FLOW RATE ESTIMATION SYSTEM

To provide a system which can properly estimate a drain flow rate, even when the calculation resource of a measurement device is small.SOLUTION: A flow rate estimation system 100 includes a measurement device 10 and an information processing device 20. The measurement device 10 has a first estimation unit 41. The information processing device 20 has a second estimation unit 51. The first estimation unit 41 inputs measurement information to a first estimation model M1 and estimates a drain flow rate. The first estimation model M1 is generated by machine learning that is different from deep learning that uses training data composed of vibration information as input and a drain flow rate as output. When an instruction from a user is received, the second estimation unit 51 inputs the vibration information to a second estimation model M2 and estimates the drain flow rate. The second estimation model M2 is generated by deep learning that uses training data composed of the vibration information as input and the drain flow rate as output.SELECTED DRAWING: Figure 2 【課題】測定装置の計算リソースが小さい場合であっても、ドレン流量を適切に推定できるシステムを提供する。【解決手段】流量推定システム１００は、測定装置１０と情報処理装置２０とを有する。測定装置１０は、第１推定部４１を有する。情報処理装置２０は、第２推定部５１を有する。第１推定部４１は、測定情報を第１推定モデルＭ１に入力して、ドレン流量を推定する。第１推定モデルＭ１は、振動情報を入力としドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習とは異なる機械学習により生成される。ユーザからの指示を受けた場合に、第２推定部５１は、振動情報を第２推定モデルＭ２に入力して、ドレン流量を推定する。第２推定モデルＭ２は、振動情報を入力とし、ドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習により生成される。【選択図】図２