(57)【要約】【解決手段】施設の液体容器格納領域における流出リスクを評価するためのツール及び技術が提供される。ある実施形態では、プロセスは、その領域に格納最大容量の液体貯蔵コンテナを特定する工程と、最大容量コンテナの流出到達距離値を計算し、領域に関連する種々の種類のリスクファセット値を計算するコンピュータ実装アルゴリズムを適用する工程と、計算された値に関連するリスク評価一覧を生成する工程とを実行する。計算された値に応じて改善方針が決定されて、液体貯蔵領域はその領域での流出リスクを減らすために物理的に変更される。【選択図】図２
2019533863.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの液体貯蔵コンテナが貯蔵されている液体貯蔵領域における流出リスクを評価するための方法であって、
前記領域に貯蔵された最大容量の液体貯蔵コンテナに関連する入力データを受信する工程と、
前記最大容量のコンテナについての流出到達距離値を計算し、前記領域に関連する少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたコンピュータ実施アルゴリズムを、コンピュータシステムのプロセッサを用いて適用する工程と、
少なくとも計算された流出到達距離値及び計算されたリスクファセット値に関するリスク評価一覧を、前記プロセッサによって出力する工程と、
を含む方法。
【請求項２】
前記計算された流出到達距離値及び前記計算されたリスクファセット値に応じて、前記液体貯蔵領域の少なくとも一部を物理的に変更する工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセッサによって、前記計算された流出到達距離値及び前記計算されたリスクファセット値に応じて改善方針を決定する工程と、
決定された改善方針の少なくとも一部に応じて前記液体貯蔵領域の少なくとも一部を物理的に変更する工程と、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
複数の表面勾配に応じて前記最大容量のコンテナについて複数の流出到達距離値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
流体の種類に応じて前記最大容量のコンテナについての流出到達距離値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
領域ドレンリスク値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
領域液体リスク値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
対応圧力値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
流出キット容量値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
流出キット距離値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
流出キット視認性値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
遮断物距離値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
遮断物視認性値を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ドレン状態測定を含む少なくとも１つのリスクファセット値を計算するためにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの液体貯蔵コンテナが貯蔵されている液体貯蔵領域における流出リスクを評価するためのコンピュータシステムにおいて、
電子コンピュータサーバーであって、
前記領域に格納されている最大容量の液体貯蔵コンテナに関連する入力データを受信し、
前記最大容量コンテナの流出到達距離値を計算し、前記領域に関連する少なくとも１つのリスクファセット値を計算するためのアルゴリズムを実行し、
少なくとも計算された流出限界値及び計算されたリスクファセット値に関連するリスク評価一覧を出力する、電子コンピュータサーバーと、
前記入力データ、前記計算されたリスクファセット値、又は前記計算されたリスクファセット値の少なくとも一部を記憶するようにプログラムされた少なくとも１つのデータ記憶媒体と、
を備える、コンピュータシステム。
【請求項１６】
前記サーバーは、前記計算された流出到達距離値及び前記計算されたリスクファセット値に応じて改善方針を決定するようにプログラムされている、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記決定された改善方針が、決定された改善方針の少なくとも一部に応じて前記液体貯蔵領域の少なくとも一部を物理的に変更するための少なくとも１つの推奨を含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記サーバーは、複数の表面勾配に応じて、前記最大容量のコンテナについての複数の流出到達距離値を計算するためのアルゴリズムを実行するようにプログラムされている、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
少なくとも１つの液体貯蔵コンテナが格納されている液体貯蔵領域における流出リスクを評価するための方法であって、
前記領域に格納された最大容量の液体貯蔵コンテナに関連する入力データを受信する工程と、
最大容量コンテナについての流出到達距離値を計算し、前記領域に関連する少なくとも１つのリスクファセット値を計算するようにプログラムされたコンピュータ実施アルゴリズムを、コンピュータシステムのプロセッサを用いて適用する工程と、
前記プロセッサによって、計算された流出値及び計算されたリスクファセット値に応じて改善方針を決定する工程と、
決定された改善方針の少なくとも一部に応じて前記液体貯蔵領域の少なくとも一部を物理的に変更する工程と、
を含む、方法。
【請求項２０】
複数の表面勾配に応じて前記最大容量のコンテナについての複数の流出到達距離値を計算するようにプログラムされたアルゴリズムを更に含む、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願の相互参照＞
本願は、２０１６年１０月２６日に出願された米国仮出願第６２／４１２，９７８号の利益を主張し、その全体が、参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
＜技術分野＞
種々の実施形態において、本発明は概して、液体が貯蔵される領域の液体流出リスクを評価するためのツール、手法、及びアルゴリズムに関する。より具体的な実施形態においては、本発明は、液体のコンテナが格納されている領域又は施設の流出リスクを評価して定量化することに関する。
【背景技術】
【０００３】
多くの営利企業は、そのプロセスや作業において、様々な液体を使用している。例えば、製造部門、燃料流通部門や化学プラント部門における企業主体は、その工業プロセスにおいて、多様な種類の液体を使用することがある。液体とその貯蔵コンテナの適切な流出管理は、これらの企業にとって、特に、有害液体又は有毒液体については極めて重大である。このような流体は、特別な予防措置と慎重な取り扱いとを必要とする。流出した液体は、人に被害を及ぼし、固定資産に損害を与え、財務及び法的責任の面から会社に悪影響を及ぼし得る。
【０００４】
しかしながら、多くの施設には、所定の液体貯蔵領域が示すリスクについて、施設全体又は組織内の複数の貯蔵施設にわたるリスクは言うまでもなく、明確であって統一された見解がない。最も稼働しており優れている施設でさえも、通常、少数の「経験則（rule of thumb）」ガイドラインに頼って流出を評価している。残念なことに、そのようなガイドラインの適用範囲は限られており、一貫して適用されている場合でも、役立つよりも不都合をしばしば生じることがある。例えば、ある施設では、駐車場に５ガロンのバケツをこぼして試験が実行されて、半径１０フィートの液体の広がりが測定されて、液体１ガロンにつき２フィート広がるという液体流出ガイドラインが作成されるかも知れない。それは、５ガロンのバケツについてはほぼ正確であろうが、同じガイドラインを２７５ガロンの中型容量コンテナ（ＩＢＣ）に適用すると、不正確で過剰に増大した流出半径になるであろう。多くの施設には、その流出リスク評価に高度な数学を適用するためのリソース、知識、又は体質がないので、それらの施設では、代わりに、欠点のある指針を不適切に適用するか、リスクを完全に無視するかもしれない。
【０００５】
液体流出リスクの高度な知識がある高度な施設についてさえ、水のような「無害な（harmless）」液体の害のない試験流出を企画することすら、実行不可能かもしれない。これは、壊れやすい電子機器又は備品、スリップ及び落下による損傷の可能性、製造休止時間、並びに、清掃の労力／用具が原因である。通常、施設において流出リスクが高い領域は、商業的な重要性も高く、それ故に、その領域で実践的な実験又は試験流出を企画するのは非常に困難である。
【０００６】
これらの問題は、連邦、州、及び地域の法律及び規則が、大抵の場合、未だに大まかに規定されていることで、法的及び財務上のかなりのマイナス影響が施設に与えられる可能性があるという事実によって、一層ひどくなる。例えば、流出キットの準備に関して施設が従わねばならない一定の規則のテキストには、「十分な量」、「流出、リーク、又は破裂が起こり得る領域」などのあいまいな用語が用いられている。規則遵守を判断するための論理、計算、許容値の表や他の客観的な手段がない場合があるので、法律及び規則には、通常、施設管理者が重大な解釈をする余地があり、これは、会社を大きな法的責任にさらし得る。
【０００７】
上記の問題に鑑みると、必要とされているものは、分析フレームワークを与えることができる強化されたツール、手順、及びアルゴリズムであり、それらを用いて、施設が、当該領域における液体の流出に対して領域が現実的に十分に準備ができているか否かに関するリスクを評価することができるものである。
【発明の概要】
【０００８】
施設がその液体貯蔵領域に関連するリスクを評価できる分析フレームワーク及び論理的アプローチが反映されたツール、手順、及びアルゴリズムが提供される。種々の実施形態においては、アルゴリズムを用いて流出リスク評価を行って、その評価に応じて改善の方針を作ることができる。リスク評価の結果は、物理的変更に置き換えられて、将来の流出のリスクを低減するように貯蔵領域に変更が加えられてよい。
【０００９】
ある実施形態では、少なくとも１つの液体貯蔵コンテナがある液体貯蔵領域での流出リスクを評価するための方法が提供される。当該方法は、液体貯蔵領域に格納された、容量が最も大きい液体貯蔵コンテナに関連する入力データを受け取ることと、コンピュータ実行アルゴリズムであって、容量が最も大きいコンテナについて流出到達距離値（spill reach value）を計算し、液体貯蔵領域に関連する少なくとも１つのリスクファセット値（risk facet value）を計算するようにプログラムされたコンピュータ実行アルゴリズムを、コンピュータシステムのプロセッサを用いて適用することと、少なくとも計算された流出到達距離値と計算されたリスクファセット値とに関連するリスク評価一覧を、プロセッサを用いて出力することとを含んでよい。
【００１０】
本発明の方法は、計算された流出到達距離値と計算されたリスクファセット値とに応じて、改善の方針を、プロセッサを用いて決定することと、決定された改善の方針の少なくとも一部に応じて、液体貯蔵領域の少なくとも一部を物理的に変更することとを含んでよい。幾つかの実施形態においては、本発明の方法は、複数の表面勾配に応じて、容量が最も大きいコンテナについて複数の流出到達距離値を計算することを更に含んでよい。ある態様において、前記アルゴリズムは、流体の種類に応じて、容量が最も大きいコンテナについて流出到達距離値を計算するようにプログラムされてよい。種々の実施形態において、リスクファセット値は、領域ドレンリスク値（area drain risk value）、領域液体リスク値（area liquid risk value）、対応圧力値（response pressure value）、流出キット容量値（spill kit capacity value）、流出キット距離値（spill kit distance value）、流出キット視認性値（spill kit visibility value）、遮断物距離値（blocker distance value）、遮断物視認性値（blocker visibility value）、ドレン状態測定値、又はそれらの組合せの１つ以上を含んでいてよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の種々の実施形態に基づいて流出リスク評価を実行するためのプロセスフロー図の一例である。
【００１２】
【図２】図２は、液体貯蔵領域の一例を模式的に示す。
【００１３】
【図３Ａ】図３Ａは、入力データキャプチャワークシートの例である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、入力データキャプチャワークシートの例である。
【００１４】
【図４】図４は、図２の領域に関連して実行された流出リスク評価を表示する出力画面の一例を示す。
【００１５】
【図５Ａ】図５Ａは、入力データと液体貯蔵領域に関連する計算値とを表にしたものである。
【図５Ｂ】図５Ｂは、図５Ａに関連する計算値に関連する結果を示す出力画面表示である。
【図６Ａ】図６Ａは、入力データと液体貯蔵領域に関連する計算値とを表にしたものである。
【図６Ｂ】図６Ｂは、図６Ａに関連する計算値に関連する結果を示す出力画面表示である。
【図７Ａ】図７Ａは、入力データと液体貯蔵領域に関連する計算値とを表にしたものである。
【図７Ｂ】図７Ｂは、図７Ａに関連する計算値に関連する結果を示す出力画面表示である。
【００１６】
【図８Ａ】図８Ａは、入力データと液体貯蔵領域に関連する計算値とを表にしたものである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、図８Ａに関連する計算値に関連した結果を示す出力画面表示である。
【図９Ａ】図９Ａは、入力データと液体貯蔵領域に関連する計算値とを表にしたものである。
【図９Ｂ】図９Ｂは、図９Ａに関連する計算値に関連した結果を示す出力画面表示である。
【００１７】
【図１０】図１０は、給油及び鉄道領域に関連する出力画面の一例である。
【００１８】
【図１１】図１１は、様々なリスクファセットに関連した数値的リスクレーティングを有する出力画面のオンラインバージョンの一例を示す。
【００１９】
【図１２】図１２は、建物における部品洗浄領域に関する出力画面の一例を示す。
【００２０】
【図１３】図１３は、液体貯蔵領域の例について改善の方針を展開することに関連した例示的な出力画面を示す。
【図１４】図１４は、液体貯蔵領域の例について改善の方針を展開することに関連した例示的な出力画面を示す。
【００２１】
【図１５】図１５は、特定の液体貯蔵領域で改善の方針を展開することに関連する出力画面の一例であって、改善の方針が実施される前後のリスクファセットのカウント数を含んでいる。
【００２２】
【図１６】図１６は、改善の方針が実施された後における図２の貯蔵領域への物理的改変及び修正を概略的に示す。
【００２３】
【図１７】図１７は、様々な入力データ、計算、及びアルゴリズムが、本明細書に記載の様々な流出リスク評価の実施形態に関連して実行されるコンピュータシステムアーキテクチャの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の発明者は、ある領域がその領域に貯蔵された液体を含む流出に対して現実的且つ十分に準備されているか否かに関連したリスクを施設が評価するための分析フレームワーク及びロジックを提供できる高度なツール、手順及びアルゴリズムを開発した。種々の実施形態において、本発明は、長期にわたって産業界を悩ませてきた問題に対処することによって、産業界における長年の要望を満たす。
【００２５】
例えば、本明細書に記載の流出リスク評価アルゴリズムの実施形態は、操業に液体を使用する様々な種類の施設における多くの問題を著しく軽減又は解決することができる。ある態様では、アルゴリズムは、流出関連リスクについての発展した、ロバストな、そして一般的な見解を作成する。施設で起こる液体流出の物理学ベースのモデルに基づいて、アルゴリズムは、流出関連リスクの熟慮された重要な見解を提供する。このアルゴリズムが開発される前は、施設には、施設全体また同じ企業内の複数の施設にわたるリスクは言うまでもなく、特定の液体貯蔵領域で示されるリスクの明確で統一された見解はなかった。
【００２６】
そのアルゴリズムは、流出の振舞いを評価するための大まかな推定又は「経験則」タイプのガイドラインの実行を減少させる又は排除することができる。多くの施設では、流体流出評価に高度な数学を適用するのに必要な時間、知識、又はその他のリソースがないことから、その代わりに、欠点のあるガイドラインを適用するか、又はリスクを完全に無視している。アルゴリズムはまた、制御された流出を計画することが実行できない及び／又は危険である領域における流出の振舞いの知識を取得することを可能にする。本発明のアルゴリズムを使用することは、 水などの「無害な」液体でも装置に重大な損傷を与えたり、従業員に傷害を与える危険性がある流出テストを実行することの代わりになるか、それを補うことができる。
【００２７】
更に、アルゴリズムを使用して、地方、州や連邦の曖昧な環境規則、規制や法律を施設が遵守することを支援するための賢明で具体的な知識を発展させることができる。従って、このアルゴリズムを使用することで、不利な経済的影響又は法的責任の形の設備への悪影響を施設が減らすことを支援できる。
【００２８】
様々な実施形態において、アルゴリズムは、液体領域がその比較上最大のコンテナからの流出に対して適切に準備されているかどうかを評価するために施設が使用できる客観的なツール及び手順を反映する。アルゴリズムはまた、液体貯蔵コンテナ領域を改善して、流出対応への準備に対する首尾一貫したアプローチを開発するためにも使用されてよい。本明細書に記載のアルゴリズム及びツールは、モバイルデバイス、スマートフォン、デスクトップコンピュータシステム、タブレット、ラップトップ、又は他のコンピューティングデバイスに格納されたコンピュータ実行可能な命令として具体化することができる。ある実施例では、液体コンテナ格納領域に係る流出関連リスクを計算するためにアルゴリズムを使用できる。幾つかの実施形態では、流出関連リスクは、例えば、所与の液体貯蔵領域の態様の中でも、幾つかの利用可能な緊急流出キット又は流出対応キットに関連して評価されてよい。
【００２９】
図１は、本発明の種々の実施形態に基づいて対象領域内での液体流出リスクを評価するための方法の実施形態の一例を示す。図２は、リスク流出評価アルゴリズムによって分析することができる貯蔵領域２０２の一例を概略的に示す。図示の例では、領域２０２は、例えば、領域２０２内で（例えば、容量又は容積に従って）比較上最大である単一のコンテナであると決定された液体貯蔵コンテナ２０４を含む。領域２０２は更に、ドレン２０６（例えば、雨水ドレン）を含んでおり、ドレン２０６は、領域２０２の外部にある下水システムに接続されてよい。流出キット２０８を領域２０２内に設けることで、例えば、領域２０２内の人員がコンテナ２０４の液体を含む流出事象に対処することを可能にすることができる。また、ドレン遮断装置２１０を設けることで、コンテナ流出事象中にドレン２０６を覆うこと又はシールすることができる。
【００３０】
ステップ１０２では、貯蔵領域２０２に関連した様々な入力データは、例えば分析者又は測定装置によって取得又は収集されてよい。図３Ａは、領域２０２に対する入力データを取得するために使用できるデータキャプチャ（data capture）ワークシートの一例を示す。図３Ｂは、データキャプチャワークシートの異なる例を示しており、これは、例えばコンピュータ又は演算装置を介してオンラインでアクセスできる。図示されているように、ステップ１０２Ａでは、名前３０２又は他の識別子が領域２０２に与えられてよく、領域２０２に関連付けられた１又は複数の写真又は他の画像が取り込まれてよい。幾つかの実施形態では、１又は複数の標準化名称を使用して領域及び施設を分類して、複数の施設にわたったメタ分析が容易にされてよい。
【００３１】
ステップ１０２Ｂでは、領域２０２に貯蔵された液体３０４の種類（例えば、変数ＴＹＰ１、ＴＹＰ２、ＴＹＰ３などとして表される）が記録されてよい。液体の種類は、様々な異なる液体から定義及び分類することができ、当該液体には、水系（water-based）、油，油系（oils, oil-based）、可燃物（flammables）、燃料（fuels）、腐食剤（corrosives）、酸化剤（oxidizers）、芳香族溶剤（aromatic solvents）に加えて、他の種類の液体のための別の柔軟なクラス（例えば、「その他（Others）」）などがある。領域２０２に貯蔵された所与の１又は複数種の液体について、分析者が、液体タイプの指定に最も適したものを決定できることは、当業者であれば理解できるであろう。
【００３２】
ステップ１０２Ｃでは、領域２０２に複数のコンテナがある場合に、領域２０２における最大コンテナの容量３０６（ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）を決定できる。容量３０６は、例えば、体積（例えば、ガロン又はリットル）として定量化されてよい。容量データ３０６の収集は、最大容量コンテナ２０４が最悪のケースで現実的なシナリオで流出する場合、このコンテナ２０４は最大の流出半径をもたらすであろうということを認めるものであり、それは、リスクを理解及び計算する際に第一に考慮されるものである。この最大容量コンテナ２０４から導出された計算流出半径は、アルゴリズムの処理を通じたリスク及び問題解決を理解する上で重要な役割を果たす（下記参照）。
【００３３】
ステップ１０２Ｄでは、コンテナ２０４と最も近い流出キット２０８との間について、液体領域からキットまでの距離（ＤＴＫｃｕｒｒｅｎｔ）値３０８が測定及び記録できる。この入力データは、最も近い緊急流出対応装備が、コンテナ２０４に貯蔵されている液体の場所からどれだけ離れているかを取り込む。関連した計算は、液体流出事象におけるこれらの必須装備の利用し易さを評価する。
【００３４】
ステップ１０２Ｅでは、最も近い流出キットの吸収容量の値（ＳＫＣｃｕｒｒｅｎｔ）が記録できる。この入力は、液体貯蔵領域２０２におけるリスク及び設定を考慮して、現場で目にする流出キットの吸収容量とその妥当性とについて効果的な理解を可能にする。
【００３５】
ステップ１０２Ｆでは、コンテナ２０４と最も近いドレン２０６との間について、液体領域からドレン／エスケープまでの距離（ＤＴＤｃｕｒｒｅｎｔ）値３１０が測定及び記録できる。この入力データは、液体の最も近い潜在的な排出ポイントが液体貯蔵コンテナ２０４からどれだけ離れているかを取得する。このデータは、液体がドレン２０６に達すると、流出が回復不能であるか、浄化が難しくなって、流出が、規制上のペナルティと、及び／又は、解決に要するかなりの費用若しくは面倒とを伴う可能性があるポイントを示す。
【００３６】
ステップ１０２Ｇでは、コンテナ２０４と最も近いドレン遮断物２１０との間について、ドレンから遮断物までの距離（ＤＴＢｃｕｒｒｅｎｔ）値３１２が測定及び記録できる。この入力データは、最も近いドレンシール装置がドレンからどれだけ離れているかを取得する。この距離は、流出がドレンに到達する可能性がある事象において、どれだけ迅速且つ適切にドレンをシールできるかを計算するために使用されるので重要である。
【００３７】
本明細書に記載されている様々な方法及びアルゴリズムによって処理される入力データは、オペレータによって手動で入力されてよく、外部データソースからダウンロードされてよく、及び／又は、入力データを取得又は収集するようにプログラムされた１又は複数の種類のセンサ、測定ツール、又は他のデバイスによって自動的に収集されてよい。幾つかの実施形態では、入力データは、物理的対象又は有形物の状態、寸法、品質、又はその他の態様のデジタル変換又は情報変換を表してよい。流出リスク評価アルゴリズムで使用される入力データを収集するプロセスでは、種々の装置又は機器が使用されてよい。例えば、解像度が十分なデジタルカメラが使用されて、液体貯蔵領域の様々な画像又は視点が提供されてよい。例えば、以下で詳細に説明されるように、カメラが使用されて、流出キットの障害係数、流出キットの視認性、遮断物の障害係数、及び遮断物の視認性の値を分析者が導出するのに必要な特定の視覚情報及び視点が取得されてよい。レーザートレースに加えて補助的なターゲティング手段を備えたレーザー測定も、例えば、距離の測定値を得るために使用されてよい。施設内の距離は、数フィートから数百フィートの範囲で大幅に異なり得るので、レーザーを用いた測定デバイスが、データ収集に適している。更に、レーザーが使用されることで、直線経路に沿った障害物の数を質的に評価することができ、そのような障害物の存在を用いて、距離値を修正することができる。ターゲティングの補助的手段が役に立つ。多くの貯蔵領域は、例えば、屋外や明るい日差しの中にあるからであって、特殊なレーザーメガネを使用したとしても、長い距離にわたってレーザートレースを観察するのは困難であるからである。このため、幾つかの実施形態では、レーザーアライメントカメラと可変ズームを備えた十字線とを備えるデバイスが使用されて、測定が行われている場所が正確に示されてよい。この機能は水平面（駐車場の屋外雨水ドレンなど）に沿って測定するのに役立つ。一般的なレーザートレースを正確に配置することは困難である可能性があるからである。
【００３８】
入力データにおける１又は複数のピースの欠如（例えば、ドレン２０６がない領域、又はドレン２０６が自己完結型、ダンプ型、又はトラップ型である可能性がある領域）は、リスク流出評価アルゴリズムの処理に影響を及ぼし得ること（下記参照）、そして、これは、対応するリスクファセットを分析から除外することになり得る（例えば、「Ｎ／Ａ」が、「ドレン状態（Drain Condition）」に対する対応リスクフレーズとして現れ得る）ことは、当業者であれば理解できるであろう。
【００３９】
ステップ１０４では、ステップ１０２で収集された入力データは、コンピュータ実施リスク流出評価アルゴリズムに入力され、当該アルゴリズムは、領域２０２における潜在的液体流出リスクに関連する様々なリスクファセット値を計算する。
【００４０】
ステップ１０６では、流出範囲の初期計算値が、最大容量コンテナ２０４について計算される。幾つかの実施形態では、最大コンテナ２０４のサイズに応じて、流出クラスが全アルゴリズムに適用される。この流出クラスは、根底にあるアルゴリズムとその出力結果をより具体的に微調整することを可能にする。流出クラスは、比較的小さい液体コンテナの振る舞いは、比較的大きい液体コンテナとは異なり得るという知識を具体化している。
【００４１】
流出到達距離の計算のために、アルゴリズムは、領域２０２に配置された最大の液体コンテナ２０４の流出について複数の到達距離（例えば、半径）を計算できる。これらの複数の半径は、例えば、傾斜が０度、１度や５度である表面上の仮想的な流出に基づいてよく、下にある基材の透過性（例えば、不透過性舗装コンクリート対透過性土壌）が考慮されてもよい。特定の液体の種類が指定されていない限り、基本的なケースでは、アルゴリズムは流出液体として鉱物油の物理的特性を使用する。鉱物油は、施設で使用されて流出する液体の種類に共通の中心的特徴を反映しているからである。例えば、水銀は、著しく異なる物理的特性を有しているが、実際問題として、決して大量に流出することはない。
【００４２】
アルゴリズムには、様々な物理的特性の変化を考慮して流出到達距離を計算する機能がある。高耐性用途では、これらの物理的特性は、検討される領域で使用されている実際の液体を反映するように変更されてよい。アルゴリズムによって計算された様々なリスクは、複数の流出到達距離の計算から導き出すことができ、当該計算は、リスクを制限する様々な機能で使用できることは理解できる。
【００４３】
ステップ１０６では、初期展開時間ＴＶＳ＝０．０２３４６２＊（（平均海面での重力、ｆｔ．／ｓｅｃ＾２））＊（最大コンテナ／流出の体積、ガロン）＊（液体密度、ｌｂ．／ｆｔ＾３）／（液体の表面張力、ｄｙｎｅ／ｃｍ）を計算する。次に、Ｌ２＝（（液体の表面張力、ｄｙｎｅ／ｃｍ）／（最大コンテナ／流出の体積、ガロン、ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）＊（初期展開時間、ＴＶｓ）／（液体の粘度、センチポアズ））＾１／４を計算する。次に、平らな面での最大流出直径（流出到達距離）ＳＤ０＝（（Ｌ２）＊１．４１３１４２）＊２を計算する。次に、安全係数のマージンＣＳＤ０＝（ＳＤ０）＊２を使用して、平らな表面での流出到達距離を計算し、１度傾斜での流出到達距離ＣＳＤ１＝（ＣＳＤ０）＊２．４を計算し、５度傾斜での流出到達距離ＣＳＤ５＝（ＣＳＤ０）＊３．２を計算する。
【００４４】
ステップ１０８では、アルゴリズムは、領域２０２に関連する様々なリスクファセットを計算するようにプログラムされてよい。これらのリスクファセット１０８は、例えば、領域ドレン、領域液体、対応圧力、流出キットの容量、流出キットの距離、流出キットの視認性、遮断物の距離、遮断物の視認性、及びドレン状態に関連する計算値又は決定値を含むが、これらに限定されない。
【００４５】
ステップ１０８Ａで、領域ドレンリスクファセット計算が実行される。このファセット値は、液体領域から最も近いドレン又はエスケープポイントまでの距離（ＤＴＤｃｕｒｒｅｎｔ）と比較した、先に計算された１度傾斜の流出到達距離（ＣＳＤ１）の広がりである。このファセット１０８Ａは、所与の領域２０２における最大容量コンテナ２０４の流出が、対応者によって妨げられない場合には、最も近いドレン２０６又はエスケープポイントに達する可能性があるというリスクを表す。まず、初期領域ドレンリスク距離係数ＡＤＲｄｃ＝（ＤＴＤｃｕｒｒｅｎｔ）／ＣＳＤ１を計算し、理論的最小値は０に設定する。次に、領域ドレンリスクスペクトルでＡＤＲｄｃの論理評価を適用して、領域ドレンリスクフレーズを生成する。有用なリスクスペクトルを作成するために、この機能では、ＡＤＲｄｃ値の階層（tiers）に基づいてリスクレベルを割り当てる。当該階層には、対応するエリアドレンリスクフレーズに割り当てることができる次のＡＤＲｄｃ値の例が挙げられる。
０乃至０．１６７のＡＤＲｄｃ、「危険（Ｃｒｉｔｉｃａｌ）」
０．１６８乃至０．３３４のＡＤＲｄｃ、「非常に高い（Ｖｅｒｙ  Ｈｉｇｈ）」
０．３３５乃至０．５０１のＡＤＲｄｃ、「高い（Ｈｉｇｈ）」
０．５０２乃至０．６６８のＡＤＲｄｃ、「高め（Ｅｌｅｖａｔｅｄ）」
０．６６９乃至１のＡＤＲｄｃ、「中程度（Ｍｏｄｅｒａｔｅ）」
１．０１以上のＡＤＲｄｃ、「低い（Ｌｏｗｅｒ）」
【００４６】
次に、ステップ１０８Ａは、液体領域から最も近いドレン／エスケープまでの距離を求めて、「低い（Ｌｏｗｅｒ）」領域ドレンリスクレベルに至ってよい。アルゴリズムの重要なアウトプットは、領域に対する具体的で、規範的で、物理的な改善を生み出すことであるから、液体領域から最も近いドレン／エスケープまでの最小距離が計算されて、「低い」領域ドレンリスクフレーズ（ＤＴＤＬｏｗｅｒ）、ここで、ＤＴＤＬｏｗｅｒ＝１．０１＊ＣＳＤ１が得られる。
【００４７】
ステップ１０８Ｂでは、領域液体リスクファセット計算が実行される。無条件に、所定の領域の液体が生じるリスクを決定する際に登場する幾つかの因子がある：単一の種類の液体がそれ自体で生じる職員及び環境に対する危険性；液体のあるクラス内における更なる複雑度を表す複数の種類の液体（例えば、所与の液体領域におけるクラス「腐食剤（Corrosives）」内の複数の種類の液体）；各々が特定且つ独自の対応を必要とする異なる複数の種類の液体を含む領域が示す複雑度と危険性の増加。 領域液体リスクファセットの計算１０８Ｂは、最初に液体の種類をコンパイルすることを含んでよい。知られている液体の種類ごとに（例えば、ＴＹＰ１、ＴＹＰ２、ＴＹＰ３など）、対応する値１を割り当てる。次に、液体の種類をより大きなクラスにコンパイルして、クラス内対応困難度（即ち、ＩＣＤ）を、つまり、単独で検討した場合、その液体クラスの流出に対応する相対的な複雑度を反映する係数を得る。例えば、１回の水の流出への対応は、危険性の増加と、不適合性と、腐食剤の流出への対応に特殊な備品を選択する必要とに起因して、腐食剤の流出と比較して比較的簡単である。
【表１】
2019533863.tif 000003
【００４８】
次に、ステップ１０８Ｂの一部で、総クラス複雑度（ＴＣＣ）がコンパイルされる。ＴＣＣは、未だ特定されていない液体の流出に対応する際に対応者が直面するであろう複合的な複雑度を反映する係数であり、未だ特定されていない液体は、おそらく領域内の任意のクラスの液体であり得る。例えば、工業的に一般的に使用されている２つの液体としては、水と硫酸がある。これら２つの液体が同じ領域で使用される場合、それらの両方は透明で比較的無臭であるため、これらの液体が混同されることから生じる重大な人的リスクが存在する。２つの液体クラスの混同の可能性は、精神的な圧力又は認識的な負荷が高い大量の流出の場合には更に複雑になる。これは、対応圧力リスクファセットに相当する（下記参照）。ＴＣＣ値の例は、以下の通りである。
【表２】
2019533863.tif 000004
次に、ステップ１０８Ｂは、領域液体リスク係数を以下のように計算することを含んでよい。ＡＬＲｃ＝ＴＣＣ＊（（ＩＣＤ１＊ＴＹＰ１）＋（ＩＣＤ２＊ＴＹＰ２）＋（ＩＣＤ３＊ＴＹＰ３）＋（ＩＣＤ４＊ＴＹＰ４）＋（ＩＣＤ５＊ＴＹＰ５）＋（ＩＣＤ６＊ＴＹＰ６））。ＡＬＲｃの論理的評価と領域流体リスクスペクトルとが実行されて、領域流体リスクフレーズが与えられる。ＡＬＲｃ値とそれに対応する領域流体リスクフレーズの例には、以下が挙げられる。
４５以上のＡＬＲｃ、「危険（Ｃｒｉｔｉｃａｌ）」
３０乃至４４．９９のＡＬＲｃ、「非常に高い（Ｖｅｒｙ  Ｈｉｇｈ）」
１０乃至２９．９９のＡＬＲｃ、「高い（Ｈｉｇｈ）」
３乃至９．９９のＡＬＲｃ、「高め（Ｅｌｅｖａｔｅｄ）」
２乃至２．９９のＡＬＲｃ、「中程度（Ｍｏｄｅｒａｔｅ）」
１乃至１．９９のＡＬＲｃ、「低い（Ｌｏｗｅｒ）」
【００４９】
ステップ１０８Ｃで、対応圧力リスクファセット計算が実行される。アルゴリズムが使用されて、所定の液体領域に対する流出対応の前とその最中に存在するリスクをモデル化できることから、人的因子は重要である。対応圧力は、領域ドレンリスク（ＡＤＲｄｃ）と領域液体リスク（ＡＬＲｃ）の合成であって、個々の計算で別々の係数スケールを使用することから、各々を１００ポイントスケールに指数化及び正規化する。対応圧力は、ドレンにより近い距離にいる職員に対してより危険に液体によって示される更に複合的なリスクを反映している。これは、液体がドレンに到達する可能性が高くなるほど（ＡＤＲｄｃ）、職員が対応する時間がより短くなり、認知的負荷やストレスがより高まるという現実を反映している。職員に対応する時間がほとんどなく、複数のクラスの有害液体が領域に存在する場合には（ＡＬＲｃ）、これは、時間切迫下で、職員が危険な液体を誤って識別する可能性が高いことを示す。
【００５０】
ステップ１０８Ｃでは、対応圧力リスクファセットを計算するために、リスク圧力係数（ＲＰｃ）が、次のように計算される：ＲＰｃ＝（１００＊（ＡＬＲｃ／４５）＋（（１−ＡＤＲｄｃ）＊１００）。次に、ＲＰｃの論理評価を実行して、対応圧力リスクフレーズＲＰｃが以下のように与えられる。
１７５以上のＲＰｃ、「危険（Ｃｒｉｔｉｃａｌ）」
１１７乃至１７４．９９のＲＰｃ、「非常に高い（Ｖｅｒｙ  Ｈｉｇｈ）」
４７乃至１１６．９９のＲＰｃ、「高い（Ｈｉｇｈ）」
６．６０乃至４６．９９のＲＰｃ、「高め（Ｅｌｅｖａｔｅｄ）」
０乃至６．５９のＲＰｃ、「低い（Ｌｏｗｅｒ）」
【００５１】
ステップ１０８Ｄでは、流出キット容量リスクファセット計算が実行される。このファセットでは、所与の領域で最大のコンテナからの流出を吸収して保持する最も近い流出キットの能力が考慮される。それはまた、例えば対応者が高い圧力と短い時間に直面する場合、吸収体の配置が最適でも十分に効率的でもない場合などにおいて、限界まで高い吸収能力を必要とするより高い領域ドレンリスクを説明する。ステップ１０８Ｄの一部として、領域ドレンリスク（ＡＤＲｄｃ）についての流出キット吸収力（ＳＫＡｃ）の論理評価は、以下のように決定される。
【表３】
2019533863.tif 000005
【００５２】
次に、流出キット吸収係数（ＳＫＣｃ）は、ＳＫＣｃ＝（ＳＫＣｃｕｒｒｅｎｔ／ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）／ＳＫＡｃとして計算できる。流出キット吸収力スペクトルでのＳＫＣｃの論理評価を実行して、流出キット吸収力リスクフレーズが与えられる。その例を以下に示す。
１．００１以上のＳＫＣｃ、「優秀（Ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ）」
０．７５１乃至１．００のＳＫＣｃ、「非常に良い（Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ）」
０．５０１乃至０．７５０のＳＫＣｃ、「良い（Ｇｏｏｄ）」
０．３０１乃至０．５００のＳＫＣｃ、「ボーダーライン（Ｂｏｒｄｅｒｌｉｎｅ）」
０乃至０．３００のＳＫＣｃ、「許容不可（Ｎｏｔ  Ａｃｃｅｐｔａｂｌｅ）」
【００５３】
ステップ１０８Ｅでは、流出キット距離リスクファセット計算が実行される。このファセットは、流出キットの配置の現実性と、最大コンテナの流出に効果的に対応するために流出キットを液体領域のどれだけ近くに配置すべきかとを考慮している。また、このファセットは、更なる２つの要因を考慮している。第１に、それは、異なる５つの流出クラスに基づいている。ある領域の最大コンテナの容量（ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）と流出キットまでの距離（ＤＴＫｃｕｒｒｅｎｔ）との関係が線形でないからである。例えば、１リットルの最大コンテナがあるラボ領域では、現実的には、非常に小さな流出キットをそのラボの様々な場所に配置できる。しかしながら、２０，０００ガロンのタンクの場合、容量対距離の比率は、はるかに大きい規模の流出及び施設を考慮して大幅に調整される必要がある。第２に、対応圧力（ＲＰｃ）が増加するにつれて、流出キット距離減少係数（ＳＫＤｒｃ）も増加する。これは、対応圧力が高い領域では、流出キットを液体領域により近く配置する必要があることを反映している。これはまた、圧力が高い流出対応状況では、流出キットを容易に見て使用できるようにすることが、実効的な流出対応の一層重要な側面となるという事実を反映している。
【００５４】
ステップ１０８Ｅで実行される評価の一部として、分析者は、液体領域から得られた現場の流出キットの写真を見て、液体領域と流出キットの間の経路を特徴付ける所定の記述子を選び出すことができる。そして、その選択には、対応する流出キット障害係数（ＳＫＯ）が割り当てられる。その例を次に示す。
【表４】
2019533863.tif 000006
【００５５】
次に、ＳＫＯを用いてＤＴＫｃｕｒｒｅｎｔを調整して、流出キットへのより正確な調整距離値（ＤＴＫａｄｊ）が与えられる。これらの距離は、職員が流出に対応するのに要する時間に影響することから、それらを考慮に入れることは有用である。例えば、液体貯蔵コンテナ２０４から明確な高低線（line of site）を伴って３０フィート離れた場所にある流出キットは、他の貯蔵領域に配置されている３０フィート離れた流出キットよりも、思い出されて流出対応に有効に利用される可能性が高い。この例では、ＤＴＫａｄｊ＝（ＤＴＫｃｕｒｒｅｎｔ）＊（ＳＫＯ）である。また、流出キット距離減少係数（ＳＫＤｒｃ）の論理評価を実行して、次のように対応圧力リスクフレーズ（ＲＰＣ）が与えられる。
【表５】
2019533863.tif 000007
【００５６】
また、ステップ１０８Ｅの一部として、流出キット距離係数は、ＳＫＤｃ＝（１−ＭＳＫｃ）＊（（ＤＴＫａｄｊ／（（１−ＳＫＤｒｃ）＊ＣＳＤ０）））として計算できる。一人用の移動式流出キットがある場合、ＭＳＫｃは０．１になり、それ以外の場合はゼロであってよい。幾つかの実施形態では、流出クラス距離係数ＳＫＤｃ又はＳＫＤａｄｊは、最大コンテナ２０４の容量（ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）に基づいて最も近い適合度（nearest fit）に従って評価されて、以下のように流出キット距離リスクフレーズを指定することができる。
【表６】
2019533863.tif 000008
【００５７】
ステップ１０８Ｆでは、流出キット視認性リスクファセットが計算される。このファセットは、流出キットの視認性の分析者評価に依存してよいが、分析者の主観的評価に頼る必要はない。この計算は、流出キットを現場で撮影した写真を用いており、分析者は、当該写真から様々な視点及び視角を報告する。分析者は、液体コンテナ２０４の位置から得られる、現場の流出キットの写真を見て、見えるものについて所定の記述子を選択する。次に、選択には、対応する流出キットの視認性スコア（未調整）ＳＫＶｕｎが、次のように割り当てられる。
【表７】
2019533863.tif 000009
【００５８】
幾つかの実施形態では、論理評価が実行されて、対応圧力について調整された流出キット視認性（ＳＫＶａｄｊ）が導出される。対応圧力が高い場合には、アルゴリズムは、同じ流出キット視認性リスクフレーズを達成するために視認性の向上を必要としてよい。例えば、対応圧力が「危険」レベルである領域は、対応圧力が「高め」である同じ領域よりも見やすい流出キットを用意する必要があるかもしれない。対応者は、ストレスや強迫が高いときには直ぐそばのキットを見落とす可能性が高いと考えられるからである。ＳＫＶａｄｊの値の例を、以下の表に示す。
【表８】
2019533863.tif 000010
【００５９】
また、ステップ１０８Ｆの一部として、流出キット視認性リスクスペクトルでのＳＫＶａｄｊの論理評価が実行されて、次の例に示すように、流出キット視認性リスクフレーズ（ＳＫＶｃ）が与えられる。
【表９】
2019533863.tif 000011
【００６０】
ステップ１０８Ｇで、遮断物距離リスクファセットが計算される。このファセットは、最大コンテナ２０４の流出に効果的に対応するために、ドレン遮断物／ドレンシール装置２１０の配置の現実性と、遮断物２１０がどの程度ドレン２０６の近くにあるべきかを考慮する。このファセットは追加の因子を考慮してよい。第１に、それは、５つの異なる流出クラスに基づいてよい。ある領域における最大コンテナの容量（ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）とドレンから遮断物までの距離（ＤＴＢｃｕｒｒｅｎｔ）との間の関係が線形ではないからである。第２に、対応圧力（ＲＰｃ）が増加すると、ドレン遮断物距離減少係数（ＤＴＢｒｃ）も増加して、対応圧力が高い領域では、遮断物は液体貯蔵領域のドレンにより近く配置されるべきであることを反映している。これは、圧力が高い流出対応状況において、ドレン遮断物を容易に見て利用することがますます切実且つ重要な利益になるという現実を反映している。
【００６１】
ステップ１０８Ｇの処理の一部として、分析者は、ドレン２０６又はエスケープポイントから撮った現場の遮断物の写真を見て、ドレン２０６と遮断物２１０の間の経路を特徴付ける所定の記述子を選択してよい。次に、その選択は、対応する遮断物障害係数（ＢＯ）に割り当てられ、その例は、以下の通りである。
【表１０】
2019533863.tif 000012
ＤＴＢｃｕｒｒｅｎｔがＢＯを使用して調整されて、より正確に調整された流出キットまでの距離の値（ＤＴＢａｄｊ）が得られる。これらの距離は、流出事象中の担当者の対応時間に影響するためから、それらを考慮に入れることは有用である。この調整値は、ＤＴＢａｄｊ＝（ＤＴＢｃｕｒｒｅｎｔ）＊（ＢＯ）として計算できる。次に、以下の例に示すように、対応圧力リスクフレーズ（ＲＰｃ）の生成に関連した遮断物距離減少係数（ＤＴＢｒｃ）の論理評価がなされる。
【表１１】
2019533863.tif 000013
【００６２】
遮断物距離係数（ＤＴＢｃ）は、ＤＴＢｃ＝ＤＴＢａｄｊ／（（１−ＤＴＢｒｃ）＊ＣＳＤ０））として計算できる。以下の例に示すように、遮断物距離リスクフレーズを指定するために、ＤＴＢｃ又はＤＴＢａｄｊについて、最大コンテナ容量（ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）に基づく最も近い適合度に従って論理評価が実行される。
【表１２】
2019533863.tif 000014
【００６３】
ステップ１０８Ｈでは、遮断物視認性リスクファセット計算が行われる。このファセットは、分析者による遮断物視認性の評価に依存してよいが、必ずしも分析者による主観的な評価に頼る必要はない。この計算は、現場で遮断物を撮影した写真に基づいてよく、それから分析者は視点又は視角を報告する。分析者は、ドレン／エスケープポイントから撮った現場の遮断物を見て、見えたものについて所定の記述子から選択してよい。その後、選択には、対応する遮断物視認性（Blocker Visibility）スコア（未調整）ＢＶｕｎが割り当てられる。その例は、次の通りである。
【表１３】
2019533863.tif 000015
【００６４】
次に、論理評価が実行されて、対応圧力について調整された遮断物視認性（ＢＶａｄｊ）が導き出される。対応圧力が高い場合、アルゴリズムは、同じ遮断物視認性リスクフレーズを達成するために視認性の向上を必要とするかもしれない。例えば、「危険（Ｃｒｉｔｉｃａｌ）」レベルの対応圧力を有する領域は、「高め（Ｅｌｅｖａｔｅｄ）」対応圧力を有する同じような領域よりも見えやすい遮断物を持つ必要があるかもしれない。対応者は、ストレスや強迫が激しい場合に近くの遮断物を見逃している可能性が高いと考えられるかも知れない。以下の表に、ＢＶａｄｊの例を示す。
【表１４】
2019533863.tif 000016
【００６５】
ＢＶａｄｊの論理評価が遮断物視認性リスクスペクトルで実行されて、遮断物視認性リスクフレーズ（ＢＶｃ）が、以下のように与えられる。
【表１５】
2019533863.tif 000017
【００６６】
ステップ１０８Ｉでは、ドレン状態リスクファセットが決定されてよい。これは、分析者の経験に基づく主観的で、計算されないファセットであってよく、写真に示されるようにしてウレタンパネルがドレン２０６を覆って封鎖できる可能性を判断する。この判断は、例えば、ドレン２０６の格子を囲む表面の滑らかさ及び均一性に基づいてよい。これが、一般的に利用可能な多くのドレン封鎖又は流出迂回解決策のためのシール界面であるからである。
【００６７】
ステップ１１０では、ステップ１０８に基づいて行われた様々なリスクファセットの計算と決定の一覧が集約されて、出力画面に表示される。図４は、出力画面の一例を示しており、当該出力画面は、図２に示す領域２０２に関連して実行される流出リスク評価を表している。
【００６８】
入力データ、計算、及び流出リスク評価の決定のさらなる例が、図５Ａ乃至図１２で与えられている。図５Ａ、図６Ａ、図７Ａ、図８Ａ、及び図９Ａは、種々の液体貯蔵領域（例えば、それぞれサンプル領域１乃至サンプル領域５）に関連する入力データ及び計算値の表を含む。図５Ｂ、図６Ｂ、図７Ｂ、図８Ｂ、及び図９Ｂは、（それぞれ）図５Ａ、図６Ａ、図７Ａ、図８Ａ及び図９Ａの各貯蔵領域に関連する計算値の結果を示す出力画面表示を含む。図１０は、給油及び鉄道領域に関連する出力画面の例を含む。図１１は、出力画面のオンラインバージョンの一例を示しており、種々のリスクファセットに関連する数値的リスクレーティングを有する。図１２は、建物における部品洗浄領域に関する出力画面の一例を示す。
【００６９】
ステップ１１２では、１又は複数の改善方針の提案が計算されて、具体的且つ規範的な提案が提供される。幾つかの実施形態では、これまでのリスク計算値の各々を求めて、領域２０２又はそのインフラストラクチャに「大きな」変更を加えることなく、可能な限り低いリスク評価を得ることで、改善方針提案計算が実行される。例えば、ドレンを物理的に移動させることは、めったに実行可能ではなく、大抵の場合、領域２０２に対する「大きな」変化を与えるであろう。
【００７０】
領域排水リスクファセットの改善方針計算については、施設は、ドレン密閉装置と流出対応備品を適切に配置することを含む、領域内のドレンリスクを軽減するための全ての実行可能な物理的対策を講じ、その結果、領域全体のドレンリスクは「低く（Lower）」なるであろう。
【００７１】
対応圧力の改善方針決定については、この計算は、完全な改善方針提案を採用した結果の「低い」領域ドレンリスクを反映しており、それを未調整の領域液体リスクと平均して、改善された領域についての新しい対応圧力を反映する（ＲＰｐｏｓｔ）。領域ドレンリスクが「低い」に設定されることから、それは、ゼロの値を有しており、領域流体リスクで平均されて、１００段階スケールで指数化される：ＲＰｉｐ＝（０＋（１００＊（ＡＬＲｃ／４５））。次に、ＲＰｉｐの論理評価を実行して、以下のように改善方針後対応圧力リスクフレーズ（ＲＰｐｏｓｔ）が与えられる。
【表１６】
2019533863.tif 000018
【００７２】
幾つかの実施形態では、流出キット容量についての改善方針を決定することは、所与の領域に対する最適な流出キットの吸収力、流出キット容量の「優秀」リスクフレーズに至るであろう最小の吸収力を反映する。「優秀」流出キット容量レーティング（ＳＫＣｉｐ）を達成するのに必要なベースの吸収力は、最大コンテナ（ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）に対して計算される一方で、限界まで高い吸収力を（ＳＫＡｃ）必要とする、より高い領域ドレンリスクの主たる要因となる。従って、改善方針についての流出キットの容量レーティングは、ＳＫＣｉｐ＝（ＳＫＡｃ＊ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ）＋１として計算できる。幾つかの態様では、ＳＫＣｉｐは、選択されたクラス吸収力係数（ＣＡＦ）によって調整されて、以下のように、最大コンテナの流出の場合に、流出キットによって提供される予想最大吸収力を反映する。
【表１７】
2019533863.tif 000019
【００７３】
次に、面積あたりの単一の流出キットの推奨容量（ＳＫＣｐｏｓｔ）が計算される。推奨されるＳＫＣｐｏｓｔの吸収力が単一流出キットで利用可能な吸収力を超える場合、補充のキャバルリー（cavalry）の吸収力（ＣＡｐｏｓｔ）が、最大の流出キット吸収力（ＭＡＸｓｋ）からＳＫＣｐｏｓｔを減算することで計算される。ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ＞２０００なる状況では、ＳＫＣｐｏｓｔ＝１０００となる。ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ＜＝２０００の場合、ＳＫＣｐｏｓｔ＝（ＳＫＣｉｐ＊ＣＡＦ）となる。そして、ＳＫＡｐｏｓｔ＞ＭＡＸｓｋの場合、ＣＡｐｏｓｔ＝ＳＫＡｐｏｓｔ−ＭＡＸｓｋとなる。
【００７４】
流出キット距離の改善方針の決定に関して、この計算は、流出キット距離について「優秀」なリスクフレーズを達成する一方で、流出キットが液体貯蔵領域から離れて配置されるべき最大最適距離を反映する。この推奨距離は、ＳＫＤｐｏｓｔとして記載される。 キャルバリー吸収力（ＣＡｐｏｓｔ）が必要とされる場合には、それでも対応する「優秀」なリスクフレーズを達成する液体領域からのその最大距離が、ＣＡＤｐｏｓｔとして記載される。以下は、対応するＳＫＤｅｘｃ値を得るためのＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔの論理評価の例である。
【表１８】
2019533863.tif 000020
【００７５】
「優秀」リスクフレーズ（ＳＫＤｐｏｓｔ）を達成するための液体領域からの最大流出キット距離の計算は、次のようになされる：ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ≦３３０である場合、ＳＫＤｐｏｓｔ＝１-（ＳＫＤｒｃ-ＭＳＫｃ）＊（ＣＳＤ０＊ＳＫＤｅｘｃ）。ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ＞３３０である場合、ＳＫＤｐｏｓｔ＝ＳＫＤｅｘｃ。キャルバリー吸収力と同等な流出キット距離について「優秀」リスクフレーズを達成するためのキャルバリー吸収力（ＣＡｐｏｓｔ）の最大周辺距離（ＣＡＤｐｏｓｔ）の計算は、次のようになされる：ＣＡｐｏｓｔ＞０の場合、ＣＡＤｐｏｓｔ＝ＣＳＤ５。
【００７６】
流出キット視認性のための改善方針計算に関して、この計算は、流出キットの視認性に関する「優秀」リスクフレーズ（ＳＫＶｉｐ）に達するために、現在の流出キットの申請のポイント（ＳＫＶｐｔｃｕｒｒ）に追加されるべき申請のポイント（ＳＫＶｐｔａｄｄ）を反映する。まず、ＳＫＶｐｔｐｏｓｔが、「優秀」リスクフレーズに対応する値に設定される（例えば、ＳＫＶｐｔｐｏｓｔ＝３）。次に、ＳＫＶａｄｊの論理評価が実行されて、次のように現在の視認性のポイント（ＳＫＶｐｔｃｕｒｒ）が導き出される。
【表１９】
2019533863.tif 000021
【００７７】
次に、現在の流出キットの視認性（ＳＫＶｐｔａｄｄ）に追加されるべき視認性の追加ポイントの計算を実行して、流出キット視認性に関する「優秀」リスクフレーズ（ＳＫＶｉｐ）を得ることができる。これは、ＳＫＶｐｔａｄｄ＝ＳＫＶｐｔｐｏｓｔ−ＳＫＶｐｔｃｕｒｒとして計算できる。
【００７８】
遮断物距離についての改善方針計算は、それでも遮断物距離について「優秀」なリスクフレーズ（ＤＴＢｅｘｃ）に達する一方で遮断物２１０がドレン２０６又はエスケープポイントから離れて配置されるべき最大最適距離を反映する。この推奨距離は、ＤＴＢｐｏｓｔとして表される。対応するＤＴＢｅｘｃ値を得るためのＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔの論理評価は、次のように実行できる。
【表２０】
2019533863.tif 000022
【００７９】
「優秀」リスクフレーズを達成する液体貯蔵領域からの最大遮断物距離（ＤＴＢｐｏｓｔ）の計算は、より高いレベルの対応圧力に対する距離減少効果（ＤＴＢｒｃ）も考慮しながら実行される：ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ≦３３０ならば、ＤＴＢｐｏｓｔ＝（１-（ＤＴＢｒｃ））＊（ＣＳＤ０＊ＤＴＢｅｘｃ）。ＬＲＧｃｕｒｒｅｎｔ＞３３０ならば、ＤＴＢｐｏｓｔ＝ＤＴＢｅｘｃとなる。
【００８０】
遮断物視認性に対する改善方針計算は、遮断物視認性に対する「優秀」リスクフレーズ（ＢＶｉｐ）に達するために現在の遮断物の視認性のポイント数（ＢＶｐｔｃｕｒｒ）に追加されるべき視認性のポイント（ＢＶｐｔａｄｄ）を反映する。まず、ＢＶｐｔｏｓｔが「優秀」リスクフレーズに対応する値に設定される（例えば、ＢＶｐｔｐｏｓｔ＝３）。次に、ＳＫＶａｄｊの論理評価が適用されて、次のように現在の視認性のポイント（ＳＫＶｐｔｃｕｒｒ）が導き出される。
【表２１】
2019533863.tif 000023
【００８１】
現在の遮断物視認性に追加される追加の視認性のポイント（ＢＶｐｔａｄｄ）の計算が実行されて、遮断物視認性（ＢＶｉｐ）について「優秀」なリスクフレーズが得られる。故に、ＢＶｐｔａｄｄ＝ＢＶｐｔｐｏｓｔ−ＢＶｐｔｃｕｒｒとなる。
【００８２】
ドレン状態の改善方針計算は、例えば、ウレタンパネルを用いてドレン２０６を液密にシールすることができるという先の分析者の見解に基づいて特定の方向性を生じる。要するに、分析者が、侵食されたシール面を観察してドレン状態に「ボーダーライン」リスクフレーズを割り当てると、ドレン状態のための対応する改善方針は、「ドレン面をエポキシで平らにすることを検討すること。ドレンの液密シールを可能にするために、ドレン周囲を透明でゴミや砂利がない状態に保つこと。」又は同等の命令を示すかも知れない。
【００８３】
図１３及び図１４は、特定の液体貯蔵領域を有する改善方針を作成することに関連した例示的な出力画面を示す。これらの画面には、その領域で改善方針が実施される前後のリスク評価が表示されていることが分かる。 図１５は、特定の液体貯蔵領域を有する改善方針の作成に関連した出力画面の例を含んであり、改善方針が実施される前後での両方のリスクファセットの数値カウントを含んでいる
【００８４】
ステップ１１４では、液体貯蔵領域２０２は、上記の流出リスク評価を実行することによって作成された推奨に従って改変されてよい。図１６に示すように、評価の実行を受けて、領域２０２の様々な要素が物理的に移動又は変更されている。 例えば、適切なレベルの吸収力を有する流出キットが、最大容量の液体貯蔵コンテナ２０４の２０フィート以内に配置されている。別の例では、ドレン遮断物２１０は、ドレン２０６から２０フィート以内に移動されている。例えば、ドレン２０６を移動させること、又は貯蔵コンテナ２０４の場所を移動させることのような、領域２０２に対する「大きな」変更は推奨されていないことが分かる。
【００８５】
図１７は、本明細書に記載した様々な流出リスク評価の実施形態に関連した種々の入力データ、計算、及び決定を実行できるコンピュータシステムアーキテクチャの一例である。図示された例では、流出リスク評価システム１７０２は、コンピュータプロセッサ（例えば、サーバー１７０４）と、システム１７０２において様々なタスクを実行する又は機能を提供する様々なモジュール１７０６乃至１７１４とを含んでよい。例えば、アルゴリズムモジュール１７０６は、様々なリスクファセット計算を実行するようにプログラムされてよい。入力データモジュール１７０８は、所与の液体貯蔵領域１７１６から収集又は得られたデータを受信、処理、及び／又は格納するようにプログラムされてよい。出力一覧モジュール１０が設けられて、流出リスク評価アルゴリズムによって実行された計算の一覧を生成、表示してよい。別の例では、改善方針モジュール１７１２は、改善方針計算を実行するようにプログラムされてよい。１又は複数の他のモジュール１７１４がシステム１７０２に設けられて、様々なタスクを実行してよいことは理解できる。システム１７０２はまた、リスク評価データなどのデータを保持又はアクセスするために、１又は複数の適切な電子データ記憶媒体１７１８と動作可能に関連付けられてよい。
【００８６】
特定の態様では、１又は複数の測定装置１７２０（例えば、レーザーを用いた装置）が領域１７１６で使用されて、入力データが取り込まれてよい。同様に、様々な種類のデータ入力装置１７２２（例えば、モバイル装置、コンピュータ、ラップトップなど）が領域内で使用されて、データが収集されてシステム１７０２に送信されてよい。様々な実施形態において、システム１７０２と、領域１７１６内で使用される装置１７２０、１７２２との間の通信は、様々な通信媒体又は通信手段１７２４（例えば、インターネット、イントラネット、ＶＰＮ、無線など）を介して可能にされてよい。
【００８７】
本明細書で与えられた実施例は、単に、本発明の可能性のある種々の実施形態を説明する目的のために与えている。特定の画面表示、出力画面、概略図、又はフローチャートの特定の態様は、本発明の範囲を限定することを必ずしも意図していない。
【００８８】
種々の実施形態では、様々なモジュール又はプラットフォームを、本発明の特定の態様を実施するために用いることができる。例えば、サービス型ソフトウェア（ＳａａＳ）モデル又はアプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）モデルは、ソフトウェアアプリケーション配布モデルとして使用されて、クライアント又は他のユーザにソフトウェアアプリケーションを伝送し得る。そのようなソフトウェアアプリケーションは、例えば、インターネット接続を介してダウンロードでき、独立して（例えば、ラップトップ又はデスクトップコンピュータシステムにダウンロードされる）又はサードパーティーサービスプロバイダ（例えば、サードパーティーのウェブサイトを介してアクセスされる）を介して動作できる。更に、クラウドコンピューティング技術は、本発明の種々の実施形態に関連して使用され得る。
【００８９】
更に、本実施形態に関連するプロセスは、コンピュータなどのプログラム可能な機器によって実行され得る。プログラム可能な機器にプロセスを実行させるために使用され得るソフトウェア又は他の命令セットは、コンピュータシステム（不揮発性）メモリなどの任意の記憶装置に格納されてよい。更に、プロセスの幾つかは、コンピュータシステムが製造される時点でプログラムされており、又はコンピュータ可読記憶格納媒体を経由してプログラムされ得る。
【００９０】
本明細書で説明した特定のプロセス態様が、コンピュータ又はコンピュータシステムにプロセスステップを実行するように命令する１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体に格納された命令を使用して実行されてよいことも理解されるであろう。コンピュータ可読媒体は、例えば、ディスケット、読み出し専用及び読み／書き用のコンパクトディスク、光ディスクドライブ、及びハードディスクドライブなどのメモリデバイスを含む。コンピュータ可読媒体は、また、物理的、仮想的、永久的、一時的、半永久的及び／又は半一時的である記憶装置を含んでおり、それらの非一時的な形態も含まれる。データを格納できるコンピュータ可読媒体を使用して、メモリ及び／又はストレージ要素が実装されてよく、コンピュータ可読媒体は、例えば、揮発性又は不揮発性メモリ、リムーバブル又は非リムーバブルメモリ、消去可能又は消去不可能メモリ、書き込み可能又は書き換え可能メモリなどである。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、ＲＡＭ、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＤＲＡＭ（ＤＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ（例えばＮＯＲ又はＮＡＮＤフラッシュメモリ）、連想メモリ（ＣＡＭ）、ポリマーメモリ（例えば、強誘電性ポリマーメモリ）、相変化メモリ、オボニックメモリ、強誘電体メモリ、シリコン−酸化物−窒化物−酸化物−シリコン（ＳＯＮＯＳ）メモリ、磁気カード又は光カード、或いは、情報を格納するのに適した他の種類の媒体が挙げられるが、これらに限定されない。
【００９１】
「コンピュータ」、「コンピュータシステム」、「演算装置」、「コンポーネント」又は「コンピュータプロセッサ」は、限定なしで、例えば、データを送信、処理及び／又は受信するように構成されるプロセッサ、マイクロコンピュータ、ミニコンピュータ、サーバー、メインフレーム、ラップトップ、個人データアシスタント（ＰＤＡ）、ワイヤレス電子メールデバイス、スマートフォン、モバイルフォン、電子ダブレット、携帯電話、ポケベル、プロセッサ、ファックス、スキャナ、又は他の如何なるプログラム可能デバイスであってよい。本明細書に開示されているコンピュータシステム及びコンピュータベースのデバイスは、情報を得て、処理して、伝送する際に使用される特定のソフトウェアアプリケーションを格納するためのメモリ及び／又はストレージコンポーネントを含み得る。そのようなメモリは、開示された実施形態の動作に関連して内部又は外部に設けられてよいことが理解されるであろう。種々の実施形態では、「ホスト」、「エンジン」、「ローダー」、「フィルタ」、「プラットフォーム」又は「コンポーネント」は、種々のコンピュータ又はコンピュータシステムを含んでよく、又はソフトウェア、ファームウェア及び／又はハードウェアの妥当な組合せを含んでよい。幾つかの実施形態では、「モジュール」は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の妥当な組合せを含み得る。
【００９２】
本発明の種々の実施形態では、単一の構成要素は複数の構成要素と取り替えられ、複数の構成要素は単一の構成要素と取り替えられて、所定の一つ又は複数の機能を実行する。そのような代用が本発明の実施形態を実行するために動作していない場合を除いて、そのような代用は本発明の範囲内である。例えば、本明細書で説明される如何なるサーバーでも、協働機能のために配置して、構成されているネットワーク化されたサーバーの「サーバーファーム」又は他のグループ（例えば、サーバーブレードのグループ）と取り替えられてよい。サーバーファームがファームの個々の構成要素間の作業負荷を分配するのに役立ち、複数のサーバーの総体的な協働力を利用することによってコンピューティングプロセスを促進し得ることは理解されるであろう。そのようなサーバーファームは、ロードバランシングソフトウェアを使用してよく、ロードバランシングソフトウェアは、例えば、異なる機械からのパワー処理する要求を追跡し、ネットワーク需要に基づいて優先順位を決定し、タスクを予定に入れ、及び／又は、構成要素の故障又は運用の低下の場合には不測時のバックアップを提供するタスクを達成する。
【００９３】
一般に、本明細書で説明された種々の実施形態、構成要素、又はその部品が、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、及び／又はそれらのモジュールの多くの異なる実施形態で実行され得ることは、当該技術分野における通常の知識を有する者に明らかである。本実施形態の一部を実行するのに使用されるソフトウェアコード又は専門制御ハードウェアは、本発明を限定しない。例えば、上記された実施形態は、例えば、従来又はオブジェクト指向技術を使用して、．ＮＥＴ、又はＨＴＭＬなどの如何なる適切なコンピュータプログラミング言語を使用してコンピュータソフトウェアで実行されてよい。コンピュータソフトウェア及び他のコンピュータ実行命令用プログラミング言語が、実行前にコンパイラ又はアセンブラによって機械言語に翻訳され、及び／又はインタープリタによって運転時に直接翻訳されてよい。アセンブリ言語の例としては、ＡＲＭ、ＭＩＰＳ及びｘ８６が挙げられ、高水準言語の例としては、Ａｄａ、ＢＡＳＩＣ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＣＯＢＯＬ、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｌｉｓｐ、Ｐａｓｃａｌ、Ｏｂｊｅｃｔ  Ｐａｓｃａｌが挙げられ、スクリプト言語の例としては、Ｂｏｕｒｎｅ  ｓｃｒｉｐｔ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、ＰＨＰ、及びＰｅｒｌが挙げられる。種々の実施形態は、例えば、ロータスノーツ環境で使用されてよい。そのようなソフトウェアは、例えば、磁気媒体又は光記憶媒体などの如何なるタイプの適切な１つ又は複数のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。このように、実施形態の動作及び挙動は、実際のソフトウェアコード又は専門ハードウェア構成要素に特定のリファレンスなしで記載されている。そのような特定のリファレンスの欠如はもっともであって、当該技術分野における通常の知識を有する者が、過度の実験なく、妥当な努力のみで本明細書の説明に基づいてソフトウェアを設計し、ハードウェアを制御して本発明の実施形態を実行できることは明らかに理解されるであろう。
【００９４】
本明細書で説明されたシステム及び方法の種々の実施形態は、異なる構成要素間の通信を促進し、データを転送し、又は資源及び情報を共有するために、１つ以上の電子コンピューターネットワークを使用してよい。このようなコンピューターネットワークは、ネットワーク内のデバイスを相互に接続するために用いられるハードウェア及びソフトウェア技術によって、光ファイバー、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ、ＨｏｍｅＰＮＡ、電力線通信又はＧ．ｈｎなどに分類できる。コンピューターネットワークは、また、以下のタイプのネットワークの１つ以上として具現化されてよい：ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、記憶域ネットワーク（ＳＡＮ）、又は他のネットワーク種類間のグローバルエリアネットワーク（ＧＡＮ）。
【００９５】
例えば、ＷＡＮコンピューターネットワークは、都市、地方又は国境を横断して通信をリンクすることで広域をカバーしている。ネットワークは、ルーター及び／又は公共通信リンクを用いている。あるタイプのデータ通信ネットワークは、電話サービスプロバイダなどのコモンキャリアによって提供される送信設備を使用する、比較的広い地理的区域（例えば、都市から都市、又は国から国）をカバーする。他の例では、ＧＡＮコンピューターネットワークは、複数の無線ＬＡＮ又は衛星ネットワークを横断してモバイル通信をサポートする。他の例において、ＶＰＮコンピューターネットワークは、オープン接続によって担われるノード又は他のネットワーク（例えば、インターネット）内の物理的なワイヤーによるものの代わりの仮想回路間のリンクを含む。ＶＰＮのリンク層プロトコルは、他のネットワークを介してトンネリングすることができる。あるＶＰＮアプリケーションは、インターネットを介した安全な通信を促進することができる。ＶＰＮはまた、基礎をなすネットワーク上で異なるユーザーコミュニティーのトラフィックを個別且つ安全に導くために用いることができる。ＶＰＮは、ネットワークにアクセスデバイスを接続する現実のＩＰアドレス以外のＩＰアドレスロケーションを介してネットワークにアクセスする仮想経験をユーザに提供する。
【００９６】
コンピューターネットワークは、アクティブネットワーキング、クライアントサーバー、又はピア・ツー・ピア機能的アーキテクチャなどのネットワークの要素又は構成要素間の機能的関係に基づいて特徴づけられ得る。コンピューターネットワークは、例えば、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スターバスネットワーク、又は階層トポロジーネットワークなどのネットワークトポロジーによって分類され得る。コンピューターネットワークは、また、デジタル及びアナログネットワークなどのデータ通信に使用される方法に基づいて分類され得る。
【００９７】
本明細書で説明された方法及びシステムの実施形態は、共通ルーティング技術によって２つ以上の別個の電子計算機ネットワーク又はネットワークセグメントを接続するためのインターネットワーキングを使用してよい。使用されるインターネットワークの種類は、インターネットワークでの管理及び／又は参加に依存し得る。インターネットワークの限定されない例としては、イントラネット、エクストラネット、及びインターネットが挙げられる。イントラネット及びエクストラネットは、インターネットに接続してよく、又は接続しなくてもよい。イントラネット又はエクストラネットは、インターネットに接続される場合、適切な認証技術又は他のセキュリティ対策で保護されてよい。本明細書で適用されるように、イントラネットは、管理エンティティによる共通制御下で、インターネットプロトコル、ウェブブラウザ、及び／又はファイル転送アプリケーションを用いるネットワークのグループとすることができる。そのような管理エンティティは、例えば、イントラネット、又は組織又は商用エンティティの他の内部ネットワークへのアクセスを認定ユーザのみに制限できる。本明細書にて適用されるように、エクストラネットは、主要の組織又はエンティティに一般に限定されるネットワーク又はインターネットワークを含み得るが、それは、また、１つ以上の他の信頼された組織又はエンティティのネットワークに限定された接続を有する（例えば、エンティティの顧客は、エンティティのイントラネットにアクセスでき、エクストラネットを生成してよい）。
【００９８】
コンピューターネットワークは、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）又はイーサネットカード、リピーター、ブリッジ、ハブ、スイッチ、ルーター、及び他の構成要素など、ネットワークノード間を相互に接続するハードウェア要素を含んでよい。このような要素は、通信のために物理的に配線されてよく、及び／又はデータ接続は、例えば、マイクロ波リンク（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１２）又はファイバー光学機器に従って提供されてよい。ネットワークカード、ネットワークアダプタ、又はＮＩＣは、例えば、ネットワークへの物理的なアクセスと、ＭＡＣアドレスの使用を通じたアドレス指定方式とを提供することで、コンピューターネットワークを通じてコンピュータが通信することを可能にするように設計できる。リピーターは、信号が劣化を抑えて通信距離をカバーすることを可能にするため、通信された信号を受信しブーストされた電力レベルで再送信する電子デバイスとして具現化することができる。ネットワークブリッジは、コンピューターネットワークのデータリンク層で多数のネットワークセグメントを接続し、一方、ネットワークのどの特定のポートを介してどのアドレスに到達することができるかを学習するように構成できる。ネットワークにおいて、ブリッジは、アドレスにポートを対応付けて、このアドレスのトラフィックはこのポートにのみ送ってよい。種々の実施形態では、ローカルブリッジは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を直接に接続するために用いてよい。リモートブリッジは、ＬＡＮの間の広域ネットワーク（ＷＡＮ）リンクを作成するために用いることができる。及び／又は無線ブリッジは、ＬＡＮを、及び／又はＬＡＮと遠隔ステーションとを接続するために用いることができる。
【００９９】
本明細書で使用されるように、アプリケーションサーバーは、他のアプリケーションによる使用のために、業務ロジック及び業務プロセスを公開するためＡＰＩをホストするサーバーであってよい。アプリケーションサーバーの例としては、ＷｅｂＳｐｈｅｒｅアプリケーションサーバーを含むＪ２ＥＥ又はＪａｖａＥＥ５アプリケーションサーバーが挙げられる。他の例としては、ＷｅｂＳｐｈｅｒｅアプリケーションサーバーコミュニティー版（ＩＢＭ）、Ｓｙｂａｓｅエンタープライズアプリケーションサーバー（Ｓｙｂａｓｅ社）、ＷｅｂＬｏｇｉｃサーバー（ＢＥＡ）、ＪＢｏｓｓ（Ｒｅｄ  Ｈａｔ）、ＪＲｕｎ（アドビシステムズ）、Ａｐａｃｈｅ  Ｇｅｒｏｎｉｍｏ（Ａｐａｃｈｅソフトウェア財団）、Ｏｒａｃｌｅ  ＯＣ４Ｊ（オラクル社）、Ｓｕｎ  Ｊａｖａ（登録商標）システムアプリケーションサーバー（サンマイクロシステムズ）、及びＳＡＰ  Ｎｅｔｗｅａｖｅｒ  ＡＳ（ＡＢＡＰ／Ｊａｖａ）が挙げられる。また、アプリケーションサーバーは、他の幾つかの構成要素のうちＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ、．ＮＥＴ  Ｒｅｍｏｔｉｎｇ、ＡＤＯ．ＮＥＴ、及びＡＳＰ．ＮＥＴを含む、．ＮＥＴフレームワークによって提供されてよい。例えば、Ｊａｖａサーバーページ（ＪＳＰ）は、ＣＧＩスクリプトと機能的に等価なウェブコンテナー内で実行するサーブレットである。ＪＳＰは、ページ内にサーバーロジックへの参照を埋め込むことで、ＨＴＭＬページを作成するために使用できる。アプリケーションサーバーは、主としてウェブ基盤のアプリケーションに供されてよく、一方、他のサーバーは、例えば、セッション開始プロトコルサーバーとして実行し、又は電話通信ネットワークと共に作動してよい。エンタープライズアプリケーション統合とサービス指向アーキテクチャ用の仕様は、多くの異なるコンピューターネットワーク要素を接続するよう設計することができる。このような仕様は、ビジネスアプリケーションプログラミングインターフェース、ウェブサービスインターオペラビリティ、及びＪａｖａＥＥコネクターアーキテクチャを含んでいる。
【０１００】
本明細書に記載の方法及びシステムの実施形態は、別個のＣＰＵ間で機能を分け合って、マルチプロセッシング構成を作り出してよい。例えば、コプロセッシング能力を有するマルチプロセッサ及びマルチコア（単一の集積回路上の複数のＣＰＵ）コンピュータシステムが採用されてよい。また、マルチタスク処理がコンピュータ処理手法として採用されて、複数のコンピュータプログラムの同時実行が処理されてよい。
【０１０１】
幾つかの実施形態は、様々な動作を実行する機能的コンポーネント、ソフトウェア、エンジン、及び／又はモジュールを備えているものとして図示及び説明されるが、そのようなコンポーネント又はモジュールは、１又は複数のハードウェアコンポーネント、ソフトウェアコンポーネント、及び／又はそれらの組合せによって実装されてよいことは理解される。機能コンポーネント、ソフトウェア、エンジン、及び／又はモジュールは、例えば、論理デバイス（例えば、プロセッサ）によって実行されるロジック（例えば、命令、データ、及び／又はコード）によって実装されてよい。そのようなロジックは、１又は複数種のコンピュータ可読記憶媒体の論理デバイスの内部又は外部に格納されてよい。他の実施形態では、ソフトウェア、エンジン、及び／又はモジュールなどの機能コンポーネントは、ハードウェアコンポーネントによって実装されてよく、それは、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路素子（例えば、トランジスタ、抵抗器、コンデンサ、インダクタなど）、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ロジックゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセットなどを含んでよい。
【０１０２】
ソフトウェア、エンジン、及び／又はモジュールの例には、ソフトウェアコンポーネント、プログラム、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、マシンプログラム、オペレーティングシステムソフトウェア、ミドルウェア、ファームウェア、ソフトウェアモジュール、ルーチン、サブルーチン、関数、メソッド、プロシージャー、ソフトウェアインターフェース、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）、命令セット、計算コード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、ワード、値、シンボル、又はそれらの任意の組合せが挙げられる。ハードウェア要素及び／又はソフトウェア要素を使用して実施形態が実施されているかどうかの判定は、幾つかの要因によって変わり得る。その要因は、例えば、所望の計算速度、電力レベル、耐熱性、処理サイクルバジェット、入力データ速度、出力データ速度、メモリリソース、データバス速度、その他の設計又は性能の制約などである。
【０１０３】
更に、本明細書に記載の実施形態は、例示的な実装形態を示しており、機能要素、論理ブロック、モジュール、及び回路要素は、説明された実施形態と適合する他の様々な方法で実装されてよいことは理解される。更に、そのような機能要素、論理ブロック、モジュール、及び回路要素によって実行される動作は、所与の実装形態について組み合わされ、及び／又は分離されてよく、より多数又はより少数の構成要素又はモジュールによって実行されてよい。本明細書を読んだ当業者には明らかなように、本明細書に記載及び示された実施形態の各々は、個別の構成要素及び特徴を有しており、それらは、本発明の範囲から逸脱することなく、他の幾つかの態様の何れかの特徴から容易に分離されてよく、又は組み合わされてよい。説明された任意の方法は、説明された事象の順序で、又は論理的に可能な他の任意の順序で実行されてよい。
【０１０４】
特に明記しない限り、「処理」、「計算」、「計算」、「決定」などの用語は、コンピュータ又は計算システム、或いは同様の電子演算装置の動作及び／又はプロセスを示していることは理解される。そのような電子演算装置は、例えば、汎用プロセッサ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタロジック、ディスクリートハードウェアコンポーネント、或いは、それらの任意の組合せであって、本明細書に記述されている機能を実行するように設計されており、レジスタ及び／又はメモリ内の物理量（例えば、電子）として表されるデータを操作し、メモリ、レジスタ又はそのような他の情報記憶装置、伝送装置又は表示装置内の物理量として表される他のデータに変換する。
【０１０５】
幾つかの実施形態は、「結合された」及び「接続された」という表現をそれらの派生語と共に使用して説明されてよい。これらの用語は。互いの同義であるとしてしては必ずしも意図されていない。例えば、幾つかの実施形態は、２つ以上の要素が互いに物理的又は電気的に直接接触していることを示すために「接続された」及び／又は「結合された」という用語を使用して説明されることがある。しかしながら、「結合された」という用語は、２つ以上の要素が互いに直接接触してはいないが、それでもなお、互いに協働し又は相互作用することも意味し得る。ソフトウェア要素に関して、例えば、用語「結合された」は、インターフェース、メッセージインターフェース、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）、メッセージ交換などに言及することがある。
【０１０６】
本明細書に記載された種々のシステムは、上述したように汎用ハードウェアによって実行されるソフトウェア又はコードで実施できるが、代替的に、同様のことが、専用ハードウェア、又はソフトウェア／汎用ハードウェアと専用ハードウェアとの組合せで実施することもできる。専用ハードウェアで実施される場合、各々は、幾つかの技術のうちの任意の１つ又はそれらの組合せを使用する回路又は状態機械として実装できる。これらの技術は、１又は複数のデータ信号が与えられると種々の論理機能を実施する論理ゲートを有するディスクリートな論理回路、適切な論理ゲートを有する特定用途向け集積回路、又は他の構成要素などを含み得るが、これらに限定されない。そのような技術は、一般に当業者にはよく知られているので、本明細書では詳細に説明しない。
【０１０７】
本明細書で説明されているフローチャート及び方法は、種々の実装の機能及び動作を示している。ソフトウェアで実施される場合、各ブロック、ステップ、又はアクションは、指定された論理機能を実装するためのプログラム命令を含むモジュール、セグメント、又はコードの一部を表す。プログラム命令は、プログラミング言語又は機械コードで書かれた人間可読ステートメントをソースコードの形で実施されてよく、コンピュータシステム内の処理コンポーネントなどの適切な実行システムによって認識可能な数値命令を含んでいる。ハードウェアで実施される場合、各ブロックは、指定された論理機能を実装するための回路又は幾つかの相互接続された回路を表す。
【０１０８】
本明細書に記載のフローチャート及び方法は特定の実行順序を記載していることがあるが、実行順序は、記載されているものとは異なってもよいことは理解される。例えば、２つ以上のブロック又はステップの実行順序は、説明された順序に対してスクランブルされてもよい。また、２つ以上のブロック又はステップが、同時に又は一部同時に実行されてもよい。更に、幾つかの実施形態では、ブロック又はステップの１又は複数が、スキップ又は省略されてよい。全てのそのような変形が本発明の範囲内であることは理解される。
【０１０９】
本発明の幾つかの実施形態が例示の目的で説明されたが、本発明から逸脱することなく本発明の詳細について多数の変形がなし得ることが当業者には明らかであろう。
【図１】
2019533863.tif 000024
【図２】
2019533863.tif 000025
【図３Ａ】
2019533863.tif 000026
【図３Ｂ】
2019533863.tif 000027
【図４】
2019533863.tif 000028
【図５Ａ】
2019533863.tif 000029
【図５Ｂ】
2019533863.tif 000030
【図６Ａ】
2019533863.tif 000031
【図６Ｂ】
2019533863.tif 000032
【図７Ａ】
2019533863.tif 000033
【図７Ｂ】
2019533863.tif 000034
【図８Ａ】
2019533863.tif 000035
【図８Ｂ】
2019533863.tif 000036
【図９Ａ】
2019533863.tif 000037
【図９Ｂ】
2019533863.tif 000038
【図１０】
2019533863.tif 000039
【図１１】
2019533863.tif 000040
【図１２】
2019533863.tif 000041
【図１３】
2019533863.tif 000042
【図１４】
2019533863.tif 000043
【図１５】
2019533863.tif 000044
【図１６】
2019533863.tif 000045
【図１７】
2019533863.tif 000046
【国際調査報告】
2019533863.tif 000047