JP2012251846A - Corrosion analysis system and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、腐食解析技術に関し、特に金属材料に対する大気腐食を解析する腐食解析技術に関する。 The present invention relates to a corrosion analysis technique, and more particularly to a corrosion analysis technique for analyzing atmospheric corrosion on a metal material.
屋外設備は大気環境に曝されており、設備を構成している金属などの材料の腐食をはじめとする経年劣化を避けることができない(非特許文献1など参照)。陸上設備の劣化につながる大気腐食の要素には、海岸から飛来する海塩粒子をはじめとして、湿度、風、気温などがある。また、各要素は地形条件により、短期あるいは長期にわたって材料に影響を与えるため、複数の要素を考慮した腐食解析モデルが必要である。さらに、広大な地域を隈なく、かつ、効率的に腐食解析を行うためにはシステム化が有効な手段の一つである。 Outdoor facilities are exposed to the atmospheric environment, and it is impossible to avoid aging deterioration including corrosion of materials such as metals constituting the facilities (see Non-Patent Document 1, etc.). Elements of atmospheric corrosion that lead to deterioration of onshore facilities include sea salt particles flying from the coast, humidity, wind, and temperature. In addition, since each element affects the material for a short period or a long period depending on the terrain condition, a corrosion analysis model considering a plurality of elements is necessary. Furthermore, systemization is one of the effective means for conducting corrosion analysis efficiently in a large area.
しかし、これまで気象現象を把握するためのシステムは多く見られるが、複数の要素を加味したものは稀であった(非特許文献2など参照)。また、データ解析するための解析関数がもつモデルパラメータを効率よく学習する方法については述べられていない(非特許文献1−3など参照)。
However, many systems for grasping meteorological phenomena have been seen so far, but those that take into account a plurality of elements have been rare (see Non-Patent
これまでは、送電鉄塔に関する腐食状態がカメラ画像解析を用いてなされており、見かけの色の変化のみが用いられてきた(非特許文献2など参照)。しかし、気象条件は用いられていないことや、海塩粒子量に関する可視化はなされていなかった。また、マウス操作が用いられていることが示されておらず、システム操作上の利便性と効率性に関して改善が必要である。
Until now, the corrosion state regarding the power transmission tower has been made using camera image analysis, and only the apparent color change has been used (see Non-Patent
限られた気象データに基づいて解析を進めていく必要があることが多いが、風に関して数値シミュレーションを用いてデータの補間がなされてきた。しかし、システム化がなされておらず、風という単一の物理量に限られていた。複数の物理量をデータ入力して扱う場合や、風以外の腐食に関する材料自体の腐食速度については効率的に扱えるシステムが求められてきた。また、気象観測所が解析する点に存在しない場合はデータ補間では必ずしも有効なデータが得られないことがあり、統計的な観点に基づいたデータ処理方法の導入が必要である。
このように、これらいずれの従来技術においても、膨大なデータの扱いや、複数の解析されたデータの効率的な扱い、可視化につながる利便性の高い操作方法が述べられていない。
Although it is often necessary to proceed with analysis based on limited meteorological data, interpolation of data has been performed using numerical simulation for wind. However, it was not systematized and was limited to a single physical quantity called wind. There has been a demand for a system that can efficiently handle a plurality of physical quantities by inputting data and handling the corrosion rate of the material itself relating to corrosion other than wind. In addition, if the weather station does not exist at the point to be analyzed, effective data may not always be obtained by data interpolation, and it is necessary to introduce a data processing method based on a statistical viewpoint.
As described above, none of these conventional techniques describes handling of enormous data, efficient handling of a plurality of analyzed data, and a highly convenient operation method that leads to visualization.
電力や電気通信の分野において、送電線や通信線を支える構造物に付着した塩分が構造物の腐食に大きな影響を及ぼす。また、海塩粒子量のほか気温、結露、雨量などの気象条件も腐食に大きな影響を及ぼす。このため、海塩粒子量や気象データに関する実測データのない地点に設置された構造物の腐食を把握する上で、腐食速度を正確に推定することは、極めて重要となる。 In the field of electric power and telecommunications, salinity attached to structures that support transmission lines and communication lines greatly affects the corrosion of the structures. In addition to the amount of sea salt particles, meteorological conditions such as temperature, condensation, and rainfall have a significant effect on corrosion. For this reason, it is extremely important to accurately estimate the corrosion rate in order to grasp the corrosion of the structure installed at a point where there is no actual measurement data regarding the amount of sea salt particles and meteorological data.
しかしながら、前述した従来技術は、各パラメータの計算や、得られたパラメータを用いた推定値の計算を一括して行えるシステムでなく、また、位置情報についても各地点の緯度・経度を入力する必要がある。したがって、前述した従来技術によれば、任意の地点における腐食速度などの推定値を得るための作業が極めて非常に煩雑であるという問題点があった。 However, the above-described conventional technology is not a system that can perform calculation of each parameter and calculation of an estimated value using the obtained parameter at once, and it is also necessary to input latitude / longitude of each point for position information. There is. Therefore, according to the above-described prior art, there is a problem that the work for obtaining an estimated value such as a corrosion rate at an arbitrary point is extremely complicated.
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、極めて簡素な作業で、任意の地点における腐食速度などの推定値を得ることができる腐食解析技術を提供することを目的としている。 The present invention has been made to solve such problems, and an object of the present invention is to provide a corrosion analysis technique capable of obtaining an estimated value such as a corrosion rate at an arbitrary point by an extremely simple operation.
このような目的を達成するために、本発明にかかる腐食解析システムは、金属腐食の程度を解析する解析点を選択するための地図データが予め蓄積されているデータ蓄積部と、金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積する学習部と、画面表示した地図データ上での選択操作に応じて金属腐食の程度を解析する解析点を特定し、当該解析で用いるパラメータを学習部から取得する解析制御部と、解析制御部で特定された解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、パラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析する解析部と、解析部で得られた解析結果を示す画面データを生成して画面表示する表示制御部とを備えている。 In order to achieve such an object, the corrosion analysis system according to the present invention includes a data storage unit in which map data for selecting analysis points for analyzing the degree of metal corrosion is stored, and a degree of metal corrosion. The parameters used in the analysis function for analyzing the meteorological data are meteorological data obtained by observing at the observation point, actual measurement data obtained by actually measuring the degree of metal corrosion at the actual measurement point, and the measurement points and observation points. Based on the position data, the learning unit that calculates and accumulates in advance and the analysis point that analyzes the degree of metal corrosion according to the selection operation on the map data displayed on the screen are specified, and the parameters used in the analysis are learned Analysis data acquired from the control unit, meteorological data observed at observation points located around the analysis point specified by the analysis control unit, position data of the analysis point and observation point, and solutions using parameters Based on the function, and includes an analysis unit for analyzing the degree of metal corrosion in the analysis points, and a display control unit for generating and screen display screen data indicating the analysis results obtained by the analysis unit.
この際、解析制御部で、地図データ上での範囲選択操作に応じて、当該範囲を分割して設けた複数の区域に解析点をそれぞれ特定し、これら解析点ごとに、当該解析点における金属腐食の解析で用いるパラメータを学習部から取得し、解析部で、解析点ごとに、当該解析点と対応するパラメータに基づいて金属腐食の程度を解析し、表示制御部により、解析部で得られた各解析点における解析結果から、範囲内における金属腐食の分布を示す分布データを生成して画面表示するようにしてもよい。 At this time, in the analysis control unit, according to the range selection operation on the map data, the analysis points are respectively specified in a plurality of areas provided by dividing the range, and for each analysis point, the metal at the analysis point is specified. The parameters used in the corrosion analysis are acquired from the learning unit, and the analysis unit analyzes the degree of metal corrosion based on the parameters corresponding to the analysis points for each analysis point. From the analysis results at each analysis point, distribution data indicating the distribution of metal corrosion within the range may be generated and displayed on the screen.
また、学習部で、パラメータごとに、当該パラメータの算出に用いた変数値を対応付けて蓄積し、データ蓄積部で、解析点の周辺に位置する観測点で観測された気象データを予め蓄積し、解析制御部で、解析点に対応するパラメータを学習部から取得する際、データ蓄積部に蓄積されている気象データから当該解析点に関する変数値を算出し、当該変数値と対応するパラメータを学習部から取得するようにしてもよい。 In addition, the learning unit associates and accumulates the variable values used for calculating the parameters for each parameter, and the data storage unit stores in advance the meteorological data observed at observation points located around the analysis point. When the parameter corresponding to the analysis point is acquired from the learning unit by the analysis control unit, the variable value related to the analysis point is calculated from the weather data stored in the data storage unit, and the parameter corresponding to the variable value is learned You may make it acquire from a part.
また、本発明にかかる腐食解析方法は、金属腐食の程度を解析する解析点を選択するための地図データが予め蓄積されているデータ蓄積ステップと、金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積する学習ステップと、画面表示した地図データ上での選択操作に応じて金属腐食の程度を解析する解析点を特定し、当該解析で用いるパラメータを学習ステップから取得する解析制御ステップと、解析制御ステップで特定された解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、パラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析する解析ステップと、解析ステップで得られた解析結果を示す画面データを生成して画面表示する表示制御ステップとを備えている。 The corrosion analysis method according to the present invention includes a data accumulation step in which map data for selecting an analysis point for analyzing the degree of metal corrosion is stored in advance, and an analysis function for analyzing the degree of metal corrosion. Based on the meteorological data obtained by observing the parameters used at the observation points, the measurement data obtained by actually measuring the degree of metal corrosion at the measurement points, and the position data of these measurement points and observation points, A learning step for calculating and storing; an analysis control step for identifying an analysis point for analyzing the degree of metal corrosion according to a selection operation on the map data displayed on the screen; and acquiring a parameter used in the analysis from the learning step; , Meteorological data observed at observation points located around the analysis point identified in the analysis control step, the analysis point and the position data of the observation point, and a solution using parameters Based on the function, and includes an analysis step of analyzing the degree of metal corrosion, and a display control step of generating and screen display screen data indicating the analysis result obtained in the analysis step in the analysis points.
この際、解析制御ステップに、地図データ上での範囲選択操作に応じて、当該範囲を分割して設けた複数の区域に解析点をそれぞれ特定し、これら解析点ごとに、当該解析点における金属腐食の解析で用いるパラメータを学習ステップから取得するステップを含み、解析ステップに、解析点ごとに、当該解析点と対応するパラメータに基づいて金属腐食の程度を解析するステップを含み、表示制御ステップに、解析ステップで得られた各解析点における解析結果から、範囲内における金属腐食の分布を示す分布データを生成して画面表示するステップを含むようにしてもよい。 At this time, in the analysis control step, according to the range selection operation on the map data, the analysis points are respectively identified in a plurality of areas provided by dividing the range, and for each analysis point, the metal at the analysis point is specified. Including a step of acquiring parameters used in the analysis of the corrosion from the learning step, the analysis step including, for each analysis point, a step of analyzing the degree of metal corrosion based on the parameter corresponding to the analysis point, and the display control step. A step of generating distribution data indicating the distribution of metal corrosion within the range from the analysis result at each analysis point obtained in the analysis step and displaying it on the screen may be included.
また、学習ステップに、パラメータごとに、当該パラメータの算出に用いた変数値を対応付けて蓄積するステップを含み、データ蓄積ステップに、解析点の周辺に位置する観測点で観測された気象データを予め蓄積するステップを含み、解析制御ステップに、解析点に対応するパラメータを学習ステップから取得する際、データ蓄積ステップに蓄積されている気象データから当該解析点に関する変数値を算出し、当該変数値と対応するパラメータを学習ステップから取得するステップを含むようにしてもよい。 Further, the learning step includes a step of storing, for each parameter, the variable values used for calculating the parameter in association with each other, and the data storage step includes the weather data observed at observation points located around the analysis point. Including the step of accumulating in advance, and when the parameter corresponding to the analysis point is acquired from the learning step in the analysis control step, the variable value related to the analysis point is calculated from the weather data accumulated in the data accumulation step, and the variable value And a step of acquiring parameters corresponding to the learning step from the learning step.
本発明によれば、解析関数で用いるパラメータの計算と、得られたパラメータを用いた推定値の計算を一括して行うことができる。また、解析点についても各地点の緯度・経度を入力する必要がなく、画面表示した地図データ上での選択操作により、任意の地点を解析点として選択することができる。したがって、極めて簡素な作業で、任意の地点における腐食速度などの推定値を得ることができる。 According to the present invention, calculation of a parameter used in an analysis function and calculation of an estimated value using the obtained parameter can be performed collectively. Further, it is not necessary to input the latitude and longitude of each point for the analysis point, and any point can be selected as the analysis point by a selection operation on the map data displayed on the screen. Therefore, it is possible to obtain an estimated value such as a corrosion rate at an arbitrary point by an extremely simple operation.
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
[第1の実施の形態]
まず、図1を参照して、本発明の第1の実施の形態にかかる腐食解析システム1について説明する。図1は、第1の実施の形態にかかる腐食解析システムの構成を示すブロック図である。
この腐食解析システム1は、全体としてサーバ装置などのコンピュータからなり、入力された各種データに基づいて、任意の地点における金属に対する大気腐食の程度を解析する装置である。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
First, a corrosion analysis system 1 according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the corrosion analysis system according to the first embodiment.
The corrosion analysis system 1 is composed of a computer such as a server device as a whole, and is a device that analyzes the degree of atmospheric corrosion on a metal at an arbitrary point based on various input data.
本実施の形態は、金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積しておき、画面表示した地図データ上での選択操作に応じて金属腐食の程度を解析する解析点を特定し、当該解析で用いるパラメータを取得し、当該解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、パラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析して画面表示するようにしたものである。 In this embodiment, the parameters used in the analysis function for analyzing the degree of metal corrosion are meteorological data obtained by observing at the observation point, and the actual measurement obtained by actually measuring the degree of metal corrosion at the actual measurement point. Based on the data and these measured points and the position data of the observation points, the calculation points are calculated and stored in advance, and the analysis points for analyzing the degree of metal corrosion according to the selection operation on the map data displayed on the screen are specified. Then, based on the meteorological data observed at observation points located around the analysis point, the position data of the analysis point and the observation point, and the analysis function using the parameters, the parameters used in the analysis are obtained. The degree of metal corrosion at the analysis point is analyzed and displayed on the screen.
次に、図1を参照して、本実施の形態にかかる腐食解析システム1の構成について説明する。
腐食解析システム1には、主な機能部として、データ入力部11、データ蓄積部12、学習部20、解析部30、操作入力部13、解析制御部14、表示制御部15、および画面表示部16が設けられている。
Next, the configuration of the corrosion analysis system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
The corrosion analysis system 1 includes, as main functional units, a
データ入力部11は、外部装置(図示せず)との間でデータ通信を行うデータ通信装置や、オペレータのデータ入力操作を検出するキーボートなどの操作入力装置を用いて、金属腐食の解析処理に用いる各種処理データを入力し、データ蓄積部12へ保存する機能を有している。主な処理データとしては、金属腐食の程度を解析する解析点を選択するための地図データと、腐食解析を行う解析点の周辺に位置する複数の観測点における風向、風速、気温、降水量、および結露日数からなる気象データと、解析点および観測点の位置関係を示す位置データとがある。結露日数は、水蒸気圧と気温とから算出される。
The
データ蓄積部12は、ハードディスクな半導体メモリなどの記憶装置からなり、データ入力部11で入力された各種処理データのほか、各機能部での処理動作に用いる各種データやプログラムを記憶する機能を有している。
操作入力部13は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して出力する機能を有している。
The
The
学習部20は、金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積する機能を有している。
The
解析部30は、解析制御部14で特定された解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、パラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析する機能を有している。
The
解析制御部14は、データ蓄積部12から地図データを読み出して、表示制御部15を介して画面表示部16で画面表示し、画面表示した地図データ上での選択操作に応じて解析点を特定する機能と、当該解析で用いるパラメータを学習部20から取得する機能とを有している。この際、解析制御部は、解析点に対応するパラメータを学習部から取得する機能として、データ蓄積部12に蓄積されている気象データから当該解析点に関する、後述の変数値を算出し、当該変数値と対応するパラメータを学習部20から取得する機能を有している。
The
表示制御部15は、解析制御部14からの指示に応じて、操作メニューや解析部30で得られた解析結果などの各種情報に基づいて、操作メニューや解析部30で得られた解析結果などを表示するための画面データを生成し、画面表示部16で表示する機能を有している。
画面表示部16は、LCDなどの画面表示装置からなり、表示制御部15で生成された画面データを画面表示する機能を有している。
In response to an instruction from the
The
[学習部]
次に、図2を参照して、学習部20の構成について説明する。図2は、学習部の構成を示すブロック図である。
学習部20には、主な機能部として、データ入力部21、データ蓄積部22、統計処理部23、解析関数学習部24、パラメータ蓄積部25、およびパラメータ出力部26が設けられている。
[Learning Department]
Next, the configuration of the
The
データ入力部21は、外部装置(図示せず)との間でデータ通信を行うデータ通信装置や、オペレータのデータ入力操作を検出するキーボートなどの操作入力装置を用いて、解析関数のパラメータ算出処理に用いる各種処理データを入力し、データ蓄積部22へ保存する機能を有している。主な処理データとしては、腐食解析を行う解析点の周辺に位置する複数の観測点における風向、風速、気温、降水量、および結露日数からなる気象データと、当該解析点の周辺に位置する実測点で実測した実測海塩粒子量および実測腐食速度と、解析点および観測点の位置関係を示す位置データとがある。結露日数は、水蒸気圧と気温とから算出される。
The
データ蓄積部22は、ハードディスクな半導体メモリなどの記憶装置からなり、データ入力部21で入力された各種処理データのほか、各機能部での処理動作に用いる各種データやプログラムを記憶する機能を有している。
The
統計処理部23は、データ入力部21で入力された処理データについて、平均値や標準偏差などの統計データの算出や、欠落データの補間などの統計処理を行う機能を有している。
The
解析関数学習部24は、金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、例えばロバスト関数を用いた非線形最小二乗法により、予め算出する機能と、得られたパラメータをパラメータ蓄積部25へ蓄積する機能とを有している。この際、解析関数学習部24は、観測点で観測して得られた気象データおよび観測点と実測点の位置関係を示す位置データから、解析関数の変数となる変数値を算出する機能と、得られたパラメータを蓄積する際、当該パラメータの算出に用いた変数値と対応付けてパラメータを蓄積する機能とを有している。
The analysis
パラメータ蓄積部25は、ハードディスクな半導体メモリなどの記憶装置からなり、解析関数学習部24で得られたパラメータを、当該パラメータの算出に用いた変数値と対応付けて記憶する機能を有している。
パラメータ出力部26は、解析制御部14から指定された変数値と対応するパラメータをパラメータ蓄積部25から選択する機能と、選択したパラメータを解析制御部14へ出力する機能とを有している。
The
The
[解析部]
次に、図3を参照して、解析部30の構成について説明する。図3は、解析部の構成を示すブロック図である。
解析部30には、主な機能部として、データ入力部31、データ蓄積部32、解析関数部33、解析結果蓄積部34、および解析結果出力部35が設けられている。
[Analysis Department]
Next, the configuration of the
The
データ入力部31は、外部装置(図示せず)との間でデータ通信を行うデータ通信装置や、オペレータのデータ入力操作を検出するキーボートなどの操作入力装置を用いて、金属腐食の解析処理に用いる各種処理データを入力し、データ蓄積部32へ保存する機能を有している。主な処理データとしては、腐食解析を行う解析点の周辺に位置する複数の観測点における風向、風速、気温、降水量、および結露日数からなる気象データと、解析点および観測点の位置関係を示す位置データとがある。結露日数は、水蒸気圧と気温とから算出される。
The
データ蓄積部32は、ハードディスクな半導体メモリなどの記憶装置からなり、データ入力部31で入力された各種処理データのほか、各機能部での処理動作に用いる各種データやプログラムを記憶する機能を有している。
The
解析関数部33は、データ蓄積部32から取得した、解析制御部14で特定された解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、パラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析する機能と、得られた解析結果を解析結果蓄積部34へ蓄積する機能とを有している。この際、解析関数部33は、金属腐食の程度として、海塩粒子量や腐食速度を解析する機能を有している。
The
解析結果蓄積部34は、ハードディスクな半導体メモリなどの記憶装置からなり、解析関数部33で得られた解析結果を記憶する機能を有している。
解析結果出力部35は、解析結果蓄積部34に蓄積された解析結果を解析制御部14へ出力する機能を有している。
The analysis
The analysis
[第1の実施の形態の動作]
次に、図4を参照して、本実施の形態にかかる腐食解析システム1の動作について説明する。図4は、腐食解析処理を示すフローチャートである。
腐食解析システム1は、任意の解析点における金属腐食の程度を解析する際、図4の腐食解析処理を実行する。この際、学習部20には、解析点での腐食解析に用いるパラメータが予め蓄積されているものとする。
[Operation of First Embodiment]
Next, the operation of the corrosion analysis system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing the corrosion analysis process.
The corrosion analysis system 1 executes the corrosion analysis process of FIG. 4 when analyzing the degree of metal corrosion at an arbitrary analysis point. At this time, it is assumed that the
まず、データ入力部11は、金属腐食の解析処理に用いる各種処理データ、ここでは、金属腐食の程度を解析する解析点を選択するための地図データと、腐食解析を行う解析点の周辺に位置する複数の観測点における風向、風速、気温、降水量、および結露日数からなる気象データと、解析点および観測点の位置関係を示す位置データとを入力し(ステップ100)、データ蓄積部12へ保存する(ステップ101)。
First, the
続いて、解析制御部14は、操作入力部13から入力されたオペレータ指示に応じて、データ蓄積部32から地図データを読み出して、画面表示部16で画面表示し、この画面表示した地図データ上でのマウスによる選択操作に応じて解析点を特定する(ステップ102)。
Subsequently, the
次に、解析制御部14は、当該解析点での解析に用いるパラメータを学習部20から取得する(ステップ103)。この際、解析制御部14は、データ蓄積部12から当該解析点の周辺に位置する観測点の観測データと、解析点とこれら観測点との位置関係を示す位置データとを取得し、これら観測データおよび位置データに基づいて、解析関数の変数となる変数値を算出し、この変数値と対応するパラメータをパラメータを学習部20から取得する。
Next, the
これら変数値は、解析する腐食種別によって異なる。例えば、海塩粒子量を解析する場合、解析点から海岸までの距離、解析点における風向および風速を変数値として算出する。また、腐食速度を解析する場合、解析点における、記憶、降水量、結露日数、および海塩粒子量を変数値として算出する。この際、海塩粒子量については、観測点で観測したものを用いてもよい。 These variable values differ depending on the corrosion type to be analyzed. For example, when analyzing the amount of sea salt particles, the distance from the analysis point to the coast, the wind direction and the wind speed at the analysis point are calculated as variable values. Further, when analyzing the corrosion rate, the memory, precipitation, dew condensation days, and sea salt particle amount at the analysis point are calculated as variable values. At this time, the amount of sea salt particles observed at the observation point may be used.
この後、解析部30は、解析制御部14からの解析指示に応じて、解析制御部14で特定された解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、解析制御部14で学習部20から取得したパラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析する(ステップ104)この際、解析指示で、解析点の位置データおよびパラメータが、解析制御部14から解析部30へ通知される。
Thereafter, the
解析制御部14は、解析部30から解析結果を受け取り、表示制御部15へ表示指示として通知する。
表示制御部15は、この指示に応じて、解析部30で得られた解析結果などを表示するための画面データを生成し、画面表示部16で表示し(ステップ105)、一連の腐食解析処理を終了する。
The
In response to this instruction, the
金属腐食の解析を行う際、1つの解析点を指定して解析する場合だけでなく、任意の範囲を指定して解析する方法もある。
この場合、解析制御部14は、図4のステップ102において、地図データ上での範囲選択操作に応じて、当該範囲を分割して設けた複数の区域に解析点をそれぞれ特定する。そして、ステップ103において、これら解析点ごとに、当該解析点における金属腐食の解析で用いるパラメータを学習部20から取得する。
When performing analysis of metal corrosion, there is a method of performing analysis by designating an arbitrary range in addition to designating one analysis point.
In this case, in
解析部30は、ステップ104において、解析点ごとに、当該解析点と対応するパラメータに基づいて金属腐食の程度を解析する。
表示制御部15は、ステップ105において、解析制御部14からの指示に応じて、解析部30で得られた各解析点における解析結果から、範囲内における金属腐食の分布を示す分布データを生成して画面表示部16で画面表示する。
In
In
[海塩粒子量算出例]
次に、数式を用いて、本実施の形態にかかる海塩粒子量の算出例について説明する。
海塩粒子は、海岸から風に乗って内陸部へ飛来するが、その粒子量は、距離、風向、風速に影響される。したがって、任意の地点におけるこれら距離、風向、風速が変数値として得られれば、当該地点における海塩粒子量を推定することができる。本実施の形態では、任意の地点へ複数の方位から海塩粒子が飛来することを考慮し、これら方位ごとに求めた海塩粒子量を合計する。なお、各方位と風向とは異なるため、当該方位と風向とがなす相対角度の余弦で、海岸から当該地点までの距離を補正している。
[Sea salt particle amount calculation example]
Next, an example of calculating the amount of sea salt particles according to the present embodiment will be described using mathematical expressions.
Sea salt particles ride on the wind from the coast and fly inland, but the amount of particles is affected by distance, wind direction, and wind speed. Therefore, if these distances, wind directions, and wind speeds at any point are obtained as variable values, the amount of sea salt particles at the point can be estimated. In the present embodiment, considering the fact that sea salt particles fly from a plurality of directions to an arbitrary point, the amount of sea salt particles obtained for each direction is totaled. In addition, since each azimuth | direction and a wind direction differ, the distance from the coast to the said point is correct | amended with the cosine of the relative angle which the said azimuth | direction and a wind direction make.
このようなモデルに基づき、任意の地点pcの任意の時点tにおける風向をw(pc,t)とし、当該地点pcにおける風速をv(pc,t)とし、K個の方位のうち方向kにおける当該地点pcから海岸までの距離をdk(pc)とし、各項の重み係数を示すパラメータをe,f,g,hとした場合、当該地点における海塩粒子量s(pc,t)は、次の式(1)からなる解析関数で求められる。
このうち、風向w(pc,t)および風速v(pc,t)は、地点pcの周囲に位置する複数の観測点psで観測された気象データを、地点pcと観測点psとの距離に基づいて、加重平均すればよい。解析部30では、式(1)のような解析関数を用いて、海塩粒子量を算出することができる。なお、海塩粒子量の算出方法については、これに限定されるものではなく、他の算出方法を用いてもよい。
Among these, the wind direction w (pc, t) and the wind speed v (pc, t) are obtained by changing the meteorological data observed at a plurality of observation points ps around the point pc to the distance between the point pc and the observation point ps. Based on this, a weighted average may be used. In the
また、式(1)に示した解析関数について、任意の地点における距離、風向、風速からなる変数値と、そのとき実測された海塩粒子量とを当てはめることにより、未知のパラメータe,f,g,hを特定することができる。具体的には、ロバスト関数を用いた非線形最小二乗法に基づいて、反復誤差がしきい値未満となるまで、各パラメータの値を変化させて海塩粒子量を反復計算すればよい。また、反復計算回数に応じて、ロバスト関数内の係数を段階的に変化させることにより、効率的に最適パラメータを特定できる。学習部20では、このようにして、パラメータを特定する。
For the analytic function shown in equation (1), the unknown parameters e, f, and f are obtained by fitting the variable value consisting of the distance, wind direction, and wind speed at an arbitrary point and the sea salt particle amount measured at that time. g and h can be specified. Specifically, based on the nonlinear least square method using a robust function, the amount of sea salt particles may be repeatedly calculated by changing the value of each parameter until the repetition error becomes less than the threshold value. In addition, the optimum parameter can be efficiently identified by changing the coefficient in the robust function stepwise in accordance with the number of iterations. In this way, the
[腐食速度算出例]
次に、数式を用いて、本実施の形態にかかる腐食速度の算出例について説明する。
金属腐食の速度は、大気環境、特に気温、雨量、結露、さらには海塩粒子量に影響される。したがって、任意の地点におけるこれら気温、雨量、結露、海塩粒子量が変数値として得られれば、当該地点における腐食速度を推定することができる。
[Corrosion rate calculation example]
Next, the calculation example of the corrosion rate concerning this Embodiment is demonstrated using numerical formula.
The rate of metal corrosion is affected by the atmospheric environment, especially temperature, rainfall, condensation, and even the amount of sea salt particles. Therefore, if the temperature, rainfall, condensation, and sea salt particle amount at any point are obtained as variable values, the corrosion rate at the point can be estimated.
このようなモデルに基づき、任意の地点pcの任意の期間mにおける平均気温をTav(pc,m)とし、当該地点pcの当該期間mにおける降水量をPsu(pc,m)とし、当該地点pcの当該期間mにおける結露日数をC(pc,m)とし、当該地点pcの当該期間mにおける海塩粒子量をSav(pc,m)とし、各項の重み係数を示すパラメータをa,b,c,d,eとした場合、当該地点における腐食速度R(pc,m)は、次の式(2)からなる解析関数で求められる。
このうち、平均気温Tav(pc,m)、降水量Psu(pc,m)、結露日数C(pc,m)については、地点pcの周囲に位置する複数の観測点psで観測された気象データを、地点pcと観測点psとの距離に基づいて、加重平均すればよい。また、結露日数C(pc,m)は、平均水蒸気圧と気温とから算出できる。解析部30では、式(2)のような解析関数を用いて、腐食速度を算出することができる。なお、腐食速度の算出方法については、これに限定されるものではなく、他の算出方法を用いてもよい。
Among these, for average temperature Tav (pc, m), precipitation Psu (pc, m), and condensation days C (pc, m), meteorological data observed at a plurality of observation points ps located around the point pc. May be weighted average based on the distance between the point pc and the observation point ps. Also, the condensation days C (pc, m) can be calculated from the average water vapor pressure and the temperature. The
また、式(2)に示した解析関数について、任意の地点における平均気温、降水量、結露日数からなる変数値と、そのとき実測された腐食速度とを当てはめることにより、未知のパラメータa,b,c,d,eを特定することができる。具体的には、ロバスト関数を用いた非線形最小二乗法に基づいて、反復誤差がしきい値未満となるまで、各パラメータの値を変化させて腐食速度を反復計算すればよい。また、反復計算回数に応じて、ロバスト関数内の係数を段階的に変化させることにより、効率的に最適パラメータを特定できる。学習部20では、このようにして、パラメータを特定する。
In addition, for the analytic function shown in Equation (2), unknown parameters a and b are obtained by fitting a variable value composed of average temperature, precipitation, and number of condensation days at an arbitrary point and the actually measured corrosion rate. , C, d, e can be specified. Specifically, based on the nonlinear least square method using a robust function, the corrosion rate may be repeatedly calculated by changing the value of each parameter until the repetition error becomes less than the threshold value. In addition, the optimum parameter can be efficiently identified by changing the coefficient in the robust function stepwise in accordance with the number of iterations. In this way, the
[画面表示例]
次に、図面を参照して、本実施の形態にかかる腐食解析システム1での画面表示例について説明する。
図5は、腐食解析処理の設定画面例である。ここでは、千葉県銚子付近の腐食状態を解析する場合を例として、千葉県銚子付近の地図データが画面表示されている。解析点を選択するための地図の拡大、縮小、およびスクロールの各操作は、マウス操作により効率よく行うことができる。この画面には、マウス操作で腐食解析処理に関する各種設定を行うための操作シンボルが、画面上側のツールバーに配置されている。
[Screen display example]
Next, a screen display example in the corrosion analysis system 1 according to the present embodiment will be described with reference to the drawings.
FIG. 5 is a setting screen example of the corrosion analysis process. Here, as an example of analyzing the corrosion state in the vicinity of Choshi, Chiba, map data in the vicinity of Choshi, Chiba is displayed on the screen. Each operation of enlargement, reduction, and scrolling of the map for selecting the analysis point can be efficiently performed by a mouse operation. On this screen, operation symbols for performing various settings related to the corrosion analysis processing by mouse operation are arranged on a toolbar on the upper side of the screen.
図5のうち、画像ファイル操作ボタン5Aは、表示中の地図および結果を画像ファイルへ出力するための操作シンボルである。印刷ボタン5Bは、表示中の地図を印刷するための操作シンボルである。地図移動ボタン5Cは、緯度、経度を指定して素早く地図上を移動させるための操作シンボルである。解析種別選択ボックス5Dは、海塩粒子量や腐食速度などの解析種別を選択するための操作シンボルである。解析範囲選択ボックス5Eは、解析対象を選択する方法を設定するための操作シンボルである。解析密度選択ボックス5Fは、範囲解析を行う場合の解析密度を選択するための操作シンボルである。
In FIG. 5, the image
距離制限選択ボックス5Gは、範囲解析を行う場合の海岸からの距離制限を選択するための操作シンボルである。解析実行ボタン5Hは、設定された解析条件で解析処理を開始するための操作シンボルである。気象情報表示ボタン5Iは、1点解析を行った際の気象データを表示するための操作シンボルである。地域選択ボックス5Jは、解析済みデータの地域を選択するための操作シンボルである。データ読み込みボタン5Kは、解析済みデータの読み込みを行うための操作シンボルである。縮尺変更バー5Lは、地図の表示縮尺を変更するための操作シンボルである。
The distance
図6は、1点解析時における解析結果画面例である。ここでは、ある1つの解析点について腐食を解析した場合が例として示されており、当該解析点から海岸までの距離を16方位について自動探索したことが、解析点からそれぞれの方位へ放射状に延びる直線で表示されている。この際、解析点と海岸との距離が50kmを超える場合は直線を表示していない。また、この例では、西方向について表示していない。また、解析点に近い気象観測所についても必要に応じて表示することができる。また、海岸線との距離、緯度、経度をメッセージ6Aとして表示することができる。
FIG. 6 is an example of an analysis result screen at the time of one-point analysis. Here, a case where corrosion is analyzed at one analysis point is shown as an example, and the fact that the distance from the analysis point to the coast is automatically searched for 16 azimuths extends radially from the analysis point to each azimuth. It is displayed as a straight line. At this time, when the distance between the analysis point and the coast exceeds 50 km, a straight line is not displayed. In this example, the west direction is not displayed. In addition, weather stations close to the analysis point can be displayed as necessary. Further, the distance from the coastline, the latitude, and the longitude can be displayed as the
図7は、気象データ表示画面例である。ここでは、指定した任意の地点の周辺に位置する、最も近い3つの気象観測所における気象データが表示されている。この場合、気象データとして、該当月1ヶ月の平均気温、降水量、結露日数、1日の最大風速観測時の風向および1日の平均風速が表示されている。これら気象データを、アイコンにより状態などを可視化することで解析の効率化が図られている。図7では、3つの気象観測所について、それぞれの緯度、経度も表示されている。 FIG. 7 is an example of a weather data display screen. Here, meteorological data at the three nearest weather stations located around any specified point are displayed. In this case, the average temperature of the month, the amount of precipitation, the number of condensation days, the wind direction at the time of maximum wind speed observation and the average wind speed of the day are displayed as weather data. Analysis of the weather data is visualized by icons to improve the efficiency of analysis. In FIG. 7, the latitude and longitude of the three weather stations are also displayed.
図7のうち、気温アイコン7Aは、該当月1ヶ月の平均気温を示すシンボルである。降水量アイコン7Bは、該当月1ヶ月分の降水量を示すシンボルである。結露日数アイコン7Cは、該当月1ヶ月分の結露日数を示すシンボルである。風向アイコン7Dは、該当月1ヶ月に含まれる各日の最大風速時の風向および当該1日の平均風速を示すシンボルである。
In FIG. 7, the temperature icon 7 </ b> A is a symbol indicating the average temperature for the month of the month. The
図8は、解析期間設定画面例である。ここでは、解析を行う期間の開始日および終了日のほか、海塩粒子量、腐食速度、腐食量、余寿命ごとに、解析される期間を設定するための操作シンボルがそれぞれ配置されている。これにより、解析に用いる過去の気象データについて、開始日および終了日をデータベースの範囲内で容易に変更できる。
図9は、解析設備設定画面例である。ここでは、解析対象となる設備の地上高、材質、厚みを設定するための操作シンボルがそれぞれ配置されている。これにより、設備の高さの違い(地上高)、亜鉛めっきや鉄といった材質の違い、初期のめっきの厚さについての条件を自在に変更させることができる。
FIG. 8 is an example of an analysis period setting screen. Here, in addition to the start date and end date of the analysis period, operation symbols for setting the analysis period are arranged for each of the sea salt particle amount, the corrosion rate, the corrosion amount, and the remaining life. Thereby, it is possible to easily change the start date and the end date of the past meteorological data used for analysis within the range of the database.
FIG. 9 is an example of an analysis equipment setting screen. Here, operation symbols for setting the ground height, material, and thickness of the equipment to be analyzed are arranged. Thereby, the conditions regarding the difference in the height of the equipment (the ground height), the difference in the materials such as galvanizing and iron, and the initial plating thickness can be freely changed.
図10は、解析結果表示用の凡例設定画面例である。ここでは、海塩粒子量、腐食速度、腐食量、余寿命のそれぞれについて、数値範囲とその表示色とを凡例として設定するための操作シンボルがそれぞれ配置されている。これにより、粒子量、腐食速度、腐食量、余寿命に関して、凡例として、数値の範囲ごとに表示色を割り当てることができ、腐食に関する量をさまざまな視点で解析することが可能となる。 FIG. 10 is an example of a legend setting screen for displaying analysis results. Here, for each of the amount of sea salt particles, the corrosion rate, the amount of corrosion, and the remaining life, operation symbols for setting a numerical range and a display color thereof as legends are arranged. Thereby, as a legend, a display color can be assigned for each range of numerical values regarding the amount of particles, the corrosion rate, the corrosion amount, and the remaining life, and the amount related to corrosion can be analyzed from various viewpoints.
図11は、海塩粒子量の解析結果出力画面例である。ここでは、気象条件および地図を選択し、ある1つの解析点について海塩粒子量の解析を行った例が示されている。解析点の緯度、経度、粒子量、海岸からの距離については、マウスを解析地点におくことでメッセージとして表示させることができる。マウスをずらすと、メッセージは表示されなくなり、元の地図上の地名、道路の状態を見ることができる。 FIG. 11 is an example of an output screen for the analysis result of the amount of sea salt particles. Here, an example is shown in which weather conditions and a map are selected and the amount of sea salt particles is analyzed at a certain analysis point. The latitude, longitude, particle amount, and distance from the coast of the analysis point can be displayed as a message by placing the mouse at the analysis point. When you move the mouse, the message disappears and you can see the place names and road conditions on the original map.
図12は、範囲解析時における解析結果画面例である。ここでは、海塩粒子量についての解析結果が、予め設定・定義した凡例のもとで表示されており、特に解析密度が500m単位と2km単位の場合が例として示されている。解析密度に応じて、計算時間及び計算コストが左右されることから、利用者の要求に合った適正な計算時間及び計算コストとするために、解析の範囲を設定するための地図の拡大、縮小、スクロールをマウス操作により効率よく行うことができる手段を用いて、解析密度をシステム上、さまざまな範囲で変更・選択することができるようにしている。 FIG. 12 is an example of an analysis result screen at the time of range analysis. Here, the analysis results regarding the amount of sea salt particles are displayed under a legend that has been set and defined in advance, and in particular, the case where the analysis density is in units of 500 m and 2 km is shown as an example. Since the calculation time and calculation cost depend on the analysis density, the map is expanded or reduced to set the analysis range in order to obtain an appropriate calculation time and calculation cost that meets the user's requirements. The analysis density can be changed and selected in various ranges on the system by using means capable of performing scrolling efficiently by operating the mouse.
[第1の実施の形態の効果]
このように、本実施の形態は、学習部20において、金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積しておき、解析制御部14で、画面表示した地図データ上での選択操作に応じて金属腐食の程度を解析する解析点を特定し、当該解析で用いるパラメータを学習部から取得し、解析部30において、当該解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および観測点の位置データと、パラメータを用いた解析関数とに基づいて、当該解析点における金属腐食の程度を解析して画面表示するようにしたものである。
[Effect of the first embodiment]
As described above, in the present embodiment, the
これにより、解析関数で用いるパラメータの計算と、得られたパラメータを用いた推定値の計算を一括して行うことができる。また、解析点についても各地点の緯度・経度を入力する必要がなく、画面表示した地図データ上での選択操作により、任意の地点を解析点として選択することができる。したがって、極めて簡素な作業で、任意の地点における腐食速度などの推定値を得ることができる。 Thereby, the calculation of the parameter used in the analytic function and the calculation of the estimated value using the obtained parameter can be performed at once. Further, it is not necessary to input the latitude and longitude of each point for the analysis point, and any point can be selected as the analysis point by a selection operation on the map data displayed on the screen. Therefore, it is possible to obtain an estimated value such as a corrosion rate at an arbitrary point by an extremely simple operation.
また、本実施の形態では、解析制御部14で、地図データ上での範囲選択操作に応じて、当該範囲を分割して設けた複数の区域に解析点をそれぞれ特定し、これら解析点ごとに、当該解析点における金属腐食の解析で用いるパラメータを学習部から取得し、解析部30で、解析点ごとに、当該解析点と対応するパラメータに基づいて金属腐食の程度を解析し、表示制御部は、解析部で得られた各解析点における解析結果から、範囲内における金属腐食の分布を示す分布データを生成して画面表示するようにしてもよい。これにより、任意の範囲における金属腐食の程度の分布状況を容易に把握することができる。
Further, in the present embodiment, the
また、本実施の形態では、学習部20で、パラメータごとに、当該パラメータの算出に用いた変数値を対応付けて蓄積し、データ蓄積部12で、解析点の周辺に位置する観測点で観測された気象データを予め蓄積し、解析制御部14で、解析点に対応するパラメータを学習部20から取得する際、データ蓄積部12に蓄積されている気象データから当該解析点に関する変数値を算出し、当該変数値と対応するパラメータを学習部から取得するようにしたので、解析点に最適なパラメータを容易に精度良く選択することができる。
In the present embodiment, the
[第2の実施の形態]
次に、図13を参照して、本発明の第2の実施の形態にかかる腐食解析システム1について説明する。図13は、第2の実施の形態にかかる腐食解析システムの構成を示すブロック図である。
本実施の形態では、腐食解析システム1のうち、学習部20と解析部30とが別個の装置として分散配置されている形態について説明する。
[Second Embodiment]
Next, a corrosion analysis system 1 according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of a corrosion analysis system according to the second embodiment.
In the present embodiment, a mode in which the
本実施の形態において、学習部20は、全体としてサーバ装置などのコンピュータからなり、インターネットやLANなどからなる通信網50を介して、腐食解析制御装置10と接続されている。学習部20は、前述した図2と同等の構成を有している。
また、解析部30は、全体としてサーバ装置などのコンピュータからなり、通信網50を介して、腐食解析制御装置10と接続されている。解析部30は、前述した図3と同等の構成を有している。
In the present embodiment, the
The
腐食解析制御装置10は、全体としてサーバ装置などのコンピュータからなり、前述した図1の構成から、学習部20および解析部30を除く他の構成を有している。
腐食制御部14は、通信網50を介して学習部20とデータ通信を行うことにより、解析点に関するパラメータを学習部20から取得し、通信網50を介して解析部30とデータ通信を行うことにより、解析結果を解析部30から取得する。
The corrosion
The
[第2の実施の形態の効果]
このように、学習部20および解析部30を別個の装置として通信網50上に分散配置するようにしたので、複数の腐食解析制御装置10から学習部20および解析部30にアクセスすることができ、汎用性のある極めて利便性の高い腐食解析システム1を構築することができる。
[Effect of the second embodiment]
As described above, since the
[実施の形態の拡張]
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
[Extended embodiment]
The present invention has been described above with reference to the embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention. In addition, each embodiment can be implemented in any combination within a consistent range.
1…腐食解析システム、10…腐食解析制御装置、11…データ入力部、12…データ蓄積部、13…操作入力部、14…解析制御部、15…表示制御部、16…画面表示部、20…学習部、21…データ入力部、22…データ蓄積部、23…統計処理部、24…解析関数学習部、25…パラメータ蓄積部、26…パラメータ出力部、30…解析部、31…データ入力部、32…データ蓄積部、33…解析関数部、34…解析結果蓄積部、35…解析結果出力部、50…通信網。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Corrosion analysis system, 10 ... Corrosion analysis control apparatus, 11 ... Data input part, 12 ... Data storage part, 13 ... Operation input part, 14 ... Analysis control part, 15 ... Display control part, 16 ... Screen display part, 20 ... Learning unit, 21 ... Data input unit, 22 ... Data storage unit, 23 ... Statistical processing unit, 24 ... Analysis function learning unit, 25 ... Parameter storage unit, 26 ... Parameter output unit, 30 ... Analysis unit, 31 ... Data input Reference numeral 32: Data storage unit 33: Analysis function unit 34: Analysis result storage unit 35: Analysis result output unit 50: Communication network
Claims (6)
前記金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で前記金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積する学習部と、
画面表示した前記地図データ上での選択操作に応じて金属腐食の程度を解析する解析点を特定し、当該解析で用いる前記パラメータを前記学習部から取得する解析制御部と、
前記解析制御部で特定された前記解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および前記観測点の位置データと、前記パラメータを用いた前記解析関数とに基づいて、当該解析点における前記金属腐食の程度を解析する解析部と、
前記解析部で得られた解析結果を示す画面データを生成して画面表示する表示制御部と
を備えることを特徴とする腐食解析システム。 A data storage unit in which map data for selecting analysis points for analyzing the degree of metal corrosion is stored in advance;
Parameters used in the analytical function for analyzing the degree of metal corrosion, meteorological data obtained by observing at the observation point, actual measurement data obtained by actually measuring the degree of metal corrosion at the measurement point, and these Based on the actual measurement point and the position data of the observation point, a learning unit that calculates and accumulates in advance,
An analysis point for analyzing the degree of metal corrosion according to the selection operation on the map data displayed on the screen, and an analysis control unit for acquiring the parameters used in the analysis from the learning unit;
Based on the meteorological data observed at observation points located around the analysis point specified by the analysis control unit, the analysis point and the position data of the observation point, and the analysis function using the parameters, An analysis unit for analyzing the degree of metal corrosion at the analysis point;
A corrosion control system comprising: a display control unit that generates screen data indicating the analysis result obtained by the analysis unit and displays the screen data on the screen.
前記解析制御部は、前記地図データ上での範囲選択操作に応じて、当該範囲を分割して設けた複数の区域に解析点をそれぞれ特定し、これら解析点ごとに、当該解析点における前記金属腐食の解析で用いる前記パラメータを前記学習部から取得し、
前記解析部は、前記解析点ごとに、当該解析点と対応する前記パラメータに基づいて前記金属腐食の程度を解析し、
前記表示制御部は、前記解析部で得られた前記各解析点における解析結果から、前記範囲内における前記金属腐食の分布を示す分布データを生成して画面表示する
ことを特徴とする腐食解析システム。 The corrosion analysis system according to claim 1,
The analysis control unit identifies analysis points in a plurality of areas provided by dividing the range according to a range selection operation on the map data, and for each analysis point, the metal at the analysis point Obtain the parameters used in the analysis of corrosion from the learning unit,
For each analysis point, the analysis unit analyzes the degree of metal corrosion based on the parameter corresponding to the analysis point,
The display control unit generates distribution data indicating the distribution of the metal corrosion within the range from the analysis result at each analysis point obtained by the analysis unit, and displays it on the screen. .
前記学習部は、前記パラメータごとに、当該パラメータの算出に用いた変数値を対応付けて蓄積し、
前記データ蓄積部は、前記解析点の周辺に位置する観測点で観測された気象データを予め蓄積し、
前記解析制御部は、前記解析点に対応する前記パラメータを前記学習部から取得する際、前記データ蓄積部に蓄積されている前記気象データから当該解析点に関する前記変数値を算出し、当該変数値と対応するパラメータを前記学習部から取得する
ことを特徴とする腐食解析システム。 In the corrosion analysis system according to claim 1 or 2,
For each parameter, the learning unit associates and accumulates variable values used for calculation of the parameter,
The data storage unit stores in advance the meteorological data observed at observation points located around the analysis point,
When the analysis control unit obtains the parameter corresponding to the analysis point from the learning unit, the analysis control unit calculates the variable value related to the analysis point from the weather data stored in the data storage unit, and the variable value A corrosion analysis system characterized in that the corresponding parameter is acquired from the learning unit.
前記金属腐食の程度を解析するための解析関数で用いるパラメータを、観測点で観測して得られた気象データと、実測点で前記金属腐食の程度を実測して得られた実測データと、これら実測点および観測点の位置データとに基づいて、予め算出して蓄積する学習ステップと、
画面表示した前記地図データ上での選択操作に応じて金属腐食の程度を解析する解析点を特定し、当該解析で用いる前記パラメータを前記学習ステップから取得する解析制御ステップと、
前記解析制御ステップで特定された前記解析点の周辺に位置する観測点で観測した気象データと、当該解析点および前記観測点の位置データと、前記パラメータを用いた前記解析関数とに基づいて、当該解析点における前記金属腐食の程度を解析する解析ステップと、
前記解析ステップで得られた解析結果を示す画面データを生成して画面表示する表示制御ステップと
を備えることを特徴とする腐食解析方法。 A data storage step in which map data for selecting analysis points for analyzing the degree of metal corrosion is stored in advance;
Parameters used in the analytical function for analyzing the degree of metal corrosion, meteorological data obtained by observing at the observation point, actual measurement data obtained by actually measuring the degree of metal corrosion at the measurement point, and these A learning step for calculating and accumulating in advance based on the actual measurement point and the position data of the observation point;
An analysis control step for identifying an analysis point for analyzing the degree of metal corrosion according to a selection operation on the map data displayed on the screen, and acquiring the parameter used in the analysis from the learning step;
Based on the meteorological data observed at observation points located around the analysis point identified in the analysis control step, the analysis point and the position data of the observation point, and the analysis function using the parameters, An analysis step for analyzing the degree of the metal corrosion at the analysis point;
A corrosion control method comprising: a display control step of generating screen data indicating the analysis result obtained in the analysis step and displaying the screen data.
前記解析制御ステップは、前記地図データ上での範囲選択操作に応じて、当該範囲を分割して設けた複数の区域に解析点をそれぞれ特定し、これら解析点ごとに、当該解析点における前記金属腐食の解析で用いる前記パラメータを前記学習ステップから取得するステップを含み、
前記解析ステップは、前記解析点ごとに、当該解析点と対応する前記パラメータに基づいて前記金属腐食の程度を解析するステップを含み、
前記表示制御ステップは、前記解析ステップで得られた前記各解析点における解析結果から、前記範囲内における前記金属腐食の分布を示す分布データを生成して画面表示するステップを含む
ことを特徴とする腐食解析方法。 In the corrosion analysis method according to claim 4,
In the analysis control step, according to a range selection operation on the map data, an analysis point is specified in each of a plurality of areas provided by dividing the range, and for each analysis point, the metal at the analysis point is specified. Obtaining the parameters used in the analysis of corrosion from the learning step,
The analysis step includes, for each analysis point, analyzing the degree of the metal corrosion based on the parameter corresponding to the analysis point,
The display control step includes a step of generating distribution data indicating a distribution of the metal corrosion within the range from the analysis result at each analysis point obtained in the analysis step and displaying the distribution data on a screen. Corrosion analysis method.
前記学習ステップは、前記パラメータごとに、当該パラメータの算出に用いた変数値を対応付けて蓄積するステップを含み、
前記データ蓄積ステップは、前記解析点の周辺に位置する観測点で観測された気象データを予め蓄積するステップを含み、
前記解析制御ステップは、前記解析点に対応する前記パラメータを前記学習ステップから取得する際、前記データ蓄積ステップに蓄積されている前記気象データから当該解析点に関する前記変数値を算出し、当該変数値と対応するパラメータを前記学習ステップから取得するステップを含む
ことを特徴とする腐食解析方法。 In the corrosion analysis method according to claim 4 or 5,
The learning step includes, for each parameter, a step of associating and storing a variable value used for calculating the parameter,
The data accumulation step includes the step of preliminarily accumulating meteorological data observed at observation points located around the analysis point,
In the analysis control step, when the parameter corresponding to the analysis point is acquired from the learning step, the variable value relating to the analysis point is calculated from the weather data stored in the data storage step, and the variable value And a step of obtaining a parameter corresponding to the learning step from the learning step.
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