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公開番号2025011981
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2023114473
出願日2023-07-12
発明の名称水位計の配置の最適化方法、マンホールの水位の予測方法およびマンホールの水位の予測システム
出願人日本インフラ計測株式会社
代理人One ip弁理士法人
主分類G06Q 50/26 20240101AFI20250117BHJP(計算;計数)
要約【課題】より効率的にマンホールの水位を予測する。
【解決手段】水位計の配置の最適化方法であって、所定地域に設けられる複数のマンホールに備えられた各々の水位計により取得された各々の水位データを取得するデータ取得ステップと、各々の水位データに対するクラスタリングを行うことで、複数のマンホールを一以上のクラスタに分類する分類ステップと、一以上のクラスタに含まれる複数のマンホールから、一以上の代表マンホールをクラスタ毎に決定する決定ステップと、を含む。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
水位計の配置の最適化方法であって、
所定地域に設けられる複数のマンホールに備えられた各々の水位計により取得された各々の水位データを取得するデータ取得ステップと、
前記各々の水位データに対するクラスタリングを行うことで、前記複数のマンホールを一以上のクラスタに分類する分類ステップと、
前記一以上のクラスタに含まれる複数のマンホールから、一以上の代表マンホールをクラスタ毎に決定する決定ステップと、
を含む、水位計の配置の最適化方法。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の水位計の配置の最適化方法であって、
前記決定ステップにおいて、前記クラスタリングの結果に基づいて、前記一以上の代表マンホールをクラスタ毎に決定する、
水位計の配置の最適化方法。
【請求項３】
請求項２に記載の水位計の配置の最適化方法であって、
前記分類ステップにおいて用いられるクラスタリングは、階層クラスタリングであり、
前記決定ステップにおいて、前記階層クラスタリングによる近似性に基づいて、前記一以上の代表マンホールをクラスタ毎に決定する、
水位計の配置の最適化方法。
【請求項４】
請求項２または３に記載の水位計の配置の最適化方法であって、
前記決定ステップにおいて、前記水位計の配置個数の上限が設定されている場合に、前記クラスタリングの結果に基づいて、前記代表マンホールを決定する、
水位計の配置の最適化方法。
【請求項５】
請求項１に記載の水位計の配置の最適化方法であって、
前記データ取得ステップにおいて、さらに前記マンホールに係る降水量のデータを取得し、
前記分類ステップにおいて、前記降水量のデータと前記各々の水位データを用いてクラスタリングを行う、
水位計の配置の最適化方法。
【請求項６】
請求項１に記載の水位計の配置の最適化方法であって、
前記水位データは、時系列の水位データである、
水位計の配置の最適化方法。
【請求項７】
マンホールの水位の予測方法であって、
所定地域に設けられる一のマンホールの過去の時系列の水位データと、前記所定地域に係る予測雨量データとを取得する過去データ取得ステップと、
前記取得した前記一のマンホールの過去の時系列の水位データと、予測雨量データとを所定のエンジンに入力することにより、前記一のマンホールの将来の時点の水位の予測情報を出力する出力ステップと、
を含む、マンホールの水位の予測方法。
【請求項８】
請求項７に記載のマンホールの水位の予測方法であって、
前記過去データ取得ステップにおいて、前記一のマンホールと近接する他のマンホールの過去の時系列の水位データをさらに取得し、
前記出力ステップにおいて、前記他のマンホールの過去の時系列の水位データを前記所定のエンジンに入力する、
マンホールの水位の予測方法。
【請求項９】
請求項７または８に記載のマンホールの水位の予測方法であって、
前記過去の時系列の水位データは、前記一のマンホールとは異なるマンホールに設けられた水位計により取得された水位データに基づいて推定される推定水位データを含む、
マンホールの水位の予測方法。
【請求項１０】
請求項７または８に記載のマンホールの水位の予測方法であって、
前記所定のエンジンは、少なくとも、前記一のマンホールの過去の時系列の水位データと、前記対象領域に係る過去の雨量データとを用いて学習して得られる学習モデルに基づくエンジンである、
マンホールの水位の予測方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、水位計の配置の最適化方法、マンホールの水位の予測方法およびマンホールの水位の予測システムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、集中豪雨や雷雨による雨量の増加により、マンホールから水が溢れ、浸水被害が発生する事象が相次いでいる。そのため、浸水が想定される地域においては、マンホールにおける水位の変動（特に上昇）を実時間で計測し、かつ浸水を予測することが求められる。例えば特許文献１には、下水幹線内の水位やポンプ場の水位、降雨量等の情報を用いて、ポンプ場の水位や流入量を予測する技術について開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００２－２８５６３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載した技術は、あくまでポンプ場への流入量の予測であり、下水道管内の水位の情報を用いる前提である。そのため、地上への溢水に関する予測はできない。また、地上への溢水に関する予測においては、下水管から地上へと繋ぐ空間であるマンホールの水位をモニタする必要がある。しかしマンホールは多数存在するため、すべてのマンホールの水位をモニタし、水位の変動を予測するには多数の水位計を設ける必要があり、実現は困難である。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、より効率的にマンホールの水位を予測することが可能な、新規かつ改良された水位計の配置の最適化方法、マンホールの水位の予測方法およびマンホールの水位の予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、水位計の配置の最適化方法であって、所定地域に設けられる複数のマンホールに備えられた各々の水位計により取得された各々の水位データを取得するデータ取得ステップと、前記各々の水位データに対するクラスタリングを行うことで、前記複数のマンホールを一以上のクラスタに分類する分類ステップと、前記一以上のクラスタに含まれる複数のマンホールから、一以上の代表マンホールをクラスタ毎に決定する決定ステップと、を含む、水位計の配置の最適化方法が提供される。
【０００７】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、マンホールの水位の予測方法であって、所定地域に設けられる一のマンホールの過去の時系列の水位データと、前記所定地域に係る予測雨量データとを取得する過去データ取得ステップと、前記取得した前記一のマンホールの過去の時系列の水位データと、予測雨量データとを所定のエンジンに入力することにより、前記一のマンホールの将来の時点の水位の予測情報を出力する出力ステップと、を含む、マンホールの水位の予測方法が提供される。
【０００８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、マンホールの水位の予測システムであって、対象領域に含まれる一のマンホールの過去の時系列の水位データと、前記所定地域に係る予測雨量データとを取得する過去データ取得部と、前記取得した前記一のマンホールの過去の時系列の水位データと、予測雨量データとを所定のエンジンに入力することにより、前記一のマンホールの将来の時点の水位の予測情報を出力する出力部と、を含む、マンホールの水位の予測システムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本発明によれば、より効率的にマンホールの水位を予測することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための説明図である。
本発明の第１の実施形態に係るサーバ１０の機能構成例を示すブロック図である。
本実施形態に係る分類部１０２によるマンホール４のクラスタリング処理の一例を示す図である。
本実施形態に係る分類部１０２によるクラスタリング処理の結果の一例を示す図である。
本実施形態に係る分類部１０２によるクラスタリング処理の結果の一例を示す図である。
本実施形態に係るサーバ１０による水位計の配置の最適化処理の流れの一例を示すフローチャートである。
本発明の第２の実施形態に係るサーバ１０の機能構成例を示すブロック図である。
本実施形態に係る学習エンジン１１２による水位の予測値を算出する処理の概要を示す図である。
本実施形態に係るサーバ１０によるマンホールの水位の予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
本実施形態の一実施例を説明するためのグラフである。
本実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成の一例を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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