(57)【要約】【課題】周囲環境の影響を考慮して金属材料の腐食速度を定量化することが可能な腐食速度推定装置、腐食速度推定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】腐食速度推定装置１は、金属材料の腐食速度を目的変数とし、金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成部１５１と、推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定部１５２と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属材料の腐食速度を目的変数とし、前記金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、前記金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成手段と、
前記推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、前記金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定手段と、
を備える腐食速度推定装置。
【請求項２】
前記推定式は、以下の式に示すとおりである請求項１に記載の腐食速度推定装置。
Ｙ＝α＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋β３Ｘ３
ただし、Ｙは金属材料の腐食速度、Ｘ１は年間飛来海塩粒子量、Ｘ２は濡れ時間、Ｘ３は乾湿サイクル、αは定数、β１〜β３は係数である。
【請求項３】
前記推定式作成手段における年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルは、気象解析コードから得られたシミュレーション値である、
請求項１又は２に記載の腐食速度推定装置。
【請求項４】
前記金属材料は、鉄塔を構成する鋼鉄部材であり、
前記腐食速度は、前記鋼鉄部材に施された亜鉛めっき厚さの一年間当たりの減少量である、
請求項１から３のいずれか１項に記載の腐食速度推定装置。
【請求項５】
前記金属材料は、送電線を構成するアルミ素線であり、
前記腐食速度は、前記アルミ素線の引張強度の一年間当たりの減少量である、
請求項１から３のいずれか１項に記載の腐食速度推定装置。
【請求項６】
前記濡れ時間及び前記乾湿サイクルは、複数の定義のパターンを用意しておき、重回帰分析を行った場合に最も解析結果が良好な定義のパターンを選択する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の腐食速度推定装置。
【請求項７】
推定された前記金属材料の腐食速度に基づいて、所定の地域における金属材料の腐食速度を示す腐食速度マップを作成する腐食速度マップ作成手段を備える、
請求項１から６のいずれか１項に記載の腐食速度推定装置。
【請求項８】
金属材料の腐食速度を目的変数とし、前記金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、前記金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成ステップと、
前記推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、前記金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定ステップと、
を含む腐食速度推定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
金属材料の腐食速度を目的変数とし、前記金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、前記金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成手段、
前記推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、前記金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腐食速度推定装置、腐食速度推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄塔に用いられる亜鉛メッキ鋼材や送電線に用いられるアルミ系電線は、異種金属同士が接触する内部で腐食が発生し、目視による腐食点検が困難である。また、鉄塔や送電線は施設数が多く、かつ広域に設置されているため、老朽化状況を考慮し合理的な改修計画を策定する必要がある。このため、鉄塔や送電線への腐食の影響を高精度に評価する手法の研究が進められている。例えば、特許文献１には、亜鉛系めっき機材の腐食速度と銅片の光沢度又は重量増加量との相関図を作成することで、亜鉛系めっき機材の余寿命を評価する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１０６７８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の手法では、鉄塔や送電線の設置箇所によって異なる周囲環境が鉄塔や送電線の腐食に与える影響を考慮しておらず、推定される腐食速度の精度の点で改善の余地がある。そして、このような問題は、鉄塔や送電線の場合に限られず、例えば、屋外の腐食環境等に設置されたその他の金属材料の腐食速度を推定する場合にも存在している。
【０００５】
本発明は、このような背景に基づいてなされたものであり、周囲環境の影響を考慮して金属材料の腐食速度を定量化することが可能な腐食速度推定装置、腐食速度推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る腐食速度推定装置は、
金属材料の腐食速度を目的変数とし、前記金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、前記金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成手段と、
前記推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、前記金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定手段と、
を備える。
【０００７】
前記推定式は、以下の式に示すとおりであってもよい。
Ｙ＝α＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋β３Ｘ３
ただし、Ｙは金属材料の腐食速度、Ｘ１は年間飛来海塩粒子量、Ｘ２は濡れ時間、Ｘ３は乾湿サイクル、αは定数、β１〜β３は係数である。
【０００８】
前記推定式作成手段における年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルは、気象解析コードから得られたシミュレーション値であってもよい。
【０００９】
前記金属材料は、鉄塔を構成する鋼鉄部材であり、
前記腐食速度は、前記鋼鉄部材に施された亜鉛めっき厚さの一年間当たりの減少量であってもよい。
【００１０】
前記金属材料は、送電線を構成するアルミ素線であり、
前記腐食速度は、前記アルミ素線の引張強度の一年間当たりの減少量であってもよい。
【００１１】
前記濡れ時間及び前記乾湿サイクルは、複数の定義のパターンを用意しておき、重回帰分析を行った場合に最も解析結果が良好な定義のパターンを選択してもよい。
【００１２】
推定された前記金属材料の腐食速度に基づいて、所定の地域における金属材料の腐食速度を示す腐食速度マップを作成する腐食速度マップ作成手段を備えてもよい。
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の第２の観点に係る腐食速度推定方法は、
金属材料の腐食速度を目的変数とし、前記金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、前記金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成ステップと、
前記推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、前記金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定ステップと、
を含む。
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
金属材料の腐食速度を目的変数とし、前記金属材料の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を説明変数とする重回帰分析を行うことで、前記金属材料の腐食速度の推定式を作成する推定式作成手段、
前記推定式に年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルを含む腐食環境因子を入力することで、前記金属材料の腐食速度を推定する腐食速度推定手段、
として機能させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、周囲環境の影響を考慮して金属材料の腐食速度を定量化することが可能な腐食速度推定装置、腐食速度推定方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態に係る腐食速度推定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は、年間飛来海塩粒子量データテーブルの一例、（ｂ）は、濡れ時間データテーブルの一例、（ｃ）は、乾湿サイクルデータテーブルの一例、（ｄ）は、腐食実績データテーブルの一例を示す図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、乾湿サイクルの集計方法の具体例を説明するための図である。
【図４】年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルの説明変数を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る腐食速度推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る推定式作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る外れ値除外処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施例１における重回帰分析の結果を示す図である。
【図９】実施例１における鉄塔腐食速度マップを示す図である。
【図１０】実施例２における重回帰分析の結果を示す図である。
【図１１】実施例２における電線腐食速度マップを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明に係る腐食速度推定装置、腐食速度推定方法及びプログラムの実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面においては、同一又は同等の部分に同一の符号を付す。以下、鉄塔の腐食速度を算出する場合を例に説明する。
【００１８】
実施の形態に係る腐食速度推定方法では、鉄塔の腐食速度及び腐食環境因子のペアに基づいて、腐食環境因子から鉄塔の腐食速度を求める推定式を作成し、作成された推定式に各地点の位置の腐食環境因子の実測値を代入することで各地点の鉄塔の腐食速度を算出する。
【００１９】
鉄塔の腐食速度を求める推定式の作成には、腐食速度を目的変数とし、腐食環境因子を説明変数とした重回帰分析を用いる。重回帰分析では、複数の説明変数Ｘ１〜Ｘｎを用いて目的変数Ｙを表す重回帰式を作成する。重回帰式は、αを定数、β１〜βｎを係数とすると、以下の式（１）で表される。
Ｙ＝α＋β１・Ｘ１＋β２・Ｘ２＋…βｎ・Ｘｎ  …（１）
【００２０】
実施の形態に係る腐食速度推定方法では、目的変数Ｙである腐食速度と目的変数Ｙに対応する説明変数Ｘ１〜Ｘｎである腐食環境因子とを複数箇所で取得し、複数箇所で取得された目的変数Ｙ及び説明変数Ｘ１〜Ｘｎに基づいて定数α及び係数β１〜βｎを決定することで、鉄塔の腐食速度を表す推定式（重回帰式）を作成する。
【００２１】
腐食影響因子は、金属材料の腐食に影響を及ぼす環境因子であり、例えば、年間飛来海塩粒子量、濡れ時間、乾湿サイクルを含む。腐食環境因子は、気象解析コードから得られるシミュレーション値である。腐食環境因子は、シミュレーション値に限られず、例えば、観測機を用いて直接観測することで取得された実測値であってもよい。
【００２２】
腐食実績データは、屋外設置物からの採取時における部材の腐食の程度を示すデータである。例えば、屋外設置物が鉄塔の場合、腐食実績データは、鉄塔部材の採取時における亜鉛めっきの厚さ（μｍ）である。腐食実績データに基づいて、一年間に進行する対象部材の腐食の程度を示す指標である腐食速度を算出できる。鉄塔の部材の腐食速度（μｍ／年）は、亜鉛めっきの初期厚さから採取時点と亜鉛めっきの厚さとの差分を部材の設置年数で除算することで算出される。
【００２３】
鉄塔の腐食速度Ｙの推定式（１）は、説明変数を年間飛来海塩粒子量Ｘ１、濡れ時間Ｘ２、乾湿サイクルＸ３とすると、以下の式（２）で表される。
Ｙ＝α＋β１・Ｘ１＋β２・Ｘ２＋β３・Ｘ３  …（２）
【００２４】
次に、実施の形態に係る腐食速度推定装置１のハードウェア構成を説明する。図１は、実施の形態に係る腐食速度推定装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２５】
腐食速度推定装置１は、例えば、汎用コンピュータである。腐食速度推定装置１は、操作部１１と、表示部１２と、通信部１３と、記憶部１４と、制御部１５と、を備える。腐食速度推定装置１の各部は、内部バス等で相互に接続されている。
【００２６】
操作部１１は、ユーザの指示を受け付け、受け付けた操作に対応する操作信号を制御部１５に供給する。操作部１１は、例えば、キーボード、マウスを備える。
【００２７】
表示部１２は、制御部１５から供給される画像データに基づいて、ユーザに向けて各種の画像を表示する。表示部１２は、例えば、各地点の腐食速度の推定結果を表示する。
【００２８】
通信部１３は、アンテナ等を備え、インターネット等の通信ネットワークに接続することが可能なインターフェースである。通信部１３は、外部の端末、サーバ、メモリ等とインターネット等の通信ネットワークを介して通信する。
【００２９】
記憶部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等を備える。記憶部１４は、制御部１５に実行されるプログラムや各種のデータを記憶する。また、記憶部１４は、制御部１５が処理を実行するためのワークメモリとして機能する。
【００３０】
さらに、記憶部１４は、年間飛来海塩粒子量データテーブル１４１と、濡れ時間データテーブル１４２と、乾湿サイクルデータテーブル１４３と、腐食実績データテーブル１４４と、を備える。各データテーブル１４１〜１４４は、それぞれ年間飛来海塩粒子量、濡れ時間、乾湿サイクルを位置情報に対応付けて記憶する。腐食実績データテーブル１４４は、腐食実績データを鉄塔の位置情報及びデータの取得日時に関する情報と対応付けて記憶する。
【００３１】
図２（ａ）は、年間飛来海塩粒子量データテーブル１４１の一例である。年間飛来海塩粒子量データテーブル１４１は、例えば、５ｋｍ×５ｋｍのメッシュで区切られた領域毎に年間飛来海塩粒子量データを記憶する。年間飛来海塩粒子量は、一年間に飛来した海塩の粒子量（μｇ／ｍ２ｓ）の平均値である。年間飛来海塩粒子量は、例えば、一般財団法人電力中央研究所が開発した解析コードＮｕＷｉＣＣ−ＳＴを用い、気流や塩分濃度等の計算条件を設定してシミュレーションを実行することで算出される。
【００３２】
図２（ｂ）は、濡れ時間データテーブル１４２の一例である。濡れ時間データテーブル１４２は、例えば、５ｋｍ×５ｋｍのメッシュで区切られた領域毎に濡れ時間データを記憶する。濡れ時間は、ＩＳＯ（International Organization for Standardization）９２２３によると、気温０℃以上で相対湿度８０％以上の時間（ｈｏｕｒ／年）である。濡れ時間は、例えば、一般財団法人電力中央研究所が開発した解析コードＮｕＷＦＡＳに基づいて決定される。
【００３３】
図２（ｃ）は、乾湿サイクルデータテーブル１４３の一例である。乾湿サイクルデータテーブル１４３は、例えば、５ｋｍ×５ｋｍのメッシュで区切られた領域毎に乾湿サイクルデータを記憶する。乾湿サイクルは、一般的に、気温０℃以上かつ相対湿度８０％以上の状態（湿潤状態）と湿潤状態以外の状態（乾燥状態）とが、それぞれ所定時間（例えば、１２時間）以上、交互に継続した場合を１サイクルとする年間サイクル数（ｃｙｃｌｅ／年）である。乾湿サイクルは、例えば、濡れ時間と同様に解析コードＮｕＷＦＡＳに基づいて決定される。
【００３４】
図２（ｄ）は、腐食実績データテーブル１４４の一例である。腐食実績データテーブル１４４は、部材が設置されていた位置に関する情報及びデータ取得日時に関する情報と対応付けて、腐食実績データであるデータの取得日時における部材の亜鉛めっき厚さ（μｍ）を記憶する。
【００３５】
図３は、乾湿サイクルの集計方法の具体例を示す図である。図３（ａ）〜（ｃ）における横線から垂直に延びる複数の縦線は、１時間毎の時間の区切りを意味する。（ａ）の場合は、乾湿サイクルにおける湿潤状態が継続した時間（定義時間）が１２時間以上であり、その後の乾湿サイクルにおける乾燥状態が継続した時間（非定義時間）が１２時間以上であるため、乾湿サイクルは１サイクルである。他方、（ｂ）及び（ｃ）の場合は、定義時間又は非定義時間が１２時間未満であるため、乾湿サイクルはゼロである。
【００３６】
図４は、年間飛来海塩粒子量、濡れ時間及び乾湿サイクルの説明変数を説明するための図である。年間飛来海塩粒子量は、粒子量という物理量であるため一義的に定義されるが、濡れ時間及び乾湿サイクルについては、様々な定義づけを行うことが可能であり、腐食速度推定を精度よく行うためには、一般的な定義に縛られずに適切な定義づけを行う必要がある。このため、濡れ時間及び乾湿サイクルについては、上述した一般的な定義を拡張して、それぞれ図４に示す９種類の濡れ時間及び乾湿サイクルを説明変数とする。
【００３７】
濡れ時間は、相対湿度だけではなく、降水量０ｍｍ以上の場合も加味され、乾湿サイクルは、湿潤状態と乾燥状態の繰り返しサイクル数だけではなく、降水量０ｍｍ以上の期間と降水量０ｍｍの期間との繰り返しサイクル数も加味される。このため、以下の処理では、９通りの濡れ時間の説明変数と９通りの乾湿サイクルの説明変数との組み合わせ（パターン）、言い換えると計８１通りの説明変数の組み合わせを用いて重回帰分析を実行することになる。なお、説明変数の組み合わせ数は計８１種類に限られず、適切な種類の説明変数の組み合わせを作成できる。
【００３８】
図１に戻り、制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を備え、腐食速度推定装置１の各部の制御を行う。制御部１５は、記憶部１４に記憶されているプログラムを実行することにより、図５の腐食速度推定処理、図６の推定式作成処理及び図７の外れ値除外処理を実行する。
【００３９】
制御部１５は、機能的には、推定式作成部１５１と、腐食速度推定部１５２と、腐食速度マップ作成部１５３と、を備える。
【００４０】
推定式作成部１５１は、記憶部１４に記憶された鉄塔部材の腐食実績データ及び複数種類の腐食環境因子のペアに基づいて重回帰分析を実行することで、複数種類の腐食環境因子から鉄塔の腐食速度を求める推定式を作成する。
【００４１】
推定式作成部１５１は、計８１通りの組み合わせの説明変数を用いてそれぞれ重回帰分析を実行し、計８１通りの説明変数の組み合わせから最も適切な濡れ時間及び乾湿サイクルの説明変数を選択する。具体的には、計８１通りの説明変数の組み合わせの中から、有意確率がゼロであって決定係数Ｒ２が最も高い濡れ時間及び乾湿サイクルの説明変数の組み合わせを選択する。
【００４２】
決定係数Ｒ２は回帰モデルの当てはまりのよさを示す指標である。決定係数Ｒ２は、０≦Ｒ２≦１の範囲内であり、１に近づくほど作成した重回帰式の精度が高いことを意味している。有意確率は、Ｐ値とも呼ばれ、決定係数の有意性検定に用いられている指標である。有意確率はゼロに近づくほど有意性ありと判断でき、一般的には、０．０５よりも小さい場合に、有意性ありと判断できる。
【００４３】
推定式作成部１５１は、最も精度が良い説明変数の組み合わせを含む目的変数及び説明変数のペアから、外れ値の影響力評価に使用されているＤｆＢｅｔａｓ、Ｃｏｏｋの距離、てこ比の３つの指標を用いて外れ値を除外して重回帰分析を実行し、３つの指標のうち最も結果のよい指標を用いた重回帰分析の結果を選択する。
【００４４】
ＤｆＢｅｔａｓは、ある１つのデータを取り除いたときの回帰係数の変化を表す。ＤｆＢｅｔａｓの絶対値が２／√Ｎ（Ｎは総サンプル数）を超えるとき、当該データは外れ値とみなす。
【００４５】
Ｃｏｏｋの距離は、全てのデータを用いた場合と１つのデータを除いた後に求めた回帰式による予測値を用いた場合との食い違いに関する距離を表す。Ｃｏｏｋの距離が大きいと、除かれた１つのデータが回帰式による予測値に大きく影響していることを意味する。
【００４６】
てこ比は、回帰分析の観察点（サンプル）ごとに、説明変数のデータを変えずに目的変数Ｙの値を１だけ変えたときの予測値の変化量を表す。てこ比が大きいと、目的変数Ｙの値を１だけ変えられたデータが回帰式による予測値に大きく影響していることを意味する。
【００４７】
腐食速度推定部１５２は、推定式作成部１５１で作成された推定式に各地点の腐食環境因子を代入することで、各地点の鉄塔部材の腐食速度を推定する。
【００４８】
腐食速度マップ作成部１５３は、腐食速度推定部１５２により推定された各地点の腐食速度に基づいて、腐食速度マップを作成する。腐食速度マップは、例えば、図９及び図１１に示すように、対象領域の各地点を腐食速度に応じた区分された色で表示したマップである。以上が、腐食速度推定装置１のハードウェア構成である。
【００４９】
図５は、実施の形態に係る腐食速度推定方法の流れを示すフローチャートである。以下、複数の地点で取得された年間飛来海塩粒子量Ｘ１、濡れ時間Ｘ２、乾湿サイクルＸ３に関するデータと、これらのデータが取得された各地点で取得された腐食速度Ｙに関するデータとは、いずれも既に記憶部１４に記憶されているものとする。
【００５０】
まず、制御部１５は、記憶部１４から説明変数である年間飛来海塩粒子量Ｘ１、濡れ時間Ｘ２、乾湿サイクルＸ３を読み出す（ステップＳ１）。濡れ時間Ｘ２、乾湿サイクルＸ３については、それぞれ図４に示す９種類の説明変数を用いた場合のデータを取得する。
【００５１】
次に、制御部１５は、記憶部１４から目的変数である鉄塔の腐食速度Ｙを読み出す（ステップＳ２）。鉄塔の腐食速度Ｙは、記憶部１４に記憶された鉄塔部材の採取時の亜鉛めっき厚さと亜鉛めっきの初期厚さとを読み出し、亜鉛めっきの厚さの差分を鉄塔部材の設置年数で除算することで算出される。鉄塔部材の設置年数は、記憶部１４に記憶された鉄塔部材の設置日時と当該鉄塔部材の採取日時との差分を算出することで得られる。
【００５２】
次に、推定式作成部１５１は、ステップＳ１で取得された各地点の説明変数Ｘ１〜Ｘ３、ステップＳ２で取得された各地点の目的変数Ｙに基づいて重回帰分析を実行し、式（２）の定数α及び係数β１〜β３を算出することで、腐食速度Ｙの推定式を作成する（ステップＳ３）。以下、図６のフローチャートを参照して、ステップＳ３の推定式を作成する処理（推定式作成処理）を説明する。
【００５３】
まず、推定式作成部１５１は、記憶部１４から読み出された計８１種類の説明変数の組み合わせのそれぞれについて重回帰分析を実行し、有意確率がゼロで決定係数Ｒ２が最も１に近づいた説明変数の組み合わせを選択する（ステップＳ３１）。
【００５４】
次に、推定式作成部１５１は、腐食実績データから外れ値を除外する処理を実行する（ステップＳ３２）。以下、図７のフローチャートを参照して、ステップＳ３２の外れ値を除外する処理（外れ値除外処理）を説明する。
【００５５】
図７は、推定式作成部１５１が実行する腐食実績データの外れ値除外処理の流れを示すフローチャートである。まず、推定式作成部１５１は、記憶部１４から読み出された全ての腐食実績データ（データ数：Ｎ）に基づいて重回帰分析を行う（ステップＳ３２１）。
【００５６】
次に、推定式作成部１５１は、腐食実績データのＤｆＢｅｔａｓを算出し、算出されたＤｆＢｅｔａｓによるα個の外れ値を除外し、ＤｆＢｅｔａｓによる外れ値を除外した腐食実績データ（データ数：Ｎ−α）に基づいて重回帰分析を行う（ステップＳ３２２）。
【００５７】
次に、推定式作成部１５１は、腐食実績データのＣｏｏｋの距離を算出し、算出されたＣｏｏｋの距離による外れ値を上位α個まで除外し、Ｃｏｏｋの距離による外れ値を除外した腐食実績データ（データ数：Ｎ−α）に基づいて重回帰分析を行う（ステップＳ３２３）。
【００５８】
次に、推定式作成部１５１は、腐食実績データのてこ比を算出し、算出されたてこ比による外れ値を上位α個まで除外し、てこ比による外れ値を除外した腐食実績データ（データ数：Ｎ−α）に基づいて重回帰分析を行う（ステップＳ３２４）。
【００５９】
次に、推定式作成部１５１は、ステップＳ３２２〜ステップＳ３２４で実行された重回帰分析の結果として得られた各決定係数Ｒ２を比較し、決定係数Ｒ２が最も１に近づいた外れ値の指標を選択し、当該指標を用いた場合の外れ値を腐食実績データから除外する（ステップＳ３２５）。以上が、ステップＳ３２の腐食実績データの外れ値を除外する処理の流れである。
【００６０】
図６に戻り、推定式作成部１５１は、ステップＳ３２の外れ値除外処理で除外された腐食実績データと当該腐食実績データに対応する計８１種類の中から選択された説明変数とを用いて再回帰分析を実行し、式（２）の定数α及び係数β１〜β３を算出することで、腐食速度Ｙの推定式を作成する（ステップＳ３３）。以上が、ステップＳ３の推定式作成処理である。
【００６１】
図５に戻り、腐食速度推定部１５２は、ステップＳ３で作成された腐食速度の推定式に、各データテーブル１４１〜１４３に記憶された各地点の説明変数Ｘ１〜Ｘ３を入力し、各地点における鉄塔部材の腐食速度Ｙを推定する（ステップＳ４）。
【００６２】
次に、腐食速度マップ作成部１５３は、ステップＳ４で推定された各地点の腐食速度Ｙに基づいて、所定領域の腐食速度の分布を示す腐食速度マップを作成する（ステップＳ５）。ステップＳ５で作成された腐食速度マップは、腐食速度推定装置１の表示部１２に表示され、ユーザによる鉄塔の補修計画の策定に利用される。以上が、腐食速度推定処理の一連の流れである。
【００６３】
実施の形態に係る腐食速度推定装置１は、鉄塔の腐食速度を目的変数とし、鉄塔の腐食に影響を与える年間飛来海塩粒子量、濡れ時間、乾湿サイクルを説明変数とする重回帰分析を行うことで、鉄塔の腐食速度の推定式を作成するように構成されている。このため、周囲環境の影響を加味して鉄塔の腐食速度を精度よく推定することができる。
【００６４】
以下、実施例を挙げて本発明を具体的に説明する。ただし、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００６５】
（実施例１）
実施例１では、既設鉄塔から採取した部材から取得した腐食実績データに基づき重回帰分析を行うことで鉄塔の腐食速度マップの作成を作成した。重回帰分析には、例えば、統計解析ソフトウェア“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｃｋａｇｅ  ｆｏｒ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｖｅｒ．２１”を用いた。
【００６６】
まず、腐食実績データである部材採取時の亜鉛めっき厚さの測定方法を説明する。複数地点の鉄塔より採取した部材を約５０ｃｍの長さにカットし、写真を撮影した後、部材から腐食生成物を除去し、磁気膜厚計により腐食性生物を含む亜鉛めっき厚さを測定した（１５０箇所／本）。カットされた部材上でＸＹＺ駆動アームに支持された膜厚計を走査させ、部材の１５０箇所で膜厚を測定した。部材一本当たり１５０箇所の亜鉛めっき厚さを測定したのは、亜鉛めっき厚さの平均値を取得するためである。
【００６７】
次に、部材の亜鉛めっきの初期厚さについて検討した。鉄塔部材の亜鉛めっきの初期厚さは、少なくとも規定値以上であるが、実際の厚さについては不明である。このため、亜鉛めっきの初期厚さを部材の腐食の影響を受けないと推定される部分（ラップ部）における実測値と仮定し、推定式による腐食速度計算値と腐食実績データとの際が大きい場には、初期値を１００μｍと仮定した。
【００６８】
図８は、鉄塔部材の腐食実績データに基づき重回帰分析を行った結果を示す。ＤｆＢｅｔａｓ、Ｃｏｏｋの距離、てこ比のいずれの指標を採用した場合であっても、同一の外れ値を除外する結果となったため、当該外れ値のみを除外して腐食速度の推定式を作成した。この場合の決定係数Ｒ２は、０．４０３、有意確率は、０．０００であった。
【００６９】
鉄塔の腐食速度推定式は、以下の式（３）で表される。
鉄塔部材の腐食速度（μｍ／年）＝−０．７７４５４５＋１．２１１７６９×年間飛来海塩粒子量＋０．０００１５９×濡れ時間（ＩＳＯ又は降水量０ｍｍ以上）＋０．００３６００×乾湿サイクル（ＩＳＯ又は０℃以上、降水量０ｍｍ以上、６ｈ）  …（３）
【００７０】
図９は、腐食速度を明確に区分するために腐食速度を速、中、遅の３段階に分類した鉄塔腐食速度マップを示す。図９の腐食速度の単位は、μｍ／年であり、メッシュの単位は、５ｋｍ×５ｋｍである。鉄塔腐食速度マップから、鉄塔の腐食速度は、日本海側で速い傾向にあり、太平洋側やオホーツク海側で遅い傾向があることが理解できる。また、道北地方や道南地方、道央地方の一部では、内陸部においても腐食速度が速い傾向にあることも理解できる。これらの結果は、腐食実績データと合致することも確認できた。
【００７１】
図９における腐食速度の分類は、亜鉛めっきの初期厚さの平均値、亜鉛めっきの寿命、鉄塔の電気事業固定資産耐用年数、亜鉛めっきの断面組織で純亜鉛層であるη層の厚さ等を考慮して、以下のように設定している。
腐食速度「速」  １．４９μｍ／年以上
腐食速度「中」  ０．６６μｍ／年〜１．４９μｍ／年未満
腐食速度「遅」  ０．６６μｍ／年未満
【００７２】
（実施例２）
実施例２では、既設送電線から採取した鋼心アルミ撚り線（電線）から取得した腐食実績データに基づき重回帰分析を行うことで電線腐食速度マップを作成した。重回帰分析には、実施例１の場合と同一の統計解析ソフトウェアを用いた。
【００７３】
電線の腐食実績データは、鋼心アルミ撚り線から採取したアルミ素線の引張強さ（ＭＰａ）である。アルミ素線の引張強さを腐食実績データとしたのは、アルミ素線が鋼素線よりも経年や環境要因に起因して劣化しやすく、鋼心アルミ撚り線の余寿命をより適切に推定できるためである。なお、防食材が塗布された防食電線については、推定式の精度に影響を及ぼすことを避けるため、腐食実績データから除外している。
【００７４】
電線の腐食実績データは、安全側に評価するため、アルミ素線の引張試験を複数回実行し、測定された引張強さの最小値とした。アルミ素線の初期状態の引張強さと試験時の引張強さの最小値との差分を、電線設置後の経過年数で除算することで、アルミ素線の腐食速度（ＭＰａ／年）を算出した。なお、アルミ素線の初期状態の引張強さは、規格値の１．２倍とした。
【００７５】
図１０は、電線の腐食実績データに基づき重回帰分析を行った結果を示す。てこ比により６つの外れ値を除外した場合で最も良好な解析結果が得られため、この６つの外れ値のみを除外して腐食速度の推定式を作成した。この場合の決定係数Ｒ２は、０．２２８、有意確率は、０．００１であった。
【００７６】
電線の腐食速度推定式は、以下の式（４）で表される。
電線の腐食速度（ＭＰａ／年）＝−０．９７２７９６＋５．１６９５２２×年間飛来海塩粒子量＋０．０００１７２×濡れ時間（温度０℃以上で湿度８０％以上又は降水量０ｍｍ以上）−０．０３９６１６×乾湿サイクル（温度０℃以上で湿度８０％以上又は降水量０ｍｍ以上、１２ｈ）  …（４）
【００７７】
図１１は、腐食速度を明確に区分するために腐食速度を速、中、遅の３段階に分類した電線の腐食速度マップを示す。図１１の腐食速度の単位は、ＭＰａ／年である。電線の腐食速度は、年間飛来海塩粒子量に大きく依存しており、海岸付近で速く、内陸部で遅いことが理解できる。また、日本海側では、腐食速度が速く、太平洋側やオホーツク海側では、腐食速度が遅いことが理解できる。さらに、稚内地方では、内陸部まで海塩粒子が飛来するため、広範囲に亘って腐食速度が速いことが理解できる。これらの結果は、腐食実績データに合致することも確認できた。
【００７８】
図１１における腐食速度の分類は、鋼心アルミ撚り線ＡＣＳＲ１６０ｍｍ２の初期値及び規格値、電線の電気事業固定資産耐用年数等を考慮して、以下のように設定している。
腐食速度「速」  １．６９ＭＰａ／年以上
腐食速度「中」  ０．８４５ＭＰａ／年〜１．６９ＭＰａ／年未満
腐食速度「遅」  ０．８４５ＭＰａ／年未満
【００７９】
なお、図９及び図１１では、腐食速度を速、中、遅の３つに区分しているが、あくまで例示であって、腐食速度を２つに区分してもよく、４つ以上に区分してもよい。
【００８０】
本発明は上記の実施形態に限られず、以下に述べる変形も可能である。
【００８１】
（変形例）
上記実施の形態では、説明変数として年間飛来海塩粒子量、濡れ時間、乾湿サイクルを用いていたが、本発明はこれに限られない。年間飛来海塩粒子量、濡れ時間、乾湿サイクルに加えて、他の腐食環境因子を説明変数として追加してもよい。
【００８２】
上記実施の形態では、鉄塔を構成する鋼鉄部材に施された亜鉛めっき厚さの一年間当たりの減少量を腐食速度としていたが、本発明はこれに限られない。例えば、送電線の腐食を評価する場合、アルミ素線の引張強度の一年間当たりの減少量を腐食速度としてもよい。
【００８３】
上記実施の形態では、８１種類の説明変数の組み合わせから説明変数を選択し、選択された説明変数を用いて重回帰分析を行うことで外れ値の指標を選択していたが、本発明はこれに限られない。例えば、説明変数と外れ値を除外していない全ての腐食実績データ（仮の目的変数）とに基づいて多変量解析を実行し、多変量解析の結果からＤｆＢａｔａｓ、Ｃｏｏｋの距離、てこ比のそれぞれを用いて腐食実績データの外れ値を除外することで、説明変数（８１通り）及び目的変数の決め方（３通り）からなる全２４３通りの組み合わせから最適な目的変数を決定してもよい。
【００８４】
上記実施の形態では、腐食速度推定装置１を用いて鉄塔の腐食速度を推定していたが、本発明はこれに限られない。例えば、電線、架空地線、鋼管、柱上変電器、車体、各種筐体等の腐食速度の推定に腐食速度推定装置１を用いてもよい。
【００８５】
上記実施の形態では、腐食速度マップを腐食速度推定装置１の表示部１２にて表示していたが、本発明はこれに限られない。例えば、腐食速度推定装置１の外部にある端末等に出力してもよい。
【００８６】
上記実施の形態においては、年間飛来海塩粒子量、濡れ時間、乾湿サイクル等のデータは腐食速度推定装置１の記憶部１４に記憶されていたが、本発明はこれに限定されない。例えば、各種データは、その全部又は一部が通信ネットワークを介して外部のサーバやコンピュータ等に記憶されていてもよい。
【００８７】
上記実施の形態では、重回帰分析を実行することで、腐食速度の推定式を導出していたが、本発明はこれに限られない。入力データと出力データとの関係を規定しており、入力層にデータを供給して出力層から出力データを得ることができる手法であれば、いかなる手法で腐食速度の推定式を導出してもよい。
【００８８】
例えば、入力層と、中間層と、出力層と、を備える階層型ニューラルネットワークを用いた予測モデルを用いて腐食速度の推定式を導出してもよい。より具体的には、入力用ニューロンと中間ニューロンとの間、中間ニューロンと出力用ニューロンとの間に、それぞれニューロン間の結合状態を設定する重み係数を設定し、誤差逆伝播法による学習演算処理を実行することで、入力データ及び出力データからなる学習データを用いて重み係数を最適化してもよい。
【００８９】
上記実施の形態では、通信ネットワークとしてインターネットを用いていたが、本発明はこれに限られない。例えば、通信ネットワークは、ＬＡＮ（Local Area Network）や専用線等を用いて実現してもよい。
【００９０】
上記実施の形態においては、腐食速度推定装置１は、記憶部１４に記憶されたプログラムに基づいて動作していたが、本発明はこれに限定されない。例えば、プログラムにより実現された機能的な構成をハードウェアにより実現してもよい。
【００９１】
上記実施の形態では、腐食速度推定装置１は、例えば汎用コンピュータであったが、本発明はこれに限られない。例えば、腐食速度推定装置１は、専用のシステムで実現してもよく、クラウド上に設けられたコンピュータであってもよい。また、腐食速度推定装置１が実行する処理は、例えば、上述の物理的な構成を備える装置が、記憶部１４に記憶されたプログラムを実行することによって実現されていたが、本発明は、プログラムとして実現されてもよく、そのプログラムが記録された記憶媒体として実現されてもよい。
【００９２】
また、上述の処理動作を実行させるためのプログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical Disk）等のコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理動作を実行する装置を構成してもよい。
【００９３】
上記実施の形態は例示であり、本発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した発明の趣旨を逸脱しない範囲でさまざまな実施の形態が可能である。各実施の形態や変形例で記載した構成要素は自由に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した発明と均等な発明も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００９４】
１      腐食速度推定装置
１１    操作部
１２    表示部
１３    通信部
１４    記憶部
１４１  年間飛来海塩粒子量データテーブル
１４２  濡れ時間データテーブル
１４３  乾湿サイクルデータテーブル
１４４  腐食実績データテーブル
１５    制御部
１５１  推定式作成部
１５２  腐食速度推定部
１５３  腐食速度マップ作成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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