JP5329871B2 - 漏水節点推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、上水道プロセスの中の配水において、配水管路網のプロセスデータと、対象とする配水管路網の管網解析モデル、および給水栓水使用量に基づいて、当該モデルにおける節点での漏水量を推定する漏水節点推定装置に関する。

一般的に、市民の通報によって知らされる地上漏水以外の配水管路網内の地下漏水は、現場調査員が定期的に音聴棒等を用いて漏水有無調査（一次調査）を実施し、調査の結果、漏水可能性が高い箇所を特定し、その後重点的に相関式漏水探査機を用いて、その地域での詳細な漏水箇所特定（二次調査）を行っている。

なお、前記音聴棒は漏水による振動音で漏水有無を判断するもので、一種の聴診器のようなものである。また、前記相関式漏水探査機は、漏水があると思われる場所を挟むようにセンサを取り付け、両者の振動の伝播速度を計算することによって、漏水位置を特定するものである。
しかし、一次調査の段階では定期的に全域を巡回しているだけで、どの地域を重点的に行うべきかについては考慮されていないのが現状である。

また、厚生労働省の水道ビジョンでは、「漏水防止等による有効率向上は、水循環系への負荷を低減するだけではなく、浄水・送配水段階のコスト削減効果もあることから、計画的な施設更新の機会を捉えた対策の実施等によりその推進を図る。」とされている。そして、有効率の現況９１．８％（全国平均）に対して、２０１０年には、大規模事業９８％以上、中小規模事業９５％以上を目標に掲げている。このような背景から、今後、限られた予算の中で効率的に漏水調査を実施するための情報の必要性がますます高まると考えられる。

特許文献１は、地震計、圧力、流量データに基づき、各地域における地震動強度を推定して管路被害率を求める管網状態把握システムに関する。しかし、漏水の量や位置を推定するものではない。

特許文献２は、多数の消火栓等に水圧・音圧検出装置を装着し、データを長時間自動記録し、回収したメモリカ−ドからデータを処理、解析し、これにより水道管路の監視を行う水道管路監視方法及び装置に関する。特許文献２は現場調査での監視装置であり、過去のデータとの相違を比較する簡易な解析のみで、装置の構成が主であり、問題とはならない。

特許文献３は、漏水位置検出方法および漏水位置検出装置に関する。特許文献３では、加速度センサで管路に伝わる漏水音を計測し、漏水の特徴である断続的な音を区別してその割合（時間積分値）から漏水判定を行う。特許文献３に係る漏水位置検出装置は、現場での漏水調査を行う際に適用する装置である。
特開平９−２５９１８６号公報 特開平６−１８６１２６号公報 特開平１０−８２７１２号公報

そこで、本発明では、夜間最小流量とその時間帯における配水管路網内の圧力値（実測値）に基づいて、夜間の流量が不必要に多い節点を抽出し、抽出された節点の地域を漏水多発地域として推定することによって、漏水調査（一次調査）の初動計画や、費用対効果のある管路更新計画を立案可能な漏水節点推定装置を提供することを目的とする。

本発明に係る漏水接点推定装置は、浄水を末端の需要家まで供給する配水管路網プロセスにおいて、収集・蓄積されている配水管路網の流量・圧力データを解析する漏水節点推定装置であり、給水栓での水使用量をある周期で水道料金として計測し、各給水栓での水使用量を記憶する給水栓水使用量記憶手段と、各給水栓での水使用量に基づいて、節点の需要量を設定する節点需要量割付手段と、対象とする配水管路網を構成する管路材質、延長、口径、接続情報、管路摩擦係数及び接続点である節点の標高を記憶する管網解析モデル記憶手段と、対象とする配水管路網内の漏水量を、各節点での漏水量として割り付け、節点ごとの漏水量割付量を設定する漏水量分布最適化手段と、配水管路網への流入流量や管路網内の圧力データを記憶するプロセスデータ記憶手段と、前記管網解析モデル記憶手段からの管網解析モデルと、前記プロセスデータ記憶手段からの夜間の流量及び圧力データと、前記漏水量分布最適化手段で得られた節点ごとの漏水量割付量と、前記節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量とに基づいて、管網解析を実行する管網解析手段と、前記管網解析手段から得られる各節点での圧力推定値と圧力計測点での圧力実績値との誤差を演算する圧力誤差演算手段とを備え、前記漏水分布最適化手段では、前記圧力誤差演算手段で得られる圧力誤差を最小とするように、漏水量を各節点に分布させるための最適化演算し、１日で最も流入流量が少ない時間を抽出し記憶する夜間最小流量記憶手段と、この夜間最小流量記憶手段に蓄積されている夜間最小流量と圧力データに基づいて、対象とする配水管路網内での漏水量を演算する夜間最小流量分析手段とを更に備え、配水管路網内の漏水量をプロセスデータから特定することを特徴とする。

本発明によれば、夜間最小流量とその時間帯における配水管路網内の圧力値（実測値）に基づいて、夜間の流量が不必要に多い節点を抽出し、抽出された節点の地域を漏水多発地域として推定することによって、漏水調査の初動計画や、費用対効果のある管路更新計画を立案可能な漏水節点推定装置を提供することができる。

以下、本発明の漏水節点推定装置について更に詳しく説明する。
本発明は、夜間最小流量を監視し、配水管路網全体の漏水量に基づいて、その漏水量がどの地域に分布しているのかを診断する装置である。例えば、上記漏水位置検出装置をどの地域で用いるべきかの初動計画に活用できる。また、夜間最小流量を分析することによって漏水量を特定し、管網解析モデルや水使用データ（料金水量など）を加味して、配水管路網単位ではなく管網解析モデルの節点単位で漏水箇所を推定可能とする。

（１）本発明の漏水節点推定装置は、上述したように、給水栓水使用量記憶手段と、節点需要量割付手段と、管網解析モデル記憶手段と、漏水量分布最適化手段と、プロセスデータ記憶手段と、管網解析手段と、圧力誤差演算手段とを備え、漏水分布最適化手段では、圧力誤差演算手段で得られる圧力誤差を最小とするように、漏水量を各節点に分布させるための最適化演算をする。

（２）上述した（１）の装置において、１日で最も流入流量が少ない時間を抽出し記憶する夜間最小流量分析手段と、この夜間最小流量記憶手段に蓄積されている夜間最小流量と圧力データに基づいて、対象とする配水管路網内での漏水量を演算する夜間最小流量分析手段を更に備え、配水管路網内の漏水量をプロセスデータから特定することが好ましい。一般的に、夜間最小流量の時間帯においても、通常の需要量が存在する。そのため、同じ管路網プロセスでも夜間最小流量の値はバラツキをもち、そのバラツキは需要量変化によるものであると考えることができる。従って、本来の漏水量を推定するには、前記夜間最小流量分析手段及び夜間最小流量記憶手段を備え、配水管路網の漏水量をプロセスデータから特定して後述する図３に示す値のみを漏水量として抽出することが効果的である。

（３）上述した(１)又は（２）の装置において、管網解析モデル記憶手段で保持している管網解析モデルの管路摩擦係数の値を、プロセスデータ記憶手段に蓄積されている流量・圧力データと節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量に基づいて更新する管網解析モデル補正手段を更に備えていることが好ましい。管路摩擦係数は一般に管路材質で決まる値であるが、プロセスデータ記憶手段に蓄積されている比較的需要量の多い日中の流量・圧力データと節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量に基づいて更新する管網解析モデル補正手段を更に備えることにより、管網解析モデルの精度を向上させることができる。

（４）上述した(１)乃至（３）のいずれかの装置において、節点需要量割付手段では、節点に接続されている夜間の水使用量を算出する過程において、節点の地域特性を設定値として与えられた場合に、その設定値で按分された需要量を各節点に割り付けることが好ましい。このように、節点の地域特性（都市部、郊外など）を設定値として与えられた場合、その設定値で按分された需要量を各節点に割り付ける、例えば同じ夜間の時間帯でも都市部の流量の比率を大きくすることにより、夜間の水使用量を高精度に設定することができる。

（５）上述した(１)乃至（４）のいずれかの装置において、前記節点需要量割付手段は、自動検針システムによって無線で各給水栓の水使用量をデータ収集可能であり、かつ節点需要量を時系列で設定することが可能な構成であることが好ましい。これにより、作業者が現場に直接出向くことがなく作業の効率化を図るとともに、夜間の節点需要量を正確に設定することができ、配水管路網内の漏水量の特定をより効率よく行うことができる。

（６）上述した(１)乃至（５）のいずれかの装置において、節点漏水量を推定するタイミングは、夜間最小流量分析手段により得られる配水管路網内の漏水量がある閾値以上になった場合、あるいはある閾値以上増加した場合に、アラームを表示し、節点漏水量の演算を開始するか否かの判断を作業者に通知する構成であることが好ましい。これにより、作業者の作業性を向上することができる。

（７）上述した(１)乃至（６）のいずれかの装置において、漏水量分布最適化手段は、各節点の標高に基づいて、最適化演算中に節点に割り付ける漏水量を最適に分布させる構成であることが好ましい。一般に、節点の標高の低いところでは水圧が高く漏れやすいので、上述した構成にすることは演算時間の短縮化に有効である。

（８）上述した(１)乃至（７）のいずれかの装置において、漏水量分布最適化手段は、比較的新しい給水地域や漏水がほとんど発生していないと考えられる地域の節点については、漏水量０を制約条件として設定し、最適化を高速演算する構成であることが好ましい。一般に、比較的新しい給水地域では配管が新しく漏水の可能性が極めて低いので、こうした地域などにおいては漏水量を０として設定することが可能である。これにより、漏水量分布の最適化を高速で演算することが可能となる。

次に、本発明の実施形態に係る漏水節点推定装置について図面を参照して説明する。なお、本実施形態は下記に述べることに限定されない。
図１を参照する。図１は、一つの配水池１からある配水管路網へ浄水が供給されるプロセスである。配水管路網への流入量を監視するために、配水管路網の入口（配水池出口）に一つの流量計２が取り付けられており、配水管路網内の圧力を監視するために一つ以上の圧力計３が取り付けられている。本装置は、配水管路網内にある計測地点の圧力、流量データを有効活用し、配水管路網内の漏水量を特定可能で、配水区域内に少なくとも１つの圧力計測点が存在する場合に適用する。なお、図中の符番４は、節点５間の特定の配水管に取り付けられた電動弁、符番６は需要家を示す。

漏水節点装置１０は、給水栓水使用量記憶手段１１と、節点需要量割付手段１２と、漏水量分布最適化手段１３と、管網解析モデル記憶手段１４と、夜間最小流量分析手段１５と、圧力誤差演算手段１６と、管網解析手段１７と、プロセスデータ記憶手段１８と、夜間最小流量記憶手段１９を備えている。ここで、漏水量分布最適化手段１３と圧力誤差演算手段１６と管網解析手段１７を総称して最適化演算部２０と呼ぶ。なお、図中の符番２１は入力手段、符番２２は出力手段を示す。

給水栓水使用量記憶手段１１は、給水栓での水使用量をある周期で水道料金として計測し、各給水栓での水使用量を記憶する機能を有している。節点需要量割付手段１２は、前記給水栓水使用量記憶手段１１に電気的に接続し、各給水栓での水使用量に基づいて節点の需要量を設定する機能を有している。漏水量分布最適化手段１３は、対象とする配水管路網内の漏水量を、各節点での漏水量として最適に割り付け、節点ごとの漏水量（変数）割付量を設定する機能を有している。漏水量分布最適化手段１３から出力手段２２には節点漏水量のデータが送られ、管網解析手段１７へは節点ごとの漏水量（変数）割付量のデータが送られる。管網解析モデル記憶手段１４は、対象とする配水管路網を構成する管路材質、延長、口径、接続情報、管路摩擦係数や接続点である節点の標高を記憶する機能を有している。

夜間最小流量分析手段１５は、夜間最小流量記憶手段１９に蓄積されている夜間最小流量と圧力データに基づいて、対象とする配水管路網内での漏水量を演算する機能を有している。即ち、夜間最小流量分析手段１５では、夜間最小流量記憶手段１９に蓄積されている夜間最小流量と圧力データに基づいて、夜間圧力データに対する夜間最小流量のうち、最も夜間最小流量が小さいデータを漏水量として抽出する。夜間最小流量分析手段１５から漏水量分布最適化手段１３には漏水量のデータが送られる。夜間最小流入記憶手段１９から夜間最小流量分析手段１５には過去Ｎ日分の夜間最小流量、圧力のデータが送られる。

圧力誤差演算手段１６は、管網解析手段１７で得られる各節点での圧力推定値と圧力計測点での圧力実測値との誤差を演算する機能を有している。管網解析手段１７から圧力誤差演算手段１６には各節点の圧力推定値のデータが入力される。管網解析モデル記憶手段１４から各節点の圧力推定値が入力される機能を有している。圧力誤差演算手段１６からは、漏水量分布最適化手段１３に圧力誤差のデータが入力される。管網解析手段１７は、節点需要量割付手段１２，漏水量分布最適化手段１３，管網解析モデル記憶手段１４，プロセスデータ記憶手段１８に電気的に夫々接続している。

管網解析手段１７には、節点需要量割付手段１２からは節点需要量のデータが送られ、漏水量分布最適化手段１３からは節点ごとの漏水量（変数）割付量のデータが送られ、管網解析モデル記憶手段１４からは管網解析用モデルのデータが送られ、プロセスデータ記憶手段１８からは夜間の流量及び圧力実績値のデータが送られる。プロセスデータ記憶手段１８は、配水管路網への流入流量や管路網内の圧力データを記憶する機能を有している。夜間最小流量記憶手段１９は、１日で最も流入流量が少ない時間を抽出し記憶する機能を有している。夜間最小流量記憶手段１９にはプロセスデータ記憶手段１８から夜間最小流量及び圧力のデータが送られる。

次に、上記漏水節点推定装置の作用について説明する。
夜間最小流量記憶手段１９では、ある１日の流量データに関して夜間需要量が最も少ない時間の流量データと圧力データを抽出し、記憶する。つまり、ある周期で蓄積されている配水ブロックの流入流量、圧力データから１日で最も流量が少ない時刻のデータのみを抽出し、日付，時間，夜間最小流量及び圧力との関係を示したデータを生成する。

具体的には、前記漏水節点推定装置において、図２に示すように、横軸に吐出圧力（ＭＰａ）、縦軸に夜間最小流量（ｍ^３／ｈ）をプロットする。そして、ある圧力値において最小である夜間最小流量のみを抽出し、図３のような吐出圧力と夜間最小流量との関係を示す特性図を得る。

一般的に、夜間最小流量の時間帯においても、通常の需要量が存在するため、同じ管路網プロセスでも夜間最小流量の値はバラツキをもち、そのバラツキは需要量変化によるものであると考えることができる。従って、本来の漏水量を推定するには、図３に示す値のみを抽出することが効果的である。ここで、「図３に示す値」とは、夜間最小流量から漏水量を特定する際に、図３に示す曲線を漏水量とする意味である。図３は圧力と夜間最小流量の最小値をプロットしたもので、圧力に応じた漏水量が計算できる。なお、図４では、節点数１３、管路数１６の時の配水池２３から配水管路網プロセス配水ブロック流入量を計測する流量計２４と、末端需要家２５への末端圧力を計測計２６が設置されている。また、図４中、丸内の数字が節点番号であり、それ以外の数字が管路番号である。

次に、管網解析モデルについて、図４を参照して説明する。図４は、ある配水管路網を模式化したモデルであり、上述したように節点数は１３である。本発明は、これらの節点ごとの漏水量を推定することができる。また、夫々の節点と管路の緒元については、下記表１，２に示す。なお、表２において、ＮＯ（ｕ）は管路の始点、ＮＯ（ｄ）は管路の終点を示す。

管網解析手段１７では、管網解析モデル（管路延長、口径、管路摩擦係数、接続状況、節点標高）と節点需要量に基づいて、各節点の圧力（有効水圧）を演算する。
管網解析演算は周知の技術であるため、ここでは詳細は割愛するが、下記数１により節点圧力を演算している。

但し、数（１）において、ΔＨｉは圧力損失（ｍ）、Ｈｉは一次圧力（ｍ）、ｈｉは二次圧力（ｍ）、Ｑｉは流量（ｍ^３／ｓ）、Ｄは口径（ｍ）、Ｌは管路長（ｍ）、Ｃ_Ｈは管路摩擦係数を示す。なお、Ｑｉ＝０の時はＨｉ＝ｈｉであるが、通常はＨｉ＞ｈｉである。

ここで、管路摩擦係数Ｃ_Ｈは一般に管路材質で決まる値であるが、管網解析モデル精度を向上させる目的で、プロセスデータ記憶手段１８に蓄積されている比較的需要量の多い日中の時間帯のデータに基づいて、更新することもできる。

また、管路解析を精度よく実行するためには各節点の需要量を正しく設定する必要があるので、各給水栓水使用量データを利用する。各節点の需要量は対象とする節点に接続されている吸収線での水使用量の和である。一般に、給水栓での水使用量はある長いスパン（２ヶ月ほど）に一度の計測である。そのため、管解析手段で用いる各節点の需要量は１日単位に変換し、更に１日の需要パターンで按分した際の最も流量が少ない時間帯の値を節点需要量とする。

また、節点の地域特性（都市部、郊外など）を設定値として与えることが可能であり、同じ夜間の時間帯でも都市部の流量の比率を大きくすることも可能である。
更に、自動検針システムによって給水栓の水使用量を時系列データとして収集可能である場合は、そのデータを活用する。

圧力誤差演算手段１６では、計算された圧力値と圧力計の測定値を比較し、漏水量分布最適化手段１３では、その誤差が最小となるよう、各節点に漏水量を分布させる。演算例を図６に示す。なお、管網解析モデルでの節点と圧力計設置位置が一致しない場合には、節点に最も近い上位側と下位側の圧力計実測値を線形補間する。

具体的には、まず、ブロック全体の夜間最小流量（Ｑmin）と夜間最小流量時間帯の末端圧力（Ｐmin）との関係を示す特性図を作成する。即ち、図５の（Ａ）に示すように、配水池２３から管路網２７全体に供給する配水量を流量計２４で計測するともに、管路網２７の特定の節点での圧力を圧力計２６で測定する。次に、図５の（Ｂ）に示すように管網モデルに落とし込む。

配水管路網全体の漏水量をＱLとすると、ＱLiを各節点に割りふり、実際の圧力値と管網計算による圧力値の誤差が最小となるＱLi割りふりを決定する。つまり、制約条件である下記数２のもとで、目的関数である下記数３となるＱLiを決定する。そして、ＱLiの分布から漏水リスクの高い節点を特定する。なお、図５の（Ｂ）において、節点２８ａでは漏水リスクが最も高く、節点２８ｂ，２８ｃ，２８ｄの順に漏水リスクが低くなる。

但し、数２において、ＱLiは節点ｉの漏水量（変数）を示す。数３において、Ｐmin（実）は実際の圧力値、Ｐmin(計算)は管網計算された圧力値を示す
図６は、最適化演算部２０についてのフロー図を示す。手順は下記の（１）〜（６）のとおりである。なお、図１と同符号は同符番を付して説明を省略する。
（１）まず、夜間最小流量分析から配水管路網全体の漏水量を特定する（ａ）。
（２）次に、漏水量分布最適化手段１３において、上記（１）で特定した漏水量と各節点の漏水量として割り付ける漏水量の総和が一致するように節点需要量に漏水量を加算する（ｂ）。

（３）つづいて、管網解析手段１７において管網解析を行い、圧力測定点での圧力推定値を計算する（ｃ）。
（４）更に、圧力誤差演算手段１６において、上記（３）で求めた圧力推定値と実際の圧力計測値との二乗誤差を計算（評価）する（ｄ）。
（５）ひきつづき、計算回数ｋが「ｋ＞指定回数又は誤差最小」である（ｅ）場合、Ｎ個の節点の漏水量を決定する（ｆ）。一方、「ｋ＞指定回数又は誤差最小」でない場合、工程（ｂ）に戻す。
（６）上記（２）〜（５）を繰り返し、最も小さいケースを節点の漏水量として出力する。

なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］浄水を末端の需要家まで供給する配水管路網プロセスにおいて、収集・蓄積されている配水管路網の流量・圧力データを解析する漏水節点推定装置であり、給水栓での水使用量をある周期で水道料金として計測し、各給水栓での水使用量を記憶する給水栓水使用量記憶手段と、各給水栓での水使用量に基づいて、節点の需要量を設定する節点需要量割付手段と、対象とする配水管路網を構成する管路材質、延長、口径、接続情報、管路摩擦係数及び接続点である節点の標高を記憶する管網解析モデル記憶手段と、対象とする配水管路網内の漏水量を、各節点での漏水量として割り付け、節点ごとの漏水量割付量を設定する漏水量分布最適化手段と、配水管路網への流入流量や管路網内の圧力データを記憶するプロセスデータ記憶手段と、前記管網モデル記憶手段からの管網解析モデルと、前記プロセスデータ記憶手段からの夜間の流量及び圧力データと、前記漏水量分布最適化手段で得られた節点ごとの漏水量割付量と、前記節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量とに基づいて、管網解析を実行する管網解析手段と、前記管網解析手段から得られる各節点での圧力推定値と圧力計測点での圧力実績値との誤差を演算する圧力誤差演算手段とを備え、前記漏水分布最適化手段では、前記圧力誤差演算手段で得られる圧力誤差を最小とするように、漏水量を各節点に分布させるための最適化演算することを特徴とする漏水節点推定装置。
［２］１日で最も流入流量が少ない時間を抽出し記憶する夜間最小流量分析手段と、この夜間最小流量記憶手段に蓄積されている夜間最小流量と圧力データに基づいて、対象とする配水管路網内での漏水量を演算する夜間最小流量分析手段を更に備え、配水管路網内の漏水量をプロセスデータから特定することを特徴とする［１］記載の漏水節点推定装置。
［３］前記管網解析モデル記憶手段で保持している管網解析モデルの管路摩擦係数の値を、前記プロセスデータ記憶手段に蓄積されている流量・圧力データと前記節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量に基づいて更新する管網解析モデル補正手段を更に備えていることを特徴とする［１］もしくは［２］記載の漏水節点推定装置。
［４］前記節点需要量割付手段では、節点に接続されている夜間の水使用量を算出する過程において、節点の地域特性を設定値として与えられた場合に、その設定値で按分された需要量を各節点に割り付ける構成にすることを特徴とする［１］乃至［３］いずれか一記載の漏水節点推定装置。
［５］前記節点需要量割付手段は、自動検針システムによって無線で各給水栓の水使用量をデータ収集可能であり、かつ節点需要量を時系列で設定することが可能な構成であることを特徴とする［１］乃至［４］いずれか一記載の漏水節点推定装置。
［６］節点漏水量を推定するタイミングは、前記夜間最小流量分析手段により得られる配水管路網内の漏水量がある閾値以上になった場合、あるいはある閾値以上増加した場合に、アラームを表示し、節点漏水量の演算を開始するか否かの判断を作業者に通知する構成であることを特徴とする［１］乃至［５］いずれか一記載の漏水節点推定装置。
［７］前記漏水量分布最適化手段は、各節点の標高に基づいて、最適化演算中に節点に割り付ける漏水量を最適に分布させる構成であることを特徴とする［１］乃至［６］いずれか一記載の漏水節点推定装置。
［８］前記漏水量分布最適化手段は、比較的新しい給水地域や漏水がほとんど発生していないと考えられる地域の節点については、漏水量０を制約条件として設定し、最適化を高速演算する構成であることを特徴とする［１］乃至［７］いずれか一記載の漏水節点分布推定装置。

本発明の実施形態に係る漏水節点推定装置のブロック図。 図１の透水節点推定装置における夜間最小流量と吐出圧力との関係を示す特性図。 図２において特定の圧力値の時に最小である夜間最小流量と吐出圧力との関係を示す特性図。 管網解析モデル例を示す図。 全体漏水量特定から漏水節点を推定するまでの概要図。 漏水節点推定方法のうち、最適化演算に関する概略的なフロー図。

符号の説明

１，２３…配水池、２，２４…流量計、３，２６…圧力計、５，２８ａ〜２８ｄ…節点、１０…漏水節点推定装置、１１…給水栓水使用量記憶装置、１３…漏水量分布最適化手段、１４…管網解析モデル記憶手段、１５…夜間最小流量分析手段、１６…圧力誤差演算手段、１７…管網解析手段、１８…プロセスデータ記憶手段、１９…夜間最小流量記憶手段、２０…最適化演算部、２１…入力手段、２２…出力手段、２７…管路網。

Claims (6)

1. 浄水を末端の需要家まで供給する配水管路網プロセスにおいて、収集・蓄積されている配水管路網の流量・圧力データを解析する漏水節点推定装置であり、
   給水栓での水使用量をある周期で水道料金として計測し、各給水栓での水使用量を記憶する給水栓水使用量記憶手段と、
   各給水栓での水使用量に基づいて、節点の需要量を設定する節点需要量割付手段と、
   対象とする配水管路網を構成する管路材質、延長、口径、接続情報、管路摩擦係数及び接続点である節点の標高を記憶する管網解析モデル記憶手段と、
   対象とする配水管路網内の漏水量を、各節点での漏水量として割り付け、節点ごとの漏水量割付量を設定する漏水量分布最適化手段と、
   配水管路網への流入流量や管路網内の圧力データを記憶するプロセスデータ記憶手段と、
   前記管網解析モデル記憶手段からの管網解析モデルと、前記プロセスデータ記憶手段からの夜間の流量及び圧力データと、前記漏水量分布最適化手段で得られた節点ごとの漏水量割付量と、前記節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量とに基づいて、管網解析を実行する管網解析手段と、
   前記管網解析手段から得られる各節点での圧力推定値と圧力計測点での圧力実績値との誤差を演算する圧力誤差演算手段とを備え、
   前記漏水分布最適化手段では、前記圧力誤差演算手段で得られる圧力誤差を最小とするように、漏水量を各節点に分布させるための最適化演算し、
   １日で最も流入流量が少ない時間を抽出し記憶する夜間最小流量記憶手段と、この夜間最小流量記憶手段に蓄積されている夜間最小流量と圧力データに基づいて、対象とする配水管路網内での漏水量を演算する夜間最小流量分析手段とを更に備え、配水管路網内の漏水量をプロセスデータから特定することを特徴とする漏水節点推定装置。
2. 前記管網解析モデル記憶手段で保持している管網解析モデルの管路摩擦係数の値を、前記プロセスデータ記憶手段に蓄積されている流量・圧力データと前記節点需要量割付手段から得られる各節点の需要量に基づいて更新する管網解析モデル補正手段を更に備えていることを特徴とする請求項１記載の漏水節点推定装置。
3. 前記節点需要量割付手段では、節点に接続されている夜間の水使用量を算出する過程において、節点の地域特性を設定値として与えられた場合に、その設定値で按分された需要量を各節点に割り付ける構成にすること特徴とする請求項１又は２記載の漏水節点推定装置。
4. 前記節点需要量割付手段は、自動検針システムによって無線で各給水栓の水使用量をデータ収集可能であり、かつ節点需要量を時系列で設定することが可能な構成であることを特徴とする請求項１乃至３いずれか一記載の漏水節点推定装置。
5. 前記漏水量分布最適化手段は、各節点の標高に基づいて、最適化演算中に節点に割り付ける漏水量を最適に分布させる構成であることを特徴とする請求項１乃至４いずれか一記載の漏水節点推定装置。
6. 前記漏水量分布最適化手段は、比較的新しい給水地域や漏水がほとんど発生していないと考えられる地域の節点については、漏水量０を制約条件として設定し、最適化を高速演算する構成であることを特徴とする請求項１乃至５いずれか一記載の漏水節点推定装置。

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