Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ \begin{aligned}& ただし ,\\&E=\frac{1-\sqrt{\lambda_{f}\rho c_{f}}/\sqrt{\lambda_{s}\rho c_{s}}}{1+\sqrt{\lambda_{f}\rho c_{f}}/\sqrt{\lambda_{s}\rho c_{s}}}\\&\varepsilon_{fs}: 布地表面 の熱放射率 \\&T_{ss}: 皮膚 の表面温度 \\&\rho c_{f}: 布地の熱容量 \\&\rho c_{s}: 皮膚 の熱容量 \\&t\quad: 時間 \\&t_{p}\quad: 耐熱限界時間 \end{aligned} $$

この(13)式から，布地の厚みLに関する項の変数は$\varepsilon_{\mathrm{fs}}QL$と$t\ a_{\mathrm{f}}/L^{2}$の2種類である。この2変数を布地の厚みに代わる変数とすれば，この2変数から皮膚表面温度$T_{\mathrm{ss}}$は求めることができる。よって，縦軸に耐熱限界時間として$t_{\mathrm{p}}/L^{2}$，横軸に熱放射照度として$\varepsilon_{\mathrm{fs}}QL$を取り，耐熱限界時間の計算値をグラフに示すと，耐熱限界時間は布地の厚みにかかわらず一本の曲線で表すことができるようになる。

実際には，布地表面から自然対流と熱放射冷却があるのでその分を補正する必要がある。横軸に$\varepsilon_{\mathrm{fs}}Q L$ の代わりに補正を行なった$\varepsilon_{\mathrm{fs}}Q L/(1+0.17L(1+1.5\varepsilon_{\mathrm{fs}}}}$ を取り，耐熱限界時間の計算値を実線でFig.7に示した。ただし，Fig.7の縦軸，横軸に使用している$t_{p}$，$L$，$Q$の単位は，それぞれsec，mm，kW/mm²とした。この補正は，防護服の布地表面の定常状態の熱収支の関係である(14)式から求めたものである。

$$ \begin{aligned}\varepsilon_{\mathrm{fs}}Q=&\frac{\lambda_{\mathrm{f}}}{L}(T_{\mathrm{fs}}-317)\\&+h_{\mathrm{fs}}(T_{\mathrm{fs}}-290)+\varepsilon_{\mathrm{fs}}\sigma(T_{\mathrm{fs}}^{4}-290^{4})\end{aligned} $$

左辺は，赤外線バーナから布地表面に受熱する熱量である。右辺の第1項は布地表面から布地内部に入る熱量，第2項は布地表面から対流熱伝達で周囲の空気へ失われる熱量，第3項は布地表面から周囲壁面へ熱放射によって失われる熱量である。この(14)式を(15)式のように変形する。

$$ \frac{\varepsilon_{\mathrm{fs}}QL}{\lambda_{\mathrm{f}}(T_{\mathrm{fs}}-317)}=1+AL(1+B\varepsilon_{\mathrm{fs}}) $$

ただし。

$$ A=\frac{h_{\mathrm{f s}}(T_{\mathrm{f s}}-290)^{5/4}}{\lambda_{\mathrm{f}}(T_{\mathrm{f s}}-317)} $$

$$ B=\frac{\sigma(T_{\mathrm{f s}}^{4}-290^{4})}{h_{\mathrm{f s}}(T_{\mathrm{f s}}-290)^{5/4}} $$

耐熱限界時の布地表面温度 $ T_{fs} $ は布地の厚みなどにより 100～200℃ 程度に変化するものと考えられる。こ

Fig. 7 Estemated values of the endurable time of pain perception when thickness, emmisivity and thermal defusivity of clothes are changed. $t_{p}$: endurable time (sec), L: thickness (mm), Q: irradiance (kW/mm²), $\mathcal{E}_{\mathrm{fs}}$: emissivity, $a_{f}$: thermal diffusivity (mm²/sec)

(① △ □ : Experimental values working clothes, double layer fire coats and single layer coats respectively

——: Calculated curves)

の時の係数Aは0.16～0.17，係数Bは1.3～1.7であるので，平均値をとり係数Aは0.17，係数Bは1.5とした。

0.3～5.0mmの範囲内で布地の厚みを変えて計算を行なった結果，布地の自然冷却があった場合でも縦軸$t_{p}/L^{2}$，横軸$\epsilon_{\mathrm{fs}}Q L/(1+0.17L(1+1.5\epsilon_{\mathrm{fs}}))\vert$ にすることにより，布地の厚みにかかわらずFig.7に示すようなほぼ一本の曲線で表すことができることが分かった。

各防護服の熱放射に対する耐熱限界時間の測定結果をFig.7に縦線入り印で示した。数値計算による推定結果は被験者による耐熱限界時間の測定値とほぼ一致している。

耐熱限界時間は布地の厚みが薄く，熱放射照度が弱いほど熱拡散率$a_{f}$によってあまり変わらず，布地の厚みが厚く，熱放射照度が強くなるに従い，耐熱限界時
間は熱拡散率 $ a_{f} $ によって少し変わる傾向がある。布地の厚み，布地の熱拡散率，表面の熱放射率の異なる防護服の熱放射に対する耐熱限界時間はFig.7を用いて，おおよそ推定することができる。

### 7. 耐熱服の許容熱放射照度について

耐熱服の布地表面の熱放射率は0.05と低いため,0.6mmの薄い外層布地一枚でも耐熱限界時間1分間なら35kW/m²の熱放射照度に耐え得る事がFig.7から推定することができる。火炎に暴露される危険性がなく熱放射だけを受熱する場合は，布地の他に中間地としてフェルトなどにより布地を厚くし作業性を悪くするよりも，薄い布地一枚でも布地表面の熱放射率を低くしたほうが作業性が良く，同時に熱放射に強い耐熱服ができるものと考えられる。

### 8. まとめ

被験者の腕に耐熱服，防火衣等の布地を巻き着け，赤外線バーナーを用い，4.4，6.4，9.4kW/m²の熱放射照度で実際に加熱し，各防護服の耐熱限界時間を求めた。また，耐熱限界時間を計算により推定した結果，次のような事が得られた。

(1) 9.4kW/m²の熱放射照度に対する加熱実験により求めた耐熱限界時間は，耐熱服の外層布地1枚（表面処理：アルミニュウム真空蒸着，素材：芳香族ポリアミド，素材については以下同じ）が一番長く，次いで単層防火衣（表面処理：アルミニュウム粉末混入の合成ゴムコーティング），二層防火衣（表面処理：なし），作業服の順に短くなった。耐熱服は熱放射加熱継続時間3分内で熱痛覚はなかった。その他のものはそれぞれ約45秒，13秒，8秒で熱痛覚があった。

(2) 布地，皮膚の熱定数等を仮定することにより，皮膚表面の温度上昇を差分方法で数値計算し，熱痛覚を発生する皮膚表面温度44℃に達するまでの時間を推定したところ，上記(1)の被験者による耐熱限界時間の測定結果と大差なく求めることができた。

(3) 布地の厚み，熱放射率，熱拡散率の異なる防護服の熱放射に対する耐熱限界時間を推定することできるような図を作成した。

## 参考文献

1）渡部勇市：“サーマルマネキンを用いた防火衣の火炎暴露実験その1”，消防研究所報告，66，1（1988）

2）渡部勇市：“サーマルマネキンを用いた防火衣の火炎暴露実験その2”，消防研究所報告，66，9（1988）

3）確井憲一：“家屋消防を対象とする耐輻射熱実験”，建築学会大会論文集，315（1943，5月）

4）長谷見雄二：“火災時における人間の耐放射限界について”，日本火災学会論文集，31，1，7（1981）

5) JAMES D. HARDY: "Pain Sensations and Reactions", P. 90, P. 119, Hafner Publishing Company (1967)

6）渡部勇市：“熱放射に対する防火衣等の防熱効果，布地の温度上昇について”，消防研究所報告，68，9(1989)

7）棚沢一郎：“バイオメカニズム2”，p.17，東京大学出版会（1973）

8) M. Lipkin and J. D. Hardy: "Measurement of Some Thermal Properties of Human Tissues", J. Appl. Phys., 7, 212 (1954)

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10) Du'pont Technical Bulletin N-236: "Properties of Nomex Aramid Fiber", (Oct, 1969)

11) J. Quintiere: "Radiative Characteristics of Fire Fighters' Coat Fabrics", Fire Technology, 10, 2, (1974)

12）甲藤好郎：“伝熱概論”，p.160，養賢堂（1967）

13）ギート：“基礎伝熱工学”，p.191，丸善出版(1966)

14）日本機会学会編：“伝熱工学資料”，p.37，日本機会学会（1976）

15）関信弘：“伝熱工学”，p.102，森北出版（1988）

16) H. S. CARSLAW: "Conduction of Heat in Solid", p. 319, Oxford (1959)
# Thermal Insulation of the Protective Clothes for Fire Fighters Exposed to Thermal Radiation Part 2 – The Endurable Time of Pain Perception per Subject –

(Abstract)

Yuichi Watanabe

(Received November 30, 1989)

By exposing the subject's arm wound in four kinds of clothes (an approach suit, a single layer fire coat, a double layer fire coat, and working clothes) respectively to the thermal radiation, the endurable time of pain perception per subject was measured in the irradiance range $ 4.4 \sim 9.4 kW/m^2 $ .

The approach suit gave no pain perception during a continuous radiation of three minutes in the irradiance of $ 9.4 \, kW/m^2 $ , while a single layer fire coat, a double layer fire coat, and working clothes gave pain perception after about 45, 13 and 8 seconds respectively.

By assuming heat constant of cloth and skin, heat transfer coefficients of cloth surfaces, the temperature rise of the skin surface was calculated by the finite difference method. In order to estimate the endurable time by calculating, the endurable time to reach $ 44^{\circ} $ C in the skin surface temperature at which pain perception developed was regarded as the endurable time estimated by calculation.

As the result, the endurable time estimated by calculation was found to be agreement with measuring value by means of subjects.
# 林野火災における飛火と飛火を考慮にいた 延焼シミュレーション

稻垣 實・山下邦博・田村裕之

(平成元年11月30日受理)

林野火災における飛火延焼に関する資料より飛火延焼距離の分布と飛火の飛散方向の分布をもとめた。これらのデータを用いて飛火延焼をシミュレートするモデルを作成し，従来から開発を進めてきた地表延焼をシミュレートするモデルに飛火による延焼機能を付加した。現実の火災をシミュレートするには飛火による延焼の発生時期，発生数の推定などにまだ困難な点が残っている。

### 1. はじめに

大規模な林野火災は乾燥期でしかも強風が吹く場合に起こりやすい。延焼状況は地形、気象、林相、地表の堆積物の状態などによっても変わるが、一たび飛火による延焼が発生すると延焼状況は大きく変わることが多い。飛火による延焼が無ければ結果的に大規模な火災に成らなかったと思われる例は多数ある。林野火災の延焼拡大を予測するモデルとしては、過去の林野火災の記録を分析してつくった経験式を用いるもの，燃焼領域から未燃焼領域への熱伝達を基礎としたものなどが提案されているが、これらの延焼モデルには飛火による延焼機能が含まれていない。筆者らは経験式を用いた延焼モデルについて局地風の導入、地形および延焼シミュレーションの結果の3次元的表示などの改良を進めてきた。ここではこの延焼モデルに飛火による延焼機能を付加するための飛火データの分析と、飛火機能を組み込んだ延焼モデルについて述べる。

### 2. 延焼モデル

今回，飛火による延焼機能を付加する延焼モデル $ ^{4)} $ は約500個の林野火災延焼記録から抽出した結果を用いた決定論型のモデル $ ^{2)} $ から発展したもので，風向，風速，地面の傾斜角，傾斜方向によって延焼速度を求める方法をとっている。モデルはまず対象となる地域を縦横50×50程度のメッシュに区切り，各メッシュを代表する点の標高すべてを計算機のファイルに入力する。つぎに各地点の風向，風速を同様に入力し出火点を決め，その周囲にむかって風向，風速，各点の標高より求めた傾斜角，傾斜方向によって算出された延焼速度で延焼を開始する。モデルでは，延焼時間にあらかじめ一定時間ごとの区切りを設計，その区切り毎に着火した区域を記録し，次の時間帯でその区域が火元となって延焼区域を広げていく。

### 3. 飛火による延焼のデータ

### 3.1 データの選択

林野火災の延焼モデルに飛火の機能を持たせるためには，少なくとも飛火延焼の発生率が飛火距離と飛火方向によってどのように変わるかを予測すること，および飛火延焼の発生数を予測することが必要になる。但し，ここで言う飛火延焼の発生率とは飛火延焼の可能性のある全地域の発生数に対する，或距離と方向で発生する飛火延焼の発生数の割合を言う。飛火の距離を推定する方法 $ ^{5)} $ は提案されてはいるが飛火が飛び出す付近の発熱量などのデータが必要であり今回は使えない。また，飛火延焼の発生数を予測する方法は今のところない。よって，既存の林野火災の記録より飛火延焼のシミュレーションに使えるデータを選び出し，飛火延焼の機能を延焼モデルに組み込む方法を捜すことにする。

林野火災の飛火のデータでシュレーションのデータとして使えるものの数は少ない。飛火の着地点（飛火着火点）は記録されていても飛火が飛び出した地点
が不明あるいは曖昧である場合が殆どである。また、飛火延焼が発生した時点での気象状態、飛火が飛び出した地点と落下した地点の地表の状態などが欠けている場合が多い。これらの点を考慮して、飛火による延焼が発生した地点、飛火が飛んだ距離、方向、火災の経過、林相、気象などのデータが比較的そろっている昭和58年4月の東北、北陸地方で発生した大規模な林野火災の記録 $ ^{1} $ から飛火延焼に関する記録を選びだすことにする。これをTable1に示す。

### 3.2 飛火による延焼距離

Table 1に示した50個の飛火延焼のデータのなかで飛火距離を左右するデータとして使えるものは風速である。縦軸が風速，横軸が飛火距離のグラフにこのデータをプロットしたものをFig.1に示す。風速が18m

Fig. 1 Wind velocity and spot fire distance

/s以上の場合と飛火の距離が1200m以上の場合のデータは少ない。風速別の距離による飛火延焼の発生数の分布を求める。データ数が少ないので飛火距離を5段階，風速を3段階に分類した。これをFig.2に示す。

Fig. 2 Histogram of spot fire distance in three wind velocity ranges

Table 1 Spot fires extracted from ref. 1) SD: Spot fire distance, BA: Burned area FFL: Fire front length, WV: Wind velocity HUM: Humidity, DA: Dispersion angle |: Ditto, Time: Time that spotting occurred

NO.	NAME	TIME	SD	BA	FFL	WV	HUM	DA
(DISTRICT)	h m	m	ha	m	m/s	%	deg
1	KUJI(1)	15 18	600	70	1200	16	52	13
2	NANGOU	12 48	250	20	300	11	38	23
3	|	13 20	1500	200	700	11	38	23
4	|	14 15	500	350	1200	14	38	3
5	IWAIZUMI	14 35	1000	500	23	17	13
6	|	|	1500	500	|	|	68
7	|	|	2000	500	|	|	43
8	IZUMI	12 50	350	150	1200	12	20
9	|	13 30	1000	250	1900	13	10
10	|	14 00	750	500	3100	13	20
11	|	15 00	1500	600	3100	13	3
12	NISHINE	15 00	500	400	1500	15	18
13	|	16 00	1500	440	1700	13	20
14	OZUCHI	15 45	250	30
15	|	|	450	|
16	|	17 42	800	33
17	HACHINOE	15 50	50	1	15	40	68
18	OWANI	13 40	200	3	10	50	6
19	|	14 40	200	8	9	60	23
20	KUJI(2)	15 20	50	17	20	35
21	|	16 30	100	2	17	23	85
22	TAKIZAWA	10 15	370	3	8	55	45
23	|	|	500	3	|	|	20
24	|	10 30	250	10	8	55	30
25	|	15 00	30	400	15	35	33
26	|	|	110	|	|	|	23
27	|	|	100	|	|	|	13
28	|	|	320	|	|	|	8
29	|	|	580	|	|	|	8
30	|	|	720	|	|	|	8
31	|	|	870	|	|	|	8
32	|	920	3
33	|	1090	3
34	|	1130	3
35	|	350	3
36	|	1150	3
37	|	15 30	1010	430	300	14	40	3
38	ISHIDORIYA	15 00	100	11	200	8	30	60
39	|	|	200	|	|	|	|	0
40	|	16 44	100	18	250	9	38	58
41	MURONE	13 30	150	9	250	7	35	55
42	|	|	350	|	|	|	|	55
43	|	14 30	150	19	150	7	35	65
44	OZUCHI	15 32	200	1	200	10	30	33
45	|	15 34	400	1	200	12	30	68
46	|	16 03	480	4	400	12	31	33
47	|	16 16	300	6	500	12	31	13
48	|	17 22	500	50	1500	11	33	23
49	SENDAI	15 05	100	1	100	13	33	78
50	|	15 34	100	5	300	17	31	23
風速が8 m/s以下のとき飛火距離はほとんどの場合，400 m以下である。風速が8 m/sから15 m/sの場合，飛火距離が長くなるにしたがって飛火延焼の発生数は減少する。風速が15 m/s以上の場合2 kmまで分布している。

### 3.3 飛火の方向

林野火災の記録に残された風向，風速は火災現場のものではなく最寄りの気象観測所あるいは消防署での観測値である。飛火による延焼のもととなる燃えさしなどは火災による熱気流によって上昇したのち風下方向に流されるが，その際，風向の乱れによって飛火の方向にも乱れが生じる。以上の原因にさらに飛火の飛び出した地点と飛火が着地した地点の認定は誤差をともない易い。特に前者はその時点で火災の激しかった地域の何処かまででそれ以上詳しくは不明という場合も多い。飛火が飛び出した地点が不正確に記録された場合には飛火距離が処いと飛火の方向は風向と大きく隔たる値をとるので，ここでは飛火距離が200m以上のものについて整理した。風向と飛火延焼が発生した方向の角度のずれの分布をFig.3に示す。

Fig. 3 Histogram of dispersion angle of spot fire (Angle 0° indicates leeward)

### 3.4 飛火による着火延焼の発生数

飛火延焼の発生には多くの要因が関与していると考えられる。飛火が飛び出す地点での燃焼の激しさ，着地点に適当な着火物があること，着火を容易にする風速があること $ ^{6)} $ などが要因として考えられるが発生数を予測する方法はまだ無い。Table 1をみると飛火延焼は一時的にまとまって発生している場合もあるが火災の時間経過と共に散発的に発生している場合が多い。火先線の長さ（延焼区域の外周の長さ）と発生数のあいだには相関は得られなかったが，延焼面積とのあいだにはある程度の相関が得られた。これをFig. 4に示す。但し，延焼面積が100ha当り1個弱の割合

Fig. 4 Increase of the number of spot fire of seven forest fires and burned area at the time that spotting occurred Seven forest fires are Nango, Iwaizumi, Izumi, Nishine, Takizawa, Ozuchi and Sendai

で発生するタイプと延焼面積が50ha延焼するまでに5個程度発生するタイプに分かれた。なお，風速は飛火延焼の発生率が高い場合の例では，11m/sから15m/sであり，低い例の場合では11m/sから22.5m/sであったので，このデータからは風速による飛火延焼の発生率の違いを指摘することは出来なかった。

## 4 ．飛火延焼のモデル

前章で述べた距離，角度によって飛火延焼の発生数に違いがあること，および延焼面積の増加にしたがって飛火延焼の発生数も増加する傾向にあることをつかって地表の延焼をシミュレートするタイプの延焼モデルに飛火による延焼機能を付加したモデルを作る。

まず，距離を変数とした飛火延焼の発生率の分布を
求める。Fig. 2 の各風速，距離区分ごとの飛火延焼の発生数を各風速区分ごとの発生数の合計で割って，風速区分ごとの距離を変数とした発生率の分布を求める。

Teble 1には風速7m/s以下のデータは無いが風速の減少とともに飛火による着火率は急速に減少するという報告 $ ^{6)} $ があるので，ここでは飛火による延焼が可能な最低風速を5m/sとする。またFig. 3の風下方向からの飛火の方向のずれの角度を変数とした飛火延焼の発生数の分布も各区分ごとの発生数を全発生数で割ってずれの角度を変数とした飛火延焼の発生率の分布としてシミュレーションに用いる。全発生数の約80％が30度以内に含まれるので，飛火延焼の対象となる範囲を風下の左右30度以内とする。

飛火延焼の発生率は Fig.4 を基にして決める。飛火延焼の発生数 (N) は N=S/a で表わすことにする。但し，S は飛火延焼発生時点における延焼面積，a は常数とする。Fig.4 で前章で述べた飛火延焼の発生数が少ない例の場合発生数は 150ha に 1 個の割合で増加するので a は 150 とする。発生数が多い場合の例では延焼面積が 20ha に達するまでに 3，4 個発生しそれ以後火災はあまり拡大していない。 $ ^{1)} $ 一時的に好条件がそろって飛火延焼が発生したものと考えられるがその全てを説明するデータは揃っていない。今回のモデルでは長時間，大面積の延焼をシミュレートすることを主な目的としているので飛火延焼の発生を時間的に平均して考えることにする。一例ではあるが 430ha で飛火延焼が 14 個発生している例があり，これを飛火延焼一個あたりの延焼面積に換算すると約 30ha となるので飛火延焼の発生率が多い場合として a を 30 とする。

このモデルの地表の延焼をシミュレートする部分では，延焼速度を対象区域の林層，地被物などを考慮して延焼速度を増減出来るようになっている。飛火の場合も発生数の違いを将来説明出来るようになると考えられるので発生数に幅を持たせておくことにする。

第2章で述べたようにこのモデルの対象区域は50×50個のメッシュに分割されており区画を代表する点（この場合は北西の隅）まで延焼区域が広がったときその区画まで延焼したとしている。飛火延焼をシミュレートする部分では、まず地表延焼によって延焼した区画を示すデータよりその時点での延焼面積および飛火による延焼数を求める。つぎに既に地表延焼によって延焼した区域のなかから一区画を選び出す。その区画から50×50個に分割された区画のなかの未燃区画一つずつに対して方向、距離、可燃物の有無、風速を調べ飛火延焼の条件に合うかどうか調べる。この過程を地表延焼によって延焼した区域のすべての区画について行なう。この様にして選び出された飛火延焼の条件に合った区画が既に求めた飛火による延焼数よりも少ない場合は直ちにそれらの区画は飛火による延焼区画と認定される。条件にあった区画の数の方が多い場合はそのなかから必要な数だけを選び出す操作をする。距離による発生率をRl、方向による発生率をRaとして飛火延焼の条件に合った区画全てについて $ R=Rl\times Ra-Rm $ を求める。但し、Rmは0から1の一様乱数とした。このRを大きい順番に並び替えRが大きいほうから既に求めた飛火による延焼数だけを飛火による延焼区画として認定する。これらの発生率は相対的な値として得られたもので飛火延焼の発生数を決めるものではない。

このようにして得られた飛火延焼が発生した区画には着火時刻が記録され，次の時間帯でこれらの区画から新たな延焼が始まる。

延焼モデルのフローチャートを Fig. 5 に示す。

### 5. 延焼シミュレーションの例

完全な延焼モデルにするには消防による延焼阻止力の評価，降雨による延焼速度の減少度，林相による延焼速度の違い，飛火による延焼数など未解決の点があるので，ここでは廷焼シミュレーションの例として関東地方の一地区について飛火延焼を含む場合と含まない場合について行なった結果を示すにとどめる。延焼が終了した時点で延焼結果は時間別に色分けし3次元的に表示した対象区域のうえに重ねて表示できるように成っている。飛火延焼を含んでいる場合をFig.6(a)に，飛火延焼を含んでいない場合をFig.6(b)に示す。出火からの時間を一時間毎に異なる色でCRT上に表示できるようにしたがFig.6では単なる濃淡となっている。飛火延焼がある場合は延焼面積は3時間で394ha，無い場合は296haと成った。但し，地形は図面下方に向かった起伏に富んだ斜面で，出火地点は図面中央下部のやや色が淡い部分である。風向は図面下方より上方方向とし，風速は10m/sとした。
Fig. 5 Flow diagram of fire spread model

Fig. 6 Computer output of fire spread simulation a) with spotting b) without spotting

### 6. おわりに

林野火災は山中の観察が困難なところで発生する場合が多く，正確にその状況を把握するのは難しい。飛火は林野火災にともなう現象のなかでも特にその傾向が強い。したがって分析に用いたデータのなかに実際に飛火によって延焼していても飛火延焼と認定されな
い火災が含まれている可能性があるので，記録されている飛火延焼の発生数は実際よりも少ないであろう。3.1章のデータの選択でのべたように分析データとして選択した飛火延焼火災の記録は分析に必要な条件を具備しているものにとどめたがその数は50件であった。これら50件の飛火延焼火災について分析した結果では次のようなことが言える。

(1) 飛火による延焼距離は風速が8m/s以下の場合400m以上になることは殆ど無い。

(2) 風速が8 m/sから15 m/sの場合1.6 km付近まで発生し得るが近距離ほど発生しやすい。

(3) 風速が15m/s以上の場合2 kmという距離は飛火延焼が可能な範囲内である。

また、飛火の飛散角の分布については飛火による延焼距離が200m以上の場合約80％が風下方向の左右30度以内に含まれる。

飛火の発生数については，ある程度長時間にわたって見れば延焼面積の増加とともに増えるが，個々の場合の発生数について正確に予測するには今後の研究に待たなければならない。

林野火災の延焼には多くのファクターが関与しており、風速と地面の傾斜角をおさえても実火災の延焼速度のデータにはばらつきがある $ ^{1)} $ したがって延焼モデルに飛火による延焼機能を加えてもシミュレーションによる延焼図形が実際と異なる場合もでてくるが、将来より豊富なデータを緻密に解析すればよい正確なシミュレーションが可能になると考えられる。

なお，この延焼シミュレーションを火災危険度の予測，CAI (Computer-Aided Instruction) あるいはリアルタイムで火災現場でつかうことも考えられるがリアルタイムの場合，飛火による延焼予測の部分は，飛火による延焼の危険度のある範囲の表示と実際に飛火が発生した地点を計算中に入力できるようにするなどの変更をおこなう必要がある。

## 引用文献

1）消防庁：“異常乾燥・強風下における林野火災対策に関する調査報告書”，（1984，1985）

2）消防厅：“林野火災拡大危險区域予測調查報告書”，(1983, 1984, 1985)

3) Stevenson, A. E., Schermerhorn, D. A., Miller., S. C.: Symp. (Intern'1) on Comb., p. 147 (1974)

4）山下邦博，稲垣 実：日本火災学会研究発表会概要集，p.169（1988）

5) Albini, F. A.: Comb. Science and Technology, 32, 277 (1983)

6）消防研究所：“林野火災の飛火延焼に関する研究”，消防研究所研究資料，21（1988）
# Analysis of Forest Spot Fire Record and Forest Fire Spread Model including Spotting

(Abstract)

Minoru Inagaki, Kunihiro Yamashita and Hiroyuki Tamura

(Received November 30, 1989)

A histogram of spot fire distance was obtained from an analysis of the record of forest fires in Tohoku region. The number of spot fires decreases with the increase of spot fire distances. Also a histogram of dispersion angle of spotting was obtained.

A computer model that simulates spotting was developed, and that was linked to the computer model that simulates a forest fire spread without spotting.
# 火災性状把握システムに関する研究(その1) 一天井の三ヶ所に設置した三種類のセンサー 群による火災性状把握—

河関大祐・佐藤晃由

(平成元年11月30日受理)

自動火災報知設備の信頼性の一層の向上を図るとともに，火災の性状を的確に把握できるシステムを試作するための資料を得ることを目的として，本研究では現在の単一センサーに代わって，複数個，複数種のセンサーの組合わせにより，より強力なセンシングを行うことを考えた。そこで，従来型の3種のセンサー群を3カ所に設置した場合，火災感知においてどのように信頼性の向上を図ることができ，また，どのように火災の性状の把握を行うことができるか検討した。

その結果，本研究で用いた方法は，非火災報の低減に有効である上，火災および非火災原因の発生場所の認識においても，有効であることがわかった。

また，システムを試作するための資料となる煙，ガス等の拡散状況に対応するセンサー信号特性に関するいくつかの有益な知見が得られた。

### 1. はじめに

火災を早期に発見するための自動火災報知設備は，生命・財産を火災から守る上で，社会的に極めて大きな役割を果たしている。しかし一方で，同設備においては，日常生活における湯気，調理煙，スプレー，タバコ，虫等に基づく非火災報の発生に伴う信頼性の不足が大きな問題となっている。このため，非火災報低減を目的する手法として，例えば，信号蓄積方式やプレアラーム方式などが用いられている。しかしながら，未だ十分な技術的解決は行われていない。また，警報を発している部屋の状況を迅速かつ的確に把握することは，消防活動上極めて重要であるが，現在までのところ，そのようなシステムの開発はほとんどなされていない。

このような状況から，筆者等及び共同研究者等は，自動火災報知設備の信頼性の一層の向上を図るとともに，火災の性状を的確に把握するためのシステム（これを「火災性状把握システム」と呼ぶことにする）を試作するための関連諸研究を行ってきた。そのうち，「粒径による煙と湯気の識別」 $ ^{2)} $ に関する研究では，従来の火災感知器には用いられたことのない粒子の粒径計測法に基づく火災感知技術について検討し，Fig. 1に示すように，煙，湯気，埃の粒径分布のバターンは明らかに異なることを示した。さらに，「時系列データの定性的解釈機構を有する火災報知システム」 $ ^{3)} $ ，「複数センサーデータの定性的解釈に基づく火災・非火災現象バターンの同定」 $ ^{4)} $ の研究においては，人工知能技術であるエキスバートシステムの導入によるセンサー信号の定性的意味解釈に関する検討を行った。また，上述の「火災性状把握システム」を試作するためには，火災発生時における煙，ガスの拡散性状とセンサー信号の対応を十分把握する必要があると考えられるので，筆者等は「室内火災煙の拡散のバターン認識に関する研究」 $ ^{5)} $ において，天井面での煙の拡散性状を $ 5\times5 $ のモザイクパターン（Fig. 2）として把握する方法について検討した。

さらに，これらの研究に引き続く本研究では，「火災性状把握システム」の設計上の資料として，煙，ガス，湯気等の拡散状況に対応するセンサー信号特性を調べ
Fig. 1 Particle size distributions of smoke, steam and dust.

Fig. 2 Patterns of smoke moving under ceiling. (Ceiling is divided into 25 areas by $ 5 \times 5 $ smoke sensors. Smoke concentration is displayed by 5 discrete values of smoke extinction coefficient. Numbers 't=XXX s' under the each patterns show the time in second since turn on heater.)

るため、主として光電式スポット型アナログ煙感知器、イオン化式スポット型アナログ煙感知器、銅一コンスタンタン熱電対（0.3mm径）をそれぞれ光電式煙感知センサー、イオン化式煙感知センサー、熱感知センサーとして測定した。その他、イオン化式煙感知器信号といわゆるニオイ測定器として市販されているSnO_{2}を用いたガスセンサー（新コスモス電機製XP-329型）の信号出力を比較し、両者がどのような関係にあるかについても測定した。

また，これまでの研究の過程から，筆者らは現在の単一センサーに代わって，複数個，複数種のセンサーの組合わせにより，より強力なセンシングを行うことを考えた。従って，ここでは，センシング原理の異なる3種のセンサー群（煙，イオン，熱）を3組用いた場合，火災感知においてどのように信頼性の向上を図ることができるか，また，どのように火災性状の把握を行うことができるかについて検討した。

## 2 ．実験方法

### 2.1 実験装置

本研究における火災実験および湯気等の拡散実験は、エアコンなどのない無風状態で窓やドアを閉鎖した高さ2.45m，幅，奥行ともに4.45mの室内で行った。室内の天井面に，光電式煙感知センサー，イオン化式煙センサー一個ずつと熱感知センサー（0.3mm径，銅コンスタンタン熱電対，天井面から5cm下方位置に接点部を露出）1本からなる3種類1組のセンサーの組合わせによりセンシングを行うため，Fig.3に示す3角形の頂点3カ所それぞれに設置した。これらのセンサーは旧来型の一定レベルを超えたか否かのみを知ることのできるオンオフ型の火災感知器とは異なり，センサー近傍の煙濃度，温度の変化に対応して，アナログ信号を出力するものである。

合計9個の各センサー出力信号はAD変換ボードを内蔵したパーソナルコンピュータ(NEC・PC-9801RX-Interface 98AD12)により収録した。データの収録に際しては，出力信号に含まれる外来ノイズの影響を抑えるため，各信号は，概ね1 msecごとの16回の平均値をとったものである。
Fig. 3 Locations of sensors. Each sensor group includes three different type sensors (i.e. scattering light due to smoke, ionization of smoke and temperature).

各種センサーの信号特性の検討では，上記の3種類のセンサー1組の近傍にガスセンサーを取り付け，合計4個のセンサー出力信号をAD変換ボードにより収録した。

### 2.2 火災実験及び湯気の拡散実験

火災状況に対応するセンサー信号の意味解釈を行う基礎的実験には，火災状況の再現性が重要であり，従って，ここでは再現性のない大型のベッドや絨毯などの燃焼実験は避けることとした。

本研究での火災源として，Fig.4に示すように電熱器（300～1200W）上で紙，綿シーツや毛布の燻焼や発炎を起こさせ，あるいは，直接マッチで点火し，紙，プラスチック等の発炎を起こさせ，これに伴う白煙，黒煙，ガスの拡散，ならびに温度変化について，上記センサー群による信号の時間的変化を測定した。

さらに，センサーにとっての疑似的火災状態として，大鍋内で沸騰している熱湯から湯気を発生させ，その拡散状況を測定した。

### 3 \. 実験結果

### 3.1 煙，イオン，ガスセンサーの信号特性

はじめに，光電式煙感知センサー，イオン化式煙感知センサー，ガスセンサーの3種からなる1組のセンサー群の直下で数種の燻焼実験と湯気の拡散実験を行

Fig. 4 Smoldering bed sheets heated on iron net.

った場合の信号特性を測定 $ ^{*} $ した。この燻焼実験の場合，温度上昇は微弱で測定できなかったため，熱感知センサーは信号特性評価の対象からは除外した。測定は高さ約50cmの台の上に置いた電熱器上の金網に綿シーツを置いて燻焼させたが，綿シーツを10×10cm程度に小さく切って8枚重ねて燻焼させた場合（Fig. 5

Fig. 5 Two ways of setting bed sheets (blankets) on electric heater with iron net.
Case A) と広いままの綿シーツを8枚重ねて電熱器と金網に覆いかぶせて燻焼させた場合 (Fig. 5 Case B) では，3種のセンサーの信号特性は大きく異なる。これをそれぞれ，Fig. 6と7に示す。なお，同両図はほぼ再現性があり，次のことが観察される。

smoke : photo-electric spot type smoke sensor ion : ionization type smoke sensor gas : $ SnO_{2} $ gas sensor

Fig. 6 Outputs of three sensors due to smoldering bed sheet folded into eight $ 10 \times 10 $ cm pieces and heated on electric heater with iron net (Case A shown in Fig. 5).

Fig. 7 Outputs of three sensors due to smoldering bed sheet folded into eight large areas and heated on electric heater with iron net (Case B shown in Fig. 5).

(1) Case Aに対応するFig.6では，イオン化式煙感知センサーの信号は，光電式煙感知センサーやガスセンサーよりもはるかに早い時期に上昇を始めているが，Case Bに対するFig.7では3者はほぼ同じ時期に上昇を始めている。

(2) Case A と B の両方の場合とも，光電式煙感知センサーとガスセンサーの信号上昇開始時期は近い。

(3) Case B の場合のイオン化式煙感知センサーの信号は Case A の場合より，はるかに小さくなっている。

(4) Case B の場合の方が Case A の場合より，白い可視煙が早くではじめ，またガスセンサーの信号も同様であり，上昇カーブも急速である。

上記の現象から，燻焼中の綿シーツから出るイオン化式煙感知センサー感知物質は綿シーツ下部への給気の良否に大きく左右されるものと考えられる。また，においてセンサーとして市販されているガスセンサーとイオン化式煙感知センサー，さらに，イオン化式煙感知センサーと光電式煙感知センサーそれぞれのセンシング特性は大きく異なることがわかる。

燻焼材料にアクリル毛布を用いて実験を行ったところ，紗シーツの場合と概ね同様の傾向が見られた。これを，Fig. 8（毛布の切断小片3枚重ねを使用：Fig. 5 Case A 対応），Fig. 9（毛布の大判3枚重ねを使用：Fig. 5 Case B 対応）に示す。

次に，大鍋から発生する湯気に対する，光電式煙感

Fig. 8 Outputs of three sensors due to smoldering synthetic blanket folded into three $ 10 \times 10 $ cm pieces and heated on electric heater with iron net (Case A shown in Fig. 5).

Fig. 9 Outputs of three sensors due to smoldering synthetic blanket folded into three large areas and heated on electric heater with iron net (Case B shown in Fig. 5).
Fig. 10 Outputs of three sensors due to steam flowing upward from large cooking pan.

知センサー，イオン化式煙感知センサー，ガスセンサーの信号出力をFig.10に示す。この図から明らかなように，湯気による光電式煙感知センサーの信号出力は短時間に激しく変動する。このことは，光電式煙感知センサー付近に到達した湯気は急激に消減することを意味するものと考えられる。一方，イオン化式煙感知センサーとガスセンサーの信号出力は極めて微弱であり，両方とも光電式煙感知センサーほどの大きな変動はない。

### 3.2 熱，煙，イオンセンサー3種類による火災，非火災要因の発生箇所の自動認識

火災監視対象室内を7区画に分割し，どの区画から出火したかを判断するシステムを試作した。以下に，出火源の位置の推定を行う区画判定の原理と実現のための方法を述べる。なお，前述のガスセンサーを火災検知用センサーとして用いるためには耐久性，長期間の安定性等の点で多くの改良が必要であること，コンピュータの処理負荷の軽減を考慮して，今回の試作システムからガスセンサーを除外した。

本推論システムの原理は以下のとおりである。

① まず，Fig. 11 に示すように，火災監視の対象となる部屋の天井に、A，B，C 3 組の上記センサー群を設置する。

② 三角形A，B，Cの各辺の垂直二等分線3本は三角形の外接円の中心を通るから，この円の中心と3本の垂直二等分線によってその部屋の天井面を6分割する。

③ 2 個のセンサー群を結ぶ辺の垂直二等分線上の任意の点では，両センサーとの距離は等しいから，火災，非火災要因の発生源が，この直線上に位置するとき，熱または煙の両センサーへの到達時間は，概

Fig. 11 Plan view of the room ceiling divided into seven areas. "A", "B" and "C" are the locations of sensors with three sensing devices.

ね等しいことが予想され，両センサーの信号出力はほぼ同じパターンを示すことが推測される。逆に，両センサーの信号出力パターンが異なる場合は，火災，非火災要因の発生源は，この直線から外れたところ，すなわち，どちらかのセンサー側に偏って位置すると考える。

④ このほか，火災，非火災要因の発生源が3角形の外接円の中心付近にある場合に対して，3角形の内部を第7の区画とした。これにより，3個のセンサーの反応時間差が小さな場合の出火源の位置を知ることが可能になる。

以上の方法に基づいて，システムの試作を行う場合3個のセンサーの反応時間差を求めるのに，3個のセンサーそれぞれが，あるレベルに達したときの時間の差で求める方法が最も素直な方式であるが，この方法ではノイズ等の影響を受けやすい欠点がある。そこで筆者らは，3個のセンサーの反応時間差を直接には測定せず，同時刻の各センサー出力値の差を反応時間差の代わりとする方法を用いた。例えば，Fig.11において，或る時刻におけるセンサーA，B，Cの信号出力の値a，b，cが，a>bのときには，その差(a-b)を6，1，2区画に割り付けられた変数D_{i}(i=6,1,2)に加算し，逆にa
わず，第7区画に対応する変数D7に値'1'を加算する。この計算をセンサー信号を取り込むたびに，3センサー全ての組合せで行う。なお，D_{i}(i=1,～,6)及びD_{7}は，3個のセンサー全てが下限設定値Lを超えない時にはゼロクリアする。

以上の処理により，$\mathrm{D}_{i}(i=1,\sim,6)$ は出火源に近い順に大きな値が蓄積され，D7には第7区画が出火区画であると判断された回数が記録される。センサー信号取り込みを十分多く繰り返すと$\mathrm{D}_{i}(i=1,\sim,6)$ 及びD7が持つ出火区画情報の確度は高まるが，火災報知の迅速性が損なわれる。そこで，本システムでは，繰返し回数の少ない時点の，曖昧性を含んだ$\mathrm{D}_{i}(i=1,\sim,6)$ ，D7から出火区画を推定するためファジイ処理を用いた。これにより，プレアラーム程度の段階から出火の推定区画を表示することも可能である。

出火区画の推定は，センサー信号取り込み回数に対するD_{7}の割合を求め，その値が一定以上の場合は第7区画を出火区画と推定し，満たない場合はD_{i}(i=1，～，6)のファジー処理から出火区画を推定する。その方法は，各区画i(i=1，～，6)が出火区画となりうる事前確率P(i)を，D_{i}(i=1，～，6)を出火区画に関するファジイ情報Mとして，ファジイ・ベイズ手法^{6)}により，条件付確率P(i|M)を求めて行う。事前確率P(i)は，区画面積（第7区画を定義するま之）の全面積に対する割合を与えた。

以上の処理は1種類のセンサーによるものであるが，下限設定値Lを超えるセンサーが複数種類の場合は，各種類ごとに上記の処理を行い，多数決によって出火区画を判定する。多数決で決定できない場合は出火区画不明と判定する。

以上の方法を，第1区画で綿シーツを燻焼させた場合と第7区画で紙屑を発炎燃焼させた場合に用いた。その時の，熱センサー，光電式煙感知センサー，イオン化式煙感知センサー出力信号の時間変化をそれぞれFig.12とFig.13に示す。Fig.12の場合，発煙源に最も近い，Aのセンサーが最初に反応し，C，Bがそのあとに続いている。各種類のセンサーによる出火区画の推定結果はTable1に示すとおりであり，全種類のセンサーとも第1区画を出火区画であると推定している。第7区画に発煙源がある場合，Fig.13のようにA，

Fig. 12 Outputs of three sensors located at three points due to smoldering bed sheet which is placed at the area of No.1 shown in Fig. 11.

Fig. 13 Outputs of three sensors located at three points due to flaming paper sheet which is placed at the area of No.7 shown in Fig. 11.
Table 1 Probability of fire source location

unit: %

Area No.	1	2	3	4	5	6
C-C thermocouple	33.6	25.6	19.5	0.4	2.0	19.1
Photo-electric spot type smoke sensor	28.7	22.9	21.1	6.0	4.2	17.2
Ionization type smoke sensor	33.9	23.3	15.7	0.5	4.4	22.2

B, C のセンサーはほぼ同時に反応していて信号強度の差は少ない。このような場合，センサー信号取り込み回数に対する D_{7} の割合は大きくなり，第 7 区画が出火区画であると推定した。

### 4. 考察

さきに述べたように，これまでの研究の過程から，筆者らは現在の単一センサーに代わって，複数個，複数種のセンサーの組合わせにより，より強力なセンシングを行うことを考えた。本研究では，従来型3種類，3カ所のセンサー群を用いたのであるが，その理由は，以下の通りである。

① これらのセンサーは従来から用いられてきたもので，入手しやすいセンサーである。筆者等は新型センサーの開発も並行して行っており，Fig.1に示した粒径計測センサーも有望と考えられるが，現時点では，大きさ，価格の点で，実用化においてなお難点が残っている。

② 室内における，火災信号，あるいは，疑似火災（湯気，埃，スプレー，暖房，虫等による）信号の発生位置の検出は，上記センサーでは，1点あるいは2点では困難であるが，3点でのセンシングにより可能と考えられる。これについては，上述のように，室内における火災，非火災発生源の位置を区画単位で推論できる方法を実験により確認した。この方法は，例えば，火災の自動消火，自動避難誘導等への応用の可能性を示唆するものである。

③ 従来の煙感知器における非火災報の要因として報告されているもののうち，虫の侵入に起因するセンサー出力は，3個のセンサーをある程度距離を離して設置すれば，3個のセンサーに同時に侵入する可能性は極めて少なく，無視できるものと考えられる。

④ タバコの煙による非火災報は，河関のタバコの煙に関する研究⁷では，感度の鋭敏な1種相当（減光率5%/m）の煙感知器の場合，8畳間程度の広さの部屋で，同時に10本のタバコを4時間継続して燻焼させ，感知器近辺外部の煙濃度指示値が16%/mにならないと，作動しなかった。即ち，通常の喫煙による拡散煙程度では，室内の煙の濃度上昇は極めて緩慢なものに過ぎない。従って，通常，タバコの煙による非火災報といわれる状況では，煙感知器直下で，拡散する前の濃いタバコの煙が直接感知器内に侵入したことによるものと考えられ，3点の感知器を部屋の大きさに応じて適当に配置することで同時にこのような状態に至る可能性は無視できるものと考えられる。

筆者等の予備的試験でも、タバコをセンサーに故意に接近させた場合のみであった。

⑤ 湯気やスプレーの拡散による非火災報，暖房器具による熱感知器の非火災報，工事に伴う埃による非火災報対策として，センシング原理の異なる複数センサーの組み合わせが有効と予想される。これに対しては，上述の実験結果で示されたように，例えば，煙と湯気に対する上記センサー群の信号特性は大きく異なり，例えば，湯気に対して極めて特徴的な変動を示すとともに，ガスセンサー，イオン化式煙感知センサーの信号は微弱なものに過ぎないことなどが明らかになり，これらの特性を知識べースとしてエキスパートシステムに取り入れられる点で極めて有望と考えられる。

⑥ 調理に伴う煙による非火災報は，通常，調理を行っている調理器具の付近に人間がいることが自然であり，もし無人の状態でセンサーに信号が感知されていれば，これは異常状態であると考えられる。従って，調理の予想される場所で，センサー信号が感知され場合は，人間在・不在センサーとシステムの