"オフラインでの実験により作成したデータベース型モデルに、現在のコークス炉の操業情報を入力し、コークスの収縮量およびコークスの粒度を予測するコークスの収縮量粒度予測ステップと、過去の操業データにより作成したデータベース型モデルに、前記コークスの収縮量粒度予測ステップにより得られたコークスの収縮量およびコークスの粒度と、前記コークス炉の炉壁状況を数値化したものとを入力し、コークスの押出負荷を予測する押出負荷予測ステップと、を有することを特徴とするコークスの押出負荷の予測方法。前記現在のコークス炉の操業情報は、原料の成分、原料の水分、乾留時間、炉温、及び装炭量を含むことを特徴とする請求項1に記載のコークスの押出負荷の予測方法。前記コークス炉の炉壁状況は、実際の操業に用いられているコークス炉のカーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出を含むことを特徴とする請求項1または2に記載のコークスの押出負荷の予測方法。請求項1~3の何れか一つに記載のコークスの押出負荷の予測方法によりコークスの押出負荷の予測をするステップと、前記コークスの押出負荷の予測の基礎となった乾留時間を変更してコークスの押出負荷の予測の再計算を行うステップと、前記再計算によるコークスの押出負荷が所定値以下、且つ、前記再計算の基礎となった乾留時間が許容範囲内である場合に、該乾留時間を新たな操業スケジュールとしてスケジュールの変更を行うステップと、を含むことを特徴とする操業スケジュールの決定方法。しかしながら、上記した従来技術では、炉温等の操業情報および炉壁等の設備情報を個別に管理していたので、コークスの押詰まりに関する定量的判断ができなかった。つまり、コークスの押詰まりが発生するか否かの判断は、コークス炉の操業者オペレータの判断に依存していた。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、操業者オペレータの判断に依存しないコークスの押詰まりに関する定量的判断を行うコークスの押出負荷の予測方法、およびその定量的判断に基づいた操業スケジュールの決定方法を提供することにある。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明のコークスの押出負荷の予測方法は、オフラインでの実験により作成したデータベース型モデルに、現在のコークス炉の操業情報を入力し、コークスの収縮量およびコークスの粒度を予測するコークスの収縮量粒度予測ステップと、過去の操業データにより作成したデータベース型モデルに、前記コークスの収縮量粒度予測ステップにより得られたコークスの収縮量およびコークスの粒度と、前記コークス炉の炉壁状況を数値化したものとを入力し、コークスの押出負荷を予測する押出負荷予測ステップと、を有することを特徴とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の操業スケジュールの決定方法は、上記コークスの押出負荷の予測方法によりコークスの押出負荷の予測をするステップと、前記コークスの押出負荷の予測の基礎となった乾留時間を変更してコークスの押出負荷の予測の再計算を行うステップと、前記再計算によるコークスの押出負荷が所定値以下、且つ、前記再計算の基礎となった乾留時間が許容範囲内である場合に、該乾留時間を新たな操業スケジュールとしてスケジュールの変更を行うステップと、を含むことを特徴とする。本発明にかかるコークスの押出負荷の予測方法によれば、操業者オペレータの判断に依存しないコークスの押詰まりに関する定量的判断をすることができるという効果を奏する。そして、本発明にかかる操業スケジュールの決定方法によれば、操業者オペレータの判断に依存しないコークスの押詰まりに関する定量的判断に基づいて、操業スケジュールの決定を行うことができるという効果を奏する。以下、図面を参照して、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法について説明する。コークス炉の構成始めに、図1を参照して、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法の対象となるコークス炉の構成について説明する。但し、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法の対象となるコークス炉は、図1に示す構成に限定されることはない。図1は、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法の対象となるコークス炉1の構成を示す斜視図である。図1に示すように、コークス炉1は、複数の炭化室2及び燃焼室3を有する。各炭化室2の天井部には、上昇管4および装炭口5が形成されている。複数の装炭口5は、コークス炉1の上部を走行する装炭車6によって運ばれた石炭を炭化室2内に装入するためのものである。押出機7は、乾留後にコークスを炭化室2から押し出す装置である。炭化室2から押し出されたコークスは、ガイド車8を経て消火車9に受け渡され、消火車9によって搬出される。炭化室2は、押出機7の押出ラム10が挿入される入側窯口と赤熱コークスが押し出される出側窯口とを有する。上昇管4は、炭化室2内で乾留中の石炭から発生する発生ガスを回収する回収ラインである。コークス押出力予測装置の構成次に、図2を参照して、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法を実現するコークス押出力予測装置の構成について説明する。図2は、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法を実現するコークス押出力予測装置の構成を示すブロック図である。図2に示すように、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法を実現するコークス押出力予測装置100は、情報処理装置101,入力装置102,出力装置103,及びデータベースDB104を主な構成要素として備えている。情報処理装置101は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用の情報処理装置によって構成され、RAM111,ROM112,及びCPU113を備えている。RAM111は、CPU113が実行する処理に関する制御プログラムや制御データを一時的に記憶し、CPU113のワーキングエリアとして機能する。ROM112は、情報処理装置101全体の動作を制御する制御プログラム112aと制御データとを記憶している。CPU113は、ROM112内に記憶されている制御プログラム112aに従って情報処理装置101全体の動作を制御する。入力装置102は、キーボード,マウスポインタ,テンキー等の入力装置によって構成され、情報処理装置101に対して各種情報を入力する際に操作される。出力装置103は、表示装置や印刷装置等の出力装置によって構成され、情報処理装置101の各種処理情報を出力する。データベースDB104は、後に詳述するコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルと、コークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルと、を記憶している。本実施形態では、コークスの押出負荷の評価指標として、図1に示す押出機7の押出ラム10の駆動モータに流れる電流値のピーク値を用いる。押出過程の初期においては、押出ラム10の位置変化はコークスケーキ内部の空隙によって吸収されるために、コークスの押出負荷は小さくなる。そして、コークスケーキ内部の空隙が小さくなると、コークスの押出負荷は静止摩擦力の最大値に向かって上昇していく。このコークスの押出負荷の最大値を押出ピークという。このように押出ピーク値は押詰まりに密接に関係していると考えられているので、本実施形態では押出ピーク値をコークスの押出負荷の評価指標とする。データベースモデル図3は、コークスの押出負荷を支配する因子の因果関係を示す図である。図3に示すように、コークスの押出負荷は、コークス収縮量及び性状粒度とコークス炉の炉壁の凹凸とにより支配されていると考えられる。さらに、コークス収縮量および性状粒度は、原料成分、水分、炉温、乾留時間、及び装炭量により支配されていると考えられる。また、炉壁の凹凸は、カーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出しにより支配されていると考えられる。そこで、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法では、以下に説明するように、コークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルとコークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルとを用いてコークスの押出負荷を予測する。図4及び図5は、コークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルおよびコークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルのデータテーブルの例である。図4に示されるように、本発明の一実施形態にかかるコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルは、原料の成分、原料の水分、乾留時間、炉温、及び装炭量を入力変数とし、コークスの収縮量とコークスの性状粒度を出力変数とするデータベース型モデルである。本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法では、オフラインでの実験によりデータを収集し、このコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルを作成する。例えば、実験用の小型の炭化室を構成し、原料配分の異なる多くの組み合わせにより乾留実験を行い、実験データを取得する方法が考えられる。このように、オフラインでの実験によりデータを用いる方が、実際の操業データを用いることよりも高精度なコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルを作成することができる。図5に示されるように、本例のコークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルは、コークスの収縮量、コークスの性状粒度、カーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出を入力変数とし、コークスの押出負荷を出力変数とするデータベース型モデルである。上記入力変数のうち、コークスの収縮量及びコークスの性状粒度は、コークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルの出力変数が入力変数として用いられる。一方、上記入力変数のうち、カーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出は、実際の操業に用いられているコークス炉の炉壁状況を数値化して、入力変数として用いられる。また、本例のコークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルは、コークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルとは異なり、過去の操業データを用いてデータベース型モデルを作成する。処理フロー本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法は、上記のように作成したコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルおよびコークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルを用いて、コークスの押出負荷を予測するものである。以下、図6および図7を参照しながら、上記のように作成したコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルおよびコークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルを用いた本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法について説明する。図6は、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法を示すフローチャートである。図6に示されるように、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法は、コークス炉の現在の操業情報として、原料の成分、原料の水分、乾留時間、炉温、及び装炭量を取得することにより開始されるステップS1。この現在の操業情報を取得する方法としては、オペレータが入力装置102により入力する方法、または、情報処理装置101がコークス炉1の操業スケジュールにかかるデータベース104を参照する方法などが利用可能である。次に、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法では、情報処理装置101がコークス収縮量性状粒度の予測のためのデータベース型モデルを参照するステップS2。そして、情報処理装置101は、ステップS1にて取得した原料の成分、原料の水分、乾留時間、炉温、及び装炭量を入力変数として、コークスの収縮量とコークスの性状粒度を予測するステップS3。一方、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法では、コークス炉1の炉壁の情報としてカーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出を、オペレータが目視またはカメラ撮像により測定し、この炉壁の情報を入力装置102により情報処理装置101に入力するステップS4。その後、本発明の一実施形態であるコークスの押出負荷の予測方法では、情報処理装置101が、コークスの押出負荷の予測のためのデータベース型モデルを参照しステップS5、ステップS3により得られたコークスの収縮量とコークスの性状粒度と、およびステップS4により得られたカーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出を入力変数として、コークスの押出負荷を予測するステップS6。このように予測されたコークスの押出負荷は、以下、図7を参照して詳述するようにコークス炉1の操業スケジュールの決定に反映されるステップS7。図7は、予測されたコークスの押出負荷に基づき判断を行う操業スケジュールの変更方法を示すフローチャートである。図7に示されるように、この操業スケジュールの変更および炉壁の補修の方法は、予測されたコークスの押出負荷が設定値以上であるか否かの判断が最初に実行されるステップS71。コークスの押出負荷が設定値以下である場合ステップS71:No、コークスの押出しに際して押詰まりが発生しないと判断し、操業スケジュールを変更することなく、この処理フローが終了される。一方、コークスの押出負荷が設定値以上である場合ステップS71:Yes、情報処理装置101が、コークスの押出しに際して押詰まりが発生する可能性が高いと判断し、乾留時間を変更してコークスの押出負荷の予測の再計算を行うステップS72。すなわち、変更された乾留時間を用いて、情報処理装置101が、上記ステップS2からステップS6までの処理を再実行する。再計算の後、再計算によるコークスの押出負荷が設定値以上であるか否かの判断が再度実行されるステップS73。この再計算によるコークスの押出負荷も設定値以上である場合ステップS73:Yes、操業スケジュールの変更では押詰まりを回避することができないので、コークス炉1の炉壁の補修を行うように判断するステップS76。一方、この再計算によるコークスの押出負荷が設定値以下である場合ステップS73:No、このコークスの押出負荷が設定値以下となった予測の基礎となった乾留時間が操業の許容範囲内であるか否かを判断するステップS74。この乾留時間が操業の許容範囲内でない場合ステップS74:No、この場合もコークス炉1の炉壁の補修を行うように判断するステップS76。乾留時間が操業の許容範囲内である場合ステップS74:Yes、操業スケジュールの変更により押詰まりを回避することができるので、この乾留時間を新たな操業スケジュールとしてスケジュールの変更を行いステップS75、この処理フローを終了する。以上より、本発明の実施形態にかかるコークスの押出負荷の予測方法は、オフラインでの実験により作成したデータベース型モデルに、現在のコークス炉の操業情報を入力し、コークスの収縮量およびコークスの粒度を予測するコークスの収縮量粒度予測ステップと、過去の操業データにより作成したデータベース型モデルに、コークスの収縮量粒度予測ステップにより得られたコークスの収縮量およびコークスの粒度と、コークス炉の炉壁状況を数値化したものとを入力し、コークスの押出負荷を予測する押出負荷予測ステップとを有するので、コークスの押詰まりに関する定量的判断をすることができる。特に、本発明の実施形態にかかるコークスの押出負荷の予測方法は、現在のコークス炉の操業情報として、原料の成分、原料の水分、乾留時間、炉温、及び装炭量を含み、コークス炉の炉壁状況は、実際の操業に用いられているコークス炉のカーボン付着、炉壁削れ、及び炉壁張出を含むので、正確な定量的判断をすることができる。本発明の実施形態にかかる操業スケジュールの決定方法は、上記コークスの押出負荷の予測方法によりコークスの押出負荷の予測をするステップと、コークスの押出負荷の予測の基礎となった乾留時間を変更してコークスの押出負荷の予測の再計算を行うステップと、再計算によるコークスの押出負荷が所定値以下、且つ、前記再計算の基礎となった乾留時間が許容範囲内である場合に、その乾留時間を新たな操業スケジュールとしてスケジュールの変更を行うステップとを含むので、コークスの押詰まりに関する定量的判断に基づいて、オペレータの判断に依存しないコークス炉の操業を行うことができる。以上、発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者などによりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術などは全て本発明の範疇に含まれる。"