CN113574338A - 设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定温度计算程序 - Google Patents

设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定温度计算程序 Download PDF

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Abstract

提供一种用于实现低温处理的设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定温度计算程序。设定温度计算装置包括：第一取得部，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；第二取得部，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及学习部，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。

Description

设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定 温度计算程序
技术领域
本公开涉及一种设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定温度计算程序。
背景技术
传统上，在对柠檬、柚子等水果进行海上运输时，根据检疫规定，进行用于将水果内的害虫(地中海果蝇等)的虫卵灭除的低温处理。具体来说，以使货物核心温度(作为货物的水果的中心温度)在预定期间内为基准温度以下的方式，进行温度控制。
<现有技术文献>
<专利文献>
专利文献1：日本特开2016-3815号公报
发明内容
<本发明要解决的问题>
另一方面，由于集装箱仓库在海上运输期间的热负荷大幅地变化，因此除非根据热负荷的变化适当地使设定温度变化，否则无法实现符合检疫规定的低温处理。
本公开提供一种用于实现低温处理的设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定温度计算程序。
<用于解决问题的手段>
根据本公开的第1方案的设定温度计算装置，包括：第一取得部，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；第二取得部，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及学习部，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。
根据本公开的第1方案，能够提供一种用于实现低温处理的设定温度计算装置。
另外，本公开的第2方案为根据第1方案所述的设定温度计算装置，其还包括：变更部，基于通过将与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和预定的设定温度输入到由所述学习部进行的学习的结果而推断出的该集装箱仓库内的货物核心温度、与基于低温处理条件的该集装箱仓库内的货物核心温度的目标温度之间的误差，对所述预定的设定温度进行变更。
另外，本公开的第3方案为根据第2方案所述的设定温度计算装置，其中，所述与热负荷相关的数据包括所述集装箱仓库内的温度数据和湿度数据、所述集装箱仓库内的换气量、以及集装箱仓库外的外部空气温度数据和外部空气湿度数据中的任意一者。
另外，本公开的第4方案为根据第3方案所述的设定温度计算装置，其中，所述集装箱仓库内的温度数据和湿度数据是由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机中的吸入温度传感器、吹出温度传感器、以及湿度传感器输出的。
另外，本公开的第5方案为根据第3方案所述的设定温度计算装置，其中，所述集装箱仓库内的温度数据是基于由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机的蒸发器中的温度传感器和压力传感器输出的温度数据和压力数据计算出的。
另外，本公开的第6方案为根据第3方案所述的设定温度计算装置，其中，所述集装箱仓库外的外部空气温度数据和外部空气湿度数据是由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机中的外部空气温度传感器和外部空气湿度传感器、或与所述集装箱仓库所具有的制冷机分体设置的外部空气温度传感器和外部空气湿度传感器输出的。
另外，本公开的第7方案为根据第3方案所述的设定温度计算装置，其中，所述集装箱仓库外的外部空气温度数据是基于由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机的冷凝器中的温度传感器和压力传感器输出的温度数据和压力数据计算出的。
另外，根据本公开的第8方案的低温处理系统，包括：根据第2至7方案中任一项所述的设定温度计算装置；以及控制装置，以使所述集装箱仓库内的温度接近由所述变更部变更的设定温度的方式，对所述集装箱仓库所具有的制冷机进行控制。
根据本公开的第8方案，能够提供一种用于实现低温处理的低温处理系统。
另外，本公开的第9方案为根据第8方案所述的低温处理系统，其还具有：通知部，在以使所述集装箱仓库内的温度接近由所述变更部变更的设定温度的方式由所述控制装置进行的控制开始之后，即使经过预定时间，所述集装箱仓库内的货物核心温度仍未变化的情况下，所述通知部进行异常通知。
另外，本公开的第10方案为根据第8方案所述的低温处理系统，其中，所述制冷机具有制冷剂回路、吸入温度传感器、吹出温度传感器、湿度传感器、外部空气温度传感器、外部空气湿度传感器、以及货物核心温度传感器，所述制冷剂回路包括压缩机、冷凝器、膨胀机构、以及蒸发器。
另外，根据本公开的第11方案的设定温度计算方法包括：第一取得工序，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；第二取得工序，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及学习工序，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。
根据本公开的第11方案，能够提供一种用于实现低温处理的设定温度计算方法。
另外，本公开的第12方案为根据第11方案所述的设定温度计算方法，其还包括：变更工序，基于通过将与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和预定的设定温度输入到所述学习工序中的学习的结果而推断出的该集装箱仓库内的货物核心温度、与基于低温处理条件的该集装箱仓库内的货物核心温度的目标温度之间的误差，对所述预定的设定温度进行变更。
另外，根据本公开的第13方案的设定温度计算程序，其用于使计算机执行以下工序：第一取得工序，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；第二取得工序，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及学习工序，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。
根据本公开的第13方案，能够提供一种用于实现低温处理的设定温度计算程序。
另外，本公开的第14方案为根据第13方案所述的设定温度计算程序，其还包括：变更工序，基于通过将与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和预定的设定温度输入到所述学习工序中的学习的结果而推断出的该集装箱仓库内的货物核心温度、与基于低温处理条件的该集装箱仓库内的货物核心温度的目标温度之间的误差，对所述预定的设定温度进行变更。
附图说明
图1是用于对低温处理的概要进行说明的图。
图2是示出集装箱仓库的一个构成示例的图。
图3是示出学习阶段中的低温处理系统的系统构成的一个示例的图。
图4是示出在低温处理系统中取得的数据列表的一个示例的图。
图5是示出设定温度计算装置的硬件构成的一个示例的图。
图6是示出制冷机控制装置的功能构成的一个示例的图。
图7是示出学习阶段中的设定温度计算装置的功能构成的一个示例的图。
图8是示出推断阶段中的低温处理系统的系统构成的一个示例的图。
图9是示出推断阶段中的设定温度计算装置的功能构成的一个示例的图。
图10是示出由设定温度计算装置进行的设定温度计算处理的流程的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对各实施方式进行说明。需要说明的是，在本说明书及附图中，针对具有实质上相同的功能构成的构成要素赋予相同的符号以省略重复的说明。
[第1实施方式]
<低温处理的概要>
首先，对由根据第1实施方式的低温处理系统实现的低温处理的概要进行说明。图1是用于对低温处理的概要进行说明的图。
通常，通过图1所示的集装箱船110对柠檬或柚子等水果进行海上运输。在集装箱船110上装载有多个集装箱仓库，对于每个集装箱仓库(例如集装箱仓库120)，通过制冷机对集装箱仓库内(例如集装箱仓库120内)的温度进行控制。
在此，在将水果容纳在集装箱仓库中并进行海上运输的情况下，根据检疫规定，进行用于将水果内的害虫(地中海果蝇等)的虫卵灭除的低温处理。
在图1中示出的示例中，规定了以下条件作为进行低温处理时的低温处理条件130：
·货物基准温度：-0.3°以下、
·低温处理的期间：24日、
·超过货物基准温度的情况下的措施：将低温处理的时间延长8小时。
另一方面，在图1中，图表140示出了以满足低温处理条件130的方式实际对集装箱仓库内的温度进行控制的情况。在图表140中，横轴表示时间，纵轴表示温度。另外，折线141表示货物核心温度数据的变迁，折线142表示设定温度的变更历史。
在图1的示例中，以货物核心温度数据(折线141)相对于基准温度下降预定温度以上的时间点(时刻t1)作为开始点，开始低温处理的期间的测量。另外，在图1的示例中，从低温处理的期间的测量开始以后，对设定温度进行了多次变更(参见设定温度的变化历史(折线142))。具体来说，在时刻t2、t3、t4、t5、t6、t7对设定温度进行了变更。
其原因在于：在将集装箱仓库120装载在集装箱船110上的情况下，由于热负荷在海上运输期间大幅地变化，因此即使将设定温度固定并进行集装箱仓库内的温度控制，货物核心温度数据也不会恒定。因此，传统上，例如由船员对货物核心温度数据进行监视，并在即将超过基准温度的情况下，进行诸如调低设定温度等的操作。然而，如果船员针对设定温度的操作有误，则有时会超过基准温度，无法实现符合检疫规定的低温处理。
在图1的示例中，符号143示出了货物核心温度数据超过基准温度的情况。在此情况下，会根据低温处理条件130，将低温处理的期间延长8小时。
在此，在根据第1实施方式的低温处理系统中，构成为将由船员进行的操作替换为自动化，并且能够避免上述事态，以在制冷剂中设定与热负荷的变化相应的适当的设定温度。以下，对根据第1实施方式的低温处理系统的细节进行说明。
<集装箱仓库的一个构成示例>
首先，对根据第1实施方式的低温处理系统所具有的集装箱仓库120的构成进行说明。图2是示出集装箱仓库的一个构成示例的图。其中，图2的2a是从集装箱仓库120的正面进行观察时的示意图。
如图2的2a所示，在集装箱仓库120的正面侧，配置有制冷机200。在制冷机200的前面安装有各种的设备，在图2的2a的示例中，明示出了其中的制冷机显示装置270和换气窗260。
图2的图2b是集装箱仓库120的横截面图。如图2的2b所示，在配置在集装箱仓库120中的制冷机200上，安装有吸入温度传感器201、湿度传感器202、吹出温度传感器203。另外，制冷机200具有蒸发器210，在蒸发器210上安装有蒸发器温度传感器211、蒸发器压力传感器212。
另外，在制冷机200上，安装有外部空气温度传感器221、外部空气湿度传感器222。此外，制冷机200具有冷凝器230，在冷凝器230上安装有冷凝器温度传感器231、冷凝器压力传感器232。
另一方面，在集装箱仓库120的内部，配置有货物核心温度传感器251～253。此外，在集装箱仓库120的外部，安装有外置温度传感器281、外置湿度传感器282。
<低温处理系统(学习阶段)的系统构成>
接着，对学习阶段中的低温处理系统的系统构成进行说明。需要说明的是，在学习阶段，如传统方法那样，船员一边对货物核心温度数据进行监视，一边对设定温度进行操作，并且利用低温处理系统进行学习用信息的收集。
图3是示出学习阶段中的低温处理系统的系统构成的一个示例的图。如图3所示，低温处理系统300具有集装箱仓库120、设定温度计算装置310、以及外置传感器组350。需要说明的是，关于包括在外置传感器组350中的各个传感器，由于已经使用图2进行了说明，因此在此省略其说明。
集装箱仓库120的制冷机200具有集装箱仓库传感器组340、制冷机输入装置331、制冷机控制装置332、制冷剂回路333、以及制冷机显示装置270。其中，关于包括在集装箱仓库传感器组340中的各个传感器，由于已经使用图2进行了说明，因此在此省略其说明。
制冷机输入装置331接受由集装箱船110的船员输入的制冷机200的设定温度。制冷机输入装置331将接受的设定温度发送到设定温度计算装置310，并将其设定在制冷机控制装置332中。
制冷机控制装置332以使从吸入温度传感器201输出的吸入温度数据接近于设定温度的方式，对制冷剂回路333进行控制。
制冷剂回路333包括压缩机、冷凝器、膨胀机构、蒸发器，并且通过使制冷剂循环来对集装箱仓库120内的温度进行控制。
制冷机显示装置270对从货物核心温度传感器251～253输出的货物核心温度数据进行显示。
在设定温度计算装置310中，安装有设定温度计算程序。设定温度计算装置310通过在学习阶段执行该程序，从而起到仓库内温度取得部311、仓库内湿度取得部312、外部空气温度取得部313、外部空气湿度取得部314的作用。另外，设定温度计算装置310起到仓库内换气量取得部315、货物核心温度取得部316、输入信息取得部317的作用。此外，设定温度计算装置310起到学习部320的作用。
仓库内温度取得部311取得与集装箱仓库120内的温度相关的数据。具体来说，仓库内温度取得部311将从吸入温度传感器201输出的吸入温度数据或从吹出温度传感器203输出的吹出温度数据中任意一者作为与集装箱仓库120内的温度相关的数据来取得。
或者，仓库内温度取得部311基于从蒸发器温度传感器211输出的蒸发器温度数据和从蒸发器压力传感器212输出的蒸发器压力数据，取得与集装箱仓库120内的温度相关的数据。
另外，仓库内温度取得部311将取得的与集装箱仓库120内的温度相关的数据作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
仓库内湿度取得部312取得与集装箱仓库120内的湿度相关的数据。具体来说，仓库内湿度取得部312将从湿度传感器202输出的湿度数据作为与集装箱仓库120内的湿度相关的数据来取得。
另外，仓库内湿度取得部312将取得的与集装箱仓库120内的湿度相关的数据作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
外部空气温度取得部313取得与集装箱仓库外(例如集装箱仓库120外)的外部空气的温度相关的数据。具体来说，外部空气温度取得部313取得从外部空气温度传感器221输出的外部空气温度数据。或者，外部空气温度取得部313可以取得从外置温度传感器281输出的外置温度数据。或者，外部空气温度取得部313可以基于从冷凝器温度传感器231输出的冷凝器温度数据和从冷凝器压力传感器232输出的冷凝器压力数据，取得与集装箱仓库120外的外部空气的温度相关的数据。
另外，外部空气温度取得部313将取得的与集装箱仓库120外的外部空气的温度相关的数据作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
外部空气湿度取得部314取得与集装箱仓库120外的外部空气的湿度相关的数据。具体来说，外部空气湿度取得部314基于从外部空气湿度传感器222输出的外部空气湿度数据或从外置湿度传感器282输出的外置湿度数据，取得与集装箱仓库120外的外部空气的湿度相关的数据。
另外，外部空气湿度取得部314将取得的与集装箱仓库120外的外部空气的湿度相关的数据作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
仓库内换气量取得部315取得与集装箱仓库120内的换气量相关的数据。具体来说，仓库内换气量取得部315通过接受安装在集装箱仓库120的正面侧的换气窗260的开闭信息的输入，从而导出换气量。例如，在换气窗260处于关闭状态的情况下，仓库内换气量取得部315取得换气量＝“零”。另一方面，在换气窗260处于打开状态的情况下，仓库内换气量取得部315取得换气量＝“预定值”。需要说明的是，仓库内换气量取得部315可以被构成为取得与换气窗260的开闭程度相应的换气量。
另外，仓库内换气量取得部315将取得的与集装箱仓库120内的换气量相关的数据作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
货物核心温度取得部316取得与货物核心温度相关的数据。具体来说，货物核心温度取得部316取得从货物核心温度传感器251～253输出的货物核心温度数据。
另外，货物核心温度取得部316将取得的与货物核心温度相关的数据作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
输入信息取得部317取得由制冷机输入装置331接受的设定温度。需要说明的是，如上所述，在装载在集装箱船110上的集装箱仓库120的情况下，由于热负荷在海上运输期间大幅地变化，因此在学习阶段，船员会以较高的频度对设定温度进行变更(参见图1的图表140的折线142)。在输入信息取得部317中，船员在每次对设定温度进行变更时，取得最新的设定温度。在制冷机输入装置331每次接受最新的设定温度的输入时，输入信息取得部317取得该设定温度。
另外，输入信息取得部317将取得的设定温度作为学习用信息，与时刻信息相关联地保存在学习用信息保存部318中。
学习部320基于保存在学习用信息保存部318中的学习用信息，对用于推断货物核心温度的模型(货物核心温度模型)进行机器学习。由此，学习部320生成用于推断货物核心温度的学习完成(训练完成)货物核心温度模型。需要说明的是，其细节将在后面说明。
<在低温处理系统中取得的数据列表>
接着，对在学习阶段中的低温处理系统300中取得的数据的列表进行说明。图4是示出在低温处理系统中取得的数据列表的一个示例的图。其中，图4的4a示出了由设定温度计算装置310接收的数据的列表400。
如图4的4a的数据的列表400所示，设定温度计算装置310将从吸入温度传感器201、湿度传感器202、吹出温度传感器203、蒸发器温度传感器211、蒸发器压力传感器212输出的数据与时刻数据相关联地接收。
此外，设定温度计算装置310将从外部空气温度传感器221、外部空气湿度传感器222、冷凝器温度传感器231、冷凝器压力传感器232、货物核心温度传感器251～253输出的数据与时刻数据相关联地接收。
另外，设定温度计算装置310将从外置温度传感器281、外置湿度传感器282输出的数据、接受的开闭信息、从制冷机输入装置331输出的设定温度与时刻数据相关联地接收。
另一方面，如上所述，设定温度计算装置310的各个单元将接收到的数据的一部分或基于接收到的数据导出的数据作为学习用信息保存在学习用信息保存部318中。
在图4的4b的示例中，示出了将
·与集装箱仓库120内的温度相关的数据(称为“仓库内温度数据”。例如，由仓库内温度取得部311取得的吹出温度数据)、
·与集装箱仓库120内的湿度相关的数据(称为“仓库内湿度数据”。例如，由仓库内湿度取得部312取得的湿度数据)、
·与集装箱仓库120外的外部空气的温度相关的数据(称为“外部空气温度数据”。例如，由外部空气温度取得部313取得的外部空气温度数据)、
·与集装箱仓库120外的外部空气的湿度相关的数据(称为“外部空气湿度数据”。例如，由外部空气湿度取得部314取得的外部空气湿度数据)、
·与集装箱仓库120内的换气量相关的数据(称为“仓库内换气量数据”。例如，由仓库内换气量取得部315取得的仓库内换气量数据)、
·与货物核心温度相关的数据(称为“货物核心温度数据”。例如，由货物核心温度取得部316取得的货物核心温度数据)、
·在制冷机控制装置332中设定的设定温度(称为“设定温度”。由输入信息取得部317取得的设定温度)
作为学习用信息410，与时刻数据相关联地保存在学习用信息保存部318中的情况。需要说明的是，仓库内温度数据、仓库内湿度数据、外部空气温度数据、外部空气湿度数据、仓库内换气量数据均是与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据。
<制冷机控制装置及设定温度计算装置的硬件构成>
接着，对配置在低温处理系统300的集装箱仓库120中的制冷机200所具有的制冷机控制装置332及设定温度计算装置310的硬件构成进行说明。需要说明的是，由于制冷机控制装置332的硬件构成与设定温度计算装置310的硬件构成大致相同，因此在此对设定温度计算装置310的硬件构成进行说明。
图5是示出设定温度计算装置的硬件构成的一个示例的图。如图5所示，设定温度计算装置310包括CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)501、ROM(Read OnlyMemory：只读存储器)502、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)503。CPU501、ROM502、RAM503形成所谓的计算机。另外，设定温度计算装置310包括辅助存储装置504、显示装置505、操作装置506、I/F(Interface：接口)装置507、驱动器装置508。设定温度计算装置310的各个硬件经由总线509相互连接。
CPU501是用于对安装在辅助存储装置504中的各种程序(例如设定温度计算程序(学习阶段)等)进行执行的运算设备。ROM502是非易失性存储器。ROM502起到主存储装置的作用，并对由CPU501执行在辅助存储装置504中安装的各种程序所需的各种程序或数据等进行存储。具体来说，ROM502对BIOS(Basic Input/Output System：基本输入/输出系统)或EFI(Extensible Firmware Interface：可扩展固件接口)等引导程序等进行存储。
RAM503是DRAM(Dynamic Random Access Memory：动态随机存取存储器)或SRAM(Static Random Access Memory：静态随机存取存储器)等易失性存储器。RAM503起到主存储装置的作用，并且提供当由CPU501执行在辅助存储装置504中安装的各种程序时扩展的工作区域。
辅助存储装置504对各种程序、或者执行各种程序时所使用的信息进行存储。
显示装置505是用于对设定温度计算装置310的内部状态进行显示的显示设备。操作装置506例如是用于使设定温度计算装置310的管理者对设定温度计算装置310进行各种操作的操作设备。I/F装置507是用于与集装箱仓库120的集装箱仓库传感器组340、制冷机输入装置331、外置传感器组350等连接，并接收数据的连接设备。
驱动器装置508是用于设置记录介质510的设备。在此所说的记录介质510包括诸如CD-ROM、软盘、光磁盘等以光学、电学或磁性的方式对信息进行记录的介质。另外，记录介质510可以包括诸如ROM、快闪存储器等以电学的方式对信息进行记录的半导体存储器等。
需要说明的是，安装在辅助存储装置504中的各种程序例如通过将分发的记录介质510设置在驱动器装置508中并通过驱动器装置508读出在该记录介质510中记录的各种程序来安装。或者，安装在辅助存储装置504中的各种程序可以通过经由未图示的网络进行下载来安装。
<制冷机控制装置的功能构成>
接着，对低温处理系统300所具有的制冷机控制装置332的功能构成(控制块)进行说明。图6是示出制冷机控制装置的功能构成的一个示例的图。如上所述，制冷机控制装置332接受从制冷机输入装置331通知的当前的设定温度。
如图6所示，制冷机控制装置332计算接受的设定温度与从吹出温度传感器203输出的吹出温度数据(与集装箱仓库120内的温度相关的数据(仓库内温度数据))之间的差值，并将差值输入到控制器600。控制器600例如是PID控制器，并且计算与差值相应的控制量，并将其输出到制冷剂回路333。
另外，如图6所示，制冷剂回路333基于从制冷机控制装置332的控制器600输出的控制量进行动作。由此，制冷机200的吹出温度数据发生变化，利用吹出温度传感器203，对变化后的吹出温度数据进行检测，并将其发送到设定温度计算装置310。
这样一来，在制冷机控制装置332中，以使制冷机200的吹出温度数据(与集装箱仓库120内的温度相关的数据(仓库内温度数据))接近于从制冷机输入装置331通知的设定温度的方式，对制冷剂回路333的动作进行控制。由此，能够在制冷机控制装置332中，对制冷机200的吹出温度数据(与集装箱仓库120内的温度相关的数据(仓库内温度数据))进行控制。
<设定温度计算装置的功能构成(学习阶段)>
接着，对学习阶段中的设定温度计算装置310的功能构成进行说明。图7是示出学习阶段中的设定温度计算装置的功能构成的一个示例的图。如图7所示，学习部320具有货物核心温度模型701和比较及变更部702。学习部320从学习用信息保存部318中读出学习用信息，并且将包括所读出的学习用信息之中的与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的数据集输入到货物核心温度模型701。具体来说，学习部320将仓库内温度数据、仓库内湿度数据、外部空气温度数据、外部空气湿度数据、仓库内换气量数据、设定温度输入到货物核心温度模型701。
由此，学习部320执行货物核心温度模型701，货物核心温度模型701输出货物核心温度数据。
从货物核心温度模型701输出的货物核心温度数据被输入到比较及变更部702。比较及变更部702将
·从货物核心温度模型701输出的货物核心温度数据与
·从学习用信息保存部318读出的货物核心温度数据(正确答案数据)
进行比较。另外，比较及变更部702根据比较结果，对货物核心温度模型701的模型参数进行变更。
需要说明的是，由比较及变更部702进行比较的货物核心温度数据(正确答案数据)不是关联有与输入到货物核心温度模型701的数据集相同的时刻数据的货物核心温度数据，而是预定时间后的货物核心温度数据。其原因在于：在从变为由数据集(仓库内温度数据、仓库内湿度数据、外部气体温度、外部气体湿度数据、仓库内换气量数据、设定温度)确定的状态开始到货物核心温度数据在该状态下稳定为止存在预定时间份的时间延迟。
这样一来，学习部320针对用于对
·包括与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的数据集与
·(预定时间后的)货物核心温度数据
之间的对应关系进行确定的货物核心温度模型701进行机器学习。由此，学习部320能够生成用于推断货物核心温度数据的学习完成货物核心温度模型。
需要说明的是，在图7的示例中示出了学习部320将仓库内温度数据、仓库内湿度数据、外部空气温度数据、外部空气湿度数据、仓库内换气量数据作为与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据输入到货物核心温度模型701的情况。然而，学习部320也可以仅将该些信息的一部分输入到货物核心温度模型701。
<低温处理系统的系统构成(推断阶段)>
接着，对推断阶段中的低温处理系统的系统构成进行说明。需要说明的是，在推断阶段，在设定温度计算装置中推断出的设定温度被自动地设定在制冷机200中。
图8是示出推断阶段中的低温处理系统的系统构成的一个示例的图。与学习阶段中的低温处理系统300(图3)的不同之处在于，在推断阶段中的低温处理系统800的情况下，设定温度计算装置810具有输入信息取得部817、推断部820、设定温度输出部830、通知部840。另外，不同之处还在于，在推断阶段中的低温处理系统800的情况下，具有管理终端850。此外，不同之处还在于，在推断阶段中的低温处理系统800的情况下，向制冷机输入装置331输入低温处理条件130、向制冷机控制装置332输入变更后的设定温度、向制冷机显示装置270输入异常通知。
设定温度计算装置810对与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据进行监视，并且以使推断出的货物核心温度数据不超过货物基准温度的方式，对制冷机200的设定温度进行变更。
在设定温度计算装置810中安装有设定温度计算程序(推断阶段)。通过执行该程序，从而使设定温度计算装置810起到仓库内温度取得部311、仓库内湿度取得部312、外部空气温度取得部313、外部空气湿度取得部314、仓库内换气量取得部315、货物核心温度取得部316、输入信息取得部817的作用。另外，通过执行该程序，从而使设定温度计算装置810起到推断部820、设定温度输出部830、通知部840的作用。
需要说明的是，关于仓库内温度取得部311至货物核心温度取得部316，由于已经使用图3进行了说明，因此在此省略其说明。
输入信息取得部817取得输入到制冷机输入装置331的低温处理条件130之中的货物基准温度。另外，输入信息取得部817从制冷机输入装置331取得当前在制冷机控制装置332中设定的设定温度。此外，输入信息取得部817根据取得的货物基准温度导出货物目标温度(例如，通过从货物基准温度中减去预定温度份从而导出货物目标温度)，并将其与取得的当前的设定温度一起通知给推断部820。
推断部820具有学习完成货物核心温度模型。推断部820从仓库内温度取得部311至输入信息取得部817的各个单元取得与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据、当前的设定温度、以及货物目标温度。
另外，推断部820通过将包括取得的与集装箱仓库120的热负荷相关的数据和当前的设定温度的组合的数据集输入到学习完成货物核心温度模型，从而执行学习完成货物核心温度模型。由此，推断部820推断预定时间后的货物核心温度数据。需要说明的是，其细节将在后面说明。
另外，推断部820通过对推断出的货物核心温度数据与取得的货物目标温度之间的误差进行计算，并对计算出的误差进行反向传播，从而对当前的设定温度进行变更。此外，推断部820将变更后的设定温度通知给设定温度输出部830。
设定温度输出部830将由推断部820通知的变更后的设定温度发送到制冷机控制装置332。由此，制冷机控制装置332能够基于变更后的设定温度对制冷剂回路333进行控制，并且能够使货物核心温度数据在预定时间后接近于货物目标温度。
当从设定温度输出部830被通知变更后的设定温度时，通知部840在预定时间内对从货物核心温度传感器251～253输出的货物核心温度数据进行监视。在被通知变更后的设定温度开始之后，通知部840在预定时间的期间内对货物核心温度数据是否发生了变化进行判定，并且在即使经过预定时间其仍未发生变化的情况下，判定为在制冷机200中发生了异常。在此情况下，通知部840向集装箱仓库120的制冷机显示装置270进行异常通知。由此，能够向船员报告制冷机200的异常。另外，通知部840向管理终端850进行异常通知。
管理终端850是拥有集装箱船110的船运公司的管理终端，并且在从通知部840接收到异常通知的情况下进行显示。由此，能够向拥有集装箱船110的船运公司通知制冷机200的异常。
<推断部的功能构成的细节>
接着，对推断阶段中的设定温度计算装置810的功能构成之中的推断部820的功能构成的细节进行说明。图9是示出推断阶段中的设定温度计算装置的功能构成的一个示例的图。
如图9所示，推断部820具有学习完成货物核心温度模型910和误差判定部920。
推断部820从仓库内温度取得部311至仓库内换气量取得部315的各个单元取得与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据。需要说明的是，由推断部820取得的与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据是与学习部320在进行机器学习时所使用的数据不同的数据。另外，推断部820从输入信息取得部817取得在制冷机控制装置332中设定的当前的设定温度。
推断部820通过将包括取得的与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和取得的当前的设定温度的组合的数据集输入到学习完成货物核心温度模型910，从而执行学习完成货物核心温度模型910。由此，学习完成货物核心温度模型910推断预定时间后的货物核心温度数据。
误差判定部920从输入信息取得部817取得货物目标温度。另外，误差判定部920计算由学习完成货物核心温度模型910推断出的预定时间后的货物核心温度数据与从输入信息取得部817取得的货物目标温度之间的误差。
需要说明的是，学习完成货物核心温度模型910通过对由误差判定部920计算出的误差进行反向传播，从而对输入到学习完成货物核心温度模型910中的当前的设定温度进行变更，并取得变更后的设定温度。
这样一来，在低温处理系统800中，以使
·基于包括与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和当前的设定温度的组合的数据集而推断出的预定时间后的货物核心温度数据与
·货物目标温度
之间的误差消除的方式，对设定温度进行变更。由此，通过低温处理系统800，能够导出用于在预定时间后实现适当的货物核心温度数据的当前的适当的设定温度。
需要说明的是，在上述说明中，设成推断部820将仓库内温度数据、仓库内湿度数据、外部空气温度数据、外部空气湿度数据、仓库内换气量数据作为与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据输入到学习完成货物核心温度模型910。然而，在基于仓库内温度数据中的一部分数据来生成学习完成货物核心温度模型910的情况下，设成推断部820将该一部分数据输入到学习完成货物核心温度模型910。
<设定温度计算处理的流程>
接着，对由学习阶段中的设定温度计算装置310和推断阶段中的设定温度计算装置810所进行的设定温度计算处理的流程进行说明。图10是示出由设定温度计算装置进行的设定温度计算处理的流程的流程图。
在步骤S1001中，仓库内温度取得部311至仓库内换气量取得部315的各个单元取得与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据。另外，输入信息取得部317取得设定温度。
在步骤S1002中，货物核心温度取得部316取得货物核心温度数据。
在步骤S1003中，学习部320通过将包括与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的数据组输入到货物核心温度模型701，从而执行货物核心温度模型701。然后，学习部320以使从货物核心温度模型701输出的货物核心温度数据接近于由货物核心温度取得部316取得的预定时间后的货物核心温度数据(正确答案数据)的方式，针对货物核心温度模型701进行机器学习。由此，学习部320生成学习完成货物核心温度模型。需要说明的是，生成的学习完成货物核心温度模型被集成于推断阶段中的设定温度计算装置810。
在步骤S1004中，推断部820取得与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据、当前的设定温度以及货物目标温度。
在步骤S1005中，推断部820通过将包括与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和当前的设定温度的组合的数据集输入到学习完成货物核心温度模型910，从而执行学习完成货物核心温度模型910。由此，推断部820推断预定时间后的货物核心温度数据。
在步骤S1006中，推断部820对推断出的预定时间后的货物核心温度数据与货物目标温度之间的误差进行计算，并对计算出的误差是否为预定阈值以上进行判定。如果在步骤S1006中判定为计算出的误差小于预定阈值(如果在步骤S1006中为“是”)，则进至步骤S1011。
另一方面，如果在步骤S1006中判定为计算出的误差为预定阈值以上(如果在步骤S1006中为“否”)，则进至步骤S1007。在步骤S1007中，推断部820通过误差反向传播，对输入到学习完成货物核心温度模型910的当前的设定温度进行变更，并取得变更后的设定温度。
在步骤S1008中，设定温度输出部830将变更后的设定温度通知给制冷机控制装置332。
在步骤S1009中，通知部840在从被设定温度输出部830通知变更后的设定温度之后的预定时间的期间内，对货物核心温度数据进行监视，并对货物核心温度数据是否发生了变化进行判定。
如果在步骤S1009中判定为货物核心温度数据发生了变化(如果在步骤S1009中为“是”)，则进至步骤S1011。另一方面，如果在步骤S1009中判定为即使经过预定时间之后货物核心温度数据仍未发生变化(如果在步骤S1009中为“否”)，则进至步骤S1010。
在步骤S1010中，通知部840向集装箱仓库120的制冷机显示装置270进行异常通知。另外，通知部840向管理终端850进行异常通知。
在步骤S1011中，推断部820对是否结束设定温度计算处理进行判定。如果在步骤S1011中判定为继续进行设定温度计算处理(如果在步骤S1011中为“否”)，则返回到步骤S1004。
另一方面，如果在步骤S1011中判定为结束设定温度计算处理(如果在步骤S1011中为“是”)，则结束设定温度计算处理。
需要说明的是，在图10的示例中，示出了学习部320通过将包括与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的数据集一揽子地输入到货物核心温度模型701，从而进行用于对模型参数进行变更的一揽子学习的情况。然而，学习部320也可以通过将包括与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的预定数量的数据组逐次地输入到货物核心温度模型701，从而进行用于对模型参数进行变更的逐次学习。
<总结>
从以上说明可以清楚地看出，根据第1实施方式的设定温度计算装置
·根据包括与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的数据集，对预定时间后的货物核心温度数据进行学习。
·对于学习的结果，输入包括新取得的与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和设定温度的组合的数据集，并推断预定时间后的货物核心温度数据。
·通过对推断出的预定时间后的货物核心温度数据与基于货物基准温度预先规定的货物目标温度之间的误差进行反向传播，从而对设定温度进行变更，并计算变更后的设定温度。
由此，通过根据第1实施方式的设定温度计算装置，能够根据集装箱仓库内的热负荷的变化，计算用于将预定时间后的货物核心温度控制为适当的温度的设定温度。因此，通过第1实施方式，能够提供用于实现低温处理的设定温度计算装置、低温处理系统、设定温度计算方法及设定温度计算程序。
[第2实施方式]
虽然在上述第1实施方式中，对于设定温度计算装置的设置场所并未特别提及，但是设定温度计算装置的设置场所是任意的。例如，学习阶段中的设定温度计算装置310可以设置在集装箱船110上，或者设置在集装箱船110的外部。在设置在集装箱船110的外部的情况下，可以构成为设定温度计算装置310经由网络实时地对接收数据的列表400进行接收。
或者，可以构成为将学习用信息保存部318配置在集装箱船110上，对学习用信息410进行临时保存，并且设定温度计算装置310经由网络对保存的学习用信息410进行接收。
或者，可以构成为在由集装箱船110进行的海上运输完成之后，通过将学习用信息保存部318连接到设定温度计算装置310，从而使设定温度计算装置310取得学习用信息410。
类似地，推断阶段中的设定温度计算装置810也可以设置在集装箱船110上，或者设置在集装箱船110的外部。在设置在集装箱船110的外部的情况下，可以构成为设定温度计算装置310经由网络实时地对接收数据的列表400进行接收。
或者，可以将仓库内温度取得部311至输入信息取得部317的各个单元配置在集装箱船110上，并且将推断部820、设定温度输出部830、通知部840的各个单元设置在集装箱船110的外部。
另外，可以将学习阶段中的设定温度计算装置310与推断阶段中的设定温度计算装置810一体地构成，也可以将其分体地构成。
另外，在上述第1实施方式中，以将特定时刻的数据作为输入到货物核心温度模型701或学习完成货物核心温度模型910的与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据进行输入为例进行了说明。
然而，输入到货物核心温度模型701或学习完成货物核心温度模型910的与集装箱仓库120内的热负荷相关的数据也可以是具有预定时间范围的时间序列数据。或者，其也可以是具有预定时间范围的时间序列数据的变换值。在此，时间序列数据的变化值是指诸如时间序列数据的平均值、最大值或最小值等通过对时间序列数据进行某种运算而变换后的值。
另外，虽然在上述第1实施方式中示出了外置温度传感器281和外置湿度传感器282作为外置传感器组350，但是也可以安装用于对温度或湿度之外的测量项目进行测量的传感器。
虽然上述第1实施方式中，对于在进行机器学习时所使用的模型(货物核心温度模型)的细节并未特别提及，但是设成可以将任意种类的模型应用于进行机器学习时所使用的模型。具体来说，可以应用NN(Neural Network：神经网络)模型、随机森林模型、SVM(Support Vector Machine：支持向量机)模型等任意种类的模型。
另外，虽然在上述第1实施方式中，对于在基于由比较及变更部获得的比较结果对模型参数进行变更的情况下的变更方法的细节并未特别提及，但是由比较及变更部进行的模型参数的变更方法取决于模型的类型。
虽然以上对实施方式进行了说明，但是应当理解，在不脱离权利要求书的宗旨及范围的情况下，可以对形态或细节进行各种变更。
本申请以于2019年3月19日提交的日本发明专利申请第2019-052014号和于2020年3月12日提交的日本发明专利申请第2020-42822号作为要求优先权的基础，本申请援引该日本发明专利申请的全部内容。
符号说明
110：集装箱船
120：集装箱仓库
130：低温处理条件
200：制冷机
201：吸入温度传感器
202：湿度传感器
203：吹出温度传感器
211：蒸发器温度传感器
212：蒸发器压力传感器
221：外部空气温度传感器
222：外部空气湿度传感器
231：冷凝器温度传感器
232：冷凝器压力传感器
251～253：货物核心温度传感器
300：低温处理系统
311：仓库内温度取得部
312：仓库内湿度取得部
313：外部空气温度取得部
314：外部空气湿度取得部
315：仓库内换气量取得部
316：货物核心温度取得部
317：输入信息取得部
320：学习部
331：制冷机输入装置
332：制冷机控制装置
333：制冷剂回路
701：货物核心温度模型
800：低温处理系统
810：设定温度计算装置
817：输入信息取得部
820：推断部
830：设定温度输出部
840：通知部
910：学习完成货物核心温度模型
920：误差判定部。

Claims (14)

1.一种设定温度计算装置，包括：
第一取得部，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；
第二取得部，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及
学习部，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。
2.根据权利要求1所述的设定温度计算装置，还包括：
变更部，基于通过将与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和预定的设定温度输入到由所述学习部进行的学习的结果而推断出的该集装箱仓库内的货物核心温度、与基于低温处理条件的该集装箱仓库内的货物核心温度的目标温度之间的误差，对所述预定的设定温度进行变更。
3.根据权利要求2所述的设定温度计算装置，其中，
所述与热负荷相关的数据包括所述集装箱仓库内的温度数据和湿度数据、所述集装箱仓库内的换气量、以及集装箱仓库外的外部空气温度数据和外部空气湿度数据中的任意一者。
4.根据权利要求3所述的设定温度计算装置，其中，
所述集装箱仓库内的温度数据和湿度数据是由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机中的吸入温度传感器、吹出温度传感器、以及湿度传感器输出的。
5.根据权利要求3所述的设定温度计算装置，其中，
所述集装箱仓库内的温度数据是基于由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机的蒸发器中的温度传感器和压力传感器输出的温度数据和压力数据计算出的。
6.根据权利要求3所述的设定温度计算装置，其中，
所述集装箱仓库外的外部空气温度数据和外部空气湿度数据是由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机中的外部空气温度传感器和外部空气湿度传感器、或与所述集装箱仓库所具有的制冷机分体设置的外部空气温度传感器和外部空气湿度传感器输出的。
7.根据权利要求3所述的设定温度计算装置，其中，
所述集装箱仓库外的外部空气温度数据是基于由设置在所述集装箱仓库所具有的制冷机的冷凝器中的温度传感器和压力传感器输出的温度数据和压力数据计算出的。
8.一种低温处理系统，包括：
根据权利要求2至7中任一项所述的设定温度计算装置；以及
控制装置，以使所述集装箱仓库内的温度接近由所述变更部变更的设定温度的方式，对所述集装箱仓库所具有的制冷机进行控制。
9.根据权利要求8所述的低温处理系统，还具有：
通知部，在以使所述集装箱仓库内的温度接近由所述变更部变更的设定温度的方式由所述控制装置进行的控制开始之后，即使经过预定时间，所述集装箱仓库内的货物核心温度仍未变化的情况下，所述通知部进行异常通知。
10.根据权利要求8所述的低温处理系统，其中，
所述制冷机具有制冷剂回路、吸入温度传感器、吹出温度传感器、湿度传感器、外部空气温度传感器、外部空气湿度传感器、以及货物核心温度传感器，所述制冷剂回路包括压缩机、冷凝器、膨胀机构、以及蒸发器。
11.一种设定温度计算方法，包括：
第一取得工序，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；
第二取得工序，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及
学习工序，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。
12.根据权利要求11所述的设定温度计算方法，还包括：
变更工序，基于通过将与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和预定的设定温度输入到所述学习工序中的学习的结果而推断出的该集装箱仓库内的货物核心温度、与基于低温处理条件的该集装箱仓库内的货物核心温度的目标温度之间的误差，对所述预定的设定温度进行变更。
13.一种设定温度计算程序，用于使计算机执行以下工序：
第一取得工序，取得与集装箱仓库内的热负荷相关的数据；
第二取得工序，取得在进行所述集装箱仓库内的温度控制时的设定温度；以及
学习工序，根据包括所述与热负荷相关的数据和所述设定温度的组合的数据集，对所述集装箱仓库内的货物核心温度进行学习。
14.根据权利要求13所述的设定温度计算程序，还包括：
变更工序，基于通过将与集装箱仓库内的热负荷相关的数据和预定的设定温度输入到所述学习工序中的学习的结果而推断出的该集装箱仓库内的货物核心温度、与基于低温处理条件的该集装箱仓库内的货物核心温度的目标温度之间的误差，对所述预定的设定温度进行变更。
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