JP4739603B2 - 防災受信盤 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、トンネル内などの悪環境の空間内の火災を監視するためにトンネル用光学式火災検知器を複数接続した防災受信盤に関し、特に、光学式火災検知器に設けている透光性窓の汚損度合いを監視する機能を備えた防災受信盤に関する。
【０００２】
【従来技術】
従来からあるトンネル用防災受信盤には、特開２０００−３１５２８５に示すように、受光窓の汚れ度合いを検出し、受光窓の汚れによる減光率を表示したり、また減光率が所定の閾値（汚れ限界値）と比較して、その閾値よりも汚れ度合いが大きくなった際に警告を出すものがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、窓材の汚れとなる因子は、降雨や降雪による水しぶき、融雪剤、さらには排気ガスの微粒子が主であり、季節によって汚れ因子の量は異なってくる。
【０００４】
一方、トンネル内の通行形態（対面通行、一方通行など)、トンネルの長さなどによって、汚れ因子の感知器の窓材表面への付着しやすさが変化してくる。
【０００５】
すなわち、汚れの原因となる因子がどれだけあって、その汚れ因子が窓材にどれだけ付着しやすい状況にあるかによって、汚れの進行度合いが決まるため、単純な減光率のアナログデータから次回の清掃タイミングを予測することは困難であった。
【０００６】
本発明は、トンネル内に設置された光学式火災感知器における透光性窓の汚れ進行度合いから適切な清掃タイミングを予測して清掃効率を上げるようにした防災受信盤を提供することを目的とする。
【０００７】
【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は次のように構成する。本発明は、外部に引き出された伝送路に光学式火災検知器を複数接続した防災受信盤に於いて、試験コマンドにより光学式火災検知器の透光性窓の汚損度合いを検出する汚損度検出部と、汚損度検出部による光学式火災検知器の透光性窓の汚損度合いを汚損アナログ値信号として記録する汚損度記録部と、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境をあらかじめ設置環境データとして数値に編集して記憶しておく第１記憶部と、汚損アナログ値信号の範囲に光学式火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域を記憶しておく第２記憶部と、第１記憶部に記憶された設置環境データをもとに、汚損度記録部に記録された汚損アナログ値信号の変動を予測する変動予測演算部と、変動予測演算部で予測された汚損アナログ値信号が第２記憶部に記憶された異常領域に到達するまでの日数（期間）を演算して予測表示する日数予測演算部とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
更に日数予測演算部により演算された前記異常領域に到達するまでの日数が、予め設定した日数以下になった場合に予告して警報を行う予告警報部を備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境データとして、道路通行形態、年間降雨量、年間降雪量、年間車両通行量、光学式火災検知器のトンネル入口からの距離、設置高さ等の各々の因子に対する汚損度合いを数値化して第１記憶部に記憶する。
【００１０】
このように本発明は、トンネルがある地域の月別の降雨量、月別の降雪量および月別の車両通行量などの季節的に変動する汚れ因子の変動設置環境データと、トンネル内での検知器の設置位置による汚れの付着しやすさを補正するための固定設置環境データ（補正係数）を記憶させ、季節的変動因子の変動設置環境データと固定因子の固定設置環境データ（補正係数）から、トンネル内の各場所に設置された光学式火災検知器の汚損進行度合いを演算し、汚損度合いが例えば透過率１５％といった透光性窓の清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数を予測して適切な清掃タイミングの判断を可能とし、これによってトンネル内に設置している多数の光学式火災検知器の清掃管理と清掃作業の効率を上げることを可能にする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の防災受信盤を備えたトンネル用の防災監視システムの概略構成の説明図である。
【００１２】
図１において、監視室などに設置された防災受信盤１からはトンネル５側に対し伝送路２が引き出されており、この伝送路２に対し本発明の光学式火災検知器３をトンネル５の長手方向の一定間隔Ｌごとに設置している。
【００１３】
火災検知器３はトンネル５の車道のトンネル壁面５ａもしくは天井面に設置され、各火災検知器３はトンネル長手方向に沿った両側の区画を監視している。
【００１４】
このため、ある区画で車両事故などにより火災が発生して火源４が発生すると、この区画は両側に位置する火災検知器３が重複して監視しており、火源４の両側にある２台の火災検知器３が火災を検出して防災受信盤１に火災検出信号を送る。
【００１５】
これを受けて防災受信盤１では火災検知器の火災検出信号から火災の発生した区画を判定し、例えばトンネル５の天井面側に設置している水噴霧設備の水噴霧ヘッドから火災の発生した区間について水噴霧自動弁を起動制御して消火用水を散布する。
【００１６】
図２は図１の防災監視システムの詳細構成のブロック図である。図２において、防災受信盤１には主制御部６が設けられ、主制御部６に対しては伝送制御部７が設けられている。伝送制御部７からはトンネル５に対し伝送路２が引き出され、トンネル５内に設置した複数の火災検知器３を接続している。またトンネル５内の伝送路２の途中には中継増幅器８が設けられ、防災受信盤１と火災検知器３との間の伝送信号の中継増幅を行っている。
【００１７】
防災受信盤１の主制御部６に対しては、バスを介して操作表示制御部９が設けられ、この操作表示制御部９に対しては表示部１０、操作部１１及び音響部１２を接続している。
【００１８】
主制御部６には、火災受信制御の機能に加え、汚損度検出部１００、汚損監視部１０２及び清掃タイミング予測処理部１０４が設けられる。汚損度検出部１００は、一定期間毎、例えば１日１回の試験コマンドによる火災検知器３の試験動作に伴って送信される汚損アナログ値信号を受信して汚損度合を検出する。
【００１９】
汚損監視部１０２は、汚損度検出部１００により検出した汚損アナログ値信号が透過率２５％（減光率で７５％）に達すると汚損予告を出し、更に、火災検知器３で火災検出能力が補償できないレベル、例えば透過率１５％（減光率で８５％）に達すると汚損警報を出す。更に、汚損度合いを表示して記憶し、必要に応じて印字する。
【００２０】
清掃タイミング予測処理部１０４は、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境をあらかじめ設置環境データとして数値に編集して記憶し、また汚損アナログ値信号の範囲に光学式火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域、例えば透過率１５％以下（減光率で８５％以上）を記憶しておき、この記憶された設置環境データをもとに汚損アナログ値信号の変動を予測し、予測された汚損アナログ値信号が清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数を演算して予測表示し、または、異常領域に到達するまでの日数が予め設定した日数以下になった場合に、清掃時期が近づいたことを予告して警報表示する。
【００２１】
ここで、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境データとしては、道路通行形態、年間降雨量、年間降雪量、年間車両通行量、光学式火災検知器のトンネル入口からの距離、設置高さ等の各々の因子に対する汚損度合いを数値化して記憶しており、この点は後の説明で更に具体的に説明する。
【００２２】
また主制御部６に対してはバスを介してプリンタ１４が設けられ、防災受信盤１の監視制御に必要な各種のデータをプリントアウトできるようにしている。更に主制御部６に対しては、通信制御部１５を介して外部のＣＲＴ１６が接続されており、防災受信盤１の監視制御に必要な各種の受信情報をＣＲＴ１６上に表示できるようにしている。
【００２３】
図３はトンネル内の火災を検出する本発明の火災検知器の正面図である。図３において、本発明の火災検知器３はカバー３ａと本体３ｂで構成され、カバー３ａの左右に形成された傾斜面のそれぞれに透光性窓１８ａ，１８ｂを配置し、透光性窓１８ａ，１８ｂの内部のそれぞれに２波長式の検知センサを内蔵している。
【００２４】
透光性窓１８ａ，１８ｂの上部には試験光源収納部１９が設けられ、その内部左右位置に後の説明で明らかにする試験光源を設けている。本体３ｂに対しカバー３ａは、３か所に設けた取付ネジ２２により固定される。また火災検知器３に対する信号ケーブル２１は防水コネクタ２０により接続されている。
【００２５】
このような本発明の火災検知器３は、別途準備された収納ボックスに取り付けられ、収納ボックスのフロントパネルから透光性窓１８ａ，１８ｂ及び試験光源収納部１９の部分をボックス前面に突出した状態で、収納ボックスによりトンネル壁面に取り付けられる。
【００２６】
図４は本発明の火災検知器３の内部構造の断面図である。図４において、火災検知器３はカバー３ａと本体３ｂで構成され、内部にモールドカバー２３を設けて仕切っている。本体３ｂに設けた防水コネクタ２０のレセプタクル側からの信号線２５は、モールドカバー２３の下部に取り付けた避雷基板２４にコネクタ接続される。
【００２７】
モールドカバー２３とカバー３ａで形成される空間内には主回路基板２６が固定されている。この主回路基板２６にはカバー３ａの傾斜面に配置している透光性窓１８ａ，１８ｂに相対して、センサ部２８ａ，２８ｂをほぼ４５°の傾斜角をもって配置している。
【００２８】
センサ部２８ａ，２８ｂのそれぞれには第１検知センサ２９と第２検知センサ３０が設けられており、この実施形態にあっては、これら第１検知センサ２９及び第２検知センサ３０のそれぞれの受光検知出力に基づいて火災による炎とそれ以外のノイズ放射源を識別する２波長方式により火災による炎を監視している。
【００２９】
カバー３ａから張り出された試験光源収納部１９の下面両側には試験光源用窓３１ａ，３１ｂが設けられ、内蔵した試験光源の発光による試験光を対応した透光性窓１８ａ，１８ｂを介してセンサ部２８ａ，２８ｂの第１及び第２検知センサ２９，３０に照射することで、透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いの検出を含む機能試験を判断できるようにしている。
【００３０】
ここで第１検知センサ２９は、有炎燃焼時に発生するＣＯ2の共鳴放射波長帯域である概ね４．５μｍを中心波長とした放射光を検出する。これに対し第２検知センサ３０は、概ね５．０〜７．０μｍの放射光の検出特性をもつ。
【００３１】
具体的には火災検知器３の透光性窓１８ａ，１８ｂにサファイヤガラスを使用することで、７．０μｍの波長を超える光をカットするハイカット特性を設定し、これによって透光性窓１８ａ，１８ｂを通った光を波長７．０μｍ以下として、第１及び第２検知センサ２９，３０に入射している。
【００３２】
また第１検知センサ２９自体の検出窓には中心波長４．５μｍの狭帯域バンドパスフィルタ特性を構成する光学波長フィルタが設けられている。また第２検知センサ３０の検出窓には波長５．０μｍ以上の光を透過するハイパスフィルタ特性を持つ光学波長フィルタが設けられている。
【００３３】
したがって第１検知センサ２９は、中心波長４．５μｍの有炎燃焼時に発生するＣＯ2の共鳴放射による概ね４．５μｍの狭帯域の光を検出する。これに対し第２検知センサ３０は概ね５．０〜７．０μｍの波長帯域の光を検出する。
【００３４】
その結果、燃焼炎のスペクトル特性に対しノイズ放射源としての太陽光、トンネル内を走行する車両のエンジン加熱で生ずる３００℃の低温放射体のスペクトル、更に人体のスペクトルに対し、正確に火災による炎を識別して検出できる。具体的には、燃焼炎とそれ以外のノイズ放射源である太陽光、車両のエンジンなどの低温放射体、人体等について、実験により第１検知センサ２９と第２検知センサ３０の各検出出力の相対比を求め、燃焼炎とノイズ放射源が識別可能な相対比の閾値を設定し、閾値を越えるような放射源を検出した場合に火災による炎と判断することで、ノイズ放射源と火災による炎を正確に識別することができる。
【００３５】
このような第１検知センサ２９と第２検知センサ３０に対し、試験光源からの試験光による透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いの検出は、第１検知センサ２９からの受光検知信号を用いて行う。
【００３６】
尚、試験光源からの試験光は、火災による炎と判断される擬似火災光であることから、試験時に試験光が第１検知センサ２９と第２検知センサ３０に対し照射されることで、機能が正常であれば火災による炎と判断されることになるため、火災検知器全体としての機能試験が行われることになる。
【００３７】
図５は本発明による火災検知器の回路ブロック図である。図５において、火災検知器３には信号処理部３２が設けられ、信号処理部３２に対し右側検知部３３ａと左側検知部３３ｂを設けている。右側検知部３３ａにはセンサ部２８ａが設けられ、透光性窓１８ａを介して所定の監視区域からの光を入射して監視している。センサ部２８ａからの受光検知信号は、増幅部３４ａで増幅された後、Ａ／Ｄ変換器３５ａでデジタルデータに変換され、信号処理部３２に取り込まれている。
【００３８】
また右側検知部３３ａには試験光源制御部３７ａが設けられ、防災受信盤１から右側試験コマンドを受信した際に試験光源制御部３７ａを動作し、例えば白熱ランプを使用した試験光源３６ａを燃焼炎のちらつきと同様の例えば２Ｈｚの周波数で点滅または明滅して生成した試験光を試験光源用窓３１ａを介して透光し、この試験光を透光性窓１８ａを介してセンサ部２８ａで受光するようにしている。
【００３９】
このような右側検知部３３ａの構成は左側検知部３３ｂについても同様であり、センサ部２８ｂ、増幅部３４ｂ、Ａ／Ｄ変換器３５ｂ、試験光源３６ｂ及び試験光源制御部３７ｂを備えている。
【００４０】
信号処理部３２は伝送制御部３８を介して防災受信盤１と接続される。伝送制御部３８に対しては、アドレス設定部３９によって火災検知器３に固有なアドレスが設定されている。防災受信盤１は例えば一定の時間間隔で順番に火災検知器のアドレスを指定して検出データの応答要求のコマンド送信を行っており、伝送制御部３８はコマンド信号のアドレスから自己アドレスの一致を判別すると、受信したコマンドデータを信号処理部３２に引き渡す。
【００４１】
信号処理部３２は受信コマンドに従って例えば火災や試験に伴うデータを伝送制御部３８を介して防災受信盤１側に送るようになる。また信号処理部３２に対してはＥＥＰＲＯＭなどの不揮発メモリを使用した記憶部４０が設けられており、火災検知器３の火災監視に必要な初期値データや試験時に得られた透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いを示すアナログ値データなどを記憶できるようにしている。
【００４２】
信号処理部３２には火災判定部４１及び試験処理部４２の機能が設けられる。火災判定部４１は、センサ部２８ａから出力される受光検知信号に基づいて火災の判定を行う。具体的には、図４に示した第１検知センサ２９と第２検知センサ３０の受光検知信号の相対比に基づいた火災判定を行う。
【００４３】
試験処理部４２は、防災受信盤１から試験実行コマンドを受信した際に動作し、例えば右側検知部３３ａに対する右側試験実行コマンドの受信を例にとると、試験光源制御部３７ａを動作して試験光源３６ａを例えば２Ｈｚで２秒間に亘り駆動し、この試験光源３６ａの制御で生成された試験光を試験光源用窓３１ａを介して投光し、透光性窓１８ａを通してセンサ部２８ａで検出し、第１検知センサ２９の受光検知信号を増幅部３４ａで増幅した後、Ａ／Ｄ変換器３５ａで取り込む。この受光検知信号は、試験光の変化に同期した２Ｈｚで変化する信号であり、０Ｖを中心に受光強度に応じた正負の振幅変化をもっている。
【００４４】
この試験光の受光により得られた受光検知信号に基づき、試験処理部４２は透光性窓の汚損度合いを検出し、この透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値信号を伝送制御部３８により防災受信盤１に送信する。また試験処理部４２は、試験動作で得られた透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値信号を記憶部４０に記憶する。
【００４５】
試験処理部４２は、透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値データとして、透光性窓１８ａ，１８ｂの汚れ度合いによる試験光の透過量を表す透過率を算出する。この透過率を算出するため、例えば設置前の透光性窓に汚れのない状態で検出した試験光の受光検知信号の振幅を初期値として記憶部４０に記憶している。
【００４６】
したがって、トンネル設置後の試験時にあっては、試験動作により得られた受光検知信号の振幅検出値と、記憶部４０に記憶している受光検知信号の振幅初期値とにより、
透過率＝（振幅検出値／振幅初期値）×１００ ［％］
として汚損度合いを示す透過率を算出する。また汚損度合いを表すパラメータとしては、透過率以外に減光率を
透過率＝１００−（振幅検出値／振幅初期値）×１００ ［％］
として算出してもよい。
【００４７】
尚、試験処理部４２で透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いを求める際には、増幅部３４ａ，３４ｂの感度はその時点の補償された感度ではなく、記憶部４０に記憶している受光検知信号の振幅初期値を検出した時と同じ感度（初期感度）に戻した度合いで試験動作を行わせることになる。
【００４８】
図６は図５の火災検知器３における火災検知器処理の概略フローチャートである。この火災検知器３の処理動作は、ステップＳ１で火災監視処理を行い、この状態でステップＳ２で防災受信盤１からの試験指令があるか否かチェックし、もし試験指令があれば、ステップＳ３の試験処理に進む。
【００４９】
この試験処理は、試験光による火災検知信号の送信に加え、本発明で対象としている透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いの算出を含む機能試験と同時に、算出された汚損度合いに基づいて感度の低下を補償するように増幅部３４ａ，３４ｂの感度切替えを行う汚損補償処理が含まれる。
【００５０】
図７は図６のステップＳ３の火災検知器における試験処理の詳細を示したフローチャートである。通常、防災受信盤１は例えば１日に１回、予め定められた時間に火災検知器３側に対し検知器アドレスを順番に指定しながら試験コマンドを送信する。この試験コマンドは右側試験コマンド及び左側試験コマンドの順番に送られる。
【００５１】
図７において、ステップＳ１で防災受信盤１からの右側試験コマンドを受信すると、ステップＳ２で信号処理部３２が試験処理部４２を起動する試験モードを設定し、続いてステップＳ３で右側検知部３３ａの増幅部３４ａの感度を初期状態（振幅初期値を記憶した状態）に戻す感度補償のリセットを行うよう感度切替制御信号を出力する。
【００５２】
次にステップＳ４で試験光源制御部３７ａを起動して試験光源３６ａを例えば２Ｈｚで明滅する右側試験光源の点滅制御を行い、試験光を生成する。この状態でセンサ部２８ａ（第１検知センサ２９）は試験光を透光性窓１８ａを通して受光しており、ステップ５で増幅部３４ａから得られた受光検知信号をＡ／Ｄ変換器３５ａで取り込んで受光データを読み込む。
【００５３】
受光データの読込みが済んだならば、ステップＳ６で右側試験光源の消灯制御を行う。続いてステップＳ７で、ステップＳ５で読み込んだ受光データから算出した振幅検出データと記憶部４０に記憶している振幅初期値データとに基づき、汚損度合いを示すアナログ値データとして例えば透過率を算出し、ステップＳ８で算出した透過率を記憶部４０に順次記憶する。
【００５４】
続いてステップＳ９で、算出した透過率を伝送制御部３８を介して防災受信盤１に送信する。この一連の試験処理が済むと、ステップＳ１０で算出した透過率に基づいた感度補償処理を行うことで、右側検知部３３ａの試験処理を終了する。
【００５５】
感度補償としては、例えば算出した透過率に基づいて火災検知器として感度の低下を検出した際に、感度切替制御信号により増幅部３４ａの増幅度を増加し、感度切替えする処理を行う。尚、透過率が感度の切替えを必要としない範囲の場合には、試験前の感度に戻すよう感度切替制御信号を出力する。
【００５６】
続いてステップＳ１１で左側試験処理を行う。この左側試験処理は、ステップＳ１〜Ｓ１０の右側試験処理と同じ処理であることから、その内容は省略している。このようにして右側検知部３３ａ及び左側検知部３３ｂの試験によって各透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いを示す透過率が防災受信盤１側に送られ、且つ火災検知器自身で記憶されることになる。
【００５７】
尚、試験光の発光により正常に火災判断がなされた場合には、火災信号も防災受信盤に対し透過率と一緒に、または別のタイミングで送られることになる。
【００５８】
図８は図５の火災検知器３を対象とした図２の防災受信盤１の主制御部６による汚損監視処理のフローチャートである。この汚損監視処理は、防災受信盤１が火災検知器３に発行する試験コマンドに伴う試験動作を利用して行うもので、例えばタイマ監視などにより１日に１回、予め決められた時刻に起動する。
【００５９】
まずステップＳ１で検知器アドレスＮをＮ＝１に初期化した後、ステップＳ２で現在のアドレスＮへの右側試験コマンドを送信する。この右側試験コマンドを送信すると、アドレスＮの火災検知器で図７のステップＳ１〜Ｓ１０に示したように試験動作が行われ、汚損度合いを示すアナログ値データとして透過率を送信してくる。
【００６０】
このためステップＳ３でアドレスＮの検知器からの透過率の受信の有無をチェックしており、透過率を受信すると、そのアナログ値データをステップＳ４で記憶部に検知器アドレスと共に記憶する。続いてステップＳ５で、受信した透過率が異常か否かチェックする。
【００６１】
例えば透過率が０％であったり、１００％であるような異常値（通常考えられない値）の場合には、ステップＳ６に進み、異常処理を行う。この異常処理は、例えばそのステップＳ２に戻って同じアドレスＮに右側試験コマンドを再送信するリトライ処理などがある。
【００６２】
受信した透過率が異常値でなければステップＳ７に進み、予め定めた予告警報閾値２５％と比較し、もし透過率が２５％以下であれば、ステップＳ８で予告警報（プリアラーム）を行う。続いてステップＳ９で汚損警報閾値１５％と透過率を比較し、１５％以下であれば、ステップＳ１０で汚損警報を出力する。
【００６３】
この汚損警報閾値１５％は、火災検知器３の感度補償処理によっても火災検知器としての初期性能をできなくなる限界の汚損度合いに対応した透過率である。したがって、透過率が１５％以下となった場合には火災検知器３の透光性窓の汚れを清掃しなければ正常な火災監視ができない状態となる。
【００６４】
続いてステップＳ１１でアドレスＮへ左側試験コマンドを送信し、右側試験コマンドを送信した場合のステップＳ３〜Ｓ１０と同じ処理を行う。ステップＳ１１の左側試験コマンドに伴う処理が終了すると、ステップＳ１２で全検知器の試験終了の有無をチェックし、終了していなければステップＳ１３でアドレスＮを１つアップして再びステップＳ２に戻り、全検知器の試験が終了していれば一連の試験処理を終了する。
【００６５】
図９は図２の防災受信盤１に設けている主制御部６の清掃タイミング予測処理部１０４の機能構成を、汚損度検出部１００及び汚損監視部１０２と共に示したブロック図である。
【００６６】
図９において、清掃タイミング予測処理部１０４には、汚損度記録部１０６、第１記憶部１０８、第２記憶部１１０、変動予測演算部１１２、日数予測演算部１１４、表示部１１６及び予告警報部１１８が設けられる。汚損度記録部１０６には、汚損度検出部１００による火災検知器３に対する試験コマンドの発行で検出された汚損度合いを示す汚損アナログ値データ、具体的には透過率が記録される。
【００６７】
また第１記憶部１０８には、本発明の防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境を予め設置環境データとして数値に編集した数値が記憶されている。この第１記憶部１０８に記憶される設置環境データとしては、片側通行か対面通行かといった道路通行形態、年間降雨量、年間降雪量、年間車両通行量、火災検知器のトンネル入口からの距離、火災検知器の設置高さなどの各々の因子に対する汚損度合いを数値化して記憶している。
【００６８】
図１０は図９の第１記憶部１０８に記憶されている設置環境データの一例であり、片側通行のトンネルを例にとっている。図１０（Ａ）は、トンネルがある地域の月別の降雨量、降雪量及び交通量などの季節的に変動する因子についての汚れ進行度合いを予め設置環境データとして数値に編集して記憶した例である。
【００６９】
即ち汚れ因子として降雨量、降雪量、交通量の３つを設定し、各因子ごとに１月から１２月の月別の汚れ進行度合いを５日当りの透過率の変化、即ち［％／５日］に数値化して登録している。例えば降雨量について１月と８月を比較してみると、１月の２［％／５日］に対し８月が１０［％／５日］と大きな汚れ進行度合いを登録している。
【００７０】
一方、降雪量については１月、２月及び１２月に汚れ進行度合いの数値を設定しており、８月や１０月は降雪がないことから０［％／５日］としている。更に交通量については、各月の統計的な値から、それぞれ固有の月別の汚れ進行度合いを登録している。
【００７１】
図１０（Ｂ）はトンネル入口からの距離に対する降雨量、降雪量、交通量の各因子による汚れの付着し易さを表わす補正係数を記憶したもので、この補正係数は図１０（Ａ）のような季節的な要因により変動はないことから、固定的な設置環境データを数値化したものということができる。
【００７２】
図１０（Ｂ）にあっては、トンネル入口からの距離５０ｍ，１００ｍ，８００ｍ，１５００ｍ，３０００ｍについて、降雨量、降雪量及び交通量の３つの因子について汚れの付着し易さを補正するための補正係数を０〜１の範囲の値として登録している。
【００７３】
例えば降雨量や降雪量については、トンネル入口ほど汚れが着き易いことから、５０ｍまでは補正係数の最大値「１」を登録し、トンネル入口からの距離が増えるほど補正係数を小さくしている。
【００７４】
再び図９を参照するに、第２記憶部１１０には汚損アナログ値信号の範囲について火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域を記憶している。具体的には図８のフローチャートのステップＳ９に示したように、汚損警報を出すための透過率１５％を異常領域の上限値として第２記憶部１１０に記憶している。
【００７５】
変動予測演算部１１２は第１記憶部１０８に記憶された設置環境データをもとに、汚損度記録部１０６に記憶された汚損アナログ値信号の変動を予測する。第１記憶部１０８に記憶される図１０（Ａ）（Ｂ）の設置環境データ、即ち月別の汚れ因子ごとの汚れ進行度合い及びトンネル入口からの距離に対する汚れ因子ごとの補正係数をもとに、予測開始の現在値を検出した該当月について、図１１のようにトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いを演算する。
【００７６】
図１１（Ａ）は１月について入口からの距離に対する汚れ進行度合いの演算結果であり、図１１（Ｂ）は８月についてトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いの演算結果である。
【００７７】
図１１（Ａ）の１月について具体的に汚れ進行度合いの演算を説明すると次のようになる。まず図１０（Ａ）の月別の汚れ因子ごとの汚れ進行度合いを１月について見ると、降雨量は２［％／５日］、降雪量は１５［％／５日］及び交通量は３［％／５日］となっている。
【００７８】
また図１０（Ｂ）の補正係数は、例えばトンネル入口からの距離５０ｍまでについては降雨量及び降雪量については共に補正係数「１」であり、交通量については「０」となっている。
【００７９】
そこで１月の汚れ進行度合いの降雨量、降雪量、交通量のそれぞれについて、それぞれの対応する補正係数を乗算すると、図１１（Ａ）のトンネル入口からの距離５０ｍに示すように、降雨量による汚れ進行度合いは２［％／５日］、降雪量による汚れ進行度合いは１５［％／５日］、交通量による汚れ進行度合いは０［％／５日］となる。したがって、これら３つの汚れ因子による合計の汚れ進行度合いは１７［％／５日］となる。
【００８０】
同様にして図１１（Ａ）のトンネルからの距離１００ｍ，８００ｍ，１５００ｍ，３０００ｍのそれぞれについて、図１０（Ａ）（Ｂ）の因子ごとの汚れ進行度合いとその補正係数からそれぞれの因子の汚れ進行度合いを図１１（Ａ）のように求め、その総和として合計の汚れ進行度合いを算出する。この汚れ進行度合いを一般式で表現すると次のようになる。
【００８１】
汚れ進行度合い＝
Σ（因子毎の汚れ進行度合い）×（因子毎の補正係数） （１）
図１１（Ｂ）は８月のトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いであることから、同様に図１０（Ａ）の８月の降雨量、降雪量、交通量の汚れ進行度合いに図１１（Ｂ）のトンネル入口からの距離による補正係数を乗算して、それぞれの因子別のトンネル入口からの距離における補正された汚れ進行度合いを求め、最終的に３つの汚れ因子の合計値としての汚れ進行度合いを求める。
【００８２】
この図１１（Ａ）または（Ｂ）のようにして演算された、月単位のトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いの値は、図示しないワークメモリ上に一時的に記憶保持される。
【００８３】
再び図９を参照するに、変動予測演算部１１２で図１１のような該当月のトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いが演算されたならば、日数予測演算部１１４において第２記憶部１１０に記憶している異常領域に到達するまでの日数の予測演算を行って、演算結果を表示部１１６に表示する。
【００８４】
図１２は図９の変動予測演算部１１２で算出された汚れ進行度合いによる火災検知器における透過率Ｔの日数ｘに対する変化の特性曲線を表わしている。
【００８５】
図１２において、現在のa日における汚損アナログ値信号をＡとし、変動予測演算部１１２で算出された汚れ進行度合いをα［％／５日］とすると、横軸の日数ｘの変化に対する透過率Ｔは次式で与えられる。
【００８６】
Ｔ＝Ａ（１−α）x/5 （２）
この汚れ進行度合いαと日数ｘに対する透過率Ｔの変化を示す（２）式について、図１１（Ａ）の１月におけるトンネル入口から５０ｍまでの汚れ進行度合いα＝０．１７と図１１（Ｂ）の８月のトンネル入口から１００〜８００ｍの汚れ進行度合いα＝０．０５５について、現在のａ日の透過率Ｔを初期値Ｔ＝４０％とし、この透過率Ｔが清掃を必要とする汚損警報の透過率１５％に到達するまでにかかる日数を算出すると次のようになる。
【００８７】
まず１月の入口から５０ｍについては、（２）式より
１５＝４０（１−０．１７）x/5
となり、この場合、ｘ＝２５日となる。これに対し８月の８００ｍ地点については、（１）式より
１５＝４０（１−０．０５５）x/5
により、この場合にはｘ＝８５日となる。
【００８８】
このように冬１月の５０ｍの位置と夏８月の８００ｍの位置では、同じトンネルであっても予測開始時の透過率Ｔが同じＴ＝４０％とした場合、清掃を必要とする１５％に達するまでに、１月の場合は２５日、８月の場合は８５日と、環境設置データに依存した清掃を必要とした異常領域に達するまでの日数が予測演算される。
【００８９】
そして、予告警報部１１８は、日数予測演算部１１４により演算された異常領域に到達するまでの日数が、予め設定した日数以下になった場合に表示部１１６に清掃時期が近づいていることを予告して警報を行う。
【００９０】
図１３は図９の清掃タイミング予測処理を示したフローチャートである。この清掃タイミング予測処理にあっては、ステップＳ１で現在の汚損度即ち汚損アナログ信号Ａを読み込み、続いてステップＳ２で該当月の汚れ進行度合いαを読み込み、ステップＳ３で汚損度が異常値Ｔ＝β、例えばβ＝１５％に至るまでの日数ｘを（１）式から計算する。そしてステップＳ４で、算出された予測日数を表示することになる。
【００９１】
さらに、ステップＳ５で、算出された予測日数が予め設定された日数以下になった場合に、清掃時期が近づいていることをステップＳ６で予告して警報表示する。
【００９２】
このような設置環境データに基づいて予測された清掃を必要とする異常領域までの日数を見て、季節とトンネル内の位置により、適切な火災検知器に対する清掃管理、具体的には清掃作業のための準備を適切に行うことができる。
【００９３】
なお、上記の実施形態にあっては、季節的な変動要因として降雨量、降雪量、交通量を例にとっているが、これ以外の汚れ進行度合いに影響する設置環境の因子を同様に数値化して汚れ進行度合いの算出に用いてもよいことは勿論である。
【００９４】
また上記の実施形態にあっては、トンネル入口からの距離により固定設置環境データとして補正係数を定めているが、これ以外に火災検知器の設置高さによる補正係数を設定することもできる。火災検知器の設置高さによる補正係数は、設置高さが低いほど汚れ易いことから補正係数を大きくし、設置高さが高くなるほど汚れにくいことから補正係数を小さく設定すればよい。
【００９５】
また上記の実施形態における設置環境データは片側通行のトンネルを例にとるものであったが、対面通行のトンネルについては、トンネル出口において対向車線の車両通行による汚れの影響を受けることから、片側通行のトンネル入口からの距離に応じて減少する補正係数に対し、トンネル出口からの距離により減少する補正係数を対向車線による汚れの影響として設定し、対向車線の車両走行による汚れを考慮した補正係数を設定すればよい。
【００９６】
更に図１０に示した設置環境データの数値は一例に過ぎず、トンネルの場所や周囲環境、長さ、構造などにより、各トンネル固有の汚れ進行度合いの値や補正係数をとることになり、実施形態に示した数値による限定を受けないことは勿論である。
【００９７】
また、上記の実施形態にあっては、火災検知器で算出した透過率、減光率などを汚損アナログ値データとして防災受信盤に送信する場合を例にとるものであったが、試験光の受光検知信号をそのままアナログ値として防災受信盤に出力し、防災受信盤側で減光率や透過率を算出するようにしてもよい。
【００９８】
また上記の実施形態は火災検知器を設置して火災を監視する空間としてトンネルについてのみ説明したが、他の悪環境の空間、例えばゴミピットなどのプラントや工場、金属，石炭，石油などの採鉱掘などにおける火災監視にも適用できる。
【００９９】
また上記の実施形態では試験処理の中で検出された透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値信号を防災受信盤に送信するものであったが、試験処理の際に得られたアナログ信号を火災検知器で記憶しておき、試験処理以外で防災受信盤から専用のコマンドを送信して火災検知器の記憶部に記憶してあるアナログ値信号を返信させるような処理にしてもよい。
【０１００】
また、上記の実施形態では、予め設置環境データを記憶させているが、予想した汚損進行度が実際の汚損進行度合いにマッチングするように、常に設置環境データにフィードバックし、設置環境データを書きかえても良い。
【０１０１】
更に上記の実施形態にあっては、試験光を第１検知センサ２９と第２検知センサ３０で受光しているが、専用の試験光検知用センサを設けるようにしてもよい。更に本発明は、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含み、また実施形態に示した数値による限定は受けない。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、トンネル周辺の設置環境を予め設置環境データとして数値に編集して記憶しておき、この設置環境をもとに、検出された汚損アナログ値信号の変動を予測し、火災検知器の清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数を演算して予測表示するようにしたため、トンネル内の異なる場所に設置している火災検知器の透過率が例えば４０％と同じであっても、この同じ値から清掃を必要とする例えば１５％に低下するのにかかる日数やトンネル周辺の気象条件、交通量及びトンネルの設置状態から実際の汚れ進行度合いに近い変動が予測され、それぞれの進行度合いに応じた固有の日数が予測されることで、清掃を必要とする時期を正しく把握することができ、トンネル内に多数設置されている火災検知器に対する清掃管理及び作業の効率を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の用防災受信盤を備えたシステム構成の概略ブロック図
【図２】図１のシステム構成の詳細のブロック図
【図３】本発明による火災検知器の正面図
【図４】本発明による火災検知器の内部構造の断面図
【図５】本発明による火災検知器の回路ブロック図
【図６】図５の火災検知器の処理動作のフローチャート
【図７】図６の試験処理の詳細を示したフローチャート
【図８】図２の防災受信盤の処理動作のフローチャート
【図９】図２の防災受信盤の機能構成を示したブロック図
【図１０】図９の第１記憶部に記憶している汚れ因子毎の汚損進行度合いとして数値化された設置環境データの説明図
【図１１】図９の変動予測演算部により演算されたトンネル入り口からの距離に応じた火災検知器の汚れ進行度合いを１月と８月について示した説明図
【図１２】図９の日数予測演算部による清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数の演算に対応した透過率の時間変化を示したタイムチャート
【図１３】図９の清掃タイミング予測処理のフローチャート
【符号の説明】
１：防災受信盤
２：伝送路
３：光学式火災検知器
３ａ：カバー
３ｂ：本体
４：火源
５：トンネル
５ａ：トンネル壁面
６：主制御部
７：伝送制御部
８：中継増幅器
９：操作表示制御部
１０：表示部
１１：操作部
１２：音響部
１４：プリンタ
１５：通信制御部
１６：ＣＲＴ
１８ａ，１８ｂ：透光性窓
１９：試験光源収納部
２０：防水コネクタ
２１：信号ケーブル
２６：主回路基板
２８ａ，２８ｂ：センサ部
２９：第１検出センサ
３０：第２検出センサ
３１ａ，３１ｂ：試験光源用窓
３２：信号処理部
３３ａ：右側検知部
３３ｂ：左側検知部
３４ａ，３４ｂ：増幅部
３５ａ，３５ｂ：Ａ／Ｄ変換器
３６ａ，３６ｂ：試験光源
３７ａ，３７ｂ：試験光源制御部
３８：伝送制御部
３９：アドレス設定部
４０：記憶部
４１：火災判定部
４２：試験処理部
１００：汚損検出部
１０２：汚損監視部
１０４：清掃タイミング予測処理部
１０６：汚損記録部
１０８：第１記憶部
１１０：第２記憶部
１１２：変動予測演算部
１１４：日数予測演算部
１１６：表示部
１１８：予告警報部
【発明の属する技術分野】
本発明は、トンネル内などの悪環境の空間内の火災を監視するためにトンネル用光学式火災検知器を複数接続した防災受信盤に関し、特に、光学式火災検知器に設けている透光性窓の汚損度合いを監視する機能を備えた防災受信盤に関する。
【０００２】
【従来技術】
従来からあるトンネル用防災受信盤には、特開２０００−３１５２８５に示すように、受光窓の汚れ度合いを検出し、受光窓の汚れによる減光率を表示したり、また減光率が所定の閾値（汚れ限界値）と比較して、その閾値よりも汚れ度合いが大きくなった際に警告を出すものがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、窓材の汚れとなる因子は、降雨や降雪による水しぶき、融雪剤、さらには排気ガスの微粒子が主であり、季節によって汚れ因子の量は異なってくる。
【０００４】
一方、トンネル内の通行形態（対面通行、一方通行など)、トンネルの長さなどによって、汚れ因子の感知器の窓材表面への付着しやすさが変化してくる。
【０００５】
すなわち、汚れの原因となる因子がどれだけあって、その汚れ因子が窓材にどれだけ付着しやすい状況にあるかによって、汚れの進行度合いが決まるため、単純な減光率のアナログデータから次回の清掃タイミングを予測することは困難であった。
【０００６】
本発明は、トンネル内に設置された光学式火災感知器における透光性窓の汚れ進行度合いから適切な清掃タイミングを予測して清掃効率を上げるようにした防災受信盤を提供することを目的とする。
【０００７】
【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は次のように構成する。本発明は、外部に引き出された伝送路に光学式火災検知器を複数接続した防災受信盤に於いて、試験コマンドにより光学式火災検知器の透光性窓の汚損度合いを検出する汚損度検出部と、汚損度検出部による光学式火災検知器の透光性窓の汚損度合いを汚損アナログ値信号として記録する汚損度記録部と、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境をあらかじめ設置環境データとして数値に編集して記憶しておく第１記憶部と、汚損アナログ値信号の範囲に光学式火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域を記憶しておく第２記憶部と、第１記憶部に記憶された設置環境データをもとに、汚損度記録部に記録された汚損アナログ値信号の変動を予測する変動予測演算部と、変動予測演算部で予測された汚損アナログ値信号が第２記憶部に記憶された異常領域に到達するまでの日数（期間）を演算して予測表示する日数予測演算部とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
更に日数予測演算部により演算された前記異常領域に到達するまでの日数が、予め設定した日数以下になった場合に予告して警報を行う予告警報部を備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境データとして、道路通行形態、年間降雨量、年間降雪量、年間車両通行量、光学式火災検知器のトンネル入口からの距離、設置高さ等の各々の因子に対する汚損度合いを数値化して第１記憶部に記憶する。
【００１０】
このように本発明は、トンネルがある地域の月別の降雨量、月別の降雪量および月別の車両通行量などの季節的に変動する汚れ因子の変動設置環境データと、トンネル内での検知器の設置位置による汚れの付着しやすさを補正するための固定設置環境データ（補正係数）を記憶させ、季節的変動因子の変動設置環境データと固定因子の固定設置環境データ（補正係数）から、トンネル内の各場所に設置された光学式火災検知器の汚損進行度合いを演算し、汚損度合いが例えば透過率１５％といった透光性窓の清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数を予測して適切な清掃タイミングの判断を可能とし、これによってトンネル内に設置している多数の光学式火災検知器の清掃管理と清掃作業の効率を上げることを可能にする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の防災受信盤を備えたトンネル用の防災監視システムの概略構成の説明図である。
【００１２】
図１において、監視室などに設置された防災受信盤１からはトンネル５側に対し伝送路２が引き出されており、この伝送路２に対し本発明の光学式火災検知器３をトンネル５の長手方向の一定間隔Ｌごとに設置している。
【００１３】
火災検知器３はトンネル５の車道のトンネル壁面５ａもしくは天井面に設置され、各火災検知器３はトンネル長手方向に沿った両側の区画を監視している。
【００１４】
このため、ある区画で車両事故などにより火災が発生して火源４が発生すると、この区画は両側に位置する火災検知器３が重複して監視しており、火源４の両側にある２台の火災検知器３が火災を検出して防災受信盤１に火災検出信号を送る。
【００１５】
これを受けて防災受信盤１では火災検知器の火災検出信号から火災の発生した区画を判定し、例えばトンネル５の天井面側に設置している水噴霧設備の水噴霧ヘッドから火災の発生した区間について水噴霧自動弁を起動制御して消火用水を散布する。
【００１６】
図２は図１の防災監視システムの詳細構成のブロック図である。図２において、防災受信盤１には主制御部６が設けられ、主制御部６に対しては伝送制御部７が設けられている。伝送制御部７からはトンネル５に対し伝送路２が引き出され、トンネル５内に設置した複数の火災検知器３を接続している。またトンネル５内の伝送路２の途中には中継増幅器８が設けられ、防災受信盤１と火災検知器３との間の伝送信号の中継増幅を行っている。
【００１７】
防災受信盤１の主制御部６に対しては、バスを介して操作表示制御部９が設けられ、この操作表示制御部９に対しては表示部１０、操作部１１及び音響部１２を接続している。
【００１８】
主制御部６には、火災受信制御の機能に加え、汚損度検出部１００、汚損監視部１０２及び清掃タイミング予測処理部１０４が設けられる。汚損度検出部１００は、一定期間毎、例えば１日１回の試験コマンドによる火災検知器３の試験動作に伴って送信される汚損アナログ値信号を受信して汚損度合を検出する。
【００１９】
汚損監視部１０２は、汚損度検出部１００により検出した汚損アナログ値信号が透過率２５％（減光率で７５％）に達すると汚損予告を出し、更に、火災検知器３で火災検出能力が補償できないレベル、例えば透過率１５％（減光率で８５％）に達すると汚損警報を出す。更に、汚損度合いを表示して記憶し、必要に応じて印字する。
【００２０】
清掃タイミング予測処理部１０４は、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境をあらかじめ設置環境データとして数値に編集して記憶し、また汚損アナログ値信号の範囲に光学式火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域、例えば透過率１５％以下（減光率で８５％以上）を記憶しておき、この記憶された設置環境データをもとに汚損アナログ値信号の変動を予測し、予測された汚損アナログ値信号が清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数を演算して予測表示し、または、異常領域に到達するまでの日数が予め設定した日数以下になった場合に、清掃時期が近づいたことを予告して警報表示する。
【００２１】
ここで、防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境データとしては、道路通行形態、年間降雨量、年間降雪量、年間車両通行量、光学式火災検知器のトンネル入口からの距離、設置高さ等の各々の因子に対する汚損度合いを数値化して記憶しており、この点は後の説明で更に具体的に説明する。
【００２２】
また主制御部６に対してはバスを介してプリンタ１４が設けられ、防災受信盤１の監視制御に必要な各種のデータをプリントアウトできるようにしている。更に主制御部６に対しては、通信制御部１５を介して外部のＣＲＴ１６が接続されており、防災受信盤１の監視制御に必要な各種の受信情報をＣＲＴ１６上に表示できるようにしている。
【００２３】
図３はトンネル内の火災を検出する本発明の火災検知器の正面図である。図３において、本発明の火災検知器３はカバー３ａと本体３ｂで構成され、カバー３ａの左右に形成された傾斜面のそれぞれに透光性窓１８ａ，１８ｂを配置し、透光性窓１８ａ，１８ｂの内部のそれぞれに２波長式の検知センサを内蔵している。
【００２４】
透光性窓１８ａ，１８ｂの上部には試験光源収納部１９が設けられ、その内部左右位置に後の説明で明らかにする試験光源を設けている。本体３ｂに対しカバー３ａは、３か所に設けた取付ネジ２２により固定される。また火災検知器３に対する信号ケーブル２１は防水コネクタ２０により接続されている。
【００２５】
このような本発明の火災検知器３は、別途準備された収納ボックスに取り付けられ、収納ボックスのフロントパネルから透光性窓１８ａ，１８ｂ及び試験光源収納部１９の部分をボックス前面に突出した状態で、収納ボックスによりトンネル壁面に取り付けられる。
【００２６】
図４は本発明の火災検知器３の内部構造の断面図である。図４において、火災検知器３はカバー３ａと本体３ｂで構成され、内部にモールドカバー２３を設けて仕切っている。本体３ｂに設けた防水コネクタ２０のレセプタクル側からの信号線２５は、モールドカバー２３の下部に取り付けた避雷基板２４にコネクタ接続される。
【００２７】
モールドカバー２３とカバー３ａで形成される空間内には主回路基板２６が固定されている。この主回路基板２６にはカバー３ａの傾斜面に配置している透光性窓１８ａ，１８ｂに相対して、センサ部２８ａ，２８ｂをほぼ４５°の傾斜角をもって配置している。
【００２８】
センサ部２８ａ，２８ｂのそれぞれには第１検知センサ２９と第２検知センサ３０が設けられており、この実施形態にあっては、これら第１検知センサ２９及び第２検知センサ３０のそれぞれの受光検知出力に基づいて火災による炎とそれ以外のノイズ放射源を識別する２波長方式により火災による炎を監視している。
【００２９】
カバー３ａから張り出された試験光源収納部１９の下面両側には試験光源用窓３１ａ，３１ｂが設けられ、内蔵した試験光源の発光による試験光を対応した透光性窓１８ａ，１８ｂを介してセンサ部２８ａ，２８ｂの第１及び第２検知センサ２９，３０に照射することで、透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いの検出を含む機能試験を判断できるようにしている。
【００３０】
ここで第１検知センサ２９は、有炎燃焼時に発生するＣＯ2の共鳴放射波長帯域である概ね４．５μｍを中心波長とした放射光を検出する。これに対し第２検知センサ３０は、概ね５．０〜７．０μｍの放射光の検出特性をもつ。
【００３１】
具体的には火災検知器３の透光性窓１８ａ，１８ｂにサファイヤガラスを使用することで、７．０μｍの波長を超える光をカットするハイカット特性を設定し、これによって透光性窓１８ａ，１８ｂを通った光を波長７．０μｍ以下として、第１及び第２検知センサ２９，３０に入射している。
【００３２】
また第１検知センサ２９自体の検出窓には中心波長４．５μｍの狭帯域バンドパスフィルタ特性を構成する光学波長フィルタが設けられている。また第２検知センサ３０の検出窓には波長５．０μｍ以上の光を透過するハイパスフィルタ特性を持つ光学波長フィルタが設けられている。
【００３３】
したがって第１検知センサ２９は、中心波長４．５μｍの有炎燃焼時に発生するＣＯ2の共鳴放射による概ね４．５μｍの狭帯域の光を検出する。これに対し第２検知センサ３０は概ね５．０〜７．０μｍの波長帯域の光を検出する。
【００３４】
その結果、燃焼炎のスペクトル特性に対しノイズ放射源としての太陽光、トンネル内を走行する車両のエンジン加熱で生ずる３００℃の低温放射体のスペクトル、更に人体のスペクトルに対し、正確に火災による炎を識別して検出できる。具体的には、燃焼炎とそれ以外のノイズ放射源である太陽光、車両のエンジンなどの低温放射体、人体等について、実験により第１検知センサ２９と第２検知センサ３０の各検出出力の相対比を求め、燃焼炎とノイズ放射源が識別可能な相対比の閾値を設定し、閾値を越えるような放射源を検出した場合に火災による炎と判断することで、ノイズ放射源と火災による炎を正確に識別することができる。
【００３５】
このような第１検知センサ２９と第２検知センサ３０に対し、試験光源からの試験光による透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いの検出は、第１検知センサ２９からの受光検知信号を用いて行う。
【００３６】
尚、試験光源からの試験光は、火災による炎と判断される擬似火災光であることから、試験時に試験光が第１検知センサ２９と第２検知センサ３０に対し照射されることで、機能が正常であれば火災による炎と判断されることになるため、火災検知器全体としての機能試験が行われることになる。
【００３７】
図５は本発明による火災検知器の回路ブロック図である。図５において、火災検知器３には信号処理部３２が設けられ、信号処理部３２に対し右側検知部３３ａと左側検知部３３ｂを設けている。右側検知部３３ａにはセンサ部２８ａが設けられ、透光性窓１８ａを介して所定の監視区域からの光を入射して監視している。センサ部２８ａからの受光検知信号は、増幅部３４ａで増幅された後、Ａ／Ｄ変換器３５ａでデジタルデータに変換され、信号処理部３２に取り込まれている。
【００３８】
また右側検知部３３ａには試験光源制御部３７ａが設けられ、防災受信盤１から右側試験コマンドを受信した際に試験光源制御部３７ａを動作し、例えば白熱ランプを使用した試験光源３６ａを燃焼炎のちらつきと同様の例えば２Ｈｚの周波数で点滅または明滅して生成した試験光を試験光源用窓３１ａを介して透光し、この試験光を透光性窓１８ａを介してセンサ部２８ａで受光するようにしている。
【００３９】
このような右側検知部３３ａの構成は左側検知部３３ｂについても同様であり、センサ部２８ｂ、増幅部３４ｂ、Ａ／Ｄ変換器３５ｂ、試験光源３６ｂ及び試験光源制御部３７ｂを備えている。
【００４０】
信号処理部３２は伝送制御部３８を介して防災受信盤１と接続される。伝送制御部３８に対しては、アドレス設定部３９によって火災検知器３に固有なアドレスが設定されている。防災受信盤１は例えば一定の時間間隔で順番に火災検知器のアドレスを指定して検出データの応答要求のコマンド送信を行っており、伝送制御部３８はコマンド信号のアドレスから自己アドレスの一致を判別すると、受信したコマンドデータを信号処理部３２に引き渡す。
【００４１】
信号処理部３２は受信コマンドに従って例えば火災や試験に伴うデータを伝送制御部３８を介して防災受信盤１側に送るようになる。また信号処理部３２に対してはＥＥＰＲＯＭなどの不揮発メモリを使用した記憶部４０が設けられており、火災検知器３の火災監視に必要な初期値データや試験時に得られた透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いを示すアナログ値データなどを記憶できるようにしている。
【００４２】
信号処理部３２には火災判定部４１及び試験処理部４２の機能が設けられる。火災判定部４１は、センサ部２８ａから出力される受光検知信号に基づいて火災の判定を行う。具体的には、図４に示した第１検知センサ２９と第２検知センサ３０の受光検知信号の相対比に基づいた火災判定を行う。
【００４３】
試験処理部４２は、防災受信盤１から試験実行コマンドを受信した際に動作し、例えば右側検知部３３ａに対する右側試験実行コマンドの受信を例にとると、試験光源制御部３７ａを動作して試験光源３６ａを例えば２Ｈｚで２秒間に亘り駆動し、この試験光源３６ａの制御で生成された試験光を試験光源用窓３１ａを介して投光し、透光性窓１８ａを通してセンサ部２８ａで検出し、第１検知センサ２９の受光検知信号を増幅部３４ａで増幅した後、Ａ／Ｄ変換器３５ａで取り込む。この受光検知信号は、試験光の変化に同期した２Ｈｚで変化する信号であり、０Ｖを中心に受光強度に応じた正負の振幅変化をもっている。
【００４４】
この試験光の受光により得られた受光検知信号に基づき、試験処理部４２は透光性窓の汚損度合いを検出し、この透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値信号を伝送制御部３８により防災受信盤１に送信する。また試験処理部４２は、試験動作で得られた透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値信号を記憶部４０に記憶する。
【００４５】
試験処理部４２は、透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値データとして、透光性窓１８ａ，１８ｂの汚れ度合いによる試験光の透過量を表す透過率を算出する。この透過率を算出するため、例えば設置前の透光性窓に汚れのない状態で検出した試験光の受光検知信号の振幅を初期値として記憶部４０に記憶している。
【００４６】
したがって、トンネル設置後の試験時にあっては、試験動作により得られた受光検知信号の振幅検出値と、記憶部４０に記憶している受光検知信号の振幅初期値とにより、
透過率＝（振幅検出値／振幅初期値）×１００ ［％］
として汚損度合いを示す透過率を算出する。また汚損度合いを表すパラメータとしては、透過率以外に減光率を
透過率＝１００−（振幅検出値／振幅初期値）×１００ ［％］
として算出してもよい。
【００４７】
尚、試験処理部４２で透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いを求める際には、増幅部３４ａ，３４ｂの感度はその時点の補償された感度ではなく、記憶部４０に記憶している受光検知信号の振幅初期値を検出した時と同じ感度（初期感度）に戻した度合いで試験動作を行わせることになる。
【００４８】
図６は図５の火災検知器３における火災検知器処理の概略フローチャートである。この火災検知器３の処理動作は、ステップＳ１で火災監視処理を行い、この状態でステップＳ２で防災受信盤１からの試験指令があるか否かチェックし、もし試験指令があれば、ステップＳ３の試験処理に進む。
【００４９】
この試験処理は、試験光による火災検知信号の送信に加え、本発明で対象としている透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いの算出を含む機能試験と同時に、算出された汚損度合いに基づいて感度の低下を補償するように増幅部３４ａ，３４ｂの感度切替えを行う汚損補償処理が含まれる。
【００５０】
図７は図６のステップＳ３の火災検知器における試験処理の詳細を示したフローチャートである。通常、防災受信盤１は例えば１日に１回、予め定められた時間に火災検知器３側に対し検知器アドレスを順番に指定しながら試験コマンドを送信する。この試験コマンドは右側試験コマンド及び左側試験コマンドの順番に送られる。
【００５１】
図７において、ステップＳ１で防災受信盤１からの右側試験コマンドを受信すると、ステップＳ２で信号処理部３２が試験処理部４２を起動する試験モードを設定し、続いてステップＳ３で右側検知部３３ａの増幅部３４ａの感度を初期状態（振幅初期値を記憶した状態）に戻す感度補償のリセットを行うよう感度切替制御信号を出力する。
【００５２】
次にステップＳ４で試験光源制御部３７ａを起動して試験光源３６ａを例えば２Ｈｚで明滅する右側試験光源の点滅制御を行い、試験光を生成する。この状態でセンサ部２８ａ（第１検知センサ２９）は試験光を透光性窓１８ａを通して受光しており、ステップ５で増幅部３４ａから得られた受光検知信号をＡ／Ｄ変換器３５ａで取り込んで受光データを読み込む。
【００５３】
受光データの読込みが済んだならば、ステップＳ６で右側試験光源の消灯制御を行う。続いてステップＳ７で、ステップＳ５で読み込んだ受光データから算出した振幅検出データと記憶部４０に記憶している振幅初期値データとに基づき、汚損度合いを示すアナログ値データとして例えば透過率を算出し、ステップＳ８で算出した透過率を記憶部４０に順次記憶する。
【００５４】
続いてステップＳ９で、算出した透過率を伝送制御部３８を介して防災受信盤１に送信する。この一連の試験処理が済むと、ステップＳ１０で算出した透過率に基づいた感度補償処理を行うことで、右側検知部３３ａの試験処理を終了する。
【００５５】
感度補償としては、例えば算出した透過率に基づいて火災検知器として感度の低下を検出した際に、感度切替制御信号により増幅部３４ａの増幅度を増加し、感度切替えする処理を行う。尚、透過率が感度の切替えを必要としない範囲の場合には、試験前の感度に戻すよう感度切替制御信号を出力する。
【００５６】
続いてステップＳ１１で左側試験処理を行う。この左側試験処理は、ステップＳ１〜Ｓ１０の右側試験処理と同じ処理であることから、その内容は省略している。このようにして右側検知部３３ａ及び左側検知部３３ｂの試験によって各透光性窓１８ａ，１８ｂの汚損度合いを示す透過率が防災受信盤１側に送られ、且つ火災検知器自身で記憶されることになる。
【００５７】
尚、試験光の発光により正常に火災判断がなされた場合には、火災信号も防災受信盤に対し透過率と一緒に、または別のタイミングで送られることになる。
【００５８】
図８は図５の火災検知器３を対象とした図２の防災受信盤１の主制御部６による汚損監視処理のフローチャートである。この汚損監視処理は、防災受信盤１が火災検知器３に発行する試験コマンドに伴う試験動作を利用して行うもので、例えばタイマ監視などにより１日に１回、予め決められた時刻に起動する。
【００５９】
まずステップＳ１で検知器アドレスＮをＮ＝１に初期化した後、ステップＳ２で現在のアドレスＮへの右側試験コマンドを送信する。この右側試験コマンドを送信すると、アドレスＮの火災検知器で図７のステップＳ１〜Ｓ１０に示したように試験動作が行われ、汚損度合いを示すアナログ値データとして透過率を送信してくる。
【００６０】
このためステップＳ３でアドレスＮの検知器からの透過率の受信の有無をチェックしており、透過率を受信すると、そのアナログ値データをステップＳ４で記憶部に検知器アドレスと共に記憶する。続いてステップＳ５で、受信した透過率が異常か否かチェックする。
【００６１】
例えば透過率が０％であったり、１００％であるような異常値（通常考えられない値）の場合には、ステップＳ６に進み、異常処理を行う。この異常処理は、例えばそのステップＳ２に戻って同じアドレスＮに右側試験コマンドを再送信するリトライ処理などがある。
【００６２】
受信した透過率が異常値でなければステップＳ７に進み、予め定めた予告警報閾値２５％と比較し、もし透過率が２５％以下であれば、ステップＳ８で予告警報（プリアラーム）を行う。続いてステップＳ９で汚損警報閾値１５％と透過率を比較し、１５％以下であれば、ステップＳ１０で汚損警報を出力する。
【００６３】
この汚損警報閾値１５％は、火災検知器３の感度補償処理によっても火災検知器としての初期性能をできなくなる限界の汚損度合いに対応した透過率である。したがって、透過率が１５％以下となった場合には火災検知器３の透光性窓の汚れを清掃しなければ正常な火災監視ができない状態となる。
【００６４】
続いてステップＳ１１でアドレスＮへ左側試験コマンドを送信し、右側試験コマンドを送信した場合のステップＳ３〜Ｓ１０と同じ処理を行う。ステップＳ１１の左側試験コマンドに伴う処理が終了すると、ステップＳ１２で全検知器の試験終了の有無をチェックし、終了していなければステップＳ１３でアドレスＮを１つアップして再びステップＳ２に戻り、全検知器の試験が終了していれば一連の試験処理を終了する。
【００６５】
図９は図２の防災受信盤１に設けている主制御部６の清掃タイミング予測処理部１０４の機能構成を、汚損度検出部１００及び汚損監視部１０２と共に示したブロック図である。
【００６６】
図９において、清掃タイミング予測処理部１０４には、汚損度記録部１０６、第１記憶部１０８、第２記憶部１１０、変動予測演算部１１２、日数予測演算部１１４、表示部１１６及び予告警報部１１８が設けられる。汚損度記録部１０６には、汚損度検出部１００による火災検知器３に対する試験コマンドの発行で検出された汚損度合いを示す汚損アナログ値データ、具体的には透過率が記録される。
【００６７】
また第１記憶部１０８には、本発明の防災受信盤が設置されるトンネル周辺の設置環境を予め設置環境データとして数値に編集した数値が記憶されている。この第１記憶部１０８に記憶される設置環境データとしては、片側通行か対面通行かといった道路通行形態、年間降雨量、年間降雪量、年間車両通行量、火災検知器のトンネル入口からの距離、火災検知器の設置高さなどの各々の因子に対する汚損度合いを数値化して記憶している。
【００６８】
図１０は図９の第１記憶部１０８に記憶されている設置環境データの一例であり、片側通行のトンネルを例にとっている。図１０（Ａ）は、トンネルがある地域の月別の降雨量、降雪量及び交通量などの季節的に変動する因子についての汚れ進行度合いを予め設置環境データとして数値に編集して記憶した例である。
【００６９】
即ち汚れ因子として降雨量、降雪量、交通量の３つを設定し、各因子ごとに１月から１２月の月別の汚れ進行度合いを５日当りの透過率の変化、即ち［％／５日］に数値化して登録している。例えば降雨量について１月と８月を比較してみると、１月の２［％／５日］に対し８月が１０［％／５日］と大きな汚れ進行度合いを登録している。
【００７０】
一方、降雪量については１月、２月及び１２月に汚れ進行度合いの数値を設定しており、８月や１０月は降雪がないことから０［％／５日］としている。更に交通量については、各月の統計的な値から、それぞれ固有の月別の汚れ進行度合いを登録している。
【００７１】
図１０（Ｂ）はトンネル入口からの距離に対する降雨量、降雪量、交通量の各因子による汚れの付着し易さを表わす補正係数を記憶したもので、この補正係数は図１０（Ａ）のような季節的な要因により変動はないことから、固定的な設置環境データを数値化したものということができる。
【００７２】
図１０（Ｂ）にあっては、トンネル入口からの距離５０ｍ，１００ｍ，８００ｍ，１５００ｍ，３０００ｍについて、降雨量、降雪量及び交通量の３つの因子について汚れの付着し易さを補正するための補正係数を０〜１の範囲の値として登録している。
【００７３】
例えば降雨量や降雪量については、トンネル入口ほど汚れが着き易いことから、５０ｍまでは補正係数の最大値「１」を登録し、トンネル入口からの距離が増えるほど補正係数を小さくしている。
【００７４】
再び図９を参照するに、第２記憶部１１０には汚損アナログ値信号の範囲について火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域を記憶している。具体的には図８のフローチャートのステップＳ９に示したように、汚損警報を出すための透過率１５％を異常領域の上限値として第２記憶部１１０に記憶している。
【００７５】
変動予測演算部１１２は第１記憶部１０８に記憶された設置環境データをもとに、汚損度記録部１０６に記憶された汚損アナログ値信号の変動を予測する。第１記憶部１０８に記憶される図１０（Ａ）（Ｂ）の設置環境データ、即ち月別の汚れ因子ごとの汚れ進行度合い及びトンネル入口からの距離に対する汚れ因子ごとの補正係数をもとに、予測開始の現在値を検出した該当月について、図１１のようにトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いを演算する。
【００７６】
図１１（Ａ）は１月について入口からの距離に対する汚れ進行度合いの演算結果であり、図１１（Ｂ）は８月についてトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いの演算結果である。
【００７７】
図１１（Ａ）の１月について具体的に汚れ進行度合いの演算を説明すると次のようになる。まず図１０（Ａ）の月別の汚れ因子ごとの汚れ進行度合いを１月について見ると、降雨量は２［％／５日］、降雪量は１５［％／５日］及び交通量は３［％／５日］となっている。
【００７８】
また図１０（Ｂ）の補正係数は、例えばトンネル入口からの距離５０ｍまでについては降雨量及び降雪量については共に補正係数「１」であり、交通量については「０」となっている。
【００７９】
そこで１月の汚れ進行度合いの降雨量、降雪量、交通量のそれぞれについて、それぞれの対応する補正係数を乗算すると、図１１（Ａ）のトンネル入口からの距離５０ｍに示すように、降雨量による汚れ進行度合いは２［％／５日］、降雪量による汚れ進行度合いは１５［％／５日］、交通量による汚れ進行度合いは０［％／５日］となる。したがって、これら３つの汚れ因子による合計の汚れ進行度合いは１７［％／５日］となる。
【００８０】
同様にして図１１（Ａ）のトンネルからの距離１００ｍ，８００ｍ，１５００ｍ，３０００ｍのそれぞれについて、図１０（Ａ）（Ｂ）の因子ごとの汚れ進行度合いとその補正係数からそれぞれの因子の汚れ進行度合いを図１１（Ａ）のように求め、その総和として合計の汚れ進行度合いを算出する。この汚れ進行度合いを一般式で表現すると次のようになる。
【００８１】
汚れ進行度合い＝
Σ（因子毎の汚れ進行度合い）×（因子毎の補正係数） （１）
図１１（Ｂ）は８月のトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いであることから、同様に図１０（Ａ）の８月の降雨量、降雪量、交通量の汚れ進行度合いに図１１（Ｂ）のトンネル入口からの距離による補正係数を乗算して、それぞれの因子別のトンネル入口からの距離における補正された汚れ進行度合いを求め、最終的に３つの汚れ因子の合計値としての汚れ進行度合いを求める。
【００８２】
この図１１（Ａ）または（Ｂ）のようにして演算された、月単位のトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いの値は、図示しないワークメモリ上に一時的に記憶保持される。
【００８３】
再び図９を参照するに、変動予測演算部１１２で図１１のような該当月のトンネル入口からの距離に対する汚れ進行度合いが演算されたならば、日数予測演算部１１４において第２記憶部１１０に記憶している異常領域に到達するまでの日数の予測演算を行って、演算結果を表示部１１６に表示する。
【００８４】
図１２は図９の変動予測演算部１１２で算出された汚れ進行度合いによる火災検知器における透過率Ｔの日数ｘに対する変化の特性曲線を表わしている。
【００８５】
図１２において、現在のa日における汚損アナログ値信号をＡとし、変動予測演算部１１２で算出された汚れ進行度合いをα［％／５日］とすると、横軸の日数ｘの変化に対する透過率Ｔは次式で与えられる。
【００８６】
Ｔ＝Ａ（１−α）x/5 （２）
この汚れ進行度合いαと日数ｘに対する透過率Ｔの変化を示す（２）式について、図１１（Ａ）の１月におけるトンネル入口から５０ｍまでの汚れ進行度合いα＝０．１７と図１１（Ｂ）の８月のトンネル入口から１００〜８００ｍの汚れ進行度合いα＝０．０５５について、現在のａ日の透過率Ｔを初期値Ｔ＝４０％とし、この透過率Ｔが清掃を必要とする汚損警報の透過率１５％に到達するまでにかかる日数を算出すると次のようになる。
【００８７】
まず１月の入口から５０ｍについては、（２）式より
１５＝４０（１−０．１７）x/5
となり、この場合、ｘ＝２５日となる。これに対し８月の８００ｍ地点については、（１）式より
１５＝４０（１−０．０５５）x/5
により、この場合にはｘ＝８５日となる。
【００８８】
このように冬１月の５０ｍの位置と夏８月の８００ｍの位置では、同じトンネルであっても予測開始時の透過率Ｔが同じＴ＝４０％とした場合、清掃を必要とする１５％に達するまでに、１月の場合は２５日、８月の場合は８５日と、環境設置データに依存した清掃を必要とした異常領域に達するまでの日数が予測演算される。
【００８９】
そして、予告警報部１１８は、日数予測演算部１１４により演算された異常領域に到達するまでの日数が、予め設定した日数以下になった場合に表示部１１６に清掃時期が近づいていることを予告して警報を行う。
【００９０】
図１３は図９の清掃タイミング予測処理を示したフローチャートである。この清掃タイミング予測処理にあっては、ステップＳ１で現在の汚損度即ち汚損アナログ信号Ａを読み込み、続いてステップＳ２で該当月の汚れ進行度合いαを読み込み、ステップＳ３で汚損度が異常値Ｔ＝β、例えばβ＝１５％に至るまでの日数ｘを（１）式から計算する。そしてステップＳ４で、算出された予測日数を表示することになる。
【００９１】
さらに、ステップＳ５で、算出された予測日数が予め設定された日数以下になった場合に、清掃時期が近づいていることをステップＳ６で予告して警報表示する。
【００９２】
このような設置環境データに基づいて予測された清掃を必要とする異常領域までの日数を見て、季節とトンネル内の位置により、適切な火災検知器に対する清掃管理、具体的には清掃作業のための準備を適切に行うことができる。
【００９３】
なお、上記の実施形態にあっては、季節的な変動要因として降雨量、降雪量、交通量を例にとっているが、これ以外の汚れ進行度合いに影響する設置環境の因子を同様に数値化して汚れ進行度合いの算出に用いてもよいことは勿論である。
【００９４】
また上記の実施形態にあっては、トンネル入口からの距離により固定設置環境データとして補正係数を定めているが、これ以外に火災検知器の設置高さによる補正係数を設定することもできる。火災検知器の設置高さによる補正係数は、設置高さが低いほど汚れ易いことから補正係数を大きくし、設置高さが高くなるほど汚れにくいことから補正係数を小さく設定すればよい。
【００９５】
また上記の実施形態における設置環境データは片側通行のトンネルを例にとるものであったが、対面通行のトンネルについては、トンネル出口において対向車線の車両通行による汚れの影響を受けることから、片側通行のトンネル入口からの距離に応じて減少する補正係数に対し、トンネル出口からの距離により減少する補正係数を対向車線による汚れの影響として設定し、対向車線の車両走行による汚れを考慮した補正係数を設定すればよい。
【００９６】
更に図１０に示した設置環境データの数値は一例に過ぎず、トンネルの場所や周囲環境、長さ、構造などにより、各トンネル固有の汚れ進行度合いの値や補正係数をとることになり、実施形態に示した数値による限定を受けないことは勿論である。
【００９７】
また、上記の実施形態にあっては、火災検知器で算出した透過率、減光率などを汚損アナログ値データとして防災受信盤に送信する場合を例にとるものであったが、試験光の受光検知信号をそのままアナログ値として防災受信盤に出力し、防災受信盤側で減光率や透過率を算出するようにしてもよい。
【００９８】
また上記の実施形態は火災検知器を設置して火災を監視する空間としてトンネルについてのみ説明したが、他の悪環境の空間、例えばゴミピットなどのプラントや工場、金属，石炭，石油などの採鉱掘などにおける火災監視にも適用できる。
【００９９】
また上記の実施形態では試験処理の中で検出された透光性窓の汚損度合いを示すアナログ値信号を防災受信盤に送信するものであったが、試験処理の際に得られたアナログ信号を火災検知器で記憶しておき、試験処理以外で防災受信盤から専用のコマンドを送信して火災検知器の記憶部に記憶してあるアナログ値信号を返信させるような処理にしてもよい。
【０１００】
また、上記の実施形態では、予め設置環境データを記憶させているが、予想した汚損進行度が実際の汚損進行度合いにマッチングするように、常に設置環境データにフィードバックし、設置環境データを書きかえても良い。
【０１０１】
更に上記の実施形態にあっては、試験光を第１検知センサ２９と第２検知センサ３０で受光しているが、専用の試験光検知用センサを設けるようにしてもよい。更に本発明は、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含み、また実施形態に示した数値による限定は受けない。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、トンネル周辺の設置環境を予め設置環境データとして数値に編集して記憶しておき、この設置環境をもとに、検出された汚損アナログ値信号の変動を予測し、火災検知器の清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数を演算して予測表示するようにしたため、トンネル内の異なる場所に設置している火災検知器の透過率が例えば４０％と同じであっても、この同じ値から清掃を必要とする例えば１５％に低下するのにかかる日数やトンネル周辺の気象条件、交通量及びトンネルの設置状態から実際の汚れ進行度合いに近い変動が予測され、それぞれの進行度合いに応じた固有の日数が予測されることで、清掃を必要とする時期を正しく把握することができ、トンネル内に多数設置されている火災検知器に対する清掃管理及び作業の効率を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の用防災受信盤を備えたシステム構成の概略ブロック図
【図２】図１のシステム構成の詳細のブロック図
【図３】本発明による火災検知器の正面図
【図４】本発明による火災検知器の内部構造の断面図
【図５】本発明による火災検知器の回路ブロック図
【図６】図５の火災検知器の処理動作のフローチャート
【図７】図６の試験処理の詳細を示したフローチャート
【図８】図２の防災受信盤の処理動作のフローチャート
【図９】図２の防災受信盤の機能構成を示したブロック図
【図１０】図９の第１記憶部に記憶している汚れ因子毎の汚損進行度合いとして数値化された設置環境データの説明図
【図１１】図９の変動予測演算部により演算されたトンネル入り口からの距離に応じた火災検知器の汚れ進行度合いを１月と８月について示した説明図
【図１２】図９の日数予測演算部による清掃を必要とする異常領域に到達するまでの日数の演算に対応した透過率の時間変化を示したタイムチャート
【図１３】図９の清掃タイミング予測処理のフローチャート
【符号の説明】
１：防災受信盤
２：伝送路
３：光学式火災検知器
３ａ：カバー
３ｂ：本体
４：火源
５：トンネル
５ａ：トンネル壁面
６：主制御部
７：伝送制御部
８：中継増幅器
９：操作表示制御部
１０：表示部
１１：操作部
１２：音響部
１４：プリンタ
１５：通信制御部
１６：ＣＲＴ
１８ａ，１８ｂ：透光性窓
１９：試験光源収納部
２０：防水コネクタ
２１：信号ケーブル
２６：主回路基板
２８ａ，２８ｂ：センサ部
２９：第１検出センサ
３０：第２検出センサ
３１ａ，３１ｂ：試験光源用窓
３２：信号処理部
３３ａ：右側検知部
３３ｂ：左側検知部
３４ａ，３４ｂ：増幅部
３５ａ，３５ｂ：Ａ／Ｄ変換器
３６ａ，３６ｂ：試験光源
３７ａ，３７ｂ：試験光源制御部
３８：伝送制御部
３９：アドレス設定部
４０：記憶部
４１：火災判定部
４２：試験処理部
１００：汚損検出部
１０２：汚損監視部
１０４：清掃タイミング予測処理部
１０６：汚損記録部
１０８：第１記憶部
１１０：第２記憶部
１１２：変動予測演算部
１１４：日数予測演算部
１１６：表示部
１１８：予告警報部
Claims (7)
- 外部に引き出された伝送路に光学式火災検知器を複数接続した防災受信盤に於いて、
試験コマンドにより前記光学式火災検知器の透光性窓の汚損度合いを検出する汚損度検出部と、
前記汚損度検出部による前記光学式火災検知器の透光性窓の汚損度合いを汚損アナログ値信号として記録する汚損度記録部と、
前記光学式火災検知器が設置される場所の環境による汚れ因子を予め、前記光学式火災検知器の設置場所の季節に応じた汚れ進行度合いを表す変動因子と前記光学式火災検知器の設置位置に応じた汚れの付着し易さを表す固定因子とで構成される、設置環境データとして数値化して記憶しておく第１記憶部と、
前記汚損アナログ値信号の範囲に前記光学式火災検知器の清掃が必要であることを示す異常領域を記憶しておく第２記憶部と、
前記第１記憶部に記憶された前記設置環境データをもとに、前記汚損度記録部に記録された汚損アナログ値信号の変動を予測する変動予測演算部と、
前記変動予測演算部で予測された汚損アナログ値信号が前記第２記憶部に記憶された前記異常領域に到達するまでの日数を演算して予測表示する日数予測演算部と、
を備えたことを特徴とする防災受信盤。 - 請求項１記載の防災受信盤に於いて、前記日数予測演算部により演算された前記異常領域に到達するまでの日数が、予め設定した日数以下になった場合に予告して警報を行う予告警報部を備えたことを特徴とする防災受信盤。
- 請求項１又は２に記載の防災受信盤に於いて、前記光学式火災検知器は、トンネル内に設置されていることを特徴とする防災受信盤。
- 請求項３記載の防災受信盤に於いて、前記第１記憶部は、
前記変動因子として、降雨量、降雪量、交通量のうち少なくとも何れか１つに基づく月別の汚れ進行度合いと、
前記固定因子として、前記光学式火災感知器の設置位置の入口からの距離、高さのうち少なくとも何れか１つに基づく補正係数と、
を数値化して記憶しておくことを特徴とする防災受信盤。 - 請求項４記載の防災受信盤に於いて、前記変動予測演算部は、前記月別の汚れ進行度合いに前記補正係数を乗算して求めた、月単位の前記設置位置に対する汚れ進行度合いの値をもとに、前記汚損アナログ値信号の変動を予測することを特徴とする防災受信盤。
- 請求項４記載の防災受信盤に於いて、前記補正係数は、前記トンネルの入口からの距離と出口からの距離とに基づくことを特徴とする防災受信盤。
- 請求項１記載の防災受信盤に於いて、前記予測した汚損アナログ値信号の変動と実際の汚損アナログ値信号の変動とに基づき、前記第１記憶部に記憶された設置環境データを書きかえることを特徴とする防災受信盤。
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