[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-27] 構造自動探索により構築したマンホールポンプ異常予測器の評価

〇庄内 道博¹、阿曽 克司²、山本 雅人³、服部 貴彦⁴、前川 幸大⁵ (1.エコモット（株）、2.（株）新日本コンサルタント、3.北海道大学、4.（株）日水コン、5.富山市)

キーワード：異常予兆検知、構造自動探索、マンホールポンプ

多くの中小自治体が抱えているマンホールポンプの維持管理は，定期点検の段階でポンプ停止因子が見つけ除去することは少なく，ポンプ停止段階で事後対応で運用されている．ポンプ停止時間が長くなると汚水が道に溢れるなどの社会的影響が大きく，作業員が昼夜問わず作業にあたる必要があり即応できる待機体制になっている．近年，効率的な待機体制の維持と効果的な点検時期の把握が求められている．
本研究では，特定のマンホールポンプの3つ以上の異常ケースを含めた稼働中電流値時系列に対して，構造自動探索（NAS：Neural Architecture Search）で生成したニューラルネットワークを学習させて，異常確率を出力する異常予測器を作成し，最適なものを検証した結果，異常確率は15時間以内に発生する未知の異常を検出した．また，異常確率が高い場合は，マンホールポンプ内部に異常発生につながる汚れが溜まっていることも確認した．これらの結果から，NASは少ない異常ケースで未知の兆候（異常につながる特徴）を予測・検出することに有効であることが示唆された．