高圧ガス漏洩検知における音響データのカオス解析と逆フィルタ変換適用による有用性

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タイトル別名
  • Chaos analysis of acoustic sound for detecting high pressure gas leak and usefulness of its analysis with inverse filter transformation

説明

石油精製プラントには多数の高圧設備があり，高圧ガスの流出事故は2次災害の危険を招く．高圧ガスの漏洩を検知する手段としてガス濃度計による検知器があるが，壁の無い高圧設備では，ガス濃度計による漏洩検知は数分から十数分の時間を要する．筆者らは，これまでに，迅速なガス漏洩検知を目的として，測定した音響データにカオス理論を適用したカオス情報規範（CIC）を提案し漏洩検知の有効性を示した．本稿は，（1）暗騒音データと漏洩音を混入した合成音データをカオス解析した評価，（2）CICと漏洩検知への適用方法を説明，（3）模擬漏洩実験における漏洩検知の性能を示し，（4）模擬漏洩実験における実データに暗騒音の逆フィルタ処理を施したデータを用いたCICによる漏洩検知の性能を示し，（5）音響データに対する逆フィルタ処理の有無が漏洩検知性能に差を与えるかを考察する．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205674296704
  • NII論文ID
    130004591486
  • DOI
    10.14864/fss.25.0.129.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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