WO2017199839A1 - 解析装置、解析方法、およびプログラムを記憶した記憶媒体 - Google Patents

解析装置、解析方法、およびプログラムを記憶した記憶媒体 Download PDF

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pipe network
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学 楠本
菊池　克
孝寛 久村
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日本電気株式会社
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Definitions

  • This disclosure relates to a technique for analyzing a state of a pipe network through which a fluid flows.
  • Patent Documents 1 to 3 disclose techniques for obtaining knowledge about piping network or piping deterioration.
  • Patent Document 1 discloses a technique for detecting clogging caused by deposits in a pipe.
  • Patent Document 2 discloses a method of attaching a device that generates a shock wave to a water pipe, generating the shock wave, obtaining a propagation speed from the arrival time of the shock wave from upstream to downstream, and diagnosing deterioration from the propagation speed. .
  • Patent Document 3 discloses a method for simulating the behavior of a fluid based on the three-dimensional arrangement data of piping, the data indicating the thinning of the piping, and the data indicating the behavior of the fluid flowing through the piping. A technique for obtaining thickness data is disclosed.
  • Patent Document 2 The technique for diagnosing deterioration from the propagation speed of shock waves as disclosed in Patent Document 2 requires a special device for generating shock waves.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an apparatus that can acquire information on tube deterioration based on information that can be acquired by a simple method.
  • An analysis apparatus includes: a determination unit that determines whether accuracy of a pipe network model based on information including a parameter whose value changes according to deterioration of a tube satisfies a predetermined condition; Includes deriving means for deriving information on the deterioration of the pipe based on the parameter when the predetermined condition is satisfied.
  • An analysis method determines whether accuracy of a pipe network model based on information including a parameter whose value changes according to pipe deterioration satisfies a predetermined condition, and the accuracy is the predetermined When the above condition is satisfied, information on the deterioration of the pipe based on the parameter is derived.
  • a program a computer, a determination process for determining whether the accuracy of a pipe network model based on information including a parameter whose value changes according to pipe deterioration satisfies a predetermined condition; When the accuracy satisfies the predetermined condition, a derivation process for deriving information related to deterioration of the pipe based on the parameter is executed.
  • the present invention it is possible to acquire information related to tube deterioration based on information that can be acquired by a simple method.
  • An analysis device is a system in which one or more components constituting the analysis device are realized by using one or more physical or logical information processing devices (physical computer, virtual computer, etc.). It may be configured.
  • the object of analysis is a water pipe network that transports (distributes) water.
  • the present invention described by taking this embodiment as an example is not limited to this, and can be applied to a pipe network through which any fluid other than water flows.
  • the arbitrary fluid may be a liquid other than water or a gas such as natural gas.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an analysis apparatus 11 according to the first embodiment of the present invention.
  • the analysis device 11 is configured to be able to refer to the analysis model 20.
  • the analysis model 20 is information representing a pipe network.
  • the information representing the pipe network includes, for example, information such as connection relations, lengths, diameters, materials, and roughnesses of the pipes constituting the pipe network.
  • Information on the material and roughness of the pipe may be expressed by, for example, a flow coefficient.
  • the analysis model 20 may be information that is essentially equivalent to information representing a pipe network.
  • the analysis model 20 may be information representing an electric circuit network imitating a pipe network.
  • the analysis model 20 may be created in advance by a device (not shown) or may be created by a user, for example.
  • the analysis model 20 is held by, for example, a storage device (not shown).
  • the analysis model 20 may be held by a computer on which the analysis device 11 is mounted.
  • the analysis device 11 includes an input / output unit 101, a transfer characteristic deriving unit 102, a calculating unit 103, a waveform comparing unit 105, a determining unit 106, a correcting unit 107, and a deriving unit 108.
  • the input / output unit 101 exchanges data with an information processing apparatus (not shown) connected to the analysis apparatus 11.
  • the input / output unit 101 may be connected to a storage medium that stores data.
  • the input / output unit 101 may exchange data with the user of the analysis device 11.
  • the input / output unit 101 may have an interface through which a user can write and browse data.
  • the input / output unit 101 may be connected to an output device having a display function.
  • the input / output unit 101 acquires the analysis model 20 from, for example, a storage device that stores the analysis model 20.
  • the input / output unit 101 may acquire part or all of the analysis model 20 from the user through an input / output interface.
  • the input / output unit 101 also exchanges data with each component of the analysis device 11.
  • the input / output unit 101 sends information necessary for deriving a transfer characteristic (described later) to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the input / output unit 101 sends information on the pipe network to be analyzed by the analysis device 11 to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the pipe network to be analyzed is, for example, a part of the pipe network represented by the analysis model 20.
  • the input / output unit 101 sends information on a part of the analysis model 20 to the transfer characteristic deriving unit 102 as information on a pipe network to be analyzed.
  • the information on the pipe network to be analyzed includes designation of a point that defines the range to be analyzed (that is, the end point of the pipe network in the range).
  • a point that defines a range to be analyzed is referred to as an “end point”.
  • the input / output unit 101 sends an internal point designation within the range of the pipe network to be analyzed to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the input / output unit 101 may acquire the information on the pipe network and the specification of the range to be analyzed and the internal points by, for example, input by a user who can refer to the analysis model 20. Alternatively, the input / output unit 101 may acquire the above information and the above designation by reading data stored in a storage device (not shown).
  • FIG. 2 is a diagram conceptually showing a pipe network in a range to be analyzed.
  • points 1, 2, and 4 are end points
  • point 5 is an internal point.
  • Point 3 is a branch point and is not directly involved in the various operations in this description.
  • the input / output unit 101 sends the structure information of the pipe network to be analyzed to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the structure information of the pipe network is used in the derivation of the transfer characteristic by the transfer characteristic derivation unit 102.
  • the structure information of the pipe network is, for example, the connection relation, length, outer diameter, and flow coefficient of the pipes constituting the pipe network.
  • the input / output unit 101 may extract the structure information of the pipe network from the analysis model 20 and send the extracted information to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the information necessary for deriving the transfer characteristics includes information on parameters that change according to deterioration of the pipes constituting the pipe network.
  • the deterioration of the pipe is, for example, a change in the wall thickness of the pipe.
  • the thickness of the tube is the thickness of the members that make up the tube. That is, the thickness of the tube is the difference between the outer diameter and the inner diameter of the tube.
  • a reduction in the thickness of the tube is particularly called thinning. The thinning occurs due to wear caused by the flow of fluid.
  • the parameter that changes according to the deterioration of the pipe is, for example, a parameter that changes according to the thickness of the pipe.
  • the parameter that changes in accordance with the thickness of the pipe is, for example, the speed of sound (hereinafter referred to as “sound speed”) transmitted through the fluid flowing through the pipe (in this embodiment, water).
  • the speed of sound in other words, is the speed of propagation of pressure waves in a fluid flowing through a tube. If the speed of sound is “c”, “c” is expressed by the following equation (1), for example.
  • ⁇ is the density of water
  • E W is the volume elastic modulus of water (2.14 GN / m 2 at 15 ° C.)
  • D is the inner diameter of the tube
  • t is the wall thickness of the tube
  • E S is the elastic coefficient of the tube
  • ⁇ is the ratio at which elements (such as soil) other than the tube bear the internal pressure of the tube.
  • the input / output unit 101 may send the value of the sound speed to the transfer characteristic deriving unit 102 as parameter information that changes according to the deterioration of the tube.
  • the input / output unit 101 may determine an initial value of sound velocity for each type of pipe.
  • the input / output unit 101 may send an arbitrary value to the transfer characteristic deriving unit 102 as an initial value of a parameter (sound speed in the present embodiment).
  • a parameter sound speed in the present embodiment
  • the speed of sound in a liquid generally takes a value in the range of 1000 to 1500 m / s.
  • the input / output unit 101 may send a value of 1200 m / s as the parameter value.
  • the input / output unit 101 may acquire a parameter value from the analysis model 20 or may be acquired by a user input. At this time, since the acquired value can be corrected by the correction unit 107 described later, it is not necessary to be accurate.
  • the parameter that changes according to the deterioration of the pipe may not be the sound speed itself.
  • the parameter that changes in accordance with the deterioration of the tube may be a parameter that is essentially equivalent to the sound speed, such as a reciprocal of the sound speed or a parameter that is a constant multiple of the sound speed. That is, the parameter that changes in accordance with the deterioration of the tube may be a parameter based on the sound speed (including the sound speed itself).
  • the input / output unit 101 may send information related to the water pressure of the fluid flowing through the end point to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the input / output unit 101 may send out information indicating in which water pressure range the water pressure of the fluid flowing through the end point varies. This information can be used when the transfer characteristic deriving unit 102 derives a transfer characteristic described later.
  • the input / output unit 101 sends water pressure information at the end of the pipe network to the calculation unit 103.
  • the information on the water pressure to be sent out is, for example, waveform data of water pressure at each end point (points 1, 2, and 4 in the example shown in FIG. 2).
  • the water pressure waveform data is data representing characteristics of water pressure transition.
  • the characteristics of the transition of water pressure are information on the transition of water pressure that can change according to the state of the pipe network. In other words, the characteristics of the water pressure transition are meaningful information about the water pressure transition.
  • the water pressure waveform data is, for example, data representing a temporal change in water pressure. This data is, for example, an actual measurement value acquired by a sensor.
  • FIG. 3 is a specific example of data representing a temporal change in water pressure at each of a plurality of points.
  • the numbers indicating the graphs represent the numbers of the respective points shown in FIG.
  • each data is represented by a graph, but the data handled by the analysis device 11 does not need to be graphed.
  • the data may be a data string in which time and water pressure are associated.
  • the water pressure waveform data may be represented by, for example, amplitude information for each water pressure frequency, that is, a frequency distribution.
  • the water pressure waveform data may include phase information for each water pressure frequency.
  • the input / output unit 101 may acquire water pressure waveform data by input from a user or the like, and send it to the calculation unit 103. At this time, the input / output unit 101 may convert the acquired water pressure waveform into a frequency distribution and send it to the calculation unit 103. For example, when the acquired waveform is a temporal change in water pressure, the input / output unit 101 can obtain a frequency distribution by performing Fourier transform on the waveform. The input / output unit 101 may send the obtained frequency distribution to the calculation unit 103.
  • the input / output unit 101 sends the waveform data of the water pressure at an internal point (point 5 in the example shown in FIG. 2) to the waveform comparison unit 105.
  • the waveform data of the water pressure at the internal point sent out by the input / output unit 101 is also referred to as input internal waveform data.
  • the input internal waveform data may be a time domain waveform or a frequency distribution.
  • the input / output unit 101 sends information on the determination criterion to the determination unit 106.
  • the determination criterion is a criterion for determination by the determination unit 106.
  • the information of the determination criterion is, for example, a range of allowable mismatch values (the mismatch level will be described later). In this case, it can be said that the mismatch degree satisfies the criterion for determination when the mismatch degree is within the “range of allowable mismatch degree values”.
  • the determination criterion information may be an upper limit of the allowable mismatch degree, that is, a threshold value. In this case, the determination unit 106 to be described later determines whether or not the mismatch degree is equal to or less than the threshold value.
  • the input / output unit 101 may send, to the correction unit 107, designation of a parameter to be corrected among parameters related to the pipe within the analysis range.
  • the parameter to be corrected is, for example, the speed of sound.
  • the input / output unit 101 may give the correction unit 107 information indicating that the speed of sound is selected as a parameter to be corrected.
  • the input / output unit 101 may specify only the sound speed of a part of the pipe network as a parameter to be corrected.
  • the parameter to be corrected may be the amount of thinning.
  • the correction unit 107 corrects the value of D / t in equation (1) for all the pipes under the assumption that the amount of thinning in all the pipes constituting the pipe network is the same. Also good.
  • the input / output unit 101 receives information derived by the deriving unit 108 described later and outputs the information to the user or the like.
  • a transfer characteristic is a value or a set of values representing the relationship between voltage and current at a plurality of terminals in an electric network. That is, the transfer characteristic deriving unit 102 derives transfer characteristics related to terminals corresponding to designated end points and internal points when the pipe network is modeled by an electric circuit network.
  • Modeling a pipe network with an electric network creates a model of an electric network that can simulate the state of the fluid flowing through the pipe network by associating the flow rate of the fluid flowing through the pipe network with the current and the pressure with the voltage. In other words, it is assumed).
  • the current in the modeled electrical network and the flow rate of the fluid flowing through the tube network can be converted into each other.
  • voltage and pressure can be converted into each other.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 for example, for each voltage frequency, as a transfer characteristic based on the end point and the internal point, the voltage and current at the terminal corresponding to the end point and the terminal corresponding to the internal point, To derive the coefficient of the relation.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 performs modeling by replacing the state of the specified range of the pipe network with the electric circuit network, and simulates the behavior of the electric circuit. Based on the simulation, the transfer characteristic deriving unit 102 is connected between terminals (nodes) corresponding to end points designated by the input / output unit 101 and terminals (nodes) corresponding to internal points in the electric network. The relationship between voltage and current is derived as transfer characteristics.
  • the transfer characteristic is represented by a matrix of Y jk (1 ⁇ j ⁇ n, 1 ⁇ k ⁇ n) in the following equation, for example.
  • I k (1 ⁇ k ⁇ n) flows from the outside of the electric network (or flows out of the electric network) at the k-th node (corresponding to the specified point).
  • the current, Vk is the voltage at the kth node.
  • Equation (2) The matrix composed of Y jk (1 ⁇ j ⁇ n, 1 ⁇ k ⁇ n) in Equation (2) is generally called an admittance matrix (admittance matrix). Y jk is also called an admittance parameter.
  • the admittance matrix is used in a calculation formula that allows the current flowing from outside (or flowing out of the electrical network) at each node of the electrical network to be obtained from the voltage of each node. it can.
  • the admittance matrix can be calculated based on the modeled electric circuit network and electromagnetic laws by an electric circuit simulator such as SPICE (Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis).
  • the electric circuit simulator may be, for example, a simulator using a characteristic curve method, or a general simulator capable of calculating an electric flow using a finite element method or a particle method.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may calculate an admittance matrix in cooperation with an electric circuit simulator (not shown).
  • the electric circuit simulator may be outside the analysis device 11.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may include a function equivalent to that of the electric circuit simulator.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 sends, from the information on the pipe network received from the input / output unit 101, an electric circuit network that models the pipe network and a specified point to the electric circuit simulator, and the electric circuit simulator Calculate the admittance matrix.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 acquires the calculated admittance matrix as the transfer characteristic. In this way, the transfer characteristic deriving unit 102 derives the transfer characteristic.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 only needs to have a function necessary for calculating an admittance matrix without providing an electric circuit simulator.
  • the 1st to (n-1) th nodes correspond to end points, and the nth node corresponds to an internal point.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may derive only elements related to the current of the n-th node, that is, Y n1 to Y nn as transfer characteristics.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 derives the transfer characteristic for each frequency of the voltage.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may obtain a transfer characteristic for each frequency by giving a sine wave of various frequencies to the terminal and obtaining an output current to the electric circuit simulator.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may obtain the transfer characteristic for each frequency by Fourier transform from the response characteristic when an impulse waveform is given to the electric circuit simulator.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 sends the derived transfer characteristic to the calculation unit 103.
  • the calculation unit 103 can calculate the water pressure at an internal point. In the following description, it is assumed that the internal point for which the water pressure is calculated is the nth node.
  • This equation (4) is understood as an equation for obtaining the voltage of the nth node, which is an internal point, from the voltages of nodes other than the nth node. That is, based on equation (4), the calculation unit 103 can calculate V n if the values of Y n1 to Y nn and the values of V 1 to V n ⁇ 1 are known.
  • V 1 to V n-1 are variables that can be converted from the water pressure at the end points. Therefore, the calculation unit 103 can obtain the value of V n from the transfer characteristics (Y n1 to Y nn ) and the water pressure at the end points. Calculation unit 103 obtains a V n, a V n obtained may be converted to water pressure. The converted value represents the water pressure at the internal point. In this way, the calculation unit 103 can obtain the water pressure at the internal point.
  • equation (4) may be modified without departing from the technical idea disclosed by this embodiment.
  • equation (4) may be transformed into an equation representing the relationship between the water pressure at the end points and the water pressure at the internal points based on the association between the voltage and the water pressure.
  • the calculation unit 103 may directly obtain the water pressure at the internal point from the water pressure at the end point by the equation.
  • the calculation unit 103 may convert the obtained frequency distribution into waveform data that changes with time by inverse Fourier transform or the like.
  • the waveform data (including data representing the frequency distribution) generated by the calculation of the calculation unit 103 is also referred to as calculated internal waveform data.
  • the calculation unit 103 sends the generated calculated internal waveform data to the waveform comparison unit 105.
  • the waveform data used for the comparison may be a frequency distribution or a time domain waveform.
  • the waveform comparison unit 105 may convert the type of one waveform into the type of the other waveform data. For example, when comparing two waveforms with a time domain waveform, the waveform comparison unit 105 may convert the frequency distribution into a time domain waveform by inverse Fourier transform or the like.
  • the waveform comparison unit 105 calculates the difference between the two waveform data as a comparison between the two waveforms.
  • the difference is information representing the degree of dissimilarity between the two data.
  • the difference is information indicating the degree of mismatch.
  • Information indicating the degree of mismatch between the two waveform data (hereinafter, “degree of mismatch”) may be represented, for example, by the size or ratio of the mismatch.
  • the degree of mismatch between the two waveform data may be obtained, for example, by the sum of absolute values of the difference between the numerical values at the respective feature points of the two waveform data.
  • the method for calculating the degree of inconsistency is not limited to this.
  • the waveform comparison unit 105 may calculate the degree of coincidence (similarity) instead of the degree of inconsistency.
  • the degree of coincidence may be calculated by, for example, the number of coincident frequencies among a plurality of feature points extracted from each waveform data.
  • the waveform comparison unit 105 calculates the degree of mismatch between two waveforms. It is assumed that the value of the mismatch degree is larger as the degree of mismatch is larger. Since the degree of inconsistency changes according to the pipe network model used in the transfer characteristic deriving unit 102, it can be said that the degree of inconsistency is one of indexes indicating the accuracy of the pipe network model.
  • the accuracy of the pipe network model is the correctness of the pipe network information (sound speed, etc.) used in the generation of the pipe network model.
  • the determination unit 106 determines that the mismatch level satisfies the determination criterion when the mismatch level is equal to or lower than the threshold value, and determines that the mismatch level does not satisfy the determination criterion when the mismatch level exceeds the threshold value. To do.
  • the analysis apparatus 11 executes a process that will be described later by the correction unit 107.
  • the analysis apparatus 11 performs a process described later by the derivation unit 108.
  • the determination unit 106 may transmit the final value of the corrected parameter to the derivation unit 108.
  • the parameter to be modified is the speed of sound in one or more of the tubes that make up the tube network.
  • the correcting unit 107 may correct the parameter value based on the mismatch value.
  • an algorithm is used in which the parameter value approaches the optimum value by repeating the determination and correction by the determination unit 106.
  • the correction unit 107 may perform the above-described correction by, for example, a Nelder-Mead method or a method based on a genetic algorithm.
  • the correction method may be a method using a Kalman filter.
  • the correction unit 107 transmits the corrected value, that is, the correction value to the input / output unit 101, for example.
  • the input / output unit 101 sends information on the pipe network reflecting the received correction value to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 calculates the transfer characteristic again based on the information of the pipe network in which the correction value is reflected.
  • the information related to deterioration is, for example, information indicating the degree of deterioration, that is, the degree of progress of deterioration.
  • the value of sound velocity which is a parameter modified in the present embodiment, is a value that varies depending on the thickness of the tube, and is information indicating the degree of deterioration. Therefore, the derivation unit 108 may treat the corrected sound speed value itself as information related to tube deterioration.
  • the deriving unit 108 may calculate the degree of decrease in the sound speed value compared to the reference value.
  • the reference value at this time may be, for example, a sound speed value calculated based on a design value, or may be calculated based on the same determination criterion by analysis performed on the same pipe network in the past.
  • the value of sound speed may be used. If the reference value is based on the value of sound velocity in a pipe network model that satisfies the same criteria in an analysis performed on the same pipe network in the past, how much the pipe has deteriorated from the past time point. It becomes clear.
  • the value of pipe wall thickness is one piece of information related to pipe deterioration.
  • the deriving unit 108 may derive the value of the tube thickness based on the value of the sound velocity and the equation (1).
  • the deriving unit 108 may further derive a ratio of the derived thickness value to a reference value (design value or the like).
  • the derivation unit 108 may be configured to be able to refer to a database (not shown) that stores reference values.
  • the deriving unit 108 may derive information regarding deterioration based on information included in the database.
  • the information related to deterioration may be a sentence, a symbol and a signal indicating either “deteriorated” or “not deteriorated”, or a combination thereof.
  • the derivation unit 108 outputs information indicating that “the pipe has deteriorated” when the value of the sound velocity is out of a predetermined reference (for example, a preset range). Also good.
  • This predetermined standard may be set by the user or the designer of the analysis apparatus 11 via the input / output unit 101 or the like.
  • this predetermined criterion is based on the value of sound velocity in a pipe network model that satisfies the same judgment criterion in the analysis performed on the same pipe network in the past, the deterioration degree from the past time point Knowledge can be obtained.
  • the information regarding deterioration may be any of sentences, symbols and signals that evaluate the deterioration level in multiple stages, or a combination thereof.
  • the deriving unit 108 sends the derived information to the input / output unit 101, for example.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an operation flow of the analysis apparatus 11 according to the present embodiment.
  • the input / output unit 101 sends information necessary for analysis to the transfer characteristic deriving unit 102 (step S41).
  • the information necessary for the analysis includes, for example, structure information of the pipe network (including designation of end points and internal points) and information of parameters that change according to the thickness of the pipe.
  • the input / output unit 101 when the input / output unit 101 sends the network information illustrated in FIG. 2 to the transfer characteristic deriving unit 102, the connection relationship between the points 1, 2, 3, 4, and 5 Sends parameters related to pipes.
  • the input / output unit 101 has a pipe length between point 1 and point 5 of 100 m, a pipe diameter of 30 mm, a flow coefficient of 100, a pipe length between point 5 and point 3 of 20 m, a pipe diameter of 30 mm, and a flow coefficient.
  • 100, pipe length between point 3 and point 2 is 80m
  • pipe diameter is 25mm
  • flow coefficient 80
  • pipe length between point 3 and point 4 is 120m
  • pipe diameter is 30mm
  • flow coefficient 100
  • the input / output unit 101 sends the value of the sound speed between points as information on parameters that change according to the thickness of the tube, for example. As an example, it is assumed that the input / output unit 101 sends 1200 m / s as the sound speed between point 1 and point 4 and 1150 m / s as the sound speed between point 3 and point 2 to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the input / output unit 101 sends water pressure waveform data at the end points (points 1, 2, and 4 in the example shown in FIG. 2) to the calculation unit 103.
  • the input / output unit 101 sends the waveform data of the water pressure at an internal point (point 5 in the example shown in FIG. 2) to the waveform comparison unit 105.
  • the input / output unit 101 sends determination criterion information to the determination unit 106.
  • the input / output unit 101 sends a numerical value of “0.1” to the determination unit 106 as determination criterion information. Based on this information, the determination unit 106 determines that the determination criterion is “the degree of mismatch is 0.1 or less” in step S46 described later.
  • the input / output unit 101 sends to the correction unit 107 designation of a parameter to be corrected in the analysis model 20.
  • the input / output unit 101 specifies the speed of sound between points 1 and 4 as a parameter to be corrected.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 derives the transfer characteristic based on the information on the pipe network (step S42).
  • the transfer characteristic deriving unit 102 receives the information of the pipe network illustrated in FIG. 2, for example, the voltage at the node corresponding to the points 1, 2, 4, and 5 in the electric network that models the pipe network is used. An admittance matrix representing the relationship between current and current is calculated.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 models the pipe network into an electric network based on the pipe network information received from the input / output unit 101. Specifically, the transfer characteristic deriving unit 102 generates data for simulating an electric circuit network imitating a pipe network.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may model the elements (pipe etc.) constituting the pipe network by combining circuit elements.
  • the pipe 301 constituting the pipe network may be associated with an electric circuit 302 including a coil 311, a capacitor 312, and a resistor 313 as illustrated in FIG. 5. Therefore, for example, the transfer characteristic deriving unit 102 may model the pipes 301 connecting the points shown in FIG. At this time, the inductance L of the coil 311, the capacitance C of the capacitor 312, and the resistance value R of the resistor 313 in the electric circuit 302 are obtained by the following equation (5), respectively.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 replaces a pipe between points of the pipe network with an electric circuit 302 including a coil 311, a capacitor 312, and a resistor 313 as shown in FIG. Build virtually. Specifically, for example, the transfer characteristic deriving unit 102 generates data for creating an electric circuit network in which a pipe between points is modeled by the electric circuit 302, and sends the data to the electric circuit simulator. Thereby, an electric circuit network based on the pipe network is virtually generated.
  • a model generated based on the pipe network is referred to as a “pipe network model”.
  • FIG. 6 An electric circuit network created by modeling each pipe of the pipe network shown in FIG. 2 with the electric circuit 302 is as shown in FIG. In FIG. 6, broken lines with numerals represent terminal positions corresponding to the points on the pipe network shown in FIG. 2.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may use a circuit element that models the magnitude of pressure lost by the resistor 313 (pressure loss). Assuming that the pressure loss is P, P can be expressed by the following equation (6) based on, for example, the Hazen Williams equation.
  • the flow coefficient is a constant representing the ease of fluid flow in the pipe in the Hazen-Williams equation.
  • the flow coefficient can be determined, for example, according to the years of use.
  • Formula (6) is an example when the fluid flowing through the pipe network is water, and the formula representing the pressure loss can be an appropriate formula depending on the type of fluid and various conditions.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may use, for example, a circuit element representing a pressure loss as shown in Expression (6) in the electric circuit network.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may model the resistor 313 using a non-linear voltage source whose output voltage varies depending on the current.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 sends to the electric circuit simulator data for simulating the electric circuit network created by modeling as described above. Then, the transfer characteristic deriving unit 102 sends to the electric circuit simulator a node corresponding to the end point and a node corresponding to the internal point (points 1 and 2 in the example shown in FIG. 2). , 4, 5) is calculated.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 calculates an admittance matrix by performing an analysis using an input signal having a small amplitude, for example, called small signal analysis, by an electric circuit simulator.
  • the small signal analysis is an analysis method that allows a non-linear element in an electric circuit to be regarded as a linear element by assuming that the amplitude of an input signal is small.
  • a small signal model composed of linear elements is assumed on the assumption that the amplitude of the input signal is small, and an output with respect to a voltage of a designated frequency can be calculated. That is, according to the small signal analysis, the admittance matrix can be approximately numerically calculated even when the electric circuit includes the circuit element representing the nonlinear relationship between the voltage and the current as described above.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 acquires an admittance matrix obtained by calculation as a transfer characteristic. For example, when the admittance matrix for points 1, 2, 4, and 5 in the example illustrated in FIG. 2 is calculated, the transfer characteristic deriving unit 102 corresponds to each element of the admittance matrix of Expression (2), Y 11 , Y 12 , Y 14 , Y 15 , Y 21 , Y 22 , Y 24 , Y 25 , Y 41 , Y 42 , Y 44 , Y 45 , Y 51 , Y 52 , Y 54 , and Y 55 as transfer characteristics To derive.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may obtain only the value of the element related to the point 5.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 may obtain Y 51 , Y 52 , Y 54 , and Y 55 corresponding to Y n1 to Y nn in Expression (3) as transfer characteristics.
  • the transfer characteristic deriving unit 102 transmits the derived transfer characteristic to the calculating unit 103.
  • the calculation unit 103 calculates the internal points (in FIG. In the example shown, calculated internal waveform data that is waveform data at point 5) is calculated (step S43). Specifically, according to the example shown in FIG. 2, first, the calculation unit 103 calculates the values of V 1 to V 4 (corresponding to V 1 to V n ⁇ 1 in the equation (4)) at the end points. It is calculated by converting the water pressure value in to the voltage value.
  • the calculation unit 103 substitutes the values of V 1 to V 4 and Y 51 to Y 55 into Equation (4) to obtain the value of V 5 (corresponding to V n in Equation (4)).
  • the V 5 obtained is converted to a value of water pressure, and calculates the converted value as the pressure value inside a point.
  • step S44 the waveform comparison unit 105 compares the calculated internal waveform data calculated by the calculation unit 103 with the input internal waveform data sent by the input / output unit 101. Specifically, the waveform comparison unit 105 calculates the degree of inconsistency between the calculated internal waveform data obtained by the calculation unit 103 and the input internal waveform data transmitted by the input / output unit 101.
  • FIG. 7 is an example of a calculated internal waveform graph (graph 701) and an input internal waveform graph (graph 601) when the sound speed between points 1 and 4 is 1200 m / s.
  • the waveform comparison unit 105 calculates the degree of mismatch between the two waveform data represented by the frequency distribution. As an example, the waveform comparison unit 105 obtains the absolute values of the water pressure differences at frequencies of 1/6 Hz from 1/6 Hz to 10 Hz, and sums the values. The waveform comparison unit 105 calculates the total value as the value of the mismatch degree. As an example, it is assumed that the value of the mismatch degree calculated by the waveform comparison unit 105 is 0.29.
  • the waveform comparison unit 105 sends the calculated mismatch value to the waveform comparison unit 105.
  • step S45 determines whether or not the mismatch degree satisfies the determination criterion.
  • the processing of the analysis device 11 proceeds to step S46 without exiting the repetition processing.
  • the criterion in the description of this operation example is“ the degree of mismatch is 0.1 or less ”. When the degree of mismatch is 0.29, the determination criterion is not satisfied, and the processing of the analysis apparatus 11 proceeds to step S46.
  • step S45 If the degree of inconsistency satisfies the criterion (YES in step S45), the processing of the analysis apparatus 11 proceeds to step S47.
  • step S46 the correction unit 107 corrects the parameter value.
  • the correction unit 107 sends the corrected value to the input / output unit 101.
  • the input / output unit 101 sends the received correction value to the transfer characteristic deriving unit 102.
  • the analysis apparatus 11 performs the operations from step S42 to step S45 again using the value corrected by the correction unit 107.
  • the analysis device 11 repeats this process until the value of the mismatch degree satisfies the determination criterion. As a result, a value satisfying the criterion of the parameter is obtained.
  • the determination unit 106 is configured to end the iterative process when the mismatch level does not satisfy the determination criterion after the predetermined number of times or the predetermined time has elapsed or when the mismatch level is not improved. May be.
  • the deriving unit 108 derives information on deterioration based on the obtained sound speed value. For example, the derivation unit 108 outputs a signal indicating “normal” if the sound speed value is within the range of 1050 to 1200 m / s, and “deteriorates” if the sound speed value is outside the range of 1050 to 1200 m / s. Assume that a signal indicating is output. In this case, if the calculated sound velocity value is 1000 m / s, the derivation unit 108 outputs a signal indicating “deterioration”. Alternatively, the deriving unit 108 may calculate a value of a ratio between the calculated sound speed value and the previously calculated sound speed value. If the previously calculated sound velocity value is 1200 m / s, a value of 83% may be output.
  • the deriving unit 108 may send the derived information to the input / output unit 101.
  • the input / output unit 101 outputs the information received from the derivation unit 108 to, for example, the user (step S48). In this way, the user acquires information related to the wall thickness of the tube derived by the analysis device 11.
  • the input / output unit 101 may display the calculated internal waveform data graph calculated using the correction value and the input internal waveform data graph in an overlapping manner.
  • FIG. 8 shows an example in which the graphs of the two waveform data are displayed in an overlapping manner.
  • a graph 601 is a graph of input internal waveform data
  • a graph 702 is a graph of calculated internal waveform data when the sound speed value is 1000 m / s.
  • an output destination (for example, a user) can obtain information related to deterioration of a pipe to be analyzed.
  • the reason is that when the accuracy of the pipe network model based on information including a parameter whose value changes according to the deterioration of the pipe satisfies a predetermined condition, information on the deterioration based on the value of the parameter is derived. is there.
  • the data used by the analysis device 11 is the structure information of the pipe network, the waveform data at the end points of the analysis range, and the waveform data at the internal points. If an accessible point in the pipe such as an air vent valve or a fire hydrant is set as an end point, the user can easily acquire waveform data. Therefore, the analysis device 11 can acquire information on the deterioration of the tube based on information that can be acquired by a simple method.
  • the correction unit 107 corrects the parameter value until the degree of inconsistency satisfies the determination criterion, so that the analysis device 11 can derive information on the deterioration with accuracy desired by the user.
  • the analysis device 11 can extract changes in information related to the inner diameter and thickness of the tube by modifying the analysis model by changing only the sound velocity.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of an analysis apparatus 12 that is a modification of the first embodiment.
  • the analysis device 12 may not include the correction unit 107.
  • the determination unit 106 notifies the derivation unit 108 of the result of determining whether the degree of mismatch satisfies the determination criterion.
  • the deriving unit 108 derives different information according to the determined result. For example, the deriving unit 108 outputs a signal indicating that “accuracy is within the allowable range” when the degree of inconsistency satisfies the determination criterion, and “accuracy is not within the allowable range when the degree of inconsistency does not satisfy the determination criterion. It is sufficient to output a signal indicating ".”
  • the information derived in this way is information that changes according to the result of the determination, it is one piece of information related to the thickness of the tube based on the value of the parameter.
  • the output destination can know whether or not the parameter value received from the input / output unit 101 is within the allowable range of accuracy based on the derived information. That is, the output destination can acquire information related to the deterioration of the pipe.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of the analysis apparatus 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the analysis apparatus 10 includes a determination unit 106 and a derivation unit 108.
  • the determination unit 106 determines whether the accuracy of the pipe network model based on information including a parameter whose value changes according to deterioration of the pipes constituting the pipe network satisfies a predetermined condition.
  • the pipe network model can be generated based on the structure of the pipe, the characteristics of the pipe, the waveform data at the end points, the waveform data at the internal points, and the parameters described above by a functional configuration not shown.
  • the deriving unit 108 derives information on the deterioration of the pipe based on the parameters when the accuracy of the pipe network model satisfies a predetermined condition.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the flow of operation of each component of the analysis apparatus 10.
  • step S111 the determination unit 106 determines whether the accuracy of the pipe network model based on information including a parameter whose value changes in accordance with deterioration of the pipes constituting the pipe network satisfies a predetermined condition.
  • the deriving unit 108 derives information related to the deterioration of the pipe based on the parameters when the accuracy of the pipe network model satisfies a predetermined condition (step S113).
  • Some or all of the analysis devices described in the above embodiments may be configured by dedicated hardware. In that case, a part or all of each component may be realized as integrated hardware (an integrated circuit or the like on which logic for executing processing is mounted).
  • each component when each component is realized by hardware, each component may be implemented as a SoC (System on a Chip) in which circuits capable of providing each function are integrated.
  • SoC System on a Chip
  • data held by each component may be stored in a storage area of a RAM (Random Access Memory) integrated as SoC or a storage area of a flash memory.
  • RAM Random Access Memory
  • a well-known communication bus may be adopted as a communication line for connecting each component.
  • the communication line connecting each component is not limited to bus connection.
  • Each component may be connected by peer-to-peer.
  • analysis device described above or the components of the analysis device include a part or all of the hardware exemplified in FIG. 12, and various software programs (computer programs) executed by the hardware. It may be realized by a possible combination of
  • Each component of the hardware device 1500 can communicate with each other via a bus 1511.
  • the arithmetic device 1501 is an arithmetic processing device such as a general-purpose CPU or a microprocessor.
  • the arithmetic device 1501 may read various software programs stored in a non-volatile storage device 1502, which will be described later, into the storage device 1503, and execute processing according to the read software programs. Any or all of the transfer characteristic deriving unit 102, the calculating unit 103, the waveform comparing unit 105, the determining unit 106, the correcting unit 107, and the deriving unit 108 in each embodiment perform the respective arithmetic processing using the arithmetic device 1501. May be executed.
  • the storage device 1503 is a memory device such as a RAM that can be referred to from the arithmetic device 1501, and stores software programs, various data, and the like. Note that the storage device 1503 may be a volatile memory device.
  • the nonvolatile storage device 1502 is a nonvolatile storage device such as a magnetic disk drive or a semiconductor storage device using flash memory.
  • the nonvolatile storage device 1502 can store software programs, data, and the like.
  • the conversion information that associates the constituent elements of the pipe network with the constituent elements of the electric circuit network that models the constituent elements of the pipe network may be stored in the nonvolatile storage device 1502 in the form of a file, a database, or the like. .
  • the communication interface 1508 is an interface device connected to the communication network 1509.
  • the communication interface 1508 may be, for example, a wired or wireless LAN (Local Area Network) connection interface device.
  • the input / output unit 101 in each embodiment may accept input of the analysis model 20, end and internal waveform data, parameters to be corrected, and the like from another system (not shown) via the communication interface 1508. .
  • the drive device 1507 is, for example, a device that processes reading and writing of data with respect to a recording medium 1506 to be described later.
  • the recording medium 1506 is a recording medium capable of recording data, such as an optical disk, a magneto-optical disk, and a semiconductor flash memory.
  • the input / output interface 1510 is a device that controls input / output with an external device.
  • the user of the analysis device uses an input / output device (eg, keyboard, mouse, display device, printer, etc.) connected to the analysis device via the input / output interface 1510 to the analysis device.
  • Information, the range of analysis and specification of internal points, waveform data, or various instructions may be transmitted.
  • the input / output unit 101 in each embodiment may be realized using an input / output device connected to the input / output interface 1510.
  • the analysis device may be realized by the hardware device 1500 illustrated in FIG.
  • the analysis device may be realized by supplying a software program capable of realizing the functions described in each embodiment to the hardware device 1500.
  • each embodiment may be realized by the arithmetic device 1501 executing the software program supplied to the hardware device 1500.
  • each unit illustrated in FIGS. 1, 9, and 10 can be realized as a software module, which is a function (processing) unit of a software program executed by the above-described hardware.
  • a software module which is a function (processing) unit of a software program executed by the above-described hardware.
  • the division of each software module shown in these drawings is a configuration for convenience of explanation. Various configurations can be envisaged when implementing the software module.
  • the nonvolatile storage device 1502 may store these software modules.
  • the arithmetic device 1501 may be configured to read out these software modules to the storage device 1503 when executing each process.
  • these software modules may be configured to be able to transmit various data to each other by an appropriate method such as shared memory or interprocess communication. With such a configuration, these software modules can be connected so as to communicate with each other.
  • each software program may be recorded on the recording medium 1506.
  • the software program may be stored in the nonvolatile storage device 1502 through the drive device 1507 as appropriate at the shipping stage or operation stage of the communication device.
  • a method of supplying various software programs to the analysis apparatus a method of installing in the apparatus using an appropriate jig in a manufacturing stage before shipment or a maintenance stage after shipment. May be adopted. Further, as a method for supplying various software programs, a general procedure may be adopted at present such as a method of downloading from the outside via a communication line such as the Internet.
  • the analysis device of each embodiment can be considered to be configured by a computer-readable storage medium in which codes constituting a software program are recorded.
  • the analysis device described above or the components of the analysis device include a virtual environment in which the hardware device 1500 illustrated in FIG. 12 is virtualized, and various software programs (computer program) executed in the virtual environment. Program).
  • the components of the hardware apparatus 1500 illustrated in FIG. 12 are provided as virtual devices in the virtual environment.
  • the analysis apparatus of each embodiment can be realized with the same configuration as when the hardware device 1500 illustrated in FIG. 12 is configured as a physical device.
  • Appendix 1 Determining means for determining whether the accuracy of the pipe network model based on information including a parameter whose value changes according to deterioration of the pipe satisfies a predetermined condition; Derivation means for deriving information on the deterioration of the pipe based on the parameter when the accuracy satisfies the predetermined condition;
  • An analysis apparatus comprising: [Appendix 2] When the accuracy of the pipe network model does not satisfy the predetermined condition, further comprising a correction means for correcting the value of the parameter, The correction means repeats the correction until the determination means determines that the accuracy of the pipe network model reflecting the correction satisfies the predetermined condition.
  • the analyzer according to appendix 1.
  • the parameter is a parameter based on the speed of sound in the fluid flowing through the tube.
  • the information on the deterioration of the pipe is information on the thickness of the pipe.
  • the deriving means outputs information indicating that the pipe is deteriorated when the value of the parameter does not satisfy a predetermined criterion;
  • the predetermined criterion is a criterion based on the parameters of the pipe network model that has previously satisfied the predetermined condition.
  • the determination means is characterized in that the accuracy of the pipe network model is a characteristic of a transition of pressure at a point inside the pipe derived from a characteristic of a transition of pressure of the fluid flowing in the pipe at the end of the pipe. Calculating based on a comparison between the characteristics of the transition of 1 and the characteristics of the second transition input as the characteristics of the transition of pressure at the internal point of the fluid flowing through the pipe; The analyzer according to any one of appendices 1 to 6.
  • [Appendix 8] Determine whether the accuracy of the pipe network model based on information including parameters whose values change according to the deterioration of the pipe satisfies a predetermined condition, Deriving information on the deterioration of the tube based on the parameters when the accuracy satisfies the predetermined condition; analysis method.
  • [Appendix 9] When the accuracy of the pipe network model does not satisfy the predetermined condition, the value of the parameter is corrected, Repeating the correction until the accuracy of the pipe network model reflecting the correction satisfies the predetermined condition, The analysis method according to attachment 8.
  • the parameter is a parameter based on the speed of sound in the fluid flowing through the tube. The analysis method according to appendix 8 or 9.
  • the information on the deterioration of the pipe is information on the thickness of the pipe.
  • the predetermined criterion is a criterion based on the parameters of the pipe network model that has previously satisfied the predetermined condition. The analysis method according to attachment 12.
  • the first transition characteristic which is the characteristic of the transition of pressure at a point inside the pipe, the accuracy of the pipe network model being derived from the characteristic of the transition of pressure of the fluid flowing in the pipe at the end of the pipe
  • a second transition feature inputted as a transition feature of the pressure at the internal point of the fluid flowing through the pipe, The analysis method according to any one of appendices 8 to 13.
  • the parameter is a parameter based on the speed of sound in the fluid flowing through the tube.
  • the information on the deterioration of the pipe is information on the thickness of the pipe.
  • the derivation process outputs information indicating that the pipe has deteriorated when the value of the parameter does not satisfy a predetermined criterion.
  • the predetermined criterion is a criterion based on the parameters of the pipe network model that has previously satisfied the predetermined condition.
  • the determination process is characterized in that the accuracy of the pipe network model is a characteristic of a pressure transition at a point inside the pipe derived from a characteristic of a pressure transition of the fluid flowing through the pipe at an end of the pipe. Calculating based on a comparison between the characteristics of the transition of 1 and the characteristics of the second transition input as the characteristics of the transition of pressure at the internal point of the fluid flowing through the pipe; The program according to any one of appendices 15 to 20.

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Abstract

簡易な方法で取得可能な情報に基づいて管の劣化に関する情報を取得する。一実施形態に係る解析装置は、管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定部と、前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出部と、を備える。

Description

解析装置、解析方法、およびプログラムを記憶した記憶媒体
　本開示は、流体が流れる管網の状態を解析する技術に関する。
　近年、ガス輸送網や上下水道網等の、流体を輸送可能な配管網、および、該配管網により輸送される流体を、適切に管理できる技術が求められている。
　特許文献１～３は、配管網または配管の劣化に関する知見を得る技術を開示している。
　特許文献１は、管内の堆積物による詰まりを検知する技術を開示している。
　特許文献２は、水道管に衝撃波を発生させる装置を取り付け、衝撃波を発生させ、上流から下流までの衝撃波の到達時間より伝播速度を求め、伝播速度から劣化を診断する手法を、開示している。
　特許文献３は、配管の三次元配置データと、配管の減肉を示すデータと、配管を流れる流体の挙動を示すデータとに基づき、流体の挙動をシミュレートすることで、配管の減少した肉厚のデータを求める手法を、開示している。
特開２００９－７４５７１号公報 特開２０１０－２３０４１８号公報 特開２００１－３４４２９５号公報
　特許文献１に開示される手法では、圧電センサを管に接続する必要がある。管は一般に、地中等、直接のアクセスが難しい場所にあるため、圧電センサを管に接続することは容易ではない。
　特許文献２に開示されるような、衝撃波の伝播速度から劣化を診断する手法では、衝撃波を発生させるための特別な装置が必要である。
　特許文献３に開示される技術においては、配管の減肉を示すデータや、配管を流れる流体の挙動を示すデータなどが用いられる。このようなデータは、地中に埋められている配管などの直接アクセスできない配管を対象とする場合には、取得や精確な測定が容易ではない。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、簡易な方法で取得可能な情報に基づいて管の劣化に関する情報を取得することができる装置を提供することを目的の一つとする。
　本発明の一実施形態に係る解析装置は、管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定手段と、前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出手段と、を備える。
　本発明の一実施形態に係る解析方法は、管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定し、前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する。
　本発明の一実施形態に係るプログラムは、コンピュータに、管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定処理と、前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出処理と、を実行させる。
　本発明によれば、簡易な方法で取得可能な情報に基づいて管の劣化に関する情報を取得することができる。
本発明の第１の実施形態に係る解析装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る解析装置の解析の対象となる管網の例を示す概念図である。 管網内の各点における水圧の経時変化の例を表すグラフである。 第１の実施形態に係る解析装置の動作の流れを示すフローチャートである。 水道管（パイプ）を電気回路に置き換える例を表す概念図である。 図２で示される管網をモデル化した電気回路網の例である。 入力内部波形データのグラフと、修正前のパラメータに基づく計算内部波形データのグラフとを重ねて表示した例である。 入力内部波形データのグラフと、修正後のパラメータに基づく計算内部波形データのグラフとを重ねて表示した例である。 第１の実施形態に係る解析装置の変形例の構成を示すブロック図である。 本発明の一実施態様に係る解析装置の主要な構成を示すブロック図である。 本発明の一実施態様に係る解析装置の主要な動作の流れを示すフローチャートである。 本発明の各実施形態における管網解析装置を実現可能なハードウェア構成を例示したブロック図である。
　以下、本発明を実施する形態について図面を参照して詳細に説明する。以下の実施の形態に記載されている構成は単なる例示であり、本願発明の技術範囲はそれらには限定されない。
　なお、以下の各実施形態において説明する解析装置は、専用のハードウェアにより実現されてもよい。解析装置は、当該解析装置を構成する１以上の構成要素が、１以上の物理的あるいは論理的な情報処理装置（物理的なコンピュータや、仮想的なコンピュータ等）を用いて実現されたシステムとして構成されてもよい。
　以下の説明においては、解析の対象は、水を輸送（配送）する水道管網であるとして説明する。しかしながら、本実施形態を例に説明する本願発明は、これには限定されず、水以外の任意の流体が流れる管網に適用可能である。たとえば、その任意の流体は、水以外の液体でもよく、天然ガスなどの気体でもよい。
　＜＜第１の実施形態＞＞
　＜構成＞
　本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る解析装置１１の構成を示すブロック図である。
　解析装置１１は、解析モデル２０を参照可能に構成される。
　解析モデル２０は、管網を表す情報である。具体的には、管網を表す情報は、たとえば、管網を構成するパイプの接続関係、長さ、直径、材質および粗さ等の情報を含む。パイプの材質および粗さの情報は、例えば流量係数で表現されてもよい。
　解析モデル２０は、管網を表す情報と本質的に同等な情報であればよい。たとえば、解析モデル２０は、管網を模した電気回路網を表す情報であってもよい。解析モデル２０は、たとえば、図示しない装置により予め作成されてもよいし、ユーザによって作成されてもよい。解析モデル２０は、たとえば、図示しない記憶装置等により保持される。解析モデル２０は、解析装置１１を実装するコンピュータにより保持されていてもよい。
　解析装置１１は、入出力部１０１と、伝達特性導出部１０２と、算出部１０３と、波形比較部１０５と、判定部１０６と、修正部１０７と、導出部１０８と、を備える。
　＝＝＝入出力部１０１＝＝＝
　入出力部１０１は、解析装置１１に接続される情報処理装置（不図示）とのデータのやりとりを行う。入出力部１０１は、データを記憶する記憶媒体と接続されていてもよい。入出力部１０１は、解析装置１１のユーザとデータをやりとりしてもよい。入出力部１０１は、ユーザがデータを書き込んだり、閲覧したりできるインタフェースを有していてもよい。入出力部１０１は、表示機能を有する出力装置に接続されていてもよい。
　入出力部１０１は、たとえば、解析モデル２０を記憶する記憶装置から、解析モデル２０を取得する。入出力部１０１は、入出力インタフェースにより、ユーザから解析モデル２０の一部または全部を取得してもよい。
　入出力部１０１は、解析装置１１の各構成要素とのデータのやりとりも行う。
　入出力部１０１は、伝達特性導出部１０２に対して、伝達特性（後述）を導出するために必要な情報を送出する。
　たとえば、入出力部１０１は、解析装置１１による解析の対象となる管網の情報を伝達特性導出部１０２に送出する。解析の対象となる管網は、たとえば、解析モデル２０で表される管網の一部である。入出力部１０１は、たとえば、解析モデル２０のうちの一部の範囲の情報を、解析の対象となる管網の情報として、伝達特性導出部１０２に送出する。解析の対象となる管網の情報は、解析の対象となる範囲を規定する点（すなわち、その範囲の管網の端点）の指定を含む。以下、解析の対象となる範囲を規定する点を、「端部の点」と表記する。また、入出力部１０１は、解析の対象となる管網の範囲内にある内部の点の指定を伝達特性導出部１０２に送出する。
　入出力部１０１は、管網の情報および解析の対象となる範囲と内部の点との指定を、たとえば、解析モデル２０を参照可能なユーザによる入力によって取得してもよい。あるいは、入出力部１０１は、上記の情報および上記の指定を、図示しない記憶装置に保存されたデータを読み取ることにより取得してもよい。
　図２は、解析の対象となる範囲の管網を概念的に示す図である。この管網では、点１，２，４が端部の点であり、点５が内部の点である。点３は分岐点であり、本説明での種々の演算には直接関与しない。以下、本実施形態の説明では、図２に示す管網を対象に解析を行うことが想定される。
　また、入出力部１０１は、解析の対象となる管網の構造情報を伝達特性導出部１０２に送出する。管網の構造情報は、伝達特性導出部１０２による伝達特性の導出において用いられる。管網の構造情報は、たとえば、管網を構成するパイプの接続関係、長さ、外径、および流量係数である。入出力部１０１は、管網の構造情報を、解析モデル２０から抽出し、抽出した情報を伝達特性導出部１０２に送出すればよい。
　さらに、伝達特性を導出するために必要な情報は、管網を構成する管の劣化に応じて変化するパラメータの情報を含む。
　管の劣化は、たとえば、管の肉厚（ｗａｌｌ　ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ）が変化することである。管の肉厚とは、管を構成する部材の厚さである。すなわち、管の肉厚は、管の外径と内径との差である。管の肉厚が薄くなることは特に、減肉と呼ばれる。減肉は、流体が流れることによる摩耗等によって起こる。
　したがって、管の劣化に応じて変化するパラメータは、たとえば、管の肉厚に応じて変化するパラメータである。
　管の肉厚に応じて変化するパラメータは、たとえば、管を流れる流体（本実施形態では、水）の中を伝達する音の速さ（以下、「音速」）である。音速は、別の言葉では、管を流れる流体中の圧力波の伝播速度である。音速を“ｃ”とすると、“ｃ”は、たとえば、次の式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
ただし、“ρ”は水の密度、“ＥＷ”は水の体積弾性率（１５℃のとき、２．１４ＧＮ／ｍ２）、Ｄは管の内径、“ｔ”は管の肉厚、“ＥＳ”は管の弾性係数、“λ”は管以外の要素（土など）が管の内圧を負担する比率である。なお、式（１）は、たとえば、次の文献＜１＞の第２５頁に記載されている。
文献＜１＞：藤野　浩一、「水撃圧の代数学的手法による解析と揚水発電所水路系への応用に関する研究」、［ｏｎｌｉｎｅ］、２００１年１０月、［２０１６年５月１６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.edit.ne.jp/~fkoichi/dron/ronbun/ronbun.pdf＞
　管の肉厚が薄くなるほどＤ／ｔの値は大きくなるため、式（１）によれば、管の肉厚が薄くなるほど音速の値は小さくなる。
　したがって、入出力部１０１は、管の劣化に応じて変化するパラメータの情報として、音速の値を、伝達特性導出部１０２に送出してもよい。なお、複数の種類の管が解析の対象となる管網に含まれる場合、入出力部１０１は、それぞれの種類の管ごとに音速の初期値を決定してもよい。
　入出力部１０１は、パラメータ（本実施形態では、音速）の初期値として、任意の値を伝達特性導出部１０２に送出してもよい。なお、一般には、液体中の音速は概ね１０００～１５００ｍ／ｓの範囲内の値をとることが知られている。入出力部１０１は、たとえば、パラメータの値として１２００ｍ／ｓという値を送出してもよい。または、入出力部１０１は、パラメータの値を解析モデル２０から取得してもよいし、ユーザの入力によって取得してもよい。このとき、取得される値は、後述される修正部１０７によって修正され得るため、正確である必要はない。
　なお、管の劣化に応じて変化するパラメータは、音速そのものでなくともよい。たとえば、管の劣化に応じて変化するパラメータは、音速の逆数や、音速の定数倍のパラメータ等、音速と本質的に同等なパラメータであってもよい。すなわち、管の劣化に応じて変化するパラメータは、音速に基づくパラメータ（音速そのものを含む）であればよい。
　上記の他、入出力部１０１は、伝達特性導出部１０２に対し、端部の点を流れる流体の水圧に関する情報を送出してもよい。たとえば、入出力部１０１は、端部の点を流れる流体の水圧が、どのような水圧の範囲で変動するかを示す情報を送出してもよい。この情報は、伝達特性導出部１０２による後述する伝達特性の導出に際して用いられうる。
　また、入出力部１０１は、算出部１０３に対し、管網の端部の点における水圧の情報を送出する。送出される水圧の情報は、例えば、各端部の点（図２に示す例では、点１，２，４）における、水圧の波形データである。水圧の波形データとは、水圧の推移の特徴を表すデータである。水圧の推移の特徴とは、管網の状態等に応じて変化し得る、水圧の推移に関する情報である。別の言葉では、水圧の推移の特徴とは、水圧の推移に関する意味のある情報である。水圧の波形データは、たとえば、水圧の経時変化を表すデータである。このデータは、たとえば、センサにより取得される実測値である。
　図３は、複数の点のそれぞれにおける水圧の経時変化を表すデータの具体例である。図３において、グラフを指し示す番号は、図２に示される各点の番号を表す。なお、図３で示す例では各データがグラフで表されているが、解析装置１１が扱うデータは、グラフ化されている必要はない。データは、時刻と水圧とが関連付けられているデータ列でもよい。
　水圧の波形データは、たとえば、水圧の周波数ごとの振幅の情報、すなわち周波数分布で表されていてもよい。この場合、水圧の波形データは、水圧の周波数ごとの位相の情報を含んでいてもよい。
　入出力部１０１は、水圧の波形データを、ユーザからの入力等によって取得し、算出部１０３に送出すればよい。このとき、入出力部１０１は、取得した水圧の波形を、周波数分布に変換して算出部１０３に送出してもよい。たとえば、取得した波形が水圧の経時変化である場合、入出力部１０１は、波形をフーリエ変換することにより、周波数分布を得ることができる。入出力部１０１は、得られた周波数分布を、算出部１０３に送出してもよい。
　入出力部１０１は、波形比較部１０５に対し、内部の点（図２に示す例では、点５）における水圧の波形データを送出する。以下、入出力部１０１が送出する内部の点における水圧の波形データを、入力内部波形データとも称す。入力内部波形データは、時間領域の波形でもよいし、周波数分布でもよい。
　入出力部１０１は、判定部１０６に対して、判定基準の情報を送出する。判定基準は、判定部１０６による判定の基準である。判定基準の情報は、たとえば、許容する不一致度の値の範囲である（不一致度については後述する）。この場合、不一致度が「許容する不一致度の値の範囲」内であるとき、不一致度は判定の基準を満たす、といえる。判定基準の情報は、許容する不一致度の上限、すなわち閾値であってもよい。この場合、後述する判定部１０６は、不一致度がその閾値以下であるか否かを判定する。
　入出力部１０１は、修正部１０７に対して、解析の範囲内のパイプに関するパラメータの中で、修正の対象となるパラメータの指定を送出してもよい。修正の対象となるパラメータは、たとえば、音速である。入出力部１０１は、修正部１０７に対して、修正の対象となるパラメータとして音速が選択されていることを示す情報を与えておけばよい。入出力部１０１は、管網の一部の区間の音速のみを修正の対象となるパラメータとして指定してもよい。
　なお、修正の対象となるパラメータは、減肉の量でもよい。たとえば、修正部１０７は、管網を構成する全ての管における減肉の量が同程度であるという仮定のもとで、全ての管における式（１）のＤ／ｔの値を修正してもよい。
　入出力部１０１は、後述する導出部１０８により導出される情報を受け取り、ユーザ等に出力する。
　＝＝＝伝達特性導出部１０２＝＝＝
　伝達特性導出部１０２は、入出力部１０１から受け取った管網の情報に基づいて、入出力部１０１により指定された端部の点および内部の点に関する伝達特性を導出する。伝達特性とは、電気回路網内の、複数の端子における電圧および電流の関係を表す値、または値の組である。すなわち、伝達特性導出部１０２は、管網を電気回路網でモデル化したときの、指定された端部の点および内部の点に相当する端子に関する伝達特性を導出する。
　管網を電気回路網でモデル化するとは、管網を流れる流体の流量を電流、圧力を電圧に関連付けて、管網を流れる流体の状態をシミュレートできる、電気回路網のモデルを作る（別の言葉では、想定する）ことである。モデル化された電気回路網における電流と管網を流れる流体の流量は、互いに変換することが可能である。また、電圧と圧力とは、互いに変換することが可能である。
　伝達特性導出部１０２は、例えば、電圧の周波数ごとに、端部の点および内部の点に基づく伝達特性として、端部の点に相当する端子および内部の点に相当する端子における電圧と、電流とを、関係づける式の係数を導出する。
　例として、まず、伝達特性導出部１０２は、指定された範囲の管網の状態を電気回路網で置き換えてモデル化し、その電気回路の振る舞いをシミュレートする。伝達特性導出部１０２は、そのシミュレーションに基づいて、電気回路網内の、入出力部１０１により指定された端部の点に相当する端子（ノード）および内部の点に相当する端子（ノード）間の、電圧と電流の関係を、伝達特性として導出する。
　伝達特性は、たとえば、次の式におけるＹｊｋ（１≦ｊ≦ｎ、１≦ｋ≦ｎ）の行列によって表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 ただし、上式において、Ｉｋ（１≦ｋ≦ｎ）は、ｋ番目のノード（指定された点に対応する）において、電気回路網の外から流れ込む（または、電気回路網の外に流れ出る）電流、Ｖｋは、ｋ番目のノードにおける電圧である。
　式（２）における、Ｙｊｋ（１≦ｊ≦ｎ、１≦ｋ≦ｎ）から成る行列は、一般に、アドミタンス行列（アドミッタンス行列）と呼ばれる。Ｙｊｋは、アドミタンスパラメータとも呼ばれる。
　アドミタンス行列は、電気回路網の各ノードにおいて、電気回路網の外から流れ込む（または、電気回路網の外に流れ出る）電流を、各ノードの電圧から求めることを可能とする計算式に用いることができる。
　アドミタンス行列は、例えばＳＰＩＣＥ（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍ　ｗｉｔｈ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ　Ｅｍｐｈａｓｉｓ）等の電気回路シミュレータによって、モデル化された電気回路網と電磁気学的な諸法則とに基づいて計算されることができる。電気回路シミュレータは、例えば、特性曲線法を用いたシミュレータや、有限要素法、粒子法を用いて電気の流れを計算できる一般的なシミュレータでよい。
　伝達特性導出部１０２は、図示しない電気回路シミュレータと協働して、アドミタンス行列を計算してもよい。電気回路シミュレータは、解析装置１１の外部にあってもよい。あるいは、伝達特性導出部１０２が、電気回路シミュレータと同等の機能を含んでいてもよい。伝達特性導出部１０２は、入出力部１０１から受け取った管網の情報から、その管網をモデル化した電気回路網と、指定された点とを、電気回路シミュレータに送出し、電気回路シミュレータにアドミタンス行列を計算させる。伝達特性導出部１０２は、計算されたアドミタンス行列を、伝達特性として取得する。このようにして、伝達特性導出部１０２は、伝達特性を導出する。
　伝達特性導出部１０２は、電気回路シミュレータを備えなくとも、アドミタンス行列を計算するのに必要な機能を備えていればよい。
　式（２）において、たとえば、１～ｎ－１番目のノードが端部の点に相当し、ｎ番目のノードが内部の点に相当するとする。その場合、伝達特性導出部１０２は、ｎ番目のノードの電流に関連する要素、すなわちＹｎ１～Ｙｎｎのみを、伝達特性として導出してもよい。
　なお、上述のように、伝達特性導出部１０２は、電圧の周波数ごとに、伝達特性を導出する。たとえば、伝達特性導出部１０２は、電気回路シミュレータに対し、端子に様々な周波数の正弦波を与え、出力される電流を取得することで、周波数ごとに、伝達特性を求めてもよい。伝達特性導出部１０２は、電気回路シミュレータに対しインパルス波形を与えたときの応答特性から、フーリエ変換によって周波数ごとの伝達特性を求めてもよい。
　伝達特性導出部１０２は、導出された伝達特性を、算出部１０３に送出する。
　＝＝＝算出部１０３＝＝＝
　算出部１０３は、周波数ごとの伝達特性と、入出力部１０１から受け取った端部の点における水圧の波形データとに基づいて、内部の点における水圧の波形データを算出する。具体的には、算出部１０３は、周波数ごとに、伝達特性と、各端部の点における振幅の値とに基づき、内部の点における水圧の振幅を算出する。これにより、算出部１０３は、周波数ごとの、内部の点における水圧の振幅、すなわち周波数分布を得る。
　算出部１０３が内部の点における水圧を算出できる原理を説明する。以下の説明において、水圧の算出の対象となる内部の点はｎ番目のノードであるとする。
　式（２）から、次の式（３）が導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（３）において、ｎ番目のノードは、内部の点に相当する端子であるため、この点において電流が外部に流れ出ることはない。すなわち、Ｉｎは、Ｉｎ＝０とすることができる。これに従い、式（３）にＩｎ＝０を代入し、Ｖｎについて解くと、次の式（４）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　この式（４）は、ｎ番目のノード以外のノードの電圧から、内部の点であるｎ番目のノードの電圧を求める式として理解される。すなわち、式（４）に基づけば、算出部１０３は、Ｙｎ１～Ｙｎｎの値と、Ｖ１～Ｖｎ－１の値がわかれば、Ｖｎを算出することができる。
　特に、１～ｎ－１番目のノードが端部の点に相当する場合、式（４）において、Ｖ１～Ｖｎ－１は、端部の点における水圧から変換できる変数である。したがって、算出部１０３は、伝達特性（Ｙｎ１～Ｙｎｎ）および端部の点における水圧から、Ｖｎの値を求めることができる。算出部１０３は、Ｖｎを求め、求めたＶｎを、水圧に変換すればよい。変換された値は、内部の点における水圧を表す。このようにして、算出部１０３は、内部の点における水圧を求めることができる。
　なお、式（４）は、本実施形態により開示される技術思想を逸脱しない範囲で変形されてよい。たとえば、式（４）は、電圧と水圧との間の関連付けに基づき、端部の点における水圧と内部の点における水圧との関係を表す式へと変形されてもよい。算出部１０３は、その式によって、端部の点における水圧から、内部の点における水圧を直接求めてもよい。
　なお、算出部１０３は、得られた周波数分布を、逆フーリエ変換等によって、経時変化の波形データに変換してもよい。以下、算出部１０３の算出によって生成された波形データ（周波数分布を表すデータを含む）を、計算内部波形データとも称する。
　算出部１０３は、生成した計算内部波形データを、波形比較部１０５に送出する。
　＝＝＝波形比較部１０５＝＝＝
　波形比較部１０５は、入出力部１０１から受け取った入力内部波形データと、算出部１０３により算出された計算内部波形データとを比較する。比較に用いられる波形データは、周波数分布でもよいし、時間領域の波形でもよい。比較する波形データの種類を統一するため、波形比較部１０５は、一方の波形の種類を他方の波形データの種類に変換してもよい。たとえば、波形比較部１０５は、時間領域の波形で２つの波形を比較する場合、周波数分布を、逆フーリエ変換等によって、時間領域の波形に変換してもよい。
　波形比較部１０５は、２つの波形の比較として、２つの波形データの間の相違を算出する。相違とは、２つのデータの類似のしていなさの程度を表す情報である。相違とは、別の言葉では、不一致の度合いを表す情報である。２つの波形データの不一致の度合いを表す情報（以下、「不一致度」）は、たとえば、不一致の大きさまたは割合で表されてもよい。２つの波形データの不一致度は、たとえば、２つの波形データのそれぞれの特徴点における数値の差の絶対値の合計で求めてもよい。不一致度の算出方法はこれに限られない。また、波形比較部１０５は、不一致度ではなく一致の度合い（類似性）を算出してもよい。一致の度合いは、たとえば、それぞれの波形データにおいて抽出される複数の特徴点のうち周波数が一致した数、等により算出されてもよい。
　以下の説明では、波形比較部１０５は、２つの波形の不一致度を算出するとする。この不一致度の値は、不一致の度合いが大きいほど大きいとする。なお、不一致度は伝達特性導出部１０２で用いられる管網モデルに応じて変化するので、不一致度は管網モデルの精度を表す指標の１つということができる。管網モデルの精度とは、すなわち、管網モデルの生成において用いられた管網の情報（音速等）の正しさである。
　＝＝＝判定部１０６＝＝＝
　判定部１０６は、管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する。本実施形態では、判定部１０６は、波形比較部１０５により算出された不一致度が、入出力部１０１からの受け取った判定基準を満たすか否かを判定する。たとえば、判定部１０６は、入出力部１０１から「許容する不一致度の上限の値」、すなわち閾値、を受け取っている場合、不一致度がその閾値以下であるか否かを判定する。このとき、判定部１０６は、不一致度がその閾値以下である場合は不一致度が判定基準を満たしているとし、不一致度がその閾値を超える場合は不一致度が判定基準を満たしていない、と判定する。
　不一致度が判定基準を満たしていない場合は、解析装置１１は、修正部１０７による後述の処理を実行する。不一致度が判定基準を満たしている場合は、解析装置１１は、導出部１０８による後述の処理を実行する。この場合、判定部１０６は、修正されたパラメータの最終的な値を導出部１０８に送信してもよい。
　＝＝＝修正部１０７＝＝＝
　修正部１０７は、解析モデル２０における、入出力部１０１から指定されたパラメータの値を修正する。本説明においては、修正されるパラメータは、管網を構成する管のうち１つ以上の管における音速である。修正部１０７は、たとえば、パラメータの値を、不一致度の値に基づいて修正すればよい。修正においては、判定部１０６による判定と修正とを繰り返すことによってパラメータの値が最適な値に近づくようなアルゴリズムを用いる。修正部１０７は、たとえば、Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ法や、遺伝的アルゴリズムに基づく方法により、上述の修正を行えばよい。修正方法は、カルマンフィルタを用いる方法であってもよい。
　修正部１０７は、修正した値、すなわち修正値を、たとえば、入出力部１０１に送信する。入出力部１０１は、受け取った修正値を反映させた管網の情報を、伝達特性導出部１０２に送出する。これにより、修正値が反映された管網の情報に基づいて、伝達特性導出部１０２が再び伝達特性を計算する。
　＝＝＝導出部１０８＝＝＝
　導出部１０８は、修正されたパラメータの値に基づいて、管の劣化に関する情報を導出する。
　劣化に関する情報は、たとえば、劣化の程度、すなわち劣化の進行具合を表す情報である。
　本実施形態で修正されたパラメータである音速の値は、管の肉厚に依存して変化する値であるため、劣化の程度を表す情報である。したがって、導出部１０８は、修正された音速の値そのものを、管の劣化に関する情報として扱ってもよい。
　導出部１０８は、音速の値が基準値と比較して減少した度合いを算出してもよい。このときの基準値は、たとえば、設計値に基づいて算出される音速の値でもよいし、過去に同一の管網を対象にして行われた解析によって同一の判定基準のもとで算出された音速の値でもよい。基準値が過去に同一の管網を対象にして行われた解析で同一の判定基準を満たした管網モデルにおける音速の値に基づく場合は、その過去の時点から管がどの程度劣化したのかが明らかになる。
　管の肉厚の値は、管の劣化に関する情報の１つである。導出部１０８は、音速の値と式（１）とに基づいて、管の肉厚の値を導出してもよい。導出部１０８は、さらに、導出した肉厚の値の、基準値（設計値等）に対する割合を導出してもよい。
　導出部１０８は、基準値を記憶するデータベース（不図示）を参照できるように構成されていてもよい。導出部１０８は、データベースが含む情報に基づいて、劣化に関する情報を導出してもよい。
　劣化に関する情報は、「劣化している」または「劣化していない」のいずれかを示す文章、記号および信号の、いずれかまたはそれらの組み合わせでもよい。たとえば、導出部１０８は、音速の値が、所定の基準（たとえば、予め設定されていた範囲）から外れていた場合に、「管が劣化している」ということを意味する情報を出力してもよい。この所定の基準は、ユーザまたは解析装置１１の設計者によって入出力部１０１等を介して設定されていればよい。この所定の基準が、過去に同一の管網を対象にして行われた解析で同一の判定基準を満たした管網モデルにおける音速の値に基づく場合は、その過去の時点からの劣化具合についての知見を得ることができる。
　劣化に関する情報は、劣化のレベルを多段階で評価する文章、記号および信号のいずれかまたはそれらの組み合わせでもよい。
　導出部１０８は、導出された情報を、たとえば、入出力部１０１に送出する。
　＜動作＞
　第１の実施形態に係る解析装置１１の動作を、具体的な例を示しながら説明する。図４は、本実施形態に係る解析装置１１の動作の流れを示すフローチャートである。
　まず、入出力部１０１が、伝達特性導出部１０２に、解析に必要な情報を送出する（ステップＳ４１）。解析に必要な情報は、たとえば、管網の構造情報（端部の点および内部の点の指定を含む）と、管の肉厚に応じて変化するパラメータの情報とを含む。
　具体的には、入出力部１０１は、図２に例示する管網の情報を伝達特性導出部１０２に送出する場合、点１，２，３，４，５の接続関係と、各点間のパイプに関するパラメータとを送出する。例として、入出力部１０１は、点１－点５間の管長を１００ｍ、管の直径を３０ｍｍ、流量係数を１００、点５－点３間の管長を２０ｍ、管の直径を３０ｍｍ、流量係数を１００、点３－点２間の管長を８０ｍ、管の直径を２５ｍｍ、流量係数を８０、点３－点４間の管長を１２０ｍ、管の直径を３０ｍｍ、流量係数を１００として、管網の情報を伝達特性導出部１０２に送出したとする。また、入出力部１０１は、たとえば、管の肉厚に応じて変化するパラメータの情報として、各点間の音速の値を送出する。例として、入出力部１０１は、点１－点４間の音速として１２００ｍ／ｓを、点３－点２間の音速として１１５０ｍ／ｓを、伝達特性導出部１０２に送出したとする。
　また、入出力部１０１は、算出部１０３に、端部の点（図２に示される例では、点１，２，４）における水圧の波形データを送出する。
　また、入出力部１０１は、波形比較部１０５に対し、内部の点（図２に示す例では、点５）における水圧の波形データを送出する。
　また、入出力部１０１は、判定部１０６に対し、判定基準の情報を送出する。たとえば、入出力部１０１が、判定基準の情報として、「０．１」という数値を判定部１０６に送出する。判定部１０６は、この情報に基づき、判定基準を「不一致度が０．１以下であること」として後述のステップＳ４６の判定を行う。
　また、入出力部１０１は、修正部１０７に対し、解析モデル２０において修正の対象となるパラメータの指定を送出する。本説明では、入出力部１０１は、点１－点４間の音速を、修正の対象となるパラメータとして指定する。
　伝達特性導出部１０２は、管網の情報に基づいて、伝達特性を導出する（ステップＳ４２）。伝達特性導出部１０２は、図２に例示する管網の情報を受け取った場合は、たとえば、その管網をモデル化した電気回路網における、点１，２，４，５に相当するノードにおける電圧と電流との関係を表すアドミタンス行列を算出する。
　上述のアドミタンス行列を算出するにあたり、伝達特性導出部１０２は、入出力部１０１から受け取った管網の情報に基づいて、管網を電気回路網にモデル化する。具体的には、伝達特性導出部１０２は、管網を模した電気回路網をシミュレートするためのデータを生成する。
　伝達特性導出部１０２は、管網を構成する要素（パイプ等）を、回路素子の組み合わせによってモデル化してもよい。例えば、管網を構成するパイプ３０１は、図５に例示するように、コイル３１１とコンデンサ３１２と抵抗３１３とで構成される電気回路３０２と関連付けられてもよい。したがって、伝達特性導出部１０２は、たとえば、図２で示される点間をつなぐパイプ３０１を、それぞれ電気回路３０２でモデル化してもよい。このとき、電気回路３０２における、コイル３１１のインダクタンスＬ、コンデンサ３１２のキャパシタンスＣ、抵抗３１３の抵抗値Ｒは、それぞれ次の式（５）によって求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　伝達特性導出部１０２は、たとえば、管網の各点間のパイプを図５に示すようなコイル３１１とコンデンサ３１２と抵抗３１３とで構成される電気回路３０２で置き換えることにより生成する電気回路網を、仮想的に構築する。具体的には、たとえば、伝達特性導出部１０２は、各点間のパイプを電気回路３０２でモデル化した電気回路網を作成するためのデータを生成し、そのデータを電気回路シミュレータに送出する。これにより、管網に基づいた電気回路網が仮想的に生成される。なお、以下、管網に基づいて生成するモデルを「管網モデル」と称する。
　図２に示される管網の各パイプを上記の電気回路３０２でモデル化することで作成される電気回路網は、図６に示される通りである。図６において、数字が付された破線は、図２に示される管網の各点に相当する端子の位置を表す。
　伝達特性導出部１０２は、抵抗３１３の代わりに、抵抗３１３によって損失する圧力の大きさ（圧力損失）をモデル化する回路素子を用いてもよい。圧力損失をＰとすると、Ｐは、たとえば、ヘーゼン・ウィリアムスの式に基づく次の式（６）で表されうる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
式（６）において、流量係数とは、ヘーゼン・ウィリアムスの式において、管内の流体の流れやすさを表す定数である。流量係数は、例えば、使用年数に応じて決定され得る。
　式（６）は管網を流れる流体が水である場合の例であり、圧力損失を表す式は、流体の種類や様々な条件に応じて適切な式が用いられうる。
　伝達特性導出部１０２は、たとえば、式（６）で示されるような圧力損失を表す回路素子を、電気回路網に用いてもよい。たとえば、伝達特性導出部１０２は、電流に依存して出力電圧が変化する非線形電圧源を用いて、抵抗３１３をモデル化してもよい。
　伝達特性導出部１０２は、電気回路シミュレータに、上記のようにしてモデル化されることで作成される電気回路網をシミュレートするためのデータを送出する。そして、伝達特性導出部１０２は、電気回路シミュレータに、その電気回路網に基づいた、端部の点に相当するノードおよび内部の点に相当するノード（図２に示す例では、点１，２，４，５）に関するアドミタンス行列を計算させる。
　伝達特性導出部１０２は、電気回路シミュレータによって、たとえば、小信号解析と呼ばれる、振幅の小さい入力信号を用いた解析を行うことで、アドミタンス行列を計算する。小信号解析は、入力信号の振幅が小さいことを仮定することで電気回路中の非線形な素子を線形な素子とみなすことができる解析手法である。小信号解析では、入力信号の振幅が小さいという仮定のもと、線型な素子で構成された小信号モデルが想定され、指定された周波数の電圧に対する出力を算出することができる。すなわち、小信号解析によれば、電気回路が、上述のような、電圧と電流との間の非線形な関係を表す回路素子を含む場合でも、アドミタンス行列を近似的に数値計算することができる。
　伝達特性導出部１０２は、計算により得られたアドミタンス行列を、伝達特性として取得する。伝達特性導出部１０２は、たとえば、図２に示す例における点１，２，４，５に関するアドミタンス行列を計算した場合、式（２）のアドミタンス行列の各要素に相当する、Ｙ１１、Ｙ１２、Ｙ１４、Ｙ１５、Ｙ２１、Ｙ２２、Ｙ２４、Ｙ２５、Ｙ４１、Ｙ４２、Ｙ４４、Ｙ４５、Ｙ５１、Ｙ５２、Ｙ５４、およびＹ５５の値を、伝達特性として導出する。伝達特性導出部１０２は、点５に関する要素の値のみを求めてもよい。すなわち、伝達特性導出部１０２は、式（３）におけるＹｎ１～Ｙｎｎに相当する、Ｙ５１、Ｙ５２、Ｙ５４、およびＹ５５を、伝達特性として求めればよい。伝達特性導出部１０２は、導出した伝達特性を、算出部１０３に送信する。
　算出部１０３は、伝達特性と、入出力部１０１から受け取った、端部の点（図２に示す例では、点１，２，４）における水圧とに基づいて、内部の点（図２に示す例では、点５）における波形データである計算内部波形データを算出する（ステップＳ４３）。具体的に、図２に示す例に従って説明すると、まず、算出部１０３は、Ｖ１～Ｖ４（式（４）におけるＶ１～Ｖｎ－１に相当する）の値を、端部の点における水圧の値を電圧の値に変換することにより、算出する。そして、算出部１０３は、式（４）に、Ｖ１～Ｖ４およびＹ５１～Ｙ５５の値を代入し、Ｖ５（式（４）におけるＶｎに相当する）の値を求める。算出部１０３は、求められたＶ５を、水圧の値に変換し、変換した値を内部の点における水圧の値として算出する。
　ステップＳ４４にて、波形比較部１０５は、算出部１０３が算出した計算内部波形データと、入出力部１０１が送出した入力内部波形データとを、比較する。具体的には、波形比較部１０５は、算出部１０３が求めた計算内部波形データと、入出力部１０１が送出した入力内部波形データとの間の不一致度を算出する。
　図７は、点１－点４間の音速を１２００ｍ／ｓとした場合の計算内部波形のグラフ（グラフ７０１）と、入力内部波形のグラフ（グラフ６０１）の例である。
　本説明では、波形比較部１０５は、周波数分布で表された上記２つの波形データの間の不一致度を算出する。例として、波形比較部１０５は、１／６Ｈｚから１０Ｈｚまでの１／６Ｈｚごとの周波数の水圧の差の絶対値をそれぞれ求め、それらの値を合計する。波形比較部１０５は、合計した値を不一致度の値として算出する。例として、波形比較部１０５が算出した不一致度の値は０．２９であったとする。
　波形比較部１０５は、算出した不一致度の値を波形比較部１０５に送出する。
　次に、判定部１０６が、不一致度が判定基準を満たしているかを判定する（ステップＳ４５）。波形比較部１０５により算出された不一致度が、判定基準を満たさない場合（ステップＳ４５においてＮＯ）、解析装置１１の処理は、繰り返し処理を抜けずに、ステップＳ４６に進む。
　本動作例の説明での判定基準は、「不一致度が０．１以下であること」である。不一致度が０．２９である場合は判定基準を満たさないため、解析装置１１の処理はステップＳ４６へと進む。
　なお、不一致度が判定基準を満たす場合（ステップＳ４５においてＹＥＳ）は、解析装置１１の処理はステップＳ４７へと進む。
　ステップＳ４６において、修正部１０７は、パラメータの値の修正を行う。修正部１０７は、修正した値を入出力部１０１に送出する。入出力部１０１は、受け取った修正値を伝達特性導出部１０２に送出する。
　解析装置１１は、修正部１０７により修正された値を用いて、再びステップＳ４２～ステップＳ４５の動作を行う。解析装置１１は、この処理を、不一致度の値が判定基準を満たすまで繰り返す。これにより、パラメータの、判定基準を満たす値が求められる。
　なお、判定部１０６は、上記繰り返し処理において、所定回数または所定時間の経過後になお不一致度が判定基準を満たさない場合や、不一致度が改善されない場合には、繰り返し処理を終了するよう、構成されてもよい。
　点１－点４間の音速の値が１０００ｍ／ｓに修正された時に、不一致度の値が０．０８となったとする。この値は判定基準を満たしているので、解析装置１１の処理は、繰り返し処理を抜け、ステップＳ４７に進む。
　ステップＳ４７において、導出部１０８は、求められた音速の値に基づき、劣化に関する情報を導出する。たとえば、導出部１０８は、音速の値が１０５０～１２００ｍ／ｓの範囲内であれば「正常」を示す信号を出力し、音速の値が１０５０～１２００ｍ／ｓの範囲外であれば「劣化」を示す信号を出力するとする。この場合で、求められた音速の値が１０００ｍ／ｓであれば、導出部１０８は、「劣化」を示す信号を出力する。導出部１０８は、あるいは、求められた音速の値と、過去に算出された音速の値との比の値を計算してもよい。以前に算出された音速の値が１２００ｍ／ｓであれば、８３％という値を出力してもよい。
　導出部１０８は、導出された情報を入出力部１０１に送出してもよい。
　入出力部１０１は、導出部１０８から受け取った情報を、例えばユーザに出力する（ステップＳ４８）。こうして、ユーザは、解析装置１１によって導出された、管の肉厚に関する情報を取得する。
　入出力部１０１は、出力において、修正値を用いて算出された計算内部波形データのグラフと、入力内部波形データのグラフとを、重ねて表示してもよい。図８は、上記２つの波形データのグラフを重ねて表示した例である。図８において、グラフ６０１は入力内部波形データのグラフであり、グラフ７０２は、音速の値を１０００ｍ／ｓとしたときの計算内部波形データのグラフである。このような表示により、出力先（たとえばユーザ）は、解析装置１１によって解析された管網モデルの精度を直感的に理解することができる。
　＜効果＞
　本実施形態によれば、出力先（たとえばユーザ）は、解析の対象の管の劣化に関する情報を得ることができる。その理由は、管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が所定の条件を満たす場合に、そのパラメータの値に基づいた劣化に関する情報が導出されるからである。
　解析装置１１が用いるデータは、管網の構造情報と、解析範囲の端部の点における波形データと、内部の点における波形データである。空気抜き弁や消火栓など、配管にあるアクセス可能な地点を端部の点として設定すれば、ユーザは、波形データを容易に取得できる。したがって、解析装置１１は、簡易な方法で取得可能な情報に基づいて管の劣化に関する情報を取得することができる。
　修正部１０７が、不一致度が判定基準を満たすまでパラメータの値を修正することにより、解析装置１１は、劣化に関する情報を、ユーザが所望する精度で導出することができる。
　また、解析装置１１は、音速のみを変化させて解析モデルを修正することにより、管の内径と肉厚に関する情報の変化が抽出できる。
　＜＜変形例＞＞
　図９は、第１の実施形態の変形例である解析装置１２の構成を表すブロック図である。
　解析装置１２は、修正部１０７を備えなくともよい。
　この解析装置１２においては、判定部１０６は、不一致度が判定基準を満たすか満たさないかを判定した結果を、導出部１０８に伝える。
　導出部１０８は、判定された結果に応じて異なる情報を導出する。導出部１０８は、たとえば、不一致度が判定基準を満たす場合は「精度が許容範囲内である」ことを示す信号を出力し、不一致度が判定基準を満たさない場合は「精度が許容範囲内でない」ことを示す信号を出力すればよい。
　このようにして導出された情報は、判定の結果に応じて変化する情報であるから、パラメータの値に基づいた、管の肉厚に関する情報の１つである。
　出力先は、導出された情報によって、入出力部１０１から受け取ったパラメータの値が精度の許容範囲内であるか否かを知ることができる。すなわち、出力先は、管の劣化に関する情報を取得することができる。
　＜主要な構成＞
　本発明の一実施態様に係る解析装置の主要構成について説明する。図１０は、本発明の一実施態様に係る解析装置１０の構成を示すブロック図である。
　解析装置１０は、判定部１０６と導出部１０８とを備える。
　判定部１０６は、管網を構成する管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する。
　なお、管網モデルは、図示しない機能構成によって、管の構成と管の特徴と端部の点における波形データと、内部の点における波形データと、上記のパラメータとに基づいて生成可能である。
　導出部１０８は、管網モデルの精度が所定の条件を満たす場合に、パラメータに基づいた、管の劣化に関する情報を導出する。
　図１１は、解析装置１０の各構成要素の動作の流れを示すフローチャートである。
　ステップＳ１１１にて、判定部１０６は、管網を構成する管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が所定の条件を満たすかを判定する。
　導出部１０８は、管網モデルの精度が所定の条件を満たす場合に、パラメータに基づいた、管の劣化に関する情報を導出する（ステップＳ１１３）。
　本構成によれば、簡易な方法で取得可能な情報に基づいて管の劣化に関する情報を取得することができる。
　＜＜ハードウェアおよびソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）の構成＞＞
　以下、上記説明した各実施形態を実現可能なハードウェア構成について説明する。
　上記各実施形態において説明した解析装置の一部または全部は、専用のハードウェアにより構成されてもよい。その場合、各構成要素の一部又は全部は、統合されたハードウェア（処理を実行するロジックを実装した集積回路等）として実現されてもよい。
　例えば、各構成要素をハードウェアにより実現する場合、各構成要素は、それぞれの機能を提供可能な回路が集積したＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ　ｏｎ　ａ　Ｃｈｉｐ）等として実装されてもよい。この場合、例えば、各構成要素が保持するデータは、ＳｏＣとして統合されたＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）の記憶領域やフラッシュメモリの記憶領域に記憶されてもよい。
　また、この場合、各構成要素を接続する通信回線としては、周知の通信バスを採用してもよい。また、各構成要素を接続する通信回線はバス接続に限られない。それぞれの構成要素間はピアツーピアで接続されてもよい。
　また、上述した解析装置、あるいは、当解析装置の構成要素は、図１２に例示するようなハードウェアの一部または全部と、そのハードウェアによって実行される各種ソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）との可能な組み合わせによって実現されてもよい。
　ハードウェア装置１５００の各構成要素は、バス１５１１によって互いに通信可能である。
　演算装置１５０１は、汎用のＣＰＵやマイクロプロセッサ等の演算処理装置である。演算装置１５０１は、例えば後述する不揮発性記憶装置１５０２に記憶された各種ソフトウェア・プログラムを記憶装置１５０３に読み出し、読み出したソフトウェア・プログラムに従って処理を実行してもよい。各実施形態における伝達特性導出部１０２、算出部１０３、波形比較部１０５、判定部１０６、修正部１０７、および導出部１０８のいずれかまたは全部は、演算装置１５０１を用いて、それぞれの演算処理を実行してもよい。
　記憶装置１５０３は、演算装置１５０１から参照可能な、ＲＡＭ等のメモリ装置であり、ソフトウェア・プログラムや各種データ等を記憶する。なお、記憶装置１５０３は、揮発性のメモリ装置であってもよい。
　不揮発性記憶装置１５０２は、例えば磁気ディスクドライブや、フラッシュメモリによる半導体記憶装置のような、不揮発性の記憶装置である。不揮発性記憶装置１５０２は、ソフトウェア・プログラムやデータ等を記憶可能である。管網の構成要素と、当該管網の構成要素をモデル化する電気回路網の構成要素とを関連付けた変換情報は、ファイルやデータベース等の形式により、不揮発性記憶装置１５０２に保存されてもよい。
　通信インタフェース１５０８は、通信ネットワーク１５０９に接続するインタフェース装置である。通信インタフェース１５０８は、例えば有線および無線のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）接続用インタフェース装置等でもよい。各実施形態における入出力部１０１は、通信インタフェース１５０８を介して、図示しない他のシステム等から、解析モデル２０、端部および内部の波形データ、修正の対象のパラメータ等の入力を受け付けてもよい。
　ドライブ装置１５０７は、例えば、後述する記録媒体１５０６に対するデータの読み込みや書き込みを処理する装置である。
　記録媒体１５０６は、例えば光ディスク、光磁気ディスク、半導体フラッシュメモリ等、データを記録可能な記録媒体である。
　入出力インタフェース１５１０は、外部装置との間の入出力を制御する装置である。例えば、解析装置のユーザは、入出力インタフェース１５１０を介して解析装置に接続された入出力装置（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ装置、プリンタ等）を用いて、解析装置に対して、管網の情報、解析の範囲および内部の点の指定、波形データ、あるいは、各種の指示等を送出してもよい。なお、各実施形態における入出力部１０１は、入出力インタフェース１５１０に接続された入出力装置を用いて実現されてもよい。
　上述した各実施形態では、例えば、図１２に例示したハードウェア装置１５００により解析装置が実現されてもよい。具体的には、解析装置は、ハードウェア装置１５００に対して、各実施形態において説明した機能を実現可能なソフトウェア・プログラムを供給することにより実現されてもよい。この場合、ハードウェア装置１５００に対して供給したソフトウェア・プログラムを、演算装置１５０１が実行することによって、各実施形態が実現されてもよい。
　上述した各実施形態において、図１、図９、および図１０に示した各部は、上述したハードウェアにより実行されるソフトウェア・プログラムの機能（処理）単位である、ソフトウェアモジュールとして実現することができる。ただし、これらの図面に示した各ソフトウェアモジュールの区分けは、説明の便宜上の構成である。ソフトウェアモジュールの実装に際しては、様々な構成が想定され得る。
　例えば、図１、図９、および図１０に例示した各部をソフトウェアモジュールとして実現する場合、これらのソフトウェアモジュールを不揮発性記憶装置１５０２が記憶していてもよい。演算装置１５０１は、それぞれの処理を実行する際に、これらのソフトウェアモジュールを記憶装置１５０３に読み出すよう構成されていてもよい。
　また、これらのソフトウェアモジュール間は、共有メモリやプロセス間通信等の適宜の方法により、相互に各種データを伝達できるように構成されていてもよい。このような構成により、これらのソフトウェアモジュール間は、相互に通信可能に接続可能である。
　更に、上記各ソフトウェア・プログラムは記録媒体１５０６に記録されてもよい。上記通信装置等の出荷段階、あるいは運用段階等において、適宜ドライブ装置１５０７を通じて、当該ソフトウェア・プログラムは不揮発性記憶装置１５０２に格納されてもよい。
　なお、上記の場合において、上記解析装置への各種ソフトウェア・プログラムの供給方法として、出荷前の製造段階、あるいは出荷後のメンテナンス段階等において、適当なジグを利用して当該装置内にインストールする方法が採用されてもよい。また、各種ソフトウェア・プログラムの供給方法として、インターネット等の通信回線を介して外部からダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順が採用されてもよい。
　そして、このような場合において、各実施形態の解析装置は、ソフトウェア・プログラムを構成するコードが記録された、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体によって構成されると捉えることができる。
　また、上述した解析装置、あるいは、当解析装置の構成要素は、図１２に例示するハードウェア装置１５００を仮想化した仮想化環境と、当該仮想化環境において実行される各種ソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム）とによって実現されてもよい。この場合、図１２に例示するハードウェア装置１５００の構成要素は、当該仮想化環境における仮想デバイスとして提供される。なお、この場合も、図１２に例示するハードウェア装置１５００を物理的な装置として構成した場合と同様の構成にて、各実施形態の解析装置を実現可能である。
　以上、本発明を、上述した実施形態に適用した例として説明した。しかしながら、本発明の技術的範囲は、上述した各実施形態に記載した範囲には限定されない。当業者には、上述した各実施形態に対して多様な変更又は改良を加えることが可能であることは明らかである。そのような場合、変更又は改良を加えた新たな実施形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。更に、上述した各実施形態、あるいは、変更又は改良を加えた新たな実施形態を組み合わせた実施形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。そしてこのことは、請求の範囲に記載した事項から明らかである。
　本出願は、２０１６年５月１７日に出願された日本出願特願２０１６－０９８４４１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。
　上記実施形態の一部または全部は以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
　＜＜付記＞＞
［付記１］
　管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定手段と、
　前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出手段と、
　を備える解析装置。
［付記２］
　前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たさない場合に、前記パラメータの値の修正を行う修正手段をさらに備え、
　前記修正手段は、前記判定手段が、前記修正が反映された前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たすと判定するまで、前記修正を繰り返す、
　付記１に記載の解析装置。
［付記３］
　前記パラメータは、前記管を流れる流体における音速に基づくパラメータである、
　付記１または２に記載の解析装置。
［付記４］
　前記管の劣化に関する情報は、前記管の肉厚に関する情報である、
　付記１から３のいずれか一項に記載の解析装置。
［付記５］
　前記導出手段は、前記パラメータの値が所定の基準を満たさない場合に、前記管が劣化していることを示す情報を出力する、
　付記１から４のいずれか一項に記載の解析装置。
［付記６］
　前記所定の基準は、過去に前記所定の条件を満たした前記管網モデルの前記パラメータに基づく基準である、
　付記５に記載の解析装置。
［付記７］
　前記判定手段は、前記管網モデルの精度を、前記管を流れる流体の、前記管の端部における圧力の推移の特徴から導出される前記管の内部の点における圧力の推移の特徴である第１の推移の特徴と、前記管を流れる流体の前記内部の点における圧力の推移の特徴として入力された第２の推移の特徴と、の比較に基づいて算出する、
　付記１から６のいずれか一項に記載の解析装置。
［付記８］
　管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定し、
　前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する、
　解析方法。
［付記９］
　前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たさない場合に、前記パラメータの値の修正を行い、
　前記修正が反映された前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たすまで、前記修正を繰り返す、
　付記８に記載の解析方法。
［付記１０］
　前記パラメータは、前記管を流れる流体における音速に基づくパラメータである、
　付記８または９に記載の解析方法。
［付記１１］
　前記管の劣化に関する情報は、前記管の肉厚に関する情報である、
　付記８から１０のいずれか一項に記載の解析方法。
［付記１２］
　前記パラメータの値が所定の基準を満たさない場合に、前記管が劣化していることを示す情報を出力する、
　付記８から１１のいずれか一項に記載の解析方法。
［付記１３］
　前記所定の基準は、過去に前記所定の条件を満たした前記管網モデルの前記パラメータに基づく基準である、
　付記１２に記載の解析方法。
［付記１４］
　前記管網モデルの精度を、前記管を流れる流体の、前記管の端部における圧力の推移の特徴から導出される前記管の内部の点における圧力の推移の特徴である第１の推移の特徴と、前記管を流れる流体の前記内部の点における圧力の推移の特徴として入力された第２の推移の特徴と、の比較に基づいて算出する、
　付記８から１３のいずれか一項に記載の解析方法。
［付記１５］
　コンピュータに、
　管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定処理と、
　前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出処理と、
　を実行させるプログラム。
［付記１６］
　コンピュータに、前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たさない場合に、前記パラメータの値の修正を行う修正処理をさらに実行させ、
　前記修正処理は、前記判定処理が、前記修正が反映された前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たすと判定するまで、前記修正を繰り返す、
　付記１５に記載のプログラム。
［付記１７］
　前記パラメータは、前記管を流れる流体における音速に基づくパラメータである、
　付記１５または１６に記載のプログラム。
［付記１８］
　前記管の劣化に関する情報は、前記管の肉厚に関する情報である、
　付記１５から１７のいずれか一項に記載のプログラム。
［付記１９］
　前記導出処理は、前記パラメータの値が、所定の基準を満たさない場合に、前記管が劣化していることを示す情報を出力する、
　付記１５から１８のいずれか一項に記載のプログラム。
［付記２０］
　前記所定の基準は、過去に前記所定の条件を満たした前記管網モデルの前記パラメータに基づく基準である、
　付記１９に記載のプログラム。
［付記２１］
　前記判定処理は、前記管網モデルの精度を、前記管を流れる流体の、前記管の端部における圧力の推移の特徴から導出される前記管の内部の点における圧力の推移の特徴である第１の推移の特徴と、前記管を流れる流体の前記内部の点における圧力の推移の特徴として入力された第２の推移の特徴と、の比較に基づいて算出する、
　付記１５から２０のいずれか一項に記載のプログラム。
　１～５　　管網内の点
　１０～１２　　解析装置
　２０　　解析モデル
　１０１　　入出力部
　１０２　　伝達特性導出部
　１０３　　算出部
　１０５　　波形比較部
　１０６　　判定部
　１０７　　修正部
　１０８　　導出部
　３０１　　パイプ
　３０２　　電気回路
　６０１　　入力内部波形データのグラフ
　７０１　　計算内部波形データのグラフ
　７０２　　計算内部波形データのグラフ
　１５００　　ハードウェア装置
　１５０１　　演算装置
　１５０２　　不揮発性記憶装置
　１５０３　　記憶装置
　１５０６　　記録媒体
　１５０７　　ドライブ装置
　１５０８　　通信インタフェース
　１５０９　　通信ネットワーク
　１５１０　　入出力インタフェース
　１５１１　　バス

Claims (21)

  1. 　管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定手段と、
    　前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出手段と、
    　を備える解析装置。
  2. 　前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たさない場合に、前記パラメータの値の修正を行う修正手段をさらに備え、
    　前記修正手段は、前記判定手段が、前記修正が反映された前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たすと判定するまで、前記修正を繰り返す、
    　請求項１に記載の解析装置。
  3. 　前記パラメータは、前記管を流れる流体における音速に基づくパラメータである、
    　請求項１または２に記載の解析装置。
  4. 　前記管の劣化に関する情報は、前記管の肉厚に関する情報である、
    　請求項１から３のいずれか一項に記載の解析装置。
  5. 　前記導出手段は、前記パラメータの値が所定の基準を満たさない場合に、前記管が劣化していることを示す情報を出力する、
    　請求項１から４のいずれか一項に記載の解析装置。
  6. 　前記所定の基準は、過去に前記所定の条件を満たした前記管網モデルの前記パラメータに基づく基準である、
    　請求項５に記載の解析装置。
  7. 　前記判定手段は、前記管網モデルの精度を、前記管を流れる流体の、前記管の端部における圧力の推移の特徴から導出される前記管の内部の点における圧力の推移の特徴である第１の推移の特徴と、前記管を流れる流体の前記内部の点における圧力の推移の特徴として入力された第２の推移の特徴と、の比較に基づいて算出する、
    　請求項１から６のいずれか一項に記載の解析装置。
  8. 　管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定し、
    　前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する、
    　解析方法。
  9. 　前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たさない場合に、前記パラメータの値の修正を行い、
    　前記修正が反映された前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たすまで、前記修正を繰り返す、
    　請求項８に記載の解析方法。
  10. 　前記パラメータは、前記管を流れる流体における音速に基づくパラメータである、
    　請求項８または９に記載の解析方法。
  11. 　前記管の劣化に関する情報は、前記管の肉厚に関する情報である、
    　請求項８から１０のいずれか一項に記載の解析方法。
  12. 　前記パラメータの値が所定の基準を満たさない場合に、前記管が劣化していることを示す情報を出力する、
    　請求項８から１１のいずれか一項に記載の解析方法。
  13. 　前記所定の基準は、過去に前記所定の条件を満たした前記管網モデルの前記パラメータに基づく基準である、
    　請求項１２に記載の解析方法。
  14. 　前記管網モデルの精度を、前記管を流れる流体の、前記管の端部における圧力の推移の特徴から導出される前記管の内部の点における圧力の推移の特徴である第１の推移の特徴と、前記管を流れる流体の前記内部の点における圧力の推移の特徴として入力された第２の推移の特徴と、の比較に基づいて算出する、
    　請求項８から１３のいずれか一項に記載の解析方法。
  15. 　コンピュータに、
    　管の劣化に応じて値が変化するパラメータを含む情報に基づく管網モデルの精度が、所定の条件を満たすかを判定する判定処理と、
    　前記精度が前記所定の条件を満たす場合に、前記パラメータに基づいた、前記管の劣化に関する情報を導出する導出処理と、
    　を実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
  16. 　コンピュータに、前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たさない場合に、前記パラメータの値の修正を行う修正処理をさらに実行させ、
    　前記修正処理は、前記判定処理が、前記修正が反映された前記管網モデルの精度が前記所定の条件を満たすと判定するまで、前記修正を繰り返す、
    　請求項１５に記載の記憶媒体。
  17. 　前記パラメータは、前記管を流れる流体における音速に基づくパラメータである、
    　請求項１５または１６に記載の記憶媒体。
  18. 　前記管の劣化に関する情報は、前記管の肉厚に関する情報である、
    　請求項１５から１７のいずれか一項に記載の記憶媒体。
  19. 　前記導出処理は、前記パラメータの値が、所定の基準を満たさない場合に、前記管が劣化していることを示す情報を出力する、
    　請求項１５から１８のいずれか一項に記載の記憶媒体。
  20. 　前記所定の基準は、過去に前記所定の条件を満たした前記管網モデルの前記パラメータに基づく基準である、
    　請求項１９に記載の記憶媒体。
  21. 　前記判定処理は、前記管網モデルの精度を、前記管を流れる流体の、前記管の端部における圧力の推移の特徴から導出される前記管の内部の点における圧力の推移の特徴である第１の推移の特徴と、前記管を流れる流体の前記内部の点における圧力の推移の特徴として入力された第２の推移の特徴と、の比較に基づいて算出する、
    　請求項１５から２０のいずれか一項に記載の記憶媒体。
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