特許

J-GLOBAL ID：202303014105601170

機械学習による漏洩現象の同定方法及び同定システム

発明者： 鈴木 哲也 ,  五十嵐 司 ,  島本 由麻 ,  北野原 朋宏 ,  本間 順
出願人/特許権者： 国立大学法人 新潟大学 ,  国立大学法人東京農工大学 ,  大林道路株式会社
代理人 (1件)： 石塚 良一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2022-037642
公開番号（公開出願番号）：特開2023-132377
出願日： 2022年03月10日
公開日（公表日）： 2023年09月22日
要約：

【課題】単一センサによってAE波を計測するとともに、機械学習によって送配水パイプラインを含む加圧パイプラインにおける流体の漏洩現象を同定することが可能な、漏洩現象の同定方法及び同定システムを提供する。 【解決手段】単一の漏洩センサによって計測したAE波によって加圧パイプラインにおける流体の漏洩現象を同定することが可能な漏洩現象の同定方法であって、前記加圧パイプラインに設置した前記単一の漏洩センサによってAE波を計測する計測ステップと、計測したAE波を機械学習する学習ステップと、前記学習ステップにおいてAEパラメータを抽出する抽出ステップと、抽出された前記AEパラメータに基づいて前記加圧パイプラインにおける流体の漏洩現象を同定する漏洩現象同定ステップと、を少なくとも有することを特徴とする。 【選択図】図1

請求項（抜粋）：

単一の漏洩センサによって計測したAE波によって加圧パイプラインにおける流体の漏洩現象を同定することが可能な機械学習による漏洩現象の同定方法であって、 前記加圧パイプラインに設置した前記単一の漏洩センサによってAE波を計測する計測ステップと、 計測したAE波を機械学習する学習ステップと、 前記学習ステップにおいてAEパラメータを抽出する抽出ステップと、 抽出された前記AEパラメータに基づいて前記加圧パイプラインにおける流体の漏洩現象を同定する漏洩現象同定ステップと、を少なくとも有する ことを特徴とする機械学習による漏洩現象の同定方法。

IPC (2件)：

G01M 3/24 ,  F17D 5/06

FI (2件)：

G01M3/24 A ,  F17D5/06

Fターム (14件)：

2G067AA13 ,  2G067BB23 ,  2G067CC02 ,  2G067DD13 ,  2G067EE08 ,  2G067EE09 ,  2G067EE13 ,  3J071AA12 ,  3J071EE05 ,  3J071EE19 ,  3J071EE21 ,  3J071EE22 ,  3J071EE31 ,  3J071FF12

引用特許：

出願人引用 (2件)

• 漏水地点推定装置及びシステム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2017-163142   出願人：株式会社管路計画
• 漏水位置推定システム、漏水位置推定方法、及び漏水位置推定プログラム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2020-089465   出願人：株式会社日立製作所

審査官引用 (4件)

• 漏水位置推定システム、漏水位置推定方法、及び漏水位置推定プログラム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2020-089465   出願人：株式会社日立製作所
• 管状態検知システム、その方法、及びセンサ端末
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2018-238952   出願人：株式会社日立製作所
• 漏洩位置推定装置及び漏洩位置推定方法
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2017-207546   出願人：三菱重工業株式会社
• 特開昭62-133334
  

引用文献：

審査官引用 (1件)

• AE計測に基づく送配水パイプラインの非破壊モニタリング法の開発