特許ウォッチ

公開番号2024088584
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-02
出願番号2023171723
出願日2023-10-03
発明の名称流量推定システム
出願人株式会社テイエルブイ
代理人
主分類G01F 1/00 20220101AFI20240625BHJP(測定;試験)
要約【課題】測定装置の計算リソースが小さい場合であっても、ドレン流量を適切に推定できるシステムを提供する。
【解決手段】流量推定システム100は、測定装置10と情報処理装置20とを有する。測定装置10は、第1推定部41を有する。情報処理装置20は、第2推定部51を有する。第1推定部41は、測定情報を第1推定モデルM1に入力して、ドレン流量を推定する。第1推定モデルM1は、振動情報を入力としドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習とは異なる機械学習により生成される。ユーザからの指示を受けた場合に、第2推定部51は、振動情報を第2推定モデルM2に入力して、ドレン流量を推定する。第2推定モデルM2は、振動情報を入力とし、ドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習により生成される。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
ドレントラップのドレン流量を推定する流量推定システムであって、
振動情報を測定する測定装置であって、
前記ドレントラップの振動情報を検出する検出部と、
前記振動情報を入力とし前記ドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習とは異なる機械学習により生成された第１推定モデルに、前記検出部によって検出された前記振動情報を入力して、前記ドレン流量を推定する第１推定部と、
外部に前記振動情報を送信する通信部と、
を有する、測定装置と、
ユーザからの指示を受けた場合に、前記振動情報を入力とし前記ドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習により生成された第２推定モデルに、前記通信部によって送信された前記振動情報を入力して、前記ドレン流量を推定する第２推定部と、
を備える、流量推定システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の流量推定システムにおいて、
前記第１推定モデルを生成するための機械学習、及び、前記第２推定モデルを生成するための深層学習を実行する学習部、
をさらに備える、流量推定システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の流量推定システムにおいて、
前記測定装置とデータ通信可能な情報処理装置、
をさらに備え、
前記通信部は、前記情報処理装置に前記振動情報を送信可能である、流量推定システム。
【請求項４】
請求項２に記載の流量推定システムにおいて、
前記測定装置とデータ通信可能な情報処理装置と、
前記情報処理装置とデータ通信可能なサーバ装置、
をさらに備える、
前記サーバ装置は、前記学習部を有する、流量推定システム。
【請求項５】
請求項４に記載の流量推定システムにおいて、
前記サーバ装置は、
前記ドレントラップの前記振動情報と、前記振動情報が検出されたときの前記ドレントラップの作動状態から診断員が判定したドレン流量とが互いに関連付けられた現場データを蓄積する蓄積部、
をさらに有し、
前記学習部は、前記現場データを教師データとして用いる、流量推定システム。
【請求項６】
請求項１または請求項２に記載の流量推定システムにおいて、
前記測定装置は、
前記検出部によって検出された前記振動情報を外部に送信するための入力操作を受け付ける入力部、
をさらに有し、
前記通信部は、前記入力部が前記入力操作を受け付けた場合に前記振動情報を外部に送信する、流量推定システム。
【請求項７】
請求項３に記載の流量推定システムにおいて、
前記情報処理装置は、前記第２推定部を有する、流量推定システム。
【請求項８】
請求項４に記載の流量推定システムにおいて、
前記サーバ装置は、前記第２推定部を有し、
前記サーバ装置は、前記第２推定部によって出力された前記ドレン流量を、前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置は、前記サーバ装置によって送信された前記ドレン流量を前記測定装置に送信する、流量推定システム。
【請求項９】
ドレントラップのドレン流量を推定する流量推定システムであって、
ドレントラップの振動情報を入力としドレン流量を出力とする教師データを用いた機械学習により生成された第１推定モデルに、検出部によって検出された振動情報を入力してドレン流量を推定する第１推定部と、
ユーザからの指示を受けた場合に、振動情報を入力としドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習により生成された第２推定モデルに、検出部によって検出された振動情報を入力してドレン流量を推定する第２推定部と、を備える、流量推定システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書で開示される主題は、流量推定システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、ドレントラップの弁を通過する流体の流量を推定する装置が知られている。例えば、特許文献１に開示された測定装置は、弁の振動を検出し、あらかじめ記憶されている流量と振動との相関関係から、実際の流量を推定する。また、特許文献２に開示された推定装置は、スチームトラップの振動情報を入力とし、ドレン流量を出力とする教師データを用いて機械学習させた推定モデルを有している。推定装置は、現場で検出された振動情報を当該推定モデルに入力して、ドレン流量を推定する。特許文献２では、推定精度を向上させるため、深層学習を利用することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平９－１９６７１６号公報
特許第７０７２１３１号公報
【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、深層学習によって生成される推定モデルは、一般的に、深層学習とは異なる機械学習によって生成される推定モデルよりも、多くの計算リソースを必要とする。一方で、特許文献１のような測定装置は、現場での使用を考慮すると、小型であることが求められる。このため、測定装置において、深層学習による推定モデルを実用レベルで稼働させる計算リソースを確保することは困難であった。
【０００５】
本発明の目的は、測定装置の計算リソースが小さい場合であっても、ドレン流量を適切に推定できるシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、第１態様は、ドレントラップのドレン流量を推定する流量推定システムであって、前記ドレントラップの振動情報を検出する検出部と、前記振動情報を入力とし前記ドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習とは異なる機械学習により生成された第１推定モデルに、前記検出部によって検出された前記振動情報を入力して、前記ドレン流量を推定する第１推定部と、外部に前記振動情報を送信する通信部と、を有する、測定装置と、ユーザからの指示を受けた場合に、前記振動情報を入力とし前記ドレン流量を出力とする教師データを用いた深層学習により生成された第２推定モデルに、前記通信部によって送信された前記振動情報を入力して、前記ドレン流量を推定する第２推定部とを備える。
【０００７】
第２態様は、第１態様の流量推定システムにおいて、前記第１推定モデルを生成するための機械学習、及び、前記第２推定モデルを生成するための深層学習を実行する学習部をさらに備える。
【０００８】
第３態様は、第１態様または第２態様の流量推定システムにおいて、前記測定装置とデータ通信可能な情報処理装置、をさらに備え、前記通信部は、前記情報処理装置に前記振動情報を送信可能である。
【０００９】
第４態様は、第２態様の流量推定システムにおいて、前記測定装置とデータ通信可能な情報処理装置と、前記情報処理装置とデータ通信可能なサーバ装置、をさらに備える、前記サーバ装置は、前記学習部を有する。
【００１０】
第５態様は、第４態様の流量推定システムにおいて、前記サーバ装置は、前記ドレントラップの前記振動情報と、前記振動情報が検出されたときの前記ドレントラップの作動状態から診断員が判定したドレン流量とが互いに関連付けられた現場データを蓄積する蓄積部、をさらに有し、前記学習部は、前記現場データを教師データとして用いる。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許