壊滅的な爆発が穀物貯蔵サイロを揺るがし、鋼鉄の壁を変形させ、破片を数百メートルにわたって散乱させた。事故の原因を特定するため、鑑識調査員は完全なデジタルワークフロー、すなわちLeica RTC360によるLiDARスキャン、FLACSによる流体力学シミュレーション、CloudCompareとBlenderによる可視化を活用した。目的は、舞い上がった粉塵雲を再現し、着火源の位置を特定することだった。
LiDARとCFDシミュレーションによる鑑識再現 🔥
チームはLeica RTC360スキャナを展開し、爆発後の形状をミリ単位の精度で捉えた。得られた点群はCloudCompareで処理され、位置合わせとセグメント化が行われ、鋼材の塑性変形と破片の方向が測定された。金属構造に刻まれたこれらの爆風ベクトルは、境界条件としてFLACSソフトウェアにエクスポートされた。そこで、熱源の位置を変えながら、穀物粉塵雲の着火シミュレーションが実行された。観測された変形パターンと一致したシミュレーションは、バケットエレベーター内の過熱したベアリングを着火点として特定した。
目に見えない粉塵雲からの教訓 💡
この事例は、3DスキャンとCFDシミュレーションの組み合わせが、原因を特定するだけでなく、従来の方法では確認が不可能だった鑑識仮説を検証できることを示している。Blenderで爆発を再現して可視化することで、技術者たちは、ベアリングの小さな火花がどのようにしてサイロ内で連鎖反応を引き起こしたかを明確に伝えることができた。このアプローチは、産業災害防止のための不可欠なツールとして定着しつつあり、実際のデータに基づいて換気システムや粉塵抑制システムを再設計することを可能にする。
爆発後のLiDARスキャンデータをFLACSシミュレーションと統合し、穀物サイロにおける着火源の仮説を検証するにはどうすればよいか？
(追記: コンピューターが故障して自分自身が災害にならない限り、災害シミュレーションは楽しいものです。)