Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# Flammability Limit and Adiabatic Flame Temperature of Fuel/Air/Inert Gas Mixtures

(Abstract)

Naoshi Saito

(Received May 31, 1994)

An estimation method on a flammable region of fuel $ \nearrow $ air $ \nearrow $ inert gas mixture is proposed using a thermal model. The method is based on a hypothesis that the flammable region of the mixture is in composition ranges where adiabatic flame temperatures are equal to or higher than the flame temperature at upper or lower limit of flammability in rich or lean mixture, respectively.

To verify the availability, the method was applied to combustible mixtures of four inorganic fuels and three organic fuels with four inert gases, and the estimated results were compared with reported data in literature. It is a good estimation for combustible mixtures of inorganic fuels, but there are some differences between estimate flammable regions and the observed data of organic fuels, especially in fuel rich side. This is because the method overestimates effect of preferential diffusion in combustible mixtures near to stoichiometry and does not include influence of difference of burnt gas compositions between real combustion and calculation.
# 大規模火災を想定した水平地下空間模型実験における熱環境 一天井温度と換気風速の関係一

渡部勇市、宮崎早苗、関沢 愛、山田常圭、箭内英治、斎藤 直

(平成6年5月31日受理)

トンネルを模擬した長さ21.6m、断面寸法0.3m×0.3mの水平におかれた模型で大規模火災を想定し、メタノールより発熱量の大きいn一ヘプタンによる火災実験を行い、火源付近での天井温度と換気風速、発熱速度の関係について調べた結果、以下のことが明らかになった。

1) 天井の最大温度は、火源の発熱速度が一定であれば、換気風速が大きくなるにしたがい指数関数的に低下した。換気風速による温度低下の割合は、発熱速度が小さくなるにしたがい大きくなった。

2) 最大温度を示す天井の位置は、発熱速度及び換気風速が大きくなるにしたがい火源から風下側へ移動し、本模型実験では、換気風速0.43m/s、発熱速度96kWの条件の下で、天井の最大温度は約1200℃に上昇し、赤熱している壁面の範囲は風下側へ天井高さの12倍以上に広がった。

### 1. はじめに

地下空間の火災における火源付近での熱環境を知ることは、救助活動、消火活動及び延焼防止対策を行う上で重要である。トンネル内の熱環境を評価する上で必要な物理量として熱気流温度、壁面温度、放射熱等があるが、今回は、床面への放射熱等に大きな影響を与えると考えられる火源付近の天井温度に注目し研究を行った。

既に、水平のトンネル状空間では、実大実験が数多く行われているが、乗用車1台またはバス1台の火災を火源規模としていることが多い $ ^{1-3)} $ 。この時の火源直上の天井面下の温度上昇は最大約150Kであり、特に問題となるものではないとされている。

消防隊員のトンネル内での救助及び消火活動等からは、日本坂トンネル火災事故 $ ^{4)} $ やカルデコット火災事故 $ ^{5)} $ のような大規模のトンネル火災を想定した時の火源付近での熱環境について知る必要がある。しかし、大規模なトンネル火災実験は旧鉄道トンネルを利用して行われたOfeneggトンネル火災実験 $ ^{6)} $ しか見当たらず、この実験では、換気風速が一種類であるので、換気風速と天井温度の関係については十分に解明されているとはいえない。

前報 $ ^{7} $ では、メタノールを燃料として実験を行い、主にメタノールの燃焼速度について調べ、燃焼速度が実験期間中に増大し続ける条件について報告した。この時にも天井温度の測定を行っているが、燃料はメタノールに限定されている。今回は発熱速度を大きくするために燃料としてn—ヘプタンを使用し火災実験を行った。

本研究は、水平トンネル模型を用い強制換気の下でn一ヘプタンによる比較的大きな火源規
Fig.1 Schema of the tunnel model

Fig.2 Outline of experimental measuring points

模の火災実験を行い、換気風速を変化させた時の火源付近での天井温度を測定し、天井温度と換気風速の関係について調べたものであり、前回 $ ^{7)} $ のメタノールの実験結果をも含めて報告する。

### 2. 実験方法

実験に用いた水平トンネル模型の概略をFig.1に示す。水平トンネル模型は、内法0.3m×0.3m、長さ21.6mであり、トンネル模型の構造、送風装置は前報 $ ^{7} $ に示したものと同じものを使用した。

燃料は、前報の実験 $ ^{7} $ ではメタノールを使用したが、本実験では発熱速度の大きいn-ヘプタンを使用した。直径0.15mの燃焼容器をFig.1に示すように模型のほぼ中央に設置し、燃焼容器縁の上端を床面の表面に揃えた。燃焼容器の深さは50mm、燃料液面の高さは縁上端から5mm下に合わせた。

火源付近の天井温度を測定するための熱電対の配置をFig.2に示す。熱電対は、シース外径1mmのK型（クロメルアルメル）を用いた。天井に使用している厚み25mmの耐熱性断熱材に外側から1mmの穴を開け、熱電対をその穴に埋め込み設置した。熱電対の熱接点は、内側の天井表面に合うよう調整し、耐熱性接着剤により固定した。

燃焼速度測定装置は、前報 $ ^{7} $ に示したものと同じ装置を使用した。この装置は、連通管を利用し、燃焼容器の液面を一定に保つ燃料供給装置であり、燃焼速度は燃料の質量減少量から求めた。本実験での火源の発熱速度は、液体燃料が完全燃焼したものとして質量減少速度から換算して求めた。n—ヘプタンの理論空燃比は15.2kgair/kgfuelであり $ ^{8} $ 、本実験での最も小さい換気風速0.43m/sでの供給燃料に対する流入空気の割合は22.4kgair/kgfuelであるため、本実験では燃料へ空気が十分に供給されているものとした。

実験は燃焼時間を50分とし、換気風速を0.43m/s～1.3m/sの範囲で行った。なお、ここでの換気風速は、平均断面風速を示す。
Fig.3 Mass burning rate of n-heptane pool fire in diameter of 0.15m in the tunnel model. (V:ventilation air velocity, Open fire:elimination of the ceiling and the side wall from the tunnel model)

### 3. 実験結果及び考察

### 3.1 n ーヘプタンの燃焼速度

燃焼速度の経時変化をFig.3に示す。燃焼速度は、開放空間の場合と異なり、今回の実験条件では天井等から液体燃料への放射熱のフィードバックにより、実験期間中に増大し続けた。燃焼速度は換気風速が小さくなるにしたがい増大する傾向を示し、前報 $ ^{7} $ の直径0.25mの燃焼容器によるメタノールの結果と同じような傾向を示した。換気風速0.43m/sのn一ヘプタンの燃焼速度は、同直径、無風での天井、側板をはずした開放空間の燃焼速度に比べ約4倍にも増大した。

n 一ヘプタンによる本実験の発熱速度と換気風速の関係を調べるために、換気風速を横軸にFig.4に示す。燃料がメタノールである前報 $ ^{7} $ での発熱速度の結果も燃焼容器の直径別にFig.4に示す。ここで天井温度が燃焼時間40分の間に定常状態になったものを白抜印□、△、増大し定常にならなかったものを黒塗印●、■、▲で示した。

直径0.15mの燃焼容器によるn—ヘプタンの発熱速度は、黒丸印●で示しているように直径0.25mの燃焼容器によるメタノールの発熱速度よりも大きかった。また、直径0.15mのn—ヘプタンを燃料とした燃焼速度は実験期間中に増大し続けたが、同直径0.15mの燃焼容器のメタノールの燃焼速度は定

Fig.4 Relation between heat release rate and ventilation air velocity at 40 min after ignition.

(D:diameter of fuel tray, he:n-heptane, me : methanol)

常に達した。これは、n一ヘプタンの発熱速度がメタノールに比べ大きいためである。

Fig.5 Temperature-time profile on the ceiling of n-heptane pool fire in diameter of 0.15m in the tunnel model. (V:ventilation air velocity)

### 3.2 火源付近の天井温度分布と換気風速

天井の最大温度の経時変化をFig.5に示す。天井温度は、換気風速が小さくなるにしたがい高くなった。これは、換気風速が小さくなるにしたがい冷却効果の減少により天井面の温度が上昇し、天井面から液体燃料への放射熱のフィードバックにより火源の発熱速度が増大したためである。換気風速の小さい0.43m/sでは、天井の最大温度は約
(1) Ventilation air velocity 0.43m/s

(2) Ventilation air velocity 0.86m/s

Fig.6 Temperature distribution on the ceiling over the fire source.

(Q:heat release rate, he:n-heptane, me : methanol, H : height of the ceiling, X : distance from the center of fire source)

1200℃にも上昇した。本実験条件では、天井温度は実験期間中上昇し続け、定常にはならなかった。

換気風速0.43m/s、0.86m/sの場合の天井温度分布を、前報 $ ^{7} $ でのメタノールの結果も含めて発熱速度をパラメータとしFig.6（1）、（2）に示す。n一ヘプタンの場合は、点火後10分間隔での測定結果であり、その時の発熱速度、天井温度分布が示してある。メタノールの場合は、点火40分後の測定結果であり、その時の発熱速度、天井温度分布が示してある。

発熱速度による天井温度分布の違いを見ると、天井の最大温度は発熱速度が大きくなるにしたがい高くなり、最大温度を示す位置は、風下側に移動した。火源より風上側の温度は、火源から離れるにしたがい低下し、その低下の割合は換気風速

Fig.7 Relation between position of maximum temperature on the ceiling and heat release rate.

(V:ventilation air velocity, he:n-heptane, me:methanol, H: height of the ceiling, X: distance from the center of fire source)

の小さい0.43m/sの方が大きい0.86m/sに比べ小さかった。これは換気風速が小さくなるにしたがい風上側へ遡上する熱気流が増加するためである。

天井の最大温度の位置と発熱速度の関係を、メタノールの結果も含め換気風速をパラメータとしFig.7に示す。天井の最大温度の位置は、比較的発熱速度の小さいメタノールの場合、天井高さの約1倍火源より風下側であるが、発熱速度の大きいn一ヘプタンの場合、発熱速度および換気風速が大きくなるにしたがい風下側へ移動した。発熱速度92kW、換気風速0.43m/sでは、天井高さの約4倍風下側になった。

発熱速度が97kWと大きい場合は、火源から風下側に天井高さの12倍離れた観測窓から内壁面を見ると、壁面は赤熱していた。発熱速度が大きくなると赤熱する高温部の壁面範囲は風下側へ天井高さの12倍以上に広がることが分かった。

### 3.3 発熱速度と天井温度の関係

天井の最大温度と発熱速度の関係を、メタノールの結果も含めて換気風速をパラメータとしFig.8に示す。前報のメタノール火災実験では発熱速度が20kW以下であり、今回のn-ヘプタン火災実験では発熱速度が30kW以上であった。

メタノールとn一ヘプタンの実験結果を換気風
Fig.8 Relation between maximum temperature on the ceiling and heat release rate. (V:ventilation air velocity, he : n-heptane, me : methanol)

速の小さい0.43m/sで見ると、天井の最大温度は両燃料でほぼ一直線上に並び、発熱速度の約2/3乗に比例し上昇していることが分かる。これは換気風速が無い場合の従来の天井面の直下温度の測定結果 $ ^{9)} $ とほぼ同じような傾向を示している。この関係は発熱速度が大きく、火炎が天井に接した場合でも成立した。

しかし、換気風速の大きいメタノールの1.0m/sの場合とこれに最も近い0.86m/sのnーヘプタンの結果を結んでみると、0.43m/sの時とは異なる傾向を示している。さらに、換気風速0.52m/sの場合、メタノールとnーヘプタンを比較すると、同様に換気風速の0.43m/sの時とは異なる傾向を示している。発熱速度の低いメタノールでは、換気風速が大きくなるにしたがい換気風速0.43m/sの時に比べ天井温度低下が著しいため、異なる特性を示した。

### 3.4 天井温度と換気風速の関係

換気風速と天井の最大温度の関係を、メタノールの結果も含め発熱速度をパラメータとしFig.9に示す。発熱速度の小さいメタノールの実験結果と発熱速度の大きいn一ヘプタンの実験結果ともに、天井の最大温度は、換気風速が大きくなるにしたがい指数関数的に低下した。

換気風速による温度低下の割合は、Fig.9に示すように発熱速度により異なり、発熱速度の大きいn一ヘプタンの方が発熱速度の小さいメタノール

Fig.9 Relation between maximum temperature on the ceiling and ventilation air velocity.

(Q:heat release rate, he:n-heptane, me : methanol)

より小さく、温度低下の割合は、発熱速度が小さくなるにしたがい大きくなる傾向を示した。

以上、天井の最大温度Tは、実験結果から次の実験式で表すことができる。

$$ \begin{aligned}&T=T_{0}\cdot\exp\left(-\mathrm{B}V\right)\\&T_{0}=\mathrm{A}Q^{2/3}\\ \end{aligned} $$

$ T_{0} $ ：換気がない時の天井最大温度、

V: 换気風速、

Q：発熱速度、

A,B: Qによって変わる実験定数

本実験で得られたFig.9に示すデータからA,Bの実験定数を指数関数の回帰直線により求め、その定数をTable 1に、回帰直線をFig.9に示す。換気風速による温度低下の割合を示す実験定数Bは、発熱速度が増加するにしたがい1.53から0.232に低下した。また、換気風速の無いときの天井温度を示す実験定数Aは、発熱速度12kW以下と21kW以上で異なる値を示した。

天井温度の換気風速による温度低下は、熱収支を含めたシミュレーションにより調べ、実験定数等をさらに検討する必要がある。

Table 1 Constants of experimental equation

Heat release rate Q(kW)	3	12	21	40
Constants of experimental equation	A( $ ^{\circ} $ C/kW $ ^{2/3} $ )	99.5	104	65.8	67.1
B(1/m)	1.53	1.37	0.669	0.232
### 4. まとめ

水平に置かれた、断面寸法0.3m×0.3m、全長21.6mのトンネル模型内で、大規模な火源を想定した直径0.15mの燃焼容器によるn一ヘプタン火災実験を行い、火源付近の天井温度と換気風速、発熱速度の関係について調べた結果、本模型実験では以下のことが分かった。

(1) 最大温度を示す天井の位置は、発熱速度及び換気風速が大きくなるにしたがい火源から風下側へ移動した。本模型実験で、換気風速0.43m/s、火源発熱速度96kWの条件の下では、天井の最大温度は1200℃にも上昇し、赤熱している壁面の範囲は風下側へ天井高さの12倍以上にも広がった。

(2) 天井の最大温度は、換気風速、発熱速度に大きく依存し、換気風速が小さく、発熱速度が大きくなるにしたがい上昇した。

(3) 天井温度の換気風速による変化は、換気風速が大きくなるにしたがい指数関数的に低下した。換気風速による温度低下の割合は、発熱速度が小さくなるにしたがい大きくなった。

(4) 天井温度の発熱速度による変化は、換気風速が小さい場合は発熱速度の2/3乗にほぼ比例するように上昇し、換気の無い時の特性と同じ傾向を示した。しかし、換気風速が大きくなるにしたがい異なる特性を示した。

模型実験から実大規模の天井温度を推定するためには、火源付近の熱気流温度、火炎温度、壁面温度と放射熱の相互関係、および実大トンネルとの相似則等についての課題が残されており、さらに検討する必要がある。

## 参考文献

1）水谷敏則、堀内浩三郎：“トンネル内自動車火災実験”、トンネルと地下、13、2、p.47（1982）

2）水谷敏則、堀内浩三郎、秋山清：道路トンネル内火災実験、土木技術資料、26-6（1984）

3）吉田幸信：“道路トンネル内における自動車火災に関する実験について”、火災、33、4、p.1(1983)

4）“東名高速道路日本坂トンネル火災”、近代消防、p.123（1979.9）

5) “Multidisciplinary accident investigation team, Caldecott tunnel report”, California department of transportation, (1983)

6) トンネル防災設備実験計画作成専門委員会：“トンネル防災設備のための自動車火災実験計画研究報告書、付録-1 Ofeneggトンネル火災実験報告”、高速道路調査会、p.49（1969）

7）渡部、宮崎、関沢、箭内、山田、斎藤：“水平の地下空間模型におけるメタノールの燃焼速度”、消防研究所報告、75、p.15（1993）

8）小林、荒木、牧野：燃烧工学、理工学社、p.28(1988)

9) C.C.Veldman et al.: NBS-GCR-77-97 (1975)
# An Experimental Study on Thermal Environment of a Relatively Large Fire in a Reduced Scale Model of a Horizontal Tunnel under Ventilation Condition

# —Relation between Ceiling Temperature and Ventilation Air Velocity—

(Abstract)

Yuichi Watanabe, Sanae Miyazaki, Ai Sekizawa, Tokiyoshi Yamada, Eiji Yanai and Naoshi Saito

(Received May 31, 1994)

Through large fire experiments using a n-heptane fire source in a reduced scale model which was 21.6m long and $ 0.3m \times 0.3m $ for an inside dimension, we investigated relations between the ceiling temperature and the ventilation air velocity.

As the results the following were found.

(1) The position of the ceiling, where the highest temperature was observed, moved from fire sorces to the leeward area as the heat release rate and the ventilation air velocity were larger. When the ventilation air velocity was 0.43m/s and the heat release rate was 97kW, the ceiling temperature reached 1200°C and a red heat wall was observed in the leeward area in the range of 12 times of a ceiling height.

(2) The ceiling temperature decreased exponentially as the ventilation air velocity increased. The decrease rate of the ceiling temperature by the ventilation air velocity was larger as the heat release rate was smaller.

(3) When the ventilation air velocity was small, the ceiling temperature increased in proportion to two thirds power of $ Q[Q^{2/3}] $ like fires with no ventilation wind. But, as the ventilation air velocity became larger, the ceiling temperature did not increase in proportion to $ Q^{2/3} $ .
# ファジィ推論による火災判断機構について 一二ューラルネットワークの利用一

細川直史

(平成6年5月31日受理)

非火災報の低減を図る目的で、熱、煙、COセンサーを組み込んだ三素子センサーとファジイ推論により監視室の火災・非火災の状態を識別する火災性状把握システムの開発が行われてきた。しかしながら、システム中に用いられているファジイ推論機構は経験を積んだ人が火災・非火災のセンサーデータを基に、センサーを設置する部屋の環境を考慮しながらメンバーシップ関数を作成しなければならないという問題があった。

本報では、従来必要であったメンバーシップ関数の細かい設定や調整にかかる手間を軽減するために、ファジイ推論中に用いられているメンバーシップ関数としてニューラルネットワークを組み込み込んだ。ネットワークにくん焼火災、発炎火災、たばこ、湯気等による三素子センサー出力の特徴を学習させることで、ニューラルネットワークがメンバーシップ関数の働きをするファジイ推論機構を作成した。このファジイ推論機構は、メンバーシップ関数の細かい設定や調整を軽減し、人がトレンドグラフを見て火災を判断するような視覚的判断基準をファジイルールに組み込むことを可能とした。

### 1. はじめに

近年、建物が高層化及び大規模化している現状において、建物に設置される自動火災報知設備による火災の早期発見と通報の役割の重要性はますます増大している。しかしながら、現状の設備においては、火災以外の種々の要因による非火災報が発生し、設備の信頼性に大きな影響を及ぼしている。消防研究所と松下電工(株)は、非火災報の低減を図るために熱、煙、COセンサーを組み込んだ三素子センサーとファジイ推論を用いた火災性状把握システムの試作を行った $ ^{1-3)} $ 。このシステム中のファジイ推論機構は、非火災報を減らし、システムの信頼性向上に大きな役割を果たしているが、経験を積んだ人が火災・非火災のセンサーデータを基に、センサーを設置する部屋の環境を考慮しながらファジイ推論機構に用いられるメンバーシップ関数を作成しなければならないという問題があった。

本報では、メンバーシップ関数としてニューラルネットワークを組み込んだファジィ推論機構が火災と非火災の識別に有効であることを示す。

### 2. 火災性状把握システム中で用いられているファジイ推論と問題点

一般的な自動火災報知設備は、煙濃度等がアラームレベルを超え、それが一定時間続くと、火災信号が発信される。つまり、「発信しない：0」と「発信する：1」の2つの状態しか表さないと言ってよい。これに対し、ファジイ推論では煙濃度等が火災に対する確率(0から1の間の任意の値で確信度と呼ばれる)に変換され、その確率に基づいて火災かどうかが判定される。従って、ファジイ推論を使用する利点は、0から1の間連続値の使用によって、より細かい状態を表現できる
Fig.1 Structure of fuzzy reasoning in the Intelligent Fire Detection System.

## ところにある $ ^{4)} $ 。

これまでの研究で開発した火災性状把握システム $ ^{1-3)} $ 中で用いられているファジイ推論の構成をFig.1に示す。火災と非火災を判断するルールは、メンバーシップ関数とよばれる関数により記述される。この関数はシステム稼働前に作成され、システム中に組み込まれている。三素子センサーの出力はくん焼火災、発炎火災、たばこ、湯気等の4つのカテゴリーごとに用意されたメンバーシップ関数へ入力される。メンバーシップ関数からの出力は確信度と呼ばれ、4つのカテゴリーの事象が起こっている確率を示している。例えばFig.2はタバコの煙に対するルールを表し、この中の(1)は煙濃度（横軸）がこの関数に入力されると、その煙濃度に対する確信度（縦軸）を出力するメンバーシップ関数を表している。Fig.2のタバコの煙に対するルールはこれら5つのメンバーシップ関数によって記述されている。関数(1)と(2)の出力は論理和(OR)を表すMAX関数（最大値を選択する関数）でファジイ合成（以下簡単に合成と呼ぶ）され、その合成結果と関数(3)(4)(5)の出力が論理積(AND)を表すMIN関数（最小値を選択する関数）で合成されて最終的にタバコの煙の確信度として出力される。4つのカテゴリーに対する確信度は、最終的に脱ファジイ化処理において火災・非火災の推論結果として出力される。

Probability of cigarette=MIN(f s_x , f co_max, f ond, f s_t,)

Fig.2 Example of membership functions for cigarette.

Fig.3はタバコの煙を三素子センサーへ吹きかけた時の出力例である。この場合、従来の蓄積型自動火災報知設備であれば、20秒程度火災信号の発信を猶予することで、煙濃度がアラームレベル以下に下がるため、
Fig.3 Example of sensor output in case of cigarette.

非火災報の発生を回避することが可能である。しかし、センサーレベルの異常が猶予時間より長く続けば非火災報が発生することになる。一方、ファジイ推論においては短時間で上下に変化するセンサー出力の特徴を解析しその結果をメンバーシップ関数としてルール化することで、火災・非火災の識別を行い、タバコの煙を特定することが可能である。ただ問題は、より高い推論精度を得るためには、ルールが複雑化（Fig.2の様なメンバーシップ関数の数が多くなる）し、その作成のためには経験と能力が必要となることである。このように、ファジイ推論にはメンバーシップ関数をどのようにして作成するかという問題がある。この問題を解決するためには、センサーデーターを基に自動的にメンバーシップ関数を生成する方法が望まれる。

### 3. ニューラルネットワークによるパターン認識

ニューラルネットワークは、1960年にF.Rosenblattら $ ^{5)} $ によって提案されたものであり、Rumelhart $ ^{6)} $ による多層のネットワークの学習法の確立によって、パターン認識、多変量制御等様々な分野へ応用され、その有用性が数多く報告されている $ ^{7)} $ 。

ニューラルネットワークは、人の神経細胞(neuron)を模したユニットを、Fig.4で示す様に層状に結合したものである。Fig.4は入力層と出力層を含めて全体でM層、各層に含まれるユニット数はN個のニューラルネットワークを表している。

Fig.5 Relationship of units in neural network.

Layer (from 1 to M)

Fig.4 Structure of neural network.
ニューラルネットワーク中のユニット同志の関係をFig.5に示す。 $ U_{j}^{k+1} $ は第K+1層のj番目のユニット、 $ O_{j}^{k+1} $ はユニット $ U_{j}^{k+1} $ の出力、 $ W_{ij}^{k+1} $ は第K層のi番目のユニットから第K+1層のj番目のユニットへの結合重みを表す。ユニット $ U_{j}^{k+1} $ への入力 $ i_{j}^{k+1} $ は $ \sum_{i=1}^{N}W_{ij}^{k+1}O_{i}^{k} $ で表される。ユニット $ U_{j}^{k+1} $ の出力は式(1)で表される。

$$ \mathbf{O_{j}^{k+1}}=\mathbf{f}(\mathbf{i_{j}^{k+1}}) $$

f()はユニットの入力と出力の関係を決める関数で特性関数と呼ばれている。一般に特性関数としては式(2)とFig.6で示すようなシグモイド関数がよく使用される。

$$ \mathrm{f}(X)=1/\left(1+\mathrm{e}^{-x}\right) $$

Fig.6 Sigmoid function.

Fig.7 Propagation of signal in neural network.

ニューラルネットワークをパターン認識等に利用する場合、ネットワークにおける信号の伝わり方は一般的にFig.7に示す二通りである。一つ目は認識されようとするデータが入力層からインプットされた場合で、その信号は各層をFig.5で示した関係に従って伝播し、出力層から出力される。二つ目はニューラルネットワークを学習させる場合の誤差の逆伝播である。ニューラルネットワークの学習を行うためには、入力側教師パターンとそれに対応する出力側教師パターンの組（例えば、文字認識を行う場合は文字パターンとそれに対応するJISコード）を用意する。入力側教師パターンを入力層から入力し、出力層から得られる出力O_{j}^{M}と出力側教師パターンの値Y_{j}との差を求める。その差を誤差信号として、以下の漸化式を用いて、出力層である第M層から入力層まで（k:M-1→1）、順次結合重みの修正を行う $ ^{5)} $ 。

$$ \delta_{j}^{M}=(\mathbf{Y}_{j}-\mathbf{O}_{j}^{M})\mathbf{f}^{\prime}(i_{j}^{M})(\mathbf{k}=\mathbf{M}-1\boldsymbol{\varnothing} 場合 ) $$

$$ \delta_{j}^{k+1}=\mathbf{f}^{\prime}\mathbf{\Sigma}\left(\mathbf{i}_{j}^{k+1}\right)\sum_{i=1}^{N}\mathbf{W}_{i}^{k+1}\mathbf{\Sigma}_{j}^{k+2}\delta_{j}^{k+2} $$

$$ \Delta\mathbf{W}_{\mathrm{i j}}^{\mathbf{k}\mathbf{k}+1}(\mathbf{t})=\alpha\delta_{\mathrm{~j~}}^{\mathbf{k}+1}+\eta\Delta\mathbf{W}_{\mathrm{i j}}^{\mathbf{k}\mathbf{k}+1}(\mathbf{t}-1) $$

$$ \mathbf{W}_{\mathrm{i}\mathrm{j}}^{\mathrm{k}\mathrm{k}+1}(\mathrm{t})=\mathbf{W}_{\mathrm{i}\mathrm{j}}^{\mathrm{k}\mathrm{k}+1}(\mathrm{t}-1)+\Delta\mathbf{W}_{\mathrm{i}\mathrm{j}}^{\mathrm{k}\mathrm{k}+1}(\mathrm{t}) $$

$\delta_{j}^{\mathrm{M}}\mathfrak{t}\delta_{j}^{\mathrm{k}+1}$ は一般化された誤差、$\mathrm{W}_{i}^{\mathrm{k}k^{\mathrm{k}+1}}(\mathrm{t})$ は修正後の結合重み、$\mathrm{W}_{i}^{\mathrm{k}k^{\mathrm{k}+1}}(\mathrm{t}-1)$ は修正前の結合重み、$\Delta\mathrm{W}_{i}^{\mathrm{k}k^{\mathrm{k}+1}}(\mathrm{t})$ は結合重みの増分、$\Delta\mathrm{W}_{i}^{\mathrm{k}k^{\mathrm{k}+1}}(\mathrm{t}-1)$ は過去の結合重みの増分、$\alpha$ は結合重み修正のステップ幅、$\eta$ は誤差を早く収束させるためにつけられる係数である。これら二つの信号の流れを交互に繰り返すことでネットワークはある一定のパターン（入力側教師に近いもの）を入力すると一定のパターン（出力側教師に近いもの）を出力するようになる。誤差信号が入力信号とは逆の方向（出力層から入力層へ）に伝播することで学習が行われることから、この学習アルゴリズムはパックプロパグーション法$^{5)}$と呼ばれてる。

次章では、センサーデータを時系列パターンとしてニューラルネットワークに学習させ、学習後のニューラルネットワークがファジイ推論機構中のメンバーシップ関数としての機能を果たすかどうかを試みた。

### 4. ニューラルネットワークを用いたファジイ推論

ニューラルネットワークをファジイ推論に利用する第1ステップとして、Fig.8に示す様に、従来のメンバーシップ関数をニューラルネットに直接置き換えた $ ^{8)} $ 。従来のメンバーシップ関数をファジイメンバーシップ関数と呼ぶのに対して、これをニューラルメンバーシップ関数と呼ぶことにする。尚、Fig.8中のZは時系列処理の分野で用いられている時間を遅らせる作用素で、現在のデータに $ Z^{-1} $ をかけることで1時刻前のデータを、 $ Z^{-2} $ をかけることで2時刻前のデータを表す。ネットワークは3層構造で、入力層30ユニット、隠れ層(hidden layer)10ユニット、出力層4ユニットである。入力層の30ユニットのうち最初の10ユニットには、煙センサーから出力される時間的に連続な10点の煙濃度が時系列データとして入力される。他の20ユニットにも、熱センサー・COセンサーからの各10点の時系列データが入力される。出力層の4ユニットからは、く
Fig.8 Structure of fuzzy reasoning using neural network.

Fig.9 Learning data of input in case of smoldering fire. Table.1 Learning data of output.

Flaming fire	smoldering fire	steam	cigarette	nominal
Output of first unit (outputlyer)	1	0	0	0	0
Output of second unit (outputlyer)	0	1	0	0	0
Output of 3rd unit (outputlyer)	0	0	1	0	0
Output of 4th unit (outputlyer)	0	0	0	1	0

ん焼火災、発炎火災、たばこ、湯気等のファジイメンバーシップ関数の確信度にあたる値がそれぞれ出力される。

ニューラルネットワークを学習させるための入力側教師パターンの一例とそれに対応する出力側教師パターンをFig.9とTable.1に示す。Fig.9は木材のくん焼火災の場合の入力側教師パターンの決定方法を示している。予め設定された煙濃度のアラームレベルを越えた時刻を基準に過去10点の時系列データを取り出す。同じ時刻の温度、CO濃度の場合も同様に取り出し、煙濃度、温度、CO濃度の3つの時系列データを入力側の教師データとする。これに対応する出力側の教師データは出力層の第2ユニットがくん焼に対応するため、このユニットの出力を“1”に、他のユニットの出力を“0”とする。発火火災、たばこ、湯気等に関しても同様に教師パターン組みを用意する。

一方、現在の火災報知設備における蓄積時間（周囲の空気が一定の濃度以上の煙を含むに至ったことを関知してから、感知を継続し、火災信号を発信するまでの時間）は、5秒をこえ60秒以内とする法的規定があり、ファジイ推論を火災報知設備の判断部に利用する場合にも、この様なルールを組み込む必要がある。仮に蓄積時間を60秒とした場合、Fig.9で示すファジイ推論機構のニューラルネットワークにこのルールを組
Fig.10 Fuzzy membership function.

み込むためには、教師パターンを設定し、バックプロパゲーション法に基づく学習を行うという一連の作業が必要となる。しかし、従来のファジイメンバーシップ関数であればFig.10で示すように簡単に記述できる。このように従来のファジイメンバーシップ関数には蓄積時間の上限など予めはっきりとしたルールは記述しやすいという利点がある。そこで、第2ステップとしてFig.11で示すようにニューラルメンバーシップ関数と従来のファジイメンバーシップ関数を併用する形に構成を変更した $ ^{8)} $ 。ファジイメンバーシップ関数とニューラルメンバーシップ関数から出力される確信度はMIN・MAX関数で合成される。例えば、Fig.10のメンバーシップ関数から出力される確信度( $ f_{kem\_count} $ )とニューラルメンバーシップ関数から出力されるくん焼火災の確信度は論理和（OR）である。MAX関数によってくん焼火災の確信度として合成される。つまり、どちらか大きい値が確信度として採用される。Fig.12に他の発火火災、湯気、タバコの確信度と合成されるファジイメンバーシップ関数を示す。Fig.12の（1）は熱感知器としての蓄積時間の上限を決めるルールで、この関数の出力はニューラルメンバーシップ関数から出力される発火火災の確信度とMAX関数によって発火火災の確信度として合成される。Fig.12の（2）は湯気にはCOが含まれないルールで、この関数の出力はニューラルメンバーシップ関数から出力される湯気の確信度と論理積（AND）である。MIN関数によって湯気の確信度として合成される。以上のように、予めはっきりしたルールは従来のファジイメンバーシップ関数で、センサーの時間的変

Fig.11 Structure of fuzzy reasoning using neural network and ordinary fuzzy membership functions.
Fig.12 Fuzzy membership functions.

化の特徴はニューラルメンバーシップ関数で対応するように構成されている。

メンバーシップ関数から出力されるくん焼火災、発炎火災、たばこ、湯気等の確信度は、その事象が起こっている確率を表すもので、脱ファジイ化処理ではそれら確信度を基に最終的に火災かどうかの判断が行われる。脱ファジイ化処理のルールはこれまでのもの $ ^{2)} $ とほぼ同じで、以下のとおりである。

(1) 火災同定のための脱ファジイ化ルール

4つの確信度の大小を比較し、第1位がくん焼火災または発炎火災の場合

1. 第1位の確信度が90％以上で かつ

第2位の確信度が60％未満で かつ

継続時間が3秒

2. 第1位の確信度が80％以上で かつ

第2位の確信度が50％未満で かつ

継続時間が6秒

3. 第1位の確信度が70％以上で かつ

第2位の確信度が40％未満で かつ

継続時間が9秒

以上の3つのどれかを満たした場合、第1位の確信度の火災が発生と同定

(2) 非火災同定のための脱ファジイ化ルール

すべてのセンサーレベルが予報レベル以下になった後に、センサーレベルの異常の原因を推定することで非火災の同定が行われる。非火災の同定はセンサーレベルが予報レベルを越えてからのたばこの煙と湯気等の確信度の最大値をもとに以下の基準で行われる。

1. たばこの煙の確信度の最大値が30％以上でかつ

たばこの煙の確信度の最大値が湯気等の確信度の最大値より大の場合

たばこの煙をセンサーレベルの異常の原因と同定する

2. 湯気等の確信度の最大値が30％以上で かつ 湯気等の確信度の最大値がたばこの煙の確信度の最大値より大の場合

実際の運用における火災・非火災の判定は、入力側教師データの作成と同様、煙濃度、温度、CO濃度の各10点の時系列データを入力することで実行される。即ち、各10点の時系列データは時間が1単位経過するごとに、タイムウインドをずらすように10点のうち最も古い1点を追い出して新しくサンプリングされたデータを加えることで更新されていく。

### 5. センサーデータの識別結果と考察

学習させる教師として、火災に関してはISOにおいて検討されている標準火災試験をもとにした火災実験データ $ ^{(2)} $ （くん焼火災、発災火災それぞれ2件）を、たばこ、湯気等に関しては消防研究所で提案した標準非火災試験 $ ^{(2)} $ に基づいたデータ（各2件）を用いた。なお、 $ \alpha=0.25 $ 、 $ \eta=0.9 $ の時、およそ2000回の学習でほぼ収束したと考えられる状態まで出力層における誤差が減少した。

学習終了後、三素子センサーからの出力データを入力して火炎・非火災の判定を行った。Fig.13はくん焼火災データ、発炎火災データ、湯気のデータ、タバコのデータとそれらを入力した場合の推論結果の例を示している。

## (1) 発炎火災の場合

煙濃度はほとんど上昇せず、温度とCO濃度が上
Fig.13 Sensor data and fuzzy probability.

昇する。発炎火災の確信度は、温度とCO濃度が上昇とともに増加し、温度がアラームレベルを越えてから9秒後に発炎火災発生の推論結果を出力した。

Fig.14 Example of message by fuzzy reasoning. (in case of smoldering fire)

## (2) くん焼火災の場合

温度はほとんど上昇せず、煙濃度とCO濃度が少しずつ上昇する。この場合、くん焼火災の確信度が煙濃度とCO濃度の上昇とともに増加し、煙濃度がアラームレベルを越えてから6秒後にくん焼火災発生の推論結果を出力した。

## (3) 湯気の場合

CO濃度はほとんど上昇せず、煙濃度と温度が上昇する。温度の上昇とともに湯気の確信度が上がり始め、煙濃度が上昇すると湯気の確信度は1.0近くまで上がった。煙濃度と温度の両方が予報レベル以下に下がった時点で、センサーレベルの異常の原因は湯気であるという推論結果で出力された。

## (4) タバコの場合

温度はほとんど上昇せず、煙濃度とCO濃度が上昇する。くん焼火災の確信度が煙濃度とCO濃度が
Fig.15 Example of reasoning result which showed by computer display.

上昇している状態では上がっているが、CO濃度が上下に変動している状態では下がっている。また、煙濃度が下がり始めた状態でタバコの確信度が上昇している。煙濃度とCO濃度の両方が予報レベル以下に下がった時点で、センサーレベルの異常の原因はタバコであるという推論結果が出力された。

Fig.14とFig.15はFig.13の（2）のくん焼火災データを入力した場合の推論結果の出力例で、Fig.14はファジイ推論の経過を知らせるメッセージ、Fig.15はセンサーレベルや確信度の大きさ等の推論状況を表示する計算機のディスプレイ画面である。

結果として、Fig.13の例を含むくん焼火災6件、発炎火災7件、たばこ3件、湯気等4件について失報もしくは非火災報はなく、その性状に関してもほぼ正確に把握することができた。

Fig.13の結果、特に（4）のタバコの場合などは、ニューラルネットワークがセンサーレベルの時間的変化の特徴を学習することにより容易にルールとして取り込んでいることを示している。この時、ニューラルネットワークは、学習した時系列パターンと近いパターンがセンサーデータ中にあることを探し出す機能を果たしており、この機能は、防災センターの要員がセンサーデータの異常から火災を判断する際にトレンドグラフの形を参考にするような、いわば人の視覚的要素に近い機能だと言える。また、本報で用いたニューラルメンバーシップ関数は、湯気の場合にタバコの確信度が多少上昇することがあったが、Fig.12（2）で示したルールを組み合わすことで、タバコの確信度の上昇を押さえ込むことができた（Fig.13の（3））。このことは、ニューラルメンバーシップ関数と従来のファジイメンバーシップ関数の併用がうまく機能していることを示している。以上の結果により、火災・非火災の判断を行うファジイ推論機構中にニューラルネットワークを利用することが有効であることが示された。

### 6. おわりに

今回、ニューラルネットワークをニューラルメンバーシップ関数としてファジィ推論中に用いた。結果として以下の知見を得た。

(1) センサーデータをニューラルネットワークに学習させることで、人の視覚的要素に近い判断ルールを推論機構に組み込むことができ、その結果、メンバーシップ関数の細かい設定や調整にかかる努
力の軽減が可能となった。

(2)ニューラルメンバーシップ関数と従来のファジイメンバーシップ関数を併用することで双方の長所を生かした推論機構となった。

但し、ニューラルネットワークは学習則の性質上一度学習を行うと、ルールの一部を修正する場合でも最初から学習をやり直す必要がある。従って、常時稼働している火災報知設備に対して適用するためには効率的なルールの修正方法を開発する必要がある。また、ニューラルネットワークは非線形の関数の集合で、入力と出力の関係にはまだ不明確な部分がある。失報が許されない自動火災報知設備に対してニューラルネットワークを適用するためには十分な実験的検証が今後とも必要である。

## ★参考文献

1) 佐藤晃由, 竹元昭夫, 河関大祐: “火災性状把握システムに関する研究”, 消防研究所資料第26号 (1991)

2）佐藤晃由，河関大祐，田村裕之，細川直史：“火災性状把握システムに関する研究（2次）”，消防研究所資料第28号（1993）

3) M. Hosokawa, K. Satoh, D. Kouzeki, H. Tamura, Y. Okuda, S. Kusanagi, T. Fujioka, Y. Watabe, T. Kurio and S. Nakanishi: "Study of Fuzzy—Reasoning Fire Detection System", 12th Joint Meeting of the UJNR Panel on Fire Research and Safety, (1992)

4）向殿政男：「ファジイのはなし」，日刊工業新聞社(1990)

5) D.E.Rumelhart, G.E.Hinton and R.J.Williams: "Learning Internal Representation by Error Propagation", In: D.E. Rumelhart and J.L. McClelland (Eds.) Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Vol.1: Foundations, Cambridge, MIT Press (1986)

6) F.Rosenblatt: “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain”, Psychol. Rev.65 [6], 386–323 (1958)

7) M.Hosokawa, M.Omatsu, M.Fukumi: "A New Approach for Pattern Recognition by Neural Networks with Scramblers", IJCNN-89, p.183 (1989)

8) 「特集、ファジイ・ニューロコンピュータ」

Computer Today, NO.35 (1990)
# Study of Fire Judging Rule Using Fuzzy Reasoning —Application of Neural Networks—

(Abstract)

Masafumi Hosokawa

(Received May 31, 1994)

An important problem of conventional fire detection systems is the high incidence of false alarms caused by steam in bathrooms, dust, tobacco smoke, gases produced in cooking and spray mist. In these circumstances, we have developed a new intelligent fire detection system including a new fire detector with three sensors of smoke, heat, and CO gas. In addition, a new signal processing technology called Fuzzy Expert System is introduced into the system. The membership functions in the system are classified to 4 categories for flaming fires, smoldering fires, steam, and tobacco smoke. The system can decrease the false alarms drastically and quickly and display the details of fire rooms. However, in order to increase the identification ability between fires and false alarms, there are some difficulties to adjust Fuzzy Membership Functions.

The objective of this study is to develop the fire judging rule using fuzzy reasoning which reduces effort for adjustment. For this purpose, neural networks are applied to the fuzzy reasoning. Neural networks learn variety of data which are realized in experimental room for flaming fire, smoldering, steam, tobacco and dust. As a result, the networks work as usual fuzzy membership functions. It has been found that the proposed fire judging rule can reduce the difficulties of adjustment and get visual rules which a human being has.