IoT 及びドローンを活用した設備診断技術の開発
増屋1 正会員

征訓 1・中澤純平 1・川高大佑 1

株式会社ＮＪＳ 東部支社東京総合事務所アセットマネジメント部（〒105-0023 東京都港区芝浦一丁目１番１号）
E-mail: yukinori_masuya@njs.co.jp

本技術の開発は、高精度かつ効率的な劣化診断技術と劣化情報収集技術の確立により、下水道設備の予防保全的な資産管理の質的向上及び効率化を目的としている。具体的には、下水道設備に対して機器設置型無線センサーやクラウドセンター等による IoT を活用した劣化兆候の把握、劣化原因の想定、ドローンが撮影した画像の自動解析により劣化原因を特定するものである。本論文では、本技術開発の内、①劣化兆候の把握が困難な水没機器である汚泥かき寄せ機に着目した劣化兆候の把握及び劣化原因の想定、②下水処理場内におけるドローンの有効性確認までの成果を報告する。

Key Words: Equipment diagnosis, Vibration analysis, Internet of Things, Artficial intelligence, Drone

1. はじめに◇フィールド規模：計画下水量 117,400m3/日（全体計画）◇主な成果の概要

日本国内は、人口減少及び高齢化の進展により、「人」「物」「金」に関する課題が顕在化している。自治体に①強制振動試験により駆動装置部での劣化兆候の検知可否を検証

よっては、事業費不足により、劣化が著しい下水道設備②短時間･長時間の振動試験により劣化兆候の把握と劣の改築を先送りする場合も見受けられる。こうした深刻化原因の特定を実施な課題を抱える一方、安定した下水道サービスの継続が③汚泥かき寄せ機の水上部駆動装置の振動試験による求められており、適切な設備診断に基づく資産管理（ストックマネジメント）が必須である。現在の設備診断は、振動値や電流値等の確認による定量的な診断手法がある

異常診断について特許出願中④非 GPS 環境下及び設備からの磁気発生環境下におけるドローンの自律飛行ものの、大部分は作業員の五感による定性的な診断である。そのため、作業員による診断精度のバラツキが発生

2. 本技術開発の全体像しやすい。更に、劣化進行中の膨大な下水道ストックに対して設備診断を継続していく上でのコスト増と人員本技術開発の全体像は、機器設置型無線センサーやク（執行体制）の確保も懸念される。

ラウドセンター等による IoT 及びドローンを活用した設以上のことから、下水道設備の予防保全的な資産管理備診断システムを開発することである。図-1 に本システの質的向上及び効率化が求められている。

ムのイメージ図を示す。また、図-2 に設備診断フローとそのため筆者等は、より高精度かつ効率的な劣化診断開発内容を示す。

技術と劣化情報収集技術の開発を2015年から始め、2017
年 5 月 23 日から、横須賀市上下水道局、JFE プラントエ

本システムは、図-1 に示すように、各機器に設置した無線センサーにより劣化情報を集積することから始まンジ株式会社と共同研究を開始している。本技術開発のる。振動情報は、クラウドセンターにて解析後、異常のフィールド概要と現在までの主な成果の概要を以下に示程度を検知する。クラウドセンターは、異常機器の状況す。

確認と劣化原因を特定するため、ドローンに現地確認を◇フィールド名称：横須賀市上下水道局下町浄化センタ指示する。ドローンは、異常機器の画像を取得し、クラー
1ウドセンターに劣化状況確認結果の情報を集積させる。

り、本報告では、特に技術開発が乏しい低回転機器であクラウドセンターでは、ドローンから集積した画像を元る汚泥かき寄せ機に着目する。に AI による劣化画像解析を行い、劣化原因を特定する。

汚泥かき寄せ機は、図-3 に示すように無端チェーン、なお、図-1 では、当面の技術開発対象として送風機、汚スプロケット等の多くの部品が常時水没しているため、水ポンプ、汚泥かき寄せ機を図示しているが、本システ水上部からの劣化の兆候を把握することは困難である。

ムにより下水処理場内の大部分の機器に適用可能となることを想定している。設備診断フローは、図-2 に示すよ

表-1 対象設備の一覧

うに、「劣化の兆候の把握」、「劣化の原因の想定」、

設備
汚水ポンプ送風機
初沈汚泥かき寄せ機
終沈汚泥かき寄せ機「劣化の原因の特定」のフェーズに区分され、劣化の兆候の把握と原因の想定段階では、機器設置型無線センサーやクラウドセンターによる振動解析等の IoT 技術を開発する。また、劣化の原因の特定段階では、ドローンに台数9台10台
13台
23台

よる情報収集および AI による劣化画像解析を技術開発する。それらの技術の確立により、限られた人、金のなかで、現場管理の省力化、IoT 及び AI 技術によりストックマネジメントの最適化が期待される。

図-3 汚泥かき寄せ機の構造図

現状の劣化診断作業は、水抜き･清掃を伴い、作業員により無端チェーンの伸び、スプロケットの摩耗を確認するものであり、現状の劣化診断の手順及び課題は以下のとおりである。
(a) 現状の劣化診断手順① 該当系列を停止する〔処理能力低下〕② 水抜きを行い、高圧洗浄にて主要部品を露出させる〔手間がかかる〕③ 調査作業員が沈殿池の池底に降りて、各部の劣化診断を行う〔危険を伴う〕④ 診断後に復旧作業を行い、該当系列の運転を再開する(b) 劣化診断における現状の課題

図-1 IoT及びドローンを活用した設備診断システムのイメージ図

高精度かつ効率的な設備の劣化診断技術と劣化情報収集技術の確立までの設備診断フロー【設備診断フロー】
劣化の兆候を把握する設備診断劣化の原因を想定
する設備診断劣化の原因を特定する設備診断【本研究の内容】
振動解析等の適用
機器設置型無線センサーによるIoT技術

現状の劣化診断では、一時的な処理能力の低下や危険を伴う作業でもあるが、診断結果が、時期尚早(劣化無し)の場合や、手遅れ(劣化が極度に進行)の場合も有り、適切な診断時期の選定が困難である。

ドローンの活用
非GPS下かつ閉鎖性空間での完全自立飛行
AIによる劣化画像解析
下線部分：研究成果紹介技術

4. 強制振動試験

図-2 設備診断フローと開発内容

汚泥かき寄せ機において、水上部の駆動装置の振動診

3. 対象設備の概要及び課題断により、スプロケットの摩耗やチェーンのたるみ・発錆による劣化の兆候の把握が可能か検証した。検証には、技術開発の対象設備の一覧を表-1 に示す。本技術開発
では、下水処理場における回転機械として、汚水ポンプ、送風機、汚泥かき寄せ機を調査対象としている。

ゴム製のハンマーを用いて、スプロケットを強制的に振動させ、水上部にある駆動装置への振動伝達を評価した(図-4 参照)。

一般的に高回転機器の診断技術は、広く活用されてお下町浄化センターの汚泥かき寄せ機は、最大で L70m
2

×H4m×W5m であり、駆動装置から末端のスプロケッ
トまで、約 80mを要する大型機器である。

2.5Peak値
振動速度
速度Peak値

2[mm/s]1.5
10.50[mm/s]

0.4

図-4 強制振動作業状況と実施箇所

速度RMS値
振動速度
RMS値

0.30.20.10

試験結果（速度波形）の抜粋を図-5 に示す。検証の結果、以下の 3 点が導き出された。
◆ 振動発生箇所が計測地点から近いほど、衝撃波形が明瞭となる

図-6 短時間振動試験結果（振動速度試験結果）◆ チェーン張力が大きいほど、衝撃波形が明瞭となる◆ 振動発生箇所をスプロケットのほか、チェーン、フライトとしても振動振幅に大きな差異は無く、間接的でもチェーンが振動することで振動伝達が行われると推[m/s2]

定できる

以上より、振動波形の明瞭さは、打撃力やチェーン張力により異なるが、槽内で発生した異常振動は、駆動装6050403020100振動加速度Peak値
加速度Peak値

置部へ伝達され、槽内の劣化の兆候（スプロケットの摩耗によるかみ合わせの不具合等）を駆動装置部の振動診断で検知可能であることが判明した。
[m/s2]

8振動加速度RMS値
加速度RMS値

6420

図-5 強制振動試験結果（速度波形）

5. 振動試験による劣化診断

図-7 短時間振動試験結果（振動加速度試験結果）

本試験では、稼働している全ての汚泥かき寄せ機に対長時間振動試験の結果を図-8 に示す。2 系 No2-2 終沈し、短時間振動試験を行い、劣化の兆候がある機器を想汚泥かき寄せ機では、両調査日ともに、Peak 値は高い値定した上で、長時間振動試験を行い、劣化の原因を想定を示した。一方、2系 No2-4終沈汚泥かき寄せ機は、1回した。短時間振動試験では、3 分程度の測定時間で、速目の前半は Peak 値が高い値を示したものの、1 回目の後度・加速度の Peak 値・RMS 値・波高率による劣化の兆半・2 回目の調査では、低い値を示した。この低い値は、候を診断した。

汚濁物の目詰まりが原因と想定された。

図-6、図-7 に示す短時間振動試験結果から、速度・加速度の Peak値・RMS値ともに高い値を示す 2系 No2-2終沈汚泥かき寄せ機と、2 系 No2-4 終沈汚泥かき寄せ機を長時間振動試験の対象とした。
3

2017年8月31日

70

13:40

14:10
14:10

13:40

9:10

14:40

14:10

13:40

13:10

012:4010012:10

20

10

11:40

30

20

11:10

4030

RMS

13:10

50

12:40RMS40

peak

12:10

60

11:40

50

peak

11:10

60

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13:10

9:10

14:40

14:10

加速度

10:10

2系No.2-4終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

m/s2
80

10:40

70

2系No.2-4終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

10:10

m/s2

80

13:40

0

13:10

0

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10

12:10

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20

11:10

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30

10:40

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12:40

RMS

50

12:10

peak

60

11:40

70

RMS

11:10

peak

10:40

60

10:10

加速度

9:40

70

2系No.2-2終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

m/s2
80

9:40802017年12月19日

2系No.2-2終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

m/s2

図-8 長時間振動試験結果

図-9 No.2-2終沈汚泥かき寄せ機の周波数分析結果長時間振動試験で劣化の兆候が特定された No2-2 終沈よる点検・調査の回避、作業人員の削減が期待できる。

汚泥かき寄せ機の加速度波形をエンベロープ処理し、周ただし、下水処理場内でのドローン飛行は、①非GPS環波数分析した結果を図-9 に示す。その結果、0.1Hz の周境下であること、②設備からの磁気発生によるジャイロ波数成分の卓越が確認された。No2-2 終沈汚泥かき寄せの誤作動などによる安定飛行が困難などの課題がある。

機のスプロケットかみ合い周期から算出したスプロケッ

また、ドローンの操縦に専門的な技術を要することも課題の 1 つして挙げられる。その解決策として、画像認識

トかみ合い周波数を確認すると、中間軸スプロケットとそのため、No2-2 終沈汚泥かき寄せ機は、中間軸スプロによる位置特定技術：VISUAL SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)による自律飛行機構を搭載したドローケット、もしくは駆動軸駆動スプロケットの劣化が想定ンを試作した(写真-1 参照)。この技術を活用することで、された。

飛行に必要な専門技術は不要となる。実証実験の結果、駆動軸駆動スプロケットが周波数分析結果と整合した。

下水処理場内で画像認識による位置特定の有効性が確認

6. 下水処理場内におけるドローンの有効性でき、作業員の侵入が困難な箇所の劣化診断に有効であることが分かった。

下水処理場内における設備の劣化情報収集のためのドローンの有効性を評価する。ドローンを活用することで、定点観測が可能となるだけでなく、危険箇所での有人に4

7. おわりに
下水処理場には、汚泥かき寄せ機同様、機器の殆どが水没し、劣化の兆候の把握に手間・コスト・危険が伴う機器が散在している。
本技術開発で、汚泥かき寄せ機の水上部の駆動装置の振動試験により、水没部品の劣化の兆候を確認できることが分かった。本成果を活用することで、水没機器の劣化診断の精度を向上させ、劣化診断に係る手間・コスト・危険が軽減されることが期待できる。今後は、劣化診断をさらに効率化するため、機器設置型無線センサー及びクラウドセンターによる IoT を活用した設備診断システムを開発し、高回転機器だけでなく低回転機器も含めた様々な設備のネットワーク管理を構築する予定である。
またドローンは、非GPS環境下・設備からの磁気発生環境下で自律飛行が出来た。今後、自律飛行の精度を向上させるとともに、ドローンで撮影した映像の画像解析による変状データを、AI により分類する技術を確立させ、下水処理場内の回転機器・静止機器全般の劣化診断技術の精度向上を図る予定である。
写真-1 上部：管廊での自動飛行状況

謝辞：本技術の開発を進めるにあたり、ご協力頂きまし

下部：沈殿池内での飛行時取得画像

た関係各位に深く感謝の意を評します。

Development of Equipment Diagnosis Technology Using IoT and Drone
Yukinori MASUYA, Junpei NAKAZAWA and Daisuke KAWATAKA
Development of equipment diagnosis technology using IoT and drone aims to improve the quality andefficiency of asset management for preventive maintenance of sewerage facilities through establishment ofhigh-precision and efficient deterioration diagnosis technology and deterioration information collection
technology. The main function of the development is identifying the signs of deterioration of seweragefacilities and assumption of cause of deterioration using IoT with wireless sensors on equipment and cloudcenters, and automatic analysis of photographs taken by drone.
In this paper, the followings are reported in the technology development: (1) identification of deterioration signs and cause of deterioration on sludge collectors that submerged underwater, and (2) effectivenessof drones in sewage treatment plants.

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