(57)【要約】  観測データをモデリングする装置であって、観測データの得られる環境データに基づく数理モデルと、パラメータに基づく統計モデルと、観測データの得られた点を含む領域情報が格納されたデータベース部と、観測データと環境データを取得するデータ読込部と、前記数理モデルもしくは前記統計モデルを適用するモデリング処理部とを備え、前記モデリング処理部は、前記領域情報に含まれる点ごとに、取得された環境データを前記数理モデルへ適用してモデル出力を算出し、算出されたモデル出力と取得された観測データとの差が、予め設定された閾値以上であると判定した場合、取得された観測データからパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて前記統計モデルを適用する。
2017168758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測データをモデリングする装置であって、
観測データの得られる環境データに基づく数理モデルと、パラメータに基づく統計モデルと、観測データの得られた点を含む領域情報が格納されたデータベース部と、
観測データと環境データを取得するデータ読込部と、
前記数理モデルもしくは前記統計モデルを適用するモデリング処理部と
を備え、
前記モデリング処理部は、
前記領域情報に含まれる点ごとに、
取得された環境データを前記数理モデルへ適用してモデル出力を算出し、
算出されたモデル出力と取得された観測データとの差が、予め設定された閾値以上であると判定した場合、取得された観測データからパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて前記統計モデルを適用すること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項２】
請求項１に記載のモデリング装置であって、
前記データベース部は、
複数の前記数理モデルと、複数の前記数理モデルのそれぞれが対象とする領域とが対応付けられて格納され、
前記モデリング処理部は、
前記領域情報に含まれる点を取得し、
取得された点を含む領域に対応付けられた前記数理モデルを適用すること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項３】
請求項２に記載のモデリング装置であって、
前記モデリング処理部は、
前記領域情報に含まれる点を取得し、
取得された点を含む領域が複数の場合、複数の領域のそれぞれに対応付けられた前記数理モデルを適用し、前記数理モデルのそれぞれで算出したモデル出力を加算してモデル出力とすること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項４】
請求項３に記載のモデリング装置であって、
前記モデリング処理部は、
加算されたモデル出力と取得された観測データとの差が、予め設定された閾値以上であると判定した場合、取得された観測データからパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて前記統計モデルを適用し、取得された点に対応付けて前記統計モデルの適用を前記領域情報に記録すること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項５】
請求項４に記載のモデリング装置であって、
前記モデリング処理部は、
取得された点を含む領域が複数の場合、複数の領域のそれぞれに対応付けられた前記数理モデルの適用を、取得された点に対応付けて前記領域情報に記録すること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項６】
請求項５に記載のモデリング装置であって、
加算されたモデル出力および取得された観測データを重ねて表示し、加算されたモデル出力と取得された観測データとの差および前記統計モデルの適用により算出された値を重ねて表示する表示部をさらに備えたこと
を特徴とするモデリング装置。
【請求項７】
請求項６に記載のモデリング装置であって、
前記領域情報は地理的情報であり、前記領域情報に含まれる点は座標位置で表される点であること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項８】
請求項７に記載のモデリング装置であって、
前記統計モデルの適用もしくは前記数理モデルの適用が記録された前記領域情報を用いる予測処理部をさらに備え、
前記予測処理部は、
予測の対象点ごとに、
前記領域情報に記録された前記統計モデルもしくは前記数理モデルを特定し、
特定された前記統計モデルもしくは前記数理モデルを適用してモデル出力を算出すること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項９】
請求項８に記載のモデリング装置であって、
前記予測処理部は、
予測の対象点ごとに、
前記領域情報に記録された前記統計モデルもしくは前記数理モデルを複数特定し、
複数の特定された前記統計モデルもしくは前記数理モデルを適用してモデル出力をそれぞれ算出し、それぞれ算出されたモデル出力を加算してモデル出力とすること
を特徴とするモデリング装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のモデリング装置であって、
前記統計モデルの適用もしくは前記数理モデルの適用が記録された前記領域情報を修正するモデリング修正処理部をさらに備え、
前記モデリング修正処理部は、
前記領域情報に含まれる点ごとに、
前記領域情報に記録された前記統計モデルもしくは前記数理モデルを特定し、
特定された前記統計モデルもしくは前記数理モデルを適用してモデル出力を算出し、
算出されたモデル出力と取得された観測データとの差が、予め設定された閾値以上であると判定した場合、取得された観測データからパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて前記統計モデルを適用すること
を特徴とするモデリング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はモデリング装置に関わるものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景技術として、特許文献１に記載の技術がある。特許文献１には、「時系列データを用いて精度よいモデルを効率的に構築できるようにする適応的予測モデル構築方法又は適応的予測モデル構築システムを提供する」ために、「予測モデルから出力される予測値の誤差が大きくなった、すなわち、予測モデルが学習した時系列データの特性と、予測時点の時系列データの特性と、が異なってきている場合には、予測モデルの再学習を行ないモデルを更新する。そして誤差がより大きくなった、すなわち、予測モデルを全体的に見直す必要がある場合には、モデル構成についても変更して予測モデル全体を見直すため、予測精度の高い予測モデルを効率的に構築する適応的予測モデル構築方法又は適応的予測モデル構築システムとした」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2004-86896号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現実世界におけるシステムのモデル化には、物理もしくは数学的な原理に基づく数理モデルを用いる方法と、学習による統計モデルを用いる方法とが存在する。数理モデルを用いる方法では、絶対的な制約等、必ず守らなければならない制約を表現できることや、パラメータ間に成立する関係式等を表現できるといった利点がある。学習では難しいこれらの制約を定義することで、システムのモデル化をやりやすく、またモデルの振る舞いを予測しやすくなるため、モデルが扱いやすくなる。【０００５】
一方、統計モデルを用いる方法では、予め明確化できていない制約や、細かすぎて入力が難しいという制約を多く入力できるという利点がある。また、特許文献１が示すように、統計モデルである予測モデルは学習によって最新の状況に適応しやすいという利点がある。【０００６】
現実のシステムにおいては、パラメータや挙動が陽に判明している部分と、暗黙的に知られている部分との両方があり、前者のモデリングには数理モデルが向いており、後者のモデリングには統計モデルが向いている。しかしながら、特許文献１に記載の技術では統計モデルの扱いが記載され、数理モデルの扱いに関する記載は見当たらない。【０００７】
そこで、本発明では、数理モデルと統計モデルを併用し、モデルの振る舞いを予測しやすくする技術を提供することにある。
【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、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、観測データをモデリングする装置であって、観測データの得られる環境データに基づく数理モデルと、パラメータに基づく統計モデルと、観測データの得られた点を含む領域情報が格納されたデータベース部と、観測データと環境データを取得するデータ読込部と、前記数理モデルもしくは前記統計モデルを適用するモデリング処理部とを備え、前記モデリング処理部は、前記領域情報に含まれる点ごとに、取得された環境データを前記数理モデルへ適用してモデル出力を算出し、算出されたモデル出力と取得された観測データとの差が、予め設定された閾値以上であると判定した場合、取得された観測データからパラメータを算出し、算出されたパラメータを用いて前記統計モデルを適用することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、数理モデルと統計モデルを併用することが可能となり、モデルの振る舞いを予測しやすくできる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】システムの構成の例を示した図である。
【図２】モデリング装置のハードウェア構成の例を示した図である。
【図３】外部データのデータ構造の例を示した図である。
【図４】内部データのデータ構造の例を示した図である。
【図５】統計モデル情報のデータ構造の例を示した図である。
【図６】数理モデル情報のデータ構造の例を示した図である。
【図７】領域分割情報のデータ構造の例を示した図である。
【図８】システムのモデリング処理フローの例を示した図である。
【図９Ａ】数理モデルに関するモデリング処理フローの例を示した図である。
【図９Ｂ】統計モデルに関するモデリング処理フローの例を示した図である。
【図１０】システムの予測処理フローの例を示した図である。
【図１１】予測計算する予測処理フローの例を示した図である。
【図１２Ａ】既適用モデルに関するモデリング修正処理フローの例を示した図である。
【図１２Ｂ】統計モデルに関するモデリング修正処理フローの例を示した図である。
【図１３】モデル入力・推定・修正画面の例を示した図である。
【図１４】領域分割情報を手入力する画面の例を示した図である。
【図１５】２次元の領域分割情報を手入力する画面の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態につき、以下図面を用いて説明する。
【００１２】
（１．システム構成）
まず、システムの構成につき図１を用いて説明する。図１はシステムの構成の例を示した図である。図１において、モデリング装置101はモデリング対象のモデルを構築し、また構築したモデルを用いてシミュレーションを実行する装置であり、データ読込部102、モデリング処理部103、予測処理部104、モデリング修正処理部105、データベース106を含んで構成されている。ここで、モデリング対象は、例えばセンサの観測データである。
【００１３】
データ読込部102は外部データプロバイダ109や内部データプロバイダ108が提供するデータを入力として受け取る処理を行う処理部である。モデリング処理部103はモデリング対象領域を分割し、数理的モデリングおよび統計的モデリングを実行する処理部である。予測処理部104は予測処理を行う処理部である。モデリング修正処理部105は予測処理を行いつつモデリングを修正するモデリング修正処理部である。
【００１４】
データベース106はデータを保持し、各処理部に対し提供する処理部である。データベース106が管理するデータとして、外部データ110、内部データ111、統計モデル情報112、数理モデル情報113、領域分割情報114がある。ネットワーク107はモデリング装置101と内部データプロバイダ108、外部データプロバイダ109等の装置とを接続する通信媒体であり、LAN (Local Area Network)もしくはインターネットである。
【００１５】
内部データプロバイダ108は内部データをオンラインで提供する装置である。ここで、内部データとは、モデリング対象データのほかにパラメータとなるデータを多く観測可能なデータのことである。一般的にはセンサを自前で設置しており、モデリング対象データとなるセンサデータの他のセンサデータ等を多く取得可能な場合、それらデータが内部データとなる。
【００１６】
外部データプロバイダ109は外部データをオンラインで提供する装置である。ここで、外部データとは、モデリング対象データのほかは、そのパラメータとなるデータを限定的にしか取得できないデータのことである。一般的には他社データであり、モデリング対象データのほかは、パラメータデータが公開されておらず取得できない、といった場合がある。
【００１７】
外部データ110は外部データプロバイダ109から取得した情報であり、データベース106が管理するデータの一つとして管理される。内部データ111は内部データプロバイダ108から取得したデータであり、データベース106が管理するデータの一つとして管理される。
【００１８】
統計モデル情報112は統計モデルを表現する数式等の情報であり、データベース106が管理するデータの一つとして管理される。数理モデル情報113は数理モデルを表現する数式等の情報であり、データベース106が管理するデータの一つとして管理される。領域分割情報114はモデリング対象領域の分割に関する情報であり、データベース106が管理するデータの一つとして管理される。
【００１９】
本実施例では、さらに、モデリング装置101は石油の生産量をモデリングするものとし、内部データプロバイダ108は坑井に関する情報や生産量を提供するものとし、外部データプロバイダ109は生産量と坑井の位置のみを提供するものとした例を説明する。
【００２０】
また、本実施例は、石油の生産量のみに限られるものではなく、鉄の生産量等にであってもよい。鉄の生産量をモデリングする場合、内部データプロバイダ108は溶解した鉄の温度等を提供するものとし、外部データプロバイダ109は気温等環境情報を提供するものとしてもよい。
【００２１】
モデリング装置101の各部は専用のハードウェアで構成されてもよいし、CPU（Central Processing Unit)が各部に相当するプログラムを実行することにより構成されてもよい。また、モデリング装置101の一部が専用のハードウェアで構成され、他部がCPUのプログラムの実行により構成されてもよい。以下では、CPUが各部に相当するプログラムを実行することにより、モデリング装置101を構成する例を説明する。
【００２２】
図２はモデリング装置101のハードウェア構成の例を示した図であり、一般のPC（Personal Computer）の構成を示す図である。なお、内部データプロバイダ108と外部データプロバイダ109も同じ構成であってもよい。図２において、CPU201は中央処理装置であり、メモリ202に記録されている、または予めハードディスク208からメモリ202に転送されたプログラムを実行する装置である。
【００２３】
なお、プログラムは、必要に応じて、モデリング装置101がアクセス可能であり、着脱可能な記憶媒体によって導入されてもよい。この場合、記憶媒体を読み取るための装置がインターフェース203に接続される。なお、このような記憶媒体及びそれを読み取るための装置としては、光ディスク（CD、DVD、ブルーレイディスク：登録商標）とそのドライブや、フラッシュメモリとそのリーダ・ライタが一般に知られており、これらであってもよい。
【００２４】
また、プログラムは、必要に応じて、ネットワークインタフェース204によって、通信媒体（通信回線又は通信回線上の搬送波）を介して、モデリング装置101に導入され、ハードディスク208に格納されてもよい。メモリ202はプログラムやデータが一時的に記録されるものである。
【００２５】
インターフェース203はモデリング装置101内の各部間で通信を可能にするためのものであり、モデリング装置101内の各部が接続されている。ネットワークインタフェース204はモデリング装置101外のPC等と通信をするための装置である。本実施例では、ネットワークインタフェース204はネットワーク107と接続されている。
【００２６】
キーボード205はモデリング装置101への指令やデータ入力を行うために、モデリング装置101の操作者が操作する装置である。ディスプレイ206は処理結果等を画面に表示するための装置である。マウス207はディスプレイ206の画面上に表示されるポインタを動かし、また任意の場所でオペレータにボタンを押し下げさせることで、画面上の位置を指定し、何らかのアクションをCPU201に伝える装置である。
【００２７】
なお、ディスプレイ206とマウス207等はタッチパネルによって代替してもよく、その場合ポインタは不要となる。ハードディスク208はプログラム及びデータが格納される装置であり、例えば、磁気ディスクや不揮発性メモリ等によって構成される。この場合、ハードディスク208に格納されたプログラム及びデータは、ハードディスク208の電源がＯＦＦとなった後にＯＮになった場合でも、通常保持される。
【００２８】
ハードディスク208には、予めOS（Operating System）が格納されていてもよい。このようにすることで、ファイル名を用いてプログラムを指定することなどができるようになる。ここで、OSとは、計算機の基本ソフトウェアのことであり、一般に広く知られたOSが用いられてもよい。
【００２９】
また、格納されるプログラムは、データ読込部102、モデリング処理部103、予測処理部104、モデリング修正処理部105、データベース106に相当するプログラムを含んでもよい。データベース106に相当するプログラムは、一般に広く使われているデータベースプログラムであってもよい。
【００３０】
（２．データ構造）
以下、データ構造につき図３〜７を用いて説明する。まず、本実施例における外部データ110のデータ構造の例につき図３を用いて説明する。図３に示す外部データＩＤ301は外部データを一意に特定する番号であり、油井位置302は油井の地表における座標位置であり、生産量(p)303は石油生産量である。
【００３１】
例えば、外部データＩＤ301が「１」であるものに対して、油井位置302が「（１００、１００）」、生産量(p)303が「１２３４」であることが示されている。外部データ110は、システムにとってモデリング対象値以外、取得が難しいデータを意図したものである。図３の例ではあれば、生産量(p)303の値が、ここではセンサによる観測値を示すが、予測により求めるべきモデリング対象値であり、その値のモデリングに当たっては油井位置302の情報のみが使えるといった状況を表している。
【００３２】
次に、本実施例における内部データ111のデータ構造の例につき図４を用いて説明する。図４に示す内部データＩＤ401は内部データを一意に特定する番号であり、油井位置402は油井の地表における座標位置であり、有機物含有量(TOC)403は地層中の有機物の含有量であり、坑井長(WL)404は坑井の長さであり、生産量(p)405は石油生産量である。
【００３３】
例えば、内部データＩＤ401が「１」であるものに対して、油井位置402が「（３００、３００）」、有機物含有量(TOC)403が「３４５」、坑井長(WL)404が「２０００」、生産量(p)405が「３４５６」であることが示されている。
【００３４】
内部データ111は、モデリング対象値のほか、モデリング対象値のパラメータも取得可能なデータを意図したものである。図４の例であれば、生産量(p)405が、ここではセンサによる観測値を示すが、予測により求めるべきモデリング対象値であり、その値のモデリングに当たっては、油井位置402のほか、有機物含有量(TOC)403や抗井長WL404が使えることを表している。有機物含有量(TOC)403と抗井長WL404は、生産量(p)405の得られる環境に関する情報であるともいえる。
【００３５】
次に、本実施例における統計モデル情報112のデータ構造の例につき図５を用いて説明する。図５に示す統計モデル情報ＩＤ501は統計モデル情報を一意に特定する番号であり、統計モデル502は統計モデルを表現する式であり、統計モデルパラメータ503は統計モデルにおけるパラメータである。
【００３６】
例えば、統計モデル情報ＩＤ501が「Ｓ１」であるものに対して、統計モデル502が「ｐ（ｘ、ｙ）＝ａｘ＋ｂｙ」、統計モデルパラメータ503が「（ａ、ｂ）＝（６．１、６．２）」であることが示されている。ここで、「ｐ」は生産量を表して生産量(p)303と生産量(p)405に対応し、「ｘ」と「ｙ」は油井の地表における座標位置を表して油井位置302と油井位置402に対応する。
【００３７】
統計モデル情報は機械学習によって統計モデルパラメータが決定される。例えば、統計モデル情報ＩＤ501が「Ｓ１」であるものに対しては、統計モデルがｘ、ｙそれぞれの線形和で表現されることを表しており、特に機械学習の結果、統計モデルパラメータとして「ａ」と「ｂ」それぞれの値が「６．１」と「６．２」になったことを表している。
【００３８】
統計モデルとして、ほかには例えば統計モデル情報ＩＤ501が「Ｓ３」であるものは「ｐ（ｘ、ｙ）＝ｅｘｐ（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ）」となっており、指数関数で表現されることを表している。そのほか、対数関数や三角関数、または２次以上の多項式を使うもの等であってもよい。
【００３９】
次に、実施例における数理モデル情報113のデータ構造の例につき図６を用いて説明する。図６に示す数理モデル情報ＩＤ601は数理モデル情報を一意に特定するための番号であり、数理モデル602は数理モデルの式であり、対象領域603は数理モデルの対象となる領域である。
【００４０】
対象領域603は、本実施例では多頂点の多角形で表され、右回りに対象領域を回るとする。また、最初の頂点と最後の頂点が同一とし、１つの頂点は（ｘ、ｙ）の地表における座標位置である。さらに、図示はしていないが穴のある領域が指定されてもよい。この場合、多角形が複数定義されればよく、２つめの多角形は、１つめの多角形の内部にあるようにし、さらに回る順番を左回りにすればよい。このようにして、１つめの多角形の内部で、かつ２つめの多角形の外部である領域が指定されてもよい。
【００４１】
例えば、数理モデル情報ＩＤ601が「Ｍ１」であるものの数理モデル602は「ｐ（ｘ、ｙ、ＴＯＣ、ＷＬ）＝（２５００−（ｘ−３５０）＊（ｘ−３５０）−（ｙ−３５０）＊（ｙ−３５０）＊ＴＯＣ＊ＷＬ／１００００００」、対象領域603は「（３００、３００）−（３００、４００）−（４００、４００）−（４００、３００）−（３００、３００）」であることが示されている。
【００４２】
ここで、「ｐ」は生産量を表して生産量(p)303と生産量(p)405に対応し、「ｘ」と「ｙ」は油井の地表における座標位置を表して油井位置302と油井位置402に対応し、「ＴＯＣ」は有機物の含有量を表して有機物含有量(TOC)403に対応し、「ＷＬ」は坑井の長さを表して坑井長(WL)404に対応する。
【００４３】
数理モデル情報113は、予め操作者等が設定した、例えば石油の生産システムが所定の原理に基づき従うべきモデルである。数理モデル情報ＩＤ601のそれぞれに対象領域603があるように、対象領域603に対して数理モデル602が設定される。ただし、対象領域603に重複する領域あり、その領域に複数の数理モデル602が設定されてもよい。
【００４４】
なお、図６に示した例では、数理モデル602として内部データ111に現れるパラメータ「ＴＯＣ」と「ＷＬ」が用いられているが、これは対象領域603において内部データ111が取得可能な領域であるという情報を、数理モデル602の定義時に得ており、利用した定義としているためである。数理モデル602は外部データ110しか取得できない対象領域603で定義されてもよく、その場合、外部データ110のパラメータを用いた数理モデルとなる。
【００４５】
次に、実施例における領域分割情報114のデータ構造につき図７を用いて説明する。図７に示す領域分割情報ＩＤ701は領域分割情報を一意に特定する番号であり、対象領域702は対象となる領域であり、適用モデルＩＤ703は適用される統計モデル情報ＩＤ501か数理モデル情報ＩＤ601である。
【００４６】
例えば、領域分割情報ＩＤ701が「１」であるものの対象領域702は「（１００、１００）−（１００、２００）−（２００、２００）−（２００、１００）−（１００、１００）」、適用モデルＩＤ703は統計モデル情報ＩＤ501の「Ｓ１」であることが示されている。なお、領域分割情報ＩＤ701と対象領域702は予め操作者等により設定されてもよい。また、図７では、適用モデルＩＤ703が対象領域702のそれぞれに１つずつの例を示したが、１つの対象領域702に複数の適用モデルＩＤ703があってもよい。
【００４７】
領域分割情報114は、分割された各領域となる対象領域702につき、どのモデルを適用すればよいかを示したものである。なお、ある座標位置が、複数の領域に含まれる、すなわち複数の対象領域702に含まれてもよい。この場合、その座標位置におけるモデルの出力は、その座標位置を含む複数の対象領域702に対応する複数の適用モデルＩＤ703の示すモデルの出力の和になる。
【００４８】
（３．処理フローと画面）
以上でデータ構造について説明した。以下では処理フローと画面について説明する。処理フローの説明は、図８、９Ａ、９Ｂを用いた領域にモデルを割り当てるモデリング処理フローの説明、図１０、１１を用いた新たな位置に対して予測する予測処理フローの説明、図１２Ａ、１２Ｂを用いた既割当てのモデルを修正するモデリング修正処理フローの説明から構成される。
【００４９】
まず、本実施例におけるシステムのモデリング処理フローの例につき図８を用いて説明する。ステップ801はモデリング装置101のCPU201がデータ読込部102のプログラムを実行し、外部データプロバイダ109と内部データプロバイダ108からネットワーク107を通じて外部データ110と内部データ111を読込む処理である。
【００５０】
ここで、外部データプロバイダ109からの外部データ110の読込みは、例えばFTP(File Transfer Protocol)やHTTP(Hyper Text Transfer Protocol)といった、インターネットで一般的なプロトコルで行ってもよい。また、内部データプロバイダ108からの内部データ111の読込みは、FTPやHTTPを使ってもよいし、一般的なファイル共有やデータベースを用いてもよい。さらに、内部データプロバイダ108とモデリング装置101を、インターフェース203を介して直結させてもよい。これにより、外部データ110と内部データ111がモデリング装置101に読込まれ、CPU201がデータベース106に格納する。
【００５１】
ステップ802はモデリング装置101のCPU201が、数理モデル情報113を読込む処理である。数理モデル情報113の情報は、モデリング対象の性質に応じて、予め人手等で作成されており、その情報を読込み、データベース106に格納される。読込みは、一般的なデータベースソフトウェアの機能を利用した、キーボードやファイル、ネットワーク経由からのデータの登録であってもよい。
【００５２】
ステップ803はモデリング装置101のCPU201がモデリング処理部103のプログラムを実行し、モデリングを実施して、領域分割情報114と統計モデル情報112に実行結果を保存する処理である。本処理については図９Ａ、９Ｂを用いて後述する。ステップ804はモデリング装置101のCPU201が、ディスプレイ206に結果を表示する処理である。
【００５３】
モデル入力・推定・修正画面の例につき図１３を用いて説明する。図１３に示す画面1301はモデリングを行う際に表示される画面例であり、数理モデル情報読込ボタン1302、統計モデル推定ボタン1303、モデル表示ボタン1304、適用範囲修正ボタン1305、数理モデリングウィンドウ1306、統計モデリングウィンドウ1307を含んで構成されている。
【００５４】
数理モデル情報読込ボタン1302は数理モデル情報読込が指示されるボタンであり、統計モデル推定ボタン1303は統計モデル推定が指示されるボタンであり、モデル表示ボタン1304はモデル表示が指示されるボタンであり、適用範囲修正ボタン1305は適用範囲修正が指示されるボタンである。数理モデル情報読込ボタン1302の指示によりステップ802が実行されてもよく、統計モデル推定ボタン1303の指示によりステップ803が実行されてもよい。
【００５５】
数理モデリングウィンドウ1306は数理モデルによるモデリングの状況を表示するウィンドウであり、観測値1308と数理モデル推定値1309が対象領域あるいは対象点ごとに表示される。ここで、観測値1308は実際に観測された値である。数理モデル推定値1309は数理モデルによって推定した結果である。また、数理モデリングウィンドウ1306に表示される１つまたは２つ以上の対象領域あるいは対象点ごとに適用モデルＩＤ703が表示されてもよく、この表示はモデル表示ボタン1304の指示により表示されてもよい。
【００５６】
統計モデリングウィンドウ1307は統計モデルによるモデリングの状況を表示するウィンドウであり、残差1310、統計モデル推定値1311、モデル適用範囲1312が対象領域あるいは対象点ごとに表示される。ここで、残差1310は数理モデル推定値1309と実際の観測値1308との差であり、統計モデル推定値1311は数理モデルによる残差の、統計モデルによる推定値である。モデル適用範囲1312はモデルの適用範囲を示す矢印であり、この矢印が伸び縮みさせられてモデルの適用範囲が修正され、適用範囲修正ボタン1305の指示により適用範囲が確定されてもよい。また、統計モデリングウィンドウ1307に適用モデルＩＤ703が表示されてもよい。
【００５７】
この画面1301によって、観測値、各モデルの推定値、その差、モデルの適用範囲を分かりやすく表示することができる。
【００５８】
次に、図８に示したステップ803のモデリング処理につき図９Ａ、９Ｂを用いて説明する。図９Ａに示すステップ901はモデリング装置101のCPU201が、ターゲット点集合内の各点を一つずつ取り出して対象点とし、未処理の点があるかを判定する処理である。ここで、ターゲット点集合とは、モデリング対象となる点の集合であり、例えば領域分割情報114の対象領域702の和集合に含まれる点である。一つの点は対象領域702の一つの領域を代表する点であってもよい。
【００５９】
ステップ901の判定の結果、まだ未処理の点があればステップ902へ進み、各点に対する処理の後、すなわち未処理の点がなければ図９Ｂに示すステップ908へ進む。ステップ902はモデリング装置101のCPU201が、ステップ901で取り出された対象点におけるモデル出力に「０」を設定して初期化する処理である。ここで、モデル出力とは、本モデリング処理フローの出力となる値を保持する変数のことであり、以降、モデル出力を変数として加算を繰り返し、最終的に変数の値を対象点における出力結果とする。
【００６０】
ステップ903はモデリング装置101のCPU201が、数理モデル情報113に含まれる数理モデル602を一つずつ取り出して対象数理モデルとし、未処理の数理モデル602があるかを判定する処理である。ステップ903の判定の結果、未処理の数理モデル602があれば、ステップ904へ進み、各数理モデル602に対する処理の後、すなわち未処理の数理モデル602がなければステップ906へ進む。
【００６１】
ステップ904はモデリング装置101のCPU201が、対象点が対象数理モデルの対象領域603に含まれるかを判定する処理である。ステップ904の判定の結果、対象点が対象領域603に含まると判定されればステップ905へ進み、対象点が対象領域603に含まれないと判定されればステップ903へ戻って他の対象数理モデルを処理する。
【００６２】
ステップ905はモデリング装置101のCPU201が、対象点において対象数理モデルの出力を計算し、対象点におけるモデル出力の変数に加算する処理である。この計算では、ステップ801で読込まれた外部データ110と内部データ111の情報が適用され、対象数理モデルとなる数理モデル602の式が用いられる。ステップ801が実行される代わりに、対象点の座標位置が油井位置302、402で一致する外部データ110と内部データ111がステップ905にて読込まれてもよい。
【００６３】
ステップ906はモデリング装置101のCPU201が、対象点における観測値とモデル出力の値との差が閾値以下であるかを判定する処理である。ステップ906の判定の結果、閾値以下であると判定されればステップ907へ進み、閾値以下ではないと判定されればステップ901へ戻って他の対象点を処理する。
【００６４】
ここで、閾値は数理モデルとしてモデリングしてよいかどうかを判定するための値であり、予め操作者等により設定されている。また、観測値はステップ801で読込まれた外部データ110の生産量(p)303あるいは内部データ111の生産量(p)405であってもよく、ステップ801が実行される代わりにステップ906で読込まれてもよい。
【００６５】
ステップ907はモデリング装置101のCPU201が、対象点を数理モデル領域としてマークする処理である。処理としては、各点が数理モデルかどうかを判断するための「０」または「１」の値をとる行列を、全要素初期値「０」としてメモリ202に書き込んでおき、対象点に対応した行列要素の値を「１」とする等としてもよい。また、対象数理モデルの数理モデル情報ＩＤ601が適用モデルＩＤ703に設定されてもよい。
【００６６】
図９Ｂに示すステップ908はモデリング装置101のCPU201が、モデル出力の値と観測値の差が閾値以上の点があるかを判定する処理である。ステップ908の判定の結果、閾値以上の点があると判定されれば、その閾値以上と判定されたモデル出力および観測値の座標位置を対象点としてステップ909へ進み、閾値以上の点がないと判定されればステップ913へ進む。なお、ここで閾値は統計モデルとしてモデリングしてよいかを判定するための値であり、予め操作者等により設定される。
【００６７】
ステップ909はモデリング装置101のCPU201が、統計モデル情報112に含まれる統計モデル502を一つずつ取り出して対象統計モデルとし、未処理の統計モデル502があるかを判定する処理である。ステップ909の判定の結果、未処理の統計モデル502があればステップ910へ進み、各統計モデル502に対する処理の後、すなわち未処理の統計モデル502がなければステップ908へ戻って他の対象点を処理する。
【００６８】
ステップ910はモデリング装置101のCPU201が、モデル出力の値と観測値の差を統計モデル502へ当てはめ、統計モデルパラメータ503を算出する処理である。統計モデル502への当てはめは、最小二乗法等が用いられてもよい。また、一般的な統計ソフトウェアにはデータとモデル（統計モデル502のようにパラメータが定まっていないもの）からパラメータを推定する機能を持ったものがあり、それが用いられてもよい。
【００６９】
このために、ステップ908にて複数の対象点が取り出されてもよい。例えば、閾値以上と判定された複数の対象点であって、それらの座標位置間の距離が予め設定された値以下の複数の対象点が取り出されてもよいし、閾値以上と判定された複数の対象点であって、それらの座標位置間に閾値未満の点の座標位置を含まない複数の対象点が取り出されてもよい。
【００７０】
そして、複数の対象点の座標位置を「（ｘ、ｙ）」として最小二乗法等により統計モデルパラメータ503の「（ａ、ｂ）」が求められてもよい。なお、統計モデル情報112の中の複数の統計モデル502のいずれを当てはめるかは、限定されるように予め設定されていてもよい。
【００７１】
ステップ911はモデリング装置101のCPU201が、算出された統計モデルパラメータを統計モデル情報112の統計モデルパラメータ503に格納する処理である。実際にはデータベース106を用いて、統計モデル情報112に統計モデルパラメータ503が定められた新たなレコードを追加する処理である。
【００７２】
ステップ912はモデリング装置101のCPU201が、対象点において対象統計モデルの出力を計算し、対象点におけるモデル出力の変数に加算する処理である。対象統計モデルの出力の計算は、対象統計モデルとなる統計モデル502の式へ対象点の座標位置と統計モデルパラメータ503を適用した計算である。
【００７３】
ステップ913はモデリング装置101のCPU201が、ターゲット点集合に含まれる各点につき、どのモデルを適用するかを領域分割情報114に格納する処理である。モデル出力の変数に寄与したモデルを全て適用することを、領域分割情報114に登録する。なお、ステップ912にて対象統計モデルとなる統計モデル情報ＩＤ501が適用モデルＩＤ703に格納されてもよい。
【００７４】
ステップ913の後、領域分割情報114は操作者により修正されてもよい。このために用いる手入力の画面の例につき図１４を用いて説明する。図１４に示す修正ウィンドウ（領域分割情報表示）1401は領域分割情報を表示し、修正入力させるウィンドウである。領域分割情報表示ウィンドウ1402は領域分割情報を修正ウィンドウ1401とは別の形式で表示するウィンドウである。
【００７５】
特異観測値1403は実際に観測された、周囲の観測値が従うモデルに従っていない観測値である。ポインタ1404は操作者のマウス207の動きに連動し、操作者に観測値を選択させるための目印であり、領域追加ボタン1405は選択した観測値から新たに領域を定義するためのボタンであり、領域削除ボタン1406は選択した領域分割情報を削除するためのボタンである。
【００７６】
操作者は、図１４に示した画面を見ながら、特異観測値1403が周囲の観測値に従っていないこと等を判断し、適用モデルを変更したり別領域に分けたりすることができる。例えば、適用モデルの変更は、ポインタ1404で指定された特異観測値1403を検出し、特異観測値1403に対応する領域分割情報ＩＤの「２」と適用モデルの「Ｓ１」の領域分割情報表示ウィンドウ1402における表示濃度を変更し、この表示状態でキーボード205から入力された適用モデルの情報に基づき、特異観測値1403に対応する適用モデルの「Ｓ１」を別の適用モデルへ変更するように、CPU201が制御してもよい。
【００７７】
領域の分割は、特異観測値1403に対応する領域分割情報ＩＤの「２」と適用モデルの「Ｓ１」の領域分割情報表示ウィンドウ1402における表示濃度が変更された状態で、領域追加ボタン1405の指定を検出し、領域分割情報ＩＤの「２」の領域を分割するように、CPU201が制御してもよい。領域の削除は、特異観測値1403に対応する領域分割情報ＩＤの「２」と適用モデルの「Ｓ１」の領域分割情報表示ウィンドウ1402における表示濃度が変更された状態で、領域削除ボタン1406の指定を検出し、領域分割情報ＩＤの「２」の領域を削除するように、CPU201が制御してもよい。
【００７８】
また、別の手入力の画面の例につき図１５を用いて説明する。修正ウィンドウ1501、領域分割情報表示ウィンドウ1502、ポインタ1504、領域追加ボタン1505、領域削除ボタン1506のそれぞれは、図１４を用いて説明した修正ウィンドウ1401、領域分割情報表示ウィンドウ1402、ポインタ1404、領域追加ボタン1405、領域削除ボタン1406のそれぞれと同じであるので、説明を省略する。
【００７９】
観測値1503は、地表面を２次元で表して小領域に分割し、各小領域の観測値を表示濃度で表したものである。図１５では小領域が正方形の例を示すが、正方形に限定されるものではなく、多角形であってもよい。また、対象領域702の領域が複数の小領域により表されてもよい。
【００８０】
例えば、観測値1503のポインタ1504の指す４つの小領域が特異観測値を表す表示濃度である場合、この４つの小領域のいずれかがポインタ1504で指定されたことを検出し、図１４を用いて説明した処理をCPU201が実行してもよい。また、領域追加ボタン1505の指定を検出すると、領域を分割する方向（ｘ、ｙ）の入力を求めて、入力された方向に分割してもよい。
【００８１】
このように２次元での表示と入力を可能にすることにより、さらに実際の状態にそくした操作が可能になる。
【００８２】
以上ではモデリング処理につき説明した。以下では予測処理につき説明する。予測処理とは、モデリング処理後、そのモデルを利用して所定の点の予測を行う処理である。図１０は本実施例におけるシステムの予測処理フローの例を示す図である。
【００８３】
ステップ1001はモデリング装置101のCPU201が、外部データプロバイダ109と内部データプロバイダ108からネットワーク107を通じて外部データ110と内部データ111を読込む処理である。この処理は、モデリング処理におけるステップ801と同様の処理である。ステップ1002はモデリング装置101のCPU201が、数理モデル情報113を読込む処理である。この処理も、モデリング処理におけるステップ802と同様の処理である。
【００８４】
ステップ1003はモデリング装置101のCPU201が、予測処理部104のプログラムを実行し、領域分割情報114を用いて予測計算対象点を含む領域を同定し、同定された領域に適用される統計モデル情報112や数理モデル情報113を用いて予測計算を実施する処理である。本処理については、図１１を用いて後述する。
【００８５】
ステップ1004はモデリング装置101のCPU201が、ディスプレイ206に結果を表示する処理である。画面は図１３の例と同じであり、数理モデル推定値1309、残差1310、統計モデル推定値1311を用いて予測結果を表示する。
【００８６】
次に、図１０に示したステップ1003につき図１１を用いて説明する。図１１に示すステップ1101はモデリング装置101のCPU201が、ターゲット点集合内の各点を一つずつ取り出して対象点とし、未処理の点があるかを判定する処理である。ここで、ターゲット点集合とは、予測対象となる点の集合であり、操作者等から設定されてもよい。
【００８７】
ステップ1101の反映の結果、まだ未処理の点があればステップ1102へ進み、各点に対する処理の後、すなわち未処理の点がなければ終了する。ステップ1102はモデリング装置101のCPU201が、ステップ1101で取り出された対象点におけるモデル出力に「０」を設定する処理である。ここでモデル出力はステップ902と同様の変数である。
【００８８】
ステップ1103はモデリング装置101のCPU201が、領域分割情報114内の各領域を一つずつ取り出して対象領域とし、未処理の領域があるかを判定する処理である。ステップ1103の判定の結果、未処理の領域があればステップ1104へ進み、各領域に対する処理の後、すなわち未処理の領域がなければステップ1107へ進む。
【００８９】
ステップ1104はモデリング装置101のCPU201が、対象点が対象領域に含まれるかを判定する処理である。ステップ1104の判定の結果、対象点が対象領域に含まれればステップ1105へ進み、対象点が対象領域に含まれなければステップ1103へ戻って他の対象領域を処理する。
【００９０】
ステップ1105はモデリング装置101のCPU201が、ステップ1103で取り出された対象領域が対象領域702となる適用モデルＩＤ703のモデルを取得する処理であり、この取得により適用するモデルが特定される。この特定されたモデルすなわち取得されたモデルＩＤに基づき統計モデル情報112の統計モデル情報ＩＤ501と数理モデル情報113の数理モデル情報ＩＤ601を検索し、一致する統計モデルあるいは数理モデルの情報を統計モデル情報112あるいは数理モデル情報113から取得する。
【００９１】
ステップ1106はモデリング装置101のCPU201が、対象点においてモデルの出力を計算し、対象点におけるモデル出力の変数に加算する処理である。ここで計算に使用するモデルはステップ1105で特定されたモデルであり、ステップ1105で取得された情報へ、ステップ1001で読込まれた外部データ110と内部データ111の情報および対象点の座標位置が適用されて計算される。
【００９２】
なお、モデルで必要となる情報が対象点では不足している場合、不足している情報は、対象点の周囲の情報から推定されてもよい。この場合、対象点の周囲の情報は、そのまま使用されるのではなく、例えば情報の存在する点と対象点の距離で按分される等してもよい。
【００９３】
ステップ1107はモデリング装置101のCPU201が、モデル出力の値を対象点における予測計算結果に設定する処理である。
【００９４】
以上では予測計算につき説明した。最後にモデリング修正につき説明する。モデリング後、実運用に合わせ学習を続けることにより、より精度の高い予測をすることができる。図１２Ａ、１２Ｂは本実施例におけるモデリング修正処理フローの例を示す図である。図１２Ａに示すステップ1201はモデリング装置101のCPU201がモデリング修正処理部105のプログラムを実行する処理であって、ターゲット点集合を含めてステップ901と同様の処理である。
【００９５】
ステップ1202からステップ1206は、ステップ1102からステップ1106と同様の処理である。ただし、モデリング修正処理にステップ1107に相当する処理はないため、ステップ1203の判定の結果、未処理の領域がなければステップ1201へ戻る。
【００９６】
図１２Ｂに示すステップ1207はモデリング装置101のCPU201が、モデル出力の値と観測値の差が閾値以上の点があるかを判定する処理である。ステップ1207の判定の結果、モデル出力の値と観測値の差が閾値以上の点があると判定されれば、モデル修正が必要であるので、その閾値以上と判定されたモデル出力および観測値の座標位置を対象点としてステップ1208へ進み、モデル出力の値と観測値の差が閾値以上の点がないと判定されれば、モデル修正は不要であるのでステップ1212へ進む。なお、ここで閾値は予め操作者等により設定される。
【００９７】
ステップ1208からステップ1212は、ステップ909からステップ913と同様の処理である。ステップ1213はモデリング装置101のCPU201が、ターゲット点集合にふくまれる点につき、修正されて新たに作成されたモデル出力の値を予測計算結果に設定する処理である。
【００９８】
以上で説明したように、統計モデルと数理モデルを併用したモデリングが可能となる。また、領域ごとにモデルを採用することも可能であるため、特異観測値が存在した場合であっても、他の領域とは別に、その特異観測値の領域に適したモデリングができ、特異観測値を活かすことができる。
【００９９】
さらに、モデリングした結果を利用して、新たな座標位置の値を予測することが可能であり、新たなモデルの追加や観測値の経時変化等に応じて、モデリングを修正することも可能となる。
【０１００】
（４．おわりに）
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【０１０１】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納されてもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
101…モデリング装置
102…データ読込部
103…モデリング処理部
104…予測処理部
105…モデリング修正処理部
106…データベース
107…ネットワーク
108…内部データプロバイダ
109…外部データプロバイダ
110…外部データ
111…内部データ
112…統計モデル情報
113…数理モデル情報
114…領域分割情報
【図１】
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【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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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2017168758.tif 000021
2017168758.tif 000022
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