JP6608010B1 - 制御装置、サーバ、管理システム、コンピュータプログラム、学習モデル及び制御方法 - Google Patents
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Abstract
Description
10 ガス化炉
20 ガス精製装置
22、23 吸着装置
221、231 ガス吸着部材
26 運転制御部
261 ガス流量制御部
262 温度調整部
263 湿度調整部
264 吸着装置切替部
265 通信部
30 エタノール生成装置
50 制御装置
51 制御部
52 ガス情報取得部
53 特性情報取得部
54 通信部
55 記憶部
56 センサ情報取得部
57 記録媒体読取部
58 判定部
60 処理部
61 報酬算出部
62 行動選択部
63 行動評価部
200 管理サーバ
201 CPU
202 RAM
203 ROM
204 プラントDB
210 表示装置
300 学習サーバ
301 処理部
302 プラントDB
Claims (22)
- ガス精製装置を制御する制御装置であって、
収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度をガス情報として取得するガス情報取得部と、
前記ガス化炉が変換したガスを精製する前記ガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムを制御情報として取得する制御情報取得部と、
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量を特性情報として取得する特性情報取得部と、
前記ガス情報によって表される状態、前記制御情報によって表される行動及び前記特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルを生成する生成部と
を備える制御装置。 - 前記生成部は、
前記行動評価情報に基づいて、前記ガス情報取得部で取得したガス情報に対して選択可能な制御情報の中から選択された制御情報を前記ガス精製装置へ出力する行動出力部と、
前記行動出力部が出力した制御情報に基づく前記ガス精製装置の運転制御の結果、前記特性情報取得部で取得した特性情報が所要の値又は範囲内になる場合、報酬が大きい値となるように前記報酬を算出する報酬算出部と、
前記報酬算出部で算出した報酬が大きくなるような制御情報を選択できるように前記行動評価情報を更新する更新部と
を備え、
前記更新部で前記行動評価情報を更新して前記学習モデルを生成する請求項1に記載の制御装置。 - 前記更新部で更新した行動評価情報を記憶する記憶部を備える請求項2に記載の制御装置。
- ガス精製装置を制御する制御装置であって、
収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度であるガス情報によって表される状態、
前記ガス化炉が変換したガスを精製する前記ガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムである制御情報によって表される行動、及び
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量である特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により学習され、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルと、
前記ガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度をガス情報として取得するガス情報取得部と、
前記ガス情報取得部で取得したガス情報を前記学習モデルに入力して前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムを制御情報として出力する出力部と
を備える制御装置。 - 前記出力部が出力した制御情報に基づいて前記ガス精製装置を制御する請求項4に記載の制御装置。
- 前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量を特性情報として取得する特性情報取得部と、
前記特性情報取得部で取得した特性情報を記憶する記憶部と
を備える請求項4又は請求項5に記載の制御装置。 - 前記ガス情報取得部で取得したガス情報、前記出力部が出力した制御情報、及び前記特性情報取得部で取得した特性情報をサーバへ送信する送信部を備える請求項6に記載の制御装置。
- 前記ガス情報取得部で取得したガス情報、前記出力部が出力した制御情報、及び前記特性情報取得部で取得した特性情報に基づいて前記学習モデルを再学習させる学習処理部を備える請求項6又は請求項7に記載の制御装置。
- 前記ガス精製装置内の吸着装置の使用履歴を取得する使用履歴取得部と、
前記使用履歴取得部で取得した使用履歴を管理サーバへ送信する送信部と
を備える請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の制御装置。 - 前記ガス精製装置内の吸着装置の劣化度を取得する劣化度取得部を備え、
前記送信部は、
前記劣化度取得部で取得した劣化度を前記管理サーバへ送信する請求項9に記載の制御装置。 - 前記ガス精製装置内の吸着装置の脱着操作の有無を取得する脱着操作取得部を備え、
前記送信部は、
前記脱着操作取得部で脱着操作ありを取得した場合、前記脱着操作があったことを前記管理サーバへ送信する請求項9又は請求項10に記載の制御装置。 - 前記ガス精製装置で精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスからエタノールを生成する微生物の状態に基づいて、前記微生物の活性度を判定する判定部を備える請求項1から請求項11のいずれか一項に記載の制御装置。
- 複数のごみ処理用のプラントそれぞれから、プラントを識別する識別情報、収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度であるガス情報、
前記ガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムである制御情報、及び
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量である特性情報を収集する収集部と、
前記収集部で収集したガス情報によって表される状態、制御情報によって表される行動及び特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により生成され、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルと、
前記収集部で収集したガス情報、制御情報及び特性情報を前記識別情報と関連付けて記憶する記憶部と
を備えるサーバ。 - 請求項1から請求項12のいずれか一項に記載の制御装置と、管理サーバとを備える管理システムであって、
前記管理サーバは、
複数のごみ処理用のプラントそれぞれから、プラントを識別する識別情報、収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置内の吸着装置の劣化度を収集する収集部と、
前記収集部で収集した劣化度を前記識別情報と関連付けて記憶する記憶部と
を備える管理システム。 - さらに表示装置を備え、
前記吸着装置の劣化度を前記表示装置に表示する請求項14に記載の管理システム。 - 前記吸着装置の意図しない脱着操作があった場合、アラートを前記表示装置に表示する請求項15に記載の管理システム。
- 前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスからエタノールを生成する触媒の活性度を前記表示装置に表示する請求項15又は請求項16に記載の管理システム。
- コンピュータに、
収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度をガス情報として取得する処理と、
前記ガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムを制御情報として取得する処理と、
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量を特性情報として取得する処理と、
前記ガス情報によって表される状態、前記制御情報によって表される行動及び前記特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルを生成する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度をガス情報として取得する処理と、
前記ガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度であるガス情報によって表される状態、
前記ガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムである制御情報によって表される行動、及び
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量である特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により生成され、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルに、取得したガス情報を入力して前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムを制御情報として出力する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。 - 収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度であるガス情報によって表される状態、
前記ガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムである制御情報によって表される行動、及び
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量である特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により生成され、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデル。 - ガス精製装置を制御する制御方法であって、
収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度をガス情報として取得し、
前記ガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムを制御情報として取得し、
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量を特性情報として取得し、
前記ガス情報によって表される状態、前記制御情報によって表される行動及び前記特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルを生成する制御方法。 - ガス精製装置を制御する制御方法であって、
収集されたごみをガスに変換するガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度をガス情報として取得し、
前記ガス化炉が変換したガスに含まれる不純物ガスの濃度であるガス情報によって表される状態、
前記ガス化炉が変換したガスを精製するガス精製装置へ出力されるとともに前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムである制御情報によって表される行動、及び
前記ガス精製装置が精製した一酸化炭素ガス及び水素ガスの純度、一酸化炭素ガス及び水素ガスから生成されるエタノールの純度又は量である特性情報に基づく報酬それぞれをパラメータとして用いる強化学習により生成され、ある状態に対して選択可能な行動の中から一の行動を選択したときに得られる報酬が大きくなる行動を選択するための行動評価情報が学習された学習モデルに、取得したガス情報を入力して前記ガス精製装置を制御するためのガス量、ガス温度及びガス湿度、並びに前記ガス精製装置内の吸着装置の切替サイクルタイムを制御情報として出力する制御方法。
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