特集 赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用
スナップショット
赤外線分光イメージングによるガス検出とその定量化
宇都宮大学

先端光工学専攻

オプティクス教育研究センター
ネイザン・ヘーガン

1.

産業施設での安全監視のためには，労働者の安全性にはじめによって危険性があるガス雲を検出し，ガスの種類や雲の石油・ガス産業におけるガス漏れの検出には，2 つの大きさ，場所など，危険を知らせる警告を発することが重要な問題に直面している。工業施設でのガス漏れによ最も重要である。現在の設備は，カメラを使用するのでる爆発の増加と，掘削，輸送，処理現場でのガス排出をはなく，ガスセンサーのネットワークを使用している。

規制する必要性の高まりである。 赤外線カメラは，ここれらのセンサーは，試験が容易で，ガス濃度の正確なれらの課題に対処するためのガス漏れの検出の標準的な測定値を提示することができる。しかしながら，施設内ツールとなっているが，正確な定量化は困難であり，実の限られた領域しかサンプリングできないため，ガス漏際に使用する際には人間の判断が必要である。しかしなれのサイズと場所に関する正確な情報を得ることは困難

がら，近年，図 1 に示すようにガス漏れおよび排出量のである。ガス雲の自動検出，定量化，および場所の特定定量化を自動的に監視できるスナップショット赤外線分が可能な測定システムにより，産業施設は危険を察して光イメージャが初めて利用可能になった。

迅速に対応することができる。

図1

ガス検出画像の例（https://www.rebellionphotonics.com/gci-videos.html から引用）
ねいざん・へーがん

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安全モニタリングに対して，排出量のモニタリングは，大気層工場敷地内で発生するガスの排出量を定量化よりも，危ガス雲層険警報を出すことにはあまり重要でない。ガスの排出は作業効率を低下させ，環境問題を引き起こすため，作業者と監督者の両方にとって正確に定量化することが目標

注目点

カメラである。しかし，天然ガスに関する文献によると，現在バックグラウンド光源

特集：赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用のところ正確な定量化ができていない。米国環境保護庁（EPA）の概算は，論文によって総排出量が過剰 1），適量 ，過小2）3）などと述べられて，人によって意見が分か

図2

ガスクラウドイメージャ内の1ピクセルの測定配置（カメラの視線は，ガス雲層②および大気層③を通って背景赤外線①を見る。各層は，分光放射輝度 L，透過τ，および温度 T を有する。）

れている 。正確な測定方法が必要である。
4）

赤外吸収をピクセルごとに分光分解するカメラとして

叅放射線は，大気層を通過してカメラに到達する。

15Hz以上のビデオレートをもつガスクラウドイメージ

この 2 層モデルは，バックグラウンドのスペクトルング（GCI）カメラは,これらのニーズを満たすために必ʟ b（λ）についての仮定を必要としないという点で要な機能を提供する。パッシブ赤外線吸収分光法を用いかなり一般的であるが，ガス層内で温度とガス濃度がてガス雲を検出し分析するという考え方は，何十年にも均質であると近似している。

わたって追求されてきたアイデアであるがカメラで観測される画像の 1 ピクセルに対して，視線，最近の

5）6）

技術的進歩までオートマチックな機器では実現できなに沿って瞳の放射束Mを放射伝達方程式で表すことがでかった。赤外線分光イメージャでは，データレートが低きる。

く，SN比が悪いという問題があった。ガス雲は動的現象であり，適切に検出するにはビデオ分析が必要である。
近年，従来の分光イメージング法に比べて大幅に改善さ∫

λ2= λ εｆ （ ｆ）+τε+ττｆ g b λｆ g （ g）
1

≈ Δλε+τε+ττｆ （ ｆ）
ｆ g （ g）
ｆ g b ・⑴

れた光検出力を有する 7） スナップショット分光イメー

添え字 f，g，および bは，大気層，ガス層，および背ジング機器が提案され，ビデオレートイメージングが可景層を示す。λ1 およびλ2 は，赤外線フィルターの通過能になってきている 。

帯域を示す。ʙ（Ⓣ）は，温度Tに対するプランク黒体ス8）

スナップショットGCIカメラは安価な非冷却マイクロ
ボロメータアレイを採用していて，低温冷却器よりもノペクトル放射輝度関数である。τは，層の分光透過率で，εは，層の分光放射率である。

イズが大きいが，GCIシステムは，高NAレンズと低分上線は，スペクトル透過帯域にわたる平均を示す。キ

解能スペクトルを使用し，スナップショットの利点を利

ルヒホッフの法則と局所的な熱力学的平衡の仮定を用い用して補正する 。ガスの種類によって吸収スペクトルて，ε=1 －τとなる。 パラメーターの上線は面倒になが異なるので，測る分光でガス分別と警報の誤報を防ぐるので，明示的な波長依存性が示されているパラメーことができる。

ターを除いて，帯域の平均を残して，以下の式にそれら

7）2.

赤外線ガスセンシング
ガスクラウド測定モデルは，図 2 に示す 2 層放射伝達を落とし込む。
ガスクラウドイメージングでは，現在のフレームを基準のガスのないフレームと比較することによって，ガスシステムであり，クラウドによる吸収または放出を示す場面の放射輝度変㆒バックグラウンド分光放射輝度 ʟ b（λ）は，地面の化を探す。スペクトルの時空間統計を使用して気体の存ような不透明な物体，または大気そのものからなる光在を判定し，背景の前景分離問題の変形である参照放射源の中で作り出される。

輝度値を推定することができる。ビデオシーケンスの現㆓放射源スペクトル放射輝度はガス雲層を横切り，そこフレームの放射輝度をⓂ1，ガスのない基準フレームのに位置するガスの吸収または放出によって減衰または放射輝度をⓂ0 と書くと，増加する。
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気の温度が同じになる），この結果は次のように単純化

0=（1−τ+τｆ ）（ ｆ ）ｆ b1=（1−τｆ ）（ ｆ ）+ττ+ττ
ｆ g （ g）
ｆ g bされる。
αg =2 つのスペクトルの差を取ることで，
Δ=1­0= ­τα­ｆ ｆ （ ｆ）

⑵b1­

（ g ）+00⑷τf は，式から消えていることに注意する。大気層は，

図 3 は，プロピレンガスの吸収スペクトルα（λ）
が，g測定時のSN比を減少させる限り，計算には何の役割も30 ℃でのバックグラウンド黒体とカメラとの間を通過果たさない。 この方程式の右辺にある変数はすべて，する 0 ℃でのプロピレンガスのΔⓂ（λ）の場合を示し測定または推定できる量である。ている。 ガス吸収を解くために式⑵を変形すると，
1­0αg =（）­gτｆ⑶b

ガス密度測定3.

測定された吸収をガス柱密度に変換するために，Beer-Lambert-Bouguerの法則を使用する。となる。
式⑵から，ガスフリーフレームを使用してʟⓑを解くこℓ∫（­σρℓ）τg = exp ­σ ρ(z)dz ≈ exp0とができる。
1b=τｆ（

ここで，σ（λ）は吸収断面積スペクトル，ℓはガスを)通る視線経路長，τ＝ 1-αである。視線に沿ったガスｆ （ ｆ）
0 ­ 1­τ

濃度（数密度）と視線に沿った平均濃度としてρ（明白な z 依存性なし）のρ（z）を使用する。平均濃度ρとガス雲

その結果を式⑶に代入すると，αg =1­の経路長さℓは互いに分離できないため，柱密度ζ＝ρℓ0­ （ ｆ）+ （ ｆ）
­τｆ （ g）⑸

を1 つの数量にグループ化する。

0

ガス濃度が低い場合（薄ガス近似），式⑸は，ζ≈αg /σと書くことができる。ガス柱密度ζは，吸収の一次関数となる。
Ⓣf =Tg であるという共通の仮定をすると（すなわち，となる。柱密度はm−2 単位であるが，これを空気中の分ガスが容易に周囲の媒質と熱力学的に平衡し，気体と空子の密度（nair＝ 2.687×1025 m−3，STP）にかけ，106 で分光照度測定スペクトル M（λ）

スペクトルの断面 σ（λ）
（任意単位）

波長（µm）
図3

柱密度ζ= 22 , 000 ppm・mにおけるエタンガスのスペクトルの例であり，バックグラウンド源が Ⓣ ⓑ = 30 ℃で黒体であるときの放射スペク
トルⓂ
（λ）を示すVol.40, No.5・O plus E581

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ガス雲
ガス検出なしガス検出ピクセル

カメラ検出アレー

対物レンズ

図4

ガス雲の位置に投影される検出器ピクセル

スケーリングしてppm.m単位に変換するのが一般的である 9）。

4.

総ガス量と濃度の推定

最後に，σの値は検出されたガスの種類から決定され，ガス雲を検出し，カメラの視野内の各ピクセルでそのNIST赤外線データベース 10）などのスペクトルライブラ

柱密度を計算すると，次に，その流量を決定するためにリから取得できる。図 1 は，制御されたメタンガスリー

ガスの動きを追跡することができる。これは，ガス漏れクのために，この推定を画像の各ピクセルに適用する例の排出速度を推定する独自の遠隔方法を提供する。

を示す。

放出速度の定量化（漏出速度の定量化とも呼ばれる）それぞれが弱吸収性である複数のガス種が存在する場の第 1 ステップは，各ピクセルの測定単位を柱密度から合，全体の吸収は，各種の成分吸光度に対して線形和と絶対量単位（容積または質量または純粋な気体または分して示すことができる。したがって，Nガスの場合，薄子の数）に変換することである。ガス雲の位置での所与

いガスおよび均質層の近似は，のピクセルの有効面積を知ると，検出されたガスの柱密Σ ∫ (z)dz ≈Σσ ℓ=σ ζ ・τmix = exp ­ σ=1ℓmix

0mix

度（m-2 の単位）でこの領域（m2 の単位）を掛けて，ガ⑹=0スの総数画素内の分子ɴg であり，純粋なガスの等量Vgと，画素内のガスの総質量m g とに比例する。
雲のピクセルの投影面積Aを推定することは，意外としたがって，ガス混合物内の種々の構成種の比がガス簡単である。 既知の検出器ピクセルサイズⓟ，カメラレクラウド内で均一であれば，ガス混合物は単一の有効断ンズの焦点距離 ⓕ，およびガスクラウドまでの距離 zから，面積σmixで特徴付けることができる。

次のように面積を計算することができる（図 4）。

これまで吸収について議論してきたが，ガスの放射輝度がバックグラウンドの放射輝度よりも明るい場合，ガ=（2/ ）.

スはバックグラウンドスペクトルよりも暗くなるのではⓟとⓕはハードウェア設計から既知であるが，ガス雲のなく，より明るくなる。幸いにも，数式はこの場合変更

距離 z は変化し，推定されなければならない。 したがっされておらず，式⑷は，放出ガスと吸収ガスの間で何のて，施設にGCIカメラを設置する場合，初期設定手順の変更もなしに使用できる。 ガスの観測が一般的に排出

1 つは，カメラから距離較正のために監視される主要項

ガス中に見られる重要な事例は，8 ～ 12 µmのスペクト目までの距離を測定することである。
このステップの後，ル範囲にわたって多くのスペクトル帯域に対して 50 ℃計算は簡単なものである。

以上の熱コントラストを提供することができる空の背景である
582。

11）

検出されたガス雲のすべてのピクセルを柱密度から絶対量にスケールすると，すべてのピクセルを合計してガO plus E・2018 年 7・8 月

特集：赤外線イメージングとセキュリティーセンシングへの応用
ス雲のサイズを計算できる。クラウド内の平均濃度を推オプティカルフローアルゴリズムを使用して，各ピクセル定するには，その全体のサイズを推定する必要がある。

におけるガス速度を推定することができる。 ピクセルのガカメラのキャリブレーションされたセットアップジオメ

ス量（例えば，lまたはg）に対応する速度（pixel/s）をトリから，ガス雲の横方向の寸法がわかる。クラウド深掛け合わせると，1 l / minまたは 1 g/minの流量が得ら度の近似モデルを使用して，純粋なガスの総量Ⓥgとクラれる。境界に沿ったすべてのピクセルからの流れを合計

ウドの物理的容積Ⓥcloudの比をとると，平均濃度の推定

すると，ガス雲全体の総流量が漏れ率または排出率に相値が得られるように，物理量の推定値を取得する。

当することになる 13）。

ρg = g / cloud5.

排出量の定量化

一般のオプティカルフローアルゴリズムは，不透明な物体を測定することに限定されている。しかし，最近では，オプティカルフロー法が，半透明流体の速度を推定するために適用されている 14），15）。それに方程式の簡層ビデオレート検出システムの主な利点の 1 つは，この化のために，よくある間違いはガスを非圧縮性流体と仮検出がガスクラウドの迅速なサンプルを提供し，フレー定することである。この仮定は物理的には正しいが操作ム間の動きを追跡できることである。近年，排出ガスを上で間違っている。

削減し効率を向上させるために，工業施設の需要が厳しくなっているため，ガス漏れ率を遠隔から推定すること

6.

結論が特に重要になっている。現在，ガス漏れの質量流量を赤外線ガスイメージングは近年普及しているが，正確定量化するために確立されている方法は，漏れの周囲をな定量化に使用できるレベルに到達したばかりである。

袋を用いて手で密閉し，流量を測定する流量計を使用しスナップショット分光イメージングGCIカメラの使用にて，袋内にあるガス濃度を測定する「ポイントセンサー」

より，異なるガスを同時に感知することはできないが，である。漏れを「袋詰め」するこのプロセスは，特リモートでサイズ，濃度，流量を定量化することができにアクセスが困難な場所にある漏れの場合には，時間がる。スペクトル情報のフィルタリングを使用することで，かかり面倒である。質量流量を遠隔で正確に定量化する

スチームや移動物体などの問題のあるソースの誤検出をカメラベースの手法は，新たな付加価値を与えることに取り除くことができ，真に独立な監視が可能になった。

12）なるだろう。

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