JP3857670B2 - 不明水発生分布推定装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、不明水発生分布推定装置および方法に関し、特に下水道に流れ込む不明水の発生分布を推定する不明水発生分布推定装置、方法およびプログラムに関するものである。

下水道には、生活排水と雨水に対する処理方法の違いにより、合流式と分流式という２つの大きな方式がある。合流式とは、生活排水と雨水を一括して処理する方式であり、分流式とは、生活排水と雨水を分けて処理する方式である。合流式では、地下の下水管を生活排水と雨水で共用できるものの、下水処理場では、生活排水だけでなく雨水も処理する必要があり汚水処理負担が大きい。一方、分流式では、雨水専用の排水管を敷設する必要があるものの、下水処理場では生活排水だけを汚水処理すればよく、その処理負担を低減できる。
従来、このような下水道あるいは下水処理場への流入量を、季節や気温、さらには曜日や休日に応じて推定するシステムが提案されている（例えば、特許文献１など参照）。

図１４に分流式下水道の例を示す。一般に、下水処理場は３００、処理対象地域の下流に位置し、処理対象地域のビル・工場３１０や家屋３１１からの生活排水を下水管３０２さらには下水幹線３０１により集めて下水処理をした後、河川や海へ放流している。また雨水は、下水管３０２や下水幹線３０１とは別個の配水管３０３を介して、直接、河川や海へ放流している。
したがって、下水処理場３００には、対象処理地域からの生活排水だけ、すなわち上水道での消費量分を汚水処理すればよく、下水処理場３００の汚水処理能力や規模を縮小でき、処理コストを低減できる。

しかしながら、分流式の下水処理場では、実際に予想以上の下水が流入する傾向にあり、処理能力を上回った場合には、そのまま河川や海へ放流せざるを得ない越流という事態をもたらす。また、下水処理施設の増設や処理コストの増大を招く結果となっている。
一般に、このような汚水処理量の増大をもたらす不明な水を不明水といい、この不明水の原因となる大きなものの１つとして、下水幹線３０１や下水管３０２への雨水浸入がある。これは、下水幹線３０１や下水管３０２の老朽化による配管の破損や配管接続箇所での接続不良などの各種配管不良による間接的浸入のほか、マンホール蓋、宅内排水設備の不良などによる直接的浸入もある。したがって、処理対象地域において、このような不明水の発生箇所を特定し、追跡浸入水対策として、配管や施設の補修や水密性の向上を行う必要がある。

このような不明水の発生箇所を特定する作業としては、図１５に示す処理作業を行う必要があると考えられる。図１５は不明水特定作業を示す作業フローである。
まず、下水幹線での流量調査を行い（ステップ４００）、現況流量を定量するとともに、不明水量を把握し、下水処理場での処理負荷量を確認する（ステップ４０１）。次に、処理対象地域を数百戸程度のブロックに分割し、各ブロックごとに細分化流量調査を行う（ステップ４０２）。この際、付帯調査として、降雨観測、地下水位調査、塩素イオン濃度調査などを行う（ステップ４０３）。
そして、追跡浸入水対策計画として、問題ブロックを選定するとともに、不明水浸入原因発見方法を選定する（ステップ４０４）ものとなっている。

なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
特開２００３−０２７５６７号公報

追跡浸入水対策を行う場合、広大な下水処理対象地域から、不良度高く補修効果が大きい不明水の発生箇所を絞り込んで、効率よく対策を実施する必要がある。しかしながら、実際には、前述した図１５の不明水特定作業において、ステップ４００では、下水処理場のほか、下水幹線に設けられたポンプステーションなどの数カ所でしか下水量を調査できず、下水道を区分して多数の地区で下水量を実測するには、多数の設備と作業量を必要とすることから、現況流量の定量や不明水量の把握を正確に行うことが事実上困難であり、不明水の発生を詳細かつ容易に把握できないという問題点があった。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、不明水の発生分布を詳細かつ容易に推定できる不明水発生分布推定装置、方法およびプログラムを提供することを目的としている。

このような目的を達成するために、本発明にかかる不明水発生分布推定装置は、対象地域から下水道に流入する不明水の発生分布を推定する不明水発生分布推定装置において、推定対象となる各地区における雨量を含む不明水発生要因情報から生成される不明水発生関数情報と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量を含む不明水量関数情報とから、各地区における不明水発生関数情報と不明水量関数情報とについてパターンマッチング分析をそれぞれ行い、これらパターンマッチング分析で得られたパターンマッチ度を各地区における不明水発生分布として出力する不明水発生分布推定手段を備えるものである。

不明水発生関数情報として、当該地区における雨量の時系列変化を示す雨量データを含むものを用い、不明水量関数情報として、基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データを含むものを用いてもよい。
さらに、パターンマッチ度として、雨量データと不明水量データとの相関値を用いてもよい。

この際、不明水発生分布推定手段で、当該地区から基点まで不明水が流達するのに要する時間差を補正して相関値を算出するようにしてもよい。
また、不明水発生分布推定手段で、当該雨量データと不明水量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれ相関値を算出し、これら相関値のうち最大値を当該地区の相関値として選択するようにしてもよい。
また、基点における下水量の時系列変化を示す下水量データと、基点における非降雨下での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データとの差から、不明水量データを算出する不明水算出手段をさらに設けてもよい。

また、各地区のパターンマッチ度を用いて補間演算することにより各地区周辺におけるパターンマッチ度を補間情報として算出し、得られた補間情報を用いて不明水発生分布を示す等高線情報を出力する等高線情報算出手段をさらに備えてもよい。

また、本発明にかかる不明水発生分布推定方法は、推定対象となる各地区における雨量を含む不明水発生要因情報から生成される不明水発生関数情報と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量を含む不明水量関数情報とから、各地区における不明水発生関数情報と不明水量関数情報とについてパターンマッチング分析をそれぞれ行う第１のステップと、これらパターンマッチング分析で得られたパターンマッチ度を各地区における不明水発生分布として出力する第２のステップとを備えるものである。

不明水発生関数情報として、当該地区における雨量の時系列変化を示す雨量データを含むものを用い、不明水量関数情報として、基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データを含むものを用いてもよい。
さらに、パターンマッチ度として、雨量データと不明水量データとの相関値を用いてもよい。

この際、第１のステップで、当該地区から基点まで不明水が流達するのに要する時間差を補正して相関値を算出するようにしてもよい。
また、第１のステップで、当該雨量データと不明水量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれ相関値を算出し、これら相関値のうち最大値を当該地区の相関値として選択するようにしてもよい。
また、基点における下水量の時系列変化を示す下水量データと、基点における非降雨下での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データとの差から、不明水量データを算出する第３のステップをさらに設けてもよい。

また、各地区のパターンマッチ度を用いて補間演算することにより各地区周辺におけるパターンマッチ度を補間情報として算出し、得られた補間情報を用いて不明水発生分布を示す等高線情報を出力する第４のステップをさらに設けてもよい。

また、本発明にかかるプログラムは、前述した各ステップを不明水発生分布推定装置のコンピュータで実行させるようにしたものである。

以上説明したように、本発明は、推定対象となる各地区における雨量の時系列変化を示す雨量データと、これら地区より下流に位置する基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データとから、各地区における雨量データと不明水量データとの間の相関値をそれぞれ算出し、これら相関値を各地区における不明水発生分布として出力するようにしたので、下水道を区分して多数の地区で下水量を実測する必要がなくなり、雨量データと基点での不明水量データとから不明水の発生を詳細かつ容易に把握できる。

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［不明水発生分布推定装置の構成］
まず、図１を参照して、本発明の一実施の形態にかかる不明水発生分布推定装置について説明する。図１は本発明の一実施の形態にかかる不明水発生分布推定装置の構成を示すブロック図である。
この不明水発生分布推定装置１は、推定対象となる各地区における雨量を含む不明水発生要因情報から生成される不明水発生関数情報と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量を含む不明水量関数情報とから、各地区における不明水の発生分布を推定する装置である。

不明水発生関数情報は、推定対象となる各地区における雨量の時系列変化を示す雨量データのほか、各地区における日射量、土壌に対する雨の浸透量、雨の蒸発量など、不明水の発生量に関与する各種パラメータを持つ関数から算出されるデータである。
また、不明水量関数情報とは、対象下水道の任意の基点における下水量に含まれる不明水の時系列変化を示す不明水量データのほか、当該基点における温度や湿度などの気象情報や基点での下水流量など、基点における不明水量に関与する各種パラメータを持つ関数から算出されるデータである。

不明水発生分布推定装置１では、各地区における不明水発生関数情報と不明水量関数情報とについてパターンマッチング分析をそれぞれ行い、これらパターンマッチング分析で得られたパターンマッチ度を各地区における不明水発生分布として出力する。この際、パターンマッチング分析としては、両者の相関値を求める相関分析のほか、ＤＰマッチング（Dynamic Programming：動的計画法）分析など、一般的な分析手法を用いればよい。
また、不明水発生分布推定装置１は、通信網５を介して、雨量計測システム２、下水量測定器３、あるいは下水量推定装置４と接続され、必要に応じて、不明水の算出や不明水発生分布の推定に必要な各種データを取得する。

本発明は、不明水が多い地区については、その地区での雨量変化とその地区から下流に位置する基点での下水に含まれている不明水量変化との相関が強いことに着目し、このような相関値を各地区ごとに算出することにより不明水発生分布を推定するようにしたものである。

不明水発生分布推定装置１には、制御部１０、記憶部２０、画面表示部３０、操作入力部４０、およびデータ入出力インターフェース部（以下、データ入出力Ｉ／Ｆ部という）５０が設けられている。
制御部１０は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路からなり、予め記憶部２０に格納されているプログラム２９を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させて、不明水発生分布の推定に必要な各種機能手段を実現する。

記憶部２０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、制御部１０での処理に用いる各種データとして、対象下水道の任意の基点における下水量の時系列変化を示す下水量データ２１、当該基点における非降雨下（晴天下）での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データ２２、当該基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データ２３、さらには各対象地区における雨量の時系列変化を示す雨量データ２４のほか、制御部１０で実行されるプログラム２９を格納する。

画面表示部３０は、ＬＣＤやＣＲＴなどの表示装置からなり、不明水発生分布の推定結果をはじめとして、各種情報を画面表示する。
操作入力部４０は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、利用者の操作を検出して制御部１０へ出力する。
データ入出力Ｉ／Ｆ部５０は、通信網５や外部装置（図示せず）と接続して、制御部１０での処理に必要な各種データや処理結果を入出力する。

制御部１０の機能手段としては、不明水算出手段１１、不明水発生分布推定手段１２、および等高線情報算出手段１３が設けられている。
不明水算出手段１１は、基点における記憶部２０の下水道データ２１と非降雨下水量データ２２との差から、当該基点における不明水量データ２３を算出する。
不明水発生分布推定手段１２は、推定対象となる各地点の雨量データ２４と不明水量データ２３との相関値をそれぞれ算出することにより不明水発生分布を推定する。
等高線情報算出手段１３は、各地区の相関値を補間演算することにより各地区周辺における相関値を補間情報として算出し、得られた補間情報を用いて不明水発生分布を示す等高線情報を生成し不明水発生分布データ２５として出力する。

［不明水発生分布推定装置の動作］
次に、図２を参照して、本実施の形態にかかる不明水発生分布推定装置の動作について説明する。図２は不明水発生分布推定装置の動作を示すフローチャートである。
不明水発生分布推定装置１の制御部１０は、操作入力部４０からの処理開始操作に応じて、図２の動作を開始する。
まず、不明水算出手段１１を用いて、不明水算出処理を実行することにより、基点における不明水の時系列変化を示す不明水量データ２３を算出する（ステップ１００）。この基点については、下水処理場や下水幹線上のポンプステーションなど、下水道のうち推定対象となる各地区よりも下流において下水量を実測できる地点のうちから、任意の地点を選択すればよい。

次に、不明水発生分布推定手段１２を用いて、不明水量データ２３と各地区の雨量データ２４との相関値をそれぞれ算出することにより不明水発生分布を推定して、これら相関値を不明水発生分布データ２５として出力し（ステップ１０１）、一連の不明水発生分布推定処理を終了する。
なお、不明水量データ２３については、装置外部の例えば下水量推定装置４で算出可能であれば、通信網５を介して下水量推定装置４から取得したものを用いてもよい。

［不明水算出処理］
次に、図３を参照して、不明水算出処理について説明する。図３は不明水算出処理を示すフローチャートである。
不明水算出手段１１は、不明水を算出する際、まず、基点における下水量の時系列変化を示す下水量データ２１を記憶部２０から取得するとともに（ステップ１１０）、基点における非降雨下での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データ２２を記憶部２０から取得する（ステップ１１１）。下水量データ２１については、通信網５を介して下水量測定器３や下水量推定装置４から取得したものを用いてもよい。
そして、下水量データから非降雨下水量データを減算して不明水量データを算出し（ステップ１１２）、一連の不明水算出処理を終了する。

ここで、図４を参照して、不明水の算出方法について説明する。図４は基点における下水量、非降雨下水量、および不明水量の時系列変化を示すグラフである。
不明水は、本来、分流式の下水道に流れ込まない雨水が主な原因となっており、図４（ａ）に示すように、実測された下水量７０は降雨に応じて大幅に上昇する。
また、季節や気温、さらには曜日や休日に応じて、上水道の消費量は変化するものの、非降雨下における上水道の消費量すなわち非降雨下水量７１は、図４（ｂ）に示すように、２４時間ごとにほぼ同一パターンで変化しており、この下水量については精度よく推定することができる（例えば、特許文献１など参照）。

前述したように、下水量７０には、生活排水と雨水とが含まれている。したがって、実測された下水量７０から生活排水すなわち非降雨下水量７１を減算することにより、不明水量７２を算出できる。
図４（ｃ）は算出された不明水量７２の時系列変化を示しており、降雨により下水量７０が上昇した場合、これに応じて不明水量７２も増加している。
このように、基点での下水量７０から非降雨下水量７１を減算することにより不明水量７２を算出するようにしたので、容易かつ正確に不明水を算出できる。

なお、下水量７０については、下水量測定器３で基点おいて実測されたデータを用いてもよいが、下水量推定装置４で季節や気温、さらには曜日や休日に応じて推定した下水量データを用いてもよい。
また、非降雨下水量７１についても、非降雨下、下水量測定器３を用いて基点おいて実測されたデータを用いてもよいが、下水量推定装置４で季節や気温、さらには曜日や休日に応じて推定した非降雨下水量データを用いてもよい。

［不明水発生分布推定処理］
次に、図５を参照して、不明水発生分布推定処理について説明する。図５は不明水推定処理を示すフローチャートである。
不明水発生分布推定手段１２では、不明水発生分布を推定する際、まず、推定対象地域に設けられた各地区のうち、相関値を算出していない未処理の地区を１つ選択し（ステップ１２０）、当該地区での雨量データ２４と不明水量データ２３との相関値を算出する不明水相関値算出処理を実行する（ステップ１２１）。
そして、対象地域のうち相関値を算出していない未処理の地区がまだ残っている場合は（ステップ１２２：ＹＥＳ）、ステップ１２０へ戻って新たな地区の相関値算出を実行する。

一方、すべての地区について相関値を算出した場合は（ステップ１２２：ＮＯ）、各地区の相関値を補間演算して、各地区の周辺地点における相関値を補間情報として生成するとともに（ステップ１２３）、これら補間情報を用いて不明水発生分布を示す等高線情報を算出することにより不明水発生分布データ２５を生成し（ステップ１２４）、その不明水発生分布データ２５を画面表示部３０へグラフィック表示して（ステップ１２５）、一連の不明水発生分布推定処理を終了する。

図６に不明水発生分布データの構成例であり、各地区ごとに算出された相関値が対応付けられている。この相関値は、当該地区と不明水の時系列変化における類似性を示しており、相関値がゼロに近いほど当該地区の雨量と不明水との関連性（類似性）がなく、当該地区における不明水の発生が比較的少ないことがわかる。また、相関値が１に近いほど当該地区の雨量と不明水との関連性（類似性）があり、当該地区における不明水の発生が比較的多いことがわかる。

図７に、不明水発生分布データのグラフィック表示例を示す。
図７（ａ）は、推定対象地域に敷設されている下水幹線敷設図であり、市街地地図が重ね合わせた表示例である。図７（ｂ）は本実施の形態にかかる不明水発生分布推定装置で推定された不明水発生分布データ（図６参照）であり、各地区（メッシュ）の位置に当該地区の相関値が配置されている。図７（ｃ）は、図７（ｂ）の不明水発生分布データを補間処理して得られた不明水発生分布グラフ（コンター図）であり、各地区での相関値が等高線により表示されており、不明水発生相関の強弱に応じて色分け表示されている。この例では、特に白色領域ほど相関値が高く、不明水が多く発生していることを示している。

図７（ｄ）は、図７（ａ）の下水幹線敷設図に図７（ｄ）の不明水発生分布グラフを重ね合わせてものであり、下水幹線の周辺に白色領域が存在しており、この図から、目視により不明水が発生している箇所を容易に把握できる。
図７（ｅ）は、図７（ｃ）において不明水発生箇所を丸印で特定したものであり、この丸印を図７（ｆ）の市街地地図上に重ね合わせることにより、実際にどの地区で不明水が多く発生しているかを市街地地図上で容易に確認できる。
なお、画面表示部でのグラフィック表示例については、図７の各例に限定されるものではなく、これら表示例の組み合わせあるいは他の表示方法であってもよい。

このように、制御部１０の不明水発生分布推定手段１２で、推定対象となる各地区における雨量の時系列変化を示す雨量データ２４と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データ２３とから、各地区における雨量データ２４と不明水量データ２３との間の相関値をそれぞれ算出し、これら相関値を各地区における不明水発生分布として出力するようにしたので、下水道を区分して多数の地区で下水量を実測する必要がなくなり、雨量データ２４と基点での不明水量データ２３とから不明水の発生を詳細かつ容易に把握できる。

［相関値算出処理］
次に、図８を参照して、相関値算出処理について説明する。図８は相関値算出処理を示すフローチャートである。
不明水発生分布推定処理１２では、任意の地区における雨量データ２４と不明水量データ２３との相関値を算出する際、まず、雨量データ２４と不明水量データ２３との間の時間差を補正する（ステップ１３０）。ある地区で降った雨は、下水道を介して下流の基点まで流達するのにある程度時間を要する。したがって、雨量データ２４と不明水量データ２３との相関を算出する場合、その時間差を補正する必要がある。

この時間差としては、予め求めておいた当該地区から基点までの流達時間を用いてもよい。例えば、当該下水道が図９に示す構成となっていた場合、地区Ａでの雨水は、その一部が下水幹線６１に浸入し、下水幹線６０を介して下流の下水処理場６３へ流達する。また地区Ｂでの雨水も、その一部が下水幹線６２に浸入し、下水幹線６０で下水幹線６１からの下水と合流し、下水処理上６３へ流達する。
この際、地区Ａと地区Ｂでは、下水処理場６３までの流達経路長が異なるため、その流達に要する時間も異なる。したがって、図１０に示すような流達時間データを予め記憶部２０へ記憶しておき、任意の地区の相関値を求める際には、当該地区の流達時間を用いて雨量データ２４と不明水量データ２３との時間差を補正すればよい。

図１１は、雨量データと不明水量データの時間差補正を示す説明図である。例えば、地区Ａでは、図１１（ａ）に示すように、時刻Ｔ１に雨量データ７１が増加し始め、地区Ｂでは、図１１（ｂ）に示すように、時刻Ｔ２に雨量データ７２が増加し始めたとする。そして、基点では、図１１（ｃ）に示すように、時刻Ｔ３に不明水が増加し始めたとする。
したがって、地区Ａから基点まで雨水が流達するのに、ΔＴａ＝Ｔ３−Ｔ１だけ要したことになる。また、地区Ｂから基点まで雨水が流達するのに、ΔＴｂ＝Ｔ３−Ｔ２だけ要したことになる。

すなわち、これらΔＴａ，ΔＴｂがそれぞれ地区Ａ，Ｂの流達時間となり、この流達時間により雨量データ７１，７２と不明水量データ７５との時間差を補正することにより、両データが時間軸上で同期することになり、正確な相関値を算出できる。
なお、各地区の流達時間を予め測定しておくのではなく、相関値の算出に用いる雨量データ２４と不明水量データ２３とから時間差ΔＴを算出するようにしてもよい。例えば、雨量データ２４と不明水量データ２３のピーク（最大値）を見つけ、これらピークの時刻差を時間差ΔＴとしてもよい。また、ピークに代えて雨量データ、不明水両データの開始点や終了点を用いてもよい。

このようにして、雨量データ２４と不明水量データ２３との間の時間差を補正して、両データ間の時間差を補正した後、これら両データ間の相関値を算出し（ステップ１３１）、一連の相関値算出処理を終了する。
時間差が補正された雨量データ２４と不明水量データ２３との間の相関値については、これらデータのうち所定の期間に含まれる各時系列データを用いて相関値が求められる。

このように、雨量データ２４と不明水量データ２３との間の時間差を補正して、両データの相関値を求めるようにしたので、各地区ごとに適切な相関値を得ることができる。
また、雨水の流達時間を各地区ごとに予め用意しておき、対応する地区の流達時間を用いて両データの時間差を補正するようにしたので、比較的簡素な処理で両データの時間差を補正できる。
また、両データのピークの時刻差から得た時間差に基づき両データの時間差を補正してもよく、各地区ごとに時間差を用意することなく両データの時間差を補正できる。

［他の相関値算出処理］
次に、図１２を参照して、他の相関値算出処理について説明する。図１２は他の相関値算出処理を示すフローチャートである。
前述した相関値算出処理（図８参照）では、雨量データ２４と不明水量データ２３との間の時間差を、予め当該地区に対応する時間差や両データのピークの時刻差を用いて、両データの時間差を一括して補正する場合について説明した。
ここでは、雨量データ２４と不明水量データ２３との間の時間差を少しずつずらして、最も適切な相関値を得るようにしている。

図１３に、図１２の相関値算出処理の説明図を示す。まず、不明水発生分布推定処理１２では、雨量データ２４と不明水量データ２３のうち所定の期間に含まれる各時系列データを用いて相関値を算出する（ステップ１４０）。最初は、時刻Ｔ１１からの雨量データ７１と不明水量データ７５との相関値が得られる。この際、両データの時間差は補正されておらず、補正量はゼロである。
そして、両データの時間軸上における補正量が所定の上限値に達したかどうか判断する（ステップ１４１）。

ここで、補正量が上限値に達していない場合は（ステップ１４１：ＮＯ）、単位シフト時間Δｔだけ両データ間の時間差を補正し（ステップ１４２）、新たな相関値を求めるためステップ１４０へ戻る。これにより、時刻Ｔ１２までシフトされた雨量データ７１と不明水量データ７５との相関値が求められる。このようにして、補正量が上限値に達するまで、各補正量ごとに相関値を求める。
そして、ステップ１４１において、補正量が上限値にＴｍａｘに達した場合は（ステップ１４１：ＹＥＳ）、それまでに得られた各相関値から最大相関値を選択し、当該地区における雨量データ２４と不明水量データ２３との間の相関値として出力し（ステップ１４３）、一連の相関値算出処理を終了する。

このように、雨量データ２４と不明水量データ２３との間の時間差を少しずつずらして相関値を算出し、その最大相関値を当該地区における相関値として算出するようにしたので、高精度で両データの相関値を算出できる。
なお、これら相関値算出処理では、実際に相関値を求める雨量データ２４と不明水量データ２３は、数時間分のデータを用いてもよく、数日から数週間、さらには数ヶ月分データを用いてもよい。

以上では、制御部１０の不明水算出手段１１を用いて、不明水発生分布の推定に用いる不明水量データ２３を算出する場合を例として説明したが、これに限定するものではなく、他の装置、例えば下水量推定装置４で算出された不明水量データを入手して用いるようにしてもよい。
また、制御部１０の不明水発生分布推定手段１２を下水量推定装置４に設けてもよく、下水処理場に流入する下水量および不明水に関する推定を一括して処理することができる。

なお、雨量データについては、雨量計測システム２として気象庁のアメダスから１７Ｋｍごとに提供される雨量データを用いてもよく、レーダーアメダスから２．５Ｋｍごとに提供される雨量データを用いてもよい。また地方自治体のレーダーアメダスから２５０ｍごとに提供される雨量データを用いてもよい。

本発明の一実施の形態にかかる不明水発生分布推定装置の構成を示すブロック図である。 不明水発生分布推定装置の動作を示すフローチャートである。 不明水算出処理を示すフローチャートである。 基点における下水量、非降雨下水量、および不明水量の時系列変化を示すグラフである。 不明水発生分布推定処理を示すフローチャートである。 不明水発生分布データの例である。 不明水発生分布データの出力例である。 相関値算出処理を示すフローチャートである。 下水道の構成例である。 流達時間データを示す構成例である。 雨量データと不明水量データの時間差補正を示す説明図である。 他の相関値算出処理を示すフローチャートである。 他の相関値算出処理の説明図である。 分流式下水道の例である。 不明水特定作業を示す作業フローである。

符号の説明

１…不明水発生分布推定装置、１０…制御部、１１…不明水算出手段、１２…不明水発生分布推定手段、１３…等高線情報算出手段、２０…記憶部、２１…下水量データ、２２…非降雨下水量データ、２３…不明水量データ、２４…雨量データ、２５…不明水発生分布データ、２９…プログラム、３０…画面表示部、４０…操作入力部、５０…データ入出力Ｉ／Ｆ部、２…雨量計測システム、３…下水量測定器、４…下水量推定装置、５…通信網。

Claims (21)

1. 対象地域から下水道に流入する不明水の発生分布を推定する不明水発生分布推定装置において、
   推定対象となる各地区における雨量を含む不明水発生要因情報から生成される不明水発生関数情報と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量を含む不明水量関数情報とから、前記各地区における前記不明水発生関数情報と前記不明水量関数情報とについてパターンマッチング分析をそれぞれ行い、これらパターンマッチング分析で得られたパターンマッチ度を各地区における不明水発生分布として出力する不明水発生分布推定手段を備えることを特徴とする不明水発生分布推定装置。
2. 請求項１において、
   前記不明水発生関数情報は、当該地区における雨量の時系列変化を示す雨量データを含み、前記不明水量関数情報は、前記基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データを含むことを特徴とする不明水発生分布推定装置。
3. 請求項２において、
   前記パターンマッチ度は、前記雨量データと前記不明水量データとの相関値からなることを特徴とする不明水発生分布推定装置。
4. 請求項３において、
   前記不明水発生分布推定手段は、当該地区から前記基点まで不明水が流達するのに要する時間差を補正して前記相関値を算出することを特徴とする不明水発生分布推定装置。
5. 請求項３において、
   前記不明水発生分布推定手段は、当該雨量データと不明水量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれ相関値を算出し、これら相関値のうち最大値を当該地区の相関値として選択することを特徴とする不明水発生分布推定装置。
6. 請求項３において、
   前記基点における下水量の時系列変化を示す下水量データと、前記基点における非降雨下での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データとの差から、前記不明水量データを算出する不明水算出手段をさらに備えることを特徴とする不明水発生分布推定装置。
7. 請求項１において、
   前記各地区のパターンマッチ度を用いて補間演算することにより前記各地区周辺におけるパターンマッチ度を補間情報として算出し、得られた補間情報を用いて前記不明水発生分布を示す等高線情報を出力する等高線情報算出手段をさらに備えることを特徴とする不明水発生分布推定装置。
8. 対象地域から下水道に流入する不明水の発生分布を推定する不明水発生分布推定装置で用いられる不明水発生分布推定方法において、
   推定対象となる各地区における雨量を含む不明水発生要因情報から生成される不明水発生関数情報と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量を含む不明水量関数情報とから、前記各地区における前記不明水発生関数情報と前記不明水量関数情報とについてパターンマッチング分析をそれぞれ行う第１のステップと、これらパターンマッチング分析で得られたパターンマッチ度を各地区における不明水発生分布として出力する第２のステップとを備えることを特徴とする不明水発生分布推定方法。
9. 請求項８において、
   前記不明水発生関数情報は、当該地区における雨量の時系列変化を示す雨量データを含み、前記不明水量関数情報は、前記基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データを含むことを特徴とする不明水発生分布推定方法。
10. 請求項９において、
    前記第１のステップで、前記パターンマッチ度として、前記雨量データと前記不明水量データとの相関値を用いることを特徴とする不明水発生分布推定方法。
11. 請求項１０において、
    前記第１のステップで、当該地区から前記基点まで不明水が流達するのに要する時間差を補正して前記相関値を算出することを特徴とする不明水発生分布推定方法。
12. 請求項１０において、
    前記第１のステップで、当該雨量データと不明水量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれ相関値を算出し、これら相関値のうち最大値を当該地区の相関値として選択することを特徴とする不明水発生分布推定方法。
13. 請求項１０において、
    前記基点における下水量の時系列変化を示す下水量データと、前記基点における非降雨下での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データとの差から、前記不明水量データを算出する第３のステップをさらに備えることを特徴とする不明水発生分布推定方法。
14. 請求項８において、
    前記各地区のパターンマッチ度を用いて補間演算することにより前記各地区周辺におけるパターンマッチ度を補間情報として算出し、得られた補間情報を用いて前記不明水発生分布を示す等高線情報を出力する第４のステップをさらに備えることを特徴とする不明水発生分布推定方法。
15. 対象地域から下水道に流入する不明水の発生分布を推定する不明水発生分布推定装置のコンピュータで、
    推定対象となる各地区における雨量を含む不明水発生要因情報から生成される不明水発生関数情報と、これら地区より下流に位置する基点における不明水量を含む不明水量関数情報とから、前記各地区における前記不明水発生関数情報と前記不明水量関数情報とについてパターンマッチング分析をそれぞれ行う第１のステップと、これらパターンマッチング分析で得られたパターンマッチ度を各地区における不明水発生分布として出力する第２のステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
16. 請求項１５において、
    前記不明水発生関数情報は、当該地区における雨量の時系列変化を示す雨量データを含み、前記不明水量関数情報は、前記基点における不明水量の時系列変化を示す不明水量データを含むことを特徴とするプログラム。
17. 請求項１６において、
    前記第１のステップで、前記パターンマッチ度として、前記雨量データと前記不明水量データとの相関値を用いることを特徴とするプログラム。
18. 請求項１７において、
    前記第１のステップで、当該地区から前記基点まで不明水が流達するのに要する時間差を補正して前記相関値を算出することを特徴とするプログラム。
19. 請求項１７において、
    前記第１のステップで、当該雨量データと不明水量データの時間位置を順次シフトさせてそれぞれ相関値を算出し、これら相関値のうち最大値を当該地区の相関値として選択することを特徴とするプログラム。
20. 請求項１７において、
    前記基点における下水量の時系列変化を示す下水量データと、前記基点における非降雨下での下水量の時系列変化を示す非降雨下水量データとの差から、前記不明水量データを算出する第３のステップをさらに実行させることを特徴とするプログラム。
21. 請求項１５において、
    前記各地区のパターンマッチ度を用いて補間演算することにより前記各地区周辺におけるパターンマッチ度を補間情報として算出し、得られた補間情報を用いて前記不明水発生分布を示す等高線情報を出力する第４のステップをさらに実行させることを特徴とするプログラム。
    

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