ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング


インデックスリンク

インデックスツリー

  • RootNode

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.61
  3. No.8

位相データ解析と機械学習手法を用いた地下石油タンクからの漏洩検知

https://doi.org/10.20729/00206263
https://doi.org/10.20729/00206263
cc785d43-2c84-4322-9eea-89578ef042f5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6108005.pdf IPSJ-JNL6108005.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2020-08-15
タイトル
タイトル 位相データ解析と機械学習手法を用いた地下石油タンクからの漏洩検知
タイトル
言語 en
タイトル Oil Leak Detection with Machine Learning and Topological Data Analysis
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [一般論文] 漏洩検知,畳み込みニューラルネットワーク,サポートベクトルマシン,位相的データ解析,機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00206263
ID登録タイプ JaLC
著者所属
立命館大学情報理工学研究科
著者所属
東京都立大学システムデザイン学部
著者所属
立命館大学情報理工学部
著者所属
伊東公業株式会社
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
Faculty of System Design, Tokyo Metropolitan University
著者所属(英)
en
College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
著者所属(英)
en
Ito Kogyo Corporation
著者名 大伴, 周也

× 大伴, 周也

大伴, 周也

Search repository
原田, 智広

× 原田, 智広

原田, 智広

Search repository
ターウォンマット, ラック

× ターウォンマット, ラック

ターウォンマット, ラック

Search repository
伊東, 卓男

× 伊東, 卓男

伊東, 卓男

Search repository
著者名(英) Syuuya, Ohtomo

× Syuuya, Ohtomo

en Syuuya, Ohtomo

Search repository
Tomohiro, Harada

× Tomohiro, Harada

en Tomohiro, Harada

Search repository
Ruck, Thawonmas

× Ruck, Thawonmas

en Ruck, Thawonmas

Search repository
Takuo, Ito

× Takuo, Ito

en Takuo, Ito

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年施設の老朽化によるタンク,配管施設等からの油漏れが深刻な問題となっている.石油の漏洩は土壌汚染等の環境問題につながる恐れがあるため,漏洩を早期に検知することが必要となる.本論文では,この石油漏洩を早期に発見するための漏洩検知手法を提案し,その有効性を評価する.提案手法は,位相データ解析を用いた高水準データ解析で得られる時系列特徴量から,機械学習を用いて漏洩の有無を判別するモデルを学習する.実際の石油タンクから得られた液面計データを用いた性能評価実験の結果,提案手法は非常に少ない漏洩量であっても,高精度に漏洩判定が可能であることを確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In recent years, oil leaks from tanks and piping facilities have become a serious problem caused by deteriorated facilities. Since oil leaks may lead to environmental problems such as soil pollution, it is necessary to detect them early. This paper proposes a novel oil leak detection method and evaluates its effectiveness. The proposed method obtains features of the sequential data with high-level data analysis, called Topological Data Analysis, and learns a model to detect oil leaks by using machine learning. This paper conducts experiments by using practical data obtained from actual oil tanks. The experimental result reveals that the proposed method can detect oil leaks with high accuracy even if the amount of leaks is small.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 61, 号 8, p. 1294-1305, 発行日 2020-08-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 19:23:08.686196
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3