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AIを用いた水道管路劣化診断の実用化に向けた実証実験を川崎市で実施

水道管の更新やメンテナンスを効率的に行い、持続していくことが重要

2020年2月12日、日本鋳鉄管株式会社と米国のフラクタ社は、川崎市上下水道局とともに、AIを用いた水道管路劣化診断の実用化に向けた実証実験(以下、同実証実験)を実施したと発表した。
同市の水道管の管路延長は約2,400kmで、毎年40kmの計画的更新と耐震・強靭化を進めており、同市上下水道局の担当者は、「水道管の更新やメンテナンスを効率的に行い、持続していくことが重要な責務で、知識と経験に基づいたノウハウを継承することが必要」と述べている。

AIを用いた水道管路劣化診断の実用化に向けた実証実験の概要

同実証実験では、先ず、同市の管理下にある水道管䛾劣化度合を診断するため、2013年までに発生した漏水・破損の履歴をフラクタ社のAIで機械学習し、2014年~2018年の5年間における漏水・破損を予測するとともに、実際に発生した漏水・破損履歴と照合した。この結果、フラクタ社の劣化予測診断の有用性と妥当性を確認できたとのこと。
次に、同様の手順で2018年末時点の劣化予測診断結果と2019年に新たに発生した漏水・破損を照合した。その結果、当該期間に生じた漏水6件のうち3件の捕捉に成功し、漏水箇所における劣化への影響が大きな重要因子であることを確認できた。
(画像は日本鋳鉄管株式会社 ニュースレターより)

▼外部リンク

日本鋳鉄管株式会社 ニュースレター
https://www.nichu.co.jp/pdf/20200212.pdf

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