特開 2024-143532 水質監視システムおよび水質監視プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024143532

(43)【公開日】2024-10-11

(54)【発明の名称】水質監視システムおよび水質監視プログラム

(51)【国際特許分類】

   C02F 1/00 20230101AFI20241003BHJP

   B01D 21/30 20060101ALI20241003BHJP

【ＦＩ】

C02F1/00 D

C02F1/00 V

B01D21/30 E

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023056261

(22)【出願日】2023-03-30

(71)【出願人】

【識別番号】000211307

【氏名又は名称】中国電力株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100126561

【弁理士】

【氏名又は名称】原嶋 成時郎

(72)【発明者】

【氏名】藤永 葵衣

(57)【要約】

【課題】工事排水の水質トラブルの発生を適切、かつ、精度よく予測して報知することが可能な水質監視システムおよび水質監視プログラムを提供する。
【解決手段】水質監視システムの水質監視装置５は、水質計から水質データを取得し、監視カメラから工事現場の画像データを取得し、工事現場の気象データを取得するデータ取得タスク５６１と、取得した水質データ、画像データおよび気象データに基づいて、工事排水の水質トラブルの発生を予測し、予測された水質トラブルに対する対応手法を特定する水質トラブル対応タスク５６２と、水質トラブルの予測データおよび対応データを報知する報知タスク５６３とを備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

工事排水の水質を監視する水質監視システムであって、
前記工事排水の土砂を取り除く沈砂池に設置され、前記工事排水の水質を測定して水質データを出力する水質計と、
前記沈砂池およびその周辺を撮影し、撮影した画像データを出力する撮影手段と、
前記水質データと、前記画像データと、前記沈砂池が設置されている地域の気象データと、を取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記水質データと、前記画像データと、前記気象データとに基づいて、前記工事排水の水質トラブルの発生を予測し、予測された前記水質トラブルに対する対応手法を特定する水質トラブル対応手段と、
前記工事排水に水質トラブルが発生すると予測された場合に、前記水質トラブルの予測データと、前記対応手法を示す対応データとを、前記水質トラブルの対応部署へ報知する報知手段と、
を備えることを特徴とする水質監視システム。

【請求項2】

前記水質トラブル対応手段は、
過去に計測された前記工事排水の水質データである実績水質データと、
前記実績水質データの計測時に撮影された前記沈砂池およびその周辺の画像データである実績画像データと、
前記実績水質データの計測時に取得された前記沈砂池の設置地域の気象データである実績気象データと、
前記実績水質データの計測時に発生した水質トラブルの事例を示す水質トラブル事例データと、
前記水質トラブルに対して実施された対応事例を示す対応事例データと、
を教師データとし、
前記データ取得手段により取得された前記水質データと、前記画像データと、前記気象データとが入力されると、前記予測データと、前記対応データとを出力するように機械学習された学習済みモデルを備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の水質監視システム。

【請求項3】

前記報知手段は、
前記予測データに含まれる水質トラブルの発生予測時刻と、前記監視員による前記対応部署から前記沈砂池までの移動時間と、に基づいて、前記監視員が前記発生予測時刻の前に前記沈砂池に到着できるように報知を行なう、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の水質監視システム。

【請求項4】

工事排水の水質を監視する水質監視プログラムであって、
コンピュータを、
前記工事排水の土砂を取り除く沈砂池に設置された水質計から前記工事排水の水質データを取得し、前記沈砂池およびその周辺を撮影する撮影手段から画像データを取得し、前記沈砂池が設置されている地域の気象データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記水質データと、前記画像データと、前記気象データとから、前記工事排水の水質トラブルの発生を予測し、予測された前記水質トラブルに対する対応手法を特定する水質トラブル対応手段と、
前記工事排水に水質トラブルが発生すると予測された場合に、前記水質トラブルの予測データと、前記対応手法を示す対応データとを、前記水質トラブルの対応部署へ報知する報知手段と、
して機能させることを特徴とする水質監視プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、工事排水の水質を監視する水質監視システムおよび水質監視プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

山間部などで行なわれる土木工事の現場では、掘削やコンクリートの打設などの土木工事により発生した工事排水を沈砂池に流し込み、工事排水に含まれる土砂を沈砂池に沈殿・堆積させて取り除き、きれいになった沈砂池の工事排水を、排水路を介して河川などの自然水域に排水している。また、工事排水は、沈砂池に設置された水質計によって濁度とｐＨとが測定され、濁度およびｐＨが環境基準値を超えないように管理されている。工事排水の濁度またはｐＨが環境基準値を超えた場合には、沈砂池から排水路に工事排水が流れ込まないように排水ゲートを閉じたり、濁水処理設備によって工事排水を処理したりするなどして濁度またはｐＨを環境基準値未満まで下げてから排水している。

【0003】

このような工事排水の水質トラブルの発生時に監視員が対応できるようにするため、従来は、水質計により測定された水質データを土木工事の管理事務所などに設置された水質監視装置により常時取得して監視している。そして、水質データが予め設定された閾値を超過した場合には、水質監視装置や、水質監視装置に接続された携帯端末（携帯電話、スマートフォンなどを含む）によって監視員に水質トラブルの発生を報知し、報知を受けた監視員は、沈砂池まで赴いて状況確認および水質トラブルの対応を行なう。なお、監視員が常駐する管理事務所から沈砂池までは、移動に数十分程度の時間がかかる場合があり、監視員が沈砂池に到着するまで水質データが環境基準値を超えないようにするため、水質監視装置の閾値は環境基準値よりも低く設定されている。

【0004】

遠隔地の排水の水質監視については、例えば、水質データをインターネット経由で情報処理センターに送り、情報処理センターでは送られて来たデータを蓄積記憶しておき、ユーザのアクセスに応じてそのデータを分析編集し結果を出力させるものが知られている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００２－２０８０８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上述したように、従来は、工事排水の水質データを監視し、水質データが環境基準値よりも低い閾値を超過したときにその旨が報知されるため、監視員は工事排水の水質トラブルに適宜対応することは可能である。しかしながら、水質データの閾値は環境基準値よりも低いため、実際には水質トラブルが発生しない状況であっても報知が行なわれてしまう誤報が多くなる。例えば、水質計の測定部にゴミや落ち葉などの浮遊物が付着し、あるいは、豪雨などによって濁度が一時的に閾値を超過することがある。また、沈砂池に繁茂した藻類の光合成や、豪雨などによってｐＨが一時的に閾値を超過することがある。このような一時的な水質の変化については、監視員の状況確認やトラブル対応が不要であるにも関わらず、水質トラブルの発生として報知されてしまう。

【0007】

そこでこの発明は、工事排水の水質トラブルの発生を適切、かつ、精度よく予測して報知することが可能な水質監視システムおよび水質監視プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するために、請求項１の発明は、工事排水の水質を監視する水質監視システムであって、前記工事排水の土砂を取り除く沈砂池に設置され、前記工事排水の水質を測定して水質データを出力する水質計と、前記沈砂池およびその周辺を撮影し、撮影した画像データを出力する撮影手段と、前記水質データと、前記画像データと、前記沈砂池が設置されている地域の気象データと、を取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段により取得された前記水質データと、前記画像データと、前記気象データとに基づいて、前記工事排水の水質トラブルの発生を予測し、予測された前記水質トラブルに対する対応手法を特定する水質トラブル対応手段と、前記工事排水に水質トラブルが発生すると予測された場合に、前記水質トラブルの予測データと、前記対応手法を示す対応データとを、前記水質トラブルの対応部署へ報知する報知手段と、を備えることを特徴とする。

【0009】

請求項２の発明は、請求項１に記載の水質監視システムにおいて、前記水質トラブル対応手段は、過去に計測された前記工事排水の水質データである実績水質データと、前記実績水質データの計測時に撮影された前記沈砂池およびその周辺の画像データである実績画像データと、前記実績水質データの計測時に取得された前記沈砂池の設置地域の気象データである実績気象データと、前記実績水質データの計測時に発生した水質トラブルの事例を示す水質トラブル事例データと、前記水質トラブルに対して実施された対応事例を示す対応事例データと、を教師データとし、前記データ取得手段により取得された前記水質データと、前記画像データと、前記気象データとが入力されると、前記予測データと、前記対応データとを出力するように機械学習された学習済みモデルを備える、ことを特徴とする。

【0010】

請求項３の発明は、請求項１または２に記載の水質監視システムにおいて、前記報知手段は、前記予測データに含まれる水質トラブルの発生予測時刻と、前記監視員による前記対応部署から前記沈砂池までの移動時間と、に基づいて、前記監視員が前記発生予測時刻の前に前記沈砂池に到着できるように報知を行なう、ことを特徴とする。

【0011】

請求項４の発明は、工事排水の水質を監視する水質監視プログラムであって、コンピュータを、前記工事排水の土砂を取り除く沈砂池に設置された水質計から前記工事排水の水質データを取得し、前記沈砂池およびその周辺を撮影する撮影手段から画像データを取得し、前記沈砂池が設置されている地域の気象データを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段により取得された前記水質データと、前記画像データと、前記気象データとから、前記工事排水の水質トラブルの発生を予測し、予測された前記水質トラブルに対する対応手法を特定する水質トラブル対応手段と、前記工事排水に水質トラブルが発生すると予測された場合に、前記水質トラブルの予測データと、前記対応手法を示す対応データとを、前記水質トラブルの対応部署へ報知する報知手段と、して機能させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0012】

請求項１および請求項４の発明によれば、工事排水の水質データと、沈砂池などの周辺の画像データと、気象データとに基づいて、工事排水の水質トラブルの発生を予測し、予測された水質トラブルに対する対応手法を特定するとともに、水質トラブルの予測データと、対応手法を示す対応データとを報知するので、工事排水の水質トラブルの発生を適切、かつ、精度よく予測して報知することが可能である。また、水質トラブルが発生するという誤報を減らすことができるので、監視員が工事現場まで出向く頻度を減らすことができ、水質監視の業務効率を向上させることが可能である。

【0013】

請求項２の発明によれば、過去の実績水質データ、実績画像データ、実績気象データ、水質トラブル事例データ、および対応事例データを教師データとして機械学習された学習済みモデルを用いて工事排水の水質トラブルの発生を予測し、対応手法を特定するので、水質トラブルの発生を適切、かつ、精度よく予測し、予測された水質トラブルに最適な対応手法を提案することが可能である。

【0014】

請求項３の発明によれば、予測データに含まれる水質トラブルの発生予測時刻と、監視員による沈砂池までの移動時間とに基づいて、監視員が発生予測時刻の前に沈砂池に到着できるように報知を行なうようにしたので、水質トラブルが発生する前に工事排水に対応することができ、環境基準値を超過した工事排水が自然水域に排水されるのを抑制することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】この発明の実施の形態に係る水質監視システムが適用された工事現場の構成を示す概要図である。

【図2】実施の形態に係る水質監視システムの概略構成を示すブロック図である。

【図3】実施の形態に係る水質監視システムによる水質監視の概要を示す概念図である。

【図4】図２に示す水質監視装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図5】図４に示す監視データ記憶部のデータ構成を示す図である。

【図6】図５に示す画像データの一例を示す画像図である。

【図7】図４に示す実績データベースのデータ構成を示す図である。

【図8】図４に示す水質トラブル学習済モデルの概要を示す概念図である。

【図9】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果の一例を示すグラフである。

【図10】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果の別の例を示すグラフである。

【図11】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果のさらに別の例を示すグラフである。

【図12】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果のさらにまた別の例を示すグラフである。

【図13】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果の一例を示す画像図である。

【図14】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果の別の例を示す画像図である。

【図15】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果のさらに別の例を示す画像図である。

【図16】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果のさらにまた別の例を示す画像図である。

【図17】図８に示す水質トラブル学習済モデルによる水質トラブルの予測結果の異なる例を示す画像図である。

【図18】図４示す報知タスクによる報知タイミングを示すグラフである。

【図19】工事排水の監視手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。

【0017】

図１は、この発明の実施の形態に係る水質監視システムが適用された工事現場Ｃｓの概要図であり、図２は、水質監視システム１の概略的な構成を示すブロック図であり、図３は、水質監視システム１による水質監視の概要を示す概念図である。

【0018】

本実施の形態に係る水質監視システム１は、例えば、山間部などで行なわれる土木工事において、掘削やコンクリートの打設などにより発生した工事排水の水質を監視し、環境基準値を満たした工事排水を自然水域へ排水するためのシステムである。

【0019】

工事現場Ｃｓには、例えば、ショベルカーＳｃにより掘削された地面から湧出した工事排水Ｃｄが法面Ｓを介して流れ込む沈砂池Ｇｃと、沈砂池Ｇｃにて土砂が沈殿・堆積されて取り除かれた工場排水Ｃｄを河川Ｎｗなどの自然水域へ排水する排水路Ｄｃと、が設けられている。沈砂池Ｇｃと、排水路Ｄｃとの間には、排水路Ｄｃを開閉する排水ゲートＤｇが設置されている。また、沈砂池Ｇｃの近傍には、工場排水Ｃｄの濁度やｐＨなどの水質が環境基準値を超過する場合に、沈砂池Ｇｃ内の工場排水Ｃｄを処理して濁度やｐＨなどを環境基準値未満まで下げてから、河川Ｎｗへ排水する濁水処理設備Ｔｆが設置されている。

【0020】

工事現場Ｃｓには、本実施の形態に係る水質監視システム１を構成する水質計２と、監視カメラ（撮影手段）３とが設置されている。水質計２は、排水ゲートＤｇよりも手前の沈砂池Ｇｃに設置されており、沈砂池Ｇｃにて土砂が取り除かれた工場排水Ｃｄの濁度（ｍｇ／Ｌ）と、ｐＨと、水温（°Ｃ）とを測定し、測定した水質データを出力する機能を備えている。監視カメラ３は、例えば、動画および静止画が撮影可能なデジタルカメラからなり、沈砂池Ｇｃ、排水路Ｄｃおよびそれらの周辺を撮影し、撮影した画像データを出力する機能を備えている。

【0021】

水質監視システム１は、図２に示すように、水質計２と、監視カメラ３と、気象情報配信システム４と、水質監視装置５と、工場排水Ｃｄを監視する複数の監視員Ｈがそれぞれ所持する携帯端末（携帯電話、スマートフォンなどを含む）６と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワーク７と、を備える。通信ネットワーク７は、例えば、携帯電話通信網やインターネットなどの公衆通信網である。

【0022】

水質計２および監視カメラ３は、上述したように工事現場Ｃｓに設置されており、測定した水質データおよび撮影した画像データを、通信ネットワーク７を介して水質監視装置５へ送信する機能を備えている。

【0023】

気象情報配信システム４は、例えば、契約ユーザに所定の地域の気象データ（例えば、日照時間、降雨量および気温など）を提供する事業者が運営するシステムである。気象情報配信システム４は、工事現場Ｃｓがある地域の気象データを所定時間ごとに通信ネットワーク７を介して水質監視装置５へ送信する。

【0024】

水質監視装置５は、例えば、工事現場Ｃｓまで自動車で数十分程度かかる位置に設置された管理事務所内に設置されている。水質監視装置５は、図３に示すように、通信ネットワーク７を介して、水質計２から工事排水Ｃｄの水質データ２１を所定時間ごとに取得し、監視カメラ３から沈砂池Ｇｃ周辺の画像データ３１を所定時間ごとに取得し、気象情報配信システム４から工事現場Ｃｓがある地域の気象データ４１を所定時間ごとに取得する機能を備えている。

【0025】

また、水質監視装置５は、取得した水質データ２１と、画像データ３１と、気象データ４１とに基づいて、工事排水Ｃｄに発生し得る水質トラブル（濁度やｐＨの環境基準値超過など）を予測し、予測した水質トラブルに対する対応手法を特定するともに、水質トラブルの予測データ８１と、対応手法を示す対応データ８２とを生成して、監視員Ｈの携帯端末６へ送信（報知）する機能を備えている。監視員Ｈは、携帯端末６に送信されてきた水質トラブルの予測データ８１および対応データ８２を確認し、工事現場Ｃｓに移動して水質トラブルに対する対応を行なう。

【0026】

図４は、水質監視装置５の概略構成を示す機能ブロック図である。水質監視装置５は、主として、入力部５１、表示部５２、記憶部５３、メモリ５４、通信部５５、メインタスク５６、およびこれらを制御などする中央処理部５７などを備える。

【0027】

水質監視装置５は、例えば、パーソナルコンピュータなどに、装置全体の制御プログラム（オペレーションシステム）や、工事排水Ｃｄの水質を監視するための各種処理を行うアプリケーション（水質監視プログラム５３１）がインストールされて構成される。

【0028】

入力部５１は、利用者の命令などを受けて水質監視装置５へ情報を入力する機能を備えるインターフェースであり、例えばキーボードやマウスによって構成される。表示部５２は、入力部５１を介して入力される情報を表示したり、水質監視装置５の処理結果である水質トラブルの予測データ８１および対応データ８２などを表示したり、などする機能を備え、例えば液晶ディスプレイによって構成される。

【0029】

記憶部５３は、各種の情報、プログラム、およびデータなどを記憶する機能を備える記憶領域／記憶装置であり、例えばハードディスクによって構成される。なお、データなどを記憶する記憶部５３として、外部のデータサーバなどを用いてもよい。記憶部５３には、水質監視装置５全体の制御プログラムや水質監視プログラム５３１が格納されるとともに、監視データ記憶部５３２、実績データベース５３３、および水質トラブル学習済みモデル（学習済みモデル）５３４などが記憶されている。なお、図４では、データベースをＤＢと表記している。

【0030】

メモリ５４は、中央処理部５７が工事排水Ｃｄの水質監視に関わる処理を実行する際に生成される情報・データを一時的に記憶などするための作業領域となる機能を備える記憶領域／記憶装置であり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory の略）により構成される。

【0031】

通信部５５は、例えばＬＡＮ（Local Area Network の略）やＷＡＮ（Wide Area Network の略）を含む各種の無線／有線の通信ネットワーク７を介して伝送される信号・情報の送受信／入出力を行う機能を備える通信インターフェースである。

【0032】

メインタスク５６は、記憶部５３に格納されている水質監視プログラム５３１が中央処理部５７により実行されることによって実現される、工事排水Ｃｄの水質監視に関わる各種処理を実行するためのタスク群である。

【0033】

中央処理部５７は、水質監視装置５を構成する各部を統制して制御などする機能を備え、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit の略）を含んで構成される。中央処理部５７は、記憶部５３に格納されている制御プログラムや水質監視プログラム５３１に従って各機能を実現する。

【0034】

監視データ記憶部５３２は、水質データなどの監視データを記憶する記憶領域であり、図５に示すように、水質計２から所定時間ごと（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３・・・）に取得した工事排水Ｃｄの水質データ（濁度（ｍｇ／Ｌ）、ｐＨおよび水温（°Ｃ））２１と、監視カメラ３から所定時間ごとに取得した沈砂池Ｇｃ周辺の画像データ３１と、気象情報配信システム４から所定時間ごとに取得した工事現場Ｃｓの気象データ（日照時間、降雨量（ｍｍ）および気温（°Ｃ））４１とを記憶する。監視データ記憶部５３２は、例えば、新しい監視データが記憶されると、最も古い監視データが破棄されるＦＩＦＯ形式の記憶領域であり、最新の監視データから遡った数日分の監視データが記憶されている。

【0035】

図６は、監視データ記憶部５３２に記憶される画像データ３１の一例である画像データ３１ａを示す。この画像データ３１ａは、動画像であってもよいし、静止画像であってもよい。

【0036】

監視データからは、水質データ２１や気象データ４１の数値から工事排水Ｃｄの状態を把握・推測することが可能である。例えば、工事排水Ｃｄの濁度が一定値以上で推移している場合には、法面Ｓが崩壊している可能性がある。また、工事排水Ｃｄの濁度が計測不能である場合には、水質計２が故障している可能性がある。さらに、工事排水Ｃｄの濁度が一時的に上昇している場合には、ゴミや落ち葉などの浮遊物や、生物などによって水質計２の測定部が塞がれている可能性がある。工事排水ＣｄのｐＨが上昇している場合には、沈砂池Ｇｃ内で藻類が繁茂して光合成を行なっている可能性や、工事排水Ｃｄに酸性またはアルカリ性の土壌成分が多く含まれている可能性がある。

【0037】

また、監視データの画像データ３１からも工事排水Ｃｄの状態を把握・推測することが可能である。例えば、沈砂池Ｇｃに流れ込む工事排水Ｃｄの色や量、流れ込む範囲などから法面Ｓの崩壊などを把握・推測することが可能である。また、沈砂池Ｇｃの色や色の濃さなどから、藻類の繁殖を把握・推測することが可能である。さらに、水質計２の周囲にゴミや落ち葉などの浮遊物が集まっていたり、野生生物などが存在している場合には、水質計２の計測部が浮遊物などによって塞がっていると把握・推測することが可能である。

【0038】

実績データベース５３３には、過去に計測された工事排水Ｃｄの水質データなどが記憶されている。図７は、実績データベース５３３に記憶されている実績データのデータ構成を示す概念図である。実績データには、それぞれ識別番号（例えば、Ｎｏ．００１、００２、００３、００４～など）が付与されている。例えば、識別番号Ｎｏ．００１の実績データ５３３１には、実績水質データ５３３１ａと、実績画像データ５３３１ｂと、実績気象データ５３３１ｃと、水質トラブル事例データ５３３１ｄと、対応事例データ５３３１ｅと、が対応付けて記憶されている。

【0039】

実績水質データ５３３１ａは、過去に計測された工事排水Ｃｄの水質データ（濁度、ｐＨおよび水温など）である。実績画像データ５３３１ｂは、実績水質データ５３３１ａの計測時に撮影された沈砂池Ｇｃ、排水路Ｄｃおよびそれらの周辺の画像データである。実績気象データ５３３１ｃは、実績水質データ５３３１ａの計測時に取得された工事現場Ｃｓ付近の気象データである。水質トラブル事例データ５３３１ｄは、実績水質データ５３３１ａの計測時に発生した水質トラブル（法面崩落による濁度上昇、藻類繁茂によるｐＨ上昇など）の事例を示すデータである。対応事例データ５３３１ｅは、発生した水質トラブルに対して実施された対応事例（排水ゲートＤｇの閉鎖、濁水処理設備Ｔｆによる濁水処理など）を示すデータである。

【0040】

水質トラブル学習済モデル５３４は、図８に示すように、監視データ記憶部５３２に記憶されている水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１が入力されると、工事排水Ｃｄに発生し得る水質トラブル（濁度やｐＨの環境基準値超過など）を予測し、予測した水質トラブルに対する対応手法（排水ゲートＤｇの閉鎖、濁水処理設備Ｔｆによる濁水処理など）を特定するともに、水質トラブルの予測データ８１と、対応手法を示す対応データ８２とを生成して出力するように機械学習された学習済みモデルである。

【0041】

より具体的には、水質トラブル学習済モデル５３４は、水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１が入力される入力層と、入力された水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１に基づいて、工事排水Ｃｄに発生し得る水質トラブルを予測し、予測した水質トラブルに対する対応手法を特定する中間層と、予測した水質トラブルに関する予測データ８１と、水質トラブルへの対応手法に関する対応データ８２とを生成して出力する出力層と、を備える。

【0042】

水質トラブル学習済モデル５３４の中間層は、実績データベース５３３に記憶されている多数の実績データの実績水質データ５３３１ａと、実績画像データ５３３１ｂと、実績気象データ５３３１ｃと、水質トラブル事例データ５３３１ｄと、対応事例データ５３３１ｅとを教師データとし、水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１が入力されると、水質トラブルの予測およびその対応手法を特定するように、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習、深層学習（ディープラーニング）などの技術を利用して生成されている。

【0043】

特に中間層は、実績水質データ５３３１ａおよび実績気象データ５３３１ｃの数値の遷移と、実績画像データ５３３１ｂの画像解析結果と、水質トラブル事例データ５３３１ｄとに基づいて、工事排水Ｃｄに発生し得る水質トラブルを予測し、予測した水質トラブルへの対応を対応事例データ５３３１ｅに基づいて特定するので、監視員Ｈへの報知が必要な水質トラブルが発生するか否かを適切、かつ、高精度に予測することが可能である。

【0044】

水質トラブル学習済モデル５３４は、例えば、図９に示すように、工事排水Ｃｄの濁度が急激に増加した場合には、ゴミや落ち葉などの浮遊物や、野生生物などが水質計２の計測部を塞ぐように集まったり、通過しているものと推測する。

【0045】

また、水質トラブル学習済モデル５３４は、例えば、図１０に示すように、工事排水Ｃｄの濁度が徐々に上昇するとともに一定値以上で推移し、時間雨量が所定値以上であるときには、降雨によって工事排水Ｃｄに含まれる土砂が増えているものと推測する。また、図中破線で示すように、雨が降り続き、工事排水Ｃｄの濁度が上昇し続ける場合には、沈砂池Ｇｃに連なる法面Ｓが崩落したものと推測する。

【0046】

さらに、水質トラブル学習済モデル５３４は、例えば、図１１に示すように、工事排水Ｃｄの濁度が上下に乱高下する場合には、水質計２が故障しているものと推定する。

【0047】

また、水質トラブル学習済モデル５３４は、例えば、図１２に示すように、工事排水ＣｄのｐＨと、工事排水Ｃｄの水温との関係性に基づき、水温が高くなると沈砂池Ｇｃの藻類が活発に光合成を行なってｐＨが上昇するという事象について学習し、工事排水ＣｄのｐＨの上昇が一時的なものか、あるいは、継続的に上昇するかなどを推測する。

【0048】

水質トラブル学習済モデル５３４は、実績画像データ５３３１ｂの画像解析結果に基づいて学習し、監視データの画像データ３１から工事排水Ｃｄの状態を把握・推測する。例えば、図１３に示す画像データ３１ｂからは、沈砂池Ｇｃに流れ込む工事排水Ｃｄの色が茶色く、その濃度が高いことから、工事排水Ｃｄに多量の土砂が含まれていると推測する。

【0049】

また、図１４に示す画像データ３１ｃからは、排水路Ｄｃの水質計２の周囲にゴミや落ち葉などの浮遊物Ｆが通過して計測部を塞いでいることが推測できる。図１５に示す画像データ３１ｄからは、沈砂池Ｇｃに流れ込む工事排水Ｃｄと、沈砂池Ｇｃ内の工事排水Ｃｄと、排水路Ｄｃの工事排水Ｃｄの色が茶色く、その濃度が高いことから、工事排水Ｃｄに沈砂池Ｇｃでは除去できない量の土砂が含まれていると推測することができる。

【0050】

さらに、図１６に示す画像データ３１ｅからは、工事排水Ｃｄが法面Ｓ全体に広がって沈砂池Ｇｃに流れ込んでいることから、法面Ｓが崩壊している可能性があることが推測できる。図１７に示す画像データ３１ｆからは、沈砂池Ｇｃに工事排水Ｃｄが流れ込んでいないにも関わらず、沈砂池Ｇｃ内の工事排水Ｃｄの色が緑色で、その濃度が高いことから、藻類などが繁茂していることが推測できる。

【0051】

水質トラブル学習済モデル５３４は、上記のような学習結果を利用して水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１を分析し、現時点で工事排水Ｃｄの濁度やｐＨが上昇している場合でも、環境基準値を超過する可能性がない場合には、水質トラブルが発生しないと予測する。また、環境基準値を超過する可能性がある場合には、水質トラブルが発生すると予測し、予測データ８１および対応データ８２を生成して出力する。したがって、監視員Ｈへの報知が必要な水質トラブルが発生するか否かを適切、かつ、高精度に予測することができ、監視員Ｈへの誤報を減らすことが可能である。

【0052】

次に、水質監視装置５のメインタスク５６について説明する。水質監視装置５は、工事排水Ｃｄの水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１などを取得し、取得した水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１に基づいて、工事排水Ｃｄの水質トラブルを予測し、水質トラブルへの対応手法を特定するための各種処理を実行する。この処理は、記憶部５３に格納されている水質監視プログラム５３１が中央処理部５７によって実行されることにより構成される、メインタスク５６によって行われる。メインタスク５６は、データ取得タスク（データ取得手段）５６１と、水質トラブル対応タスク（水質トラブル対応手段）５６２と、報知タスク（報知手段）５６３と、学習タスク５６４とを含む。

【0053】

データ取得タスク５６１は、通信ネットワーク７を介して、水質計２から工事排水Ｃｄの水質データ２１を所定時間ごとに取得し、監視カメラ３から沈砂池Ｇｃ周辺の画像データ３１を所定時間ごとに取得し、気象情報配信システム４から工事現場Ｃｓがある地域の気象データ４１を所定時間ごとに取得する。なお、データ取得を行なう時間間隔は、任意に設定可能であり、数分～数十分、あるいは１時間～数時間であってもよい。

【0054】

水質トラブル対応タスク５６２は、水質トラブル学習済モデル５３４を用いて、取得した水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１から、工事排水Ｃｄに発生し得る水質トラブルを予測し、予測した水質トラブルに対する対応手法を特定するともに、水質トラブルの予測データ８１と、対応手法を示す対応データ８２とを生成して出力する。

【0055】

報知タスク５６３は、水質トラブル対応タスク５６２において、工事排水Ｃｄに水質トラブルが発生し得ると予測された場合に、水質トラブルの予測データ８１と、対応データ８２とを、水質トラブルの対応部署に所属する監視員Ｈの携帯端末６へ送信（報知）する。

【0056】

報知タスク５６３は、水質トラブル対応タスク５６２により、例えば、工事排水Ｃｄの濁度が図１８に示すように上昇し、時刻Ｔｐで環境基準値を超過すると予測された場合に、この水質トラブルの発生予測時刻Ｔｐと、監視員Ｈによる管理事務所から工事現場Ｃｓまでの移動時間Ｔｍと、に基づいて、監視員Ｈが発生予測時刻Ｔｐの前に工事現場Ｃｓに到着できるように、発生予測時刻Ｔｐよりも移動時間Ｔｍ以上前の時刻Ｔｓに報知を行なう。これにより、監視員Ｈは、水質トラブルの発生予測時刻Ｔｐよりも前に工事現場Ｃｓに到着して水質トラブルに対応することが可能である。

【0057】

学習タスク５６４は、実績データベース５３３に基づいて水質トラブル学習済モデル５３４を生成・更新するためのタスクである。より具体的には、学習タスク５６４は、実績データベース５３３に記憶されている多数の実績データの実績水質データ、実績画像データ、実績気象データ、水質トラブル事例データ、および対応事例データを教師データとして、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習、深層学習（ディープラーニング）の技術を利用し、水質トラブル学習済モデル５３４を生成・更新する。

【0058】

水質トラブル学習済モデル５３４は、水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１が入力される入力層と、入力された水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１に基づいて、水質トラブルの発生予測などを行なう中間層と、水質トラブルの予測データ８１および対応データ８２を出力する出力層とを備えている。これらのうち、中間層は実績データベース５３３の更新に応じて随時更新されるので、常に最新の実績データに基づいて、適切、かつ、精度よく水質トラブルの発生を予測することが可能である。

【0059】

次に、図１９に示すフローチャートに基づいて、上記の実施の形態の作用について説明する。

【0060】

データ取得タスク５６１は、通信ネットワーク７を介して、水質計２から工事排水Ｃｄの水質データ２１を所定時間ごとに取得し、監視カメラ３から沈砂池Ｇｃ周辺の画像データ３１を所定時間ごとに取得し、気象情報配信システム４から工事現場Ｃｓがある地域の気象データ４１を所定時間ごとに取得する（ステップＳ１）。

【0061】

水質トラブル対応タスク５６２は、データ取得タスク５６１により取得した水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１に、特異データ（例えば、濁度やｐＨが急激に上昇するようなデータ）が発生している場合に（ステップＳ２でＹＥＳ）、水質トラブル学習済モデル５３４を用いて、取得した水質データ２１、画像データ３１および気象データ４１から、工事排水Ｃｄに発生し得る水質トラブルを予測する（ステップＳ３）。

【0062】

水質トラブル対応タスク５６２は、工事排水Ｃｄに水質トラブルが発生する可能性があると予測した場合には（ステップＳ４でＹＥＳ）、水質トラブルの予測データ８１および対応データ８２を生成する（ステップＳ５）。

【0063】

報知タスク５６３は、予測データ８１に含まれる水質トラブルの発生予測時刻と、監視員Ｈによる工事現場Ｃｓまでの移動時間とに基づいて、監視員Ｈが水質トラブルの発生予測時刻の前に工事現場Ｃｓに到着できるように報知を行なう（ステップＳ６）。

【0064】

以上で説明したように、本実施の形態に係る水質監視システム１によれば、工事排水Ｃｄの水質データ２１と、沈砂池Ｇｃなどの周辺の画像データ３１と、気象データ４１とに基づいて、工事排水Ｃｄの水質トラブルの発生を予測し、予測された水質トラブルに対する対応手法を特定するとともに、水質トラブルの予測データ８１と、対応手法を示す対応データ８２とを報知するので、工事排水Ｃｄの水質トラブルの発生を適切、かつ、精度よく予測し、予測された水質トラブルに最適な対応手法を提案することが可能である。また、水質トラブルが発生するという誤報を減らすことができるので、監視員Ｈが工事現場Ｃｓまで出向く頻度を減らすことができ、水質監視の業務効率を向上させることが可能である。

【0065】

また、本実施の形態に係る水質監視システム１によれば、過去の実績水質データ５３３１ａ、実績画像データ５３３１ｂ、実績気象データ５３３１ｃ、水質トラブル事例データ５３３１ｄ、および対応事例データ５３３１ｅを教師データとして機械学習された水質トラブル学習済モデル５３４を用いて工事排水Ｃｄの水質トラブルの発生を予測するので、水質トラブルの発生を適切、かつ、精度よく予測することが可能である。

【0066】

さらに、本実施の形態に係る水質監視システム１によれば、予測データ８１に含まれる水質トラブルの発生予測時刻と、監視員Ｈによる工事現場Ｃｓまでの移動時間とに基づいて、監視員Ｈが発生予測時刻の前に工事現場Ｃｓに到着できるように報知を行なうようにしたので、水質トラブルが発生する前に工事排水Ｃｄに対応することができ、環境基準値を超過した工事排水Ｃｄが河川Ｎｗに排水されるのを抑制することが可能である。

【0067】

以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。

【0068】

例えば、上記の実施の形態では、山間部の工事現場Ｃｓにおける工事排水Ｃｄの監視について説明したが、山間部以外の工事現場全般における工事排水の監視にも適用することが可能である。

【符号の説明】

【0069】

１ 水質監視システム
２ 水質計
３ 監視カメラ（撮影手段）
４ 気象情報配信システム
５ 水質監視装置
６ 携帯端末
７ 通信ネットワーク
２１ 水質データ
３１ 画像データ
４１ 気象データ
８１ 予測データ
８２ 対応データ
５３１ 水質監視プログラム
５３２ 監視データ記憶部
５３３ 実績データベース
５３４ 水質トラブル学習済モデル（学習済モデル）
５６１ データ取得タスク（データ取得手段）
５６２ 水質トラブル対応タスク（水質トラブル対応手段）
５６３ 報知タスク（報知手段）
５６４ 学習タスク
Ｃｓ 工事現場
Ｃｄ 工事排水
Ｇｃ 沈砂池
Ｄｃ 排水路
Ｎｗ 河川（自然水域）
Ｄｇ 排水ゲート
Ｔｆ 濁水処理設備
Ｓ 法面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】