Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
おりAEによる手法がユーザーにとって経済的メリットがないため、現在でもほとんど用いられていないのが現状である。

一方、欧米では既に圧力容器や貯蔵タンクなどの実構造物の腐食損傷評価にAE法が実用化され、検査費用節減の手段として有効であると報告されている $ ^{5)} $ 。欧米の手法は、底板または底板から側板へ伝播するAEを計測する手法とは異なり、底板からタンク内部の液中を伝播するAEを計測してAE源の位置、発生頻度などを求めて健全性診断を行っている。液体のインピーダンスは固体材料のそれよりも数十倍小さいので、底板または底板から側板を伝播するAEに比べて減衰が小さく検出が容易であると思われる。

現在、欧米の検査技術を基に、国内の数基のタンクにこの技術の適用が試みられている $ ^{6)} $ が、欧米と日本とでは腐食状況や法制度などタンクのおかれている条件が異なるためこれからの研究が期待されている。

これまでの研究において、AE源の位置標定は重要なテーマであり、その精度はAE波到達時刻の読みとり誤差に大きく影響されることが分かっている。AE波到達時刻の読みとり誤差の原因はAE波の減衰および環境ノイズに依るところが大きい。したがって実際の構造物の位置標定ではその影響を受け易い。そこで筆者らは、AE源の位置標定にニューラルネットワーク（Neural Network）の学習機能を利用した位置標定方法を提案し、本手法が従来の連立方程式を解く位置標定方法よりもAE波到達時刻の読みとり誤差の影響を受けにくいことを示した $ ^{1} $ 。

本報告では、タンク内の液中を伝播するAEによる位置標定への本手法の適用性についてシミュレーションで調べた。

### 2. AE（アコースティック・エミッション）

AEは、材料内部の微小な破壊やそれと同等なエネルギー解放過程によって発生する弾性波である。AEの発生源（AE源）となりうる現象としては、き裂の発生や進展、転位、変態などの材料内部で生じる微小変化によるものと、機械的摩擦、漏洩などその他の要因によるものとがある $ ^{8} $ 。

AEによる検査方法は、能動的な他の非破壊検査方法とは異なり受動的な検査方法であるため試験体にAEが発生しない限り欠陥を検出することはできない。しかし、少数のセンサによって応力集中部だけではなく構造物全体を観察することができ、またAE源の位置や状態をその発生と同時に知ることができる利点がある。

### 3. ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク（Neural Network）は、生物の脳の神経回路網の働きをモデル化したものである。神経細胞の働きをモデル化した、ユニット（Unit）という単純な演算を行う子をネットワーク状に組み合わせて結合し、ユニット間で信号のやりとりさせて並列情報処理を行っている $ ^{9} $ $ ^{10} $ 。ニューラルネットワークは、ユニットの結合状態により、階層型と相互結合型の2種類に大別される。

Fig.1に示すような単純な3層の階層型ニューラルネットワークの入出力の関係を以下に示す。

Fig.1 Schematics of Three-layered Neural Network.
ネットワークに $ u_{i}:(i=1,\ldots,l) $ の入力信号を与えたとき、中間層の出力信号 $ v_{i}:(i=1,\ldots,m) $ 、出力層の出力信号 $ w_{i}:(i=1,\ldots,n) $ は、以下のようになる。

$$ v_{i}=f(r_{i}) $$

$$ \begin{aligned}&r_{i}=\sum_{i=1}^{i}V_{i}u_{i}-\theta\quad(i=1,\ldots,m)\\ &\begin{aligned}\\ &w_{i}=f(q_{i})\quad&(2)\\&q_{i}=\sum_{i=1}^{m}W_{i}v_{i}-\theta\quad&(i=1,\ldots,n)\\&r_{i},q_{i}:i ユニットの内部ポテンシャル \\&V_{i},W_{i}: ユニット間の結合関数 \\&\theta: ユニットのオフセット \\&l,m,n: 入力層 , 中間層 , 出力層 のユニットの数 \\&f(): 出力関数 ( シグモイド関数 )\\ &\end{aligned}\\ \end{aligned} $$

階層型ネットワークの学習は誤差逆伝播学習則(Error Back Propagation) $ ^{11} $ を用いて行う。

誤差逆伝播学習則は、階層型ネットワークに複数の学習データを入力し、ネットワークの出力値と学習データの出力値との二乗誤差が最小となるように繰り返し計算を行う手法である。出力層側から入力層側へ信号を戻し、学習データの出力値に対する二乗誤差を減少させるようユニットの結合係数、オフセットを変化させて学習を行う。

### 4. ニューラルネットワークによる位置標定方法

Fig.2に示すように、AE源の位置標定は、学習済みのニューラルネットワークに未学習の入力データを入力してそれに対応する出力値を推定させ

Fig.2 I/O Relation of AE Source Location Using Neural Network.

ることにより行う。以下にその手順を示す。

(1) 位置標定範囲内に任意に配置した仮想AE源の位置座標を出力データ、そのAE源から各センサへのAE波到達時刻の差を入力データとした入出力の組を複数個用意する。

(2) (1)の入出力の組を学習データとして未学習のニューラルネットワークの学習を行う。ネットワークの学習は学習誤差が十分に収束するまで行う。(3) (2)の学習済みニューラルネットワークに未学習の入力データを入力して位置の推定を行う。

学習を行ったとき、多数の局所最小解が存在するため、初期値によっては学習誤差が十分小さくならないことがある。本研究で用いたニューラルネットワークは、同一の問題に対し同一の教師データを用いて初期値を変えて学習を行い、そのうち学習誤差が十分に収束したものだけを使用した。

### 5. シミュレーション方法

石油タンクとして容量が1000KL程度のタンク（直径：10m，高さ：14m）を想定した。Fig.3にタンクへのセンサの配置を示す。センサは底板から高さ1mの側板上に配置した。センサの数は、従来の解析的な2次元位置標定方法で使用される数と同じ3チャンネルおよび4チャンネルを採用した $ ^{12} $ 。

学習および位置の推定のための仮想AE源はタンク底板内に設定した。Fig.4にセンサ配置が(a)正三角形（3ch）の場合、(b)正方形（4ch）の場合に

(b)

Fig.3 Sensor Arrangement of Oil Storage Tank. (a) Front view of Oil Storage Tank, (b) Bottom view of Oil Storage Tank
OSensor (i-ch)

(a)

(b)

Fig.4 Sensor and Learning Data Arrangement on Bottom Plate of the Tank. (a) Regular Triangle: 3-channel, (b) Square: 4-channel

▲ Prescribed AE Source

Fig.5 Prescribed AE Source on Bottom Plate of the Tank.

おける学習のための仮想AE源の配置を示す。タンク内の液中を伝播するAE波の速度は1500m/s（蒸留水の理論値）を用いた。位置標定手順は以下の通り。

(1) タンク底板を位置標定範囲と定め、センサおよび複数の学習用の仮想AE源の位置を設定し(Fig.4参照)、仮想AE源から各センサへのAE波到達時刻の差を求め、入出力データの組（学習データ）を作成する。このとき、入力データの数はセンサの数、出力データの数は位置標定範囲がタンク底板なのでxy座標の2つとする。

(2) (1)で作成した学習データを用いてニューラルネットワークの学習を行う。

(3) 位置標定範囲内の位置標定精度の確認のために、位置標定範囲内に均一に配置した仮想AE源から各センサへのAE波到達時刻の差を求め、(2)の学

Table.1 Learning Parameter

Sensor Arrangement	Regular Triangle	Square
Number of Sensor	3	4
Learning (epoch)	100,000	100,000
Number of Unit (Input Layer)	3	4
Number of Unit (Intermediate Layer)	5	7
Number of Unit (Output Layer)	2	2

習済みニューラルネットワークに入力して位置の推定を行う。Fig.5に位置の推定のために位置標定範囲内に配置した仮想AE源を示す。

ニューラルネットワークの学習は、センサ配置が正三角形（3ch）の場合はFig.4(a)の◆印で示す43点、正方形(4ch)の場合はFig.4(b)の◆印で示す43点の位置座標を出力データ、そのAE源から各センサへのAE波到達時刻の差を入力データとして行った。ネットワークの出力値と学習データの出力値との二乗誤差（学習誤差）の値がタンクの直径の5％程度以下となるまで学習を行い、その後10,000回以上学習を行った時点で安定した値が続いたときを収束と判断した。

センサが正三角形配置の場合が50,000回、正方形配置の場合が80,000回で収束したが引き続き100,000回まで行った。学習パラメータをTable 1に示す。

### 6. 推定結果

前節の学習済みニューラルネットワークを用いて、Fig.5に示す241点の仮想AE源の位置を推定した結果をFig.6に示す。Fig.6(a),(b)とも学習が収束した時点での位置の推定結果である（Fig.6(a)の場合は50,000回、Fig.6(b)の場合は80,000回）。位置標定誤差を、タンク底板の直径に対する仮想AE源と推定位置との距離の%で定義する。

ニューラルネットワークによる位置標定では、センサで囲まれた範囲の内側の標定精度より外側の標定精度が低くなるという特徴を有するが、今
回設定した位置標定範囲および2つのセンサ配置ではその特徴はみられなかった。

Fig.6(a)について、各点の位置標定誤差をみるとaa線,bb線,cc線上の点および位置標定範囲の境界近傍の点の位置標定誤差が大きい。Fig.6(b)について、各点の位置標定誤差をみると、dd線,ee線と2ch-4chを結ぶ線、1ch-3chを結ぶ線との中間点の位置標定誤差が大きいことが分かった。位置標定誤差は、正三角形配置の場合は各仮想AE源(241点)の平均で1.11%、最大でも3.45%、正方形配置の場合は平均で0.73%、最大でも2.42%である。

### 7. 入力誤差の影響について

AE源の位置は、AE波到達時刻の差から計算されるが、その精度はAE波到達時刻の読み取り誤差に大きく影響される。そこで、著者らはAE源の位置標定にニューラルネットワークを利用することで従来の位置標定方法よりもAE波到達時刻の読み取り誤差の影響を受けにくいことを既に確認している $ ^{7} $ 。

ニューラルネットワークでAE源の位置標定を行う際、対象となる問題によってセンサ位置や数、学習範囲を変える必要がある。そのためニューラルネットワークの構造や学習パラメータも変わるため、それぞれの場合で入力誤差の影響も異なってくる。そこで、タンク底板の位置標定での入力

(a)

●Presumed AE Source (b)

Fig.6 Presumed Location of AE Source Using the Neural Network. (a) Regular Triangle: 50000 epoch, (b) Square: 80000 epoch

誤差が位置標定精度に与える影響についてシミュレーションで検討した。

### 7.1 入力誤差

入力誤差の原因となるAE波到達時刻の読み取り誤差の主な要因としては、AE波の減衰特性によるもの、環境ノイズによるものなどが考えられる。Fig.7に(a)AE波の立ち上がり（波頭:Wave Front）が明瞭な波形と(b)AE波が減衰して立ち上がりが明瞭ではないAE検出波形の例を示す。

AE波到達時刻の決定方法は、目視または波形にしきい値を設定する方法が一般的であるが、いずれの方法でも、Fig.7(a)の波形ではAE波到達時刻の決定が容易であり読み取り誤差は小さいが、Fig.7(b)の波形ではAE波到達時刻の決定が非常に困難で、しきい値の設定の仕方によって読み取り誤差の大きさが大きく変化してしまう。

### 7.2 人力誤差導入結果

国内における実タンクのAE試験は現在試験的に実施されはじめた状況であり、AE計測時に予想さ

(a)

(b)

Fig.7 Different Types of AE Wave (Wave Front: AE Wave Arrival Time). (a) Non-Damped AE Wave, (b) Damped AE Wave
れるAE波到達時刻の読みとり誤差の大きさ十分は分かっていない。そこで、ここでは、推定で入力誤差を与えた。

5章で用いた推定データの入力に、入力誤差として±1%, ±5%, ±10%の範囲内で、各チャンネルにランダムに到達時刻の誤差を与えて入力データに到達時刻の誤差を導入したものを、前節の学習済みニューラルネットワークに入力して位置の推定を行った。その結果をFig.8に示す。

異なる学習回数のネットワークを用いて位置の推定をおこなったところ、到達時刻の差の誤差が小さいときは学習回数が多い方が仮想AE源全点の平均の標定誤差は小さいが、到達時刻の差の誤差が大きくなると学習回数が少ない方が平均の標定誤差が小さくなる傾向がみられた。その傾向は正方形配置の方が顕著に見られる。このため、正方形配置より正三角形配置の方がAE波到達時刻の誤差の影響を受けにくいことが分かる。

実際のタンク試験における位置標定の許容誤差はタンク直径の数％から10％程度といわれている $ ^{6)} $ ので、正方形配置でも十分な精度で位置標定可能であることが分かる。

Fig.9に入力誤差を導入したときの位置の推定結果の一例を示す。Fig.9(a),(b),(c)および(g),(h),(i)は学習誤差が十分に収束していない学習済みニューラルネットワークを用いて位置の推定を行った結果である。また、Fig.9(d),(e),(f)および(j),(k),(l)はニューラルネットワークの学習誤差が収束したときの学習済みニューラルネットワークを用いて位置の推定を行った結果である。前述した様に、学習誤差が十分に収束していない方がより小さい標定誤差となることが分かる。Fig.9(f)の位置標定誤差は仮想AE源全点の平均で5.9%、最大は11.28%である。Fig.9(l)は平均で7.49%最大で21.08%である。これは、あるチャンネルにだけ偏って入力誤差が導入された場合の推定結果であり、この場合には推定位置が大きくずれることが分かる。したがって、実際の構造物に本手法を適用するには入力誤差が偏らないような計測システムを構築する必要がある。

### 8. おわりに

タンク底板から発生したAEの位置標定をニューラルネットワークを用いたシミュレーションで行った結果、以下のことが分かった。

(1) 入力誤差が小さい場合は正方形のセンサ配置の方が位置標定誤差が小さいが、環境ノイズ等の影響で入力誤差が大きい場合は正三角形の配置の方が位置標定誤差が小さい。

(2) 入力誤差として±10%のAE波到達時刻の読み取り誤差を与えても、位置標定誤差は正三角形配置の場合は5.9～6.5%、正方形配置の場合は6.2～9.0%であり、許容誤差範囲内（最大でタンク直径の10%程度）である。

今後はシミュレーション結果を実験で検証し、より大型のタンクへの本手法の適用性について調べていきたい。その場合、AE波の減衰に対処する

(a)

(b)

Fig.8 Relationship between Source Location Error and Arrival Time Difference Error. (a) Regular Triangle, (b) Square
ために多チャンネルでの計測が必要となり、AE波の減衰を考慮した位置標定範囲の設定、チャンネル数の増加に伴う入力データの増加がニューラルネットワークの構造に与える影響、チャンネル数の増加に伴う入力データの増加がニューラルネットワークの学習に与える影響などが検討課題として考えられる。

## 参考文献

1）亀井浅道：“石油タンクの腐食とその対策”、防食技術、33、pp.654-661（1984）

2）小林豊治："石油タンク底板の腐食と腐食管理"、圧力技術、35、pp.358-362（1997）

3）大津政康：“アコースティック・エミッションの特性と理論”、pp.43-54、森北出版（1988）

4）例えば、仲佐博裕：“アコースティックエミッションの理論と実際”、pp.251-295、地人書館（1994）

Fig.9 Presumed Results including Input Error.

(a) Regular Triangle, 5000 epoch, Input Error: ±1%, (b) Regular Triangle, 5000 epoch, Input Error: ±5%, (c) Regular Triangle, 5000 epoch, Input Error: ±10%, (d) Regular Triangle, 50000 epoch, Input Error: ±1%, (e) Regular Triangle, 50000 epoch, Input Error: ±5%, (f) Regular Triangle, 50000 epoch, Input Error: ±10%, (g) Square, 5000 epoch, Input Error: ±1%, (h) Square, 5000 epoch, Input Error: ±5%, (i) Square, 5000 epoch, Input Error: ±10%, (j) Square, 80000 epoch, Input Error: ±1%, (k) Square, 80000 epoch, Input Error: ±5%, (l) Square, 80000 epoch, Input Error: ±10%
5）湯山茂徳：“アコースティックエミッション（AE）に関する最近のおもしろい話題　一実構造物の腐食損傷評価—”、検査技術、6、pp.58-63（1997）

6) (社)日本高圧力技術協会：“平成11年度経年変化を考慮した長期備蓄タンクの診断・保全技術に関する調査研究委員会第2分科会資料”、 (1999)

7）真家敦子ら："ニューラルネットワークによるAE源の位置標定およびその標定誤差に関する研究"、機論、65-634、pp.1187-1192、A(1999)

8）湯山茂徳：“アコースティックエミッション（AE）法による腐食損傷評価”、防食技術、35、pp.163-170（1986）

9）麻生英樹："ニューラルネットワーク情報処理"、pp.10-20、産業図書（1988）

10) 矢川元基編："ニューラルネットワーク 計算力学・応用力学への応用ー"、計算力学と CAEシリーズ12、pp.205-232、培風館（1992）

11) David E. Rumelhart, etc.: "Learning representation by back-propagating errors", Nature, 323-9, pp. 533-536 (1986)

12) 例えば、仲佐博裕：“3次元AE位置標定法”、第12回アコースティック・エミッション総合コンファレンス論文集、pp.243-248（1999）
# Acoustic Emission Source Location Using Neural Network Technique —Application to the Bottom Plate of an Oil Storage Tank—

(Abstract)

Atsuko Maie, Minoru Yamada, and Kyoji Homma $ ^{*} $

(Received January 25, 1999)

Oil storage tanks are bound by the Fire Services Act to opening inspection after shut down at the interval of several years for security in Japan. A new inspection technique is needed, because several points lie in the opening inspection.

A simulation varying several kinds of conditions was carried out in this report for applicability of acoustic emission(AE) source location to commercial oil tank bottom plate. The source location is conducted by using the pattern recognition characteristics of the neural network.

The influences of counting errors of AE wave arrival time to the number of sensor, AE wave damping and background noise were investigated. It is revealed that the estimate of the AE source location using the neural network is available within an allowable range of errors.
# 磁気式酸素濃度計に及ぼす消火剤の影響

斎藤 直、中田 健一 $ ^{*} $

(平成12年1月27日受理)

磁気式酸素濃度計による酸素濃度の測定に及ぼすガス系消火剤の影響について、酸素、窒素、および消火剤の各濃度を正確に調製した混合気を用いて実験的に調べた。本研究では窒素、二酸化炭素、およびHFC227ea（CF_{3}CHFCF_{3}）の三種類の気体試料を消火剤として使用した。

酸素／窒素混合気の場合、実験に用いた磁気式酸素濃度計による酸素濃度の計測値は、0％から25％までの測定範囲の全域で実際の酸素濃度と良く一致し、窒素は磁気式酸素濃度計による酸素濃度測定を妨害することはなかった。

二酸化炭素の影響について、酸素濃度が20%、21%および25%の酸素/窒素混合気のそれぞれに、二酸化炭素を濃度50%までの範囲で加えて三成分混合気とし、混合気中の酸素濃度を測定して調べた。その結果、50%までの二酸化炭素を含む混合気に対する磁気式酸素濃度計の計測精度は、装置仕様の範囲内にあることが確かめられた。HFC227eaについて二酸化炭素の場合と同じ方法で調べた結果、酸素濃度の計測値と実際の濃度との差は大きく、HFC227eaの放出された区画の酸素濃度を磁気式酸素濃度計を用いて測定しても、正確な濃度が得られないことが明らかとなった。

磁気式酸素濃度計が消火剤から受ける影響は計器それぞれに異なるため、HFC227eaなどの計測精度に無視できない影響を及ぼす消火剤を含む空気の酸素濃度をこの濃度計で測定する場合には、計器それぞれに較正される必要がある。

### 1. はじめに

火災に関する実験的研究では、酸素濃度の測定が重要な場合が多い。たとえば、火災実験や材料の燃焼にともなう発熱速度を酸素消費法により測定する場合には、排煙中の酸素濃度を正確に測定し、単位時間当たりの酸素消費量を求めることが必要となる $ ^{1} $ 。区画火災の火災性状の研究 $ ^{2} $ や材料の燃焼性試験 $ ^{3} $ においても、酸素濃度データは重要な測定要素となっている。

区画された空間内部で発生した火災を消火する、全域放出型のガス系消火設備が備えるべき要件の一つは、放出した消火剤を内部の空気と速やかに混合し均一化することである。区画内における消火剤の混合状態は、消火剤濃度の分布から判断することができる。したがって、区画内部のさまざまな位置で消火剤濃度を同時に連続して測定し、混合過程を知ることにより、放出された消火剤の
混合状態と均一化の程度を確認することができる。しかしながら、多数個所の消火剤濃度を、それぞれに消火剤専用の濃度計を用いて測定することは、装置的に高価なものとなる。このため、通常、複数台の酸素濃度計を用いて区画内の酸素濃度分布を測定し、消火剤の混合状態を判断する間接的な方法が採用されることが多い $ ^{4} $ 。

気体酸素濃度の測定用センサーとして、半導体式、固体電解質式、電気化学式、および磁気式のセンサーが開発され利用されている。これらのセンサーは、酸素分圧による抵抗変化、濃淡電池の構成による起電力、酸素分子の常磁性などを利用し酸素濃度を測定している $ ^{5} $ 。これらの性質は酸素にのみ特有のものではないため、同様の性質を有する他のガスは酸素濃度計に対し妨害ガスとなり、測定精度に影響する $ ^{6} $ 。また、センサー表面などで酸素と反応するガスも妨害ガスとなる。すなわち、火災研究の分野でよく利用される磁気式酸素濃度計では、磁場に吸い寄せた酸素を加熱して磁化率を低下させることにより起きる対流を利用して酸素濃度を測定している。この濃度計は、煙道ガスなどの燃焼排ガス中の酸素濃度測定において信頼性が高いとされるが、同じ常磁性気体の一酸化窒素は妨害ガスとして作用し、誤った測定結果を与える原因となる。また、反磁性の気体であっても対流を妨害するなら影響を及ぼし、高濃度で含まれる場合にはその影響を無視できなくなる場合がある。事実、試料ガス中に含まれる二酸化炭素濃度15％以下を、仕様の条件としている磁気式酸素濃度計もある $ ^{7} $ 。さらに、高温で用いる安定化ジルコニア固体電解質センサーの場合には、可燃性ガスは酸素とセンサー表面で反応し消費するため、妨害ガスとして振る舞うことになる。しかし、この性質を利用して、可燃性混合気の空気と燃料の混合比である空燃比の測定に有効利用されている例もある $ ^{6} $ 。

以上の様に、火災実験や区画内での消火剤放出実験において酸素濃度を測定する場合には、酸素濃度計に対する燃焼生成ガスや消火剤の影響を事前に確かめておく必要がある。しかし、火災関連研究における酸素濃度計に対する妨害ガスの影響についての報告はほとんど見当たらない。それゆえ、本研究では、磁気式酸素濃度計で成分が明らかな消火剤の放出実験において酸素濃度を測定する場合を考え、ガス系消火剤が磁気式酸素濃度計に及ぼす影響について各種の酸素／窒素／消火剤混合気を用いて調べたので報告する。

### 2. 実験装置と実験方法

### 2.1 実験装置と試料ガス

実験に使用した装置の構成図をFig.1に示す。酸素濃度計は島津製作所製ポータブル酸素計POT-101型であり、その主要な仕様をTable1に示した。区画内に放出された消火剤の混合状況を知るために、消火剤の濃度分布を数台の濃度計を用いて同時に測定する場合を想定し、実験では同型式の酸素濃度計3台それぞれへの影響の違いについても調べることにした。本報告で用いた3台の酸素濃度計A、BおよびCの内、濃度計AおよびBは10年以上使用されている装置であり、Cは1998年に製造された比較的新しい装置である。これらには、フルスケールが25％と10％の2つのレンジがあり、酸素濃度によって切り替えて利用するようになっている。

試料の酸素、窒素および二酸化炭素は高压ガス容器入りの市販のガスであり、フッ化炭化水素系の消火剤の一種のHFC227ea（CF_{3}CHFCF_{3}）は、消火設備メーカーを通して入手したものを用いた。ここで、酸素、窒素および二酸化炭素の純度はいずれも99.9%以上である。また、HFC227eaの純度はガスクロマトグラフにより分析した結果、99%以上であることを確かめた。

をれぞれの試料ガスは、(株)シナガウ製のW-NK型湿式ガスメーターで較正された、酸素、窒素、消火剤用の3組のマスフローコントローラを用いて各流量に調整、混合し、成分濃度の明らかな消火剤/酸素/窒素混合気を流量10 l/min以上で調製した。各マスフローコントローラーの流量調整誤差は、相対値で設定流量の1%以下である。試料ガスの混合は、直径3mmのガラスビーズを詰めた外
Fig.1 Schematic diagram of oxygen meter test apparatus

Table.1 Specifications of a magnetic oxygen meter

Range	0-10 and 0-25 Vol. % ranges
Accuracy	Better than $ \pm $ 3 % of full scale
Reproducibility	Better than $ \pm $ 1 % of full scale
Drift	Less than $ \pm $ 2 % of full scale per 4 h
Response time	Less than 30 s for 90 % of response

径30mm、長さ250mmのSUS製混合容器を通して行い、規定流量の混合ガスを酸素濃度計へ導びいた。

### 2.2 実験方法

酸素濃度計の暖機運転を1時間以上行ってから、窒素ガスを用いて濃度計のゼロ調整を行った。次に、スパン調整は、酸素濃度計の10％レンジを用いる場合には、酸素濃度10％の酸素／窒素混合気を調製してスパン調整を行った。また、25％レンジでは、酸素濃度を20%、21%、および25%の3種類の酸素／窒素混合気をそれぞれ調製し、濃度計

Table.2 Experimental conditions to check the interfering effect of extinguishing agents on oxygen concentration measurement by the magnetic oxygen meter

Extinguishing agent	N2	CO2	HFC227ea
Oxygen meter	A, B, C	A, B, C	A, B, C
Range of oxygen meter	10%*, 25%	25%	25%
O2 concentration of O2/N2mixture (%)	0-10*, 0-25	20, 21*, 25*	20, 21*, 25*
Range of agent concentration (%)	0-100	0-50	0-15

$ ^{*} $ : Measured only by the meter A.

のそれぞれ相当する指示濃度でスパン調整を行った。ここで、酸素濃度の異なる3種類の酸素／窒素混合気を用いたのは、消火剤が放出される区画の酸素濃度が大気と異なる場合の影響を調べる