JP7232610B2 - 流体漏洩検知システム、流体漏洩検知装置、設計支援システム、設計支援装置、及び学習装置 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施の形態に係る流体漏洩検知システムの全体構成を示す。本実施の形態では、液化天然ガス、石油製品、化学製品、工業製品などを生産するためのプラントなどの建造物において流体の漏洩を検知する例について説明する。流体漏洩検知システム1は、プラント3に設けられた機器や配管などの設備4から漏洩した流体を検知するためにプラント3に設置された複数のセンサ5と、複数のセンサ5による検知結果に基づいてプラント3における流体の漏洩状況を検知する流体漏洩検知装置10と、流体漏洩検知装置10において流体の漏洩状況を判定するために使用される流体漏洩状況判定アルゴリズムを学習する学習装置40とを備える。これらの装置は、通信手段の一例であるインターネット2により接続される。通信手段は、インターネット2以外の任意の通信手段であってもよい。建造物は、プラント以外の任意の地上建造物、海上建造物、地中建造物、水中建造物、建築物、構造物、設備などであってもよい。
上述した数値流体力学シミュレータ52による流体の漏洩挙動のシミュレーション結果を多数生成して解析することにより、プラントの構造などの因子と流体の漏洩に関する危険度との相関関係を抽出し、プラントの設計や改良などに活用することができる。
Claims (17)
- 建造物に設置され、設置位置における検知対象量の値を検知する複数のセンサと、
前記複数のセンサにより検知された前記検知対象量の値に基づいて、前記建造物における流体の漏洩状況を判定するための漏洩状況判定アルゴリズムを使用して、前記建造物における流体の漏洩を検知する流体漏洩検知装置と、
前記漏洩状況判定アルゴリズムを学習する学習装置と、
を備え、
前記流体漏洩検知装置は、
前記複数のセンサにより検知された前記検知対象量の値を取得する実測値取得部と、
前記実測値取得部により取得された前記検知対象量の値の分布に基づいて、前記漏洩状況判定アルゴリズムを使用して前記建造物における前記流体の漏洩状況を判定する漏洩状況判定部と、
を備え、
前記学習装置は、
前記建造物の所定の位置から前記流体が漏洩したときに前記複数のセンサのそれぞれにより検知される前記検知対象量の値の分布を学習データとして使用した機械学習により前記漏洩状況判定アルゴリズムを学習する学習部と、
前記建造物の構造データを保持する構造データ保持部と、
前記建造物の所定の位置から前記流体が漏洩したときの前記建造物における前記流体の挙動を、前記構造データ保持部に保持された前記建造物の構造データに基づく三次元流動シミュレーションによりシミュレートする三次元流動シミュレータと、
を備え、
前記学習部は、前記三次元流動シミュレータによる三次元流動シミュレーションの結果に基づいて算出された前記検知対象量の値の分布を更に学習データとして使用した機械学習により前記漏洩状況判定アルゴリズムを学習する
ことを特徴とする流体漏洩検知システム。 - 前記建造物の内部に構造物が設置され、
前記三次元流動シミュレータは、前記構造物と干渉しながら拡散する前記流体の挙動をシミュレートする
請求項1に記載の流体漏洩検知システム。 - 前記学習装置は、
前記複数のセンサの設置位置を示すデータを保持するセンサ位置データ保持部と、
前記三次元流動シミュレータによる三次元流動シミュレーションの結果に基づいて、前記センサ位置データ保持部に保持された設置位置にある前記複数のセンサのそれぞれにより検知されると推測される前記検知対象量の値を算出することにより、前記学習データを生成する学習データ生成部を更に備え、
前記学習部は、前記学習データ生成部により生成された学習データを使用した機械学習により前記漏洩状況判定アルゴリズムを学習する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の流体漏洩検知システム。 - 前記学習部は、前記三次元流動シミュレータにより算出された、前記流体の漏洩源の位置、前記流体の種類、前記流体を構成する複数の物質の組成、前記流体の漏洩量、前記流体の漏洩方向、或いは前記建造物の状態又は環境を表す物理量の異なる複数のシミュレーションにより算出された前記検知対象量の値を学習データとして使用した機械学習により前記漏洩状況判定アルゴリズムを学習することを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の流体漏洩検知システム。
- 前記判定部は、前記複数のセンサにより検知された前記検知対象量の値を入力して、漏洩した流体に起因する影響の有無又は範囲を出力する影響範囲判定アルゴリズムを使用し、前記実測値取得部により取得された前記検知対象量の値に基づいて影響の有無又は範囲を判定し、
前記学習部は、前記三次元流動シミュレータによる三次元流動シミュレーションの結果に基づいて算出された前記検知対象量の値を学習データとして使用した機械学習により前記影響範囲判定アルゴリズムを学習する
請求項1から4のいずれかに記載の流体漏洩検知システム。 - 前記判定部は、前記複数のセンサにより検知された前記検知対象量の値を入力して、流体の漏洩に対する対応の内容又は範囲を出力する対応内容判定アルゴリズムを使用し、前記実測値取得部により取得された前記検知対象量の値に基づいて対応の内容又は範囲を判定し、
前記学習部は、前記三次元流動シミュレータによる三次元流動シミュレーションの結果に基づいて算出された前記検知対象量の値を学習データとして使用した機械学習により前記対応内容判定アルゴリズムを学習する
請求項1から5のいずれかに記載の流体漏洩検知システム。 - 前記学習部は、所定の対応内容が実行されたときの流体の漏洩状況を前記三次元流動シミュレータにシミュレートさせた場合のシミュレーション結果を前記所定の対応内容を実行しなかった場合のシミュレーション結果と比較することにより判定された前記所定の対応内容の良否を学習データとして使用した機械学習により前記対応内容判定アルゴリズムを学習する請求項6に記載の流体漏洩検知システム。
- 前記学習部は、対応内容を実行しない場合よりも流体の漏洩量、漏洩範囲、又は影響範囲が小さくなることを報酬とする強化学習により前記対応内容判定アルゴリズムを学習する請求項6又は7に記載の流体漏洩検知システム。
- 前記学習部は、複数のタイミングで異なる複数の対応内容を実行した場合の流体の漏洩状況を前記三次元流動シミュレータにシミュレートさせることにより生成された学習データを使用した機械学習により前記対応内容判定アルゴリズムを学習する請求項8に記載の流体漏洩検知システム。
- 前記センサは、前記流体の濃度を検知する流体濃度センサを含むことを特徴とする請求項1から9のいずれかに記載の流体漏洩検知システム。
- 前記センサは、赤外線カメラを含むことを特徴とする請求項1から10のいずれかに記載の流体漏洩検知システム。
- 建造物に設置され、設置位置における検知対象量の値を検知する複数のセンサにより検知された前記検知対象量の値を取得する実測値取得部と、
前記実測値取得部により取得された前記検知対象量の値の分布に基づいて、前記建造物における流体の漏洩状況を判定する漏洩状況判定部と、
を備え、
前記漏洩状況判定部は、前記建造物の所定の位置から前記流体が漏洩したときの前記建造物における前記流体の挙動を、前記建造物の構造データに基づく三次元流動シミュレーションによりシミュレートした結果に基づいて算出された前記検知対象量の値を学習データとして使用した機械学習により学習された漏洩状況判定アルゴリズムを使用して、前記建造物における前記流体の漏洩状況を判定することを特徴とする流体漏洩検知装置。 - 建造物の所定の位置から流体が漏洩したときに、前記建造物に設置された複数のセンサのそれぞれにより検知される検知対象量の値を学習データとして取得する学習データ取得部と、
前記学習データ取得部により取得された学習データを使用した機械学習により、前記複数のセンサにより検知された前記検知対象量の値を入力して前記流体の漏洩源の位置を出力する漏洩状況判定アルゴリズムを学習する学習部と、
前記建造物の構造データを保持する構造データ保持部と、
前記建造物の所定の位置から前記流体が漏洩したときの前記建造物における前記流体の挙動を、前記構造データ保持部に保持された前記建造物の構造データに基づく三次元流動シミュレーションによりシミュレートする三次元流動シミュレータと、
を備え、
前記学習部は、前記三次元流動シミュレータによる三次元流動シミュレーションの結果に基づいて算出された前記検知対象量の値を更に学習データとして使用した機械学習により前記漏洩状況判定アルゴリズムを学習することを特徴とする学習装置。 - 建造物における流体の漏洩に関する危険度を判定するための危険度判定アルゴリズムを学習する学習装置と、
前記学習装置により学習された前記危険度判定アルゴリズムを使用して前記建造物の設計を支援する設計支援装置と、
を備え、
前記学習装置は、
前記建造物における前記流体の漏洩挙動のシミュレーション結果から評価された流体の漏洩に関する危険度と、そのシミュレーションにおける前記建造物の構造因子との間の相関関係を学習するための学習データを生成する学習データ生成部と、
前記学習データ生成部により生成された学習データを使用して、前記危険度判定アルゴリズムを学習する学習部と、
を備え、
前記設計支援装置は、
建造物の構造を表す構造データを取得する構造データ取得部と、
前記構造データ取得部により取得された構造データに基づいて、前記危険度判定アルゴリズムにより前記建造物の危険度を判定する危険度判定部と、
を備えることを特徴とする設計支援システム。 - 前記設計支援装置は、前記危険度判定部により判定された危険度が所定の条件に合致する場合に、前記建造物の設計変更を推奨する設計変更推奨部を更に備える請求項14に記載の設計支援システム。
- 建造物の構造を表す構造データを取得する構造データ取得部と、
前記建造物における流体の漏洩挙動のシミュレーション結果から評価された流体の漏洩に関する危険度と、そのシミュレーションにおける前記建造物の構造因子との間の相関関係を学習するための学習データを使用した機械学習により学習された、前記建造物における流体の漏洩に関する危険度を判定するための危険度判定アルゴリズムを使用して、前記構造データ取得部により取得された構造データに基づいて前記建造物の危険度を判定する危険度判定部と、
を備えることを特徴とする設計支援装置。 - 建造物における流体の漏洩挙動のシミュレーション結果から評価された流体の漏洩に関する危険度と、そのシミュレーションにおける前記建造物の構造因子との間の相関関係を学習するための学習データを生成する学習データ生成部と、
前記学習データ生成部により生成された学習データを使用して、前記建造物における流体の漏洩に関する危険度を判定するための危険度判定アルゴリズムを学習する学習部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
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