産業用音響（超音波）カメラで注目すべき7つのポイント
圧縮空気の漏れ、真空システムの漏れ、電気の部分放電—これらはすべて、計画外の停止、生産性の低下、電力の消費、および作業者の安全に悪影響を及ぼす可能性が高い問題です。音響カメラを使用した超音波イメージングは、完全な資産管理計画の一環として、これらの機器の問題を検出するための手軽で効果的な方法です。保守点検の作業者によっては、音響イメージングにより、従来の方法よりも10倍速く検査を完了することができます。
では、産業用音響（超音波）カメラを選択する際には何に気を付けるべきでしょうか？ 購入を決定する前に注目すべき7つのポイントを次に示します。
片手操作
ハンドヘルド型ツールが安全に操作するのに適しているのは、片手でスキャンを実行し、もう一方の手で手すりをつかむ、またヘルメットやメガネなどの安全装置を調整できるためです。また、タッチスクリーン上で問題箇所をフリーハンドでマーカーすることができ、レポート作成が容易になります。
意思決定支援
推定漏れコストを含む圧縮空気漏れの定量化機能は、修理に優先順位を付けるのに役立ち、会社の損益に与える影響を数値化することができます。
部分放電の問題は、十分に経験を持たない検査者の場合、異常個所を見つけるのが困難な場合があります。音響カメラは、部分的な放電問題を特定するだけでなく、ノイズをタイプ別に分類し、問題の重大度を評価します。そして、メンテナンスコストを削減し、さらには壊滅的な機器の故障を回避するための迅速かつ効果的な決定を下せるようにします。
適切なソフトウェア
ソフトウェアのニーズはさまざまです。カメラ単体ですべてが完結することを好むユーザーもいれば、詳細な分析とレポート作成はＰＣ側で行うことを望むユーザーもいます。厳格なセキュリティポリシーにより、サードパーティのクラウドサービスプロバイダーに接続しないオンプレミスソフトウェアを好むユーザーもいます。
また、音響カメラの検査とサーモグラフィ検査を1つのソフトウェアパッケージ、1つのレポートにまとめることで、問題を直接比較できるようにしたいという要望がある場合があります。
用途に応じて選択が必要です。FLIR Si124では、これらすべてのオプションを利用できます。
検知マイクの数 –大は小を兼ねる
より小さなノイズを追求する場合、マイクの数が多いほどよくなります。音響カメラは、通常、音を収集し特徴づけるために、数十個の微小電気機械システム（MEMS）マイクを使用します。MEMSは小型で、消費電力が少なく、非常に安定していますが、独自のノイズも発生し、個々のマイクが非常に小さな音を拾う能力に干渉します。最高のパフォーマンスを得るための解決策は、使用するマイクの数を増やすことです。マイクの数を2倍にするだけで、不要な音を3デシベル除去するのに十分な信号対雑音比が改善されます。
一例を挙げます。1つのマイクが十分な自己ノイズが発生させるため、システムが16.5kHzの信号を生成する圧縮空気の漏れを拾うことができなくなる場合があります。
32個のマイクを備えた音響カメラは、その漏れを検出することができますが、信号対雑音比はまだ低すぎて、それ以上の小さな音を聞くことができません。
一方に、124個のマイクを備えたカメラは、16.5kHzの漏れと18.5kHzの漏れの両方を拾うことができ、小さな漏れの検出、位置特定、定量化が容易になります。
最適な周波数範囲
音響カメラのデータシートに記載されている最初の機能の1つは、カメラの周波数範囲です。最も広い音域を拾うには、最も広い音域が必要だと思うかもしれません。実際には、圧縮空気の漏れや部分放電によって発生する超音波を検出するための最も効果的な周波数範囲は、いくつかの理由から20〜30kHzです。
圧縮空気またはガスの漏れの場合、20～30kHzの範囲は、工場内の背景雑音から漏れを区別するのに役立ちます。機械騒音の振幅は通常、10kHz未満でピークに達し、60kHzでゼロになる傾向がありますが、ほとんどの漏れは20〜30kHzがピークです。20～30 khzの間では、漏れ雑音と背景雑音の差が大きいため、この周波数範囲では、高周波に比べて空気漏れの検出が容易になります。
圧縮空気と機械騒音は、いずれも30～60kHzの周波数範囲で同じように振幅が減少する傾向があるため、両者を区別することは困難になります。したがって、20～30kHzの範囲内で作業するとより効果的です。
離れた場所から漏れや部分放電を探しているユーザーには、10～30 kHzの範囲が最適です。これは、周波数が高いほど空気に吸収されて、伝わる距離が短くなるためです。遠距離での漏れや屋外での高電圧機器からの部分放電を検出するには、カメラをより低い周波数の遠くまで伝わる音に合わせる必要があります。
最大65kHzの高周波数音は、圧縮空気、圧縮ガス、真空リークなど、至近距離で検査できる問題の検出に最適です。音響カメラは、実行中のタスクに最適な周波数スペクトルを使用するように調整できる必要があります。
異なる超音波周波数の距離に伴う相対的な音量の変化を示す曲線
インテリジェント分析
従来の超音波技術は、周波数調整によって問題を検出しますが、最近のコンピューティング能力と機械学習の進歩を利用する、より効果的な別の技術があります。FLIR Si124 は機械学習を利用して、同じ音符（つまり、周波数）を演奏する2つの異なる楽器によって生成される音を区別できるのとほぼ同じ方法で、周波数以外の音の特性を識別します。Si124の場合、空気漏れと背景の機械騒音を簡単に区別できます。これは、これら2つのソースの音がハーモニカと比較したベルのように異なるためです。
さらに、機械学習により、部分放電解析でのツールの操作は大幅に簡素化されます。超音波欠陥認識の専門家は、データに「タグを付けて」、問題の重大度と適切な是正措置に関するガイダンスを提供しています。その結果、数日間のトレーニングや何百時間もの練習をしなくても、専門家の経験の恩恵を受けることができます。まるで新しい言語の学習に何年も費やすことを必要とせずにテキストを翻訳してくれるスマートフォンの言語翻訳アプリのような感覚です。
フィールドで交換可能なバッテリー
プロのツールユーザーは、いつ問題のトラブルシューティングを求められるかわからないため、万が一に備えて充電器にバックアップバッテリーを常備しています。音響イメージングツールは、現場でバッテリーを簡単に交換できるため、充電と作業を同時に行うことができます。
音響カメラについて時間を割いて学習していただき、ありがとうございます。このパワフルで使いやすいツールのデモのリクエスについては、フリアーシステムズまで連絡ください。漏れの位置特定と定量化、部分放電の位置特定と解析のどちらに使用するかにかかわらず、FLIR Si124が有効なツールであることを実感いただけると思います。
