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公開番号2025039272
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-21
出願番号2023146237
出願日2023-09-08
発明の名称情報処理システム、情報処理方法、学習システム、および学習方法
出願人三菱重工業株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類F23G 5/50 20060101AFI20250313BHJP(燃焼装置;燃焼方法)
要約【課題】燃焼設備に関連した適切な操作内容を導出することができる情報処理システム、情報処理方法、学習システム、および学習方法を提供する。
【解決手段】本開示に係る情報処理システムは、燃焼設備用の情報処理システムであって、燃焼設備の状態量に関する情報である状態量情報を取得する取得部と、状態量情報と、燃焼設備に被焼却物を供給する供給装置の操作内容と、燃焼設備の状態に応じた報酬との対応関係に基づいて学習が行われた学習モデルを用いて、取得部により取得された状態量情報を入力し、入力した状態量情報に応じた供給装置の操作内容を導出する操作内容導出部と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
燃焼設備用の情報処理システムであって、
前記燃焼設備の状態量に関する情報である状態量情報を取得する取得部と、
前記状態量情報と、前記燃焼設備に被焼却物を供給する供給装置の操作内容と、前記燃焼設備の状態に応じた報酬との対応関係に基づいて学習が行われた学習モデルを用いて、前記取得部により取得された前記状態量情報を入力し、入力した前記状態量情報に応じた前記供給装置の操作内容を導出する操作内容導出部と、
を備えた情報処理システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記状態量情報は、前記燃焼設備の状態量に関する値を、所定の時間長さにおいて統計処理することで得られる代表値である、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記所定の時間長さは、前記供給装置により前記被焼却物の供給が行われる時点と、当該供給に応じて前記状態量に変動が生じる時点との時間差を含む時間長さである、
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記供給装置の操作内容は、前記供給装置の第１操作要素の操作量と、前記第１操作要素とは異なる前記供給装置の第２操作要素の操作量と、前記供給装置の停止時間とのうち２つ以上の組み合わせにより規定される内容である、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記供給装置は、往復式または回転式のフィーダであり、
前記供給装置の操作内容は、前記フィーダのストロークと、前記フィーダの速度と、前記フィーダの停止時間とのうち２つ以上の組み合わせにより規定される内容である、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記報酬は、前記状態量情報に含まれる少なくとも１つの指標の検出値と、前記指標の目標値との差分の大きさに基づいて導出される、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記状態量は、低位発熱量、排出物質の濃度、前記被焼却物の供給量、または蒸気量のうち２つ以上である、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記取得部により取得された前記状態量情報と、前記供給装置の操作内容と、前記報酬との対応関係に基づいて前記学習モデルの強化学習を行う学習部をさらに備えた、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記学習モデルは、前記状態量情報と、運転員の操作履歴から得られた前記供給装置の操作内容との対応関係に少なくとも基づく事前学習により生成された初期モデルを基礎として、前記取得部により取得された前記状態量情報と、前供給装置の操作内容と、前記報酬との対応関係に基づく強化学習が行われて得られる、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記学習モデルは、別の設備における前記状態量情報と、前記別の設備における前記供給装置の操作内容との対応関係に少なくとも基づく事前学習により生成された初期モデルを基礎として、前記取得部により取得された前記状態量情報と、前供給装置の操作内容と、前記報酬との対応関係に基づく強化学習が行われて得られる、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理システム、情報処理方法、学習システム、および学習方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、燃焼設備における複数の燃焼プロセス測定値および複数の制御値のうちの少なくとも１つを含むプロセスデータを取得し、燃焼設備に設けられて燃焼設備内を撮像する撮像部が撮像した熱画像情報に基づいた画像データを取得または生成し、上記プロセスデータおよび上記画像データに基づいて所定の予測時間後の蒸気発生量を予測し、予測した蒸気発生量予測値に基づいて廃棄物焼却炉を制御する情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１８８８１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の情報処理装置では、蒸気発生量予測値を得ることまではできるが、蒸気発生量予測値と、その蒸気発生量予測値に応じて行うべき燃焼設備の操作内容との対応関係を求めることが難しい場合があった。
【０００５】
本開示は、上記課題を解決するためになされたものであって、燃焼設備に関連した適切な操作内容を導出することができる情報処理システム、情報処理方法、学習システム、および学習方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示に係る情報処理システムは、燃焼設備用の情報処理システムであって、前記燃焼設備の状態量に関する情報である状態量情報を取得する取得部と、前記状態量情報と、前記燃焼設備に被焼却物を供給する供給装置の操作内容と、前記燃焼設備の状態に応じた報酬との対応関係に基づいて学習が行われた学習モデルを用いて、前記取得部により取得された前記状態量情報を入力し、入力した前記状態量情報に応じた前記供給装置の操作内容を導出する操作内容導出部と、を備える。
【０００７】
本開示に係る情報処理方法は、燃焼設備に関連した情報処理方法であって、前記燃焼設備の状態量に関する情報である状態量情報を取得し、前記状態量情報と、前記燃焼設備に被焼却物を供給する供給装置の操作内容と、前記燃焼設備の状態に応じた報酬との対応関係に基づいて学習が行われた学習モデルを用いて、前記状態量情報を入力し、入力した前記状態量情報に応じた前記供給装置の操作内容を導出する、ことを含む。
【０００８】
本開示に係る学習システムは、燃焼設備用の学習システムであって、前記燃焼設備の状態量に関する情報である状態量情報と、前記燃焼設備に被焼却物を供給する供給装置の操作内容と、前記燃焼設備の状態に応じた報酬との対応関係に基づいて学習モデルの強化学習を行う学習部を備える。
【０００９】
本開示に係る学習方法は、燃焼設備用の学習方法であって、前記燃焼設備の状態量に関する情報である状態量情報と、前記燃焼設備に被焼却物を供給する供給装置の操作内容と、前記燃焼設備の状態に応じた報酬との対応関係に基づいて学習モデルの強化学習を行う、ことを含む。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の情報処理システム、情報処理方法、学習システム、および学習方法によれば、燃焼設備に関連した適切な操作内容を導出することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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