JP7194981B2 - 犠牲陽極の発生電流推定方法及び装置 - Google Patents
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或いは前記解析モデルが、前記金属製構造物周囲の電解質で満たされた領域Ωを解析領域とし、前記解析領域は、境界Γa、境界Γc及び境界Γnで囲まれ、
但し、境界Γaは電流湧き出し点でアノードとなる境界であり、境界Γcは金属でカソードとなる境界であり、境界Γnは電解質を仮想的に分割した境界であり、
前記解析領域Ω内の電位を
電気伝導度を
とすると、支配方程式
を満足し、
但し、
はベクトル微分演算子を表し、前記境界Γa、前記境界Γc及び前記境界Γnの境界条件を次のように与え、
ここで、前記境界Γaには、定電流条件
を与え、電流湧き出し点の位置座標を
各電流湧き出し点に割り振った番号をkとし、
前記境界Γcには、前記金属製構造物の電解質中の金属の分極抵抗
外向き法線方向の電流密度
及び自然電位
で定まる金属境界条件を与え、境界Γnは絶縁境界とし、
或いは前記電位情報を
とし、前記未知の解析パラメータを
とすると、観測方程式
が成立し、但し、
は前記観測方程式の係数行列を表す観測行列であり、
は電位の測定誤差であり、前記係数行列の各成分を求めて前記観測方程式を構築することにより、
或いは偏微分方程式の離散化手法に基づいて前記係数行列を構築することにより、
或いは前記最適化手法は、最大事後確率推定法、ベイズ推定法、最尤推定法又はスパース正則化のいずれかであることにより、
或いは前記最大事後確率推定法は、前記電位情報及び前記電気防食状態の事前情報から、未知の解析パラメータを推定することにより、
或いは前記電気防食状態の前記事前情報は、前記犠牲陽極の発生電流及び測定線のオフセット項に関する統計的情報であることにより、
或いは前記犠牲陽極近傍の情報の抽出は、前記推定した電流の度数分布又は累積相対度数分布に基づくことにより、
或いは前記クラスタリング手法は、k-means法であることにより、より効果的に達成される。
海洋鋼構造物に沿って、複数深度の測定点で測定された電位情報を測定値とする。測定値の取得方法としては、例えば、特許文献2又は特許文献3に記載されている手法に則り、行えばよい。具体的には、電位センサー及び深度センサー等の各種センサーを備えた機器を用い、この機器を海洋鋼構造物に沿って引上げ又は沈降させることで、複数深度の測定点における電位情報を取得するものである。以下では特許文献3で記載の方法で取得した「電位差分」を測定値とする。但し、電位差分は複数の電位センサーで計測した電位同士の差である。また、測定値は「電位分布」でもよい。
図2は、群点湧き出しの概念図である。群点湧き出しとは、犠牲陽極の取り付け位置や形状の曖昧さ(以下ではこれらをまとめて「位置不明問題」とする。)に対応した手法のことを指す。具体的な群点湧き出しの考え方を以下に示す。先ず、犠牲陽極からの電流流出を多数の点(電流湧き出し点)で表現する。そして、この電流湧き出し点を犠牲陽極が取り付けられている可能性がある領域をカバーするように、広く散布する。なお、湧き出し点の散布については規則的な配置でもランダムな配置でもよい。
電気伝導度を
とする。本実施形態では、領域Ωにおいて、イオンの損失や増加が生じないとしており、領域内の電位φは後記数1で表される支配方程式を満たす。但し、後記数1において、
はベクトル微分演算子である。
を与える。但し、電流湧き出し点の位置座標を
とし、各電流湧き出し点に割り振った番号をkとする。また境界Γcには、後記数2で表されるように、金属境界条件として、海水面以下の鋼材の分極曲線を区間線形近似したものを用いる。ただし、境界における法線方向の電流密度を
とし、
は鋼材の分極抵抗を、
は鋼材の自然電位を意味する。更に、後記数2で表されるように、境界Γnは絶縁境界として扱う。すなわち、本実施形態では、領域Ω外への電流の流出入は起こらないと仮定する。これは、解析領域を十分に大きくとり、湧き出し点からの電流がすべて鋼材であるΓcに流入すると仮定するからである。
ここで、前記S1において取得した誤差を含んだ測定値を
とする。但し、
は複数箇所の(m箇所)測定点で測定された、複数個(m個)の測定値から成るm次元列ベクトルである。また本実施形態では、推定値であるn個の境界Γaからの湧き出し電流及びa本の測定線におけるオフセット項を成分とする(n+a)次元列ベクトルを
とする。オフセット項とは、測定線上の水面付近の測定点における測定値と推定値の誤差を補う項であり、測定線の数に依存する。
を測定値の真の値
と測定誤差やモデル誤差などの誤差をまとめた項である
の2つに分離する。領域Ω内の電位は、前記数1で表す支配方程式を満たすため、測定値
と推定値(未知の解析パラメータ)
の間には、後記数3で表される測定値と解析モデルの関係を表す観測方程式が成立する。但し、
はm行(n+a)列の観測行列である。
本実施形態では、逆解析により、構築した観測方程式を用いて、測定値
から未知の解析パラメータ
を推定する。用いる逆解析手法としては、最大事後確率推定法(以下では「MAP法」とする。)及びベイズ推定法等の最適化手法がある。本実施形態においては、MAP法が望ましいが、他の最適化手法を用いてもよい。なお、MAP法は事後分布を最大にするパラメータを最適解とする最適化手法である。
が得られたときの推定値
の尤度関数の事後分布を最大にするパラメータは後記数4及び数5によって表される。ただし、後記数4及び数5において、
の
は行列の転置を表し、
の
は逆行列を表している。また、
の事前情報として、
を、未知の解析パラメータ
の事前情報として、
を与える。但し、括弧内の左側の項は平均値、右側の項は分散行列である。
は未知の解析パラメータである
の推定尤度分布の平均値を、前記数4の
は未知の解析パラメータである
の推定尤度分布の分散共分散行列を意味し、これらを未知の解析パラメータの推定値として算出した。
本ステップの目的は、湧き出し電流が0mAを中心とした、値の小さな電流湧き出し点を取り除き、犠牲陽極近傍の有用な電流湧き出し点のみを抽出することである。ここで、抽出した電流湧き出し点には、推定された湧き出し電流及びその位置座標等の情報が含まれている。以下に、犠牲陽極近傍の電流湧き出し点の抽出方法を説明する。大まかな流れとしては、前記S4において推定した、各電流湧き出し点の湧き出し電流の度数分布若しくは累積相対度数分布を作成することにより、閾値を決定する。そして、閾値以上の値を持つ電流湧き出し点を、陽極近傍の電流湧き出し点として抽出する。
である。なお、度数分布の作成における階級数に制限はなく、階級数が多いほどフィッティングの精度が上がる。
と標準偏差
を得て、
となる値を閾値とし、閾値以上の値を持つ湧き出し点のみを抽出し、これらの湧き出し点を犠牲陽極近傍の湧き出し点とする。これに対し、閾値を
とすると、数十%以上のデータが残り、閾値を設ける意味がなくなる。また、閾値を
とすると、約1%のデータしか残らず、必要な湧き出し点まで切り捨てる可能性がある。
と同等の値である。閾値以上の値を持つ電流湧き出し点のみを抽出し、これらの電流湧き出し点を犠牲陽極近傍の電流湧き出し点とする。累積相対度数分布を用いて閾値を決定する場合における累積相対度数分布と閾値の関係を図5として示す。但し、前記目的を達成できる閾値であれば、制限はない。
前記S5で抽出された陽極近傍の電流湧き出し点に対して、改めて逆問題を設定する。なお逆問題の再設定の手順は前記S3と同様である。また、S6における逆問題の再設定の後、逆解析(S7)を行うが、この場合における逆解析もまた、逆解析(S4)と同様の方法で行う。
前記S7において推定した湧き出し電流の推定値の各成分をクラスタリングにより、犠牲陽極毎に分類する。一般的に、クラスタリングとは、分類対象の集合を内的結合と外的結合が達成されるような部分集合に分類することをいい、代表的な教師無し学習手法、即ち観測データだけを対象に分析を行う手法である。なお、分類後の各部分集合はクラスタと称される。クラスタリングの方法としては、最短距離法、最長距離法、群平均法又はウォード法といった階層的手法並びにk-means法(k平均法)に代表される非階層的手法が知られている。本発明に係る犠牲陽極の発生電流推定方法において、クラスタリングの方法については、特に制限はないが、サンプル数などを考慮するとk-means法が望ましい。
の各成分をクラスタリングにより犠牲陽極毎に分類する。この手法は、中心点とクラスタ内のデータ間の距離の二乗の総和が最小となるようにk個のクラスタに分類する方法であり、下記数7に記される最小化問題を解くアルゴリズムである。
前記S8において犠牲陽極毎に分類した湧き出し電流をクラスタ毎に総和をとり、犠牲陽極の発生電流を推定する。
以上、本発明に係る犠牲陽極の発生電流推定方法について、実施形態を説明したが、特許請求の範囲、明細書又は図面等に記載の事項を逸脱しなければ、種々の態様を採ることが可能であることは言うまでもない。
図6に実施例に係る数値モデルの概念図を示す。図6において、幅10.0×奥行き5.0×高さ7.0mの直方体を解析領域Ωとし、幅10.0×高さ7.0mの一面を鋼材、他面を絶縁境界とした。設置後18年相当(幅0.07×奥行き0.07×高さ0.53m、以下では「消耗」と呼称する。)と犠牲陽極は設置後0年相当(幅0.2×奥行き0.2×高さ0.8m、以下では「健全」と呼称する。)の2種類を用意し、水深3.0m、犠牲陽極中心から鋼材表面までの距離が0.2mとなるように配置した。健全のx方向の取り付け位置は6.5mとし、消耗は健全からの距離Rが0.5~3.0mとなるようにした。また、境界条件としては、健全には2.0Aの定電流条件を、消耗には0.5Aの定電流条件を与え、領域内の電気伝導度は5.0S/mとした。この条件を基に、有限要素法により領域Ωの電位分布を順解析した。これらの順解析については、前記数1及び2を用いて行った。
図7は、各測定点の関係を表す概略図である。測定値は電位差分であり、電位差分は図7 に示す相対位置を固定した4つの電極間の電位差とし、鋼材表面から1.2m離れたx=3.5,4.5,5.5,6.5mの4箇所で測定した。但し、測定線は鉛直であるとし、海面から海底までを2mm間隔で電位差分を取得した。これに平均0mV、標準偏差0.2mVのガウス分布に従うノイズを与え、模擬測定データとした。
群点領域は、鋼材表面から0.2m離れたxz平面上の幅5.0×高さ3.0mの領域とし、電流湧き出し点を3081点規則的に配置した。この平面はx方向において犠牲陽極中心となり、群点領域の重心と鋼材の重心が一致するように配置した。
本実施形態を適用した一例として、R=3.0mとしたときの湧き出し電流の2次元分布を図8(a)に示す。但し、図中の矩形は、予め与えた犠牲陽極の取り付け位置と形状を示している。これより、矩形周囲の電流値が高くなっており、各々の犠牲陽極の取り付け位置及び形状を精度良く推定できているのがわかる。図8(b)にk-means法を適用したクラスタリングの結果を示す。湧き出し点は●のクラスタと×のクラスタに分かれており、各々消耗が進んだ犠牲陽極及び残存量の多い犠牲陽極に対応する群点領域を示している。ここで、各クラスタ内の湧き出し電流の総和を各発生電流として評価すると、消耗:0.57A(正解:0.5A) 、健全:2.28A(正解:2.0A)であり、いずれも正解値との誤差は10%程度であった。これは、群点領域を鋼材近傍に設置した影響だと考えられる。即ち、本来の犠牲陽極よりも測定点から離れた位置に群点領域が存在するため、測定線における電場(電位差分)と同様の電場を形成するために、大きめの湧き出し電流が推定されたと考えられる。R=3.0mと同様の評価をR=0.5~2.0mに対しても行った。
図9に全ての条件に対して本手法を適用した結果を示す。図9から分かるように、いずれの発生電流の推定値も正解値に対して約10%の誤差があった。これは前述した要因によるものと考えられる。R=0.5mでは消耗と健全の2つのクラスタとして適切に分離できなかったが、合計の発生電流は2.79A(正解:2.5A)であり、他の条件と同程度の精度で評価できていた。以上のことから、本実施例ではR>1.0mの条件で本手法を適用することで、陽極発生電流を適切に評価できるといえる。
101 海水面以下の鋼材
102 犠牲陽極
Claims (10)
- 電解質中の金属製構造物の電気防食状態をモニタリングするための犠牲陽極発生電流推定方法であって、
前記金属製構造物に沿って、複数深度の測定点での電位情報を取得するステップと、
犠牲陽極の取り付け位置や形状の曖昧さに対応した解析モデルを構築するステップと、
前記電位情報と前記解析モデルの関係を表す観測方程式を構築するステップと、
前記電位情報から、最適化手法を用いて、前記観測方程式の前記電気防食状態を反映する未知の解析パラメータを推定するステップと、
犠牲陽極近傍の情報を抽出するステップと、
抽出した前記情報を基に前記観測方程式を再構築するステップと、
推定した前記電気防食状態を反映する未知の解析パラメータをクラスタリングにより犠牲陽極毎に分類するステップと、
各クラスタに内包される湧き出し電流を総和するステップと、を具備することを特徴とする犠牲陽極の発生電流推定方法。 - 前記解析モデルが、海洋構造物周囲の海水で満たされた領域Ωを解析領域とし、前記解析領域は、境界Γa、境界Γc及び境界Γnで囲まれ、
但し、境界Γaは電流湧き出し点でアノードとなる境界であり、境界Γcは海洋鋼構造物の海水面以下の鋼材でカソードとなる境界であり、境界Γnは海水を仮想的に分割した海中領域の鉛直面境界及び上部の境界、海底土表面の境界をまとめた境界であり、
前記解析領域Ω内の電位を
電気伝導度を
とすると、支配方程式
を満足し、
但し、
はベクトル微分演算子を表し、前記境界Γa、前記境界Γc及び前記境界Γnの境界条件を次のように与え、
ここで、前記境界Γaには、定電流条件
を与え、前記境界Γcには、前記海洋鋼構造物の海水面以下の鋼材の分極抵抗
外向き法線方向の電流密度
及び自然電位
で定まる金属境界条件を与え、境界Γnは絶縁境界とし、
但し、電流湧き出し点の位置座標を
とし、各電流湧き出し点に割り振った番号をkとした請求項1に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。 - 偏微分方程式の離散化手法に基づいて前記係数行列を構築する請求項3に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。
- 前記最適化手法は、最大事後確率推定法、ベイズ推定法、最尤推定法又はスパース正則化のいずれかである請求項1乃至4のいずれか1項に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。
- 前記最大事後確率推定法は、前記電位情報及び前記電気防食状態の事前情報から、未知の解析パラメータを推定する請求項5に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。
- 前記電気防食状態の前記事前情報は、前記犠牲陽極の発生電流および測定線のオフセット項に関する統計的情報である請求項6に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。
- 前記犠牲陽極近傍の情報の抽出方法は、前記推定した電流の度数分布又は累積相対度数分布に基づく請求項1乃至7のいずれか1項に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。
- 前記クラスタリング手法は、k-means法である請求項1乃至8のいずれか1項に記載の犠牲陽極の発生電流推定方法。
- 電解質中の金属製構造物の電気防食状態をモニタリングするための犠牲陽極発生電流推定装置であって、
前記金属製構造物に沿って、複数深度の測定点での電位情報を取得する手段と、
犠牲陽極の取り付け位置や形状の曖昧さに対応した解析モデルを構築する手段と、
前記電位情報と前記解析モデルの関係を表す観測方程式を構築する手段と、
前記電位情報から、最適化手法を用いて、前記観測方程式の前記電気防食状態を反映する未知の解析パラメータを推定する手段と、
犠牲陽極近傍の情報を抽出する手段と、
抽出した前記情報を基に前記観測方程式を再構築する手段と、
推定した前記電気防食状態を反映する未知の解析パラメータをクラスタリングにより犠牲陽極毎に分類する手段と、
各クラスタに内包される湧き出し電流を総和する手段と、を具備することを特徴とする犠牲陽極の発生電流推定装置。
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