JP6936200B2 - 漏水検知システムおよび方法 - Google Patents
漏水検知システムおよび方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6936200B2 JP6936200B2 JP2018183281A JP2018183281A JP6936200B2 JP 6936200 B2 JP6936200 B2 JP 6936200B2 JP 2018183281 A JP2018183281 A JP 2018183281A JP 2018183281 A JP2018183281 A JP 2018183281A JP 6936200 B2 JP6936200 B2 JP 6936200B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pipeline
- sensor
- water
- water leakage
- leak
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 319
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 113
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 811
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 24
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 17
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 12
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- 239000004698 Polyethylene Substances 0.000 description 244
- 229920000573 polyethylene Polymers 0.000 description 244
- 230000006870 function Effects 0.000 description 43
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 42
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 28
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 14
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 11
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 7
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 7
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 7
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 229910001141 Ductile iron Inorganic materials 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 3
- 238000005536 corrosion prevention Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 3
- -1 polyethylene Polymers 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 2
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 238000009933 burial Methods 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 1
- 230000012447 hatching Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000007790 scraping Methods 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/04—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point
- G01M3/24—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using infrasonic, sonic, or ultrasonic vibrations
- G01M3/243—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using infrasonic, sonic, or ultrasonic vibrations for pipes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/007—Leak detector calibration, standard leaks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/04—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point
- G01M3/16—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using electric detection means
- G01M3/18—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using electric detection means for pipes, cables or tubes; for pipe joints or seals; for valves; for welds; for containers, e.g. radiators
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
- Pipeline Systems (AREA)
Description
図1〜図19を用いて、本発明の実施の形態1の漏水検知システムについて説明する。実施の形態1の漏水検知システムは、埋設管インフラのモニタリングシステムの例であり、上水道の水道網の漏水検知システムとして適用する場合を示す。実施の形態1の漏水検知システムは、水道網の管路に設置される複数の振動センサを用いて、計算機のプログラム処理によって、水道管の漏水を検知や推定するシステムである。実施の形態1の漏水検知方法は、実施の形態1の漏水検知システムにおいて実行されるステップを有する方法である。自治体または事業者等は、実施の形態1の漏水検知システムを利用する。なお、この漏水検知システムは、例えば既存の水道管理システム等と並列的に接続される形態でもよいし、既存の水道管理システム等にこの漏水検知システムの機能が統合されて実装される形態でもよい。
図1は、実施の形態1の漏水検知システム10の構成、および地中の水道管4やセンサ3等の構成例を示す。実施の形態1の漏水検知システム10は、計算機1と、複数のセンサ端末2とを有する。センサ端末2には、漏水検知センサであるセンサ3が内蔵されている。漏水検知システム10は、センサ3として振動センサを用いる。漏水検知システム10は、管路の流体の漏洩を検知するシステムであり、特に、対象の水道網40に関する水道管4の水の漏洩、すなわち漏水を検知するシステムである。所定のユーザである操作者は、漏水検知システム10の計算機1に対する操作を行う。計算機1は、漏水検知システム10の主制御を行う部分であり、通信網30に接続されている。計算機1は、1台以上のPC、サーバ、ストレージ、通信機器等の要素から構成される計算機システム等でもよいし、クラウドコンピューティングシステム等で構成されてもよい。
図2は、計算機1およびセンサ端末2の構成を示す。計算機1は、プロセッサ101、メモリ102、表示装置103、入力装置104、通信装置105等を有し、それらがバスを通じて接続されている。センサ端末2は、プロセッサ201、メモリ202、バッテリ203、通信装置205、センサ3等を有し、それらがバスを通じて接続されている。
図3は、漏水検知システム10の主な動作や処理の例のフローを示す。まず、システム設定の際のフローは以下の通りである。システム設定の際、ユーザは、水道網40における複数のセンサ3(対応するセンサ端末2)の配置等を設定する。
図4は、水道網40の一部の管路等の具体的な構成例を示し、特に、計算機1が提供するセンサ配置に関する設定画面内に、その管路等を表示する例を示す。図4の画面は、水道網40の管路等の構成やセンサ配置を確認および設定することができる設定画面例である。図4の画面は、地域選択項目401と、マップ欄400と、センサ距離項目402と、センサ配置計算ボタン403とを含む。地域選択項目401では、ユーザが対象地域を選択、指定可能である。マップ欄400には、管路情報d2やセンサ配置情報d6に基づいて、対象地域の管路網やセンサ配置が表示される。本例のマップ欄400では、管路網のみを表示する場合であり、管路網を構成する水道管4が黒色実線で表現され、制水弁5が白丸点で表現されている。また、本例では、この地域の管路網はすべてPEスリーブ有りの水道管4である場合を示す。マップ欄400では、管路毎または領域毎のPEスリーブの有無についても、所定の表現(例えば実線と破線、異なる色等)で区別して表示される。なお、一般の地図上に管路網を重ねて表示することも可能である。
図5Aおよび図5Bは、管路情報d2に関する補足説明図を示す。図5Aは、管路情報d2の第1構成例として、地域における領域毎にPEスリーブ有無情報を持つ場合の例を示す。本例では、管路網を、簡略的にマトリクス形状のような構成で示す。ここでは、実線は水道管4の管路を示し、破線はPEスリーブ6を示す。白丸点は制水弁5を示す。本例では、ある地域の管路網において、PEスリーブ有りの管路を含む領域501(エリアA01)と、PEスリーブ無しの管路を含む領域502(エリアA02)とが並列で存在する場合を示す。管路情報d2の構成として、領域毎に、それに含まれる管路や制水弁5の情報が関連付けられている。管路情報d2において、領域毎に、PEスリーブ有無が設定されている。
次に、以下では、実施の形態1等の漏水検知システム10の設計に係わる、本発明者による実験および検討結果等について説明し、それに併せて、従来技術例の漏水検知システムの構成や課題、実施の形態1等の漏水検知システム10での工夫等について説明する。
図6は、実施の形態1の漏水検知システム10の設計に係わる、漏水検知のための実験設備の概要を示す。本発明者は、管路の付近の環境における管被覆部材の有無の影響について、図示のような実験設備に基づいて実験を行った。図6の実験設備は、地中の土壌に埋設されている水道管601を有する。水道管601は、埋設管、配管、管路等と呼ばれる場合もある。本例では、水道管601は、地面から鉛直方向(Z方向)で所定の位置において、水平方向(X方向)に延在している1本の管路である。実験例では、この水道管601は、呼び径が100mmで長さが100mを超えるダクタイル鋳鉄管から構成されている。
図7は、公知技術である、水道管に対するPEスリーブの設置例について示す。PEスリーブは、管と土壌との直接的な接触を断つことで、管の腐食防止等を実現する管被覆部材である。図7では、鉛直断面で、地中の土壌に埋設されている水道管701およびPEスリーブ706の一部として、特に、水道管701の部分的な管路を構成する管路部材同士の接合部708の付近におけるPEスリーブ706の設置概要を示す。水道管701の外周表面がPEスリーブ706で覆われている。水道管701の外周表面とPEスリーブ706の内面との間には、土壌や地下水が入らないようにして、概ね密着されている。X方向でPEスリーブ706の部材同士は、ゴムバンドおよび締め具709を用いて、外部から土壌および水分が浸入しないように、水道管701の周りに固定されている。水道管701の継ぎ手を含む接合部708の付近では、破れ防止のため、PEスリーブ706にたるみが設けられている。
本発明者は、上記実験設備を用いた漏水検知の実験の結果、以下のような知見を得た。まず、水道管601の漏水点P2の付近の環境の違いに応じて、センサ603が検出する振動強度に違いがみられた。例えば、水道管601の漏水点P2の付近の環境が、土壌から空気中に変化する場合と、土壌から水中に変化する場合とでは、振動強度が著しく異なった。図8A、図8B、および図8Cは、漏水点P2の付近の環境の違い、および漏水の特性の違いについて示す。
図9は、上記実験の結果におけるPEスリーブ有無による漏水振動強度の比較について示す。図9は、図6の漏水点P2から各センサ603までの距離[m]と、漏水の振動強度[任意単位]との関係を表すグラフを示し、漏水点P2の付近のPEスリーブ606の有無の場合で比較して示す。比較は、同じ漏水量等の条件でされている。グラフの横軸の距離は、センサ603の漏水検知可能距離と対応している。直線901は、PEスリーブ無しの管路の場合の特性を示す。直線902は、PEスリーブ有りの管路の場合の特性を示す。図9から明らかなように、PEスリーブ有りの場合には、PEスリーブ無しの場合に対し、1桁以上大きい振動強度となることがわかった。同じ漏水量の場合で、漏水点から同じ距離の位置のセンサ603同士で、PEスリーブ有無に応じて、振動強度に1桁以上の大きさの違いがみられた。例えば、図9の距離40mの位置のセンサで比較した場合、振動強度は、PEスリーブ無しの直線901では1程度であり、PEスリーブ有りの直線902では100程度であり、約2桁の違いがみられる。
また、漏水の発生の時間経過に伴う特性の変化については、以下のような知見が得られた。図8Aのように、PEスリーブ無しの環境605の場合、漏水の発生の初期では、水道管601の周りの土壌があまり削られていないため、漏水振動が土壌を介して伝達される特性であり、水中放出に近い特性になると考えられる。漏水発生からある程度時間が経過して漏水が進行した段階では、図8Bのように、空気中放出の特性になると考えられる。センサの検出信号の振動強度は、初期では相対的に大きく、その後の空気中放出の期間では相対的に小さく、次第に小さくなる。漏水初期から中期へかけて、振動強度が大から小へ変化する。このため、計算機は、センサの信号の解析結果を、漏水ではなくノイズであると誤って判定してしまう可能性もある。すなわち、従来、PEスリーブ無しの環境の場合には、PEスリーブ有りの環境の場合に比べて、漏水検知精度が低い場合がある。
自治体の水道網の管理において漏水検知システムが適用される場合、漏水を早期に検知し、被害を抑制することができる。従来、各自治体の水道局は、水道網の保守運用として、漏水検知作業や、漏水を検知した場合の漏水修理工事を行っている。人手での作業や工事には労力やコスト等がかかる。そのため、漏水検知システムによって支援し、労力やコスト等を低減することが有効である。
図11は、漏水量[L/min]と漏水検知可能距離との関係を示す。図11のグラフは、漏水量に応じて、および管路の環境に応じて、漏水点P2からのセンサ603による漏水検知可能距離が異なることを示す。漏水量1100は、例えばある自治体の工事判定漏水量に対応する。本例では、水道管601に関する異なる設置環境として、環境A,B,Cがある場合で比較して示す。直線1101は、環境Aの場合の特性を示し、直線1102は、環境Bの場合の特性を示し、直線1103は、環境Cの場合の特性を示す。環境A,B,Cの順に、特性の直線の傾きが大から小になる。本例では、ある漏水量1100の場合において、センサ603の漏水検知可能距離は、距離Ka,Kb,Kcのようになる(Ka>Kb>Kc)。環境Cの場合の漏水検知距離Kcが最も短く、環境Aの漏水検知距離Kaが最も長い。各設置環境は、様々に存在するが、例えば環境Aは、前述のPEスリーブ有りの管路と対応している。
漏水検知システムの漏水有無判定方式としては、例えば、センサ603で検出した漏水振動強度が、所定の閾値を越えているか否か、およびその越えている時間が所定の時間以上続いたか否かによって、続いた場合に漏水が発生した(漏水有り)と判定する方式が挙げられる。
図13は、さらに、漏水量の判定方式について示す。この漏水量判定は、漏水有りの場合の概略的な漏水量の予測である。この漏水量判定方式では、漏水の有無を1つの閾値または2つの閾値(図12)で判定するのみでなく、漏水量の大きさを、例えば概略的に大中小の3つのレベルに分けて、それぞれの大きさに対応する3つの閾値および範囲を用いて、漏水量を判定する方式である。実施の形態1の漏水検知システム10は、このような漏水量判定方式を基本として採用する。
実施の形態1の漏水検知システム10は、水道網40における好適なセンサ配置を決定する機能(第1機能と記載する)を有する。計算機1は、PEスリーブ有無情報を含む管路情報d2を用いて、計算によって、対象の水道網40における複数のセンサ3の好適なセンサ配置を決定し、ユーザに対して提案する。この好適なセンサ配置は、センサ3の漏水検知可能距離および範囲を基準とした、好適な間隔や密度による、水道網40の制水弁5の位置に対する複数のセンサ3の配置である。漏水検知可能距離は、想定される漏水点とセンサ3との距離であり、十分な検知精度を確保できる距離であり、配置の基準となる距離である。好適な間隔は、部分的な管路を介して隣り合う2つのセンサ3間の距離である。第1機能では、センサ3の距離および範囲によって、十分な検知精度を確保しつつ、対象領域の漏水検知をカバーできるように、好適なセンサ配置が決定される。
図16の表は、本発明者による実験に基づいた、PEスリーブ有無の管路に応じたセンサ3の特性の実装例を示す。この表では、対象となる水道管4の管路の条件や特性を、比較のために一定値として揃えた場合における、PEスリーブ有無に応じた、センサ3に関する振動強度、漏水検知可能距離の具体的な数値例を示している。管路の条件として、管種・径、漏水量、水圧等を一定としている。管種は、「DK75」のダクタイル鋳鉄管であり、継手がK継手であり、呼び径が75mmである。漏水量が7L/min、水圧が0.4MPaである。漏水検知可能距離は、条件によっても異なるが、基本的な定義としては、同じ環境の管路で比較した場合に、漏水無しの振動強度の2倍の振動強度に減衰するまでの距離である。
漏水検知システムは、漏水を十分に高精度に検知できること、かつ、そのような漏水検知をなるべく低コストで実現することが求められている。そのために、管路網におけるセンサの設置の位置や数、間隔距離や密度の設計が重要である。例えば、自治体が漏水検知システムを導入する場合、水道網の管路上における複数のセンサの配置を設計する必要がある。すなわち、複数のセンサを、管路上のどの位置、どのような距離間隔や密度で配置すべきかを決定する必要がある。そのセンサ配置に応じて、漏水検知に係わる精度やコストが異なってくる。従来技術例の漏水検知システムでは、好適なセンサ配置については検討不十分であり、好適なセンサ配置を計算する機能も持っていない。基本的には、水道網のすべての制水弁にセンサを設置することも可能であるが、その場合には比較的に高コストとなってしまう。また、好適なセンサ配置を人手によって設計しようとする場合、手間がかかる。
図17Aおよび図17Bは、PEスリーブ有無情報に応じた、センサ配置の例の概要を比較で示す。図17Aは、従来技術例の漏水検知システムにおける、PEスリーブ有無情報を活用せずに決定したセンサ配置の例を示す。なお、ここでは比較のため、センサとして、実施の形態1と同じセンサ3を用いるとする。図17Aは、一部の管路の例として、PEスリーブ無しの管路である場合を示す。例えば、水道管W1において、部分的な管路として、水道管wp1,wp2,wp3,wp4等を有し、制水弁5として制水弁b1,b2,b3,b4,b5等を有する。丸点に×印を付与した記号の箇所は、センサ3(第1種のセンサSA)が配置された制水弁5を示す。例えば、制水弁b1にセンサSA1が、制水弁b2にセンサSA2が設置されている。このセンサ3(SA)は、漏水検知可能距離が距離KAである。範囲1701は、距離KAを半径とする漏水検知可能範囲を示す。センサ間距離LAについても示す。図17Aの管路網の領域では、すべての制水弁5にセンサ3(SA)が配置されており、センサ数としては15個である。
図18および図19は、センサ配置に関する画面例を示す。これらの画面例は、図4の画面を基本として、センサ配置情報の表示を追加した例である。図18は、図17AのようなPEスリーブ無しの管路の場合のより詳細な管路例およびセンサ配置例を示す。図19は、図17BのようなPEスリーブ有りの管路の場合のより詳細な管路例およびセンサ配置例を示す。
以上のように、実施の形態1の漏水検知システム10によれば、センサ配置コストの低減等を実現できる。
図20〜図23Cを用いて、本発明の実施の形態2の漏水検知システムについて説明する。実施の形態2の漏水検知システムの基本的な構成は実施の形態1と同様であり、以下では、実施の形態2における実施の形態1とは異なる構成部分について説明する。実施の形態2の漏水検知システム10は、計算機1による漏水判定の際に、PEスリーブ有無に応じて異なる判定を行う。実施の形態2の漏水検知システム10は、水道網40における複数のセンサ3の配置については、実施の形態1のようにPEスリーブ有無に応じて変える必要は無く、例えば所定の距離を基準とした間隔で配置される。
実施の形態2の漏水検知システム10は、漏水判定に関する以下のような機能(第2機能とする)を有する。計算機1の第2機能は、漏水判定方式に関して、以下の第1判定方式または第2判定方式を用いる。実施の形態2の漏水検知システム10は、第1判定方式を適用する。実施の形態2の変形例の漏水検知システムは、第2判定方式を適用する。なお、設定に応じて第1判定方式または第2判定方式から選択して適用可能である形態としてもよい。第2機能によれば、PEスリーブ有無の環境に応じて、漏水検知精度を確保または向上できる。
第1判定方式は、管路のPEスリーブ有無の環境に応じて、異なる閾値を含む条件を用いて、漏水有無や漏水量、漏水位置等を判定する方式である。例えば、漏水有無判定や漏水量判定の際のそれぞれの閾値として、PEスリーブ無しの環境に対応する閾値(第1閾値)と、PEスリーブ有りの環境に対応する閾値(第2閾値)との両方が予め設定される。第1閾値や第2閾値は、それぞれさらに複数の閾値から構成されてもよい。計算機1は、センサ3の検出信号データに対し、判定を行う際に、そのセンサ3に対応付けられる管路のPEスリーブ有無を確認する。計算機1は、そのセンサ3がPEスリーブ無しの管路に対応している場合、PEスリーブ無しの第1閾値を含む条件を用いて、漏水有無等を判定する。計算機1は、そのセンサ3がPEスリーブ有りの管路に対応している場合、PEスリーブ有りの第2閾値を含む条件を用いて、漏水有無等を判定する。
図20Aおよび図20Bは、第1判定方式の例について示し、漏水有無および漏水量の判定のための閾値設定を含む条件のグラフを示す。図20Aは、PEスリーブ無しの管路の場合に適用する条件のグラフを示す。図20Bは、PEスリーブ有りの管路の場合に適用する条件のグラフを示す。グラフの横軸は漏水量[L/min](値をWとする)、縦軸は漏水量に応じたセンサ3の検出信号の振動強度[任意単位](値をVとする)である。
第2判定方式は、管路のPEスリーブ有無に応じて、センサ3の検出信号の値を補正する方式であり、閾値については所定の閾値を用いる。第2判定方式は、PEスリーブ有無が混在する環境を想定し、所定の漏水検知可能距離およびセンサ間距離を基準として、水道網40に複数のセンサ3が配置される。第2判定方式では、計算機1は、PEスリーブ有無のいずれか一方(例えばPEスリーブ無し)に対応する閾値を含む条件を用いて漏水有無や漏水量、漏水位置等の判定を行う。その上で、第2判定方式では、計算機1は、基本とした一方の環境(例えばPEスリーブ無し)とは異なる他方の環境(例えばPEスリーブ有り)からのセンサ3の検出信号に対しては、環境の違いを一方(例えばPEスリーブ無し)に合わせるように所定の補正演算を施す。そして、計算機1は、上記一方の環境(例えばPEスリーブ無し)に対応する閾値を含む条件を用いて、漏水有無や漏水量、漏水位置等を判定する。
図21は、第2判定方式の例について示し、漏水有無および漏水量の判定のための閾値設定を含む条件のグラフを示す。グラフの横軸は漏水量[L/min](値W)、縦軸は漏水量に応じたセンサ3の検出信号の振動強度[任意単位](値V)である。直線2101は、PEスリーブ有りの管路に関連付けられたセンサ3(SB)に関する、漏水量に応じた検出信号値を示す。直線2102は、PEスリーブ無しの管路に関連付けられたセンサ3(SA)に関する、漏水量に応じた検出信号値、または、PEスリーブ有りの信号値からの補正演算後の信号値を示す。
実施の形態1および実施の形態2における、相互相関方式を用いた漏水位置判定方式については以下の通りである。図23A、図23B、および図23Cは、相互相関方式の漏水位置判定方式に関する説明図を示す。この相互相関方式を用いた漏水位置判定は、前述(図3、ステップS17)のように、漏水有無判定の後で漏水量判定の前に行われる。
以上のように、実施の形態2の漏水検知システム10によれば、漏水検知精度の向上等を実現できる。他の実施の形態の漏水検知システムとしては、実施の形態1の第1機能と、実施の形態2の第2機能との両方を備える形態も可能である。以上、本発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は前述の実施の形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
Claims (10)
- 管路網における地中に埋設され水または他の物質の流体を流す管路に設置され、前記管路の振動を信号として検出するセンサを含む複数のセンサ端末と、
前記複数のセンサ端末と通信し、前記複数のセンサ端末の複数のセンサの検出信号データに基づいて、前記管路からの前記流体の漏洩を検知して結果を出力する計算機と、
を備え、
前記管路網の前記管路は、管被覆部材で被覆されていない第1管路である場合と、前記管被覆部材で被覆されている第2管路である場合とがあり、
前記第2管路は前記第1管路に比べて前記管被覆部材の影響によって信号振動強度が大きくなり、
前記センサは、前記第1管路での前記漏洩の場合には、漏洩点から第1距離で前記信号を検出可能であり、前記第2管路での前記漏洩の場合には、前記漏洩点から前記第1距離よりも長い第2距離で前記信号を検出可能であり、
前記管路網における前記複数のセンサは、
前記管路網における前記管被覆部材の有無の情報を含む管路情報に基づいて、
前記管路網における前記第1管路を含む第1領域には、前記第1距離を基準とした間隔で配置され、
前記管路網における前記第2管路を含む第2領域には、前記第2距離を基準とした間隔で配置されている、
漏水検知システム。 - 請求項1記載の漏水検知システムにおいて、
前記計算機は、操作者の操作に基づいて、前記管路情報を参照して、前記管路網における前記複数のセンサの配置位置を計算し、計算結果のセンサ配置情報を出力する、
漏水検知システム。 - 請求項2記載の漏水検知システムにおいて、
前記計算機は、前記センサ配置情報を画面に表示し、
前記画面は、前記管路網における、前記第1管路、前記第2管路、および前記複数のセンサの配置位置の表示を含む、
漏水検知システム。 - 管路網における地中に埋設され水または他の物質の流体を流す管路に設置され、前記管路の振動を信号として検出するセンサを含む複数のセンサ端末と、
前記複数のセンサ端末と通信し、前記複数のセンサ端末の複数のセンサの検出信号データに基づいて、前記管路からの前記流体の漏洩を検知して結果を出力する計算機と、
を備え、
前記管路網の前記管路は、管被覆部材で被覆されていない第1管路である場合と、前記管被覆部材で被覆されている第2管路である場合とがあり、
前記第2管路は前記第1管路に比べて前記管被覆部材の影響によって信号振動強度が大きくなり、
前記計算機は、
前記複数のセンサの前記検出信号データに基づいて、前記管路からの前記流体の漏洩の有無または漏洩量の少なくとも一方を判定し、
前記判定の際、前記管路網における前記管被覆部材の有無の情報を含む管路情報に基づいて、前記第1管路と前記第2管路に応じて異なる条件を適用して判定する、
漏水検知システム。 - 請求項4記載の漏水検知システムにおいて、
前記計算機は、前記判定の際、前記管路情報に基づいて、前記センサが前記第1管路に対して設置されている場合には、前記信号の値に対し、第1閾値を含む条件を適用して判定し、前記センサが前記第2管路に対して設置されている場合には、前記信号の値に対し、前記第1閾値よりも大きい第2閾値を含む条件を適用して判定する、
漏水検知システム。 - 請求項4記載の漏水検知システムにおいて、
前記計算機は、前記判定の際、前記管路情報に基づいて、前記センサが前記第1管路に対して設置されている場合には、前記信号の値に対し、所定の閾値を含む条件を適用して判定し、前記センサが前記第2管路に対して設置されている場合には、前記信号の値に対し、所定の補正演算を行い、補正後の信号の値に対し、前記閾値を含む条件を適用して判定する、
漏水検知システム。 - 請求項4記載の漏水検知システムにおいて、
前記計算機は、前記判定の際、前記管路情報に基づいて、前記センサが前記第2管路に対して設置されている場合には、前記信号の値に対し、所定の閾値を含む条件を適用して判定し、前記センサが前記第1管路に対して設置されている場合には、前記信号の値に対し、所定の補正演算を行い、補正後の信号の値に対し、前記閾値を含む条件を適用して判定する、
漏水検知システム。 - 請求項1または4に記載の漏水検知システムにおいて、
前記計算機は、前記管路網において前記管路を介して配置されているそれぞれの2つの前記センサの組における前記信号について、相互相関方式に基づいて、前記管路上の前記漏洩の位置を判定する、
漏水検知システム。 - 請求項1または4に記載の漏水検知システムにおいて、
前記管路網は、水道網であり、
前記センサ端末は、前記水道網の制水弁に設置されている、
漏水検知システム。 - 管路網における地中に埋設され水または他の物質の流体を流す管路に設置され、前記管路の振動を信号として検出するセンサを含む複数のセンサ端末と、前記複数のセンサ端末と通信し、前記複数のセンサ端末の複数のセンサの検出信号データに基づいて、前記管路からの前記流体の漏洩を検知して結果を出力する計算機と、を備える漏水検知システムにおける漏水検知方法であって、
前記管路網の前記管路は、管被覆部材で被覆されていない第1管路である場合と、前記管被覆部材で被覆されている第2管路である場合とがあり、
前記第2管路は前記第1管路に比べて前記管被覆部材の影響によって信号振動強度が大きくなり、
前記センサは、前記第1管路での前記漏洩の場合には、漏洩点から第1距離で前記信号を検出可能であり、前記第2管路での前記漏洩の場合には、前記漏洩点から前記第1距離よりも長い第2距離で前記信号を検出可能であり、
前記管路網における前記複数のセンサを、前記管路網における前記管被覆部材の有無の情報を含む管路情報に基づいて、前記管路網における前記第1管路を含む第1領域には、前記第1距離を基準とした間隔で配置し、前記管路網における前記第2管路を含む第2領域には、前記第2距離を基準とした間隔で配置するステップを有する、
漏水検知方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018183281A JP6936200B2 (ja) | 2018-09-28 | 2018-09-28 | 漏水検知システムおよび方法 |
US16/556,746 US10852209B2 (en) | 2018-09-28 | 2019-08-30 | Water leak sensing system and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018183281A JP6936200B2 (ja) | 2018-09-28 | 2018-09-28 | 漏水検知システムおよび方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020051964A JP2020051964A (ja) | 2020-04-02 |
JP6936200B2 true JP6936200B2 (ja) | 2021-09-15 |
Family
ID=69947408
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018183281A Active JP6936200B2 (ja) | 2018-09-28 | 2018-09-28 | 漏水検知システムおよび方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10852209B2 (ja) |
JP (1) | JP6936200B2 (ja) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108139291B (zh) * | 2015-07-17 | 2021-01-01 | 阿德莱德大学 | 用于管线状况分析的方法和系统 |
US12050157B2 (en) * | 2018-07-09 | 2024-07-30 | Enero Labs Llc | Water leak detection device and integration platform |
US11898705B2 (en) * | 2018-10-18 | 2024-02-13 | Aquarius Spectrum Ltd. | System and method for mechanical failure classification, condition assessment and remediation recommendation |
US11359989B2 (en) * | 2019-08-05 | 2022-06-14 | Professional Flexible Technologies, Inc. | Pipeline leak detection apparatus and methods thereof |
CN111724572A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-29 | 青岛海尔智能技术研发有限公司 | 渗水预警管理方法、设备、装置、计算机设备和存储介质 |
JP7455662B2 (ja) | 2020-05-22 | 2024-03-26 | 株式会社日立製作所 | 漏水位置推定システム、漏水位置推定方法、及び漏水位置推定プログラム |
US11788920B2 (en) * | 2020-08-13 | 2023-10-17 | Alarm.Com Incorporated | Periodic water leak detection |
JP2022124141A (ja) * | 2021-02-15 | 2022-08-25 | 株式会社ミヤワキ | 測定データ送信システム |
CN113898880A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-07 | 武汉科技大学 | 一种基于复合物联网的漏水检测系统 |
CN114088302B (zh) * | 2021-11-19 | 2023-12-19 | 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 | 一种电缆隧道与地下室衔接处漏水检测装置及方法 |
TWI804093B (zh) * | 2021-12-09 | 2023-06-01 | 財團法人工業技術研究院 | 地下水管洩漏檢測系統及方法 |
CN114441725B (zh) * | 2022-01-25 | 2022-08-12 | 生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心 | 地下水隐患排查与污染预警综合系统 |
CN114576565B (zh) * | 2022-03-02 | 2024-06-25 | 西安热工研究院有限公司 | 一种基于管线振动检测的管道泄漏检测防护系统 |
KR102445919B1 (ko) * | 2022-03-17 | 2022-09-20 | 주식회사 삼천리이엔지 | 수분 침투를 방지할 수 있는 원격 유체 누출 확인용 검침공 |
CN116976046B (zh) * | 2023-06-12 | 2024-04-05 | 中国建筑第四工程局有限公司 | 基于管网追踪的污水监控方法及系统 |
US12073626B1 (en) * | 2023-11-22 | 2024-08-27 | The Adt Security Corporation | Analytics for detection of fluid leaks by premises monitoring systems |
Family Cites Families (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6243534A (ja) * | 1985-08-21 | 1987-02-25 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | 音響放出によるパイプラインの漏洩監視方法 |
JPH0198939A (ja) * | 1987-10-13 | 1989-04-17 | Toshiba Corp | 漏水情報管理装置 |
JP3543426B2 (ja) * | 1995-07-06 | 2004-07-14 | 株式会社日立製作所 | 管路網管理方法およびシステム |
US7031851B2 (en) * | 2003-04-25 | 2006-04-18 | Imi Vision | Method of determining valve leakage based on upstream and downstream temperature measurements |
JP4390625B2 (ja) | 2004-05-20 | 2009-12-24 | 株式会社鷺宮製作所 | 漏水監視装置 |
US9291520B2 (en) * | 2011-08-12 | 2016-03-22 | Mueller International, Llc | Fire hydrant leak detector |
JP5769039B2 (ja) * | 2012-03-30 | 2015-08-26 | 日本電気株式会社 | 管路管理支援装置及び管路管理支援システム |
AU2013318975B2 (en) * | 2012-09-24 | 2017-02-02 | Sekisui Chemical Co., Ltd. | Leakage detector, leakage detection method, and pipe network monitoring apparatus |
EP2912416B1 (en) * | 2012-10-26 | 2018-05-30 | Mueller International, LLC | Detecting leaks in a fluid distribution system |
WO2014089123A1 (en) * | 2012-12-03 | 2014-06-12 | Forrest James Brown | Low noise detection system using log detector amplifier |
ITRM20120629A1 (it) * | 2012-12-11 | 2014-06-12 | Pipe Monitoring Corp S R L Pimoc S R L | Processo ed impianto per sistema di supervisione gestione e controllo dell'integrita' strutturale di una rete di condotte (pipeline) localizzazione del punto di perdita e valutazione dell'entita' dell'anomalia |
EP2948746A4 (en) * | 2013-01-28 | 2016-08-03 | Aquarius Spectrum Ltd | METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING LEAKS IN A PIPELINE NETWORK |
WO2014169965A1 (en) * | 2013-04-19 | 2014-10-23 | Gutermann Ag | Method for evaluating acoustic sensor data in a fluid carrying network and evaluation unit |
KR101447928B1 (ko) * | 2013-06-27 | 2014-10-08 | 주식회사 엘지씨엔에스 | 실시간 원격 누수 감지 시스템 및 방법 |
WO2015054784A1 (en) * | 2013-10-15 | 2015-04-23 | 1835963 Alberta Ltd. | Sensing element compositions and sensor system for detecting and monitoring structures for hydrocarbons |
US10119880B2 (en) * | 2013-11-08 | 2018-11-06 | Nec Corporation | Leakage position calculation device, leakage position calculation method, computer-readable recording medium, vibration calculation device, and computation device |
US9983092B2 (en) * | 2013-11-12 | 2018-05-29 | Infosense, Inc. | Method and apparatus for detecting, identifying and locating anomalous events within a pressurized pipe network |
CA2872289A1 (en) * | 2013-11-25 | 2015-05-25 | King Abdullah University Of Science And Technology | High repetition rate thermometry system and method |
US10560764B2 (en) * | 2014-05-30 | 2020-02-11 | Aquarius Spectrum Ltd. | System, method, and apparatus for synchronizing sensors for signal detection |
GB2541149B (en) * | 2014-06-16 | 2020-07-15 | Nec Corp | Position determination device, leak detection system, position determination method, and computer-readable recording medium |
JP2016061763A (ja) * | 2014-09-22 | 2016-04-25 | 雄 尾▲崎▼ | 水道管の漏水箇所検知方法 |
ES2540125B2 (es) * | 2014-11-18 | 2016-04-27 | Sitexco Girona, S.L. | Detector de fugas y microfugas de fluidos y procedimiento para la detección de fugas y microfugas |
US9857265B2 (en) * | 2015-04-03 | 2018-01-02 | Richard Andrew DeVerse | Methods and systems for detecting fluidic levels and flow rate and fluidic equipment malfunctions |
US10186137B2 (en) * | 2015-06-01 | 2019-01-22 | Vidtek Associates Inc. | System, methods and apparatus for a leak detector and monitor |
US9933329B2 (en) * | 2015-08-11 | 2018-04-03 | Electro Scan, Inc. | Multi-sensor inspection for identification of pressurized pipe defects that leak |
JPWO2017094846A1 (ja) * | 2015-12-03 | 2018-09-20 | 日本電気株式会社 | 装置、方法及び記録媒体 |
US10386262B2 (en) * | 2016-01-28 | 2019-08-20 | Utopus Insights, Inc. | Leak identification in a mass transport network |
US9470601B1 (en) * | 2016-01-28 | 2016-10-18 | International Business Machines Corporation | Leak localization in pipeline network |
US9841134B2 (en) * | 2016-02-01 | 2017-12-12 | Globalfoundries Inc. | System managing mobile sensors for continuous monitoring of pipe networks |
US10408647B2 (en) * | 2016-02-15 | 2019-09-10 | Olea Networks, Inc. | Analysis of pipe systems with sensor devices |
JP2017167063A (ja) | 2016-03-17 | 2017-09-21 | 株式会社栗本鐵工所 | 漏洩位置検出方法、及び漏洩位置検出システム |
WO2018126326A1 (en) * | 2017-01-06 | 2018-07-12 | Direct-C Limited | Polymeric nanocomposite based sensor and coating systems and their applications |
JP6981464B2 (ja) * | 2017-03-10 | 2021-12-15 | 日本電気株式会社 | 診断コスト出力装置、診断コスト出力方法及びプログラム |
US10539480B2 (en) * | 2017-10-27 | 2020-01-21 | Mueller International, Llc | Frequency sub-band leak detection |
-
2018
- 2018-09-28 JP JP2018183281A patent/JP6936200B2/ja active Active
-
2019
- 2019-08-30 US US16/556,746 patent/US10852209B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10852209B2 (en) | 2020-12-01 |
JP2020051964A (ja) | 2020-04-02 |
US20200103306A1 (en) | 2020-04-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6936200B2 (ja) | 漏水検知システムおよび方法 | |
US20220163420A1 (en) | Method and system for detecting a structural anomaly in a pipeline network | |
US10509012B2 (en) | Sound propagation comparison with automated frequency selection for pipe condition assessment | |
US10690630B2 (en) | Generation and utilization of pipe-specific sound attenuation | |
US20130066568A1 (en) | Integrated system with acoustic technology, mass imbalance and neural network for detecting, locating and quantifying leaks in ducts | |
US20090066524A1 (en) | Water leakage monitoring system | |
WO2017078004A1 (ja) | 配管状態検知装置、配管状態検知方法、コンピュータ読み取り可能記録媒体および配管状態検知システム | |
JP6287467B2 (ja) | 分析装置、分析システム及び分析方法 | |
US20180308265A1 (en) | Graphical mapping of pipe node location selection | |
WO2017163954A1 (ja) | センサユニット、サーバ、センサユニットとサーバを含むシステム、サーバの制御方法、および記録媒体 | |
JP6981464B2 (ja) | 診断コスト出力装置、診断コスト出力方法及びプログラム | |
KR101762614B1 (ko) | 상수관로의 누수 여부 및 위치 변화를 감지할 수 있는 상수관로용 안전감시 장치 및 이를 이용한 상수관로 안전감시 방법 | |
JP6459186B2 (ja) | 情報処理装置、配管音速分布測定装置、それを用いた配管異常位置検出装置、および配管音速分布測定方法 | |
JPWO2016152143A1 (ja) | 欠陥分析装置、欠陥分析システム、欠陥分析方法およびコンピュータ読み取り可能記録媒体 | |
JP2022082294A (ja) | 管水路の異常検知システム、推定装置、学習モデル生成装置、管水路の異常検知装置、管水路の異常検知方法、推定方法、及び学習モデル生成方法 | |
JP6523919B2 (ja) | 管路の異常の判定方法 | |
JPH11316000A (ja) | 漏水音検出センサの取付構造 | |
JPH11230849A (ja) | 消火栓、流体管路の水理情報検出装置 | |
GB2541335A (en) | Position specification device, position specification system, position specification method, and computer-readable recording medium | |
WO2015145972A1 (ja) | 欠陥分析装置、欠陥分析方法および記憶媒体 | |
KR20210062253A (ko) | 배관의 누수 위치 추정 시스템 및 이를 이용한 배관의 누수 위치 추정 방법 | |
JPS641734B2 (ja) | ||
KR102407676B1 (ko) | 동수두 분석에 근거한 누수 탐지 시스템 및 방법 | |
Koyama et al. | Leakage Sensor Placement Optimization Using Acoustic Attenuation Features in Water Mains | |
KR102710781B1 (ko) | 지하매설물의 배관 데이터 통신 시스템 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201023 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210526 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210608 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210714 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210817 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210826 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6936200 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |