JPWO2019240231A1 - 漏えい調査装置、漏えい調査方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

より効率的に漏えいの有無を判別する。振動計測部（３２）は、計測時間を決定する計測時間決定部（３１）と、配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、計測時間について、振動波形を計測し、相互相関関数算出部（３３）は、計測された振動波形の相互相関関数を算出し、ピーク検出部（３４）は、計測時間中に２回以上、相互相関関数のピークを検出し、漏えい判別部（３５）は、計測時間について、ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別する。

Description

本発明は、配管の漏えいを調査するための技術に関する。

地中に埋設された配管に生じた孔またはヒビなどの空隙からの漏えいを、非掘削かつ非侵襲で調査する技術が存在する。例えば、特許文献１および２には、そのような技術が開示されている。そのような技術の一例では、漏えい調査装置は、配管の管路上の二か所か、あるいは管路と接続する弁栓類の二か所に、二つのセンサを設置して、設置された二つのセンサによって、配管内を伝搬する音源からの振動波形を検出する。

そして、漏えい調査装置は、検出した二つの振動波形の相互相関関数（cross-correlation function）を算出する。相互相関関数は、二つのセンサが類似する振動波形を検出した時刻の差を算出するために使用される。漏えい調査装置は、このように算出される時刻の差から、音源の位置を特定する。

音源は、漏えいではなく、水の使用等による外乱である可能性もある。しかしながら、振動波形のみから、音源の種類を正確に判別することは困難である。そこで、関連する技術に係わる漏えい調査装置は、二つのセンサを用いて、振動波形を複数回、繰り返して検出する。そして、すべての検出において、同じ位置で音源が特定された場合、音源は漏えいであると判別する。

特開平１１−２０１８５８号公報 国際公開第２０１４／０５０９２３号

しかしながら、上述した関連する技術では、音源の種類を判別するために、時間帯や日付を変えて、振動波形を何度も検出する必要がある。そのため、調査効率が低いという問題がある。

本発明の目的は、より効率的に漏えいの有無を判別することが可能な漏えい調査装置等を提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係わる漏えい調査装置は、計測時間を決定する計測時間決定手段と、配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、前記計測時間について、振動波形を計測する振動計測手段と、計測された前記振動波形の相互相関関数を算出する相互相関関数算出手段と、前記計測時間中に２回以上、前記相互相関関数のピークを検出するピーク検出手段と、前記計測時間について、前記ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別する漏えい判別手段とを備えている。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係わる漏えい調査方法は、計測時間を決定し、配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、前記計測時間について、振動波形を計測し、計測された前記振動波形の相互相関関数を算出し、前記計測時間中に２回以上、前記相互相関関数のピークを検出し、前記計測時間について、前記ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別することを含む。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係わる記録媒体は、計測時間を決定することと、配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、前記計測時間について、振動波形を計測し、計測された前記振動波形の相互相関関数を算出することと、前記計測時間中に２回以上、前記相互相関関数のピークを検出することと、前記計測時間について、前記ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別することとをコンピュータに実行させるためのプログラムを格納している。

本発明の一態様によれば、より効率的に漏えいの有無を判別することができる。

実施形態１に係わる漏えい調査システムの構成を概略的に示す図である。 実施形態１に係わる漏えい調査システムが備えたデータ処理器の構成を示すブロック図である。 実施形態１に係わるデータ処理器が生成する、水の使用時間のヒストグラム図である。 実施形態１に係わる漏えい調査システムが備えたデータ処理器の動作の流れを示すフローチャートである。 ２つの計測器によって計測される２つの振動波形のデータの一例を示す。 ２つの振動波形のデータに基づいて算出される相互相関関数の一例を示す。 相互相関関数の時間遷移を示すヒートマップである。 音源の種類の判別方法の一実施例を示す図である。 音源の種類の判別方法の比較例を示す図である。 音源の種類の判別方法の他の比較例を示す図である。 実施形態２に係わるデータ処理器の構成を示すブロック図である。 実施形態２に係わるデータ処理器が算出する判別正解率関数および調査効率関数の一例を示すグラフである。 実施形態２に係わるデータ処理器が算出する経済効率関数の一例を示すグラフである。 実施形態２に係わるデータ処理器の動作の流れを示すフローチャートである。 実施形態３に係わる漏えい調査装置の構成を示すブロック図である。 実施形態４に係わる情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

〔実施形態１〕
（漏えい調査システム１００）
図１は、本実施形態に係わる漏えい調査システム１００の構成を概略的に示す図である。図１に示すように、漏えい調査システム１００は、配管１と、弁栓２と、２つの計測器３ａ、３ｂと、データ処理器４とを含む。なお、漏えい調査システム１００は、３つ以上の計測器を備えていてもよい。

配管１は、水などの流体を搬送するために使用される。配管１には、複数の弁栓２が設けられている。ただし、図１は２つの弁栓２のみを示している。図１に示すように、弁栓２には、２つの計測器３ａ、３ｂが設置されている。配管１は、給水本管の一部であってもよいし、給水本管から工場、施設、自宅などへ接続する給水本管または排水管であってもよい。

２つの計測器３ａ、３ｂは、配管１において発生する振動波形を計測するための装置である。２つの計測器３ａ、３ｂが計測した振動波形のデータ（図５参照）は、データ処理器４に送信される。

データ処理器４は、２つの計測器３ａ、３ｂから受信した振動波形のデータに基づいて、配管１における漏えいの有無を判別し、その判別結果を表示部２０に表示する。また、データ処理器４は、音源の種類も判別する。音源の種類とは、具体的には、漏えいおよび外乱のことである。外乱には、例えば、水の使用によるものが含まれる。データ処理器４は、漏えい調査装置の一例である。

計測器３ａ、３ｂおよびデータ処理器４は、同一の機器に備えられていてもよいし、別々の機器に備えられていてもよい。

計測器３ａ、３ｂとデータ処理器４との間におけるデータの送受信方法は、有線や無線、記録媒体等の手段によって限定されない。計測器３ａ、３ｂおよびデータ処理器４は、常時にデータを送受信してもよいし、一定量のデータが計測器３ａ、３ｂに蓄積された後、蓄積されたデータが一括でデータ処理器４に送信されてもよい。

図１に示すように、配管１に漏えい孔５がある場合、漏えい孔５からの漏えいを音源とする振動が発生する。そのため、振動波形が配管１内を伝搬する。２つの計測器３ａ、３ｂは、同期して、この振動波形を計測する。

計測器３ａ、３ｂは、どのような原理で振動波形を検出してもよい。例えば、計測器３ａ、３ｂは、振動センサ、水圧センサ、およびハイドロフォンのうち一つを備えていてもよい。また、計測器３ａ、３ｂは、少なくとも、配管１内を伝搬する振動波形の周波数帯域について、感度を有していればよい。

以下では、配管１内を流れる流体が水である場合について説明する。しかしながら、流体の種類は特に限定されない。例えば、流体はガス、石油、またはその他の液体あるいは気体であってもよい。

（データ処理器４）
図２は、漏えい調査システム１００が備えたデータ処理器４の構成を示す図である。図２に示すように、データ処理器４は、計測データ記憶部１０、使用時間データベース（ＤＢ；Data Base）１１、ヒストグラム関数算出部１２、計測時間決定部１３、振動計測部１４、相互相関関数算出部１５、積算時間決定部１６、ピーク検出部１７、連続性判別部１８、漏えい判別部１９、および表示部２０を備えている。あるいは、データ処理器４は、表示部２０の代わりに、図示しない外部機器にデータを出力するための出力部を備えていてもよい。

計測データ記憶部１０は、振動計測部１４によって、計測器３ａ、３ｂがそれぞれ計測した振動波形のデータを格納される。計測データ記憶部１０は、データ処理器４の各部（計測データ記憶部１０および使用時間ＤＢ１１を除く）が生成する一時処理データ、および結果情報をさらに記憶していてもよい。

使用時間ＤＢ１１は、予め記録された、１回ごとの水の使用時間の統計データを含む。ここでは、水の使用時間とは、水が継続して流されている時間を意味する。

ヒストグラム関数算出部１２は、使用時間ＤＢ１１から、水の使用時間の統計データを取得する。そして、ヒストグラム関数算出部１２は、取得したデータを用いて、水の使用時間と、頻度すなわち水の使用回数との関係を示すヒストグラムを算出する。ヒストグラム算出部１２は、算出したヒストグラムを計測時間決定部１３へ送信する。

図３は、水の使用時間と使用回数との関係を示す統計データからヒストグラム関数算出部１２が生成するヒストグラムの一例を示す。図３に示すグラフでは、横軸が使用時間を表し、縦軸が頻度すなわち水の使用時間に対応する使用回数を表す。図３に示すグラフから分かるように、水の使用時間がある程度大きいならば、使用時間が大きくなるほど、水の使用回数が小さくなる。例えば、日常生活における水の使用時間は、用途にもよるが、通常は数秒から数十秒であり、長くても数時間程度になることはまれである。日常生活における水の使用時間は、１日あるいはそれ以上継続することはほとんどない。

計測時間決定部１３は、ヒストグラム関数算出部１２からヒストグラムを受信する。計測時間決定部１３は、ヒストグラム関数算出部１２が生成したヒストグラムを参照して、音源が外乱である蓋然性を表す確率が、予め決めた所定値以下になるような時間を、計測時間として決定する。計測時間決定部１３は、決定した計測時間を示す情報を、振動計測部１４へ通知する。

図３は、音源が外乱である蓋然性を示す確率が、予め決めた所定値以下になるような使用時間をｔ_ｕで示す。計測時間決定部１３は、ｔ_ｍ≧ｔ_ｕを満たすように、計測終了時刻ｔ_ｍを決定する。これにより、音源の誤判別、すなわち音源が外乱である場合に、音源は漏えいであると判別すること、およびその逆、が生じるリスクを低減することができる。例えば、ヒストグラムが正規分布に従うと仮定した場合、ｔ_ｕは、ヒストグラムの平均値＋２σまたは平均値＋３σであってもよい。この場合、計測終了時刻ｔ_ｍは、ｔ_ｍ≧ｔ_ｕなので、平均値＋２σ以上または平均値＋３σ以上になる。ここで、σは、図３に示すヒストグラムが正規分布に従うと仮定した場合の標準偏差を表す。しかしながら、計測時間ｔ_ｍの決定方法は特に限定されない。

計測開始時刻を基準（ゼロ）とすれば、計測終了時刻は、計測時間と一致する。以下では、計測時間も計測終了時刻と同じように符号ｔ_ｍで表す。

音源の誤判別が生じる確率を誤判別率と呼ぶ。例えば、計測時間決定部１３が、水の統計的な使用時間の９５％を含むように、最小計測時間ｔ_ｕを決定した場合、音源の誤判別率は５％となる。なぜならば、使用時間が最小計測時間ｔ_ｕよりも長い可能性は５％である。したがって、最小計測時間ｔ_ｕよりも長い計測時間にわたって、音源が発生する音が継続する場合、音源が漏えいであることの確からしさは、９５％（＝１００％−５％）である。

あるいは、計測時間決定部１３は、以下の式１に示すように、最小計測時間ｔ_ｕに、任意の安全余裕係数ｓ（＞１）を掛けたものを、計測時間ｔ_ｍとしてもよい。これにより、音源の誤判別率をさらに低下させることができる。

（式１）
ｔ_ｍ＝ｓ・ｔ_ｕ
振動計測部１４は、計測時間決定部１３から、計測時間を示す情報を受信する。振動計測部１４は、２つの計測器３ａ、３ｂを用いて、配管１の振動波形を計測する。そして、振動計測部１４は、計測した振動波形のデータを、データ記憶部１０に蓄積する。振動計測部１４は、計測時間ｔ_ｍ分の振動波形のデータを、データ記憶部１０から取得して、相互相関関数算出部１５へ送信する。

相互相関関数算出部１５は、振動計測部１４から、計測時間ｔ_ｍ分の振動波形のデータを受信する。相互相関関数算出部１５は、振動計測部１４から受信した計測時間ｔ_ｍ分の振動波形のデータを用いて、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を算出する。具体的には、相互相関関数算出部１５は、一定の時間（「窓時間」）を決定し、計測時間ｔ_ｍの開始時刻から終了時刻までの間で、上記の窓時間をスライドさせながら、相互相関関数を算出する。なお窓時間の詳細は後述する。
相互相関関数は、２つの計測器３ａ、３ｂがそれぞれ計測した振動波形の相関の大きさを示す。相互相関関数算出部１５は、算出した計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を、漏えい判別部１９へ送信する。後述するように、漏えい判別部１９は、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数に基づいて、配管１に音源があるかどうかを判別する。
また、漏えい判別部１９から、配管１に音源ありという判別結果を受信した場合、相互相関関数算出部１５は、算出した計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を、積算時間決定部１６へ送信する。

積算時間決定部１６は、相互相関関数算出部１５から、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を受信する。配管１において、漏えい又は水の使用がある場合、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数には、音源によるピークが現れる。相互相関関数算出部１５によって得られた相互相関関数のピークの値が、ノイズと明確に区別できるほど、ノイズに対して十分に大きくない（すなわちＳ／Ｎが低い）場合がある。その結果、後述するピーク検出部１７は、このピークを検出することができない。しかし、ある時間分の相互相関関数の値を累積すれば、相互相関数のピークは、ノイズに対して、徐々に大きくなり、目立ってくる。そこで、積算時間決定部１６は、相互相関関数の値を累積する時間（以下、積算時間と呼ぶ場合がある）を決定する。ここでは、ある時間分の相互相関関数の値を累積する計算を積算と呼ぶ。
具体的には、積算時間決定部１６は、まず、以下の式２に基づいて、最小積算時間ΔＴを決定する。最小積算時間ΔTは、積算時間の最小値である。まず、積算時間決定部１６は、以下に示す式２にしたがって、最小積算時間ΔＴを算出する。

（式２）

式２において、ｐｓｒは、計測時間Ｔ（後述する図３のｔ_ｍと同じ）にわたって積算した相互相関関数の最大値（以下、単に最大値と呼ぶ）、ｐｓｒ_ｔｈは、ピークとして検出される相互相関関数の閾値、をそれぞれ表す。積算した相互相関関数にピークがある場合、最大値ｐｓｒは、そのピークの値になる。一方、積算した相互相関関数にピークがない場合、最大値ｐｓｒはノイズによるものである。ピーク閾値ｐｓｒ_ｔｈは、音源からのシグナル対ノイズの比であるＳ／Ｎによって、予め定められる。式２によれば、最大値ｐｓｒが小さいほど、また計測時間Ｔが長いほど、最小積算時間ΔＴは大きくなる。例えば、計測時間Ｔが３０分であり、ｐｓｒが２０、ｐｓｒ_ｔｈが６である場合、式２から、最小積算時間ΔＴは、２．７分となる。
積算時間決定部１６は、このように算出した最小積算時間ΔＴよりも長く、かつ計測時間（以下、ｔ_ｍと記載する）より短くなるように、積算時間を決定する。積算時間決定部１６は、決定した積算時間を示す情報を、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報とともに、ピーク検出部１７へ送信する。

ピーク検出部１７は、積算時間決定部１６から、積算時間を示す情報を、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を受信する。ピーク検出部１７は、計測時間（以下、ｔ_ｍと記載する）中に繰り返し相互相関関数のピークを検出する。具体的には、ピーク検出部１７は、計測時間ｔ_ｍ中にＮ（≧２）回、相互相関関数のピークを検出する。
例えば、ピーク検出部１７は、計測時間ｔ_ｍの開始直後を、第１回目のサンプリング開始時刻として決定する。ピーク検出部１７は、第１回目のサンプリング開始時刻から、第１回目の積算時間にわたって、相互相関関数の値を積算する。そして、ピーク検出部１７は、積算した相互相関関数から、閾値ｐｓｒ_ｔｈを超える最大値を、第１回目のサンプリング期間（すなわち第１回目のサンプリング開始時刻から第１回目の積算時間後まで）におけるピークとして検出する。
次に、ピーク検出部１７は、計測時間ｔ_ｍ中の第１回目のサンプリング開始時刻から、所定の時間だけ後の時刻を、第２回目のサンプリング開始時刻として決定する。例えば、所定の時間は、計測開始から第１回目のサンプリング開始時刻までの時間を計測時間ｔ_ｍから差し引いた時間を、Ｎ−１で割った時間である。
ピーク検出部１７は、同様に、第２回目のサンプリング開始時刻から、第２回目の積算時間にわたって、相互相関関数の値を積算する。ピーク検出部１７は、積算した相互相関関数から、閾値ｐｓｒ_ｔｈを超える最大値を、第２回目のサンプリング期間（すなわち第２回目のサンプリング開始時刻から第２回目の積算時間後まで）におけるピークとして検出する。
このようにして、ピーク検出部１７は、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数のうち、第ｎ（ｎ＝１・・・，Ｎ）回目のサンプリング開始時刻から積算時間分の相互相関関数を抽出し、抽出した相互相関関数の値を積算時間にわたって積算する処理、および、積算した相互相関関数のピークを検出する処理を、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数に対し、Ｎ（≧２）回繰り返し行う。
なお、所定の時間は、積算時間と同一であってもよいが、積算時間より短くあるいは長くてもよい。すなわち、所定の時間は、積算時間とは無関係である。
ピーク検出部１７は、計測時間ｔ_ｍ中、積算した相互相関関数のピークを検出したサンプリング期間の番号（あるいはサンプリング開始時刻）と、ピークを検出できなかったサンプリング期間の番号（あるいはサンプリング開始時刻）とを示す情報を、連続性判別部１８へ送信する。
連続性判別部１８は、ピーク検出部１７から、計測時間ｔ_ｍ中、積算した相互相関関数のピークを検出したサンプリング期間の番号（あるいはサンプリング開始時刻）と、ピークを検出できなかったサンプリング期間の番号（あるいはサンプリング開始時刻）とを示す情報を受信する。連続性判別部１８から受信した情報に基づき、連続性判別部１８は、ピーク検出部１７が計測時間ｔ_ｍ中に繰り返しピークを検出しているかどうかを判別する。
具体的には、連続性判別部１８は、ピーク検出部１７が計測時間ｔ_ｍ中にピークを検出できなかったサンプリング期間中（サンプリング開始時刻から積算時間後まで）に、ピークが断絶したと判別する。一方、ピーク検出部１７が計測時間ｔ_ｍ中の全てのサンプリング期間において、それぞれピークを検出できた場合、連続性判別部１８は、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが継続していると判別する。これにより、連続性判別部１８は、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが継続しているかどうかを判別する。連続性判別部１８は、その判別結果を漏えい判別部１９へ送信する。

漏えい判別部１９は、相互相関関数算出部１５から、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を受信する。計測時間ｔ_ｍにわたって積算した相互相関関数の最大値ｐｓｒが閾値ｐｓｒ_ｔｈ以下である場合、漏えい判別部１９は、配管１に音源なしと判別する。一方、計測時間ｔ_ｍにわたって積算した相互相関関数の最大値ｐｓｒが閾値ｐｓｒ_ｔｈを超える場合、漏えい判別部１９は、配管１に音源ありと判別する。この場合、漏えい判別部１９は、音源ありという判別結果を、相互相関関数算出部１５へ送信する。
また漏えい判別部１９は、連続性判別部１８から、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが継続しているかどうかに関しての判別結果を受信する。漏えい判別部１９は、連続性判別部１８による連続性の判別結果に基づいて、漏えいの有無を判別する。より詳細には、計測時間ｔ_ｍにわたって、ピーク検出部１７が繰り返しピークを検出した場合、漏えい判別部１９は、音源は漏えいであると判別する。一方、計測時間ｔ_ｍ中に少なくとも１度、ピーク検出部１７がピークを検出していない場合、漏えい判別部１９は、音源は外乱である、すなわち漏えいではないと判別する。漏えい判別部１９は、その判別結果を、表示部２０に表示させる。

（動作フロー）
図４は、漏えい調査システム１００が備えたデータ処理器４の動作を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、ヒストグラム関数算出部１２は、使用時間ＤＢ１１から取得した水の使用時間の統計データを用いて、上述したヒストグラム（図３参照）を生成する（Ｓ００１）。

計測時間決定部１３は、ヒストグラム関数算出部１２が算出したヒストグラム関数を参照して、音源の誤判別率が予め定められた所定値以下になるように、振動波形の計測時間ｔ_ｍを決定する（Ｓ００２）。計測時間決定部１３は、決定した計測時間ｔ_ｍを示す情報を、振動計測部１４へ通知する。

振動計測部１４は、計測時間決定部１３から、計測時間ｔ_ｍを示す情報の通知を受信する。振動計測部１４は、データ記憶部１０から、２つの計測器３ａ、３ｂ（図１参照）により計測された計測時間ｔ_ｍ分の振動波形のデータを取得する（Ｓ００３）。その後、振動計測部１４は、計測時間ｔ_ｍ分の振動波形のデータを、相互相関関数算出部１５へ出力する。

相互相関関数算出部１５は、振動計測部１４から受信したデータを用いて、相互相関関数を算出する（Ｓ００４）。より詳細には、相互相関関数算出部１５は、２つの計測器３ａ、３ｂから得られた一定の時間（以下、窓時間と呼ぶ）分の振動波形のデータに基づいて、相互相関関数を算出する。窓時間は、例えば、２つの計測器３ａ、３ｂの距離に基づいて決められる。相互相関関数算出部１５は、２つの計測器３ａ、３ｂの距離を、配管１中を振動が伝播する速度で割って得られる時間を、上記の窓時間とする。
相互相関関数算出部１５は、計測時間ｔ_ｍの開始時刻から終了時刻までの間で、上記の窓時間をスライドさせながら、相互相関関数を算出する。これにより、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数が得られる。相互相関関数算出部１５は、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を、漏えい判別部１９へ送信する。

漏えい判別部１９は、相互相関関数算出部１５から、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を受信する。漏えい判別部１９は、計測時間ｔ_ｍにわたって、相互相関関数を積算し、積算した相互相関関数から、上述した最大値ｐｓｒを抽出する。最大値ｐｓｒが、相互相関関数のピークを検出可能な閾値ｐｓｒ_ｔｈを超えない場合、計測時間ｔ_ｍ中の相互相関関数には、ピークが１つも存在しない。計測時間ｔ_ｍにわたって積算した相互相関関数にピークが存在しない場合（Ｓ００５でＮｏ）、漏えい判別部１９は、音源なしと判別する（Ｓ００９Ａ）。

一方、最大値ｐｓｒが閾値ｐｓｒ_ｔｈを超える場合、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数にピークが存在する。相互相関関数にピークが存在する場合（Ｓ００５でＹｅｓ）、漏えい判別部１９は、音源ありという判別結果を、相互相関関数判別部１５へ通知する。この場合、相互相関関数算出部１５は、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を、積算時間決定部１６へ送信する。
積算時間決定部１６は、相互相関関数算出部１５から、計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数を示す情報を受信する。積算時間決定部１６は、上述したように、最小積算時間ΔＴを算出し、最小積算時間ΔＴよりも長く、かつ計測時間ｔ_ｍより短い積算時間をさらに決定する（Ｓ００６）。

ピーク検出部１７は、計測時間ｔ_ｍ中の所定の時間ごとに、積算時間にわたって積算された相互相関関数のピークを検出する（Ｓ００７）。本実施形態１では、ピーク検出部１７は、積算時間算出部１６から受信した計測時間ｔ_ｍ分の相互相関関数のうち、第ｎ（ｎ＝１・・・，Ｎ）回目のサンプリング開始時刻から積算時間分の相互相関関数の値を積算する処理と、積算した相互相関関数のピークを検出する処理とを、Ｎ回繰り返し実行する。

上述したように、所定の時間は、積算時間と同じ長さかあるいは積算時間よりも長くてもよいし、積算時間より短くてよい。所定の時間が積算時間と同じ長さかあるいは積算時間よりも長い場合、前の積算時間と次の積算時間とがまったく重ならない（オーバーラップなしの場合）。一方、所定の時間が積算時間よりも短い場合、それらの一部が重なる（オーバーラップありの場合）。

連続性判別部１８は、第１回から第Ｎ（≧２）回までの繰り返しの処理において、ピーク検出部１７が積算した相互相関関数のピークを検出したかどうかを判別する。換言すれば、連続性判別部１８は、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが１度も断続することなく存在するのかどうかを判別する（Ｓ００８）。
なお計測時間ｔ_ｍ中、ピーク検出部１７がピークを検出し続けた場合であっても、ピークの位置がサンプリング期間によって異なる場合、これらのピークは異なる音源による。したがって、連続性判別部１８は、計測時間ｔ_ｍ中、ピーク検出部１７が同じ位置でピークを繰り返し検出したかどうかを判別する。

計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが継続的に繰り返す場合（Ｓ００８でＹｅｓ）、漏えい判別部１９は、音源が漏えいであると判別する（Ｓ００９Ｂ）。

一方、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが継続していない場合（Ｓ００８でＮｏ）、漏えい判別部１９は、音源が外乱である、すなわち漏えいではないと判別する（Ｓ００９Ｃ）。また、計測時間ｔ_ｍ中、相互相関関数のピークが断続的に繰り返す場合も、音源が外乱であると、漏えい判別部１９は判別する。つまり、ピーク検出部１７が、計測時間ｔ_ｍ中に、少なくとも１回、ピークを検出しなかった場合、漏えい判別部１９は、音源が外乱であると判別する。

漏えい判別部１９は、漏えいの有無、および音源の種類についての判別結果を、表示部２０に表示させる。あるいは、データ処理器４が出力部を備えている場合、出力部は、漏えい判別部１９による判別結果を、モニタ等のデバイスに出力してもよいし、あるいはコンピュータが処理可能なデータとして出力してもよい。以上で、データ処理器４の動作は終了する。
（相互相関関数）
図５は、振動計測部１４が計測器３ａ、３ｂを用いて計測する２つの振動波形のデータの一例を示す。図５に示すグラフの縦軸は加速度（単位は任意）であり、横軸は時間（単位：［ｓ］）である。漏えいに基づく振動波形、または、水の使用等による外乱に基づく振動波形のうち少なくとも一方が存在する場合、図５に示す振動波形のデータは、特徴的な相関を示す。
図６は、相互相関関数算出部１５が算出する相互相関関数から得られる音源の位置を示す。図６に示すグラフの縦軸は、２つの振動波形の相関の強さを表す値（単位は任意）であり、横軸は、計測器３ａまたは３ｂから音源までの距離（単位：［ｍ］）である。図６に示すグラフにおいて、計測器３ａまたは３ｂから音源までの距離は、配管１内での音速を用いて、図５に示す２つのグラフにおける同じ振動波形の時間差を変換することによって得られる。具体的には、計測器３ａから音源までの距離Ｌ１と、計測器３ｂから音源までの距離Ｌ２との差ΔＬ（＝Ｌ１−Ｌ２）は、（管内の音速）×（同じ振動波形の時間差）によって得られる。そして、計測器３ａから計測器３ｂまでの距離をＬ（＝Ｌ１＋Ｌ２）とすると、計測器３ａから音源までの距離Ｌ１＝（Ｌ＋ΔＬ）／２、計測器３ｂから音源までの距離Ｌ２＝（Ｌ−ΔＬ）／２が得られる。
図６では、計測器３ａまたは３ｂからの距離約２５０ｍの位置において、相互相関関数の値が突然大きくなる。すなわち、計測器３ａまたは３ｂからの距離約２５０ｍの位置に音源がある。図６に示す相互相関関数は、あるサンプリング期間における音源の位置を示している。
図７は、相互相関関数の時間遷移を示すヒートマップである。図７に示すグラフは、縦軸が距離（単位：［ｍ］）であり、横軸が時間（単位：［ｓ］）である。図７では、計測器３ａまたは３ｂから距離約５５０ｍの位置に、最大値が存在する。したがって、計測器３ａまたは３ｂから距離約５５０ｍの位置には、漏えいに基づく音源、または、外乱に基づく音源が存在する。この音源が、漏えいに基づくか、または、外乱に基づくかを判別するためには、計測時間ｔ_ｍにわたって、所定の時間ごとにピークが繰り返し検出されたかどうかを、連続性判別部１８が判別する必要がある。
（実施例）
図８を参照して、音源の種類の判別方法の一実施例を説明する。図８は、計測器３ａまたは計測器３ｂから音源までの距離Ｌ（縦軸）と、相互相関関数のピークが検出されたサンプリング期間（横軸）との関係を示すグラフである。また、図中の黒丸は、ピーク検出部１７がピークを検出したサンプリング期間を示す。Ｌ１およびＬ２で示す位置には、それぞれ音源がある。ここでは、位置Ｌ１にある音源は漏えいであり、位置Ｌ２にある音源は、水の使用等による外乱である。

図８に示すように、位置Ｌ１にある音源によるピークは、所定の時間ごとに、計測時間ｔ_ｍにわたって検出されている。したがって、漏えい判別部１９は、音源が漏えいであると判別する。一方、位置Ｌ２にある音源によるピークは、計測時間ｔ_ｍの一部の期間では検出されていない。そのため、漏えい判別部１９は、音源が、水の使用等による外乱であると判別する。

この例のように、積算時間および計測時間がどちらも適切である場合、漏えい判別部１９は、音源を正確に判別することができる。

（比較例１；計測時間が短すぎる場合）
図９を参照して、計測時間ｔ_ｍが適切ではない場合に起こり得る状況の一例を説明する。図９は、計測器３ａまたは計測器３ｂから音源までの距離Ｌ（縦軸）と、相互相関関数のピークが検出されたサンプリング期間（横軸）との関係を示すグラフである。ここでは、位置Ｌ＝Ｌ１にある音源は漏えいであり、位置Ｌ＝Ｌ２にある音源は、水の使用による外乱である。

図９に示すように、位置Ｌ１にある音源に関し、計測時間ｔ_ｍについて、連続してピークが検出されている。そのため、漏えい判別部１９は、位置Ｌ１にある音源が漏えいであると判別する。また、位置Ｌ２にある音源に関し、計測時間ｔ_ｍについて、連続してピークが検出されている。そのため、漏えい判別部１９は、位置Ｌ２にある音源も漏えいであると誤判別する。その理由は、計測時間ｔ_ｍが短すぎるためである。

図３を参照すると、計測時間ｔ_ｍが最小計測時間ｔ_ｕよりも短い場合、図９に示すような状況が生じる可能性がある。

本実施形態では、水の使用時間の統計データから、ヒストグラム関数算出部１２がヒストグラム関数（図３参照）を算出する。そして、音源が水の使用による外乱である蓋然性を表す確率が、予め決めた所定値以下になるように、最小計測時間ｔ_ｕが算出される。計測時間ｔ_ｍは、最小計測時間ｔ_ｕよりも長くなるように決定される。そのため、漏えい判別部１９は、外乱を漏えいであると誤判別する可能性は低いので、音源の種類を正しく判別することができる。

（比較例２；積算時間が短すぎる場合）
図１０を参照して、積算時間が適切ではない場合に起こり得る状況の一例を説明する。図１０は、計測器３ａまたは計測器３ｂから音源までの距離Ｌ（縦軸）と、相互相関関数のピークが検出されたサンプリング期間（横軸）との関係を示すグラフである。ここでは、位置Ｌ＝Ｌ１にある音源は漏えいであり、位置Ｌ＝Ｌ２にある音源は、水の使用による外乱である。

図１０に示すように、位置Ｌ１にある音源に関し、計測時間ｔ_ｍの一部の期間について、ピークが検出されていない。そのため、漏えい判別部１９は、音源が外乱であると誤判別する。その理由は、積算時間が短すぎるためである。

計測器３ａ、３ｂが生成するデータには、音源からの振動波形（シグナル）とノイズとが重畳している。積算時間が短すぎる場合、シグナルがノイズに埋没するため、ピーク検出部１７は、相互相関関数のピークを正しく検出できない可能性がある。具体的には、積算時間が、上述した最小積算時間ΔＴよりも短い場合、ピーク検出部１７は相互相関関数のピークを正しく検出できず、その結果、図１０に示すような状況が生じる可能性がある。

本実施形態では、振動波形（シグナル）がノイズに埋没しないように、Ｓ／Ｎ比に基づいて、上述した閾値ｐｓｒ_ｔｈを定めている。最小積算時間ΔＴは、上述した式２に基づいて算出される。積算時間が最小積算時間ΔＴ以上であれば、シグナルがノイズに埋没することはないため、ピーク検出部１７は、相互相関関数のピークを正しく検出することができる。したがって、漏えい判別部１９は、漏えいを外乱であると誤判別する可能性は低い。

（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、計測時間および積算時間が適切であれば、相互相関関数のピークを正しく検出することができる。そして、計測時間について、相互相関関数のピークが繰り返すかどうかに基づいて、音源の種類を判別する。したがって、１回の計測であっても、漏えいの有無を、効率的に判別することができる。

〔実施形態２〕
前記実施形態では、水の使用時間のヒストグラムに基づいて、計測時間を決定する構成を説明した。本実施形態では、経済効率の観点から、計測時間を決定する構成を説明する。なお、本実施形態に係わる漏えい調査システムの構成は、前記実施形態１に係わる漏えい調査システム１００（図１参照）と同じである。

（データ処理器４ａ）
図１１は、本実施形態に係わる漏えい調査システムが備えたデータ処理器４ａの構成を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施形態に係わるデータ処理器４ａは、前記実施形態１に係わるデータ処理器４が備えた計測時間決定部１３に代えて、判別正解率関数算出部２１、計測時間決定部２２、調査効率関数算出部２３、経済効率関数算出部２４、および調査計画データベース（ＤＢ）２５をさらに備えている。データ処理器４ａのその他の構成は、前記実施形態１に係わるデータ処理器４と同じである。データ処理器４ａは、漏えい調査装置の一例である。

（判別正解率と調査効率）
図１２を参照して、判別正解率および調査効率について説明する。図１２は、時間に対する判別正解率の関数を表すグラフと、時間に対する調査効率の関数を表すグラフとを示す。判別正解率は、前記実施形態１で説明したように、データ処理器４ａが音源の種類を正しく判別できる確率を示す。

判別正解率関数算出部２１は、使用時間ＤＢ１１から、水の使用時間の統計データを取得する。そして、判別正解率関数算出部２１は、使用時間ＤＢ１１から取得したデータを用いて、時間に対する判別正解率の高さを示す判別正解率関数を算出する。図１２に示すように、判別正解率は、時間とともに増加する。

計測時間決定部２２は、判別正解率関数算出部２１が算出した判別正解率関数を用いて、計測下限時間ｔ_Ｌを決定する。具体的には、計測時間決定部２２は、判別正解率が第１の所定値αを超えるように、計測下限時間ｔ_Ｌを決定する。第１の所定値αは、例えば、ユーザによって決定されてよい。

調査効率関数算出部２３は、調査計画ＤＢ２５から、漏えいの調査計画を示す情報を取得する。例えば、漏えいの調査計画を示す情報には、配管１の総延長Ｌ（ｋｍ）、調査予定期間Ｙ（年）、および年間の計測日数Ｄ（日／年）を示す各情報が含まれる。この場合、調査効率は、Ｌ／Ｙ／Ｄ（ｋｍ／日）と算出される。図１２に示すように、調査効率は、時間すなわち計測日数が長くなるほど低下する。

計測時間決定部２２は、調査効率関数算出部２３が算出した調査効率関数を用いて、計測上限時間ｔ_Ｕを決定する。具体的には、計測時間決定部２２は、調査効率が第２の所定値βを下回らないように、計測上限時間ｔ_Ｕを決定する。第２の所定値βも、例えば、ユーザによって決定されてよい。

図１２から分かるように、判別正解率を高くするために、計測時間ｔ_ｍを長くするほど、調査効率が低下する。一方、調査効率を高くするために、計測時間ｔ_ｍを短くするほど、判別正解率が低下する。すなわち、判別正解率と調査効率とはトレードオフの関係にある。計測時間ｔ_ｍは、ｔ_Ｌ≦ｔ_ｍ≦ｔ_Ｕの関係を満たせばよい。本実施形態では、計測時間決定部２２は、以下で説明するように、経済効率を最大化する観点で、計測時間ｔ_ｍを決定する。

（経済効率）
経済効率関数算出部２４は、判別正解率関数および調査効率関数を用いて、経済効率関数を算出する。例えば、経済効率関数算出部２４は、図１２に示す判別正解率関数と調査効率関数とを、それぞれ重み付けして足し合わせることによって、図１３に示す経済効率関数を算出してもよい。

図１３は、経済効率関数算出部２４が算出する経済効率関数の一例を示す。図１３に示すように、経済効率関数は、時刻ｔ_Ｌと時刻ｔ_Ｕとの間で、時刻ｔ_Ｌにおける値および時刻ｔ_Ｕにおける値のどちらよりも大きい極大値を有する。上述したように、判別正解率は時間とともに単調に増大する一方、調査効率は時間とともに単調に低下するからである。

（動作フロー）
図１４を参照して、本実施形態に係わるデータ処理器４ａの動作を説明する。図１４は、データ処理器４ａの動作の流れを示すフローチャートである。本実施形態では、判別正解率関数算出部２１、計測時間決定部２２、および調査効率関数算出部２３が係わる処理のみを説明する。データ処理器４ａの他の部材が実行する処理は、前記実施形態１で説明した処理（図４参照）と同じである。

図１４に示すように、判別正解率関数算出部２１は、使用時間ＤＢ１１から、水の使用時間の統計データを取得する。そして、判別正解率関数算出部２１は、使用時間ＤＢ１１から取得したデータを用いて、音源の種類を正しく判別できる確率を示す判別正解率関数を算出する（Ｓ００２１）。

計測時間決定部２２は、判別正解率関数を参照して、判別正解率が予め決めた値以上になるように、計測下限時間ｔ_Ｌを決定する（Ｓ００２２）。

調査効率関数算出部２３は、調査計画ＤＢ２５を参照して、漏えい調査の調査効率を示す調査効率関数を算出する（Ｓ００２３）。

計測時間決定部２２は、判別正解率関数を参照して、調査効率が予め決めた値以上になるように、計測上限時間ｔ_Ｕを決定する（Ｓ００２４）。

経済効率関数算出部２４は、判別正解率関数および漏えい調査効率関数から、経済効率関数を算出する（Ｓ００２５）。

計測時間決定部２２は、経済効率関数を参照して、計測下限時間ｔ_Ｌと計測上限時間ｔ_Ｕとの間で、経済効率が最大になるように、計測時間ｔ_ｍ（図１３）を決定する（Ｓ００２６）。

（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、判別正解率関数および調査効率関数から、経済効率関数を算出する。そして、経済効率を最大化するように、計測時間を決定する。そのため、経済効率の観点で、より効率的に漏えいの有無を判別することができる。

〔実施形態３〕

（漏えい調査装置４ｂ）
図１５は、本実施形態に係わる漏えい調査装置４ｂの構成を示すブロック図である。図１５に示すように、漏えい調査装置４ｂは、計測時間決定部３１と、振動計測部３２と、相互相関関数算出部３３と、ピーク検出部３４と、漏えい判別部３５とを備えている。

計測時間決定部３１は、計測時間を決定する。

振動計測部３２は、配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、計測時間について、振動波形を計測する。

相互相関関数算出部３３は、計測された振動波形の相互相関関数を算出する。

ピーク検出部３４は、計測時間よりも短い積算時間ごとに、相互相関関数のピークを検出する。

漏えい判別部３５は、計測時間について、積算時間ごとにピークが検出された場合、漏えいがあると判別する。

（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、計測時間について、振動波形を計測する。計測された振動波形の相互相関関数のピークを検出する。計測時間について、相互相関関数のピークが繰り返す場合、漏えいがあると判別する。したがって、１回の計測のみで、効率的に漏えいの有無を判別することができる。

〔実施形態４〕
（ハードウェア構成について）
本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１６に示すような情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１６は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図１６に示すように、情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。

・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インターフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。

以上、実施形態（及び実施例）を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。上記実施形態（及び実施例）の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１８年６月１５日に出願された日本出願特願２０１８−１１４２４６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。

４ データ処理器
４ａ データ処理器
４ｂ 漏えい調査装置
１２ ヒストグラム関数算出部
１３ 計測時間決定部
１４ 振動計測部
１５ 相互相関関数算出部
１６ 積算時間決定部
１７ ピーク検出部
１９ 漏えい判別部
２０ 表示部
２１ 判別正解率関数算出部
２２ 計測時間決定部
２３ 調査効率関数算出部
２４ 経済効率関数算出部
１００ 漏えい調査システム

Claims (7)

1. 計測時間を決定する計測時間決定手段と、
   配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、前記計測時間について、振動波形を計測する振動計測手段と、
   計測された前記振動波形の相互相関関数を算出する相互相関関数算出手段と、
   前記計測時間中に２回以上、前記相互相関関数のピークを検出するピーク検出手段と、
   前記計測時間について、前記ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別する漏えい判別手段と
   を備えた漏えい調査装置。
2. 水の使用時間を示す情報から、１回の水の使用時間と頻度との関係を示すヒストグラム関数を算出するヒストグラム関数算出手段をさらに備え、
   前記計測時間決定手段は、前記ヒストグラム関数に基づいて、音源が水の使用による外乱である蓋然性を表す確率が、予め決めた所定値以下になるような時間を、前記計測時間として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の漏えい調査装置。
3. 前記ピーク検出手段による、前記ピークの検出結果に基づいて、前記計測時間について前記ピークが繰り返すかどうかを判別する連続性判別手段をさらに備え、
   前記計測時間について、前記ピークが繰り返すと前記連続性判別手段が判別した場合、前記漏えい判別手段は、前記振動波形の音源は漏えいであると判別し、
   前記計測時間について、前記ピークが繰り返さないと前記連続性判別手段が判別した場合、前記漏えい判別手段は、前記振動波形の音源は漏えいではないと判別する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の漏えい調査装置。
4. 前記振動波形のＳ／Ｎ比に基づいて、前記振動波形の相互相関関数の値を累積する積算時間を決定する積算時間決定手段をさらに備え、
   前記ピーク検出手段は、前記積算時間にわたって積算した前記相互相関関数のピークを検出する
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の漏えい調査装置。
5. 水の使用時間の統計データを用いて、前記振動波形の音源の種類を正しく判別できる確率と時間との関係を示す判別正解率関数を算出する判別正解率関数算出手段と、
   調査計画の情報を用いて、漏えい調査の効率と時間との関係を示す調査効率関数を算出する算出手段と、
   前記判別正解率関数および前記漏えい調査効率関数から、時間に対する漏えい調査の経済効率を示す経済効率関数を算出する経済効率関数算出手段と、をさらに備え、
   前記計測時間決定手段は、前記経済効率関数に基づいて、漏えい調査の経済効率が最大になるように、前記計測時間を決定する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の漏えい調査装置。
6. 計測時間を決定し、
   配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、前記計測時間について、振動波形を計測し、
   計測された前記振動波形の相互相関関数を算出し、
   前記計測時間中に２回以上、前記相互相関関数のピークを検出し、
   前記計測時間について、前記ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別する
   ことを含む漏えい調査方法。
7. 計測時間を決定することと、
   配管に設置された少なくとも２つのセンサを用いて、前記計測時間について、振動波形を計測し、
   計測された前記振動波形の相互相関関数を算出することと、
   前記計測時間中に２回以上、前記相互相関関数のピークを検出することと、
   前記計測時間について、前記ピークが繰り返し検出された場合、漏えいがあると判別することと
   をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。

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