<開発・技術ノート>

グリッドコンピューティングによる加熱炉の温度計算
Temperature Calculation of a Reheating Furnace Using Grid Computing
坂本 憲昭*，小沢 和浩*，新村 隆英**
Noriaki.SAKAMOTO*,

Kazuhiro.OZAWA*,

Takahide.NIIMURA**

Abstract: We calculate the process model of a reheating furnace by using a grid computing system. It showsthat the calculation time is very short and the cost is advantageous than we use of a computer made in order
to control a process.
Keywords: grid computing, reheating furnace, process computer
本稿は実際にグリッドで加熱炉のモデル計算を行い，計１．はじめに算時間の短縮化の効果とコスト削減の意味を示すことが目

おもに鉄鋼業で用いられる連続式加熱炉は，鋼片を炉の的である．

片側から装入し，高温の炉内を「尐し前進」「停止」を繰り返して移動させ，加熱して装入の反対側から抽出するもの

Zone①

Zone②

Zone③である（Fig.1 参照）．装入と抽出を継続して繰り返す操業
Slab

形態であり，鋼片は数珠つなぎの様相となる．
この加熱炉の操業に用いるモデル計算は尐なくとも３つ

Exit

Entrance

以上に分けることができ，いずれの計算も繰り返しや温度

図１．加熱炉Fig.1 Control system of the reheating furnace

分布のメッシュ計算であるために CPU の負担が大きい．モデルのなかでも特に負荷が高い設定炉温計算は，計算機上で鋼片の位置を進めて，現在の炉内の温度（以下，炉温）２．グリッドコンピューティング環境

を用いて鋼片の温度分布計算を繰り返し，鋼片が抽出され著者らの研究室には以下に示すグリッドがあり，電力市る時の温度を予測する．これを利用して，炉温の変更を調場価格の予測

整パラメータとしてシミュレーションを繰り返せば，逆に3)PPにおいて計算時間短縮に効果をあげている．

グリッドを実現するAD-POWERs

抽出時の鋼片温度が指定された温度に到達するための炉温P2)P

は，処理に時間を要するジョブや計算を同一ネットワークセグメント内のパソコを得ることができる．

ンに分散処理させるミドルウェアであり，Windowsパソコン

シミュレーションの繰り返しは，CPU 負荷が高いモデルのスクリーンセーバとして稼動する．導入にあたってはメ計算をさらに繰り返す．この計算を規定時間内に（鋼片がーカのサポートは不要で，普通のアプリケーションをパソ停止している間に）終了させなければならないため，専用コンにインストールするのと同じである．のなるべく高速な計算機が要求される．また，24 時間 365日の連続操業に対応するため，故障時の対策としてバックソフトウェアアップ計算機を準備しておく必要がある．
ハードウェア

一方，低コストで計算高速化を実現する手法として，パソコンのクラスタ化やグリッドコンピューティング環境（以下，グリッド）がある．クラスタ化は専用のソフトウ

グリッド
OSCPU
MemoryHDD
台数

AD-POWERs
WindowsXP Home Edition
Celeron 2.93GHz512Mb
7200rpm, U-ATA133
最大 20 台使用

ェアやハードウェアが必要であり導入は容易ではない．グリッドの場合，汎用パソコンを用いて構築が可能であり，Fig.2 にグリッドのシステム構成を示す．マスターパソコ

故障により 1,2 台欠けても計算能力に顕著な影響はない．さンはデータのとりまとめ役を担うが，特別なパソコンではらに Windows パソコンであればよいので，保守・運用コスなく，スクリーンセーバで計算をおこなうボランティアパト削減に寄与する．

ソコンと同じである．マスターパソコンが故障すれば，ボランティアパソコンの 1 台をマスターパソコンにすればよ* 法政大学* HOSEI University** TNC Systems(Received November 9, 2007)

い．なお，各パソコンは同一性能である必要はない．
動作の仕組みは，ボランティアパソコンのスクリーンセーバが稼動すると，マスターパソコンから計算するモデル
135

T j , n [k ]   T j , n [k  1]4  TA [k  1]4と必要な入力データをもらう．計算終了後，結果をマスターパソコンに送信する．計算すべきデータがなくなるまで

rx ・・・

t x2

ry t y2

2 t   F y c

一方，鋼片内部の熱伝導はVolunteer
Personal ComputerT j ,n 1[k ]  rx T j 1,n 1[k  1]  T j 1,n 1[k  1]



図２．グリッドシステム
Fig.2 Grid Computing SystemP 2 ryT j , n 1[k  1]

model and input data, calculation result３．モデル計算 1)

 1  2rx  2ry T j , n [k  1]  rx T j 1, n [k  1]  T j 1, n [k  1]

この繰り返しである．

MasterPersonal Computer 1  2rx  2ry T j ,n 1[k  1]  ry T j ,n [k  1]  T j ,n  2[k  1]により求める．すべての計算点 105 点を同様に計算する．

P

本稿で用いる加熱炉のモデル計算を示す．

TA① 雰囲気温度計算：炉内の温度計による測定値から鋼片周囲の雰囲気温度を予測する

Δy

Slab

Tj-1,nTj,nTj+1,nTj-1,n-1

Tj,n-1

Tj+1,n-1② 鋼片温度計算：①の結果を用いて鋼片の温度分布を計算する

Δy③ 設定炉温計算：装入から現在位置までの移動履歴が，抽出まで同じ移動時間・移動間隔で継続すると仮定しΔxて，炉温を変更した場合に抽出位置に到達したときの図３．計算メッシュ
Fig.3 Calculation nodes of slab temperature

鋼片の温度分布はどうなるかを，②鋼片温度計算を繰り返し計算して求める．この予測結果が，あらかじめ４．数値実験指定された抽出時の温度と一致するまで，炉温の増減

前章の鋼片の雰囲気温度 TA は①雰囲気温度計算によりをパラメータとしてシミュレーションを繰り返す．

求まる値であり，炉温を調整することで変化する．③設定
炉温計算では，①の計算結果をそのまま用いずにシミュレ②鋼片温度計算は，炉内すべての鋼片に対して，さらにーション上で Table.1 に示す増減（ここでは 8 パターンを想③設定炉温計算において繰り返し用いられる中心となるモ定）を行なう．なお Table.1 の値やパターン数は計算負荷をデルである．以下に計算内容の概略を説明する．まず，本検討するために想定した単なる数値例である．

稿で用いる記号を示す．

T j ,nTAFktΔxTj,n-2

表１．炉内温度の増減パターン
Table.1 The increase and decrease of pattern ofthe temperature in the furnace： 鋼片各計算点温度（Fig.3 参照）
鋼片周囲の雰囲気温度（Fig.3 参照）：（①雰囲気温度計算による結果）： ステファン・ボルツマン定数
 ： 放射率： 温度伝導率c ： 比熱： 密度： 形態係数
x ： 計算メッシュ幅： 計算時刻
y ： 計算メッシュ厚み： 計算刻み時間（Fig.3 参照）

345[℃]

12678

Zone①+10-10000000

Zone②+10-10+10-1000+10-10Zone③+10-1000+10-10-10+10

炉内には常に 120 枚の鋼片が 180 秒周期で「移動」「停止」を繰り返していると仮定する．したがって，すべてのモデ鋼片の温度は２次の熱伝導方程式を差分公式から求める．

ル計算を 180 秒以内に終了する必要がある．現実には，限鋼片の搬送方向の長さをゼロとし，対する幅方向に計算メられた時間内に必ず計算を終了しなければならないため，ッシュを 105 点設ける（Fig.3 参照）．鋼片表面のある 1 点

繰り返し計算の有限回数での打ち切り，炉内すべての鋼片

T j ,n は次式から求める．

ではなく重要品に限定した計算などが考えられるが，ここでは炉内すべての鋼片について①～③（③設定炉温計算では Table.1 の 8 パターン）をすべて計算して終了とする．
分散処理の方法は，鋼片毎の計算（①～③）をひとつのジョブとし，120 枚の鋼片があるので 120 個のジョブを各ボ136

ランティアパソコンに 1 個ずつ投げる．マスターパソコン

６．おわりにから各ボランティアパソコンに対して，鋼片のサイズ，材(1)質，炉内温度などのデータ（約 9kB）を送信する．ボランすることで計算時間の短縮を示した．数値実験では汎用パティアパソコンは，このデータを入力データとして①～③ソコンが 5 台でも充分に計算時間の制約を満足することがのモデル計算を行い，計算結果である鋼片の温度分布デーできた．実験例では 70%減の計算時間短縮効果である．

タ（約 65kB）をマスターパソコンに返す．120 個の入力デ(2)ータを 180 秒以内に処理することになる．

ン１台が故障しても顕著な影響はないと判断する．したが速な以下のパソコン 1 台で同じ処理を行なう．

ハードウェアグリッド
OSCPUMemory
HDD

グリッドの場合，４章の数値実験が示したとおり台数が多いほど計算時間は短縮されるが，ボランティアパソコ

比較のためにグリッドで用いるパソコンよりも CPU が高ソフトウェア

計算負荷の高い加熱炉のモデル計算をグリッドで処理って１台ごとの堅牢性は要求されないので，高価な FA 用パソコンではなく安価な汎用パソコンを用いて壊れたら交換なし
Windows2000
Pentium4 1.6GHz
512Mb7200rpm, U-ATA133という事後保守で充分であることがわかる．このことから，専用のプロセスモデル用計算機を導入するよりも以下のコストダウンを図ることができよう．
・ハードウェアの初期導入および予備品不要によるコストダウン

計算結果（各 3 回実施）を Fig.4 に示す．この例ではボラ・ハードウェアの健全性を監視するなどの専用のミドルウ

ンティアパソコンが 5 台でも 180 秒以内に計算を終了してェアが不要いる．

・ランニングコストとなるメーカの保全・点検が不要

Time[sec]450(3)

求されるが，最近では，ハードウェア・ソフトウェアとも350に同一品（または同等品）・同一プログラム開発環境を維持

300250するのが困難になっている．これに対して，スクリーンセ
Gridーバが稼動する Windows 系パソコンが要件である本グリッ

200

ドならば，従来の専用計算機に比べて個々のパソコンの信150

頼性は劣るが，その時代に入手できるパソコンを購入すれ100ばよいので，システムとしての寿命は長くできると考える．

500［ 参15101520[Number of Grid PCs]
図４ ．計算所要時間
Fig.4 Time which was required for model calculation

考文献 ］

1) 坂本: スライディングモード制御による加熱炉の温度追従制御,計測自動制御学会論文集, Vo.38, No.9, 806/811 (2002)
2) AD-POWERs 紹介サイト：www.ad-powers.jp/
3) N Sakamoto, K Ozawa and Tak Niimura：Grid Computing Solutions
for Artificial Neural Network-based Electricity Market Forecasts, IEEE
World Congress on Computational Intelligence, Vancouver, Canada, July
16-21 (2006)

５．スクリーンセーバの起動時間と停止時の対策
T

プロセスモデル用計算機には，数年以上の長寿命が要

400

AD-POWERsはスクリーンセーバとして稼動する．スクリーンセーバの起動までの最短時間は１分であるが，工場の保全時に操業開始まで 1 分以上の余裕は明らかにあり，1分間の影響はない．

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また，ボランティアパソコンにマウスやキーボードをメ議ンテナンス時以外には接続しておく必要はないので，スクリーンセーバが解除される可能性は非常に低い． しかしながら， より冗長性を高めるのならば， マスターパソコンかT

論

査読者におかれましては，貴重な時間を割いていただき，この場を借りてお礼申し上げます．議論として補足をさせていただきます．

T

T

ら定周期でボランティアパソコンのスクリーンセーバを遠隔起動するバッチプログラムをAD-POWERsとは別に組み(1) 分散処理の方法が鋼片単位と，単純で実用的な面はあるが，モデル計算の精度向上，または計算時間を保障する工夫についても必要と思われる．
→ 限られた時間内に必ず計算を終了しなければならない
ため，本文に示した繰り返し計算の有限回数での打ち切りや重要品に限定した計算などの対策のほかに，上記の対策の必要性はご指摘のとおりである．モデル計算自体の再考込めばよい．AD-POWERsの起動命令は，スクリーンセーバの実行ファイルであり，また，起動中に再起動をかけても２重起動しないので問題はない．

137

であるため，今後の検討課題としたい．
(2) プロセス制御システムに要求される 24 時間 365 日運転に対して，グリッド環境の適用は有効性を感じるが，本報告内容ではマスターパソコンが故障した場合は人手による切り替えが必要なため，通常の 2 重化システ
ム構成に対する優位性があまり感じられない．
→ ご指摘のとおり，冗長化のためにホットスタンバイが可能な重厚なシステムに対する優位性はない．
なお，マスターパソコンが故障した場合に自動切り替えは可能である．マスターパソコンの上位に位置するコンピ
ュータ（操業データをマスターパソコンに送信，グリッドによる計算結果を受信して操業に反映）側に，マスターパソコンの無応答を検知し，他のボランティアパソコンを通信相手のマスターパソコンとして切り替える処理を導入する．グリッド側では，マスターパソコンで処理するプログ
ラムをボランティアパソコンにも導入しておけばよい．
(3) 市販のグリッド環境構築ソフトを利用しているため，問題発生時の解析がどの程度まで行えるかが不透明である．
→ 問題発生時に原因究明（責任の所在追及を除く）を考えた場合，ハードウェア・ソフトウェアともにメーカにおいてすべてを自社開発しているケース，またはメーカに頼らず社内ですべてを開発しているケース，いずれも非常に尐なくなってきており，不透明であることは本製品に限らず同じである．逆に，
 本ミドルウェアは DLL による提供であり，その DLL に対するインタフェースはすべてオープンソースなので，C プログラミング技術者ならば解析や開発が可能である．
 導入の容易性から市販品を利用したが，グリッドコンピューティング環境はネットワーク関連のプログラミング経験者ならば自作が可能である．
 紹介例として，Globus Toolkit（www.globus.org/toolkit/）というグリッドシステム構築のためのオープンソースのライブラリおよびコマンドツール群が公開されている．
(4) WindowsOS バージョンへの追随など対象ソフトの継続性に懸念があり，実システムへの適用に際する検証の必要性がある．
→ ご指摘のとおり Windows 系 OS のバージョンアップに対する懸念はある．本製品の場合，WindowsNT4.0 Workstation
以降，新しくは WindowsVista に対応するとなっている．したがって，尐なくとも 2,3 世代に渡る OS のサポート期間の継続性はあると考えている．
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