(57)【要約】【課題】  微少漏油をより正確に検出して、設計上の警報点である警報発生に至る前の段階で油量または油圧・ガス圧の変化状況から早期に異常を検出できること。【解決手段】  油量、油圧、又はガス圧を目的変量、温度種別を説明変量として多重回帰分析によって予測式を算出し、この予測式を用いてＯＦケーブルの異常を監視するＯＦケーブル異常検出装置に対して、目的変量および説明変量の測定値を入力する手段と、温度種別ごとに順次時間をずらした測定値を用いて目的変量を算出し、当該目的変量の測定値との相関を演算して当該演算結果から最適な時間を演算する相関演算手段と、温度種別ごとに相関演算手段によって求めた時間前の測定データを用いて予測式に基づいて算出した目的変量の予測値と、当該目的変量の測定値との差に基づいて異常の兆候を判定する判定手段とを備える。【選択図】  図１
2008259313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
油量、油圧、またはガス圧を目的変量、一または二以上の温度種別を説明変量として多重回帰分析によって予測式を算出し、この予測式を用いてＯＦケーブルの異常を監視するＯＦケーブル異常検出装置であって、
前記目的変量および前記説明変量の測定値を入力する手段と、
前記温度種別ごとに順次時間をずらした測定値を用いて目的変量を算出し、当該目的変量の測定値との相関を演算して当該演算結果から最適な時間を演算する相関演算手段と、
温度種別ごとに前記相関演算手段によって求めた時間前の測定データを用いて前記予測式に基づいて算出した目的変量の予測値と、当該目的変量の測定値との差に基づいて異常の兆候を判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とするＯＦケーブル異常検出装置。
【請求項２】
油量、油圧、またはガス圧を目的変量、一または二以上の温度種別を説明変量として多重回帰分析によって予測式を算出し、この予測式を用いてＯＦケーブルの異常を検出する方法であって、
前記目的変量および前記説明変量の測定値を入力するステップと、
前記温度種別ごとに順次時間をずらした測定値を用いて目的変量を算出し、当該目的変量の測定値との相関を演算して当該演算結果から最適な時間を演算する相関演算ステップと、
温度種別ごとに前記相関演算ステップによって求めた時間前の測定データを用いて前記予測式に基づいて算出した目的変量の予測値と、当該目的変量の測定値との差に基づいて異常の兆候を判定するステップと、
を含むことを特徴とするＯＦケーブルの異常検出方法。
【請求項３】
前記目標変量は、油量であって、
前記温度種別は、終端接続箱または給油管等の屋内気中温度、ケーブル・中間接続箱等の陸上部地中温度、および、海底部地中温度を含み、
前記屋内気中温度は、現在温度を用い、前記陸上部地中温度は、前日の平均気温を用い、前記海底部地中温度は、前日の海水温度を用いることを特徴とする請求項２記載のＯＦケーブルの異常検出方法。
【請求項４】
前記目標変量は、ガス圧または油圧であって、
前記温度種別は、終端接続箱または給油管等の屋内気中温度、ケーブル・中間接続箱等の陸上部地中温度、および、海底部地中温度を含み、
前記屋内気中温度は、現在温度を用い、前記陸上部地中温度は、前日の平均気温を用い、前記海底部地中温度は、現在の海水温度を用いることを特徴とする請求項２記載のＯＦケーブルの異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＯＦ(Oil Filled)ケーブルの油量、ガス圧、油圧を監視する技術に係り、特に事故に至る前に早期に異常の兆候を検出することのできるＯＦケーブル異常検出装置およびＯＦケーブルの異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的にＯＦケーブルの外傷発生や金属疲労による金属シースの微少な亀裂などによる漏油異常の検出は、定期的な巡視点検により油量・油圧・ガス圧・外気温度などを測定して、そのトレンドを過去の記録と比較したり、給油槽に油圧低下の監視手段を設けてその警報を受信したりして行われていた。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、布設されているＯＦケーブルからの漏油を判定するＯＦケーブルの漏油判定方法において、漏油していない状態でのＯＦケーブルの油槽の油量、油圧の変化状態を適宜間隔で測定して記憶すると共に、ＯＦケーブルの電流、併設されている他のケーブルの電流を測定して記憶し、この油量，油圧，電流を使用して油量又は油圧の近似統計関数を求め、現時点の油槽の油量又は油圧値と、漏油していない時点での近似統計関数から得られる油量又は油圧値との差を求め、得られた差の値の増加が発生したとき漏油と判定する方法が記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、さらに、外気温度と、土中温度とを使用して油量又は油圧の近似統計関数を求め、漏油を判定する定方法が記載されている。
ところで、漏油事故は一般に電気的事故に伴う油圧低下と部品劣化等で発生する漏油に分類される。前者は多量に漏油し、後者の漏油は微少なのが特徴である。また, 給油設定計算緒元上, 気中温度と地中温度が存在するが, 従来の方法はこれら温度と測定値を管理して、その相関演算によって漏油を判定しているため, 同じ温度においても測定値にバラツキが発生する。近年, 油入設備の漏油に対する考え方も電線路優先から環境優先へと変化していく中、従来方法では多漏油に対しては異常の判定も可能であるが微少漏油は判定できず発見が遅れるおそれがあった。
【特許文献１】特開平６−１０５４４４号公報
【特許文献２】特開平６−３３５１４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上述のかかる事情に鑑みてなされたものであり、多量漏油のみならず微少漏油をより正確に検出して、設計上の警報点である警報発生に至る前の段階で油量または油圧・ガス圧の変化状況から早期に異常を検出することのできるＯＦケーブル異常検出装置およびＯＦケーブルの異常検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため本発明に係るＯＦケーブル異常検出装置は、油量、油圧、またはガス圧を目的変量、一または二以上の温度種別を説明変量として多重回帰分析によって予測式を算出し、この予測式を用いてＯＦケーブルの異常を監視するＯＦケーブル異常検出装置であって、前記目的変量および前記説明変量の測定値を入力する手段と、前記温度種別ごとに順次時間をずらした測定値を用いて目的変量を算出し、当該目的変量の測定値との相関を演算して当該演算結果から最適な時間を演算する相関演算手段と、温度種別ごとに前記相関演算手段によって求めた時間前の測定データを用いて前記予測式に基づいて算出した目的変量の予測値と、当該目的変量の測定値との差に基づいて異常の兆候を判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明では、相関演算手段によって、時間をずらした測定値を用いて目的変量を順次計算し、実測値との相関の最も大きい時間をその温度種別のシフト時間として設定する。そして、このシフト時間前の測定データを用いて予測演算を行って異常の兆候を検出する。
【０００８】
ここで、「時間」は、時分秒のみならず、日、月も含む趣旨である。また、季節によってシフト時間を変えるようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明に係るＯＦケーブルの異常検出方法は、油量、油圧、またはガス圧を目的変量、一または二以上の温度種別を説明変量として多重回帰分析によって予測式を算出し、この予測式を用いてＯＦケーブルの異常を検出する方法であって、前記目的変量および前記説明変量の測定値を入力するステップと、前記温度種別ごとに順次時間をずらした測定値を用いて目的変量を算出し、当該目的変量の測定値との相関を演算して当該演算結果から最適な時間を演算する相関演算ステップと、温度種別ごとに前記相関演算ステップによって求めた時間前の測定データを用いて前記予測式に基づいて算出した目的変量の予測値と、当該目的変量の測定値との差に基づいて異常の兆候を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
より具体的には、前記目標変量が油量のときは、前記温度種別は、終端接続箱または給油管等の屋内気中温度、ケーブル・中間接続箱等の陸上部地中温度、および、海底部地中温度を含み、前記屋内気中温度は、現在温度を用い、前記陸上部地中温度は、前日の平均気温を用い、前記海底部地中温度は、前日の海水温度を用いる。
【００１１】
また、前記目標変量がガス圧または油圧のときは、前記温度種別は、終端接続箱または給油管等の屋内気中温度、ケーブル・中間接続箱等の陸上部地中温度、および、海底部地中温度を含み、前記屋内気中温度は、現在温度を用い、前記陸上部地中温度は、前日の平均気温を用い、前記海底部地中温度は、現在の海水温度を用いる。
これにより現在温度を用いて測定する方法に比べて、精度の高い監視が可能となる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、異常判定基準を設定すると共に、まず現在時点の異常判定を行うのに過去から現在にかけてどの時点の測定温度を用いるのが最適かを多重回帰分析によって求め、温度種別ごとに最適な時点の測定値を用いて異常を判定するため、精度の高い微少漏油の判定が可能となり、これによって早期の対応、処置が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を説明する。図１は、本実施の形態によるＯＦケーブル異常検出装置１の機能ブロック図である。ここで、ＯＦケーブル異常検出装置１は、種々の演算パラメータや監視データなどを入力する入力部２、入力したデータを記憶する記憶部３０、異常検出のための演算を実行する演算部１０、および、異常検出時に注意メッセージ等の警報出力を行う出力部３を備えている。入力部２は、汎用コンピュータのキーボードやマウス等であってオペレータによって入力してもよいし、通信ネットワークと接続して遠隔のデータを自動収集する装置であっても良い。
【００１４】
また、演算部１０は、入力したデータを記憶部３０へ保存する入力処理手段１１、入力した温度データの時間（日、月も含む）をシフトして多重回帰分析を行って、最も相関の大きなシフト時間を演算する相関演算手段１２、相関演算手段１２によって求めたシフト時間分だけ過去の測定値を用いて目標変量の予測値を演算する予測値演算手段１３と、求めた予測値と測定値とを比較して異常の兆候の有無を判定する異常判定手段１４と、この判定の結果、異常の兆候ありと判定されたときはアラーム出力を行うアラーム出力手段１５とを有する。
【００１５】
演算部１０の各手段１１〜１５は、コンピュータシステムの機能として、プログラムによって実現可能な機能である。
【００１６】
また、記憶部３０は、入力データを保存する入力データファイル３１と、温度種別ごとに相関演算手段１２で求められたシフト時間を格納するシフト時間ファイル３２、および、予測値の演算結果を保存する演算結果ファイル３３を有する。
【００１７】
<１．データ入力処理>
ＯＦケーブル異常検出装置１は、入力部２を介して監視対象のデータを入力する。入力されたデータは、演算部１０の入力処理手段１１によって、記憶部３０の入力データファイル３１に保存される。
【００１８】
図２は、入力データファイル３１のデータ構成例である。ここで、入力データファイル３１は、現地温度計、気象庁データ、海水温度データなど、温度種別ごとに時刻情報が付されて測定値が保存されている。なお、入力データは図２に示したデータ以外のデータが含まれていても良い。
【００１９】
<２．予測式演算処理>
（シフト時間演算処理）
相関演算手段１２は、入力データファイル３１の各温度種別を説明変量として、その説明変量の所定時間前のデータを用いて目標変量の近似式を計算する。なお、この所定時間は、オペレータが予め時間（日、月であっても良い）候補を設定しておき、この設定された時間前のデータを用いて順に計算するようにしても良いし、入力データファイル３１に保存されているデータをもとに自動的に現在または過去のデータを抽出して計算するようにしても良い。
【００２０】
この計算は、たとえば、図３に示すように、温度種別ごと、シフト時間ごとに相関を計算して、温度種別ごとに最も相関の大きなシフト時間を判定して、図４に例示するシフト時間ファイルに保存する。
【００２１】
次に、相関演算手段１２は、図５に示す処理手順に従って予測式を設定する。まず、油量・油圧、外気温度（現地気温、気象観測所発表値）、潮流値、気象観測所発表の平均気温、海水温度等のデータを取り込む（Ｓ１０１）。このとき、図４のシフト時間ファイル３２を参照して、説明変数ごとに一定時間前のデータを抽出する（Ｓ１０２）。そして、多重回帰分析によって近似統計関数（予測式）を設定する（Ｓ１０３）。
【００２２】
（実施例）
ＯＦケーブルの給油設定の計算緒元においては、一般に終端接続箱・給油管等の気中温度（外気温）、ケーブル・中間接続箱等の地中温度と２種類の気温が存在する。
【００２３】
しかしながら、本実施例では図６に示す線路概要図の構成のように海底部と陸上管路部を通るＯＦケーブルへの適用を考慮して、単に現地測定温度と潮流値だけで基準値（回帰分析）を算定するのではなく、図７に示す温度種別を説明変量とした。
【００２４】
なお、ＯＦケーブルの敷設環境によっては、地中温度・人孔（マンホール；ＭＨ）内温度等を説明変量として用いるようにしても良い。
【００２５】
また、ケーブル・中間接続箱等（陸上部）については、気象庁の日平均気温を用いるが、測定日，前日，2日前，3日前，4日前，5日前，6日前，1週間（7日）前，1ヶ月前，2ヵ月前のデータの中で最も相関の高いデータを用いるようにした。
【００２６】
一方、ケーブル・中間接続箱等（海底部）についても同様に、測定日，前日，2日前，3日前，4日前，5日前，6日前，1週間（7日）前，1ヶ月前，2ヵ月前のデータの中で最も相関の高い海水温度データを用いるようにした。
【００２７】
次に、上記のシフト時間ごとに相関を演算して、もっとも相関の高いシフト時間を判定して、その温度データを用いて、多重回帰解析によって以下の予測式の係数ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ０を計算する。
【００２８】
ｙ’＝ｂ１・ｘ１＋ｂ２・ｘ２＋ｂ３・ｘ３＋ｂ０      ・・・（１）
ここで、ｙ’は目的変量で、ｘ１，ｘ２，ｘ３は説明変量である。
【００２９】
また、ｙ’は油量、ガス圧、または油圧の基準値となり、ｘ１は、現地温度計によって計測する気温、ｘ２は、上記の相関演算段階で最も相関の高い時間差における気象庁データである。また、ｘ３は、上記の相関演算段階で最も相関の高い時間差における海水温度である。
【００３０】
一般的に、目的変量ごとに、時間差は異なる。目的変量（ｙ'）と目標変量（ｘ１，ｘ２，ｘ３）との関係は、図４に示した如くである。
【００３１】
なお、この近時統計関数を算出する段階は、本ＯＦケーブル異常検出装置１で行ってもよいが、汎用コンピュータによって処理して、これによって求めた近似統計関数のパラメータを本ＯＦケーブル異常検出装置に取り込むようにしても良い。
【００３２】
（異常判定処理）
次に、図８を用いて漏油・漏ガスの兆候判定処理について説明する。まず、予測値演算手段３２は、上記の事前準備段階で求めた予測式とシフト時間だけ過去のデータを用いて、現時点の目標変量の予測値を計算する（Ｓ２０１、Ｓ２０２）。そして、異常判定手段１４によって、目標変量である油量・油圧の測定データと予測値とを比較して（Ｓ２０３）、所定値以上の差が所定回数以上発生し（Ｓ２０４で「ＹＥＳ」）、その差が拡大しておれば（Ｓ２０５で「ＹＥＳ」）、漏油・漏ガスの兆候があるとしてアラーム出力手段１５を介してアラーム出力を行う（Ｓ２０６）。また、ステップＳ２０２の処理の後、目標変量の実測値と予測値との差を出力部３にグラフ表示して（Ｓ２０７）、外部からの異常判定入力によって（Ｓ２０８）、アラーム出力（Ｓ２０６）を行うようにしても良い。
【００３３】
なお、ステップＳ２０４、Ｓ２０５の異常判定条件としては、このほか、連続して同一方向へ変化した場合に異常と判定するのみでなく、マイナス方向かプラス方向かを判定するようにしても良い。たとえば、漏油の場合は、マイナス方向へ連続３回変化した場合に異常と判定する等である。
【００３４】
また、測定誤差等を加味して許容値を持たせるようにすると良い。たとえば、油量＝基準値に対し１０リットル以上、即ち油面計１メモリ程度以上とする。油圧、ガス圧＝基準値に対し、０．１ｋｇ／ｃｍ２以上、連成計０．５メモリ程度以上とする、等である。
（パラメータ更新処理）
【００３５】
データ登録の都度、相関演算手１２によって、近似式を計算し表示する。このとき、前後の時間区分についても実行し、相関の高い時間区分のデータを用いて近似式を再計算する。
【００３６】
（ユーザインタフェース）
図９に示すユーザインタフェース画面を通して、各説明変量、目的変量、シフト時間の設定を行うようにすると入力作業の効率化を図ることができる。
【００３７】
この図に示す入力画面により、現地測定データ等を入力し、「データ登録」ボタンを押すことによって、上記グラフへ反映する。また、気象庁、水産海洋技術センターホームページなどの外部のデータベースへリンクさせて、必要なデータを容易に収集する。
【００３８】
この入力画面を通してＯＦケーブル異常検出装置１へ現地測定データ等を入力し、「データ登録」ボタンを押すのみでグラフへ反映することによって作業の効率化、処理の正確性が向上する。
【００３９】
以上、本実施の形態によれば、現在時点の異常判定を行うのに過去から現在にかけてどの時点の測定温度を用いるのが最適かを多重回帰分析によって求め、温度種別ごとに最適な時点の測定値を用いて異常を判定するため、精度の高い微少漏油・漏ガスの判定が可能となり、これによって早期の対応、処置が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施の形態によるＯＦケーブル異常検出装置の機能ブロック図である。
【図２】図１の入力データファイル３１のデータ構成図である。
【図３】本発明の実施の形態による温度種別ごと、シフト時間ごとの相関の計算例の説明図である。
【図４】図１のシフト時間ファイル３２のデータ構成図である。
【図５】図１の相関演算手段１２による予測式算出の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例による路線概要図である。
【図７】本発明の実施例による説明変量設定の説明図である。
【図８】本発明の実施の形態による漏油・漏ガスの兆候判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態によるユーザインタフェース画面の説明図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  ＯＦケーブル異常検出装置
２  入力部
３  出力部
１０  演算部
１１  入力処理手段
１２  相関演算手段
１３  予測値演算手段
１４  異常判定手段
１５  アラーム出力手段
３０  記憶部
３１  入力データファイル
３２  シフト時間ファイル
３３  演算結果保存ファイル
【図１】
2008259313.tif 000003
【図２】
2008259313.tif 000004
【図４】
2008259313.tif 000005
【図５】
2008259313.tif 000006
【図６】
2008259313.tif 000007
【図７】
2008259313.tif 000008
【図８】
2008259313.tif 000009
【図３】
2008259313.tif 000010
【図９】
2008259313.tif 000011