(57)【要約】【課題】予測値に関する統計モデルの信頼度を精度良くかつ簡易に算出することが可能なプラント操業状態予測システムを提供する。【解決手段】プラント操業状態予測システムは、プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得する統計予測値取得手段と、前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段と、前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段と、を備える。【選択図】図４
2019133486.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得する統計予測値取得手段と、
前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段と、
前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
を備えるプラント操業状態予測システム。
【請求項２】
前記統計予測値と、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用いて算出される前記第２変数の物理予測値とを、前記信頼度算出手段により算出された信頼度に応じて合成する予測値合成手段をさらに備える、
請求項１に記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項３】
前記実績値抽出手段は、前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記座標空間における前記統計予測値との距離が短い順に抽出対象の実績値を選択する、
請求項１又は２に記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項４】
前記第２変数についての複数の実績値は、属性値と関連付けられ、
前記実績値抽出手段は、前記統計予測値との距離が短い順に選択される実績値の前記属性値に応じた重みを積算し、積算された重みが閾値に到達するまで抽出対象の実績値を選択する、
請求項３に記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項５】
前記信頼度算出手段は、前記一部の実績値の分散に基づいて前記信頼度を算出する、
請求項１乃至４の何れかに記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項６】
前記第２変数についての複数の実績値は、それぞれについて生成された前記第２変数の統計予測値と関連付けられ、
前記信頼度算出手段は、前記一部の実績値に関連付けられた統計予測値の分散に基づいて前記信頼度を算出する、
請求項１乃至５の何れかに記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項７】
前記第２変数についての複数の実績値は、それぞれについて生成された前記第２変数の統計予測値と関連付けられ、
前記信頼度算出手段は、前記一部の実績値と、前記一部の実績値に関連付けられた統計予測値との誤差の分散に基づいて前記信頼度を算出する、
請求項１乃至６の何れかに記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項８】
前記信頼度算出手段は、前記座標空間における前記一部の実績値のそれぞれと前記統計予測値との距離の総和に基づいて、前記信頼度を算出する、
請求項１乃至７の何れかに記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項９】
前記少なくとも１つの第１変数は、前記プラントの操業中に観測できる変数であり、
前記第２変数は、前記プラントの操業中に観測できない変数である、
請求項１乃至８の何れかに記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項１０】
前記プラントは電気炉であり、
前記第２変数は、前記電気炉に挿入されている電極の長さである、
請求項１乃至９の何れかに記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの第１変数は、前記電気炉から排出される排出ガスの成分及び温度、前記電気炉から出湯される溶湯の成分、前記電極の移動履歴、並びに前記電極の消費電力から選択される、
請求項１０に記載のプラント操業状態予測システム。
【請求項１２】
プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を、統計モデルを用いて生成する統計予測値生成手段と、
前記第２変数についての複数の実績値を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段と、
前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
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用いて前記第２変数の物理予測値を生成する物理予測値生成手段と、
前記統計予測値と前記物理予測値とを、前記信頼度算出手段により算出された信頼度に応じて合成する予測値合成手段と、
を備えるプラント操業状態予測システム。
【請求項１３】
プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得し、
前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出し、
抽出した前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する、
プラント操業状態予測方法。
【請求項１４】
プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得する統計予測値取得手段、
前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段、及び、
前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段、
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント操業状態予測システム、プラント操業状態予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電気炉などのプラントでは、プラントの操業状態を表す変数のうち、操業中に観測できない変数を、統計モデルを用いて予測することが行われている。
【０００３】
統計モデルの信頼度を判断する手法として、特許文献１には、複数の実測値における説明変数の値の範囲を、各実測値の間の距離に基づいて、複数の区間に分割し、推定対象物における説明変数の値が、複数の区間のうちどの区間に属するか判定し、判定された区間に属する複数の実測値と、当該区間における推定モデルによる推定結果とに基づいて、当該推定モデルの信頼度を判断することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−７７２８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
統計モデルでは、実績値が密な密集領域と実績値が疎な過疎領域とが混在する場合、予測精度が一様でない。また、実績値が密な密集領域であっても、バラツキが大きく、予測精度が低いこともある。
【０００６】
上記特許文献１では、説明変数の範囲を、各実測値の間の距離に基づいて、複数の区間に分割した上で、推定対象物における説明変数の値が、複数の区間のうちどの区間に属するか判定するが、区間の端と端で信頼度の傾向が異なることも考えられ、予測精度が高いとは言い難い。また、説明変数の全範囲に渡って区間分割の計算を行うので、計算負荷が高い。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、予測値に関する統計モデルの信頼度を精度良くかつ簡易に算出することが可能なプラント操業状態予測システム、プラント操業状態予測方法、及びプログラム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、本発明の一の態様のプラント操業状態予測システムは、プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得する統計予測値取得手段と、前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段と、前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段と、を備える。
【０００９】
本発明の他の態様のプラント操業状態予測システムは、プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を、統計モデルを用いて生成する統計予測値生成手段と、前記第２変数についての複数の実績値を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段と、前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段と、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用いて前記第２変数の物理予測値を生成する物理予測値生成手段と、  前記統計予測値と前記物理予測値とを、前記信頼度算出手段により算出された信頼度に応じて合成する予測値合成手段と、を備える。
【００１０】
また、本発明の他の態様のプラント操業状態予測方法は、プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得し、前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出し、抽出した前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する。
【００１１】
また、本発明の他の態様のプログラムは、プラントの操業状態を表す少なくとも１つの第１変数の入力値から統計モデルを用いて生成される、前記プラントの操業状態を表す第２変数の統計予測値を取得する統計予測値取得手段、前記第２変数についての複数の実績値の中から、前記少なくとも１つの第１変数の座標空間における前記統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出する実績値抽出手段、及び、前記実績値抽出手段により抽出された前記一部の実績値に基づいて、前記統計予測値を基準とする範囲における前記統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出手段、としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、統計予測値を基準とする範囲に属する一部の実績値を抽出し、当該範囲における統計モデルの信頼度を算出するので、予測値に関する統計モデルの信頼度を精度良くかつ簡易に算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態に係るプラント操業状態予測システムの構成例を示す模式図である。
【図２】電気炉の構成例を示す模式図である。
【図３】操業状態予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】操業状態予測装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】説明変数の座標空間における操業データの分布例を示す図である。
【図６】信頼度出力部の具体構成例を示すブロック図である。
【図７】実績値抽出部を実現するための処理の一例を示すフロー図である。
【図８】操業データの抽出を説明するための図である。
【図９】信頼度算出部を実現するための処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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。
【００１５】
以下に説明する実施形態では、プラントの例として製鋼用の電気炉を挙げて説明するが、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】
［システム構成例］
図１は、実施形態に係るプラント操業状態予測システム１０の構成例を示す模式図である。プラント操業状態予測システム１０は、電気炉２０と、操業状態予測装置３０とを備えている。
【００１７】
図２は、電気炉２０の構成例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】
かかる電気炉２０には、複数のセンサ４０〜４４が設置される（図１参照）。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は操業状態予測装置３０に接続されている。
【００２０】
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観測することはできない。そこで、操業状態予測装置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予測する。
【００２１】
図３は、操業状態予測装置３０の構成例を示すブロック図である。操業状態予測装置３０は、例えばコンピュータによって実現される。操業状態予測装置３０は、制御部３１０と、入力部３２０と、表示部３３０とを備えている。制御部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。電気炉２０の操業状態予測用のコンピュータプログラムである操業状態予測プログラム３５０をＣＰＵ３１１が実行することにより、コンピュータが操業状態予測装置３０として機能する。操業状態予測プログラム３５０には、操業状態の予測に用いられる統計モデル及び物理モデルが含まれる。
【００２３】
ＲＡＭ３１３には、ハードディスク３１５に記憶されている操業状態予測プログラム３５０がロードされる。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、操業状態予測プログラム３５０が記憶されている。操業状態予測プログラム３５０等のプログラムは、例えば光ディスク等の情報記憶媒体を介してハードディスク３１５に供給されてもよいし、インターネット等の通信線を介してハードディスク３１５に供給されてもよい。
【００２５】
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（実績値の例）を格納する操業実績データベース（操業実績ＤＢ）３７０が設けられている。操業実績ＤＢ３７０は、操業状態予測装置３０内に構築されていてもよいし、操業状態予測装置３０とは別のサーバコンピュータ内に構築されていてもよい。
【００２６】
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。統計モデルは、操業データ（第１変数の例）を入力とし、操業データとは異なる項目である電極長さ（第２変数の例）を予測する。電極長さは、操業中に観測できない項目である。
【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、操業状態予測装置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、液晶表示ディスプレイ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】
［機能構成例］
図４は、操業状態予測装置３０の機能構成例を示すブロック図である。操業状態予測装置３０は、統計予測値生成部１１０、物理予測値生成部１２０、信頼度出力部１３０、及び予測値合成部１４０を備えている。各機能部は、操業状態予測装置３０のＣＰＵ３１１がＲＡＭ３１３に記憶された操業状態予測プログラム３５０に従って情報処理を実行することによって実現される。これに限らず、各機能部は、相互に通信可能な複数のサーバコンピュータによって個別に実現されてもよい。
【００３０】
統計予測値生成部１１０は、操業実績ＤＢ３７０に記憶された操業データから統計モデルを用いて統計予測値を算出する。本実施形態では、統計予測値生成部１１０は、電極長さの統計予測値（以下、統計電極長さ予測値という）を算出する。
【００３１】
統計予測値生成部１１０は、全体モデルを用いて全体平均長さを算出する全体モデル算出部１１１、相対モデルを用いて相対長さを算出する相対モデル算出部１１３、及び全体平均長さと相対長さとを合成して統計電極長さ予測値を算出する統計電極長さ予測値算出部１１５を備えている。統計モデルを用いた予測値算出の具体例については後述する。
【００３２】
物理予測値生成部１２０は、物理モデルを用いて物理予測値を算出する。本実施形態では、物理予測値生成部１２０は、電極変化量の物理予測値（以下、物理的電極変化量という）を算出する。物理予測値生成部１２０は、物理モデル算出部１２１及び物理的電極変化量算出部１２３を備えている。
【００３３】
物理モデルは、物理的、冶金的知識から得られる、電気炉２０の炉内における物理現象を模倣したモデルである。物理モデルとしては、例えば単位電力当たりの電極消耗量［ｍｍ／ｋＷｈ］が挙げられる。すなわち、投入電力の積算値を計測することで電極長さを推定することが可能である。
【００３４】
信頼度出力部１３０は、統計予測値生成部１１０により生成される統計予測値の信頼度を算出し、予測値合成部１４０に出力する。具体的には、信頼度出力部１３０は、統計予測値生成部１１０から取得した統計電極長さ予測値の信頼度を、操業実績ＤＢ３７０（記憶手段の例）に記憶された操業データに基づいて算出する。信頼度算出の具体例については後述する。
【００３５】
予測値合成部１４０は、統計予測値生成部１１０が生成した統計予測値と、物理予測値生成部１２０が生成した物理予測値とを、信頼度出力部１３０により算出された信頼度に応じて合成する。具体的には、予測値合成部１４０は、統計電極長さ予測値の信頼度が高いほど統計電極長さ予測値に重きを置いて、一方、信頼度が低いほど物理的電極変化量に重きを置いて、統計電極長さ予測値と物理的電極変化量とを合成する。
【００３６】
［統計モデル］
以下、統計予測値生成部１１０における統計モデルを用いた予測値算出の具体例について説明する。
【００３７】
統計予測値生成部１１０は、複数の電極２３が配備されている電気炉２０において、当該電気炉２０内に挿入され、原料２５に埋まっている各電極２３の先端の位置、すなわち電気炉２０内の挿入された各電極２３の長さを推定する。
【００３８】
電気炉２０の操業データの中には、炉底に溜まってゆく溶解メタル２６の量（高さ）や、排出ガス中におけるＣＯの割合などの電気炉２０内全体の環境に関する情報と、各電極２３周辺における排出ガスの温度や、電極２３ごとの消費電力量などの各電極２３周辺における環境に関する情報がある。
【００３９】
そこで、電気炉２０内全体の環境に関する情報を用いて、複数備えられている電極２３全体における平均的な先端の位置が、炉内全体においてどの辺りに存在しているか、すなわち複数の電極２３全体における平均的な長さを把握し、各電極２３周辺における環境に関する情報を用いて、各電極２３間における相対的な先端の位置、すなわち各電極２３間における相対的な長さを把握する。
【００４０】
これら電極２３の長さに関する二つの情報を用いて、密閉式電気炉２０内に差し込まれた複数の電極２３の長さを、それぞれ推定する。このようにすることで、複数の電極２３が相互に関係し合う電気炉２０においても、各電極２３の長さを正確に推定することが可能になる。
【００４１】
統計予測値生成部１１０は、電気炉２０の操業実績を保存している操業実績ＤＢ３７０と、操業実績ＤＢ３７０から、電気炉２０から排出される排出ガスの成分及び温度、電気炉２０から出湯される溶湯８の成分、電気炉２０内における溶湯８の高さの少なくとも１つ以上を含む、電気炉２０の内部環境に関する操業データを抽出すると共に、抽出した電気炉２０全体に関する操業データを用いて、電極２３全体における平均的な長さを算出する全体モデル算出部１１１と、操業実績ＤＢ３７０から、各電極２３の周辺における排出ガスの温度、電極２３のそれぞれを上下方向に移動させた移動履歴、電極２３ごとの電力量の少なくとも１つ以上を含む、各電極２３に関する操業データを抽出すると共に、抽出した電極２３ごとに関する操業データを用いて、各電極２３間の相対的な長さを算出する相対モデル算出部１１３と、全体モデル算出部１１１で算出された電極２３全体の平均的な長さと、相対モデル算出部１１３で算出された各電極２３間の相対的な長さを用いて、各電極２３の長さを推定する統計電極長さ予測値算出部１１５と、を備えている。
【００４２】
なお、全体モデル算出部１１１及び相対モデル算出部１１３で使用する統計モデルとしては、重回帰モデル、ＰＬＳモデル（Partial Least Squares）、サポートベクトル回帰モデルのいずれかを採用するとよい。
【００４３】
全体モデル算出部１１１は、予め求められている電極２３全体における平均的な長さモデル（全体モデル）に対して、その全体モデルを構築するために必要な変数を確認し、その対象となる電極２３全体に関する変数データを操業実績ＤＢ３７０から抽出する。次に、全体モデル算出部１１１は、抽出した変数データを用いて全体モデルを構築し、電極２３全体における平均的な長さ（電気炉２０における電極２３全体の平均位置）を算出する。
【００４４】
ここで、全体モデル算出部１１１で使用する全体モデル、及び相対モデル算出部１１３で使用する電極２３間の相対的な長さモデル（相対モデル）は、ｙ＝ａ１ Ｆ１ （ｘ１ ）＋ａ２ Ｆ２ （ｘ２ ）＋・・・＋ａｎ Ｆｎ （ｘｎ ）＋ｂで表される。但し、ｙは各モデルの目的変数、ｘ１〜ｎ は各モデルの説明変数、Ｆ１〜ｎ は任意の関数、ａ１〜ｎ およびｂはモデルパラメータである。
【００４５】
全体モデルでは、電気炉２０の全体的な排出ガスの成分や温度、排出されるメタル２６の成分などが少なくとも１つ以上含まれる炉内全体の環境に関する操業データ（第１変数の例）を使用している。また、相対モデルでは、各電極２３周辺の排出ガスの温度や、電極２３のそれぞれを上下方向に移動させた移動履歴、電極２３ごとの電力量の少なくとも１つ以上を含む各電極２３周辺の環境に関する操業データ（第１変数の例）を使用している。
【００４６】
相対モデル算出部１１３は、各電極２３について、予め求められている相対モデルに対して、その相対モデルを構築するために必要な変数を確認し、その電極２３に関する変数データを操業実績ＤＢ３７０から抽出する。次に、相対モデル算出部１１３は、抽出した変数データを用いて相対モデルを構築し、電極２３間の相対的な長さ（電気炉２０における電極２３の相対位置）を算出する。
【００４７】
統計電極長さ予測値算出部１１５は、全体モデル算出部１１１で算出した電極２３全体における平均的な長さを抽出し、相対モデル算出部１１３で算出した各電極２３における相対長さを抽出して、電極２３全体における平均的な長さと、各電極２３における相対長さをそれぞれ合成して、各電極２３の長さを推定する。以上のようにして、統計予測値生成部１１０は、統計電極長さ予測値を算出する。
【００４８】
［信頼度算出］
以下、信頼度算出の具体例について説明する。
【００４９】
図５に示すように、説明変数ＡとＢの座標空間において操業データが密な密集領域と操業データが疎な過疎領域とが混在する場合、統計モデルの予測精度は一様でなく、密集領域では予測精度が高く、過疎領域では予測精度が低くなりやすい。また、密集領域であっても、操業データのバラツキが大きく、予測精度が低いこともある。
【００５０】
そこで、本実施形態では、統計予測値についての統計モデルの予測精度を定量的に評価するために、統計予測値の近傍の操業データに基づいて信頼度を算出している。これにより、統計モデルの信頼度が低い場合には、物理モデル等の別のモデルを利用して予測精度を補完することが可能となる。
【００５１】
図６は、信頼度出力部１３０の具体構成例を示すブロック図である。信頼度出力部１３０は、統計予測値生成部１１０から統計電極長さ予測値を取得し、取得した統計電極長さ予測値の信頼度を操業実績ＤＢ３７０に記憶された操業データに基づいて算出する。
【００５２】
操業実績ＤＢ３７０が記憶する操業データには、過去の操業における電極長さも含まれている。また、過去の操業における電極長さには、実測データと推測データのどちらであるかといった属性情報や、推測データである場合に、直近の実測データからどれだけ時間が経過しているかといった属性情報などが関連付けられている。さらに、過去の操業における電極長さには、その操業について生成された過去の統計電極長さ予測値も関連付けられている。
【００５３】
信頼度出力部１３０は、統計予測値生成部１１０から取得した統計電極長さ予測値を基準とする範囲に属する操業データを操業実績ＤＢ３７０から抽出する実績値抽出部１５０と、実績値抽出部１５０により抽出された操業データに基づいて統計電極長さ予測値を基準とする範囲における統計モデルの信頼度を算出する信頼度算出部１６０とを備えている。
【００５４】
実績値抽出部１５０は、距離算出部１５１、重み算出部１５３、及び近傍データ抽出部１５５を備えている。また、図７は、実績値抽出部１５０を実現するためにＣＰＵ３１１が実行する処理の一例を示すフロー図である。以下では、各機能部の説明に、図７中の対応するステップ番号を付す。
【００５５】
距離算出部１５１は、説明変数の座標空間における統計電極長さ予測値とそれぞれの操業データとの距離を算出する（Ｓ１１）。
【００５６】
説明変数は、図５の例では排出ガス（ＥＦＧ）温度と消費電力量であるが、これらに限られない。説明変数は、電気炉２０の操業中に観測できる変数（第１変数）であればよく、例えば電気炉から排出される排出ガスの成分及び温度、電気炉から出湯される溶湯の成分、電極の移動履歴、並びに電極の消費電力から選択される１以上の変数であってよい。また、座標空間は、２次元に限らず、例えば１次元であってもよいし、３次元以上であってもよい。
【００５７】
重み算出部１５３は、それぞれの操業データの重みを算出する（Ｓ１２）。重みの算出は、それぞれの操業データに関連づけられた属性情報に基づいて行われる。例えば、電極長さが実測データである場合は重みを大きくし、操業者の経験等から推測された推測データである場合は重みを小さくする。また、推測データである場合に、直近の実測データに時間的に近いほど重みを大きくし、離れているほど重みを小さくする。
【００５８】
近傍データ抽出部１５５は、図８に示すように、複数の操業データの中から、説明変数の座標空間における統計電極長さ予測値を基準とする範囲に属する一部の操業データを抽出する。統計電極長さ予測値を基準とする範囲に属する操業データとは、例えば、統計電極長さ予測値との距離が所定の条件を満たす操業データの集合である。
【００５９】
具体的には、近傍データ抽出部１５５は、統計予測値との距離が短い順に抽出対象の操業データを選択する（Ｓ１３）。そして、近傍データ抽出部１５５は、統計予測値との距離が短い順に選択される操業データの属性値に応じた重みを積算し（Ｓ１４）、積算された重みが閾値に到達するまで抽出対象の操業データを選択する（Ｓ１５）。これに限らず、例えば予め定められた数の操業データを選択するようにしてもよい。その後、近傍データ抽出部１５５は、選択された操業データを抽出する（Ｓ１６）。
【００６０】
このように抽出対象の操業データを選択することで、密集領域では抽出範囲を狭くし、過疎領域では抽出範囲を広くするといったように、統計電極長さ予測値の近傍の操業データの密度に応じて抽出範囲の大きさを変えることが可能となる。特に、積算された重みが閾値に到達するまで抽出対象の操業データを選択することで、統計電極長さ予測値の近傍の操業データの重みが大きい場合には抽出範囲をより狭くし、重みが小さい場合には抽出範囲をより広くすることができる。
【００６１】
信頼度算出部１６０は、近傍データ分散算出部１６１、近傍データ分散得点化部１６３、近傍データ距離算出部１６５、近傍データ距離得点化部１６７、及び信頼度合成部１６９を備えている。また、図９は、信頼度算出部１６０を実現するためにＣＰＵ３１１が実行する処理の一例を示すフロー図である。以下では、各機能部の説明に、図９中の対応するステップ番号を付す。
【００６２】
近傍データ分散算出部１６１は、実績値抽出部１５０により抽出された操業データの標準偏差又は分散を算出する（Ｓ２１）。近傍データ分散得点化部１６３は、近傍データ分散算出部１６１により算出された標準偏差又は分散を得点化する（Ｓ２２）。得点は、例えば０以上１以下の値で算出される。ここでは、標準偏差又は分散が小さいほど高得点とされる。これにより、統計電極長さ予測値を基準とする抽出範囲における操業データのバラツキが評価される。
【００６３】
具体的には、近傍データ分散算出部１６１は、抽出された操業データに含まれる過去の操業における電極長さの標準偏差又は分散を算出する。これに限らず、近傍データ分散算出部１６１は、過去の操業における電極長さに関連付けられている過去の統計電極長さ予測値の標準偏差又は分散を算出してもよいし、過去の操業における電極長さと、それに関連付けられている過去の統計電極長さ予測値との誤差の標準偏差又は分散を算出してもよい。
【００６４】
近傍データ距離算出部１６５は、実績値抽出部１５０により抽出された操業データのそれぞれと統計電極長さ予測値との距離の総和を算出する（Ｓ２３）。近傍データ距離得点化部１６７は、近傍データ距離算出部１６５により算出された距離の総和を得点化する（Ｓ２４）。得点は、例えば０以上１以下の値で算出される。ここでは、距離の総和が小さいほど高得点とされる。すなわち、統計電極長さ予測値を基準とする抽出範囲が狭いほど高得点とされる。
【００６５】
信頼度合成部１６９は、近傍データ分散得点化部１６３が算出した得点と、近傍データ距離得点化部１６７が算出した得点とに基づいて信頼度を算出する（Ｓ２５）。信頼度は、例えば０以上１以下の値として算出される。例えば、近傍データ分散得点化部１６３が算出した得点と、近傍データ距離得点化部１６７が算出した得点とを掛け合わせることで信頼度を算出してもよいし、平均を取ることで信頼度を算出してもよい。
【００６６】
これにより、統計電極長さ予測値を基準とする抽出範囲が狭い場合（すなわち、操業データが密な場合）や、抽出範囲における操業データのバラツキが小さい場合には、信頼度が高くなる。一方、統計電極長さ予測値を基準とする抽出範囲が広い場合（すなわち、操業データが疎な場合）や、抽出範囲における操業データのバラツキが大きい場合には、信頼度が低くなる。
【００６７】
以上のように算出された信頼度は、上述したように予測値合成部１４０に出力され、統計電極長さ予測値と物理的電極変化量との合成に利用される（図４参照）。電極長さ合成値は、例えば次式により計算される。
電極長さ合成値＝統計電極長さ予測値×信頼度＋物理的電極変化量×（１−信頼度）
【００６８】
このように、信頼度に応じて統計電極長さ予測値と物理的電極変化量とを合成することで、信頼度が高いときには統計モデルを重点的に使用し、信頼度が低いときには物理モデルを重点的に使用することが可能となる。これにより、統計モデルの信頼度が低い場合には、物理モデルにより生成される物理的電極変化量を用いて予測精度を補完することが可能であるので、総合的な予測精度の向上を図ることが可能である。
【００６９】
なお、以上に説明した実施形態においては、電気炉２０の操業状態として電極長さを予測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、設備の状態予測が可能なものの、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予測する構成とすることもできる。
【符号の説明】
【００７０】
１０  プラント操業状態予測システム、２０  電気炉、３０  操業状態予測装置、３１０  制御部、３１１  ＣＰＵ、３２０  入力部、３３０  表示部、３５０  操業状態予測プログラム、３７０  操業実績データベース、１１０  統計予測値生成部、１２０  物理予測値生成部、１３０  信頼度出力部、１４０  予測値合成部、１１１  全体モデル算出部、１１３  相対モデル算出部、１１５  統計電極長さ予測値算出部、１５０  実績値抽出部、１５１  距離算出部、１５３  重み算出部、１５５  近傍データ抽出部、１６０  信頼度算出部、１６１  近傍データ分散算出部、１６３  近傍データ分散得点化部、１６５  近傍データ距離算出部、１６７  近傍データ距離得点化部、１６９  信頼度合成部
【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９】
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