JPH0843239A - Method for estimating area and amount of gas leakage taking obstacle into consideration - Google Patents

Method for estimating area and amount of gas leakage taking obstacle into consideration

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JPH0843239A
JPH0843239A JP19606394A JP19606394A JPH0843239A JP H0843239 A JPH0843239 A JP H0843239A JP 19606394 A JP19606394 A JP 19606394A JP 19606394 A JP19606394 A JP 19606394A JP H0843239 A JPH0843239 A JP H0843239A
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JP
Japan
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gas
data
wind direction
standard deviation
wind
Prior art date
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Application number
JP19606394A
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Japanese (ja)
Inventor
Haruo Nishino
晴生 西野
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Chiyoda Corp
Chiyoda Chemical Engineering and Construction Co Ltd
Original Assignee
Chiyoda Corp
Chiyoda Chemical Engineering and Construction Co Ltd
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Publication date
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Abstract

PURPOSE:To estimate the area of gas leakage from gas concentration data and anemometer data by estimating the standard deviation of the gas concentration distribution of a gaseous diffusion equation from the standard deviation of the wind direction variation of an anemovane at every bearing. CONSTITUTION:A data processor 3 calculates gas flux by taking out gas concentration data from a gas concentration data collecting/storing device 1 and wind direction and speed data for each detector from a wind direction and speed collecting/storing device 2 and multiplying the former data by the latter data. For example, gas detectors G1-G10 are arranged around a frame at regular intervals of 20m in a state where the detectors G1-G10 are respectively united with anemovanes B1-B10 and the mean values and standard deviation of the wind directions and speeds corresponding to the detectors G1-G10 are found based on the data from the anemovanes B1-B10. At the time of finding the mean value and standard deviation, established correction is performed so that sigmaY=0.018XsigmaA and sigmaZ=0.054KXsigmaE (where, sigmaY and sigmaZ respectively represent the standard deviations of gas concentration distributions in Y- and Z- directions, sigmaA and sigmaE respectively represent the standard deviations of wind direction variation in the horizontal and vertical directions, and K represents an empirical constant which varies depending upon the stability of atmosphere) can hold.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、ガス漏洩に於けるガス
漏洩領域及びガス漏洩量を対象とする地域の大気の拡散
状態に対応し、また大気の流れに対する障害物の影響を
自動的に評価して推定する方法で、対象とする地域に於
ける大気の風向変動の標準偏差、風向風速及びガス濃度
などのデータから、主として可燃ガス、毒性ガス、各種
油及び有機溶剤の蒸気などのガス漏洩の可能性がある各
種野外プラントに於けるガス漏洩の早期対処に有用なガ
ス漏洩領域及びガス漏洩量の推定方法に関するものであ
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention corresponds to a gas leakage region in a gas leakage and a diffusion state of the atmosphere in a region targeted for the amount of gas leakage, and automatically influences an obstacle to the flow of the atmosphere. The method of evaluation and estimation is based on data such as the standard deviation of the wind direction fluctuation of the atmosphere in the target area, the wind direction wind speed, and the gas concentration, and is mainly used for gases such as combustible gas, toxic gas, various oils, and vapors of organic solvents. The present invention relates to a gas leakage region and a method for estimating a gas leakage amount, which are useful for early countermeasures against gas leakage in various field plants that may leak.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、対象とする地域の局所的大気の乱
流拡散状態を観測しそのデータに基づいてガス漏洩領域
を推定することができないという問題点があった。
2. Description of the Related Art Conventionally, there has been a problem that it is not possible to observe a local turbulent diffusion state of the atmosphere in a target area and estimate a gas leakage region based on the data.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記したよう
な従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、本発
明の主な目的は、局所的大気の乱流拡散状態を観測し、
そのデータに基づいてガス漏洩領域とガス漏洩量を推定
する方法を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the problems of the prior art as described above, and the main purpose of the present invention is to observe the local turbulent diffusion state of the atmosphere,
It is to provide a method for estimating a gas leakage region and a gas leakage amount based on the data.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】上記した目的は本発明に
よれば、大気拡散に於ける3次元ガス拡散式に基づいて
ガス検知器からのガス濃度データ及び該ガス検知器の近
傍に設置された風向風速計からの風向風速データからガ
ス漏洩領域を推定するための方法であって、ガス拡散式
に於けるガス濃度分布の標準偏差を各方位毎に該風向風
速計からの風向変動標準偏差から推定し、該ガス濃度デ
ータ及び該風向風速データからガス漏洩領域を推定する
ことを特徴とするガス漏洩量の推定方法を提供すること
により達成される。
According to the present invention, the above-mentioned objects are installed in the vicinity of the gas concentration data from the gas detector based on the three-dimensional gas diffusion formula in the atmospheric diffusion. A method for estimating the gas leakage region from the wind direction and wind speed data from the wind direction and anemometer, wherein the standard deviation of the gas concentration distribution in the gas diffusion formula is the standard deviation of the wind direction fluctuation from the wind direction and anemometer for each direction. It is achieved by providing a method for estimating a gas leakage amount, which is characterized by estimating a gas leakage region from the gas concentration data and the wind direction wind speed data.

【0005】[0005]

【作用】漏洩ガスの拡散は次式で与えられる正規型3次
元ガス拡散式に基づくこととする。もちろん、坂上の式
など正規型以外の拡散式を用いても同様である。
The diffusion of the leaked gas is based on the normal type three-dimensional gas diffusion equation given by the following equation. Of course, the same applies if a diffusion formula other than the normal type such as the Sakagami formula is used.

【0006】[0006]

【数1】 [Equation 1]

【0007】[0007]

【数2】 [Equation 2]

【0008】[0008]

【数3】 (Equation 3)

【0009】式(2)のGはガス漏洩点からガス検知器
までの上部空間に架台などの上下方向の拡散を妨げる水
平障害物がない場合の式であり、式(3)のGは上部空
間に架台などの上下方向の拡散を妨げる水平障害物があ
る場合である。
G in the equation (2) is an equation when there is no horizontal obstacle such as a pedestal that prevents vertical diffusion in the upper space from the gas leak point to the gas detector, and G in the equation (3) is the upper portion. This is the case when there are horizontal obstacles such as a gantry that prevent vertical diffusion in the space.

【0010】式(1)〜(3)に含まれる記号をプラン
トを考慮して説明すると以下のようになる。 C:漏洩ガスが100%の濃度で漏洩するときガス漏洩
点の座標を(0,0,H)とし風向の方向にx軸をとっ
たときの、任意の位置座標(x,y,z)に於けるガス
濃度(m3/m3)。 Q:ガス漏洩点(0,0,H)に於ける単位時間当たり
の漏洩ガス量(m3/s) U:風速(m/s)。 H:漏洩点の地表からの高さである。架台などの床があ
る場合は床面からの高さとする(m)。zも同じ床面か
らの任意高さとなる(m)。 T:ガス漏洩点からガス検知器までの上部空間に架台な
どの上下方向の拡散を妨げる水平障害物がある場合、上
下の水平障害物(地面を含む)の間の距離(m)。 m:反射の回数で、通常m=−2〜2をとれば充分良い
近似になる。 σy,σz:y方向とz方向のガス濃度分布の標準偏差
(m)。
The symbols included in the equations (1) to (3) will be described below in consideration of the plant. C: Arbitrary position coordinates (x, y, z) when the coordinate of the gas leak point is (0, 0, H) and the x axis is taken in the direction of the wind when the leaked gas leaks at a concentration of 100% Concentration of gas (m 3 / m 3 ). Q: amount of leaked gas per unit time (m 3 / s) at gas leak point (0, 0, H) U: wind speed (m / s) H: The height of the leak point from the ground surface. If there is a floor such as a pedestal, set the height above the floor (m). z is also an arbitrary height from the same floor (m). T: The distance (m) between upper and lower horizontal obstacles (including the ground) when there is a horizontal obstacle such as a gantry that prevents vertical diffusion in the upper space from the gas leak point to the gas detector. m: the number of reflections, which is usually a good approximation if m = -2 to 2 is taken. σy, σz: standard deviation (m) of the gas concentration distribution in the y and z directions.

【0011】今、図1に示すように、r番目の風向αr
(ラジアン)、風速Urに対してi番目のガス検知器G
i(Xi,Yi,Xi)に関する漏洩ガス濃度Ci,r、
即ちガスフラックスの値Fi,r=Ci,r×Ur、及びガス
フラックスの方向の方位αrが得られたこととする。こ
れらのデータには本質的に揺らぎがあるので例えばi番
目のガス検知器に対する3つ以上のガスフラックスの値
の対数がその向きの方位に関する上に凸な2次式で近似
できるとして回帰分析を行い、2つの方位に対するガス
フラックスの値を選択すると良い。この場合2次式以外
の関数で近似しても良い。この2つの方位を改めてαr
とαsとし、ガスフラックスの値をFi,rとFi,sとす
る。
Now, as shown in FIG. 1, the r-th wind direction αr
(Radian), i-th gas detector G for wind speed Ur
leakage gas concentration Ci, r for i (Xi, Yi, Xi),
That is, it is assumed that the value Fi, r = Ci, r × Ur of the gas flux and the direction αr of the direction of the gas flux are obtained. Since these data have fluctuations inherently, for example, the logarithm of the values of three or more gas fluxes with respect to the i-th gas detector can be approximated by an upwardly convex quadratic equation regarding the direction of the direction of the regression analysis. Then, the values of the gas flux for the two directions may be selected. In this case, a function other than the quadratic equation may be used for approximation. These two directions are again αr
And αs, and the gas flux values are Fi, r and Fi, s.

【0012】また、ガス漏洩点P(X,Y,H)がガス
検知器Giの高さまたはその近傍の高さZの水平面上に
あると仮定し、この点をP’(X,Y,Z)とする。図
1のGi’(Xi,Yi,Z)はGi点を高さZの水平
面上に投影した点である。ガス検知器Giの位置は任意
の風向に対し式(1)のxをLi,r、yをWi,r、zをZ
iとおくことによって得られる。従って、前記式(1)
をQについて解いた形に変形すると次の式が得られる。
It is also assumed that the gas leakage point P (X, Y, H) is on the horizontal plane of the height Z of the gas detector Gi or its vicinity, and this point is defined as P '(X, Y, H). Z). Gi ′ (Xi, Yi, Z) in FIG. 1 is a point obtained by projecting the Gi point on a horizontal plane of height Z. As for the position of the gas detector Gi, x is Li, r, y is Wi, r, and z is Z in the equation (1) for an arbitrary wind direction.
It is obtained by setting i. Therefore, the above formula (1)
When is transformed into a form solved for Q, the following equation is obtained.

【0013】[0013]

【数4】 [Equation 4]

【0014】山本らはσy,σzの実験式として次式を
得た。 σy=0.018xσA (5) σz=0.0054κxσE (6) ここで、σA,σEは水平、垂直方向の風向変動の標準偏
差(度)、κは大気安定度に依存した実験定数である。
Yamamoto et al. Obtained the following equation as an empirical equation for σy and σz. σy = 0.018xσ A (5) σz = 0.0054 κxσ E (6) where σ A and σ E are standard deviations (degrees) of horizontal and vertical wind direction fluctuations, and κ is an experiment depending on atmospheric stability. It is a constant.

【0015】σAは大気安定度と相関があり、Pasquill-
Gifford線図の100m位置に於ける各安定度階級のσy
と比較するとσAは表1のように関係づけられるので、
表1の下段に示したようにκはσAから推定できる。κ
が離散的な数値なので滑らかな曲線として相関させても
良い。この場合100m位置でなく50m位置としても
数値はあまり変わらない。この距離はガス検知器からガ
ス漏洩点の間の平均的な数値とすると良い。
Σ A has a correlation with atmospheric stability, and Pasquill-
Σ y of each stability class at 100 m in the Gifford diagram
Compared with, σ A is related as shown in Table 1.
As shown in the lower part of Table 1, κ can be estimated from σ A. κ
Since is a discrete value, it may be correlated as a smooth curve. In this case, the numerical value does not change so much even if the position is 50 m instead of 100 m. This distance may be an average value between the gas detector and the gas leak point.

【0016】[0016]

【表1】 [Table 1]

【0017】従って、σAとσEを測定すればよいことに
なるが、σEを測定しない場合にはσAとσEとの間の相
関にはプラント内の架台や機器など局所的特性も含まれ
るので、σAとσEの間の相関を予め測定しこれらの影響
を示す相関式を作成しておけばよい。また、既に測定さ
れた障害物のない場合の幾つかのデータを見るとσE
だいたいσAの半分ぐらいであるので第1次近似として
σE=σA/2としてもよい。σAは大気安定度と相関があ
ることからわかるように、プラント内の各種障害物によ
り発生する二次的、三次的乱流の結果も受けるので、ガ
ス拡散への影響は、プラトン内でσAを測定し、そのデ
ータを用いることによって直接的に評価できることにな
る。
Therefore, it is only necessary to measure σ A and σ E. However, when σ E is not measured, the correlation between σ A and σ E depends on local characteristics such as pedestals and equipment in the plant. Therefore, the correlation between σ A and σ E may be measured in advance and a correlation equation showing these influences may be created. Further, looking at some data in the case where there is no obstacle already measured, σ E is about half of σ A , so σ E = σ A / 2 may be used as the first approximation. As can be seen from the fact that σ A correlates with atmospheric stability, it is also affected by the secondary and tertiary turbulence generated by various obstacles in the plant. By measuring A and using the data, it can be evaluated directly.

【0018】特に、前記回帰分析に於いて用いたガスフ
ラックスの向きの方位に関する標準偏差に基づいて推定
したガス濃度分布の標準偏差を用いることが、計算に用
いるガスフラックスの値とその向きの方位との間に整合
性があり望ましい。
Particularly, using the standard deviation of the gas concentration distribution estimated based on the standard deviation of the direction of the gas flux direction used in the regression analysis, the value of the gas flux used in the calculation and the direction of the direction It is desirable because it is consistent with

【0019】ガス検知点に於けるσAを用いれば、大気
安定度とプラント内の各方位毎の各種障害物の影響とを
含んだ値となるので、風向風速計を一体化したガス検知
器によりガス濃度と風向風速を測定することが望まし
い。風向風速計を一体化したガス検知器でない場合には
該ガス検知器の近傍にあって周囲に障害物の少ない場所
にある風向風速計または風上側に障害物の少ない場所に
ある風向風速計からの風向風速データを用いて下記のよ
うに推定すると良い。
If σ A at the gas detection point is used, the value will include the atmospheric stability and the influence of various obstacles in each direction in the plant. Therefore, a gas detector integrated with an anemometer Therefore, it is desirable to measure the gas concentration and the wind direction. If it is not a gas detector integrated with an anemometer, from an anemometer near the gas detector in a place with few obstacles around it or from an anemometer in a place with few obstacles on the windward side. It is recommended to estimate as follows using the wind direction and wind speed data.

【0020】各ガス検知器の方位を例えば8等分乃至は
16等分して各方位毎に障害物の幅に応じた左右の見込
み角(度)を予め与えておき、前記風向風速データの水
平風向変動の標準偏差で前記見込み角を割り算して得ら
れる数値が1以上ならば該水平風向変動の標準偏差の、
所定値倍例えば10倍を限度とする前記標準偏差を水平
風向変動の標準偏差の代わりに用いてY方向のガス濃度
分布の標準偏差を推定すると良い。前記見込み角はガス
検知器の角方位毎にある障害物例えば蒸留塔の両側とガ
ス検知器を結ぶ線の内角(度)として求めることができ
る。
The azimuth of each gas detector is divided into 8 equal parts or 16 equal parts, for example, and the left and right angle of view (degrees) corresponding to the width of the obstacle is given in advance for each azimuth, and the wind direction wind speed data is obtained. If the numerical value obtained by dividing the angle of view by the standard deviation of horizontal wind direction fluctuation is 1 or more, the standard deviation of horizontal wind direction fluctuation,
It is advisable to estimate the standard deviation of the gas concentration distribution in the Y direction by using the standard deviation limited to a predetermined value times, for example, 10 times, instead of the standard deviation of the horizontal wind direction fluctuation. The angle of view can be obtained as an interior angle (degree) of a line connecting an obstacle, for example, both sides of the distillation column and the gas detector at each angular direction of the gas detector.

【0021】同様に、例えば横置き熱交換器などの障害
物の上下の側面とガス検知器を結ぶ線の内角(度)とし
て求めた上下の見込み角(度)を予め与えておき、垂直
風向変動の標準偏差で前記見込み角を割り算して得られ
る数値が1以上でならば該垂直風向変動の標準偏差の所
定値倍例えば10倍を限度とする前記標準偏差を垂直風
向変動の標準偏差の代わりに用いてz方向のガス濃度分
布の標準偏差を推定すると良い。
Similarly, the vertical angle of view (degree) obtained in advance as the interior angle (degree) of the line connecting the upper and lower side surfaces of an obstacle such as a horizontal heat exchanger to the gas detector is given in advance. If the value obtained by dividing the angle of view by the standard deviation of fluctuation is 1 or more, the standard deviation of the standard deviation of the vertical wind direction fluctuation is limited to a predetermined value times, for example, 10 times the standard deviation of the vertical wind direction fluctuation. Instead, it may be used to estimate the standard deviation of the gas concentration distribution in the z direction.

【0022】数5、数6の式のXをLi,rに代えて式
(4)に代入すると仮想的なガス漏洩量Qi,rが得られ
る。i番目のガス検知器Giについてr番目とs番目の
2つのガスフラックスデータに対応したQi,rとQi,sと
を高さZの水平面上の任意の点(X,Y,Z)に於いて
計算し、 Qi,r=Qi,s または ln(Qi,r/Qi,s)=0 (7) となる点の軌跡を試行計算により求めることができる。
Substituting X in equations (5) and (6) for Li, r into equation (4) yields a virtual gas leakage amount Qi, r. For the i-th gas detector Gi, Qi, r and Qi, s corresponding to the r-th and s-th gas flux data are set at arbitrary points (X, Y, Z) on the horizontal plane of height Z. Then, the locus of points at which Qi, r = Qi, s or ln (Qi, r / Qi, s) = 0 (7) can be obtained by trial calculation.

【0023】この軌跡はi番目のガス検知器Giに関す
る任意の2つのデータについて同様の曲線が得られ、こ
れらの曲線は交差しない。次にj番目のガス検知器Gj
についても同様の軌跡が得られ、i番目のガス検知器G
iで得られた軌跡と交わった点が推定されるガス漏洩点
P’(X,Y,Z)である。この交点に於てQi=Qj
であればこの点が正しくガス漏洩点P(X,Y,H)と
なるが、そうでないときには最初に仮定し直して再計算
しQi=Qjとなる3次元位置がガス漏洩点P(X,
Y,H)を与え、このときのQが求めるガス漏洩量を与
える。
This locus yields similar curves for any two data for the ith gas detector Gi and these curves do not intersect. Next, the jth gas detector Gj
A similar trajectory is obtained for the i-th gas detector G
The estimated gas leakage point P '(X, Y, Z) is the point intersecting the trajectory obtained in i. At this intersection Qi = Qj
If this is the case, the gas leak point P (X, Y, H) is correct, but if not, the three-dimensional position where Qi = Qj is recalculated and recalculated first is the gas leak point P (X, Y, H).
Y, H) is given, and the amount of gas leakage obtained by Q at this time is given.

【0024】山本らの実験式に対し、次式のような極座
標であらわされる解析的な近似解が得られる。
With respect to the empirical formula of Yamamoto et al., An analytical approximate solution expressed in polar coordinates as in the following formula can be obtained.

【0025】[0025]

【数5】 (Equation 5)

【0026】ここでRiとβi(ラジアン)はガス検知
器Giの位置からガス検知器P’までの距離(動径)と
方位である。尚、式(8)は上下障害物によるガスの反
射がないとして導いた式である。
Here, Ri and βi (radian) are the distance (radius) and direction from the position of the gas detector Gi to the gas detector P ′. The formula (8) is a formula derived on the assumption that the gas is not reflected by the upper and lower obstacles.

【0027】上式では、Z=ZiまたはRiが30m以
上程度となると、上式の{}内の第2項及び第3項が無
視できる。また、(αr−αs)を水平風向変動の標準
偏差に等しくとると上式は次式のように簡素化できる。
In the above equation, when Z = Zi or Ri is about 30 m or more, the second and third terms in {} of the above equation can be ignored. If (αr-αs) is set equal to the standard deviation of the horizontal wind direction fluctuation, the above equation can be simplified as the following equation.

【0028】[0028]

【数6】 (Equation 6)

【0029】上式に於てσAOはσAをラジアン単位で表
すことを示し、±は上式の第1項がln(Fi,r/Fi,
s)/(αr−αs)と同じ符号をとることを示す。式
(9)から障害物の影響は基本的にln(Fi,r/Fi,
s)とσAの積として表現できることが分かる。
In the above equation, σ AO indicates that σ A is expressed in radian unit, and ± means that the first term of the above equation is ln (Fi, r / Fi,
s) / (αr−αs). From the formula (9), the influence of the obstacle is basically ln (Fi, r / Fi,
It can be expressed as the product of s) and σ A.

【0030】式(8)に基づいて得られたガス漏洩点
P’から上記と同様の方法でQi=Qjとなる(X,
Y,H)の3次元位置と、このときのガス漏洩量Qを求
めることができる。
From the gas leakage point P'obtained based on the equation (8), Qi = Qj is obtained by the same method as described above (X,
The three-dimensional position of (Y, H) and the gas leakage amount Q at this time can be obtained.

【0031】尚、本方法は複数のガス検出点をもつガス
検出装置からの平均ガス濃度データとガス検出装置の近
傍にある風向風速計からの風向風速データとからガス漏
洩領域を推定する場合にも適用できる。また、例えば工
場内の計器室屋上にある風向風速計からの風向データに
基づいて風向変動の標準偏差を求め、これからガス拡散
式におけるガス濃度分布の標準偏差を推定し、ガス濃度
データだけ、またはガス濃度データと風速データからガ
ス漏洩領域を推定することができる。
The present method is used for estimating the gas leakage region from the average gas concentration data from the gas detector having a plurality of gas detection points and the wind direction and wind speed data from the wind anemometer near the gas detector. Can also be applied. Further, for example, the standard deviation of the wind direction fluctuation is obtained based on the wind direction data from the wind direction anemometer on the roof of the instrument room in the factory, and the standard deviation of the gas concentration distribution in the gas diffusion formula is estimated from this, and only the gas concentration data, or The gas leakage area can be estimated from the gas concentration data and the wind speed data.

【0032】いずれにせよ、本方法は本発明者が、特願
平5−250131号、特願平5−292602号、特
願平5−314266号、特願平5−351923号、
特願平5−351924号、特願平6−148589号
に於いて提案したガス漏洩領域推定方法のいずれにも適
用できる。
In any case, the present inventor has proposed this method by Japanese Patent Application No. 5-250131, Japanese Patent Application No. 5-292602, Japanese Patent Application No. 5-314266, Japanese Patent Application No. 5-351923.
It can be applied to any of the gas leakage region estimation methods proposed in Japanese Patent Application No. 5-351924 and Japanese Patent Application No. 6-148589.

【0033】[0033]

【実施例】【Example】

(実施例1)本発明の好適実施例を図2〜図3に基づい
て詳しく説明する。
(Embodiment 1) A preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS.

【0034】本発明のガス漏洩点とガス漏洩量の推定方
法を実現するシステム例は、図2に示すように、M(≧
2)個のガス検知器G(1)〜G(M)と、N(≧1)
個の水平方向の風向風速計B(1)〜B(N)とを有
し、データ処理装置3に接続されたガス濃度データ収集
記憶装置1及び風向風速データ収集記憶装置2に、ガス
濃度データ及び風向風速データを入力するようになって
いる。データ処理装置3には、ガスフラックス警報設定
値、ガス検知器及び風向風速計位置データなどを入力し
たり、各種操作を行うためのキーボード4、ガス検知器
G(1)〜G(M)及び風向風速計B(1)〜B(N)
の番号とその位置を記憶する計器位置記憶装置5、ガス
検知器の番号毎のガスフラックス、ガス濃度、風向、風
速、風向変動の標準偏差などを必要な時間間隔で過去の
一定時間例えば過去1時間、時系列的に記憶する外部記
憶装置6、警報器7、CRT表示装置8及びプリンタ9
が接続されている。
An example of a system for realizing the method for estimating the gas leakage point and the gas leakage amount of the present invention is, as shown in FIG.
2) Gas detectors G (1) to G (M) and N (≧ 1)
Gas concentration data collection and storage device 1 and wind direction and wind speed data collection and storage device 2 which are connected to the data processing device 3 and each of which has gas horizontal direction anemometers B (1) to B (N). Also, the wind direction and wind speed data are input. The data processing device 3 inputs a gas flux alarm set value, gas detector and wind direction anemometer position data, and the like, and a keyboard 4 for performing various operations, gas detectors G (1) to G (M), and Anemometer B (1) -B (N)
No. and its position, the instrument position storage device 5, the gas flux for each gas detector number, the gas concentration, the wind direction, the wind speed, the standard deviation of the wind direction fluctuation, etc. at a required time interval in the past fixed time, for example, the past 1 An external storage device 6, an alarm device 7, a CRT display device 8, and a printer 9 that store time and time series
Is connected.

【0035】各ガス検知器G(1)〜G(M)に対し
て、それぞれの位置での風向風速の近似値を与える風向
風速計としてその近傍にある風向風速計B(1)〜B
(N)が選択され、各ガス検知器からのガス濃度データ
と風向風速データが1対1に対応するようになってい
る。この場合1個のガス検知器に対し、複数の風向風速
計を選びそれらの風向風速データをその位置関係により
内挿または外挿して用いても良い。通常NはMの50分
の1以上が望ましい。また、ガス検知器と風向風速計を
一体化して同一場所の空気の風向と風速とガス濃度とを
同時に計れるようにしても良く、この場合これらの個数
M、NはM=Nとなる。
Wind direction anemometers B (1) to B (1) to B (1) to B (1) to B (1) to B (1) to B (1) to G (M), which are close to the respective gas detectors G (1) to G (M), provide approximate values of wind direction wind speeds at the respective positions.
(N) is selected so that the gas concentration data from each gas detector and the wind direction wind speed data have a one-to-one correspondence. In this case, a plurality of wind direction anemometers may be selected for one gas detector and the wind direction wind speed data may be interpolated or extrapolated depending on the positional relationship. Usually, N is preferably 1/50 or more of M. Further, the gas detector and the wind direction anemometer may be integrated so that the wind direction, the wind speed and the gas concentration of the air at the same place can be measured at the same time. In this case, the numbers M and N of these are M = N.

【0036】本システムに於ては常時送信されるガス検
知器と風向風速計の測定データはデジタル信号として変
換され、データ処理装置3にてデータの選択、記憶、演
算などがなされるようになっている。また、ガス濃度は
測定方法(機器)、測定時間などに依存するので、式
(1)〜(6)が成立するように一定の補正ができるよ
うになっている。
In this system, the measurement data of the gas detector and the anemometer that are constantly transmitted are converted into digital signals, and the data processing device 3 selects, stores and calculates data. ing. Further, since the gas concentration depends on the measuring method (equipment), the measuring time, etc., a certain amount of correction can be performed so that the equations (1) to (6) are satisfied.

【0037】ガス濃度データ収集記憶装置1は、ガス検
知器からのガス濃度データを過去のデータを更新しなが
ら一定時間間隔で時系列的に収集記憶するようになって
おり、上記の補正を行って読み出せるようになってい
る。同様に、風向風速データ収集記憶装置2は、風向風
速計からの風向風速データを更新しながら収集記憶する
ようになっている。
The gas concentration data collecting / storing device 1 is adapted to collect and store the gas concentration data from the gas detector in time series at regular time intervals while updating the past data, and perform the above correction. Can be read out. Similarly, the wind direction and wind speed data collection and storage device 2 collects and stores the wind direction and wind speed data from the wind direction anemometer while updating it.

【0038】データ処理装置3は、ガス濃度データをガ
ス濃度データ収集装置1から、また、各ガス検知器に対
応する風向と風速データを風向風速データから取り出
し、これらのガス濃度データ及び風速データがそれぞれ
測定可能範囲にある場合は、これらを掛け合わせてガス
フラックスを算出し、風速データが測定可能範囲より低
い場合は測定可能下限値の風速にガス濃度を掛け合わせ
てガスフラックスを算出し、ガス濃度データが測定可能
範囲より低い場合は測定可能下限値のガス濃度に風速を
掛け合わせてガスフラックスを算出するようになってい
る。
The data processing device 3 extracts the gas concentration data from the gas concentration data collecting device 1 and the wind direction and wind speed data corresponding to each gas detector from the wind direction and wind speed data, and obtains these gas concentration data and wind speed data. If they are in the measurable range, calculate the gas flux by multiplying them, and if the wind speed data is lower than the measurable range, calculate the gas flux by multiplying the gas velocity by the wind speed at the lower limit of the measurable value and the gas concentration. When the concentration data is lower than the measurable range, the gas concentration is calculated by multiplying the lower limit measurable gas concentration by the wind speed.

【0039】ここで、一般にガス検知器は風向風速計よ
り応答特性が悪いことから、これを調整するために、各
ガス検知器と、対応する風向風速計との間の検出応答性
による検出遅れに相当する時間差だけ遡ったガス濃度デ
ータにて上記処理を行うようになっている。
Here, since the gas detector generally has a poorer response characteristic than the anemometer, in order to adjust this, the detection delay due to the detection response between each gas detector and the corresponding anemometer is detected. The above process is performed with the gas concentration data traced back by a time difference corresponding to.

【0040】図3は本発明のCRT表示装置8による表
示例であり、プラントのなかの一部である長方形をなす
架台部分を示し、架台に設置されている機器の表示はこ
こでは省略されている。各ガス検知器G(1)〜G(1
0)は20m間隔で架台周囲に配置されている。この例
では、全てのガス検知器G(1)〜G(10)が風向風
速計B(1)〜B(10)と一体化されており、各ガス
検知器に対応する風向風速計及び風向の平均値と標準偏
差値とはそれぞれの風向風速計からのデータに基づいて
求めるようになっている。
FIG. 3 shows an example of display by the CRT display device 8 of the present invention, showing a rectangular mount part which is a part of the plant, and the display of the equipment installed on the mount is omitted here. There is. Each gas detector G (1) to G (1
0) are arranged around the frame at intervals of 20 m. In this example, all the gas detectors G (1) to G (10) are integrated with the wind direction anemometers B (1) to B (10), and the wind direction anemometer and the wind direction corresponding to each gas detector are provided. The average value and the standard deviation value of are calculated based on the data from the respective anemometers.

【0041】ガスフラックスが警報設定値を超えた場合
にはガス濃度が測定可能範囲より低い場合を除いて警報
を発報し、発報したガス検知器に対して発報後はこの最
大値とその向きの表示を例えば赤色に変えて点滅させ
る。また、ガス濃度のみが一定値を越えた場合も警報を
発し、対応するガス検知器に対する表示を例えばオレン
ジ色に変えて点滅させるようになっており、従来の警報
も併用している。
When the gas flux exceeds the alarm set value, an alarm is issued except when the gas concentration is lower than the measurable range, and after the alarm is issued to the issued gas detector, this maximum value is set. The display of that direction is changed to, for example, red and blinked. Also, when only the gas concentration exceeds a certain value, an alarm is issued, and the display for the corresponding gas detector is changed to, for example, orange and blinked, and the conventional alarm is also used.

【0042】一方、CRT表示装置8にはガス濃度デー
タと風向風速データがそれぞれ測定可能範囲にあるガス
検知器に対して、過去の一定時間に於ける3つ以上のデ
ータについてガスフラックスの対数値が方位の2次式で
表されるとして回帰分析を行い、風向の平均値と大きな
ガスフラックス値を与える方の風向の標準偏差に対応す
るガスフラックスに基づきガス漏洩領域を計算し表示し
ている。この場合ガス濃度は測定方法(機器)、水平風
向変動の標準偏差及び測定時間に依存するので、式
(5)及び(6)が成立するように一定の補正を行って
いる。
On the other hand, the CRT display device 8 has a gas detector whose gas concentration data and wind direction and wind speed data are in the measurable range. Is expressed by a quadratic equation of the direction, and a regression analysis is performed, and the gas leakage region is calculated and displayed based on the average value of the wind direction and the gas flux corresponding to the standard deviation of the wind direction giving the larger gas flux value. . In this case, the gas concentration depends on the measuring method (equipment), the standard deviation of the horizontal wind direction fluctuation, and the measuring time, so that a constant correction is made so that the equations (5) and (6) hold.

【0043】以下に数値例によって示すと図3に示す地
域は高さ5mの架台とその上4mの位置にある架台に挟
まれた空間であり、濃度100%のエチレンが漏洩し、
最初にガス検知器G(2)が測定可能範囲にあるガス濃
度データを検知し、対応する風向風速計B(2)の風向
風速データが得られた。ガス検知器の床からの高さは全
て0.5mであり、最初はガス漏洩点の高さが不明なの
でとりあえずガス検知器の高さと同じにする。即ち、 T=4(m)、 Z1=0.5(m)、Z2=0.5、
Z=0.5(m) 2分間に20個のデータが得られ、これらについて回帰
分析の結果得られた2次方程式から測定された範囲の風
向の平均値とその標準偏差は、 α2,1=30.0π/180 σA2=4.4度 また、風向の平均値に対するガスフラックスは、 F2,1=196×10-6(m3/m2・s) となった。
As shown by numerical examples below, the area shown in FIG. 3 is a space sandwiched between a pedestal with a height of 5 m and a pedestal at a position 4 m above it, and ethylene with a concentration of 100% leaks,
First, the gas detector G (2) detected the gas concentration data within the measurable range, and the corresponding wind direction wind speed data of the wind direction anemometer B (2) was obtained. The heights of the gas detectors from the floor are all 0.5 m, and the height of the gas leakage point is unknown at first, so the height is made the same as that of the gas detector for the time being. That is, T = 4 (m), Z1 = 0.5 (m), Z2 = 0.5,
Z = 0.5 (m) 20 data were obtained in 2 minutes, and the average value of the wind direction in the range measured from the quadratic equation obtained as a result of the regression analysis and the standard deviation thereof were α 2, 1 = 30.0π / 180 σ A2 = 4.4 degrees Further, the gas flux with respect to the average value of the wind direction was F 2,1 = 196 × 10 −6 (m 3 / m 2 · s).

【0044】また、風向の平均値から標準偏差値を引い
た風向とこのときのガスフラックスは、 α2,2=α2,1−σA2π/180=25.6π/180 F2,2=725×10-6(m3/m2・s) であった。σA2=4.4度に対するκは表1から、 κ=1 また、垂直方向の風向変動の標準偏差σEは測定してい
ないので次のように近似する。 σE2=σA2/2=2.2度
Further, the wind direction obtained by subtracting the standard deviation value from the mean value of the wind direction and the gas flux at this time are α 2,2 = α 2,1 −σ A 2 π / 180 = 25.6 π / 180 F 2,2 = 725 × 10 −6 (m 3 / m 2 · s). κ for σ A2 = 4.4 degrees is from Table 1 κ = 1 Further, since the standard deviation σ E of the vertical wind direction fluctuation is not measured, it is approximated as follows. σ E2 = σ A2 /2=2.2 degrees

【0045】上記2つのガスフラックスの方位に対する
ガスフラックスの値から、作用の項で説明した方法によ
って求めたガス漏洩領域を、図3に曲線q212で示し
ている。
The gas leakage region obtained by the method explained in the section of action from the values of the gas flux with respect to the above two directions of the gas flux is shown by a curve q212 in FIG.

【0046】データの揺らぎによる幅を知るために、回
帰分析の結果得られたガスフラックスの値の標準偏差値
を上記の最大値に加えた場合と減じた場合について計算
すると、 α2,3=25.6π/180、F2,3=1233×10-6
(m3/m2・s) α2,4=25.6π/180、F2,4=218×10
-6(m3/m2・s) となり、これらのデータと風向の平均値に対するガス濃
度データを組み合わせて得られるガス漏洩領域を図3に
曲線q223、q224で示しており、この両曲線で囲
まれた範囲がガス検知器G(2)のデータによって推定
されるガス漏洩領域とし、この領域の色を変えている。
In order to know the width due to the fluctuation of the data, when the standard deviation value of the gas flux value obtained as a result of the regression analysis is added to the above maximum value and the standard deviation value is subtracted, α 2,3 = 25.6π / 180, F 2,3 = 1233 × 10 -6
(M 3 / m 2 · s) α 2,4 = 25.6π / 180, F 2,4 = 218 × 10
-6 (m 3 / m 2 · s), and the gas leakage region obtained by combining these data and the gas concentration data with respect to the average value of the wind direction is shown by curves q223 and q224 in FIG. The enclosed area is the gas leakage area estimated by the data of the gas detector G (2), and the color of this area is changed.

【0047】次にガス検知器G(1)及び風向風速計B
(1)からのガス濃度データと風向風速データに基づい
て、2分間に得られた20個のデータについて回帰分析
し以下の結果を得た。 α1,1=45.0π/180 σA1=5.0度 F1,1=509×10-6(m3/m2・s) α1,2=α1,1+σA1π/180=50.0π/180 F1,2=844×10-6(m3/m2・s) 従って、 κ=1,σE1=σA1/2=2.5度 また、ガスフラックスの値の標準偏差値を上記の最大値
に加えた場合と減じた場合について計算すると、 α1.3=50.0π/180,F1,3=1434×10-6
(m3/m2・s) α1.4=50.0π/180,F1,4=253×10
-6(m3/m2・s) となる。
Next, the gas detector G (1) and the anemometer B
Based on the gas concentration data and the wind direction and wind speed data from (1), regression analysis was performed on 20 data obtained in 2 minutes, and the following results were obtained. α 1,1 = 45.0π / 180 σ A1 = 5.0 degrees F 1,1 = 509 × 10 −6 (m 3 / m 2 · s) α 1,2 = α 1,1 + σ A1 π / 180 = 50.0π / 180 F 1,2 = 844 × 10 −6 (m 3 / m 2 · s) Therefore, κ = 1, σ E1 = σ A1 /2=2.5 degrees When the standard deviation value is added to the maximum value and the standard deviation value is subtracted, α 1.3 = 50.0π / 180, F 1,3 = 1434 × 10 −6
(M 3 / m 2 · s) α 1.4 = 50.0π / 180, F 1,4 = 253 × 10
-6 (m 3 / m 2 · s).

【0048】ガス検知器G(1)について上記と同様の
方法でq112、q123、q124が新たに得られ、
図3に示すようにこれらとq223、q224との交差
する領域は推定されるガス漏洩領域として色を変えて表
示している。
With respect to the gas detector G (1), q112, q123 and q124 are newly obtained by the same method as described above,
As shown in FIG. 3, the areas where these and q223 and q224 intersect are displayed in different colors as estimated gas leakage areas.

【0049】曲線q212と曲線q112の交点はガス
漏洩領域のなかでも最もガス漏洩の確率の高い点であ
り、この場合ガス漏洩点P’の座標は(30,25,
0.5)となった。
The intersection of the curves q212 and q112 is the point with the highest probability of gas leakage in the gas leakage region. In this case, the coordinates of the gas leakage point P'are (30, 25,
It became 0.5).

【0050】このP’点に於けるそれぞれのガス漏洩量
を(4)式により求めたところ一致しないので、ガス漏
洩点Pを高さZを変数としてこれらが一致する高さを求
めた。これらはZ=1.0mに於て水平座標(30,2
5)で一致し、 Q1,1=Q2,1=0.015(m3/s) となった。即ちガス漏洩点の3次元位置Pは(30,2
5,1.0)と推定される。また、式(8)によって推
定したガス漏洩点P’の座標は(30,25,0.5)
となりこの場合厳密な方法と一致し、曲線q線で示され
るガス漏洩領域も全て一致した。
When the gas leak amounts at the points P'are determined by the equation (4), they do not match. Therefore, the gas leak points P are determined by using the height Z as a variable. These are the horizontal coordinates (30,2 at Z = 1.0 m).
In 5), the agreement was obtained, and Q 1,1 = Q 2,1 = 0.015 (m 3 / s). That is, the three-dimensional position P of the gas leakage point is (30, 2
5, 1.0). Further, the coordinates of the gas leakage point P ′ estimated by the equation (8) are (30, 25, 0.5)
Then, in this case, the method was in agreement with the strict method, and all the gas leakage regions indicated by the curve q line were also in agreement.

【0051】式(8)は上下の障害物による反射を無視
した近似解なので、反射の影響が小さければ得られたガ
ス漏洩点P’またはPは厳密な方法による位置とほとん
ど一致するので計算時間を短縮できる利点がある。ま
た、このガス漏洩点Pの位置座標とガス漏洩量とから風
向風速の現在値に基づいて、漏洩ガスの3次元濃度分布
を表示できるようになっている。
Since the equation (8) is an approximate solution ignoring the reflection due to the upper and lower obstacles, if the influence of the reflection is small, the obtained gas leak point P'or P almost coincides with the position by the strict method, and the calculation time is therefore reduced. Has the advantage of being shortened. Further, the three-dimensional concentration distribution of the leaked gas can be displayed on the basis of the current value of the wind direction wind speed from the position coordinates of the gas leak point P and the gas leak amount.

【0052】複数のガス検知器のデータから得られたそ
れぞれのガス漏洩点が対象とする地域の内部または近辺
にある場合は、ガスフラックスの警報設定値を越える警
報が発報されていなくても違う音色で警報を鳴らすよう
になっている。これらのガス漏洩点の位置が対象とする
地域から遠方にある場合は、遠くのプラントの保守作業
で発生するガス、塗装時の溶剤の蒸発によるガス、タン
クからの発生する可燃性蒸気などを検出している可能性
があり、推定されるガス漏洩源位置が遠くにあることが
直ちに判別できるので、警報は特に鳴らさないようにな
っている。
When the respective gas leak points obtained from the data of a plurality of gas detectors are inside or in the vicinity of the target area, even if the alarm exceeding the gas flux alarm set value is not issued. The alarm sounds with a different tone. If the location of these gas leak points is far from the target area, gas generated during maintenance work at a distant plant, gas generated by evaporation of the solvent during painting, flammable vapor generated from the tank, etc. will be detected. There is a possibility that it is happening, and it is possible to immediately determine that the estimated gas leakage source position is distant, so the alarm is not particularly sounded.

【0053】また、この場合対象とする地域の漏洩ガス
濃度が全体に下駄をはいた状態になっているので、上流
側のガス検知器によりその平均値を求め、その地域のガ
ス検知器の濃度からその分を差し引いて補正できるよう
になっている。このように感度の高いガス検知器を使用
してもいたずらに警報を発するような煩わしさから解放
され、危険に対してはガス検知器の感度を最大限に生か
して早期にガス漏洩源を推定できるシステムとなってい
る。
Further, in this case, since the leaked gas concentration in the target area is clogged as a whole, the average value is obtained by the gas detector on the upstream side, and the concentration of the gas detector in that area is obtained. It can be corrected by subtracting that amount from. Even if a gas detector with high sensitivity is used, it is freed from the hassle of issuing an alarm unnecessarily, and in the case of danger, the sensitivity of the gas detector can be used to the maximum to estimate the gas leakage source early. It is a system that can.

【0054】(実施例2)本発明の別の好適実施例を図
4に基づいて詳しく説明する。
(Embodiment 2) Another preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG.

【0055】本発明のガス漏洩点とガス漏洩量の推定方
法を実現する実施例2では、実施例1のように全てのガ
ス検知器G(1)〜G(10)が風向風速計B(1)〜
B(10)と一体化されておらず、図4に示すように四
隅にある4つのガス検知器G(1)、G(4)、G
(7)及びG(10)が4つの風向風速計B(1)〜B
(4)と一体化されている点が実施例1とは異なってい
る。
In the second embodiment for realizing the method for estimating the gas leakage point and the gas leakage amount of the present invention, all the gas detectors G (1) to G (10) are the wind direction anemometer B (as in the first embodiment. 1) ~
Four gas detectors G (1), G (4), and G that are not integrated with B (10) and are located at the four corners as shown in FIG.
(7) and G (10) have four anemometers B (1) to B (B)
It is different from the first embodiment in that it is integrated with (4).

【0056】各ガス検知器の対応する風向風速及び風向
の平均値と標準偏差値はガスを検知した段階で各ガス検
知器の風上側にある2つ乃至3つの風向風速計からのデ
ータを選択し、これらを内外挿して用いるようになって
いる。また、各ガス検知器の風上側に障害物がある場合
には障害物によって2次的に発生する乱流による風向変
動及び風速変動への影響があるので、その影響を作用の
項で示した方法で風向の標準偏差として一括して補正で
きるようになっている。その他については実施例1と同
じである。
For the corresponding wind direction wind speed and the mean value and standard deviation value of the wind direction of each gas detector, the data from the two or three wind direction anemometers on the windward side of each gas detector are selected when the gas is detected. However, these are used by being interpolated. Also, if there is an obstacle on the windward side of each gas detector, there is an effect on the wind direction fluctuation and the wind speed fluctuation due to the turbulent flow generated secondarily by the obstacle, so that effect is shown in the section of the action. The standard deviation of the wind direction can be collectively corrected by the method. Others are the same as those in the first embodiment.

【0057】今、ガス検知器G(2)がガス濃度データ
を検知し、その風上側にある風向風速計B(3)及びB
(4)のデータを内挿した風向風速データに基づいて2
分間に20個のデータが得られ、これらについて回帰分
析の結果得られた2次方程式から測定された範囲の風向
の平均値とその標準偏差は実施例1と同じく、 α2,1=30.0π/180 σA2=4.4度 となった。風向の平均値に対する上記のように回帰分析
の結果得られた2次方程式から得られたガスフラックス
は実施例1と同じく F2,1=196×10-6(m3/m2・s) となった。
Now, the gas detector G (2) detects the gas concentration data, and the wind direction anemometers B (3) and B on the windward side thereof.
2 based on the wind direction and wind speed data obtained by interpolating the data of (4)
20 pieces of data were obtained per minute, and the average value of the wind direction in the range measured from the quadratic equation obtained as a result of the regression analysis and the standard deviation thereof were the same as in Example 1, α 2,1 = 30. It became 0π / 180 σ A2 = 4.4 degrees. The gas flux obtained from the quadratic equation obtained as a result of the above-described regression analysis with respect to the average value of the wind direction is F 2,1 = 196 × 10 −6 (m 3 / m 2 · s) as in Example 1. Became.

【0058】また、ガス検知器G(2)からみた方位α
2,1の方向には障害物がないので、風向の平均値に標準
偏差値をそのまま加えて得られる風向とこのときのガス
フラックスは実施例1と同じく、 α2,2=α2,1−σA2π/180=25.6π/180 F2,2=725×10-6(m3/m2・s) となった。σA2=4.4度に対するκは表1からκ=1
となる。
Further, the azimuth α as seen from the gas detector G (2)
Since there is no obstacle in the direction of 2,1 , the wind direction obtained by adding the standard deviation value as it is to the average value of the wind direction and the gas flux at this time are α 2,2 = α 2,1 as in Example 1. -σ A2 π / 180 = 25.6π / 180 F 2,2 = 725 × 10 -6 (m 3 / m 2 · s) became. From Table 1, κ = 1 for σ A2 = 4.4 degrees
Becomes

【0059】また、垂直方向の風向変動の標準偏差σE
は測定していないので次のように近似する。 σE2=σA2/2=2.2度 上記の2つのガスフラックスの方位に対するガスフラッ
クスの値から作用の項で説明した方法によって求めたガ
ス漏洩領域は図3のq212に一致する。
Further, the standard deviation σ E of the wind direction fluctuation in the vertical direction
Is not measured, and is approximated as follows. σ E2 = σ A2 /2=2.2 degrees The gas leakage region obtained by the method explained in the section of the action from the values of the gas flux with respect to the above two directions of the gas flux matches q212 in FIG.

【0060】次にガス検知器G(1)からのガス濃度デ
ータと風向風速計B(3)及びB(4)のデータを内挿
した風向風速データに基づいて、2分間に得られた20
個のデータについて回帰分析し以下の結果を得た。 α1,1=45.0π/180 σA1=4.4度 F1,1=509×10-6(m3/m2・s)
Next, based on the gas concentration data from the gas detector G (1) and the wind direction and wind speed data obtained by interpolating the data of the wind direction anemometers B (3) and B (4), the data obtained in 2 minutes was obtained.
Regression analysis was performed on each piece of data, and the following results were obtained. α 1,1 = 45.0π / 180 σ A1 = 4.4 degrees F 1,1 = 509 × 10 −6 (m 3 / m 2 · s)

【0061】図4に示すようにガス検知器G(1)から
みた方位α1,1の方向20mの位置に中心をもつ直径2
mの直立円筒状の障害物があり、この円筒に関するレイ
ノルズ数から円筒の後方に強い渦が発生していることが
予測された。この位置関係においてG(1)からこの円
筒を見込む角度は5.7度となる。
As shown in FIG. 4, a diameter 2 centered at a position 20 m in the direction α 1,1 as viewed from the gas detector G (1) is used.
There is an upright cylindrical obstacle of m, and it was predicted from the Reynolds number for this cylinder that a strong vortex was generated behind the cylinder. In this positional relationship, the angle of viewing this cylinder from G (1) is 5.7 degrees.

【0062】従って、見込み角はαA1=4.4度の1.
3倍となるのでこの影響を作用の項で説明した方法でσ
A1を補正する。この場合σA1を約1.15倍しσA1=5
度とした。即ち、 σA1=5.0度 従って、 α1,2=α1,1+σA1π/180=50.0π/180 このとき下記ガスフラックスとなった。 F1,2=844×10-6(m3/m2・s) 従って、 κ=1、σE1=σA1/2=2.5度
Therefore, the angle of view is 1.A of αA 1 = 4.4 degrees.
Since it becomes 3 times, this effect is σ by the method explained in the section of action.
Correct A1 . In this case, σ A1 is multiplied by about 1.15 and σ A1 = 5
I took it. That is, σ A1 = 5.0 degrees Therefore, α 1,2 = α 1,1 + σ A1 π / 180 = 50.0π / 180 At this time, the following gas flux was obtained. F 1,2 = 844 × 10 -6 (m 3 / m 2 · s) Therefore, κ = 1, σ E1 = σ A1 /2=2.5 degrees

【0063】これらのデータは実施例1と同じでありガ
ス漏洩領域は図3の曲線q112に一致する。また、ガ
ス漏洩点Pの位置座標とガス漏洩量について実施例1と
同じ結果が得られた。なお、その他のガス漏洩領域を示
す曲線qについても実施例1と一致した。
These data are the same as in Example 1, and the gas leakage region corresponds to the curve q112 in FIG. Further, the same results as in Example 1 were obtained regarding the position coordinates of the gas leakage point P and the gas leakage amount. The curve q showing the other gas leakage regions also coincided with the first embodiment.

【0064】[0064]

【発明の効果】上記した説明により明らかなように、本
発明によるガス漏洩領域、ガス漏洩点及びガス漏洩量の
推定方法によれば、対象地域に於ける各種障害物による
局地的大気の乱流拡散の影響を直接観測しそのデータに
基づいてガス漏洩領域を推定することができるので、ガ
ス漏洩領域とガス漏洩量を正確に、迅速に推定すること
ができる。
As is apparent from the above description, according to the method for estimating the gas leakage region, the gas leakage point and the gas leakage amount according to the present invention, the local atmospheric turbulence due to various obstacles in the target area. Since the effect of flow diffusion can be directly observed and the gas leakage area can be estimated based on the data, the gas leakage area and the gas leakage amount can be accurately and quickly estimated.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】ガス検知器とガス漏洩点の位置関係を示す図で
ある。
FIG. 1 is a diagram showing a positional relationship between a gas detector and a gas leak point.

【図2】本発明が適用されたガス漏洩システムの構成を
示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a gas leakage system to which the present invention has been applied.

【図3】ガス漏洩領域及びガス漏洩量推定に於けるCR
T表示装置への第1の表示例を示す。
[Fig. 3] CR in gas leakage region and gas leakage amount estimation
The 1st example of a display on a T display device is shown.

【図4】ガス漏洩領域及びガス漏洩量推定に於けるCR
T表示装置への第2の表示例を示す。
[Fig. 4] CR in gas leakage region and gas leakage amount estimation
The 2nd example of a display on a T display device is shown.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 ガス濃度データ収集記憶装置 2 風向風速データ収集記憶装置 3 データ処理装置 4 キーボード 5 計器位置記憶装置 6 外部記憶装置 7 警報器 8 CRT表示装置 9 プリンタ 1 gas concentration data collection storage device 2 wind direction wind speed data collection storage device 3 data processing device 4 keyboard 5 instrument position storage device 6 external storage device 7 alarm device 8 CRT display device 9 printer

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 大気拡散に於ける3次元ガス拡散式に
基づいてガス検知器からのガス濃度データ及び該ガス検
知器の近辺に設置された風向風速計からの風向風速デー
タからガス漏洩領域を推定するための方法であって、 ガス拡散式に於けるガス濃度分布の標準偏差を各方位毎
に該風向風速計からの風向変動標準偏差から推定し、 該ガス濃度データ及び該風向風速データからガス漏洩領
域を推定することを特徴とするガス漏洩量の推定方法。
1. A gas leakage region is determined from gas concentration data from a gas detector and wind direction wind speed data from a wind anemometer installed in the vicinity of the gas detector based on a three-dimensional gas diffusion formula in atmospheric diffusion. A method for estimating, wherein the standard deviation of the gas concentration distribution in the gas diffusion equation is estimated from the wind direction fluctuation standard deviation from the anemometer for each azimuth, from the gas concentration data and the wind direction wind speed data. A method for estimating a gas leakage amount, which comprises estimating a gas leakage region.
【請求項2】 前記ガス検知器の位置に於けるガス濃
度データと該ガス検知器と同位置の風向風速データとか
ら、該ガス濃度データと風速データとを掛け合わせてガ
スフラックスの値を求め該風向データをガスフラックス
の向きとし、ガスフラックスの値の対数がその向きの方
位に関する関数で近似できるとして回帰分析を行い、 該関数から2つの方位に対して得られるガスフラックス
の値と、 該風向データの標準偏差から推定して得られるガス拡散
方式に於けるガス濃度分布の標準偏差とからガス漏洩領
域を推定することを特徴とする請求項1に記載のガス漏
洩量の推定方法。
2. A gas flux value is obtained by multiplying the gas concentration data and the wind speed data from the gas concentration data at the position of the gas detector and the wind direction wind speed data at the same position as the gas detector. The wind direction data is used as the gas flux direction, and a regression analysis is performed assuming that the logarithm of the gas flux value can be approximated by a function related to the direction of the direction, and the gas flux values obtained from the function for two directions, The method for estimating the gas leakage amount according to claim 1, wherein the gas leakage region is estimated from the standard deviation of the gas concentration distribution in the gas diffusion method obtained by estimating from the standard deviation of the wind direction data.
【請求項3】 前記ガス検知器からのガス濃度データ
と該ガス検知器の近傍にあって、周囲に障害物の少ない
場所にある風向風速計または風上側に障害物の少ない場
所にある風向風速計からの風向風速データとから、該ガ
ス濃度データと該風速データとを掛け合わせてガスフラ
ックスの値を求め該風向データをガスフラックスの向き
とし、ガスフラックスの値の対数がその向きの方位に関
する関数で近似できるとして回帰分析を行い、 該関数から2つの方位に対して得られるガスフラックス
の値と、 該ガス検知器の位置から各方位毎の障害物の横幅及び縦
幅を見込む内角をそれぞれ該水平及び垂直風向変動の標
準偏差で割り算し、その商が1以上ならば、該水平及び
垂直風向変動の標準偏差の所定値倍を限度とする値を該
標準偏差として推定されるガス拡散式に於けるガス濃度
分布の標準偏差とからガス漏洩領域を推定することを特
徴とする請求項1に記載のガス漏洩量の推定方法。
3. Gas concentration data from the gas detector and an anemometer near the gas detector in a place with few obstacles in the vicinity or a wind direction wind speed in a place with few obstacles on the windward side. From the wind direction wind speed data from the meter, the gas concentration data and the wind speed data are multiplied to obtain the value of the gas flux, and the wind direction data is taken as the direction of the gas flux, and the logarithm of the value of the gas flux relates to the direction. Regression analysis is performed assuming that the function can be approximated, and the values of the gas flux obtained from the function for two directions and the interior angles for which the horizontal and vertical widths of the obstacle for each direction are estimated from the position of the gas detector, respectively. The standard deviation of the horizontal and vertical wind direction fluctuations is divided, and if the quotient is 1 or more, a value within a predetermined value of the standard deviation of the horizontal and vertical wind direction fluctuations is estimated as the standard deviation. Estimation method for a gas leak amount of claim 1 and a standard deviation of at gas concentration distribution in the gas diffusion type and estimates the gas leakage area.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013175054A (en) * 2012-02-24 2013-09-05 Toshiba Corp Density distribution analysis device and density distribution analysis method
JP2018146305A (en) * 2017-03-02 2018-09-20 三菱重工業株式会社 Leak point specifying device and leak point specifying method
JP2020063955A (en) * 2018-10-16 2020-04-23 千代田化工建設株式会社 Fluid leakage detection system, fluid leakage detection device, and learning device

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013175054A (en) * 2012-02-24 2013-09-05 Toshiba Corp Density distribution analysis device and density distribution analysis method
JP2018146305A (en) * 2017-03-02 2018-09-20 三菱重工業株式会社 Leak point specifying device and leak point specifying method
JP2020063955A (en) * 2018-10-16 2020-04-23 千代田化工建設株式会社 Fluid leakage detection system, fluid leakage detection device, and learning device

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