JP2019210053A - 漏洩判定装置、漏洩判定システム、漏洩判定方法およびプログラム - Google Patents
漏洩判定装置、漏洩判定システム、漏洩判定方法およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019210053A JP2019210053A JP2018210680A JP2018210680A JP2019210053A JP 2019210053 A JP2019210053 A JP 2019210053A JP 2018210680 A JP2018210680 A JP 2018210680A JP 2018210680 A JP2018210680 A JP 2018210680A JP 2019210053 A JP2019210053 A JP 2019210053A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- period
- measurement error
- unit
- unit time
- tank
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
Description
液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定装置であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算し且つ前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引いて前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器と、
前記第2期間における複数の第1特徴量ベクトルについて前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える。
以下、本発明の一実施の形態に係る漏洩判定装置について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態に係る漏洩判定装置は、液体を貯留するタンクにおける液体の漏洩有無を判定する。この漏洩判定装置は、予め設定された第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、疑似漏洩時計測誤差算出部と、を備える。計測誤差算出部は、タンク内に貯留された液体の第1単位時間当たりの液面レベル変動量にタンクへの第1単位時間当たりの液体の流入量を加算し且つタンクからの第1単位時間当たり の液体の流出量を差し引いて第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する。また、疑似漏洩時計測誤差算出部は、予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、タンクにおいて予め設定された漏洩速度での漏洩が生じていると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する。また、この漏洩判定装置は、変換部と特徴量算出部と識別器と判定部とを備える。変換部は、第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間内に対応する複数の計測誤差値を、時間軸上において第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換する。また、変換部は、第1期間に含まれる第2単位時間内に対応する複数の疑似計測誤差値を、時間軸上において第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する。特徴量算出部は、第1期間内および第1期間後の第2期間それぞれにおいて第2単位時間毎に複数の第1座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出する。また、特徴量算出部は、第1期間内において第2単位時間毎に複数の第2座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する。識別器は、第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定したマージン最大化超平面を用いてタンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する。判定部は、第2期間における複数の第1座標情報について識別器により漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、タンクが漏洩しているか否かを判定する。
本実施の形態に係る漏洩判定装置は、実施の形態1に比べて短い期間でタンクの漏洩の有無を判定することができるものである。本実施の形態に係る漏洩検知システムおよび漏洩検知装置の構成は、実施の形態1で説明した漏洩検知システムおよび漏洩判定装置1と同様である。但し、漏洩判定装置1の判定部118および判定基準設定部119の機能が実施の形態1とは相違する。なお、本実施の形態では、実施の形態1と同一の符号を用いて説明する。
本実施の形態に係る漏洩判定装置は、畳み込みニューラルネットワーク(以下、「CNN」と称する。)を用いて、タンクTの漏洩の有無を判定するものである。例えば図12に示すように、本実施の形態に係る漏洩判定装置3001は、実施の形態1に係る漏洩判定装置1と同様に、CPU11と主記憶部12と補助記憶部13と第2通信部16と各部を接続するバス19とを有する。なお、図12において、実施の形態1と同様の構成については図3と同一の符号を付している。
様。)について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。本発明は、実施
の形態及び変形例が適宜組み合わされたもの、それに適宜変更が加えられたものを含む。
以下、本発明の一実施の形態に係る漏洩判定装置について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態に係る漏洩判定装置は、液体を貯留するタンクにおける液体の漏洩有無を判定する。この漏洩判定装置は、予め設定された第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、疑似漏洩時計測誤差算出部と、を備える。計測誤差算出部は、タンク内に貯留された液体の第1単位時間当たりの液面レベル変動量にタンクへの第1単位時間当たりの液体の流入量を加算し且つタンクからの第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引いて第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する。また、疑似漏洩時計測誤差算出部は、予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、タンクにおいて予め設定された漏洩速度での漏洩が生じていると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する。また、この漏洩判定装置は、変換部と特徴量算出部と識別器と判定部とを備える。変換部は、第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間内に対応する複数の計測誤差値を、時間軸上において第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換する。また、変換部は、第1期間に含まれる第2単位時間内に対応する複数の疑似計測誤差値を、時間軸上において第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する。特徴量算出部は、第1期間内および第1期間後の第2期間それぞれにおいて第2単位時間毎に複数の第1座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出する。また、特徴量算出部は、第1期間内において第2単位時間毎に複数の第2座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する。識別器は、第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定したマージン最大化超平面を用いてタンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する。判定部は、第2期間における複数の第1座標情報について識別器により漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、タンクが漏洩しているか否かを判定する。
Claims (21)
- 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定装置であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算し且つ前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引いて前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器と、
前記第2期間における複数の第1特徴量ベクトルについて前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える、
漏洩判定装置。 - 前記判定部により前記タンクが漏洩していると判定する基準比率を設定する判定基準設定部を更に備え、
前記特徴量算出部は、前記第1期間内における前記第1期間よりも短い予め設定された第3期間内および前記第1期間内における前記第3期間以外の第4期間内それぞれにおいて前記第2単位時間毎に複数の第1座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第3期間内および前記第4期間内それぞれにおいて前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出し、
前記識別器は、前記第3期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて、前記第4期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとについて前記漏洩が発生しているか否かを識別し、
前記判定基準設定部は、前記第4期間内において、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記基準比率を設定する、
請求項1に記載の漏洩判定装置。 - 前記第1期間は、N(Nは3以上の整数)月間であり、
前記第3期間は、N月間から選択された(N−1)月間であり、
前記第4期間は、N月間のうちの前記(N−1)月間を除く残りの1月間であり、
前記判定基準設定部は、N種類の前記第3期間と前記第4期間との組み合わせそれぞれについて、前記第4期間内において前記識別器により漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記タンクが漏洩していると判定する基準比率を算出する、
請求項2に記載の漏洩判定装置。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定装置であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算し且つ前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引いて前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器と、
前記第2期間において算出される、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第1特徴量ベクトルの数に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える、
漏洩判定装置。 - 前記判定部により前記タンクが漏洩していると判定する基準となる基準連続数を設定する判定基準設定部を更に備え、
前記特徴量算出部は、前記第1期間内における前記第1期間よりも短い予め設定された第3期間内および前記第1期間内における前記第3期間以外の第4期間内それぞれにおいて前記第2単位時間毎に複数の第1座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第3期間内および前記第4期間内それぞれにおいて前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報を用いてトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出し、
前記識別器は、前記第3期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて、前記第4期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとについて前記漏洩が発生しているか否かを識別し、
前記判定基準設定部は、前記第4期間内において、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第1特徴量ベクトルの数と、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第2特徴量ベクトルの数と、に基づいて、前記基準連続数を設定する、
請求項4に記載の漏洩判定装置。 - 前記第1期間は、N(Nは3以上の整数)月間であり、
前記第3期間は、N月間から選択された(N−1)月間であり、
前記第4期間は、N月間のうちの前記(N−1)月間を除く残りの1月間であり、
前記判定基準設定部は、N種類の前記第3期間と前記第4期間との組み合わせそれぞれについて、前記第4期間内において、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第1特徴量ベクトルの数と、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第2特徴量ベクトルの数と、に基づいて、前記基準連続数を算出する、
請求項5に記載の漏洩判定装置。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定装置であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算し且つ前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引いて前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとのそれぞれに対して、第1幅の畳み込みフィルタを用いた畳み込み演算と第2幅の平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、畳み込みニューラルネットワークを決定する畳み込みニューラルネットワーク決定部と、
前記第2期間に対応する第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込みニューラルネットワークに基づいて、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える、
漏洩判定装置。 - 前記畳み込みニューラルネットワーク決定部は、前記第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより得られる第1判定値が予め設定された判定基準値未満であり、前記第2特徴量ベクトルに対して、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより得られる第2判定値が前記判定基準値以上となるように、前記畳み込みニューラルネットワークを決定し、
前記判定部は、前記第2期間に対応する第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込みニューラルネットワークに基づいて、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより得られる第1判定値が、前記判定基準値よりも大きいか否かに基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する、
請求項7に記載の漏洩判定装置。 - 前記畳み込みニューラルネットワーク決定部は、前記第1期間内に対応する前記第1特徴量ベクトルそれぞれに対して、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより得られる第1判定値が予め設定された判定基準値未満であり、予め設定された複数種類の前記タンクの漏洩量それぞれに対応する複数種類の疑似計測誤差値それぞれから算出される複数種類の前記第2特徴量ベクトルそれぞれに対して、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより得られる複数種類の第2判定値が、それぞれ、対応する前記タンクの漏洩量となるように、前記畳み込みニューラルネットワークを決定し、
前記第2期間に対応する第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込みニューラルネットワークに基づいて、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより得られる第1判定値と、前記複数種類の前記タンクの漏洩量と、に基づいて、前記タンクの漏洩量を推定する漏洩量推定部を更に備える、
請求項7に記載の漏洩判定装置。 - 前記疑似漏洩時計測誤差算出部は、前記第1期間内の予め設定された第1数の連続する第1単位時間のうち予め設定された第2数の第1単位時間それぞれにおいて第1漏洩量だけ漏洩し、前記第1数の第1単位時間を除く残りの第1単位時間それぞれにおいて第2漏洩量だけ漏洩していると仮定して、前記第1期間における複数の計測誤差値から前記疑似計測誤差値を算出する、
請求項1から9のいずれか1項に記載の漏洩判定装置。 - 前記変換部は、前記計測誤差算出部が算出した複数の計測誤差値および前記疑似漏洩時計測誤差算出部が算出した複数の疑似計測誤差値から、前記タンクへの液体の補充または前記タンクからの液体の排出が行われた時刻に対応する計測誤差値および疑似計測誤差値を省いた複数の計測誤差値および複数の疑似計測誤差値を、複数の第1座標情報および複数の第2座標情報に変換する、
請求項1から10のいずれか1項に記載の漏洩判定装置。 - 前記変換部は、前記計測誤差算出部が算出した複数の計測誤差値および前記疑似漏洩時計測誤差算出部が算出した複数の疑似計測誤差値から、前記タンクへの液体の補充または前記タンクからの液体の排出が行われた時刻に対応する計測誤差値および疑似計測誤差値を省いた複数の計測誤差値および複数の疑似計測誤差値を、複数の第1座標情報および複数の第2座標情報に変換する、
請求項1から10のいずれか1項に記載の漏洩判定装置。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定システムであって、
前記タンクへの予め設定された第1単位時間当たりの液体の流入量を計測する第1流量計と、
前記タンクからの液体の前記第1単位時間当たりの流出量を計測する第2流量計と、
前記タンク内に貯留された液体の液面レベルを計測する液面計と、
前記液面計により計測される液面レベルを前記タンクの貯留量に換算する貯留量換算部と、
前記貯留量換算部により算出された前記タンクの貯留量に基づいて、前記第1単位時間当たりの前記タンクの貯留量の変動量を算出し、前記変動量に前記第1流量計により計測される前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記第2流量計により計測される前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器と、
前記第2期間における複数の第1特徴量ベクトルについて前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える、
漏洩判定システム。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定システムであって、
前記タンクへの予め設定された第1単位時間当たりの液体の流入量を計測する第1流量計と、
前記タンクからの液体の前記第1単位時間当たりの流出量を計測する第2流量計と、
前記タンク内に貯留された液体の液面レベルを計測する液面計と、
前記液面計により計測される液面レベルを前記タンクの貯留量に換算する貯留量換算部と、
前記貯留量換算部により算出された前記タンクの貯留量に基づいて、前記第1単位時間当たりの前記タンクの貯留量の変動量を算出し、前記変動量に前記第1流量計により計測される前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記第2流量計により計測される前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器と、
前記第2期間において算出される、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第1特徴量ベクトルの数に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える、
漏洩判定システム。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定システムであって、
前記タンクへの予め設定された第1単位時間当たりの液体の流入量を計測する第1流量計と、
前記タンクからの液体の前記第1単位時間当たりの流出量を計測する第2流量計と、
前記タンク内に貯留された液体の液面レベルを計測する液面計と、
前記液面計により計測される液面レベルを前記タンクの貯留量に換算する貯留量換算部と、
前記貯留量換算部により算出された前記タンクの貯留量に基づいて、前記第1単位時間当たりの前記タンクの貯留量の変動量を算出し、前記変動量に前記第1流量計により計測される前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記第2流量計により計測される前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部と、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部と、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部と、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部と、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとのそれぞれに対して、第1幅の畳み込みフィルタを用いた畳み込み演算と第2幅の平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、畳み込みニューラルネットワークを決定する畳み込みニューラルネットワーク決定部と、
前記第2期間に対応する第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込みニューラルネットワークに基づいて、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部と、を備える、
漏洩判定システム。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定方法であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出するステップと、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出するステップと、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するステップと、
前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換するステップと、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定するステップと、
特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別するステップと、
前記第2期間における複数の第1特徴量ベクトルについて前記漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定するステップと、を含む、
漏洩判定方法。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定方法であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出するステップと、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出するステップと、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するステップと、
前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換するステップと、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定するステップと、
特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別するステップと、
前記第2期間において算出される、前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第1特徴量ベクトルの数に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定するステップと、を含む、
漏洩判定方法。 - 液体を貯留するタンクにおける前記液体の漏洩有無を判定する漏洩判定方法であって、
前記タンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出するステップと、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出するステップと、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するステップと、
前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換するステップと、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出するステップと、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとのそれぞれに対して、第1幅の畳み込みフィルタを用いた畳み込み演算と第2幅の平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、畳み込みニューラルネットワークを決定するステップと、
前記第2期間に対応する第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込みニューラルネットワークに基づいて、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、前記タンクが漏洩しているか否かを判定するステップと、を含む、
漏洩判定方法。 - コンピュータを、
液体を貯留するタンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器、
前記第2期間における複数の第1特徴量ベクトルについて前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された比率に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部、
として機能させるプログラム。 - コンピュータを、
液体を貯留するタンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとを用いてマージン最大化超平面を特定し、特定した前記マージン最大化超平面を用いて前記タンクにおいて漏洩が発生しているか否かを識別する識別器、
前記第2期間において算出される、前記識別器により前記漏洩が発生していると識別された時間的に連続する第1特徴量ベクトルの数に基づいて、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部、
として機能させるプログラム。 - コンピュータを、
液体を貯留するタンク内に貯留された液体の予め設定された第1単位時間当たりの貯留量の変動量に前記タンクへの前記第1単位時間当たりの液体の流入量を加算するとともに、前記タンクからの前記第1単位時間当たりの液体の流出量を差し引くことにより、前記第1単位時間当たりの計測誤差値を算出する計測誤差算出部、
予め設定された第1期間における複数の計測誤差値から、前記タンクにおいて前記第1単位時間当たりに予め設定された漏洩量だけ漏洩していると仮定した場合の複数の疑似計測誤差値を算出する疑似漏洩時計測誤差算出部、
複数の計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの計測誤差値を要素とする3次元の複数の第1座標情報に変換するとともに、前記複数の疑似計測誤差値から、時間軸上において前記第1単位時間の間隔で隣接する3つの疑似計測誤差値を要素とする3次元の複数の第2座標情報に変換する変換部、
前記第1期間内および前記第1期間後の第2期間それぞれにおいて前記第1単位時間よりも長い予め設定された第2単位時間毎に複数の第1座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第1特徴量ベクトルを算出するとともに、前記第1期間内において前記第2単位時間毎に複数の第2座標情報に対してトポロジカルデータアナリシスを実行することにより、複数の第2特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部、
前記第1期間内に対応する複数の第1特徴量ベクトルと複数の第2特徴量ベクトルとのそれぞれに対して、第1幅の畳み込みフィルタを用いた畳み込み演算と第2幅の平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、畳み込みニューラルネットワークを決定する畳み込みニューラルネットワーク決定部、
前記第2期間に対応する第1特徴量ベクトルに対して、前記畳み込みニューラルネットワークに基づいて、前記畳み込み演算と前記平均プーリングとを予め設定された回数だけ繰り返すことにより、前記タンクが漏洩しているか否かを判定する判定部、
として機能させるプログラム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018103745 | 2018-05-30 | ||
JP2018103745 | 2018-05-30 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6547989B1 JP6547989B1 (ja) | 2019-07-24 |
JP2019210053A true JP2019210053A (ja) | 2019-12-12 |
Family
ID=67390275
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018210680A Active JP6547989B1 (ja) | 2018-05-30 | 2018-11-08 | 漏洩判定装置、漏洩判定システム、漏洩判定方法およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6547989B1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111392271A (zh) * | 2020-03-15 | 2020-07-10 | 中国民航大学 | 一种机场油库储罐结构健康监测系统及控制评价方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110472359B (zh) * | 2019-08-21 | 2023-06-23 | 东北大学 | 基于数值模拟技术的高温熔融铝液与水接触爆炸预防预警方法 |
-
2018
- 2018-11-08 JP JP2018210680A patent/JP6547989B1/ja active Active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111392271A (zh) * | 2020-03-15 | 2020-07-10 | 中国民航大学 | 一种机场油库储罐结构健康监测系统及控制评价方法 |
CN111392271B (zh) * | 2020-03-15 | 2022-02-18 | 中国民航大学 | 一种机场油库储罐结构健康监测系统及控制评价方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6547989B1 (ja) | 2019-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Jung et al. | Water distribution system burst detection using a nonlinear Kalman filter | |
TWI502299B (zh) | 監視水事業體網路之資源的系統及方法 | |
Jung et al. | Improving the rapidity of responses to pipe burst in water distribution systems: A comparison of statistical process control methods | |
EP3327206B1 (en) | Ranking pipes for maintenance in pipe networks using approximate hydraulic metrics | |
US20160290974A1 (en) | Determination of pipe wall failure based on minimum pipe wall thickness | |
Hagos et al. | Optimal meter placement for pipe burst detection in water distribution systems | |
JP6625851B2 (ja) | 漏水診断装置、漏水診断方法及びコンピュータプログラム | |
JP6547989B1 (ja) | 漏洩判定装置、漏洩判定システム、漏洩判定方法およびプログラム | |
US10203262B2 (en) | Leak localization in water distribution networks | |
Wu et al. | Data-driven and model-based framework for smart water grid anomaly detection and localization | |
CN110058281A (zh) | 动态定位方法及装置 | |
Soroush et al. | Optimal selection of number and location of pressure sensors in water distribution systems using geostatistical tools coupled with genetic algorithm | |
WO2014115399A1 (ja) | 漏水推定装置及びシステム及び方法 | |
JPWO2018062064A1 (ja) | 浸水予測システム、予測方法、プログラム | |
EP2422289A2 (en) | Field device with measurement accuracy reporting | |
GB2507184A (en) | Anomaly event classification in a network of pipes for resource distribution | |
Ahn et al. | Hybrid statistical process control method for water distribution pipe burst detection | |
WO2018164102A1 (ja) | 診断コスト出力装置、診断コスト出力方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体 | |
Okeya et al. | Locating pipe bursts in a district metered area via online hydraulic modelling | |
CN112949697B (zh) | 一种管道异常的确认方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN117235664A (zh) | 配电通信设备的故障诊断方法、系统和计算机设备 | |
EP3605050B1 (en) | Pipe diagnosis device, asset management device and pipe diagnosis method. | |
Boatwright et al. | Optimal sensor placement and leak/burst localisation in a water distribution system using spatially-constrained inverse-distance weighted interpolation | |
Momeni et al. | Stochastic model-based leakage prediction in water mains considering pipe condition uncertainties | |
US20080155503A1 (en) | Metrics to evaluate process objects |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190110 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20190110 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20190110 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20190221 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190312 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190426 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190521 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20190426 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190611 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6547989 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |