米国北部とカナダでは、住宅所有者が自分の除雪機を点検し、寒い天候に備えてfireの備蓄と屋外パイプの排水を行っています。 ただし、市町村では、冬期の水道本管はそれほど簡単ではありません。パイプは地下を長く移動します。この時期、凍った地面と温度差により、ひび割れが本格的な漏れに発展し、しばしば壊滅的な結果につながります。
陥没穴や水道本管についてのニュース記事が時々見られますが、実際には、問題は街の通りの奇妙な溝よりもはるかに広く、潜行的で影響力があります。
American Society of Civil Engineersは、2017年のインフラレポートカードで、米国で年間240, 000の水道本管破損が発生し、2兆ガロンの処理済み飲料水が流出していると推定しています。 これは、毎日処理される水の14〜18％が失われ、1500万世帯に十分な水が供給されることを意味します。 そして、それは悪化しています。 ユタ州立大学の2018年の調査では、米国とカナダのパイプ破損が過去6年間で27％増加していることがわかりました。 さらに、顧客から支払われる水道料金は水道インフラに資金を供給するのに十分ではなく、アメリカ水道協会はそれを修正するために1兆ドルの値札を見積もっています。 多くの発展途上国では、問題はさらに深刻です。 世界銀行の控えめな推定では、配給システムに投入された水の35％が調査対象の44か国で失われる可能性があることが示唆されています。 世界中で年間約140億ドルが失われています。
直感に反して、小さなリーク（毎分10ガロン未満）はリークとも呼ばれず、ASCEの240, 000の数にはカウントされません。 これらの小さな、見つけにくい亀裂は「潜在的漏れ」と呼ばれます。漏れと呼ばれるためには、亀裂は地面から目に見えるほど湧き出る十分な水を放出する必要があります。 しかし、潜在的なリークはリークになり、リークはブレークになり、数百万ガロン（およびドル）が地中に浸透または注ぎ込みます。
するべき都市は何ですか？
アメリカ水道協会によるベストプラクティスは、水の監査から始まり、理想的な効率のシステムを通過する水の量を計算し、それを「収益水」として知られる消費者が実際に使用する量と比較します。
「水効率は業界のかなり発達した分野であり、収益と無収益の水に関してシステムのパフォーマンスを監視しようとしています」と、C3 Waterの社長であるDennis Mutti氏は述べています。オンタリオ州南西部の自治体と、飲料水や廃水を含む水システムを計画および最適化する。
その監査の結果は、どのくらいの水が失われているのか都市にいくらかの考えを与えます。 それを軽減するために、彼らはしばしばリークを探すために請負業者を雇います。 従来、漏れ検出では、目に見える証拠を待つか、システム全体を系統的にチェックし、給水栓を開くか、パイプを掘って漏れを聞くために聴覚センサーを配置します。
数百マイル離れた2人の異なる発明者が、2つのまったく異なる方法で、かつてないほど小さなリークに照準を合わせています。 人工知能の助けを借りて、流水の音の微妙な変化を注意深く聴いています。 もう1つは、ソフトロボットを使用して、小さな漏れの圧力差によって作られた優しい引っ張りを慎重に感じています。 それぞれが異なる自治体と提携しており、それぞれが、数百万ガロンの一部を地上に逃げるのを防ぐつもりです。
You Wuが上海で週1回木曜日に育ったとき、彼の近所は水不足を保護し防止する方法として、市民への水を止めました。 「彼らは私のコミュニティへの水を遮断し、それはおそらく25万人から50万人に影響を与えます」と、2008年に米国に移り、MITに出席したウーは言います。 「私たちは偉大な市民であるように感じました。私たちは都市が水を節約するのを助けていました。 MITに来た頃には、水を節約していることに気づきましたが、同時に、同じシステムで20〜30％のきれいな水が漏れて失われました。」
彼はセンサーをいじり始め、漏れが聞こえる前に、または一部の都市がそうであるように、パイプが完全に開くまで待つより良い方法があるのではないかと考えました。 6年以上、彼はプロジェクトに取り組み、卒業後にWatchtower Roboticsという会社を設立しました。 その会社は、ウーの3番目のプロトタイプであるライトハウスと呼ばれるバドミントンのバーディー型ソフトロボットを展開するためのパイロットプログラムを開始したところです。 走行中、フレックスセンサーは、ロボットのベースにあるフリッパーのセットを監視して、漏れによって形成される圧力差を通過するときに発生する小さなタグを探します。 最終的には下流の消火栓から飛び出し、オペレーターはそのデータを使用して、どこに漏れがあるかを計算します。 このプロセスのために、ウーは10件の特許を取得しており、彼の会社はそれらをMITからライセンスしています。 デバイスは、毎分1ガロンという小さな漏れを検出できます
Lighthouseが移動すると、フレックスセンサーがロボットのベースにあるフリッパーのセットを監視して、漏れによって形成される圧力差を通過するときに発生する小さなタグを探します。 （研究者の礼儀） 凍った北部、オンタリオ州ウォータールーでは、研究者グループが人工知能の助けを借りて漏れを聞いて、より伝統的な方法を修正しています。 ものみの塔ロボットのように、目標はより小さな漏れを特定することです。 これらは、圧力の変化を介して検出するには小さすぎ、バックグラウンドノイズを見分けるのは困難です。これは、パイプに大量の水を送り込むときに多く発生します。 実際、彼らがまったく聞いていると言うのは完全に正確ではありません。 Urban Water Journalの最近の記事で説明されている彼らのデバイスは、消火栓の下の水に沈められ、ハイドロフォニックセンサーを使用して、異常なものがないか水中の振動を監視します。 AIは、信号スペクトル分析と呼ばれるプロセスを介して、数学的に信号をコンポーネントに分解し、漏れのない振動と比較します。
「生の信号または全体の信号を見ると、[漏れのある音と漏れのない音]を簡単に区別することはできません」と、 Urban Water Journalの記事を執筆したウォータールー大学博士課程のRoya Cody氏は言います。 「しかし、サブコンポーネントを見ると、リークとアンビエントのケースは非常に異なって見えます。」
このAIをトレーニングするため、つまり、比較するリークシナリオと非リークシナリオのベースラインを提供するために、研究者は、消火栓Tジャンクションを備えた直径6インチのPVCパイプのネットワークを研究室に構築しました。ハイドロホンからさまざまな距離にあるシミュレートされたリーク。 彼らはそれをウォータールー市営水道に直接接続しました。これは1平方インチあたり50ポンドで稼働しています。
その結果、システムが永続的に実装され、バックグラウンドで実行され、パイプが危険にさらされたときにアラートを提供できます。 消火栓内のハイドロフォンはそこにとどまり、常に動作します。漏れを探すために配置して操作する必要はありません。
Wuは、彼のロボットをWaterlooのAIと比較して、テクノロジーの重要なさまざまなユースケースを指摘しています。 都市システムでは、パイプと複雑なネットワークの密度は、特にコンピューターインテリジェンスの助けを借りて、リスニングデバイスに役立ちます。コンピューターインテリジェンスは、訓練を受けた技術者だけに頼るのではなく、データの分析に役立ちます。 しかし、郊外や農村部に移動すると、長いパイプが伸びることがあります-場合によっては数マイルの配管に数軒の家がありますが、実用的にするには非常に多くのハイドロホンが必要です。 彼のロボットはここで輝いています。 給水栓に落として、再び拾い上げてください。
ジェームズダイソン賞は、2018年にLighthouseを米国国内の受賞者に指定しました。（ダイソン賞） 発明者は現在、製品にダイヤルインし、市場に出す準備をするためのトライアルとパートナーシップに参加しています。 Muttiの会社は、ウォータールー大学の産業パートナーであり、カナダの自然科学および工学研究評議会から戦略的助成金を取得し、オンタリオ州グエルフでさらに技術を開発してテストすることを支援しました。 一方、ものみの塔ロボティクスは、インディアナ州コリュドーンで最初のパイロットプロジェクトを最近完了し、ボストンとサンアントニオでさらに2つを計画しています。 どちらの会社も成功すれば、壊滅的な中断が減り、パイプを掘る人が減ることになります。
「1日の終わりに、これらの休憩のたびに、多くの場合非常に不快な状態にある実在の人々が、非常に短い順序で出て行ったり、発掘したり、修理を行ったりします」とMutti氏は言います。 「それをもっと簡単にし、それを実現するためのより良いツールを提供するためにできることは、水道料金を支払う人々だけでなく、社会全体にとっても大きな利益です。」
