JP2020076646A - Water leakage detection method, water leakage detection system, and sensor terminal used therefor - Google Patents

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Abstract

To provide a water leakage detection method capable of determining water leakage with high reliability by a single sensor terminal without being affected by restriction of a radio communication environment, and to provide a water leakage detection system, and a sensor terminal used therefor.SOLUTION: Measurement data from a vibration sensor are acquired, an autocorrelation coefficient is obtained from the measurement data, a peak position information set comprising plural peaks of the autocorrelation coefficient is extracted, plural peak position information sets extracted by repeating the above processing plural times are acquired, and water leakage is determined based on a relationship among the plural peak position information sets.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、漏水音の検知技術に関する。   TECHNICAL FIELD The present invention relates to a technique for detecting water leakage sound.

水道用の埋設配管の漏水検知に関しては、埋設配管上の地面から音聴棒等を用いて、漏水に起因する振動音を検知する方法が知られている。また、無線通信機能を有したセンサ端末をマンホール下の制水弁等に配置し、現地で直接作業しなくとも遠隔で漏水の有無を検知できる漏水検知システムが知られている。さらに、漏水の発生位置を検知する方法に関しては、複数のセンサにより計測された振動信号から相互相関関数を抽出し、そのピーク値から異常音の発生位置を特定する方法が知られている。   Regarding the water leak detection of the buried pipe for water supply, a method is known in which a vibration sound caused by the water leak is detected from the ground on the buried pipe by using a sound stick or the like. Further, there is known a water leakage detection system in which a sensor terminal having a wireless communication function is arranged in a water control valve under a manhole or the like, and the presence or absence of water leakage can be detected remotely without directly working on site. Further, as a method of detecting the position of occurrence of water leakage, there is known a method of extracting a cross-correlation function from vibration signals measured by a plurality of sensors and specifying the position of occurrence of abnormal sound from its peak value.

本技術分野の背景技術として、特開平８−４０５７号公報（特許文献１）がある。特許文献１には、漏水音に似た擬似漏水音による誤検知を防止するため、深夜に複数回測定を行い、漏水の判定を行う方法が記載されている。   As a background art of this technical field, there is JP-A-8-4057 (Patent Document 1). Patent Document 1 describes a method of determining water leakage by performing multiple measurements at midnight in order to prevent erroneous detection due to a pseudo water leakage sound similar to water leakage sound.

特開平８−４０５７号公報JP-A-8-4057

特許文献１では、深夜にノイズ音が小さくなることを利用して、Ａｍ１：００からＡｍ４：００の間に数分間隔で複数回測定を行い、漏水判断基準周波数帯域内の伝播音の測定回数によって漏水判定を行う技術が記載されている。   In Patent Document 1, by utilizing the fact that the noise sound is reduced at midnight, multiple measurements are performed at intervals of several minutes between Am 1:00 and Am 4:00, and the number of measurements of the propagation sound in the water leakage determination reference frequency band is measured. Describes the technology for determining water leakage.

しかしながら、漏水判断基準周波数帯域内の伝播音に関して、漏水に起因する音とノイズ音を具体的に切り分ける技術に関する記載はなく、深夜でノイズ音が大きい環境では検知精度が担保できない課題がある。例えば、繁華街や幹線道路沿いなど、深夜であっても振動レベルが高い場所の対処方法に関して記載がない。   However, regarding propagation sound within the water leakage determination reference frequency band, there is no description regarding a technique for specifically separating sound due to water leakage and noise sound, and there is a problem that detection accuracy cannot be ensured in an environment where noise noise is large at midnight. For example, there is no description about how to deal with places where the vibration level is high even at midnight, such as in downtown areas and along highways.

また、無線通信を利用した漏水検知システムでは、手間をかけずに長期間の運用を行うために消費電力を抑えて、遠距離通信を実現することが肝要である。その実現手段の１つとして、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）があり、例えば、無線局免許が不要なアンライセンス系ＬＰＷＡではＬｏＲａＷａｎ、ライセンス系ＬＰＷＡではＬＴＥ−Ｍ（Long Term Evolution for machine-type-communication）などが存在する。   In addition, in a water leakage detection system using wireless communication, it is important to realize long-distance communication by suppressing power consumption in order to perform long-term operation without trouble. LPWA (Low Power Wide Area) is one of the means for realizing it. For example, LoRaWan is used for unlicensed LPWA that does not require a wireless station license, and LTE-M (Long Term Evolution for machine-type-communication) is used for licensed LPWA. ) And so on.

しかしながら、ＬｏＲａＷａｎでは、１通信あたりの送信データ量が十数バイト程度に制限され、通信コスト等を鑑みると１日百数十バイト程度に送信データを抑制しなければならない課題がある。また、ＬＴＥ−Ｍは通信速度や通信データ量の点で、ＬｏＲａＷａｎより有利であるが、電池での電力供給のみで５年から１０年程度の長期運用を考えた際、１週間に１度程度の通信にとどめるなど、通信頻度の確保に課題がある。   However, in LoRaWan, the amount of transmission data per communication is limited to about ten and several bytes, and there is a problem that the transmission data must be suppressed to about one hundred and several tens of bytes per day in view of communication costs and the like. In addition, LTE-M is more advantageous than LoRaWan in terms of communication speed and communication data amount, but when considering long-term operation of about 5 to 10 years only with battery power supply, it is about once a week. However, there is a problem in securing the communication frequency, such as limiting the number of communications.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、通信可能な測定データ量や通信頻度が著しく制限された場合であっても信頼性の高い漏水判定ができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供することにある。   The present invention has been made in view of the above problems, and its object is a leak detection method capable of highly reliable leak determination even when the amount of communication data that can be communicated and the communication frequency are significantly limited, It is to provide a water leakage detection system and a sensor terminal used for it.

本発明は、その一例を挙げるならば、振動センサからの測定データを取得し、該測定データから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、以上の処理を複数回繰り返すことで抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なう。   The present invention, to give an example thereof, obtains measurement data from a vibration sensor, obtains an autocorrelation coefficient from the measurement data, and extracts a peak position information set consisting of a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient. , A plurality of peak position information sets extracted by repeating the above processing a plurality of times are obtained, and water leakage determination is performed based on the relationship between the plurality of peak position information sets.

本発明によれば、データ送信の通信量や通信頻度に制限されずに、信頼性の高い漏水判定を行うことができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供できる。   According to the present invention, it is possible to provide a water leak detection method, a water leak detection system, and a sensor terminal used for the water leak detection method, which are capable of highly reliable water leak determination without being limited by the communication amount or communication frequency of data transmission.

実施例１における漏水発生時のモデルを示す配管断面図である。5 is a sectional view of a pipe showing a model when water leakage occurs in Example 1. FIG. 図１Ａの漏水箇所を拡大した漏水孔断面のシミュレーション結果である。It is the simulation result of the cross section of the water leakage hole which expanded the water leakage location of FIG. 1A. 繁華街で漏水が発生していない場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。It is the result of measuring the frequency spectrum at two different locations in a location where water leakage does not occur in the downtown area. 繁華街で漏水の発生があらかじめ分かっている場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。This is the result of measuring the frequency spectrum at two different locations in a downtown area where water leakage is known in advance. 実施例１における漏水検知システムの構成を示す模式図漏水検知システムの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the water leak detection system in Example 1. It is a schematic diagram which shows the structure of a water leak detection system. 実施例１における漏水検知フローである。3 is a water leak detection flow in the first embodiment. 実施例１における漏水信号を含む測定波形の自己相関係数の例である。5 is an example of an autocorrelation coefficient of a measurement waveform including a water leak signal in the first embodiment. 実施例１における測定タイミングの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of measurement timing in the first embodiment. 実施例１における漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an appearance ratio with respect to a matching rate of peak positions acquired at a site where water leakage does not occur in Example 1. 実施例１における漏水発生現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an appearance ratio with respect to a matching rate of peak positions acquired at a water leakage occurrence site in Example 1. 実施例１における漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワークを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a graph network for peak positions acquired at a site where water leakage does not occur in Example 1. 実施例１における漏水発生現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワークを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a graph network for peak positions acquired at a water leakage occurrence site in Example 1. 実施例４におけるセンサ端末の運用方法を表す模式図である。FIG. 9 is a schematic diagram illustrating a method of operating a sensor terminal according to a fourth embodiment.

以下の本発明の実施例について図面を用いて説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

まず、本実施例の前提となる、漏水音の発生要因について説明する。   First, the cause of the sound of water leakage, which is the premise of this embodiment, will be described.

図１Ａは、配管に微小な孔が形成され漏水発生時のモデルを示す配管断面図である。図１Ａにおいて、１０は配管断面、１１は配管内部であり、白抜矢印で示すように配管内部１１を水が流れている。また、１２に示すように配管に孔があいており、そこから漏水している状態を示している。   FIG. 1A is a pipe cross-sectional view showing a model when water leakage occurs due to the formation of minute holes in the pipe. In FIG. 1A, 10 is a cross section of the pipe, 11 is the inside of the pipe, and water is flowing through the inside 11 of the pipe as indicated by the white arrow. Further, as shown in 12, the pipe has a hole, and water is leaking from the hole.

図１Ｂは、図１Ａの点線で囲んだ漏水箇所１３を拡大しており、漏水孔断面のシミュレーション結果である。図１Ｂにおいて、配管断面１０の左側が配管内、右側が配管外であり、配管断面１０の下端に孔１２が開いている状態を示している。   FIG. 1B is an enlarged view of the water leakage site 13 surrounded by the dotted line in FIG. 1A, and is a simulation result of a water leakage hole cross section. In FIG. 1B, the left side of the pipe cross section 10 is inside the pipe, the right side is outside the pipe, and the hole 12 is opened at the lower end of the pipe cross section 10.

ここで、漏水音の発生要因として、漏水孔噴出口での流れの乱れがある。高圧の配管で微小な孔が形成された場合、漏水孔近傍では渦が発生し、圧力変動を引き起こす。図１Ｂの破線で示すように、配管断面１０の孔１２における壁面近傍で液流中の圧力差により気泡の発生と消滅が繰り返されるキャビテーション１５が発生している。また、図１Ｂにおいて、矢印は時間の経過を示しており、時間の経過に伴うシミュレーション結果を４つ示している。図１Ｂに示すように、時間の経過と伴に、破線で示すキャビテーション領域は小さくなり３番目が最小となり、その後４番目でまた大きくなっている。このように、キャビテーション領域は、時間とともに消滅と成長を繰り返す周期運動をしており、その周波数は一般に数十Ｈｚから１ｋＨｚ程度である。従って、センサ端末で測定される振動波形から当該周期成分を抽出し、その安定性を評価することで漏水の発生を検知することができる。   Here, as a cause of the water leak sound, there is turbulence of the flow at the water leak hole ejection port. When minute holes are formed in the high-pressure pipe, vortices are generated near the water leakage holes, causing pressure fluctuations. As indicated by the broken line in FIG. 1B, cavitation 15 in which bubbles are repeatedly generated and eliminated due to a pressure difference in the liquid flow is generated near the wall surface of the hole 12 of the pipe cross section 10. Further, in FIG. 1B, the arrow indicates the passage of time, and shows four simulation results with the passage of time. As shown in FIG. 1B, as time passes, the cavitation region shown by the broken line becomes smaller, the third is the smallest, and then the fourth is larger. As described above, the cavitation region has a periodic motion that repeatedly disappears and grows over time, and its frequency is generally several tens Hz to 1 kHz. Therefore, the occurrence of water leakage can be detected by extracting the periodic component from the vibration waveform measured by the sensor terminal and evaluating its stability.

また、漏水の発生を正確に特定するには、漏水発生時に観察される周期成分を精度よく抽出することが肝要である。従来、漏水判断基準周波数帯域内の伝播音のレベルやピーク情報から漏水判定を行っている。しかしながら、一般に信号音のレベルは環境に強く依存し、多数の周波数ピークが観察されるため、周期成分を一意に精度よく抽出することが困難である。   Further, in order to accurately specify the occurrence of water leakage, it is important to accurately extract the periodic component observed when water leakage occurs. Conventionally, water leakage is determined from the level of sound propagating in a reference frequency band for water leakage and peak information. However, in general, the level of the signal tone strongly depends on the environment, and many frequency peaks are observed, so it is difficult to uniquely and accurately extract the periodic component.

図２Ａは、繁華街で漏水が発生していない場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。また、図２Ｂは、繁華街で漏水の発生があらかじめ分かっている場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。図２Ａ、図２Ｂからわかるように、繁華街では、深夜であっても暗振動レベルが高い箇所が多く、必ずしも漏水信号の有無が信号レベルの高低と一致しない。また、多数のピークが環境毎に異なって観察されており、着目帯域を決めることも困難である。   FIG. 2A is a result of measuring frequency spectra at two different locations in a location where water leakage does not occur in a downtown area. Further, FIG. 2B is a result of measuring frequency spectra at two different places in a downtown area where the occurrence of water leakage is known in advance. As can be seen from FIGS. 2A and 2B, in the downtown area, there are many places where the dark vibration level is high even at midnight, and the presence or absence of the water leak signal does not necessarily coincide with the level of the signal level. Moreover, many peaks are observed differently for each environment, and it is difficult to determine the band of interest.

そこで、上述した課題を解決するための本実施例について、以下説明する。
本実施例における漏水検知システムでは、信号自体の周期的特性を把握するために、自己相関関数を用いる。自己相関関数は、ある信号p(t)とその信号自身を時間的にシフトした信号p(t+τ)の間の相関を取得する関数であり、下記の式（１）で定義される。 Therefore, the present embodiment for solving the above-mentioned problems will be described below.
In the water leakage detection system of this embodiment, an autocorrelation function is used to grasp the periodic characteristic of the signal itself. The autocorrelation function is a function for acquiring the correlation between a certain signal p (t) and the signal p (t + τ) obtained by temporally shifting the signal itself, and is defined by the following equation (1).

Figure 2020076646
Figure 2020076646

信号 p(t)が周期τ0の周期成分を有している場合、自己相関関数G(τ)はG(τ0)でピークを示すため、自己相関関数のピーク情報を取得することで周期性の有無を判断できる。 When the signal p (t) has a periodic component of period τ 0 , the autocorrelation function G (τ) shows a peak at G (τ 0 ), so the period can be obtained by acquiring the peak information of the autocorrelation function. You can judge whether you have sex.

次に、本実施例における漏水検知システムの構成について説明する。図３は、本実施例における漏水検知システムの構成を示す模式図である。漏水検知システムでは、少なくとも振動センサと端末装置からなる１台以上のセンサ端末を有しているが、図３では２つのセンサ端末１ａ、１ｂの間で漏水が発生した場合の漏水検知システムについて示している。また、漏水検知システムは、各センサ端末が動作する条件を指示する演算部４１、および収集されたデータを表示する表示部４２を備えた監視システム４０で構成されている。   Next, the configuration of the water leakage detection system in this embodiment will be described. FIG. 3 is a schematic diagram showing the configuration of the water leakage detection system in this embodiment. Although the water leakage detection system has one or more sensor terminals including at least a vibration sensor and a terminal device, FIG. 3 shows the water leakage detection system when water leakage occurs between the two sensor terminals 1a and 1b. ing. Further, the water leakage detection system is configured by a monitoring system 40 including a calculation unit 41 that indicates a condition under which each sensor terminal operates, and a display unit 42 that displays collected data.

図３では、地面２０に埋設されている埋設管３０にセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂが設置されており、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間で漏水箇所３１に漏水が発生している。   In FIG. 3, the sensor terminal 1a and the sensor terminal 1b are installed in the buried pipe 30 buried in the ground 20, and water leakage occurs at the water leakage point 31 between the sensor terminal 1a and the sensor terminal 1b.

センサ端末１ａとセンサ端末１ｂは、それぞれ独立して漏水信号の検知・判定を実施しており、その結果を、監視システム４０に送信する。各センサ端末１ａ、１ｂと監視システム４０は、無線通信でデータがやり取りされる。無線方式は、低コスト・低消費電力・遠距離通信を特徴とした通信方式が望ましく、例えば、ＬｏＲａＷａｎやＬＴＥ−Ｍ等がある。なお、監視システム４０はクラウドとして構成してもよい。   The sensor terminal 1a and the sensor terminal 1b independently detect and determine the water leak signal, and transmit the result to the monitoring system 40. Data is exchanged between the sensor terminals 1a and 1b and the monitoring system 40 by wireless communication. The wireless system is preferably a communication system featuring low cost, low power consumption, and long-distance communication, such as LoRaWan or LTE-M. The monitoring system 40 may be configured as a cloud.

次に、本実施例におけるセンサ端末の漏水検知フローについて説明する。図４は、本実施例における自己相関関数を用いた漏水検知フローである。   Next, a water leak detection flow of the sensor terminal in this embodiment will be described. FIG. 4 is a water leak detection flow using an autocorrelation function in this embodiment.

図４において、最初に、演算部４１によって指定された時刻に振動波形を測定する（Ｓ１０１）。測定時間は、例えば、２〜１０秒程度である。次に、測定波形の自己相関係数を算出する（Ｓ１０２）。   In FIG. 4, first, the vibration waveform is measured at the time designated by the calculation unit 41 (S101). The measurement time is, for example, about 2 to 10 seconds. Next, the autocorrelation coefficient of the measured waveform is calculated (S102).

図５は、本実施例における漏水信号を含む測定波形の自己相関係数の例である。図５において、横軸は時間、縦軸は自己相関係数であって、上図が漏水がある場所での測定波形の自己相関係数、中段及び下段が漏水がない場所での測定波形の自己相関係数である。なお、それぞれ測定場所は異なる。図５に示すように、自己相関係数は時間経過に伴って複数のピークを有するピーク位置情報セットが観察される。   FIG. 5 is an example of the autocorrelation coefficient of the measurement waveform including the water leak signal in the present embodiment. In FIG. 5, the horizontal axis is time, and the vertical axis is the autocorrelation coefficient. The upper figure shows the autocorrelation coefficient of the measured waveform at the location where there is water leakage, and the middle and lower rows show the measured waveform at the location where there is no water leakage. It is an autocorrelation coefficient. The measurement locations are different. As shown in FIG. 5, as for the autocorrelation coefficient, a peak position information set having a plurality of peaks is observed over time.

図４に戻って、次に、自己相関係数のピーク位置情報セットを抽出する（Ｓ１０３）。抽出する時間幅は、例えば、５〜１５ミリ秒であるが、複数のピークを抽出できれば、時間幅はこれに限らない。抽出されたピーク位置セットは、センサ端末１ａ、１ｂ内で保存される（Ｓ１０４）。   Returning to FIG. 4, next, the peak position information set of the autocorrelation coefficient is extracted (S103). The time width to be extracted is, for example, 5 to 15 milliseconds, but the time width is not limited to this as long as a plurality of peaks can be extracted. The extracted peak position set is stored in the sensor terminals 1a and 1b (S104).

次に、ステップＳ１０１からＳ１０４を所定の回数繰り返す（Ｓ１０５）。これにより、複数のピーク位置情報セットを得る。   Next, steps S101 to S104 are repeated a predetermined number of times (S105). Thereby, a plurality of peak position information sets are obtained.

また、ステップＳ１０１で得る１回の振動波形を時間的に分割して、１回で複数回の自己相関係数を算出してもよい。理想的には、断続的なノイズ源の影響を避けるために、異なる時刻に測定した振動波形から抽出したピーク位置情報セットを組み合わせることが望ましい。測定時刻の組み合わせ方法としては、例えば、図６のように定期的に時刻をずらして測定することが考えられるが、必ずしもこれに限るものではない。また、測定を行う日付が異なる振動波形から抽出したピーク位置情報セットを組み合わせてもよい。   Further, the one-time vibration waveform obtained in step S101 may be temporally divided to calculate the autocorrelation coefficient a plurality of times. Ideally, it is desirable to combine peak position information sets extracted from vibration waveforms measured at different times in order to avoid the effects of intermittent noise sources. As a method of combining the measurement times, for example, it is conceivable to periodically shift the time as shown in FIG. 6, but the measurement method is not necessarily limited to this. Further, peak position information sets extracted from vibration waveforms having different dates for measurement may be combined.

次に、ステップＳ１０５までで得られた複数のピーク位置情報セットを比較する（Ｓ１０６）。比較方法としては、例えば、抽出された複数のピーク位置情報同士を比較し、ピーク位置が一致する割合から類似度を算出してもよい。   Next, the plurality of peak position information sets obtained up to step S105 are compared (S106). As a comparison method, for example, a plurality of pieces of extracted peak position information may be compared with each other, and the degree of similarity may be calculated from the ratio of matching peak positions.

図７Ａ、図７Ｂは、複数のピーク位置の一致率に対する出現割合を例示した結果である。図７Ａは、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合、図７Ｂは、漏水発生現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合を示す。   FIG. 7A and FIG. 7B are results exemplifying the appearance ratios of the plurality of peak positions with respect to the matching rate. FIG. 7A shows the appearance ratio with respect to the matching rate of the peak positions acquired at the site where no water leakage has occurred, and FIG. 7B shows the appearance ratio with respect to the matching rate of the peak positions acquired at the site of water leakage.

図７Ａ、図７Ｂにおいては、４秒間の測定データに対して、１６分割の２５０ｍｓごとの自己相関係数を算出し１６個の自己相関係数を得る。その中から、ノイズの少ない６個の自己相関係数を選択する。そして、６個の自己相関係数から６個のピーク位置情報セットを抽出する。そして、これを、時間帯を変えて1時間ごとに１５回繰り返し、６×１５＝９０のピーク位置情報セットを抽出する。図７Ａ、図７Ｂは、その９０個のピーク位置情報セットを互いに比較して、ピーク位置の一致率に対する出現割合を例示した結果である。   In FIG. 7A and FIG. 7B, 16 autocorrelation coefficients are obtained by calculating the autocorrelation coefficient for every 250 ms of 16 divisions with respect to the measurement data for 4 seconds. From among them, six autocorrelation coefficients with less noise are selected. Then, six peak position information sets are extracted from the six autocorrelation coefficients. Then, this is repeated 15 times every hour while changing the time zone, and a peak position information set of 6 × 15 = 90 is extracted. FIG. 7A and FIG. 7B are the results of comparing the 90 peak position information sets with each other and exemplifying the appearance ratio with respect to the matching rate of the peak positions.

図７Ａに示すように、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置は、互いにばらばらであるため、おおむね６０％以下の一致率の割合が高い。一方、図７Ｂに示す漏水発生現場で取得されたピーク位置は、漏水波形の周期性に基づいて高い一致率を示す。   As shown in FIG. 7A, the peak positions acquired at the site where no water leakage has occurred are different from each other, and therefore the proportion of coincidence rates of approximately 60% or less is high. On the other hand, the peak position acquired at the leak occurrence site shown in FIG. 7B shows a high agreement rate based on the periodicity of the leak waveform.

次に、ステップＳ１０６の結果に基づいて、漏水の有無を判定する（Ｓ１０７）。判定方法としては、例えば、所定の一致率以上の割合が閾値を超えた場合に漏水と判定する。   Next, the presence or absence of water leakage is determined based on the result of step S106 (S107). As a determination method, for example, it is determined that there is water leakage when a ratio equal to or higher than a predetermined matching rate exceeds a threshold.

あるいは、互いのピーク情報の関係性を把握するために、グラフネットワークを活用してもよい。ここで、グラフとは、複数の点とそれらの間をつなぐ辺によって表される図形のことであり、点や辺に物理的な意味をもたせたものをグラフネットワークと呼ぶ。この場合、各点を比較対象の各振動波形データ、各辺をピーク位置の一致度に対応させることができる。例えば、図７Ａ、図７Ｂを例にして、ピーク位置の一致度が８０％を超える点間を線で結び辺を表示すると図８Ａ、図８Ｂのようなグラフネットワークを得る。ここで、図８Ａは図７Ａに対応した、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワーク、図８Ｂは図７Ｂに対応した、漏水発生現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワークを示す。   Alternatively, a graph network may be used to grasp the relationship between peak information of each other. Here, a graph is a figure represented by a plurality of points and an edge connecting the points, and a point network having a physical meaning is called a graph network. In this case, each point can be associated with each vibration waveform data to be compared, and each side can be associated with the degree of coincidence of the peak position. For example, using FIG. 7A and FIG. 7B as an example, when a connecting edge is displayed by a line between points where the coincidence of peak positions exceeds 80%, a graph network as shown in FIGS. 8A and 8B is obtained. Here, FIG. 8A is a graph network corresponding to FIG. 7A for a peak position acquired at a site where no water leakage has occurred, and FIG. 8B is a graph network corresponding to FIG. 7B for a peak position acquired at a water leakage occurrence site. Indicates.

図８Ｂに示したように、漏水発生現場で取得された測定波形間では、互いにピーク位置の一致度が高いため、大きなクラスタを形成していることがわかる。一方、図８Ａに示した、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置は、互いに独立しており、関係性が乏しいことがわかる。このような情報に基づいて、視覚的に漏水を判定してもよい。   As shown in FIG. 8B, it can be seen that the measured waveforms acquired at the water leak occurrence site form large clusters because the peak positions have a high degree of coincidence. On the other hand, it can be seen that the peak positions acquired at the site where no water leakage has occurred, which are shown in FIG. 8A, are independent of each other and have little relationship. Water leakage may be visually determined based on such information.

次に、ステップＳ１０７の判定結果に基づいて、データ送信の必要性を判断する（Ｓ１０８）。例えば、漏水と判定された場合のみ送信の必要があると判断する。あるいは、センサ端末の死活を確認するために、漏水の判定とは無関係に１週間に一度程度はデータ送信することも考えられる。   Next, the necessity of data transmission is determined based on the determination result of step S107 (S108). For example, it is determined that transmission is necessary only when it is determined that there is water leakage. Alternatively, in order to confirm the life and death of the sensor terminal, data transmission may be performed once a week regardless of the water leak determination.

このように、本実施例では、漏水検知システムは、単一のセンサ端末と、測定条件を管理する演算部と漏水の有無を表示する表示部とを有する監視システムからなる。また、センサ端末は、振動センサを用いて、演算部から指定された測定条件で少なくとも１日１回以上振動を測定する工程と、測定データの自己相関関数を算出する工程と、自己相関関数のピーク位置を抽出する工程と、ピーク位置を保存する工程と、ピーク位置を複数のデータ間で比較する工程と、比較結果に基づいて漏水判定する工程と、判定結果を送信する工程とを含む。   As described above, in the present embodiment, the water leak detection system is composed of a single sensor terminal, a monitoring system having a calculation unit that manages measurement conditions and a display unit that displays the presence or absence of water leak. Further, the sensor terminal uses the vibration sensor to measure vibration at least once a day under the measurement conditions designated by the calculation unit, a step of calculating an autocorrelation function of measurement data, and a step of calculating the autocorrelation function. The method includes a step of extracting a peak position, a step of storing the peak position, a step of comparing the peak positions among a plurality of data, a step of judging water leakage based on the comparison result, and a step of transmitting the judgment result.

以上のように、本実施例によれば、単一のセンサ端末内で漏水の判定が可能となるため、不必要にデータ送信する機会を削減することができる。従って、電池の消耗や通信コストを抑制しながら長期間の運用が可能となる。また、漏水が発生した場合には、漏水判定された時のみ不定期にデータ通信することが可能であり、監視システム４０内の表示部４２において、迅速に漏水の発生を通知することができ、リアルタイムに状態監視できる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to determine water leakage within a single sensor terminal, so that it is possible to reduce the chance of unnecessary data transmission. Therefore, it is possible to operate for a long period of time while suppressing battery consumption and communication cost. In addition, when water leakage occurs, data communication can be performed irregularly only when a water leakage is determined, and the occurrence of water leakage can be promptly notified on the display unit 42 in the monitoring system 40. You can monitor the status in real time.

また、本実施例によれば、漏水の高い判定精度を得ることができる。すなわち、従来、例えば、１回の測定結果の信号レベルが所定の閾値を超えた回数をカウントして、漏水の判定を行っている。この場合、適切に閾値が設定されていないと、誤検知率が高くなる恐れがある。また、ノイズ信号が多い環境では、正確な判定が困難である。一方、本実施例における漏水判定方法では、複数の測定結果を互いに比較している。これにより、測定現場に応じて信号レベルやピーク位置が様々に異なっていたとしても、互いに類似した特徴を有していれば、正確に漏水と判定することができるため、測定環境に対するロバスト性が高いという利点がある。   Further, according to the present embodiment, it is possible to obtain high accuracy of water leakage determination. That is, conventionally, for example, the number of times the signal level of one measurement result exceeds a predetermined threshold value is counted to determine water leakage. In this case, if the threshold value is not set properly, the false detection rate may increase. Further, in an environment with many noise signals, it is difficult to make an accurate determination. On the other hand, in the water leakage determination method of this embodiment, a plurality of measurement results are compared with each other. As a result, even if the signal level and peak position are variously different depending on the measurement site, if they have similar characteristics, it is possible to accurately determine water leakage, making it robust against the measurement environment. It has the advantage of being expensive.

すなわち、本実施例によれば、データ送信の通信量や通信頻度に制限されずに、信頼性の高い漏水判定を行うことができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供できる。   That is, according to the present embodiment, there is provided a water leakage detection method, a water leakage detection system, and a sensor terminal used for the water leakage detection method, which are capable of highly reliable water leakage determination without being limited by the communication amount or communication frequency of data transmission. it can.

なお、上記説明では、センサ端末が、測定データを取得し、自己相関関数のピーク情報を演算し、漏水判定を行ない、その判定結果を監視システムへデータ通信で送信するとして説明した。しかし、センサ端末は、測定データを取得し自己相関関数のピーク情報の演算までを行い、そのピーク情報を監視システムへ送信し、監視システム側で漏水判定を行なってもよい。また、センサ端末は、測定データを取得し、その測定データを監視システムへ送信し、監視システム側で自己相関関数のピーク情報の演算と漏水判定を行なってもよい。   In the above description, the sensor terminal is described as acquiring measurement data, calculating peak information of the autocorrelation function, making a water leak determination, and transmitting the determination result to the monitoring system by data communication. However, the sensor terminal may obtain the measurement data, calculate the peak information of the autocorrelation function, transmit the peak information to the monitoring system, and make the water leakage determination on the monitoring system side. Further, the sensor terminal may acquire the measurement data, transmit the measurement data to the monitoring system, and the peak information of the autocorrelation function and the water leakage determination may be performed on the monitoring system side.

本実施例は、複数のセンサ端末の判定結果に基づいて運用条件を変更する例について説明する。   In the present embodiment, an example in which the operating condition is changed based on the determination results of a plurality of sensor terminals will be described.

図３では、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂ間で漏水が発生している場合を示している。図３において、漏水に関する信号が、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの両方に到達している場合、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂはともに、実施例１に基づいて漏水と判定する。この場合、漏水の発生箇所は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間にあると推定できる。   FIG. 3 shows a case where water leakage occurs between the sensor terminals 1a and 1b. In FIG. 3, when the signal related to water leakage reaches both the sensor terminal 1 a and the sensor terminal 1 b, both the sensor terminal 1 a and the sensor terminal 1 b determine water leakage based on the first embodiment. In this case, it can be presumed that the location where the water leakage occurs is between the sensor terminals 1a and 1b.

そのため、本実施例では、より詳細な位置を特定するために、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの動作条件を変更する。すなわち、監視システム４０からの指令により、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂが同一時刻に測定を開始し、取得した測定波形を監視システム４０に送信する。監視システム４０は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂから送信された測定波形を用いて、相互相関解析を実施し、漏水発生箇所を特定する。   Therefore, in this embodiment, the operating conditions of the sensor terminal 1a and the sensor terminal 1b are changed in order to specify a more detailed position. That is, in response to a command from the monitoring system 40, the sensor terminal 1a and the sensor terminal 1b start measurement at the same time, and the acquired measurement waveform is transmitted to the monitoring system 40. The monitoring system 40 uses the measured waveforms transmitted from the sensor terminals 1a and 1b to perform cross-correlation analysis and identify the location of water leakage.

このように、本実施例では、漏水検知システムは、少なくとも２個以上のセンサ端末と、実施例１において漏水判定された結果を用いて、漏水発生箇所の推定を行う工程を含む。   As described above, in the present embodiment, the water leakage detection system includes a step of estimating a water leakage occurrence location using at least two or more sensor terminals and the result of water leakage determination in the first embodiment.

以上のように、本実施例によれば、漏水が発生している可能性が高い場合にのみ、２つのセンサ端末を同期させて、漏水の発生位置を特定するため、データ通信量が多い測定波形の送信を効率的に実施でき、通信コストや消費電力の増大を必要最低限に抑制できる。   As described above, according to the present embodiment, only when there is a high possibility that water leakage has occurred, the two sensor terminals are synchronized and the position of water leakage is specified, so that measurement with a large amount of data communication is performed. The waveform can be efficiently transmitted, and the increase in communication cost and power consumption can be suppressed to the necessary minimum.

本実施例は、複数のセンサ端末の判定結果に基づいて運用条件を変更する他の例について説明する。   In the present embodiment, another example in which the operating condition is changed based on the determination results of a plurality of sensor terminals will be described.

実施例２では、漏水箇所を挟む２つのセンサ端末がともに漏水判定した場合について説明した。これに対して、漏水の規模や、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂ間の距離によっては、一方のセンサ端末でのみ漏水判定されることが想定される。例えば、センサ端末１ａでは漏水判定され、センサ端末１ｂは正常判定がなされた場合が当てはまる。この場合、センサ端末１ａの周辺で漏水が発生していると推定できる。   In the second embodiment, a case has been described in which two sensor terminals that sandwich the water leakage location both determine water leakage. On the other hand, depending on the scale of water leakage and the distance between the sensor terminals 1a and 1b, it is assumed that only one of the sensor terminals will determine water leakage. For example, the case where the sensor terminal 1a makes a water leak determination and the sensor terminal 1b makes a normal decision is applicable. In this case, it can be estimated that water leakage has occurred around the sensor terminal 1a.

そのため、本実施例では、かかる場合には、センサ端末１ａと配管を介して隣接している複数のセンサ端末を同期させて、漏水の発生位置を特定させる。具体的には、実施例２と同様に、複数のセンサ端末から送信された測定波形を用いて、相互相関解析を実施し、漏水発生箇所を特定する。   Therefore, in such a case, in this embodiment, a plurality of sensor terminals adjacent to the sensor terminal 1a via the pipes are synchronized with each other to specify the position where the water leakage occurs. Specifically, similarly to the second embodiment, the cross-correlation analysis is performed using the measurement waveforms transmitted from the plurality of sensor terminals, and the location of water leakage is specified.

このように、本実施例では、漏水検知システムは、少なくとも２個以上のセンサ端末と、実施例１において漏水判定された結果を用いて、センサ端末の動作条件を変更する工程を含む。   As described above, in the present embodiment, the water leakage detection system includes a step of changing the operating condition of the sensor terminal using at least two or more sensor terminals and the result of water leakage determination in the first embodiment.

以上のように、本実施例によれば、隣接している複数のセンサ端末を同期させて、漏水の発生位置を特定できる。また、漏水が発生している可能性が高い場合にのみ、通信を行うので、データ通信量が多い測定波形の送信を効率的に実施できるという効果がある。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to identify the location of water leakage by synchronizing a plurality of adjacent sensor terminals. Moreover, since communication is performed only when there is a high possibility that water leakage has occurred, there is an effect that the measurement waveform with a large amount of data communication can be efficiently transmitted.

本実施例は、センサ端末の運用方法とデータの組み合わせ方に工夫を施した例について説明する。すなわち、センサの起動、およびデータ通信に伴う電力消費を最小限に抑えるために、複数日にわたって測定した結果に基づいて漏水判定を行う。   In the present embodiment, an example in which a method of operating a sensor terminal and a method of combining data are devised will be described. That is, in order to minimize the power consumption due to the activation of the sensor and the data communication, the water leakage determination is performed based on the results measured over a plurality of days.

図９は、本実施例におけるセンサ端末の運用方法を表す模式図である。図９において、センサ端末の運用を開始した日に図４のステップＳ１０５の所定回数を満たすように時刻をずらして測定を行う。例えば、１時間毎に１回４秒間の測定を１４回行う。次に、図４のステップＳ１０６からＳ１０９までのフローに従って、最初の漏水判定、およびデータ送信を完了する。   FIG. 9 is a schematic diagram showing the operating method of the sensor terminal in this embodiment. In FIG. 9, the measurement is performed on the day when the operation of the sensor terminal is started so that the time is shifted so as to satisfy the predetermined number of times in step S105 of FIG. For example, the measurement for 4 seconds is performed once every hour for 14 times. Next, according to the flow of steps S106 to S109 of FIG. 4, the first water leakage determination and data transmission are completed.

これにより、一両日中に運用開始時の漏水状態の把握とセンサ端末が正常に動作していることの確認ができる。   As a result, it is possible to grasp the water leakage state at the start of operation and confirm that the sensor terminal is operating normally within a day or two.

２日目以降は、測定の回数を減らして運用する。例えば、１日２回１２時間毎に測定を行う。当該日翌日は、当該日とは時刻をずらして、再度１日２回１２時間毎に測定を行う。例えば、２日目は午前０時と午後０時に、３日目は午前１時と午後１時に、４日目は午前２時と午後２時に測定を行う。   After the second day, reduce the number of measurements and operate. For example, the measurement is performed twice a day every 12 hours. On the next day, the time is shifted from that day and the measurement is performed twice a day every 12 hours. For example, the measurement is performed at midnight and midnight on the second day, at 1:00 am and 1:00 pm on the third day, and at 2:00 am and 2:00 pm on the fourth day.

これを繰り返すことにより、７日で１４回分のデータを得ることができる。従って、過去７日分のデータを組み合わせることで、ステップＳ１０６の結果比較、ならびにステップＳ１０７の漏水判定を行うことができる。また、翌日の８日目以降は２回分のデータが日々更新されるため、同様の手続きで過去７日分のデータを組み合わせて、漏水判定を日々繰り返すことができる。このように、漏水判定は毎日行い、監視システムへのデータ通信は７日に１回の割合でまとめて実施する。なお、漏水判定の結果、漏水と判定した場合は、７日に１回の通信以外に、臨時で、監視システムへ漏水判定の結果をデータ通信してもよい。   By repeating this, 14 times of data can be obtained in 7 days. Therefore, by combining the data for the past 7 days, the result comparison in step S106 and the water leakage determination in step S107 can be performed. In addition, since the data for two times is updated every day after the eighth day of the next day, it is possible to repeat the water leakage determination every day by combining the data for the past seven days by the same procedure. In this way, water leakage is determined daily and data communication to the monitoring system is performed once every 7 days. In addition, when it is determined that there is water leakage as a result of the water leakage determination, the result of the water leakage determination may be temporarily data-transmitted to the monitoring system, instead of once every seven days.

以上のように、本実施例によれば、１日に占めるセンサ端末の起動時間の割合を縮小して電力消費を抑えることができる。また、通信の頻度を１週間に１度程度に抑えることで、センサ端末の通信による電力消費を抑制できる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to reduce the ratio of the activation time of the sensor terminal occupied in one day and suppress the power consumption. Further, by suppressing the frequency of communication to about once a week, it is possible to suppress power consumption due to communication of the sensor terminal.

以上、本発明を実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。例えば、上記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部は、それらの一部又は全部を、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することによりソフトウェアで実現してもよいし、例えば集積回路によるハードウェアで実現してもよい。   Although the present invention has been specifically described based on the embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments and can be variously modified without departing from the scope of the invention. For example, the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Further, with respect to a part of the configuration of each embodiment, other configurations can be added / deleted / replaced. Further, each of the above-described configurations, functions, and processing units may be realized by software by causing a processor to interpret and execute a program that realizes each function, or for example, by an integrated circuit. It may be realized by hardware.

１０：配管断面、１１：配管内部、１２：孔、１３：漏水箇所、１５：キャビテーション、１ａ、１ｂ：センサ端末、２０：地面、３０：埋設管、３１：漏水箇所、４０：監視システム、４１：演算部、４２：表示部   10: Pipe cross-section, 11: Inside pipe, 12: Hole, 13: Water leakage point, 15: Cavitation, 1a, 1b: Sensor terminal, 20: Ground, 30: Buried pipe, 31: Water leakage point, 40: Monitoring system, 41 : Calculation unit, 42: Display unit

Claims (15)

振動センサからの測定データを取得し、
該測定データから自己相関係数を求め、
該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知方法。 Obtain the measurement data from the vibration sensor,
The autocorrelation coefficient is obtained from the measurement data,
Extracting a peak position information set consisting of a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient,
Acquiring a plurality of the extracted peak position information set by repeating the above processing a plurality of times,
A water leakage detection method, characterized in that water leakage is determined based on the relationship between the plurality of peak position information sets. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
前記測定データを複数に分割し、それぞれから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを複数取得することを特徴とする漏水検知方法。 The water leakage detection method according to claim 1,
A leak detecting method, characterized in that the measurement data is divided into a plurality of pieces, an autocorrelation coefficient is obtained from each of the pieces, and a plurality of peak position information sets each having a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient are acquired. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
前記複数回繰り返す処理は、異なる時刻で行うことを特徴とする漏水検知方法。 The water leakage detection method according to claim 1,
The water leakage detection method, wherein the process repeated a plurality of times is performed at different times. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
前記複数のピーク位置情報セット間の関係性とは、前記複数のピーク位置情報セット間のピーク位置の一致率に対する出現割合であることを特徴とする漏水検知方法。 The water leakage detection method according to claim 1,
The relationship between the plurality of peak position information sets is the appearance ratio with respect to the matching rate of the peak positions between the plurality of peak position information sets. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうとは、前記複数のピーク位置情報セット間の比較対象の測定データを点に対応させ、ピーク位置の一致度が所定値を超える点間を線で結び辺を表示するグラフネットワークを用いて漏水判定を行うことであることを特徴とする漏水検知方法。 The water leakage detection method according to claim 1,
Performing water leakage determination based on the relationship between the plurality of peak position information sets, the measured data of the comparison target between the plurality of peak position information sets correspond to points, the degree of coincidence of the peak position is a predetermined value. A water leak detection method, which comprises performing a water leak determination by using a graph network that displays connecting edges with lines between exceeding points. 振動センサを有するセンサ端末であって、
該振動センサは、配管に設置されて、該配管の振動データを取得し、
該取得した振動データから自己相関係数を求め、
該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
該複数のピーク位置情報セットを外部に送信することを特徴とするセンサ端末。 A sensor terminal having a vibration sensor,
The vibration sensor is installed in a pipe to obtain vibration data of the pipe,
Obtaining an autocorrelation coefficient from the acquired vibration data,
Extracting a peak position information set consisting of a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient,
Acquiring a plurality of the extracted peak position information set by repeating the above processing a plurality of times,
A sensor terminal which transmits the plurality of peak position information sets to the outside. 請求項６に記載のセンサ端末であって、
前記振動データを複数に分割し、それぞれから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを複数取得することを特徴とするセンサ端末。 The sensor terminal according to claim 6,
A sensor terminal, characterized in that the vibration data is divided into a plurality of pieces, an autocorrelation coefficient is obtained from each of the pieces, and a plurality of peak position information sets including a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient are acquired. 請求項６に記載のセンサ端末であって、
該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行ない、該漏水判定結果を外部に送信することを特徴とするセンサ端末。 The sensor terminal according to claim 6,
A sensor terminal, characterized in that water leakage determination is performed based on a relationship between the plurality of peak position information sets, and the water leakage determination result is transmitted to the outside. 請求項８に記載のセンサ端末であって、
前記複数のピーク位置情報セット間の関係性とは、前記複数のピーク位置情報セット間のピーク位置の一致率に対する出現割合であることを特徴とするセンサ端末。 The sensor terminal according to claim 8, wherein
The sensor terminal, wherein the relationship between the plurality of peak position information sets is an appearance ratio with respect to a matching rate of peak positions between the plurality of peak position information sets. 請求項８に記載のセンサ端末であって、
前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうとは、前記複数のピーク位置情報セット間の比較対象の測定データを点に対応させ、ピーク位置の一致度が所定値を超える点間を線で結び辺を表示するグラフネットワークを用いて漏水判定を行うことであることを特徴とするセンサ端末。 The sensor terminal according to claim 8, wherein
Performing water leakage determination based on the relationship between the plurality of peak position information sets, the measured data of the comparison target between the plurality of peak position information sets correspond to points, the degree of coincidence of the peak position is a predetermined value. A sensor terminal, characterized in that water leakage is determined by using a graph network that displays connecting edges with lines between exceeding points. 振動センサを有するセンサ端末と、該センサ端末が動作する条件を指示する演算部を備えた監視システムで構成される漏水検知システムであって、
前記振動センサは、配管に設置されて、該配管の振動データを取得し、
前記センサ端末は前記取得した振動データを前記監視システムに送信し、
前記監視システムは、受信した前記振動データから自己相関係数を求め、
該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知システム。 A water leakage detection system comprising a sensor terminal having a vibration sensor, and a monitoring system having a calculation unit for instructing conditions under which the sensor terminal operates,
The vibration sensor is installed in a pipe to obtain vibration data of the pipe,
The sensor terminal transmits the acquired vibration data to the monitoring system,
The monitoring system obtains an autocorrelation coefficient from the received vibration data,
Extracting a peak position information set consisting of a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient,
Acquiring a plurality of the extracted peak position information set by repeating the above processing a plurality of times,
A water leakage detection system, characterized in that water leakage is determined based on a relationship between the plurality of peak position information sets. 請求項１１に記載の漏水検知システムであって、
前記センサ端末は前記取得した振動データから自己相関係数を求め、
該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
該複数のピーク位置情報セットを前記監視システムに送信し、
前記監視システムは、受信した前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知システム。 The water leakage detection system according to claim 11,
The sensor terminal obtains an autocorrelation coefficient from the acquired vibration data,
Extracting a peak position information set consisting of a plurality of peaks of the autocorrelation coefficient,
Acquiring a plurality of the extracted peak position information set by repeating the above processing a plurality of times,
Transmitting the plurality of peak position information sets to the monitoring system,
The water leakage detection system, wherein the monitoring system performs water leakage determination based on the received relationship between the plurality of peak position information sets. 請求項１２に記載の漏水検知システムであって、
前記センサ端末は前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行ない、
該漏水判定の結果を前記監視システムに送信し、
前記監視システムは、受信した前記漏水判定の結果を表示装置に表示することを特徴とする漏水検知システム。 The water leakage detection system according to claim 12, wherein
The sensor terminal performs water leakage determination based on the relationship between the plurality of peak position information sets,
The result of the water leakage determination is transmitted to the monitoring system,
The water leakage detection system, wherein the monitoring system displays the received result of the water leakage determination on a display device. 請求項１１に記載の漏水検知システムであって、
前記複数のピーク位置情報セット間の関係性とは、前記複数のピーク位置情報セット間のピーク位置の一致率に対する出現割合に応じて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知システム。 The water leakage detection system according to claim 11,
The water leak detection system is characterized in that the water leak determination is performed according to the relationship between the plurality of peak position information sets and the appearance ratio of the peak positions between the plurality of peak position information sets with respect to the matching rate. 請求項１１に記載の漏水検知システムであって、
前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうとは、前記複数のピーク位置情報セット間の比較対象の測定データを点に対応させ、ピーク位置の一致度が所定値を超える点間を線で結び辺を表示するグラフネットワークを用いて漏水判定を行うことであることを特徴とする漏水検知システム。 The water leakage detection system according to claim 11,
Performing water leakage determination based on the relationship between the plurality of peak position information sets, the measured data of the comparison target between the plurality of peak position information sets correspond to points, the degree of coincidence of the peak position is a predetermined value. A water leak detection system, characterized in that a water leak is determined by using a graph network that displays connecting edges with lines between exceeding points.
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