NTT、光ファイバとAIで水道管の漏水位置を15分で特定

NTTは、光ファイバセンシングとAIを使い、給水管の漏水位置を特定する実証に成功しました。
福岡市内のフィールド環境で、水平誤差75cm以内、正解率88％を達成しました。
測定からAI解析まで約15分で完了し、経験の浅い作業者でも特定できることを確認しました。

記事の概要

NTTは福岡市管工事協同組合と共同で、給水管の漏水位置を特定する実証を実施しました。
実証は福岡市内で行い、福岡市実証実験フルサポート事業に採択されています。
地下30cmから120cmに埋設された給水管の直上で、漏水に伴う微弱な振動を測定しました。
測定データをAIで解析し、水平誤差75cm以内、正解率88％で漏水位置を推定しました。
測定から解析までの工程は約15分で、専門的な熟練スキルを必要としないことを確認しました。
作業者は現場にデバイスを敷き、5分間の振動測定を行うだけで済みます。
AIは環境ノイズの中から漏水振動を抽出し、周囲と異なる振動地点を漏水位置として推定します。
NTTは今後、解析精度と運用性を高め、水道事業者や自治体への展開を進めます。

記事のポイント

1. 約15分で位置特定： 現場での振動測定からAI解析までを約15分で完了し、経験の浅い作業者でも漏水位置を特定できます。
2. 正解率88％を達成： 地下30〜120cmの給水管を対象に、水平誤差75cm以内、正解率88％で漏水位置を推定しました。
3. 環境ノイズに対応： AIが周囲の雑音から漏水に伴う振動を抽出し、他地点と異なる振動地点を自動で推定します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する自治体： 自治体は、熟練者不足を前提に漏水調査の担当者育成や委託設計を見直し、現場測定から修理判断までの業務分担を検討しやすくなる可能性があります。
• 水道調査会社： 水道調査会社は、経験に依存していた調査工程を標準化し、少人数で対応できる運用を組み立てる必要が出てきます。導入支援まで含む役割も求められそうです。
• 水道管管理業界： 水道管管理業界では、実証で示された精度や所要時間を基準に、埋設深度や現場ノイズの違いを踏まえた導入評価を進めることが求められそうです。

このニュースの背景

老朽化した水道施設への対応が課題となる一方、漏水箇所の特定には専門的な技術が求められています。
従来は人間が音を聴いて漏水位置を推定しており、目安となる精度を身につけるまで数年を要していました。
こうした技術継承や作業者不足への対応として、NTTは福岡市管工事協同組合と共同で、光ファイバセンシングとAIを使う実証に取り組みました。

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