ダム流⼊量予測にAI技術を活⽤
ダムや河川に流⼊する⽔量の予測は
従来、ダムや河川に流⼊する⽔量（⽔位変動）予測は、分布型モデルやタンクモデルなどによる予測値を⽤いています。モデル構築のためには膨⼤なモデル定数（パラメーター）を設定する必要あり、その設定数や組み合わせによる試⾏錯誤回数が多く、近年の気象変動によりさらに難易度が⾼まっています。
また、治⽔⽬的で運⽤されているダムや河川堤防に関しては、⼈命を守る観点よりこの分野の注⽬度と重要性が極めて⾼く、ダム管理主任技術者に課せられる負担も⼤きくなっています。
現状の予測⽅法に変わる技術は
ＡＩによる流⼊量予測に豊富な実績を持つＪＦＥエンジニアリング(株)と、⻑年にわたってダム‧河川等の運⽤保全を担ってきた北陸電⼒グループで、適⽤分野の検討を⾏いました。
主に利⽔⽬的で運⽤しているダムの流⼊量予測への適合性を検証するため、北陸電⼒(株)浅井⽥ダムの流⼊量予測による検証を⾏い、⾼い適合性を達成しました。
ボルト錆画像診断にＡＩ･ドローン技術を活⽤
ボルトは鋼構造物の接合を保証する 重要部材
橋梁や鉄塔などの⼤規模構造物では、主要な接合部を緊結する構造部材としてボルトの重要性は⾼いですが、部材数が膨⼤であり、錆などに代表される経年劣化に対するモニタリングに多⼤な労⼒を要しています。
劣化の確認⽅法としては、作業員が構造物を⽬視して確認することになりますが、構造物によっては確認箇所が膨⼤となり作業に時間を要しています。また、錆の進⾏具合の判定は作業員が⾏うため、⼈によって判定結果が異なることもあります。
ドローン撮影とＡＩによる錆画像診断
⾼所の錆の確認は双眼鏡若しくは鉄塔に昇塔して⾏っていますが、ドローンを⽤いることで昇塔せずに以下のような画像や動画による確認が可能となります。更に、ＡＩによる判定が可能となれば、⼈による判定の差が無くなり精度が向上すること、撮影した画像や動画の確認に要する労⼒を削減できることからＡＩによる検証を⾏いました。
判定後の写真が⽰すとおり、静⽌画によるボルトの検出と劣化判定が可能であり、錆の進⾏具合など、モニタリングの労⼒削減が期待できます。
また、動画による判定であっても、ボルト位置を特定し錆レベルの判定を⾏うことが可能です。
DJI社製の産業機やRTK搭載機種を多数所有し、⼟⽊建築各部⾨に認定資格取得済みの操縦⼠を配置。
北陸電⼒グループのフィールドでの豊富な⾶⾏実績もあり、さまざまなシチュエーションに対応しています。
遠隔地‧被災地の状況把握にＵＡＶ空撮を活⽤
遠隔地の巡視点検効率化と被災地の被害状況把握
従来、遠隔地の巡視点検や被災地の被害状況把握は、現地に⽴ち⼊ることで作業が⾏われていますが、巡視時間や労⼒の削減、被災地における作業員の危険回避のため、ドローンによる代替作業が可能か検証を⾏いました。
ドローンは空中からの撮影が可能であり、被災地の被害状況を俯瞰することが容易です。また、拡⼤画像でも画素数が⼗分に確保されており、⽬的に応じた撮影⽅法が可能です。
⽔⼒発電地点の可能性検討にＵＡＶ写真測量を活⽤
河川敷のＵＡＶ空撮により簡易測量が可能
従来、広範囲な地形や⾼低差の⼤きい傾斜地(河川など)を測量する場合、15kg程度の測量機材を⼈⼒で運搬しながら作業が⾏われていますが、滑落や転落の恐れがある危険地域に⽴ち⼊ることもあるため、作業員に対する労⼒が膨⼤でした。
ドローンによる写真測量を⾏ったことで、河川敷の⾼低差や延⻑を簡易的(測量精度:10~30cm程度)に把握でき、従来測量よりも20⼈⼯程度の⼯数削減となりました。(※当社⽐)また、植⽣状況が著しく段差などが多い地形では、更に負担軽減効果が⼤きいと考えられます。
