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電柱のひび割れを遠隔判定--NECがAI活用した実証実験

NO BUDGET

2020-09-03 11:16

 NECは、電力中央研究所(電中研)の協力のもと、コンクリート電柱(電柱)に共架している既存の通信用光ファイバーを振動センサーとして活用する光ファイバーセンシング技術や人工知能(AI)技術を応用した実証実験を実施。その結果、ひび割れ電柱を遠隔から約75%の精度で判定することに成功した。

 現在、国内の電力会社は2200万本以上の電柱を保有しており、これらの経年劣化の状態や災害時における被害状況の把握の効率化が課題となっている。

正常電柱と劣化電柱の比較
正常電柱と劣化電柱の比較(出典:NEC)

 今回の実証では電柱の設置地点を事前に特定し、そこから得られる振動波形を電柱の自然振動として継続的に取得することとした。そしてNECのAI技術「RAPID機械学習」で、この振動波形と電柱のひび割れの有無をセットとした学習モデルを構築し、遠隔での電柱のひび割れ有無を判定した。

 光ファイバーから得られる振動には周辺音響や交通振動までさまざまなものが含まれるため、フィルターを適用して電柱に起因する振動成分を抽出する必要がある。今回の実証では、試験対象の電柱群の振動特性を事前に調査、設定することで振動成分を抽出している。

実証に用いたシステムの概要
実証に用いたシステムの概要(出典:NEC)
実証での電柱の正常・劣化の判別例
実証での電柱の正常・劣化の判別例(出典:NEC)

 今後、NECは電中研とともにより広範囲な構造、材質の電柱へ対象を広げるなど、多様な環境での評価検証、判定制度の向上に取り組んでいく。

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