(57)【要約】  本開示に係る監視システムは、地面又は海底に敷設された光ファイバ（１０）と、光ファイバ（１０）から光信号を受信し、光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部（２１）と、検知された振動の固有パターンに基づいて、検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部（２２）と、を備える。
2020202654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地面又は海底に敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える、監視システム。
【請求項２】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の伝搬方向及び伝搬速度を算出し、当該算出結果に基づいて、前記検知された振動の振動源の位置を特定する、
請求項２に記載の監視システム。
【請求項４】
前記光ファイバセンシング部は、前記光ファイバから受信した光信号に基づいて、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをさらに検知し、
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンと、前記検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項５】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンの経時的な変化に基づいて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項６】
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える、監視装置。
【請求項７】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項６に記載の監視装置。
【請求項８】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の伝搬方向及び伝搬速度を算出し、当該算出結果に基づいて、前記検知された振動の振動源の位置を特定する、
請求項７に記載の監視装置。
【請求項９】
前記光ファイバセンシング部は、前記光ファイバから受信した光信号に基づいて、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをさらに検知し、
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンと、前記検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項６から８のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項１０】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンの経時的な変化に基づいて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する、
請求項６から９のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項１１】
監視装置による監視方法であって、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知するステップと、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定するステップと、
を含む、監視方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する手順と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、監視システム、監視装置、監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、地震が発生したときの震度は、地震計で計測している。しかし、地震計は、地震計が設置されている点でしか振動状況をモニタすることができず、地震が発生したエリア全体を網羅的に監視することができなかった。【０００３】
その一方、最近は、光ファイバを用いて地震や津波等の自然現象をモニタするための技術が提案されている。
例えば、特許文献１に記載の技術は、長さが異なる複数の光ファイバループに被覆を施したケーブルを海底に敷設する。そして、複数の光ファイバループの各々で海水による荷重を検出し、荷重の移動速度に基づいて、移動している荷重が、津波、水中音波、又は地震波のどれであるかを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１２８８６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、特許文献１に記載の技術は、複数の観測点における荷重の移動速度に基づいて、地震や津波等の自然現象を判定している。しかし、このような手法では、より高精度な監視、例えば、地震と火山性微動とを見極めたり、地震波のＳ波とＰ波とを見極めたりすることが困難であるという問題がある。【０００６】
そこで本開示の目的は、上述した課題を解決し、より高精度かつ詳細に自然現象を特定することができる監視システム、監視装置、監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様による監視システムは、
地面又は海底に敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える。【０００８】
一態様による監視装置は、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える。【０００９】
一態様による監視方法は、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知するステップと、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定するステップと、
を含む。【００１０】
一態様による非一時的なコンピュータ可読媒体は、
コンピュータに、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する手順と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体である。
【発明の効果】
【００１１】
上述の態様によれば、より高精度かつ詳細に自然現象を特定できる監視システム、監視装置、監視方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１に係る監視システムの構成例を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る光ファイバを火山に敷設する場合の光ファイバの配置の例を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る光ファイバを敷設する場合の光ファイバの態様の例を示す図である。
【図４】実施の形態１に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。
【図５】実施の形態１に係る解析部により特定された自然現象の特定結果を示すＧＵＩ画面の例を示す図である。
【図６】実施の形態１に係る解析部により実行される機械学習の例を示すフロー図である。
【図７】実施の形態１に係る解析部により実行される機械学習に用いられる教師データの例を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る監視装置を実現するコンピュータのハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【図９】実施の形態１に係る監視システムの動作フローの例を示すフロー図である。
【図１０】実施の形態２に係る監視システムの構成例を示す図である。
【図１１】実施の形態２に係る監視システムにおいて、地震波を二次元的に検知するイメージの例を示す図である。
【図１２】実施の形態２に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。
【図１３】実施の形態２に係る監視システムの動作フローの例を示すフロー図である。
【図１４】実施の形態３に係る監視システムの動作フローの例を示すフロー図である。
【図１５】他の実施の形態に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。
【図１６】他の実施の形態に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。
【図１７】他の実施の形態に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。
【図１８】他の実施の形態に係る光ファイバセンシング部により取得される振動データの例を示す図である。
【図１９】他の実施の形態に係る解析部により実行される機械学習に用いられる教師データの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。
＜実施の形態１＞
＜実施の形態１の構成＞
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係る監視システムの構成について説明する。
図１に示されるように、本実施の形態１に係る監視システムは、光ファイバ１０及び監視装置２０を備えている。
【００１４】
光ファイバ１０は、自然現象をモニタするエリアの地面又は海底に敷設される。自然現象は、例えば、地震、津波、火山性微動、地殻変動、火山活動、地中のマグマ溜り、地下水の移動等である。例えば、火山をモニタする場合は、光ファイバ１０は、図２に示されるように、平地部分にて火山を囲むように敷設される。このとき、光ファイバ１０は、例えば、図３に示されるように、中心管１１にヘリカル巻きした態様で、敷設されても良い。又は、光ファイバ１０は、光ファイバ１０を被覆して構成される光ファイバケーブル（不図示）の態様で、敷設されても良い。
【００１５】
監視装置２０は、光ファイバ１０が敷設されたエリアに発生する自然現象をモニタするための装置であり、光ファイバセンシング部２１及び解析部２２を備えている。ただし、光ファイバセンシング部２１及び解析部２２は、別々の装置に設けられ、相互に通信可能な構成としても良い。
【００１６】
光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０に接続され、光ファイバ１０にパルス光を入射する。また、光ファイバセンシング部２１は、パルス光が光ファイバ１０を伝送されることに伴い伝送距離毎に発生した後方反射光を、光ファイバ１０から受信する。
【００１７】
ここで、光ファイバ１０が敷設されたエリアにおいて、地震、津波、火山性微動、地殻変動、火山活動、地下水の移動等の自然現象が発生すると、振動が発生する。例えば、地震の場合は、地震振動及び地面の動きに応じた振動が発生し、津波の場合は、海水の動きに応じた振動が発生し、火山性微動、地殻変動、及び火山活動の場合は、地面の動きに応じた振動が発生し、地下水の移動の場合は、地下水の動きに応じた振動が発生する。これらの振動は、光ファイバ１０に伝達され、光ファイバ１０によって伝送される後方反射光に重畳される。そのため、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光に基づいて、自然現象により発生した振動を検知することが可能である。また、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０にパルス光を入射してから、振動が重畳された後方散乱光が光ファイバ１０から受信されるまでの時間に基づいて、その後方散乱光が発生した発生位置（光ファイバセンシング部２１からの距離）も検知することが可能である。
【００１８】
例えば、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光を分散型振動センサ（Distributed Vibration Sensor）で検知する。これにより、光ファイバセンシング部２１は、自然現象により発生した振動及びその振動が重畳された後方散乱光の発生位置を検知し、検知された振動の振動データを取得することが可能である。
【００１９】
ここで、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の振動パターンは、例えば、図４に示されるように、動的に変動する変動パターンになっている。なお、図４は、光ファイバ１０上のある位置で検知された振動の振動データを示しており、横軸は時間、縦軸は振動強度を示している。また、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の振動パターンは、振動の発生原因となった自然現象の種類によって異なる。そのため、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の振動データは、自然現象の種類に応じて、振動の強弱、振動位置、振動数の変動の推移等が異なる動的な固有パターンを有している。
【００２０】
そのため、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で取得された振動データが有する固有パターンの動的変化を分析することにより、振動の発生原因となった自然現象を特定することが可能となる。具体的には、解析部２２は、振動の発生原因となった自然現象として、地震、津波、火山性微動、地殻変動、火山活動、地下水の移動等を特定することが可能となる。
【００２１】
以下、解析部２２において、振動の発生原因となった自然現象を特定する方法について詳細に説明する。解析部２２は、以下の方法Ａ１〜Ａ２のいずれかを用いて、自然現象を特定すれば良い。
【００２２】
（１）方法Ａ１
まず、方法Ａ１について説明する。
方法Ａ１では、パターンマッチングを利用して、振動の発生原因となった自然現象を特定する。
【００２３】
解析部２２は、振動の発生原因となった自然現象を特定する場合、その振動をモニタした振動データ（例えば、図４と同様の振動データ）を光ファイバセンシング部２１から取得する。そして、解析部２２は、取得された振動データが有する固有パターンを、予め設定されているマッチング用パターンと比較し、マッチング用パターンに適合する場合に、自然現象を特定する。なお、解析部２２は、複数の自然現象毎に、マッチング用パターンを持ち、複数の自然現象の各々のマッチング用パターンとの比較を行い、複数の自然現象の中から自然現象を特定しても良い。
【００２４】
このとき、解析部２２は、固有パターンについて、マッチング用パターンとの適合率を算出し、算出された適合率を閾値と比較することで、マッチング用パターンに適合するか否かを判断しても良い。例えば、表１の例では、適合率が７０％以上であれば、適合と判断し、適合率が４０％以下であれば、不適合と判断し、適合率が４０％〜７０％の間であれば、適合の可能性があると判断する。
【表１】
2020202654.tif 000003
【００２５】
また、解析部２２は、機械学習（例えば、深層学習等）によって、マッチング用パターンを学習しても良い。さらに、解析部２２は、機械学習によって、マッチング用パターンを随時更新したり、追加したりしても良い。
【００２６】
また、解析部２２は、自然現象の特定結果を示すＧＵＩ（Graphical User Interface）画面を、不図示の表示装置に表示しても良い。例えば、図５の例では、ＧＵＩ画面には、地域毎に、地震との適合度及び予測震度を表示している。なお、解析部２２は、予測震度については、既存の地震計と連携して、固有パターンと、その固有パターンのときに地震計で観測された震度と、の対応付けを、パターン学習しても良い。また、解析部２２は、地震との適合度を表示する場合、津波のリスクを算出し、算出された津波のリスクをＧＵＩ画面にさらに表示しても良い。また、解析部２２は、津波のリスクを表示する場合、地震発生時に津波の有無も検知し、固有パターンと、その固有パターンのときの津波の有無と、の対応付けを、パターン学習しても良い。
【００２７】
（２）方法Ａ２
続いて、方法Ａ２について説明する。
方法Ａ２では、振動データが有する固有パターンとして、自然現象の種類に応じた固有パターンを機械学習（例えば、深層学習等）し、機械学習の学習結果（初期学習モデル）を用いて、自然現象を特定する。
【００２８】
ここで、図６を参照して、方法Ａ２における機械学習の方法について説明する。
図６に示されるように、解析部２２は、自然現象の種類を示す教師データと、その自然現象により発生した振動の振動データであって光ファイバセンシング部２１で取得された振動データと、を入力する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。図７に、教師データの例を示す。図７は、３つの振動データＡ，Ｂ，Ｃを学習させる場合の教師データの例である。振動データは、例えば、図４に示されるような振動データとなる。
【００２９】
続いて、解析部２２は、両者のマッチング及び分類を行って（ステップＳ１３）、教師あり学習を行う（ステップＳ１４）。これにより、初期学習モデルが得られる（ステップＳ２５）。この初期学習モデルは、モニタした振動データを入力すると、振動の発生原因となった自然現象の種類が出力されるモデルとなる。
【００３０】
解析部２２は、振動の発生原因となった自然現象を特定する場合、その振動をモニタした振動データ（例えば、図４と同様の振動データ）を光ファイバセンシング部２１から取得し、初期学習モデルに入力する。これにより、解析部２２は、初期学習モデルの出力結果として、その振動の発生原因となった自然現象を得る。
【００３１】
続いて、図８を参照して、本実施の形態１に係る監視装置２０を実現するコンピュータ４０のハードウェア構成について説明する。
図８に示されるように、コンピュータ４０は、プロセッサ４０１、メモリ４０２、ストレージ４０３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）４０４、及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）４０５等を備える。プロセッサ４０１、メモリ４０２、ストレージ４０３、入出力インタフェース４０４、及び通信インタフェース４０５は、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路で接続されている。
【００３２】
プロセッサ４０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置である。メモリ４０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリである。ストレージ４０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはメモリカード等の記憶装置である。また、ストレージ４０３は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリであっても良い。
【００３３】
ストレージ４０３は、監視装置２０が備える光ファイバセンシング部２１及び解析部２２の機能を実現するプログラムを記憶している。プロセッサ４０１は、これら各プログラムを実行することで、光ファイバセンシング部２１及び解析部２２の機能をそれぞれ実現する。ここで、プロセッサ４０１は、上記各プログラムを実行する際、これらのプログラムをメモリ４０２上に読み出してから実行しても良いし、メモリ４０２上に読み出さずに実行しても良い。また、メモリ４０２やストレージ４０３は、光ファイバセンシング部２１及び解析部２２が保持する情報やデータを記憶する役割も果たす。
【００３４】
また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータ（コンピュータ４０を含む）に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）、ＣＤ−Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（CD-ReWritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００３５】
入出力インタフェース４０４は、表示装置４０４１や入力装置４０４２等と接続される。表示装置４０４１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイのような、プロセッサ４０１により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置４０４２は、オペレータの操作入力を受け付ける装置であり、例えば、キーボード、マウス、及びタッチセンサ等である。表示装置４０４１及び入力装置４０４２は一体化され、タッチパネルとして実現されていても良い。なお、コンピュータ４０は、分散型振動センサ等の不図示のセンサを備え、このセンサを入出力インタフェース４０４に接続した構成であっても良い。
【００３６】
通信インタフェース４０５は、外部の装置との間でデータを送受信する。例えば、通信インタフェース４０５は、有線通信路または無線通信路を介して外部装置と通信する。
【００３７】
＜実施の形態１の動作＞
続いて、図９を参照して、本実施の形態１に係る監視システムの概略的な動作の動作フローについて説明する。
【００３８】
図９に示されるように、まず、光ファイバセンシング部２１は、地面又は海底に敷設された光ファイバ１０にパルス光を入射し、光ファイバ１０から後方散乱光を受信する（ステップＳ２１）。
続いて、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する（ステップＳ２２）。
【００３９】
その後、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する（ステップＳ２３）。このとき、解析部２２は、上述した方法Ａ１〜Ａ２のいずれかを用いて、自然現象を特定すれば良い。
【００４０】
＜実施の形態１の効果＞
上述したように本実施の形態１によれば、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光（光信号）に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知し、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する。そのため、振動の発生原因となった自然現象を、より詳細に特定することができる。
【００４１】
また、本実施の形態１によれば、解析部２２は、上述のように、振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する。すなわち、解析部２２は、例えば、振動の大小といった大まかな基準で自然現象を特定する（例えば、振動が大、振動数が高で、自然現象を特定する）のではなく、振動の変化を動的に（例えば、振動の強弱の変化の推移等）パターン分析することで、自然現象を特定する。そのため、自然現象を、より高精度に特定することができる。
【００４２】
また、本実施の形態１によれば、地面又は海底に敷設された光ファイバ１０を用いて振動を検知する。そのため、振動を点で検知する地震計とは異なり、振動を線で検知することができる。これにより、光ファイバ１０が敷設されたエリア全体を網羅的に監視することができる。
【００４３】
また、本実施の形態１によれば、光ファイバ１０をセンサとして用いる光ファイバセンシング技術を利用する。そのため、電磁ノイズの影響を受けない、センサへの給電が不要になる、環境耐性に優れる、メンテナンスが容易になる等の利点が得られる。
【００４４】
＜実施の形態２＞
＜実施の形態２の構成＞
まず、図１０を参照して、本実施の形態２に係る監視システムの構成について説明する。
上述の実施の形態１に係る監視システムは、地面又は海底に光ファイバ１０が一次元的に直線状に敷設されていた。
【００４５】
これに対して、図１０に示されるように、本実施の形態２に係る監視システムは、地面又は海底に光ファイバ１０が二次元的に敷設されている。なお、図１０の例では、光ファイバ１０が二次元的に敷設されているが、これには限定されず、光ファイバ１０は、三次元的に敷設されても良い。
なお、本実施の形態２のその他の構成は、上述の実施の形態１と同様である。
【００４６】
このように、本実施の形態２に係る監視システムにおいては、地面又は海底に光ファイバ１０が二次元的に敷設されている。そのため、例えば、図１１に示されるように、振動源が地震の震源である場合、地震波を二次元的に検知することが可能であり、これにより、地震波の固有パターンの二次元的な分布を検知することが可能である。
【００４７】
そこで、本実施の形態２においては、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で取得された振動データが有する固有パターン及びその固有パターンの分布に基づいて、振動の発生原因となった自然現象を特定する。
【００４８】
具体的には、解析部２２は、振動の発生原因となった自然現象を特定する場合、その振動をモニタした振動データ（例えば、図４と同様の振動データ）を光ファイバセンシング部２１から取得し、図１２に示されるような振動データを得る。図１２は、図４と同様の振動データを縦方向に並べたもので、光ファイバ１０上の各位置で検知された振動の固有パターンの分布を表している。なお、図１２において、振動データは、下側にあるほど、振動源から遠くなっているものとする。
【００４９】
解析部２２は、上述の実施の形態１で述べたように、振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定することが可能である。例えば、解析部２２は、固有パターンが地震波の固有パターンであれば、振動の発生原因となった自然現象が地震であると特定することが可能である。
【００５０】
解析部２２は、さらに、固有パターンの分布を用いることで、自然現象の特定精度を高めることが可能となる。例えば、解析部２２は、光ファイバ１０上の各位置と、各位置で固有パターンが検知された時刻と、に基づいて、振動の伝搬速度を計算することが可能である。例えば、図１２の例では、解析部２２は、光ファイバ１０上の振動源に最も近い位置及び振動源から最も遠い位置と、各々の位置で固有パターンが検知された時刻ｔ１及び時刻ｔ２と、に基づいて、振動の伝搬速度を算出することが可能である。これにより、例えば、解析部２２は、固有パターンが地震波の固有パターンであると特定するだけでなく、その地震波がＰ波又はＳ波のどちらであるかも特定することが可能となる。
【００５１】
また、解析部２２は、固有パターンの分布を用いることで、上述のように、振動の伝搬速度を算出することが可能となる他、振動の伝搬方向も算出することが可能となる。そのため、解析部２２は、振動の発生原因となった自然現象を特定した場合、さらに、その振動の伝搬速度及び伝搬方向を算出し、その算出結果に基づいて、振動源の位置（距離及び深さ）を特定しても良い。このとき、解析部２２は、既存の地震計と連携して、固有パターンの分布と、その分布のときに地震計で観測された震源の位置と、の対応付けを、パターン学習しても良い。
【００５２】
また、解析部２２は、図１２において、光ファイバ１０上の各位置で検知された固有パターンをひとまとまりのパターンと捉え、上述の実施の形態１で述べた方法Ａ１及び方法Ａ２と同様の方法で、自然現象を特定しても良い。
【００５３】
＜実施の形態２の動作＞
続いて、図１３を参照して、本実施の形態２に係る監視システムの概略的な動作の動作フローについて説明する。
【００５４】
図１３に示されるように、まず、光ファイバセンシング部２１は、地面又は海底に敷設された光ファイバ１０にパルス光を入射し、光ファイバ１０から後方散乱光を受信する（ステップＳ３１）。
続いて、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する（ステップＳ３２）。
【００５５】
その後、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の固有パターン及びその固有パターンの分布に基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する（ステップＳ３３）。
【００５６】
＜実施の形態２の効果＞
上述したように本実施の形態２によれば、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の固有パターン及びその固有パターンの分布に基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する。これにより、振動の発生原因となった自然現象の特定精度をさらに高めることができる。その他の効果は、上述の実施の形態１と同様である。
【００５７】
＜実施の形態３＞
＜実施の形態３の構成＞
上述の実施の形態１に係る監視システムは、地面又は海底に発生した振動をパラメータとして検知し、その振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定していた。具体的には、振動の発生原因となった自然現象として、地震、津波、火山性微動、地殻変動、火山活動、地下水の移動等を特定していた。
【００５８】
しかし、光ファイバ１０が敷設されたエリアにおいて、地震、津波、火山性微動、地殻変動、火山活動、地下水の移動等の自然現象が発生すると、振動だけでなく、音や温度変化も発生する。その音及び変化後の温度も、光ファイバ１０に伝達され、光ファイバ１０によって伝送される後方反射光に重畳される。そのため、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光に基づいて、自然現象により発生した音及び温度も検知することが可能である。
【００５９】
例えば、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光を分散型音響センサ（Distributed Acoustic Sensor）及び分散型温度センサ（Distributed Temperature Sensor）でそれぞれ検知することにより、地面又は海底に発生した発生した音及び温度を検知し、検知された音の音響データ及び温度の温度データを取得することが可能である。
【００６０】
ここで、光ファイバセンシング部２１で検知された音及び温度のパターンも、動的に変動する変動パターンになっており、振動の発生原因となった自然現象の種類によって異なる。そのため、光ファイバセンシング部２１で検知された音の音響データ及び温度の温度データも、自然現象の種類に応じた動的な固有パターンを有している。
【００６１】
そこで、本実施の形態３においては、光ファイバセンシング部２１は、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをパラメータとしてさらに検知し、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の固有パターンと、検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する。
なお、本実施の形態３は、構成自体は上述の実施の形態１と同様である。
【００６２】
例えば、解析部２２は、上述の実施の形態１で述べたように、振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象が地震であると特定することが可能である。このとき、光ファイバセンシング部２１は、地震により発生した音もさらに検知し、解析部２２は、音の固有パターンを、振動の固有パターンと組み合わせて用いて、自然現象を地震と特定することにより、特定精度をさらに高めることが可能である。
【００６３】
また、解析部２２は、上述の実施の形態１で述べたように、振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象が津波であると特定することが可能である。このとき、光ファイバセンシング部２１は、海水の動きに応じて発生した音もさらに検知し、解析部２２は、音の固有パターンを、振動の固有パターンと組み合わせて用いて、自然現象を津波と特定することにより、特定精度をさらに高めることが可能である。
【００６４】
また、解析部２２は、上述の実施の形態１で述べたように、振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象が火山性微動、地殻変動、火山活動等であると特定することが可能である。このとき、光ファイバセンシング部２１は、地面の動きに応じて発生した音及び温度もさらに検知し、解析部２２は、音の固有パターン及び温度の固有パターンを、振動の固有パターンと組み合わせて用いて、自然現象を火山性微動、地殻変動、火山活動等と特定することにより、特定精度をさらに高めることが可能である。
【００６５】
また、解析部２２は、上述の実施の形態１で述べたように、振動の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象が地下水の移動であると特定することが可能である。このとき、光ファイバセンシング部２１は、地下水の動きに応じて発生した音もさらに検知し、解析部２２は、音の固有パターンを、振動の固有パターンと組み合わせて用いて、自然現象を地下水の移動と特定することにより、特定精度をさらに高めることが可能である。
【００６６】
また、自然現象が地中のマグマ溜りである場合、マグマの接近は、温度の変化で検知することが可能である。そのため、光ファイバセンシング部２１は、マグマの動きにより発生した温度を検知し、解析部２２は、検知された温度の固有パターンに基づいて、自然現象がマグマ溜りであると特定することが可能である。このとき、光ファイバセンシング部２１は、マグマの動きにより発生した振動もさらに検知し、解析部２２は、振動の固有パターンを、温度の固有パターンと組み合わせて用いて、自然現象をマグマ溜りと特定することにより、特定精度をさらに高めることが可能である。
【００６７】
＜実施の形態３の動作＞
続いて、図１４を参照して、本実施の形態３に係る監視システムの概略的な動作の動作フローについて説明する。ここでは、光ファイバセンシング部２１は、振動以外に、音及び温度の両方を検知するものとして説明する。
【００６８】
図１４に示されるように、まず、光ファイバセンシング部２１は、地面又は海底に敷設された光ファイバ１０にパルス光を入射し、光ファイバ１０から後方散乱光を受信する（ステップＳ４１）。
続いて、光ファイバセンシング部２１は、光ファイバ１０から受信された後方散乱光に基づいて、地面又は海底に発生した振動、音、及び温度を検知する（ステップＳ４２）。
【００６９】
その後、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動、音、及び温度の各々の固有パターンに基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する（ステップＳ４３）。
【００７０】
＜実施の形態３の効果＞
上述したように本実施の形態３によれば、光ファイバセンシング部２１は、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをさらに検知し、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１で検知された振動の固有パターンと、検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、その振動の発生原因となった自然現象を特定する。これにより、振動の発生原因となった自然現象の特定精度をさらに高めることができる。その他の効果は、上述の実施の形態１と同様である。
【００７１】
なお、本実施の形態３は、上述の実施の形態２と同様の構成とし、解析部２２は、振動の固有パターンの分布と、音及び温度の少なくとも１つの固有パターンの分布と、をさらに用いて、自然現象を特定しても良い。これにより、振動の発生原因となった自然現象の特定精度をさらに高めることができる。
【００７２】
以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示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。
【００７３】
例えば、解析部２２は、地面又は海底に発生した振動の固有パターンの経時的な変化に基づいて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測するという動作を、追加で行っても良い。
【００７４】
ここで、解析部２２において、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する方法について詳細に説明する。解析部２２は、以下の方法Ｂ１〜Ｂ４のいずれかを用いて、予測を行えば良い。
【００７５】
（１）方法Ｂ１
まず、図１５を参照して、方法Ｂ１について説明する。図１５は、光ファイバ１０が敷設された地面又は海底に発生した振動の振動データ（横軸が時間、縦軸が振動強度）を、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）した後の振動データ（横軸が周波数、縦軸が振動強度）を示している。
【００７６】
図１５に示される振動データにおいては、振動強度の周波数ピークが発生する。
例えば、自然現象として、地殻変動、地下水の移動等が発生する可能性がある場合、この周波数ピークが発生する周波数が、定常状態から変化し、高周波側へシフトする。
【００７７】
そのため、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１から取得された振動データ（例えば、図１５と同様の振動データ）において、周波数ピークが発生する周波数に基づいて、自然現象として、地殻変動、地下水の移動等が将来的に発生するか否かを予測する。このとき、解析部２２は、周波数ピークが発生する周波数の定常状態からのシフト量の大きさに基づいて、これら自然現象が発生するリスクを算出しても良い。
【００７８】
（２）方法Ｂ２
続いて、図１６を参照して、方法Ｂ２について説明する。図１６は、光ファイバ１０が敷設された地面又は海底に発生した振動の振動データ（横軸が時間、縦軸が振動強度）を、ＦＦＴした後の振動データ（横軸が周波数、縦軸が振動強度）を示している。
【００７９】
図１６に示される振動データにおいては、振動強度の周波数ピークが発生する。
例えば、自然現象として、地殻変動、地下水の移動等が発生する可能性がある場合、この周波数ピークが発生する周波数及び周波数ピークの数が、定常状態から変化する。
【００８０】
そのため、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１から取得された振動データ（例えば、図１６と同様の振動データ）において、周波数ピークが発生する周波数及び周波数ピークの数に基づいて、自然現象として、地殻変動、地下水の移動等が将来的に発生するか否かを予測する。このとき、解析部２２は、周波数ピークが発生する周波数の定常状態からのシフト量の大きさに基づいて、又は、周波数ピークの数の定常状態からの増加数に基づいて、これら自然現象が発生するリスクを算出しても良い。
【００８１】
（３）方法Ｂ３
続いて、図１７を参照して、方法Ｂ３について説明する。図１７は、光ファイバ１０が敷設された地面又は海底に発生した振動の振動データ（横軸が時間、縦軸が振動強度）を示している。
【００８２】
図１７に示される振動データにおいては、地面又は海底に発生した振動は、その後に減衰する。
例えば、自然現象として、地盤の構造変化や崩落等が発生する可能性がある場合、この減衰時間が長くなる。
【００８３】
そのため、解析部２２は、光ファイバセンシング部２１から取得された振動データ（例えば、図１７と同様の振動データ）における減衰時間に基づいて、自然現象として、地盤の構造変化や崩落等が将来的に発生するか否かを予測する。
【００８４】
（４）方法Ｂ４
続いて、図１８を参照して、方法Ｂ４について説明する。図１８は、図１５と同様の振動データを、時系列に並べて示したものである。
【００８５】
図１８に示されるように、解析部２２は、３年前、２年前、現在の振動データの経時的な変化に基づいて、１年後の振動データを予測し、予測された１年後の振動データに基づいて、自然現象として、地殻変動、地下水の移動等が将来的に発生するか否かを予測する。ここでは、解析部２２は、１年後の振動データにおける周波数ピークが発生する周波数に基づいて、１年後に異常状態（すなわち、自然現象の予兆がある状態）になると予測している。
【００８６】
（５）方法Ｂ５
方法Ｂ５では、振動データが有する固有パターンとして、所定の自然現象が発生するリスクに応じた固有パターンを機械学習（例えば、深層学習等）し、機械学習の学習結果（初期学習モデル）を用いて、所定の自然現象が将来的に発生するか否かを予測する。
【００８７】
ここで、方法Ｂ５における機械学習の方法は、上述の実施の形態１の方法Ａ２で説明した図６の方法と同様である。図１９に、方法Ｂ５の場合の教師データの例を示す。図１９は、３つの振動データＡ，Ｂ，Ｃを学習させる場合の教師データの例である。振動データは、例えば、図１５〜図１８に示されるような振動データとなる。なお、図１９において、危険度レベルは、数値が大きいほど、所定の自然現象が発生するリスクが高いことを示している。
【００８８】
解析部２２は、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する場合、光ファイバセンシング部２１から取得された振動データ（例えば、図１５〜図１８と同様の振動データ）を初期学習モデルに入力する。これにより、解析部２２は、初期学習モデルの出力結果として、将来的に所定の自然現象が発生するリスクを得る。
【００８９】
なお、解析部２２は、地面又は海底に発生した振動の固有パターンの経時的な変化だけでなく、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つの固有パターンの経時的な変化を用いて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測しても良い。さらに、解析部２２は、地面又は海底に発生した振動の分布の経時的な変化と、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つの固有パターンの分布の経時的な変化と、を用いて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測しても良い。
【００９０】
また、上記の実施の形態の一部又は全部は、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。
（付記１）
地面又は海底に敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える、監視システム。
（付記２）
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
付記１に記載の監視システム。
（付記３）
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の伝搬方向及び伝搬速度を算出し、当該算出結果に基づいて、前記検知された振動の振動源の位置を特定する、
付記２に記載の監視システム。
（付記４）
前記光ファイバセンシング部は、前記光ファイバから受信した光信号に基づいて、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをさらに検知し、
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンと、前記検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
付記１から３のいずれか１項に記載の監視システム。
（付記５）
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンの経時的な変化に基づいて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する、
付記１から４のいずれか１項に記載の監視システム。
（付記６）
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える、監視装置。
（付記７）
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
付記６に記載の監視装置。
（付記８）
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の伝搬方向及び伝搬速度を算出し、当該算出結果に基づいて、前記検知された振動の振動源の位置を特定する、
付記７に記載の監視装置。
（付記９）
前記光ファイバセンシング部は、前記光ファイバから受信した光信号に基づいて、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをさらに検知し、
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンと、前記検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
付記６から８のいずれか１項に記載の監視装置。
（付記１０）
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンの経時的な変化に基づいて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する、
付記６から９のいずれか１項に記載の監視装置。
（付記１１）
監視装置による監視方法であって、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知するステップと、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定するステップと、
を含む、監視方法。
（付記１２）
コンピュータに、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する手順と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する手順と、
を実行させるためのプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
【００９１】
この出願は、２０１９年３月２９日に出願された日本出願特願２０１９−０６８６４４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】
【００９２】
１０  光ファイバ
２０  監視装置
２１  光ファイバセンシング部
２２  解析部
４０  コンピュータ
４０１  プロセッサ
４０２  メモリ
４０３  ストレージ
４０４  入出力インタフェース
４０４１  表示装置
４０４２  入力装置
４０５  通信インタフェース
【図１】
2020202654.tif 000004
【図２】
2020202654.tif 000005
【図３】
2020202654.tif 000006
【図４】
2020202654.tif 000007
【図５】
2020202654.tif 000008
【図６】
2020202654.tif 000009
【図７】
2020202654.tif 000010
【図８】
2020202654.tif 000011
【図９】
2020202654.tif 000012
【図１０】
2020202654.tif 000013
【図１１】
2020202654.tif 000014
【図１２】
2020202654.tif 000015
【図１３】
2020202654.tif 000016
【図１４】
2020202654.tif 000017
【図１５】
2020202654.tif 000018
【図１６】
2020202654.tif 000019
【図１７】
2020202654.tif 000020
【図１８】
2020202654.tif 000021
【図１９】
2020202654.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】令和3年8月27日(2021.8.27)
【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】
地面又は海底に敷設された光ファイバと、
前記光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える、監視システム。
【請求項２】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の伝搬方向及び伝搬速度を算出し、当該算出結果に基づいて、前記検知された振動の振動源の位置を特定する、
請求項２に記載の監視システム。
【請求項４】
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する光ファイバセンシング部と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する解析部と、
を備える、監視装置。
【請求項５】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項４に記載の監視装置。
【請求項６】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターン及び当該固有パターンの分布に基づいて、前記検知された振動の伝搬方向及び伝搬速度を算出し、当該算出結果に基づいて、前記検知された振動の振動源の位置を特定する、
請求項５に記載の監視装置。
【請求項７】
前記光ファイバセンシング部は、前記光ファイバから受信した光信号に基づいて、地面又は海底に発生した音及び温度の少なくとも１つをさらに検知し、
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンと、前記検知された音及び温度の少なくとも１つの固有パターンと、に基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する、
請求項４から６のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項８】
前記解析部は、前記検知された振動の固有パターンの経時的な変化に基づいて、将来的に所定の自然現象が発生するか否かを予測する、
請求項４から７のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項９】
監視装置による監視方法であって、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知するステップと、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定するステップと、
を含む、監視方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
地面又は海底に敷設された光ファイバから光信号を受信し、前記光信号に基づいて、地面又は海底に発生した振動を検知する手順と、
前記検知された振動の固有パターンに基づいて、前記検知された振動の発生原因となった自然現象を特定する手順と、
を実行させるためのプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
続いて、解析部２２は、両者のマッチング及び分類を行って（ステップＳ１３）、教師あり学習を行う（ステップＳ１４）。これにより、初期学習モデルが得られる（ステップＳ１５）。この初期学習モデルは、モニタした振動データを入力すると、振動の発生原因となった自然現象の種類が出力されるモデルとなる。
【国際調査報告】
2020202654.tif 000023
2020202654.tif 000024
2020202654.tif 000025
2020202654.tif 000026
2020202654.tif 000027
2020202654.tif 000028