Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 1 Specification of SPOT.

Altitude	832km
Recurrent Period	23Days
Sensor	HRV(High Resolution Visible)
band name	Wavelength( $ \mu $ m)	Resolution
band1	0.49~0.59	20m
band2	0.61~0.68	20m
band3	0.79~0.89	20m
Panchromatic	0.51~0.73	10m

TM（Thematic Mapper）（Table 2）とMSS（Multispectral Scanner）がある。しかし，これら人口衛星からの観測データは大気効果や各種計測器機のノイズを含み，一つの画素内に複数のカテゴリが混在するミクセル（mixel）のため，高度な画像解析アルゴリズムによる分類・識別の方法が必要となっている $ ^{6-8} $ 。前述の研究では線形判別分析 $ ^{6} $ やマルチレベルスライス $ ^{6} $ などの方法が用いられているが，分類・識別方法の選定理由やその種類の違いによる精度の差について議論されていない。地震直後の被害状況の把握や都市における災害危険度評価にリモートセンシングデータを利用するためには高い精度の識別手法や分類手法が必要であることから $ ^{6-8} $ ，本報告では，1995年兵庫県南部地震の直後に観測されたSPOTのデータとLANDSATのデータをもとに被災地域のデータ特性の解析を行い，その結果をもとに被害地域抽出を行うことで従来の手法と今回提案するファジイ推論による手法の比較を行った。

## 2 ．震災後の神戸地域の衛星データについて

リモートセンシング多重分光画像から得られる情報には，画像の空間的特徴（濃淡の変化の規則性）に着目した空間情報と分光特性に着目した分光情報がとがある。分光情報は対象物の反射・放射特性に関するものであることから，地上対象物のカテゴリ分類には分光情報が主に用いられている $ ^{7} $ 。1995年1月17日に発生した兵庫県南部地震直後に観測された神戸地域の衛星データについて，

Table 2 Specification of LANDSAT.

Altitude	909km
Recurrent Period	16Days
Sensor	TM(Thematic Mapper)
band name	Wavelength( $ \mu $ m)	Resolution
band1	0.45～0.52	30m
band2	0.52～0.60	30m
band3	0.63～0.69	30m
band4	0.76～0.90	30m
band5	1.55～1.75	30m
band6	10.40～12.50	120m
band7	2.08～2.35	30m

延焼火災地域，液状化地域や建物被害地域の分光特性等の比較を行い，これらの地域を抽出する際に用いるバンド（周波数帯域）について検討を行った。今回の比較検討には地球観測衛星であるLANDSATとSPOTで観測されたマルチスペトルデータを用いた。

### 2.1 SPOT HRVのデータ

1995年1月20日に観測されたマルチスペクトルモードのデータ（XSモード，Path322，Raw280）を用いた。震災によって画像データにどのような特徴があらわれるか知るために，(a)延焼火災地域とそうでない隣接街区⁹)，(b)液状化地域とそうでない隣接街区¹⁰)(c)震度7の帯に当たる建物被害地域とそれからはずれた地域¹¹)の画素を抽出して，それらの3つのバンドのCCT値（画像データの輝度値）の平均と標準偏差について調べた（Fig.1）。これによると，浸み出した水による反射のためか，液状化地域のCCT値は非液状化地域のそれのほぼ倍に近い大きな値を示すようになっており，十分抽出可能であると予測される。建物被害地域については標準偏差が少し小さくなっているが，CCT値の平均値の変化は小さい値にとどまっている。木造住宅の被害の多くが1階部分の座屈で屋根はそのままであったことが多い兵庫県南部地震による建物被害状況を考慮すれば，地上分解能が20mというSPOT画像から建物の変化をとらえることは難しいと考えられる。火災地域については標準偏差が小さくなっており抽出（他のカテゴリからの
(a) Fire

(a) Fire

(b)Liquefaction

(b)Liquefaction

(c)Damage of building

Fig.1 Comparison between damage and non-damaged area on TM data.

(c) Damage of building

Fig.2 Comparison between damage and non-damaged area on SPOT data.
分離）には有利にはたらくと考えられるが，CCT値の変化は小さい値のとどまっており，抽出の可能性についてはなんとも言えない。今回の抽出ではXSデータが持つ3バンドすべてを用いた。

### 2.2 LANDSAT TMのデータ

1995年1月24日に観測されたTMのデータ（Path 110, Raw 76）を用いた。TMのデータが持つ7つのバンドのうち，熱赤外線バンドであるバンド6を除外した6つのバンドに対してSPOTデータと同様の比較を行ったのがFig.2である。液状化地域の場合，バンド5の値の変化が顕著であり，このバンドが水分含有率の比較に効果があることから（融雪の始まっているところとそうでないところの識別効果があるとされている）。これを用いることで抽出可能であると考えられる。液状化地域抽出のためにはバンド3，5，7を用いることとした。建物被害地域についてはSPOTデータと同様に変化は小さい値にとどまっている。火災地域については全体的にCCT値が下がっており，火災により生じた灰や炭による反射特性の低下が原因と考えられる。火災についてはSPOTデータと同様に抽出の可能性についてはなんとも言えないが，バンド1，2，3の順にCCT値の変化が大きいことから，これらのバンドを優先的に分類に用いることとした。

### 3. 地震被害地域抽出のための分類手法について

マルチスベクトルデータが持つ分光情報から所属するカテゴリを識別する分類手法には，各カテゴリの特徴をあらかじめ与える教師であり分類(Supervised Classification)とそれをしない教師なし分類（Unupervised Classification）がある。ここでは教師あり分類である。1)最尤法，2)階層型ニューラルネットワーク，3)競合型ニューラルネットワーク及び4)ファジイ推論について比較を行った。

1) 最尤法 (Maximum Likelihood Method) はベイズ (Bayes) の定理に基礎を置く統計的手法で，未知のデータの尤度が最大のカテゴリに属すとして分類する方法である。kカテゴリのグランドトルースデータ（カテゴリーkを最もよく代表している領域のデータ）の個数がm個あり，それぞれがnバンドのマルチスペクトルデータ $ X=\{X_{ijk}:i=1\sim m;j=1\sim n;k=1\sim l\} $ であるとし，Xが正規分負に従うと仮定されるとき，第kカテゴリの確率密度関数（尤度）は次式で表される。

$$ \mathrm{f}_{\mathrm{k}}(\mathrm{X})=\frac{1}{(2\pi)^{\frac{n}{2}}\left|\hat{\mathrm{S}}_{\mathrm{k}}\right|^{\frac{1}{2}}}\exp\left(-\frac{1}{2}\left(\mathrm{X}-\overline{\mathrm{X}}_{\mathrm{k}}\right)^{\mathrm{t}}\hat{\mathrm{S}}_{\mathrm{k}}^{-1}(\mathrm{X}-\overline{\mathrm{X}}_{\mathrm{k}})\right) $$

ここで。

$$ \overline{X}_{k}=\left\{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_{ijk}\right\}\quad\hat{S}_{k}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(X_{ik}-\overline{X}_{k}\right)\left(X_{ik}-\overline{X}_{k}\right)^{t}\quadX_{ik}=\begin{pmatrix}x_{ik}\\ x_{ik}\\ \vdots\\ x_{ik}\end{pmatrix} $$

である（なお式中のtは行列の転置を表す）。未知のデータがすべてのカテゴリ：k=i～lに対して示す尤度のうち最大となるカテゴリを所属するカテゴリとして分類をしていく手法である。

2)階層型ニューラルネットワーク $ ^{12)} $ は誤差逆伝播学習（Backpropagation）を学習方法として用いることで文字認識や音声認識などのパターン認識に広く応用されている手法である。今回用いたネットワークはFig.3に示すように，入力層，隠れ層，出力層の3層で，各層のニューロン数は入力層が3，出力層が6である。隠れ層のニューロン数は経験的に10とした。ネットワークの学習に用いる教師データとしては，あるカテゴリの画像データの1画素に対する3バンドのデータを入力ベクトル $ X=(x_{1},x_{2},x_{3}) $ とし，出力ベクトルにはFig.3示すように，入力ベクトルの所属するカテゴリに対して特定のビットに1をたてたものを用いた。

3) 競合型ニュートラルネットワークはKohonenが提案したLearning Vector Quantization法 $ ^{12)} $ （以下LVQ法と呼ぶ）により重みベクトルを修正することでデータの持つ類似性に則した分類が可能な手法である。今回用いたネットワークはFig.4に示すような入力層と出力層の2層からなり、各層のニューロン数は入力層が3、出力層が6とした。ネットワークが学習に用いる教師データとしては、階層型ニューラルネットと同様に、あるカテゴリの画像データの1画素に対する3バンドのデータ
$$ \mathbf{X}=(\mathbf{x}_{1},\mathbf{x}_{2},\mathbf{x}_{3}) $$

$$ \mathbf{Y}=(\mathbf{y}_{1},\mathbf{y}_{2},\mathbf{y}_{3},\mathbf{y}_{4},\mathbf{y}_{5},\mathbf{y}_{6}) $$

Training pattern

Category 1=(0,0,0,0,0,1)

Category 2=(0,0,0,0,1,0)

Category 3=(0,0,0,1,0,0)

Category 4=(0,0,1,0,0,0)

Category 5=(0,1,0,0,0,0)

Category 6=(1,0,0,0,0,0)

Fig.3 Three layered neural network trained by the Backpropagation.

を入力ベクトル$\mathrm{X}=\left(\mathrm{x}_{1},\mathrm{x}_{2},\mathrm{x}_{3}\right)$ とし，出力ベクトルは入力ベクトルの所属するカテゴリに対して特定のビットに1をたてたものを用いた。競合型ニューラルネットワークは，入力データを入力するだけで特徴が自己組織的に学習されることが可能であるが，学習が早期に収束するように，今回は各カテゴリーのCCT値の平均を初期重みベクトル$\mathrm{w}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}$ とした。

4) ファジィ推論は経験的に得られた知識をif-then形式の推論ルールにより記述することが可能なことや，入出力関係が非線形あるいは複雑な問題に対して良好な結果が得られていることから様々な分野で利用されている。分類を行うファジィ推論ルールは，

$$ \begin{aligned}
input vector X &= (x_i, x_2, x_3) \\
Weight vector W &= (w_{i,j} : i = 1 \sim 3, j = 1 \sim 6) \\
output vector Y &= (y_i, y_2, y_3, y_4, y_5, y_6) \\
State of neuron u_j : j = 1 \sim 6 \\
u_j &= \sqrt{\sum_{i=1}^{3} (x_i - w_{i,j})^2} \\
w_{i,j}(t+1) &= w_{i,j}(t) + \alpha (t)(x_i(t) - w_{i,j}(t)) \\
\alpha(t) &= \alpha \times (1 - (t/t_{\max}))
\end{aligned} $$

Fig.4 Competitive neural network trained by the Learning Vector Quantization(LVQ).

if $ A_{k1}(x_{1}) $ and $ A_{k2}(X_{2}) $ and ... and $ A_{kj}(X_{j}) $ then category=k (2)

で表される。kは分類しようとするカテゴリの数で$\mathrm{A_{kj}(X_j)}$ はある画素のバンドjのCCT値が第kカテゴリに属している度合い（確信度）で，メンバーシップ関数で記述される。ここでは式(3)とFig.5に示すようなⅡ関数をメンバーシップ関数として採用した。
Fig.5 $ \pi $ function.

$$ \mathrm{A_{kj}(x_{j}:a,b)=\frac{1}{1+\left(\frac{x_{j}-a}{b}\right)^{2}}} $$

しかしなが、フィジイ推論を識別・分類手法に応用する場合にメンバーシップ関数の調整をどの様にして行うかという問題がある。この問題をメンバーシップ関数のパラメータ組み合わせ最適化問題に帰着し、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下GAを呼ぶ）により行うという手法を適用した。式(3)のパラメータaとbを染色体に割り当て、選択、交差、突然変異などの遺伝的操作 $ ^{[14]} $ を繰り返すことで分類精度の良いパラメータを得ることとした。染色体の集団数は64とし、各々の染色体の初期化は近似解への収束を速めるために、aには各カテゴリの平均値を、bには分散を代入し、正規乱数を付加することで行った。染色体の優良度をはかる尺度であると適応度としては教師データの分類結果の正解数を用いた。

### 4. 抽出結果について

3 章で述べた 4 つの分類方法に対して被害地域が抽出可能かどうかを調べるために，火災焼失地

Fig.10 Burnt area by 1995 Hyogoken Nanbu earthquake.

域，液状化地域，被害を受けていない市街地域，森林，海域などの教師データを設定し，SPOTのデータとLANDSATのデータの分類試験を行った。Fig.6からFig.9で画像中の黒い部分が抽出結果である。SPOTデータの場合は，液状化に関しては(Fig.6)ポートアイランドにおける状況が，どの手法においてもほぼ抽出できることが確認された。ただし，ポートアイランド南半分では地盤改良工事としてサンドドレーン工法が施されており液状化が比較的少なかったと報告されていることから $ ^{11)} $ 裸地となっているこの地域を抽出していることも考えられ，今後の解析が必要とされる。火災地域（Fig.7）についてFig.10の実際の焼失地域と比較して，いずれの手法についても焼失地域ではない他の市街地に火災と誤分類した点が多く分布していることから，このデータにおける火災焼失地域の抽出は難しいことがわかった。LANDSATデータの場合は，画像中に雲が含まれていることから，抽出は困難だと思われたが，SPOTデータと同様に液状化に関しては（Fig.8）六甲アイランドの
a) Maximum Likehood Method

b) Layered neural network

c) Competitive neural network

d) Fuzzy clustering

Fig.6 Result of extraction of liquefaction area on SPOT HRV data. (Band 1, band2 and band3 are used.)
a) Maximum Likehood Method

b) Layered neural network

c) Competitive neural network

d) Fuzzy clustering

Fig.7 Result of extraction of burnt area on SPOT HRV data. (Band 1, band2 and band3 are used.)
a) Maximum Likehood Method

b) Layered neural network

c) Competitive neural network

d) Fuzzy clustering

Fig.8 Result of extraction of liquefaction area on LANDSAT TM data. (Band 3, band5 and band7 are used.)
a) Maximum Likehood Method

b) Layered neural network

c) Competitive neural network

d) Fuzzy clustering

Fig.9 Result of extraction of burnt area on LANDSAT TM data. (Band 1, band2 and band3 are used.)
状況が抽出されている。火災地域については(Fig.9)最尤法，階層型ニューラルネットワーク，競合型ニューラルネットワークによる識別結果は焼失地域以外で火災地域と識別された部分が画像全体に広がっている。しかしながら，今回提案した遺伝的アルゴリズムによってファジイメンバシップ関数を調整するファジイ推論では，長田区地域の焼失状況見てとれ，他の分類手法よりもわずかな分光特性の変化でもって火災地域の識別が可能なことが分かった。

### 5. おわりに

本報告では，リモートセンシングデータから地震被害地域や市街地特性を抽出する上で必要となる分類手法の比較を行った。結果として，GAでメンバーシップ関数の調整を行うファジイ推論を用いた手法がLANDSATのTMデータにおける火災地域の抽出に結果があることが分かった。このことは，遺伝的操作がファジイメンバシップ関数が割り当てられた染色体に対して行われることで，関数のパラメータが識別に適した値に調整（学習）されることによると考えられる。今後，被災地域の状況をより詳しく抽出するためには，地上分解能の優れた衛星データを利用することや，分類精度を上げるために，ファジイメンバシップ関数をトレーニングさせる際の染色体の可変長化などが課題として考えられる。

## 参考文献

1）地球環境観測委員会，宇宙開発事業団，リモートセンシング技術センター：兵庫県南部地震災害調査報告，(1995)

2）松岡昌志，稲永麻子，藤本一雄，翠川三郎：人工衛星データを用いた1995年兵庫県南部地震の際の被害分布抽出の試み，(1997)

3）藤村貞夫：リモートセンシングによる震害危険ポテンシャル評価，物理探査，（1990）

4）東海林理有，片山律，小泉俊雄：都市防災計画に関する基礎的研究その２，日本建築学会大会学術講演梗概集（関東），（1997）

5）戸松征夫，佐藤靖彦：人口衛星データを利用した液状化危険度解析の事例的研究，第9回日本地震工学シンポジウム（1994）

6）高木幹雄，下田陽久：画像解析ハンドブック，東京大学出版会

7）土屋清：リモートセンシング概論，朝倉書店(1990)

8）日本リモートセンシング研究会編：画像の処理と解析，共立出版，（1991）

9）消防研究所：兵庫県南部地震における神戸市内の市街地火災調査報告（速報），（1995）

10）応用地質株式会社：応用地質技術年報兵庫県南部地震特集号，（1997）

11) パシフィックコンサルタンツ株式会社：阪神大震災（兵庫県南部地震）被害調査報告書，(1995)

12）桂井浩：ニュートラルネットワークアーキテクチャ入門，森北出版，（1992）

13）伊藤陽介，大松繁：競合型ニューラルネットワークによる土地被服分類法，写真測量とリモートセンシング，(1996)

14）北野宏明編：遺伝的アルゴリズム，産業図書，(1994)
# Comparison of Landcover Mapping Methods Using Satellite Data for Extracting Area Damaged by 1995 Hyogoken Nanbu Earthquake

(Abstract)

Masafumi Hosokawa and Shinsaku Zama

(Received December 15, 1997)

Characteristics of the area damaged by 1995 Hyogoken Nanbu earthquake were analyzed by using satellite data, and comparison of land cover mapping techniques was examined to extract the damaged area. Comparing between the spectrum characteristic of damaged and that of non-damaged area on SPOT HRV data and LANDSAT TM data, it was found that the extraction of the damaged area about office buildings and houses was very difficult. On the other hand, the extraction of burnt area and liquefied area was possible. As the result of comparison of land cover mapping techniques, it was found that fuzzy clustering method using Genetic Algorithm(GA) was useful to extract the burnt area on LANDSAT TM data.
# 7.9リットル球形爆発容器式燃焼限界 測定装置の特性

引場由紀 $ ^{*} $ ，斎藤直，佐藤和人 $ ^{*} $ ，尾川義雄

(平成9年12月22日受理)

各種燃料につき，消防研究所において管状火炎バーナーにより測定された燃焼限界と，従来法による燃焼限界との間の差異に関する具体的知見を得るため，従来法の一つである球形爆発容器を米国防火協会規格NFPA2001に準拠して試作し燃焼限界を測定した。結果に大きな影響を及ぼす着火装置の特性について，メタンー空気混合気の燃焼限界に与える着火電圧の影響を調べ，さらに，NFPA2001規格に定められた着火条件の妥当性を検討するとともに，放電時間と実効着火エネルギーを測定し燃焼限界の条件を明確にした。また，メタンー空気及びプロパンー空気混合気について得られた上下の燃焼限界について，管状火炎バーナー法及び爆発ビュレット法による文献値と比較検討し，以下の事実を明らかにした。

1）メタンの上限界濃度のみ着火電圧に依存した。この上限界濃度は電圧を上げるに従い大きくなったが，500V以上で一定となった。NFPA2001規格に定められた720～730Vの着火電圧範囲は，燃焼限界が電圧によらず一定となる範囲にあるので妥当である。

2）NFPA2001規格に定められた着火電圧における本装置の放電時間は150μsであり，電極間で放出される実効放電エネルギーは20Jである。

3）本研究で得られたメタン及びプロパンの上下両限界は，測定法の違いを考慮に入れるならば，文献値とよく一致している。

### 1. はじめに

燃焼限界は火災や爆発防止のために実際上重要なデータである。可燃性混合気の燃焼限界は、従来米国鉱山局の爆発ビュレット法により測定されてきた¹。爆発ビュレット法は内径50mm，長さ1.5mのガラス製円筒容器の下部から容器内の混合気に着火し，その火炎伝播能力を測定するものであり，これまで多くの燃焼限界データがこの方法により測定されてきた。しかし，混合気への着火は容器の下部を開放し下側で行うため，空気より重い気体は着火時に不安定になりやすく，容器下側にある混合気濃度に影響する。このため，ハロゲンを含み分子量が大きな可燃性物質には適用しにくい²。Hirstら³はハロゲン化炭化水素等を含む混合気の燃焼限界を測定する方法として球形爆発容器を用いる方法を提案した。彼らの球形爆発容器法では，火炎伝播に基づくのではなく，内容
積6リットルの球形容器中の圧力上昇によって爆発の有無が判断される。これらの方法には少量の試薬で試験できる利点があるが，測定方法，特に着火条件によって，消火剤のピーク濃度に関して測定される結果は様々である。消火剤により可燃性ガスを不活性化し，爆発事故を防止するためには信頼できる燃焼範囲とピーク濃度が必要である。

本研究では，各種燃料につき，消防研究所において管状火炎バーナーにより測定された燃焼限界4.5.6と，従来法による燃焼限界との間の差異に関する具体的知見を得るため，従来法の一つである球形爆発容器を米国防火協会規格NFPA2001に準拠して試作し燃焼限界を測定した。測定結果に大きな影響を及ぼす着火装置の特性について，メタン一空気混合気の燃焼限界に与える着火装置のコンデンサー充電電圧（以下，着火電圧と言う）の影響を調べた。さらに，NFPA2001規格に定められた着火条件の妥当性を検討するとともに，放電時間と実効着火エネルギーを測定し燃焼限界の条件を明確にした。また，メタン一空気及びプロパン一空気混合気について得られた上下の燃焼限界について，管状火炎バーナー法及び爆発ビュレット法による文献値と比較検討を行ったので報告する。

### 2. 実験装置及び実験方法

新消火剤による可燃性混合気の不活性化濃度の測定方法としてNFPA2001に定められている球形爆発容器を参考に，球形爆発容器を試作した。この装置は球形爆発容器本体と着火装置，デジタルオシロスコープ，真空ポンプ及び水流ポンプにより構成されている。Fig.1に製作した実験装置の概略

Fig.1 Schematic diagram of 7.9 liter explosion sphere system
Fig.2 Photograph of explosion sphere

図を示す。

### 2.1 球形爆発容器

製作した球形爆発容器本体の写真をFig.2に示した。容器はSUS316製であり，内容積は7.9ｌ，耐压は2 MPaである。

容器下部には圧力変換器，試料ガス注入口，排気口及び着火用電極支持棒が取り付けられており，上部には容器内のガスを混合するために手動式攪拌装置が取り付けられている。また，球形爆発容器及び付随する配管内を排気するために排気速度150l/minの油回転式真空ポンプと水流ポンプが接続されている。測定後，水流ポンプで容器内のフッ化水素等の腐食性ガスを含む燃焼ガスを排気した後，真空ポンプで10^{-4}MPa以下に排気する。容器中央にギャップ間隔3mmで設置した電極端子間に，直径2mmのHBの鉛筆芯4本を束ねて渡し，これを通して放電させることにより着火源とした。

球形爆発容器に取り付けた圧力変換器は，分压法による試料ガス調整用の定格圧力0.1MPaの差圧変換器と，球形容器内の圧力上昇を測定するゲージ圧変換器の2つである。差圧変換器は，負圧側を排気速度94l/minの真空ポンプで10^{-4}MPa以下に排気し，絶対圧計として用いた。差圧変換器の較正はあらかじめ水銀気圧計で較正したデジタル

Fig.3 Schematic diagram of ignition circuit

マノメーターを用いて行った。この差圧変換器を用いて調製した試料ガス濃度の相対誤差は約1％以下である。ゲージ圧変換器の圧力較正は，先に較正した差圧変換器を用いて行った。爆発と判断される圧力のしきい値である67.5hPa（760/15mmHg）の圧力付近での測定誤差は±0.2%以下であった。

### 2.2 着火装置

着火装置はNFPA2001に準拠して製作した。着火装置回路図をFig.3に示す。供給電源は100Vで、スライドトランスにより電圧の調整を行った。次に1：4の昇圧トランスを用いて昇圧した後、倍圧整流し、コンデンサーに充電した。コンデンサーに並列に接続されている2つの抵抗は分割抵抗で、直列に接合したコンデンサーに均等に電圧が印加されるように同じ抵抗値とした。着火電圧はデジタル電圧計で測定した。

コンデンサーにはアルミ電解コンデンサーを用いた。NFPA2001の規格に規定されている525μFに一致する容量のものが入手できなかったため、もっとも近くなるコンデンサーの組み合わせとして470μFと56μFを並列に接続し、合成容量を526μFとした。

コンデンサーからの放電はサイリスタで制御した。トリガ回路からサイリスタのゲートとオシロスコープのトリガ入力端子に同時にトリガできるようにした。コンデンサーの両端電圧を1000分の
Fig.4 Schematic diagram of circuit for measuring capacitance

1 に分圧し，オシロスコープで放電時の電圧波形を測定した。

### 2.3 コンデンサーの容量と放電特性

球形爆発容器内の混合気への着火は，コンデンサーに充電した電圧の放電により行う。着火装置には4つのコンデンサーを用いたため，コンデンサーの実際の合成容量を調べた。コンデンサーに充電する電圧はNFPA2001に準拠した720Vとして，着火電圧720Vを放電させたときの時定数とコンデンサーから放出されるエネルギーを測定した。

コンデンサーの合成容量の測定は，Fig.4に示す回路を用いて行った。測定方法は以下の通りである。SW1を閉じて，安定化電源により所定の電圧でコンデンサーを充電する。SW1を開きSW2を閉じて放電を行い，コンデンサーの両端の電圧波形をデジタルオシロスコープに取り込む。取り込んだ電圧波形は，着火電圧 $ V_{0} $ を放電した時の時間tとその時間における電圧 $ V_{t} $ の関係式

$$ \mathbf{V_{t}}=\mathbf{V_{o}}\mathbf{e^{(-t/\tau)}} $$

を用いて解析し，コンデンサーの容量を求めた。 $ \tau $ は放電の時定数であり，コンデンサー容量をC，抵抗をRとすると， $ \tau=CR $ で表される。(1)式を変形した。

$$ \ln\left(\mathrm{V_{t}/V_{o}}\right)=\mathrm{t/}\tau $$

に基づく $ \ln\left(V_{t}/V_{0}\right) $ とtとの直線関係からτを求めた。そして $ \tau=CR $ の関係からコンデンサーの容量

Fig.5 Apparatus for measuring supplied energy

を求めた。

着火装置の放電時間とコンデンサーからの放電エネルギーの測定は，球形爆発容器装置を用いて行った。着火電圧を720Vとして，大気圧の空気が注入されている球形爆発容器内で電極を通して放電させた。この時のコンデンサー電圧波形をデジタルオシロスコープに取り込んだ。取り込んだ放電波形から時定数を求めた。放電後一定となった電圧の測定を10回繰り返し，その平均をコンデンサーの残り電圧とした。

### 2.4 着火電極間で放出される実効放電エネルギーの測定

コンデンサーに充電されている電気的エネルギーのうち，着火のために実際に放出された実効放電エネルギーの確認を，熊谷ら $ ^{8)} $ の火花エネルギー測定方法を参考にして行った。

すなわち，まず既知の電力を，断熱性の高い容器内に一定時間注入することにより，注入したエネルギーと平衡温度上昇の関係を求めた。次に着火装置により放電を繰り返し行い，平衡温度上昇を測定し，前述したエネルギーと平衡温度上昇の関係から総エネルギーを計算し，放電回数で除することで1回あたりの実効放電エネルギーを求めた。
測定に使用した容器はステンレス製で，容積は0.39リットルである。容器内には樹脂製のファンを設け，モーターで回転させ内部の空気をよく攪拌し，温度が均一になるようにした。装置の検量線を求めるための既知のエネルギーは供給電力に時間を乗じて与えた。計測時間は10分間とした。すなわち，Fig.5に示す装置を用い，エネルギーの供給は130Ωの酸化金属皮膜抵抗に電圧を与えて行い，電流と電圧から供給電力を測定した。容器内の温度上昇の測定はPt100Ωとデジタル温度測定器で行った。

### 2.5 メタン—空気混合気の燃焼限界に対する着火電圧の影響

可燃性混合気の燃焼限界は，着火源のエネルギーの大きさの影響をうけることが知られている。ここで，コンデンサーの容量をC，着火電圧をVとすると，コンデンサーに蓄えられたエネルギーは $ 1/2\times CV^{2} $ で表されるので，着火電圧を変化させることにより限界に与える本装置での着火電圧の影響を知ることができる。この着火電圧の影響を，着火電圧を変化させて測定されるメタン－空気混合気の上限界及び下限界により調べた。この場合の燃焼限界の測定は次節に述べる方法と同様の方法で行った。

### 2.6 燃烧限界测定

球形爆発容器による燃焼限界の測定方法は以下の通りである。真空ポンプで球形容器内と試料ガス注入用の配管内の圧力を $ 10^{-4} $ MPa（約1 mmHg）以下に排気する。全圧が0.105 MPa（790 mmHg）となるように消火剤，燃料，乾燥空気を差圧変換器を用いて分圧法により注入する。調合された試料ガスはガスクロマトグラフィーによって調製精度が十分であることを確認した。容器内を攪拌用のプレートを上下させて1分間攪拌し，排気口を開き，大気圧に戻す。バルブを全部しめた後，着火装置内のコンデンサーに720 Vのエネルギーを充電し，容器内の混合気に着火する。

着火したときの容器内の圧力上昇を，容器に取り付けてあるゲージ圧変換器で測定し，デジタルオシロスコープに取り込む。取り込んだ圧力上昇

Fig.6 An example of pressure variable in explosion sphere for methane-air mixture (methane = 4.7%)

波形の一例をFig.6に示す。NFPA2001基準にならい，67.5hPa（760/15mmHg）以上の圧力上昇が見られたときを爆発と判定する。混合気の燃料濃度を0.2ないし0.3%刻みで変化させて測定を行い，爆発と判断した燃料濃度とその直前の不爆発時の濃度の平均の濃度を燃焼限界とした。試料ガスは純度99.9%以上のメタン，プロパンを使用した。

### 3. 結果及び考察

### 3.1 コンデンサーの容量と放電特性

直流安定化電源から着火装置のコンデンサーに20Vで充電し，1kΩの抵抗を通して放電を行ったときのコンデンサー電圧の波形をFig.7に示す。この電圧波形を読みとり，(2)式を用いて整理した結果がFig.8である。 $ \ln\left(\mathrm{V}_{\mathrm{t}}/\mathrm{V}_{0}\right) $ と時間tの直線関係の勾配として $ 1/\tau=3.60 $ が得られた。ここでτは時定数である。時定数τ，コンデンサー容量C及び回路の抵抗R間の関係式 $ \tau=CR $ と $ R=1k\Omega $ より，コンデンサー容量Cとして278μFが得られた。

球形爆発容器の混合気に着火する場合と同様に着火電圧を720Vとし，容器中央の着火電極間で放電をさせたときのコンデンサーの電圧の変化の一例をFig.9に示した。この電圧波形を読みとり，(2)式により整理するとFig.10のようになった。
Fig.7 Discharge of capacitor voltage( $ V_{t} $ ) of ignition unit for measuring capacitance ( $ R=1k\ \Omega $ , $ V_{0}=20V $ )

Fig.9 Discharge of capacitor voltage through spark gap ( $ V_{0}=720V $ )

Fig.10の直線の勾配から，コンデンサーを720Vで充電し着火電極間で放電させた場合の放電の時定数は53μsが得られた。

Fig.9のコンデンサー電圧の変化から，放電開始後約150μs以降の電圧変化は少なく，ほぼ一定と見なせる。それ故，ここでは着火の際の放電時間を150μsとする。720Vで充電した着火装置のコンデンサー電圧変化の測定を10回繰り返し，放電開

Fig.8 Relation between $ \ln(V_{\mathrm{t}}/V_{0}) $ and time in Fig.7 ( $ V_{0}=20V $ )

Fig.10 Relation between $ \ln(V_{\mathrm{t}}/V_{0}) $ and time in Fig.9

始後150μsにおけるコンデンサー電圧を読みとった。その平均の電圧87.3Vから，放電後のコンデンサーに残留する電気エネルギーは1Jと計算された。このコンデンサーを720Vで充電したときに蓄えられるエネルギーは，コンデンサー容量が278μFであることから72Jと計算される。従って，150μsの放電時間内に放出されるコンデンサーからの放電エネルギーは71Jは，720Vで充電した時に蓄えられる。
Fig.11 Relation between temperature increase $ \Delta T $ of air in Dewar vessel and supplied energy (Q)

れるエネルギーの約99％となる。

3.2 着火電極間で放出される実効放電エネルギー

Fig.5に示したデュワービン内の抵抗に通電し発生させた熱エネルギーとデュワービン内の空気温度の上昇との関係をFig.11に示す。注入した熱エネルギーQ（J）と空気の上昇温度ΔTとの間にはよい直線関係が認められる。このQと空気の上昇温度ΔT間の直線関係は次の式で表すことができた。

$$ \begin{aligned}&Q(J)=(80.6\pm1.1)\cdot\Delta T(℃)-(62.2\pm\\&10.3)\quad(3)\\ \end{aligned} $$

ここで，(3)式右辺の±記号を付けた数字は係数の標準誤差である。また，この関係はFig.11の熱量計の検量線となる。右辺の定数項は，デュワービン内の空気を攪拌するファンから供給されるエネルギーを補正する項である。

着火装置のコンデンサーを720Vで充電し，着火電極間で放電させ，放出される実効放電エネルギーを調べた。その際，放電は1分間に1回の割合で10回行った。Fig.12に放電回数と容器内空気の温度上昇との関係を示した。Fig.12から放電10回当たりの容器内空気温度の上昇ΔTは3.3℃となった。このΔTを(3)式に代入して注入した熱エネル

Fig.12 Temperature increase of air in Dewar vessel by sparks ( $ V_{0}=720V $ )

ギーQ（J）を求め，放電回数10回で割ることで，1回の放電による実効放電エネルギーとして20Jが得られた。

着火電圧を720Vとした時のコンデンサーからの放電エネルギーは71Jであった。この71Jと実効放電エネルギー20Jとの差の約50Jはコンデンサーから着火電極までの配線の抵抗による損失と考えられる。また，720Vに充電されたコンデンサーに蓄えられたエネルギー72Jに対する実効放電エネルギーの効率を求めると，28％となる。

Hertzbergら⁹)は，コンデンサーに蓄えられた電気エネルギーと電極間で放電される実効放電エネルギーとの関係を調べ，報告している。彼らは，着火電圧を高くすると放電のエネルギー効率が上がり，コンデンサーに蓄えられたエネルギーを大きくすると，効率は低下するという結果を得た。さらに，エネルギー効率は彼らの測定エネルギー範囲において最高約25%と報告されている。我々の放電エネルギー効率は，Hertzbergらの報告しているエネルギー効率より幾分良い結果となっているが，オーダー的には一致している。Hertzbergらの実効放電エネルギーが我々の結果に比較し小さい原因の一つとして，彼らの着火装置に用いられているインダクションコイルによる損失が考えられる。
Fig.13 Variation of flammability limits for methane-air mixtures with ignition voltage of ignition unit

れる。

### 3.3 メタンー空気混合気の燃焼限界に対する着火電圧の影響

着火電圧を変化させて，メタンー空気混合気に放電着火し測定した燃焼限界をFig.13に示す。Fig.13において，●印はメタンー空気混合気の上限界濃度を，○印は下限界濃度の測定値を表している。メタンー空気混合気の上限界濃度は，500V以上の着火電圧のとき，約16%で一定となった。しかし，着火電圧が500V以下では徐々に低下し，280Vでは約14％となった。それに対して，メタンー空気混合気の下限界濃度は着火電圧を変化させた全範囲で約5％と一定であった。NFPA2001規格に規定されている720～730Vの着火電圧範囲は，Fig.13において上下の燃焼限界が電圧によらず一定となる範囲にある。従って，この電圧が多少変化しても測定結果は変わらないので，720Vは球形爆発容器による燃焼限界測定にとって妥当な充電電圧と見ることができる。以上の結果から，本研究における燃焼限界測定時の着火電圧として720Vを採用した。

### 3.4 メタンー空気，プロパンー空気混合気の燃焼限界

球形爆発容器を用いて燃焼限界を測定した結果をTable 1に示す。ここでの、測定したメタン—空気及びプロパン—空気混合気の燃焼限界測定は、高压ガス保安法令例規集1 $ ^{10)} $ に定められている爆発限界の測定方法の基準をも満たしている。Table 1には比較のために、Saito et al. $ ^{11)} $ が管状火炎バーナーで測定した燃焼限界とZabetakisにより爆発ビュレット法で測定された燃焼限界のデータを示した。ここで、管状火炎バーナーによるデータは内径30mmのバーナーを水平に配置し、混合気噴出速度5 cm/sとして得られたデータである。

Table 1より，本研究の球形爆発容器で測定されたメタンー空気，プロパンー空気混合気の燃焼範囲は管状火炎バーナー及びZabetakisによる結果とに比較し幾分広い結果となっている。しかし，それぞれの限界濃度における差の割合の最大のものはメタンの下限界濃度の8％であり，三者の測定方法の違いを考慮すれば，Table 1の結果は燃

Table 1 Comparison of flammability limits of methane and propane observed by different methods

Limit	Methane	Propane
This work	Saito et al. $ ^{11,a} $	Zabetakis $ ^{1,b} $	This work	Saito et al. $ ^{11,a} $	Zabetakis $ ^{1,b} $
Upper	15.9	15.4	15.0	9.9	9.8	9.5
Lower	4.6	4.8	5.0	2.1	2.1	2.1

a: Tubuler flame burner

b:Explosion burette
料一空気混合気の燃焼限界としてよく一致しているといえる。

### 4. まとめ

各種燃料につき，消防研究所において管状火炎バーナーにより測定された燃焼限界と，従来法による燃焼限界との間の差異に関する具体的知見を得るため，従来法の一つである球形爆発容器を米国防火協会規格NFPA2001に準拠して試作し燃焼限界を測定した。結果に大きな影響を及ぼす着火装置の特性について，メタンー空気混合気の燃焼限界に与える着火電圧の影響を調べ，さらに，NFPA2001規格に定められた着火条件の妥当性を検討するとともに，放電時間と実効着火エネルギーを測定し燃焼限界の条件を明確にした。また，メタンー空気及びプロパンー空気混合気について得られた上下の燃焼限界について，管状火炎バーナー法及び爆発ビュレット法による文献値と比較検討し，以下の事実を明らかにした。

1）メタン一空気混合気の上限界濃度は着火電圧に依存し，500V以下の電圧範囲では電圧とともに上限界濃度が大きくなる。しかし，500V以上では上限界濃度が一定となる。下限界は測定電圧範囲では変化せず，一定となる。従ってNFPA2001規格に規定されている720～730Vの着火電圧範囲は，燃料一空気混合気の燃焼限界測定には妥当である。本研究では，燃料限界測定時の着火電圧として720Vを採用した。

2）本装置の着火用コンデンサー容量は278μFである。このコンデンサーを720Vで充電し着火電極間で放電させた場合，コンデンサー電圧低下の時定数は53μsであり，この時の放電波形から放電時間は150μsと見なすことができた。放電時間内にコンデンサーから放電される放電エネルギーは720Vで充電した時に蓄えられるエネルギーの99%である。

3）着火電圧を720Vとした時，着火電極間で放出される実効放電エネルギーは20Jである。コンデンサーに蓄えられたエネルギーに対する実効放電エネルギーの効率は28％となり，Herzbergらが報告しているエネルギー効率と同等といえる。

4）本研究で得た，メタン及びプロパンの上下両限界は比較した文献の測定法との違いを考慮すれば，文献値によく一致しているといえる。

### 5. 謝辞

本研究において球形爆発容器装置の製作にご協力いただいた廖赤虹博士，球形爆発容器の技術情報を提供してくださった米国FENWALのSenecal博士に感謝の意を表す。

## 参考文献

1) Zabetakis, M.G.: Bureau of Mines, Bull.627 (1965)

2) Drysdale, D.D.: "An Introduction to Fire Dynamics", John Wiley and Sons (1985)

3) Hirst, R., Savage, N., and Booth, K.: Fire Safety Journal 4, 147 (1981/82)

4) Saito, N., Saso, Y., Liao, C., Ogawa, Y., and Inoue, Y., ACS Symposium Series No.611, p.243-257 (1995)

5) Liao, C., Saito, N., Saso, Y., and Ogawa, Y., Fire Safety Journal 27, p.49-68 (1996)

6）廖赤虹，斎藤直，佐宗祐子，尾川義雄，消防研究所報告，No.82, p.1-10（1996）

7) NFPA2001 Standard on Clean Agent Fire Extinguishing Systems (1996)

8）熊谷清一郎，燃烧，岩波全書（1976）

9) Hertzberg, M., Conti, R.S., and Cashdllar, K.L., Twentieth Symposium (International) on Combustion. pp.1680-1690, The combustion Institute, Pittsburgh, PA, 1984

10）高压ガス保安法令例規集1，新日本法規出版(1997)

11) Saito, N., Liao, C., Ogawa, Y., Saso, Y., Hikiba, Y., and Sato, K., Second International Seminar on Fire and Explosion Hazard of Substances and Venting of Deflagrations, Moscow, Russia (in press)
# Specific Characteristics of 7.9 liter Explosion Sphere System

(Abstract)

Yuki Hikiba $ ^{*} $ , Naoshi Saito, Kazuto Sato $ ^{*} $ , and Yoshio Ogawa

(Received December 22, 1997)

For practical knowledge about the difference between flammability limits measured by the tubular flame burner method and by the traditional measuring method, an explosion sphere system as the one of the traditional methods, was made in accordance with the NFPA 2001 standard of National Fire Protection Association, and the flammability limits of combustible mixtures were measured by the system. Since the results were considerably affected by specific characteristics of the ignition unit, the influence of capacitor voltage of the ignition unit (ignition voltage) on the flammability limits of methane-air mixture were investigated. Moreover, the condition for ignition provided in the NFPA 2001 standard was considered for the suitability, and the experimental condition of the system for flammability limits became clear with the measurement of the discharge time and the effective ignition energy. The flammability limits for methane-air and propane-air mixtures measured by the system were compared with literature data.

The methane concentration on the upper flammability limit increases as the ignition voltage rises until 500 V. In the voltage range over 500 V, the methane concentrations are constant. The voltage from 720 V to 730 V adapted in the NFPA 2001 standard is appropriate because the voltage ranges included in the region that the flammability limits of methane-air mixture are independent of the ignition voltage and constant.

For this system, it is regarded that the discharge time is $ 150 \mu s $ and the effective energy discharged on the spark gap is 20 J for the ignition voltage provided in the NFPA 2001 standard.

Both upper and lower flammability limits of methane-air and propane-air mixtures obtained in the study agree well with literature data though all the comparable data were measured by different methods.
# 阪神・淡路大震災における道路通行障害に関する研究

関沢 愛，吉原 浩

(平成9年12月11日受理)

1995年1月17日に発生した阪神・淡路大震災では，被害の甚大な地域で，道路上への家屋や塀等の倒壊，道路における亀裂・段差が多くの箇所で発生し，道路通行の障害となった。

筆者らは，芦屋市南部区域を対象として，震災後3日間に撮影された航空写真を利用して，家屋や塀，電柱の倒壊や路面被害等の道路通行障害要因の抽出，および道路通行障害程度の判定を行った。また，道路の通行障害の発生状況と，震度，微地形との関係，また幅員など道路の属性や周辺地域の建物被害率などとの関係について考察を行った。

その結果，震度が大である地域では，木造家屋の倒壊，及び塀など家屋以外の構造物の倒壊が道路通行障害の主な原因であり，通行障害の程度も大きいことがわかった。また，道路全幅員が10m以上あると，震災時の自動車の通行可能性がかなり高いことがわかった。しかし，道路通行状況に深刻な影響を与える道路障害要因は，主に家屋や塀などの倒壊であり，道路通行障害防止対策としては，まずこれらの構造物の倒壊防止を図ることが基本である。

### 1. はじめに

1995年1月17日に発生した阪神・淡路大震災において，阪神間の被害の甚大な地域では，道路上への家屋や塀等の倒壊，道路における亀裂・段差が多くの箇所で発生し，道路通行の障害となった。(Fig.1，2)これらの道路通行障害は，消防車両などの緊急車両の迅速な対応に多大な支障を与えたとともに，地域全体の道路ネットワークの交通容量を減少させ，被害地域及びその周辺にわたる広い地域に交通渋滞をもたらす要因となった。

このような事態を防ぐために，大規模地震の際に道路の通行障害が発生しやすい条件を予め考察しておくことや道路通行障害の発生防止を図ることはきわめて重要な課題である。

阪神・淡路大震災における道路閉塞と家屋の倒壊等との関係については，塚口らによる神戸市東灘区南部の例について，主として道路幅員と道路閉塞状況との関係を調べた報告がある $ ^{1} $ 。家田らは，神戸市内と芦屋市内の計7箇所について，建築物および電柱・ポールの倒壊と道路幅員との関係，さらに，緊急活動への影響を調べている。 $ ^{2} $ また，望月らは，瓦磔の道路上の分布を計測し街路閉塞の予測手法の検討を行っている。 $ ^{3} $

上記の報告との対比では、筆者らは芦屋市南部区域を対象とした調査結果に基づき、交差点間の道路一つ一つを単位として、これに震度、微地形、道路幅員、建物被害率などの属性を与え、通行障害要因発生比率や通行障害程度と道路属性との関係について具体的に明らかにしている点が特徴で