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公開番号2024135113
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-04
出願番号2023045642
出願日2023-03-22
発明の名称制御システム、制御方法および制御プログラム
出願人横河電機株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類B03D 1/14 20060101AFI20240927BHJP(液体による,または,風力テーブルまたはジグによる固体物質の分離;固体物質または流体から固体物質の磁気または静電気による分離,高圧電界による分離)
要約【課題】プラントにおける選鉱プロセス制御をより効率化させることを課題とする。
【解決手段】プラント(1)の選鉱プロセスにおいて生成される中間物または生成物の状態を撮像した画像情報を取得し、学習用画像群を用いた機械学習により学習されたAI分析モデル(102a)を介して画像情報を分析することによって中間物または生成物の状態を判定し、判定された中間物または生成物の状態に応じたフィールド機器の操作条件を決定し、決定された操作条件に基づくフィールド機器の運転操作を指示する。
【選択図】図10
特許請求の範囲【請求項１】
プラントの選鉱プロセスにおいて生成される中間物または生成物の状態を撮像した画像情報を取得する取得部と、
学習用画像群を用いた機械学習により学習された分析モデルを介して前記画像情報を分析することによって前記中間物または生成物の状態を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された前記中間物または生成物の状態に応じたフィールド機器の操作条件を決定する決定部と、
前記決定部によって決定された前記操作条件に基づく前記フィールド機器の運転操作を指示する指示部と、
を備える制御システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記取得部は、
前記選鉱プロセスにおける浮遊選鉱において生成される泡の状態を撮像した前記画像情報を取得し、
前記指示部は、
前記泡の状態を撮像した前記画像情報から決定された前記操作条件に基づいて、前記浮遊選鉱を行う分離装置が有する前記フィールド機器の前記運転操作を指示する、
請求項１に記載の制御システム。
【請求項３】
前記分離装置は、分粒された鉱石のパルプが投入される浮選槽を備え、
前記取得部は、
前記浮遊選鉱において前記浮選槽の液面表層に形成されるフロス層の前記泡の状態を撮像した前記画像情報を取得する、
請求項２に記載の制御システム。
【請求項４】
前記分析モデルは、
判定用の前記画像情報が入力された場合に、前記泡の状態を示す分類値を出力するように学習され、
前記決定部は、
前記分類値ごとに前記操作条件が予め設定されたプリセット情報に基づいて前記操作条件を決定する、
請求項３に記載の制御システム。
【請求項５】
前記決定部は、
前記浮遊選鉱において前記浮選槽へ注入する薬品の注入量、前記浮選槽へ供給する空気の供給量、および、前記浮選槽における液面の高さである槽内レベルのうちの少なくともいずれかに対応する操作量についての前記操作条件を決定する、
請求項３に記載の制御システム。
【請求項６】
前記決定部は、
前記泡の状態が適切な状態に比べてサイズが小さいと判定された場合に、少なくとも前記薬品の注入量を増加するように前記操作条件を決定する、
請求項５に記載の制御システム。
【請求項７】
前記決定部は、
前記泡の状態において一部がスラリー化した場合に、少なくとも前記空気の供給量を維持または増加するように前記操作条件を決定する、
請求項５に記載の制御システム。
【請求項８】
前記決定部は、
前記泡の状態において前記泡がほぼ見られないと判定された場合に、前記薬品の注入量および前記空気の供給量を増加し、前記槽内レベルを維持するように前記操作条件を決定する、
請求項５に記載の制御システム。
【請求項９】
コンピュータが、
プラントの選鉱プロセスにおいて生成される中間物または生成物の状態を撮像した画像情報を取得し、
学習用画像群を用いた機械学習により学習された分析モデルを介して前記画像情報を分析することによって前記中間物または生成物の状態を判定し、
判定された前記中間物または生成物の状態に応じたフィールド機器の操作条件を決定し、
決定された前記操作条件に基づく前記フィールド機器の運転操作を指示する、
処理を実行する、制御方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
プラントの選鉱プロセスにおいて生成される中間物または生成物の状態を撮像した画像情報を取得し、
学習用画像群を用いた機械学習により学習された分析モデルを介して前記画像情報を分析することによって前記中間物または生成物の状態を判定し、
判定された前記中間物または生成物の状態に応じたフィールド機器の操作条件を決定し、
決定された前記操作条件に基づく前記フィールド機器の運転操作を指示する、
処理を実行させる、制御プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御システム、制御方法および制御プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、プラントにおいて、採掘された鉱石から金、銀、銅、ニッケル等の有用な鉱物を選択的に取り出す選鉱プロセスが知られている。選鉱プロセスでは例えば、粉砕・分粒し細かくなった鉱石を起泡剤という薬品とともに水槽に投入した後、撹拌して泡を発生させ、泡に鉱物を凝集させ浮上させることで目的とする鉱物を収集する浮遊選鉱（以下、適宜「浮選」と称する）という方法が用いられる。
【０００３】
なお、鉱石中には不純物が多く含まれており、できる限り高純度の目的物を効率的に収集することが求められる。このため、浮選では、泡のサイズなどを含む泡の状態を適切に把握し、これらを適切な状態に維持する必要がある。これを支援するため、泡の状態を撮像するカメラを備え、泡が小さくなった場合でもカメラの撮像箇所に泡がとどまりにくい構造を有することで、泡のサイズおよび数量を正確に測定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開２０１９／１８９１１７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術には、プラントにおける選鉱プロセス制御をより効率化させるうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００６】
選鉱プロセスでは、泡のサイズおよび数量だけでなく泡の排出量もまた適切に保つ必要があり、これを制御するうえでは、薬品の注入量や、槽内レベルや、空気の供給量といった諸要素を適切に操作する必要がある。
【０００７】
現状、泡を撮像した画像情報は、泡の排出量をリアルタイムで制御するための重要なデータとして扱われている。しかし、画像情報に基づく上述の諸要素に関する操作条件の決定などはオペレータが行っており、属人的な作業となっている。
【０００８】
本発明は、プラントにおける選鉱プロセス制御をより効率化させることができる制御システム、制御方法および制御プログラム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】
【０００９】
一側面に係る制御システムは、プラントの選鉱プロセスにおいて生成される中間物または生成物の状態を撮像した画像情報を取得する取得部と、学習用画像群を用いた機械学習により学習された分析モデルを介して前記画像情報を分析することによって前記中間物または生成物の状態を判定する判定部と、前記判定部によって判定された前記中間物または生成物の状態に応じたフィールド機器の操作条件を決定する決定部と、前記決定部によって決定された前記操作条件に基づく前記フィールド機器の運転操作を指示する指示部と、を備える。
【００１０】
一側面に係る制御方法は、コンピュータが、プラントの選鉱プロセスにおいて生成される中間物または生成物の状態を撮像した画像情報を取得し、学習用画像群を用いた機械学習により学習された分析モデルを介して前記画像情報を分析することによって前記中間物または生成物の状態を判定し、判定された前記中間物または生成物の状態に応じたフィールド機器の操作条件を決定し、決定された前記操作条件に基づく前記フィールド機器の運転操作を指示する。
（【００１１】以降は省略されています）

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