JP7139152B2 - 漏水検知システム - Google Patents

Description

本発明は、漏水検知システムに関する。

水道用の埋設配管の漏水検知に関しては、埋設配管上の地面から音聴棒等を用いて、漏水に起因する振動音を検知する方法が知られている。また、配管に設置された少なくとも２以上の測定端末から無線通信で送信された情報に基づいて、解析手段が配管の漏洩位置を解析する技術がある。このような技術として、例えば特許文献１に記載の技術がある。また、２つの振動センサの波形に対し、コヒーレンス値の高い周波数帯のフィルターを通して得た波形を用いて、異常音発生位置を特定する技術がある。このような技術として、例えば特許文献２に記載の技術がある。

国際公開第２０１４／０４６１２２号 特開２０１６－９５２３１号公報

無線通信を用いることにより、測定端末は自由に設置されることが可能である。しかしながら、将来の漏水に備えるため、および漏水位置を精度よく解析するためには、多くの測定端末が長期間にわたり配管に設置されている必要がある。一地域または複数地域の配管網における漏水検知または漏水位置特定のために、多数の測定端末を設置すると、無線通信のコストが増大する。

低コストの無線通信として、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）あるいはＬＰＷＡＮ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）が注目されている。例えば、無線局免許が不要なアンライセンス系ＬＰＷＡではＬｏＲａＷａｎ等が存在する。

ＬｏＲａＷａｎでは、１通信あたりの送信データ量が十数バイト程度に制限される。そのため、通信コスト等を鑑みると１つの測定端末当たり１日で百数十バイト程度に送信データを抑制しなければならず、限られたデータ量で信頼性の高い解析を行うことが課題となる。

そこで、通信可能なデータ量に制限がある場合であっても、信頼性の高い漏水検知システムを提供する。

本発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。２個以上のセンサ端末と演算部とが無線通信する漏水検知システムであって、前記センサ端末のそれぞれは、周波数成分を含む測定信号をデータに変換し、前記演算部から受信した測定条件に基づく周波数分解能に応じたデータを前記演算部へ送信し、前記演算部は、第１の周波数分解能に応じたデータを受信し、受信されたデータから漏水であると判定すると、前記第１の周波数分解能より小さな第２の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信することを特徴とする。

本発明によれば、通信可能なデータ量に制限がある場合であっても、信頼性の高い漏水検知システムを提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。

漏水検知システムの例を示す図である。 漏水検知システムにおける動作例を示すシーケンス図である。 フーリエスペクトルの例を示す図である。 周波数分解能を大きくしたフーリエスペクトルの例を示す図である。 データを間引いたフーリエスペクトルの例を示す図である。 漏水が発生した場合のクロススペクトルの例を示す図である。 漏水が発生していない場合のクロススペクトルの例を示す図である。 クロススペクトルの位相特性における微分値の例を示す図である。 周波数帯域を絞ったクロススペクトルの例を示す図である。 センサ端末の例を示す図である。 センサ端末の他の例を示す図である。 第１の測定条件に対する演算部の処理の例を示す図である。 第２の測定条件に対する演算部の処理の例を示す図である。 第２の測定条件に対する演算部の処理の他の例を示す図である。 第３の測定条件に対する演算部の処理の例を示す図である。 漏水検知システムの他の例を示す図である。 センサ管理情報の構成の例を示す図である。 システム管理情報の構成の例を示す図である。 ペアリストの構成の例を示す図である。

以下の実施の形態においては、便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらは互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。

また、以下の実施の形態において、要素の数など（個数、数値、量、範囲などを含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合などを除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。例えば、以下の実施の形態において単数形で表される構成要素について、１つまたは複数あると理解されてもよい。

図面等において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

本明細書等において、第１、第２、第３などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップなども含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合などを除き、必ずしも全ての構成要素が必須のものではなく、例えば一部の構成要素のみで実施されてもよい。

以下、本発明の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

以下の説明では、テーブル、リスト、キュー等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。各種情報が、特定のデータ構造に依存しないことを示すために、ｋｋｋテーブル等をｋｋｋ情報と呼ぶことができる。また、識別情報について説明する際に、識別情報、識別子、名、ＩＤ、番号等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。

以下の実施の形態では、埋設管インフラのモニタリングシステムの一例として、上水道管の漏水検知や漏水位置の特定等を行う漏水検知システムについて説明する。モニタリングシステムは、センサ端末１内のセンサの特性を変更することで、ガス管等の他の配管における漏洩検知や漏洩位置の特定等にも適用可能である。

＜漏水の検知と発生箇所の特定について＞
図１は、漏水検知システムの例を示す図である。漏水検知システムは、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂを含む少なくとも２台以上のセンサ端末１と、各センサ端末１で収集されたデータを解析する演算部５０とを備えている。なお、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂとを特に区別せず、それらの中の１つを代表的に表す場合、センサ端末１と表現し、以下、他の符号も同じ表現とする。

演算部５０は、単体または複数の計算機であり、例えばサーバ装置や、クラウド上に構成されたクラウド計算機であってもよい。演算部５０は、計算機、計算機システム、または情報処理システムと呼ばれてもよい。演算部５０は、例えば一般的なコンピュータであってもよく、出力装置、入力装置、処理装置、および記憶装置を備える計算機であってよい。

演算部５０は、プロセッサ５１と、メモリ５２と、表示部５３と、通信部５４とを有する。プロセッサ５１がメモリ５２に格納されたプログラムを実行して、メモリ５２に格納されたデータを処理し、表示部５３と通信部５４を制御する。なお、演算部５０は、図１に示した回路以外の回路を含んでもよく、例えば他の入出力装置や各種メモリを備えてもよい。以下の説明で、演算部５０が主語となる処理の説明は、主語がプロセッサ５１に置き換えられてもよい。

プロセッサ５１は、プログラムを実行して行う処理の主体となる装置であれば良く、例えばＣＰＵ、ＧＰＵでもよいし、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡやＡＳＩＣ）を含んでいてもよい。プロセッサ５１は、コントローラ、処理装置、演算装置と呼ばれてもよい。プロセッサ５１は、センサ端末１を含め、漏水検知システム全体を制御する。プロセッサ５１は、センサ端末１から受信した情報（例えば計測データ）を処理し、例えば埋設管の漏洩を検知する処理や漏洩位置を特定する処理等を行う。

演算部５０は、プログラムやデータを格納する記憶装置を備えてもよい。演算部５０は、当該記憶装置からプログラムやデータを読み出して、メモリ５２に格納して処理を行ってもよい。メモリ５２や記憶装置には、例えばセンサ端末１から受信した情報（例えば計測データ）、プロセッサ５１で処理した結果、センサ端末１の測定条件や設置位置を含むシステム管理情報７０や、ペアリスト８０、地図情報などが格納される。

表示部５３は、ディスプレイなどの出力装置であり、プロセッサ５１で処理した結果を表示する。表示部５３は、表示装置、出力装置と呼ばれてもよい。通信部５４は、各センサ端末１と通信する処理を行う装置や、ネットワークに接続するための通信インターフェース等、通信に使用される装置を含む。通信部５４は、通信装置と呼ばれてもよい。

各センサ端末１は、例えば、マンホール内に設置されている制水弁等に設置される。各センサ端末１と演算部５０とは、無線通信でデータがやり取りされる。無線方式は、低コスト、低消費電力、かつ遠距離通信を特徴とした通信方式が望ましく、例えばＬｏＲａＷａｎ等である。

各センサ端末１と演算部５０は、ネットワークにより接続されており、相互に通信可能である。なお、各センサ端末１と演算部５０が直接通信する実施形態や、センサ端末１と演算部５０の間に、基地局や中継器を経由して通信する実施形態であってもよい。後者の実施形態の場合、基地局は、無線通信によりセンサ端末１と情報をやり取りする。基地局は、制御装置を備え、基地局から所定範囲内にある複数のセンサ端末１と通信し、また演算部５０と通信することにより、演算部５０とセンサ端末１間を相互に接続し、通信パケットを中継する。基地局の制御部は、ゲートウェイであってもよい。漏水検知システムは、このような基地局や中継器を、１または複数備えていてもよい。また、例えば、センサ端末１と基地局で通信する際、他のセンサ端末１を中継器として経由して通信することで、１つの基地局がカバーする範囲を拡張してもよい。

例えば、各センサ端末１は、それぞれアンテナと接続され、基地局と相互に無線通信を行う。基地局と演算部５０とは、例えば高速の有線通信で接続される。なお、基地局と演算部５０との間の通信は、有線通信でも無線通信でも、有線通信と無線通信を組み合わせたものでもよい。

図１６は、センサ管理情報６０の構成の例を示す図である。各センサ端末１は、メモリを有し、メモリにセンサ管理情報６０が格納されている。ここで、各センサ端末１のメモリの一部は、図９または図１０の例においては、測定時間設定部２０７と周波数条件設定部２０８にあると理解されてもよい。

センサ管理情報６０は、各センサ端末１のメモリに記憶される管理情報であり、それぞれのセンサ端末１自身に関する管理情報である。センサ管理情報６０は、当該センサ端末１自身を一意に識別する識別情報である端末ＩＤ６１と、当該センサ端末１に関する測定条件６２を含む管理情報である。センサ管理情報６０は、センサ端末１によってその内容は異なっていてよい。

端末ＩＤ６１は、例えばセンサ端末１と演算部５０との間で通信する際に用いる。センサ端末１は、上り通信の際、自身の端末ＩＤ６１と計測データを含むパケットを送信する。これにより、当該パケットの送信元かつ計測データを計測したセンサ端末１を、演算部５０は端末ＩＤにより特定可能である。

また、演算部５０は、下り通信の際、送信先のセンサ端末１を識別する端末ＩＤを含むパケットを送信する。当該パケットを受信したセンサ端末１は、当該パケットの端末ＩＤと、自身が有するセンサ管理情報６０の端末ＩＤ６１とを照合し、一致したときのみ当該パケットが自身のセンサ端末１に対するパケットと判断してもよい。

測定条件６２は、当該センサ端末１での測定条件を含む情報であって、センサ２００における測定条件、センサ端末１におけるデータ処理等の設定情報を含む。測定条件６２は、例えば、サンプリング周波数ｆｓ、時間窓長Ｔｓ、周波数分解能Δｆｄ、データセットの数Ｎ、周波数帯域の情報である。測定条件６２は、上記した情報の一部または全部でもよく、またセンサ端末１の設定に関する他の情報が含んでいてもよい。センサ端末１は、当該測定条件６２に基づいて、計測やデータ処理を行う。測定条件６２の内容は、更新可能な情報である。また、各センサ端末１で、測定条件６２の内容は同じでもよいし、異なっていてもよい。

図１７は、システム管理情報７０の構成の例を示す図である。演算部５０は、各センサ端末１のセンサ管理情報６０に相当する情報を、システム管理情報７０としてメモリ５２に記録する。システム管理情報７０は、センサ端末１ごとに、当該センサ端末１を一意に識別する識別情報である端末ＩＤ７１、当該センサ端末１に関する測定条件７２と、当該センサ端末１の設置位置７３、閾値７４等を含む管理情報である。

端末ＩＤ７１は、当該センサ端末１が有するセンサ管理情報６０の端末ＩＤ６１と同じ情報であってよい。同様に、測定条件７２は、ステップＳ１０２、Ｓ１０３の後は、当該センサ端末１が有するセンサ管理情報６０の測定条件６２と同じ情報であってよい。

設置位置７３は、当該センサ端末１の設置位置のデータ等であり、例えばセンサ端末１を設置したときに設置者または管理者等により入力されてもよい。センサ端末１自身がＧＰＳ機能を有する場合には、センサ端末１から位置データを演算部５０に送信し、演算部５０が設置位置７３に位置データを記録してもよい。

閾値７４は、演算部５０のデータ処理（図１１、図１２、図１３、図１４の処理）で用いられる予め設定された各種閾値である。

システム管理情報７０は、演算部５０のデータ処理（図１１、図１２、図１３、図１４の処理）で用いられる情報を含んでいる。データ処理の際には、プロセッサ５１が、システム管理情報７０を参照して、各種情報を取得する。例えば、システム管理情報７０は、漏水音の伝播速度Ｖ、配管の形状や材質等の情報を含んでいてもよい。

図１８は、ペアリスト８０の構成の例を示す図である。演算部５０は、ペアリスト８０をメモリ５２に記録する。ペアリスト８０は、隣接するセンサ端末１を端末ペアとして、それらのセンサ端末の端末ＩＤ８１（８１ａ、８１ｂ）とセンサ端末間の距離Ｌ８２を対応づけて記録している。例えば、図１８に示す一例においては、行８３に一つの端末ペアとして、端末ＩＤ０００１と端末ＩＤ０００２が対応づけて記録されている。これは、端末ＩＤ０００１のセンサ端末と端末ＩＤ０００２のセンサ端末とが隣接していることを示す。また、他の行（例えば８４）には、他の端末ペアの情報が記録されている。演算部５０は、図１１～図１４の処理において、ペアリスト８０を用いて隣接するセンサ端末（端末ペア）を特定し、漏水判定または漏水位置特定の処理を行う。例えば、演算部５０は、ペアリスト８０を用いて隣接するセンサ端末を特定してから、特定されたセンサ端末の端末ペアのデータを基に、クロススペクトルや相互相関関数の計算を行う。また、プロセッサ５１は、ペアリスト８０を参照して、センサ端末間の距離Ｌ８２の情報を取得して、漏水位置特定の処理等に使用する。

図２は、漏水検知システムにおける動作の一例を示すシーケンス図である。この動作は、漏水検知システム稼働時に、所定のタイミングで実行される動作である。ここで、所定のタイミングとは、例えば一日一回など定期的なタイミングであってもよいし、漏水検知システムの管理者による指示を契機とする等、不定期のタイミングであってもよい。各ステップを実行するタイミングの其々が、所定のタイミングであってもよい。

ステップＳ１０１で、演算部５０のプロセッサ５１は、複数のセンサ端末１の一部または全部について、測定条件の更新を決定する。ここで、更新されるセンサ端末１の測定条件は、センサ管理情報６０の測定条件６２にある情報の一部または全部である。例えば、演算部５０の入力装置を介して、漏水検知システムの管理者から、センサ端末１の一部または全部についての測定条件の更新指示を受け付けた場合に、当該センサ端末１の測定条件の更新を決定してもよい。また、例えば、漏水検知システムでセンサ端末１における過去の計測データ等を基にして、当該センサ端末１の測定条件の更新を決定してもよい。センサ端末１の測定条件の更新は、自動で決定されても、手動で決定されてもよい。

なお、センサ端末１について測定条件の更新がない場合は、ステップＳ１０２、Ｓ１０３は実施しなくてもよい。この場合、当該センサ端末１は、前回の測定条件６２のままで、ステップＳ１０４の処理が実施される。ステップＳ１０２、Ｓ１０３を実施しないことで、センサ端末１の電源２１０の電池の消費を抑えるとともに、ネットワーク負荷を低減できる。

ステップＳ１０２で、演算部５０の通信部５４は、基地局経由で、更新対象のセンサ端末１を一意に識別する識別情報である端末ＩＤと、更新する測定条件の情報を、更新対象のセンサ端末１に送信する。

ステップＳ１０３で、更新対象のセンサ端末１の通信部２０６は、ステップＳ１０２で送信されたパケットを受信した後、演算部５０にＡＣＫ（肯定応答）を基地局経由で送信する。演算部５０は、このＡＣＫを受信することにより、当該センサ端末１との通信が正常に行われたと認識し、また当該センサ端末１で測定条件の更新が行われると認識できる。

センサ端末１は、ステップＳ１０２で受信した測定条件を基に、センサ管理情報６０の測定条件６２を更新する。なお、ステップＳ１０２で送信される測定条件は、測定条件６２の全部の情報を含んでいてもよいし、測定条件６２のうち更新される情報のみを含んでいてもよい。測定条件は、例えば、サンプリング周波数ｆｓ、時間窓長Ｔｓ、周波数分解能Δｆｄ、データセットの数Ｎ、周波数帯域の情報である。測定条件は、上記した情報の一部または全部でも良く、またセンサ端末１の設定に関する他の情報が含まれていてもよい。

ステップＳ１０４で、センサ端末１は、センサ管理情報６０の測定条件６２を基に、計測を行う。

ステップＳ１０５で、センサ端末１の通信部２０６は、当該センサ端末１を一意に識別する識別情報である端末ＩＤと計測データを、演算部５０に基地局経由で送信する。

ステップＳ１０６で、演算部５０の通信部５４は、ステップＳ１０５で送信されたパケットを受信した後、センサ端末１にＡＣＫ（肯定応答）を基地局経由で送信する。

ステップＳ１０７で、演算部５０のプロセッサ５１は、データ処理を実行する。このデータ処理の詳細は、図１１、図１２、図１３、図１４を用いて後述する。

なお、図２は、漏水検知システムにおける動作の一例であって、様々な変形例が考えられる。各ステップを実行するタイミングや実行回数は、適宜変更しても良く、そのような変形例も本発明の実施形態の範囲内である。例えば、センサ端末１でステップＳ１０４の計測を複数回行った後に、ステップＳ１０５でセンサ端末１から演算部５０に複数回分の計測データを送信してもよい。

図１を用いて、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間で漏水が発生した場合の漏水発生位置を特定する処理について説明する。図１に示した土地１０ａ～１０ｄは、土地１０を鉛直線で切った断面であり、土地１０の地中に埋設管２０が埋設される。図１の状態は、埋設管２０の制水弁等にセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂが設置されており、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間で漏水３０が発生している例である。

センサ端末１ａから漏水３０の発生位置（漏水点）までの距離３１をｘ_１、センサ端末１ｂから漏水点までの距離３２をｘ_２とすると、漏水３０の位置で発生した音（あるいは振動）は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂとでは、到達時間差Ｔだけずれて測定される。

到達時間差Ｔは、センサ端末１ａの測定データＤ_１（ｔ）とセンサ端末１ｂの測定データＤ_２（ｔ）から算出する相互相関関数Φ（τ）のピーク値から求めることができる。例えば、相互相関関数Φ（τ）は以下の関係式（１）で表現され、ノイズの影響が十分小さい状態であれば、その相互相関関数Φ（τ）のピーク値を与えるτの値が到達時間差Ｔとなる。

また、到達時間差Ｔは、距離３１と距離３２と漏水音の伝播速度Ｖとの間で以下の関係式（２）で表現できる。

センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間の距離Ｌは、既知の値であり、以下の関係式（３）で表現できる。

従って、到達時間差Ｔと漏水音の伝播速度Ｖと関係式（２）と関係式（３）から、ｘ_１である距離３１とｘ_２である距離３２を導出できるため、漏水３０の発生位置を特定することができる。演算部５０は、上述した方法で、センサ端末１の測定結果に基づいて、漏水３０の発生位置を特定してもよい。

なお、隣接するセンサ端末間の距離Ｌは、演算部５０のメモリ５２や記憶装置に格納されていてもよいし、各センサ端末１の設置位置の情報から算出してもよい。同様に、漏水音の伝播速度Ｖについても、演算部５０のメモリ５２や記憶装置に格納されていてもよいし、配管の形状や材質等の情報から算出してもよい。

＜漏水の検知におけるデータ量について＞
漏水発生位置を正確に特定するには、到達時間差Ｔを精度よく抽出することが肝要である。一般にセンサで測定されるデータは、有意な情報を含む信号成分とそれ以外のノイズ成分の両方を含んでいる。信頼性の高い解析を行うためには、ノイズが除去された後の信号成分だけが解析に用いられることが理想である。

このため、例えば、相互相関関数をフーリエ変換して導出できるクロススペクトルを用いて、クロススペクトルのパワースペクトルが所定の閾値を超える周波数領域だけが解析に用いられる。あるいは、例えば特開２０１６-９５２３１号公報に記載されたように、コヒーレンス関数からコヒーレンスの高い周波数領域だけが解析に用いられる。そして、複数回の測定データを平均化してノイズの影響を低減する等の手順が用いられる。

しかしながら、パワースペクトルやコヒーレンスから解析に適切な周波数領域を決定する、あるいは平均化処理をするには、十分なデータ品質とデータ量が必要となる。これに対して、ＬｏＲａＷａｎ等の通信量が限られた環境下では、以上の手順が適用できない恐れがある。

図２のステップＳ１０４に示すように、センサ端末１ａ、１ｂのそれぞれにおいて、波形データが取得される（ステップＳ１０８）。

次に、センサ端末１ａ、１ｂのそれぞれにおいて、取得されたデータがフーリエ変換される（ステップＳ１０９）。このとき、センサ端末１ａ、１ｂのいずれもが、サンプリング周波数ｆ_ｓ、時間窓長Ｔ_ｓでデータ取得した場合、フーリエ変換後のデータ点数Ｎ_ｄと周波数分解能Δｆは、以下の関係式（４）と関係式（５）で表される。

図３は、フーリエスペクトルの例を示す図である。このフーリエスペクトルは、Δｆである周波数分解能４１ａ毎に値４０がプロットされたグラフであり、周波数帯域４２（周波数領域）内の値４０の個数が、フーリエ変換されたデータの量となる。

図２に戻って次のステップでは、センサ端末１ａ、１ｂのそれぞれにおいて、フーリエ変換されたデータが圧縮される（ステップＳ１１０）。そして、センサ端末１ａ、１ｂのそれぞれから、圧縮されたデータが、無線通信を介して演算部５０に送信される（ステップＳ１０５）。センサ端末１ａ、１ｂそれぞれから送信されたデータは、演算部５０で受信されて収集され、元のデータに伸張され（ステップＳ１１１）、クロススペクトル（あるいは相互相関関数）が算出される（ステップＳ１１２）。

例えば、一般的に知られている漏水音の周波数帯域を含むように、ステップＳ１０１で、サンプリング周波数ｆ_ｓが２ｋＨｚとされ、時間窓長Ｔ_ｓが１秒とされて、データが取得（測定）された場合、ステップＳ１０２で計算されるデータ点数Ｎ_ｄは２０００点となる。この時、周波数分解能Δｆは１Ｈｚである。

また、一例として、ステップＳ１０３で１点あたりのデータを４ビットに量子化して圧縮した場合、２０００点でデータ量が１０００バイトとなる。１日の送信データ量が百数十バイト程度に制約された場合、送信できるデータ量が著しく制約される。このため、取得された（圧縮された）データの送信にかかる時間は、１日以上となってしまうという問題がある。

この問題を解決するためには、データ量を削減する必要がある。しかしながら、漏水を検知するために必要な周波数帯域（あるいはサンプリング周波数ｆ_ｓ）は減らすことができない。また、１点あたりのデータを圧縮して減らせるデータ量には限界がある。

図４は、図３の場合と比べて、周波数分解能Δｆを大きくしたフーリエスペクトルの例を示す図である。図４に示すように、図２のステップＳ１０２で計算されるΔｆである周波数分解能４１ｂが周波数分解能４１ａより大きくなるように、時間窓長Ｔ_ｓが短く設定され、データ点数Ｎ_ｄが減らされてもよい。

図５は、データを間引いたフーリエスペクトルの例を示す図である。図５に示すように、図２のステップＳ１０２で計算されたデータが間引かれてもよい。そして、ステップＳ１０２で計算されるΔｆではなく、間引いたときの実質のΔｆ（Δｆ_ｄ）である周波数分解能４１ｃが周波数分解能４１ａより大きくされて、データ点数Ｎ_ｄが減らされてもよい。

以後では、説明を簡単にするために、図４と図５のステップＳ１０２で計算されるΔｆの違いを区別することなく、送信されるデータの周波数分解能をΔｆ_ｄと表現する。

仮に、周波数分解能Δｆ_ｄが５０Ｈｚと設定された場合あるいは５０Ｈｚとなるようにデータが間引きされた場合、データ点数Ｎ_ｄは４０点に削減され、送信データ量は２０バイトとなる。これであれば、１日に５～１０回程度のデータを送信することが可能であり、５～１０回のデータの平均化処理等で信頼性を上げることも可能である。

しかしながら、周波数分解能Δｆ_ｄが５０Ｈｚのデータでクロススペクトルが算出され、コヒーレンスの高い周波数帯域が決められる場合、決定された周波数帯域が真にコヒーレンスの高い領域ではない可能性もある。また、クロススペクトルのフーリエ逆変換に相当する相互相関関数が算出され、そのピーク値から到達時間差Ｔが決められる場合にも精度が十分でない可能性もある。

また、精度を高くするため、周波数分解能Δｆ_ｄが１０Ｈｚと設定された場合あるいは１０Ｈｚとなるようにデータが間引きされた場合、データ点数Ｎ_ｄは２００点に削減され、送信データ量は１００バイトとなる。これでも、１日に１～２回程度のデータを送信することが可能である。

しかしながら、１日に１回程度の測定では、例えば、測定のタイミングで外乱が入り、ノイズが大きくなった場合に、測定データが影響を強く受けてしまうため、誤検知の可能性が高くなる。

そこで、本実施の形態では、以下で説明するように、複数の測定条件を用いる漏水検知システムとする。以下、測定条件と漏水検知システムの動作を説明する。

＜漏水発生の検知と発生箇所の特定のための測定条件について＞
本実施の形態における漏水検知システムは、図１でも示したように、少なくとも２個以上のセンサ端末１と、漏水の有無および発生位置を判定する演算部５０とを有している。各センサ端末１は、振動センサを用いて、演算部５０から指定された測定時間で１回の測定をする工程であって、埋設管２０の振動を測定して測定結果をデータにする工程を実行する。ここで、振動センサは加速度センサあるいは変位センサ等であってもよい。

各センサ端末１は、測定データをフーリエ変換する工程と、フーリエ変換されたデータを演算部５０から指定された周波数条件で選択する工程と、選択されたデータを圧縮する工程と、圧縮されたデータを送信する工程、をさらに実行する。

演算部５０は、２個以上のセンサ端末１から送信されたデータを用いて、クロススペクトルを算出する工程と、クロススペクトルのパワースペクトルから漏水を一次判定する工程を実行する。

演算部５０は、一次判定結果に基づいて、測定時間と周波数条件の少なくとも一方を変更し、変更をセンサ端末１に送信する工程と、相互相関関数もしくはクロススペクトルの位相特性から漏水発生箇所を特定する漏水の二次判定をする工程、をさらに実行する。

また、本実施の形態における漏水検知システムは、漏水発生の有無の判定と漏水発生箇所の特定とを異なるタイミングで実行する。

図６Ａは、漏水が発生した場合のクロススペクトル（パワースペクトル）の例を示す図である。図６Ｂは、漏水が発生していない場合のクロススペクトル（パワースペクトル）の例を示す図である。図６Ａに示す漏水発生時は、図６Ｂに示す漏水非発生時と比較して、広い周波数範囲でパワースペクトルが上昇する。

このため、漏水発生の有無を判定する場合、センサ端末１に指定される測定条件に含まれる周波数分解能Δｆ_ｄは、漏水発生箇所を特定する場合より大きくても十分である。例えば、（予め設定された周波数帯域の）予め設定された閾値４５をパワースペクトルが越えた場合に、漏水が発生していると判定できる。

このような閾値４５を用いた判定により、漏水発生の有無を単純かつ高速に判定することが可能になる。ただし、漏水発生の有無の判定条件は閾値に限定されるものではなく、他の判定条件であってもよい。

このようにして、漏水発生の有無を判定する際には、周波数分解能Δｆ_ｄが大きくとられ、代わりに１日あたりに送信されるデータセットの数Ｎ（測定データの数）が増やされて、突発的なノイズの影響が回避される方が好ましい。ここで、１つのデータセットは、１つの時間窓長Ｔ_ｓで測定されたデータを基に送信されるデータのセットである。

ノイズの影響を回避するためには、例えば平均化処理等が適用されてもよい。また、１日あたりに送信される各データセットのための測定データは、特定のタイミングで連続的に測定される必要はなく、１日の中で異なるタイミングに測定されてもよい。

これによる効果は、小さな送信データ量においても複数のデータセットから漏水の有無を判定できる点にある。ただし、単一のデータセットだけが送信されて、送信データ量が削減されても構わない。

便宜上、漏水の有無を判定する場合に採用するセンサの測定条件を測定条件ａとする。ここで、センサとは、センサ端末１に含まれており、漏水音（振動）の測定データを取得するためのセンサである。測定条件には、サンプリング周波数ｆ_ｓ、時間窓長Ｔ_ｓ、周波数分解能Δｆ_ｄ、データセットの数Ｎ、周波数帯域の情報が含まれる。

ただし、センサの物理的構造もしくはセンサ端末の回路の制約から、サンプリング周波数ｆ_ｓ、時間窓長Ｔ_ｓ、周波数分解能Δｆ_ｄ、あるいはデータセットの数Ｎが一意に決まる場合には、他のパラメータを使って測定条件が定められてもよい。

いったん、パワースペクトル等から漏水があると判定されたならば（漏水一次判定で漏水発生の可能性があると判定されたならば）、処理は漏水発生箇所の特定に移行する。漏水発生箇所を精度よく特定するために、周波数分解能Δｆ_ｄは小さくとられる必要がある。

従って、少なくとも測定条件ａよりも小さな周波数分解能Δｆ_ｄとなるように測定条件ｂが設定される。このとき、送信データ量の増大を防ぐために、測定条件ｂで採用されるデータセットの数Ｎは、測定条件ａで採用されるデータセットの数Ｎよりも少なくされてもよい。

漏水発生箇所は、相互相関関数のピーク値から特定されてもよく、あるいはクロススペクトルの位相特性から特定されてもよい。コヒーレンスの高い２つのデータからクロススペクトルの位相特性が算出された場合、各周波数における位相φ（ｆ）は、到達時間差Ｔを用いて、下記の関係式（６）で表現できる。

従って、例えば、各周波数における位相φ（ｆ）の変化率、あるいは微分値が算出されると、その微分値は、下記の関係式（７）で表現できるように、到達時間差Ｔに比例した値を示す。

これにより、クロススペクトルの位相特性から到達時間差Ｔが算出できる。演算部５０は、センサ端末１の測定結果に基づいて、上述した方法で算出した到達時間差Ｔと、漏水音の伝播速度Ｖと関係式（２）と関係式（３）から、ｘ_１である距離３１とｘ_２である距離３２を導出し、漏水３０の発生位置を特定してもよい。

図７は、クロススペクトルの位相特性における微分値の例を示す図である。位相φ（ｆ）は、－２πから２πの範囲の値をとるため、－２πもしくは２πをまたぐ周波数で値が不連続に変化する。このため、各周波数における位相φ（ｆ）の変化率、あるいは微分値は、図７に示すように不連続点でピークをもつ。

ピーク間の周波数差Δｆ_ｐは、関係式（７）から下記の関係式（８）で表現できるため、ピーク間の周波数差Δｆ_ｐから到達時間差Ｔが算出できる。

また、各周波数に対する位相φ（ｆ）の変化率、あるいは微分値のピークに基づいて、到達時間差Ｔが算出された場合、ピーク間の周波数領域は、コヒーレンスの高い周波数領域でもある。このため、ピーク間の周波数領域は、漏水箇所の特定において、信頼性の高い周波数領域が正確に特定できる利点もある。なお、ピークは、微分値が予め設定された閾値を超える点であってもよい。演算部５０は、センサ端末１の測定結果に基づいて、上述した方法で算出した到達時間差Ｔと、漏水音の伝播速度Ｖと関係式（２）と関係式（３）から、ｘ_１である距離３１とｘ_２である距離３２を導出し、漏水３０の発生位置を特定してもよい。

これによる効果は、小さな送信データ量においても漏水発生箇所を特定できると共に、データセットの数Ｎが少ない場合でも、漏水一次判定において、既に漏水発生の可能性を判定しているため、信頼性の高い判定ができる点にある。

実際の漏水現場における運用では、漏水発見後に即座に修理等の対応が行われるとは限らない。しかしながら、その間もセンサ端末１は動作しているため、この間に測定されるデータも有効に活用できることが好ましい。

このため、相互相関関数、あるいはクロススペクトルの位相特性から漏水発生箇所が特定された場合（漏水二次判定で漏水発生箇所が特定された場合）、その後も監視が続けられてもよい。この監視では、測定条件ｃが設定されてもよい。

測定条件ｃは、漏水発生箇所の特定において、コヒーレンスの高い周波数領域を特定する条件である。図８は、周波数帯域を絞ったクロススペクトルの例を示す図である。例えば、図８に示すようにコヒーレンスの高い周波数帯域４２の値４０がデータとして選択される。測定条件ｃは、測定条件ａおよび測定条件ｂと比較して、周波数帯域４２が狭く設定される。

また、周波数帯域４２が狭く設定されることで、１つのデータセットに含まれるデータ点数が削減される。このため、測定条件ｃでは、測定条件ａおよび測定条件ｂと比較して、周波数分解能Δｆ_ｄが小さく設定されて、周波数帯域４２内のデータが密に送信されてもよい。

あるいは、測定条件ｃでは、測定条件ａおよび測定条件ｂと比較して、測定時間が長く設定される、もしくはデータセットの数Ｎが増やされることにより、信頼性の向上が図られてもよい。

測定条件ｃによる効果は、信頼性の高いデータを中心に効率的にデータが送信されるため、小さな送信データ量においても漏水発生箇所が正確に特定できる点にある。

測定条件ａ、測定条件ｂ、測定条件ｃは、予め設定された情報であってもよい。この場合、例えば、システム管理情報７０は、測定条件ａ、測定条件ｂ、測定条件ｃを含む。例えば、演算部５０の入力装置を介して、漏水検知システムの管理者から、これらの測定条件ａ、測定条件ｂ、測定条件ｃの更新指示を受け付けた場合に、更新してもよい。また、例えば、演算部５０は、過去の計測データや演算部５０で処理したデータ等を基にして、これらの測定条件ａ、測定条件ｂ、測定条件ｃを更新してもよい。測定条件ａ、測定条件ｂ、測定条件ｃは、上述のように更新可能な情報であってもよいし、センサ端末１ごとに同じ情報であっても異なる情報であってもよい。

＜センサ端末と演算部の処理について＞
以下では、本実施の形態における漏水検知システムのセンサ端末１と演算部５０それぞれの例をさらに説明する。図９は、センサ端末１の例を示す図である。センサ端末１は、センサ２００、時系列データ蓄積部２０１ａ、２０１ｂ、２０１ｃ、フーリエ変換部２０２、フィルター部２０３、データ選択部２０４、データ圧縮部２０５、通信部２０６、測定時間設定部２０７、周波数条件設定部２０８、電源２１０を備える。

センサ２００は、振動を測定するセンサである。電源５１６は電池であり、センサ端末１が数年間にわたって電池交換無しで動作するような容量を有することが望ましい。時系列データ蓄積部２０１ａ、２０１ｂ、２０１ｃは、データを記憶する記憶装置であり、例えばメモリである。

センサ端末１の各構成要素は、それぞれ異なる装置であってもよいし、一部または全部が同じ装置であってよい。また、センサ端末１の各構成要素は、１つの装置で構成されてもよいし、複数の装置で構成されてもよい。例えば、時系列データ蓄積部２０１ａ、２０１ｂ、２０１ｃは、それぞれ異なる記憶装置であってもよいし、１以上の同じ記憶装置であってもよい。同様に、フーリエ変換部２０２、フィルター部２０３、データ選択部２０４、データ圧縮部２０５、通信部２０６、測定時間設定部２０７、周波数条件設定部２０８は、それぞれ別々の処理装置（例えば専用回路）によって構成されてもよいし、一部または全部が同じ処理装置（例えばプロセッサ）で構成されてもよい。

以下、センサ端末１における動作の例を説明する。センサ２００は、振動を測定する。センサ２００は、測定した振動を、時系列のデータとして、時系列データ蓄積部２０１ａに記録する（ステップＳ９０１）。

センサ２００で測定する際の測定条件について、センサ２００が１回で（１つのデータセットとして）測定する測定時間（あるいは時間窓長Ｔ_ｓ）、ならびに測定回数を表すデータセットの数Ｎは、測定時間設定部２０７に保持されている。また、センサ２００が測定するサンプリング周波数ｆ_ｓ、ならびに周波数帯域と周波数分解能Δｆ_ｄは、周波数条件設定部２０８に保持されている。通信部２０６は、演算部５０から測定条件を受信すると、測定時間設定部２０７に保持される測定条件（情報）を書き換える。同様に、通信部２０６は、演算部５０から測定条件を受信すると、周波数条件設定部２０８に保持される測定条件（情報）を書き換える。

センサ２００は、測定時間設定部２０７と周波数条件設定部２０８から、測定条件であるサンプリング周波数ｆｓ、測定時間（あるいは時間窓長Ｔｓ）、周波数分解能Δｆ_ｄ、データセットの数Ｎ、周波数帯域の情報を読み出して、読み出した測定条件でステップＳ９０１の振動の測定を行う。なお、上述した測定条件は一例であって、この例に限定されず、様々な測定条件が適用されてよい。

フーリエ変換部２０２は、時系列データ蓄積部２０１ａに記録されたデータをフーリエ変換する（ステップＳ９０２）。フィルター部２０３は、フーリエ変換されたデータにおいて、不要な周波数帯域を除去する（ステップＳ９０３）。

データ選択部２０４は、フーリエ変換されたデータ（不要な周波数が除去されたデータ）について、予め設定された周波数帯域と周波数分解能Δｆ_ｄのデータとなるように、データを選択する（ステップＳ９０４）。また、データ選択部２０４は、選択したデータを時系列データ蓄積部２０１ｂに記録する（ステップＳ９０５）。

データセットの数Ｎが２以上である場合には、センサ端末１は、上述したステップＳ９０１からＳ９０５までの処理を、合計Ｎ回となるまで繰り返し実行する。

データ圧縮部２０５は、ステップＳ９０５で記録されたデータについて、データ量を圧縮し、圧縮したデータを時系列データ蓄積部２０１ｃに記録する（ステップＳ９０６）。通信部２０６は、ステップＳ９０６で圧縮されて記録されたデータを、ネットワークを介して演算部５０に送信する（ステップＳ９０７）。

本実施の形態におけるセンサ端末１の他の例として、演算部５０に送信されるデータが、逆フーリエ変換されて時間領域のデータに戻されたデータであってもよい。

図１０は、センサ端末１の他の例を示す図である。図１０に示したセンサ端末１は、図９に示したセンサ端末１の構成要素に加えて、フーリエ逆変換部２０９を含む。

図１０の例では、センサ端末１は、図９を用いて説明したステップＳ９０１からＳ９０４までは同一の動作を行う。ステップＳ９０４でデータ選択部２０４においてデータが選択された後、フーリエ逆変換部２０９は、選択されたデータをフーリエ逆変換し、時間領域のデータにする（ステップＳ１００１）。フーリエ逆変換部２０９は、フーリエ逆変換したデータを、時系列データ蓄積部２０１ｂに記録する（ステップＳ１００２）。

ここで、データセットの数Ｎが２以上である場合には、センサ端末１は、ステップＳ９０１、Ｓ９０２、Ｓ９０３、Ｓ９０４、Ｓ１００１、Ｓ１００２の上述した一連の処理を、合計Ｎ回となるまで繰り返し実行する。

その後、データ圧縮部２０５は、ステップＳ１００２でフーリエ逆変換されて記録されたデータについて、データ量を圧縮し、時系列データ蓄積部２０１ｃに記録する（ステップＳ１００３）。通信部２０６は、ステップＳ１００３で圧縮されて記録されたデータを、ネットワークを介して演算部５０へ送信する（ステップＳ１００４）。データの内容によっては、図９のフーリエ変換されたデータの量より、図１０のフーリエ逆変換されたデータの量が少ない場合もある。

図９、図１０に示したセンサ端末１の各部は回路であってもよい。また、センサ２００、時系列データ蓄積部２０１、および通信部２０６以外の各部は、メモリに格納されたプログラムであって各部に相当するプログラムを実行するプロセッサであってもよい。

時系列データ蓄積部２０１はメモリであってもよく、例えば時系列データ蓄積部２０１ａと時系列データ蓄積部２０１ｂとはメモリの領域が異なってもよい。センサ端末１の各部の一部は回路であり、各部の他はプログラムを実行するプロセッサであってもよい。

図１１は、演算部５０による測定条件ａの処理の例を示す図である。演算部５０の通信部５４は、各センサ端末１から送信されたデータを受信する。ここで、受信したデータは、各センサ端末１で測定条件ａで測定およびデータ処理されたデータとする。

以下の例では、演算部５０において、複数のセンサ端末１からデータのうち、隣接するセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂからのデータを基に、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間の漏水有無を判定する処理について説明する。

演算部５０の通信部５４は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂのそれぞれからデータを受信する。受信したデータは、センサ端末１ａまたはセンサ端末１ｂで圧縮されたデータである。プロセッサ５１は、圧縮されたデータを伸張する（ステップＳ３００）。

ステップＳ３００において、演算部５０のプロセッサ５１は、フーリエ逆変換されて圧縮されたデータを受信した場合、伸張したデータをフーリエ変換してもよい。受信されたデータは、フーリエ変換されているデータであるか否かの情報を含んでもよく、その情報に基づいてフーリエ変換されてもよい。

また、受信されたデータは、測定条件ａ、測定条件ｂ、あるいは測定条件ｃのいずれのデータであるか特定するための測定条件に関する情報を含んでもよい。演算部５０のプロセッサ５１は、この測定条件に関する情報に基づいて、受信されたデータが測定条件ａのデータであると判定すると、ステップＳ３０１へ進んでもよい。

なお、測定上において、データセットの数Ｎが２以上である場合には、演算部５０のプロセッサ５１は、Ｎ個のデータセットを基に平均化する処理を行う。平均化する処理は、各センサ端末１で行ってもよい。

後述するステップＳ４００、ステップＳ５００の処理についても、データの測定条件及びその測定条件に基づく処理は異なるものの、上述のステップ３００の処理と同様の処理が行われてもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、センサ端末１ａの伸張されたデータ及びセンサ端末１ｂの伸張されたデータを用いてクロススペクトルを計算し（ステップＳ３０１）、計算されたクロススペクトルのパワースペクトルを用いて閾値判定を行う（ステップＳ３０２）。プロセッサ５１は、予め設定された特定の周波数領域で閾値判定してもよい。この特定の周波数領域は、例えば、比較的ノイズが少なく漏水の信号を検知しやすい周波数領域に設定されてもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、予め設定された閾値をパワースペクトルが超えている場合、一次判定の結果が漏水発生であるとしてステップＳ３０３ａを実行する。また、演算部５０のプロセッサ５１は、パワースペクトルが閾値未満の場合、一次判定の結果が非漏水であるとしてステップＳ３０３ｂを実行する。ここで、漏水発生とは、漏水が発生している、または漏水が発生している可能性が高いことを示す。また、非漏水とは、漏水していないこと、または漏水が発生している可能性が低いことを示す。

一次判定の結果が漏水発生である場合のステップＳ３０３ａにおいて、演算部５０のプロセッサ５１は、漏水発生と一次判定したデータをメモリ５２に保持し（ステップＳ３０４ａ）、保持されたデータを表示部５３に表示する（ステップＳ３０５ａ）。なお、ステップＳ３０４ａ、Ｓ３０５ａは、ステップＳ３０６の後で実行されてもよい。

その後、演算部５０の通信部５４は、測定条件ｂに関する情報をセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂのそれぞれへ送信する（ステップＳ３０６）。送信された情報は、センサ端末１の通信部２０６で受信され、通信部２０６により測定時間設定部２０７と周波数条件設定部２０８の情報が更新される。

一次判定の結果が非漏水である場合のステップＳ３０３ｂにおいて、演算部５０のプロセッサ５１は、非漏水と一次判定したデータをメモリ５２に保持し（ステップＳ３０４ｂ）、保持されたデータを表示部５３に表示する（ステップＳ３０５ｂ）。なお、漏水検知システムにおいて、漏水した場合にのみユーザへの通知が必要な場合、ステップＳ３０５ｂを実施しなくてもよい。

図１２は、演算部５０による測定条件ｂの処理の例を示す図である。演算部５０の通信部５４は、各センサ端末１から送信されたデータを受信する。ここで、受信したデータは、各センサ端末１で測定条件ｂで測定およびデータ処理されたデータとする。

以下の例では、演算部５０において、複数のセンサ端末１からデータのうち、隣接するセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂからのデータを基に、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間の漏水有無を判定する処理、または漏水位置を特定する処理について説明する。

演算部５０の通信部５４は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂのそれぞれからデータを受信する。受信したデータは、センサ端末１ａまたはセンサ端末１ｂで圧縮されたデータである。プロセッサ５１は、圧縮されたデータを伸張する（ステップＳ４００）。

また、受信されたデータは、測定条件ａ、測定条件ｂ、あるいは測定条件ｃのいずれのデータであるか特定するための測定条件に関する情報を含んでもよい。プロセッサ５１は、この測定条件に関する情報に基づいて、受信されたデータが測定条件ｂのデータであると判定すると、ステップＳ４０１ａ（図１３の場合はステップＳ４０１ｂ）へ進んでもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、センサ端末１ａの伸張されたデータ及びセンサ端末１ｂの伸張されたデータを用いてクロススペクトルを計算し（ステップＳ４０１ａ）、クロススペクトルの位相特性を用いて相関性を計算する（ステップＳ４０２ａ）。具体的には、プロセッサ５１は、各周波数において位相φ（ｆ）の変化率、あるいは微分値を計算する。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０２ａで計算された結果に基づいて相関判定を行う（ステップＳ４０３ａ）。具体的には、プロセッサ５１は、例えば、各周波数における位相φ（ｆ）の微分値が、予め設定された閾値を超えていた場合に相関ありと判定する。プロセッサ５１は、予め設定された特定の周波数領域でＳ４０２ａの計算やＳ４０３ａの閾値判定をしてもよい。この特定の周波数領域は、例えば、比較的ノイズが少なく漏水の信号を検知しやすい周波数領域に設定されてもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０３ａで相関ありと判定した場合、二次判定の結果が漏水発生であるとしてステップＳ４０４ａを実行する。また、演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０３ａで相関なしと判定した場合（相関ありと判定されなかった場合）、二次判定の結果が非漏水であるとしてステップＳ４０４ｂを実行する。

二次判定の結果が漏水発生である場合のステップＳ４０４ａにおいて、演算部５０のプロセッサ５１は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂから音源（漏水発生箇所）までの距離を算出する（ステップＳ４０５）。具体的な算出方法は、関係式（１）から関係式（８）を用いて説明した方法のいずれかの方法であってもよいし、その他の方法であってもよい。

そして、演算部５０のプロセッサ５１は、漏水発生と二次判定したデータと算出された距離のデータをメモリ５２に保持し（ステップＳ４０８ａ）、保持されたデータを表示部５３に表示する（ステップＳ４０９ａ）。なお、ステップＳ４０８ａ、Ｓ４０９ａは、ステップＳ４０６あるいはステップＳ４０７の後で実行されてもよい。

さらに、演算部５０のプロセッサ５１は、コヒーレンスの高い有効周波数帯域を導出する（ステップＳ４０６）。通信部５４は、ステップＳ４０６で導出した有効周波数帯域を含む測定条件ｃに関する情報を、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂのそれぞれへ送信する（ステップＳ４０７）。送信された情報は、センサ端末１の通信部２０６で受信され、通信部２０６により測定時間設定部２０７と周波数条件設定部２０８の情報が更新される。

二次判定の結果が非漏水である場合のステップＳ４０４ｂにおいて、演算部５０のプロセッサ５１は、非漏水と二次判定したデータをメモリ５２に保持し（ステップＳ４０８ｂ）、保持されたデータを表示部５３に表示する（ステップＳ４０９ｂ）。なお、漏水検知システムにおいて、漏水した場合にのみユーザへの通知が必要な場合、ステップＳ４０９ｂを実施しなくてもよい。

さらに、演算部５０の通信部５４は、測定条件ａに関する情報をセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂへ送信する（ステップＳ４１０）。演算部５０のプロセッサ５１は、漏水一次判定前の初期状態に設定を初期化する（ステップＳ４１１）。送信された情報は、センサ端末１の通信部２０６で受信され、通信部２０６により測定時間設定部２０７と周波数条件設定部２０８の情報が更新される。

本実施の形態における演算部５０の他の例として、図１２に示したステップＳ４０１ａ～Ｓ４０３ａは他の処理でもよい。図１３は、演算部５０による測定条件ｂの他の処理の例を示す図であり、ステップＳ４０１ａ～Ｓ４０３ａ以外は、図１２を用いて説明したとおりである。図１３の例では、演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０１ａ～Ｓ４０３ａの処理を実行せず、その代わりにステップＳ４０１ｂ～Ｓ４０３ｂの処理を実行する。以下、図１３の例において、図１２の処理と異なる処理のみを説明する。

演算部５０のプロセッサ５１は、センサ端末１ａの伸張されたデータ及びセンサ端末１ｂの伸張されたデータを用いて、相互相関関数を計算し（ステップＳ４０１ｂ）、相互相関関数のピーク値を抽出する（ステップＳ４０２ｂ）。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０２ｂで抽出されたピーク値に基づいて相関判定を行う（ステップＳ４０３ｂ）。具体的には、プロセッサ５１は、例えば、ピーク値が予め設定された閾値を超えていた場合に相関ありと判定する。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０３ｂで相関ありと判定した場合、二次判定の結果が漏水発生であるとしてステップＳ４０４ａを実行する。また、演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０３ｂで相関なしと判定した場合（相関ありと判定されなかった場合）、二次判定の結果が非漏水であるとしてステップＳ４０４ｂを実行する。

図１４は、演算部５０による測定条件ｃの処理の例を示す図である。演算部５０の通信部５４は、各センサ端末１から送信されたデータを受信する。ここで、受信したデータは、各センサ端末１で測定条件ｃで測定およびデータ処理されたデータとする。

以下の例では、演算部５０において、複数のセンサ端末１からデータのうち、隣接するセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂからのデータを基に、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間の漏水有無を判定する処理、または漏水位置を特定する処理について説明する。

演算部５０の通信部５４は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂのそれぞれからデータを受信する。受信したデータは、センサ端末１ａまたはセンサ端末１ｂで圧縮されたデータである。プロセッサ５１は、圧縮されたデータを伸張する（ステップＳ５００）。

また、受信されたデータは、測定条件ａ、測定条件ｂ、あるいは測定条件ｃのいずれのデータであるか特定するための測定条件に関する情報を含んでもよい。プロセッサ５１は、この測定条件に関する情報に基づいて、受信されたデータが測定条件ｃのデータであると判定すると、ステップＳ５０１へ進んでもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、センサ端末１ａの伸張されたデータ及びセンサ端末１ｂの伸張されたデータを用いてクロススペクトルを計算し（ステップＳ５０１）、クロススペクトルの位相特性を用いて相関性を計算する（ステップＳ５０２）。具体的には、プロセッサ５１は、各周波数において位相φ（ｆ）の変化率、あるいは微分値を計算する。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ５０２で計算された結果に基づいて相関判定を行う（ステップＳ５０３）。具体的には、プロセッサ５１は、例えば、各周波数における位相φ（ｆ）の微分値が、予め設定された閾値を超えていた場合に相関ありと判定する。プロセッサ５１は、予め設定された特定の周波数領域でステップＳ５０２の計算やステップＳ５０３の閾値判定をしてもよい。この特定の周波数領域は、例えば、比較的ノイズが少なく漏水の信号を検知しやすい周波数領域に設定されてもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ５０３で相関ありと判定した場合、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂから音源（漏水発生箇所）までの距離を算出する（ステップＳ５０４）。具体的な算出方法は、関係式（１）から関係式（８）を用いて説明した方法のいずれかの方法であってもよいし、その他の方法であってもよい。

そして、演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ４０５あるいは過去に実行されたステップＳ５０４の結果と比較して、算出された距離が同じであるか、すなわち同一音源（同一発生箇所）であるかの判定を行う（ステップＳ５０５）。

この判定のために、例えば、距離の算出により抽出された音源位置が前回の結果から±２ｍ以内（予め設定された距離以内）であれば同一音源であるとする、といった判定の範囲が定められていてもよい。あるいは、過去の抽出結果と合わせて予め設定された分散値以下で安定している場合に同一音源であるとする、といったトレンドデータから基準が定められてもよい。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ５０５で同一音源であると判定した場合、最終判定の結果が漏水発生であるとしてステップＳ５０６ａを実行する。最終判定の結果が漏水発生のステップＳ５０６ａにおいて、演算部５０のプロセッサ５１は、クロススペクトルのパワースペクトルを計算し（ステップＳ５０７）、計算されたパワースペクトルから信号強度を抽出する（ステップＳ５０８）。

演算部５０のプロセッサ５１は、漏水発生と最終判定したデータと抽出された信号強度のデータをメモリ５２に保持し（ステップＳ５１０ａ）、保持されたデータを表示部５３に表示する（ステップＳ５１１ａ）。予め繰り返しの条件が設定されている場合、演算部５０のプロセッサ５１は、その繰り返しの条件を判定し（ステップＳ５０９）、判定の結果に応じてステップＳ５００からの処理を繰り返してもよい。

ステップＳ４０５とステップＳ５０４の算出結果を用いることで、音源すなわち漏水発生箇所の位置を特定した結果の信頼性が向上する。さらに、ステップＳ５００からの処理を繰り返すことにより、一時的なノイズ等の影響を抑えることも可能になる。

演算部５０のプロセッサ５１は、ステップＳ５０３で相関なしと判定した場合（相関ありと判定されなかった場合）、あるいはステップＳ５０５で同一音源ではないと判定した場合、最終判定の結果が非漏水であるとしてステップＳ５０６ｂを実行する。

最終判定の結果が非漏水である場合のステップＳ５０６ｂにおいて、演算部５０のプロセッサ５１は、非漏水と最終判定したデータをメモリ５２に保持し（ステップＳ５１０ｂ）、保持されたデータを表示部５３に表示する（ステップＳ５１１ｂ）。なお、漏水検知システムにおいて、漏水した場合にのみユーザへの通知が必要な場合、ステップＳ５１１ｂを実施しなくてもよい。

さらに、演算部５０の通信部５４は、測定条件ａに関する情報をセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂへ送信する（ステップＳ５１２）。演算部５０のプロセッサ５１は、漏水一次判定前の初期状態に設定を初期化する（ステップＳ５１３）。送信された情報は、センサ端末１の通信部２０６で受信され、通信部２０６により測定時間設定部２０７と周波数条件設定部２０８の情報が更新される。

図１２～１４での漏水の表示として、ステップＳ４０９ａあるいはステップＳ５１１ａにおいて、演算部５０は、センサ端末１から漏水発生地点までの距離、判定に用いた周波数帯域、あるいは周波数帯域内における信号強度を表示してもよい。

例えば、横軸にデータ取得日時をとり、縦軸に各センサ端末１から漏水発生地点までの距離、判定に用いた周波数帯域、あるいは周波数帯域内における信号強度をプロットしたグラフを、演算部５０は表示してもよい。このように時系列での変動が表示されることで、異常の有無が視覚的に認知されやすくなる効果がある。

あるいは、判定に用いた周波数帯域毎に、横軸に各センサ端末１から漏水発生地点までの距離をとり、縦軸に判定に用いた周波数帯域における信号強度をプロットしたグラフを、演算部５０は表示してもよい。また、過去のグラフが重ねて表示されてもよく、過去のデータが合わせて表示されることで、視覚的に異常が認知されやすくなる効果がある。

図１５は、複数のセンサ端末１を用いる漏水検知システムの他の例を示す図である。図１５を用いて、複数のセンサ端末１の間で通信量の割当量を変更する例を説明する。

図１５の例では、埋設管２０に沿って、センサ端末１ａ、センサ端末１ｂ、センサ端末１ｃ、およびセンサ端末１ｄが順番に設置されており、センサ端末１ｂとセンサ端末１ｃの間で漏水３０が発生している。なお、図１５の例では、センサ端末１は４つしか記載されていないが、センサ端末１の個数は４つでなくてもよい。

また、センサ端末１ｃ、１ｄは、図１～１４を用いて説明したセンサ端末１ａ、１ｂと同じである。ただし、例えば、図１１に示したステップＳ３０３ａのように、一次判定で漏水発生の可能性が検知された場合には、各センサ端末１ａ～１ｄで動作が異なる。

具体的には、クロススペクトルのパワースペクトル、あるいはコヒーレンス関数の値等が予め設定された閾値を超える等して、一次判定の結果が漏水発生である場合、漏水発生地点に近いセンサ端末１とそれ以外のセンサ端末１とで動作が異なる。

漏水発生地点に近いセンサ端末は、２つのセンサ端末１（図１５の例では漏水３０に近いセンサ端末１ｂとセンサ端末１ｃ）である。それ以外のセンサ端末１は、この２つのセンサ端末１の周辺に設置されたセンサ端末１（図１５の例ではセンサ端末１ａとセンサ端末１ｄ）である。

そして、周辺に設置されたセンサ端末１は、最終判定あるいは非漏水であるとの判定が下されるまでの間、演算部５０との通信を止める、もしくは通信データ量を削減した状態で動作する。

これに伴って、漏水発生地点に近いセンサ端末１ｂとセンサ端末１ｃは、演算部５０との通信データ量を増大させて動作する。これによる効果は、複数のセンサ端末間で通信データ量を調整することで、複数台のセンサ端末の合計通信データ量を増大させることなく、漏水発生位置を特定するために必要なデータ量の多い通信を実現できることである。

既に説明したように測定条件ｂでは、周波数分解能Δｆ_ｄが小さく設定されるが、単一のセンサ端末１で通信データ量が増大しないようにするには、測定条件ｂで採用されるデータセットの数Ｎが少なくなる必要があった。

一方で、複数のセンサ端末間で通信データ量を調整する漏水検知システムでは、一時的に通信データ量を増大させて動作させることが可能になるため、３つ以上のセンサ端末でかかる通信コストが増加することなく、信頼性の高い判定が可能となる。上述した複数のセンサ端末間で通信データ量を調整は、演算部５０により制御される。例えば、演算部５０は、漏水発生地点に近いセンサ端末１には演算部５０との通信データ量を増大させる設定をする命令を送信し、周辺に設置されたセンサ端末１には演算部５０との通信データ量を減少させる設定をする命令を送信する。

本発明の一態様によれば、漏水検知システムにおいて、２個以上のセンサ端末と演算部とが無線通信する。前記センサ端末のそれぞれは、周波数成分を含む測定信号をデータに変換し、前記演算部から受信した測定条件に基づく周波数分解能に応じたデータを前記演算部へ送信する。前記演算部は、第１の周波数分解能に応じたデータを受信し、受信されたデータから漏水であると判定すると、前記第１の周波数分解能より小さな第２の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信する。

また、前記演算部は、複数の前記センサ端末のうち、一部のセンサ端末から受信したデータに基づき漏水であると判定すると、当該一部のセンサ端末と前記演算部との間の通信データ量を増大させる。

例えば、前記演算部は、複数の前記センサ端末のうち、一部のセンサ端末から受信したデータに基づき漏水であると判定すると、当該一部のセンサ端末と前記演算部との間の通信データ量を増大させ、他のセンサ端末の少なくとも一部と前記演算部との間の通信データ量を削減する。

例えば、前記演算部は、複数の前記センサ端末のうち、一部のセンサ端末から受信したデータに基づき漏水であると判定し、他のセンサ端末の少なくとも一部から受信したデータに基づき漏水でないと判定した場合、当該一部のセンサ端末と前記演算部との間の通信データ量を増大させ、当該他のセンサ端末の少なくとも一部と前記演算部との間の通信データ量を削減する。

以上、本発明を実施するための形態について具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。例えば、上記した実施の形態は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、あるいは置換をしてもよい。

１ センサ端末
１０ 土地
２０ 埋設管
３０ 漏水
５０ 演算部

Claims (14)

1. ２個以上のセンサ端末と演算部とが無線通信する漏水検知システムであって、
   測定条件は、
   測定時間の情報を含み、
   前記センサ端末のそれぞれは、
   前記演算部から受信した測定条件に含まれる測定時間の情報にしたがって、周波数成分を含む測定時間の測定信号を、周波数毎の複数のデータにフーリエ変換することにより生成した、前記演算部から受信した測定条件に基づく周波数分解能に応じたデータを前記演算部へ送信し、
   前記演算部は、
   第１の測定時間の情報にしたがった測定信号がフーリエ変換された、第１の周波数分解能に応じたデータを受信し、
   受信されたデータから漏水であると判定すると、前記測定条件に含まれる前記測定時間の情報を前記第１の測定時間より長い第２の測定時間の情報にした測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信することにより、前記第１の周波数分解能より小さな第２の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信すること
   を特徴とする漏水検知システム。
2. ２個以上のセンサ端末と演算部とが無線通信する漏水検知システムであって、
   測定条件は、
   周波数分解能の情報を含み、
   前記センサ端末のそれぞれは、
   周波数成分を含む測定信号を周波数毎の複数のデータにフーリエ変換し、
   前記演算部から受信した測定条件に含まれる周波数分解能の情報にしたがって、フーリエ変換された複数のデータから間引いたデータを前記演算部へ送信し、
   前記演算部は、
   第１の周波数分解能の情報にしたがって間引かれたデータを受信し、
   受信されたデータから漏水であると判定すると、前記測定条件に含まれる前記周波数分解能の情報を第２の周波数分解能の情報にした、前記第１の周波数分解能より小さな前記第２の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信すること
   を特徴とする漏水検知システム。
3. 請求項２に記載の漏水検知システムであって、
   前記センサ端末のそれぞれは、
   前記演算部から測定条件を受信し、前記演算部へ間引かれたデータを送信する通信部と、
   前記通信部で受信された測定条件が格納される設定部と、
   測定信号をデータとして出力するセンサと、
   前記センサから出力されたデータをフーリエ変換する変換部と、
   前記設定部に格納された測定条件の周波数分解能の情報にしたがって、前記変換部でフーリエ変換された複数のデータを選択することにより、間引かれたデータを生成する選択部と、を備えたこと
   を特徴とする漏水検知システム。
4. ２個以上のセンサ端末と演算部とが無線通信する漏水検知システムであって、
   前記センサ端末のそれぞれは、
   周波数成分を含む測定信号を周波数毎の複数のデータにフーリエ変換し、
   前記演算部から受信した測定条件に基づく周波数分解能に応じたデータであって、フーリエ変換されたデータをフーリエ逆変換し、フーリエ逆変換されたデータを前記演算部へ送信し、
   前記演算部は、
   第１の周波数分解能に応じたデータを受信し、
   受信されたデータをフーリエ変換し、
   フーリエ変換されたデータから漏水であると判定すると、前記第１の周波数分解能より小さな第２の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信すること
   を特徴とする漏水検知システム。
5. ２個以上のセンサ端末と演算部とが無線通信する漏水検知システムであって、
   前記センサ端末のそれぞれは、
   周波数成分を含む測定信号をデータに変換し、
   前記演算部から受信した測定条件に基づく周波数分解能に応じたデータを前記演算部へ送信し、
   前記演算部は、
   第１の周波数分解能に応じたデータを受信し、
   受信されたデータからクロススペクトルのパワースペクトルを算出し、算出されたパワースペクトルと予め設定された閾値とを比較して、漏水であるか否かを判定し、
   漏水でないと判定すると情報を表示し、
   漏水であると判定すると、前記第１の周波数分解能より小さな第２の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信すること
   を特徴とする漏水検知システム。
6. 請求項５に記載の漏水検知システムであって、
   前記センサ端末のそれぞれは、
   周波数成分を含む測定信号をデータに変換し、
   前記演算部から受信した測定条件に基づく周波数分解能と周波数帯域に応じたデータを前記演算部へ送信し、
   前記演算部は、
   前記第２の周波数分解能に応じたデータを受信し、
   前記第２の周波数分解能に応じたデータから漏水であると判定すると、前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの距離を算出して表示し、
   コヒーレンスの高い周波数帯域を導出し、
   導出された周波数帯域の情報を含み、前記第２の周波数分解能より小さな第３の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信すること
   を特徴とする漏水検知システム。
7. 請求項６に記載の漏水検知システムであって、
   前記演算部は、
   前記第２の周波数分解能に応じたデータを受信し、
   前記第２の周波数分解能に応じたデータからクロススペクトルの位相特性を算出し、
   算出された位相特性の微分値を算出し、
   算出された微分値が、予め設定された閾値を超えている場合、前記第２の周波数分解能に応じたデータから漏水であると判定し、
   算出された微分値のピークを抽出し、
   抽出されたピーク間の周波数差から、前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの距離を算出して表示すること
   を特徴とする漏水検知システム。
8. 請求項７に記載の漏水検知システムであって、
   前記演算部は、
   抽出されたピーク間の周波数帯域を、コヒーレンスの高い周波数帯域として導出し、
   導出された周波数帯域の情報を含み、前記第２の周波数分解能より小さな第３の周波数分解能となる測定条件を、前記センサ端末のそれぞれへ送信すること
   を特徴とする漏水検知システム。
9. 請求項６に記載の漏水検知システムであって、
   前記演算部は、
   前記第３の周波数分解能に応じたデータを受信し、
   前記第３の周波数分解能に応じたデータから漏水であると判定すると、前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの距離を算出して、前記第２の周波数分解能に応じたデータに基づいて算出した前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの距離と比較し、
   距離の差が予め設定された値以内であると判定すると、前記第３の周波数分解能に応じたデータからクロススペクトルのパワースペクトルを算出し、信号強度を抽出して表示すること
   を特徴とする漏水検知システム。
10. 請求項９に記載の漏水検知システムであって、
    前記演算部は、
    前記第３の周波数分解能に応じたデータをさらに受信し、
    さらに受信した前記第３の周波数分解能に応じたデータから漏水であると判定すると、前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの距離を算出して、前記第３の周波数分解能に応じた複数のデータに基づいて算出した前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの複数の距離と、前記第２の周波数分解能に応じたデータに基づいて算出した前記センサ端末それぞれからの漏水発生位置までの距離と比較し、
    距離の差が予め設定された値以内であると判定すると、前記第３の周波数分解能に応じたデータからクロススペクトルのパワースペクトルを算出し、信号強度を抽出して表示すること
    を特徴とする漏水検知システム。
11. 請求項１０に記載の漏水検知システムであって、
    前記無線通信は、
    ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）あるいはＬＰＷＡＮ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いた通信であること
    を特徴とする漏水検知システム。
12. 請求項５に記載の漏水検知システムであって、
    前記演算部は、複数の前記センサ端末のうち、一部のセンサ端末から受信したデータに基づき漏水であると判定すると、当該一部のセンサ端末と前記演算部との間の通信データ量を増大させること
    を特徴とする漏水検知システム。
13. 請求項５に記載の漏水検知システムであって、
    前記演算部は、複数の前記センサ端末のうち、一部のセンサ端末から受信したデータに基づき漏水であると判定すると、当該一部のセンサ端末と前記演算部との間の通信データ量を増大させ、
    他のセンサ端末の少なくとも一部と前記演算部との間の通信データ量を削減すること
    を特徴とする漏水検知システム。
14. 請求項５に記載の漏水検知システムであって、
    前記演算部は、
    複数の前記センサ端末のうち、一部のセンサ端末から受信したデータに基づき漏水であると判定し、他のセンサ端末の少なくとも一部から受信したデータに基づき漏水でないと判定した場合、
    当該一部のセンサ端末と前記演算部との間の通信データ量を増大させ、
    当該他のセンサ端末の少なくとも一部と前記演算部との間の通信データ量を削減すること
    を特徴とする漏水検知システム。

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