粗大ごみ処理設備における危険物検知システム Detection System of Explosive Substances for Bulky Refuse Disposal Facilities

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抄録

粗大ごみ処理施設では, 爆発事故を防止するため破砕処理前に人手によりガスボンベなどの危険物が取り除かれる。とくに大きな事故を引き起こす原因となる燃料用ガスボンベの検出は設備の保全と作業員の安全を確保するうえで重要であるが, しかし現状では種々雑多なごみに紛れて搬送される危険物を確実に検知することは困難である。<BR>受入れ部から搬送されるごみは, 形状, 大きさ, 組成などが複雑に異なり多様な不確定さをもつ。このため検出器と対象との確定的な関係を用いた従来のセンシング方法の概念を危険物検知に適用することは困難である。本研究ではガスボンベの自動検出を目的として, 複数のセンサー出力を入力情報としてファジィ推論とニューラルネットモデルにより, 当該ごみがボンベである可能性を並列に推論する方法を提案する。この方法は検出対象の種類を拡張することにより, 収集ごみの自動分別にも適用可能と考えられる。

In a bulky refuse disposal facility, dangerous articles such as fuel gas cylinders are removed by hand to prevent accidental explosions. However, it is very difficult to detect perfectly all dangerous articles which get mixed into various refuses. Especially, the detection of fuel gas cylinders is the most important, to assure the integrity of facilities and the security of operators. As refuses are complex and different from each other in shape, weight, components, etc., the concept of the conventional sensor system, which utilizes a deterministic relation between sensor outputs and properties of the object, can hardly apply to the detection of gas cylinders.<BR>In the present paper, we propose an automatic gas cylinder detection system which conteins a set of sensors and an inference block. The sensing system is composed of various kinds of sensors, and the refuse is characterized by fuzzy sets according to their output. The inference block infers the possibility of the refuse being a dangerous article, using fuzzy inference rules and neural network in parallel. The authors present test results of the detection system using real bulky wastes, and discuss the subject of practical application of the system.

収録刊行物

  • 廃棄物学会論文誌  

    廃棄物学会論文誌 6(5), 180-188, 1995-09-30 

    Japan Society of Material Cycles and Waste Management

参考文献:  11件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002082209
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10414685
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    1883-1648
  • データ提供元
    CJP書誌  J-STAGE 
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