徳島県南部は春がそこまできています。

先日徳島県南部に行きました。四国の南部は春の訪れがすぐです。仕事帰りの休憩で清々しい風を満喫しました。

美波町の日和佐にある徳島県薬師寺は四国八十八ヶ所霊場の中でも特に桜の名所として有名で、春にはお遍路さんと桜の見物客で大勢の人が訪れます。

桜の季節はすぐきています。訪れてみてはいかがでしょうか?

 

徳島県海部郡牟岐町 内妻海岸
徳島県海部郡美波町 日和佐大浜海岸
徳島県海部郡海陽町 大里松原

>>>四国の右下観光局 HP

プール循環配管での漏水調査を実施

プールの循環配管で漏水調査を実施しました。プールが1日20トンほど水位が低下し、プール水の循環配管内部での漏水の可能性がある為に依頼がありました。

トレーサー調査を実施

ヘリウム注入口及び止水プラグ
気密確保に風船型の止水プラグを使用して同バイパスからヘリウムを注入

漏水調査はプールの側部のろ過循環水の吸水口からポンプ手前の約50メートル程度でした。配管が塩化ビニル管で口径200mmでした。

プールの循環配管は水圧が低く漏水の噴出音が発生しないために漏水探知機を用いた音聴工法はできません。今回は配管内部にヘリウムガスを充填してトレーサー調査を採用しました。

気密確保に止水プラグ

トレーサー調査
ヘリウム検知器による探索

プールの吸入口に風船型プラグを挿入して気密を確保して、配管内部にヘリウムガスを充填しました。

ヘリウムガスが管路に充填されたのを確認後、ヘリウム検知器で配管の破損部分がら漏れ出すヘリウムガスを探索しました。

最終的にプールサイド近くで反応があり漏水箇所を特定しました。今回の漏水箇所は図面上で確認したところは配管継手の可能性があります。

漏水調査はトクスイに相談ください

今回は通常の音聴調査では難しい循環配管をトレーサーガスにより漏水を発見しました。漏水調査は熟練した技術者と特殊な探査機器により正確に特定が可能です。漏水にお困りであればトクスイに連絡相談ください。

>>>blog トレーサー工法について

>>>blog  漏水の特定方法について

モバイル漏水探知システムとは?

モバイル漏水探知システムは、ハンドヘルド高感度センサーで探知した音圧をモバイルに取込み、相関機能を使ってピンポイントで漏水地点をMAP上に表示します。

1.フィールドデータを共有する

漏水調査においてはフィールドデータを共有・可視化して蓄積することは今後の対策に有効です。

 

・他のチーム、事務所と情報共有がしたい

・調査データ(日時、漏水音圧、漏水箇所)を残したい

・調査チームと各部門の連携を取りたい

・漏水判断を数値化したい

・GIS(管路情報)と連携したい

2.モバイル漏水探査システム

モバイル式漏水探査システムは以下の特徴があります。

・センサーを管路の弁栓に置いて測定
・漏水音を「AI技術」で検知調査地区の音聴状況をリアルタイムで共有
・熟練工の作業負担を削減

●音聴測定 ―デジタルによる音聴測定 ―

モバイルと小型センサーにより音聴測定します。

・携帯型の固体高感度音聴デバイスで測定
・音聴デバイスを置くと即座に音圧をデジタル表示
・配管材質に対応する音聴周波数シフト技術搭載
・付属イヤーフォンで測定可能

●漏水調査 ― 測定地点データがマップ上表示 ―

バルブやメーターなどの設備情報や口径や材質などの管路情報を取り込むことにより漏水調査データと統合的に管理ができます。

・内臓GPSを使い音聴調査地点をマップに表示
・各地点データを音聴数値に沿い色分け
・水道管路GISを表示
・車騒音などのバックグランドノイズフィルター適用
・イコライザ技術適用

●相関調査 ― 漏水地点を表示 ―

2台の端末で相関調査を実施できます。

・相関相手間でクリック操作を実行
・クラウドベースで自動解析
・漏水地点を割り出し即時マップ上に表示

●Webアプリケーション ― ダッシュボード管理 ―

漏水調査状況が現場と管理事務所でリアルタイムに共有でき、調査分析が可能です。

・現場のデータはリアルタイムでアップデート
・測定地点、測定者、測定時刻、現場情報、等
・相関解析の詳細データ
・現在及び過去データの検索
・すべての音圧データを取出

 

iquarius web01
調査情報をWEBでリアルタイムに確認
iquarius web02
WEBで相関調査を再度分析

3.固定型センサーとの連携

固定型センサーの設置により将来はより的確でリアルタイムな漏水監視・調査が可能です。

 

固定型センサーとの連携

4.参考資料

>>>モバイル漏水探知機 資料

>>>モバイル漏水探査システムのご提案

水道菅の漏水対策にAI技術

様々な分野で人口知能(以下、AI)が利用されるようになりました。その中でも水道などのインフラ管理への活用が注目されています。

日本の水道事業の現状

日本の水道はほとんどの地域で使える環境が整備されています。それらの水道管路を一繋ぎにするとその距離は約65万kmで地球16周以上あります。

一方で、人口減少による人材不足と料金収入減による資金不足で老朽化した水道管の更新が進んでいません。厚生労働省によると、耐用年数の40年を超えた水道管の割合は、大阪府や奈良県など6つの府県で20%以上、全国平均では16%を超えています。今後20年間で更新が必要な水道管は15万3,700キロ、地球約4周分と言われています。

耐用年数を超えた水道管の使用は破裂事故や漏水事故等の被害の要因となります。平成29年度には、全国で2万件以上の水道の漏水・破裂事故は発生しました。

地球の大切な資源である水を常に安定供給できるよう、管路を維持する必要があります。

水道管路の更新にAIを利用

一般的に水道管の更新は耐用年数を目安としています。一方で水道菅が敷設されている環境により大きく劣化の度合いが違います。漏水・破裂が多発する管路は特有の埋設環境があります。

一律に管路の更新を使用年数により敷設替するのでは比較的良好な管路も敷設替えする可能性があります。限られた資金を有効利用するためにも、漏水が多発する管路や基幹管路など、より高い危険度の管路からを優先更新し、年数が古くても漏水の少なく、重要性の小さい管路に関しては更新を遅らす場合があります。ここで重要なのは、より正確に危険度に応じて管路を選別していくことです。より正確に管路選別する為にAIを活用されようとしています。

FRACTA社(AIによるインフラ向け劣化診断技術)

最近このようなAI技術で注目されている企業がシリコンバレー発のイノベイティブ企業であるFRACTA社です。FRACTA社のシステムは、どの程度の確率で漏水が起こるか表示して管路更新の優先順位をマッピング上で表示します。水道管の寿命は水道管の素材や使用年数、漏水情報などのデータと、土壌、気候、地形や人口などの環境データなど1000以上の情報から決まるとされています。その因子を組み合わせ、AIと機械学習により予測しようとするものです。

水道管の漏水をAIにより検知

水道菅は地下に埋設されており漏水が発生した場合は場所の特定が非常に困難です。現在は熟練技術者が漏水探知機や音聴棒という器具を用いて経験と、音を頼りに漏水場所をピンポイントに特定します。一方でそのような漏水特定にもAIが活用されようとしています。

それは、小型の通信機能付きのセンサーを水道管に取り付けて漏水の発生を検知して正確に場所を特定する技術です。

水道管路に取り付けられたセンサーは常に水音や振動データをサーバーに送信しております。漏水が発生した場合は水道システムの他の音を区別しながら漏水音特有の振動と音を探知し、同時に管路の材質、周辺の水道使用量、水圧などの情報や、天候、地形などの他の情報に基づいて正確にピンポイントに漏水場所を特定します。これは膨大な量のデータ分析が必要で、AIや機械学習とIoT(モノのインターネット)技術など通信技術と同時に利用され可能になります。日本ではNEC、日立などが漏水監視として総合的にサービスを展開しはじめています。

 

>>AI・機械学習によるインフラ向け劣化診断 FRACTA(フラクタ)

>>NEC 世界初、高精度センサとクラウドを組み合わせ、上水道管の漏水を早期発見する「漏水監視サービス」を発売

>>日立 水道管の漏水などを高精度で早期に検知するシステムを開発

>>NHK News WEB 2020年1月14日  “水道料金 将来大幅に値上がり?!