JP2011080347A - Unknown water monitoring device and unknown water monitoring method - Google Patents

Unknown water monitoring device and unknown water monitoring method Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To easily acquire an occurrence place and amount of unknown water flowing into a sewage treatment plant in rainy weather. <P>SOLUTION: This unknown water monitoring device includes: a rainfall amount storage section 140 storing rainfall amount data accumulating the amount of rainfall at every time in each area; an inflow amount storage section 140 storing inflow amount data accumulating the amount of inflow at every time of sanitary sewage flowing into the sewage treatment plant from a plurality of areas; a total unknown water amount computing means 100e obtaining the difference between the amount of inflow in fine weather stored in the inflow amount storage section and the amount of inflow in rainy weather, as the total amount of unknown water in rainy weather for a predetermined period determined as a rainfall event; a total rainfall amount computing means 100d adding the amount of rainfall in the predetermined period stored in the rainfall amount storage section to obtain the total amount of rainfall in the predetermined period in each area; and an unknown water occurrence area estimating means 100f obtaining values for specifying the amount of unknown water in each area using the total amount of unknown water and the total amount of rainfall in each area, and selecting a corresponding value out of the values to estimate an occurrence area of unknown water. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、生活排水や工場廃水等の下水処理に雨天時に流入する不明水の発生を監視する不明水監視装置及び不明水監視方法に関する。   The present invention relates to an unknown water monitoring device and an unknown water monitoring method for monitoring the occurrence of unknown water flowing into a sewage treatment system such as domestic wastewater or factory wastewater during rainy weather.
下水道には、合流式下水道と分流式下水道の2つの方式がある。合流式下水道は、排水と雨水が同一管渠を流下して、下水処理及び雨水排水処理を行なう方法である。また、分流式下水道は、汚水と雨水は別々の管渠を流下して、下水処理及び雨水排水処理を行なう方式である。近年では、分流式下水道の整備が進んでいる。   There are two types of sewers: combined sewers and split sewers. The combined sewer system is a method in which drainage and rainwater flow down the same pipe to perform sewage treatment and rainwater drainage treatment. Further, the diversion sewer system is a system in which sewage and rainwater flow down separate pipes to perform sewage treatment and rainwater drainage treatment. In recent years, the development of shunt sewerage has progressed.
分流式下水道では、通常、汚水管渠には汚水のみが流入する。一方、管渠の損傷、管渠への雨水流入、管の誤接続等によって、分流式下水道には計画した汚水量よりも多くの汚水量が流入する場合がある。この通常の汚水量を超える汚水は不明水とよばれ、汚水の水質に影響を与え、下水処理における運用方法への影響や、処理コストの増大につながることから、下水処理場における大きな問題となっている。   In a diversion sewer, usually only sewage flows into a sewage pipe. On the other hand, the amount of sewage more than the planned amount of sewage may flow into the diversion sewer due to damage to the pipes, inflow of rainwater into the pipes, misconnection of pipes, and the like. Sewage that exceeds this normal amount of sewage is called unknown water, which affects the quality of sewage and affects the operation method in sewage treatment, leading to an increase in treatment costs. ing.
分流式下水道で不明水の影響を低減するためには、不明水の発生地点を把握し、その地点を改修する必要がある。しかしながら、不明水の発生地点の把握には、管渠の埋設状況、下水処理場の運用データ又は調査用の流量計測データ等を収集・解析し、不明水の発生箇所の絞込みを行なう必要があり、これらの調査には多くの労力、時間、コストがかかる。したがって、不明水の発生箇所をできるだけ短時間かつ簡単な方法で絞り込む技術が求められている。   In order to reduce the influence of unknown water in the sewer system, it is necessary to identify the location of unknown water and renovate it. However, in order to identify the location of unknown water generation, it is necessary to collect and analyze pipe burial conditions, sewage treatment plant operation data, flow measurement data for surveys, etc., and narrow down the location of unknown water generation. These surveys are labor intensive, time consuming and costly. Accordingly, there is a need for a technique for narrowing down the location where unknown water is generated in a short time and in a simple manner.
従来から、不明水の発生区域を推定する方法が様々ある(例えば、特許文献1及び非特許文献1参照)。例えば、特許文献1に記載の方法では、雨量データと不明水量データの時系列データ間のパターン解析(相関値)をもとに不明水発生分布を推定している。こkの特許文献1に記載される推定方法では、雨量データと不明水量データの時系列データの間のパターン解析(相関値)をもとに不明水発生分布の推定を行なうものであり、各種データから不明水発生分布の推定を行なうことができる。しかしながら、推定にあたって長期間のデータや土木データが必要であり、パターン解析にあたって流達時間等を考慮した補正処理が必要になるため、程度の経験的なノウハウが必要である。   Conventionally, there are various methods for estimating an unknown water generation area (see, for example, Patent Document 1 and Non-Patent Document 1). For example, in the method described in Patent Document 1, an unknown water generation distribution is estimated based on pattern analysis (correlation value) between time series data of rainfall data and unknown water data. In this estimation method described in Patent Document 1, unknown water generation distribution is estimated based on pattern analysis (correlation value) between time series data of rainfall data and unknown water data. The unknown water generation distribution can be estimated from the data. However, long-term data and civil engineering data are required for estimation, and correction processing taking into account the flow time and the like is required for pattern analysis.
特許第3857670号公報Japanese Patent No. 3857670
上述したように、従来の不明水の発生区域の推定方法では、推定が困難であったり、経験的なノウハウが必要であった。   As described above, in the conventional estimation method of the unknown water generation area, estimation is difficult or empirical know-how is required.
本発明は、上記課題に鑑み、下水処理場に流入する雨天時不明水の発生箇所や量を容易に把握することができる不明水監視装置及び不明水監視方法を提供することを目的とする。   An object of this invention is to provide the unknown water monitoring apparatus and the unknown water monitoring method which can grasp | ascertain easily the generation | occurrence | production location and quantity of rainy-time unknown water which flows into a sewage treatment plant in view of the said subject.
上記の課題を解決するために、本発明は、雨天時に複数の区域で発生する不明水を監視する不明水監視装置であって、各区域の時刻毎の降雨量を蓄積する降雨量データを記憶する降雨量記憶部と、前記複数の区域から下水処理場に流入する汚水の時刻毎の流入量を蓄積する流入量データを記憶する流入量記憶部と、前記流入量記憶部に記憶されている晴天時の流入量と雨天時の流入量との差を降雨イベントとして定められる所定期間の雨天時の不明水の総量として求める総不明水量算出手段と、前記降雨量記憶部に記憶されている前記所定期間の降雨量を加算し、各区域における所定期間の総降雨量を求める総降雨量算出手段と、前記総不明水量算出手段で算出した不明水の総量と前記総降雨量算出手段で算出した各区域の総降雨量を用いて各区域の不明水量を特定する値を求め、当該値から該当する値を選択して不明水の発生する区域を推定する不明水発生区域推定手段とを備える。   In order to solve the above-described problems, the present invention is an unknown water monitoring device that monitors unknown water generated in a plurality of areas during rainy weather, and stores rainfall amount data that accumulates rainfall at each time in each area. Stored in the inflow amount storage unit, the inflow amount storage unit for storing inflow amount data for accumulating the inflow amount for each time of sewage flowing into the sewage treatment plant from the plurality of areas, and the inflow amount storage unit. A total unknown water amount calculating means for obtaining a difference between an inflow amount in a fine weather and an inflow amount in a rainy day as a total amount of unknown water in a predetermined period of time determined as a rain event, and the rain amount storage unit Calculated by the total rainfall amount calculating means for calculating the total rainfall amount for each predetermined period in each area by adding the rainfall amount for the predetermined period, the total amount of unknown water calculated by the total unknown water amount calculating means, and the total rainfall amount calculating means Using total rainfall in each area We obtain a value for identifying the unknown amount of water in the area, and a unknown water generating area estimation means for estimating the occurrence area of an unknown water by selecting the appropriate value from the value.
また、他の形態に係る本発明は、雨天時に複数の区域で発生する不明水を監視する不明水監視方法であって、各区域の時刻毎の降雨量を蓄積する降雨量データを降雨量記憶部に記憶するステップと、前記複数の区域から下水処理場に流入する汚水の時刻毎の流入量を蓄積する流入量データを流入量記憶部に記憶するステップと、前記流入量記憶部に記憶されている晴天時の流入量と雨天時の流入量との差を降雨イベントとして定められる所定期間の雨天時の不明水の総量として求めるステップと、前記降雨量記憶部に記憶されている前記所定期間の降雨量を加算し、各区域における所定期間の総降雨量を求めるステップと、算出された不明水の総量と各区域の総降雨量を用いて各区域の不明水量を特定する値を求め、当該値から該当する値を選択して不明水の発生する区域を推定するステップとを備える。   Further, the present invention according to another aspect is an unknown water monitoring method for monitoring unknown water generated in a plurality of areas during rainy weather, and stores rainfall data that accumulates rainfall for each time in each area. Stored in the inflow amount storage unit, stored in the inflow amount storage unit, and stored in the inflow amount storage unit. A step of obtaining a difference between an inflow amount during a fine weather and an inflow amount during a rainy day as a total amount of unknown water during a rainy period determined as a rain event, and the predetermined time period stored in the rain amount storage unit The total amount of rainfall for a given period in each area is calculated, and the amount of unknown water in each area is determined using the calculated total amount of unknown water and the total rainfall in each area. The corresponding value from the value And a step of estimating the generation area of an unknown water by-option.
本発明は、下水処理場に流入する雨天時不明水の発生箇所や量を容易に把握することができる。   According to the present invention, it is possible to easily grasp the occurrence location and amount of rainy water that flows into a sewage treatment plant.
本発明の実施形態に係る不明水監視装置を備える不明水監視システムの一例について説明する図である。It is a figure explaining an example of an unknown water monitoring system provided with an unknown water monitoring device concerning an embodiment of the present invention. 図1の不明水監視装置の一例について説明するブロック図である。It is a block diagram explaining an example of the unknown water monitoring apparatus of FIG. 降雨量と不明水量の関係について説明する図である。It is a figure explaining the relationship between the amount of rainfall and the amount of unknown water. 降雨イベントの決定方法について説明する図である。It is a figure explaining the determination method of a rain event. 不明水発生区域の推定に利用するデータの一例である。It is an example of the data utilized for estimation of an unknown water generation area. 重回帰分析を使用した不明水発生区域の推定について説明する図である。It is a figure explaining estimation of an unknown water generation area using multiple regression analysis. 不明水量が増加している場合の推定式の回帰係数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the regression coefficient of the estimation formula in case the amount of unknown water is increasing. 不明水量が減少している場合の推定式の回帰係数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the regression coefficient of the estimation formula in case the unknown water quantity is reducing. ステップワイズ法を使用した不明水発生区域の推定について説明する図である。It is a figure explaining estimation of an unknown water generation area using a stepwise method. 不明水監視装置で表示される画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen displayed with an unknown water monitoring apparatus. 不明水監視装置で表示される工事に関する画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen regarding the construction displayed with an unknown water monitoring apparatus. 不明水監視装置によって表示される推移に関する画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen regarding the transition displayed by an unknown water monitoring apparatus. 図1の不明水監視装置における処理の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an example of the process in the unknown water monitoring apparatus of FIG. 不明水監視システムの変形例について説明する図である。It is a figure explaining the modification of an unknown water monitoring system.
以下に、図面を用いて本発明の実施形態に係る不明水監視装置について説明する。図1に示すように、本発明の第1の実施形態に係る不明水監視装置10を有する不明水監視システム1は、汚水と雨水とが別々の管渠を流下する分流式下水道で使用される。この分流式下水道は、対象の地域Aの家庭や事業所等から発生した汚水のみを汚水管20を通して下水処理場30に送水して処理する。下水処理場30において適切に処理された処理水は、河川等に放流する。一方、雨水は汚水管20とは別の管渠(図示せず)に流入して放流する。   Below, the unknown water monitoring apparatus which concerns on embodiment of this invention is demonstrated using drawing. As shown in FIG. 1, the unknown water monitoring system 1 having the unknown water monitoring device 10 according to the first embodiment of the present invention is used in a shunt sewer where sewage and rainwater flow down separate pipes. . In this diversion sewer, only sewage generated from a household or business establishment in the target area A is sent to the sewage treatment plant 30 through the sewage pipe 20 for processing. The treated water appropriately treated in the sewage treatment plant 30 is discharged into a river or the like. On the other hand, rainwater flows into a pipe (not shown) separate from the sewage pipe 20 and is discharged.
この分流式下水道では、晴天時は、汚水のみが汚水管20に流入する。一方、雨天時は、汚水とともに雨水が流入し雨天時不明水が発生することがある。この雨天時不明水の水量や発生箇所の把握に、自治体等が保有する降雨レーダ40からの降雨量や気象情報配信事業者(図示せず)が配信する降雨量をもとにデータ処理装置50で算出される降雨量データや、下水処理場へ流入する汚水量測定センサ60で測定される汚水の流入量データを利用する。   In this diversion sewer, only sewage flows into the sewage pipe 20 in fine weather. On the other hand, during rainy weather, rainwater may flow in along with dirty water, and rainy unknown water may be generated. The data processing device 50 is used for grasping the amount of water that is unknown during rainy weather and the location where it occurs, based on the amount of rainfall from the rainfall radar 40 owned by the local government or the like and the amount of rainfall distributed by a weather information distributor (not shown). And the inflow data of sewage measured by the sewage measurement sensor 60 flowing into the sewage treatment plant are used.
図2に示すように、不明水監視装置10は、中央処理装置(CPU)100、通信インタフェース(通信I/F)110、キーボードやマウス等の入力装置120、ディスプレイ等の出力装置130及び記憶装置140を備える情報処理装置である。この不明水監視装置10の記憶装置140は、不明水の監視に利用する不明水監視プログラムPを記憶しており、この不明水監視プログラムPを読み出して実行することで、CPU100に降雨量記憶処理手段100a、流入量記憶処理手段100b、降雨イベント特定手段100c、総降雨量算出手段100d、総不明水量算出手段100e、不明水発生区域推定手段100f、変化推定手段100g、不明水発生量推定手段100h、効果推定手段100i及び表示処理手段100jが実装される。   As shown in FIG. 2, the unknown water monitoring device 10 includes a central processing unit (CPU) 100, a communication interface (communication I / F) 110, an input device 120 such as a keyboard and a mouse, an output device 130 such as a display, and a storage device. 140 is an information processing apparatus. The storage device 140 of the unknown water monitoring device 10 stores an unknown water monitoring program P used for monitoring unknown water. By reading and executing the unknown water monitoring program P, the CPU 100 stores a rainfall amount storage process. Means 100a, inflow storage processing means 100b, rainfall event specifying means 100c, total rainfall calculation means 100d, total unknown water quantity calculation means 100e, unknown water generation area estimation means 100f, change estimation means 100g, unknown water generation quantity estimation means 100h The effect estimation unit 100i and the display processing unit 100j are implemented.
降雨量記憶処理手段100aは、データ処理装置50が送信した降雨量データを入力すると、入力した降雨量データを記憶装置140に記憶する。例えば、対象の地域Aは、複数の区域a1,a2,・・・anに区分されており、降雨量記憶処理手段100aは各区域に関する降雨量を降雨量データとして入力する。降雨量は時間によって変化するため、記憶装置140の降雨量データ140aでは、異なる時間に取得された複数のデータが蓄積されている。   When the rainfall amount storage processing unit 100a inputs the rainfall amount data transmitted by the data processing device 50, the rainfall amount storage processing unit 100a stores the input rainfall amount data in the storage device 140. For example, the target area A is divided into a plurality of areas a1, a2,..., An, and the rainfall amount storage processing unit 100a inputs the rainfall amount relating to each area as the rainfall amount data. Since the rainfall varies with time, a plurality of data acquired at different times is accumulated in the rainfall data 140a of the storage device 140.
流入量記憶処理手段100bは、汚水量測定センサ60が測定した汚水の流入量データを入力すると、入力した汚水の流入量データを記憶装置140に記憶する。流入量も時間によって変化するため、記憶装置140の流入量データ140bでは、異なる時間に取得された複数のデータが蓄積されている。   When the inflow amount storage processing unit 100b receives the inflow amount data of the sewage measured by the sewage amount measurement sensor 60, the inflow amount inflow data is stored in the storage device 140. Since the inflow amount also changes with time, the inflow amount data 140b of the storage device 140 stores a plurality of data acquired at different times.
降雨イベント特定手段100cは、降雨量データを利用して対象の地域Aの降雨イベントを特定する。   The rain event specifying means 100c specifies the rain event of the target area A using the rainfall amount data.
雨天時不明水は、図3に一例を示すように、降雨の影響により発生する不明水であるが、雨天時不明水の発生や水量は線形的な現象ではなく、土壌による浸透の影響や降雨状況による流達時間の違い等に影響される。例えば、降雨の発生後に不明水の発生する時間は一定しておらず、降雨量と雨天時不明水量の関係も異なる等、雨天時不明水は非線形性の強い現象である。しかしながら、降雨量の総量と不明水の総量との関係で捉えた場合、その関係はある程度線形的な現象として捉えることができる。そこで、不明水監視装置10では、降雨イベントにおける区域の総降雨量と不明水の総量のデータを利用し、雨天時不明水を監視する。   As shown in the example in Fig. 3, the unknown water in rainy weather is unknown water that is generated due to the effect of rainfall. However, the generation and amount of water in the rainy weather is not a linear phenomenon. It is influenced by the difference in flow time depending on the situation. For example, the time of occurrence of unknown water after the occurrence of rainfall is not constant, and the relationship between the amount of rainfall and the amount of unknown water in the rain is different. However, if we consider the relationship between the total amount of rainfall and the total amount of unknown water, the relationship can be understood as a linear phenomenon to some extent. Therefore, the unknown water monitoring device 10 monitors the unknown water during rainy weather by using the data of the total rainfall and the total unknown water in the area in the rain event.
不明水の監視の際、各降雨イベントが前回の降雨イベントの影響を受けることがないように、無降雨時間の間隔が一定時間空くようにすることが望ましい。また、このとき、降雨量が少ない場合には、誤差が生じやすく、不明水の発生区域や発生量を求めるデータとして採用することが望ましくない。したがって、降雨イベント特定手段100cでは、記憶装置140に記憶されている降雨量データ140aを読み出し、無降雨時間の間隔を利用して降雨イベントを特定する。   When monitoring unknown water, it is desirable that the intervals of no-rain time be a certain amount of time so that each rain event is not affected by the previous rain event. At this time, if the amount of rainfall is small, an error is likely to occur, and it is not desirable to employ it as data for determining the area and amount of unknown water. Therefore, the rain event specifying unit 100c reads the rainfall amount data 140a stored in the storage device 140, and specifies a rain event using an interval of no rain time.
例えば、図4に示すように、降雨イベント特定手段100cは、降雨量データ140aとして記憶装置140に記憶される雨量をパルスとして表わし、前回のパルス群から次のパルス群までの間隔を無降雨時間と判断する。降雨イベント特定手段100cは、無降雨時間の間隔が一定時間以上であれば、別々の降雨イベントとし、無降雨時間の間隔が一定時間未満であれば、同一の降雨イベントとする。このとき、降雨イベント特定手段100cは、予め定められる所定量の雨量があった場合にのみ、処理対象の降雨イベントとして特定する。   For example, as shown in FIG. 4, the rain event specifying unit 100c represents the rain amount stored in the storage device 140 as the rain amount data 140a as a pulse, and represents the interval from the previous pulse group to the next pulse group as the no-rain time. Judge. The rain event specifying unit 100c determines that the rain event is a separate rain event if the interval of no rain time is equal to or longer than a certain time, and the same rain event if the interval of no rain time is less than the predetermined time. At this time, the rain event specifying unit 100c specifies the rain event to be processed only when there is a predetermined amount of rain.
総降雨量算出手段100dは、降雨量データ140aから対象の降雨イベントの期間における各区域a1〜anの降雨量を抽出し、区域毎に抽出した降雨量を加算して対象の降雨イベントにおける各区域a1〜anの総降雨量r1〜rnを算出する。   The total rainfall calculation means 100d extracts the rainfall amounts of the respective areas a1 to an during the period of the target rainfall event from the rainfall data 140a, adds the extracted rainfall amounts for each area, and adds each of the areas in the target rain event. The total rainfall r1 to rn of a1 to an is calculated.
総不明水量算出手段100eは、流入量データ140bに含まれる雨天時(対象の降雨イベント)の汚水の流入量と晴天時の汚水の流入量との差を地域Aで対象の降雨イベントにおいて発生する不明水の総量Qとして算出する。   The total unknown water amount calculation means 100e generates a difference between the inflow amount of sewage in rainy weather (target rain event) and the inflow amount of sewage in fine weather included in the inflow amount data 140b in the target rain event in the region A. Calculated as the total amount Q of unknown water.
不明水発生区域推定手段100fは、総降雨量算出手段100dで算出した総降雨量r1〜rn及び総不明水量算出手段100eで算出した不明水の総量Qを利用して、不明水監視システム1が対象とする地域A内で不明水が発生している区域を推定する。例えば、不明水発生区域推定手段100fは、不明水が発生している区域の推定の際に重回帰分析を利用することができる。具体的には、不明水発生区域推定手段100fは、図5に示すように、複数の降雨イベントに対して総降雨量算出手段100dで求められた各区域の総降雨量riと総不明水量算出手段100eで求められた不明水の総量Qを含むデータ(data1〜datam)を利用して重回帰分析を行う。なお、重回帰分析を行なうにあたっては、対象とする地域Aの区域数(n)よりも多い数(m>n)のデータが必要である。   The unknown water generation area estimation unit 100f uses the total rainfalls r1 to rn calculated by the total rainfall calculation unit 100d and the total unknown water Q calculated by the total unknown water calculation unit 100e, and the unknown water monitoring system 1 Estimate the area where unknown water is generated in the target area A. For example, the unknown water generation area estimation unit 100f can use multiple regression analysis when estimating an area where unknown water is generated. Specifically, as shown in FIG. 5, the unknown water generation area estimation means 100f calculates the total rainfall ri and the total unknown water quantity of each area obtained by the total rainfall calculation means 100d for a plurality of rainfall events. Multiple regression analysis is performed using data (data1 to datam) including the total amount Q of unknown water determined by the means 100e. Note that in performing the multiple regression analysis, more data (m> n) than the number of areas (n) in the target area A are required.
このデータを利用して重回帰分析により得られる式は、下記の式(1)のような各区域の総雨量と不明水の総量との関係を表わす推定式である。   An equation obtained by multiple regression analysis using this data is an estimation equation representing the relationship between the total rainfall in each area and the total amount of unknown water, as shown in the following equation (1).
Q=α0+α1・r1+α2・r2+α3・r3+・・・+αn-1・rn-1+αn・rn+ε ・・・(1)
Q:降雨イベントにおける不明水の総量[m3
α0:切片
αi:i番目の回帰係数(i=1,・・・,n)
ri:降雨イベントにおける区域aiの総降雨量[mm](i=1,・・・,n)
ε:誤差
不明水発生区域推定手段100fは、全てのデータを利用して複数の推定式を求め、各推定式に適合するように、各区域a1〜anと対応する回帰係数α1〜αnを求める。また不明水発生区域推定手段100fは、全ての回帰係数α1〜αnを求めると、求めた回帰係数を比較する。不明水発生区域推定手段100fは、比較の結果、著しく大きい値の回帰係数αkと対応する区域akに降った雨が不明水量に大きく関係し、不明水が発生している区域であると推定する。
Q = α0 + α1 · r1 + α2 · r2 + α3 · r3 + ... + αn-1 · rn-1 + αn · rn + ε (1)
Q: Total amount of unknown water in rain events [m 3 ]
α0: intercept αi: i-th regression coefficient (i = 1,..., n)
ri: Total rainfall [mm] in the area ai in the rain event (i = 1,..., n)
ε: Error Unknown water generation area estimation means 100f obtains a plurality of estimation formulas using all the data, and obtains regression coefficients α1 to αn corresponding to the respective sections a1 to an so as to match each estimation formula. . Further, when the unknown water generation area estimation means 100f obtains all the regression coefficients α1 to αn, it compares the obtained regression coefficients. As a result of the comparison, the unknown water generation area estimation means 100f estimates that the rain that falls in the area ak corresponding to the remarkably large regression coefficient αk is greatly related to the amount of unknown water and is an area where unknown water is generated. .
例えば、図6に示す例では、他の回帰係数と比較して、回帰係数α8が明らかに大きな値であるため、不明水発生区域推定手段100fは、a8で不明水が発生していると推定する。   For example, in the example shown in FIG. 6, since the regression coefficient α8 is a clearly large value compared with other regression coefficients, the unknown water generation area estimation means 100f estimates that unknown water is generated at a8. To do.
変化推定手段100gは、降雨イベントのデータの蓄積によって、不明水発生区域推定手段100fで求められた推定式を利用して、不明水の変化を推定する。具体的には、変化推定手段100gは、不明水発生区域推定手段100fによって第1期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第1期間の推定式と、第1期間に続く第2期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第2期間の推定式とを比較し、不明水の変化を推定する。   The change estimation unit 100g estimates the change of unknown water using the estimation formula obtained by the unknown water generation area estimation unit 100f by accumulating data of the rain event. Specifically, the change estimation unit 100g includes an estimation formula for the first period obtained from the total amount of unknown water and the total rainfall in the first period by the unknown water generation area estimation unit 100f, and the first period following the first period. The change of unknown water is estimated by comparing the estimation formula of the second period obtained from the total amount of unknown water and total rainfall for two periods.
例えば、ある年(第1期間)の不明水の推定式(式(2))と翌年(第2期間)の不明水の推定式(式(3))があるとする。   For example, it is assumed that there is an unknown water estimation formula (formula (2)) for a certain year (first period) and an unknown water estimation formula (formula (3)) for the next year (second period).
Qb=αb0+αb1・r1+αb2・r2+αb3・r3+・・・+αbn-1・rn-1+αbn・rn+ε ・・・(2)
Qa=αa0+αa1・r1+αa2・r2+αa3・r3+・・・+αan-1・rn-1+αan・rn+ε ・・・(3)
このとき例えば、区域akに関し、ある年の回帰係数αakと比較して、翌年の回帰係数αbkが著しく増加しているとき、区域akにおいて不明水が発生していると推定できる。したがって、変化推定手段100gは、管路の損傷の拡大、新たな管路の損傷の発生又は管路の誤接続の発生等、不明水の要因を推測することができる。
Qb = αb0 + αb1 · r1 + αb2 · r2 + αb3 · r3 + ... + αbn-1 · rn-1 + αbn · rn + ε (2)
Qa = αa0 + αa1 · r1 + αa2 · r2 + αa3 · r3 + ... + αan-1 · rn-1 + αan · rn + ε (3)
At this time, for example, regarding the area ak, when the regression coefficient αbk of the next year is significantly increased as compared with the regression coefficient αak of a certain year, it can be estimated that unknown water is generated in the area ak. Therefore, the change estimation means 100g can estimate the cause of unknown water, such as expansion of damage to the pipeline, occurrence of damage to the new pipeline, or occurrence of erroneous connection of the pipeline.
例えば、図7(a)に示すように、ある地域の2009年の降雨イベントデータ(data1〜datam)を利用して重回帰分析を行い回帰係数がαi1〜αi16のように求められたとする。2009年の降雨イベントデータから求められた回帰係数αi1〜αi16によると、区域a8の回帰係数αi8が最も値が大きいため、区域a8で不明水が多く発生している可能性が高いと推測される。   For example, as shown in FIG. 7A, it is assumed that a regression coefficient is obtained as α i1 to α i16 by performing multiple regression analysis using 2009 rain event data (data 1 to data) in a certain area. According to the regression coefficients αi1 to αi16 obtained from the 2009 rain event data, the regression coefficient αi8 of the area a8 has the largest value, so it is estimated that there is a high possibility that a lot of unknown water is generated in the area a8. .
また、図7(b)は、同一の地域の2010年の降雨イベントデータ(data1〜datan)を利用して重回帰分析を行った場合に求められた回帰係数αii1〜αii16の一例である。2009年の降雨イベントデータから求めた回帰係数と2010年の降雨イベントデータから求めた回帰係数を比較すると、区域a8についての回帰係数が、19.964[m3/mm]から27.956[m3/mm]へと大きく増加している。区域a8は、2009年にも不明水が発生している可能性が高いと推測されていた区域であるが、これにより、2010年にこの区域a8において、新たな不明水要因が発生したと推測される。したがって、この区域a8を優先的に管路の調査、補修又は更新等を行なう必要があると判断できる。 FIG. 7B is an example of regression coefficients αii1 to αii16 obtained when multiple regression analysis is performed using 2010 rainfall event data (data1 to datan) in the same region. Comparing the regression coefficient obtained from the 2009 rain event data with the regression coefficient obtained from the 2010 rain event data, the regression coefficient for the area a8 is 19.964 [m 3 / mm] to 27.956 [m]. 3 / mm]. Area a8 is an area where it is estimated that there is a high possibility that unknown water has been generated in 2009, but it is estimated that a new unknown water factor occurred in this area a8 in 2010. Is done. Therefore, it can be determined that it is necessary to preferentially investigate, repair or update the pipeline in this area a8.
また逆に、区域akに関し、ある年の回帰係数αakと比較して、翌年の回帰係数αbkが著しく減少しているとき、区域akにおいて、管路の補修や更新等の工事が行なわれている場合、この工事が不明水の除去に効果があったと推測することができる。   On the other hand, when the regression coefficient αbk for the next year is significantly reduced for the area ak compared to the regression coefficient αak for a certain year, work such as pipe repair or renewal is being performed in the area ak. In this case, it can be assumed that this construction was effective in removing unknown water.
例えば、図8(a)に示すように、ある地域の2009年の降雨イベントデータ(data1〜datamp)を利用して重回帰分析を行い回帰係数αi1〜αi16が求められたとする。2009年の降雨イベントから求められた回帰係数αi1〜αi16によると、区域a8の回帰係数αi8が最も大きいため、区域a8で不明水が多く発生している可能性が高いと推測される。   For example, as shown in FIG. 8A, it is assumed that the regression coefficients αi1 to αi16 are obtained by performing multiple regression analysis using the 2009 rain event data (data1 to datamp) in a certain area. According to the regression coefficients αi1 to αi16 obtained from the 2009 rain event, the regression coefficient αi8 in the area a8 is the largest, so it is estimated that there is a high possibility that a lot of unknown water is generated in the area a8.
また、図8(b)は、同一の地域の2010年の降雨イベントデータ(data1〜dataq)を利用して重回帰分析を行った場合に求められた回帰係数αii1〜αii16の一例である。2009年の降雨イベントデータから求めた回帰係数と2010年の降雨イベントから求めた回帰係数を比較すると、区域a8についての回帰係数が、27.956[m3/mm]から19.964[m3/mm]へと大きく減少している。これにより、区域a8では、2010年に管渠の補修等が行なわれ、不明水の要因が除去された結果、不明水が削減できたものと推測される。 FIG. 8B is an example of regression coefficients αii1 to αii16 obtained when multiple regression analysis is performed using 2010 rainfall event data (data1 to dataq) in the same region. Comparing the regression coefficient obtained from the 2009 rain event data with the regression coefficient obtained from the 2010 rain event, the regression coefficient for the area a8 is from 27.956 [m 3 / mm] to 19.964 [m 3 / mm]. As a result, in area a8, it is estimated that pipes were repaired in 2010 and the unknown water was reduced as a result of removing the unknown water factor.
すなわち、変化推定手段100gは、不明水発生区域推定手段100fによって第1期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第1期間の推定式と、第1期間に続く第2期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第2期間の推定式とを比較し、第1期間の推定式の係数が第2期間の推定式の係数より低い場合は、不明水が発生している可能性があると推定し、第1期間の推定式の係数が第2期間の推定式の係数より高い場合は、不明水の原因が解決した可能性が高いと推定する。   That is, the change estimation unit 100g includes an estimation formula for the first period obtained from the total amount of unknown water and the total rainfall amount during the first period by the unknown water generation area estimation unit 100f, and the second period following the first period. Comparing with the estimation formula of the second period obtained from the total amount of unknown water and the total rainfall, if the coefficient of the estimation formula of the first period is lower than the coefficient of the estimation formula of the second period, unknown water is generated If the coefficient of the estimation formula of the first period is higher than the coefficient of the estimation formula of the second period, it is estimated that there is a high possibility that the cause of unknown water has been solved.
不明水発生量推定手段100hは、不明水発生区域推定手段100fで求めた値を利用して、各区域aiにおける不明水の量を推定する。具体的には、式(1)の推定式において、回帰係数αiの単位は[m3/mm]であることから、不明水発生量推定手段100hは、ある区域aiにおいて、1mmの降雨量に対してαim3の不明水が発生する可能性があると推定することができる。したがって、不明水発生量推定手段100hは、不明水発生区域推定手段100fで選択された回帰係数αiと降雨量の積を発生する不明水の推定量と求める。 The unknown water generation amount estimation means 100h estimates the amount of unknown water in each area ai using the value obtained by the unknown water generation area estimation means 100f. Specifically, in the estimation formula of Formula (1), the unit of the regression coefficient αi is [m 3 / mm], and therefore the unknown water generation amount estimation means 100h has a rainfall of 1 mm in a certain area ai. On the other hand, it can be estimated that αim 3 unknown water may be generated. Therefore, the unknown water generation amount estimation means 100h obtains the estimated amount of unknown water that generates the product of the regression coefficient αi selected by the unknown water generation area estimation means 100f and the rainfall amount.
上述の説明では、不明水発生区域推定手段100fは、重回帰分析を利用していたが、ステップワイズ法を利用してもよい。重回帰分析では、全ての総降雨量と不明水の総量との関係を表わす推定式(1)を用いていたが、不明水の発生に寄与しない区域もその推定式には含まれることになる。そのため、不明水発生区域推定手段100fは、ステップワイズ法を利用してもよい。変数の数を取捨選択しながら、相関の高い変数のみを選択して目的とする変数を表現することが可能である。不明水発生区域推定手段100fは、ステップワイズ分析で利用する各区域aiに対応する変数を求め、図9に示すように、求めた複数の変数から、最適な値を選択する。また、不明水発生区域推定手段100fは、最適な値を選択すると、選択された変数に対応する区域akで不明水が発生していると推定する。   In the above description, the unknown water generation area estimation unit 100f uses multiple regression analysis, but may use a stepwise method. In the multiple regression analysis, the estimation formula (1) representing the relationship between all the total rainfall and the total amount of unknown water was used, but the estimation formula includes areas that do not contribute to the generation of unknown water. . Therefore, the unknown water generation area estimation means 100f may use a stepwise method. While selecting the number of variables, it is possible to select only highly correlated variables and express the target variable. The unknown water generation area estimation means 100f obtains a variable corresponding to each area ai used in the stepwise analysis, and selects an optimum value from the obtained plural variables as shown in FIG. In addition, when the optimum value is selected, the unknown water generation area estimation unit 100f estimates that unknown water is generated in the area ak corresponding to the selected variable.
ステップワイズ法の場合、選択された変数で不明水発生区域を推定することが可能である。したがって、ステップワイズ法を利用した場合、不明水発生量推定手段100hは、選択された変数の値を該当する区域での降雨量1mmあたりの不明水発生量と推定する。したがって、不明水発生量推定手段100hは、不明水発生区域推定手段100fで選択された変数と降雨量の積を発生する不明水の推定量と求める。   In the case of the stepwise method, it is possible to estimate the unknown water generation area with selected variables. Therefore, when the stepwise method is used, the unknown water generation amount estimation means 100h estimates the value of the selected variable as the unknown water generation amount per 1 mm of rainfall in the corresponding area. Therefore, the unknown water generation amount estimation means 100h obtains the estimated amount of unknown water that generates the product of the variable selected by the unknown water generation area estimation means 100f and the rainfall amount.
総降雨量のデータや不明水の総量のデータは、ある程度の誤差があるものと推測される。例えば、降雨量が少ない場合には、降雨量に対して発生する誤差が大きくなることが想定される。したがって、ある一定以上の降雨量があった降雨イベントを対象とすることにより、降雨量における誤差の影響を低減することができると考えられる。そのため、重回帰分析やステップワイズ分析により求められた値を精度の高い値とすることができる。   It is estimated that there is some error in the total rainfall data and the unknown water total data. For example, when the rainfall amount is small, it is assumed that an error generated with respect to the rainfall amount becomes large. Therefore, it is considered that the influence of the error in the rainfall can be reduced by targeting the rainfall event having a certain amount of rainfall. Therefore, a value obtained by multiple regression analysis or stepwise analysis can be set to a highly accurate value.
また、不明水発生区域推定手段100fでは、重回帰分析で求めた結果とステップワイズ分析で求めた結果を蓄積し、その蓄積された結果から、最適な結果を求める手法を判断できたとき、重回帰分析又はステップワイズ分析から適切な手法を選択してその後の処理を実行するようにしてもよい。   Further, the unknown water generation area estimation means 100f accumulates the results obtained by the multiple regression analysis and the results obtained by the stepwise analysis, and when the method for obtaining the optimum result can be determined from the accumulated results, An appropriate method may be selected from the regression analysis or the stepwise analysis and the subsequent processing may be executed.
上述したように、ある程度の周期(期間)で推定式を更新することにより、不明水発生の可能性の高い区域や不明水発生量の情報を経年的に捉えることで、不明水発生所の調査に有効な情報ができるものと考えられる。なお、上述した例で、推定式の更新の周期を1年としているが、対象とする区域数よりも多い降雨イベントデータを確保することができれば、必ずしも1年周期である必要はない。また、2009年1月から2009年12月分、2009年7月から2010年6月分、2010年1月から2010年12月分等のように、同じ期間の降雨イベントデータを重複して利用して推定式を更新してもよい。   As mentioned above, by updating the estimation formula at a certain period (period), it is possible to investigate the unknown water generation site by grasping the information on the area with high possibility of unknown water generation and the amount of unknown water generation over time. It is considered that effective information can be obtained. In the example described above, the period of updating the estimation formula is set to one year. However, if more rain event data than the number of target areas can be secured, the period is not necessarily one year. In addition, rain event data for the same period, such as January 2009 to December 2009, July 2009 to June 2010, and January 2010 to December 2010, are used redundantly. Then, the estimation formula may be updated.
記憶装置140では、汚水管や雨水管の工事の履歴として、工事が行なわれた管路の場所、工事の時期及び工事の概要を少なくとも関連付ける工事データ140cを記憶している。   The storage device 140 stores construction data 140c associating at least the location of the pipeline where the construction has been performed, the timing of the construction, and the outline of the construction as the history of construction of the sewage pipe and the rainwater pipe.
効果推定手段100iは、不明水発生区域推定手段100fで不明水が発生していると推定された区域に関するデータ及び変化推定手段100gで推定された不明水の変化に関するデータに、記憶装置140で記憶されている工事データを関連付けた画面データを生成する。   The effect estimation means 100i stores in the storage device 140 data related to the area where unknown water is estimated to be generated by the unknown water generation area estimation means 100f and data related to the unknown water change estimated by the change estimation means 100g. Generate screen data that correlates the construction data that has been added.
また、表示処理手段100jは、効果推定手段100iで生成された画面データを出力装置130や、不明水監視装置10と接続される外部の表示装置(図示せず)に表示する。例えば、表示処理手段100jは、画面データから、まず、図10に示すような推定した不明水に関する画面D1を表示する。この画面D1では、最新の不明水の推定情報に関する情報として、区域の番号と、値が大きい不明水推定量を表示する。図10に示す例では、区域8と区域15が、不明水が多く発生している可能性のある区域である。   The display processing unit 100j displays the screen data generated by the effect estimation unit 100i on the output device 130 or an external display device (not shown) connected to the unknown water monitoring device 10. For example, the display processing unit 100j first displays a screen D1 related to the estimated unknown water as shown in FIG. 10 from the screen data. In this screen D1, as the information related to the latest unknown water estimation information, the area number and the unknown water estimation amount having a large value are displayed. In the example illustrated in FIG. 10, the areas 8 and 15 are areas where a lot of unknown water may be generated.
図10に示すように、画面D1には、工事に関する予定や履歴に関する画面D2(図11)を表示させる工事情報表示ボタンb1と、不明水の推定結果の推移に関する画面D3(図13)を表示させる不明水推定結果推移表示ボタンb2を有している。図11及び図12の例では、区域8では、2010年の推定結果で不明水推定量が減少しており、2010年に実施した工事がこの不明水の推定量の減少に効果をあげたと推測することができる。また、区域15では、不明水推定量が徐々に増加しており、新たな不明水要因が発生していると推測することができ、この区域15で優先的に管路の調査、補修、更新等を行なう必要があると判断することができる。   As shown in FIG. 10, the screen D1 displays a construction information display button b1 for displaying a screen D2 (FIG. 11) relating to the schedule and history relating to the construction, and a screen D3 (FIG. 13) relating to the transition of the unknown water estimation result. It has an unknown water estimation result transition display button b2. In the examples of FIGS. 11 and 12, in area 8, the estimated amount of unknown water has decreased as a result of estimation in 2010, and it is estimated that the construction carried out in 2010 has been effective in reducing the estimated amount of unknown water. can do. In area 15, the estimated amount of unknown water is gradually increasing, and it can be assumed that a new unknown water factor has occurred. In this area, pipes are preferentially investigated, repaired, and updated. It can be determined that it is necessary to perform the above.
なお、図10乃至図12に示す画面D1〜D3は、数値やグラフを有する構成であるが、不明水発生区域や工事実施箇所については、地図情報と重ね合わせることも有効な標示方法である。したがって、地図情報と重ね合わせた表示画面を表示してもよい。   Note that the screens D1 to D3 shown in FIGS. 10 to 12 are configured to have numerical values and graphs, but it is also an effective indication method to overlay the unknown water generation area and the construction site with map information. Therefore, a display screen superimposed with the map information may be displayed.
図13に示すフローチャートを用いて、不明水監視装置10における処理の流れについて説明する。ここでは、不明水発生区域推定手段100fで重回帰分析を利用する場合の一例について説明する。   The flow of the process in the unknown water monitoring apparatus 10 is demonstrated using the flowchart shown in FIG. Here, an example in which multiple regression analysis is used in the unknown water generation area estimation unit 100f will be described.
降雨量記憶処理手段100aは、各区域aiの降雨量に関するデータを収集して記憶するとともに、流入量記憶処理手段100bは、各区域aiの汚水の流入量に関するデータを収集して記憶する(S11)。   The rainfall amount storage processing means 100a collects and stores data relating to the rainfall amount in each area a i, and the inflow amount storage processing means 100b collects and stores data relating to the inflow amount of sewage in each area a i (S11). ).
その後、降雨イベント特定手段100cが記憶装置140の降雨量データ140aを用いて降雨イベントを特定すると(S12でYES)、総降雨量算出手段100dは、記憶装置140に記憶される降雨量データ140aから該当する降雨イベントに関する降雨量を抽出するとともに、各区域aiにおける総降雨量riを算出し、総不明水量算出手段100eは、記憶装置140に記憶される流入量データ140bから雨天時の流入量と晴天時の流入量を抽出して不明水の総量Qを算出する(S13)。   Thereafter, when the rainfall event specifying unit 100c specifies a rainfall event using the rainfall data 140a of the storage device 140 (YES in S12), the total rainfall calculation unit 100d uses the rainfall data 140a stored in the storage device 140. In addition to extracting the rainfall amount related to the corresponding rain event, calculating the total rainfall amount ri in each area a i, the total unknown water amount calculation means 100e calculates the inflow amount during rain from the inflow amount data 140b stored in the storage device 140. The total amount Q of unknown water is calculated by extracting the inflow amount in fine weather (S13).
必要な降雨イベントに関するデータを抽出すると(S14でYES)、不明水発生区域推定手段100fは、推定式を生成し、各エリアにおける回帰係数を決定する(S15)。不明水発生区域推定手段100fは、全ての回帰係数を決定すると、各回帰係数を比較し(S16)、回帰係数の高い区域を不明水発生区域として推定する(S17)。   When data relating to a necessary rainfall event is extracted (YES in S14), the unknown water generation area estimation unit 100f generates an estimation formula and determines a regression coefficient in each area (S15). When all the regression coefficients are determined, the unknown water generation area estimation unit 100f compares the regression coefficients (S16), and estimates an area with a high regression coefficient as an unknown water generation area (S17).
その後、不明水発生量推定手段100hは、回帰係数を利用して不明水の発生量を推定する(S18)。   Thereafter, the unknown water generation amount estimation means 100h estimates the generation amount of unknown water using a regression coefficient (S18).
上述したように、本発明の実施形態に係る不明水監視装置10によれば、容易に不明水発生区域や特定の区域における不明水発生量を推定することができる。これにより、不明水の発生箇所を調査し、改修を効率的に行なうことが可能となる。   As described above, according to the unknown water monitoring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention, it is possible to easily estimate the unknown water generation amount in an unknown water generation area or a specific area. As a result, it is possible to investigate the location where the unknown water is generated and efficiently perform the repair.
〈変形例〉
図1に示した不明水監視システム1では、降雨量の測定に降雨レーダ40を利用していたが、図14に示すように、各区域aiに設置され、設置される各区域aiの雨量を測定する地上雨量計70を使用してもよい。図14に示す例では、図1と同一の構成については、同一の符号を用いて説明を省略する。地上雨量計70を利用する場合、不明水監視装置10では、降雨レーダ40からの降雨量データに代えて、地上雨量計70を利用する他には、図1を用いて上述した場合と同様に処理される。
<Modification>
In the unknown water monitoring system 1 shown in FIG. 1, the rainfall radar 40 is used to measure the rainfall, but as shown in FIG. 14, it is installed in each area ai and the rainfall in each area ai is set. A ground rain gauge 70 to be measured may be used. In the example shown in FIG. 14, the same components as those in FIG. When the ground rain gauge 70 is used, the unknown water monitoring apparatus 10 uses the ground rain gauge 70 instead of the rainfall data from the rain radar 40, as in the case described above with reference to FIG. It is processed.
1…不明水監視システム
10…不明水監視装置
100…CPU
100a…降雨量記憶処理手段
100b…流入量記憶処理手段
100c…降雨イベント特定手段
100d…総降雨量算出手段
100e…総不明水量算出手段
100f…不明水発生区域推定手段
100g…変化推定手段
100h…不明水発生量推定手段
100i…効果推定手段
100j…表示処理手段
110…通信インタフェース
120…入力装置
130…出力装置
140…記憶装置(降雨量記憶部、流入量記憶部、工事履歴記憶部)
140a…降雨量データ
140b…流入量データ
140c…工事データ
20…汚水管
30…下水処理場
40…降雨レーダ
50…データ処理装置
60…汚水量測定センサ
70…地上雨量計
1 ... Unknown water monitoring system 10 ... Unknown water monitoring device 100 ... CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100a ... Rainfall amount memory | storage means 100b ... Inflow amount memory | storage means 100c ... Rainfall event specific means 100d ... Total rainfall amount calculation means 100e ... Total unknown water amount calculation means 100f ... Unknown water generation | occurrence | production area estimation means 100g ... Change estimation means 100h ... Unknown Water generation amount estimation means 100i ... Effect estimation means 100j ... Display processing means 110 ... Communication interface 120 ... Input device 130 ... Output device 140 ... Storage device (rainfall amount storage unit, inflow amount storage unit, construction history storage unit)
140a ... Rainfall data 140b ... Inflow data 140c ... Construction data 20 ... Sewage pipe 30 ... Sewage treatment plant 40 ... Rainfall radar 50 ... Data processing device 60 ... Sewage measurement sensor 70 ... Ground rain gauge

Claims (14)

  1. 雨天時に複数の区域で発生する不明水を監視する不明水監視装置であって、
    各区域の時刻毎の降雨量を蓄積する降雨量データを記憶する降雨量記憶部と、
    前記複数の区域から下水処理場に流入する汚水の時刻毎の流入量を蓄積する流入量データを記憶する流入量記憶部と、
    前記流入量記憶部に記憶されている晴天時の流入量と雨天時の流入量との差を降雨イベントとして定められる所定期間の雨天時の不明水の総量として求める総不明水量算出手段と、
    前記降雨量記憶部に記憶されている前記降雨イベントの降雨量を加算し、各区域における前記降雨イベントにおける総降雨量を求める総降雨量算出手段と、
    前記総不明水量算出手段で算出した不明水の総量と前記総降雨量算出手段で算出した各区域の総降雨量を用いて各区域の不明水量を特定する値を求め、当該値から該当する値を選択して不明水の発生する区域を推定する不明水発生区域推定手段と、
    を備えることを特徴とする不明水監視装置。
    An unknown water monitoring device that monitors unknown water generated in multiple areas during rainy weather,
    A rainfall storage unit for storing rainfall data for accumulating rainfall at each time in each area;
    An inflow amount storage unit for storing inflow amount data for accumulating an inflow amount for each time of sewage flowing into the sewage treatment plant from the plurality of areas;
    A total unknown water amount calculating means for obtaining a difference between an inflow amount in a fine weather stored in the inflow amount storage unit and an inflow amount in a rainy weather as a total amount of unknown water in a predetermined period of time determined as a rain event;
    A total rainfall amount calculating means for adding the rainfall amount of the rain event stored in the rainfall amount storage unit to obtain a total rainfall amount in the rain event in each area;
    Using the total unknown water amount calculated by the total unknown water amount calculating means and the total rainfall amount of each area calculated by the total rainfall calculating means, a value for identifying the unknown water amount of each area is obtained, and the corresponding value from the value An unknown water generation area estimation means for estimating an area where unknown water is generated by selecting
    An unknown water monitoring device comprising:
  2. 前記不明水発生区域推定手段によって第1期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第1期間の値と、前記第1期間に続く第2期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第2期間の値とを比較し、不明水の変化を推定する変化推定手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の不明水監視装置。   The value of the first period obtained from the total amount of unknown water and total rainfall in the first period by the unknown water generation area estimation means, and the total amount of total unknown water and total rainfall in the second period following the first period The unknown water monitoring apparatus according to claim 1, further comprising a change estimation unit that compares the value of the second period obtained from the above and estimates a change in unknown water.
  3. 前記不明水発生区域推定手段は、重回帰分析を利用して前記不明水の総量及び各区域の総降雨量を用いた複数の推定式を定め、当該複数の推定式から各区域の不明水量を特定する係数を求め、求めた複数の係数を比較して値の大きい係数を選択し、選択した係数に対応する区域を不明水が発生している区域と推定することを特徴とする請求項1又は2に記載の不明水監視装置。   The unknown water generation area estimation means defines a plurality of estimation formulas using the total amount of unknown water and the total rainfall of each area using multiple regression analysis, and determines the unknown water quantity of each area from the plurality of estimation formulas. 2. A coefficient to be identified is obtained, a plurality of obtained coefficients are compared to select a coefficient having a large value, and an area corresponding to the selected coefficient is estimated as an area in which unknown water is generated. Or the unknown water monitoring apparatus of 2.
  4. 前記不明水発生区域推定手段は、前記不明水の総量及び各区域の総降雨量を用いてステップワイズ法で利用する変数を求め、求めた複数の変数から該当する変数を選択し、選択された変数に対応する区域で不明水が発生していると推定することを特徴とする請求項1又は2に記載の不明水監視装置。   The unknown water generation area estimation means obtains a variable to be used in a stepwise method using the total amount of unknown water and the total rainfall of each area, selects a corresponding variable from the obtained plurality of variables, and is selected. The unknown water monitoring device according to claim 1 or 2, wherein unknown water is estimated to be generated in an area corresponding to the variable.
  5. 前記不明水発生区域推定手段で選択された値と降雨量の積を該当する区域の不明水の推定値として求める不明水発生量推定手段を備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の不明水監視装置。   5. The apparatus according to claim 1, further comprising: an unknown water generation amount estimation unit that obtains a product of the value selected by the unknown water generation region estimation unit and the rainfall amount as an estimated value of unknown water in the corresponding region. Unknown water monitoring device described in 1.
  6. 前記降雨量記憶部に記憶されている降雨量データを読み出すとともに、所定量以上の降雨量かつ前回の雨天期間と次回の雨天期間との間隔が所定間隔以上である雨天期間を前記降雨イベントと特定する降雨イベント特定手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の不明水監視装置。   The rainfall data stored in the rainfall amount storage unit is read, and a rainy period in which the rainfall amount is a predetermined amount or more and the interval between the previous rainy period and the next rainy period is a predetermined interval or more is identified as the rain event. The unknown water monitoring apparatus according to claim 1, further comprising a rain event specifying unit that performs the operation.
  7. 汚水管及び雨水管の工事の履歴として工事した管路の場所、工事の時期及び工事の概要を関連付ける工事データを記憶する工事履歴記憶部と、
    前記不明水発生区域推定手段で不明水が発生していると推定された区域に関するデータ及び前記変化推定手段で推定された変化に関するデータに、前記工事データ記憶部に記憶される工事データを関連付けて工事による不明水改善の効果を推定する効果推定画面を生成する効果推定手段と、
    前記効果推定画面を表示する表示処理手段と、
    を備えることを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載の不明水監視装置。
    A construction history storage unit for storing construction data associating the location of the pipeline, the construction time, and the construction summary as the construction history of the sewage pipe and rainwater pipe;
    The construction data stored in the construction data storage unit is associated with the data related to the area where unknown water is estimated to be generated by the unknown water generation area estimation means and the data related to the change estimated by the change estimation means. Effect estimation means for generating an effect estimation screen for estimating the effect of unknown water improvement by construction;
    Display processing means for displaying the effect estimation screen;
    The unknown water monitoring device according to any one of claims 1 to 6, comprising:
  8. 前記効果推定手段は、前記効果推定画面に地図情報を組み合わせることを特徴とする請求項7に記載の不明水監視装置。   The unknown water monitoring apparatus according to claim 7, wherein the effect estimation unit combines map information with the effect estimation screen.
  9. 雨天時に複数の区域で発生する不明水を監視する不明水監視方法であって、
    各区域の時刻毎の降雨量を蓄積する降雨量データを降雨量記憶部に記憶するステップと、
    前記複数の区域から下水処理場に流入する汚水の時刻毎の流入量を蓄積する流入量データを流入量記憶部に記憶するステップと、
    前記流入量記憶部に記憶されている晴天時の流入量と雨天時の流入量との差を降雨イベントとして定められる所定期間の雨天時の不明水の総量として求めるステップと、
    前記降雨量記憶部に記憶されている前記降雨イベントの降雨量を加算し、各区域における前記降雨イベントにおける総降雨量を求めるステップと、
    算出された不明水の総量と各区域の総降雨量を用いて各区域の不明水量を特定する値を求め、当該値から該当する値を選択して不明水の発生する区域を推定するステップと、
    を備えることを特徴とする不明水監視方法。
    An unknown water monitoring method for monitoring unknown water generated in multiple areas during rainy weather,
    Storing the rainfall amount data for accumulating the rainfall amount at each time in each area in the rainfall amount storage unit;
    Storing inflow data in the inflow amount storage unit for storing the inflow amount for each time of sewage flowing into the sewage treatment plant from the plurality of areas;
    Obtaining a difference between an inflow amount during fine weather and an inflow amount during rainy weather stored in the inflow amount storage unit as a total amount of unknown water during rainy weather for a predetermined period determined as a rain event;
    Adding the rainfall amount of the rainfall event stored in the rainfall amount storage unit to obtain the total rainfall amount in the rain event in each area;
    Using the calculated total amount of unknown water and the total rainfall of each area to obtain a value for identifying the unknown water volume in each area, selecting the corresponding value from the value, and estimating the area where the unknown water is generated; ,
    An unknown water monitoring method comprising:
  10. 不明水の発生する区域の推定手段によって第1期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第1期間の値と、前記第1期間に続く第2期間の不明水の総量及び総降雨量とから求められた第2期間の値とを比較し、不明水の変化を推定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項9に記載の不明水監視方法。   The value of the first period determined from the total amount of unknown water and total rainfall in the first period by the estimation means of the area where unknown water occurs, and the total amount and total of unknown water in the second period following the first period The unknown water monitoring method according to claim 9, further comprising a step of comparing the value of the second period obtained from the rainfall and estimating the change of unknown water.
  11. 不明水の発生する区域の推定では、重回帰分析を利用して前記不明水の総量及び各区域の総降雨量を用いた複数の推定式を定め、当該複数の推定式から各区域の不明水量を特定する係数を求め、求めた複数の係数を比較して値の大きい係数を選択し、選択した係数に対応する区域を不明水が発生している区域と推定することを特徴とする請求項9又は10に記載の不明水監視方法。   In the estimation of the area where unknown water is generated, multiple regression analysis is used to determine multiple estimation formulas using the total amount of unknown water and the total rainfall of each area. A coefficient for specifying the coefficient is obtained, a plurality of obtained coefficients are compared, a coefficient having a large value is selected, and an area corresponding to the selected coefficient is estimated as an area where unknown water is generated. The unknown water monitoring method according to 9 or 10.
  12. 不明水の発生する区域の推定では、前記不明水の総量及び各区域の総降雨量を用いてステップワイズ法で利用する変数を求め、求めた複数の変数から該当する変数を選択し、選択された変数に対応する区域で不明水が発生していると推定することを特徴とする請求項9又は10に記載の不明水監視方法。   In the estimation of the area where unknown water is generated, the variable used in the stepwise method is obtained using the total amount of unknown water and the total rainfall of each area, and the corresponding variable is selected from the obtained multiple variables. The unknown water monitoring method according to claim 9 or 10, wherein unknown water is estimated to be generated in an area corresponding to the variable.
  13. 前記選択された値と降雨量の積を該当する区域の不明水の推定値として求めることを特徴とする請求項9乃至12のいずれかに記載の不明水監視方法。   The unknown water monitoring method according to any one of claims 9 to 12, wherein a product of the selected value and rainfall is obtained as an estimated value of unknown water in a corresponding area.
  14. 前記降雨量記憶部に記憶されている降雨量データを読み出すステップと、
    所定量以上の降雨量かつ前回の雨天期間と次回の雨天期間との間隔が所定間隔以上である雨天期間を前記降雨イベントと特定するステップと
    をさらに備えることを特徴とする請求項9乃至13のいずれかに記載の不明水監視方法。
    Reading the rainfall data stored in the rainfall storage unit;
    The method further comprises: specifying a rainy period as a rainy event that has a predetermined amount of rainfall or more and a rainy period in which the interval between the previous rainy period and the next rainy period is greater than or equal to a predetermined interval. The unknown water monitoring method described in any one.
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