JP2022025861A - Water leakage detector and water leakage detection method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、漏水検出装置及び漏水検出方法に関する。 The present invention relates to a leak detection device and a leak detection method.
従来、水道配水プロセス内の配管に生じた漏水を検出する技術が求められている。
従来技術の一例である特許文献1には、複数の予測判定方式の各々を用いて、複数の予測判定方式に応じたデータ範囲の、監視対象プロセスのセンサの計測値に基づいて、判定時刻におけるセンサの第1の計測値の予測値を予測し、予測値と判定時刻における第1の計測値との差、及び、予測値の上限値と下限値との範囲外の第1の計測値、の少なくとも一方に基づいて、監視対象プロセスの異常を判定し、複数の予測判定方式の、異常を判定した異常判定結果が含む異常が影響を及ぼす第2の計測値を影響データとして含む範囲を影響データ範囲として選定し、異常判定結果のうち影響データ範囲に含まれる影響データに基づいた異常判定結果の信頼度を下げて複数の予測判定方式の前記異常判定結果を統合し、統合した異常判定結果を出力する技術が開示されている。
Conventionally, there has been a demand for a technique for detecting water leakage generated in a pipe in a water distribution process.
In
しかしながら、上記の従来技術は、データに即した予測に改善の余地がある。 However, the above-mentioned prior art has room for improvement in prediction based on data.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、より高精度な漏水の検出が可能な技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a technique capable of detecting water leakage with higher accuracy.
上述の課題を解決して目的を達成する本発明は、検出対象の水道配水プロセスの流量及び圧力の時系列データを蓄積するデータ蓄積部と、前記時系列データから学習対象データを取得する学習データ取得部と、前記水道配水プロセスにおける漏水の判定対象データを取得する判定対象データ取得部と、前記学習対象データを畳み込みニューラルネットワークによる学習可能に変換し、前記判定対象データを判定可能に変換するデータ変換部と、前記データ変換部で変換された変換済み学習対象データを用いて学習することでモデルパラメータを更新する学習パラメータ更新部と、前記学習パラメータ更新部で更新された更新済み学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶部と、前記データ変換部で変換された変換済み判定対象データ及び前記更新済み学習パラメータを用いて畳み込みニューラルネットワークにより推定した推定値と実測値との差分を算出し、この差分により異常を判定し、異常である場合には前記水道配水プロセス内に漏水ありと判定する漏水判定部と、を備える漏水検出装置である。 The present invention, which solves the above-mentioned problems and achieves the object, has a data storage unit that stores time-series data of the flow rate and pressure of the water distribution process to be detected, and training data that acquires learning target data from the time-series data. The acquisition unit, the determination target data acquisition unit that acquires the determination target data of water leakage in the water distribution process, and the data that converts the learning target data into learnable by a convolutional neural network and converts the determination target data into judgmentable data. The conversion unit, the learning parameter update unit that updates the model parameters by learning using the converted learning target data converted by the data conversion unit, and the updated learning parameters updated by the learning parameter update unit are stored. The difference between the estimated value and the measured value estimated by the convolution neural network using the learning parameter storage unit, the converted determination target data converted by the data conversion unit, and the updated learning parameter is calculated, and the difference is used. It is a water leakage detection device including a water leakage determination unit that determines an abnormality and, if it is an abnormality, determines that there is a water leakage in the water supply distribution process.
上記構成の本発明において、前記データ変換部は、前記時系列データをフーリエ変換したフーリエ変換済みデータを、時間と周波数との2次元データに変換することが好ましい。 In the present invention having the above configuration, it is preferable that the data conversion unit converts the Fourier-transformed data obtained by Fourier-transforming the time-series data into two-dimensional data of time and frequency.
又は、上記構成の本発明において、前記データ変換部は、前記時系列データをWavelet変換したWavelet変換済みデータを、日数と時刻と基底関数の個数との3次元データに変換することが好ましい。 Alternatively, in the present invention having the above configuration, it is preferable that the data conversion unit converts the Wavelet-converted data obtained by wavelet-converting the time-series data into three-dimensional data of the number of days, the time, and the number of basis functions.
又は、本発明は、検出対象の水道配水プロセスの流量及び圧力の時系列データを蓄積すること、前記時系列データから学習対象データを取得すること、前記学習対象データを畳み込みニューラルネットワークによる学習可能に変換すること、前記変換された変換済み学習対象データを用いて学習することでモデルパラメータを更新すること、前記更新された更新済み学習パラメータを記憶すること、前記水道配水プロセスにおける漏水の判定対象データを取得すること、前記判定対象データを判定可能に変換すること、前記変換された変換済み判定対象データ及び前記更新済み学習パラメータを用いて畳み込みニューラルネットワークにより推定した推定値と実測値との差分を算出すること、及び前記差分により異常を判定し、異常である場合には前記水道配水プロセス内に漏水ありと判定すること、を備える漏水検出方法である。 Alternatively, the present invention enables the accumulation of time-series data of the flow rate and pressure of the water distribution process to be detected, the acquisition of training target data from the time-series data, and the convolutional neural network of the training target data. Conversion, updating model parameters by learning using the converted converted learning target data, storing the updated updated learning parameters, and determining water leakage in the water distribution process. The difference between the estimated value estimated by the convolutional neural network and the measured value using the converted determination target data and the updated learning parameter. It is a leak detection method including calculation and determination of an abnormality based on the difference, and if it is an abnormality, it is determined that there is a leak in the water distribution process.
本発明によれば、より高精度な漏水の検出が可能な技術を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a technique capable of detecting a leak with higher accuracy.
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態について説明する。
ただし、本発明は、以下の実施形態の記載によって限定解釈されるものではない。
Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
However, the present invention is not limited to the description of the following embodiments.
(実施形態1)
図1は、本実施形態に係る漏水検出装置の構成を示すブロック図である。
図1に示す漏水検出装置100は、データ蓄積部101と、学習データ取得部102と、判定対象データ取得部103と、データ変換部104と、学習パラメータ更新部105と、学習パラメータ記憶部106と、漏水判定部107と、を備える。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a leak detection device according to the present embodiment.
The
図2は、本実施形態に係る漏水検出装置100の処理を示すフローチャートである。
図2(A)は、学習処理フローを示し、図2(B)は、判定処理フローを示す。
FIG. 2 is a flowchart showing the processing of the
FIG. 2A shows a learning processing flow, and FIG. 2B shows a determination processing flow.
まず、学習処理フロー処理について説明する。
図2(A)に示す学習処理フローでは、処理を開始すると、データ蓄積部101は、検出対象の水道配水プロセスの流量及び圧力の時系列データを蓄積する(S11)。
学習データ取得部102は、データ蓄積部101に蓄積された時系列データから学習対象データを取得する(S12)。
First, the learning process flow process will be described.
In the learning processing flow shown in FIG. 2A, when the processing is started, the
The learning
データ変換部104は、学習対象データを学習可能に変換する(S13)。
ここで、学習対象データの変換は、畳み込みニューラルネットワークによる学習が可能となるように行う。
The
Here, the conversion of the training target data is performed so that learning by the convolutional neural network is possible.
図3は、本実施形態におけるS13のデータ変換結果を示す図である。
本実施形態におけるデータ変換部104は、時系列データである学習対象データを単に直近D日分及び直近n時刻分のサイズ(D×n)の二次元データに変換する。
図3においては、例えば、直近30日分のデータに対し、15分刻みの解像度で直近24時間分のデータを入力とする場合には、サイズ(30×96)の二次元データに変換される。
この二次元データが畳み込みニューラルネットワークの入力となる。
データ変換部104は、この入力データを1日に行う判定の回数分だけ作成する。
すなわち、漏水検出装置100が15分おきに判定を行う場合には、学習モデル生成用に96個の入力データを要する。
FIG. 3 is a diagram showing the data conversion result of S13 in the present embodiment.
The
In FIG. 3, for example, when the data for the last 24 hours is input with the resolution in increments of 15 minutes for the data for the last 30 days, the data is converted into two-dimensional data of size (30 × 96). ..
This two-dimensional data becomes the input of the convolutional neural network.
The
That is, when the
学習パラメータ更新部105は、データ変換部104で変換された変換済み学習対象データを入力として用いて学習する(S14)。
この学習は、畳み込みニューラルネットワークにより行われ、この学習によりモデルパラメータが更新される。
The learning
This training is performed by a convolutional neural network, and this training updates the model parameters.
図4は、本実施形態におけるS14の学習モデルのイメージを示す図である。
本実施形態における学習パラメータ更新部105は、畳み込みニューラルネットワークにより、判定対象時刻から直近n時刻分の時系列データを推定するモデルを生成する。
学習パラメータ更新部105は、データ変換部104により生成した直近D日分及び直近n時刻分のサイズ(D×n)の二次元データを入力とし、直近n時刻分の時系列データを目的変数として学習する。
学習パラメータ更新部105が生成する学習モデルの数は、1日の間に判定する回数とする。
学習パラメータ更新部105は、例えば、1時間おきに判定を行う場合には24個の学習モデルを、15分おきに判定する場合には96個の学習モデルを生成する。
FIG. 4 is a diagram showing an image of the learning model of S14 in the present embodiment.
The learning
The learning
The number of learning models generated by the learning
The learning
学習パラメータ記憶部106は、学習パラメータ更新部105で更新された更新済み学習パラメータを記憶する(S15)。
The learning
まず、学習処理フローについて説明する。
図2(B)に示す判定処理フローでは、処理を開始すると、判定対象データ取得部103は、検出対象の水道配水プロセスにおける漏水の判定対象データを取得する(S21)。
データ変換部104は、判定対象データを判定可能に変換する(S22)。
First, the learning process flow will be described.
In the determination processing flow shown in FIG. 2B, when the processing is started, the determination target
The
漏水判定部107は、データ変換部104で変換された変換済み判定対象データ及び更新済み学習パラメータを用いて検出対象の水道配水プロセス内の漏水を判定する(S23)。
S23の漏水の判定では、漏水判定部107は、まず、畳み込みニューラルネットワークにより判定対象時刻から直近n時刻分の時系列データを推定する。
漏水判定部107は、この畳み込みニューラルネットワークによる推定値と実際のn時刻分の実測値との差分を算出し、この差分により異常を判定し、異常である場合には漏水有りと判定する。
ここで、推定値と実測値との差分の定量化は、n個の差分の最大値、平均誤差又は平均自乗誤差等により行えばよい。
The water
In the determination of water leakage in S23, the water
The
Here, the difference between the estimated value and the actually measured value may be quantified by the maximum value of n differences, the average error, the average squared error, or the like.
従来技術では、データに即した特徴量の抽出は行っておらず、データに即した予測に改善の余地があった。
本実施形態によれば、畳み込みニューラルネットワークを用いて深層学習を行うことで、データに即した特徴量の抽出を自然に行うことが可能となり、データに即した高精度な漏水の検出が可能となる。
また、従来技術によれば、複数の予測判定方式を用いているため、用いる予測判定方式の数に応じて計算負荷が増大するという問題があったが、本実施形態によれば、複数の予測判定方式を用いていないため、計算負荷を抑えることができる。
In the conventional technique, the feature amount according to the data is not extracted, and there is room for improvement in the prediction according to the data.
According to this embodiment, by performing deep learning using a convolutional neural network, it is possible to naturally extract features according to the data, and it is possible to detect water leakage with high accuracy according to the data. Become.
Further, according to the prior art, since a plurality of prediction determination methods are used, there is a problem that the calculation load increases according to the number of prediction determination methods to be used. However, according to the present embodiment, a plurality of prediction methods are used. Since the judgment method is not used, the calculation load can be suppressed.
(実施形態2)
実施形態1においては、時系列データである学習対象データを単に直近D日分及び直近n時刻分のサイズ(D×n)の二次元データに変換して畳み込みニューラルネットワークの入力データとしているが、本発明はこれに限定されるものではない。
本実施形態においては、ノイズの影響を抑えることが可能な形態について説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the learning target data, which is time-series data, is simply converted into two-dimensional data having a size (D × n) for the latest D days and the latest n times, and is used as input data for the convolutional neural network. The present invention is not limited to this.
In this embodiment, an embodiment capable of suppressing the influence of noise will be described.
なお、本実施形態に係る漏水検出装置は、実施形態1のデータ変換部104に代えてデータ変換部104aを備え、実施形態1の学習パラメータ更新部105に代えて学習パラメータ更新部105aを備える点のみが異なり、その他については実施形態1と同じであるため、図示を省略し、実施形態1の説明を援用する。
The water leakage detection device according to the present embodiment includes a data conversion unit 104a instead of the
データ変換部104aは、学習対象データを学習可能に変換し(S13)、判定対象データを判定可能に変換する(S22)。
ここで、学習対象データの変換は、データ変換部104と同様に、畳み込みニューラルネットワークによる学習が可能となるように行う。
The data conversion unit 104a converts the learning target data so that it can be learned (S13), and converts the determination target data so that it can be determined (S22).
Here, the conversion of the training target data is performed so that learning by the convolutional neural network is possible in the same manner as in the
図5は、本実施形態におけるS13のデータ変換結果を示す図である。
図5において、例えば、現在から過去4週間前まで遡った24時間毎、1時間刻みの直近4週間分の時系列データ(4×7×24時間=672レコード)に対し、フーリエ変換による周波数分解を適用すると、図5右側に示すスペクトログラム表示の時間方向すなわち縦軸方向の長さは、672÷24=28となる。
また、横軸の周波数成分として周波数が1/24,1/48,1/60,1/648,1/672のときの振幅を抽出すると、横軸方向の長さも28となり、縦28×横28のスペクトログラム表示が得られる。
FIG. 5 is a diagram showing the data conversion result of S13 in the present embodiment.
In FIG. 5, for example, frequency decomposition by Fourier transform is performed on time-series data (4 × 7 × 24 hours = 672 records) for the latest 4 weeks in 1-hour increments every 24 hours going back from the present to the past 4 weeks. When is applied, the length of the spectrogram display shown on the right side of FIG. 5 in the time direction, that is, in the vertical axis direction is 672 ÷ 24 = 28.
Further, when the amplitude when the frequency is 1 / 24, 1/48, 1/60, 1/648, 1/672 is extracted as the frequency component on the horizontal axis, the length in the horizontal axis direction is also 28, which is 28 × horizontal. Twenty-eight spectrogram displays are obtained.
学習パラメータ更新部105aは、データ変換部104aで変換された変換済み学習対象データを用いて学習する(S14)。
この学習は、学習パラメータ更新部105と同様に、畳み込みニューラルネットワークにより行われ、この学習によりモデルパラメータが更新される。
The learning parameter updating unit 105a learns using the converted learning target data converted by the data conversion unit 104a (S14).
This learning is performed by the convolutional neural network as in the learning
図6は、本実施形態におけるS14の学習モデルのイメージを示す図である。
図6では、入力データのみが図4と異なっている。
FIG. 6 is a diagram showing an image of the learning model of S14 in the present embodiment.
In FIG. 6, only the input data is different from FIG.
本実施形態の漏水検出装置のデータ変換部104aは、時系列データをフーリエ変換したフーリエ変換済みデータを、時間と周波数との2次元データに変換するものである。
このように、本実施形態によれば、実施形態1の効果に加えて、入力データをフーリエ変換することによって、支配的でない周波数成分の重み係数を小さくし、ノイズの影響を抑えることができる。
The data conversion unit 104a of the leak detection device of the present embodiment converts the Fourier-transformed data obtained by Fourier-transforming the time-series data into two-dimensional data of time and frequency.
As described above, according to the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, the weight coefficient of the non-dominant frequency component can be reduced and the influence of noise can be suppressed by Fourier transforming the input data.
(実施形態3)
実施形態1においては、時系列データである学習対象データを単に直近D日分及び直近n時刻分のサイズ(D×n)の二次元データに変換して畳み込みニューラルネットワークの入力データとし、実施形態2ではフーリエ変換を適用しているが、本発明はこれらに限定されるものではない。
本実施形態においては、実施形態2でフーリエ変換時に消失するデータを残すことが可能な形態について説明する。
(Embodiment 3)
In the first embodiment, the learning target data, which is time-series data, is simply converted into two-dimensional data having a size (D × n) for the latest D days and the latest n times, and used as input data for a convolutional neural network. In 2, the Fourier transform is applied, but the present invention is not limited thereto.
In the present embodiment, a mode in which data disappearing at the time of Fourier transform can be left in the second embodiment will be described.
なお、本実施形態に係る漏水検出装置は、実施形態1のデータ変換部104に代えてデータ変換部104bを備え、実施形態1の学習パラメータ更新部105に代えて学習パラメータ更新部105bを備える点のみが異なり、その他については実施形態1と同じであるため、図示を省略し、実施形態1の説明を援用する。
The water leakage detection device according to the present embodiment includes a data conversion unit 104b instead of the
データ変換部104bは、学習対象データを学習可能に変換し(S13)、判定対象データを判定可能に変換する(S22)。
ここで、学習対象データの変換は、データ変換部104,104aと同様に、畳み込みニューラルネットワークによる学習が可能となるように行う。
The data conversion unit 104b converts the learning target data so that it can be learned (S13), and converts the determination target data so that it can be determined (S22).
Here, the conversion of the learning target data is performed so that learning by the convolutional neural network is possible in the same manner as in the
図7は、本実施形態におけるS13のデータ変換結果を示す図である。
本実施形態におけるデータ変換部104bは、Wavelet変換を用いてデータ変換を行う。
実施形態2において用いるフーリエ変換では、変換結果は1次元ベクトルデータであるが、本実施形態において用いるWavelet変換では、変換結果が基底関数の数と時刻との2次元データとして得られる。
これは、基底関数ごとに各時刻に対応する係数値が得られるからである。
FIG. 7 is a diagram showing the data conversion result of S13 in the present embodiment.
The data conversion unit 104b in the present embodiment performs data conversion using the Wavelet transform.
In the Fourier transform used in the second embodiment, the transformation result is one-dimensional vector data, but in the Wavelet transformation used in the present embodiment, the transformation result is obtained as two-dimensional data of the number of basis functions and the time.
This is because the coefficient value corresponding to each time can be obtained for each basis function.
直近D日分を入力して使用する場合には、例えば、直近n時刻分のデータに対してk個の基底関数でWavelet変換すると、サイズ(n×k×D)の3次元データになる。
図8は、本実施形態における3次元入力データのイメージを示す図である。
When inputting and using the latest D days, for example, when wavelet transforming the data for the latest n times with k basis functions, it becomes three-dimensional data of size (n × k × D).
FIG. 8 is a diagram showing an image of three-dimensional input data in the present embodiment.
学習パラメータ更新部105bは、データ変換部104bで変換された変換済み学習対象データを入力として用いて学習する(S14)。
この学習は、畳み込みニューラルネットワークにより行われ、この学習によりモデルパラメータが更新される。
The learning parameter updating unit 105b learns using the converted learning target data converted by the data conversion unit 104b as an input (S14).
This training is performed by a convolutional neural network, and this training updates the model parameters.
図9は、本実施形態におけるS14の学習モデルのイメージを示す図である。
図9に示すように、本実施形態では、Wavelet変換された入力データが入力され、1日分の流量データの経時変化が出力される。
FIG. 9 is a diagram showing an image of the learning model of S14 in the present embodiment.
As shown in FIG. 9, in the present embodiment, the wavelet-converted input data is input, and the change with time of the flow rate data for one day is output.
本実施形態の漏水検出装置のデータ変換部104bは、時系列データをWavelet変換したWavelet変換済みデータを、日数と時刻と基底関数の個数との3次元データに変換するものである。
このように、本実施形態によれば、フーリエ変換時に消失するデータを残すことが可能となり、これらを活用することが可能となる。
The data conversion unit 104b of the leak detection device of the present embodiment converts the Wavelet-converted data obtained by wavelet-converting the time-series data into three-dimensional data of the number of days, the time, and the number of basis functions.
As described above, according to the present embodiment, it is possible to leave data that disappears during the Fourier transform, and it is possible to utilize these.
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、上述の構成に対して、構成要素の付加、削除又は転換を行った様々な変形例も含むものとする。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications in which components are added, deleted, or converted from the above-mentioned configuration.
100 漏水検出装置
101 データ蓄積部
102 学習対象データ取得部
103 判定対象データ取得部
104 データ変換部
105 学習パラメータ更新部
106 学習パラメータ記憶部
107 漏水判定部
100
Claims (4)
前記時系列データから学習対象データを取得する学習データ取得部と、
前記水道配水プロセスにおける漏水の判定対象データを取得する判定対象データ取得部と、
前記学習対象データを畳み込みニューラルネットワークによる学習可能に変換し、前記判定対象データを判定可能に変換するデータ変換部と、
前記データ変換部で変換された変換済み学習対象データを用いて学習することでモデルパラメータを更新する学習パラメータ更新部と、
前記学習パラメータ更新部で更新された更新済み学習パラメータを記憶する学習パラメータ記憶部と、
前記データ変換部で変換された変換済み判定対象データ及び前記更新済み学習パラメータを用いて畳み込みニューラルネットワークにより推定した推定値と実測値との差分を算出し、この差分により異常を判定し、異常である場合には前記水道配水プロセス内に漏水ありと判定する漏水判定部と、を備える漏水検出装置。 A data storage unit that stores time-series data of the flow rate and pressure of the water distribution process to be detected,
A learning data acquisition unit that acquires learning target data from the time-series data,
The judgment target data acquisition unit that acquires the judgment target data of water leakage in the water distribution process, and the judgment target data acquisition unit.
A data conversion unit that converts the learning target data so that it can be learned by a convolutional neural network, and converts the judgment target data so that it can be judged.
A learning parameter update unit that updates model parameters by learning using the converted learning target data converted by the data conversion unit, and a learning parameter update unit.
A learning parameter storage unit that stores updated learning parameters updated by the learning parameter update unit, and a learning parameter storage unit.
The difference between the estimated value estimated by the convolutional neural network and the measured value is calculated using the converted determination target data converted by the data conversion unit and the updated learning parameter, and the abnormality is determined based on this difference. A leak detection device including, in some cases, a leak determination unit for determining that there is a leak in the water distribution process.
前記時系列データから学習対象データを取得すること、
前記学習対象データを畳み込みニューラルネットワークによる学習可能に変換すること、
前記変換された変換済み学習対象データを用いて学習することでモデルパラメータを更新すること、
前記更新された更新済み学習パラメータを記憶すること、
前記水道配水プロセスにおける漏水の判定対象データを取得すること、
前記判定対象データを判定可能に変換すること、
前記変換された変換済み判定対象データ及び前記更新済み学習パラメータを用いて畳み込みニューラルネットワークにより推定した推定値と実測値との差分を算出すること、及び
前記差分により異常を判定し、異常である場合には前記水道配水プロセス内に漏水ありと判定すること、を備える漏水検出方法。
Accumulating time-series data on the flow rate and pressure of the water distribution process to be detected,
Acquiring learning target data from the time series data,
Converting the training target data so that it can be learned by a convolutional neural network,
Updating the model parameters by training using the converted converted training target data,
Remembering the updated updated learning parameters,
Acquiring data to be determined for leaks in the water distribution process,
Converting the determination target data so that it can be determined,
When the difference between the estimated value estimated by the convolutional neural network and the measured value is calculated using the converted converted determination target data and the updated learning parameter, and the abnormality is determined based on the difference, and the abnormality is found. A leak detection method comprising determining that there is a leak in the water distribution process.
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