【事件の表示】
　特願２００７−５２９８９２「大気汚染制御工程のモデル予測制御」拒絶査定不服審判事件〔平成１８年　３月　９日国際公開、ＷＯ２００６／０２６０５９、平成２０年　４月１７日国内公表、特表２００８−５１１９０６〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯
　本願は、２００５年８月３日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２００４年８月２７日、アメリカ合衆国）を国際出願日とする出願であって、その主な手続の経緯は、以下のとおりである。
　平成２１年１１月２０日　拒絶理由通知
　平成２２年　６月　１日　意見書及び手続補正書提出
　平成２２年　８月　２日　拒絶査定
　平成２２年１２月１３日　審判請求書及び手続補正書提出
　平成２３年　４月２８日　審尋
　平成２３年１１月１０日　回答書提出
　平成２４年　２月　８日　拒絶理由通知
　平成２４年　８月１４日　意見書及び手続補正書提出
　
　
２．本願発明
　本願の請求項１ないし１９に係る発明は、平成２４年８月１４日付け手続補正書によって補正された特許請求の範囲の請求項１ないし１９に記載された事項により特定されるとおりのものと認めるところ、その請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）の記載は以下のとおりである。
「　　【請求項１】
　汚染物質の排出を制御する工程を行う大気汚染制御システムの稼動を指示するための制御装置であって、前記工程は、複数の工程パラメータ（ＭＰＰ）を有し、前記ＭＰＰのうちの１つ以上は、制御可能な工程パラメータ（ＣＴＰＰ）であり、前記ＭＰＰのうちの１つは、前記システムにより排出された汚染物質の量（ＡＯＰ）であり、前記工程は、前記排出されたＡＯＰの実際値（ＡＶ）に対する目的又は限界を示す定義されたＡＯＰ値（ＡＯＰＶ）を備え、
　前記ＣＴＰＰの各々と前記排出されたＡＯＰとの関係を示す、神経回路網工程モデル及び非神経回路網工程モデルの一方、及び
　前記一方のモデルに基づき、前記ＣＴＰＰの各々の現在値が変化すると前記排出されたＡＯＰの未来ＡＶにどのように影響を及ぼすかを予測し、前記変化の予測された影響及び前記ＡＯＰＶに基づいて前記ＣＴＰＰのうちの１つにおける前記変化の１つを選択し、前記１つのＣＴＰＰにおける前記選択された変化に従って前記１つのＣＴＰＰの制御を指示するように設定された論理を有する制御演算装置、
を備え、
　前記制御演算装置は、前記一方のモデルに基づき、前記ＣＴＰＰの各々の現在値が変化すると前記システムの稼動に関わる非工程パラメータの未来値にどのように影響を及ぼすか否かを推定するように設定された追加的論理を有する、制御装置。」
　
　
３．刊行物の記載事項、並びに刊行物記載の発明及び技術的事項
（１）刊行物１の記載事項及び刊行物１記載の発明
　当審で通知した平成２４年２月８日付け拒絶理由通知書で引用した、本願優先日前に頒布された刊行物である特開平９−２９０５７号公報（以下、「刊行物１」という。）には、以下の事項及び発明が記載されている。
　
ア．段落【０００１】ないし【０００６】
「【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、評価関数および制約条件の下にモデル予測を行うモデル予測制御装置およびモデル予測結果を利用するガス精製プラントに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、一般に知られているモデル予測制御は、以下のような動作手順に従って行われている。なお、プラントモデルは、パラメトリックモデル若しくはノンパラメトリックモデルが用いられ、これらモデルは既知である。
［モデル予測制御の動作手順］
（１）  プラントの未来制御量を予測する。
【０００３】先ず、現在時刻をＫとすると、現在時刻Ｋ以降の未来操作量変化率△ｕi=0 （i=k+1,……,k+N）としたとき、モデルを用いてＮステップ先までの未来制御量を予測する。
（２）  次に、予め下記（１）式の２次形式評価関数式が定められ、以上のように予測された未来制御量予測値を適用し、当該２次形式評価関数Ｊが最小となる未来操作量変化率△ｕを算出する。但し、△ｕはベクトルである。
【０００４】
【数１】
【０００５】この評価関数Ｊの意味するところは、現在時刻以降のＮステップ先までの制御量目標値ｙi * と未来制御量予測値ｙi との偏差の自乗和（１項目）と未来操作量変化率（２項目）の自乗和からなることを意味する。λは重み係数である。
（３）  次に、算出された未来操作量変化率△ｕを用いて、
ｕk ＝ｕk-1 ＋△ｕ
の演算によって最適操作量ｕk を求めた後、プラントに供給する。ｕk-1 は前回までの操作量である。
（４）  次に、１ステップだけ時間を進めて、k=k+1 とし、前記（１）に戻って同様の処理を行う。
【０００６】以上のような一連の処理を順次繰り返し実行し、前記（１）式が最小となる最適解を順次求める。ところで、前記（１）式の１項目は制御の応答速度に影響を及ぼし、２項目は操作量の変化率に影響を及ぼし、１項目と２項目は互いに相殺する関係にある。つまり、評価関数Ｊを最小にすると言うことは１項目と２項目の和が最小になることを意味し、これは極力速い応答速度を得ることおよびプラントに対するストレスを少いこと，つまり操作量の安定化を図ることにある。」
　
イ．段落【００１８】ないし【００２２】
「【００１８】
【発明の実施の形態】先ず、本発明装置の理解を容易にするために、本発明装置に適用するプラントの一部の構成であるガス精製装置の代表例である脱硫装置について図１を参照して説明する。
【００１９】同図において１はボイラー、２はガスタービンであって、これらボイラー１およびガスタービン２から排出されるＳＯx 成分を含む排出ガスはベッセル４内に入り、ここでＳＯx成分はベッセル４内の吸着剤である活性炭５に吸着される。この活性炭５によるＳＯx成分吸着能力は徐々に低下するので、ＳＯx成分吸着能力の飽和した活性炭５はベッセル４下部から抜き出し、活性炭リフレッシュ装置６で再度リフレッシュを行った後、ベッセル４上部からベッセル４内に投入する。一方、活性炭５でＳＯx成分の除去された排出ガスは排気口７を通って大気中に排出される。
【００２０】このとき、脱硫装置の適切な運転制御を実施する観点から、ベッセル４への活性炭投入量速度ｆin、ベッセル４からの活性炭排出量速度ｆout 、排出ガス中含有ＳＯx 濃度（入力側）ＳＯx(in)、排出ガス中含有ＳＯx濃度（出力側）ＳＯx(out) 、排出ガス流量ｆgas 、活性炭レベルＬvその他必要なプラントデータが測定され、以下、説明するように最適制御を実現する評価関数や制約条件に反映される。
【００２１】次に、本発明に係わるモデル予測制御装置の実施の形態を説明し、その後、モデル予測制御装置を用いたガス精製プラントの実施の形態について説明する。
（モデル予測制御装置の実施の形態）図２は本発明に係わるモデル予測制御装置の一実施形態を示す構成図である。同図において１１はプラントデータ取入れ部であって、このモデル予測制御装置を適用するプラントによって異なるが、ここでは説明の便宜上、脱硫装置をもつガス精製プラントを最適に運転するための評価関数および制約条件に用いる各種のプラントデータを取り込むものである。
【００２２】１２は従来と同様に現在時刻以降の未来操作量変化率からＮステップ先までの未来制御量を予測する制御量予測部である。１３および１４は評価関数項記憶部および制約条件項記憶部である。」
　
ウ．段落【００３０】ないし【００４３】
「【００３０】（前略）・・・・・
（モデル予測制御装置を用いたガス精製プラントの実施の形態）図４はモデル予測制御装置を用いたガス精製プラントの構成図である。
【００３１】同図において２１はプラントであって、このプラント２１としては図１に示す脱硫装置が該当する。このプラント２１には情報伝達ケーブル２２を介して監視・制御装置であるＤＣＳ（分散制御システム）２３が接続されている。
【００３２】このＤＣＳ２３は、プラント２１からのプラントデータ２４に基づいて当該プラント２１の監視・制御を行う制御用計算機２５と、プラントデータ２４を取り込んで表示し、また制御用計算機２５の監視・制御結果を表示する表示装置２６とで構成されている。このＤＣＳ２３は、従来周知の手段により監視・制御および表示を行う。
【００３３】また、制御用計算機２５は、監視・制御の段階で最適な操作量が必要なとき、情報伝達ケーブル２７を介して予め定められた評価関数および制約条件に反映させるために必要とするプラントデータを送出する。
【００３４】２８はモデル予測制御装置であって、これはモデル予測制御用計算機２８ａと表示部２８ｂとによって構成され、制御用計算機２５からプラントデータを取入れ、評価関数および制約条件の下に２次計画法による逐次最適化問題により最適操作量を求めて前記制御用計算機２５に送出する機能をもっている。
【００３５】次に、以上のように構成された装置の動作について説明する。制御用計算機２５は、プラント２１と情報伝達ケーブル２２を通して過去および現在のプラントデータ，つまり制御量データその他の必要なトレンドデータを取り込み、かつ、操作量データを授与し、必要な監視・制御を行う一方、これら過去および現在のプラントデータ，つまり評価関数および制約条件に反映させるために必要なプラントデータを情報伝達ケーブル２７を経由してモデル予測制御用計算機２８ａに送信する。
【００３６】このモデル予測制御用計算機２８ａは、制御用計算機２５から送られてくる評価関数および制約条件に反映させる項のプラントデータを図２のプラントデータ取入れ部１１で受け取った後、評価関数および制約条件ごとにプラントデータを選択して評価関数記憶部１３および制約条件記憶部１４に記憶するとともに、制御量予測部１２にて未来制御量を予測し、同様に評価関数記憶部１３等に記憶する。
【００３７】しかる後、最適計算部１４は、評価関数記憶部１３および制約条件記憶部１４に記憶される評価関数および制約条件を考慮した未来最適操作量を計算し、出力部１６から情報伝達ケーブル２７を介して制御用計算機２５に送出する。
【００３８】以下、最適計算部１４による最適化計算手順を説明する。先ず、ガス精製プラントにおいては、前述したように図１のベッセル４への活性炭投入量速度ｆin、ベッセル４からの活性炭排出量速度ｆout 、排出ガス中含有ＳＯx 濃度（入力側）ＳＯx (in)、排出ガス中含有ＳＯx 濃度（出力側）ＳＯx (out) 、排ガス流量ｆgas 、活性炭５（ＡＣ）レベルＬvその他必要なデータを測定するが、ガス精製プラントの運転時にはボイラー１およびガスタービン２の出力に変動が生じると、排出ガス中含有ＳＯx 濃度（入力側）ＳＯx (in)および排出ガス流速ｆgas が変動し、脱硫効率ηに影響を与える。
【００３９】そこで、ガス精製プラントに適用するモデル予測制御装置としては、活性炭投入量ｆinを操作量、排出ガス中含有ＳＯx濃度（入力側）ＳＯx(in)および排出ガス流速ｆgas を外乱、脱硫効率ηを制御量とすれば、３入力１出力のプロセスモデルの多変数モデル予測制御方式の形を考えることができる。
【００４０】このとき、脱硫効率ηは下式のように定義することができる。
脱硫効率η＝｛（ＳＯx (in)−ＳＯx (out) ）／ＳＯx (in)｝・１００［％］
                                                          ………（３）
さらに、ガス精製プラントに適用するモデル予測制御の評価関数と制約条件は下記の通りとなる。先ず、評価関数は、前述する（１）項〜（５）項の反映項を用いれば、
【００４１】
【数４】
で表すことができる。
【００４２】この式においてＮＰ、Ｌは予測範囲を規定する予測長、Ｎｕは最適化する操作量のステップ数を規定する制御長、σ，λ，θ，ν，ρは重み係数、Ｃは単位活性炭投入量（ｍ３ ／ｓ ) 当りのコスト、ｙ(k+i) は時刻ｋからｉステップ先の未来制御量予測値、ｙ*(k+1) はそれに対する制御量目標値、ｕ(k+i-1) は時刻ｋからｉ−１ステップ先の未来操作量、ｕ*(k+i-1) はそれに対応する操作量参照軌道、△ｕ(k+i-1) は操作量変化率を意味する。なお、ｙ(k+i) はｙハットの(k+i) を意味する。
【００４３】その結果、
（４）式の１項は、制御量目標値と未来制御量予測値との偏差
（４）式の２項は、操作量変化率
（４）式の３項は、操作量目標値と未来操作量予測値との偏差（追加項）
（４）式の４項は、活性炭投入のコスト（追加項）
（４）式の５項は、排出ガス中ＳＯx 濃度の規制値を越えた場合のペナルティである。」
　
エ．段落【００４６】ないし【００４９】
「【００４６】（前略）・・・・・制約条件としては、多ければ多いほどよいが、例えば次のような各種の制約条件を上げることができる。
（各種の制約条件）
イ．脱硫効率変化率
△ηmin ≦△η≦△ηmax
ロ．脱硫効率
ηmin ≦△η≦１００
但し、ηは効率なので、１００％を越えず、ηmin ≧０％である。
ハ．活性炭投入量速度変化率
△ｆmin ≦△ｆin≦△ｆmax
ニ．活性炭投入量速度
０≦ｆin≦△ｆmax
ホ．出口ＳＯx 濃度規制
瞬時値    ０≦ＳＯx (out) ≦ＳＯx(max)
【００４７】
【数５】
【００４８】なお、上記制約条件においてＳＯx (out) は排出ガス中のＳＯx 濃度、ＳＯx(max)は排出ガス中のＳＯx 濃度規制値、ＳＯx (ave) は排出ガスＳＯx 濃度時間平均値、ηmin は脱硫効率下限値、ｆinは活性炭投入量速度、ｆmax は活性炭投入量最大値、△ｆmin は活性炭投入量加速度下限値、△ｆmax は活性炭投入量加速度上限値である。
【００４９】ところで、モデル予測制御は、上下限値などのプラントの運転制約条件を設定し、制約条件付き最適化問題として定式化できる。例えば制御量，操作量の上下限制限条件、変化率制限条件を設定し、最適化手法として２次計画法を逐次的に用いて制約制御を行うものである。」
　
オ．段落【００５６】ないし【００５８】
「【００５６】（前略）・・・・・次に、従来のモデル予測制御と本発明によるモデル予測制御とについてプラント応答波形から比較検討してみる。図５左側は従来モデルによる応答波形、図５右側は本発明モデルによる応答波形を表す。
【００５７】図５左側の（ｃ）と右側（ｃ′）においてη目標値を変更すると、（ｂ）、（ｂ′）のよに操作量ｆinが上昇する。このとき、（ａ）と（ａ′）とを比較すると、従来装置の場合には本発明装置と比較し、ＳＯx (out) がＳＯx 濃度規制値より離れている。これは、従来装置では不必要に活性炭がベッセル４に投入されていることに起因する。また、従来装置では、ＳＯx 濃度規制値を越えている部分があるが、本発明装置の場合には規制値ぎりぎりの運転が達成されている。つまり、（ａ）は（ａ′）よりも活性炭を多く投入しているので、ηの応答は速いことになる。
【００５８】しかし、（ｄ）と（ｄ′）のコスト曲線からみると、本発明装置は従来装置よりもコスト面でより優れていることが理解できる。・・・・・（後略）」
　
カ．刊行物１記載の発明
　上記ウ．に摘示する段落【００３６】の記載からみて、「モデル予測制御用計算機２８ａ」は、「制御量予測部１２」により未来制御量を予測しているところ、上記イ．に摘示する段落【００２２】に記載されているように、「制御量予測部１２」での未来制御量の予測は、従来の技術と同様に行われている。そして、上記ア．に摘示する段落【０００３】の記載からみて、従来の技術として説明される未来制御量の予測は、未来操作量変化率とプラントモデルとを用いて行われているから、「モデル予測制御用計算機２８ａ」での未来制御量の予測についても、未来操作量変化率とプラントモデルとを用いて行われているといえる。
　そして、上記ウ．に摘示する段落【００３９】には、制御量を「脱硫効率η」とし、操作量を「活性炭投入量ｆin」とすることが示されているから、「モデル予測制御用計算機２８ａ」で未来制御量を予測することは、未来の「活性炭投入量ｆin」の変化率とプラントモデルとを用いて、未来の「脱硫効率η」を予測することになるところ、段落【００４０】の（３）式からみて、「脱硫効率η」を予測するためには、「排出ガス中含有ＳＯx 濃度（入力側）ＳＯx (in)」や、「排出ガス中含有ＳＯx 濃度（出力側）ＳＯx (out)」を予測しなければならないことは、当然である。
　そうすると、プラントモデル用いて、未来の「活性炭投入量ｆin」の変化率に対して、未来の「排出ガス中含有ＳＯx 濃度（入力側）ＳＯx (in)」や、未来の「排出ガス中含有ＳＯx 濃度（出力側）ＳＯx (out)」を予測することになるから、プラントモデルには、それらのパラメータの関係が含まれているといえる。
　以上の事項を技術常識を考慮して本願発明の記載に沿って整理すると、刊行物１には、以下の発明（以下、「刊行物１記載の発明」という。）が開示されていると認める。
　
　「ＳＯx濃度を制御する工程を行うガス精製プラントの脱硫装置のモデル予測制御装置２８であって、前記工程は、排出ガス中含有ＳＯx濃度（出力側）（ＳＯx(out)）、活性炭投入量（ｆin）、排出ガス中含有ＳＯx濃度（入力側）（ＳＯx(in)）、排出ガス流速（ｆgas）、脱硫効率（η）といった複数のパラメータを有し、前記複数のパラメータのうちの活性炭投入量（ｆin）は、操作量であり、前記複数のパラメータのうちの排出ガス中含有ＳＯx濃度（出力側）（ＳＯx(out)）は、前記ガス精製プラントの脱硫装置により排出されたＳＯx濃度の量であり、前記工程は、前記排出されたＳＯx濃度の実際値に対する上限を示すＳＯx 濃度規制値（ＳＯx(max)）を備え、
　前記操作量と前記排出されたＳＯx濃度との関係を含むプラントモデル、及び、
　前記プラントモデルに基づき、前記操作量の未来の変化率により、前記排出されたＳＯx濃度の未来の予測値を予測し、評価関数（（４）式）及びＳＯx 濃度規制値（ＳＯx(max)）の制約条件に基づいて操作量の最適解を求め、当該求められた操作量の最適解に従って操作量の制御を指示するように設定された論理を有するモデル予測制御装置２８、
を備え、
　前記モデル予測制御装置２８は、前記プラントモデルに基づき、前記操作量すなわち活性炭投入量の現在値（ｆin（ｋ））がｉステップ先に変化（ｆin（ｋ＋ｉ））すると活性炭の投入コスト（Ｃｆin（ｋ＋ｉ））がどのように変化するかを予測するように設定された論理（（４）式の第４項）を有するモデル予測制御装置２８。」
　
（２）刊行物２の記載事項及び刊行物２記載の技術的事項
　当審で通知した平成２４年２月８日付け拒絶理由通知書で引用した、本願優先日前に頒布された刊行物である特開２００１−２４９７０５号公報（以下、「刊行物２」という。）には、以下の事項が記載されている。
　
ア．段落【０００２】ないし【０００４】
「【０００２】
【従来の技術】一般に、上下水道等の水処理プロセス（水量処理プロセスおよび水質処理プロセス等）や、石油精製等の化学プロセス等に適用されるプロセス制御と呼ばれる分野では、シーケンス制御やＰＩＤ制御等の古典的な制御方法が用いられている。
【０００３】このような制御方法に加えて、近年、アドバンスト制御として、いわゆる知的制御の一種であるファジー制御や、プロセスのモデルを用いたモデル予測制御等が試みられている。・・・・・（中略）・・・・・モデル予測制御とは、制御対象であるプロセスのモデルを用いてプロセスの未来の状態を予測し、その予測結果に基づいてアクチュエータの現在の操作量を決定する方法であり、モデルベース制御の一種であると考えることができる。
【０００４】一般に、制御対象であるプロセスの挙動を適切に表現することができるモデルが存在する場合には、モデルベース制御の方がルールベース制御に比べて制御性能が優れているといわれている。・・・・・（中略）・・・・・あるプロセスを詳細に模擬することができるモデルが存在する場合には、そのモデルを用いてプロセスの未来の状態をあらかじめ予測しておくことができる。従って、モデルベース制御では、その予測された未来の状態を望ましい値に保つように現在の操作量を決定することができる。・・・・・（後略）」
　
イ．段落【００２５】
「【００２５】また、本発明によれば、プロセスシミュレーション手段に入力される入力値に対して生成されるプロセスのプロセス状態の予測値を用いて、オンラインで制御用モデルを所定の制御周期（観測周期）ごとに開ループで同定することにより、制御用モデルを比較的容易に非線形のプロセスシミュレータへ適応させて高精度なプロセス制御を実現することができる。・・・・・（中略）・・・・・最適制御手段の最適操作量決定手段において一般化予測制御法を用いてアクチュエータの最適な操作量指令値を計算することにより、線形システムに対するモデル予測制御として従来からよく用いられてきた一般化予測制御法を有効に活用することができる。」
　
ウ．段落【００８９】ないし【００９０】
「【００８９】また、本発明の第１の実施の形態によれば、非線形関数により表現される物理モデルあるいは化学モデルを用いてプロセスシミュレータを構築することにより、下水処理プロセス１０のプロセス状態の時間的および空間的な挙動を精度よく模擬することができる。なお、制御対象となる下水処理プロセス１０に対する知識が不足して物理モデルあるいは化学モデルが得られない場合でも、下水処理プロセス１０に関する固有の情報と、プロセス外部入力センサ１６の計測値、プロセス状態センサ１７ａ〜１７ｅの計測値およびアクチュエータ１８ａ〜１８ｄの操作量指令値に関する所定の過去の時系列データとを用いて、システム同定、統計処理、あるいはニューラルネットワーク等のモデリング技術を応用してプロセスシミュレータを構築することにより、下水処理プロセス１０のプロセス状態の時間的および空間的な挙動を比較的精度よく模擬することができる。
【００９０】さらに、本発明の第１の実施の形態によれば、最適制御部４の最適操作量決定部４２において一般化予測制御法（ＧＰＣ）を用いてアクチュエータ１８ａ〜１８ｄの最適な操作量指令値を計算することにより、線形システムに対するモデル予測制御として従来からよく用いられてきたＧＰＣ等の種々の手法を有効に活用することができる。」
　
エ．刊行物２記載の技術的事項
　以上の事項を技術常識を考慮して本願発明の記載に沿って整理すると、刊行物２には、以下の技術的事項（以下、「刊行物２記載の技術的事項」という。）が開示されていると認める。
「石油精製等の化学プロセス等に適用されるプロセス制御において、プロセスのモデルを用いたモデル予測制御を用いるにあたり、システム同定、統計処理、あるいはニューラルネットワーク等のモデリング技術を応用してプロセスシミュレータを構築することによりプロセスを模擬すること。」
　
　
４．対比
　本願発明と、刊行物１記載の発明とを対比すると、刊行物１記載の発明の「ＳＯx濃度を制御する工程」が本願発明の「汚染物質の排出を制御する工程」に相当することは明らかであり、以下同様に「ガス精製プラントの脱硫装置のモデル予測制御装置２８」が「大気汚染制御システムの稼動を指示するための制御装置」に相当し、「排出ガス中含有ＳＯx濃度（出力側）（ＳＯx(out)）、活性炭投入量（ｆin）、排出ガス中含有ＳＯx濃度（入力側）（ＳＯx(in)）、排出ガス流速（ｆgas）、脱硫効率（η）といった複数のパラメータ」が「複数の工程パラメータ（ＭＰＰ）」に相当し、刊行物１記載の発明において「複数のパラメータのうちの活性炭投入量（ｆin）は、操作量であ」ることは、本願発明において「ＭＰＰのうちの１つ以上は、制御可能な工程パラメータ（ＣＴＰＰ）であ」ることに相当し、刊行物１記載の発明において「複数のパラメータのうちの排出ガス中含有ＳＯx濃度（出力側）（ＳＯx(out)）は、前記ガス精製プラントの脱硫装置により排出されたＳＯx濃度の量であ」ることは、本願発明において「ＭＰＰのうちの１つは、システムにより排出された汚染物質の量（ＡＯＰ）であ」ることに相当し、刊行物１記載の発明において「工程は、排出されたＳＯx濃度の実際値に対する上限を示すＳＯx 濃度規制値（ＳＯx(max)）を備え」ることは、本願発明において「工程は、排出されたＡＯＰの実際値（ＡＶ）に対する目的又は限界を示す定義されたＡＯＰ値（ＡＯＰＶ）を備え」ることに相当する。
　また、刊行物１記載の発明の「操作量と排出されたＳＯx濃度との関係を含むプラントモデル」と、本願発明の「ＣＴＰＰの各々と排出されたＡＯＰとの関係を示す、神経回路網工程モデル及び非神経回路網工程モデルの一方」とは、「ＣＴＰＰの各々と排出されたＡＯＰとの関係を示す、所定の工程モデル」という点で、共通する。
　そして、刊行物１記載の発明における「操作量の未来の変化率」とは、本願発明における「ＣＴＰＰの各々の現在値が変化する」ことそのものであるし、「排出されたＳＯx濃度の未来の予測値を予測」することは、「排出されたＡＯＰの未来ＡＶにどのように影響を及ぼすかを予測」することにほかならないから、刊行物１記載の発明において「プラントモデルに基づき、操作量の未来の変化率により、排出されたＳＯx濃度の未来の予測値を予測」することは、本願発明において「モデルに基づき、ＣＴＰＰの各々の現在値が変化すると排出されたＡＯＰの未来ＡＶにどのように影響を及ぼすかを予測」することに相当する。
　そして、刊行物１記載の発明の「評価関数（（４）式）」は、「排出されたＳＯx濃度の未来の予測値」の影響、すなわち「ＡＯＰの未来ＡＶ」の影響を含んでいるから、本願発明の「変化の予測された影響」に相当するし、刊行物１記載の発明の「濃度規制値（ＳＯx(max)）の制約条件」は本願発明の「ＡＯＰＶ」そのものであるうえに、「操作量の最適解を求め」ることは、複数の未来操作量の中から最適な操作量を選択すること、すなわち「ＣＴＰＰのうちの１つにおける変化の１つを選択」することであるといえるから、刊行物１記載の発明において「評価関数（（４）式）及びＳＯx 濃度規制値（ＳＯx(max)）の制約条件に基づいて操作量の最適解を求め」ることは、本願発明において「変化の予測された影響及びＡＯＰＶに基づいてＣＴＰＰのうちの１つにおける変化の１つを選択し」ていることに相当する。そして、刊行物１記載の発明において「求められた操作量の最適解に従って操作量の制御を指示するように設定された論理を有するモデル予測制御装置２８」が「１つのＣＴＰＰにおける選択された変化に従って１つのＣＴＰＰの制御を指示するように設定された論理を有する制御演算装置」に相当することは、明らかである。
　また、刊行物１記載の発明の「操作量すなわち活性炭投入量の現在値（ｆin（ｋ））がｉステップ先に変化（ｆin（ｋ＋ｉ））する」ことは、本願発明の「ＣＴＰＰの各々の現在値が変化する」ことに相当する。そして、刊行物１記載の発明の「活性炭の投入コスト（Ｃｆin（ｋ＋ｉ））」は、現在からｉステップ先における活性炭投入量（ｆin（ｋ＋ｉ））に、パラメータＣを乗算したものであるところ、上記３．（１）ウ．に摘示する段落【００４２】にあるように、「Ｃは単位活性炭投入量（ｍ３ ／ｓ ) 当りのコスト」であって、当該パラメータＣは、ＳＯx濃度を制御する工程とは無関係に、もっぱら経済法則に従うパラメータ、すなわち非工程パラメータであるから、「活性炭の投入コスト（Ｃｆin（ｋ＋ｉ））」についても、非工程パラメータであるといえる。さらに、「活性炭の投入コスト（Ｃｆin（ｋ＋ｉ））」がシステムの稼働に関わるパラメータであることは、明らかである。したがって、刊行物１記載の発明の「活性炭の投入コスト（Ｃｆin（ｋ＋ｉ））」は、本願発明の「システムの稼動に関わる非工程パラメータの未来値」に相当し、刊行物１記載の発明において「モデル予測制御装置２８は、プラントモデルに基づき、操作量すなわち活性炭投入量の現在値（ｆin（ｋ））がｉステップ先に変化（ｆin（ｋ＋ｉ））すると活性炭の投入コスト（Ｃｆin（ｋ＋ｉ））がどのように変化するかを予測するように設定された論理（（４）式の第４項）を有する」ことは、本願発明において「制御演算装置は、」「モデルに基づき、ＣＴＰＰの各々の現在値が変化するとシステムの稼動に関わる非工程パラメータの未来値にどのように影響を及ぼすか否かを推定するように設定された追加的論理を有する」ことに相当する。
　以上から、本願発明と刊行物１記載の発明との一致点、及び相違点は、以下のとおりである。
　
＜一致点＞
「汚染物質の排出を制御する工程を行う大気汚染制御システムの稼動を指示するための制御装置であって、前記工程は、複数の工程パラメータ（ＭＰＰ）を有し、前記ＭＰＰのうちの１つ以上は、制御可能な工程パラメータ（ＣＴＰＰ）であり、前記ＭＰＰのうちの１つは、前記システムにより排出された汚染物質の量（ＡＯＰ）であり、前記工程は、前記排出されたＡＯＰの実際値（ＡＶ）に対する目的又は限界を示す定義されたＡＯＰ値（ＡＯＰＶ）を備え、
　前記ＣＴＰＰの各々と前記排出されたＡＯＰとの関係を示す、所定の工程モデル、及び
　前記モデルに基づき、前記ＣＴＰＰの各々の現在値が変化すると前記排出されたＡＯＰの未来ＡＶにどのように影響を及ぼすかを予測し、前記変化の予測された影響及び前記ＡＯＰＶに基づいて前記ＣＴＰＰのうちの１つにおける前記変化の１つを選択し、前記１つのＣＴＰＰにおける前記選択された変化に従って前記１つのＣＴＰＰの制御を指示するように設定された論理を有する制御演算装置、
を備え、
　前記制御演算装置は、前記モデルに基づき、前記ＣＴＰＰの各々の現在値が変化すると前記システムの稼動に関わる非工程パラメータの未来値にどのように影響を及ぼすか否かを推定するように設定された追加的論理を有する、制御装置。」である点。
　
＜相違点＞
　所定の工程モデルが、本願発明では「神経回路網工程モデル及び非神経回路網工程モデルの一方」であるのに対して、刊行物１記載の発明では「プラントモデル」である点。
　
　
５．相違点についての検討及び判断
　上記相違点について検討するため、刊行物２記載の技術的事項を参照すると、上記３．（２）エ．に示すとおりの「石油精製等の化学プロセス等に適用されるプロセス制御において、プロセスのモデルを用いたモデル予測制御を用いるにあたり、システム同定、統計処理、あるいはニューラルネットワーク等のモデリング技術を応用してプロセスシミュレータを構築することによりプロセスを模擬すること。」というものである。
　そして、刊行物２記載の技術的事項における「プロセスのモデル」は、工程モデルということができるし、「モデリング技術を応用してプロセスシミュレータを構築することによりプロセスを模擬すること」とは、化学プロセスの模擬、すなわち操作量と制御量との関係を示すことにほかならない。また、「システム同定、統計処理」というモデリング技術により得られるモデルは、非神経回路網のモデルということができ、また、「ニューラルネットワーク」というモデリング技術により得られるモデルは、神経回路網のモデルということができるうえに、それらのモデリング技術は、改めて例示するまでもない周知の技術的事項である。
　そうすると、刊行物２記載の技術的事項を本願発明の用語を用いて整理すると「石油精製等の化学プロセス等に適用されるプロセス制御において、工程モデルを用いたモデル予測制御を用いるにあたり、非神経回路網のモデル及び神経回路網のモデルの一方により操作量と制御量との関係を示すこと。」となり、工程モデルを非神経回路網のモデル及び神経回路網のモデルの一方で構成することは、刊行物２記載の技術的事項に示されている。
　刊行物２記載の技術的事項における「石油精製等の化学プロセス」と、刊行物１記載の発明の「ガス精製プラント」とは、化学的な精製工程を含む技術として共通するし、刊行物２記載の技術的事項における「モデル予測制御」と、刊行物１記載の発明における「モデル予測制御装置」とは、制御の具体的手法に関して共通するから、刊行物１記載の発明における「プラントモデル」を具体的に構成するにあたって刊行物２記載の技術的事項を適用して、神経回路網工程モデル及び非神経回路網工程モデルの一方として構成することは、当業者が容易に想到できた事項である。
　
　
６．むすび
　したがって、本願請求項１に係る発明は、上記刊行物１記載の発明、及び刊行物２記載の技術的事項に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであるから、その余の請求項に係る発明について検討するまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　
　よって、結論のとおり審決する。