WO2021029387A1 - 水中ポンプシステム、情報処理装置、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

記憶部（２１）は、電流検出部（２３）が検出した水中ポンプ（５）の駆動電流を記憶するように構成されている。識別部（２２）は、駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を識別するように構成されている。

Description

水中ポンプシステム、情報処理装置、およびコンピュータプログラム

　本開示は、水中ポンプシステム、情報処理装置、およびコンピュータプログラムに関するものである。

　従来、汚水を貯留したマンホール等の貯留槽に設置される水中ポンプを制御するための水中ポンプシステムとして、例えば特許文献１や特許文献２のような水中ポンプシステムが提案されている。

　具体的に、この特許文献１には、流入管から流入した汚水を貯留する貯留槽（貯水部）と、貯留槽に貯留された汚水を流出管に排水する複数台の水中ポンプと、貯留槽に貯留された汚水の水位を計測する水位計と、水位計で計測された水位がポンプ起動水位に達すると何れかの水中ポンプを起動して汚水を流出管に排水し、水位がポンプ停止水位に達すると水中ポンプを停止する汚水搬送制御を実行する制御部と、を備えた水中ポンプシステム（異常検出装置）が開示されている。

　この水中ポンプシステムは、各ポンプの運転時の特性値としてポンプ運転時間またはポンプ駆動電流を記憶する記憶部と、この記憶部に記憶された特性値から所定起動回数当りの平均特性値を算出して、各水中ポンプの平均特性値の比較結果に基づいて、各水中ポンプの固有の系統の異常であるか、各水中ポンプ共通の系統の異常であるかを識別する異常判定部と、を備えている。

　特許文献２には、ポンプ井の水位を検出する水位計を利用して、水位変化速度を検出し、水位変化速度と設定値との差、または水位変化速度の時間的変化の変化点の有無を検出して、ポンプの故障を判別する方法が開示されている。

特許第６２３４７３２号公報 特開平２－２５９２９０号

　特許文献１の水中ポンプシステムでは、水中ポンプにおいて所定の運転時間が遅延したとき又は所定の電流値を逸脱したときに水中ポンプの異常状態（すなわち、水中ポンプの異常の有無）を把握することが可能であった。

　しかしながら、特許文献１の水中ポンプシステムでは、水中ポンプの異常状態を上記平均特性値の比較結果に基づいて異常判定部が判定するに過ぎないことから、水中ポンプに異常が生じた原因を具体的に特定することができなかった。その結果、水中ポンプシステムに生じた故障内容を正確に把握することができず、水中ポンプシステムの故障状態を復旧するための手段を講じることが困難となっていた。さらに、水中ポンプに異常が生じた原因を具体的に特定できないことから、水中ポンプシステムの予防保全を適切に行うことができなかった。

　特許文献２のポンプ故障判別方法では、水位変化速度を検出し、その水位変化速度を設定した値と比較し逸脱したとき、また変化点の有無を検出し設定時間に達しても変化点が検出できない場合に水中ポンプの異常を把握することが可能であるが、水中ポンプに異常が生じた原因を具体的に特定することができなかった。その結果、水中ポンプシステムの故障状態を復旧するための手段を講じることが困難であり、さらに、水中ポンプシステムの予防保全を適切に行うことができなかった。

　このように、特許文献１および特許文献２の水中ポンプシステムでは、水中ポンプの異常状態を具体的に特定することができず、水中ポンプシステムの故障内容を明確にすることができなかった。

　本開示は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、水中ポンプの異常の有無や異常運転の種類を具体的に特定して、水中ポンプシステムの故障内容を明確にすることにある。

　水中ポンプシステムに用いられる水中ポンプでは、正常運転と異なる運転状態（異常状態）を示す場合がある。そして、本件発明者は、水中ポンプの駆動電流の時間的変化から算出される電流パラメータに基づいて分析することにより、水中ポンプの異常の有無や代表的な異常運転の種類を特定できることを突き止めた。

　具体的に、上記の目的を達成するために、本開示の第１の形態は、貯留された水を圧送するための水中ポンプと、水中ポンプの駆動電流値を検出する電流検出部と、電流検出部が検出した駆動電流値を記憶する記憶部と、記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備えている。

　記憶部は、検出された水中ポンプの駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されている。ここで、電流検出部は、制御部内に含まれていてもよく、制御部から独立して水中ポンプの駆動電流の経路上に設けられていてもよい。また、電流検出部が検出し、記憶部が記憶する水中ポンプの駆動電流は、駆動時間外の値を含んでいてもよい。記憶部に記憶する駆動電流値や識別に用いる駆動電流値は、駆動電流値によって駆動時間外の駆動電流値を除外したものでもよい。

　そして、識別部は、駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、電流パラメータに基づいて水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。ここで、電流パラメータの算出は、前記駆動連流の時間的変化を取得可能であればどこで算出しても良く、電流パラメータを算出するための算出部を別に設けても良い。また、記憶部は、駆動電流値と該駆動電流値の検出時間、前記算出した電流パラメータやその時間的変化を記憶しても良い。

　第１の形態によれば、水中ポンプにおける駆動電流の時間的変化から算出される少なくとも１つの電流パラメータに基づいて詳細に分析することにより、水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類（例えば、エアロック、空運転、異物閉塞、異物通過、異物滞留、流入過多、流入過剰）とを運転状況（以下、単に「運転状況」という）として具体的に特定することが可能となる。したがって、第１の形態では、水中ポンプの異常の有無や異常運転の種類を具体的に特定して、水中ポンプシステムの故障内容を明確にすることができる。そして、水中ポンプシステムにおける故障内容の明確化により、水中ポンプシステムの故障状態を復旧するための手段を、例えば水中ポンプを設置したポンプ場に直接赴く前に、予め講じることが可能となる。また、水中ポンプシステムの故障状態を復旧するための優先順位を適宜変更することも可能となる。さらに、水中ポンプシステムの予防保全を行うことも可能となる。

　第２の形態は、第１の形態において、複数の電流パラメータは、駆動電流の標準偏差と、駆動電流の最大値および最小値と、駆動電流の電流最大値と電流最小値との比と、駆動電流の単位時間当たりの変化量と、駆動電流の時間的変化の度合いが変化した点である電流変化点の所定期間内における合計数と、を含むことを特徴とする。

　この第２の形態では、異なる種類の電流パラメータを用いて詳細に分析することにより、水中ポンプの運転状況を精度良く特定することができる。

　第３の形態は、第１または第２の形態において、貯留された水の水位を検知するための水位検知器をさらに備えている。記憶部は、水位検知器により検出された水位の時間的変化を記憶するように構成されている。そして、識別部は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの水位パラメータを算出し、水位パラメータと、電流パラメータとに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　この第３の形態では、水位パラメータと電流パラメータとを相互に対比させながら、駆動電流の時間的変化および水位の時間的変化を詳細に分析することが可能となる。その結果、水中ポンプの運転状況を特定するための精度を高めることができる。

　第４の形態は、第１～第３のいずれか１つの形態において、識別部は、複数の電流パラメータのうち２つ以上の電流パラメータを算出し、電流パラメータに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第４の形態では、異なる電流パラメータ同士を相互に対比させながら、駆動電流の時間的変化を詳細に分析することが可能となる。その結果、水中ポンプの運転状況を特定するための精度をより一層高めることができる。

　第５の形態は、第１～第４のいずれか１つの形態において、識別部および記憶部の少なくともいずれか一方は、電流パラメータを用いて水中ポンプの運転状況を区分けする仮想的な境界線を設定する学習制御を実行するように構成されていることを特徴とする。

　第５の形態では、水中ポンプの運転状況を識別するための精度が向上し、その結果として水中ポンプシステムの故障内容をより一層明確化することができる。

　第６の形態は、貯留された水を圧送するための水中ポンプと、貯留された水の水位を検知するための水位検知器と、水位検知器が検知した水位の時間的変化を記憶可能な記憶部と、記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備えている。そして、識別部は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの水位パラメータを算出し、水位パラメータに基づいて水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第６の形態では、水位の時間的変化を少なくとも１つの水位パラメータに基づいて詳細に分析することにより、水中ポンプの運転状況を具体的に特定することが可能となる。したがって、水中ポンプシステムの故障内容を明確にすることができる。

　第７の形態は、第６の形態において、記憶部および識別部の少なくともいずれか一方は、水位パラメータを用いて水中ポンプの運転状況を区分けする仮想的な境界線を設定する学習制御を実行するように構成されていることを特徴とする。

　第７の形態では、水中ポンプの運転状況を識別するための精度が向上し、その結果として水中ポンプシステムの故障内容をより一層明確化することができる。

　第８の形態は、第１～第７のいずれか１つの形態において、水中ポンプは、ポンプ用検出部を含む。そして、ポンプ用検出部は、水中ポンプを構成するポンプ本体の内部に収容されたオイルの含水分率、水中ポンプを構成する電動モータへの浸水状態、水中ポンプを構成する軸受部材の温度、水中ポンプの吐出量、吐出圧力、および電動モータの振動値、絶縁抵抗値、巻線温度の少なくともいずれか１つを検出可能に構成されていることを特徴とする。

　第８の形態では、ポンプ用検出部の検出結果により、水中ポンプの具体的構造に起因する故障内容を個別的に特定し、また将来の故障を予知することができる。具体的に、ポンプ用検出部が上述した少なくともいずれか１つの要素について正常値から異常値に向かう状態を検出することにより、水中ポンプの具体的構造に起因する故障内容や経年劣化している部位を個別的に特定し、水中ポンプの故障を未然に防ぐことができる。

　第９の形態は、第８の形態において、識別部は、水中ポンプの運転状況およびポンプ用検出部の検出結果の双方から水中ポンプの将来の運転状況を予知するように構成されていることを特徴とする。

　第９の形態では、識別部が水中ポンプの運転状況およびポンプ用検出部の検出結果の双方から水中ポンプの将来の運転状況を予知することにより、水中ポンプシステムの将来の運転状況をより精度よく予知することができる。

　第１０の形態は、第１～第９のいずれか１つの形態において、識別部は、水中ポンプの運転状況に基づいて、水中ポンプの異常運転の種類を外部機器に通報するように構成されていることを特徴とする。

　第１０の形態では、識別部が水中ポンプの運転状況に基づいて水中ポンプの異常運転の種類を外部機器に通報することにより、水中ポンプシステムの故障内容を早期に把握することができる。その結果、水中ポンプシステムの故障状態を復旧するための手段を早期に講じることが可能となる。

　第１１の形態は、第１０の形態において、水中ポンプの運転、停止を制御する制御部をさらに備えている。水中ポンプは、複数設けられている。そして、制御部は、複数の水中ポンプの各々の運転状況に基づいて、識別部が異常状態にある可能性が高いと判断した一方の水中ポンプを休止させて緊急時のみに駆動させるように制御することを特徴とする。

　第１１の形態では、異常状態にある可能性が高いと識別部が識別した一方の水中ポンプを、バックアップ用として補助的に活用することができる。

　第１２の形態は、コンピュータを、第１～第１１の形態のいずれか１つの形態における水中ポンプシステムとして機能させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。

　第１２の形態では、上記第１～第１１の形態と同様の作用効果を奏するコンピュータプログラムを得ることができる。

　第１３の形態は、水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するための情報処理装置であって、水中ポンプの駆動電流値を記憶する記憶部と、記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備えている。記憶部は、検出された水中ポンプの駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されている。そして、識別部は、駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第１３の形態では、水中ポンプの運転状況を具体的に特定して、水中ポンプの故障内容を明確にすることができる。

　第１４の形態は、第１３の形態において、記憶部は、水位の時間的変化を記憶するように構成されており、識別部は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータと、電流パラメータとに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第１４の形態では、水位パラメータと電流パラメータとを相互に対比させながら、駆動電流の時間的変化および水位の時間的変化を詳細に分析することが可能となる。その結果、水中ポンプの運転状況を特定するための精度を高めることができる。

　第１５の形態は、水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するための情報処理装置であって、貯留された水の水位の時間的変化を記憶可能な記憶部と、記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備えている。識別部は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第１５の形態では、水位の時間的変化を少なくとも１つの水位パラメータに基づいて詳細に分析することにより、水中ポンプの運転状況を具体的に特定することが可能となる。したがって、水中ポンプの故障内容を明確にすることができる。

　第１６の形態は、水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、水中ポンプの駆動電流値を記憶する記憶部、および、記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部として機能させる。記憶部は、検出された水中ポンプの駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されている。そして、識別部は、駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第１６の形態では、コンピュータプログラムにより、水中ポンプの運転状況を具体的に特定して、水中ポンプの故障内容を明確にすることができる。

　第１７の形態は、第１６の形態において、記憶部は、水位の時間的変化を記憶するように構成されており、識別部は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータと、電流パラメータとに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第１７の形態では、コンピュータプログラムにより、水位パラメータと電流パラメータとを相互に対比させながら、駆動電流の時間的変化および水位の時間的変化を詳細に分析することが可能となる。その結果、水中ポンプの運転状況を特定するための精度を高めることができる。

　第１８の形態は、水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、貯留された水の水位の時間的変化を記憶可能な記憶部、および、記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部として機能させる。そして、識別部は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータに基づいて水中ポンプの運転状況を識別するように構成されていることを特徴とする。

　第１８の形態では、コンピュータプログラムにより、水位の時間的変化を少なくとも１つの水位パラメータに基づいて詳細に分析することにより、水中ポンプの運転状況を具体的に特定することが可能となる。したがって、水中ポンプの故障内容を明確にすることができる。

　以上説明したように、本開示によると、水中ポンプの運転状況を具体的に特定して、水中ポンプシステムの故障内容を明確にすることができる。

図１は、本開示の実施形態に係る水中ポンプシステムの全体構成を概略的に示す全体斜視図である。 図２は、流入管、水中ポンプ、および水位検出器が貯留槽内に設置された状態を概略的に示す断面図である。 図３は、吐出管、水中ポンプ、および水位検出器が貯留槽内に設置された状態を、図２の方向と異なる方向から見て概略的に示す断面図である。 図４は、水中ポンプシステムの構成を概略的に示すブロック図である。 図５は、水中ポンプシステムにおける一連の動作を概略的に示すフロー図である。 図６は、第１の組合せを示したグラフである。 図７は、第２の組合せを示したグラフである。 図８は、第３の組合せを示したグラフである。 図９は、第４の組合せを示したグラフである。 図１０は、第５の組合せを示したグラフである。 図１１は、第６の組合せを示したグラフである。 図１２は、第７の組合せを示したグラフである。 図１３は、第８の組合せを示したグラフである。 図１４は、第９の組合せを示したグラフである。 図１５は、第１の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図１６は、第１の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。 図１７は、第２の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図１８は、第２の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。 図１９は、第３の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図２０は、第３の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。 図２１は、第４の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図２２は、第４の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。 図２３は、第５の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図２４は、第５の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。 図２５は、第６の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図２６は、第６の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。 図２７は、第７の測定例における水位の時間的変化を示したグラフである。 図２８は、第７の測定例における駆動電流の時間的変化を示したグラフである。

　以下、本開示の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下の実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本開示、その適用物或いはその用途を制限することを意図するものではない。

　図１～図３は、本開示の実施形態に係る水中ポンプシステム１を示している。この水中ポンプシステム１は、例えばマンホールポンプシステム、汚水排水機場、雨水排水用の水中ポンプ、河川用の水中ポンプ、工場用の水中ポンプなどの制御システムとして適用される。

　（貯留槽）
　図１～図３に示すように、水中ポンプシステム１は、貯留槽２を備えている。貯留槽２は、後述する流入管３から流入した汚水を貯留するためのマンホールとして構成されている。貯留槽２は、槽本体２ａおよび開口部２ｂを有している。貯留槽２は、槽本体２ａが地中に埋設された状態で開口部２ｂが地面から露出するように構成されている。開口部２ｂは、図示しない蓋部により閉塞されている。

　（流入管）
　図１および図２に示すように、水中ポンプシステム１は、流入管３を備えている。流入管３は、汚水を貯留槽２に流入させる。流入管３の一端部は、槽本体２ａに接続されている。

　（吐出管）
　図１および図３に示すように、水中ポンプシステム１は、吐出管４を備えている。吐出管４は、貯留槽２に貯留された汚水を排出するためのものである。吐出管４は、後述する各水中ポンプ５に接続されている。

　（水中ポンプ）
　図１～図３に示すように、水中ポンプシステム１は、２つの水中ポンプ５，５を備えている。各水中ポンプ５は、吐出管４と接続されている。各水中ポンプ５は、貯留槽２に貯留された汚水を吐出管４を通じて圧送するように構成されている。

　各水中ポンプ５は、貯留槽２の開口部２ｂからガイドパイプを伝って貯留槽２の底部に降ろされていて、着脱部により吐出管４（排水管）に対して着脱自在となるように貯留槽２に設置されている。各水中ポンプ５は、ポンプ本体６と、ポンプ本体６の上部に配置された電動モータ７と、を有している。ポンプ本体６は、例えば遠心ポンプからなる。なお、水中ポンプ５には、図示しないオイル室が付設されていてもよい。

　図４に示すように、水中ポンプ５は、ポンプ用検出部８を含む。ポンプ用検出部８は、例えば、ポンプ本体６におけるオイル室の内部に収容されたオイルの含水分率、電動モータ７への浸水状態、水中ポンプ５を構成する軸受部材の温度、ポンプ本体６から吐出される吐出量の値（流量）、ポンプ本体６から吐出される圧力、および電動モータ７の振動値、絶縁抵抗値、巻線温度の少なくともいずれか１つを検出可能に構成されている。なお、ポンプ用検出部８は、水中ポンプ５に対して後付けされた状態でもよい。あるいは、ポンプ用検出部８は、水中ポンプ５に内蔵されていてもよい。

　（水位検知器）
　図１～図４に示すように、水中ポンプシステム１は、水位検知器１０を備えている。水位検知器１０は、貯留槽２に貯留された汚水の水位を検知するためのものであり、例えば気泡式の水位検知器として構成されている。

　水位検知器１０は、空気ポンプ１１と、貯留槽２内の汚水に浸漬されるように配置された空気吐出部１２と、空気ポンプ１１と空気吐出部１２とを接続するためのエアチューブ１３と、エアチューブ１３内の空気圧を検出するための圧力センサ１４と、コントローラ１７と、を有している。

　同じ貯留槽２内に配置された水位計１６は、フロート式の水位計であり、貯留槽２内における異常高水位を検出するための予備の水位計１６として貯留槽２内に設置されている。コントローラ１７は、空気ポンプ１１、圧力センサ１４、および後述する制御部２０の各々と電気的に接続されている。

　空気ポンプ１１および圧力センサ１４は、水位制御ユニット１５として構成されていて、貯留槽２の外部に配置されている（図１および図２参照）。水位制御ユニット１５は、後述する制御部２０と電気的に接続されている（図４参照）。圧力センサ１４は、エアチューブ１３内の空気圧を検出した測定値をコントローラ１７に送信する。コントローラ１７は、水位情報を後述する制御部２０に送信する。

　水位検知器１０は、以下のように動作する。すなわち、コントローラ１７により空気ポンプ１１が作動すると、空気ポンプ１１からエアチューブ１３を介して空気吐出部１２に向かって空気が供給される。空気吐出部１２は、空気ポンプ１１から供給された空気を貯留槽２の汚水中に吐出して気泡を発生させる。圧力センサ１４は、気泡が発生したときにエアチューブ１３内の空気圧の変動を検出し、検出した測定値をコントローラ１７に送信する。コントローラ１７は、測定値から算出した水位情報や所定の水位に達したことを示す接点出力を後述する制御部２０に出力する。

　なお、上述の「水位情報」は、水中ポンプ５を駆動させる前から水位検知器１０により検知した水位の情報を含む。すなわち、水中ポンプ５を駆動させる前から水位を検知し、該水位の情報を記録していれば、水中ポンプ５を駆動させた直前の流入量を把握することが可能である。そして、貯留槽２内において急激に水位が上昇したことにより水中ポンプ５が駆動したのか、あるいは、貯留槽２内の水位が徐々に上昇した結果により水中ポンプ５を駆動させることが可能な水位に達したのか、ということを判断することが可能となる。ここで、水位検知器１０や水位検知器１０のコントローラ１７は、制御部２０を介さず記憶部２１に接続し、水位情報を記憶部２１に直接送信しても良い。

　（電流検出部）
　電流検出部２３は、水中ポンプ５における電動モータ７の駆動が開始した時から停止するまでの駆動時間（以下「駆動時間」という）において、水中ポンプ５における電動モータ７の駆動電流（以下「駆動電流」という）を検出し記憶部２１に電流値を送信する（図５に示したＳ２を参照）。

　（制御部）
　図４に示すように、水中ポンプシステム１は、制御部２０を備えている。制御部２０は、例えば、貯留槽２の外方に位置する制御盤９の内部に設置される（図１参照）。なお、制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含み、例えば記憶部２１に記憶されたコンピュータプログラムをＲＡＭに読出し、該コンピュータプログラムをＣＰＵ上で実行するように構成されていてもよい。

　制御部２０は、水中ポンプ５を構成する電動モータ７およびポンプ用検出部８の各々と電気的に接続されている。制御部２０は、水中ポンプ５の運転を開始および停止させるように電動モータ７の駆動を制御する（図５に示したＳ１およびＳ４を参照）。

　制御部２０は、水位検知器１０と電気的に接続されている。空気ポンプ１１は、常時駆動されて空気吐出部１２に空気を供給する。そして、制御部２０は、水位検知器１０で検出した貯留槽２内における水位の検出値に基づいて水中ポンプ５における電動モータ７の駆動を制御する。

　制御部２０は、水中ポンプ５の停止中に水位検知器１０により検出された水位が所定の起動水位（図３に示したＨの位置を参照）以上となったときに、水中ポンプ５の電動モータ７を駆動させるように制御する。これにより、水中ポンプ５により貯留槽２内の汚水が外部に排出されて、貯留槽２の水位が下降するようになる。

　一方、制御部２０は、水中ポンプ５の運転中に水位検知器１０により検出された水位が所定の停止水位（図３に示したＬの位置を参照）以下となったときに、電動モータ７の駆動を停止させるように制御する。これにより、水中ポンプ５による水の汲み上げ（排水）が終了する。その後再び、流入管３を介して外部から貯留槽２内に流入する汚水が貯留槽２に貯留される。制御部２０は、水位検知器１０から送信された水位情報や、電流検出部２３が検出した駆動電流値を記憶部２１に送信するように構成されていてもよい。

　（記憶部）
　図４に示すように、水中ポンプシステム１は、記憶部２１を備えている。記憶部２１は、例えばクラウド上におけるサーバ機の一部として構成されていても、制御盤９の内部に組み込まれた１つの装置として構成されていてもよく、水位検知器１０や電流検出部２３から識別部２２の情報経路上にあればどこにあってもよい。

　記憶部２１は、制御部２０との間で各種データの送受信が可能となっている。記憶部２１は、例えば、水中ポンプ５，５の運転を開始した時間および停止させた時間などを記録する。

　記憶部２１は、電流検出部２３が検出した水中ポンプ５，５の駆動電流値を記憶する（図５に示したＳ２を参照）。さらに、記憶部２１は、駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されている。

　また、記憶部２１は、水位検知器１０が検知した上記水位情報（制御部２０や水位検知器１０から受信した上記水位情報）を水中ポンプの運転が開始されてから個々の水位値が検知された時間と関連付けて記憶する（図５に示したＳ３を参照）。さらに、記憶部２１は、水位検知器１０により検出された水位の時間的変化を記憶するように構成されている。

　（識別部）
　図４に示すように、水中ポンプシステム１は、識別部２２を備えている。識別部２２は、例えば、クラウド上におけるサーバ機の一部として構成されている。識別部２２は、パソコンや携帯電話などの外部機器３０との間で各種データの送受信が可能となっている。なお、識別部２２は、制御部２０を構成する制御盤９の内部に組み込まれた装置であってもよく、記憶部２１と一体で構成されていても良い。

　水中ポンプシステム１の特徴として、識別部２２は、駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し（図５に示したＳ５を参照）、その電流パラメータに基づいて水中ポンプ５における異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況（以下、単に「運転状況」という）を識別するように構成されている（図５に示したＳ６を参照）。

　また、識別部２２は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの水位パラメータを算出し（図５に示したＳ５を参照）、その水位パラメータと上記電流パラメータとに基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するように構成されている（図５に示したＳ６を参照）。

　さらに、識別部２２は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの水位パラメータを算出し（図５に示したＳ５を参照）、その水位パラメータに基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するように構成されている（図５に示したＳ６を参照）。

　上記「複数の電流パラメータ」としては、例えば、駆動時間における駆動電流の標準偏差、駆動電流の最大値および最小値、駆動電流の電流最大値と電流最小値との比と、駆動電流の単位時間当たりの変化量、駆動時間において駆動電流の時間的変化の度合いが変化した点である電流変化点の合計数、ならびに、水中ポンプ５の運転開始から電流変化点までの時間および電流変化点から運転停止までの時間を含む。

　上記「複数の水位パラメータ」としては、例えば、水位速度の最大値、および、駆動時間において水位における時間的変化の度合いが変化した時の水位変化点の合計数を含む。

　上記「駆動電流の標準偏差」は、所定のポンプ場に設置した水中ポンプ５の駆動後における電動モータ７の電流値をサンプリングして算出したものでもよく、あるいは、過去に得られた水中ポンプ５の運転実績データや上記所定のポンプ場以外のポンプ場（以下「他のポンプ場」という）に設置した水中ポンプ５の運転実績データに基づいて算出したものでもよい。上記「過去に得られた水中ポンプの運転実績データ」としては、所定のポンプ場における水中ポンプ５の過去の運転実績から、通常の運転周期や運転時間帯、曜日ごとの特徴などを求めて、故障（異常）判断に用いることも可能である。なお、他のポンプ場に設置した水中ポンプ５の運転実績データを得る方法としては、例えば、クラウド上におけるサーバ機からダウンロードすることにより得てもよく、あるいは、他のポンプ場に設置した水中ポンプ５などを保守する際にＵＳＢメモリなどの記憶媒体に保存する形式で得てもよい。

　上記「電流変化点」とは、駆動電流の時間的変化の度合いが変化する時点をいう。例えば、駆動電流値が所定値から急激に増加または減少する時点、駆動電流値が時間の経過に伴い増加傾向から減少傾向に転じる時点、駆動電流値が時間の経過に伴い減少傾向から増加傾向に転じる時点、および、駆動電流値の増加傾向および減少傾向が時間の経過に伴い急激に変化する時点を指すものとする（図１６、図１８、図２０、および、図２２を参照）。

　上記「水位変化点」とは、水位の時間的変化の度合いが変化する時点をいう。例えば、水位値が所定値から急激に増加または減少する時点、水位値が時間の経過に伴い増加傾向から減少傾向に転じる時点、水位値が時間の経過に伴い減少傾向から増加傾向に転じる時点、および、水位値の増加傾向および減少傾向が時間の経過に伴い急激に変化する時点を指すものとする（図１５および図２５を参照）。

　ところで、識別部２２は、水中ポンプ５の運転状況から将来の運転状況を予知するように構成されていてもよい。また、識別部２２は、水中ポンプ５の運転状況およびポンプ用検出部８の検出結果の双方から水中ポンプ５の将来の運転状況を予知するように構成されていてもよい。さらに、制御部２０は、識別部２２により識別された２つの水中ポンプ５，５の運転状況に基づいて、異常状態にある可能性が高いと判断した一方の水中ポンプ５を休止させて緊急時のみに駆動させるように制御してもよい。

　（識別部の学習制御）
　本実施形態において、識別部２２は、人工知能（ＡＩ）機能を備えている。そして、識別部２２は、水中ポンプ５の運転状況を精度良く識別するために、例えば、水中ポンプ５の運転実績に基づいて、電流パラメータおよび／または水位パラメータを用いて水中ポンプ５の運転状況を区分けする仮想的な境界線を設定することを学習するように構成されている。なお、「水中ポンプ５の運転実績」とは、単一のポンプ場で得られた水中ポンプ５の運転実績に限られず、特定多数のポンプ場で得られた水中ポンプ５の運転実績を指す。

　具体的に、図６～図１４に示すように、識別部２２は、電流パラメータおよび／または水位パラメータを任意に組み合わせた第１～第９の組合せに基づいて仮想的な境界線を設定する学習制御を実行するように構成されている。なお、図６～図１４では境界線を矩形で表しているが、境界線は直線や直線の組合せに限らず、曲線であってもよい。以下、図６～図１４を参照しながら識別部２２の学習制御について具体的に説明する。

　なお、学習制御にあたって、制御部２０は、サポートベクターマシン、決定木、クラスタリング等の機械学習手法を用いて、境界線を定め、上記運転状況を特定するようにしても良い。また、深層学習により、上記運転状況を特定するようにしても良い。この場合、訓練データの入力データとして、電流値の時系列データ、水位の時系列データ、電流の標準偏差、電流の最大値と最小値、電流最大値と電流最小値との比、電流の単位時間当たりの変化量と、電流変化点の合計数、水位変化点の合計数、または水位速度の少なくとも１つを用いることにより、出力データとして正常、異物通過、流入過多、エアロック等のラベルを付与すれば良い。制御部２０は、すでに計測済みの大量の訓練データを用いて、バックプロパゲーション等により、学習モデルのパラメータのチューニングを行う。制御部２０は学習後の学習モデルを識別部２２に設定することで、上記運転状況を特定することができる。

　以下の説明において、「エアロック」とは、ポンプ本体６の内部に空気が残存した状態で水中ポンプ５を運転することにより、水中ポンプ５が揚水できなくなった状態をいう。「空運転」とは、水中ポンプ５の運転中に、ポンプ本体６の内部に空気が混入したことにより、水中ポンプ５が揚水できなくなった状態をいう。「異物通過」とは、ポンプ本体６内に滞留していた何らかの異物がポンプ本体６の外部に流出された状態をいう。「異物閉塞」とは、ポンプ本体６内に何らかの異物が流入して、当該異物がポンプ本体６内を閉塞した状態をいう。「異物滞留」とは、水中ポンプ５のポンプ本体６内に何らかの異物が滞留している状態をいう。「流入過多」とは、例えば水中ポンプ５の計画排水量より、貯留槽２内に汚水が過剰に流入し、貯留槽２内における汚水の水位が安定的に下降しない状態、あるいは、水中ポンプ５の排水能力が低下したことにより、貯留槽２内の流入量が想定される範囲内であっても水中ポンプ５の排水処理が追いつかない状態をいう。「流入過剰」とは、例えば豪雨などの外的要因によって、貯留槽２内において想定される流入量（以下「想定流入量」という）を超えて貯留槽２内に汚水が流入した状態をいう。

　また、図６～図１４に示した注釈に関し、「◇印」（ひし形状の白抜き印）には、「異物通過」だけでなく、上記「異物閉塞」および上記「異物滞留」が含まれるものとする。また、「△印」（三角形状の印）は、「流入過多」だけでなく、上記「流入過剰」が含まれるものとする。

　図６に示した第１の組合せは、縦軸を電流パラメータとしての「電流値（標準偏差）」とする一方、横軸を「水中ポンプの運転時間（ｓ）」として設定した場合を示している。

　第１の組合せでは、いわゆる「空運転」が生じたときのデータ群において、水中ポンプ５の運転時間が約４００ｓを越えた時点から、「電流値（標準偏差）」が約０．４を越えるという傾向が示されている。すなわち、第１の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類（異物通過および異物閉塞、流入過多）とを区分けするための境界線Ｌ１が設定される。

　図７に示した第２の組合せは、縦軸を電流パラメータとしての「電流最大値と電流最小値との比」とする一方、横軸を「水中ポンプの運転時間（ｓ）」として設定した場合を示している。

　第２の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、水中ポンプ５の運転時間が約４００ｓを越えた時点から、電流最大値と電流最小値との比が約１．５５を越えるという傾向が示されている。すなわち、第２の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ２が設定される。

　図８に示した第３の組合せは、縦軸を電流パラメータとしての「電流変化点の合計数」とする一方、横軸を「水中ポンプの運転時間（ｓ）」として設定した場合を示している。

　第３の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、水中ポンプ５の運転時間が約４００ｓを越えた時点から、「電流変化点の合計数」が１２個を越えるという傾向が示されている。すなわち、第３の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ３が設定される。

　このように、第１～第３の組合せによれば、複数の電流パラメータのうちいずれか１つの電流パラメータを用いることにより、空運転と、それ以外の異常運転の種類（異物通過および異物閉塞、流入過多）とを区分けするための境界線を設定することが可能である。

　次に、図９に示した第４の組合せは、縦軸を電流パラメータとしての「電流値（標準偏差）」とする一方、横軸を電流パラメータとしての「電流変化点の合計数」として設定した場合を示している。

　第４の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１２～３１個の範囲で「電流値（標準偏差）」が約０．３８～０．６の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第４の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ４が設定される。

　また、第４の組合せでは、「異物通過および異物閉塞」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～１３個の範囲で「電流値（標準偏差）」が０．０１～０．２の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第４の組合せでは、異物通過および異物閉塞と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ５が設定される。

　さらに、第４の組合せでは、「流入過多」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～４個の範囲で「電流値（標準偏差）」が０．０１～０．０７の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第４の組合せでは、流入過多と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ６が設定される。

　このように、第３および第４の組合せによれば、複数の電流パラメータのうちいずれか２つの電流パラメータを組み合わせて用いることにより、空運転と、異物通過および異物閉塞と、流入過多とをそれぞれ区分けするための境界線を設定することが可能である。

　図１０に示した第５の組合せでは、縦軸を電流パラメータとしての「電流最大値と電流最小値との比」とする一方、横軸を電流パラメータとしての「電流変化点の合計数」として設定した場合を示している。

　第５の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１２～３１個の範囲で「電流最大値と電流最小値との比」が約１．５５～１．７の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第５の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ７が設定される。

　また、第５の組合せでは、「異物通過および異物閉塞」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～１３個の範囲で「電流最大値と電流最小値との比」が１．０～１．２の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第５の組合せでは、異物通過および異物閉塞と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ８が設定される。

　さらに、第５の組合せでは、「流入過多」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～４個の範囲で「電流最大値と電流最小値との比」が１．００～１．０５の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第５の組合せでは、流入過多と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ９が設定される。

　図１１に示した第６の組合せは、縦軸を電流パラメータとしての「電流値（標準偏差）」とする一方、横軸を水位パラメータとしての「水位変化点の合計数」として設定した場合を示している。

　第６の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、「水位変化点の合計数」が１～２個の範囲で「電流値（標準偏差）」が約０．３７～０．６の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第６の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１０が設定される。

　また、第６の組合せでは、「異物通過および異物閉塞」が生じたときのデータ群において、「水位変化点の合計数」が１～２個の範囲で「電流値（標準偏差）」が０．０１～０．２の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第６の組合せでは、異物通過および異物閉塞と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１１が設定される。

　さらに、第６の組合せでは、「流入過多」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～３個の範囲で「電流値（標準偏差）」が０．０１～０．０５の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第６の組合せでは、流入過多と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１２が設定される。

　図１２に示した第７の組合せは、縦軸を水位パラメータとしての「水位速度（最大）」とする一方、横軸を電流パラメータとしての「電流変化点の合計数」として設定した場合を示している。なお、水位速度が正の値である場合は水位上昇を示し、負の値である場合は水位下降を示している。駆動時間における水位速度の最大値を「水位速度（最大）」とする。

　第７の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１２～３１個の範囲で「水位速度（最大）」が約マイナス０．０７～０．０１の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第７の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１３が設定される。

　また、第７の組合せでは、「異物通過および異物閉塞」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～１３個の範囲で「水位速度（最大）」がマイナス０．１３～マイナス０．０２の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第７の組合せでは、異物通過および異物閉塞と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１４が設定される。

　さらに、第７の組合せでは、「流入過多」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～４個の範囲で「水位速度（最大）」がマイナス０．０５～０．１の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第７の組合せでは、流入過多と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１５が設定される。

　図１３に示した第８の組合せでは、縦軸を水位パラメータとしての「水位変化点の合計数」とする一方、横軸を電流パラメータとしての「電流変化点の合計数」として設定した場合を示している。

　第８の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１２～３１個の範囲で「水位変化点の合計数」が約１～２個の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第８の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１６が設定される。

　また、第８の組合せでは、「異物通過および異物閉塞」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～１３個の範囲で「水位変化点の合計数」が１～２個の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第８の組合せでは、異物通過および異物閉塞と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１７が設定される。

　さらに、第８の組合せでは、「流入過多」が生じたときのデータ群において、「電流変化点の合計数」が１～３個の範囲で「水位変化点の合計数」が１～４個の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第８の組合せでは、流入過多と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１８が設定される。

　このように、第４～第８の組合せによれば、複数の電流パラメータのうちいずれか１つの電流パラメータと複数の水位パラメータのうちいずれか１つの水位パラメータとを組み合わせて用いることにより、空運転と、異物通過および異物閉塞と、流入過多とをそれぞれ区分けするための境界線を設定することが可能である。

　図１４に示した第９の組合せは、縦軸を水位パラメータとしての「水位速度（最大）」とする一方、横軸を水位パラメータとしての「水位変化点の合計数」として設定した場合を示している。

　第９の組合せでは、「空運転」が生じたときのデータ群において、「水位変化点の合計数」が１～２個の範囲で「水位速度（最大）」が約マイナス０．０７～０．０１の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第９の組合せでは、空運転と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ１９が設定される。

　また、第９の組合せでは、「異物通過および異物閉塞」が生じたときのデータ群において、「水位変化点の合計数」が１～２個の範囲で「水位速度（最大）」がマイナス０．１３～マイナス０．０２の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第９の組合せでは、異物通過および異物閉塞と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ２０が設定される。

　さらに、第９の組合せでは、「流入過多」が生じたときのデータ群において、「水位変化点の合計数」が１～３個の範囲で「水位速度（最大）」がマイナス０．０５～０．１の範囲に収まるという傾向が示されている。すなわち、第９の組合せでは、流入過多と、それ以外の異常運転の種類とを区分けするための境界線Ｌ２１が設定される。

　このように、第９の組合せによれば、２つの水位パラメータを用いることにより、空運転と、異物通過および異物閉塞と、流入過多とをそれぞれ区分けするための境界線を設定することが可能である。

　（識別部の識別態様）
　次に、上述した識別部２２の識別態様を、第１～第７の測定例（図１５～図２８参照）を用いて具体的に説明する。なお、図１５、図１７、図１９、図２１、図２３、図２５、および、図２７において、横軸は水中ポンプ５における電動モータ７の駆動時間を示す一方、縦軸は貯留槽２内の水位を示している。また、図１６、図１８、図２０、図２２、図２４、図２６、および、図２８において、横軸は電動モータ７の駆動時間を示す一方、縦軸は電動モータ７の駆動電流（Ａ：アンペア）を示している。

　（第１の測定例）
　第１の測定例において、図１５に示すように、測定開始から約４分が経過するまでの時間では、貯留槽２内における水位の下降速度がほぼ一定に推移する一方、図１６に示すように、駆動電流の値が約３．３Ａを示した状態でほぼ一定に推移していた。すなわち、上記時間では、水中ポンプ５の電動モータ７が正常に作動していて、水中ポンプシステム１も安定していたものと推察される。

　しかしながら、測定開始から約４分が経過した時点において水位の下降速度が変化して、測定開始から約４分が経過した以降では略一定の水位（図１５の縦軸における「０．２」付近の値）を保ちながら推移していた。すなわち、第１の測定例では、測定開始から約４分が経過した時点で少なくとも１つの水位変化点が見られた。

　これに対し、測定開始から約４分が経過した以降では、駆動電流の値がおよそ２．０～３．４Ａの範囲内で減少および増加するという現象が繰り返されていた。すなわち、第１の測定例では、測定開始から約４分が経過後に複数の電流変化点が見られた。

　このように、測定開始から約４分が経過後では、貯留槽２内の水位が略一定の状態を保ちながら駆動電流の値が増減していた。かかる測定結果によれば、ポンプ本体６の内部に空気が混入したことにより、水中ポンプ５がいわゆる空運転の状態（異常状態）であると特定される。そして、第１の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「空運転の状態にある」ことを識別する。

　（第２の測定例）
　第２の測定例において、測定開始から約２分が経過するまでの時間では、貯留槽２内における水位の下降速度がほぼ一定に推移し（図１７参照）、駆動電流の値がほぼ一定（３０Ａ）の状態で推移していた（図１８参照）。すなわち、この時間では、水中ポンプ５の電動モータ７が正常に作動していて、水中ポンプシステム１自体も安定していたものと推察される。

　しかしながら、図１８に示すように、測定開始から約３分が経過した時点において、駆動電流の値が変化した。具体的に、約３分が経過した時点において、駆動電流の値が３０Ａ付近から３８Ａ付近まで急上昇した。駆動電流の値が３８Ａ付近まで急上昇した後は、ほぼ一定の値（３８Ａ）を示した状態で推移していた。すなわち、第２の測定例では、２つの電流変化点が見られた一方、水位変化点は見られなかった。

　このように、第２の測定例では、水位が略一定の下降速度で推移していたにもかかわらず、測定開始から約３分が経過した時点で駆動電流の値が急上昇した。かかる測定結果によれば、水中ポンプ５のポンプ本体６内に何らかの異物が流入し、当該異物がポンプ本体６内を閉塞した状態（異物閉塞）であると特定される。そして、第２の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「異物閉塞」であることを識別する。

　（第３の測定例）
　第３の測定例において、図１９に示すように、測定開始から約３分が経過するまでの時間では、貯留槽２内における水位の下降速度がほぼ一定に推移していた。しかしながら、図２０に示すように、測定開始直後において、駆動電流の値が、約４２Ａから約３３Ａになるまで急激に下降した。そして、駆動電流の値が下降した後は、約３３Ａで一定に推移していた。このように、第３の測定例では、１つの電流変化点が見られた。なお、第３の測定例において、水位変化点は見られなかった。

　このように、第３の測定例では、水位が略一定の下降速度で推移する一方、測定開始直後に駆動電流の値が急激に下降した。かかる測定結果によれば、水中ポンプ５のポンプ本体６内に滞留していた何らかの異物が、水中ポンプ５（電動モータ７）の駆動により当該異物がポンプ本体６の外部に流出したものと特定される。そして、第３の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「ポンプ本体６内に滞留していた何らかの異物がポンプ本体６の外部に流出された状態（異物通過）」であることを識別する。

　（第４の測定例）
　第４の測定例において、測定開始から約３分が経過するまでの時間では、貯留槽２内における水位の下降速度がほぼ一定に推移し（図２１参照）、駆動電流の値がほぼ一定（約３０Ａ）の状態で推移していた（図２２参照）。すなわち、この時間では、水中ポンプ５の電動モータ７が正常に作動していて、水中ポンプシステム１自体も安定していたものと推察される。

　しかしながら、図２２に示すように、測定開始から約３分が経過した時点において、駆動電流の値が変化した。具体的に、約３分が経過した時点において、駆動電流の値が３０Ａ付近から３８Ａ付近まで急上昇した。駆動電流の値が急上昇した後の約３０秒間は、ほぼ一定の値を示した状態で推移していた。その後、駆動電流の値が約３０Ａまで急激に下降した。すなわち、第４の測定例では、少なくとも４つの電流変化点が見られた一方、水位変化点は見られなかった。

　このように、第４の測定例では、水位が略一定の下降速度で推移していたにもかかわらず、測定開始から所定時間が経過してから駆動電流が急上昇し、その後しばらく時間が経過してから駆動電流が急激に下降した。かかる測定結果によれば、水中ポンプ５のポンプ本体６内に流入した何らかの異物がポンプ本体６内を閉塞し、その後に当該異物がポンプ本体６の外部に流出したものと特定される。そして、第４の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「異物閉塞」および「異物通過」であることを識別する。

　（第５の測定例）
　第５の測定例において、図２３に示すように、測定開始から約３分が経過するまでの時間では、貯留槽２内における水位の下降速度がほぼ一定に推移していた。しかしながら、図２４に示すように、測定開始から約３～４分が経過するまでの時間において、駆動電流の値が、通常の駆動電流の値（３０Ａ）よりも高い値のまま、時間の経過に伴って約４２Ａから約３７Ａになるまで徐々に下降していた。なお、第５の測定例において、電流変化点および水位変化点は見られなかった。

　このように、第５の測定例では、水位が略一定の下降速度で推移する一方、駆動電流の値が徐々に下降していた。かかる測定結果によれば、水中ポンプ５のポンプ本体６内に何らかの異物が滞留した（異物滞留）ことにより、駆動電流の値が徐々に下降したものと特定される。そして、第５の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「異物滞留」であることを識別する。

　（第６の測定例）
　第６の測定例において、測定開始から約５分が経過するまでの時間では、貯留槽２内における水位の下降速度がほぼ一定に推移し（図２５参照）、駆動電流の値がほぼ一定の値（３．５Ａ）を示しながら推移していた（図２６参照）。すなわち、上記時間では、水中ポンプ５の電動モータ７が正常に作動していたものと推察される。

　しかしながら、図２５に示すように、測定開始から約５分が経過した時点において、水位の下降速度が変化した。具体的に、測定開始から約５分経過した以降では水位が０．３付近から上昇に転じて、測定開始から約９分経過時では水位が０．６を越える値まで上昇した。さらに、測定開始から約９分経過した以降では、もう一方の水中ポンプ５の運転または流入水量の停止により、水位が０．６付近から下降に転じて、測定開始から約１２分経過時では水位が０．２を下回る値まで減少した。すなわち、第６の測定例では、水位の時間的変化として少なくとも２つの水位変化点が見られた。

　これに対し、図２６に示すように、測定開始から約１２分が経過するまでの時間において、駆動電流の値が約３．５Ａを示した状態で一定に推移していた。すなわち、第６の測定例では、駆動電流の時間的変化において電流変化点が見られなかった。

　このように、第６の測定例では、水位が増加および減少したにもかかわらず、駆動電流の値が略一定に推移していた。かかる測定結果によれば、例えば水中ポンプ５の計画排水量により、貯留槽２内に汚水が過剰に流入し、貯留槽２内における汚水の水位が安定的に下降しない状態（流入過多）であると特定される。そして、第６の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「流入過多」であることを識別する。

　（第７の測定例）
　第７の測定例では、図２７に示すように、測定開始から直ちに貯留槽２内における水位が上昇し、かつ、測定開始から４分を経過した時点でも水位が上昇し続けていた。これに対し、図２８に示すように、駆動電流の値は、測定開始からほぼ一定の値（約３．１Ａ）を示しながら推移していた。なお、第７の測定例において、電流変化点および水位変化点は見られなかった。

　このように、第７の測定例では、貯留槽２内における水位が測定開始から上昇し続ける一方、駆動電流の値が測定開始からほぼ一定（約３．１Ａ）の状態で推移していた。かかる測定結果によれば、例えば豪雨などの外的要因により、想定流入量を超えて貯留槽２内に汚水が流入した状態（流入過剰）にあると特定される。そして、第７の測定例と同様の事例が生じた場合において、識別部２２は、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて、水中ポンプ５の運転状況が「流入過剰」であることを識別する。

　［実施形態の作用効果］
　以上のように、本実施形態に係る水中ポンプシステム１において、識別部２２は、記憶部２１に記憶された駆動電流の時間的変化に基づいて複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するように構成されている。かかる構成によれば、水中ポンプ５における駆動電流の時間的変化から算出される少なくとも１つの電流パラメータに基づいて詳細に分析することにより、水中ポンプ５の運転状況（例えば、エアロック、空運転、異物閉塞、異物通過、異物滞留、流入過多、流入過剰）を具体的に特定することが可能となる。したがって、水中ポンプシステム１では、水中ポンプ５の異常運転の種類を具体的に特定して、水中ポンプシステム１の故障内容を明確にすることができる。

　そして、水中ポンプシステム１における故障内容の明確化により、水中ポンプシステム１の故障状態を復旧するための手段を、例えば水中ポンプ５を設置したポンプ場に赴く前に、予め講じることが可能となる。また、水中ポンプシステム１の故障状態を復旧するための優先順位を適宜変更することも可能となる。さらに、水中ポンプシステム１の予防保全を行うことも可能となる。

　また、上記複数の電流パラメータは、駆動電流の標準偏差と、駆動電流の最大値および最小値と、駆動電流の電流最大値と電流最小値との比と、駆動電流の単位時間当たりの変化量、駆動電流の時間的変化の度合いが変化した点である所定期間内における電流変化点の合計数と、を含む。このように、異なる種類の電流パラメータを用いて詳細に分析することにより、水中ポンプ５の運転状況を精度良く特定することができる。

　また、識別部２２は、複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの水位パラメータを算出し、該水位パラメータと、電流パラメータとに基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するように構成されていてもよい。かかる構成によれば、水位パラメータと電流パラメータとを相互に対比させながら、駆動電流の時間的変化および水位の時間的変化を詳細に分析することが可能となる。その結果、水中ポンプ５の運転状況を特定するための精度を高めることができる。

　また、識別部２２は、複数の電流パラメータのうち２つ以上の電流パラメータを算出し、それらの電流パラメータに基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するように構成されていてもよい。かかる構成によれば、異なる電流パラメータ同士を相互に対比させながら、駆動電流の時間的変化を詳細に分析することが可能となる。その結果、水中ポンプ５の運転状況を特定するための精度をより一層高めることができる。

　また、識別部２２は、水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの水位パラメータを算出し、該水位パラメータに基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するように構成されていてもよい。かかる構成によれば、水位の時間的変化を少なくとも１つの水位パラメータに基づいて詳細に分析することにより、水中ポンプ５の運転状況を具体的に特定することが可能となる。したがって、水中ポンプシステム１の故障内容を明確にすることができる。

　また、識別部２２は、電流パラメータおよび／または水位パラメータを用いて水中ポンプ５の運転状況を区分けする仮想的な境界線を設定する学習制御を実行するように構成されている。かかる構成により、水中ポンプ５の運転状況を識別するための精度が向上し、その結果として水中ポンプシステム１の故障内容をより一層明確化することができる。

　また、ポンプ用検出部８は、ポンプ本体６の内部に収容されたオイルの含水分率、電動モータ７への浸水状態、水中ポンプ５を構成する軸受部材の温度、ポンプ本体６からの吐出量（流量）、ポンプ本体６からの吐出圧力、および電動モータ７の振動値、絶縁抵抗値、巻線温度の少なくともいずれか１つを検出可能に構成されていることから、ポンプ用検出部８の検出結果により、水中ポンプ５の具体的構造に起因する故障内容を個別的に特定し、また将来の故障を予知することができる。具体的に、ポンプ用検出部８が上述した少なくともいずれか１つの要素について正常値から異常値に向かう状態を検出することにより、水中ポンプ５の具体的構造に起因する故障内容や経年劣化している部位を個別的に特定し、水中ポンプ５の故障を未然に防ぐことができる。

　また、識別部２２が水中ポンプ５の運転状況およびポンプ用検出部８の検出結果の双方から水中ポンプ５の将来の運転状況を予知することにより、水中ポンプ５の将来の運転状況をより精度よく予知することができる。

　また、識別部２２が水中ポンプ５の運転状況に基づいて水中ポンプ５の異常運転の種類を外部機器３０に通報（出力）することにより（図５に示したＳ７を参照）、水中ポンプシステム１の故障内容を早期に把握することができる。その結果、水中ポンプシステム１の故障状態を復旧するための手段を早期に講じることが可能となる。

　また、制御部２０は、各水中ポンプ５の運転状況に基づいて、識別部２２の識別結果により異常状態にある可能性が高いと判断された一方の水中ポンプ５を休止させて緊急時のみに駆動させるように制御する。これにより、異常状態にある可能性が高いと識別部２２が識別した一方の水中ポンプ５を、バックアップ用として補助的に活用することができる。

　［その他の実施形態］
　上記実施形態では、２つの水中ポンプ５，５を設けた形態を示したが、この形態に限られない。例えば、１つの水中ポンプ５を設けた形態としてもよい。あるいは、３つ以上の水中ポンプ５，５，…を設けた形態としてもよい。

　また、上記実施形態では、気泡式の水位検知器１０を用いた形態を示したが、この形態に限られない。例えば、貯留槽２に貯留された汚水の水圧に基づいて水位を検出するいわゆる圧力式の水位検知器を用いてもよい。

　また、上記実施形態では、人工知能（ＡＩ）機能を備えた識別部２２における学習制御として、電流パラメータおよび／または水位パラメータを２次元的に組み合わせた第１～第９の組合せに基づいた形態を示したが、この形態に限られない。例えば、他の組合せとして、電流パラメータおよび／または水位パラメータのうち特定多数のパラメータを任意に選択して識別部２２（ＡＩ）に入力し、多次元の組合せに基づいて仮想的な境界線が得られるようにしてもよい。

　また、上記実施形態では、識別部２２が上記学習制御を実行する形態を説明したが、この形態に限られない。例えば、記憶部２１が人工知能（ＡＩ）機能を備えていて、記憶部２１が上記学習制御を実行するように構成されていてもよい。

　また、上記実施形態では、人工知能（ＡＩ）機能を備えた識別部２２が、上記学習制御により設定された仮想的な境界線に基づいて水中ポンプ５の運転状況を識別するようにした形態を示したが、この形態に限られない。すなわち、識別部２２が、人工知能（ＡＩ）機能を備えていなくてもよく、あらかじめ設定した閾値に基づいて水中ポンプ５における運転状況を識別するようにした形態としてもよい。

　また、上記実施形態では、駆動電流をわかりやすいように電流値で示したが、設定電流値に基づいて正規化した値（設定値）を用いてもよい。これと同様に、水位においても、設定値で正規化した値（設定値）を用いてもよい。また、同様に、運転時間（秒）においても、一回の運転に要する時間または設定値で正規化した値（設定値）を用いてもよい。

　また、上記実施形態の図４に示した記憶部２１、および識別部２２を、コンピュータプログラムにより水中ポンプシステム１または水中ポンプ用の情報処理装置（例えば制御盤９のような制御装置を含む）として機能させるためのコンピュータとして構成してもよい。上記コンピュータプログラムは、例えば、記憶部２１に予め記憶されていてもよいし、クラウド上のサーバ機からダウンロードする形式であってもよい。あるいは、他のポンプ場に設置した水中ポンプ５などを保守する際に、ＵＳＢメモリなどの記憶媒体に保存された上記コンピュータプログラムを読み取る形式であってもよい。

　以上、本開示についての実施形態を説明したが、本開示は上述の実施形態のみに限定されず、発明の範囲内で種々の変更が可能である。

　本開示は、例えばマンホールポンプシステム、汚水排水機場などの制御システムとして適用される水中ポンプシステム、水中ポンプ用の情報処理装置、およびコンピュータプログラムとして産業上の利用が可能である。

１：水中ポンプシステム
２：貯留槽
３：流入管
４：吐出管
５：水中ポンプ
６：ポンプ本体
７：電動モータ
８：ポンプ用検出部
９：制御盤
１０：水位検知器
１１：空気ポンプ
１２：空気吐出部
１３：エアチューブ
１４：圧力センサ
１５：水位制御ユニット
１６：水位計
１７：コントローラ
２０：制御部
２１：記憶部
２２：識別部
２３：電流検出部
３０：外部機器

Claims (18)

1. 貯留された水を圧送するための水中ポンプと、
   　前記水中ポンプの駆動電流値を検出する電流検出部と、
   　前記電流検出部が検出した駆動電流値を記憶する記憶部と、
   　前記記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備え、
   　前記記憶部は、前記検出された水中ポンプの駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されており、
   　前記識別部は、前記駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて前記水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を識別するように構成されている、水中ポンプシステム。
2. 　請求項１に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　前記複数の電流パラメータは、前記駆動電流の標準偏差と、前記駆動電流の最大値および最小値と、前記駆動電流の電流最大値と電流最小値との比と、前記駆動電流の単位時間当たりの変化量と、前記駆動電流の時間的変化の度合いが変化した点である電流変化点の合計数と、を含む、水中ポンプシステム。
3. 　請求項１または２に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　貯留された水の水位を検知するための水位検知器をさらに備え、
   　前記記憶部は、前記水位検知器により検出された水位の時間的変化を記憶するように構成されており、
   　前記識別部は、前記水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータと、前記電流パラメータとに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、水中ポンプシステム。
4. 　請求項１～３のいずれか１項に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　前記識別部は、前記複数の電流パラメータのうち２つ以上の該電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、水中ポンプシステム。
5. 　請求項１～４のいずれか１項に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　前記識別部および前記記憶部の少なくともいずれか一方は、前記電流パラメータを用いて水中ポンプの前記運転状況を区分けする仮想的な境界線を設定する学習制御を実行するように構成されている、水中ポンプシステム。
6. 　貯留された水を圧送するための水中ポンプと、
   　貯留された水の水位を検知するための水位検知器と、
   　前記水位検知器が検知した水位の時間的変化を記憶可能な記憶部と、
   　前記記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備え、
   　前記識別部は、前記水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータに基づいて前記水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を識別するように構成されている、水中ポンプシステム。
7. 　請求項６に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　前記記憶部および前記識別部の少なくともいずれか一方は、前記水位パラメータを用いて水中ポンプの前記運転状況を区分けする仮想的な境界線を設定する学習制御を実行するように構成されている、水中ポンプシステム。
8. 　請求項１～７のいずれか１項に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　前記水中ポンプは、ポンプ用検出部を含み、
   　前記ポンプ用検出部は、前記水中ポンプを構成するポンプ本体の内部に収容されたオイルの含水分率、前記水中ポンプを構成する電動モータへの浸水状態、前記水中ポンプを構成する軸受部材の温度、前記水中ポンプの吐出量、吐出圧力、および該電動モータの振動値、絶縁抵抗値、巻線温度の少なくともいずれか１つを検出可能に構成されている、水中ポンプシステム。
9. 　請求項８に記載の水中ポンプシステムにおいて、
   　前記識別部は、前記水中ポンプの前記運転状況および前記ポンプ用検出部の検出結果の双方から前記水中ポンプの将来の前記運転状況を予知するように構成されている、水中ポンプシステム。
10. 　請求項１～９のいずれか１項に記載の水中ポンプシステムにおいて、
    　前記識別部は、前記水中ポンプの前記運転状況に基づいて、前記水中ポンプの異常運転の種類を外部機器に通報するように構成されている、水中ポンプシステム。
11. 　請求項１０に記載の水中ポンプシステムにおいて、
    　前記水中ポンプの運転、停止を制御する制御部をさらに備え、
    　前記水中ポンプは、複数設けられており、
    　前記制御部は、複数の前記水中ポンプの各々の前記運転状況に基づいて、前記識別部が異常状態にある可能性が高いと判断した一方の前記水中ポンプを休止させて緊急時のみに駆動させるように制御する、水中ポンプシステム。
12. 　コンピュータを、請求項１～１１のいずれか１項に記載の水中ポンプシステムとして機能させるためのコンピュータプログラム。
13. 　水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するための情報処理装置であって、
    　前記水中ポンプの駆動電流値を記憶する記憶部と、
    　前記記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備え、
    　前記記憶部は、前記水中ポンプの駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されており、
    　前記識別部は、前記駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、情報処理装置。
14. 　請求項１３に記載の情報処理装置において、
    　前記記憶部は、水位の時間的変化を記憶するように構成されており、
    　前記識別部は、前記水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータと、前記電流パラメータとに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、情報処理装置。
15. 　水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するための情報処理装置であって、
    　貯留された水の水位の時間的変化を記憶可能な記憶部と、
    　前記記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部と、を備え、
    　前記識別部は、前記水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、情報処理装置。
16. 　水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するためのコンピュータプログラムであって、
    　コンピュータを、
    　前記水中ポンプの駆動電流値を記憶する記憶部、および、
    　前記記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部として機能させ、
    　前記記憶部は、前記検出された水中ポンプの駆動電流の時間的変化を記憶するように構成されており、
    　前記識別部は、前記駆動電流の時間的変化に基づく複数の電流パラメータのうち少なくとも１つの電流パラメータを算出し、該電流パラメータに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、コンピュータプログラム。
17. 　請求項１６に記載のコンピュータプログラムにおいて、
    　前記記憶部は、水位の時間的変化を記憶するように構成されており、
    　前記識別部は、前記水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータと、前記電流パラメータとに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、コンピュータプログラム。
18. 　水中ポンプにおける異常の有無と異常運転の種類とを示す運転状況を特定するためのコンピュータプログラムであって、
    　コンピュータを、
    　貯留された水の水位の時間的変化を記憶可能な記憶部、および、
    　前記記憶部との間でデータの送受信が可能な識別部として機能させ、
    　前記識別部は、前記水位の時間的変化に基づく複数の水位パラメータのうち少なくとも１つの該水位パラメータを算出し、該水位パラメータに基づいて前記水中ポンプの前記運転状況を識別するように構成されている、コンピュータプログラム。

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