JP5900102B2 - 腐食予測方法および腐食予測プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ガスによる腐食を予測する方法、装置、およびプログラムに係わる。

コンピュータまたは様々な電子部品等の寿命は、それらが使用される環境に依存する。例えば、大気汚染の激しい地域では、コンピュータまたは様々な電子部品等の寿命が短くなることがある。

この問題に関連する技術として、排気ガスによって腐食作用を受ける電線の部位および腐食度合いを推定する方法および装置が提案されている。この電線腐食推定装置は、風データと排気ガスデータとを取得するデータ取得部と、風データと排気ガスデータとに基づいて排気ガスの当該地域における濃度分布を計算する排気ガス濃度分布推定部と、計算した排気ガス濃度分布データを参照して、電線上の最も排気ガス濃度の高い位置を、電線の腐食が最も進んだ部位である最弱部位として推定する電線最弱部位を備える。（例えば、特許文献１）

特開２００７−１７８３９０号公報

上述した電線腐食推定方法においては、排気ガスの排出量および排気設備の位置などを表す排気ガスデータが必要である。したがって、上述した電線腐食推定方法では、排気ガスの発生源が分かっていない状況では、排気ガスによる腐食の度合いを推定することは出来ない。

本発明の目的は、腐食ガスの発生源が分かっていない状況であっても、腐食ガスによる影響の度合を精度よく予測することである。

本発明の１つの態様の腐食予測プログラムは、コンピュータに、複数の異なる地点においてそれぞれ取得される腐食ガスデータおよび気候データに基づいて、対象物を取り囲む複数の領域のそれぞれについて、前記対象物の腐食に対する影響度を計算し、前記複数の領域について計算された複数の影響度の和の累積値を計算し、前記累積値に基づいて、腐食ガスによる前記対象物の腐食の度合いを予測する、処理を実行させる。

上述の態様によれば、腐食ガスの発生源が分かっていない状況であっても、腐食ガスによる影響の度合を精度よく予測することができる。

腐食予測のためのデータを収集する方法について説明する図である。 腐食予測のためのメッシュおよびセンサシステムの配置の実施例を示す図である。 腐食予測装置の機能を説明するブロック図である。 （ａ）は測定データＤＢの構造を示し、（ｂ）は腐食ガスデータＤＢの構造を示す図である。 前処理部および影響度計算部の処理を示すフローチャートである。 各メッシュの影響度を計算するための重みの一例を示す図である。 各メッシュについて計算された影響度データの例を示す図である。 （ａ）は各メッシュの腐食ガス濃度の例を示し、（ｂ）は各メッシュについて計算された影響度データの他の例を示す図である。 累積値計算部の処理を説明する図である。 予測部の処理の実施例を示すフローチャートである。 位置推定部の処理を説明する図である。 腐食予測装置を実現するためのハードウェア構成を示す図である。

図１は、対象物の腐食を予測するためのデータを収集する方法について説明する図である。対象物は、特に限定されるものではないが、例えば、コンピュータ等の情報処理装置である。

腐食予測装置１は、複数のセンサシステム２からそれぞれ対象物の腐食を予測するための測定データを収集する。そして、腐食予測装置１は、複数のセンサシステム２から収集した測定データを利用して、対象物の腐食の度合いを予測する。腐食の度合いは、対象物の当初の状態あるいは補修直後の状態から腐食ガスの影響により劣化した場合の、劣化の進行の大きさを示す。

複数のセンサシステム２は、互いに異なる地点に配置されている。各センサシステム２は、測定データとして、腐食ガスデータおよび気候データを取得する。そして、各センサシステム２は、取得した腐食ガスデータおよび気候データを腐食予測装置１へ送信する。各センサシステム２は、有線通信で測定データを腐食予測装置１へ送信してもよいし、無線通信で測定データを腐食予測装置１へ送信してもよい。また、各センサシステム２は、定期的に測定データを腐食予測装置１へ送信してもよい、腐食予測装置１からの要求に応じて測定データを腐食予測装置１へ送信してもよい。

センサシステム２は、ガスセンサ２１−１〜２１−ｎ、風向センサ２２、風速センサ２３、温度センサ２４、湿度センサ２５、通信制御部２６を有する。ガスセンサ２１−１〜２１−ｎは、互いに異なる腐食ガスの濃度を測定する。すなわち、ガスセンサ２１−１〜２１−ｎは、それぞれ腐食ガス１〜ｎの濃度を測定する。腐食ガス１〜ｎは、対象物（この例では、情報処理装置）の腐食に影響を及ぼすおそれのあるガスである。なお、センサシステム２は、必ずしも複数の腐食ガスの濃度を測定する必要はない。

風向センサ２２は、センサシステム２が設置されている地点の風向を測定する。風速センサ２３は、センサシステム２が設置されている地点の風速を測定する。温度センサ２４は、センサシステム２が設置されている地点の温度を測定する。湿度センサ２５は、センサシステム２が設置されている地点の湿度を測定する。

通信制御部２６は、ガスセンサ２１−１〜２１−ｎにより取得される腐食ガスデータ、および風向センサ２２、風速センサ２３、温度センサ２４、湿度センサ２５により取得される気候データを腐食予測装置１へ送信する。通信制御部２６は、自律的かつ定期的に、腐食ガスデータおよび気候データを腐食予測装置１へ送信することができる。また、通信制御部２６は、腐食予測装置１からの要求に応じて、腐食ガスデータおよび気候データを腐食予測装置１へ送信することもできる。なお、通信制御部２６は、腐食ガスデータおよび気候データと共に、データ送信元のセンサシステム２を識別するセンサＩＤ、および腐食ガスデータおよび気候データの測定日時を表す測定日時データを腐食予測装置１へ送信する。

図２は、腐食予測のためのメッシュおよびセンサシステムの配置の実施例を示す。図２に示す例では、情報処理センターＣについて腐食の予測が行われる。
実施形態の腐食予測においては、対象物（すなわち、情報処理センターＣ）を取り囲む複数の領域が設定される。複数の領域は、情報処理センターＣを囲む測定領域Ｒを分割することによって得られる。以下の記載では、測定領域Ｒを分割することによって得られる複数の領域のそれぞれを「メッシュ」と呼ぶことにする。図２に示す例では、測定領域Ｒを分割することによって１６個のメッシュが得られている。

測定領域Ｒは、図２に示す例では、情報処理センターＣを中心位置に有する正方形である。また、測定領域Ｒは、東西方向に伸びる２つの辺、および南北方向に伸びる２本の辺によって囲まれる正方形である。そして、この測定領域Ｒを、東西方向に伸びる直線で４等分し、且つ、南北方向に伸びる直線で４等分することにより、１６個のメッシュが得られる。

各メッシュの位置は、情報処理センターＣを原点とするＸＹ座標系で表される。この実施例では、Ｘ方向が「東向き」に対応し、Ｙ方向が「北向き」に対応し、−Ｘ方向が「西向き」に対応し、−Ｙ方向が「南向き」に対応するものとする。そうすると、１６個のメッシュは、図２に示す座標（２，２）〜（−２，−２）で識別可能である。よって、以下の説明では、各メッシュをＭ_i,jで識別する。なお、ｉおよびｊは、図２に示すメッシュのＸ座標およびＹ座標を表す。

図２に示すＡ１〜Ａ８は、それぞれ、センサシステム２に相当する。すなわち、この例では、メッシュＭ_-1,2、Ｍ_1,2、Ｍ_-2,1、Ｍ_2,-1、Ｍ_-2,-2、Ｍ_1,-2にそれぞれセンサシステム２が設置されている。また、メッシュＭ_2,-2には、２つのセンサシステム２が設置されている。

各センサシステム２は、上述したように、腐食ガスデータおよび気候データを取得して腐食予測装置１へ送信する。腐食予測装置１は、図２には示されていないが、測定領域Ｒの中に設けられていてもよいし、測定領域Ｒの外に設けられていてもよい。

図３は、腐食予測装置１の機能を説明するブロック図である。腐食予測装置１は、図３に示すように、通信制御部１１、登録部１２、測定データＤＢ１３、前処理部１４、影響度計算部１５、影響度データＤＢ１６、累積値計算部１７、予測部１８、位置推定部１９を有する。

通信制御部１１は、図１に示す各センサシステム２から送信されるデータを受信する。センサシステム２からの受信データは、腐食ガスデータ、気候データ、センサＩＤ、測定日時データを含む。なお、通信制御部１１は、各センサシステム２に対して、定期的に、測定データの送信を要求してもよい。この場合、各センサシステム２は、通信制御部１１から要求された測定データを腐食予測装置１へ返送する。

登録部１２は、各センサシステム２から受信したデータを測定データＤＢ１３に登録する。測定データＤＢ１３は、図４（ａ）に示すように、メッシュごとに、気候データ（風向、風速、温度、湿度）、腐食ガスデータ（腐食ガス１の濃度〜腐食ガスｎの濃度）、測定日時データを格納する。なお、腐食予測装置１は、各センサシステム２から定期的にデータを受信する。よって、測定データＤＢ１３には、各測定日時における各センサシステム２からの受信データが蓄積される。

前処理部１４は、測定データＤＢ１３に格納されている測定データ（腐食データおよび気候データ）が重複または不足しているときに、１つのメッシュが１セットの測定データを有するように、前処理を行う。前処理が実行された測定データは、測定データＤＢ１３に戻される。

影響度計算部１５は、複数の異なる地点においてそれぞれ取得される腐食ガスデータおよび気候データに基づいて、情報処理センターＣを取り囲む複数のメッシュのそれぞれについて、情報処理センターＣの腐食に対する影響度を計算する。すなわち、影響度計算部１５は、測定データＤＢ１３に格納されているデータを利用して、各メッシュについて、情報処理センターＣの腐食に対する影響度を計算する。このとき、前処理部１４によって前処理が実行されたときは、前処理が実行された測定データを利用して影響度が計算される。そして、影響度計算部１５は、計算結果を影響度データＤＢ１６に格納する。影響度データＤＢ１６は、図４（ｂ）に示すように、メッシュ毎に、測定日時データおよび影響度データ（腐食ガス１の影響度〜腐食ガスｎの影響度）を格納する。

なお、影響度計算部１５は、測定日時ごとに、情報処理センターＣの腐食に対する影響度を計算する。したがって、影響度データＤＢ１６には、各測定日時における各メッシュの影響度データが蓄積される。

累積値計算部１７は、複数のメッシュについて計算された複数の影響度の和の累積値を計算する。すなわち、累積値計算部１７は、影響度データＤＢ１６に格納されている各メッシュの影響度データを利用して、各測定日時における影響度の和の累積値を計算する。予測部１８は、累積値計算部１７により計算される累積値に基づいて、腐食ガスによる情報処理センターＣの腐食の度合いを予測する。

位置推定部１９は、メッシュ毎に、情報処理センターＣの腐食に対する影響度の累積値を計算する。そして、位置推定部１９は、メッシュ毎に計算された影響度の累積値に基づいて、腐食ガスの発生位置を推定する。

このように、腐食予測装置１は、腐食ガスによる情報処理センターＣの腐食の度合いを予測する。また、腐食予測装置１は、情報処理センターＣの腐食に影響を及ぼす腐食ガスの発生位置を推定することもできる。以下、前処理部１４、影響度計算部１５、累積値計算部１７、予測部１８、位置推定部１９の動作の実施例を説明する。

以下の説明では、図２に示すように、１６個のメッシュが定義されているものとする。また、測定データＤＢ１３には、図２に示すセンサシステム２（Ａ１〜Ａ８）から定期的に送信されるデータが蓄積されているものとする。

図５は、前処理部１４および影響度計算部１５の処理を示すフローチャートである。ここで、前処理部１４および影響度計算部１５は、１つの測定日時に対して、１セットの影響度データを生成する。例えば、腐食予測装置１が１時間ごとにセンサシステム２からデータを収集する場合、１日当たり２４セットの影響度データが生成される。なお、図５に示すフローチャートは、１つの測定日時に得られる測定データに対して１セットの影響度データを生成する処理を示している。

Ｓ１において、前処理部１４は、測定データＤＢ１３から、指定された測定日時に対応する測定データを読み込む。すなわち、前処理部１４は、指定された測定日時に得られた測定データを読み込む。測定データは、気候データ（風向、風速、温度、湿度）および腐食ガスデータ（腐食ガスの濃度）を含む。

Ｓ２において、前処理部１４は、複数の測定データが得られているメッシュが存在するか判定する。複数の測定データが得られているメッシュが存在する場合は、前処理部１４は、Ｓ３において、そのメッシュにおいて得られている複数の測定データの平均値を計算する。たとえば、図２に示す例では、メッシュＭ_2,-2に２つのセンサシステム（Ａ７、Ａ８）が設置されている。この場合は、前処理部１４は、風向、風速、温度、湿度、腐食ガスの濃度のそれぞれについて、センサシステムＡ７による測定データとセンサシステムＡ８による測定データとの平均値を計算する。そして、前処理部１４は、各平均値を、メッシュＭ_2,-2の測定データとして出力する。

Ｓ４において、前処理部１４は、測定データが得られていないメッシュが存在するか判定する。そして、測定データが得られていないメッシュが存在する場合は、前処理部１４は、Ｓ５において、測定データが得られているメッシュの測定データを利用する補間または補外により、測定データが得られていないメッシュの測定データを生成する。

例えば、図２に示す例では、メッシュＭ_-2,-1の測定データは、メッシュＭ_-2,1の測定データおよびメッシュＭ_-2,-2の測定データを利用する補間演算により生成される。また、メッシュＭ_-2,2の測定データは、メッシュＭ_-1,2の測定データおよびメッシュＭ_1,2の測定データを利用する補外演算により生成される。他の測定データが得られていないメッシュについても、同様に、補間または補外により測定データが生成される。この結果、すべてのメッシュについて測定データが得られる。なお、Ｓ３またはＳ５により得られたデータは、実際の測定によって得られたデータではないが、この明細書では「測定データ」と呼ぶことがある。

Ｓ６において、影響度計算部１５は、測定データＤＢ１３から、指定された測定日時に対応する測定データを読み込む。前処理部１４によってＳ３またはＳ５の前処理が実行されているときは、影響度計算部１５は、前処理によって算出された測定データも合わせて測定データＤＢ１３から読み込む。そして、影響度計算部１５は、各メッシュについて、情報処理センターＣの腐食に対する影響度を計算する。このとき、影響度計算部１５は、Ｓ１〜Ｓ５において得られる各メッシュの測定データに基づいて、各メッシュについて、情報処理センターＣの腐食に対する影響度を計算する。

メッシュＭ_i,jによる情報処理センターＣの腐食に対する影響度ＣＯＲ_i,jは、この実施例では、下式で計算される。なお、影響度ＣＯＲ_i,jは、各腐食ガスについて個々に計算される。以下では、ある１つの腐食ガスについて影響度ＣＯＲ_i,jが計算されるものとする。
ＣＯＲ_i,j＝ｆ(t_i,j)・ｇ(h_i,j)・ｋ(v_i,j)・濃度_i,j・Ｗ_i,j・風向_i,j・^t方向_i,j

ｆ(t_i,j)は、t_i,jの関数を表す。t_i,jは、メッシュＭ_i,jにおいて検出された温度（または、補間または補外により計算されたメッシュＭ_i,jの温度）を表す。ｆ(t_i,j)は、例えば、温度が高いほど大きな値となる関数である。

ｇ(h_i,j)は、h_i,jの関数を表す。h_i,jは、メッシュＭ_i,jにおいて検出された湿度（または、補間または補外により計算されたメッシュＭ_i,jの湿度）を表す。ｇ(h_i,j)は、例えば、湿度が高いほど大きな値となる関数である。

ｋ(v_i,j)は、v_i,jの関数を表す。v_i,jは、メッシュＭ_i,jにおいて検出された風速（または、補間または補外により計算されたメッシュＭ_i,jの風速）を表す。ｋ(v_i,j)は、例えば、風速が高いほど大きな値となる関数である。

濃度_i,jは、メッシュＭ_i,jにおいて検出された腐食ガスの濃度（または、補間または補外により計算されたメッシュＭ_i,jにおける腐食ガスの濃度）を表す。ここでは、指定されたある１つの腐食ガスの濃度を表す。

Ｗ_i,jは、影響度ＣＯＲ_i,jを計算するためにメッシュＭ_i,jに割り当てられる重み（ウエイト）を表す。この実施例では、Ｗ_i,jは、下式により計算される。なお、abs()は、絶対値を計算する演算子を表す。ｉおよびｊは、対応するメッシュのＸ座標およびＹ座標を表す。
Ｗ_i,j＝1/(abs(i)+abs(j))
例えば、メッシュＭ_-1,1の重みＷ_-1,1は、以下のようにして計算される。
Ｗ_-1,1＝1/(abs(-1)+abs(1))＝1/(1+1)＝1/2
各メッシュの重みＷ_i,jは、図６に示す通りである。

風向_i,jは、メッシュＭ_i,jにおいて検出された風向（または、補間または補外により計算されたメッシュＭ_i,jの風向）を表す。ただし、この実施例では、風向_i,jは、下記のように、２次元の行ベクトルで表される。
北風＝(0,1)
南風＝(0,-1)
東風＝(1,0)
西風＝(-1,0)
北東風＝(1/2,1/2)
北西風＝(-1/2,1/2)
南西風＝(-1/2,-1/2)
南東風＝(1/2,-1/2)

方向_i,jは、座標系の原点（すなわち、情報センターＣ）に対してメッシュＭ_i,jが位置する方向を表す。ただし、この実施例では、方向_i,jは、下記のように、２次元の行ベクトルで表される。
北西＝(-1,1)
南西＝(-1,-1)
南東＝(1,-1)
北東＝(1,1)
なお、上付き添え字のｔは、転置を表す。したがって、^t方向_i,jは、２次元の列ベクトルで表される。

各メッシュの影響度の計算の一例（実施例１）を示す。ここでは、説明を簡単にするために、すべてのメッシュにおいて、ｆ(t_i,j)、ｇ(h_i,j)、ｋ(v_i,j)、濃度_i,jの値がそれぞれ「１」であるものとする。風向は、すべてのメッシュにおいて「北風(0,1)」である。各メッシュの方向_i,jは、以下の通りである。
メッシュＭ_1,2、Ｍ_2,2、Ｍ_1,1、Ｍ_2,1：(1,1)（情報処理センターＣの北東側）
メッシュＭ_-2,2、Ｍ_-1,2、Ｍ_-2,1、Ｍ_-1,1：(-1,1)（情報処理センターＣの北西側）
メッシュＭ_-2,-1、Ｍ_-1,-1、Ｍ_-2,-2、Ｍ_-1,-2：(-1,-1)（情報処理センターＣの南西側）
メッシュＭ_1,-1、Ｍ_2,-1、Ｍ_1,-2、Ｍ_2,-2：(1,-1)（情報処理センターＣの南東側）

この場合、各メッシュの影響度ＣＯＲは、以下のように算出される。
ＣＯＲ_-2,2＝1/4・(0,1)・^t(-1,1)＝1/4
ＣＯＲ_-1,2＝1/3・(0,1)・^t(-1,1)＝1/3
ＣＯＲ_1,2＝1/3・(0,1)・^t(1,1)＝1/3
ＣＯＲ_2,2＝1/4・(0,1)・^t(1,1)＝1/4
ＣＯＲ_-2,1＝1/3・(0,1)・^t(-1,1)＝1/3
ＣＯＲ_-1,1＝1/2・(0,1)・^t(-1,1)＝1/2
ＣＯＲ_1,1＝1/2・(0,1)・^t(1,1)＝1/2
ＣＯＲ_2,1＝1/3・(0,1)・^t(1,1)＝1/3
ＣＯＲ_-2,-1＝1/3・(0,1)・^t(-1,-1)＝-1/3
ＣＯＲ_-1,-1＝1/2・(0,1)・^t(-1,-1)＝-1/2
ＣＯＲ_1,-1＝1/2・(0,1)・^t(1,-1)＝-1/2
ＣＯＲ_2,-1＝1/3・(0,1)・^t(1,-1)＝-1/3
ＣＯＲ_-2,-2＝1/4・(0,1)・^t(-1,-1)＝-1/4
ＣＯＲ_-1,-2＝1/3・(0,1)・^t(-1,-1)＝-1/3
ＣＯＲ_1,-2＝1/3・(0,1)・^t(1,-1)＝-1/3
ＣＯＲ_2,-2＝1/4・(0,1)・^t(1,-1)＝-1/4

図７は、実施例１の計算結果を示す。ここで、各メッシュについて計算された影響度ＣＯＲは、その値が大きいほど、情報処理センターＣの腐食に対する影響が大きいことを表す。図７に示す実施例１では、メッシュＭ_-1,1、Ｍ_1,1からの影響が最大である。一方、計算された影響度ＣＯＲが負の値であるときは、情報処理センターＣの腐食に対する影響が無いことを表す。図７に示す実施例１では、情報処理センターＣの南側に位置するメッシュは、情報処理センターＣの腐食に対して影響を与えていない。

各メッシュの影響度の計算の他の例（実施例２）を示す。ここでも、説明を簡単にするために、すべてのメッシュにおいて、ｆ(t_i,j)、ｇ(h_i,j)、ｋ(v_i,j)をそれぞれ「１」とする。ただし、各メッシュの濃度_i,jは、図８（ａ）に示す通りである。重みＷ_i,jは、図６に示す通りである。風向は、すべてのメッシュにおいて「北東風(1/2,1/2)」である。

この場合、各メッシュの影響度ＣＯＲは、以下のように算出される。
ＣＯＲ_-2,2＝1/4・1・(1/2,1/2)・^t(-1,1)＝0
ＣＯＲ_-1,2＝1/3・2・(1/2,1/2)・^t(-1,1)＝0
ＣＯＲ_1,2＝1/3・3・(1/2,1/2)・^t(1,1)＝1
ＣＯＲ_2,2＝1/4・0・(1/2,1/2)・^t(1,1)＝0
ＣＯＲ_-2,1＝1/3・0・(1/2,1/2)・^t(-1,1)＝0
ＣＯＲ_-1,1＝1/2・1・(1/2,1/2)・^t(-1,1)＝0
ＣＯＲ_1,1＝1/2・2・(1/2,1/2)・^t(1,1)＝1
ＣＯＲ_2,1＝1/3・0・(1/2,1/2)・^t(1,1)＝0
ＣＯＲ_-2,-1＝1/3・0・(1/2,1/2)・^t(-1,-1)＝0
ＣＯＲ_-1,-1＝1/2・0・(1/2,1/2)・^t(-1,-1)＝0
ＣＯＲ_1,-1＝1/2・1・(1/2,1/2)・^t(1,-1)＝0
ＣＯＲ_2,-1＝1/3・0・(1/2,1/2)・^t(1,-1)＝0
ＣＯＲ_-2,-2＝1/4・0・(1/2,1/2)・^t(-1,-1)＝0
ＣＯＲ_-1,-2＝1/3・0・(1/2,1/2)・^t(-1,-1)＝0
ＣＯＲ_1,-2＝1/3・0・(1/2,1/2)・^t(1,-1)＝0
ＣＯＲ_2,-2＝1/4・0・(1/2,1/2)・^t(1,-1)＝0

図８（ｂ）は、実施例２の計算結果を示す。図８（ｂ）に示す実施例２においては、情報処理センターＣの腐食は、メッシュＭ_1,2およびメッシュＭ_1,1から影響を受ける。

このように、影響度計算部１５は、Ｓ７において、指定された測定日時に対応する測定データに基づいて、各メッシュについて、情報処理センターＣの腐食に対する影響度を計算する。そして、影響度計算部１５は、Ｓ８において、計算した影響度データを影響度データＤＢ１６へ出力する。

影響度計算部１５は、測定データＤＢ１３に蓄積されている、各測定日時に対応する測定データ（腐食ガスデータおよび気候データ）に基づいてそれぞれ影響度データを生成する。よって、影響度データＤＢ１６には、各測定日時に対応する影響度データが蓄積される。このとき、影響度データは、例えば、時系列に蓄積される。なお、複数の腐食ガスの影響を調査する場合には、影響度データは、腐食ガスごとに生成される。

図９は、累積値計算部１７の処理を説明する図である。ここでは、各測定日時（２０１２年３月９日９時００分、２０１２年３月９日１０時００分、２０１２年３月９日１１時００分、．．．）に対応する影響度データが影響度データＤＢ１６に格納されているものとする。なお、図９に示す影響度データは、各メッシュについて計算された影響度ＣＯＲを表している。

累積値計算部１７は、最初の測定日時（２０１２年３月９日９時００分）の測定データに基づいて計算された影響度データ３１の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和を計算する。この例では、影響度データ３１の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和は「２」である。この総和の値は、一定の期間（ここでは、測定間隔に相当する期間）に、腐食ガスが情報処理センターＣの腐食を進行させる度合いを表す。

続いて、累積値計算部１７は、次の測定日時（２０１２年３月９日１０時００分）の測定データに基づいて計算された影響度データ３２の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和を計算する。この例では、影響度データ３２の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和は「５」である。そして、累積値計算部１７は、影響度ＣＯＲの総和の累積値を計算する。ここでは、影響度データ３１、３２の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和の累積値が計算され、「７」が得られる。

さらに、累積値計算部１７は、次の測定日時（２０１２年３月９日１１時００分）の測定データに基づいて計算された影響度データ３３の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和を計算する。この例では、影響度データ３３の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和は「４」である。そして、累積値計算部１７は、影響度ＣＯＲの総和の累積値を計算する。ここでは、影響度データ３１、３２、３３の各メッシュの影響度ＣＯＲの総和の累積値が計算され、「１１」が得られる。

累積値計算部１７は、例えば、継続的に、各メッシュの影響度ＣＯＲの総和の累積値を計算し続ける。或いは、累積値計算部１７は、指定された期間について、各メッシュの影響度ＣＯＲの総和の累積値を計算してもよい。一例として、累積値計算部１７は、予測部１８により指定された期間について、各メッシュの影響度ＣＯＲの総和の累積値を計算する。

予測部１８は、累積値計算部１７によって計算された累積値に基づいて、腐食ガスによる情報処理センターＣの腐食の度合いを予測する。ここで、累積値計算部１７が複数の腐食ガスのそれぞれについて累積値を計算する場合には、予測部１８は、各腐食ガスによる情報処理センターＣの腐食の度合いをそれぞれ予測することができる。

図１０は、予測部１８の処理の実施例を示すフローチャートである。図１０に示す処理は、腐食ガスごとに実行される。
図１０（ａ）に示す実施例では、予測部１８は、Ｓ１１において、最新の累積値を取得する。なお、累積値は、上述したように、累積値計算部１７によって計算されるものとする。続いて、予測部１８は、Ｓ１２において、最新の累積値と予め指定されている閾値とを比較する。この閾値は、例えば、シミュレーションまたは実験により、腐食ガスに起因して情報処理センターＣに障害が発生することが想定される値に基づいて決定される。特に限定されるものではないが、一例としては、腐食ガスに起因して情報処理センターＣに障害が発生する確率が高まると想定される値（たとえば、500000）の８０パーセントの値（すなわち、400000）が、閾値として設定される。

最新の累積値がこの閾値よりも大きくなっていれば、予測部１８は、Ｓ１３において、アラームを出力する。アラームは、例えば、表示装置にアラームメッセージを表示することにより実現される。なお、最新の累積値が閾値以下であれば、予測部１８の処理はＳ１１に戻る。

上述の腐食予測によれば、腐食ガスに起因して情報処理センターＣに障害が発生する前に、ユーザ、システム管理者、カスタマエンジニアが、障害発生のリスクを認識することができる。したがって、障害の発生前に保守作業を行うことができるので、情報処理システムの安定稼働に寄与する。

図１０（ｂ）に示す実施例では、予測部１８は、Ｓ２１において、累積値計算部１７に対して累積値の計算期間を指示する。そうすると、累積値計算部１７は、指定された計算期間の累積値を計算する。累積値計算部１７による累積値の計算の一例は、図９を参照しながら説明した通りである。そして、予測部１８は、Ｓ２２において、累積値計算部１７により計算された、指定した計算期間内の累積値を取得する。

Ｓ２３において、予測部１８は、累積値計算部１７によって計算された累積値に基づいて、情報処理センターＣまたはその情報処理装置の部品の耐用期間を計算する。特に限定されるものではないが、例えば、腐食ガスに起因して情報処理センターＣに障害が発生する確率が高まると想定される値が「500000」であり、１年間の累積値が「100000」であったときは、「耐用期間＝５年」が得られる。

上述の腐食予測によれば、情報処理センターＣまたはその情報処理装置の部品の寿命が想定されるので、システム管理者またはカスタマエンジニアの作業工数が削減される。また、腐食ガスに対する対策を事前に用意することが可能になる。さらに、近隣地域の住民等の健康管理にも有用である。

このように、本発明の実施形態の腐食予測においては、腐食ガスによる対象物の腐食の度合いを予測する際に、腐食ガスの発生源に係わる情報を必要としない。よって、本発明の実施形態の腐食予測によれば、腐食ガスの発生源が分かっていない場合であっても、腐食ガスによる対象物の腐食の度合いを予測可能である。ただし、実施形態の腐食予測装置１は、位置推定部１９を用いて腐食ガスの発生源の位置を推定することもできる。

図１１は、位置推定部１９の処理を説明する図である。ここでは、図９に示す例と同様に、影響度計算部１５によって影響度データ３１、３２、３３、．．．が計算されて影響度データＤＢ１６に格納されているものとする。

位置推定部１９は、メッシュ毎に、影響度ＣＯＲの累積値を計算する。すなわち、図１１に示す例では、影響度データ３１、３２の各メッシュについて影響度ＣＯＲの累積値を計算することにより、累積値データ４１が得られる。さらに、累積値データ４１の各メッシュの値に影響度データ３３の対応するメッシュの値を加算することにより、影響度データ３１〜３３の累積値を表す累積値データ４２が得られる。同様にして、位置推定部１９は、指定された期間について、メッシュ毎に、影響度ＣＯＲの累積値を計算する。

そして、位置推定部１９は、メッシュ毎の累積値に基づいて、腐食ガスの発生位置を推定する。このとき、位置推定部１９は、最も大きな累積値が得られるメッシュを特定し、情報処理センターＣを基準としてその特定されたメッシュが存在する方向に、腐食ガスの発生源が存在すると推定する。図１１に示す例では、影響度データ３１〜３４についてメッシュ毎に累積値を計算することによって累積値データ４３が得られている。この場合、位置推定部１９は、情報処理センターＣに対して、北東方向に腐食ガスの発生源が存在すると判定する。

＜他の実施形態＞
上述の実施形態では、測定データは、センサシステム２により検出されているが、腐食予測装置１は、他の方法で測定データを取得してもよい。例えば、腐食予測装置１は、風向、風速、温度、湿度に係わるデータを、気象庁または気象情報を提供する企業などから取得してもよい。

また、上述の実施形態では、腐食予測装置１は、気候データとして風向、風速、温度、湿度を使用しているが、本発明はこの形態に限定されるものではない。すなわち、腐食予測装置１は、気候データとして風向、風速、温度、湿度のうちの少なくとも１つ使用する形態であってもよい。

さらに、上述の実施形態では、各メッシュの形状は正方形であるが、本発明はこの形態に限定されるものではない。すなわち、各メッシュの形状は、例えば、長方形などであってもよい。

さらに、上述の実施形態では、複数の腐食ガスの濃度が測定される場合、腐食予測装置１は、腐食ガスごとに独立して腐食の度合いを予測するが、本発明はこの形態に限定されるものではない。すなわち、腐食予測装置１は、複数の腐食ガスによる複合的な腐食の度合いを予測してもよい。

＜腐食予測装置１のハードウェア構成＞
図１２は、腐食予測装置１を実現するためのコンピュータシステムのハードウェア構成を示す。腐食予測装置１を実現するためのコンピュータシステム１００は、図１２に示すように、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、読み取り装置１０４、通信インタフェース１０６、および入出力装置１０７を備える。ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、読み取り装置１０４、通信インタフェース１０６、入出力装置１０７は、例えば、バス１０８を介して互いに接続されている。

ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２を利用して腐食予測プログラムを実行することにより、前処理部１４、影響度計算部１５、累積値計算部１７、予測部１８、位置推定部１９の機能を提供することができる。このとき、ＣＰＵ１０１は、図５および図１０に示すフローチャートの処理を記述したプログラムを実行することができる。

メモリ１０２は、例えば半導体メモリであり、ＲＡＭ領域およびＲＯＭ領域を含んで構成される。記憶装置１０３は、例えばハードディスク装置であり、実施形態の腐食予測に係わる腐食予測プログラムを格納する。なお、記憶装置１０３は、フラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。また、記憶装置１０３は、外部記録装置であってもよい。測定データＤＢ１３および影響度データＤＢ１６は、例えば、記憶装置１０３の所定の領域に作成される。

読み取り装置１０４は、ＣＰＵ１０１の指示に従って着脱可能記録媒体１０５にアクセスする。着脱可能記録媒体１０５は、たとえば、半導体デバイス（ＵＳＢメモリ等）、磁気的作用により情報が入出力される媒体（磁気ディスク等）、光学的作用により情報が入出力される媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）などにより実現される。通信インタフェース１０６は、図３に示す通信制御部１１に対応し、ＣＰＵ１０１の指示に従ってネットワークを介してデータを送受信する。入出力装置１０７は、例えば、ユーザからの指示を受け付けるデバイス、予測結果および推定結果を出力するインタフェース等に相当する。

実施形態の腐食予測プログラムは、例えば、下記の形態でコンピュータシステム１００に提供される。
（１）記憶装置１０３に予めインストールされている。
（２）着脱可能記録媒体１０５により提供される。
（３）プログラムサーバ１１０から提供される。

１ 腐食予測装置
２ センサシステム
１３ 測定データＤＢ
１４ 前処理部
１５ 影響度計算部
１６ 影響度データＤＢ
１７ 累積値計算部
１８ 予測部
１９ 位置推定部
２１−１〜２１−ｎ 腐食ガスセンサ
２２ 風向センサ
２３ 風速センサ
２４ 温度センサ
２５ 湿度センサ

Claims (7)

1. コンピュータに、
   所定の領域内の複数の異なる地点においてそれぞれ取得される腐食ガスデータおよび気候データに基づいて、前記所定の領域内に含まれる複数の部分領域それぞれについて、前記所定の領域内に存在する対象物の腐食に対する影響度を計算し、
   前記対象物を取り囲む前記複数の部分領域それぞれについて計算された複数の影響度の和の累積値を計算し、
   前記累積値に基づいて、腐食ガスによる前記対象物の腐食の度合いを予測する
   処理を実行させる腐食予測プログラム。
2. 前記腐食ガスデータは、腐食ガスの濃度を表し、
   前記気候データは、風向、風速、温度、および湿度のうちの少なくとも１つを表す
   ことを特徴とする請求項１に記載の腐食予測プログラム。
3. 前記対象物の腐食に対する影響度を複数の領域のそれぞれについて計算する処理は、前記対象物から対応する部分領域までの距離を重みとして使用する
   ことを特徴とする請求項１に記載の腐食予測プログラム。
4. 腐食ガスデータが検出されている部分領域の腐食ガスデータを利用する補間または補外で、腐食ガスデータが検出されていない部分領域の腐食ガスデータを計算し、
   気候データが検出されている部分領域の気候データを利用する補間または補外で、気候データが検出されていない部分領域の気候データを計算し、
   検出された腐食ガスデータおよび気候データ、並びに、補間または補外で計算された腐食ガスデータおよび気候データに基づいて、前記複数の領域のそれぞれについて、前記対象物の腐食に対する影響度を計算する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の腐食予測プログラム。
5. 前記複数の部分領域それぞれについて、前記対象物の腐食に対する影響度の累積値を計算し、
   前記複数の部分領域それぞれについて計算された前記対象物の腐食に対する影響度の累積値に基づいて、腐食ガスの発生位置を推定する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の腐食予測プログラム。
6. コンピュータが実行する腐食予測方法であって、
   所定の領域内の複数の異なる地点においてそれぞれ取得される腐食ガスデータおよび気候データに基づいて、前記所定の領域内に含まれる複数の部分領域それぞれについて、前記所定の領域内に存在する対象物の腐食に対する影響度を計算し、
   前記対象物を取り囲む前記複数の部分領域それぞれについて計算された複数の影響度の和の累積値を計算し、
   前記累積値に基づいて、腐食ガスによる前記対象物の腐食の度合いを予測する
   ことを特徴とする腐食予測方法。
7. 所定の領域内の複数の異なる地点においてそれぞれ取得される腐食ガスデータおよび気候データに基づいて、前記所定の領域内に含まれる複数の部分領域それぞれについて、前記所定の領域内に存在する対象物の腐食に対する影響度を計算する影響度計算部と、
   前記対象物を取り囲む前記複数の部分領域それぞれについて計算された複数の影響度の和の累積値を計算する累積値計算部と、
   前記累積値に基づいて、腐食ガスによる前記対象物の腐食の度合いを予測する予測部と、
   を有する腐食予測装置。

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