特許ウォッチ

公開番号2024091090
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-04
出願番号2022207533
出願日2022-12-23
発明の名称測定装置
出願人横河電機株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01F 1/84 20060101AFI20240627BHJP(測定;試験)
要約【課題】流体のパラメータが経時的に変化する中で混入物が流体に混入した場合であってもパラメータをより正確に測定可能な測定装置を提供する。
【解決手段】本開示に係る測定装置1は、流体の状態を示す少なくとも1種類のパラメータを測定する測定装置1であって、パラメータの算出に必要な少なくとも1種類のセンサ値をデータとして取得するための検出部10と、検出部10を用いて取得されたデータに基づいてパラメータを算出する演算部30と、を備え、演算部30は、流体に混入物が混入したときのデータに基づき予め構築された学習モデルと取得されたデータとを用いて実行された、パラメータに関連する回帰処理及び判別処理の少なくとも一方の結果を取得する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
流体の状態を示す少なくとも１種類のパラメータを測定する測定装置であって、
前記パラメータの算出に必要な少なくとも1種類のセンサ値をデータとして取得するための検出部と、
前記検出部を用いて取得された前記データに基づいて前記パラメータを算出する演算部と、
を備え、
前記演算部は、前記流体に混入物が混入したときの前記データに基づき予め構築された学習モデルと取得された前記データとを用いて実行された、前記パラメータに関連する回帰処理及び判別処理の少なくとも一方の結果を取得する、
測定装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の測定装置であって、
前記演算部は、前記回帰処理及び前記判別処理の少なくとも一方を実行することで前記結果を取得する、
測定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の測定装置であって、
前記演算部は、前記測定装置の外部で実行された前記回帰処理及び前記判別処理の少なくとも一方の結果を通信により取得する、
測定装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の測定装置であって、
前記演算部は、前記流体に混入物が混入したときの前記データ及びラベルを用いて、教師あり学習により前記学習モデルを予め構築するか、又は教師なし学習により前記学習モデルを予め構築する、
測定装置。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の測定装置であって、
前記演算部は、前記回帰処理及び前記判別処理が互いに異なる前記学習モデルを用いて実行されたときの前記結果を取得する、
測定装置。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の測定装置であって、
前記判別処理は、前記流体への混入物の混入の有無を判別する処理を含み、
前記演算部は、前記パラメータ及び前記センサ値のうちの少なくとも１種類に対して設定された所定の時間区間の移動窓の平均値と比較される第１閾値であって混入物の混入の有無を判別するための前記第１閾値を、前記学習モデルを用いて決定する、
測定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の測定装置であって、
前記演算部は、前記流体への混入物の混入有りと判別すると、前記学習モデルを用いて前記回帰処理を実行し、前記パラメータを出力する、
測定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の測定装置であって、
前記演算部は、出力された前記パラメータと前記流体への混入物の混入が無いときの前記パラメータとの差分に基づいて、出力された前記パラメータを補正する、
測定装置。
【請求項９】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の測定装置であって、
前記判別処理は、前記測定装置の運転が停止したか否かを判別する処理を含み、
前記演算部は、前記パラメータのうちの少なくとも１種類に対して設定された第２閾値であって、運転中又は停止中のフラグを立てるための前記第２閾値を、前記学習モデルを用いて決定する、
測定装置。
【請求項１０】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の測定装置であって、
前記パラメータは、前記流体の密度、体積流量、質量流量、及び気泡体積分率の少なくとも１種類を含む、
測定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、測定装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、流体の流量及び密度などを含む流体の状態を示すパラメータを測定する測定装置に関連する技術が知られている。例えば、特許文献１には、流体の状態量を測定するフィールド機器であって、スラグ流が発生した場合でも、より正確な測定値を取得可能なフィールド機器が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６６０８３９６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、従来技術では、流体に気泡などの混入物が混入すると、パラメータを正確に測定することが困難となり、パラメータの測定値に誤差が生じ得る。特許文献１に記載のフィールド機器は、このような課題を解決するためのものである。しかしながら、当該フィールド機器は、混入物の非混入時にパラメータが略一定値をとるような流体へ応用可能であるが、例えば蒸留プロセスのようにパラメータが運転により経時的に変化する流体への応用が困難であった。
【０００５】
本開示は、流体のパラメータが経時的に変化する中で混入物が流体に混入した場合であってもパラメータをより正確に測定可能な測定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
幾つかの実施形態に係る測定装置は、流体の状態を示す少なくとも１種類のパラメータを測定する測定装置であって、前記パラメータの算出に必要な少なくとも1種類のセンサ値をデータとして取得するための検出部と、前記検出部を用いて取得された前記データに基づいて前記パラメータを算出する演算部と、を備え、前記演算部は、前記流体に混入物が混入したときの前記データに基づき予め構築された学習モデルと取得された前記データとを用いて実行された、前記パラメータに関連する回帰処理及び判別処理の少なくとも一方の結果を取得する。
【０００７】
これにより、測定装置は、流体のパラメータが経時的に変化する中で混入物が流体に混入した場合であってもパラメータをより正確に測定可能である。測定装置は、流体に混入物が混入したときのデータに基づき予め構築された学習モデルと取得されたデータとを用いて実行された、パラメータに関連する回帰処理及び判別処理の少なくとも一方の結果を取得する。これにより、測定装置は、蒸留プロセスなどのようにパラメータが経時的に変化する流体への応用も容易である。測定装置は、このような流体に対して気泡などの混入物が混入したときであっても、パラメータの正確な測定値を回帰処理により出力可能である。
【０００８】
一実施形態における測定装置では、前記演算部は、前記回帰処理及び前記判別処理の少なくとも一方を実行することで前記結果を取得してもよい。測定装置は、回帰処理及び判別処理の少なくとも一方をそれ自体で実行してもよい。これにより、測定装置は、学習モデルを構築するための学習フェーズから学習済みの学習モデルを用いる推定フェーズに至るまでの各種処理をその内部で完結させることができる。
【０００９】
一実施形態における測定装置では、前記演算部は、前記測定装置の外部で実行された前記回帰処理及び前記判別処理の少なくとも一方の結果を通信により取得してもよい。これにより、測定装置は、回帰処理及び判別処理の少なくとも一方に関する演算を実行する必要がない。したがって、測定装置は、その動作に関連する演算負荷を軽減可能である。
【００１０】
一実施形態における測定装置では、前記演算部は、前記流体に混入物が混入したときの前記データ及びラベルを用いて、教師あり学習により前記学習モデルを予め構築するか、又は教師なし学習により前記学習モデルを予め構築してもよい。これにより、ラベルに基づくより精度の高い学習処理を実行することが可能となる。測定装置は、このような学習処理により構築された学習モデルを用いて、回帰処理及び判別処理の少なくとも一方をより精度良く実行することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許