JP5550704B2 - Pipe network analysis data generation method, pipe network analysis data generation device, and program - Google Patents
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Description
本発明は、管網解析用データ生成方法、管網解析用データ生成装置、及びプログラムに関し、詳しくは、水道管等における水圧や流量等を算出するための管路解析におけるノード点等のデータを適正化して生成する管網解析用データ生成方法、管網解析用データ生成装置、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a data generation method for pipe network analysis, a data generation apparatus for pipe network analysis , and a program, and more specifically, data such as node points in pipe line analysis for calculating water pressure, flow rate, etc. in water pipes and the like. The present invention relates to a pipe network analysis data generation method , a pipe network analysis data generation apparatus , and a program which are generated by optimization.
水道の管路解析(水理解析)は、一般的にノード点を結ぶ管路の集まりとしてモデル化したデータを用い、管の内径、管路長、ノード点における使用量等を入力条件としてノード点毎の水頭値(水圧)や管路毎の流量を算出する解析として知られている。この解析結果は適正な水運用を行うために必要とされている。 Water pipe analysis (hydraulic analysis) generally uses data modeled as a collection of pipes connecting node points, and uses the inner diameter of pipe, pipe length, usage at node points, etc. as input conditions. This is known as an analysis for calculating the water head value (water pressure) for each point and the flow rate for each pipeline. This analysis result is required for proper water operation.
水道施設管理における管網データは、度重なる敷設替え、断水工事、大規模な住宅開発に伴う工事等により、管の分断・結合が繰り返され、非常に複雑な形状をなしているのが現状である。そのため、通常の水道施設管理では、工事竣工図を基にして、現地での不明な箇所の調査を行うことで現実に即した正確な管網データを作成するようにしている。 Pipe network data in water supply facilities management is currently in a very complicated shape due to repeated splitting and joining of pipes due to repeated laying, water shutoff work, construction related to large-scale housing development, etc. is there. Therefore, in normal water supply facility management, accurate pipe network data that is realistic is created by investigating unknown locations in the field based on the completed construction drawings.
しかし、管網解析においては、コンピュータの処理能力による処理速度の問題や、ノード点数が増えることに伴う処理時間の大幅な増大等の問題があり、現実の施設管理データを用いて解析を行うことは困難であった。 However, in pipe network analysis, there are problems such as processing speed due to computer processing capacity and a significant increase in processing time due to an increase in the number of nodes, and analysis is performed using actual facility management data. Was difficult.
水道施設管理で整備された管網データから解析用のデータを自動生成することは、これまでにも試みられてきたが、間引き処理、主要な設備の抽出処理等を必要とし、現実の施設管理データからかなりデフォルメされた管網モデルにならざるを得なかった。このため、最終的な管網データの点検、ネットワーク化の点検・検証等にも人手を必要とし、その手間と費用がかかりその精度にも問題があった。また、施設管理データの更新の都度、管網モデルへの変換が必要であり、急を要する場合等時間的な側面でも問題が生じていた。 Although automatic generation of data for analysis from pipe network data prepared by water facility management has been attempted so far, it requires thinning processing, extraction processing of main equipment, etc., and actual facility management It was forced to become a pipe network model that was considerably deformed from the data. For this reason, manpower is required for the final inspection of the pipe network data and the inspection / verification of the networking, which is troublesome and expensive, and there is a problem in its accuracy. In addition, every time facility management data is updated, conversion to a pipe network model is necessary, and there is a problem in terms of time, such as when it is urgent.
このような管網解析用のデータを自動生成する方法としては、例えば、ガス管網解析用管網データ作成を例にした特許文献1が開示されている。
As a method for automatically generating such pipe network analysis data, for example,
しかしながら、特許文献1のように現実に即した全ての施設管理データを用いて管網解析用データを自動生成した場合、数万点に及ぶノード点を有する管網データの解析に膨大な時間を要することは解決されておらず、火災や断水等、緊急時の解析に対応できないという問題があった。
However, when the pipe network analysis data is automatically generated using all the facility management data that matches the reality as in
そこで、本発明は、解析時間を短縮することができる管網解析用データ生成方法、管網解析用データ生成装置、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention aims at providing a tube network analysis data generation method which can shorten the inter solution analysis time, the tube network analysis data generation device, and a program.
上記の課題を解決するための本発明の第一の態様は、水道施設の管網解析に用いる管網解析用データを生成する管網解析用データ生成装置における管網解析用データ生成方法であって、所定地域の図形情報及び属性情報を含む管網データを取得する取得段階と、前記管網データを所定条件に基づき階層構造の多次元網データとし、全エリアの中から解析対象として選択されたエリア及び階層の深さを示すnに基づき、前記選択された階層nの上位階層の前記全エリア、前記選択された階層nの前記選択されたエリア、及び、前記選択された階層nの下位階層の前記選択されたエリア、の各々の網データを抽出することにより、前記管網解析用データを生成する生成段階と、前記管網解析用データを記憶部に記憶する記憶段階と、を含む、ことを特徴とする。 A first aspect of the present invention for solving the above problems is a data generation method for pipe network analysis in a pipe network analysis data generating apparatus for generating pipe network analysis data used for pipe network analysis of a water supply facility. Acquiring the pipe network data including graphic information and attribute information of a predetermined area, and making the pipe network data into multi-dimensional network data having a hierarchical structure based on predetermined conditions, and selected from all areas as an analysis target. The entire area in the upper hierarchy of the selected hierarchy n, the selected area of the selected hierarchy n, and the lower hierarchy of the selected hierarchy n Generating a network analysis data by extracting network data of each of the selected areas of the hierarchy, and storing the network network analysis data in a storage unit; ,about And features.
上記の課題を解決するための本発明の第二の態様は、水道施設の管網解析に用いる管網解析用データを生成する管網解析用データ生成装置であって、所定地域の図形情報及び属性情報を含む管網データを取得する取得手段と、前記管網データを所定条件に基づき階層構造の多次元網データとし、全エリアの中から解析対象として選択されたエリア及び階層の深さを示すnに基づき、前記選択された階層nの上位階層の前記全エリア、前記選択された階層nの前記選択されたエリア、及び、前記選択された階層nの下位階層の前記選択されたエリア、の各々の網データを抽出することにより、前記管網解析用データを生成する生成手段と、前記管網解析用データを記憶部に記憶する記憶手段と、を有する、ことを特徴とする。 A second aspect of the present invention for solving the above-mentioned problem is a pipe network analysis data generation device that generates pipe network analysis data used for pipe network analysis of a water supply facility. An acquisition means for acquiring pipe network data including attribute information; and the pipe network data as hierarchical multi-dimensional network data based on a predetermined condition, and an area selected as an analysis target and a depth of the hierarchy from all areas. Based on the indicated n, the whole area of the upper hierarchy of the selected hierarchy n, the selected area of the selected hierarchy n, and the selected area of the lower hierarchy of the selected hierarchy n, Each of the network data is extracted to generate pipe network analysis data, and storage means for storing the pipe network analysis data in a storage unit.
上記の課題を解決するための本発明の第三の態様は、 水道施設の管網解析に用いる管網解析用データを生成する管網解析用データ生成装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、所定地域の図形情報及び属性情報を含む管網データを取得する取得手段と、前記管網データを所定条件に基づき階層構造の多次元網データとし、全エリアの中から解析対象として選択されたエリア及び階層の深さを示すnに基づき、前記選択された階層nの上位階層の前記全エリア、前記選択された階層nの前記選択されたエリア、及び、前記選択された階層nの下位階層の前記選択されたエリア、の各々の網データを抽出することにより、前記管網解析用データを生成する生成手段と、前記管網解析用データを記憶部に記憶する記憶手段として、コンピュータを機能させる、ことを特徴とする。 A third aspect of the present invention for solving the above-described problem is a program that causes a computer to function as a pipe network analysis data generation device that generates pipe network analysis data used for pipe network analysis of a water supply facility, An acquisition means for acquiring pipe network data including graphic information and attribute information of a predetermined area, and an area selected as an analysis target from all areas, wherein the pipe network data is made into multi-dimensional network data having a hierarchical structure based on predetermined conditions. And n indicating the depth of the hierarchy, the entire area of the upper hierarchy of the selected hierarchy n, the selected area of the selected hierarchy n, and the lower hierarchy of the selected hierarchy n Generating means for generating the pipe network analysis data by extracting the network data of each of the selected areas, and storage means for storing the pipe network analysis data in a storage unit Causing a computer to function, characterized in that.
本発明の管網解析用データ生成方法、管網解析用データ生成装置、及びプログラムによれば、例えば、管網解析計算における間引き或いは管自体の削除を行うことなく、実現可能なデータ量で所望する箇所を精度よく解析でき、且つ処理時間の短縮を図ることができる。 According to the pipe network analysis data generation method , the pipe network analysis data generation apparatus , and the program of the present invention , for example, a desired amount of data can be realized without thinning out or deleting the pipe itself in the pipe network analysis calculation. It is possible to analyze the location to be performed with high accuracy and to shorten the processing time.
次に、本発明の管網解析用データ生成方法及び管網解析用データ生成装置を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。 Next, a specific example of an embodiment for carrying out the pipe network analysis data generation method and the pipe network analysis data generation apparatus of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明の一実施形態による管網解析用データ生成方法の処理フロー図である。 FIG. 1 is a process flow diagram of a pipe network analysis data generation method according to an embodiment of the present invention.
管網データは完全なネットワークを構成する必要があるため、水道施設管理システムより全てのノード(弁栓)を含む水道施設管理データを取得する(ステップS11)。 Since the pipe network data needs to form a complete network, the water facility management data including all nodes (valve plugs) is acquired from the water facility management system (step S11).
管網データには、点(ノード、浄水場等)及び線(管等)からなる図形データと、給水量、地盤高、管口径、管種等の属性情報とが含まれ、これらの情報を基にした、水道業務、水道施設、履歴管理のためのGIS(地理情報システム)があり、また、水運用のための水理シミュレーションを支援するためのGISが存在する。 Pipe network data includes graphic data consisting of points (nodes, water treatment plants, etc.) and lines (pipes, etc.), and attribute information such as water supply, ground height, pipe diameter, pipe type, and so on. There is a GIS (Geographic Information System) for water service, water supply facilities, history management based on this, and there is a GIS for supporting hydraulic simulation for water operation.
水道管、弁栓施設、配水場(浄水場)を管理する水道施設管理システムと、水道運用の管網解析システムのそれぞれは、同様の施設データを取り扱うが、計算処理の相違等により個々の独立したシステムになっているため、もう一方のGISから図形データにおける標高データ、例えば縮尺1/2500の2500DM等を取得する(ステップS12)。 The water supply facility management system that manages water pipes, valve plug facilities, water distribution plants (water purification plants), and the pipe network analysis system for water supply operations handle the same facility data, but they are independent of each other due to differences in calculation processing, etc. Therefore, the altitude data in the graphic data, for example, 2500DM at a scale of 1/2500 is acquired from the other GIS (step S12).
取得した標高データよりTIN(不整三角形網:triangulated irregular network)を作成し(ステップS13)、管網データに標高を付与する(ステップS14)。TINは、三次元情報を持つ点と線とを重複しない三角形の集まりとして配列した地形面の物理的形状を表現したもので、自由な位置に点を配置することができ、規則的に点を配置したDEM(数値標高モデル)に比べて点の数を少なくすることができるという長所を有し、斜面等の三次元地形を表現するのに適している。 A TIN (triangulated irregular network) is created from the acquired elevation data (step S13), and the elevation is assigned to the pipe network data (step S14). TIN is a representation of the physical shape of the terrain surface in which three-dimensional information points and lines are arranged as a collection of triangles that do not overlap, and points can be placed at free positions. It has the advantage that the number of points can be reduced compared to a DEM (digital elevation model) arranged, and is suitable for expressing a three-dimensional landform such as a slope.
一方、管網解析に用いる管網解析用データの生成にあたり、予め用途に合せて、通常時、火災時、断水工事等の解析内容を選択し(S21)、併せて多次元網(多次元ネットワーク)における階層の深さ、即ちn次網の「n」を選択し、詳細に解析するそのエリアを指定する(ステップS22)。エリアは、所定条件に従って自動的に区分けされ、例えば、地図上又は区域リストとして表示し(図示せず)、その中から選択する。 On the other hand, when generating data for pipe network analysis to be used for pipe network analysis, analysis contents such as normal, fire, and water shutoff are selected in advance according to the application (S21), and a multi-dimensional network (multi-dimensional network) is also selected. ), That is, “n” of the n-th order network is selected, and the area to be analyzed in detail is designated (step S22). The areas are automatically classified according to a predetermined condition, and are displayed on a map or an area list (not shown) and selected from the areas, for example.
解析内容及びn次網のエリア選択により、標高が付与された管網データの全てのノードから解析内容に合せて必要とする配水場ノード等を自動的に検索し、管網解析用データを抽出する(ステップS23)。 By selecting the analysis contents and the area of the nth-order network, the distribution network nodes are automatically searched from all the nodes of the pipe network data to which the altitude is given according to the analysis contents, and the data for pipe network analysis is extracted. (Step S23).
給水量データは、水道使用量を基にして各ノード(弁栓)に割り付けられるが、その際、管網解析用データのノード点を利用し、対象となるノード点から計算幾何学におけるボロノイ分割によって管網を所定領域に分割し(ステップS24)、その領域内に存在する検針メータの料金データから水道使用量の合計値を取得し、ボロノイ分割された領域内のノード点における給水量として割り当てる(ステップS25)。 Water supply data is allocated to each node (valve plug) based on the amount of water used. At that time, the node points of the pipe network analysis data are used, and the Voronoi division in the calculation geometry is performed from the target node points. To divide the pipe network into predetermined areas (step S24), acquire the total amount of water usage from the meter meter charge data existing in the area, and assign it as the amount of water supply at the node points in the Voronoi-divided area (Step S25).
ここで、ノード点における給水量を算出するためのボロノイ分割について図8を参照して説明をする。 Here, Voronoi division for calculating the water supply amount at the node point will be described with reference to FIG.
ボロノイ分割は、任意の地点が基準となるどの点に最も近いかによって領域を分割する手法であり、このボロノイ分割によって施設管理データにおける管網をそれぞれの領域に分割する。ボロノイ境界102によって分割された個々の領域をボロノイ領域103と呼び、一つのボロノイ領域103の中にはノード点101が一つ含まれる。各ボロノイ領域103内の給水栓における水使用量を合計し、各ノード点101に付与することにより、各ノード点101における給水量を算出する。
The Voronoi division is a method of dividing an area according to which point is the closest to an arbitrary point. The Voronoi division divides a pipe network in facility management data into respective areas. Each region divided by the Voronoi
このようにして得られた管網解析用データを基に、ヘーゼン・ウィリアムス(Hazen・Williams)公式等を用いた流速計算等の管網解析を行い(ステップS26)、用途に応じた解析結果の出力を得る(ステップS27)。 Based on the pipe network analysis data obtained in this way, pipe network analysis such as flow velocity calculation using the Hazen Williams formula or the like is performed (step S26), and the analysis result according to the application is obtained. An output is obtained (step S27).
管網解析計算は、水道施設管理用の管網データをそのまま用いることが理想的であるが、その解析時間はノード点数に大きく依存し、例えば、5000点のノード点数の場合、ヘーゼン・ウィリアムス公式を適用すると、5000×5000行列の作成を必要とし、2500万回の培精度実数演算を数十回繰り返すことが必要となり、ノード点数の2次式で増大することから、実用に適さない解析時間となってしまう。 It is ideal that pipe network data for pipe network analysis calculation is used as it is, but the analysis time greatly depends on the number of nodes. For example, in the case of 5000 nodes, the Hazen Williams formula Is necessary to create a 5000 × 5000 matrix, and it is necessary to repeat the cultivated precision real number calculation of 25 million times several tens of times, which increases by a quadratic expression of the number of node points. End up.
そのため、従来は、ノード(弁栓)を間引きする等解析用データのデータ量をいかに減少させるか、即ち、上記2つのGISから主要な設備を抽出することがノウハウとなっており、専門家が実際の地図データから抽出するためにコストと時間とを要することが問題となっていたが、本発明は、図1に示したように、解析時間を短縮でき且つ精度良いシミュレーションを可能とする管網解析用データを自動抽出し、自動生成することができる。 Therefore, conventionally, knowing how to reduce the amount of data for analysis such as thinning out nodes (valve plugs), that is, extracting the main equipment from the above two GISs has become a know-how. Although it has been a problem that cost and time are required to extract from actual map data, the present invention has a problem that analysis time can be shortened and accurate simulation can be performed as shown in FIG. Data for network analysis can be automatically extracted and automatically generated.
次に、図2〜図4を参照しながら、解析内容に応じた管網解析の処理について説明する。 Next, a pipe network analysis process corresponding to the analysis content will be described with reference to FIGS.
図2は、図1に示す管網解析用データ生成方法を用いた管網解析の通常時の処理フロー図であり、図3は、図2に示す管網解析の火災時の処理フロー図である。図4は、図2に示す管網解析の断水工事時の処理フロー図である。 FIG. 2 is a normal processing flow diagram of pipe network analysis using the pipe network analysis data generation method shown in FIG. 1, and FIG. 3 is a processing flow diagram of fire in the pipe network analysis shown in FIG. is there. FIG. 4 is a processing flow diagram at the time of water breakage in the pipe network analysis shown in FIG.
図2を参照すると、先ず、解析内容選択メニュー(図示せず)から通常時の解析内容を選択する(ステップS21)。次に、解析する所望の地域を選択し、n次網選択メニュー(図示せず)から解析するn次網の「n」、即ち階層数と詳細に解析するエリアを選択する。詳細に解析するエリアのn次網が指定されると、自動的にその上位のn−1次網、…、1次網が選択される。「n」や1次網、2次網、…n次網の管網は、解析内容に応じて適宜選択されるが、それぞれ任意に選択及び指定できるようにしても良い。 Referring to FIG. 2, first, an analysis content at normal time is selected from an analysis content selection menu (not shown) (step S21). Next, a desired area to be analyzed is selected, and “n” of the n-order network to be analyzed, that is, an area to be analyzed in detail, is selected from the n-order network selection menu (not shown). When the n-order network of the area to be analyzed in detail is designated, the upper n−1-order network,..., The primary network is automatically selected. “N”, the primary network, the secondary network,..., The n-order network pipe network are appropriately selected according to the analysis content, but may be arbitrarily selected and designated.
解析内容及びn次網が選択されると、その条件に基づき、図1に示したステップS11〜S14で取得した管網データから管網解析用データを自動抽出する。図1を参照しながら上述したように管網解析用データのノード点を利用してボロノイ分割し(ステップS24)、給水栓の料金データから水道使用量を取得し、ボロノイ分割により分割された領域の各ノード点にこの給水栓を割り当て、給水量(水道使用量)を付与する(ステップS25)。 When the analysis content and the n-th order network are selected, pipe network analysis data is automatically extracted from the pipe network data acquired in steps S11 to S14 shown in FIG. As described above with reference to FIG. 1, Voronoi is divided using the node points of the pipe network analysis data (step S24), the water usage is acquired from the charge data of the faucet, and the area divided by Voronoi division This faucet is assigned to each node point, and a water supply amount (water usage amount) is assigned (step S25).
管網解析(ステップS26)には、点(ノード)、線(管)からなるn次網の管網解析用データが引き渡され、管網解析内容に沿って設定項目が記載された設定ファイルに従って、様々な解析及びシミュレーションが行われる(ステップS26a)。設定ファイルは、水道施設の各ノードにおける流量、流速、流方向、残存水頭値、動水勾配等の様々な解析項目の中から所望の解析項目を決定し、例えば、ヘーゼン・ウィリアムス公式により平均流速を求める等、それぞれの解析項目に沿った解析手法により解析する。 In the pipe network analysis (step S26), the data for pipe network analysis of the n-order network composed of points (nodes) and lines (tubes) is delivered, and according to the setting file in which the setting items are described according to the contents of the pipe network analysis. Various analyzes and simulations are performed (step S26a). The configuration file determines the desired analysis item from various analysis items such as flow rate, flow velocity, flow direction, residual head value, hydraulic gradient, etc. at each node of the water supply facility. The analysis is performed by an analysis method according to each analysis item.
ノード、管毎に得られた所望の解析結果が出力される(ステップS27)。 A desired analysis result obtained for each node and pipe is output (step S27).
図3を参照すると、先ず、解析内容選択メニュー(図示せず)から火災時の解析内容を選択する(ステップS21)。次に、図2に示した通常時と同様、解析する地域を選択し、n次網選択メニュー(図示せず)から1次網、2次網、…n次網の管網をそれぞれ選択及び指定する。 Referring to FIG. 3, first, an analysis content at the time of fire is selected from an analysis content selection menu (not shown) (step S21). Next, as in the normal case shown in FIG. 2, the region to be analyzed is selected, and the primary network, secondary network,... N-order network pipes are selected and selected from the n-order network selection menu (not shown). specify.
解析内容及び所望地域のn次網が選択されると、その条件に基づき、図1に示したステップS11〜S14で取得した管網データから管網解析用データを自動抽出する。図2と同様、管網解析用データのノード点を利用してボロノイ分割し(ステップS24)、給水栓の料金データから水道使用量を取得し、ボロノイ分割により分割された領域の各ノード点にこの給水栓を割り当て、給水量(水道使用量)を付与する(ステップS25)。 When an analysis content and an n-order network in a desired area are selected, pipe network analysis data is automatically extracted from the pipe network data acquired in steps S11 to S14 shown in FIG. As in FIG. 2, Voronoi division is performed using the node points of the pipe network analysis data (step S24), water usage is obtained from the charge data of the faucet, and each node point of the area divided by Voronoi division is obtained. This faucet is assigned and a water supply amount (water usage amount) is given (step S25).
火災時の解析では、消火に必要な火災現場付近の消火栓を指示する(ステップS31)。選択された消火栓には、消火栓の属性に応じて放水量が自動的に付与される(ステップS32)。消火栓は複数個所を選択することが可能である。 In the analysis at the time of fire, a fire hydrant near the fire site necessary for fire extinguishing is instructed (step S31). A water discharge amount is automatically given to the selected fire hydrant according to the attribute of the fire hydrant (step S32). A plurality of fire hydrants can be selected.
以降の管網解析処理(ステップS26)及び解析結果出力(ステップS27)は、図2と同様なので、その説明は省略する。 Subsequent pipe network analysis processing (step S26) and analysis result output (step S27) are the same as those in FIG.
図4を参照すると、先ず、解析内容選択メニュー(図示せず)から断水工事時の解析内容を選択する(ステップS21)。次に、図2に示した通常時及び図3に示した火災時と同様、解析する地域を選択し、n次網選択メニュー(図示せず)から1次網、2次網、…n次網の管網をそれぞれ選択及び指定する。 Referring to FIG. 4, first, an analysis content at the time of water-stopping construction is selected from an analysis content selection menu (not shown) (step S21). Next, as in the normal time shown in FIG. 2 and the fire shown in FIG. 3, the area to be analyzed is selected, and the primary network, secondary network,... N-th order are selected from the n-order network selection menu (not shown). Select and specify each of the network pipes.
解析内容及び所望地域のn次網が選択されると、その条件に基づき、図1に示したステップS11〜S14で取得した管網データから管網解析用データを自動抽出する。図2及び図3と同様、管網解析用データのノード点を利用してボロノイ分割し(ステップS24)、給水栓の料金データから水道使用量を取得し、ボロノイ分割により分割された領域の各ノード点にこの給水栓を割り当て、給水量(水道使用量)を付与する(ステップS25)。 When an analysis content and an n-order network in a desired area are selected, pipe network analysis data is automatically extracted from the pipe network data acquired in steps S11 to S14 shown in FIG. Similar to FIGS. 2 and 3, Voronoi is divided using the node points of the pipe network analysis data (step S 24), water usage is obtained from the charge data of the faucet, and each region divided by Voronoi division is obtained. This water tap is assigned to the node point, and a water supply amount (water usage amount) is given (step S25).
断水工事時の解析では、断水工事の対象となる地域の閉止する仕切弁を指示する(ステップS31)。仕切弁閉止に伴い、配水場に達しない管路は自動的に除去される(ステップS32)。仕切弁は複数個所を選択することが可能である。 In the analysis at the time of the water shutoff work, the gate valve to close the area to be the target of the water cut work is instructed (step S31). As the gate valve closes, the pipeline that does not reach the water distribution station is automatically removed (step S32). A plurality of gate valves can be selected.
以降の管網解析処理(ステップS26)及び解析結果出力(ステップS27)は、図2及び図3と同様なので、その説明は省略する。 Subsequent pipe network analysis processing (step S26) and analysis result output (step S27) are the same as those in FIGS.
本発明による管網解析データ生成方法は、上記2つのGISを融合することで実現したもので、図2〜図4に示したように、水道施設管理システムで構築された水道施設の水圧、流量、流速、各ノード点おける水頭値、流量分布等を解析計算する管網解析システムに自動連結することができる。 The pipe network analysis data generation method according to the present invention is realized by merging the above two GISs. As shown in FIGS. 2 to 4, the water pressure and flow rate of the water supply facility constructed by the water supply facility management system. It is possible to automatically connect to a pipe network analysis system for analyzing and calculating the flow velocity, the water head value at each node point, the flow distribution, and the like.
例えば、水道設備管理用地図データから浄化センター等を起点として水道管等の管路を検索し、管路の分岐点や合流点でグループ分けし、この検索結果から管路の径がある大きさ以上のものを多く持つグループのみを管網解析用地図データとして抽出し、この地図データの各節点と管路について給水人口や地盤高、抵抗係数等属性情報を自動的に設定することで管網解析用データを得る。 For example, pipes such as water pipes are searched from purification facilities etc. starting from the map data for water facilities management, and are grouped by the branch points and junctions of the pipes. Only the group with many of the above is extracted as map data for pipe network analysis, and attribute information such as water supply population, ground height, resistance coefficient, etc. is automatically set for each node and pipe of this map data. Obtain data for analysis.
ここで、図5を参照しながら、本発明の管網解析データ生成方法における多次元網について説明する。図5(a)は、全ての管網を表したもので、図5(b)は、管の口径により階層分けしたn−1、n、及びn+1次網を示している。 Here, the multidimensional network in the pipe network analysis data generation method of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 5 (a) shows all the pipe networks, and FIG. 5 (b) shows n-1, n, and n + 1 order networks divided into layers according to the diameters of the pipes.
図5に示すように、水道網を多次元網(多次元ネットワーク)として考え、例えば、水道管理の認可図上に掲載されている水道網を1次網とし、詳細な水道網の中から認可図に掲載されていない100mm以上の口径の水道管を有する水道網を2次網とし、更に100mm未満の口径の水道管を有する水道網を3次網とする。このようにして現実に敷設された全ての水道管に対して次数を設定する。 As shown in Fig. 5, the water network is considered as a multi-dimensional network (multi-dimensional network). For example, the water network listed on the water management authorization map is the primary network, and authorization is made from the detailed water network. A water network having a water pipe having a diameter of 100 mm or more not shown in the figure is a secondary network, and a water network having a water pipe having a diameter of less than 100 mm is a tertiary network. In this way, the orders are set for all the water pipes actually laid.
このような考えに基づき、多次元網の中からある詳細なn次網の管に対して解析計算を行う場合、n次網とn−1次網が合流するノード点を配水場として水の流入量を定義する。この繰り返しを上位方向に行うことにより、ノード点を極端に減らすことができる。 Based on this idea, when analyzing and calculating a detailed n-order network pipe in a multi-dimensional network, the water is used as a water distribution field at the node point where the n-order network and the n-1 order network meet. Define the inflow. By repeating this process in the upper direction, the node points can be extremely reduced.
図5(c)に示すように、詳細に解析を行う範囲(選択エリア10)を限定することにより、管網解析用データは(全域のn−1次網)+(選択したエリアのみのn次網)+(選択エリア10内のn+1次網)となる。このとき、選択エリア10内のn+1次網エリアのみが解析データの対象となり、他のn+1次網エリアは解析データの対象とならないため、詳細且つ比較的少ないノード数で解析を行うことができる。
As shown in FIG. 5C, by limiting the range (selection area 10) to be analyzed in detail, the pipe network analysis data becomes (n-1 primary network of the entire area) + (n of the selected area only). Next network) + (n + 1 primary network in the selection area 10). At this time, only the n + 1-order network area in the selected
このように、全域のn次網を解析用データとした場合に比べてはるかにノード点数を少なくすることができ、処理時間を短縮することができる。選択したエリアのn次網が全ての情報を有していることは勿論であるが、上位のn−1次網の流量等を減らしているわけではなく、各次元網間で整合性を有しているので全ての管網を解析した場合と同じ結果が得られる。 In this way, the number of nodes can be greatly reduced and the processing time can be shortened as compared with the case where the entire n-order network is used as analysis data. Of course, the n-order network of the selected area has all the information, but it does not reduce the flow rate of the higher-order n−1-order network, and there is consistency between each dimension network. Therefore, the same result as that obtained when all pipe networks are analyzed can be obtained.
図6は、管網解析データ生成方法において選定される一実施例による弁栓の一覧表である。 FIG. 6 is a list of valve plugs according to an embodiment selected in the pipe network analysis data generation method.
各ノードとなる弁栓の種類としては、図6に示したようなものが挙げられ、弁栓の種類と通常時・火災時・断水工事時等の解析内容に応じて、これらの弁栓の中からそれぞれの解析内容に沿って自動的に抽出され、「○」で示した弁栓がノード化されて管網解析用データに組み入れられる。「−」で示した弁栓はノード化されず無視される。 The types of valve plugs that serve as each node include those shown in Fig. 6. Depending on the type of valve plugs and the analysis contents during normal operation, fire, and water shutoff, these valve plugs It is automatically extracted from the inside according to each analysis content, and the valve plugs indicated by “◯” are noded and incorporated into the pipe network analysis data. Valve plugs indicated by “-” are not noded and ignored.
次に、図6に示す片落ち管又は片落ち変化点について図7を参照しながら説明する。 Next, the falling tube or the falling change point shown in FIG. 6 will be described with reference to FIG.
図6に示す一覧表で、「△」で示した弁栓は、片落ち管又は片落ち変化点と呼ばれ、管の口径が変化しているもの或いは部分を指している。接続管の長さに応じてノード化が異なる。例えば、長さの閾値を10mとした場合、図7(a)は、管1延長が15m、管2延長が20mで、接続する管の両方が閾値以上であることから、片落ち管又は片落ち変化点をノード化し、管1延長及び管2延長は15m及び20mで変更なしとする。
In the list shown in FIG. 6, the valve stopper indicated by “Δ” is called a fallen pipe or a falloff change point, and indicates a part or a portion where the diameter of the pipe is changed. Nodeization differs depending on the length of the connecting pipe. For example, when the length threshold is 10 m, FIG. 7A shows that the
図7(b)は、管1延長が0.5m、管2延長が20mで、接続する管の片方が閾値未満であることから、管1に管2を集約して管2延長を20.5mに設定する。
In FIG. 7B, the extension of the
最後に、上述した管網解析用データを生成する管網解析データ生成装置について説明する。 Finally, a pipe network analysis data generation apparatus that generates the above-described pipe network analysis data will be described.
図9は、本発明の一実施形態による管網解析用データ生成装置を含む管網解析装置の内部構成図である。 FIG. 9 is an internal configuration diagram of a pipe network analysis apparatus including a pipe network analysis data generation apparatus according to an embodiment of the present invention.
図9に示すように、本実施形態の管網解析装置1は、管網解析用データ生成装置を含んで構成されている。
As shown in FIG. 9, the pipe
管網解析装置1は、管網解析用データ生成及び管網解析に必要な初期設定を行うための入力手段13や操作に応じて表示装置にデータや解析結果を表示する表示手段14を備え、そのためのデータや解析結果は、記憶手段12のメモリやハードディスク等に保存され、ユーザ操作に応じた入力手段13等を介して中央制御部11にその処理が受け渡され、中央制御部11は、記憶手段12に記録されたプログラムを実行し、これにより他のハードウエア装置等と連携して各手段を機能させる。
The pipe
通信手段15は、インターネット等の通信ネットワークを介して情報の送受信を行い、管網データやGISデータ(標高データ)を取得し、生成した管網解析用データ等を遠隔地等の他の解析装置やデータベース(図示せず)と共有するため等に用いられる。 The communication means 15 transmits and receives information via a communication network such as the Internet, acquires pipe network data and GIS data (elevation data), and uses the generated pipe network analysis data and other analysis devices such as remote locations. And for sharing with a database (not shown).
外部入出力手段16は、USB(Universal Serial Bus)等の入出力インタフェースを介して解析結果を外部に接続されたプリンタに出力することや、管網データ、GISデータ、管網解析用データ、管網解析や管網解析用データ生成用のプログラム及び解析結果等を外部装置(図示せず)とやり取りする際に用いることができる。 The external input / output means 16 outputs an analysis result to an externally connected printer via an input / output interface such as a USB (Universal Serial Bus), pipe network data, GIS data, pipe network analysis data, pipe It can be used when exchanging a program for generating data for network analysis or pipe network analysis, an analysis result, and the like with an external device (not shown).
このような、管網解析装置1は、ワークステーションや市販のPC(パーソナルコンピュータ)を用いて構成でき、ワークステーションやPCを構成するCPU(中央処理装置)、メモリやハードディスク等の記憶装置、画像やテキスト等を表示する表示装置、キーボードやマウス等の入力装置、外部装置との入出力インタフェース、及び通信回線とのデータの送受信等に関する説明とその構成図面は省略する。
Such a pipe
管網データ取得手段21は、通信手段15を介して所望する地域を所管する水道施設管理システムと接続し、所定地域の全てのノードを含む図形情報と属性情報を有する水道施設管理データ(管網データ)を取得する。水道施設管理データは、水道業務、水道施設、履歴管理のためのGISデータとして提供され、ノード(弁栓、配水場等)及び水道管からなる点と線で形成される図形データと、給水量、地盤高、管口径、管種等の属性情報とが含まれる。 The pipe network data acquisition means 21 is connected to a water supply facility management system that has jurisdiction over a desired area through the communication means 15, and has water supply management data (pipe network data) having graphic information and attribute information including all nodes in the predetermined area. Data). Water supply facility management data is provided as GIS data for water supply operations, water supply facilities, history management, graphic data formed by points and lines consisting of nodes (valve stoppers, water distribution stations, etc.) and water pipes, and water supply amount Attribute information such as ground height, pipe diameter, pipe type, and the like.
標高情報取得手段22は、水道施設管理とは異なる水道運用のために提供されるもうひとつのGISから標高データを取得し、自由な位置に点を配置することでデータ数を減らすことができる三次元地形情報としてTIN(不整三角形網)を生成する。 The altitude information acquisition means 22 acquires the altitude data from another GIS provided for water supply operation different from the water supply facility management, and can reduce the number of data by arranging points at free positions. TIN (irregular triangle network) is generated as original terrain information.
標高情報付与手段23は、管網データ取得手段21で取得した管網データに関連付けして標高情報取得手段22で生成されたTINを付与する。
The altitude
弁栓選定手段24は、管網データ取得手段21で取得した管網データに含まれる複数種類の弁栓の中から、図6に示したように、初期設定値として選択された通常時・火災時・断水工事時等の解析内容に応じて必要な弁栓を抽出し選定してノード化する。
As shown in FIG. 6, the valve
管網解析用データ生成手段25は、管網データ取得手段21、標高情報取得手段22、及び標高情報付与手段23によって取得、生成、付与された全てのノードを含む管網データを水道管の口径等に基づき階層構造の多次元データとし、この多次元網の中から、初期設定値として選定された詳細解析を行う指定地域のエリアをn次網、例えば3次網とし、その上位網に相当する1次及び2次網を含む1〜3次網のエリアのデータを自動抽出する。 The pipe network analysis data generation means 25 is the pipe network data including all nodes acquired, generated and assigned by the pipe data acquisition means 21, the elevation information acquisition means 22, and the elevation information addition means 23. Based on the multi-dimensional data of the hierarchical structure, etc., the area of the designated area for performing detailed analysis selected as an initial setting value from this multi-dimensional network is an n-order network, for example, a tertiary network, which corresponds to the upper network The data of the primary to secondary network areas including the primary and secondary networks is automatically extracted.
管網領域分割手段26は、管網解析用データ生成手段25で抽出されたn次網を含むエリア内の管網をボロノイ分割により一つのノード点を含む領域に分割し、分割された領域に含まれる給水栓をこのノードに割り当てる。
The pipe network
給水量付与手段27は、給水栓の料金データから取得した水道使用量を基に給水栓の給水量を算出し、管網領域分割手段26で分割された各ノード点にこの給水量を付与する。 The water supply amount giving means 27 calculates the water supply amount of the water tap based on the water consumption obtained from the charge data of the water tap, and gives this water supply amount to each node point divided by the pipe network area dividing means 26. .
管網解析用データ生成手段25は、更に、管網領域分割手段26及び給水量付与手段27で給水量が割り当てられ付与されたノードデータを基に、初期設定値として選択された火災時において消火栓が指定されると消火栓に放水量を自動付与し、断水工事時において閉止する仕切り弁が指定されると配水場に到達しない管路を除去する。 The pipe network analysis data generation means 25 further includes a fire hydrant in the event of a fire selected as an initial set value based on the node data to which the water supply amount is assigned and assigned by the pipe network area dividing means 26 and the water supply amount giving means 27. When the is specified, the water discharge is automatically given to the fire hydrant, and when the gate valve that is closed during the water shutoff work is specified, the pipeline that does not reach the water distribution station is removed.
管網解析用データ保存手段28は、管網データ取得手段21、標高情報取得手段22、及び標高情報付与手段23によって取得、生成、付与された管網データのそれぞれを記憶手段12や外部のデータベース(図示せず)に保存すると共に、管網解析用データ生成手段25によって全てのノードを含む管網データから自動抽出された詳細解析を行う指定地域のエリアのn次網を含む階層構造の多次元データを記憶手段12や外部のデータベースに保存する。
The pipe network analysis
管網解析用データ保存手段28は、更に、管網領域分割手段26及び給水量付与手段27によって各ノード点に給水量が割り当てられ付与された管網解析用データを保存し、管網解析用データ生成手段25によって火災時に放水量が自動付与され断水工事時に配水場に到達しない管路が除去された管網解析用データをその解析内容を特定できる情報と共に保存する。 The pipe network analysis data storage means 28 further stores pipe network analysis data to which the water supply amount is assigned to each node point by the pipe network region dividing means 26 and the water supply amount giving means 27, and is provided for pipe network analysis. The data generation means 25 stores the data for pipe network analysis in which the amount of water discharged is automatically given in the event of a fire and the pipelines that do not reach the water distribution station are removed during the water cut-off work, together with information that can specify the analysis content.
以上が、管網解析用データ生成装置に備わる各手段の機能である。管網解析用データ生成装置で生成された管網解析用データはそのまま管網解析システムとして機能させることができ、管網解析装置1の中央制御部11の処理管理下で対応するプログラムにより管網解析手段20に自動連結させることができる。
The above is the function of each means provided in the pipe network analysis data generation apparatus. The pipe network analysis data generated by the pipe network analysis data generation device can be used as it is as a pipe network analysis system, and the pipe network can be controlled by a corresponding program under the processing management of the
管網解析手段20は、管網解析用データ生成装置によって生成され、解析内容に応じて生成されたn次網の管網解析用データを記憶手段12又は外部のデータベース(図示せず)より読み出し、水道施設の各ノードにおける流量、流速、流方向、残存水頭値、動水勾配等の様々な解析項目の中から所望の解析項目を選定し、それぞれの解析項目に沿った解析手法により様々な解析及びシミュレーションを行い、ノード、管毎に解析結果を出力する。 The pipe network analysis means 20 reads the data for pipe network analysis of the n-th order network generated by the pipe network analysis data generation device and generated according to the analysis contents from the storage means 12 or an external database (not shown). Select a desired analysis item from various analysis items such as flow rate, flow velocity, flow direction, residual head value, hydraulic gradient, etc. at each node of the water supply facility, and use various analysis methods according to each analysis item. Analyze and simulate, and output analysis results for each node and pipe.
本発明による管網解析データ生成装置は、2つのGISから取得したデータを基にn次網の管網解析用データを生成し、水道施設管理システムで構築された水道施設の水圧、流量、流速、各ノード点おける水頭値、流量分布等の解析計算を行う管網解析装置1内でその生成データを自動的に受け渡し、人手を介さない自動連結による管網解析システムを構築することができる。
The pipe network analysis data generation apparatus according to the present invention generates pipe network analysis data for an n-order network based on data acquired from two GISs, and the water pressure, flow rate, and flow velocity of a water supply facility constructed by a water supply facility management system. It is possible to construct a pipe network analysis system by automatically connecting the generated data automatically in the pipe
以上、図面を参照しながら本発明を実施形態により説明したが、本発明は上述の実施形態に限られるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。 The present invention has been described above with reference to the embodiments with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the technical scope of the present invention. Is possible.
1 管網解析装置
10 選択エリア
11 中央制御部
12 記憶手段
13 入力手段
14 表示手段
15 通信手段
16 外部入出力手段
20 管網解析手段
21 管網データ取得手段
22 標高情報取得手段
23 標高情報付与手段
24 弁栓選定手段
25 管網解析用データ生成手段
26 管網領域分割手段
27 給水量付与手段
28 管網解析用データ保存手段
101 ノード点
102 ボロノイ境界
103 ボロノイ領域
DESCRIPTION OF
Claims (3)
所定地域の図形情報及び属性情報を含む管網データを取得する取得段階と、 An acquisition stage for acquiring pipe network data including graphic information and attribute information of a predetermined area;
前記管網データを所定条件に基づき階層構造の多次元網データとし、全エリアの中から解析対象として選択されたエリア及び階層の深さを示すnに基づき、前記選択された階層nの上位階層の前記全エリア、前記選択された階層nの前記選択されたエリア、及び、前記選択された階層nの下位階層の前記選択されたエリア、の各々の網データを抽出することにより、前記管網解析用データを生成する生成段階と、 The pipe network data is converted into multi-dimensional network data having a hierarchical structure based on a predetermined condition, and an upper layer of the selected layer n is selected based on n indicating the area selected as an analysis target and the depth of the layer from all areas. By extracting network data of each of the entire area, the selected area of the selected hierarchy n, and the selected area of the lower hierarchy of the selected hierarchy n. A generation stage for generating data for analysis;
前記管網解析用データを記憶部に記憶する記憶段階と、を含む、 Storing the pipe network analysis data in a storage unit,
ことを特徴とする管網解析用データ生成方法。 A data generation method for pipe network analysis.
所定地域の図形情報及び属性情報を含む管網データを取得する取得手段と、 Acquisition means for acquiring pipe network data including graphic information and attribute information of a predetermined area;
前記管網データを所定条件に基づき階層構造の多次元網データとし、全エリアの中から解析対象として選択されたエリア及び階層の深さを示すnに基づき、前記選択された階層nの上位階層の前記全エリア、前記選択された階層nの前記選択されたエリア、及び、前記選択された階層nの下位階層の前記選択されたエリア、の各々の網データを抽出することにより、前記管網解析用データを生成する生成手段と、 The pipe network data is converted into multi-dimensional network data having a hierarchical structure based on a predetermined condition, and an upper layer of the selected layer n is selected based on n indicating the area selected as an analysis target and the depth of the layer from all areas. By extracting network data of each of the entire area, the selected area of the selected hierarchy n, and the selected area of the lower hierarchy of the selected hierarchy n. Generating means for generating analysis data;
前記管網解析用データを記憶部に記憶する記憶手段と、を有する、 Storage means for storing the pipe network analysis data in a storage unit,
ことを特徴とする管網解析用データ生成装置。 A data generation device for pipe network analysis.
所定地域の図形情報及び属性情報を含む管網データを取得する取得手段と、 Acquisition means for acquiring pipe network data including graphic information and attribute information of a predetermined area;
前記管網データを所定条件に基づき階層構造の多次元網データとし、全エリアの中から解析対象として選択されたエリア及び階層の深さを示すnに基づき、前記選択された階層nの上位階層の前記全エリア、前記選択された階層nの前記選択されたエリア、及び、前記選択された階層nの下位階層の前記選択されたエリア、の各々の網データを抽出することにより、前記管網解析用データを生成する生成手段と、 The pipe network data is converted into multi-dimensional network data having a hierarchical structure based on a predetermined condition, and an upper layer of the selected layer n is selected based on n indicating the area selected as an analysis target and the depth of the layer from all areas. By extracting network data of each of the entire area, the selected area of the selected hierarchy n, and the selected area of the lower hierarchy of the selected hierarchy n. Generating means for generating analysis data;
前記管網解析用データを記憶部に記憶する記憶手段として、コンピュータを機能させる、 Causing a computer to function as storage means for storing the pipe network analysis data in a storage unit;
ことを特徴とするプログラム。 A program characterized by that.
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