JP6943343B2

JP6943343B2 - 流体漏洩診断装置、流体漏洩診断システム、流体漏洩診断方法、及び、流体漏洩診断プログラム

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Publication number: JP6943343B2
Application number: JP2020541196A
Authority: JP
Inventors: 裕文井上; 茂樹篠田; 純一郎又賀; 菊池　克; 克菊池
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Priority date: 2018-09-04
Filing date: 2019-09-02
Publication date: 2021-09-29
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Description

本願発明は、配管の流体漏洩を、配管を伝播する振動に基づいて診断する技術に関する。

現代社会においては、インフラの老朽化が重大な社会問題となっている。例えば、水、石油、ガスなどの資源を輸送する配管網において、耐用年数を超えて使用されている配管が多く存在し、これらの配管の劣化に伴う流体漏洩や配管が破裂する事故などが問題となっている。

このような問題を早期に発見して被害を未然に防止すると共に、被害が発生した場合でもその被害を最小限に抑えるためには、配管に対して流体漏洩を定期的に診断することが必要である。流体漏洩を診断する一般的な方法の一つとして、配管を伝搬する振動を利用する方法がある。この方法では配管からの流体漏洩により生じた振動が配管を伝搬し、所定の場所まで伝搬した振動を振動センサ等により検出することによって流体漏洩を検知する。このような振動を用いる方法は、流体が漏洩した地点からある程度離れた場所においても、漏洩を検知可能であるという利点がある。しかしながら、配管に対する外乱振動を発生する外乱源（振動発生源）が存在する場合、漏洩に起因する振動に外乱振動が重畳するので、このような方法では漏洩を検知することが困難になるという問題がある。したがって、このような外乱源が存在する環境においても漏洩を検知可能とする技術が期待されている。

このような技術に関連する技術として、特許文献１には、流体を輸送する地中埋設配管網から流体が漏洩した位置を、振動センサによって検出された漏洩音の信号を用いて検知する漏洩位置検知方法が開示されている。この方法では、配管の一部に間隔をおいて複数の配管設置振動センサを設置するとともに、地盤の振動を測定するために地表または地中に１個以上の地盤設置振動センサを設置する。この方法では、配管設置振動センサが捉えた信号中に含まれる漏洩音以外の雑音を、地盤設置振動センサが捉えた信号を用いて除去する。そして、この方法では、得られた漏洩音の信号が、複数の配管設置振動センサのそれぞれに到達する時間の差を算出することによって、漏洩位置を特定する。

また、特許文献２には、漏洩探知をする際において、作業時間や場所にかかわらず、漏洩音以外の外来雑音を除去する雑音除去方法が開示されている。この方法では、地面又は壁面に設置した振動センサにより測定された漏洩音及び外来雑音が混在した信号、及び、地上の適宜位置に設置されたマイクロフォンによる主として外来雑音から成る信号を、各々高速フーリエ変換する。この方法では、フーリエ変換により生成された、周波数成分から成る２つの信号を演算処理することによって、外来雑音成分を減衰させた合成信号を生成する。そしてこの方法では、その合成信号を高速逆フーリエ変換することによって、外来雑音を除去した出力信号を生成する。

また、特許文献３には、漏洩音に対してノイズとなる連続音が発生している場合においても、漏洩音とノイズとを切り分けることによって漏洩音を識別する、埋設管路に対する漏洩検出方法が開示されている。この方法では、埋設管路からの流体漏洩によって生じる振動音を検知する第１振動センサと、第１振動センサにより検知された波形情報からノイズ分を差し引くための波形情報を検知する第２振動センサとを備える。そして、第１振動センサは、当該埋設管路の配管部材における露出部に設置されており、第２振動センサは、第１振動センサの近傍であってかつ当該埋設管路の配管部材に接しない場所に設置されている。

また、特許文献４には、外来振動の影響を抑制し、漏洩検査の精度を高めるために、第１検知部と第２検知部とを備えた漏洩検知装置が開示されている。この装置において、第１検知部は、流体が流れる配管に設置され、第１方向の振動を検知し、第１方向の振動の大きさを示す第１信号を出力する。第２検知部は、配管に設置され、第１方向とは異なる第２方向の振動を検知し、第２方向の振動の大きさを示す第２信号を出力する。そしてこの装置は、第１信号と第２信号とを利用した演算処理を行う。

特開２００４−１２５６２８号公報特開２００６−１３８６３８号公報特開２０１４−２１９３４２号公報国際公開第２０１４／０５１０３６号

例えば上述した特許文献１が示す漏洩位置検知方法では、診断対象である配管に加えて外乱源にもセンサを設置し、適応ディジタルフィルタを用いた適応信号処理を行うことによって、外乱振動の成分（漏洩音以外の雑音）を抑制（除去）する。この場合、適応信号処理によって外乱振動の成分を抑制する性能が高くなるほど、流体漏洩を診断する精度が高くなる。したがって、流体漏洩を診断する精度を効率的に高めるためには、外乱振動の成分を抑制する性能を効率的に高めること、即ち、適応信号処理におけるフィルタ次数やステップサイズ等のパラメータの値を、効率的に適切に設定することが課題である。特許文献１乃至４は、この課題については特に言及していない。本願発明の主たる目的は、この課題を解決する流体漏洩診断装置等を提供することである。

本願発明の一態様に係る流体漏洩診断装置は、配管における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、前記配管に関する流体漏洩を診断する場合において、前記配管の特性に関連付けられた、前記外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの前記適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報を取得する取得手段と、前記分布情報に基づいて、前記性能が基準を満たす前記パラメータの値が存在する確率密度を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記確率密度に基づいて、前記適応信号処理における前記パラメータの値を探索する範囲を決定する決定手段と、を備える。

上記目的を達成する他の見地において、本願発明の一態様に係る流体漏洩診断方法は、配管における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、前記配管に関する流体漏洩を診断する場合において、情報処理装置によって、前記配管の特性に関連付けられた、前記外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの前記適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報を取得し、前記分布情報に基づいて、前記性能が基準を満たす前記パラメータの値が存在する確率密度を推定し、推定した前記確率密度に基づいて、前記適応信号処理における前記パラメータの値を探索する範囲を決定する。

また、上記目的を達成する更なる見地において、本願発明の一態様に係る流体漏洩診断プログラムは、配管における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、前記配管に関する流体漏洩を診断する場合において、前記配管の特性に関連付けられた、前記外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの前記適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報を取得する取得処理と、前記分布情報に基づいて、前記性能が基準を満たす前記パラメータの値が存在する確率密度を推定する推定処理と、前記推定処理により推定された前記確率密度に基づいて、前記適応信号処理における前記パラメータの値を探索する範囲を決定する決定処理と、をコンピュータに実行させる。

更に、本願発明は、係る流体漏洩診断プログラム（コンピュータプログラム）が格納された、コンピュータ読み取り可能な、不揮発性の記録媒体によっても実現可能である。

本願発明は、配管において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって配管に関する流体漏洩を診断する場合に、その診断精度を効率的に高めることを可能とする。

本願発明の第１の実施形態に係る流体漏洩診断システム１の構成を示すブロック図である。本願発明の第１の実施形態に係る抑制部１４が外乱振動の成分を抑制するために用いるＬＭＳアルゴリズムを説明するブロック図である。本願発明の第１の実施形態に係る分布情報１１０を例示する図である。本願発明の第１の実施形態に係る推定部１２が、図３に例示する分布情報１１０に基づいて、配管タイプ１に関して推定した確率密度関数１２０を例示する図である。本願発明の第１の実施形態に係る決定部１２が、図４に例示する確率密度関数１２０に基づいて決定した、配管タイプ１に関する探索範囲１３０を例示する図である。本願発明の第１の実施形態に係る流体漏洩診断装置１０が、適応信号処理におけるパラメータの値の探索範囲１３０を決定する動作を示すフローチャートである。本願発明の第１の実施形態に係る流体漏洩診断装置１０が、探索範囲１３０に基づいて適応信号処理におけるパラメータの値を取得することによって、配管３０における流体漏洩を診断する動作を示すフローチャートである。本願発明の第２の実施形態に係る流体漏洩診断装置４０の構成を示すブロック図である。本願発明の各実施形態に係る流体漏洩診断装置を実行可能な情報処理装置９００の構成を示すブロック図である。確率密度を推定せずにパラメータの値を一様に探索する一般的な流体漏洩診断装置による、パラメータの探索範囲を例示する図である。推定した確率密度に基づいてパラメータの値を探索した場合と、確率密度を推定せずにパラメータの値を一様に探索した場合とに関して、パラメータの値の探索数に対する外乱振動の成分を抑制する性能を例示するグラフである。

以下、本願発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本願発明の第１の実施の形態に係る流体漏洩診断システム１の構成を示すブロック図である。流体漏洩診断システム１は、配管（管路）３０に関する流体漏洩を、配管３０を伝播する振動に基づいて診断するシステムである。但し、配管３０は、例えば水道管、あるいはガス管等である。また、配管３０は、例えば、複数の配管に分岐する形状など、図１に例示する形状よりも複雑な形状を有してもよい。

本実施形態に係る流体漏洩診断システム１は、大別して、流体漏洩診断装置１０、及び、振動センサ２１乃至２３（測定部）を有する。流体漏洩診断装置１０と、振動センサ２１乃至２３とは、有線あるいは無線により、通信可能に接続されている。振動センサ２１乃至２３は、具体的には、例えば、圧電型加速度センサ、動電型加速度センサ、静電容量型加速度センサ、光学式速度センサ、動ひずみセンサ等である。尚、流体漏洩診断システム１が有する振動センサの数は３個に限定されず、例えば４個以上の振動センサを有してもよい。

振動センサ２１は、外乱源３１（振動発生源）の近傍に設置され、外乱源３１により発生した外乱振動を測定する。振動センサ２２及び２３は、配管３０における流体漏洩の調査対象区間の両端に設置され、配管３０を伝播する振動を測定する。配管３０に漏洩孔３２が存在する場合、配管３０を伝播する振動は、漏洩孔３２から流体が漏洩することによって発生した振動（漏洩振動）に外乱源３１により発生した外乱振動が重畳した振動となる。

振動センサ２１乃至２３は、測定した振動を表すデータ（情報）を、流体漏洩診断装置１０へ送信する。流体漏洩診断装置１０は、後述する処理を行うために、振動センサ２１乃至２３から受信した振動データを、受信した時刻（データが測定された時刻）と関連付けて管理する。

流体漏洩診断装置１０は、取得部１１、推定部１２、決定部１３、抑制部１４、及び、判定部１５を備える。

抑制部１４は、振動センサ２１により測定された外乱振動を表すデータを用いて、振動センサ２２及び２３により測定された振動に重畳された外乱振動の成分を、適応信号処理を行うことによって抑制（除去）する。抑制部１４は、例えば、代表的な適応信号処理の一つとして知られている最小二乗平均（以降本願では、ＬＭＳ（Least Mean Square）と称する）法を用いた処理を行う。

図２は、本実施形態に係る抑制部１４が外乱振動の成分を抑制するために用いるＬＭＳアルゴリズムを説明するブロック図である。抑制部１４は、式１及び式２に示す通り、ＬＭＳアルゴリズムにおけるフィルタ係数ｗ_ｋを更新する。但し、ｋは時系列を表す整数である。

但し、式１及び式２において、ｕ_ｋは、振動センサ２１により測定された外乱振動を表すデータベクトル［ｕ_ｋ，ｕ_ｋ−１，・・・，ｕ_{ｋ−Ｋ＋１}］^Ｔであり、Ｋはフィルタ次数である。式１において、μは、ＬＭＳアルゴリズムにおけるステップサイズ（フィルタ係数の更新量を決定する正の定数）である。式１及び式２において、ξ_ｋは、振動センサ２２（あるいは振動センサ２３）により測定される振動から外乱振動の成分が抑制された抑制済振動である。式２において、ｄ_ｋは振動センサ２２（あるいは振動センサ２３）により測定される振動を表す所望信号である。式２におけるＴは転置ベクトルを表す符号である。

図１及び図２に示す通り、外乱源３１において発生した（振動センサ２１により測定された）外乱振動ｕ_ｋは、フィルタ係数ｗ_ｋにより振動の伝播特性が表される、配管３０における伝播経路Ｗによる影響を受けて、振動センサ２２（あるいは振動センサ２３）まで伝播したのち、ｗ_ｋ ^Ｔｕ_ｋとなる。即ち、振動センサ２２（あるいは振動センサ２３）によって測定される振動は、ｗ_ｋ ^Ｔｕ_ｋと、漏洩孔３２において発生した流体漏洩に起因する漏洩振動ｌ_ｋとが重なった振動である。したがって、抑制部１４は、外乱振動ｕ_ｋに起因する振動ｗ_ｋ ^Ｔｕ_ｋが所望信号ｄ_ｋと一致するようなフィルタ係数ｗ＾（図２においては、記号“＾”をＷの真上に記載）を、ＬＭＳアルゴリズムを用いて算出することによって、振動センサ２２及び２３により測定された振動に重畳された外乱振動の成分を抑制（除去）することができる。

抑制部１４は、ＬＭＳアルゴリズムを用いた処理を行うにあたり、ＬＭＳアルゴリズムにおけるパラメータの値を指定する。代表的なパラメータとしては、上述したステップサイズμとフィルタ次数Ｋとがある。そして、ＬＭＳアルゴリズムを用いた処理によって実現される外乱振動の成分を抑制する性能（外乱抑制性能）は、これらのパラメータの値に大きく依存する。

例えば、フィルタ次数Ｋを大きくするほど、外乱源３１から振動センサ２２（あるいは振動センサ２３）までの伝播経路Ｗが有する振動の伝播特性をより正確に表すことができる一方、フィルタ次数Ｋを過剰に大きくした場合、外乱抑制性能は、かえって低下することが一般的に知られている。したがって、抑制部１４は、フィルタ次数Ｋを過剰に大きくすることなく、外乱抑制性能を向上させるため、振動センサ２１乃至２３間において、時間をシフトした適応信号処理を行うようにしてもよい。

本実施形態に係る取得部１１、推定部１２、及び、決定部１３は、抑制部１４がＬＭＳ法等を用いた適応信号処理を行う際に、外乱抑制性能が基準を満たす（例えば最大となる）ようにする適切な（最適な）パラメータの値を効率よく取得することを実現する機能を備える。

取得部１１は、例えば外部から分布情報１１０を取得する。分布情報１１０は、例えば、流体漏洩診断装置１０の管理者による管理端末装置（不図示）への入力操作によって、取得部１１に入力されてもよい。取得部１１は、取得した分布情報１１０を、流体漏洩診断装置１０あるいは外部の装置が備える、例えば電子メモリや磁気ディスク等の記憶デバイス（不図示）に格納してもよい。

分布情報１１０は、配管３０のタイプ（配管タイプ）と関連付けて、外乱抑制性能が基準を満たすパラメータの値の組み合わせに関する実績を表す情報である。但し、配管タイプとは、配管３０が備える物理的な特性に基づく分類を表す。配管３０が備える物理的な特性は、例えば、配管３０に関する、口径、あるいは材質、あるいは配管長などである。

配管３０に対する流体漏洩の診断におけるＬＭＳアルゴリズムでは、外乱抑制性能が基準を満たすようにする適切なパラメータは、配管３０が備える物理的な特性と関係がある。例えば、フィルタ次数Ｋは、外乱源３１から振動センサ２２（あるいは振動センサ２３）までの配管３０の振動伝播特性と関係がある。そして配管３０の振動伝播特性は、上述した配管３０が備える物理的な特性に大きく依存する。したがって、外乱抑制性能が基準を満たすパラメータの値は、一般的に、配管タイプ毎に大きく異なる。

図３は、本実施形態に係る分布情報１１０をグラフによって例示した図である。図３に例示する通り、分布情報１１０は、外乱抑制性能が基準を満たすようにする適切なパラメータＡの値とパラメータＢの値との組み合わせに関する実績を、３つの配管タイプと関連付けて示している（プロットしている）。図３におけるパラメータＡ及びパラメータＢは、例えば、上述したステップサイズμ及びフィルタ次数Ｋである。

推定部１２は、分布情報１１０に基づいて、配管タイプ毎に、外乱抑制性能が基準を満たすようにする適切なパラメータの値の組み合わせが存在する確率密度を表す関数（確率密度関数１２０）を推定する。推定部１２は、例えば、最尤推定法あるいはカーネル密度推定法などを用いることによって、確率密度関数１２０を推定する。最尤推定法及びカーネル密度推定法は周知の手法であるので、本願ではその詳細な説明を省略する。

図４は、本実施形態に係る推定部１２が、図３に例示する分布情報１１０に基づいて、配管タイプ１に関して推定した確率密度関数１２０を例示する図である。図４に例示する通り、推定部１２は、例えば、確率密度に関する等高線（確率密度が同じ値となる点の集合により表される複数の線）として表される確率密度関数１２０を推定する。図４に例示する確率密度関数１２０は、等高線を構成する複数の楕円のうち、中心に近くなるほど、確率密度が高くなることを示している。推定部１２は、配管タイプ２及び３に関しても、配管タイプ１と同様に、確率密度関数１２０を推定する。

決定部１３は、確率密度関数１２０に基づいて、抑制部１４がＬＭＳアルゴリズムを用いた適応信号処理において設定するパラメータの値を探索する範囲（探索範囲１３０）を決定する。

図５は、実施形態に係る決定部１３が、図４に例示する確率密度関数１２０に基づいて決定した、配管タイプ１に関する探索範囲１３０を例示する図である。

図５に例示する通り、決定部１３は、パラメータＡの値とパラメータＢの値との組み合わせが分布するパラメータ空間を、複数の領域に分割（例えば等分割）する。決定部１３は、この際、確率密度関数１２０が表す等高線が存在する矩形領域を分割対象とすればよく、図５に示す例では、パラメータ空間を、９個の領域に分割している。尚、本願では以降、パラメータＡの値に関する正方向をＸ軸方向とし、パラメータＢの値に関する負方向をＹ軸方向と定義することによって、分割された９個の領域を、Ｘ軸方向及びＹ軸方向における区間を識別する値により、領域（Ｘ，Ｙ）と表すこととする。

決定部１３は、分割された領域毎に、確率密度関数１２０によって算出される確率密度の平均値を算出する。図５に例示する確率密度関数１２０が表す等高線によれば、当該平均値が最も高い領域は、分割対象領域の中心に位置する領域（２，２）である。そして当該平均値が２番目に高い領域は、パラメータ空間を表すＸＹ平面において、領域（２，２）の上下左右に位置する領域（２，１）、領域（２，３）、領域（１，２）、領域（３，２）である。そして当該平均値が３番目に高い領域は、パラメータ空間を表すＸＹ平面において、領域（２，２）の右上に位置する領域（３，１）、及び領域（２，２）の左下に位置する領域（１，３）である。そして当該平均値が最も低い領域は、領域（２，２）の左上に位置する領域（１，１）、及び領域（２，２）の右下に位置する領域（３，３）である。

決定部１３は、上述の通り算出した確率密度関数１２０の平均値に基づいて、領域毎に、パラメータ空間における「＋」印として表される探索範囲１３０を決定する。決定部１３は、例えば、事前に与えられている、抑制部１４がパラメータの値を探索する最大探索数と、領域毎の確率密度関数１２０の平均値とに基づいて、各領域におけるパラメータの値の探索数（「＋」印として表される探索ポイントの数）を決定する。

図５に示す例では、当該最大探索数は１９個である。決定部１３は、各領域の確率密度関数１２０の平均値と比例するように、１９個の探索ポイントを９個の領域に配分する。即ち、決定部１３は、領域（２，２）に対しては９個の探索ポイントを配分し、領域（２，１）、領域（２，３）、領域（１，２）、領域（３，２）に対しては２個の探索ポイントを配分し、領域（３，１）、及び領域（１，３）に対しては１個の探索ポイントを配分する。決定部１３は、領域（１，１）、及び領域（３，３）に対しては探索ポイントを配分しない。決定部１３は、各領域内においては、例えば探索ポイントを、パラメータ空間を表すＸＹ平面において一様に（均等に）配置する。決定部１３は、配管タイプ２及び配管タイプ３に関しても、配管タイプ１と同様に、探索範囲１３０を決定する。決定部１３は、配管タイプ毎の探索ポイントを表す探索範囲１３０を、流体漏洩診断装置１０あるいは外部の装置が備える記憶デバイスに格納してもよい。

抑制部１４は、配管３０のタイプが配管タイプ１である場合、図５における探索ポイント（「＋」印）が示すパラメータの値の組み合わせを用いて適応信号処理を行う。そして抑制部１４は、外乱抑制性能が基準を満たす（例えば最大となる）結果を採用する。これにより、抑制部１４は、振動センサ２２によって測定された振動に含まれる外乱振動の成分を抑制した抑制済振動ξ_ｋ ^２２を表すデータを生成し、振動センサ２３によって測定された振動に含まれる外乱振動の成分を抑制した抑制済振動ξ_ｋ ^２３を表すデータを生成する。

図１に示す判定部１５は、抑制部１４により生成された、抑制済振動ξ_ｋ ^２２及び抑制済振動ξ_ｋ ^２３を表すデータを用いて、式３に示す通り、抑制済振動ξ_ｋ ^２２と抑制済振動ξ_ｋ ^２３とに関する相互相関Ｒ（ｉ）を算出する。

但し、式３において、Ｃｏｖは共分散を表し、Ｖａｒは分散を表す。式３において、ｉは、時系列ｋに関する時間差を示す整数である。漏洩孔３２から流体が漏洩することによって発生した漏洩振動が、抑制済振動ξ_ｋ ^２２と抑制済振動ξ_ｋ ^２３とに共通して含まれる場合、漏洩孔３２から振動センサ２２及び２３まで漏洩振動が到達する時間差に関する相互相関Ｒ（ｉ）の値は高くなる。一方、漏洩振動のような共通する振動が抑制済振動ξ_ｋ ^２２及び抑制済振動ξ_ｋ ^２３に含まれない（即ち、流体漏洩が発生していない）場合、相互相関Ｒ（ｉ）の値は低くなる。これにより、判定部１５は、算出した相互相関Ｒ（ｉ）に基づいて、配管３０における流体漏洩の有無を判定する。

判定部１５は、例えば、流体漏洩の発生が確認されている既存の配管に関する相互相関の実績値と、流体漏洩が発生していない既存の配管に関する相互相関の実績値とに基づく判別分析を行うことによって、流体漏洩の有無を判定することができる。

次に図６及び図７のフローチャートを参照して、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０の動作（処理）について詳細に説明する。

図６は、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０が、適応信号処理におけるパラメータの値の探索範囲１３０を決定する動作を示すフローチャートである。

取得部１１は、配管３０の配管タイプに関する、外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報１１０を取得する（ステップＳ１０１）。推定部１２は、分布情報１１０に基づいて、最尤推定法、あるいは、カーネル密度推定法を用いることによって、パラメータの値が存在する確率密度を表す確率密度関数１２０を推定する（ステップＳ１０２）。

決定部１３は、適応信号処理におけるパラメータの値が分布するパラメータ空間を、複数の領域に分割する（ステップＳ１０３）。決定部１３は、確率密度関数１２０を用いて、領域毎に確率密度の平均値を算出する（ステップＳ１０４）。

決定部１３は、事前に与えられているパラメータの値を探索する最大探索数と、領域毎の確率密度の平均値とに基づいて、各領域におけるパラメータの値の探索数を算出する（ステップＳ１０５）。決定部１３は、各領域の探索数に基づいて、パラメータ空間に探索ポイントを配置することによって、探索範囲１３０を決定し（ステップＳ１０６）、全体の処理は終了する。

図７は、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０が、探索範囲１３０に基づいて適応信号処理におけるパラメータの値を取得することによって、配管３０における流体漏洩を診断する動作を示すフローチャートである。

流体漏洩診断装置１０は、振動センサ２１乃至２３によって測定された振動データを受信する（ステップＳ２０１）。抑制部１４は、流体漏洩を診断する対象である配管３０の配管タイプを外部から取得する（ステップＳ２０２）。抑制部１４は、配管３０の配管タイプに関する探索範囲１３０を取得する（ステップＳ２０３）。

抑制部１４は、探索範囲１３０を探索することによって、適応信号処理におけるパラメータの値を取得する（ステップＳ２０４）。抑制部１４は、取得したパラメータの値を用いた適応信号処理を行うことによって、受信した振動データに含まれる外乱振動の成分を抑制する（ステップＳ２０５）。

抑制部１４による探索範囲１３０の探索が終了していない場合（ステップＳ２０６でＮｏ）、処理はステップＳ２０４へ戻る。抑制部１４による探索範囲１３０の探索が終了した場合（ステップＳ２０６でＹｅｓ）、判定部１５は、外乱振動の成分が抑制された抑制済振動を表すデータに基づいて、相互相関を算出する（ステップＳ２０７）。判定部１５は、相互相関に基づいて、配管３０における流体漏洩の有無を判定し（ステップＳ２０８）、全体の処理は終了する。

本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、配管において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって配管に関する流体漏洩を診断する場合に、その診断精度を効率的に高めることができる。その理由は、流体漏洩診断装置１０は、外乱抑制性能が基準を満たすときの適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績に基づいて、当該性能が基準を満たすパラメータの値が存在する確率密度を推定し、推定した確率密度に基づいて、パラメータの値を探索する範囲を決定するからである。

以下に、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０によって実現される効果について、詳細に説明する。

流体漏洩を診断する対象である配管に加えて外乱源にもセンサを設置し、適応ディジタルフィルタを用いた適応信号処理を行い、外乱振動の成分を抑制することによって、漏洩位置を検知する方法がある。この方法では、適応信号処理によって外乱振動の成分を抑制する性能が高くなればなるほど、流体漏洩を診断する精度が高くなる。したがって、流体漏洩を診断する精度を効率的に高めるためには、外乱抑制性能を効率的に高めること、即ち、適応信号処理におけるフィルタ次数やステップサイズ等のパラメータの値を効率的に適切に設定することが課題である。

このような課題に対して、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、取得部１１と、推定部１２と、決定部１３と、を備え、例えば図１乃至図７を参照して上述した通り動作する。即ち、流体漏洩診断装置１０は、配管３０における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、配管３０に関する流体漏洩を診断する装置である。取得部１１は、配管３０の特性に関連付けられた、外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報１１０を取得する。推定部１２は、分布情報１１０に基づいて、当該性能が基準を満たすパラメータの値が存在する確率密度（確率密度関数１２０）を推定する。そして決定部１３は、推定部１２により推定された確率密度に基づいて、適応信号処理におけるパラメータの値を探索する範囲（探索範囲１３０）を決定する。

図１０は、上述した確率密度を推定せずにパラメータの値を一様に探索する一般的な流体漏洩診断装置による、パラメータの値の探索範囲を例示する図である。図１０において、「＋」印は、パラメータ空間における探索ポイントを表す。図１０にパラメータの値の探索範囲を示す一般的な流体漏洩診断装置は、パラメータ空間において、高い外乱抑制性能が期待できない領域も含めて、パラメータの値を探索する。これに対して、図５にパラメータの値の探索範囲を示す本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、パラメータ空間において、高い外乱抑制性能が期待できる領域を密に、パラメータの値を探索する。即ち、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、高い外乱抑制性能が期待できるパラメータの値を効率的に探索する。

図１１は、推定した確率密度に基づいてパラメータの値を探索した場合（本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０）と、確率密度を推定せずにパラメータの値を一様に探索した場合（一般的な流体漏洩診断装置）とに関して、パラメータの値の探索数に対する外乱抑制性能を例示するグラフである。図１１に示す通り、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、一般的な流体漏洩診断装置と比較して、少ない探索数であっても、高い外乱抑制性能を得ることができる。

以上のことから、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、適応信号処理におけるフィルタ次数やステップサイズ等のパラメータの値を効率的に適切に設定することができるので、配管３０に関する流体漏洩を診断する精度を効率的に高めることができる。

また、本実施形態に係る流体漏洩診断装置１０は、パラメータの値が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割し、領域ごとに確率密度の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて領域ごとの探索する範囲を決定する。これにより、流体漏洩診断装置１０は、適応信号処理におけるパラメータの値を適切に設定することを、より効率的に行うことができる。

また、上述した本実施形態では、流体漏洩診断装置１０がパラメータの値を探索するパラメータ空間は二次元空間であるが、パラメータ空間は３つ以上のパラメータによる多次元空間であってもよい。

＜第２の実施形態＞
図８は、本願発明の第２の実施形態に係る流体漏洩診断装置４０の構成を示すブロック図である。

本実施形態に係る流体漏洩診断装置４０は、配管５０における所定の場所において測定された振動５１に含まれる外乱振動の成分５２を、適応信号処理を用いて抑制することによって、配管５０に関する流体漏洩を診断する装置である。

本実施形態に係る流体漏洩診断装置４０は、取得部４１、推定部４２、及び、決定部４３を備えている。

取得部４１は、配管５０の特性に関連付けられた、外乱振動の成分５２を抑制する性能が基準を満たすときの適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報４１０を取得する。

推定部４２は、分布情報４１０に基づいて、当該性能が基準を満たすパラメータの値が存在する確率密度４２０を推定する。

決定部４３は、推定部４２により推定された確率密度４２０に基づいて、適応信号処理におけるパラメータの値を探索する範囲４３０を決定する。

本実施形態に係る流体漏洩診断装置４０は、配管において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって配管に関する流体漏洩を診断する場合に、その診断精度を効率的に高めることができる。その理由は、流体漏洩診断装置４０は、外乱振動の成分５２を抑制する性能が基準を満たすときの適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績に基づいて、当該性能が基準を満たすパラメータの値が存在する確率密度４２０を推定し、推定した確率密度４２０に基づいて、パラメータの値を探索する範囲４３０を決定するからである。

＜ハードウェア構成例＞
上述した各実施形態において図１、及び、図８に示した流体漏洩診断装置における各部は、専用のＨＷ（ＨａｒｄＷａｒｅ）（電子回路）によって実現することができる。また、図１、及び、図８において、少なくとも、下記構成は、ソフトウェアプログラムの機能（処理）単位（ソフトウェアモジュール）と捉えることができる。
・取得部１１及び４１、
・推定部１２及び４２、
・決定部１３及び４３、
・抑制部１４、
・判定部１５。

但し、これらの図面に示した各部の区分けは、説明の便宜上の構成であり、実装に際しては、様々な構成が想定され得る。この場合のハードウェア環境の一例を、図９を参照して説明する。

図９は、本願発明の各実施形態に係る流体漏洩診断装置を実行可能な情報処理装置９００（コンピュータ）の構成を例示的に説明する図である。即ち、図９は、図１、及び、図８に示した流体漏洩診断装置を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）の構成であって、上述した実施形態における各機能を実現可能なハードウェア環境を表す。

図９に示した情報処理装置９００は、構成要素として下記を備えている。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ）９０１、
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０２、
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ＿Ａｃｃｅｓｓ＿Ｍｅｍｏｒｙ）９０３、
・ハードディスク（記憶装置）９０４、
・通信インタフェース９０５、
・バス９０６（通信線）、
・ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体９０７に格納されたデータを読み書き可能なリーダライタ９０８、
・モニターやスピーカ、キーボード等の入出力インタフェース９０９。

即ち、上記構成要素を備える情報処理装置９００は、これらの構成がバス９０６を介して接続された一般的なコンピュータである。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１を複数備える場合もあれば、マルチコアにより構成されたＣＰＵ９０１を備える場合もある。

そして、上述した実施形態を例に説明した本願発明は、図９に示した情報処理装置９００に対して、次の機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給する。その機能とは、その実施形態の説明において参照したブロック構成図（図１、及び、図８）における上述した構成、或いはフローチャート（図６及び図７）の機能である。本願発明は、その後、そのコンピュータプログラムを、当該ハードウェアのＣＰＵ９０１に読み出して解釈し実行することによって達成される。また、当該装置内に供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能な揮発性のメモリ（ＲＡＭ９０３）、または、ＲＯＭ９０２やハードディスク９０４等の不揮発性の記憶デバイスに格納すれば良い。

また、前記の場合において、当該ハードウェア内へのコンピュータプログラムの供給方法は、現在では一般的な手順を採用することができる。その手順としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の各種記録媒体９０７を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等がある。そして、このような場合において、本願発明は、係るコンピュータプログラムを構成するコード或いは、そのコードが格納された記録媒体９０７によって構成されると捉えることができる。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本願発明を説明した。しかしながら、本願発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本願発明は、本願発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１８年９月４日に出願された日本出願特願２０１８−１６５４４２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。

１流体漏洩診断システム
１０流体漏洩診断装置
１１取得部
１１０分布情報
１２推定部
１２０確率密度関数
１３決定部
１３０探索範囲
１４抑制部
１５判定部
２１乃至２３振動センサ
３０配管
３１外乱源
３２漏洩孔
４０流体漏洩診断装置
４１取得部
４１０分布情報
４２推定部
４２０確率密度
４３決定部
４３０探索する範囲
５０配管
５１振動
５２外乱振動の成分
９００情報処理装置
９０１ＣＰＵ
９０２ＲＯＭ
９０３ＲＡＭ
９０４ハードディスク（記憶装置）
９０５通信インタフェース
９０６バス
９０７記録媒体
９０８リーダライタ
９０９入出力インタフェース

Claims

配管における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、前記配管に関する流体漏洩を診断する場合において、
前記配管の特性に関連付けられた、前記外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの前記適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報を取得する取得手段と、
前記分布情報に基づいて、前記性能が基準を満たす前記パラメータの値が存在する確率密度を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記確率密度に基づいて、前記適応信号処理における前記パラメータの値を探索する範囲を決定する決定手段と、
を備える流体漏洩診断装置。
前記推定手段は、最尤推定法、あるいは、カーネル密度推定法を用いることによって、前記確率密度を推定する、
請求項１に記載の流体漏洩診断装置。
前記決定手段は、前記パラメータの値が分布するパラメータ空間を複数の領域に分割し、前記領域ごとに前記確率密度の平均値を算出し、算出した前記平均値に基づいて前記領域ごとの前記探索する範囲を決定する、
請求項１または請求項２に記載の流体漏洩診断装置。
前記配管の特性は、前記配管に関する、口径、あるいは材質、あるいは配管長である、
請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の流体漏洩診断装置。
前記決定手段によって決定された前記範囲を探索することによって前記パラメータの値を取得し、取得した前記パラメータの値を用いた前記適応信号処理を行うことによって、前記測定された振動に含まれる前記外乱振動の成分を抑制する抑制手段をさらに備える、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の流体漏洩診断装置。
前記抑制手段は、前記適応信号処理として、最小二乗平均法を用いる、
請求項５に記載の流体漏洩診断装置。
複数の前記所定の場所に関する、前記測定された振動に含まれる前記外乱振動の成分が抑制された抑制済振動に基づいて相互相関を算出し、算出した相互相関に基づいて、前記流体漏洩の有無を判定する判定手段をさらに備える。
請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の流体漏洩診断装置。
請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の流体漏洩診断装置と、
前記配管に対する調査対象区間におけるいずれかの場所、及び、前記外乱振動の発生源に設置された、前記振動を測定する測定手段と、
を備える、流体漏洩診断システム。
配管における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、前記配管に関する流体漏洩を診断する場合において、
情報処理装置によって、
前記配管の特性に関連付けられた、前記外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの前記適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報を取得し、
前記分布情報に基づいて、前記性能が基準を満たす前記パラメータの値が存在する確率密度を推定し、
推定した前記確率密度に基づいて、前記適応信号処理における前記パラメータの値を探索する範囲を決定する、
流体漏洩診断方法。
配管における所定の場所において測定された振動に含まれる外乱振動の成分を、適応信号処理を用いて抑制することによって、前記配管に関する流体漏洩を診断する場合において、
前記配管の特性に関連付けられた、前記外乱振動の成分を抑制する性能が基準を満たすときの前記適応信号処理におけるパラメータの値の分布実績を表す分布情報を取得する取得処理と、
前記分布情報に基づいて、前記性能が基準を満たす前記パラメータの値が存在する確率密度を推定する推定処理と、
前記推定処理により推定された前記確率密度に基づいて、前記適応信号処理における前記パラメータの値を探索する範囲を決定する決定処理と、
をコンピュータに実行させるための流体漏洩診断プログラム。