(57)【要約】  雑音が発生している環境においても精度よく管からの漏洩を検知する。  漏洩検知装置は、複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、算出した値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有る漏洩では無いと判定する漏洩有無判定部と、相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における相互相関関数の値の時間変化が第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する漏洩位置算出部とを備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、算出した値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定する漏洩有無判定手段と、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する漏洩位置算出手段とを備える漏洩検知装置。
【請求項２】
前記漏洩有無判定手段は、前記相互相関関数の値の異なる測定時間を通しての平均値が第３の閾値以上、かつ、分散値が第４の閾値以下の場合に漏洩が有ると判定する請求項１記載の漏洩検知装置。
【請求項３】
前記漏洩有無判定手段は、所定の区間幅毎に割り当てられた前記相互相関関数の区間値が第５の閾値以上、かつ、当該区間値の出現頻度が第６の閾値以上の場合に漏洩が有ると判定する請求項１記載の漏洩検知装置。
【請求項４】
前記漏洩有無判定手段は、前記相互相関関数の最大値から順に所定個数の値および最小値から順に所定個数の値を除いた、残りの値から平均値を算出する請求項２記載の漏洩検知装置。
【請求項５】
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記平均値と前記分散値との組み合わせの集合である識別境界を学習する識別境界学習手段をさらに備え、
前記漏洩有無判定手段は、前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する請求項２記載の漏洩検知装置。
【請求項６】
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記区間値と前記出現頻度との組み合わせの集合である識別境界を学習する識別境界学習手段をさらに備え、
前記漏洩有無判定手段は、前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する請求項３記載の漏洩検知装置。
【請求項７】
前記識別境界学習手段は、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器のいずれかである識別器を用いて前記識別境界を学習し、
前記漏洩有無判定手段は、評価対象の入力信号の最頻値が前記識別境界に対して漏洩音側にある場合に漏洩が有ると判定し、雑音側にある場合に漏洩では無いと判定する請求項５または６記載の漏洩検知装置。
【請求項８】
前記入力信号からレベルが閾値以下である区間を抽出し、抽出された区間を一定の時間間隔に分割し、分割された前記入力信号同士の相互相関関数を算出する相互相関関数算出手段をさらに備える請求項１乃至７のいずれかに記載の漏洩検知装置。
【請求項９】
時間間隔Ｍごとに期間Ｎの間（ただし、時間間隔Ｍ＞期間Ｎ）前記入力信号を入力する信号入力手段をさらに備える請求項８記載の漏洩検知装置。
【請求項１０】
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定し、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する漏洩検知方法。
【請求項１１】
前記相互相関関数の値の異なる測定時間を通しての平均値が第３の閾値以上、かつ、分散値が第４の閾値以下の場合に漏洩が有ると判定する請求項１０記載の漏洩検知方法。
【請求項１２】
所定の区間幅毎に割り当てられた前記相互相関関数の区間値が第５の閾値以上、かつ、当該区間値の出現頻度が第６の閾値以上の場合に漏洩が有ると判定する請求項１０記載の漏洩検知方法。
【請求項１３】
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記平均値と前記分散値との組み合わせの集合である識別境界を学習し、
前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する請求項１１記載の漏洩検知方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定し、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する、
ことを実行させるプログラムを格納する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液体や気体等の配送対象が管などの配送構造から漏洩することを検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
地中に埋設された水道管や下水管、ガス管などの配管からの、配送対象である液体や気体の漏洩を調査する作業においては、配管修理の際のコストを抑えるためにも、漏洩位置を精度よく特定することが重要である。漏洩位置の特定を行う方法として、漏洩に起因して発生する音を検査員が聞き取り、最も漏洩音が大きな箇所を漏洩位置とする方法がある。しかしこの方法は熟練を要し、また神経を研ぎ澄ませて行われるため時間がかかる。【０００３】
漏洩位置の特定を自動化する方法の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１記載の配管漏洩検知方法は、管路上の調査対象区間の両端２地点にセンサを設置して漏洩音を測定し、上記２つのセンサへの漏洩音の伝搬時間差を基に漏洩点の位置を特定する。具体的には、まず、２つのセンサにより取得した漏洩音の信号から相互相関関数を算出し、算出した相互相関関数の値に基づいて漏洩音の伝搬時間差を算出する。そして、算出した伝搬時間差に基づいて、漏洩地点からセンサ設置位置までの距離を求める。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２０１８５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１記載の配管漏洩検知方法（相関法）は、図１１の（ａ）に示すように、相互相関関数φ（τ）の値が最大値となる箇所（ピーク）に基づいて漏洩音の伝搬時間差Ｔｍを算出する。当該方法においては、伝搬時間差Ｔｍをいかに精度よく算出するかによって、漏洩位置特定の精度が左右される。【０００６】
特許文献１記載の配管漏洩検知方法は、漏洩音に対して周囲雑音の影響が小さい場合には、図１１の（ａ）に示すように相互相関関数に明確なピークが現れるので、精度よく伝搬時間差Ｔｍを算出できる。しかし例えば、２つのセンサ設置地点のうち一方に大きな雑音が入った場合には、図１１の（ｂ）に示すように明確なピークが現れず、伝搬時間差Ｔｍの精度が落ちる。また、２地点の両方に雑音が入った場合には、図１１の（ｃ）に示すように雑音の音源の数だけピークが現れ、雑音に起因するピークを漏洩音のピークと誤認識することにより、伝搬速度差Ｔｍの精度が大きく低下する。【０００７】
雑音の大きな環境は、交通量の多い道路付近や繁華街など数多く存在する。特許文献１記載の配管漏洩検知方法は、このような雑音の発生している環境においては、精度よく漏洩位置を特定することが困難であるという問題点がある。【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するための技術を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成する本発明の一態様に係る漏洩検知装置は、
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、算出した値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定する漏洩有無判定手段と、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する漏洩位置算出手段とを備える。【００１０】
上記目的を達成する本発明の一態様に係る漏洩検知方法は、
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定し、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する。【００１１】
上記目的を達成する本発明の一態様に係るプログラムは、
コンピュータに、
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定し、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する、ことを実行させる。【００１２】
さらに、上記目的を達成する本発明のさらなる一態様は、係るプログラムを記憶しているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、雑音が発生している環境においても精度よく管からの漏洩を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第一の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図２】漏洩有無判定部における漏洩音と雑音との判定法を説明するための図である。
【図３】本発明の第二の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図４】相互相関関数の頻度分布（ヒストグラム）の例を説明する図である。
【図５】相互相関関数のヒストグラムと、識別境界を表す図である。
【図６Ａ】本発明の第三の実施形態係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図６Ｂ】本発明の第三の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図７】本発明の第四の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図８】本発明の第五の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図９】本発明の第七の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態に関する構成例を説明する図である。
【図１１】特許文献１の配管漏洩検知方法を用いて算出された相互相関関数φ（τ）の時間変化の例を示す説明図である。
【図１２】本発明の第六の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図１３】相互相関関数φ（τ）の時間変化を模式的に表した図である。
【図１４】第一の実施形態における漏洩検知装置Ａ１の動作を説明するフローチャートである。
【図１５】第二の実施形態における漏洩検知装置Ａ２の動作を説明するフローチャートである。
【図１６】識別境界学習部８４で学習された識別境界を表す図である。
【図１７】本発明の第八の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。
【図１８】コンピュータを構成する要素の例を表すブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を、配管に離間配置された２つのセンサに適用した実施形態により、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１０は、本発明の実施の形態に関する構成例を説明する図である。図１０に示すように、本発明の実施の形態においては、管路上の調査対象区間Ｌの両端２地点に、漏洩音を測定するセンサ１００Ａおよびセンサ１００Ｂが設置される。そして、センサ１００Ａおよびセンサ１００Ｂへの漏洩音の伝搬時間差に基づいて、漏洩点（漏洩箇所）１１０の位置が特定される。以下の実施の形態において、管路を流れる媒体は、気体，紛体，液体等であり、特定の媒体に本発明は限定されない。
【００１７】
本発明の実施の形態は、漏洩音が定常的に、あるいは略定常的に発生する、かつ、管に設置した複数センサ間の相関が大きいという特徴を利用して漏洩位置の特定を行う。具体的には、まず、以下の各実施形態に係る漏洩検知装置（図１０には不図示）は、管路上に設置された複数のセンサにより測定された漏洩音の信号を基に時間τの関数である相互相関関数φ（τ）を数１から算出する。ここで、ｘＡ（ｔ）は、時間ｔにおけるセンサ１００Ａから入力された入力信号を、ｘＢ（ｔ）は時間ｔにおけるセンサ１００Ｂから入力された入力信号を、それぞれ表す。また、Ｔは全測定時間を表す。
［数１］
2015146082.tif 000003
【００１８】
そして、係る漏洩検知装置は、算出した相互相関関数φ（τ）の値が大きく、かつ時間変化が小さい場合に、それを漏洩音に起因する相互相関関数のピーク（極大値）とみなし、そのピークに基づいて相関法によって漏洩位置を特定する。なお、相互相関関数φ（τ）の時間変化（が小さい）とは、あるτの値におけるφ（τ）の値が、異なる測定時間（測定期間）において変動する量（が小さいこと）を表す。図１３は、相互相関関数φ（τ）の時間変化を模式的に表した図である。図１３の（ａ），図１３の（ｂ），図１３の（ｃ）は、それぞれ、測定時間ｔ１〜ｔ２，ｔ２〜ｔ３，ｔ３〜ｔ４における入力信号から算出された相互相関関数を表す。本発明の実施の形態においては、図１３の（ａ），図１３の（ｂ），図１３の（ｃ）に示すように、同じ時間τに常時現れており値の大きなピークを漏洩音に起因するピークとみなす。なぜならば、図１３の（ａ），図１３の（ｂ），図１３の（ｃ）の「漏洩音」の箇所は、値が大きく、かつ、異なる測定時間において値が変動する量が小さいからである。そして、本発明の実施の形態においては、それ以外の突発的なピークを雑音に起因するピークとみなす。なぜならば、図１３の（ａ），図１３の（ｂ），図１３の（ｃ）の「雑音」の箇所は、ある測定時間における値は大きいが、異なる測定時間における値が小さい、すなわち値が変動する量が大きいからである。なお、値が大きいか否か、値の時間変化が小さいか否かは、あらかじめ定められた閾値とそれぞれ比較して判定してもよい。
【００１９】
以下に本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお以下では説明を簡略化するため、図１０に示すようにセンサを２つ利用した場合について説明するが、複数であれば３つ以上でもよい。また、用いるセンサの種類は問わない。用いるセンサは、例えば、振動センサであってもよいし、マイクロフォンであってもよい。
【００２０】
［第一の実施形態］
図1は、本発明の第一の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。本発明の第一の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ１は、信号入力部１０と、時間分割部１１と、相互相関関数算出部１２と、平均・分散算出部１３と、漏洩有無判定部１５と、伝搬時間差算出部１６と、漏洩位置算出部１７とを備える。信号入力部１０は、検査対象区間を挟む２点に設置したセンサによって得られた、時刻同期された信号を入力する。入力信号の測定時間は、長いほど精度が高くなる。入力信号の測定時間は、例えば、２４時間であってもよい。時間分割部１１は、２つの入力信号の全測定時間をそれぞれ一定の時間間隔（期間）Ｔに分割した信号を出力する。相互相関関数算出部１２は、時間分割部１１で得られた信号それぞれについて、分割された各測定時間における２つの入力信号から相互相関関数を算出する。２つのセンサ１００Ａ，１００Ｂによって検出した漏洩音の信号をそれぞれｘＡ（ｔ），ｘＢ（ｔ）とした場合、ある分割された測定時間（ｔｎ〜（ｔｎ＋Ｔ））における相互相関関数φｎ（τ）は、数２のように時間τの関数として与えられる。
［数２］
2015146082.tif 000004
または、
2015146082.tif 000005
と
2015146082.tif 000006
【００２１】
で正規化した数２−２を相互相関関数φｎ（τ）として用いてもよい。
［数２−２］
2015146082.tif 000007
【００２２】
平均・分散算出部１３は、各τに対してφｎ（τ）の平均値を与える関数Ｍ（τ）と、分散値を与える関数Ｖ（τ）を、それぞれ数３と数４によって算出する。数３にあるように、関数Ｍ（τ）は、分割された、異なる測定時間それぞれを通しての平均値である。また、数４にあるように、関数Ｖ（τ）は、分割された、異なる測定時間それぞれを通しての分散値である。なお、分散値とは、標本の値が平均値からどれだけ散らばっているかの程度を表す値を指す。分散値は、例えば、各標本の値と平均値との差分の二乗の平均によって求められる。
［数３］
2015146082.tif 000008
【００２３】
［数４］
2015146082.tif 000009
【００２４】
ただしＮは、時間分割部１１にて分割した測定信号の個数である。漏洩有無判定部１５は、Ｍ（τ）とＶ（τ）をそれぞれ、あらかじめ設定した閾値ＭｔｈおよびＶｔｈと比較し、数５の２つの条件の両方を満たすτ＝τ´が一つ以上存在した場合に漏洩が有ると判定する。そして、判定結果を出力した後、伝搬時間差算出部１６による処理に進む。
［数５］
Ｍ（τ´）＞Ｍｔｈ
Ｖ（τ´）＜Ｖｔｈ
なお、閾値ＭｔｈおよびＶｔｈは、実際に取得した漏洩音を基に定められる。また、数５の２つの条件の両方を満たすτ´が存在しなかった場合、漏洩有無判定部１５は、漏洩では無いと判定し、処理は終了する。
【００２５】
図２は、漏洩有無判定部１５での判定方法を、漏洩音と雑音それぞれの場合において説明するための概念図である。図２の（Ａ），図２の（Ｂ），図２の（Ｃ）は、漏洩音および雑音の場合の相互相関関数φｎ（τ）を示している。そして、図２の（Ａ），図２の（Ｂ），図２の（Ｃ）それぞれの場合において、各τについてφｎ（τ）の平均値と分散値をプロットした図を図２の（Ｄ），図２の（Ｅ），図２の（Ｆ）に示す。図２の（Ａ），図２の（Ｄ）の場合、φｎ（τ）の平均値が閾値Ｍｔｈより大きく、分散値が閾値Ｖｔｈより小さなτが存在するので、漏洩有無判定部１５は、漏洩音に起因するφｎ（τ）のピークとみなして漏洩が有ると判定する。一方で図２の（Ｂ），図２の（Ｅ）の場合は、平均値は大きいものの分散値が大きいため、漏洩有無判定部１５は、雑音（漏洩では無い）と判定する。また図２の（Ｃ），図２の（Ｆ）の場合も、分散値は小さいものの平均値が小さいため、漏洩有無判定部１５は、雑音（漏洩では無い）と判定する。漏洩の有無の判定結果を調査員に見える形で提示することにより、管補修の必要性の判断に利用することができる。
【００２６】
伝搬時間差算出部１６は、数５の２条件を満たすτ´を漏洩音の伝搬時間差Ｔｍとして算出する。数５の２つの条件を満たすτが複数存在した場合は、漏洩地点が複数あるとみなし、それぞれについて伝搬時間差Ｔｍを算出する。漏洩位置算出部１７は、数６によって、漏洩地点からセンサ１００Ａまでの距離Ｌａと、漏洩地点からセンサ１００Ｂまでの距離Ｌｂとを算出する。
［数６］
Ｌａ＝（Ｌ−ＴｍＣ）／２
Ｌｂ＝Ｌ−Ｌａ
ただし、Ｃは漏洩音伝搬速度を表す。
【００２７】
図１４は、第一の実施形態における漏洩検知装置Ａ１の動作を説明するフローチャートである。次に、図１４を参照して、第一の実施形態における漏洩検知装置Ａ１の動作を説明する。まず、時刻同期された２つのセンサから得られた検出結果を表す信号を信号入力部１０が入力する（ステップＳ１）。時間分割部１１は、得られた２つの入力信号の全測定時間をそれぞれ一定の時間間隔に分割した信号を出力する（ステップＳ２）。相互相関関数算出部１２は、分割された信号それぞれについて、各時間τで２つの入力信号の相互相関関数を算出する（ステップＳ３）。平均・分散算出部１３は、各時間τに対して、相互相関関数の平均値と分散値を算出する（ステップＳ４）。漏洩有無判定部１５は、相互相関関数の平均値と分散値をあらかじめ定めた閾値と比較する（ステップＳ５）。そして、漏洩有無判定部１５は、平均値が閾値以上かつ分散値が閾値以下を満たす時間τが１つ以上存在した場合（ステップＳ５においてＹＥＳ）に漏洩が有ると判定し（ステップＳ６）、それ以外の場合（ステップＳ５においてＮＯ）に漏洩では無いと判定する（ステップＳ７）。漏洩が有ると判定された場合は、伝搬時間差算出部１６が、時間τを漏洩音の伝搬時間差とみなすことにより、伝搬時間差Ｔｍを算出する（ステップＳ８）。漏洩位置算出部１７は、漏洩地点から各センサまでの距離をＴｍに基づいて算出する（ステップＳ９）。
【００２８】
以上の様に、本発明の第一の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ１は、漏洩音の定常性および複数センサ間の相関性を利用して、相互相関関数の値が大きく、かつ時間変化が小さい場合に、漏洩音に起因のピークと見なして位置を特定する。具体的には、当該漏洩検知装置Ａ１は、相互相関関数の平均値が閾値以上かつ分散値が閾値以下かどうかを判定することにより、相互相関関数の値が大きく、かつ時間変化が小さいかどうかを判定する。このため、当該漏洩検知装置Ａ１は、雑音の発生する環境でも漏洩の有無および漏洩位置を特定できるという効果を有する。特に自動車の走行音など、漏洩音と周波数帯域が重なっている雑音が存在する場合においても、当該漏洩検知装置Ａ１は、精度よく漏洩の有無および漏洩位置を特定することができる。
【００２９】
［第二の実施形態］
次に、上述した第一の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第二の実施形態について説明する。以下の説明においては、第二の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第一の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００３０】
図３は、本発明の第二の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。本発明の第二の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ２は、第一の実施形態の漏洩検知装置Ａ１における平均・分散算出部１３と、漏洩有無判定部１５と、伝搬時間差算出部１６に代えて、最頻値算出部２３と、漏洩有無判定部２５と、伝搬時間差算出部２６とを有する。最頻値算出部２３は、上記の相互相関関数算出部１２で得られた分割された測定時間（ｔｎ〜（ｔｎ＋Ｔ））における相互相関関数φｎ（τ）（０≦ｎ≦Ｎ）のうち、φｎ（τ）が数７の不等式を満たす回数（頻度）Ｃ（τ，ｉ）を各τ，各ｉについてカウントする。すなわち、最頻値算出部２３は、φｎ（τ）の値を所定の区間幅Ｓ毎の区間値（ｂ０〜ｂ１，…，ｂｉ〜ｂｉ＋１，…，ｂＭ−１〜ｂＭ）に割り当てる。そして、最頻値算出部２３は、各区間値毎に、φｎ（τ）の値が該当する回数（出現頻度）をカウントする。その後、最頻値算出部２３は、数８に示すように、Ｃ（τ，ｉ）の最大値（最頻値）Ｃｍ（τ）と、最頻値をとるときの相互相関関数φ（τ）を算出する。
［数７］
2015146082.tif 000010
【００３１】
［数８］
2015146082.tif 000011
【００３２】
ただし数７に示すように、ｂｉの最小値ｂ０はφｎ（τ）の最小値とし、最大値ｂＭはφｎ（τ）の最大値とする。区間幅Ｓ＝ｂｉ＋１−ｂｉは、Ｃ（τ，ｉ）が一定以上のばらつきをもつ範囲で、十分小さくなるように定める。最頻値算出部２３で得られた、相互相関関数の頻度分布（ヒストグラム）の例を図４に示す。ただし、縦軸は頻度Ｃ（τ，ｉ）を区間幅Ｓで正規化した値である。
【００３３】
漏洩有無判定部２５は、図４の（Ａ）に示すように、最頻値Ｃｍ（τ）を区間幅Ｓで正規化した値と、最頻値をとるときの相互相関関数φ（τ）がそれぞれ、数９の２つの条件の両方を満たすようなτ＝τ´が一つ以上存在した場合に漏洩が有ると判定する。そして、判定結果を出力した後、伝搬時間差算出部２６による処理に進む。
［数９］
Ｃｍ（τ´）／Ｓ＞Ｃｔｈ
φ（τ´）＞Φｔｈ
図４に点線で示した閾値ＣｔｈおよびΦｔｈは、実際に取得した漏洩音から定められる。図４の（Ｂ）や図４の（Ｃ）のように、数９を満たすτが存在しない場合は漏洩では無いと出力し、処理は終了する。伝搬時間差算出部２６は、数９の条件を満たした時のτ´を漏洩音に起因する伝搬時間差Ｔｍとして算出する。
【００３４】
図１５は、第二の実施形態における漏洩検知装置Ａ２の動作を説明するフローチャートである。次に、最頻値算出部２３と、漏洩有無判定部２５と、伝搬時間差算出部２６と、漏洩位置算出部１７とを含む漏洩検知装置Ａ２の動作を、図１５のフローチャートを用いて説明する。なお、図１４のフローチャートと同様の処理については同一の番号を付与することにより、説明を省略する。相互相関関数算出部１２は、分割された信号について、各時間で２つの入力信号の相互相関関数を算出する（ステップＳ３）。最頻値算出部２３は、時間τごとに相互相関関数の頻度を算出し（ステップＳ１４）、頻度の最大値（最頻値）と、最頻値をとる時の相互相関関数を算出する（ステップＳ１５）。漏洩有無判定部２５は、最頻値と最頻値をとる時の相互相関関数それぞれを閾値と比較する（ステップＳ１６）。そして、漏洩有無判定部２５は、両方が閾値を超える時間τが存在した場合（ステップＳ１６においてＹＥＳ）に漏洩が有ると判定して判定結果を出力し（ステップＳ１７）、それ以外の場合（ステップＳ１６においてＮＯ）は漏洩では無いと判定して処理は終了する（ステップＳ１８）。漏洩が有ると判定された場合は、伝搬時間差算出部２６が、最頻値と最頻値をとる時の相互相関関数それぞれが閾値を超える時間τを伝搬時間差Ｔｍとして算出する（ステップＳ１９）。最後に、漏洩位置算出部１７が、伝搬時間差Ｔｍから漏洩位置を算出する（ステップＳ２０）。
【００３５】
以上の様に、本発明の第二の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ２は、長時間の入力信号を測定する中で、漏洩音は常に発生しているが雑音は一時的に発生していない時間帯があるという特徴を利用している。このため、当該漏洩検知装置Ａ２は、交通量の多い道路など雑音が頻繁に発生する環境でも、漏洩の有無の判定および漏洩位置の特定を行うことができる。
【００３６】
［第三の実施形態］
次に、上述した第一の実施形態および第二の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第三の実施形態について説明する。以下の説明においては、第三の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第一の実施形態および第二の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００３７】
本発明の第三の実施形態においては、雑音がなるべく発生していない区間を抽出するため、第一の実施形態または第二の実施形態のようにセンサの入力信号を一定の時間間隔に分割する前に、複数センサの入力信号のレベルが小さい時間区間を抽出し、各区間について一定の時間間隔に分割する。このため、本発明の第三の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ３およびＡ３´は、図６Ａおよび図６Ｂに示すように、それぞれ第一の実施形態と第二の実施形態の漏洩検知装置Ａ１およびＡ２における信号入力部１０の後に、信号レベル算出部３０と評価区間算出部３１を有する。このように入力信号レベルが特に大きな区間を取り除くことによって、常時発生している漏洩音とは対照的に、一時的に発生している雑音の影響を取り除くことができる。このため、本発明の第三の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ３およびＡ３´は、第一の実施形態および第二の実施形態における効果に加えて、雑音環境下における漏洩有無判定および漏洩位置特定の精度が高くなるという効果を有する。
【００３８】
［第四の実施形態］
次に、上述した第二の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第四の実施形態について説明する。以下の説明においては、第四の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第二の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００３９】
本発明の第四の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ４は、図７に示すように、第二の実施形態の漏洩検知装置Ａ２における信号入力部１０の代わりに、信号入力部４０を有する。信号入力部４０は、例えば２４時間連続して信号を入力するのではなく、３時間ごとに１時間ずつ測定するなどして、一定の時間間隔ごとに一定の期間の間測定することを特徴とする。これによって、本発明の第四の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ４は、処理できるデータ量や電力が限られている場合でも昼夜のさまざまなデータが効率よく取得できる。このため、本発明の第四の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ４は、第二の実施形態における効果に加えて、精度を落とすことなく漏洩有無判定および漏洩位置特定ができるという効果を有する。
【００４０】
［第五の実施形態］
次に、上述した第一の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第五の実施形態について説明する。以下の説明においては、第五の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第一の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００４１】
本発明の第五の実施形態においては、第一の実施形態と同様に相互相関関数φｎ（τ）の平均値Ｍ（τ）を算出する際に、相互相関関数の値が特に高い場合と低い場合に、その時の値を異常値として利用せず、残りの値のみから平均値を算出することを特徴とする。例えば、時間分割部１１にて分割した測定信号の個数Ｎ＝１００で、相互相関関数の値を大きい順に並べた時の上位１０位以上と下位１０位以下の値以外である、残り８０個の値のみで平均値を算出した場合、平均値Ｍ（τ）は数１０で与えられる。
［数１０］
2015146082.tif 000012
【００４２】
または、平均値の代わりに中央値μ（τ）を、数１１から算出してもよい。
［数１１］
2015146082.tif 000013
【００４３】
このため、本発明の第五の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ５は、図８に示すように、第一の実施形態の漏洩検知装置Ａ１における平均・分散算出部１３の代わりに、平均・分散算出部５３を有する。これによって、当該漏洩検知装置Ａ５は、第一の実施形態の効果に加えて、異常値による漏洩有無判定および漏洩位置特定の精度低下を抑えることができる。
【００４４】
［第六の実施形態］
次に、上述した第一の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第六の実施形態について説明する。以下の説明においては、第六の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第一の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００４５】
第一の実施形態の漏洩有無判定部１５は、相互相関関数の平均値および分散値を閾値比較することで漏洩の有無の判定を行う。本発明の第六の実施形態においては、これに代えて、事前に用意した複数の漏洩音信号（漏洩音情報）および雑音信号（雑音情報）を基に、平均・分散グラフ上の識別境界を学習し、評価対象信号が識別境界に対してどちら側に位置するかで漏洩の有無の判定を行うことを特徴とする。ここで識別境界とは、漏洩が有る場合と漏洩では無い場合それぞれの領域を定義する境界線である。すなわち、識別境界とは、漏洩の有無の判定の境界となる、平均値と分散値との組み合わせ(平均・分散グラフ上の点)の集合である。
【００４６】
本発明の第六の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ６は、図１２に示すように、第一の実施形態の漏洩検知装置Ａ１における漏洩有無判定部１５の代わりに、漏洩音・雑音信号入力部８０と、時間分割部８１と、相互相関関数算出部８２と、平均・分散算出部８３と、識別境界学習部８４と、漏洩有無判定部９５とを有する。漏洩音・雑音信号入力部８０は、信号入力部１０で入力した評価対象信号とは異なる、複数の漏洩音と雑音を入力する。漏洩音は、漏洩点を挟む管路上の２点にセンサを設置することにより測定される。雑音は、付近に漏洩のない管路上の２点に設置したセンサにより測定される。時間分割部８１と相互相関関数算出部８２は、上記の漏洩音・雑音信号入力部８０で入力した信号に対して、それぞれ第一の実施形態の時間分割部１１および相互相関関数算出部１２と同様の動作を実施する。
【００４７】
平均・分散算出部８３は、漏洩音と雑音それぞれについて、相互相関関数の平均値を与える関数Ｍ（τ）と分散値を与える関数Ｖ（τ）を、それぞれ数３と数４より算出する。識別境界学習部８４は、平均・分散算出部８３で得られた漏洩音と雑音それぞれのＭ（τ）とＶ（τ）の値から、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）やニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器等の識別器を用いて、２次元空間（平均・分散グラフ）上の識別境界を学習する。漏洩有無判定部９５は、平均・分散算出部１３で算出した評価対象信号の平均値と分散値が、上記の識別境界に対して漏洩音側にある場合に漏洩が有ると判定し、雑音側にある場合に漏洩では無いと判定する。
【００４８】
図１６は、識別境界学習部８４で学習された識別境界を表す概念図である。図１６の横軸は平均値であり、縦軸は分散値である。事前に用意した漏洩音および雑音はそれぞれ、黒丸と白丸で示されている。点線は漏洩音および雑音から学習された識別境界である。評価信号が斜線の領域にある場合に漏洩が有ると判定され、それ以外の領域にある場合に漏洩では無いと判定される。
【００４９】
以上の様に、本発明の第六の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ６は、第一の実施形態の効果を有することに加えて、より精度の高い判定を行うことができる。
【００５０】
［第七の実施形態］
次に、上述した第二の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第七の実施形態について説明する。以下の説明においては、第七の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第二の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００５１】
第二の実施形態の漏洩有無判定部２５は、最頻値および相互相関関数を閾値と比較することによって漏洩の有無の判定を行う。本発明の第七の実施形態においては、これに代えて、事前に取得した複数の漏洩音信号（漏洩音情報）および雑音信号（雑音情報）を基に、相互相関関数のヒストグラム上の識別境界を学習し、評価対象信号の最頻値が識別境界に対してどちら側に位置するかで漏洩の有無の判定を行うことを特徴とする。ここで識別境界とは、漏洩が有る場合と漏洩では無い場合それぞれの領域を定義する境界線である。すなわち、識別境界とは、漏洩の有無の判定境界となる、区間値と出現頻度との組み合わせ(相互相関関数のヒストグラム上の点)の集合である。
【００５２】
本発明の第七の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ７は、図９に示すように、第二の実施形態の漏洩検知装置Ａ２における漏洩有無判定部２５の代わりに、漏洩音・雑音信号入力部８０と、時間分割部８１と、相互相関関数算出部８２と、最頻値算出部６３と、識別境界学習部６４と、漏洩有無判定部８５とを有する。
【００５３】
漏洩音・雑音信号入力部８０と、時間分割部８１と、相互相関関数算出部８２は、第六の実施形態で説明したように、複数の漏洩音と雑音に対して、それぞれ相互相関関数を算出する。
【００５４】
最頻値算出部６３は、相互相関関数φｎ（τ）が数７の不等式を満たす回数（頻度）Ｃ（τ，ｉ）を各τ，各ｉについてカウントした後、数１２に示すように、Ｃ（τ，ｉ）の最大値（最頻値）Ｃｍ´を算出する。
［数１２］
2015146082.tif 000014
【００５５】
同時に、最頻値算出部６３は、最頻値Ｃｍ´をとる場合のτ＝τ´，ｉ＝ｉ´から、相互相関関数φｎ（τ´，ｉ´）も算出する。
【００５６】
識別境界学習部６４は、上記の最頻値算出部６３で得られた雑音と漏洩音それぞれの最頻値Ｃｍ´とそのときの相互相関関数φｎ（τ´，ｉ´）の値から、サポートベクターマシンやニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器等の識別器を用いて、２次元空間（相互相関関数のヒストグラム）上の識別境界を学習する。漏洩有無判定部８５は、最頻値算出部２３で算出した評価対象信号の最頻値が、上記の識別境界に対して漏洩音側にある場合に漏洩が有ると判定し、雑音側にある場合に漏洩では無いと判定する。
【００５７】
図５は、評価対象信号から算出された相互相関関数のヒストグラムと、事前に学習した識別境界を表す概念図である。図５の横軸は相互相関関数φ（τ）の値であり、縦軸は頻度Ｃ（τ，ｉ）を区間幅Ｓで正規化した値である。図５に示す例においては、評価対象信号のヒストグラムが、識別境界で囲まれた斜線の領域に入るため、漏洩が有ると判定される。
【００５８】
以上の様に、本発明の第七の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ７は、第二の実施形態の効果を有することに加えて、より精度の高い判定を行うことができる。
【００５９】
［第八の実施形態］
次に、上述した第一の実施形態に係る漏洩検知装置を基本とする第八の実施形態について説明する。以下の説明においては、第八の実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した第一の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。
【００６０】
図１７は、本発明の第八の実施形態に係る漏洩検知装置の構成を表すブロック図である。本発明の第八の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ８は、漏洩有無判定部１５と、漏洩位置算出部１７とを備える。
【００６１】
漏洩有無判定部１５は、複数のセンサから入力された入力信号同士の相互相関関数の値が、閾値以上かつ時間変化が閾値以下である場合に漏洩が有ると判定する。
【００６２】
漏洩位置算出部１７は、相互相関関数の値が閾値以上かつ時間変化が閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、この伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する。
【００６３】
以上の様に、本発明の第八の実施形態に係る漏洩検知装置Ａ８は、漏洩音の定常性および複数センサ間の相関性を利用して、相互相関関数の値が大きく、かつ時間変化が小さい場合に漏洩が有ると判定する。そして、当該漏洩検知装置Ａ８は、相互相関関数の値が大きく、かつ時間変化が小さい箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、この伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する。このため、当該漏洩検知装置Ａ８は、雑音の発生する環境でも漏洩の有無および漏洩位置を特定できるという効果を有する。
【００６４】
［漏洩検知装置のハードウェア構成］
以下、上述した各実施形態に係る漏洩検知装置を実現可能なハードウェア構成例について説明する。
【００６５】
図１８は、コンピュータを構成する要素の例を表すブロック構成図である。図１８のコンピュータ９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９１０と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９２０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９３０と、ハードディスクドライブ９４０と、通信インタフェース９５０とを備えている。
【００６６】
前述した漏洩検知装置Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ３´，Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７，Ａ８の構成要素は、プログラム（ソフトウェアプログラム，コンピュータプログラム）がコンピュータ９００のＣＰＵ９１０において実行されることにより実現されてもよい。具体的には、前述した図１，図３，図６Ａ，図６Ｂ，図７，図８，図９，図１２，図１７に記載の構成要素である、時間分割部１１，８１と、相互相関関数算出部１２，８２と、平均・分散算出部１３，５３，８３と、漏洩有無判定部１５，２５，８５，９５と、伝搬時間差算出部１６，２６と、漏洩位置算出部１７と、最頻値算出部２３，６３と、信号レベル算出部３０と、評価区間抽出部３１と、識別境界学習部６４，８４は、ＣＰＵ９１０がＲＯＭ９３０あるいはハードディスクドライブ９４０からプログラムを読み込み、読み込んだプログラムを、例えば図１４，１５に示したフローチャートの手順の如くＣＰＵ９１０が実行することにより実現されてもよい。そして、このような場合において、上述した実施形態を例に説明した本発明は、係るコンピュータプログラムを表すコードあるいはそのコンピュータプログラムを表すコードが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（例えばハードディスクドライブ９４０や、不図示の着脱可能な磁気ディスク媒体，光学ディスク媒体やメモリカードなど）によって構成されると捉えることができる。
【００６７】
あるいは、時間分割部１１，８１と、相互相関関数算出部１２，８２と、平均・分散算出部１３，５３，８３と、漏洩有無判定部１５，２５，８５，９５と、伝搬時間差算出部１６，２６と、漏洩位置算出部１７と、最頻値算出部２３，６３と、信号レベル算出部３０と、評価区間抽出部３１と、識別境界学習部６４，８４は、専用のハードウェアで実現されてもよい。また、漏洩検知装置Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ３´，Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７，Ａ８は、これら構成要素を備える専用のハードウェアであってもよい。
【００６８】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００６９】
（付記１）
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、算出した値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定する漏洩有無判定手段と、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する漏洩位置算出手段とを備える漏洩検知装置。
【００７０】
（付記２）
前記漏洩有無判定手段は、前記相互相関関数の値の異なる測定時間を通しての平均値が第３の閾値以上、かつ、分散値が第４の閾値以下の場合に漏洩が有ると判定する付記１記載の漏洩検知装置。
【００７１】
（付記３）
前記漏洩有無判定手段は、所定の区間幅毎に割り当てられた前記相互相関関数の区間値が第５の閾値以上、かつ、当該区間値の出現頻度が第６の閾値以上の場合に漏洩が有ると判定する付記１記載の漏洩検知装置。
【００７２】
（付記４）
前記漏洩有無判定手段は、前記相互相関関数の最大値から順に所定個数の値および最小値から順に所定個数の値を除いた、残りの値から平均値を算出する付記２記載の漏洩検知装置。
【００７３】
（付記５）
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記平均値と前記分散値との組み合わせの集合である識別境界を学習する識別境界学習手段をさらに備え、
前記漏洩有無判定手段は、前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する付記２または４記載の漏洩検知装置。
【００７４】
（付記６）
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記区間値と前記出現頻度との組み合わせの集合である識別境界を学習する識別境界学習手段をさらに備え、
前記漏洩有無判定手段は、前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する付記３記載の漏洩検知装置。
【００７５】
（付記７）
前記識別境界学習手段は、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器のいずれかである識別器を用いて前記識別境界を学習し、
前記漏洩有無判定手段は、評価対象の入力信号の最頻値が前記識別境界に対して漏洩音側にある場合に漏洩が有ると判定し、雑音側にある場合に漏洩では無いと判定する付記５または６記載の漏洩検知装置。
【００７６】
（付記８）
前記入力信号からレベルが閾値以下である区間を抽出し、抽出された区間を一定の時間間隔に分割し、分割された前記入力信号同士の相互相関関数を算出する相互相関関数算出手段をさらに備える付記１乃至７のいずれかに記載の漏洩検知装置。
【００７７】
（付記９）
時間間隔Ｍごとに期間Ｎの間（ただし、時間間隔Ｍ＞期間Ｎ）前記入力信号を入力する信号入力手段をさらに備える付記８記載の漏洩検知装置。
【００７８】
（付記１０）
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定し、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する漏洩検知方法。
【００７９】
（付記１１）
前記相互相関関数の値の異なる測定時間を通しての平均値が第３の閾値以上、かつ、分散値が第４の閾値以下の場合に漏洩が有ると判定する付記１０記載の漏洩検知方法。
【００８０】
（付記１２）
所定の区間幅毎に割り当てられた前記相互相関関数の区間値が第５の閾値以上、かつ、当該区間値の出現頻度が第６の閾値以上の場合に漏洩が有ると判定する付記１０記載の漏洩検知方法。
【００８１】
（付記１３）
前記相互相関関数の最大値から順に所定個数の値および最小値から順に所定個数の値を除いた残りの値から平均値を算出する付記１１記載の漏洩検知方法。
【００８２】
（付記１４）
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記平均値と前記分散値との組み合わせの集合である識別境界を学習し、
前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する付記１１または１３記載の漏洩検知方法。
【００８３】
（付記１５）
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記区間値と前記出現頻度との組み合わせの集合である識別境界を学習し、
前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する付記１２記載の漏洩検知方法。
【００８４】
（付記１６）
サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器のいずれかである識別器を用いて前記識別境界を学習し、
評価対象の入力信号の最頻値が前記識別境界に対して漏洩音側にある場合に漏洩が有ると判定し、雑音側にある場合に漏洩では無いと判定する付記１４または１５記載の漏洩検知方法。
【００８５】
（付記１７）
前記入力信号からレベルが閾値以下である区間を抽出し、
抽出された区間を一定の時間間隔に分割し、
分割された前記入力信号同士の相互相関関数を算出する付記１０乃至１６のいずれかに記載の漏洩検知方法。
【００８６】
（付記１８）
時間間隔Ｍごとに期間Ｎの間（ただし、時間間隔Ｍ＞期間Ｎ）前記入力信号を入力する付記１７記載の漏洩検知方法。
【００８７】
（付記１９）
コンピュータに、
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出する処理と、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有いと判定する処理と、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出する処理と、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する処理とを実行させるプログラム。
【００８８】
（付記２０）
コンピュータに、
前記相互相関関数の値の所定期間中の平均値が第３の閾値以上、かつ分散値が第４の閾値以下の場合に漏洩が有ると判定する処理を実行させる付記１９記載のプログラム。
【００８９】
（付記２１）
コンピュータに、
所定の区間幅毎に割り当てられた前記相互相関関数の区間値が第５の閾値以上、かつ、当該区間値の出現頻度が第６の閾値以上の場合に漏洩が有ると判定する処理を実行させる付記１９記載のプログラム。
【００９０】
（付記２２）
コンピュータに、
前記相互相関関数の最大値から順に所定個数の値および最小値から順に所定個数の値を除いた残りの値から平均値を算出する処理を実行させる付記２０記載のプログラム。
【００９１】
（付記２３）
コンピュータに、
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記平均値と前記分散値との組み合わせの集合である識別境界を学習する処理と、
前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する処理とを実行させる付記２０または２２記載のプログラム。
【００９２】
（付記２４）
コンピュータに、
事前に取得した複数の漏洩音情報および雑音情報を基に、漏洩の有無の判定の境界となる、前記区間値と前記出現頻度との組み合わせの集合である識別境界を学習する処理と、
前記識別境界に基づいて漏洩の有無を判定する処理とを実行させる付記２１記載のプログラム。
【００９３】
（付記２５）
コンピュータに、
サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ近傍識別器のいずれかである識別器を用いて前記識別境界を学習する処理と、
評価対象の入力信号の最頻値が前記識別境界に対して漏洩音側にある場合に漏洩が有ると判定し、雑音側にある場合に漏洩では無いと判定する処理とを実行させる付記２３または２４記載のプログラム。
【００９４】
（付記２６）
コンピュータに、
前記入力信号からレベルが閾値以下である区間を抽出する処理と、
抽出された区間を一定の時間間隔に分割する処理と、
分割された前記入力信号同士の相互相関関数を算出する処理とを実行させる付記１９乃至２５のいずれかに記載のプログラム。
【００９５】
（付記２７）
コンピュータに、
時間間隔Ｍごとに期間Ｎの間（ただし、時間間隔Ｍ＞期間Ｎ）前記入力信号を入力する処理を実行させる付記２６記載のプログラム。
以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１４年３月２６日に出願された日本出願特願２０１４−０６３５４３号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００９６】
Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ３´，Ａ４，Ａ５，Ａ６，Ａ７，Ａ８    漏洩検知装置
１０，４０    信号入力部
１１，８１    時間分割部
１２，８２    相互相関関数算出部
１３，５３，８３    平均・分散算出部
１５，２５，８５，９５    漏洩有無判定部
１６，２６    伝搬時間差算出部
１７    漏洩位置算出部
２３，６３    最頻値算出部
３０    信号レベル算出部
３１    評価区間抽出部
６４，８４    識別境界学習部
８０    漏洩音・雑音信号入力部
１００Ａ，１００Ｂ    センサ
１１０    漏洩点
９００    コンピュータ
９１０    ＣＰＵ
９２０    ＲＡＭ
９３０    ＲＯＭ
９４０    ハードディスクドライブ
９５０    通信インタフェース
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年9月20日(2016.9.20)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１４】
コンピュータに、
複数のセンサの検出結果を表す信号を用いて、それら信号の相互相関関数の値を算出し、
前記相互相関関数の値が第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記算出した値の時間変化が第２の閾値以下である場合に漏洩が有ると判定し、
前記相互相関関数の値が前記第１の閾値以上、かつ、異なる測定時間における前記相互相関関数の値の時間変化が前記第２の閾値以下である箇所に基づいて漏洩音の伝播時間差を算出し、
前記伝搬時間差に基づいて漏洩位置を特定する、
ことを実行させるプログラム。
【国際調査報告】
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