JP6725088B1 - 設定温度算出装置、低温処理システム、設定温度算出方法及び設定温度算出プログラム - Google Patents

設定温度算出装置、低温処理システム、設定温度算出方法及び設定温度算出プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】 低温処理を実現するための設定温度算出装置、低温処理システム、設定温度算出方法及び設定温度算出プログラムを提供する。【解決手段】 設定温度算出装置は、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得部と、前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得部と、前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習部とを有する。【選択図】図３

Description

本開示は、設定温度算出装置、低温処理システム、設定温度算出方法及び設定温度算出プログラムに関する。
従来より、レモン、グレープフルーツ等の果実を海上輸送する際には、検疫規制に従い、果実内の害虫（地中海ミバエ等）の卵を駆除する低温処理が行われる。具体的には、カーゴ芯温（積荷である果実の中心温度）が、所定の期間、基準温度以下となるように、温度制御が行われる。
特開２０１６−３８１５号公報
一方で、海上輸送中のコンテナ庫の熱負荷は大きく変化するため、熱負荷の変化に応じて設定温度を適切に変化させなければ、検疫規制に従った低温処理を実現することはできない。
本開示は、低温処理を実現するための設定温度算出装置、低温処理システム、設定温度算出方法及び設定温度算出プログラムを提供する。
本開示の第１の態様による設定温度算出装置は、
コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得部と、
前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得部と、
前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習部とを有する。
本開示の第１の態様によれば、低温処理を実現するための設定温度算出装置を提供することができる。
また、本開示の第２の態様は、第１の態様に記載の設定温度算出装置であって、
前記学習部による学習の結果に、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと所定の設定温度とを入力することで推論した該コンテナ庫内のカーゴ芯温と、低温処理条件に基づく該コンテナ庫内のカーゴ芯温の目標温度との誤差に基づき、前記所定の設定温度を変更する変更部を更に有する。
また、本開示の第３の態様は、第２の態様に記載の設定温度算出装置であって、
前記熱負荷に相関するデータには、前記コンテナ庫内の温度データ及び湿度データ、コンテナ庫内の換気量、前記コンテナ庫外の外気温度データ及び外気湿度データのいずれかが含まれる。
また、本開示の第４の態様は、第３の態様に記載の設定温度算出装置であって、
前記コンテナ庫内の温度データ及び湿度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機に設置された吸込温度センサ、吹出温度センサ、湿度センサにより出力される。
また、本開示の第５の態様は、第３の態様に記載の設定温度算出装置であって、
前記コンテナ庫内の温度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機の蒸発器に設置された温度センサ、圧力センサにより出力された温度データ及び圧力データに基づいて算出される。
また、本開示の第６の態様は、第３の態様に記載の設定温度算出装置であって、
前記コンテナ庫外の外気温度データ及び外気湿度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機に設置された外気温度センサ、外気湿度センサまたは前記コンテナ庫が有する冷凍機とは別体に設置された外気温度センサ、外気湿度センサにより出力される。
また、本開示の第７の態様は、第３の態様に記載の設定温度算出装置であって、
前記コンテナ庫外の外気温度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機の凝縮器に設置された温度センサ、圧力センサにより出力された温度データ及び圧力データに基づいて算出される。
また、本開示の第８の態様による低温処理システムは、
第２乃至第７のいずれかの態様に記載の設定温度算出装置と、
前記コンテナ庫内の温度が、前記変更部により変更された設定温度に近づくように、前記コンテナ庫が有する冷凍機を制御する制御装置とを有する。
本開示の第８の態様によれば、低温処理を実現するための低温処理システムを提供することができる。
また、本開示の第９の態様は、第８の態様に記載の低温処理システムであって、
前記コンテナ庫内の温度が、前記変更部により変更された設定温度に近づくように、前記制御装置による制御が開始されてから、所定時間が経過しても、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温が変化しなかった場合に、異常通知を行う通知部を更に有する。
また、本開示の第１０の態様は、第８の態様に記載の低温処理システムであって、
前記冷凍機は、圧縮機、凝縮器、膨張機構、蒸発器を含む冷媒回路と、吸込温度センサと、吹出温度センサと、湿度センサと、外気温度センサと、外気湿度センサと、カーゴ芯温センサとを有する。
また、本開示の第１１の態様による設定温度算出方法は、
コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得工程と、
前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得工程と、
前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習工程とを有する。
本開示の第１１の態様によれば、低温処理を実現するための設定温度算出方法を提供することができる。
また、本開示の第１２の態様は、第１１の態様に記載の設定温度算出方法であって、
前記学習工程における学習の結果に、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと所定の設定温度とを入力することで推論した該コンテナ庫内のカーゴ芯温と、低温処理条件に基づく該コンテナ庫内のカーゴ芯温の目標温度との誤差に基づき、前記所定の設定温度を変更する変更工程を更に有する。
また、本開示の第１３の態様による設定温度算出プログラムは、
コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得工程と、
前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得工程と、
前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習工程とをコンピュータに実行させる。
本開示の第１３の態様によれば、低温処理を実現するための設定温度算出プログラムを提供することができる。
また、本開示の第１４の態様は、第１３の態様に記載の設定温度算出プログラムであって、
前記学習工程における学習の結果に、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと所定の設定温度とを入力することで推論した該コンテナ庫内のカーゴ芯温と、低温処理条件に基づく該コンテナ庫内のカーゴ芯温の目標温度との誤差に基づき、前記所定の設定温度を変更する変更工程を更に有する。
低温処理の概要を説明するための図である。 コンテナ庫の一構成例を示す図である。 学習フェーズにおける低温処理システムのシステム構成の一例を示す図である。 低温処理システムにおいて取得されるデータ一覧の一例を示す図である。 設定温度算出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 冷凍機制御装置の機能構成の一例を示す図である。 学習フェーズにおける設定温度算出装置の機能構成の一例を示す図である。 推論フェーズにおける低温処理システムのシステム構成の一例を示す図である。 推論フェーズにおける設定温度算出装置の機能構成の一例を示す図である。 設定温度算出装置による設定温度算出処理の流れを示すフローチャートである。
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
［第１の実施形態］
＜低温処理の概要＞
はじめに、第１の実施形態に係る低温処理システムにより実現される低温処理の概要について説明する。図１は、低温処理の概要を説明するための図である。
一般に、レモンやグレープフルーツ等の果実は、図１に示すようなコンテナ船１１０により海上輸送される。コンテナ船１１０には、コンテナ庫が複数積載され、個々のコンテナ庫（例えば、コンテナ庫１２０）は、冷凍機により、コンテナ庫内（例えば、コンテナ庫１２０内）の温度が制御されている。
ここで、果実をコンテナ庫に収容して海上輸送する場合、検疫規制に従い、果実内の害虫（例えば、地中海ミバエ等）の卵を駆除するための低温処理が行われる。
図１の例は、低温処理を行う際の低温処理条件１３０として、
・カーゴ基準温度：−０．３°以下、
・低温処理の期間：２４日間
・カーゴ基準温度を上回った場合の処置：低温処理の時間を８時間延長、
が規定されていることを示している。
一方、図１において、グラフ１４０は、低温処理条件１３０を満たすように、実際に、コンテナ庫内の温度制御を行った様子を示している。グラフ１４０において、横軸は時間を、縦軸は温度を表している。また、折れ線１４１は、カーゴ芯温データの変遷を、折れ線１４２は、設定温度の変更履歴をそれぞれ示している。
図１の例では、カーゴ芯温データ（折れ線１４１）が、基準温度に対して所定温度以上、下がった時点（時刻ｔ１）を開始点として、低温処理の期間の計測が開始されている。また、図１の例では、低温処理の期間の計測が開始されて以降、設定温度が、複数回にわたって変更されている（設定温度の変更履歴（折れ線１４２）参照）。具体的には、時刻ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔ７において、設定温度が変更されている。
これは、コンテナ船１１０上に積載されたコンテナ庫１２０の場合、海上輸送中に熱負荷が大きく変化するため、設定温度を固定してコンテナ庫内の温度制御を行ったとしても、カーゴ芯温データは一定にならないからである。このため、従来は、例えば、船乗組員が、カーゴ芯温データをモニタリングし、基準温度を超えそうになった場合に、設定温度を下げる等の操作を行っていた。しかしながら、船乗組員が、設定温度の操作を誤ると、基準温度を超え、検疫規制に従った低温処理を実現できない場合があった。
図１の例において、符号１４３は、カーゴ芯温データが基準温度を超えたことを示している。このような場合、低温処理条件１３０によれば、低温処理の期間を８時間延長することになる。
ここで、第１の実施形態に係る低温処理システムでは、船乗組員による操作を代替して自動化するとともに、上記のような事態を回避して、熱負荷の変化に応じた適切な設定温度を冷凍機に設定できるように構成する。以下、第１の実施形態に係る低温処理システムの詳細について説明する。
＜コンテナ庫の一構成例＞
はじめに、第１の実施形態に係る低温処理システムが有する、コンテナ庫１２０の構成について説明する。図２は、コンテナ庫の一構成例を示す図である。このうち、図２（ａ）は、コンテナ庫１２０を正面から見た場合の模式図である。
図２（ａ）に示すように、コンテナ庫１２０の正面側には、冷凍機２００が配されている。冷凍機２００の前面には種々の機器が取り付けられているが、図２（ａ）の例では、このうち、冷凍機表示装置２７０と、換気窓２６０とを明示している。
図２（ｂ）は、コンテナ庫１２０の横断面図である。図２（ｂ）に示すように、コンテナ庫１２０に配された冷凍機２００には、吸込温度センサ２０１、湿度センサ２０２、吹出温度センサ２０３が取り付けられている。また、冷凍機２００は、蒸発器２１０を有し、蒸発器２１０には、蒸発器温度センサ２１１、蒸発器圧力センサ２１２が取り付けられている。
また、冷凍機２００には、外気温度センサ２２１、外気湿度センサ２２２が取り付けられている。更に、冷凍機２００は、凝縮器２３０を有し、凝縮器２３０には、凝縮器温度センサ２３１、凝縮器圧力センサ２３２が取り付けられている。
一方、コンテナ庫１２０の内部には、カーゴ芯温センサ２５１〜２５３が配されている。更に、コンテナ庫１２０の外部には、外付け温度センサ２８１、外付け湿度センサ２８２が取り付けられている。
＜低温処理システム（学習フェーズ）のシステム構成＞
次に、学習フェーズにおける低温処理システムのシステム構成について説明する。なお、学習フェーズにおいては、従来どおり、船乗組員がカーゴ芯温データをモニタリングしながら、設定温度を操作し、低温処理システムでは、学習用情報の収集を行う。
図３は、学習フェーズにおける低温処理システムのシステム構成の一例を示す図である。図３に示すように、低温処理システム３００は、コンテナ庫１２０と、設定温度算出装置３１０と、外付けセンサ群３５０とを有する。なお、外付けセンサ群３５０に含まれる各センサについては、図２を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
コンテナ庫１２０の冷凍機２００は、コンテナ庫センサ群３４０と、冷凍機入力装置３３１と、冷凍機制御装置３３２と、冷媒回路３３３と、冷凍機表示装置２７０とを有する。このうち、コンテナ庫センサ群３４０に含まれる各センサについては、図２を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
冷凍機入力装置３３１は、コンテナ船１１０の船乗組員により入力される、冷凍機２００の設定温度を受け付ける。冷凍機入力装置３３１は、受け付けた設定温度を、設定温度算出装置３１０に送信するとともに、冷凍機制御装置３３２に設定する。
冷凍機制御装置３３２は、吸込温度センサ２０１から出力される吸込温度データが、設定温度に近づくように、冷媒回路３３３を制御する。
冷媒回路３３３は、圧縮機、凝縮器、膨張機構、蒸発器を含み、冷媒を循環させることで、コンテナ庫１２０内の温度を制御する。
冷凍機表示装置２７０は、カーゴ芯温センサ２５１〜２５３から出力されるカーゴ芯温データを表示する。
設定温度算出装置３１０には、設定温度算出プログラムがインストールされている。設定温度算出装置３１０は、学習フェーズにおいて当該プログラムを実行することで、庫内温度取得部３１１、庫内湿度取得部３１２、外気温度取得部３１３、外気湿度取得部３１４として機能する。また、設定温度算出装置３１０は、庫内換気量取得部３１５、カーゴ芯温取得部３１６、入力情報取得部３１７として機能する。更に、設定温度算出装置３１０は、学習部３２０として機能する。
庫内温度取得部３１１は、コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータを取得する。具体的には、庫内温度取得部３１１は、吸込温度センサ２０１から出力された吸込温度データ、または、吹出温度センサ２０３から出力された吹出温度データのいずれかを、コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータとして取得する。
あるいは、庫内温度取得部３１１は、蒸発器温度センサ２１１から出力された蒸発器温度データと、蒸発器圧力センサ２１２から出力された蒸発器圧力データとに基づいて、コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータを取得してもよい。
また、庫内温度取得部３１１は、取得したコンテナ庫１２０内の温度に相関するデータを、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
庫内湿度取得部３１２は、コンテナ庫１２０内の湿度に相関するデータを取得する。具体的には、庫内湿度取得部３１２は、湿度センサ２０２から出力された湿度データを、コンテナ庫１２０内の湿度に相関するデータとして取得する。
また、庫内湿度取得部３１２は、取得したコンテナ庫１２０内の湿度に相関するデータを、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
外気温度取得部３１３は、コンテナ庫外（例えば、コンテナ庫１２０外）の外気の温度に相関するデータを取得する。具体的には、外気温度取得部３１３は、外気温度センサ２２１から出力された外気温度データを取得する。あるいは、外気温度取得部３１３は、外付け温度センサ２８１から出力された外付け温度データを取得してもよい。あるいは、外気温度取得部３１３は、凝縮器温度センサ２３１から出力された凝縮器温度データと、凝縮器圧力センサ２３２から出力された凝縮器圧力データとに基づいて、コンテナ庫１２０外の外気の温度に相関するデータを取得してもよい。
また、外気温度取得部３１３は、取得したコンテナ庫１２０外の外気の温度に相関するデータを、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
外気湿度取得部３１４は、コンテナ庫１２０外の外気の湿度に相関するデータを取得する。具体的には、外気湿度取得部３１４は、外気湿度センサ２２２から出力された外気湿度データまたは、外付け湿度センサ２８２から出力された外付け湿度データに基づいて、コンテナ庫１２０外の外気の湿度に相関するデータを取得する。
また、外気湿度取得部３１４は、取得したコンテナ庫１２０外の外気の湿度に相関するデータを、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
庫内換気量取得部３１５は、コンテナ庫１２０内の換気量に相関するデータを取得する。具体的は、庫内換気量取得部３１５は、コンテナ庫１２０の正面側に取り付けられた換気窓２６０の開閉情報の入力を受け付けることで、換気量を導出する。例えば、庫内換気量取得部３１５は、換気窓２６０が閉状態にあった場合には、換気量＝"ゼロ"を取得する。一方、庫内換気量取得部３１５は、換気窓２６０が開状態にあった場合には、換気量＝"所定値"を取得する。なお、庫内換気量取得部３１５は、換気窓２６０の開閉度合いに応じた換気量を取得するように構成してもよい。
また、庫内換気量取得部３１５は、取得したコンテナ庫１２０内の換気量に相関するデータを、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
カーゴ芯温取得部３１６は、カーゴ芯温に相関するデータを取得する。具体的には、カーゴ芯温取得部３１６は、カーゴ芯温センサ２５１〜２５３から出力されたカーゴ芯温データを取得する。
また、カーゴ芯温取得部３１６は、取得したカーゴ芯温に相関するデータを、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
入力情報取得部３１７は、冷凍機入力装置３３１が受け付けた設定温度を取得する。なお、上述したように、コンテナ船１１０上に積載されたコンテナ庫１２０の場合、海上輸送中に熱負荷が大きく変化するため、学習フェーズにおいては、船乗組員は、設定温度を高い頻度で変更する（図１のグラフ１４０の折れ線１４２参照）。入力情報取得部３１７では、船乗組員が設定温度を変更するごとに、最新の設定温度を取得する。入力情報取得部３１７は、冷凍機入力装置３３１が最新の設定温度の入力を受け付けるごとに、当該設定温度を取得する。
また、入力情報取得部３１７は、取得した設定温度を、学習用情報として、時刻情報と対応付けて学習用情報格納部３１８に格納する。
学習部３２０は、学習用情報格納部３１８に格納された学習用情報に基づいて、カーゴ芯温を推論するためのモデル（カーゴ芯温モデル）について機械学習を行う。これにより、学習部３２０は、カーゴ芯温を推論するための学習済みカーゴ芯温モデルを生成する。なお、詳細は後述する。
＜低温処理システムにおいて取得されるデータ一覧＞
次に、学習フェーズにおける低温処理システム３００において取得されるデータの一覧について説明する。図４は、低温処理システムにおいて取得されるデータ一覧の一例を示す図である。このうち、図４（ａ）は、設定温度算出装置３１０が受信するデータの一覧４００を示している。
図４（ａ）のデータの一覧４００に示すように、設定温度算出装置３１０は、吸込温度センサ２０１、湿度センサ２０２、吹出温度センサ２０３、蒸発器温度センサ２１１、蒸発器圧力センサ２１２から出力されたデータを、時刻データと対応付けて受信する。
また、設定温度算出装置３１０は、外気温度センサ２２１、外気湿度センサ２２２、凝縮器温度センサ２３１、凝縮器圧力センサ２３２、カーゴ芯温センサ２５１〜２５３から出力されたデータを時刻データと対応付けて受信する。
また、設定温度算出装置３１０は、外付け温度センサ２８１、外付け湿度センサ２８２から出力されたデータ、受け付けた開閉情報、冷凍機入力装置３３１から出力された設定温度を時刻データと対応付けて受信する。
一方で、上述したように、設定温度算出装置３１０の各部は、受信したデータの一部または受信したデータに基づいて導出したデータを、学習用情報として、学習用情報格納部３１８に格納する。
図４（ｂ）の例は、学習用情報４１０として、
・コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータ（"庫内温度データ"と称す。例えば、庫内温度取得部３１１が取得する吹出温度データ）、
・コンテナ庫１２０内の湿度に相関するデータ（"庫内湿度データ"と称す。例えば、庫内湿度取得部３１２が取得する湿度データ）、
・コンテナ庫１２０外の外気の温度に相関するデータ（"外気温度データ"と称す。例えば、外気温度取得部３１３が取得する外気温度データ）、
・コンテナ庫１２０外の外気の湿度に相関するデータ（"外気湿度データ"と称す。例えば、外気湿度取得部３１４が取得する外気湿度データ）、
・コンテナ庫１２０内の換気量に相関するデータ（"庫内換気量データ"と称す。例えば、庫内換気量取得部３１５が取得する庫内換気量データ）、
・カーゴ芯温に相関するデータ（"カーゴ芯温データ"と称す。例えば、カーゴ芯温取得部３１６が取得するカーゴ芯温データ）、
・冷凍機制御装置３３２に設定された設定温度（"設定温度"と称す。入力情報取得部３１７が取得する設定温度）、
が、時刻データと対応付けて、学習用情報格納部３１８に格納された様子を示している。なお、庫内温度データ、庫内湿度データ、外気温度データ、外気湿度データ、庫内換気量データは、いずれも、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータである。
＜冷凍機制御装置及び設定温度算出装置のハードウェア構成＞
次に、低温処理システム３００のコンテナ庫１２０に配された冷凍機２００が有する冷凍機制御装置３３２及び設定温度算出装置３１０のハードウェア構成について説明する。なお、冷凍機制御装置３３２のハードウェア構成と設定温度算出装置３１０のハードウェア構成は概ね同じであるため、ここでは、設定温度算出装置３１０のハードウェア構成について説明する。
図５は、設定温度算出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図５に示すように、設定温度算出装置３１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３を有する。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、設定温度算出装置３１０は、補助記憶装置５０４、表示装置５０５、操作装置５０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置５０７、ドライブ装置５０８を有する。設定温度算出装置３１０の各ハードウェアは、バス５０９を介して相互に接続される。
ＣＰＵ５０１は、補助記憶装置５０４にインストールされている各種プログラム（例えば、設定温度算出プログラム（学習フェーズ）等）を実行する演算デバイスである。ＲＯＭ５０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ５０２は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置５０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ５０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ５０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
ＲＡＭ５０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ５０３は、主記憶デバイスとして機能し、補助記憶装置５０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ５０１によって実行される際に展開される作業領域を提供する。
補助記憶装置５０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する。
表示装置５０５は、設定温度算出装置３１０の内部状態を表示する、表示デバイスである。操作装置５０６は、例えば、設定温度算出装置３１０の管理者が設定温度算出装置３１０に対して各種操作を行うための操作デバイスである。Ｉ／Ｆ装置５０７は、コンテナ庫１２０のコンテナ庫センサ群３４０、冷凍機入力装置３３１、外付けセンサ群３５０等と接続し、データを受信するための接続デバイスである。
ドライブ装置５０８は記録媒体５１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体５１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体５１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
なお、補助記憶装置５０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体５１０がドライブ装置５０８にセットされ、該記録媒体５１０に記録された各種プログラムがドライブ装置５０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置５０４にインストールされる各種プログラムは、不図示のネットワークよりダウンロードされることで、インストールされてもよい。
＜冷凍機制御装置の機能構成＞
次に、低温処理システム３００が有する冷凍機制御装置３３２の機能構成（制御ブロック）について説明する。図６は、冷凍機制御装置の機能構成の一例を示す図である。上述したように、冷凍機制御装置３３２は、冷凍機入力装置３３１より通知された、現在の設定温度を受け付ける。
図６に示すように、冷凍機制御装置３３２は、受け付けた設定温度と、吹出温度センサ２０３から出力された吹出温度データ（コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータ（庫内温度データ））との差分を算出し、差分値を制御器６００に入力する。制御器６００は、例えば、ＰＩＤ制御器であり、差分値に応じた制御量を算出し、冷媒回路３３３に出力する。
また、図６に示すように、冷媒回路３３３は、冷凍機制御装置３３２の制御器６００より出力された制御量に基づいて動作する。これにより、冷凍機２００の吹出温度データが変化し、吹出温度センサ２０３では、変化後の吹出温度データを検出して、設定温度算出装置３１０に送信する。
このように、冷凍機制御装置３３２では、冷凍機２００の吹出温度データ（コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータ（庫内温度データ））が、冷凍機入力装置３３１より通知された設定温度に近づくように、冷媒回路３３３の動作を制御する。これにより、冷凍機制御装置３３２では、冷凍機２００の吹出温度データ（コンテナ庫１２０内の温度に相関するデータ（庫内温度データ））を制御することができる。
＜設定温度算出装置の機能構成（学習フェーズ）＞
次に、学習フェーズにおける設定温度算出装置３１０の機能構成について説明する。図７は、学習フェーズにおける設定温度算出装置の機能構成の一例を示す図である。図７に示すように、学習部３２０は、カーゴ芯温モデル７０１と、比較及び変更部７０２とを有する。学習部３２０は、学習用情報格納部３１８より学習用情報を読み出し、読み出した学習用情報のうち、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと設定温度との組み合わせを含むデータセットを、カーゴ芯温モデル７０１に入力する。具体的には、学習部３２０は、庫内温度データ、庫内湿度データ、外気温度データ、外気湿度データ、庫内換気量データ、設定温度を、カーゴ芯温モデル７０１に入力する。
これにより、学習部３２０は、カーゴ芯温モデル７０１を実行させ、カーゴ芯温モデル７０１は、カーゴ芯温データを出力する。
カーゴ芯温モデル７０１より出力されたカーゴ芯温データは、比較及び変更部７０２に入力される。比較及び変更部７０２は、
・カーゴ芯温モデル７０１より出力されたカーゴ芯温データと、
・学習用情報格納部３１８より読み出したカーゴ芯温データ（正解データ）と、
を比較する。また、比較及び変更部７０２は、比較結果に応じて、カーゴ芯温モデル７０１のモデルパラメータを変更する。
なお、比較及び変更部７０２によって比較されるカーゴ芯温データ（正解データ）は、カーゴ芯温モデル７０１に入力されるデータセットと同じ時刻データが対応付けられたカーゴ芯温データではなく、所定時間後のカーゴ芯温データである。データセット（庫内温度データ、庫内湿度データ、外気温度データ、外気湿度データ、庫内換気量データ、設定温度）により特定される状態となってから、カーゴ芯温データが当該状態のもとで安定するまでに、所定時間分のタイムラグがあるためである。
このように、学習部３２０は、
・コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと、設定温度との組み合わせを含むデータセットと、
・（所定時間後の）カーゴ芯温データと、
の対応関係を特定するカーゴ芯温モデル７０１について機械学習を行う。これにより、学習部３２０は、カーゴ芯温データを推論するための学習済みカーゴ芯温モデルを生成することができる。
なお、図７の例は、学習部３２０が、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータとして、庫内温度データ、庫内湿度データ、外気温度データ、外気湿度データ、庫内換気量データをカーゴ芯温モデル７０１に入力する場合について示した。しかしながら、学習部３２０は、これらの情報の一部のみを、カーゴ芯温モデル７０１に入力してもよい。
＜低温処理システムのシステム構成（推論フェーズ）＞
次に、推論フェーズにおける低温処理システムのシステム構成について説明する。なお、推論フェーズにおいては、設定温度算出装置において推論された設定温度が、自動で冷凍機２００に設定される。
図８は、推論フェーズにおける低温処理システムのシステム構成の一例を示す図である。学習フェーズにおける低温処理システム３００（図３）との相違点は、推論フェーズにおける低温処理システム８００の場合、設定温度算出装置８１０が、入力情報取得部８１７、推論部８２０、設定温度出力部８３０、通知部８４０を有している点である。また、推論フェーズにおける低温処理システム８００の場合、管理端末８５０が含まれている点である。更に、推論フェーズにおける低温処理システム８００の場合、冷凍機入力装置３３１に低温処理条件１３０が入力されている点、冷凍機制御装置３３２に変更後の設定温度が入力されている点、冷凍機表示装置２７０に異常通知が入力されている点である。
設定温度算出装置８１０は、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータを監視し、推論したカーゴ芯温データがカーゴ基準温度を超えないように、冷凍機２００の設定温度を変更する。
設定温度算出装置８１０には、設定温度算出プログラム（推論フェーズ）がインストールされている。当該プログラムが実行されることで、設定温度算出装置８１０は、庫内温度取得部３１１、庫内湿度取得部３１２、外気温度取得部３１３、外気湿度取得部３１４、庫内換気量取得部３１５、カーゴ芯温取得部３１６、入力情報取得部８１７として機能する。また、当該プログラムが実行されることで、設定温度算出装置８１０は、推論部８２０、設定温度出力部８３０、通知部８４０として機能する。
なお、庫内温度取得部３１１からカーゴ芯温取得部３１６は、図３を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
入力情報取得部８１７は、冷凍機入力装置３３１に入力された低温処理条件１３０のうち、カーゴ基準温度を取得する。また、入力情報取得部８１７は、冷凍機制御装置３３２に現在設定されている設定温度を、冷凍機入力装置３３１より取得する。更に、入力情報取得部８１７は、取得したカーゴ基準温度に基づいてカーゴ目標温度を導出し（例えば、カーゴ基準温度から所定温度分を減算することでカーゴ目標温度を導出し）、取得した現在の設定温度とともに推論部８２０に通知する。
推論部８２０は、学習済みカーゴ芯温モデルを有する。推論部８２０は、庫内温度取得部３１１から入力情報取得部８１７までの各部から、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと、現在の設定温度と、カーゴ目標温度とを取得する。
また、推論部８２０は、取得したコンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと、現在の設定温度との組み合わせを含むデータセットを、学習済みカーゴ芯温モデルに入力することで、学習済みカーゴ芯温モデルを実行させる。これにより、推論部８２０は、所定時間後のカーゴ芯温データを推論する。なお、詳細は後述する。
また、推論部８２０は、推論したカーゴ芯温データと、取得したカーゴ目標温度との誤差を算出し、算出した誤差を逆伝播させることで、現在の設定温度を変更する。更に、推論部８２０は、変更後の設定温度を、設定温度出力部８３０に通知する。
設定温度出力部８３０は、推論部８２０により通知された、変更後の設定温度を、冷凍機制御装置３３２に送信する。これにより、冷凍機制御装置３３２では、変更後の設定温度に基づいて冷媒回路３３３を制御することができ、所定時間後にカーゴ芯温データをカーゴ目標温度に近づけることができる。
通知部８４０は、設定温度出力部８３０より、変更後の設定温度が通知されると、カーゴ芯温センサ２５１〜２５３から出力されるカーゴ芯温データを所定時間監視する。通知部８４０は、変更後の設定温度が通知されてから、所定時間の間に、カーゴ芯温データが変化したか否かを判定し、所定時間が経過しても変化していないと判定した場合に、冷凍機２００に異常が発生したと判定する。この場合、通知部８４０は、コンテナ庫１２０の冷凍機表示装置２７０に、異常通知を行う。これにより、船乗組員に、冷凍機２００の異常を報知することができる。また、通知部８４０は、管理端末８５０に異常通知を行う。
管理端末８５０は、コンテナ船１１０を所有する船会社の管理端末であり、通知部８４０より、異常通知を受信した場合に表示する。これにより、コンテナ船１１０を所有する船会社に、冷凍機２００の異常を通知することができる。
＜推論部の機能構成の詳細＞
次に、推論フェーズにおける設定温度算出装置８１０の機能構成のうち、推論部８２０の機能構成の詳細について説明する。図９は、推論フェーズにおける設定温度算出装置の機能構成の一例を示す図である。
図９に示すように、推論部８２０は、学習済みカーゴ芯温モデル９１０と、誤差判定部９２０とを有する。
推論部８２０は、庫内温度取得部３１１から庫内換気量取得部３１５までの各部より、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータを取得する。なお、推論部８２０が取得するコンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータは、学習部３２０が機械学習を行った際に用いたデータとは異なるデータである。また、推論部８２０は、入力情報取得部８１７より、冷凍機制御装置３３２に設定されている現在の設定温度を取得する。
推論部８２０は、取得したコンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと、取得した現在の設定温度との組み合わせを含むデータセットを、学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力することで、学習済みカーゴ芯温モデル９１０を実行させる。これにより、学習済みカーゴ芯温モデル９１０は、所定時間後のカーゴ芯温データを推論する。
誤差判定部９２０は、入力情報取得部８１７より、カーゴ目標温度を取得する。また、誤差判定部９２０は、学習済みカーゴ芯温モデル９１０により推論された所定時間後のカーゴ芯温データと、入力情報取得部８１７より取得したカーゴ目標温度との誤差を算出する。
なお、学習済みカーゴ芯温モデル９１０は、誤差判定部９２０により算出された誤差を逆伝播することで、学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力した現在の設定温度を変更し、変更後の設定温度を取得する。
このように、低温処理システム８００では、
・コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと、現在の設定温度との組み合わせを含むデータセットに基づいて推論した所定時間後のカーゴ芯温データと、
・カーゴ目標温度と、
の誤差がなくなるように、設定温度を変更する。これにより、低温処理システム８００によれば、所定時間後に適切なカーゴ芯温データを実現するための現在の適切な設定温度を導出することができる。
なお、上記説明では、推論部８２０が、コンテナ庫１２０内熱負荷に相関するデータとして、庫内温度データ、庫内湿度データ、外気温度データ、外気湿度データ、庫内換気量データを、学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力するものとした。しかしながら、学習済みカーゴ芯温モデル９１０が、庫内温度データの一部のデータに基づいて生成されていた場合にあっては、推論部８２０は、当該一部のデータを、学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力するものとする。
＜設定温度算出処理の流れ＞
次に、学習フェーズにおける設定温度算出装置３１０及び推論フェーズにおける設定温度算出装置８１０による、設定温度算出処理の流れについて説明する。図１０は、第１の実施形態に係る設定温度算出装置による設定温度算出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１００１において、庫内温度取得部３１１から庫内換気量取得部３１５までの各部は、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータを取得する。また、入力情報取得部３１７は設定温度を取得する。
ステップＳ１００２において、カーゴ芯温取得部３１６は、カーゴ芯温データを取得する。
ステップＳ１００３において、学習部３２０は、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと設定温度との組み合わせを含むデータセットを、カーゴ芯温モデル７０１に入力することで、カーゴ芯温モデル７０１を実行させる。そして、学習部３２０は、カーゴ芯温モデル７０１より出力されるカーゴ芯温データが、カーゴ芯温取得部３１６が取得した所定時間後のカーゴ芯温データ（正解データ）に近づくように、カーゴ芯温モデル７０１について機械学習を行う。これにより、学習部３２０は、学習済みカーゴ芯温モデルを生成する。なお、生成された学習済みカーゴ芯温モデルは、推論フェーズにおける設定温度算出装置８１０に組み込まれる。
ステップＳ１００４において、推論部８２０は、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータ、現在の設定温度及びカーゴ目標温度を取得する。
ステップＳ１００５において、推論部８２０は、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと現在の設定温度との組み合わせを含むデータセットを、学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力することで、学習済みカーゴ芯温モデル９１０を実行させる。これにより、推論部８２０は、所定時間後のカーゴ芯温データを推論する。
ステップＳ１００６において、推論部８２０は、推論した所定時間後のカーゴ芯温データと、カーゴ目標温度との間の誤差を算出し、算出した誤差が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ１００６において、算出した誤差が所定の閾値未満であると判定した場合には（ステップＳ１００６においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１０１１に進む。
一方、ステップＳ１００６において、算出した誤差が所定の閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ１００６においてＮｏの場合には）、ステップＳ１００７に進む。ステップＳ１００７において、推論部８２０は、誤差逆伝播により、学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力した現在の設定温度を変更し、変更後の設定温度を取得する。
ステップＳ１００８において、設定温度出力部８３０は、変更後の設定温度を、冷凍機制御装置３３２に通知する。
ステップＳ１００９において、通知部８４０は、設定温度出力部８３０により変更後の設定温度が通知されてから、所定時間の間、カーゴ芯温データを監視し、カーゴ芯温データが変化したか否かを判定する。
ステップＳ１００９において、カーゴ芯温データが変化したと判定した場合には（ステップＳ１００９においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１０１１に進む。一方、ステップＳ１００９において、所定時間が経過してもカーゴ芯温データが変化していないと判定した場合には（ステップＳ１００９においてＮｏの場合には）、ステップＳ１０１０に進む。
ステップＳ１０１０において、通知部８４０は、コンテナ庫１２０の冷凍機表示装置２７０に異常通知を行う。また、通知部８４０は、管理端末８５０に異常通知を行う。
ステップＳ１０１１において、推論部８２０は、設定温度算出処理を終了するか否かを判定する。ステップＳ１０１１において設定温度算出処理を継続すると判定した場合には（ステップＳ１０１１においてＮｏの場合には）、ステップＳ１００４に戻る。
一方、ステップＳ１０１１において設定温度算出処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ１０１１においてＹｅｓの場合には）、設定温度算出処理を終了する。
なお、図１０の例では、学習部３２０が、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと設定温度との組み合わせを含むデータセットを、カーゴ芯温モデル７０１に一括して入力することでモデルパラメータを変更する一括学習を行う場合について示した。しかしながら、学習部３２０は、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータと設定温度との組み合わせを含むデータセットを、カーゴ芯温モデル７０１に所定数ずつ入力することで、モデルパラメータを変更する逐次学習を行ってもよい。
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る設定温度算出装置は、
・コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、所定時間後のカーゴ芯温データを学習する。
・学習の結果に対して、新たに取得されたコンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと設定温度との組み合わせを含むデータセットを入力し、所定時間後のカーゴ芯温データを推論する。
・推論した所定時間後のカーゴ芯温データと、カーゴ基準温度に基づいて予め定められたカーゴ目標温度との誤差を逆伝播することで、設定温度を変更し、変更後の設定温度を算出する。
これにより、第１の実施形態に係る設定温度算出装置によれば、所定時間後のカーゴ芯温を適切な温度に制御するための設定温度を、コンテナ庫内の熱負荷の変化に応じて算出することができる。この結果、第１の実施形態によれば、低温処理を実現するための設定温度算出装置、低温処理システム、設定温度算出方法及び設定温度算出プログラムを提供することができる。
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、設定温度算出装置の設置場所について特に言及しなかったが、設定温度算出装置の設置場所は任意である。例えば、学習フェーズにおける設定温度算出装置３１０は、コンテナ船１１０上に設置されても、コンテナ船１１０外に設置されてもよい。コンテナ船１１０外に設置される場合には、設定温度算出装置３１０が受信データの一覧４００を、ネットワークを介してリアルタイムに受信するように構成してもよい。
あるいは、コンテナ船１１０上に学習用情報格納部３１８を配し、学習用情報４１０を一旦格納し、設定温度算出装置３１０が、格納された学習用情報４１０を、ネットワークを介して受信するように構成してもよい。
あるいは、コンテナ船１１０による海上輸送が完了した後に、学習用情報格納部３１８を、設定温度算出装置３１０に接続することで、設定温度算出装置３１０が、学習用情報４１０を取得するように構成してもよい。
同様に、推論フェーズにおける設定温度算出装置８１０についても、コンテナ船１１０上に設置されるか、コンテナ船１１０外に設置されるかは問わない。コンテナ船１１０外に設置される場合には、設定温度算出装置３１０が受信データの一覧４００を、ネットワークを介してリアルタイムに受信するように構成してもよい。
あるいは、コンテナ船１１０上に、庫内温度取得部３１１から入力情報取得部３１７までの各部を配し、推論部８２０、設定温度出力部８３０、通知部８４０の各部を、コンテナ船１１０外に設置するように構成してもよい。
また、学習フェーズにおける設定温度算出装置３１０と、推論フェーズにおける設定温度算出装置８１０は、一体的に構成されてもよいし、別体として構成されてもよい。
また、上記第１の実施形態では、カーゴ芯温モデル７０１または学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力する、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータとして、特定の時刻におけるデータを入力するものとして説明した。
しかしながら、カーゴ芯温モデル７０１または学習済みカーゴ芯温モデル９１０に入力する、コンテナ庫１２０内の熱負荷に相関するデータは、所定の時間範囲を有する時系列データであってもよい。あるいは、所定の時間範囲を有する時系列データの変換値であってもよい。ここで、時系列データの変換値とは、時系列データの平均値や、最大値または最小値等、時系列データに対して何らかの演算を行うことで変換した値を指すものとする。
また、上記第１の実施形態では、外付けセンサ群３５０として、外付け温度センサ２８１及び外付け湿度センサ２８２を例示したが、温度または湿度以外の計測項目を計測するセンサが取り付けられてもよい。
また、上記第１の実施形態では、機械学習を行う際に用いるモデル（カーゴ芯温モデル）の詳細について特に言及しなかったが、機械学習を行う際に用いるモデルには任意の種類のモデルが適用されるものとする。具体的には、ＮＮ（Neural Network）モデルや、ランダムフォレストモデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）モデル等、任意の種類のモデルが適用される。
また、上記第１の実施形態では、比較及び変更部による比較結果に基づいて、モデルパラメータを変更する場合の変更方法の詳細について特に言及しなかったが、比較及び変更部によるモデルパラメータの変更方法はモデルの種類に従うものとする。
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
１１０ ：コンテナ船
１２０ ：コンテナ庫
１３０ ：低温処理条件
２００ ：冷凍機
２０１ ：吸込温度センサ
２０２ ：湿度センサ
２０３ ：吹出温度センサ
２１１ ：蒸発器温度センサ
２１２ ：蒸発器圧力センサ
２２１ ：外気温度センサ
２２２ ：外気湿度センサ
２３１ ：凝縮器温度センサ
２３２ ：凝縮器圧力センサ
２５１〜２５３ ：カーゴ芯温センサ
３００ ：低温処理システム
３１１ ：庫内温度取得部
３１２ ：庫内湿度取得部
３１３ ：外気温度取得部
３１４ ：外気湿度取得部
３１５ ：庫内換気量取得部
３１６ ：カーゴ芯温取得部
３１７ ：入力情報取得部
３２０ ：学習部
３３１ ：冷凍機入力装置
３３２ ：冷凍機制御装置
３３３ ：冷媒回路
７０１ ：カーゴ芯温モデル
８００ ：低温処理システム
８１０ ：設定温度算出装置
８１７ ：入力情報取得部
８２０ ：推論部
８３０ ：設定温度出力部
８４０ ：通知部
９１０ ：学習済みカーゴ芯温モデル
９２０ ：誤差判定部

Claims (14)

  1. コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得部と、
    前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得部と、
    前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習部と
    を有する設定温度算出装置。
  2. 前記学習部による学習の結果に、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと所定の設定温度とを入力することで推論した該コンテナ庫内のカーゴ芯温と、低温処理条件に基づく該コンテナ庫内のカーゴ芯温の目標温度との誤差に基づき、前記所定の設定温度を変更する変更部を更に有する、請求項１に記載の設定温度算出装置。
  3. 前記熱負荷に相関するデータには、前記コンテナ庫内の温度データ及び湿度データ、前記コンテナ庫内の換気量、コンテナ庫外の外気温度データ及び外気湿度データのいずれかが含まれる、請求項２に記載の設定温度算出装置。
  4. 前記コンテナ庫内の温度データ及び湿度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機に設置された吸込温度センサ、吹出温度センサ、湿度センサにより出力される、請求項３に記載の設定温度算出装置。
  5. 前記コンテナ庫内の温度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機の蒸発器に設置された温度センサ、圧力センサにより出力された温度データ及び圧力データに基づいて算出される、請求項３に記載の設定温度算出装置。
  6. 前記コンテナ庫外の外気温度データ及び外気湿度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機に設置された外気温度センサ、外気湿度センサまたは前記コンテナ庫が有する冷凍機とは別体に設置された外気温度センサ、外気湿度センサにより出力される、請求項３に記載の設定温度算出装置。
  7. 前記コンテナ庫外の外気温度データは、前記コンテナ庫が有する冷凍機の凝縮器に設置された温度センサ、圧力センサにより出力された温度データ及び圧力データに基づいて算出される、請求項３に記載の設定温度算出装置。
  8. 請求項２乃至７のいずれか１項に記載の設定温度算出装置と、
    前記コンテナ庫内の温度が、前記変更部により変更された設定温度に近づくように、前記コンテナ庫が有する冷凍機を制御する制御装置と
    を有する低温処理システム。
  9. 前記コンテナ庫内の温度が、前記変更部により変更された設定温度に近づくように、前記制御装置による制御が開始されてから、所定時間が経過しても、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温が変化しなかった場合に、異常通知を行う通知部を更に有する、請求項８に記載の低温処理システム。
  10. 前記冷凍機は、圧縮機、凝縮器、膨張機構、蒸発器を含む冷媒回路と、吸込温度センサと、吹出温度センサと、湿度センサと、外気温度センサと、外気湿度センサと、カーゴ芯温センサとを有する、請求項８に記載の低温処理システム。
  11. コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得工程と、
    前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得工程と、
    前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習工程と
    を有する設定温度算出方法。
  12. 前記学習工程における学習の結果に、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと所定の設定温度とを入力することで推論した該コンテナ庫内のカーゴ芯温と、低温処理条件に基づく該コンテナ庫内のカーゴ芯温の目標温度との誤差に基づき、前記所定の設定温度を変更する変更工程を更に有する、請求項１１に記載の設定温度算出方法。
  13. コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータを取得する第１の取得工程と、
    前記コンテナ庫内の温度制御を行う際の設定温度を取得する第２の取得工程と、
    前記熱負荷に相関するデータと前記設定温度との組み合わせを含むデータセットに従って、前記コンテナ庫内のカーゴ芯温を学習する学習工程と
    をコンピュータに実行させるための設定温度算出プログラム。
  14. 前記学習工程における学習の結果に、コンテナ庫内の熱負荷に相関するデータと所定の設定温度とを入力することで推論した該コンテナ庫内のカーゴ芯温と、低温処理条件に基づく該コンテナ庫内のカーゴ芯温の目標温度との誤差に基づき、前記所定の設定温度を変更する変更工程を更に有する、請求項１３に記載の設定温度算出プログラム。
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