(57)【要約】【課題】燃料油組成物におけるセジメントの発生量を予測可能なセジメント発生予測システムを提供する。【解決手段】性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２を記憶する記憶部１０と、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２から抽出した入力変数２００を機械学習のアルゴリズム２０１により、セジメント発生データ１０２と入力変数２００の相関関係を導き出すことにより、セジメント発生データ１０２を入力変数２００から決定するための予測モデルを作成する機械学習部２０と、任意の基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ１００及び配合に関する配合データ１０１を含む入力データ３００を入力する入力部３０と、入力データ３００及び予測モデルにより、仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データ４００を作成する予測部４０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基材の性状を示す性状データ、前記基材を複数配合した燃料油組成物を組成する前記基材の配合に関する配合データ及び前記燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント発生データを記憶する記憶部と、
前記性状データ、前記配合データ及び前記セジメント発生データから抽出した入力変数を機械学習のアルゴリズムにより、前記セジメント発生データと前記入力変数の相関関係を導き出すことにより、前記セジメント発生データを前記入力変数から決定するための予測モデルを作成する機械学習部と、
任意の基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ及び配合に関する配合データを含む入力データを入力する入力部と、
前記入力データ及び前記予測モデルにより、前記仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データを作成する予測部とを備える、セジメント発生予測システム。
【請求項２】
前記アルゴリズムは、サポートベクターマシン、線形回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク及び勾配ブースティング木の群から選ばれる少なくとも１つである、請求項１に記載のセジメント発生予測システム。
【請求項３】
前記入力変数は、１５℃密度、５０℃動粘度、硫黄分含有量、流動点、引火点、セタン指数、混合比率、貯蔵期間、総発熱量、ＣＣＡＩ、残留炭素分、水分含有量、灰分量、アルミニウム含有量、飽和分含有量、芳香族分含有量、レジン含有量、アスファルテン含有量、蒸留性状及び曇り点からなる群から選ばれる少なくとも１つを含む、請求項１又は２に記載のセジメント発生予測システム。
【請求項４】
前記セジメント発生データ及び前記セジメント予測データは、実在セジメントの発生データ及び潜在セジメントの発生データに関する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のセジメント発生予測システム。
【請求項５】
前記基油は、接触分解軽油、直脱軽油、脱硫残油及び分解残油の群から選ばれる少なくとも１つを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載のセジメント発生予測システム。
【請求項６】
基材の性状を示す性状データ、前記基材を複数配合した燃料油組成物を組成する前記基材の配合に関する配合データ及び前記燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント発生データを記憶部に記憶する工程と、
前記性状データ、前記配合データ及び前記セジメント発生データから抽出した入力変数を機械学習のアルゴリズムにより、前記セジメント発生データと前記入力変数の相関関係を導き出すことにより、前記セジメント発生データを前記入力変数から決定するための予測モデルを機械学習部で作成する工程と、
任意の基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ及び配合に関する配合データを含む入力データを入力部に入力する工程と、
前記入力データ及び前記予測モデルにより、前記仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データを予測部で作成する工程とを含む、セジメント発生予測方法。
【請求項７】
請求項６に記載のセジメント発生予測方法によって作成された前記セジメント予測データを取得する予測データ取得工程と、
前記セジメント予測データが閾値以下であるか判断する判断工程とを含み、
前記セジメント予測データが閾値を超える場合、前記予測データ取得工程へ再び移行し、新たな前記入力データに更新した新たな前記セジメント予測データを取得し、
前記セジメント予測データが閾値以下である場合、前記入力データに基づいた配合の燃料油組成物を製造する製造工程へ移行する、燃料油組成物の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、セジメント発生予測システム、セジメント発生予測方法及び燃料油組成物の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、内燃機及び外燃機の燃料油として、Ａ重油、Ｂ重油及びＣ重油等が用いられている。例えば、Ｃ重油は、安価で高い発熱量を有することから、大型船舶用ディーゼルエンジン等の大型の内燃機の燃料油として、また発電用ボイラ等の大型の外燃機の燃料油として広く使用されている。Ｃ重油は、使用によりセジメント（スラッジ）が生成することがあり、セジメントが発生した場合には、燃料油フィルタの目詰まりが発生することが知られている（例えば、特許文献１参照）。このため、Ｃ重油を船舶用燃料油として用いる場合、燃料油フィルタの閉塞頻度を低減するために、ＩＳＯ １０３０７−２に準拠して測定した潜在セジメントが０．１質量％以下であるＣ重油を使用してきた。
【０００３】
近年、環境汚染防止は世界的な最重要課題の一つとして挙げられており、国際海事機関（ＩＭＯ）では、大気汚染防止対策の一環として、２０２０年から全ての船舶に対して燃料油中の硫黄分濃度を現行３．５質量％以下から０．５質量％以下と規制を強化することが決定された。そのため、船舶用の燃料油の硫黄分濃度を０．５質量％以下とすることが急務となっている。しかし、特許文献１には主に硫黄分含有量が２質量％を超えるＣ重油組成物が記載されており、０．５質量％以下の要求性能を遵守できなくなる場合が想定される。
【０００４】
また、特許文献１に記載の組成物のように、アスファルテン、レジン等の比較的高分子量の成分が含まれている燃料油組成物は、セジメントを要因とする燃料油フィルタの閉塞が生じやすい。そのため、例えば大型船舶のディーゼルエンジン等の大型ディーゼルエンジンに燃料油組成物を用いる場合、通常使用時に燃料油フィルタの閉塞頻度が高くなりやすく、船舶内の燃料油タンク等で長期貯蔵した後に使用すると、閉塞頻度はより高くなる傾向にある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２０３８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような状況下、ＩＭＯへの対応は喫緊の課題であるが、燃料油組成物には、硫黄分濃度を０．５質量％以下とすることだけでなく、長期貯蔵した後であっても燃料油フィルタの閉塞等を引き起こすセジメントが生成しない貯蔵安定性が高いものが求められている。また、内燃機に用いられる燃料油組成物には、当然有するべき性能として、その使用量の低減による燃費改善のためにより高い発熱量を有すること、硫黄分含有量を少なくすることで環境への負荷を低減する環境性能、着火遅れ等がない燃焼性能等が求められている。このような燃焼性能を満たす燃料油組成物は主に重油留分が利用されており、貯蔵安定性の要因となるセジメントが発生しやすい割に、重油留分のセジメントとの発生挙動は予測困難である。そして、貯蔵安定性の評価としては、燃料油組成物を長期貯蔵した後にセジメントが発生するか否かについて実測により評価しているのが現状であり、要求されている燃焼性能を満たす燃料油組成物の全てについて貯蔵安定性を評価するのは困難であった。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑み、燃料油組成物におけるセジメントの発生量を予測可能なセジメント発生予測システム、セジメント発生予測方法及び燃料油組成物の製造方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明者らは鋭意研究した結果、セジメントの発生量を予測するための予測モデルを機械学習により作成し、作成した予測モデルを用いることでセジメント発生に関する精度の高い予測ができることを見出した。すなわち、本発明は、以下の［１］〜［７］を提供する。
［１］基材の性状を示す性状データ、前記基材を複数配合した燃料油組成物を組成する前記基材の配合に関する配合データ及び前記燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント発生データを記憶する記憶部と、前記性状データ、前記配合データ及び前記セジメント発生データから抽出した入力変数を機械学習のアルゴリズムにより、前記セジメント発生データと前記入力変数の相関関係を導き出すことにより、前記セジメント発生データを前記入力変数から決定するための予測モデルを作成する機械学習部と、任意の基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ及び配合に関する配合データを含む入力データを入力する入力部と、前記入力データ及び前記予測モデルにより、前記仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データを作成する予測部とを備える、セジメント発生予測システム。
［２］前記アルゴリズムは、サポートベクターマシン、線形回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク及び勾配ブースティング木の群から選ばれる少なくとも１つである、［１］のセジメント発生予測システム。
［３］前記入力変数は、１５℃密度、５０℃動粘度、硫黄分含有量、流動点、引火点、セタン指数、混合比率、貯蔵期間、総発熱量、ＣＣＡＩ、残留炭素分、水分含有量、灰分量、アルミニウム含有量、飽和分含有量、芳香族分含有量、レジン含有量、アスファルテン含有量、蒸留性状及び曇り点からなる群から選ばれる少なくとも１つを含む、［１］又は［２］のセジメント発生予測システム。
［４］前記セジメント発生データ及び前記セジメント予測データは、実在セジメントの発生データ及び潜在セジメントの発生データに関する、［１］〜［３］のいずれかのセジメント発生予測システム。
［５］前記基油は、接触分解軽油、直脱軽油、脱硫残油及び分解残油の群から選ばれる少なくとも１つを含む、［１］〜［４］のいずれかのセジメント発生予測システム。
［６］基材の性状を示す性状データ、前記基材を複数配合した燃料油組成物を組成する前記基材の配合に関する配合データ及び前記燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント発生データを記憶部に記憶する工程と、前記性状データ、前記配合データ及び前記セジメント発生データから抽出した入力変数を機械学習のアルゴリズムにより、前記セジメント発生データと前記入力変数の相関関係を導き出すことにより、前記セジメント発生データを前記入力変数から決定するための予測モデルを機械学習部で作成する工程と、任意の基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ及び配合に関する配合データを含む入力データを入力部に入力する工程と、前記入力データ及び前記予測モデルにより、前記仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データを予測部で作成する工程とを含む、セジメント発生予測方法。
［７］［６］に記載のセジメント発生予測方法によって作成された前記セジメント予測データを取得する予測データ取得工程と、前記セジメント予測データが閾値以下であるか判断する判断工程とを含み、前記セジメント予測データが閾値を超える場合、前記予測データ取得工程へ再び移行し、新たな前記入力データに更新した新たな前記セジメント予測データを取得し、前記セジメント予測データが閾値以下である場合、前記入力データに基づいた配合の燃料油組成物を製造する製造工程へ移行する、燃料油組成物の製造方法。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、燃料油組成物におけるセジメントの発生量を予測可能なセジメント発生予測システム、セジメント発生予測方法及び燃料油組成物の製造方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係るセジメント発生予測システムの模式図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るセジメント発生予測方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係る燃料油組成物の製造方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態（以後、単に「本実施形態」と称する場合がある。）に係るセジメント発生予測システム、セジメント発生予測方法及び燃料油組成物の製造方法について具体的に説明する。なお、本明細書中において、数値範囲の記載に関する「以下」、「以上」及び「〜」に係る数値は任意に組み合わせできる数値であり、また実施例の数値は上限値又は下限値として用いられ得る数値である。
【００１２】
〔セジメント発生予測システム〕
本実施形態に係るセジメント発生予測システム１は、図１に示すように、記憶部１０と、機械学習部２０と、入力部３０と、予測部４０とを備える。セジメント発生予測システム１の構成要素は、システムバス５０で接続され、システムバス５０を介してデータのやり取りが行われる。
【００１３】
＜記憶部＞
記憶部１０は、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２を記憶する。
記憶部１０としては、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスク等の記憶媒体を用いることができる。
【００１４】
性状データ１００は、基材の性状を示すデータである。性状データ１００としては、燃料油組成物に用いられる各種重油留分等のデータが挙げられ、例えば、接触分解軽油（ＬＣＯ）性状データ、直脱軽油（ＤＳＧＯ）性状データ、脱硫残油（ＤＳＲＣ）性状データ及び分解残油（ＣＬＯ）性状データ等が挙げられる。
基材の性状を示すデータとしては、例えば、１５℃密度、５０℃動粘度、硫黄分含有量、流動点、引火点、セタン指数、総発熱量、ＣＣＡＩ、残留炭素分、水分含有量、灰分量、アルミニウム含有量、飽和分含有量、芳香族分含有量、レジン含有量、アスファルテン含有量、蒸留性状及び曇り点等が挙げられる。
【００１５】
基材の性状を示すデータの測定方法を以下に示す。
・１５℃における密度：ＪＩＳ Ｋ ２２４９−１：２０１１（原油及び石油製品−密度の求め方−第１部：振動法）に準じて測定することができる。
・５０℃における動粘度：ＪＩＳ Ｋ ２２８３：２０００（原油及び石油製品の動粘度試験方法）に準じて測定することができる。
・硫黄分含有量：ＪＩＳ Ｋ ２５４１−４：２００３（原油及び石油製品−硫黄分試験方法−第４部：放射線式励起法）に準じて測定することができる。
・流動点：接触分解軽油留分、直脱軽油留分、脱硫軽油留分はＪＩＳ Ｋ２２６９：１９８７（原油及び石油製品の流動点並びに石油製品曇り点試験方法）に準じて測定することができ、燃料油組成物、直脱重油留分については、その５００ｍＬを常温（１０〜２０℃）で１６８時間（７日間）放置した後、４５℃に加熱する予備処理を行わなかったものについて、ＪＩＳ Ｋ２２６９：１９８７（原油及び石油製品の流動点並びに石油製品曇り点試験方法）に準じて測定することができる。
・引火点：ＪＩＳ Ｋ ２２６５−３：２００７（原油及び石油製品−引火点試験方法−第３部：ペンスキーマルテンス密閉法）に準じて測定することができる。
・セタン指数：ＪＩＳ Ｋ ２２８０−５：２０１３（石油製品−オクタン価、セタン価、セタン指数の求め方−第５部：セタン指数）に準じて測定することができる。
・総発熱量：接触分解軽油留分、その他軽油留分、及び燃料油組成物については、ＪＩＳＫ２２７９：２００３（原油及び石油製品−発熱量試験方法及び計算による推定方法−）に準じて測定することができ、推定（「６．総発熱量推定方法、６．３ ｅ）１）」に規定される原油、灯油、軽油、Ａ重油及びＢ重油の場合の計算式により推定）する。また、直脱重油留分については、ＪＩＳ Ｋ２２７９：２００３（原油及び石油製品−発熱量試験方法及び計算による推定方法−）に準じて測定することができ、推定（「６．総発熱量推定方法、６．３ ｅ）１）」に規定されるＣ重油の場合の計算式により推定）する。
・ＣＣＡＩ：ＩＳＯ ８２１７−２０１２のＡｎｎｅｘ Ｆ記載の計算式より算出する。
・残留炭素分：ＪＩＳ Ｋ ２２７０−１：２００９（原油及び石油製品−残留炭素分の求め方−第１部：コンラドソン法）に準じて測定することができる。
・水分含有率：ＪＩＳ Ｋ ２２７５−３：２０１５（原油及び石油製品−水分の求め方−第３部：カールフィッシャー式電量滴定法）に準じて測定することができる。
・灰分量：ＪＩＳ Ｋ ２２７２：１９９８（原油及び石油製品−灰分及び硫酸灰分試験方法−）に準じて測定することができる。
・アルミニウム含有率：ＪＰＩ−５Ｓ−６２−２０１１（石油製品−金属分試験方法−）に準じて測定することができる。
・飽和分含有量、芳香族分含有量、レジン分含有量及びアスファルテン分含有量：直脱重油留分等の重油留分の上記各種成分含有量は、ＩＰ−４６９（国際標準試験方法（ＩＰ Ｔｅｓｔ Ｍｅｔｈｏｄｓ））に規定する、ＴＬＣ／ＦＩＤ法により測定することができる。
・芳香族分含有量（１環芳香族分、２環芳香族分及び３環芳香族分）、飽和分含有量及びオレフィン分含有量：接触分解軽油留分等の軽油留分の上記各種成分含有量は、ＪＰＩ−５Ｓ−４９−２００７に規定する、石油製品−炭化水素タイプ試験方法−高速液体クロマトグラフィー法（Ｈｉｇｈ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ法）により測定することができる。
・蒸留性状（初留点、終点及び９０容量％留出温度）：ＪＩＳ Ｋ２２５４：１９９８（石油製品−蒸留試験方法−）に準じて測定することができる。
・曇り点：ＪＩＳ Ｋ ２２６９：１９８７（原油及び石油製品の流動点並びに曇り点試験方法）に準じて測定することができる。
【００１６】
配合データ１０１は、基材を複数配合した燃料油組成物を組成する基材の配合に関するデータである。配合データ１０１は、接触分解軽油（ＬＣＯ）、直脱軽油（ＤＳＧＯ）、脱硫残油（ＤＳＲＣ）及び分解残油（ＣＬＯ）等の基材を実際に配合した燃料油組成物の配合に関するデータであり、具体的には、基材種類、配合割合、配合量及び配合順序等に関するデータである。基材種類のデータには、基材の貯蔵期間、生成場所及び生成時期等のデータが含まれる。
【００１７】
セジメント発生データ１０２は、燃料油組成物におけるセジメント発生に関するデータである。セジメント発生データ１０２は、実際に配合した燃料油組成物で発生した実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量に関するデータである。セジメント発生データ１０２は、例えば、燃料油組成物を配合した直後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量に関するデータ、及び、燃料油組成物を配合して１〜１２ヶ月等の長期貯蔵した後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量に関するデータ等が該当する。
既述のように特に重油留分のセジメントの発生挙動は予測困難であり、セジメント発生データ１０２は、性状データ１００及び配合データ１０１と関連させることにより、実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量に関して、より精度の高い予測が可能となる。
【００１８】
セジメント発生データ１０２の測定方法を以下に示す。
・実在セジメント（ＴＳＥ）：ＩＳＯ １０３０７−１に準拠して測定することができる。
・潜在セジメント（ＴＳＰ）：ＩＳＯ １０３０７−２に準拠して測定することができる。
【００１９】
＜機械学習部＞
機械学習部２０は、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２から抽出した入力変数２００を機械学習のアルゴリズム２０１により、セジメント発生データ１０２と入力変数２００の相関関係を導き出すことにより、セジメント発生データ１０２を入力変数２００から決定するための予測モデル２０２を作成する。機械学習部２０は、セジメント発生データ１０２と入力変数２００の相関を見出すために、様々な演算を行い、実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量の予測精度が最も高くなるハイパーパラメータを設定したものが予測モデル２０２である。
【００２０】
機械学習部２０で取り扱う入力変数２００としては、上記性状データ１００と同様のものを採用することができ、１５℃密度、５０℃動粘度、硫黄分含有量、流動点、引火点、セタン指数、混合比率、貯蔵期間、総発熱量、ＣＣＡＩ、残留炭素分、水分含有量、灰分量、アルミニウム含有量、飽和分含有量、芳香族分含有量、レジン含有量、アスファルテン含有量、蒸留性状及び曇り点等が挙げられ、これらの群から選ばれる少なくとも１つを含むことが好ましい。
【００２１】
機械学習のアルゴリズム２０１としては、サポートベクターマシン、線形回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク及び勾配ブースティング木が挙げられ、これらの群から選ばれる少なくとも１つであることが好ましい。アルゴリズム２０１としては、作成する予測モデル２０２の精度の観点から、サポートベクターマシン及び勾配ブースティング木がより好ましく、サポートベクターマシンがさらに好ましい。
【００２２】
＜入力部＞
入力部３０は、基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ１００及び配合に関する配合データ１０１を含む入力データ３００を入力する。入力部３０で入力された入力データ３００は、記憶部１０に書き込まれて記憶させることができる。
入力部３０としては、情報処理装置のユーザインタフェースを用いることができ、例えばマウス、キーボード、タッチパネル及び音声入力装置等を用いることができる。
【００２３】
入力データ３００は、仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ１００及び配合に関する配合データ１０１であり、具体的には、１５℃密度、５０℃動粘度、硫黄分含有量、流動点、引火点、セタン指数、総発熱量、ＣＣＡＩ、残留炭素分、水分含有量、灰分量、アルミニウム含有量、飽和分含有量、芳香族分含有量、レジン含有量、アスファルテン含有量、蒸留性状及び曇り点等の性状データ、並びに、基材種類、配合割合及び配合量等の配合データに関するデータである。入力データ３００は、記憶部１０に記憶されている性状データ１００及び配合データ１０１等として追加される。
入力データ３００は、予めブレンドシミュレータにて予測したものであって、燃料油組成物に求められている燃焼性能及び性状を満たすものであることが好ましい。
【００２４】
＜予測部＞
予測部４０は、入力データ３００及び予測モデル２０２により、仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データ４００を作成する。
【００２５】
セジメント予測データ４００は、入力データ３００による基材の性状を示す性状データ及び配合に関する配合データによって得られる仮想の燃料油組成物（仮想燃料油組成物）で発生する実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量を、機械学習部２０で作成した予測モデル２０２に基づいて作成するデータである。セジメント予測データ４００は、例えば、燃料油組成物を配合した直後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量に関するデータ、及び、燃料油組成物を配合して１〜１２ヶ月等の長期貯蔵した後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量に関するデータ等が該当する。
【００２６】
〔セジメント発生予測方法〕
本実施形態に係るセジメント発生予測方法は、図２に示すように、記憶工程Ｓ１０と、予測モデル作成工程Ｓ１１と、入力工程Ｓ１２と、予測データ作成工程Ｓ１３とを含む。以下に、本実施形態に係るセジメント発生予測方法を図１及び図２を参照して説明する。
【００２７】
＜記憶工程＞
記憶工程Ｓ１０において、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２を記憶部１０に記憶する。記憶部１０に記憶する方法としては、例えば、入力部３０を利用して、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２を入力することで記憶させる手段が挙げられる。
【００２８】
＜予測モデル作成工程＞
予測モデル作成工程Ｓ１１において、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２から抽出した入力変数２００を機械学習のアルゴリズム２０１により、セジメント発生データ１０２と入力変数２００の相関関係を導き出すことにより、セジメント発生データ１０２を入力変数２００から決定するための予測モデル２０２を機械学習部２０で作成する。
具体的には、まず、機械学習部２０は、記憶部１０に記憶されている性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２を参照し、性状データ１００、配合データ１０１及びセジメント発生データ１０２から入力変数２００を抽出する。
次いで、機械学習部２０は、抽出した入力変数２００を機械学習のアルゴリズム２０１により、セジメント発生データ１０２と入力変数２００の相関関係を導き出す。即ち、機械学習部２０は、セジメント発生データ１０２と入力変数２００の相関を見出すために、様々な演算を行い、セジメント発生量の予測精度が最も高くなるハイパーパラメータを設定した予測モデル２０２を作成する。
機械学習部２０は、予測モデル２０２を作成する毎に、作成した予測モデル２０２を記憶部１０に記憶させ、予測モデル２０２を作成する際に、記憶した予測モデル２０２を用いた機械学習を行うことができる。
【００２９】
＜入力工程＞
入力工程Ｓ１２において、任意の基材を複数配合することで得られる仮想燃料油組成物を組成する基材の性状を示す性状データ１００及び配合に関する配合データ１０１を含む入力データ３００を入力部３０に入力する。
入力部３０で入力された入力データ３００は、記憶部１０に書き込まれて記憶される。そして、入力データ３００は、記憶部１０に記憶されている性状データ１００及び配合データ１０１等として追加され、追加されたデータも併せて記憶部１０に記憶される。
なお、入力部３０で入力する入力データ３００は、予めブレンドシミュレータにて予測したものであり、燃料油組成物に求められている燃焼性能及び性状を満たすものであることが好ましい。
【００３０】
＜予測データ作成工程＞
予測データ作成工程Ｓ１３において、入力データ３００及び予測モデル２０２により、仮想燃料油組成物におけるセジメント発生に関するセジメント予測データ４００を予測部４０で作成する。
具体的には、まず、予測部４０は、記憶部１０に記憶されている入力データ３００を参照し、入力データ３００によって得られる仮想の燃料油組成物（仮想燃料油組成物）を組成するための基材の性状を示す性状データ１００及び配合データ１０１等を取得する。
次いで、予測部４０は、取得した性状データ１００及び配合データ１０１等のデータを、機械学習部２０で作成した予測モデル２０２に当てはめることで、仮想燃料油組成物で発生する実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量を予測し、その予測に関するセジメント予測データ４００を作成する。
予測部４０は、作成したセジメント予測データ４００を記憶部１０に記憶させる。セジメント予測データ４００は、ユーザ端末等の出力部（図示せず）に出力される。
【００３１】
〔燃料油組成物の製造方法〕
本実施形態の燃料油組成物の製造方法は、図３に示すように、予測データ取得工程Ｓ１００と、判断工程Ｓ１０１と、製造工程Ｓ１０２とを含む。以下に、本実施形態に係る燃料油組成物の製造方法を図１及び図３を参照して説明する。
【００３２】
＜予測データ取得工程＞
予測データ取得工程Ｓ１００において、上述したセジメント発生予測方法としての記憶工程Ｓ１０、予測モデル作成工程Ｓ１１、入力工程Ｓ１２及び予測データ作成工程Ｓ１３を経ることで、仮想燃料油組成物で発生する実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量を予測したセジメント予測データ４００を取得する。
【００３３】
＜判断工程＞
判断工程Ｓ１０１において、セジメント予測データ４００が閾値以下であるか判断する。セジメント予測データ４００が閾値を超える場合、予測データ取得工程Ｓ１００へ再び移行し、新たな入力データ３００に更新した新たなセジメント予測データ４００を取得する。セジメント予測データ４００が閾値以下である場合、製造工程Ｓ１０２へ移行する。
セジメント予測データ４００が閾値は、実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量を同じ値に設定してもよく、それぞれ別の値を設定してもよい。また、セジメント予測データ４００の閾値は、燃料油組成物を配合した直後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量の値を設定してもよく、燃料油組成物を配合して１〜１２ヶ月等の長期貯蔵した後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量の値を設定してもよい。セジメント予測データ４００の閾値としては、例えば、実在セジメント（ＴＳＥ）の発生量が０．０５質量％とすることができ、潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量が０．１質量％とすることができる。
【００３４】
＜製造工程＞
製造工程Ｓ１０２において、判断工程Ｓ１０１においてセジメント予測データ４００が閾値以下であると判断された入力データ３００に基づく基材及びその配合の燃料油組成物を製造する。
【００３５】
本実施形態のセジメント発生予測システム及びセジメント発生予測方法によれば、燃料油組成物を配合する前段階において実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量を予測することができる。
本実施形態の燃料油組成物の製造方法によれば、セジメント発生予測システムを用いたセジメント発生予測方法を経ることによって、実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量が閾値以下と予測された配合の燃料油組成物を選択的に製造することができる。
【実施例】
【００３６】
次に、実施例により本発明をさらに具体的に説明するが、本発明はこれらの例によって何ら制限されるものではない。なお、各基材の性状は、上記のとおり、下記の方法に従って求めた。
【００３７】
〔実施例１〜７〕
表１に示す性状及び組成を有する各種基材を、表２に示す割合で混合し、実施例１〜７の燃料油組成物を作製した。
得られた各燃料油組成物について、燃料油組成物を配合した直後及び１ヶ月後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量の値の実測値を得た。その結果を第２表に示す。
得られた各燃料油組成物を組成する基材及び配合から、機械学習のアルゴリズムとしてサポートベクターマシンを採用し、燃料油組成物を配合した直後及び１ヶ月後の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量についての予測値を得た。その結果を第２表に示す。
【００３８】
【表１】
2020169236.tif 000003
【００３９】
【表２】
2020169236.tif 000004
【００４０】
〔性能の評価結果〕
セジメント予測データの閾値として、実在セジメント（ＴＳＥ）の閾値を０．０５質量％とし、潜在セジメント（ＴＳＰ）の閾値を０．１０質量％とした場合、実施例４，５，７においてセジメントが多く発生する予測となった。そして、実施例４，５，７における燃料油組成物の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量についての実測値は、予測値とほぼ同等となり、セジメントの発生が見られた。一方、セジメント発生の発生が閾値以下と予測された実施例１〜３，６においては、実測値でもセジメントの発生がほとんど見られなかった。
よって、表２に示されるように、実施例１〜７で作製した燃料油組成物の実在セジメント（ＴＳＥ）及び潜在セジメント（ＴＳＰ）の発生量についての予測値は、燃料油組成物を配合した直後及び１ヶ月後のいずれにおいても精度が高いことがわかった。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本実施形態のセジメント発生予測システム、セジメント発生予測方法及び燃料油組成物の製造方法は、実際に製造する前の燃料油組成物におけるセジメントの発生を予測することができるので、効率よくセジメントの発生が少ない燃料油組成物を製造することに寄与し、所有している基材を無駄なく好適に用いることができるものである。
【符号の説明】
【００４２】
１：セジメント発生予測システム
１０：記憶部
２０：機械学習部
３０：入力部
４０：予測部
５０：システムバス
【図１】
2020169236.tif 000005
【図２】
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【図３】
2020169236.tif 000007