技術報告集 第 33 号 平成 31 年 3 月 AWSCJIoT 及びドローンを活用した設備診断技術の開発
株式会社 NJS

○川高大佑

増屋征訓

中澤純平

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設備診断に関するドローン活用の有効性確認までの成果を報告する。

Key Words ： 予防保全、維持管理、劣化診断技術、センサー、IoT、ドローン、AI
１．はじめに日本国内は、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。自治体によっては、事業費不足により、劣化が著しい下水道設備の改築を先送りする場合も見受けられる。こうした深刻な課題を抱える一方、安定した下水道サービスの継続が求められており、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。現在の設備診断には、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（執行体制）の確保も懸念される。
以上のことから、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が求められている。
そのため筆者等は、より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 プラントエンジ株式会社と共同研究を開始している。本技術開発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す。
◇フィールド名称：横須賀市上下水道局下町浄化センター◇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：強制振動試験により汚泥かき寄せ機駆動装置部での劣化兆候の検知可否を検証
短時間･長時間の振動測定により劣化兆候の把握と劣化原因の想定を実施
汚泥かき寄せ機駆動装置部の振動測定による異常診断について特許出願中
下水処理場内にて設備診断に関するドローン活用の有効性を確認- 60 -

技術報告集 第 33 号 平成 31 年 3 月 AWSCJ

２．本技術開発の全体像
本技術開発の全体像は、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 及びドローンを活用した設備診断システムを開発することである。図-1 に本システムのイメージ図を示す。また、図-2 に本技術の確立までの設備診断フローを示す。
本システムは、図-1 のイメージ図に示すように、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る。振動情報は、クラウドセンターにて解析後、異常の程度を検知する。クラウドセンターは、異常機器の状況確認と劣化原因を特定するため、ドローンに現地確認を指示する。ドローンは、異常機器の画像を取得し、クラウドセンターに劣化状況確認結果の情報を集積させる。クラウドセンターでは、ドローンから集積した画像を元に AI による劣化画像解析を行い、劣化原因を特定する。なお、図-1 では、当面の技術開発対象として送風機、汚水ポンプ、汚泥かき寄せ機を図示しているが、本システ
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 に示すように、設備診断において劣化の兆候を把握及び劣化の原因を想定すること、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劣化の原因を特定することのフェーズにクラウドセンター区分される。劣化の兆候の把握と原因の想振動情報の集積

送風機

アプリケーションサーバー

確認指示

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データベースサーバー

確認結果の集積汚泥かき寄せ機る振動解析等の IoT 技ドローンによる現地確認術を開発する。
また、劣化の原因の汚水ポンプ

フィールド︓横須賀市上下⽔道局下町浄化センター

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

特定段階では、ドローンによる情報収集お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

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【設備診断フロー】
劣化の兆候を把握する設備診断【本技術開発の内容】
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

劣化の原因を想定する設備診断の省力化、IoT 及び AI技術によりストック劣化の原因を特定する設備診断

ドローンの活⽤
⾮GPS下かつ閉鎖性空間での完全⾃律⾶⾏
AIによる劣化画像解析マネジメントの最適化が期待される。

下線部分︓本論⽂での紹介技術

図-2

本技術の確立までの設備診断フロー- 61 -

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３．対象設備の概要及び課題

表-1

技術開発の対象設備の概要を表-1 に示す。本技術開設備の概要

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

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。
一般的に高回転機器の診断技術は、広く活用されて台数9台10台13台23台おり、本報告では、特に技術開発が乏しい低回転機器である汚泥かき寄せ機に着目する。
汚泥かき寄せ機は、無端チェーン、スプロケット等の多くの部品が常時水没しているた
め、現状の劣化診断作業では、水抜き等の手間がかかり、診断時期の選定が困難という課題がある。現状の劣化診断作業の手順、劣化診断における現状の課題を図-3 に示す。

駆動装置（水没していない部品）
スプロケット外観▽１F

スプロケット摩耗測定

多くの部品が常時水没している

チェーン伸び測定

下町浄化センター初沈汚泥かき寄せ機 （2系No2-3組立図）【現状の劣化診断作業の手順】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 劣化診断後に復旧作業を行い該当系列の運転を再開する【劣化診断における現状の課題】
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
図-3

汚泥かき寄せ機の劣化診断手順及び劣化診断における現状の課題

４．強制振動試験
振動測定により劣化兆候の把握が可能となるか確認するため強制振動試験を実施した。
強制振動試験は、通常は水中部にあるスプロケットの摩耗やチェーンのたるみ・発錆による劣化兆候の把握が、汚泥かき寄せ機の水上部から可能であるか検証した。具体的には、ゴム製のハンマーを用いてスプロケット（図-4 の番号①～⑧）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状況を確認した。
下町浄化センターの汚泥かき寄せ機を設置している池の長さは、最長で約 70m であり、駆動装置から末端スプロケットまでの直線距離は約 80m である。

- 62 -

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振動試験の結果、以下の 3 点が導き出された。また、試験結果の抜粋を図-5 に示す。
◆

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◆

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)を水上にある駆動装置部の振動測定で検知可能であることが判明した。

図中の数字は、ハンマーによる強制振動箇所を示す。

図-4

振動検知箇所

強制振動箇所図-5

強制振動作業状況

強制振動試験結果(速度波形)

５．振動測定及び解析による劣化診断
本測定及び解析では、稼働している全ての汚泥かき寄せ機に対し、短時間振動測定を行い、劣化の兆候がある機器を想定した上で、抽出した当該機器の長時間振動測定を行い、劣化の原因を想定した。短時間振動測定では、3 分程度の測定時間で、速度・加速度の Peak値・RMS 値・波高率による劣化の兆候を診断した。
本測定及び解析では、図-6 に示す短時間振動測定結果から、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測定の対象とした。長時間振動測定は、汚泥かき寄せ機の 1 回転の時間(3時間 36 分)を考慮して測定時間を 5 時間とし、期間を空けて 2 回実施した。

- 63 -

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長時間振動測定の速度Peak値

2.52

結果を図-7 に示す。2系 No2-2 終沈汚泥か[m/s2][mm/s]

1.510.50

加速度Peak値

6050403020100

き寄せ機では、両調査日ともに、Peak 値は0.30.20.1

き寄せ機は、1 回目の加速度RMS値

8[m/s2]2 系 No2-4 終沈汚泥か

速度RMS値

0.4[mm/s]高い値を示した。一方、64200前半は Peak 値が高い値を示したものの、1
図-6

図-7

14:10
14:10

13:40

13:10

012:4010012:10

20

10

11:40

30

20

14:40

30

14:1040

その結果、0.1Hz のRMS

50

11:10

RMS40

10:40

50

peak

60

10:10

peak

13:40

13:10

12:40

12:10

11:40

11:10

10:40

9:40

9:10

14:40

14:10

13:40

13:10

12:40

70

60

9:40

70

2系No.2‐4終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

m/s2802系No.2‐4終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

加速度

9:10m/s280

12:10

011:4010011:10201013:40た結果を図-8 に示す。

302013:10

理し、周波数解析しRMS

4012:40形をエンベロープ処

peak

60

3012:10

き寄せ機の加速度波

70

RMS40

11:40

た No2-2 終沈汚泥か

2系No.2‐4終沈かき寄せ機

劣化の兆候を把握し

peak

50

10:40

長時間振動測定で2系No.2‐2終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

m/s2805011:10れた。

60

10:40

込みが原因と想定さ

加速度

70

10:10

値は、汚濁物の噛み2017年12月19日

2017年8月31日
2系No.2‐2終沈かき寄せ機 加速度（ACC）

m/s28010:10を示した。この低い

2系No.2‐2終沈かき寄せ機の調査では、低い値

短時間振動測定結果

10:10回目の後半・2 回目

長時間振動測定結果

周波数成分の卓越が確認された。No2-2 終沈汚泥かき寄せ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トかみ合い周波数を確認すると、中間軸スプロケットと駆動軸駆動スプロケットが周波数解析結果と整合した。そのため、No2-2 終沈汚泥かき寄せ機は、中間軸スプロケット、もしくは駆動軸駆動スプロケットの劣化が想定された。

加速度波形

0.1Hz
エンベロープ処理後の加速度波形
0.1Hzの周波数成分卓越⇒ 諸元計算値の⑤or⑥のスプロかみ合い周波数に該当する。

図-8

No2-2 終沈汚泥かき寄せ機の周波数解析結果- 64 -

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６．下水処理場内におけるドローン活用の有効性確認
振動測定により劣化原因を想定し、次フェーズとして劣化原因を特定するため、下水処理場内におけるドローン活用の有効性を確認した。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よる点検・調査の回避、作業人員の削減が期待できる。ただし、下水処理場内でのドローン飛行は、①非 GPS 環境下であること、②閉鎖性空間により安定飛行が困難などの課題がある。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、画像認識による位置特定技術：VISUALSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)による自律飛行機構を搭載したドローンを試作した(写真-1 参照)。この技術を活用することで、飛行に必要な専門技術は不要となる。実証実験の結果、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。

写真-1

上部：管廊での自動飛行状況、
下部：最初沈殿池内での飛行時取得画像

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測定により、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の開発し、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確認出来た。
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。
本技術開発は、株式会社 NJS、JFE プラントエンジ株式会社、横須賀市上下水道局の共同開発であり、以下に株式会社 NJS 以外の共同開発者を連名する。
JFE プラントエンジ株式会社
横須賀市上下水道局

西中健太

神長巌

小林伸二

諏訪部範人

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畠中大祐

石井雅夫