JP7256016B2 - 予測モデル生成装置、予測モデル生成装置による予測モデル生成方法、及び予測装置 - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、本実施形態のごみ焼却発電プラント1の制御システムの一例について説明する。図1は、ごみ焼却発電プラント1の制御システムの一例を示すブロック図である。
次に、図2~図4を用いて、予測モデル生成装置2の構成例について説明する。図2は、予測モデル生成装置2の構成例を示すブロック図である。図3の(a)及び(b)は、撮像装置122が撮像した画像の一例を示す図である。図4の(a)~(d)は、画像特定部213による処理の概要を説明するための図である。
図5及び図6の(a)を用いて、予測モデル生成装置2における処理(予測モデル生成装置2による予測モデル生成方法)の流れについて説明する。図5の(a)~(c)は、画像抽出部211が抽出した画像の中から、画像特定部213が学習対象画像群を特定するまでの処理の概要を説明するための図である。図6の(a)は、予測モデル生成装置2における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
通常、ごみの移動量、すなわちごみの移動速度はごみの燃焼状態等に応じて様々に変化する。例えば、一定の時間間隔で画像を抽出し、所定時間経過後の蒸気量の変化傾向を示す傾向情報と対応付けて教師データを作成する場合、その移動速度毎に応じた教師データを準備する必要が生じる。一方、本実施形態では、ごみの移動量が所定範囲内となる画像と所定時間経過後の蒸気量の変化傾向を示す傾向情報と対応付けて教師データを作成しているため、ごみの移動速度毎に応じた教師データを準備する必要がない。すなわち、ごみの移動速度が変動した場合であっても、その変動が教師データに与える影響を抑制できることになる。
次に、図7を用いて、予測装置3の構成例について説明する。図7は、予測装置3の構成例を示すブロック図である。予測装置3は、主として、制御部31及び記憶部32を備える。制御部31は、予測装置3を統括的に制御するものである。記憶部32は、制御部31が実行する各種のプログラム、及び当該プログラムによって使用されるデータを記憶する。当該データとしては、例えば、撮像装置122が撮像した画像、及び予測モデル生成装置2が生成した学習済モデルが挙げられる。記憶部32には、燃焼しているごみをリアルタイムに撮像した複数の画像(動画像又は複数の静止画像)が記憶される。
次に、図6の(b)を用いて、予測装置3における処理(予測方法)の流れについて説明する。図6の(b)は、予測装置3における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
本実施形態では、画像抽出部311は、現在を基点として過去に遡って画像を抽出する。画像特定部313は、画像抽出部311が抽出した画像のうち、ごみ領域の移動量が所定範囲内にある画像を特定し、予測装置3で蒸気量の変化傾向を予測するときに用いる入力対象画像群とする。この入力対象画像群を予測モデル生成装置2が生成した学習済モデルに入力する。これにより、入力対象画像群に含まれる任意の画像を撮像したときから所定時間経過後の蒸気量の変化傾向を精度良く予測できる。所定時間経過後の蒸気量の予測により、火格子の送り速度又は二次空気量の変更などを行うことが可能となり、蒸気量を一定量に維持できる。その結果、蒸気量の変動が生じる前に燃焼制御を行うことが可能となり、安定した燃焼制御を実現できる。
本実施形態では、ストーカ式焼却炉12に投入されたごみを処理対象とするごみ焼却発電プラント1の制御について説明した。つまり、ごみ焼却発電プラント1を制御するために、予測モデル生成装置2で生成した学習済モデルを用いて、予測装置3で蒸気量の変化傾向を予測し、燃焼制御装置10がこの予測結果に基づき火格子の移動速度等を制御する制御システムについて説明した。
予測モデル生成装置2の制御ブロック(特に制御部21の各部)、及び予測装置3の制御ブロック(特に制御部31の各部)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
本発明の態様1に係る予測モデル生成装置は、プラントによる処理対象が撮像された過去の複数の画像から、時系列に沿って複数の画像を取得する画像抽出部と、前記画像抽出部が取得した画像のうち、前の画像に対する前記処理対象の領域の移動量が所定範囲内にある画像を複数含む画像群を、学習対象画像群として特定する画像特定部と、前記画像特定部が特定した学習対象画像群と、当該学習対象画像群に含まれる任意の画像を撮像したときから所定時間経過後の、前記プラントにおける制御プロセス値の変化傾向を示す傾向情報と、を対応付けた教師データを用いて機械学習を行うことにより、前記変化傾向を予測可能な学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備える。
2 予測モデル生成装置
3 予測装置
12 ストーカ式焼却炉(焼却炉)
211 画像抽出部
212 暗転画像除外部(画像除外部)
213 画像特定部
215 モデル生成部
311 画像抽出部
313 画像特定部
314 変化傾向予測部
Claims (6)
- プラントによる処理対象が撮像された過去の複数の画像から、時系列に沿って複数の画像を取得する画像抽出部と、
前記画像抽出部が取得した画像のうち、前の画像に対する前記処理対象の領域の移動量が所定範囲内にある画像を複数含む画像群を、学習対象画像群として特定する画像特定部と、
前記画像特定部が特定した学習対象画像群と、当該学習対象画像群に含まれる任意の画像を撮像したときから所定時間経過後の、前記プラントにおける制御プロセス値の変化傾向を示す傾向情報と、を対応付けた教師データを用いて機械学習を行うことにより、前記変化傾向を予測可能な学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備える、予測モデル生成装置。 - 前記画像抽出部が取得した画像から、輝度値が所定値以下である画像を除外することにより、前記画像特定部への入力対象とする画像を抽出する画像除外部を備える、請求項1に記載の予測モデル生成装置。
- 前記画像特定部は、前記画像抽出部が取得した画像のうちの2つの画像における前記処理対象の領域を構成する画素の移動量を、前記領域の移動量として算出する、請求項1又は2に記載の予測モデル生成装置。
- 前記処理対象は、ごみ焼却発電プラントの焼却炉に投入されたごみであり、
前記制御プロセス値は、前記ごみの燃焼により発生する蒸気量である、請求項1から3の何れか1項に記載の予測モデル生成装置。 - プラントによる処理対象が撮像された過去の複数の画像から、時系列に沿って複数の画像を取得する画像抽出ステップと、
前記画像抽出ステップにて取得した画像のうち、前の画像に対する前記処理対象の領域の移動量が所定範囲内にある画像を複数含む画像群を、学習対象画像群として特定する画像特定ステップと、
前記画像特定ステップにて特定した学習対象画像群と、当該学習対象画像群に含まれる任意の画像を撮像したときから所定時間経過後の、前記プラントにおける制御プロセス値の変化傾向を示す傾向情報と、を対応付けた教師データを用いて機械学習を行うことにより、前記変化傾向を予測可能な学習済モデルを生成するモデル生成ステップと、を含む、予測モデル生成方法。 - 前記処理対象を撮像した画像に基づいて、前記変化傾向を予測する予測装置であって、
前記処理対象を撮像した複数の画像において、現時点から過去に遡って所定期間の複数の画像を取得する画像抽出部と、
前記画像抽出部が取得した画像のうち、前の画像に対する前記処理対象の領域の移動量が所定範囲内にある画像を複数含む画像群を、入力対象画像群として特定する画像特定部と、
前記画像特定部が特定した入力対象画像群を、請求項1から4の何れか1項に記載の予測モデル生成装置が生成した前記学習済モデルに入力することにより、前記入力対象画像群に含まれる任意の画像を撮像したときから所定時間経過後の、前記プラントにおける制御プロセス値の変化傾向を予測する変化傾向予測部と、を備える、予測装置。
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