[Submitted on 20 Jul 2026]

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Abstract:燃料電池自動車用駐車施設などの密閉環境における水素インフラは、水素の低い着火エネルギーおよび広い可燃範囲により、重大な安全上の課題を抱えています。現在の監視システムは主に受動的であり、有害な濃度が形成された後でのみ漏洩を検知します。本研究では、計算流体力学（CFD）、遺伝的アルゴリズム（GA）最適化、およびDeepSetsニューラルサロゲートを統合した、能動的なセンサー配置最適化のための計算フレームワークを開発します。代表的な50 m x 30 m x 3 mのガレージを対象に、複数の漏洩位置、漏洩率（1-150 g/s）、換気条件（ACH = 3-10回/時）をカバーした180シナリオのCFDデータベースを生成しました。センサー配置は多目的GAを用いて最適化され、一様配置、ランダム配置、サロゲート支援アプローチと比較されました。GAは60秒以内に96.1%の検知率を達成し、死角を0.12%に低減しました。これは一様配置基準と比較して複合適合度で約5%の改善に相当します。DeepSetsサロゲートは、適合度誤差0.01未満で準最適配置を再現し、CFD評価を89%削減し、計算時間を2桁短縮しました。検知性能と空間カバレッジはGAと同等であり、サロゲート支援最適化が解の品質を維持しつつ、迅速な設計反復を可能にすることを示しました。全体として、CFDに基づく最適化により、従来の配置と比べて検知有効性が向上し、センサー要件が低減されることが示されました。提案フレームワークは、スケーラブルな展開を支援し、最適化されたセンサーネットワークとデジタルツインシステムの統合によるリアルタイム監視およびリスク評価の基盤を提供します。

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From: Nicholas Tan Jerome [view email]
[v1] Mon, 20 Jul 2026 07:59:48 UTC (2,016 KB)