(57)【要約】【課題】  天然ガス・パイプラインに故障が存在するか否かを自動的に判断する改善された方法を提供すること。【解決手段】  天然ガス・パイプラインの故障を検出する方法であって、パイプラインの一部を遠隔プラットフォームから照射し；パイプラインからのリターン放射線を検出し；スペクトル・シグネチャがパイプラインの故障箇所から漏れている天然ガスの噴出流が存在することを示しているとき、パイプラインの故障が存在すると判断し；パイプラインの故障が所定の座標位置で検出されたことを顧客に伝える、方法。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
天然ガス・パイプラインの故障を検出する方法であって、
（ａ）  前記パイプラインの一部を遠隔プラットフォームから照射する工程と、
（ｂ）  前記パイプラインからのリターン放射線を検出する工程と、
（ｃ）  スペクトル・シグネチャが前記パイプラインの故障箇所から漏れている天然ガスの噴出流が存在することを示しているとき、前記パイプラインの故障が存在すると判断する工程と、
（ｄ）  前記パイプラインの故障が所定の座標位置で検出されたことを顧客に伝える工程と、を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記プラットフォームは、放射線で前記パイプラインを照らし、リターン放射線が故障を示すスペクトル・シグネチャを有するか否かを判断するオンボード光源を有する１以上の飛行機又は衛星を含む、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、
前記スペクトル・データの分析は、前記漏れている天然ガス混合物の様々な化学成分の判断を含む、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、
前記スペクトル・データの分析は、エタン及びメタンが存在するか否かの判断を含む、ことを特徴とする方法。
【請求項５】
天然ガス・パイプラインの故障を検出する方法であって、
（ａ）  前記パイプラインからの熱輻射を検出する工程と、
（ｂ）  熱輻射シグネチャが前記パイプラインの故障箇所から漏れている天然ガスの噴出流が存在することを示しているとき、前記パイプラインの故障が存在すると判断する工程と、
（ｃ）  前記パイプラインの故障が所定の座標位置で検出されたことを顧客に伝える工程と、を有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、天然ガス・パイプラインの故障の遠隔検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
地表地形の調査は、本分野では良く知られている。飛行機又は衛星が電荷結合素子（ＣＣＤ）などの画像取込装置を備えている場合がしばしばある。地表調査において、道路、パイプライン、電気グリッド、又は、現実的に対象とする他の人工構造物などの人工対象物に物質的故障（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｆａｉｌｕｒｅ）が生じているか否かを検出することが非常に望ましい。検出されると、修理行動を採らなければならないか否かが判断される。多くの場合、地表地形の視認調査は、地上スタッフが車両又は徒歩で物質的故障が生じていないか否かを判断するエリアを横断することによって行われる。また、航空写真システムを用いても、隣接エリアの画像を取り込むことができる。これら画像は、その後、物質的故障が存在するか否かを判断するためにレビューされる。
【０００３】
ガス・パイプラインにおける故障を検出するには、固有の問題が存在する。なぜなら、パイプラインは、通常、地表面の下に埋められているからである。このような場合、パイプラインの故障の直接見て評価することは難しい。故障が発生し、それがパイプラインの中身の漏れによって明らかになったとき、漏れた物質が特徴的な手掛かり又は合図となる、という事実には変わりない。
【０００４】
パイプラインは、通常、石油、天然ガス、精製された石油又はガス生成物、薬品、鉱石スラリー、又は、他の流体の又は流動体の物質又は混合物を運んでいることは明らかである。
【０００５】
天然の又は人工のいずれかの発生源からの電磁放射線が物体と接触すると、散乱、吸収、透過、及び、反射などの複数の現象が発生し得る。電磁放射線と物体の接触を慎重に検査・分析し、波長、周波数、又は、時間の関数として順に並べて表すと、それはスペクトル解析又はスペクトル分析と呼ばれる。スペクトル分析中、異なる物質は、異なる散乱、吸収、反射、及び、透過特性を示す。これらの特性は、その物質の化学的・物理的構造によって決定される。既知の被検物を用いてこれら特性群が所定の確実性レベルと判断されると、これらスペクトル結果を基準スペクトル・シグネチャ又は基準スペクトルと呼び得る。天然ガスは、特徴として、メタン、エタン、及び、微量の他のガス、の混合物を含む。有機物の腐敗によって生成されたガス（以下、沼気（ｓｗａｍｐ  ｇａｓ）と呼ぶ）は、メタンだけを含む。検出方法にとっては、パイプライン又は収容コンテナの故障の結果として放出されたガスとこのような沼気とを区別して、誤った警報を回避することができることが非常に望ましい。発光体及びそれらの検査エリアとの対応する接触を用いて、様々な化学組成及び混合物の存在を検出する方法（特許文献１参照）を用いることが可能である。この特許は、データのケモメトリック（ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃ）分析について記載している。この特許は、プローブによって検出された化学物質の性質を遠隔的に判断する計量的手法を提供する。多くの場合、これは、誤った警報を回避するのに必要な確実性と、検出された種の１以上の発生源を特定する潜在的能力とを提供する。この同じ方法論は、天然ガス以外の種にも適用できる。
【０００６】
電磁放射線は、様々な手段で被検物へ向けることができる。一般的にはレーザが用いられるが、無線及びマイクロ波電磁エネルギ用のアンテナを用いるなどの他の手段を用いることもできる。以後、電磁放射線が被検物へ向けられるとき、照射と呼ぶ。
【０００７】
天然ガス成分のラマン・スペクトル・シグネチャは、良く知られている。最近、Ｈａｎｓｅｎらが高圧天然ガス・サンプルの実験室での研究について報告している（非特許文献１参照）。
【特許文献１】米国特許第５，４８１，４７６号明細書
【非特許文献１】Ｓ．Ｂｒｕｎｓｇａａｒｄ  Ｈａｎｓｅｎら、「Ｈｉｇｈ−Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｃｅｌｌ  ｆｏｒ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  ｏｆ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｇａｓ」、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ、Ｖｏｌｕｍｅ  ５５、２００１年１１月１日、５５〜６０頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、天然ガス・パイプラインに故障が存在するか否かを自動的に判断する改善された方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的は、天然ガス・パイプラインの故障を検出する方法であって、
（ａ）  上記パイプラインの一部を遠隔プラットフォームから照射する工程と、
（ｂ）  上記パイプラインからのリターン放射線を検出する工程と、
（ｃ）  スペクトル・シグネチャが上記パイプラインの故障箇所から漏れている天然ガスの噴出流が存在することを示しているとき、上記パイプラインの故障が存在すると判断する工程と、
（ｄ）  上記パイプラインの故障が所定の座標位置で検出されたことを顧客に伝える工程と、を有する方法により達成される。
【００１０】
多くの場合、故障の可能性又は進行を判断するために天然ガス・パイプラインをしばしば調査することが必要とされる。なぜなら、そのような故障は環境に対して破滅的なものとなり得るからである。多くの場合、これら調査は、個人がこれらの場所を訪れて測定したり、目で見える他の形のデータを取ったりする地上からの調査によって行われる。これらプロセスは、面倒であり、コストが掛かり、不便であり、多くの場合、遠隔地に存在する危険や作業者の疲れや他の要因による潜在的な誤った観察のせいで信頼性が低い。さらに、遠隔地は、しばしば辿り着くのが困難な山、砂漠、及び森林であり、頻繁な調査は、全費用に加えて常置保守・調査スタッフの配置を必要とする。本発明の利点は、遠隔プラットフォームから取り込んだ画像を自動的に処理することによって天然ガス・パイプラインの故障をより効果的に判断する方法を提供することである。この自動処理は、以前に検出された画像と比較することを含むことができる。また、この自動処理は、予測的に実行されるアルゴリズム及びエキスパート・システムを含むことができる。
【００１１】
本発明の特徴は、表面上又は下方にかかわらずパイプラインから漏れる天然ガスによって生成された排出噴流がレーザ光と接触したときに検出可能なスペクトル・シグネチャを提供することである。このスペクトル・シグネチャは、次いで、本発明に従って用いられ、故障が存在するか否かが判断される。さらに、故障時に、天然ガスが圧力下にあり、それがパイプラインやシリンダなどの圧力コンテナから漏れると、天然ガスは、天然ガスの特性と対応するＪｏｕｌｅ−Ｔｈｏｍｐｓｏｎ効果に基づいて熱変化を受ける。これら熱変化も本発明に従って遠隔的に検出可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、天然ガス・パイプラインに故障が存在するか否かを自動的に判断する改善された方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
センサ・システム１を用いて画像を取り込み、天然ガス・パイプラインの物質的故障を識別する。天然ガス・パイプラインを含む地上の画像は、このセンサ・システム１によって遠隔プラットフォームにより取り込まれる。連続画像をディジタル形式で取り込み、遠隔プラットフォーム（例えば、アンテナ又は衛星プラットフォーム）に記憶して後で制御地上局を転送することもでき、或いは、無線リンクを通じて制御地上局へ送信することもできる。取込装置２は、何らかの結像光学系と共に情景のサンプリングを電子形式で取り込む典型的には電荷結合素子（ＣＣＤ）又はＣＭＯＳ（相補形金属酸化膜半導体）撮像アレーなどの電子センサを含む。あるいは、光電子増倍管や光ダイオードなどの非画像センサを用いて、情景の一部から発せられた光信号を検出してもよい。画像は、その情景の一部上を非画像センサで走査することによって構築できる。例えば、そのような走査モードではレーダ信号が検出され、受信したレーダ信号の強度を情景位置の関数として表した画像が構築される。あるいは、特殊光学フィルタ３をＣＣＤ又はＣＭＯＳ検出器への入力に取り付け、該検出器上に入射する光波長をフィルタリングしてもよい。この光学フィルタ３は、特定の種類のパイプライン故障の検出に対して信号対雑音比が最大となるように選ばれる。別の方法として、情景の地上位置画像は、従来の写真用カメラによって取り込むこともできる。フィルム画像は、その後、画像センサを備えた画像スキャナによってディジタル画像に変換されなければならない。また、センサ・システム１は、取込装置２のオペレーションを順序付ける画像取込制御回路４も有する。図１から明らかなように、センサ・システム１に示した様々なオペレーションは、制御コンピュータ３１の制御下にある。画像取込制御回路４は、取込装置２を制御し、位置及び方向情報を各取込画像と共に位置・方向記憶回路５へ送る。顧客は、空間座標位置情報を提供する。これは、対象とする人工構造物（ここでは、天然ガス・パイプライン）の場所を特定するために行われる。また、このような位置情報は、位置・方向記憶回路５にも記憶される。
【００１４】
アンテナ・プラットフォームの現在位置及び方向を明らかにするのに、世界的参照技術（ｇｅｏｒｅｆｅｒｅｎｃｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）がしばしば用いられる。このような世界的参照技術は、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信器などの使用を含む。位置及び方向データは、所定の座標位置と共に、取込画像において人工構造物の場所を見つけるのに用いられる。制御コンピュータ３１により、画像データは、画像ストレージ６に記憶され、画像処理回路７において処理され、情景の特徴を識別することができる。また、この処理シーケンスは、画像データの制御コンピュータ３１によって指揮され、この場合、人工構造物における物質的故障を識別するために、センサ・システム１の能力を強化する。この画像処理回路７は、検出された異なる物質的故障の表現を含み、取込ディジタル画像を物質的故障と比較して、天然ガス・パイプラインにおける物質的故障の存在、物質的故障の種類、及び、物質的故障の場所を判断するストレージ・メモリ（図示せず）を含む。取込装置２を除き、センサ・システム１の様々な要素は、遠隔プラットフォームに置かれてもよく、地上局の場所に置かれてもよい。さらに、記載された要素の多くは、制御コンピュータ３１内にあることが明らかなソフトウェアとして実現することもできる。取込装置２は、飛行機又は衛星プラットフォームに置かれてもよく、地上上空の固定構造物に置かれてもよい。遠隔プラットフォームは、任意でオンボード光源８を含んでもよい。既に述べたように、このオンボード光源８は、レーザ源、マイクロ波源、又は、他の電磁放射線源と、地上又は地上近くの対象エリアに生成された放射線を向ける何らかの手段とである。天然ガス・パイプラインなどの対象エリアは、供給された顧客座標データ９（図２に示す）を用いて、顧客によって前に特定されている。
【００１５】
パイプラインの物質的故障を検出するプロセス全体を図２にフローチャートの形で示す。このフローチャートはブロック図の形をしており、当業者には明らかなように、これら機能の多くは、制御コンピュータ３１によって制御される。顧客の座標データ９が一旦提供されると、それは入力ブロック１０においてセンサ・システム１に入力され、対象エリアを規定する。次に、取込装置２及び画像ストレージ６を初期化し、従前に取り込まれた一切の情景データを消去する。これは、ブロック１１で行われる。次に、ブロック１２において、顧客によって供給された位置情報を用いて新しい情景を取り込み、画像の記録をトリガする。現在の情景の位置及び時間を特定するのに必要な位置・時間情報を伴う画像データは、平時に撮られた同じ情景との比較を容易にするために記憶される。このような比較を将来実行するために、画像及び他のデータは、ブロック１３において、情景データベースに記憶される。次に、ブロック１４において、画像分析が実行され、情景の変化を特定し、情景に現れた天然ガス・パイプラインの故障の特定を容易にする。ブロック１３では、最新の情景画像が従前に記憶された画像データと比較される。次に、本プロセスは判断１５を必要とする。天然ガス・パイプライン故障が検出されなかった場合、本プロセスは、プロセス停止アクション１６において、停止する。天然ガス・パイプライン故障の検出は、顧客から要求されれば、ブロック１７において、別の画像分析を開始してもよい。この特定プロセスは、ブロック１８において、分析の結果を顧客に伝達して終了する。この伝達は、例えば、天然ガス・パイプライン故障の検出についての電話連絡や電子メールによる通知など多くの形を採る。本プロセスの最終的な工程は、故障修理アクション１９において実行される天然ガス・パイプライン故障の修理である。
【００１６】
図３は、データベースからの画像データ・ファイルを処理し、天然ガス・パイプライン故障を識別するのに用いられるアルゴリズムを示す。情景２０及び情景２２を示す２つの別個のデータ・ファイルを比較可能なようにする。両データ・ファイルは、同じ情景コンテンツを含むが、通常、それらは別の時刻に撮られた画像を記録したものである。すなわち、これら２つの画像を取り込んだ時刻は、時間Δｔ異なる。ブロック２４において、画像ファイル又は情景は、オルソ調整処理、すなわち情景が記録された時の位置及び角度の変動に対する補償、を受ける。また、情景は、この処理において、その場所における位置合わせも受ける。この処理は、情景又は画像の要素の正確なピクセルごとの比較を可能にするために実行される。ブロック２６は、任意の光源補正工程を示す。各情景が記録された時の照射の差について各情景のデータを補正することは必要である場合もあれば必要でない場合もある。オンボード光源レベルは、画像取込時に記録され、後の精密な比較を容易にする。ブロック２８において識別された情景の変化は、制御コンピュータ３１が、ソフトウェアを用いて、比較する２つの画像のピクセル・コンテンツの差を検出するのに用いられる。このような差は、ピクセルの強度やピクセルの有限集合に対応する対象物の形状に反映され得る。このようなピクセル又は対象物の識別方法は、当業者には良く知られている。このようなピクセル変化に基づき、天然ガス・パイプライン故障の種類が、ブロック２８において、特定される。
【００１７】
図４は、本発明の別の実施形態を示す。センサ・システム４２とオンボード光源８とを備えたアンテナ・プラットフォーム３２が図示されている。図では、オンボード光源８は、埋められている天然ガス・パイプライン３８の故障箇所３６から漏れている天然ガス噴出流３４に向けられている。埋められた天然ガス・パイプライン３８は、地表４０の下に位置する。例えば、光源８は、天然ガス噴出流３４に向けられたパルス・レーザ・システムを含んでもよい。この場合、センサ・システム４２は、適切に選ばれた光学フィルタ３（図１に示す）を用いて、天然ガス噴出流３４からの後方散乱ラマン光としてリターン放射線を検出するように最適化される。ラマン分析にとって、光学フィルタ３として分光計又は分光器を用いることを考えることは適切である。ラマン分光法は、非弾力性散乱光（励起光周波数と異なる周波数における化学成分散乱光）に基づく。上記差は、分子又は化学成分の様々なエネルギ・レベルを示す。本検出システムの好ましい実施形態は、メタン（２，９２０，ｃｍ−１）及びエタン（２，９５７ｃｍ−１又は９９６ｃｍ−１）の振動を検出ように最適化される。天然ガス・サンプルは、通常、約８５％のメタンと、より低濃度（〜１０−１５％）のエタンとから成る。上述のように、エタンは、天然ガスからは検出されるが、沼気サンプルからは検出されない。ゆえに、強力な２，９２０ｃｍ−１メタン・ラマン帯の存在を伴った、エタンに固有のスペクトル特性（例えば、２，９５７ｃｍ−１帯）の存在は、埋めるなどした天然ガス・パイプラインの周辺として特定された位置における天然ガスの漏れを強力に暗示する。別の方法として、本センサ・システムは、エタン及びメタンの検出に適した波長の赤外線リターン放射線を感知してもよい。エタンについては、〜２，９７７ｃｍ−１の吸収帯が用いられ、メタンについては、〜３，０４４ｃｍ−１で吸収が存在する。このように、漏れた炭化水素天然ガスの存在は直接的に検出される。
【００１８】
本発明の別の実施形態において、天然ガス噴出流は、漏れた高圧ガスが生成する温度差を通じて検出することができる。当業者には良く知られているように、急激に膨張した気体は、Ｊｏｕｌｅ−Ｔｈｏｍｐｓｏｎ効果によって冷却される。天然ガス噴出流は、パイプライン内外の圧力差のために、必然的にパイプライン内のガスより低温となる。これにより、熱輻射画像化手段によって天然ガス噴出流を検出するのに十分な温度差が生じる。天然ガス・パイプラインの所定の座標位置において温度差が観察されると、それは天然ガス・パイプラインの故障の熱輻射形跡を意味する。
【００１９】
図５は、基準スペクトル・シグネチャ４４とスペクトル・シグネチャ４６双方とそれらの比較を示し、混合組成を判断する分析方法を示す。上述のように、電磁放射線と物体との接触が慎重に検査・分析し、波長、周波数、又は、時間の関数として順に並べて表すと、それはスペクトル解析又はスペクトル分析と呼ばれる。スペクトル分析中、異なる物質は、異なる散乱、吸収、反射、及び、透過特性を示す。これらの特性は、その物質の化学的・物理的構造によって決定される。既知の被検物を用いてこれら特性群が所定の確実性レベルと判断されると、これらスペクトル結果を基準スペクトル・シグネチャ４４又は基準スペクトルと呼び得る。被検物のスペクトル・シグネチャ４６は、未知の、この場合、故障について評価されている天然ガスの一部、のスペクトルである。図５は、基準スペクトル・シグネチャ４６と、被検物のスペクトル・シグネチャ４６を双方示しているため、それらの比較が容易である。分光学の当業者は、両スペクトルから一致する状態を識別するために特徴的なスペクトル・ピーク４８を特定しようとすることによって、上記のような比較を実行できる。図５において、このような一致は、容易に達成される。通常、基準スペクトル・シグネチャ４４は、何らかの理想的な実験室状態下で得られ、被検物のスペクトル・シグネチャ４６は、追加的雑音源や汚染物質などのせいで妥協される。これらの状況下で、上記特許文献１記載の装置は、複雑な混合物のスペクトル分析を行う追加的能力を提供する。この特許は、データのケモメトリクス分析について記載している。
【００２０】
図６は、画像を取り込み、分析してパイプラインの故障を特定し、チャネル上の通信で情報を顧客に届け、顧客からの支払いを受け取る様子を示す。衛星５０又は飛行機プラットフォーム３２は、分析する天然ガス・パイプライン３８を含む情景５８の画像を取り込む。画像データは、地上局５２へ送信され、サービス・プロバイダのコンピュータ・システム５４へ転送される。画像データは、上述のように分析され、天然ガス・パイプラインの故障が発生しているか否かが判断される。故障又は障害が検出された場合、そのサービスの顧客は、該故障についての通知を受信する。この通知は、例えば、インターネットなどのコンピュータ・ネットワーク用のチャネルを通じて行われてもよく、或いは、電話などの他の手段を通じて行われてもよい。顧客コンピュータ５６は、この通知をコンピュータ・ネットワークを通じて直接受信する。顧客は、コンピュータ・ネットワークを通じて、このサービスを申し込み、このサービスに対して支払いを行う。このように、故障のステータスに関する情報の適時伝達を顧客に送信することができ、サービス品質を十分に高いレベルとすることができる。
【００２１】
本発明を特定の好ましい実施形態を特に参照して詳細に説明したが、明らかなように、本発明の意図及び範囲内で変形例及び修正例も可能である。例えば、制御コンピュータ３１自体が遠隔地から再プログラミング可能でもよく、そのような再プログラミングに必要なすべての通信リンクを含んでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】レーザなどの照射システムを搭載した、本発明に係る飛行機又は衛星プラットフォームから画像を取り込むシステムを示す図である。
【図２】被検物（パイプライン）を調べ、画像を取り込み、処理し、パイプラインの故障を検出し、顧客と通信するプロセスのブロック図の形をしたフローチャートである。
【図３】図１に示したシステムで用いることが可能な画像処理アルゴリズムのブロック図の形をしたフローチャートである。
【図４】漏れている天然ガス・パイプラインの遠隔検査及び漏れている天然ガス噴出流の検出を示す図である。
【図５】基準スペクトル・シグネチャ及びスペクトル・シグネチャ双方及びそれらの比較を示す図である。
【図６】画像を取り込み、分析してパイプラインの故障を特定し、チャネル上の通信で情報を顧客に届け、顧客からの支払いを受け取る様子を示す図である。
【符号の説明】
【００２３】
１  センサ・システム
２  取込装置
３  光学フィルタ
３１  制御コンピュータ
４  画像取込制御回路
５  位置・方向記憶回路
６  画像ストレージ
７  画像処理回路
８  オンボード光源
９  顧客座標データ
３２  アンテナ・プラットフォーム
３４  天然ガス噴出流
３６  故障箇所
３８  天然ガス・パイプライン
４０  地表
４２  センサ・システム
５０  衛星
５２  地上局
５４  サービス・プロバイダ・コンピュータ・システム
５６  顧客コンピュータ
５８  情景
【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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