(57)【要約】【課題】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、漏洩検知の精度が高いモニタリングシステムを提供する。【解決手段】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。【選択図】図１０
2020177000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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する、
モニタリングシステム。
【請求項２】
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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。
【請求項５】
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。
【請求項６】
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。
【請求項７】
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。
【請求項８】
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、
請求項４に記載のモニタリングシステム。
【請求項９】
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。
【請求項１０】
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９に記載のモニタリングシステム。
【請求項１１】
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。
【請求項１２】
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。
【請求項１３】
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１２に記載のモニタリングシステム。
【請求項１４】
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。
【請求項１５】
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、
を有する、漏洩検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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。
【０００３】
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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７―３３８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
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。
【０００６】
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。
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
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。
【発明の効果】
【００１０】
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。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】モニタリングシステムの構成例を示す図。
【図２】一つの基地局がカバーする範囲を模式的に示す図。
【図３】モニタリングシステムの機能ブロックを示す図。
【図４】センサ端末管理情報の構成を示す図。
【図５】システム管理情報の構成を示す図。
【図６】ペアリストの構成を示す図。
【図７】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。
【図８】上り通信のパケットの構成例を示す図。
【図９】下り通信のパケットの構成例を示す図。
【図１０】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。
【図１１】計算機におけるデータ処理のフローチャート。
【図１２】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。
【図１３】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。
【図１４】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。
【図１５】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。
【図１６】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。
【図１７】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。
【図１８】相互相関関数のピーク比と測定回数との関係を示す図。
【図１９】相互相関関数の遅延時間と測定回数との関係を示す図。
【図２０】相互相関関数のピーク値と測定回数との関係を示す図。
【図２１】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。
【図２２】漏水検出漏れ率と測定回数との関係を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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。
【符号の説明】
【０１３９】
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。
【図１】
2020177000.tif 000003
【図２】
2020177000.tif 000004
【図３】
2020177000.tif 000005
【図４】
2020177000.tif 000006
【図５】
2020177000.tif 000007
【図６】
2020177000.tif 000008
【図７】
2020177000.tif 000009
【図８】
2020177000.tif 000010
【図９】
2020177000.tif 000011
【図１０】
2020177000.tif 000012
【図１１】
2020177000.tif 000013
【図１２】
2020177000.tif 000014
【図１３】
2020177000.tif 000015
【図１４】
2020177000.tif 000016
【図１５】
2020177000.tif 000017
【図１６】
2020177000.tif 000018
【図１７】
2020177000.tif 000019
【図１８】
2020177000.tif 000020
【図１９】
2020177000.tif 000021
【図２０】
2020177000.tif 000022
【図２１】
2020177000.tif 000023
【図２２】
2020177000.tif 000024