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JP7649178B2 - Electric Field Detection System - Google Patents

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JP7649178B2
JP7649178B2 JP2021048863A JP2021048863A JP7649178B2 JP 7649178 B2 JP7649178 B2 JP 7649178B2 JP 2021048863 A JP2021048863 A JP 2021048863A JP 2021048863 A JP2021048863 A JP 2021048863A JP 7649178 B2 JP7649178 B2 JP 7649178B2
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Daihatsu Motor Co Ltd
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Description

本発明は、電界検知システムに関する。 The present invention relates to an electric field detection system.

例えば半導体製造工場など、安定的な稼働が求められる施設においては、安定的な電力供給が必要とされている。その一方で、落雷などの自然現象などによって、電力線等の電力設備が損傷して、停電や瞬低(瞬時電圧低下)などの電力トラブルが不可避的に発生しているのが現状である。 For example, facilities such as semiconductor manufacturing plants that require stable operation require a stable power supply. However, natural phenomena such as lightning strikes can damage power lines and other power equipment, and power problems such as blackouts and voltage drops (instantaneous voltage drops) inevitably occur.

ここで、落雷の発生を予測して当該施設に警告を発するためのシステムが特許文献1に記載されている。詳述すると、この特許文献に記載のシステムでは、タワー等の建造物の建設作業現場あるいは建設作業現場の周辺の地点に落雷検出装置を設置すると共に、建造物の建設作業現場または建設作業現場の近隣の地点に静電界検出装置を設置する。そして、落雷検出装置により落雷の発生を検出すると共に、静電界検出装置により雲・大地間の静電界の電界強度を検出し、両検出装置から出力された検出信号のレベルに基づいて、警告出力装置により警告情報のランクを決定して、そのランク付けされた警告情報を警告出力装置から出力する。また、この際、静電界検出装置の検出レベルを優先的に採用して、警告情報を出力する。 Here, Patent Document 1 describes a system for predicting the occurrence of lightning strikes and issuing a warning to the facility. More specifically, in the system described in this patent document, a lightning strike detection device is installed at the construction site of a structure such as a tower or at a location in the vicinity of the construction site, and an electrostatic field detection device is installed at the construction site of the structure or at a location nearby the construction site. The lightning strike detection device detects the occurrence of a lightning strike, and the electrostatic field detection device detects the electric field strength of the electrostatic field between the cloud and the ground. Based on the levels of the detection signals output from both detection devices, the warning output device determines the rank of the warning information, and outputs the ranked warning information from the warning output device. In addition, at this time, the detection level of the electrostatic field detection device is given priority when outputting the warning information.

特開2013-250211号公報JP 2013-250211 A

ところで、製造工場においては、設置された各種機器が高度に電気制御され、また電気によりネットワーク化されているため、施設への落雷による機器の破損などの直接的な被害だけでなく停電や瞬低等による間接的な被害に対する対策(雷害対策)が重要となる。特に、半導体工場などは上述の影響を受けやすいため、従来にも増して精度の高い落雷発生予測が求められる。例えば特許文献1に記載のシステムにおいて落雷発生の予測精度を高めるためには、静電界検知装置の数を増やして広範囲に設置することが考えられるが、数を増やすほど設備コストの高騰につながるため、例えば落雷予測を有料サービスとして相手(工場など)に提供することを考えると、現実的でない。 In manufacturing plants, various installed equipment is highly electrically controlled and electrically networked, so it is important to take measures (lightning damage countermeasures) against not only direct damage such as damage to equipment caused by lightning strikes on the facility, but also indirect damage caused by power outages and voltage drops. Semiconductor plants are particularly susceptible to the above-mentioned effects, and therefore require more accurate lightning strike predictions than ever before. For example, in order to improve the accuracy of lightning strike predictions in the system described in Patent Document 1, it is possible to increase the number of electrostatic field detection devices and install them over a wide area, but increasing the number leads to higher equipment costs, so it is not realistic to offer lightning strike predictions to other parties (factories, etc.) as a paid service.

なお、以上述べた問題は何も落雷予測の場合にのみ該当するわけではなく、他の自然災害となり得る現象を電界の状態から予測する場合にも起こり得る。 The problems mentioned above do not only apply to lightning strike predictions, but can also occur when predicting other phenomena that could become natural disasters from the state of electric fields.

以上の事情に鑑み、本明細書では、電界の状態を精度よくかつ低コストに検知可能とすることを、解決すべき技術課題とする。 In light of the above, the technical problem to be solved in this specification is to make it possible to detect the state of an electric field accurately and at low cost.

前記課題の解決は、本発明に係る電界検知システムによって達成される。すなわち、この検知システムは、電界効果トランジスタと、電界効果トランジスタのゲート電極に接続されるアンテナと、電界効果トランジスタのソース電極とドレイン電極との間に所定の電圧を付与するためのバイアス電源とを具備した電界検知システムであって、アンテナは、車両のボデー金属部である点をもって特徴付けられる。 The above problem is solved by the electric field detection system of the present invention. That is, this detection system is an electric field detection system including a field effect transistor, an antenna connected to the gate electrode of the field effect transistor, and a bias power supply for applying a predetermined voltage between the source electrode and the drain electrode of the field effect transistor, and is characterized in that the antenna is a metal part of the body of the vehicle.

本発明に係る電界検知システムでは、ゲート電極に付与した電圧の大きさに応じてソース電極とドレイン電極との間を流れる電流が変動する電界効果トランジスタの特性を活用して、電界の状態を検知可能とした。すなわち、この電界検知システムによれば、アンテナが置かれた空間の電界をアンテナが受信することで、受信した電界の状態(電界の強さ、向きなど)に応じた電圧がゲート電極に付与される。電界の状態とデート電極に付与される電圧(ゲート電圧)との間には一定の相関が見られるので、上記電圧がゲート電極に付与された際に生じるソース電極とドレイン電極間の電流変動を正確に評価することで、受信した電界の状態を精度よく検知することができる。また、本発明では、アンテナを車両のボデー金属部としたので、非常に大きな面積で電界を検知できる。そのため、電界の状態を感度よく検出することができ、これにより高精度に落雷の発生を予測することが可能となる。また、電界効果トランジスタは非常に安価に入手し易く、また車両のボデー金属部をアンテナ代わりとすることで、別個にアンテナを用意する手間及びコストを低減できる。加えて、バイアス電源は、車両に搭載された既存の電源を利用できるので、この点でも低コストに検知システムを構築できる。以上より、本発明によれば、車両まわりの電界を高精度にかつ低コストに検知することが可能となる。 In the electric field detection system according to the present invention, the state of the electric field can be detected by utilizing the characteristics of a field effect transistor in which the current flowing between the source electrode and the drain electrode varies depending on the magnitude of the voltage applied to the gate electrode. That is, according to this electric field detection system, the antenna receives the electric field in the space in which the antenna is placed, and a voltage corresponding to the state of the received electric field (strength, direction, etc. of the electric field) is applied to the gate electrode. Since a certain correlation is observed between the state of the electric field and the voltage (gate voltage) applied to the gate electrode, the state of the received electric field can be accurately detected by accurately evaluating the current fluctuation between the source electrode and the drain electrode that occurs when the above voltage is applied to the gate electrode. In addition, in the present invention, the antenna is made of the metal body part of the vehicle, so that the electric field can be detected over a very large area. Therefore, the state of the electric field can be detected with high sensitivity, and the occurrence of a lightning strike can be predicted with high accuracy. In addition, field effect transistors are very cheap and easy to obtain, and by using the metal body part of the vehicle as an antenna, the effort and cost of preparing a separate antenna can be reduced. In addition, the bias power supply can be made use of an existing power supply installed in the vehicle, so that the detection system can be constructed at low cost in this respect as well. As described above, the present invention makes it possible to detect the electric field around a vehicle with high accuracy and low cost.

また、本発明に係る電界検知システムは、ソース電極とドレイン電極との間を流れる電流の大きさを計測するための計測装置をさらに具備してもよい。また、この場合に、電界検知システムを、計測装置で計測した電流の大きさに基づいてアンテナが置かれた空間の電界強度を算出できるように構成してもよい。 The electric field detection system according to the present invention may further include a measuring device for measuring the magnitude of the current flowing between the source electrode and the drain electrode. In this case, the electric field detection system may be configured to calculate the electric field strength in the space in which the antenna is placed based on the magnitude of the current measured by the measuring device.

上述のようにソース電極とドレイン電極間の電流の大きさを直接的に計測し、計測した電流の大きさに基づいて電界強度を算出することで、より高精度に電界の状態を評価し、落雷の予測につなげることが可能となる。 As described above, by directly measuring the magnitude of the current between the source electrode and the drain electrode and calculating the electric field strength based on the magnitude of the measured current, it is possible to evaluate the state of the electric field with greater accuracy and use this to predict lightning strikes.

また、本発明に係る電界検知システムにおいて、ゲート電極は、ボデー金属部の上下方向一方の側に接続されてもよい。 In addition, in the electric field detection system according to the present invention, the gate electrode may be connected to one side of the body metal part in the up-down direction.

車両が設置する地表付近の電界では、鉛直方向に電荷の偏りが生じている。また、落雷発生時には電荷の偏りが助長され、あるいは季節によっては電荷の偏りが上下で反転する場合も起こり得る。これらの事象を踏まえた場合、ゲート電極を、アンテナとなるボデー金属部の上下方向一方の側に接続することで、上述した電荷の偏りを感度良く検知することができる。よって、安定して高精度な電界検知を図ることが可能となる。 In the electric field near the ground surface where the vehicle is placed, a vertical bias in electric charges occurs. Furthermore, when lightning strikes, this bias in electric charges is exacerbated, and depending on the season, the bias in electric charges may even be reversed. Taking these events into consideration, by connecting the gate electrode to one side in the vertical direction of the body metal part that serves as the antenna, it is possible to detect the above-mentioned bias in electric charges with high sensitivity. This makes it possible to achieve stable and highly accurate electric field detection.

また、本発明に係る電界検知システムにおいて、計測装置により計測した電流の大きさが、予め設定した閾値以上である場合、車両に設けた通信システムを利用して検知した電界に関する情報を送信してもよい。 In addition, in the electric field detection system according to the present invention, if the magnitude of the current measured by the measuring device is equal to or greater than a preset threshold, information about the detected electric field may be transmitted using a communication system installed in the vehicle.

このように、計測した電流の大きさに予め閾値を設けておき、計測した電流の大きさが閾値以上である場合、車両に設けた通信システムを利用して検知した電界に関する情報を送信可能とすることで、異常時(例えば雷雲接近時)のみ計測して得た情報を落雷予測のために利用することが可能となる。 In this way, a threshold is set in advance for the magnitude of the measured current, and when the magnitude of the measured current is equal to or greater than the threshold, information about the detected electric field can be transmitted using a communication system installed in the vehicle, making it possible to use information obtained by measurement only when there is an abnormality (for example, when a thundercloud is approaching) to predict lightning strikes.

以上のように、本発明に係る電界検知システムによれば、電界の状態を精度よくかつ低コストに検知することが可能となる。また、このことにより高精度な落雷予測を低コストに実現することが可能となる。 As described above, the electric field detection system of the present invention makes it possible to detect the state of an electric field with high accuracy and at low cost. This also makes it possible to realize highly accurate lightning predictions at low cost.

本発明の第一実施形態に係る落雷発生予測システムの概念図である。1 is a conceptual diagram of a lightning occurrence prediction system according to a first embodiment of the present invention. 図1に示す電界検知システムの構成を説明するための車両側面図である。FIG. 2 is a side view of a vehicle for explaining the configuration of the electric field detection system shown in FIG. 1 . 図1に示す予測システムを用いた予測方法の一例に係るフローチャートである。2 is a flowchart according to an example of a prediction method using the prediction system shown in FIG. 1 . 本発明の第二実施形態に係る送電事故発生予測システムの概念図である。FIG. 11 is a conceptual diagram of a power transmission accident occurrence prediction system according to a second embodiment of the present invention. 図4に示す予測システムを用いた予測方法の一例に係るフローチャートである。5 is a flowchart according to an example of a prediction method using the prediction system shown in FIG. 4 .

以下、本発明の第一実施形態に係る電界検知システム、及びこの検知システムを備えた落雷発生予測システムの内容を図面に基づいて説明する。 The following describes the electric field detection system according to the first embodiment of the present invention and the lightning strike prediction system equipped with this detection system with reference to the drawings.

図1は、本実施形態に係る落雷発生予測システム10の概念図を示している。この予測システム10は、複数の車両11に設けられた電界検知システムとしての電界強度検出装置12と、車両位置情報取得装置13と、データ処理装置14とを具備する。以下、各構成要素の詳細を順に説明する。 Figure 1 shows a conceptual diagram of a lightning strike prediction system 10 according to this embodiment. This prediction system 10 comprises an electric field intensity detection device 12 as an electric field detection system provided on multiple vehicles 11, a vehicle position information acquisition device 13, and a data processing device 14. Each component will be described in detail below.

電界強度検出装置12は、後述する電界強度データの取得対象となる全ての車両11に設けられるもので、図2に示すように、電界効果トランジスタ(FET)15と、電界効果トランジスタ15のゲート電極15aに接続されるアンテナ16と、電界効果トランジスタ15のソース電極15bとドレイン電極15cとの間に所定の電圧V1を付与可能なバイアス電源17とを具備する。本実施形態では、電界強度検出装置12は、ソース電極15bとドレイン電極15cとの間を流れる電流Iの大きさを計測するための計測装置18、及び電界強度算出部19とをさらに具備する。 The electric field strength detection device 12 is provided in all vehicles 11 from which electric field strength data, which will be described later, is to be acquired, and as shown in FIG. 2, includes a field effect transistor (FET) 15, an antenna 16 connected to a gate electrode 15a of the field effect transistor 15, and a bias power supply 17 capable of applying a predetermined voltage V1 between the source electrode 15b and the drain electrode 15c of the field effect transistor 15. In this embodiment, the electric field strength detection device 12 further includes a measuring device 18 for measuring the magnitude of the current I flowing between the source electrode 15b and the drain electrode 15c, and an electric field strength calculation unit 19.

電界効果トランジスタ(FET)15としては、後述の通り、ゲート電極15aに付与される電圧V2の大きさに応じて電流Iの流れ易さ(電流量)が変化する限りにおいて、言い換えると、電流Iの値から電圧V2ひいてはアンテナ16で受信可能な電界の状態(例えば電界強度)に換算可能な限りにおいて、任意の種類(接合型FET、MOSFETなど)の電界効果トランジスタが適用可能である。本実施形態では、電界効果トランジスタ15としてMOSFETが適用される。 As the field effect transistor (FET) 15, as described below, any type of field effect transistor (junction FET, MOSFET, etc.) can be used as long as the ease of flow of the current I (current amount) changes depending on the magnitude of the voltage V2 applied to the gate electrode 15a, in other words, as long as the value of the current I can be converted into the voltage V2 and thus into the state of the electric field (e.g., electric field strength) that can be received by the antenna 16. In this embodiment, a MOSFET is used as the field effect transistor 15.

アンテナ16は、車両11が位置する地表付近の電界を受信し、受信した電界の状態に応じた電圧V2をゲート電極15aに付与可能に構成される。例えば本実施形態では、受信した電界の強さ(電界強度)に、ゲート電極15aに付与される電圧V2の大きさが比例するように、アンテナ16が構成される。 The antenna 16 is configured to receive an electric field near the ground surface where the vehicle 11 is located, and to apply a voltage V2 to the gate electrode 15a according to the state of the received electric field. For example, in this embodiment, the antenna 16 is configured so that the magnitude of the voltage V2 applied to the gate electrode 15a is proportional to the strength of the received electric field (electric field intensity).

上記構成のアンテナ16は、車両11のボデー金属部で構成される。本実施形態では、図2に示すように、車両11のドアアウタ11aでアンテナ16が構成されている。すなわち、車両11の金属外板となるドアアウタ11aに電界効果トランジスタ15のゲート電極15aを導線等により電気的に接続することで、ドアアウタ11aがアンテナ16本体として機能し得る。 The antenna 16 configured as described above is formed from the body metal part of the vehicle 11. In this embodiment, as shown in FIG. 2, the antenna 16 is formed from the door outer 11a of the vehicle 11. That is, by electrically connecting the gate electrode 15a of the field effect transistor 15 to the door outer 11a, which is the metal exterior plate of the vehicle 11, by a conductor or the like, the door outer 11a can function as the main body of the antenna 16.

この際、ゲート電極15aに対するドアアウタ11aの接続箇所は原則として任意であるが、地表付近の電界における電荷の鉛直方向への偏りを考慮した場合、ドアアウタ11aの上下方向一方の側にゲート電極15aを接続するのがよい。本実施形態では、図2に示すように、ドアアウタ11aの下部にゲート電極15aを接続している。 In this case, the connection point of the gate electrode 15a to the door outer 11a is in principle arbitrary, but when considering the vertical bias of electric charges in the electric field near the ground surface, it is better to connect the gate electrode 15a to one side in the vertical direction of the door outer 11a. In this embodiment, as shown in Figure 2, the gate electrode 15a is connected to the lower part of the door outer 11a.

バイアス電源17としては、任意の電源が適用可能である。例えば車両11のECU用電源など車両11に搭載されている既存の電源を利用することがコストの面で好適である。 Any power source can be used as the bias power source 17. For example, it is preferable from a cost perspective to use an existing power source installed in the vehicle 11, such as a power source for the ECU of the vehicle 11.

計測装置18は、例えば電流計で構成され、電界効果トランジスタ15のソース電極15bとドレイン電極15cとの間を流れる電流Iの大きさ(電流値)を計測可能な位置に設けられる。この計測装置18は、計測して得た電流値に関する情報を電界強度算出部19に送信する。なお、計測装置18による電流値の計測は、例えば一定の時間おきに実施される。もちろん、データ処理装置14からの指令を受けてその都度計測を実施してもよい。 The measuring device 18 is, for example, an ammeter, and is provided at a position where it can measure the magnitude (current value) of the current I flowing between the source electrode 15b and the drain electrode 15c of the field effect transistor 15. The measuring device 18 transmits information about the measured current value to the electric field intensity calculation unit 19. The measuring device 18 measures the current value at regular time intervals, for example. Of course, it may also measure each time a command is received from the data processing device 14.

電界強度算出部19は、計測装置18で計測して得た電流値に関する情報に基づいて、車両11まわり、より正確にはアンテナ16まわりの電界の状態(ここでは電界強度)を算出可能に構成される。また、この電界強度算出部19は、算出した電界強度に関する情報を、車両11に設けたデータ通信装置20に送信する。この場合、電界強度算出部19は、算出した全ての電界強度に関する情報をデータ通信装置20に送信してもよく、あるいは予め設定しておいた閾値以上の電界強度に関する情報のみ、データ通信装置20に送信してもよい。 The electric field strength calculation unit 19 is configured to be able to calculate the state of the electric field (here, the electric field strength) around the vehicle 11, more precisely around the antenna 16, based on information relating to the current value measured by the measurement device 18. The electric field strength calculation unit 19 also transmits information relating to the calculated electric field strength to a data communication device 20 provided in the vehicle 11. In this case, the electric field strength calculation unit 19 may transmit information relating to all of the calculated electric field strengths to the data communication device 20, or may transmit only information relating to electric field strengths equal to or greater than a preset threshold to the data communication device 20.

データ通信装置20は、少なくとも電界強度データと、車両11の位置情報に関するデータ、及び各データの取得時刻に関するデータとをデータ処理装置14に送信可能に構成される。もちろん、上記以外の気象に関するデータであって、車両位置データを取得したエリアの気象に関するデータを送信してもよく、例えば温度、湿度、降雨量(降雪量)、降雨エリア、風速、風量、気圧など、およそ一般に気象情報と認識される事象に関する情報を送信可能に構成される。また、これら気象データは、各種計測機器により直接的に計測したデータであってもよく、あるいは例えばワイパーの動作回数など当該自然現象に関連する動作に関するデータから間接的に算出して得たデータであってもよい。 The data communication device 20 is configured to be able to transmit at least the electric field strength data, data relating to the position information of the vehicle 11, and data relating to the acquisition time of each piece of data to the data processing device 14. Of course, weather-related data other than the above, that is, data relating to the weather in the area where the vehicle position data was acquired, may also be transmitted, and is configured to be able to transmit information on phenomena generally recognized as weather information, such as temperature, humidity, amount of precipitation (amount of snowfall), area of rainfall, wind speed, wind volume, and air pressure. Furthermore, this weather data may be data measured directly by various measuring instruments, or may be data obtained by indirect calculation from data on operations related to the natural phenomenon, such as the number of times the windshield wipers are operated.

なお、データ通信装置20としては、既存のデータ通信可能な装置を幅広く適用することができ、例えば本実施形態に係るデータの通信を専用に行うためのデータ通信機器をデータ通信装置20として車両11に据え付け固定してもよい。あるいは、タブレットやスマートフォンなどの汎用データ通信端末に専用のアプリをインストールしたものを車両11内に設置し、これをデータ通信装置20として使用してもよい。 The data communication device 20 can be a wide variety of existing devices capable of data communication. For example, a data communication device dedicated to the data communication according to this embodiment can be installed and fixed in the vehicle 11 as the data communication device 20. Alternatively, a general-purpose data communication terminal such as a tablet or smartphone with a dedicated app installed can be installed in the vehicle 11 and used as the data communication device 20.

車両位置情報取得装置13は、例えばGPS等の衛星測位システム用の衛星(測位衛星)との通信を可能とする衛星測位システムの受信部で構成される。この場合、車両位置情報取得装置13は、例えばカーナビゲーションシステムで構成される。車両位置情報取得装置13は、測位衛星との通信により車両11の位置を取得(算出)し、取得した車両11の位置情報を車両11の位置データとしてデータ通信装置20に送信する。位置データを受信したデータ通信装置20は、上述した電界強度データや気象データと共に、データ処理装置14に位置データを送信可能とされている。もちろん、車両位置情報取得装置13を、カーナビゲーションシステムとは別の専用の機器として車両11に設けてもよい。 The vehicle position information acquisition device 13 is configured as a receiver of a satellite positioning system that enables communication with satellites (positioning satellites) for a satellite positioning system such as GPS. In this case, the vehicle position information acquisition device 13 is configured as a car navigation system, for example. The vehicle position information acquisition device 13 acquires (calculates) the position of the vehicle 11 by communicating with the positioning satellite, and transmits the acquired position information of the vehicle 11 to the data communication device 20 as position data of the vehicle 11. The data communication device 20 that receives the position data is capable of transmitting the position data to the data processing device 14 together with the above-mentioned electric field strength data and weather data. Of course, the vehicle position information acquisition device 13 may be provided in the vehicle 11 as a dedicated device separate from the car navigation system.

データ処理装置14は、例えば図1に示すように、データ蓄積部21と、データ処理部22とを有する。このうちデータ蓄積部21は、複数の車両11から送信される位置データ、電界強度データ、及び気象データを蓄積する。これらのデータは、例えば各車両11から所定時刻おきに送信される。また、車両11以外から送信されるデータがある場合、当該データをデータ蓄積部21に蓄積する。図1に示す例では、気象情報提供機関23から提供される気象データを受信し、データ蓄積部21に蓄積する。この気象データには、例えば実際に発生した落雷に関連するデータ(地域、時刻、強さなど)が含まれる。 The data processing device 14 has a data storage unit 21 and a data processing unit 22, as shown in FIG. 1, for example. Of these, the data storage unit 21 stores position data, electric field strength data, and weather data transmitted from multiple vehicles 11. These data are transmitted, for example, from each vehicle 11 at predetermined intervals. Furthermore, when there is data transmitted from a source other than the vehicle 11, this data is stored in the data storage unit 21. In the example shown in FIG. 1, weather data provided by a weather information provider 23 is received and stored in the data storage unit 21. This weather data includes, for example, data related to actual lightning strikes that have occurred (such as area, time, and strength).

データ処理部22は、データ通信装置20により送信され、データ蓄積部21に蓄積された各種データに基づいて、落雷の発生予測処理を実行する。 The data processing unit 22 performs lightning strike occurrence prediction processing based on various data transmitted by the data communication device 20 and stored in the data storage unit 21.

ここで、落雷の発生予測処理(具体的には落雷の発生予測を行うためのプログラムの実行)は、例えばAI(人工知能)を用いて行うことが可能である。具体的には、まずデータ蓄積部21に蓄積された各種データを教師データとして用いて、データ処理部22により、落雷の発生地域、時刻、及び強さに関する情報を出力とする学習モデルを生成する(学習モデル生成ステップP1)。この際、使用する教師データとしては、各車両11の位置データと電界強度データ、及び実際に発生した落雷に関するデータ(以後、単に落雷データと称する。)が用いられる。言い換えると、過去の落雷データに対応する位置データと電界強度データ、すなわち、データ蓄積部21に蓄積された各種データから、実際に落雷が発生した地域及び時刻における電界強度データを、対応する位置データを利用して抽出する。そして、抽出した電界強度データとその他の気象データを入力とし、落雷データを出力とする学習モデルを生成する。このうち落雷データについては、例えば図1に示すように、気象情報提供機関23から提供される気象データのうち過去に発生した落雷に関するデータを用いることができる。 Here, the lightning strike occurrence prediction process (specifically, execution of a program for predicting the occurrence of lightning strikes) can be performed using, for example, AI (artificial intelligence). Specifically, first, various data stored in the data storage unit 21 are used as teacher data, and the data processing unit 22 generates a learning model that outputs information on the area, time, and strength of lightning strikes (learning model generation step P1). At this time, the teacher data used are the position data and electric field strength data of each vehicle 11, and data on lightning strikes that have actually occurred (hereinafter simply referred to as lightning strike data). In other words, the position data and electric field strength data corresponding to past lightning strike data, that is, the electric field strength data in the area and time when lightning strikes actually occurred, are extracted from the various data stored in the data storage unit 21 using the corresponding position data. Then, a learning model is generated that uses the extracted electric field strength data and other weather data as inputs and lightning strike data as output. For the lightning strike data, for example, data on past lightning strikes provided by the weather information providing agency 23 can be used as shown in FIG. 1.

このようにして落雷発生に関する学習モデルを生成した後、この学習モデルを用いて落雷の発生を予測する(落雷発生予測ステップP2)。具体的には、学習モデル生成ステップで生成した学習モデルに、各車両11の位置データ、電界強度データ、その他の気象データを入力して、落雷の発生地域、時刻、及び強さの少なくとも一つを落雷発生の予測結果として出力するプログラムをデータ処理部22により実行する。これにより、落雷の発生予測結果に関する情報を取得する。 After generating a learning model for the occurrence of lightning strikes in this manner, the occurrence of lightning strikes is predicted using this learning model (lightning strike occurrence prediction step P2). Specifically, the data processing unit 22 executes a program that inputs the position data, electric field strength data, and other meteorological data of each vehicle 11 into the learning model generated in the learning model generation step, and outputs at least one of the area, time, and strength of the lightning strike as a predicted result of the occurrence of the lightning strike. This allows information regarding the predicted result of the occurrence of the lightning strike to be obtained.

次に、上記構成の落雷発生予測システム10を用いた落雷発生予測方法の一例を図1~図3に基づいて説明する。 Next, an example of a lightning strike prediction method using the lightning strike prediction system 10 configured as described above will be described with reference to Figures 1 to 3.

図3は、落雷発生予測システム10を用いた落雷発生予測方法の手順を説明するためのフローチャートを示している。このフローチャートに示すように、本実施形態に係る落雷発生予測方法は、複数の車両11から電界強度データ、位置データ、及び気象データを取得する第一データ取得ステップS1と、車両11以外から気象データを取得する第二データ取得ステップS2と、取得した各種データに基づいて落雷の発生予測を行う落雷発生予測ステップS3と、落雷の発生予測結果に基づいて、必要な場合に、必要な施設24(例えば半導体工場などの各種生産施設)に落雷の発生予測結果に関する情報を提供する落雷発生予測情報提供ステップS4とを具備する。 Figure 3 shows a flowchart for explaining the steps of a lightning strike prediction method using the lightning strike prediction system 10. As shown in this flowchart, the lightning strike prediction method according to this embodiment includes a first data acquisition step S1 for acquiring electric field intensity data, position data, and weather data from a plurality of vehicles 11, a second data acquisition step S2 for acquiring weather data from sources other than the vehicles 11, a lightning strike prediction step S3 for predicting the occurrence of a lightning strike based on the various acquired data, and a lightning strike prediction information provision step S4 for providing information on the lightning strike prediction result to necessary facilities 24 (e.g., various production facilities such as semiconductor factories) based on the lightning strike prediction result, if necessary.

(S1)第一データ取得ステップ
このステップでは、データ取得の対象となる複数の車両11から、各車両11の位置データ、電界強度データ、及び、気温、雨量、風速などの気象データ(以後、便宜的に第一気象データと称する。)を取得する。具体的には、上述した電界検知システムとしての電界強度検出装置12により車両11が位置する空間の電界強度を検出し、検出した電界強度に関する情報を電界強度データとしてデータ通信装置20によりデータ処理装置14に送信する。同様に、車両位置情報取得装置13により取得した車両11の位置情報を位置データとしてデータ通信装置20によりデータ処理装置14に送信する。また、図示しない各種センサ等により検出した気象情報を第一気象データとしてデータ通信装置20によりデータ処理装置14に送信する。これら各種データを受信したデータ処理装置14は、受信した各種データをデータ蓄積部21に蓄積する。このようにして、所定エリア内の複数箇所における所定時刻の電界強度データ、及び第一気象データを取得する。
(S1) First Data Acquisition Step In this step, position data, electric field strength data, and weather data such as temperature, rainfall, and wind speed (hereinafter referred to as first weather data for convenience) of each vehicle 11 are acquired from a plurality of vehicles 11 that are targets of data acquisition. Specifically, the electric field strength of the space in which the vehicle 11 is located is detected by the electric field strength detection device 12 as the above-mentioned electric field detection system, and information on the detected electric field strength is transmitted to the data processing device 14 as electric field strength data by the data communication device 20. Similarly, the position information of the vehicle 11 acquired by the vehicle position information acquisition device 13 is transmitted to the data processing device 14 as position data by the data communication device 20. In addition, weather information detected by various sensors and the like (not shown) is transmitted to the data processing device 14 as first weather data by the data communication device 20. The data processing device 14 that receives these various data accumulates the received various data in the data accumulation unit 21. In this way, electric field strength data and first weather data at a predetermined time at a plurality of locations in a predetermined area are acquired.

(S2)第二データ取得ステップ
このステップでは、気象情報提供機関23から、所定エリア内で過去に発生した落雷に関するデータ(落雷データ)を含む気象データ(以後、便宜的に第二気象データと称する。)を取得する。データ処理装置14は、取得した落雷データ等の気象データ(第二気象データ)をデータ蓄積部21に蓄積する。これにより、所定エリア内の所定時刻における落雷データと、同エリア及び同時刻における電界強度データと各種気象データが、相互に関連付けられた状態でデータ蓄積部21に蓄積される。なお、第一データ取得ステップS1と第二データ取得ステップS2のタイミングはともに任意であり、図3に示すように、第二データ取得ステップS2と第一データ取得ステップS1の実施順が制限されることはない。
(S2) Second Data Acquisition Step In this step, meteorological data (hereinafter, for convenience, referred to as second meteorological data) including data on lightning strikes that have occurred in the past within a specified area (lightning strike data) is acquired from the meteorological information provider 23. The data processing device 14 accumulates the acquired meteorological data (second meteorological data) such as lightning strike data in the data accumulation unit 21. As a result, the lightning strike data at a specified time within a specified area, the electric field intensity data for the same area and at the same time, and various meteorological data are accumulated in the data accumulation unit 21 in a mutually associated state. Note that both the timing of the first data acquisition step S1 and the second data acquisition step S2 are arbitrary, and as shown in FIG. 3, the order of the second data acquisition step S2 and the first data acquisition step S1 is not limited.

(S3)落雷発生予測ステップ
このステップでは、ステップS1,S2で取得した各種データに基づいて、データ処理部22により、所定エリア内における落雷の発生予測処理を行う。具体的には、データ処理部22により、各種データを入力とし、落雷の発生予測結果を出力とするプログラムを実行する。ここで、実行可能なプログラムは任意であり、本実施形態では上述した学習モデルを用いた落雷発生予測プログラムを実行する。すなわち、学習モデル生成ステップP1では、ステップS1,S2で取得した過去の電界強度データ、位置データ、気象データ、及び落雷データを教師データとして、落雷発生に関する学習モデルを生成する。然る後、所定時刻に取得した電界強度データ、位置データ、及び気象データを学習モデルに入力して、所定時刻以降に発生する落雷の発生地域、時刻、及び強さの少なくとも一つを落雷の発生予測結果として出力するプログラムをデータ処理部22により実行する。これにより、所定時刻以降における落雷の発生予測結果に関する情報を取得する。
(S3) Lightning Occurrence Prediction Step In this step, the data processing unit 22 performs a process of predicting the occurrence of lightning in a predetermined area based on the various data acquired in steps S1 and S2. Specifically, the data processing unit 22 executes a program that inputs various data and outputs a lightning occurrence prediction result. Any program can be executed here, and in this embodiment, a lightning occurrence prediction program using the above-mentioned learning model is executed. That is, in the learning model generation step P1, a learning model regarding the occurrence of lightning is generated using the past electric field strength data, position data, weather data, and lightning data acquired in steps S1 and S2 as teacher data. Thereafter, the data processing unit 22 executes a program that inputs the electric field strength data, position data, and weather data acquired at a predetermined time into the learning model and outputs at least one of the area, time, and strength of lightning that will occur after the predetermined time as a lightning occurrence prediction result. As a result, information regarding the result of the lightning occurrence prediction after the predetermined time is acquired.

(S4)予測情報提供ステップ
このステップでは、ステップS3で取得した落雷の発生予測結果に関する情報を、必要とされる施設24に提供する。このようにして落雷の発生予測情報が、必要とされる施設24において活用(可否判断を含む落雷に対する事前対策の実施など)され得る。
(S4) Step of Providing Prediction Information In this step, information about the lightning strike occurrence prediction result obtained in step S3 is provided to the facility 24 that needs it. In this way, the lightning strike occurrence prediction information can be utilized in the facility 24 that needs it (for example, to implement advance measures against lightning strikes, including the possibility of implementing them).

以上述べたように、本実施形態に係る電界強度検出装置12によれば、アンテナ16が置かれた空間の電場をアンテナ16が受信することで、受信した電場の状態(電界強度)に応じた電圧V2がゲート電極15aに付与される。電界強度とゲート電極15aに付与される電圧V2(ゲート電圧)との間には一定の相関が見られるので、上記電圧V2がゲート電極15aに付与された際に生じるソース電極15bとドレイン電極15c間の電流Iの変動を正確に評価することで、車両11まわりの電界強度を精度よく検出することができる。ここで、電界強度検出装置12のアンテナ16を車両11のボデー金属部、具体的にはドアアウタ11aとすることによって、非常に大きな面積で電界を検知できる。そのため、電界強度を感度よく検出することができ、より高精度に落雷の発生を予測することが可能となる。また、電界効果トランジスタ15は非常に安価に入手し易く、また車両11のボデー金属部(ここではドアアウタ11a)をアンテナ16とすることで、別個にアンテナ16を用意する手間及びコストを低減できる。また、バイアス電源17は、車両11に搭載された既存の電源(ECU用電源など)を利用できるので、この点でも低コストに電界強度検出装置12を作製できる。 As described above, according to the electric field intensity detection device 12 of this embodiment, the antenna 16 receives the electric field in the space in which the antenna 16 is placed, and the voltage V2 corresponding to the state of the received electric field (electric field intensity) is applied to the gate electrode 15a. Since a certain correlation is observed between the electric field intensity and the voltage V2 (gate voltage) applied to the gate electrode 15a, the electric field intensity around the vehicle 11 can be accurately detected by accurately evaluating the fluctuation of the current I between the source electrode 15b and the drain electrode 15c that occurs when the voltage V2 is applied to the gate electrode 15a. Here, by making the antenna 16 of the electric field intensity detection device 12 the body metal part of the vehicle 11, specifically the door outer 11a, the electric field can be detected over a very large area. Therefore, the electric field intensity can be detected with high sensitivity, and it is possible to predict the occurrence of a lightning strike with higher accuracy. In addition, the field effect transistor 15 is very cheap and easy to obtain, and by making the body metal part of the vehicle 11 (here, the door outer 11a) the antenna 16, the effort and cost of preparing the antenna 16 separately can be reduced. In addition, the bias power supply 17 can use an existing power supply (such as an ECU power supply) installed in the vehicle 11, which also makes it possible to manufacture the electric field intensity detection device 12 at low cost.

また、本実施形態に係る落雷発生予測システム10によれば、上述した電界強度検出っ装置12による高精度な電界検出能に加えて、複数の車両11から電界強度データや位置データを取得することで、非常に広範囲にわたって多数の電界強度データを位置データと紐づけした状態で取得することができる。そのため、これら多数の電界強度データに基づいて落雷発生予測を行うことで、従来の落雷警告技術に比べて、各段に信頼性の高い落雷予測が可能となる。また、これら位置データや電界強度データは、車両11に既設のデータ通信装置20を利用することで、収集(蓄積)可能であるから、大幅なコストアップを招くことなく上述した予測システム10を構築することが可能となる。 Furthermore, according to the lightning strike occurrence prediction system 10 of this embodiment, in addition to the highly accurate electric field detection capability of the above-mentioned electric field strength detection device 12, by acquiring electric field strength data and position data from multiple vehicles 11, it is possible to acquire a large amount of electric field strength data linked to the position data over a very wide range. Therefore, by predicting the occurrence of a lightning strike based on this large amount of electric field strength data, it is possible to make a lightning strike prediction that is much more reliable than conventional lightning strike warning techniques. Furthermore, this position data and electric field strength data can be collected (stored) by using the data communication device 20 already installed in the vehicle 11, so it is possible to build the above-mentioned prediction system 10 without incurring a significant increase in cost.

また、本実施形態では、データ処理部22により、位置データと電界強度データ、及び位置データを取得したエリアの気象情報に関するデータを車両11から取得すると共に、気象情報提供機関23から実際に発生した落雷に関するデータを含む気象データを取得し、取得した各種データに基づいて、落雷の発生を予測するようにしたので、さらに高精度な落雷予測が可能となる。 In addition, in this embodiment, the data processing unit 22 acquires from the vehicle 11 the location data, the electric field strength data, and data related to meteorological information for the area in which the location data was acquired, and also acquires meteorological data including data related to lightning strikes that have actually occurred from the meteorological information provider 23. Based on the various acquired data, the occurrence of lightning strikes is predicted, making it possible to predict lightning strikes with even greater accuracy.

図4は、本発明の第二実施形態に係る送電事故発生予測システム50の概念図を示している。この送電事故発生予測システム50は、図1に示す落雷発生予測システム10を具備したもので、所定のデータ提供サービス機関51から提供された送電設備の位置情報に関するデータをデータ蓄積部21に蓄積可能とし、かつ蓄積した位置データと電界強度データ、及び送電設備の位置データとに基づいて、落雷による送電事故の発生を予測するプログラムをデータ処理部22で実行可能とされている。上記以外のデータ処理装置14の機能、車両11から電界強度データ、位置データ、及び気象データを取得するための構成(電界検知システムとしての電界強度検出装置12、車両位置情報取得装置13、データ通信装置20)は、第一実施形態と同じであるので、詳細な説明を省略する。 Figure 4 shows a conceptual diagram of a power transmission accident prediction system 50 according to a second embodiment of the present invention. This power transmission accident prediction system 50 includes the lightning strike prediction system 10 shown in Figure 1, and is capable of storing data related to the location information of power transmission equipment provided by a specified data providing service organization 51 in a data storage unit 21, and is capable of executing a program for predicting the occurrence of a power transmission accident due to a lightning strike based on the stored location data, electric field strength data, and the location data of the power transmission equipment in a data processing unit 22. The functions of the data processing device 14 other than those described above, and the configuration for acquiring electric field strength data, location data, and weather data from the vehicle 11 (electric field strength detection device 12 as an electric field detection system, vehicle location information acquisition device 13, data communication device 20) are the same as those in the first embodiment, so detailed explanations will be omitted.

図5は、送電事故発生予測システム50を用いた落雷による送電事故発生予測方法の手順を説明するためのフローチャートを示している。このフローチャートに示すように、本実施形態に係る送電事故発生予測方法は、複数の車両11から電界強度データ、位置データ、及び第一気象データを取得する第一データ取得ステップS5と、車両11以外から第二気象データを取得する第二データ取得ステップS6と、取得した各種データに基づいて落雷の発生予測を行う落雷発生予測ステップS7と、送電設備の位置データを取得する第三データ取得ステップS8と、送電設備の位置データを含む各種データに基づいて送電事故の発生予測を行う送電事故発生予測ステップS9と、送電事故の発生予測結果に基づいて、必要な施設24に送電事故の発生予測に関する情報を提供する予測情報提供ステップS10とを具備する。このうち、ステップS5~S7については、第一実施形態のステップS1~S3と同じであるので、詳細な説明を省略する。 Figure 5 shows a flowchart for explaining the procedure of the method for predicting the occurrence of a power transmission accident caused by a lightning strike using the power transmission accident prediction system 50. As shown in this flowchart, the power transmission accident prediction method according to this embodiment includes a first data acquisition step S5 for acquiring electric field strength data, position data, and first weather data from a plurality of vehicles 11, a second data acquisition step S6 for acquiring second weather data from other than the vehicles 11, a lightning strike occurrence prediction step S7 for predicting the occurrence of a lightning strike based on the various acquired data, a third data acquisition step S8 for acquiring position data of the power transmission equipment, a power transmission accident occurrence prediction step S9 for predicting the occurrence of a power transmission accident based on various data including the position data of the power transmission equipment, and a prediction information provision step S10 for providing information on the prediction of the occurrence of a power transmission accident to a necessary facility 24 based on the result of the prediction of the occurrence of the power transmission accident. Of these, steps S5 to S7 are the same as steps S1 to S3 in the first embodiment, so detailed explanations will be omitted.

(S8)第三データ取得ステップ
このステップでは、所定のデータ提供サービス機関51から、送電設備の位置情報に関するデータ、具体的には、送電線の位置情報に関するデータを取得する。データ処理装置14は、取得した送電設備の位置データをデータ蓄積部21に蓄積する。
(S8) Third data acquisition step In this step, data on the location information of the power transmission facility, specifically, data on the location information of the power transmission line, is acquired from a predetermined data providing service institution 51. The data processing device 14 accumulates the acquired location data of the power transmission facility in the data accumulation unit 21.

(S9)送電事故発生予測ステップ
このステップでは、ステップS5,S6,S8で取得した各種データに基づいて、データ処理部22により、所定エリア内における落雷の発生による送電事故の発生予測を行う。具体的には、データ処理部22により、各種データを入力とし、送電事故の発生予測結果を出力とするプログラムを実行する。ここで、実行可能なプログラムは任意であり、例えば第一実施形態と同じプログラムで落雷の発生地域に関する予測結果を出力した後、データ処理部22により、出力した落雷の発生地域に関する予測結果と、ステップS8で取得した送電設備の位置情報とに基づいて、落雷の発生により送電線等の送電設備の稼働に影響を及ぼすか否か、言い換えると、送電設備又はその周辺に雷が落ちるか否かを判定するプログラムを実行する。これにより、落雷による送電事故の発生予測結果を取得する。
(S9) Power Transmission Accident Prediction Step In this step, the data processing unit 22 predicts the occurrence of a power transmission accident due to the occurrence of a lightning strike in a specified area based on the various data acquired in steps S5, S6, and S8. Specifically, the data processing unit 22 executes a program that inputs various data and outputs a power transmission accident occurrence prediction result. Here, any program can be executed, and for example, after outputting a prediction result regarding the area where lightning strikes will occur using the same program as in the first embodiment, the data processing unit 22 executes a program that determines whether or not the occurrence of a lightning strike will affect the operation of power transmission equipment such as a power transmission line, in other words, whether or not lightning will strike the power transmission equipment or its surroundings, based on the output prediction result regarding the area where lightning strikes will occur and the position information of the power transmission equipment acquired in step S8. This allows the occurrence of a power transmission accident due to lightning to be acquired.

ここで、落雷の発生が送電設備の稼働に及ぼす影響の一例として、送電設備(送電線)により送電を受ける施設24の停電、又は瞬低が挙げられる。この場合、データ処理部22は、上述した送電事故発生予測プログラムの実行により、落雷による施設24の停電、又は瞬低の発生予測結果を取得する。 Here, an example of the effect of a lightning strike on the operation of the power transmission equipment is a power outage or voltage sag in the facility 24 receiving power from the power transmission equipment (power transmission line). In this case, the data processing unit 22 executes the above-mentioned power transmission accident prediction program to obtain the predicted result of the power outage or voltage sag in the facility 24 due to a lightning strike.

(S10)予測情報提供ステップ
このステップでは、ステップS9で取得した送電事故の発生予測結果に関する情報を、必要とされる施設24に提供する。このようにして送電事故の発生予測情報が、必要とされる施設24において活用(可否判断を含む落雷に対する事前対策の実施など)され得る。
(S10) Prediction Information Providing Step In this step, information on the results of the prediction of the occurrence of a power transmission accident acquired in step S9 is provided to a facility 24 that needs it. In this way, the prediction information of the occurrence of a power transmission accident can be utilized in the facility 24 that needs it (for example, for implementing advance measures against lightning strikes, including the possibility of determining whether or not to do so).

以上述べたように、本実施形態に係る送電事故発生予測システム50によれば、位置データと電界強度データとに加えて、送電設備に関するデータを利用して落雷の発生を予測することで、送電設備又はその周辺に雷が落ちる可能性を精度よく予測することができる。よって、落雷による送電事故の発生をより高確率に予測することが可能となる。 As described above, the power transmission accident prediction system 50 according to this embodiment can predict the occurrence of a lightning strike using data related to the power transmission equipment in addition to the position data and electric field strength data, thereby making it possible to accurately predict the possibility of lightning striking the power transmission equipment or its surroundings. This makes it possible to predict the occurrence of a power transmission accident due to a lightning strike with a higher probability.

また、本実施形態では、送電設備としての送電線の位置情報に関するデータを利用して落雷の発生を予測することで、何処の送電線に雷が落ち、又は送電線の稼働に影響を及ぼす可能性が最も高いかにつき高確率に予測することができる。よって、送電線又はその周辺に落雷が生じた際に停電又は瞬低が生じる施設を事前に特定することができ、容易に事前の対応を図ることが可能となる。 In addition, in this embodiment, by predicting the occurrence of a lightning strike using data on the location information of the power transmission line as a power transmission facility, it is possible to predict with a high degree of accuracy which power transmission line will be struck by lightning or which is most likely to affect the operation of the power transmission line. Therefore, it is possible to identify in advance the facilities that will experience a power outage or voltage drop when lightning strikes a power transmission line or its surroundings, making it easy to take preventive measures.

もちろん、上記実施形態においても、電界強度検出装置12を具備した落雷発生よそくシステム10を用いて、落雷の発生予測を行っているので、非常に高精度な電界強度の検出を行うことができ、これにより高精度な落雷予測が可能となる。 Of course, in the above embodiment, the occurrence of lightning is predicted using a lightning occurrence prediction system 10 equipped with an electric field strength detection device 12, so that the electric field strength can be detected with very high accuracy, which enables highly accurate lightning prediction.

以上、本発明の第一及び第二第一実施形態について述べたが、本発明に係る電界検知システムは、その趣旨を逸脱しない範囲において、上記以外の構成を採ることも可能である。 The above describes the first and second first embodiments of the present invention, but the electric field detection system according to the present invention can have configurations other than those described above without departing from the spirit of the system.

例えば、アンテナ16に関し、第一実施形態では、車両11のボデー外板であるドアアウタ11aをアンテナ16とした場合を例示したが、もちろんこれ以外の部位をアンテナ16としてもよい。すなわち、車両11のボデー金属部な限りにおいて、アンテナ16とする部位は任意である。また、ボデー金属部に限らず、例えばボデー金属部と絶縁されることなく連結されるボデー以外の構成要素のうち金属製の要素をアンテナ16としてもよい。また、ボデー金属部のうちアンテナ16となる部位とゲート電極15aとの接続形態も任意であり、アンテナ16に対する要求性能に応じて、適宜設定してもよい。 For example, in the first embodiment, the door outer panel 11a, which is an outer body panel of the vehicle 11, is used as the antenna 16, but of course other parts may be used as the antenna 16. In other words, the part used as the antenna 16 is arbitrary as long as it is a body metal part of the vehicle 11. In addition, it is not limited to the body metal part, and for example, a metallic element among components other than the body that is connected to the body metal part without being insulated from it may be used as the antenna 16. In addition, the connection form between the part of the body metal part that becomes the antenna 16 and the gate electrode 15a is also arbitrary, and may be set appropriately depending on the performance required for the antenna 16.

また、上記実施形態では、電界強度検出装置12に設けた計測装置18で、ソース電極15bとドレイン電極15c間を流れる電流の大きさを計測し、計測した電流値から電界強度算出部19で電界の状態を示すパラメータとして電界強度を算出した場合を例示したが、もちろんこれ以外の形態もとることも可能である。例えば、ソース電極15bとドレイン電極15c間に所定の抵抗を配設し、当該抵抗の両端における電圧を計測装置18で計測し、計測した電圧値から電界強度算出部19で電界強度を算出してもよい。 In the above embodiment, the measuring device 18 provided in the electric field strength detection device 12 measures the magnitude of the current flowing between the source electrode 15b and the drain electrode 15c, and the electric field strength is calculated from the measured current value by the electric field strength calculation unit 19 as a parameter indicating the state of the electric field. However, other configurations are of course possible. For example, a predetermined resistor may be provided between the source electrode 15b and the drain electrode 15c, the voltage across the resistor may be measured by the measuring device 18, and the electric field strength may be calculated from the measured voltage value by the electric field strength calculation unit 19.

また、上記実施形態では、いずれも車両11に設けた計測装置18と電界強度算出部19により、ソース電極15bとドレイン電極15c間の電流値を計測し、計測した電流値から電界強度を算出した場合を例示したが、これ以外の形態を採ることも可能である。例えば電界強度検出装置12において、計測装置18で計測した電流値の如く、所定の演算により車両11まわりの空間の電界強度を算出可能なデータを取得し、取得したデータをデータ処理装置14に送信すると共に、送信したデータをデータ処理装置14に組み込んだ電界強度算出部19で算出することも可能である。 In addition, in the above embodiment, the current value between the source electrode 15b and the drain electrode 15c is measured by the measuring device 18 and the electric field strength calculation unit 19 provided in the vehicle 11, and the electric field strength is calculated from the measured current value. However, other configurations are also possible. For example, the electric field strength detection device 12 can acquire data that can be used to calculate the electric field strength in the space around the vehicle 11 by a predetermined calculation, such as the current value measured by the measuring device 18, and transmit the acquired data to the data processing device 14, and the transmitted data can be calculated by the electric field strength calculation unit 19 incorporated in the data processing device 14.

また、本発明に係る電界検知システムを具備した落雷発生予測システムについて、上記実施形態では、データ処理装置14が、複数の車両11から電界強度データと位置データ、及び第一気象データを取得すると共に、気象情報提供機関23から落雷データを含む第二気象データを取得し、取得したこれらの各種データに基づいて落雷発生予測を行う場合を説明したが、もちろんこれ以外の形態を採ることも可能である。例えば、各車両11から取得した電界強度データと位置データ、及び第一気象データのみに基づいてデータ処理部22が落雷発生予測を行ってもよい。あるいは、各車両11から取得した電界強度データと位置データ、及び気象情報提供機関23から提供された第二気象データのみに基づいてデータ処理部22が落雷発生予測を行ってもよい。また、あるいは、上記例示したデータ以外の種類のデータを、位置データ及び電界強度データと共に取得し、取得したこれらのデータに基づいて落雷発生予測を行ってもよい。要は、車両11の位置データと電界強度データが含まれる限りにおいて、落雷発生予測に用いられるデータの種類は任意である。 In the above embodiment, the data processing device 14 of the lightning strike prediction system equipped with the electric field detection system according to the present invention acquires electric field strength data, position data, and first weather data from a plurality of vehicles 11, and acquires second weather data including lightning strike data from the weather information provider 23, and predicts the occurrence of lightning strikes based on these various acquired data. However, other forms are of course possible. For example, the data processing unit 22 may predict the occurrence of lightning strikes based only on the electric field strength data and position data acquired from each vehicle 11, and the first weather data. Alternatively, the data processing unit 22 may predict the occurrence of lightning strikes based only on the electric field strength data and position data acquired from each vehicle 11, and the second weather data provided by the weather information provider 23. Alternatively, data other than the above-mentioned examples may be acquired together with the position data and electric field strength data, and the lightning strike occurrence prediction may be performed based on these acquired data. In short, the type of data used for the lightning strike occurrence prediction is arbitrary as long as it includes the position data and electric field strength data of the vehicle 11.

また、第一及び第二実施形態では、落雷又は送電事故の発生予測結果に関する情報を必要とされる施設24に提供する場合を例示したが、例えば施設24が存在する地域を管轄する電力会社に、落雷又は送電事故の発生予測結果に関する情報を提供してもよい。 In the first and second embodiments, an example is given of providing information on the predicted results of a lightning strike or power transmission accident to a facility 24 that requires it, but information on the predicted results of a lightning strike or power transmission accident may be provided to, for example, an electric power company that has jurisdiction over the area in which the facility 24 is located.

また、以上の説明では、本発明に係る電界検知システムを、落雷発生予測システム、又は送電事故発生予測システムに適用した場合を例示したが、本発明に係る電界検知システムは、電界の状態変動が発生の予兆として認識されている自然現象を予測するためのシステムに対しても適用可能である。もちろん、予測に限らず、今まさに発生している自然現象の状態を電界の状態から検知する場合に、本発明に係る電界検知システムを適用することも可能である。あるいは、電界の状態変動を伴う事故の検知など、電界の状態変動を伴う種々の事象の検知又は予測に、本発明に係る電界検知システムを適用することも可能である。 In the above explanation, the electric field detection system according to the present invention is applied to a lightning strike prediction system or a power transmission accident prediction system. However, the electric field detection system according to the present invention can also be applied to systems for predicting natural phenomena where fluctuations in the state of an electric field are recognized as a sign of occurrence. Of course, the electric field detection system according to the present invention can also be applied not only to prediction, but also to detecting the state of a natural phenomenon that is currently occurring from the state of the electric field. Alternatively, the electric field detection system according to the present invention can be applied to detecting or predicting various events that involve fluctuations in the state of an electric field, such as detecting accidents that involve fluctuations in the state of an electric field.

10 落雷発生予測システム
11 車両
11a ドアアウタ
12 電界強度検出装置(電界検知システム)
13 車両位置情報取得装置
14 データ処理装置
15 電界効果トランジスタ
15a ゲート電極
15b ソース電極
15c ドレイン電極
16 アンテナ
17 バイアス電源
18 計測装置
19 電界強度算出部
20 データ通信装置
21 データ蓄積部
22 データ処理部
23 気象情報提供機関
24 施設
50 送電事故発生予測システム
51 データ提供サービス機関
S1 第一データ取得ステップ
S2 第二データ取得ステップ
S3 落雷発生予測ステップ
S4 落雷発生予測情報提供ステップ
S5 第一データ取得ステップ
S6 第二データ取得ステップ
S7 落雷発生予測ステップ
S8 第三データ取得ステップ
S9 送電事故発生予測ステップ
S10 送電事故発生予測情報提供ステップ
10 Lightning strike prediction system 11 Vehicle 11a Door outer 12 Electric field strength detection device (electric field detection system)
13 Vehicle position information acquisition device 14 Data processing device 15 Field effect transistor 15a Gate electrode 15b Source electrode 15c Drain electrode 16 Antenna 17 Bias power supply 18 Measuring device 19 Electric field intensity calculation unit 20 Data communication device 21 Data storage unit 22 Data processing unit 23 Meteorological information providing agency 24 Facility 50 Power transmission accident occurrence prediction system 51 Data provision service agency S1 First data acquisition step S2 Second data acquisition step S3 Lightning strike occurrence prediction step S4 Lightning strike occurrence prediction information provision step S5 First data acquisition step S6 Second data acquisition step S7 Lightning strike occurrence prediction step S8 Third data acquisition step S9 Power transmission accident occurrence prediction step S10 Power transmission accident occurrence prediction information provision step

Claims (3)

電界効果トランジスタと、
前記電界効果トランジスタのゲート電極に接続されるアンテナと、
前記電界効果トランジスタのソース電極とドレイン電極との間に所定の電圧を付与するためのバイアス電源とを具備した電界検知システムであって
両のボデー金属部であるドアアウタの任意の箇所に前記ゲート電極が接続されることで前記ドアアウタが前記アンテナのアンテナ本体として機能するように構成され、これにより前記車両の周辺空間の電界を検知可能としたことを特徴とする電界検知システム。
A field effect transistor;
an antenna connected to a gate electrode of the field effect transistor;
a bias power supply for applying a predetermined voltage between a source electrode and a drain electrode of the field effect transistor ,
An electric field detection system characterized in that the gate electrode is connected to any location on the door outer, which is a metal part of the vehicle body, so that the door outer functions as the antenna body of the antenna, thereby making it possible to detect the electric field in the space surrounding the vehicle.
前記ソース電極と前記ドレイン電極との間を流れる電流の大きさを計測するための計測装置をさらに具備し、
前記計測装置で計測した電流の大きさに基づいて前記アンテナ本体が置かれた空間の電界強度を算出可能に構成される請求項1に記載の電界検知システム。
A measuring device for measuring a magnitude of a current flowing between the source electrode and the drain electrode,
The electric field detection system according to claim 1 , configured to be capable of calculating the electric field intensity in the space in which the antenna body is placed based on the magnitude of the current measured by the measurement device.
前記計測装置により計測した電流の大きさが、予め設定した閾値以上である場合、前記車両に設けた通信システムを利用して前記算出した電界強度に関する情報を送信する請求項2に記載の電界検知システム。 The electric field detection system of claim 2, which transmits information about the calculated electric field strength using a communication system installed in the vehicle when the magnitude of the current measured by the measuring device is equal to or greater than a preset threshold value.
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003028968A (en) 2001-07-10 2003-01-29 Sekisui Chem Co Ltd Thunder detection system
JP2005127849A (en) 2003-10-23 2005-05-19 Aisin Seiki Co Ltd Proximity sensor
JP2008175641A (en) 2007-01-17 2008-07-31 N & S:Kk Electrostatic field measuring device and measuring system of ground
JP2009147543A (en) 2007-12-12 2009-07-02 Mazda Motor Corp Onboard antenna
JP2009246795A (en) 2008-03-31 2009-10-22 Maspro Denkoh Corp Antenna for automobile
US20140167732A1 (en) 2012-12-12 2014-06-19 Lutz Mueller Micromechanical Electric Field Meter as a Thunderstorm Warning Device
JP2017524956A (en) 2014-07-16 2017-08-31 アキュウェザー, インク.Accuweather, Inc. Lightning detection system, method and apparatus
JP2022102162A (en) 2020-12-25 2022-07-07 ダイハツ工業株式会社 Lightning strike prediction system and power transmission accident prediction system using this system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003028968A (en) 2001-07-10 2003-01-29 Sekisui Chem Co Ltd Thunder detection system
JP2005127849A (en) 2003-10-23 2005-05-19 Aisin Seiki Co Ltd Proximity sensor
JP2008175641A (en) 2007-01-17 2008-07-31 N & S:Kk Electrostatic field measuring device and measuring system of ground
JP2009147543A (en) 2007-12-12 2009-07-02 Mazda Motor Corp Onboard antenna
JP2009246795A (en) 2008-03-31 2009-10-22 Maspro Denkoh Corp Antenna for automobile
US20140167732A1 (en) 2012-12-12 2014-06-19 Lutz Mueller Micromechanical Electric Field Meter as a Thunderstorm Warning Device
JP2017524956A (en) 2014-07-16 2017-08-31 アキュウェザー, インク.Accuweather, Inc. Lightning detection system, method and apparatus
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