(57)【要約】  標準ガスの精度影響を受けずに異常を検知可能とする。検出部（１１）は、測定対象空間を通過した光信号を受信する。スペクトル抽出部（１２）は、検出部（１１）が受信した光信号から測定対象範囲を抽出する。スペクトル抽出部（１２）は、測定対象ガスのガス分子が光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号を抽出する。判別部（１３）は、スペクトル抽出部（１２）が抽出した光信号の波形に基づいて、測定対象空間における異常の有無を判定する。
2020157882.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象空間を通過した光信号を受信する検出手段と、
前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、
前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを備える受信器。
【請求項２】
前記スペクトル抽出手段は、更に前記測定対象範囲における前記光信号の波形の特徴を抽出し、
前記判別手段は、前記スペクトル抽出手段が抽出した信号波形の特徴に基づいて前記異常の有無を判定する請求項１に記載の受信器。
【請求項３】
前記スペクトル抽出手段は、前記光信号の波形における極大値と極小値との距離、及び極大値を挟む２つの極小値の距離の少なくとも一方を前記特徴として抽出する請求項２に記載の受信器。
【請求項４】
正常時及び異常時の前記光信号の波形を学習した学習結果と前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号の波形とに基づいて、異常及び正常の少なくとも一方の尤度を計算する学習手段を更に有し、
前記判別手段は、前記学習手段で計算された尤度に基づいて、前記異常の有無を判定する請求項１に記載の受信器。
【請求項５】
前記光信号は所定の波長掃引範囲で送信され、かつ波長変調されている請求項１から４何れか１項に記載の受信器。
【請求項６】
前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号に対して信号処理を行う信号処理手段を更に有し、
前記判別手段は、前記信号処理が行われた光信号の波形に基づいて前記異常の有無を判定する請求項１から５何れか１項に記載の受信器。
【請求項７】
前記信号処理は、前記光信号のデータ点数を削減するデータ圧縮、前記光信号の信号強度を増幅する増幅、及び前記光信号の波形を示すデータを整形するデータ整形の少なくとも１つを含む請求項６に記載の受信器。
【請求項８】
前記光信号は、波長が異なる２以上の光信号を含み、
前記検出手段は前記２以上の光信号のそれぞれを受信し、前記スペクトル抽出手段は前記受信された２以上の光信号のそれぞれから測定対象範囲を抽出し、前記判別手段は前記２以上の光信号の波形のそれぞれに基づいて前記異常の有無を判定する請求項１から７何れか１項に記載の受信器。
【請求項９】
前記検出手段は、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する２以上の検出器を有する請求項８に記載の受信器。
【請求項１０】
前記２以上の光信号は前記測定対象空間に切り替えて出力され、前記光信号の切替えタイミングに同期して、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する請求項８に記載の受信器。
【請求項１１】
前記光信号の切替えタイミングと前記光信号の受信タイミングとを同期させる制御器を更に有する請求項１０に記載の受信器。
【請求項１２】
測定対象空間に光信号を送信する送信器と、
前記測定対象空間を通過した光信号を受信する受信器とを備え、
前記受信器は、
前記光信号を受信する検出手段と、
前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、
前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを有する異常検知システム。
【請求項１３】
前記送信器は、前記光信号を出力する光源と、前記光源を駆動して前記光源から出力される光信号を波長変調して波長掃引するドライバとを有する請求項１２に記載の異常検知システム。
【請求項１４】
前記送信器は、前記測定対象ガスが有する吸収帯よりも広い帯域の光信号を出力する光源を有する請求項１２に記載の異常検知システム。
【請求項１５】
前記スペクトル抽出手段は、更に前記測定対象範囲における前記光信号の波形の特徴を抽出し、
前記判別手段は、前記スペクトル抽出手段が抽出した信号波形の特徴に基づいて前記異常の有無を判定する請求項１２から１４何れか１項に記載の異常検知システム。
【請求項１６】
前記スペクトル抽出手段は、前記光信号の波形における極大値と極小値との距離、及び極大値を挟む２つの極小値の距離の少なくとも一方を前記特徴として抽出する請求項１５に記載の異常検知システム。
【請求項１７】
前記受信器は、正常時及び異常時の前記光信号の波形を学習した学習結果と前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号の波形とに基づいて、異常及び正常の少なくとも一方の尤度を計算する学習手段を更に有し、
前記判別手段は、前記学習手段で計算された尤度に基づいて、前記異常の有無を判定する請求項１２から１４何れか１項に記載の異常検知システム。
【請求項１８】
前記受信器は、前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号に対して信号処理を行う信号処理手段を更に有し、
前記判別手段は、前記信号処理が行われた光信号の波形に基づいて前記異常の有無を判定する請求項１２から１７何れか１項に記載の異常検知システム。
【請求項１９】
前記信号処理は、前記光信号のデータ点数を削減するデータ圧縮、前記光信号の信号強度を増幅する増幅、及び前記光信号の波形を示すデータを整形するデータ整形の少なくとも１つを含む請求項１８に記載の異常検知システム。
【請求項２０】
前記送信器は、波長が異なる２以上の光信号を出力し、
前記検出手段は前記２以上の光信号のそれぞれを受信し、前記スペクトル抽出手段は前記受信された２以上の光信号のそれぞれから測定対象範囲を抽出し、前記判別手段は前記２以上の光信号の波形のそれぞれに基づいて前記異常の有無を判定する請求項１２から１９何れか１項に記載の異常検知システム。
【請求項２１】
前記送信器は、前記２以上の光信号のそれぞれに対応する光源を有し、
前記検出手段は、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する２以上の検出器を有する請求項２０に記載の異常検知システム。
【請求項２２】
前記送信器は、前記２以上の光信号を切り替えて出力し、
前記受信器は、前記送信器における光信号の切替えタイミングに同期して、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する請求項２０に記載の異常検知システム。
【請求項２３】
前記送信器は、前記光信号の切替えタイミングを制御する制御器を有し、
前記受信器は、前記送信器における光信号の切替えタイミングと前記光信号の受信タイミングとを同期させる制御器を更に有する請求項２２に記載の異常検知システム。
【請求項２４】
前記送信器及び前記受信器は送受信器として一体に構成されており、
前記送受信器から出力された光信号を前記送受信器に向けて反射する反射部材を更に有する請求項１２から２３何れか１項に記載の異常検知システム。
【請求項２５】
測定対象空間を通過した光信号を受信し、
前記受信された光信号から測定対象範囲を抽出し、
前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する異常検知方法。
【請求項２６】
受信された、測定対象空間を通過した光信号から測定対象範囲を抽出し、
前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定するための処理をプロセッサに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、異常検知システム、方法、及びコンピュータ可読媒体に関し、更に詳しくは、測定対象空間に照射された光信号の強度変化に基づいて異常の有無を検知する異常検知システム、方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。【０００２】
また、本開示は、上記異常検知システムに用いられ得る受信器に関する。
【背景技術】
【０００３】
トンネルなどの内部における火災や石炭の自然発火、或いはパイプラインからのガス漏洩などの異常が発生した場合、被害を拡大させないためには、速やかに対策を講じる必要がある。そのためには、できるだけ早期にそのような異常を検知する必要がある。異常検知システムとして、光ガス検知システムが知られている。光ガス検知システムは、測定対象空間に光を照射し、その光信号の強度変化に基づいて、ガスや煙濃度を測定する。光ガス検知システムを利用することで、半導体センサを用いたシステムに比べて、早い応答速度で広範囲のエリアを監視することができる。【０００４】
ここで、火災やガス漏洩など、ガスが発生する異常の初期段階では、わずかな量しかガスが発生しない。そのため、早期にガスが発生する異常検知するためにはガスの発生量がわずかな状態で、正確にガスが発生したことを検知する必要がある。【０００５】
光ガス検知システムの一例として、特許文献１及び２、並びに非特許文献１に記載されたものが知られている。特許文献１には、光ガス検知システムを用いた火災検知方法が記載されている。特許文献１に記載の光ガス検知システムでは、光信号が測定対象空間に照射され、伝搬後の光信号の強度変化から、測定対象空間中の対象ガス濃度と透過率とが測定される。特許文献１に記載の火災検知方法では、２つの判断基準を用いることで誤報率を減らし、より正確な検知を行うことができる。【０００６】
特許文献２には、ガス吸収分光装置が記載されている。特許文献２に記載のガス吸収分光装置は、波長が変化するレーザ光を測定対象ガスに照射し、測定対象ガスを通過してきたレーザ光の波長に対する強度の変化を表すスペクトルプロファイルを求める。ガス吸収分光装置は、スペクトルプロファイルについて、波長の各点において所定の波長幅の範囲内で近似多項式により多項式近似し、各点における近似多項式の各項の係数に基づいて、スペクトルプロファイルのゼロ次を含むｎ次微分曲線を作成する。特許文献２では、作成されたｎ次微分曲線に基づいて測定対象ガスの物理量を決定することで、高速測定においても精度が高いガス濃度の測定が可能である。【０００７】
さらに、非特許文献１には、温度センサから取得した温度と、煙センサ及びＣＯセンサから取得した煙及びガスの濃度情報とに対して機械学習を行い、火災のリスクを検知する方法が記載されている。非特許文献１に記載の方法では、温度、煙の濃度、及びＣＯの濃度がニューラルネットワークの入力データとして用いられ、火災の可能性及びリスクが算出される。非特許文献１に記載の方法では、３つの基準及び機械学習を用いることで、正確な検知を行うことができる。【０００８】
光ガス検知システムは、測定対象のガスが、物質ごとに固有の波長の光を吸収するという性質を利用している。ガス濃度を算出する方式は、一般的に２種類ある。１つ目は、吸収波長近傍の波長を出力する狭い波長帯域の光源を用い、波長を変調してガス検知を行う方式である。この例として、非特許文献２に示される波長変調分光法（ＷＭＳ：Wavelength Modulation Spectroscopy）が挙げられる。２つ目は、広い波長帯域の光源を用い、既知のスペクトル強度からガス濃度を算出する方式である。この例として非特許文献３に示される差分吸収分光法（ＤＯＡＳ：Differential Optical Absorption Spectroscopy）が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−８３８７６号公報
【特許文献２】国際公開第２０１４／１０６９４０号号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Yoshiaki Okayama, Nohmi Bosai, “A Primitive Study of a Fire Detection Method Controlled by Artificial Neural Net”, Fire Safety Journal１７、１９９１、ｐｐ．５３５−５５３
【非特許文献２】井関孝弥、“近赤外半導体レーザを用いた微量気体検出技術”,日本機械学会誌，Ｖｏｌ．１０７，Ｎｏ．１０２２，ｐ．５１（２００４）
【非特許文献３】齊藤隼人 他、“近赤外領域の差分吸収分光法を応用した大気中二酸化炭素の吸収測定”，第３１回レーザセンシングシンポジウム、Ｄ−３（２０１３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
測定対象の気体は、光信号が通過する際に、特定の波長のエネルギーを吸収する。光ガス検知システムでは、様々な濃度の標準ガスを用いて、その吸収に伴って減少する光信号の強度変化と、用いられるガスの濃度とを対応付けて、キャリブレーションが行われる。そのため、測定したガス濃度の精度は、標準ガスの精度に大きく影響を受ける。光検知システムを用いた異常検知システムにおいて、火災リスクなどの早期検知を行うためには、ガス濃度のわずかな変化を捉えなければならない。特許文献１及び非特許文献１に記載の方法では、ガス濃度が異常検知の基準として使用されている。また、特許文献２においても、測定対象ガスの濃度が測定され、その測定には標準ガスを用いたキャリブレーションが必要である。これら文献に記載の装置及び方法では、測定される濃度が標準ガスの精度に影響を受けるため、微小変化を用いて火災リスクの検知を正確に行うことができず、異常発生初期における検知精度が低くなるという問題がある。【００１２】
本開示は、上記事情に鑑み、標準ガスの精度の影響を受けずに異常を検知可能な受信器、異常検知システム、方法、及びコンピュータ可読媒体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】
【００１３】
上記課題を解決するために、本開示は、測定対象空間を通過した光信号を受信する検出手段と、前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを備える受信器を提供する。【００１４】
本開示は、また、測定対象空間に光信号を送信する送信器と、前記測定対象空間を通過した光信号を受信する受信器とを備え、前記受信器は、前記光信号を受信する検出手段と、前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを有する異常検知システムを提供する。【００１５】
本開示は、測定対象空間を通過した光信号を受信し、前記受信された光信号から測定対象範囲を抽出し、前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する異常検知方法を提供する。【００１６】
本開示は、受信された、測定対象空間を通過した光信号から測定対象範囲を抽出し、前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定するための処理をプロセッサに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ可読媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１７】
本開示は、受信器、異常検知システム、方法、及びコンピュータ可読媒体は、標準ガスの精度の影響を受けずに異常を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本開示の第１実施形態に係る受信器を示すブロック図。
【図２】検出部が受信する光信号の一例を示す波形図。
【図３】検出部が受信する光信号の別の例を示す波形図。
【図４】本開示の第２実施形態に係る異常検知システムを示すブロック図。
【図５】学習時の動作手順を示すフローチャート。
【図６】正常時の光信号の一例を示す波形図。
【図７】異常時の光信号の一例を示す波形図。
【図８】運用時の動作手順を示すフローチャート。
【図９】本開示の第３実施形態に係る異常検知システムを示すブロック図。
【図１０】本開示の第４実施形態に係る異常検知システムを示すブロック図。
【図１１】信号処理前の光信号を示す波形図。
【図１２】データ圧縮後の光信号を示す波形図。
【図１３】信号強度の増幅後の光信号のスペクトル強度を示す波形図。
【図１４】データ整形を示す模式図。
【図１５】第２実施形態の変形例に係る異常検知システムを示すブロック図。
【図１６】第３実施形態の変形例に係る異常検知システムを示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態を詳細に説明する。
【００２０】
［第１実施形態］
図１は、本開示の第１実施形態に係る受信器を示す。受信器１０は、受信器１０は、検出部１１、スペクトル抽出部１２、及び判別部１３を有する。受信器１０は、例えば異常検知システムに用いられる。検出部１１、スペクトル抽出部１２、及び判別部１３の少なくとも一部は、回路又はチップなどハードウェアで構成されていてもよい。
【００２１】
検出部（検出手段）１１は、測定対象空間を通過した光信号を受光（受信）する。検出部１１は、光信号を電気信号に変換するセンサなどを含む。検出部１１は、例えば所定の波長範囲で波長掃引される光信号を受信する。光信号の波長は、検出対象の異常時に発生するガス（測定対象ガス）の分子が有する吸収帯を含む。ここで、吸収帯とは、光が物質に照射された場合に、その物質において吸収される波長域を指す。
【００２２】
スペクトル抽出部（スペクトル抽出手段）１２は、検出部１１が受信した光信号から、測定対象範囲、例えば測定対象の波長範囲又は時間範囲を抽出する。スペクトル抽出部１２は、例えば光信号が波長変調されている場合、光信号の強度分布から、吸収帯を含む所定の波長範囲に対応した範囲を測定対象範囲として抽出する。
【００２３】
スペクトル抽出部１２が抽出する光信号の波長範囲は、検出したい異常の種類などに応じて変化し得る。スペクトル抽出部１２は、異常の有無の判断基準となるガス（測定対象ガス）に対応した波長帯の光信号を抽出する。例えば、検出対象が火災の場合、火災時には二酸化炭素及び一酸化炭素が発生する。スペクトル抽出部１２は、火災の有無を検出する場合、二酸化炭素及び一酸化炭素がエネルギーを吸収する波長範囲を抽出すればよい。
【００２４】
スペクトル抽出部１２は、更に抽出した光信号から特徴を抽出してもよい。スペクトル抽出部１２は、抽出した光信号から、例えば、光信号の吸収量を表す特徴、光信号の吸収に起因して光信号の強度が変化する波長の幅を表す特徴、又はそれら双方の特徴を更に抽出する。
【００２５】
判別部（判定手段）１３は、スペクトル抽出部１２が抽出した波長範囲の光信号（その波形）に基づいて、異常の有無を判定する。判別部１３は、例えば、スペクトル抽出部１２で抽出された光信号の特徴に基づいて異常の有無を判定する。
【００２６】
図２は、検出部１１が受信する光信号の一例を示す。この例において、光信号は波長変調されている。また、図２に示される光信号は、波長掃引１回分の信号に対応する。図２において、縦軸は光信号の強度を示す。横軸は、時間又は波長を表す。図２において、検出部１１が受信する光信号は３つのピークを有しており、各ピークは各波長における吸収スペクトルを表している。３つのピークのうち、紙面向かって最も右側のピーク（その波長）が、測定対象ガスの吸収帯に対応しているものとする。
【００２７】
検出部１１が図２に示されるスペクトルの光信号を受信した場合、スペクトル抽出部１２は、図２において破線で示される範囲の光信号を抽出する。スペクトル抽出部１２は、更に、光信号のピークから、信号強度の極大値と極小値との差である距離ｈ、及び極小値間の波長差である距離（幅）ｗの少なくとも一方を光信号の特徴として抽出する。距離ｈは、吸収帯における光強度の差（吸収量）を表す。また、幅ｗは、吸収に起因して光信号の強度が変化する波長の幅を表す。
【００２８】
上記距離ｈ及び幅ｗは、異常時と正常時（異常が発生していない状態）とで変化する。判別部１３は、抽出された距離ｈ、及び幅ｗをそれぞれしきい値と比較する。しきい値は、例えば、異常時と正常時とのそれぞれにおける距離ｈ及び幅ｗに基づいて決定される。しきい値は、例えば正常時の値よりも大きく、かつ異常時の値より小さい値に決定される。判別部１３は、距離ｈ及び幅ｗの少なくとも一方がしきい値以上の場合、異常が発生したと判定する。判別部１３は、距離ｈ及び幅ｗがしきい値より小さい場合は、正常と判定する。
【００２９】
図３は、検出部１１が受信する光信号の別の例を示す。この例において、光信号は波長変調されていない。図３に示される光信号は、波長掃引１回分の信号に対応する。図３において、縦軸は光信号の強度を示す。横軸は、時間又は波長を表す。波長変調されていない場合、光信号の強度は、測定対象ガスの吸収帯の波長において極小値を取る。その場合、スペクトル抽出部１２は、光信号の極大値と他の部分との強度の差である距離ｈを、特徴として抽出する。距離ｈは、測定対象ガスの量に応じて変化するため、距離ｈをしきい値と比較することで、異常の有無を判定できる。
【００３０】
なお、スペクトル抽出部１２が抽出する波長範囲は、１つには限られない。例えば、図２に示される光信号において、３つのピークのそれぞれに対応した波長範囲をそれぞれ抽出してもよい。その場合、判別部１３は、３つの波長範囲における光信号の特徴に基づいて、異常の有無を判定してもよい。判定に用いられる特徴の数を増やすことで、異常の有無の精度を向上できる。
【００３１】
ここで、特許文献１に記載の火災検知方法を含む関連技術では、ガス濃度算出部が用いられ、ガス濃度算出部は、標準ガスを用いて、検出部が受信した光信号の強度から、ガス濃度を算出する。判別部は、算出されたガス濃度をあらかじめ設定されたしきい値と比較し、ガス濃度がしきい値を超える場合、異常と判定する。関連技術では、標準ガスを用いたキャリブレーションが必要であり、標準ガスの精度に起因して、異常検知精度が低下する場合がある。
【００３２】
特許文献２に記載のガス吸収分光装置においても、光信号の強度のピークの面積やピーク高さの変化と、標準ガスの濃度とが対応付けてキャリブレーションされており、濃度が算出される。そのため、キャリブレーションに用いられる標準ガスに応じて、濃度の測定値の誤差が増加する場合がある。従って、火災初期における微小な濃度変化であるのか、測定誤差による変化であるのか区別ができずに、異常判定のしきい値を決定することができない。このように、特許文献２に記載のガス吸収分光装置を異常検知システムに用いる場合も、標準ガスの精度に起因する検出精度の低下という問題を解決することができない。
【００３３】
一方、本開示では、スペクトル抽出部１２は、測定対象ガスの吸収帯が含まれる所定の波長範囲の光信号を抽出する。判別部１３は、スペクトル抽出部１２で抽出された光信号の波形に基づいて、異常の有無を判定する。例えば、判別部１３は、スペクトル抽出部１２で所定の波長範囲の光信号から抽出された特徴に基づいて、異常の有無を判定する。本開示では、受信器１０は、受光信号の波形の時間変化から、濃度への変換を経ずに、ガスや煙の発生が伴う火災やガス漏洩などの異常の有無を判別できる。本開示では、標準ガスを用いたキャリブレーションを行う前の光信号に基づいて、異常の有無が判定されるため、標準ガスの精度の影響に起因する異常検知精度の低下を排除できる。このため、ガス濃度変化が微小である異常発生初期においても、受信器１０において、正確な異常検知を行うことができる。
【００３４】
［第２実施形態］
続いて、本開示の第２実施形態を説明する。図４は、本開示の第２実施形態に係る異常検知システムを示す。本実施形態において、異常検知システムは、受信器１０ａ、及び送信器３０を有する。送信器３０は、測定対象空間に光信号を送信する。受信器１０ａは、測定対象空間を通過した光信号を受信する。
【００３５】
送信器３０は、レーザ光源３１、レーザドライバ３２、及び集光器３３を有する。レーザ光源３１は、光源であり、測定対象空間に照射されるレーザ光を出射する。レーザドライバ３２は、レーザ光源３１を駆動するドライバである。レーザドライバ３２は、レーザ光源３１の駆動電流及び温度を制御し、光信号を波長変調して波長掃引する。レーザ光源３１は、時間変化する波長がλ１μｍ付近の光信号を出力する。ここで、λ１は測定対象ガスの分子が有する吸収帯に含まれる波長である。集光器３３は、レーザ光源３１から出射した光信号を準平行光線に変換する。集光器３３は、例えばレンズを含む。集光器３３は、光の進行方向を変えるミラーなどを含んでいてもよい。送信器３０から出射した光信号は、受信器１０ａで受信される。
【００３６】
受信器１０ａは、検出部１１、スペクトル抽出部１２、学習部３７、及びメモリ３９を有している。スペクトル抽出部１２、及び学習部３７は、プロセッサ３６がメモリに格納されたプログラムを実行することで処理が実行されるソフトウェア又はモジュールであってもよい。あるいは、スペクトル抽出部１２、及び学習部３７は、回路又はチップなどのハードウェアであってもよい。
【００３７】
プロセッサ３６は、メモリからソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して、各種処理を行う。プロセッサ３６は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、又はＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。プロセッサ（３６）は、複数のプロセッサ（プロセッサコア）を含んでもよい。
【００３８】
メモリ３９は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ３９は、プロセッサ３６から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ３６は、図示されていないＩ／Ｏインタフェースを介してメモリ３９にアクセスしてもよい。メモリ３９は、ソフトウェア又はソフトウェアモジュール群を格納するために使用され得る。プロセッサ３６は、メモリ３９からソフトウェア又はソフトウェアモジュール群を読み出して実行してもよい。
【００３９】
検出部１１は、集光器３４、及び検出器３５を有する。集光器３４は、送信器３０から送信された光信号を集光する。集光器３４は、例えばレンズやミラーなどの光学部材を含む。集光器３４は、送信器３０から送信された準平行光線を収束光に変換する。検出器３５は、集光器３４を介して光信号を受信し、受信した光信号を電気信号に変換する。検出器３５は、受信した光信号の強度に応じた信号強度の電気信号を出力する光電変換素子などを含む。
【００４０】
スペクトル抽出部１２は、検出部１１が受信した光信号から、所定の波長範囲を抽出する。スペクトル抽出部１２は、例えば送信器３０における光信号の波長掃引の範囲を、所定の波長範囲として抽出する。スペクトル抽出部１２は、測定対象ガスの吸収帯の近傍の波長範囲を、所定の波長範囲として抽出してもよい。なお、スペクトル抽出部１２が光信号の波長範囲の全てを抽出する場合は、スペクトル抽出部１２を省略してもよい。
【００４１】
本実施形態において、受信器１０ａの動作は、学習時の動作と、運用時の動作とに分けられる。受信器１０ａは、学習時の動作において、異常か正常かを判断するためのモデルを構築する。受信器１０ａは、運用時の動作において、学習時に構築されたモデルを用いて、異常発生の有無を判別する。
【００４２】
スペクトル抽出部１２は、学習時は、抽出した波長範囲の光信号をメモリ３９に蓄積する。スペクトル抽出部１２は、学習時は、例えば、複数回の波長掃引で得られた光信号の強度スペクトルを１つのデータにまとめ、そのデータと、正常又は異常を示すラベルとを、学習用データとしてメモリ３９に蓄積する。スペクトル抽出部１２は、運用時は、抽出した波長範囲の光信号を学習部３７に出力する。
【００４３】
学習部（学習手段）３７は、判別部１３、及び演算部３８を有する。演算部３８は、学習時は、メモリ３９から学習用データを読み出し、例えば光信号の強度スペクトルを説明変数とし、正常又は異常を示すラベルを目的変数とする機械学習を行う。演算部３８は、正常時及び異常時の光信号の波形を学習した学習結果として得られたモデルをメモリ３９に保存する。
【００４４】
演算部３８は、運用時は、メモリ３９から学習時に保存したモデルを読み出す。演算部３８は、運用時に計測された光信号の変化パターンと、読み出したモデルとに基づいて、正常又は異常を示す尤度を計算する。演算部３８は、例えば複数回の波長掃引で得られた光信号の強度スペクトルをモデルに適用し、尤度を計算する。判別部１３は、演算部３８の計算結果に基づいて、異常又は正常の判定を行う。なお、演算部３８において尤度を計算するのに代えて、判別部１３において尤度を計算し、異常又は正常の判定を行うこととしてもよい。あるいは、判別部１３と演算部３８とは必ずしも分離されている必要はなく、判別部１３が演算部３８を含む構成であってもよい。
【００４５】
図５は、学習時の動作手順を示す。スペクトル抽出部１２は、正常時に計測された光信号の強度変化（スペクトル強度）をメモリ３９に蓄積する（ステップＡ１）。また、スペクトル抽出部１２は、異常時に測定対象ガスの吸収に起因して生じる光信号の強度変化を、正常時の光信号の強度変化とは別にメモリ３９に蓄積する（ステップＡ２）。ステップＡ１及びＡ２では、例えば波長掃引６０回分の光信号のスペクトル強度を１つのデータにまとめ、そのデータと正常又は異常を示すラベルとをメモリ３９に蓄積していく。
【００４６】
なお、ステップＡ１及びＡ２で蓄積される光信号は、受信器１０ａが実際に受信した光信号であってもよいし、シミュレーションなどを用いて算出された信号であってもよい。例えば、ステップＡ２では、実際に火災やガス漏洩などの異常が発生した際に、受信器１０ａで受信された光信号の強度変化をメモリ３９に蓄積してもよい。あるいは、シミュレーションを用いて算出された光信号の強度変化を、メモリ３９に蓄積してもよい。光信号の強度変化を蓄積する際、異常値などは除外してもよい。
【００４７】
演算部３８は、ステップＡ１及びＡ２で蓄積された光信号の強度変化（変化パターン）を学習する（ステップＡ３）。演算部３８では、ステップＡ３では、ステップＡ１及びＡ２でラベルと共に蓄積されたデータを学習用データとして用い、教師あり学習で、正常又は異常を判断するためのモデルを学習する。学習には、例えばＣＮＮ（Convolutional neural network）やＲＮＮ（Recurrent Neural Network）などが用いられる。演算部３８は、導き出した学習結果を、異常時又は正常時の特徴量を抽出して構成したモデルとしてメモリ３９に保存する（ステップＡ４）。
【００４８】
図６は、正常時の光信号の強度スペクトルの一例を示す。図７は、異常時の光信号の強度スペクトルの一例を示す。図６及び図７において、縦軸は光信号の強度を示し、横軸は時間又は波長を示す。図６及び図７に示されるように、光信号の強度スペクトルは３つのピークを有する。図６と図７とを比較すると、異常時は、各ピークにおいて、極大値と極小値との間の距離（図２の距離ｈに対応）が増加することが分かる。また、正常時と異常時とでは、ピーク間の極大値の比が小さくなることが分かる。学習では、このような特徴が学習され、異常か正常かを判断するためのモデルが構築される。
【００４９】
図８は、運用時の動作手順（異常検知方法）を示す。検出部１１は、送信器３０が送信した光信号を受信する（ステップＢ１）。受信された光信号は、スペクトル抽出部１２を介して演算部３８に与えられる。演算部３８は、メモリ３９から、ステップＡ４で保存されたモデル（学習結果）を読み出す（ステップＢ２）。演算部３８は、ステップＢ１で受信された光信号の強度変化を、ステップＢ２で読み出したモデルに適用し（ステップＢ３）、異常及び／又は正常の尤度を計算する（ステップＢ４）。演算部３８は、例えば波長掃引６０回分の光信号の強度変化をモデルに適用し、異常及び／又は正常の尤度を計算する。
【００５０】
判別部１３は、ステップＢ４で計算された尤度に基づいて、異常又は正常を判定する（ステップＢ５）。判別部１３は、例えば異常の尤度が正常の尤度より大きい場合は、異常が発生したと判定する。判別部１３は、異常の尤度が正常の尤度より小さい場合は、正常であると判定する。判別部１３は、ステップＢ５では、異常の尤度がしきい値以上である場合、又は正常の尤度がしきい値以下である場合に、異常と判定してもよい。
【００５１】
本実施形態では、正常時と異常の光信号の強度変化を学習し、その学習結果を用いて、スペクトル抽出部１２で抽出された光信号から、異常の有無が判断される。本実施形態においても、標準ガスを用いたキャリブレーションを行わずに、異常又は正常の判断を行うことができる。このため、発生ガスがわずかである異常発生初期における異常を、標準ガスの精度に影響を受けることなく検知できる。本実施形態においても、標準ガスの精度の影響に起因する異常検知精度の低下を排除することができ、異常検知の精度を向上することができる。
【００５２】
[第３の実施の形態]
続いて、本開示の第３実施形態を説明する。図９は、本開示の第３実施形態に係る異常検知システムを示す。本実施形態は、異常の検出に、複数の光信号が用いられる点において、第２実施形態と相違する。本実施形態において、送信器３０ｂは、複数の波長の光信号を出射する。また、受信器１０ｂは、複数の波長の光信号を受信する。その他の点は、第２実施形態と同様でよい。
【００５３】
送信器３０ｂは、図４に示される第２実施形態で用いられた送信器３０の構成に加えて、レーザ光源４１、レーザドライバ４２、及び集光器４３を有する。レーザ光源４１は、測定対象空間に照射されるレーザ光を出射する。レーザドライバ４２は、レーザ光源４１を駆動する。レーザドライバ４２は、レーザ光源４１の駆動電流及び温度を制御し、レーザ光源４１から出力される光信号を波長変調して波長掃引する。集光器４３は、レーザ光源４１から出射した光信号を準平行光線に変換する。集光器４３は、例えばレンズを含む。集光器４３は、光の進行方向を変えるミラーなどを含んでいてもよい。
【００５４】
本実施形態において、レーザ光源３１は、時間変化する波長がλ１μｍ付近の光信号を出力する。一方、レーザ光源４１は、時間変化する波長がλ２μｍ付近の光信号を出力する。ここで、λ１及びλ２は、それぞれ測定対象とするガス分子が有する吸収帯に含まれる波長である。また、λ１とλ２は、相互に異なる波長である。送信器３０ｂから出力された２つの光信号は、受信器１０ｂで受信される。なお、以下では、レーザ光源３１から出力される光信号を第１の光信号と呼び、レーザ光源４１から出力される光信号を第２の光信号とも呼ぶ。
【００５５】
受信器１０ｂは、検出部１１及び４４、スペクトル抽出部１２、学習部３７ｂ、及びメモリ３９を有している。スペクトル抽出部１２、及び学習部３７ｂは、プロセッサ３６がメモリに格納されたプログラムを実行することで処理が実行されるソフトウェア又はモジュールであってもよい。あるいは、スペクトル抽出部１２、及び学習部３７ｂは、回路又はチップなどのハードウェアであってもよい。
【００５６】
検出部１１は、集光器３４、及び検出器３５を有する。検出部４４は、集光器４５、及び検出器４６を有する。学習部３７ｂは、演算部３８及び４７と、判別部１３及び４８とを有する。受信器１０ｂにおいて、検出部１１、判別部１３、演算部３８、及びメモリ３９は、第２実施形態で説明したものと同様でよい。
【００５７】
集光器４５は、送信器３０ｂのレーザ光源４１から出力された第２の光信号を集光する。集光器４５は、例えばレンズやミラーなどの光学部材を含む。集光器４５は、準平行光線として出力された第２の光信号を収束光に変換する。検出器４６は、集光器４５を介して第２の光信号を受信し、受信した第２の光信号を電気信号に変換する。検出器４６は、受信した第２の光信号の強度に応じた信号強度の電気信号を出力する光電変換素子などを含む。
【００５８】
スペクトル抽出部１２は、検出部１１及び４４が受信した第１及び第２の光信号から、それぞれ所定の波長範囲を抽出する。スペクトル抽出部１２は、例えば検出部１１が受信した第１の光信号から、レーザ光源３１の波長掃引の範囲を、所定の波長範囲として抽出する。また、スペクトル抽出部１２は、例えば検出部４４が受信した第２の光信号から、レーザ光源４１の波長掃引の範囲を、所定の波長範囲として抽出する。
【００５９】
スペクトル抽出部１２は、学習時は、各光信号について、抽出した波長範囲の光信号をメモリ３９に蓄積する。スペクトル抽出部１２は、学習時は、例えば、各光信号について、複数回の波長掃引で得られた光信号の強度スペクトルを１つのデータにまとめ、そのデータと、正常又は異常を示すラベルとを、学習用データとしてメモリ３９に蓄積する。以下では、第１の光信号に対応する学習用データを第１の学習用データと呼び、第２の光信号に対応する学習用データを第２の学習用データとも呼ぶ。スペクトル抽出部１２は、運用時は、各光信号について、抽出した波長範囲の光信号を学習部３７に出力する。
【００６０】
学習部３７ｂに含まれる演算部３８は、学習時は、メモリ３９から第１の学習用データを読み出し、例えば第１の光信号の強度スペクトルを説明変数とし、正常又は異常を示すラベルを目的変数とする機械学習を行う。演算部３８は、学習結果として得られたモデルをメモリ３９に保存する。また、演算部４７は、学習時は、メモリ３９から第２の学習用データを読み出し、例えば第２の光信号の強度スペクトルを説明変数とし、正常又は異常を示すラベルを目的変数とする機械学習を行う。演算部３８及び４７は、それぞれ、学習結果として得られたモデルをメモリ３９に保存する。以下では、演算部３８が生成するモデルを第１のモデルとも呼び、演算部４７が生成するモデルを第２のモデルとも呼ぶ。
【００６１】
演算部３８は、運用時は、メモリ３９から学習時に保存した第１のモデルを読み出す。演算部３８は、運用時に計測された第１の光信号の変化パターンと、読み出した第１のモデルとに基づいて、正常又は異常を示す尤度を計算する。同様に、演算部４７は、運用時は、メモリ３９から学習時に保存した第２のモデルを読み出す。演算部４７は、運用時に計測された第２の光信号の変化パターンと、読み出した第２のモデルとに基づいて、正常又は異常を示す尤度を計算する。判別部１３は、演算部３８の計算結果に基づいて、異常又は正常の判定を行う。判別部４８は、演算部４７の計算結果に基づいて、異常又は正常の判定を行う。
【００６２】
本実施形態における学習時及び運用時の動作手順は、複数の光信号が用いられる点を除けば、図５及び図８に示される、第２実施形態において説明した動作手順と同様でよい。本実施形態では、異常検知に複数の光信号が用いられており、複数の判断基準で、異常検知が可能である。例えば、異常時に発生するガスは、吸収帯の波長が異なる複数のガスを含む。その場合、複数の測定対象ガスの吸収帯に対応した複数の波長の光信号を用いることで、第２実施形態に比べて、異常検知の基準となる測定対象ガスを増やすことができる。このため、第２実施形態に比べて、より正確に、異常又は正常を判定することができ、異常検知の精度を向上することができる。
【００６３】
[第４の実施の形態]
続いて、本開示の第４実施形態を説明する。図１０は、本開示の第４実施形態に係る異常検知システムを示す。本実施形態において、受信器１０ｃは、図４に示される第２実施形態で用いられた受信器１０ａの構成に加えて、信号処理部７０を有する。信号処理部７０は、プロセッサ３６がメモリに格納されたプログラムを実行することで処理が実行されるソフトウェア又はモジュールであってもよい。あるいは、信号処理部７０は、回路又はチップなどのハードウェアであってもよい。その他の点は、第２実施形態と同様でよい。
【００６４】
信号処理部（信号処理手段）７０は、スペクトル抽出部１２で抽出された光信号に対して信号処理を行う。信号処理部７０が行う信号処理は、光信号のデータ点数を削減するデータ圧縮、信号強度の増幅、及びデータ整形の少なくとも１つを含む。学習部３７において、演算部３８は、学習時は、信号処理部７０が信号処理した光信号を用いて学習を行う。また、演算部３８は、運用時は、信号処理部７０が信号処理した光信号を用いて、異常又は正常を示す尤度を計算する。
【００６５】
図１１は、信号処理前の光信号のスペクトル強度を示す。図１１において、縦軸は信号強度を示し、横軸は波長又は時間を示す。信号処理前において、光信号の光強度の最大値はＰであったとする。また、スペクトル強度において、時間軸又は波長軸方向のデータ点数はＮであったとする。
【００６６】
図１２は、データ圧縮後の光信号のスペクトル強度を示す。信号処理部７０は、データ圧縮では、分子の吸収によって生じた強度変化の極大値及び極小値を保持しつつデータを圧縮する。図１２において、縦軸は信号強度を示し、横軸は波長又は時間を示す。信号処理部７０は、例えば図１１に示される光信号のスペクトル強度において、６つの極小値及び３つの極大値の値を変化させることなく、波長軸方向にデータを圧縮する。具体的には、ＭをＮより小さい自然数として、図１２に示されるように、波長軸方向のデータ点数をＮからＭに圧縮する。
【００６７】
図１３は、信号強度の増幅後の光信号のスペクトル強度を示す。信号処理部７０は、信号強度の増幅では、スペクトル強度における強度変化を強調するために、信号を増幅する。信号処理部７０は、例えば図１１又は図１２に示される光信号の強度スペクトルにおいて、信号強度を１よりも大きい所定の増幅率で増幅する。例えば、図１２に示される強度スペクトルを増幅することで、ＱをＰより大きい値として、信号強度の最大値をＰからＱまで増加させることができる。信号強度を増幅することで、受信信号の微小な変化を、強調することができる。
【００６８】
図１４は、スペクトル強度のデータ整形を示す。信号処理部７０は、複数回の波長掃引で得られた光信号のスペクトル強度を、例えば２次元データにデータ整形する。信号処理部７０は、２次元データへの整形では、波長掃引１回分を、縦方向に並べる。図１４において、各ブロックの表示階調（濃度）は、各時間（各波長）における信号強度を表す。各ブロックの濃度は、所定の波長範囲ごとの信号強度の代表値に対応していてもよい。その場合、信号処理部７０は、各波長範囲における信号強度の平均値、最頻値、又はモード値などの所定の統計量を、代表値としてもよい。
【００６９】
上記整形後のデータは、横方向が波長掃引１回分のスペクトル強度に対応し、縦方向が波長掃引の回数に対応する画像とみなすことができる。演算部３８は、学習時は、このような整形後の２次元データを学習用データとして用い、ＣＮＮのモデルを生成する。演算部３８は、運用時は、整形後の２次元データを学習済みのモデルに適用し、異常又は正常の尤度を計算する。学習においてＲＮＮなどが用いられる場合は、２次元データへの整形を行わずに、強度スペクトルを時系列データとしてＲＮＮに入力すればよい。
【００７０】
本実施形態では、演算部３８は、信号処理部７０で信号処理された光信号に対して処理を行う。例えば、信号処理部７０でデータ圧縮を行う場合は、学習時及び運用時における演算部３８の演算量を低減できる。また、信号処理部７０で信号強度を増幅する場合は、異常時又は正常時の強度変化の特徴を学習しやすくすることができ、異常の検知精度を向上させることができる。信号処理部７０で２次元データへのデータ整形を行う場合は、ＣＮＮへスペクトル強度を２次元画像データとして入力することができる。その他の効果は、第２実施形態と同様である。
【００７１】
なお、第２実施形態では、送信器３０と受信器１０ａとが分離している例を説明したが、本開示はこれには限定されない。第２実施形態において、送信器３０及び受信器１０ａは、一体に構成されていてもよい。図１５は、第２実施形態の変形例に係る異常検知システムを示す。この異常検知システムは、送受信器５０と反射板５１とを有する。送受信器５０は、図４に示される送信器３０と受信器１０ａとを含む。
【００７２】
上記異常検知システムにおいて、送受信器５０から出力された光信号は、反射板（反射部材）５１で反射し、送受信器５０で受信される。送信器と受信器とが一体化された送受信器５０が用いられる場合、給電が必要な装置を１つにすることができ、防爆対策が必要な装置を減らすことができる。第３実施形態及び第４実施形態においても、同様に、送信器と受信器とが一体に構成されていてもよい。また、第１実施形態において、受信器１０は、受信器１０と組み合わせて使用される送信器と一体に構成されていてもよい。
【００７３】
図１５では、反射板５１を用いて送受信器５０から出力された光信号を送受信器５０側に折り返しているが、反射板５１の数は１つには限定されない。例えば、複数の反射板５１を用い、光信号が測定対象領域を複数回往復した後に、送受信器５０で受信されるようにしてもよい。その場合、光信号の伝搬距離を伸ばすことができ、測定精度を向上させることができる。第１実施形態から第４実施形態においても、反射板を用いて、光信号が測定対象領域を複数回通過するように構成してもよい。
【００７４】
第３実施形態では、２つの光信号に対応してレーザ光源及び検出部などを２つ配置する例を説明したが、本開示はこれには限定されない。第３実施形態において、送信器３０ｂは３以上のレーザ光源及びレーザドライバを有していてもよく、受信器１０ｂは３以上の検出部を有していてもよい。光信号の数を増やすことで、異常検知の精度を更に向上させることができる。
【００７５】
さらに、第３実施形態では、送信器３０ｂは複数の光信号を出力すればよく、必ずしも複数のレーザ光源を有している必要はない。図１６は、第３実施形態の変形例に係る異常検知システムを示す。この異常検知システムにおいて、送信器３０ｄは、図４に示される第２実施形態で用いられる送信器３０の構成に加えて、制御器６０を有する。また、受信器１０ｄは、第２実施形態で用いられる受信器１０ａの構成に加えて、制御器６１を有する。制御器６０と制御器６１とは、ケーブル６２を介して相互に接続される。制御器６０と制御器６１とは、無線通信を用いて相互に接続されていてもよい。
【００７６】
送信器３０は、複数の光信号を切り替えて出力する。例えば、送信器３０ｄにおいて、制御器６０は、レーザドライバ３２を用いて、レーザ光源３１から出力される光信号を、一定時間ごとに第１の光信号と第２の光信号との間で切り替える。送信器３０ｄの制御器６０が管理する時刻と、受信器１０ｄの制御器６１が管理する時刻とは、ケーブル６２を通じて同期される。制御器６１は、送信側における光信号の切替えタイミングと、光信号の受信タイミングとを同期させる。例えば、制御器６１は、一定時間ごとに、スペクトル抽出部１２が抽出する波長領域を、第１の光信号に対応した波長領域と、第２の光信号に対応した波長領域との間で切り替える。このようにすることで、送信器３０ｄが物理的に複数のレーザ光源を有してなくても、複数の光信号を用いた異常検知が可能である。
【００７７】
上記各実施形態では、主にレーザ光源から出力される光信号の波長を、所定の範囲で掃引する例を説明したが、本開示はこれには限定されない。例えば、レーザ光源に代えて、測定対象ガスが有する吸収帯よりも広い帯域の光信号を出力する広帯域の光源が用いられてもよい。広帯域の光源には、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）などが用いられる。広帯域の光源が用いられる場合、分光器を用い、複数波長の光を分離して受信器の検出部で検出させればよい。複数波長の光を分離するタイミングと、検出部とを同期させることで、各波長の光信号の強度を取得可能である。
【００７８】
上記各実施形態及び変形例は、適宜組み合わせて使用することができる。例えば、例えば第１実施形態において、データ圧縮及び信号強度の増幅などの信号処理を行う信号処理部が用いられることとしてもよい。また、第３実施形態と第４実施形態とを組み合わせ、複数の光信号が用いられる場合に、信号処理部７０が複数の光信号に対して信号処理を行うこととしてもよい。
【００７９】
上記各実施形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、プロセッサ（コンピュータ）に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００８０】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８１】
例えば、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【００８２】
［付記１］
測定対象空間を通過した光信号を受信する検出手段と、
前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、
前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを備える受信器。
【００８３】
［付記２］
前記スペクトル抽出手段は、更に前記測定対象範囲における前記光信号の波形の特徴を抽出し、
前記判別手段は、前記スペクトル抽出手段が抽出した信号波形の特徴に基づいて前記異常の有無を判定する付記１に記載の受信器。
【００８４】
［付記３］
前記スペクトル抽出手段は、前記光信号の波形における極大値と極小値との距離、及び極大値を挟む２つの極小値の距離の少なくとも一方を前記特徴として抽出する付記２に記載の受信器。
【００８５】
［付記４］
正常時及び異常時の前記光信号の波形を学習した学習結果と前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号の波形とに基づいて、異常及び正常の少なくとも一方の尤度を計算する学習手段を更に有し、
前記判別手段は、前記学習手段で計算された尤度に基づいて、前記異常の有無を判定する付記１に記載の受信器。
【００８６】
［付記５］
前記光信号は所定の波長掃引範囲で送信され、かつ波長変調されている付記１から４何れか１つに記載の受信器。
【００８７】
［付記６］
前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号に対して信号処理を行う信号処理手段を更に有し、
前記判別手段は、前記信号処理が行われた光信号の波形に基づいて前記異常の有無を判定する付記１から５何れか１つに記載の受信器。
【００８８】
［付記７］
前記信号処理は、前記光信号のデータ点数を削減するデータ圧縮、前記光信号の信号強度を増幅する増幅、及び前記光信号の波形を示すデータを整形するデータ整形の少なくとも１つを含む付記６に記載の受信器。
【００８９】
［付記８］
前記光信号は、波長が異なる２以上の光信号を含み、
前記検出手段は前記２以上の光信号のそれぞれを受信し、前記スペクトル抽出手段は前記受信された２以上の光信号のそれぞれから測定対象範囲を抽出し、前記判別手段は前記２以上の光信号の波形のそれぞれに基づいて前記異常の有無を判定する付記１から７何れか１つに記載の受信器。
【００９０】
［付記９］
前記検出手段は、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する２以上の検出器を有する付記８に記載の受信器。
【００９１】
［付記１０］
前記２以上の光信号は前記測定対象空間に切り替えて出力され、前記光信号の切替えタイミングに同期して、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する付記８に記載の受信器。
【００９２】
［付記１１］
前記光信号の切替えタイミングと前記光信号の受信タイミングとを同期させる制御器を更に有する付記１０に記載の受信器。
【００９３】
［付記１２］
測定対象空間に光信号を送信する送信器と、
前記測定対象空間を通過した光信号を受信する受信器とを備え、
前記受信器は、
前記光信号を受信する検出手段と、
前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、
前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを有する異常検知システム。
【００９４】
［付記１３］
前記送信器は、前記光信号を出力する光源と、前記光源を駆動して前記光源から出力される光信号を波長変調して波長掃引するドライバとを有する付記１２に記載の異常検知システム。
【００９５】
［付記１４］
前記送信器は、前記測定対象ガスが有する吸収帯よりも広い帯域の光信号を出力する光源を有する付記１２に記載の異常検知システム。
【００９６】
［付記１５］
前記スペクトル抽出手段は、更に前記測定対象範囲における前記光信号の波形の特徴を抽出し、
前記判別手段は、前記スペクトル抽出手段が抽出した信号波形の特徴に基づいて前記異常の有無を判定する付記１２から１４何れか１つに記載の異常検知システム。
【００９７】
［付記１６］
前記スペクトル抽出手段は、前記光信号の波形における極大値と極小値との距離、及び極大値を挟む２つの極小値の距離の少なくとも一方を前記特徴として抽出する付記１５に記載の異常検知システム。
【００９８】
［付記１７］
前記受信器は、正常時及び異常時の前記光信号の波形を学習した学習結果と前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号の波形とに基づいて、異常及び正常の少なくとも一方の尤度を計算する学習手段を更に有し、
前記判別手段は、前記学習手段で計算された尤度に基づいて、前記異常の有無を判定する付記１２から１４何れか１つに記載の異常検知システム。
【００９９】
［付記１８］
前記受信器は、前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号に対して信号処理を行う信号処理手段を更に有し、
前記判別手段は、前記信号処理が行われた光信号の波形に基づいて前記異常の有無を判定する付記１２から１７何れか１つに記載の異常検知システム。
【０１００】
［付記１９］
前記信号処理は、前記光信号のデータ点数を削減するデータ圧縮、前記光信号の信号強度を増幅する増幅、及び前記光信号の波形を示すデータを整形するデータ整形の少なくとも１つを含む付記１８に記載の異常検知システム。
【０１０１】
［付記２０］
前記送信器は、波長が異なる２以上の光信号を出力し、
前記検出手段は前記２以上の光信号のそれぞれを受信し、前記スペクトル抽出手段は前記受信された２以上の光信号のそれぞれから測定対象範囲を抽出し、前記判別手段は前記２以上の光信号の波形のそれぞれに基づいて前記異常の有無を判定する付記１２から１９何れか１つに記載の異常検知システム。
【０１０２】
［付記２１］
前記送信器は、前記２以上の光信号のそれぞれに対応する光源を有し、
前記検出手段は、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する２以上の検出器を有する付記２０に記載の異常検知システム。
【０１０３】
［付記２２］
前記送信器は、前記２以上の光信号を切り替えて出力し、
前記受信器は、前記送信器における光信号の切替えタイミングに同期して、前記２以上の光信号のそれぞれを受信する付記２０に記載の異常検知システム。
【０１０４】
［付記２３］
前記送信器は、前記光信号の切替えタイミングを制御する制御器を有し、
前記受信器は、前記送信器における光信号の切替えタイミングと前記光信号の受信タイミングとを同期させる制御器を更に有する付記２２に記載の異常検知システム。
【０１０５】
［付記２４］
前記送信器及び前記受信器は送受信器として一体に構成されており、
前記送受信器から出力された光信号を前記送受信器に向けて反射する反射部材を更に有する付記１２から２３何れか１つに記載の異常検知システム。
【０１０６】
［付記２５］
測定対象空間を通過した光信号を受信し、
前記受信された光信号から測定対象範囲を抽出し、
前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する異常検知方法。
【０１０７】
［付記２６］
受信された、測定対象空間を通過した光信号から測定対象範囲を抽出し、
前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定するための処理をプロセッサに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ可読媒体。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
本開示は、広域の火災検知に適用可能である。本開示は、特に、火災初期などにおいて発生ガスが少ない場合の火災検知に適用できる。また、本開示は、漏れている量がわずかな場合のガス漏れ検知にも適用可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１０：受信器
１１、４４：検出部
１２：スペクトル抽出部
１３、４８：判別部
３０：送信器
３１、４１：レーザ光源
３２、４２：レーザドライバ
３３、３４、４３、４５：集光器
３５、４６：検出器
３６：プロセッサ
３７：学習部
３８、４７：演算部
３９：メモリ
５０：送受信器
５１：反射板
６０、 ６１：制御器
６２：ケーブル
７０：信号処理部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年7月14日(2021.7.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象空間を通過した光信号を受信する検出手段と、
前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、
前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを備える受信器。
【請求項２】
前記スペクトル抽出手段は、更に前記測定対象範囲における前記光信号の波形の特徴を抽出し、
前記判別手段は、前記スペクトル抽出手段が抽出した信号波形の特徴に基づいて前記異常の有無を判定する請求項１に記載の受信器。
【請求項３】
前記スペクトル抽出手段は、前記光信号の波形における極大値と極小値との距離、及び極大値を挟む２つの極小値の距離の少なくとも一方を前記特徴として抽出する請求項２に記載の受信器。
【請求項４】
正常時及び異常時の前記光信号の波形を学習した学習結果と前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号の波形とに基づいて、異常及び正常の少なくとも一方の尤度を計算する学習手段を更に有し、
前記判別手段は、前記学習手段で計算された尤度に基づいて、前記異常の有無を判定する請求項１に記載の受信器。
【請求項５】
前記光信号は所定の波長掃引範囲で送信され、かつ波長変調されている請求項１から４何れか１項に記載の受信器。
【請求項６】
前記スペクトル抽出手段が抽出した光信号に対して信号処理を行う信号処理手段を更に有し、
前記判別手段は、前記信号処理が行われた光信号の波形に基づいて前記異常の有無を判定する請求項１から５何れか１項に記載の受信器。
【請求項７】
前記光信号は、波長が異なる２以上の光信号を含み、
前記検出手段は前記２以上の光信号のそれぞれを受信し、前記スペクトル抽出手段は前記受信された２以上の光信号のそれぞれから測定対象範囲を抽出し、前記判別手段は前記２以上の光信号の波形のそれぞれに基づいて前記異常の有無を判定する請求項１から６何れか１項に記載の受信器。
【請求項８】
測定対象空間に光信号を送信する送信器と、
前記測定対象空間を通過した光信号を受信する受信器とを備え、
前記受信器は、
前記光信号を受信する検出手段と、
前記検出手段が受信した光信号から測定対象範囲を抽出するスペクトル抽出手段と、
前記スペクトル抽出手段が抽出した、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する判別手段とを有する異常検知システム。
【請求項９】
測定対象空間を通過した光信号を受信し、
前記受信された光信号から測定対象範囲を抽出し、
前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定する異常検知方法。
【請求項１０】
受信された、測定対象空間を通過した光信号から測定対象範囲を抽出し、
前記抽出された、測定対象ガスのガス分子が前記光信号のエネルギーを吸収することで形成される光信号の波形に基づいて、前記測定対象空間における異常の有無を判定するための処理をプロセッサに実行させるためのプログラム。
【国際調査報告】
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