JP2016148617A

JP2016148617A - 分析データ作成方法、漏水位置検知装置および漏水位置特定方法

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Publication number: JP2016148617A
Application number: JP2015026376A
Authority: JP
Inventors: 博昭近藤; Hiroaki Kondo
Original assignee: Sekisui Chemical Co Ltd
Current assignee: Sekisui Chemical Co Ltd
Priority date: 2015-02-13
Filing date: 2015-02-13
Publication date: 2016-08-18
Anticipated expiration: 2035-02-13
Also published as: JP6408929B2

Abstract

【課題】本発明の目的は、信頼性の高い分析データ作成方法、漏水位置検知装置および漏水位置特定方法を提供することである。【解決手段】本発明にかかる分析データ作成方法は、少なくとも２つのセンサにより、同時刻における所定時間の振動を複数回計測する計測工程と、計測工程において計測された複数の波形から複数個の相互相関を求める相互相関算出工程と、相互相関算出工程において算出された相互相関を所定スパンごとに分割する分割工程と、分割工程において分割された各スパンにおいて最大値、もしくは、所定の相関値以上を有する特定のスパンを特定するスパン特定工程と、スパン特定工程において特定された特定スパンの頻度を算出する頻度算出工程と、を含むものである。【選択図】図１

Description

本発明は、分析データ作成方法、漏水位置検知装置および漏水位置特定方法に関する。

従来、配管の漏れの位置を決定する方法として、センサにより振動を検知し、検知された信号から相互相関関数を生成し、音響の伝搬速度を用いて分析データを作成し、漏水等の異常音の発生位置を特定する方法が存在する。

例えば、特許文献１（特開平８−２２６８６５号公報）には、掘削が容易でなく、雑音が多い環境において、侵入的でない方法で、邪魔な雑音源を排除して、正確に導管の漏れの位置を決定する導管の漏れの位置を決定する方法について開示されている。

特許文献１（特開平８−２２６８６５号公報）記載の導管の漏れの位置を決定する方法は、ａ）第１時間差の生プロットを得るため、導管に沿って離間して配置された第１センサ対から得られる漏れ雑音データから相互相関関数を計算する段階と、ｂ）第２時間差の生プロットを得るため、導管に沿って離間して配置された第２センサ対から得られる漏れ雑音データから相互相関関数を計算する段階と、ｃ）各プロットの時間差ピークを得るために、時間差の各生プロットを平滑化する段階と、ｄ）第１時間差ピーク、及び第１センサ対間の既知の間隔を用いることで、導管の漏れ雑音に対する伝搬速度を決定する段階と、ｅ）伝搬速度、第２時間差ピーク、及び第２センサ対間の間隔を用いることによって、漏れの位置を決定する段階とからなることを特徴とする導管の漏れの位置を決定するものである。

また、特許文献２（特表２００３-５０２６７８号公報）には、相関に基づく技術を使って流体搬送管内での漏れを検知および位置特定する方法および装置が記載されている。

特許文献２（特表２００３-５０２６７８号公報）記載の位置特定の方法においては、相関に基づく技術を使って２つの入力信号の共通信号を検知および位置特定する方法であって、周波数領域での入力信号の位相の分析により、少なくとも１個のフィルターを準備する工程と、前記の少なくとも１個のフィルターを使って周波数領域で入力信号をフィルター処理する工程と、フィルター処理した信号の相互相関を実行する工程とから成る共通信号の検知である。

特開平８−２２６８６５号公報特表２００３−５０２６７８号公報

このように、上水道またはガス管等の老朽化が進み、欠陥からの流体漏洩が問題となっている。そこで、特許文献１（特開平８−２２６８６５号公報）または特許文献２（特表２００３−５０２６７８号公報）に記載の方法を適用して、欠陥位置を特定することが考えられる。

しかしながら、実際の漏洩現場においては、異常音の他に自動車の通行音等の外騒音、その他ノイズが入力されるという問題がある。
また、漏洩する流体量が少なく異常音が小さい場合、漏洩位置と振動センサ位置とが離れており、検出される異常音が小さいという問題がある。
そのため、特許文献２記載の方法では、充分なコヒーレンス性を示さない周波数を除去あるいは、阻止することで、相互相関関係のピークを増強することにより、異常音を検出しようとしている。

しかしながら、特許文献２記載の方法では、不完全なデジタル化の結果として極めて相関性の高いノイズが含まれてしまうため、自動帯域フィルターを併用して当該ノイズを削除している。
その削除の結果、合成樹脂管の微小な漏水のように、ノイズよりも小さな異常音が入力された場合に、必要な波形成分が除去されてしまうという問題が生じる。

本発明の目的は、信頼性の高い分析データ作成方法、漏水位置検知装置および漏水位置特定方法を提供することである。

（１）
一局面に従う分析データ作成方法は、少なくとも２つのセンサにより、同時刻における所定時間の振動を複数回計測する計測工程と、計測工程において計測された複数の波形から複数個の相互相関を求める相互相関算出工程と、相互相関算出工程において算出された相互相関を所定スパンごとに分割する分割工程と、分割工程において分割された各スパンにおいて最大値、もしくは、所定の相関値以上を有する特定のスパンを特定するスパン特定工程と、スパン特定工程において特定された特定スパンの頻度を算出する頻度算出工程と、を含むものである。

この場合、分割工程により相互相関を所定スパンごとに分割され、スパン特定工程により各スパンの最大値、もしくは所定の相関値以上の特定のスパンを特定する。そして、頻度算出工程により特定スパンの頻度が算出される。その結果、相関関数に含まれた外乱等の影響を除去することができ、分析データの精度を高めて、信頼性の高い分析データを得ることができる。

（２）
第２の発明に係る分析データ作成方法は、一局面に従う分析データ作成方法において、頻度算出工程において頻度が一定値以上と算出された特定スパンを含む相互相関を選択する相互相関選択工程を含んでもよい。

この場合、相互相関選択工程により、頻度が一定以上と算出された特定スパンを含む相互相関が選択される。したがって、影響度の高い相互相関のみを抽出し、影響度の低い、または外乱が含まれる相互相関を除去することができる。その結果、分析データの精度を高めることができる。

（３）
第３の発明に係る分析データ作成方法は、第２の発明に係る分析データ作成方法において、相互相関選択工程において選択された特定スパンを含む相互相関のうち複数の特定スパンを含む相互相関を平均化して用いてもよい。

この場合、複数の特定スパンを含む相互相関を平均化して用いるので、影響度の高い相互相関の平均処理を行うことができる。その結果、分析データの精度をより高めることができる。

（４）
第４の発明に係る分析データ作成方法は、一局面に係る分析データ作成方法において、頻度算出工程において、頻度が一定値以上と算出された特定スパンにおける相互相関を選択するスパン選択工程を含んでもよい。

この場合、スパン選択工程により頻度が一定値以上と算出された特定スパンにおける相互相関が選択されるので、影響度の高い特定スパンのみを抽出し、影響度の低い、または外乱が含まれる特定スパンを除去することができる。その結果、分析データの精度を高めることができる。

（５）
第５の発明に係る分析データ作成方法は、第４の発明に係る分析データ作成方法において、スパン選択工程において選択された特定スパンのうち、複数の特定スパンにおける相互相関を平均化して用いてもよい。

この場合、複数の特定スパンを含む相互相関を平均化して用いるので、影響度の高い特定スパンの平均処理を行うことができる。その結果、分析データの精度をより高めることができる。

（６）
他の局面に従う漏水検知装置は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の分析データ作成方法により作成された分析データを用いて構成されるものである。

この場合、分析データ作成方法により作成された分析データを用いて漏水検知を行うことができる。したがって、精度の高い分析データを用いるので、漏水位置の特定の確実性を高めることができる。

（７）
さらに他の局面に従う漏水位置特定方法は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の分析データ作成方法により作成された分析データを用いて漏水位置を特定するものである。

漏水位置特定方法の状況を説明するための模式図である。振動センサを含む漏水位置検知装置の一例を示す模式図である。図２の振動センサの特徴の一例を示す模式図である本実施の形態にかかる漏水位置特定方法の一例を示すフローチャートである。振動センサの周波数帯域における強度を示す模式図である。振動センサの周波数帯域における強度を示す模式図である。頻度処理化の一例を示すフローチャートである。相互相関関数の一例を示す模式図である。相互相関関数の一例を示す模式図である。相互相関関数の一例を示す模式図である。相互相関関数の一例を示す模式図である。相互相関関数の一例を示す模式図である。相互相関関数の一例を示す模式図である。ステップＳ７４の処理を説明する模式図である。ステップＳ３５の位置算出処理を行った結果の一例を示す模式図である。図７の頻度処理化の他の例を示すフローチャートである。ステップＳ７４ａの処理を説明する模式図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜漏水位置特定方法の状況説明＞
図１は、漏水位置特定方法の状況を説明するための模式図である。

図１に示すように、地中に管網１１０が設けられている。管網１１０には、一定間隔で、縦孔（マンホール）１２０が設けられている。本実施の形態においては、ポイントＡおよびポイントＢの間隔で縦孔１２０が設けられている。この場合、図１のポイントＡおよびポイントＢの縦孔１２０に、それぞれ振動センサ２００を設ける。

＜振動センサの説明＞
図２は、振動センサを含む漏水位置検知装置の一例を示す模式図であり、図３は図２の振動センサの特徴の一例を示す模式図である。

図２に示すように、本実施の形態にかかる異常音の発生特定装置１００は、演算装置３００および少なくとも一対の振動センサ２００を含む。一対の振動センサ２００は、共振型の振動センサ２００である。
図２の振動センサ２００は、台座２１０、支柱２２０、薄膜電極２３０，２４０、リード線２３１，２４１、圧電素子２５０、および錘２６０を含む。
また、演算装置３００は、アナログ―デジタル変換部（ＡＤ変換部）３１０、および無線装置３２０を含む。

図２に示すように、振動センサ２００は、鉄製の台座２１０上に支柱２２０が固定される。支柱２２０の上端部に圧電素子２５０が設けられる。圧電素子２５０の一端部は、支柱２２０の上端部に片持ち支持されている。

圧電素子２５０の両面に銀ペーストを塗布して形成された上下一対の薄膜電極２３０，２４０が設けられる。支柱２２０および一対の薄膜電極２３０，２４０の間は、絶縁されている。
また、圧電素子２５０の他端部で、かつ薄膜電極２３０上に錘２６０が載置されている。

薄膜電極２３０には、リード線２３１が接続されており、薄膜電極２４０には、リード線２４１が接続されており、リード線２３１，２４１はそれぞれ演算装置３００につながっている。
リード線２３１，２４１から出力される電位差を、コンピュータ等の処理装置により振動波形として出力する。
なお、本実施の形態においては、リード線２３１，２４１を用いることとしているが、これに限定されず、演算装置３００との間で送受信可能な機能部を設けてもよい。

また、圧電素子２５０は、高分子圧電材料であるポリフッ化ビニリデンの延伸フィルム（ＰＶＤＦフィルム）によって形成されている。

具体的なパラメータが、圧電材料の弾性Ｅと、断面二次モーメントＪと、長さＬと、幅ｂと、高さｈとである場合、バネ定数ｋは、以下のように示される。

ｋ＝３ＥＪ／Ｌ^３（Ｊ＝ｂｈ^３／１２）・・・（１）
と示すことができる。

圧電素子２５０と錘２６０とからなる系の共振周波数ｆｏは、以下のように示される。

ｆｏ＝√（ｋ／Ｍ）／２π・・・（２）

また、共振型の振動センサ２００は、共振周波数ｆｏが、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の範囲内に少なくとも１個存在するように形成する。
本実施の形態に係る共振型の振動センサ２００は、図３の実線に示すように、１００Ｈｚから５００Ｈｚまでの間に共振周波数ｆｏが４個存在するように形成している。その理由としては、管網１１０を伝わる異常音、特に漏水音は、可聴音が多く、中でも１０００Ｈｚ未満が多いからである。

具体的には、図３に示すように、共振周波数ｆｏは、２６０Ｈｚ近辺のピークＰ１、３１０Ｈｚ近辺のピークＰ２、３５０Ｈｚ近辺のピークＰ３、４８０Ｈｚ近辺のピークＰ４の４個のピークを有する。
一方、図３の破線は、従来の振動センサの一例を示すものである。この場合、ピークを形成していない。

なお、本実施の形態においては、共振型の振動センサ２００を用いることとしているが、これに限定されず、図３の破線で示した従来の振動センサを用いてもよい。

また、本実施の形態においては、振動センサ２００の設置位置を管路図と照らし合わせて外部のコンピュータ等の処理装置に入力する。

＜漏水位置特定方法のフローチャート＞
続いて、漏水位置特定方法について具体例を示しつつ説明する。

本実施の形態にかかる漏水位置特定方法は、管網１１０の少なくとも２ヶ所（ポイントＡおよびポイントＢ）に振動センサ２００を設置し、管網１１０の欠陥等によって発生する異常音または振動を振動センサ２００により検知する。
各振動センサ２００に入力された波形のコヒーレンス関数を用いてフィルターを作成する。このフィルターを作成する際に、異常音発生位置の精度を高めるために後述する処理を行い、フィルターを作成し、当該フィルターを適用した後、相互相関関数から振動の伝達時間差Ｔｄを求め、伝達時間差Ｔｄと振動の伝搬速度Ｖとから異常音発生位置を特定する漏水位置特定方法である。

図１において、ポイントＡの振動センサ２００から距離Ｌの位置で流体の漏洩が発生したと仮定する。すなわち、距離Ｌの位置が異常音の発生位置（流体の漏洩位置）である。この場合、漏洩音は、ポイントＢの振動センサ２００に到達するまでにポイントＡの振動センサ２００の距離Ｌよりも距離にして距離Ｎだけ長い距離（Ｌ＋Ｎ）を伝搬する。

したがって、ポイントＡの振動センサ２００およびポイントＢの振動センサ２００の距離をＤと仮定した場合、漏洩音がポイントＡの振動センサ２００とポイントＢの振動センサ２００とに到着する伝達時間差Ｔｄとすると、漏洩音の伝搬速度Ｖ、２つの振動センサ間の距離をＤとして以下の式で求めることができる。

Ｔｄ＝Ｎ／Ｖ・・・（３）
また、
Ｎ＝Ｄ−２Ｌ・・・（４）
で示すことができる。

式（４）を式（３）に代入することにより、
Ｌ＝（Ｄ−Ｖ・Ｔｄ）／２・・・（５）
と表すことができる。
以上のように距離Ｌを求めることができる。

続いて、本実施の形態にかかる漏水位置特定方法の具体例について説明する。図４は、本実施の形態にかかる漏水位置特定方法の一例を示すフローチャートである。
また、図５および図６は、振動センサ２００の周波数帯域における強度を示す模式図である。

まず、図４に示すように、管網１１０のポイントＡの振動センサ２００から漏洩音の波形を取得する（ステップＳ１１）。同様に、管網１１０のポイントＢの振動センサ２００から漏洩音の波形を取得する（ステップＳ２１）。
ここで、本発明に係る振動センサ２００は、図３に示したように、共振周波数ｆｏが、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の間で４個あるため、流量の少ない漏れなどの振動波形を感度よく検出することができる。特に低周波数の帯域の振動波形の感度を高く維持することができる。すなわち、振動センサは、対象音の周波数が共振周波数と大きく異なる場合に、感度が極端に小さくなり、共振周波数に近づく程、感度を大きくすることができる。

なお、共振周波数ｆｏは、１００Ｈｚ以上５００Ｈｚ以下に少なくとも１個以上存在することが望ましい。
特に、振動センサの共振周波数ｆｏは、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の間において、好ましくは２個以上６個以下で、所定の間隔で有することが好ましい。

次いで、ポイントＡの振動センサ２００から取得した漏洩音の波形をフーリエ変換処理（ステップＳ１２）し、フーリエスペクトルＡを取得する（ステップＳ１３）。次いで、ポイントＢの振動センサ２００から取得した漏洩音の波形をフーリエ変換処理（ステップＳ２２）し、フーリエスペクトルＢを取得する（ステップＳ２３）。

＜フーリエ変換処理（ステップＳ１２およびステップＳ２２）＞
フーリエ変換処理に際しては、ポイントＡの振動センサ２００およびポイントＢの振動センサ２００で得られた波形から、同時刻を始点とする一定時間（例えば、１秒間）の波形を取り出して、その波形をフーリエ変換処理する。フーリエスペクトルをＸ（ｆ）とすると、Ｘ（ｆ）は、下記の（６）式のように、複素関数として表現される。

Ｘ（ｆ）＝∫_-∞ ^∞ｘ（ｔ）ｅ^{-ｊ２πｆｔ}ｄｔ・・・（６）
式（６）は、下記の式（７）のように、実数部と虚数部とに分けて表現することが出来る。

Ｘ（ｆ）＝ＸＲ（ｆ）＋ｊＸ_Ｉ（ｆ）＝｜Ｘ（ｆ）｜ｅ^{ｊθ（ｆ）}・・・（７）

式（７）において、｜Ｘ（ｆ）｜は、フーリエスペクトルの振幅を表し、θ（ｆ）は、位相を表す。フーリエスペクトルの振幅｜Ｘ（ｆ）｜は、下記（８）式で求めることができる。

｜Ｘ（ｆ）｜＝√{Ｘ_Ｒ（ｆ）^２＋Ｘ_Ｉ（ｆ）^２}・・・（８）

ここで、図５および図６で示すように、振動センサ２００のそれぞれの周波数帯域に対する感度を取得することができる。ここで、図５および図６に示すように、振動センサ２００により取得された波形は、周波数２５０Ｈｚの近辺において高い値を示していることが判る。

次いで、図４に示すように、これら２つのフーリエスペクトルＡおよびフーリエスペクトルＢからクロススペクトルを算出する（ステップＳ３１）。
ここで、クロススペクトルとは、フーリエスペクトルＡおよびフーリエスペクトルＢの周波数成分を相互に掛け合わせた上で平均したものである。

このクロススペクトルが大きな値を示すことは、その周波数帯域においては、２つのスペクトルの周波数成分同士の相関が大きく、両者の周波数成分の大きさが大きいことを意味する。

ここで、Ｘ（ｆ）をフーリエスペクトルの振幅｜Ｘ（ｆ）｜で割ることにより、正規化し、この正規化したものをＡ（ｆ）とすると、Ａ（ｆ）は、式（９）で求まる。

Ａ（ｆ）＝Ｘ（ｆ）／｜ｘ（ｆ）｜＝ｅ^{ｊθ（ｆ）}・・・（９）

続いて、図４に示すように、クロススペクトルをフーリエ逆変換する（ステップＳ３２）ことにより相互相関関数（ステップＳ３３）が求められる。

上記の相互相関をとることによって伝達時間差Ｔｄを求めることができる。なお、本実施の形態においては、後述するように相互相関を用いて頻度処理化（ステップＳ３４）を行い、頻度処理化により得られた相互相関を用いて伝達時間差Ｔｄを算出し、異常音の位置算出処理（ステップＳ３５）を行う。

＜頻度処理化（ステップＳ３４）＞
次いで、ステップＳ３４における頻度処理化について説明を行う。ステップＳ３４における頻度処理化は、複数の相互相関関数のうちから一部の相互相関関数を選択または抽出するものである。

図７は、頻度処理化の一例を示すフローチャートである。また図８から図１３は、相互相関関数の一例を示す模式図である。また、図１４はステップＳ７４の処理を説明する模式図である。
図８から図１３において、縦軸は相関値を示し、横軸は伝達時間差Ｔｄ（秒）を示す。また、図１４に示す（１）〜（１００）は、図８から図１３までの相互相関関数を略記したものである。

図７に示すように、頻度処理化においては、相互相関関数を所定のスパン毎に分割する（ステップＳ７１）。具体的に、図８から図１３に示したように、相互相関関数の横軸（伝達時間差Ｔｄ）を所定のスパンＳＰａ，〜，ＳＰｈに区分する。
ここで、所定とは管種、管径、埋設時期などにより定義されるものであるが、最も多くの場合において用いられる場合は、距離換算で好ましくは０．５ｍ以上１０ｍ以下、より好ましくは１ｍ以上３ｍ以下である。尚、各距離に相当する時間は管を伝わる振動の伝達速度から求めることができる。例えば、振動の伝達速度が４００ｍ／s管を、１ｍに相当するスパンで分割する場合、時間に換算すると０．００２５ｓ間隔である。この時、相互相関をスパン０．００２５ｓで分割するとよい。
また、本実施の形態においては、所定のスパンを一定としているが、これに限定されず、任意のスパン幅に変化させてもよく、所定の可変変数を用いてもよい。

次に、図７に示すように、分割した所定のスパン毎のうち、相関値が最大値または所定の相関値以上を有するスパンを特定スパンとして特定する（ステップＳ７２）。
具体的に、図８に示したように、相互相関関数の最大値を含むスパンは、ＳＰｄであるため、特定スパンをＳＰｄと特定する。

また、図８に示す相互相関関数において、所定の相関値以上を０．８以上であるとした場合、ＳＰｄおよびＳＰｅが該当するため、特定スパンをＳＰｄおよびＳＰｅと特定する。なお、本実施の形態においては、所定の相関値を０．８以上であることとしたが、これに限定されず、任意の相関値であってもよい。

次いで、相互相関関数は、複数個あるため、他の相互相関関数についても同様のステップＳ７２の処理を行う。具体的に、図９に示したように、相互相関関数の最大値を含むスパンは、ＳＰｄであるため、特定スパンをＳＰｄと特定する。

また、図９に示す相互相関関数において、所定の相関値以上を０．８以上であるとした場合、ＳＰｃおよびＳＰｄが該当するため、特定スパンをＳＰｃおよびＳＰｄと特定する。

続いて、図１０に示したように、相互相関関数の最大値を含むスパンは、ＳＰｅであるため、特定スパンをＳＰｅと特定する。

また、図１０に示す相互相関関数において、所定の相関値以上を０．８以上であるとした場合、ＳＰｅおよびＳＰｆが該当するため、特定スパンをＳＰｅおよびＳＰｆと特定する。

また、図１１に示したように、相互相関関数の最大値を含むスパンは、ＳＰｅであるため、特定スパンをＳＰｅと特定する。

また、図１１に示す相互相関関数において、所定の相関値以上を０．８以上であるとした場合、ＳＰｄおよびＳＰｅが該当するため、特定スパンをＳＰｄおよびＳＰｅと特定する。

続いて、図１２に示したように、相互相関関数の最大値を含むスパンは、ＳＰｇであるため、特定スパンをＳＰｇと特定する。
また、図１２に示す相互相関関数において、所定の相関値以上を０．８以上であるとした場合、ＳＰｃ，ＳＰｄ，ＳＰｆおよびＳＰｇが該当するため、特定スパンをＳＰｃ，ＳＰｄ，ＳＰｆおよびＳＰｇと特定する。

続いて、図１３に示したように、相互相関関数の最大値を含むスパンは、ＳＰｅであるため、特定スパンをＳＰｅと特定する。
また、図１３に示す相互相関関数において、所定の相関値以上を０．８以上であるとした場合、ＳＰｅが該当するため、特定スパンをＳＰｅと特定する。
このようにして、ステップＳ７２の処理を実施する。

また、ステップＳ１１，Ｓ２１において、２回以上１００００回以下の検知を行うことが好ましい。本実施の形態においては、１００回の検知を行った。その結果、１００個の相互相関関数が得られているため、１００個の相互相関関数に対してステップＳ７２の処理を行った。

以上のように、複数の相互相関関数を繰り返し、最大値または所定の相関値以上のスパンを特定スパンとして特定し、図７に示すように、特定スパンの頻度を算出する（ステップＳ７３）。
例えば、各スパンＳＰａ，〜，ＳＰｈにおける最大値の出現が、スパンＳＰａは０回、スパンＳＰｂは２回、スパンＳＰｃは１０回、スパンＳＰｄは１５回、スパンＳＰｅは１２回、スパンＳＰｆは３回、スパンＳＰｇは２回、スパンＳＰｈは０回であったとする。

なお、ステップＳ７３の処理を最大値の出現回数として例示したが、これに限定されず、所定の相関値以上の各スパンＳＰａ，〜，ＳＰｈの出現が、例えば、スパンＳＰａは０回、スパンＳＰｂは２回、スパンＳＰｃは２０回、スパンＳＰｄは３５回、スパンＳＰｅは２２回、スパンＳＰｆは１４回、スパンＳＰｇは２回、スパンＳＰｈは０回であったとしてもよい。

続いて、図７に示すように、所定の回数以上の相互相関関数を選択し（ステップＳ７４）、図１４に示した選択された相互相関関数を平均化して、相互相関関数を再度算出し（ステップＳ７５）、位置算出処理（ステップＳ３５）に与える。

具体的に本実施の形態においては、１００回の検知のうち、３回以上の出現回数がある場合、当該相互相関関数を平均化処理に加える。
なお、上記の例では、３回以上の出現回数がある場合としたが、これに限定されず、好ましくは５０回、または２回以上の他の任意の回数以上の出現回数で規定してもよい。

例えば、３回以上の他の任意の回数で規定した場合、出現回数が２回であるスパンＳＰｇを最大値にもつ図１２の相互相関関数は、除外される。すなわち、図１４に示すように、図１２の相互相関関数は、平均化に加えられない。

以上のように、２回以上の他の任意の回数で規定するため、外乱などが含まれた図１２のような相互相関関数を除外し、外乱などを含まない相互相関関数を用いて位置算出を行うため、信頼性の高い位置算出を行うことができる。

図１５は、ステップＳ３５の位置算出処理を行った結果の一例を示す模式図である。
図１５の縦軸は、相互相関関数から求められる最大値を２０と設定した漏水音の検知レベルの値を示し、横軸は一対の振動センサ２００のうちの片方からの距離を示す。

例えば、図１５に示すように、検知レベル値１８、検知レベル値５および検知レベル値４の三か所で、棒グラフ状に示された場合について説明する。ここで、検知レベル１０以上は、漏水の可能性が大きい判定Ａと仮定し、検知レベル１０未満は、漏水の可能性がある判定Ｂと規定する。

この場合、検知レベル値１８の判定Ａの領域を有する箇所については、漏水がある可能性が高いため、修理のために穴を掘ることができ、検知レベル値１８または検知レベル値５の判定Ｂの領域を有する箇所については、再度、検知を行ってもよい。

また、判定Ｂの領域を有する箇所においても、樹脂管または大口径の配管の場合には、漏水音が明確に生じないことがあるため、漏水の可能性が無いとは言えない。その結果、漏水の可能性があるため、穴を掘って確かめてもよい。

なお、上記の説明においては、検知レベル１０以上か未満かで、判定Ａおよび判定Ｂのいずれかに決定したが、判定レベルを３段階以上にしてもよく、検知レベルを、配管の種類、素材別、口径別で数値を任意に設定しても良い。

このように、本実施の形態においては、外乱を除去することができるため、信頼性の高い位置算出を行うことができる。

＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態においては、主に第１の実施の形態と異なる点について説明を行う。
図１６は、図７の頻度処理化の他の例を示すフローチャートであり、図１７はステップＳ７４ａの処理を説明する模式図である。
また、図１７に示す（１）〜（１００）は、図８から図１３までの相互相関関数を略記したものである。

図１６に示すように、第２の実施の形態に係る頻度処理化は、ステップＳ７１〜ステップＳ７３およびステップＳ７５の処理は第１の実施の形態と同一であり、異なる部分は、所定の回数以上の相互相関関数のスパン部分のみを選択（ステップＳ７４ａ）する部分である。

具体的に、ステップＳ７４ａの処理について説明する。ステップＳ７４ａの処理では、所定の相関値が０．８以上を示すもののみを抽出する。例えば、図８の特定スパンＳＰｄ，ＳＰｅのみを抽出し、図９の特定スパンＳＰｃ，ＳＰｄのみを抽出し，図１０の特定スパンＳＰｅ，ＳＰｆのみを抽出し、図１１の特定スパンＳＰｄ，ＳＰｅのみを抽出し、図１２の特定スパンＳＰｃ，ＳＰｄ，ＳＰｆおよびＳＰｇのみを抽出し、図１３の特定スパンＳＰｅのみを抽出する。

なお、図１７においては、所定の相関値以上か否かにおいて処理を行ったが、最大値に基づいて処理を行ってもよい。

その結果、各スパンのうち、影響の高い特定スパンについて処理を行うことができるため、位置算出を明確に行うことができる。

以上のように、本実施の形態に係る分析データ作成方法、漏水位置特定方法および漏水位置検知装置１００においては、スパン選択工程により頻度が一定値以上と算出された特定スパンにおける相互相関が選択されるので、影響度の高い特定スパンのみを抽出し、影響度の低い、または外乱が含まれる特定スパンを除去することができる。さらに、複数の特定スパンを含む相互相関を平均化して用いるので、影響度の高い相互相関の平均処理を行うことができる。その結果、分析データの精度を高めることができる。

また、分析データ作成方法により作成された分析データを用いて漏水検知を行うことができる。したがって、精度の高い分析データを用いるので、漏水位置の特定の確実性を高めることができる。

さらに、分析データ作成方法を用いることにより、漏水位置検知装置１００および漏水位置特定方法のいずれも精度を高めることができる。

なお、上記漏水位置特定方法については、各種の管網１１０に適用することができる。例えば、水道の配管からの漏水を検出する他、水道以外の各種配管内の漏水を検出する用途、または、工場内の薬液等の配管における薬液等の流体の漏洩を検出する用途などでも使用することができる。

本発明においては、振動センサ２００が『２つのセンサ』に相当し、ステップＳ１１およびステップＳ２１が『計測工程』に相当し、図８から図１３の相互相関関数が『複数個の相互相関』に相当し、ステップＳ３３の処理が『相互相関算出工程』に相当し、各スパンＳＰａ，〜，ＳＰｈが『所定スパン』に相当し、ステップＳ７１の処理が『分割工程』に相当し、ステップＳ７２の処理が『スパン特定工程』に相当し、ステップＳ７３の処理が『頻度算出工程』に相当し、ステップＳ１１，〜，Ｓ１３、Ｓ２１，〜，Ｓ２３、Ｓ３１，〜，Ｓ３５、ステップＳ７１，〜，Ｓ７５が『分析データ作成方法』に相当し、ステップＳ７４の処理が『相互相関選択工程』に相当し、ステップＳ７４ａの処理が『スパン選択工程』に相当し、漏水位置検知装置１００が『漏水位置検知装置』に相当する。

本発明の好ましい一実施の形態は上記の通りであるが、本発明はそれだけに制限されない。本発明の精神と範囲から逸脱することのない様々な実施形態が他になされることは理解されよう。さらに、本実施形態において、本発明の構成による作用および効果を述べているが、これら作用および効果は、一例であり、本発明を限定するものではない。

１００漏水位置検知装置
１１０管網
２００振動センサ

Claims

少なくとも２つのセンサにより、同時刻における所定時間の振動を複数回計測する計測工程と、
前記計測工程において計測された複数の波形から複数個の相互相関を求める相互相関算出工程と、
前記相互相関算出工程において算出された相互相関を所定スパンごとに分割する分割工程と、
前記分割工程において分割された各スパンにおいて最大値、もしくは、所定の相関値以上を有する特定のスパンを特定するスパン特定工程と、
前記スパン特定工程において特定された特定スパンの頻度を算出する頻度算出工程と、を含む、分析データ作成方法。
前記頻度算出工程において頻度が一定値以上と算出された特定スパンを含む相互相関を選択する相互相関選択工程を含む、請求項１に記載の分析データ作成方法。
前記相互相関選択工程において選択された特定スパンを含む相互相関のうち複数の特定スパンを含む相互相関を平均化して用いる、請求項２に記載の分析データ作成方法。
前記頻度算出工程において頻度が一定値以上と算出された特定スパンにおける相互相関を選択するスパン選択工程を含む、請求項１に記載の分析データ作成方法。
前記スパン選択工程において選択された特定スパンのうち、複数の特定スパンにおける相互相関を平均化して用いる、請求項４に記載の分析データ作成方法。
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の分析データ作成方法により作成された分析データを用いて構成される漏水位置検知装置。
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の分析データ作成方法により作成された分析データを用いて漏水位置を特定する漏水位置特定方法。