"配管漏れをチェックするデータ処理方法であって、前記方法は、少なくとも1つのセンサによってそのセンサの対応する地域にある配管に関して収集された検出パラメータを受信するステップと、前記少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約するステップと、前記少なくとも1つのセンサの前記対応する地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、前記集約済み検出パラメータを分析するステップと、前記検出パラメータの前記漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断するステップと、前記検出パラメータの前記漸進的傾向が前記漏れの所定の特徴を満たす場合に、前記対応する地域に配管漏れが存在すると特定するステップと、を含む、方法。前記集約するステップは、少なくとも1つのセンサによってそれぞれ収集された検出パラメータを、複数の地域にそれぞれ対応する前記集約済み検出パラメータを形成するように集約するステップを含む、請求項1に記載の方法。前記方法は、前記対応する地域に配管漏れは存在しないとの特定に応えて、配管漏れのある地域を得るまで、以前に集約済みの前記検出パラメータに基づき隣接する他のセンサのうちの少なくとも1つによって収集された検出パラメータを再度集約し、前記検出パラメータの漸進的傾向が前記漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断する前記ステップを実施し、前記検出パラメータの漸進的傾向が前記漏れの所定の特徴を満たす場合には前記対応する地域に配管漏れが存在すると特定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記方法は、配管漏れのある複数の地域を特定するように、前記集約するステップ、分析するステップ、判断するステップおよび特定するステップを繰り返し実施するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記方法は、前記対応する地域の配管に漏れが存在するとの特定に応えて、複数の地域のうち配管漏れのある地域に印を付けるステップをさらに含む、請求項2に記載の方法。前記配管漏れのある地域の特定に応えて、検出するよう要求されている配管漏れのある地域を、リソース制約を用いることによって突きとめるステップをさらに含む、請求項2に記載の方法。前記検出するよう要求されている配管漏れのある地域をリソース制約を用いることによって突きとめるステップは、前記リソース制約に従って、前記配管漏れがあると特定された地域をトラバースするステップと、前記配管漏れのある地域を漏れの推定量に従って配列するステップと、を含む、請求項6に記載の方法。前記少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約するステップは、前記少なくとも1つのセンサの検出パラメータを累積するステップを含む、請求項1に記載の方法。前記集約済み検出パラメータを分析する前記ステップは、前記集約済み検出パラメータについて周波数スペクトル分析を実施するステップを含む、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1つの地域における前記検出パラメータの漸進的傾向を得るべく前記集約済み検出パラメータを分析する前記ステップは、前記周波数スペクトル分析を通じて得られた前記集約済み検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分および二次増分のうちの少なくとも1つを算出するステップと、前記検出パラメータの前記漸進的傾向を特定するべく、前記一次増分および二次増分のうちの少なくとも1つの特徴を判断するステップと、をさらに含む、請求項9に記載の方法。前記検出パラメータの前記漸進的傾向が前記漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断する前記ステップは、任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分が一様であるか否か、任意の期間内における前記検出パラメータの周波数スペクトルの二次増分が一様であるか否か、任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの前記一次増分が非減少関数であるか否か、およびピークの期間における検出パラメータの周波数スペクトルの前記二次増分が通常期間のものと一致するか否かのうちの少なくとも1つを判断するステップを含む、請求項10に記載の方法。前記検出パラメータは、様々な時間間隔における流体圧力、流体流量、流体流速、残留塩素の含有量、溶存酸素、pH値、酸化還元電位、伝導度、温度、全溶存ガスおよび濁度のうちの少なくとも1つの、複数のサンプル値を含む、請求項1乃至11のいずれか一項に記載の方法。配管漏れをチェックするデータ処理システムであって、前記システムは、少なくとも1つのセンサによってそのセンサの対応する地域にある配管に関して収集された検出パラメータを受信するように構成されている受信手段と、前記少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約するように構成されている集約手段と、前記少なくとも1つのセンサの前記対応する地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、前記集約済み検出パラメータを分析するように構成されている分析手段と、前記検出パラメータの前記漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断するように構成されている判断手段と、前記検出パラメータの前記漸進的傾向が前記漏れの所定の特徴を満たす場合には前記対応する地域に配管漏れが存在すると特定するように構成されている特定手段と、を含む、システム。前記集約する手段は、少なくとも1つのセンサによってそれぞれ収集された検出パラメータを、複数の地域にそれぞれ対応する前記集約済み検出パラメータを形成するように集約するよう構成されている手段を含む、請求項13に記載のシステム。前記システムは、前記対応する地域に配管漏れは存在しないと特定する場合、以前に集約済みの前記検出パラメータに基づき他のセンサのうちの少なくとも1つによって収集された検出パラメータを再度集約するように構成されている手段と、前記判断手段および前記特定手段を配管漏れのある地域を得るまで使用することとをさらに含む、請求項13に記載のシステム。前記システムは、配管漏れのある複数の地域を特定するように、前記集約手段、分析手段、判断手段および特定手段を繰り返し用いるように構成されている手段をさらに含む、請求項13に記載のシステム。前記システムは、前記対応する地域に配管漏れが存在するという特定に基づいて、複数の地域のうち配管漏れのある地域に印を付けるように構成されている手段をさらに含む、請求項14に記載のシステム。前記配管漏れがあると特定された地域に基づいて、検出するよう要求されている配管漏れのある地域を、リソース制約を用いることによって突きとめるように構成されている手段をさらに含む、請求項14に記載のシステム。前記突きとめるように構成されている手段は、前記リソース制約のある配管漏れ地域を特定するべく、前記リソース制約に従って、前記配管漏れがあると特定された地域をトラバースするように構成されている手段と、前記リソース制約のある前記配管漏れ地域を、前記地域の漏れの推定量に従って配列するように構成されている手段と、を含む、請求項18に記載のシステム。前記少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約する前記ステップは、前記少なくとも1つのセンサの検出パラメータを累積することを含む、請求項13に記載のシステム。前記集約済み検出パラメータを分析する前記ステップは、前記集約済み検出パラメータについて周波数スペクトル分析を実施することを含む、請求項13に記載のシステム。前記分析する手段は、前記周波数スペクトル分析を通じて得られた前記集約済み検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分および二次増分のうちの少なくとも1つを算出するように構成されている手段と、前記検出パラメータの前記漸進的傾向を特定するべく、前記一次増分および二次増分のうちの少なくとも1つの特徴を判断するように構成されている手段と、をさらに含む、請求項21に記載のシステム。前記判断する手段は、任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分が一様であるか否かを判断するように構成されている手段;任意の期間内における前記検出パラメータの周波数スペクトルの二次増分が一様であるか否かを判断するように構成されている手段;任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの前記一次増分が非減少関数であるか否かを判断するように構成されている手段;およびピークの期間における検出パラメータの周波数スペクトルの前記二次増分が通常期間のものと一致するか否かを判断するように構成されている手段のうちの少なくとも1つを含む、請求項21に記載のシステム。一般に使用されている検出デバイスとして、音聴手段、漏れ検出器、相関器、配管探知装置、広範囲漏れ調査用システムなどが挙げられる。一方、現在の徹底調査の方法には、多数の欠点がある。例えば、感度が局所的に十分ではなく、圧力流量、残留塩素の含有量、その他のセンサが、圧力などの検出パラメータのごく短期間における変動を検出し損なってしまう。加えて、高精度の漏れ検出器を用いたとしても、分散している各地点の漏れ量が小さい場合、各地点における加圧テストのためにはリソースが不足してしまう。上述したような事例はときとして定期的な検出で見つけられることもあるが、定期的な検出は不十分である。その上、過去の経緯のために、設けられている配管センサ例えば、流量計、マノメータなどの数が十分ではなく、従って漏れの正確なデータを得られない場合もある。一態様において、本発明は、配管漏れを検出するデータ処理方法を提供し、本方法は以下を含む:少なくとも1つのセンサによってそのセンサの対応する地域にある配管に関して収集された検出パラメータを受信するステップ;上記の少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約するステップ;上記の少なくとも1つのセンサの対応する地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、集約済み検出パラメータを分析するステップ;検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断するステップ;検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たす場合に、対応する地域に配管漏れが存在すると特定するステップ。別の態様では、本発明は、配管漏れを検出するデータ処理システムを提供し、本システムは以下を含む:少なくとも1つのセンサによってそのセンサの対応する地域にある配管に関して収集された検出パラメータを受信するように構成されている受信手段;上記の少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約するように構成されている集約手段;上記の少なくとも1つのセンサの対応する地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、集約済み検出パラメータを分析するように構成されている分析手段;検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断するように構成されている判断手段;および、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たす場合に、対応する地域に配管漏れが存在すると特定するように構成されている特定手段。本発明は、配管漏れの量が十分に大量でない地域は特定することができないというような従来技術における欠陥を克服する。本発明は、漏れの流量が少量であるような漏れ地域を特定することができ、さらに、地方自治体の部局が現在のリソース人力、デバイス、時間と予想される漏れ地域と流量領域の規模とに基づいた良好な検出スキーム、すなわち既存リソースの条件下で漏れの最大量を正確に突きとめるスキームを自動的に計算することを支援し、意思決定および企画立案部門に対して有力な決定サポートを提供することができる。以下、単なる例示として、本発明の実施形態単数または複数を添付の図面に関連して説明する。以下、本発明の典型的な実施形態に関連して具体的に説明し、実施形態の実例を図面に示す。図面において、同一の参照番号は常に同じ要素を示す。当然のことながら、本発明は、開示される例示の実施形態に限定されるものではない。同様に当然のことながら、本発明を実現するのに、方法およびデバイスの各特徴が各請求項によって請求されるように必要であるわけではない。さらに、本開示全体において、プロセスまたは方法が示されたり記載されたりしている場合、1つのステップが別のステップの実行に依存していることが文脈において明確に示されていない限り、方法のステップは、任意の順序で実行されてもよいし、同時に実行されてもよい。加えて、ステップ間には、はっきりとした間隔があってもよい。現在の都市の配管には、地域に応じて或る特定数のセンサが配管の検出用に設けられている。現在のところ、水供給配管には主としてマノメータ、流量計、汚泥濃度センサ、浮遊固体および濁度センサ、伝導度センサ、pH値センサ、溶存酸素センサなどが備えられている。現在、水質検出向けに多重パラメータを用いた手段が市販されており、これらは複数タイプの技術的パラメータを検出するという必要に応えることができる。配管漏れは、1つ以上のタイプのデータを観察することによって判断することができる。今日、センサが収集して利用することの可能なデータは、主として以下のタイプを含む:流体圧力、流体流量、流体流速、残留塩素の量、溶存酸素、pH値、ORPoxidation-reductionpotential:酸化還元電位、伝導度、温度、全溶存ガス、濁度など。市場では、1つの指標をサンプリングしているセンサのほか、複数の指標を組み込んでサンプリングしているセンサを購入することもできる。記録センサによって収集された検出パラメータのデータ構造を表1に示す。言うまでもなく、当業者は、関連検出データを記録する他の適切なデータ構造を思いつくであろう。圧力検出による漏れのデータを例にとると、1つのセンサによって記録される感度の範囲内の期間に関連圧力パラメータを記録することによって、以下の表1を得ることができる。このことは無論、上記の他のデータ指標にも容易に適用される。さらに、表2が、それぞれのセンサの対応する地域、カバー領域のほか、検出されるパラメータのタイプを記録する。言うまでもなく、ここでも、センサの対応する地域などを表すのにセンサIDをそのまま用いている。ユーザが理解できるように実際に呈示する際には、例えば、或る特定のセンサIDは或る特定の通りおよび地域を表すなどというように、固有の地域を写し換える。従って、一部の詳細な実施形態においては表2は不要な情報であるが、一部の好適な実施形態では表2のような情報を利用してもよい。実際のところ、表1および表2は、他のユーザによって必要とされたりあるいは指定されたりする情報をさらに記録することもできる。表2の対応する地域とは、センサの地域的な位置を特徴づけるものであり例えばxxx通り、xxx地区など、カバー領域とは、センサによってテストされる検出パラメータに関連する領域の規模を特徴づけるものである。背景技術において述べたように、コストの限界と配管網センサの当初の配置とが原因で、現在の検出技術では、配管内の大量ではないような漏れについては検出することができない。配管漏れを検出するために上記のセンサによって収集された検出パラメータに基づく本発明の第1の実施形態を、以下に詳しく述べる。ステップ101にて、少なくとも1つのセンサによってそのセンサの対応する地域にある配管に関して収集された検出パラメータが受信される。上記のように、例えば流体圧力パラメータなどといった単一タイプの検出パラメータのほか、複数タイプの検出パラメータを受信することができる。こうした検出パラメータは、それぞれ別々の指標に基づいて並列に処理することができるし、またはそこから得られる結果も、相互のチェックを行い精度を高めるように使用することができる。検出パラメータは、以下のうちの少なくとも1つの、収集された複数サンプルの値を含む:様々な時間間隔における流体圧力、流体流量、流体流速、残留塩素の含有量、溶存酸素、pH値、ORP、伝導度、温度、全溶存ガス、濁度。任意に、センサの地域的な位置例えばxxx通り、xxx地区などおよびカバー領域の固有の情報を記録して、その後に続く好適なプロセスを円滑にすることができる。ステップ103にて、少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータが集約される。この場合、検出パラメータは、当該少なくとも1つのセンサの検出パラメータを累積することによって集約されるとよい。センサの地理的な位置例えば、行政地域の中の区域などとカバー領域とを組み合わせることによって、検出パラメータを重み付けして集めることも可能であることが好ましい。例えば、単純なK平均クラスタリングの方法が、複数の配管地域に対応しているセンサ群の検出データに用いられるとよく、この場合、各センサは地点とみなされ、センサは、互いの物理的距離に応じてクラスタされる。関連技術を紹介する文献は多数あり、http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clusteringを参照するとよい。当業者は、本願に基づいて他の適用可能な集約方法をさらに思いつくであろう。ステップ105にて、少なくとも1つのセンサの対応する地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、集約済み検出パラメータが分析される。当該地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るために、集約済み検出パラメータについて多様な分析、例えば、連続する2つの期間のサンプル値の差をとるという最も単純な計算単なる引き算の解のような一般的数値分析などを行うことができる。好ましくは、検出パラメータの漸進的傾向は、検出パラメータの周波数スペクトル分析によって得ることができる。周波数スペクトル分析の方法は、フーリエ変換、ウェーブレット変換、または変換用のユークリッド空間の直交基底それ自体などを使用すればよい。検出パラメータの漸進的傾向に基づいて、経時的な漏れの変化の特徴を知ることができる。ステップ107にて、検出パラメータの漸進的傾向に基づいて、対応する地域に配管漏れが存在するか否かが特定される。出願人は、本分野における豊富な経験をまとめ自ら行った多数の関連実験と組み合わせることによって、局所的な漏れは主として以下の特徴を含むということを見いだした:1流量の連続的増加は突然起こる;2任意の期間内で流量は安定しているまたは、段階を踏むように徐々に増加する;3任意の期間内で流量は減少しない;4使用量が極端に少ない場合であっても例えば、真夜中など、流量はなおピーク時の流量に近いかまたはほぼ同じである同じ圧力;変化量が非常に小さくて専用の計器を使用しないと検出できない場合であっても、その変化は時間に関連して規則的であり、これは工業用水および生活用水の法則とは異なっている。少量の漏れを扱う技術があり、その実践が増えれば、漏れを特定するためのより効果的な漏れの特徴を結論付けることが可能になる。故に、本願は上記の特徴の少なくとも1つを含むがこれに限定されない漏れの特徴に従っているものの、上記の特徴は本発明の実現について記載するために用いられているものに過ぎず、本発明の保護範囲を限定しているものと解釈してはならない。対応する地域の配管に漏れが存在するか否かは、検出パラメータの漸進的傾向に基づいて特定される。好ましくは、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かについて判断することができる。上述の漏れの所定の特徴は、上記の特徴のうちの少なくとも1つにすることができるし、または当該技術分野における技術の発展に伴っていつでも新しいものにすることもできる。検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たす場合、対応する地域の配管に漏れが存在すると特定することができる。図2および図3は、配管漏れを特定する第2の実施形態を示す。ここでは、ステップ201にて、少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータが、複数の地域にそれぞれ対応する集約済み検出パラメータを形成するようにそれぞれ集約される。集約の方法は、上方向に、すなわち、各センサノードに関し、地理的に隣接するx個のセンサの検出パラメータを集約して上記の様々な集約方法が採用されればよく、好ましくは、センサのタイプによって、例えば流量の累積、圧力の累積などのような単純な累積が使用されるとよい中間ノードを形成し、これを、ノードの全てが1つのノード、すなわち根ノードとして集約されるまで繰り返すことによって、実施されるとよい。xの値は、ユーザのニーズ例えば、配置されるセンサの位置およびカバー領域などに基づいて任意に設定することができ、最小値は1であるのに対し、最大値はセンサの総数とすればよい。さらにxの値は、センサの関連する位置に従って調整することができ、例えば、近傍のセンサの数が多くなれば、センサの数xを適切に増やすことができる。センサのデータも同様に集約して、例えば、都市の行政地域の中の区域とセンサの検出パラメータおよび位置情報とを組み合わせることによって、或る都市の或る地区にある或る居住領域の地域的な検出データを形成することもできる。集約済みの検出データに対応する各地域は、もともとは分散していた検出データに対応する各地域の単なる和または、カバー領域の和である。集約プロセスとステップ201にて得られる結果とについては図3で見ることができ、この図において、かくして形成された葉ノード群は、x個のセンサの集約済み検出パラメータによって形成された地域1乃至nに対応する検出パラメータである。一方で中間ノードおよび最終的な根ノードは、後続の好適なプロセスが円滑になるように、葉ノードの検出パラメータをさらに集約することによって形成される上層において地域的な検出パラメータの木構造を構築している。なお、図3におけるセンサの数は例示のためのものに過ぎず、本願の保護範囲の定義と解釈されるものではない。ステップ203にて、それぞれの地域の検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、それぞれの地域の集約済み検出パラメータについて周波数スペクトル分析が行われる。図3に示すノード木にて、各層のノード群に関して、累積された値と時間とを組み合わせ、対応するスペクトル値を計算する。周波数スペクトル分析には様々な候補手段が採用され得る。いずれも関数空間の直交基底変換に属するフーリエ変換、ウェーブレット変換;あるいは、変換用のユークリッド空間の直交基底それ自体を用いて、一連の適切な直交基底、単純には自然基底すなわち恒等行列を成す一連の基底が選択され、その結果変換された値は当初の値に等しくなる。周波数スペクトル変換の上記方法のうちのいずれか1つを介すことにより、センサによって収集された元のデータが時間tに関連しその値がftである場合、変換後、その値は、FTとなる。自然基底が使用されていれば、f=Fである。計算によって得られたスペクトル値FTを用いることによって、所与の期間[T1,T2]における一階微分d1および二階微分d2が算出される。標準的な定義による微分公式は以下の通りである:d1T=FT2-FT1/T2-T11d2T=d1T2-d1T1/T2-T12自然基底を用いた変換の場合、例えば集約済み検出パラメータが流体圧力であるとすると、一階微分d1は流体圧力の最も単純な差であり、二階微分d2は流体圧力の速度変化の差である。上記のそれぞれの地域の一階微分d1および二階微分d2は、それぞれの地域の検出パラメータの漸進的傾向を象徴または特定するものである。ステップ205にて、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かが判断される。具体的には、上記で概要を述べた局所的な漏れの特徴に応じて、一次増分および二次増分の特徴を以下のうち少なくとも1つに従って判断することにより、検出パラメータの漸進的傾向を特定することができる:1’任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分が一様である;2’任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの二次増分が一様である;3’任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分が非減少関数である;および4’ピークの期間における検出パラメータの周波数スペクトルの二次増分が通常の期間におけるものと一致する。検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たしている場合、ステップ207にて、対応する地域に配管漏れが存在することが特定される。具体的には、前述の4つの特徴1’、2’、3’、4’のうちの少なくとも1つ以上が満たされれば、当該ノードに漏れが存在すると判断される。漏れの量の推定については、センサによって収集された流体圧力を例にとると、圧力値または他のサンプルの指標に基づいて漏れの量が推定され、一般的に言えば、圧力差が大きいほど漏れの量が多くなる。他の指標についても似たような推測が適用される。そこに漏れが存在すると特定されたら、該当する地域に漏れありという印が付けられる。そこに漏れが存在しないと特定されたら、該当する地域に漏れなしという印が付けられる。一方で、まだ印を付けなくてもよく、印なしが漏れなしを表すことにし、これも印を付ける1つのやり方である。例えば図3に示す漏れ地域のノード木の場合であれば、漏れありまたは漏れなしの印が付いた地域のノード木を得ることができる。結果は、ユーザに対して呈示されてもよいし、あるいはユーザのクエリに対してデータベースとしてサーブされてもよい。加えて、好ましくは、漏れ地域内のそれぞれのセンサに対応する漏れ領域を累積することによって、当該漏れ地域に対応するカバー領域に印を付けることができる。さらに、種々の目的があって、ユーザが、漏れありの印を付けられた地域の全てを検出することができないようにしてもよく、図4は、リソース制約を用いることによって、検出されるべき漏れ地域を突きとめる本発明の固有の実施形態を示す。ここで、単位時間当たり、単位デバイス当たり、単位人力当たりの条件下で検出可能な領域がsによって表され、ユーザが独自の状況に応じて入力した利用可能な時間、デバイスおよび人力により得られる被検出領域の合計がSで表されるとすれば、検出のためのリソース制約が形成される。ステップ401にて、リソース制約のある漏れ地域を特定するべく、リソース制約に従って、漏れがあると特定された地域をトラバースする。具体的には、手作業で調査されることになるノードを置くための空のキューVを設けることができ、そのキューにある全ノードによってカバーされる領域をSVと設定して、図3に示す子ノード群を、ノード木の根ノードからトラバースする:a子ノードが漏れありの印が付けられているか否かをチェックし、印が付けられている場合、当該子ノードによってカバーされる範囲をチェックする。その範囲がS-SVよりも小さい場合、そのノードをキューVに加え、当該ノードの子ノードのサーチをやめる。次いで、同じ親ノードの、次の子ノードから再び始める。bノードによってカバーされる範囲がS-SVよりも大きい場合、そのノードをキューに加えることはできず、引き続きそのノードの子ノードをサーチし、ステップaに戻る。cS-SV=0である場合またはS-SVが0になる傾向にある場合、サーチをやめる。ステップ403にて、リソース制約のある漏れ地域が、その地域の漏れの推定量に従って配列される。具体的には、Vにあるすべてのノードが、漏れの量を特徴づける集約済み検出パラメータに従って昇順または降順に配列される。センサの2つのグループにおいて予想される漏れの量が等しい場合には、それらセンサのグループによってカバーされる地域的な領域の規模がより大きい方に準じてグループを配列し、領域がより広い方を優先的に選択する。ステップ405にて、配列された地域群がユーザに報告される。このようにすれば、ユーザの検出用リソースの範囲内という条件下で、より大量の漏れのある地域を優先的に確実に検出することができ、それにより、過度に長い時間検出および修復を待つことに起因する膨大な無駄を防げる。図5および6は、配管漏れを特定する、本発明の第3の実施形態を示す。ここでステップ501にて、少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータが集約される。具体的には、図6に示すように、複数のセンサによって収集された検出パラメータが複数のノードを形成する。任意のセンサの検出パラメータのノードを起点として、地理的に隣接するノードが集約される。集約の方法は上述されている。一度に1つのセンサまたはx個のセンサの検出パラメータを集約することができる。ステップ503にて、少なくとも1つのセンサに対応する地域の検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、集約済み検出パラメータが分析される。具体的な分析方法は上述した通りとすればよく、それにより検出パラメータの漸進的傾向が得られる。ステップ505にて、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かが判断される。特徴を満たす場合、ステップ507にて当該地域は漏れ地域として印を付けられる。特徴を満たさない場合、ステップ506にて、その集約済み検出パラメータのノードに基づき、隣接する少なくとも1つのノードの検出パラメータを追加的に集約することができる好ましくは、集約可能なノードが近傍に残っているか否かを判断するためにステップ510が追加されるとよい。残っていない場合には、ステップ508へ向かう。上記のステップ501、503および505が、漏れのある地域を見つけるために繰り返される。好ましくは、このときリソース制約の閾値が追加されるとよいこの閾値は、上記のリソース制約の数パーセントとすることができるが、上記のリソース制約以下である。例えば、その地域によってカバーされる範囲がリソース制約閾値以上であるが、当該地域において漏れが検出されていない場合、その地域については切り捨てるかまたは漏れがないものとして印をつければよく、上記のステップ501、503および505を繰り返す必要はない。ステップ508にて、検出パラメータのノードが全て集約されているか否かが判断され、集約されている場合、プロセスは終了する。集約されていない場合、新たに検出パラメータのノードをトラバースするべく、上記のステップ501、503および505が繰り返される。上記のステップ501、503および505が繰り返し実施された後には、図6に示す、漏れのある地域が区分けされたものを得ることができ、ここで、漏れのない地域は切り捨てられているか、あるいは漏れなしの印を付けられている。図6では、単なる例示として2つの地域に漏れまたは漏れなしとそれぞれ印が付けられている。前述した方法に従って、漏れの量のほか、カバー領域の合計などについて印を付けることができると好ましい。さらに、センサの漏れデータのノードが複数ある場合、それらノードによって形成される図面は、地理的に隣接する位置に従って複数の図面上地域に区分けすることができ、上記の方法は、効率性を高めるべく、複数の図面上地域について並列に実行される。現在ある様々な方法を上記の区分けされた図面上地域に適用してセンサノードを集約するとよい。例えば単純な方法であるK平均クラスタリングを用いれば、各センサがノードとみなされ、それらが相互間の物理的距離に従ってクラスタされる。関連技術を紹介する文献は多数あり、http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clusteringを参照するとよい。当業者であれば、本願に基づいて他の適用可能な実施形態をさらに思いつくであろう。本発明は、リソース制約を用いることによって、検出されるべき漏れ地域を突きとめる別の実施形態をさらに提供する。具体的には、集約する地域が過度に広い検出領域になってしまうことを制限するように、上記ステップ501にリソース制約の閾値を加えることができる。第3の実施形態によって印を付けられた漏れ地域が、漏れの推定量に従って降順に配列されてキューVを形成することが好ましい。ユーザによって入力されたリソース制約Sに従って、漏れ地域のカバー領域がリソース制約より大きいかまたはそれに等しいノードSには、フィルタがかけられる。キューVの前方に、ノードによってカバーされる領域SVが累積され、S-SV=0である場合またはS-SVが0になる傾向にある場合には累積が終わり、終わったノードより後のノードは削除される。キューVは、漏れ地域を突きとめ検出を行うためにユーザに呈示される。本スキームは、一層のみの葉ノード群と1つの統合された根ノードを持つ木に相当する木形状のノード木において、漏れ地域のトラバースおよびサーチを行う固有の例である。この場合、上記方法のシーケンスに従ってトラバースすることにより、漏れ地点を見つけることができる。言うまでもなく、当業者は、昇順を用いることもできるし、あるいは検出領域および流量の包括的な指標の順序付けという配列スキームを用いることもできる。本発明は、配管漏れをチェックするデータ処理システムをさらに提供する。図7は、配管漏れを特定するデータ処理システム700のブロック図を示す。本データ処理システムは、受信手段701、集約手段703、分析手段705、判断手段706、および特定手段707を含む。ここで、受信手段701は、少なくとも1つのセンサによってそのセンサの対応する地域の配管に関して収集された検出パラメータを受信するように構成されている。集約手段703は、上記少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約するように構成されている。分析手段705は、上記少なくとも1つのセンサの対応する地域における検出パラメータの漸進的傾向を得るべく、集約済み検出パラメータを分析するように構成されている。判断手段706は、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすか否かを判断するように構成されている。特定手段707は、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たす場合に、対応する地域に配管漏れが存在すると特定するように構成されている。上記のそれぞれの手段が関連する方法についてはこれまでに説明してきたので、簡潔にするために割愛する。好ましくは、集約手段703は以下を含む:少なくとも1つのセンサによってそれぞれ収集された検出パラメータを、複数の地域にそれぞれ対応する集約済み検出パラメータを形成するように集約するよう構成されている手段。好ましくは、システム700はさらに以下を含む:対応する地域に配管漏れが存在するという特定に基づいて、複数の地域のうち配管漏れがある地域に印を付けるように構成されている手段。好ましくは、システム700はさらに以下を含む:対応する地域に配管漏れが存在しないと特定される場合に、以前に集約済みの検出パラメータに基づいて、別のセンサのうち少なくとも1つによって収集された検出パラメータを再度集約するように構成されている手段;ならびに、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たすかどうかを判断するように構成されている手段と、検出パラメータの漸進的傾向が漏れの所定の特徴を満たす場合には対応する地域に配管漏れが存在すると特定するように構成されている手段とを配管漏れのある地域が得られるまで使用すること。好ましくは、本明細書に記載のシステムは、配管漏れのある複数の地域を特定するように、集約手段703、分析手段705、判断手段706および特定手段707を繰り返し使用することをさらに含む。好ましくは、少なくとも1つのセンサによって収集された検出パラメータを集約することは、少なくとも1つのセンサの検出パラメータを累積することを含む。好ましくは、集約済み検出パラメータを分析することは、集約済み検出パラメータについて周波数スペクトル分析を実施することを含む。好ましくは、分析手段705はさらに以下を含む:周波数スペクトル分析を通じて得られた集約済み検出パラメータの周波数スペクトルの、一次増分および二次増分を算出するように構成されている手段;および、検出パラメータの漸進的傾向を特定するべく、一次増分および二次増分の特徴を判断するように構成されている手段。好ましくは、検出パラメータの漸進的傾向を特定するべく一次増分および二次増分の特徴を判断するように構成されている手段は、以下のうち少なくとも1つを含む:任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分が一様か否かを判断するように構成されている手段;任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの二次増分が一様か否かを判断するように構成されている手段;任意の期間内における検出パラメータの周波数スペクトルの一次増分が非減少関数か否かを判断するように構成されている手段;および、ピークの期間における検出パラメータの周波数スペクトルの二次増分が通常期間のものと一致するか否かを判断するように構成されている手段。好ましくは、本システムはさらに以下を含む:配管漏れがあると特定された少なくとも1つの地域に基づき、検出するよう要求されている漏れ地域を、リソース制約を用いることによって突きとめるように構成されている手段。好ましくは、突きとめるように構成されている上記手段は以下を含む:リソース制約のある配管漏れ地域を特定するべく、リソース制約に従って、配管漏れがあると特定された地域をトラバースするように構成されている手段;リソース制約のある配管漏れ地域を、各地域の漏れの推定量に従って配列するように構成されている手段。加えて、配管漏れを検出する本発明のデータ処理方法は、コンピュータプログラム製品によって実現することもできる。本コンピュータプログラム製品は、このコンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されると本発明のシミュレーション方法を実現するソフトウェアコード部を含む。本発明はさらに、コンピュータプログラムをコンピュータ可読記録媒体上に記録することによって実現することができる。本コンピュータプログラムは、このコンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると本発明のシミュレーション方法を実現するソフトウェアコード部を含む。言い換えれば、本発明のシミュレーション方法のプロセスは、コンピュータ可読媒体の命令という形態または他の形態で分配させることができ、分配された信号搬送媒体を実行するのに実際に使用される具体的なタイプについては問わない。コンピュータ可読媒体の例としては以下のものが挙げられる:EPROM、ROM、テープ、紙、フレキシブルディスク、ハードディスクドライブ、RAM、CD-ROMのほか、デジタルおよびアナログの通信リンクといった伝送型媒体。本発明の好適な実施形態により本発明が具体的に示され記載されているが、当業者には当然のことながら、好適な実施形態の形についても詳細についても、請求項によって定義される本発明の精神および範囲を逸脱することなく、多様な変更を施すことができる。"