JP7255583B2 - Simulation device for plant monitoring system - Google Patents

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Description

本発明は、プラント監視システムのシミュレーション装置に関する。 The present invention relates to a simulation device for a plant monitoring system.

例えば、特許文献1には、広域の地図情報と、地図情報に含まれる構造物の情報とを表示することが可能な三次元の表示システムが開示されている。 For example, Patent Literature 1 discloses a three-dimensional display system capable of displaying wide-area map information and structure information included in the map information.

また、特許文献2には、プラント設備を構成する実際の機器を、実際の機器の形状、配置状況に即した三次元の画像として表示することにより、運転員がプラントの状態を容易に把握することができる表示システムが開示されている。 In addition, in Patent Document 2, the actual equipment that constitutes the plant equipment is displayed as a three-dimensional image that matches the shape and arrangement of the actual equipment, so that the operator can easily grasp the state of the plant. A display system is disclosed that can.

特開2017-97822号公報JP 2017-97822 A 特開平6-175626号公報JP-A-6-175626

ところで、プラント設備などの構造物が設けられる環境の変化は、監視対象に影響を与える場合がある。顧客のニーズに適合する監視情報を提示するためには、構造物が設けられている環境情報を加味した構造物モデルの画像を表示することが好ましい。 By the way, changes in the environment in which structures such as plant equipment are installed may affect objects to be monitored. In order to present monitoring information that meets the customer's needs, it is preferable to display an image of a structure model that takes into account environmental information in which the structure is installed.

しかしながら、上記特許文献1,2に係る表示システムでは、構造物が設けられている環境情報を加味した構造物モデルの画像が表示されないという問題点があった。 However, the display systems according to Patent Literatures 1 and 2 have a problem that the image of the structure model that takes into account the environmental information of the structure is not displayed.

本発明は、顧客のニーズに適合する監視情報を提示することが可能なプラント監視システムのシミュレーション装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a plant monitoring system simulation apparatus capable of presenting monitoring information that meets customer needs.

上記の目的を達成するため、本発明におけるプラント監視システムのシミュレーション装置は、
時間の経過に応じて変化する環境を模式的に表示するための表示データ含む環境モデルを生成する環境モデル生成部と、
前記環境に設けられるプラントの構造物を模式的に表示するための表示データを含む構造物モデルを生成する構造物モデル生成部と、
前記環境モデル生成部により生成された前記環境モデルおよび前記構造物モデル生成部により生成された前記構造物モデルを表示する表示部と、を備え
前記環境モデルは、前記構造物から発生し得るガス雲の検知に影響する誤検知要因モデルを有する。
In order to achieve the above object, the plant monitoring system simulation device of the present invention includes:
an environment model generation unit that generates an environment model including display data for schematically displaying an environment that changes over time;
a structure model generation unit that generates a structure model including display data for schematically displaying a structure of a plant provided in the environment;
a display unit that displays the environment model generated by the environment model generation unit and the structure model generated by the structure model generation unit ;
The environment model includes a false positive factor model that affects the detection of gas clouds that may originate from the structure .

本発明によれば、顧客のニーズに適合する監視情報を提示することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the monitoring information which suits a customer's needs can be presented.

プラントの構造物を模した構造物モデルの一例を概略的に示す図A diagram schematically showing an example of a structure model simulating a plant structure 本発明の実施の形態におけるプラント監視システムのシミュレーション装置の構成を概略的に示す図1 is a diagram schematically showing the configuration of a simulation device for a plant monitoring system according to an embodiment of the present invention; FIG. ガス雲検知の原理を説明するための図Diagram for explaining the principle of gas cloud detection 誤検知要因モデルの一例を示す図Diagram showing an example of false positive factor model 誤検知要因モデルの一例を示す図Diagram showing an example of false positive factor model 図1における左側のカメラから見える有効監視エリアにおけるガス雲の背景の画像を示す図Figure 1 shows an image of the background of the gas cloud in the active surveillance area as seen from the left camera in Figure 1. 図1における右側のカメラから見える有効監視エリアにおけるガス雲の背景の画像を示す図Illustration showing a background image of a gas cloud in the active surveillance area as seen from the right camera in Figure 1. シミュレーション装置における環境モデル等の処理を示すフローチャートFlowchart showing processing such as an environment model in a simulation device 変形例におけるプラント監視システムのシミュレーション装置の構成の一部を概略的に示す図The figure which shows roughly a part of structure of the simulation apparatus of the plant monitoring system in a modification. シミュレーション装置における環境モデル等の処理を示すフローチャートFlowchart showing processing such as an environment model in a simulation device

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図1は、プラントの構造物を模した構造物モデル120の一例を概略的に示す図である。構造物モデル120は、例えば、天然ガスを精製して液化するためのプラントの構造物を模式的に表示するための表示データを有する。構造物モデル120は、例えば、レシーバータンク121、サービスタンク122、モレキュラーシーブ塔123、活性炭塔124、再生ガスヒーター125、および、再生ガス冷却塔126、および、それらを連結する複数の配管127を備えている。なお、複数の配管127を見やすくするために、図1に、配管127を異なる線種(実線、破線)で表す。また、図1に、仮想位置に設けられるカメラ10を示す。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of a structure model 120 imitating the structure of a plant. The structure model 120 has display data for schematically displaying the structure of a plant for refining and liquefying natural gas, for example. The structure model 120 includes, for example, a receiver tank 121, a service tank 122, a molecular sieve tower 123, an activated carbon tower 124, a regenerated gas heater 125, a regenerated gas cooling tower 126, and a plurality of pipes 127 connecting them. ing. In order to make the plurality of pipes 127 easier to see, the pipes 127 are represented by different line types (solid line, dashed line) in FIG. FIG. 1 also shows a camera 10 provided at a virtual position.

図2は、本発明の実施の形態におけるプラント監視システムのシミュレーション装置100の構成を概略的に示す図である。図2に示すように、シミュレーション装置100は、構造物モデル生成部101、環境モデル生成部102、記憶部110、入力部140(本発明の「カメラ位置入力部」に対応)、表示部150、設定演算部160、構造物情報取得部171、および、環境情報取得部172を備えている。設定演算部160は、ガス雲発生エリア設定部161、危険度設定部162、監視エリア作成部163、および、演算部164を備えている。 FIG. 2 is a diagram schematically showing the configuration of a simulation device 100 for a plant monitoring system according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the simulation apparatus 100 includes a structure model generation unit 101, an environment model generation unit 102, a storage unit 110, an input unit 140 (corresponding to the "camera position input unit" of the present invention), a display unit 150, A setting calculation unit 160 , a structure information acquisition unit 171 , and an environment information acquisition unit 172 are provided. The setting calculation unit 160 includes a gas cloud generation area setting unit 161 , a risk setting unit 162 , a monitoring area creation unit 163 and a calculation unit 164 .

シミュレーション装置100は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、タッチパネル、ディスプレイ、スピーカーを有し、これらは、バスを介して相互に接続されている。CPUは、プログラムに従って上記各部の制御や各種の演算処理を実行するマイクロプロセッサー等から構成される制御回路である。シミュレーション装置100の上記各部の機能は、それに対応するプログラムをCPUが実行することにより発揮される。ROMは、例えば、不揮発性の半導体メモリーや、大容量の磁気ディスク装置を有しており、3次元データ、コンテンツデータおよび制御処理プログラムが記憶されている。 The simulation device 100 has a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a touch panel, a display, and speakers, which are interconnected via a bus. The CPU is a control circuit composed of a microprocessor or the like that controls the above units and executes various kinds of arithmetic processing according to a program. The functions of the above units of the simulation apparatus 100 are exhibited by the CPU executing corresponding programs. The ROM has, for example, a nonvolatile semiconductor memory or a large-capacity magnetic disk device, and stores three-dimensional data, content data, and control processing programs.

構造物情報取得部171は、プラントの構造物に関する情報(例えば、写真、地図情報)を取得する。 The structure information acquisition unit 171 acquires information (for example, photographs, map information) about plant structures.

環境情報取得部172は、現地視察、空撮・人工衛星画像、現場の人からの環境情報を取得する。環境情報は通年の情報である。具体的には、環境情報には、構造物から発生(漏洩)し得るガス雲の検知に影響する環境情報が含まれている。さらに、具体的には、環境情報には、構造物の周辺環境および自然環境が含まれている。周辺環境には、海、道路、線路、周辺の工場、雑木林、山、プラント敷地内の樹木や地面(アスファルト、芝生、土、砂地(砂埃))が含まれている。自然環境には、太陽光(輝度、温度)、気候、気象情報(霧、雨、雪、風)が含まれている。 The environmental information acquisition unit 172 acquires environmental information from site inspections, aerial photography/satellite images, and people in the field. Environmental information is year-round information. Specifically, the environmental information includes environmental information that affects the detection of gas clouds that may originate (leak) from the structure. More specifically, the environmental information includes the surrounding environment of the structure and the natural environment. The surrounding environment includes the sea, roads, railroad tracks, surrounding factories, coppices, mountains, trees and ground (asphalt, lawn, soil, and sand (dust)) within the plant site. The natural environment includes sunlight (brightness, temperature), climate and weather information (fog, rain, snow, wind).

構造物モデル生成部101は、プラントの構造物に関する情報に基づいて構造物モデル120を生成する。構造物モデル生成部101は、写真の情報から撮影に用いたカメラ10(図1に示す可視光カメラ10A、赤外線カメラ10B)のパラメータ(撮影位置、撮影方向)を抽出する。構造物モデル生成部101は、異なる方向から撮影した写真とカメラ10のパラメータとから3次元の構造物モデル120を生成する。記憶部110は、構造物モデル120を記憶する。 The structure model generator 101 generates a structure model 120 based on information about plant structures. The structure model generation unit 101 extracts parameters (shooting position, shooting direction) of the cameras 10 (the visible light camera 10A and the infrared camera 10B shown in FIG. 1) used for shooting from the information of the photos. The structure model generator 101 generates a three-dimensional structure model 120 from photographs taken from different directions and the parameters of the camera 10 . Storage unit 110 stores structure model 120 .

環境モデル生成部102は、環境情報に基づいて、構造物の環境を模式的に表示するための表示データを含む環境モデル130を生成する。記憶部110は、環境モデル130を記憶する。なお、本実施の形態においては、以下の説明をわかり易くするため、環境モデル130の一例として、太陽光、地面および気候を挙げて説明する。 The environment model generation unit 102 generates an environment model 130 including display data for schematically displaying the environment of the structure based on the environment information. Storage unit 110 stores environment model 130 . Note that, in the present embodiment, sunlight, the ground, and the climate will be described as examples of the environment model 130 in order to facilitate the understanding of the following description.

環境モデル生成部102は、誤検知要因モデル生成部103を有している。誤検知要因モデル生成部103は、構造物から発生(漏洩)し得るガス雲の検知に影響する誤検知要因モデル131を生成する。記憶部110は、誤検知要因モデル131を記憶する。 The environment model generation unit 102 has an erroneous detection factor model generation unit 103 . The false positive factor model generation unit 103 generates the false positive factor model 131 that affects the detection of a gas cloud that can be generated (leak) from a structure. The storage unit 110 stores an erroneous detection factor model 131 .

誤検知要因モデル131には、ガス漏洩源(ガス発生部、例えば配管127)の背景の可視画像の輝度が含まれている。具体的には、ガス漏洩源の背景の可視画像の輝度は、太陽光、人工光源、海、建物での太陽反射光、ガスに類似した現象(水蒸気、雲)、砂埃、揺れる木々や芝生がそれぞれガス漏洩源の背景になる可視画像の輝度が含まれる。可視画像ではメタンなどの検知対象のガス雲は見えない。そこで、可視画像は、ガス漏洩源をわかり易くするために赤外画像と重畳して使用される。なお、ガス漏洩源(ガス発生部)の可視画像は、予め定められているガス漏洩源モデルの可視画像である。また、ガス漏洩源の可視画像の輝度は、予め定められている輝度である。 The erroneous detection factor model 131 includes the luminance of the background visible image of the gas leak source (gas generating portion, eg, pipe 127). Specifically, the brightness of the visible image of the background of the gas leak source is affected by sunlight, artificial light sources, the ocean, reflected sunlight on buildings, gas-like phenomena (water vapor, clouds), dust, swaying trees and grass. Each contains the intensity of the visible image background of the gas leak source. Visible images do not show detectable gas clouds such as methane. Therefore, the visible image is superimposed on the infrared image and used to make it easier to identify the gas leak source. Note that the visible image of the gas leakage source (gas generating portion) is a visible image of a predetermined gas leakage source model. Also, the brightness of the visible image of the gas leak source is a predetermined brightness.

本実施の形態では、ガス雲を検知するための赤外線カメラ10Bが設けられていない。なお、以下の説明では、赤外線カメラ10Bが仮想位置に設けられているものと仮定する。図3を参照して赤外線カメラ10Bによるガス雲検知の原理について説明する。ガス雲は背景の温度に応じて放射される赤外線の一部を吸収する。図3に、背景から放射される赤外線量V(Tb)、ガス雲で吸収される赤外線量をαV(Tb)、ガス雲から放射される赤外線量V(Tg)で示す。ここで、V(T)は、絶対温度T(K)における黒体放射輝度である。 In this embodiment, an infrared camera 10B for detecting gas clouds is not provided. In addition, in the following description, it is assumed that the infrared camera 10B is provided at a virtual position. The principle of gas cloud detection by the infrared camera 10B will be described with reference to FIG. Gas clouds absorb part of the emitted infrared radiation depending on the temperature of the background. FIG. 3 shows the amount V(Tb) of infrared rays radiated from the background, αV(Tb) the amount of infrared rays absorbed by the gas cloud, and the amount V(Tg) of infrared rays radiated from the gas cloud. where V(T) is the blackbody radiance at absolute temperature T(K).

ガス雲は、背景から放射される赤外線量V(Tb)と、背景から放射され、ガス雲を透過する赤外線量(1-α)V(Tb)およびガス雲から放射される赤外線量V(Tg)を合算した量との差異に基づいて検知される。したがって、ガス雲検知の範囲は、赤外線量V(Tb)に基づく画像である背景温度画像と、赤外線量((1-α)V(Tb)+V(Tg))に基づく画像であるガス雲あり画像との差異を抽出した画像として定められる。 The gas cloud has the amount of infrared rays radiated from the background V(Tb), the amount of infrared rays radiated from the background and transmitted through the gas cloud (1-α)V(Tb), and the amount of infrared rays radiated from the gas cloud V(Tg ) is detected based on the difference from the total amount. Therefore, the gas cloud detection range includes a background temperature image, which is an image based on the amount of infrared rays V(Tb), and a gas cloud, which is an image based on the amount of infrared rays ((1−α)V(Tb)+V(Tg)). It is defined as an image that extracts the difference from the image.

誤検知要因モデル131には、ガス雲の背景の赤外画像の輝度(熱情報)が含まれている。具体的には、ガス雲の背景の赤外画像の輝度(熱情報)は、太陽光、人工光源、人工熱源が背景になる赤外画像の輝度(熱情報)、風により温度が変化する背景の赤外画像の輝度(熱情報)が含まれる。ガス雲の背景の赤外画像の輝度(熱情報)とガス雲の赤外画像の輝度(熱情報)との差異が予め定められた閾値以下の場合、ガス雲が誤検知される場合がある。なお、ガス雲の赤外画像は、予め定められているガス雲モデルの赤外画像である。また、ガス雲の赤外画像の輝度(熱情報)は、予め定められている輝度(温度)である。 The false positive factor model 131 includes the brightness (thermal information) of the infrared image of the background of the gas cloud. Specifically, the brightness (thermal information) of the infrared image of the background of the gas cloud is the brightness (thermal information) of the infrared image of the background of sunlight, artificial light sources, and artificial heat sources, and the background temperature changes due to the wind. contains the brightness (thermal information) of the infrared image of If the difference between the brightness of the infrared image of the background of the gas cloud (thermal information) and the brightness of the infrared image of the gas cloud (thermal information) is less than a predetermined threshold, the gas cloud may be falsely detected. . Note that the infrared image of the gas cloud is an infrared image of a predetermined gas cloud model. In addition, the brightness (thermal information) of the infrared image of the gas cloud is a predetermined brightness (temperature).

ガス雲発生エリア設定部161は、ガス雲が発生する可能性を有する領域であるガス雲発生可能性エリアを設定する。具体的には、ガス雲発生エリア設定部161は、配管127をガス雲発生可能性エリアとして設定する。ガス雲発生可能性エリアの設定には、入力部140が用いられる。記憶部110は、ガス雲発生可能性エリアを記憶する。以下の説明をわかり易くするため、ガス雲発生可能性エリアの一例として配管127を挙げて説明する。 The gas cloud generation area setting unit 161 sets a gas cloud generation possibility area, which is an area in which a gas cloud may occur. Specifically, the gas cloud generation area setting unit 161 sets the pipe 127 as the gas cloud generation possibility area. The input unit 140 is used for setting the gas cloud generation possibility area. The storage unit 110 stores a gas cloud generation possibility area. In order to facilitate understanding of the following description, the pipe 127 will be described as an example of the gas cloud generation potential area.

危険度設定部162は、予め定められた条件に基づいて、ガス雲発生可能性エリア(複数の配管127)におけるガス雲が発生する可能性の高さを示す危険度を設定する。危険度の設定には、入力部140が用いられる。予め定められた条件には、例えば、耐用年数(寿命)、実使用年数、材料(配管127の材料)、使用目的(ガスの種類)、配管127の設置状況(屋外、屋内)、腐食状況、および、劣化状態が含まれる。記憶部110は、危険度を記憶する。 The risk level setting unit 162 sets a risk level indicating the possibility of gas cloud generation in the gas cloud generation potential area (plurality of pipes 127) based on a predetermined condition. The input unit 140 is used for setting the degree of risk. Predetermined conditions include, for example, useful life (lifetime), years of actual use, material (material of pipe 127), purpose of use (type of gas), installation status of pipe 127 (outdoor, indoor), corrosion status, and degraded state. Storage unit 110 stores the degree of risk.

監視エリア作成部163は、誤検知要因モデル131、ガス雲発生可能性エリア(複数の配管127)および危険度に基づいて、ガス雲を監視する場合の監視設定エリアを作成する。なお、本実施の形態においては、以下の説明をわかり易くするため、危険度設定部162は、ガス雲発生可能性エリア(複数の配管127)を同じ危険度に設定している。なお、危険度設定部162が複数の配管127を互いに異なる危険度に設定している場合、監視エリア作成部163は、危険度が高い配管127に基づいて監視設定エリアを作成する。 The monitoring area creation unit 163 creates a monitoring setting area for monitoring gas clouds based on the false detection factor model 131, the gas cloud occurrence possibility area (a plurality of pipes 127), and the degree of risk. In the present embodiment, the risk level setting unit 162 sets the gas cloud generation potential areas (plurality of pipes 127) to the same risk level in order to facilitate understanding of the following description. When the risk level setting unit 162 sets different levels of risk for the plurality of pipes 127, the monitoring area creation unit 163 creates a monitoring setting area based on the pipes 127 with a high risk level.

次に、誤検知要因モデル131について図4及び図5を参照して説明する。
図4に示す誤検知要因モデル131の一例は、ガス雲の背景に建物の壁面128Aが含まれるものである。図4に、仮想位置に設けられた赤外線カメラ10Bを示す。また、建物の壁面128Aを太陽光が当たらない所として示す。太陽光が当たらない壁面128Aとガス雲との両者の温度がほぼ同じである場合、ガス雲の赤外画像と壁面128Aとの両者の赤外画像の輝度(熱情報)の差異がわずかになる。これにより、ガス雲の検知がし難くなって、ガス雲を誤検知する場合が生じる。監視エリア作成部163は、ガス雲の赤外画像と壁面128Aの赤外画像との両者の輝度(熱情報)の差異が予め定められた閾値以下の場合、壁面128Aが背景となるガス漏洩源としての配管127を誤検知エリア128(図1参照)として監視設定エリアから除外する。
Next, the erroneous detection factor model 131 will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG.
An example of the erroneous detection factor model 131 shown in FIG. 4 includes the wall surface 128A of the building in the background of the gas cloud. FIG. 4 shows the infrared camera 10B provided at a virtual position. Also, the building wall surface 128A is shown as a place not exposed to sunlight. When the temperature of both the wall surface 128A and the gas cloud, which are not exposed to sunlight, are substantially the same, the difference in luminance (thermal information) between the infrared image of the gas cloud and the infrared image of the wall surface 128A is slight. . As a result, it becomes difficult to detect the gas cloud, and the gas cloud may be erroneously detected. When the difference in brightness (heat information) between the infrared image of the gas cloud and the infrared image of the wall surface 128A is equal to or less than a predetermined threshold value, the monitoring area creation unit 163 determines that the wall surface 128A is the gas leak source in the background. The piping 127 is excluded from the monitoring setting area as an erroneous detection area 128 (see FIG. 1).

図5に示す誤検知要因モデル131の一例は、ガス雲の背景に樹木128Bが含まれるものである。図5に、仮想位置に設けられた赤外線カメラ10Bを示す。樹木128Bとガス雲との両者の温度がほぼ同じである場合、ガス雲の赤外画像と樹木128Bとの両者の赤外画像の輝度(熱情報)の差異がわずかであると、ガス雲の検知がし難い。なお、ガス雲の検知には、ガス雲の領域を移動体領域として背景領域から抽出する方法が用いられる(例えば、フレーム差分法)。当該方法においては、背景である樹木128Bが風などにより揺れる場合、ガス雲の領域を抽出し難いため、ガス雲の検知がさらに難しくなる。したがって、ガス雲の背景に樹木128Bが含まれる場合、ガス雲を誤検知する可能性が高い。これにより、監視エリア作成部163は、樹木128Bが背景となるガス漏洩源としての配管127を誤検知エリア128(図1参照)として監視設定エリアから除外する。 An example of the false positive factor model 131 shown in FIG. 5 includes trees 128B in the background of the gas cloud. FIG. 5 shows the infrared camera 10B provided at a virtual position. When the temperatures of both the tree 128B and the gas cloud are approximately the same, if the difference in brightness (thermal information) between the infrared image of the gas cloud and the infrared image of the tree 128B is slight, the temperature of the gas cloud is Difficult to detect. Gas cloud detection uses a method of extracting a gas cloud region from a background region as a moving object region (for example, a frame difference method). In this method, when the background tree 128B is shaken by the wind or the like, it is difficult to extract the region of the gas cloud, which makes detection of the gas cloud even more difficult. Therefore, when the tree 128B is included in the background of the gas cloud, there is a high possibility of erroneously detecting the gas cloud. As a result, the monitoring area creation unit 163 excludes the pipe 127 as the gas leakage source with the tree 128B as the background from the monitoring setting area as the false detection area 128 (see FIG. 1).

演算部164は、誤検知要因モデル131に基づいて、カメラ10から見える監視設定エリアである有効監視エリアにおけるガス雲の背景の表示データの変化を計算する。ここで、誤検知要因モデル131は、時間の経過に応じて変化する環境情報(太陽の位置、地面、気候)である。また、ガス漏洩源の背景の表示データの変化は、ガス漏洩源の背景になる可視画像の変化である。また、ガス雲の背景の表示データの変化は、ガス雲の背景になる赤外画像の変化である。 Based on the erroneous detection factor model 131, the calculation unit 164 calculates changes in the display data of the gas cloud background in the effective monitoring area, which is the monitoring setting area visible from the camera 10. FIG. Here, the erroneous detection factor model 131 is environmental information (sun position, ground, climate) that changes over time. Also, the change in the display data of the background of the gas leak source is the change in the visible image that serves as the background of the gas leak source. A change in the display data of the gas cloud background is a change in the infrared image that forms the background of the gas cloud.

カメラ10(可視光カメラ10A、赤外線カメラ10B)の設置場所、設置台数、機種(固定型、パンチルト型)、パンチルト型カメラにおける動作スケジュール、および、監視方向等は、操作者が入力部140を用いることにより入力される。 The operator uses the input unit 140 to set the installation location, the number of cameras 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B), the model (fixed type, pan-tilt type), the operation schedule of the pan-tilt type camera, the monitoring direction, and the like. is entered by

図6は、図1における左側のカメラ10から見える有効監視エリアにおけるガス雲の背景の画像を示す図である。図7は、図1における右側のカメラ10から見える有効監視エリアにおけるガス雲の背景の画像を示す図である。 FIG. 6 shows an image of the gas cloud background in the active surveillance area as seen from the left camera 10 in FIG. FIG. 7 shows an image of the gas cloud background in the active surveillance area as seen from the right camera 10 in FIG.

表示部150は、設置位置に設けられたカメラ10から見える有効監視エリアにおけるガス漏洩源の背景の画像(可視画像)、ガス雲の背景の画像(赤外画像)の変化を表示する(図6および図7参照)。また、表示部150は、有効監視エリアにおけるガス雲発生可能性エリア(配管127)に、ガス漏洩源の画像(予め定められているガス漏洩源モデルの可視画像)、ガス雲の画像129(予め定められているガス雲モデルの赤外画像)を表示する。また、表示部150は、図6および図7に示すように、誤検知エリア128を表示する。誤検知エリア128を表示することにより、カメラ10以外の監視機器を設置する必要性について検討する意義があることを顧客に提示することができる。 The display unit 150 displays changes in the background image (visible image) of the gas leak source and the background image (infrared image) of the gas cloud in the effective monitoring area visible from the camera 10 provided at the installation position (Fig. 6). and FIG. 7). In addition, the display unit 150 displays an image of the gas leak source (predetermined visible image of the gas leak source model), an image 129 of the gas cloud (previously Infrared image of the defined gas cloud model) is displayed. In addition, the display unit 150 displays an erroneous detection area 128 as shown in FIGS. 6 and 7. FIG. By displaying the false detection area 128 , it is possible to present to the customer that it is meaningful to consider the necessity of installing surveillance equipment other than the camera 10 .

次に、シミュレーション装置100における環境モデル130等の処理について図8を参照して説明する。図8は、シミュレーション装置100における環境モデル130等の処理を示すフローチャートである。なお、本処理には、構造物モデル120および環境モデル130の生成の処理が含まれているが、構造物モデル120および環境モデル130が記憶部110に予め記憶されていれば、構造物モデル120等の生成の処理は含まれなくてもよい。 Next, processing of the environment model 130 and the like in the simulation device 100 will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart showing processing of the environment model 130 and the like in the simulation device 100. As shown in FIG. Note that this processing includes processing for generating the structure model 120 and the environment model 130, but if the structure model 120 and the environment model 130 are stored in advance in the storage unit 110, the structure model 120 can be generated. It is not necessary to include processing for generating such as.

ステップS100において、構造物モデル生成部101は、プラントの構造物に関する情報に基づいて構造物モデル120を生成する。記憶部110は、構造物モデル120を記憶する。 In step S100, the structure model generation unit 101 generates the structure model 120 based on the information regarding the structure of the plant. Storage unit 110 stores structure model 120 .

ステップS110において、環境モデル生成部102は、構造物の環境情報に基づいて環境モデル130を生成する。記憶部110は、環境モデル130を記憶する。 In step S110, the environmental model generator 102 generates the environmental model 130 based on the environmental information of the structure. Storage unit 110 stores environment model 130 .

ステップS120において、誤検知要因モデル生成部103は、ガス雲の検知に影響する誤検知要因モデル131を生成する。記憶部110は、誤検知要因モデル131を記憶する。 In step S120, the erroneous detection factor model generation unit 103 generates the erroneous detection factor model 131 that affects gas cloud detection. The storage unit 110 stores an erroneous detection factor model 131 .

ステップS130において、ガス雲発生エリア設定部161は、入力部140を用いて、ガス雲発生可能性エリア(複数の配管127)を設定する。記憶部110は、ガス雲発生可能性エリアを記憶する。 In step S<b>130 , the gas cloud generation area setting unit 161 uses the input unit 140 to set a gas cloud generation possibility area (plurality of pipes 127 ). The storage unit 110 stores a gas cloud generation possibility area.

ステップS140において、操作者は、入力部140を用いて、ガス雲が発生する危険度を設定する。 In step S<b>140 , the operator uses the input unit 140 to set the risk of gas cloud generation.

ステップS150において、監視エリア作成部163は、誤検知要因モデル131、ガス雲発生可能性エリアおよび危険度に基づいて監視設定エリアを作成する。 In step S150, the monitoring area creation unit 163 creates a monitoring setting area based on the erroneous detection factor model 131, the gas cloud occurrence possibility area, and the degree of risk.

ステップS160において、操作者は、入力部140を用いて、カメラ10(可視光カメラ10A、赤外線カメラ10B)の設置位置を入力する。 In step S160, the operator uses the input unit 140 to input the installation positions of the cameras 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B).

ステップS170において、表示部150は、設置位置に設けられたカメラ10から見える有効監視エリアを表示する。このとき、表示部150は、ガス雲発生可能性エリアにガス雲を表示する。 In step S170, the display unit 150 displays the effective monitoring area visible from the camera 10 provided at the installation position. At this time, the display unit 150 displays the gas cloud in the gas cloud occurrence possibility area.

上記実施の形態におけるシミュレーション装置100によれば、時間の経過に応じて変化する環境を模式的に表示するための表示データを含む環境モデル130を記憶し、環境に設けられるプラントの構造物を模式的に表示するための表示データを含む構造物モデル120を記憶する記憶部110と、環境モデル130および構造物モデル120を表示する表示部150とを備える。これにより、構造物が設けられている環境情報を加味した構造物モデル120が表示されるため、顧客のニーズに適合する監視情報を提示することができる。 According to the simulation apparatus 100 in the above embodiment, the environment model 130 including the display data for schematically displaying the environment that changes with the passage of time is stored, and the structure of the plant provided in the environment is schematically displayed. A storage unit 110 that stores a structure model 120 including display data for displaying the environment model 130 and a display unit 150 that displays the environment model 130 and the structure model 120 are provided. As a result, the structure model 120 that takes into account the environmental information of the structure is displayed, so that monitoring information that meets the customer's needs can be presented.

また、ガス雲が発生する可能性を有する領域であるガス雲発生可能性エリア(配管127)を設定するガス雲発生エリア設定部161と、構造物から発生し得るガス雲の検知に影響する誤検知要因モデル131およびガス雲発生可能性エリアに基づいて監視設定エリアを作成する監視エリア作成部163とを備える。これにより、誤検知するようなエリアをあえて監視の対象から除くことで、監視の有効性を高めることが可能となる。 In addition, a gas cloud generation area setting unit 161 that sets a gas cloud generation possibility area (pipe 127), which is an area in which a gas cloud may occur, and an error that affects the detection of a gas cloud that may occur from a structure. A monitoring area creation unit 163 that creates a monitoring setting area based on the detection factor model 131 and the gas cloud occurrence possibility area is provided. As a result, it is possible to increase the effectiveness of monitoring by daringly excluding areas that are subject to erroneous detection from the monitoring targets.

また、監視エリア作成部163は、危険度に基づいて監視設定エリアを作成する。これにより、危険度の高いエリアを優先的に監視することができるため、監視の有効性をさらに高めることが可能となる。 Also, the monitoring area creating unit 163 creates a monitoring setting area based on the degree of danger. As a result, it is possible to preferentially monitor an area with a high degree of danger, so that the effectiveness of monitoring can be further enhanced.

また、カメラ10の設置位置を入力する入力部140を備え、表示部150は、設置位置に設けられたカメラ10から見える有効監視エリアを表示する。有効監視エリアには、ガス雲発生可能性エリア(配管127)、誤検知エリア128、ガス雲の画像129が含まれる。これにより、カメラ10でガス雲がどのように見えるかについて検討することが可能となる。また、ガス雲の検知における周辺環境等による影響の有無についても検討することが可能となる。 Further, an input unit 140 for inputting the installation position of the camera 10 is provided, and the display unit 150 displays the effective monitoring area visible from the camera 10 provided at the installation position. The effective monitoring area includes the gas cloud potential area (pipe 127), the false detection area 128, and the image 129 of the gas cloud. This makes it possible to consider what the gas cloud looks like to the camera 10 . In addition, it is possible to examine the presence or absence of the influence of the surrounding environment, etc. on gas cloud detection.

次に、変形例におけるシミュレーション装置100Aについて説明する。なお、変形例の説明においては、上記実施の形態におけるシミュレーション装置100と異なる構成について主に説明し、同じ構成についてはその説明を省略する。 Next, a simulation device 100A in a modified example will be described. In addition, in the description of the modification, the configuration different from that of the simulation apparatus 100 in the above embodiment will be mainly described, and the description of the same configuration will be omitted.

上記実施の形態におけるシミュレーション装置100は、カメラ10(可視光カメラ10A、赤外線カメラ10B)の設置位置を、操作者が入力部140を用いて定めたが、変形例におけるシミュレーション装置100Aは、自動的に定める。 In simulation device 100 in the above embodiment, the operator determines the installation position of camera 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B) using input unit 140, but simulation device 100A in the modification automatically stipulated in

図9は、シミュレーション装置100Aの一部を概略的に示す図である。図9に示すように、シミュレーション装置100Aにおける設定演算部160Aは、カメラ位置設定部165、位置候補抽出部166および有効位置算出部167を備えている。 FIG. 9 is a diagram schematically showing part of the simulation device 100A. As shown in FIG. 9, the setting calculation unit 160A in the simulation device 100A includes a camera position setting unit 165, a position candidate extraction unit 166, and an effective position calculation unit 167.

カメラ位置設定部165は、予め定められた条件に基づいて、カメラ10の設置位置を設定する。具体的には、予め定められた条件は、配管127に沿って相互に所定の間隔(例えば1m)をあけて、カメラ10の設置位置が設けられることである。 The camera position setting unit 165 sets the installation position of the camera 10 based on predetermined conditions. Specifically, the predetermined condition is that the installation positions of the cameras 10 are provided at predetermined intervals (for example, 1 m) from each other along the pipe 127 .

位置候補抽出部166は、設置位置に設けられたカメラ10から見える有効監視エリアおよび死角エリアに基づいて、カメラ10の設置位置からカメラ10の設置位置候補を抽出する。ここで、死角エリアとは、カメラ10から見えないエリアであって、カメラ10の光軸方向手前側(図1に示す紙面下側)にある構造物モデル120が邪魔をして、光軸方向奥側(図1に示す紙面上側)のガス雲を検知できないエリアをいう。具体的には、位置候補抽出部166は、死角エリアを除いた有効監視エリアの広さの順に設置位置候補を抽出する。 The position candidate extraction unit 166 extracts installation position candidates for the camera 10 from the installation position of the camera 10 based on the effective monitoring area and blind spot area visible from the camera 10 provided at the installation position. Here, the blind spot area is an area that cannot be seen from the camera 10, and is obstructed by the structure model 120 on the front side of the camera 10 in the optical axis direction (lower side of the paper surface shown in FIG. 1). This refers to the area where the gas cloud on the far side (upper side of the paper surface shown in FIG. 1) cannot be detected. Specifically, the position candidate extraction unit 166 extracts the installation position candidates in order of the size of the effective monitoring area excluding the blind spot area.

有効位置算出部167は、設置位置候補のうちから費用対効果が高くなるようなかつ、監視設定エリアのカバー率が高くなるような有効位置を算出する。表示部150は、有効位置に設けられたカメラ10(可視光カメラ10A、赤外線カメラ10B)から見える有効監視エリアを表示する。ここで、費用対効果とは、カメラ10の設置コストに対する有効監視エリアの広さをいう。また、監視設定エリアのカバー率とは、予定される全部の監視設定エリア(例えば、配管127の長さ)に対する、設置位置候補に設けられたカメラ10から見える有効監視エリアの割合をいう。 The effective position calculation unit 167 calculates, from among the installation position candidates, effective positions such that the cost effectiveness is high and the coverage rate of the monitoring setting area is high. The display unit 150 displays the effective monitoring area visible from the cameras 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B) provided at effective positions. Here, cost-effectiveness refers to the size of the effective monitoring area relative to the installation cost of the camera 10 . Also, the coverage ratio of the monitoring setting area refers to the ratio of the effective monitoring area visible from the camera 10 provided at the installation position candidate to the entire planned monitoring setting area (for example, the length of the pipe 127).

次に、変形例におけるシミュレーション装置100Aにおける環境モデル130等の処理について図10を参照して説明する。図10は、変形例におけるシミュレーション装置100Aにおける環境モデル130等の処理を示すフローチャートである。なお、本処理の説明においては、上記実施の形態と異なる処理について主に説明し、同じ処理についてはその説明を省略する。 Next, processing of the environment model 130 and the like in the simulation device 100A in the modified example will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart showing processing of the environment model 130 and the like in the simulation device 100A in the modification. In addition, in the explanation of this process, mainly the process different from the above embodiment will be explained, and the explanation of the same process will be omitted.

ステップS200~ステップS250における各処理は、上記実施の形態におけるステップS100~ステップS150と同じである。 Each process in step S200 to step S250 is the same as step S100 to step S150 in the above embodiment.

ステップS260において、カメラ位置設定部165は、カメラ10の設置位置を設定する。 In step S<b>260 , the camera position setting section 165 sets the installation position of the camera 10 .

ステップS270において、位置候補抽出部166は、監視設定エリアおよび死角エリアに基づいて、カメラ10の設置位置候補を抽出する。 In step S270, the position candidate extraction unit 166 extracts installation position candidates for the camera 10 based on the monitoring setting area and the blind spot area.

ステップS280において、有効位置算出部167は、費用対効果および監視設定エリアのカバー率に基づいて有効位置を算出する。 In step S280, the effective position calculation unit 167 calculates the effective position based on the cost effectiveness and the coverage ratio of the monitoring setting area.

ステップS290において、表示部150は、有効位置に設けられたカメラ10から見える有効監視エリアを表示する。 In step S290, the display unit 150 displays the effective monitoring area visible from the camera 10 provided at the effective position.

変形例におけるシミュレーション装置100Aによれば、カメラ10の設置位置を設定するカメラ位置設定部165と、設置位置に設けられたカメラ10から見える有効監視エリア、および、カメラ10から見てガス雲が検知できない死角エリアに基づいて、カメラ10の設置位置からカメラ10の設置位置候補を抽出する位置候補抽出部166と、設置位置候補のうちから高い費用対効果を有する有効位置などを算出する有効位置算出部167とを備えている。これにより、カメラ10の最適な設置位置を自動的に選定することが可能となる。また、カメラ10の最適な台数、および、カメラ10の設置等に必要なコストを算出することが可能となる。 According to the simulation device 100A in the modified example, the camera position setting unit 165 for setting the installation position of the camera 10, the effective monitoring area visible from the camera 10 provided at the installation position, and the gas cloud seen from the camera 10 are detected. A position candidate extraction unit 166 that extracts installation position candidates for the camera 10 from the installation positions of the camera 10 based on blind spot areas that cannot a portion 167; This makes it possible to automatically select the optimum installation position of the camera 10 . In addition, it is possible to calculate the optimum number of cameras 10 and the cost required for installing the cameras 10 and the like.

上記実施の形態及び変形例においては、監視エリア作成部163は、誤検知要因モデル131、ガス雲発生可能性エリア(配管127)および危険度に基づいて監視設定エリアを作成したが、本発明はこれに限らず、例えば、監視エリア作成部163は、誤検知要因モデル131等に代えて、又は、誤検知要因モデル131等に加えて、ガス雲の温度と背景の温度との差異(検知性)に基づいて、差異の大きさを優先して監視設定エリアを作成してもよい。ガス雲の温度と背景の温度との差異が大きいほどガス雲を誤検知する可能性が低くなるため、ガス雲の検知精度を上げることができる。 In the above-described embodiment and modification, the monitoring area creation unit 163 creates a monitoring setting area based on the false detection factor model 131, the gas cloud occurrence possibility area (pipe 127), and the degree of danger. For example, instead of the erroneous detection factor model 131 or the like, or in addition to the erroneous detection factor model 131 or the like, the monitoring area creation unit 163 may generate a difference between the gas cloud temperature and the background temperature (detectability ), a monitoring setting area may be created by prioritizing the magnitude of the difference. The greater the difference between the temperature of the gas cloud and the temperature of the background, the lower the possibility of erroneous detection of the gas cloud, so the accuracy of gas cloud detection can be improved.

上記実施の形態においては、可視画像と重畳して使用される赤外画像は、例えば、環境情報から取得されるが、本発明はこれに限らない。例えば、可視画像から赤外画像に相当する画像(赤外画像相当)を取得してもよい。 In the above-described embodiment, the infrared image that is superimposed on the visible image and used is acquired from environmental information, for example, but the present invention is not limited to this. For example, an image corresponding to an infrared image (corresponding to an infrared image) may be obtained from a visible image.

以下、可視画像から赤外画像相当を取得する方法の一例について説明する。先ず、可視光カメラから得られるカラー画像をモノクロ画像(輝度情報)に変換する。次に、太陽などの熱源が当たって温度が上がるところの輝度を高く、熱源が当たらずに温度が上がらないところの輝度を低くというように、熱源による温度情報を、輝度情報としてモノクロ画像に付加する。環境モデル130に適した基準温度情報を、輝度情報として、上記付加したモノクロ画像に付加する。次に、このモノクロ画像を現実的な赤外画像に近い画像にするために、モノクロ画像の輝度の分布を示すヒストグラムを調整する。 An example of a method for acquiring an infrared image equivalent from a visible image will be described below. First, a color image obtained from a visible light camera is converted into a monochrome image (luminance information). Next, add the temperature information from the heat source to the monochrome image as luminance information by increasing the luminance where the temperature rises due to exposure to a heat source such as the sun and lowering the luminance where the temperature does not rise due to exposure to the heat source. do. Reference temperature information suitable for the environment model 130 is added as luminance information to the added monochrome image. Next, in order to make this monochrome image an image close to a realistic infrared image, the histogram indicating the luminance distribution of the monochrome image is adjusted.

また、上記実施の形態では、プラント監視システムのシミュレーション装置100を適用するプラントとして、天然ガスを液化するプラントを一例に挙げたが、本発明は、これに限らず、例えば、液化天然ガスを気化するプラントなどのように、ガス漏洩の可能性を有するプラントであればどのようなプラントにも適用することが可能である。 In the above-described embodiment, a plant for liquefying natural gas was taken as an example of a plant to which the simulation device 100 of the plant monitoring system is applied. It can be applied to any plant as long as it has a possibility of gas leakage, such as a plant where gas leakage occurs.

2018年3月8日出願の特願2018-042083の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。 The disclosure contents of the specification, drawings, and abstract included in the Japanese application of Japanese Patent Application No. 2018-042083 filed on March 8, 2018 are incorporated herein by reference.

その他、上記実施の形態は、何れも本発明の実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 In addition, the above-described embodiments are merely examples of specific implementations of the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed to be limited by these. Thus, the invention may be embodied in various forms without departing from its spirit or essential characteristics.

10 カメラ
10A 可視光カメラ
10B 赤外線カメラ
100、100A シミュレーション装置
101 構造物モデル生成部
102 環境モデル生成部
103 誤検知要因モデル生成部
110 記憶部
120 構造物モデル
121 レシーバータンク
122 サービスタンク
123 モレキュラーシーブ塔
124 活性炭塔
125 再生ガスヒーター
126 再生ガス冷却塔
127 配管
128 誤検知エリア
128A 壁面
128B 樹木
130 環境モデル
131 誤検知要因モデル
140 入力部
150 表示部
160、160A 設定演算部
161 ガス雲発生エリア設定部
162 危険度設定部
163 監視エリア作成部
164 演算部
165 カメラ位置設定部
166 位置候補抽出部
167 有効位置算出部
171 構造物情報取得部
172 環境情報取得部
10 camera 10A visible light camera 10B infrared camera 100, 100A simulation device 101 structure model generator 102 environment model generator 103 false detection factor model generator 110 storage unit 120 structure model 121 receiver tank 122 service tank 123 molecular sieve tower 124 Activated carbon tower 125 Regenerated gas heater 126 Regenerated gas cooling tower 127 Piping 128 False detection area 128A Wall surface 128B Tree 130 Environmental model 131 False detection factor model 140 Input unit 150 Display unit 160, 160A Setting calculation unit 161 Gas cloud generation area setting unit 162 Danger Degree setting unit 163 Surveillance area creation unit 164 Calculation unit 165 Camera position setting unit 166 Position candidate extraction unit 167 Effective position calculation unit 171 Structure information acquisition unit 172 Environment information acquisition unit

Claims (11)

時間の経過に応じて変化する環境を模式的に表示するための表示データ含む環境モデルを生成する環境モデル生成部と、
前記環境に設けられるプラントの構造物を模式的に表示するための表示データを含む構造物モデルを生成する構造物モデル生成部と、
前記環境モデル生成部により生成された前記環境モデルおよび前記構造物モデル生成部により生成された前記構造物モデルを表示する表示部と、を備え
前記環境モデルは、前記構造物から発生し得るガス雲の検知に影響する誤検知要因モデルを有する、
プラント監視システムのシミュレーション装置。
an environment model generation unit that generates an environment model including display data for schematically displaying an environment that changes over time;
a structure model generation unit that generates a structure model including display data for schematically displaying a structure of a plant provided in the environment;
a display unit that displays the environment model generated by the environment model generation unit and the structure model generated by the structure model generation unit ;
wherein the environment model has a false positive factor model that affects detection of gas clouds that may originate from the structure ;
Simulation device for plant monitoring system.
前記ガス雲が発生する可能性を有する領域であるガス雲発生可能性エリアを設定するガス雲発生エリア設定部と、
前記誤検知要因モデルおよびガス雲発生可能性エリアに基づいて、前記ガス雲を監視する場合の監視設定エリアを作成する監視エリア作成部と、をさらに備える、
請求項に記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
a gas cloud generation area setting unit that sets a gas cloud generation possibility area, which is an area in which the gas cloud may occur;
a monitoring area creation unit that creates a monitoring setting area for monitoring the gas cloud based on the false detection factor model and the gas cloud occurrence possibility area;
A simulation device for a plant monitoring system according to claim 1 .
前記ガス雲発生可能性エリアにおける前記ガス雲が発生する可能性の高さを示す危険度を設定する危険度設定部をさらに備え、
前記監視エリア作成部は、さらに、前記危険度に基づいて前記監視設定エリアを作成する、
請求項に記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
further comprising a risk level setting unit that sets a risk level indicating a possibility that the gas cloud will occur in the gas cloud generation possibility area;
The monitoring area creation unit further creates the monitoring setting area based on the degree of risk.
A simulation apparatus for a plant monitoring system according to claim 2 .
カメラの設置位置を入力するカメラ位置入力部を備え、
前記表示部は、前記設置位置に設けられた前記カメラから見える前記監視設定エリアである有効監視エリアを表示する、
請求項またはに記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
Equipped with a camera position input unit for inputting the installation position of the camera,
The display unit displays an effective monitoring area, which is the monitoring setting area visible from the camera provided at the installation position.
A simulation device for a plant monitoring system according to claim 2 or 3 .
予め定められた条件に基づいて、カメラの設置位置を設定するカメラ位置設定部と、
前記設置位置に設けられた前記カメラから見える監視設定エリアである有効監視エリア、および、当該カメラから見て前記ガス雲が検知できない死角エリアに基づいて、前記カメラの設置位置から前記カメラの設置位置候補を抽出する位置候補抽出部と、をさらに備える、
請求項またはに記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
a camera position setting unit that sets the installation position of the camera based on a predetermined condition;
The installation position of the camera from the installation position of the camera based on an effective monitoring area, which is a monitoring setting area visible from the camera provided at the installation position, and a blind spot area where the gas cloud cannot be detected when viewed from the camera. and a position candidate extraction unit that extracts candidates,
A simulation device for a plant monitoring system according to claim 2 or 3 .
前記設置位置候補のうちからカメラの設置コストに対する前記有効監視エリアの広さを示す費用対効果が高くなるような有効位置を算出する有効位置算出部を備える、
請求項に記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
an effective position calculation unit for calculating, from among the installation position candidates, an effective position that indicates the size of the effective monitoring area relative to the installation cost of the camera and that provides a high cost-effectiveness;
The simulation device for the plant monitoring system according to claim 5 .
前記設置位置候補のうちから前記監視設定エリアのカバー率が高くなるような有効位置を算出する有効位置算出部を備える、
請求項またはに記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
an effective position calculation unit that calculates an effective position such that the monitoring setting area has a high coverage rate from among the installation position candidates;
A simulation device for a plant monitoring system according to claim 5 or 6 .
前記表示部は、前記有効位置に設けられた前記カメラから見える前記監視設定エリアである有効監視エリアを表示する、
請求項6または7に記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
The display unit displays an effective monitoring area, which is the monitoring setting area visible from the camera provided at the effective position.
A simulation device for a plant monitoring system according to claim 6 or 7 .
前記表示部は、前記有効監視エリアにおける前記ガス雲発生可能性エリアにガス雲の画像を表示する、
請求項からのいずれか一項に記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
The display unit displays an image of the gas cloud in the gas cloud occurrence possibility area in the effective monitoring area.
A simulation device for a plant monitoring system according to any one of claims 4 to 8 .
前記誤検知要因モデルに基づいて、前記有効監視エリアにおける前記ガス雲の背景の表示データの変化を計算する演算部を備え、
前記表示部は、前記有効監視エリアにおける前記ガス雲の背景の表示データの変化を表示する、
請求項からのいずれか一項に記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
a calculation unit that calculates a change in display data of the background of the gas cloud in the effective monitoring area based on the false detection factor model;
The display unit displays changes in display data of the background of the gas cloud in the effective monitoring area.
A simulation device for a plant monitoring system according to any one of claims 4 to 9 .
前記有効監視エリアにおける画像は、赤外画像に相当する画像である赤外画像相当を有し、
前記赤外画像相当は、可視画像から取得される、
請求項またはに記載のプラント監視システムのシミュレーション装置。
The image in the effective monitoring area has an infrared image equivalent, which is an image equivalent to an infrared image,
wherein the infrared image equivalent is obtained from a visible image;
A simulation device for a plant monitoring system according to claim 4 or 8 .
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