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公開番号2024082505
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-20
出願番号2022196397
出願日2022-12-08
発明の名称方法、情報処理装置および非一時的な記憶媒体
出願人株式会社荏原製作所,荏原環境プラント株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20240613BHJP(計算;計数)
要約【課題】プラントを構成する部材の物理量の予測方法において、高精度の物理量の予測式を提供すること
【解決手段】プロセッサによって実行される方法であって、方法は、プロセッサによって実行される第1のステップ群を含み、第1のステップ群は、経時的に変化する物理量の測定値を取得するステップと、物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築するステップと、測定値の傾向を統計解析して物理量を時間関数として表現する、統計モデルを構築するステップと、統計モデルから、物理量の予測結果を取得するステップと、物理モデルから、物理量の予測結果を取得するステップと、物理モデルにより算出された物理量の予測結果と、統計モデルが算出した物理量の予測結果とに基づいて、物理量の最終予測結果を統計的に推定するステップと、を含む方法。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサによって実行される方法であって、前記方法は、前記プロセッサによって実行される第１のステップ群を含み、前記第１のステップ群は、
経時的に変化する物理量の測定値を取得するステップと、
前記物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築するステップと、
前記測定値の傾向を統計解析して前記物理量を時間関数として表現する、統計モデルを構築するステップと、
前記統計モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、
前記物理モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、
前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とに基づいて、前記物理量の最終予測結果を統計的に推定するステップと、を含む方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記最終予測結果を推定するステップは、前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とを掛け合わせるステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記掛け合わせのステップは、
前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果に対応する確率密度の値と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果に対応する確率密度の値とを乗算するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記物理モデルの物理パラメータが値の不明な第１の物理パラメータを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記最終予測結果を推定するステップは、さらに、
前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とが近づくように、前記第１の物理パラメータの確率分布をリサンプリング処理するステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記リサンプリング処理するステップは、
前記第１の物理パラメータをパーティクルに離散化し、離散化した前記パーティクルを、それぞれ前記物理モデルに代入して、前記物理量の予測結果を算出するステップと、
前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果が、前記統計モデルが算出した物理量の予測結果に近づくように、前記パーティクルの中から尤度の高いパーティクルを選択し、選択されたパーティクルに基づき新たなパーティクルを発生させて、発生させたパーティクルについて尤度の高いパーティクルを選択する処理を繰り返すことで、前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とを近づけるステップと
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記物理モデルの物理パラメータが、値の不明な第２の物理パラメータを含む場合に、前記方法は、前記プロセッサによって実行される第２のステップ群を含み、前記第２のステップ群は、
前記第２の物理パラメータの予測結果を推定するステップと、
推定された前記第２の物理パラメータの予測結果で前記物理モデルを更新するステップと、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
指示を記憶する記憶部と、プロセッサとを備える情報処理装置であって、前記プロセッサは前記記憶部に記憶された指示を実行することにより、前記プロセッサによって実行される第１のステップ群を含み、前記第１のステップ群は、
経時的に変化する物理量の測定値を取得するステップと、
前記物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築するステップと、
前記測定値の傾向を統計解析して前記物理量を時間関数として表現する、統計モデルを構築するステップと、
前記統計モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、
前記物理モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、
前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とに基づいて、前記物理量の最終予測結果を統計的に推定するステップと、を含む、情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置のプロセッサにより実行されるプログラムが記録された非一時的な記録媒体であって、
前記プロセッサが前記プログラムの第１のステップ群を実行することにより、
経時的に変化する物理量の測定値を取得し
前記物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築し、
前記測定値の傾向を統計解析して前記物理量を時間関数として表現する、統計モデルを構築し、
前記統計モデルから、前記物理量の予測結果を取得し、
前記物理モデルから、前記物理量の予測結果を取得し、
前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とに基づいて、前記物理量の最終予測結果を統計的に推定する、非一時的な記憶媒体。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、方法、情報処理装置および非一時的な記憶媒体に関する。より詳しくは、物理量を統計的手法により予測する方法、情報処理装置および非一時的な記憶媒体に関する。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
原子力プラントや火力発電プラント、廃棄物処理プラントなどの複雑なシステムでは、配管等の部材の内部または外部の流体の流れや条件に起因し、部材の劣化や減肉といった経時的に変化する現象が発生することが知られている。このようなプラントでは、部材の状態の変化の把握のため、部材の多数の箇所において劣化や減肉に対応する物理量（肉厚や重量など）を定期的に測定している。定期的に肉厚などを測定して、過去の肉厚データの減肉傾向から将来の肉厚を予測し、修繕、交換が必要な箇所を特定していた。例えば、特許文献１においては、配管余寿命の予測として、空間的あるいは時間的に差分を取りそれらの線形外挿から寿命を予測するものであった。この方式では、配管の減肉する速度は一定と仮定して、減肉がそのままの速度で進んだ場合の減肉量に至る時間を計算している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平３－２８９５９６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、配管等の部材の劣化や減肉といった現象は、様々な因子により影響を受け、空間的にも時間的にも一様ではなく、プラント毎に異なるように進行する。このため、同一のプラントであっても、影響因子が時間と共に変化するときや、影響因子の異なる他のプラントを対象とすると、精度の高い予測結果を得ることができなかった。
【０００５】
本発明の目的の一つは、プラントを構成する部材の劣化や減肉に対応する物理量の予測方法において、高精度の物理量の予測式を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、プロセッサによって実行される方法であって、前記方法は、前記プロセッサによって実行される第１のステップ群を含み、前記第１のステップ群は、経時的に変化する物理量の測定値を取得するステップと、前記物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築するステップと、前記測定値の傾向を統計解析して前記物理量を時間関数として表現する、統計モデルを構築するステップと、前記統計モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、前記物理モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とに基づいて、前記物理量の最終予測結果を統計的に推定するステップと、を含む方法である。
【０００７】
本発明の他の一態様は、指示を記憶する記憶部と、プロセッサとを備える情報処理装置であって、前記プロセッサは前記記憶部に記憶された指示を実行することにより、前記プロセッサによって実行される第１のステップ群を含み、前記第１のステップ群は、経時的に変化する物理量の測定値を取得するステップと、前記物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築するステップと、前記測定値の傾向を統計解析して前記物理量を時
間関数として表現する、統計モデルを構築するステップと、前記統計モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、前記物理モデルから、前記物理量の予測結果を取得するステップと、前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とに基づいて、前記物理量の最終予測結果を統計的に推定するステップと、を含む、情報処理装置である。
【０００８】
本発明の他の一態様は、情報処理装置のプロセッサにより実行されるプログラムが記録された非一時的な記録媒体であって、前記プロセッサが前記プログラムの第１のステップ群を実行することにより、経時的に変化する物理量の測定値を取得し、前記物理量を物理法則に従って定式化した物理モデルを構築し、前記測定値の傾向を統計解析して前記物理量を時間関数として表現する、統計モデルを構築し、前記統計モデルから、前記物理量の予測結果を取得し、前記物理モデルから、前記物理量の予測結果を取得し、前記物理モデルにより算出された前記物理量の予測結果と、前記統計モデルが算出した前記物理量の予測結果とに基づいて、前記物理量の最終予測結果を統計的に推定する、非一時的な記憶媒体である。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本開示の一実施形態にかかる廃棄物発電プラントの概略図を示す。
本開示の一実施形態に係るシステムの概要を示す。
本開示の一実施形態に係る、予測対象となる物理量を予測するためのモデル構造の例を示す。
本開示の一実施形態に係る予測対象となる物理量を予測するためのモデル構造の例を示す。
本開示の一実施形態に係る予測対象となる物理量を予測するためのモデル構造の例を示す。
本開示の一実施形態に係る、予測対象となる物理量を予測するためのモデル構造の概念図を示す。
本開示の一実施形態に係る、物理量の予測を行う処理フローの概要を例示する。
本開示の一実施形態に係る、構築された物理モデルの例を示す。
本開示の一実施形態に係る、統計モデルの構築過程を概念的に例示した図である。
本開示の一実施形態に係る、リサンプリング前の酸化被膜厚の確率密度の分布と、リサンプリングを複数回繰り返したときの酸化被膜厚の確率密度の分布を示した図である。
本開示の一実施形態による掛け合わせ処理の概念を示す図である。
本開示の一実施形態による、予測対象となる物理量を予測するためのモデル構造の概念図を示す。
本開示の一実施形態による、処理装置２００によって実行される、不明な物理パラメータの予測を行う処理フローの概要を示す。
本開示の一実施形態による、理論排ガス量と、理論空気量と、空気比の分布を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［本開示の実施形態の説明］
最初に、本開示の実施形態の内容を列記して説明する。本開示の一実施形態は、以下のような構成を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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