(57)【要約】  短時間でかつ高い精度でセメントの品質を予測することができる方法を提供する。  入力層と出力層を有するニューラルネットワークを用いて、入力層に、セメント製造における監視データの実測値を入力して、出力層から、セメントの品質の評価に関連する評価データの推測値を出力する。監視データと評価データの組み合わせは、（ｉ）監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ、または、（ｉｉ）監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ、である。
2012086754.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力層及び出力層を有するニューラルネットワークを用いたセメントの品質の予測方法であって、上記入力層に、セメント製造における監視データの実測値を入力して、上記出力層から、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力することを特徴とするセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項２】
上記ニューラルネットワークが、上記入力層と上記出力層の間に中間層を有する階層型のニューラルネットワークである請求項１に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項３】
上記監視データと上記評価データの組み合わせが、
（ｉ）上記監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、上記評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ、または、
（ｉｉ）上記監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、上記評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ、
である請求項１又は２に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項４】
監視データの実測値と評価データの実測値の組み合わせを複数用いて、ニューラルネットワークを最適化させる請求項１〜３のいずれか１項に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項５】
上記監視データの値を人為的に変動させて得られた上記評価データの推測値に基づいて、セメントの製造条件を最適化する請求項１〜４のいずれか１項に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項６】
上記評価データの推測値と、該推測値に対応する実測値の乖離の大きさを定期的に点検し、その点検結果に基づいて、上記ニューラルネットワークを更新する請求項１〜５のいずれか１項に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いたセメントの品質または製造条件の予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、セメントの品質を評価するには、コストや時間がかかるという問題があった。例えば、モルタルの圧縮強度は、セメント、標準砂および水をＪＩＳ  Ｒ  ５２０１に準じて混練し、供試体を成型し、１日間養生後、３日間養生後、７日間養生後および２８日間養生後の各時点において、供試体を圧縮試験機にかけて測定される。すなわち、モルタルの圧縮強度の測定結果が判明するまでに２８日間かかるため、セメントの出荷時にモルタルの圧縮強度の予測値を得ることができない。
特に、近年のセメント製造では、セメント原料または焼成用燃料としての産業廃棄物の使用量が増加しており、セメントの品質が変動する機会が多くなっていると考えられる。このため、出荷するセメントの品質の異常を未然に防止するために、セメントの品質管理の重要性が高まっている。【０００３】
このような問題を解決するため、特許文献１には、セメントまたはクリンカーの粉末Ｘ線解析結果を、プロファイルフィッティング法により解析し、これから得られるクリンカー鉱物の結晶情報を基に、セメントの品質（具体的にはセメントの凝結時間及びモルタル圧縮強度）の変化を予測することを特徴とするセメントの品質予測方法が記載されている。
また、特許文献２には、セメント製造プラントの運転において、品質管理情報として収集した、セメント中のクリンカー構成鉱物及び添加材の量の情報、クリンカー構成鉱物の結晶構造の情報、クリンカーの少量成分の量の情報、およびセメントの粉末度及び４５μｍ残分の情報を、過去に蓄積されているそれらの情報及びモルタル圧縮強さ実測データの間の重回帰分析を基に求めたモルタル圧縮強さの推定式に適用することにより、モルタル圧縮強さを推定することを特徴とするセメントの品質推定方法が記載されている。【０００４】
しかしながら、特許文献１、２の方法では、モルタルの圧縮強度及び凝結時間以外の品質（例えば、モルタルの流動性等）を予測することができない。また、セメントの品質に影響を及ぼす要因は、特許文献１、２に挙げられたものに限られず、製造工程における諸条件等、様々な要因が複雑に関係していると考えられるため、特許文献１、２の方法は精度の高い方法とは言えなかった。
一方、セメントの製造条件の中には、キルンへの投入直前のクリンカー原料の水硬率のように、プレヒータのガスの流量等の複数の要因が複雑に関係し、予測が困難なものがある。
そこで、様々な要因を考慮に入れた上で、短時間でかつ高い精度でセメントの品質または製造条件を予測しうる方法が必要となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２１４８９１号公報
【特許文献２】特開２００７−２７１４４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、短時間でかつ高い精度でセメントの品質または製造条件を予測することができる方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、ニューラルネットワークを用いれば、上記目的を達成しうることを見出し、本発明を完成した。
すなわち、本発明は、以下の［１］〜［６］を提供するものである。
［１］  入力層及び出力層を有するニューラルネットワークを用いたセメントの品質の予測方法であって、上記入力層に、セメント製造における監視データの実測値を入力して、上記出力層から、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力することを特徴とするセメントの品質または製造条件の予測方法。
［２］  上記ニューラルネットワークが、上記入力層と上記出力層の間に中間層を有する階層型のニューラルネットワークである前記［１］に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
［３］  上記監視データと上記評価データの組み合わせが、
（ｉ）上記監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、上記評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ、または、
（ｉｉ）上記監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、上記評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ、
である前記［１］又は［２］に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
［４］  監視データの実測値と評価データの実測値の組み合わせを複数用いて、ニューラルネットワークを最適化させる前記［１］〜［３］のいずれかに記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
［５］  上記監視データの値を人為的に変動させて得られた上記評価データの推測値に基づいて、セメントの製造条件を最適化する前記［１］〜［４］のいずれかに記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
［６］  上記評価データの推測値と、該推測値に対応する実測値の乖離の大きさを定期的に点検し、その点検結果に基づいて、上記ニューラルネットワークを更新する前記［１］〜［５］のいずれかに記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のセメントの品質または製造条件の予測方法を用いれば、セメント製造過程で得られる様々なデータに基づいて、セメントの品質または製造条件を短期間でかつ高い精度で予測することができる。
また、得られた予測値を基にリアルタイムで製造条件を管理することが可能であり、セメントの品質安定化の向上またはセメントの製造条件の最適化を図ることができる。
さらに、ニューラルネットワークを定期的に更新することによって、予測の精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例１で予測した材齢３日の圧縮強度の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図２】実施例１で予測した材齢７日の圧縮強度の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図３】実施例１で予測した材齢２８日の圧縮強度の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図４】比較例１で予測した材齢３日の圧縮強度の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図５】比較例１で予測した材齢７日の圧縮強度の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図６】比較例１で予測した材齢２８日の圧縮強度の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図７】実施例２で予測した混練直後の流動性の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図８】実施例２で予測した混練３０分後の流動性の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図９】実施例３で予測した材齢７日の水和熱の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１０】実施例３で予測した材齢２８日の水和熱の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１１】実施例４で予測した凝結時間の始発の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１２】実施例４で予測した凝結時間の終結の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１３】実施例５で予測したクリンカー中のフリーライムの含有率（％）の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１４】実施例６で予測したセメント中の石膏の半水化率（％）の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１５】実施例７で予測したクリンカーの品質（Ｃ３Ｓ／Ｃ２Ｓ比）の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１６】実施例７で予測したクリンカーの品質（Ｃ４ＡＦ／Ｃ３Ａ比）の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【図１７】実施例８で予測したキルンへの投入直前のクリンカー原料の水硬率の推定値と教示値の比較を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明について詳細に説明する。
本発明においては、セメント製造における監視データの実測値を入力するための入力層と、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力するための出力層を有するニューラルネットワークを用いて、セメントの品質を予測する。
本発明において、ニューラルネットワークは、入力層と出力層の間に中間層を有する階層型のニューラルネットワークであってもよい。
上記監視データと上記評価データの組み合わせとしては、例えば、以下の（ｉ）、（ｉｉ）等が挙げられる。
（ｉ）上記監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、上記評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ
（ｉｉ）上記監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、上記評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ
【００１１】
前記（ｉ）の組み合わせにおける監視データの一つである「セメント原料に関するデータ」としては、セメント原料の化学組成、残分量、ブレーン比表面積（粉末度）、強熱減量、キルンへの投入時から所定の時間前の時点（例えば、５時間前の１つの時点や、３時間前、４時間前、５時間前、及び６時間前の４つの時点のような複数の時点）のクリンカー主原料（例えば、普通ポルトランドセメント用クリンカー原料のような通常の調合原料）の化学組成、クリンカー主原料の供給量、廃棄物のような特殊な原料からなるクリンカー副原料の供給量、ブレンディングサイロの貯留量（残量）、原料ストレージサイロの貯留量（残量）、原料ミルとブレンディングサイロの間に位置するサイクロンの電流値（サイクロンの回転数を表し、サイクロンを通過する原料の速度と相関関係があるもの）等が挙げられる。これらのデータは、１種を単独でまたは２種以上を組み合わせて用いられる。
ここで、セメント原料の化学組成とは、セメント原料中のＳｉＯ２、Ａｌ２Ｏ３、Ｆｅ２Ｏ３、ＣａＯ、ＭｇＯ、ＳＯ３、Ｎａ２Ｏ、Ｋ２Ｏ、Ｎａ２Ｏｅｑ（全アルカリ）、ＴｉＯ２、Ｐ２Ｏ５、ＭｎＯ、Ｃｌ、Ｃｒ、Ｚｎ、Ｐｂ、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｖ、Ａｓ、Ｚｒ、Ｍｏ、Ｓｒ、Ｂａ、Ｆ等の含有率である。
【００１２】
前記（ｉ）の組み合わせにおける監視データの一つである「焼成条件に関するデータ」としては、キルンの窯入ＣＦＷ、回転数、落口温度、焼成帯温度、クリンカー温度、キルン平均トルク、Ｏ２濃度、ＮＯＸ濃度、クーラー温度、プレヒーターのガスの流量（プレヒーターの温度と相関関係があるもの）等が挙げられる。これらのデータは、１種を単独でまたは２種以上を組み合わせて用いられる。
また、（ｉ）の組み合わせにおける監視データの一つである「粉砕条件に関するデータ」としては、粉砕温度、散水量、セパレーター風量、石膏添加量等が挙げられる。これらのデータは、１種を単独でまたは２種以上を組み合わせて用いられる。
前記（ｉ）の組み合わせにおいて、監視データとして、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれるいずれか一種のデータのみを用いてもよいが、これら３種のデータのうちの２種以上（複数）のデータを用いることが、評価データの予測の精度を高める観点から、好ましい。
前記（ｉ）の組み合わせにおける評価データの一つである「クリンカーに関するデータ」としては、クリンカーの鉱物組成、２種以上の鉱物組成の比、化学組成、湿式ｆ．ＣａＯ（フリーライム）、容重等が挙げられる。
【００１３】
ここで、クリンカーの鉱物組成とは、３ＣａＯ・ＳｉＯ２（Ｃ３Ｓ）、２ＣａＯ・ＳｉＯ２（Ｃ２Ｓ）、３ＣａＯ・Ａｌ２Ｏ３（Ｃ３Ａ）、４ＣａＯ・Ａｌ２Ｏ３・Ｆｅ２Ｏ３（Ｃ４ＡＦ）、ｆ．ＣａＯ、ｆ．ＭｇＯ等の含有率である。前述の「２種以上の鉱物組成の比」としては、例えば、Ｃ３Ｓ／Ｃ２Ｓの比が挙げられる。
なお、クリンカーの鉱物組成は、例えばリートベルト法によって得ることができる。
クリンカーの化学組成とは、クリンカー中のＳｉＯ２、Ａｌ２Ｏ３、Ｆｅ２Ｏ３、ＣａＯ、ＭｇＯ、ＳＯ３、Ｎａ２Ｏ、Ｋ２Ｏ、Ｎａ２Ｏｅｑ（全アルカリ）、ＴｉＯ２、Ｐ２Ｏ５、ＭｎＯ、Ｃｌ、Ｃｒ、Ｚｎ、Ｐｂ、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｖ、Ａｓ、Ｚｒ、Ｍｏ、Ｓｒ、Ｂａ、Ｆ等の含有率である。
（ｉ）の組み合わせにおける評価データの一つである「セメントに関するデータ」としては、ブレーン比表面積、残分、石膏の半水化率等が挙げられる。
（ｉ）の組み合わせにおける評価データの一つである「監視データ以外のセメント原料に関するデータ」としては、キルンに投入する直前のクリンカー原料の化学組成、キルンに投入する直前のクリンカー原料のブレーン比表面積、キルンに投入する直前のクリンカー原料の残分量、キルンに投入する直前のクリンカー原料の脱炭酸率、キルンに投入する直前のクリンカー原料の水分量、等が挙げられる。
（ｉ）の組み合わせにおける評価データの一つである「監視データ以外の焼成条件に関するデータ」としては、キルンの回転に関わる電力値、キルン内の最高温度、キルンの出口温度、キルンの出口酸素濃度、クリンカーの容重、等が挙げられる。
（ｉ）の組み合わせにおける評価データの一つである「監視データ以外の粉砕条件に関するデータ」としては、ミル内の温度、ミルから排出される粉体の温度、ミルから排出される粉体の量、ミルから排出されない粉体の量、セメントの粉末度、セメントの残分量、セメントの石膏半水化率、等が挙げられる。
【００１４】
前記（ｉｉ）の組み合わせにおける監視データである「セメントに関するデータ」としては、セメントの化学組成、鉱物組成、各鉱物結晶子径、各鉱物結晶格子定数、湿式ｆ．ＣａＯ、強熱減量、ブレーン比表面積、粒度分布、残分量、色調Ｌ値、色調ａ値、色調ｂ値等が挙げられる。これらのデータは、１種を単独でまたは２種以上を組み合わせて用いられる。
ここで、セメントの化学組成とは、セメント原料中のＳｉＯ２、Ａｌ２Ｏ３、Ｆｅ２Ｏ３、ＣａＯ、ＭｇＯ、ＳＯ３、Ｎａ２Ｏ、Ｋ２Ｏ、Ｎａ２Ｏｅｑ（全アルカリ）、ＴｉＯ２、Ｐ２Ｏ５、ＭｎＯ、Ｃｌ、Ｃｒ、Ｚｎ、Ｐｂ、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｖ、Ａｓ、Ｚｒ、Ｍｏ、Ｓｒ、Ｂａ、Ｆ等の含有率である。
セメントの鉱物組成とは、３ＣａＯ・ＳｉＯ２（Ｃ３Ｓ）、２ＣａＯ・ＳｉＯ２（Ｃ２Ｓ）、３ＣａＯ・Ａｌ２Ｏ３（Ｃ３Ａ）、４ＣａＯ・Ａｌ２Ｏ３・Ｆｅ２Ｏ３（Ｃ４ＡＦ）、ｆ．ＣａＯ、ｆ．ＭｇＯ、石膏、カルサイト等の含有率である。
なお、セメントの化学組成及び鉱物組成のデータは、前記（ｉ）の組み合わせにおける評価データである「クリンカーに関するデータ」を利用してもよい。
前記（ｉｉ）の組み合わせにおける評価データである「セメント含有水硬性組成物の物性」としては、モルタルの圧縮強度、曲げ強度、流動性（フロー値）、水和熱、凝結時間、乾燥収縮率、安定性、水中膨張、耐硫酸塩性、中性化、ＡＳＲ抵抗等が挙げられる。
【００１５】
本発明のセメントの品質または製造条件の予測方法において、対象となるセメントとしては、特に限定されず、例えば、普通ポルトランドセメント、早強ポルトランドセメント、中庸熱ポルトランドセメント、低熱ポルトランドセメント等の各種ポルトランドセメントや、高炉セメント、フライアッシュセメント等の混合セメントや、ポルトランドセメントに石灰石粉末やシリカフューム等の混和材を添加したセメント等が挙げられる。
ポルトランドセメントの製造工程は、原料調製工程、焼成工程、仕上げ工程の３工程に大別される。原料調製工程は、石灰石、粘土、珪石、酸化鉄原料などのセメント原料を適当な割合で調合して、原料ミルで微粉砕し、原料混合物を得る工程である。焼成工程は、原料混合物をサスペンションプレヒーター等を経由してロータリーキルンに供給し、充分に焼成した後、冷却して、クリンカーを得る工程である。仕上げ工程は、クリンカーに適当な量の石膏などを加え、セメントミルで微粉砕して、ポルトランドセメントを得る工程である。
【００１６】
本発明においては、以下の場所から、監視データ用の試料を採取することが好ましい。
クリンカーについては、キルン落ち口にできる限り近く、かつ、クリンカーが十分に冷却されている場所（通常はクリンカクーラーの中途）から採取することが好ましい。なお、クリンカーの平均的な品質データを把握するために、１ｋｇ以上のクリンカーを採取し縮分により代表試料を得ることが好ましい。セメントについては、セメントミル出口からサンプリングすることが好ましい。なお、セメントの風化を避けるために、サンプリングからできる限り時間を空けずに分析することが好ましい。
なお、評価データの変動を把握するためには、監視データ用の試料の採集間隔はできるだけ短い方が好ましい。しかしながら、採取間隔を短くすると、労力等が増大する。したがって、実用的には、採取間隔は、例えば１５分間〜１時間とすることが好ましい。
本発明においては、監視データ（例えば、セメントの鉱物組成）の値を人為的に変動させて得られた評価データの推測値（例えば、凝結時間）に基づいて、セメントの製造条件を最適化することができる。
【００１７】
本発明では、監視データと品質データの関係を、ニューラルネットワークによって予め学習し、その学習結果を用いて、監視データのみに基づいて、品質データを予測する。
ここでの学習は、監視データの実測値と評価データの実測値の組み合わせを複数用いることによって行われる。該組み合わせの数は、例えば、１０以上である。該組み合わせの数の上限は、特に限定されないが、例えば、１０００である。
ニューラルネットワークは、より精度の高い予測を行うために、評価データの推測値と、該推測値に対応する実測値の乖離の大きさを定期的に点検し、その点検結果に基づいて、ニューラルネットワークを更新することが好ましい。更新の周期は、前記（ｉ）の組み合わせ（クリンカーの鉱物組成等の予測に関するニューラルネットワーク）については、例えば１時間に一回が好ましく、例えば３０分間に一回がより好ましい。前記（ｉｉ）の組み合わせ（セメント含有水硬性組成物の物性の予測に関するニューラルネットワーク）については、例えば１月に一回が好ましく、例えば１週間に一回がより好ましく、例えば１日に一回がさらに好ましい。
【００１８】
本発明のセメントの品質または製造条件の予測方法によれば、ニューラルネットワークを用いることによって、監視データを入力するだけで、クリンカーの鉱物組成や、セメント含有水硬性組成物（例えば、モルタル）の圧縮強度等の予測値を、１時間以内に得ることができる。
また、得られた予測値に基づいて、セメント製造途中においてセメントの品質異常を早期に察知し、原料調製工程、焼成工程及び仕上げ工程における諸条件の最適化を行うことにより、適正な品質のセメントを製造することができる。
具体的には、クリンカーの鉱物組成の予測値に異常が認められた場合、原料の調合、焼成条件の調整等を行うことで、クリンカーの鉱物組成を目的のものにすることができる。
また、予測値に基いて、製造上の目標を修正することも可能である。
例えば、モルタルの圧縮強度が目標値に達しないと予測される場合、学習に用いた監視データ（因子）とモルタルの圧縮強度の関係を解析して、最適なセメントの処方を確認することで、セメントの品質を目的のものにすることができる。
さらに、セメント製造を制御するコンピュータと、本発明のセメントの品質または製造条件の予測方法を実施するために用いるコンピュータを接続することによって、評価データに基づいて監視データを人為的に変動させるための制御システムを自動化することもできる。
本発明において、ニューラルネットワークによる演算を行うためのソフトウェアとしては、例えば、ＯＬＳＯＦＴ社製の「Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｌｉｂｒａｒｙ」（商品名）等が挙げられる。
【実施例】
【００１９】
以下、実施例により本発明を説明する。
［Ａ．セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータ予測］
［実施例１］
サンプリング時間の異なる２８個のセメントをサンプルとして、「ＪＩＳ  Ｒ  ５２０１」に準じて混練し、３日間養生後、７日間養生後および２８日間養生後の各時点におけるモルタルの圧縮強度を実際に測定し、それを学習データとした。
これら２８個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、サンプルデータのブレーン比表面積、３２μｍ残分量、湿式ｆ.ＣａＯ、及び各鉱物の量を入力した。なお、各鉱物の量は、粉末Ｘ線回折装置にて、測定範囲：２θ＝１０〜６５°の範囲で測定を行い、リ−トベルト解析ソフトによって計算されたＣ３Ｓ、Ｃ２Ｓ、Ｃ４ＡＦ、Ｃ３Ａ、石膏類、カルサイトの量である。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
ここで、モニターデータとは、前記の２８個の学習データとは別に測定されたデータであり、ニューラルネットワークの学習結果の信頼性を確認するためのデータである。
モニターデータの数は、２個であった。
ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、２８個の学習データに基づいて、３日間養生後、７日間養生後および２８日間養生後のモルタルの圧縮強度を推定した。その結果を図１〜図３に示す。なお、図１〜図３中の教示値とは、モルタルの圧縮強度の実測値を意味する。【００２０】
上記サンプルとは異なるセメントＡを用いて、「ＪＩＳ  Ｒ  ５２０１」に準じて混練し、３日間養生後、７日間養生後および２８日間養生後の各時点におけるモルタルの圧縮強度を測定した。その結果、３日間養生後は３２．０N/mm２、７日間養生後は４３．５N/mm２、２８日間養生後は５８．１N/mm２であった。
一方、上記で得られたニューラルネットワークに、セメントＡのブレーン比表面積、３２μｍ残分量、湿式ｆ．ＣａＯ、及び各鉱物の量を入力して得られた３日間養生後、７日間養生後および２８日間養生後のモルタル圧縮強度の推定値は、それぞれ、３１．５N/mm２、４３．８N/mm２、５８．８N/mm２であり、実測値と推定値はほぼ一致した。【００２１】
［比較例１］
特開２００５−２１４８９１号公報の実施例の方法に従って、モルタルの圧縮強度の試験を行った。
具体的には、実施例１で用いられたサンプルデータのクリンカーを採取・縮分し、振動ミルによって細かく粉砕して、粉末Ｘ線回折用のサンプルを作製した。
このサンプルを、粉末Ｘ線回折装置にて、測定範囲：２θ＝１０〜６５°の範囲で測定した。
得られたＸ線回折プロファイルを、リートベルト解析ソフトによって計算し、各クリンカー鉱物の結晶情報のパラメータを得た。
上記解析によって得られたパラメータのうち、各鉱物の量、格子定数（ａ，ｂ，ｃ，βなど）または格子体積により、少量・微量成分によるクリンカー鉱物の結晶情報の変化を捉え、重回帰分析により求めた重回帰式を用いてセメントの品質の予測を行った。
セメントの品質として、モルタルの圧縮強度を予測する場合に用いられる上記重回帰式の好ましい一例を以下に示す。【００２２】
モルタル圧縮強度（材齢３日）（Ｎ／ｍｍ２）＝Ａ×（エーライト量；質量％）＋Ｂ×（アルミネート相量；質量％）＋Ｃ×（エーライトの格子体積；Å３）＋Ｄ×（硫酸アルカリ量；質量％）＋Ｅ
ここで、係数Ａ〜Ｅは、Ａ＝０．６、Ｂ＝０．３、Ｃ＝０．６、Ｄ＝２、Ｅ＝６０である。【００２３】
モルタル圧縮強度（材齢７日）（Ｎ／ｍｍ２）＝材齢３日の予測値＋Ａ×（エーライトの格子体積；Å３）＋Ｂ×（硫酸アルカリ量；質量％）＋Ｃ
ここで、係数Ａ〜Ｃは、Ａ＝−１、Ｂ＝−８０、Ｃ＝３２である。【００２４】
モルタル圧縮強度（材齢２８日）（Ｎ／ｍｍ２）＝材齢７日の予測値＋Ａ×（エーライトの格子体積；Å３）＋Ｂ×（ビーライト量；質量％）＋Ｃ×（ビーライトの格子体積；Å３）＋Ｄ×（硫酸アルカリ量；質量％）＋Ｅ×（フェライト相量；質量％）＋Ｆ×（フェライト相の格子体積；Å３）＋Ｇ
ここで、係数Ａ〜Ｇは、Ａ＝−２、Ｂ＝４、Ｃ＝０．６、Ｄ＝−８０、Ｅ＝−０．２、Ｆ＝−２、Ｇ＝４７である。
３日、７日、２８日の圧縮強度の推定値と教示値（実測値）のグラフを図４〜図６に示す。
図４〜図６に示すように、特開２００５−２１４８９１号の方法では、推定値と教示値の相関係数（Ｒ２）が低く、推定値の精度も低くなると考えられる。【００２５】
［実施例２］
サンプリング時間の異なる２０個のセメントをサンプルとして、高性能減水剤を用いたセメントの流動性試験（JIS  A1171-2000で規定されている鋼製のスランプコーンおよび突き棒、500mm×500mmのアクリル平板、JIS  R5201-1997で規定されているさじおよびモルタル標準砂を使用した。）を実施し、それを学習データとした。なお、流動性の測定は、混練直後及び３０分経過後に行った。
これら２０個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、ブレーン比表面積、３２μｍ残分量、湿式ｆ．ＣａＯ、各鉱物の量を入力した。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、２個であった。
ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、２０個の学習データに基づいて、混練直後及び３０分経過後の各時点の流動性を推定した。その結果を図７及び図８に示す。【００２６】
上記サンプルとは異なるセメントＡを用いて、上記と同様にして混練直後の流動性を測定した。その結果は２６６ｍｍであった。
一方、上記で得られたニューラルネットワークに、セメントＡのブレーン比表面積、３２μｍ残分量、湿式ｆ.ＣａＯ、及び各鉱物の量を入力して得られた混練直後の流動性は、２６０ｍｍであり、実測値と推定値はほぼ一致した。【００２７】
［実施例３］
サンプリング時間の異なる２２個のセメントをサンプルとして、「ＪＩＳ  Ｒ  ５２０３」に従って、７日後、および２８日後の水和熱を実際に測定し、それを学習データとした。
これら２２個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、ブレーン比表面積、３２μｍ残分量、湿式ｆ．ＣａＯ、各鉱物の量を入力した。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、２個であった。
ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、２２個の学習データに基づいて、７日後、および２８日後の水和熱を推定した。その結果を図９及び図１０に示す。【００２８】
［実施例４］
サンプリング時間の異なる２０個のセメントをサンプルとして、凝結時間の始発・終結を「ＪＩＳ  Ｒ  ５２０１」に準じて測定し、それを学習データとした。
これら２０個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、ブレーン比表面積、３２μｍ残分量、湿式ｆ．ＣａＯ、各鉱物の量を入力した。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、２個であった。
ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、２０個の学習データに基づいて、凝結時間（始発及び終結）を推定した。その結果を図１１及び図１２に示す。【００２９】
［Ｂ．クリンカーまたはセメントに関するデータ予測］
［実施例５］
サンプリング時間の異なる１１６個のクリンカーをサンプルとして、その鉱物組成に基いて、クリンカー中のフリーライム（ｆ．ＣａＯ）の含有率（％）を算出し、それを学習データとした。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。
これら１１６個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、キルンへの投入直前のクリンカー原料の化学組成、キルン落口温度、キルン焼成帯温度、及び、キルン平均トルクを入力した。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、５個であった。
ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、１１６個の学習データに基づいて、クリンカー中のフリーライム（ｆ．ＣａＯ）の含有率（％）を推定した。その結果を図１３に示す。【００３０】
上記サンプルとは異なるクリンカーＡを用いて、上記と同様にクリンカー中のフリーライム（ｆ．ＣａＯ）の含有率（％）を測定した。その結果は０．３５％であった。
一方、上記で得られたニューラルネットワークに、クリンカーＡのキルンへの投入直前のクリンカー原料の化学組成、キルン落口温度、キルン焼成帯温度、及び、キルン平均トルクを入力して得られたクリンカー中のフリーライム（ｆ．ＣａＯ）の含有率（％）は、０．４２％であり、実測値と推定値はほぼ一致した。【００３１】
［実施例６］
サンプリング時間の異なる４７個のセメントをサンプルとして、その鉱物組成に基いて、セメント中の石膏の半水化率（％）を算出し、それを学習データとした。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。
これら４７個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、クリンカーの投入量、クリンカーの容重、石膏の添加量、散水量、ミルの回転数、及び、ミルから排出される粉体の温度を入力した。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、３個であった。
ニューラルネットワークとしては、入力層、中間層及び出力層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、４７個の学習データに基づいて、セメント中の石膏の半水化率（％）を推定した。その結果を図１４に示す。【００３２】
上記サンプルとは異なるセメントＡを用いて、上記と同様にセメント中の石膏の半水化率（％）を測定した。その結果は６７％であった。
一方、上記で得られたニューラルネットワークに、クリンカーの投入量、クリンカーの容重、石膏の添加量、散水量、ミルの回転数、及び、ミルから排出される粉体の温度を入力して得られたセメント中の石膏の半水化率（％）は、６３％であり、実測値と推定値はほぼ一致した。【００３３】
［実施例７］
サンプリング時間の異なる２００個のクリンカーをサンプルとして、各鉱物の量を測定した。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。その結果より、Ｃ３Ｓ／Ｃ２Ｓ比、及び、Ｃ４ＡＦ／Ｃ３Ａ比を実際に測定し、それを学習データとした。
これら２００個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、原料の化学組成、およびキルンの焼成帯温度等を入力した。なお、原料の化学組成とは、ＳｉＯ２、Ａｌ２Ｏ３、Ｆｅ２Ｏ３、ＣａＯ、ＭｇＯ、ＳＯ３、Ｎａ２Ｏ、Ｋ２Ｏ、Ｎａ２Ｏｅｑ、ＴｉＯ２、Ｐ２Ｏ５、ＭｎＯ、Ｃｌ、Ｔ−Ｃｒ、Ｚｎ、Ｐｂ、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｖ、Ａｓ、Ｚｒ、Ｍｏ、Ｓｒ、Ｂａ、Ｆ等の含有量である。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、５個であった。
学習終了後、２００個の学習データに基づいて、Ｃ３Ｓ／Ｃ２Ｓ比、及び、Ｃ４ＡＦ／Ｃ３Ａ比を推定した。その結果を図１５（Ｃ３Ｓ／Ｃ２Ｓ比）及び図１６（Ｃ４ＡＦ／Ｃ３Ａ比）に示す。【００３４】
［Ｃ．監視データ以外のセメント原料に関するデータ予測］
［実施例８］
キルンへの投入直前の、サンプリング時間の異なる４０個のクリンカー原料をサンプルとして、その鉱物組成に基いて水硬率を算出し、それを学習データとした。なお、各鉱物の量は、実施例１と同様にして算出した。
これら４０個の学習データを用いて、ニューラルネットワークの学習を行った。ニューラルネットワークの入力層には、クリンカー原料のサンプリング時から３時間前、４時間前、５時間前、及び６時間前の各時点における原料ミル内のクリンカー主原料（調合原料）の水硬率、クリンカー主原料の供給量、３種のクリンカー副原料（廃棄物）の各供給量、ブレンディングサイロの残量、原料ストレージサイロの残量、原料ミルとブレンディングサイロの間に位置するサイクロンの電流値、及び、プレヒーターのガスの流量を入力した。
これらのデータを入力し、学習データから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＬ）を算出し、モニターデータから得られた予測値と実測値の平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまで、ニューラルネットワークの学習方法を実行した。
モニターデータの数は、３個であった。
ニューラルネットワークとしては、中間層を有する階層型のニューラルネットワークを用いた。
学習終了後、４０個の学習データに基づいて、キルンへの投入直前のクリンカー原料の水硬率を推定した。その結果を図１７に示す。
【図１】
2012086754.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成24年6月13日(2012.6.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力層及び出力層を有するニューラルネットワークを用いたセメントの品質または製造条件の予測方法であって、
上記入力層は、セメント製造における監視データの実測値を入力するためのものであり、上記出力層は、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力するためのものであり、
上記監視データと上記評価データの組み合わせが、
（ｉ）上記監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、上記評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ、または、
（ｉｉ）上記監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、上記評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ、であり、
（Ａ）監視データの実測値と評価データの実測値の組み合わせを複数用いて、ニューラルネットワークを最適化させるための学習データである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、監視データの実測値を上記入力層に入力して上記出力層から出力された評価データの推測値と、上記学習データである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、評価データの実測値との平均２乗誤差（σＬ）、及び、ニューラルネットワークの学習結果の信頼性を確認するためのモニターデータである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、監視データの実測値を上記入力層に入力して上記出力層から出力された評価データの推測値と、上記モニターデータである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、評価データの実測値との平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまでニューラルネットワークの学習方法を実行する工程と、
（Ｂ）上記σＬ＞σＭとなるまで学習方法を実行した後のニューラルネットワークを用いて、上記入力層に、セメント製造における監視データの実測値を入力して、上記出力層から、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力する工程、を含むことを特徴とするセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項２】
上記ニューラルネットワークが、上記入力層と上記出力層の間に中間層を有する階層型のニューラルネットワークである請求項１に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項３】
上記監視データの値を人為的に変動させて得られた上記評価データの推測値に基づいて、セメントの製造条件を最適化する請求項１又は２に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【請求項４】
上記評価データの推測値と、該推測値に対応する実測値の乖離の大きさを定期的に点検し、その点検結果に基づいて、上記ニューラルネットワークを更新する請求項１〜３のいずれか１項に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、学習データとモニターデータを用いて、σＬ＞σＭ（この式の意味は後で説明する。）となるまで学習を行ったニューラルネットワークの入力層に特定の監視データを入力して、上記ニューラルネットワークの出力層から特定の評価データの推測値を出力する方法によれば、上記目的を達成しうることを見出し、本発明を完成した。
すなわち、本発明は、以下の［１］〜［４］を提供するものである。
［１］  入力層及び出力層を有するニューラルネットワークを用いたセメントの品質または製造条件の予測方法であって、上記入力層は、セメント製造における監視データの実測値を入力するためのものであり、上記出力層は、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力するためのものであり、上記監視データと上記評価データの組み合わせが、（ｉ）上記監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、上記評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ、または、（ｉｉ）上記監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、上記評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ、であり、（Ａ）監視データの実測値と評価データの実測値の組み合わせを複数用いて、ニューラルネットワークを最適化させるための学習データである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、監視データの実測値を上記入力層に入力して上記出力層から出力された評価データの推測値と、上記学習データである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、評価データの実測値との平均２乗誤差（σＬ）、及び、ニューラルネットワークの学習結果の信頼性を確認するためのモニターデータである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、監視データの実測値を上記入力層に入力して上記出力層から出力された評価データの推測値と、上記モニターデータである、監視データの実測値及び評価データの実測値の中の、評価データの実測値との平均２乗誤差（σＭ）を算出し、σＬ＞σＭとなるまでニューラルネットワークの学習方法を実行する工程と、（Ｂ）上記σＬ＞σＭとなるまで学習方法を実行した後のニューラルネットワークを用いて、上記入力層に、セメント製造における監視データの実測値を入力して、上記出力層から、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力する工程、を含むことを特徴とするセメントの品質または製造条件の予測方法。
［２］  上記ニューラルネットワークが、上記入力層と上記出力層の間に中間層を有する階層型のニューラルネットワークである請求項１に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
［３］  上記監視データの値を人為的に変動させて得られた上記評価データの推測値に基づいて、セメントの製造条件を最適化する前記［１］又は［２］に記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
［４］  上記評価データの推測値と、該推測値に対応する実測値の乖離の大きさを定期的に点検し、その点検結果に基づいて、上記ニューラルネットワークを更新する［１］〜［３］のいずれかに記載のセメントの品質または製造条件の予測方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
以下、本発明について詳細に説明する。
本発明においては、セメント製造における監視データの実測値を入力するための入力層と、セメントの品質または製造条件の評価に関連する評価データの推測値を出力するための出力層を有するニューラルネットワークを用いて、セメントの品質を予測する。
本発明において、ニューラルネットワークは、入力層と出力層の間に中間層を有する階層型のニューラルネットワークであってもよい。
上記監視データと上記評価データの組み合わせとしては、以下の（ｉ）、または（ｉｉ）が挙げられる。
（ｉ）上記監視データが、セメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、及び、粉砕条件に関するデータの中から選ばれる一種以上のデータであり、かつ、上記評価データが、クリンカーに関するデータ、セメントに関するデータ、または、上記監視データ以外のセメント原料に関するデータ、焼成条件に関するデータ、もしくは粉砕条件に関するデータである組み合わせ
（ｉｉ）上記監視データが、セメントに関するデータであり、かつ、上記評価データが、セメント含有水硬性組成物の物性に関するデータである組み合わせ
【国際調査報告】
2012086754.tif 000020
2012086754.tif 000021
2012086754.tif 000022
2012086754.tif 000023