(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって構築された気体量予測装置によって実行され、工場で発生する気体の量を予測する気体量予測方法において、
前記コンピュータが備える発生量算出部が、過去の操業データにおける前記気体の発生量と前記気体の使用量との関係を学習させた学習モデルを用いて、実際に使用可能な前記気体の発生量を算出する発生量算出ステップを含む、
気体量予測方法。
【請求項２】
前記発生量算出ステップは、前記発生量算出部が、
前記学習モデルを用いて、前記気体の発生量に対する前記気体の使用率を算出し、
操業時に取得した前記気体の発生量に対して、前記気体の使用率を乗算することにより、実際に使用可能な前記気体の発生量を算出する、
請求項１に記載の気体量予測方法。
【請求項３】
前記発生量算出ステップは、前記発生量算出部が、過去の操業データのうち、現在の気候条件と類似した気候条件下の操業データを用いて前記学習モデルの学習を行う請求項１または請求項２に記載の気体量予測方法。
【請求項４】
前記学習モデルは、回帰分析または自己回帰移動平均によって学習を行う請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の気体量予測方法。
【請求項５】
前記発生量算出ステップの後に、
前記コンピュータが備えるバラツキ算出部が、前記発生量算出ステップで算出した前記気体の発生量について、前記気体に関連した特徴量に応じたバラツキを算出し、前記バラツキを提示するバラツキ算出ステップを含む請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の気体量予測方法。
【請求項６】
前記特徴量は、海面気圧である請求項５に記載の気体量予測方法。
【請求項７】
前記気体は、蒸気であり、
前記発生量算出ステップは、放熱による蒸気損失が考慮された、実際に使用可能な前記蒸気の発生量を算出する、
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の気体量予測方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の気体量予測方法によって予測された、実際に使用可能な気体の発生量に基づいて、工場における前記気体の運用方法を変更することにより、前記工場の操業計画を変更する工場の操業方法。
【請求項９】
気体に関連した特徴量と、前記特徴量に応じたバラツキと、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の気体量予測方法によって予測された実際に使用可能な気体の発生量とに基づいて、工場における操業計画を変更する請求項８に記載の工場の操業方法。
【請求項１０】
工場で発生する気体の量を予測する気体量予測装置において、
過去の操業データにおける前記気体の発生量と前記気体の使用量との関係を学習させた学習モデルを用いて、実際に使用可能な前記気体の発生量を算出する発生量算出部を備える、
気体量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、気体量予測方法、工場の操業方法および気体量予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  エネルギー管理プロセスにおいて、例えば工場で発生する蒸気は、生産工程における加熱や、空調の加熱・加湿等の幅広い用途に用いられている。工場で発生する蒸気は、発電所や他の工場に配管等で輸送されるが、放熱によって液体に変化してしまう。そのため、工場で発生した蒸気の量に対して、実際に使用可能な蒸気の量は少なくなってしまう。そこで、特許文献１，２では、実際に使用可能な蒸気の量を把握するための方法が提案されている。【０００３】  特許文献１には、蒸気の圧力から算出した蒸気管の配管内部温度に基づいて補正係数を求め、計測した蒸気の蒸発量に関する値を、前記した補正係数で補正することにより、蒸気管の損失を計測する方法が開示されている。また、特許文献２には、蒸気の流速によって変化する蒸気管の液膜厚さに対応する管内熱伝達率から求めた補正係数を用いて、蒸気管の損失の計測値を補正する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６３０３４７３号公報
【特許文献２】特許第６２６４８９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  しかしながら、特許文献１に開示された方法は、蒸気の圧力の測定が困難な状況では用いることができないという問題がある。また、特許文献２に開示された方法も同様に、蒸気の流速の測定が困難な状況では用いることができないという問題がある。【０００６】  本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、工場のエネルギー管理プロセスにおいて、実際に使用可能な蒸気の量を、簡便に予測することができる気体量予測方法、工場の操業方法および気体量予測装置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】
【０００７】  上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る気体量予測方法は、工場で発生する気体の量を予測する気体量予測方法において、過去の操業データにおける前記気体の発生量と前記気体の使用量との関係を学習させた学習モデルを用いて、実際に使用可能な前記気体の発生量を算出する発生量算出ステップを含む。【０００８】  また、本発明に係る気体量予測方法は、上記発明において、前記発生量算出ステップが、前記学習モデルを用いて、前記気体の発生量に対する前記気体の使用率を算出し、操業時に取得した前記気体の発生量に対して、前記気体の使用率を乗算することにより、実際に使用可能な前記気体の発生量を算出する。【０００９】  また、本発明に係る気体量予測方法は、上記発明において、前記発生量算出ステップが、過去の操業データのうち、現在の気候条件と類似した気候条件下の操業データを用いて前記学習モデルの学習を行う。【００１０】  また、本発明に係る気体量予測方法は、上記発明において、前記学習モデルが、回帰分析または自己回帰移動平均によって学習を行う。【００１１】  また、本発明に係る気体量予測方法は、上記発明において、前記発生量算出ステップの後に、前記発生量算出ステップで算出した前記気体の発生量について、前記気体に関連した特徴量に応じたバラツキを算出し、前記バラツキを提示するバラツキ算出ステップを含む。【００１２】  また、本発明に係る気体量予測方法は、上記発明において、前記特徴量が、海面気圧である。【００１３】  また、本発明に係る気体量予測方法は、上記発明において、前記気体が、蒸気であり、前記発生量算出ステップが、放熱による蒸気損失が考慮された、実際に使用可能な前記蒸気の発生量を算出する。【００１４】  上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る工場の操業方法は、上記の気体量予測方法によって予測された、実際に使用可能な気体の発生量に基づいて、工場における前記気体の運用方法を変更することにより、前記工場の操業計画を変更する。【００１５】  また、本発明に係る工場の操業方法は、上記発明において、気体に関連した特徴量と、前記特徴量に応じたバラツキと、上記の気体量予測方法によって予測された実際に使用可能な気体の発生量とに基づいて、工場における操業計画を変更する。【００１６】  上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る気体量予測装置は、工場で発生する気体の量を予測する気体量予測装置において、過去の操業データにおける前記気体の発生量と前記気体の使用量との関係を学習させた学習モデルを用いて、実際に使用可能な前記気体の発生量を算出する発生量算出部を備える。
【発明の効果】
【００１７】  本発明によれば、気体の圧力や流速等の測定や複雑な計算を必要とすることなく、過去の操業データにおける気体の発生量および使用量を用いて、工場で実際に使用可能な気体の量を、簡便に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る気体量予測装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法において、予測に用いる操業データ（教師データ）の数と予測誤差（ＲＭＳＥ）との関係を示すグラフである。
【図４】図４は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法の実施例において、蒸気使用量と補正前の蒸気発生量との関係を示す散布図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法の実施例において、蒸気使用量と補正後の蒸気発生量との関係を示す散布図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法の実施例において、補正前後の蒸気発生量の誤差を比較した棒グラフである。
【図７】図７は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法の実施例において、海面気圧と、蒸気発生量の補正誤差との関係を示す散布図である。
【図８】図８は、本発明の実施形態に係る気体量予測方法の実施例において、海面気圧の大小に応じた蒸気発生量の補正誤差を、確率分布で示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】  本発明の実施形態に係る気体量予測方法、工場の操業方法および気体量予測装置について、図面を参照しながら説明する。
【００２０】（気体量予測装置）  本発明の実施形態に係る気体量予測装置１の構成について、図１を参照しながら説明する。気体量予測装置１は、工場のエネルギー管理プロセスにおいて、当該工場で発生する気体の量、具体的には、工場で実際に使用可能な気体の量を予測する装置である。この気体としては、工場で発生する蒸気、発生ガス等が挙げられる。本実施形態では気体が蒸気である場合の例について説明する。
【００２１】  気体量予測装置１は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用の情報処理装置によって実現されるものであり、入力部１０と、データベース（ＤＢ）２０と、演算部３０と、表示部４０と、を備えている。
【００２２】  入力部１０は、演算部３０に対する入力手段であり、例えばキーボード、マウスポインタ、テンキー等の入力装置によって実現される。データベース２０には、過去の操業データ（実績データ）が保存されている。
【００２３】  演算部３０は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等からなるプロセッサと、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やＲＯＭ（Read  Only  Memory）等からなるメモリ（主記憶部）と、によって実現される。演算部３０は、プログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部等を制御することにより、所定の目的に合致した機能を実現する。演算部３０は、当該プログラムの実行を通じて、発生量算出部３１およびバラツキ算出部３２として機能する。
【００２４】  発生量算出部３１は、過去の操業データにおける蒸気の発生量（以下、「蒸気発生量」という）と蒸気の使用量（以下、「蒸気使用量」という）との関係を学習させた学習モデルを用いて、実際に使用可能な蒸気発生量（使用可能蒸気量）を算出する。ここで、「実際に使用可能な蒸気発生量」とは、例えば放熱によって蒸気が液体化することによる損失（蒸気損失）を考慮した蒸気発生量である。また、「実際に使用可能な蒸気発生量」とは、工場で発生した蒸気の量から、前記した蒸気損失を差し引いた蒸気の量のことを示している。
【００２５】  発生量算出部３１は、具体的には、過去の操業データにおける蒸気発生量と蒸気使用量との関係を学習させた学習モデルを用いて、蒸気発生量に対する蒸気の使用率（以下、「蒸気使用率」という）を算出する。蒸気使用率は、例えば「蒸気使用量／蒸気発生量」で表すことができる。また、学習モデルの学習は、回帰分析または自己回帰移動平均等の手法を用いることができる。また、回帰分析の具体的手法としては、例えば線形回帰の一種である最小二乗法等が挙げられるが、ニューラルネットワークや決定木等の機械学習モデルであっても構わない。
【００２６】  発生量算出部３１は、学習に用いる学習データ（教師データ）として、現在の気候条件と類似した気候条件における学習データを用いる。すなわち、発生量算出部３１は、過去の操業データのうち、現在の気候条件と類似した気候条件下の操業データに含まれる蒸気発生量および蒸気使用量を教師データとして用いて、学習モデルの学習を行う。この「現在の気候条件と類似した気候条件下の操業データ」とは、例えば時間的にあまり離れていない直近の操業データのことを示している。
【００２７】  発生量算出部３１は、例えば「直近１時間前〜４０時間前」までの操業データに含まれる蒸気発生量および蒸気使用量を教師データとして用いることができる。このように、なるべく直近の操業データを用いて学習モデルの学習を行うことにより、蒸気発生量の予測精度が向上する。そして、発生量算出部３１は、操業時に取得（予測または測定）した蒸気発生量に対して、蒸気使用率を乗算することにより、実際に使用可能な蒸気発生量を算出する。
【００２８】  バラツキ算出部３２は、発生量算出部３１で算出した蒸気発生量について、当該蒸気に関連した特徴量に応じたバラツキを算出する。そして、バラツキ算出部３２は、表示部４０を通じて、算出したバラツキをオペレータ（運用者）に提示する。「蒸気に関連した特徴量」としては、例えば海面気圧、気温、湿度等が挙げられる。ここで、「バラツキ」とは、蒸気発生量と、学習された蒸気使用率の学習モデルを利用して算出される蒸気使用量との差の標準偏差（σ）や２σ、あるいは分散、ＲＭＳＥ等の、いわゆるバラツキを評価する統計量であればよい。ここでは一例として１σを利用したものについて説明している。
【００２９】（気体量予測方法）  本実施形態に係る気体量予測方法について、図２を参照しながら説明する。なお、学習モデルの学習方法は、演算部３０の発生量算出部３１およびバラツキ算出部３２が主体となって実施される。
【００３０】  まず、発生量算出部３１は、処理に必要となる過去の操業データ（蒸気発生量および蒸気使用量）をデータベース２０から読み込む（ステップＳ１）。続いて、発生量算出部３１は、回帰分析または自己回帰移動平均等の手法を用いて、蒸気使用率を算出する（ステップＳ２）。
【００３１】  続いて、発生量算出部３１は、操業時に取得した蒸気発生量に対して、蒸気使用率を乗算することにより、実際に使用可能な蒸気発生量を算出する（ステップＳ３）。続いて、バラツキ算出部３２は、ステップＳ３で算出した蒸気発生量について、当該蒸気に関連した特徴量（例えば海面気圧、気温、湿度等）に応じたバラツキを算出する。そして、バラツキ算出部３２は、表示部４０を通じて、当該バラツキをオペレータに提示する（ステップＳ４）。
【００３２】  本実施形態に係る気体量予測装置１および気体量予測方法によれば、気体の圧力や流速等の測定や複雑な計算を必要とすることなく、過去の操業データにおける気体の発生量および使用量を用いて、工場で実際に使用可能な気体の量を、簡便に予測することができる。
【００３３】  また、本実施形態に係る気体量予測装置１および気体量予測方法によれば、実際に使用可能な蒸気発生量を予測することに加えて、蒸気に関連した特徴量（例えば海面気圧、気温、湿度等）に応じたバラツキを算出して提示する。これにより、オペレータがより正確な蒸気の運用計画を作成することが可能となり、エネルギー管理の信頼性が向上する。
【００３４】（工場の操業方法）  前記した気体量予測方法は、工場の操業方法に適用することも可能である。この場合、前記した気体量予測方法によって予測された、実際に使用可能な気体（蒸気）の発生量に基づいて、工場における気体の運用方法を変更することにより、工場の操業計画を変更する。
【００３５】  また、工場の操業方法では、前記した気体量予測方法によって予測された実際に使用可能な気体の発生量に加えて、前記した気体に関連した特徴量（例えば海面気圧、気温、湿度等）および当該特徴量に応じたバラツキに基づいて、工場における操業計画を変更してもよい。
【実施例】
【００３６】  本実施形態に係る気体量予測方法の実施例について、図３〜図８を参照しながら説明する。本実施例では、前記した気体量予測方法のステップＳ１〜Ｓ４を実施し、その効果等を検証した。【００３７】  まず、２４時間ごとに直近１時間前〜４０時間前までの操業データを用いて線形回帰分析（最小二乗法）を行うことにより、蒸気使用率を算出した。線形回帰分析の際の説明変数は蒸気発生量とし、目的変数は蒸気使用量とした。【００３８】  ここで、図３は、予測に用いる操業データ（教師データ）の数と、予測誤差（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ：ＲＭＳＥ）との関係を示すグラフである。同図に示すように、蒸気発生量の予測精度は、操業データの数に依存しており、どの時点まで遡った操業データを用いるかによって、予測精度が変化する。そのため、同図に示すように、予測に用いる操業データを予め評価し、予測に用いる操業データの数を決定する。本実施例では、最も精度のよかった「直近１時間前〜４０時間前まで」の操業データを用いた。なお、操業データの検証期間は３ヶ月間である。【００３９】  続いて、操業時に取得した蒸気発生量に対して、蒸気使用率を乗算することにより、実際に使用可能な蒸気発生量を算出した。なお、実際に使用可能な蒸気発生量は、実際には予め算出した蒸気発生量の予測値に蒸気使用率を乗算して求めるが、本実施例では蒸気発生量の予測が１００％当たる理想的な状況を想定し、蒸気発生量の実績値を用いた。【００４０】  ここで、図４は、蒸気使用量と、蒸気使用率を用いて補正を行う前の蒸気発生量との関係を示す散布図である。同図に示すように、蒸気使用率を用いた蒸気発生量の補正前は、蒸気発生量に対して蒸気使用量が低い分布となっている。【００４１】  一方、図５は、蒸気使用量と、蒸気使用率を用いて補正を行った後の蒸気発生量（使用可能蒸気量）との関係を示す散布図である。同図に示すように、蒸気使用率を用いた蒸気発生量の補正後は、蒸気発生量と蒸気使用量とが相関していることが分かる。【００４２】  また、図６は、蒸気使用率による補正前後の蒸気発生量の誤差を、ＲＭＳＥで比較した棒グラフである。同図に示すように、蒸気使用率を用いて蒸気発生量を補正することにより、精度が８０％改善していることがわかる。このように、本発明によれば、例えば前日１５時の時点で、翌日の蒸気発生量（使用可能蒸気量）を取得することができるため、オペレータがより正確な蒸気の運用計画を作成することが可能となる。【００４３】  図７は、海面気圧と、蒸気発生量の補正誤差との関係を示す散布図である。なお、「蒸気発生量の補正誤差」とは、同図の横軸に示したように、蒸気使用量から補正後の蒸気発生量を差し引いたものを示している。同図に示すように、海面気圧が低いと補正誤差のバラツキが小さく、海面気圧が高くなるにつれて補正誤差のバラツキが大きくなることがわかる。【００４４】  図８は、海面気圧の大小に応じた蒸気発生量の補正誤差を、確率分布で示した図である。同図に示すように、海面気圧が低いＡ（海面気圧＜１０００ｈｐａ）の場合、補正誤差のバラツキが小さいため、急峻な確率分布となる。一方、海面気圧が高いＢ（海面気圧＞１０２０ｈｐａ）の場合、蒸気発生量の補正誤差のバラツキが大きいため、緩やかな確率分布となる。【００４５】  本実施形態に係る気体量予測方法では、例えば前記した図４、図５、図７および図８に示したバラツキを一画面にまとめて、表示部４０に表示することにより、補正後の蒸気発生量（使用可能蒸気量）の信頼性をオペレータにガイダンスすることができる。そして、このようなガイダンスを受けたオペレータは、例えば海面気圧が高い場合は蒸気発生量の補正誤差のバラツキが大きくなることから、製鋼の二次精錬で蒸気を大量に使用するＲＨ（Ruhrstahl  Heraeus）プロセスの開始時間を調整する（遅らせるまたは早める）。これにより、蒸気運用の安定化を図ることができる。なお、ＲＨプロセスでは、Ａｒガスで溶鋼を還流して脱ガスする他に、溶鋼に酸素を吹き付けて脱炭するが、その反応を促進させるために、蒸気を装置外に排出して真空槽を減圧する。【００４６】  このように、蒸気発生量の補正誤差のバラツキを、海面気圧のような特定の特徴量で評価し、その特徴量の値に応じて、蒸気使用の多い特定のプロセスの操業条件（例えば操業開始時刻、操業終了時刻、蒸気使用量等）を変更する。これにより、工場全体での蒸気使用量が発生量を超えず、かつ蒸気使用を効率的で安定なものとすることができる。【００４７】  以上、本発明に係る気体量予測方法、工場の操業方法および気体量予測装置について、発明を実施するための形態および実施例により具体的に説明したが、本発明の趣旨はこれらの記載に限定されるものではなく、請求の範囲の記載に基づいて広く解釈されなければならない。また、これらの記載に基づいて種々変更、改変等したものも本発明の趣旨に含まれることはいうまでもない。【００４８】  例えば、本実施形態に係る気体量予測方法、工場の操業方法および気体量予測装置では、気体が蒸気であることを前提として説明を行ったが、気体が発生ガスである場合にも適用可能である。
【符号の説明】
【００４９】  １  気体量予測装置  １０  入力部  ２０  データベース（ＤＢ）  ３０  演算部  ３１  発生量算出部  ３２  バラツキ算出部  ４０  表示部
【要約】  気体量予測方法は、工場で発生する気体の量を予測する方法であり、過去の操業データにおける気体の発生量と気体の使用量との関係を学習させた学習モデルを用いて、実際に使用可能な気体の発生量を算出する発生量算出ステップを含む。【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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