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管路管理ソリューション

機械学習モデルによる高精度な水道管路の老朽度評価方法を開発

~漏水危険度の高い水道管路を見える化し、効率的な管路更新事業に貢献します~

クボタでは1970年代から水道管路の調査を継続し、数多くの情報を蓄積してまいりました。この度、東京大学との共同研究を行い、約6,000件の腐食調査データや埋設環境データを分析し、水道管として最も多く使用されているダクタイル鉄管(鋳鉄管を含む)の新しい老朽度評価方法を開発しました。本手法で管路を評価することで、漏水危険度を定量的に把握し効率的な管路更新が可能となります。対象管種は、樹脂管等も含みます。
当社は、事業活動を通じて持続可能な水道管路の構築に貢献してまいります。なお、本手法は、株式会社管総研の管路診断サービスにも適用いたします。


開発の背景

  • 大規模災害が多発する日本では、安全・安心なインフラの構築に向けた国土強靭化策が推進されています。
  • 社会インフラとして重要な役割を担っている水道管路は、将来に渡って健全な状態を維持していくことが求められており、老朽化した水道管は効率的に更新されることが必要とされています。
  • 一方で、水道管路は、埋設されて見えないため点検や診断が困難とされ、時間計画保全を主体とした更新整備が行われており、より効率的な管理方法が求められてきました。

ねらい

  • 従来の老朽度評価方法(※1)で使用する評価モデルは、腐食深さのばらつきに対応できておらず、腐食深さの予測値が実態と乖離するケースがありました。
  • 新しい老朽度評価方法では、腐食深さのばらつきを考慮した評価モデルとして、当社の豊富な蓄積データ及びAIを活用して漏水リスクモデルを構築し、腐食の実態を反映した高精度な老朽度評価が可能となりました。
  • これまで、老朽度の他に自然災害への耐性、水理・水質、重要度、水道事業体様の方針などを総合的に評価する管路診断サービスを提供してまいりました。今後は、新しい老朽度評価方法を本サービスに組み込むとともに、より高精度に老朽度を予測するだけでなく、水道事業体様が抱える老朽度以外の様々な課題の解決も併せて、より効率的な更新計画策定に必要な支援を行ってまいります。

(※1)土壌腐食性係数(k値)を用いた腐食深さ予測手法。

新しい老朽度評価方法の概要

(1) 特長

当社が長年蓄積してきた約6,000件の腐食調査データ及び埋設環境データをもとに、機械学習を行い老朽度評価モデルを構築しました。この結果、老朽度の予測精度を大幅に向上させることができました。


  • ①埋設環境の腐食性を考慮した「埋設環境モデル」を構築
    • 当社で保有する腐食に関する知見を活用し、腐食速度に大きく影響する要素(土質、土壌比抵抗)に着目し、埋設環境モデルを構築しました。
  • ②「ラグタイムモデル」を構築
    • 管外面塗装により生じる防護期間(ラグタイム)を反映したラグタイムモデルを構築しました。
    • 従来の老朽度評価方法で反映できていなかった腐食深さのばらつきを含めた評価が可能となり、予測精度の向上を実現しました。
  • ③「漏水リスクモデル」を構築
    • 埋設環境とラグタイムを変数とした腐食深さ予測モデルをもとに、ロジスティック回帰により、漏水リスクが算出可能な漏水リスクモデルを構築しました。

(2) サービス概要

  • ①開始時期: 2021年4月~
  • ②管路診断
    • 管路毎に予測漏水件数(件/年/km)を算出可能
    • 現状の漏水危険度、将来(n年後)の漏水危険度マップの提示
    • 管路毎の更新優先順位の提示

管路診断サービスの概要

※従来は5段階の老朽度ランク(水道維持管理指針)で老朽度評価


新しい老朽度評価モデルの構築


漏水事故予測精度の検証結果


漏水危険度マップの提示

※その他の管種(塩ビ管等)については、老朽度に水理等を考慮する新しい評価モデルを構築して評価を 行います。

今後の課題や取り組み

老朽度評価に加え、自然災害への耐性、水理・水質、重要度評価技術の精度をさらに向上させるとともに、AIを活用した総合評価手法を開発することで、効率的な老朽管の更新計画の策定に貢献してまいります。

(ご参考) 株式会社管総研 HP
https://www.kubota-kansouken.co.jp/

本サービスに関するお問い合わせ先

名称 TEL
株式会社クボタ
上下水道営業部 東京営業第1課
03-3245-3173

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KUBOTA REPORT 2017

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