AI 活用型地下パイプライン漏洩検知技術
■ 技術概要
▶ 政府による地下パイプライン管理強化方針を背景として、AI ベースの地下パイプライン漏洩検知技術を開発している。
本技術では、インテリジェント音響・振動異常認識モジュールと、動的衛星ベース漏洩位置特定システムを統合する
ことで、公共インフラ配管および高リスク配管の安全管理能力を向上させるとともに、運用保守コスト削減および保全
効率向上を実現する。
▶ 台湾自来水公司（Taiwan Water Corporation）との共同実証により、台湾全域の地下配管ネットワークへ適用。平均
診断精度83.07％を達成。年間経済効果は約1,900 万台湾ドルに達し、高い商業価値および運用効果を実証。
▶ 台湾自来水公司と共同開発した「スマートシティ配管網漏洩検知システム」は、2024 年 IWA World Water Congress
& Exhibition（IWA-WWCE） において「Project Innovation Award」銅賞を受賞。
▶ 「Smart Aqua Leak Finder」 は、2025 Edison Awards 金賞を受賞。
■ AI スマート漏洩検知システムの国内外展開
■ 産業用パイプライン漏洩検知ソリューションは、国内地下石油化学配管ネットワークへ導入
• 展開されており、運転管理支援および産業安全向上に貢献している。
風力タービンブレード劣化向け遠隔インテリジェント画像診断・早期警報システム
本システムは、最大200 m 離れた位置から風力発電ブレードの遠隔音響・映像検査および劣化診断を可能と、90％の認識精度を達成している。
■ インテリジェント音響・振動劣化認識技術
▶ 陸上風力発電所（Enercon）：33 基の風力タービン異常検知に成功。
▶ 洋上風力発電所（台湾電力）：2 基の風力タービン異常検知に成功。
▶ 異常音響特徴量の高い類似性により、診断モデルのロバスト性および適用性を実証。
■ 遠隔音響強調モジュールにより音響特徴を増強し、超解像画像モジュールにより画像ぼけ問題を改善する。
▶ 動画ベース動的画像認識による表面腐食欠陥検出。
▶ 微小変位解析による内部層間剥離検知。
▶ 音響・映像統合型インテリジェント診断による異常状態総合検知。
▶ 音響メタマテリアル位相データベースおよび周波数特化型音響強調モジュールを開発し、音響信号強度を効果的に増幅。
▶ NAFNet デブラーリングモデルを統合し、風力発電ブレード検査時の画像ぼけを大幅改善する超解像画像モジュールを構築。
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