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公開番号
2025085797
公報種別
公開特許公報(A)
公開日
2025-06-05
出願番号
2025047153,2021113599
出願日
2025-03-21,2021-07-08
発明の名称
教師データ生成方法、コークスの品位予測モデル生成方法、コークス品位予測方法、システム、及びプログラム
出願人
関西熱化学株式会社
代理人
弁理士法人ユニアス国際特許事務所
主分類
C10B
57/04 20060101AFI20250529BHJP(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】複数種の原料炭それぞれの配合比率に基づいてコークスの品位値を予測可能にすると共に、予測精度を向上させる技術を提供する。
【解決手段】コークスの品位を予測する予測モデルの機械学習に用いられる教師データを生成する。複数種の原料炭それぞれの配合比率と、実際に得られたコークスの品位値とを関連付けた実測データを取得するステップと、取得した実測データから、複数種の原料炭それぞれの配合比率の組み合わせが連続して同一となるコークスの品位値を複数抽出するステップと、抽出した複数の品位値に基づき、代表値となる品位の特性値を算出するステップと、算出した1つの代表値を新たな品位値とする集約した新たな実測データに変換するステップと、新たな実測データの原料炭それぞれの配合比率を入力とし、コークスの品位値を出力とする教師データを生成するステップと、を含む。
【選択図】図8
特許請求の範囲
【請求項1】
コークスの品位を予測する予測モデルの機械学習に用いられる教師データを生成する方法であって、
前記複数種の原料炭それぞれの配合比率と、実際に得られたコークスの品位値とを関連付けた実測データを取得するステップと、
前記取得した実測データから、前記複数種の原料炭それぞれの配合比率の組み合わせが連続して同一となる前記コークスの品位値を複数抽出するステップと、
前記抽出した複数の品位値に基づき、代表値となる品位の特性値を算出するステップと、
前記算出した1つの代表値を新たな品位値とする集約した新たな実測データに変換するステップと、
前記新たな実測データの原料炭それぞれの配合比率を入力とし、前記コークスの品位値を出力とする教師データを生成するステップと、
を含む、教師データ生成方法。
続きを表示(約 860 文字)
【請求項2】
請求項1に記載の方法を実行して教師データを生成するステップと、
前記生成した教師データを用いて機械学習させることにより、前記コークスの品位値を予測する予測モデルを生成するステップと、
を含む、コークスの品位予測モデル生成方法。
【請求項3】
予測対象となるコークスの原料の配合を表す複数種の原料炭それぞれの配合比率を取得するステップと、
複数種の原料炭それぞれの配合比率からコークスの品位値を出力するように、請求項1に記載の教師データ生成方法により生成された教師データを用いて機械学習により構築された予測モデルを用いて、前記取得された複数種の原料炭それぞれの配合比率からコークスの品位値を予測するステップと、
を含む、コークス品位予測方法。
【請求項4】
コークスの品位を予測する予測モデルの機械学習に用いられる教師データを生成するシステムであって、
請求項1に記載の方法を実行する1又は複数のプロセッサを備える、教師データ生成システム。
【請求項5】
請求項1に記載の方法により生成された教師データを用いて機械学習させることにより、前記コークスの品位値を予測する予測モデルを生成する学習部を備える、コークスの品位予測モデル生成システム。
【請求項6】
予測対象となるコークスの原料の配合を表す複数種の原料炭それぞれの配合比率を取得する予測対象データ取得部と、
複数種の原料炭それぞれの配合比率からコークスの品位値を出力するように、請求項1に記載の教師データ生成方法により生成された教師データを用いて機械学習により構築された予測モデルを用いて、前記取得された複数種の原料炭それぞれの配合比率からコークスの品位値を予測する予測部と、
を備える、コークス品位予測システム。
【請求項7】
請求項1~3のいずれかに記載の方法を1又は複数のプロセッサに実行させるプログラム。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本開示は、コークスの品位を予測する機械学習の技術に関する。
続きを表示(約 2,000 文字)
【背景技術】
【0002】
コークスは、複数種の銘柄の原料炭を配合して得られる配合炭を乾留することにより得られる。所望の品位(例えば、コークス強度DI等の物性値)を満たすコークスを得るために、コークスの品位を予測する種々の手法が提案されている。
【0003】
例えば、特許文献1には、配合炭の特性及び操業条件に基づき機械学習を用いてコークス強度を求める、との記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
特開平9-165579号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献1に記載の方法では、複数種の原料炭それぞれの特性を計測しておき、原料炭の配合比に基づいて原料炭の特性の積和を算出したものを配合炭の特性とみなしている。しかしながら、配合においては原料炭同士の相性があり、相性が配合炭の特性に影響を与えると考える。原料炭の各種特性値(パラメータ)の積和値ではコークスの品位を精度よく推定できない場合があると考える。
【0006】
そこで、本発明の発明者らは、機械学習モデルに、複数種の原料炭それぞれの配合比率を含めて学習させることで、原料炭の未知の配合であっても原料炭の相性を含めてコークスの品位を予測できると考えた。実際に、複数種の原料炭それぞれの配合比率とコークスの品位値(コークス強度)との対応関係を学習させた。しかし、予測結果を実測値と比較すると十分な精度が得られているとは言い難い。
【0007】
本開示は、複数種の原料炭それぞれの配合比率に基づいてコークスの品位値を予測可能にすると共に、予測精度を向上させる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本開示の教師データ生成方法は、コークスの品位を予測する予測モデルの機械学習に用いられる教師データを生成する方法であって、前記複数種の原料炭それぞれの配合比率と、実際に得られたコークスの品位値とを関連付けた実測データを取得するステップと、前記取得した実測データから、前記複数種の原料炭それぞれの配合比率の組み合わせが連続して同一となる前記コークスの品位値を複数抽出するステップと、前記抽出した複数の品位値に基づき、代表値となる品位の特性値を算出するステップと、前記算出した1つの代表値を新たな品位値とする集約した新たな実測データに変換するステップと、前記新たな実測データの原料炭それぞれの配合比率を入力とし、前記コークスの品位値を出力とする教師データを生成するステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【0009】
本実施形態の教師データ生成システム、予測モデル生成システム及びコークス品位予測システムを示すブロック図。
本実施形態の教師データ生成システムが実行する処理を示すフローチャート。
本実施形態の予測モデル生成システムが実行する処理を示すフローチャート。
本実施形態のコークス品位予測システムが実行する処理を示すフローチャート。
実施例3および比較例1の予測結果と、実績値とを示す図。
実施例2および比較例1の予測結果と、実績値とを示す図。
実施例1,3の予測結果と、実績値とを示す図。
実施例3のシステムを示すブロック図。
パターン1(一回学習)の予測結果と、パターン2(直前学習)の予測結果と、実績値とを示す図。
【発明を実施するための形態】
【0010】
図1は、本実施形態の教師データ生成システム1、予測モデル生成システム2及びコークス品位予測システム3を示すブロック図である。図1に示すように、コークス品位予測システム3は、予測対象配合データD6が表す原料炭(銘柄)それぞれの配合比率で配合された配合炭によって得られたコークスの品位値を予測する。コークス品位予測システム3は、予測モデル生成システム2によって予め機械学習により生成された予測モデル20を用いる。本実施形態では、品位値としてコークス強度DIを用いる。予測対象配合データD6は、複数種の原料炭それぞれの配合比率を表す。予測モデル生成システム2は、教師データD2を用いた機械学習により予測モデル20を学習させて構築する。教師データ生成システム1は、実測データD1に基づいて、予測モデル20を機械学習させるための教師データD2を生成する。実測データD1は、ある配合炭によって生産されたコークスの品位値と、当該配合炭を構成する複数種の原料炭それぞれの配合比率を表す。実測データD1が示す数値は実測に基づく。以下、各システムを個別に説明する。
(【0011】以降は省略されています)
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