(NTU Singapore start-up commercialises AI algorithm that can detect leaks instantly in gas pipeline networks)
2021/1/20 シンガポール・南洋（ナンヤン）理工大学(NTU)
・ NTU が、ガスパイプライン・ネットワークでのガス漏れや水の浸入をリアルタイムで正確に検出する、人工知能(AI)アルゴリズム駆動によるセンサー・ネットワークを開発。
・ ガス漏れやガスパイプラインの損壊をリアルタイム検出するスマートな警報システムは、公益企業にとって長年の開発目標。現在のベストプラクティスは、従業員による定期的なマニュアル検査となっており、ネットワークでのガス容量・圧力の大きな変動は従来センサーでも容易に検出できるが、微量では困難となる。
・ 2014 年に低圧力ガスパイプラインの異常を検知するソフトウェア開発を開始。2015 年より AI アルゴリ
ズムによるソリューションを開発・展開。地元の都市ガスネットワークの特定区域にて 6 ヶ月間の試験を実施し、あらゆる異常の検知に成功した。その後、同アルゴリズムの特許を取得し、スタートアップのVigti が商業化を進める。同社は香港の Artesian Captial and Brinc より初期スタートアップ資金を先般受領している。
・ Vigiti は、2019 年 4 月にエネルギー部門での中小企業やスタートアップによるイノベーションと発展の支援を目的として設立された、同大学の EcoLabs Centre of Innovation for Energy が育成した。
・ しきい限度値をベースとした従来のセンシングアプローチでは、正常運転時にネットワークの圧力変動よりも漏出量が高くなることで圧力が降下した場合にのみガス漏れが検出できる。圧力変動よりも漏出量が低い場合は検出が困難で、パイプをマニュアルで検査する必要がある。
・ 微量漏出による世界主要企業の総損失量は、ガス総消費量の 1.5～3%と推定される。世界のガス総消費量は 2019 年で 3.9 兆㎥。僅か 1%の損失でも 390 億㎥(シンガポールの 2017 年の天然ガス総消費量の 10 倍）に達する。
・ コンピューター・シミュレーションで都市の天然ガス供給ネットワークでのガス漏れや水の侵入の現象を解明。圧力、流量、温度や振動を多様なセンサーで測定し、ネットワークパイプの異常に対応する信号を分析した。このプロセスにより、各異常に対応するセンサーデータの「シグネチャー（特徴的な痕跡）」を構築した。
・ 定期的にモニタリングされるセンサーデータのシグネチャーのマッチングにより、異常を高感度で検出するソフトウェアアルゴリズムを機械学習と AI を利用して開発。実地試験では、多種の圧力センサー16 個と流量センサー4 個を 3 カ所の立ち管、サービスライン、メインラインに展開した。データ分析、ガス漏れ・水侵入試験はそれら 3 カ所で実施。
・ 試験終了時には 13 種類の異常検知テストが構築され、同大学の AI アルゴリズムの有効性を確証。最も近くに配置されたセンサーおよびガス漏れの継続時間と共に、同アルゴリズムは全 13 テストをガス漏れとして認識した。
URL:https://media.ntu.edu.sg/NewsReleases/Pages/newsdetail.aspx?news=31ef5c80-7580-4c42-
a855-0a22286d3c2e&fbclid=IwAR35RjGRcb05S_HusBgM0ZZjTIKZ9HFR09gKjmGFXJrve6VBshlQTgg
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＜NEDO海外技術情報より＞
（関連情報)
Enterprise Singapore VIGTI
URL: https://ecolabs.sg/startups-detail.php?id=21
Abstract
Vigti’s proprietary anomaly detection system is the world’s first wide area monitoring system for the low-pressure gas pipeline network.
Advanced monitoring of the underground gas pipelines using parameters like temperature, pressure and flow, which enables utility companies to identify, classify and localize incidents such as leaks, pipe bursts and water ingress before a consumer complaint. This allows service providers to carry out informed resource allocation and precise excavation while saving the time wasted on false alarms and consequently saving resources wasted on surveillance. Our generic solution encapsulates predictive maintenance, real-time condition monitoring and optimal sensor placement.
