(57)【要約】【課題】複雑、非線形、かつ非定常プロセスにおいて、現在操業状態と類似の過去事例を検索する方法を提供する。【解決手段】時系列データベース（ＤＢ）３０から指定した時刻から連続した過去時点までの指定したプロセス変数値を抽出し、それらの値を量子化し、指定した時刻及び／又は時系列ＤＢの格納番号と合わせて検索用テーブル５０に格納する。別途指定した類似事例検索の特定時刻から連続した過去時点までの前記指定したプロセス変数値を時系列ＤＢ３０から抽出し、それらの値を量子化し、量子化した値をキーとして検索用テーブル５０を検索し、類似度基準に従い前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻又は時系列ＤＢの格納番号を特定し、前記特定した時刻又は時系列ＤＢの格納番号に相当するプロセスデータを時系列ＤＢ３０から抽出してプロセスの状態類似事例と決定する。【選択図】  図１
2004310492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスの時系列データベースから過去のプロセスの状態類似事例を検索する方法であって、
前記時系列データベースから指定した時刻から連続した過去時点までの指定したプロセス変数値を抽出し、それらの値を量子化し、指定した時刻及び／又は時系列データベースの格納番号と合わせて検索用テーブルに格納するとともに、別途指定した類似事例検索の特定時刻から連続した過去時点までの前記指定したプロセス変数値を前記時系列データベースから抽出し、それらの値を量子化し、量子化した値をキーとして前記検索用テーブルを検索し、類似度基準に従い前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻又は時系列データベースの格納番号を特定し、前記特定した時刻又は時系列データベースの格納番号に相当するプロセスデータを前記時系列データベースから抽出してプロセスの状態類似事例と決定することを特徴とするプロセスの状態類似事例検索方法。
【請求項２】
前記時系列データベースが高炉プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Ｓｉ量、熱風温度、炉頂温度、熱負荷から少なくとも１つ以上選択することを特徴とする請求項１に記載のプロセスの状態類似事例検索方法。
【請求項３】
プロセスの時系列データベースからプロセスの将来状態を予測する方法であって、
前記時系列データベースから指定した時刻から連続した過去時点までの指定したプロセス変数値を抽出し、それらの値を量子化し、指定した時刻及び／又は時系列データベースの格納番号と合わせて検索用テーブルに格納するとともに、別途指定した類似事例検索の特定時刻から連続した過去時点までの前記指定したプロセス変数値を前記時系列データベースから抽出し、それらの値を量子化し、量子化した値をキーとして前記検索用テーブルを検索し、類似度基準に従い前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻又は時系列データベースの格納番号を特定し、前記特定した時刻又は時系列データベースの格納番号に相当するプロセスデータの前記特定した時刻から指定した先の時刻まで又は前記特定した格納番号から指定した先の格納番号までのプロセスデータを取り出し、取り出したプロセスデータをプロセスの将来状態とすることを特徴とするプロセスの状態予測方法。
【請求項４】
前記時系列データベースが高炉プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Ｓｉ量、熱風温度、炉頂温度、熱負荷から少なくとも１つ以上選択することを特徴とする請求項３に記載のプロセスの状態予測方法。
【請求項５】
前記プロセスの将来状態を表示するとともに、その際予測の確からしさとして前記類似度基準に対応した信頼度を付けて表示することを特徴とする請求項３又は４に記載のプロセスの状態予測方法。
【請求項６】
請求項１又は２に記載のプロセスの状態類似事例検索方法の処理手順或いは請求項３〜５のいずれか１項に記載のプロセスの状態予測方法の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高炉等のプロセスの操業中、その操業状態と類似の過去事例を検索するプロセスの状態類似事例検索方法及び状態予測方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、高炉等のプロセスの操業において異常状態が発生すると、人手により過去の事例を探して対応する行為が行われていた。成功例、失敗例を問わず過去の知見を将来の操業改善に活用することは重要であるが、従来は蓄積されたデータを十分に生かす手段がなく、人間の記憶に頼るのが一般的であった。そのため、個人の経験の違いにより意見の異なるアクションとなってしまう問題があった。
【０００３】
これに対し、事例ベース推論技術がいくつかの分野で利用されている。特許文献１では過去の問題解決事例に基づいて現在の問題解決を行う事例ベース推論を適用する技術が提案されている。また、特許文献２では事例ベース推論のための表形式のエディタを提案し専門化の知識の体系化を支援する技術が提案されている。また、浄水場プロセスの排水量予測システムや濁度予測システムとして特許文献３、４では複数の事例を集約して代表事例を作成して事例ベースを構築しプロセスの予測を行う技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平３−１３２８２６号公報
【特許文献２】
特開平７−２７１５８８号公報
【特許文献３】
特開２００１−２８８７８２号公報
【特許文献４】
特開２００２−１１９９５６号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明が対象とするプロセスは、高炉等の複雑、非線形かつ非定常なプロセスである。このようなプロセスを対称とする数学モデルは開発されてはいるが、未だ十分ではない。そのため、過去の操業知見や過去の事例を知識ベース、事例ベースとして構築し利用しているが、知識の収集、事例ベースの構築やその更新に労力を費やしているのが実状である。そして、更新が十分でないと検索や予測の精度が低下するという問題もあった。
【０００６】
また、特許文献３、４に開示された方法では、事例を集約しているため、現在時点と類似な時点の特定ができないという課題があった。
【０００７】
また、予測のための事例ベースを複数の事例から事前に作成する必要があることからその更新が課題である。事例の学習部も提案されているが、恒久的な性能維持には問題が残る。
【０００８】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、高炉等の複雑、非線形かつ非定常なプロセスの過去事例を高速、高精度に検索し、また将来予測を的確に実施可能で、かつ更新の不要なオンライン予測手法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、本発明による状態類似事例検索方法は、プロセスの時系列データベースから過去のプロセスの状態類似事例を検索する方法であって、前記時系列データベースから指定した時刻から連続した過去時点までの指定したプロセス変数値を抽出し、それらの値を量子化し、指定した時刻及び／又は時系列データベースの格納番号と合わせて検索用テーブルに格納するとともに、別途指定した類似事例検索の特定時刻から連続した過去時点までの前記指定したプロセス変数値を前記時系列データベースから抽出し、それらの値を量子化し、量子化した値をキーとして前記検索用テーブルを検索し、類似度基準に従い前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻又は時系列データベースの格納番号を特定し、前記特定した時刻又は時系列データベースの格納番号に相当するプロセスデータを前記時系列データベースから抽出してプロセスの状態類似事例と決定することにしたものである。
【００１０】
本発明によるプロセスの状態予測方法は、プロセスの時系列データベースからプロセスの将来状態を予測する方法であって、前記時系列データベースから指定した時刻から連続した過去時点までの指定したプロセス変数値を抽出し、それらの値を量子化し、指定した時刻及び／又は時系列データベースの格納番号と合わせて検索用テーブルに格納するとともに、別途指定した類似事例検索の特定時刻から連続した過去時点までの前記指定したプロセス変数値を前記時系列データベースから抽出し、それらの値を量子化し、量子化した値をキーとして前記検索用テーブルを検索し、類似度基準に従い前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻又は時系列データベースの格納番号を特定し、前記特定した時刻又は時系列データベースの格納番号に相当するプロセスデータの前記特定した時刻から指定した先の時刻まで又は前記特定した格納番号から指定した先の格納番号までのプロセスデータを取り出し、取り出したプロセスデータをプロセスの将来状態とするようにしたものである。
【００１１】
また、本発明によるプロセスの状態類似事例検索方法及び状態予測方法の他の特徴とするところは、時系列データベースが高炉プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Ｓｉ量、熱風温度、炉頂温度、熱負荷から少なくとも１つ以上選択するものである。
【００１２】
また、本発明によるプロセスの状態予測方法の他の特徴とするところは、プロセスの将来状態を表示するとともに、その際予測の確からしさとして前記類似度基準に対応した信頼度を付けて表示するものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のプロセスの状態類似事例検索方法及び状態予測方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の好適な実施の形態について説明する。
【００１４】
図１は、プロセスの類似事例検索方法の実施に使用する装置の構成を示すブロック図である。図１の１０は高炉プロセスであり、温度、圧力、成分、位置等を計測する各種のセンサが複数設置されている。
【００１５】
図１の２０は高炉プロセスの計測・制御装置であり、高炉プロセス１０から計測した各種のプロセス情報の時系列データをプロセスの操業オペレータに提示し、必要に応じてオペレータの介在のもとプロセスの制御操作を行っている。
【００１６】
図１の３０はプロセス時系列データベースであり、計測・制御装置２０により計測した各種のプロセスデータが一定時刻毎に格納される。実際にはプロセスデータの種類によって格納周期が異なるが、ここでは一定周期で格納されているものとする。一定でない場合には、短周期のデータに合わせて、長周期のデータは値をホールドすることにより短周期のデータに変換することができる。
【００１７】
図２にプロセス時系列データベース３０のデータ格納形式を示す。格納されているプロセス変数は、溶銑温度、微粉炭吹き込み量（ＰＣＲ）、ソリューションロスカーボン（ＳＬＣ）、熱流比、装入ピッチ、Ｓｉ量、熱風温度（Ｔｆ）、炉頂ガス温度、熱負荷（Ｑｌｏｓｓ）等である。格納番号は、時系列データの格納した順番を示す番号である。格納ＤＡＴＥは、時系列データを格納した時刻であり、年月日時分秒で表現したものである。
【００１８】
図１の４０は検索用テーブル作成部であり、類似事例検索に用いる検索用テーブル５０をプロセス時系列データベース３０から作成する。検索用テーブル５０は、入力変数として、いくつかのプロセス変数の計測値や計測値から計算するプロセス状態値のある時点の値とそこから過去数時点の値を量子化したものを用いる。入力変数の量子化は、入力変数値を１からＮの値（Ｎは設定値で、例えば２５）に変換して行う。
【００１９】
高炉プロセスの場合は、溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Ｓｉ量、熱風温度、炉頂ガス温度、熱負荷の９変数について、各時点とその過去２時刻のデータを入力変数としており、各々の変数値を、例えば１から２５の値に量子化して検索用テーブル５０のｉｎｄｅｘ部を作成している。検索用テーブル５０の検索される変数として、その時点の日付時刻、又は対応するデータベースの格納番号を記録している。
【００２０】
図３に検索用テーブル５０の例を示す。ここでは、入力変数は２７変数（９プロセス変数、３時刻分）、量子化数２５の場合を示す。検索変数は、ＤＢ（データベース）格納番号又はＤＢ格納ＤＡＴＥである。図３のｉｎｐｕｔ＿１からｉｎｐｕｔ＿２７は入力変数で、夫々溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン等の９変数に関するその時点（ｔ）、１時刻前（ｔ−１）、２時刻前（ｔ−２）の量子化されたものである。
【００２１】
図４に検索用テーブル５０の作成手順を示す。手順４１では、プロセス時系列データベース３０を時系列順にアクセスして、プロセス時系列データベース３０から所定の入力変数のデータ値、格納時刻、又は格納番号を収集する。
【００２２】
手順４２では、入力変数のデータ値の量子化を行う。入力データをＸｉとし、予め与えたその上下限の値がＸｉｍａｘ，Ｘｉｍｉｎ、量子化数をｎとすれば、Ｘｉの量子化値Ｉｘｉは
2004310492.tif 000003
によって計算される。整数化は、小数点以下切り捨ての意味である。量子化に用いた入力変数の上下限値の例を図５に示す。
【００２３】
手順４３では、検索用テーブル５０に２７個の量子化された入力データ値と格納時刻、或いは格納番号を設定する。
【００２４】
プロセス時系列データベース３０の所定の格納番号又は格納時刻まで図４の各手順４１〜４３を繰り返す。
【００２５】
図１に説明を戻して、図１の６０は類似事例検索部であり、検索用テーブル５０を用いて類似事例の検索を行う。現在時刻のプロセス状態と類似時点を検索するために、現在時刻のプロセスデータを計測・制御装置２０から取り込み、図６に示す手順で類似事例を検索する。手順６１では、計測・制御装置２０から類似事例検索したい現在時点のプロセスデータを入手する。
【００２６】
手順６２では、入手したプロセスデータから検索用テーブル５０の入力データを選択し、先に説明した量子化を行い、検索用テーブル５０の２７の入力値を作成する。
【００２７】
手順６３では、検索用テーブル５０と選択した入力データの照合を行う。照合は、単純な方法として検索用テーブル５０を上から順番に下まで照合する。照合するものがあればその格納されているＤＢ格納番号又はＤＢ格納ＤＡＴＥを照合した数だけ記録する。この場合は、事例の類似度を０と設定する。検索用テーブル５０に入力データとマッチするものがなければ、再度入力データの近傍１を探索する。近傍データは、まず各入力データの量子化データ値の前後（＋１、−１）まで探索する。
【００２８】
例えば、溶銑温度の量子化データが１３であれば１２〜１４の範囲のデータが照合範囲となる。各入力変数について範囲を前後に拡大して探索しすべてを満足するものを探し、あればそのＤＢ格納番号或いはＤＢ格納ＤＡＴＥを類似時点として記録する。この場合は、類似度は１となる。同様に探索するものがなければ次の近傍２を探索し、照合するものがあれば、同様に類似時点を記録し、類似度を２とする。設定された近傍ｋまで探索し、照合するものがなければ類似事例なしとする。
【００２９】
手順６４では、検索用テーブル５０から検索された複数の類似時点のＤＢ格納番号又はＤＢ格納ＤＡＴＥを順番に時系列データベース３０から類似プロセスデータを抽出して、画面やファイルに出力する。図１の７０は類似事例表示部であり、その検索結果を表示する。
【００３０】
図７に高炉の類似事例検索の結果例を示す。溶銑温度、装入ピッチ、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボンの現在時点と類似時点の対応を示す。上段が現在事例、下段が類似事例である。これらの結果から、現在の事例の前後と類似検索された事例の前後はかなり似た傾向を示しており、類似事例検索が良好に機能していることが確認される。
【００３１】
以上述べた手法によれば、検索用テーブル５０の更新は大変容易である。オンラインで逐次実施することも可能であるが、更新用のデータがプロセス時系列データベース３０に一定量蓄積された時点で、そのデータを使って、図４の手順で検索用テーブル５０に値を追記することが可能である。また、操業変化により利用が出来なくなったある時点以前のデータを検索用テーブル５０から削除することも、その年月日と時刻、或いはその時点に対応する格納番号のデータを削除することにより容易に行うことができる。
【００３２】
また、プロセスの現在状態に類似な事象を検索するだけでなく、時系列データベースの特定時点に類似な事象を検索することも可能である。
【００３３】
また、検索用テーブル５０にない入力状態に対応する検索は、検索用テーブル５０の近傍検索により、精度は多少低下するものの実施することが可能である。
【００３４】
図８は、プロセスの将来状態予測方法の実施に使用する装置の構成を示すブロック図である。以下では、図１等と同様の構成要素には同一の符号を付して説明する。６５は状態予測部であり、図１と同じ方法にて将来状態予測をしたい時点と類似の過去事例を検索用テーブル５０を検索して、類似時刻を検索し、その将来事例を用いて将来状態を予測する。その手順を図９で説明する。手順６１では、計測・制御装置２０から現在時点のプロセスデータを入手する。
【００３５】
手順６２では、入手したプロセスデータから検索用テーブル５０の入力データを選択し、量子化を行い、検索用テーブル５０の入力データを作成する。
【００３６】
手順６３では、検索用テーブル５０に入力データを設定して、格納されている類似時点を複数点得る。このときの類似度をＩＲをする。
【００３７】
手順９４では、類似時点から設定された将来予測時刻、例えば８時間先までのＤＢ格納時刻をキーとして時系列データベース３０からそのプロセスデータを逐次入手する。また複数の類似点において同じ操作を繰り返し複数組の将来状態予測値を得ることができる。複数の類似点における個々の将来予測グラフ、及びそれらの平均化したグラフ、また変動範囲を画面に表示させる。また、表示にあたって、事例の類似度に対応した信頼度も一緒に表示する。例えば、類似度０の場合は信頼度が高い（Ｈ）とし、類似度１の場合は信頼度がやや高い（ＳＨ）とし、類似度２の場合は信頼度が普通（Ｍ）とし、類似度３の場合は信頼度が注意（Ｌ）として表示する。図８の７５は将来状態表示部であり、それらの将来状態予測を表示する。
【００３８】
図１０に高炉の将来予測結果を示す。２時間先の溶銑温度の実績値と予測値がよく対応しており、本手法の有効性を示している。
【００３９】
（その他の実施の形態）
図１、８に示す装置はコンピュータにより実現可能であり、コンピュータに対し、前記実施の形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ或いはＭＰＵ）に格納されたプログラムに従って各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
【００４０】
また、この場合、前記ソフトウェアのプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体は本発明を構成する。そのプログラムコードの伝送媒体としては、プログラム情報を搬送波として伝搬させて供給するためのコンピュータネットワーク（ＬＡＮ、インターネット等のＷＡＮ、無線通信ネットワーク等）システムにおける通信媒体（光ファイバ等の有線回線や無線回線等）を用いることができる。
【００４１】
さらに、前記プログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記録媒体は本発明を構成する。かかるプログラムコードを記憶する記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００４２】
【発明の効果】
以上の如く詳述した本発明によれば、複雑、非線形かつ非定常なプロセスの類似事例を高速に検索することができ、また、時系列データベースがあれば本発明の手法によりシステマチックに類似検索装置の更新を行うことができる。このことによって類似検索装置の性能を常に高い精度に維持することができる。また、このことによってプロセスの状態予測の性能を常に高い精度に維持することができる。さらにプロセスの将来状態予測を精度よく行うことは、今後の操業アクションを決定のための重要なガイダンスとなり、操業の安定化に大きく寄与する。
【図面の簡単な説明】
【図１】プロセスの類似事例検索方法の実施に使用する装置の構成を示すブロック図である。
【図２】プロセス時系列データベースのデータ格納形式の例を示す図である。
【図３】検索用テーブルの例を説明する図である。
【図４】検索用テーブルの作成手順を説明するフローチャートである。
【図５】入力変数の量子化に用いる上下限値を説明する図である。
【図６】類似事例の検索手順を説明するフローチャートである。
【図７】類似検索結果の例を説明する図である。
【図８】プロセスの将来状態予測方法の実施に使用する装置の構成を示すブロック図である。
【図９】状態予測手順を説明するフローチャートである。
【図１０】将来状態予測結果の例を説明する図である。
【符号の説明】
１０  高炉プロセス
２０  計測・制御装置
３０  プロセス時系列データベース
４０  検索用多次元テーブル作成部
５０  検索用多次元テーブル
６０  類似事例検索部
６５  状態予測部
７０  類似事例表示部
７５  将来状態表示部
【図１】
2004310492.tif 000004
【図２】
2004310492.tif 000005
【図３】
2004310492.tif 000006
【図４】
2004310492.tif 000007
【図５】
2004310492.tif 000008
【図６】
2004310492.tif 000009
【図７】
2004310492.tif 000010
【図８】
2004310492.tif 000011
【図９】
2004310492.tif 000012
【図１０】
2004310492.tif 000013