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公開番号2024048342
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-08
出願番号2023101888
出願日2023-06-21
発明の名称モデル生成装置、解析装置、モデル生成方法、解析方法及びコンピュータプログラム
出願人日本製鉄株式会社
代理人弁理士法人ブライタス
主分類C10B 41/02 20060101AFI20240401BHJP(石油,ガスまたはコークス工業;一酸化炭素を含有する工業ガス;燃料;潤滑剤;でい炭)
要約【課題】作業者がコークスの押し詰まりが懸念される窯に対して速やかに適正なアクションを取るための情報を提供する。
【解決手段】コークスの押し詰まり懸念の発生を予測する予測モデルを生成するモデル生成装置は、複数の操業変数とコークスの押し詰まり懸念の発生有無とからなる操業実績データを複数取得するデータ取得部と、複数の操業実績データを用いて、複数の操業変数を入力とし、コークスの押し詰まり懸念発生確率を出力とする、予測モデルを生成するモデル生成部と、を備え、データ取得部により取得される複数の操業実績データは、コークスの押し詰まり懸念のある懸念データが、コークスの押し詰まり懸念のない正常データに比べて少ない、不均衡データであり、モデル生成部は、懸念データに合わせて正常データをアンダーサンプリングした後、予測モデルを生成する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
コークス炉におけるコークスの押し詰まり懸念の発生を予測する予測モデルを生成するモデル生成装置であって、
複数の操業変数とコークスの押し詰まり懸念の発生有無とからなる操業実績データを複数取得するデータ取得部と、
複数の操業実績データを用いて、前記複数の操業変数を入力とし、コークスの押し詰まり懸念発生確率を出力とする、前記予測モデルを生成するモデル生成部と、
を備え、
前記データ取得部により取得される前記複数の操業実績データは、コークスの押し詰まり懸念のある懸念データが、コークスの押し詰まり懸念のない正常データに比べて少ない、不均衡データであり、
前記モデル生成部は、前記懸念データに合わせて前記正常データをアンダーサンプリングした後、前記予測モデルを生成する、モデル生成装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記モデル生成部は、
ランダムフォレストを用いた機械学習により前記予測モデルを生成し、
前記予測モデルの機械学習において、決定木の深さ、決定木に入力する操業変数の数、及び、決定木の数のうち、少なくともいずれか１つを調整する、請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項３】
コークス炉においてコークスの押し詰まり懸念を発生させる要因を解析する解析装置であって、
複数の操業変数を入力としコークスの押し詰まり懸念発生確率を出力とする予測モデルを用いて出力値を評価することにより、解析対象データの操業変数それぞれについて、コークスの押し詰まり懸念の発生に寄与する寄与度を算出する寄与度算出部と、
算出された前記操業変数の寄与度を、出力装置に出力する寄与度出力部と、
を備える、解析装置。
【請求項４】
前記解析対象データの操業変数に対するコークスの押し詰まり懸念発生確率から、コークスの押し詰まりが懸念される場合に、作業者のアクションを支援する情報を生成する支援情報処理部を備え、
前記支援情報処理部は、
過去の操業データから、コークスの押し詰まり懸念のない正常データであって、前記解析対象データと類似する類似データを取得し、
前記寄与度から特定される、押し詰まり懸念を発生させる要因となる操業変数について、解析対象データの値と類似データの値とを対比させた出力情報を、前記出力装置に出力する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項５】
前記支援情報処理部は、
前記寄与度の高い方からＫ個の操業変数の値に基づいて、前記類似データを複数のグループに分類し、
分類した前記グループから、データのばらつきとデータ数とに基づき表される信頼度の高いグループを抽出し、抽出されたグループの操業変数に基づいて、前記解析対象データにおいて変更すべき操業変数の変更値を出力する、請求項４に記載の解析装置。
【請求項６】
前記支援情報処理部は、前記信頼度に基づき抽出したグループのうち、前記Ｋ個の操業変数の値の距離が最も小さいグループの操業変数に基づいて、前記解析対象データにおいて変更すべき操業変数の変更値を出力する、請求項５に記載の解析装置。
【請求項７】
操業実績データに含まれる複数の操業変数のうち、指定された１つの操業変数を指定操業変数として、
前記寄与度算出部は、前記解析対象データが取得された窯から取得した過去の操業実績データのうち、前記解析対象データから遡って直近ｍ回の操業実績データそれぞれについて、前記予測モデルを用いて複数の操業変数の寄与度を算出し、
前記支援情報処理部は、前記指定操業変数の値の時系列データと、前記指定操業変数の寄与度の時系列データとを、前記出力装置に出力する、請求項４に記載の解析装置。
【請求項８】
操業実績データに含まれる複数の操業変数のうち、指定された１つの操業変数を指定操業変数として、
前記寄与度算出部は、前記解析対象データが取得された窯から取得した過去の操業実績データのうち、前記解析対象データから遡って直近ｍ回の操業実績データそれぞれについて、前記予測モデルを用いて複数の操業変数の寄与度を算出し、
前記支援情報処理部は、
前記直近ｍ回の操業実績データのうち、前記指定操業変数の寄与度が閾値未満であるＭ個（１≦Ｍ≦ｍ）の操業実績データを抽出し、
前記抽出したＭ個の操業実績データの指定操業変数の値に基づき求めた当該指定操業変数の変更値を出力する、請求項４に記載の解析装置。
【請求項９】
前記寄与度算出部は、ＳＨＡＰ法を用いて寄与度を算出する、請求項３～８のいずれか１項に記載の解析装置。
【請求項１０】
前記寄与度算出部は、ＰＩ法を用いて寄与度を算出する、請求項３～８のいずれか１項に記載の解析装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、コークス炉におけるコークスの押し詰まり懸念の発生を予測する予測モデルを生成するモデル生成装置、モデル生成方法及びコンピュータプログラム、生成された予測モデルを用いてコークスの押し詰まり懸念を発生させる要因を解析する解析装置、解析方法及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
コークス炉にて石炭からコークスを製造するコークス工程において、押出時の押出負荷が高い窯ではコークスの押し詰まりが発生する可能性が高いことから、押出負荷が高くなっている要因を特定し、操業を改善することが行われている。従来、人手により、複数のコークス炉の様々な要因を検討し、押出負荷が高くなる要因を特定しているが、その業務負荷は高い。また、人手による解析では、長期間のデータについて観察、比較を行い、データ間の複雑な関係性を考慮することは困難である。このため、コークスの押し詰まりが懸念される窯の操業実績データから、自動的に押出負荷が高くなる要因を特定して、作業者が速やかに操業を改善する適正なアクションを取ることができるように支援する技術が求められていた。
【０００３】
例えば特許文献１には、石炭を乾留することによって発生する発生ガスの温度推移より抽出した特徴量を用いて、乾留終了後のコークスを押出す際の押出力を推定する技術が開示されている。かかる技術によれば、炭化室からコークスを押し出す際の押出力の推定精度を向上させることができ、推定された押出力に基づいて乾留終了後のコークスを押し出す際の押出力を制御することによって、コークスの押し詰まり発生を抑制できる。
【０００４】
また、例えば特許文献２には、炭化室の加熱壁温度、火落時間等の操業データに基づいて、炭化室において乾留が正常に進行しているかを判断し、乾留不良と判定された炭化室の乾留不良原因に確信度を付して、確信度の順に乾留不良原因に対するアクションを指示し、アクション指示に基づき燃焼制御器への変更量を計算する技術が開示されている。かかる技術によれば、コークス炉の乾留不良炭化室を検出し、燃焼制御器を制御するための適正なアクションを指示することで、コークス品質のバラツキを低減させ、一定品質のコークスを得るとともにコークス燃焼熱効率を向上させることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１２－１７２１４２号公報
特公平０７－５６０２４号公報
【非特許文献】
【０００６】
Lundberg,Scott M、他１名、"A unified approach to interpreting model predictions."、Advances in Neural Information Processing Systems、２０１７年１２月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記特許文献１の技術では、最大押出力値を推定する推定式を、クロスバリデーション法による線形重回帰分析により構築している。このため、多重共線性により押出力の推定精度が低下する可能性があり、押出力を適切に制御できないこともあり得る。
【０００８】
また、上記特許文献２の技術では、ｉｆ－ｔｈｅｎ－ｅｌｓｅルールに基づき乾留不良原因に対して確信度を付与する。このため、人手による判定用の閾値設定及び乾留不良原因毎に付与される確信度の重みの設定が必要であり、作業負荷が残る。
【０００９】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、作業者がコークスの押し詰まりが懸念される窯に対して速やかに適正なアクションを取るための情報を提供することが可能な、モデル生成装置、解析装置、モデル生成方法、解析方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、コークス炉におけるコークスの押し詰まり懸念の発生を予測する予測モデルを生成するモデル生成装置であって、複数の操業変数とコークスの押し詰まり懸念の発生有無とからなる操業実績データを複数取得するデータ取得部と、複数の操業実績データを用いて、複数の操業変数を入力とし、コークスの押し詰まり懸念発生確率を出力とする、予測モデルを生成するモデル生成部と、を備え、データ取得部により取得される複数の操業実績データは、コークスの押し詰まり懸念のある懸念データが、コークスの押し詰まり懸念のない正常データに比べて少ない、不均衡データであり、モデル生成部は、懸念データに合わせて正常データをアンダーサンプリングした後、予測モデルを生成する、モデル生成装置が提供される。
（【００１１】以降は省略されています）

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