(57)【要約】【課題】  システムがユーティリティ配管属性データ及び配管損傷データを受け取り且つ自動的に変換する。【解決手段】  該配管属性及び／又は損傷データにおける欠落しているか及び／又は不正確なエントリーが自動的に同定され且つこれらのエントリーに対する正確な値が自動的に補完されて該配管属性データ及び損傷データの改良したデータセットを発生する。該改良したデータは機械学習でモデルを構築するために使用することが可能である。配管のネットワークにおける配管セグメントに対する破損の将来の尤度の予測を該モデルに基づいて行うことが可能である。変換され、最適化され、合体され、且つ補完された環境データで補充された全国的データベースを作成することが可能である。該全国的データベースは、計算コストを節約するために多くの顧客によって使用することが可能である。該全国的データベースは、ユーティリティ会社に対して破損予測モデルを構築するために使用することが可能であり、それにより計算コストが節約される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客へ流体を運ぶための地中配管のネットワークに関する配管データを改良する方法において、
前記地中配管のネットワークの一つ又はそれ以上に対する複数個の配管属性を含む１組の配管データをコンピュータシステムによって受け取り、
一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確である前記ネットワークの少なくとも一つにおける一つ又はそれ以上の配管を該コンピュータシステムで同定し、
該一つ又はそれ以上の配管属性に対する補完データを自動的に発生してその結果改良した組の配管データとさせ、及び
該改良した組の配管データに基づいて前記地中配管のネットワークの一つ又はそれ以上の一つ又はそれ以上の側面を管理する、
ことを包含している方法。
【請求項２】
前記補完データを自動的に発生することが、ＧＰＳ、アドレス、及びジオコードからなるグループから選択される一つ又はそれ以上の情報源を使用するジオロケーション伝達プロセスを包含している請求項１記載の方法。
【請求項３】
該１組の配管データが、少なくともその内の幾つかが配管損傷に対するロケーションを包含しているが前記損傷に対する特定の配管セクションを包含していない配管損傷データ、を包含しており、且つ前記ジオロケーション伝達プロセスが、該配管損傷に対する夫々のロケーションに対して最も近い配管セクションではない前記配管損傷の少なくとも幾つかに対して配管セクションを割り当てる、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記補完データを自動的に発生することが、前記一つ又はそれ以上の配管に対応する地理的ポジションに関するパーセルデータを使用することを、包含している請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確であることが、複数個の地中配管セクションに対する設置年を包含しており、且つ前記補完データを自動的に発生することが、該地中配管セクションの少なくとも幾つかに対する前記欠落しているか又は不正確な設置年の補正及び／又は補完を包含している、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確であることが、複数個の地中配管セクションに対する配管物質を包含しており、且つ前記補完データを自動的に発生することが、該地中配管セクションの少なくとも幾つかに対する前記欠落しているか又は不正確な配管属性の補正及び／又は補完を包含している、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確であることが、複数個の地中配管セクションに対する配管直径を包含しており、且つ前記補完データを自動的に発生することが、該地中配管セクションの少なくとも幾つかに対する前記欠落しているか又は不正確な配管直径の補正及び／又は補完を包含している、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記補完データを自動的に発生することが、該欠落しているか又は不正確な属性の少なくとも幾つかに対して補正及び／又は補完を行うために機械学習を使用することを包含している請求項１記載の方法。
【請求項９】
更に、前記改良した組の配管データに基づいて一つ又はそれ以上の配管セクションの破損の尤度を予測することを包含している請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記予測することが、前記改良した組の配管データの少なくとも幾つかを使用して機械学習で構築されるモデルに少なくとも部分的に基づいている、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記管理することが、前記一つ又はそれ以上の配管セクションの破損の前記予測された尤度に少なくとも部分的に基づいて配管セクション交換ジョブを計画することを包含している請求項９記載の方法。
【請求項１２】
前記補完データが、一つ又はそれ以上の配管セクションの補完された物質及び直径データを包含しており、且つ本方法が、更に、一つ又はそれ以上の配管セクションの前記補完された物質及び直径データに基づく修復及び交換のコストを推定することを包含している請求項１記載の方法。
【請求項１３】
顧客へ流体を運ぶための地中配管のネットワークに関する配管データを改良するシステムにおいて、
前記地中配管のネットワークの一つ又はそれ以上に対する複数個の配管属性を含む１組の配管データを格納するデータベース、及び
一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確である前記ネットワークの少なくとも一つにおいて一つ又はそれ以上の配管を同定し、結果的に改良した組の配管データとなるように該一つ又はそれ以上の配管属性に対する補完データを発生すべく構成されている処理システム、
を有しており、
前記地中配管のネットワークの一つ又はそれ以上の一つ又はそれ以上の側面が該改良した組の配管データに少なくとも部分的に基づいて管理することが可能であるシステム。
【請求項１４】
更に、前記地中配管のネットワークの少なくとも一つの該一つ又はそれ以上の側面を管理している顧客から前記組の配管データを受け取るためのアップローダーを含むフロントエンドシステム、及び、前記改良した組の配管データの少なくとも幾つかを表示させることが可能であり前記管理を簡単化させるビュアー、を有しているシステム。
【請求項１５】
該処理システムが、更に、前記ネットワークにおける配管セグメントの漏洩の尤度を予測すべく構成されており、且つ前記地中配管のネットワークの一つ又はそれ以上の前記一つ又はそれ以上の側面が管理されることが、前記予測された漏洩の尤度に少なくとも部分的に基づいて配管セクションを交換することを包含している請求項１３記載のシステム。
【請求項１６】
前記処理システムが、前記改良した組の配管データの少なくとも幾つかを使用して機械学習で構築したモデルに少なくとも部分的に基づいて該尤度を予測する請求項１５記載のシステム。
【請求項１７】
該１組の配管データが、その内の少なくとも幾つかが配管損傷に対するロケーションを包含しているが前記損傷に対する特定の配管セクションを包含するものではない配管損傷データを包含しており、且つ該補完データが該配管損傷の夫々のロケーションに対して最も近い配管セクションではない前記配管損傷の少なくとも幾つかに対して配管セクションを割り当てるべく構成されているジオロケーション伝達プロセスを使用して発生される、請求項１３記載のシステム。
【請求項１８】
環境データを包含する標準化したデータベースを作成する方法において、
第１複数個の別個の環境ラスター形式データセットへアクセスし、
該第１複数個の別個の環境ラスター形式データセットを合体して第２複数個の一層大きな環境形式データセットを発生し、
該第２複数個の一層大きな環境形式データセットの少なくとも幾つかをベクター化させて第３複数個の一層大きなベクターデータセットを発生し、
該第３複数個の一層大きなベクターデータセットの少なくとも幾つかを合体して合体型ベクターデータセットを形成し、及び
標準化したデータベースを発生するために該合体型ベクターデータセットにおける一つ又はそれ以上の欠落している属性を補完する、
ことを包含している方法。
【請求項１９】
該第１複数個の別個の環境ラスターデータセットの少なくとも幾つかは互いにオーバーラップするものではないか又は互いに同じ空間に広がるものではない請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
別個の環境ラスター形式データセットが土壌特性、人口、気候、標高、勾配、及び土壌からなるグループから選択される一つ又はそれ以上のタイプのデータを包含している請求項１８記載の方法。
【請求項２１】
更に、一つ又はそれ以上の所定限界の外側に該当することに基づいて前記標準したデータベースから外れ値データを除去することを包含している、請求項１８記載の方法。
【請求項２２】
前記標準化したデータベースが、該第１複数個の別個の環境ラスター形式データセット内には包含されていなかった一つ又はそれ以上の新たな環境変数を包含している請求項１８記載の方法。
【請求項２３】
該一つ又はそれ以上の新たな環境変数が、土壌密度、人口密度、全国的勾配、損傷密度、及び海岸線、鉄道、地下鉄、道路、河川、クリーク、小川、池、及び／又は湖の近接度マップからなるグループから選択される一つ又はそれ以上を包含している請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
前記第１複数個の別個の環境ラスターデータセットが地区割りデータを包含しており、且つ本方法が、更に、前記地区割データの一部をカテゴリー化させることを包含している請求項１８記載の方法。
【請求項２５】
更に、一層効率的に前記データベースへ統合させるために非正方形型データを正方形型データへ近似させることを包含している請求項１８記載の方法。
【請求項２６】
前記標準化したデータベースが複数の顧客によって使用されて、カスタム的に発生されたデータベースと比較して、前記顧客の各々に対して計算上のコストの節約を提供する請求項１８記載の方法。
【請求項２７】
更に、前記標準化したデータベースに少なくとも部分的に基づいて、顧客へ流体を運ぶ地中配管のネットワークにおいて漏洩する配管セグメントの尤度を予測することを包含している請求項１８記載の方法。
【請求項２８】
更に、前記標準化したデータベースに少なくとも部分的に基づく機械学習を使用してモデルを構築することを包含しており、前記配管セグメントの漏洩の尤度を予測することが該モデルに基づくものである請求項２７記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許出願は以下の仮出願の各々の優先権を主張すると共に引用により取り込むものである。
【０００２】
米国仮出願番号６２／６４９，０５８、２０１８年３月２８日出願；
米国仮出願番号６２／６５８，１８９、２０１８年４月１６日出願；
米国仮出願番号６２／６７１，６０１、２０１８年５月１５日出願；
米国仮出願番号６２／７４３，４７７、２０１８年１０月９日出願；
米国仮出願番号６２／７４３，４８３、２０１８年１０月９日出願；及び
米国仮出願番号６２／７４３，４８５、２０１８年１０月９日出願。
【０００３】
本特許出願は、集約的に「同時係属特許出願」として言及されるこれと同日付けで出願された以下の米国及びＰＣＴ出願、即ち、米国特許出願番号１６／３６５，４６６（代理人ドケット番号：Ｆｒａｃｔａ−００２−ＵＳ；米国特許出願番号１６／３６５，５２２号（代理人ドケット番号：Ｆｒａｃｔａ−００６−ＵＳ）；及び国際特許出願番号ＰＣＴ／ＵＳ１９／２４１３９（代理人ドケット番号：Ｆｒａｃｔａ−００２−ＰＣＴ）、に関連しており且つ引用により取り込む。
【０００４】
本特許出願は、大略、アンダーグランドパイプ即ち地中配管のネットワークに関するデータを処理するための改良したシステム及び方法に関するものである。より詳細には、幾つかの実施例は、消費者へ流体を運ぶための地中配管のネットワークに関する配管データを改良するための方法及びシステムに関するものである。幾つかの実施例は、地中配管のネットワークに関連することのある環境データを含む標準化したデータベースを作成するための方法及びシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００５】
米国における水道事業会社（ｗａｔｅｒ  ｕｔｉｌｉｔｙ  ｃｏｍｐａｎｙ）は、彼らの配管ネットワークに関する情報を収集すると共に時間の経過と共に発生する損傷を記録して、彼らのシステムに関して数百万個のデータポイントを蓄積してきている。このデータは、彼らのシステムの年齢及び構成を理解することから配管交換を計画すること及び損傷に取り組むことまで、これらの事業会社にとって有用である。
【０００６】
しかしながら、米国で事業を行う約５０，０００社の水道事業会社は、彼らのデータを統合しておらず、且つそのデータの多くは色々なフォーマットで格納されている。そのために、これらの会社（以下、「ユーティリティ」とも言う）は彼らのデータを他の形式の情報と合体する能力が制限されており且つしばしばかれらのシステムの正確な分析を実施することが不可能である。
【０００７】
更に、殆どのユーティリティはかれらのデータセットの品質を維持していない。幾つかのユーティリティが有するデータはエラーを含んでおり且つ彼らの分析の正確性に影響を与える場合がある。例えば、或るユーティリティは、以前の配管損傷の位置をジオロケーション処理しておらず、又はどの配管が以前に損傷したかの同定をしていない。これらの問題は、ユーティリティの作業の実効性のみならずユーティリティデータに関する分析の正確性を著しく制限することとなる。
【０００８】
更に、米国内の種々の組織は、土壌特性、人口、天候、及びその他等の環境及び地理空間的属性に関連する数百万のデータポイントを収集している。これらのデータポイントは、地理空間的分析及びこれらの変数とその他の特徴との間の関係を相関する場合に使用するのに有用なものである。例えば、これらのデータセットは、全国にわたる水道本管の破損の尤度の計算において著しく有用なものである場合がある。しかしながら、不幸にも、これらのデータセットは生の形式では使用不能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
幾つかの実施例によれば、消費者へ流体を運ぶための地中配管のネットワークに関係する配管データを改良する方法が記載される。幾つかの実施例によれば、該配管は、排水、リサイクル水、汽水、暴風雨水、海水、飲料水、蒸気、圧縮空気、油、及び天然ガス等のその他のタイプの流体を運ぶために使用することが可能である。該方法は、地中配管の前記ネットワークの内の一つ又はそれ以上にたいして複数個の配管属性を含む一組の配管データを受け取ること、前記ネットワークの内の少なくとも一つにおいて一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確である一つ又はそれ以上の配管を同定すること、該一つ又はそれ以上の配管属性に対して改良された組の配管データとなる補完データを自動的に発生させること、及び該改良された組の配管データに基づいて地中配管の前記ネットワークの内の一つ又はそれ以上の一つ又はそれ以上の側面を管理すること、を包含している。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
幾つかの実施例によれば、該補完データは、ＧＰＳ、アドレス、及び／又はジオコード等の一つ又はそれ以上の情報源を使用するジオロケーション伝達プロセス（ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ  ｔｒａｎｓｆｅｒ  ｐｒｏｃｅｓｓ）に基づいて自動的に発生される。配管データの該組は、配管損傷に対するロケーション（場所）を有するが該損傷に対する特定の配管セクションを有するものではない配管損傷データを包含することが可能である。該ジオロケーション伝達プロセスは、該配管損傷に対する夫々のロケーションに対して最も近い配管セクションではない前記配管損傷の少なくとも幾つかに対して配管セクションを割り当てることが可能である。幾つかの実施例によれば、該補完データは、地理的ポジション（位置）を該配管セクションの内の幾つかと関連付けるためのパーセル（ｐａｒｃｅｌ）データを使用することを包含することが可能である。
【００１１】
幾つかの実施例によれば、自動的に保管される該欠落又は不正確配管属性データの例は、設置年、配管物質、及び配管直径を含む。幾つかの実施例によれば、一つ又はそれ以上の配管セクションの破損の尤度は、該改良した組の配管データに基づいて予測することが可能である。該予測することは、該改良した組の配管データを使用する機械学習で構築されるモデルに基づくことが可能である。
【００１２】
幾つかの実施例によれば、消費者へ流体を運ぶための地中配管のネットワークに関連する配管データを改善するためのシステムが記載される。該システムは、地中配管の前記ネットワークの内の一つ又はそれ以上に対する複数個の配管属性を含む一組の配管データを格納するデータベース；及び一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか又は不正確である前記ネットワークの内の少なくとも一つにおいて一つ又はそれ以上の配管を同定し結果的に改良された組の配管データとなる該一つ又はそれ以上の配管属性に対する補完データを発生すべく構成されている処理システム；を包含しており、地中配管の前記ネットワークの内の一つ又はそれ以上の一つ又はそれ以上の側面を該改良した組の配管データに少なくとも部分的に基づいて管理することが可能である。幾つかの実施例によれば、該システムは、又、地中配管の前記ネットワークの内の少なくとも一つの該一つ又はそれ以上の側面を管理する顧客から配管データの前記組を受け取るためのアップローダーを包含するフロントエンドシステム、及び前記管理を簡単化させる配管データの前記改良した組の内の少なくとも幾つかを表示することが可能なビュアーを含むことが可能である。幾つかの実施例によれば、該処理システムは、更に、前記ネットワークにおいて漏洩する配管セグメントの尤度を予測する構成とされ、且つ管理される地中配管の前記ネットワークの内の一つ又はそれ以上の前記一つ又はそれ以上の側面が漏洩の前記予測された尤度に少なくとも部分的に基づいて配管セクションを交換することを包含している。
【００１３】
幾つかの実施例によれば、環境データを含んでいる標準化したデータベースを作成する方法が記載される。該方法は、第１複数個の別個の環境ラスター形式データセットへアクセスすること；第２複数個のより大きな環境形式データセットを発生するために該第１複数個の別個の環境ラスター形式データセットの内の少なくとも幾つかを合体すること；第３複数個のより大きなベクターデータセットを発生するために第２複数個のより大きな環境形式データセットの内の少なくとも幾つかをベクター化すること；合体したベクターデータセットを形成するために該第３複数個のより大きなベクターデータセットの内の少なくとも幾つかを合体すること；及び標準化したデータベースを発生するために該合体したベクターデータセットにおける一つ又はそれ以上の欠落している属性を補完すること；を包含することが可能である。幾つかの場合に合体される該ラスターデータは、互いにオーバーラップするものではなく、及び／又は、同一の広がりを持つものではない。
【００１４】
幾つかの実施例によれば、一つ又はそれ以上の所定の限界の外側に落ちるということに基づいて、外れデータを前記標準化したデータベースから除去する。該標準化したデータベースは、オリジナルの環境ラスターデータ内には含まれていなかった土壌密度、人口密度、及び全国的勾配、等の一つ又はそれ以上の新たな環境変数を含むことが可能である。
【００１５】
該標準化したデータベースは、カスタムで発生されるデータベースを使用することと比較して、各顧客に対して計算上のコストの節約を与えるために複数の顧客によって使用することが可能である。幾つかの実施例によれば、該標準化したデータベースは消費者へ流体を運ぶための地中配管のネットワークにおいて配管セグメントのリーク即ち漏洩の尤度を予測するために使用される。該予測は、該標準化したデータベースに基づいての機械学習で構築されるモデルを使用して行うことが可能である。
【００１６】
本書において使用されているように、文法的接続詞「及び」、「又は」、及び「及び／又は」は、全て、それらが接続する場合、対象、主体の内の一つ又はそれ以上が発生するか又は存在する場合があることを表すことを意図している。この様に、本書において使用されるように、全ての場合における用語「又は」は、「排他的又は」の意味ではなく「包括的又は」の意味を表すものである。
【００１７】
本特許出願の要旨の上の及びその他の利点及び特徴を更に明確にさせるために、その実施例の特定例を添付図面に例示してある。一つの図に例示されている要素又は部品は別の図面に例示されている同等又は同様な要素又は部品の代わりに使用することが可能であり、且つ又これらの図面は単に例示的な実施例を図示するものに過ぎず、従って、本特許明細書の範囲又は特許請求の範囲を制限するものとして考えるべきものではないことを理解すべきである。本書の要旨は添付の図面を使用して付加的な特定性及び詳細と共に記載され且つ説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】幾つかの実施例に基づく、水道事業会社用のデータクリーニングの側面を例示したブロック図。
【図２】幾つかの実施例に基づく、水道事業会社用のラングリングシステム用の可能なアーキテクチャを例示している概略図。
【図３】幾つかの実施例に基づく、その他の配管値と共に設置年データの自動的補充を例示している概略図。
【図４】幾つかの実施例に基づく、パーセルデータを使用して配管設置年データを自動的に補充する側面を例示している概略図。
【図５】幾つかの実施例に基づく、標準物質設置年範囲を示している表。
【図６】幾つかの実施例に基づく、設置年及び水道事業産業情報に基づいて配管物質情報を補充することを例示している概略図。
【図７】幾つかの実施例に基づく、他の配管特性に基づいて配管直径データを自動的に補充することを例示している概略図。
【図８】幾つかの実施例に基づく、損傷データのジオコーディングを例示している概略図。
【図９】幾つかの実施例に基づく、配管データを損傷データと連結することを例示している概略図。
【図１０】例示的なケースである顧客から受け取ったデータを示している概略図。
【図１１】例示的なケースである顧客に対する配管データをクリーニングするプロセスを例示している概略図。
【図１２】例示的なケースである顧客に対する損傷データをクリーニングするプロセスを例示している概略図。
【図１３】（Ａ）及び（Ｂ）はラスターデータの場合に可能性のある問題を例示している概略図。
【図１４】幾つかの実施例に基づく、ラスターデータを合体するプロセスを例示しているブロック図。
【図１５】幾つかの実施例に基づく、ラスターデータをベクター化することを例示している概略図であって、分析のために全国データを使用するために、ベクターデータを使用することが可能である。
【図１６】幾つかの実施例に基づく、ベクター化のための準備においてラスターデータを分割することを例示している概略図。
【図１７】幾つかの実施例に基づく、ＣＳＶを垂直に連結することを例示している概略図
【図１８】幾つかの実施例に基づく、環境データにおける欠落属性を補完するための階層を例示しているフローチャート。
【図１９】（Ａ）乃至（Ｃ）は、幾つかの実施例に基づく、新たな環境変数発生の例を示している概略図。
【図２０】幾つかの実施例に基づく、全国密度データを発生することを例示しているブロック図。
【図２１】幾つかの実施例に基づく、勾配計算のために使用されるラスターマトリクスを示した概略図。
【図２２】幾つかの実施例に基づく、ラインデータから新たな変数を作成することを例示しているブロック図。
【図２３】幾つかの実施例に基づく、ゾーニングデータを再カテゴリー化する１例を例示している概略図。
【図２４】（Ａ）及び（Ｂ）は、幾つかの実施例に基づく、正方形形状データを近似する１例を例示している概略図。
【図２５】幾つかの実施例に基づく、格子形状ベクターを統合する１例を例示しているブロック図。
【図２６】幾つかの実施例に基づく、ジオデータベースシステムアーキテクチャを例示している概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
好適実施例の幾つかの例について以下に詳細に説明する。幾つかの実施例について記載するが、本特許明細書において記載する新規な要旨は、ここに記載するいずれか一つの実施例又は幾つかの実施例の組み合わせに制限されるべきものではなく、多数の代替例、修正例、及び均等物を包括するものであることを理解すべきである。更に、完全なる理解を与えるために以下の説明においては多くの特定の詳細について記載するものであるが、幾つかの実施例はこれらの詳細の内の幾つか又は全てが無い状態でも実施することが可能である。更に、説明の便宜上、関連技術において既知である或る技術的事項は、ここに記載する新規な要旨を不必要にぼかすことを回避するために、詳細には記載していない。ここに記載する特定の実施例の内の一つ又は幾つかの個々の特徴は、その他の記載した実施例の特徴と共に又はその他の特徴と共に結合して使用することが可能であることは明らかである。更に、種々の図面中の同様の番号及び記号は同様の要素を表している。
【００２０】
幾つかの実施例によれば、ユーティリティ配管及び損傷データを受け取り且つ変換するために標準化したプロセスを説明する。このことを達成するために、自動化したアプローチが、関連する水産業実務のみならず統計的方法におけるリサーチに基づくデータ処理を与える。幾つかの実施例に基づくここに記載する種々のシステム及び方法は、従来技術を使用する場合と比較して多くの改良となる。ここに記載する種々のシステム及び方法は、地中配管のネットワークに関連するデータの品質において実質的な改良となることが判明している。例えば、本開示の幾つかの側面は、従来技術と比較して以下の改良点の内の一つ又はそれ以上となる場合があり、即ち、標準化し且つプログラムによる手順を使用することによるデータセットにおけるエラーを減少させること；歴史的な水産業データのみならず統計的な方法に基づいて欠落データを補完すること；配管及び損傷の両方のデータにおけるエラーを同定し且つ補正すること；及び地図表示用の損傷データのジオロケーション即ち地理的場所を提供し且つ損傷が発生した配管を同定すること、である。
【００２１】
幾つかの実施例に基づいて、地中配管の交換に優先付けを行うシステムを説明する。該システムは、配管データと、配管損傷データと、地理的に特定的なデータを含んでいる外部データとを包含している情報を格納しているデータベース；プログラム命令を有する少なくとも一つのプログラムを格納しているメモリ；少なくとも一つのコンピュータへ結合されているネットワークインターフェース；及び該データベース、該ネットワークインターフェース、及び該メモリへ結合されているプロセッサ；を包含している。該プロセッサは、該プロセッサをして、複数個の配管属性を含む１組の配管データを受け取らせ；該複数個の配管から一つ又はそれ以上の配管属性が欠落しているか不正確である一つ又はそれ以上の配管を同定させ；該一つ又はそれ以上の配管に対応する地理的ロケーションに関するパーセルデータへアクセスさせ；該パーセルデータに基づいて該一つ又はそれ以上の配管属性に対する補完データを発生させ；及び該補完データを含むクリーニングした配管データを送信させる、ために該少なくとも一つのプログラムのプログラム命令を実行することが可能である。
【００２２】
幾つかの更なる実施例によれば、該プロセッサは、又、損傷データを受け取り；該損傷データに関連する地理的データへアクセスし；該アクセスした地理的情報に基づいて該受け取った損傷データに対するジオロケーションデータを発生し；及び該補完データ及びジオロケーションデータの内の少なくとも一つに少なくとも部分的に基づいて該複数個の配管の少なくとも一つのサブセットに対して将来の破損の尤度を予測するべく構成されている。
【００２３】
幾つかの更なる実施例によれば、該損傷データは、配管損傷の発生と関連するストリートアドレス即ち所在地住所を包含しており、且つ該地理的データは、該ストリートアドレスと関連する地理的ロケーションを有している。更に、該プロセッサは、更に、該ストリートアドレスを関連する複数個の配管から特定の配管を同定すべく構成することが可能であり且つ該損傷データを該特定の配管と関連付けることによってジオロケーションデータを発生することが可能な場合がある。
【００２４】
幾つかのその他の実施例によれば、該プロセッサは、更に、該受け取った配管データ及び損傷データを自動的に再フォーマット化すべく構成することが可能である。再フォーマット化は、配管属性を標準化したアクロニム即ち数値の標準化した形式へ変換することを包含することが可能である。該パーセルデータは、該一つ又はそれ以上の配管に対応する地理的ロケーションと関連する一つ又はそれ以上の構造に対するコンストラクションの一つ又はそれ以上の日付を包含することが可能であり、且つ該一つ又はそれ以上の属性は配管設置日付を有している。該配管属性は、配管ＩＤ、配管物質、及び配管寸法の内の少なくとも一つを包含することが可能である。
【００２５】
幾つかのその他の実施例によれば、該プロセッサは、更に、第２配管属性に基づいて第１配管属性に対する補完データを発生すべく構成されており、該第１及び第２配管属性は同一の配管と関連しているか又は一つ又はそれ以上の同様の属性を有する配管と関連している。該プロセッサは、更に、一つ又はそれ以上の属性が欠落しているか又は不正確である該一つ又はそれ以上の配管と同様である配管を決定すべく構成することが可能であり、且つ該補完データは、該一つ又はそれ以上の配管と同様の配管の属性に少なくとも部分的に基づいている。該プロセッサは、更に、欠落しているか又は不正確であると決定された配管属性の可視的表示のディスプレイを与え且つ補完データを含むデータエントリの可視的表示のディスプレイを与えるべく構成することが可能である。
【００２６】
幾つかの実施例によれば、変換され、最適化され、合体され、且つ補完されている環境データで充填されている全国的データベースを作成することが可能である。ジオプロセッシングを使用するプログラムによるアプローチを記載する。本書に記載する種々のシステム及び方法は実質的な改良となることが判明している。全国的なデータを含む、本書に記載するような、標準化したデータベースの作成は、多くのタイプの分析のために有用であることが判明している。この様なデータベースから得られる改良点は、以下のものの一つ又はそれ以上を包含しており、即ち、計算効率の実質的な増加及び適用例にたいする稼働時間の減少、事前にデータを処理することによる実時間ソフトウエアクラッシュの実質的な減少、及び一層広い範囲の供給源からのデータを含むこと及び使用することの能力、である。
【００２７】
本書において使用されるように、以下の用語は以下の意味を有しており、即ち、「ラングリング（ｗｒａｎｇｌｉｎｇ）」はデータクリーニングプロセスであり、「ユーティリティデータ（ｕｔｉｌｉｔｙ  ｄａｔａ）」は水道事業会社（ユーティリティ）によって提供されるデータであり、ユーティリティデータのカテゴリーは配管データ及び損傷データを包含する場合があり、「配管データ（ｐｉｐｅ  ｄａｔａ）」は設置年、物質、直径等を関する情報を含む場合がある地理的配管データであり、「損傷データ（ｂｒｅａｋ  ｄａｔａ）」／「損傷履歴（ｂｒｅａｋ  ｈｉｓｔｏｒｙ）」はロケーション関連配管ＩＤ及び日付情報を含む場合がある配管の損傷記録であり、「パーセルデータ（ｐａｒｃｅｌ  ｄａｔａ）」は土地の特定の区画に関する情報であって土地の該区画上の建物又はその他の構築物が何時建築されたかを含む情報を包含するデータであり、「シェイプファイル（ｓｈａｐｅｆｉｌｅ）」は形状情報及び補充情報（投影又は列属性等）を含む地理的情報を包含するディレクトリーを含む場合があるファイル形式のタイプであり、「ジオコーディング（ｇｅｏｃｏｄｉｎｇ）」は緯度及び経度の点等の一つ又はそれ以上の地理的ロケーションに特定のオブジェクト又は出来事と関連付けるプロセスであり、「ラスターデータ（ｒａｓｔｅｒ  ｄａｔａ）」はピクセルデータ／ピクセルアレイとして格納され且つピクセル分解能及び地理的ロケーションの少なくとも一つの点を含む地理空間的情報であり（例えば、ラスターデータは地理的マップ上に重ねることが可能）、例としてはｔｉｆ及びｇｅｏｔｉｆｆ等があり、「ベクターデータ（ｖｅｃｔｏｒ  ｄａｔａ）」は表形式でのジオメトリ及び属性を含む地理空間的情報であって、例としてはｓｈｐ、ｇｐｋｇ、及びｇｅｏｊｓｏｎ等があり、「ジオデータベース（ｇｅｏｄａｔａｂａｓｅ）」は地理的情報を取り扱うことが可能なリレーショナルデータベースであって、例えばデータをロケーションに基づいて選択することが可能であり、「ＷＫＴジオメトリ（ＷＫＴ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ）」はＷｅｌｌ−Ｋｎｏｗｎ−Ｔｅｘｔの形式のジオメトリ情報であり、例としてはＬＩＮＥＳＴＲＩＮＧ（３０  １０、１０  ３０、４０  ４０）があり、「ＣＲＳ」は座標参照系であってＳＲＳ（空間参照系）としても知られており、地理的エンティティを位置付けるために使用され且つ座標系（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  ｓｙｓｔｅｍ）と、データム（ｄａｔｕｍ）即ち測地系と、プロジェクション（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）即ち投影の３つの要素から構成されている。使用されている最も一般的なデータムの内の一つは世界測地システムであって、それは１９８４年に改訂されており（ＷＧＳ８４）、ＧＰＳ等の適用例に使用されており；「ラインデータ（ｌｉｎｅ  ｄａｔａ）」は地理的ラインデータであって、道路（主要道路、高速道路等）、鉄道（通常の鉄道、軽便鉄道、地下鉄、市外電車等）、線形水（川、小川、運河、排水等）、海岸線、及びそれ以上を包含するものであり、「ポイントデータ（ｐｏｉｎｔ  ｄａｔａ）」は地理的ポイントデータであって、軌条駅（鉄道駅、鉄道停留所、市外電話停車場等）、バスストップ（バスストップ、バス駅等）、��包含しており；及び「公共データ（ｐｕｂｌｉｃ  ｄａｔａ）」は公的にに入手可能及び／又は政府筋を介して入手可能なデータであって、例えば土壌データ、天候データ等がある。「公共データ」において使用される場合の「公共（ｐｕｂｌｉｃ）」という用語の使用は、そのデータが無料で公共に一般的に入手可能であるということを必ずしも意味するものではないことに注意すべきである。そうではなく、それは、そのデータが政府官庁等のプールされた供給源から入手可能なものである（例えば、ＵＳＧＳ土壌データ）。
【００２８】
配管及び損傷データのデータ格納及びデータ処理のこととなると、米国の水道事業者等が使用している方法は一貫性が無く且つ不正確なものである。これらの方法は、不良分析及びデータにおけるギャップを発生することとなる場合がある。クリーニングステップを含むデータ処理の自動化が、ユーティリティデータが正確で且つ完全なものであることを確保するために重要である。本書に記載する自動化プロセスは、人的なエラーを防止することが可能であり且つ従来の手作業による技術よりも一層迅速に実施することが可能である。ここに記載するプロセスは、又、拡縮可能なものであって、同一の組の規則及び仮定を多数のユーティリティ会社へ適用することを可能としている。標準化したフォーマット即ち形式を使用することは、異なるユーティリティにわたってのデータが適合性があることを確保することを助け、従ってより多くの使用可能なデータでもって一層強力な分析を行うことを可能とさせる。本書に記載するシステム及び方法の多くは、又、新たなデータの発生を与える。その発生されたデータは、ユーティリティ会社のインフラストラクチャの分析の一部として使用することが可能である。例えば、その発生されたデータは、将来の配管損傷の確率をより正確に決定するために使用することが可能であり、且つ実施すべきメインテナンス及び交換作業のタイプを同定するために使用することが可能である。
【００２９】
データラングリング（データクリーニングとも言及することが可能）は、ユーティリティ配管等の大規模なインフラストラクチャの分析に対しては重要であるが潜在的に時間集約的な処理である。データクリーニングのみで、しばしば、分析プロジェクトに対する時間の８０％を超える部分がかかる場合がある。この処理の長さに対する理由の一部は、入力データが大多数の異なるフォーマットで到着する場合があるという事実である。時折、データは殆どギャップが無く例外的にクリーンである場合がある。しかしながら、殆どの場合には、値を補正したり且つ欠落データを補完したりしてデータを完全にクリーニングすることが必要である。
【００３０】
米国における水道事業会社からのデータの場合には、データがどのように格納され且つ記録されるかということにおいて多数の可能性が存在している。例えば、配管物質名を記録する場合、この情報をどのように記録するかについて全てのユーティリティの間で一貫性のある標準は存在しない。或るユーティリティは鋳鉄配管を「ＣＩＰ」として参照する場合がある一方、別のユーティリティは「鋳鉄」と表記する場合がある。多数の水道会社で分析を行う場合には、この情報に一貫性があることが重要である。ユーティリティデータについての別の問題は、エラーの蔓延化である。配管及び損傷情報は手作業で入力されるので、人的エラーの可能性が高い。不良な入力データは不正確な結果となるので、小さなエラーが更なる分析について多大の影響を与える場合がある。
【００３１】
更に、時折、水道事業会社は、分析を完成させるために十分な情報を収集することが無い。これらの場合には、このデータを発生させることが必要である。例えば、全てのユーティリティが損傷データのジオロケーション即ち地理的場所情報を取得しているわけではないが、それは地理空間的分析を稼働させるため及びどの配管が損傷を有しているかを同定するためには重要である場合がある。このことを緩和するために、損傷データをストリートアドレスに基づいて位置決めする場合がある。データが不十分であることの別の例は、配管が設置された年度を同定することのない配管データである。この様な情報は、年に基づく分析を稼働させる場合及び欠落している物質データを補完するために重要である。従って、本書に記載するシステム及び方法は、ユーティリティデータ及び入手可能な公共データに基づいて付加的な情報を発生させることを可能とする。例えば、本システムは、一つ又はそれ以上の近辺の建物が建築された年又は複数の年を分析することにより配管が設置された日付を補完することが可能である。
【００３２】
図１は、幾つかの実施例に基づく、或る水道事業会社に対してのデータクリーニングの側面を例示しているブロック図である。ユーティリティデータを自動的に処理するために、ブロック１１０で示した如くに、データを一つ又はそれ以上のサーバーへアップロードさせることが可能である。例えば、水道事業会社は、例えば、シェイプファイル、ＣＳＶファイル、エクセルファイル、ｇｄｂ（ジオデータベース）ファイル、又はＧｅｏＪＳＯＮを含む任意の数のフォーマットで配管データ及び損傷データをアップロードすることが可能である。更に、水道事業会社は、彼等のデータ及び彼等が使用しているアクロニムについての質問を含み調査票に記入することが可能である。ユーティリティデータがアップロードされると、それはオペレータによってチェックされ、該オペレータは付加的なデータが必要であるか否かを決定することが可能である。該データはファイルサーバーへアップロードさせることが可能であり、且つそれについて、自動化データラングリングツールのインスタンスを発生させることが可能である。
【００３３】
ブロック１１２において、自動化データラングリングツールは該配管データに対しての種々の情報を補充し且つ補正することが可能である。欠落しているか又は不正確な情報は、配管物質、直径、設置年、表面積、及び長さを包含しており、それら全てを該データラングリングツールによって自動的に補充し且つ補正することが可能である。例えば、或るユーティリティのデータが特定の配管の設置年を含むものではない場合には、該自動化データラングリングツールがパーセルデータを使用して配管設置年を補完することが可能である。特に、該パーセルデータは、該配管における又は近くの建物が建築された或る日付又は複数の日付を含む場合がある。これらの建物から特定の距離内の全ての配管に該建物の建築の日付に対応する設置の日付を割り当てることが可能である。該データ処理ツールは、列名称及び物質アクロニムを標準化させることが可能である。
【００３４】
該ユーティリティの損傷データをクリーニングする場合に、ブロック１１４において、該自動化データラングリングツールは損傷データの情報を補充し且つ補正し且つその損傷を適宜の配管とマッチさせる。該損傷データがジオロケーション即ち地理的場所決定されていない場合には、該自動化データラングリングツールは、アドレス又は緯度と経度とが与えられる場合には、その損傷を地理的場所決定することが可能である。
【００３５】
該自動化処理が完了すると、ブロック１１６において、配管及び損傷データの両方を、顧客のダウンロードのため又は更なる分析のための準備として出力させることが可能である。
【００３６】
図２は、幾つかの実施例に基づく、水道事業データ用のラングリングシステムに対する可能なアーキテクチャを例示している概略図である。幾つかの実施例によれば、ウエブインターフェースを介して、情報を取得し且つ顧客のユーティリティ会社へ供給することが可能である。例えば、ステップ２０１において、一つ又はそれ以上のフロントエンドウエブサーバーを、各ユーティリティ顧客がユーティリティデータをアップロードすることを可能とするウエブインターフェースへのセキュアアクセス（セキュアログインを介して）をユーティリティ顧客へ提供する構成とすることが可能である。更に、該ウエブインターフェースは、顧客のユーティリティーデータの分析及び統計などの情報をユーティリティ顧客が見る／ダウンロードすることを可能とするビュアーを包含している（２０５）。該ウエブインターフェースは複数個の頁を包含することが可能である。例えば、フロントエンドシステムは、配管データ、損傷データ、及び補充データをアップロードするための頁、物質アクロニム及び列名称を入力するためのテキストボックス、及びクリーニングしたデータのマップを含むラングリング処理済みのデータをダウンロードするための頁、を提供することが可能である。管理システムが、インスタンス及びプロセスの形成のための管理サーバー、クライエント情報を含むデータベース、及び生の及びクリーニングしたファイルをホストするためのファイルサーバーを提供することが可能である。ラングリングインスタンスは、自動ラングリングスクリプト、及びファイルをホストするための一時的及び／又は永久的なデータベースを提供することが可能である。
【００３７】
配管及び損傷データの処理の前に、該データは、ファイルサーバ−へアプロードさせることが可能であり、該データはそこで処理される。幾つかの実施例によれば、ウエブポータルが設けられており、それを介してユーティリティ会社は、配管データ、損傷データ、及び物質アクロニムや列名称等の補充的な情報をアップロードすることが可能である。例えば、ユーティリティデータは、シェイプファイル、ＣＳＶファイル、エクセルファイル、又はｇｄｂ（ジオデータベース）ファイルとしてアップロードさせることが可能である。ユーティリティが提供する補充情報は、データ列定義、使用した既知の物質のリスト、及び不知物質アクロニムの識別を包含している。
【００３８】
図３は、幾つかの実施例に基づく、他の配管の値で設置年データの自動補充を例示している概略図である。設置年データが無い場合には、配管状態の正確な分析を行うこと又は他の配管特性の補完を行うことが困難となる場合がある。幾つかの実施例によれば、ユーティリティ即ち水道事業会社の配管設置年データ等のユーティリティデータが自動的に補充及び／又は補正される。図３に示した例においては、或るユーティリティが幾つかの配管設置年データを有している。該サーバーは、他のデータ源からのパターンを使用して残部を自動的に補充するように構成されている。この様な場合に、該サーバーは、欠落している設置年値を有する行を識別することが可能である。これらの行は、設置年値を含んでいる他の行の設置年に基づいて、補充させることが可能である。該サーバーは、欠落している設置日付等の欠落情報を有する特定の配管に対して同様の属性を有する配管を分析することが可能である。該サーバーは、特定の配管から或る距離内に位置している配管、及び／又は、特定の配管と同一の物質、及び／又は、同一の直径で構成されている配管、に対する設置日付を決定することが可能である。該サーバーは、次いで、同様の属性を有する配管に対応する日付で該特定の配管に対するデータフィールドを割り当てることが可能である。例えば、該サーバーは、同様の直径のその他の空の値ではない鋳鉄配管のメジアン設置年を使用することにより欠落している設置年で鋳鉄配管用のデータフィールドに補充することが可能である。該データが年の代わりに設置日付を含んでいる場合には、該サーバーはより容易な使用のために該日付を年へ自動的に変換することが可能であり、又はその逆も真である。
【００３９】
幾つかの実施例によれば、該ユーティリティが設置年データを有していないか又は或るスレッシュホールド内での欠落している設置年データを有している場合には、このデータはパーセルデータを使用して補完することが可能である。パーセルデータを収集することが可能であり、それは特定の区画の土地の上に建物又はその他の構造物が建築された日付に関係する情報を包含している。該パーセルデータは、私的に又は公的に入手可能なデータから収集することが可能である。例えば、サーバーは、関心のある特定の配管における又はその近くの区画の土地と関連するパーセルデータを同定するために種々のデータベース又はオンライン情報源のサーチを実施するように構成することが可能である。該サーバーは、又、ユーティリティ会社又はその他のユーザから直接にウエブページを介してパーセルデータを受け取るべく構成することが可能である。該パーセルデータを特定のフォーマットへ変換し且つ該パーセルデータ内に存在するエラーを補正するために該パーセルデータをラングリング処理することが可能である。例えば、複数の情報源からのパーセルデータを互いに比較することが可能であり、且つ該複数の情報源で供給される日付に基づいて対応する建築日付を使用することが可能である。特に、特定の建物に対して異なる建築日付が提供される場合には、メジアン日付を使用することが可能である。代替的に、該サーバーは、特定のタイプの建物又は構造物に対して、最も早い又は最も遅い入手可能な建築日付を使用すべく構成することが可能である。更に、該パーセルデータにおける空の建築日付の値は、周囲の構造物に対する建築日付のメジアン値で補充させることが可能である。
【００４０】
図３に示したように、ユーザーインターフェースが、特定のユーティリティデータエントリが空であることの表示、及び他のデータに基づいて補完されているデータエントリに対する表示を提供することが可能である。例えば、図３におけるユーティリティ会社によって提供されるユーティリティデータ３１０は、配管ＩＤ２及び６を有する配管に対して設置年を識別するものではない。従って、該サーバーは、データが欠落していることを表す態様で、これらのデータフィールドを赤でハイライトさせることによるか、又はデータが欠落していることのその他の何らかの可視的表示を与えることによって、該ユーティリティデータを提示する構成とすることが可能である。更に、該自動化データ処理ツールを介して欠落している設置日付が補完されると、該サーバーは、そのデータが補完データからなることの可視的表示で該補完したデータフィールドを提示すべく構成することが可能である。例えば、３１２において、配管ＩＤ２及び６を有する配管に対する補完した設置年データは黄色でハイライトされており、これらの日付がオリジナルのユーティリティデータには含まれていなかったが補完されたものであることを示している。更に、該サーバーは、特定のデータが補完されている態様に関する付加的な情報を提供すべく構成することが可能である。特に、ユーザがユーザインターフェースによって提供されるデータエントリを選択することを可能とさせることが可能である。特定のデータエントリが選択されると、該ユーザインターフェースは、そのデータがどこで発生されたか又は該データがどのように補完されたかを表す情報を提供することが可能である。例えば、補完データエントリがユーザによって選択されると、該補完データエントリが基礎としたデータをリストするポップアップウィンドウが現れることが可能である。
【００４１】
図４は、幾つかの実施例に基づく、パーセルデータを使用して配管設置年データを自動的に補充する側面を例示している概略図である。ユーティリティ配管データに対する設置年を推定するためにパーセル建築年を使用することが可能である。図４に示した例においては、補完データエントリ４１２を発生させるために、配管４１０の周りの或る半径内に位置しているパーセルのメジアン建築年を使用して各配管に対する設置年を補充する。
【００４２】
図５は、幾つかの実施例に基づく、標準物質設置年範囲を示した表である。幾つかの実施例によれば、本システムは、欠落しているデータを補充するばかりか、それを補正もする。図５は、ユーティリティ配管に対して特定の物質が使用された年範囲を示している。アメリカンウオーターワークスアソシエーション（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｗａｔｅｒ  Ｗｏｒｋｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、「ＡＷＷＡ」）又は同様の組織からの標準の設置年範囲を使用することによって、サーバーは、不正確な設置年を有する或る物質の配管を同定すべく構成することが可能である。例えば、該サーバーは、不正確なデータエントリを置換させる補完データエントリを発生させるために、不一致の１９２５プラスチック配管を同定し且つそれを補正することが可能である。幾つかの実施例によれば、その他の範囲を使用することが可能である。例えば、該範囲は特定の顧客に対してカスタム化させることが可能である。幾つかの実施例によれば、異なる顧客に対して異なる範囲を使用することが可能である。
【００４３】
図６は、幾つかの実施例に基づく、設置年及び水道事業業界情報に基づいて配管物質情報を補充することを例示している概略図である。該データ処理システムは、ユーティリティ自身のデータ及び他の情報源から収集したデータに基づいて配管物質データを補正し且つ補充する能力を有している。このことは、一層深い分析を行うことを可能とすると共に、ユーティリティが彼ら自身のデータを一層深く理解することを可能とする。
【００４４】
ユーティリティ自身のデータからか、又はサーバーによって自律的に収集されたデータによる場合を含みサードバーティ又は公共データによるかのいずれかからの設置年データを使用して物質情報を補充することが可能である。物質アクロニム等の該ユーティリティによって供給されるＡＷＷＡ（又は同様の組織）基本情報からの設置年範囲、及び以前に収集した前の物質アクロニムを使用して、物質値を成功裏に補完することが可能である。例えば、該サーバーは、配管の同定された物質に基づいて、図５に示した如くに、設置年範囲を同定すべく構成することが可能である。
【００４５】
幾つかの場合に、セメントライニング鋳鉄（Ｃｅｍｅｎｔ  Ｌｉｎｅｄ  Ｃａｓｔ  Ｉｒｏｎ）又は高密度ポリエチレンなどの特定の名称ではなく、鋳鉄又はプラスチック等の物質を分類するために一般的なカテゴリーを使用することが可能である。このことは、一般的ではない物質も分類し且つ一般的なカテゴリーに関連して分析するために使用することが可能であることを確保するために行うことが可能である。
【００４６】
設置年と物質との間が不一致である場合には、ここに開示するシステムではＡＷＷＡ（又は同様の組織）からの情報に基づいてこのことを補正することが可能である。例えば、１９９０鋳鉄配管はダクタイル鉄（Ｄｕｃｔｉｌｅ  Ｉｒｏｎ）へ変更される。
【００４７】
図７は、幾つかの実施例に基づく、その他の配管特性に基づいて配管直径データを自動的に補充することを例示している概略図である。配管直径を含む配管寸法は、種々の形式の分析を行うために所持していることが重要な情報である。従って、ここに開示するシステムは、全ての欠落している直径情報を補充するか又は不正確である直径情報を補正することを可能とする。
【００４８】
パイプ即ち配管が直径情報を欠落している場合には、ここに開示するシステムのサーバーをその他の配管属性を使用してこのデータを自動的に補充するように構成することが可能である。このことは、種々の配管特徴を特定の直径と又は直径の特定の範囲と関連付ける情報のデータベースへアクセスするサーバーによって実施することが可能である。例えば、直径エントリを欠落している１９４０年代鋳鉄配管は、その他の１９４０年代鋳鉄配管の一般的な値で補充することが可能である。
【００４９】
特異な物質で直径が欠落している配管がある場合には、該サーバーは、特定の水道事業会社によって使用されている配管の最も一般的な直径か又は近傍の配管の最も一般的な直径として該配管の直径を補完することが可能である。例えば、複数の水道事業会社によって使用されている配管に対する最も一般的な直径が８インチである場合には、或る水道事業会社に対する直径エントリを８インチで補完させることが可能である。
【００５０】
上述した幾つかの実施例に基づいて、或る顧客ユーティリティ会社から収集したデータ、ＡＷＷＡ（又は同様の組織）からのデータ、及びその他の情報源は、標準規則に基づいて配管データを補充し且つ補正するために収集される。幾つかの更なる実施例によれば、配管物質、直径、及び設置年データを補充し且つ補正するために機械学習を使用することも可能である。幾つかの実施例によれば、或る機械学習アルゴリズムは該ユーティリティ会社のデータからのみ構築される。例えば、或るユーティリティがその物質データの３０％を欠落している場合には、物質と設置年又は直径などのその他の配管属性との間の相関を見つけ出すことによってその残りを補充することが可能である。設置年及び直径データは同様のプロセスに従って補完させ且つ補正することが可能である。
【００５１】
幾つかのその他の実施例によれば、ユーティリティ会社のデータと人口又は区画化等のその他の公共データとから機械学習アルゴリズムを構築する。３０％のユーティリティの物質データが欠落している場合には、その残部は、公共データと関連するその他の配管属性を使用する機械学習モデルで補充することが可能である。例えば、配管物質データは、物質の値を含む配管と人口又は区画化等のその他の公共データとの間の相関を見つけ出す機械学習モデルで補充させることが可能である。
【００５２】
これらの自動化した方法を使用することによって、配管漏洩予測及びジョブプラニングを大量の欠落データを有しているユーティリティに対して提供することが可能である。ユーティリティ自身のデータにおけるギャップはそれほど重大なものではない、というのは、公共及びその他のユーティリティデータの内部的データベースがそのギャップを補充するのに十分である場合があるからである。
【００５３】
ユーティリティは典型的に配管損傷の記録を保持している。しかしながら、全てのユーティリティがこのデータを、例えば損傷データを地図上に表示させることを可能とする等の容易にアクセスするか又は表示させることを可能とするような態様で記録しているわけではない。損傷データを処理する場合に、サーバーは、ユーティリティ損傷データをジオロケーションさせてそれを地図上に配置させるべく構成することが可能である。
【００５４】
図８は、幾つかの実施例に基づく、損傷データのジオコーディングを例示している概略図である。損傷データを記録する場合に、殆どのユーティリティはその損傷のストリートアドレス、即ち所在地住所、を記録する。この情報を使用して、該サーバーは、全ての損傷に対してそのストリートアドレスと特定の緯度及び経度との関連付けを行う。幾つかの実施例によれば、全ての損傷を該ユーティリティ会社によって供給されるアドレス、即ち住所、で場所決めを行うために、グーグルマップＡＰＩ（Ｇｏｏｇｌｅ  Ｍａｐｓ  ＡＰＩ）等のジオコーディングＡＰＩを使用する。更に、該損傷データは、ありそうもない場所に場所決めされた損傷を取り除くために分析することが可能である。このことは、配管ネットワークの周りに緩衝区域を作成し且つこの緩衝区域の境界外側に該当する損傷を除去することによって達成することが可能である。例えば、該緩衝区域は、既存の配管の３００メートル以内にある全ての配管として定義することが可能である。更に、ユーティリティの損傷データが場所に関する情報を有するものではないが、最低限、その損傷が発生した配管のＩＤを有している場合には、その損傷は該配管の中心に地理的場所決めすることが可能である。図８に例示した如く、損傷データ８１０は、配管ＩＤ、損傷日付、及びストリートアドレスの形式でユーティリティ会社によって供給される。この情報は、次いで、プロセッサによって、地理的場所決めされた損傷データ８１２へ変換され、それは、ユーザーインターフェースの一部としてユーザーへ提供することが可能なマップ、即ち地図、上に表示させることが可能である。該マップ内に表示されているポイント、即ち丸印、が損傷が発生した場所を表すことが可能である。このロケーション、即ち場所、は、ストリートアドレスの地理的場所の真上であるか、又は該ストリートアドレスの場所に最も近い配管の地理的場所の上とすることが可能である。幾つかの実施例によれば、本システムは、又、特定のポイントをユーザーが選択することを可能とし、それにより特定の損傷に関しての付加的な情報が該ユーザーに対して表示される。例えば、該マップは、損傷が特定の配管の場所において発生したことを画びょう又はその他の指標で表すことが可能である。その表示された指標を選択すると、ユーザーには、その損傷が発生した日付に関する情報を供給させることが可能である。
【００５５】
図９は、幾つかの実施例に基づく、配管データと損傷データとを合体させることを例示している概略図である。損傷データとそれが発生した配管とを接続させることは、どのようなタイプの物質及ビンテージが殆どの損傷の原因であるかについての有用な洞察を提供することが可能である。不幸にも、多くのユーティリティはこの情報を記録していない。しかしながら、本自動化データ処理ツールはこのことを実施することが可能である。地理空間的方法を使用して、本システムはジオコーディングした損傷を最も近い配管とマッチさせることが可能である。損傷データが、元々、設置年、直径、物質等の配管属性についての情報を有しており且つ該属性の内の一つ又は幾つかが最も近い配管のものとマッチしない場合には、２番目の配管が選択される。このプロセスは、損傷ポイントと配管セグメントの中心との間の距離が或るスレッシュホールドに到達するまで又はどの配管も選択することが不可能となるまで繰り返すことが可能である。どの配管も選択されない場合には、その損傷ポイントは放棄された配管上で発生したものとされる。次いで、本システムは、配管ＩＤ、物質、及び年齢等の配管データを該損傷へ取り付ける。次いで、同一の配管又はその他の配管においての将来の損傷の尤度を予測するために該損傷に関して更なる分析を行うことが可能である。更に、その分析された損傷データに基づいて、メンテナンス及び交換計画を発生し且つ該ユーティリティ会社へ提供することが可能である。図９に示した如く、損傷が特定の配管と関連付けられるように配管データと損傷データとを合体させることが可能である。
【００５６】
図１０は、例示的なケースである顧客から受け取ったデータを示している概略図である。この例示的なケースにおいては、ＡＣＭＥウオーター（Ｗａｔｅｒ）はユーティリティであって、それが有する配管及び損傷データはその品質が不良であり且つその配管及び損傷データを処理するために本書に開示するシステムを使用することに興味がある。第１に、ＡＣＭＥウオーターはウエブポータルへアクセスし且つ該ウエブポータルのユーザーインターフェースを使用してその配管データ１０１０及び損傷データ１０１２をアップロードさせることが可能である。例えば、ＡＣＭＥは配管シェイプファイル、損傷ＣＳＶをアップロードし且つ欄名称、物質アクロニム、及び使用した物質のリスト１０１４を提供することが可能である。
【００５７】
このデータは、図２に示した如くに、バックエンドシステムによって受け取られ、且つオペレータによって吟味させることが可能である。該オペレータは、該配管データが設置年データを有するものではないことに気づき且つデータベースから適宜のパーセルデータを選択することが可能である。代替的に、該バックエンド管理システムが、何らのオペレータからのインプット無しで、欠落しているデータエントリを自動的に同定し、且つオンラインで又は一つ又はそれ以上のデータベースにおいて入手可能なパーセルデータ等の関連性のあるデータの場所を自動的に同定することが可能である。該配管データは、次いで、該データの再フォーマット化及び欠落しているか又は不正確なデータの補完を含む該データのクリーニングのために、該データ処理ツールによって処理させることが可能である。
【００５８】
図１１は、例示的なケースの顧客に対して配管データをクリーニングするプロセスを例示している概略図である。該バックエンドシステムはその受け取ったユーティリティファイルを標準フォーマットへ変換させることが可能である。このことは、特定の識別子を予め指定したアクロニムへ変換すること及び全ての日付を４桁年として提供するか、又は数字ではない月を有する日付を数字の年、月、及び日のフォーマットへ変換することによって日付を一様なフォーマットへ変換することを包含する場合がある。該パーセルデータを使用して、該バックエンドシステムは、該配管に対する設置年、及び物質、直径等のその他の欠落しているデータを補充することが可能である。該バックエンドシステムは、又、該物質データを吟味し、アクロニムを特定のネーミング慣習へ変更することが可能である。一つの側面において、本システムは、欠落している物質データを補充するため及び全ての不整合値を補正するために設置年データを使用することが可能である。更に、本システムは、直径データを吟味して、物質及び設置年データに基づいて、値を補充及び補正することが可能である。
【００５９】
図１２は、例示的なケースの顧客に対して損傷データをクリーニングするプロセスを例示している概略図である。該損傷データは、ジオコーディング処理されているか又はされていないＣＳＶとして受け取られる場合がある。すべての損傷に対するアドレスが記録されている場合には、本システムは、緯度及び経度を各ポイントと関連付けることによって、そのアドレスを使用して全ての損傷をジオコーディング処理することが可能である。このことがなされると、本システムは、クリーニングした配管データを使用して、損傷を最も近い配管へ取り付けることが可能である。本システムは、次いで、その損傷データを標準座標参照系に投影させることが可能である。
【００６０】
配管及び損傷の両方のデータが本書に開示するシステムによって処理されると、その処理されたデータはそれ自身の使用のためにＡＣＭＥウオーターへ帰すことが可能である。該データは、ダウンロード可能ファイルを介してアクセスすることが可能である。更に、該ウエブポータルにおいてユーザ−インターフェースを設けることが可能であり、その場合に、処理済みのデータは、表出力形式で、及び表示されたマップの形式で見ることが可能である。例えば、配管及び損傷データのロケーション即ち場所は、マップ上にオーバーレイさせることが可能であり且つウエブポータルを介して又はダウンロード可能ファイルを介してユーザーに対して表示させることが可能である。更に、本開示システムは、記述的統計を発生することが可能であり且つこの新たに処理したデータで更なる分析を実施することが可能である。特に、該処理済みデータは、同時係属中の特許出願に記載されている機械学習プロセスを使用して分析することが可能である。該同時係属中の特許出願に記載されているように、将来の配管損傷を予測することが可能な種々の予測モデルを作成するためにユーティリティデータを分析することが可能である。本開示によれば、本書に記載する該処理済みデータは、一つ又はそれ状の予測モデルを作成するために使用することが可能である。この様に、将来の配管損傷の予測は、より一層正確な予測モデルを提供するために、欠落しているか又は不正確なデータに起因して補完されたデータ値を包含するクリーニングしたデータに基づくものとすることが可能である。更に、該処理済みデータは、改良された配管メンテナンス及び／又は交換計画を発生するためにジョブプランニングアルゴリズムにおいて使用することが可能である。例えば、該処理済みデータは、特定の確率スレッシュホールドを超える破損の尤度を有しているか又はそれに対するメンテナンス及び／又は交換が特定の量の投影された節約を提供するような特定の配管を同定するために使用することが可能である。
【００６１】
データのジオプロセッシングに関する更なる詳細について次に説明する。データをジオプロセッシングすることが可能であるためには、このデータを最初に収集することが必要である。米国農業省のような公共組織やオープンストリートマップ（Ｏｐｅｎ  Ｓｔｒｅｅｔ  Ｍａｐ）のような私的情報源等の多様な情報源からのデータを使用することが可能である。次いで、このデータを寄せ集め且つ格納する。
【００６２】
次に、このデータをデータ分析のために使用することが可能である形式に変換させるためにジオプロセッシングを実施する。収集されたラスターデータを合体させ且つベクター化させる。収集されているベクターデータも合体させるか又は計算コストを低下させるために別々の部分へ分割させる。該データをクリーニングして欠落している値を補完させ且つ外れ値を取り除く。更に、状態に依存して、より細かな結果とするためにデータ分解能を改善させるか又は計算コストを低下させるために一般化させることが可能である。次いで、分析のために有用な付加的な変数を発生させる。次いで、データを再カテゴリー化させ名称変更させる。最後に、この全国的データは分析のために使用することが可能なその他のデータと連結される。
【００６３】
これらのステップを完了した後に、ターゲット特徴と共に全国的環境データを含んでいる統一した組のデータを分析のために使用することが可能である。
【００６４】
標高等の環境データはラスターフォーマットで提供される。図１３Ａ及び１３Ｂは、ラスターデータの場合にありうる問題点を例示している概略図である。米国全体にわたっての標高に対する唯一のファイルは存在しない。その代わりに、この標高データは米国の異なる区域を表す複数のラスターデータセットに分割されている。これらのデータセットを共に合体させることは複雑なものとなる場合がある。何故ならば、ラスターがオーバーラップしないことの保証がないからである（例えば、図１３Ａ）。更に、ラスターの左上の点は別のラスターとは異なる場所から開始する場合があり、即ち、そのことは、２つのラスターの間のギャップ（例えば、図１３Ｂ）が必ずしもＮ×ピクセル、尚Ｎは整数、ではない場合があることを意味している。
【００６５】
図１４は、幾つかの実施例に基づく、ラスターデータを合体させるプロセスを例示しているブロック図である。ブロック１４１０において、米国全体をカバーする左上の点と右下の点とが選択される。ブロック１４１２において、必要である場合には、該ラスターデータのピクセル分解能を変換させる（このステップはブロック１４１４と交換させることが可能である）。ラスター分解能を変えることについては後に更に詳細に説明する。ブロック１４１４において、各ラスターデータセットを該左上の点と該右下の点へ拡張させる（このステップはブロック１４１２と交換させることが可能である）。拡張させた部分に対するピクセルは０等の適切な値で充填させることが可能である。この充填用の値は処理するデータに依存する。該ラスターがＶ×整数、尚Ｖは浮動小数点数、へ拡張される場合には、最も近い値又は或る区域における平均が使用される。ブロック１４１６において、各ピクセルの最大／最小／平均／メジアン値を使用して、且つ該値を結果的に得られるピクセル値として使用して、全てのラスターデータがオーバーレイされる。全てのラスターファイルをメモリ上にロードさせることが不可能である場合には、複数のラスターからなるグループを作成し且つブロック１４１０、１４１２、１４１６、１４１８を再帰的に実施させる。ブロック１４１８において、結果的に得られるラスターデータをディスク上又はＧｅｏＤＢ内に保存させる。例えば、このジオプロセッシングステップは標高データ、勾配データ、（群／州による）土壌密度等のために使用される。
【００６６】
図１５は、幾つかの実施例に基づく、ラスターデータをベクター化させる場合を例示している概略図である。分析のために全国的データを使用するために、ベクターデータを使用することが可能である。ベクターデータは、多くの種類の地理空間的分析において使用する場合に柔軟性があるという点において有用である。ラスターデータをベクターデータへ変換させるために、ベクター化（ｖｅｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ）として知られているプロセスを実施する。ラスターデータがベクター化させると、ピクセルは複数の正方形ポリゴンへ変換される。ベクター化はしばしば実施されるが、その理由は、地理的分析を実施するためには、空間結合（ｓｐａｔｉａｌ−ｊｏｉｎ）が通常使用されるからである。ベクターデータは、しばしば、その分析のために最適なデータフォーマットである。
【００６７】
しかしながら、一つの問題点は、ベクター化したラスターデータは元のラスターよりもかなり一層大きな寸法となることである。何故ならば、全てのベクターオブジェクトの頂点を明示的に格納することが必要だからである。大きな寸法のラスターデータをベクター化させる場合には、結果的に得られるベクターデータのメモリ寸法を考慮に入れることが必要である。
【００６８】
通常のデスクトップＰＣ（例えば、３２−６４ＧＢメモリを有するデスクトップＰＣ）の場合には、全国的な規模でラスターデータをベクター化させる場合に結果的に得られるデータの全てを収容することは不可能である（結果的に得られるデータの寸法は１００ＧＢ−１ＴＢ又はそれ以上となる場合がある）。
【００６９】
この問題点を解決するために、該ラスターデータを複数のラスターへ分割させて各個別的なラスターをベクター化させることが可能である。分割したラスターの全てをマルチ処理させ、結果的に得られるラスターデータをディスク上又はＧｅｏデータベース内に格納させることが可能である。これらのラスターを格納する場合に、以前に保存したファイルを上書きすることを回避すること及び各ファイルに独特の名前を付けることを考慮する。
【００７０】
図１６は、幾つかの実施例に基づく、ベクター化の準備としてラスターデータを分割することを例示している概略図である。最初に、最大寸法、即ちｘ寸法及びｙ寸法、が分割したラスターデータ用に設定される。例えば、元のラスターデータが１，０００，０００×１，０００，０００ピクセルである場合、このラスターはｘ寸法及びｙ寸法に基づいて分割される。ｘ寸法＝１，０００及びｙ寸法＝１，０００である場合、そのラスターは１，０００，０００（＝１，０００×１，０００）個のラスターへ分割される。次に、その分割されたラスターはマルチプロセスのオプションで個別的にベクター化される。最後に、結果的に得られるベクターはディスク上又はＧｅｏＤＢ内に格納される。結果的に得られるベクターは、以下に説明するようにプログラム的に、又は各ベクターをＧｅｏＤＢ内の同じテーブル（表）内に挿入させることによって合体させることが可能である。このジオプロセッシングステップは、全国的標高ラスターデータ、全国的勾配ラスターデータ、全国的気候ラスターデータ等をベクター化させるために使用することが可能である。
【００７１】
ラスターデータの場合に見られたように、時々、単一のベクターデータセットを得るために複数の大きなベクターデータセットの合体が好適である。このことは、合体するのに必要な結果的に得られるファイルの数を減少させるために行うことが可能である。例えば、群によって収集されるデータは１，０００個のファイルを包含し且つ州によって収集されるデータは５０個のファイルを包含しており、全国的なデータは単に１個のファイルを包含している場合がある。
【００７２】
しかしながら、幾つかのベクターデータフォーマットは合体する特徴の数に関して上限を有している。幾つかの実施例によれば、この限界は以下のステップを実施することにより回避することが可能である。最初に、各ベクターをそのＣＲＳをＥＰＳＧへ変換させてロードさせる：４３２６。次いで、全てのファイルをＷＫＴジオメトリでＣＳＶへ変換させる。次いで、ＣＳＶファイルを、図１７に図示した如くに、垂直に連結させる。次いで、ＣＳＶファイルを元のベクターフォーマット又はその他のフォーマットへ復帰させる。次いで、ＣＲＳ（ＥＰＳＧ：４３２６）を該ベクターデータへ付加させる。最後に、結果的に得られるベクターファイルをディスク上又はＧｅｏデータベース内に保存する。このジオプロセッシングステップは、全国的なゾーニング即ち地区割データに対して単一のファイル及び州人口データに対して５０個のファイルを得るために使用される。
【００７３】
環境データは、通常、ベクターデータとして提供される。これらのデータセットの内の幾つかはジオメトリと属性とを別々に保持しており、従ってそれらは一体化すべきである。これら両方の場合に、ベクターデータの属性は、時々、欠落値を有している場合がある。
【００７４】
図１８は、幾つかの実施例に基づく、環境データにおける欠落属性を補完させるヒエラルキーを例示しているフローチャートである。その他の環境データの使用を介して、欠落データを補充することが可能である。例えば、建物データ及び人口データ等の環境データを有する予測モデルを構築することが可能である（人口が幾つかの欠落値を有しているものと仮定）。人口はベクターフォーマットで提供することが可能であり、且つそのシェイプ即ち形状がブロックデータである場合がある。予測モデルを構築するために、人口データの複数のブロックの第１重心を使用してモデルを構築するが、その際に、該重心の近傍における環境データ（建物数等）を使用し、入手可能な人口値を使用する。次いで、結果的に得られるモデルは、その人口値が欠落しているブロックの重心の近傍における環境データに基づいて、欠落している人口値を予測するために使用することが可能である。
【００７５】
例えば、このジオプロセッシングステップは、土壌、人口データ、気候、標高、勾配等のために使用することが可能である。更に、これらの同じ方法は、必ずしも環境に関するものではないが、尚且つ、例えば、配管データ用の設置年、直径、物質等を補充する等の分析のために有用であるデータに対して適用することが可能である。
【００７６】
政府情報源から回収した環境データは、外れ値を包含している場合がある。例えば、１７のｐＨ値、１，０００の温度値、１２０の勾配値等である。これらの値は全ては明らかに外れ値である。これを補正するために、これらの値はプログラム的に除去される。
【００７７】
これらの値に対するスレッシュホールドは、主題（物理、化学等）知識に基づいている。例えば、妥当性のあるｐＨ値に対するスレッシュホールドは０と１４との間であることを知得していることである。これらのスレッシュホールドは、又、以下のプロセスに基づいて作成することが可能であり、即ち、（１）属性の平均及び標準偏差を計算する；（２）上限は平均＋Ｎ＊標準偏差（尚、Ｎは整数）に設定する；（３）下限は平均―Ｎ＊標準偏差（尚、Ｎは整数）に設定する；（４）その値が上限よりも一層大きい場合には、それは上限と置換されるか又は補完される（以下に更に詳細に説明する）；及び（５）値が下限よりも一層小さい場合には、それは下限で置換されるか又は補完される（以下に更に詳細に説明する）。例えば、このジオプロセッシングステップは土壌、人口、気候、標高、勾配等に使用することが可能である。
【００７８】
効果的な分析を構築するために、高分解能データが必要とされる。しかしながら、時々、高分解能データは入手可能ではない。例えば、気候ラスターデータは、時々、低分解能であり、１個のピクセル寸法が４００ｍ×４００ｍである。環境ファクター間の区別をするために、元のより低い分解能データから一層高い分解能データを発生させることが可能である。そうするために、以下のことを行うことが可能であり、即ち、（１）ラスターのピクセルを分割すること、及び（２）スムージングフィルターを適用することである。例えば、このジオプロセッシングステップは気候、標高、勾配等に対して使用することが可能である。
【００７９】
図１９Ａ−１９Ｃは、幾つかの実施例に基づく、新たな環境変数発生の例を示している概略図である。時々、より良い分析を構築するために、より多くのデータが必要とされる。その他の入手可能な環境データに基づいて新たな種類の環境データを作成することが可能である。例えば、密度情報を土壌データ及び人口データから構築することが可能であり、その結果土壌密度と人口密度とになる。図１９Ａにおいて、土壌密度が、土壌タイプに関連する地理的情報から構築され、或る地域における土壌の異なるタイプの量を表す。図１９Ｂにおいて、人口密度が或る地域での人口値から構築され、或る地域における人口の緻密度を表す。図１９Ｃにおいて、標高から勾配データを発生させることが可能である。他の特徴に対するターゲット特徴の近接度を構築することも可能である。例えば、道路（主要道路、高速道路等）、鉄道（通常の鉄道、軽便鉄道、地下鉄、市外電車等）、線形水（川、小川、運河、排水等）、海岸線等の異なる種類のラインデータの近接度も発生することが可能である。更に、損傷等の非環境データの近接度も発生することが可能である。
【００８０】
図２０は、幾つかの実施例に基づく、全国的密度データを発生することを例示しているブロック図である。ブロック２０１０において、全国的土壌データが用意される。ブロック２０１２において、ＲＯＩ（興味のある半径）ウィンドウが稼働される。ブロック２０１４において、ＲＯＩにおける土壌ベクターが選択される。ブロック２０１６において、土壌ポリゴンの重心が選択される。ブロック２０１６において、該土壌重心がラスター化される。ブロック２０２０において、該ラスター土壌重心からラスターヒートマップが発生される。ブロック２０２２において、該ウィンドウが全国にわたって稼働するまで、ステップ２０１０，２０１２，２０１４，２０１６，２０１８，２０２０が繰り返される。ブロック２０２４において、全てのラスターヒートマップが合体される（以下に説明するように）。ブロック２０２６において、その合体されたラスターヒートマップをベクター化させることが可能である（以下に説明するように）。
【００８１】
幾つかの実施例に基づいて、該ヒートマップを作成するために、カーネル密度推定（ＫＤＥ）が使用される。ＫＤＥはランダム変数の未知の確率分布を推定する技術であって、その分布から取られた複数の点のサンプルに基づいて行われる。未知の点の値を推定するために、種々の正規分布（カーネルシェイプとして知られている）が使用される。既知の点と未知の点との間の距離がパラメータとして使用される。ＫＤＥが適用される場合には、未知の点の密度値がガウス確率密度関数に従って滑らかに減少する。
【００８２】
人口データがベクターのフォーマットにあり且つ全人口が各ポリゴンに割り当てられると仮定して、（１）人口データが用意され（群、州等毎に）、欠落人口値が補完されるか又はゼロで補充され、且つ外れ値が除去され；（２）各ポリゴンの面積が計算され；（３）全人口が対応するポリゴンの計算された面積によって割り算されて人口密度を発生し、その面積が０である場合には、人口密度も０であり；及び（４）人口密度を表す新たな属性フィールドが該人口ベクターデータへ付加されるか、又は該人口ベクターデータと同じポリゴンを有しており且つ人口密度に対応する属性を有している新たなベクターデータが発生される。
【００８３】
該勾配データがラスターファイルであると仮定して、全国的勾配データは以下の如くに発生させることが可能であり、即ち、（１）全国的ラスター標高データを用意し（前述したラスターファイルの合体において説明した如くに）；（２）該勾配は以下に示す一般的に使用される方程式を使用して計算され；（３）その結果得られるラスターデータを平滑化させることが可能であり；及び（４）その結果得られるラスターデータをベクター化させることが可能である（前述した如くに）。次式は該勾配を計算するために使用することが可能であり、それは図２１のラスターマトリクスを参照する。
【００８４】
【数１】
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【００８５】
上の方法を使用して、平均標高、メジアン標高、最大標高、最小標高、標高標準偏差等の異なる種類の標高データを作成することが可能である。上のステップは全ての種類の標高データに対して適用することが可能であり、且つ後述する格子形状ベクターの統合に関連して説明するプロセスに従って結果的に得られる勾配データの全てを統合させることが可能である。更に、全ての標高及び結果的に得られる勾配データを同一又は同様の態様で統合させることが可能である。
【００８６】
図２２は、幾つかの実施例に基づく、ラインデータから新たな変数を作成することを例示しているブロック図である。ブロック２２１０において、ラインデータがベクターフォーマットである場合には、ラインベクターを前述した如くに合体させることが可能である。ブロック２２１２において、ラインベクターデータをラスター化させる（データがベクターフォーマットに或る場合に）。ブロック２２１４において、近接度マップを発生させ（ＯＧＲ等のポピュラーなジオプロセッシングライブラリーを使用するなどして）、及び近接度ラスターを受け取る。そして、ブロック２２１６において、結果的に得られる近接度ラスターをベクター化させる。結果的に得られるラスターが非常に大きい場合には、セクション３−２で説明したプロセスに従ってベクター化させる。
【００８７】
点データ（バス停留所情報又は配管損傷データに対するものなど）を使用するために、以下のステップを実施することが可能であり、（１）該点をラスター化させ；（２）該点ラスターからのラスターヒートマップを発生し、且つ（３）該ラスターヒートマップをベクター化させることが可能である（前述した如くに）。このジオプロセッシングステップは、バス停留所及びバス駅近接度のため又は損傷点データから損傷密度を発生するなどの近接度又は密度情報のいずれかを組み込むために有用である。
【００８８】
図２３は、幾つかの実施例に基づく、ゾーニング即ち地区割データの再カテゴリー化の１例を例示している概略図である。地区割データを使用する場合に、時々、受け取ったデータが分析に使用するにはあまりにも特定的である場合がある。例えば、国立公園地区のような或る地区割データは、データ分析のために使用されることが見いだされる領域においては非常に珍しいものである場合がある。同様のタイプの地区割データは、改良した分析のためにグループ化させることが可能である。例えば、小売り地区と商業地区とは商業地区として再カテゴリー化させることが可能であり；産業地区、採石地区、軍事地区は産業地区として再カテゴリー化させることが可能であり（図２３の例に示した如く）；森林地区、牧草地区、低木地区、雑草地区、荒野地区、及び国立公園地区は、自然地区として再カテゴリー化させることが可能であり；及び、農業地区、公園地区、果樹園地区、及びブドウ園地区は人工的自然地区として再カテゴリー化させることが可能である。
【００８９】
ジオプロセッシングした環境データを発生することの重要な利点は、データ分析における使用である。例えば、水道本管の破損の尤度を予測するために使用することが可能である。ＬＯＦ予測のために、機械学習モデルを構築し、それは配管、損傷、及び環境データを入力変数として使用する。各配管の環境は空間結合を使用して表すことが必要である。しかしながら、空間結合の計算コスト及びどのポリゴンが別のものによってオーバーラップされているかを計算することは非常に高い。配管でオーバーラップされているポリゴンを何度もチェックすることが必要である場合には、全計算コストは劇的に増加する。
【００９０】
しかしながら、ベクターデータ構造を最適化させることにより、このプロセスは高速化させることが可能である。この方法は、正方形形状型環境データ及び正方形形状型環境データとして近似させることが可能な全ての環境データに対して使用することが可能である。例えば、土壌データは任意の形状とされるが、該土壌データの範囲を小さなタイルで充填させることによって、土壌データを正方形形状型土壌データとして近似させることが可能である。
【００９１】
図２４Ａおよび２４Ｂは、幾つかの実施例に基づく、正方形形状型データを近似させる例を例示している概略図である。図示例において、図２４Ａにおいては、その土壌は３つの特性（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）を有している。そのデータは３つのラスターへ変換させることが可能であり、それらのピクセルは各特性に対応しており、又は空間結合を行うことによって一つの正方形形状型ベクターへ直接変換させることが可能である。このことは土壌、気候、標高、勾配、近接性、ヒートマップ（土壌密度）等に対して有用である。元々、この正方形形状型環境データはラスターフォーマットである場合がある。例えば、鉄道、道路、及び駅の近接度マップが使用される場合、これらの３つのラスターデータファイルはベクター化させ次いで３回空間結合させることが必要である。
【００９２】
図２５は、幾つかの実施例に基づく、格子形状型ベクターを統合する例を例示している概略図である。図示したプロセスを実施することにより実行する空間結合の数を減少させることが可能である。ブロック２５１０において、それらのピクセル分解能が同じであるラスターが同じ寸法及び同じ左上ポイントへ拡張される。ブロック２５１２において、格子ベクターが作成され、それは元のラスターデータと完全にオーバーラップする（地理的に同じ左上ポイントから開始し、且つ各格子寸法はラスターデータのピクセル寸法を同じである）。ブロック２５１４において、各ラスターからのピクセル値がロードされ且つ各格子へピクセル値が割り当てられる。ブロック２５１６において、その結果ディスク上又はＧｅｏＤＢ内にベクターが得られる。幾つかの場合に、その結果的に得られるベクターは何らかのその他のベクターへ空間結合させることが可能である。
【００９３】
上の例は結果的に得られる格子ベクターを出力し、それはその中に３つの属性を包含している。このプロセスを使用することにより、結果的に得られる格子ベクターは複数のラスターに含まれている全ての情報を包含している。
【００９４】
注意すべきことであるが、ラスターデータのピクセル値を格子ベクターデータへ割り当てる場合に空間結合は必要ではない場合がある。何故ならば、作成される格子ベクターは完全にラスターデータとオーバーラップするからである。ピクセル及び格子のインデックスに基づいて値を割り当てることが可能である。その結果的に得られるベクターデータは配管データ等のその他のデータと空間結合させるために使用することが可能である。
【００９５】
図示した技術が無い場合には、上の例における如く、空間結合を３回行うことが必要である。しかし、この技術を使用することにより、単に１回の空間結合が必要であるにすぎない。
【００９６】
注意すべきことであるが、その有用性を向上させるためにはナショナル即ち全国的なデータは容易に理解可能なものとすべきである。しかしながら、ベクターデータの属性は多数の異なる名称を有することが可能である。例えば、土壌属性はｐＨ、ＣａＣＯ３、及びそれほど明白ではない場合があるその他の名称である場合がある。それらの使用を明確にするために、以下の名前付け規則を使用することが可能であり、即ち、（１）「ｐｓｓｎ」などのプレフィックスの付加であって、その場合に、最初の２つの文字は「公共（ｐｕｂｌｉｃ）」と「標準（ｓｔａｎｄａｒｄ）」を表しており且つ最後の２つの文字は「土壌（ｓｏｉｌ）」と「数値的特性（ｎｕｍｅｒｉｃ  ｐｒｏｐｅｒｔｙ）」を表しており；（２）ナンバリング（ｎｕｍｂｅｒｉｎｇ）；及びポストフィックスの付加である。例えば、ｐＨ及びＣａＣＯ３はｐｓｓｎ００及びｐｓｓｎ０１（プレフィックス及びナンバリング付き）へ変換される。全人口及び人口密度はｐｓｐｐ００及びｐｓｐｐ０２（プレフィックス及びナンバリング付き）へ変換される。
【００９７】
環境データのターゲット特徴への空間結合を実施する場合、ＬＯＦ分析の非常に大きなテーブルが発生される。これらの名前付け規則が無い場合には、該テーブルは元の属性名称を欄名称として含み、特徴をソートし、フィルターし、且つ同定することを困難とさせる。
【００９８】
図２６は、幾つかの実施例に基づく、ジオデータベースシステムアーキテクチャを例示している概略図である。本システムはアプリケーションインターフェース部分とデータベース部分とを包含している。該アプリケーションインターフェース部分は、地理空間的データをクエリー即ち質問する能力と、地理空間的データをインポートする能力とを含んでいる。該データベース部分は、地理空間的データを含んでいる単一のデータベースと、地理空間的データを含んでいる複数のデータベースとを包含している。
【００９９】
前述した実施例は、主に、地中配管のネットワークに関するデータに関するものであるが、幾つかの実施例によれば、上述した技術の多くはその他のタイプのネットワークに関するデータへ適用することが可能なものである。幾つかの実施例によれば、本書に記載した本システム及び方法は、データラングリング及び／又は地上ユーティリティポール及び／又は地中ノード間等の顧客へ電力を供給するために使用される電線のネットワークに関する環境データへ適用される。
【０１００】
幾つかの更なる実施例によれば、電線ではなく又はそれに加えて、ユーティリティポール自身もターゲット資産として取り扱うことが可能である。例えば、ユーティリティポールはデータをラングリングするためのターゲット資産として取り扱うことが可能である。この様な場合に、本書に記載する技術は、電線に関するデータをラングリングするため、及びユーティリティポールに関するデータをラングリングするために適用させることが可能である。ユーティリティポールデータの例としては、例えば、ポール直径、ポール物質、ポール設置年などを包含している。
【０１０１】
明確性の目的のために幾らかの詳細について以上説明したが、本発明の原理から逸脱すること無しに或る変更及び修正を行うことが可能であることは明らかである。本書に記載したプロセス及び装置の両方を実現する多くの代替的態様があることに注意すべきである。従って、本実施例は例示的なものとして考慮されるべきであって制限的なものとして考慮されるべきではなく、本書に記載した本発明は本書に記載されている詳細事項に制限されるべきものではなく、特許請求の範囲及びその均等物の範囲内において修正可能なものである。
【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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【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【国際調査報告】
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