ISSN1346-7328
国総研資料 第 1137 号
令 和 2 年 12 月

国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE of
National Institute for Land and Infrastructure Management

No.1137

December 2020

B-DASH プロジェクト No.29
センシング技術とビッグデータ分析技術を用いた下水道施設の劣化診断技術
導入ガイドライン（案）

下水道研究部下水処理研究室

B-DASH Project No.29
Guideline for introduction of deterioration diagnosis technology for sewerage facilities
using sensing technology and big data analysis technology
Wastewater and Sludge Management Division
Water Quality Control Department

国土交通省 国土技術政策総合研究所
National Institute for Land and Infrastructure Management
Ministry of Land, Infrastructure,Transport and Tourism,Japan

国土技術政策総合研究所資料

Technical

2020 年 12 月

No.1137

第 1137 号

B-DASHプロジェクト

Note

of

NILIM

December 2020

No.29

センシング技術とビッグデータ分析技術を用いた下水道施設の劣化診断技術
導入ガイドライン（案）

下水道研究部 下水処理研究室

B-DASH Project No.29
Guideline for introduction of deterioration diagnosis technology for sewerage facilities

using sensing technology and big data analysis technology

Wastewater and Sludge Management Division
Water Quality Control Department

概要
本ガイドラインは、下水道施設における設備劣化異常の早期発見に寄与するため、下水道革新的技術の一つである「センシング技術とビッグデータ分析技術を用いた下水道施設の劣化診断技術」について、下水道事業者が導入検討する際に参考にできる資料として策定したものである。
キーワード ：下水処理施設，劣化診断，振動測定，ビッグデータ分析，

Synopsis
This guideline is prepared to encourage person in sewerage works to introduce "deterioration diagnosis
technology for sewerage facilities using sensing technology and big data analysis technology", that is
one of the innovative sewerage technology. This technology is designed to contribute to detect sewage
facilities’ early stage deterioration, and support Japanese enterprises’ overseas water businessexpansion.
Key Words ：Sewage treatment plant, Deterioration diagnosis, Vibration data sensing, Big data analysis〒305-0804 茨城県つくば市旭１番地
電話：029-864-3933 Fax：029-864-2817

E-mail：nil-gesuisyori@mlit.go.jp

執筆担当者一覧

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 室

・・・田隝

淳

長

・・・山下

洋正

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 主任研究官

・・・岩渕

光生

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 主任研究官・・・太田

太一

前

前

長

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 室

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 研究官

・・・髙濵

俊平

前

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 研究官

・・・石川

剛士

前

国土技術政策総合研究所下水道研究部下水処理研究室 研究官

・・・松本

龍

はじめに
我が国の下水道は、国民生活に不可欠な社会資本として、下水道処理人口普及率は 79.7%（令和元
年度末）まで普及が進んできており、水洗トイレが普及するとともに川や海の水質の改善につながっている。しかしその一方で、多くの下水道施設は老朽化が進んでおり、管路の破損等による道路陥没や汚水処理施設の停止による公共用水域の水質悪化等のリスクが増大している。またこれらを予防するにあたり、老朽化した施設の修繕・改築に膨大な費用を要することが懸念されている。
持続的な下水道機能の確保と下水道施設のライフサイクルコスト低減を図るための手法としてス
トックマネジメントが着目されており、「下水道事業のストックマネジメント実施に関するガイドラ
イン-2015 年版-」（平成 27 年 11 月 国土交通省水管理・国土保全局下水道部、国土交通省国土技術
政策総合研究所下水道研究部）の発行や、平成 28 年度の下水道ストックマネジメント支援制度の創設
等、国を挙げてその重要性が示されているところである。これを受けてストックマネジメントを実施するための一技術として、最新の ICT 技術を駆使した効率的な維持管理手法を開発し、故障の未然防
止や改築更新時期の最適化を目指した予防保全型管理の実現が求められている。
国土交通省下水道部では、優れた革新的技術の実証・普及により効率的な下水道事業を促進し、併せて本邦企業による水ビジネスの海外展開を支援するため、「下水道革新的技術実証事業（B-DASH
プロジェクト※）」を平成 23 年度から開始し、国土技術政策総合研究所下水道研究部が実証研究の実施機関となっている。
本ガイドライン「センシング技術とビッグデータ分析技術を用いた下水道施設の劣化診断技術導入
ガイドライン（案）」で示す技術は、適切な水処理・汚泥処理運転を行ううえで重要となる下水処理施設の老朽化に伴う改築更新費や定期修繕費の増加を押さえるとともに、維持管理を支えてきた技術者の減少による技術力不足を補うための定量的な劣化状況把握による維持管理支援を目的としている。
センシング技術では、設備をオンラインで繋ぎ回転機器を自動で振動測定する技術を、ビッグデー
タ分析技術では、センサ間の関係性をモデル化して「いつもと違う」動きから異常予兆を検知する技
術と、機械学習による将来の性能低下を予測する技術を予防保全技術として提唱している。
本ガイドラインは、国土技術政策総合研究所委託研究（振動診断とビッグデータ分析による下水道
施設の劣化状況把握・診断技術実証研究 受託者：（株）ウォーターエージェンシー・日本電気（株）・
旭化成エンジニアリング（株）・日本下水道事業団・守谷市・日高市共同研究体 実施期間：平成 27～令和元年度）において実施した成果を踏まえ、下水道事業者が革新的技術の導入を検討する際に参考にできる資料として策定したものであり、これらの優れた技術が全国そして海外にも普及されることを強く願うものである。
技術選定から実証研究施設の設置、実運転による実証を踏まえたガイドラインの策定までを 6 年間でまとめるにあたり、大変なご尽力をいただいた下水道革新的技術実証事業評価委員会の委員各位、およびガイドラインに対する意見聴取にご協力いただいた下水道事業者の各位をはじめ、実証研究に精力的に取り組まれた研究体各位等全ての関係者に深く感謝申し上げる。
※B-DASH プロジェクト：Breakthrough by Dynamic Approach in Sewage High Technology Project

国土交通省国土技術政策総合研究所 下水道研究部長 岡本 誠一郎

目次
第１章 総則 ........................................................................................................................................ 1
第１節 目的..................................................................................................................................... 1§1 目的 ........................................................................................................................................ 1
第２節 ガイドラインの適用範囲.................................................................................................. 3§2 ガイドラインの適用範囲 ..................................................................................................... 3
第３節 ガイドラインの構成 ......................................................................................................... 4§3 ガイドラインの構成............................................................................................................. 4
第４節 用語の定義......................................................................................................................... 6§4 用語の定義 ............................................................................................................................ 6
第２章 技術の概要と評価 ............................................................................................................... 10
第１節 技術の概要....................................................................................................................... 10§5 技術の目的 .......................................................................................................................... 10§6 技術全体の概要と特徴....................................................................................................... 11§7 センシング技術の概要と特徴 ........................................................................................... 15§8 ビッグデータ分析技術の概要と特徴................................................................................ 20§9 組合せ技術の概要と特徴 ................................................................................................... 33
第２節 技術の適用条件 ............................................................................................................... 36§10 センシング技術の適用範囲............................................................................................. 36§11 ビッグデータ分析技術の適用範囲.................................................................................. 38§12 組合せ技術の適用範囲..................................................................................................... 41§13 推奨条件 ............................................................................................................................ 42§14 導入シナリオ例 ................................................................................................................ 43
第３節 実証研究に基づく評価の概要........................................................................................ 44§15 技術の評価項目 ................................................................................................................ 44§16 技術の評価結果 ................................................................................................................ 47
第３章 導入検討............................................................................................................................... 53
第１節 導入検討手法................................................................................................................... 53§17 導入検討手順 .................................................................................................................... 53

§18 基礎調査 ............................................................................................................................ 54§19 導入効果の検討 ................................................................................................................ 55§20 導入判断 ............................................................................................................................ 69
第４章 計画・設計........................................................................................................................... 74
第１節 導入計画........................................................................................................................... 74§21 導入計画の手順 ................................................................................................................ 74§22 運用の検討 ........................................................................................................................ 75§23 システム構成の検討......................................................................................................... 76§24 導入効果の検証 ................................................................................................................ 78§25 導入計画の策定 ................................................................................................................ 79
第２節 設計・導入....................................................................................................................... 80§26 センシング技術の導入..................................................................................................... 80§27 ビッグデータ分析技術の導入（異常予兆検知・劣化進行予測）............................... 96§28 組合せ技術の導入........................................................................................................... 111
第５章 維持管理............................................................................................................................. 113
第１節 技術全体の維持管理 ..................................................................................................... 113§29 技術全体の維持管理の要点........................................................................................... 113
第２節 運用方法......................................................................................................................... 114§30 本技術の運転管理（運用方法） ................................................................................... 114
第３節 保守点検.........................................................................................................................127§31 保守点検 ..........................................................................................................................127
第４節 異常時の対応と対策 .....................................................................................................129§32 異常時の対応と対策.......................................................................................................129
参考文献 ..........................................................................................................................................130

資料編目次1.実証研究結果 ...............................................................................................................................131
1.1

実証研究概要..................................................................................................................131

1.2

実証規模..........................................................................................................................132

1.3

本技術の実証計画、手順 ..............................................................................................133

1.3.1 センシング技術..........................................................................................................133
1.3.2 ビッグデータ分析技術（インバリアント分析）....................................................140
1.3.3 ビッグデータ分析技術（異種混合学習） ...............................................................143
1.3.4 センシング技術と組み合わせたインバリアント分析技術....................................148
1.3.5 計画・工程..................................................................................................................149
1.4

実証研究結果..................................................................................................................150

1.4.1 センシング技術..........................................................................................................150
1.4.2 ビッグデータ分析技術（インバリアント分析）....................................................171
1.4.3 ビッグデータ分析技術（異種混合学習） ...............................................................179
1.4.4 センシング技術と組み合わせたインバリアント分析技術....................................191
1.5

簡易算定式算出根拠 ......................................................................................................196

2.参考資料.......................................................................................................................................202
2.1

ISO10816-1:1995 振動速度判定基準 .......................................................................202

2.2

守谷浄化センター実機の振動測定結果 .......................................................................203

3.問い合わせ先 ...............................................................................................................................204

第１章 総則
第１節 目的§1 目的
本ガイドラインは、下水道施設の設備劣化診断の効率化に向け、下水道革新的技術実証事
業（B-DASH プロジェクト）で採択された「振動診断とビッグデータ分析技術による下水道施設の劣化状況把握・診断技術」（以下、本技術とする）について、実証研究の成果を踏まえて、技術の概要、導入検討・判断、および運用ならびに保守等に関する技術的事項について明らかにし、もって導入の促進に資することを目的とする。

【解説】
下水道革新的技術実証事業（B-DASH プロジェクト）は、新技術の研究開発、および実用化を加速することにより、下水道事業における資源回収、大幅な省エネルギー・創エネルギー効果
やコスト縮減を実現し、併せて、本邦企業における水ビジネスの海外展開を支援するため、国土交通省が実施しているものである。
B-DASH プロジェクト全体の概要は、図 １-1 に示すとおりである。各実証事業においては、
国土技術政策総合研究所からの委託研究として、実証研究を実施している。

図 １-1 下水道革新的技術実証事業（B-DASH プロジェクト）の概要（全体）1実証研究のとりまとめにあたっては、専門的知識を有する有識者、および実務に精通した地方公共団体の下水道事業者より意見を聴取したうえで、学識経験者で構成される「下水道革新的技術実証事業評価委員会」（以下、評価委員会とする。詳細はhttp://www.nilim.go.jp/lab/ecg/bdash/bdash.htm 令和 2 年 6 月 15 日時点を参照）の評価を受けている。
本技術は、老朽化が進む膨大な下水処理場設備を適切に管理し、ライフサイクルコストの低減や投資の最適化を図り、ストックマネジメントの効率的な実施に資するため、ICT を活用したモニタリングにより設備の劣化状況を診断する革新的技術として採択されたもので、評価委
員会で評価された本技術の実証研究（平成 27 年度から令和元年度にかけての 5 年間）の成果を踏まえ、本技術の導入の促進に資することを目的として、国土技術政策総合研究所において策定するものである。このため、本ガイドラインでは、地方公共団体等の下水道事業者が本技術の導入を検討する際に参考にできるように、技術の概要と評価、導入検討、計画・設計および維持管理等に関する技術的事項についてとりまとめている。
なお、本ガイドラインについても、実証研究の成果と同様に、専門的知識を有する有識者および実務に精通した地方公共団体の下水道事業者より意見を聴取のうえ、評価委員会の評価を受け、了承されたものである。

2

第２節 ガイドラインの適用範囲§2 ガイドラインの適用範囲
本ガイドラインは、本技術のシステム全体または一部についての、下水道施設を対象とした導入検討・判断、および運用ならびに保守等に適用する。
また、本ガイドラインは、地方公共団体等の下水道事業者、および関連する民間企業等に利用されることを想定して策定している。

【解説】
本ガイドラインは、下水道施設を対象として、本技術のシステム全体または一部を導入する
際に、導入検討・判断、および運用ならびに保守等の参考となるように取りまとめたものである。
また、本ガイドラインは、地方公共団体等の下水道事業者、および関連する民間企業等に利用されることを想定して策定している。
本ガイドラインに記載する技術等は、多くの地方公共団体に活用してもらえるように、考え方の一例を記載したものであり、ここに記載されている内容以外に、各地方公共団体の実績やストックマネジメントの実践に基づく創意工夫を妨げるものではない。

3

第３節 ガイドラインの構成§3 ガイドラインの構成
本ガイドラインは、技術の目的、概要、適用条件、導入検討、計画・設計、維持管理から構成される。

【解説】
本ガイドラインは、図 １-2 に示す構成からなる。
第 1 章から第 2 章まではセンシング技術とビッグデータ分析技術の目的、概要、適用条件を示し、第 3 章から第 5 章までは、導入検討、計画・設計、維持管理について記述する。
(1) 第 1 章 総則
第 1 章では、目的、ガイドラインの適用範囲、ガイドラインの構成、用語の定義について記述する。
(2) 第 2 章 技術の概要と評価
第 2 章では、センシング技術とビッグデータ分析技術に関する概要について記述している。
技術の目的、技術全体の概要と特徴、各技術の概要と特徴、各技術の適用条件と推奨条件、
導入シナリオ例について整理する。また、B-DASH 実証研究で得られた成果に基づく革新的技
術の評価結果を示す。
(3) 第 3 章 導入検討
第 3 章では、革新的技術の導入を検討する際に必要な手順、基礎調査、導入効果の検討および導入判断について記述する。
(4) 第 4 章 計画・設計
第 4 章では、導入計画を策定するための手順や運用の検討、システム構成の検討、導入効果の検証について記述し、本技術の導入を決定した場合に、導入に向け必要となる基礎技術情報と施工時の注意点について解説する。
(5) 第 5 章 維持管理
第 5 章では、本技術導入後の維持管理について説明する。運用方法では、センシング技術とビッグデータ分析技術の各監視 PC を使った確認方法や、保守点検では、技術全体のシステム
保守の要点とビッグデータ分析技術に関するモデルの更新について解説する。また異常時の対応と対策では、システム異常時の対応や停電時対策について記述する。

4

第1章 総則
・目的、ガイドラインの適用範囲、構成、用語の定義

第2章 技術の概要と評価
・技術の目的、技術全体の概要と特徴
・センシング技術の概要と特徴
・ビッグデータ分析技術の概要と特徴
・組合せ技術の概要と特徴
・センシング技術の適用範囲
・ビッグデータ分析技術の適用範囲
・組合せ技術の適用範囲
・推奨条件
・導入シナリオ例
・実証研究に基づく評価の概要、技術の評価項目・評価結果

第3章 導入検討
・導入検討手順、基礎調査、導入効果の検討（試算シナリオ、簡易算定式）
・導入判断

第4章 設計・計画
・導入計画の手順、運用の検討、システム構成の検討、導入効果の検証・策定
・センシング技術の導入、ビッグデータ分析技術の導入、組合せ技術の導入

第5章 維持管理・技術全体の維持管理の要点、本技術の運転管理（運用方法）、保守点検
・異常時の対応と対策

資料編
・実証研究概要・結果、参考資料、問い合わせ先など

図 １-2 ガイドラインの構成

5

第４節 用語の定義§4 用語の定義
本ガイドラインで扱う用語は、以下に示すとおり定義する。なお、下水道施設の基本的な用語については、「下水道維持管理指針 2014 年版（（社）日本下水道協会）
」1)、
「下水道用
語集 2000 年版（（社）日本下水道協会）」2)、「下水道事業のストックマネジメント実施に関するガイドライン 2015 年版」3)に準拠する。
(1) 状態監視保全
施設・設備の劣化状況や動作状況の確認を行い、その状態に応じて対策を行う管理方法。
(2) 時間計画保全
施設・設備の特性に応じて予め定めた周期（目標耐用年数等）により、対策を行う管理方
法。
(3) 事後保全
施設・設備の異常の兆候（機能低下等）や故障の発生後に対策を行う管理方法。
(4) 部品劣化
摩耗などの物理変化により機器部品（軸受部、シール部など）が持つ性能が低下する現象。
機器運転性能には直結しないが、焼き付けや破損などの故障を招く原因となる。
(5) 性能劣化
摩耗などの物理変化により機器が持つ性能が低下する現象。
代表的な例としてポンプインペラの摩耗（すり減り）による流量の低下（機器性能低下）などがある。
(6) アンバランス
回転軸まわりのローターの質量が一様に分布していないことによって、回転時の各質量に働く遠心力が全体としてつりあわずに発生する振動現象。
(7) ミスアライメント
軸継ぎ手で結ばれた二本の回転軸の中心線がずれている場合に発生する振動現象。
(8) 緩み、ガタ基礎ボルトのゆるみや、軸受の摩耗などによって発生する振動現象。
6

(9) ラジアル方向
回転体の径方向（水平方向および垂直方向）。
(10) 管理基準値
回転型機器の状態監視保全を行う際に用いられる振動診断基準値。
(11) AMD 基準
電力、自動車、石油化学などの産業界で用いられている管理基準値のひとつ。
AMD 基準は速度、加速度の２つの振動モードにおいて、AMD 速度基準および AMD 加
速度基準（AMD 転がり軸受判定基準）があり、それぞれ良好域、注意域、要処置域の基準値を規定している。
(12) DN 値
軸径 d（mm）と軸回転数 N（rpm）の積のパラメータ。
AMD 加速度基準（AMD 転がり軸受判定基準）に使用される。
(13) 良好域
振動値管理における管理範囲の一部。
機器の継続運転に問題ない範囲。
(14) 注意域
振動値管理における管理範囲の一部。
機器の状態が変化し、機器の継続運転には機器運転中に実施可能な対応を行い、振動値の変化に注意が必要となる範囲。
(15) 要処置域
振動値管理における管理範囲の一部。
機器に劣化が発生し、機器の継続運転が困難であり、早急な対応が必要となる範囲。
(16) 専用基準（AMD 基準適用対象外機器の専用基準）
AMD 基準の適用対象外となる機器に対して設定する管理基準。
600rpm 以下の加速度基準や防振構造機器の速度基準など、本来適用対象外となる機器に振動センサを設置し、一定期間収集した振動データを統計処理することで、当該機器に適合した専用基準を付与する。

7

(17) インバータ機器
モータの回転数を制御するため、電源周波数を変化させる制御装置（インバータ）を搭載した機器。
主な機器として汚水主ポンプ、返送汚泥ポンプ、汚泥供給ポンプなどがある。
(18) 防振構造機器
機器構造上、運転時に大きな振動が発生することから、コイルバネやゴムブッシュなどの防振装置上に設置した機器。
主な機器として遠心濃縮機、遠心脱水機、曝気ブロワなどがある。
(19) インバリアント
2 つのセンサ間の関係性あるいは相関の関係式。
(20) インバリアントモデル
あるシステムに含まれるセンサの集合と、それらセンサ間のインバリアント集合体。
(21) Fitness（フィットネス）
2 つのセンサ値間の関係性の強さを示す値。
最大の強さは１で最小は 0 となる。
(22) Residual（レジデュアル）
1 つのインバリアントから算出した予測値と実測値の違いを示す値（Residual 値）。
この値がしきい値を超えると予め設定した Fitness 値がアノマリースコアに出力される。
(23) 破壊インバリアント
関係性が崩れ、Residual が、あるしきい値を超えた状態にあるインバリアント。
(24) Anomaly Score（アノマリースコア）
インバリアントモデルに含まれる Residual から出力した Fitness 値の積算値。
モデル全体の正常／異常の判定に用いられる。
この値が異常検知しきい値を超えると相関性が崩れたことになる。
(25) 論理関係図
インバリアントモデルをセンサ（点）とインバリアント（線）で著した関係図。

8

(26) OPC（OLE for Process Control）
異なる製造元の各種制御機器間でリアルタイムにデータ通信を行うための規格。
(27) PLC（programmable logic controller）
小型のコンピュータの一種。
他のコンピュータと同じようにマイクロプロセッサにより動作する、リレー回路の代替装置として開発された制御装置である。
(28) 目的変数（異種混合学習において）予測の対象とする変数。
(29) 説明変数（異種混合学習において）因果関係における原因側の変数。
(30) 予測式（異種混合学習において）目的変数に対し、複数の説明変数とそれぞれの説明変数の係数からなる数式。
(31) 予測モデル
過去のデータから算出された、目的変数を予測するための数式。
予測式選択基準と複数の予測式で構成される。
(32) 性能状況推定
実データをもとに作成した予測モデルに対して、
外乱変動要因の説明変数に標準値を用いて算出した性能値。現在の機器の劣化性能状況を推算する。
(33) 劣化進行予測
性能状況推定の推算結果に基づき、１～数年後（学習期間と同等の予測期間）の性能変化を推算する。
(34) 長期の劣化進行予測
劣化進行予測の結果に基づき、機器の更新基準までの外挿による長期予測を示す。
(35) 要素技術
要素技術とは、インバリアント分析技術と異種混合学習技術を示し、ビッグデータ分析技
術とは、この要素技術を総称した名称である。

9

第２章 技術の概要と評価
第１節 技術の概要§5 技術の目的
本技術は、従来の五感を主としたものに代わり、ICT を活用した状態監視保全を導入することで、定量的な劣化状況の把握と異常予兆の検知によって、故障の未然防止や定期修
繕・更新計画の策定に寄与するなど、下水道施設維持管理業務を支援し、ストックマネジメ
ントの効率的な実施に資することを目的とする。

【解説】
平成 25 年度版国土交通白書において「国土交通省では、高度成長期以降に整備された我が国の社会インフラが、今後急速に老朽化することが見込まれるなか、社会資本全般に関する本
格的なメンテナンス時代に向け 2013 年を「メンテナンス元年」と位置付け本格的な対策を始動させたところである。
」とあり、下水道施設を含む社会インフラの維持管理に対する重要性は
日に日に高まっている。
一方、下水道施設においても改築更新需要が高まっており、老朽化の進行に伴い適切な維持管理に必要な経費も増加していくことが考えられる。また、維持管理を支えてきた技術者の減少はとまらず、脆弱な管理体制や技術力の継承が課題となっている。
このような背景から、下水道施設の修繕周期や更新周期を最適化したストックマネジメントの効率的な運用と、技術者に依存しない新たな維持管理手法等が求められている。
本技術は、下水道設備の異常を早期に捉え、かつ維持管理の効率化を図る技術として、従来技術者の五感を主としたものに代わり、ICT（センシング技術およびビッグデータ分析技術）を活用した状態監視保全（図 ２-1 参照）を導入することで、突発故障の未然防止に加え、定期修繕周期や更新周期の延伸による維持管理コストの縮減および、ストックマネジメントの効率的な実施に資することを目的とする。

図 ２-1 本技術の位置付け

10

§6 技術全体の概要と特徴
本技術には、下水処理場で採用が多い回転機器に対し、振動センサを設置してオンラインによる振動測定を行い、管理基準値を設けて振動傾向を監視する「センシング技術」と、中央操作室の CRT やグラフィックパネル等で表示する計測信号やプロセス信号を、データサーバに集約して異常予兆検知・劣化予測を行う「ビッグデータ分析技術」があり、各々単独で設置したり、組み合わせて設置したりすることができる。
なお、ビッグデータ分析技術は用途により「インバリアント分析技術」と「異種混合学習
技術」の 2 つの技術に分けることができる。
【解説】
本技術（図 ２-2 参照）は、ICT を活用したセンシング技術とビッグデータ分析技術により、下水道施設の劣化状態を定量的に監視・分析し、機器や施設の異常予兆を事前に把握すること
で、突発的な機器故障や異常状況等を未然に防止することが可能となる。これにより水処理および汚泥処理施設の機能低下を防ぎ、健全な下水道施設の管理運営を図るものとする。
なお、
組合せ技術はリアルタイムデータの解析により警報通報を行う仕組みであることから、
センシング技術とインバリアント分析技術の組合せのみとし、将来の劣化予測を行う異種混合
学習技術との組合せは行わない。

図 ２-2 本技術による状態監視保全実施時の構成イメージ図11本技術（センシング技術とビッグデータ分析技術）は単独で利用したり、組み合わせて利用したりすることが可能であり、また本技術が故障などによって停止したとしても、既設とは独立して運転していることから下水処理施設に影響を与えることはない。図 ２-3 に本技術の組合せフローを示す。

図 ２-3 本技術の組合せフロー①センシング技術は、振動データをオンライン収集して、機器劣化傾向の管理を行う。
②ビッグデータ分析技術は、設備や機器を PC 上でモデル化し、異常予兆検知（インバリア
ント分析）や機器性能劣化の予測（異種混合学習）を行う。
③組合せ技術は、
センシング技術とビッグデータ分析技術を組み合せて検知精度向上を図る。
上記 3 つの技術をもって適切な設備管理を行うことで、突発故障の防止効果や修繕・更新サ
イクルの延伸効果などにより、設備保全に関わるコストの縮減が期待できる。
なお、劣化による機器性能値低下と、本技術の異常検知イメージを図 ２-4 を示す。

図 ２-4 劣化曲線と技術別の異常検知イメージ12

(1) 各技術および組合せ技術における用途
本技術は、下水処理場の劣化診断・異常予兆検知において、表 ２-1 を参考に利用目的や監視対象によって導入する技術を選択することができる。
なお、組合せ技術として活用するのは、センシング技術とインバリアント分析技術の組合せのみとする。異種混合学習技術は、過去の運転データを機械学習し、回帰分析法による予測結果を出力値としているが、しきい値の超過結果を出力値としているセンシング技術とインバリ
アント分析技術に比べ、リアルタイムによる即応性を必要としないため、組合せ技術には採用しない。
表 ２-1 技術別の利用用途一覧

利用用途

技術名称

対象機器・設備

機器の劣化状況を考慮した修繕計画を立てたい

陸上に設置されたポンプ・送風機

現在の軸受劣化状況を把握し、突発故障を防止したい

センシング技術

故障を予兆の段階で検出したい
設備単位の機器や計装設備
計装設備の点検費用を抑えたい
インバリアント分析技術
インペラ摩耗による将来の揚水量低下を把握したい
汚水主ポンプ
汚水主ポンプ更新・増設計画の根拠資料が欲しい

異種混合学習技術

設備の異常に加え、機器単体の異常予兆も把握したい

センシング技術とインバリアント分析技術の

上記設備の組合せ

組合せ

初期の閉塞などの異常も捉えたい

また、本技術によって異常を捉えた場合は適宜対策を講じるとともに、必要に応じて機器メーカに状況を相談するなどして専門意見を参考に対処するのが良い。

13

(2) ストックマネジメントガイドラインにおける本技術の位置づけ
国土交通省水管理・国土保全局水道部、国土交通省国土技術政策総合研究所下水道研究部が平成 27 年 11 月に発行した「下水道事業のストックマネジメント実施に関するガイドライン－2015 年度版－」3)では、修繕・改築計画の策定に際し、設備の劣化状況を総合的に評価して健全度を算出することを掲げている。
算出した健全度情報は、施設や機器の劣化状況把握に利用され、更新および長寿命化対策の検討に使われる。
同ガイドライン「図 2-43 状態監視保全設備の点検・調査の実施フローの例」で、本技術が該当する箇所を図 ２-5 に示す。

点検・調査計画

修繕・改築計画

基本方針

基本方針
頻度

診断
（健全度評価/劣化予測）

優先順位
不要

維持

単位

対策の必要性
必要項目

修繕・改築の優先順位
実施計画

実施計画
対象施設・実施時期

修繕

対策範囲

点検・調査の方法

改築

概算費用

対象 外

長寿命化対策検討対象設備

対象

点検の実施
異状
なし

改築方法

調査の実施

設備単位の検討

LCC比較
異状の確認または
その兆候の発生保守で対応可能か

更新
修繕

困難

可能

長寿命化対策

設備群の対策検討（省エネ・省資 源・効率 化等の機能 検証）

実施時期・概算費用

保守の実施
不要

計画（点検部分）の見直しの必要性不要

必要計画（調査部分）の見直しの必要性

修繕・改築の実施

必要

計画の見直し計画の見直し

図 ２-5 ストックマネジメントガイドラインにおける本技術の位置づけ

本技術であるセンシング技術およびインバリアント分析技術は、オンラインによる自動点検
および設備診断に、異種混合学習は、機器劣化予測に活用可能である。

14

§7 センシング技術の概要と特徴
センシング技術は、下水処理施設に ICT を活用した状態監視保全を導入することで、機器の劣化等に伴う性能低下を定量的に捉えることを目的としている。これにより、適切なタイミングで機器更新または長寿命化対策を講じることが可能となり、劣化に伴う故障防止とともに、定期修繕の周期延伸によるコスト縮減効果が期待できる。
回転機器に振動センサを設置し、オンラインで取得した測定値と、管理基準値との比較により、機器の劣化状況を把握する。これにより定量的なデータをもとに修繕等を実施することが可能となる。
【解説】
下水処理施設の回転機器に関する保守点検は、従来から熟練技術者の技術力に負うところが
大きく、主に定性的な状況把握としていたことから、技術継承の難しさにより、適切な保守点検の継続が危ぶまれている。このような下水処理施設の回転機器に関する課題を解決する有力な手段の一つとしてセンシング技術があげられる。
センシング技術とは、機器運転時の 2 次効果パラメータ 4)（振動、音響、軸受温度など）をセンサによって捉える技術である。センシング技術には様々な技術があり、本技術ではその内の 1 つである振動診断技術を用いている（図 ２-6 参照）。振動診断技術とは、回転機器に振動センサを設置し、機器運転時の 2 次効果パラメータである振動を数値化することで、機器の劣化状況を定量的に評価する技術である。これにより、機器の運転状況を示す 1 次効果パラメー
タ、例えばポンプでは流量やモータ電流などだけでは捉えることができない、回転体の異常（芯ずれや軸受きずなど）を捉えることができる。
下水処理施設においても、本技術を導入した状態監視保全を実施することで、突発故障の防止や、修繕周期を延伸することによるコスト縮減効果が期待できる。そのためには回転機器の適正位置に振動センサを設置し、オンラインによる常時監視を行うことで、熟練技術者の判断によらない定量的な診断結果による修繕工事や整備計画等の立案が可能となる。

図 ２-6 効果パラメータの特徴

15

センシング技術は、振動センサ、オンライン振動収集装置、振動データ監視用 PC（以下、
この３つを総称してオンライン振動監視システムという）を下水処理施設に設置し、機器の劣化や異常を振動値によって捉える。
図 ２-7 にセンシング技術の概要図を示す。

図 ２-7 センシング技術の概要図 （点線内が本技術）

本技術の振動センサは圧電式加速度センサを用いて、機器の振動生波形を検出する。なお、
センサの取得可能な振動周波数範囲は、10Hz から 20kHz までとなっている。検出された生波
形を中継ボックス、ケーブルを経由し、オンライン振動収集装置に取り込み、信号処理を行う。
信号処理により速度、加速度を検出する。信号処理の概念は以下のとおりである。
・検出した生波形の 1kHz～20kHz を抽出した後、時間平均処理を行い、加速度値として検出する。
・検出した生波形の 10Hz～1kHz を抽出した後、積分演算し、時間平均処理を行い、速度値
として検出する。

16

オンライン振動収集装置は、回転機械に取り付けた振動センサの生波形を各振動値に変換するための装置であり（図 ２-8 参照）、振動センサ点数に応じて複数台設置する。

図 ２-8 オンライン振動収集装置の概要（点線内は本装置の信号処理プロセスを示す）

振動データ監視用 PC（図 ２-9 参照）は、複数のオンライン振動収集装置で収集したデータを集約することで、統合的に管理するための装置であり、中央監視室などに設置する。

図 ２-9 振動データ監視用 PC （自動振動診断システムのアウトプットイメージ）17

(1) センシング技術の活用方法
センシング技術は、機械状態監視による劣化傾向管理を行うことで、回転機器の劣化状況を把握することができる 5)。
図 ２-10 にセンシング技術の活用方法のフローを示す。
振動値が注意域に達した場合は、原因について調査を行い、原因が特定できた場合は対策を実施し（ボルトの増し締め、異物の除去、軸受の給脂や注油等）、振動値が下がるか確認する。
原因対策後も振動値が良好域に戻らない場合は、メーカに点検を依頼し、修繕が必要となった場合は修繕計画の立案や緊急修繕等を実施する。
このフローのうち、「振動値測定」、「注意域に達したか」の判断までが本技術の役割となる。

振動値測定
速度

No

加速度

注意域に
達したか

注意域に
達したか

Yes

Yes

原因の対策

Yes

No

原因の対策

・ボルトの増し締め
・異物の除去など・給脂、注油等

振動値は
低下したか

振動値は
低下したか

No

Yes

No

修繕計画・
更新計画立案

専門家に相談・メーカー点検

図 ２-10 センシング技術の活用フロー18

修繕・更新実施

1) 定期修繕周期、更新周期の延伸
図 ２-10 に示すフローに従い機器の状態を監視することで、劣化の状態に応じた修繕・更新計画の立案が可能（状態監視保全）となり、予め定めた年数によって行われてきた定期修繕や更新工事の周期延伸が期待できる。
一例として、従来行われてきた定期修繕計画と、本技術を導入した場合の状態監視保全による周期延伸イメージを図 ２-11 に示す。
下図は、定期修繕を 6 年周期で行う場合の計画表と、振動測定グラフを並べたイメージ図である。1 年目に定期修繕を計画して 6 年周期で修繕を実施する予定であったが、振動測定結果が良好域であったことから、定期修繕実施時期を遅らせることにした。その後、8 年目を迎えた時点で振動値が上昇し注意域に達したことから、再度修繕計画を立案し 10 年目に修繕を行うことになった。
この例では本技術を活用することで、当初計画していた定期修繕の実施周期を 4 年遅らせた
ことを示している。

図 ２-11 センシング技術の活用による修繕周期延伸のイメージ

2) 突発故障の防止
センシング技術を導入することで、事前に機器の劣化状況を検知することが可能となり、突発故障の発生を防止する効果が期待できる。

19

§8 ビッグデータ分析技術の概要と特徴
本技術は、下水処理施設にビッグデータ分析技術を導入することで、異常予兆の検知、計装設備点検の効率化、汚水主ポンプの長期的な性能低下の予測など、下水道施設の維持管理に関わる業務の支援を目的としている。本技術では、下水処理施設に蓄積された各種データ
を、ビッグデータ分析技術によりモデル化することで、設備の異常予兆検知、劣化状況の予測を行う。これにより下水処理施設の従事者は、異常予兆時の警報通報や劣化進行予測値をもとにした維持管理業務の遂行が可能となる。

【解説】
多くの下水処理施設は、昭和の終わりから平成の初めにかけて建設されており、これまでに渡って膨大な維持管理データが蓄積されている。
しかしながら、蓄積された維持管理データが、下水処理施設の管理に十分活かされていないケースもあり、新たな技術の導入が望まれている。
また、下水処理施設の維持管理は従事者の技術力に負うところが大きく、熟練した従事者の退職等により、今後は適切な維持管理の継続が危ぶまれている。このような下水処理施設の維持管理に関する課題を解決する有力な手段の一つとして、
ビッグデータ分析技術があげられる。
ビッグデータ分析技術は、下水処理施設の異常予兆の検知、計装設備点検の効率化、汚水主ポンプの長期的な性能低下の予測など、下水処理施設に関わる維持管理業務の支援に活用できる。本技術では、下水処理施設に蓄積された過去の維持管理データ（ビッグデータ）を用いて下水処理施設自体を数値モデル化し、各センサ間の相関性比較による設備の異常予兆検知と機械学習による汚水主ポンプの劣化進行予測を行うことで、従事者の技術力に左右されない定量的な下水処理施設の維持管理支援を可能とする。
図 ２-12 にビッグデータ分析技術における各要素技術と用途を示す。

図 ２-12 ビッグデータ分析技術における各要素技術と用途

20

ビッグデータ分析技術は、下水道処理施設の各電気室に設置された既存のコントローラ（PLC）から、新規に設置した OPC サーバを使って計装データをリアルタイムに収集する。
インバリアント分析による異常予兆検知では、収集したデータをカートリッジサーバ、分析
サーバを使って下水処理施設の異常予兆を監視する。また、OPC サーバにて収集し一定期間蓄積した時間単位のポンプ設備の運転データは、異種混合学習技術を用いた劣化進行予測にて、設備の更新計画の検討を行うことができる。収集データと運転記録を分析企業に送付し、当該企業内に設置された機械学習エンジンを使って劣化進行予測を行う。予測結果は、分析報告書として記録メディアまたは電子メールにて納品される。
図 ２-13 にビッグデータ分析技術の概要図を示す。

図 ２-13 ビッグデータ分析技術の概要図 （点線内が本技術）

21

(1) インバリアント分析技術（異常予兆検知）
多数のセンサ間の不変な関係 (インバリアント：invariant) を自動でモデル化し、モデルにより算出されたデータと実際のデータとを比較することで、「いつもと違う」動き（異常予兆）を検知することが可能となる。また、センサ間の関連性を自動的に抽出するため、人の手を介さず、すべてのセンサ間の関係を網羅的に監視できるようになる。
図 ２-14 に異常予兆検知フロー概念図を示す。

図 ２-14 異常予兆検知フロー概念図22

インバリアント分析技術には以下の特徴がある。
・施設設備の異常予兆を検知
インバリアント分析では、センサ値の関係性の崩れに注目しているため、センサ値そのものを監視するより早い段階での異常予兆検知が可能である。
仮に主ポンプ設備において、汚水主ポンプに異常が発生し、徐々に回転数が低下したとする。この場合、下水処理施設の従事者が異常に気がつくのは、回転数計や揚水量計などの指示値を見て数値が低下したことを発見したときか、ポンプ井水位高などの警報が発報したときである（図 ２-15 参照）。

図 ２-15 一般的な故障検知のタイミング

警報発報時は、ポンプ回転数の設定値と目標値との相関性が崩れるのは明らかである。このセンサ間の相関は、警報発報前から崩れ始めるため、図 ２-16 に示すように、センサ値そのものによる監視よりも早期に異常の予兆を検知することが期待できる。

図 ２-16 インバリアント分析による故障検知のタイミング23図 ２-17 インバリアントモデルによる異常検知

図 ２-17 にインバリアントモデルによる異常検知イメージを示す。
図の中段付近にあるグラフの縦軸に示した Residual は、予測値と実測値の差を意味する。
また、図の下段にあるグラフの縦軸に示した Anomaly Score は、関係性が崩れたことで異常予兆を示したセンサのインバリアントの Fitness 値（センサ間の相関強度を示す値）を積算したものである。また、図に示した異常検知しきい値は、異常を判定するための判定基準であり、作成したモデルごとに個別に設定するものである。
インバリアント分析では Anomaly Score や Residual を監視することで、「いつもと違う動き」として設備の異常予兆を検知する。

24

(2) 異種混合学習技術（劣化進行予測）
大量データに隠れた複雑な法則から、単純な法則の成立条件を自動的に決定し、高精度・高速な処理を行いながら、さらに膨大なデータの場合分け作業を自動化することで、効率的に分析を行う技術である。図 ２-18 に本技術の将来予測イメージフローを示す。

図 ２-18 異種混合学習技術による将来予測

異種混合学習技術では、複数の条件に対応した複数の予測式が作成される。この際の複数の条件は①自動で場合分けされ、「予測式選択基準」として設定される。
表形式で表した場合の「予測式選択基準」の例を表 ２-2 に示す。
表 ２-2 予測式選択基準（例）

流入渠水位（m）

予測式選択基準No2汚水主ポンプ
回転数
（rpm）

2.45未満2.45以上予測式０1,199.5未満
1,199.5以上1,279.5未満
1,279.5以上1,324.5未満
1,324.5以上

予測式１
予測式２

予測式３
予測式４

また作成される「予測式」は、目的変数に対する説明変数と係数によるシンプルな②解釈性の高い予測式となる。
将来予測の際はその時々の条件に合致した「予測式選択基準」による「予測式」にて予測値が推算される。また、その変数の影響度が高いかどうか判別が可能である。
図解として解釈が困難な他のアルゴリズムによる予測モデルと、解釈が容易な（解釈性が高い）本技術による予測モデルのイメージを図 ２-19 に示す。

25

図 ２-19 他のアルゴリズム予測モデルと本技術予測モデルとの違い（例）

一般的な、異種混合学習技術による将来予測の分析は、以下の手順で行われる。
1) 目的変数の決定
設備の性能を正確にあらわす目的変数（劣化指標）
を既存のデータ一覧から選び決定する。
なお、本技術における劣化進行予測の対象機器は汚水主ポンプとする。
2) データ観察によるモデル作成の準備
分析のはじめに、データ観察により分析精度に悪影響を及ぼす異常データを含む不適切なデータの除去（データクレンジング）を以下の手順でおこなう。
①学習データの品質の確認
データ中に欠損値や異常値を確認した場合は、データクレンジング処理を行う。記録誤りや欠損等により、データ中に非常に大きな異常値や真値と異なる値（例えば 0 など）が混在すると、予測モデルの精度に影響を与えるため、それらのデータは欠損として取り除く。
また、分析に悪影響を及ぼすノイズとなるデータが混在している場合は、統計値に基づき除去する場合もある。
②機械学習をおこなうデータの量の確認
データをもとに複数の変数間の相関関係を表現する予測モデルを作成するために、一定量以上の学習データが必要になる。また、季節依存性がある分析対象や、ある程度の期間がないと傾向が表れない分析対象では一定期間以上のデータが必要となる。
③目的変数と説明変数の数値の確認
予測モデルは、目的変数と説明変数の関係を表現する数式で構成されるため、目的変数や説明変数には、ある一定の幅以上のばらつきが必要となる。例えば、一定値を示す変数を説明変数としても目的変数との関係性が無いために予測モデルの作成には役立たない。
26

④目的変数と説明変数の関係の確認予測モデルは、目的変数と説明変数の関係式で作成される。高精度の予測モデル作成のためには、目的変数の規則性を説明する因子としての説明変数を確認する必要がある。
3) 予測モデルの作成
分析ソフトウェア（分析エンジン）を用いて、過去のデータ（目的変数と説明変数）を機械学習して予測モデルを作成する。異種混合学習の予測モデルは「予測式選択基準」と複数の「予測式」で構成される。異種混合学習により作成される予測モデルでは、条件によって「予測式」を切り替え予測値の推算をする。その「予測式」切り替えの判断基準が「予測式選択基準」である。
4) 予測モデルの検証作成したモデルに対する精度の検証を行う。検証には目的変数の値がわかっている過去の実測値データと予測モデルを利用して算出した予測値を比較することで行う。
実績値と予測値の比較は、図 ２-20 に示すような時系列グラフをもとに、実績値の規則的な動きが予測値でも表現できているかを確認する。また、異種混合学習では 1 つのモデルで複数の予測式が作成される。予測値を算出する予測式はサンプリングデータごとに異なり、予測式選択基準に基づき各予測値の推算に使用される。予測に使用した予測式は、表の下部の色と高さの異なる点で表している。

汚水ポンプNo.1揚水量[m3/h]

700

実測値移動平均
予測値移動平均600

予測式番号 0500

予測式番号 1
予測式番号 2400

予測式番号 3

300
200
100
0
2014/12/1

2014/12/31

2015/1/30

2015/3/1

予測期間

図 ２-20 予測式番号と実績値・予測値の比較グラフ

27

2015/4/1

(3) ビッグデータ分析技術の活用方法
1) インバリアント分析技術（異常予兆検知）
インバリアント分析技術は、下水処理場における機械・電気・計装設備の異常予兆検知に用いる。これにより、以下の効果が期待できる。
① 異常発生前の予兆検知
インバリアント分析を利用することにより、個々のセンサの監視では気づきにくい異常予兆を検知することができるため、操業に影響する故障異常が発生する前に対応することが可能となる。図 ２-21 に一例として返送汚泥モデルでの異常予兆検知異常のフローを示す。流量目標
設定、実流量、回転数（インバータ周波数）、汚泥濃度の関係をモデル化し、これらの予測値と、実測値の乖離をもとに異常予兆の検知を行う。その結果、返送汚泥水路の浮上スカム堆積といった事象の予兆を早期に発見することが可能となり、スカムの除去作業等が効率的に行えるよ
うになる。
ビッグデータ分析装置
リアルタイム監視

原因調査・対処

正常 時の流れしきい値検知
有

流量設定と
他の崩れ

無
流量計と
他の崩れ

有

回転数と
他の崩れ

有

汚泥濃度と
他の崩れ

有

無

異常時の流れ対象となる異常センサのランキング表示無無

図 ２-21 異常予兆検知のフロー例（返送汚泥モデルでの異常予兆検知）

なお、
異常予兆を検知した内容により、予備機への切替操作や異常要因の排除を行うことで、機器の故障防止や警報発報の回避が期待できる。

28

② 計装設備点検の効率化
定期的に実施される計装設備点検は、計装ループごとに信号の入出力試験を行っている。インバリアント分析では、各計装信号の相関性の崩れを常時監視しているため、常に計装ループの動きを点検しているのに等しい状態にある。よって本技術導入後は、相関性の崩れが続く計
装ループを主な点検対象として業務委託することで、効率的な計装設備点検の実施が期待できる。
図 ２-22 に水処理モデルでの異常予兆検知異常のフロー例を示す。このモデルでは、DO 計と他センサの相関性を監視しているものとする。通常、汚水流入量や返送汚泥流量などが一定の場合、曝気風量の増加に伴い DO 値が上昇する。それが曝気風量を増加したのにも関わらず
DO 値が上昇しない場合、DO 計廻りの計装ループのいずれかの場所で異常が発生しているものと判断できる。
このように、計装機器単体では異常として捉えることが難しい事象においても、関係性の崩れを見ることで、計装機器自体の異常として判断すれば、関連した計装ループ内を集中的に調査することで、効率的に異常箇所を発見することができる。

正常時の流れビッグデータ分析装置
リアルタイム監視

未検知

異常予兆
検知※1
検知

復帰

DO計隔膜清掃
ゼロ･スパン調整
復帰せず
他の異常を検討※1 異常予兆検知の内容（例）・DO計PVと総曝気風量計PVの相関異常
・DO計PVの送風機吸込風量計PVの相関異常

図 ２-22 異常予兆検知のフロー（DO モデルでの異常予兆検知）

29

2) 異種混合学習技術（劣化進行予測）
異種混合学習技術を用いた劣化進行予測とは、下水道施設に設置されている汚水主ポンプ等の現在の性能状況を推定する「性能状況推定」と、将来の劣化進行を予測する「劣化進行予測」からなる。更に図 ２-23 に示すとおり、キャビテーション等による摩耗劣化などを加味して 6)
高回転域で使用したときの運転時間を劣化要因として加え、得られた結果に基づき「長期劣化予測」を推算することで、汚水主ポンプ等の設備の修繕および更新計画の定量的な策定検討に活用することが期待できる。

図 ２-23 異種混合学習技術の数式モデルに使用する劣化要因イメージ

異種混合学習技術による劣化進行予測の導入により、以下の効果が期待できる。

30

① 設備性能の低下状況の推定
異種混合学習技術は設備の現在の性能推定と将来の性能劣化を予測するために用いる。
図 ２-24 に汚水主ポンプ揚水量の実測値と性能状況推定値の例を示す。実測値（図中の灰色点）は常に数値が変動しており、実測値の観察では汚水主ポンプの性能低下を把握することが困難である。これに対し性能状況推定は、過去の運転データを機械学習して作成したモデル式を使って、揚水量の変動要因である、気温、降水量、ポンプ井水位、汚水主ポンプ回転数を一定の値にして再計算することで、標準化（固定化）された揚水量（図中の青色線）を示すことができる。
この値をもとに、汚水主ポンプの性能の低下状況を推定することを可能としている。

図 ２-24 汚水主ポンプ揚水量の実測値と性能状況推定値の例

次に、汚水主ポンプの将来の性能劣化予測について異種混合学習技術を活用して行う。求めた性能状況推定値を用いて将来の性能値予測を行う。現状の運用パターンを変えない条件の下における、数年先の将来の性能劣化進行を推定することができる。対象設備が、所要性能に対し満足できるか否かを判断することおよび、性能の変化傾向の把握が可能になる。
（図 ２-25）

図 ２-25 汚水主ポンプ性能状況推定値からの劣化進行予測の例

31

② 設備更新計画の基礎資料
劣化進行予測の結果に基づき近似線で外挿することで、より長期の劣化進行を予測し設備の更新時期の検討を行う。異種混合学習技術を用いた劣化進行予測にて、1 年から数年先の将来の性能値が推算できる。ただし、下水道設備の耐用年数は長いため、更新時期の推定には、劣化進行予測の結果に基づき、その推移を近似式にて外挿することで推算する。
図 ２-26 に劣化進行予測の外挿による更新時期の検討の例を示す。この例では、劣化進行予測値（濃赤色のプロット）をもとに線形近似による外挿を行い（青線の点線）、さらに、劣化進
行予測の誤差の累積を考慮して長期的な予測を行っている。
（劣化予測の実証誤差率の累積を考慮：紫色の点線，目標誤差率=0.5%の累積を考慮：オレンジ線の点線）。ここに更新の基準（赤色の実線で示す）を定めることで、この基準値を下回る点を更新の目安とすることができる。
なお、実証誤差率とは令和元年度 B-DASH 実証事業における性能状況推定値と劣化進行予
測値との誤差率を示しており、1 年後予測誤差 0.13%を採用している。目標誤差率とは当研究体が平成 27 年度 B-DASH 実証事業開始時から掲げている目標値を示している。

図 ２-26 劣化進行予測の外挿による更新時期の検討例

ストックマネジメント健全度評価等と併せて検討することで、主ポンプ設備の更新検討の基礎資料として活用できる。誤差を考慮した複数ケースの更新時期予測結果にて、更新優先度の検討や余裕を持った性能低下の確認用途を想定している。
本ガイドラインでは 2 年分の劣化進行予測データをもとに一次近似による将来予測の例を示したが、データの蓄積量により、より精度の高い劣化進行予測が可能となると考えられる。
また、実運用における運転実績の変動を考慮し、定期的な再分析による更新計画の見直しを行うことを推奨する。

32

§9 組合せ技術の概要と特徴
本技術は、センシング技術とインバリアント分析技術を組合せて導入することで、より細かい異常予兆を捉えることが可能となる。

【解説】
組合せ技術とは、インバリアント分析技術の検知精度を向上させるため、センシング技術の振動データをインバリアント（相関数）に取り込むことで、より細かい異常予兆検知を実現するものである。
図 ２-27 にセンシング技術と組合せたインバリアント分析技術の概要を示す。
軸受の劣化やシャフトのアンバランスなど、部品単位の異常を捉えることができる振動セン
サデータ（2 次効果パラメータ）と、電流や流量など既存センサから得られるデータ（1 次効果パラメータ）を組合せて監視することで、わずかな実測値の変化でも精度高く異常を捉えることができる。

図 ２-27 センシング技術と組み合わせたインバリアント分析技術の概要

なお、異種混合学習技術は、センシング技術やインバリアント分析技術のように、リアルタ
イム性を求める技術ではなく、長期の運転データを繰り返し機械学習することで将来の劣化進行を予測する技術であることから、センシング技術と異種混合学習、またはインバリアント分
析技術と異種混合学習の組合せは行わない。

33

(1) 組合せ技術の活用方法
本技術の導入により、軸受から伝わる振動要因を異常原因に置き換えて検知することができる。これによりポンプインペラへの異物の絡み、V ベルトの緩みや亀裂、ベルトカバーの緩みなどが検知できる場合がある。
1) ポンプインペラのし渣絡みなどの詰まり事象を検知できる
流量計、圧力計、濃度計などの既存センサと、振動センサとの相関性を常時監視することで、より確度高く異常予兆を捉えることが期待でき、突発故障を未然に防ぐ効果を高めることが可能となる。
たとえば初沈汚泥ポンプ（生汚泥ポンプ）は、し渣等の夾雑物がポンプインペラに絡みつくことでモータ過負荷により警報停止することがある。この症状によって警報停止した場合は、絡みついた夾雑物の量も多く、突発的な異物除去作業に労力を費やすことになる。
しかし、この異常が予兆の段階で捉えることができれば、少量のうちに夾雑物を除去するな
どの対策を講じることで、より効率的に作業が行えることになる。
本技術は図 ２-28 に示すとおり、一般的に設置されている既存センサ数よりも監視項目数を増やすことで、より細かい異常予兆を捉えることが可能となる。

図 ２-28 センシング技術との組合せによる監視項目の増加例

2) V ベルトの劣化異常を検知できる
流量計、圧力計、濃度計などの既存センサと、振動センサとの相関性を常時監視することで、
通常センサでは計測誤差と判断してしまうような微細な変化を捉えることが期待でき、V ベル
トが破断する前に異常予兆を検知することが可能となる。
たとえば初沈汚泥ポンプ（生汚泥ポンプ）を長時間使用した場合、駆動用 V ベルトに「伸び」が生じ、そのまま使用し続けると V ベルトが破断して無送水状態に陥る。この異常が発生する
34

と、作業員は緊急度に応じて昼夜を問わず V ベルト交換作業を実施することになる。
しかし、この異常を予兆の段階で捉えることができれば、破断する前に予定を立てて V ベルトの交換作業が行えることから、劣化予測を踏まえた管理が可能となる。
本技術は図 ２-28 に示すとおり、一般的に設置されている既存センサ数よりも監視項目数を増やすことで、より細かい異常予兆を捉えることが可能となる。

35

第２節 技術の適用条件§10 センシング技術の適用範囲(1)適用条件
1) 回転数 600rpm 以上の陸上機器
2) 回転数 600rpm 未満の一軸ねじ式ポンプ本体部、横軸渦巻きポンプ本体部（ただし、陸上機器に限る）【解説】
センシング技術の適用条件は、振動センサの設置の可否、状態監視保全を行う上で必要となる明確な基準値の有無により以下のとおりとする。
なお、振動センサを設置する上で、対象機器の構造上、振動センサが物理的に設置できない
場合は管理対象から除外する。
(1) 適用条件
1) 回転数 600rpm 以上の陸上機器
以下の理由により回転数 600rpm 以上の陸上機器を本技術の対象とする。
・一般的な振動センサの測定範囲は振動数 10Hz 以上（回転振動 600rpm 以上）である。
・AMD 基準は回転数 600rpm 以上の機器を対象としている。
・一般的な振動センサの耐水性能は IPX6 以下であり水中設置できない（表 ２-3 参照）。
表 ２-3 耐水性能に対する保護等級の内容
等級

保護等級の内容IPX8

継続的に水没しても内部に浸水することがない（水中形）

IPX7

一時的に一定水圧の条件に水没しても内部に浸水することがない（防浸形）

IPX6

あらゆる方向からの強い噴流水による有害な影響がない（耐水形）

IPX5

あらゆる方向からの噴流水による有害な影響がない（防噴流形）

なお、回転数 600rpm 以上の陸上機器のうち、インバータ駆動機器のモータ部は、インバー
タノイズの影響により加速度が導入時点ですでに基準値の要処置域にある場合、本技術の対象外とする。また、AMD 加速度基準は転がり軸受に対しての基準であるため、すべり軸受に対しては、適用対象外とする。
表 ２-4 にセンシング技術の対象機器一覧を示す。

36

表 ２-4 センシング技術の対象機器一覧
機器名

機種

汚水主ポンプ

機器名

機種

縦軸渦巻ポンプ

濃縮汚泥引抜ポンプ

縦軸斜流ポンプ

濃縮機給泥ポンプ

初沈汚泥ポンプ

濃縮汚泥移送ポンプ

返送汚泥ポンプ

横軸渦巻ポンプ

余剰汚泥ポンプ（スラリーポンプ含む）

消泡水ポンプ
砂ろ過ポンプ

消化汚泥ポンプ

一軸ねじ式ポンプ

汚泥循環ポンプ
汚泥投入ポンプ
薬液注入ポンプ※下水処理場により機器名や機種が若干かわる

2) 回転数 600rpm 未満の一軸ねじ式ポンプ本体部、横軸渦巻きポンプ本体部（ただし、陸上機器に限る）
回転数 600rpm 未満の機器のうち、一軸ねじ式ポンプ本体部と横軸渦巻きポンプ本体部は、周波数領域が測定限界（10Hz 未満）となるため、速度は本技術の対象外とし、加速度のみ本技術の対象とした。モータ部は回転数が 600rpm 以上となるため、前述の 1)回転数 600rpm 以上の陸上機器に準拠する。
なお、600rpm 未満であっても、軸受きずが生じた場合に発生する振動周波数は加速度領域であるため、振動管理が可能である。
表 ２-5 にポンプの回転数と適用する振動モードの関係を示す。
表 ２-5 ポンプの回転数と適用する振動モードの関係
回転数

電源
商用※

600rpm以上
INV※
600rpm未満
一軸ねじ式ポンプおよび
横軸渦巻きポンプに限る

※

商用

INV※

対象部位

速度

加速度

モータ部

〇

〇

ポンプ部

〇

〇

モータ部

〇

ノイズ評価が必要

ポンプ部

〇

〇

ポンプ部

×

〇

モータ部

×

ノイズ評価が必要

ポンプ部

×

〇

※商用とは三相交流電源、INVはインバータ電源を指す

37

§11 ビッグデータ分析技術の適用範囲(1) 適用条件
1) インバリアント分析技術（異常予兆検知）
・適正周期（分単位）のデータを収集していること
・一定期間以上のデータが蓄積されていること
・監視制御装置コントローラ(PLC)が OPC 規格に準拠していること
2) 異種混合学習技術（劣化進行予測）
・適正周期（時間単位）データを収集しており、十分な蓄積データがあること。
・設備能力の変化を示す劣化指標データを有すること。
・劣化指標候補に対して、因果関係がありそうな複数のデータを有していること。

【解説】(1) 適用条件
1) インバリアント分析技術の適用条件
インバリアント分析技術を導入するためには、対象となる下水処理施設の既存システムが以下の条件を満たしていることが必要となる。
①分単位でデータを収集していること
本技術は、設備の異常予兆を検知することを目的としている。異常予兆の発生から、実際の異常の発生に至る時間は、事象により異なると考えられるが、短時間で異常の発生に至る事象の予兆を検知することを目的として、本技術では分単位で収集されたデータによる分析を基本とする。
②1 週間以上のデータが蓄積されていること
インバリアント分析モデルの作成の際の学習期間は、基本的に、季節性を考慮し学習(対象)データ期間は「1 年間以上」とする。また月ごとの抜き取りにて合計の学習データ量が
約 1 週間分（約 150h 分）以上を確保する。その際、設備が正常に稼働していることが前提となる。
③監視制御装置のコントローラ(PLC)が OPC 規格に準拠していること
本技術では、分析結果のリアルタイム性を確保するため、中央監視装置若しくは監視制
御装置のコントローラ(PLC)に OPC サーバを接続して、センサデータを収集することを想定している。そのため、中央監視装置および監視制御装置のコントローラ(PLC)は OPC 規格に準拠していることが条件となる。

38

2) 異種混合学習技術の適用条件
本技術の対象機器は汚水主ポンプとする。本技術を導入するためには、対象となる下水処理施設の既存システムが以下の条件を満たしていることが必要となる。
①設備能力の変化を示す劣化指標（揚水量、ポンプ井水位、運転時間）を含むこと。
②劣化指標候補に対して、因果関係がありそうな複数のデータを有すること。
（例として流量の変化に関係しそうな吐出弁開度や回転数、分配槽水位など）③時間単位でデータを収集していること④異種混合学習エンジンが予測式を分析するために必要な十分な量のデータがあること（目安：単一のデータ項目で 1,000 件以上）。
⑤劣化進行予測する場合、劣化傾向を算出するためには最低 3 年間以上（図 ２-29 参照）のデータがあること。

図 ２-29 必要データ年数と劣化進行予測年数

上記条件の中で、①は特にポイントとなる項目であることから、十分に注意する必要がある。
また、No.1 汚水主ポンプ単体の揚水量低下を分析するときに、吐出流量計が No.1～4 汚水主ポンプの共通流量計であった場合、No.1 汚水主ポンプ単体の流量変化を学習できないため注意が必要である。
ただし、流入水量の変化により、No.1 汚水主ポンプが単体で稼働している時間帯があれば、それ以外の時間帯を除外（データクレンジング）することで分析可能である。
本技術は、劣化進行予測を行う手段として、相関関係を推定する統計学的手法の一つである
回帰分析を採用している。よって劣化進行予測を行うには、推定対象となる目的変数と、その影響因子となる説明変数が必要になる。
図 ２-30 に、ポンプ回転数を説明変数とした場合の揚水量予測例を示す。

39

図 ２-30 ポンプ回転数を説明変数とした場合の揚水量予測例

揚水量とポンプ回転数の関係以外にも、複数の情報（異種）の中から、複雑な法則やパターンなどを抽出して学習（混合学習）することで、さらに信頼性の高い予測モデルが生成される。
このことから、ビッグデータ分析技術を用いて劣化進行予測を行うには、回帰分析に適した学習データが必須となるため、導入検討段階から CSV 形式の既存データ、設置機器や計装フローなどが分かる完成図書などを用意し、当該技術の導入について事前にコンサルティングを受ける必要がある。
・劣化進行予測に適した汚水主ポンプデータの一例①分布がみられるデータ（流量や回転数が一定でなく、可変速制御している）②機器単体のデータ（共通流量計は不適。ただし、単体で運転している時間帯があれば適合）
事前コンサルティングの結果、既存データが劣化進行予測に適合しないと評価された場合は、
当該設備は適用対象外となる。
既存データの収集にあたってはインバリアント分析技術と同様に、監視制御装置のコントローラ（PLC）が OPC 規格に準拠しデータ蓄積が行えていることが条件となる。なお、異種混合学習技術に限りコントローラが OPC 規格に準拠していない場合であっても、CSV 形式でのデータ出力が可能であれば、異種混合学習エンジンによる劣化進行予測を行うことが可能な場
合もある。

40

§12 組合せ技術の適用範囲(1)適用条件
1) センシング技術を導入していること
2) インバリアント分析技術を導入していること
3) 振動データ保存用ストレージの設置【解説】
組合せ技術の適用条件は、§10 のセンシング技術の適用条件、および§11 のビッグデータ分
析技術の適用条件を対象とする。
また、ビッグデータ分析技術の通信ネットワーク上に、センシング技術の振動データを読み書
きできる記憶装置（ネットワーク HDD）の設置を条件とする。

41

§13 推奨条件
本技術の導入効果および導入コストを鑑み、以下の推奨条件を示す。
・精密診断を多く実施している施設
・設備の故障頻度が多い施設
・汚水主ポンプの更新計画を予定している施設【解説】
本技術は、水質・水量・処理方式に依存することがないため、全ての下水道施設に適用可能であるが、導入効果および導入コストを鑑み、次の施設への適用を推奨する。
・精密診断を多く実施している施設（汚水主ポンプや曝気送風機等の重要機器）
・設備の故障頻度が多い施設（劣化の進行が早い連続運転機器、高負荷機器）
・汚水主ポンプの更新計画を予定している施設
本技術は、センシング技術による振動測定により、精密診断の実施回数を削減できることか
ら、精密診断を多く実施している施設への適用を推奨する。加えて振動値異常の自動通報により故障停止を未然に防止できることから、設備故障の頻度が多い施設への適用を推奨する。
また、汚水主ポンプの更新計画策定時に、中長期的な将来の揚水量低下状況の根拠資料として活用したい場合に本技術の導入を推奨する。

42

§14 導入シナリオ例
本技術が導入される典型的なケースとして、二つのシナリオ例を示す。
(1) 本技術を単独で導入し、ストックマネジメントの効率化を図る場合(2) 維持管理業務委託にて本技術を導入し、総合的な業務の効率化を図る場合【解説】
本技術の導入が有効と考えられる典型的なシナリオ例を以下の(1)～(2)に示す。
(1) 本技術を単独で導入し、ストックマネジメントの効率化を図る場合
既に稼働している下水処理場においては、本技術を導入することでストックマネジメントの効率的な実施が可能となる。本技術は、既設設備を大幅に改造することなく導入が可能である
ため、他の工事に影響なく、短い工期で導入することが可能である。主に地方公共団体職員の目線から、ストックマネジメントの精度を高めることを目的とした導入が想定される。
(2) 維持管理業務にて本技術を導入し、ストックマネジメントの効率化を図る場合
稼働中の下水処理場において、新たに維持管理業務を外部に委託する際、または維持管理業
務委託の更新の際に、合わせて本技術を導入することでストックマネジメントの効率的な実施が可能となる。この場合、維持管理業務におけるデータ蓄積にも活用することで、総合的な業
務の効率化を図ることが可能である。主に維持管理業務委託業者の目線から、機器点検に係る作業量・時間の低減効果を目的とした導入が想定される。

43

第３節 実証研究に基づく評価の概要§15 技術の評価項目
本技術の実証研究において評価した項目を以下に示す。
(1) 設備信頼性向上により故障を予防することによる損害低減効果(2) 設備補修点検周期の延伸によるコスト縮減効果(3) 劣化診断の効率化による作業量・時間の低減効果(4) 劣化診断の高度化による計測誤差低減、劣化診断および劣化予測の精度向上効果(5) モニタリングデータ蓄積による劣化診断および劣化予測の精度向上効果(6) 実証設備の設置環境化における劣化及び耐久性に関する調査（分解調査）【解説】
本技術を評価するにあたり、本実証研究では、(1) 設備信頼性向上により故障を予防することによる損害低減効果、(2) 設備補修点検周期の延伸によるコスト縮減効果、(3) 劣化診断の効率化による作業量・時間の低減効果、(4) 劣化診断の高度化による計測誤差低減、劣化診断および劣化予測の精度向上効果、(5) モニタリングデータ蓄積による劣化診断および劣化予測の精度向上効果、(6) 実証設備の設置環境化における劣化及び耐久性に関する調査、という評価項目を設定し、これらの項目について評価した。
実証実験フィールドとしては、共同研究体構成員の施設である守谷浄化センターおよび日高市浄化センターともに、一般的な下水処理場の設備が存在しており、幅広い経過年数の機器を設置しているため、比較検証に適していると考えられる。特に、実証対象設備である汚水・汚泥ポンプについては、代表的な全ての型式が設置されている。
守谷浄化センターでは、実験装置に汚泥ポンプを 4 台設置し、主にセンシング技術の実証実験を行った。
日高市浄化センターでは、監視制御装置のコントローラ(PLC)が OPC 規格対応であったことから、主にビッグデータ分析技術の実証実験を行った。
また、センシング技術では、電源周波数の差（東日本 50Hz、西日本 60Hz）による振動値への影響を検証するため、周波数 50Hz の守谷浄化センター以外に周波数 60Hz の A 浄化センターの一部機器も対象に検証を行った。
表 ２-6 に実証フィールドの規模等を示す。
表 ２-6 実証フィールドの規模
処理場名
茨城県守谷市
守谷浄化センター
埼玉県日高市
日高市浄化センター
A浄化センター

現有処理能力処理方式(m3/日)
48,000（6系列）
15,670（3系列）
175,000
（4系列）

標準活性
汚泥法
標準活性
汚泥法
標準活性
汚泥法

44

供用期間
※令和元年度現在

40年
29年
32年

(1) 設備信頼性向上により故障を予防することによる損害低減効果（センシング技術）
実証研究期間中に、守谷浄化センター実機に設置した振動センサ測定結果をもとに、要処置域に達した機器台数を集計し、振動センサ設置機器全台数にて除することで異常振動発生率をもとめた。これにより突発故障発生前に異常対処が可能となるため、損害低減効果として導入効果を評価した。
(2) 設備補修点検周期の延伸によるコスト縮減効果（センシング技術）
本実証研究の実験フィールドである下水処理場の設備管理台帳から、新規設置から修繕・更新までの期間を調査し、標準耐用年数および自治体アンケート調査によって求めた「定期修繕周期」、「機器更新周期」と比較することで、状態監視保全による周期延伸が可能であるか評価した。
(3) 劣化診断の効率化による作業量・時間の低減効果（センシング技術・インバリアント分析技術）
ポータブル振動測定器とオンライン監視装置による作業量の低減効果を評価した。
インバリアント分析技術による異常予兆検知では、監視強化による保守点検工数の削減や計装ループの常時監視による計装設備点検の効率化が図れ、作業量・時間の低減効果が期待できる。実証研究期間における異常予兆検知の誤検知件数は目標値である 1 回／日以下であることを確認した。
※ 定義：劣化診断の効率化
劣化診断とは長期使用により劣化した機器の動作、数値等の異常状況を調査・診断する行為を指し、効率化とは人の手を介さず、自動化による作業量・作業時間の低減を指す。
(4) 劣化診断の高度化による計測誤差低減、劣化診断および劣化予測の精度向上効果（組合せ技術）センシング技術とインバリアント分析を組合せて劣化診断の高度化を図ることで、通常のセンサでは計測誤差と判断してしまうような微細な異常を、組み合わせ技術による計測誤差軽減
効果によって劣化診断の精度向上効果を確認した。
検証では、汚泥ポンプに異物を詰まらせて発生した振動を捉える実験と、長期間使用した V
ベルトの劣化による「伸び」
によって発生した振動を捉える実験を実施して分析評価を行った。
これら微細な異常検知は、振動センサがある場合と無い場合で比較を行い、組合せ技術による異常検知精度の向上効果を確認した。
※ 定義：劣化診断の高度化
劣化診断とは、長期使用により劣化した機器の動作、数値等の異常状況を調査・診断する行為を指し、高度化とは当該行為を従来技術に改良を加えることで、さらに良い性能となることを指す。

45

(5) モニタリングデータ蓄積による劣化診断および劣化予測の精度向上効果（異種混合学習技術）
センシング技術では、実測した振動データと定期修繕後の軸受きず状況を比較することで、石油化学プラントで実績のある AMD 振動基準が、下水処理場でも適用可能であるか評価する。
また、インバリアント分析技術では、複数種類の設備を検証対象として、各設備の分析検証を通して、蓄積データを使用した「正常モデル」および「異常検知しきい値」の設定方法を検証し目標とする誤検知率を満足することを確認した。
異種混合学習技術では、汚水主ポンプを検証対象として、蓄積されたモニタリングデータを用いて、性能推定値の推算におけるデータクレンジング技法と、性能推定値を機械学習して求める劣化進行予測の精度向上のための学習技法を検証した。なお、実験期間中に対象設備が故障したことから故障および特殊運転期間が発生した場合を考慮して複数の学習期間を評価し、目標誤差 0.5%を満足する技法を確認した。
更に劣化進行予測結果に基づく外挿予測にて更新計画を検討する長期劣化予測の技法について検証を行った。
(6) 実証設備の設置環境化における劣化及び耐久性に関する調査（分解調査）
本研究期間に使用した実験装置の汚泥ポンプに対し、劣化および耐久性に関する調査を行う
ため、ケーシング内部や軸受等の分解目視調査を実施した。
また守谷浄化センターの実機に設置した振動センサの劣化状況を測定するため、加振器を使って模擬信号を入力し、振動センサの経年劣化による数値ずれを検証した。

46

§16 技術の評価結果
実証研究に基づく本技術の評価結果を以下に示す。
(1) 設備信頼性向上により故障を予防することによる損害低減効果(2) 設備補修点検周期の延伸によるコスト縮減効果(3) 劣化診断の効率化による作業量・時間の低減効果(4) 劣化診断の高度化による計測誤差低減、劣化診断および劣化予測の精度向上効果(5) モニタリングデータ蓄積による劣化診断および劣化予測の精度向上効果(6) 実証設備の設置環境化における劣化及び耐久性に関する調査（分解調査）(7) 費用回収年から見た本技術の導入効果【解説】
本実証研究における実証実験結果に基づく評価項目である(1)～(6)までの評価項目と評価結果の一覧を表 ２-7 に示し、以下に各々について説明する。
また(7)では調査結果（国総研調べ）をもとに算出した本技術の導入効果について説明する。

表 ２-7 評価項目と評価結果の一覧
評価項目

センシング技術

ビッグデータ分析技術

組合せ技術

－

－

－

－

設備信頼性向上により故障(1) を予防することによる損害 故障頻度5.8%低減効果
低減効果
(2)

(3)

設備補修点検周期の延伸に 分解点検周期1.2倍
よるコスト縮減効果

機器更新周期1.1倍

劣化診断の効率化による作 オンライン化による工数削業量・時間の低減効果

劣化診断の高度化による計(4) 測誤差低減、劣化診断及び劣化予測の精度向上効果

モニタリングデータ蓄積に(5) よる劣化診断および劣化予測の精度向上効果

減（1台当たり15分削減）

異常予兆検知精度の確認
計装設備点検業務の代替利－用（点検対象72％削減）
組合せ技術による検知精度

センサ設置方法等確認

向上確認－

統計処理による適用範囲のし渣詰まりやVベルトの劣化異常等のより細かい異常

拡大

予兆を検知

通年データ検証による適用
確認

設備の故障や特殊運用を有した場合のモデル化や分析
技法を整備

－

軸受内部目視による妥当性 満足する目標精度が得られ確認ることを確認実証設備の設置環境化にお 振動センサおよび信号変換(6) ける劣化及び耐久性に関す 器の耐久性能が3年以 上ある調査（分解調査）ることを確認47－－

(1) 設備信頼性向上により故障を予防することによる損害低減効果
表 ２-8 に示すとおり、実証フィールドとしている守谷浄化センターの平成 27 年 11 月から
令和元年 8 月までの約 4 年間のうち、振動測定値が AMD 基準の要処置域に達した機器の台数を調査し、全対象台数で除することで異常振動発生率を求め、その数値を振動測定による突発故障軽減効果とした。
実証研究期間中に振動センサを設置した守谷浄化センターの実機台数は 56 台であった。また、期間中に振動測定値が AMD 基準の要処置域に達した機器台数は 13 台であった。この調査結果をもとに算出した 1 年間あたりの異常振動発生率は 5.8%であったため、約 5％以上の突発故障軽減効果が期待できることを確認した。
表 ２-8 下水処理場の回転型機器を対象とした実証研究期間の異常振動発生率
機種

要処置域超過台数 異常振動発生率

台数（速度又は加速度）

縦軸斜流ポンプ

50

横軸渦巻ポンプ

25

一軸ねじ式ポンプ

17

ターボブロワ
遠心脱水機

（％）

発生率/年
（％）

0.0

0.0

5

8.9

2.2

8

14.3

3.6

4

0

0.0

0.0

3

0

0.0

0.0

遠心濃縮機

2

0

0.0

0.0

合計

56

13

23.2

5.8

(2) 設備定期修繕周期の延伸によるコスト縮減効果
平成 27 年度および平成 28 年度に実施した、全国自治体（大中小規模別に守谷浄化センターと同じ施設を有する処理場を抽出）へのアンケート調査により得られた定期修繕周期と、機器の標準耐用年数を使ってそれぞれの経過率を算出した。
検証の結果、修繕経過率 1.2 倍以上と更新経過率 1.1 倍以上の機器であっても、振動センサ
による振動測定値は、しきい値以下であることを確認した。定期修繕経過率と加速度測定値の関係、機器更新経過率と加速度測定値の関係を図 ２-31 に示す。

図 ２-31 修繕経過率と加速度測定の関係および更新経過率と加速度測定の関係

48

このことから、下水道施設にセンシング技術を導入することにより、本実証研究の目標値としていた修繕周期を現状の 1.2 倍以上、機器の更新周期を標準耐用年数の 1.1 倍以上としても安全であることを確認した。
(3) 劣化診断の効率化による作業量・時間の低減効果
表 ２-9 に示すとおり、オフライン測定作業時間を計測した結果、平均して 1 機器あたり 15分程度の時間（移動時間を含む）を要していた。このことから、オンライン振動監視システムを用いることで、測定対象機器台数×測定周期×15 分程度の作業時間が低減可能であることを確認した。
表 ２-9 オフライン測定に要した作業時間
回数
1回目
2回目
3回目

測定日時

開始時刻 終了時刻

2015年 8月 5日（水）2015年 8月 6日（木）2015年 8月26日（水）2015年 9月 2日（水）2015年10月 8日（木）2015年10月 9日（金）

9:27
9:27
9:40
9:26
9:31
9:12

測定時間

測定人数

測定台数 測定時間

（分）

（人）

（台）

（分／台）

60

20

61

17

61

18

16:37
14:30
15:48
13:53
16:17
13:29

6.17
4.05
5.13
3.45
5.77
3.28

2
2
2
2
2
2

18

平均測定時間（分／台）

また、インバリアント分析技術にて各センサ間の相関性の崩れを監視し、相関性の崩れを起こしたセンサに関連する計装機器のみ計装設備点検の対象とすることで、毎年実施していた計装設備点検の作業量・時間の低減効果を検証した。
表 ２-10 に示すとおり、日高市浄化センターの計装設備を対象に、定期校正や頻繁な調整を必要としない、かつ

表 ２-10 日高市浄化センター計装設備点検の削減対象割合
設備名

計装機器数

インバリアント割合

計装信号使用数（％）

沈砂池ポンプ設備

8

7

88

送風機設備

10

7

70

インバリアント分析によって異常予兆

水処理設備

19

10

53

検知が可能なセンサ数を求めた結果、消毒・用水設備

10550

全設備センサ数の約 72％が計装設備

濃縮設備

6

6

100

点検の低減対象となることを確認した。
なお、インバリアント分析技術を導

脱水設備

11

11

100

計

64

46

72

入する際に必要となる「正常モデル」の作成方法「異常検知しきい値」の設定方法、運用シス
テムの構築について検証を行った結果、異常予兆の検知率、誤検知数の目標値である、誤検知
数 1 回/日以下を達成することができた。

49

(4) 劣化診断の高度化による計測誤差低減、劣化診断および劣化予測の精度向上効果
インバリアント分析技術にセンシング技術を組合せ、劣化診断の高度化を図ることで、計測誤差の低減効果と、し渣の詰まりおよび V ベルト劣化による緩みや亀裂等の異常検知（本実験では約 3 万時間使用した V ベルトにて実験）が可能であるか検証した。
検証で用いた汚泥ポンプ設備は、間欠的に運用することが通常であることから「正常モデル」
作成の学習において、機器が停止している状態も含めて学習した「間欠運転学習モデル」と機器が停止しているデータは用いずに稼働状態のデータにて学習した「稼働時学習モデル」を評価した。細かい異常の検知精度を向上したい場合は「稼働時学習モデル」の方が、優れた結果を得られたが、運転信号を取り込み、対象機器が停止している時間帯はインバリアント分析を行わない仕組みも合わせて構築した方が良いとの結果が得られた。
組合せ技術の効果の例を図 ２-32 に示す。

図 ２-32 組合せ技術による V ベルト劣化検知の検証結果(5) モニタリングデータ蓄積による劣化診断および劣化予測の精度向上効果
センシング技術では、通年データを用いて季節変動による振動測定値への影響を評価し、年間を通じて一律の基準が適用できることを確認した。また、「良好」や「要処置」と診断された機器において、機器の振動診断結果が分解した軸受の目視結果と合致していることから、管理
基準値の妥当性を確認した。
ビッグデータ分析における異常予兆検知（インバリアント分析技術）では、(3)項 劣化診断の効率化による作業量・時間の低減効果でも触れているが、日高市浄化センターでの各設備の検証を通して、インバリアント分析技術を導入する際に必要となる「正常モデル」の作成方法
および「異常検知しきい値」の設定方法にて、モニタリングデータ蓄積の有効活用を整理した。

50

1) 正常モデルの作成方法①季節性を考慮し、学習（対象）データ期間は「1 年間」とし、抜き取りにて合計の学習
データ量は約 1 週間分（約 150 時間分）を用いる。
②故障期間・特殊運用期間を除く。
③ポンプ等が交互運転する運用を行う設備は、同時稼働のデータは除外する。
④ポンプが停止、停止動作中、始動中のデータは除外する。
2) 異常検知しきい値の設定①作成した正常モデルにて、稼働前に予め過去の蓄積データを分析し、Anomaly Score と運用記録の照合評価を行う。
②照合結果により、正常状態の Anomaly Score の最大値と異常記録の Anomaly Score の最小値から、異常検知しきい値を設定する。初期設定として正常状態の Anomaly Score
最大値×1.1 倍とする。
3) 運用システムの構築①ポンプ停止時の Anomaly Score の上昇アラームを除外し、設備運転時の異常予兆検知をするため、
電流値や流量等のデータを取得しポンプの運転を判断する機能を追加する。
②現有センサデータでポンプの運転状態が判断できない場合は、センサおよび収集機能を追加する。
劣化進行予測（異種混合学習技術）では、実運用で起こりえる設備の故障や特殊運用が過去データに含まれる場合の蓄積データの活用方法につき、精度評価の検証を通して整理を行った。
1) 性能推定値の推算におけるデータクレンジング方法①ポンプが故障した期間、特殊運用期間を除外する。
②特殊な運転（吐出弁の手動操作等）を行っている時間帯のデータを除外する。
③ポンプが同時運転している時間帯のデータを除外する。
④汚水主ポンプが停止、停止動作中、始動中のデータを除外する。
2) 劣化進行予測における学習期間と検証期間の条件①学習期間はできるだけ長く取ることが有効である。
②性能推定値と劣化予測値の検証期間は現在時点を基準に過去 12 ヵ月を基本とする。
③2 年後予測は、2 年間の関係性を学習するため、連続性を有する学習期間が必要。
④対象とする設備に長期の故障が発生した場合は、基本的に故障期間前の性能推定値は使用せず、故障復旧後の正常運転の性能推定値を学習して劣化予測を行う。
⑤同じ設備の系列内で故障が発生した場合、故障や特殊運用による影響が他の機器にもおよぶことがあるため、当該期間を除外し、当該期間前後の性能推定値を使用して学習期間を長く取り劣化予測を行う。
51

⑥故障や特殊運用の発生により、学習期間の確保が複雑化する場合は、複数の学習モデル
で誤差率を検証し、最も誤差率が小さいモデルを採用して長期劣化予測を行う。
(6) 実証設備の設置環境化における劣化及び耐久性に関する調査（分解調査）
本研究の実験装置として設置した汚泥ポンプ 4 台について、全ての劣化加速試験が完了した後に、当該ポンプを分解して軸受内部の目視調査を行ったところ、振動測定結果と目視調査結果が一致したことから AMD 基準による振動管理が有効であることを確認した。
また、実機を 4 年間測定し続けた振動センサは、加振器を使って模擬信号を入力し、全数試験を行った結果、全ての振動センサが許容範囲内（±10.0％R.D.）の誤差であったことから、設置環境下において 3 年以下の使用で劣化や耐久性低下を起こした振動センサがないことを確認した。
(7) 経費回収年から見た本技術の導入効果
設計処理数量別の機器点数（国総研調べ）をもとに、本技術の導入効果として得られた、定期修繕周期、更新周期延伸による費用縮減効果および突発故障頻度低減による費用縮減効果な
どから費用回収年を算出した。
表 ２-11 に現有処理能力別の費用回収年を示す。
表 ２-11 経費回収年一覧
規模（現有処理能力）

1万m3/日5万m3/日 10万m3/日

備考

建設費（百万円）

43.08

49.72

60.22

A

維持管理費（百万円／年）

7.05

7.11

7.20

B

9.32

12.04

17.42

0.14

0.16

0.24

1.44

2.16

4.68

0.21

0.30

0.44

導入効果合計（百万円／年）

11.11

14.66

22.78

C

経費回収年

10.61

6.59

3.87

=A／（C-B）

導入効果①（百万円／年）-修繕・更新の周期延伸導入効果②（百万円／年）-突発故障の削減効果導入効果③（百万円／年）-計装点検の周期延伸導入効果④（百万円／年）-振動測定作業の代替効果-

52

定期修繕周期1.2倍・更新周期延伸1.1倍（センシング技術）
突発故障低減効果5.8％（センシング技術）
計装設備点検機器の72％を2倍に延伸（インバリアント分析技術）
振動測定作業の代替効果（センシング技術）

第３章 導入検討
第１節 導入検討手法§17 導入検討手順
本技術（センシング技術、ビッグデータ分析技術、組合せ技術）の導入の検討にあたって
は、対象とする下水道施設について現況および課題などを把握し、導入効果の評価を行った上で、導入の可否を判断する。
【解説】
本技術（センシング技術、ビッグデータ分析技術、組合せ技術）の導入にあたっては、図 ３-1に示す検討フローにしたがって、必要な情報を収集・整理し、導入効果の推定を行った上で、導入の可否を判断する。
なお、本技術はセンシング技術のみ導入したり、ビッグデータ分析技術のインバリアント分
析技術のみ導入したりと、各々の技術を単独で導入することも可能である。

導入検討開始（１）基礎調査
該当セクション：§18（２）適用条件と推奨条件の確認
該当セクション：§10・11・12・13（３）導入シナリオ
該当セクション：§14（４）導入効果の検討
該当セクション：§19（５）導入判断
条件設定の見直し

該当セクション：§20

導入検討完了図 ３-1 導入検討のフロー

53

適用条件外

§18 基礎調査
本技術の導入検討に際して、以下の項目を実施する。適用範囲外の場合は、本技術の適用が不可となるため、導入検討はここで終了となる。
(1)資料の収集(2)適用範囲の確認【解説】
本技術の導入検討に際して、以下の項目を実施する。適用範囲外の場合は、本技術の適用が不可となるため、導入検討はここで終了となる。
(1) 資料の収集
まず、効果推定のため条件の設定に必要となる各種資料の収集を行う。
収集する資料とその目的を表 ３-1 に示す。
表 ３-1 収集する資料とその目的
収集する資料目

的

計画図面、施設図面

・本技術を導入する範囲（導入検討範囲）を設定する

機器台帳

・センシングに必要なセンサ数、オンライン振動収集装置数を設定する

システム設計書、計装フローシート

・ビッグデータ分析の適用条件が満たされていること確認する

計装設備収集データ

・ビッグデータ分析の検証可否を確認する

設備維持管理、運転記録

・分析モデル、異常検知しきい値の設定を検討する(2) 適用範囲の確認
センシング技術やビッグデータ分析技術および組合せ技術の導入を検討する場合は、第 2 章
第 2 節から始まる「技術の適用条件」に示した条件を満たしているか、もしくは将来的に満たす可能性があるかを確認する。
適用範囲外の場合は、本技術の適用が不可となるため、導入検討はここで終了となる。

54

§19 導入効果の検討
本技術を導入した場合の導入効果について検討する。
(1) 効果推定のための条件の設定(2) 導入効果の推定【解説】
本技術を導入した場合の導入効果について検討する。
(1) 効果推定のための条件の設定収集した資料をもとに、導入効果を推定するための条件を設定する。
必要な項目とその設定方法を表 ３-2 に示す。
センシング技術では、導入対象機器の選定を行い、対象となる機器点数に測定点数（基本 4点）を乗じることにより振動センサ数を算出する。そのうえで、設備単位、フロア単位でオンライン測定装置設置台数の設定を行う。
インバリアント分析技術（異常予兆検知）では、導入対象設備の選定を行い、ビッグデータ
分析装置のシステム構成を設定する。異種混合学習技術（劣化進行予測）は、ポンプ設備を対象とし、ビッグデータ分析装置の整備状況若しくは過去データの蓄積状況に基づき、分析の可
否、効果を検討する。
表 ３-2 効果推定のための条件とその設定方法
項目
導入範囲
振動センサ数、オンライン振動収集装置
ビッグデータ分析装置のシステム構成
定期修繕周期、更新周期
故障頻度
計装点検周期設定方法
施設図面、機器台帳、計装フローシートを参考に、本技術を導入する範囲を決定する
導入検討範囲における水処理施設構成や汚泥処理施設構成を確認
し、導入するセンサ数、オンライン振動収集装置数を設定する
導入検討範囲における水処理施設構成や汚泥処理施設構成を確認
し、ビッグデータ分析装置のシステム構成を設定する
機器台数、定期修繕計画、更新計画を参考に、現状の定期修繕周期、更新周期を把握する
故障報告書を参考に、本技術の導入により検知可能な故障件数を設定する
計装点検計画を参考に、本技術の導入により点検周期を延伸することが可能な計装点検項目を設定する

55

(2) 導入効果の推定
効果推定のための条件の設定に基づき、本技術の導入における経費回収年を推定する。
コスト面での導入効果として経費回収年の定量化を行うが、導入効果の検討例として当該下水道施設を評価規模から導入効果を求め検討を行う。
用いる試算シナリオとして、保全管理を行うにあたり定期的な修繕計画を立案・実施していた下水処理場において、本技術を導入し、保全方法を、ICT を活用した状態監視保全へ変更した場合の経費回収年を求めている。
経費回収年は、建設費、維持管理費、導入効果より以下のとおり算出する。
経費回収年＝建設費／（導入効果－維持管理費）
1) 評価規模
以下の評価規模の下水処理施設について導入効果の検討を行った。
① 標準活性汚泥法、現有処理能力 10,000m3/日の場合② 標準活性汚泥法、現有処理能力 50,000m3/日の場合③ 標準活性汚泥法、現有処理能力 100,000m3/日の場合
評価規模ごとの建設費、維持管理費等の根拠として、表 ３-3 に示す調査結果（国総研調べ）を用いた。

表 ３-3 導入効果の検討に用いた機器点数

1万ｍ3/日5万ｍ3/日10万ｍ3/日

台

台

台

汚水主ポンプ

4

4

6

汚泥ポンプ

7

12

17

脱臭ファン

2

4

7

送風機

4

4

5

遠心脱水機

2

2

3

遠心濃縮機

1

2

3

機器名

56

これらの条件をもとに、本技術の各種効果の試算を行うための条件を共同研究体で設定した。
各評価規模における主な機器の設置台数を表 ３-4 に示す。
表 ３-4 各評価規模における主な設定条件
1万ｍ3/日5万ｍ3/日10万ｍ3/日項目単位

オンライン振動収集装置（8ch）

台

12

15

24

振動データ監視用PC

式

1

1

1

振動センサ

台

80

112

164

振動センサ延長ケーブル

本

80

112

164

振動センサ取付座

個

80

112

164

振動測定装置試験調整費

式

1

1

1

振動センサ取付工事

式

1

1

1

オンライン振動監視システム工事

式

1

1

1

ビッグデータ分析装置

式

1

1

1

数量

オンライン振動収集装置はアナログ入出力 8ch（ch 数はセンサ接続可能数を示す）の仕様である。基本的に機器 1 台につき測定点が 4 点あることから入力 4ch 分を使用する。よってオンライン振動収集装置 1 台で機器 2 台の測定が可能である。オンライン振動収集装置を設置する
際は、測定対象機器と ch 数を考慮し、設置場所が近いもの同士を 1 グループとして配置計画を立てるようにすると良い。
例として、汚泥ポンプ 6 台を測定したい場合は 6 台×4ch＝24ch となることから、オンライ
ン振動収集装置が 3 台（24ch÷8ch＝3 台）必要となる。
現有処理能力モデルケース別のオンライン振動収集装置設置内訳フローを図 ３-2、図 ３-3、
図 ３-4 に示す。

図 ３-2 現有処理能力 10,000m3/日モデルケースのオンライン測定装置設置内訳フロー57

図 ３-3 現有処理能力 50,000m3/日モデルケースのオンライン測定装置設置内訳フロー

図 ３-4 現有処理能力 100,000m3/日モデルケースのオンライン測定装置設置内訳フロー58

2) 経費回収年の算出① 建設費
本技術の導入に必要となる建設費は以下となる。
a.センシング技術
・オンライン振動収集装置：回転機器に取り付けた振動センサの信号を収集、記録するための装置の機器費
・汎用コントローラ：オンライン振動収集装置で収集した振動データを A/D 変換し、CSVデータとして振動データ監視用 PC へ伝送するための装置の機器費。
・振動データ監視用 PC：オンライン測定装置で収集、記録したデータを統合的に管理（傾向管理や精密診断）するための装置の機器費・オンライン振動監視システムの初期調整費：システムへの機器名称登録や機器情報を入力する費用
・振動センサ：機器に取り付ける振動センサの機器費
・振動センサ延長ケーブル：振動センサとオンライン振動収集装置を接続する延長ケーブルの機器費
・振動センサ取付座：機器へのセンサ取り付けのための取付座の機器費
・振動測定装置試験調整費：機器に取り付ける振動センサからの信号が、適切に振動データ
監視用 PC に入力されるかを確認するための費用
・振動センサ取付工事：回転機器へ取付座を取り付けるとともに、振動センサを設置するための費用・オンライン振動監視システム設置工事：オンライン振動収集装置・汎用コントローラ・振動データ監視用 PC の設置、振動センサ延長ケーブルの敷設、中継ボックスの敷設、中継
ボックスからオンライン振動収集装置間のケーブル敷設・接続、汎用コントローラから振動データ監視用 PC 間の LAN ケーブル敷設・接続などの電気工事一式を含む費用
b.ビッグデータ分析技術
・ビッグデータ分析装置：ビッグデータ分析に必要な機器費と異常予兆検知のアプリケーションソフトウェア（ライセンス費含）に関わる費用
・ビッグデータ分析装置設置工事費用：ビッグデータ分析装置の構成品を設置し、既設の中央監視システムと接続する費用
注）劣化進行予測は分析作業委託を想定しているため、建設費については、異常予兆検知（インバリアント分析）を主としている。

59

② 維持管理費
本技術の導入後に必要となる維持管理費は以下となる。
・振動センサ校正
センシング技術に用いる振動センサの校正費用。振動センサは長期間使用した場合、誤差が生じる可能性があるため、定期的な校正作業が必要となる。
・ビッグデータ分析装置年間維持管理費予測式（異種混合学習）および分析モデル（インバリアント分析）のチューニング（検証・調整など）に関わる費用である。
③ 算出条件
本技術の経費回収年を求める際に必要となる周期延伸倍率は、B-DASH 実証実験で得られた成果をもとに補修点検周期の従来比 1.2 倍延伸、更新周期の従来比 1.1 倍延伸として導入効果を算出した。
なお、補修点検費、更新費、補修点検周期については、調査結果（国総研調べ）をもとに設定を行い、更新周期には標準耐用年数（平成 3 年 4 月 23 日事務連絡別表（平成 15 年 6 月 19
日改正））を用いている。
突発故障低減による維持管理費の縮減効果の算出においては、実証フィールドとして測定を行った守谷浄化センター実機振動測定結果（平成 27 年 11 月 1 日～令和元年 8 月 31 日までの
約 4 年間）を検証し、振動診断による突発故障軽減効果を求めた。なお、それ以外の数値である劣化起因の故障件数、故障対応の人件費、設備故障時の対応費用（外注費）は、調査結果（国総研調べ）をもとに設定した。
また、計装設備の点検周期延伸については、日高市浄化センターの検証結果をもとに、点検対象となる計装機器の約 72％が 1 年に 1 回の点検から 2 年に 1 回の点検に周期延伸できると仮定して、その効果を設定した。
算出の根拠を表 ３-5 に示す。

60

表 ３-5 経費回収年の算出根拠
改築更新
機器名

周期

更新費用

定期修繕

定期修繕

周期

費用

（百万円）

（年）

汚水主ポンプ

15

24

8

7

汚泥ポンプ

15

7

7

2

脱臭ファン

10

6

3

送風機

20

57

遠心脱水機

15

遠心濃縮機

15

（百万円） （件/台/年）

設備故障時の故障対応の人件費

故障発生
件数

（年）

対応費用
(外注費)

（千円/年）
1万m3 /日

5万m3 /日

10万m3 /日

（百万円/件）

0.040

4

9

17

2.9

0.018

1

5

8

0.9

1

0.026

0

6

5

0.2

9

7

0.040

3

7

9

2.4

170

7

16

0.107

2

7

9

6.0

160

6

13

0.094

1

12

33

2.0

1万m3 /日項目
計装設備点検業務委託費

劣化起因の5万m3 /日

10万m3 /日

対象機器

費用

対象機器

費用

対象機器

費用

（台）

（百万円）

（台）

（百万円）

（台）

（百万円）

54

4

94

6

179

13

・改築更新周期は標準耐用年数とした（平成3年4月23日事務連絡別表より（平成15年6月19日改正））
・更新費用、定期修繕周期、定期修繕費用、劣化起因の故障発生件数、故障対応の自治体人件費、設備故障時の対応費用(外注費)、
計装設備点検業務委託費は、国土技術政策総合研究所による全国下水処理場への調査結果より

61

④ 導入効果の試算シナリオ
本技術の費用回収年を試算するために用いられる簡易算定式には、導入効果として 4 つの試算シナリオがある。次項の簡易算定式にて費用回収年を検討するにあたり、導入効果①～④の考え方を示す。なお、導入効果として掲げている数値は、本研究の実証フィールドで得た値を採用している。
導入効果①（修繕周期 1.2 倍、更新周期 1.1 倍延伸効果）－センシング技術－
保守点検業務を実施するにあたり、定期修繕を実施していた下水処理場が、センシング技術を導入し、ICT を活用した状態監視保全とすることで、機器軸受の異常を定量的に診断できるようになり、修繕や更新時期の最適化を図ることができる。これにより定期修繕周期 1.2
倍および更新周期 1.1 倍（国総研調べ）の周期延伸を図るものとする。
導入効果②（故障頻度 5.8％低減効果）－センシング技術－
機器の軸受部をオンライン振動監視することで、対象機器の 5.8％（守谷市実験結果）に対し異常を早期発見し、事前に必要な対策を講じることで、突発故障による緊急対応に関わる費用増加を抑えたものとする。これにより機器振動が AMD 基準または AMD 基準適用対
象外機器の専用基準が定める要処置域に達した機器に対し、突発故障を未然に防げたものとして低減効果を図るものとする。
導入効果③（計装設備点検の周期延伸効果）－インバリアント分析技術－
インバリアント分析技術を導入することで、計装機器の数値異常や断線、エラー等の不具合を、異常度（AnomalyScore）の上昇によって把握することが可能となることから、監視対象となる計装機器の異常度が上昇しなかったものと仮定し、1 年に 1 回実施していた計装設備点検を、定期的な校正が必要な機器を除いた 72％（日高市調査結果）の機器を対象に 2
年に 1 回の実施に周期延伸したものとする。
導入効果④（オンライン化による作業効率向上効果）－センシング技術－
点検者 1 名がポータブル振動計を用いて、振動測定を月 1 回行った場合にかかる人件費を削減する。センシング技術を導入し、機器振動をオンライン振動監視とすることで 1 機器あたり 15 分程度要する振動測定時間を不要とし、作業効率の向上を図るものとする。

62

⑤ 簡易算定式
本技術の導入を検討する際に、当該施設の現有処理能力から導入に関わる費用の試算を行い、導入効果を検討する。なお、本ガイドライン（案）で提示する簡易算定式は、B-DASH 実証実
験で得られた成果をもとに算出条件を設定して求めた関数式である。
簡易算定式は、センシング技術とビッグデータ分析技術を同時導入する場合と、センシング
技術のみ単独導入する場合の 2 種類があるので比較して検討を行うこと。
a. 建設費の試算
建設費の簡易算定式を表 ３-6 に、建設費の関数グラフを図 ３-5 に示す。
表 ３-6 建設費簡易算定式

簡易算定式

建設費
両技術同時導入

y1= 0.1913x + 40773

センシング技術のみ導入

y2= 0.1913x + 20773

y1,2 : 建設費 [千円]x : 検討規模 [現有処理能力 m3/日]
70,00045,000y = 0.1913x + 40773
R² = 0.995

60,000y = 0.1913x + 20773
R² = 0.995

40,00035,00050,00030,00040,00025,00020,00030,00015,00020,00010,00010,000
0

5,000
0

0

20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

020,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

図 ３-5 建設費の関数グラフ（左：両技術同時導入 右：センシング技術のみ導入）

b. 維持管理費の試算
維持管理費の簡易算定式を表 ３-7 に、維持管理費の関数グラフを図 ３-6 に示す。
表 ３-7 維持管理費簡易算定式

維持管理費

簡易算定式

両技術同時導入（年）

y3= 0.0017x + 7089.4

センシング技術のみ導入（年）

y4= 0.0017x + 347.91

y3,4 : 維持管理費 [千円／年]
x : 検討規模 [現有処理能力 m3/日]

63

7,280600

y = 0.0017x + 7089.4
R² = 0.9995

7,260

y = 0.0017x + 347.91
R² = 0.9995

500

7,240
7,220

400

7,200
7,180

300

7,160
200

7,140
7,120

100

7,100
7,080

0

0

20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

020,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000

図 ３-6 維持管理費の費用関数グラフ（左：両技術同時導入 右：センシング技術のみ導入）

c. 導入効果①の試算
導入効果①（修繕周期 1.2 倍、更新周期 1.1 倍延伸効果）の簡易算定式を表 ３-8 に、導入
効果①の関数グラフを図 ３-7 に示す。
表 ３-8 導入効果①簡易算定式

導入効果①

簡易算定式
y5= 0.0907x + 8088.2

センシング技術での効果
y5 : 導入効果① [千円／年]
x : 検討規模 [現有処理能力 m3/日]

20,000y = 0.0907x + 8088.2
R² = 0.9849

18,00016,00014,00012,00010,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0

0

20,00040,00060,00080,000

図 ３-7 導入効果①の関数グラフ

64

100,000

120,000

d. 導入効果②の試算
導入効果②（故障頻度 5.8％低減効果）の簡易算定式を表 ３-9 に、導入効果②の関数グラフを図 ３-8 に示す。
表 ３-9 導入効果②簡易算定式

簡易算定式

導入効果②

y6= 0.0011x + 119.67

センシング技術での効果
y6 : 導入効果② [千円／年]
x : 検討規模 [現有処理能力 m3/日]
300

y = 0.0011x + 119.67
R² = 0.9292

250
200
150
100
50
0

0

20,00040,00060,00080,000100,000

120,000

図 ３-8 導入効果②の関数グラフ

e. 導入効果③の試算
導入効果③（計装設備点検の周期延伸効果）の簡易算定式を表 ３-10 に、導入効果③の関数グラフを図 ３-9 に示す。
表 ３-10 導入効果③簡易算定式

導入効果③

簡易算定式

ビッグデータ技術での効果

y7= 0.0366x + 808.52

y7 : 導入効果③ [千円／年]
x : 検討規模 [現有処理能力 m3/日]
5,000
y = 0.0366x + 808.52
R² = 0.9405

4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

0

20,00040,00060,00080,000

図 ３-9 費用効果③の関数グラフ

65

100,000

120,000

f. 導入効果④の試算
導入効果④（オンライン化による作業効率向上効果）の簡易算定式を表 ３-11 に、導入効
果④の関数グラフを図 ３-10 に示す。
なお、従事者による振動測定を行っていない場合は、この項目は試算から除く。
表 ３-11 導入効果④簡易算定式

簡易算定式

導入効果④

y8= 0.0026x + 179.84

センシング技術での効果
y8 : 導入効果④ [千円／年]※人員で振動測定している場合に算出
3x : 検討規模 [現有処理能力 m /日]
500
450

y = 0.0026x + 179.84
R² = 0.9963

400
350
300
250
200
150
100
50
0

0

20,00040,00060,00080,000100,000

120,000

図 ３-10 導入効果④の関数グラフ

g. 経費回収年の試算
建設費を導入効果で除した経費回収年の式を表 ３-12 に示す。
表 ３-12 経費回収年 式

経費回収年

式

両技術同時導入

YSB= y1／(y5＋y6＋y7＋y8－y3）

センシング技術のみ導入

YS= y2／(y5＋y6＋y8－y4）

YSB,S : 経費回収年 [年]※人員で振動測定していない場合はy8を除く

66

h. ビッグデータ分析技術の試算
ビッグデータ分析技術は、OPC 対応コントローラからデータを取得し、ソフトウェア処理により異常予兆検知や劣化進行予測を行うため、下水処理場の規模に関係なく建設費は概ね一律である。
（LAN 配線工事を必要とした場合は別途費用がかかる）また、ソフトウェアのライセンス使用料や分析サーバ等の保守サポートに年間維持管理費がかかる。
表 ３-13 にビッグデータ分析技術の導入に関わる費用を示す。
表 ３-13 ビッグデータ分析技術導入費用

導入費

金額

設置工事費（ハード、ソフト込み）

一律

約20,000,000円

年間維持管理費（ライセンス込み）

年間利用料

約6,700,000円【前提条件】
1) 設置工事費
・監視制御装置および中央監視装置のコントローラ（PLC）が OPC 規格に準拠。
・Internet に接続されていない独立した監視システムの LAN（TCP/IP）が整備されており、OPC サーバは中央監視装置に 1 台を接続し、データ収集することを前提。
・個別の管理アプリケーションのご要望への対応は含まない。
・異常予兆検知のアラームはクライアント PC 画面への表示を標準。
（パトライト等の警報機材は含まない）
・インバリアント分析のライセンス費用等は、令和 2 年 3 月現在の費用値であり、市場状況により変更の可能性あり。
・インバリアント分析による異常予兆検知への保有データの適合性を事前評価が必要な場合
は、別途調整。
・組合せ技術による振動センサの追加連携は、別途調整。
2) 年間維持管理費
・ビッグデータ分析装置の OS や異常予兆検知のアプリケーションソフトウェアの ver.確認
作業は、年 1 回を想定。
・異常予兆検知の誤検知実績の有無確認・モデル更新は、年 1 回を前提。
・インバリアント分析の年間ライセンス費用は、令和 2 年 3 月現在の費用であり、市場状況により変更の可能性あり。
・ビッグデータ分析装置が配備されていることを前提とし、劣化進行予測もビッグデータ分
析装置で収集されたポンプ設備データに基づくことを前提。
・劣化進行予測は、分析作業委託を想定のため維持管理費は発生しないが、5 年に 1 回程度の設備更新検討への活用を想定して、分析作業費用を平準化した際の負担費用を考慮。個別単独で劣化進行予測を実施の場合は、別途調整。
・異種混合学習エンジンのライセンス費用等は、令和 2 年 3 月現在の費用値であり、市場状
況により変更の可能性あり。
67

⑥ 簡易算定シートの活用
本技術の導入を検討する際の簡易算定シートを図 ３-11 に示す。簡易算定シートは、当該処理場の現有処理能力から建設費や維持管理費、経費回収年等を試算できる。
簡易算定シートは本ガイドラインと同様に、国土技術政策総合研究所の WEB サイト（http://www.nilim.go.jp/lab/ecg/bdash/bdash.htm 令和 3 年 3 月 31 日時点）から入手可能である。

図 ３-11 簡易算定シート68§20 導入判断
検討結果をもとに、本技術の導入を判断する。
【解説】「§18 基礎調査」により導入対象となる設備を選定し「§19 導入効果の検討」を行うことにより導入効果が見込める場合は、導入自治体における事業計画および導入下水処理場がもつ固有の特徴など、
以下の活用例・導入フローを参考に総合的に判断して導入の意思決定を行う。
(1) センシング技術の活用例
1) 振動診断結果を活用し、より正確な健全度評価 3)を行いたい場合
センシング技術の導入にあたっては、機器の重要度や保守にかかる費用などを考慮し、定量的評価が望ましい機器を対象に検討を図るのが良い。図 ３-12 にオンライン振動監視システムの導入検討フローを示す。
本技術を導入することで、ストックマネジメントに必要な「主観的要素を排除した定量的な評価」が可能となるため、振動データ監視用 PC にて、各機器の振動値を確認し良否判定を行う。
なお、良否判定を実施する際に用いる AMD 基準の参考例を表

表 ３-14 測定装置による判定基準の例（設備対象）
健全度

5

AMD基準
問題なし
良好域

4

機器の振動傾向管理が主体である
ため、劣化が少ない新規設置機器
は、ポータブル振動計によるオフ
ライン振動測定でも劣化の把握が3

劣化の度合・範囲が小さい（劣化の兆候はあるが、機能上の問題はない

３-14 に示す。
また、本技術は長期間使用した

運転状態

注意域

劣化の度合・範囲が中程度（劣化進行しているが、設備機能は確保可）
劣化の度合・範囲が大きい

2（劣化が進行し、設備機能の発揮が困難な状態ま
要処置域 たはいつ機能が停止してもおかしくない状態）

1

著しく劣化しており、機能停止

十分可能である。よって、設置後 10 年以内の機器はポータブル振動計によるオフライン振動測定による振動傾向管理を実施するのが良い。
（組合せ技術を導入する場合は除く）
長期 使用に伴う機器 劣化を確実 に捉える 状態 監視を行いた いYes
対象機器の重要度および
保守費用

高

陸上型
回転機器※

低

No
導入なし

図 ３-12 センシング技術の導入検討フロー

69

センシング技術導入
状態監視保全（オンライン監視装置）※600rpm以上の回転機器
但し、600rpm未満の一軸ねじ式
ポンプおよび横軸渦巻ポンプは管理対象とする（加速度のみ）

(2) インバリアント分析技術（異常予兆検知）の活用例
1) 監視能力を強化するため、通常の警報より早く捉える監視装置を導入したい場合
中継ポンプ場や下水処理場にインバリアント分析技術を導入することで、故障などの異常を予兆の段階で早期発見し、必要な対策を事前に講じることで、異常発生時のリスクを最小限に抑えることが可能になる。
本技術の導入にあたっては、リアルタイム分析を行える環境が整えられていることが条件となるため、既設の監視制御装置コントローラが OPC 規格に対応済みであるか調査を行い、未対応であれば電気設備の更新計画を先行させるなど、
OPC 規格に準拠した環境を整えることを優先する。
設置工事に関しては、既存の監視制御装置コントローラが OPC 規格に準拠しており、保守用等の LAN が既存監視システムの各監視制御装置間に敷設されていれば、小規模な電気工事
にて設置は完了する。各電気室の監視制御装置間のデータ通信はメーカ独自の通信プロトコルでも良いが、OPC サーバとビッグデータ分析装置間のデータ通信は、一般的な TCP/IP プロトコルによる通信を基本としている。LAN（TCP/IP）が監視システムにおいて整備されていな
い場合は、先ずネットワークの整備を行う。
導入にあたっては施設規模などの制限はないが、センサ数が多いほど異常予兆を捉えやすい
ことから、特に監視を強化したい施設があれば、任意でセンサ（電流、圧力など）を追加するなどの検討も行う。また、監視する施設内に稼働・停止を繰り返す設備（汚水主ポンプなど）が含まれる場合、設備が稼働または停止時も異常予兆として検知する。現有のセンサデータ（汚水主ポンプの電流値など）で設備の稼働、停止を判断できる場合は、設備稼働・停止時の異常予兆を除外する機能を追加することが可能となるが、現有のセンサデータで判断できない場合は任意でセンサ（汚水主ポンプの電流値など）を追加するなどの検討も行う。
図 ３-13 にビッグデータ分析技術（異常予兆検知）の導入検討フローを示す。
異物 詰まり 等の外乱 を捉え、突発 故障を防止 した い

Yes
監視制御装置コントローラがOPC対応

Yes（異常予兆検知）

異常の発見や
設備管理の省力化を行いたい

No

電気設備の更新を優先検討

インバリアント分析
技術の導入

No

更新後OPC対応

図 ３-13 ビッグデータ分析技術（異常予兆検知）の導入検討フロー

70

導入なし

(3) 異種混合学習技術（劣化進行予測）の活用例
1) 将来の汚水主ポンプ揚水量低下を予測して適切な更新計画を策定したい場合
異種混合学習技術を導入し、供用開始から数十年使用し続けた汚水主ポンプの運転パターン
を機械学習することで、将来おとずれる「ポンプ揚水量の低下」を考慮した更新計画の策定が可能となる。
（図 ３-14 参照）
本技術の導入にあたっては、対象機器の運転データおよび関係する気象データや運転故障記録が収集・蓄積される環境が整えられていることが条件となるため、ビッグデータ分析装置の OPC サーバの配備を優先する。
なお、本技術による推定分析においては「§11 ビッ
グデータ分析技術の適用範囲」に示す設備能力の指標となるデータや性能特定データ等の計測データを要するた
め、不足の場合は、必要なセンサを追加したり気象等の外部データを追加したりすると良い。
また、過去の複数年の蓄積データが保有されており、OPC サーバで収集している分析用データに整合変換が可能な場合は、過去の蓄積データも有効であり、劣化進

図 ３-14 予測値を反映した更新計画

行予測の分析に用いることができる。
蓄積データは記録媒体等を用いて、オフラインで劣化予測分析企業が保有する機械学習エン
ジンに取り込み、劣化進行予測分析の結果を報告書として提出するものとする。分析結果における更新予測については、例えば健全度評価等と比較して、健全度 3~2 の設備が複数存在している場合の複数設備の更新優先度の検討や、早期の更新予測に着目しての故障への備えの検討に活用する。
図 ３-15 にビッグデータ分析技術（劣化進行予測）利用の導入検討フローを示す。
施設 の機器 更新計 画を検討 した い異種混合学習技術の導入
Yes
監視制御装置コントローラが
OPC対応

Yes

劣化推定に
十分な蓄積データを保有

No

電気設備の更新を優先検討（劣化進行予測）

No

更新後OPC対応

図 ３-15 ビッグデータ分析技術（劣化進行予測）の導入検討フロー

71

導入なし

(4) 組合せ技術の活用例
1) 詰まりや閉塞などのサイレント障害を、予兆の段階で素早く捉えたい場合
組合せ技術は、下水処理場で発生する異物流入による汚泥ポンプの詰まりや、消化汚泥のMAP 形成による汚泥配管の閉塞など、警報が発報しない「サイレント障害」に対し、センシ
ング技術とインバリアント分析技術を組み合わせた技術を用いることで、より微細な異常の検知を可能としている。
（図 ３-16 参照）

図 ３-16 初沈汚泥ポンプのし渣詰まり事象例

すでにセンシング技術を導入している場合は、ビッグデータ分析技術を追加導入するため、本ガイドライン「§11 ビッグデータ分析技術の適用範囲」を参照し、ビッグデータ分析技術の導入検討を行う。
また、すでに導入している技術がビッグデータ分析技術の場合は、センシング技術を追加導入するため、本ガイドライン「§10 センシング技術の適用範囲」を参照し、センシング技術の導入検討を行う。
導入にあたっては、測定対象機器の選定や振動センサおよびオンライン測定装置の設置箇所を事前調査し、最適な信号ケーブルの敷設ルートとなるように検討する。
図 ３-17 に組合せ技術の導入検討フローを示す。
より 細かな 異常 予兆も
捉えた い

Yes
すでに
どちらかの技術を導入しているYes

本ガイドライン §27を参照
し、ビッグデータ分析技術の導入検討を行う

導入済み技術はセンシング技術かNo

No

本ガイドラインを参照し、本技術を使った下水処理施設の運用やアセットマネジメントの検討を行う

図 ３-17 組合せ技術の導入検討フロー

72

本ガイドライン §26を参照
し、センシング技術の導入検討を行う

(5) 本技術の活用例の一覧
センシング技術およびビッグデータ分析技術、組合せ技術を導入した場合に活用可能と思われる事例を表 ３-15 に示す。
なお、本一覧は導入検討時の参考事例として掲載しているが、適用においては事前調査が必要であり、全ての下水処理場に適合するものではない。
表 ３-15 本技術の活用例一覧
センシング技術
1．ストックマネジメント計画における健全度診断の基礎データとして活用
2．グリス潤滑軸受への給脂タイミング指標として活用
3．振動値比較による運転機または予備機選択基準として活用

ビッグデータ分析技術（インバリアント分析技術）
1．施設無人化時の補助警報装置としての活用
2．制御コントローラや継電器の不具合によるプロセス異常補助警報として活用
3．ヒューマンエラーによる選択スイッチ戻し忘れ警報として活用

ビッグデータ分析技術（異種混合学習技術）
1．汚水主ポンプの更新計画基礎データとして活用
2．豪雨時に備えた汚水主ポンプ設備の総揚水能力検討データとして活用
3．流量値比較による運転機または予備機選択基準として活用

組合せ技術（センシング・インバリアント）
1．土砂等の堆積物・異物流入検知警報として活用
2．一軸ねじ式ポンプのステータ摩耗等による振動検知として活用
3．清水ポンプ等の水撃現象や逆止弁チャタリング検知として活用

73

第４章 計画・設計

第１節 導入計画§21 導入計画の手順
本技術の導入に関する計画は、以下の手順で実施する。
(1) 運用の検討(2) システム構成の検討(3) 導入効果の検証(4) 導入計画の策定【解説】
第 3 章「導入検討」において検討を行った結果、本技術の導入効果が見込まれると判断した場合は、図 ４-1 に示す手順に従って導入計画を策定する。

導入計画開始（１）運用の検討
該当セクション：§22（２）システム構成の検討
該当セクション：§23（３）導入効果の検証
該当セクション：§24（４）導入計画の策定
該当セクション：§25

導入計画完了図 ４-1 導入計画の手順74§22 運用の検討
本技術の導入計画の策定にあたり、以下の項目について確認する。
(1) 資産の改築・更新および維持管理に係る上位計画内における本技術の位置づけ(2) 維持管理体制を踏まえた本技術の運用イメージ【解説】
本技術は長期的な運用を前提としたものであるため、関係者間で本技術を導入する必要性や意義が十分に共有されない場合、人事異動等で担当者が変わるたびに運用が疎かになり、導入から数年で陳腐化してしまう恐れがある。
運用する当事者が変わっても十分に理解できるよう、本技術を導入する意図を明確にしておくことが肝要である。
(1) 資産の改築・更新および維持管理に係る上位計画内における本技術の位置づけ
本技術の導入により、対象機器の振動測定データや劣化進行予測結果を得られるが、これらをどのように活用するかを明確にする。例えば図 ２-5 のようなフローを示しつつ、「〇〇市ス
トックマネジメント計画において活用されるものであり、機器〇〇の点検・調査を行い、健全度算出のための情報の一部を点検結果として入手するところまでが、本技術の運用範囲である」
等とし、上位計画との関係を整理する。
(2) 維持管理体制を踏まえた本技術の運用イメージ
本技術を実際の保守点検業務で使用するイメージを明確にする。例えば、「機器〇〇の振動測定は維持管理体制上、これまで手作業で 3 ヶ月に 1 回しか実施できなかったが、本技術の導入
により 1 分間隔での管理が可能となった」、「振動測定値は振動データ監視用 PC にて解析を行い、速度と加速度データに分けて保管する」、「汚水主ポンプの更新計画策定時に使用する劣化
進行予測値は、予測精度を確保するため 5 年ごとに再計算を実施する」等。本技術をどのように運用したいか明確にすることで、後段のシステム構成の検討や設計において必要な機能が得られる導入計画となっているか確認することができる。また、事前にこの運用イメージを実際に点検作業する当事者と共有しておくと、より円滑な導入が期待できる。

75

§23 システム構成の検討
本技術の導入計画の策定にあたり、まず詳細調査を行うことにより、施設・設備の計画・現状等について把握する。
その後、システム構成に係る以下の項目について検討を行う。
(1) センシング技術に関する検討(2) ビッグデータ分析技術に関する検討① インバリアント分析技術に関する検討② 異種混合学習に関する検討(3) 組合せ技術に関する検討【解説】
第 3 章導入検討にて検討に必要な項目について調査を実施しているが、ここでは導入検討時から導入計画時までの状況変化の確認を行うとともに、より詳細な調査を行う。
調査項目表を表 ４-1 に示す。
表 ４-1 詳細調査項目
導入技術（１） センシング技術（２） ビッグデータ分析技術
1）インバリアント分析技術（異常予兆検知）2）異種混合学習技術（劣化進行予測）

調査項目

手段

目的

対象機器リスト

完成図書、施設図面

監視対象機器台数の把握

対象機器の軸受番号

完成図書、取扱説明書、銘板

AMD基準の設定

対象機器の軸回転数

完成図書、回転計

AMD基準の設定

対象機器のセンサ設置箇所

実機調査

取付可否判断対象機器の現在振動値

ポータブル振動計

現状把握および特別な基準の設定

ケーブル敷設ルート

現地調査

ケーブル敷設ルートの検討

オンライン振動収集装置設置箇所

現地調査装置設置箇所の検討

PC設置箇所

施設図面

振動監視場所の検討

対象機器リスト

完成図書、施設図面

監視対象機器の把握監視制御装置盤内配置図

完成図書、制御装置図面

OPCサーバ設置箇所の設定

通信線予備系統の有無

監視装置仕様書、現地調査

通信線利用の可否判断

計装設備リスト

完成図書、計装フロー図

監視対象計装機器の把握

監視データリスト

信号割付表、TAGリスト

データ種類および周期設定、異常設定

運転記録表

日報・月報帳票データ

異常データの有無確認、モデル検討

対象機器諸元完成図書、施設図面

対象機器把握、更新指標の把握

計装設備リスト

完成図書、計装フロー図

対象計装機器の把握

監視データリスト

信号割付表、TAGリスト

データ種類の把握、モデル検討

運転記録表

日報・月報帳票データ

異常データの有無確認、クレンジング

なお、センシング技術やビッグデータ分析技術の詳細調査部分に関する項目については、専門企業に委託するのが良い。

76

本技術の導入計画の策定にあたり、詳細調査の結果も踏まえ、システム構成に係る以下の項
目について検討を行う。
(1) センシング技術導入に関する検討(2) ビッグデータ分析技術導入に関する検討（①インバリアント分析、②異種混合学習）(3) 組合せ技術導入に関する検討
各項目について必要な検討内容を表 ４-2 に示す。
表 ４-2 システム構成の検討事項
導入技術

機器名称

システム構成の検討事項（確認内容）

振動データ監視用PC

常に振動値の監視を行う必要はないが、警報機能があるため設置場所は中央監視室内が望ましい。

オンライン振動収集装置

測定対象機器2台につきオンライン振動収集装置が1台必要になる。また、オンライン振動収集
装置間はコントローラ間ケーブルにて通信を行うため、適切な配置設計を検討する。

ケーブル敷設ルート

ケーブル長さが200m以内となるように、ケーブル配線経路を考慮し、部屋、棟ごとに設置することを検討する。

カートリッジサーバ・分析サーバ

カートリッジサーバ機能と分析サーバ機能は1台のサーバに集約して実装が可能である。施設デー
タをリアルタイム分析するため、サーバ関連機器は高スペックのハードウェアを検討する。

クライアントPC

処理を分散するため監視専用パソコンを別途用意する構成とする。
ブラウザ監視で、ネットワーク内であれば複数利用できる。

OPCサーバ

監視制御装置１面につき１台を配備する。但し、既にTCP/IPプロトコルのLANの整備により中央監視制御盤でリアルタイムデータが取得できればOPCサーバを１台に集約可能である。
また、異種混合学習技術の劣化進行予測で使用する運転データの蓄積用途も兼ねている。

ケーブル敷設ルート

通常制御に使用していない保守用のTCP/IPプロトコルのLANがあればそれを利用する。無い場
合は新規に敷設する必要がある。

②異種混合学習技術（劣化進行予測）

OPCサーバ

異種混合学習技術の劣化進行予測で使用するデータ収集はOPCサーバで可能である。
収集データは、媒体保存によりオフラインにて委託先に渡し、分析作業に用いる。

(3) 組合せ技術

共有ストレージ

センシング技術の構成とインバリアント分析技術の構成に追加する。
振動データ監視用ＰＣとビッグデータ分析装置の共用ネットワークに配置する。

(1) センシング技術(2) ビッグデータ分析技術①インバリアント分析技術（異常予兆検知）

なお、データ分析や監視等で使用する PC に求める装置要件の一覧を表 ４-3 に示す。
表 ４-3 使用する PC に求める装置要件（スペック表）
装置要件（OPCサーバ）

装置要件（振動データ監視用PCおよびクライアントPC）

ＯＳ

Microsoft Windows10 以上

ＯＳ

ハード

運用に支障がない容量とする。（推奨：100GB以上）

ハ ー ド 運用に支障がない容量とするディスク 最低３年間以上の計測データの蓄積が可能なこと。
ＣＰＵ
メモリ

運用に支障がない性能とする。
（推奨：インテル® Xeon® E3-1225 相当以上）運用に支障がない容量とする。
（推奨：8GB以上）

Microsoft Windows10 以上

ディスク （推奨：600GB以上）
ＣＰＵ
メモリ

運用に支障がない性能とする（推奨：インテル® Xeon® E3-1225 相当以上）運用に支障がない容量とする（推奨：8GB以上）

ブラウザ Microsoft Internet Explorer 11 以上
装置要件（カートリッジサーバ・分析サーバ）

モニタ

Microsoft Windows Server2012 R2 同等以上
ＯＳ※

機械学習分析エンジンのOS仕様により、変更可。
もしくは対策を施すこと。

運用に支障がない容量とする。（推奨：600GB以上）
ハード

解析に必要なエンジンの実装及び解析モデルや設定パラディスク メータの保存が可能なこと。
最低２年間の分析結果データの保存が可能なこと。
ＣＰＵ
メモリ

運用に支障がない性能とする。
（推奨：インテル® Xeon® E5-2680 相当以上）運用に支障がない容量とする。（推奨：64GB以上）※

機械学習分析エンジンが充分に稼働できること。

77

解像度1280×720 以上§24 導入効果の検証
システム構成の検討に基づき導入効果について再検討を行い、第 3 章 第 1 節「§19 導入効果の検討」で試算した導入効果が得られるかについて検証する。

【解説】
導入効果検討時に「§19 導入効果の検討」で簡易な方法による本技術の導入効果の検証を行ったが、ここでは「§23 システム構成の検討」で示した本技術の役割や機能に基づいて十分な検討を行い、当該下水処理場で導入効果が得られるか検証する。
建設コストについては、検討したシステム構成に対して、より詳細に費用の積算を行う。
なお、不明な箇所があり詳細な費用の積算が難しい場合は、必要に応じてメーカに相談し、積算精度を上げるとよい。
維持管理コストについては、検討したシステム構成に基づいて発生することが想定される維持管理項目および必要な費用を算出する。
検証した導入効果については、試算した結果から十分な導入効果（定期修繕・更新の周期延伸や計装設備点検の周期延伸による費用削減等）が得られるかについて再度確認する。
また、本技術を導入することで下水処理施設の老朽化に伴う突発故障の未然防止や、技術者不足による脆弱な管理体制の補助効果など、リスク管理の観点からも本技術の導入効果を検討すると良い。

78

§25 導入計画の策定
本技術の導入にあたり検討を実施してきた、
詳細調査およびシステム構成の検討結果を取りまとめ、導入計画書を策定する。

【解説】
導入効果を得られることが確認できた場合は、これまでに検討した結果に基づき、本技術の導入に関する導入計画書を作成する。
導入計画書の作成時は、ストックマネジメントなどの上位計画との整合性を図り、詳細調査
結果、システム構成検討結果に加え、導入効果の検証結果も含めて取りまとめるものとする。

79

第２節 設計・導入§26 センシング技術の導入
センシング技術にて機器の振動を正確に検出するためには、
振動センサの設置を確実に行わなければならない。特に軸受の初期異常を検知するための高周波振動は、設置方法により検知感度が大きく変化するため、十分注意が必要である。

【解説】
センシング技術を導入するにあたり、振動診断の基礎技術情報とセンシング技術施工時の注
意点について解説を行う。
(1) センシング技術の手法と詳細
1) 異常の種類と振動モードの関係
回転機械の異常には様々な種類があり、それぞれの異常により発生する振動の周波数は様々である。
変位は周波数に関係なく一定であるが、速度は変位と周波数の積に比例し、加速度は変位と周波数の二乗の積に比例する。
したがって、変位は周波数が低い領域、加速度は周波数が高い領域での検出感度が良い。速度はその間の周波数領域であり、振動診断の国際規格である ISO においても、そのように規定されている 7)。
手で触れて感じる揺れ（10Hz～1kHz 程度の領域）で検出できる異常には、、基礎由来の異常やアンバランス、ミスアライメント、緩み・ガタなどがあり、変位や速度モードによる測定が有効である。また、1kHz 程度以上の領域（可聴音）で検出できる異常には、転がり軸受の油切れや、きず、歯車の摩耗や歯欠け、ポンプのキャビテーションなどがあり、加速度モード
による測定が有効である（図 ４-2 参照）。
振動モードと感度の良い周波数領域

異常の種類

加速度（G）

軸受きず、潤滑不良

速度（mm/sec）

軸曲、アンバランス

変位（μm p-p）

基礎緩み、異物絡み

周波数
［Hz］

10

図 ４-2 振動モードと周波数の関係

80

100

1k

10k

このように、変位、速度、加速度それぞれの振動モードによって検出できる異常の種類が異なることから、いずれかひとつというのではなく複数の振動モードを使って状態監視を行うことが必要である。
なお、本技術は下水道施設での幅広い普及展開を想定していることから、振動センサは一般的な仕様のものを選定している。振動センサには振動波の検出限界があり、その周波数下限値
は 10Hz が一般的である。機器が回転することで発生する 1 次振動（1 回転につき 1 回の振動）を、検出限界の 10Hz とした場合、そのときの機器回転数は 600rpm となるため、本技術では600rpm 未満の回転機器を管理対象外とした。
（10Hz＝1 秒間に 10 回転、1 分間では 600 回転＝600rpm）
2) 簡易診断と精密診断
設備診断には日常の状態監視（傾向管理）により異常検出を行う「簡易診断」と、検出された異常について発生周波数等から原因を究明し、対策を見いだす「精密診断」に分かれる。
簡易診断の目的としては、・機器の異常を早期に検出すること
・機器の状態を劣化傾向管理により定量的に把握すること
・機器状態の監視と保護があげられる。
一方、精密診断の目的としては、・異常原因を明確にすること
・異常や劣化の種類および発生位置を標定すること
・異常や劣化の程度（過酷度）を知り、進行を予測すること
・最適な修復方法や修復時期を決めることがあげられる。
本技術では、機械の状態監視を行うことを目的としているため、振動や音響などの機器状態を示す 2 次効果パラメータを定期的に測定し、機器の劣化状態を定量的に把握する簡易診断を主として用いている。

813) 測定点振動センサの取付位置は、安定した振動を得るため、回転部に近く、かつ剛性（強度）が高い各対象機器の各軸受部近傍を測定点とする。
図 ４-3 にモータとポンプにより構成される機器の例を示す。モータの反負荷側から①、②、③、④ …と順番に付番すると良い。

図 ４-3 測定点の順番（例）4) 測定方向軸受部において振動測定する位置を図 ４-4 に示す。
垂直（V）方向、水平（H）方向、軸（A）方向の 3 方向を測定することが基本となる。ただし、本技術のようにオンライン測定を実施する場合は、振動センサ設置数によるコスト増加を抑えるため、代表的な位置として水平（H）方向 1 箇所に設置することを推奨している。これは、回転機器は遠心機器であり、多くの場合、ラジアル方向（回転体の半径方向：垂直方向および水平方向）に振動が発生しやすい。特に水平（H）方向は、振動変化が出やすく、劣化傾向を良く捉えることができるためである。ただし、軸受箱の形状や、回転部の保護カバーとの干渉などにより、水平（H）方向に取り付けることが物理的に困難な場合や軸（A）方向の振動が高い等の場合は、垂直（V）方向や軸（A）方向に取り付けても構わない。

図 ４-4 振動測定方向

825) 振動測定方式
簡易診断における振動測定方式には、人による巡回点検方式と自動で行うオンライン測定方式があるが、本技術では、以下のような導入メリットを考慮して、オンライン測定方式を採用している。
・現場での測定作業が不要となるため、診断技術者の作業効率を向上できる。
・現場での測定作業が不要となるため、管理対象台数を拡大しやすい。
・ビッグデータ分析との併用が行いやすい
6) 軸受振動における良否判定基準
簡易診断において、振動値から良否を判定する方法として、絶対値判定法、相対値判定法、相互判定法がある。このうち、絶対値判定法については、国際規格として、ISO で定められている。この規格は、速度をもとに、機器の状態を 4 段階で判定するものであり、機器の大きさ
や基礎の状態によって、4 種類の基準が定められている。
ただし、絶対値判定法には ISO の他にも数種類の方法が存在しており、本ガイドラインでは、
その内の 1 つである AMD 基準を採用している 8)。AMD 基準は、電力、自動車、石油化学な
どの産業界において、プラント操業における各種生産プロセスで日夜稼働する回転機器の振動診断手法として幅広く活用されており、速度を判定する AMD 速度基準と、加速度を判定する
AMD 加速度基準（AMD 転がり軸受判定基準）がある。この基準は、数十万件にのぼる実機に導入され、検証が図られており、回転機器の異常判別に寄与している。
なお、変位基準については参考として、表 ４-5 を記載する。
① 「AMD 速度基準」並びに「変位基準（参考）」表 ４-4 に AMD 速度基準、表 ４-5 に参考値として変位基準を示す。
表 ４-4 AMD 速度基準

表 ４-5 変位基準（参照）83

② AMD 転がり軸受判定基準（AMD 加速度基準）
AMD 加速度基準は、実験機による仮基準を元に、実機による実際の振動診断結果（正常時データおよび異常時データ）、外輪きず・内輪きず・潤滑不良など様々な軸受異常の程度、
機器回転数、軸径等を総合し、異常の程度を良好（最良含む）
・注意・要処置の 3 つの状態にて判定基準を策定している。なお、AMD 加速度基準は転がり軸受の基準であるため、すべり軸受に対しては、適用対象外とする。
AMD 加速度基準を図 ４-5 に示す。
転がり軸受から発生する加速度は、軸受内径 d（mm）×回転数 N（rpm）である DN 値と相関があることが分かっており、横軸に DN 値、縦軸には加速度のオーバーオール値（時間波形の平均値）をとっている。

図 ４-5 AMD 加速度基準84

③ 600rpm 未満の回転機器における振動基準
本ガイドラインでは、600rpm 未満の回転機器の加速度について AMD 基準適用対象外機
器の専用基準を設定する。
なお、
速度については 600rpm 未満の回転機器の振動周波数が 10Hz 未満となることから、
振動センサの検出範囲（10Hz 以上）を外れるため、速度に対する振動基準の設定は行わない。ただし、モータ部の回転数は多くの場合 600rpm 以上であることから、モータ部に関しては AMD 基準を適用する。
専用基準は、機器の測定点ごとに以下の設定方法に従って設定する。
a. AMD 基準適用対象外機器の専用基準は、統計法により設定する統計法とは、測定対象となる機器の運転時の振動データから平均値と標準偏差を求め、平均値に標準偏差を 3 倍した値を加えた数値（＋3σ）を注意基準値として特別に定める手法である。
振動値：X、振動データ数：N とすると、・平均値 X0＝（X1＋X2＋X3＋・・・＋XN）／N
・標準偏差σ＝
注意基準値＝X0＋3σ
要処置基準値＝注意基準値×4
b. 注意基準値を 4 倍した値を要処置基準値として定める（図 ４-6 参照）
統計法により設定した注意基準値の 4 倍値を要処置基準値とするのは、AMD 基準の考
え方に基づいている。
このようにして定めた600rpm 未満の回転機器における専用基準は、機器の測定点ごとに約 1 ヶ月分の機器運転時の振動加速度データ（約 720 時間分）から作成する。

図 ４-6 統計法による基準値の設定方法

85

④ インバータ駆動機器における振動基準
インバータ駆動機器は図 ４-7 に示すとおり、インバータキャリア周波数（PWM 制御方式のインバータにおいて、パルス幅変調周期を決定する周波数）の帯域と、加速度の帯域が重なることから、インバータノイズ 9)の影響により偽加速度を示すことがある。これはノイズの発生源となるモータで起こりやすい現象であり、AMD 加速度基準が適用できない。
ただし、近年はインバータモータを採用する機器が多いため、本ガイドラインでは AMD
基準適用対象外機器の専用基準（加速度基準）を設定する方法を示す。

図 ４-7 振動周波数とインバータノイズ周波数の関係イメージ図

AMD 基準適用対象外機器の専用基準の設定には、約 1 ヶ月分のモータ反負荷側測定点およびモータ負荷側測定点の運転時振動加速度データ（約 720 時間分）を必要とする。この測定結果をもとに AMD 加速度基準、または専用基準のどちらを採用するか判定し、以降その管理基準値をもって運用を行うものとする。
設定手順を以下に示す。
・インバータ機器ではあるが、加速度が良好域にある場合
AMD 加速度基準を採用する。
・加速度が注意域にある場合可変速から固定速に切り替えて運転できる場合は、インバータノイズの影響を排除するため固定速に切り替えてから振動測定を行い、測定結果が良好域であった場合は、再度可変速に切り替え、約 1 ヶ月分の機器運転時の振動加速度データ（約 720 時間分）を取得してから、600rpm 未満の機器と同様に統計法を用いて専用基準を定める。固定速に切り替えて運転出来ない場合は、定期修繕実施後のモータ軸受が正常な状態の時に再検討する。
・加速度が要処置域にある場合
すでに加速度が要処置域にある場合は、軸受劣化が発生しても加速度の上昇を捉えることができないため、振動値管理に加速度は使用せず速度のみで運用する。
86

加速度の値は、インバータノイズによってマスキングされる関係にある（示強性）。モータから発生するインバータノイズと加速度への影響を図 ４-8 に示す。

図 ４-8 モータから発生するインバータノイズと振動値への影響

87

⑤ 防振構造機器における振動基準
遠心脱水機や遠心濃縮機などの防振構造機器（図 ４-9 参照）は、回転筒（ボウル）内に投入した汚泥に、大きな遠心力を与えて固液分離するため、高速回転（2,000rpm 以上）運転を行っている。
この時、供給管から投入した汚泥の波立ちや分離した脱水ケーキの分散などによって生じるアンバランスにより、高速回転している回転筒廻りの振動値が大きくなる。このときに発生する振動は速度帯域（10～1,000Hz）であるため、機器軸受が正常であっても AMD 速度
基準を超過してしまうことから、AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定する必要がある。
防振構造機器の振動値が、AMD 速度基準の要処置域を超過しても専用基準とすることが可能なのは、軸受に異常が発生した場合、加えて振動値が上昇するため（示量性）、傾向管理が可能であると判断したためである。
AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定するには約 1 ヶ月分の機器運転時の振動速度
データ（約 720 時間分）が必要となり、600rpm 未満の機器と同様に統計法を使って判定基準値を定める。

図 ４-9 防振構造機器（遠心脱水機の例）

887) センシング技術の留意事項
図 ４-10 に示すとおり、オンライン振動収集装置では、まず、振動センサから振動生波形を取得し、速度値、加速度値に変換する。次に、振動－電流変換器によって計装用統一信号（4～20mA）に変換する。最後に、汎用コントローラにて A/D 変換を行い、振動値の CSV デー
タを生成する。
本装置は、周波数フィルタや演算器を通した後の数値データのみ保存することから、記憶容量を抑えたデータ管理が可能となる。
管理基準値をベースとした振動値の傾向管理を行うには、機器当たりのデータ量を抑えられる本装置の仕様が最適である。
また他の留意点として、インバータ駆動機器や防振構造機器は、その機器の特性上、測定点ごとに管理基準値を設ける必要があることから、オンライン振動監視システムの設置後、約 1ヶ月間（機器運転時間約 720 時間以上）は振動データを収集し、その後、統計法にて AMD 基
準適用対象外機器の専用基準の設定を行う。なおこの作業は、振動診断などの専門知識をもった企業に委託するのが良い。

図 ４-10 オンライン振動測定における信号変換とデータの流れ89

(2) センシング技術施工時の注意点
センシング技術は機器が発する微細な振動を的確に捉える必要があることから、以下の点に留意して施工を行う。
1) 振動センサは圧電式加速度センサを用いる
振動センサには、用途によって様々なものがあるが、本ガイドラインでは広周波数帯域を安定的に計測が可能なため、回転機器の振動監視用として最も広く活用されている圧電式加速度センサを用いる。
2) 振動センサの取り付け方向は水平方向とする
オンライン振動監視では通常、代表的な位置で行う。
回転機器は、ラジアル方向（V 方向・H 方向）に振動が発生しやすい。特に、垂直（V）方向よりも水平（H）
方向の剛性が低いため、H 方向に振動レベルが高くなる特徴がある。このような理由から、本ガイドラインでは
振動センサを H 方向に設置することを推奨している。
（図 ４-11 参照）

図 ４-11 振動センサの取り付け方向3) 振動センサ取り付け位置の検討
振動センサの取り付け時は、できる限り軸受近傍とするため、対象機器の図面等を参考に、現地調査を行いながら図 ４-12 に示すような取り付け位置となるように検討して設置すること。
取り付け位置の検討にあたり、以下の点に留意すること。
取付位置①および③は、いくつかの部品の境界面を伝って振動を捉えることや剛性が弱い部位であることから振動の増幅や減衰が発生する。
取付位置②は、軸受近傍であり、剛性が強い部位であること
から振動の増幅や減衰が少なく、取り付け位置に適している。 図 ４-12 取付位置と振動伝播経路
上記の点を考慮し、できる限り取付位置②の条件を満たす場所に設置すること。

904) 振動センサは塗膜を除去し、取付座を固定してからねじ込み設置する（図 ４-13 参照）
振動加速度を使った軸受監視をするには、数 10kHz の高周波数振動を確実に捉えるため、取り付け精度の高い設置方法が求められる。一般的に、塗膜や異物を含んだ状態での設置や、ねじ込みトルクが不足していると、振動が減衰し、正確な振動値が得られない。
そのため本ガイドラインでは、振動センサ設置面の塗膜を除去し、エポキシ系のリペアパテ（2 剤室温硬化型）を使って取付座を固定し、ねじ込み設置する方法を推奨している。

図 ４-13 振動センサ取付方法

915) 中継ボックスは測定対象機器近傍に設置する振動センサとケーブルを接続する中継ボックスは、施工性を考慮し、測定対象機器近傍に設置することとする。
6) オンライン振動収集装置はケーブル配線経路を考慮し、部屋、棟ごとに設置するオンライン振動収集装置は、測定対象機器までの配線経路を考慮し、極力壁の貫通を避ける
ため、測定対象機器が設置されている部屋や棟ごとなどに設置することとする。
7) 振動センサからオンライン振動収集装置までのケーブル長さは 200m 以内とする
振動センサにて検出した生波形信号を的確にオンライン振動収集装置に取り込むために、信号の減衰を考慮し、ケーブル長さは 200m 以内とする。
8) ケーブルは計装信号用にて配線し、計装用ケーブルラックなどを利用して敷設する振動センサにて検出した生波形信号は微弱な信号であるため、計装信号用のケーブルにて配線することとする。また、動力ケーブルによる影響（ノイズなど）を受けないようにするため、計装用ケーブルラックなどを利用して敷設することとする。
9) 汎用コントローラと振動データ監視用 PC は LAN ケーブルにて接続する
汎用コントローラと振動データ監視用 PC は LAN ケーブルを用いて接続する。LAN ケーブ
ルの長さ制限は LAN ケーブルの規格に準拠する。

9210) 各機器の軸受ごとに AMD 加速度基準値を決定する
AMD 加速度基準にて振動管理を行う場合、以下の手順により注意基準値および要処置基準値を求めることが必要となる。
① 各回転軸（シャフト）の軸径を調査する
AMD 加速度基準による振動管理を行うにあたり、対象となる機器の図面や仕様書、諸元表、取扱説明書（完成図書）などを参照し、回転軸の軸受部寸法を事前調査する。
なお軸受メーカの照合表を使って、図面に書かれた軸受番号から軸受内径（呼び内径）を求めることもできる。
② 各軸の回転数を測定する
機器の軸回転数が不明なときは、回転計を使って回転数を求めるのが良い（図 ４-14）。V ベルトなどの伝達装置を介し、モータ部と本体部で軸回転数が異なる場合には、モータ部と本体部の両方を測定する。
また、可変速機器（インバータ等）の回転数測
定時は、固定速に切り替えるか、手動で回転数（周波数）を固定してから測定を行う。
なお、実際に振動測定を行う際は、次項の DN値の関係から、調査時に設定した回転数（周波数）に合わせてから振動測定を実施すること。

図 ４-14 回転軸の回転数測定③ DN 値を求める
軸径（φmm）と軸回転数（rpm）が判明した
ら、下記の式から DN 値を求める。
式：軸径ｄ（mm）×回転数 N（rpm）×10-4
例：軸受呼び内径 30mm で回転数が 2,990rpmの場合
30×2,990×10-4＝ DN 値 8.97
よって図 ４-15 のように AMD 加速度基準のグラフから、軸受の注意値は 0.65G、要処置域は2.70G となることが分かる。
なお、
この基準値は、測定点ごとに求める必要がある。

図 ４-15 AMD 加速度基準の見方

9311) 管理対象となる機器の管理基準値を設定する
適用条件の対象となる管理対象機器は、その形式によって振動基準がことなる。以下の項目
に従い、該当する適切な管理基準値を求めて状態監視を行う。
① 600rpm 以上の陸上型回転機器（図 ４-16 参照）
下水処理場では、数多くの回転機器が稼働しており、動力伝達方式は直結駆動型と V ベル
ト駆動型（オーバーヘッド駆動型）が大半を占めている。
V ベルト駆動型のポンプは、プーリ比を変更することで目的の吐出量が容易に得られ、また伝達能力以上の負荷が発生した場合に、スリップによる機器保護機能が働くことから、異物が流入しやすい下水処理場では、多くのポンプに採用されている。
モータが固定速（インバータでない）の直結駆動型および V ベルト駆動型で、かつポンプ
本体部の回転数が 600rpm 以上の機器は下記の基準で振動管理を行うと良い。

図 ４-16 600rpm 以上の陸上回転型機器の管理基準② 600rpm 未満の陸上型回転機器（図 ４-17 参照）
濃度の高い汚泥を引き抜く場合、濃縮化による汚泥粘度の上昇に伴い、配管抵抗による圧力損失によって流量の低下を招くことから、揚水性能の高いポンプが求められる。
このため一部の汚泥ポンプでは高い揚水性能を得るため、大きな回転トルクを必要とする
容積形ポンプを選定して汚泥圧送している。特に汚泥処理施設で採用の多い一軸ねじ式ポン
プは、プーリを選定して減速比を調整していることから、ポンプ本体部の回転数が 600rpm未満となることがある。
なお、AMD 基準適用対象外機器の専用基準の設定は専門企業に委託するのが良い。

図 ４-17 600rpm 未満の陸上型回転機器の管理基準

94

③ インバータ駆動機器（図 ４-18 参照）
下水処理場は、微生物処理による下水浄化を主としているため、負荷変動に応じた適切な流量コントロールが必要となることから、多くの機器がインバータ駆動を採用している。
インバータ駆動機器は、モータ部よりキャリアノイズが発生するため、ノイズ影響が強い
場合は統計法を用いて管理基準を設定する必要がある。
なお、統計法を取る段階で、すでに AMD 加速度基準を超過している場合は、適用対象外となるが、以下の操作を行って測定結果の確認を取ると良い。
a.キャリアノイズの影響を排除するため、可変速から固定速への切り替えが可能であれば、固定速に切り替えてから再測定を実施する。
b.再測定の結果、キャリアノイズの影響であることが判明した場合は、ポータブル振動計を使った固定速での測定方法に切り替えるか検討する。

図 ４-18 インバータ駆動機器の管理基準値④ 防振構造機器（図 ４-19 参照）
遠心濃縮機や遠心脱水機などのデカンタ型遠心分離機は、高速回転によって得られる遠心力を利用して固液分離する装置である。回転筒内に汚泥を投入し、遠心力で分離した汚泥を堆積させ、スクリューコンベアの作用によって濃縮汚泥や脱水ケーキ、ろ液等を排出する。
この処理を行うにあたり、筒内内壁に重量差が生じ、アンバランス振動が発生するため、正常であっても速度値が高めに表示されることから、AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定する必要がある。
なお、専用基準の設定が困難な場合は、専門企業に委託するのが良い。

図 ４-19 防振構造機器の管理基準値

95

§27 ビッグデータ分析技術の導入（異常予兆検知・劣化進行予測）
中央監視装置若しくは監視制御装置の既存のコントローラ（PLC）
から計測データをOPC
サーバで収集し、カートリッジサーバ・分析サーバにおけるインバリアント分析により、異常予兆検知を行う。従事者は、クライアント PC にて検知結果の閲覧やパラメータの設定変更等の操作を行う。
なお、OPC サーバで収集したデータは、劣化進行予測（異種混合学習技術）に利用可能
である。
【解説】
ビッグデータ分析技術を導入するにあたり、インバリアント分析技術と異種混合学習技術の基礎技術情報と導入時の留意点について解説を行う。
(1) ビッグデータ分析技術で使用する各種装置の役割
下水処理施設にビッグデータ分析装置（OPC サーバ、カートリッジサーバ・分析サーバ、ク
ライアント PC）を設置する。OPC サーバにより収集した過去の正常時に成り立つ複数のセン
サから出力されたデータ間の相関関係（Invariant）を予めモデル化したうえで、OPC サーバで収集した多数のセンサのリアルタイムデータについて、カートリッジサーバ・分析サーバを用いて、相関性の崩れを監視や劣化進行予測に用いるデータを収集する（図 ４-20 参照）。

図 ４-20 インバリアント分析に必要な機器構成とデータの流れ961) OPC サーバ（インバリアント分析技術、異種混合学習技術 共用）
各設備の監視制御装置の既存コントローラ（PLC）に接続し、OPC 規格のインターフェー
スを介してデータの受信を行うソフトウェアを実装したサーバであり、ノート PC レベルの大きさである。故に、監視制御装置の盤の中に配置する。ただし、各設備の監視制御装置コント
ローラが OPC 規格に準拠しており、既に TCP/IP プロトコルの LAN が整備され、中央監視装置でリアルタイムデータが取得可能であれば、OPC サーバは１台に集約可能であり、中央監視装置に接続し全設備の計測データを収集する。
また、OPC サーバを導入することにより、自動で蓄積されたデータは、劣化進行予測（異種混合学習分析）に利用することができる。
過去の複数年の蓄積データが保有されており、CSV 形式等で分析用データへ整合変換が可能な場合は、過去の蓄積データも有効であり、劣化進行予測の分析に用いることができる。
蓄積データは、記録媒体等を用いてオフラインで劣化予測分析企業が保有する異種混合学習
エンジンに取り込み、劣化進行予測の分析とそれに基づく長期劣化予測を実施し、発注者は報告書として結果を受け取る。故に、劣化進行予測において追加の機器配置は必要としない。
2) カートリッジサーバ
OPC サーバで出力するデータ形式を、
インバリアント分析サーバに入力するデータ形式に変換するサーバである。
なお、カートリッジサーバ機能は、分析サーバ機能と合わせて物理的に 1 台のサーバに集約
して実装が可能である。
3) 分析サーバ
インバリアント分析を行うソフトウェアを実装したサーバである。モデルの作成、しきい値
設定・変更、オンライン分析・監視が可能である。異常予兆検知時のアラーム発報や、間欠運
転のポンプ設備のアラーム制御機能を要する場合は、本サーバに実装する。
なお、分析サーバ機能と、カートリッジサーバ機能は、１台のサーバに集約して実装が可能である。分析処理を行うため「§23 システム構成の検討」表 ４-3 を参考に、高スペックのハードウェアを検討し、ラックマウントタイプかタワー型のサーバを用いる。中央監視装置の近傍若しくは監視卓の近傍に配置する。

974) クライアント PC
分析サーバの入出力端末として利用する。異常予兆検知結果の閲覧やパラメータ設定の操作等を行う。ブラウザ監視機能のため、当該ネットワーク内であれば複数で利用可能である。
当該ネットワークに接続可能であれば、配置を特定することは無いが、カートリッジサーバ・
分析サーバと同様に中央監視装置若しくは監視卓の近傍に配置することを推奨する。
5) 監視ネットワーク
OPC サーバとカートリッジサーバ・分析サーバ、およびクライアント PC は、TCP/IP プロ
トコルの LAN で接続される。既に冗長化された保守用の LAN ネットワークが存在する場合はそれを利用する。無い場合は、新規に敷設となる。そのため、中央監視装置の更新検討時に併せて OPC 規格の準拠とネットワーク整備を検討することを推奨する。

98

(2) インバリアント分析技術の手法と詳細（異常予兆検知）
インバリアント分析技術による分析は、以下の手順で行われる。なお、以下の手順は、作成するインバリアント分析モデルごとに行う必要がある。
1) 必要な機器構成および監視目的、モデル範囲の選定① 監視目的、モデル範囲の選定
a. 監視目的の選定
インバリアント分析技術による監視目的を、以下より選定する。
・故障事象検知：対象機器の故障予兆を捉えることを目的とする。
・制御状態監視：対象制御系の異常予兆を捉えることを目的とする。
b. モデル範囲の選定
インバリアント分析モデル作成に使用するセンサの範囲を、設備単位で選定する。
2) 使用センサの選定、学習期間の設定などによるモデル作成の準備① 使用センサの選定選定したモデル範囲のセンサを使用センサとする。ただし、インバリアント分析においては、使用するセンサの値に変動がない、もしくは乏しい場合は、モデル作成時にインバリ
アントを形成しないため、モデルから除外される。そこで、分析に使用するセンサの値について調査を実施し、使用センサの値に変動があることを確認する。
② 学習期間の設定
インバリアント分析モデルによる学習期間は、対象設備の運用状態・データ蓄積状況に合わせて設定する。基本的に、季節性を考慮し学習(対象)データ期間は「1 年間以上」とし、毎月からの抜き取りにて合計の学習データ量が約 1 週間分（約 150h 分）を確保する。
なお、その際には「対象設備の故障や停止」、「手動運転・特殊運転」、「設備構成機器や計装設備の交換・調整」等の通常運用と異なる時間帯のデータは除外する。
③ データ周期候補の選定
監視目的が故障事象検知の場合は、データ周期は 1 分とする。
監視目的が制御状態監視の場合は、制御応答時間などを基準にデータ周期候補を選定する。
例えば、制御応答時間（風量調節弁の調整から DO 値の上昇までの時間など）が 30 分程
度の場合、データ周期候補を 10 分、30 分、1 時間など任意に設定し、暫定分析モデルを作成する。作成した暫定分析モデルによる fitness 平均値を比較し、最も高いデータ周期を選定する。暫定分析モデルの数は、例としてあげたように 3 つでも問題ないが、より詳細にデータ周期を検討する場合は、暫定分析モデル数を任意に増やしても構わない。

993) インバリアント分析におけるモデル化
インバリアント分析技術では、システム正常稼働時の 2 センサの実測値からインバリアン
トを作成する。これにはインバリアント分析専用のソフトウェアを実行することで、下水処理場固有の特徴を加味することなく計測データのみから自動解析により、システム全体をモデル化できる。
4) 異常検知しきい値の決定
下水処理施設内で発生した関係性の崩れをインバリアント分析によって定量化したものがAnomaly Score である。この Anomaly Score には警報を発報するための異常検知しきい値を設定する。誤検知を防止する上で以下の点に注意する（図 ４-21 参照）。
・Anomaly Score の異常検知しきい値を高めに設定すると、大きな関係性の崩れのみ検出するため、検知漏れが発生する可能性がある。
・Anomaly Score の異常検知しきい値を低めに設定すると、小さな関係性の崩れも検出するため誤検知件数が増加する可能性がある。

図 ４-21 異常検知しきい値と検知精度の関係イメージ100なお、実運用においては以下の工程をもって異常検知しきい値を設ける（図 ４-22 参照）。
① 過去のプロセスデータを分析して正常時と異常時の擬似データを作る。
（蓄積データにおいて、実際の異常時のデータが有れば、そのプロセスデータを使用）② 擬似データと過去のプロセスデータを使って異常検知状況をシミュレーションする。
③ シミュレーションで確認した異常検知しきい値をもとに実機データの分析を行う。
④ 実機データ分析において検知漏れ、誤検知が発生した場合は異常検知しきい値の再調整を行う。

図 ４-22 異常検知しきい値設定方法の考え方

5) インバリアント分析による監視手順
作成した各設備のインバリアントモデル（図 ４-23 参照）を用い、監視する下水処理場の状態を監視する手法について記載する。監視の手順は以下のとおりである。
センサ A

・インバリアントモデルに対し現在の実測

センサ B

センサ H

値を与え、全インバリアントについて予測値を計算する。

センサ I

・インバリアントごとに予測値と実測値の

センサ G

センサ J

センサ C

比較を行い、インバリアントが正常／異常の判定を行う。

センサ F
センサ D

・インバリアントモデル全体で異常と判定されたインバリアントは、任意に設定しセンサ E

た「異常検知しきい値」にて正常／異常
図 ４-23 インバリアントモデル論理関係図の判定を行う。

101

図 ４-24 に、インバリアント分析技術における異常予兆検知のプロセスを例示する。
この例では、
返送汚泥流出水路に浮上スカムが発生したことをインバリアント分析によって、検知するプロセスを示している。
浮上スカムにより返送水の越流が妨げられ、返送汚泥流出水路の水位が上昇した結果、返送
汚泥ポンプの必要揚程が上昇し、返送汚泥量が一時的に低下する。流量設定器は、低下した返送汚泥量を回復させるため、
インバータに対し周波数を上昇させるよう指令を出す。
その結果、返送汚泥量はもとの流量にもどり、一見異常は生じていないように見える。
このような状況において、個々の計装データをもとに、人が異常を発見するのは困難である
が、インバリアント分析では、複数あるセンサの関係性の崩れを捉えるため、通常では捉えづ
らい異常を即座に検知することが可能となる。

図 ４-24 インバリアント分析技術による異常予兆検知例

102

6) インバリアント分析技術の留意事項
インバリアント分析技術の導入を検討する際には、以下の点に留意する。
① LAN（TCP/IP）の整備と OPC サーバの配置
インバリアント分析技術による異常予兆検知は、既存の中央監視装置で監視する各設備のデータに基づくことを基本とする。オンラインでインバリアント分析を行う場合は、各設備の監視制御装置に OPC サーバを接続して、TCP/IP プロトコルの監視ネットワークを結ぶことで、カートリッジサーバ・分析サーバでの解析と異常予兆検知が可能な環境を構築する。
ただし、各設備の監視制御装置コントローラが OPC 規格に準拠しており、既に冗長化された高速の TCP/IP-LAN が整備され、中央監視装置でリアルタイムデータが取得可能であれば、OPC サーバは１台に集約することが可能である。
なお、監視制御装置コントローラが OPC 規格に準拠していない場合は、中央監視装置の更新検討時に併せて、OPC 規格準拠と異常予兆検知の導入検討を行うことを推奨する。
② 運転状態の判断によるアラーム制御
インバリアント分析において、正常な運転状態を学習したモデルを作成するにあたり、当該設備が間欠運転を行うポンプ設備等の場合は、稼働時のみを学習すると細かい変化でも検知し易くなる反面、ポンプ停止時に Anomaly Score の上昇が発生する。この停止時のAnomaly Score の上昇をアラームから除外して、運転時の異常予兆のみを検知したい場合
は、電流値や回転数等のポンプの運転を判断する機能を追加する。現有のセンサデータでポンプの運転が判断できない場合は、電流値や回転数を取得するセンサおよび収集機能をシステムに追加する。
③ インバリアントモデルは設備ごとに作成
インバリアント分析技術では複数のセンサ間の関係性に基づいてモデルを作成する。一般に、センサ間の関係性は設備ごとに異なると考えられるため、インバリアントモデルは設備ごとに作成する必要がある。異常検知しきい値も設備ごとに設定する。設備の単位は「汚水主ポンプ設備」「エアレーションタンク設備」「送風機設備」などである。
また、設備内の特定の機器単体で異常予兆を捉えたい場合は、特定の機器に関連するセン
サデータのみでモデルを作成することで、機器単体の異常予兆を検知することができる。

103

④ インバリアントモデルの設定と更新
インバリアント分析技術では、いつもと違う動きを検知して異常を警報するため、通常運用時の正常な運転状態のデータを学習してモデルを設定する。故に、季節性を考慮した一年間の蓄積データとそれに対応する運転記録が必要である。また、異常検知しきい値の設定についても、過去データに基づく Anomaly Score の出力と異常記録の照合にて設定を行うため、各計装設備単体の異常しきい値の確認の他、浄化センター従事者の意見を取り入れた調整を図る。
本技術の導入後の運用において高い精度で異常予兆を検知するためには、モデルの更新が必要となる。例えば、以下のようなタイミングでモデルの更新が必要である。
・インバリアントモデル内に含まれる計装設備や設備機器を交換した場合、交換前後でセンサ間の相関関係に変化が生じる場合があることから、モデルの再作成が必要となる。
・処理系列を増設するなどした場合は、配管内の流れや圧力に変化が生じることから、モデルの再作成が必要となる。
・設備機器の交換等が無くとも、運転条件を変更した場合は、相関関係に変化が生じることや Anomaly Score の出力が変化する可能性があることから、異常検知しきい値の再設定やモデルの再作成が必要となる。
以上の様に、インバリアントモデルは導入した以降も、監視対象設備の更新や増設時、および運転条件の変更の際は、モデルの更新を行いながら精度を維持・向上させる必要がある。また、監視対象設備の更新や増設が無い場合でも、誤検知の発生が無かったか、1 年毎に確認することが望ましい。
⑤ 異常予兆の検知と設備の故障
異常予兆を検知のタイミングは、実際に設備の故障や運転停止等の異常が発生する、X 時
間前や X 日前などの時間を特定できるものではない。本技術はデータ分析と異常検知しきい値の設定により異常予兆を捉える技術であり、異常が発生するまでの時間を予測することはできない。
また、設備の電源系統におけるヒューズ断線や計装設備の外力による破損などの、予兆のない故障の検知はできない。

104

(3) 異種混合学習技術の手法と詳細（劣化進行予測）
異種混合学習技術の特徴を活かし、汚水主ポンプの過去から現在までの性能状況推定値を使って将来の劣化進行予測を行う。この予測結果をもとに更新計画の検討・策定を行う。
図 ４-25 に異種混合学習における、劣化進行予測の分析フローを示す。

図 ４-25 異種混合学習における劣化進行予測の分析フロー1051) 性能状況推定値の推算
異種混合学習技術を用いて、これまでの汚水主ポンプの性能状況推定値を推算する。
性能状況推定値は、ある時刻における対象設備の性能値（揚水量）を一定の環境条件下、且つ一定の運用条件下で推定した指標値である。汚水主ポンプの劣化が進行すると性能値が低下すると仮定している。
汚水主ポンプの揚水量実測値は常に数値が変動しており、実測値の観察では汚水主ポンプの性能低下を把握することは困難である。これに対し性能状況推定は、汚水主ポンプの性能を表す揚水量を目的変数として、変動要因である、気温・降水量・ポンプ井水位・ポンプ回転数を説明変数として過去の運転データを機械学習することで性能状況推定モデル式を作成する。このモデル式に変動要因である、気温・降水量・ポンプ井水位・汚水主ポンプ回転数を一定の値を代入して再計算することで、標準化（固定化）された揚水量性能値を示すことができる。算出した性能値は時系列的に比較することで、性能の低下状況を推定することを可能としている。
性能状況推定モデル式については、その精度の確認を行う。性能状況推定値は、性能状況推
定モデル式に説明変数に固定値を代入して算出した指標値であるが、説明変数に実測値を代入して算出した予測値を性能状況代入値と呼称する。揚水量の実測値と性能状況代入値を比較検証することで、性能状況推定モデル式の精度評価を行うことができる。
図 ４-26 に性能状況推定値、性能状況代入値、精度評価による性能状況推定誤差の概念を整理する。

図 ４-26 性能状況推定値、性能状況代入値、性能状況推定誤差1062) 劣化進行予測式の作成
劣化進行予測式は、これまでの性能状況推定値を用いて作成する。
図 ４-27 では、1 年先予測 1 年間学習の予測式を作成するモデルを示す。性能推定値の推移から、ある月の性能状況推定値と 1 年前の性能状況推定値を、その間の安定運転回転速度域で運転した同期間の運転時間の関係性を学習する。この関係性を 1 年分学習することで予測式が作成される。

図 ４-27 劣化進行予測式の作成例（１）

1 年先予測 2 年間学習の場合は、1 年前との関係性を２年間分の機械学習を行い作成した予測式となる。また、2 年先予測 1 年間学習の場合は、2 年前の関係性（運転時間も２年分考慮）
を 1 年間分の機械学習を行い作成した予測式となる。
「何年先の予測を行うか」および「学習期間」は、蓄積データに基づき推算された性能状況
推定値が何年分のデータを有するかにより決定する。

1073) 劣化進行予測の実施
劣化進行予測は、作成した劣化進行予測式により、近い将来の劣化予測値を推算する。作成
した劣化進行予測式を用いて、性能推定値と将来の推定運転時間から、将来の劣化予測値を求める。
図 ４-28 に、例として 1 年先予測 1 年間学習の劣化進行予測式を用いた予測推算を示す。求めたい時期の劣化予測値に対して、その 1 年前の性能推定値（実績）と 1 年間の推定運転時間より推算する。

図 ４-28 劣化進行予測式の作成例（２）

1 年先予測 2 年間学習の予測式でも予測先が 1 年後につき、同様に予測先の 1 年前の性能推定値と 1 年間の推定運転時間を用いる。2 年先予測 1 年間学習の予測式の場合は、予測先の 2年前の性能推定値と 2 年間の推定運転時間を用いて推算する。
劣化進行予測では、将来だけでなく過去期間についても実施することにより、劣化予測値と性能推定値（実績）の比較検証を行う。検証期間は、季節影響を考慮し基本的に 1 年間とした。
性能推定値計算、劣化進行予測と一連の検証には、1 年先予測 1 年間学習で最低 3 年以上の期間にわたる蓄積データが必要となる。予測先や学習期間を長くするにはそれに応じた蓄積データが必要である。

1084) 長期劣化進行予測 設備更新時期の推定
劣化進行予測の結果に基づき近似線で外挿することで、より長期の劣化進行を予測し設備の更新時期の検討を行う。劣化進行予測の検証の結果、目標精度（0.5%）以内、且つ複数ケースの予測を行った場合は、最も精度の良かった劣化進行予測の結果を用いて行う。
外挿近似は、単純な線形近似の推定と累積誤差を考慮した推定検討を行う。
・線形近似式 ：y = a･x + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数] + b
・累積誤差考慮の近似式 ：y = a･x･(1+ s･t) + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数]･(1+[誤差率]･[将来予測月数]) + b
図 ４-29 に劣化進行予測の外挿による更新時期の検討の例を示す。この例では、劣化進行予測値（濃赤色のプロット）をもとに線形近似による外挿を行い（青線の点線）、さらに、劣化進
行予測の誤差の累積を考慮して長期的な予測を行っている。
（劣化予測の実証誤差率の累積を考慮：紫色の点線，目標誤差率=0.5%の累積を考慮：オレンジ線の点線）。ここに更新の基準（赤色の実線で示す）を定めることで、この基準値を下回る点を更新の目安とすることができる。

図 ４-29 劣化進行予測の外挿による更新時期の検討例

なお、更新基準値の設定にあたり、対象となる汚水主ポンプの設計仕様を基準としている。
設計仕様は下水処理場を建設するときの日最大水量や設計水質などの基準となる時間あたりの揚水量であることから、汚水主ポンプの設計仕様を下回ることがないように基準値として定めた。
ただし、下水処理場によっては降雨時の不明水が多いため揚水低下率は現状の 5%以内で管理したいなど、様々な考え方があることから、利用者側で更新基準を定めることが望ましい。

1095) 異種混合学習技術の留意事項
異種混合学習技術の導入を検討する際には、以下の点に留意する。
① 提供形態（予測分析作業の委託）
異種混合学習技術による劣化進行予測は、設備の更新計画の検討に活用することを想定している。故に、日々の運用で稼働するシステムとは異なるため、劣化進行予測の分析は、作業委託の形態にて実施する。
ビッグデータ分析装置（異常予兆検知：インバリアント分析技術）を導入している場合は、対象とする設備の OPC サーバで蓄積したデータを用いて異種混合学習エンジンを使用して劣化進行予測の分析を行う。
監視制御装置のコントローラ(PLC)が OPC 規格に準拠していない場合は、CSV 形式でのデータ出力が可能であれば、異種混合学習エンジンによる劣化進行予測を行うことは可能である。劣化進行予測の分析結果と、それに基づく長期劣化
進行予測の結果は、報告書にて提出される。
② 設備の更新予測（データ分析）のタイミングと頻度
劣化進行予測は、設備の更新計画の検討に活用することを想定している。対象設備の耐用年数が近づいてきた際、若しくは設備の健全度評価結果が３~２となった際の更新計画の検討に活用できる。
なお、劣化進行予測による更新計画の検討を行う場合は、予測先までに運転実績の変動が発生することを考慮し、定期的な再分析を行い更新計画へ反映していくことが望ましい。
③ 設備の故障、特殊運用への考慮
劣化進行予測を行うには、理論上 3 年間以上の蓄積データを使用する。データの蓄積期間において、対象設備が故障した場合や、特殊運用を行った実績を有する場合は、その期間を考慮する必要がある。
対象設備が故障実績を有する場合、性能状況推定は故障期間を除いた期間のデータを使用し推算する。劣化進行予測においても、設備の修繕前もしくは更新前の影響が作用するため予測誤差が拡大する可能性があることから、修繕後もしくは更新後の性能状況推定値に基づき、劣化進行予測を行う。この際に、修繕後もしくは更新後の蓄積データが少なくとも 3 年間以上を保有していることが条件となる。
対象設備が、系列設備の故障等で特殊運用の実績を有する場合は、性能状況推定は特殊運用の期間を除いた期間のデータを使用する。特殊運用の前後の運転条件がほぼ同一であれ
ば、劣化進行予測は、特殊運用の前後の性能推定値を使用して実施する。運転条件が著しく異なる場合は、特殊運転終了以降の性能状況推定値に基づき劣化進行予測を行う。
軽微な故障等で修繕の影響が不明な場合、特殊運用の前後で運転条件の変化影響が懸念される場合は、故障前後および特殊運転の前後データの組合せを複数ケース実施し、精度検証の結果、精度の高い劣化進行予測結果を採用する。
110

§28 組合せ技術の導入
組合せ技術として、センシング技術とビッグデータ分析技術のデータ共有を図るため、ネットワーク内に共有ストレージ（ネットワーク HDD 等）を追加配置する。

【解説】
組合せ技術を導入するにあたり、センシング技術から得た振動データをビッグデータ分析技
術に取り込むための基礎技術情報と導入時の留意点について解説を行う。
(1) 組合せ技術の手法と詳細
本技術は、センシング技術とインバリアント分析技術を組合せたものであるため、基本的な手法は、センシング技術およびインバリアント分析技術に準ずるものとする。
1) 組合せ技術におけるセンシング技術データ（振動測定値）の取り込み方法
センシング技術とビッグデータ分析技術は、独立したシステムにより動作していることから、
センシング技術の振動データをビッグデータ分析技術に活用するには、共有ストレージ（ネットワーク HDD 等）を追加配置する必要がある。
図 ４-30 にデータ共有を図るための組合せ技術のネットワーク概要図を示す。

図 ４-30 組合せ技術のネットワーク概念図1112) 組合せ技術におけるモデル化
組合せ技術として、センシング技術から得た振動データを追加してインバリアント分析を行う場合は、正常モデルの学習期間の選定や、データ周期候補の選定、インバリアント分析におけるモデル化の設定を行う必要があることから、1 ヶ月程度の基礎データの取得期間を必要とする。また、異常検知しきい値の設定にあたり、疑似的な異常の試行にて設定するほか、仮運用にてデータを蓄積し、実際の異常記録と突き合わせるなどして精度を高めていく。
このため、本格的な運用には 1 年間程度のデータ取得期間にて評価を行い、さらに運転実績の変動を考慮
して、定期的なモデル更新と異常検知しきい値の再設定を行う運用を推奨する。
3) 組合せ技術の留意事項
本技術は、インバリアント分析技術にセンシング技術で得られたデータを活用するものであり、導入にあたっての留意事項は、センシング技術およびインバリアント分析技術の留意事項に準ずるものとする。
なお、組合せ技術を導入する際は、以下の点に留意する。
① インバリアント分析のモデル化に関する留意事項
a. 先にインバリアント分析技術を導入しており、後からセンシング技術のデータを追加活用
して組合せ技術を運用する場合、インバリアントモデルの再作成および異常検知しきい値の再設定が必要となる。
b. 特に細かい異常まで捉えたい場合は、設備の正常運転時のデータのみを学習する稼働時学習モデルが有効である。ただし、設備の停止時に Anomaly Score が上昇するため、設備の運転／停止を判別するため電流値や回転数等を取り込み、ポンプ停止時の異常検知を除外する機能を追加する必要がある。
運転判断に資するデータが無い場合はセンサおよび収集機能をシステムに追加する。
c. センサや収集機能の追加も困難な場合は、設備の停止状態を含めたデータ学習を行う、間欠運転モデルの適用を検討する。
（検知感度は低下の傾向にある）
d. 捉えたい異常予兆や運用異常に対し、運用の事前に再現評価を行い、異常検知しきい値を設定することが有効である。
② センシング技術の監視との差異
a. 組合せ技術で捉える異常は、故障異常だけでなく運用に支障のある詰まり等の平常と異なる異常も捉える。センシング技術で捉える「軸受劣化」とは異なるため、組合せ技術では警報発報しても、センシング技術では警報発報しない場合がある。
b. 捉えたい異常予兆や運用異常の目的により、センサの取付け位置を検討する。
c. 組合せ技術にて、オンラインの監視を行う場合は、中央監視によるセンサデータと振動セ
ンサデータの様式を合わせる必要がある。

112

第５章 維持管理
第１節 技術全体の維持管理§29 技術全体の維持管理の要点
本技術は、機器の振動や計装プロセス信号を取り込んで分析・診断する仕組みであるため、本技術に関わる装置が故障したとしても、既設設備に影響を与えることはない。
よって、センシング技術およびビッグデータ分析技術の導入後は、監視用 PC および各装置（振動センサ、オンライン振動収集装置、OPC サーバ等）の外観や動作状況を定期的に確認する程度で良い。

【解説】
センシング技術による振動診断は、対象機器に設置した振動センサから振動データを取得し、伝送ケーブルを伝って振動データ監視用 PC にて管理を行う仕組みとしている。
またビッグデータ分析技術は、本技術で設置した OPC サーバに下水処理場の計装プロセス
信号データを蓄積し、データ解析は分析サーバ上で行う仕組みとしている。
よって、本技術の各種装置が停止したとしても既設設備に影響を与えることはなく、水処理・汚泥処理の能力低下を招くことはない。
通常時は、日々運用の中で外観や動作の確認を取る程度の維持管理とし、異常を発見した時はメーカに連絡すると良い。

113

第２節 運用方法§30 本技術の運転管理（運用方法）
センシング技術およびインバリアント分析技術（異常予兆検知）の操作例を以下に示す。
また、異種混合学習技術（劣化進行予測）は、システム導入を実施せず分析作業委託とするため、分析報告書の内容を例として示す。
(1) センシング技術（振動データ監視画面 イメージ）(2) インバリアント分析技術（異常予兆検知画面 イメージ）(3) 異種混合学習技術（劣化進行予測報告 イメージ）【解説】
センシング技術およびインバリアント分析技術の監視画面を以下に解説する。
(1) センシング技術（振動データ監視画面 イメージ）

図 ５-1 システム画面イメージ（傾向グラフ）

運用時の手順を以下に示す。
1) 基準値の設定
図 ５-1 のグラフ内の黄色線で示している注意基準値および赤色線で示している要処置基準
値を設定する。設定方法については本ガイドライン「§26 センシング技術の導入」に従う。

114

2) 振動値の確認
振動速度および振動加速度の傾向グラフ画面（図 ５-1 参照）や測定データ画面（図 ５-2参照）を使って、現在の振動値が良好域、注意域、要処置域のどの領域にあるかを確認する。

図 ５-2 システム画面イメージ（測定データ）

3) 振動異常時の対応
・良好域内の場合は、振動値の監視を継続する
・注意域内の場合は、図 ５-3 のフローに従った対応を実施する。
・要処置域内の場合は、専門家に相談したうえで機器点検や整備を実施する。
振動値測定
速度

No

加速度

注意域に
達したか

注意域に
達したか

Yes

Yes

原因の対策

Yes

No

原因の対策

・ボルトの増し締め
・異物の除去など・給脂、注油等

振動値は
低下したか

振動値は
低下したか

No

Yes

No

修繕計画・
更新計画立案

専門家に相談・メーカー点検

修繕・更新実施

図 ５-3 センシング技術のフロー

4) 振動センサ設置機器の修繕について修繕等により機器から振動センサを取り外す場合は、修繕後に振動センサを再設置できるよう取付座を残すように取り外すのが良い。
115

(2) インバリアント分析技術（異常予兆検知画面 イメージ）
ここでは、クライアント PC の操作画面を使って、沈砂池 No1 汚水主ポンプの「回転数設
定値出力用変換器」の故障想定による、異常予兆検知結果の確認操作例を示す。
1) 異常予兆の検知
異常予兆を検知した場合、クライアント PC 操作画面上のアラームボタンが赤枠で点灯（図５-4 に示す）を開始する。

図 ５-4 異常予兆の検知

2) 異常予兆の内容確認「アラーム」タブで、異常予兆を検知した設備、日時を確認する。確認画面を図 ５-5 に示す。
その後、アラームをクリックし、異常予兆の詳細確認を行う。

クリック

図 ５-5 異常予兆の内容確認

116

3) 異常予兆の詳細確認
異常予兆の詳細内容が表示されるため、「異常度グラフ」や「破壊インバリアント」等を確認することで、異常が疑われる機器を確認する。確認画面を図 ５-6 に示す。

１.異常度グラフの確認

３. ランキングタブで異常度ランキングの確認

２. 論理構成図タブで破壊インバリアントの確認
破壊インバリアントランキング

論理構成図

４.当該素データの時系列確認※「表示」にて個別相関グラフと相関する
２つの素データの時系列遷移を表示

図 ５-6 異常予兆の詳細確認

117

4) 異常度グラフの確認
異常度グラフにて、異常度の上昇度合いや継続性を確認する。異常度グラフの確認画面を図５-7 に示す。
下図においては、異常度が急上昇、且つ常に高い状態となっており、機器が故障し、その故障状態が継続していることが疑われる。

図 ５-7 異常度グラフの確認

5) 破壊インバリアントの確認
論理構成図にて、破壊されたインバリアントの支点、頻出項目を確認する。破壊インバリア
ントの確認画面を図 ５-8 に示す。
下図においては、破壊されたインバリアントの支点に「汚水主ポンプ回転数設定値」が多く存在している。

図 ５-8 破壊インバリアントの確認

118

また、破壊インバリアントランキングにも「汚水主ポンプ回転数設定値」が頻出している。
そのため、「回転数設定値出力用変換器」の異常が疑われる。
破壊インバリアントランキングの確認画面を図 ５-9 に示す。

図 ５-9 破壊インバリアントランキングの確認

6) 異常度ランキングの確認
異常度ランキングにて、故障疑義の計測データが異常度ランキングの上位でありスコアが高いかを確認する。異常度ランキングの確認画面を図 ５-10 に示す。
下図においては、異常度ランキングの上位に「汚水主ポンプ回転数設定値」があがっている。

図 ５-10 異常度ランキングの確認

119

7) 当該素データの確認
当該素データの時系列遷移を確認する。素データの確認画面を図 ５-11 に示す。
下図においては、汚水主ポンプ回転数設定値の出力値が不安定になっていることが解る。

汚水主ポンプ回転数設定値

汚水主ポンプ回転数

図 ５-11 当該素データの確認

以上のインバリアント分析画面により、汚水主ポンプ回転数設定値のデータが異常であり「回転数設定値出力用変換器」の異常が疑われる。これにより、異常の可能性が高いと判断される機器については、現場で現物確認を行う。

120

※ 分析サーバの設定変更（異常検知しきい値の変更）① 設定変更の設備選択
クライアント PC 操作画面上の「監視設定」タブにて、異常検知しきい値を変更する設備を選択する。設備選択の画面を図 ５-12 に示す。

クリック

図 ５-12 設定変更の設備選択② 設定内容の確認
現在の設定内容を確認し、変更を行う場合は「編集」をクリックする。設定内容の確認画
面を図 ５-13 に示す。

設定内容

クリック
図 ５-13 設定内容の確認

121

③ 異常検知しきい値の変更
異常検知しきい値を入力し、「更新」ボタンにて変更を反映させる。変更画面を図 ５-14に示す。
（下図は異常検知しきい値を 2.5%から 1.7%に変更）
変更前）

変更後）

クリック

図 ５-14 異常検知しきい値の変更

1228) 異常予兆検知時の対応
異常予兆検知警報が発報した際は、相関性の崩れ事象として、従事者が機器を手動操作することによって発生する「運用における特異事象」と、設備や機器の故障による「設備の故障・異常」がある。
警報発報の際に、当該設備の点検作業や手動運転操作等を行っていないか運用状況に基づき、
図 ５-15 のフロー図に示すとおり、設備の故障・異常の可能性を判断する必要がある。

相関性の崩れ検知・警報

点検作業や手動運転・操作の実施

Yes

運用における
特異事象

No

相関性の崩れ（異常）継続No

Yes
インバリアント分析画面
・異常ランキングが高いデータ
・異常ランキングが高い相関データの関連性確認

当該施設の
現場確認

図 ５-15 異常予兆検知時の確認フロー123

(3) 異種混合学習技術（劣化進行予測報告 イメージ）
1) 分析結果報告書 の記載項目（例）
異種混合学習による劣化進行予測は、分析業務委託の形態をとるため、システム画面の操作は無い。劣化予測分析企業が蓄積データをオフラインで受取り、当該自治体へ分析結果を報告書にして提示する。
分析結果報告書に記載する項目（例）を以下に示す。
1．劣化進行予測分析の概要・条件(1) 分析の概要
・分析の目的、分析に用いた技法、分析環境（分析システム）について整理記載(2) 対象とするポンプ設備
・ポンプ設備の情報（対象ポンプ、稼働年数、所要能力 等）を整理記載
2．分析内容・結果(1) 計測データの整理と評価指標の設定
1) 計装設備データおよび環境要因（気象）データ一覧
2) 分析に使用したデータ期間
3) 運転記録表との照合、データクレンジングの内容
4) ポンプ設備の所要能力と性能評価指数(2) 現状の性能状況推定
1) 性能状況推定 分析モデル
・目的変数、説明変数 一覧
・予測式の妥当性（検証結果の確認）（図 ５-16）

図 ５-16 実測値と予測値の比較による検証結果確認（例）124

2) 性能状況推定値の推算結果
・環境要因、運転条件を固定値とした際の、ポンプ設備の性能状況推定値（図 ５-17）

図 ５-17 汚水主ポンプの性能状況推定値グラフ（例）(3) 将来の劣化進行予測
1) 劣化進行予測 分析モデル
・目的変数、説明変数 一覧
・分析における運転時間の整理
・故障期間、特殊運用期間を考慮した複数モデルの検討（表 ５-1）
表 ５-1 汚水主ポンプの特殊運用学習期間の表（例）2) 劣化進行予測の推算結果
・性能状況推定値の推移に基づく劣化進行予測値（故障期間、特殊運用期間を考慮した複数モデルの実施結果）
・過去の実績データ期間を利用しての予測精度の検証（図 ５-18）

図 ５-18 劣化進行予測の誤差率検証グラフ（例）125

(4) 長期劣化進行予測による更新時期の推定
・劣化進行予測の近似式外挿による長期劣化進行予測
・ポンプ設備の所要能力（更新基準）に達する更新時期の推定（図 ５-19）（劣化進行予測の精度検証を反映、累積誤差を考慮）

図 ５-19 近似式外挿にて求めた長期劣化進行予測を使った更新時期推定（例）3．まとめと考察(1) 分析結果のまとめ
・対象のポンプ設備の性能状況、更新時期の予測結果を整理記載(2) 分析結果の考察
・分析結果に対する考察、補足事項・留意事項を整理記載

本報告書の劣化進行予測値から、将来の汚水主ポンプ性能状況（揚水量低下）を定量的に把握することで、対象となる汚水主ポンプが、何年先まで要求される性能値を満足できる状態にあるか検討し、修繕計画や更新計画の策定を行うものとする。

126

第３節 保守点検§31 保守点検
本技術の保守点検は、以下に示す内容について実施する。
(1) システム保守(2) その他の点検(3) インバリアント分析技術（異常予兆検知） モデルの更新(4) 異種混合学習技術（劣化進行予測） 定期再分析(5) 組合せ技術 モデルの更新【解説】
本技術の保守点検やモデルの更新については、以下に示す内容について実施する。
(1) システム保守
振動データ監視用 PC およびビッグデータ分析装置を構成する機器（OPC サーバ、分析サー
バ、クライアント PC）は、日常的に動作確認を行うことで保守点検の代用とできる。動作確
認項目は表 ５-2 による。
(2) その他の点検
振動センサは長期間使用した場合、誤差が生じる可能性があるため、3 年に 1 回程度の定期的な校正作業が必要となる。
表 ５-2 保守点検項目
対象機器
振動データ監視用PC
オンライン
振動収集装置

振動センサ

OPCサーバカートリッジサーバ

GPS_NTPサーバ
分析サーバ

クライアントPC

点検項目

点検方法

管理基準

・機器確認

・LED表示確認

・時刻確認

・時刻確認

据付状況の確認

目視

据付状況の確認

目視

校正

校正器による校正・機器確認・LED表示確認

・時刻確認

・時刻確認

・機器確認

・LED表示確認

・時刻確認

・時刻確認

・機器確認

・LED表示確認

・時刻確認

・時刻確認

・機器確認

・LED表示確認

・時刻確認

・時刻確認

・機器確認

・LED表示確認

・時刻確認

・時刻確認

・分析サーバ接続確認

・分析サーバとのWeb接続確認

正常に動作しているか・脱落していないか・損傷していないか
・脱落していないか・損傷していないか

127

頻度

備考

日常

日常

センサ校正時に表示値を
確認する

日常

・校正器の基準値±10％1回／3年

正常に動作しているか

日常

正常に動作しているか

日常

正常に動作しているか

日常

正常に動作しているか

日常

正常に動作しているか日常

既存装置（PLCなど）は含まない
既存装置（PLCなど）は含まない
既存装置（PLCなど）は含まない
既存装置（PLCなど）は含まない
既存装置（PLCなど）は含まない(3) インバリアント分析技術（異常予兆検知） モデルの更新
インバリアント分析技術では、いつもと違う動きを検知して異常を警報するため、通常運用時の正常な運転状態のデータを学習してモデルを設定する。そのため、監視対象設備の更新や増設を実施した場合や運転条件の変更を行った場合は、相関関係に変化が生じたり、Anomaly
Score の出力値に変動が生じたりする可能性がある。その際には、インバリアントモデルの再作成と異常検知しきい値の再設定が必要となる。また、異常予兆検知の精度を維持していくには、監視対象設備の更新や増設がない場合でも、誤検知の発生がなかったか、1 年毎に確認することを推奨する。
運用を通して、もし誤検知が頻繁に発生する状態となった場合は、運転条件や外囲条件の変更や機器の劣化等の原因推定を行うと共に、モデルの見直し若しくは異常検知しきい値の見直しを検討する。
(4) 異種混合学習技術（劣化進行予測） 定期再分析
異種混合学習技術による劣化進行予測は、ストックマネジメントにおける設備の更新計画の検討に活用することを想定し、コンサルティング業務の形態にて実施する。
対象設備の耐用年数が近づいてきた際、若しくは設備の健全度評価結果が 3~2 となった際の更新計画の検討時に実施する。なお、劣化進行予測による更新計画の検討を行う場合は、運用方法の変更などにより運転実績が変動することを考慮し、約 5 年を目安に再分析を行い、更新計画へ反映していくことを推奨する。
再分析の際は、蓄積データ期間に故障や特殊運用期間の有無に留意する。故障や特殊運用期間があった場合は、性能状況推定におけるその期間のデータを除外して実施する。劣化進行予測においても、前後データの活用について検討した上で実施する。蓄積データ期間に故障や特殊運用期間がない場合は、できるだけ長い蓄積データを活用して劣化進行予測を行うことが有効であることから、更新データだけでなく、前回分析時に使用した蓄積データも含め再分析を行う。
(5) 組合せ技術 モデルの更新
組合せ技術は、インバリアント分析技術にセンシング技術で得られたデータを活用するものであるため、モデルの更新はインバリアント分析技術に準ずる。
組合せ技術では、振動センサの追加や取付け位置の変更を行った場合には、インバリアント
分析のモデル更新および異常検知しきい値の再設定を要することに留意する。
また、組合せ技術においてもインバリアント分析技術と同様に、設備の更新や増設がない場
合であっても、誤検知の発生がなかったか 1 年毎に確認を行い、検知した異常の設定が適切であったか定期的に確認することを推奨する。

128

第４節 異常時の対応と対策§32 異常時の対応と対策
本技術の異常時は、以下の項目に従って対応と対策を実施する。
(1) 本システムの異常時の対応【解説】
センシング技術の振動データ監視用 PC およびインバリアント分析技術のビッグデータ分析
装置の異常時の対応について以下の内容に従い対応し対処する。
(1) 本システムの異常時の対応
振動データ監視用 PC は、後付けの振動センサを設置して機械振動を測定するシステムであることから異常が発生しても既存設備の運転や水処理等に影響を与えることはない。
また、ビッグデータ分析技術についても監視制御盤コントローラからプロセスデータのみ取得しているため、基本的に監視制御には影響を与えない。
なお、正常に動作していない場合は、メーカによる対応が必要となる（オンコール対応）。
(2)停電時対策
停電発生時に、急なシステムのシャットダウンによる PC エラー等が懸念される場合は、PC用の電源に無停電対策（CVCF、UPS 等）を講じておくことが望ましい。
ビッグデータ分析技術においては、各 OPC サーバについても同様とする。

129

参考文献
1) 下水道維持管理指針 総論編 マネジメント編 実務編【2014 年版】
公益社団法人 日本下水道協会
2) 下水道用語集【2000 年版】
公益社団法人 日本下水道協会
3) 下水道事業のストックマネジメント実施に関するガイドライン【2015 年版】
国土交通省 水管理・国土保全局 下水道部、国土交通省 国土技術政策総合研究所 下水道
研究部
4) ISO 基準に基づく機械設備の状態監視と診断（振動 カテゴリーⅡ）【第 4 版】
振動技術研究会
5) 軸受における異常兆候の早期発見と診断に関する研究 【2012 年 9 月】
迫 孝司（博士論文） 早稲田大学大学院情報生産システム研究科
6) ポンプキャビテーション現象の基礎知識【第 1 回】、
【第 2 回】、【第 3 回】エバラ時報
株式会社荏原製作所
7) 機械振動－非回転部分における機械振動の測定と評価－一般的指針【平成 10 年 1 月改正】
日本規格協会（JIS B 0906）（ISO 10816-1）
8) 最新実用設備診断技術【1989 年 9 月】
牧 修市

総合技術センター

9) インバータノイズの上手な使い方（電気ノイズ予防対策について）【平成 20 年 12 月】
社団法人日本電機工業会

130

資料編
1. 実証研究結果
1.1 実証研究概要〈受託者〉（株）ウォーターエージェンシー・日本電気（株）
・旭化成エンジニアリング（株）
・日本下水道事業団・守谷市・日高市共同研究体〈事業名〉
振動診断とビッグデータ分析による下水道施設の劣化状況把握・診断技術実証研究〈事業実施場所〉
茨城県守谷市守谷浄化センター、埼玉県日高市日高市浄化センター〈委託研究期間〉
平成 27 年 7 月 29 日～平成 28 年 3 月 31 日 平成 28 年 7 月 2 日～平成 29 年 3 月 31 日
平成 30 年 8 月 2 日～平成 31 年 3 月 29 日

令和元年 7 月 2 日～令和 2 年 3 月 31 日

〈事業の趣旨〉
下水道施設においては改築更新需要が増加しており、また、老朽化の進行に伴い適正な維持管理に必要な経費も増加していくことが考えられる。一方で、維持管理を支えてきた技術者の減少はとまらず、脆弱な管理体制や技術力の継承が懸念されている。
そのため、下水道施設について効率的な予防保全を実施し、施設のライフサイクルコストを考慮した修繕計画や更新計画を立案するなど、計画的・効率的な下水道施設の維持管理の推進が必要となっている。
このような背景をもとに、本実証研究では、ICT を活用したセンシング技術とビッグデータ
分析技術により、下水道施設の状態を自動で監視、分析し、施設の劣化状況を定量的に把握・診断することを目的としている。
センシング技術では、主に振動センサのデータをオンラインで収集、分析することで設備の劣化状況を診断する。
ビッグデータ分析技術では、過去のデータをモデル化して設備の異常予兆検知、劣化状況の予測を行う。
さらに、センシング技術とビッグデータ分析技術を組み合わせることにより、設備の異常予
兆検知の精度向上が期待できる。
131

1.2 実証規模(1) 実証規模
センシング技術では、守谷浄化センター（現有処理能力 48,000m3/日）において、回転型機
械設備を対象に、実験装置と実機の振動値を測定し、測定データをもとにして機器の劣化検知を実施する。実験装置では人為的に異常を発生させて、振動値測定、分析を行う。
また、電源周波数の違いによるモータ振動の影響を調査するため、A 浄化センター（現有処
理能力 175,000m3/日、電源周波数 60Hz）にも協力いただき、実機の振動値を測定し、測定データをもとにして機器の劣化検知を実施した。
（表資 1-1 参照）
ビッグデータ分析技術では、日高市浄化センター（現有処理能力 18,800m3/日）で収集した運転データ、維持管理データを自動分析し、設備の劣化予測、故障の予兆検知を行う。
さらに、ビッグデータ分析の対象にセンシング技術の振動データを加えることで、設備の異常予兆検知の精度向上を図る。
（表資 1-2 参照）(2) 実証範囲
センシング技術では 600rpm 以上の回転機器と、回転数 600rpm 未満の機器のうち一軸ねじ式ポンプと横軸渦巻ポンプを評価範囲とし、ビッグデータ分析技術では、分析に必要な条件を満たしている設備および機器を評価範囲とした。
表資 1-1 実証フィールド別の振動センサ設置機器対象台数
設備分類
沈砂池ポンプ
水処理
汚泥処理
送風機
脱水機
濃縮機
脱臭装置

実験装置

対象台数

（守谷市） （守谷市）
汚水主ポンプ5－
縦軸斜流ポンプ
横軸渦巻ポンプ
返送汚泥ポンプ
25
4
一軸ネジ式ポンプ 汚泥供給ポンプ
17－
ターボブロワ
曝気送風機
4－
遠心式脱水機
汚泥脱水機
3－
遠心式濃縮機
汚泥濃縮機
2－
片持ち遠心ファン 脱臭ファン
4－
対象機器台数
60
4

（A市）
4
－
－
2
－
－
－
6

機器種別

対象台数

主な用途

表資 1-2 ビッグデータ分析用サーバ等設置台数
設備名称

設置場所

沈砂池ポンプ（日高市）
沈砂池ポンプ棟電気室

水処理

水処理棟電気室

OPCサーバカートリッジ・
分析サーバﾞ

クライアントPC

2

－

－

1

－

－

消毒・用水処理

処理水再利用棟電気室

1

－

－

汚泥処理

汚泥処理棟電気室

2

－

－

送風機

送風機棟電気室

1

－

－

管理棟本館

中央監視室

－

1

1

7

1

1

対象機器台数132

1.3 本技術の実証計画、手順
1.3.1

センシング技術

センシング技術では、機器の構成、扱う流体の特性、負荷変動といった下水道施設に特有の事象により、センシング技術を導入する上で考慮が必要になると考えられる項目について検証した。
守谷浄化センターに設置されている汚水主ポンプ、送風機、汚泥ポンプ、遠心濃縮機、遠心脱水機など 56 台の機器にオンライン振動センサを設置し、検証を行った。
表資 1-3 にオンライン測定対象機器を示す。
表資 1-3 オンライン測定対象機器
設置場所
汚泥濃縮設備B1F ポンプ室

ボイラ棟B1F 補機室

水処理B1F 初沈管廊

砂ろ過棟B1F 補機室

機械棟B1F 薬品注入ポンプ室

機器名称

種別

濃縮汚泥引抜ポンプA

一軸ねじ式

濃縮汚泥引抜ポンプB

一軸ねじ式

No.1汚泥循環ポンプ

一軸ねじ式

No.2汚泥循環ポンプ

設置場所

機器名称

種別

汚水ポンプNo.1-A

立軸斜流

汚水ポンプNo.1-B

立軸斜流

No.2汚水ポンプ

立軸斜流

一軸ねじ式

No.3汚水ポンプ

立軸斜流

No.4汚泥循環ポンプ

一軸ねじ式

No.4汚水ポンプ

立軸斜流

生汚泥ポンプA

横軸渦巻

エアタン消泡水ポンプA

横軸渦巻

生汚泥ポンプB

横軸渦巻

エアタン消泡水ポンプB

横軸渦巻

生汚泥ポンプC

横軸渦巻

No.1返送汚泥ポンプ

横軸渦巻

生汚泥ポンプD

横軸渦巻

No.2返送汚泥ポンプ

横軸渦巻

濃縮汚泥移送ポンプ1

一軸ねじ式

返送汚泥No.3ポンプA

横軸渦巻

濃縮汚泥移送ポンプ2

一軸ねじ式

返送汚泥No.3ポンプB

横軸渦巻No.1濃縮機給泥ポンプ

一軸ねじ式

余剰汚泥ポンプA

横軸渦巻No.2濃縮機給泥ポンプ

一軸ねじ式

余剰汚泥ポンプB

横軸渦巻

ろ過水送水ポンプ1

横軸渦巻

余剰汚泥ポンプC

横軸渦巻

ろ過水送水ポンプ2

横軸渦巻

余剰汚泥ポンプD

横軸渦巻

砂ろ過No.1原水ポンプ

横軸渦巻ターボブロワ1-A

送風機

砂ろ過No.2原水ポンプ

横軸渦巻ターボブロワ1-B

送風機

砂ろ過No.3原水ポンプ

横軸渦巻ターボブロワ2-A

送風機

機械棟用No.1散水ポンプ

横軸渦巻ターボブロワ2-B

送風機

機械棟用No.2散水ポンプ

横軸渦巻No.1遠心脱水機

遠心式

No.1汚泥投入ポンプ

一軸ねじ式

No.2遠心脱水機

遠心式

No.2汚泥投入ポンプ

一軸ねじ式

No.3遠心脱水機

遠心式

No.3汚泥投入ポンプ

一軸ねじ式

生物脱臭塔散水ポンプNo.1

横軸渦巻

No.4汚泥投入ポンプ

一軸ねじ式

生物脱臭塔散水ポンプNo.2

横軸渦巻No.1薬液注入ポンプ

一軸ねじ式

遠心濃縮機No.1

遠心式

No.2薬液注入ポンプ

一軸ねじ式

遠心濃縮機No.2

遠心式

No.3薬液注入ポンプ

一軸ねじ式

No.4薬液注入ポンプ

一軸ねじ式

冷却水ポンプNo.1

横軸渦巻

冷却水ポンプNo.2

横軸渦巻

沈砂池ポンプ棟B2F 汚水ポンプ室

水処理B1F 終沈管廊

機械棟1F 送風機室

機械棟2F 脱水機室

砂ろ過棟B1F 補機室

砂ろ過棟1F 遠心濃縮機室133

オンラインセンサ設置対象機器については、平成 27 年度、センサ設置に先立ち、機器の状態を事前に把握するためポータブル振動計によるオフライン測定を実施している。なお、守谷
浄化センターの脱臭ファン 4 台については設置環境の関係から実験中もオフライン測定のみ実施することにした。
A 浄化センターにおいては、守谷浄化センターと同じ形式の汚水主ポンプ 4 台、送風機 2 台に対し、オフライン測定を実施している。
（平成 27 年度および平成 28 年度）
また、人為的劣化状態における検証を実施するために、平成 27 年度、守谷浄化センターに汚泥ポンプ 4 台からなる実験装置を設置した。表資 1-4 に実験装置の機器リストを、図資 1-1に実験装置のフローシートを示す。

表資 1-4 実験装置機器リスト
No.

名称・項目

規格・形状・寸法・仕様

単位

数量

1

汚泥ポンプ

吸込スクリュー付汚泥ポンプHSP2-30C/0.75kW

台

4

2

サンプリング用水中ポンプ

水中ポンプCR65-F80N/1.5kW

台

2

3

撹拌ポンプ

水中ポンプCR501S-VF50/0.15kW（100V）

台

1

4

循環貯槽

鋼板製開放型1800mm□×2450mmH

基

1

5

電磁流量計

電磁式流量計EGM4100C 7.5k水協フランジ 口径80mm

台

4

6

圧力計

デジタル圧力センサ GP-M001 ±100kPa

台

4

7

連成計

デジタル圧力センサ GP-M001 ±100kPa

台

4

8

MLSS計

高濃度SSチェッカー 0～50,000mg/L

台

1

9

水位計

ガイドパルス式 0～2.0m

台

1

10 動力操作盤

屋外自立型鋼板製1400W×2050H×600D

面

1

11 振動解析装置

屋内壁掛鋼板製

面

1

12 オンライン振動センサ

圧電式加速度ピックアップ 専用ケーブル付

個

60

134

図資 1-1 実験装置フローシート

実験装置では、機械故障の主要因である流体異常、軸受きず、軸受潤滑不良について加速試
験を実施する。
守谷浄化センターの機器と実験装置に設置したオンラインセンサによる測定値、守谷浄化センターと A 浄化センターでのポータブル振動計による測定値をもとに以下の検証を行う。
(1) オンラインセンサ取付方向の検証
一般的に、オフラインでの振動測定は垂直方向（V）、水平方向（H）、軸方向（A）の 3 方向で実施されるが、本技術のオンラインの振動測定においては、代表的な一方向で測定を行うこととし、その最適な取付方向を検証する。
(2) オンライン／ポータブルの比較
機器の振動測定の手法には、オンラインによるものと、オフラインによるものがある。
本研究では、検証段階においてはオンライン（連続的なデータの収集が可能）およびオフラ
イン（オンラインセンサの設置箇所以外の補足的な測定も可能）の両者の特徴を活かして、必要に応じて使い分けを行う。本検証では、オフラインデータとオンライントレンドデータの比較により、両者に本質的な差異がないことを確認することで、オンラインデータで検証した事
象と、オフラインデータで検証した事象とが整合することを検証する。

135

(3) オンラインセンサ取付方法の評価
実験装置 No.3 および No.4 汚泥ポンプにおける振動計測において、センサ設置手法の比較を行い、計測誤差の有無やセンサ設置箇所による影響を検証し、劣化診断及び劣化予測の精度を向上させることを目的とする。振動計に用いるセンサは、数 10kHz までの高周波数の振動を計測できる加速度センサを使用している。このため、センサ取付面の状態によって振動レベルが左右されることが想定される。
本検証では、センサ取付方法、センサ取付面の組み合わせにより、どの条件が振動測定に最適であるかを検証する。なお、本評価は軸受劣化を模擬した実験装置にて行う。軸受劣化は変位、速度では検知できないため、検知可能な加速度のみで評価を行う。
(4) 振動モードによる劣化検知感度の比較
実験装置における振動計測において、正常運転ポンプ（実験装置 No.1 汚泥ポンプ）と人為的に劣化状態を模擬したポンプ（実験装置 No.2、No.3、No.4 汚泥ポンプ）の機器毎に各振動モードの振動値を比較し、振動レベルの測定値によって、想定された機器の劣化状態が的確に捉えられていることを確認する。
(5) 測定場所による評価
軸受きずを模擬した実験装置 No.3 汚泥ポンプの測定場所（軸受部近傍と軸受部でない場所）
による振動加速度値の測定感度を比較し、測定場所による劣化検知感度の違いを確認する。なお、本評価も軸受きずが評価対象であるため、(3)と同様、加速度で比較を行う。
(6) 実験装置による人為的劣化状態の測定
実験装置 No.4 汚泥ポンプの本体軸受部のフラッシングを行い、強制的な軸受潤滑不良による人為的劣化状態を模擬し、劣化進展の状態変化がオンライン振動計測によって的確に捉えられることを検証する。なお、(3)、(5)と同様、軸受劣化であるため、加速度で検証を行う。
(7) 実験装置「人為的劣化状態」の機器における、振動測定値と他測定値による比較
実験装置 No.3 および No.4 汚泥ポンプにおいて、振動計、電流計、流量計、圧力計の測定値を比較することで、機器に劣化が生じた際に、他の測定値（電流、流量、圧力等）に比べ、振動レベルに顕著な変化が現れることを確認する。

136

(8) 他メーカセンサとの比較
オンラインで使用する振動センサについて、仕様（電圧感度、周波数範囲、最大加速度、構造等）の異なる 3 種類のセンサを適用することでセンサ特性の違いによる検出精度の有意差の有無の確認を行う。比較検証用のセンサとして研究体採用センサ以外の 2 種類のセンサを選定し、計 3 種類のセンサによるオンライン測定結果を比較することで、本研究体が採用したセン
サ以外でも、同様の測定値が得られることを確認する。表資 1-5 に本研究で使用したセンサの仕様を示す。
表資 1-5 センサの仕様
型番
構造

研究体採用

Ａ社

Ｂ社

SAF11-20K

SAF51

2450

シェア型

シェア型

圧縮型

2

1

5

5

5～20,000(±3dB)

5～10,000(±3dB)

3～8,000(±3dB)

0.5～5mA，15～25V

0.5～5mA，12～25V

0.5～5mA，15～25V

3,500

450

700

9,800

10,00010,000

電圧感度(mV/m/s )周波数範囲(Hz)
電源電圧電流2

最大加速度(m/s )2

耐衝撃加速度(m/s )本体質量(g)
使用温度範囲(℃)

≒53

≒53

≒49

－20～+110－20～+110－20～+110(9) 正常値分布、異常値分布の把握
守谷浄化センターおよび A 浄化センターにおいて、オフライン計測により、複数回、対象機器の各モード（変位、速度、加速度）の振動値データを収集する。AMD 基準を踏まえて得られたデータより、下水道施設における振動測定値の正常値分布、異常値分布を把握することで、振動診断のためのしきい値を決定する。
(10) 人為的劣化状態機器における運転後のベアリング検証
実験装置 No.3 汚泥ポンプにおいて、人為的に劣化させた軸受を使用することで、一般的なポンプの劣化（ベアリングの摩耗による損傷）を模擬的に再現する。また、実験装置 No.4 汚泥ポンプにおいて、本体軸受部の潤滑油を抜き取り、潤滑油の漏れや潤滑油への水の混入による潤滑不良状態を模擬的に再現する。劣化状態を一定期間継続した後、取り外したベアリングの状態を電子顕微鏡により観察することで、センシング技術で捉えられた現象と、実際のベアリングの状態とを比較し、振動測定結果の妥当性を評価する。
(11) 600rpm 未満の低速回転機器の基準値の設定
600rpm 未満の低速回転機器の振動は変化量が少ないため、平成 27 年度 600rpm 以上の機器に対して設定した加速度の基準値を適用することが難しいものと考えられる。
しかし、下水道施設では一軸ねじ式ポンプなどの低速回転機器が多く採用されていることから、下水道施設におけるセンシング技術の適用範囲を広げることを目的として、600rpm 未満の低速回転機器について AMD 基準適用対象外機器の専用基準を定める。
137

(12) インバータ駆動機器の基準値の検討
インバータ駆動機器では、インバータのキャリア周波数（PWM 制御方式のインバータにおいて、パルス幅変調周期を決定する周波数）の帯域と、加速度の帯域が重なることから、インバータノイズにより加速度の数値が誤った値となる傾向がみられる。
そのため、守谷浄化センターの実機 18 台と実験装置の汚泥ポンプ 1 台において、インバー
タノイズが加速度に与える影響を確認する。
インバータノイズの影響はモータ部のみに生じることから、本検証ではモータ部のみを対象とする。
(13) オーバーヘッド型ポンプの基準値の設定
オーバーヘッド型機器ではポンプ本体上部に鋼材で構成された基礎にモータが設置されており、コンクリート製の基礎に設置されているポンプ本体と比較すると、モータ部の変位および速度が高めとなる傾向がみられる。
守谷浄化センターの実機 22 台を対象に、基準値をオーバーヘッド型機器に適用することを検討し、適用が難しい場合には、統計法によりモータ部の変位および速度の AMD 基準適用対
象外機器の専用基準を設定する。
(14) 防振構造機器の基準値の設定
遠心脱水機、遠心濃縮機などは、回転体の質量中心がアンバランス状態での運転を前提として設計されているため、変位および速度が高めとなる傾向がみられる。
本検証では、基準値をこれらの防振構造機器に適用することを検討し、適用が難しい場合には、統計法により AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設定する。
(15) 季節変動による振動測定値への影響確認
石油化学プラントに代表される、工業プラント設備では、扱う流体の性状は一定であることが普通であるが、下水道施設においては、季節変動により、汚水や汚泥などの流体の性状（水温、濃度など）が変化する。このような流体の性状変化が振動測定値に与える影響を実機と実験装置で得られた通年データを用いて確認する。
(16) ミスアライメントによる振動測定値への影響確認
センシング技術では、変位、速度、加速度の 3 つのモードによる測定値をもとに、機器の部
品単位での劣化を捉える。このうち、速度で捉えられると考えられる異常のひとつにミスアライメントがあげられる。ミスアライメントとは、軸継ぎ手で結ばれた二本の回転軸の中心線がずれている場合に発生する振動現象をいう。

138

しかし、下水道施設で多く採用されているベルト駆動機器では、ベルトによる緩和作用が働くため、ミスアライメント状態を振動測定で捉えることが困難となることが想定された。
そのため、ベルト駆動型機器でミスアライメントが発生した場合に、センシング技術により、ミスアライメントが捉えられるか、確認する必要があると考えられた。
このような理由から、本研究では、実験装置 No.2 汚泥ポンプを用いて、ミスアライメント（芯ずれ、面ずれ）を実際に発生させて、ミスアライメント状態が振動測定値に与える影響を確認する。
(17) 実機分解点検前後の振動測定値比較
基準値の妥当性を評価するため、初期診断で良好域と診断された軸受や、要処置域と診断された軸受を分解し、加速度の診断結果と軸受の劣化状態が合致していることを、目視によって確認する。
ここで、加速度を用いるのは、加速度は軸受の劣化を捉えるのに適しているからである。
本検証では、平成 27 年度に守谷浄化センターの No.1 遠心脱水機、No.3 汚水主ポンプ、ターボブロワ 2A、ろ過水送水ポンプ 1、ろ過水送水ポンプ 2 の 5 台の実機を対象とした。
このうち、ろ過水送水ポンプ 1 は初期診断で要処置域と診断された機器であり、それ以外の機器は良好域と診断された機器である。
(18) 実証設備の設置環境下における劣化及び耐久性に関する調査（分解調査）
本研究期間に使用した実験装置の汚泥ポンプに対し、劣化及び耐久性に関する調査を行うた
め、ケーシング内部や軸受等の分解目視調査を実施する。
また実験期間中に使用した振動センサ（計 304 本）の劣化状況を確認するため、加振器を使って模擬信号を入力し、振動センサの経年劣化による数値ずれを検証する。
なお、誤差の許容範囲は、振動センサ規格感度の±10.0％R.D.以内とした。

139

1.3.2

ビッグデータ分析技術（インバリアント分析）

インバリアント分析では、プラント施設内の設備が正常に動作している期間のセンサデータを学習してインバリアントモデル（正常モデル）を作成し、計装データの相関性の崩れを監視することで「いつもと違う」状態を検出する。検出結果は、相関性の崩れの時系列変化と異常
しきい値を超えた異常検知アラートとして得ることができる。
本実証では、下水道施設の各種のセンサデータをもとにインバリアント分析による各施設の異常予兆検知の精度評価と技法（手順、留意事項）確立の検証を行った。正常モデルの作成、異常検知しきい値を設定し、施設の実取得データにて実証を行った。
図資 1-2 に本研究におけるインバリアント分析技術の実証対象施設のフローを示す。

図資 1-2 インバリアント分析技術の実証対象設備(1) 正常モデルの作成
設備や計装機器の故障、特殊運転等のデータを学習対象から除外し、いつもの動きを学習し正常モデルを作成する。実証では、正常モデルの作成条件について、検証と改良評価を行った。
1) 使用センサの選定と異常定義の確認
対象設備のセンサをデータの対象とする。
ただし、センサのデータ値に変動が無い場合は、
インバリアントを形成せず、モデルから除外されるため、変動があるセンサ値を含むことに留意する。また、センサ単体での異常しきい値を確認し、正常モデル作成の際は、異常値の運転データは除外する。

140

2) 学習期間の選定
対象設備の運用状態・データ蓄積状況に合わせて設定する。学習対象期間と学習データ量について、仮設検証し適切な設定を定義する。
3) データクレンジング・特殊運用データの除去
特殊運用期間、故障期間のデータは正常モデルの作成には使用しない為、具体的な除去条件をデータ観察にて設定する。また、汚水主ポンプ等の交互運転する運用設備の同時稼働期間の除去を検証する。また、ポンプ設備等の原動機を含む設備は、起動時の立ち上がりや運
転停止までの立ち下がりがあり、安定運転域の考慮を要するため、このデータの除去についても検証する。
(2) インバリアント分析 モデルの検証作成した各設備の正常モデルに対して、異常事象を含む過去の記録データを用いてインバリ
アント分析を行い、相関性の崩れを検証する。関係性の崩れの積算値を示す Anomaly Scoreの時系列変化状況を得る。
(3) 異常検知しきい値の設定
インバリアント分析の結果で算出される Anomaly Score において、異常検知のしきい値を設定する。前項で異常事象を含む過去の記録データを用いたインバリアント分析を行った結果のAnomaly Score の変動と、実際の故障報告記録を比較照合し評価を行う。照合結果により①正常状態の Anomaly Score の最大値と異常記録の Anomaly Score の最小値から、異常検知しきい値の設定方法を検証する。
(4) 相関性の崩れの正常検知と誤検知の整理
インバリアント分析における相関性の崩れの事象としては、以下がある。
A) 運用における特異事象
B) 設備の故障・異常検知精度の評価として誤検知については、以下を確認する。
A) 過剰検知B) 検知漏れ実証では、インバリアント分析における Anomaly Score のしきい値超過の相関性の崩れと、
中央監視記録を比較照合し、結果を分類整理する。

141

(5) 検知漏れの削減、誤検知の削減実証
異常予兆検知の精度向上のため、ビッグデータ分析装置を使った実設備でのオンライン検証を行う。対象施設ごとに異常検知しきい値の初期値を設定し、分析精度の検証（検知精度、誤検知率の測定）を行い、以下の項目について確認することで分析精度を評価する。
1) 検知精度の確認（検知漏れの確認）
2) ビッグデータ分析装置を使ったオンライン分析による誤検知率の確認
評価指標は、本技術の使用目的（保守点検工数の削減、計装点検費用の縮減）をもとに、以下とする。
1) 検知精度：検知漏れ回数 0 回（異常予兆の 100％検知）
2) オンライン分析による誤検知率：1 回/日以下(6) 異常予兆を検知する環境の構築
オンラインデータ収集とリアルタイム分析評価を行うために、日高市浄化センターにビッグデータ分析装置を設置する。日高市浄化センターの中央監視システムに追加接続することで、既存の下水処理施設の取得データを収集し、異常予兆を捉えられる環境が構築できることを確
認する。

142

1.3.3

ビッグデータ分析技術（異種混合学習）

下水処理施設における機器に対してそれぞれ劣化指標を選定し、それらの劣化指標に対する予測モデルを作成し、将来の劣化進行の予測を行う。劣化予測は、データ観察、性能状況推定
モデル作成と推算、性能状況推定結果に基づく劣化進行予測、長期劣化予測の順番に行う。
平成 27 年度、平成 28 年度、平成 30 年度及び令和元年度に、日高市浄化センターにおける各施設について性能推定のモデル化と劣化進行予測のモデル化についての適用性検討を行った。
経年での性能低下推定要因と運用調整やメンテナンスの観点から、ポンプ設備に有効な評価結果を基に令和元年度の実証では、汚水ポンプ設備を対象に異種混合学習技術による劣化進行予測の技法（手順、留意事項）確立の検討を行った。
図資 1-3 に本研究における異種混合学習技術の実証対象施設のフローを示す。

図資 1-3 異種混合学習の実証対象設備(1) 関連データの収集・整理 データ観察
劣化予測を行うためには、予測対象の指標となるデータ（劣化指標）を決める必要がある。
汚水主ポンプでは、ポンプの能力低下を劣化として考えるためポンプの揚水能力を示す値を劣化指標とする。また、予測モデルの作成には、関連する汚水主ポンプの計装データと気象デー
タ（気温、降水量）を使用し、設備や計装機器の故障、特殊運転等のデータを学習対象から除
外する。

143

1) 対象設備の分析所要データ
性能状況推定及び劣化予測を行うには、過去の蓄積データを用いて予測分析を行うため、対象設備に関して、計装データ点数やデータ期間等の所要データ条件について、検証を通して整理する。
2) データクレンジング・特殊運用データの除去
性能状況推定及び劣化進行予測では、故障や特殊運転等の特異な事象を有する場合、性能指標の傾向把握と将来の予測が行えない可能性がある。また、日々の運用においても、ポン
プ設備等の原動機を含む設備は、起動時の立ち上がりや運転停止までの立ち下がりがあり、安定運転域のデータ使用に対して考慮を要する。これらのモデル式の作成において除去する
データ条件について、検証を通して整理する。
(2) 性能状況推定値の推算（異種混合学習技術による推算）
汚水主ポンプの揚水量実測値は常に数値が変動しており、実測値の観察では性能低下を把握することは困難である。これに対して性能状況推定は、汚水主ポンプの性能を表す揚水量を目的変数とし、因果関係のある気温・降水量・ポンプ井水位・ポンプ回転数を説明変数として、
過去の運転データにつき機械学習（異種混合学習技術）を行い、性能状況推定モデル式を作成する。
作成したモデル式に変動要因である気温・降水量・ポンプ井水位・ポンプ回転数に固定値を代入し、異種混合学習技術にて再計算することで、標準化された揚水量性能値を示すことができ、時系列変化を比較することで、性能の低下状況を評価することを可能とする。
図資 1-4 に性能状況推定値のモデル作成の概念を示す。

図資 1-4 汚水主ポンプの性能状況推定値を求めるモデル作成の概念図

144

(3) 劣化進行予測式の作成・予測値の推算（異種混合学習技術による推算）
劣化進行予測式は、性能状況推定値を用いて作成する。
予測式の作成について、
図資 1-5 に1 年先予測1 年間学習の予測式を作成するモデルを示す。
ある月の性能状況推定値と 1 年前の性能状況推定値を、その間の安定運転回転速度域で運転した同期間の運転時間の関係性を学習する。この関係性を 1 年分学習することで予測式が作成される。

図資 1-5 劣化進行予測式の作成例 （1 年先予測 1 年間学習）

1 年先予測 2 年間学習の場合は、1 年前との関係性を 2 年間分の学習を行い作成した予測式となる。2 年先予測 1 年間学習の場合は、2 年前の関係性を 1 年間分の学習を行い作成した予測式となる。何年先の予測を行うか及び学習期間は、蓄積データに基づき推算された性能状況
推定値が何年分のデータを有するかにより決定する。
劣化進行予測値の推算では、作成した劣化進行予測式により、異種混合学習技術にて将来の劣化予測値を推算する。図資 1-6 に、1 年先予測 1 年間学習の劣化進行予測式を用いた 1 年後の予測推算を繰り返し、劣化傾向を求める例を示す。求めたい時期の劣化予測に対して、その1 年前の性能推定値（実績）と将来となる 1 年間の推定運転時間を劣化進行予測式に入力して
推算する。

145

図資 1-6 劣化進行予測の実施例 （1 年先予測 1 年間学習の予測式使用）

1 年先予測 2 年間学習の予測式でも予測先が 1 年後につき、同様に予測先の 1 年前の性能推定値と 1 年間の推定運転時間を用い、2 年先予測 1 年間学習の予測式の場合は、予測先の 2 年前の性能推定値と 2 年間の推定運転時間を用いて推算する。
劣化進行予測では、将来予測だけでなく実績期間についても実施することにより、劣化進行
予測値と性能推定値（実績）の比較検証を行う。検証期間は１年間を推奨する。
実証では、劣化進行予測に必要な適正学習期間および予測先を求めるため、学習期間と予測先の組合せを変化させての複数パターンにつき予測精度の比較検証を行う。
評価指標は以下とする。
1) 1 年後劣化進行予測

精度誤差率：0.5%以下（目標値）

2) 2 年後劣化進行予測

精度誤差率：1.0%以下（目標値）

146

(4) 長期劣化進行予測 設備更新時期の推定
劣化進行予測は近い将来の数年先までの性能劣化推定を行うことができるが、設備の更新時
期までの、より長期の劣化進行予測を行うには、求めた劣化進行予測の推移から近似線で外挿することにより、更新時期の検討を行う。
外挿近似は、線形近似に累積誤差を考慮した推定検討を行う。
・累積誤差を考慮の近似式
y = a･x･(1+ s･t) + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数]･(1+[誤差率]･[将来予測月数]) + b
図資 1-7 に、劣化進行予測の外挿による更新時期の検討例を示す。

図資 1-7 劣化進行予測の外挿による更新時期の検討例(5) 異種混合学習技術を用いた劣化進行予測の実施形態
異種混合学習技術による劣化進行予測は、設備の更新計画の検討に活用いただくことを想定し、分析作業委託の形態を予定する。実証では、日高市浄化センターに設置するビッグデータ
分析装置の OPC サーバに蓄積されたデータを使用し、分析を行い結果に関する評価と技法の検証を行う。

147

1.3.4

センシング技術と組み合わせたインバリアント分析技術

センシング技術とインバリアント分析を組み合わせることで、各技術単体では捉えにくい、
より細かい異常予兆の検知が期待できる。
本実証では、
センシング技術で得られたデータを含めたインバリアント分析モデルを作成し、図資 1-8 に示すように、
汚泥ポンプ実験装置で異物詰まりや V ベルトの緩み等の運用異常を再現実験し、各技術単体の異常検知結果と比較検証を行った。

図資 1-8 組合せ技術の評価における異常再現実験(1) 異常再現実験
守谷浄化センターに仮設した汚泥ポンプ実験装置にて、1) 異物の詰まりと、2) V ベルトの劣化事象（緩み）を再現する実験を行い、取得データをオフラインにてインバリアント分析を行い、異常予兆検知の状況を検証する。
1) 異物の詰まり
タオル、軍手、軍手+小石の複数種の異物を投入し実験
2) V ベルトの劣化事象（緩み）４年間使用の V ベルトに架け替えた運転実験(2) 異常予兆検知の検証
異常再現実験にて取得したデータに対して、振動センサデータの有無を比較分析し、効果の検証を行った。また、汚泥ポンプは、通常、間欠運転であるため、インバリアント分析のモデ
ル化において、①ポンプ停止状態も含めた学習モデル（間欠運転学習モデル）と、②停止状態
を除いた学習モデル（稼働時学習モデル）の 2 種のモデル化技法について評価を行う。

148

計画・工程センシング技術
ビッグデータ分析技術

インバリアント分析技術

平成27年度（2015）

平成28年度（2016）

S-1:600rpm未満の機器の振動測定継続
実施

S-1:オンラインセンサ取り付け方向の検証
S-2:オンライン／ポータブルの比較
S-2:インバータ機器の振動測定継続実施

S-7:振動測定基準値の妥当性評価

S-6:ﾐｽｱﾗｲﾒﾝﾄによる振動測定値への影響確認

S-5:季節変動による振動測定値への影響確認

S-4:防振構造型の基礎係数検討

S-3:オーバーヘッド駆動型の基礎係数検討

S-3:オンラインセンサ取付方法の評価
S-4:振動モードによる劣化検知感度の比較
S-5:測定場所による評価
S-6:実験装置による人為的劣化状態の測定
S-7:実験装置「人為的劣化状態」の機器における振動測定値と他測定値による比較
S-8:他メーカセンサとの比較
S-9:正常値分布、異常値分布の把握

Bi-1:監視目的別の検知モデル作成
Bi-2:検知漏れの低減、誤検知の低減実証
Bi-3:オンラインシステム構築
Bi-4:計装設備点検の効率化

Bh-1:1年後劣化予測の精度検証

Bh-2:2年後の劣化進行予測
Bh-3:1年後の劣化進行予測の更なる精度向上※要素技術検証を優先したため未実施

令和元年度（2019）

S-1:劣化および耐久性に関する調査（実験装置 No.1汚泥ポンプ）（実験装置 No.2汚泥ポンプ）（実験装置 No.3汚泥ポンプ）（実験装置 No.4汚泥ポンプ）（振動センサの精度確認）（オンライン測定装置の精度確認）（ポータブル測定器の精度確認）

平成30年度（2018）

S-1:軸受評価と分解点検前後の振動値比較（実験装置 No.4汚泥ポンプ）（実機
No.2冷却水ポンプ）（実機
No.2遠心濃縮機）（実機
No.3遠心脱水機）（実機
No.1薬液注入ポンプ）

Bi-1:ビッグデータ分析装置でのオンライン分析（前年度より継続）

平成29年度（2017）

S-1:軸受評価と分解点検前後の振動値比較（実機 No.1,3汚泥投入ポンプ）

Bi-1:ビッグデータ分析装置でのオンライン分析（前年度より継続）

Bh-1:3年後の劣化予測検証（2年分蓄積データで分析）
Bh-2:4年学習の1年後予測検証（4年分蓄積データで分析）

Bh-3:送風機設備の劣化進行予測手法の確立

MX-1:組合せ技術実証用データ分析（異常再現実験）

MX-1:組合せ技術実証用データ分析（異常再現実験）

Bh-1:取得データの継続分析（期間中の蓄積データにて分析）

Bi-1:ビッグデータ分析装置の設置・動作確認（実機、日高市浄化センター）※データ取得のみ、分析は次年度※データ取得のみ、分析は次年度

MX-1:組合せ技術実証用データ取得（異常再現実験）

149

S-10:人為的劣化状態機器における運転後のベアリング検証

Bi-1:守谷浄化センター、日高市浄化センター
における異常予兆モデルの作成、検証
Bi-2:振動データを含めたセンサデータによるモデルの作成Bi-3:OPCサーバ経由でのデータ収集

Bh-1:過去の記録と運転管理データを用いたモデルの作成Bh-2:過去の記録と運転管理データを用い、規則性を自動検出し、長期的な性能劣化予測を行う※要素技術検証を優先したため未実施

ガイドラインの作成

異種混合学習技術
両技術の組み合わせ

1.3.5

平成 27 年度から令和元年度にかけて計画・実施した各技術の実験内容を表資 1-6 に示す。
表資 1-6 本研究の 5 ヵ年実施計画実績表

1.4 実証研究結果
1.4.1

センシング技術

守谷浄化センターの機器と実験装置に設置したオンラインセンサによる測定値、守谷浄化センターと A 浄化センターでのポータブル振動計による測定値をもとに、センシング技術を下水処理施設に適用するうえで必要と考えられる検証を行った。平成 27 年度に実施した検証結果の概要を表資 1-7 に示す。
表資 1-7 検証結果の概要（H27 センシング技術）
実証内容

実証目的

実証結果

(1)

センサ取付方向の検証

オンラインセンサの最適な取付方向（鉛直、水平、軸方向）の確認

取付方向は「水平方向が望ましい」ことが確
認できた

(2)

オンライン／ポータブルの比較

オンラインおよびポータブルの測定結果が同一であるかを確認

測定結果は概ね一致することが確認できた(3)

センサ取付方法の評価

オンラインセンサ取付方法による測定感度確認「塗膜なし＋ねじ込み式」が最適な取付方法であることが確認できた(4)

振動モードによる劣化検知感度の比較

振動モード（変位、速度、加速度）による劣化検知感度確認

振動モードと検知可能な異常の関係を確認
できた

(5)

測定場所による評価

測定場所による測定感度確認

軸受近傍が測定感度が高いことを確認できた(6)

実験装置による人為的劣化状態の測定

劣化を的確に捉えられるかどうかの確認

機器劣化状況を的確に捉えられていることが
分かった

(7)

実験装置「人為的劣化状態」の機器における、振動測定値と他測定値による比較

機器劣化把握における、振動測定の優位性
提示

振動測定による優位性が確認できた(8)

他メーカセンサとの比較

センサ間による測定誤差の有無確認

センサメーカ間による測定感度に差はないことが確認できた(9)

正常値分布、異常値分布の把握

振動基準値、しきい値の決定

振動基準値、しきい値を決定した(10)

人為的劣化状態機器における運転後のベアリング検証

振動測定結果の妥当性評価

劣化状況と測定結果の妥当性を確認できた(1) オンラインセンサ取付方向の検証
図資 1-9 に示すように、8 割以上の機器で H 方向に振動傾向を示しており、残りの 2 割弱についても H 方向の挙動を示している
ことから、オンラインセンサの設置に最適な方向が水平（H）方向であることが確認できた。

図資 1-9 顕著であった測定方向の分類

150

(2) オンライン／ポータブルの比較
図資 1-10 に示すようにオフラインでの測定結果とオンラインでの測定結果は概ね一致することを確認した。
折れ線グラフは、オンライン振動測定装置の測定結果。同色の記号（×●▲）は、ポータブ
ル振動計を用いて測定したときの測定結果をプロットしたものである。
4 台の汚泥ポンプに対し測定点を変えながら測定した結果、測定箇所のわずかな違いや、測定タイミングのずれなどに起因する振動レベルの差異が見られたが、これらの測定値のずれは、
しきい値のスケールからは誤差範囲内であると考えられる。

図資 1-10 No.1 汚泥ポンプの速度を使った比較グラフ(3) オンラインセンサ取付方法の評価
図資 1-11 に示すように、「塗膜なし＋センサねじ込み」が最も感度良く、振動加速度値を捉えることができ、最適であることが確認できた。
No.3汚泥ポンプ（外輪傷付軸受実験）

No.4汚泥ポンプ（潤滑油抜取実験）

0.10
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00

マグネット

ねじ込み

マグネット

ねじ込み

マグネット

ねじ込み

湾曲面

湾曲面

平面

塗膜あり

塗膜なし

塗膜なし

図資 1-11 センサ設置方法による加速度測定値の比較

151

の比較

0.8

図資 1-12 に No.2 汚泥ポンプの流量と速度を示す。No.2 汚泥ポンプ
は吸込弁を寸開とすることにより流体異常を模擬したポンプである。流ポンプ駆動側ポンプ反駆動側

40

流量

30

0.6
20
0.4

流量（m3/h）

1.0

振動速度（mm/sec）(4) 振動モードによる劣化検知感度

10

0.2

0

0.0

量の低下とともに速度が上昇してい年月日

ることがわかる。

図資 1-12 No.2 汚泥ポンプの流量と速度

図資 1-13 に No.3 汚泥ポンプの0.3

加速度を、図資 1-14 に No.4 汚泥ポ
プは軸受きずを、No.4 汚泥ポンプは軸受潤滑不良を模擬したポンプであポンプ駆動側振動加速度（G）

ンプの加速度を示す。No.3 汚泥ポン

ポンプ反駆動側

0.2

0.1

る。
No.3 汚泥ポンプでは軸受をきず

0.0のついたものに交換した 11 月 25 日

年月日

以降、No.4 汚泥ポンプではオイルバ

図資 1-13 No.3 汚泥ポンプ加速度

スから潤滑油を抜き取った 11 月 17

0.3

日以降、加速度値が上昇している。
の劣化を的確に捉えられることが確認できた。

ポンプ駆動側振動加速度（G）

このように、振動計測により機器(5) 測定場所による評価

ポンプ反駆動側

0.2

0.1

0.0

図資 1-15 に測定場所による加速年月日度の比較結果を示す。図には No.3

図資 1-14 No.4 汚泥ポンプ加速度

汚泥ポンプの 2 箇所の測定点における加速度を示している。センサ①はセンサ②よりも軸受に近い測定点である。
0.5

から12 月21 日まで外輪きずを模擬

0.4

して、12 月 21 日からは内輪きずを模擬して運転を行った。

振動加速度（G）

No.3 汚泥ポンプでは 11 月 25 日

振動加速度（センサ①）

振動加速度（センサ②）

0.3
0.2

図に示すように、軸受近傍にある

0.1

センサ①の方がセンサ②よりも加速0.0

度レベルが高く、感度良く振動値を捉えられることが確認できた。

年月日

図資 1-15 測定場所による加速度の比較

152

(6) 実験装置による人為的劣化状態の測定
本体軸受部のフラッシングはオイ
ルバスに有機溶剤を投入、排液することによって実施した。図資 1-16に 12 月 21 日 8：00～14：30 までの強制的な軸受潤滑不良時の加速度の変化を示す。
図に示すように、潤滑不良の状態
では加速度が上下動を繰り返しなが図資 1-16 軸受潤滑不良時の No.4 汚泥ポンプ加速度

ら、徐々に上昇している。
このことから、劣化進行の状態変動をオンライン振動計測によって的確に捉えられることが確認できた。
0.5

値による比較
図資 1-17 に No.3 汚泥ポンプの測定値を比較して示す。No.3 汚泥ポ

振動加速度（G）

機器における、振動測定値と他測定

ンプでは 11 月 25 日から 12 月 21

振動加速度（ポンプ駆動側）
吐出圧力
電流値

流量
連成計圧力

40

0.4

30

0.3

20

0.2

10

0.1

0

0.0

-10

流量（m3/h）、圧力（kPa）、電流値（A）(7) 実験装置「人為的劣化状態」の日まで外輪きずを模擬して、12 月
21 日からは内輪きずを模擬して運転を行っている。
年月日

図資 1-18 に No.4 汚泥ポンプの図資 1-17 No.3 汚泥ポンプ測定値比較

40

0.5

良を模擬して運転を行っている。

0.4

30

0.3

20

0.2

10

0.1

0

0.0

-10

図からは、人為的劣化状態における加速度の上昇は顕著であったが、流量、電流値、圧力には大きな変化は見られないことがわかる。このことから、軸受異常時は流量、電流値、振動加速度（G）

ンプでは 11 月 17 日から軸受潤滑不振動加速度（ポンプ駆動側）
吐出圧力
電流値

流量
連成計圧力

圧力では捉えにくく、加速度による検知が有効であることが確認できた。

年月日

図資 1-18 No.4 汚泥ポンプ測定値比較

153

流量（m3/h）、圧力（kPa）、電流値（A）

測定値を比較して示す。No.4 汚泥ポ

(8) 他メーカセンサとの比較
図資 1-19 に No.2 汚水主ポンプの例を示す。いずれのセンサについても同様の動きを示していることがわかる。
このように、3 種類のセンサ間で検出精度として顕著な有意差はないことが確認できた。

図資 1-19 センサの違いによる振動レベルの比較

154

(9) 正常値分布、異常値分布の把握
本検証により、オフライン測定結果から正常と判定された機器の概ね 9 割以上が一般的に用いられる基準値における良好域として判定されることがわかった（図資 1-20～図資 1-22 参照）。
一部、注意域や要処置域と判定された機器があったが、全ての機器が設置から数年から数十年経過しているため、劣化による軸受異常が発生しているものと考えられる。
このことから、下水道施設に設置さ1600れている回転機器の振動診断基準とし

要処置

1.9%

0.0%

600
400

注 意 域 4.0mm/sec 以 上 か つ200ることができるといえる（表資 1-8 参

90-99

80-89

70-79

60-69

50-59

変位（μm p-p）100-109

測定データ総数：1899

40-49

0-9

30-39

0

8.0mm/sec 未満、要処置域 8.0mm/sec
以上、加速度は AMD 基準）を適用す

注意

800

20-29

要処置域 100μmp-p 以上、速度は、

98.1%

1000

10-19

50μmp-p 以上かつ 100μmp-p 未満、

1200

測定データ数て、一般的な基準値（変位は、注意域

良好

1400

図資 1-20 正常値分布（変位）

照）
。

1400
測定データ数

1200
1000

良好

注意

92.8%

5.1%

要処置

2.1%

800
600
400
200
0

速度（mm/sec）

測定データ総数：1899

測定データ数

図資 1-21 正常値分布（速度）
300

良好

注意

250

95.7%

4.3%

200
150

要処置域：0.0%100
50

0.00-0.09
0.10-0.19
0.20-0.29
0.30-0.39
0.40-0.49
0.50-0.59
0.60-0.69
0.70-0.79
0.80-0.89
0.90-0.99
1.00-1.09
1.10-1.19
1.20-1.29
1.30-1.39
1.40-1.49
1.50-1.59
1.60-1.69
1.70-1.79
1.80-1.89
1.90-1.99
2.00-2.09
2.10-2.19
2.20-2.290

加速度（測定値）/加速度（基準値）

測定データ総数：1023

図資 1-22 正常値分布（加速度）155表資 1-8 下水道施設に設置されている回転機器の振動診断基準
参考値

変位(μm)

速度(mm/sec)

加速度(G)

注意

要処置

注意

要処置

ポンプ（汚水、汚泥など）

50

100

4

8

AMD基準 ※

送風機

50

100

4

8

－

遠心濃縮機

50

※

100

※

4

※

8

※

AMD基準

遠心脱水機

50

※

100

※

4

※

8

※

AMD基準 ※

脱臭ファン

50

機 種

4

100

注意

8

要処置

※

AMD基準

※回転数600rpm未満の一軸ねじ式および横軸渦巻きポンプ、インバータ機器、防振構造機器は専用基準を設ける

図資 1-23 に加速度のオフライン測定結果を示す。インバータ駆動機器や防振構造機器などの一部の機器については、機器自体に異常は見られないものの、振動レベルが基準値を超過しているものもあり、これらの機器においては専用基準の検討を行う必要があると考え、平成 28
年度に AMD 基準適用対象外機器の専用基準の設定方法を検証している。
100
遠心濃縮機

縦軸渦巻汚水ポンプ

渦巻ポンプ（オーバーヘッド型）

遠心脱水機

渦巻ポンプ（直結型）

脱臭ファン

基準値（要処置）

基準値（注意）加速度（G）

10

1

0.1

0.01

0

5

10

15

20

25

30

軸径D（mm）×回転数N（rpm）×10-4

図資 1-23 オフライン測定結果（加速度）

156

35

40

45

50

(10) 人為的劣化状態機器における運転後のベアリング検証
上記の検証項目(4)、(6)の結果に基づきベアリング検証を行った。
No.3 汚泥ポンプ外輪きずベアリングは目視検査では劣化の進展は見られなかったが、図資
1-24 に示すように、ミクロ検査で一部に剥離に至る初期のミクロ割れが見られ、劣化の兆候が確認できた。

拡大

玉の摺動方向図資 1-24 No.3 汚泥ポンプ外輪きずミクロ検査結果

No.3 汚泥ポンプ内輪きずベアリングについては、目視検査では劣化の進展は見られなかったが、図資 1-25 に示すように、ミクロ検査で一部に初期の剥離やミクロ割れが見られ、劣化の兆候が確認できた。

図資 1-25 No.3 汚泥ポンプ内輪きずミクロ検査結果

また、軸受潤滑不良を模擬した No.4 汚泥ポンプのベアリング検証では、保持器の摩耗により玉が巻き込まれ、保持器が変形や破断したため、機器が停止したことが確認できた（図資 1-26
参照）。

図資 1-26 No.4 汚泥ポンプベアリング検証結果

157

センシング技術において、平成 28 年度～令和元年度に実施した検証結果の概要を表資 1-9に示す。
表資 1-9 検証結果の概要（H28～R1 センシング技術）
実証内容
(11)

実証目的

600rpm未満の低速回転機器の振動診断基
準値の設定(12) インバータ駆動機器の振動診断基準値の設定

(13)

実証結果

下水道施設では振動センサの検出限界である
600rpm未満の機器が多く設置されていることか ポンプ本体部に加速度の専用基準を設定するこら、ポンプ本体部の異常を加速度で診断が可能 とができたか確認する
インバータノイズがモータ部の加速度値に影響を与えるため、正確な診断が難しいことから、対応策を検討するインバータ機器のモータ部に、条件付で加速度の専用基準を設定することができた

オーバーヘッド駆動型ポンプの振動診断基準値の オーバーヘッド駆動型ポンプに対し、AMD基準が オーバーヘッド駆動型機器は、AMD基準での運設定適用できるか確認する用が可能であることを確認した(14) 防振構造機器の振動診断基準値の設定

防振構造の機器に対し、AMD基準（速度、加 防振構造機器に専用基準を設定することができ速度）が適用できるか確認するた(15) 季節変動による振動測定値への影響確認

年間を通して性状や濃度が変化する汚水や汚泥 季節変動による振動値の上昇や低下は見られなどの流体が、本体の振動値に影響を与えるか ず、年間を通じてAMD基準が適用可能であるこ確認するとを確認した(16) ミスアライメントによる振動測定値への影響確認

オーバーヘッド駆動型ポンプのメンテナンスを行う
ベルト駆動機器のミスアライメントでは、振動測定上で発生したミスアライメントが、変位や速度に影結果に影響を与えないことが確認できた
響を与えるか確認する(17)

実機分解点検前後の振動測定値比較（振動基準値の妥当性確認）

AMD基準にて「良好」と診断した軸受や、「要処AMD基準や専用基準に妥当性があることを確認
置」と診断した軸受を分解し、診断結果と軸受状した態が合致するか確認する(18)

実証設備の設置環境下における劣化および耐久性に関する調査（分解調査）

本研究で使用した実験装置や実機振動センサ 汚泥ポンプは劣化加速試験において相応の劣化等を取り外し、設置環境下における劣化の進行 状態であり、実機振動センサは全センサが劣化す状況を調査するることなく許容範囲内であった

表資 1-10 に、平成 28 年度の成果として、種別ごとの振動診断基準値を示す。
表資 1-10 種別ごとの振動診断基準値
種別
600rpm以上の回転機器（下記を除く）600rpm未満の回転機器（一軸ねじ式ポンプ)（横軸渦巻きポンプ）
インバータ駆動機器

部位
モータ部
本体部
モータ部

速度

基準値

加速度

AMD基準

AMD基準

AMD基準

AMD基準
統計法により測定点ごとに定めた専用基準統計法により測定点ごとに定めた専用基準※
AMD基準

本体部

適用外

モータ部

AMD基準
本体部
モータ部
オーバーヘッド型ポンプ
AMD基準
AMD基準
本体部
モータ部
統計法により測定点ごとに定防振構造機器AMD基準
本体部
めた専用基準※正常状態にもかかわらず、AMD基準の要処置域と診断された機器については適用範囲外とする

158

(11) 600rpm 未満の回転機器の基準値の設定
600rpm 未満の回転機器の基準値の設定にあたっては、はじめに、検証対象である一軸ねじ式ポンプと横軸渦巻ポンプのオンラインデータの分布をもとに基準値の設定を試みた。その結果、一軸ねじ式ポンプと横軸渦巻ポンプとでは、振動値のレベルの差が大きく、一律の基準の設定は困難であることがわかった。そのため、一軸ねじ式ポンプの基準値と横軸渦巻ポンプの基準値をそれぞれ設定することとした。
図資 1-27 に、守谷浄化センターでの一軸ねじ式ポンプ 13 台の平成 26 年 11 月 14 日から平成 27 年 11 月 14 日までのオンラインデータにおける加速度の分布を示す。

図資 1-27 一軸ねじ式ポンプの加速度の分布

この分布をもとに統計法により定めた一軸ねじ式ポンプの加速度の AMD 基準適用対象外機
器の専用基準を表資 1-11 に示す。
表資 1-11 一軸ねじ式ポンプの加速度の専用基準
機種

良好

注意

要処置

一軸ねじ式ポンプ

0.13G以下

0.14～0.55G

0.56G以上

159

図資 1-28 に、守谷浄化センターでの横軸渦巻ポンプ 4 台の平成 26 年 11 月 14 日から平成
27 年 11 月 14 日までのオンラインデータにおける加速度の分布を示す。

図資 1-28 横軸渦巻ポンプの加速度の分布

この分布をもとに統計法により定めた横軸渦巻ポンプの加速度の AMD 基準適用対象外機器の専用基準を表資 1-12 に示す。
表資 1-12 横軸渦巻ポンプの加速度の専用基準（加速度）
機種

良好

注意

要処置

横軸渦巻ポンプ

0.28G以下

0.29～1.16G

1.17G以上

一軸ねじ式ポンプと横軸渦巻ポンプについて AMD 基準適用対象外機器の専用基準を設ける
ことで適用範囲が拡大され、状態監視による維持管理が可能となった。

160

(12) インバータ駆動機器の基準値の設定
図資 1-29 に実験装置 No.3 汚泥ポンプの測定点②（モータ駆動側）の加速度の推移を示す。
きず加工前は、商用運転時は良好域にあった加速度が、インバータ駆動時には注意域となった。キャリア周波数の設定による違いは特にみられなかった。
きず加工後は、商用電源駆動、インバータ駆動のいずれにおいても加速度は要処置域となった。きず加工前に比べ、商用駆動、インバータ駆動の差異は小さくなっている。
きず加工前後で比較すると、インバータ駆動時においても明確な差が生じていることから、軸受きずによる加速度の変化により機器の劣化状況を把握することができるものと考えられた。

図資 1-29 実験装置 No.3 汚泥ポンプの加速度の推移（測定点②：モータ駆動側）

161

インバータ駆動機器である、実機 No.4 汚水主ポンプのモータの測定点①（モータ反駆動側）の平成 26 年 11 月 14 日から平成 27 年 11 月 14 日までのオンラインデータにおける加速度の推移を図資 1-30 に示す。初期診断の結果から機器の状態は正常であると考えられたが、測定点①の加速度は注意域となっており、
インバータノイズの影響を受けているものと考えられる。
他の実機においても同様の傾向がみられた。

図資 1-30 No.4 汚水主ポンプの加速度の推移（測定点①：モータ反駆動側）

そのため、平成 26 年 11 月 14 日から平成 27 年 11 月 14 日までのオンラインデータからインバータ駆動機器のモータについて、測定点ごとに、統計法により、加速度の振動診断しきい値の設定を行った。
図資 1-31 に、実機 No.4 汚水主ポンプのモータの測定点①（モータ反駆動側）の平成 26 年
11 月 14 日から平成 27 年 11 月 14 日までのオンラインデータにおける加速度の分布を示す。

図資 1-31 No.4 汚水主ポンプの加速度の分布（測定点①：モータ反駆動側）

162

この分布をもとに実機 No.4 汚水主ポンプのモータ測定点①（モータ反駆動側）の AMD 基
準適用対象外機器の専用基準を統計法により、注意：1.27G、要処置：1.64G と定めた。
インバータ駆動機器のモータの加速度の専用基準を表資 1-13 に示す。専用基準を設けることで適用範囲が拡大され、状態監視による維持管理が可能となった。
表資 1-13 インバータ駆動機器モータ部の専用基準（加速度）
機器名称

測定点

No.4汚水ポンプ
No.1遠心濃縮機
No.1遠心脱水機

特別な基準値(G)
注意

機器名称

要処置

1

1.27

1.64

2

1.25

2.40

1

0.84

1.56

2

1.12

1.56

1

2.49

9.96

2

2.60

10.40

No.2遠心脱水機No.3遠心脱水機
No.4汚泥投入ポンプ

測定点

特別な基準値(G)
注意

要処置

1

2.60

10.40

2

2.60

10.40

1

1.01

3.04

2

1.19

4.76

1

0.18

0.32

2

0.10

0.40

(13) オーバーヘッド型ポンプの基準値の設定
実験装置 No.3 汚泥ポンプをインバータ駆動とし、回転数を変化させて、それぞれの回転数における変位と速度を確認した。速度の結果を図資 1-32 に示す。
回転数の増加に従って、モータの速度に上昇傾向はみられるものの、最高回転時においても良好域にあり、変位、速度ともに AMD 基準の適用が可能であると考えられた。

図資 1-32 オーバーヘッド型ポンプの回転数を変化させたときの振動測定結果（速度）163

(14) 防振構造機器の基準値の設定
防振構造機器である実機 No.1 遠心脱水機の測定点④（本体反駆動側）の平成 26 年 11 月 14日から平成 27 年 7 月 1 日までのオンラインデータにおける変位の推移を図資 1-33 に、速度の推移を図資 1-34 に示す。運転時の値は変位では AMD 基準の注意域にあり、速度では要処置域となっている。そのため、変位と速度について、統計法により AMD 基準適用対象外機器の専用基準を定めた。
基準値の設定にあたっては、はじめに、検証対象である、防振構造機器全体でのオンライン
データの分布をもとに基準値の設定を試みた。その結果、機器、測定点による振動値のレベルの差が大きく、一律の基準の設定は困難であることがわかった。そのため、防振構造機器については、測定点ごとに基準値を設定することとした。
図資 1-35 に、実機 No.1 遠心脱水機の測定点④（本体反駆動側）の速度の分布を示す。

図資 1-33 No.1 遠心脱水機の変位の推移（測定点④ ：本体反駆動側）

図資 1-34 No.1 遠心脱水機の速度の推移（測定点④ ：本体反駆動側）

図資 1-35 No.1 遠心脱水機の速度の分布（測定点④ ：本体反駆動側）

164

この分布をもとに実機 No.1 遠心脱水機の測定点④（本体反駆動側）の AMD 基準適用対象
外機器の専用基準を統計法により、注意：10.2mm/sec、要処置：20.4mm/sec と定めた。
表資 1-14 に専用基準を機器ごと、測定点ごとに示す。防振構造機器について専用基準を設けることで適用範囲が拡大され、状態監視による維持管理が可能となった。
表資 1-14 防振構造機器の専用基準（変位・速度）
機器名称

測

定

点

反負荷側

測定点①

負荷側

測定点②

駆動側

測定点③

反駆動側

測定点④

反負荷側

測定点①

負荷側

測定点②

駆動側

測定点③

反駆動側

測定点④

反負荷側

測定点①

負荷側

測定点②

駆動側

測定点③

反駆動側

測定点④

反負荷側

測定点①

負荷側

測定点②

駆動側

測定点③

反駆動側

測定点④

反負荷側

測定点①

負荷側

測定点②

駆動側

測定点③

反駆動側

測定点④

モータ部
No.1遠心脱水機
本体部

モータ部
No.2遠心脱水機
本体部

モータ部
No.3遠心脱水機
本体部

モータ部
遠心濃縮機No.1
本体部

モータ部
遠心濃縮機No.2
本体部

AMD基準適用対象外機器の専用基準値
備 考
変位(μmp-p) 速度(mm/sec)
10.2
注意
50
要処置
100
20.4
注意
78
16.9
要処置
156
33.8
注意
50
7.9
15.8
要処置
100
10.2
注意
75
20.4
要処置
150
13.4
注意
63
要処置
126
26.8
注意
73
12.8
※本体軸受部に
要処置
146
25.6
ガタの疑いあり
注意
対象外
要処置
注意
対象外
要処置
注意
71
15.9
要処置
142
31.8
注意
83
21.5
要処置
166
43.0
注意
50
12.4
要処置
100
24.8
注意
64
9.5
要処置
128
19.0
注意
50
4.0
要処置
100
8.0
注意
50
4.0
要処置
100
8.0
注意
50
4.0
要処置
100
8.0
注意
50
4.0
要処置
100
8.0
注意
71
5.2
要処置
142
10.4
注意
73
5.3
要処置
146
10.6
注意
50
4.0
要処置
100
8.0
注意
50
4.0
100
要処置
8.0
※変位は参考値165

(15) 季節変動による振動測定値への影響確認
図資 1-36 に実機生汚泥ポンプ B の測定点③（本体駆動側）の平成 26 年 11 月 14 日から平成 27 年 11 月 14 日までのオンラインデータにおける変位の年間変動を示す。本体部では、年間を通じて変位は良好域内で推移していた。

図資 1-36 生汚泥ポンプ B の変位の年間変動（測定点③：本体駆動側）

他の検証対象機器においても、年間を通して、変位、速度、加速度の振動値レベルは同レベ
ルでの推移となっており、季節による上昇傾向や低下傾向等は見られなかった。
このことから、季節変動による振動測定値への影響はみられず、下水処理施設においても、年間を通じて AMD 基準の適用が可能であることがわかった。

166

(16) ミスアライメントによる振動測定値への影響確認
実験装置 No.2 汚泥ポンプの測定点②（モータ駆動側）における、芯ずれ状態での変位、速度の変化を図資 1-37 に示す。芯ずれ、面ずれのいずれのミスアライメント状態においても、振動レベルは良好域（変位の良好域は 50μmp-p 未満、速度の良好域は 4mm/s 以下）にあり、振動測定値ではミスアライメント状態を捉えることができなかった。その原因として、ミスア
ライメント状態による変化を V ベルトが吸収していることが考えられる。
これらのことから、V ベルトにより駆動される機器については、ミスアライメントを変位や速度により捉えることは困難であることがわかった。
そのため、ベルト駆動型機器のミスアライメントによって発生する振動の検出は、センシン
グ技術の適用対象外とした。

図資 1-37 芯ずれ状態での変位および速度（測定点②：モータ駆動側）

167

(17) 実機分解点検前後の振動測定値比較
平成 28 年度から令和元年度にかけ、定期修繕計画に従いオーバーホールを実施した守谷浄化センター実機の軸受や、本研究にて設置した実験機の軸受を入手し、軸受の劣化状況と AMD
基準の妥当性について検証を行った。
軸受は、二つ割りに切断して構成する部品を取り出し、内輪や外輪、転動体（玉）、保持器について劣化の痕跡（きず等）がないか目視調査した。
この調査結果をもとに、軸受の劣化度合いと AMD 基準の診断結果（良好域、注意域、要処置域）を比較検証し、下水処理場における AMD 基準の妥当性を確認した。
年度毎に分解調査を実施した機器の一覧を表資 1-15 に示す。
表資 1-15 軸受分解調査実施機器一覧
No.1遠心脱水機No.3遠心脱水機

No.3汚水主ポンプ

No.2遠心濃縮機

平成28年度 No.2-Aターボブロワ

平成30年度 No.1薬液注入ポンプ

No.1ろ過水送水ポンプ

No.2冷却水ポンプ

No.2ろ過水送水ポンプ

No.4汚泥ポンプ（実験装置）

No.1汚泥投入ポンプ
平成29年度

No.1汚泥ポンプ（実験装置）
令和元年度 No.2汚泥ポンプ（実験装置）
No.3汚泥ポンプ（実験装置）

なお、比較検証の代表例として、平成 28 年度にオーバーホールを実施した AMD 基準が良好域の No.3 汚水主ポンプと、平成 30 年度にオーバーホールを実施した AMD 基準が注意域のNo.2 冷却水ポンプと、同年度に劣化加速試験で分解調査した AMD 基準が要処置域の No.4 汚泥ポンプの振動測定グラフと軸受内部の状況写真を図資 1-38～図資 1-40 に示す。

図資 1-38 振動測定値が良好域の軸受状況例（No.3 汚水主ポンプ）

168

図資 1-39 振動測定値が注意域の軸受状況例（No.2 冷却水ポンプ）

図資 1-40 振動測定値が要処置域の軸受状況例（No.4 汚泥ポンプ（実験機））

振動値が良好域であった No.3 汚水主ポンプは、内外輪、転動体共に良好な状態であった。
また、振動値が注意値であった No.2 冷却水ポンプは、外輪のはめ合い部に軽微なフレッチン
グが見られ、更に振動値が要処置域であった No.4 汚泥ポンプでは、劣化損傷の最終段階であるスミアリングが起きていることを確認した。
AMD 基準と軸受劣化状況が一致していることを確認したことから、AMD 基準の妥当性を実証することができた。

169

(18) 実証設備の設置環境下における劣化および耐久性に関する調査（分解調査）
守谷浄化センターに設置した実験装置および実機振動センサに関する機器を分解し、設置環境下における劣化および耐久性に関する調査を行った。調査結果は以下のとおりとなる。
1) 実験装置 No.1 汚泥ポンプ対象とした実験項目が「連続運転実験」であったことから、4 台中運転時間が最も長い機器となった。外輪嵌め合い部に振動値に現れないほどの小さなフレッチング跡が認められたが、汚泥ポンプの耐久性として 7 年間程度（換算値）の使用では運転の継続利用が可能であることを確認した。
2) 実験装置 No.2 汚泥ポンプ
過年度、流体異常による実験やミスアライメント実験を行い、最終年度は異常再現実験を行っている。運転時間は No.1 汚泥ポンプに次いで 2 番目の長さとなっている。ポンプ本体部やモータ部に若干の振動上昇が見られたが要処置域を超えるほどの劣化は見られなかった。
3) 実験装置 No.3 汚泥ポンプ
過年度、軸受きず実験やインバータ実験を行っている。後年はプーリにウエイトを付けてアンバランス実験を行っている。分解結果は軽微なフレッチングが見られたものの、要処置域を超えるほどの劣化は見られなかった。
4) 実験装置 No.4 汚泥ポンプ
過年度の実験では、一番過酷な条件を与え、軸受が焼き付く状況を再現している。実験後、軸受を新しいものに変えているが、元の振動値に戻らず、比較的高い状態で振動を発し続けていたことからメカニカルシールが破損することになった。分解調査結果でも外輪嵌め合い部のフレッチングを始め、内輪軌道面および軸受玉のスミアリングやフレーキングといった結果が見られ、加速度値も要処置域に達していたことから、基準値の妥当性を確認した。また、一度大きな損傷を与えてしまうと、耐久性が低下することを確認した。
5) 実機に設置した振動センサおよび振動変換器
平成 27 年度に設置してから約 4 年間、振動センサの点検校正等は一切せずに使用してきたが、今年度、再度加振器を使って劣化調査を行った結果、全ての振動センサにおいて規定振動値の許容範囲内にあることを確認した。
6) ポータブル測定器のメーカ検査および分解点検結果
ポータブル振動計については、3 台の内、2 台についてメーカ基準値外の数値となっていた。
本測定器については、4 年間全く校正しておらず、メーカ推奨校正期間である 2 年間を大きく超えていたことから、耐久性を考慮したメーカ推奨校正期間の必要性を確認した。なお、振動計の内部状況としては、基板等内部部品に損傷や発錆といった異常は見られなかった。ポータ
ブル電流解析機については、3 台とも異常値は検出されず、プローブの内部状況も、基板等内部部品に損傷や発錆といった異常は見られなかった。

170

1.4.2

ビッグデータ分析技術（インバリアント分析）

インバリアント分析技術を用いた異常予兆検知の実証では、対象設備ごとにインバリアント
分析モデル（正常モデル）を生成し、異常検知しきい値を設定し、中央監視装置からのオンラ
インデータ分析結果と運転記録を比較し、検知精度の評価を行った。
(1) インバリアント分析モデル（正常モデル）の生成
インバリアント分析はいつもと違う動きを検知するため、準備として、正常時のデータを学習し、センサの相関性を評価する正常モデルを生成する。設備や計装機器の故障、特殊運転等のデータの除去、データクレンジング等のモデル化技法につき検証し、表資 1-16、図資 1-41に示す様に、正常モデルの作成条件を整理した。
表資 1-16 正常モデル作成条件

項番１

正常モデル作成条件
正常モデルの学習データ期間

・季節によるセンサデータの変動を考慮するため、学習データ期間を「1 年間」とし、抜き取りにて合計の学習データ量は約 1 週間分（150H 程度）を用いる

２

特殊運用期間・故障期間の除去

・手動運転等、通常と異なる運用期間を除去。
・設備が故障している期間、センサ値が異常値の
期間を除去

３

同時稼働データの除去

・汚水主ポンプ等、設備が交互運転する運用の場
合は、同時稼働しているデータを除去

４

設備の立ち上がり／立ち下がり／停止期間の除去・ポンプや原動機を含む設備の場合、起動時の立ち上がり、運転停止までの立ち下がり、停止期間のデータを除去

図資 1-41 汚水主ポンプにおける正常データ抽出処理の例（イメージ）

171

正常モデル作成条件にて抽出した 2017 年 10 月～2018 年 9 月の学習データにより、インバ
リアント分析サーバで生成した正常モデルの論理構成図について、汚水主ポンプの例を図資
1-42 に示す。

データ種：12
インバリアントモデルの論理構成図※ 2 センサ間の相関の強さを示す値を Fitness 値として表し、高い程、より関係性が強く影響する。Fitness 値の上位 10 組を以下に示す。
計装項目（入力）

センサTag名

計装項目（出力）センサTag名

Fitness値

汚水P目標流量設定値

S052.SV

汚水P No.１揚水量S044.PV

0.88919973

汚水P目標流量設定値

S052.SV

No.1汚水P回転数

S045.PV

0.8739332

No.1汚水P回転数

S045.PV

汚水P No.１揚水量S044.PV

0.78269583

受電電流S049.PV

受電電力

S050.PV0.70808977

汚水P目標流量設定値

S052.SV

汚水P回転数設定値

S047.PV

0.55876225

汚水P回転数設定値

S047.MV

No.1汚水P回転数

S045.PV

0.5230706

汚水P回転数設定値

S047.MV

汚水P No.1揚水量S044.PV

0.50968677

汚水P目標流量設定値

S052.SV

受電電流

S049.PV0.31227666

汚水P目標流量設定値

S052.SV

受電電力

S050.PV0.30780277

受電電流S049.PV

汚水P No.1揚水量S044.PV

0.3026699

図資 1-42 汚水主ポンプにおける正常モデル作成例

他の設備についても各々、同様に取得データを観察し、正常データを抽出し、インバリアン
ト分析サーバにて、正常モデルを生成する。

172

(2) インバリアント分析 モデルの検証と異常検知しきい値の設定
正常モデルにオンライン実測データを用いて分析を実施し、得られた Anomaly Score の変動と故障報告記録と比較照合し、異常検知しきい値の設定を行った。異常検知しきい値の設定
概念を図資 1-43 に、異常検知しきい値の設定技法を表資 1-17 に示す。

図資 1-43 異常検知しきい値の設定概念図

表資 1-17 異常検知しきい値の設定技法

項番
１

異常検知しきい値の決定技法
過去データ分析

作成した正常モデルにて、過去の蓄積データを分析し、Anomaly
Score と故障記録報告を比較照合する。

２

しきい値設定照合結果により正常状態の Anomaly Score の最大値と異常記録のAnomaly Score の最小値から、異常検知しきい値を設定する。
（正常状態 Anomaly Score 最大値×1.1 を推奨）

実証での各設備の分析としきい値の設定を図資 1-44～図資 1-45 に示す。

汚水ポンプ設備
図資 1-44 各設備のモデル検証としきい値の設定例（１）173水処理設備

送風機設備

消毒用水設備濃縮・脱水設備

図資 1-45 各設備のモデル検証としきい値の設定例（２）174(3) 各設備の異常予兆検知の検証（誤検知の削減実証）
実証では、インバリアント分析における Anomaly Score のしきい値超過の相関性の崩れと、
中央監視記録を比較照合し、表資 1-18 に示す事象分類を行った。
表資 1-18 相関性の崩れの正常検知と誤検知の分類

日高市浄化センターの対象施設ごとに、前項迄で設定した各設備の正常モデルと異常検知しきい値を基にオンラインデータ分析を行った。誤検知件数を評価した結果を表資 1-19 に示す。
評価分析データ期間は、2018 年 10 月～2019 年 10 月の約１年間である。
表資 1-19 誤検知件数の評価

何れの設備においても、目標とした誤検知件数 1 回／日以下を満足しており、誤検知も発生していない。
1 年前の 2018 年度の研究では、
水処理設備と消毒設備にて検知漏れの事象の発生があった。
原因は、一部の計装設備データで“０”値を含む期間データを正常モデル学習に使用していたことから、検知漏れとなった。計装設備の異常設定の精査と運転記録との突合せによる正常モ
デル作成の見直しを行い、検知漏れの改善につながった。各年で正常モデルの見直しと異常検
知しきい値の精査を行うことで、精度の高い異常予兆検知が可能となる評価結果であった。

175

本検証において、汚水ポンプ設備と水処理設備で異常を検知した。検知事象を図資 1-46 と、
図資 1-47 に示す。汚水ポンプ設備及び水処理設備において、設備の異常発生時に Anomaly
Score が上昇し、異常検知しきい値を超過していることが確認できる。

図資 1-46 汚水ポンプ設備の異常発生時の分析結果

図資 1-47 水処理設備の異常発生時の分析結果(4) ビッグデータ分析装置の構築
オンラインデータ収集とリアルタイム分析を行うために、日高市浄化センターに「ビッグデータ分析装置」を設置する。既存の中央監視システムの保守用ネットワークに追加接続することで、既存の下水処理施設の中央監視システムの取得データを収集・分析し、異常予兆を素早く捉えられる環境を構築できることを確認することができた。
ビッグデータ分析装置のシステム構成図を図資 1-48 に示す。既存システムの PLC（Programmable Logic Controller）から OPC サーバ（OLE for Process Control 規格に準拠した PLC と通信を行うサーバ）を用いてセンサデータを取得する。このセンサデータをカー
トリッジサーバにより分析可能なデータに加工したうえで、分析サーバによりインバリアント
分析を実行する（本実証においては、カートリッジサーバと分析サーバの機能をひとつのハードウェアで担っており、これを「インバリアント分析サーバ」と呼称している）。分析結果はク
ライアント PC の画面に表示される。

176

図資 1-48 ビッグデータ分析装置のシステム構成図

日高市浄化センターに設置した実証システムの状況を図資 1-49 に示す。

インバリアント分析サーバ

図資 1-49 実証システム概要

また、実際の各施設での実証により、ポンプ設備等の間欠運転を行う施設設備の場合、以下の様なアプリケーション機能を追加することが運用において有効なことが判った。
1) ポンプ停止時の Anomaly Score の上昇アラームを除外する様、電流値や回転数等によりポンプの稼働状態を判断する機能を追加する。
2) 現有のセンサデータでポンプの稼働状態を判断できない場合は、電流値や回転数等を取得するセンサ及び収集機能を中央監視装置に追加する。

177

(5) 計装設備点検の効率化
インバリアント分析により得られる効果のひとつとして想定される、計装設備点検の効率化
について検証した。
下水処理施設では、計装点検として、通信状況の点検、表示機能（現場表示機能）の点検、
電源電圧の点検、計装機器本体の機能点検などが、年 1 回実施されることが普通であり、処理施設の規模によるが、毎年400 万円～1300 万円程度の委託費が発生しているのが現状である。
表資 1-20 に調査結果（国総研調べ）を示す。
表資 1-20 計装設備の点検費用
施設規模

対象機器数

計装点検費用

m3/日

台

円/年

大規模

100,000

179

13,000,000

中規模

50,00094

6,000,000

小規模

10,000544,000,000

インバリアント分析は、異常の予兆を早期に検知することを目的として開発されたものであるが、複数のセンサ間の関係性を常時監視することにより、計装設備の状態を常時点検しているとも考えられる。
表示機能（現場表示機能）の点検については、人による目視点検が必要となるが、これは通常の維持管理で対応可能である。
図資 1-50 に、インバリアント分析により代替できる計装点検項目を示す。

図資 1-50 インバリアント分析で代替できる計装点検項目

本実証研究において制御状態監視モデルの作成、検知漏れ・誤検知の低減、ビッグデータ分
析装置の設置・運用が行えたことから、異常箇所の絞り込みや事前対処が可能となり、計装設
備点検の効率化が期待できる。

178

1.4.3

ビッグデータ分析技術（異種混合学習）

平成 27 年度、平成 28 年度に日高市浄化センターの各設備と守谷浄化センターの場外ポンプを対象とし、性能状況推定と劣化進行予測が実施可能であるかの適用性評価を行った。
表資 1-21 に平成 27 年度の性能状況推定の検証結果を示す。
表資 1-21 性能状況推定 適用性検証結果
処理場名

日高市
浄化センター

対象機器

汚水ポンプ

送風機

守谷
浄化センター

劣化指標

揚水能力

送風能力

結果

結論

説明

○

劣化状況を確認することができた。

揚水量、回転数、ポンプ井水位、気温、降水量の関係を自動的に検出し、揚水能力を予測できることを確認した。性能状況推定を行うことで、揚水能力の低下を把握できることを確認した。（例：No.1汚水ポンプ 2014/6/11付近など）○

劣化状況を確認することができた。

吸入風量、インレットベーン開度、雨量、気圧、湿度の関係を自動的に検出し、送風能力を予測できることを確認した。性能状況推定を行うことで、送風能力の低下を把握できることを確認した。（例：No.2送風機2014/1/10付近など）
送風量、風調弁の開度、吐出圧力の関係を自動的に検出し、送風能力を予測できることを確認した。性能状況推定を行うことにより、送風能力の変化を確認することができた。（例：1系エアレーションタンク
2014/3/20付近など）

エアレーション
タンク

送風能力

○

劣化状況を確認することができ
た。

脱水機

脱水能力

△

劣化状況を予測することができたが、予測精度があまり良くない。

供給濃度、供給固形物量、凝集剤量、流入水温、遠心濃縮比率の関係を自動的に検出し、脱水能力を予測できることを確認した。予測精度が低く、性能状
況推定で脱水能力の低下を確認することはできなかった。

○

劣化状況を確認することができた。

運転時間と送水量の関係を自動的に検出し、送水能力を予測できることを確認した。性能状況推定を行うことにより、送水能力の低下（運転時間の増加）を確認することができた。（例：みずき野ポンプ場
2011/10/1～2012/9/30）

場外ポンプ場

送水能力

性能状況推定のモデル式の作成及び推算は可能であったが、脱水機については予測精度が低い結果であった。表資 1-22 に平成 27 年度の劣化進行予測の検証結果を示す。
表資 1-22 劣化進行予測検証結果
処理場名

対象機器

劣化指標

結果

結論

説明

日高市
浄化センター

汚水ポンプ

揚水能力

○

劣化状況を確認することができた。

揚水量、回転数、ポンプ井水位、気温、降水量から自動的に劣化進行予測ができることを確認し、長期的な劣化傾向を確認した。

送風機

送風能力

△

3年では劣化傾向が見えず、さらに長い期間のデータが必要であることがわかった。

吸入風量、インレットベーン開度、雨量、気圧、湿度
から、データによっては長期的な劣化進行予測が期待できる。

エアレーション
タンク

送風能力

△

有効なデータが3年分以上のデータ点数が必要であることがわかった。

送風量、風調弁の開度、吐出圧力から、データによっては長期的な劣化進行予測が期待できる。

脱水機

脱水能力

△

データの精度を上げるなど入力
データを見直す必要があることがわかった。

供給濃度、供給固形物量、凝集剤量、流入水温、遠心濃縮比率から、データによっては長期的な劣化進
行予測が期待できる。

場外ポンプ場

送水能力○

劣化状況を確認することができた。

運転時間と送水量から自動的に劣化進行予測できることを確認し、長期的な劣化傾向を確認した。

守谷
浄化センター179日高市浄化センターの汚水主ポンプと守谷市浄化センターの場外ポンプについて、劣化進行予測が可能であったが、他の施設設備については、
明確な劣化予測を得られない結果となった。
平成 30 年度に再度、送風機設備についてモデルの見直しを図り劣化進行予測を行ったが（図資 1-51 参照）、明確な性能の経年低下は見られなかった。

図資 1-51 送風機設備の劣化進行予測評価 （2018 年度）

送風機については、劣化要因となる事象（羽の摩耗、モータ抵抗変化）が少なく、関連する設備構成も度々変更されていることもあり、異種混合学習技術を用いた統計的な技法での劣化予測は、不適であったと推察する。このことから同様に、経年的な劣化要因が少なく、頻繁に手動操作による運用を行う設備や構成品が度々変更される設備については、従来の定期更新等が推奨される。
一方、ポンプ設備には有効の評価結果を得たため、令和元年度の実証では、汚水ポンプ設備を対象に、異種混合学習技術による劣化進行予測の技法（学習データ、手順、留意事項）の確立の検証を行った。特に、必要な蓄積データ量に関係することから、劣化進行予測に必要な適正学習期間および予測先を変化させての予測精度の評価を行った。
評価指標は以下とする。
1) 1 年後劣化進行予測

精度誤差率：0.5%以下（目標値）

2) 2 年後劣化進行予測

精度誤差率：1.0%以下（目標値）

180

(1) 関連データの収集・整理 データ観察（汚水主ポンプ）
データクレンジング方法の検討に向けたデータ観察結果を示す。
先ず、実証対象の日高市浄化センターの汚水ポンプ設備のモデルを図資 1-52 に示す。稼働中の 1 系ポンプ設備は、No.1 汚水主ポンプと No.2 汚水主ポンプを交互運転で運用しており、揚水量は合流の 1 カ所で計測されているポンプ設備の例である。

図資 1-52 汚水ポンプ設備の運用画面

1) 対象設備の分析所要データ
汚水ポンプ設備の分析所要データの条件につき、検証を通して整理した結果を以下に示す。
・定期的（1 時間単位）なデータがあること。
・更新の判定基準となる性能劣化を示すデータ（揚水量等）があること。
・設備機器単体の性能を特定できるデータがあること。
（交互運転等に留意）
・性能劣化を示すデータと因果関係のあるデータ（運転時間、ポンプ回転数等）が複数種あること。
・複数の設備で同一の計装データを運用している場合、運転切替え等で個別の設備データ
として分離可能であること。
・充分な期間のデータ（最低 3 年以上）の保有期間データがあること。その際に故障や特殊運用期間が存在する場合は、更に長い期間のデータを利用することを推奨。
2) データクレンジング・特殊運用データの除去
予測推算において、特異な事象のデータを学習してしまうと、性能傾向の把握が困難となり、将来の予測に影響が発生するため、特異な事象のデータ期間を除く必要がある。

181

・特殊運用期間、故障期間の除去
手動運転等の通常と異なる運用期間を除去。設備が故障している期間、センサ値が異常の期間の除去。
・同時稼働データの除去
通常にて設備が交互運転する運用の場合、同時稼働している期間を除去。
・設備の立ち上がり／立ち下がり／停止期間の除去（1,000rpm 以下のデータを除去）
ポンプの起動時の立ち上がり、運転停止までの立ち下がり、停止期間のデータを除去。
(2) 性能状況推定値の推算（異種混合学習による推算）
1) 性能状況推定モデルの作成
汚水主ポンプの揚水量実測値は常に数値が変動しており、実測値の観察では性能低下を把握することは困難である。
標準化された性能状況推定値を求めるために、先ず、性能状況推定値を求める推算モデルを作成する。汚水主ポンプの性能を表す揚水量を目的変数とし、因果関係のある気温・降水
量・ポンプ井水位・ポンプ回転数を説明変数として、過去の運転データについて機械学習（異種混合学習技術）を行い、性能状況推定モデルを作成する。
異種混合学習技術を用いて学習すると、場合分けされた（条件づけられた）、複数の予測式が導かれる。
（性能状況推定モデルは複数の予測式から成る。
）予測の推算を行う際には、各時刻データにおいて、
この予測条件に該当する式が選択されて性能状況推定値が計算される。
図資 1-53 に、No.2 汚水主ポンプにおいて複数の予測式が生成され推算している状況と、
表資 1-23 に No.2 汚水主ポンプの性能状況推定モデルの予測式条件例を示す。

図資 1-53 No2 汚水主ポンプにおける予測値と実績値 例182

表資 1-23 No2 ポンプ性能状況推定モデルの予測式条件例

流入渠水位
2.45 未満No.2 汚水主ポンプ

1,199.5 未満

回転数

1,199.5 以上 1,279.5 未満

予測式０1,279.5 以上 1,324.5 未満
1,324.5 以上
No.2 汚水主ポンプ

1,223.5 未満

回転数

2.45 以上

予測式１
予測式２

予測式３
予測式４

ポンプ井水位=2.405 未満

予測式２ポンプ井水位=2.405 以上

予測式１

1,223.5 以上

予測式０

図資 1-54 に、No.1 汚水主ポンプの性能状況推定モデルによる予測値と実測値（48 時間
移動平均）の比較結果を示す。図資 1-55 に同様に No.2 汚水主ポンプの性能状況推定モデル
による予測値と実測値（48 時間移動平均）の評価結果を示す。

図資 1-54 No.1 汚水主ポンプの性能状況推定モデルの評価 予測値と実測値の比較

図資 1-55 No.2 汚水主ポンプの性能状況推定モデルの評価 予測値と実測値の比較

No.1 汚水主ポンプ、No.2 汚水主ポンプ共に予測値は実測値を追従しており、性能状況推定モデルの妥当性が確認できる。
1832) 標準化された性能状況推定値の推算作成した性能推定値の計算モデルを用いて、変動要因である気温・降水量・ポンプ井水位・
ポンプ回転数に固定値を代入し、異種混合学習技術で再計算することで、標準化された性能推定値を示すことができ、時系列変化の性能状況を評価可能となる。
表資 1-24 に、汚水ポンプ設備の分析における説明変数の固定値の入力例を示す。
表資 1-24 No.2 汚水主ポンプの分析における説明変数の固定値 例）

説明変数

単位

値

備考

気温

℃

14.5 学習期間における No.2 ポンプ稼働時の平均値

降水量

mm/h

0 固定

ポンプ井水位

m

2.62 学習期間における No.2 ポンプ稼働時の平均値

ポンプ回転数rpm

1450 固定

流入渠水位m

1.535 学習期間における No.2 ポンプ稼働時の平均値

図資 1-56 に No.2 汚水主ポンプ揚水量の実測値と性能状況推定結果の例を示す。実測値は変動があるため、傾向把握が困難であるが、標準化された性能状況推定値（青線）では、傾向が見て取れる。

図資 1-56 No.2 汚水主ポンプ揚水量の実測値と性能状況推定結果の例

なお、実証の対象とした汚水ポンプ設備については、No.1 汚水主ポンプにおいて、故障期間が在った。この故障のケースでは、故障の前後で、運転条件若しくはデータ取得に起因す
るのか、揚水量の分布に変動が生じていた。
故障期間とその前後データの取扱いに留意する必要があり、平成 30 年度と令和元年度に見直し検証した 2 つの方式について、図資 1-57 に示す。

184

図資 1-57 No1 ポンプ故障期間の前後データの取扱いによる性能状況推定結果の例

方式①では、故障の前後のデータを連続して性能状況推定計算を行っているが、故障後の性能状況推定値が安定するまでに変動幅が発生しており、次工程の劣化進行予測で対象とする学習期間が短くなる課題があった。
方式②では、故障の前後を分離して性能状況計算に改良したものである。変動影響が抑制
され、次工程の劣化進行予測で対象とする学習期間を方式①より長く取ることができる。
検証の結果から、方式②の故障期間を除き、且つ前後を分離して性能状況推定値計算を行うこととした。
No.2 汚水主ポンプは、故障していないが同じ系列であり、当該期間は特殊運用を行っているため、同様に当該期間のデータは除外し、性能状況推定を行った。No.2 汚水主ポンプの作成した予測モデルに基づき算出した性能状況推定値の推移を図資 1-58 に示す。

図資 1-58 No.2 汚水主ポンプの予測モデルによる性能状況推定値の推移

185

(3)劣化進行予測式の作成・予測値の推算（異種混合学習による推算）
1) 劣化進行予測式の作成
劣化進行予測式は、標準化された性能推定値を用いて作成する。ある月の性能状況推定値と X 年前の性能状況推定値を、その間の運転時間の関係性を異種混合学習技術で学習する。
この関係性を X 年分学習することで、劣化進行予測式が作成される。
実証実験では、劣化進行予測に必要な適正学習期間および予測先を求めるため、学習期間と予測先の組合せを変化させての複数パターンにつき予測精度の比較検証を行った。
令和元年度には、故障期間を加味した汚水主ポンプの劣化進行予測の検証を行った。評価
パターンを表資 1-25 に示す。
表資 1-25 汚水主ポンプの劣化進行予測 評価パターン (2019 年度実証)

1 年後予測_1 年間学習は、ある月と 1 年前の性能状況推定値及びその間の運転時間の関係
性を 1 年間学習し、予測モデル式を作成する。1 年後予測_2 年間学習は、同様に 2 年間学習
し、予測モデル式を作成する。1 年後予測_長期間学習は、学習期間を更に長く実施したものである。何れも No.1 汚水主ポンプの故障期間と相当する No.2 汚水主ポンプの特殊運用期間は含まない。
2 年後予測_1 年間学習は、ある月と 2 年前の性能状況推定値及びその間の運転時間の関係性を学習し予測モデルを作成する。故障期間・特殊運用期間で 2 年間の関係性が分断されるため、故障期間・特殊運用期間後を学習対象とするため、検証では範囲としてデータ取得が可能な、1 年間学習で評価を行った。

186

2) 劣化進行予測の推算
No.1 汚水主ポンプ、No.2 汚水主ポンプの各評価パターンで作成した予測式を用いて劣化進行予測を行う。1 年後予測には、求めたい先の 1 年前の性能推定値と将来の 1 年間の推定
運転時間を入力して推算を各月分繰り返し、劣化進行予測を行う。2 年後予測には、求めたい先の 2 年前の性能推定値と将来の 2 年間の推定運転時間を入力して推算を各月分繰り返し、劣化進行予測を行う。劣化進行予測では、将来予測だけでなく実績期間についても過去デー
タからの予測を実施することにより、劣化進行予測値と性能推定値（実績）の比較検証を行う。実証では、全ての評価パターンについて、この検証期間の精度評価を行い、予測先と学習期間の適性の検討を行った。評価結果の一覧を表資 1-26 に示す。1 年後予測の推移を図
資 1-59 に、2 年後予測の推移を図資 1-60 に示す。
表資 1-26 汚水主ポンプの劣化進行予測 検証結果 (2019 年度実証)

図資 1-59 汚水主ポンプの劣化進行予測 1 年後予測の検証結果 (2019 年度実証)187

図資 1-60 No2 汚水主ポンプの劣化進行予測 2 年後予測の検証結果 _1 年後予測との比較

評価結果を以下に整理する。
・目標誤差率に対して、本検証では 1 年間の学習期間では満足しない結果もあり、学習期間を長くことが有効である結果を得た。
・No.1 汚水主ポンプの様に故障が発生し性能推定値にバラツキが大きくなった場合は、故障前のデータは使用せず、故障後の性能推定値のみを使用して劣化予測を行うことが良い結果であることを確認した。
・同じ系で No.1 汚水主ポンプの故障期間に特殊運転を行った No.2 汚水主ポンプは、故障前後の性能推定値のバラツキが少ないことから、特殊運転期間を除く故障前後の性能推定値を使用し、なるべく長い学習期間を確保することが良い結果を示した。
・2 年後予測の結果は、誤差率の比較では 1 年後予測と遜色ない結果であり、学習期間の長さの方が影響すると判断され、更に学習期間を長く確保することが有効と考える。

188

(4) 長期劣化進行予測 設備更新時期の推定
劣化進行予測は近い将来の数年先までの性能劣化推定を行う。設備の更新時期までの、より長期の劣化進行予測を行うには、求めた劣化進行予測の推移から近似式で外挿することに
より更新時期の検討を行う。
1) 設備の更新基準値
設備の更新基準値は、各施設設備の所要能力設計値に基づき、設定する。汚水主ポンプの場合は、揚水量を性能指標と設定しており、必要とされる所要揚水能力（m3/h）を更新基準値とした。
2) 長期劣化進行予測
設備の更新基準値を下回る更新時期の長期予測を行う。対象設備に故障や特殊運転を有した場合の劣化進行予測は複数の学習期間のパターンで評価したが、最も誤差率の小さい結果
を用いて外挿近似にて予測を行う。外挿近似は、単純な線形近似の推定を行った上で、劣化進行予測の誤差率に基づく累積誤差を考慮した推定検討を行う。
・推定基準 線形近似式
y = a･x + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数] + b
・累積誤差を考慮した 近似式
y = a･x･(1+ s･t) + b[長期劣化予測値] = a･[経過月数]･(1+[誤差率]･[将来予測月数]) + b
劣化進行予測に近似線を外挿した No.1 汚水主ポンプ、No.2 汚水主ポンプの長期予測の結果を図資 1-61～図資 1-62 に示す。また、長期劣化進行予測による汚水主ポンプの更新時期の予測結果を表資 1-27 に示す。
No.1 汚水主ポンプ 長期劣化予測（故障期間後・学習期間 22 ヶ月 1 年後予測）

図資 1-61 No.1 汚水主ポンプの長期劣化進行予測 更新時期の推定

189

No.2 汚水主ポンプ 長期劣化予測（故障期間前後・学習期間 34 ヶ月 1 年後予測）

図資 1-62 No.2 汚水主ポンプの長期劣化進行予測 更新時期の推定

表資 1-27 長期劣化進行予測 No1,No2 汚水主ポンプの更新予測

ケース１

ケース２

ケース３

実証誤差考慮

外挿予測（推算基準）

目標誤差(0.5%)考慮

No.1 汚水主ポンプ

2029 年 3 月

2032 年 11 月

2028 年 7 月

No.2 汚水主ポンプ

2032 年 12 月

2035 年 6 月

2029 年 9 月

対象設備更新時期の推算は未来予測につき、複数のケースを出力する。最も更新時期の早いケースを検討することで、余裕を持った安全策の検討と故障への備えができる。
運転実績の変動を想定し、定期的な再分析にて更新計画の見直しを推奨する。ストックマ
ネジメント等の技法により、更新計画を検討されている場合は、本推算を併せて考慮することで、維持管理の参考として活用されたい。

190

1.4.4

センシング技術と組み合わせたインバリアント分析技術

守谷浄化センターに仮設した汚泥ポンプ実験装置にて、異常再現実験を行い、センサ技術とインバリアント分析の組合せ技術の検証を行った。センサ技術の組合せ有無によるインバリア
ント分析による異常検知の比較検証と、技法についての検証を実施した。
表資 1-28 に実験実施内容の時系列表と図資 1-63 に実験状況写真を示す。
(1) 異常再現実験
守谷浄化センターに仮設した汚泥ポンプ実験装置に、① 異物の詰まり、② V ベルトの劣化
事象（緩み）を再現する実験を行い、取得データをオフラインにてインバリアント分析を行う。
① 異物の詰まり：タオル、軍手、軍手＋小石 3 種類の異物を個別投入して評価② V ベルトの劣化事象（緩み）：劣化 V ベルト（約 3 万時間使用）による運転実験
表資 1-28 異常再現実験の実施内容と時間 （2019 年度実証）

実験条件
異常再現データ
Vベルト緩み異常再現データ
異物詰まり

日時
2019年7月4日

2019年8月21日

時刻

状況

0:00

記録計

記録開始

︙

（15min／15min,間欠運転）

9:00

記録計

記録停止

10:19

記録計

記録開始

10:50

異物投入1回目（タオル）

14:00

異物投入2回目（軍手）14:25

異物投入3回目（軍手＋小石）

14:26

異物投入4回目（Vベルト緩み＋異物）

15:35

記録計

記録停止

図資 1-63 異物の投入例と V ベルトの劣化状況（緩み・亀裂）191

(2) 異常再現実験に基づく異常予兆検知の検証
1) インバリアント分析における正常モデルの作成
汚泥ポンプは、通常、間欠運転であるため、正常モデルの作成では、以下の 2 種類の学習方法を行い、比較検証を行った。
①間欠運転学習モデル ：ポンプ停止状態も正常状態として学習し、モデルを作成②稼働時学習モデル：ポンプの稼働時のみを学習し（停止状態を除く）モデルを作成

図資 1-64 間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの学習パターン

2) 異常検知しきい値の設定
インバリアント分析の異常予兆検知の技法に基づき、以下とした。
① 作成した正常モデルで分析を行い、Anomaly Score の出力と実験記録を照合評価② 照合結果により、異常検知しきい値を設定する。
異物投入前・V ベルト正常時の Anomaly Score 最大値×1.1
3) 評価結果（異物詰まり）
3-1) 間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの比較評価
異常再現実験の取得データにより、間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルにて分析を実施し、結果を比較した。
（図資 1-64 参照）
間欠運転学習モデルで、タオルがインペラにバランスよく絡みついたため、振動データの変動が小さく Anomaly Score の上昇が見られない事象が一部に在ったが、その他の事象の検知は確認された。なお、ポンプ停止時には Anomaly Score が低く抑えられる事を確認した。
稼働時学習モデルでは、全ての異物投入・詰まりの事象を検知できた。より細かい異常を捉えたい場合は、稼働時運転モデルが有効と考える。ただし、ポンプ稼働時のみのデータ学習のためポンプ停止時の Anomaly Score は上昇するため、ポンプの稼働／停止をセンサデータで判断可能な仕組みを要する。
間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの分析結果を図資 1-65 に示す。

192

図資 1-65 間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの異物詰まり評価結果

3-2) 振動センサの有無の比較評価結果
稼働時学習モデルの分析にて、振動センサの有無の評価結果を示す。振動センサを含めない場合、
Anomaly Score の変動は一時的であり、異物詰まりの事象を捉えていると言い難い。
振動センサデータを含めた場合は、全ての異物投入に対して Anomaly Score の上昇が確認された。振動データを含めることで、異物詰まりの様な異常の検知が可能となった。
振動センサの有無の比較評価結果を図資 1-66 に示す。

図資 1-66 振動センサ有無の異物詰まり評価結果 ［稼働時学習モデル］

193

4) 評価結果（V ベルト緩み）
4-1) 間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの比較評価
間欠運転学習モデルも稼働時学習モデルも、全てのポンプ稼働時において、
Anomaly Scoreの高い上昇が確認され、V ベルトの緩み異常を検知できた。稼働時学習モデルはポンプ停止
時の Anomaly Score が上昇する。稼働／停止をセンサデータで判断可能な仕組みを要する。
間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの分析結果を図資 1-67 に示す。

図資 1-67 間欠運転学習モデルと稼働時学習モデルの V ベルト緩み検知評価結果

4-2) 振動センサの有無の比較評価結果
稼働時運転モデルの分析にて、振動センサの有無の評価結果を示す。振動センサを含めない場合、Anomaly Score の上昇は一時的であり、検知されない事象が確認された。振動セン
サデータを含めた場合は、全てのポンプ稼働時において Anomaly Score の上昇が確認された。振動データを含めることで、異常検知の精度が高まると考える。
振動センサの有無の比較評価結果を図資 1-68 に示す。

図資 1-68 振動センサ有無の V ベルト緩み検知評価結果 ［稼働時学習モデル］

194

5) 評価結果の整理
振動センサ計測とインバリアント分析の組合せ技術は、し渣詰まりや V ベルトの劣化等のより細かい異常予兆を捉えることに有効な評価結果を得た。
表資 1-29 に異常再現実験の異常検知結果のまとめを示す。
表資 1-29 異常再現実験の検証結果のまとめ （2019 年度実証）

振動センサのみやインバリアント分析のみより、組合せ技術による高度化の効果が検知結果に見られる。
特に細かい異常まで捉えたい場合は、稼働時学習モデルが有効である。ただし、ポンプの停止時も Anomaly Score が上昇するため、ポンプの電流値や回転数等で、運転／停止を判断する機能の追加が必要である。ポンプの運転が判断できない場合は、電流値や回転数等を取得するセンサ及び収集機能を中央監視装置に追加することを推奨する。
ポンプの稼働／停止を現有のセンサデータで判断できない、及び収集機能の追加も困難な
場合は、間欠運転学習モデルの適用を検討する。

1951.5 簡易算定式算出根拠(1) 試算条件について本ガイドラインにおける、簡易算定式の算出条件は以下とした。
１．評価規模は現有処理能力 1 万 m3/日、5 万 m3/日、10 万 m3/日の下水処理施設とした。
２．評価規模別の FS 試算対象となる設置機器台数は、調査結果（国総研調べ）を用いた。
３．定期修繕周期および修繕・更新費用については、調査結果（国総研調べ）を用いた。
４．標準更新周期については、事務連絡別表（国都下事第 77 号）の耐用年数表を用いた。
５．突発故障頻度の低減率は守谷浄化センターの実績値をもとに算出した。
６．監視・制御装置盤内のコントローラはすでに OPC 規格に準拠しているものとした。
７．計装設備点検の対象機器台数は日高市浄化センターのセンサ数をもとにした。
８．現有処理能力別に求めた数値を使って一次関数を求め、簡易算定式とした。
(2) 建設費の算出について建設費を算出するにあたり、全国下水処理場への調査結果をもとに 1 万 m3/日、5 万 m3/日、10 万 m3/日の現有処理能力別の下水処理場における平均的なポンプ・送風機等の機器台数を割り出し、必要となる装置や資材数量を見積り、一覧表とした。
現有処理能力別の建設費を表資 1-30 に示す。
表資 1-30 現有処理能力別の建設費
1万m3/日規模（現有処理能力）項目

5万m3/日10万m3/日

数量 単位

金額（￥）

数量 単位

金額（￥）

数量 単位

金額（￥）

オンライン振動収集装置（親局）

1

台

2,007,000

1

台

2,007,000

1

台

2,007,000

オンライン振動収集装置（子局１）6

台5,670,000

6

台

5,670,000

1

台

945,000

オンライン振動収集装置（子局２）2

台3,024,000

2

台

3,024,000

4

台

6,048,000

オンライン振動収集装置（子局３）

0

台

0

1

台

2,106,000

3

台

6,318,000

オンライン振動収集装置（子局４）

0

台

0

0

台

0

1

台

1,097,000

振動データ監視用PC

1

式

3,131,000

1

式

3,131,000

1

式

3,131,000

振動センサ

80

ケ

3,600,000

112

ケ5,040,000

164

ケ7,380,000

振動センサ延長ケーブル

80

本

760,000112

本

1,064,000

164

本1,558,000

振動センサ取付座80

ケ80,000112

ケ112,000

164ケ

164,000

振動測定装置試験調整費

1

式1,680,000

1

式

2,352,000

1

式

3,444,000

振動センサ取付工事

1式

1,680,000

1

式

2,352,000

1

式

3,444,000

オンライン測定装置設置工事

1式

1,447,000

1

式

2,862,000

1

式

4,680,000

ビッグデータ分析装置

1

式

20,000,000

1

式

20,000,000

1

式

20,000,000

建設費合計（百万円）

1

式

43.08

1

式

49.72

1

式

60.22

196

(3) 維持管理費の算出について
表資 1-31 に示す維持管理費を算出するにあたり、振動センサの校正費（3 年に 1 回）や、ビッグデータ分析装置の年間維持管理費（ライセンス費込み）、電気代等を計上している。

現有処理能力10万m3/日

現有処理能力5万m3/日

現有処理能力1万m3/日

表資 1-31 現有処理能力別の維持管理費（年間）項目
振動センサ校正（3年に1回実施）

数量
1

単位
式

単価（￥）
200,000

1

式

6,000,000

クライアントPC関連更新費

1

式625,000

オンライン測定装置電気代

8,760

kWh

15

131,400 測定装置他9台の各消費電力を100Wとして、15円/1kWで試算

ビッグデータ分析装置電気代

6,132

kWh

15

91,980 OPCｻｰﾊﾞ7台の各消費電力を100Wとして、15円/1kWで試算

維持管理費合計（百万円／年）

1式

振動センサ校正（3年に1回実施）

1

式

253,333

1

式

6,000,000

クライアントPC関連更新費

1

式625,000

オンライン測定装置電気代

9,636

kWh

15

144,540 測定装置他10台の各消費電力を100Wとして、15円/1kWで試算

ビッグデータ分析装置電気代

6,132

kWh

15

91,980 OPCｻｰﾊﾞ7台の各消費電力を100Wとして、15円/1kWで試算

維持管理費合計（百万円／年）

1式

振動センサ校正（3年に1回実施）

1

式

340,000

1

式

6,000,000

クライアントPC関連更新費

1

式625,000

オンライン測定装置電気代

9,636

kWh

15

144,540 測定装置他10台の各消費電力を100Wとして、15円/1kWで試算

ビッグデータ分析装置電気代

6,132

kWh

15

91,980 OPCｻｰﾊﾞ7台の各消費電力を100Wとして、15円/1kWで試算

維持管理費合計（百万円／年）

1式

ビッグデータ分析装置
年間維持管理費

ビッグデータ分析装置
年間維持管理費

ビッグデータ分析装置
年間維持管理費

金額（￥）
備考
200,000 1回60万円としたときの年価
ビッグデータ分析エンジンライセンス料
6,000,000 インバリアント分析保守費（ハード）
異種混合学習分析費（年１回）
625,000 年価費用

7.05
253,333 1回76万円としたときの年価
ビッグデータ分析エンジンライセンス料
6,000,000 インバリアント分析保守費（ハード）
異種混合学習分析費（年１回）
625,000 年価費用

7.11
340,000 1回102万円としたときの年価
ビッグデータ分析エンジンライセンス料
6,000,000 インバリアント分析保守費（ハード）
異種混合学習分析費（年１回）
625,000 年価費用

7.20(4) 導入効果の算出について
導入効果は、表資 1-32 に示す 4 つの「導入効果シナリオ」から構成されている。
導入効果シナリオ①は、定期的に行われていた修繕工事や機器更新工事の実施周期を、機器の状態を監視しながら延伸することで得られる費用効果を計上した。導入効果シナリオ②は、異常振動を検知したことで突発故障を防止したことによる費用削減費を計上している。導入効
果シナリオ③は、計装設備点検の実施項目を約 70％削減したときの費用削減費を計上している。
導入効果シナリオ④は、
人の手で行っていた振動

表資 1-32 導入効果シナリオ

測定をオンラインで自動測定したときの人件費の削減費を計上している。
この 4 つの「導入効果シナリオ」を使って経費
回収年を算出している。

197

(4) 導入効果シナリオ別の算出
1) 導入効果シナリオ① 修繕・更新の周期延伸
定期修繕周期および更新周期の延伸効果イメージを図資 1-69 に、導入効果算出結果を表資
1-33 に示す。

図資 1-69 定期修繕周期および更新周期の延伸効果イメージ

現有処理能力10万m3/日

現有処理能力5万m3/日

現有処理能力1万m3/日

表資 1-33 定期修繕周期延伸および更新周期延伸の導入効果算出結果
機種名

対象台数

標準更新周期延伸更新周期標準修繕周期延伸修繕周期

標準修繕回数

延伸修繕回数

導入効果①合計（台）（年）（年） 1.1倍（年）（年） 1.2倍（回）（回）（百万円／年）

汚水主ポンプ

4

15

17

8

10

1

1

汚泥ポンプ

7

15

17

7

9

1

1

脱臭ファン

2

10

11

3

4

2

2

送風機

4

20

22

9

11

2

1

遠心脱水機

2

15

17

7

9

1

1

遠心濃縮機

1

15

17

6

8

2

1

対象台数

標準更新周期延伸更新周期標準修繕周期延伸修繕周期

標準修繕回数

延伸修繕回数

導入効果①合計（台）（年）（年） 1.1倍（年）（年） 1.2倍（回）（回）（百万円／年）

機種名

9.32

汚水主ポンプ

4

15

17

8

10

1

1

汚泥ポンプ

12

15

17

7

9

1

1

脱臭ファン

4

10

11

3

4

2

2

送風機

4

20

22

9

11

2

1

遠心脱水機

2

15

17

7

9

1

1

遠心濃縮機

2

15

17

6

8

2

1

対象台数

標準更新周期延伸更新周期標準修繕周期延伸修繕周期

標準修繕回数

延伸修繕回数

導入効果①合計（台）（年）（年） 1.1倍（年）（年） 1.2倍（回）（回）（百万円／年）

機種名
汚水主ポンプ

6

15

17

8

10

1

1

汚泥ポンプ

17

15

17

7

9

1

1

脱臭ファン

7

10

11

3

4

2

2

送風機

5

20

22

9

11

2

1

遠心脱水機

3

15

17

7

9

1

1

遠心濃縮機

3

15

17

6

8

2

1

12.04

17.42

※対象機器台数及び標準修繕周期はH27年度国総研自治体アンケートから、標準更新周期は事務連絡別表の耐用年数表から算出しています

198

2) 導入効果シナリオ② 突発故障の削減効果
突発故障の削減効果イメージを図資 1-70 に、算出根拠とした数値の一覧を表資 1-34 に示す。

図資 1-70 突発故障の削減効果イメージ

現有処理能力10万m3/日

現有処理能力5万m3/日

現有処理能力1万m3/日

表資 1-34 突発故障の削減による導入効果算出結果
機種名
汚水主ポンプ(a)故障件数(b)故障対応費(c)故障対応人権費(d)合計対応費(e)低減対応費

導入効果②合計（件／年）（M\／件）（M\／年）（M\／年）a*b+c（M\／年）d*率（百万円／年）

0.160

2.9

0.004

0.468

0.027
0.007

汚泥ポンプ

0.126

0.9

0.001

0.114

脱臭ファン

0.052

0.2

0

0.010

0.001

送風機

0.160

2.4

0.003

0.387

0.022

遠心脱水機

0.214

6

0.002

1.286

0.075

遠心濃縮機

0.094

2

0.001

0.189

0.011

機種名
汚水主ポンプ(a)故障件数(b)故障対応費(c)故障対応人権費(d)合計対応費(e)低減対応費

導入効果②合計（件／年）（M\／件）（M\／年）（M\／年）a*b+c（M\／年）d*率（百万円／年）

0.473

0.027

0.160

2.9

0.009

汚泥ポンプ

0.216

0.9

0.005

0.199

0.012

脱臭ファン

0.104

0.2

0.006

0.027

0.002

送風機

0.160

2.4

0.007

0.391

0.023

遠心脱水機

0.214

6

0.007

1.291

0.075

遠心濃縮機

0.188

2

0.012

0.388

0.023

機種名
汚水主ポンプ

0.14

0.16(a)故障件数(b)故障対応費(c)故障対応人権費(d)合計対応費(e)低減対応費

導入効果②合計（件／年）（M\／件）（M\／年）（M\／年）a*b+c（M\／年）d*率（百万円／年）

0.713

0.041

0.240

2.9

0.017

汚泥ポンプ

0.306

0.9

0.008

0.283

0.016

脱臭ファン

0.182

0.2

0.005

0.041

0.002

送風機

0.200

2.4

0.009

0.489

0.028

遠心脱水機

0.321

6

0.009

1.935

0.112

遠心濃縮機

0.282

2

0.033

0.597

0.035

※故障件数、故障対応費、故障対応人件費はH27年度国総研自治体アンケートの結果を採用しています

199

0.24

3) 導入効果シナリオ③ 計装点検の周期延伸
計装設備点検周期の延伸効果イメージを図資 1-71 に、算出根拠とした数値の一覧を表資1-35 に示す。

図資 1-71 計装設備点検周期の延伸効果イメージ

表資 1-35 計装設備点検周期の延伸による導入効果算出結果
規模（現有処理能力）
計装設備点検費

1万m 3/日

5万m 3/日

10万m 3/日

4,000,000

6,000,000

13,000,000

計装設備点検削減率

72%

72%

72%

計装設備点検削減額

2,880,000

4,320,000

9,360,000

2年に1回実施時の点検費

1,440,000

2,160,000

4,680,000

1.44

2.16

4.68

導入効果④合計（百万円／年）※計装設備点検費はH28年度国総研自治体アンケートの結果を、計装設備点検削減率は
日高市浄化センターでの研究成果を採用しています

200

4) 導入効果シナリオ④ 振動測定作業の代替効果
振動測定作業の代替効果イメージを図資 1-72 に、算出根拠とした数値の一覧を表資 1-36に示す。

図資 1-72 振動測定作業の代替効果イメージ

表資 1-36 振動測定作業の代替効果による導入効果算出結果
規模（現有処理能力）

5万m3/日1万m3/日10万m3/日オンライン対象台数

20

28

41

測定時間／台（h）

0.25

0.25

0.25

12

12

12

18,00018,00018,000888

直接業務費（\／年）

135,000

189,000

276,750

技術経費（10%）

13,50018,90027,675

間接経費（23.5%）

31,72544,41565,036

測定業務小計（\／年）

180,225

252,315

369,461

諸経費（17.83%）

32,13444,98865,875

測定業務合計（\／年）

212,359

297,303435,336

0.21

0.30

0.44

測定回数／年
人工単価（\／日）
標準勤務時間（h／日）

導入効果⑤合計（百万円／年）※測定時間（移動時間も含む）は守谷浄化センターでの実測値です。また、人件費は電工単価平均、諸経費等は下水道施設維持管理積算要領－終末処理場・ポンプ場施設編－より算出しています201

2. 参考資料
2.1 ISO10816-1:1995 振動速度判定基準
AMD 基準以外の例として、下水道事業のストックマネジメント実施に関するガイドライン-2015 年度版-に掲載されている ISO10816-1:1995 振動速度判定基準を図資 2-1 に示す。
（参考）それぞれの機械グループごとの広帯域振動の暫定基準
代表的なゾーンの境界値
振動速度のrms値
mm/s

クラスⅠ

クラスⅡ

クラスⅢ

クラスⅣ

0.28
0.45

A

A

0.71
1.12
1.80
2.8
4.5

A

B
B
B

C
C

7.1

B
C

11.2
18

A

C

D

D

28

D

45

D

備考:各境界値は､上のゾーンに入る｡例えば､クラスⅡのゾーンBは1.12を超え2.8以下である｡

機械のクラス分け
クラスⅠ:

通常の運転条件下で、全体の完成機の一部の構成要素として組み込まれたエン
ジン及び機械（代表例 出力15kW以下の汎用電動機）。

クラスⅡ:

特別な基礎をもたない中形機械（代表例 出力15kW～75kWの電動機）及び特
別な基礎上に堅固に据え付けられたエンジン又は機械（300kW以下）。

クラスⅢ:

大形原動機及び大形回転機で、剛基礎又は振動の測定方向に比較的高い剛性をもつ重い基礎上に据え付けられたもの。

クラスⅣ:

大形原動機及び大形回転機器で、振動の測定方向に比較的柔らかい剛性を持つ基礎上に据え付けられたもの（代表例 出力10MW以上のターボ発電機セット及びガスタービン）。

評価ゾーン
ゾーンA:

新しく新設された機械の振動値は通常、このゾーンに含まれるであろう。

ゾーンB:

このゾーンの振動値の機械は、一般的に何の規制もなく長期運転が可能であると考えられる。

ゾーンC:

このゾーンの振動値の機械は、長期間の連続運転は期待できないと考えられる。一般に、改善処置のための適切な機会が生じるまでの限定した期間だけこの振動条件で運転できる。

ゾーンD:

このゾーンの振動値の機械は、損傷を起こすのに十分なほどに厳しいと、
通常考えられる。

図資 2-1 ISO10816-1:1995 振動速度判定基準

202

2.2 守谷浄化センター実機の振動測定結果
表資 2-1 B-DASH 事象研究期間中に要処置域に達した機器一覧
No.

機器名称

設置場所

モータ部

ポンプ種別
一軸ネジ式

本体部

速度

加速度

速度

加速度

良好

注意

基準なし

良好

要処置域に達した日

1

濃縮汚泥引抜ポンプA

汚泥濃縮設備B1F P室

2

濃縮汚泥引抜ポンプB

汚泥濃縮設備B1F P室

一軸ネジ式

注意

注意

基準なし

注意

3

No.1汚泥循環ポンプ

ボイラ棟B1F 補機室

一軸ネジ式

注意

注意

基準なし

要処置

4

No.2汚泥循環ポンプ

ボイラ棟B1F 補機室

一軸ネジ式

要処置

注意

基準なし

注意

2015年12月9日

5

No.4汚泥循環ポンプ

ボイラ棟B1F 補機室

一軸ネジ式

要処置

注意

基準なし

良好

2016年2月14日

6No.2種汚泥移送ポンプ

ボイラ棟B1F 補機室

一軸ネジ式

6

生汚泥ポンプA

水処理B1F 初沈管廊

オーバヘッド型

良好

良好

良好

注意

7

生汚泥ポンプB

水処理B1F 初沈管廊

オーバヘッド型

良好

良好

良好

良好

8

生汚泥ポンプC

水処理B1F 初沈管廊

オーバヘッド型

良好

良好

良好

良好

9

生汚泥ポンプD

水処理B1F 初沈管廊

オーバヘッド型

良好

注意

良好

良好

10 濃縮汚泥移送ポンプ1

砂ろ過棟B1F 補機室

一軸ネジ式

要処置

要処置

基準なし

注意

11 濃縮汚泥移送ポンプ2

砂ろ過棟B1F 補機室

一軸ネジ式

注意

注意

基準なし

注意

2018年6月14日

2015年10月27日

12 No.1濃縮機給泥ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

一軸ネジ式

注意

基準なし

基準なし

注意

13 No.2濃縮機給泥ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

一軸ネジ式

良好

基準なし

基準なし

注意

14 ろ過水送水ポンプ1

砂ろ過棟B1F 補機室

横軸渦巻（直結）

良好

注意

良好

要処置

2016年1月11日

15 ろ過水送水ポンプ2

砂ろ過棟B1F 補機室

横軸渦巻（直結）

注意

良好

要処置

注意

2015年10月21日

16 砂ろ過No.1原水ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

オーバヘッド型

要処置

注意

注意

注意

2015年10月20日

17 砂ろ過No.2原水ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

オーバヘッド型

要処置

要処置

要処置

注意

2015年10月27日

18 砂ろ過No.3原水ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

オーバヘッド型

良好

注意

良好

注意

19 機械棟用No.1散水ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

横軸渦巻（直結）

良好

良好

注意

注意

20 機械棟用No.2散水ポンプ

砂ろ過棟B1F 補機室

横軸渦巻（直結）

良好

良好

良好

注意

21 生物脱臭塔散水ポンプNo.1

砂ろ過棟B1F 補機室

横軸渦巻（直結）

良好

良好

-

-

22 生物脱臭塔散水ポンプNo.2

砂ろ過棟B1F 補機室

横軸渦巻（直結）

良好

良好

-

-

23 No.1汚泥投入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

要処置

基準なし

基準なし

要処置

24 No.2汚泥投入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

注意

基準なし

基準なし

要処置

2017年6月2日

25 No.3汚泥投入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

注意

基準なし

基準なし

要処置

2015年11月6日
2017年8月20日

26 No.4汚泥投入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

要処置

要処置

基準なし

要処置

27 No.1薬液注入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

良好

基準なし

基準なし

良好
良好

28 No.2薬液注入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

注意

基準なし

基準なし

29 No.3薬液注入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

良好

基準なし

基準なし

注意

30 No.4薬液注入ポンプ

機械棟B1F 薬品注入P室

一軸ネジ式

良好

基準なし

基準なし

注意

31 冷却水ポンプNo.1

機械棟B1F 薬品注入P室

横軸渦巻（直結）

良好

注意

良好

注意

32 冷却水ポンプNo.2

機械棟B1F 薬品注入P室

横軸渦巻（直結）

良好

良好

良好

注意

33 汚水ポンプNo.1-A

沈砂池P棟B2F 汚水P室

立軸斜流

良好

良好

良好

良好

34 汚水ポンプNo.1-B

沈砂池P棟B2F 汚水P室

立軸斜流

良好

良好

良好

良好

35 No.2汚水ポンプ

沈砂池P棟B2F 汚水P室

立軸斜流

良好

良好

良好

良好

36 No.3汚水ポンプ

沈砂池P棟B2F 汚水P室

立軸斜流

良好

良好

良好

良好

37 No.4汚水ポンプ

沈砂池P棟B2F 汚水P室

立軸斜流

良好

注意

注意

注意

38 エアタン消泡水ポンプA

水処理B1F 終沈管廊

横軸渦巻（直結）

注意

良好

良好

注意

39 エアタン消泡水ポンプB

水処理B1F 終沈管廊

横軸渦巻（直結）

注意

良好

注意

要処置

40 No.1返送汚泥ポンプ

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

基準なし

基準なし

注意

41 No.2返送汚泥ポンプ

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

基準なし

基準なし

良好

42 返送汚泥No.3ポンプA

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

基準なし

基準なし

良好

43 返送汚泥No.3ポンプB

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

基準なし

基準なし

良好

44 余剰汚泥ポンプA

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

注意

良好

良好

45 余剰汚泥ポンプB

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

注意

良好

良好

46 余剰汚泥ポンプC

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

良好

良好

良好

47 余剰汚泥ポンプD

水処理B1F 終沈管廊

オーバヘッド型

良好

良好

良好

注意

48 ターボブロワ1-A

機械棟1F 送風機室

送風機

良好

基準なし

注意

基準無し

49 ターボブロワ1-B

機械棟1F 送風機室

送風機

良好

基準なし

良好

基準無し

50 ターボブロワ2-A

機械棟1F 送風機室

送風機

注意

基準なし

良好

基準無し
基準無し

51 ターボブロワ2-B

機械棟1F 送風機室

送風機

注意

基準なし

良好

52 No.1遠心脱水機

機械棟2F 脱水機室

脱水機・濃縮機

良好

良好

良好

良好

53 No.2遠心脱水機

機械棟2F 脱水機室

脱水機・濃縮機

良好

良好

良好

良好

54 No.3遠心脱水機

機械棟2F 脱水機室

脱水機・濃縮機

注意

注意

注意

注意

55 遠心濃縮機No.1

砂ろ過棟1F 遠心濃縮機室

脱水機・濃縮機

注意

注意

良好

良好

56 遠心濃縮機No.2

砂ろ過棟1F 遠心濃縮機室

脱水機・濃縮機

注意

基準なし

注意

良好

203

2017年7月15日

2018年1月23日

3. 問い合わせ先
本技術ガイドラインに関する問合せは、以下にお願いします。
国土交通省
国土交通省
国土技術政策総合研究所

国土技術政策総合研究所

下水道研究部

下水処理研究室〒305-0804

茨城県つくば市旭1番地

TEL:029-864-3933
URL:http://www.nilim.go.jp/

本書は、下水道革新的技術実証事業（B-DASH プロジェクト）により国土交通省国土技術政策総合研究所が、以下の企業・団体に研究委託を行い、その成果を取りまとめたものです。
＜実証研究者

連絡先＞

株式会社
ウォーターエージェンシー

品質保証本部
フューチャーソリューション推進室〒162-0813
東京都新宿区東五軒町3-25
TEL:03-3267-4039
URL:https://www.water-agency.com
公共・社会システム営業本部

日本電気株式会社（NEC）

第一都市インフラソリューション営業部〒108-8001
東京都港区芝5丁目7-1 NEC本社ビル
TEL:03-3798-6018
URL:https://jpn.nec.com
プラントライフ事業部 事業推進部

旭化成エンジニアリング
株式会社〒305-0804
神奈川県川崎市川崎区日進町1番14
キューブ川崎6F
TEL:044-382-4600
URL:https://www.asahi-kasei.co.jp/aec/
ソリューション推進部 技術援助課

日本下水道事業団〒113-0034
東京都文京区湯島二丁目31番27号
TEL:03-6361-7832
URL:https://www.jswa.go.jp/

204

国土技術政策総合研究所資料
TECHNICAL NOTE of NILIM
No.1137

編集・発行

December 2020

©国土技術政策総合研究所

本資料の転載・複写の問い合わせは〒305-0804

茨城県つくば市旭１番地

企画部研究評価・推進課

TEL 029-864-2675