JP6626395B2 - 管路の異常検知方法および管路の異常監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、管路の異常検知方法および管路の異常監視方法に関する。

例えば、特許文献１（特開２０１５−７５４４０号公報）には、漏水等の発生の有無を判断するのに、作業者の技量、経験を必要とせず、又、簡易に経過情報等を把握することができる水道管路監視装置について開示されている。

特許文献１（特開２０１５−７５４４０号公報）記載の水道管路監視装置は、複数のデータ収集装置と、これらデータ収集装置と無線によってデータを送受信することができるデータ分析装置とから構成される水道管路監視装置であって、データ収集装置は、１日に所定時間に亘って所定間隔で音圧値を測定し、記録すると共に、測定された時間における最小音圧値を抽出し、保存し、最小音圧値データを任意に設定された音圧閾値と比較し、最小音圧値データと音圧閾値との大小によって、漏水等の異常の発生の有無を判定するものである。

特許文献２（特開平８−１２１７００号公報）には、容易かつ確実に漏洩の有無を判別でき、騒音が大きい場所における夜間の危険な作業を不要とするとともに、道路上における危険なかつ長時間の作業を不要とする埋設管路における漏洩発生判別方法について開示されている。

特許文献２（特開平８−１２１７００号公報）記載の漏洩発生判別方法には、埋設管路の適宜個所において所定のサンプリング時間で所定の計測時間に亘って音圧データを収集し、収集した音圧データの音圧レベルに関する度数分布を形成し、この度数分布における音圧データの集中程度により埋設管路における漏洩の有無を判別するものである。

特許文献３（特開２０１０−４８０５８号公報）には、漏水調査の初動計画や費用対効果のある管路更新計画を立案可能にする漏水節点推定装置について開示されている。

特許文献３（特開２０１０−４８０５８号公報）記載の漏水節点推定装置は、浄水を末端の需要家まで供給する配水管路網プロセスにおいて、収集・蓄積されている配水管路網の流量・圧力データを解析する漏水節点推定装置であり、 給水栓での水使用量をある周期で水道料金として計測し、各給水栓での水使用量を記憶する給水栓水使用量記憶手段と、各給水栓での水使用量に基づいて、節点の需要量を設定する節点需要量割付手段と、対象とする配水管路網を構成する管路材質、延長、口径、接続情報、管路摩擦係数及び接続点である節点の標高を記憶する管網解析モデル記憶手段と、対象とする配水管路網内の漏水量を、各節点での漏水量として割り付け、節点ごとの漏水量割付量を設定する漏水量分布最適化手段と、配水管路網への流入流量や管路網内の圧力データを記憶するプロセスデータ記憶手段と、管網モデル記憶手段からの管網解析モデルと、プロセスデータ記憶手段からの夜間の流量及び圧力データと、漏水量分布最適化手段で得られた節点ごとの漏水量割付量と、節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量とに基づいて、管網解析を実行する管網解析手段と、管網解析手段から得られる各節点での圧力推定値と圧力計測点での圧力実績値との誤差を演算する圧力誤差演算手段とを備え、漏水分布最適化手段では、圧力誤差演算手段で得られる圧力誤差を最小とするように、漏水量を各節点に分布させるための最適化演算するものである。

特開２０１５−７５４４０号公報 特開平８−１２１７００号公報 特開２０１０−４８０５８号公報

特許文献１の方法においては、水流によって生じる管路固有の振動または、機械などの連続振動源の有無（自動販売機、トランス、ポンプ）に応じて都度閾値を設定する必要が生じる。また、この閾値の設定が適切でないと誤判定を生じるリスクがある。
また、特許文献２の方法においては、郊外などで振動源が少ない場合に音圧レベルが小さい値に集中したり、ポンプ等の大きな振動源があった場合に音圧レベルが大きな値に集中したりするなどのおそれがある。
特許文献３の方法においては、水使用による流量に対して漏水は微小である場合が多く、微小な漏水の検知が困難であるという問題がある。

本発明の主な目的は、水流による管路固有の振動、または機械等の連続振動源の有無によって誤判別が生じるおそれの少ない管路の異常検知方法および管路の異常監視方法を提供することである。

（１）
一局面に従う管路の異常検知方法は、管路における複数箇所で振動を計測し、異常箇所を特定する管路の異常検知方法であって、第一の時間帯において振動レベルを所定時間に亘って計測する第一計測工程と、第一の時間帯よりも前記管路内の水圧が高い第二の時間帯において振動を所定時間に亘って計測する第二計測工程と、第一計測工程において最小領域となった振動レベル、および第二計測工程において最小領域となった振動レベルの差分を計算する振動レベル差計算工程と、振動レベル差計算工程における差分が、所定の閾値を下回った場合に異常と判定する判定工程と、を含むものである。

この場合、管路内の水圧が異なる時間帯で、第１計測工程および第２計測工程において振動レベルを計測する。さらに外乱影響の少ない最小領域において振動レベルの差分を用いて管路内の異常を検知することができる。また、差分を用いることで、管路内の固有の振動、または機械等の外乱ノイズをキャンセルすることができる。
その結果、振動レベルのみで、水流による管路固有の振動、または機械等の連続振動源の有無によって誤判別が生じるおそれの少ない管路の異常を検知することができる。

ここで、最小領域は、所定の時間における最小の振幅を示す領域を意味する。また、最小領域の振動レベルの差分を取ることで、外乱を除外し漏水を検出することができる。
また、所定の時間とは、１ｓｅｃ以上１００ｓｅｃ以下の範囲であることが好ましい。所定の時間が長くなると、計測器を稼働させるための電源の消費が大きくなるし、短すぎると車の通行等による突発的なノイズあると、最小領域に混入してしまうおそれがある。

（２）
第２の発明にかかる管路の異常検知方法は、一局面にかかる管路の異常検知方法において、第一計測工程により計測された振動レベルを分割する第一分割工程と、第二計測工程により計測された振動レベルを分割する第二分割工程と、をさらに含み、振動レベル差計算工程は、第一分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第一抽出工程と、第二分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第二抽出工程と、を含み、振動レベル差計算工程は、第１抽出工程と第二抽出工程との振動レベルから差分を計算してもよい。

この場合、第一分割工程および第二分割工程により時間で区分し、最小領域の振動レベルを１または所定個数選定できるので、確実に管路の異常を検知することができる。
ここで、最小領域は、所定の時間で区切った場合、最小の振幅を示す領域を意味する。

（３）
第３の発明にかかる管路の異常検知方法は、一局面または第２の発明にかかる管路の異常検知方法において、第一計測工程、第二計測工程、振動レベル差計算工程および判定工程を複数回に亘って繰り返してもよい。

この場合、複数回に亘って繰り返すことで、管路の異常を確実に検知することができる。

（４）
第４の発明にかかる管路の異常検知方法は、一局面、第２または第３の発明にかかる管路の異常検知方法において、所定の閾値は、０であってもよい。

この場合、水圧の低い状態の検知結果から水圧の高い状態の検知結果を減算するため、結果がマイナスであれば、管路の異常と判定することができる。したがって、所定の閾値は０であることが好ましい。

（５）
他の局面にかかる管路の異常監視方法は、管路における複数箇所で振動を計測し、異常箇所を特定する管路の異常監視方法であって、第一の時間帯において振動レベルを所定時間に亘って計測する第一計測工程と、第一の時間帯よりも管路内の水圧が高い第二の時間帯において振動を所定時間に亘って計測する第二計測工程と、第一計測工程において最小領域となった振動レベル、および第二計測工程において最小領域となった振動レベルとの差分を計算する振動レベル差計算工程と、振動レベル差計算工程における差分が、所定の閾値を下回った場合に異常と判定する判定工程と、を含み、第一計測工程、第二計測工程、振動レベル差計算工程を複数日に亘って複数回繰り返し、判定工程は、振動レベル差計算工程における差分が、所定の閾値を１回または複数回において下回った場合に異常と判定するものである。

この場合、管路内の水圧が異なる時間帯で、第１計測工程および第２計測工程において振動レベルを計測する。さらに外乱影響の少ない最小領域において振動レベルの差分を用いて管路内の異常を検知することができる。また、差分を用いることで、管路内の固有の振動、または機械等の外乱ノイズをキャンセルすることができる。
その結果、振動レベルのみで、水流による管路固有の振動、または機械等の連続振動源の有無によって誤判別が生じるおそれの少ない管路の異常を監視することができる。

（６）
第６の発明にかかる管路の異常監視方法は、第５の発明にかかる管路の異常監視方法において、第一計測工程により計測された振動レベルを分割する第一分割工程と、第二計測工程により計測された振動レベルを分割する第二分割工程と、をさらに含み、振動レベル差計算工程は、第一分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第一抽出工程と、第二分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第二抽出工程と、を含み、振動レベル差計算工程は、第１抽出工程と第二抽出工程との振動レベルから差分を計算してもよい。

この場合、第一分割工程および第二分割工程により時間で区分し、最小領域の振動レベルを１または所定個数選定できるので、確実に管路の異常を検知することができる。

（７）
第７の発明にかかる管路の異常監視方法は、他の局面または第６の発明にかかる管路の異常監視方法において、所定の閾値は、０であってもよい。

この場合、水圧の低い状態の検知結果から水圧の高い状態の検知結果を減算するため、結果がマイナスであれば、管路の異常と判定することができる。したがって、所定の閾値は０であることが好ましい。

漏水位置特定方法の状況を説明するための模式図である。 振動センサを含む漏水位置検知装置の一例を示す模式図である。 時間帯の異なる場合の漏水を説明するための模式図である。 演算装置の動作の一例を示すフローチャートである。 演算装置の動作の他の例を示すフローチャートである。 演算装置の動作の他の例を示すフローチャートである。 演算装置の動作の他の例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜漏水位置特定方法の状況説明＞
図１は、漏水位置特定方法の状況を説明するための模式図である。

図１に示すように、地中に管網１１０が設けられている。管網１１０には、一定間隔で、縦孔（マンホール）１２０が設けられている。本実施の形態においては、ポイントＡおよびポイントＢの間隔で縦孔１２０が設けられている。この場合、図１のポイントＡおよびポイントＢの縦孔１２０に、それぞれ振動センサ２００を設ける。

＜振動センサの説明＞
図２は、振動センサを含む漏水位置検知装置の一例を示す模式図である。

図２に示すように、本実施の形態にかかる異常音の発生特定装置１００は、演算装置３００および少なくとも一対の振動センサ２００を含む。一対の振動センサ２００は、共振型の振動センサ２００である。
図２の振動センサ２００は、台座２１０、支柱２２０、薄膜電極２３０，２４０、リード線２３１，２４１、圧電素子２５０、錘２６０、発電装置２６１およびＧＰＳ装置２６２を含む。
演算装置３００は、フィルターを生成する生成部３１０、および演算部３２０からなる。

図２に示すように、振動センサ２００は、鉄製の台座２１０上に支柱２２０が固定される。支柱２２０の上端部に圧電素子２５０が設けられる。圧電素子２５０の一端部は、支柱２２０の上端部に片持ち支持されている。

圧電素子２５０の両面に銀ペーストを塗布して形成された上下一対の薄膜電極２３０，２４０が設けられる。支柱２２０および一対の薄膜電極２３０，２４０の間は、絶縁されている。
また、圧電素子２５０の他端部で、かつ薄膜電極２３０上に錘２６０が載置されている。

薄膜電極２３０には、リード線２３１が接続されており、薄膜電極２４０には、リード線２４１が接続されており、リード線２３１，２４１はそれぞれ演算装置３００につながっている。
リード線２３１，２４１から出力される電位差を、演算装置等の処理装置により振動波形として出力する。
なお、本実施の形態においては、リード線２３１，２４１を用いることとしているが、これに限定されず、演算装置３００との間で送受信可能な機能部を設けてもよい。

また、圧電素子２５０は、高分子圧電材料であるポリフッ化ビニリデンの延伸フィルム（ＰＶＤＦフィルム）によって形成されている。

具体的なパラメータが、圧電材料の弾性Ｅと、断面二次モーメントＪと、長さＬと、幅ｂと、高さｈとである場合、バネ定数ｋは、以下のように示される。

ｋ＝３ＥＪ／Ｌ^３（Ｊ＝ｂｈ^３／１２）・・・（１）
と示すことができる。

圧電素子２５０と錘２６０とからなる系の共振周波数ｆｏは、以下のように示される。

ｆｏ＝√（ｋ／Ｍ）／２π・・・（２）

また、共振型の振動センサ２００は、共振周波数ｆｏが、６０Ｈｚ以上１０００Ｈｚ未満の範囲内に少なくとも１個存在するように形成する。
本実施の形態に係る共振型の振動センサ２００は、１００Ｈｚから５００Ｈｚまでの間に共振周波数ｆｏが４個存在するように形成している。その理由としては、管網１１０を伝わる異常音、特に漏水音は、可聴音が多く、中でも１０００Ｈｚ未満が多いからである。

なお、本実施の形態においては、共振型の振動センサ２００を用いることとしているが、これに限定されず、従来の振動センサを用いてもよい。

また、本実施の形態に係る振動センサ２００は、管網のいずれの位置に設置されたかをＧＰＳ装置２６２により演算装置３００に送信する。また、振動センサ２００は、発電装置２６１により振動センサ２００の稼働を行うことができる。例えば、発電装置２６１は、管内を流れる流体による発電、地熱発電、太陽光が差し込む場合には、太陽光発電等からなる。その結果、演算装置３００は、振動センサ２００の位置を認識することができる。例えば、演算装置３００は、振動センサ２００の埋設位置を認識できる。

＜漏水位置特定方法のフローチャート＞
続いて、漏水位置特定方法について具体例を示しつつ説明する。

本実施の形態にかかる漏水位置特定方法は、管網１１０の少なくとも２ヶ所（ポイントＡおよびポイントＢ）に振動センサ２００を設置し、管網１１０の欠陥等によって発生する異常音または振動を振動センサ２００により検知する。
各振動センサ２００に入力された波形のコヒーレンス関数を用いてフィルターを作成する。このフィルターを作成する際に、異常音発生位置の精度を高めるために後述する処理を行い、フィルターを作成し、当該フィルターを適用した後、相互相関関数から振動の伝達時間差Ｔｄを求め、伝達時間差Ｔｄと振動の伝搬速度Ｖとから異常音発生位置を特定する漏水位置特定方法である。

図１において、ポイントＡの振動センサ２００から距離Ｌの位置で流体の漏洩が発生したと仮定する。すなわち、距離Ｌの位置が異常音の発生位置（流体の漏洩位置）である。この場合、漏洩音は、ポイントＢの振動センサ２００に到達するまでにポイントＡの振動センサ２００の距離Ｌよりも距離にして距離Ｎだけ長い距離（Ｌ＋Ｎ）を伝搬する。

したがって、ポイントＡの振動センサ２００およびポイントＢの振動センサ２００の距離をＤと仮定した場合、漏洩音がポイントＡの振動センサ２００とポイントＢの振動センサ２００とに到着する伝達時間差Ｔｄとすると、漏洩音の伝搬速度Ｖ、２つの振動センサ間の距離をＤとして以下の式で求めることができる。

Ｔｄ＝Ｎ／Ｖ・・・（３）
また、
Ｎ＝Ｄ−２Ｌ・・・（４）
で示すことができる。

式（４）を式（３）に代入することにより、
Ｌ＝（Ｄ−Ｖ・Ｔｄ）／２・・・（５）
と表すことができる。
以上のように距離Ｌを求めることができる。

＜管路の異常判定方法＞
以下、当該異常音の発生特定装置１００を用いて管路の異常を判定するための手法について説明を行う。図３は、時間帯の異なる場合の漏水を説明するための模式図であり、図４は、演算装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。

第１の実施の形態においては、複数の時間帯において計測を実施する。例えば、図３に示すように、昼間と夜間とで計測を実施する。すなわち、一般に、菅網１１０の内圧は、時間によって変動するものである。具体的に夜間においては、水使用量が少なくなるため、菅網１１０の水圧が高くなる。

その結果、漏水の異常音に関する振動レベルが大きくなる傾向にある。一方、昼間においては、水使用量が多くなるため、菅網１１０の水圧が低くなる。その結果、漏水の異常音に関する振動レベルが小さくなる傾向にある。
すなわち、本実施の形態においては、菅網１１０の一の水圧の場合と、一の水圧と異なる他の水圧の場合と、で計測を行う。以下、菅網１１０の一の水圧の場合を第１の計測工程と呼び、一の水圧と異なる他の水圧の場合を第２の計測工程と呼ぶ。

（第１の計測工程）
まず、演算装置３００は、振動センサ２００から出力される電位差を振動波形として出力する。

図４に示すように、所定の時間、例えば、昼間１４時に、演算装置３００の指示に基づいて、振動センサ２００が菅網１１０の振動を検知する。振動センサ２００は、菅網１１０の振動を所定時間計測し、振動データを得る（ステップＳ１１）。本実施の形態においては、１００秒間の振動データを計測する。
振動センサ２００は、検知した振動データを演算装置３００に送信する（ステップＳ１２）。

演算装置３００は、１００秒間の振動データを５秒毎に２０分割し、２０個の振動データを抽出する（ステップＳ１３）。
演算装置３００は、２０個の振動データの最小振幅の振動データＡを選定する（ステップＳ１４）。

（第２の計測工程）
次に、演算装置３００は、所定の時間、例えば、夜間２時に演算装置３００の指示に基づいて、振動センサ２００は、菅網１１０の振動を所定時間計測し、振動データを得る（ステップＳ２１）。本実施の形態においては、１００秒間の振動データを計測する。
振動センサ２００は、検知した振動データを演算装置３００に送信する（ステップＳ２２）。

演算装置３００は、１００秒間の振動データを５秒毎に２０分割し、２０個の振動データを抽出する（ステップＳ２３）。
演算装置３００は、２０個の振動データの最小振幅の振動データＢを選定する（ステップＳ２４）。すなわち、所定時間幅で分割したとき、振幅が最小になる領域（最小振幅）を選定する。

なお、本実施の形態の第１および第２の計測工程において、振動データを２０個に分割することとしているが、これに限定されず、５秒毎の振動データを２０回計測してもよい。
さらに、本実施の形態の第１および第２の計測工程においては、最小振幅の振動データを選定することとしているが、これに限定されず、車の通行等による突発的な振動の影響をなくすことができる振動データであればよい。

演算装置３００は、振動データＡと振動データＢの振動データの差分ＡＢを算出する（ステップＳ３１）。
この場合、差分ＡＢを算出することで、管網１１０の有する固有振動または周囲の機械等による連続振動源の影響を相殺することができる。

次に、演算装置３００は、差分ＡＢが閾値より低いか否かを判定する（ステップＳ３２）。例えば、閾値が零であり、差分ＡＢが閾値より低い場合、演算装置３００により、漏水が生じていると判定する（ステップＳ３３）。一方、差分ＡＢが閾値以上の場合、演算装置３００により、漏水が生じていないと判定する（ステップＳ３４）。

ここで、本実施の形態にかかる閾値は、圧力と外乱因子とに基づいて設定される。すなわち、ある程度の昼夜での管網１１０内の圧力差から特定される振動センサ２００からの振動レベルの変化幅と、外乱因子とを考慮した上で、閾値の設定を実施する。
また、閾値は、ノイズ等の通常の外乱よりも小さく設定しているため、当該閾値の範囲に差分の結果が該当した場合、漏水が生じる箇所が存在すると特定することができる。

具体的に、最小振幅の領域を一つ選定し、当該選定された一つの領域では、漏水の可能性があるが、必ず漏水とは断定できない。例えば、水流等の影響等があり得るからである。そのため、圧力を変化させた状態で、最小振幅の領域を一つ選定し、圧力変化前と圧力変化後との差分を算出し、閾値と比較することで、漏水を特定することができる。

本実施の形態においては、振動データの差分ＡＢの閾値は０であることが好ましいが、水道施設のポンプ等で夜間の稼働を停止することが予め分かっている場合には正の値としてもよい。
また、第１の計測工程と第２の計測工程とを各１回として異常検知してもよく、複数日に亘ってステップＳ１１〜Ｓ３４を繰り返して異常検知および異常監視を行ってもよい。
この場合、一日目の差分ＡＢまたは二日目の差分ＡＢを基準として閾値を設定することも可能であり、夜間に停止する機械振動がある場合には特に有効である。

（第２の実施の形態）
続いて、第２の実施の形態について説明を行う。本実施の形態においては、第２の実施の形態が、第１の実施の形態と異なる点についてのみ説明を行う。
図５は、演算装置３００の動作の他の例を示すフローチャートである。

（第１の計測工程）
図５に示すように、所定の時間、例えば、昼間１４時に、演算装置３００の指示に基づいて、振動センサ２００が菅網１１０の振動を検知する。振動センサ２００は、菅網１１０の振動を所定時間計測し、振動データを得る（ステップＳ１１）。本実施の形態においては、１００秒間の振動データを計測する。
振動センサ２００は、検知した振動データを演算装置３００に送信する（ステップＳ１２）。

演算装置３００は、１００秒間の振動データを５秒毎に２０分割し、２０個の振動データを抽出する（ステップＳ１３）。
演算装置３００は、２０個の振動データの最小振幅から複数個、例えば、３個の振動データＣ１、Ｃ２、Ｃ３を選定する（ステップＳ１４ａ）。
演算装置３００は、３個の振動データＣ１、Ｃ２、Ｃ３の平均振動データＣを算出する（ステップＳ１５）。

（第２の計測工程）
演算装置３００の指示に基づいて、振動センサ２００は、夜間２時に、菅網１１０の振動を所定時間計測し、振動データを得る（ステップＳ２１）。本実施の形態においては、１００秒間の振動データを計測する。
振動センサ２００は、検知した振動データを演算装置３００に送信する（ステップＳ２２）。
演算装置３００は、１００秒間の振動データを５秒毎に２０分割し、２０個の振動データを抽出する（ステップＳ２３）。
また、演算装置３００は、２０個の振動データの最小振幅から複数個、例えば、３個の振動データＤ１、Ｄ２、Ｄ３を選定する（ステップＳ２４ａ）。
演算装置３００は、３個の振動データＤ１、Ｄ２、Ｄ３の平均振動データＤを算出する（ステップＳ２５）。
演算装置３００は、平均振動データＣと平均振動データＤの差分ＣＤを算出する（ステップＳ３１）。
この場合、差分ＣＤを算出することで、管網１１０の有する固有振動または周囲の機械等による連続振動源の影響を相殺することができる。

次に、演算装置３００は、差分ＣＤが閾値より低いか否かを判定する（ステップＳ３２）。例えば、閾値が零であり、差分ＣＤが閾値より低い場合、演算装置３００により、漏水が生じていると判定する（ステップＳ３３）。一方、差分ＣＤが閾値以上の場合、演算装置３００により、漏水が生じていないと判定する（ステップＳ３４）。

（第３の実施の形態）
続いて、第３の実施の形態について説明を行う。本実施の形態においては、第３の実施の形態が、第１および第２の実施の形態と異なる点についてのみ説明を行う。第３の実施の形態は、複数日において管網１１０の異常検知または異常監視を行うものである。
図６および図７は、演算装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。

（１日目の第１の計測工程）
図６および図７に示すように、所定の時間、例えば、１日目の昼間１４時に、演算装置３００の指示に基づいて、振動センサ２００が菅網１１０の振動を検知する。振動センサ２００は、菅網１１０の振動を所定時間計測し、振動データを得る（ステップＳ１１）。本実施の形態においては、１００秒間の振動データを計測する。
振動センサ２００は、検知した振動データを演算装置３００に送信する（ステップＳ１２）。

演算装置３００は、１００秒間の振動データを５秒毎に２０分割し、２０個の振動データを抽出する（ステップＳ１３）。
演算装置３００は、２０個の振動データの最小レベル、例えば、振動データＥを選定する（ステップＳ１４ｂ）。

（１日目の第２の計測工程）
次に、演算装置３００は、１日目の夜間２時に演算装置３００の指示に基づいて、振動センサ２００は、菅網１１０の振動を所定時間計測し、振動データを得る（ステップＳ２１）。本実施の形態においては、１００秒間の振動データを計測する。
振動センサ２００は、検知した振動データを演算装置３００に送信する（ステップＳ２２）。

演算装置３００は、１００秒間の振動データを５秒毎に２０分割し、２０個の振動データを抽出する（ステップＳ２３）。
また、演算装置３００は、２０個の振動データの最小レベル、例えば、振動データＦを選定する（ステップＳ２４ｂ）。

次に、演算装置３００は、振動データＥと振動データＦとの差分Ｇを算出する（ステップＳ３１）。ここで、差分Ｇは、Ｅ−Ｆからなる。
次いで、演算装置３００は、閾値Ｈを設定する（ステップＳ３２ｂ）。ここで、演算装置３００は、差分Ｇに計測誤差を付加したものを閾値Ｈとする。本実施の形態においては、計測誤差を３ｄＢとする。

（２日目の第１の計測工程）
演算装置３００は、所定の時間、例えば、２日目の昼間１４時に、演算装置３００の指示に基づいて、ステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３を実施し、２０個の振動データの最小レベル、例えば、振動データＩを選定する（ステップＳ１４ｃ）。

（２日目の第２の計測工程）
演算装置３００は、所定の時間、例えば、２日目の夜間２時に、演算装置３００の指示に基づいて、ステップＳ２１、Ｓ２２、Ｓ２３を実施し、２０個の振動データの最小レベル、例えば、振動データＪを選定する（ステップＳ２４ｃ）。

演算装置３００は、振動データＩと振動データＪの振動データの差分ＩＪを算出する（ステップＳ３１ｃ）。ここで、差分ＩＪとは、振動データＩから振動データＪを減算したものである。
次に、演算装置３００は、差分ＩＪが閾値Ｈ以下であるか判定する（ステップＳ３２ｃ）。
閾値Ｈより大きい場合、演算装置３００は、漏水であると判定する（ステップＳ３３ｃ）。
閾値Ｈ以下の場合、演算装置３００は、漏水でないと判定する（ステップＳ３４ｃ）。

（ｎ日目の第１の計測工程および第２の計測工程）
演算装置３００は、ｎ（ｎは、任意の正の整数）日目において、ステップＳ１１、〜、Ｓ１３、Ｓ１４ｂ、Ｓ２１、〜、Ｓ２３、Ｓ２４ｂ、Ｓ３１、Ｓ３２ｂ、Ｓ１４ｃ、Ｓ２４ｃ、Ｓ３１ｃ〜、Ｓ３４ｃを繰り返し、異常監視を行う。

なお、第３の実施の形態においては、閾値Ｈを一日目の振動データに基づいて規定することとしているが、これに限定されず、二日目の振動データに基づいて閾値を規定しなおしてもよく、複数日の振動データに基づいて閾値の平均を算出し、その平均閾値を用いてもよい。

なお、上記漏水位置特定方法については、各種の管網１１０に適用することができる。例えば、水道の配管からの漏水を検出する他、水道以外の各種配管内の漏水を検出する用途、または、工場内の薬液等の配管における薬液等の流体の漏洩を検出する用途などでも使用することができる。

（実施例１）
第１の実施の形態に基づいて、閾値を以下の表１のように設定した。

表１に示すように、差分ＡＢの予測は、振動データＡ−振動データＢ＝４０ｄＢ−２０ｄＢで、２０ｄＢである。計測誤差を考慮し、閾値Ｈを１８ｄＢと設定した。上記の閾値を用いて実際に漏水を検出できるか実験した。
測定結果を以下の表２に示す。

漏水による振動レベルは、振動データＡにおいては、２０ｄＢであり、振動データＢは、３０ｄＢであった。
また、最小領域振動最大レベルは、表１および表２における振動データＡの最大値、振動データＢの最大値を示す。

その結果、差分ＡＢ＝最小領域振動最大レベルの振動データＡ−最小領域振動最大レベルの振動データＢ＝４０ｄＢ−３０ｄＢ＝１０ｄＢとなる。
したがって、閾値Ｈが１８ｄＢ＞差分ＡＢ１０ｄＢであるため、漏水が生じていると判定することができた。

（実施例２）
第１の実施の形態に基づいて、閾値を以下の表３のように設定した。

表３に示すように、差分ＡＢの予測は、振動データＡ−振動データＢ＝１０ｄＢ−５ｄＢで、５ｄＢである。計測誤差を考慮し、閾値Ｈを３ｄＢと設定した。
上記の閾値Ｈを用いて実際に漏水を検出できるか実験した。測定結果を以下の表２に示す。

漏水による振動レベルは、振動データＡにおいては、２０ｄＢであり、振動データＢは、３０ｄＢであった。
また、最小領域振動最大レベルは、表３および表４における振動データＡの最大値、振動データＢの最大値を示す。

その結果、差分ＡＢ＝最小領域振動最大レベルの振動データＡ−最小領域振動最大レベルの振動データＢ＝２０ｄＢ−３０ｄＢ＝−１０ｄＢである。
したがって、閾値Ｈが３ｄＢ＞差分ＡＢ−１０ｄＢであるため、漏水が生じていると判定することができた。

（実施例３）
第１の実施の形態に基づいて、複数日の間、実施例１を繰り返した。

表５に示すように、１日から第Ｎ日まで振動データＡ，Ｂに基づいて漏水を検知した。
第Ｎ日は、差分ＡＢが閾値Ｈを下回ったために、漏水が生じたと判定することができた。なお、上記実施例３においては、第Ｎ日において、下回ったために漏水と判定したが、これに限定されず、複数日、または連日において、差分ＡＢが閾値Ｈより小さくなった場合に、漏水と判定してもよい。

以上のように、差分ＡＢを用いることで、管路内の固有の振動、または機械等の外乱ノイズをキャンセルすることができる。
その結果、振動レベルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ１、Ｄ２，Ｄ３、Ｅ、Ｆから差分ＡＢ、ＣＤ、Ｇ、ＩＪおよび閾値Ｈを用いることで、水流による管路固有の振動、または機械等の連続振動源の有無によって誤判別が生じるおそれの少ない管路の異常を検知することができる。

なお、本実施の形態においては、図１に示すように、ポイントＡおよびポイントＢの縦孔１２０に、それぞれ振動センサ２００を設けることとしたが、これに限定されず、管網１１０内部（水中）に振動センサ２００を設けても良い。水中に振動センサ２００を設けることで、雑音を減少させることができる。

本発明においては、管網１１０が「管路」に相当し、管網１１０内の水圧の低い場合、または昼間１４時が「第一の時間帯」に相当し、１００秒間が「所定時間」に相当し、ステップＳ１１、Ｓ１２の処理が「第一計測工程」に相当し、管網１１０内の水圧の高い場合、または夜間２時が「第二の時間帯」に相当し、ステップＳ２１、Ｓ２２の処理が「第二計測工程」に相当し、差分ＡＢ、ＣＤ、Ｇ、ＩＪが「振動レベルの差分」に相当し、閾値Ｈまたは０が「所定の閾値」に相当し、ステップＳ３２、Ｓ３２ｂ、Ｓ３２ｃの処理が「判定工程」に相当し、ステップＳ１３の処理が「第一分割工程」に相当し、ステップＳ２３の処理が「第二分割工程」に相当し、ステップＳ１３、Ｓ１４、Ｓ１４ａ、Ｓ１４ｂ、Ｓ１４ｃの処理が「第一抽出工程」に相当し、ステップＳ２３、Ｓ２４、Ｓ２４ａ、Ｓ２４ｂ、ｓ２４ｃの処理が「第二抽出工程」に相当し、図４、５のフローチャートが「管路の異常検知方法」に相当し、図６、７のフローチャートが「管路の異常監視方法」に相当する。

本発明の好ましい一実施の形態は上記の通りであるが、本発明はそれだけに制限されない。本発明の精神と範囲から逸脱することのない様々な実施形態が他になされることは理解されよう。さらに、本実施形態において、本発明の構成による作用および効果を述べているが、これら作用および効果は、一例であり、本発明を限定するものではない。

１００ 異常音の発生特定装置
１１０ 管網
２００ 振動センサ
３００ 演算装置
ＡＢ、ＣＤ、Ｇ、ＩＪ 差分
Ｈ 閾値

Claims (7)

1. 管路における複数箇所で振動を計測し、異常箇所を特定する管路の異常検知方法であって、
   第一の時間帯において振動レベルを所定時間に亘って計測する第一計測工程と、
   前記第一の時間帯よりも前記管路内の水圧が高い第二の時間帯において振動を所定時間に亘って計測する第二計測工程と、
   前記第一計測工程において最小領域となった振動レベル、および前記第二計測工程において最小領域となった振動レベルの差分を計算する振動レベル差計算工程と、
   前記振動レベル差計算工程における差分が、所定の閾値を下回った場合に異常と判定する判定工程と、を含む管路の異常検知方法。
2. 前記第一計測工程により計測された振動レベルを分割する第一分割工程と、
   前記第二計測工程により計測された振動レベルを分割する第二分割工程と、をさらに含み、
   前記振動レベル差計算工程は、
   前記第一分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第一抽出工程と、
   前記第二分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第二抽出工程と、を含み、
   前記振動レベル差計算工程は、前記第１抽出工程と前記第二抽出工程との振動レベルから差分を計算する、請求項１記載の管路の異常検知方法。
3. 前記第一計測工程、前記第二計測工程、前記振動レベル差計算工程および前記判定工程を複数回に亘って繰り返す、請求項１または２記載の管路の異常検知方法。
4. 前記所定の閾値は、０である、請求項１から３のいずれか１項に記載の管路の異常検知方法。
5. 管路における複数箇所で振動を計測し、異常箇所を特定する管路の異常監視方法であって、
   第一の時間帯において振動レベルを所定時間に亘って計測する第一計測工程と、
   前記第一の時間帯よりも前記管路内の水圧が高い第二の時間帯において振動を所定時間に亘って計測する第二計測工程と、
   前記第一計測工程において最小領域となった振動レベル、および前記第二計測工程において最小領域となった振動レベルの差分を計算する振動レベル差計算工程と、
   前記振動レベル差計算工程における差分が、所定の閾値を下回った場合に異常と判定する判定工程と、を含み、
   前記第一計測工程、前記第二計測工程、前記振動レベル差計算工程を複数日に亘って複数回繰り返し、
   前記判定工程は、前記振動レベル差計算工程における差分が、所定の閾値を１回または複数回において下回った場合に異常と判定する、管路の異常監視方法。
6. 前記第一計測工程により計測された振動レベルを分割する第一分割工程と、
   前記第二計測工程により計測された振動レベルを分割する第二分割工程と、をさらに含み、
   前記振動レベル差計算工程は、
   前記第一分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第一抽出工程と、
   前記第二分割工程において分割された複数の振動レベル内から最小領域となった振動レベルを１または所定個数、抽出する第二抽出工程と、を含み、
   前記振動レベル差計算工程は、前記第１抽出工程と前記第二抽出工程との振動レベルから差分を計算する、請求項５記載の管路の異常監視方法。
7. 前記所定の閾値は、０である、請求項５または６記載の管路の異常監視方法。
   

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