特許ウォッチ

公開番号2025158684
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-17
出願番号2024061469
出願日2024-04-05
発明の名称適応方法及び情報処理装置
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G01F 1/00 20220101AFI20251009BHJP(測定;試験)
要約【課題】フィールド機器による測定に有用な機械学習モデルを容易に得ること。
【解決手段】情報処理装置4は、取得部411と、更新部412と、を有する。取得部411は、フィールド機器の測定対象物に関する情報を示すプロセスデータ、及びフィールド機器に関する情報を示す製品仕様データを取得する。更新部412は、フィールド機器に備えられたセンサのセンサ値を基に推定データを算出する事前学習済みモデルのパラメータ又は構造を、プロセスデータ及び製品仕様データを基に更新する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが、
測定装置の測定対象物に関する情報を示す第１のデータ、及び前記測定装置に関する情報を示す第２のデータを取得し、
前記測定装置に備えられたセンサのセンサ値を基に推定データを算出する学習済みの第１のモデルのパラメータ又は構造を、前記第１のデータ及び前記第２のデータを基に更新する
処理を実行することを特徴とする適応方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記更新する処理は、前記第１のモデルに入力される変数に前記第１のデータ及び前記第２のデータを追加した第２のモデルのパラメータを更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の適応方法。
【請求項３】
前記更新する処理は、前記第１のモデルに、前記推定データを変換する関数であって、前記第１のデータ及び前記第２のデータによって計算方法が決定される関数を追加する
ことを特徴とする請求項１に記載の適応方法。
【請求項４】
前記取得する処理は、前記第１のデータとして、前記測定対象物の組成、組成比、物性定数、熱伝導率、熱伝達率、及び濃度のうちの１つ又は複数を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の適応方法。
【請求項５】
前記取得する処理は、前記第２のデータとして、前記測定装置の物理的な特徴を示すデータを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の適応方法。
【請求項６】
前記取得する処理は、前記第２のデータとして、前記測定装置の外形、形状、大きさ、長さ、及び重さのうちの１つ又は複数を取得する
ことを特徴とする請求項５に記載の適応方法。
【請求項７】
前記取得する処理は、前記第２のデータとして、前記測定装置を識別する情報を示すデータを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の適応方法。
【請求項８】
前記更新する処理によって前記第１のモデルを更新して得られる第２のモデルを構築するための情報を、前記測定装置がアクセス可能なクラウド上のサーバに格納する
ことを特徴とする請求項１に記載の適応方法。
【請求項９】
測定装置の測定対象物に関する情報を示す第１のデータ、及び前記測定装置に関する情報を示す第２のデータを取得する取得部と、
前記測定装置に備えられたセンサのセンサ値を基に推定データを算出する学習済みの第１のモデルのパラメータ又は構造を、前記第１のデータ及び前記第２のデータを基に更新する更新部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
流体の状態を測定するセンサと、
前記センサのセンサ値を基に推定データを算出する学習済みの第１のモデルのパラメータ又は構造を、前記流体に関する情報を示す第１のデータ、及び自装置に関する情報を示す第２のデータを基に更新して得られた第２のモデルに関する情報を記憶する記憶部と、
前記第２のモデルを用いて、前記センサ値を基に推定データを算出する演算部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、適応方法及び情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、流体の流量及び密度等を含む流体の状態を示す出力値を測定するフィールド機器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、流体に気泡等の混入物が混入すると、出力値を正確に測定することが困難となり、出力値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出力値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出力値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】
経時的に変化する流体に関する出力値を正確に測定するために、機械学習モデルを用いることが考えられる。一方で、様々な状況に合わせて機械学習モデルの学習を行うためには、ドメイン知識及び経験が必要であり、さらに大量の教師データが必要になる場合がある。このため、有用な機械学習モデルを得ることは容易ではない。
【０００６】
本開示は、フィールド機器による測定に有用な機械学習モデルを容易に得ることが可能な適応方法及び情報処理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】
【０００７】
一側面にかかる適応方法は、コンピュータが、測定装置の測定対象物に関する情報を示す第１のデータ、及び前記測定装置に関する情報を示す第２のデータを取得し、前記測定装置に備えられたセンサのセンサ値を基に推定データを算出する学習済みの第１のモデルのパラメータ又は構造を、前記第１のデータ及び前記第２のデータを基に更新する処理を実行することを特徴とする。
【０００８】
一側面にかかる情報処理装置は、測定装置の測定対象物に関する情報を示す第１のデータ、及び前記測定装置に関する情報を示す第２のデータを取得する取得部と、前記測定装置に備えられたセンサのセンサ値を基に推定データを算出する学習済みの第１のモデルのパラメータ又は構造を、前記第１のデータ及び前記第２のデータを基に更新する更新部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
一側面にかかる情報処理装置は、流体の状態を測定するセンサと、前記センサのセンサ値を基に推定データを算出する学習済みの第１のモデルのパラメータ又は構造を、前記流体に関する情報を示す第１のデータ、及び自装置に関する情報を示す第２のデータを基に更新して得られた第２のモデルに関する情報を記憶する記憶部と、前記第２のモデルを用いて、前記センサ値を基に推定データを算出する演算部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
一実施形態によれば、フィールド機器による測定に有用な機械学習モデルを容易に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許