JP2019074240A - 炉内状態量推定装置、推定モデル作成装置、それらのプログラムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習により作成された推定モデルを取得する推定モデル取得部と、
前記画像情報であって前記推定モデルへの入力となる入力画像情報を取得する入力画像情報取得部と、
前記入力画像情報で示される燃焼状態に応じた推定状態量を、前記推定モデルを用いて算出する推定状態量算出部と、を備える。
前記学習データの前記機械学習を行い、前記推定モデルを作成する推定モデル作成部を、さらに備える。
上記(2)の構成によれば、炉内の燃焼時の画像情報と、その画像情報が撮像された際の状態量とを対応付けることにより学習データを作成し、作成した学習データから機械学習することにより、推定モデルを作成することができる。
前記推定モデル作成部は、
前記過去の画像から少なくとも1つの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記過去画像情報である前記少なくとも1つの特徴量と前記状態量とを対応付けることにより前記学習データを生成する学習データ生成部と、
前記学習データの前記機械学習を実行する機械学習実行部と、を有する。
上記(3)の構成によれば、過去の画像の特徴量と状態量とが対応づけられた学習データを作成し、この学習データを用いて機械学習を行う。このように、特徴量と状態量との関係に着目して機械学習を行うことにより、推定精度の高い推定モデルを作成することができる。
前記特徴量抽出部は複数の前記特徴量を抽出するものとし、
前記推定モデル作成部は、
前記特徴量抽出部によって抽出された前記複数の特徴量のうちから、前記状態量に対する貢献度に基づいてN個(Nは1以上の整数を示す。)の前記特徴量を選択する特徴量選択部を、さらに有し、
前記学習データ生成部は、前記特徴量選択部によって選択された前記N個の特徴量と前記状態量とを対応付けることにより、前記学習データを生成する。
上記(4)の構成によれば、貢献度に基づいて特徴量を絞りこむと共に、絞り込んだ特徴量と状態量とを対応付けて学習データを生成する。このような学習データの機械学習を行うことにより、推定モデルによる状態量の推定精度を向上させることができる。
前記特徴量抽出部は、前記特徴量を、前記過去の画像から得られる輝度情報に基づいて抽出する。
上記(5)の構成によれば、輝度情報は火炎そのものを検出することなく画像から得られる情報であり、例えば炉内の上部に撮像装置を設置するなど火炎が排ガスで撮像されないような場合であっても画像情報を得ることができる。これによって、炉内を撮像するための撮像装置(炉内カメラ)の設置を容易化することもできる。
前記状態量は、前記炉内の燃焼時に生じる排ガスまたは排出物に関する状態量であり、
前記学習データ生成部は、前記過去画像情報に対して、該過去画像情報の基になる前記画像が撮像された時から所定の時間経過後に前記状態量の計測地点で計測された計測値を対応付けることによって前記学習データを生成する。
上記(6)の構成によれば、学習データは、過去画像情報によって示される燃焼状態で生じた排ガスまたは排出物が状態量の計測地点に到達するまでのタイムラグを考慮して作成される。このようなタイムラグは燃焼炉の種類や計測地点の位置によって無視できないほど異なる場合があり、タイムラグを考慮して学習データを作成することにより、推定精度の高い推定モデルを作成することができる。
前記推定モデル作成部は、複数の前記機械学習の手法を用いて複数の前記推定モデルを作成する。
上記(7)の構成によれば、複数の機械学習手法(アルゴリズム)に基づいてそれぞれ作成された複数の推定モデルの各々で状態量を推定することができる。例えば、複数の機械学習手法の各々による推定結果と学習データを構成する状態量(計測値など)とを比較することにより、複数の推定モデルのうちから推定精度の高い推定モデルを選択することができるようになり、学習データなどの条件(画像サイズ、学習データ数など)や燃焼炉の種類などに適した推定モデルの選択を可能にすることができる。
前記推定状態量と、前記状態量の計測値との差異が所定の閾値を超えた場合に、再学習による前記推定モデルの再作成を決定する再学習決定部を、さらに備える。
上記(8)の構成によれば、推定精度の低下が認められた場合には、再学習による推定モデルの再作成が必要と判定される。この判定に応じて、再学習により新たに推定モデルを作成し、新たな推定モデルを再取得するようにすれば、適切な推定精度による推定を継続することが可能となる。よって、燃焼炉の運転環境の変化などに追従しつつ、入力画像情報から状態量を精度良く推定することができる。
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習を行い、前記炉内を撮像した入力画像情報から推定状態量を推定する推定モデルを作成する推定モデル作成部を備える。
コンピュータに、
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習により作成された推定モデルを取得する推定モデル取得ステップと、
前記画像情報であって前記推定モデルへの入力となる入力画像情報を取得する入力画像情報取得ステップと、
前記入力画像情報で示される燃焼状態に応じた推定状態量を、前記推定モデルを用いて算出する推定状態量算出ステップと、を実行させるためのプログラムである。
前記学習データの前記機械学習を行い、前記推定モデルを作成する推定モデル作成ステップを、さらにコンピュータに実行させる。
上記(11)の構成によれば、上記(2)と同様の効果を奏する。
前記推定モデル作成ステップとして、
前記過去の画像から少なくとも1つの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記過去画像情報である前記少なくとも1つの特徴量と前記状態量とを対応付けることにより前記学習データを生成する学習データ生成ステップと、
前記学習データの前記機械学習を実行する機械学習実行ステップと、をコンピュータに実行させる。
上記(12)の構成によれば、上記(3)と同様の効果を奏する。
前記特徴量抽出ステップは複数の前記特徴量を抽出するものとし、
前記推定モデル作成ステップとして、
前記特徴量抽出ステップによって抽出された前記複数の特徴量のうちから、前記状態量に対する貢献度に基づいてN個(Nは1以上の整数を示す。)の前記特徴量を選択する特徴量選択ステップを、さらにコンピュータに実行させるものとし、
前記学習データ生成ステップは、前記特徴量選択ステップによって選択された前記N個の特徴量と前記状態量とを対応付けることにより、前記学習データを生成する。
上記(13)の構成によれば、上記(4)と同様の効果を奏する。
前記特徴量抽出ステップは、前記特徴量を、前記過去の画像から得られる輝度情報に基づいて抽出する。
上記(14)の構成によれば、上記(5)と同様の効果を奏する。
前記状態量は、前記炉内の燃焼時に生じる排ガスに関する状態量であり、
前記学習データ生成ステップは、前記過去画像情報に対して、該過去画像情報の基になる前記画像が撮像された時から所定の時間経過後に前記状態量の計測地点で計測された計測値を対応付けることによって前記学習データを生成する。
上記(15)の構成によれば、上記(6)と同様の効果を奏する。
前記推定モデル作成ステップは、複数の前記機械学習の手法を用いて複数の前記推定モデルを作成する。
上記(16)の構成によれば、上記(7)と同様の効果を奏する。
前記推定状態量と、前記状態量の計測値との差異が所定の閾値を超えた場合に、再学習による前記推定モデルの再作成を決定する再学習決定ステップを、さらにコンピュータに実行させる。
上記(17)の構成によれば、上記(8)と同様の効果を奏する。
コンピュータに、炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習を行い、前記炉内を撮像した入力画像情報から推定状態量を推定する推定モデルを作成する推定モデル作成ステップを実行させるためのプログラムである。
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習により作成された推定モデルを取得する推定モデル取得ステップと、
前記画像情報であって前記推定モデルへの入力となる入力画像情報を取得する入力画像情報取得ステップと、
前記入力画像情報で示される燃焼状態に応じた推定状態量を、前記推定モデルを用いて算出する推定状態量算出ステップと、を備える。
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習を行い、前記炉内を撮像した入力画像情報から推定状態量を推定する推定モデルを作成する推定モデル作成ステップを備える。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
上記の機能部について、それぞれ説明する。
幾つかの実施形態では、図2に示すように、推定モデル作成部2は、特徴量抽出部21と、学習データ生成部23と、機械学習実行部24と、を備える。上記の機能部について、それぞれ説明する。
上述した状態量Sが、炉内の燃焼時に生じる排ガスE、または、排ガスE中に含まれる燃焼灰などの排出物に関する状態量Sである場合において、幾つかの実施形態では、図2に示すように、上述した学習データ生成部23は、上述した過去画像情報Ipに対して、この過去画像情報Ipの基になる画像Vが撮像された時から所定の時間経過後に状態量Sの計測地点で計測された計測値Srを対応付けることによって学習データDを生成する。燃料Fgの燃焼により生じる排ガスEは、燃焼領域8から排ガス通路91に向かって流れるが(図1参照)、画像Vで示される撮像地点(位置)から状態量Sの計測地点までに距離が有る場合には、画像Vで示される燃焼状態で生じた排ガスEが状態量Sの計測地点まで到達するまでにタイムラグ(所定時間)が存在する。このため、このタイムラグを考慮して、画像Vと状態量Sの計測値Srとを対応付けるようにする。なお、例えば、ごみ焼却炉でのタイムラグは、微粉炭炊きのボイラなど燃料Fgを細かく粉砕して燃焼させる場合と比べると、長くなる。
図3に示す炉内状態量推定方法を、図3のステップ順に説明する。
図4に示す推定モデル作成ステップ(S1)を、図4のステップ順に説明する。
1m 記憶装置
13 再学習決定部
2 推定モデル作成部
21 特徴量抽出部
22 特徴量選択部
23 学習データ生成部
24 機械学習実行部
2b 推定モデル作成装置
3 推定モデル取得部
4 入力画像情報取得部
5 推定状態量算出部
6 撮像装置
7 燃焼炉
7c 燃焼炉の上部
7s 燃焼炉の側壁部
71 燃料供給口
72 燃料押込装置
73 火格子(ストーカ)
74 灰排出口
76 気体供給装置
77 気体供給管
78a 第1気体流量調節弁
78b 第2気体流量調節弁
8 燃焼領域
81 一次燃焼領域
81a 主燃焼領域
82b おき燃焼領域
82 二次燃焼領域
91 排ガス通路
92 排ガス処理装置
93 煙突
Fg 燃料
G 燃焼用気体
E 排ガス
S 状態量
Sr 状態量の計測値
D 学習データ
V 画像
I 画像情報
Ip 過去画像情報
It 入力画像情報
M 推定モデル
Se 推定状態量
F 特徴量
C 貢献度
ai 係数
bi 係数
Claims (13)
- 炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習により作成された推定モデルを取得する推定モデル取得部と、
前記画像情報であって前記推定モデルへの入力となる入力画像情報を取得する入力画像情報取得部と、
前記入力画像情報で示される燃焼状態に応じた推定状態量を、前記推定モデルを用いて算出する推定状態量算出部と、を備えることを特徴とする炉内状態量推定装置。 - 前記学習データの前記機械学習を行い、前記推定モデルを作成する推定モデル作成部を、さらに備えることを特徴とする請求項1に記載の炉内状態量推定装置。
- 前記推定モデル作成部は、
前記過去の画像から少なくとも1つの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記過去画像情報である前記少なくとも1つの特徴量と前記状態量とを対応付けることにより前記学習データを生成する学習データ生成部と、
前記学習データの前記機械学習を実行する機械学習実行部と、を有することを特徴とする請求項2に記載の炉内状態量推定装置。 - 前記特徴量抽出部は複数の前記特徴量を抽出するものとし、
前記推定モデル作成部は、
前記特徴量抽出部によって抽出された前記複数の特徴量のうちから、前記状態量に対する貢献度に基づいてN個(Nは1以上の整数を示す。)の前記特徴量を選択する特徴量選択部を、さらに有し、
前記学習データ生成部は、前記特徴量選択部によって選択された前記N個の特徴量と前記状態量とを対応付けることにより、前記学習データを生成することを特徴とする請求項3に記載の炉内状態量推定装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記特徴量を、前記過去の画像から得られる輝度情報に基づいて抽出することを特徴とする請求項3または4に記載の炉内状態量推定装置。
- 前記状態量は、前記炉内の燃焼時に生じる排ガスまたは排出物に関する状態量であり、
前記学習データ生成部は、前記過去画像情報に対して、該過去画像情報の基になる前記画像が撮像された時から所定の時間経過後に前記状態量の計測地点で計測された計測値を対応付けることによって前記学習データを生成することを特徴とする請求項3〜5のいずれか1項に記載の炉内状態量推定装置。 - 前記推定モデル作成部は、複数の前記機械学習の手法を用いて複数の前記推定モデルを作成することを特徴とする請求項2〜6のいずれか1項に記載の炉内状態量推定装置。
- 前記推定状態量と、前記状態量の計測値との差異が所定の閾値を超えた場合に、再学習による前記推定モデルの再作成を決定する再学習決定部を、さらに備えることを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の炉内状態量推定装置。
- 炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習を行い、前記炉内を撮像した入力画像情報から推定状態量を推定する推定モデルを作成する推定モデル作成部を備えることを特徴とする推定モデル作成装置。
- コンピュータに、
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習により作成された推定モデルを取得する推定モデル取得ステップと、
前記画像情報であって前記推定モデルへの入力となる入力画像情報を取得する入力画像情報取得ステップと、
前記入力画像情報で示される燃焼状態に応じた推定状態量を、前記推定モデルを用いて算出する推定状態量算出ステップと、を実行させるための炉内状態量推定プログラム。 - コンピュータに、
炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習を行い、前記炉内を撮像した入力画像情報から推定状態量を推定する推定モデルを作成する推定モデル作成ステップを実行させるための推定モデル作成プログラム。 - 炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習により作成された推定モデルを取得する推定モデル取得ステップと、
前記画像情報であって前記推定モデルへの入力となる入力画像情報を取得する入力画像情報取得ステップと、
前記入力画像情報で示される燃焼状態に応じた推定状態量を、前記推定モデルを用いて算出する推定状態量算出ステップと、を備えることを特徴とする炉内状態量推定方法。 - 炉内を撮像した画像に基づいて得られる画像情報であって過去の前記画像に基づいて得られる過去画像情報と、前記過去画像情報で示される燃焼状態に応じた状態量とが対応付けられた学習データの機械学習を行い、前記炉内を撮像した入力画像情報から推定状態量を推定する推定モデルを作成する推定モデル作成ステップを備えることを特徴とする推定モデル作成方法。
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