【管速報】全国の水道管路の破損確率を推計データが公表される [443386269]

1 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です：2021/04/20(火) 22:22:34.88 ● ?2BP(2000).net

https://img.5ch.net/ico/nida.gif
Fracta、全国自治体における破損漏水確率の推計を公表
https://www.fnn.jp/articles/-/172467

Fracta（本社：米国カリフォルニア州レッドウッドシティ、CEO：加藤崇）は、
自社の提供する環境ビックデータと AI を用いた水道管路劣化診断技術』を応用し全国の自治体の水道管路の将来の破損確率を推計し、そのデータを公表した。

Fractaは米国を中心に米英日3か国の約100事業体において、延長約20万km 、約30万件の破損漏水事故を学習してきた。
日本だけでも約3万km 、1万件以上の破損事故のパターンを学習済みである。
基本的には管路の属性情報、過去の破損履歴、ならびに管路をとりまく環境情報に基づいて破損事故のパターンを分析し、将来の確率を予測する手法を取っている。
今回の推計においても環境情報を活用し、対象とする地域の管路情報や破損事故の情報を用いずとも、
どの程度の確率で破損漏水事故が発生するのか、概数の推計を行い、マップ上に可視化した。

日本では既に年間約2万件の漏水事故が起こっており、将来における破損漏水事故の多発が危惧され、
さらには
” 水道崩壊” が現実化するリスクが憂慮される。
こうした状況を背景に、アセットマネジメントの取組みが重視・強化されている中で、Fractaの技術は更新投資の最適化に貢献することが期待される。
なお、調査報告のPDF・CSVデータはFractaのホームページより取り寄せることができる。
https://www.fracta-jp.com/archives/technology/886

2 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/20(火) 22:26:06.94 ID:I8BsZ0c20.net

いいねえ

3 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/20(火) 22:28:06.92 ID:zBbOD68m0.net

カス自民の無能行政の成果がここにも出るんだなあ

4 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/20(火) 22:28:47.42 ID:6haAt0EE0.net

ほれみろ

5 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/20(火) 23:27:15.85 ID:X5Vw1FtK0.net

いつどこで起きるか予測しないとただの定期メンテに堕するよね

6 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/20(火) 23:31:14.06 ID:laDUdHw80.net

もう僕の水道管も破裂しそうです

7 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/20(火) 23:41:11.94 ID:nKvXyEZe0.net

メンテの必要性が減って管工事業者の仕事が減るな
いや、まぁメンテ工事なんてそんなに大した額の仕事じゃないけど

8 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/21(水) 00:00:07.76 ID:6ZuyAaQo0.net

判断基準は過去知見を適用は良いし、考え方も良いとは思う。
問題は、その管路のデータがどれだけ信用できるか？という点だと思う。

管径、曲げの取り扱いとかは、まあパターン学習の中でリスクとして抽出
されるとは思う。問題は水の分配系統が正しく記録されているのか？という点。
空中にある電話線でさえ謎の取り回しがある。

それを考えると、地中の給水管、特に都市部のそれはなぜ水が供給出来ている
のかはわからないけれどメーターが回っているのでヨシというのが随分あり
そうな気がする。そこにマンションが建って流量が増えてとか起きている。

そう考えると、水道局側のデータと各戸の位置とメーター読み値推移を学習
していれば、相当面白いことがわかりそう。ついでに都市内にあるグリーン
ハウスを見つけてしまったりするかもしれないけれど。

9 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/21(水) 00:42:54.66 ID:MXuhF9hJ0.net

も終国

10 ：番組の途中ですがアフィサイトへの＼(^o^)／です ：2021/04/21(水) 10:36:03.27 ID:vNInnKqvd.net

ほんとにぃ？