JP7311334B2 - 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 - Google Patents
廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7311334B2 JP7311334B2 JP2019125374A JP2019125374A JP7311334B2 JP 7311334 B2 JP7311334 B2 JP 7311334B2 JP 2019125374 A JP2019125374 A JP 2019125374A JP 2019125374 A JP2019125374 A JP 2019125374A JP 7311334 B2 JP7311334 B2 JP 7311334B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- waste
- quality
- data
- new image
- learning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Incineration Of Waste (AREA)
- Refuse Collection And Transfer (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
Description
る指示は、クレーンに対し前記ごみピット内の廃棄物を移動させる指示であり、前記燃焼制御装置に対する指示は、焼却炉に投入された廃棄物を燃焼させるのに必要な指示である。
、通信インターフェース206は、撮像装置6から出力された画像データを受信する。別の態様において、通信インターフェース206は、プロセッサ202が生成した指示を、クレーン制御装置110、あるいは燃焼制御装置120へ送る。
師データ生成部220は、データベース209から、ごみピット3内の廃棄物の画像データに対応するプロセスデータを読み出しし、該プロセスデータから学習のための教師データを生成する。ごみピット3内の廃棄物の画像データと、プロセスデータとは、例えば、これらが取得される時刻で対応付けられる。すなわち、過去の廃棄物の画像データには、過去のプロセスデータが対応付けられる。プロセスデータから生成される教師データは、廃棄物の質を表す値を含む。廃棄物の質を表す値は、廃棄物の燃えやすさ、あるいは燃えにくさを示す指標である。プロセスデータは、廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて収集される廃棄物の特性を示すデータと、廃棄物処理プラントの運転履歴を元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方を備える。
像データの画像を複数のブロックに分割し、分割されたブロック毎に、当該画像に対応するプロセスデータを取得し、該取得されたプロセスデータから教師データを生成してもよい。この場合、教師データ生成部220は、一例として、分割されたブロック個々にブロック番号を割り当てて、該ブロック番号と共に、廃棄物の質を表す値をメモリ204へ格納する。従って、教師データ生成部220は、ピット3内のどのブロックにある廃棄物が、どのくらい燃えやすいかを示す教師データのマップを生成することができる。
廃棄物の重量(kg・m/s2)、密度(kg/m3)、廃棄物の水分量(kg)、発熱量(kJ/kg)であってもよいし、これらの任意の組み合わせであってもよい。推論マップ400を構成する各ブロック402に示される出力データは複数あってもよい。推論マップ400は、画像取得部240により取得された画像データに変化がある度に、あるいは、一定期間毎に更新/記録される。また、推論マップ400は不図示のディスプレイに視覚的に表示されてもよい。
す)へ指示を与える。より具体的には、指示部260は、推論マップ400内のどのブロックの廃棄物が焼却炉1へ投入されたかの投入情報と、当該ブロックに示される値、例えば出力データとを用いて、焼却炉1において、投入された廃棄物の燃焼に必要な指示を作成し、燃焼制御装置120へ送信する。燃焼制御装置120は、該指示に従って、焼却炉1に投入された廃棄物の質に適した燃焼温度、燃焼時間、空気量となるよう、焼却炉1の燃焼制御を行う。
Claims (16)
- ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え、
前記推定部は、
前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力データとして出力し、
出力された廃棄物の質を表す値を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成する、装置であって、
前記推定部は、出力された廃棄物の質を表す値から、値の大きさに基づいて分類されたラベルと、値の大きさに基づいて求められた、焼却炉への投入適否を判定したフラグとのうちの少なくとも一方を抽出し、抽出されたラベルおよびフラグのうちの少なくとも一方を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成する、
ことを特徴とする装置。 - 1つのブロックに対応する出力データが複数ある場合、前記推定部は、ブロック毎に、当該ブロックに対応する複数の出力データから、当該ブロックに示される前記ラベルおよび前記フラグのうちの少なくとも一方を抽出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の装置。 - 前記教師データを用いた学習によって、前記モデルを構築するモデル構築部
をさらに備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の装置。 - ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え、
前記推定部は、
前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力データとして出力し、
出力された廃棄物の質を表す値を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成する、装置であって、
前記教師データを用いた学習によって、前記モデルを構築するモデル構築部
をさらに備え、
前記モデル構築部は、前記廃棄物を撮像した新たな画像とそれに対応するプロセスデータを用いて定期的に追加学習または再学習する機能を有する、
ことを特徴とする装置。 - 前記装置は、さらに
前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部を備える、請求項1から4のいずれか1項に記載の装置。 - 前記クレーン制御装置に対する指示は、クレーンに対し前記ごみピット内の廃棄物を移動させる指示であり、前記燃焼制御装置に対する指示は、焼却炉に投入された廃棄物を燃焼させるのに必要な指示である、請求項5に記載の装置。
- 前記廃棄物の質を表す値は、前記廃棄物の燃えやすさを示す指標である、請求項1から6のいずれか1項に記載の装置。
- 前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた前記教師データを生成する、教師データ生成部
をさらに備えたことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の装置。 - 廃棄物処理プラントシステムであって、
クレーンの制御を行うクレーン制御装置と、
焼却炉の制御を行う燃焼制御装置と、
ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、
前記推論マップに基づいて、前記クレーン制御装置に対する指示、あるいは前記燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部と
を備え、
前記推定部は、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値から、値の大きさに基づいて分類されたラベルと、値の大きさに基づいて求められた、焼却炉への投入適否を判定したフラグとのうちの少なくとも一方を抽出し、抽出されたラベルおよびフラグのうちの少なくとも一方を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成する、
ことを特徴とするシステム。 - ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定ステップを含み、
前記推定ステップでは、
前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力し、
出力された廃棄物の質を表す値を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成し、さらに、
前記推定ステップでは、出力された廃棄物の質を表す値から、値の大きさに基づいて分類されたラベルと、値の大きさに基づいて求められた、焼却炉への投入適否を判定したフラグとのうちの少なくとも一方を抽出し、抽出されたラベルおよびフラグのうちの少なくとも一方を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成する、
ことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法を、廃棄物処理プラントに備えられたプロセッサに実行させるためのプログラム。
- 請求項10に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 廃棄物処理プラントシステムであって、
クレーンの制御を行うクレーン制御装置と、
焼却炉の制御を行う燃焼制御装置と、
ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、
前記推論マップに基づいて、前記クレーン制御装置に対する指示、あるいは前記燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部と、
前記教師データを用いた学習によって、前記モデルを構築するモデル構築部と
を備え、
前記モデル構築部は、前記廃棄物を撮像した新たな画像とそれに対応するプロセスデータを用いて定期的に追加学習または再学習する、
ことを特徴とするシステム。 - ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定ステップを含み、
前記推定ステップでは、
前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力データとして出力し、
出力された廃棄物の質を表す値を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成し、
前記教師データを用いた学習によって、前記モデルを構築するモデル構築ステップをさらに含み、
前記モデル構築ステップでは、
前記廃棄物を撮像した新たな画像とそれに対応するプロセスデータを用いて定期的に追加学習または再学習する、
ことを特徴とする方法。 - 請求項14に記載の方法を、廃棄物処理プラントに備えられたプロセッサに実行させるためのプログラム。
- 請求項14に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019125374A JP7311334B2 (ja) | 2017-07-31 | 2019-07-04 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
JP2022108352A JP2022132331A (ja) | 2017-07-31 | 2022-07-05 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
JP2024036511A JP2024061802A (ja) | 2017-07-31 | 2024-03-11 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017148374A JP6554148B2 (ja) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、方法、及びデータ構造 |
JP2019125374A JP7311334B2 (ja) | 2017-07-31 | 2019-07-04 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017148374A Division JP6554148B2 (ja) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、方法、及びデータ構造 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022108352A Division JP2022132331A (ja) | 2017-07-31 | 2022-07-05 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019207099A JP2019207099A (ja) | 2019-12-05 |
JP2019207099A5 JP2019207099A5 (ja) | 2020-09-10 |
JP7311334B2 true JP7311334B2 (ja) | 2023-07-19 |
Family
ID=87201227
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019125374A Active JP7311334B2 (ja) | 2017-07-31 | 2019-07-04 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
JP2022108352A Pending JP2022132331A (ja) | 2017-07-31 | 2022-07-05 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
JP2024036511A Pending JP2024061802A (ja) | 2017-07-31 | 2024-03-11 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022108352A Pending JP2022132331A (ja) | 2017-07-31 | 2022-07-05 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
JP2024036511A Pending JP2024061802A (ja) | 2017-07-31 | 2024-03-11 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (3) | JP7311334B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7453872B2 (ja) | 2020-07-29 | 2024-03-21 | 三菱重工業株式会社 | バイオガス製造システム及びバイオガス製造方法 |
CN112132920B (zh) * | 2020-09-11 | 2023-10-31 | 上海交通大学 | 基于深度学习的放射性废物桶密度重建方法及系统 |
CN113651245B (zh) * | 2021-08-16 | 2023-07-21 | 合肥市春华起重机械有限公司 | 一种起重机承载力监测系统 |
CN114326624B (zh) * | 2021-12-28 | 2024-04-09 | 上海灏领科技集团有限公司 | 基于入炉前废弃物图像识别的园区内热解气化炉系统工艺 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007126246A (ja) | 2005-11-02 | 2007-05-24 | Hitachi Plant Technologies Ltd | ごみ処理工場用自動クレーンの制御装置 |
JP2015143139A (ja) | 2014-01-31 | 2015-08-06 | 日立造船株式会社 | ごみピット内の攪拌状態検出装置及びごみピット内の攪拌状態検出方法 |
JP2017109161A (ja) | 2015-12-15 | 2017-06-22 | ウエノテックス株式会社 | 廃棄物選別システム及びその選別方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5361595B2 (ja) * | 2009-07-27 | 2013-12-04 | 株式会社タクマ | 燃焼炉に供給される燃焼対象物の処理システム、処理方法およびこれらを用いた燃焼炉の燃焼制御システム |
JP2017148374A (ja) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | 京セラ株式会社 | ジルコニア仮焼体およびジルコニア焼結体 |
JP7025126B2 (ja) * | 2017-03-31 | 2022-02-24 | 日立造船株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム |
-
2019
- 2019-07-04 JP JP2019125374A patent/JP7311334B2/ja active Active
-
2022
- 2022-07-05 JP JP2022108352A patent/JP2022132331A/ja active Pending
-
2024
- 2024-03-11 JP JP2024036511A patent/JP2024061802A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007126246A (ja) | 2005-11-02 | 2007-05-24 | Hitachi Plant Technologies Ltd | ごみ処理工場用自動クレーンの制御装置 |
JP2015143139A (ja) | 2014-01-31 | 2015-08-06 | 日立造船株式会社 | ごみピット内の攪拌状態検出装置及びごみピット内の攪拌状態検出方法 |
JP2017109161A (ja) | 2015-12-15 | 2017-06-22 | ウエノテックス株式会社 | 廃棄物選別システム及びその選別方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2024061802A (ja) | 2024-05-08 |
JP2019207099A (ja) | 2019-12-05 |
JP2022132331A (ja) | 2022-09-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6554148B2 (ja) | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、方法、及びデータ構造 | |
JP7311334B2 (ja) | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、及び方法 | |
CN106292600B (zh) | 一种多远程垃圾坑数据采集、记录系统 | |
JP7281768B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理プログラム、および情報処理方法 | |
WO2020040110A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理プログラム、および情報処理方法 | |
CN110135057A (zh) | 基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量方法 | |
JP2019207099A5 (ja) | ||
JP2022132331A5 (ja) | ||
JP7310758B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
Mohammed Aarif et al. | Smart bin: Waste segregation system using deep learning‐Internet of Things for sustainable smart cities | |
JP2024001337A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム | |
JP7371535B2 (ja) | 自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設 | |
CN109858576B (zh) | 气体渐进式自反馈浓度熵变预测方法、系统及存储介质 | |
CN113313204A (zh) | 基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法 | |
JP7391286B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム | |
JP2021183891A5 (ja) | ||
AU2020101841A4 (en) | Design and development of soft data driven sensors for use in a waste-to-energy (wte) industry plant | |
JP2023161734A (ja) | 学習モデルの生成方法、学習モデル、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、およびデータ拡張方法、ならびに状態推定装置および状態推定方法 | |
Schwark et al. | The application of image recognition methods to improve the performance of waste-to-energy plantsplants | |
JP2023045489A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、焼却管理システム、および焼却管理システムの運転方法 | |
CN116447603A (zh) | 一种垃圾焚烧给料方法、系统、终端及存储介质 | |
Ushada et al. | An intelligent watchdog model for quality control of an affective bio-greening material | |
TW202403235A (zh) | 資訊處理裝置、資訊處理方法、及資訊處理程式 | |
CN117671922A (zh) | 一种基于酒厂环境参数的监测预警系统 | |
Verma et al. | Segregation of Municipal Solid Waste With Use of Residual Network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20200226 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20200226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200730 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200730 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210928 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211102 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220405 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220705 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220705 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220713 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220719 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20220916 |
|
C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20220927 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20221018 |
|
C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20230221 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230418 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230419 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230706 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7311334 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |