Item type |
Journal(1) |
公開日 |
2020-08-15 |
タイトル |
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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 |
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言語 |
en |
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タイトル |
Oil Leak Detection with Machine Learning and Topological Data Analysis |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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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 |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
ID登録 |
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ID登録 |
10.20729/00206263 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
著者所属 |
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立命館大学情報理工学研究科 |
著者所属 |
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東京都立大学システムデザイン学部 |
著者所属 |
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立命館大学情報理工学部 |
著者所属 |
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伊東公業株式会社 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University |
著者所属(英) |
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en |
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Faculty of System Design, Tokyo Metropolitan University |
著者所属(英) |
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en |
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College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University |
著者所属(英) |
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en |
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Ito Kogyo Corporation |
著者名 |
大伴, 周也
原田, 智広
ターウォンマット, ラック
伊東, 卓男
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著者名(英) |
Syuuya, Ohtomo
Tomohiro, Harada
Ruck, Thawonmas
Takuo, Ito
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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) |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |