Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
すくすることができる。

質量保存式（連続の式）

$$ \frac{\partial\rho}{\partial t}+\frac{\partial\rho u_{j}}{\partial x_{j}}=0 $$

[運動量保存式]

$$ \begin{aligned}\frac{\partial\rho u_{i}}{\partial t}+\frac{\partial\rho u_{i}u_{j}}{\partial x_{j}}&=-\frac{\partial p}{\partial x_{i}}\\&\quad+\frac{\partial}{\partial x_{j}}\Biggl[\mu\Biggl(\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{j}}+\frac{\partial u_{j}}{\partial x_{i}}\Biggr)+\Biggl(\lambda-\frac{2}{3}\mu\Biggr)\frac{\partial u_{l}}{\partial x_{l}}\delta_{ij}\Biggr]\\&\quad+\rho g\delta_{i3}\end{aligned} $$

[エネルギー保存式]

$$ \begin{aligned}c_{p}\left(\frac{\partial\rho T}{\partial t}+\frac{\partial\rho u_{j} T}{\partial x_{j}}\right)&=\frac{\partial}{\partial x_{j}}\bigg(k\frac{\partial T}{\partial x_{j}}\bigg)+\left(\frac{\partial p}{\partial t}+u_{j}\frac{\partial p}{\partial x_{j}}\right)\\&+\mu\left(\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{j}}+\frac{\partial u_{j}}{\partial x_{i}}-\frac{2}{3}\frac{\delta u_{l}}{\delta x_{l}}\delta_{ij}\right)\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{j}}+\lambda\left(\frac{\partial u_{l}}{\partial x_{l}}\right)^{2}\\&+\dot{q}^{\prime\prime\prime}\\ \end{aligned} $$

[状態方程式] $ p = \rho RT $

ここで、Rは気体定数、Tは温度、 $ c_{p} $ は定压比熱、gは重力加速度、kは熱伝導率、pは圧力、 $ \dot{q}^{\prime\prime\prime} $ は発熱量、tは時間、uは速度、xは位置、 $ \delta_{ij} $ はクロネッカーのデルタ、 $ \lambda $ は第二粘性率、 $ \mu $ は粘性率、 $ \rho $ は密度、下添え字はデカルト座標系の座標方向を表す。

以上の物理現象をコンピュータで数理的に解くのに、その解き方（解法、アルゴリズム）は種々存在するが、本解説ではそれは主眼ではないため割愛する。

### 2.2 火災特有の取り扱いの困難さ

火災には前述した燃焼や流動など複数の物理現象を含む。燃焼における火災面の厚さスケールから建築物内の煙流動の移動スケールまで大小様々なスケールの物理現象を同時に扱う際には、そのシミュレーションを実施する目的は何かということを再確認しなければならない。現状では、それらを同時に解く計算資源は身近に存在しない（マルチスケールの（大小様々なスケールの現象を扱う）問題）。CFDはメッシュと呼ばれる細かい領域に空間を分割し、その各メッシュに対して支配方程式を解く。メッシュが細かければ細かいほど、時間分解能も細かくしなければ計算が不安定になるため、計算時間が非常にかかるようになる。一方、簡易的な物理モデルを使用することが多いため、メッシュを細かくすることを含め詳細な条件設定が必ずしも有効にならないことは少なくない。

また、マルチスケールの問題とは別に火災は複数の物理現象を含んでいるため各現象に即した物理モデルが存在するが、それらの相互作用まで現実に即して物理モデルを構築する必要があり未だ研究段階にある（マルチフィジックスの（多種多様な物理現象を複合的に扱う）問題）。

図１シミュレーション実施の手順
### 3. シミュレーションを調査で活用するためには？

シミュレーションを実施する際の手順を図1に示す。発生した火災に対してどのような特徴を持った火災かを考察し、注目すべき現象がどのような仮説の下に生じているかを考える。その仮説をもとにシミュレーションの条件設定を行う。その条件設定は当然ながら火災現場の状況を反映しているわけであるが、その状況から比較的容易な実験や過去の知見に基づいた経験式により検証できる場合にはそれらを活用した方が負担は少ない。それらで対応できない場合はシミュレーションを実施する。計算結果や可視化した情報から注目すべき現象が説明できるかどうか検証し、説明できなければ仮説を改める。説明できればそれがシミュレーション結果となる。

本章では、以上の手順から実施したシミュレーションからどのような情報が得られるのかを述べ、次にそれを得るために必要な情報は何かを述べる。また、シミュレーションでは適用できない条件は何かについて触れ、シミュレーションの限界についても述べたい。

### 3.1 火災実験の必要性

火災実験を実施することで得られる情報は、シミュレーションにおいても取得可能である。例えば、ガス温度、ガス濃度、煙濃度や熱、質量、運動量のフラックス（流束）などである。数値データだけでなく、シミュレーションの最大の特徴は結果の可視化であり、火災の様子の全体像が視覚的に把握できる。ここで注意しなければならないのは、シミュレーションの出力結果に対して定量的な評価をするためには、火点付近に関する火災実験が必要になることである。現在のシミュレーション技術では火点付近の可燃物の燃焼性状及びその周辺の可燃物への延焼については実験データに頼らざるを得ない。大規模な建築物内の火災の場合、少なくとも火災室の燃焼性状データは実験で取得することを勧める。

### 3.2 シミュレーションを実施するために必要な情報

ここでは、調査において入手すべきシミュレーションで必要となるデータについて述べる。

## ▶ 図面（平面図、立面図）

建築物形状のモデリングは基本となるため、図面の入手は必須である。可能であれば竣工時の図面や改築、改装した場合はその直後の図面を入手したい。また、建築物寸法が不明である場合も少なくなく、その場合は実測するか写真があればそこから寸法を読み取る。

## ▶ 火災現場の写真

火災現場の見分情報と合わせて写真も極めて重要な視覚情報となる。写真撮影する際にはもれなく撮影する必要がある。また焼損前の写真も重要で建築物のモデルングの際の参考となる。最近ではインターネット上で道路沿いの風景を写真撮影し公開している Google ストリートビューを利用すると焼損前の建築物の外観や周辺建築物の状況も理解しやすい。

## ▶戸、窓、換気口の位置、寸法、開閉状況

熱気流の運動は開口部条件により大きく左右される。建築物にある開口部として、戸、窓、換気口が挙げられる。それらの位置、寸法はもとより開閉状況も情報として必要である。例えば、煙突効果のような熱気流の運動は開口部の開閉状況によりもたらされるもので、防火上重要な意味がある。

## ▶ 火災室内の可燃物の位置、寸法、材質

シミュレーションでは火点の燃焼性状を高精度に再現するレベルには到達しておらず、シミュレーションの入力条件データを取得することを目的として火災室全体に対して火災実験を実施することもある。その際に火災室内に設置してある可燃物の位置、寸法、材質の情報が重要で、その違いによって火災室内の火災進展状況が異なる。

### 3.3 シミュレーションが適用可能な条件

シミュレーションがあらゆる火災の再現に適用できるわけではない。現時点で適用可能にする条件は以下の4つである。

## ▶耐火建築物であること

木造建築物のように火災進展によって天井、壁、床が燃え抜ける場合には、それらの障害物がなくなりそこが新たな開口部になるだけでなく、その障害物が燃焼して発熱体となることを意味する。このような急激な変化が生じた時に計算が不安定になりやすいため、区画が焼失しない耐火建築物はシミュレーションに適している。また、建築物ではないが、同様の理由によりトンネル火災はシミュレーションに適している。

## ▶延焼が少ないこと

前述した通り、燃え移るといった延焼そのものの予測は難しい。燃え移るというメカニズム自体をシミュレーションで忠実に再現するのが難しいことと、延焼過程がカオスであり予測も難しい。火災実験を実施することでその点を補完しており、建築物内火災では延焼が火災室内で止まっている方がシミュレーションには適している。

## ▶ 外気への通気性があること

前述した低マッハ数近似は、圧縮性流れに見られる圧力による気体の密度変化はあってはならないと仮定している。そのため、外気が流出入しない建築物を密閉空間としてシミュレーションを実施することは避けなければならない。実際には建築物には外気に通じる換気口などを含めた隙間が存在し、完全な密閉空間となっていない。マルチスケールの問題で述べたように隙間のようなミリメートルオーダーのスケールのメッシュは構成しにくいため、シミュレーション上では隙間を設定することが難しくしばしば隙間を省略することがある。シミュレーションを実施する上で戸や窓など比較的スケールの大きな開口部の開放が望まれる。外気への通気が確保できないシミュレーションを実施せざるを得ない場合は、室の圧力が上昇しない火災の初期段階のシミュレーションに留めたい。

## ▶爆発が起きていないこと

同じく低マッハ数近似により密度波の伝播は生成することがないため爆発を再現することができない。今後、爆発と火災
が連成したシミュレーションの需要は高いため、両者が両立できるようなシミュレーション手法を研究開発していく必要がある。

### 4. シミュレーションのメリット

これまで述べてきた調査で活用するシミュレーションは、時間軸を考えた時に既に起こった過去の火災を再現するものである。一方、これから起こる（未だ起こっていない）未来の火災を予測することで役に立つのは消防用設備等の性能評価や災害時の図上訓練である。

時間軸を考えた場合の調査にシミュレーションを活用する主なメリットとして、可視化情報を生かした共通認識・情報共有と多くの証言の整理（時間軸の生成）の2つがある。

### 4.1 可視化情報を生かした共通認識・情報共有

シミュレーションの結果は、数値データとして得られるだけでなく、それをもとにコンピュータ上でコンピュータグラフィックスにより可視化することができる。時間が進むにつれて進展する火災の様子を見ると、あたかも実際の火災を見ているかのような錯覚を覚える。その可視化した情報を調査員で共有し、可視化情報を見ることで各調査員がそれぞれに頭に描いた火災の様子が共通の火災状況として頭が整理される。その共通認識のもとで火災状況を議論すれば、効率の高い調査が実施できる。

(a) 実験区画（左図）と計算空間（右図）

### 4.2 多くの証言の整理（時間軸の生成）

火災の進展状況の大きな手がかりとなる多くの証言（口述調書）が出てくる。その証言は、発災建築物の住人や近隣建築物の住人、消防隊員の場合もある。それらの証言は具体的内容ではあるが、どの時間帯での証言かがはっきりしないことは少なくない。その時にシミュレーション結果と証言を照らし合わせ、時間変化の中で進展する火災状況を見ながら証言を時間軸の上に整理していくことができる。

### 5. 妥当性検証の必要性

CFD を用いたシミュレーションの結果は可視化することによりグラフィカルで見栄えが良い。前述した通り、それはシミュレーションの大きなメリットではあるが、一方で適切な条件によるシミュレーションを実施してない結果にもかかわらず、現実にそのような火災が起こったと見誤る恐れも多々あり、『CFD = Colorful Fluid Dynamics?』と揶揄されることもある。特に調査では正確な火点情報や火災進展のデータがあるわけではないので、現場の状況とシミュレーションの結果の比較検証ができない。そこで、そのような制約された状況においてもシミュレーション精度を保証する試みとして、実験の積み重ねによる実験結果との比較や現場の情報からシミュレーションの精度を保証することを実施している。

記号	火源	開口条件
4階ドア(幅0.8m×高さ2.1m)	階段室入口(幅0.9m×高さ2.1m)
H30-CC	n-ヘブタン(30cmΦ、3 ‰)	開鎖	開鎖
H30-OC	n-ヘブタン(30cmΦ、3 ‰)	開放	開鎖
H30-CO	n-ヘブタン(30cmΦ、3 ‰)	開鎖	開放
H30-OO	n-ヘブタン(30cmΦ、3 ‰)	開放	開放
H50-CC	n-ヘブタン(50cmΦ、8 ‰)	開鎖	開鎖
H50-OO	n-ヘブタン(50cmΦ、8 ‰)	開放	開放
H70-CC	n-ヘブタン(70cmΦ、10 ‰)	開鎖	開鎖
H70-OO	n-ヘブタン(70cmΦ、16 ‰)	開放	開放

(b) 火源条件及び開口条件

階段室入口：閉鎖4階ドア：閉鎖

階段室入口：開放4階ドア：開放

(c) 開口条件による壁面付近ガス温度分布への影響 (Side A 壁面から 5cm の位置)

図2 実験結果と計算結果の比較（例：小規模建物階段室火災における熱気流の数値解析）
階段室内の温度分布 予測シミュレーション

図3 壁面に付着した煤や壁紙の焼けの状況から煙層の下端位置の予測

(a) エアコン

(b) 换気口

図４ 製品樹脂部分の熱変形

(c) 自動販売機 ※屋外火災で放射熱伝達（熱放射）により損傷

### 5.1 実験結果との比較

火災実験との比較検証を行うことによって、シミュレーションの計算精度が良い計算対象や逆にシミュレーションが不得意な計算対象を見出すことができる。一例として、図2に小規模建物階段室火災における熱気流の数値解析の実験との比較事例を示す。開口条件による熱気流温度の経時変化を
図5 CFDを用いた火災シミュレーションを活用してきた課題(1980～2014年度)
ミュレーションは再現しており、階段室のような竪穴区画についてシミュレーションは十分な精度を保持しているという例である。調査においてシミュレーションを適用する実際の火災と火災実験の比較検証から見出したシミュレーションの得意不得意分野を照らし合わせて、精度保証を間接的に評価することができる。

### 5.2 火災現場の情報

火災現場には種々の情報が存在する中で、シミュレーションの妥当性検証のために、火災現場での煙層の高さ、樹脂の熱変形を観察する。

図3は火災現場の壁面に付着した煤や壁紙の焼けの状況から煙層の下端位置を予測しているものである。証言と合わせると必ずしも実際の煙の動きと合致しない場合もあることを留意しつつ、火災現場の参考情報として有用であるため活用すべきである。

図4は火災現場になる製品の樹脂部分を観察したものである。特に、樹脂が燃焼せずに熱変形している場合、その場所のガス温度が概ね着火温度以下、熱変形温度以上であったと考える。ただし、似たような樹脂の熱変形でも図4(c)に示すように、製品から火炎が直接見通せる場合には、製品の樹脂の熱変形は放射熱伝達（熱放射）による影響が支配的であり、対流熱伝達による影響は受けないのでガス温度の評価は困難であることに注意を要する。

### 6. おわりに

これまで消防研究センターでは多くの課題に対して CFD を用いたシミュレーションを活用してきた（図5）。特に 2001 年からは調査を対象にシミュレーション技術を活用し、現在まで多くの成果を残してきた。今後もシミュレーション技術を高度化（予測結果の高精度化、予測処理の高速化、予測条件の標準化）し、誰もがより正確により速く火災を再現することを可能にするよう研究開発を行っていきたい。
# Activity on Application of Simulation Technology to Fire Investigation

(Abstract)

Nobuyuki Abe

(Accepted August 10, 2015)

Simulation technology has been applied to fire investigation in the National Research Institute of Fire and Disaster. The aim is to obtain the useful information for fire investigation by reproducing a fire on computer. The information is fire environment (fire behavior, smoke movement, and so on) over time. This article describes the necessary information of the fire environment for input data, the way in which output result is handled and the necessity of validation.
解說

# 現場検知用可搬型赤外分光光度計の物質同定トレーニング用キットの試作

塚目孝裕 $ ^{*1} $ 、志水裕昭 $ ^{*2} $

(平成27年8月18日 受理)

1995 年発生の地下鉄サリン事件以来、テロ災害の現場で原因物質を迅速に特定できる機器として可搬型赤外分光光度計、可搬型質量分析装置等が全国の主要な消防本部に整備されている。これらは、上記のようなテロ災害に使用するのみでなく、日常対応している異臭事案や不審物の同定に至るまで広く利用されている。そのうち、可搬型赤外分光光度計を用いて物質を同定する際の基本的な操作方法等に習熟することを目的に、日常の訓練等で使用できるトレーニング用キットを試作したので報告する。

### 1. はじめに

テロ災害を含む化学災害において、原因物質の簡易検知は、活動マニュアル $ ^{(1)} $ において初期に行う事項として記載されている。この活動は、その後の活動であるホットゾーンの設定、現場や曝露者の除染、搬送先病院への情報提供へつながる、要救助者の救出と並んで重要な活動の一つである。原因物質を特定するための主要な機器としては、主な消防本部に対し表1に挙げたものが消防庁から無償貸与されている。また、いくつかの本部においては、これらの機器を地方財源で配備しているところもある。

これらの機器は、常時使用できるよう訓練等が行われてはいるが、化学災害は他の災害と比べて発生頻度が少なく、実際の現場で使ったことがある消防隊員は決して多くはない。その中でも、HazMat ID、Gas ID 等は一般の研究レベルで物質の解析に使用される性能や機能を持っている機器であり、取扱いに習熟するためには、機器の検知原理や操作方法をある程度習得しなければならず、機器の能力を十分に生かし切れないことがある。

そのため、日常の訓練で簡便に扱うことができ、技能向上に効果があると考えられる試料を揃えた、HazMat ID 向け物質同定トレーニング用キットを試作し、消防本部における検知訓練に使用したので報告する。

表1 主な消防本部に装備されている主要機器

名称	用途	特性	検知原理
LCD3.3	サリン、ソマン等の化学剤、シアン化水素、硫化水素等有害工業ガス	特定の検知可能な化合物の有無が検出できる。	イオンモビリティー
ChemPro100	サリン、ソマン等の化学剤、一般有機化合物	特定の検知可能な化合物の有無が検出できる。	イオンモビリティー
FP-100	シアン化水素、アルシン、ホスゲン等	特定の検知可能な化合物の有無が検出できる。	光電光度法
Gas ID	サリン、ソマンなどの化学剤、有害工業ガス等の約5,500種類が同定可能	ほとんどのガスに対してスペクトルの測定ができる。	フーリエ変換赤外分光光度法
HazMat ID	液体、固体の化合物に適用可能。約4,400種類が同定可能	固体、液体のほとんどの化合物に対してスペクトルの測定ができる。	フーリエ変換赤外分光光度法
Rapid BioAlert BTA テストスドリップ	炭疽菌、ペスト菌等、生物剤	特定の検知可能な菌類等が検出できる。	抗原抗体反応
スマートバイオセンサー	炭疽菌、大腸菌、リシン、ウイルス等の生物剤	空気中に浮遊した生物剤の有無が検出できる。生物剤の種類までの判定は不能。	PCR法 萤光分光分析
IBAC	炭疽菌、大腸菌、リシン、ウイルス等の生物剤	空気中に浮遊した生物剤の有無が検出できる。生物剤の種類までの判定は不能。	PCR法 萤光分光分析
### 2. 現場検知対応機器の特性、測定・同定の原理

### 2.1 機器の特性

表1の機器のうち、HazMat ID、Gas IDを除いた機器は、検知対象となる物質があらかじめ決まっており、その物質の有無を検知するためのいわゆる「検知器」である。これらの機器は、もともと軍事向けに開発されたものであり、現在わかっている軍事用の化学剤、生物剤（以下、化学剤等と呼ぶ）のほとんどが検知可能である。そのため、過去に起こった、地下鉄サリン事件、炭疽菌事件のような化学剤等が使用される化学災害又は生物災害については、検知対象となる物質が含有されていれば、たとえ溶媒や夾雑物質等が混在していたとしても、検知が可能である。また、検知できる物質が限定されていることから、小型で比較的価格も安く、導入しやすい機器である。その一方で、検知できる物質が十数種類と限定的であるため、化学剤等が検知されない場合であっても、それ以外の化学薬品等の存在を否定できない面がある。

これに対し、HazMat ID、Gas IDは、赤外分光分析を検知原理としたものであり、赤外線のエネルギー領域に吸収を持つ化合物であれば、スペクトルを得ることができるいわゆる測定器である。ほとんどの有機化合物は赤外領域に吸収を有しており、ほぼすべての有機化合物は測定できることになる。更に、化合物の構造とスペクトルは、基本的に一対一対応しているので、得られたスペクトルから物質の同定ができることになる。

### 2.2 測定・同定の原理

表1の機器のうち、検知器の性質が強いものは、検知対象となる物質が存在する場合、表示やブザーで検出を知らせる。その時点で、対象化合物がある一定以上の濃度で存在するかどうかが判断できる。また、検出器が特定の化合物にのみ反応するため、数種類の化合物が混在して検出器に到達しても、検出できるのは対象となっている化合物のみとなる。取扱い自体は簡易である。

一方、HazMat ID、Gas ID では、試料を測定して得られるものは化合物の赤外吸収スペクトルであり、物質の同定には、このスペクトルを解析する必要がある。前述のとおり、赤外吸収スペクトルは、化合物と基本的に一対一対応しているため、単一化合物のスペクトルを前もって取得しデータベース化しておき、得られたスペクトルをデータベースから検索することで、測定化合物の同定を行うものである。HazMat ID では約4,400種、Gas ID では約5,500種のデータベースを標準で有し、このデータに収録されている化合物であれば同定することが可能となる。データベース検索機能は、測定から検索まで一連の流れとして行われ、測定を開始すると自動的に検索結果の表示まで行われる。このように赤外分光光度法を測定原理として用いている機器は、未知化合物の同定に効果があるが、その反面、以下のように同定が不能となる場合もある。一つは、データベースに収録されていない化合物のスペクトルが得られた場合である。これは、データベースのスペクトル数を増やすオプションで対応できる場合がある。また、データベース非収録化合物である場合は、得られたスペクトルのピークを詳細に解析して、構造を推定するという方法で解決できる場合もある。この場合は、赤外分光法に対する深い知見が必要となる。

もう一つは、測定した試料が2種類以上の混合されたものである場合である。データベース収録のスペクトルは、基本的に単一成分のスペクトルであるため、測定試料が単一成分の場合はデータベース収録のスペクトルと一致する可能性が高くなり同定が行える。しかし、複数の成分が混在していると、混在している各々の異なるスペクトル全てが重なり合ったスペクトルとなり、データベース収録のスペクトルとの類似度が低くなり、それぞれ単独の化合物がデータベースに搭載されていても、混合されたことで同定は著しく困難になる。このとき、混合している成分が既知の場合には、その成分のスペクトルを差引くことで、他の成分を同定できることがあるが、ピーク位置や吸収強度によっては難しい場合もある。

写真 1 HazMat ID の全景と測定部分拡大
### 2.3 試料測定から同定までの流れ

現在、整備されている機器のうち、未知化合物の同定能力が高く、固体、液体の試料に幅広く利用できる、HazMat IDによる同定手法の流れを示す。HazMat IDの全景と測定部分拡大を写真1に示す。充電式電池で稼働し、光源、ミラーなどは箱内部に格納されている。防水措置が取られており、使用後の除染で水洗いを行っても内部に浸透しない保護がなされている。表面は、機器制御やデータ解析を行うタッチパネル部分と、試料測定部分に分けられる。赤外分光光度法による測定手法は、透過法や反射法等、いくつかの手法があるが、HazMat IDでは、センサー部にダイヤモンドクリスタルを用いた一回反射測定法を採用している。

測定は、機器を立ち上げスタンバイさせ、まず何もない状態のバックグラウンドを測定する。次に、センサー部に試料を載せ、必要により上部から加圧治具により試料を密着させる。測定を開始させると、数分後にタッチパネル部分に試料のスペクトルが表示される。

得られた試料のスペクトルは、自動的にデータベース掲載の標準スペクトルと照合（以下、データベース検索と呼ぶ）され、類似度の高いスペクトルから順に10件の化合物名が検索結果として表示される。

即ち、HazMat ID による化合物の同定法は、(1)機器操作、(2)試料の測定、(3)照合結果の評価という3つの項目からなっている。

### 3. トレーニング用キットの試作で選択した試料

未知試料の同定を過誤なく行うためには、データベース検索に適した測定スペクトルを得て、正しく照合結果を評価する必要がある。HazMat IDは、液体試料、固体試料に適用が可能であり、センサー部に試料が適切に接触すれば、良いスペクトルが得られる。液体試料を測定する際、特に揮発性の液体はセンサー部から拡散を抑えるための治具（液体保持リング）と、その治具にかぶせるカバーが標準付属品として付いている。測定には数分を要するので、この治具を用いてセンサー部に試料を保持しながら測定することで良好なスペクトルが得られる。

固体試料は、センサー部に密着させないと、良好なスペクトルが得られない。特に試料量が少量の場合、センサー部に試料が密着していないと、スペクトルが歪んだり、吸収強度が小さくなったりする。実用上は、測定の際に試料を加圧治具で上から押さえつけるため、粉碎され粒子が小さくなることでセンサー部との密着が保たれる。そこで、HazMat IDを使用する隊員が、機器の操作法等に習熟でき、未知試料の同定を過誤なく実施できることを目的としたサンプルを液体、及び固体試薬の中から選び、これらを収納ケースに入れ訓練時に利用できるようなキットとした。

選定した試料は、機器操作、測定方法、照合結果の評価の3つの作業の習熟を目的としたものを中心とした。また、現場で採取される試料には、水や土等の環境由来物質等が混在することがあり、それゆえ物質同定に至らない場合も少なくない。そこで、現場測定の際に混在しやすい試料、LCD3.3で化学剤として偽陽性の反応をする偽剤であり実践的な訓練で使用することができる試料を更に加えた。

### 3.1 機器操作に慣れるための試料

機器自体の操作方法に慣れることを目的に、試料は素手で取扱えて、かつ、測定後に拭取り等の必要がなく、繰返して使用できるように、フィルム状あるいは板状の樹脂を選定した(表2)。また、明瞭なスペクトルが得られ、データベースに標準スペクトルが掲載されているものとし、以下の理由で選定した。

表 2 機器操作の習熟のために選定した試料

番号	試料名
1	ポリエチレン
2	ナイロン
3	ポリテトラフルオロエチレン
4	ポリスチレン
5	エチレン酢酸ビニル共重合体

#### 3.1.1 ポリエチレン (表 2-1)

典型的な炭化水素のピークのみが現れるもので、灯油等のスペクトルと類似している。データベース検索で上位にヘキサン等の炭化水素が表示されるが、試料形状から可燃性液体に該当するような化合物ではないと判断することが可能である。

#### 3.1.2 ナイロン (表 2-2)

タンパク質と類似の構造を持つことから、データベース検索を実施すると、生物剤（タンパク質を主体としている）の可能性があるとして警告が出る。試料形状から生物剤でないと判断することが可能である。

これら2種類の試料は、HazMat IDの結果では可燃性液体や生物剤として警告が出る。しかし、試料形状という情報と照らし合せることで、その可能性を否定することができ、照合結果の評価に慣れることも併せて考慮している。

#### 3.1.3 ポリテトラフルオロエチレン、ポリスチレン、エチレ

## 産酸ビニル共重合体（表2-3～2-5）

明瞭なスペクトルが得られる試料であり、データベース検索で上位にこれらの化合物が表示されることで、機器操作に誤りがないことを確認することを目的に選定している。データベース検索によりこれらの化合物が上位に表示されない場合は、測定手順等に誤りがあるということになる。
### 3.2 測定方法に慣れるための試料

測定方法に慣れるため、以下の表3に示す試料を選定した。

試料は、比較的安価で毒性を持たず、皮膚などに付着しても影響が少ないもの、またなるべく発火や引火の危険性が少ないものを選択した。

表 3 測定方法の習熟のために選定した試料

番号	試料名
1	2-プロパノール
2	オレイン酸
3	ポリエチレングリコール 600
4	セルロース
5	クエン酸

#### 3.2.1 2-プロパノール (表 3-1)

アルコール類の一つであり揮発性が高い。そのままの状態でセンサー部に滴下すると揮発してしまい良好なスペクトルが得られない。そのため、液体保持リングとカバーを用いて、揮発を抑えた状態で測定を行う手法を用いる。

#### 3.2.2 オレイン酸、ポリエチレングリコール 600（表 3-2、3-3）

揮発性が低く若干粘性がある。液体保持リングは必要なく、粘性のある液体の測定技術習得を目的としている。データベース検索では、類似したスペクトルとして、例えばオレイン酸の場合、ステアリン酸やパルミチン酸が表示される場合がある。

#### 3.2.3 セルロース、クエン酸（表 3-4、3-5）

固体試料を測定する場合は、加圧治具を用いて試料をセンサー部に密着させる必要がある。密着が不十分な場合、十分な吸収強度が得られず、データベース検索に適したスペクトルを得ることができない。そのため、操作者は、タッチパネルに表示されるプレビュー画面で十分な吸収強度が得られていることを確認した後に測定を開始する必要がある。

### 3.3 照合結果の評価に慣れるための試料

#### 3.3.1 α - アルミナ (表 4-1)

アルミニウムの酸化物であるアルミナは、有機物と異なり、同定に利用できる特徴的な吸収がほとんどない。αーアルミナのような無機物は、赤外光をほとんど吸収しないものも多くある。

表 4 照合結果の評価を習熟するために選定した試料

番号	試料名
1	α - アルミナ
2	テトラデカン
3	流動パラフィン
4	0.005M 硫酸

#### 3.3.2 テトラデカン、流動パラフィン（表4-2、4-3）

測定法は液体の測定法で良好なスペクトルが得られる。スペクトルは典型的な炭化水素のピークが現れ、データベース検索ではポリエチレンと同様にヘキサン等の炭化水素が表示される。得られたスペクトルと炭化水素類の標準スペクトルとを目視により比較しても区別は困難である。テトラデカンの構造は$\mathrm{CH}_{3}-(\mathrm{CH}_{2})_{12}-\mathrm{CH}_{3}$であり、流動パラフィンの構造$\mathrm{CH}_{3}-(\mathrm{CH}_{2})\mathrm{n}-\mathrm{CH}_{3}$（nは18以上の混合物）と基本構造がきわめて類似しており、赤外吸光分析では区別がつかない。

##### 3.3.3 0.005M 硫酸 $ ^{*} $ （表 4-4） $ ^{*} $ 注

硫酸は水が含まれているため、水のスペクトルのみしか得られないのが普通である。酸やアルカリの液体は、ペイト等に触れると変色させたり、布地を損傷させたりする作用がある。液体がかかっている部分に変化がみられるにもかかわらず、その液体の検索結果が水であるということは現場の状態と合致しないことになる。このような場合は、スペクトルが得られ、水という検索結果が出たとしても、付着物が水であるという結論を導いてはならない。その他の資器材(pH 試験紙等)を用いて更にチェックすることが必要である。

水は希釈溶媒に使用されたり、生活環境中の至るところに存在すため、データベース検索で水が上位に表示される例が多い。しかし、着色している試料が水と検索されたり、臭気のする試料が水と検索されたりする場合は、注意が必要である。また、水のピークに小さなピークが重なっているような場合もある。このような場合は、水に何かが混合されているということを疑う必要がある。

$ ^{*} $ 注）0.005M 硫酸の 0.005M は濃度の単位。硫酸であれば 1L 中に 98g の硫酸が入っていると 1M となる。

### 3.4 現場測定の際に混在しやすい試料

## 珪藻土、炭酸カルシウム（表 5-1、5-2）

珪藻土、炭酸カルシウム共に無機物であり、無機物特有のブロードで単調なスペクトルしか示さない。珪藻土は二酸化ケイ素を主として、土砂と類似の吸収を示し、炭酸カルシウムも同様に環境中や工業材料として多様なものに含有しているものである。これらの化合物の吸収はモル吸光係数が高く、少量の混合であっても大きなピークとなり、目的としたいピークの妨害となるものがある。実際に測定を行った際に、この位置に現れる吸収は環境由来の混在物ということが早期に認識できれば、目的となる化合物の判断が容易になる。

表 5 現場測定の際に混在しやすい試料

番号	試料名
1	珪藻土
2	炭酸カルシウム
### 3.5 実践的な訓練に使用可能な試料

#### 3.5.1 サリチル酸メチル（表 6-1）

サリチル酸メチルは、湿布や消炎鎮痛の経皮薬として利用される化合物である。この化合物は、化学剤検知器であるLCD3.3で化学剤のマスタード（びらん剤の一種）と検知される。サリチル酸メチルをマスタードと検知することは、誤検知に相当するものであるが、実際の化学剤を用いた訓練は不可能なことから、機器が検知した際の状態を知る観点から、訓練の際の偽剤として利用できるものである。実際の検知における一連の作業は、検知器を所持して原因物質付近に接近していき、検知器が化学剤として検知する物質が存在すれば、検知器が反応する。次にHazMat IDにより測定を行い、その物質が何であるかを同定する。後述するが、実際に訓練ではLCD3.3によりマスタードと検知されたものを、HazMat IDにより測定し、サリチル酸メチルという有害性の低い化合物であるという確認を行い、その後の処理を行うという実践的な訓練を行うことができる。

表6 実践的な訓練に使用可能な試料

番号	試料名
1	サリチル酸メチル
2	マラソン乳化希釈液（1%水溶液）
3	オルトラン粒剤

#### 3.5.2 マラソン乳化希釈液（1% 水溶液）（表 6-2）

農薬は誤飲事故等の事例が多く、原因物質の特定を行う機会のある化合物である。この一つであるマラソン乳化希釈液を試料とした。マラソン乳化希釈液は、有効成分であるマラソンを50%含有した有機リン系液体農薬である。農薬は原体のまま使用されることは少なく、水希釈によって使用される。水希釈されたマラソンは、白色で臭気もあり、明らか

写真2 試料を箱に収納した状態

に何らかの化合物が混在していることがわかる。しかし、水は妨害となる大きなピークを示す化合物であり、濃度によっては得られたスペクトルからマラソンの存在を読み取ることが難しい場合がある。このように、水が含まれた試料の場合、測定前処理をすることで目的のスペクトルを得ることができる $ ^{(2)} $ 。

#### 3.5.3 オルトラン粒剤 (表 6-3)

オルトラン粒剤は、有効成分であるアセフェートを5%含んだ農薬製剤であり、95%を鉱物質等が占めている。そのため、測定スペクトルはアセフェートと鉱物質が混在したものであり、そのままでは農薬製剤だと同定することは困難である。しかし、鉱物質のスペクトルを差引くことでアセフェートを同定することが可能である。

### 4. 試料を保管するケース等

上記3で述べた試料を以下のように取り扱いがしやすいように収納した。各瓶は相互にぶつからないように、スポンジの隔壁によって保護し、収納ケースも外部の力で瓶が破損しないようアルミニウム製のものを用いた。また、余ったスペース部分には、液体・固体の測定を行った後にふき取りができるよう紙製ウェスを入れた。更に、ケース上部トレイにはサンプリング用の使い捨て樹脂製スポイトと、金属製薬さじ、それぞれ数本を付属させた。収納した試料の状態を写真2、3に示す。

3.1 で述べた樹脂の試料については、15cm × 5cm に裁断し、ケース上段のトレイ部分に収納した。それぞれの樹脂には、化合物名を示すシールを貼付した。樹脂試料の一例を写真 4 に示す。

3.2～3.5で述べた試料については、ねじ蓋付き100mlのガラス瓶にそれぞれ適量を入れ、化合物名を示すシールを貼付した。0.005M硫酸と2-プロパノールは、液体試料が取扱いしやすいようにスポイト付ガラス瓶に入れた。スポイ

写真3 箱上段に収納されるトレイと試料等
写真4 樹脂試料の一例

写真 5 液体試料の一例（スポイト付属容器収納のもの）

ト部分は樹脂製であり、2-プロパノールによって長期間の保存は劣化を招く恐れがあるが、2-プロパノールは溶媒としてHazMat ID センサー部の洗浄にも使用できるため、利便性を考え試験的にスポイト付ガラス瓶を容器とした。瓶に入れた試薬の状態を写真5、6に示す。

それぞれの試料には、正しく測定された際に表示されるスペクトルや検索結果、また試料の物性などを記載したシートを付属し、訓練時に得られた結果が正しいものであるかを

写真6 液体試料の一例（通常瓶収納のもの）

図1 樹脂試料の説明シート
確認できるようにした。シートの例を図1～3に示す。

図２ 液体試料の説明シート（表面）

図3 液体試料の説明シート（裏面）
### 5. 試作キットを用いた訓練

那覇市消防局が行った特殊災害対応訓練において、試作したキットを使用してもらい、効果を調査した。

訓練には、テロ災害の対応に当たる救助隊員が参加して行われた $ ^{(3)} $ 。

検知器・測定器の運用をする際の注意点や、測定方法等をトレーニング用キットを用いて確認し、実際に機器を操作する隊員はできるだけ装置に触れ操作を習得することを目的とし、隊長等指揮に当たる職員は、これらの機器からどのような情報が得られるのかについて、実際の化学物質を用いて実施した。訓練の様子を写真7に示す。

トレーニングキットを使用した訓練では、通常の消防局自身で行われる訓練と異なり、消防研究センターや機器の納入業者であるエスティジャパンが同席していたため、機器操作等に関して不明な点をすぐに聞くことができること、データの評価や解析に関して取扱説明書以上の詳細な内容を聴くことができること等で好評であった。

写真７ 訓練の様子

### 6. おわりに

今回試作した訓練用キットは、普段訓練で扱うことが少ない検知の部分に関して、装置に慣れること、得られたデータを適切に評価することを重点に作成した。身近にこのような試料があることは、定期的に行われる訓練や、各自の技能向上の自主的訓練に容易に利用することができるため、HazMat IDと一体化で整備されていくことが望まれる。また、より正確な同定を行うためには、良いスペクトルを取得することが最も重要なことである。そのため、今後は測定時に現場で行うことが可能な試料前処理法等について検討することが課題である。

## 謝辞

試作トレーニング用キットを訓練に使用していただいた那覇市消防局に感謝いたします。

那覇市消防局での訓練に HazMat ID、LCD3.3 を貸与頂いた（株）エスティジャパンに感謝いたします。

## 参考

1. 平成 25 年度消防・救助技術の高度化等検討会報告書、消防庁国民保護・防災部参事官付、消防庁特殊災害室 (2013.3)

2. 志水裕昭、塚目孝裕：可搬型1回反射 ATR 装置を用いた水試料測定における前処理方法の検討、日本分析化学会第63年会講演要旨集、p395、2014

3. 全国消防長会週刊情報 2717 号、(http://www.fcaj.gr.jp/syuukan/2015/2015(H27)0428_2717.pdf)、2015.6.30 アクセス
# Development on a Training Sample Product for Portable Infrared Spectrometer Using Firefighters in Accident Scene

(Abstract)

Takahiro Tsukame $ ^{*1} $ and Hiroaki Shimizu $ ^{*2} $

(Accepted August 18, 2015)

Portable infrared spectrometer was equipped in large city fire H.Q. The instrument has been used for identification of materials on chemical accident. Ability of identification for chemical materials on infrared spectrometer is high, but evaluation of a spectrum is a difficult for beginners.

In this report, it is described that we manufactured a set of training samples for portable infrared spectrometer to firefighters.
解說

# 分析機器の活用による火災原因調査の支援

尾川義雄

(平成27年8月21日 受理)

火災現場に残された物の性状を分析機器を用いて明らかにすることが、消防本部が行う火災調査に役立つ場合がある。分析機器によって得られる物質の性状に関する客観的な情報は、消防本部の調査方針を裏付けるものとして活用される。火災原因調査に使用する分析機器及びそれらを活用した現場採取物の分析事例について紹介する。

### 1. はじめに

火災の調査は、火災の発生とともに開始される、消防が実施しなければならない重要な任務である。出火原因は、現場における見分をはじめとする客観的事実及びその他の情報収集の結果などから総合的に検討され、その結果は最終的に火災調査書などの書類に取りまとめられる。

一般的に火災調査の過程では、図1に示すとおり現場の見分から火災の状況に関する主要な情報が得られ、これを基に調査方針が組み立てられていく。そして、火災現場に残された物の性状を明らかにすることが、調査方針の裏付けに役立つ場合がある。物質の性状のうち人間の五感では把握できないものがあるが、分析機器の活用により得られる客観的な情報は、火災調査の進捗に寄与するものである。本稿では、分析機器による客観的情報の取得までの過程を火災鑑定と呼ぶこととし、火災鑑定で使用する機器及び火災鑑定の事例について紹介する。

### 2. 火災鑑定で得ようとするもの

分析機器の活用により採取物について何らかの分析結果は得られるが、単に分析を行うだけでは調査方針を支えるものにならない。重要な事は、調査方針の裏付けのために何が必要で、採取物からどんな情報を得ようとするかという、調査を実施する

図１ 火災原因調査の過程における火災鑑定の位置づけ
消防職員の目的意識である。例えば、

・出火箇所付近に油臭が感じられることから、油分の有無及び油種の確認をしたい。

・現場で使用されていた素材がどの温度で溶融するか知りたい。

などといったものが挙げられる。油分の有無及び油種の確認については、採取物から油分を抽出し成分分析を実施する。素材の溶融温度については、加熱試験によりその温度を直接測定する方法があるが、別の方法として素材そのものが何であるかを分析し、既知の素材であれば文献から溶融温度を調べることもできる。分析方法は、採取物の状態と火災調査担当者との情報交換によって適切な方法を選択している。

火災鑑定により出火原因を絞り込む情報が得られるのが望ま

図２ ガスクロマトグラフ質量分析計

しいことであるが、分析結果が事前に立てた調査方針にそぐわないこともある。火災の影響による採取物の変質や火災発生から分析実施までに経過した時間の長さ等が分析結果に影響することから、分析結果は調査方針に照らすとともに火災調査の過程で得た全ての情報を集約し総合的に解釈することが必要である。

消防研究センターとしては、火災鑑定は消防本部から相談の連絡を受けた時点から開始するものと考えている。採取物の送付に先立って消防本部と行情報交換により、採取物に適した保管と送付方法を伝えることが出来るため、採取物の劣化を抑えより良い結果を得ることにつながる。採取物の状態は火災ごとに異なるので、消防本部との情報交換で得られる情報は貴重であり、分析結果の有効活用にも役立つものである。

### 3. 火災鑑定に使用する機器

消防研究センターで保有している分析機器について、名称、用途などについて紹介する。なお、括弧内に示した英文字の組み合わせが略称として用いられることがある。

### 3.1 ガスクロマトグラフ質量分析計（GC-MS）

試料中に含まれる成分を分析する装置で、主に油分の分析に用いる。混合物のように複数の成分が混在している場合でも成分毎に分離して、得られた信号から成分を同定することが可能である（図2）。ガスクロマトグラフ質量分析計はカラムと呼ばれる中空管を備えており、カラム内部に固体が充填されるか液体が塗布された状態で成分の分離に用いられる。図3に概略図を示す。混合状態の試料は注入された後にカラム内を通っ

図3 ガスクロマトグラフ質量分析計のカラム内における成分分離
て分析機に導入される。カラム内の充填物または塗布物への吸着されやすさが成分毎に違うためカラム内の移動速度は異なり、分析機に導入されるまでに各成分が分離される。

ガソリン、灯油等の油分の存在は出火原因及び延焼拡大に寄与するため、火災後に油分の有無が確認される。油分の有無については、採取物からの油臭、水に採取物を接触させた場合の油膜、ガス検知管による油分反応を確認するなどといった、火災直後の現場において油分の存在を説明する手法が用いられている。これらの方法は、油分に含まれる成分の同定が難しいこと、火災現場に存在する他の物質により確認結果が影響を受けることがあり、調査結果が「何らかの油分が存在する」という内容にとどまることがある。

ガスクロマトグラフ質量分析計を用いた油分の分析により、火災現場で採取された採取物をからガソリン、灯油、軽油等に含まれる成分を同定し油分を特定することができる。分析結果は火災現場における確認結果と共に原因調査に役立っている。

### 3.2 エネルギー分散型蛍光 X 線分析装置（EDX または XRF）

試料中に含まれる元素を分析する装置で、元素の種類及び

図４ エネルギー分散型蛍光 X 線分析装置

割合を求めることができる（図4）。試料にX線を照射し、試料から発せられる蛍光を検出する。蛍光のエネルギー値は元素別に固有値があるので試料中にどの元素が含まれているかが分かる。採取された金属片や金属粉の分析に使用している。

### 3.3 热重量测定装置（TGA）

試料を一定の速度で昇温させ、試料内に起こる重量変化を測定する。温度上昇に伴い試料の蒸発や熱分解が起これば重量は減少する。また、金属粉等が酸素と結び付く酸化反応を起こせば重量増加となる。

### 3.4 示差走查热量計（DSC）

試料を一定の速度で昇温させ、試料内に起こる融解、酸化、分解等の物質変化に伴う熱的変化を測定する。試料が融解、蒸発すれば吸熱となり、酸化分解時には発熱が記録される。

同一試料に対して熱重量測定装置と示差走査熱量計の両方を用いた測定結果があれば、試料の熱的挙動をより詳しく把握することができる（図5,6）。

### 3.5 粒度分布测定装置

試料中に含まれる粒子の粒径計測にレーザー光を使用し、

図 5 熱重量測定装置（左）と示差走査熱量計（右）

## 熱重量測定裝置(TGA)

## 示差走查熱量計(DSC)

- 試料を一定の速度で昇温した時、試料内に起こる重量変化を測定する。

図6 熱重量測定装置と示差走査熱量計で得られる試料の熱的特性
粒子に当てた光の散乱状況を測定し粒度分布に変換する装置である（図7,8）。出火原因として粉塵爆発が考えられる場合には、採取された粉末試料について微細な粒子の有無と割合

図7 粒度分布測定裝置

を測定する。分析結果は出火原因の考察に役立っている。

### 3.6 フーリエ変換赤外分光光度計（FT-IR）

試料に赤外線を照射し、その吸収状態から試料を構成する分子の形状や構成する原子の組み合わせを明らかにする装置であり、未知試料の吸収波形が基準物質の吸収波形と全体的に一致していれば、両物質が同一であるというよい証拠になる（図9,10）。木綿に代表されるセルロース、ポリエチレン、ナイロン、ポリ塩化ビニル等、主として繊維や樹脂類の材質分析に活用している。

### 3.7 その他の機器

その他、必要に応じて各分野の研究官が保有している専門性の高い機器を活用し、火災原因調査に役立てている。

・試料の詳細見分と含有元素を把握するための走査型電子顕微鏡

・微少な発熱と吸熱が検出できる熱分析装置 $ ^{1)} $

・静電気による出火可能性を検討するための静電電位計

図8 レーザー光を用いた粒度分布測定概略

図 10 フーリエ変換赤外分光光度計による測定例

写真9 フーリエ変換赤外分光光度計（左）と固体・液体試料用測定部（右）
### 4. 火災鑑定事例

消防研究センターで実施した火災鑑定の事例を紹介する。

### 4.1 石油ストーブの異常燃焼がガソリンの誤給油に起因する

## と考えられた事例

住宅内の石油ストーブが異常燃焼して火災が発生した。消防本部は、家人より石油ストーブには以前から保管していたポリタンク内の油を給油したとの情報を得た。出火した石油ストーブのカートリッジタンクに灯油以外の成分の存否について、ガス検知管では識別できなかったことから、消防本部が当センターに分析を依頼したものである。

採取された油分について、ガスクロマトグラフ質量分析計による成分分析を実施した結果、石油ストーブのカートリッジタンク内の液体からはガソリンに由来する成分の信号が強く現れるとともに、灯油に由来する成分の信号も明確に検出された（図11）。このことから、カートリッジタンク内の液体はガソリンと灯油の混合物であり、石油ストーブの異常燃焼の原因がこの液体に起因することが分かった。

鑑定物件（石油カートリッジ内の液体）

ガソリン（標準試料）

灯油（標準試料）

図11 ガスクロマトグラフ質量分析計による油分の分析結果
4.2 爆発火災の原因に金属粉塵が関係すると考えられた事例

自動車の車体の製造と加工を行う工場の操業中に爆発が発生した。火災現場には金属粉と思われる多量の粉体が存在していたことから、消防本部が粉塵爆発の可能性を検討するため、分析を依頼したものである。

採取された粉体に含まれる金属元素をエネルギー分散型蛍光X線分析装置で分析した結果、アルミニウムの含有量が多いことが分かった（図12）。さらに、粒度分布測定装置で粉体の粒度分布を確認したところ、50 μm以下の微細な粒子が多く含まれていることが示された（図13）。1 μmは1mmの1000分の1の長さである。アルミニウムの微粒子は粉塵爆発を起こしやすいことが知られており $ ^{2} $ 、これらの測定結果は消防本部が出火原因を粉塵爆発に絞り込む際の検討資料として活用された。

### 4.3 電気用品の出火箇所付近に付着していた樹脂状物質の分析事例

発火源と考えられる電気除湿機を分解して詳細な見分を行っていたところ、除湿機内部に何らかの樹脂状物質が付着しているのが確認された。除湿機を構成する樹脂が火災時の熱により変化したものなのか外部から混入したものなのかを明らか

図 12 萤光 X 線分析装置による元素分析結果

図 13 粒度分布測定装置による粒度分布測定結果
にするため、当該樹脂状物質の性状確認行った。

樹脂状物質をフーリエ変換赤外分光光度計により分析し標準物質の赤外線吸収スペクトルと比較したところ、シリコン樹脂であることが判明した（図14）。除湿機の仕様情報を参照するとシリコン樹脂は使用されておらず、樹脂状物質は製品に由来するもので無いこと分かった。

このように分析機器による結果は、電化製品や燃焼機器の詳細見分時にも、有用な情報として活用されることがある。

### 5. おわりに

当センターで保有する分析機器の一部と火災鑑定の事例を紹介した。

火災鑑定の結果は、消防本部が実施する調査方針を客観的な情報として裏付けるものであり、分析結果は調査方針と結びつけて初めて意味を持つものである。これには消防本部の調査担当者と当センターとの連携が重要である。

今後も全国の消防本部が実施する原因調査の支援を進めていく所存である。

## 参考文献

1) 岩田雄策: 植物油の蓄熱による自然発火危険性について, 消防研究所報告, No. 109, pp. 37-42, 2010

2）労働安全衛生総合研究所：静電気安全指針，労働安全衛生総合研究所技術指針 JNIOSH-TR-NO.42, 2007

ポリエチレンフィルム

ポリプロピレン樹脂

フッ素樹脂 (PTFE)

シリコン樹脂

紙（セルロース）

分析試料とシリコン樹脂との比較

図 14 フーリエ変換赤外分光光度計による標準物質と分析試料の赤外線吸収スペクトル
# Support for Fire Cause Investigation Using Analytical Equipment

(Abstract)

Yoshio Ogawa

(Accepted August 21, 2015)

To characterize the properties of the fire debris using analytical equipment may be helpful in the fire cause investigation performed by the local fire department. The objective properties obtained using analytical equipment will support for investigation policy. In the report, some analytical equipment for fire cause investigation and the instances of actual analyses are described.