JP7574865B2 - 気体漏れ検出装置、気体漏れ検出システム及び気体漏れ検出方法 - Google Patents

Description

本開示は、気体漏れ検出装置等に関する。

工場又は発電所などの施設において、ガス又は蒸気（以下総称して「気体」ということがある。）用の配管が設けられている。配管の腐食等により、配管に孔が生ずることがある。これにより、ガス漏れ又は蒸気漏れ（以下総称して「気体漏れ」ということがある。）が発生する。特許文献１には、気体漏れの発生を検出する技術が開示されている。

すなわち、特許文献１に記載のリーク検出装置は、レーザスクリーン形成部、撮影部及びリーク判定器を備える。レーザスクリーン形成部は、配管に対する近傍の位置にレーザスクリーンを形成する。撮像部は、当該形成されたレーザスクリーンを撮像する。当該撮像された画像においては、配管に対する近傍の位置におけるトレーサ（例えば埃）の動きが可視化される。リーク判定器は、かかるトレーサの動きに基づき、配管に対する近傍の位置における気流の乱れを検出する。これにより、気体漏れの発生が検出される（特許文献１の段落［００２４］～段落［００２７］、図１等参照。）。

なお、関連技術として、特許文献２に記載の技術も知られている。

特開２００２－２９６１４２号公報 特開２０１３－１１３８０６号公報

特許文献１に記載の技術においては、気体漏れの発生を検出するにあたり、レーザスクリーンを形成するデバイス（すなわちレーザスクリーン形成部）及びレーザスクリーンを撮像するデバイス（すなわち撮像部）が用いられる。換言すれば、複数種類のデバイス（すなわちレーザスクリーン形成部及び撮像部）が用いられる。また、かかる複数種類のデバイスの各々を適切な位置に設置する作業が要求される。

このように、特許文献１に記載の技術においては、気体漏れを検出するための構成が複雑であるという問題があった。

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、簡単な構成により配管の気体漏れを検出することができる気体漏れ検出装置等を提供することを目的とする。

本開示に係る気体漏れ検出装置の一形態は、ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、風向風速情報を用いて、配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、気流に関する情報を用いて、配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、を備えるものである。

本開示に係る気体漏れ検出システムの一形態は、ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、風向風速情報を用いて、配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、気流に関する情報を用いて、配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、を備えるものである。

本開示に係る気体漏れ検出方法の一形態は、風向風速検出手段が、ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成し、気流検出手段が、風向風速情報を用いて、配管の周囲における気流に関する情報を生成し、気体漏れ検出手段が、気流に関する情報を用いて、配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出するものである。

本開示によれば、簡単な構成により配管の気体漏れを検出することができる。

図１は、第１実施形態に係る気体漏れ検出システムの要部を示すブロック図である。 図２は、第１実施形態に係る気体漏れ検出システムにおけるコヒーレント光センシング装置の要部を示すブロック図である。 図３は、第１実施形態に係る気体漏れ検出装置の要部を示すブロック図である。 図４は、第１実施形態に係る気体漏れ検出装置の要部のハードウェア構成を示すブロック図である。 図５は、第１実施形態に係る気体漏れ検出装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。 図６は、第１実施形態に係る気体漏れ検出装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。 図７は、第１実施形態に係る気体漏れ検出装置の動作を示すフローチャートである。 図８Ａは、気体漏れが発生している状態の例を示す説明図である。 図８Ｂは、気体漏れが発生している状態の例を示す説明図である。 図９Ａは、風向風速マップのうちの第１軸に沿う部位に対応するグラフの例を示す説明図である。 図９Ｂは、風向風速マップのうちの第２軸に沿う部位に対応するグラフの例を示す説明図である。 図９Ｃは、風向風速マップのうちの第３軸に沿う部位に対応するグラフの例を示す説明図である。 図１０は、表示装置に表示される画像の例を示す説明図である。 図１１は、第１実施形態に係る他の気体漏れ検出システムの要部を示すブロック図である。 図１２は、第１実施形態に係る他の気体漏れ検出装置の要部を示すブロック図である。

以下、本開示の実施形態について、添付の図面を参照して詳細に説明する。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る気体漏れ検出システムの要部を示すブロック図である。図２は、第１実施形態に係る気体漏れ検出システムにおけるコヒーレント光センシング装置の要部を示すブロック図である。図３は、第１実施形態に係る気体漏れ検出装置の要部を示すブロック図である。図１～図３を参照して、第１実施形態に係る気体漏れ検出システムについて説明する。

図１に示す如く、気体漏れ検出システム１００は、コヒーレント光センシング装置１、気体漏れ検出装置２及び出力装置３を含む。図２に示す如く、コヒーレント光センシング装置１は、光出射部１１及び受光部１２を備える。図３に示す如く、気体漏れ検出装置２は、風向風速検出部２１、気流検出部２２、位置形状検出部２３、気体漏れ検出部２４及び出力制御部２５を備える。

コヒーレント光センシング装置１は、図示しない配管Ｐを有する施設（例えば工場又は発電所）に設置される。配管Ｐの内部をガス又は蒸気（すなわち気体）が流れる。コヒーレント光センシング装置１は、配管Ｐの外部において、配管Ｐに向けて設置される。

光出射部１１は、例えば、レーザ光源を用いたものである。光出射部１１は、パルス状のレーザ光を出射する。ここで、コヒーレント光センシング装置１においては、光出射部１１によるレーザ光の出射方向が可変である。光出射部１１は、複数個の方向にレーザ光を順次出射する。これにより、配管Ｐを含む領域（以下「照射領域」ということがある。）を走査するようにレーザ光が照射される。

当該照射されたレーザ光は、照射領域内の空中に浮遊する微粒子（以下「エアロゾル粒子」という。）により反射される。エアロゾル粒子は、例えば、塵埃を含む。以下、エアロゾル粒子により反射されたレーザ光を「第１反射光」ということがある。また、上記照射されたレーザ光は、照射領域内の物体（配管Ｐを含む。）により反射される。以下、配管Ｐを含む物体により反射されたレーザ光を「第２反射光」ということがある。

以下、第１反射光及び第２反射光を総称して「反射光」ということがある。受光部１２は、反射光を受信する。受光部１２は、例えば、受光素子を用いたものである。

風向風速検出部２１は、光出射部１１により出射されるレーザ光及び受光部１２により受信された第２反射光に基づき、配管Ｐの周囲における風向及び風速の分布を示す情報（以下「風向風速情報」という。）を生成する。風向風速情報の生成には、ドップラＬｉＤＡＲの原理が用いられる。ここで、ＬｉＤＡＲ（「Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ」又は「Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ」）とは、光を用いたリモートセンシング技術の一つである。ＬｉＤＡＲの技術では、パルス状に発光するレーザ照射に対する散乱光を測定して、遠距離にある対象までの距離やその対象の性質を分析することができる。ＬｉＤＡＲは、レーダに類似しており、レーダの電波を光に置き換えたものである。

すなわち、風向風速検出部２１は、光出射部１１により出射されるレーザ光に含まれる周波数成分を示す情報をコヒーレント光センシング装置１から取得する。また、風向風速検出部２１は、各方向に出射されたレーザ光に対応する第１反射光に含まれる周波数成分を示す情報をコヒーレント光センシング装置１から取得する。風向風速検出部２１は、これらの情報を用いて、各方向に出射されたレーザ光に対応する第１反射光におけるドップラシフト量を算出する。当該算出されるドップラシフト量は、光出射部１１により出射されるレーザ光の周波数を基準とするものである。換言すれば、当該算出されるドップラシフト量は、各方向に出射されたレーザ光に含まれる周波数成分と対応する第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づくものである。

風向風速検出部２１は、当該算出されたドップラシフト量を用いて、照射領域のうちの空間に対応する部位について、かかる部位における所定範囲毎の風向を示す値（以下「風向値」という。）を算出する。また、風向風速検出部２１は、かかる部位における所定範囲毎の風速を示す値（以下「風速値」という。）を算出する。

具体的には、例えば、風向風速検出部２１は、上記算出されたドップラシフト量を用いて、いわゆる「視線方向」について、各視線方向に対するドップラ速度を算出する。風向風速検出部２１は、当該算出されたドップラ速度を用いて、所定範囲毎の風ベクトルｖを算出する。風ベクトルｖの算出には、例えば、ＶＡＤ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ａｚｉｍｕｔｈ Ｄｉｓｐｌａｙ）法が用いられる。当該算出された風ベクトルｖの向きは、風向値に対応している。また、当該算出された風ベクトルｖの大きさは、風速値に対応している。

ここで、上記のとおり、光出射部１１により照射領域を走査するようにレーザ光が照射される。そこで、風向風速検出部２１は、三次元走査型ドップラＬｉＤＡＲの原理を用いるものであっても良い。または、コヒーレント光センシング装置１が移動することにより、又は複数台のコヒーレント光センシング装置１が設置されることにより、互いに異なる３方向（例えば互いに直交する３方向）からの走査が実現されるものであっても良い。これにより、照射領域内の空間（配管Ｐの周囲の空間を含む。）における風向値及び風速値の分布（より具体的には風ベクトルｖの分布）を示す三次元状のマップが生成される。以下、かかるマップを「風向風速マップ」という。風向風速検出部２１は、当該生成された風向風速マップを風向風速情報に含める。換言すれば、風向風速検出部２１は、当該生成された風向風速マップを含む風向風速情報を生成する。

このほか、風向値及び風速値の算出には、ドップラＬｉＤＡＲに関する公知の種々の技術を用いることができる。また、風向風速マップの生成には、ドップラＬｉＤＡＲに関する公知の種々の技術を用いることができる。これらの技術についての詳細な説明は省略する。

気流検出部２２は、風向風速検出部２１により生成された風向風速情報を用いて、照射領域における局所的な気流の乱れ（以下「乱気流」という。）を検出する。より具体的には、気流検出部２２は、当該生成された風向風速情報に含まれる風向風速マップにおける特異点を検出する。これにより、気流検出部２２は、照射領域内の空間（配管Ｐの周囲の空間を含む。）における乱気流の発生の有無を検出するとともに、かかる乱気流の発生位置を検出する。

具体的には、例えば、気流検出部２２は、風向風速マップを用いて、互いに直行する所定の３方向（Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向を含む。）について、所定範囲毎の風ベクトルｖのダイバージェンス▽・ｖを算出する。これにより、複数個のダイバージェンス▽・ｖが算出される。気流検出部２２は、当該算出された複数個のダイバージェンス▽・ｖのうちのピーク値を特異点として検出する。また、気流検出部２２は、当該算出された複数個のダイバージェンス▽・ｖのうちのディップ（ｄｉｐ）値を特異点として検出する。

ピーク値及びディップ値のうちの少なくとも一方が検出された場合、気流検出部２２は、乱気流の発生があると判定する。そうでない場合、気流検出部２２は、乱気流の発生がないと判定する。

ピーク値が検出された場合、気流検出部２２は、風向風速マップにおける当該検出されたピーク値に対応する位置に基づき、照射領域における乱気流の発生位置を検出する。また、ディップ値が検出された場合、気流検出部２２は、風向風速マップにおける当該検出されたディップ値に対応する位置に基づき、照射領域における乱気流の発生位置を検出する。

または、例えば、気流検出部２２は、風向風速マップに含まれる風速値を用いて、所定の１方向（例えばＸ方向、Ｙ方向又はＺ方向）に対応するグラフを生成する。かかるグラフの具体例については、図８Ａ～図８Ｂ及び図９Ａ～図９Ｃを参照して後述する。気流検出部２２は、当該生成されたグラフにおける不連続点を特異点として検出する。

不連続点が検出された場合、気流検出部２２は、乱気流の発生があると判定する。そうでない場合、気流検出部２２は、乱気流の発生がないと判定する。不連続点が検出された場合、気流検出部２２は、風向風速マップにおける当該検出された不連続点に対応する位置に基づき、照射領域における乱気流の発生位置を検出する。

このようにして、乱気流の発生の有無が検出されるとともに、乱気流の発生位置が検出される。気流検出部２２は、当該検出された乱気流に関する情報を生成する。換言すれば、気流検出部２２は、配管Ｐの周囲における気流に関する情報（以下「気流情報」ということがある。）を生成する。すなわち、気流情報は、かかる乱気流の発生の有無を示す情報を含む。これに加えて、気流情報は、かかる乱気流の発生位置を示す情報を含むものであっても良い。

位置形状検出部２３は、受光部１２により受信された第２反射光に基づき、配管Ｐの位置及び形状を示す情報（以下「位置形状情報」という。）を生成する。位置形状情報の生成には、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ） ＬｉＤＡＲの原理が用いられる。

すなわち、位置形状検出部２３は、各方向にレーザ光が出射された時刻を示す情報をコヒーレント光センシング装置１から取得する。また、位置形状検出部２３は、対応する第２反射光が受信された時刻を示す情報をコヒーレント光センシング装置１から取得する。位置形状検出部２３は、これらの情報を用いて、各方向に出射されたレーザ光及び対応する第２反射光について、往復伝搬時間に対応する片道伝搬距離を算出する。

位置形状検出部２３は、当該算出された片道伝搬距離に基づき、各方向に出射されたレーザ光に対応する第２反射光が反射された地点の位置を示す座標値を算出する。かかる座標値は、仮想的な三次元座標空間における座標値である。かかる三次元座標空間において個々の座標値に対応する点が配置されることにより、照射領域内の個々の物体の表面形状を示す三次元モデルが生成される。すなわち、当該生成された三次元モデルは、点群により構成されている。

このほか、ＴｏＦ ＬｉＤＡＲを用いた三次元モデルの生成には、公知の種々の技術を用いることができる。これらの技術についての詳細な説明は省略する。

以下、上記生成された三次元モデルのうちの配管Ｐに対応する部位を「配管モデル」という。位置形状検出部２３は、配管モデルＰＭの形状に基づき、配管Ｐの形状を検出する。また、位置形状検出部２３は、三次元座標空間における配管モデルＰＭの位置に基づき、照射領域における配管Ｐの位置を検出する。このようにして、位置形状情報が生成される。

気体漏れ検出部２４は、気流検出部２２により生成された気流情報及び位置形状検出部２３により生成された位置形状情報を取得する。気体漏れ検出部２４は、これらの情報を用いて、配管Ｐの気体漏れを検出する。より具体的には、気体漏れ検出部２４は、配管Ｐにおける気体漏れの発生の有無を検出するとともに、配管Ｐにおける気体漏れが発生している位置（以下「発生箇所」という。）ＬＰを検出する。

すなわち、気体漏れ検出部２４は、乱気流の発生がある場合、位置形状情報を用いて、乱気流の発生位置が配管Ｐに対する近傍の位置であるか否かを判定する。乱気流の発生位置が配管Ｐに対する近傍の位置である場合、気体漏れ検出部２４は、配管Ｐにおける気体漏れの発生があると判定する。また、この場合、気体漏れ検出部２４は、配管Ｐの表面部における乱気流の発生位置に対応する位置が気体漏れの発生箇所ＬＰであると判定する。他方、乱気流の発生がない場合、又は乱気流の発生位置が配管Ｐから離れた位置である場合、気体漏れ検出部２４は、配管Ｐにおける気体漏れの発生がないと判定する。

このようにして、配管Ｐにおける気体漏れの発生の有無が検出されるとともに、配管Ｐにおける気体漏れの発生箇所ＬＰが検出される。気体漏れ検出部２４は、かかる検出の結果を示す情報（以下「検出結果情報」という。）を生成する。このとき、気体漏れ検出部２４は、上記取得された位置形状情報に含まれる配管モデルＰＭを検出結果情報に含めるものであっても良い。

出力制御部２５は、気体漏れ検出部２４により生成された検出結果情報を取得する。出力制御部２５は、当該取得された検出結果情報を出力する制御を実行する。検出結果情報の出力には、出力装置３が用いられる。出力装置３は、例えば、表示装置、音声出力装置及び通信装置のうちの少なくとも一つを含む。表示装置は、例えば、ディスプレイを用いたものである。音声出力装置は、例えば、スピーカを用いたものである。通信装置は、例えば、専用の送信機及び受信機を用いたものである。

例えば、出力制御部２５は、検出結果情報を含む画像Ｉを表示する制御を実行する。かかる画像Ｉの表示には、出力装置３のうちの表示装置が用いられる。または、例えば、出力制御部２５は、検出結果情報を含む音声を出力する制御を実行する。かかる音声の表示には、出力装置３のうちの表示装置が用いられる。または、例えば、出力制御部２５は、検出結果情報を含む信号を送信する制御を実行する。かかる信号の送信には、出力装置３のうちの通信装置が用いられる。

ここで、画像Ｉは、以下のような画像Ｉ＿Ｐ，Ｉ＿ＬＰを含むものであっても良い。すなわち、出力制御部２５は、検出結果情報に含まれる配管モデルＰＭを用いて、配管Ｐの三次元画像（以下「第１画像」ということがある）Ｉ＿Ｐを生成する。また、出力制御部２５は、検出結果情報を用いて、気体漏れの発生箇所ＬＰを示す画像（以下「第２画像」ということがある）Ｉ＿ＬＰを生成する。出力制御部２５は、これらの画像Ｉ＿Ｐ，Ｉ＿ＬＰを含む画像Ｉを生成する。より具体的には、出力制御部２５は、第１画像Ｉ＿Ｐに第２画像Ｉ＿ＬＰを重畳してなる画像Ｉを生成する。かかる画像Ｉの具体例については、図１０を参照して後述する。

このようにして、気体漏れ検出システム１００の要部が構成されている。

以下、光出射部１１を「光出射手段」ということがある。また、受光部１２を「受光手段」ということがある。また、風向風速検出部２１を「風向風速検出手段」ということがある。また、気流検出部２２を「気流検出手段」ということがある。また、位置形状検出部２３を「位置形状検出手段」ということがある。また、気体漏れ検出部２４を「気体漏れ検出手段」ということがある。また、出力制御部２５を「出力制御手段」ということがある。

次に、図４～図６を参照して、気体漏れ検出装置２の要部のハードウェア構成について説明する。

図４～図６の各々に示す如く、気体漏れ検出装置２は、コンピュータ３１を用いたものである。コンピュータ３１は、コヒーレント光センシング装置１と一体に設けられるものであっても良い。または、コンピュータ３１は、他の場所（例えばクラウドネットワーク内）に設けられるものであっても良い。または、コンピュータ３１のうちの一部の要素がコヒーレント光センシング装置１と一体に設けられるとともに、コンピュータ３１のうちの残余の要素が他の場所に設けられるものであっても良い。

図４に示す如く、コンピュータ３１は、プロセッサ４１及びメモリ４２を含む。メモリ４２には、コンピュータ３１を風向風速検出部２１、気流検出部２２、位置形状検出部２３、気体漏れ検出部２４及び出力制御部２５として機能させるためのプログラムが記憶されている。プロセッサ４１は、メモリ４２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、風向風速検出部２１の機能Ｆ１、気流検出部２２の機能Ｆ２、位置形状検出部２３の機能Ｆ３、気体漏れ検出部２４の機能Ｆ４及び出力制御部２５の機能Ｆ５が実現される。

または、図５に示す如く、コンピュータ３１は、処理回路４３を含む。処理回路４３は、コンピュータ３１を風向風速検出部２１、気流検出部２２、位置形状検出部２３、気体漏れ検出部２４及び出力制御部２５として機能させるための処理を実行する。これにより、機能Ｆ１～Ｆ５が実現される。

または、図６に示す如く、コンピュータ３１は、プロセッサ４１、メモリ４２及び処理回路４３を含む。この場合、機能Ｆ１～Ｆ５のうちの一部の機能がプロセッサ４１及びメモリ４２により実現されるとともに、機能Ｆ１～Ｆ５のうちの残余の機能が処理回路４３により実現される。

プロセッサ４１は、１個以上のプロセッサにより構成されている。個々のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。

メモリ４２は、１個以上のメモリにより構成されている。個々のメモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ブルーレイディスク、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスク又はミニディスクを用いたものである。

処理回路４３は、１個以上の処理回路により構成されている。個々の処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ａ Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。

なお、プロセッサ４１は、機能Ｆ１～Ｆ５の各々に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。メモリ４２は、機能Ｆ１～Ｆ５の各々に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。処理回路４３は、機能Ｆ１～Ｆ５の各々に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

次に、図７に示すフローチャートを参照して、気体漏れ検出装置２の動作について説明する。

まず、風向風速検出部２１が風向風速情報を生成する（ステップＳＴ１）。次いで、気流検出部２２が気流情報を生成する（ステップＳＴ２）。上記のとおり、気流情報の生成には、ステップＳＴ１にて生成された風向風速情報が用いられる。

また、位置形状検出部２３が位置形状情報を生成する（ステップＳＴ３）。

次いで、気体漏れ検出部２４が気体漏れを検出する（ステップＳＴ４）。上記のとおり、気体漏れの検出には、ステップＳＴ２にて生成された気流情報及びステップＳＴ３にて生成された位置形状情報が用いられる。次いで、出力制御部２５は、ステップＳＴ４における検出の結果を示す情報（すなわち検出結果情報）を出力する制御を実行する（ステップＳＴ５）。

次に、図８Ａ～図８Ｂ及び図９Ａ～図９Ｃを参照して、気流検出部２２による乱気流の検出に用いられるグラフの具体例について説明する。なお、図８Ａ及び図８Ｂにおいては、Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向の具体例が記載されている。

図８Ａ及び図８Ｂに示す如く、配管Ｐの気体漏れが発生している。通常、気体漏れの発生箇所ＬＰにおいては、気体の吹き出し又は気体の吸い込みが生ずる。図８Ａ及び図８Ｂに示す例においては、気体の吹き出しが生じている。気体の吹き出し又は気体の吸い込みが生ずることにより、局所的な気流の乱れ（すなわち乱気流）が発生する。

図８Ａにおける破線の矢印は、気体の吹き出しにより発生する気流の例を示している。個々の矢印の向きは、図中ＸＹ平面に沿う方向における、かかる気流の向きを示している。図８Ａに示す如く、図中ＸＹ平面に沿う方向においては、気体漏れの発生箇所ＬＰを中心に放射状に広がる向きの気流が発生する。

図８Ｂにおける破線の矢印は、気体の吹き出しにより発生する気流の例を示している。個々の矢印の向きは、図中ＸＺ平面に沿う方向における、かかる気流の向きを示している。図８Ｂに示す如く、図中ＸＺ平面に沿う方向においては、気体漏れの発生箇所ＬＰを中心に半放射状に広がる向きの気流が発生する。これは、図中ＹＺ平面に沿う方向においても同様である。

ここで、図８Ａ及び図８Ｂにおける第１軸は、以下のような仮想的な軸を示している。すなわち、第１軸は、図中Ｘ方向（すなわち配管Ｐの管軸に沿う方向）に沿う軸である。また、第１軸は、配管Ｐの周囲の空間における気体漏れの発生箇所ＬＰに対する近傍の位置を通る軸である。

また、図８Ａにおける第２軸は、以下のような仮想的な軸を示している。すなわち、第２軸は、図中Ｙ方向（すなわち配管Ｐの管軸に対して直交する方向）に沿う軸である。また、第２軸は、配管Ｐの周囲の空間における気体漏れの発生箇所ＬＰに対する近傍の位置を通る軸である。なお、図８Ｂにおいて、第２軸は図示を省略している。

また、図８Ｂにおける第３軸は、以下のような仮想的な軸を示している。すなわち、第３軸は、図中Ｚ方向（すなわち配管Ｐの管軸に対して直交する他の方向）に沿う軸である。また、第３軸は、気体漏れの発生箇所ＬＰを通る軸である。なお、図８Ａにおいて、第３軸は図示を省略している。

風向風速情報（より具体的には風向風速マップ）には、配管Ｐに対する周囲の空間のうちの第１軸に沿う部位における、Ｘ方向に対する風速値が含まれている。図９Ａは、かかる風速値を示すグラフの例を示している。換言すれば、図９Ａは、Ｘ方向に対応するグラフの一例を示している。

図９Ａに示す如く、第１軸においては、気体漏れの発生箇所ＬＰに対応する位置に近づくにつれて風速値の絶対値が次第に大きくなる。また、第１軸においては、かかる位置にて風向が反転する。換言すれば、かかる位置にて風速値の正負が反転する。このため、図９Ａに示す如く、かかる位置にてグラフの不連続点が生じている。すなわち、かかる位置にて特異点が生じている。

同様に、風向風速情報（より具体的には風向風速マップ）には、配管Ｐに対する周囲の空間のうちの第２軸に沿う部位における、Ｙ方向に対する風速値が含まれている。図９Ｂは、かかる風速値を示すグラフの例を示している。換言すれば、図９Ｂは、Ｙ方向に対応するグラフの一例を示している。

図９Ｂに示す如く、第２軸においては、気体漏れの発生箇所ＬＰに対応する位置に近づくにつれて風速値の絶対値が次第に大きくなる。また、第２軸においては、かかる位置にて風向が反転する。換言すれば、かかる位置にて風速値の正負が反転する。このため、図９Ｂに示す如く、かかる位置にてグラフの不連続点が生じている。すなわち、かかる位置にて特異点が生じている。

同様に、風向風速情報（より具体的には風向風速マップ）には、配管Ｐに対する周囲の空間のうちの第３軸に沿う部位における、Ｚ方向に対する風速値が含まれている。図９Ｃは、かかる風速値を示すグラフの例を示している。換言すれば、図９Ｃは、Ｚ方向に対応するグラフの一例を示している。

図９Ｃに示す如く、第３軸においては、配管Ｐに対する周囲の空間において気体漏れの発生箇所ＬＰに対応する位置に近づくにつれて風速値の絶対値が次第に大きくなる。他方、配管Ｐの内部に対応する位置における風速値は零値（すなわち未検出）となる。このため、図９Ｃに示す如く、気体漏れの発生箇所ＬＰに対応する位置にてグラフの不連続点が生じている。すなわち、かかる位置にて特異点が生じている。

このように、Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向の各々に対応するグラフにおいて、かかるグラフに対応する軸が気体漏れの発生箇所ＬＰに対応する位置を通る場合、かかる位置にて不連続点が発生する。そこで、気流検出部２２は、例えば、以下のような処理を実行することにより乱気流の発生位置を検出する。

すなわち、気流検出部２２は、以下のような複数本の仮想的な軸（以下「第１軸群」という。）を設定する。すなわち、第１軸群に含まれる個々の軸は、Ｘ方向に沿う軸であり、かつ、配管Ｐに対する近傍の位置を通る軸である。また、第１軸群に含まれる複数本の軸は、Ｙ方向に沿うように一次元状に配列されている。第１軸群には、図８Ａ及び図８Ｂに示す第１軸が含まれる。

気流検出部２２は、第１軸群に含まれる個々の軸について、図９Ａを参照して説明したグラフと同様のグラフを生成する。気流検出部２２は、当該生成されたグラフにおける不連続点を検出する。これにより、乱気流の発生位置が検出される。

または、気流検出部２２は、以下のような複数本の仮想的な軸（以下「第２軸群」という。）を設定する。すなわち、第２軸群に含まれる個々の軸は、Ｙ方向に沿う軸であり、かつ、配管Ｐに対する近傍の位置を通る軸である。また、第２軸群に含まれる複数本の軸は、Ｘ方向に沿うように一次元状に配列されている。第２軸群には、図８Ａに示す第２軸が含まれる。

気流検出部２２は、第２軸群に含まれる個々の軸について、図９Ｂを参照して説明したグラフと同様のグラフを生成する。気流検出部２２は、当該生成されたグラフにおける不連続点を検出する。これにより、乱気流の発生位置が検出される。

または、気流検出部２２は、以下のような複数本の仮想的な軸（以下「第３軸群」という。）を設定する。すなわち、第２軸群に含まれる個々の軸は、Ｚ方向に沿う軸であり、かつ、配管Ｐに対応する位置を通る軸である。また、第３軸群に含まれる複数本の軸は、Ｘ方向及びＹ方向に沿うように二次元状に配列されている。第３軸群には、図８Ｂに示す第３軸が含まれる。

気流検出部２２は、第３軸群に含まれる個々の軸について、図９Ｃを参照して説明したグラフと同様のグラフを生成する。気流検出部２２は、当該生成されたグラフにおける不連続点を検出する。これにより、乱気流の発生位置が検出される。

なお、配管Ｐの周囲の空間にて環境風が発生している場合、かかる環境風の向き及び強さに応じて、各方向に対応するグラフが図中縦軸に対するオフセットを有するものとなり得る。ただし、この場合であっても、上記のとおり、かかるグラフに対応する軸が気体漏れの発生箇所ＬＰに対応する位置を通る場合、かかる位置にて不連続点が発生する。このため、気体漏れの発生箇所ＬＰを検出することができる。

次に、図１０を参照して、出力装置３に含まれる表示装置により表示される画像Ｉの具体例について説明する。

上記のとおり、画像Ｉは、配管Ｐの三次元画像である第１画像Ｉ＿Ｐ、及び気体漏れの発生位置ＬＰを示す第２画像Ｉ＿ＬＰを含むものであっても良い。このとき、第２画像Ｉ＿ＬＰが第１画像Ｉ＿Ｐに重畳して表示されるものであっても良い（図１０参照）。気体漏れ検出システム１００のユーザは、かかる画像Ｉを見ることにより、気体漏れの発生位置ＬＰを視覚的に容易に認識することができる。

次に、気体漏れ検出システム１００を用いることによる効果について説明する。

上記のとおり、気体漏れ検出システム１００を用いることにより、配管Ｐの気体漏れを検出することができる。より具体的には、気体漏れの発生の有無を検出することができるとともに、気体漏れの発生箇所ＬＰを検出することができる。ここで、特許文献１に記載の技術に比して、簡単な構成により気体漏れを検出することができる。

すなわち、特許文献１に記載の技術においては、気体漏れの発生を検出するにあたり、レーザスクリーンを形成するデバイス（より具体的にはレーザスクリーン形成部）及びレーザスクリーンを撮像するデバイス（より具体的には撮像部）が用いられる。換言すれば、複数種類のデバイスが用いられる。また、かかる複数種類のデバイスの各々を適切な位置に設置する作業が要求される。

これに対して、気体漏れ検出装置２は、気体漏れの発生を検出するにあたり、コヒーレント光センシング装置１を用いて得られる情報（すなわち気流情報及び位置形状情報）を用いるものである。換言すれば、気体漏れ検出装置２は、１種類のデバイスを用いて得られる情報を用いるものである。このため、複数種類のデバイスを用いる特許文献１に記載の技術に比して、簡単な構成により気体漏れを検出することができる。

次に、気体漏れ検出システム１００の変形例について説明する。

風向風速マップは、三次元状のマップに限定されるものではない。風向風速マップは、二次元状のマップであっても良い。例えば、気流検出部２２が第１軸群又は第２軸群を用いるものである場合、風向風速マップは、第１軸群又は第２軸群に沿う仮想的な平面における二次元状のマップであっても良い。

例えば、位置形状情報が生成されたとき、当該生成された位置形状情報を用いて、第１軸群又は第２軸群に沿う仮想的な平面が設定される。風向風速検出部２１は、当該設定された仮想的な平面における風向値及び風速値の分布を示すマップを生成する。このようにして、二次元状の風向風速マップが生成される。

次に、気体漏れ検出システム１００の他の変形例について説明する。

光出射部１１及び受光部１２は、コヒーレント光センシング装置１に設けられているのに代えて、気体漏れ検出装置２に設けられているものであっても良い。換言すれば、気体漏れ検出装置２は、光出射部１１及び受光部１２を備えるものであっても良い。

次に、図１１を参照して、気体漏れ検出システム１００の他の変形例について説明する。

図１１に示す如く、コヒーレント光センシング装置１及び気体漏れ検出装置２により気体漏れ検出システム１００の要部が構成されているものであっても良い。換言すれば、気体漏れ検出システム１００は、出力装置３を含まないものであっても良い。この場合、出力装置３は、気体漏れ検出システム１００の外部に設けられているものであっても良い。

次に、図１２を参照して、気体漏れ検出装置２の変形例について説明する。

図１２に示す如く、風向風速検出部２１、気流検出部２２及び気体漏れ検出部２４により気体漏れ検出装置２の要部が構成されているものであっても良い。この場合、出力制御部２５は、出力装置３に設けられているものであっても良い。

また、この場合、気体漏れ検出部２４は、気流情報を用いて、気体漏れの発生の有無を検出するものであっても良い。換言すれば、気体漏れの発生箇所ＬＰについては、気体漏れ検出部２４により検出されないものであっても良い。すなわち、乱気流の発生があることを気流情報が示している場合、気体漏れ検出部２４は、気体漏れの発生があると判定する。他方、乱気流の発生がないことを気流情報が示している場合、気体漏れ検出部２４は、気体漏れの発生がないと判定する。

かかる変形例においても、上記のような効果を奏することができる。すなわち、風向風速検出部２１は、配管Ｐを含む領域（照射領域）に照射されるレーザ光及び領域（照射領域）におけるエアロゾル粒子によるレーザ光の反射光である第１反射光に基づき、配管Ｐの周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する。換言すれば、風向風速検出部２１は、ＬｉＤＡＲにより、配管Ｐの周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する。気流検出部２２は、風向風速情報を用いて、配管Ｐの周囲における気流に関する情報（気流情報）を生成する。気体漏れ検出部２４は、気流情報を用いて、配管Ｐのガス漏れ又は蒸気漏れを検出する。このように、ＬｉＤＡＲにより得られる情報（すなわち気流情報）を用いて、気体漏れを検出することができる。換言すれば、１種類のデバイス（すなわちコヒーレント光センシング装置１）を用いて得られる情報を用いて、気体漏れを検出することができる。このため、特許文献１に記載の技術に比して、簡単な構成により気体漏れを検出することができる。

以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

［付記］
［付記１］
ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、
前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、
前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、
を備える気体漏れ検出装置。
［付記２］
前記風向風速検出手段は、前記配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき前記風向風速情報を生成することを特徴とする付記１に記載の気体漏れ検出装置。
［付記３］
前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成する位置形状検出手段を備えることを特徴とする付記２に記載の気体漏れ検出装置。
［付記４］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出する
ことを特徴とする付記２に記載の気体漏れ検出装置。
［付記５］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報及び前記乱気流の発生位置を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報及び前記位置形状情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出するとともに、前記配管における前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を検出する
ことを特徴とする付記３に記載の気体漏れ検出装置。
［付記６］
前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段を備えることを特徴とする付記２から付記５のうちのいずれか１つに記載の気体漏れ検出装置。
［付記７］
前記制御は、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を含むことを特徴とする付記６に記載の気体漏れ検出装置。
［付記８］
前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を実行する出力制御手段を備え、
前記画像は、前記位置形状情報に基づく前記配管の三次元画像である第１画像を含み、かつ、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を示す第２画像を含む
ことを特徴とする付記５に記載の気体漏れ検出装置。
［付記９］
前記第２画像が前記第１画像に重畳して表示されることを特徴とする付記８に記載の気体漏れ検出装置。
［付記１０］
前記レーザ光を出射する光出射手段と、
前記第１反射光を受信する受光手段と、
を備えることを特徴とする付記２から付記９のうちのいずれか１つに記載の気体漏れ検出装置。
［付記１１］
ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、
前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、
前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、
を備える気体漏れ検出システム。
［付記１２］
前記風向風速検出手段は、前記配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき前記風向風速情報を生成することを特徴とする付記１１に記載の気体漏れ検出システム。
［付記１３］
前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成する位置形状検出手段を備えることを特徴とする付記１２に記載の気体漏れ検出システム。
［付記１４］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出する
ことを特徴とする付記１２に記載の気体漏れ検出システム。
［付記１５］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報及び前記乱気流の発生位置を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報及び前記位置形状情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出するとともに、前記配管における前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を検出する
ことを特徴とする付記１３に記載の気体漏れ検出システム。
［付記１６］
前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段を備えることを特徴とする付記１２から付記１５のうちのいずれか１つに記載の気体漏れ検出システム。
［付記１７］
前記制御は、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を含むことを特徴とする付記１６に記載の気体漏れ検出システム。
［付記１８］
前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を実行する出力制御手段を備え、
前記画像は、前記位置形状情報に基づく前記配管の三次元画像である第１画像を含み、かつ、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を示す第２画像を含む
ことを特徴とする付記１５に記載の気体漏れ検出システム。
［付記１９］
前記第２画像が前記第１画像に重畳して表示されることを特徴とする付記１８に記載の気体漏れ検出システム。
［付記２０］
前記レーザ光を出射する光出射手段と、
前記第１反射光を受信する受光手段と、
を備えることを特徴とする付記１２から付記１９のうちのいずれか１つに記載の気体漏れ検出システム。
［付記２１］
風向風速検出手段が、ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成し、
気流検出手段が、前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成し、
気体漏れ検出手段が、前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する
気体漏れ検出方法。
［付記２２］
前記風向風速検出手段は、前記配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき前記風向風速情報を生成することを特徴とする付記２１に記載の気体漏れ検出方法。
［付記２３］
位置形状検出手段が、前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成することを特徴とする付記２２に記載の気体漏れ検出方法。
［付記２４］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出する
ことを特徴とする付記２２に記載の気体漏れ検出方法。
［付記２５］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報及び前記乱気流の発生位置を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報及び前記位置形状情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出するとともに、前記配管における前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を検出する
ことを特徴とする付記２３に記載の気体漏れ検出方法。
［付記２６］
出力制御手段が、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行することを特徴とする付記２２から付記２５のうちのいずれか１つに記載の気体漏れ検出方法。
［付記２７］
前記制御は、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を含むことを特徴とする付記２６に記載の気体漏れ検出方法。
［付記２８］
出力制御手段が、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を実行し、
前記画像は、前記位置形状情報に基づく前記配管の三次元画像である第１画像を含み、かつ、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を示す第２画像を含む
ことを特徴とする付記２５に記載の気体漏れ検出方法。
［付記２９］
前記第２画像が前記第１画像に重畳して表示されることを特徴とする付記２８に記載の気体漏れ検出方法。
［付記３０］
光出射手段が、前記レーザ光を出射し、
受光手段が、前記第１反射光を受信する
ことを特徴とする付記２２から付記２９のうちのいずれか１つに記載の気体漏れ検出方法。
［付記３１］
コンピュータを、
ＬｉＤＡＲにより、配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、
前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、
前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、
として機能させるためのプログラムが記録された記録媒体。
［付記３２］
前記風向風速検出手段は、前記配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき前記風向風速情報を生成することを特徴とする付記３１に記載の記録媒体。
［付記３３］
前記プログラムは、前記コンピュータを、前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成する位置形状検出手段として機能させることを特徴とする付記３２に記載の記録媒体。
［付記３４］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出する
ことを特徴とする付記３２に記載の記録媒体。
［付記３５］
前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報及び前記乱気流の発生位置を示す情報を含み、
前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報及び前記位置形状情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出するとともに、前記配管における前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を検出する
ことを特徴とする付記３３に記載の記録媒体。
［付記３６］
前記プログラムは、前記コンピュータを、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段として機能させることを特徴とする付記３２から付記３５のうちのいずれか１つに記載の記録媒体。
［付記３７］
前記制御は、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を含むことを特徴とする付記３６に記載の記録媒体。
［付記３８］
前記プログラムは、前記コンピュータを、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を実行する出力制御手段として機能させ、
前記画像は、前記位置形状情報に基づく前記配管の三次元画像である第１画像を含み、かつ、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を示す第２画像を含む
ことを特徴とする付記３５に記載の記録媒体。
［付記３９］
前記第２画像が前記第１画像に重畳して表示されることを特徴とする付記３８に記載の記録媒体。

１ コヒーレント光センシング装置
２ 気体漏れ検出装置
３ 出力装置
１１ 光出射部
１２ 受光部
２１ 風向風速検出部
２２ 気流検出部
２３ 位置形状検出部
２４ 気体漏れ検出部
２５ 出力制御部
３１ コンピュータ
４１ プロセッサ
４２ メモリ
４３ 処理回路
１００ 気体漏れ検出システム

Claims (8)

1. ＬｉＤＡＲにより、配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき、前記配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、
   前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、
   前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、
   前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成する位置形状検出手段と、
   を備える気体漏れ検出装置。
2. 前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報を含み、
   前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の気体漏れ検出装置。
3. 前記気流に関する情報は、前記配管の周囲における乱気流の発生の有無を示す情報及び前記乱気流の発生位置を示す情報を含み、
   前記気体漏れ検出手段は、前記気流に関する情報及び前記位置形状情報を用いて、前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生の有無を検出するとともに、前記配管における前記ガス漏れ又は前記蒸気漏れの発生箇所を検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の気体漏れ検出装置。
4. 前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す情報を出力する制御を実行する出力制御手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の気体漏れ検出装置。
5. 前記制御は、前記気体漏れ検出手段による検出の結果を示す画像を表示する制御を含むことを特徴とする請求項４に記載の気体漏れ検出装置。
6. 前記レーザ光を出射する光出射手段と、
   前記第１反射光を受信する受光手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の気体漏れ検出装置。
7. ＬｉＤＡＲにより、配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき、前記配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成する風向風速検出手段と、
   前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成する気流検出手段と、
   前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出する気体漏れ検出手段と、
   前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成する位置形状検出手段と、
   を備える気体漏れ検出システム。
8. 風向風速検出手段が、ＬｉＤＡＲにより、配管を含む領域に照射されるレーザ光に含まれる周波数成分と前記領域におけるエアロゾル粒子による前記レーザ光の反射光である第１反射光に含まれる周波数成分との差分に基づき、前記配管の周囲における風向及び風速の分布を示す風向風速情報を生成し、
   気流検出手段が、前記風向風速情報を用いて、前記配管の周囲における気流に関する情報を生成し、
   気体漏れ検出手段が、前記気流に関する情報を用いて、前記配管のガス漏れ又は蒸気漏れを検出し、
   位置形状検出手段が、前記配管による前記レーザ光の反射光を含む第２反射光に基づき、前記配管の位置及び形状を示す位置形状情報を生成する
   気体漏れ検出方法。

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