JPWO2019171777A1 - Plant monitoring system simulation device - Google Patents

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Abstract

プラント監視システムのシミュレーション装置は、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ものであって、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と、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、環境モデル生成部により生成された環境モデルおよび構造物モデル生成部により生成された構造物モデルを表示する表示部と、を備える。 The simulation device of the plant monitoring system can present monitoring information that meets the needs of customers, and is an environmental model that includes display data for schematically displaying an environment that changes over time. A structure model generation unit that generates an environment model that generates a structure model that includes display data for schematically displaying the structure of a plant provided in the environment, and an environment generated by the environment model generation unit. A display unit for displaying the structure model generated by the model and the structure model generation unit is provided.

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 Document 1 discloses a three-dimensional display system capable of displaying map information over a wide area and information on structures 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。 Further, in Patent Document 2, the operator can easily grasp the state of the plant by displaying the actual equipment constituting the plant equipment as a three-dimensional image according to the shape and arrangement of the actual equipment. A display system that can be disclosed.

特開2017−97822号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-97822 特開平6−175626号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 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 provided may affect the monitoring target. In order to present monitoring information that meets the needs of the customer, it is preferable to display an image of the structure model that takes into account the environmental information in which the structure is provided.

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 system according to Patent Documents 1 and 2 has a problem that the image of the structure model in which the environmental information in which the structure is provided is added 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。 An object of the present invention is to provide a simulation device for a plant monitoring system 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、を備える。
In order to achieve the above object, the simulation device of the plant monitoring system in the present invention is used.
An environment model generator that generates an environment model that includes display data for schematically displaying an environment that changes with the passage of time.
A structure model generation unit that generates a structure model including display data for schematically displaying the structure of the plant provided in the environment.
It includes the environment model generated by the environment model generation unit and a display unit for displaying the structure model generated by the structure model generation unit.

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。 According to the present invention, it is possible to present monitoring information that meets the needs of customers.

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 that imitates 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The figure which shows schematic structure of the simulation apparatus of the plant monitoring system in embodiment of this invention. ガス雲検知の原理を説明するための図Diagram to explain 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The figure which shows the background image of the gas cloud in the effective monitoring area seen from the camera on the left side in FIG. 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The figure which shows the background image of the gas cloud in the effective monitoring area seen from the camera on the right side in FIG. 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Flow chart showing the processing of the environment model etc. in the 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A diagram schematically showing a part of the configuration of the simulation device of the plant monitoring system in the modified example. 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Flow chart showing the processing of the environment model etc. in the 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。 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 that imitates a structure of a plant. The structure model 120 has, for example, display data for schematically displaying the structure of a plant for purifying and liquefying natural gas. 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 it easier to see the plurality of pipes 127, the pipes 127 are represented by different line types (solid line, broken line) in FIG. Further, FIG. 1 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 the simulation device 100 of the plant monitoring system according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the simulation device 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, and the like. It includes a setting calculation unit 160, a structure information acquisition unit 171 and an environment information acquisition unit 172. 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 a speaker, and these are connected to each other via a bus. The CPU is a control circuit composed of a microprocessor or the like that controls each of the above parts and executes various arithmetic processes according to a program. The functions of the above-mentioned parts of the simulation device 100 are exhibited by the CPU executing a program corresponding to the functions. The ROM has, for example, a non-volatile semiconductor memory or a large-capacity magnetic disk device, and stores three-dimensional data, content data, and a control processing program.

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) related to the structure of the plant.

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 on-site inspections, aerial photographs / artificial satellite images, and environmental information from people at the site. Environmental information is year-round information. Specifically, the environmental information includes environmental information that affects the detection of gas clouds that may be generated (leaked) from the structure. Furthermore, specifically, the environmental information includes the surrounding environment and the natural environment of the structure. The surrounding environment includes the sea, roads, railroad tracks, surrounding factories, thickets, mountains, and trees and ground (asphalt, lawn, soil, sand (dust)) on the plant premises. The natural environment includes sunlight (brightness, temperature), climate, and meteorological 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 generation unit 101 generates the structure model 120 based on the information about the structure of the plant. The structure model generation unit 101 extracts parameters (shooting position, shooting direction) of the camera 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B shown in FIG. 1) used for shooting from the information of the photograph. The structure model generation unit 101 generates a three-dimensional structure model 120 from photographs taken from different directions and parameters of the camera 10. The storage unit 110 stores the 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. The storage unit 110 stores the environment model 130. In the present embodiment, in order to make the following explanation easier to understand, sunlight, the ground, and climate will be described as an example of the environmental model 130.

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 a false positive factor model generation unit 103. The false positive factor model generation unit 103 generates a false positive factor model 131 that affects the detection of gas clouds that may be generated (leaked) from the structure. The storage unit 110 stores the false positive 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 false positive factor model 131 includes the brightness of the visible image of the background of the gas leak source (gas generating section, for example, piping 127). Specifically, the brightness of the visible image of the background of the gas leak source is sunlight, artificial light source, sea, solar reflected light in buildings, gas-like phenomena (water vapor, clouds), dust, swaying trees and lawn. Each includes the brightness of the visible image that is the background of the gas leak source. In the visible image, the gas cloud to be detected such as methane cannot be seen. Therefore, the visible image is used by superimposing it on the infrared image in order to make the gas leak source easy to understand. The visible image of the gas leak source (gas generating portion) is a predetermined visible image of the gas leak source model. Further, 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 the present embodiment, the infrared camera 10B for detecting the gas cloud is not provided. 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. The gas cloud absorbs some of the infrared radiation emitted depending on the temperature of the background. FIG. 3 shows the amount of infrared rays radiated from the background V (Tb), the amount of infrared rays absorbed by the gas cloud as αV (Tb), and the amount of infrared rays radiated from the gas cloud V (Tg). Here, V (T) is the blackbody radiance at the 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 an infrared amount V (Tb) radiated from the background, an infrared amount (1-α) V (Tb) radiated from the background and transmitted through the gas cloud, and an infrared amount V (Tg) radiated from the gas cloud. ) Is detected based on the difference from the total amount. Therefore, the range of gas cloud detection includes a background temperature image which is an image based on the infrared ray amount V (Tb) and a gas cloud which is an image based on the infrared ray amount ((1-α) V (Tb) + V (Tg)). It is defined as an image extracted from 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 (heat information) of the infrared image of the background of the gas cloud is the brightness (heat information) of the infrared image with sunlight, an artificial light source, and an artificial heat source as the background, and the background whose temperature changes due to wind. Includes the brightness (thermal information) of the infrared image of. If the difference between the brightness (thermal information) of the infrared image of the background of the gas cloud and the brightness (thermal information) of the infrared image of the gas cloud is less than or equal to a predetermined threshold value, the gas cloud may be erroneously detected. .. The infrared image of the gas cloud is an infrared image of a predetermined gas cloud model. Further, 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 a region where a gas cloud may be generated. Specifically, the gas cloud generation area setting unit 161 sets the pipe 127 as a gas cloud generation possibility area. The input unit 140 is used to set the gas cloud generation possibility area. The storage unit 110 stores the gas cloud generation possibility area. In order to make the following explanation easier to understand, the pipe 127 will be described as an example of the gas cloud generation possibility 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 the risk level indicating the high possibility that a gas cloud will be generated in the gas cloud generation possibility area (plural pipes 127) based on a predetermined condition. The input unit 140 is used to set the degree of risk. Predetermined conditions include, for example, useful life (life), actual years of use, material (material for piping 127), purpose of use (type of gas), installation status of piping 127 (outdoor, indoor), corrosion status, etc. And the deterioration state is included. The storage unit 110 stores the degree of danger.

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 the gas cloud based on the false positive factor model 131, the gas cloud generation possibility area (plural pipes 127), and the degree of danger. In the present embodiment, in order to make the following explanation easy to understand, the risk level setting unit 162 sets the gas cloud generation possibility area (plurality of pipes 127) to the same risk level. When the risk setting unit 162 sets a plurality of pipes 127 to different danger levels, the monitoring area creation unit 163 creates a monitoring setting area based on the high risk pipe 127.

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 false positive factor model 131 will be described with reference to FIGS. 4 and 5.
An example of the false positive 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 an infrared camera 10B provided at a virtual position. In addition, the wall surface 128A of the building is shown as a place not exposed to sunlight. When the temperatures of the wall surface 128A and the gas cloud, which are not exposed to sunlight, are almost the same, the difference in brightness (thermal information) between the infrared image of the gas cloud and the infrared image of the wall surface 128A becomes small. .. As a result, it becomes difficult to detect the gas cloud, and the gas cloud may be erroneously detected. When the difference in brightness (thermal 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 has a gas leak source with the wall surface 128A as the background. The pipe 127 as a false detection area 128 (see FIG. 1) is excluded from the monitoring setting area.

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 a tree 128B in the background of the gas cloud. FIG. 5 shows an infrared camera 10B provided at a virtual position. When the temperatures of both the tree 128B and the gas cloud are almost the same, and the difference in brightness (thermal information) between the infrared image of the gas cloud and the infrared image of the tree 128B is small, the gas cloud Difficult to detect. For the detection of the gas cloud, a method of extracting the gas cloud region from the background region as a moving body region is used (for example, the frame difference method). In this method, when the background tree 128B is shaken by wind or the like, it is difficult to extract the region of the gas cloud, which makes it more difficult to detect the gas cloud. Therefore, when the tree 128B is included in the background of the gas cloud, there is a high possibility that the gas cloud will be erroneously detected. As a result, the monitoring area creation unit 163 excludes the pipe 127 as a gas leak source in which the tree 128B is 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。 The calculation unit 164 calculates the change in the display data of the background of the gas cloud in the effective monitoring area, which is the monitoring setting area visible from the camera 10, based on the false positive factor model 131. Here, the false positive factor model 131 is environmental information (position of the sun, ground, climate) that changes with the passage of time. Further, the change in the display data of the background of the gas leak source is a change in the visible image which is the background of the gas leak source. Further, the change in the display data of the background of the gas cloud is a change in the infrared image which is 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 for the installation location, number of units, model (fixed type, pan-tilt type), operation schedule of the pan-tilt type camera, monitoring direction, etc. of the camera 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B). Is input 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 is a diagram showing an image of the background of the gas cloud in the effective monitoring area seen from the camera 10 on the left side in FIG. FIG. 7 is a diagram showing an image of the background of the gas cloud in the effective monitoring area seen from the camera 10 on the right side 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 seen from the camera 10 provided at the installation position (FIG. 6). And see Figure 7). Further, the display unit 150 displays a gas leak source image (a predetermined visible image of the gas leak source model) and a gas cloud image 129 (in advance) in the gas cloud generation possibility area (pipe 127) in the effective monitoring area. Infrared image of the defined gas cloud model) is displayed. Further, the display unit 150 displays the false detection area 128 as shown in FIGS. 6 and 7. By displaying the false positive area 128, it is possible to show the customer that it is meaningful to consider the necessity of installing a monitoring device 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, the 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. This process includes the process of generating the structure model 120 and the environment model 130. If the structure model 120 and the environment model 130 are stored in the storage unit 110 in advance, the structure model 120 Etc. may not be included in the process of generation.

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 about the structure of the plant. The storage unit 110 stores the 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 environment model generation unit 102 generates the environment model 130 based on the environment information of the structure. The storage unit 110 stores the 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 false positive factor model generation unit 103 generates the false positive factor model 131 that affects the detection of the gas cloud. The storage unit 110 stores the false positive 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 S130, the gas cloud generation area setting unit 161 sets the gas cloud generation possibility area (plurality of pipes 127) by using the input unit 140. The storage unit 110 stores the 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 S140, the operator uses the input unit 140 to set the risk level at which a gas cloud is generated.

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 false positive factor model 131, the gas cloud generation possibility area, and the risk level.

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 inputs the installation position of the camera 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B) using the input unit 140.

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 an effective monitoring area that can be seen from the camera 10 provided at the installation position. At this time, the display unit 150 displays the gas cloud in the gas cloud generation 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 device 100 in the above embodiment, the environment model 130 including the display data for displaying the environment that changes with the passage of time is stored, and the structure of the plant provided in the environment is modeled. A storage unit 110 for storing the structure model 120 including display data for displaying the environment model 130 and a display unit 150 for displaying the environment model 130 and the structure model 120 are provided. As a result, the structure model 120 including the environmental information in which the structure is provided is displayed, so that it is possible to present monitoring information that meets the needs of the customer.

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, the gas cloud generation area setting unit 161 that sets the gas cloud generation possibility area (pipe 127), which is an area where the gas cloud may be generated, and the error that affects the detection of the gas cloud that may be generated from the structure. It includes a detection factor model 131 and a monitoring area creation unit 163 that creates a monitoring setting area based on a gas cloud generation possibility area. As a result, it is possible to enhance the effectiveness of monitoring by intentionally excluding areas that are erroneously detected from the monitoring target.

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。 In addition, the monitoring area creation unit 163 creates a monitoring setting area based on the degree of risk. As a result, it is possible to preferentially monitor areas with a high degree of risk, 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 an effective monitoring area that can be seen from the camera 10 provided at the installation position. The effective monitoring area includes a gas cloud generation possibility area (pipe 127), a false detection area 128, and a gas cloud image 129. This makes it possible to examine what the gas cloud looks like with the camera 10. In addition, it is possible to examine whether or not there is an influence of the surrounding environment on the detection of gas clouds.

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, the simulation device 100A in the modified example will be described. In the description of the modification, the configuration different from that of the simulation device 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 the simulation device 100 in the above embodiment, the operator determines the installation position of the camera 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B) using the input unit 140, but the simulation device 100A in the modified example automatically determines the installation position. 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 a 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, a predetermined condition is that the camera 10 is installed at a predetermined interval (for example, 1 m) 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 the installation position candidate of the camera 10 from the installation position of the camera 10 based on the effective monitoring area and the blind spot area that can be seen 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 the structure model 120 on the front side in the optical axis direction of the camera 10 (lower side of the paper surface shown in FIG. 1) interferes with the optical axis direction. The area on the back side (upper side of the paper shown in FIG. 1) where gas clouds cannot be detected. Specifically, the position candidate extraction unit 166 extracts installation position candidates in the 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 an effective position from among the installation position candidates so that the cost effectiveness is high and the coverage rate of the monitoring setting area is high. The display unit 150 displays an effective monitoring area that can be seen from the cameras 10 (visible light camera 10A, infrared camera 10B) provided at effective positions. Here, the cost-effectiveness means the size of the effective monitoring area with respect to the installation cost of the camera 10. The coverage rate of the monitoring setting area refers to the ratio of the effective monitoring area visible from the camera 10 provided in the installation position candidate to the total 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, the 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 modified example. In the description of this process, a process different from the above-described embodiment will be mainly described, and the description 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 steps S200 to S250 is the same as in steps S100 to 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 S260, the camera position setting unit 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 the installation position candidate of 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 rate 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 that can be seen 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 that sets the installation position of the camera 10, the effective monitoring area that can be seen from the camera 10 provided at the installation position, and the gas cloud as seen from the camera 10 are detected. The position candidate extraction unit 166 that extracts the installation position candidate of the camera 10 from the installation position of the camera 10 based on the blind spot area that cannot be installed, and the effective position calculation that calculates the effective position having high cost effectiveness from the installation position candidates. It is provided with a unit 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.

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 created the monitoring setting area based on the false detection factor model 131, the gas cloud generation possibility area (pipe 127), and the degree of risk. Not limited to this, for example, the monitoring area creation unit 163 replaces the false positive factor model 131 or the like, or in addition to the false positive factor model 131 or the like, the difference (detectability) between the temperature of the gas cloud and the background temperature. ), The monitoring setting area may be created with priority given to the magnitude of the difference. The larger 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 that the detection accuracy of the gas cloud 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 embodiment, the infrared image used in superposition with the visible image is obtained from, for example, environmental information, 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 acquired 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。 Hereinafter, an example of a method of acquiring an infrared image equivalent from a visible image will be described. First, a color image obtained from a visible light camera is converted into a monochrome image (luminance information). Next, the temperature information from the heat source is added to the monochrome image as the brightness information, such as increasing the brightness where the heat source such as the sun hits and raising the temperature, and lowering the brightness where the heat source does not hit and the temperature does not rise. To do. Reference temperature information suitable for the environmental model 130 is added to the added monochrome image as luminance information. Next, in order to make this monochrome image close to a realistic infrared image, a histogram showing the brightness 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。 Further, in the above embodiment, as an example of a plant to which the simulation device 100 of the plant monitoring system is applied, a plant that liquefies natural gas is given as an example, but the present invention is not limited to this, and for example, liquefied natural gas is vaporized. It can be applied to any plant that has a possibility of gas leakage, such as a plant that operates.

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。 All disclosures of the specification, drawings and abstract contained 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 embodiments are merely examples of embodiment of the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed in a limited manner by these. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from its gist or its main features.

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 Environmental model generator 103 False positive factor model generator 110 Storage unit 120 Structure model 121 Receiver tank 122 Service tank 123 Molecular sieve tower 124 Activated coal 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 Monitoring 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 Environmental information acquisition unit

Claims (12)

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 generator that generates an environment model that includes display data for schematically displaying an environment that changes with the passage of time.
A structure model generation unit that generates a structure model including display data for schematically displaying the structure of the plant provided in the environment.
It includes the environment model generated by the environment model generation unit and a display unit for displaying the structure model generated by the structure model generation unit.
Simulation equipment for plant monitoring system.
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、
請求項1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 environmental model has a false positive factor model that affects the detection of gas clouds that can be generated from the structure.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 1.
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2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 a region where the gas cloud may be generated, and a gas cloud generation area setting unit.
A monitoring area creation unit for creating a monitoring setting area for monitoring the gas cloud based on the false positive factor model and the gas cloud generation possibility area is further provided.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 2.
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3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, a risk setting unit for setting a risk indicating the high possibility that the gas cloud is generated in the gas cloud generation possibility area is provided.
The monitoring area creation unit further creates the monitoring setting area based on the risk level.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 3.
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3または4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 camera installation position
The display unit displays an effective monitoring area, which is a monitoring setting area that can be seen from the camera provided at the installation position.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 3 or 4.
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3または4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 camera installation position based on predetermined conditions,
Based on the effective monitoring area, which is a monitoring setting area that can be seen from the camera, provided at the installation position, and the blind spot area where the gas cloud cannot be detected when viewed from the camera, the camera installation position can be determined from the camera installation position. A position candidate extraction unit for extracting candidates is further provided.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 3 or 4.
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6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。
It is provided with an effective position calculation unit that calculates an effective position that is cost-effective to indicate the size of the effective monitoring area with respect to the camera installation cost from the installation position candidates.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 6.
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。
It is provided with an effective position calculation unit that calculates an effective position from among the installation position candidates so that the coverage rate of the monitoring setting area is high.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 6 or 7.
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から8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 effective monitoring area, which is a monitoring setting area that can be seen from the camera provided at the effective position.
The simulation apparatus for a plant monitoring system according to any one of claims 6 to 8.
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5から9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 a gas cloud in the gas cloud generation possibility area in the effective monitoring area.
The simulation apparatus for a plant monitoring system according to any one of claims 5 to 9.
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5から10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 for calculating a change in the display data of the background of the gas cloud in the effective monitoring area based on the false positive factor model is provided.
The display unit displays changes in the display data of the background of the gas cloud in the effective monitoring area.
The simulation apparatus for a plant monitoring system according to any one of claims 5 to 10.
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5または9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 corresponding to an infrared image, and has an infrared image equivalent.
The infrared image equivalent is obtained from the visible image.
The simulation apparatus for the plant monitoring system according to claim 5 or 9.
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