NECと電中研、光ファイバセンシング技術やAI技術を応用してコンクリート電柱のひび割れ検知の実証実験を実施

近年、国内の電力送配電事業者においては、送配電設備の保全・工事の担い手不足や災害時の設備被害の状況の迅速な把握といった課題があり、配電設備の点検・管理業務の高度化且つ効率化を実現する仕組みが求められている。特に現在、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。

NECと電中研、光ファイバセンシング技術やAI技術を応用してコンクリート電柱のひび割れ検知の実証実験を実施
正常電柱と劣化電柱の比較
日本電気株式会社(以下、NEC)と一般財団法人電力中央研究所は、コンクリート電柱に共架している既存の通信用光ファイバを振動センサとして活用する光ファイバセンシング技術やAI技術を応用した実証実験を実施し、振動データから電柱のひび割れを遠隔から約75%の精度で判定することに成功した。

NECの光ファイバセンシング技術は、光ファイバケーブルの片端から光パルスを送信し、微弱な戻り光(後方散乱光)の位相の変化を検出することで、経路上に生じた振動などの状態変化を測定する。

同実証実験では、各電柱設置地点を事前に特定し、そこから得られる振動波形を各電柱の自然振動として継続的に取得する。また、NECのAI技術群「NEC the WISE」の一つである「RAPID機械学習」(※)により、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する。これらにより、遠隔での電柱のひび割れ有無の判定を行う。

光ファイバから得られる振動には周辺音響や交通振動まで様々含まれるため、フィルタ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。今回の実証実験では、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。

NECと電中研、光ファイバセンシング技術やAI技術を応用してコンクリート電柱のひび割れ検知の実証実験を実施
同実証での電柱の正常・劣化の判別例
NECと電中研、光ファイバセンシング技術やAI技術を応用してコンクリート電柱のひび割れ検知の実証実験を実施
評価中の様子
※ RAPID機械学習:ディープラーニング技術を搭載し、事前に手本となるデータを読み込むことで傾向を自動で学習するため、データの分類/検知/推薦などの高精度な判断が可能。また、NEC北米研究所の独自技術により、分析エンジンの高速化と軽量化の両立を実現。これにより、大規模なマシンリソースを必要とせずにサーバ1台から分析処理ができるため、幅広い業務や企業への適用が可能。

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