(57)【要約】  本発明は、マルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法を提供し、アルミナ総合生産意思決定技術の分野に属する。前記方法は、以下のサブモデルで構成される。底層生産プロセス指標によるアルミナ総合生産指標への影響を反映したマルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデル、アルミナ上層指図指標によるアルミナ総合生産指標影響への影響を反映したフルコネクテッドニューラルネットワークの予測サブモデル、過去時刻でのアルミナ総合生産指標による現在アルミナ総合生産指標への影響を反映したフルコネクテッドニューラルネットワークの予測サブモデル、サブモデルパラメーターを協同最適化にするマルチスケール情報ニューラルネットワーク統合モデル。前記方法は、シャローネットワークの記憶能力とディープネットワークの特徴抽出能力を活用しながら、このような集成された予測モデル構造により、アルミナ生産指標の正確な意思決定を実現することができる。
2021534055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
2021534055.tif 000025
2021534055.tif 000026
2021534055.tif 000027
【請求項２】
ステップ２に記載の前記アルミナ底層生産プロセス指標は、研削ＡＯ、Ａ／Ｓ、鉱石調製ＮＫ、鉱石調製固形分、有効石灰カルシウム、鉱石スラリー固形分、鉱石スラリーの細さ、溶出赤泥Ａ／Ｓ、溶出赤泥Ｎ／Ｓ、排出Ａ／Ｓ、溶出ａｋ、溶出固形分、精製液Ｎｋ、精製液ａｋ、精製液浮遊物、粗製駅浮遊物、循環母液Ｎｃ／Ｎｔ、Ｎｋ、循環効率、種分母液浮遊物、種分末端溝ａｋ、分解率、水平濾過ケーク含水量、付着性アルカリ、平母浮遊物、分解母液ａｋ及び赤泥濾過ケーク含水量を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のマルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法。
【請求項３】
2021534055.tif 000028
【請求項４】
ステップ３に記載の前記アルミナ上層指図指標は、フィード量、総灰汁貯蔵量、ダイヤフラムポンプ、ローラーミル、ボールミル、リーフフィルター、取料機、垂直盤、外部排出ポンプ、蒸発器、ロースター稼働時間、灰汁添加量、全日灰分量、溶出総フィード量、鉱石破砕量及び全日下鉱を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のマルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法。
【請求項５】
ステップ４に記載のアルミナ総合生産指標は、商品アルミナ生産量、実際アルミナ生産量、水酸化アルミニウム生産量、アルミナアルカリ消費量、アルミナエネルギー消費量及びアルミナ品位率を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のマルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法。
【請求項６】
2021534055.tif 000029
【請求項７】
ステップ５に記載の前記構築されたサブモデルパラメーターを最適化するマルチスケール情報ニューラルネットワーク統合モデルの共同トレーニングでは、マルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデルパラメーター更新は、ＡｄａＧｒａｄアルゴリズムを選択し、残りの２つの単層のフルコネクテッドニューラルネットワークのサブモデルのパラメーターの更新アルゴリズムは、ランダム勾配降下法を選択する、ことを特徴とする請求項１に記載のマルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アルミナ総合生産意思決定技術の分野に関し、特に、マルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
アルミニウムとその合金には多くの優れた特性があり、その豊富な資源を背景に創業以来、アルミニウム産業は急成長を遂げてきた。大型設備はプロセスの自動検査と制御を助長し、マイクロコンピュータとコンピュータベースの生産管理と管理システムは、労働生産性を向上させ、原材料の消費量を減らし、エネルギーを節約するためにアルミナプラントに大きな可能性を提供している。
【０００３】
関連企業は、プロジェクトの改善とアルミナ製錬技術の改良を実施しているが、そこにはまだ貧しい原料の品質、高エネルギー消費量と不十分な製品の品質の問題がある。また、製品のほとんどは、中間状態のアルミナは、全体的な技術のアプリケーション管理に影響を与え、製品の構造を制限するという問題もある。
【０００４】
伝統的なアルミナの生産プロセスでは、多くの制御指標は、管理者、操作者、エンジニアや他の知識労働者の経験により手動で設定しているため、生産システムが最適な条件の下動作ができない。
【０００５】
一方で、アルミナの生産に伴って発生する大量のデータに対して、従来の機械学習アルゴリズムでは、大量のデータに存在する情報を効果的にマイニングすることも困難であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする技術的課題は、上述した従来技術の欠陥に対応したアルミナ一貫生産の経営判断を実現するためのアルミナ総合生産指標のマルチスケール深さ畳み込みネットワークに基づく意思決定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した技術的な課題を解決するために、本発明に使用する方法は、マルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法であり、以下のステップを含む。
【０００８】
2021534055.tif 000003
2021534055.tif 000004
2021534055.tif 000005
【０００９】
2021534055.tif 000006
【００１０】
2021534055.tif 000007
この式において、Zdは、過去時刻でのアルミナ総合生産指標による現在のアルミナ総合生産指標への影響を反映したフルコネクテッドニューラルネットワークの予測サブモデルの入力であり、大きさは  （lc＋lk-１）×３であり、Zdは過去時刻でのアルミナ総合生産指標と、アルミナ総合生産指標の履歴生産稼働状況と現在の稼働状況との関連性情報とを含み、
前記サブモデルは、単層フルコネクテッドニューラルネットワークを使用し、フルコネクテッドネットワークのノード数と入力変数の大きさとが一致し、活性化関数はＳｉｇｍｏｉｄ活性化関数を選択するステップと、
ステップ５：サブモデルパラメーターを最適化するマルチスケール情報ニューラルネットワーク統合モデルを構築するステップであって、
前記統合モデルは、単層ニューラルネットワークで構成され、入力ソース変数の個数は３つであり、上述したステップ２〜ステップ４で確立された３つの予測サブモデルの出力に対応し、出力変数の個数は１つであり、アルミナ総合生産指標の予測値を表する。出力ノードの非線形活性化関数がＳｉｇｍｏｉｄを選択し、前記統合モデルは、アルミナ総合生産指標に基づいて誤差損失関数の勾配情報を予測し、同時に、前記３つの予測サブモデルネットワークパラメーターをトレーニングする。すなわち、モデルのトレーニング誤差は、各種情報によるアルミナ総合生産指標影響への作用を反映する予測サブモデルの入力層に反向伝達し、各種の入力情報の重みは、他の入力情報によるモデルトレーニング誤差への影響を受け、異なる時間スケールでの情報によるアルミナ総合生産指標影響への作用重みの協同最適化を実現し、予測モデルの複雑化を低減するステップと、
前記構築されたサブモデルパラメーターを最適化するマルチスケール情報ニューラルネットワーク統合モデルの共同トレーニングでは、マルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデルパラメーター更新は、ＡｄａＧｒａｄアルゴリズムを選択し、残りの２つの単層のフルコネクテッドニューラルネットワークのサブモデルのパラメーターの更新アルゴリズムは、ランダム勾配降下法を選択するステップと、
ステップ６：構築されたモデルによって、アルミナ総合生産指標の最適化決定を行うステップであって、
アルミナ総合生産指標に対して構築された１つまたは複数のモデルに基づいて単一または複数の目標の最適化決定を行い、決定変数の境界条件が与えられ、単一または複数の目標アルゴリズムを利用して決定を最適化し、アルミナアルミナ総合生産指標の最適化結果を得るステップと、を含む。
【００１１】
上述の技術手段を採用することの有益な効果は、本発明では、マルチスケール深さ畳み込みネットワークに基づくアルミナ統合生産指標決定方法を提供することであり、これにより、アルミナ生産プロセス中に生成されたデータ中の有効な情報を十分に活用することができ、異なる時間スケールの情報を用いてアルミナ生産指標の影響力重みの相乗的な最適化を実現し、確立された予測モデルの精度を大幅に向上させることができることである。また、アルミナ製造工程における各種資源の効率的なスケジューリングを実現し、資源の無駄を省き、アルミナ製造の生産品質の向上と効率化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例によって提供されるマルチスケール深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法のフローチャート図である。
【図２】本発明の実施例によって提供されるマルチスケール畳み込み層の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図面及び実施例を参照しながら、本発明の具体的な実施形態について詳細に説明する。以下の実施例は、本発明を説明するものであり、本発明の範囲を限定するものではない。
【００１４】
本実施例では、深層畳み込みニューラルネットワークに基づくアルミナ総合生産指標の決定方法は、図１に示すように、以下のステップを含む。
【００１５】
（ステップ１）：アルミナ生産プロセス中に生成された生産指標データを抽出し、サンプル区切りアルゴリズムによって、抽出された生産指標データを、トレーニングセット、バリデーションセット、及びテストセットに分割し、データ前処理アルゴリズムによって、データを前処理して、モデル化可能なデータを得る。
【００１６】
本実施例における一ヶ月以内のアルミナ生産プロセス中の底層生産工程の指標データは、表１に示されている
【００１７】
【表１】
2021534055.tif 000008
2021534055.tif 000009
本実施例における一ヶ月以内のアルミナ生産プロセス中に生成された上層指図指標データは、表２に示されている
【００１８】
【表２】
2021534055.tif 000010
本実施例における一ヶ月以内のアルミナ生産プロセス中に生成された実際のアルミナの生産量のデータは、表３に示されている
【００１９】
【表３】
2021534055.tif 000011
（ステップ２）：底層生産プロセス指標によるアルミナ総合生産指標への影響を反映したマルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデルを構築する。
【００２０】
2021534055.tif 000012
【００２１】
2021534055.tif 000013
【００２２】
前記アルミナ底層生産プロセス指標として、研削ＡＯ、Ａ／Ｓ、鉱石調製ＮＫ、鉱石調製固形分、有効石灰カルシウム、鉱石スラリー固形分、鉱石スラリーの細さ、溶出赤泥Ａ／Ｓ、溶出赤泥Ｎ／Ｓ、排出Ａ／Ｓ、溶出ａｋ、溶出固形分、精製液Ｎｋ、精製液ａｋ、精製液浮遊物、粗製駅浮遊物、循環母液Ｎｃ／Ｎｔ、Ｎｋ、循環効率、種分母液浮遊物、種分末端溝ａｋ、分解率、水平濾過ケーク含水量、付着性アルカリ、平母浮遊物、分解母液ａｋ及び赤泥濾過ケーク含水量を含む。
【００２３】
一定期間内、サンプリングによって得られたプロセス情報マトリックスにおいて、各生産プロセス指標は、ステップの前後順に配列され、サンプリングの時間も生産プロセスによって配列される。このプロセス情報マトリックスの空間的位置は、生産プロセス指標の空間的分布を反映しており、アルミナ総合生産指標への影響と関連するタイムラグなどの特徴的な情報を暗示している。
【００２４】
底層生産プロセス指標によるアルミナ総合生産指標への影響を反映した前記マルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデルは、３つのマルチスケール畳み込み層、３つのプーリング層（Ｐｏｏｌｉｎｇ  Ｌａｙｅｒ）、１つの普通畳み込み層（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｌａｙｅｒ）、１つの全結合層（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  Ｌａｙｅｒ）及び出力変換層（Ｏｕｔｐｕｔ  Ｌａｙｅｒ）を含む。３つのマルチスケール畳み込み層の構造は図２に示されている。
【００２５】
2021534055.tif 000014
前記マルチスケール畳み込み層の出力は２つの部分に分かれ、その１つの部分の出力は、異なる畳み込みカーネルサイズより得られたマルチスケールの特徴を組み合わせる方式によって得られ、且つ次の層の入力とする。もう一つの部分の出力は、最適化選択方式によって得られ、まず、各種のスケール特徴に対応する出力を計算し、対応する出力が最大となるようなスケール特徴を、その層の最適なスケール特徴として出力し、最終の全結合層（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  Ｌａｙｅｒ）に直接に接続する。
【００２６】
2021534055.tif 000015
【００２７】
全結合層（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  Ｌａｙｅｒ）は、各畳み込み層の最適スケール特徴をクロスレイヤースティッチングによって得られ、抽象度の各レベルでの最適スケール特徴を含む。これによって、生産プロセス指標によるアルミナ総合生産指標への影響を反映する予測サブモデルの精度が向上する。
本実施例では、留出法（Ｈｏｌｄ−ｏｕｔ）によって、底層生産プロセス指標サンプルデータをサンプル分割し、そのデータを正規化し、処理されたデータを用いてマルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデルを学習させる。畳み込みカーネルのサイズは１＊１、３＊３、または５＊５である。プールされたダウンサンプリング比及び移動ステップを２とし、４つの畳み込み層の特徴量は、１６、３２、６４、３２である。勾配消失問題を回避するために、マルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワークの非線形活性化関数はＲｅＬＵを選択する。
【００２８】
（ステップ３）アルミナ上層指図指標によるアルミナ総合生産指標への影響を反映したフルコネクテッドニューラルネットワークの予測サブモデルを構築する。
【００２９】
2021534055.tif 000016
【００３０】
前記アルミナ上層指図指標として、フィード量、総灰汁貯蔵量、ダイヤフラムポンプ、ローラーミル、ボールミル、リーフフィルター、取料機、垂直盤、外部排出ポンプ、蒸発器、ロースター稼働時間、灰汁添加量、全日灰分量、溶出総フィード量、鉱石破砕量及び全日下鉱などが挙げられる。
【００３１】
当該フルコネクテッドニューラルネットワークの予測サブモデルは、単層フルコネクテッドニューラルネットワークを使用し、フルコネクテッドネットワークのノード数は上層指図指標の数と一致し、活性化関数はＳｉｇｍｏｉｄ活性化関数を選択する。
【００３２】
本実施例では、留出法によって、収集したアルミナ上層指図指標サンプルデータをサンプル分割し、且つデータを正規化処理し、処理されたデータがフルコネクテッドニューラルネットワークに入力され、活性化関数はＳｉｇｍｏｉｄを選択することで、学習を高速化させる。
【００３３】
（ステップ４）過去時刻でのアルミナ総合生産指標による現在時刻でのアルミナ総合生産指標への影響を反映したフルコネクテッドニューラルネットワークの予測サブモデルを構築する。
【００３４】
2021534055.tif 000017
【００３５】
前記アルミナ総合生産指標は、商品アルミナ生産量、実際アルミナ生産量、水酸化アルミニウム生産量、アルミナアルカリ消費量、アルミナエネルギー消費量及びアルミナ品位率を含む。
【００３６】
（ステップ４．２）履歴稼働状況グループに分ける。
【００３７】
2021534055.tif 000018
【００３８】
本実施例では、ガウスハイブリッドモデルに基づくオートクラスタリング方法を使用し、履歴稼働状況の分類を得る。まず、ＡＦＫ−ＭＣ２アルゴリズムを用いて粗い稼働状況分類の中心点を求め、そして、それを初期値としてガウスハイブリッドモデルクラスタリング方法に導入し、精密な反復計算を行う。これによって、クラスタリング品質及び計算速度の良いバランスを得ることができる。オートクラスタリングの個数は５である。
【００３９】
（ステップ４．３）、現在の稼働状況に関連する過去時刻でのアルミナ総合生産指標を検索し、過去時刻でのアルミナ総合生産指標と、アルミナ総合生産指標の履歴生産稼働状況と現在の稼働状況との相関関係の情報とを含むアルミナ総合生産指標情報を得る。
【００４０】
2021534055.tif 000019
【００４１】
2021534055.tif 000020
【００４２】
2021534055.tif 000021
【００４３】
2021534055.tif 000022
【００４４】
2021534055.tif 000023
【００４５】
2021534055.tif 000024
【００４６】
当該サブモデルは、単層フルコネクテッドニューラルネットワークを使用し、フルコネクテッドネットワークのノード数と入力変数の大きさとが一致し、活性化関数はＳｉｇｍｏｉｄ活性化関数を選択することで、学習を高速化させる。
【００４７】
（ステップ５）サブモデルパラメーターを最適化するマルチスケール情報ニューラルネットワーク統合モデルを構築する。
【００４８】
前記統合モデルは、単層ニューラルネットワークで構成され、入力ソース変数の個数は３つであり、上述したステップ２〜ステップ４で確立された３つの予測サブモデルの出力に対応し、出力変数の個数は１つであり、アルミナ総合生産指標の予測値を表する。出力ノードの非線形活性化関数がＳｉｇｍｏｉｄを選択する。前記統合モデルは、アルミナ総合生産指標に基づいて誤差損失関数の勾配情報を予測し、同時に、前記３つの予測サブモデルネットワークパラメーターをトレーニングする。すなわち、モデルのトレーニング誤差は、各種情報によるアルミナ総合生産指標影響への作用を反映する予測サブモデルの入力層に反向伝達し、各種の入力情報の重みは、他の入力情報によるモデルトレーニング誤差への影響を受け、異なる時間スケールでの情報によるアルミナ総合生産指標影響への作用重みの協同最適化を実現し、予測モデルの複雑化を低減することができる。
【００４９】
共同トレーニングでは、マルチスケール深層スプライス畳み込みニューラルネットワーク予測サブモデルパラメーター更新は、ＡｄａＧｒａｄアルゴリズムを選択し、残りの２つの単層のフルコネクテッドニューラルネットワークのサブモデルのパラメーターの更新アルゴリズムは、ランダム勾配降下法を選択する。
【００５０】
（ステップ６）構築されたモデルによって、アルミナ総合生産指標の最適化決定を行う。
【００５１】
アルミナ総合生産指標に対して構築された１つまたは複数のモデルに基づいて単一または複数の目標の最適化決定を行う。決定変数の境界条件が与えられ、単一または複数の目標アルゴリズムを利用して決定を最適化し、アルミナアルミナ総合生産指標の最適化結果を得る。
【００５２】
なお、以上の実施例は、本発明の技術的な内容を説明するためのものであり、限定するものではない。本発明は、前述した実施例を参照して詳細に説明されているが、当業者であれば、前記実施例に記載された技術的な特徴の一部または全部を同等の方法で置換することができ、これらの修正または置換は、いずれも本願発明の範囲に含まれている。
【図１】
2021534055.tif 000030
【図２】
2021534055.tif 000031
【国際調査報告】
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2021534055.tif 000033
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