, since the same spatial resolution and prediction time are possible, it may be sufficient, or may be weather prediction information that predicts probabilistically through statistical processing or the like.
局所風況場再解析は元の気象予測情報の空間解像度を3倍〜10倍程度向上させて、地形をより詳細に反映した計算を可能にさせるための計算モジュールである。併せて、このモジュールでパスキル分類等を使って大気の安定度計算を実行する。 The local wind field reanalysis is a calculation module for improving the spatial resolution of the original weather forecast information by about 3 to 10 times and enabling calculation reflecting the topography in more detail. At the same time, the stability of the atmosphere will be calculated using the pathil classification etc. in this module.
粉塵発生モデルは、煙突排気ガス、トラック輸送における地表面の巻き上げ、岩石の粉砕、積載、搬送、廃棄等の行程における発生、自然風による地表面巻き上げ、等を数式モデル化したものであり、気象と操業ファクタの関数として、大気中に発生する粉塵量を計算するモジュールである。 The dust generation model is a mathematical model of chimney exhaust gas, ground surface roll-up in truck transport, rock crushing, loading, transport, disposal, etc., natural surface wind-up, etc. This module calculates the amount of dust generated in the atmosphere as a function of the operating factor.
移流拡散計算は、再解析風況場と粉塵発生量をもとに、時時刻刻の大気中の粉塵濃度を計算するモジュールである。 Advection diffusion calculation is a module that calculates the dust concentration in the atmosphere from time to time based on the reanalyzed wind field and the amount of dust generated.
ポスト処理は、大気移流拡散シミュレーション部4と出力部5との間に具備されたポスト処理部(図示せず)において行われる、降雨による雨洗処理や乾性沈着、地表面への堆積などに関する補正処理である。さらに、予測結果はその時刻になった時点での、外部モニタからのモニタリングデータとの比較を行って、精度評価をオンライン的に行うことが好ましい。またその際に、降雨等の気象条件も併せてモニタリングし、雨洗処理は、その時刻で再評価しないと誤差が大きくなってしまうため、オンラインのモニタリングデータはポスト処理にも用いることが好ましい。
Post processing is performed in a post processing unit (not shown) provided between the atmospheric advection
上記の一連のプロセス中、粉塵発生モデルは特徴的ではあるものの、その他の部分は、大気の移流拡散計算で一般的に知られたものである。またその典型として、花粉飛散予報がwebで公開され、公用されている(例えば、http://kafun−info.hi−ho.ne.jp/参照)。 While the dust generation model is characteristic during the series of processes described above, the other parts are generally known from atmospheric advection diffusion calculations. As a typical example, a pollen scattering forecast is published on the web and used publicly (for example, see http://kafun-info.hi-ho.ne.jp/).
本発明で特徴となるのは、出力結果処理部6が行う操業支援である。この機能としては、図3に示すように、粉塵濃度が所定の基準値を閾値として超過するか否かを判断する閾値判断機能、所定のサイトに掲示したり携帯電話によりプッシュ型で通知する通知機能、特定の場所と時間における粉塵発生要因の寄与度の推計と評価、そして粉塵発生原因の対策に関わる操業ファクタ変更支援、変更指示をDBに保存する機能を含む。
A feature of the present invention is operation support performed by the output
閾値判断は、まず、メッシュ毎に計算される粉塵濃度の予測結果が環境基準等の予め設定される闘値を超過する場合には、例えば図4のように、その場所と時刻を明らかにする。これは、より地図とともに表示されることが望ましい。 In the threshold judgment, first, when the prediction result of the dust concentration calculated for each mesh exceeds a preset threshold value such as an environmental standard, the location and time are clarified as shown in FIG. 4, for example. . This is preferably displayed with a map.
通知機能は、特に閾値を超えるイベントにおいて、管理者等にメールを通知したり、携帯電話を用いて、プッシュ型にて通知を行う機能である。 The notification function is a function of notifying an administrator or the like of an e-mail, or a push type notification using a mobile phone, particularly in an event exceeding a threshold.
寄与度推計は、特に閾値を超える場所において、粉塵発生要因の相対的な寄与度を見積もる機能である。本発明では、個々のモデルから発生する粉塵を区別し、混合しないものと仮定して、再計算を行い、個々のモデルで生じる粉塵濃度から寄与度を見積もる。このような仮定を行うと、原理的には濃度拡散の誤差が大きくなるが、中広域における粉塵濃度の評価においては、現実的には移流項と風の乱れによる強制的な拡散の方が支配的なため、差し障りはあまり無い。この寄与度推計はオフライン処理でも差し支えないが、評価する計算エリア中、閾値を超える場所があれば、自動的に寄与度推計を実行することが好ましい。 The contribution degree estimation is a function for estimating the relative contribution degree of the dust generation factor particularly in a place where the threshold value is exceeded. In the present invention, the dust generated from each model is distinguished and recalculated on the assumption that the dust is not mixed, and the contribution is estimated from the dust concentration generated in each model. If this assumption is made, the error of concentration diffusion becomes larger in principle, but in the evaluation of dust concentration in the medium and wide area, the forced diffusion due to the advection term and wind turbulence is actually more dominant. Therefore, there is not much trouble. This contribution estimation may be performed offline, but it is preferable to automatically execute the contribution estimation if there is a place exceeding the threshold in the calculation area to be evaluated.
操業ファクタ変更支援は、寄与度推計から大気中粉塵に関わる主要な粉塵原因のモデルを特定し、その粉塵発生を低減する手法を支援する機能である。具体的にはモデルを特定することだけでも差し支えは無いが、よりよくは、変更指示を具体的に示すためのデータベースと連携し、計画変更を指示することが良い。さらには、気象条件や操業要件などを含めたニューロ処理等の確率的な処理により、より適正な指示が可能な支援機能が望ましい。また、その指示に従った場合の粉塵予想濃度を再計算し、それをシステムユーザの判断材料として提示することが好ましい。 Operation factor change support is a function that supports a method for identifying major dust causes related to atmospheric dust from the contribution estimation and reducing the generation of dust. Specifically, the specification of the model is not a problem, but it is better to instruct the plan change in cooperation with the database for specifically indicating the change instruction. Furthermore, it is desirable to provide a support function that can give more appropriate instructions by probabilistic processing such as neuro processing including weather conditions and operational requirements. Moreover, it is preferable to recalculate the expected dust concentration when the instruction is followed and present it as a judgment material for the system user.
[実施の形態例]
図2の構成を持つシミュレータにおいて、粉塵発生モデルとして以下を実装し、各種パラメータから粉塵発生量を算出する。
(1)風による地表面からの巻き上げ(米国環境庁のモデル)
[Example of embodiment]
In the simulator having the configuration of FIG. 2, the following is implemented as a dust generation model, and the amount of dust generation is calculated from various parameters.
(1) Winding from the ground surface by wind (US Environmental Agency model)
k:粒子係数(PM10=0.9,PM2.5=0.135)[ここでは1とする]
C2:定数(4×10−14)[g/cm2/s]
Cd:巻き上げ係数[ここでは1とする]
u:風速[cm/s]
Г(3,x):ガンマ分布確率[ここでは1とする]
Ut:風速の閾値[cm/s]
U*t:土壌タイプに応じた巻き上がり風速[cm/s]
(2)斜面による崩落とそれによって発生する粉塵(独自定義)
F2 = Fa×AN×(1−H)×(1−SW)
AN = αγu
F2:粉塵発生量[g/m2/s]
Fa:崩落当りの発生量[g/回]
H:湿度[100%を1とする]
SW:土壌の湿度[100%を1とする]
α:係数
γ:斜面傾斜度
(3)車輸送
F3 =(E1+E2+E3)×TV/(A×3600)
F3:粉塵発生量[g/m2/s]
E1:排気ガスの排出係数 1[g/台 km](路面状態と車種により定まる)
E2:タイヤ摩耗による排出係数 2[g/台 km](路面状態と車種により定まる)
E3:巻上げによる排出係数 3[g/台 km](路面状態と車種により定まる)
TV:走行量[台 km/h]
A:グリッド面積[m2]
(4)定常排出点源
F4 = EFp×PV
F4:粉塵発生量[g/s]
EFp:プロセスあたりの排出係数
PV:単位時間あたりのプロセス量[ton/h]
(5)粉砕プロセス
F5=EFc×SV
F5:粉塵発生量[g/s]
EFc:単位岩石量あたりの排出係数
SV:単位時間あたりの岩石粉砕処理量[ton/h]
これらを用いて、20〜28時間後の評価を行った。一部風況場に変化はあるものの、概ね、中風、乾燥、大気安定度は中、の条件下であった。メッシュのグリッドサイズは300mとし、大気移流拡散シミュレーションを実行、1時間値毎に出力した。移流拡散の計算はオイラー法を用いた。
k: Particle coefficient (PM10 = 0.9, PM2.5 = 0.135) [In this case, 1]
C 2 : Constant (4 × 10 −14 ) [g / cm 2 / s]
Cd: Winding coefficient [here, 1]
u: Wind speed [cm / s]
Г (3, x): Gamma distribution probability [In this case, 1]
Ut: Wind speed threshold [cm / s]
U * t: Winding speed according to soil type [cm / s]
(2) Collapse by slope and dust generated by it (original definition)
F 2 = Fa × AN × (1-H) × (1-SW)
AN = αγu
F 2 : Dust generation amount [g / m 2 / s]
Fa: Amount generated per collapse [g / time]
H: Humidity [100% is 1]
SW: Soil humidity [100% is 1]
α: Coefficient γ: Slope slope (3) Car transport F 3 = (E 1 + E 2 + E 3 ) × TV / (A × 3600)
F 3 : Dust generation amount [g / m 2 / s]
E 1: emission factor of the exhaust gas 1 [g / pedestal miles] (determined by the road surface condition and vehicle type)
E 2 : Emission factor due to tire wear 2 [g / vehicle km] (determined by road surface condition and vehicle type)
E 3: emission coefficient due to the winding 3 [g / pedestal km] (determined by the road surface condition and vehicle type)
TV: Traveling distance [unit km / h]
A: Grid area [m 2 ]
(4) Steady discharge point source F 4 = EFp × PV
F 4 : Dust generation amount [g / s]
EFp: Emission coefficient per process PV: Process amount per unit time [ton / h]
(5) Grinding process F 5 = EFc × SV
F 5 : Dust generation amount [g / s]
EFc: Emission coefficient per unit rock volume SV: Rock grinding processing volume per unit time [ton / h]
Using these, evaluation after 20 to 28 hours was performed. Although there were some changes in the wind field, the conditions were generally medium wind, dry, and atmospheric stability. The grid size of the mesh was 300 m, atmospheric advection / diffusion simulation was executed, and output was performed every hour. The Euler method was used to calculate the advection diffusion.
計算対象となる「位置」がn個あるとしたとき、第i番目の位置における粉塵濃度をDiとすれば、各Diは下記の行列演算式によって求められる。 Assuming that there are n “positions” to be calculated, assuming that the dust concentration at the i-th position is D i , each D i is obtained by the following matrix calculation formula.
そして、第i番目の位置における粉塵濃度Diは下式で表される。 The dust concentration D i in the i-th position is expressed by the following equation.
Di = ai1F1+ai2F2+ai3F3+ai4F4+ai5F5
また、Diに対するFjの寄与度は、
aijFj/Di
として計算される。
D i = a i1 F 1 + a i2 F 2 + a i3 F 3 + a i4 F 4 + a i5 F 5
The contribution of F j to D i is
a ij F j / D i
Is calculated as
粉塵濃度(Di)の計算結果の一例を図5に示す。図中、ハッチングの濃さで粉塵濃度を示しているが、粉砕機のある地点(A)、道路沿線(B)、及び斜面傾斜度の大きな箇所(C、D)で粉塵濃度が高くなる結果となった。特に道路が三叉路になる地点(E)で閾値を超える濃度の部分が現れ、自動的に環境担当者にメールで通知を行った。なお、図4、図5に例示された、粉塵濃度が管理指標以上になると予測される地域は、その状態となると予測される時間とともに、出力結果処理部6によって予測され、データ保存部に記憶され、出力結果可視化部によって提示される。
An example of the calculation result of the dust concentration (D i ) is shown in FIG. In the figure, the density of hatching indicates the dust concentration, but the result is that the dust concentration increases at the point where the crusher is located (A), along the road (B), and where the slope is large (C, D). It became. In particular, at the point (E) where the road became a three-way crossing, a portion with a concentration exceeding the threshold appeared, and an environmental person was automatically notified by email. 4 and 5, the region where the dust concentration is predicted to be equal to or higher than the management index is predicted by the output
後解析にて、その最高濃度部分(第m番目の位置とする)を評価地点として寄与度(amjFj/Dm)を見積もると、車輸送における粉塵巻き上げ由来が50%、粉砕機由来が10%、気象条件により斜面から発生する粉塵が30%、その他10%と判明した。このような結果は、例えば表1のように、寄与度一覧表として、出力結果可視化部によって提示される。 In the post-analysis, when the contribution (a mj F j / D m ) is estimated using the highest concentration part (m-th position) as the evaluation point, it is 50% derived from dust rolling in car transportation and derived from the crusher 10%, dust generated from the slope depending on weather conditions was found to be 30%, and other 10%. Such a result is presented by the output result visualization unit as a contribution list as shown in Table 1, for example.
上記の提示をするに当たっては、提示した対策案が実施された場合の、予想される粉塵濃度分布を再計算しておくことが必要となる。 In making the above presentation, it is necessary to recalculate the expected dust concentration distribution when the proposed countermeasures are implemented.
1:数値気象予測パラメータ入力部、2:操業パラメータ入力部、3:粉塵発生量シミュレーション部、4:大気移流拡散シミュレーション部、5:出力部、6:出力結果処理部、7:局所風況場再解析部。 1: Numerical weather prediction parameter input unit, 2: Operation parameter input unit, 3: Dust generation simulation unit, 4: Atmospheric advection diffusion simulation unit, 5: Output unit, 6: Output result processing unit, 7: Local wind field Reanalysis department.
Claims (9)
粉塵発生に関連する操業パラメータを入力とする操業パラメータ入力部と、
前記数値気象予測パラメータと前記粉塵発生に関連する操業パラメータとに基づいて粉塵発生量を予測する粉塵発生量シミュレーション部と、
前記粉塵発生量シミュレーション部が予測する粉塵発生量と前記数値気象予測パラメータとに基づいて粉塵濃度分布を予測する大気移流拡散シミュレーション部と、
前記大気移流拡散シミュレーション部が予測する粉塵濃度分布を出力する出力部と、
前記出力部が出力する粉塵濃度が管理指標以上になる地域と時間とを導出する出力結果処理部とを構成要素とし、
前記粉塵発生量シミュレーション部は、
前記数値気象予測パラメータおよび斜面に関するパラメータに基づいて前記斜面からの粉塵発生量を推定すること
を特徴とする粉塵発生シミュレーションシステム。 Numerical weather prediction parameter input unit for inputting numerical weather prediction parameters;
An operation parameter input unit for inputting operation parameters related to dust generation;
A dust generation amount simulation unit that predicts a dust generation amount based on the numerical weather prediction parameter and an operation parameter related to the dust generation;
An atmospheric advection diffusion simulation unit that predicts a dust concentration distribution based on the dust generation amount predicted by the dust generation amount simulation unit and the numerical weather prediction parameter;
An output unit for outputting the dust concentration distribution predicted by the atmospheric advection diffusion simulation unit;
The output result processing unit for deriving the region and time when the dust concentration output by the output unit is equal to or higher than the management index is a component ,
The dust generation simulation section
Estimating the amount of dust generated from the slope based on the numerical weather prediction parameter and the slope parameter
Dust generation simulation system characterized by
数値気象予測パラメータを入力する手順と、
前記数値気象予測パラメータに基づいて局所風況場を再解析する手順と、
粉塵発生に関連する操業パラメータを粉塵発生モデルに取り入れる手順と、
前記局所風況場の再解析結果と、前記粉塵発生に関連する操業パラメータと、前記粉塵発生モデルと、前記数値気象予測パラメータおよび斜面に関するパラメータとを用いて、前記斜面からの粉塵発生量を予測する粉塵発生量シミュレーションを行う手順と、
前記局所風況場の再解析結果と、前記粉塵発生量の予測結果とから粉塵濃度分布を予測する大気移流拡散シミュレーションを行う手順と、
前記大気移流拡散シミュレーションの結果を出力する手順と、
前記大気移流拡散シミュレーションの結果に基づいて、前記粉塵濃度が管理指標以上になると予測される地域と時間とを提示する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする粉塵発生シミュレーションプログラム。 A dust generation simulation program for causing a computer to execute a procedure for operating a dust generation simulation system,
A procedure for entering numerical weather prediction parameters;
Re-analyzing the local wind field based on the numerical weather prediction parameters;
A procedure for incorporating operational parameters related to dust generation into the dust generation model;
The amount of dust generated from the slope is predicted using the reanalysis result of the local wind field, the operation parameters related to the dust generation, the dust generation model, the numerical weather prediction parameter, and the parameters related to the slope. The procedure to simulate the amount of dust generation
A procedure for performing atmospheric advection diffusion simulation to predict the dust concentration distribution from the reanalysis result of the local wind field and the prediction result of the dust generation amount,
A procedure for outputting the results of the atmospheric advection diffusion simulation;
A dust generation simulation program that causes a computer to execute a procedure for presenting a region and a time when the dust concentration is predicted to be equal to or higher than a management index based on a result of the atmospheric advection diffusion simulation.
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