2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a simple identification system for floating dust containing acicular material
| Project/Area Number |
18K04635
|
|---|
| Research Institution | Yamaguchi University |
|---|
Principal Investigator |
進士 正人 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (40335766)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 久資 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (30633614)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 施工環境測定 / 浮遊粉じん測定 / 安全工学 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
研究期間を1年間延長したにも関わらず，今年度もコロナ禍の影響を強く受け，アスベスト発生現場での針状物質を検出する現場実験を実施することが困難であった．そのため，前年度に引き続き，トンネル建設現場での粉じん濃度測定実験を実施した．吸引捕集式を追加採用されているトンネルにおいて，一昨年度から引き続き簡易粉じん測定器を用いて粉じん濃度測定実験を実施した．簡易粉じん測定器とは，一昨年度の研究により適用を検討した市販の安価な空気清浄機での粉じん濃度センサーとして開発されたパーツを独自に改良しトンネル坑内用粉じん測定器として使用できるように工夫したものである．その結果，簡易粉じん測定器それぞれの個体差は認められず，そのばらつきは十分適用範囲であることが明らかとなり，多点でトンネル坑内での粉じん濃度計測ができることを確認した．しかし，簡易粉じん測定器の，測定孔は数ミリと小さく，孔周りの粉じんの付着汚れは確実に発生し，長期間の粉じん計測に強く影響を受けることもわかった．
そのため，今年度は，吹付コンクリート打設中のトンネル建設現場での撮影装置に使用するLED光源を工夫し，Mie散乱の原理により浮遊粉じんを画像撮影することでより識別しやすいようにしたうえで，撮影画像を背景差分したうえで機械学習で識別し，より精度よく浮遊個数を計数する方法を考案した．この手法はアスベストの管理基準が基準体積中の浮遊本数という定義であるため，必須の開発項目である．
|
