(57)【要約】【課題】従来に比してノウハウを有効に活用することができるプラントの操業状態推定装置及び操業状態推定方法を提供する。【解決手段】  プラントの操業状態推定装置は、プラントの所定の対象項目についての操業データを入力とし、プラントの対象項目とは異なる項目についての操業状態の推定値を出力とする推定モデルに操業データを入力し、推定モデルから出力される推定値を取得する。操業状態推定装置は、取得された推定値の評価を受け付け、プラントの過去の操業データ、操業データを推定モデルに入力したときの推定値、及び推定値の評価に基づいて、推定モデルを更新する。【選択図】図１
2019040546.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの所定の対象項目についての操業データを入力とし、前記プラントの前記対象項目とは異なる項目についての操業状態の推定値を出力とする推定モデルに、前記操業データを入力し、前記推定モデルから出力される前記推定値を取得する推定手段と、
前記推定手段により取得された前記推定値の評価を受け付ける評価手段と、
前記プラントの操業データを記憶する操業実績記憶部と、
前記操業実績記憶部に記憶された前記操業データを前記推定モデルに入力したときの推定値を記憶する推定結果記憶部と、
前記推定結果記憶部に記憶された前記推定値の評価を記憶する評価結果記憶部と、
前記操業実績記憶部に記憶された前記操業データ、前記推定結果記憶部に記憶された前記推定値、及び前記評価結果記憶部に記憶された前記評価に基づいて、前記推定モデルを更新するモデル更新手段と
を備える、
プラントの操業状態推定装置。
【請求項２】
前記推定モデルは、調整可能なパラメータを含み、
前記モデル更新手段は、前記操業データ、前記推定値及び前記評価に基づいて前記パラメータを調整することにより前記推定モデルを更新するように構成されている、
請求項１に記載のプラントの操業状態推定装置。
【請求項３】
前記推定モデルは、統計解析手法により得られる統計モデルを含む、
請求項２に記載のプラントの操業状態推定装置。
【請求項４】
前記推定モデルは、前記プラントにおける物理現象を模倣した物理モデルを含む、
請求項２又は３に記載のプラントの操業状態推定装置。
【請求項５】
前記モデル更新手段は、前記操業データに重みを設定し、設定された前記重みにより重み付けされた前記操業データに基づいて、前記推定モデルを更新するように構成されている、
請求項１乃至４の何れかに記載のプラントの操業状態推定装置。
【請求項６】
前記プラントは製鋼に用いられる電気炉であり、
前記操業データは前記電気炉が有する電極の抵抗値、前記電気炉に投入される原料、前記電気炉が発生する副生ガス成分、前記副生ガスの温度のそれぞれに関する情報を含み、
前記推定値は、前記電極の長さである、
請求項１乃至５の何れかに記載のプラントの操業状態推定装置。
【請求項７】
プラントの所定の対象項目についての操業データを入力とし、前記プラントの前記対象項目とは異なる項目についての操業状態の推定値を出力とする推定モデルに前記操業データを入力し、前記推定モデルから出力される前記推定値を取得するステップと、
取得された前記推定値の評価を受け付けるステップと、
前記プラントの過去の操業データ、前記操業データを前記推定モデルに入力したときの推定値、及び前記推定値の評価に基づいて、前記推定モデルを更新するステップと
を有する、
プラントの操業状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現場のノウハウを用いてプラントの操業状態を推定する操業状態推定装置及び操業状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場、設備等のプラントの安定的な操業には、熟練者により蓄積された現場でのノウハウが重要な役割を占める。特許文献１には、浄水場設備におけるｐＨ、濁度、ｐＨ調整のための薬品注入量、凝集剤注入率等の操業データを保存し、多項目の帳票データ等からサポートベクタマシン等で操業データをグルーピングすることにより法則性をノウハウとして自動的に抽出する方法が開示されている。また、特許文献２には、原子力プラントにおける操業のノウハウを、熟練者が装置に入力し登録する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−６０１３５号公報
【特許文献２】特開２００５−２１５３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された方法では、判断基準が定まっていればその判断基準に合致するノウハウを抽出することができるが、ノウハウを正確に抽出することができるような判断基準を設定することは困難であるため、抽出することができないノウハウが発生したり、ノウハウではない情報を抽出したりすることが考えられる。また、特許文献２に開示された方法では、熟練者がノウハウを装置に入力するため正確にノウハウのみを登録することができるが、言葉で表現することが難しいノウハウ、熟練者がノウハウとして認識していない知識等を登録することはできない。したがって、これらの特許文献１及び２に開示された方法では、抽出又は登録された情報が不適切な場合があり、プラントの操業にノウハウを十分有効に活用することができない。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、上記課題を解決することができるプラントの操業状態推定装置及び操業状態推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明の一の態様のプラントの操業状態推定装置は、プラントの所定の対象項目についての操業データを入力とし、前記プラントの前記対象項目とは異なる項目についての操業状態の推定値を出力とする推定モデルに、前記操業データを入力し、前記推定モデルから出力される前記推定値を取得する推定手段と、前記推定手段により取得された前記推定値の評価を受け付ける評価手段と、前記プラントの操業データを記憶する操業実績記憶部と、前記操業実績記憶部に記憶された前記操業データを前記推定モデルに入力したときの推定値を記憶する推定結果記憶部と、前記推定結果記憶部に記憶された前記推定値の評価を記憶する評価結果記憶部と、前記操業実績記憶部に記憶された前記操業データ、前記推定結果記憶部に記憶された前記推定値、及び前記評価結果記憶部に記憶された前記評価に基づいて、前記推定モデルを更新するモデル更新手段とを備える。
【０００７】
この態様において、前記推定モデルは、調整可能なパラメータを含み、前記モデル更新手段は、前記操業データ、前記推定値及び前記評価に基づいて前記パラメータを調整することにより前記推定モデルを更新するように構成されていてもよい。
【０００８】
また、上記態様において、前記推定モデルは、統計解析手法により得られる統計モデルを含んでもよい。
【０００９】
また、上記態様において、前記推定モデルは、前記プラントにおける物理現象を模倣した物理モデルを含んでもよい。
【００１０】
また、上記態様において、前記モデル更新手段は、前記操業データに重みを設定し、設定された前記重みにより重み付けされた前記操業データに基づいて、前記推定モデルを更新するように構成されていてもよい。
【００１１】
また、上記態様において、前記プラントは製鋼に用いられる電気炉であり、前記操業データは前記電気炉が有する電極の抵抗値、前記電気炉に投入される原料、前記電気炉が発生する副生ガス成分、前記副生ガスの温度のそれぞれに関する情報を含み、前記推定値は、前記電極の長さであってもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様のプラントの操業状態推定方法は、プラントの所定の対象項目についての操業データを入力とし、前記プラントの前記対象項目とは異なる項目についての操業状態の推定値を出力とする推定モデルに前記操業データを入力し、前記推定モデルから出力される前記推定値を取得するステップと、取得された前記推定値の評価を受け付けるステップと、前記プラントの過去の操業データ、前記操業データを前記推定モデルに入力したときの推定値、及び前記推定値の評価に基づいて、前記推定モデルを更新するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係るプラントの操業状態推定装置及び操業状態推定方法によれば、従来に比してノウハウを有効に活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施の形態に係る操業状態推定システムの構成を示す模式図。
【図２】電気炉の構成の概要を示す模式図。
【図３】実施の形態に係る操業状態推定装置の構成を示すブロック図。
【図４】実施の形態に係る操業状態推定装置による操業状態推定処理の手順を示すフローチャート。
【図５】モデル更新処理の手順を示すフローチャート。
【図６】推定処理の手順を示すフローチャート。
【図７】推定結果出力処理の手順を示すフローチャート。
【図８】評価処理の手順を示すフローチャート。
【図９】推定結果画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。また、以下に示す各実施の形態では製鋼用の電気炉を例に挙げて説明するが、本発明の適用対象はこれらに限定されるわけではなく、電気炉以外のプラントを適用対象とすることも可能である。
【００１６】
＜操業状態推定システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る操業状態推定システムの構成を示す模式図である。操業状態推定システム１０は、電気炉２０と、操業状態推定装置３０とを備えている。
【００１７】
図２は、電気炉２０の構成の概要を示す模式図である。電気炉２０は、容器状の炉本体２１と、その上部開口に設けられた炉蓋２２とを備えている。炉蓋２２には、複数（例えば、３本）の電極２３が上下に貫通するように支持されており、電極２３の下側部分は炉内に挿入されている。また、炉蓋２２には原料装入口２４が設けられており、この原料装入口２４から炉内に原料２５が装入される。電極２３には電気が流れており、これにより電極２３の先端（下端）部分に生じるアーク熱及び抵抗熱によって電極２３の先端付近の原料２５が融解する。溶融したメタル２６は炉内の下部に溜まり、バッチ操業により一定時間おきに炉本体２１に設けられた排出口２７より排出される。
【００１８】
電極２３は黒鉛から構成された人造黒鉛電極であり、上下に延びる棒状をなしている。かかる電極２３は炉蓋２２に設けられた支持部２８により下垂支持される。支持部２８は、電極２３を上下方向に移動させることができ、これにより電極２３の先端位置を上昇又は下降させることができる。また、使用に応じて電極２３は消耗していくため、消耗量に合わせて支持部２８の上方から電極の原料が投入され、順次焼成されて電極２３が形成される。
【００１９】
図１を再び参照する。かかる電気炉２０には、複数のセンサ４０〜４４が設置される。センサ４０は排ガス成分を検出し、センサ４１は排ガス温度を検出する。センサ４２は電極２３の抵抗値を検出し、センサ４３は電極２３の上げ下げ量を検出する。センサ４４は電極２３の消費電力量を検出する。これらのセンサ４０〜４４は操業状態推定装置３０に接続されている。
【００２０】
次に、本実施の形態に係る操業状態推定装置３０の構成について説明する。電気炉２０の操業中、電極２３の先端は炉内の原料２５に埋まっており、その先端の位置を外部から確認したり、検出したりすることはできない。そこで、操業状態推定装置３０は、電気炉２０の操業に係る操業データから、電極２３の基準位置（例えば、支持部２８の下端位置）から先端までの距離である電極長さを操業状態として推定する。
【００２１】
図３は、本実施の形態に係る操業状態推定装置の構成を示すブロック図である。操業状態推定装置３０は、コンピュータによって実現される。図３に示すように、操業状態推定装置３０は、制御部３１０と、入力部３２０と、表示部３３０とを備えている。本体３１０は、ＣＰＵ３１１、ＲＯＭ３１２、ＲＡＭ３１３、ハードディスク３１５、入出力インタフェース３１６、及び映像出力インタフェース３１７を備えており、ＣＰＵ３１１、ＲＯＭ３１２、ＲＡＭ３１３、ハードディスク３１５、入出力インタフェース３１６、及び映像出力インタフェース３１７は、バスによって接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ３１１は、ＲＡＭ３１３にロードされたコンピュータプログラムを実行する。そして、電気炉２０の操業状態推定用のコンピュータプログラムである操業状態推定プログラム３５０をＣＰＵ３１１が実行することにより、コンピュータが操業状態推定装置３０として機能する。また、操業状態推定プログラム３５０には、操業状態の推定に用いられる推定モデル３６０が含まれる。
【００２３】
ＲＡＭ３１３は、ハードディスク３１５に記録されている操業状態推定プログラム３５０の読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ３１３は、ＣＰＵ３１１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３１１の作業領域として利用される。
【００２４】
ハードディスク３１５には、操業状態推定プログラム３５０がインストールされている。また、ハードディスク３１５には、電気炉２０についての所定の対象項目についての操業データを格納する操業実績データベース（操業実績ＤＢ）３７０と、推定モデル３６０による推定結果を格納する推定結果データベース（推定結果ＤＢ）３８０と、推定モデル３６０により得られる推定値の評価結果を格納する評価結果データベース（評価結果ＤＢ）３９０とが設けられている。操業実績ＤＢ３７０、推定結果ＤＢ３８０、及び評価結果ＤＢ３９０のそれぞれには、保存日時、バッチナンバー、及び製造する材料種の各データが格納されており、これらによってそれぞれのデータベースに格納されているデータが対応付けられている。
【００２５】
操業データは、上記の各センサ４０〜４４から出力されたデータ及びプラントの操業に用いられたデータ（例えば、排出メタルの成分、電極２３の上げ下げの履歴等）が含まれる。さらに詳しくは、操業データには、電気炉２０からの排ガスの成分及び温度、排出メタルの成分等の炉内全体の環境に関する全体データと、電極２３の周辺の排ガス成分及び温度、各電極２３の上下動、各電極２３の使用電力量等の各電極２３周辺の環境に関する局所データとが含まれる。推定モデル３６０は、操業データを入力とし、操業データとは異なる項目である電極長さを推定する。電極長さは、外部から検知できない項目であり、操業実績ＤＢ３７０に記憶された操業データを推定モデル３６０に入力したときの電極長さの推定値が推定結果ＤＢ３８０に格納される。また、評価結果については、後述するように、１０段階の段階式の評価値として与えられる。つまり、「１」〜「１０」の評価値があり、評価が低いほど低い評価値が付けられ、評価が高いほど高い評価が付けられる。評価結果ＤＢ３９０には、推定結果ＤＢ３８０に記憶された推定値に対する評価が格納される。
【００２６】
ここで、推定モデル３６０について説明する。推定モデル３６０は、統計的手法である重回帰分析により得られる統計モデル（重回帰式）であり、次式（１）として与えられる。
【数１】
2019040546.tif 000003
但し、Ｙは目的変数であり、Ｘｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ：ｎは推定に用いる測定データの項目数）は説明変数であり、ａ（ａ＝［ａ０，ａ１，…，ａｎ］）はパラメータである。
【００２７】
入出力インタフェース３１６には、キーボード及びマウスからなる入力部３２０が接続されており、ユーザが当該入力部３２０を使用することにより、操業状態推定装置３０にデータを入力することが可能である。また、入出力インタフェース３１６には、上述したセンサ４０〜４４のそれぞれが接続されており、これらセンサ４０〜４４から出力データを受信するように構成されている。
【００２８】
映像出力インタフェース３１７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部３３０に接続されており、ＣＰＵ３１１から与えられた画像データに応じた映像信号を表示部３３０に出力するようになっている。表示部３３０は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００２９】
＜操業状態推定システムの動作＞
以下、本実施の形態に係る操業状態推定システムの動作について説明する。操業状態推定装置３０のＣＰＵ３１１は、操業状態推定プログラム３５０を実行することで、以下に説明する操業状態推定処理を実行する。図４は、本実施の形態に係る操業状態推定装置３０による操業状態推定処理の手順を示すフローチャートである。電気炉２０の操業中、センサ４０〜４４によりデータが出力され、これらを含む操業データが操業状態推定装置３０に与えられる。
【００３０】
操業状態推定装置３０が操業データを受信すると（ステップＳ１０１）、ＣＰＵ３１１はこれらの操業データを保存日時、バッチナンバー、及び材料種と共に操業実績ＤＢ３７０に格納する（ステップＳ１０２）。次にＣＰＵ３１１は、モデル更新処理を実行する（ステップＳ１０３）。
【００３１】
図５は、モデル更新処理の手順を示すフローチャートである。モデル更新処理において、まずＣＰＵ３１１は、操業実績ＤＢ３７０から過去の操業データを取得する（ステップＳ２０１）。このとき、複数の保存日時分の操業データが取得される。また、ＣＰＵ３１１は、推定結果ＤＢ３８０から過去の電極長さの推定値を取得し（ステップＳ２０２）、評価結果ＤＢ３９０から過去の評価結果を取得する（ステップＳ２０３）。これらの推定値及び評価結果についてもまた複数の保存日時分のデータが取得される。
【００３２】
上述したように、推定値の評価結果は１０段階の評価値として与えられる。ＣＰＵ３１１は、各評価結果に対して重みを設定する（ステップＳ２０４）。この処理では、評価値が高いほど大きい重みが、評価値が低いほど小さい重みが設定される。ここで設定された重みは、保存日時、バッチナンバー、及び材料種によって評価結果に紐付けられた操業データに対して割り当てられる。
【００３３】
次にＣＰＵ３１１は、ステップＳ２０１において取得された操業データの一部を、モデル変数ｘ０ｉの値として抽出する（ステップＳ２０５）。モデル変数として使用される操業データは、ステップＳ２０１において取得された操業データ（項目数ｍ）のｎ個の項目（ｎ＜ｍ）であり、この処理では、各保存日時のｎ個の項目の操業データが抽出される。
【００３４】
次表は、抽出された操業データを説明するためのものである。次表において、一行の各データは互いに保存日時、バッチナンバー、及び材料種によって対応付けられている。つまり、ｙ１，ｘ１１，ｘ１２，…，ｘ１ｎは互いに対応している。これは、ｘ１１，ｘ１２，…，ｘ１ｎの各操業データを用いて、過去に推定値ｙ１が得られたことを意味する。同様に、ｙ２，ｘ２１，ｘ２２，…，ｘ２ｎは互いに対応しており、ｙＮ，ｘＮ１，ｘＮ２，…，ｘＮｎは互いに対応している。但し、ＮはステップＳ２０１〜Ｓ２０３において操業実績ＤＢ３７０，推定結果ＤＢ３８０，及び評価結果ＤＢ３９０から取得されたレコード数である。抽出された操業データと、ステップＳ２０２及びＳ２０３によって得られた推定値及び評価値とは、保存日時、バッチナンバー、及び材料種によって互いに対応付けられる。以下、互いに対応する操業データ、推定値及び評価値の組合せをデータセットという。
【表１】
2019040546.tif 000004
【００３５】
次にＣＰＵ３１１は、重み付き重回帰分析により推定モデル３６０を更新する（ステップＳ２０６）。以下、この処理について説明する。目的変数Ｙ，説明変数Ｘ，重みｔは次式（２）のように表される。
【数２】
2019040546.tif 000005
また、ｔより次のＷが式（３）で与えられる。
【数３】
2019040546.tif 000006
【００３６】
Ｙ，Ｘ，Ｗを用いた重み付き重回帰分析により、パラメータａ（ａ＝［ａ０，ａ１，…，ａｎ］）が式（４）により求められる。
【数４】
2019040546.tif 000007
このようにしてパラメータａ（ａ＝［ａ０，ａ１，…，ａｎ］）を求めることで、新たな推定モデル３６０が構築される。得られたパラメータａ（ａ＝［ａ０，ａ１，…，ａｎ］）は、ハードディスク３１５に記憶される。以上で、モデル更新処理が終了する。
【００３７】
図４を再び参照する。モデル更新処理の後、ＣＰＵ３１１は、最新の操業データから電極長さを推定する推定処理を実行する（ステップＳ１０４）。
【００３８】
図６は、推定処理の手順を示すフローチャートである。推定処理において、まずＣＰＵ３１１は、ハードディスク３１５からパラメータａ（ａ＝［ａ０，ａ１，…，ａｎ］）を読み出す（ステップＳ３０１）。またＣＰＵ３１１は、ステップＳ２０１において取得された操業データのうち、最新の（つまり、保存日時が最も新しい）データの上記ｎ個の項目（以下、「推定対象データ」という）を抽出する（ステップＳ３０２）。
【００３９】
次にＣＰＵ３１１は、抽出された最新の操業データを推定モデル３６０に適用し、電極長さの推定値を算出する（ステップＳ３０３）。推定対象データｘ０ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）、推定値ｙｐ０とすると、下式（５）により推定値ｙｐ０の算出が行われる。係る推定値の算出は、電極２３毎に行われる。
【数５】
2019040546.tif 000008
【００４０】
ＣＰＵ３１１は、上記のようにして算出された推定値を、保存日時、バッチナンバー、及び材料種と共に推定結果ＤＢ３８０に登録する（ステップＳ３０４）。以上で、推定処理が終了する。
【００４１】
図４を再び参照する。推定処理の後、ＣＰＵ３１１は、電極長さの推定値を出力する推定結果出力処理を実行する（ステップＳ１０５）。
【００４２】
図７は、推定結果出力処理の手順を示すフローチャートである。推定結果出力処理において、まずＣＰＵ３１１は、推定結果ＤＢ３８０から最新の推定値を読み出す（ステップＳ４０１）。またＣＰＵ３１１は、読み出された推定値を含む推定結果画面を表示部３３０に表示させる（ステップＳ４０２）。以上で、推定結果出力処理が終了する。
【００４３】
図４を再び参照する。推定結果出力処理の後、ＣＰＵ３１１は、電極長さの推定値を評価する評価処理を実行する（ステップＳ１０６）。
【００４４】
図８は、評価処理の手順を示すフローチャートである。評価処理において、ＣＰＵ３１１は、ユーザからの評価値の入力を受け付ける（ステップＳ５０１）。図９は、推定結果画面の一例を示す図である。推定結果画面６００には、各電極２３の電極長さの推定値６０１が含まれる。また、各推定値に対応して、評価値を入力するための入力ボタン６０２ａ，６０２ｂと、入力された評価値を表示する評価値表示部６０３とが設けられている。ユーザは、電気炉２０に設けられた各種センサの出力等を確認した上で、電極長さの推定値６０１が妥当な値であるかどうか、自分自身の経験から得られたノウハウに基づいて評価し、入力ボタン６０２ａ，６０２ｂを操作することによりその評価値を操業状態推定装置３０に入力する。評価値は１０段階の段階式であり、ユーザは、評価値を評価値表示部６０３に表示されている値からさらに増やしたい場合にはその数だけ入力ボタン６０２ａを選択し、減らしたい場合にはその数だけ入力ボタン６０２ｂを選択する。このようにして、１０段階の評価値が操業状態推定装置３０に入力される。
【００４５】
また、推定結果画面６００には、推定値を保存するための保存ボタン６０４が設けられており、ユーザが入力部３２０を操作して保存ボタン６０４を選択することで、入力された推定値の保存指示がＣＰＵ３１１に与えられる。図８を再び参照する。評価値が入力され、その保存指示が与えられると、ＣＰＵ３１１は、保存日時、バッチナンバー、及び材料種と共に評価値を評価結果ＤＢ３９０に登録する（ステップＳ５０２）。以上で、評価処理が終了する。
【００４６】
図４を再び参照する。評価処理の後、ＣＰＵ３１１は、ステップＳ１０１へ処理を戻し、再度ステップＳ１０１〜Ｓ１０６を繰り返す。
【００４７】
以上に説明したように、評価値が高い場合の重みは大きく、評価値が低い場合の重みは小さい。このような重みは各データセットに割り当てられ、データセットとそれに対応する重みとを用いて重回帰分析が行われる。このため、重みが大きい、即ち評価値が高いデータセットほど更新される推定モデル３６０に与える影響が大きく、重みが小さい、即ち評価値が低いデータセットほどその影響が小さくなる。ユーザ（熟練者）が推定値を評価するときには、自分の過去の経験から得られた知識（ノウハウ）にしたがって評価値を設定するため、ユーザのノウハウが重みとして推定モデル３６０の構築に反映される。よって、更新を繰り返すことで、推定モデル３６０はユーザのノウハウに近い推定を行うことができるようになる。
【００４８】
（その他の実施の形態）
上述した実施の形態においては、推定モデル３６０を統計モデルとする構成について述べたが、これに限定されるものではない。推定モデル３６０を電気炉２０の炉内における物理現象を模擬した物理モデルとすることも可能である。但し、推定モデル３６０は調整可能なパラメータを含んでいる必要がある。例えば、パラメータを含む物理モデルとしては、電極２３に供給される電力Ｗ（又は電力量）と電極２３の消耗量Ｃとの間の物理的関係を、Ｃ＝ｂＷ（ｂ：パラメータ）等のモデル式で模擬したものとすることができる。また、推定モデル３６０を、統計モデルと物理モデルとを組み合わせたものとすることもできる。
【００４９】
また、上述した実施の形態においては、重回帰分析を用いて推定モデル３６０を更新する構成について述べたが、これに限定されるものではない。ＰＬＳ（Partial Least Squares）、サポートベクトル回帰等の他の統計解析手法を用いて推定モデル３６０を更新する構成とすることもできる。
【００５０】
また、上述した実施の形態においては、電気炉２０の操業状態として電極長さを推定する構成について述べたが、これに限定されるものではない。電極長さ以外の操業状態、例えば、高炉、加熱炉、焼結機及び焼結炉のような、設備の状態推定が可能なものの、その真偽を容易に確認することができず、現場オペレータのノウハウに依存する傾向のある大型設備の操業健全性を推定する構成とすることもできる。
【００５１】
また、上述した実施の形態では、単一の操業状態推定装置３０によって操業状態推定プログラム３５０のすべての処理が実行される構成について述べたが、本発明はこれに限定されるものではなく、操業状態推定プログラム３５０と同様の処理を、複数の装置（コンピュータ）により分散して実行する分散システムとすることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明のプラントの操業状態推定装置及び操業状態推定方法は、現場のノウハウを用いてプラントの操業状態を推定する操業状態推定装置及び操業状態推定方法等として有用である。
【符号の説明】
【００５３】
１０  操業状態推定システム
２０  電気炉
３０  操業状態推定装置
３１０  制御部
３１１  ＣＰＵ
３２０  入力部
３３０  表示部
３５０  操業状態推定プログラム
３６０  推定モデル
３７０  操業実績データベース
３８０  推定結果データベース
３９０  評価結果データベース
６００  推定結果画面
６０１  推定値
【図１】
2019040546.tif 000009
【図２】
2019040546.tif 000010
【図３】
2019040546.tif 000011
【図４】
2019040546.tif 000012
【図５】
2019040546.tif 000013
【図６】
2019040546.tif 000014
【図７】
2019040546.tif 000015
【図８】
2019040546.tif 000016
【図９】
2019040546.tif 000017