JP2023053249A - 配管診断装置、配管診断方法、及びプログラム - Google Patents

配管診断装置、配管診断方法、及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】 正常時のデータを前もって取得することが困難な配管にも適用可能な配管診断装置を提供する。【解決手段】 本発明の一態様に係る配管診断装置１は、配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成手段１２と、経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成手段（計測手段２１及び指標化手段２２）と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する計測手段３１と、前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する判定手段３３と、を含むことを特徴とする。【選択図】 図１

Description

本発明は、配管を診断する技術等に関する。
異常が発生した場合に、既知の異常であれば直ちにこれを検出して原因を同定することができ、未知の異常であればこれを自動的に学習して以後の診断が可能となる原子力発電プラントの診断方法が提案されている（特許文献１）。この診断方法は、正常時のパワースペクトル密度パターンと原因の分かっている異常時のパワースペクトル密度パターンからプラントが正常か異常か判断できるように前もって学習させておいたニューラルネットを準備しておき、現在のプラントの状態を判定するために求めたパワースペクトルについて、自動学習する方法である。
特開平３－９２７９５号公報
しかしながら、前述の診断方法は、正常時及び異常時のデータを前もって取得可能であることを前提としているため、正常時のデータを前もって取得することが困難な装置、設備等には、適用できない。
そこで、本発明は、正常時のデータを前もって取得することが困難な配管にも適用可能な配管を診断する装置等の提供を目的の１つとする。
前記目的を達成するために、本発明の一態様に係る配管診断装置は、配管の振動を計測する計測手段と、計測された前記振動から算出された固有振動数と予め生成された判別基準とに基づいて、前記配管からの流体の漏洩を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。
本発明の一態様に係る配管診断方法は、配管の振動を計測し、計測された前記振動から算出された固有振動数と予め生成された判別基準とに基づいて、前記配管からの流体の漏洩を判定することを特徴とする。
本発明の一態様に係るプログラムは、配管の振動を計測し、計測された前記振動から算出された固有振動数と予め生成された判別基準とに基づいて、前記配管からの流体の漏洩を判定する処理をコンピュータに実行させる。
本発明によれば、正常時のデータを前もって取得することが困難な配管にも適用可能な配管診断装置及び配管診断方法を提供可能である。
図１は、実施形態１の配管診断装置の構成の一例を示す模式ブロック図である。 図２は、実施形態１の配管診断方法における学習工程の一例を示すフローチャートである。 図３は、実施形態１の配管診断方法における診断工程の一例を示すフローチャートである。 図４は、実施形態２の配管診断装置の構成の一例を示す模式ブロック図である。 図５は、実施形態２の配管診断方法における診断工程の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態３の配管診断装置の構成の一例を示す模式ブロック図である。 図７は、実施形態３の配管診断方法における診断工程の一例を示すフローチャートである。 図８は、実施例において、施工情報、設計情報及び材料情報にモンテカルロ法を適用した入力分布データを示すグラフである。 図９は、実施例において生成した基準分布及び変状分布を示すグラフである。 図１０は、実施例において生成した判別基準を示すグラフである。 図１１は、実施例において、水道管の劣化の判定結果に基づいて、基準分布を更新したときの判別基準の変化を示すグラフである。 図１２は、実施形態５の判別問題最適化装置の構成の一例を示す模式ブロック図である。 図１３は、実施形態６の基準分布生成装置の構成の一例を示す模式ブロック図である。 図１４は、実施形態７の配管診断装置の構成の一例を示す模式ブロック図である。 図１５は、本発明の各実施形態に係る装置を実現できるコンピュータの構成を模式的に示すブロック図である。
本発明において、「配管の劣化」とは、例えば、内部に水、石油、ガス等の流体が流れる配管に穴が開き、流体が漏洩している状態をいう。ただし、本発明において、「配管の劣化」は、配管に穴の開いた状態だけでなく、配管が腐食して脆くなっている状態や、隣接する２本の配管の間の接続状態が緩くなっている状態等であってもよい。既に地中に埋設済みの水道管等の配管の診断は、埋設時の配管のパラメータを把握することはできない状態で診断を行わなければならない場合がある。
以下、本発明の配管診断装置、配管診断方法、プログラム、記録媒体、判別問題最適化装置、判別問題最適化方法、基準分布生成装置及び基準分布生成工程について、配管が、水道管である場合を例にとり、図面を参照して詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の説明に限定されない。本発明は、水道管以外にも、石油、ガス等の流体が内部を流れる配管等に幅広く利用可能である。なお、以下の図１から図１４において、同一部分には、同一符号を付し、その説明を省略する場合がある。また、図面においては、説明の便宜上、各部の構造は適宜簡略化して示す場合があり、各部の寸法比等は、実際とは異なり、模式的に示す場合がある。
［実施形態１］
図１の模式ブロック図に、本実施形態の配管診断装置の構成の一例を示す。図示のように、本実施形態の配管診断装置１は、基準データベース（ｄａｔａｂａｓｅ（ＤＢ））部１０と、変状データベース（ＤＢ）部２０と、診断部３０と、学習部４０と、を含む。本実施形態の配管診断装置１において、学習部４０は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。
基準ＤＢ部１０は、施工データベース（ＤＢ）１１ａと、設計データベース（ＤＢ）１１ｂと、材料データベース（ＤＢ）１１ｃと、基準分布生成部１２と、基準データベース（ＤＢ）１３と、を含む。基準ＤＢ部１０において、施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ、材料ＤＢ１１ｃ及び基準ＤＢ１３は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。施工ＤＢ１１ａには、水道管の施工情報が少なくとも格納されている。設計ＤＢ１１ｂには、水道管の設計情報が少なくとも格納されている。材料ＤＢ１１ｃには、水道管の材料情報が少なくとも格納されている。施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ及び材料ＤＢ１１ｃとしては、例えば、サーバ等があげられ、それぞれ独立したサーバであってもよいし、１つのサーバ内に全てのデータベースがあってもよい。水道管の施工情報としては、例えば、施工仕様、施工管理、点検、修繕、管理台帳に関する情報等があげられる。水道管の設計情報としては、例えば、設計仕様、設計図面、設計値、設計計算に関する情報等があげられる。水道管の材料情報としては、例えば、材料試験データ等があげられる。基準分布生成部１２は、施工情報と、設計情報と、材料情報と、に基づいて、水道管の基準データの統計データである基準分布を生成する。基準分布生成部１２における基準分布の生成は、例えば、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法、弾性理論に基づく理論式等を用いて実施可能である。基準ＤＢ１３には、基準分布が格納される。基準ＤＢ１３としては、例えば、サーバ等があげられる。
変状ＤＢ部２０は、計測部２１と、指標化部２２と、変状データベース（ＤＢ）２３と、を含む。本例では、計測部２１及び指標化部２２が、請求項における変状分布生成部に該当する。変状ＤＢ部２０において、変状ＤＢ２３は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。計測部２１は、水道管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する。計測部２１としては、例えば、加速度ピックアップ等の加速度センサ、レーザー変位計等の変位センサ、レーザードップラー計等の速度センサ、水圧計、ハイドロフォン等の動圧センサ等があげられる。指標化部２２は、計測部２１によって計測された、水道管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、水道管の判別指標を算出する。指標化部２２は、さらに、算出された判別指標に基づいて、水道管の変状データの統合データである変状分布を生成する。判別指標としては、例えば、水道管の振動の音速及び固有振動数等があげられる。変状ＤＢ２３には、変状分布が格納される。変状ＤＢ２３としては、例えば、サーバ等があげられる。計測部２１は、例えば、経年変化した水道管として与えられた水道管の、振動及び動圧の少なくとも一方を計測すればよい。その場合に計測の結果として得られる振動及び動圧を、以下の説明では、経年変化した水道管の振動及び動圧とも表記する。この場合に計測された振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、指標化部２２によって生成された変状分布を、以下の説明では、経年変化した水道管の変状データの統合データである変状分布とも表記する。水道管の使用を開始してから経過した時間に応じて、水道管に、例えば、上述の「配管の劣化」等の変化が生じやすくなる。経年変化した水道管は、例えば、使用を開始してから経過した時間による、状態の変化が生じたとみなされる水道管である。経年変化した水道管として使用される水道管の状態の変化は、確認されていなくてもよい。すなわち、例えば、使用を開始してから所定時間が経過した水道管が、経年変化した水道管として使用されてもよい。所定時間は、水道管を流れる水の水質、水道管の種類、及び、水道管が使用されていた場所などの少なくともいずれかによって定められてもよい。例えば、作業員の目視などによって、上述の「配管の劣化」が生じたことが確認された水道管が、経年変化した水道管として使用されてもよい。
学習部４０は、判別問題最適化部４１を含む。判別問題最適化部４１は、基準分布と、変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する。判別問題最適化部４１としては、例えば、サポートベクターマシン、線形判別器、カーネル識別器、ｋ－ＮＮ識別器、ディープニューラルネット等があげられる。判別基準としては、例えば、サポートベクターマシンによる決定関数、線形判別器による決定関数、カーネル識別器による決定関数、ｋ－ＮＮ（ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）識別器による決定関数、ディープニューラルネットによる決定関数等があげられる。
診断部３０は、計測部３１と、指標化部３２と、判定部３３とを含む。診断部３０において、指標化部３２は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。計測部３１は、診断時の水道管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する。計測部３１としては、例えば、加速度ピックアップ等の加速度センサ、レーザー変位計等の変位センサ、レーザードップラー計等の速度センサ、水圧計、ハイドロフォン等の動圧センサ等があげられる。指標化部３２は、診断時の水道管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、診断時の水道管の判別指標を算出する。判別指標としては、例えば、診断時の水道管の振動の音速及び固有振動数等があげられる。判定部３３は、判別基準と、判別指標と、に基づいて、配管の劣化を判定する。本例の配管診断装置１が、判別問題最適化部４１を有しない場合には、判定部３３において、判別基準に代えて、基準分布及び変状分布を用いることができる。また、本例の配管診断装置１が、指標化部３２を有しない場合には、判定部３３において、判別指標に代えて、診断時の水道管の振動及び動圧の少なくとも一方を用いることができる。
つぎに、図２及び図３を用いて、本実施形態の配管診断方法について説明する。本実施形態の配管診断方法は、例えば、図１に示す本実施形態の配管診断装置１を用いて実施可能である。
図２は、本実施形態の配管診断方法における学習工程の一例を示すフローチャートである。図示のとおり、この学習工程は、基準ＤＢ生成工程Ｓ１１～Ｓ１３と、変状ＤＢ生成工程Ｓ２１～Ｓ２３とに分かれる。基準ＤＢ生成工程では、まず、基準分布生成部１２は、施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ及び材料ＤＢ１１ｃから、それぞれ、施工情報、設計情報及び材料情報のデータを読み込む（Ｓ１１）。つぎに、基準分布生成部１２は、有限要素法、弾性理論等に適用できる形態に、施工情報、設計情報及び材料情報のデータを、材料定数、寸法、境界条件の数値、モデル等に変換し、ばらつきの程度を与える。さらに、基準分布生成部１２は、これらのデータに基づいて、有限要素法による応答計算、弾性理論に基づく理論式等を用い、判別指標である水道管の振動の音速、固有振動数等の統計データをモンテカルロ法等により算出する（Ｓ１２）。つぎに、基準分布生成部１２は、得られた統計データを、基準分布として、基準ＤＢ１３に格納する（Ｓ１３）。
変状ＤＢ生成工程では、まず、計測部２１は、経年変化した水道管の振動及び動圧を計測する（Ｓ２１）。つぎに、指標化部２２は、計測された振動及び動圧に基づいて、水道管の振動の音速、固有振動数等の統計データをモンテカルロ法等により算出する（Ｓ２２）。つぎに、指標化部２２は、得られた統計データを、変状分布として、変状ＤＢ２３に格納する（Ｓ２３）。つぎに、判別問題最適化部４１は、基準分布と、変状分布と、に基づいて、判別関数等の判別基準を生成する（Ｓ４１）。
図３は、本実施形態の配管診断方法における診断工程の一例を示すフローチャートである。この診断工程では、まず、計測部３１は、診断時の水道管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する（Ｓ３１）。つぎに、指標化部３２は、判別指標として、診断時の水道管の振動の音速、固有振動数等の統計データをモンテカルロ法等により算出する（Ｓ３２）。つぎに、判定部３３は、判別基準と、判別指標と、に基づいて、水道管の劣化を判定する（Ｓ３３）。
以上のように、本実施形態によれば、正常時のデータを前もって取得することが困難な既設の水道管等の配管にも適用可能な配管診断装置及び配管診断方法を提供可能である。
［実施形態２］
図４の模式ブロック図に、本実施形態の配管診断装置の構成の一例を示す。図示のように、本実施形態の配管診断装置１は、診断部３０が、さらに、ラベル化部３４を含むこと以外、図１に示す実施形態１の配管診断装置１と同様である。
つぎに、本実施形態の配管診断方法について説明する。本実施形態の配管診断方法は、例えば、図４に示す本実施形態の配管診断装置１を用いて実施可能である。本実施形態の配管診断方法における学習工程は、実施形態１において、図２を用いて説明したのと同様であるため、ここでは、図５を用いて、本実施形態の配管診断方法における診断工程についてのみ説明する。
図５は、本実施形態の配管診断方法における診断工程の一例を示すフローチャートである。この診断工程において、Ｓ３１～Ｓ３３は、実施形態１において、図３を用いて説明したのと同様である。つぎに、ラベル化部３４は、診断時の水道管の劣化の判定結果に基づいて、基準ＤＢ１３及び変状ＤＢ２３に格納された基準分布及び変状分布の更新を行う（Ｓ３４）。つぎに、判別問題最適化部４１は、更新後の基準分布と、変状分布と、に基づいて、判別関数等の判別基準を生成することで、判別基準を更新する（Ｓ３５）。
本実施形態によれば、実施形態１で得られる効果に加え、更新により、水道管の劣化の判定精度を自動向上させることが可能である。
［実施形態３］
図６の模式ブロック図に、本実施形態の配管診断装置の構成の一例を示す。図示のように、本実施形態の配管診断装置１は、診断部３０が、さらに、異常指標判定部３６と、原因調査部３７と、を含むこと以外、図１に示す実施形態１の配管診断装置１と同様である。
原因調査部３７としては、例えば、目視検査、抜き取り検査、破壊検査、非破壊検査等があげられる。
つぎに、本実施形態の配管診断方法について説明する。本実施形態の配管診断方法は、例えば、図６に示す本実施形態の配管診断装置１を用いて実施可能である。本実施形態の配管診断方法における学習工程は、実施形態１において、図２を用いて説明したのと同様であるため、ここでは、図７を用いて、本実施形態の配管診断方法における診断工程についてのみ説明する。
図７は、本実施形態の配管診断方法における診断工程の一例を示すフローチャートである。この診断工程において、Ｓ３１及びＳ３２は、実施形態１において、図３を用いて説明したのと同様である。つぎに、異常指標判定部３６は、判別指標と、所定の閾値と、に基づいて、判別指標が異常か否かを判定する（Ｓ３６）。判別指標が異常と判定された場合（Ｎｏ）、原因調査部３７は、その原因を特定して（Ｓ３７）、施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ及び材料ＤＢ１１ｃに格納された施工情報、設計情報及び材料情報の少なくとも一つを書き換えて、更新する（Ｓ３８）。つぎに、更新された情報を用いて、実施形態１において図２を用いて説明した学習工程を行い、判別基準を更新する（Ｓ３９）。
つぎに、判定部３３により、更新された判別基準と、判別指標と、に基づいて、水道管の劣化を判定する（Ｓ３３）。一方、判別指標が正常と判定された場合（Ｙｅｓ）、判定部３３は、判別基準と、判別指標と、に基づいて、水道管の劣化を判定する（Ｓ３３）。
本実施形態によれば、実施形態１で得られる効果に加え、判別指標の異常値を検出し、その原因を調査することで、施工不良、設計変更等を検出し、施工情報、設計情報及び材料情報の少なくとも一つを書き換えることで、水道管の劣化の判定精度を補償することが可能である。
［実施形態４］
本実施形態のプログラムは、前述の配管診断方法を、コンピュータで実行可能なプログラムである。本実施形態のプログラムは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ネットワークプロセッサ（ＮＰ：Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサ；マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）；半導体集積回路（ＬＳＩ：Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の回路；等により駆動処理されてもよい。本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されていてもよい。記録媒体としては、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｒｏｙ）、ハードディスク（ＨＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
［実施形態５］
図１２の模式ブロック図に、本実施形態の判別問題最適化装置の構成の一例を示す。図示のように、本実施形態の判別問題最適化装置２は、基準データベース（ＤＢ）部１０と、変状データベース（ＤＢ）部２０と、学習部４０と、を含む。
基準ＤＢ部１０は、施工データベース（ＤＢ）１１ａと、設計データベース（ＤＢ）１１ｂと、材料データベース（ＤＢ）１１ｃと、基準分布生成部１２と、基準データベース（ＤＢ）１３と、を含む。基準ＤＢ部１０において、施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ、材料ＤＢ１１ｃ及び基準ＤＢ１３は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。施工ＤＢ１１ａには、水道管の施工情報が少なくとも格納されている。設計ＤＢ１１ｂには、水道管の設計情報が少なくとも格納されている。材料ＤＢ１１ｃには、水道管の材料情報が少なくとも格納されている。施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ及び材料ＤＢ１１ｃとしては、例えば、サーバ等があげられ、それぞれ独立したサーバであってもよいし、１つのサーバ内に全てデータベースがあってもよい。水道管の施工情報としては、例えば、施工仕様、施工管理、点検、修繕、管理台帳に関する情報等があげられる。水道管の設計情報としては、例えば、設計仕様、設計図面、設計値、設計計算に関する情報等があげられる。水道管の材料情報としては、例えば、材料試験データ等があげられる。基準分布生成部１２は、施工情報と、設計情報と、材料情報と、に基づいて、水道管の基準データの統計データである基準分布を生成する。基準分布生成部１２における基準分布の生成は、例えば、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法、弾性理論に基づく理論式等を用いて実施可能である。基準ＤＢ１３には、基準分布が格納される。基準ＤＢ１３としては、例えば、サーバ等があげられる。
変状ＤＢ部２０は、計測部２１と、指標化部２２と、変状データベース（ＤＢ）２３と、を含む。本例では、計測部２１及び指標化部２２が、後述の付記２９における変状分布生成手段に該当する。変状ＤＢ部２０において、変状ＤＢ２３は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。計測部２１は、経年変化した水道管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する。計測部２１としては、例えば、加速度ピックアップ等の加速度センサ、レーザー変位計等の変位センサ、レーザードップラー計等の速度センサ、水圧計、ハイドロフォン等の動圧センサ等があげられる。指標化部２２は、経年変化した水道管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した水道管の判別指標を算出し、さらに、判別指標に基づいて、経年変化した水道管の変状データの統合データである変状分布を生成する。判別指標としては、例えば、水道管の振動の音速及び固有振動数等があげられる。変状ＤＢ２３には、変状分布が格納される。変状ＤＢ２３としては、例えば、サーバ等があげられる。
学習部４０は、判別問題最適化部４１を含む。判別問題最適化部４１は、基準分布と、変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する。判別問題最適化部４１としては、例えば、サポートベクターマシン、線形判別器、カーネル識別器、ｋ－ＮＮ識別器、ディープニューラルネット等があげられる。判別基準としては、例えば、サポートベクターマシンによる決定関数、線形判別器による決定関数、カーネル識別器による決定関数、ｋ－ＮＮ識別器による決定関数、ディープニューラルネットによる決定関数等があげられる。
また、本実施形態によれば、配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成工程と、経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成工程と、前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化工程と、を含むことを特徴とする、判別問題最適化方法も提供可能である。本実施形態の判別問題最適化装置の各部及び本実施形態の判別問題最適化方法の各工程については、前述の本発明の実施形態の配管診断装置及び配管診断方法における説明を引用できる。
［実施形態６］
図１３の模式ブロック図に、本実施形態の基準分布生成装置の構成の一例を示す。図示のように、本実施形態の基準分布生成装置３は、基準データベース（ＤＢ）部１０を含む。
基準ＤＢ部１０は、施工データベース（ＤＢ）１１ａと、設計データベース（ＤＢ）１１ｂと、材料データベース（ＤＢ）１１ｃと、基準分布生成部１２と、基準データベース（ＤＢ）１３と、を含む。基準ＤＢ部１０において、施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ、材料ＤＢ１１ｃ及び基準ＤＢ１３は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。施工ＤＢ１１ａには、水道管の施工情報が少なくとも格納されている。設計ＤＢ１１ｂには、水道管の設計情報が少なくとも格納されている。材料ＤＢ１１ｃには、水道管の材料情報が少なくとも格納されている。施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ及び材料ＤＢ１１ｃとしては、例えば、サーバ等があげられ、それぞれ独立したサーバであってもよいし、１つのサーバ内に全てのデータベースがあってもよい。水道管の施工情報としては、例えば、施工仕様、施工管理、点検、修繕、管理台帳に関する情報等があげられる。水道管の設計情報としては、例えば、設計仕様、設計図面、設計値、設計計算に関する情報等があげられる。水道管の材料情報としては、例えば、材料試験データ等があげられる。基準分布生成部１２は、施工情報と、設計情報と、材料情報と、に基づいて、水道管の基準データの統計データである基準分布を生成する。基準分布生成部１２における基準分布の生成は、例えば、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法、弾性理論に基づく理論式等を用いて実施可能である。基準ＤＢ１３には、基準分布が格納される。基準ＤＢ１３としては、例えば、サーバ等があげられる。
また、本実施形態によれば、配管の施工情報を取得する配管情報取得工程と、前記配管の設計情報を取得する設計情報取得工程と、前記配管の材料情報を取得する材料情報取得工程と、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いて、前記施工情報と、前記設計情報と、前記材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成することを特徴とする、基準分布生成方法も提供可能である。本実施形態の基準分布生成装置の各部及び本実施形態の基準分布生成方法の各工程については、前述の本発明の実施形態の配管診断装置及び配管診断方法における説明を引用できる。
［実施形態７］
図１４の模式ブロック図に、本実施形態の配管診断装置の構成の一例を示す。図示のように、本実施形態の配管診断装置１は、基準データベース（ＤＢ）部１０と、変状データベース（ＤＢ）部２０と、診断部３０と、学習部４０と、を含む。本実施形態の配管診断装置１において、学習部４０は、任意の構成部材であり、有することが好ましいが、有さなくてもよい。
基準ＤＢ部１０は、施工データベース（ＤＢ）１１ａと、設計データベース（ＤＢ）１１ｂと、基準分布生成部１２と、を含む。基準ＤＢ部１０において、施工ＤＢ１１ａには、水道管の施工情報が少なくとも格納されている。設計ＤＢ１１ｂには、水道管の設計情報が少なくとも格納されている。施工ＤＢ１１ａ及び設計ＤＢ１１ｂは、例えば、サーバ等があげられ、それぞれ独立したサーバであってもよいし、１つのサーバ内に全てのデータベースがあってもよい。
変状ＤＢ部２０は、計測部２１と、指標化部２２と、を含む。本例では、計測部２１及び指標化部２２が、後述の付記３５における変状分布生成手段に該当する。
学習部４０は、判別問題最適化部４１を含む。
診断部３０は、計測部３１と、判定部３３とを含む。
本実施形態の配管診断装置１の各部については、前述の実施形態１の配管診断装置１における説明を引用できる。
実施形態１～７は、本発明の技術思想を逸脱しない範囲内で、組み合わせが可能である。
図４に示す配管診断装置１を用いて、図２及び図５に示す配管診断方法により、数値実験を行った。まず、施工ＤＢ１１ａに格納された施工仕様、設計ＤＢ１１ｂに格納された設計仕様、設計図面及び設計値、材料ＤＢ１１ｃに格納された材料試験データに基づき、水の体積弾性率（体積弾性係数）の平均値、水の密度の平均値、水道管の弾性係数の平均値、水道管の直径の平均値、水道管の肉厚の平均値及び標準偏差の平均値のデータを、基準分布生成部１２に読み込んだ（Ｓ１１）。ここで、水の体積弾性率（体積弾性係数）の平均値Κ＝２×１０３ＭＰａ（Ｍｅｇａ Ｐａｓｃａｌ）、水の密度の平均値ρｗ＝１０００ｋｇ／ｍ３（ｋｉｌｏｇｒａｍ／ｍｅｔｅｒ３）、水道管の弾性係数の平均値Ｅ＝１６０ＧＰａ（Ｇｉｇａ Ｐａｓｃａｌ）、水道管の直径の平均値ｄ＝１００ｍｍ（ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ）、水道管の肉厚の平均値ｔ＝５ｍｍ、標準偏差は、平均値の１％程度とした。これらのデータを、基準分布生成部１２を用いて、疑似乱数列を用いたモンテカルロ法によってシミュレーションした。その結果を、図８に示す。疑似乱数は、正規分布に従うものとした。さらに、基準分布生成部１２において、図８に示すデータを入力データとして、式（１）で表される水道管の振動の音速モデルを用いて、水道管の振動の音速の基準データの統計データである基準分布を生成し（Ｓ１２）、基準ＤＢ１３に格納した（Ｓ１３）。
Figure 2023053249000002
 前記基準分布を、図９の（Ａ）に示す。図示のとおり、前記基準分布は、正規分布に近い分布形状となった。ただし、一般の水道管においては、これが成り立つわけではないことに留意すべきである。
つぎに、実地試験において、計測部２１により、経年変化した前記水道管の振動を計測した（Ｓ２１）。実地試験に使用した経年変化した水道管は、使用を開始してから所定時間以上が経過した、複数の水道管である。以下では、２０本の経年変化した水道管の各々に対して、２０回ずつ行った実地試験の結果を示す。なお、実地実験に使用する経年変化した水道管の本数及び実地試験の回数は、この例に限られない。経年変化した水道管では、例えば、腐食によって、水道管の肉厚が減少することがある。経年変化した水道管では、例えば、水道管の内壁への、錆、スケール、及び、スライム等の少なくともいずれかの付着によって、水道管の内径が減少することもある。水道管の肉厚が減少した場合、水道管の振動の音速は遅くなる。水道管の内径（すなわち、上述の直径）が減少した場合、水道管の振動の音速は速くなる。計測の結果、経年変化した前記水道管の振動の音速は、ワイブル（Ｗｅｉｂｕｌｌ）分布に従ったため、ここでは、指標化部２２において、推定したワイブル分布のパラメータを用いて、モンテカルロ法を用いて疑似標本を作製し（Ｓ２２）、これを変状データの統計データである変状分布として変状ＤＢ２３に格納した（Ｓ２３）。
前記変状分布を、図９の（Ｂ）に示す。
つぎに、前記基準分布と、前記変状分布とに基づき、判別問題最適化部４１として、サポートベクターマシンを用いて、判別基準である判別関数を生成した。前記サポートベクターマシンによる判別関数の生成においては、最小二乗サポートベクターマシンを用い、カーネル関数には、線形カーネルを用いた。前記判別関数を、図１０に示す。図１０では、前記判別関数の決定境界を、点線で示している。図示のとおり、基準分布と変状分布との決定境界が作成されていることがわかる。図１０において、前記水道管の振動の音速が遅い側の前記決定境界よりも前記音速が遅い変状データ、及び、前記水道管の振動の音速が速い側の前記決定境界よりも前記音速が速い変状データは、前記水道管の劣化とみなすことができる。これにより、正常時のデータを前もって取得することが困難な既設の水道管に対しても、前記基準分布と前記変状分布を教師データとして用いることで、劣化を判定可能であることが確認された。
つぎに、ラベル化部３４により、前記水道管の劣化の判定結果に基づいて、基準ＤＢ１３に格納された前記基準分布を更新し（Ｓ３４）、判別問題最適化部４１により、更新後の前記基準分布と、前記変状分布とに基づいて、判別基準である判別関数を生成することで、前記判別関数を更新した（Ｓ３５）。更新された前記判別関数を、図１１に示す。図１１において、点線は、前記更新を行わなかったとき、実線は、前記更新を行ったときを示す。図示のように、前記更新を行わなかったときは、前記基準分布の幅が過小に見積もられていたが、前記更新により、前記基準分布の幅が広がり、より適切に決定境界が定まっていた。
［他の実施形態］
本発明の各実施形態に係る装置は、メモリと、そのメモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサとを含む、コンピュータによって実現できる。本発明の各実施形態に係る装置は、回路等の専用のハードウェアによっても実現できる。本発明の各実施形態に係る装置は、上述のコンピュータと、専用のハードウェアとの組合せによっても実現できる。本発明の各実施形態に係る装置は、１つの装置によって実現されてもよい。本発明の各実施形態に係る装置は、互いに通信可能に接続された、複数の装置によって実現されてもよい。
図１５は、本発明の各実施形態に係る装置を実現できるコンピュータ１０００の構成を模式的に示すブロック図である。
図１５に示すように、コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、記憶装置１００３と、Ｉ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース１００４とを含む。また、コンピュータ１０００は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。メモリ１００２と記憶装置１００３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクなどの記憶装置である。記憶媒体１００５は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスクなどの記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、可搬記録媒体である。記憶装置１００３が記憶媒体１００５であってもよい。プロセッサ１００１は、メモリ１００２と、記憶装置１００３に対して、データやプログラムの読み出しと書き込みを行うことができる。プロセッサ１００１は、Ｉ／Ｏインタフェース１００４を介して、例えば、他の装置にアクセスすることができる。プロセッサ１００１は、記憶媒体１００５にアクセスすることができる。記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、配管診断装置１として動作させるプログラムが格納されていてもよい。記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、配管診断装置１として動作させるプログラムが格納されていてもよい。記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、判別問題最適化装置２として動作させるプログラムが格納されていてもよい。記憶媒体１００５には、コンピュータ１０００を、基準分布生成装置３として動作させるプログラムが格納されていてもよい。
プロセッサ１００１は、記録媒体１００５に格納されているプログラムを、メモリ１００２にロードする。プロセッサ１００１は、メモリ１００２にロードされたプログラムを実行する。そして、コンピュータ１０００は、配管診断装置１、判別問題最適化装置２、又は、基準分布生成装置３として動作する。
以下、基準分布生成部１２、計測部２１、指標化部２２、計測部３１、指標化部３２、判定部３３、ラベル化部３４、異常指標判定部３６、及び、判別問題最適化部４１を含むグループを、第１グループと表記する。施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ、材料ＤＢ１１ｃ、基準ＤＢ１３、及び、変状ＤＢ２３を含むグループを、第２グループと表記する。第１グループに含まれる各部は、それぞれ、上述のメモリ１００２とプロセッサ１００１とによって実現できる。第２グループに含まれる各ＤＢは、コンピュータ１０００が含むメモリ１００２やハードディスク装置等の記憶装置１００３により実現することができる。言い換えると、施工ＤＢ１１ａ、設計ＤＢ１１ｂ、材料ＤＢ１１ｃ、基準ＤＢ１３、及び、変状ＤＢ２３は、それぞれのデータベースが格納された記憶装置を表す。第１グループに含まれる各部及び第２のグループに含まれる各部の一部又は全部を、専用のハードウェア（例えば、専用の回路）によって実現することもできる。
以上、実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
上記の実施形態及び実施例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載しうるが、以下には限定されない。
（付記１）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成手段と、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成手段と、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する計測手段と、
前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする、配管診断装置。
（付記２）
前記変状分布生成手段は、前記配管の劣化の判定結果に基づいて、前記変状分布を更新する
ことを特徴とする、付記１記載の配管診断装置。
（付記３）
前記基準分布生成手段は、前記配管の劣化の判定結果に基づいて、前記基準分布を更新する
ことを特徴とする付記１又は２記載の配管診断装置。
（付記４）
さらに、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、判別指標を算出する指標化手段と、
前記判別指標と、所定の閾値と、に基づいて、前記判別指標が異常か否かを判定する異常指標判定手段と、
前記判別指標が異常と判定された場合、その原因を特定して、前記施工情報、前記設計情報及び前記材料情報の少なくとも一つを書き換える原因調査手段と、
を含み、
前記判定手段は、前記判別指標が正常と判定された場合、前記配管の劣化を判定する
ことを特徴とする、付記１から３のいずれか１項に記載の配管診断装置。
（付記５）
前記判別指標は、前記配管の振動の音速及び固有振動数の少なくとも一方である
ことを特徴とする、付記４記載の配管診断装置。
（付記６）
前記計測手段は、加速度センサ、変位センサ、速度センサ、水圧計、ハイドロフォン及び動圧センサからなる群から選択される少なくとも一つである
ことを特徴とする、付記１から５のいずれか１項に記載の配管診断装置。
（付記７）
前記基準分布生成手段において、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いる
ことを特徴とする、付記１から６のいずれか１項に記載の配管診断装置。
（付記８）
さらに、前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化手段を含み、
前記判定手段は、前記判別基準と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する
ことを特徴とする、付記１から７のいずれか１項に記載の配管診断装置。
（付記９）
前記判別問題最適化手段は、サポートベクターマシン、線形判別器、カーネル識別器、ｋ－ＮＮ識別器及びディープニューラルネットからなる群から選択される少なくとも一つである
ことを特徴とする、付記８記載の配管診断装置。
（付記１０）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成を行い、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成し、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測し、
前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する劣化判定を行う、
ことを特徴とする、配管診断方法。
（付記１１）
前記配管の劣化の判定結果に基づいて、前記変状分布を更新する
ことを特徴とする、付記１０記載の配管診断方法。
（付記１２）
前記配管の劣化の判定結果に基づいて、前記基準分布を更新する
ことを特徴とする付記１０又は１１記載の配管診断方法。
（付記１３）
さらに、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、判別指標を算出し、
前記判別指標と、所定の閾値と、に基づいて、前記判別指標が異常か否かを判定し、
前記判別指標が異常と判定された場合、その原因を特定して、前記施工情報、前記設計情報及び前記材料情報の少なくとも一つを書き換え、
前記判別指標が正常と判定された場合、前記劣化判定において、前記配管の劣化を判定する
ことを特徴とする、付記１０から１２のいずれか１項に記載の配管診断方法。
（付記１４）
前記判別指標は、前記配管の振動の音速及び固有振動数の少なくとも一方である
ことを特徴とする、付記１３記載の配管診断方法。
（付記１５）
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方の計測に、加速度センサ、変位センサ、速度センサ、水圧計、ハイドロフォン及び動圧センサからなる群から選択される少なくとも一つを用いる
ことを特徴とする、付記１０から１４のいずれか１項に記載の配管診断方法。
（付記１６）
前記基準分布生成において、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いる
ことを特徴とする、付記１０から１５のいずれか１項に記載の配管診断方法。
（付記１７）
さらに、前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化を行い、
前記劣化判定において、前記判別基準と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する
ことを特徴とする、付記１０から１６のいずれか１項に記載の配管診断方法。
（付記１８）
前記判別問題最適化において、サポートベクターマシン、線形判別器、カーネル識別器、ｋ－ＮＮ識別器、ディープニューラルネットからなる群から選択される少なくとも一つを用いる
ことを特徴とする、付記１７記載の配管診断方法。
（付記１９）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成処理と、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成処理と、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する計測処理と、
前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する判定処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２０）
前記変状分布生成処理は、前記配管の劣化の判定結果に基づいて、前記変状分布を更新する
プログラムを記憶する、付記１９記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２１）
前記基準分布生成処理は、前記配管の劣化の判定結果に基づいて、前記基準分布を更新する
プログラムを記憶する、付記１９又は２０記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２２）
さらに、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、判別指標を算出する指標化処理と、
前記判別指標と、所定の閾値と、に基づいて、前記判別指標が異常か否かを判定する異常指標判定処理と、
前記判別指標が異常と判定された場合、その原因を特定して、前記施工情報、前記設計情報及び前記材料情報の少なくとも一つを書き換える原因調査処理と、
をコンピュータに実行させ、
前記判定処理は、前記判別指標が正常と判定された場合、前記配管の劣化を判定する
プログラムを記憶する、付記１９から２１のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２３）
前記判別指標は、前記配管の振動の音速及び固有振動数の少なくとも一方である
プログラムを記憶する、付記２２記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２４）
前記計測処理は、加速度センサ、変位センサ、速度センサ、水圧計、ハイドロフォン及び動圧センサからなる群から選択される少なくとも一つである
プログラムを記憶する、付記１９から２３のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２５）
前記基準分布生成処理において、材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いる
プログラムを記憶する、付記１９から２４のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２６）
さらに、前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化処理
をコンピュータに実行させ、
前記判定処理は、前記判別基準と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する
プログラムを記憶する、付記１９から２５のいずれか１項に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２７）
前記判別問題最適化処理は、サポートベクターマシン、線形判別器、カーネル識別器、ｋ－ＮＮ識別器及びディープニューラルネットからなる群から選択される少なくとも一つである
プログラムを記憶する、付記２６記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２８）
付記１０から１８のいずれか１項に記載の配管診断方法をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記２９）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成手段と、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成手段と、
前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化手段と、
を含むことを特徴とする、判別問題最適化装置。
（付記３０）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成を行い、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成し、
前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化を行う、
ことを特徴とする、判別問題最適化方法。
（付記３１）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、前記配管の材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成処理と、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成処理と、
前記基準分布と、前記変状分布と、に基づいて、判別基準を生成する判別問題最適化処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記３２）
配管の施工情報を取得する施工情報取得手段と、
前記配管の設計情報を取得する設計情報取得手段と、
前記配管の材料情報を取得する材料情報取得手段と、
材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いて、前記施工情報と、前記設計情報と、前記材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成手段と、
を含むことを特徴とする、基準分布生成装置。
（付記３３）
配管の施工情報を取得し、
前記配管の設計情報を取得し、
前記配管の材料情報を取得し、
材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いて、前記施工情報と、前記設計情報と、前記材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成を行う、
ことを特徴とする、基準分布生成方法。
（付記３４）
配管の施工情報を取得する施工情報取得処理と、
前記配管の設計情報を取得する設計情報取得処理と、
前記配管の材料情報を取得する材料情報取得処理と、
材料定数、寸法定数、境界条件を入力する有限要素法及び弾性理論に基づく理論式からなる群から選択される少なくとも一つを用いて、前記施工情報と、前記設計情報と、前記材料情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
（付記３５）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成手段と、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成手段と、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する計測手段と、
前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする、配管診断装置。
（付記３６）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成を行い、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成を行い、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測し、
前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する劣化判定を行う、
ことを特徴とする、配管診断方法。
（付記３７）
配管の施工情報と、前記配管の設計情報と、に基づいて、前記配管の基準データの統計データである基準分布を生成する基準分布生成処理と、
経年変化した前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方に基づいて、経年変化した前記配管の変状データの統計データである変状分布を生成する変状分布生成処理と、
前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方を計測する計測処理と、
前記基準分布と、前記変状分布と、前記配管の振動及び動圧の少なくとも一方と、に基づいて、前記配管の劣化を判定する判定処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
この出願は、２０１６年２月２６日に出願された日本出願特願２０１６－０３５１２３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
本発明によれば、正常時のデータを前もって取得することが困難な配管にも適用可能な配管診断装置及び配管診断方法を提供することができる。本発明の配管診断装置及び配管診断方法は、水、石油、ガス等を輸送する配管網を構成する配管をはじめ、各種の配管の診断に、幅広く利用可能である。
１ 配管診断装置
２ 判別問題最適化装置
３ 基準分布生成装置
１０ 基準ＤＢ部
１１ａ 施工ＤＢ
１１ｂ 設計ＤＢ
１１ｃ 材料ＤＢ
１２ 基準分布生成部
１３ 基準ＤＢ
２０ 変状ＤＢ部
２１、３１ 計測部
２２、３２ 指標化部
２３ 変状ＤＢ
３０ 診断部
３３ 判定部
３４ ラベル化部
３６ 異常指標判定部
３７ 原因調査部
４０ 学習部
４１ 判別問題最適化部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ 記憶装置
１００４ Ｉ／Ｏインタフェース
１００５ 記憶媒体

Claims (6)

  1. 配管の振動を計測する計測手段と、
    計測された前記振動から算出された固有振動数と予め生成された判別基準とに基づいて、前記配管からの流体の漏洩を判定する判定手段と、
    を備える配管診断装置。
  2. 前記判別基準は、配管の設計値と配管の材料情報とに基づいて生成されている
    請求項１に記載の配管診断装置。
  3. 前記配管の施工の管理台帳に関する情報を取得する施工情報取得手段と、
    前記配管の設計情報を取得する設計情報取得手段とをさらに備え、
    前記判定手段は、前記管理台帳に関する情報と前記設計情報とにさらに基づいて、前記漏洩を判定する
    請求項１に記載の配管診断装置。
  4. 前記施工の管理台帳に関する情報と前記設計情報とに基づいて配管の基準データの統計データを生成する生成手段をさらに備え、
    前記判別基準は、前記統計データを用いた学習によって生成された判別基準である、
    請求項３に記載の配管診断装置。
  5. 配管の振動を計測し、
    計測された前記振動から算出された固有振動数と予め生成された判別基準とに基づいて、前記配管からの流体の漏洩を判定する、
    配管診断方法。
  6. コンピュータに、
    配管の振動を計測し、
    計測された前記振動から算出された固有振動数と予め生成された判別基準とに基づいて、前記配管からの流体の漏洩を判定する、
    ことをコンピュータに実行させるプログラム。
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