【手続補正書】
【提出日】令和3年6月28日(2021.6.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される河川流域のための水文解析および管理プロセスであって、以下の段階：
流域全体に予め設置され、分散された測候所を通じてデータを測定し、履歴データを調査する段階であって、前記測候所が、センサおよびデータ獲得の手段、ならびにデータ獲得センターおよびデータベースにオンラインでデータを送信することができる送信システムを備える、段階と、
前記測候所によって前処理され、収集されたデータ、および過去の現象に関する人工ニューラルネットワークの独自の予測に応じて予測を生成するように訓練された動的なニューラルネットワークを含む予測モジュールによって気象現象に対する前記流域の挙動を予測する段階と、
収集された情報に基づいて前記気象現象の影響を最小化するための緩和戦略を生成し、提供する段階と
を含み、そのような戦略の作成が、
評価対象の地域内に存在する洪水予報および水位の情報に基づいて前記地域をセルに分割する地理情報システムによってデータを評価すること、
社会経済的情報によって決定された重ねられた層の各々に関する異なる発生重み付け値を有する前記重ねられた層によって前記現象を分析すること、
MCDAベクトル最適化アルゴリズムを用いるAI支援型意思決定モジュールによって、前記流域に対する社会経済的影響を最小化する、分析された残りの層の重なりから導出された水位を有する単一の層を取得すること、ならびに
選択された保護基準に従って洪水を制御するために放水されるべき水量および前記水量の方向を設定する特定の期間内に要求される状態を前記流域が実現するために必要とされる水門およびポンプの動作をシミュレーションすること
をともない、
前記緩和戦略の前記提供が、
動作報告を準備し、前記動作報告を、排水制御のために利用可能な前記水門およびポンプ場の駆動が指示され、実行される制御室にオンラインで送信すること
を含むことを特徴とする、プロセス。
【請求項２】
測定し、前記履歴データを調査する前記段階が、雨量計、蒸発散計、風速センサ、環境および土壌湿度センサ、温度センサ、河川および小川の中の流量計、池、貯水池、河川、および小川の水位、ならびに測候所(1)に設置された浸透および透過センサによって実施されることを特徴とする、請求項1に記載のプロセス。
【請求項３】
測定し、前記履歴データを調査する前記段階が、分水地点全体の状態を見ることを可能にする衛星画像を処理することであって、好ましくは、前記衛星画像が、SAR (合成開口レーダー)画像またはRGBおよびマルチスペクトル画像から選択される、処理することを含むことを特徴とする、請求項1または2に記載のプロセス。
【請求項４】
気象現象に応じた前記流域の前記挙動を予測する前記段階が、連続して起こるまたは時間と共に変わり得るパターンを学習するために前記予測モジュールの動的なニューラルネットワークを訓練する前段階を含み、前記ニューラルネットワークが、少なくとも1つのメモリおよび1つのアソシエータを含むことを特徴とする、請求項1に記載のプロセス。
【請求項５】
気象現象に応じた前記流域の挙動を予測する前記段階が、前記予測モジュールによって洪水予報付きの流域マップを発行し、その後、地形データを使用して研究対象の前記流域のハイドログラフを計算する段階と、計算された流れを確認し、将来の予測を改善するために予測モデルおよび前記ネットワークを恒久的に更新するために、重要な地域内に流れの測定点を有する系列全体にデータ供給する段階とを含むことを特徴とする、請求項1または4に記載のプロセス。
【請求項６】
緩和戦略を生成し、提供する前記段階が、
評価対象の地域内に存在する前記洪水予報および水位の前記情報に基づいて前記地域をセルに分割する地理情報システムによってデータを評価することと、
社会経済的情報によって決定された重ねられた層の各々に関する異なる発生重み付け値を有する前記重ねられた層によって前記現象を分析することと、
MCDAベクトル最適化アルゴリズムを用いるAI支援型意思決定モジュールによって前記流域に対する前記社会経済的影響を最小化する、残りの分析された層の前記重なりから導出された水位を有する単一の層を実現することと、
選択された保護基準に基づいて洪水を制御するために放水されるべき水量および前記水量の方向を決定する特定の期間内に前記要求される状態を前記流域が実現するために必要とされる水門およびポンプの前記動作をシミュレーションすることと
を含み、
前記緩和戦略の供給が、
前記動作報告を準備し、前記動作報告を、排水制御のために利用可能な前記水門および前記ポンプ場の前記駆動が指示され、実行される制御室へオンラインで送信すること
を含むことを特徴とする、請求項1に記載のプロセス。
【請求項７】
緩和戦略を生成し、提供する前記段階が、評価地域が細分化される各研究セルにおける水の流入量、流出量、および貯水量に起因する物質収支を分析する段階をさらに含み、
前記セルの各々の領域が、次の式：
【数１】
2019194424.tif 000001
を使用して解かれ、式中、
iが、前記システムの適合された細分化に対応するセル番号であり、
ViIが、各セルiにおける流入量であり、
ViEが、各セルiにおける流出量であり、
ViRが、各セルiにおける貯水量または保持される量である
ことを特徴とする、請求項1に記載のプロセス。
【請求項８】
水の前記流入量が、次の式：
【数２】
2019194424.tif 000002
を使用して計算され、式中、
VIPが、降水が原因である流入量であり、
Vi+nESが、研究対象のセルに隣接するセル「i+n」から流入する、研究セル「i」に入る表面上の量であり、
Vi+nRSUが、研究対象のセルに隣接するセル「i+n」から流入する、研究セル「i」に入る地下水流の水である
ことを特徴とする、請求項7に記載のプロセス。
【請求項９】
各セルの前記流出量ViEが、垂直方向の流出量と水平方向の流出量との両方から生じ、前記垂直方向の量が、太陽放射および温度が原因である液体表面の蒸発、蒸発散、ならびに浸透に起因する量である一方で、前記水平方向の量が、天然のまたは人工的な水路を通じて隣接するセルに向けられ得る、特定の期間内の流出量によって決定されることを特徴とする、請求項7に記載のプロセス。
【請求項１０】
利用可能な水文リソースの管理が、低速発電機および流れ込み式タービンなどの先進的なコンバータシステムを使用して発電することを可能にすることを特徴とする、請求項1に記載のプロセス。
【請求項１１】
請求項1から10のいずれか一項に記載のプロセスを実行するための、河川流域のための分析および水文管理システムであって、
データを獲得するように構成された、前記流域全体に分散された複数の測候所、ならびに獲得およびデータベースセンタと通信するように構成された衛星オンラインデータ送信システムと、
過去に収集された前処理されたデータによって、あり得る洪水が起こる地域についての予測を生成するように訓練された動的な人工ニューラルネットワークを含む予測モジュールであって、前記予測が、流域マップとして作成される、予測モジュールと、
評価コンピュータデバイスであって、
前記予測モジュールによって生成された前記マップを受信すること、
評価地域をセルに分割することであって、各セルが、評価対象の各地域における水位に関する情報を含む、分割すること、
異なる発生重み付け値を有する重ねられた層として現象を分析することであって、前記重ねられた層の各々が、社会経済的情報によって決定される、分析すること
を行うように構成された、評価コンピュータデバイスと、
MCDAベクトル最適化アルゴリズムを用いるAI支援型意思決定モジュールであって、
前記流域に対する社会経済的影響を最小化する前記洪水が起こる地域を発見し、
入力層の残りの重なりから導出された水位を有する単一の層を定義し、
過去に定義された期間内に要求される状態を前記流域が実現するために必要とされる水門およびポンプの動作をシミュレートする
ように構成された、AI支援型意思決定モジュールと、
すべての情報をオンラインで利用され得るようにし、動作報告を生成し、排水制御のために利用可能な水門およびポンプ場の動作を実行し、指示するように構成された通信システムサーバおよびコンピュータと、
前記流域全体に分散された複数の水門およびポンプ場と
を含む、分析および水文管理システム。
【請求項１２】
前記流域全体に分散された前記測候所が、少なくとも、雨量計、蒸発散計、風速センサ、環境および土壌湿度センサ、温度センサ、河床および河川の中の流量計、池、貯水池、河床、および河川の水位センサ、ならびに浸透および透過センサを含むことを特徴とする、請求項11に記載のシステム。
【請求項１３】
前記予測モジュールが、メモリおよびアソシエータを含み、前記メモリが、タップ付き遅延線(TDL)を構成し、予測を改善するために使用される過去の関連する情報を記憶するシフトレジスタユニットによって生成され、一方、前記アソシエータが、パーセプトロン型多層ネットワークであり得ることを特徴とする、請求項11に記載のシステム。
【請求項１４】
前記多層ネットワークの各層が、前記層に入るシナプス荷重行列の少なくとも1つの組、前記荷重行列を関連するTDLおよび入力と組み合わせるために使用される重み付けされた関数に関する関連付け規則、前記ネットワークへの前記入力を生成するために重み付けされた関数出力をバイアスベクトルと組み合わせるために使用されるネットワーク入力関数に関する規則、ならびに伝達関数を含むことを特徴とする、請求項13に記載のシステム。
【請求項１５】
前記予測モジュールが、多変数モデルによって訓練されるように構成されることを特徴とする、請求項13に記載のシステム。
【請求項１６】
前記AI支援型意思決定モジュールが、マルチタスク分散型コンピューティングセンタを含むことを特徴とする、請求項11に記載のシステム。