JP2020076646A - 漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末 - Google Patents

Abstract

【課題】無線通信環境の制約を受けずに、単一のセンサ端末で信頼性の高い漏水判定ができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供する。【解決手段】振動センサからの測定データを取得し、該測定データから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、以上の処理を複数回繰り返すことで抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なう。【選択図】図４

Description

本発明は、漏水音の検知技術に関する。

水道用の埋設配管の漏水検知に関しては、埋設配管上の地面から音聴棒等を用いて、漏水に起因する振動音を検知する方法が知られている。また、無線通信機能を有したセンサ端末をマンホール下の制水弁等に配置し、現地で直接作業しなくとも遠隔で漏水の有無を検知できる漏水検知システムが知られている。さらに、漏水の発生位置を検知する方法に関しては、複数のセンサにより計測された振動信号から相互相関関数を抽出し、そのピーク値から異常音の発生位置を特定する方法が知られている。

本技術分野の背景技術として、特開平８−４０５７号公報（特許文献１）がある。特許文献１には、漏水音に似た擬似漏水音による誤検知を防止するため、深夜に複数回測定を行い、漏水の判定を行う方法が記載されている。

特開平８−４０５７号公報

特許文献１では、深夜にノイズ音が小さくなることを利用して、Ａｍ１：００からＡｍ４：００の間に数分間隔で複数回測定を行い、漏水判断基準周波数帯域内の伝播音の測定回数によって漏水判定を行う技術が記載されている。

しかしながら、漏水判断基準周波数帯域内の伝播音に関して、漏水に起因する音とノイズ音を具体的に切り分ける技術に関する記載はなく、深夜でノイズ音が大きい環境では検知精度が担保できない課題がある。例えば、繁華街や幹線道路沿いなど、深夜であっても振動レベルが高い場所の対処方法に関して記載がない。

また、無線通信を利用した漏水検知システムでは、手間をかけずに長期間の運用を行うために消費電力を抑えて、遠距離通信を実現することが肝要である。その実現手段の１つとして、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）があり、例えば、無線局免許が不要なアンライセンス系ＬＰＷＡではＬｏＲａＷａｎ、ライセンス系ＬＰＷＡではＬＴＥ−Ｍ（Long Term Evolution for machine-type-communication）などが存在する。

しかしながら、ＬｏＲａＷａｎでは、１通信あたりの送信データ量が十数バイト程度に制限され、通信コスト等を鑑みると１日百数十バイト程度に送信データを抑制しなければならない課題がある。また、ＬＴＥ−Ｍは通信速度や通信データ量の点で、ＬｏＲａＷａｎより有利であるが、電池での電力供給のみで５年から１０年程度の長期運用を考えた際、１週間に１度程度の通信にとどめるなど、通信頻度の確保に課題がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、通信可能な測定データ量や通信頻度が著しく制限された場合であっても信頼性の高い漏水判定ができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供することにある。

本発明は、その一例を挙げるならば、振動センサからの測定データを取得し、該測定データから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、以上の処理を複数回繰り返すことで抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なう。

本発明によれば、データ送信の通信量や通信頻度に制限されずに、信頼性の高い漏水判定を行うことができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供できる。

実施例１における漏水発生時のモデルを示す配管断面図である。 図１Ａの漏水箇所を拡大した漏水孔断面のシミュレーション結果である。 繁華街で漏水が発生していない場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。 繁華街で漏水の発生があらかじめ分かっている場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。 実施例１における漏水検知システムの構成を示す模式図漏水検知システムの構成を示す模式図である。 実施例１における漏水検知フローである。 実施例１における漏水信号を含む測定波形の自己相関係数の例である。 実施例１における測定タイミングの一例を示す図である。 実施例１における漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合を示す図である。 実施例１における漏水発生現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合を示す図である。 実施例１における漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワークを示す図である。 実施例１における漏水発生現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワークを示す図である。 実施例４におけるセンサ端末の運用方法を表す模式図である。

以下の本発明の実施例について図面を用いて説明する。

まず、本実施例の前提となる、漏水音の発生要因について説明する。

図１Ａは、配管に微小な孔が形成され漏水発生時のモデルを示す配管断面図である。図１Ａにおいて、１０は配管断面、１１は配管内部であり、白抜矢印で示すように配管内部１１を水が流れている。また、１２に示すように配管に孔があいており、そこから漏水している状態を示している。

図１Ｂは、図１Ａの点線で囲んだ漏水箇所１３を拡大しており、漏水孔断面のシミュレーション結果である。図１Ｂにおいて、配管断面１０の左側が配管内、右側が配管外であり、配管断面１０の下端に孔１２が開いている状態を示している。

ここで、漏水音の発生要因として、漏水孔噴出口での流れの乱れがある。高圧の配管で微小な孔が形成された場合、漏水孔近傍では渦が発生し、圧力変動を引き起こす。図１Ｂの破線で示すように、配管断面１０の孔１２における壁面近傍で液流中の圧力差により気泡の発生と消滅が繰り返されるキャビテーション１５が発生している。また、図１Ｂにおいて、矢印は時間の経過を示しており、時間の経過に伴うシミュレーション結果を４つ示している。図１Ｂに示すように、時間の経過と伴に、破線で示すキャビテーション領域は小さくなり３番目が最小となり、その後４番目でまた大きくなっている。このように、キャビテーション領域は、時間とともに消滅と成長を繰り返す周期運動をしており、その周波数は一般に数十Ｈｚから１ｋＨｚ程度である。従って、センサ端末で測定される振動波形から当該周期成分を抽出し、その安定性を評価することで漏水の発生を検知することができる。

また、漏水の発生を正確に特定するには、漏水発生時に観察される周期成分を精度よく抽出することが肝要である。従来、漏水判断基準周波数帯域内の伝播音のレベルやピーク情報から漏水判定を行っている。しかしながら、一般に信号音のレベルは環境に強く依存し、多数の周波数ピークが観察されるため、周期成分を一意に精度よく抽出することが困難である。

図２Ａは、繁華街で漏水が発生していない場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。また、図２Ｂは、繁華街で漏水の発生があらかじめ分かっている場所での周波数スペクトルを異なる２個所で計測した結果である。図２Ａ、図２Ｂからわかるように、繁華街では、深夜であっても暗振動レベルが高い箇所が多く、必ずしも漏水信号の有無が信号レベルの高低と一致しない。また、多数のピークが環境毎に異なって観察されており、着目帯域を決めることも困難である。

そこで、上述した課題を解決するための本実施例について、以下説明する。
本実施例における漏水検知システムでは、信号自体の周期的特性を把握するために、自己相関関数を用いる。自己相関関数は、ある信号p(t)とその信号自身を時間的にシフトした信号p(t+τ)の間の相関を取得する関数であり、下記の式（１）で定義される。

信号 p(t)が周期τ₀の周期成分を有している場合、自己相関関数G(τ)はG(τ₀)でピークを示すため、自己相関関数のピーク情報を取得することで周期性の有無を判断できる。

次に、本実施例における漏水検知システムの構成について説明する。図３は、本実施例における漏水検知システムの構成を示す模式図である。漏水検知システムでは、少なくとも振動センサと端末装置からなる１台以上のセンサ端末を有しているが、図３では２つのセンサ端末１ａ、１ｂの間で漏水が発生した場合の漏水検知システムについて示している。また、漏水検知システムは、各センサ端末が動作する条件を指示する演算部４１、および収集されたデータを表示する表示部４２を備えた監視システム４０で構成されている。

図３では、地面２０に埋設されている埋設管３０にセンサ端末１ａとセンサ端末１ｂが設置されており、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間で漏水箇所３１に漏水が発生している。

センサ端末１ａとセンサ端末１ｂは、それぞれ独立して漏水信号の検知・判定を実施しており、その結果を、監視システム４０に送信する。各センサ端末１ａ、１ｂと監視システム４０は、無線通信でデータがやり取りされる。無線方式は、低コスト・低消費電力・遠距離通信を特徴とした通信方式が望ましく、例えば、ＬｏＲａＷａｎやＬＴＥ−Ｍ等がある。なお、監視システム４０はクラウドとして構成してもよい。

次に、本実施例におけるセンサ端末の漏水検知フローについて説明する。図４は、本実施例における自己相関関数を用いた漏水検知フローである。

図４において、最初に、演算部４１によって指定された時刻に振動波形を測定する（Ｓ１０１）。測定時間は、例えば、２〜１０秒程度である。次に、測定波形の自己相関係数を算出する（Ｓ１０２）。

図５は、本実施例における漏水信号を含む測定波形の自己相関係数の例である。図５において、横軸は時間、縦軸は自己相関係数であって、上図が漏水がある場所での測定波形の自己相関係数、中段及び下段が漏水がない場所での測定波形の自己相関係数である。なお、それぞれ測定場所は異なる。図５に示すように、自己相関係数は時間経過に伴って複数のピークを有するピーク位置情報セットが観察される。

図４に戻って、次に、自己相関係数のピーク位置情報セットを抽出する（Ｓ１０３）。抽出する時間幅は、例えば、５〜１５ミリ秒であるが、複数のピークを抽出できれば、時間幅はこれに限らない。抽出されたピーク位置セットは、センサ端末１ａ、１ｂ内で保存される（Ｓ１０４）。

次に、ステップＳ１０１からＳ１０４を所定の回数繰り返す（Ｓ１０５）。これにより、複数のピーク位置情報セットを得る。

また、ステップＳ１０１で得る１回の振動波形を時間的に分割して、１回で複数回の自己相関係数を算出してもよい。理想的には、断続的なノイズ源の影響を避けるために、異なる時刻に測定した振動波形から抽出したピーク位置情報セットを組み合わせることが望ましい。測定時刻の組み合わせ方法としては、例えば、図６のように定期的に時刻をずらして測定することが考えられるが、必ずしもこれに限るものではない。また、測定を行う日付が異なる振動波形から抽出したピーク位置情報セットを組み合わせてもよい。

次に、ステップＳ１０５までで得られた複数のピーク位置情報セットを比較する（Ｓ１０６）。比較方法としては、例えば、抽出された複数のピーク位置情報同士を比較し、ピーク位置が一致する割合から類似度を算出してもよい。

図７Ａ、図７Ｂは、複数のピーク位置の一致率に対する出現割合を例示した結果である。図７Ａは、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合、図７Ｂは、漏水発生現場で取得されたピーク位置の一致率に対する出現割合を示す。

図７Ａ、図７Ｂにおいては、４秒間の測定データに対して、１６分割の２５０ｍｓごとの自己相関係数を算出し１６個の自己相関係数を得る。その中から、ノイズの少ない６個の自己相関係数を選択する。そして、６個の自己相関係数から６個のピーク位置情報セットを抽出する。そして、これを、時間帯を変えて1時間ごとに１５回繰り返し、６×１５＝９０のピーク位置情報セットを抽出する。図７Ａ、図７Ｂは、その９０個のピーク位置情報セットを互いに比較して、ピーク位置の一致率に対する出現割合を例示した結果である。

図７Ａに示すように、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置は、互いにばらばらであるため、おおむね６０％以下の一致率の割合が高い。一方、図７Ｂに示す漏水発生現場で取得されたピーク位置は、漏水波形の周期性に基づいて高い一致率を示す。

次に、ステップＳ１０６の結果に基づいて、漏水の有無を判定する（Ｓ１０７）。判定方法としては、例えば、所定の一致率以上の割合が閾値を超えた場合に漏水と判定する。

あるいは、互いのピーク情報の関係性を把握するために、グラフネットワークを活用してもよい。ここで、グラフとは、複数の点とそれらの間をつなぐ辺によって表される図形のことであり、点や辺に物理的な意味をもたせたものをグラフネットワークと呼ぶ。この場合、各点を比較対象の各振動波形データ、各辺をピーク位置の一致度に対応させることができる。例えば、図７Ａ、図７Ｂを例にして、ピーク位置の一致度が８０％を超える点間を線で結び辺を表示すると図８Ａ、図８Ｂのようなグラフネットワークを得る。ここで、図８Ａは図７Ａに対応した、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワーク、図８Ｂは図７Ｂに対応した、漏水発生現場で取得されたピーク位置に対するグラフネットワークを示す。

図８Ｂに示したように、漏水発生現場で取得された測定波形間では、互いにピーク位置の一致度が高いため、大きなクラスタを形成していることがわかる。一方、図８Ａに示した、漏水が発生していない現場で取得されたピーク位置は、互いに独立しており、関係性が乏しいことがわかる。このような情報に基づいて、視覚的に漏水を判定してもよい。

次に、ステップＳ１０７の判定結果に基づいて、データ送信の必要性を判断する（Ｓ１０８）。例えば、漏水と判定された場合のみ送信の必要があると判断する。あるいは、センサ端末の死活を確認するために、漏水の判定とは無関係に１週間に一度程度はデータ送信することも考えられる。

このように、本実施例では、漏水検知システムは、単一のセンサ端末と、測定条件を管理する演算部と漏水の有無を表示する表示部とを有する監視システムからなる。また、センサ端末は、振動センサを用いて、演算部から指定された測定条件で少なくとも１日１回以上振動を測定する工程と、測定データの自己相関関数を算出する工程と、自己相関関数のピーク位置を抽出する工程と、ピーク位置を保存する工程と、ピーク位置を複数のデータ間で比較する工程と、比較結果に基づいて漏水判定する工程と、判定結果を送信する工程とを含む。

以上のように、本実施例によれば、単一のセンサ端末内で漏水の判定が可能となるため、不必要にデータ送信する機会を削減することができる。従って、電池の消耗や通信コストを抑制しながら長期間の運用が可能となる。また、漏水が発生した場合には、漏水判定された時のみ不定期にデータ通信することが可能であり、監視システム４０内の表示部４２において、迅速に漏水の発生を通知することができ、リアルタイムに状態監視できる。

また、本実施例によれば、漏水の高い判定精度を得ることができる。すなわち、従来、例えば、１回の測定結果の信号レベルが所定の閾値を超えた回数をカウントして、漏水の判定を行っている。この場合、適切に閾値が設定されていないと、誤検知率が高くなる恐れがある。また、ノイズ信号が多い環境では、正確な判定が困難である。一方、本実施例における漏水判定方法では、複数の測定結果を互いに比較している。これにより、測定現場に応じて信号レベルやピーク位置が様々に異なっていたとしても、互いに類似した特徴を有していれば、正確に漏水と判定することができるため、測定環境に対するロバスト性が高いという利点がある。

すなわち、本実施例によれば、データ送信の通信量や通信頻度に制限されずに、信頼性の高い漏水判定を行うことができる漏水検知方法、漏水検知システム、及び、それに用いるセンサ端末を提供できる。

なお、上記説明では、センサ端末が、測定データを取得し、自己相関関数のピーク情報を演算し、漏水判定を行ない、その判定結果を監視システムへデータ通信で送信するとして説明した。しかし、センサ端末は、測定データを取得し自己相関関数のピーク情報の演算までを行い、そのピーク情報を監視システムへ送信し、監視システム側で漏水判定を行なってもよい。また、センサ端末は、測定データを取得し、その測定データを監視システムへ送信し、監視システム側で自己相関関数のピーク情報の演算と漏水判定を行なってもよい。

本実施例は、複数のセンサ端末の判定結果に基づいて運用条件を変更する例について説明する。

図３では、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂ間で漏水が発生している場合を示している。図３において、漏水に関する信号が、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの両方に到達している場合、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂはともに、実施例１に基づいて漏水と判定する。この場合、漏水の発生箇所は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの間にあると推定できる。

そのため、本実施例では、より詳細な位置を特定するために、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂの動作条件を変更する。すなわち、監視システム４０からの指令により、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂが同一時刻に測定を開始し、取得した測定波形を監視システム４０に送信する。監視システム４０は、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂから送信された測定波形を用いて、相互相関解析を実施し、漏水発生箇所を特定する。

このように、本実施例では、漏水検知システムは、少なくとも２個以上のセンサ端末と、実施例１において漏水判定された結果を用いて、漏水発生箇所の推定を行う工程を含む。

以上のように、本実施例によれば、漏水が発生している可能性が高い場合にのみ、２つのセンサ端末を同期させて、漏水の発生位置を特定するため、データ通信量が多い測定波形の送信を効率的に実施でき、通信コストや消費電力の増大を必要最低限に抑制できる。

本実施例は、複数のセンサ端末の判定結果に基づいて運用条件を変更する他の例について説明する。

実施例２では、漏水箇所を挟む２つのセンサ端末がともに漏水判定した場合について説明した。これに対して、漏水の規模や、センサ端末１ａとセンサ端末１ｂ間の距離によっては、一方のセンサ端末でのみ漏水判定されることが想定される。例えば、センサ端末１ａでは漏水判定され、センサ端末１ｂは正常判定がなされた場合が当てはまる。この場合、センサ端末１ａの周辺で漏水が発生していると推定できる。

そのため、本実施例では、かかる場合には、センサ端末１ａと配管を介して隣接している複数のセンサ端末を同期させて、漏水の発生位置を特定させる。具体的には、実施例２と同様に、複数のセンサ端末から送信された測定波形を用いて、相互相関解析を実施し、漏水発生箇所を特定する。

このように、本実施例では、漏水検知システムは、少なくとも２個以上のセンサ端末と、実施例１において漏水判定された結果を用いて、センサ端末の動作条件を変更する工程を含む。

以上のように、本実施例によれば、隣接している複数のセンサ端末を同期させて、漏水の発生位置を特定できる。また、漏水が発生している可能性が高い場合にのみ、通信を行うので、データ通信量が多い測定波形の送信を効率的に実施できるという効果がある。

本実施例は、センサ端末の運用方法とデータの組み合わせ方に工夫を施した例について説明する。すなわち、センサの起動、およびデータ通信に伴う電力消費を最小限に抑えるために、複数日にわたって測定した結果に基づいて漏水判定を行う。

図９は、本実施例におけるセンサ端末の運用方法を表す模式図である。図９において、センサ端末の運用を開始した日に図４のステップＳ１０５の所定回数を満たすように時刻をずらして測定を行う。例えば、１時間毎に１回４秒間の測定を１４回行う。次に、図４のステップＳ１０６からＳ１０９までのフローに従って、最初の漏水判定、およびデータ送信を完了する。

これにより、一両日中に運用開始時の漏水状態の把握とセンサ端末が正常に動作していることの確認ができる。

２日目以降は、測定の回数を減らして運用する。例えば、１日２回１２時間毎に測定を行う。当該日翌日は、当該日とは時刻をずらして、再度１日２回１２時間毎に測定を行う。例えば、２日目は午前０時と午後０時に、３日目は午前１時と午後１時に、４日目は午前２時と午後２時に測定を行う。

これを繰り返すことにより、７日で１４回分のデータを得ることができる。従って、過去７日分のデータを組み合わせることで、ステップＳ１０６の結果比較、ならびにステップＳ１０７の漏水判定を行うことができる。また、翌日の８日目以降は２回分のデータが日々更新されるため、同様の手続きで過去７日分のデータを組み合わせて、漏水判定を日々繰り返すことができる。このように、漏水判定は毎日行い、監視システムへのデータ通信は７日に１回の割合でまとめて実施する。なお、漏水判定の結果、漏水と判定した場合は、７日に１回の通信以外に、臨時で、監視システムへ漏水判定の結果をデータ通信してもよい。

以上のように、本実施例によれば、１日に占めるセンサ端末の起動時間の割合を縮小して電力消費を抑えることができる。また、通信の頻度を１週間に１度程度に抑えることで、センサ端末の通信による電力消費を抑制できる。

以上、本発明を実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。例えば、上記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部は、それらの一部又は全部を、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することによりソフトウェアで実現してもよいし、例えば集積回路によるハードウェアで実現してもよい。

１０：配管断面、１１：配管内部、１２：孔、１３：漏水箇所、１５：キャビテーション、１ａ、１ｂ：センサ端末、２０：地面、３０：埋設管、３１：漏水箇所、４０：監視システム、４１：演算部、４２：表示部

Claims (15)

1. 振動センサからの測定データを取得し、
   該測定データから自己相関係数を求め、
   該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
   以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
   該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知方法。
2. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
   前記測定データを複数に分割し、それぞれから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを複数取得することを特徴とする漏水検知方法。
3. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
   前記複数回繰り返す処理は、異なる時刻で行うことを特徴とする漏水検知方法。
4. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
   前記複数のピーク位置情報セット間の関係性とは、前記複数のピーク位置情報セット間のピーク位置の一致率に対する出現割合であることを特徴とする漏水検知方法。
5. 請求項１に記載の漏水検知方法であって、
   前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうとは、前記複数のピーク位置情報セット間の比較対象の測定データを点に対応させ、ピーク位置の一致度が所定値を超える点間を線で結び辺を表示するグラフネットワークを用いて漏水判定を行うことであることを特徴とする漏水検知方法。
6. 振動センサを有するセンサ端末であって、
   該振動センサは、配管に設置されて、該配管の振動データを取得し、
   該取得した振動データから自己相関係数を求め、
   該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
   以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
   該複数のピーク位置情報セットを外部に送信することを特徴とするセンサ端末。
7. 請求項６に記載のセンサ端末であって、
   前記振動データを複数に分割し、それぞれから自己相関係数を求め、該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを複数取得することを特徴とするセンサ端末。
8. 請求項６に記載のセンサ端末であって、
   該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行ない、該漏水判定結果を外部に送信することを特徴とするセンサ端末。
9. 請求項８に記載のセンサ端末であって、
   前記複数のピーク位置情報セット間の関係性とは、前記複数のピーク位置情報セット間のピーク位置の一致率に対する出現割合であることを特徴とするセンサ端末。
10. 請求項８に記載のセンサ端末であって、
    前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうとは、前記複数のピーク位置情報セット間の比較対象の測定データを点に対応させ、ピーク位置の一致度が所定値を超える点間を線で結び辺を表示するグラフネットワークを用いて漏水判定を行うことであることを特徴とするセンサ端末。
11. 振動センサを有するセンサ端末と、該センサ端末が動作する条件を指示する演算部を備えた監視システムで構成される漏水検知システムであって、
    前記振動センサは、配管に設置されて、該配管の振動データを取得し、
    前記センサ端末は前記取得した振動データを前記監視システムに送信し、
    前記監視システムは、受信した前記振動データから自己相関係数を求め、
    該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
    以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
    該複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知システム。
12. 請求項１１に記載の漏水検知システムであって、
    前記センサ端末は前記取得した振動データから自己相関係数を求め、
    該自己相関係数の複数のピークからなるピーク位置情報セットを抽出し、
    以上の処理を複数回繰り返すことで前記抽出されたピーク位置情報セットを複数個取得し、
    該複数のピーク位置情報セットを前記監視システムに送信し、
    前記監視システムは、受信した前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知システム。
13. 請求項１２に記載の漏水検知システムであって、
    前記センサ端末は前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行ない、
    該漏水判定の結果を前記監視システムに送信し、
    前記監視システムは、受信した前記漏水判定の結果を表示装置に表示することを特徴とする漏水検知システム。
14. 請求項１１に記載の漏水検知システムであって、
    前記複数のピーク位置情報セット間の関係性とは、前記複数のピーク位置情報セット間のピーク位置の一致率に対する出現割合に応じて漏水判定を行なうことを特徴とする漏水検知システム。
15. 請求項１１に記載の漏水検知システムであって、
    前記複数のピーク位置情報セット間の関係性に基づいて漏水判定を行なうとは、前記複数のピーク位置情報セット間の比較対象の測定データを点に対応させ、ピーク位置の一致度が所定値を超える点間を線で結び辺を表示するグラフネットワークを用いて漏水判定を行うことであることを特徴とする漏水検知システム。

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