JP7126474B2 - Monitoring system, leak detection method - Google Patents

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Description

本発明は、埋設管インフラ等のモニタリング技術に関する。例えば、埋設水道管の振動をセンサで計測して、漏水を検知する技術に関する。 The present invention relates to monitoring technology for buried pipe infrastructure and the like. For example, the present invention relates to a technology for detecting water leakage by measuring the vibration of a buried water pipe with a sensor.

本技術分野の背景技術として、配管に複数の振動計測装置を設ける漏水検知システムに関する技術がある。例えば、特開２０１７―３３８０号公報（特許文献１）に記載の技術がある。 As a background art in this technical field, there is a technique related to a water leakage detection system in which a plurality of vibration measuring devices are installed in a pipe. For example, there is a technique described in Japanese Patent Laying-Open No. 2017-3380 (Patent Document 1).

埋設管の漏水検知には、制水弁などの埋設管の一部の部位に取り付けた振動センサを用いる相関法と呼ばれる方法が一般的に用いられている。相関法では、漏水に伴う埋設管の振動を複数の振動センサを使って測定し、例えば隣接する２つの振動センサで得られた振動波形を使って相互相関関数を導出し、相互相関関数の遅延時間等から漏水の有無や漏水の位置を知ることができる。相関法では、複数の振動センサの振動波形を用いるため、それぞれのセンサの振動波形のデータを有線や無線でデータ解析を行う装置に送る必要がある。この送信には、センサ近くに移動させた車両等が通信を行うドライブバイ方式や、センサ近くに中継局を設置してそこから長距離無線通信を行う方式等がある。この通信に際し、漏水検知の精度を上げるために大量のデータを送信し、大量のデータを用いて相関法の解析を行うのが一般的である。 A method called correlation method, which uses a vibration sensor attached to a portion of an underground pipe such as a water control valve, is generally used to detect water leakage in an underground pipe. In the correlation method, the vibration of the buried pipe caused by water leakage is measured using multiple vibration sensors. For example, the vibration waveforms obtained by two adjacent vibration sensors are used to derive the cross-correlation function, and the delay of the cross-correlation function is calculated. It is possible to know the presence or absence of water leakage and the location of the water leakage from the time. Since the correlation method uses the vibration waveforms of a plurality of vibration sensors, it is necessary to send the vibration waveform data of each sensor to a device that performs data analysis by wire or wirelessly. For this transmission, there are a drive-by method in which a vehicle or the like moved near the sensor performs communication, a method in which a relay station is installed near the sensor and long-distance wireless communication is performed from there. For this communication, it is common to transmit a large amount of data in order to improve the accuracy of water leakage detection, and to perform analysis using the correlation method using the large amount of data.

特開２０１７―３３８０号公報Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2017-3380

配管（例えば水道管等の埋設管）等における漏洩を検知するシステム（以下、モニタリングシステムという）は、導入を促進するために低コストにすることが重要である。センサの振動波形データをデータ解析端末に送信する方式として、センサの近くに移動させた車両等が通信を行うドライブバイ方式を採用する場合、データの回収にコストがかかり高コストになってしまう。 It is important to reduce the cost of systems for detecting leaks in pipes (for example, buried pipes such as water pipes) (hereafter referred to as monitoring systems) in order to promote their introduction. If a drive-by system is used to transmit the vibration waveform data of the sensor to the data analysis terminal, and the vehicle or the like that is moved near the sensor communicates with the sensor, the cost of collecting the data will be high.

一方、センサの近くに中継局を設置して無線通信を行う方式を用いる場合、多数の中継局を設置すると、高コストになってしまう。低コストにするためには、広い範囲を低コストでカバーする無線通信方式を採用するとよいが、通信データ量が制限される場合がある。 On the other hand, in the case of using a method in which relay stations are installed near sensors for wireless communication, installing a large number of relay stations results in high costs. In order to reduce the cost, it is preferable to adopt a wireless communication system that covers a wide area at low cost, but the amount of communication data may be limited.

例えば、低コストの無線通信で、無線局免許が不要なアンライセンス系ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）として、ＬｏＲａＷａｎ（登録商標）等が存在する。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る。そのため、通信コスト等を鑑みると、１つのセンサ当たり１日で百数十バイト程度に送信データを抑制しなければならず、限られたデータ量で信頼性の高い解析を行うことが課題となる。 For example, LoRaWan (registered trademark) exists as an unlicensed LPWA (Low Power Wide Area) that does not require a radio station license for low-cost wireless communication. In LoRaWan, the amount of transmission data per communication is limited to about ten and several bytes. Therefore, in consideration of communication costs, etc., it is necessary to suppress the transmission data to about 100 bytes per day per sensor, and it is a challenge to perform highly reliable analysis with a limited amount of data. .

そこで、本発明は、通信可能なデータ量に制限がある場合であっても、漏洩検知の精度が高いモニタリングシステムを提供する。 Accordingly, the present invention provides a monitoring system that can detect leaks with high accuracy even when the amount of data that can be communicated is limited.

上記課題を解決するために、本発明の一態様であるモニタリングシステムは、複数のセンサ端末と計算機とを備え、複数のセンサ端末により、配管の振動データを取得し、振動データに基づく振動情報を無線で送信する。計算機は、振動情報を受信し、振動情報に基づいて、配管における漏洩の有無、配管における漏洩の可能性、配管における漏洩位置の少なくともいずれかを判定する。モニタリングシステムは、センサ端末の其々で取得した振動データにおける振動の大きさに基づいて、各センサ端末が送信する振動情報のデータ量を変更する。 In order to solve the above problems, a monitoring system according to one aspect of the present invention includes a plurality of sensor terminals and a computer, the plurality of sensor terminals acquires vibration data of pipes, and generates vibration information based on the vibration data. Send by radio. The computer receives the vibration information and determines at least one of the presence or absence of a leak in the pipe, the possibility of a leak in the pipe, and the location of the leak in the pipe based on the vibration information. The monitoring system changes the amount of vibration information transmitted by each sensor terminal based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each sensor terminal.

本発明によれば、通信可能なデータ量に制限がある場合であっても、漏洩検知の精度が高いモニタリングシステムを提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, even when the amount of data which can be communicated is restricted, the monitoring system with high precision of leak detection can be provided. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the mode for carrying out the invention.

モニタリングシステムの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of a monitoring system. 一つの基地局がカバーする範囲を模式的に示す図。FIG. 4 is a diagram schematically showing the range covered by one base station; モニタリングシステムの機能ブロックを示す図。The figure which shows the functional block of a monitoring system. センサ端末管理情報の構成を示す図。The figure which shows the structure of sensor terminal management information. システム管理情報の構成を示す図。The figure which shows the structure of system management information. ペアリストの構成を示す図。The figure which shows the structure of a pair list. モニタリングシステムにおける動作の一例を示すシーケンス図。FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of operations in the monitoring system; 上り通信のパケットの構成例を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a packet for uplink communication; 下り通信のパケットの構成例を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a packet for downlink communication; センサ端末における計測およびデータ処理に関するフローチャート。4 is a flowchart relating to measurement and data processing in a sensor terminal; 計算機におけるデータ処理のフローチャート。A flowchart of data processing in a computer. 計算機で漏水判定を行うときの信号処理のフローチャート。The flowchart of signal processing when water leakage determination is performed by a computer. 埋設水道管の振動データをフーリエ変換したデータ（振動レベルが小さい振動データ）の例を示す図。The figure which shows the example of the data (vibration data with a small vibration level) which carried out the Fourier transform of the vibration data of the buried water pipe. 埋設水道管の振動データをフーリエ変換したデータ（振動レベルが大きい振動データ）の例を示す図。The figure which shows the example of the data (vibration data with a large vibration level) which carried out the Fourier transform of the vibration data of the buried water pipe. 漏水判定処理の検知誤差と量子化ビット数との関係を示す図。The figure which shows the relationship between the detection error of water leakage determination processing, and the number of quantization bits. 漏水判定処理の検知誤差と量子化のタイミングとの関係を示す図。The figure which shows the relationship between the detection error of a water leak determination process, and the timing of quantization. 端末ペアのクロススペクトルから算出した相互相関関数の例を示す図。FIG. 4 is a diagram showing an example of cross-correlation functions calculated from cross spectra of terminal pairs; 相互相関関数のピーク比と測定回数との関係を示す図。FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the peak ratio of the cross-correlation function and the number of measurements; 相互相関関数の遅延時間と測定回数との関係を示す図。FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the delay time of the cross-correlation function and the number of measurements; 相互相関関数のピーク値と測定回数との関係を示す図。FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the peak value of the cross-correlation function and the number of measurements; 端末ペアにおいて各センサから漏水点までの距離の積の平方根と、当該端末ペアにおける相互相関関数のピーク比との関係を示す図。4 is a diagram showing the relationship between the square root of the product of the distances from each sensor to the leak point in a terminal pair and the peak ratio of the cross-correlation function in the terminal pair; FIG. 漏水検出漏れ率と測定回数との関係を示す図。The figure which shows the relationship between a water leakage detection leakage rate and the number of times of measurement.

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施例は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The examples are exemplifications for explaining the present invention, and are appropriately omitted and simplified for clarity of explanation. The present invention can also be implemented in various other forms. Unless otherwise specified, each component may be singular or plural.

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。 The position, size, shape, range, etc. of each component shown in the drawings may not represent the actual position, size, shape, range, etc., in order to facilitate understanding of the invention. As such, the present invention is not necessarily limited to the locations, sizes, shapes, extents, etc., disclosed in the drawings.

各種情報の例として、「テーブル」、「リスト」、「キュー」等の表現にて説明することがあるが、各種情報はこれら以外のデータ構造で表現されてもよい。例えば、「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」、「ＸＸキュー」等の各種情報は、「ＸＸ情報」としてもよい。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。 Examples of various types of information are described using expressions such as “table”, “list”, and “queue”, but various types of information may be expressed in data structures other than these. For example, various information such as "XX table", "XX list", and "XX queue" may be referred to as "XX information". When describing identification information, expressions such as “identification information”, “identifier”, “name”, “ID”, and “number” are used, but these can be replaced with each other.

同一あるいは同様の機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。また、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。 When there are a plurality of components having the same or similar functions, they may be described with the same reference numerals and different suffixes. Further, when there is no need to distinguish between these constituent elements, the subscripts may be omitted in the description.

実施例において、プログラムを実行して行う処理について説明する場合がある。ここで、計算機は、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ）によりプログラムを実行し、記憶資源（例えばメモリ）やインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら、プログラムで定められた処理を行う。そのため、プログラムを実行して行う処理の主体を、プロセッサとしてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路を含んでいてもよい。ここで、専用回路とは、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）である。 In the embodiments, there are cases where the processing performed by executing the program will be described. Here, the computer executes a program by means of a processor (eg, CPU, GPU) and performs processing determined by the program while using storage resources (eg, memory) and interface devices (eg, communication port). Therefore, the main body of the processing performed by executing the program may be the processor. Similarly, a main body of processing executed by executing a program may be a controller having a processor, a device, a system, a computer, or a node. The subject of the processing performed by executing the program may be an arithmetic unit, and may include a dedicated circuit for performing specific processing. Here, the dedicated circuit is, for example, FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

プログラムは、プログラムソースから計算機にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、実施例において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。 The program may be installed on the computer from a program source. The program source may be, for example, a program distribution server or a computer-readable storage medium. When the program source is a program distribution server, the program distribution server may include a processor and storage resources for storing the distribution target program, and the processor of the program distribution server may distribute the distribution target program to other computers. Also, in the embodiment, two or more programs may be implemented as one program, and one program may be implemented as two or more programs.

配管（例えば水道管等の埋設管）等における漏洩を検知するシステム（以下、モニタリングシステムという）は、導入を促進するために低コストにすることが重要である。センサ（例えば振動センサ等）の近くに中継局（基地局）を設置して無線通信を行う方式を用いる場合、多数の中継局を設置すると、高コストになってしまう。低コストにするためには、広い範囲を少数の中継局でカバーできる無線通信方式を採用するとよいが、そのような通信方式では通信データ量が制限される場合がある。 It is important to reduce the cost of systems for detecting leaks in pipes (for example, buried pipes such as water pipes) (hereafter referred to as monitoring systems) in order to promote their introduction. In the case of using a system in which relay stations (base stations) are installed near sensors (for example, vibration sensors, etc.) for wireless communication, installing a large number of relay stations results in high costs. In order to reduce the cost, it is preferable to adopt a wireless communication system that can cover a wide area with a small number of relay stations, but such a communication system may limit the amount of communication data.

また、低コストな無線通信方式では、通信速度が遅く、センサからのデータ送信に時間がかかる場合がある。特に広域に多数のセンサを設置する場合には、多数のセンサからデータが送信されるため、送信データ総量が多くなり、データ送信にかかる時間が増えてしまう。例えば、１センサずつ順次基地局にデータを低速で送る場合、データ送信の総時間がかかりすぎてしまう可能性がある。そのため、各センサにおいて漏洩検知のためのデータ測定の頻度を少なくする必要があったり、モニタリングシステムにおける漏洩判定が遅れたりすることで、管理者等への漏洩検知の通知が遅れる可能性がある。 Moreover, in the low-cost wireless communication system, the communication speed is slow, and it may take time to transmit data from the sensor. In particular, when a large number of sensors are installed over a wide area, data is transmitted from a large number of sensors, so the total amount of transmitted data increases and the time required for data transmission increases. For example, if data is sent to the base station sequentially one sensor at a time at a low speed, the total data transmission time may be too long. Therefore, it is necessary to reduce the frequency of data measurement for leak detection in each sensor, and leak detection in the monitoring system is delayed, which may delay notification of leak detection to administrators.

そこで、本発明は、センサから送信されるデータ量が少ない場合であっても、漏洩検知の精度を悪化させず、漏洩検知の精度が高いモニタリングシステムを提供する。 Accordingly, the present invention provides a monitoring system that does not deteriorate the accuracy of leak detection even when the amount of data transmitted from a sensor is small, and that has high accuracy of leak detection.

以下の実施例においては、埋設管インフラのモニタリングシステムの一例として、水道管の漏洩（漏水）を検知する漏洩検知システムを説明する。なお、モニタリングシステムは、センサ端末内に配置するセンサ素子の特性を変更することで、ガス管等の漏洩検知にも適用可能である。 In the following embodiments, a leakage detection system for detecting leakage (water leakage) in water pipes will be described as an example of a monitoring system for underground pipe infrastructure. The monitoring system can also be applied to detection of leaks in gas pipes, etc. by changing the characteristics of the sensor element arranged in the sensor terminal.

図１は、埋設管にセンサ端末を設置して無線通信により情報を収集し、計算機によりデータ解析するモニタリングシステムの構成例を示す図である。図１は、埋設管である埋設水道管１１３とセンサ端末１０７と基地局１０３と計算機１００との接続関係の一例を示している。埋設水道管１１３は、一般的に水の流れを制御するための複数の弁１０８を備える。また、埋設水道管１１３には、道路面１１２から作業員が弁１０８を操作するためのユーティリティースペース１０５が設けられている。センサ端末１０７は、例えばこのユーティリティースペース１０５を利用して、設置することができる。本実施例では、埋設水道管１１３として上水管または下水管を想定しているが、センサ端末１０７による測定対象をこれらに限る必要はない。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a monitoring system in which a sensor terminal is installed in an underground pipe, information is collected by wireless communication, and data is analyzed by a computer. FIG. 1 shows an example of the connection relationship among the buried water pipe 113, the sensor terminal 107, the base station 103, and the computer 100. As shown in FIG. Buried water pipe 113 typically includes a plurality of valves 108 for controlling water flow. Further, the buried water pipe 113 is provided with a utility space 105 for a worker to operate the valve 108 from the road surface 112 . The sensor terminal 107 can be installed using this utility space 105, for example. In this embodiment, the buried water pipe 113 is assumed to be a water supply pipe or a sewage pipe, but the object to be measured by the sensor terminal 107 need not be limited to these.

第一のセンサ端末１０７ａは、第一の弁１０８ａに接して設置される。また、第一のセンサ端末１０７ａは、アンテナ１０６ａと接続される。第一のセンサ端末１０７ａは、点線１０４に模式的に描いているように、アンテナ１０６ａを用いて基地局１０３と相互に無線通信を行う。同様に、第二のセンサ端末１０７ｂは、第二の弁１０８ｂに接して設置される。また、第二のセンサ端末１０７ｂは、アンテナ１０６ｂと接続され、基地局１０３と相互に無線通信を行う。上記２つのセンサ端末１０７により、埋設水道管１１３からの漏水１１４に伴う異常振動を検出する。漏水１１４に伴う異常振動は、漏水点１１６から距離１１８を伝播して第一のセンサ端末１０７ａに到達し、また漏水点１１６から距離１１９を伝播して第二のセンサ端末１０７ｂに到達する。なお、本実施例では、ＩｏＴ通信網を用いて無線通信を行う例について説明し、無線通信をＩｏＴ通信と呼ぶことがある。 A first sensor terminal 107a is placed in contact with the first valve 108a. Also, the first sensor terminal 107a is connected to the antenna 106a. The first sensor terminal 107a performs mutual wireless communication with the base station 103 using the antenna 106a, as schematically depicted by the dotted line 104. FIG. Similarly, a second sensor terminal 107b is placed against a second valve 108b. Also, the second sensor terminal 107b is connected to the antenna 106b and performs wireless communication with the base station 103 mutually. Abnormal vibration caused by water leakage 114 from the buried water pipe 113 is detected by the two sensor terminals 107 . The abnormal vibration accompanying the water leak 114 propagates from the water leak point 116 over a distance 118 to reach the first sensor terminal 107a, and also propagates from the water leak point 116 over a distance 119 to reach the second sensor terminal 107b. In addition, in this embodiment, an example of wireless communication using an IoT communication network will be described, and wireless communication may be referred to as IoT communication.

第一のセンサ端末１０７ａの設置位置１１５と第二のセンサ端末１０７ｂの設置位置１１７は、これらセンサ端末１０７を設置したときに、計算機１００のデータストレージ５０２にシステム管理情報２３００の設置位置２３０３に記録しておくことで、計算機１００が継続してこれらの位置情報を活用することができる。これらの位置情報は地図情報と組み合わせて、センサ端末１０７の位置を表示する際に活用される。計算機１００は、例えばサーバ装置であったり、クラウド上に構成されたクラウド計算機であってもよい。計算機１００は、一台の装置に限らず、複数の装置で構成されても良く、計算機システムまたは情報処理システムと呼ばれてもよい。 The installation position 115 of the first sensor terminal 107a and the installation position 117 of the second sensor terminal 107b are recorded in the installation position 2303 of the system management information 2300 in the data storage 502 of the computer 100 when these sensor terminals 107 are installed. By doing so, the computer 100 can continue to use the position information. These positional information are combined with map information and utilized when displaying the position of the sensor terminal 107 . The computer 100 may be, for example, a server device or a cloud computer configured on a cloud. The computer 100 is not limited to one device, and may be configured by a plurality of devices, and may be called a computer system or an information processing system.

基地局１０３は、例えば電柱１０２の高い位置に設置されることが多い。基地局１０３が低い位置に設置されると、建造物等の影響を受けて遠方からの電波を受信しづらくなるためである。基地局１０３と計算機１００とは、例えば高速の有線通信１０１で接続される。都市部では光ファイバ等の通信インフラが整備されているため、これらを活用してモニタリングシステムを構築することがコスト低減のためにも好ましい。なお、基地局１０３と計算機１００との間の通信は、有線通信であっても無線通信であっても、有線通信と無線通信を組み合わせたものであってもよい。 The base station 103 is often installed at a high position on the utility pole 102, for example. This is because when the base station 103 is installed at a low position, it becomes difficult to receive radio waves from a long distance due to the influence of buildings and the like. The base station 103 and the computer 100 are connected by a high-speed wired communication 101, for example. Since communication infrastructures such as optical fibers are well-developed in urban areas, it is preferable to construct a monitoring system using these infrastructures in order to reduce costs. Communication between the base station 103 and the computer 100 may be wired communication, wireless communication, or a combination of wired communication and wireless communication.

計算機１００は、複数のセンサ端末１０７（第一のセンサ端末１０７ａおよび第二のセンサ端末１０７ｂを含む）からの情報（例えば埋設水道管１１３の振動情報）を、基地局１０３経由で収集し、データ解析により漏水検知や漏水位置の特定等を行う。また、計算機１００は、各センサ端末１０７への命令（センサ端末１０７での計測やデータ処理に関する設定等）を、基地局１０３経由で送信できる。 Calculator 100 collects information (for example, vibration information of buried water pipe 113) from a plurality of sensor terminals 107 (including first sensor terminal 107a and second sensor terminal 107b) via base station 103, and collects data Analyzes are used to detect leaks and identify leak locations. Further, the computer 100 can transmit commands to each sensor terminal 107 (settings related to measurement and data processing in the sensor terminal 107, etc.) via the base station 103. FIG.

無線通信によりデータを送受信するモニタリングシステムでは、センサ端末１０７に搭載される電池の容量が限られることから、センサ端末１０７を間欠動作、もしくはイベントドリブン動作させることで、電池の寿命を長くすることができる。そのため、センサ端末１０７からの情報（例えば埋設水道管１１３の振動情報）は常時、連続して取得しなくてもよく、短時間の断片的なものであってもよい。 In a monitoring system that transmits and receives data by wireless communication, the capacity of the battery mounted on the sensor terminal 107 is limited, so intermittent operation or event-driven operation of the sensor terminal 107 can extend the life of the battery. can. Therefore, the information from the sensor terminal 107 (for example, the vibration information of the buried water pipe 113) does not have to be acquired continuously all the time, and may be obtained fragmentarily for a short period of time.

図２は、モニタリングシステムにおいて、一つの基地局１０３がカバーする範囲を模式的に示す図である。図２において、複数のセンサ端末１０７の設置位置が、地図２００上に黒丸で示されている。図２に示されている一つの基地局１０３がカバーするのは、円２０３で囲まれた範囲である。一般的には電波の伝播距離は等方的であるから、カバーされる範囲は円形状となる。円２０３の半径２０４は、基地局１０３やセンサ端末１０７の仕様および周囲状況により異なるが、例えば数キロメートル程度あることがコストの観点から好ましい。一つの基地局１０３で、より広い範囲に設置された、多くのセンサ端末１０７と通信できることが好ましい。また、広い範囲のモニタリングを行う場合、コストの観点から、一つまたは二つのセンサ端末１０７で、漏水を検知可能な距離を伸長することが好ましい。 FIG. 2 is a diagram schematically showing the range covered by one base station 103 in the monitoring system. In FIG. 2 , installation positions of the plurality of sensor terminals 107 are indicated by black circles on the map 200 . A range surrounded by a circle 203 is covered by one base station 103 shown in FIG. Since the propagation distance of radio waves is generally isotropic, the covered range is circular. The radius 204 of the circle 203 varies depending on the specifications of the base station 103 and the sensor terminal 107 and the surrounding conditions, but is preferably several kilometers, for example, from the viewpoint of cost. It is preferable that one base station 103 can communicate with many sensor terminals 107 installed in a wider range. Moreover, when monitoring a wide range, it is preferable from the viewpoint of cost to extend the distance over which water leakage can be detected with one or two sensor terminals 107 .

図３は、モニタリングシステムの機能ブロックを示す図である。センサ端末１０７は、通信用アンテナ５１１（図１のアンテナ１０６と対応する）、通信制御部（ＣＯＭＭ）５１２、演算部５１９、センサ素子（ＳＥＮ）５１５、電源（ＰＯＷＥＲ）５１６、演算メモリ（ＭＥＭ１）５１７、データメモリ（ＭＥＭ２）５１８を備える。演算メモリ５１７とデータメモリ５１８は、演算部５１９に含まれる場合もある。 FIG. 3 is a diagram showing functional blocks of the monitoring system. The sensor terminal 107 includes a communication antenna 511 (corresponding to the antenna 106 in FIG. 1), a communication control unit (COMM) 512, a calculation unit 519, a sensor element (SEN) 515, a power supply (POWER) 516, and a calculation memory (MEM1). 517 and a data memory (MEM2) 518 . Operation memory 517 and data memory 518 may be included in operation unit 519 .

演算部５１９は、センサ制御部（ＳＥＮＣＴＲＬ）５１４と信号処理部（ＣＡＬ０）５１３を備える。通信制御部５１２と信号処理部５１３とセンサ制御部５１４は、それぞれ演算メモリ５１７とデータメモリ５１８にデータ配線によって接続される。電源５１６は電池であり、センサ端末１０７が数年間にわたって電池交換無しで動作するような容量を有することが望ましい。演算部５１９では、センサ素子５１５で計測した生データをフィルタ処理するなどしてデータ量を圧縮するため、元のデータに復元することができなくなる。よって、デバッグ等のために生データを確認する目的で、データメモリ５１８に、センサ素子５１５が計測した生データを不揮発で記録しておいてもよい。データメモリ５１８には、センサ端末管理情報２２００が格納されている。 The calculation unit 519 includes a sensor control unit (SENCTRL) 514 and a signal processing unit (CAL0) 513 . The communication control unit 512, the signal processing unit 513, and the sensor control unit 514 are connected to an arithmetic memory 517 and a data memory 518 by data wiring, respectively. The power source 516 is a battery and preferably has a capacity such that the sensor terminal 107 can operate for several years without battery replacement. Since the calculation unit 519 compresses the amount of data by filtering the raw data measured by the sensor element 515, the data cannot be restored to the original data. Therefore, the raw data measured by the sensor element 515 may be recorded in the data memory 518 in a non-volatile manner for the purpose of checking the raw data for debugging or the like. The data memory 518 stores sensor terminal management information 2200 .

センサ素子５１５は、例えば加速度センサであるが、他の種類のセンサであってもよい。通信制御部５１２と演算部５１９は、例えば１チップマイコンで構成することができる。通信制御部５１２や演算部５１９で実行される処理は、データメモリ５１８に格納されたプログラムがマイコンによって実行されることで、定められた処理を演算メモリ５１７など他のハードウェアと協働して実現される。演算メモリ５１７は例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory)のような揮発メモリ、データメモリ５１８は例えばフラッシュメモリのような不揮発メモリで構成することができる。 Sensor element 515 is, for example, an acceleration sensor, but may be another type of sensor. The communication control unit 512 and the calculation unit 519 can be configured by, for example, a one-chip microcomputer. The processing executed by the communication control unit 512 and the calculation unit 519 is performed by a microcomputer executing a program stored in the data memory 518, and the predetermined processing is performed in cooperation with other hardware such as the calculation memory 517. Realized. The operation memory 517 can be configured with a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and the data memory 518 can be configured with a non-volatile memory such as a flash memory.

基地局１０３は、無線通信によりセンサ端末１０７と情報をやり取りする。基地局１０３は、センサ端末制御部（ＮＯＤＥＣＴＲＬ）５０８を備える。基地局１０３のセンサ端末制御部５０８は、ゲートウェイであってもよい。センサ端末制御部５０８は、基地局１０３から所定範囲内にある複数のセンサ端末１０７と通信し、また計算機１００と通信することにより、計算機１００とセンサ端末１０７間を相互に接続し、通信パケットを中継する。本実施例では、センサ端末１０７と計算機１００との間でパケットを送受信する場合、上述のような基地局１０３経由で通信を行うこととする。なお、各センサ端末１０７と計算機１００が直接通信する実施形態や、センサ端末１０７と基地局１０３と計算機１００との間に１以上の中継器がある実施形態であってもよい。例えば、センサ端末１０７と基地局１０３で通信する際、他のセンサ端末１０７を中継器として経由して通信することで、一つの基地局１０３がカバーする範囲を拡張してもよい。 The base station 103 exchanges information with the sensor terminal 107 by wireless communication. The base station 103 has a sensor terminal control unit (NODECTRL) 508 . The sensor terminal controller 508 of the base station 103 may be a gateway. The sensor terminal control unit 508 communicates with a plurality of sensor terminals 107 within a predetermined range from the base station 103 and also communicates with the computer 100 to interconnect the computer 100 and the sensor terminal 107 and send communication packets. Relay. In this embodiment, when packets are transmitted and received between the sensor terminal 107 and the computer 100, communication is performed via the base station 103 as described above. An embodiment in which each sensor terminal 107 and the computer 100 communicate directly, or an embodiment in which one or more relays are provided between the sensor terminal 107, the base station 103, and the computer 100 may be used. For example, when communicating between the sensor terminal 107 and the base station 103, the range covered by one base station 103 may be expanded by communicating via another sensor terminal 107 as a repeater.

計算機１００は、システム制御部（ＳＹＳＣＴＲＬ）５０６、信号処理部（ＣＡＬ１）５０５、表示部（ＤＩＳＰ）５０３、データストレージ（ＳＴＧ）５０２を備える。システム制御部５０６は、センサ端末１０７を含め、システム全体を制御する。信号処理部５０５は、センサ端末１０７から得られる信号を分析して、例えば漏水箇所を特定する。表示部５０３は、信号処理部５０５の処理結果を表示する。 The computer 100 includes a system control unit (SYSCTRL) 506, a signal processing unit (CAL1) 505, a display unit (DISP) 503, and a data storage (STG) 502. A system control unit 506 controls the entire system including the sensor terminal 107 . The signal processing unit 505 analyzes the signal obtained from the sensor terminal 107 and identifies, for example, the water leakage location. A display unit 503 displays the processing result of the signal processing unit 505 .

データストレージ５０２は、センサ端末１０７から得られる信号（計測データ）、信号処理部５０５で処理した結果（処理データ）などを格納する。データストレージ５０２は、センサ端末１０７の設定情報２３０２や設置位置２３０３を含むシステム管理情報２３００や、ペアリスト２４００、地図情報を格納する。表示部５０３、信号処理部５０５、システム制御部５０６は、それぞれデータストレージ５０２と接続され、それぞれの機能ブロックの入出力先がデータストレージ５０２となるように構成されてもよい。このような構成にすることで、各機能ブロックが計算機１００上で独立して動作することができ、更に機能の拡張性も高くすることができる。 The data storage 502 stores signals (measurement data) obtained from the sensor terminal 107, results of processing by the signal processing unit 505 (processed data), and the like. The data storage 502 stores system management information 2300 including setting information 2302 and installation position 2303 of the sensor terminal 107, a pair list 2400, and map information. The display unit 503 , the signal processing unit 505 , and the system control unit 506 may each be connected to the data storage 502 , and the input/output destination of each functional block may be the data storage 502 . With such a configuration, each functional block can operate independently on the computer 100, and the expandability of functions can be enhanced.

計算機１００は、具体的には出力装置、入力装置、処理装置、および記憶装置を備えるサーバで構成することができる。表示部５０３はディスプレイなどの出力装置、データストレージ５０２は記憶装置であるが、サーバを構成するものとして、他の入出力装置や各種メモリを備えてもよい。システム制御部５０６、信号処理部５０５は、処理装置（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサ）で構成されてもよい。システム制御部５０６、信号処理部５０５の其々の処理は、例えばプログラムで定められた処理であって、記憶装置に格納されたプログラムが処理装置で実行されることで実現されてもよい。また、計算機１００は、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。 The computer 100 can be specifically configured by a server having an output device, an input device, a processing device, and a storage device. Although the display unit 503 is an output device such as a display and the data storage 502 is a storage device, other input/output devices and various memories may be provided as components of the server. The system control unit 506 and the signal processing unit 505 may be configured by a processing device (for example, a processor such as a CPU or GPU). Each process of the system control unit 506 and the signal processing unit 505 is, for example, a process determined by a program, and may be realized by executing a program stored in a storage device by a processing device. Further, the computer 100 may be composed of a single computer, or any part of the input device, output device, processing device, and storage device may be composed of other computers connected by a network. .

図４は、センサ端末管理情報２２００の構成を示す図である。センサ端末管理情報２２００は、各センサ端末１０７のデータメモリ５１８に記憶される管理情報であり、それぞれのセンサ端末１０７自身に関する管理情報である。センサ端末管理情報２２００は、当該センサ端末１０７自身を一意に識別する識別情報である端末ＩＤ２２０１と、当該センサ端末１０７に関する設定情報２２０２を含む管理情報である。センサ端末管理情報２２００は、センサ端末１０７によってその内容が異なっていてもよいし、同じであってもよい。 FIG. 4 is a diagram showing the structure of the sensor terminal management information 2200. As shown in FIG. The sensor terminal management information 2200 is management information stored in the data memory 518 of each sensor terminal 107, and management information relating to each sensor terminal 107 itself. The sensor terminal management information 2200 is management information including a terminal ID 2201 that is identification information for uniquely identifying the sensor terminal 107 itself and setting information 2202 related to the sensor terminal 107 . The content of the sensor terminal management information 2200 may be different depending on the sensor terminal 107, or may be the same.

端末ＩＤ２２０１は、例えばセンサ端末１０７と計算機１００との間で通信する際に用いる。センサ端末１０７は、上り通信の際、図８のパケットの端末ＩＤ９００の部分に自身の端末ＩＤ２２０１を入れて、計測データ９０２を送信する。当該パケットの送信元であるセンサ端末１０７であり、かつ計測データ９０２を計測したセンサ端末１０７を、計算機１００は端末ＩＤ９００により特定可能である。 The terminal ID 2201 is used when communicating between the sensor terminal 107 and the computer 100, for example. The sensor terminal 107 inserts its own terminal ID 2201 into the terminal ID 900 portion of the packet in FIG. 8 and transmits measurement data 902 during upstream communication. The computer 100 can identify the sensor terminal 107 that is the source of the packet and that has measured the measurement data 902 by means of the terminal ID 900 .

計算機１００は、下り通信の際、図９のパケットの端末ＩＤ９０３の部分に、送信先のセンサ端末１０７を識別する端末ＩＤ２２０１を入れて送信する。当該パケットを受信したセンサ端末１０７は、当該パケットの端末ＩＤ９０３と、自身が有するセンサ端末管理情報２２００の端末ＩＤ２２０１とを照合し、一致したときのみ当該パケットが自身のセンサ端末１０７に対するパケットと判断してもよい。 The computer 100 inserts the terminal ID 2201 for identifying the sensor terminal 107 of the transmission destination into the portion of the terminal ID 903 of the packet in FIG. The sensor terminal 107 that has received the packet checks the terminal ID 903 of the packet against the terminal ID 2201 of the sensor terminal management information 2200 that the sensor terminal 107 has, and determines that the packet is for its own sensor terminal 107 only when they match. may

設定情報２２０２は、センサ端末１０７におけるデータ処理の設定やセンサ素子５１５での計測に関する設定等の設定情報である。設定情報２２０２は、例えば、センサ起動周期、取得するデータ点数、サンプリング周波数（またはサンプリング周期）、センサ素子５１５の測定時間や測定間隔、フーリエ変換するデータ点数、バンド選択情報、周波数空間の間引き情報、量子化ビット数等である。設定情報２２０２は、上記した情報の一部または全部でも良く、またセンサ端末１０７の設定に関する他の情報が含まれていてもよい。センサ端末１０７は、当該設定情報２２０２に基づいて、図１０に示すデータ処理やセンサ素子５１５での計測を行う。設定情報２２０２の内容は、図７のＳ２１０１～Ｓ２１０３、図１０のＳ６００で示す通り、更新可能な情報である。また、各センサ端末１０７で、設定情報２２０２の内容は同じであってもよいが、異なっていてもよい。 The setting information 2202 is setting information such as settings for data processing in the sensor terminal 107 and settings related to measurement by the sensor element 515 . The setting information 2202 includes, for example, the sensor activation period, the number of data points to be acquired, the sampling frequency (or sampling period), the measurement time and measurement interval of the sensor element 515, the number of data points to be Fourier transformed, band selection information, frequency space thinning information, quantization bit number and the like. The setting information 2202 may be part or all of the information described above, and may include other information regarding the setting of the sensor terminal 107 . The sensor terminal 107 performs data processing and measurement by the sensor element 515 shown in FIG. 10 based on the setting information 2202 . The contents of the setting information 2202 are updatable information, as shown in S2101 to S2103 in FIG. 7 and S600 in FIG. Also, the contents of the setting information 2202 may be the same or different in each sensor terminal 107 .

図５は、システム管理情報２３００の構成を示す図である。計算機１００は、各センサ端末１０７のセンサ端末管理情報２２００に相当する情報を、システム管理情報２３００としてデータストレージ５０２に記録する。システム管理情報２３００は、センサ端末ごとに、当該センサ端末１０７を一意に識別する識別情報である端末ＩＤ２３０１と、当該センサ端末１０７に関する設定情報２３０２と、当該センサ端末１０７の設置位置２３０３等を含む管理情報である。 FIG. 5 is a diagram showing the configuration of system management information 2300. As shown in FIG. The computer 100 records information corresponding to the sensor terminal management information 2200 of each sensor terminal 107 in the data storage 502 as system management information 2300 . The system management information 2300 includes, for each sensor terminal, a terminal ID 2301 that is identification information that uniquely identifies the sensor terminal 107, setting information 2302 related to the sensor terminal 107, installation position 2303 of the sensor terminal 107, and the like. Information.

端末ＩＤ２３０１は、当該センサ端末１０７が有するセンサ端末管理情報２２００の端末ＩＤ２２０１と同じ情報であってよい。同様に、設定情報２３０２は、Ｓ２１０２、Ｓ２１０３、Ｓ６００の実行後は、当該センサ端末１０７が有するセンサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２と同じ情報であってよい。 The terminal ID 2301 may be the same information as the terminal ID 2201 of the sensor terminal management information 2200 that the sensor terminal 107 has. Similarly, the setting information 2302 may be the same information as the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200 held by the sensor terminal 107 after S2102, S2103, and S600 are executed.

設置位置２３０３は、当該センサ端末１０７の設置位置のデータであり、例えばセンサ端末１０７を設置したときに、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を用いて、設置者または管理者等が入力したデータであってもよい。センサ端末１０７自身がＧＰＳ機能を有する場合には、センサ端末１０７から位置データを計算機１００に送信し、計算機１００が設置位置２３０３に位置データを記録してもよい。 The installation position 2303 is data of the installation position of the sensor terminal 107. For example, when the sensor terminal 107 is installed, the installation position 2303 is data input by an installer or an administrator using a GPS (Global Positioning System) or the like. may If sensor terminal 107 itself has a GPS function, position data may be transmitted from sensor terminal 107 to computer 100 and computer 100 may record the position data in installation position 2303 .

図６は、ペアリスト２４００の構成を示す図である。計算機１００は、ペアリスト２４００をデータストレージ５０２に記録する。ペアリスト２４００は、配管（埋設水道管１１３）を介して隣接するセンサ端末を端末ペアとして、それらのセンサ端末の端末ＩＤを対応づけて記録している。例えば、図６に示す一例においては、行２４０１に一つの端末ペアとして、端末ＩＤ０００１と端末ＩＤ０００２が対応づけて記録されている。これは、端末ＩＤ０００１のセンサ端末と端末ＩＤ０００２のセンサ端末とが隣接していることを示す。また、他の行（例えば２４０２）には、他の端末ペアの情報が記録されている。ペアリスト２４００は、図１２の信号処理等において、隣接するセンサ端末（端末ペア）の計測データを基に漏洩判定する際に用いられる情報であり、詳細は後述する。 FIG. 6 is a diagram showing the structure of the pair list 2400. As shown in FIG. Computer 100 records pair list 2400 in data storage 502 . The pair list 2400 associates and records the terminal IDs of sensor terminals adjacent to each other via a pipe (buried water pipe 113) as a terminal pair. For example, in the example shown in FIG. 6, a terminal ID 0001 and a terminal ID 0002 are associated and recorded as one terminal pair in row 2401 . This indicates that the sensor terminal with terminal ID 0001 and the sensor terminal with terminal ID 0002 are adjacent to each other. Information on other terminal pairs is recorded in other rows (for example, 2402). The pair list 2400 is information used in the signal processing and the like of FIG. 12 when leak determination is made based on measurement data of adjacent sensor terminals (terminal pairs), and the details will be described later.

図７は、モニタリングシステムにおける動作の一例を示すシーケンス図である。この動作は、モニタリングシステム稼働時に、所定のタイミングで実行される動作である。ここで、所定のタイミングとは、例えば一日一回など定期的なタイミングであってもよいし、モニタリングシステムの管理者による指示を契機とするなど、不定期のタイミングであってもよい。各フローを実行するタイミングの其々が、所定のタイミングであってもよい。 FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of operations in the monitoring system. This operation is performed at a predetermined timing when the monitoring system is in operation. Here, the predetermined timing may be regular timing such as once a day, or may be irregular timing such as triggered by an instruction from the administrator of the monitoring system. Each of the timings for executing each flow may be a predetermined timing.

フローＳ２１０１で、計算機１００のシステム制御部５０６は、センサ端末１０７の一部または全部について、設定の更新を決定する。例えば、計算機１００の入力装置を介して、モニタリングシステムの管理者から、センサ端末１０７の一部または全部についての設定の更新指示を受け付けた場合に、当該センサ端末１０７の設定の更新を決定してもよい。また、例えば、モニタリングシステムでセンサ端末１０７における過去の計測データ等を基にして、新たな設定を自動で導出し、センサ端末１０７の設定の更新を決定してもよい。このように、センサ端末１０７の設定の更新は、自動で決定されても、手動で決定されてもよい。更新するセンサ端末１０７の設定内容は、センサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２にある情報の一部または全部である。更新するセンサ端末１０７はなくてもよいし、１つまたは複数あってもよい。 In flow S<b>2101 , the system control unit 506 of the computer 100 decides to update the settings of some or all of the sensor terminals 107 . For example, when an instruction to update the settings of some or all of the sensor terminals 107 is received from the administrator of the monitoring system via the input device of the computer 100, the update of the settings of the sensor terminals 107 is determined. good too. Further, for example, the monitoring system may automatically derive new settings based on past measurement data or the like in the sensor terminal 107 , and may decide to update the settings of the sensor terminal 107 . In this way, updating the settings of the sensor terminal 107 may be determined automatically or manually. The setting contents of the sensor terminal 107 to be updated are part or all of the information in the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200 . There may be no sensor terminals 107 to be updated, or there may be one or more.

なお、センサ端末１０７について設定の更新がない場合は、Ｓ２１０１、Ｓ２１０２、Ｓ２１０３は実施しなくてもよい。この場合、当該センサ端末１０７は、前回の設定情報２２０２のままで、Ｓ２１０４の処理が実施される。Ｓ２１０２、Ｓ２１０３を実施しないことで、センサ端末１０７の電源５１６の電池の消費を抑えるとともに、ネットワーク負荷を低減できる。 Note that if there is no setting update for the sensor terminal 107, S2101, S2102, and S2103 may not be performed. In this case, the sensor terminal 107 performs the processing of S2104 with the previous setting information 2202 as it is. By not performing S2102 and S2103, the consumption of the battery of the power supply 516 of the sensor terminal 107 can be suppressed and the network load can be reduced.

フローＳ２１０２で、計算機１００のシステム制御部５０６は、基地局１０３経由で、更新対象のセンサ端末１０７を一意に識別する識別情報である端末ＩＤ９０３と、更新する設定情報９０４とを、更新対象のセンサ端末１０７に送信する。この下り通信のパケットの構成の例は、図９を用いて後述する。 In flow S2102, the system control unit 506 of the computer 100 transmits, via the base station 103, the terminal ID 903, which is identification information that uniquely identifies the sensor terminal 107 to be updated, and the setting information 904 to be updated to the sensor terminal 107 to be updated. Send to the terminal 107 . An example of the packet configuration for this downstream communication will be described later with reference to FIG.

フローＳ２１０３で、更新対象のセンサ端末１０７の通信制御部５１２は、Ｓ２１０２で送信されたパケットを受信した後、計算機１００にＡＣＫ（肯定応答）を基地局１０３経由で送信する。計算機１００は、このＡＣＫを受信することにより、当該センサ端末１０７との通信が正常に行われたことを認識し、また当該センサ端末１０７で設定の更新が行われると認識できる。 In flow S<b>2103 , the communication control unit 512 of the sensor terminal 107 to be updated transmits an ACK (acknowledgement) to the computer 100 via the base station 103 after receiving the packet transmitted in S<b>2102 . By receiving this ACK, the computer 100 can recognize that the communication with the sensor terminal 107 has been performed normally, and can recognize that the setting of the sensor terminal 107 has been updated.

センサ端末１０７の演算部５１９は、図１０のＳ６００で後述するように、Ｓ２１０２で受信した設定情報９０４を基に、センサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２を更新し、センサ端末１０７の設定を更新する。 The computing unit 519 of the sensor terminal 107 updates the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200 based on the setting information 904 received in S2102, and updates the setting of the sensor terminal 107, as will be described later in S600 of FIG. do.

フローＳ２１０４で、センサ端末１０７は、センサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２を基に、計測を行う。この計測の詳細は、図１０を用いて後述する。 In flow S<b>2104 , the sensor terminal 107 performs measurement based on the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200 . The details of this measurement will be described later with reference to FIG.

フローＳ２１０５で、センサ端末１０７の通信制御部５１２は、当該センサ端末１０７を一意に識別する識別情報である端末ＩＤ９００と量子化情報９０１と計測データ９０２とを、計算機１００に基地局１０３経由で送信する。この上り通信のパケットの構成の例は、図８を用いて後述する。計算機１００のシステム制御部５０６は、各センサ端末１０７から、基地局１０３経由で上り通信のパケットを受信する。システム制御部５０６は、データストレージ５０２に、受信したパケットを格納する。 In flow S2105, the communication control unit 512 of the sensor terminal 107 transmits the terminal ID 900, which is identification information for uniquely identifying the sensor terminal 107, the quantization information 901, and the measurement data 902 to the computer 100 via the base station 103. do. An example of the configuration of this upstream communication packet will be described later with reference to FIG. The system control unit 506 of the computer 100 receives uplink packets from each sensor terminal 107 via the base station 103 . System control unit 506 stores the received packet in data storage 502 .

フローＳ２１０６で、計算機１００のシステム制御部５０６は、Ｓ２１０５で送信されたパケットを受信した後、センサ端末１０７にＡＣＫ（肯定応答）を基地局１０３経由で送信する。 In flow S<b>2106 , the system control unit 506 of the computer 100 transmits ACK (acknowledgement) to the sensor terminal 107 via the base station 103 after receiving the packet transmitted in S<b>2105 .

フローＳ２１０７で、計算機１００の信号処理部５０５は、漏水判定処理を実行する。この処理の詳細は、図１１および図１２を用いて後述する。 In flow S2107, the signal processing unit 505 of the computer 100 executes water leakage determination processing. The details of this process will be described later with reference to FIGS. 11 and 12. FIG.

なお、図７は、モニタリングシステムにおける動作の一例であって、様々な変形例が考えられる。各フローを実行するタイミングや実行回数は、適宜変更しても良く、そのような変形例も本発明の実施形態の範囲内である。例えば、センサ端末１０７でＳ２１０４の計測を複数回行った後に、Ｓ２１０５でセンサ端末１０７から計算機１００に複数回分の計測データを送信してもよい。 Note that FIG. 7 is an example of the operation in the monitoring system, and various modifications are conceivable. The timing of executing each flow and the number of executions may be changed as appropriate, and such modifications are also within the scope of the embodiments of the present invention. For example, after the sensor terminal 107 performs the measurement in S2104 a plurality of times, the sensor terminal 107 may transmit the measurement data for a plurality of times to the computer 100 in S2105.

また、Ｓ２１０２のダウンリンクのタイミングは任意であるが、例えば、センサ端末１０７の初期設定時や、センサ端末１０７から基地局１０３にセンサデータ（計測データ９０２）を送信するタイミング（Ｓ２１０５）の前または後で行われてもよい。例えば、Ｓ２１０５またはＳ２１０６の後に、Ｓ２１０２およびＳ２１０３が行われ、次回以降の計測（Ｓ２１０４）のタイミングで、当該更新されたデータ処理設定に基づいた計測を行ってもよい。 Also, the timing of the downlink in S2102 is arbitrary, but for example, at the time of initial setting of the sensor terminal 107, before the timing (S2105) at which sensor data (measurement data 902) is transmitted from the sensor terminal 107 to the base station 103, or May be done later. For example, S2102 and S2103 may be performed after S2105 or S2106, and measurement based on the updated data processing setting may be performed at the timing of subsequent measurement (S2104).

図８は、センサ端末１０７から基地局１０３を経由して計算機１００に送信される、上り通信のパケットの構成例を示す図である。上り通信では、パケットには、最初に端末ＩＤ９００を配置し、次に量子化時の量子化情報９０１、次に計測データ９０２を配置する。量子化情報９０１は、図１０の処理Ｓ６１１の量子化に用いられたパラメータであり、例えば規格化係数である。計測データ９０２は、図１０の処理Ｓ６１２で送信バッファに格納されたデータである。 FIG. 8 is a diagram showing a configuration example of an upstream communication packet transmitted from the sensor terminal 107 to the computer 100 via the base station 103. As shown in FIG. In uplink communication, a terminal ID 900 is first arranged in a packet, then quantization information 901 at the time of quantization, and then measurement data 902 are arranged. Quantization information 901 is a parameter used for quantization in process S611 of FIG. 10, such as a normalization coefficient. The measurement data 902 is data stored in the transmission buffer in processing S612 of FIG.

量子化情報９０１を送信することで、計算機１００は、複数のセンサ端末１０７における信号強度を比較できるようになる。また、上り通信のパケットに、センサ端末１０７における計測時の設定情報２２０２を含めてもよい。このようにすることで、ダウンリンクの不具合により、センサ端末１０７の設定が更新できなかった場合でも、計算機１００で不具合を検知できるという利点がある。 Transmitting the quantization information 901 enables the computer 100 to compare the signal strengths of the multiple sensor terminals 107 . Also, the setting information 2202 at the time of measurement in the sensor terminal 107 may be included in the upstream communication packet. By doing so, there is an advantage that even if the setting of the sensor terminal 107 cannot be updated due to a downlink failure, the computer 100 can detect the failure.

上り通信のパケットの構成については、図８の例に限定されない。例えば、量子化情報９０１と計測データ９０２は、逆になってもよい。 The configuration of the packet for uplink communication is not limited to the example in FIG. For example, quantized information 901 and metrology data 902 may be reversed.

図９は、計算機１００から基地局１０３を経由してセンサ端末１０７に送信される、下り通信のパケットの構成例を示す図である。下り通信では、パケットには、最初に端末ＩＤ９０３を配置し、次に設定情報９０４を配置する。 FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of a downstream communication packet that is transmitted from the computer 100 to the sensor terminal 107 via the base station 103. As shown in FIG. In downlink communication, the terminal ID 903 is first arranged in the packet, and then the setting information 904 is arranged.

設定情報９０４は、センサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２の全部の情報を含んでいてもよいし、設定情報２２０２のうち更新される情報のみを含んでいてもよい。設定情報９０４は、例えば、センサ起動周期、取得するデータ点数、サンプリング周波数（またはサンプリング周期）、センサ素子５１５の測定時間や測定間隔、フーリエ変換するデータ点数、バンド選択情報、周波数空間の間引き情報、量子化ビット数等である。設定情報９０４は、上記した情報の一部または全部でも良く、またセンサ端末１０７の設定に関する他の情報が含まれていてもよい。 The setting information 904 may contain all the information of the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200, or may contain only the updated information of the setting information 2202. FIG. The setting information 904 includes, for example, the sensor activation period, the number of data points to be acquired, the sampling frequency (or sampling period), the measurement time and measurement interval of the sensor element 515, the number of data points to be Fourier transformed, band selection information, frequency space thinning information, quantization bit number and the like. The setting information 904 may be part or all of the information described above, and may include other information regarding the setting of the sensor terminal 107 .

設定情報９０４の最初に更新の有無を規定するフラグを配置してもよい。このフラグを配置すると、通信障害により設定情報９０４が正確に伝わらない場合でも、フラグだけが伝わり、かつ、変更無しであれば、センサ端末１０７に障害が生じない利点がある。下り通信のパケットの構成については、図９の例に限定されない。 A flag specifying whether or not there is an update may be placed at the beginning of the setting information 904 . Arranging this flag has the advantage that even if the setting information 904 is not correctly transmitted due to a communication failure, the sensor terminal 107 will not be disturbed if only the flag is transmitted and there is no change. The configuration of the packet for downstream communication is not limited to the example in FIG.

図１０は、センサ端末１０７における計測およびデータ処理に関するフローチャートである。特に、図７のＳ２１０４に関する処理の詳細について、以下説明する。なお、Ｓ６００等はステップや処理を表す符合である。 FIG. 10 is a flow chart regarding measurement and data processing in the sensor terminal 107. FIG. In particular, the details of the processing related to S2104 in FIG. 7 will be described below. Note that S600 and the like are symbols representing steps and processes.

まず、Ｓ６００で、演算部５１９は、上述のようにＳ２１０２で受信した設定情報９０４を基にセンサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２を更新して、データ処理の設定や計測に関する設定等、センサ端末１０７の設定を更新する。また、設定情報９０４と同じ情報は、システム管理情報２３００として、計算機１００のデータストレージ５０２にも保存され、計算機１００における信号処理に活用される。Ｓ６００は常に行なう必要はなく、設定情報２２０２を更新する必要があるタイミングで行なえばよい。 First, in S600, the calculation unit 519 updates the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200 based on the setting information 904 received in S2102 as described above, and changes the sensor terminal settings such as data processing settings and measurement settings. 107 settings are updated. The same information as the setting information 904 is also stored in the data storage 502 of the computer 100 as the system management information 2300, and is used for signal processing in the computer 100. FIG. S600 does not have to be performed all the time, and may be performed when the setting information 2202 needs to be updated.

次に、Ｓ６０１で、センサ制御部５１４は、設定情報２２０２のセンサ起動周期に基づいて、センサ素子５１５を起動する。電源５１６の電池の消耗を防ぐために、本実施例ではセンサ素子５１５はノーマリーオフとしている。モニタリングシステムでは、センサ端末１０７に搭載される電池の容量が限られることから、センサ端末１０７を間欠動作、もしくはイベントドリブン動作させることが望ましい。埋設水道管１１３からの振動情報を常時、連続して取得しなくてもよく、短時間の断片的な振動情報を取得すればよい。 Next, in S<b>601 , the sensor control unit 514 activates the sensor element 515 based on the sensor activation cycle of the setting information 2202 . In order to prevent consumption of the battery of the power supply 516, the sensor element 515 is normally off in this embodiment. Since the capacity of the battery mounted on the sensor terminal 107 is limited in the monitoring system, it is desirable to operate the sensor terminal 107 intermittently or in an event-driven manner. The vibration information from the buried water pipe 113 does not have to be continuously acquired all the time, and it is only necessary to acquire fragmentary vibration information for a short period of time.

Ｓ６０２で、センサ制御部５１４は、センサ素子５１５の初期化および診断を実施する。例えば、センサ素子５１５に内蔵されている診断プログラムの結果を受信して判定する方法がある。もしくは、起動直後のセンサ出力から判定する場合も考えられる。例えば、容量検出型ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）の加速度センサでは、検出容量の破損により出力が異常値を示す故障モード等が考えられ、これらを検出してセンサ素子５１５が正常かどうかを判定してもよい。 At S<b>602 , the sensor control unit 514 performs initialization and diagnosis of the sensor element 515 . For example, there is a method of receiving the result of a diagnostic program built into the sensor element 515 and making a determination. Alternatively, the determination may be made from the sensor output immediately after activation. For example, in a capacitance detection type MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) acceleration sensor, there may be a failure mode in which the output shows an abnormal value due to damage to the detection capacitor. may

Ｓ６０３で、センサ素子５１５は、埋設水道管１１３における振動の計測を行ない、埋設水道管１１３の振動データを取得する。センサ制御部５１４は、設定情報２２０２を参照して、取得するデータ点数、サンプリング周波数、測定時間、測定間隔等のセンサ素子５１５での計測に関する設定情報を取得し、この設定情報に基づいてセンサ素子５１５に計測を実行させる。センサ素子５１５が加速度センサの場合、埋設水道管１１３に印加されている加速度情報が計測される。 In S<b>603 , the sensor element 515 measures the vibration in the buried water pipe 113 and acquires the vibration data of the buried water pipe 113 . The sensor control unit 514 refers to the setting information 2202, acquires setting information related to measurement by the sensor element 515, such as the number of data points to be acquired, sampling frequency, measurement time, and measurement interval, and controls the sensor element based on this setting information. Cause 515 to perform measurements. When the sensor element 515 is an acceleration sensor, acceleration information applied to the buried water pipe 113 is measured.

Ｓ６０４で、センサ制御部５１４は、センサ素子５１５が計測した結果である振動データを、センサ素子５１５から取得し、データメモリ５１８に格納する。 In S<b>604 , the sensor control unit 514 acquires vibration data, which is the result of measurement by the sensor element 515 , from the sensor element 515 and stores it in the data memory 518 .

Ｓ６０５で、信号処理部５１３は、データメモリ５１８から振動データを取り出し、演算メモリ５１７を用いて、計測データをＳ６０６～Ｓ６１１でデータ処理する。 In S605, the signal processing unit 513 retrieves the vibration data from the data memory 518, and uses the arithmetic memory 517 to process the measurement data in S606 to S611.

Ｓ６０６で、信号処理部５１３は、設定情報２２０２を参照して取得した、フーリエ変換するデータ点数に基づいて、計測データの当該データ点数分をフーリエ変換する。例えば、フーリエ変換としてＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を活用すると、信号処理部５１３の処理負荷が低減されてよい。ＦＦＴを用いるために、フーリエ変換するデータ点数は２の冪になるように設定される。一回のＦＦＴで処理する点数は、サンプリング周波数を考慮して、一回に処理すべき時間に基づいて決められる。例えば、サンプリング周波数２ｋＨｚ、ＦＦＴデータ点数２０４８点とすると、おおよそ１秒間の計測データを１回のＦＦＴでフーリエ変換できることになる。フーリエ変換するデータ点数が増大すると、演算負荷が増大し、必要な演算メモリ容量も増大することから、部品コストの増大、消費電力の増大につながる。よって、モニタリング対象の系に応じて最適に設定する必要がある。 In S606, the signal processing unit 513 Fourier-transforms the data points of the measurement data based on the number of data points to be Fourier-transformed, which is acquired by referring to the setting information 2202 . For example, if FFT (Fast Fourier Transform) is used as the Fourier transform, the processing load on the signal processing unit 513 may be reduced. Since FFT is used, the number of data points to be Fourier transformed is set to be a power of two. The number of points to be processed in one FFT is determined based on the time to be processed in consideration of the sampling frequency. For example, if the sampling frequency is 2 kHz and the number of FFT data points is 2048, the measurement data for about one second can be Fourier transformed by one FFT. As the number of data points to be Fourier transformed increases, the computational load increases and the required computational memory capacity also increases, leading to increased component costs and increased power consumption. Therefore, it is necessary to optimally set according to the system to be monitored.

Ｓ６０７で、信号処理部５１３は、Ｓ６０６のフーリエ変換したデータを用いて、振動データにおける振動の大きさを算出する。センサ端末１０７の其々は、振動データにおける振動の大きさに基づいて、以降のデータ処理（例えばＳ６０８、Ｓ６０９、Ｓ６１０）によって、振動情報のデータ量を変更する。ここで、振動データにおける振動の大きさとは、例えば振動データにおける振動波形の振幅の大きさ、または前記振動データにおける振動波形のパワースペクトル密度の大きさであるとしてもよい。 In S607, the signal processing unit 513 calculates the magnitude of vibration in the vibration data using the Fourier-transformed data in S606. Each of the sensor terminals 107 changes the data amount of vibration information by subsequent data processing (for example, S608, S609, and S610) based on the magnitude of vibration in the vibration data. Here, the magnitude of vibration in the vibration data may be, for example, the magnitude of the amplitude of the vibration waveform in the vibration data or the magnitude of the power spectral density of the vibration waveform in the vibration data.

Ｓ６０８で、信号処理部５１３は、設定情報２２０２を参照して取得した、バンド選択情報に基づいて、バンド選択を行う。ＦＦＴ結果から必要な周波数帯を残して、残りは削除する。例えば２ｋＨｚでサンプリングをして、３００－９００Ｈｚのバンドを選択した場合、ＦＦＴ処理結果から０－２９９Ｈｚと９０１－２０００Ｈｚを削除する操作を行う。これは漏水検知に不要な帯域、もしくは、環境雑音が漏水信号に比べて非常に大きい帯域、といった条件により設定される。データ点数を削減することで、漏水信号情報を保持したまま送信データ量を削減する効果が期待できる。 In S<b>608 , the signal processing unit 513 performs band selection based on the band selection information acquired by referring to the setting information 2202 . Leave the required frequency band from the FFT result and delete the rest. For example, if sampling is performed at 2 kHz and a band of 300-900 Hz is selected, operations are performed to delete 0-299 Hz and 901-2000 Hz from the FFT processing result. This is set according to conditions such as a band unnecessary for water leak detection or a band in which the environmental noise is much larger than the water leak signal. By reducing the number of data points, the effect of reducing the amount of transmission data can be expected while retaining the water leakage signal information.

次にＳ６０９で、信号処理部５１３は、設定情報２２０２を参照して取得した、周波数空間の間引き情報に基づいて、周波数空間の間引きを行う。例えば、Ｓ６０８で２ｋＨｚでサンプリングして３００－９００Ｈｚのバンドを選択した場合、選択したバンドのデータを３０Ｈｚおきに取り出し、残りのデータを削除することで、データ量を１／３０に削減できる。漏水信号スペクトルには細かい構造が存在しないことが我々の実験で確認されており、３０Ｈｚ程度の間隔で疎に間引きしても漏水情報の質に大きな劣化は起きない。 Next, in S609, the signal processing unit 513 thins out the frequency space based on the thinning-out information of the frequency space acquired by referring to the setting information 2202. FIG. For example, if a band of 300-900 Hz is selected by sampling at 2 kHz in S608, the data amount of the selected band can be reduced to 1/30 by extracting the data of the selected band every 30 Hz and deleting the remaining data. Our experiments have confirmed that there is no fine structure in the leak signal spectrum, and even if the leak signal is sparsely thinned out at intervals of about 30 Hz, the quality of the leak information does not deteriorate significantly.

Ｓ６０９まででデータ量が小さくなったスペクトルを、Ｓ６１０で信号処理部５１３が逆フーリエ変換する。演算部５１９や演算メモリ５１７の負荷を減らすためにＩＦＦＴ（Inverse Fast Fourier Transform）を用いるのが好ましい。逆フーリエ変換を行なうことにより、さらにデータ量の圧縮が期待できる。 In S610, the signal processing unit 513 performs inverse Fourier transform on the spectrum whose data amount has been reduced up to S609. It is preferable to use IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) in order to reduce the load on the calculation unit 519 and the calculation memory 517 . Further compression of data amount can be expected by performing inverse Fourier transform.

逆フーリエ変換によりデータ量が削減された時系列相当のデータに対し、Ｓ６１１で、信号処理部５１３は、設定情報２２０２を参照して取得した量子化ビット数に基づいて、量子化を行う。例えば４ビット量子化ならば、４ビット全部を有効に用いてデータを表現するため、データの規格化を行う演算を行い、その際の規格化係数は、後に計算機１００に量子化情報９０１として送信される。 In S<b>611 , the signal processing unit 513 performs quantization based on the number of quantization bits obtained by referring to the setting information 2202 on the time-series equivalent data whose data amount has been reduced by the inverse Fourier transform. For example, in the case of 4-bit quantization, in order to express data effectively using all 4 bits, an operation is performed to normalize the data. be done.

Ｓ６１１までに演算された計測データと規格化係数は、Ｓ６１２で通信制御部５１２内の送信バッファに格納され、ＩｏＴ通信のタイミングで基地局１０３に送信される（図７のＳ２１０５）。この送信バッファに格納された計測データは、配管（埋設水道管１１３）の振動情報であり、前述のとおり配管（埋設水道管１１３）の振動データに基づく情報である。 The measurement data and the normalization coefficient calculated up to S611 are stored in the transmission buffer in the communication control unit 512 in S612 and transmitted to the base station 103 at the timing of IoT communication (S2105 in FIG. 7). The measurement data stored in this transmission buffer is vibration information of the pipe (buried water pipe 113), and is information based on the vibration data of the pipe (buried water pipe 113) as described above.

Ｓ６０５からＳ６１２までの処理は、フーリエ変換するデータ点数毎に行われ、規定回数に達するまで繰り返される。ここで、規定回数は、取得するデータ点数を、フーリエ変換するデータ点数で割った値である。Ｓ６１３で、信号処理部５１３は、規定回数に達しているかの判断を行う。 The processing from S605 to S612 is performed for each number of data points to be Fourier-transformed, and is repeated until a specified number of times is reached. Here, the specified number of times is a value obtained by dividing the number of data points to be acquired by the number of data points to be Fourier-transformed. In S613, the signal processing unit 513 determines whether the prescribed number of times has been reached.

通信制御部５１２は、通信制御部５１２内の送信バッファに格納された振動情報を、ＩｏＴ通信で基地局１０３に送信する（図７のＳ２１０５）。例えば各センサ端末１０７に許された通信回数は１日１回であるとすれば、図１０のフローチャートは１日に１回実施してもよい。この場合、各センサ端末１０７を用いた埋設水道管１１３の振動データの計測は１日１回となる。なお、この例に限られず、システムの規模や通信網全体の設計、センサ端末１０７の仕様等により、計測周期や通信周期は柔軟に設計できる。 The communication control unit 512 transmits the vibration information stored in the transmission buffer in the communication control unit 512 to the base station 103 by IoT communication (S2105 in FIG. 7). For example, if the number of times of communication allowed for each sensor terminal 107 is once a day, the flowchart of FIG. 10 may be performed once a day. In this case, the vibration data of the buried water pipe 113 is measured using each sensor terminal 107 once a day. The measurement period and communication period can be flexibly designed according to the scale of the system, the design of the entire communication network, the specifications of the sensor terminal 107, and the like, without being limited to this example.

以上の処理によって、センサ端末１０７は、センサ素子５１５で取得したデータのうち、後の処理に必要な情報を選択的に計算機１００に送信することができるので、データ送信量を圧縮することができる。これにより、基地局１０３の個数を少なくしても輻輳を防ぐことが可能となり、システムのコストを節約することが可能である。 With the above processing, the sensor terminal 107 can selectively transmit information necessary for subsequent processing to the computer 100 from among the data acquired by the sensor element 515, so that the amount of data transmission can be compressed. . As a result, congestion can be prevented even if the number of base stations 103 is reduced, and system costs can be saved.

センサ端末１０７の其々は、振動データのデータ処理として、振動データに対して、量子化（Ｓ６１１）、周波数空間での間引き（Ｓ６０９）、周波数帯域の選択（Ｓ６０８）のうち、少なくともいずれか一つ以上のデータ処理を行うこととしてもよい。センサ端末１０７の其々は、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を変更する場合、量子化ビット数の変更、周波数空間での間引き数の変更、選択する周波数帯域幅の変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされたデータ処理を実行することとしてもよい。 Each of the sensor terminals 107 performs at least one of quantization (S611), thinning in the frequency space (S609), and selection of the frequency band (S608) for the vibration data as data processing of the vibration data. More than one data processing may be performed. When changing the data amount of vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals 107 changes the number of quantization bits, changes the thinning number in the frequency space, selects the frequency bandwidth It is also possible to execute data processing in which at least one or more of the changes in are changed.

具体的には、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を小さくする場合、センサ端末１０７の其々は、量子化ビット数を小さくする変更、周波数空間での間引き数を増やす変更、選択する周波数帯域幅を狭くする変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされたデータ処理を実行することとしてもよい。また、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を大きくする場合、センサ端末１０７の其々は、量子化ビット数を大きくする変更、周波数空間での間引き数を減らす変更、選択する周波数帯域幅を広くする変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされたデータ処理を実行することとしてもよい。 Specifically, when reducing the data amount of the vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals 107 changes the number of quantization bits to be smaller, and the number of thinning in the frequency space. It is also possible to execute data processing in which at least one of the changes to increase the frequency bandwidth and the change to narrow the frequency bandwidth to be selected is performed. Further, when increasing the data amount of vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals 107 is changed to increase the number of quantization bits, change to decrease the number of thinnings in the frequency space, It is also possible to execute data processing in which at least one of the changes to widen the selected frequency bandwidth is changed.

このような処理を実現するため、センサ端末管理情報２２００の設定情報２２０２において、振動データにおける振動の大きさの範囲に対して、量子化ビット数、周波数空間での間引き数、周波数帯域幅が対応づけて管理されてもよい。例えば、設定情報２２０２において、振動データにおける振動の大きさが所定の閾値以上の場合、第１の量子化ビット数、周波数空間での第１の間引き数、第１の周波数帯域幅と対応づけて管理される。また、設定情報２２０２において、振動データにおける振動の大きさが所定の閾値より小さい場合、第１の量子化ビット数より大きい第１の量子化ビット数、周波数空間での第１の間引き数より小さい第２の間引き数、第１の周波数帯域幅より広い第２の周波数帯域幅と対応づけて管理される。そして、信号処理部５１３は、Ｓ６０８、Ｓ６０９、Ｓ６１１の処理を実行する際、設定情報２２０２を参照し、Ｓ６０７で算出した振動の大きさに対応づけられている、量子化ビット数、周波数空間での間引き数、周波数帯域幅を選択してもよい。ここで、データ処理に関する設定情報２２０２において、振動データにおける振動の大きさの範囲に対して対応付けられた情報は、量子化ビット数、周波数空間での間引き数、周波数帯域幅の全部または一部でもよいし、別のデータ処理に関する情報であってもよい。また、上述した所定の閾値は、複数設定されてもよい。 In order to realize such processing, in the setting information 2202 of the sensor terminal management information 2200, the quantization bit number, the thinning number in the frequency space, and the frequency bandwidth correspond to the vibration magnitude range in the vibration data. may be managed separately. For example, in the setting information 2202, when the magnitude of vibration in the vibration data is equal to or greater than a predetermined threshold, the first quantization bit number, the first thinning number in the frequency space, and the first frequency bandwidth are associated with managed. Further, in the setting information 2202, when the magnitude of vibration in the vibration data is smaller than a predetermined threshold, the first quantization bit number is larger than the first quantization bit number and is smaller than the first thinning number in the frequency space. The second thinning number is managed in association with a second frequency bandwidth wider than the first frequency bandwidth. Then, when executing the processes of S608, S609, and S611, the signal processing unit 513 refers to the setting information 2202, and the number of quantization bits and the frequency space corresponding to the magnitude of vibration calculated in S607 are may be selected. Here, in the setting information 2202 related to data processing, the information associated with the vibration magnitude range in the vibration data is the number of quantization bits, the number of thinnings in the frequency space, and all or part of the frequency bandwidth. It may be information about another data processing. Also, a plurality of predetermined threshold values may be set.

また、同様の情報をシステム管理情報２３００の設定情報２３０２で管理し、計算機１００が、各センサ端末１０７で計測した振動の大きさに基づいて、量子化ビット数、周波数空間での間引き数、周波数帯域幅などを選択してもよい。この場合、各センサ端末１０７で計測した振動の大きさは、各センサ端末１０７から送信される振動情報に含まれていてもよいし、振動情報から算出してもよい。計算機１００で選択した設定情報である量子化ビット数、周波数空間での間引き数、周波数帯域幅などは、Ｓ２１０２の設定情報９０４として、計算機１００から当該センサ端末１０７に送信されてもよい。センサ端末１０７は、計算機１００で選択した設定情報に基づいて、データ処理を実行する。 In addition, similar information is managed by the setting information 2302 of the system management information 2300, and the computer 100 determines the number of quantization bits, the number of thinning in the frequency space, the frequency Bandwidth, etc. may be selected. In this case, the magnitude of vibration measured by each sensor terminal 107 may be included in the vibration information transmitted from each sensor terminal 107, or may be calculated from the vibration information. The setting information selected by the computer 100, such as the number of quantization bits, the number of decimations in the frequency space, and the frequency bandwidth, may be transmitted from the computer 100 to the sensor terminal 107 as the setting information 904 in S2102. The sensor terminal 107 executes data processing based on the setting information selected by the computer 100 .

また、センサ端末１０７の其々は、取得した振動データをフーリエ変換し（Ｓ６０６）、周波数空間での間引きをする処理（Ｓ６０９）、周波数帯域幅を選択する処理（Ｓ６０８）のうち、少なくともいずれか一つ以上の処理を行った後に逆フーリエ変換し（Ｓ６１０）、逆フーリエ変換後のデータを量子化する処理（Ｓ６１１）を少なくとも行うことで、振動情報を算出することとしてもよい。 In addition, each of the sensor terminals 107 Fourier transforms the acquired vibration data (S606), thins out in the frequency space (S609), selects the frequency bandwidth (S608), at least one of Vibration information may be calculated by performing inverse Fourier transform after performing one or more processes (S610), and performing at least the process of quantizing the data after the inverse Fourier transform (S611).

図１１には、計算機１００におけるデータ処理のフローチャートを示す。この処理は、計算機１００の信号処理部５０５によって実行される。例えば、信号処理部５０５による処理は、サーバの処理装置が、記憶装置に格納されたプログラムを実行することにより実現してもよい。特に、図７のＳ２１０７に関する処理の詳細について、以下図１１および図１２を用いて説明する。 FIG. 11 shows a flowchart of data processing in computer 100 . This processing is executed by the signal processing unit 505 of the computer 100 . For example, the processing by the signal processing unit 505 may be implemented by executing a program stored in a storage device by the processing device of the server. In particular, the details of the processing related to S2107 in FIG. 7 will be described below with reference to FIGS. 11 and 12. FIG.

まず、図１１のＳ１００１で、信号処理部５０５は、それぞれのセンサ端末１０７に対応するシステム管理情報２３００の設定情報２３０２を、データストレージ５０２から読み込む。設定情報２３０２は、図９で設定情報９０４として、各センサ端末１０７に通知した情報と同じ内容を含むものであり、例えば、センサ起動周期、取得するデータ点数、サンプリング周波数（またはサンプリング周期）、センサ素子５１５の測定時間や測定間隔、フーリエ変換するデータ点数、バンド選択情報、周波数空間の間引き情報、量子化ビット数等である。設定情報２３０２は、端末ＩＤ２３０１と対応付けてデータストレージ５０２に配置することで、データ処理時に読込むことが容易になる。 First, in S 1001 of FIG. 11 , the signal processing unit 505 reads the setting information 2302 of the system management information 2300 corresponding to each sensor terminal 107 from the data storage 502 . The setting information 2302 includes the same information as the information notified to each sensor terminal 107 as the setting information 904 in FIG. These include the measurement time and measurement interval of the element 515, the number of data points to be Fourier transformed, band selection information, frequency space thinning information, the number of quantization bits, and the like. The setting information 2302 is arranged in the data storage 502 in association with the terminal ID 2301, thereby facilitating reading during data processing.

Ｓ１００２で、信号処理部５０５は、センサ端末１０７における振動情報（計測データ９０２）について、当該センサ端末１０７におけるフーリエ変換処理の一回分のデータを、データストレージ５０２から読込む。 In S<b>1002 , the signal processing unit 505 reads from the data storage 502 data for one time of Fourier transform processing in the sensor terminal 107 for the vibration information (measurement data 902 ) in the sensor terminal 107 .

Ｓ１００３で、信号処理部５０５は、Ｓ２１０５で受信したパケットに含まれる量子化情報９０１の規格化係数を基に、Ｓ６１１で行った規格化の前のデータを復元する。これにより、複数のセンサ端末１０７における信号強度を比較できるようになる。本データは逆フーリエ変換された時系列相当のデータになっているので、信号処理部５０５は、フーリエ変換して周波数空間のデータに変換する。このときのフーリエ変換にはＦＦＴを用いるのが好ましい。 In S1003, the signal processing unit 505 restores the data before the normalization performed in S611 based on the normalization coefficient of the quantization information 901 included in the packet received in S2105. This makes it possible to compare the signal strengths of multiple sensor terminals 107 . Since this data is inverse Fourier-transformed time-series equivalent data, the signal processing unit 505 Fourier-transforms it into frequency space data. It is preferable to use FFT for the Fourier transform at this time.

Ｓ１００４では、信号処理部５０５は、バンド選択情報に基づいて、センサ端末１０７におけるバンド選択（Ｓ６０７）で削除したデータ点を数値ゼロとして挿入する。 In S1004, the signal processing unit 505 inserts the data point deleted in the band selection (S607) in the sensor terminal 107 as a numerical value of zero based on the band selection information.

次にＳ１００５において、信号処理部５０５は、周波数空間の間引き情報に基づいて、センサ端末１０７における周波数空間の間引き（Ｓ６０８）により削除された点を前後の周波数における値から類推した値で補完する。例として２ｋＨｚでサンプリングされ３０Ｈｚおきに間引かれているデータを補完する場合、３００Ｈｚから３３０Ｈｚまでのデータについて、３０１～３１５Ｈｚは３００Ｈｚの値で補完し、３１６～３２９Ｈｚは３３０Ｈｚのデータで補完するといった方法が適用できる。または３００Ｈｚから３３０Ｈｚの間を直線補完する方法も考えられる。 Next, in S1005, based on the frequency space thinning information, the signal processing unit 505 supplements the points deleted by the frequency space thinning (S608) in the sensor terminal 107 with values inferred from the values of the preceding and following frequencies. For example, when interpolating data sampled at 2 kHz and thinned out every 30 Hz, for data from 300 Hz to 330 Hz, 301 to 315 Hz is interpolated with the value of 300 Hz, and 316 to 329 Hz is interpolated with the data of 330 Hz. method can be applied. Alternatively, a method of linearly interpolating between 300 Hz and 330 Hz is also conceivable.

信号処理部５０５は、当該センサ端末１０７における計測データの全データ点を処理するまでＳ１００２からＳ１００５までを繰り返す。すなわち、Ｓ１００２からＳ１００５までの処理は、フーリエ変換するデータ点数毎に行われ、規定回数に達するまで繰り返される。ここで、規定回数は、取得するデータ点数を、フーリエ変換するデータ点数で割った値である。Ｓ１００６で、信号処理部５０５は、規定回数に達しているかの判断を行う。なお、当該センサ端末１０７における計測データの全データ点を、一回で処理してもよい。 The signal processing unit 505 repeats S1002 to S1005 until all data points of the measurement data in the sensor terminal 107 are processed. That is, the processing from S1002 to S1005 is performed for each number of data points to be Fourier-transformed, and is repeated until a specified number of times is reached. Here, the specified number of times is a value obtained by dividing the number of data points to be acquired by the number of data points to be Fourier-transformed. In S1006, the signal processing unit 505 determines whether the specified number of times has been reached. Note that all data points of the measurement data in the sensor terminal 107 may be processed at once.

当該センサ端末１０７における計測データについて、データ処理した後に、Ｓ１００７でスペクトルデータとしてデータストレージ５０２に格納する。 The measurement data in the sensor terminal 107 is stored in the data storage 502 as spectrum data in S1007 after data processing.

以上のデータ処理によって、計算機１００はセンサ端末１０７から送信されたデータを補完して、センサ端末１０７で取得した計測データのうち、その後の処理に必要な部分の情報を復元し、格納することが可能となる。 Through the above data processing, the computer 100 complements the data transmitted from the sensor terminal 107, restores the information of the part necessary for subsequent processing from the measurement data acquired by the sensor terminal 107, and stores the information. It becomes possible.

図１２では、隣接する２つのセンサ端末１０７の計測データ（振動情報）を用いて、漏水判定を行うときの信号処理のフローチャートについて述べる。この処理は、計算機１００の信号処理部５０５が実行する。 FIG. 12 describes a flowchart of signal processing when water leakage determination is performed using measurement data (vibration information) of two adjacent sensor terminals 107 . This processing is executed by the signal processing unit 505 of the computer 100 .

Ｓ１２０１で、信号処理部５０５は、データストレージ５０２からペアリスト２４００を読み込む。 In S<b>1201 , the signal processing unit 505 reads the pair list 2400 from the data storage 502 .

フローＳ１２０２で、信号処理部５０５は、ペアリスト２４００に基づいて、端末ペアである、隣接する２つのセンサ端末１０７を選択する。そして、信号処理部５０５は、選択した端末ペアとなるセンサ端末１０７其々のスペクトルデータとシステム管理情報２３００の設定情報２３０２を、データストレージ５０２から読込む。 In flow S<b>1202 , the signal processing unit 505 selects two adjacent sensor terminals 107 as a terminal pair based on the pair list 2400 . Then, the signal processing unit 505 reads from the data storage 502 the spectrum data of each of the sensor terminals 107 that form the selected terminal pair and the setting information 2302 of the system management information 2300 .

Ｓ１２０３で、信号処理部５０５は、フローＳ１２０３において、選択した端末ペアのセンサ端末１０７のスペクトルデータから、当該端末ペアのセンサ端末１０７間のクロススペクトルを算出する。 In S1203, the signal processing unit 505 calculates the cross spectrum between the sensor terminals 107 of the terminal pair selected in flow S1203 from the spectrum data of the sensor terminals 107 of the terminal pair.

Ｓ１２０４で、信号処理部５０５は、Ｓ１２１１により得られたクロススペクトルを逆フーリエ変換し、相互相関関数を算出して、データストレージ５０２に格納する。 In S<b>1204 , signal processing section 505 performs inverse Fourier transform on the cross spectrum obtained in S<b>1211 , calculates a cross-correlation function, and stores it in data storage 502 .

Ｓ１２０５で、信号処理部５０５は、相互相関関数のピーク比を用いて、漏水の有無を判定する。なお、この判定は、漏水の可能性を判定するものであってもよい。相互相関関数のピーク比が、所定の閾値より大きい場合、隣接した２つのセンサ端末が設置された箇所の間に、漏洩あり、または漏洩の可能性あり、または漏洩の可能性が高いと判定してもよい。相互相関関数のピーク比が、所定の閾値より小さい場合、隣接した２つのセンサ端末が設置された箇所の間に、漏洩なし、または漏洩の可能性なし、または漏洩の可能性が低いと判定してもよい。 In S1205, the signal processing unit 505 determines the presence or absence of water leakage using the peak ratio of the cross-correlation function. In addition, this determination may determine the possibility of water leakage. If the peak ratio of the cross-correlation function is greater than a predetermined threshold, it is determined that there is, or is likely to be, a leak between two adjacent sensor terminals. may If the peak ratio of the cross-correlation function is smaller than a predetermined threshold, it is determined that there is no leakage, no possibility of leakage, or a low possibility of leakage between the locations where two adjacent sensor terminals are installed. may

ここで、相互相関関数のピーク比とは、相互相関関数のピークの大きさを表す指標であって、相互相関関数が有する複数のピークのうちの最大のピーク値と、複数のピークのピーク値の平均値との比率とする。また、相互相関関数のピーク比は、相互相関関数の最大値を相互相関関数の平均値で割った値としてもよい。また、相互相関関数のピーク比を、複数日または複数回にわたって端末ペアでそれぞれ取得した振動情報から、各回における相互相関関数の最大値と相互相関関数の平均値との比を算出し、複数回における比の平均値もしくは中央値としてもよい。なお、相互相関関数の平均値は、相互相関関数において、一定時間毎の最大値の平均値としてもよい。 Here, the peak ratio of the cross-correlation function is an index representing the magnitude of the peak of the cross-correlation function, and the maximum peak value among the plurality of peaks of the cross-correlation function ratio to the average value of Also, the peak ratio of the cross-correlation function may be a value obtained by dividing the maximum value of the cross-correlation function by the average value of the cross-correlation function. In addition, the peak ratio of the cross-correlation function is obtained by calculating the ratio between the maximum value of the cross-correlation function and the average value of the cross-correlation function for each time from the vibration information obtained by each terminal pair over multiple days or multiple times. It may be the average or median of the ratios in . Note that the average value of the cross-correlation function may be the average value of the maximum values of the cross-correlation function at regular time intervals.

Ｓ１２０６で、信号処理部５０５が漏水あり（または漏水の可能性が高い）と判定した場合にはＳ１２０７の処理を行い、信号処理部５０５が漏水なし（または漏水の可能性が低い）と判定した場合はＳ１２０９の処理を行う。 In S1206, when the signal processing unit 505 determines that there is water leakage (or the possibility of water leakage is high), the processing of S1207 is performed, and the signal processing unit 505 determines that there is no water leakage (or the possibility of water leakage is low). If so, the process of S1209 is performed.

Ｓ１２０７で、信号処理部５０５は、相互相関関数のピーク遅延時間とシステム管理情報２３００の設置位置２３０３に基づいて、漏水位置を算出する。漏水ありの場合、当該端末ペアのセンサ端末１０７が設置された位置の間に漏水点があることが推定され、其々のセンサ端末１０７から漏水位置までの距離の差が、ピーク遅延時間となって表れる。配管の形状や材質等によって、振動の伝搬速度が推定できるため、ピーク遅延時間と伝搬速度から、漏水位置を算出可能である。なお、配管の形状や材質の情報や、振動の伝搬速度など、この漏水位置を特定するために必要な情報は、システム管理情報２３００に含まれ、漏水位置の算出に利用される。 In S<b>1207 , the signal processing unit 505 calculates the leak position based on the peak delay time of the cross-correlation function and the installation position 2303 of the system management information 2300 . If there is water leakage, it is estimated that there is a water leakage point between the positions where the sensor terminals 107 of the terminal pair are installed, and the difference in distance from each sensor terminal 107 to the water leakage position is the peak delay time. appears. Since the vibration propagation speed can be estimated from the shape and material of the pipe, the leak position can be calculated from the peak delay time and propagation speed. Information necessary for specifying the leak position, such as information on the shape and material of the pipe and the propagation speed of vibration, is included in the system management information 2300 and used to calculate the leak position.

Ｓ１２０８で、信号処理部５０５は、表示部５０３に、信号処理部５０５の処理結果として、漏水ありの情報や漏水位置等の情報を出力し、表示させる。 In S<b>1208 , the signal processing unit 505 outputs to the display unit 503 , as the processing result of the signal processing unit 505 , information on the presence of water leakage, information on the location of the water leakage, and the like, and causes the display unit 503 to display the information.

複数の端末ペアについて網羅的に漏水判定を実施するため、Ｓ１２０２からＳ１２０８までを、ペアリスト２４００の全ての端末ペアについて終了するまで、繰り返し実施する。ペアリスト２４００は、センサ端末の移動などがあった場合にはその都度更新され、データストレージ５０２に格納される。したがって、常に最新の状態のペアリスト２４００は、が、Ｓ１２０１で読込まれる。 In order to comprehensively perform water leakage determination for a plurality of terminal pairs, S1202 to S1208 are repeatedly performed until all terminal pairs in the pair list 2400 are completed. The pair list 2400 is updated and stored in the data storage 502 each time the sensor terminal is moved. Therefore, the always up-to-date pair list 2400 is read in S1201.

なお、ペアリスト２４００は、モニタリングシステムが設定するセンサ端末１０７の最大検知距離を越えて離れているペアや隣接していないペアは除去して構成されるのが好ましい。一方で、埋設水道管１１３に分岐があった場合でも、分岐に沿った距離が想定する最大検知距離以内であればペアとして検出されるようにする。このようにすることで、無駄な分析を省きつつ、分岐がある状態でも正確に漏水の有無や漏水位置を推定することができるようになる。 It is preferable that the pair list 2400 is configured by excluding pairs that are separated from each other beyond the maximum detection distance of the sensor terminals 107 set by the monitoring system and pairs that are not adjacent to each other. On the other hand, even if there is a branch in the buried water pipe 113, it is detected as a pair if the distance along the branch is within the assumed maximum detection distance. By doing so, it is possible to accurately estimate the presence or absence of water leakage and the water leakage position even in a state where there is a branch while omitting useless analysis.

図１０、図１１、図１２のフローチャートは一例であって、一部のステップを実行しなくてもよいし、他のステップが追加されてもよいし、ステップの順番が変更されてもよい。 The flowcharts of FIGS. 10, 11, and 12 are examples, and some steps may not be executed, other steps may be added, and the order of steps may be changed.

本実施例において、モニタリングシステムの一例としては、複数のセンサ端末１０７と計算機１００とを備える。複数のセンサ端末１０７は、配管の振動データを取得し、振動データに基づく振動情報を無線で送信する。計算機１００は、振動情報を受信し、振動情報に基づいて、配管における漏洩の有無、配管における漏洩の可能性、配管における漏洩位置の少なくともいずれかを判定する。モニタリングシステムは、センサ端末１０７の其々で取得した振動データにおける振動の大きさに基づいて、各センサ端末１０７が送信する振動情報のデータ量を変更する。 In this embodiment, as an example of the monitoring system, a plurality of sensor terminals 107 and a computer 100 are provided. A plurality of sensor terminals 107 acquires vibration data of pipes and wirelessly transmits vibration information based on the vibration data. The calculator 100 receives the vibration information and determines at least one of the presence or absence of leakage in the piping, the possibility of leakage in the piping, and the location of the leakage in the piping based on the vibration information. The monitoring system changes the amount of vibration information transmitted by each sensor terminal 107 based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each sensor terminal 107 .

例えば、振動の大きさが小さい振動データについては、振動情報のデータ量を比較的大きなサイズとすることで、漏洩検知の精度は向上する。振動の大きさが大きい振動データについては、振動情報のデータ量を比較的小さいサイズとしても漏洩検知の精度は維持しつつ、センサ端末１０７から計算機１００への振動情報の送信におけるデータ量を低減できる。このようにセンサ端末１０７の其々で取得した振動データにおける振動の大きさに基づいて、各センサ端末１０７が送信する振動情報のデータ量を適切なサイズに変更することで、モニタリングシステム全体として、通信可能なデータ量に制限がある場合であっても、漏洩検知の精度が高いモニタリングシステムを提供することができる。 For example, for vibration data with a small magnitude of vibration, the accuracy of leak detection is improved by making the data amount of the vibration information relatively large. For vibration data with a large magnitude of vibration, even if the data amount of the vibration information is set to a relatively small size, the accuracy of leak detection can be maintained, and the data amount in transmitting the vibration information from the sensor terminal 107 to the computer 100 can be reduced. . By changing the data amount of vibration information transmitted by each sensor terminal 107 to an appropriate size based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals 107 in this way, the monitoring system as a whole can: Even if the amount of data that can be communicated is limited, it is possible to provide a monitoring system with high leakage detection accuracy.

ここで、配管の一例としては、地中に埋設された埋設水道管１１３である。センサ端末１０７の其々は、埋設水道管１１３に設置され、設置箇所における埋設水道管１１３の振動を計測することで、振動データを取得する。センサ端末１０７の其々は、取得した振動データをデータ処理して振動情報を算出する。センサ端末１０７の其々は、振動データにおける振動の大きさに基づいて、データ処理によって、振動情報のデータ量を変更する。 Here, an example of the pipe is the buried water pipe 113 buried in the ground. Each of the sensor terminals 107 is installed in the buried water pipe 113 and acquires vibration data by measuring the vibration of the buried water pipe 113 at the installation location. Each of the sensor terminals 107 processes the acquired vibration data to calculate vibration information. Each of the sensor terminals 107 changes the data amount of the vibration information by data processing based on the magnitude of vibration in the vibration data.

さらに、センサ端末１０７の其々は、振動データのデータ処理として、振動データに対して、量子化、周波数空間での間引き、周波数帯域の選択のうち、少なくともいずれか一つ以上のデータ処理を行うこととしてもよい。センサ端末１０７の其々は、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を変更する場合、センサ端末１０７の其々は、量子化ビット数の変更、周波数空間での間引き数の変更、選択する周波数帯域幅の変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされたデータ処理を実行することとしてもよい。 Further, each of the sensor terminals 107 performs at least one or more of quantization, thinning in frequency space, and selection of frequency band on the vibration data as data processing of the vibration data. You can do it. When each of the sensor terminals 107 changes the data amount of vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals 107 changes the number of quantization bits, the number of thinnings in the frequency space or the frequency bandwidth to be selected, data processing may be executed in which at least one of the changes is performed.

ここで、センサ端末１０７の其々は、配管における設置箇所が異なり、センサ端末１０７の其々が取得する振動データにおける振動の大きさは、設置箇所および時間によって異なっている。センサ端末１０７の其々が、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を変更する場合、ある時点において、複数のセンサ端末における少なくとも２以上のセンサ端末の間で、量子化ビット数、周波数空間での間引き数、選択する周波数帯域幅のうち、少なくともいずれか一つ以上のデータ処理の設定が異なる。 Here, each of the sensor terminals 107 is installed at a different location in the pipe, and the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals 107 differs depending on the installation location and time. When each of the sensor terminals 107 changes the data amount of vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, at a certain point in time, at least two or more sensor terminals in the plurality of sensor terminals are quantized. At least one of the number of bits, the number of decimations in the frequency space, and the frequency bandwidth to be selected differs in data processing settings.

なお、振動データにおける振動の大きさとは、例えば振動データにおける振動波形の振幅の大きさ、または前記振動データにおける振動波形のパワースペクトル密度の大きさであるとしてもよい。 The magnitude of vibration in the vibration data may be, for example, the magnitude of the amplitude of the vibration waveform in the vibration data or the magnitude of the power spectral density of the vibration waveform in the vibration data.

また、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を小さくする場合、センサ端末１０７の其々は、量子化ビット数を小さくする変更、周波数空間での間引き数を増やす変更、選択する周波数帯域幅を狭くする変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされたデータ処理を実行することとしてもよい。 Further, when reducing the data amount of vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals 107 changes to reduce the number of quantization bits, changes to increase the number of thinnings in the frequency space, It is also possible to execute data processing in which at least one or more of the changes to narrow the frequency bandwidth to be selected are changed.

また、振動データにおける振動の大きさに基づいて、振動情報のデータ量を大きくする場合、センサ端末１０７の其々は、量子化ビット数を大きくする変更、周波数空間での間引き数を減らす変更、選択する周波数帯域幅を広くする変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされたデータ処理を実行することとしてもよい。 Further, when increasing the data amount of vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals 107 is changed to increase the number of quantization bits, change to decrease the number of thinnings in the frequency space, It is also possible to execute data processing in which at least one of the changes to widen the selected frequency bandwidth is changed.

なお、センサ端末１０７の其々は、取得した振動データをフーリエ変換し、周波数空間での間引きをする処理、周波数帯域幅を選択する処理のうち、少なくともいずれか一つ以上の処理を行った後に逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換後のデータを量子化する処理を少なくとも行うことで、振動情報を算出することとしてもよい。 Each of the sensor terminals 107 Fourier transforms the acquired vibration data, performs thinning in the frequency space, and selects a frequency bandwidth. Vibration information may be calculated by at least performing inverse Fourier transform and quantizing the data after the inverse Fourier transform.

また、計算機１００は、複数のセンサ端末１０７における２つのセンサ端末から送信された振動情報から相互相関関数を算出し、相互相関関数のピークの大きさの指標に基づいて、埋設水道管１１３における漏洩の有無、または埋設水道管１１３における漏洩の可能性を判定する。 Calculator 100 also calculates a cross-correlation function from the vibration information transmitted from two sensor terminals in a plurality of sensor terminals 107, and based on the index of the peak size of the cross-correlation function, the leak in the buried water pipe 113 or the possibility of leakage in the buried water pipe 113.

ここで、相互相関関数のピークの大きさの指標は、前記相互相関関数が有する複数のピークのうちの最大のピーク値と、前記複数のピークのピーク値の平均値との比率である。 Here, the index of the peak size of the cross-correlation function is the ratio of the maximum peak value among the plurality of peaks of the cross-correlation function and the average value of the peak values of the plurality of peaks.

また、計算機１００は、前述のとおり、複数のセンサ端末１０７のうち隣接した２つのセンサ端末から送信された振動情報から相互相関関数を算出する。ここで、相互相関関数の最大値を相互相関関数の平均値で割った値であるピーク比が、所定の閾値より大きい場合、隣接した２つのセンサ端末が設置された箇所の間に、漏洩あり、または漏洩の可能性ありと判定してもよい。 Calculator 100 also calculates a cross-correlation function from vibration information transmitted from two adjacent sensor terminals among a plurality of sensor terminals 107, as described above. Here, if the peak ratio, which is the value obtained by dividing the maximum value of the cross-correlation function by the average value of the cross-correlation function, is greater than a predetermined threshold, there is leakage between the locations where two adjacent sensor terminals are installed. , or it may be determined that there is a possibility of leakage.

また、計算機１００は、センサ端末１０７の其々で取得した振動データにおける振動の大きさに基づいて、複数のセンサ端末１０７のうち、振動情報のデータ量を変更するセンサ端末１０７を選択してもよい。そして、計算機１００は、選択したセンサ端末１０７に振動情報のデータ量を変更する命令をＳ２１０２で送信してもよい。例えば、Ｓ２１０２で送信されるパケットの設定情報９０４において、バンド選択情報、周波数空間での間引き数、量子化ビット数の少なくともいずれかを、データ量が変更されるように設定すればよい。この場合、センサ端末１０７は、振動の大きさを算出する処理（Ｓ６０７）をしなくてもよく、Ｓ６０８，Ｓ６０９、Ｓ６１１において、計算機１００から受信した設定情報９０４の内容にしたがってデータ処理することとしてもよい。 Further, the computer 100 may select the sensor terminal 107 for changing the data amount of the vibration information from among the plurality of sensor terminals 107 based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals 107. good. Then, the computer 100 may transmit a command to change the data amount of the vibration information to the selected sensor terminal 107 in S2102. For example, in the setting information 904 of the packet transmitted in S2102, at least one of the band selection information, the frequency space thinning number, and the quantization bit number may be set so that the data amount is changed. In this case, the sensor terminal 107 does not need to perform the process of calculating the magnitude of vibration (S607), and in S608, S609, and S611, data processing is performed according to the contents of the setting information 904 received from the computer 100. good too.

この場合の具体的な処理の一例として、計算機１００は、複数のセンサ端末１０７のうち、第１のセンサ端末で取得した振動データにおける振動の大きさが、第１の閾値より大きい場合、前記第１のセンサ端末で振動データから振動情報を算出するための量子化における量子化ビット数を第１のビット数とする。また、複数のセンサ端末１０７のうち、第２のセンサ端末で取得した振動データにおける振動の大きさが、第２の閾値より小さい場合、第２のセンサ端末で振動データから振動情報を算出するための量子化における量子化ビット数を第２のビット数とする。ここで、第１の閾値は、第２の閾値と同じ値、または前記第２の閾値より大きい値である。また、第１のビット数は、第２のビット数より小さい値である。 As an example of a specific process in this case, the computer 100 performs the above-described first A quantization bit number in quantization for calculating vibration information from vibration data at one sensor terminal is defined as a first bit number. Further, when the magnitude of vibration in the vibration data acquired by the second sensor terminal among the plurality of sensor terminals 107 is smaller than the second threshold, the second sensor terminal calculates vibration information from the vibration data. is the second number of bits. Here, the first threshold is the same value as the second threshold or a value greater than the second threshold. Also, the first number of bits is a value smaller than the second number of bits.

または、センサ端末１０７の其々は、各センサ端末１０７自身が取得した振動データにおける振動の大きさに基づいて、各センサ端末１０７自身が送信する振動情報のデータ量を変更することとしてもよい。 Alternatively, each sensor terminal 107 may change the amount of vibration information transmitted by each sensor terminal 107 based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each sensor terminal 107 itself.

本実施例において、複数のセンサ端末１０７を用いて配管の漏洩を検知する漏洩検知方法の一例としては、複数のセンサ端末１０７の其々により、配管の振動データを取得し、振動データに基づく振動情報を無線で送信するステップと、振動情報を受信した計算機１００により、振動情報に基づいて、配管における漏洩の有無、配管における漏洩の可能性の少なくともいずれかを判定するステップとを含む。さらに、当該漏洩検知方法は、計算機１００により、振動情報に含まれる、センサ端末１０７の其々で取得した振動データにおける振動の大きさに基づいて、複数のセンサ端末１０７のうち、振動情報のデータ量を変更するセンサ端末１０７を選択するステップと、計算機１００により、選択したセンサ端末に振動情報のデータ量を変更する命令を送信するステップと、を含む。 In the present embodiment, as an example of a leak detection method for detecting a pipe leak using a plurality of sensor terminals 107, each of the plurality of sensor terminals 107 acquires pipe vibration data, and vibrates based on the vibration data. It includes a step of wirelessly transmitting the information, and a step of determining at least one of the presence or absence of leakage in the piping and the possibility of leakage in the piping based on the vibration information by the computer 100 that has received the vibration information. Furthermore, the leakage detection method is performed by the computer 100 based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals 107, which is included in the vibration information. It includes steps of selecting the sensor terminal 107 whose amount is to be changed, and sending, by the computer 100, an instruction to change the data amount of the vibration information to the selected sensor terminal.

図１３および図１４は、埋設水道管１１３の振動データをフーリエ変換したデータの例である。図１３および図１４のデータは、それぞれ周波数に対するパワースペクトル密度を示している。図１３と図１４のデータを比較すると、図１４のデータのほうが、平均的にパワースペクトル密度が大きく、振動レベルが大きいことが分かる。以下の説明においては、図１３のデータを、振動レベルが小さい振動データと呼び、図１４のデータを振動レベルが大きい振動データと呼ぶ。 13 and 14 are examples of data obtained by Fourier transforming the vibration data of the buried water pipe 113. FIG. The data in FIGS. 13 and 14 each show the power spectral density versus frequency. Comparing the data in FIGS. 13 and 14, it can be seen that the data in FIG. 14 has a higher average power spectrum density and a higher vibration level. In the following description, the data in FIG. 13 is called vibration data with a low vibration level, and the data in FIG. 14 is called vibration data with a high vibration level.

図１５は、漏水判定処理の検知誤差と量子化ビット数との関係を示す図である。ここでの検知誤差は、量子化しない元の振動データを使って漏水判定処理で求めた漏水位置と量子化した振動データを使って漏水判定処理で求めた漏水位置とのずれの距離である。我々の実験では、振動レベルが小さい振動データを利用して漏水判定処理を行った場合と、振動レベルが大きいデータを利用して漏水判定処理を行った場合のどちらも、量子化ビット数が小さい場合と比べて、量子化ビット数が大きい場合のほうが、漏水判定処理の検知誤差が低くなることがわかった。また、量子化ビット数が十分に大きい場合（例えば、量子化ビット数が４以上の場合）には、振動レベルが大きさによらず検知誤差は低いことがわかった。 FIG. 15 is a diagram showing the relationship between the detection error in the water leakage determination process and the number of quantization bits. The detection error here is the distance between the leak position obtained in the leak determination process using the original unquantized vibration data and the leak position determined in the leak determination process using the quantized vibration data. In our experiments, we found that the number of quantization bits is small in both cases of water leakage detection processing using vibration data with a low vibration level and water leakage detection processing using data with a high vibration level. It was found that the larger the number of quantization bits, the lower the detection error in the water leakage determination process. It was also found that when the number of quantization bits is sufficiently large (for example, when the number of quantization bits is 4 or more), the detection error is low regardless of the magnitude of the vibration level.

また、量子化ビット数が小さくなると（例えば、量子化ビット数が３以下の場合）、振動レベルが大きさにより検知誤差が異なり、振動レベルが小さい振動データのほうが、振動レベルが大きいデータと比較して検知誤差が高くなった。したがって、振動データにおける振動の大きさ（振動レベル）に応じて、量子化ビット数を変更することが有効と考えられる。 Also, when the number of quantization bits becomes small (for example, when the number of quantization bits is 3 or less), the detection error differs depending on the magnitude of the vibration level, and vibration data with a low vibration level is compared with data with a high vibration level. As a result, the detection error increased. Therefore, it is considered effective to change the number of quantization bits according to the magnitude (vibration level) of vibration in the vibration data.

また、我々の実験では、量子化ビット数が４以上においては、漏水判定処理の検知誤差は十分に低い値となるという結果が得られた。量子化ビット数を５以上にしても、漏水判定の検知誤差における影響は限定的である一方で、センサ端末１０７から送信するデータ量が増大してしまう。したがって、例えば、Ｓ６１１の量子化における量子化ビット数を４以下としてもよい。ただし、量子化ビット数は、通信環境や求められる漏水判定の精度もふまえて設定される必要があるため、この例に限定されない。 Also, in our experiment, we obtained a result that the detection error in the water leakage determination process is a sufficiently low value when the number of quantization bits is 4 or more. Even if the number of quantization bits is set to 5 or more, the amount of data transmitted from the sensor terminal 107 increases, while the influence on the detection error of water leakage determination is limited. Therefore, for example, the number of quantization bits in the quantization in S611 may be 4 or less. However, the number of quantization bits is not limited to this example because it is necessary to set the number of quantization bits in consideration of the communication environment and the required accuracy of water leakage determination.

図１６は、漏水判定処理の検知誤差と量子化のタイミングとの関係を示す図である。ここでの検知誤差も、図１５で用いた検知誤差と同じである。図１０の例においては、Ｓ６１０で逆フーリエ変換した後に、Ｓ６１１の量子化を行っている。このＳ６１０とＳ６１１のタイミングは、逆でも問題ない。 FIG. 16 is a diagram showing the relationship between the detection error in the water leakage determination process and the timing of quantization. The detection error here is also the same as the detection error used in FIG. In the example of FIG. 10, quantization in S611 is performed after inverse Fourier transform in S610. The timings of S610 and S611 may be reversed.

ここで、我々の実験では、図１６に示すように、逆フーリエ変換後に量子化したデータを利用して漏水判定処理を行った場合には、フーリエ変換後かつ逆フーリエ変換前に量子化したデータを利用して漏水判定処理を行った場合と比べて、振動データや量子化ビット数が同じであっても検知誤差が低くなることがわかった。 Here, in our experiments, as shown in FIG. 16, when the water leakage determination process is performed using the data quantized after the inverse Fourier transform, the data quantized after the Fourier transform and before the inverse Fourier transform It was found that the detection error is lower than when water leakage detection processing is performed using the same vibration data and the same number of quantization bits.

したがって、Ｓ６１０とＳ６１１のタイミングは逆でも問題ないものの、Ｓ６１０で逆フーリエ変換した後に、Ｓ６１１で量子化することが望ましい。この順番とすることで、センサ端末１０７から計算機１００に送信する振動情報を量子化で少ないデータとしつつ、漏水判定処理の検知誤差を低く保つことができる。低コストな通信で信頼性の高い漏水判定（漏洩判定）が可能なモニタリングシステムを提供可能となる。 Therefore, although the timings of S610 and S611 may be reversed, it is desirable to perform inverse Fourier transform in S610 and then quantize in S611. By using this order, it is possible to keep the detection error of the water leakage determination process low while reducing the vibration information transmitted from the sensor terminal 107 to the computer 100 by quantization. It is possible to provide a monitoring system capable of highly reliable water leakage determination (leakage determination) with low-cost communication.

図１７は、端末ペアのクロススペクトルから算出した相互相関関数の例を示す図である。図１７の相互相関関数の例では、遅延時間X [ms]のところにピークが確認できる。この相互相関関数のピークを基に、ピーク比を求める。また、この遅延時間X [ms]（ピーク遅延時間）を用いて、漏水位置を算出可能である。 FIG. 17 is a diagram showing an example of the cross-correlation function calculated from the cross spectrum of the terminal pair. In the cross-correlation function example of FIG. 17, a peak can be confirmed at the delay time X [ms]. A peak ratio is obtained based on the peak of this cross-correlation function. Also, the leak position can be calculated using this delay time X [ms] (peak delay time).

図１８は、相互相関関数のピーク比と測定回数との関係を示す図である。図１９は、相互相関関数の遅延時間と測定回数との関係を示す図である。図２０は、相互相関関数のピーク値と測定回数との関係を示す図である。図１８、図１９、図２０の例では、埋設水道管１１３に漏水がある場合、埋設水道管１１３に漏水がなく、周囲の環境雑音が少ない場合、埋設水道管１１３に漏水がなく、周囲の環境雑音が多い場合のデータを示す。それぞれのデータは、漏水あり、漏水なし（ノイズ少ない）、漏水なし（ノイズ多い）として、図１８、図１９、図２０に示されている。また、この図１８～図２０の例においては、検知精度を上げるために端末ペアで複数回計測しており、横軸の測定回数に示す各測定回のデータ（縦軸）を示している。 FIG. 18 is a diagram showing the relationship between the peak ratio of the cross-correlation function and the number of measurements. FIG. 19 is a diagram showing the relationship between the delay time of the cross-correlation function and the number of measurements. FIG. 20 is a diagram showing the relationship between the peak value of the cross-correlation function and the number of measurements. In the examples of FIGS. 18, 19, and 20, when there is water leakage in the buried water pipe 113, when there is no water leakage in the buried water pipe 113 and there is little ambient noise, Data are shown when there is a lot of environmental noise. The respective data are shown in FIGS. 18, 19, and 20 as water leakage, no water leakage (low noise), and no water leakage (high noise). In addition, in the examples of FIGS. 18 to 20, in order to increase the detection accuracy, the terminal pair is measured a plurality of times, and the horizontal axis indicates the data of each measurement (vertical axis).

図１８の例では、漏水ありの場合は、漏水なし（ノイズ少ない）の場合や漏水なし（ノイズ多い）の場合より、相互相関関数のピーク比が大きいことがわかる。また、漏水なし（ノイズ少ない）の場合と漏水なし（ノイズ多い）の場合を比べても、相互相関関数のピーク比に大きな差がないため、周囲の環境雑音の影響が小さい漏水判定方法であることがわかる。 In the example of FIG. 18, it can be seen that the peak ratio of the cross-correlation function is larger in the case of water leakage than in the cases of no water leakage (low noise) and no water leakage (high noise). In addition, there is no significant difference in the peak ratio of the cross-correlation function between the case of no leakage (low noise) and the case of no leakage (high noise). I understand.

図１９の例では、漏水がない場合に検出されたピークは遅延時間が測定回数により変動するが、漏水がある場合に検出されたピークから算出した遅延時間は測定回数によらず安定している。これは、漏水が生じた場合、その漏水箇所を修理しない限り、漏水位置は変動しないので、相互相関関数のピーク位置であるピーク遅延時間は変化しないためである。このように、ピーク遅延時間の変化がある場合にはそのピークは漏水ではなく、またピーク遅延時間の変化がない場合にはそのピークは漏水の可能性が高いと判定できる。このピーク遅延時間を用いた漏水有無の判定は、Ｓ１２０５の漏水有無を判定する際に、ピーク比を用いた判定と組み合わせて、またはピーク比を用いた判定の代わりに用いてもよい。 In the example of FIG. 19, the delay time of the peak detected when there is no water leakage fluctuates depending on the number of measurements, but the delay time calculated from the peak detected when there is water leakage is stable regardless of the number of measurements. . This is because, when a water leak occurs, the leak position does not change unless the leak location is repaired, so the peak delay time, which is the peak position of the cross-correlation function, does not change. Thus, if there is a change in peak delay time, it can be determined that the peak is not water leakage, and if there is no change in peak delay time, it can be determined that the peak is highly likely to be water leakage. The determination of the presence or absence of water leakage using this peak delay time may be used in combination with the determination using the peak ratio or instead of the determination using the peak ratio when determining the presence or absence of water leakage in S1205.

図２０の例において、埋設水道管１１３に漏水がない場合の相互相関関数のピーク値は、周囲の環境雑音が多い場合、周囲の環境雑音が少ない場合に比べて大きいことがわかる。また、埋設水道管１１３に漏水がある場合の相互相関関数のピーク値は、漏水がなく周囲の環境雑音が多い場合の相互相関関数のピーク値より、さらに大きい。 In the example of FIG. 20, it can be seen that the peak value of the cross-correlation function when there is no water leakage in the buried water pipe 113 is larger when there is much surrounding environmental noise than when there is little surrounding environmental noise. Also, the peak value of the cross-correlation function when there is water leakage in the buried water pipe 113 is even larger than the peak value of the cross-correlation function when there is no water leakage and there is a lot of ambient noise.

したがって、Ｓ１２０５の漏水有無の判定の別方法として、相互相関関数のピーク値が所定の閾値以上の場合に漏水ありと判定し、相互相関関数のピーク値が所定の閾値より小さい場合に漏水なしと判定することも可能である。しかしながら、前述のとおり、相互相関関数のピーク値の大きさは、周囲の環境雑音に大きく依存する。一方、図１８の例のように、相互相関関数のピーク比を基にして漏水判定する方法では、周囲の環境雑音の影響が比較的小さく、高精度な漏水判定が可能となるため、より好ましい方法と考えられる。 Therefore, as another method for determining the presence or absence of water leakage in S1205, it is determined that there is water leakage when the peak value of the cross-correlation function is equal to or greater than a predetermined threshold, and it is determined that there is no water leakage when the peak value of the cross-correlation function is smaller than the predetermined threshold. It is also possible to determine However, as mentioned above, the magnitude of the peak value of the cross-correlation function is highly dependent on the surrounding environmental noise. On the other hand, as in the example of FIG. 18, the method of determining water leakage based on the peak ratio of the cross-correlation function is more preferable because the influence of surrounding environmental noise is relatively small and highly accurate water leakage determination is possible. considered as a method.

図２１は、端末ペアにおいて各センサから漏水点までの距離の積の平方根と、当該端末ペアにおける相互相関関数のピーク比との関係を示す図である。図２１の例では、複数の端末ペアに対するデータを示しており、漏水ありの場合のデータを四角印、漏水なしの場合のデータを丸印で示している。漏水ありの場合のピーク比は範囲１７０１に囲まれた領域にある一方、漏水なしの場合のピーク比は範囲１７０２に囲まれた領域にあり、漏水の有無によりピーク比に明確な差があることがわかった。したがって、例えば、相互相関関数のピーク比が所定の閾値以上の場合には漏水ありと判定し、ピーク比が所定の閾値より小さい場合には漏水なしと判定することができる。閾値の例として、図２１に閾値１７０３を例として示しているが、閾値の値は配管の形状や材質、センサ端末の性能や測定条件により、適切な値に設定される。 FIG. 21 is a diagram showing the relationship between the square root of the product of the distances from each sensor to the leak point in a terminal pair and the peak ratio of the cross-correlation function in the terminal pair. In the example of FIG. 21, data for a plurality of terminal pairs are shown, data in the case of water leakage is indicated by square marks, and data in the case of water leakage is indicated by circle marks. The peak ratio in the case of water leakage is in the area surrounded by range 1701, while the peak ratio in the case of no water leakage is in the area surrounded by range 1702, and there is a clear difference in the peak ratio depending on the presence or absence of water leakage. I found out. Therefore, for example, when the peak ratio of the cross-correlation function is equal to or greater than a predetermined threshold, it can be determined that there is water leakage, and when the peak ratio is smaller than the predetermined threshold, it can be determined that there is no water leakage. As an example of the threshold, the threshold 1703 is shown in FIG. 21 as an example, but the value of the threshold is set to an appropriate value depending on the shape and material of the pipe, the performance of the sensor terminal, and the measurement conditions.

図２２は、漏水検出漏れ率と測定回数との関係を示す図である。この図２２の例においては、端末ペアで複数回計測し、相互相関関数のピーク比またはピーク値を、横軸の測定回数に示す回数分で平均化したデータを用いて、漏水判定している。図２２の例では、図１８に示したピーク比、図１９に示した遅延時間、図２０に示したピーク値を使用して漏水判定した場合を「ピーク比を使用」として示し、図１９に示した遅延時間、図２０に示したピーク値を使用して漏水判定した場合は「ピーク比を不使用」として示している。また、漏水検出漏れ率とは、漏水判定処理において「漏水なし（または漏水の可能性が低い）」と判定したものの、実際には漏水が見つかった確率である。なお、特に漏水が小さい場合においては、漏水による振動が小さく、環境雑音（漏水とは関係のない振動）に埋もれる可能性があり、漏水が見つかりにくい。 FIG. 22 is a diagram showing the relationship between the water leakage detection leak rate and the number of measurements. In the example of FIG. 22 , water leakage is determined using data obtained by measuring multiple times with a pair of terminals and averaging the peak ratio or peak value of the cross-correlation function for the number of measurements shown on the horizontal axis. . In the example of FIG. 22, the peak ratio shown in FIG. 18, the delay time shown in FIG. 19, and the case of water leakage determination using the peak value shown in FIG. When water leakage is determined using the delay time shown and the peak value shown in FIG. 20, it is shown as "not using peak ratio". Further, the water leakage detection omission rate is the probability that water leakage is actually found even though it is determined that there is no water leakage (or the possibility of water leakage is low) in the water leakage determination process. When the leak is particularly small, the vibration due to the leak is small and may be buried in environmental noise (vibration unrelated to the leak), making it difficult to find the leak.

ピーク比を使用した場合と、ピーク比を不使用の場合のどちらも、測定回数が増えるほど漏水検出漏れ率が低くなることがわかる。したがって、Ｓ１２０５の漏水判定処理において、相互相関関数のピーク比またはピーク値を平均化した値を用いることで、漏水検出漏れが少ない信頼性の高いモニタリングシステムを実現できる。この場合の平均化回数については、管理者等が設定してもよいし、システムで過去の漏水検出漏れ率を基に自動的に設定してもよい。システム管理情報２３００はこの平均化回数の情報を含んでいてもよく、信号処理部５０５は平均化回数の情報を適宜参照してＳ１２０４やＳ１２０５の処理等を実行してもよい。 It can be seen that both when the peak ratio is used and when the peak ratio is not used, the leak detection omission rate decreases as the number of measurements increases. Therefore, by using the peak ratio or the average value of the peak values of the cross-correlation function in the water leakage determination process of S1205, a highly reliable monitoring system with little water leakage detection omission can be realized. The number of times of averaging in this case may be set by an administrator or the like, or may be automatically set by the system based on the past water leakage detection leakage rate. The system management information 2300 may include information on the number of times of averaging, and the signal processing unit 505 may refer to the information on the number of times of averaging as appropriate and execute the processing of S1204 and S1205.

また、図２２に示すとおり、ピーク比を使用した場合のほうが、ピーク比を不使用の場合より、漏水検出漏れ率が小さいことがわかった。特に、測定回数（平均化回数）が少ないとき、ピーク比を使用した場合のほうが、ピーク比を不使用の場合より、漏水検出漏れ率が著しく小さい。少ない測定回数（平均化回数）で漏水検出できることは、漏水を早期に検出できる可能性が高くなり、また通信負荷や演算負荷が減る可能性が高くなるため、より望ましい。したがって、端末ペアの相互相関関数のピーク比を使用して漏水判定すると、漏水検出漏れを低減可能であり、信頼性の高いモニタリングシステムを提供可能である。 In addition, as shown in FIG. 22, it was found that the water leak detection omission rate is smaller when the peak ratio is used than when the peak ratio is not used. In particular, when the number of times of measurement (the number of times of averaging) is small, the leak detection omission rate is significantly smaller when the peak ratio is used than when the peak ratio is not used. Being able to detect water leaks with a small number of measurements (averaging times) is more desirable because it increases the possibility of early detection of water leaks and reduces the communication load and computation load. Therefore, if water leakage is determined using the peak ratio of the cross-correlation function of the terminal pair, it is possible to reduce water leakage detection omissions and provide a highly reliable monitoring system.

１００…計算機、１０３…基地局、１０７…センサ端末、１１３…埋設水道管、２２００…センサ端末管理情報、２３００…システム管理情報、２４００…ペアリスト。 100... Computer, 103... Base station, 107... Sensor terminal, 113... Buried water pipe, 2200... Sensor terminal management information, 2300... System management information, 2400... Pair list.

Claims (14)

配管の振動データを取得し、前記振動データに基づく振動情報を無線で送信する複数のセンサ端末と、
前記振動情報を受信し、前記振動情報に基づいて、前記配管における漏洩の有無、前記配管における漏洩の可能性、前記配管における漏洩位置の少なくともいずれかを判定する計算機と、を備え、
前記センサ端末の其々で取得した前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、各センサ端末が送信する前記振動情報のデータ量を変更し、
前記センサ端末の其々は、取得した前記振動データをフーリエ変換し、周波数空間での間引きをする処理、周波数帯域幅を選択する処理のうち、少なくともいずれか一つ以上の処理を行った後に逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換後のデータを量子化する処理を少なくとも行うことで、前記振動情報を算出する、
モニタリングシステム。 a plurality of sensor terminals that acquire vibration data of pipes and wirelessly transmit vibration information based on the vibration data;
a computer that receives the vibration information and determines at least one of the presence or absence of leakage in the pipe, the possibility of leakage in the pipe, and the location of the leak in the pipe based on the vibration information;
changing the data amount of the vibration information transmitted by each sensor terminal based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals;
Each of the sensor terminals Fourier-transforms the acquired vibration data, performs at least one or more of the processing of thinning in the frequency space and the processing of selecting the frequency bandwidth, and then reverses the calculating the vibration information by performing at least a process of Fourier transforming and quantizing the data after the inverse Fourier transform;
monitoring system. 前記配管は、地中に埋設された水道管であり、
前記センサ端末の其々は、前記水道管に設置され、設置箇所における前記水道管の振動を計測することで、前記振動データを取得し、取得した前記振動データをデータ処理して前記振動情報を算出し、
前記センサ端末の其々は、前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記データ処理によって、前記振動情報のデータ量を変更する、
請求項１に記載のモニタリングシステム。 The pipe is a water pipe buried underground,
Each of the sensor terminals is installed in the water pipe, acquires the vibration data by measuring the vibration of the water pipe at the installation location, and processes the acquired vibration data to obtain the vibration information. calculate,
each of the sensor terminals changes the data amount of the vibration information by the data processing based on the magnitude of vibration in the vibration data;
A monitoring system according to claim 1 . 前記センサ端末の其々は、前記振動データの前記データ処理として、前記振動データに対して、量子化、周波数空間での間引き、周波数帯域の選択のうち、少なくともいずれか一つ以上のデータ処理を行っており、
前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記振動情報のデータ量を変更する場合、前記センサ端末の其々は、量子化ビット数の変更、周波数空間での間引き数の変更、選択する周波数帯域幅の変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされた前記データ処理を実行する、
請求項２に記載のモニタリングシステム。 Each of the sensor terminals performs at least one of quantization, thinning in frequency space, and selection of frequency band on the vibration data as the data processing of the vibration data. is doing
When changing the data amount of the vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals changes the number of quantization bits, changes the thinning number in the frequency space, selects the frequency Performing the data processing with at least one or more changes in bandwidth,
3. A monitoring system according to claim 2. 前記センサ端末の其々は、前記配管における設置箇所が異なり、
前記センサ端末の其々が取得する前記振動データにおける振動の大きさは、前記設置箇所および時間によって異なっており、
ある時点において、前記複数のセンサ端末における少なくとも２以上のセンサ端末の間で、前記量子化ビット数、前記周波数空間での間引き数、前記選択する周波数帯域幅のうち、少なくともいずれか一つ以上の前記データ処理の設定が異なる、
請求項３に記載のモニタリングシステム。 Each of the sensor terminals has a different installation location in the pipe,
The magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals varies depending on the installation location and time,
At a certain point in time, among at least two or more sensor terminals among the plurality of sensor terminals, at least one of the number of quantization bits, the number of thinnings in the frequency space, and the frequency bandwidth to be selected the data processing settings are different;
A monitoring system according to claim 3 . 前記振動データにおける振動の大きさとは、前記振動データにおける振動波形の振幅の大きさ、または前記振動データにおける振動波形のパワースペクトル密度の大きさである、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 The magnitude of vibration in the vibration data is the magnitude of the amplitude of the vibration waveform in the vibration data, or the magnitude of the power spectral density of the vibration waveform in the vibration data.
A monitoring system according to claim 4 . 前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記振動情報のデータ量を小さくする場合、前記センサ端末の其々は、前記量子化ビット数を小さくする変更、前記周波数空間での間引き数を増やす変更、前記選択する周波数帯域幅を狭くする変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされた前記データ処理を実行する、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 When the data amount of the vibration information is reduced based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals is changed to reduce the number of quantization bits and to increase the number of decimations in the frequency space. Performing the data processing with at least one or more of the changes, the change to narrow the frequency bandwidth to be selected,
A monitoring system according to claim 4 . 前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記振動情報のデータ量を大きくする場合、前記センサ端末の其々は、前記量子化ビット数を大きくする変更、前記周波数空間での間引き数を減らす変更、前記選択する周波数帯域幅を広くする変更のうち、少なくともいずれか一つ以上の変更がされた前記データ処理を実行する、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 When increasing the data amount of the vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data, each of the sensor terminals increases the number of quantization bits and reduces the number of decimations in the frequency space. At least one of the changes, the change to widen the frequency bandwidth to be selected, performs the data processing that has been changed,
A monitoring system according to claim 4 . 前記計算機は、前記複数のセンサ端末における２つのセンサ端末から送信された前記振動情報から相互相関関数を算出し、前記相互相関関数のピークの大きさを表す指標に基づいて、前記水道管における漏洩の有無、または前記水道管における漏洩の可能性を判定する、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 The computer calculates a cross-correlation function from the vibration information transmitted from two sensor terminals of the plurality of sensor terminals, and based on the index representing the peak magnitude of the cross-correlation function, the leakage in the water pipe determine the presence or absence of, or the possibility of leakage in, the water pipe,
A monitoring system according to claim 4 . 前記相互相関関数のピークの大きさを表す指標は、前記相互相関関数が有する複数のピークのうちの最大のピーク値と、前記複数のピークのピーク値の平均値との比率である、
請求項８に記載のモニタリングシステム。 The index representing the peak size of the cross-correlation function is the ratio of the maximum peak value among the plurality of peaks of the cross-correlation function and the average value of the peak values of the plurality of peaks.
A monitoring system according to claim 8 . 前記計算機は、
前記複数のセンサ端末のうち隣接した２つのセンサ端末から送信された前記振動情報から相互相関関数を算出し、
前記相互相関関数の最大値を前記相互相関関数の平均値で割った値であるピーク比が、所定の閾値より大きい場合、前記隣接した２つのセンサ端末が設置された箇所の間に、漏洩あり、または漏洩の可能性ありと判定する、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 The calculator is
calculating a cross-correlation function from the vibration information transmitted from two adjacent sensor terminals among the plurality of sensor terminals;
When the peak ratio, which is the value obtained by dividing the maximum value of the cross-correlation function by the average value of the cross-correlation function, is greater than a predetermined threshold, there is leakage between the locations where the two adjacent sensor terminals are installed. , or determine that there is a possibility of leakage,
A monitoring system according to claim 4 . 前記計算機は、
前記センサ端末の其々で取得した前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記複数のセンサ端末のうち、前記振動情報のデータ量を変更するセンサ端末を選択して、
前記選択したセンサ端末に前記振動情報のデータ量を変更する命令を送信する、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 The calculator is
selecting, from among the plurality of sensor terminals, a sensor terminal for changing the data amount of the vibration information based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals;
sending a command to change the data amount of the vibration information to the selected sensor terminal;
A monitoring system according to claim 4 . 前記計算機は、
前記複数のセンサ端末のうち、第１のセンサ端末で取得した前記振動データにおける振動の大きさが、第１の閾値より大きい場合、前記第１のセンサ端末で前記振動データから前記振動情報を算出するための量子化における量子化ビット数を第１のビット数とし、
前記複数のセンサ端末のうち、第２のセンサ端末で取得した前記振動データにおける振動の大きさが、第２の閾値より小さい場合、前記第２のセンサ端末で前記振動データから前記振動情報を算出するための量子化における量子化ビット数を第２のビット数とし、
前記第１の閾値は、前記第２の閾値と同じ値、または前記第２の閾値より大きい値であり、
前記第１のビット数は、前記第２のビット数より小さい値である、
請求項１１に記載のモニタリングシステム。 The calculator is
When the magnitude of vibration in the vibration data acquired by a first sensor terminal among the plurality of sensor terminals is greater than a first threshold, the first sensor terminal calculates the vibration information from the vibration data. The number of quantization bits in the quantization for doing is the first number of bits,
When the magnitude of vibration in the vibration data acquired by a second sensor terminal among the plurality of sensor terminals is smaller than a second threshold, the second sensor terminal calculates the vibration information from the vibration data. Let the number of quantization bits in the quantization for the second number of bits be
The first threshold is the same value as the second threshold or a value greater than the second threshold,
The first number of bits is a value smaller than the second number of bits,
12. The monitoring system of claim 11 . 前記センサ端末の其々は、各センサ端末自身が取得した前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記各センサ端末自身が送信する前記振動情報のデータ量を変更する、
請求項４に記載のモニタリングシステム。 Each of the sensor terminals changes the data amount of the vibration information transmitted by each sensor terminal based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each sensor terminal itself.
A monitoring system according to claim 4 . 複数のセンサ端末を用いて配管の漏洩を検知する漏洩検知方法であって、
前記複数のセンサ端末の其々により、前記配管の振動データを取得し、前記振動データに基づく振動情報を無線で送信するステップと、
前記振動情報を受信した計算機により、前記振動情報に基づいて、前記配管における漏洩の有無、前記配管における漏洩の可能性の少なくともいずれかを判定するステップと、
前記計算機により、前記振動情報に含まれる、前記センサ端末の其々で取得した前記振動データにおける振動の大きさに基づいて、前記複数のセンサ端末のうち、前記振動情報のデータ量を変更するセンサ端末を選択するステップと、
前記計算機により、前記選択したセンサ端末に前記振動情報のデータ量を変更する命令を送信するステップと、
前記センサ端末の其々により、取得した前記振動データをフーリエ変換し、周波数空間での間引きをする処理、周波数帯域幅を選択する処理のうち、少なくともいずれか一つ以上の処理を行った後に逆フーリエ変換し、逆フーリエ変換後のデータを量子化する処理を少なくとも行うことで、前記振動情報を算出するステップと、
を有する、漏洩検知方法。 A leakage detection method for detecting leakage in piping using a plurality of sensor terminals,
a step of acquiring vibration data of the pipe by each of the plurality of sensor terminals and wirelessly transmitting vibration information based on the vibration data;
a step of determining at least one of the presence or absence of leakage in the piping and the possibility of leakage in the piping based on the vibration information by a computer that has received the vibration information;
A sensor that changes the amount of data of the vibration information among the plurality of sensor terminals based on the magnitude of vibration in the vibration data acquired by each of the sensor terminals, which is included in the vibration information, by the computer. selecting a terminal;
sending, by the computer, an instruction to change the data amount of the vibration information to the selected sensor terminal;
Each of the sensor terminals performs Fourier transform on the acquired vibration data, performs thinning in the frequency space, and selects a frequency bandwidth. a step of calculating the vibration information by performing at least a process of Fourier transforming and quantizing the data after the inverse Fourier transform;
A leak detection method comprising:
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