JP7045977B2 - 廃棄物処理プラントのための情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

コントローラがガス化炉の出口における未燃焼ガス中のＣＯ濃度を排ガス分析計で分析して、分析結果に基づいて溶融炉での分解ガスの燃焼に必要な燃焼空気量を算出し、燃焼空気調節弁を調整して溶融炉に供給する燃焼空気量を制御すると共に、溶融部の出口温度を温度計で計測して、設定した目標温度に対する計測温度との偏差を演算し、その結果に基づいてチャー定量供給装置によるチャーの供給量を制御する、ガス化溶融炉の燃焼制御方法および燃焼制御装置は、知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００４－１３２６４８号公報

廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて情報処理装置で所定の情報処理を行う際、廃棄物処理プラントによる時系列データの出力タイミング及び情報処理装置による時系列データの取得タイミングによっては、廃棄物処理プラントが出力した同じ時系列データを情報処理装置が同じ計測値が連続するデータ（同値連続データ）として取得することがある。即ち、情報処理装置が取得する時系列データには同値連続データが含まれることがある。

廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データをそのまま用いて所定の情報処理を行う構成を採用したのでは、上記のようにその時系列データに同値連続データが含まれる場合に、その時系列データを用いてロバストに所定の情報処理を行うことができなくなる。

本発明の目的は、廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データに同値連続データが含まれていても、この時系列データを用いてロバストに所定の情報処理を行うことを可能とすることにある。

かかる目的のもと、本発明は、廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理装置であって、時系列データを取得する取得手段と、取得手段により取得された時系列データに含まれるデータであって同じ計測値が連続するデータである同値連続データを、時系列データが表す特性が実際の特性に近付くように補正する補正手段と、補正手段による補正後の同値連続データを含む時系列データの少なくとも一部を用いて所定の情報処理を行う処理手段とを備えた情報処理装置を提供する。

ここで、補正手段は、時系列データの複数のデータ群のそれぞれが同値連続データである場合に、複数のデータ群を一括的に補正することにより、同値連続データを補正する第１の補正手段を含み、処理手段は、第１の補正手段による補正後の複数のデータ群を含む時系列データを用いて廃棄物処理プラントの状態の判定のための情報を生成する処理を所定の情報処理として行う生成手段を含む、ものであってよい。その場合、第１の補正手段は、時系列データの変化が滑らかになるように同値連続データを補正する第１の補正処理を行う、ものであってよい。そして、第１の補正処理は、時系列データの同値連続データ以外のデータに少なくとも基づくスプライン補間であってもよいし、時系列データの同値連続データ以外のデータに少なくとも基づく線形補間であってもよい。

また、補正手段は、時系列データの最新のデータが同値連続データを構成する場合に、最新のデータを逐次的に補正することにより、同値連続データを補正する第２の補正手段を含み、処理手段は、第２の補正手段による補正後の最新のデータを用いて廃棄物処理プラントの状態を判定する処理を所定の情報処理として行う判定手段を含む、ものであってよい。その場合、第２の補正手段は、最新のデータを、時系列データの最新のデータの直前の一定期間のデータから予測された予測データと、最新のデータとの間の補正データに補正する第２の補正処理を行う、ものであってよい。そして、第２の補正処理は、最新のデータと予測データとの線形加重和を補正データとする処理であってよい。また、情報処理装置は、線形加重和を補正データとする処理における最新のデータの重みを、第２の補正処理の精度が良くなるように探索的に決定する決定手段を更に備えた、ものであってよい。更に、決定手段は、時系列データの複数のデータ群のそれぞれが同値連続データである場合に複数のデータ群を一括的に補正した後の複数のデータ群を含む時系列データと、時系列データの個々のデータについて第２の補正処理を行った後の時系列データとの比較結果に基づいて、重みを決定する、ものであってよい。

更に、計測値は、廃棄物処理プラントにおける燃焼室出口酸素濃度、ガス化炉炉頂圧力、溶融炉空気比、溶融炉一次空気量、溶融炉二次空気量、溶融炉酸素流量のうちの少なくとも１つを含む、ものであってよい。

また、本発明は、廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理方法であって、時系列データを取得するステップと、取得された時系列データに含まれるデータであって同じ計測値が連続するデータである同値連続データを、時系列データが表す特性が実際の特性に近付くように補正するステップと、補正後の同値連続データを含む時系列データの少なくとも一部を用いて所定の情報処理を行うステップとを含む情報処理方法も提供する。

更にまた、本発明は、廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、コンピュータを、時系列データを取得する取得手段と、取得手段により取得された時系列データに含まれるデータであって同じ計測値が連続するデータである同値連続データを、時系列データが表す特性が実際の特性に近付くように補正する補正手段と、補正手段による補正後の同値連続データを含む時系列データの少なくとも一部を用いて所定の情報処理を行う処理手段として機能させるためのプログラムも提供する。

本発明によれば、廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データに同値連続データが含まれていても、この時系列データを用いてロバストに所定の情報処理を行うことが可能となる。

本発明の実施の形態が対象とするガス化溶融プラントの概略構成を示す模式図である。 （ａ）は、ガス化溶融プラントから取得したＯ_２濃度の時系列データを示したグラフであり、（ｂ）は、ガス化溶融プラントから取得したＯ_２濃度の変化率の時系列データを示したグラフである。 本発明の実施の形態における制御装置の機能構成例を示した図である。 オフライン前処理部のより詳細な機能構成例を示した図である。 （ａ）～（ｃ）は、一括補正部の機能について具体的に説明するための図である。 オンライン前処理部のより詳細な機能構成例を示した図である。 逐次補正部の機能について具体的に説明するための図である。 本発明の実施の形態における制御装置の動作例を示したフローチャートである。 オフライン前処理部が実行するオフライン前処理のフローを示したフローチャートである。 重みパラメータ同定部が実行する重みパラメータ同定処理のフローを示したフローチャートである。 オンライン前処理部が実行するオンライン前処理のフローを示したフローチャートである。 本発明の実施の形態における制御装置のハードウェア構成例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

［ガス化溶融プラントの構成］
図１は、ガス化溶融プラント１の概略構成を示す模式図である。本実施の形態に係るガス化溶融プラント１は、廃棄物処理プラントの一例であり、ガス化炉７及び溶融炉８を含むガス化溶融炉９を備えている。ガス化溶融プラント１は、廃棄物を貯留するごみピット３を備えており、ごみ収集車２から排出された廃棄物がごみピット３に収容される。ごみピット３にはごみクレーン４が設けられている。ごみクレーン４は、ごみピット３に貯留された廃棄物を把持して上昇することにより、ごみピット３から定量ずつ廃棄物を取り出す。

ごみピット３の隣には、給じんホッパ５が設けられている。ごみクレーン４は、ごみピット３から引き上げた廃棄物を給じんホッパ５に投入する。給じんホッパ５は、図示しない破砕機を備えており、投入された廃棄物を破砕する。給じんホッパ５の下方には、ベルトコンベアである給じんコンベア６が設けられており、破砕された廃棄物が定量ずつ給じんコンベア６に供給される。給じんコンベア６が廃棄物を搬送し、ガス化炉７に投入する。

ガス化炉７には、底部に流動粒子（例えば、砂）からなる流動床１０が設けられている。流動床１０の下部には風箱１１が設けられており、風箱１１内に図示されない送風機により押込空気を導入すると、上向きに流動化空気が噴射され、流動床１０の流動粒子及び給じんコンベア６により供給された廃棄物が流動撹拌される。このガス化炉７は、鉄及びアルミニウム等の金属を未酸化状態で回収するため、流動床１０の流動粒子の流動層温度（砂層温度）が、アルミニウムの融点（６００℃）以下である約５００～６００℃となるように運転される。廃棄物は、流動床１０内で空気比０．２～０．３程度の還元雰囲気の中で熱分解され、熱分解ガス（可燃性ガス）及び未燃固形分（チャー、灰分等）となる。ガス化炉７の炉頂部分には溶融炉８に連通する流路１２が設けられており、熱分解ガス及び未燃固形分がこの流路１２を通って溶融炉８に供給される。

溶融炉８は、ガス化炉７で生成された熱分解ガス及び未燃固形分を約１３００～１４００℃の高温で燃焼させる。流路１２には燃焼用空気を供給するための一次空気供給口１３が設けられており、また酸素富化装置１４が接続されている。一次空気供給口１３には一次空気供給装置１５が設けられ、一次空気供給装置１５から供給された燃焼用空気と酸素富化装置１４から供給された酸素とが混合され、流路１２を通じて溶融炉８に供給される。溶融炉８は、流路１２に連通する部分が一次燃焼室１６になっており、供給された燃焼用空気が図の矢印に示すように強旋回される。この一次燃焼室１６では、ガス化炉７から流入する熱分解ガスの一部が燃焼される。一次燃焼室１６の頂上部には、溶融炉補助バーナ２０が設けられており、熱分解ガスの燃焼が補助される。また、溶融炉８は、一次燃焼室１６の下端に、断面積が他の部分よりも小さい絞部２１を有し、絞部２１の後段に二次燃焼室１７を有している。二次燃焼室１７には、二次空気供給口１８が設けられ、二次空気供給口１８には二次空気供給装置１９が接続されている。二次燃焼室１７には、二次空気供給装置１９から燃焼用空気が供給される。二次燃焼室１７において、未燃の熱分解ガスが燃焼用空気によって高温燃焼する。灰分は溶融し、スラグが生成されるとともに、ダイオキシン類を分解する。溶融スラグは、溶融炉８の下部に設けられたスラグ下流口２２より炉外へと回収されることにより有用な資源として利用される。

ボイラ２３は、溶融炉８に付属して設置されており、ガス化溶融のプロセスで発生した熱を回収する。ボイラ２３は、ガス化溶融のプロセスで発生した熱を利用して水を蒸発させ、図示されない蒸気タービン及び発電機を駆動して電力を生成する。また、溶融炉８には排気用の煙突２４が接続されている。溶融炉８と煙突２４の間には、図示されないガス冷却装置、排ガス処理装置（バグフィルタ等）、脱硝装置、誘引送風機が設置されており、溶融炉８によって生じた排ガスを冷却、除塵して煙突２４へと送出する。尚、ここではボイラ２３が設けられたガス化溶融炉プラント１について説明しているが、ボイラが設けられていないガス化溶融炉プラントであってもよい。

上記のようなガス化溶融プラント１には、各種センサが設けられている。給じんコンベア６には、この給じんコンベア６の搬送速度（以下、「給じん速度」という）を計測するための給じん速度計３０が設けられている。風箱１１には、風箱１１内の圧力（以下、「風箱圧力」という）を計測するための風箱圧力計３１と、風箱１１内の温度（以下、「風箱温度」という）を計測するための風箱温度計３２と、風箱１１に導入される押込空気の流量（以下、「押込空気流量」という）を計測するための押込空気流量計３３と、砂層温度を計測するための砂層温度計３４とが設けられている。また、ガス化炉７の炉頂部分には、当該炉頂部分の圧力（以下、「ガス化炉炉頂圧力」という）を計測するためのガス化炉炉頂圧力計３５が設けられており、ガス化炉７の出口部分には、この出口部分の温度（以下、「ガス化炉出口温度」という）を計測するためのガス化炉出口温度計３６が設けられている。一次空気供給口１３には、流路１２を通流する空気（以下、「一次空気」という）の流量を計測するための一次空気流量計３７が設けられており、酸素富化装置１４には、酸素富化装置１４から供給されるＯ_２ガスの流量（以下、「供給Ｏ_２流量」という）を計測するためのＯ_２流量計３８が設けられている。一次燃焼室１６の頂上部には、この頂上部の温度（以下、「溶融炉炉頂温度」という）を計測するための溶融炉炉頂温度計３９と、溶融炉補助バーナ２０から供給される空気の流量（以下、「補助バーナ空気流量」という）を計測するための補助バーナ空気流量計４０とが設けられている。また、溶融炉８の絞部２１には絞部２１における温度（以下、「絞部温度」という）を計測するための絞部温度計４１が設けられている。二次空気供給口１８には、二次空気供給装置１９から供給される燃焼用空気（以下、「二次空気」という）の流量を計測するための二次空気流量計４２が設けられており、二次燃焼室１７には、二次燃焼室１７の排ガス温度（以下、「二次燃焼室排ガス温度」という）を計測するための二次燃焼室排ガス温度計４３と、二次燃焼室１７の水平煙道を通る排ガスの温度（以下、「水平煙道排ガス温度」という）を計測するための水平煙道排ガス温度計４４とが設けられている。また、ボイラ２３には、主蒸気の流量を計測するための主蒸気流量計４５が設けられている。溶融炉８とボイラ２３との接続部分には、この接続部分の酸素濃度（以下、「二次燃焼室出口Ｏ_２濃度」という）を計測するためのＯ_２濃度計４６が設けられている。尚、上記のようにボイラ２３がない設備においては、二次燃焼室１７の下流側に設けられた垂直煙道に温度計を設け、この温度計によって計測されたこの垂直煙道を通る排ガスの温度を、垂直煙道排ガス温度として使用できる。また、ボイラ２３がない設備において、溶融炉８の出口にＯ_２濃度計を設け、このＯ_２濃度計によって計測されたＯ_２濃度を、二次燃焼室出口Ｏ_２濃度として使用できる。また、溶融炉８から煙突２４に繋がる流路には、排ガスの流量を計測するための排ガス流量計４７が設けられ、煙突２４には、排ガスの濃度を計測するための排ガス濃度計４８が設けられている。

かかるガス化溶融プラント１は、制御装置に接続されている。制御装置は、上記の各種センサ３０～４８から計測信号を受信するようになっている。各種センサ３０～４８とは、具体的には、給じん速度計３０、風箱圧力計３１、風箱温度計３２、押込空気流量計３３、砂層温度計３４、ガス化炉炉頂圧力計３５、ガス化炉出口温度計３６、一次空気流量計３７、Ｏ_２流量計３８、溶融炉炉頂温度計３９、補助バーナ空気流量計４０、絞部温度計４１、二次空気流量計４２、二次燃焼室排ガス温度計４３、水平煙道排ガス温度計４４、主蒸気流量計４５、Ｏ_２濃度計４６、排ガス流量計４７、及び排ガス濃度計４８である。また、制御装置は、一次空気供給装置１５及び二次空気供給装置１９に接続されている。かかる制御装置は、各種センサからの計測信号の受信に応じて一次空気供給装置１５及び二次空気供給装置１９に制御信号を送信し、ガス化溶融プラント１の排ガスの状態（燃焼状態）をフィードバック制御する。

［本実施の形態の背景及び概要］
ところで、ガス化溶融プラント１で計測された計測値を示す計測信号は、レジスタと呼ばれる記憶領域を介して制御装置へ送られる。即ち、ガス化溶融プラント１は一定の周期でレジスタに計測信号を書き込み、制御装置は一定の周期でレジスタから計測信号を読み出す。但し、ガス化溶融プラント１がレジスタに計測信号を書き込むタイミングと、制御装置がレジスタから計測信号を読み出すタイミングとは、必ずしも同期していない。従って、制御装置は、ガス化溶融プラント１がレジスタに１つ前の周期で書き込んだ計測信号を、ガス化溶融プラント１が今回の周期で書き換える前に再び読み出してしまうこともある。そうすると、制御装置が読み込んだ計測信号において、同じ計測値が連続してしまうことになる。

このように、計測値の時系列データが、同じ計測値が連続するデータ（以下、「同値連続データ」という）を含んでいると、特に時系列データの変化率（今回の計測値と前回の計測値との差分）が大きくずれる。制御装置では、例えばＯ_２濃度の変化率を複数のロジックへの入力情報として利用しているので、この変化率がずれると、モデル学習時の入力パターンとは異なる入力パターンが生成されてしまい、モデルの推定精度に悪影響を及ぼす虞がある。即ち、ロジックへの入力情報に乗る外乱成分が大きくなり、制御性能低下を引き起こす可能性がある。

図２（ａ）は、ガス化溶融プラント１から取得したＯ_２濃度の時系列データを示したグラフである。グラフ中、実線は、同値連続データを含まない時系列データを示している。つまり、この時系列データは、実際のプロセス特性を表す時系列データである。一方、破線は、同値連続データを含む時系列データを示している。このグラフでは、同値連続データを含まない時系列データと、同値連続データを含む時系列データとに、それほど違いはない。

一方、図２（ｂ）は、ガス化溶融プラント１から取得したＯ_２濃度の変化率の時系列データを示したグラフである。図２（ａ）と同様、グラフ中、実線は、同値連続データを含まない時系列データを示しており、破線は、同値連続データを含む時系列データを示している。このグラフでは、破線丸印で囲んだ箇所において、不自然な変化率ゼロのデータが出現している。このように、変化率の時系列データを想定した場合、実際のプロセス特性との乖離が大きくなることがある。

そこで、本実施の形態では、制御装置が、時系列データに含まれる同値連続データを、可能な限り実際のプロセス特性へ近い値へ補正する前処理を行うこととした。具体的には、第一に、制御装置のロジックをオフラインでモデル学習する際には、一括補正処理（一括補正アルゴリズム）により補正を行う。ここで、一括補正処理とは、学習対象データから同値連続データを抽出し、前後のデータとの関係性から滑らかに補正する処理である。また、第二に、制御装置のロジックをオンラインで実行する際には、逐次補正処理（逐次補正アルゴリズム）により補正を行う。ここで、逐次補正処理とは、周期ごとに更新されるデータが１周期前と同値の場合に補正する処理である。

［制御装置の機能構成］
図３は、本実施の形態における制御装置１００の機能構成例を示した図である。尚、制御装置１００は、情報処理装置の一例である。

図示するように、制御装置１００は、データ入力Ｉ／Ｆ（データ入力インターフェース）１０１と、運転ＤＢ（運転データベース）１０２と、オフライン前処理部１０３と、モデル学習部１０４と、モデルＤＢ（モデルデータベース）１０５とを備える。また、重みパラメータ同定部１０６と、オンライン前処理部１０７と、モデル実行部１０８とを備える。更に、動作条件ＤＢ（動作条件データベース）１０９と、操作量決定部１１０と、出力ログＤＢ（出力ログデータベース）１１１と、データ出力Ｉ／Ｆ（データ出力インターフェース）１１２とを備える。

データ入力Ｉ／Ｆ１０１は、各種センサ３０～４８で計測された計測値を示す計測信号５０を図示しないレジスタから周期ごとに取得し、この計測信号５０を運転データ５１に変換する。運転データ５１とは、具体的には、計測信号５０を取得した時刻と、計測信号５０が示す項目及び計測値とを含むデータのことである。本実施の形態では、時系列データの一例として、運転データ５１を用いており、時系列データを取得する取得手段の一例として、データ入力Ｉ／Ｆ１０１を設けている。

ここで、項目は、例えば、燃焼室出口Ｏ_２濃度、ガス化炉炉頂圧力、溶融炉空気比、溶融炉一次空気量、溶融炉二次空気量、溶融炉酸素流量のうちの少なくとも１つとする。

燃焼室出口Ｏ_２濃度は、Ｏ_２濃度計４６により計測される項目である。

ガス化炉炉頂圧力は、ガス化炉炉頂圧力計３５により計測される項目である。

溶融炉一次空気量は、一次空気流量計３７により計測される項目である。

溶融炉二次空気量は、二次空気流量計４２により計測される項目である。

溶融炉空気比は、「（一次側空気流量／全空気流量）×総空気比」により算出される項目である。全空気流量は、一次空気流量、二次空気流量、押込空気流量、及び補助バーナ空気流量の総和である。一次側空気流量は、全空気流量から二次空気流量を差し引いた値、即ち、溶融炉８の入口より上流側の空気量の合計である。総空気比は、「２１／（２１－Ｏ_２濃度）」により算出される。ここで、一次空気流量は、上記溶融炉一次空気量のことであり、二次空気流量は、上記溶融炉二次空気量のことであり、押込空気流量は、押込空気流量計３３により計測される項目であり、補助バーナ空気流量は、補助バーナ空気流量計４０により計測される項目である。また、Ｏ_２濃度は、上記燃焼室出口Ｏ_２濃度のことである。従って、溶融炉空気比は、図１に示した何れかのセンサで計測された計測値から値が得られる項目である。

溶融炉酸素流量は、Ｏ_２流量計３８により計測される項目である。

データ入力Ｉ／Ｆ１０１は、最新時刻の運転データ５１を運転ＤＢ１０２に出力する。また、データ入力Ｉ／Ｆ１０１は、最新時刻の運転データ５１をオンライン前処理部１０７にも出力する。その際、データ入力Ｉ／Ｆ１０１は、過去の数周期分の計測信号５０を変換して得られた運転データ５１を保持しておき、これもオンライン前処理部１０７に出力するとよい。これは、オンライン前処理部１０７が後述するように自己回帰モデルを用いて最新時刻データ５７を計算するためであり、過去の周期の数はこの自己回帰モデルで用いる周期の数に応じて決めるとよい。

運転ＤＢ１０２は、データ入力Ｉ／Ｆ１０１が出力した最新時刻の運転データ５１を保存する。運転ＤＢ１０２には、データ入力Ｉ／Ｆ１０１が過去に出力した運転データ５１も蓄積されているので、最新時刻の運転データ５１は、最新時刻から過去の所定の時刻までの一定期間の運転データ５２に含めて保存される。

オフライン前処理部１０３は、運転ＤＢ１０２に保存された一定期間の運転データ５２に含まれる同値連続データに対して、一定期間の運転データ５２が表す特性が実際のプロセス特性に近付くように、一括補正処理を行う。本実施の形態では、同値連続データを補正する補正手段の一例として、オフライン前処理部１０３ を設けている。また、時系列データの複数のデータ群のそれぞれが同値連続データである場合に複数のデータ群を一括的に補正することにより同値連続データを補正する第１の補正手段の一例として、オフライン前処理部１０３を設けている。また、オフライン前処理部１０３は、これとは別に、運転ＤＢ１０２に保存された一定期間の運転データ５２から、時刻ごとの排ガスの排出の有無を示す排ガス排出フラグを生成する。この排ガス排出フラグは、例えば、排ガス流量計４７により計測された排ガスの流量を一定期間の運転データ５２から取得し、排ガスの流量が基準値を超えていれば１に設定し、排ガスの流量が基準値以下であれば０に設定することにより、生成すればよい。これにより、オフライン前処理部１０３は、時刻ごとに、一括補正処理が行われた後の一定期間の運転データ５２に含まれる項目及び計測値と、排ガス排出フラグとを組み合わせた学習データ５３を作成し、モデル学習部１０４に出力する。尚、オフライン前処理部１０３の構成の詳細については後述する。

モデル学習部１０４は、オフライン前処理部１０３から学習データ５３を取得し、この学習データ５３を用いて排ガス特性モデルの学習を行う。ここで、排ガス特性モデルは、ＩＦ（条件）ＴＨＥＮ（結果）という形式で記述したＩＦ－ＴＨＥＮルールに基づくものとする。即ち、ＩＦ－ＴＨＥＮルールに記述された条件が満たされる場合に、ＩＦ－ＴＨＥＮルールに記述された結果を得る動作を行うものである。条件とは、一定期間の運転データ５２に含まれる項目の計測値に関する条件である。例えば、燃焼室出口Ｏ_２濃度、ガス化炉炉頂圧力、溶融炉空気比、溶融炉一次空気量、溶融炉二次空気量、溶融炉酸素流量等の項目の計測値が閾値以上であるといった条件や、閾値以下であるといった条件等がある。結論とは、排ガスの排出の有無である。例えば、排ガス特性モデルの学習により、ある項目の計測値がある閾値以上になると排ガスが排出される傾向にあることが分かれば、その閾値を示す閾値データ５４をモデルＤＢ１０５に出力する。本実施の形態では、時系列データを用いて所定の情報処理を行う処理手段の一例として、モデル学習部１０４を設けている。また、廃棄物処理プラントの状態の一例として、排ガスの排出の有無を用いており、その状態の判定のための情報の一例として、閾値データ５４を用いている。更に、補正後の複数のデータ群を含む時系列データを用いてその情報を生成する生成手段の一例として、モデル学習部１０４を設けている。

モデルＤＢ１０５は、モデル学習部１０４が学習した閾値データ５４を保存する。

重みパラメータ同定部１０６は、運転ＤＢ１０２に保存された一定期間の運転データ５２に基づいて、オンライン前処理部１０７で用いられる重みパラメータ５６を同定する。具体的には、一定期間の運転データ５２に対して一括補正処理を行った結果と、一定期間の運転データ５２の各データに対して逐次補正処理を行った結果との平均二乗誤差に基づいて、重みパラメータ５６を同定する。そして、同定された重みパラメータ５６をオンライン前処理部１０７に出力する。本実施の形態では、重みの一例として、重みパラメータ５６を用いており、比較結果の一例として、平均二乗誤差を用いている。また、重みを決定する決定手段の一例として、重みパラメータ同定部１０６を設けている。

オンライン前処理部１０７は、データ入力Ｉ／Ｆ１０１から最新時刻及び過去の数周期分の運転データ５１を取得する。また、重みパラメータ同定部１０６から重みパラメータを取得することもある。そして、最新時刻の運転データ５１における計測値(以下、「最新計測値」という)が、前回時刻の運転データ５１における計測値（以下、「前回計測値」という）と同じであるかどうかを判定する。これらの計測値が同じでなければ、最新計測値をそのまま用いて得られた最新時刻データ５７をモデル実行部１０８に出力する。これらの計測値が同じであれば、最新計測値に対し過去の数周期分の運転データ５１における計測値と重みパラメータとを用いて逐次補正処理を行って得られた最新時刻データ５７をモデル実行部１０８に出力する。本実施の形態では、同値連続データを補正する補正手段の一例として、オンライン前処理部１０７を設けている。また、時系列データの最新のデータが同値連続データを構成する場合に最新のデータを逐次的に補正することにより同値連続データを補正する第２の補正手段の一例として、オンライン前処理部１０７を設けている。

モデル実行部１０８は、オンライン前処理部１０７から最新時刻データ５７を取得すると共に、モデルＤＢ１０５に保存された閾値データ５４をモデルパラメータ５５として取得する。そして、ＩＦ－ＴＨＥＮルールに基づく排ガス特性モデルを実行して排ガスの排出の有無を判定する。その際、動作条件ＤＢ１０９に格納された第１動作条件データ５８（後述）を取得し、例えば、最新時刻データ５７に含まれる項目を、排ガスの排出の有無の判定に必要な項目に絞り込む処理も行う。これにより、モデル実行部１０８は、排ガスの排出の有無の判定結果を示す判定結果データ５９を、操作量決定部１１０及び出力ログＤＢ１１１に出力する。本実施の形態では、時系列データを用いて所定の情報処理を行う処理手段の一例として、モデル実行部１０８を設けている。また、廃棄物処理プラントの状態を判定する判定手段の一例として、モデル実行部１０８を設けている。

動作条件ＤＢ１０９は、モデル実行部１０８が動作する際に用いる動作条件を示す第１動作条件データ５８と、操作量決定部１１０が動作する際に用いる動作条件を示す第２動作条件データ６０とを格納する。第１動作条件データ５８は、例えば、モデル実行部１０８が排ガスの排出の有無を判定する際に必要となる項目を規定する。第２動作条件データ６０は、例えば、操作量決定部１１０が決定するガス化溶融プラント１の機器（例えば、一次空気供給装置１５及び二次空気供給装置１９）の操作量を規定する。

操作量決定部１１０は、判定結果データ５９及び第２動作条件データ６０に基づいて、ガス化溶融プラント１を構成する機器に対する操作量を決定する。具体的には、排ガスが排出されていることを判定結果データ５９が示している場合に、ガス化溶融プラント１を構成する機器の操作量を、第２動作条件データ６０が規定する操作量に決定する。そして、決定した操作量を示す操作量データ６１を、出力ログＤＢ１１１及びデータ出力Ｉ／Ｆ１１２に出力する。

出力ログＤＢ１１１は、モデル実行部１０８及び操作量決定部１１０の動作結果、即ち、判定結果データ５９及び操作量データ６１を格納する。

データ出力Ｉ／Ｆ１１２は、操作量決定部１１０から操作量データ６１を取得する。そして、ガス化溶融プラント１の機器に対して、操作量データ６１が示す操作量だけ操作する制御信号６２を出力する。

図４は、オフライン前処理部１０３のより詳細な機能構成例を示した図である。図示するように、オフライン前処理部１０３は、一括補正部１０３１と、平滑化パラメータＤＢ（平滑化パラメータデータベース）１０３２と、平滑化部１０３３と、学習データ作成部１０３４とを備える。

一括補正部１０３１は、運転ＤＢ１０２に保存された一定期間の運転データ５２に対し、一括補正処理を行う。具体的には、一括補正部１０３１は、まず、一定期間の運転データ５２から同値連続データを抽出して除外し、これを除外後運転データとする。次に、除外後運転データに対して補間処理を実行する。ここで、補間処理は、一定期間の運転データ５２のデータ値の変化が滑らかになるように同値連続データを補正するものであればよい。このような補間処理としては、例えば、一定期間の運転データ５２の同値連続データ以外のデータに少なくとも基づくスプライン補間や線形補間がある。次いで、一括補正部１０３１は、この補間処理により同値連続データの時刻に対して求められた補間データでその同値連続データを置き換えることにより、一定期間の運転データ５２を補正し、これを補正後運転データ５２１とする。そして、一括補正部１０３１は、補正後運転データ５２１を平滑化部１０３３に出力する。

平滑化パラメータＤＢ１０３２は、平滑化部１０３３で用いられる平滑化パラメータ５２２を格納する。

平滑化部１０３３は、一括補正部１０３１から取得した補正後運転データ５２１に対して、平滑化パラメータＤＢ１０３２に格納された平滑化パラメータ５２２を用いて指数平滑化を行う。そして、その結果を平滑化運転データ５２３として学習データ作成部１０３４に出力する。

学習データ作成部１０３４は、時刻ごとに、平滑化運転データ５２３に含まれる項目及び計測値と、一定期間の運転データ５２から別途取得した排ガス排出フラグとを組み合わせて、学習データ５３を作成する。

ここで、図４の一括補正部１０３１の機能について具体的に説明する。

図５（ａ）は、一括補正部１０３１が同値連続データを抽出して除外する様子について示した図である。図示するように、一括補正部１０３１は、一定期間の運転データ５２から、同値連続データを抽出して除外する。図では、同値連続データ５２５ａ～５２５ｄが抽出されている。ここで、同値連続データ５２５ａ～５２５ｄは、何れも、複数の点（複数の時刻に対する計測値）を含むものとする。尚、同値連続データ５２５ａ～５２５ｄは、時系列データの複数のデータ群の一例である。

図５（ｂ）は、同値連続データのそれぞれの複数の点から先頭の点以外の点が除外された除外後運転データに対して、一括補正部１０３１が補間処理を実行した後の状態について示した図である。図示するように、一括補正部１０３１は、同値連続データから先頭の点以外の点が除外された部分５２６ａ～５２６ｄが滑らかになるように、補間処理を実行して、補間後運転データ５２０とする。

図５（ｃ）は、この補間処理で得られた補間データ５２７ａ～５２７ｄで一定期間の運転データ５２を補正した後の状態について示した図である。図示するように、一括補正部１０３１は、補間処理で得られた補間データ５２７ａ～５２７ｄで、対応する同値連続データの除外された点を置き換えることにより、補正後運転データ５２１を生成する。

図６は、オンライン前処理部１０７のより詳細な機能構成例を示した図である。図示するように、オンライン前処理部１０７は、逐次補正部１０７１と、平滑化パラメータＤＢ（平滑化パラメータデータベース）１０７２と、平滑化部１０７３とを備える。

逐次補正部１０７１は、データ入力Ｉ／Ｆ１０１から取得した最新時刻及び過去の数周期分の運転データ５１に対し、逐次補正処理を行う。具体的には、逐次補正部１０７１は、最新時刻の運転データ５１における最新計測値が前回時刻の運転データ５１における前回計測値と同じであるかどうかを判定する。最新計測値が前回計測値と同じであれば、まず、過去の数周期分の運転データ５１における計測値に自己回帰モデルを適用することにより、仮補正値を算出する。次に、重みパラメータ５６を重みとして仮補正値と最新計測値との加重和を算出し、この加重和を補正値とする。ここで、重みパラメータ５６は、その都度重みパラメータ同定部１０６から取得してもよいし、重みパラメータ同定部１０６から取得して一定期間逐次補正部１０７１内に保持しておいてもよい。次いで、逐次補正部１０７１は、最新計測値を補正値で補正し、これを最新データ値５１１とする。最新計測値が前回計測値と同じでなければ、最新計測値をそのまま最新データ値５１１とする。本実施の形態では、最新のデータの一例として、最新計測値を用いている。また、時系列データの最新のデータの直前の一定期間のデータから予測された予測データの一例として、仮補正値を用いている。更に、予測データと最新のデータとの間の補正データの一例として、補正値を用いている。そして、逐次補正部１０７１は、最新データ値５１１を平滑化部１０７３に出力する。

平滑化パラメータＤＢ１０７２は、平滑化部１０７３で用いられる平滑化パラメータ５１２を格納する。

平滑化部１０７３は、逐次補正部１０７１から取得した最新データ値５１１に対して、平滑化パラメータＤＢ１０７２に格納された平滑化パラメータ５１２を用いて指数平滑化を行う。そして、その結果を最新時刻データ５７としてモデル実行部１０８に出力する。

ここで、図６の逐次補正部１０７１の機能について具体的に説明する。

図７は、逐次補正部１０７１が最新時刻の補正値を求める様子について示した図である。図示するように、逐次補正部１０７１は、まず、最新時刻ｔにおける最新計測値５１５と、過去の数周期分の時刻における計測値とを含む運転データ５１を取得しておく。次に、逐次補正部１０７１は、一定の範囲の時刻（ここではｔ－１からｔ－５）における計測値群５１６に基づき、矢印５１７で示すように自己回帰モデルを用いて、仮補正値５１８を求める。次いで、逐次補正部１０７１は、最新計測値５１５と仮補正値５１８と重みパラメータβとを用いて加重和を算出し、これを補正値５１９とする。

［制御装置の動作］
図８は、本実施の形態における制御装置１００の動作例を示したフローチャートである。

図示するように、制御装置１００では、まず、データ入力Ｉ／Ｆ１０１が、レジスタから計測信号５０を取得する（ステップ１０００）。尚、計測信号５０は、運転データ５１に変換され、運転データ５１は、運転ＤＢ１０２及びオンライン前処理部１０７に出力される。これにより、運転ＤＢ１０２には、一定期間の運転データ５２が保存される。

次に、制御装置１００は、モデルＤＢ１０５を生成するかどうかを判定する（ステップ１１００）。例えば、モデルＤＢ１０５の中にデータが存在しない場合、モデルＤＢ１０５の中に前回データを保存してから所定時間が経過した場合、操作者が明示的にモデルＤＢ１０５にデータを保存することを指示した場合等に、モデルＤＢ１０５を生成すると判定するとよい。

ステップ１１００でモデルＤＢ１０５を生成すると制御装置１００が判定した場合、まず、オフライン前処理部１０３が、運転ＤＢ１０２に保存された一定期間の運転データ５２に対して、オフライン前処理を実行する（ステップ１２００）。このオフライン前処理については後述する。

その後、モデル学習部１０４が、ステップ１２００のオフライン前処理により作成された学習データ５３を用いて、モデル学習を実行する（ステップ１３００）。尚、モデル学習により生成された閾値データ５４は、モデルＤＢ１０５に保存される。そして、制御装置１００は、処理をステップ１４００へ進める。

一方、ステップ１１００でモデルＤＢ１０５を生成すると判定しなかった場合、制御装置１００は、オフライン前処理部１０３及びモデル学習部１０４を動作させることなく、処理をステップ１４００へ進める。

次に、制御装置１００は、重みパラメータ５６を同定するかどうかを判定する（ステップ１４００）。例えば、オンライン前処理部１０７が重みパラメータ５６を保持していない場合、前回重みパラメータ５６を同定してから所定時間が経過した場合、操作者が明示的に重みパラメータ５６を同定することを指示した場合等に、重みパラメータ５６を同定すると判定するとよい。

ステップ１４００で重みパラメータ５６を同定すると制御装置１００が判定した場合、重みパラメータ同定部１０６が、重みパラメータ同定処理を実行する（ステップ１５００）。この重みパラメータ同定処理については後述する。そして、制御装置１００は、処理をステップ１６００へ進める。

一方、ステップ１４００で重みパラメータ５６を同定すると判定しなかった場合、制御装置１００は、重みパラメータ同定部１０６を動作させることなく、処理をステップ１６００へ進める。

次いで、制御装置１００は、前回の制御処理（つまり、制御信号６２の送信）を実行した後、所定の制御周期が経過したかどうかを判定する（ステップ１６００）。尚、この判定は、図示しないタイマを用いて行えばよい。

ステップ１６００で制御周期が経過したと判定しなかった場合、制御装置１００は、処理をステップ１０００へ戻す。

一方、ステップ１６００で制御周期が経過したと制御装置１００が判定した場合、まず、オンライン前処理部１０７が、データ入力Ｉ／Ｆ１０１から取得した最新の運転データ５１に対して、オンライン前処理を実行する（ステップ１７００）。このオンライン前処理については後述する。

その後、モデル実行部１０８が、排ガス特性モデルを実行することにより、排ガスの排出の有無を判定する（ステップ１８００）。具体的には、モデル実行部１０８は、ステップ１７００のオンライン前処理で出力された最新時刻データ５７を取得する。また、ステップ１３００でモデルＤＢ１０５に保存された閾値データ５４をモデルパラメータ５５として取り出す。そして、最新時刻データ５７が示す計測値と、モデルパラメータ５５が示す閾値とを比較し、ＩＦ－ＴＨＥＮルールに従って、排ガスの排出の有無を判定する。

続けて、操作量決定部１１０が、ステップ１８００の排ガスの排出の有無の判定結果を示す判定結果データ５９を受け、ガス化溶融プラント１の機器に対する操作量を決定する（ステップ１９００）。具体的には、排ガスが排出されていることを判定結果データ５９が示している場合に、動作条件ＤＢ１０９に格納された第２動作条件データ６０に基づいて、ガス化溶融プラント１の機器に対する操作量を決定する。

次いで、制御装置１００は、ガス化溶融プラント１の機器に対する操作を実行するかどうかを判定する（ステップ２０００）。尚、この判定は、操作者の明示的な指示によって行えばよい。

ステップ２０００でガス化溶融プラント１の機器に対する操作を実行すると判定しなかった場合、制御装置１００は、処理をステップ１０００へ戻す。

一方、ステップ２０００でガス化溶融プラント１の機器に対する操作を実行すると制御装置１００が判定した場合、データ出力Ｉ／Ｆ１１２が、ステップ１９００で決定された操作量を示す操作量データ６１に基づく制御信号６２を、ガス化溶融プラント１の機器に出力する（ステップ２１００）。

その後、モデル実行部１０８及び操作量決定部１１０が、処理結果を出力ログＤＢ１１１に保存する（ステップ２２００）。具体的には、モデル実行部１０８は、ステップ１８００の排ガスの排出の有無の判定結果を示す判定結果データ５９を出力ログＤＢ１１１に保存する。また、操作量決定部１１０は、ステップ１９００で決定された操作量を示す操作量データ６１を出力ログＤＢ１１１に保存する。

そして、最後に、制御装置１００は、処理を終了するかどうかを判定する（ステップ２３００）。尚、この判定は、操作者の明示的な指示によって行えばよい。

ステップ２３００で処理を終了すると判定しなかった場合、制御装置１００は、処理をステップ１０００へ戻す。一方、ステップ２３００で処理を終了すると判定した場合、制御装置１００は、処理を終了する。

図９は、図８のステップ１２００でオフライン前処理部１０３が実行するオフライン前処理のフローを示したフローチャートである。

図示するように、オフライン前処理部１０３では、まず、一括補正部１０３１が、運転ＤＢ１０２から一定期間の運転データ５２を読み込む（ステップ１２０１）。

次に、一括補正部１０３１は、ステップ１２０１で読み込んだ一定期間の運転データ５２から同値連続データを抽出して除外する（ステップ１２０２）。

次に、一括補正部１０３１は、ステップ１２０２で同値連続データが除外された除外後運転データに対して補間処理を実行する（ステップ１２０３）。

次に、一括補正部１０３１は、ステップ１２０３で補間処理を実行することにより得られた補間データを用いて、一定期間の運転データ５２を補正する（ステップ１２０４）。具体的には、一定期間の運転データ５２のうちステップ１２０２で除外した同値連続データを補間データで置き換えることにより一定期間の運転データ５２を補正し、補正後運転データ５２１とする。

次いで、平滑化部１０３３が、ステップ１２０４で出力された補正後運転データ５２１に対して、指数平滑化を行う（ステップ１２０５）。その際、指数平滑化には、平滑化パラメータＤＢ１０３２に格納された平滑化パラメータ５２２が用いられる。また、補正後運転データ５２１は、指数平滑化が行われて、平滑化運転データ５２３となる。

具体的には、平滑化部１０３３は、次の式により、指数平滑化を行う。時刻ｔにおける項目ｉの計測値が一括補正部１０３１により補正されていない場合は、１つ目の式が用いられる。時刻ｔにおける項目ｉの計測値が一括補正部１０３１により補正されて一括補正値となっている場合は、２つ目の式が用いられる。

ここで、ｘ_ｉ ^～（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの移動平均値を表し、ｘ_ｉ（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの計測値を表し、ｘ_ｉ ^ｂａｔ（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの一括補正値を表す。尚、本明細書において、記号「～」は、式中では、文字の真上に付して示すが、テキスト中では、文字の右上に付して示す。また、αは、平滑化パラメータ５２２を表す。

そして、最後に、学習データ作成部１０３４が、学習データ５３を作成する（ステップ１２０６）。具体的には、時刻ごとに、平滑化運転データ５２３に含まれる項目及び計測値と、一定期間の運転データ５２から別途取得した排ガス排出フラグとを組み合わせて、学習データ５３とする。

図１０は、図８のステップ１５００で重みパラメータ同定部１０６が実行する重みパラメータ同定処理のフローを示したフローチャートである。

図示するように、重みパラメータ同定部１０６は、まず、運転ＤＢ１０２から一定期間の運転データ５２を読み込む（ステップ１５０１）。

次に、重みパラメータ同定部１０６は、重みパラメータβの候補集合を生成する（ステップ１５０２）。重みパラメータβは０以上１以下であるので、例えば、０から１までを予めの定められた個数の区間に分けて、それらの区間の境界の値からなる集合を、候補集合とすればよい。ここでは、重みパラメータβの候補集合には、Ｎ個の要素が含まれ、これらを重みパラメータβ（０），β（１），β（２），…，β（Ｎ）と表記するものとする。

次いで、重みパラメータ同定部１０６は、重みパラメータβのインデックスｊを０に設定する（ステップ１５０３）。つまり、重みパラメータβのインデックスｊを初期化する。

この状態で、重みパラメータ同定部１０６は、まず、一括補正処理により同値連続データを補正する（ステップ１５０４）。この一括補正処理については、図９のステップ１２０２～１２０４で述べたので、ここでの詳細な説明は省略する。

また、重みパラメータ同定部１０６は、重みパラメータβ（ｊ）を用いて、逐次補正処理により同値連続データを補正する（ステップ１５０５）。この逐次補正処理については、図１１のステップ１７０２～１７０５で述べる処理を、各時刻について行うものであるので、ここでの詳細な説明は省略する。

これにより、重みパラメータ同定部１０６は、一括補正後の運転データ５２と逐次補正後の運転データ５２との間の平均二乗誤差を計算してメモリに格納する（ステップ１５０６）。

具体的には、重みパラメータ同定部１０６は、次の式により、平均二乗誤差を計算する。

ここで、ＲＭＳＥ_ｉは、項目ｉに関する一括補正値と逐次補正値との間の平均二乗誤差を表し、ｘ_ｉ ^ｂａｔ（ｍ）は、一定期間の運転データにおける項目ｉのｍ番目の一括補正値を表し、ｘ_ｉ ^ｓｅｑ（ｍ）は、一定期間の運転データにおける項目ｉのｍ番目の逐次補正値を表す。

その後、重みパラメータ同定部１０６は、インデックスｊが重みパラメータβの候補集合の要素数Ｎ以上であるかどうかを判定する（ステップ１５０７）。

ステップ１５０７でインデックスｊが重みパラメータβの候補集合の要素数Ｎ以上でない、つまり、重みパラメータβの候補集合の要素数Ｎよりも小さいと判定した場合、重みパラメータ同定部１０６は、インデックスｊに１を加算し（ステップ１５０８）、処理をステップ１５０４へ進める。

一方、ステップ１５０７でインデックスｊが重みパラメータβの候補集合の要素数Ｎ以上であると判定した場合、重みパラメータ同定部１０６は、重みパラメータβ（０），β（１），β（２），…，β（Ｎ）のうち、平均二乗誤差を最小とする重みパラメータβ（ｊ）を選択する（ステップ１５０９）。これにより、選択された重みパラメータβ（ｊ）は、重みパラメータβとして、オンライン前処理部１０７に出力される。

図１１は、図８のステップ１７００でオンライン前処理部１０７が実行するオンライン前処理のフローを示したフローチャートである。

図示するように、オンライン前処理部１０７では、まず、逐次補正部１０７１が、データ入力Ｉ／Ｆ１０１から最新時刻及び過去の数周期分の運転データ５１を読み込む（ステップ１７０１）。

次に、逐次補正部１０７１は、最新時刻の運転データ５１における最新計測値が、前回時刻の運転データ５１における前回計測値と同じであるかどうかを判定する（ステップ１７０２）。

ステップ１７０２で最新計測値が前回計測値と同じであると判定した場合、逐次補正部１０７１は、まず、自己回帰モデルを用いて、過去の数周期分の計測値から、最新時刻における仮補正値を算出する（ステップ１７０３）。

具体的には、逐次補正部１０７１は、次の式により、仮補正値を算出する。

ここで、ｘ_ｉ＾（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの仮補正値を表し、ｘ_ｉ（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの計測値を表す。尚、本明細書において、記号「＾」は、式中では、文字の真上に付して示すが、テキスト中では、文字の右上に付して示す。また、ａ_ｎは、自己回帰パラメータを表す。

次に、逐次補正部１０７１は、ステップ１７０１で読み込んだ最新計測値と、ステップ１７０３で算出した仮補正値との加重和をとることにより、最新時刻における補正値を算出する（ステップ１７０４）。ここで、加重和をとる際には、図１０の重みパラメータ同定処理で同定された重みパラメータβが用いられる。

具体的には、逐次補正部１０７１は、次の式により、補正値を算出する。

ここで、ｘ_ｉ ^ｓｅｑ（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの逐次補正値を表す。また、βは、上述の通り、重みパラメータを表す。

次に、逐次補正部１０７１は、ステップ１７０１で読み込んだ最新計測値を、ステップ１７０４で算出した補正値で補正して、これを最新データ値５１１とし（ステップ１７０５）、処理をステップ１７０６へ進める。

一方、ステップ１７０２で最新計測値が前回計測値と同じであると判定しなかった場合、逐次補正部１０７１は、最新計測値をそのまま最新データ値５１１とし、処理をステップ１７０６へ進める。

次いで、平滑化部１０７３が、最新データ値５１１に対して、指数平滑化を行う（ステップ１７０６）。その際、指数平滑化には、平滑化パラメータＤＢ１０７２に格納された平滑化パラメータ５１２が用いられる。また、最新データ値５１１は、指数平滑化が行われて、最新時刻データ５７となる。

具体的には、平滑化部１０７３は、次の式により、指数平滑化を行う。時刻ｔにおける項目ｉの計測値が逐次補正部１０７１により補正されていない場合は、１つ目の式が用いられる。時刻ｔにおける項目ｉの計測値が逐次補正部１０７１により補正されて逐次補正値となっている場合は、２つ目の式が用いられる。

ここで、ｘ_ｉ ^～（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの移動平均値を表し、ｘ_ｉ（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの計測値を表し、ｘ_ｉ ^ＳＥＱ（ｔ）は、時刻ｔにおける項目ｉの逐次補正値を表す。また、αは、平滑化パラメータ５１２を表す。

［制御装置のハードウェア構成］
図１２は、制御装置１００のハードウェア構成例を示す図である。

図示するように、制御装置１００は、例えば汎用のＰＣ（Personal Computer）等により実現され、演算手段であるＣＰＵ９１と、記憶手段であるメインメモリ９２及び磁気ディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェア等の各種プログラムを実行し、制御装置１００の各機能を実現する。また、メインメモリ９２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、ＨＤＤ９３は、記憶媒体の一例であって、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。

また、制御装置１００は、外部との通信を行うための通信Ｉ／Ｆ９４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６と、記憶媒体に対してデータの読み書きを行うためのドライバ９７とを備える。尚、図１２は、制御装置１００をコンピュータシステムにて実現した場合のハードウェア構成を例示するに過ぎず、制御装置１００は図示の構成に限定されない。

［本実施の形態の効果］
以上述べたように、本実施の形態では、廃棄物処理プラントで計測された計測値を示す運転データ５１，５２に含まれる同値連続データを、運転データ５１，５２が表す特性が実際の特性に近付くように補正するようにした。これにより、廃棄物処理プラントで計測された計測値を示す運転データ５１，５２に同値連続データが含まれていても、この運転データ５１，５２を用いてロバストに所定の情報処理を行うことが可能となった。

１００…制御装置、１０１…データ入力Ｉ／Ｆ、１０２…運転ＤＢ、１０３…オフライン前処理部、１０３１…一括補正部、１０３２…平滑化パラメータＤＢ、１０３３…平滑化部、１０３４…学習データ作成部、１０４…モデル学習部、１０５…モデルＤＢ、１０６…重みパラメータ同定部、１０７…オンライン前処理部、１０７１…逐次補正部、１０７２…平滑化パラメータＤＢ、１０７３…平滑化部、１０８…モデル実行部、１０９…動作条件ＤＢ、１１０…操作量決定部、１１１…出力ログＤＢ、１１２…データ出力Ｉ／Ｆ

Claims (11)

1. 廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理装置であって、
   前記時系列データを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記時系列データに含まれるデータであって同じ計測値が連続するデータである同値連続データを、当該時系列データが表す特性が実際の特性に近付くように補正する補正手段と、
   前記補正手段による補正後の前記同値連続データを含む前記時系列データの少なくとも一部を用いて前記所定の情報処理を行う処理手段と
   を備え、
   前記補正手段は、前記時系列データの最新のデータが前記同値連続データを構成する場合に、当該最新のデータを、当該時系列データの当該最新のデータの直前の一定期間のデータから予測された予測データと、当該最新のデータとの間の補正データに補正する第２の補正処理を、逐次的に行う第２の補正手段を含み、
   前記処理手段は、前記第２の補正手段による補正後の前記最新のデータを用いて前記廃棄物処理プラントの状態を判定する処理を前記所定の情報処理として行う判定手段を含むことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記補正手段は、前記時系列データの複数のデータ群のそれぞれが前記同値連続データである場合に、当該複数のデータ群を一括的に補正することにより、当該同値連続データを補正する第１の補正手段を含み、
   前記処理手段は、前記第１の補正手段による補正後の前記複数のデータ群を含む前記時系列データを用いて前記廃棄物処理プラントの状態の判定のための情報を生成する処理を前記所定の情報処理として行う生成手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の補正手段は、前記時系列データの変化が滑らかになるように前記同値連続データを補正する第１の補正処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の補正処理は、前記時系列データの前記同値連続データ以外のデータに少なくとも基づくスプライン補間であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１の補正処理は、前記時系列データの前記同値連続データ以外のデータに少なくとも基づく線形補間であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記第２の補正処理は、前記最新のデータと前記予測データとの線形加重和を前記補正データとする処理であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記線形加重和を前記補正データとする処理における前記最新のデータの重みを、前記第２の補正処理の精度が良くなるように探索的に決定する決定手段を更に備えたことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記決定手段は、前記時系列データの複数のデータ群のそれぞれが前記同値連続データである場合に当該複数のデータ群を一括的に補正した後の当該複数のデータ群を含む当該時系列データと、前記時系列データの個々のデータについて前記第２の補正処理を行った後の当該時系列データとの比較結果に基づいて、前記重みを決定することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記計測値は、前記廃棄物処理プラントにおける燃焼室出口酸素濃度、ガス化炉炉頂圧力、溶融炉空気比、溶融炉一次空気量、溶融炉二次空気量、溶融炉酸素流量のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
10. 廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理方法であって、
    前記時系列データを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップで取得された前記時系列データに含まれるデータであって同じ計測値が連続するデータである同値連続データを、当該時系列データが表す特性が実際の特性に近付くように補正する補正ステップと、
    前記補正ステップでの補正後の前記同値連続データを含む前記時系列データの少なくとも一部を用いて前記所定の情報処理を行う処理ステップと
    を含み、
    前記補正ステップは、前記時系列データの最新のデータが前記同値連続データを構成する場合に、当該最新のデータを、当該時系列データの当該最新のデータの直前の一定期間のデータから予測された予測データと、当該最新のデータとの間の補正データに補正する第２の補正処理を、逐次的に行う第２の補正ステップを含み、
    前記処理ステップは、前記第２の補正ステップでの補正後の前記最新のデータを用いて前記廃棄物処理プラントの状態を判定する処理を前記所定の情報処理として行う判定ステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
11. 廃棄物処理プラントで計測された計測値の時系列データを用いて所定の情報処理を行う情報処理装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記時系列データを取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得された前記時系列データに含まれるデータであって同じ計測値が連続するデータである同値連続データを、当該時系列データが表す特性が実際の特性に近付くように補正する補正手段と、
    前記補正手段による補正後の前記同値連続データを含む前記時系列データの少なくとも一部を用いて前記所定の情報処理を行う処理手段と
    して機能させ、
    前記補正手段は、前記時系列データの最新のデータが前記同値連続データを構成する場合に、当該最新のデータを、当該時系列データの当該最新のデータの直前の一定期間のデータから予測された予測データと、当該最新のデータとの間の補正データに補正する第２の補正処理を、逐次的に行う第２の補正手段を含み、
    前記処理手段は、前記第２の補正手段による補正後の前記最新のデータを用いて前記廃棄物処理プラントの状態を判定する処理を前記所定の情報処理として行う判定手段を含むプログラム。

Images