1. プロジェクトの背景
国家穀物備蓄施設は、小麦、トウモロコシ、米の長期貯蔵およびローテーションを管理している。この備蓄施設には、 32基の縦型サイロ, 、具体的には：
| 素材 | 直径 | 高さ | 数量 |
|---|---|---|---|
| 小麦 | 8 m | 25 m | 20基のサイロ |
| トウモロコシ | 10 m | 30 m | 8つのサイロ |
| ライス | 12 m | 28 m | サイロ4基 |
総ストレージ容量は 15万トン.
システムアップグレードに先立つ課題
長年にわたり、この車両基地は 手動入力＋シングルポイント式レーダーレベル計, その結果、一連の問題が生じました：
- 毎月手動でサイロへの入力を行う オペレーターはサイロの中に登ることを義務付けられ、 サイロ1基あたり1.5時間, 、以下のリスクが伴います：
- 粉塵の吸入
- 高所からの転落
- 単一点レーダーでは中心点しか測定できず、以下を検出できなかった：
- 材料の偏析 （トウモロコシサイロでよく見られる）
- 結露と壁面の堆積物 （高湿度環境下での米の貯蔵）
- 局所的な高濃度領域 構造上の荷重リスクを引き起こす
- 体積計算の誤差が 8%–12%, 、これにより作物の輪作計画に影響を及ぼしている。.
- 2023年、あるトウモロコシサイロで、危うく……という事態になりかけた。 構造的過負荷 検出されなかった局所的な過充填が原因です。.
安全な保管を確保し、現代的な穀物備蓄管理基準を満たすため、同倉庫では以下の措置を実施した。 KLD900シリーズ 80GHz 3Dレーダーレベルセンサー 全方位型のインテリジェント監視システムを構築する。.
2. 機器の選定とシステム設計
(A) デバイスの選定 — KLD900シリーズ 3Dレーダー式レベルセンサー
KLD900が選定されたのは、以下の主要要件を完全に満たしているからである。 高精度測定、3D可視化、リスク管理、および大口径サイロの対応.
KLD900の主な技術的強み
(1) フェーズドアレイ技術に基づく360° 3Dモニタリング
- を生成します 完全な3D点群モデル 材料の表面の
- 16,200の測定ポイント 1回のスキャンあたり
- 以下を特定します：
- 山と谷
- 分離
- 壁の厚み
- 不規則な形状の材料
(2) 高精度・広範囲
| 仕様 | KLD900の性能 |
|---|---|
| 距離の精度 | ±2 mm |
| 体積の精度 | 2%–3%（サイロ満杯） |
| 有効半径 | 15 m |
| 適している対象 | 直径最大12 mのサイロ |
1台のKLD900で、なんと 世界最大の米サイロ, 、複数のデバイスを合成することなく。.
(3) 環境適応性
- 取っ手 粉塵濃度 ≤ 30 g/m³ 高周波浸透アルゴリズムを用いて
- 動作温度 –40℃～75℃
- IP68保護等級, 、雨・雪・結露に強い
(4) データインターフェースと互換性
- 対応 イーサネット（Profinet／EtherNet/IP）、Modbus-TCP、および4G無線
- ストリーム：
- 3D点群データ
- レベル／音量データ
- 同デポの既存のシステムと完全に互換性があり 穀物状態監視システム
（温度、湿度、およびガスセンサー）
(B) システム設計
(1) デバイスの導入
| サイロの種類 | 直径 | 数量 | KLD900 モデル |
|---|---|---|---|
| 小麦サイロ | 8 m | 20 | 標準 KLD900 |
| トウモロコシサイロ | 10 m | 8 | 広角モジュール搭載のKLD900 |
| 米サイロ | 12 m | 4 | 広角モジュール搭載のKLD900 |
設置方法：
- 上部取り付け、フランジ取付
- サイロの中央に取り付けられている
- 最小 充填口から4 mの距離 穀粒の衝撃を避けるために
(2) システムアーキテクチャ
A 3層型スマートモニタリングフレームワーク が展開されました：
① 知覚層
- KLD900 3Dレーダー式レベルセンサー
- 温度・湿度センサー
- サイロ壁面用圧力センサー
② 伝送層
- 産業用イーサネットLAN（用途：） 近隣にある28基のサイロ
- 4Gワイヤレス対応 4つの遠隔サイロ
③ アプリケーション層
統合型 スマートサイロ監視プラットフォーム, 、出演：
- 3D可視化
- インテリジェントな体積計算
- 多次元安全警報システム
3.プロジェクトの実施および試運転
| ステージ | 主な取り組み | 概要 |
|---|---|---|
| インストール | 現場準備、フランジの点検、中央上部への取り付け | KLD900をサイロ上部の中央に設置する。DN150フランジを使用する。アンテナを水平に保つ。ケーブルの配線は保護された経路で行う。 |
| キャリブレーション | 静的試験および動的試験 | バッチ校正（1ステップあたり50 t）；体積誤差は以下に最適化されています 2–3%; 積み込み・積み下ろし中の安定したスキャン |
| システム統合 | アラームとデータの連携 | 高レベルアラーム → 制御室への通知 → アプリへのプッシュ通知 → 吸込弁の自動遮断；3Dデータと温湿度システムの統合 |
| 結果 | 導入と安定性 | 32基のサイロすべてが完成し、15日間で検収が完了した。システムは安定して稼働している。 |
適切なフランジの選定方法および取り付け手順については、取扱説明書をご参照ください： KLD900シリーズ 3Dレーダーレベルセンサー ユーザーマニュアル.pdf
4.成果とメリット
- 正確性と効率性： フルサイロ3Dモニタリング 体積誤差を±0.5%に低減した そして、監視時間を サイロ1基あたり1.5時間から10秒.
- 安全性： 材料の偏析や壁面の堆積現象を検知し、構造上の損傷の発生を未然に防いだ。.
- 管理とコスト： リアルタイムの在庫管理、人件費および維持管理コストの削減、作付けローテーションの最適化、業務効率の向上。.
5. 結論
この穀物貯蔵施設におけるサイロの監視への3Dレーダーレベルゲージの導入により、従来の監視方法が抱えていた「単一点測定にとどまり、形状を制御できない」という制限を克服しました。 これにより、サイロにおける「積載形状の可視化、正確な測定、リスクの制御」というインテリジェント管理の目標を達成し、穀物貯蔵業界における安全な貯蔵と効率的な運営のための実用的なソリューションを提供しています。 将来的には、同貯蔵施設では、AIアルゴリズムを組み合わせて堆積物の形状変化の傾向を分析し、穀物の「凝縮や過熱」のリスクを予測するなど、システムの機能をさらに拡張する計画です。 同時に、3Dレーダーデータを省レベルの穀物備蓄監督プラットフォームに統合し、「倉庫、市、省」の3段階にわたるデータ連携を実現することで、穀物備蓄管理のデジタルトランスフォーメーションを推進する。.
