特開 2024-141238 装置、方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024141238

(43)【公開日】2024-10-10

(54)【発明の名称】装置、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 25/56 20060101AFI20241003BHJP

   G01F 1/32 20220101ALI20241003BHJP

   G01F 1/00 20220101ALI20241003BHJP

【ＦＩ】

G01N25/56 B

G01F1/32 A

G01F1/00 F

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023052768

(22)【出願日】2023-03-29

(71)【出願人】

【識別番号】000006507

【氏名又は名称】横河電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】野村 亮介

(72)【発明者】

【氏名】後藤 萌

(72)【発明者】

【氏名】岡本 和年

(72)【発明者】

【氏名】石鍋 篤史

(72)【発明者】

【氏名】林 悠一

【テーマコード（参考）】

2F030

2G040

【Ｆターム（参考）】

2F030CC12

2F030CE04

2G040AA04

2G040AB01

2G040BA13

2G040BA23

2G040BB04

2G040CA02

2G040CA11

2G040CA14

2G040CA15

2G040CA17

2G040CA22

2G040GA05

2G040HA01

2G040HA11

2G040HA16

2G040HA18

2G040ZA01

2G040ZA06

(57)【要約】      （修正有）

【課題】流体の状態に応じた演算により、蒸気品質の指標である流体の液体量又は乾き度を推定する。
【解決手段】流体に関する複数の測定値を取得する測定値取得部と、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定する状態判定推定部と、推定した流体の状態に応じて、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する流体品質推定部と、推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する出力部とを備える装置を提供する。装置は、推定した流体の状態に対応する演算を、複数の演算から選択する選択部を更に備え、流体品質推定部は、選択した演算により、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

流体に関する複数の測定値を取得する測定値取得部と、
前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて前記流体の状態を推定する状態判定推定部と、
前記推定した流体の状態に応じて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する流体品質推定部と、
前記推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する出力部とを備える
装置。

【請求項2】

前記推定した流体の状態に対応する演算を、複数の演算から選択する選択部を更に備え、
前記流体品質推定部は、前記選択した演算により、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する
請求項１に記載の装置。

【請求項3】

前記状態判定推定部は、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて、前記流体の状態が、層状流、層状波状流、又は環状噴霧流のいずれであるかを推定する
請求項１に記載の装置。

【請求項4】

前記状態判定推定部は、
前記流体の状態が湿り蒸気であるか否かを前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて判定し、
前記流体の状態が湿り蒸気であると判定した場合に、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて、前記流体の状態が、層状流、層状波状流、又は環状噴霧流のいずれであるかを推定する
請求項３に記載の装置。

【請求項5】

前記状態判定推定部は、前記測定値取得部が取得した前記流体の圧力の測定値に基づく前記流体の沸点を前記流体の温度の測定値が超えることに応じて、前記流体の状態が湿り蒸気ではないと判定し、
前記流体品質推定部は、前記状態判定推定部が前記流体の状態が湿り蒸気ではないと判定した場合に、前記流体に関する液体量が０である又は乾き度が１００％であると推定する
請求項４に記載の装置。

【請求項6】

前記状態判定推定部は、前記流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体の状態を推定する第１モデルを用いて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて前記流体の状態を推定する
請求項１に記載の装置。

【請求項7】

前記選択部は、前記推定した流体の状態に応じて、前記流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する複数の第２モデルから、前記推定した流体の状態に対応する第２モデルを選択し、
前記流体品質推定部は、前記選択部により選択された前記第２モデルを用いて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する
請求項２に記載の装置。

【請求項8】

前記流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する前記第２モデルを、前記流体の状態毎に生成する学習処理部を更に備える
請求項７に記載の装置。

【請求項9】

前記装置は、前記流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体の状態を推定するための、外部の学習装置で生成された第１モデル、および前記推定した流体の状態に応じて、前記流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定するための、外部の学習装置で生成された第２モデルを記憶し、
前記状態判定推定部は、前記第１モデルを用いて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて前記流体の状態を推定し、
前記流体品質推定部は、前記第２モデルを用いて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する
請求項１に記載の装置。

【請求項10】

前記測定値取得部は、前記流体に関する複数の測定値として、前記流体について測定された流速、温度、圧力、粘度、濃度、密度、信号振幅、又は渦周波数の少なくとも１つを取得する
請求項１に記載の装置。

【請求項11】

前記測定値取得部は、前記流体に関する複数の測定値を渦流量計から取得する
請求項１に記載の装置。

【請求項12】

流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する第２モデルを、前記流体の状態毎に生成する学習処理部を備える
学習装置。

【請求項13】

コンピュータが、流体に関する複数の測定値を取得する段階と、
前記コンピュータが、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて前記流体の状態を推定する段階と、
前記コンピュータが、前記推定した流体の状態に応じて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する段階と、
前記コンピュータが、前記推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する段階とを備える
方法。

【請求項14】

コンピュータを、
流体に関する複数の測定値を取得する測定値取得部と、
前記取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて前記流体の状態を推定する状態判定推定部と、
前記推定した流体の状態に応じて、前記取得した複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する流体品質推定部と、
前記推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する出力部
として機能させるためのプログラム。

【請求項15】

コンピュータを、
流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、前記流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する第２モデルを、前記流体の状態毎に生成する学習処理部
として機能させるための学習プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、装置、方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、「管内を流通する湿り蒸気の流量を渦流量計又は超音波流量計の一方及びオリフィス流量計により計測し、流量計測値を用いて管内の湿り度を取得する湿り度の計測方法」が記載されている。特許文献２には、「渦流測定装置は、使用中に通常、流れる２相以上の媒体の第一相の流速を、渦流センサによって記録されたカルマン渦周波数を用いて測定することが可能であると同時に、分散された粒子流及び／又は液滴流の形態での少なくとも第二相の発生を迅速に（すなわちオンラインで）検出することも可能である」と記載されている。特許文献３には、「渦流測定装置使用中は、測定信号ならびに渦周波数から決定される標準偏差又は尖度に基づいて、また、相関関係を参照しつつ、第二相の壁流の質量流量が簡易な方法にて定量的に測定される」と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
特許文献１ 特開２０１３－１８５９１５号公報
特許文献２ 特許第５４４３５１４号
特許文献３ 特許第５３５５７２４号

【発明の概要】

【0003】

本発明の第１の態様においては、流体に関する複数の測定値を取得する測定値取得部と、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定する状態判定推定部と、推定した流体の状態に応じて、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する流体品質推定部と、推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する出力部とを備える装置を提供する。

【0004】

上記の装置において、推定した流体の状態に対応する演算を、複数の演算から選択する選択部を更に備え、流体品質推定部は、選択した演算により、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定してよい。

【0005】

上記のいずれかの装置において、状態判定推定部は、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて、流体の状態が、層状流、層状波状流、又は環状噴霧流のいずれであるかを推定してよい。

【0006】

上記の装置において、状態判定推定部は、流体の状態が湿り蒸気であるか否かを取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて判定し、流体の状態が湿り蒸気であると判定した場合に、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて、流体の状態が、層状流、層状波状流、又は環状噴霧流のいずれであるかを推定してよい。

【0007】

上記の装置において、状態判定推定部は、測定値取得部が取得した流体の圧力の測定値に基づく流体の沸点を流体の温度の測定値が超えることに応じて、流体の状態が湿り蒸気ではないと判定し、流体品質推定部は、状態判定推定部が流体の状態が湿り蒸気ではないと判定した場合に、流体に関する液体量が０である又は乾き度が１００％であると推定してよい。

【0008】

上記のいずれかの装置において、状態判定推定部は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体の状態を推定する第１モデルを用いて、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定してよい。

【0009】

上記のいずれかの装置において、流体品質推定部は、推定した流体の状態に応じて、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する第２モデルを用いて、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定してよい。

【0010】

上記のいずれかの装置において、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する第２モデルを、流体の状態毎に生成する学習処理部を更に備えてよい。

【0011】

上記のいずれかの装置において、測定値取得部は、流体に関する複数の測定値として、流体について測定された流速、温度、圧力、粘度、濃度、密度、信号振幅、又は渦周波数の少なくとも１つを取得してよい。

【0012】

上記のいずれかの装置において、測定値取得部は、流体に関する複数の測定値を渦流量計から取得してよい。

【0013】

本発明の第２の態様においては、コンピュータが、流体に関する複数の測定値を取得する段階と、コンピュータが、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定する段階と、コンピュータが、推定した流体の状態に応じて、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する段階と、コンピュータが、推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する段階とを備える方法を提供する。

【0014】

本発明の第３の態様においては、コンピュータを、流体に関する複数の測定値を取得する測定値取得部と、取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定する状態判定推定部と、推定した流体の状態に応じて、取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する流体品質推定部と、推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを出力する出力部として機能させるためのプログラムを提供する。

【0015】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本実施形態に係るシステム１０を示すブロック図の一例である。

【図2】管内での流体の流動様式を説明するための説明図である。

【図3】本実施形態に係る処理装置３０の動作の例を示すフロー図である。

【図4】第１モデルの例を説明する説明図である。

【図5】第２モデルの例を説明する説明図である。

【図6】本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0018】

図１は、本実施形態に係るシステム１０を示すブロック図の一例である。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際の装置構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つの装置により構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々の装置により構成されていなくてもよい。これより先のブロック図についても同様である。

【0019】

システム１０は、プラント等の設備に設置された機器２０からデータを収集する。プラントとしては、化学又はバイオ等の工業プラントの他、ガス田、油田等の井戸元、又はその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光又は風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水又はダム等を管理制御するプラント等が挙げられる。システム１０は、１又は複数の機器２０と、処理装置３０と、外部装置４０とを備える。

【0020】

１又は複数の機器２０は、処理装置３０に有線又は無線で接続される。１又は複数の機器２０の少なくとも１つは、フィールド機器であってよく、一例として、流体に発生する渦を計測して流量を測定する渦流量計である。また機器２０は、例えば圧力センサ、流量計、温度センサ、密度計、粘度計、又は濃度計等であってもよい。機器２０は、設備の管内に流れる流体に関する測定値を処理装置３０に送信してよい。

【0021】

処理装置３０は、外部装置４０に接続される。処理装置３０は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、又は汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。また、処理装置３０は、渦流量計等のフィールド機器の内部コンピュータであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、処理装置３０は、コンピュータ内で１又は複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。

【0022】

処理装置３０は、１又は複数の機器２０から取得した流体に関する測定値に基づいて、流体の液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する。処理装置３０は、測定値取得部１００と、状態判定推定部１１０と、選択部１２０と、流体品質推定部１３０と、学習処理部１４０と、出力部１５０とを備える。

【0023】

ここで、本実施形態における流体は、水等が蒸発した気体（蒸気）又は気体が凝縮した液体のうち少なくとも一方を含んでよい。また、推定する液体量は、例えば、蒸気の中で凝縮した液体が占める質量を示す。推定する乾き度は、例えば、蒸気の質量に対する気体蒸気の質量割合を示す。

【0024】

測定値取得部１００は、１又は複数の機器２０及び状態判定推定部１１０に接続される。測定値取得部１００は、機器２０から流体に関する複数の測定値を取得する。測定値取得部１００は、１つの機器２０で測定された異なる複数の種類の測定値を取得してよく、また、複数の機器２０でそれぞれ測定された複数の測定値を取得してもよい。

【0025】

状態判定推定部１１０は、学習処理部１４０及び選択部１２０に接続される。状態判定推定部１１０は、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定する。状態判定推定部１１０は、測定値に基づいて、管内での流体の流動様式を、流体の状態として推定してよい。なお、流動様式については、図２において後述する。状態判定推定部１１０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体の状態を推定する第１モデルを用いて、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体の状態を推定してよい。

【0026】

選択部１２０は、学習処理部１４０及び流体品質推定部１３０に接続される。選択部１２０は、推定した流体の状態に対応する演算を、複数の演算から選択する。選択部１２０は、流体の流動様式に応じて異なる演算を選択してよい。選択部１２０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する複数の第２モデルから、流体の状態に対応する１つの第２モデルを選択してよい。

【0027】

流体品質推定部１３０は、学習処理部１４０及び出力部１５０に接続される。流体品質推定部１３０は、状態判定推定部１１０が推定した流体の状態に応じて、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する。流体品質推定部１３０は、選択部１２０が選択した演算により、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定してよい。流体品質推定部１３０は、状態判定推定部１１０が推定した流体の状態に応じて、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する第２モデルを用いて、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定してよい。流体品質推定部１３０は、乾き度又は液体量の一方の推定結果から、流体の蒸気の流量を用いて他方を算出することができる。

【0028】

学習処理部１４０は、処理装置３０内で用いる複数のモデルを学習処理する。学習処理部１４０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する第２モデルを、流体の状態毎に生成する。学習処理部１４０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体の状態を推定する第１モデルを生成してよい。

【0029】

出力部１５０は、外部装置４０に接続される。出力部１５０は、流体品質推定部１３０が推定した液体量又は乾き度の少なくともいずれかを外部装置４０に出力する。

【0030】

外部装置４０は、処理装置３０の推定結果を表示する表示装置、又は処理装置３０の推定結果を記憶するＰＣ等であってよい。

【0031】

図２は、管内での流体の流動様式を説明するための説明図である。図２は、流動様式である層状流、層状波状流、及び環状噴霧流について、それぞれ管内でのＸＺ断面及びＹＺ断面を示す。図２において、管内でＹ軸方向に流体が流れる。

【0032】

例えば蒸発した水を含む流体は、気体蒸気に液体の水が混じった湿り蒸気の状態で、３つの流れの状態（流動様式）を有する。層状流は、管の底を液体が穏やかに流れる。層状波状流は、管の底を液体が波打ちながら流れる。環状噴霧流は、管の内壁全周に接触して液体が流れ、蒸気に混じる液滴が多くなる。これのような流動様式は、流体の気体流速及び湿り度合いによって変化する。３つの流動様式は、渦流量計の測定におけるカルマン渦の状態や渦を検出するセンサー信号が異なり、流体に関する測定に与える影響も異なる。このような流体の状態は、蒸発した水以外の流体についても同様である。

【0033】

従って、本実施形態では、流体の状態に応じた演算により、蒸気品質の指標である流体の液体量又は乾き度を推定する。

【0034】

図３は、本実施形態に係る処理装置３０の動作の例を示すフロー図である。図３の実施形態において、機器２０は、一例として渦流量計である。

【0035】

渦流量計は、測定対象である流体が流れる検出部を有し、流体が一定流速以上になると、検出部内の渦発生体の下流にカルマン渦と呼ばれる渦が発生する。カルマン渦は、渦発生体の軸中心に左右（又は上下）で交互に発生し、渦発生によって流体中の圧力が変化する。渦発生体の内部には、２つの圧電素子が配置されており、２つの圧電素子は、渦発生による圧力を検知するとともに、流体が流れる管等を伝わってくる外部振動をキャンセルする働きも有する。渦流量計は、カルマン渦の発生周期を圧力変動として２つの圧電素子により測定し、流体の体積流量を取得することができる。また、検出部の内部には測温抵抗体等の温度センサ及び圧力センサ等の内部センサが配置されており、流体の温度及び圧力を測定する。渦流量計は、内部センサからの流体温度、及び圧力センサからの流体圧力を測定し、流体の温度及び圧力から密度を求めて、質量流量（体積流量×密度）を算出することもできる。また、渦流量計は、渦発生による音速の影響を超音波センサ又は光学的なセンサで検出することもできる。渦流量計は、このように取得した複数の測定値を処理装置３０に送信してよい。

【0036】

ステップＳ３００において、測定値取得部１００は、流体に関する複数の測定値として、機器２０により流体について測定された流速、温度、圧力、粘度、濃度、密度、信号振幅、又は渦周波数の少なくとも１つを取得する。測定値取得部１００は、機器２０である渦流量計で測定又は算出した複数の測定値を取得してよい。また、測定値取得部１００は、渦流量計で測定した測定値を取得して、流体の体積流量又は質量流量等の測定値を算出してもよい。測定値取得部１００は、例えば、渦周波数から求めた流速、渦発生体の２つの圧電素子で検出される信号振幅、又は周波数成分のうち少なくとも１つを測定値として渦流量計から取得し、処理装置３０は、当該測定値を、以下のステップにおいて状態推定及びパラメータ推定に用いてよい。これらの測定値を用いることで、流体に関する状態推定の精度、及び液体量又は乾き度の推定の精度を向上できる。

【0037】

測定値取得部１００は、同時に又は同じ周期に取得した複数の測定値を対応付けて状態判定推定部１１０及び流体品質推定部１３０に出力してよい。状態判定推定部１１０及び流体品質推定部１３０は、以下のステップにおいて、測定値取得部１００が同時に又は同じ周期に取得した複数の測定値を対応付けたセット毎に、推定を実行してよい。

【0038】

ステップＳ３０５において、状態判定推定部１１０は、測定値取得部１００が取得した流体の測定値に基づいて、流体の状態が過熱蒸気であるか否かを判定する。状態判定推定部１１０は、測定値取得部１００が取得した流体の測定値を閾値と比較することによって、流体の状態が過熱蒸気であるか否かを判定してよい。状態判定推定部１１０は、測定値取得部１００が取得した流体の圧力の測定値に基づく流体の沸点（流体に含まれる液体の沸点）を流体の温度の測定値が超えることに応じて、流体の状態が過熱蒸気である（すなわち、湿り蒸気ではない）と判定してよい。例えば、状態判定推定部１１０は、流体中の液体の蒸気曲線から、流体の圧力の測定値に対応する沸点を取得し、流体の温度の測定値が沸点を超える場合に、流体が過熱蒸気であると判定してよい。このような、流体の温度の測定値が流体の沸点を超える場合に、処理装置３０は、ステップＳ３３０に移行し、流体の温度の測定値が流体の沸点以下である場合に、処理装置３０は、ステップＳ３１０に移行してよい。

【0039】

ステップＳ３１０において、状態判定推定部１１０は、測定値取得部１００が取得した流体の測定値に基づいて、流体の状態が湿り蒸気であるか否かを判定する。状態判定推定部１１０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体が湿り蒸気であるかを推定する湿り蒸気判定モデルを用いて、複数の測定値の少なくとも１つに基づいて流体が湿り蒸気であるかを判定してよい。湿り蒸気判定モデルは、ロジスティク回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、分類木、変化点検知、ｋ近傍法、又はｋ平均法等の判定結果を出力するモデルであってよい。

【0040】

また、状態判定推定部１１０は、測定値取得部１００が取得した流体の温度の測定値が流体の沸点未満であることに応じて、流体の状態が湿り蒸気である（すなわち、過熱蒸気ではない）と判定してもよい。この場合、状態判定推定部１１０は、蒸気曲線を用いて流体の状態を判定してよい。

【0041】

状態判定推定部１１０は、ステップＳ３０５及びステップＳ３１０により、流体の状態が湿り蒸気であるか否かを、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて判定する。状態判定推定部１１０は、ステップＳ３０５において流体が過熱蒸気ではないと判定しステップＳ３１０において流体が湿り蒸気であると判定すると、ステップＳ３２０に移行し、流体が湿り蒸気ではないと判定すると、ステップＳ３３０に移行してよい。

【0042】

ステップＳ３２０において、状態判定推定部１１０は、ステップＳ３０５及びステップＳ３１０により流体の状態が湿り蒸気であると判定した場合に、測定値取得部１００が取得した複数の測定値の少なくとも１つに基づいて、流体の状態が、層状流、層状波状流、又は環状噴霧流のいずれであるかを推定する。状態判定推定部１１０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体の状態を推定する第１モデルを用いて、流体の流動様式を推定してよい。第１モデルは、分類モデルであってよく、ロジスティク回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、分類木、変化点検知、ｋ近傍法、又はｋ平均法等のモデルであってよい。

【0043】

ステップＳ３２５において、選択部１２０は、液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する複数の演算から、状態判定推定部１１０が推定した流体の状態に応じた演算を選択する。選択部１２０は、液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する複数の第２モデルから、流体の状態に応じた第２モデルを選択してよい。選択部１２０は、層状流に対応する第２モデル、層状波状流に対応する第２モデル、又は環状噴霧流に対応する第２モデルのうち、状態判定推定部１１０が推定した流体の流動様式に対応する第２モデルを選択してよい。複数の第２モデルは、対応する流動様式毎に学習処理で生成されたものであってよく、互いに異なるものであってよい。選択部１２０は、予め学習処理部１４０により生成された複数の第２モデルを格納してよい。

【0044】

第２モデルは、回帰モデルであってよく、重回帰分析、ニューラルネットワーク、サポートベクトル回帰、ガウス過程回帰、回帰木、自己回帰モデル、ロジスティク回帰、分類木，変化点検知、ｋ近傍法、又はｋ平均法等のモデルであってよい。ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、又は長短記憶型ニューラルネットワークを含んでよい。渦流量計で測定された圧電素子の信号強度、密度、及び渦周波数は、乾き度又は液体量との間に相関関係があるため、第２モデルは、少なくとも、信号強度、密度、又は渦周波数のうち少なくとも１つの入力に応じて、乾き度又は液体量を出力する回帰モデルであってよい。一例として、渦流量計から取得される信号強度、密度、又は渦周波数のうち少なくとも１つから算出される流体の流量と流体の乾き度又は液体量との間に相関関係があるため、第２モデルは、渦流量計から取得する信号強度、密度、又は渦周波数のうち少なくとも１つを入力として、流体の乾き度又は液体量を出力することができる。なお、第２モデルは、流体に関する複数の測定値（例えば信号強度、密度、又は渦周波数のうち少なくとも１つ）を訓練データ、当該複数の測定値に対応する乾き度又は液体量を教師データとして用いて学習処理により生成されてよい。

【0045】

ステップＳ３３０において、流体品質推定部１３０は、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定する。流体品質推定部１３０は、複数の測定値を選択部１２０が選択した第２モデルに入力することに応じて出力された液体量又は乾き度の少なくともいずれかを、推定結果としてよい。流体品質推定部１３０は、測定値取得部１００が取得した全ての種類の測定値を第２モデルに入力してよく、又は、測定値取得部１００が取得した複数の測定値のうち予め定められた種類の測定値を第２モデルに入力してよい。流体品質推定部１３０は、液体量又は乾き度の一方を推定し、当該推定した一方から液体量又は乾き度の他方を算出してもよい。

【0046】

流体品質推定部１３０は、ステップＳ３０５又はＳ３１０において状態判定推定部１１０が流体の状態が湿り蒸気ではないと判定した場合に、流体に関する液体量が０である又は乾き度が１００％であると推定してよい。流体品質推定部１３０は、流体が過熱蒸気である又は湿り蒸気でないと状態判定推定部１１０により判定されたため、液体量０又は乾き度１００％を推定結果としてよい。この場合、流体品質推定部１３０は、複数の測定値から、過熱蒸気のエンタルピー又は熱量を、流体に関する推定結果として算出してよい。

【0047】

ステップＳ３３５において、出力部１５０は、流体品質推定部１３０の推定結果を外部装置４０に出力する。出力部１５０は、推定結果を外部装置４０に表示させるための表示データを出力してよい。また、出力部１５０は、推定結果を外部装置４０のアラーム等でユーザに通知するデータを出力してもよい。一例として、出力部１５０は、推定結果である液体量又は乾き度が予め定められた閾値を超える又は予め定められた閾値以下である場合に、外部装置４０のアラームでユーザに通知するデータを出力してもよい。予め定められた閾値は、ユーザ等により予め設定されてよい。また、出力部１５０は、推定結果に応じたプラントの制御を行うための制御データを外部装置４０に出力し、外部装置４０は、当該制御データに応じてプラントの制御を行ってよい。

【0048】

図４は、第１モデルの例を説明する説明図である。図４の例において第１モデルは、ニューラルネットワークのモデルであり、各ノードを円で表す。第１モデルは、入力層の各ノードに、渦流量計及び他のセンサから測定値取得部１００が取得した流体に関する測定値（渦周波数、流速、信号振幅、圧力、及び温度）が入力され、出力層のノードに、流体の流動様式の推定結果を出力する。出力層の３つのノードは、それぞれ、層状流についての計算結果（例えば、流体が層状流である確率）が出力されるノード、層状波状流についての計算結果（例えば、流体が層状波状流である確率）が出力されるノード、及び環状噴霧流についての計算結果（例えば、流体が環状噴霧流である確率）が出力されるノードである。

【0049】

第１モデルの中間層は、任意の層数及びニューロン数が設定されてよい。第１モデルの活性化関数は、ランプ関数、シグモイド関数、双曲線正接関数等の一般的な非線形関数が設定されてよい。誤差逆伝播法の観点から、出力層には、多値分類時にソフトマックス関数が設けられてよい。

【0050】

第１モデルは、入力層に測定値が入力されることに応じて、中間層のノード間に割り当てられた重みに応じた計算結果が出力層のノードに出力され、状態判定推定部１１０は、最も確率が高い流動様式を流体の状態として出力してよい。なお、状態判定推定部１１０は、各測定値を予め定められた範囲に正規化して、正規化した値を入力層の各ノードに入力してもよい。測定値は、学習処理部１４０は、複数の測定値のデータ群を訓練データとし、測定値に関する流動様式を教師データとして用いて学習処理を行い、重みを最適化することにより、第１モデルを生成してよい。学習処理部１４０が用いる各流動様式における複数の測定値は、実験、シミュレーション、又はプラントの操業等により予め得られたデータであってよい。

【0051】

なお、第１モデルは、入力層のノードを少なくとも１つ有し、入力層のノードに、測定値取得部１００が取得した流体に関する複数の測定値のうちの全て又は一部が入力されてよい。また、湿り蒸気判定モデルについても、第１モデルと同様のモデルであってよく、また、第１モデルと同様に学習処理されてよい。

【0052】

図５は、第２モデルの例を説明する説明図である。図５の例において第２モデルは、ニューラルネットワークのモデルであり、各ノードを円で表す。第２モデルは、入力層の各ノードに、渦流量計及び他のセンサから測定値取得部１００が取得した流体に関する測定値（渦周波数、流速、信号振幅、圧力、及び温度）が入力され、出力層のノードに、流体の液体量又は乾き度を出力する。第２モデルの中間層は、任意の層数及びニューロン数が設定されてよい。第２モデルの活性化関数は、ランプ関数、シグモイド関数、双曲線正接関数等の一般的な非線形関数が設定されてよい。誤差逆伝播法の観点から、出力層には、多値分類時にソフトマックス関数が設けられてよい。

【0053】

第２モデルは、入力層に測定値が入力されることに応じて、中間層のノード間に割り当てられた重みに応じた計算結果（液体量又は乾き度）が出力層のノードに出力され、流体品質推定部１３０は、当該出力された液体量又は乾き度を推定結果として出力してよい。なお、流体品質推定部１３０は、各測定値を予め定められた範囲に正規化して、正規化した値を入力層の各ノードに入力してもよい。学習処理部１４０は、流動様式毎に得られた複数の測定値のデータ群を訓練データとして用いて学習処理を行い、重みを最適化することにより、第２モデルを生成してよい。学習処理部１４０は、流体が層状流である場合の複数の測定値を訓練データとして用いて層状流に対応する第２モデルを生成してよい。学習処理部１４０は、流体が層状波状流である場合の複数の測定値を訓練データとして用いて層状波状流に対応する第２モデルを生成してよい。学習処理部１４０は、流体が環状噴霧流である場合の複数の測定値を訓練データとして用いて環状噴霧流に対応する第２モデルを生成してよい。学習処理部１４０が用いる各流動様式における複数の測定値は、実験、シミュレーション、又はプラントの操業等により予め得られたデータであってよい。

【0054】

なお、第２モデルは、入力層のノードを少なくとも１つ有し、入力層のノードに、測定値取得部１００が取得した流体に関する複数の測定値のうちの全て又は一部が入力されてもよい。

【0055】

本実施形態における処理装置３０は、流体の状態を推定し、流体の状態に対応するモデルを用いて液体量又は乾き度を推定できるため、推定精度が高い。

【0056】

なお、流体品質推定部１３０は、測定値と液体量又は乾き度との関係を規定する関数又はテーブルを用いて演算を行ってもよい。

【0057】

また、処理装置３０は、学習処理部１４０を有さなくてよく、処理装置３０は、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体の状態を推定するための、外部の学習装置で生成された第１モデル、および推定した流体の状態に応じて、流体に関する複数の測定値の少なくとも１つから、流体に関する液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定するための、外部の学習装置で生成された第２モデルを予め記憶してよい。この場合、状態判定推定部１１０は、記憶された第１モデルを用いて流体の状態を推定し、流体品質推定部１３０は、記憶された第２モデルを用いて液体量又は乾き度の少なくともいずれかを推定してよい。当該学習装置は、上記本実施形態の学習処理部１４０を少なくとも備えるものであればよい。学習装置は、ＰＣ等のコンピュータ又はクラウド等の外部装置に含まれてよい。

【0058】

また、本発明の様々な実施形態は、フローチャート及びブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階又は（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階及びセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、及び他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0059】

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャート又はブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0060】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0061】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能な処理装置のプロセッサ又はプログラマブル回路に対し、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャート又はブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0062】

図６は、本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作又は当該装置の１又は複数のセクションとして機能させることができ、又は当該操作又は当該１又は複数のセクションを実行させることができ、及び／又はコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

【0063】

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、及びディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、及びＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０及びキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

【0064】

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０及びＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

【0065】

通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラム又はデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0066】

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。

【0067】

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１又はＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、又はＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0068】

例えば、通信がコンピュータ２２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

【0069】

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

【0070】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0071】

上で説明したプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上又はコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

【0072】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0073】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0074】

１０ システム
２０ 機器
３０ 処理装置
４０ 外部装置
１００ 測定値取得部
１１０ 状態判定推定部
１２０ 選択部
１３０ 流体品質推定部
１４０ 学習処理部
１５０ 出力部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】