WO2013145493A1 - 管路管理支援装置及び管路管理支援システム - Google Patents

管路管理支援装置及び管路管理支援システム Download PDF

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WO2013145493A1
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鴨居　敦
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to a pipeline management support apparatus and a pipeline management support system.
  • the pipe ledger is a compilation of data on the attributes (pipe type, caliber, laying year, etc.) of the piping parts constituting the pipe, and the map represents the location of the pipe network of the pipe.
  • the management ledger mapping the attribute data of the piping parts constituting the pipeline and the location information data of the piping network can be managed in a unified manner and superimposed on the map.
  • leak detection include logger device measurement at two or more points, two-point measurement / correlation analysis, and sound measurement.
  • the conventional management ledger mapping system centrally manages the attribute data of the piping parts and the position information of the piping network, but cannot detect the abnormality of the pipeline.
  • the conventional detection technique such as water leakage is on-site detection, and particularly in audio-visual measurement, a skilled worker is required and the measurement work is complicated, which is not efficient.
  • the system proposed in Patent Document 1 can efficiently manage the attribute data of the piping parts and the position information of the piping network, and can detect the abnormality of the pipe line from a remote location.
  • detection of water leakage is important.
  • water leakage is considered to be an abnormality such as water leakage from the viewpoint of water resources that are constrained, from an economic point of view, and from the viewpoint of disaster prevention due to water leakage causing road collapses. Predictions are required in advance.
  • the system of Patent Document 1 even if abnormality detection is possible, the deterioration state of the pipeline cannot be diagnosed. Such a problem is not only in the management of the water pipeline network, but also in the pipeline network of energy-related facilities such as a plant pipeline network and an oil or gas pipeline.
  • the present invention is capable of centrally managing the attribute data of the piping parts and the position information of the piping network, can detect the abnormality of the pipe line remotely, and can diagnose the deterioration state of the pipe line.
  • An object is to provide a support device and a pipeline management support system.
  • the pipeline management support apparatus of the present invention includes a private data processing unit and a statistical calculation processing unit, and the private data processing unit acquires event data of the pipeline measured by a sensor.
  • Event data acquisition means measurement event data storage means for storing pipeline event data
  • pipe ledger data storage means for storing pipe ledger data
  • abnormality suspect detection means and information output means
  • the abnormality suspicion detecting means refers to the pipe ledger data stored in the pipe ledger data storage means with respect to the acquired pipe event data.
  • the abnormal suspicion detection information of the acquired event data of the pipeline is generated, and the statistical calculation processing unit includes a data analysis means and a statistical calculation.
  • Statistical calculation data storage means for storing data, wherein the data analysis means includes a plurality of aged characteristic graphs of pipes having the same attributes as the pipes corresponding to the event data acquired by the private data processing unit. Created from the event data of the pipeline, the statistical calculation data storage means stores an aged characteristic graph created by the data analysis means, and the data analysis means is acquired by the private data processing unit The pipeline corresponding to the event data is collated with the aging characteristic graph to generate the degradation status diagnosis information of the pipeline, and the information output means of the private processing unit includes the abnormality suspect detection information and the degradation status The abnormality determination detection information generated by matching the diagnosis information and the deterioration state diagnosis information are output.
  • the pipeline management support system of the present invention includes a pipeline management support device, a sensor, an operation / display device, a data collection / transmission terminal, and a communication line network.
  • event data measured by the sensor is transmitted to the pipeline management support apparatus by the communication line network by the data collection and transmission terminal, and from the pipeline management support apparatus
  • the abnormality determination detection information and the deterioration state diagnosis information to be output can be acquired by the operation / display device via the communication line network.
  • the present invention it is possible to centrally manage the attribute data of the piping parts and the position information of the piping network, to detect the abnormality of the pipe line remotely and to diagnose the deterioration state of the pipe line.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an example of a pipeline management support apparatus according to the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing the configuration of an example of the pipeline support system of the present invention.
  • FIG. 3 is a graph showing an example of vibration data in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of management ledger data in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is an example of an aged characteristic graph in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 6A is a flowchart showing an example of the flow of processing in the pipeline management support apparatus of the present invention.
  • FIG. 6B is a flowchart showing an example of the flow of processing in the pipeline management support apparatus of the present invention.
  • the statistical calculation data storage means is the event data obtained by the private data processing unit created in advance. Including the aging characteristic graph of the pipe having the same attribute as the pipe corresponding to the data analysis means, the data analysis means collates with the aging characteristic graph for the pipe corresponding to the event data acquired by the private data processing unit. By doing so, you may produce
  • the statistical calculation processing unit further includes a calculation processing correction unit, and the calculation processing correction unit updates the aging characteristic graph based on the acquired event data. .
  • the data analysis unit further extracts disturbance energy data included in the event data, and the disturbance energy characteristic graph based on the disturbance energy data It is preferable to create
  • the degradation state diagnosis information generated by the data analysis means is at least one of the degradation index evaluation information and the soundness index evaluation information of the pipeline. Preferably there is.
  • the senor includes a vibration sensor, and the event data includes vibration data obtained by the vibration sensor.
  • the sensor further includes a flow rate sensor, and the event data includes flow rate data of the flow rate sensor.
  • the pipe line to be managed is a water pipe line.
  • FIG. 1 shows a block diagram of an example of the configuration of the pipeline management support apparatus of the present invention
  • FIG. 2 shows an example of the configuration of the pipeline management support system of the present invention.
  • the pipe to be managed is a water pipe
  • the same parts are denoted by the same reference numerals.
  • the pipeline management support system includes a pipeline management support device 1, a vibration sensor (vibration measurement device) 31 and a flow rate sensor (flow rate measurement device) 32, which are the sensors, and management of a business entity.
  • An operation / display device (client PC) 51 and a mobile terminal 21 and / or a fixed relay station 22 as the data collection / transmission terminal are included in the center 2.
  • the flow sensor 32 is an optional component and may not be included, but is preferably included.
  • the client PC 51 is, for example, a PC of a municipal water station.
  • An asset management system 5 is connected to the pipeline management support apparatus 1.
  • the asset management system 5 includes asset ledger data storage means (AMDB) 131.
  • AMDB asset ledger data storage means
  • the pipeline management support device 1 is connected to the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22 in the field 3 and the operation / display device 51 in the management center 2 via the communication network 4.
  • the communication line network 4 is not particularly limited, and a known communication line network can be used.
  • the communication line network 4 may be wired or wireless, and includes, for example, a telephone line network, the Internet, and a LAN (local area network).
  • the pipeline management support device 1 is arranged in a data center (cloud environment operation) and receives measurement data (vibration data and flow rate data) of a large number of vibration measurement devices 31 (and flow rate measurement devices 32) in a plurality of business entities. Anomaly discrimination that is collected via the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22 and generates processing results such as abnormality detection / function correction / degradation state by matching the suspected abnormality detection information and the deterioration state diagnosis information The detection information and the deterioration state diagnosis information are output to the operation / display device 51.
  • the vibration data and the flow rate data correspond to “event data” in the present invention.
  • the pipeline management support apparatus 1 includes a private data processing unit 11 and a statistical calculation processing unit 12 as main components.
  • the private data processing unit 11 includes a pipeline register data storage unit (PDB) 111, a measurement event data storage unit (MDB) 112, an abnormality suspect detection unit 113, an event data acquisition unit 114, and an information output unit 115.
  • the statistical calculation processing unit 12 includes statistical calculation data storage means (SDB) 121 and data analysis means 122, and further includes calculation processing correction means 123.
  • the arithmetic processing correction unit 123 is an arbitrary component and may not be included, but is preferably included.
  • the event data acquisition unit 114 is connected to the MDB 112, the abnormality doubt detection unit 113, and the data analysis unit 122.
  • the PDB 111 is connected to the MDB 112 and the data analysis unit 122.
  • the MDB 112 is connected to the abnormality suspect detection means 113.
  • the abnormality suspect detection means 113 is connected to the information output means 115.
  • the information output unit 115 is connected to the MDB 112.
  • the data analysis unit 122 is connected to the SDB 121.
  • the SDB 121 is connected to the information output unit 115.
  • the arithmetic processing correction unit 123 is connected to the SDB 121.
  • the private data processing unit 11 generates abnormality determination detection information. Specifically, in the private data processing unit 11, the event data acquisition unit 114 acquires the vibration data and flow rate data (event data) of the pipe line measured by the vibration sensor 31 and the flow rate sensor 32.
  • the MDB 112 stores the event data.
  • the PDB 111 stores pipeline ledger data.
  • the abnormality suspicion detecting means 113 refers to the acquired ledger data and identifies the location of the pipe on which the acquired event data is the event data. Furthermore, the abnormality suspicion detection means 113 generates abnormality suspicion detection information of the acquired event data by time correlation analysis such as an invariant analysis technique.
  • the information output unit 115 outputs the abnormality determination detection information and the deterioration state diagnosis method to the operation / display device 51.
  • the statistical calculation processing unit 12 aims at improving the accuracy of the quoting function and improving the determination logic as statistical calculation interpolation.
  • event data such as vibration data and flow rate data
  • measurement data for each business entity is collected, and statistical calculation processing is performed based on the measurement data for each of the plurality of business entities. Then, the result is returned to private processing for each business entity.
  • the data analysis unit 122 includes a plurality (preferably a larger number) of aged characteristic graphs of pipes having the same attributes as the pipes corresponding to the event data acquired by the private data processing unit 11. Created from the event data of the pipeline.
  • the statistical calculation data storage unit 121 stores statistical calculation data, and stores an aged characteristic graph created by the data analysis unit 122. Further, the data analysis unit 122 generates the deterioration diagnosis information of the pipeline by checking the pipeline corresponding to the event data acquired by the private data processing unit 11 with the aging characteristic graph. In the pipeline management support apparatus 1, instead of creating an aged characteristic graph by the data analysis unit 122, the statistical calculation data storage unit 121 corresponds to the event data acquired by the previously created private data processing unit 11. The data analysis means 122 checks the pipeline corresponding to the event data acquired by the private data processing unit 11 with the aged characteristic graph. Thus, the deterioration state diagnosis information of the pipeline may be generated. The arithmetic processing correction unit 123 updates the aged characteristic graph based on the event data acquired by the private data processing unit 11.
  • the management center 2 is, for example, the management center of the water station of each local government.
  • the operation / display device (client PC) 51 is arranged in the management center 2 of each business entity.
  • the operation / display device 51 performs various processing request operations to the pipe line management support apparatus 1, acquires the arithmetic processing results from the pipe line management support apparatus 1, and displays them.
  • the calculation processing result is abnormality determination detection information generated by matching the abnormality suspicion detection information and the deterioration state diagnosis information, and the deterioration state diagnosis information, which will be described in detail later.
  • the operation / display device 51 includes operation means such as a keyboard and a mouse, and display means such as a display.
  • the operation / display device 51 can perform a plurality of connection operations with respect to the pipeline management support device 1.
  • the vibration sensor 31 is installed (vibrated in the ground) on the water pipe 40 in the manhole 41 or on the road surface or the ground directly above the water pipe 40. Each vibration sensor 31 is assigned a sensor number.
  • the flow sensor 32 is installed in the water pipe 40 in the manhole 41.
  • the vibration sensor 31 is, for example, a high-sensitivity vibration sensor (for example, a voltage sensor: 20 mV / (m / s 2 ), a minimum detection acceleration: 0.01 m / s 2 level vibration sensor), A / D conversion, primary A processing circuit for performing filter processing, a battery, a short-range wireless module, and the like are incorporated.
  • the flow sensor 32 is used and connected for the purpose of obtaining water leakage detection and deterioration prediction by a measuring device other than the vibration sensor.
  • Examples of the flow sensor 32 include an ultrasonic type.
  • Such a flow sensor can be installed by a method that can be retrofitted without requiring drilling, cutting or the like in the piping member of the pipeline. Note that the accuracy of the vibration sensor 31 may be reduced due to bubbles, foreign matter, etc., and in order to prevent this, it is preferable to use the vibration sensor 31 and the flow sensor 32 in combination.
  • the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22 function as the data collection / transmission terminal. That is, the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22 receives vibration data or flow rate data measured by a plurality of vibration sensors (vibration measurement devices) 31 or flow rate sensors (flow rate measurement devices) 32 by short-range wireless communication. To do.
  • the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22 transmits the received vibration data or flow rate data to the pipeline management support apparatus 1 via the communication network 4.
  • the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22 may perform secondary processing so that, for example, the received vibration data or flow rate data can be transmitted.
  • the mobile terminal 21 may have a display function that, for example, receives a processing result in the pipeline management support apparatus 1 and makes it possible to grasp a state such as water leakage at the site.
  • the asset management system 5 includes the AMDB 131 as described above.
  • asset ledger data is stored in the AMDB 131.
  • the asset management system 5 manages, for example, data such as piping attributes based on asset ledger data and their aging status, soundness rating based on deterioration inspection survey status, risk rating based on earthquake impact examination, and the like.
  • the asset management system 5 cooperates with, for example, the private data processing unit 11 in the pipeline management support apparatus 1. Through this collaboration, the life cycle cost of each pipeline is estimated based on the above-mentioned data, the renewal demand for the entire pipeline to be managed is predicted, and compared with the fiscal balance forecast, a medium- to long-term renewal plan / investment plan To help.
  • the vibration data of the vibration measuring device 31 (and the flow rate data of the flow measuring device 32) provided in each pipeline is periodically or as needed via the mobile terminal 21 and / or the fixed relay station 22. Collected in the pipeline management support apparatus 1. Then, in the pipe line management support apparatus 1, abnormality determination detection, deterioration evaluation, and soundness evaluation processing are performed. The processing result is viewed and output by the operation / display device 51 in the management center 2 of the business entity. Moreover, the pipeline management support apparatus 1 cooperates with, for example, the asset management system 5 and supports examination of a medium- to long-term renewal plan / investment plan.
  • FIGS a processing procedure in the pipeline management support apparatus 1 will be described with reference to FIGS.
  • measurement data is acquired by the event data acquisition means 114 (step S1). Then, the abnormality suspicion detecting means 113 collates the sensor number of the vibration sensor with the management ledger, and grasps which part of which pipeline the measurement data is (step S2).
  • the abnormality suspicion detecting means 113 relatively evaluates the acceleration fluctuation with respect to the time axis in the natural frequency band of the target pipe for the vibration data of each vibration measuring device 31, and performs correlation prediction analysis such as an invariant analysis technique (step SA1). ). Based on this analysis, the suspected abnormality is detected (step SA2). The vibration data and the analysis result are stored and accumulated in the MDB 112 both when there is a suspicion of occurrence of abnormality (Yes) and when there is no abnormality (No) (Step SA3) [private data processing].
  • a large amount of pipeline measurement data with various aging levels is collected for each pipeline attribute classification based on the pipeline ledger data.
  • Examples of the pipeline attribute classification based on the pipeline ledger data include the pipeline attribute classification shown in FIG. As shown in FIG. 4, in this pipeline attribute classification, the pipeline is classified according to the pipe type and the diameter (mm). Then, the sensor output processing data and the water leakage result are plotted (superimposition of measurement data and real event). Graph) is formed (step SC3) [statistical calculation processing]. An example of the aged characteristic graph is shown in FIG. In FIG.
  • the vertical axis is the sensor output voltage change ratio (K) that is the sensor output processing data
  • the horizontal axis is the number of years (years)
  • “*” indicates the leakage detection result at the time of measurement (measured leakage) Detection result)
  • ⁇ is a past water leakage record.
  • step SC4 in consideration of the measurement data acquisition interval, a plot update cycle for each individual pipeline is set in advance.
  • the aging is performed based on the update cycle. Update the characteristic graph.
  • step SC6 when there is no singular point or there is the singular point with respect to the state of the aged characteristic graph for each pipeline attribute caliber classification, the base data of the singular point (natural frequency band, sensor output) (Processing data) is checked and reviewed using the operation / display device 51 (step SC7).
  • step SC8 the variation degree (deviation) from the averaged curve (approximate characteristic curve) graph is also grasped for each aging [statistical calculation process].
  • a deterioration index (deterioration index years, deterioration index output, graph pattern, soundness) with respect to secular change is extracted and set from the aged characteristic graph for each pipeline attribute size classification [statistical calculation processing] .
  • the deterioration index age is the age at which water leakage occurs frequently, and the age at a point where the fluctuation of sensor output processing data in the vicinity of the age is large.
  • the variation points can be extracted by a change in inclination by a differential method, and may be plural.
  • the deterioration index output is a sensor output processing data value corresponding to the deterioration index years.
  • the graph pattern is obtained by quantifying a graph shape such as the number of fluctuation points of sensor output processing data and an output change slope in a young range, and is preferably expressed by a divisionable approximate expression.
  • the soundness level is a five-stage value taking into consideration the deterioration index years, the deterioration index output, the degree of variation in output due to aging, and the legal service life, with the maximum value being the aging of the variation point of the final sensor output processing data. Set three levels of indicators.
  • step SC10 statistical processing results such as the aged characteristics, the aging deviations, the deterioration indicators, the leakage occurrence rate, the correlation with disturbance energy, and the like, are stored and stored in the SDB 121 according to the pipeline attribute size classification.
  • the abnormality determination detection and the deterioration evaluation are practically impossible even if only a single target measurement point is observed because a time period of several decades is required. For this reason, the leak rate (for example, case / 100km / year) from the past leak record is statistically obtained (step SC11).
  • step SC11 since one of the causes of water leakage is the application of an ambient load (vehicle running vibration or the like), integration processing is performed on vibration data per unit time measured randomly day and night.
  • step SB1 disturbance energy in each target management is obtained (step SB1), and in step SB2, numerical values of deterioration indexes (years and outputs) with respect to the magnitude of the disturbance energy are arranged in a table or a graph. If an approximate expression can be expressed as a result of the rearrangement, the expression is expressed [statistical calculation processing].
  • step SA4 the abnormality suspicion detection evaluation analyzed with respect to the measurement data of the vibration measuring device installed in each pipeline, the evaluation by the deterioration index obtained by the statistical calculation processing unit 12, the disturbance energy index In step SA5, a leakage alarm and a deterioration alarm are issued (step SA6) and output by the information output unit 115 (step SA8) for a measurement result exceeding a predetermined condition set in advance (Yes). .
  • step SA7 the corresponding soundness level is determined based on the measurement result.
  • step SA9 the leakage determination, the deterioration abnormality determination, and the soundness determination result are stored and accumulated in the MDB 112.
  • step SA10 the deterioration diagnosis information including the soundness level is reflected on the asset management system 5 [private data processing].
  • step SD1 If there is a defect in the pipe ledger and there is an unknown pipe in the burial year, in step SD1, the secular characteristic graph for each pipe attribute caliber category is compared with the vibration measurement value of the target pipe to calculate the predicted age. By requesting it, the buried year is estimated. In step SD2, the estimated buried year is reflected in the attribute data of the MDB 112.
  • step SD3 by repeating the indexing based on the measurement results (by pipe attribute caliber classification, indexing by input processing to aging characteristics, updating indexing by input processing to disturbance energy evaluation), alarm judgment
  • the indexing based on the measurement results (by pipe attribute caliber classification, indexing by input processing to aging characteristics, updating indexing by input processing to disturbance energy evaluation), alarm judgment
  • a measurement device such as a flow rate measurement device in addition to the vibration measurement device as in this embodiment.
  • These measuring devices can use means that can be retrofitted without requiring processing such as drilling or cutting the piping member.
  • an ultrasonic flow measuring device is arranged in the vicinity of the upstream of the vibration measuring device (the number of installations is smaller than that of the vibration measuring device) and the flow rate is measured. The possibility of water leakage increases when the flow rate during a time period when water supply is low, such as early morning or late at night, or when the total flow rate within a certain period of time increases.
  • the present invention it is possible to centrally manage the attribute data of the piping parts and the position information of the piping network, efficiently detect the abnormality of the pipeline from a remote location, and diagnose the deterioration state of the pipeline.
  • a pipeline management support device and a pipeline management support system can be provided.
  • the case where the pipe to be managed is a water pipe has been specifically described.
  • the management object according to the present invention is not limited to the water pipe, and the present invention includes a pipe network of a plant, It can be applied to a wide range of fields such as pipelines for energy-related facilities such as oil or gas pipelines.

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Abstract

　配管部品の属性データと配管網の位置情報を一元管理でき、遠隔から管路の異常を効率よく検知可能で、かつ、管路の劣化状態を診断可能な、管路管理支援装置を提供する。本発明の管路管理支援装置（１）は、プライベートデータ処理部（１１）及び統計的演算処理部（１２）を含み、プライベートデータ処理部（１１）の異常疑義検出手段（１１３）は、取得された管路のイベントデータに基づいて異常疑義検出情報を生成し、統計的演算処理部（１２）のデータ分析手段（１２２）は、取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを複数の前記管路のイベントデータから作成し、経年特性グラフに基づいて取得されたイベントデータに該当する管路の劣化状態診断情報を生成し、前記異常疑義検出情報及び前記劣化状態診断情報を突き合わせて生成した異常判別検知情報と、前記劣化状態診断情報とを出力することを特徴とする。

Description

管路管理支援装置及び管路管理支援システム
　本発明は、管路管理支援装置及び管路管理支援システムに関する。
　水道管等の管路を管理する手法として、管路台帳と地図とを組み合わせた管理台帳マッピングシステムがある。管路台帳は、管路を構成する配管部品の属性（管種、口径、布設年度等）のデータをまとめたものであり、地図は、管路の配管網の場所を表すものである。管理台帳マッピングでは、管路を構成する配管部品の属性データと配管網の位置情報データを一元管理して地図上に重畳して表すことができるものである。一方、管路のメインテナンスとしては、例えば、水道管の漏水検知がある。漏水検知としては、例えば、複数点でのロガー装置計測、２点間計測・相関分析、音聴計測等がある。この中で、音聴計測は、雑音が少ない深夜等において、熟練作業員が現地に赴き、地表又はマンホール等から漏水音を検知するというものである。また、配水管路網の維持管理のために、対象管路に、流量計測装置、圧力計測装置又は振動計測装置を取り付けて収集された計測データを遠隔にある中央処理センターに送信し、計測データに基づき、漏水等の異常を検知するシステムが提案されている（特許文献１）。
特開平８－９６０３９号公報
　従来の管理台帳マッピングシステムは、配管部品の属性データと配管網の位置情報を一元管理するものではあるが、管路の異常を検知できるものではない。また、従来の漏水等の検知技術は、現場での検知であり、特に音聴計測では、熟練作業員を必要とし、かつ、計測作業も煩雑であるため、効率的ではなかった。これに対し、特許文献１で提案されているシステムでは、配管部品の属性データと配管網の位置情報を一元管理できると共に、遠隔から管路の異常を検知できて効率的である。一方、漏水の検知は重要であるが、漏水は制約される水資源の観点、経済的な観点、及び、漏水が道路の陥没等の原因になることによる防災の観点から、漏水等の異常を事前に予測することが求められる。しかしながら、特許文献１のシステムでは、異常検知は可能であっても、管路の劣化状態を診断することはできなかった。このような問題は、水道管路網の管理のみならず、プラントの配管路網、石油又はガスのパイプライン等のエネルギー関連施設の配管路網においても同様に問題である。
　そこで、本発明は、配管部品の属性データと配管網の位置情報を一元管理でき、遠隔から管路の異常を効率よく検知可能で、かつ、管路の劣化状態を診断可能な、管路管理支援装置及び管路管理支援システムを提供することを目的とする。
　前記目的を達成するために、本発明の管路管理支援装置は、プライベートデータ処理部及び統計的演算処理部を含み、前記プライベートデータ処理部は、センサにより計測された管路のイベントデータを取得するイベントデータ取得手段と、管路のイベントデータを記憶する計測イベントデータ記憶手段と、管路台帳データを蓄積する管路台帳データ記憶手段と、異常疑義検出手段と、情報出力手段とを含み、前記異常疑義検出手段は、取得された管路のイベントデータを、前記管路台帳データ記憶手段に記憶されている管路台帳データを参照して、どの管路のどの箇所のイベントデータであるかを特定し、かつ、前記取得された管路のイベントデータの異常疑義検出情報を生成し、前記統計的演算処理部は、データ分析手段と、統計的演算データを記憶する統計的演算データ記憶手段とを含み、前記データ分析手段は、前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを複数の前記管路のイベントデータから作成し、前記統計的演算データ記憶手段は、前記データ分析手段で作成された経年特性グラフを記憶し、さらに、前記データ分析手段は、前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路について、前記経年特性グラフと照合することで、前記管路の劣化状態診断情報を生成し、前記プライベート処理部の情報出力手段は、前記異常疑義検出情報及び前記劣化状態診断情報を突き合わせて生成した異常判別検知情報と、前記劣化状態診断情報とを出力することを特徴とする。
　次に、本発明の管路管理支援システムは、管路管理支援装置と、センサと、操作／表示装置と、データ収集伝送端末と、通信回線網とを含み、前記管路管理支援装置が、前記本発明の管路管理支援装置であり、前記センサで計測されるイベントデータが、前記データ収集伝送端末により前記通信回線網によって前記管路管理支援装置に送信され、前記管路管理支援装置から出力される異常判別検知情報及び劣化状態診断情報が前記通信回線網を介して前記操作／表示装置により取得可能であることを特徴とする。
　本発明によれば、配管部品の属性データと配管網の位置情報を一元管理でき、遠隔から管路の異常を効率よく検知可能で、かつ、管路の劣化状態を診断可能である。
図１は、本発明の管路管理支援装置の一例の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の管路支援システムの一例の構成を示す説明図である。 図３は、本発明の一実施例における振動データの一例を示すグラフである。 図４は、本発明の一実施例における管理台帳データの一例を示す説明図である。 図５は、本発明の一実施例における経年特性グラフの一例である。 図６Ａは、本発明の管路管理支援装置での処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図６Ｂは、本発明の管路管理支援装置での処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　本発明の管路管理支援装置において、前記データ分析手段で経年特性グラフを作成するのに代えて、前記統計的演算データ記憶手段が、予め作成された前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを含んでおり、前記データ分析手段は、前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路について、前記経年特性グラフと照合することで、前記管路の劣化状態診断情報を生成してもよい。
　本発明の管路管理支援装置において、前記統計的演算処理部は、さらに、演算処理補正手段を含み、前記演算処理補正手段は、取得したイベントデータに基づき前記経年特性グラフを更新することが好ましい。
　本発明の管路管理支援装置の前記統計的演算処理部において、前記データ分析手段は、さらに、前記イベントデータの含まれる外乱エネルギーデータを抽出し、前記外乱エネルギーデータに基づき、前記外乱エネルギー特性グラフを作成することが好ましい。
　本発明の管路管理支援装置の前記統計的演算処理部において、前記データ分析手段が生成する劣化状態診断情報が、前記管路の劣化指標評価情報及び健全度指標評価情報の少なくとも一方の情報であることが好ましい。
　前記本発明の管路管理支援装置において、前記センサは、振動センサを含み、前記イベントデータが、前記振動センサにより得られた振動データを含むという態様が好ましい。この態様において、前記センサは、さらに、流量センサを含み、前記イベントデータが、前記流量センサの流量データを含むことが好ましい。
　本発明の管路管理支援装置において、管理対象の前記管路が、水道管路であることが好ましい。
　次に、本発明の実施形態について、以下、説明する。なお、以下の実施形態は、本発明の一例であって、以下の実施形態により、本発明はなんら制限及び限定されない。
　図１に、本発明の管路管理支援装置の構成の一例のブロック図を示し、図２に、本発明の管路管理支援システムの構成の一例を示す。本実施形態では、管理対象の前記管路が水道管路である場合を例にとり説明する。前記両図において、同一部分には同一符号を付している。
（管路管理支援システム）
　図２に示すように、この管路管理支援システムは、管路管理支援装置１と、前記センサである振動センサ（振動計測装置）３１及び流量センサ（流量計測装置）３２と、事業体の管理センター２内に配置された、操作／表示装置（クライアントＰＣ）５１と、前記データ収集伝送端末であるモバイル端末２１及び／又は固定中継局２２とを含む。流量センサ３２は、任意の構成要素であり、含まなくともよいが、含むことが好ましい。前記クライアントＰＣ５１は、例えば、各自治体の水道局のＰＣである。管路管理支援装置１には、資産管理（アセットマネジメント）システム５が接続されている。資産管理システム５は、資産台帳データ記憶手段（ＡＭＤＢ）１３１を含む。この管路管理支援システムにおいては、管路管理支援装置１は、フィールド３におけるモバイル端末２１及び／又は固定中継局２２と、管理センター２における操作／表示装置５１とに、通信回線網４を介して接続されている。通信回線網４は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用できる。通信回線網４は、有線でも無線でもよく、例えば、電話回線網、インターネット及びＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）等がある。
（管路管理支援装置１）
　管路管理支援装置１は、例えば、データセンターに配置され（クラウド環境運用）、複数の事業体における多数の振動計測装置３１（及び流量計測装置３２）の計測データ（振動データ及び流量データ）を、モバイル端末２１及び／又は固定中継局２２を介して収集し、異常の検知・関数補正・劣化状態等の処理結果を、前記異常疑義検出情報及び前記劣化状態診断情報を突き合わせて生成した異常判別検知情報と、前記劣化状態診断情報として、操作／表示装置５１に出力する。前記振動データ及び前記流量データは、前記本発明における「イベントデータ」に相当する。
　図１及び図２に示すように、管路管理支援装置１は、プライベートデータ処理部１１及び統計的演算処理部１２を主要な構成要素として含む。プライベートデータ処理部１１は、管路台帳データ記憶手段（ＰＤＢ）１１１と、計測イベントデータ記憶手段（ＭＤＢ）１１２と、異常疑義検出手段１１３と、イベントデータ取得手段１１４と、情報出力手段１１５とを含む。統計的演算処理部１２は、統計的演算データ記憶手段（ＳＤＢ）１２１と、データ分析手段１２２とを含み、さらに、演算処理補正手段１２３を含む。演算処理補正手段１２３は、任意の構成要素であり、含まれなくともよいが、含まれることが好ましい。イベントデータ取得手段１１４は、ＭＤＢ１１２、異常疑義検出手段１１３及びデータ分析手段１２２に接続されている。ＰＤＢ１１１は、ＭＤＢ１１２及びデータ分析手段１２２に接続されている。ＭＤＢ１１２は、異常疑義検出手段１１３に接続されている。異常疑義検出手段１１３は、情報出力手段１１５に接続されている。情報出力手段１１５は、ＭＤＢ１１２に接続されている。データ分析手段１２２は、ＳＤＢ１２１に接続されている。ＳＤＢ１２１は、情報出力手段１１５に接続されている。演算処理補正手段１２３は、ＳＤＢ１２１に接続されている。
（プライベートデータ処理部１１）
　プライベートデータ処理部１１は、異常判別検知情報を生成する。具体的には、プライベートデータ処理部１１において、イベントデータ取得手段１１４は、振動センサ３１及び流量センサ３２により計測された管路の振動データ及び流量データ（イベントデータ）を取得する。ＭＤＢ１１２は、前記イベントデータを記憶する。ＰＤＢ１１１は、管路台帳データを記憶している。異常疑義検出手段１１３は、前記取得されたイベントデータを、前記管路台帳データを参照して、前記取得されたイベントデータがどの管路のどの箇所のイベントデータであるかを特定する。さらに、異常疑義検出手段１１３は、インバリアント分析技術等の時間相関分析により、前記取得されたイベントデータの異常疑義検出情報を生成する。異常か正常かの判断は、この異常疑義検出情報を、後述の統計的演算処理部１２において、データ分析手段１２２が生成する劣化状態診断情報と突き合わせることにより行い、これにより前記異常判別検知情報を生成する。そして、情報出力手段１１５は、前記異常判別検知情報及び前記劣化状態診断方法を、操作／表示装置５１に出力する。
（統計的演算処理部１２）
　統計的演算処理部１２は、統計的演算補間として引用関数の精度向上、判定ロジックの向上等を目的としている。より多数のイベントデータ（振動データ、流量データ等の計測データ）を取り扱うべく、事業体毎の計測データを収集し、複数の事業体毎の計測データを基に、統計的な演算処理を行う。そして、その結果は、事業体毎のプライベート処理に還元される。統計的演算処理部１２において、データ分析手段１２２は、プライベートデータ処理部１１で取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを複数（好ましくは、より多数）の前記管路のイベントデータから作成する。統計的演算データ記憶手段１２１は、統計的演算データを記憶しており、データ分析手段１２２で作成された経年特性グラフを記憶する。さらに、データ分析手段１２２は、プライベートデータ処理部１１で取得されたイベントデータに該当する管路について、前記経年特性グラフと照合することで、前記管路の劣化状態診断情報を生成する。管路管理支援装置１において、データ分析手段１２２で経年特性グラフを作成するのに代えて、統計的演算データ記憶手段１２１が、予め作成されたプライベートデータ処理部１１で取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを含んでおり、データ分析手段１２２は、プライベートデータ処理部１１で取得されたイベントデータに該当する管路について、前記経年特性グラフと照合することで、前記管路の劣化状態診断情報を生成してもよい。演算処理補正手段１２３は、プライベートデータ処理部１１で取得された前記イベントデータに基づき、前記経年特性グラフを更新する。
（管理センター２）
　管理センター２は、例えば、各自治体の水道局の管理センターがあげられる。操作／表示装置（クライアントＰＣ）５１は、前述のように、各事業体の管理センター２内に配置されている。操作／表示装置５１は、管路管理支援装置１への各種処理のリクエスト操作をし、管路管理支援装置１からの演算処理結果等を取得し、表示する。前記演算処理結果は、前記異常疑義検出情報及び前記劣化状態診断情報を突き合わせて生成した異常判別検知情報と、前記劣化状態診断情報とであり、詳細は後述する。操作／表示装置５１は、例えば、キーボード、マウス等の操作手段と、ディスプレイ等の表示手段とを有する。なお、操作／表示装置５１は、管路管理支援装置１に対して、複数の接続運用が可能である。
（フィールド３）
　フィールド３において、振動センサ３１は、マンホール４１内における水道管路４０、又は、水道管路４０の直上の路面若しくは地面に設置（振動地中伝播）されている。各振動センサ３１には、センサ番号が割り振られている。流量センサ３２は、マンホール４１内における水道管路４０に設置されている。振動センサ３１は、例えば、高感度振動センサ（例えば、電圧感度：２０ｍＶ／（ｍ／ｓ２）、最小検知加速度：０．０１ｍ／ｓ２レベルの振動センサ）であり、Ａ／Ｄ変換、一次フィルタ処理等を行う処理回路、バッテリ、近距離無線モジュール等を内蔵する。流量センサ３２は、前記振動センサ以外の計測装置により漏水の検知や劣化予測を求めることを目的に、利用、接続される。流量センサ３２は、例えば、超音波式等のものがあげられる。このような流量センサは、管路の配管部材に穴あけ、切断等の加工を要することなく、後付可能な手法で設置できる。なお、振動センサ３１は、気泡や異物混入等により精度が低下する場合があり、この防止のために、振動センサ３１と流量センサ３２とを併用することが好ましい。
　モバイル端末２１及び／又は固定中継局２２は、前記データ収集伝送端末として機能する。すなわち、モバイル端末２１及び／又は固定中継局２２は、複数の振動センサ（振動計測装置）３１又は流量センサ（流量計測装置）３２で計測された振動データ又は流量データを、近距離無線通信により受信する。モバイル端末２１及び／又は固定中継局２２は、受信した振動データ又は流量データを、通信回線網４により、管路管理支援装置１に送信する。モバイル端末２１及び／又は固定中継局２２は、受信した振動データ又は流量データを送信する前に、例えば、受信した振動データ又は流量データを伝送可能なように、二次処理を行ってもよい。また、モバイル端末２１は、例えば、管路管理支援装置１での処理結果を受信し、現場で漏水等の状態を把握可能とする表示機能を有してもよい。
（資産管理システム５）
　資産管理システム５は、前述のように、ＡＭＤＢ１３１を含む。ＡＭＤＢ１３１には、資産台帳データが記憶されている。資産管理システム５は、例えば、資産台帳データによる配管属性とその経年状況、劣化点検調査状況からの健全度評定、震災影響検討等からの危険度評定等のデータを管理する。資産管理システム５は、例えば、管路管理支援装置１におけるプライベートデータ処理部１１と連携する。この連携により、前述のデータに基づき、各管路のライフサイクルコストを推算、管理する管路全体の更新需要を予測し、財政収支見通しと比較検討することで、中長期的更新計画・投資計画を支援する。
　前述のように、各管路に配備した振動計測装置３１の振動データ（及び流量計測装置３２の流量データ）は、モバイル端末２１及び／又は固定中継局２２を介して、定期的若しくは必要時に、管路管理支援装置１に収集される。そして、管路管理支援装置１において、異常判別検知や劣化評価、健全度評価の処理が行われる。前記処理結果は、事業体の管理センター２において、操作／表示装置５１により、閲覧・出力される。また、管路管理支援装置１は、例えば、資産管理システム５と連携し、中長期的更新計画・投資計画の検討を支援する。以下に、管路管理支援装置１での処理手順を、図１～６を参照して説明する。
　まず、前述のようにして、イベントデータ取得手段１１４により、計測データを取得する（ステップＳ１）。そして、異常疑義検出手段１１３により、振動センサのセンサ番号と前記管理台帳とを照合して、前記計測データがどの管路のどの箇所の計測データであるかを把握する（ステップＳ２）。
　異常疑義検出手段１１３は、各振動計測装置３１単体の振動データにつき、対象管路の固有周波数帯域における時間軸に対する加速度変動を相対評価し、インバリアント分析技術等の相関予測分析を行う（ステップＳＡ１）。この分析により、異常疑義の検出を行う（ステップＳＡ２）。異常発生の疑いが有る場合（Ｙｅｓ）及び無い場合（Ｎｏ）の両方において、前記振動データ及び前記分析結果を、ＭＤＢ１１２に保存・蓄積する（ステップＳＡ３）［プライベートデータ処理］。
　一方、データ分析手段１２２により、前記管路台帳データに基づく統計的な検討処理により、同属管路の経年特性を得る。具体的には、まず、ステップＳＣ１において、前記計測データについて、フーリエ変換等により図３に示す周波数応答性グラフを求める。同グラフにおいて、当該管路の固定周波数帯における正常時のセンサ出力電圧値をａ（ｍＶｒｍｓ）とし、計測したセンサ出力電圧をｂ（ｍＶｒｍｓ）としたセンサ出力電圧変化比ｂ／ａ＝Ｋ、若しくは固有周波数帯の積分比ＳＢ／ＳＡを無次元化したセンサ出力処理データとして求めておく（ステップＳＣ２）。図３に示すように、異常時には、固有周波数帯域におけるセンサ出力電圧が増加する。これと共に、前記管路台帳データに基づく管路属性区分毎に、埋設経年がまちまちな管路計測データを大量に収集する。前記管路台帳データに基づく管路属性区分としては、例えば、図４に示す管路属性区分があげられる。図４に示すように、この管路属性区分では、管種及び口径（ｍｍ）により、管路が区分されている。そして、センサ出力処理データと漏水結果とをプロット（計測データとリアル事象の重ね合わせ）し、例えば、図４に示す管路属性口径区分毎の管理台帳データをもとに経年特性グラフ（経年変化グラフ）を形成する（ステップＳＣ３）［統計的演算処理］。前記経年特性グラフの一例を、図５に示す。図５において、縦軸を、前記センサ出力処理データであるセンサ出力電圧変化比（Ｋ）とし、横軸を、経年（年）数とし、「＊」は、計測時の漏水検出実績（計測漏水検出実績）であり、「×」は、過去の漏水実績である。
　ここで、ステップＳＣ４において、計測データ取得間隔を考慮の上、予め各個別管路のプロット更新周期を設定しておき、ステップＳＣ５において、新規計測データを取得したら、前記更新周期に基づき、前記経年特性グラフを更新する。
　次に、ステップＳＣ６において、前記管路属性口径区分別　経年特性グラフの状況に対し、特異点が無いか、又は、前記特異点が有る場合、その特異点の基データ（固有周波数帯域、センサ出力処理データ）について、操作・表示装置５１を用いて確認と見直しを行う（ステップＳＣ７）。また、ステップＳＣ８において、前記経年特性グラフについて、平均化曲線（近似特性曲線）グラフからのバラツキ度（偏差）についても経年毎に把握しておく［統計的演算処理］。
　次に、ステップＳＣ９において、前記管路属性口径区分別　経年特性グラフから、経年変化に対する劣化指標（劣化指標年数、劣化指標出力、グラフパターン、健全度）を抽出・設定する［統計的演算処理］。前記劣化指標年数は、漏水が高頻度となる経年数、その経年数近傍のセンサ出力処理データの変動が大きいポイントにおける経年数である。前記変動ポイントは、微分法による傾斜変化により抽出でき、複数でもよい。前記劣化指標出力は、劣化指標年数に相当するセンサ出力処理データ値である。前記グラフパターンは、センサ出力処理データの変動ポイントの数、若年範囲の出力変化傾斜等のグラフ形状を数値化したものであり、分割可能な近似式により数式化することが好ましい。前記健全度は、最終のセンサ出力処理データの変動ポイント以上の経年を最大値とし、前記劣化指標年数、前記劣化指標出力、経年による出力のバラツキ度、法定耐用年数も考慮の上、５段階若しくは３段階の指標を設定する。
　ステップＳＣ１０において、前記管路属性口径区分別　経年特性、前記経年偏差、前記各劣化指標、前記漏水発生割合、外乱エネルギーとの相関関係等の統計的処理結果を、ＳＤＢ１２１に保存、蓄積する。ここで、前記異常判別検知及び前記劣化評価は、単一対象計測点のみを観測しても、数十年単位の時間経過を要するため現実的に不可能である。このため、過去の漏水実績からの漏水発生割合（例えば、件／１００ｋｍ／年）を統計的に求める（ステップＳＣ１１）。さらに、漏水の原因の一つに外囲負荷印加（車両走行振動等）があることから、昼夜ランダムで計測した単位時間当たりの振動データについて積分処理を行う。この処理により、各対象管理における外乱エネルギーを求め（ステップＳＢ１）、ステップＳＢ２において、外乱エネルギーの大きさに対する、劣化指標（年数、出力）の数値を表やグラフにて整理する。前記整理結果により、近似式の数式化が可能であれば数式化を行う［統計的演算処理］。
　次に、ステップＳＡ４において、各管路に設置した振動計測装置の計測データに対して分析した前記異常疑義検出評価と、統計的演算処理部１２で求めた前記劣化指標による評価、前記外乱エネルギー指標による評価を行い、ステップＳＡ５において、予め設定する一定の条件を超えた計測結果について（Ｙｅｓ）、漏水アラーム、劣化アラームを発報し（ステップＳＡ６）、情報出力手段１１５により出力する（ステップＳＡ８）。また、ステップＳＡ７において、計測結果に基づき、該当する健全度を判定する。そして、ステップＳＡ９において、漏水判断、劣化異常判断、健全度判定結果を、ＭＤＢ１１２に保存、蓄積する。さらに、ステップＳＡ１０において、健全度を含む劣化診断情報を資産管理システム５に反映させる［プライベートデータ処理］。
　なお、管路台帳に不備があり、埋設年度の不明な管が存在した場合、ステップＳＤ１において、前記管路属性口径区分別　経年特性グラフと対象管路の振動計測値を比較して予測経年を求めることで、埋設年度の推定を行う。ステップＳＤ２において、この推定埋設年度を、ＭＤＢ１１２の属性データに反映する。
　ステップＳＤ３において、計測結果に基づく指標化を繰り返す（管路属性口径区分別　経年特性への入力処理による指標化、外乱エネルギー評価への入力処理による指標化の更新）ことにより、また、アラーム判断の条件設定の見直し更新により、漏水検知及び劣化予測、健全度評価の精度を向上できる［統計的演算処理］。
　なお、漏水等の異常検知及び劣化予測において、本実施形態のように、振動計測装置の他、例えば、流量計測装置等の計測装置を接続し、更なる判別精度の向上を図ることも可能とする。これら計測装置は、配管部材に穴あけや切断等の加工を要することなく、後付可能な手段を用いることができる。例えば、超音波式流量計測装置を振動計測装置の上流近傍に（振動計測装置より設置数は少なくて可）配置し、流量を計測する。早朝・深夜等の水道利用の少ない時間帯の流量若しくは一定時間内の総流量が増加した場合に、漏水の可能性が高まる。また、逆に流量が低下した場合には、スケールの付着・堆積等による流路の狭まり劣化が推定される。なお、気泡や異物混入等による精度の低下が懸念されることを考慮し使用する。
　次に、前記漏水判断等の資産管理システム５への反映について、例をあげて、説明する。各管路において、環境条件による係数を考慮した危険度を検討する。例えば、「管路の耐震化に関する検討会報告書」（厚生労働省　管路の耐震化に関する検討会）、「地震による水道被害の予測及び探査に関する技術的開発研究報告書」（水道技術研究センター）等の公知資料・文献に基づき、各管理対象管路について、口径補正係数・液状化補正係数・震度別標準被害率を検討設定し、危険度を求める。なお、液状化補正係数及び震度別標準被害率に関しては、管路台帳のマッピングを液状化地域、地域別震度予測が行われたハザードマップと重ね合わせ、対象管路毎の設定を行う。
　資産管理システム５との連携により、更新計画の検討を行う。アセットマネジメントの実行に関しては、例えば、「水道事業におけるアセットマネジメント（資産管理）に関する手引き」（厚生労働省）を参照できる。各管路の計測結果に基づく前記健全度判定及び前記危険度判定に基づき、管理対象管路の更新優先度を設定し、各管路のライフサイクルコスト試算を基に更新需要見通しを立て、財政収支見通しと比較して、運営可能な中長期的更新計画（修繕や実施工法も含む）、投資予算計画をたてる。
　以上のように、本発明によれば、配管部品の属性データと配管網の位置情報を一元管理でき、遠隔から管路の異常を効率よく検知可能で、かつ、管路の劣化状態を診断可能な、管路管理支援装置及び管路管理支援システムを提供できる。実施形態では、管理対象の管路が水道管路である場合について具体的に説明したが、本発明による管理対象は水道管路に限られるものではなく、本発明は、プラントの配管路網、石油又はガスのパイプライン等のエネルギー関連施設の配管路網等の幅広い分野に適用できる。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１２年３月３０日に出願された日本出願特願２０１２－０８３２０５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　　　管路管理支援装置
２　　　管理センター
３　　　フィールド
４　　　通信回線網
５　　　資産管理システム
１１　　プライベートデータ処理部
１２　　統計的演算処理部
２１　　モバイル端末（データ収集伝送端末）
２２　　固定中継局（データ収集伝送端末）
３１　　振動センサ（センサ）
３２　　流量センサ（センサ）
４０　　水道管路
４１　　マンホール
５１　　操作／表示装置
１１１　管路台帳データ記憶手段（ＰＤＢ）
１１２　計側イベントデータ記憶手段（ＭＤＢ）
１１３　異常疑義検出手段
１１４　イベントデータ取得手段
１１５　情報出力手段
１２１　統計的演算データ記憶手段（ＳＤＢ）
１２２　データ分析手段
１２３　演算処理補正手段
１３１　資産台帳データ記憶手段（ＡＭＤＢ）

Claims (9)

  1. プライベートデータ処理部及び統計的演算処理部を含み、
    前記プライベートデータ処理部は、
    センサにより計測された管路のイベントデータを取得するイベントデータ取得手段と、
    管路のイベントデータを記憶する計測イベントデータ記憶手段と、
    管路台帳データを記憶する管路台帳データ記憶手段と、
    異常疑義検出手段と、
    情報出力手段とを含み、
    前記異常疑義検出手段は、取得された管路のイベントデータを、前記管路台帳データ記憶手段に記憶されている管路台帳データを参照して、どの管路のどの箇所のイベントデータであるかを特定し、かつ、前記取得された管路のイベントデータの異常疑義検出情報を生成し、
    前記統計的演算処理部は、
    データ分析手段と、
    統計的演算データを記憶する統計的演算データ記憶手段とを含み、
    前記データ分析手段は、前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを複数の前記管路のイベントデータから作成し、
    前記統計的演算データ記憶手段は、前記データ分析手段で作成された経年特性グラフを記憶し、
    さらに、前記データ分析手段は、前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路について、前記経年特性グラフと照合することで、前記管路の劣化状態診断情報を生成し、
    前記プライベート処理部の情報出力手段は、前記異常疑義検出情報及び前記劣化状態診断情報を突き合わせて生成した異常判別検知情報と、前記劣化情報診断方法とを出力することを特徴とする管路管理支援装置。
  2. 前記データ分析手段で経年特性グラフを作成するのに代えて、前記統計的演算データ記憶手段が、予め作成された前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路と同じ属性の管路の経年特性グラフを含んでおり、
    前記データ分析手段は、前記プライベートデータ処理部で取得されたイベントデータに該当する管路について、前記経年特性グラフと照合することで、前記管路の劣化状態診断情報を生成することを特徴とする請求項１記載の管路管理支援装置。
  3. 前記統計的演算処理部は、さらに、演算処理補正手段を含み、
    前記演算処理補正手段は、取得したイベントデータに基づき前記経年特性グラフを更新することを特徴とする請求項１又は２記載の管路管理支援装置。
  4. 前記統計的演算処理部において、
    前記データ分析手段は、さらに、前記イベントデータに含まれる外乱エネルギーデータを抽出し、前記外乱エネルギーデータに基づき、前記外乱エネルギー特性グラフを作成することを特徴とする請求項３記載の管路管理支援装置。
  5. 前記統計的演算処理部において、
    前記データ分析手段が生成する劣化状態診断情報が、前記管路の劣化指標評価情報及び健全度指標評価情報の少なくとも一方の情報であることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の管路管理支援装置。
  6. 前記センサは、振動センサを含み、
    前記イベントデータが、前記振動センサにより得られた振動データを含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の管路管理支援装置。
  7. 前記センサは、さらに、流量センサを含み、
    前記イベントデータが、前記流量センサにより得られた流量データを含むことを特徴とする請求項６記載の管路管理支援装置。
  8. 管理対象の前記管路が、水道管路であることを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の管路管理支援装置。
  9. 管路管理支援装置と、センサと、操作／表示装置と、データ収集伝送端末と、通信回線網とを含み、
    前記管路管理支援装置が、請求項１から８のいずれか一項に記載の管路管理支援装置であり、
    前記センサで計測されるイベントデータが、前記データ収集伝送端末により前記通信回線網によって前記管路管理支援装置に送信され、
    前記管路管理支援装置から出力される異常判別検知情報及び劣化状態診断情報が前記通信回線網を介して前記操作／表示装置により取得可能であることを特徴とする管路管理支援システム。
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