(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
配管内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式を評価する流動様式評価装置であって、
配管に設けられた所定の観察位置を通過する気液混相流を前記観察位置において所定のフレームレートで時系列に撮像する撮像ユニットと、
コンピュータにより構成され、前記撮像ユニットで得られる画像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の１つの静止合成画像を前記観察位置において取得する画像取得ユニットと、
コンピュータによって構成され、前記液体と前記気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記複数の混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを含む機械学習ユニットと、
前記コンピュータによって構成され、前記画像取得ユニットで取得した前記気液混相流の、前記観察位置における１つの静止合成画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を前記静止合成画像から評価する評価ユニットと、を備え、
前記機械学習ユニットは、前記液体と前記気体の気液混相流の流れに沿った複数の場所に設けられた、前記観察位置と同じ大きさの観察領域を通過する気液混相流を、前記フレームレートで時系列に撮像して、前記観察領域における前記気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した前記複数の観察領域における複数の静止合成画像を前記複数の混相流画像として用いる、ことを特徴とする流動様式評価装置。
【請求項２】
前記配管における前記気体の空塔速度をＶｇ［ｍ/秒］とし、前記フレームレートをＲ［フレーム/秒］とし、前記観察位置の前記配管に沿った長さをＬ［ｍ］としたとき、Ｖｇ／（Ｒ・Ｌ）は、１．４２×１０−３以上１．０５×１０４以下である、請求項１に記載の流動様式評価装置。
【請求項３】
前記画像取得ユニットが取得する前記気液混相流の画像は、前記配管内を上昇する上昇流の画像である、請求項１または２に記載の流動様式評価装置。
【請求項４】
前記評価モジュールは、前記気液混相流内の気泡の移動速度、前記気液混相流内の気泡のサイズ、及び前記気泡の密度のうち少なくともいずれか１つを変更させた複数の画像を、前記学習用入力データとして用いて機械学習したモジュールである、請求項１〜３のいずれか１項に記載の流動様式評価装置。
【請求項５】
前記評価モジュールは、前記混相流画像の他に、前記気液混相流内の気泡の移動速度、前記気液混相流内の気泡のサイズ、及び前記気泡の密度の少なくとも１つの数値情報を前記学習用入力データとして、機械学習したモジュールである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の流動様式評価装置。
【請求項６】
前記評価モジュールは、前記混相流画像の他に、前記気体の前記配管における空塔速度及び前記液体の前記配管における空塔速度の少なくとも1つの数値情報を前記学習用入力データとして、機械学習をしたモジュールである、請求項１〜５のいずれか１項に記載の流動様式評価装置。
【請求項７】
配管内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式を評価する流動様式評価装置を備えた地中内のガスハイドレートを分解してガスを生産するガス生産システムであって、
配管の所定の観察位置を通過する気液混相流を撮像する撮像ユニットと、コンピュータにより構成され、前記撮像ユニットで撮像した撮像画像から、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の画像を取得する画像取得ユニットと、コンピュータによって構成され、前記液体と前記気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを含む機械学習ユニットと、前記コンピュータによって構成され、前記画像取得ユニットで取得した前記気液混相流の画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を前記評価用画像から評価する評価ユニットと、を備える流動様式評価装置と、
地中内に埋設されるように構成された先端部を有する長尺状の管であって、前記先端部から上方に延びる前記管内の液体によって生じる圧力を用いて前記管の外部にあるガスハイドレートに作用する圧力を低減することにより、前記ガスハイドレートから分解して生成される気泡を含む気液混合物を前記管内の前記液体に取り込むように、前記先端部に設けられ前記管の外部に開口した孔を備えたライザー管と、
前記ライザー管内に設けられ、前記気液混合物を取り込んだ前記ライザー管内の前記液体から前記気泡を分離する気液分離装置と、
前記気泡から生成されたガスを、生産するガスとして、前記ライザー管から取り出すガス生成管を備えるガス生成ラインと、
前記気液分離装置で前記ガスが分離された前記液体を前記ライザー管から排出するために前記液体を吸い上げるポンプと、
前記ポンプで吸い上げられた前記液体を前記ライザー管から取り出す液体排出管を備える液体排出ラインと、
前記気液分離装置から前記ポンプに導く前記液体の経路となる導管を前記流動様式評価装置における前記配管とし、前記液体中に残留する気泡と前記液体とを気液混相流として、前記配管に設けられた観察位置を通過する気液混相流を撮像することにより、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の像を取得する前記画像取得ユニットと、前記流動様式評価装置の前記機械学習ユニットと、前記流動様式評価装置の前記評価ユニットと、を備え、前記気液分離装置内に前記液体の液面ができ、かつ、前記ガスハイドレートの分解が制御できるように、前記ポンプの回転を前記先端部における前記圧力に応じて制御する第１制御と、前記評価ユニットによる前記流動様式の評価結果に基づいて、前記第１制御により制御される前記ポンプの回転数をさらに制御する第２制御を行う制御装置と、を備える、ことを特徴とするガス生産システム。
【請求項８】
前記配管における前記気体の空塔速度をＶｇ［ｍ/秒］とし、前記撮像ユニットが前記気液混相流を前記観察位置において時系列に撮像するフレームレートをＲ［フレーム/秒］とし、前記観察位置の前記配管に沿った長さをＬ［ｍ］としたとき、Ｖｇ／（Ｒ・Ｌ）は、１．４２×１０−３以上１．０５×１０４以下である、請求項７に記載のガス生産システム。
【請求項９】
前記画像取得ユニットが取得する前記気液混相流の画像は、前記配管内を上昇する上昇流の画像である、請求項７または８に記載のガス生産システム。
【請求項１０】
前記評価モジュールは、前記気液混相流内の気泡の移動速度、前記気液混相流内の気泡のサイズ、及び前記気泡の密度のうち少なくともいずれか１つを変更させた複数の画像を、前記学習用入力データとして用いて機械学習したモジュールである、請求項７〜９のいずれか１項に記載のガス生産システム。
【請求項１１】
前記評価モジュールは、前記混相流画像の他に、前記気液混相流内の気泡の移動速度、前記気液混相流内の気泡のサイズ、及び前記気泡の密度の少なくとも１つの数値情報を前記学習用入力データとして、機械学習したモジュールである、請求項７〜１０のいずれか１項に記載のガス生産システム。
【請求項１２】
前記評価モジュールは、前記混相流画像の他に、前記気体の前記配管における空塔速度及び前記液体の前記配管における空塔速度の少なくとも１つの数値情報を前記学習用入力データとして、機械学習をしたモジュールである、請求項７〜１１のいずれか１項に記載のガス生産システム。
【請求項１３】
配管内を流れる液体と気体の気液混相流における流動様式を評価する流動様式評価方法であって、
配管に設けられた所定の観察位置を通過する気液混相流を前記観察位置において所定のフレームレートで時系列に撮像することにより、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の画像を時系列の順番に繋ぎあわせた、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の１つの静止合成画像を取得するステップと、
前記気液混相流の生成条件を変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを用意するステップと、
取得した前記気液混相流の、前記静止合成画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を評価するステップと、を備え、
前記学習用入力データとして用いる複数の混相流画像は、前記液体と前記気体の気液混相流の流れに沿った複数の場所に設けられた、前記観察位置と同じ大きさの観察領域を通過する気液混相流を、前記フレームレートで時系列に撮像して、前記観察領域における前記気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した前記複数の観察領域における複数の静止合成画像である、ことを特徴とする流動様式評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流における流動様式を評価する流動様式評価装置、流動様式評価方法、及び流動様式評価装置を用いたガス生産システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、配管内を流れる液体と気体の気液混相流では、配管内の液体と気体の流量の比、液体及び気体の移動速度、配管内の圧力、液体及び気体の密度及び粘度、液体の種類等によって流動様式は変化する。流動様式は、例えば、液体に気泡が微細気泡のみで構成され、連続した液体中に微細気泡が分散した気泡流の様式や流路断面一杯に広がった大きな気泡と微細気泡を含む液体部分とが流路に沿って交互に流れるスラグ流の様式等を含む。
このような流動様式の違いによって、例えば、ポンプにおける液体の排出量を変化させることから、ポンプによる排出量を適正範囲に制御するには、配管内における気液混相流の流動様式を評価することは重要である。
【０００３】
例えば、配管内の気液二相流のフローパターンを、配管およびその流れに影響を与えることなく、外部から高い正解率（精度）で、客観的に判別することができる気液二相流のフローパターン判別方法が知られている（特許文献１）。
この判別方法では、内部を気液二相流が流れる配管の外部から、気液二相流が発生する音、又は気液二相流により発生する配管の歪をデータとして連続的に記録する。記録したデータをカオス分析してフラクタル次元ＤとコルモゴロフエントロピーＫを求め、求めたフラクタル次元ＤとコルモゴロフエントロピーＫの大きさから気液二相流のフローパターンを判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３４４３６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記判別方法では、外部環境の騒音の影響を受けて気液二相流が発生する音のデータを精度よく取得することは難しく、また、配管を取り巻く外部環境の変化に伴って生じる配管の歪みの影響を受けて、気液二相流によって発生する配管の歪のデータを精度よく取得することは難しく、その結果、気液二相流のフローパターンの判別を精度よく行なうことは難しい。
特に、海底内のガスハイドレートを分解してガスを生産するガス生産システムにおける配管内の気液混相流の場合、海底附近の海流による騒音や潮流による水圧の変化に伴う配管の歪み等のノイズ成分が、気液二相流のフローパターンの判別に用いる音や歪みのデータに含まれるため、配管内の気液二相流のフローパターンの判別を精度よく行なうことはできない。
【０００６】
そこで、本発明は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流における流動様式を精度よく評価することができる気液混相流の流動様式評価装置、流動様式評価方法、及びガス生産システム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】
【０００７】
本発明の一態様は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式を評価する流動様式評価装置である。当該流動様式評価装置は、
配管に設けられた所定の観察位置を通過する気液混相流を前記観察位置において所定のフレームレートで時系列に撮像する撮像ユニットと、
コンピュータにより構成され、前記撮像ユニットで得られる画像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の１つの静止合成画像を前記観察位置において取得する画像取得ユニットと、
コンピュータによって構成され、前記液体と前記気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記複数の混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを含む機械学習ユニットと、
前記コンピュータによって構成され、前記画像取得ユニットで取得した前記気液混相流の、前記観察位置における１つの静止合成画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を前記静止合成画像から評価する評価ユニットと、を備える。
前記機械学習ユニットは、前記液体と前記気体の気液混相流の流れに沿った複数の場所に設けられた、前記観察位置と同じ大きさの観察領域を通過する気液混相流を、前記フレームレートで時系列に撮像して、前記観察領域における前記気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した前記複数の観察領域における複数の静止合成画像を前記複数の混相流画像として用いる。
【０００８】
本発明の他の一態様は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式を評価する流動様式評価装置を備えた地中内のガスハイドレートを分解してガスを生産するガス生産システムである。当該ガス生産システムは、
配管の所定の観察位置を通過する気液混相流を撮像する撮像ユニットと、コンピュータにより構成され、前記撮像ユニットで撮像した撮像画像から、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の画像を取得する画像取得ユニットと、コンピュータによって構成され、前記液体と前記気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを含む機械学習ユニットと、前記コンピュータによって構成され、前記画像取得ユニットで取得した前記気液混相流の画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を前記評価用画像から評価する評価ユニットと、を備える流動様式評価装置と、
地中内に埋設されるように構成された先端部を有する長尺状の管であって、前記先端部から上方に延びる前記管内の液体によって生じる圧力を用いて前記管の外部にあるガスハイドレートに作用する圧力を低減することにより、前記ガスハイドレートから分解して生成される気泡を含む気液混合物を前記管内の前記液体に取り込むように、前記先端部に設けられ前記管の外部に開口した孔を備えたライザー管と、
前記ライザー管内に設けられ、前記気液混合物を取り込んだ前記ライザー管内の前記液体から前記気泡を分離する気液分離装置と、
前記気泡から生成されたガスを、生産するガスとして、前記ライザー管から取り出すガス生成管を備えるガス生成ラインと、
前記気液分離装置で前記ガスが分離された前記液体を前記ライザー管から排出するために前記液体を吸い上げるポンプと、
前記ポンプで吸い上げられた前記液体を前記ライザー管から取り出す液体排出管を備える液体排出ラインと、
前記気液分離装置から前記ポンプに導く前記液体の経路となる導管を前記流動様式評価装置における前記配管とし、前記液体中に残留する気泡と前記液体とを気液混相流として、前記配管に設けられた観察位置を通過する気液混相流を撮像することにより、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の像を取得する前記画像取得ユニットと、前記流動様式評価装置の前記機械学習ユニットと、前記流動様式評価装置の前記評価ユニットと、を備え、前記気液分離装置内に前記液体の液面ができ、かつ、前記ガスハイドレートの分解が制御できるように、前記ポンプの回転を前記先端部における前記圧力に応じて制御する第１制御と、前記評価ユニットによる前記流動様式の評価結果に基づいて、前記第１制御により制御される前記ポンプの回転数をさらに制御する第２制御を行う制御装置と、を備える。
【００１０】
前記配管における前記気体の空塔速度をＶｇ［ｍ／秒］とし、前記フレームレートをＲ［フレーム／秒］とし、前記観察位置の前記配管に沿った長さをＬ［ｍ］としたとき、Ｖｇ／（Ｒ・Ｌ）は、１．４２×１０−３以上１．０５×１０４以下である、ことが好ましい。
【００１１】
前記画像取得ユニットが取得する前記気液混相流の画像は、前記配管内を上昇する上昇流の画像である、ことが好ましい。
【００１２】
前記評価モジュールは、前記気液混相流内の気泡の移動速度、前記気液混相流内の気泡のサイズ、及び前記気泡の密度のうち少なくともいずれか１つを変更させた複数の画像を、前記学習用入力データとして用いて機械学習したモジュールである、ことが好ましい。
【００１３】
前記評価モジュールは、前記混相流画像の他に、前記気液混相流内の気泡の移動速度、前記気液混相流内の気泡のサイズ、及び前記気泡の密度の少なくとも１つの数値情報を前記学習用入力データとして、機械学習したモジュールである、ことが好ましい。
【００１４】
前記評価モジュールは、前記混相流画像の他に、前記気体の前記配管における空塔速度及び前記液体の前記配管における空塔速度の少なくとも１つの数値情報を前記学習用入力データとして、機械学習をしたモジュールである、ことが好ましい。
【００１６】
本発明のさらに他の一態様は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流における流動様式を評価する流動様式評価方法である。当該流動様式評価方法は、
配管に設けられた所定の観察位置を通過する気液混相流を前記観察位置において所定のフレームレートで時系列に撮像することにより、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の画像を時系列の順番に繋ぎあわせた、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の１つの静止合成画像を取得するステップと、
前記気液混相流の生成条件を変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを用意するステップと、
取得した前記気液混相流の、前記静止合成画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を評価するステップと、を備える。
前記学習用入力データとして用いる複数の混相流画像は、前記液体と前記気体の気液混相流の流れに沿った複数の場所に設けられた、前記観察位置と同じ大きさの観察領域を通過する気液混相流を、前記フレームレートで時系列に撮像して、前記観察領域における前記気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した前記複数の観察領域における複数の静止合成画像である。
【発明の効果】
【００１９】
上述の流動様式評価装置、及び流動様式評価方法によれば、配管内を流れる液体と気体の気液混相流における流動様式を精度よく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】（ａ）〜（ｄ）は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式の例を説明する図である。
【図２】一実施形態で用いる評価モジュールを説明する図である。
【図３】一実施形態の流動様式評価装置の構成の一例を示す図である。
【図４】（ａ）は、一実施形態の流動様式評価装置の撮像ユニットが撮像した像と観察位置の一例を示す図であり、（ｂ）は、一実施形態の流動様式評価装置で得られる静止合成画像の一例を示す図である。
【図５】一実施形態のガス生産システムの構成の一例を示す図である。
【図６】一実施形態のガス生産システムの構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、一実施形態の流動様式評価装置、流動様式評価方法、及びガス生産システムを、図面を参照しながら説明する。図１（ａ）〜（ｄ）は、配管内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式の例を説明する図である。
【００２２】
図１（ａ）〜（ｄ）に示すように流動様式は、気泡流の形態（図１（ａ）に示す流動様式１）、スラグ流の形態（図１（ｂ）に示す流動様式３）、チャーン流の形態（図１（ｃ）に示す流動様式５）、及び環状流の形態（図１（ｄ）に示す流動様式７）、を含む。気泡流の形態は、気泡が微細気泡のみで構成され、連続した液体中に微細気泡が分散した流れの形態である。スラグ流の形態は、流路断面一杯に広がった大きな気泡（気体スラグ）と微細気泡を含む液体部分（液体スラグ）と、が流路に沿って交互に流れる形態である。チャーン流の形態は、気体スラグが長くなり、その界面が脈動している流れの形態であり、液体スラグ中に多数の気泡を含み、気体スラグと液体スラグの境界が不明瞭な形態である。環状流の形態は、管壁に液体の膜が存在し、流路断面中心部には多数の気体内に液滴が点在した流れの形態である。
【００２３】
このような流動様式１，３，５，７の他に、流動様式１と流動様式３の間の中間の形態を示す流動様式２、流動様式３と流動様式５の間の中間の形態を示す流動様式４、及び流動様式５と流動様式７の間の中間の形態を示す流動様式６を、以下説明する評価モジュール１による予測対象の項目とする。
【００２４】
図２は、一実施形態で用いる評価モジュール１を説明する図である。
評価モジュール１は、液体と気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果（流体様式１〜７）を学習用出力データとして、混相流画像と流動様式の分類結果との間の関係を機械学習したモジュールである。このような評価モジュール１は、コンピュータによって構成される。
学習用入力データ及び学習用出力データを用いて機械学習した評価モジュール１は、
後述する画像取得ユニット１８ｃ（図３参照）で取得した気液混相流の画像を評価用画像として、気液混相流の流動様式を評価する。
【００２５】
評価モジュール１は、周知のディープラーニングに代表される深層ニューラルネットワーク、好ましくは、畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル、複数の決定木を使用して「分類」または「回帰」をする、周知のランダムフォレスト法を用いたモデル、及びLASSO回帰を用いたモデルを含む。また、評価モジュール１のモデルにおいて、多項式あるいはクリギング、RBF（Radial Base Function）を用いた非線形関数を用いることもできる。
【００２６】
図３は、一実施形態の流動様式評価装置１０の構成の一例を示す図である。
流動様式評価装置１０は、配管１１内を流れる液体と気体の気液混相流の流動様式を評価する装置である。配管１１には、観察窓１１ａ及び照明窓１１ｂが設けられている。
流動様式評価装置１０は、光源１２と、撮像ユニット１４と、コンピュータ１８と、入力操作部２０と、モニタ２２と、を備える。
光源１２は、照明光を照明窓１１ｂに向けて出射して、気液混相流を照明する。高原１２は、例えばＬＥＤ光源が用いられる。
撮像ユニット１４は、照明光をバックライト光として気液混相流の像を撮像する。像において、液体の部分は暗くなり、気泡等の気体の部分は明るくなる。このため、気体の部分を液体の部分から明確に識別することができる。
撮像ユニット１４は、例えば一定のフレームレート、例えば２４［フレーム／秒］〜７００００［フレーム／秒］で連続的に撮像する。撮像ユニット１４で得られた気液混相流の像は、コンピュータ１８に送られる。
【００２７】
コンピュータ１８は、ＣＰＵ１８ａと、ＲＯＭ及びＲＡＭを含むメモリ１８ｂとを含み、キーボードあるいはマウスを含む入力操作装置２０及びモニタ２２と接続されている。コンピュータ１８は、各種処理を実行する際にコンピュータプログラムをメモリ１８ｂから読み込んでコンピュータプログラムを起動させる。コンピュータプログラムは、各種処理を実行する。例えば、コンピュータ１８は、各種処理を実行するユニットとして、画像取得ユニット１８ｃ、機械学習ユニット１８ｄ、及び評価ユニット１８ｅを形成する。すなわち、画像取得ユニット１８ｃ、機械学習ユニット１８ｄ、及び評価ユニット１８ｅは、コンピュータ１８上で形成されるソフトウェアモジュールである。
【００２８】
画像取得ユニット１８ｃは、コンピュータ１８により構成され、撮像ユニット１４で撮像した撮像画像から、気液混相流が観察位置を通過するときの気液混相流の画像を取得する。
機械学習ユニット１８ｄは、コンピュータ１８によって構成され、液体と気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、混相流画像と流動様式の分類結果との間の関係を機械学習した評価モジュール１（図２参照）を含む。
評価ユニット１８ｅは、コンピュータ１８によって構成され、画像取得ユニット１８ｃで取得した気液混相流の画像を評価用画像として、評価モジュール１を用いて、観察位置を通過するときの気液混相流の流動様式を評価する。流動様式の評価とは、評価しようとする気液混合流の流動様式が、流体様式１〜７のいずれにあるかを定めることをいう。
【００２９】
入力操作装置２０は、画像取得ユニット１８ｃ、機械学習ユニット１８ｄ、及び評価ユニット１８ｅで行う処理において種々設定する条件を設定するために用いられる。
モニタ２２は、上記条件を設定するための条件設定画面や、各処理を行ったときの処理結果の画面を表示する。
【００３０】
撮像ユニット１４で撮像する気液混相流の観察位置は、一実施形態では、観察窓１１ａを通して撮像される視野範囲内の一部である。
図４（ａ）は、一実施形態の流動様式評価装置１０の撮像ユニット１４が撮像した像と観察位置の一例を示す図である。図４（ａ）に示すように、撮像した像は、観察窓１１ａ周りと、観察窓１１ａを通した気液混相流の像を含む。ここで、観察位置は、観察窓１１ａの領域内の一部の領域である。図４（ａ）は、観察位置Ｗが矩形領域で示している。このような観察窓１１ａを通して得られる気液混相流の像の一部、すなわち、観察位置Ｗの像を通過する気液混相流の像を評価用画像とすることが好ましい。気液混相流は、配管１１の管長手方向の場所によって流動様式が変化する非定常状態の流れとなっている場合が多く、場所によって流動様式が変化し易い。特に、配管１１を高さ方向に延在させて配管１１内で上昇流の気液混相流を形成させた場合、重力の影響を受けて、配管の高さ方向の場所によって流動様式は大きく異なる。このため、観察位置Ｗにおける流動様式を誤ることなく評価することが好ましい。例えば、液体を吸い込んで上方向に送出させるポンプにおいて、ポンプの吸い込み口直前の流動様式に応じてポンプの送出特性が変化するので、ポンプの送出特性を、適切な特性に制御するためには、流動様式を誤りなく評価して、この評価結果に基づいてポンプの駆動を制御することが好ましい。この点から、本実施形態では、撮像ユニット１４で撮像した撮像画像から、気液混相流が観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の画像を取得する。観察位置Ｗにおける管長手方向の長さＦは、例えば管の直径Ｑとの比Ｆ／Ｑは、５．７１×１０−５〜２０であることが好ましく、０．００５〜１．２であることがより好ましい。
これにより、評価ユニット１８ｅは、取得した気液混相流の画像を評価用画像として、機械学習ユニット１８ｄの評価モジュール１を用いて、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の流動様式を評価することができる。
【００３１】
さらには、気液混相流の流動様式は、配管１０の管長手方向の場所によって変化する場合を考慮すると、観察位置Ｗの管長手方向の範囲は狭いことが好ましい。しかし、流動様式には、図１（ｂ），（ｃ）に示すように、気体スラグと微細気泡を含む液体スラグが交互に流れるため、スラグ流あるいはチャーン流を狭い観察位置Ｗの像を用いて誤りなく評価することは難しく、観察位置Ｗの範囲を大きくして像を得ることが好ましい。
すなわち、観察位置Ｗの範囲を広げると、配管１１の場所によって流動様式が異なるため、誤った流動様式の評価を行い易くなる一方、観察位置Ｗの範囲を狭くすると、スラグ流あるいはチャーン流を誤りなく評価することは難しい。
このため、一実施形態によれば、画像取得ユニット１８ｃは、観察位置Ｗを通過する気液混相流を、所定のフレームレートで時系列に撮像し、この撮像により得られる気液混相流の観察位置Ｗにおける複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の１つの静止合成画像を評価用画像として作成することが好ましい。
【００３２】
図４（ｂ）は、一実施形態の流動様式評価装置１０で得られる静止合成画像Ｉの一例を示す図である。静止合成画像Ｉは、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の画像である。この画像は、観察位置Ｗを通過する気液混相流を、所定のフレームレートで撮像ユニット１８により時系列に連続して撮像したときに得られる気液混相流の観察位置Ｗにおける複数の像を、時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成したものである。
したがって、静止合成画像Ｉは、観察窓１１ａを広げて１回の撮像で得られた気液混相流の１つの画像とは異なる場合が多い。
【００３３】
一実施形態によれば、評価モジュール１における流動様式の評価の誤りが少なくなるように、学習用入力データとして用いる混相流画像のそれぞれは、静止合成画像Ｉと同様に、観察位置Ｗと同じ大きさの観察領域を通過する気液混相流を、上記フレームレートと同じフレームレートで時系列に撮像して、観察領域における気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した気液混相流の１つの静止合成画像であることが好ましい。
【００３４】
このような学習用入力データとして用いる混相流画像は、配管１１と同じ径の配管の下端から液体と気体を設定した量供給して気液混相流を作成する。気液混相流は、配管の下端からの高さに応じて流動様式が様々に変化することから、配管の管長手方向の異なる複数の場所で気液混相流を撮像して、観察領域における気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせて１つの静止合成画像を作成することが好ましい。これにより、種々の流動様式の気液混相流の静止合成画像を適切な枚数取得することができ、評価モジュール１の評価精度を向上させることができる。
【００３５】
一実施形態によれば、配管１１における気体の空塔速度をＶｇ［ｍ／秒］とし、撮像ユニット１４における撮像のフレームレートをＲ［フレーム／秒］とし、観察位置Ｗの配管１１に沿った長さをＬ［ｍ］としたとき、Ｖｇ／（Ｒ・Ｌ）は、１．４２×１０−３以上１．０５×１０４以下である、ことが好ましい。より好ましくは、Ｖｇ／（Ｒ・Ｌ）は、０．００３以上３６以下である。気液混相流の繋ぎあわせる像は途切れることなく、静止合成画像内に含まれることが好ましい。空塔速度は、気体の体積流量を配管１１の断面積で割った値であり、配管１１を流れる気体の平均流速といえるが、気泡の移動速度は、流動様式によって変化するため、必ずしも空塔速度と観察位置Ｗを通過する気泡の移動速度は同じではない。このため、Ｖｇ／（Ｒ・Ｌ）は、１．４２×１０−３以上１．０５×１０４以下とすることで、気液混相流の繋ぎあわせる像が途切れることを抑制することができる。繋ぎあわせる像の同じ部分（例えば、同じ気泡の部分）は一部重複しても、流動様式の評価結果に大きな影響を与えないが、像内の同じ部分が重複しないようにするためには、繋ぎあわせる像を画像処理して、この像内の同じ部分を特定して、この同じ部分を像から除去することにより、気液混相流の像が途切れることなく、かつ、重複することがないように静止合成画像を作成してもよい。
【００３６】
図３，４に示すように、所定のフレームレートで撮像ユニット１８により時系列に連続して撮像したときに得られる気液混相流の観察位置Ｗにおける複数の像を、時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した静止合成画像Ｉを評価用画像とする上記実施形態によれば、画像取得ユニット１８が取得する気液混相流の画像を配管１１内を上昇する上昇流の画像とすることができる。上昇流の画像は、重力の影響を受けて、配管１１の場所によって異なる流動様式を示す場合が多いので、観察位置Ｗを通過する気液混相流の像を繋ぎあわせることにより、観察位置Ｗにおける流動様式を適切に評価することができる。
【００３７】
評価モジュール１は、気液混相流内の気泡の移動速度、気液混相流内の気泡のサイズ、及び気泡の密度のうち少なくともいずれか１つを変更させた複数の画像を、学習用入力データとして用いて機械学習したモジュールである、ことが好ましい。評価用画像として用いる気液混相流は、気泡のサイズ、密度、及び気泡の移動速度が種々異なる場合が多く、安定した評価が得られるためには、気泡の移動速度、気液混相流内の気泡のサイズ、及び気泡の密度のうち少なくともいずれか１つを変更させた複数の画像を用いて、評価モジュール１に機械学習させることが好ましい。
【００３８】
一実施形態によれば、評価モジュール１は、混相流画像の他に、気液混相流内の気泡の移動速度、気液混相流内の気泡のサイズ、及び気泡の密度の少なくとも１つの数値情報を学習用入力データとして、機械学習したモジュールである、ことが好ましい。このような評価モジュール１では、評価用画像の他に、気液混相流内の気泡の移動速度、気液混相流内の気泡のサイズ、及び気泡の密度の少なくとも１つの数値情報を入力することにより、より正確に流動様式の評価を行うことができる。
【００３９】
また、他の一実施形態によれば、評価モジュール１は、混相流画像の他に、気体の配管における空塔速度及び液体の配管における空塔速度の少なくとも１つの数値情報を学習用入力データとして、機械学習をしたモジュールである、ことも好ましい。このような評価モジュール１では、評価用画像の他に、気体の配管における空塔速度及び液体の配管における空塔速度の少なくとも１つの数値情報を入力することにより、より正確に流動様式の評価を行うことができる。
【００４０】
一実施形態によれば、流動様式評価装置１０は、地中内のガスハイドレートを分解してガスを生産するガス生産システムに適用することができる。
ガス生産システムでは、地中内のガスハイドレートを減圧法により分解してできるガスを、ライザー管を用いて地上に取りだす。ガスハイドレートは、海底の地中内に埋蔵されている場合が多く、ガスの取り出しの際、水や海水も同時に取り出される。特に、減圧法では、ポンプによる水や海水の地上への組み上げにより、ライザー管の下部を減圧して下部にあるガスハイドレートを分解させる。ガスハイドレートが分解して得られるガスを取りだす際、水や海水とガスが気液混相流となっているので、気液分離装置を用いて、ガスと水や海水は分離される。しかし、この分離が十分でない場合、水や海水をポンプが吸い上げようとするとき、ガスが水や海水内に紛れ込んでポンプ内に吸い込まれる。このため、ポンプの排水特性が不安定となり、減圧法によるガスハイドレートの分解のための制御を安定して行うことができない場合がある。したがった、ポンプの送出特性を安定して制御するために、ポンプによって吸い上げられる水や海水に混じるガスの形態、すなわち気液混相流の流動様式を適切に評価することが必要である。
【００４１】
図５及び図６は、一実施形態のガス生産システム（以下、単にシステムという）３０の構成の一例を示す図である。以下、ガスハイドレートとして天然ガスハイドレートを例として説明する。
システム３０は、海上にある掘削船３３から海底を経由して地中に延びるライザー管４０内で、地中内の天然ガスハイドレートを分解して天然ガスを生成して地上に取り出すシステムである。
システム１は、ライザー管４０と、気液分離装置５０と、ポンプ５３と、ガス生成ライン４２と、液体排出ライン４３と、制御装置７０と、を主に備える。
【００４２】
ライザー管４０は、地中内に埋設されるように構成された先端部４０ａを有する長尺状の管である。ライザー管４０は、図５に示す例では、掘削船３３から鉛直下方に延び、先端部４０ａが、海底の坑井３７内に埋設されている。坑井３７は、掘削により設けられた穴であり、図５に示す例において、海底面３２を含む上層３４を貫通し、下層に位置するハイドレート層３５内で閉塞している。上層３４は、例えば、泥を多く含む泥質層である。ハイドレート層３５は、例えば、泥と砂を多く含む砂泥互層と呼ばれる層である。ハイドレート層３５は、天然ガスハイドレートが砂や泥に取り込まれて存在する、横方向に広がった砂質層を有している。上層３４とハイドレート層３５との境界は、例えば、海底面下数百メートルの位置にあり、海底面３２は、例えば、水深３００メートル〜千数百メートルの位置にある。
【００４３】
ライザー管４０は、管本体４１と、スクリーン４９（図６参照）と、を備える。
気液分離装置５０と、ポンプ５３と、ガス生成ライン４２と、液体排出ライン４３と、ヒータ５６とが、管本体４１内に設けられている。
【００４４】
管本体４１は、後述する揚収管として機能する部分４８の孔４８ａを除いて、内側の空間を水や海水から隔絶する部材である。管本体４１には、図５に示す例では、内側の空間を上下に仕切る隔壁４７ａ，４７ｂ、及び隔壁４７ｃが設けられている。隔壁４７ｃからライザー管４０の先端まで延びる管本体４１の部分は、ハイドレート層３５から液体内に取り込まれた気液混合物が液体とともに上方に向かって流れる部分４８（以降、この部分を、揚収管部分４８ともいう）であり、図５に示す例では、隔壁４７ｃから上方の管本体４１の部分と比べ、管径が小さい。揚収管部分４８は、ハイドレート層３５内に位置している。
【００４５】
スクリーン４９（図６参照）は、揚収管部分４８にライザー管４０の外部に開口した孔４８ａを覆うように設けられている。孔４８ａは、ライザー管４０の、地中の最も深い位置に延びている先端部に設けられている。孔４８ａは、ハイドレート層３５内の砂質層と接する深さ位置にある揚収管部分４８に設けられている。
孔４８ａに設けられたスクリーン４９は、天然ガスハイドレートの分解によって生成した気泡及び水、さらには海水を取り込み、砂や泥を分離除去する部材である。スクリーン４９は、気泡、水、海水を通過させるが、砂や泥を通過させない機能を有している。スクリーン４９は、例えば、多数の孔を有するシート状又は板状の構造体であって、互いに孔の大きさや形態が異なる複数の構造体から構成される。複数の構造体の組み合わせの具体例として、ジョンソンスクリーン、メッシュ、及びグレーチングが挙げられる。ジョンソンスクリーンは、ジョンソンスクリーン社製の金網状の構造体として周知である。グレーチングは鋼材を格子状に組んだ部材である。ジョンソンスクリーン、メッシュ、グレーチングは、揚収管部分４８の側からハイドレート３５層の側に向かって、この順に、揚収管部分４８に重ねて配置される。
すなわち、ライザー管４０は、先端部４０ａに設けられ管の外部に開口した孔４８ａを備える。孔４８ａは、先端部４０ａから上方に延びるライザー管４０内の液体によって生じる圧力を用いてライザー管４０の外部にあるガスハイドレートに作用する圧力を低減することにより、ガスハイドレートから分解して生成される気泡を含む気液混合物をライザー管４０内の液体に取り込むように機能する。
【００４６】
図６に示すように、揚収管部分４８には、スクリーン４９を通過した気液混合物を取り込むための複数の孔４８ａが深さ方向に沿って設けられている。孔４８ａは、揚収管部分４８の壁部を貫通し、揚収管部分４８の外部に開口している。ライザー管４０が孔４８ａを備えることで、坑底圧を用いて天然ガスハイドレートに作用する圧力を低減し、これによって、気液混合物をライザー管４０内に取り込むことができる。
坑底圧とは、ライザー管４０の先端部４０ａから上方に延びるライザー管４０内の液体によってライザー管４０内の先端部４０ａにおいて生じる圧力と後述する気相空間Ｇの圧力の和であり、後述する液面Ｓの下方の液体によって、ライザー管４０の下端が受ける水頭圧によって略定まる圧力である。ライザー管４０の下端は、坑井３７の穴底（坑底）と略同じ高さ（海面からの深さ）に位置している。先端部４０ａは、下端と略同じ高さ（海面からの深さ）に位置し、この先端部４０ａに孔４８ａが設けられている。
ライザー管４０内の液体には、天然ガスハイドレートから分解して生成された気液混合物が取り込まれるほか、孔４８ａを通して進入した水や海水が取り込まれる。気液混合物は気泡を含むので、ライザー管４０内の液体には気泡が混在している。水や海水は、ハイドレート層３５に含まれる水や海水、ハイドレート層５と接する他の地層に含まれる水や海水を起源としている。
【００４７】
ライザー管４０は、揚収管部分４８の先端部４０ａ、詳細にはライザー管４０の下端に設けられた、坑底圧を測定する圧力計６１を、さらに有している。圧力計６１は、制御装置７０（図５参照）に接続されており、坑底圧の計測信号を制御装置７０に向けて出力する。
【００４８】
図６に示すように、気液分離装置５０、ポンプ５３、及びヒータ５６は、隔壁４７ｂ、４７ｃによって仕切られたライザー管４０の空間４５ｂ内に設けられている。空間４５ｂ内には、図６に示す例において、液体の液面Ｓの上方に、気液分離装置５０によって液体から分離されたガスが流入する気相空間Ｇが形成される。なお、気相空間Ｇは、海底面３２より上方に位置するようライザー管４０内に形成されることが好ましい。
【００４９】
気液分離装置５０は、揚収管部分４８内で液体に取り込まれる気液混合物中の気泡の少なくとも一部を分離する装置である。分離された気泡内のガスは、生産されるガスである。気液分離装置５０は、一実施形態によれば、囲み容器５１と、遠心分離器５２と、を有する。
【００５０】
囲み容器５１は、液体排出ライン４３を構成する液体輸送管４４（後述）の下端を外側から囲むコップ形状の部材である。なお、液体輸送管４４内には、遠心分離器５２及びポンプ５３が設けられている。図６に示す例では、囲み容器５１は、管本体４１の内壁と隙間をあけて配置された筒状の側壁５１ａと、側壁５１ａの下端を塞ぐ底壁５１ｂと、を有する。側壁５１ａの上端が、液体輸送管４４の下端より上方に位置している。これにより、気液混合物を含んだ液体は、図６に示す細い矢印に沿って、管本体４１と側壁５１ａの隙間を上昇した後、液体は、側壁５１ａと液体輸送管４４との隙間を下降し、液体輸送管４４内に流れ込む。この過程で、比較的大きい気泡は、浮上速度が大きいため、液体が液体輸送管４４内に流れ込むまでに、液体の流れと分離して液面Ｓに浮上し、ガスが気相空間Ｇに放出される。図６において、気泡の流れを太い矢印で示す。
すなわち、気液分離装置５０は、液体の流路が上方に向いた上昇路と、液体から気泡の一部を排除するために、上昇路に接続され液体の流路を上方から下方に変更させる下降路と、を備える。このような気液分離の方式を、気体と液体にかかる重力（比重）を利用して分離するので、重力分離方式という。
【００５１】
遠心分離器５２は、液体輸送管４４内に流れ込む液体中に依然として残存する比較的小さい気泡を液体から分離する装置である。遠心分離器５２は、図６に示す例では、液体輸送管４４内に設けられ、鉛直方向に延びる回転中心線の周りに回転する回転体５２ａを有する。回転体５２ａは、後述するモータ５４によって駆動される。気泡を含んだ液体は、回転体５２ａに接近すると、回転体５２ａの回転によって作られた旋回流に沿って流れる。このとき、気泡及び液体に遠心力が作用し、液体は、気泡より比重が大きいため、回転中心線から遠ざかるように移動し、気泡は、液体に比べて回転中心線に近い側に集められる。このとき、集められて大きくなった気泡は、液体輸送管４４に設けられた、液体輸送管４４の外部に開口する孔から放出される。これにより、液面Ｓに浮上し気相空間Ｇに放出される。一方、液体輸送管４４の孔から放出されなかった微小な気泡は、液体とともに液体輸送管４４内を上昇する。このように、遠心力を利用して分離する方式を遠心分離方式という。
このように、気液分離装置５０は、重力分離方式と遠心分離方式を併用するが、一実施形態によれば、重力分離方式のみで気液分離を行うことができる。また、一実施形態によれば、遠心分離方式のみで気液分離を行うこともできる。
【００５２】
ポンプ５３は、液体を液体輸送管４４内に引き込んでライザー管４０から排出する。すなわち、ポンプ５３は、気液分離装置５０でガスが分離された液体をライザー管４０から排出するために液体を吸い上げる。
図６に示す例のポンプ５３は、液体輸送管４４内に配置されており、モータ５４と、モータ５４によって駆動されるスクリュー５５と、を有するオーガポンプである。スクリュー５５は、鉛直方向に延びる軸と、軸の周りを螺旋状に延びる羽根と、を有しており、液体輸送管５４内の液体をスクリュー５５の回転によって加圧しながら上方に送る機能を有する。モータ５４は、掘削船３３の制御装置７０に電気的に接続されている。モータ５４は、制御装置７０から出力された信号を受けて、設定された周波数あるいは調整された周波数で駆動するよう制御される。モータ５４は、液体輸送管４４内に、液体の流路となる隙間を形成するよう、液体輸送管４４内に配置されている。なお、システム３０の運転中、ライザー管４０には孔４８ａを通して海水あるいは水が流入し続けることから、通常、ポンプ５３は稼働した状態に維持される。
液体輸送管４４のスクリュー５５の入口近傍には、観察窓１１ａ及び照明窓１１ｂが設けられ、さらに、観察窓１１ａ及び照明窓１１ｂの位置には、図３に示す流動様式評価装置１０の光源１２及び撮像ユニット１４が設けられている。撮像ユニット１４は、気液分離装置５０からポンプ５３に導く液体の経路となる液体輸送管（導管）４４を、図３に示す流動様式評価装置１０における配管１１とし、液体中に残留する気泡と液体とを気液混相流として、液体輸送管（導管）４４に設けられた観察位置を通過する気液混相流を撮像する。撮像した画像は、制御装置７０に送られる。
【００５３】
ヒータ５６は、空間４５ｂ内に流れ込んだ液体を加熱する装置である。ヒータ５６は、制御装置７０に接続されている。天然ガスハイドレートの分解反応は吸熱反応であるため、液体に取り込まれた気液混合物の温度が低下して天然ガスハイドレートが再生成し、例えば、液体輸送管４４の下端を閉塞させる場合がある。ヒータ５６は、システム３０の運転中に継続してあるいは断続的に、液体を加熱して、天然ガスハイドレートの再生成を抑制する。また、天然ガスハイドレートが再生成したと判断された場合に、制御装置７０から出力された信号を受けて駆動するよう制御され、液体を加熱することで、再生成した天然ガスハイドレートを加熱し、分解させる。
【００５４】
ガス生成ライン４２は、ガス生成管４２ａと、ガス流量計測装置４２ｂを備える。
ガス生成管４２ａは、液面Ｓに浮上した気泡から生成され、気相空間Ｇに流入したガスを、生産する天然ガスとしてライザー管４０内から取り出す。ガス生成管４２ａは、気相空間Ｇ内のガスを生産する天然ガスとして掘削船３３に向けて運ぶ。ガス生成管４２ａは、管本体４１内に、液面Ｓの上方に配置されており、ガス生成管４２ａの下端は、気相空間Ｇに接続されている。ガス流量計測装置４２ｂは、ガス生成管４２ａの先端の掘削船３３上の部分に設けられ、天然ガスの単位時間当たりの生成量を計測する。計測された天然ガスの生成量の情報は、後述する制御装置７０に送信される。
また、ガス生成管４２ａの上方の先端は、例えば、掘削船３３あるいは他の船舶に備え付けられた貯蔵タンク（図示せず）、あるいは陸地にある貯蔵システムに延びるパイプラインに接続されている。貯蔵タンクに貯蔵された天然ガスは、適宜、液化され、掘削船３あるいは他の船舶で海上を輸送される。
【００５５】
液体排出ライン４３は、管本体４１内で天然ガスと分離した液体を掘削船３３まで運ぶ液体排出管４３ａと、液体流量計測装置４３ｂと、を備えている。
液体排出管４３ａは、図５に示す例において、気液分離装置５０から空間４５ａまで延びる液体輸送管４４と、管本体４１から分岐して、空間４５ａから掘削船３３まで延びる管４６と、を有している。液体排出管４３ａは、ポンプ５３で吸い上げられた液体をライザー管４０から取り出す管である。空間４５ａは、隔壁４７ａ，４７ｂで仕切られた空間である。
液体流量計測装置４３ｂは、管４６の上端の、掘削船３３上の部分に設けられ、ポンプ５３によって排出される液体の単位時間当たりの排出量を計測する。計測された液体の排出量の情報は、後述する制御装置７０に送信される。
排出された液体は、例えば掘削船３３から海上に廃棄される。
【００５６】
ライザー管４０内の気相空間Ｇには、気相空間Ｇの圧力を計測する圧力計６０が設けられている。圧力計６０は、制御装置７０に接続されており、気相空間Ｇの圧力の計測結果の情報が、制御装置７０に送信される。圧力計６０は、図６に示す例では、空間４５ａを囲む壁面に設けられている。
また、ライザー管４０の先端部４２ａには、ライザー管４０の先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）を計測する圧力計６１が設けられている。圧力計６１は、制御装置７０に接続されており、先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）の計測結果の情報が、制御装置７０に送信される。先端部４０ａにおける圧力は、液体の液面Ｓの位置及び気相空間Ｇの圧力によって定まり、ハイドレート層３５の天然ガスハイドレートの分解の速度に影響を与える圧力である。
【００５７】
制御装置７０は、ＣＰＵ、メモリ等を含むコンピュータで構成される。制御装置７０は、気液分離装置２０内に液体の液面Ｓができ、かつ、天然ガスハイドレートの分解が制御できるように、ポンプ５３の回転を、圧力計６１で計測した結果、すなわち先端部４０ａにおける圧力の計測結果の情報に応じて制御する第１制御と、撮像ユニット１４で撮像した画像を少なくとも用いて評価した気液混相流の流動様式の評価結果を少なくとも用いて、第１制御により制御されるポンプ５３の回転数をさらに制御する第２制御を行うように構成される。制御装置７０は、図３に示すコンピュータ１８を備える。すなわち、制御装置７０は、画像取得ユニット１８ｃ、機械学習ユニット１８ｄ、及び評価ユニット１８ｅを備える。機械学習ユニット１８ｄには、上述した学習用入力データ及び学習用出力データを用いて予め機械学習した評価モジュール１を備える。
【００５８】
ここで、気液混相流の流動様式の評価は、液体排出管４３ａ内における天然ガスの空塔速度及び水や海水等の液体の液体排出管４３ａにおける空塔速度の少なくとも１つの数値情報を用いて評価してもよいし、ガス生成ライン４２から取り出されるガスの単位時間当たりのガス生成量の数値情報、液体排出ライン４３から取り出される液体の単位時間の排出量の数値情報、及び、液面Ｓの上方の気相空間Ｇの気相空間圧力の数値情報のうち、少なくとも２つの数値情報を用いて、評価してもよい。ガス生成量の数値情報、液体の排出量の数値情報、及び、気相空間圧力の数値情報は、それぞれ、ガス流量計測装置４２ｂ、液体流量計測装置４３ｂ、及び圧力計６０から送信された情報である。
【００５９】
システム３０は、例えば、ライザー管４０となる資材、コンピュータ１８、光源１２、撮像ユニット１４、圧力計６０，６１、及び制御装置７０等を掘削船３に積み、海上の所定の位置まで輸送して組み立てられる。坑井３７は、システム３０を組み立てる前に予め掘削される。
【００６０】
システム３０は、掘削船３３の代わりに、固定式又は浮遊式の洋上プラットフォームを備えてもよい。この場合、洋上プラットフォームと陸地とを接続し、洋上プラットフォームから陸地に天然ガスを輸送するパイプラインを備えることが好ましい。
【００６１】
制御装置７０は、圧力計６１で計測した、先端部４０ａにおける圧力の計測結果の情報に応じて、天然ガスハイドレートに作用する圧力を制御して天然ガスハイドレートの分解の速度を制御し、これにより、気液混合物の生成量を調整する。上述したように、通常、液面Ｓの位置が高くなると、先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）は高くなり、先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）が高くなると、天然ガスハイドレートに作用する圧力も高くなる。このため、先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）を制御するために、ポンプ５３の回転数を制御して液体の液面Ｓの位置を制御する。
【００６２】
具体的には、制御装置７０は、先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）に関して目標圧力の範囲の情報を保持している。目標圧力の範囲は、天然ガスハイドレートを分解させる圧力に対応した先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）の範囲である。先端部４０ａにおける圧力（坑底圧）が目標圧力の範囲内であれば、メタンハイドレートの分解の速度を所定の範囲に制御することができる。
制御装置７０は、一定の時間間隔で、先端部４０ａにおける圧力の計測結果の情報が目標圧力の範囲にあるか否かを判定する。この判定において、先端部４０ａにおける圧力の計測結果の情報が目標圧力の範囲内にあれば、ポンプ５３の回転数を維持する。一方、先端部４０ａにおける圧力の計測結果の情報が目標圧力の範囲内を超えて高くなっている場合、天然ガスハイドレートの分解の速度が所定の範囲にないので、先端部４０ａにおける圧力が低くなるようポンプ５３の回転数を上げる制御を行う。これにより、天然ガスハイドレートの分解の速度を促進させることができる。
また、先端部４０ａにおける圧力の計測結果、すなわち、圧力計６１の計測結果の情報が目標圧力の範囲内より低くなっている場合、天然ガスハイドレートの分解の速度が所定の範囲にないので、先端部４０ａにおける圧力が高くなるように、ポンプ５３の回転数を下げる制御を行う。これにより、天然ガスハイドレートの分解の速度を抑制することができる。
以上が、制御装置７０が行う第１の制御である。
【００６３】
このような第１の制御では、ポンプ５３の回転数を制御してポンプ５３による液体の排出量を制御するが、ポンプ５３に吸い上げられる液体には、気液分離装置５０により気泡を液体から分離しても十分に気泡を除去することはできず、微細気泡が液体に混入している場合もある。場合によっては、スラグ流の形態（図１（ｂ）参照）で大きな気泡が液体に混在してポンプ５３に吸い込まれる場合もある。このような場合、ポンプ５３の液体の排出量が、微細気泡や大きな気泡（気体スラグ）の影響により液体の排出量が低下し易い。ポンプ５３に吸い上げられる液体内に混入する微細気泡の量は時間的に変動するので、ポンプ５３の排出量も時間変動し、これに伴って、液面Ｓの高さも時間変動する。この結果、先端部４０ａにおける圧力も時間変動するため、この圧力の時間変動に応じて上記第１の圧力制御によって、ポンプ５３の回転数を制御する。このため、ポンプ５３の回転数は時間変動するので、天然ガスハイドレートの分解も時間変動し易い。このように第１の制御は、不安定な制御となる場合がある。
このため、システム３０では、第１の制御の他に、第２の制御を行い、ポンプ５３に吸い込まれる液体内に混入する気体の形態を制御する。
すなわち、制御装置７０は、コンピュータ１８を備え、気液分離装置５０内に液体の液面ができ、かつ、ガスハイドレートの分解が制御できるように、ポンプ５３の回転を先端部４０ａにおける圧力に応じて制御する第１制御と、評価ユニット１８ｅによる流動様式の評価結果に基づいて、第１制御により制御されるポンプ５３の回転数をさらに制御する第２制御を行う。
【００６４】
制御装置７０は、図６に示すライザー管４０内において、ポンプ５３の入口において、ポンプ５３に吸い込まれる液体内に含まれる気体の形態である流動様式を評価し、この評価結果がポンプ５３の安定した排出量を確保する上で好ましくない気体の形態であれば、この気体の形態に応じて、ポンプ５３の回転数を上げる、あるいは下げることにより、ポンプ５３に吸い込まれる液体内に混入する気体の形態である流動様式を制御する。この形態の制御が第２の制御である。
このような流動様式の評価のために、システム３０の制御装置７０は、流動様式評価装置として機能する、図３に示す流動様式評価装置１０を備える。すなわち、制御装置７０は、画像取得ユニット１８ｃと、機械学習ユニット１８ｄと、評価ユニット１８ｅと、を備える。
【００６５】
このような流動様式評価装置１０では、以下の流動様式の評価が行われる。
（１）配管１１内の、揚収管部分４８下流側の所定の観察位置、例えば揚収管部分４８から気液分離装置５０へ移動する中間部分７２に設けられた観察位置を通過する気液混相流を撮像ユニット１４で撮像することにより、気液混相流が観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の画像を取得し、
（２）液体と気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、複数の混相流画像の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、混相流画像と流動様式の分類結果との間の関係を機械学習した評価モジュール１を用意し、
（３）取得した気液混相流の画像を評価用画像として、評価モジュール１を用いて、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の流動様式を評価する。
【００６６】
このとき、一実施形態によれば、気液混相流の画像を取得するとき、観察位置Ｗを通過する気液混相流を、所定のフレームレートで時系列に撮像して、観察位置Ｗにおける気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の１つの静止合成画像を作成する処理を含む、ことが好ましい。気液混相流は、配管１１の場所によって流動様式が異なるため配管１１の長手方向の広い範囲を観察位置Ｗとすることは精度の高い評価の点から好ましくない。一方、気液混相流の流動様式の評価を、配管１１の長手方向の狭い範囲を観察位置Ｗとして行うことは、図１（ｂ）に示すようなスラグ流の評価をする点で好ましくない。このため、狭い範囲である観察位置Ｗを通過する気液液混相流の複数の像を動画として順次撮像して時系列の順番に繋ぎあわせることにより、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の１つの静止合成画像を作成し、この画像を評価用画像として用いることが好ましい。
評価モジュール１で機械学習をするための学習用入力データとして用いる混相流画像のそれぞれも、観察位置Ｗと同じ大きさの領域を通過する気液混相流を、同じフレームレートで動画として順次撮像し、この領域における気液混相流の複数の像を時系列の順番に繋ぎあわせることにより作成した気液混相流の１つの静止合成画像であることが、上述の理由から好ましい。
【００６７】
本実施形態の効果を確認するために、図３に示す流動様式評価装置の室内試験を用いて実験を行った。
配管１１の高さを２９ｍとし、気泡と比重１．０４の塩水を配管１１の下端から制御された供給量、供給速度で供給されるように構成した。
配管１１の高さ方向の５箇所の位置（下端から０．６ｍ、３．０ｍ、１１ｍ、１７ｍ、２５．３ｍの各位置）の観察位置Ｗで得られた画像を用いて学習用入力データの混相流画像を４４６０枚用意した。この画像は、気泡と液体の供給速度および供給量を種々変化させたので、図１に示すような種々の流動様式を示した。流動様式は、様式１，３，５，７の他に、様式１と様式３の間の中間の流動様式のものを様式２とし、様式２と様式５の間の中間の流動様式のものを様式４とし、様式５と様式７の間の中間の流動様式のものを様式６とし、評価者の判断により、合計７つの流動様式に分けて分類した。この分類結果を、学習用出力データとした。
この学習用入力データ及び学習用出力データを、畳み込みニューラルネットワーク（Ｇｏｏｇｌｅ社製）を用いたモデルに機械学習させた。機械学習する畳み込みニューラルネットワークのモデルのパラメータとして、中間層の数を９とした。
後日、配管１１の高さ方向の任意の位置の観察位置Ｗで得られた画像から長さ０．８ｍ分の観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の画像を１００枚作成して評価用画像とした。この評価用画像を、評価モジュール１に評価させた場合の流動様式の評価結果の、評価者による流動様式の判断結果との一致度は、８５％であった。
【００６８】
これに対して、評価用画像として、観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の画像ではなく、観察位置Ｗを中心とした高さ相当で０．０３ｍ分の範囲の撮像画像を用いた場合、機械学習した予測モジュール１における流動様式の一致度は、３％であった。
【００６９】
これより、撮像ユニット１４で撮像した撮像画像から、気液混相流が観察位置Ｗを通過するときの気液混相流の画像を用いて予測モジュール１で評価することにより、流動様式の評価精度が向上することがわかる。
【００７０】
以上、本発明の気液混相流の流動様式評価装置、及び流動様式評価方法について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【００７１】
１  評価モジュール
１０  流動様式評価装置
１１  配管
１１ａ  観察窓
１１ｂ  照明窓
１２  光源
１４  撮像ユニット
１８  コンピュータ
１８ａ  ＣＰＵ
１８ｂ  メモリ
１８ｃ  画像取得ユニット
１８ｄ  機械学習ユニット
１８ｅ  評価ユニット
２０  入力操作装置
２２  モニタ
３０  ガス生産システム
３２  海底面
３３  掘削船
３４  上層
３５  ハイドレート層
３７  坑井
４０  ライザー管
４０ａ  先端部
４１  管本体
４２  ガス生成ライン
４３  液体排出ライン
４３ａ  液体排出管
４４  液体輸送管
４５ａ  空間
４６  管
４７ａ，４７ｂ，４７ｃ  隔壁
４８  揚収管部分
５０  気液分離装置
５１  囲み容器
５１ａ  側壁
５１ｂ  底壁
５２  遠心分離器
５３  ポンプ
５４  モータ
５５  スクリュー
５６  ヒータ
６０，６１  圧力計
７０  制御装置
７２  中間部分
【要約】
【課題】配管内を流れる液体と気体の気液混相流における流動様式を精度よく評価する。
【解決手段】流動様式評価装置は、配管の所定の観察位置を通過する気液混相流を撮像する撮像ユニットと、前記撮像ユニットで撮像した撮像画像から、前記気液混相流が前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の画像を取得する画像取得ユニットと、前記液体と前記気体の気液混相流の生成条件を種々変更して得られる複数の混相流画像を学習用入力データとし、前記複数の混相流画像における気液混相流の流動様式の分類結果を学習用出力データとして、前記混相流画像と前記流動様式の分類結果との関係を機械学習した評価モジュールを含む機械学習ユニットと、前記画像取得ユニットで取得した前記気液混相流の画像を評価用画像として、前記評価モジュールを用いて、前記観察位置を通過するときの前記気液混相流の前記流動様式を前記評価用画像から評価する評価ユニットと、を備える。
【選択図】図１【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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