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(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】P2024070013
(43)【公開日】2024-05-22
(54)【発明の名称】情報処理装置、劣化推定方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G01N 11/00 20060101AFI20240515BHJP
G01N 11/12 20060101ALI20240515BHJP
【ＦＩ】
G01N11/00 C
G01N11/12 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022180339
(22)【出願日】2022-11-10
(71)【出願人】
【識別番号】000004444
【氏名又は名称】ＥＮＥＯＳ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100105924
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 賢樹
(72)【発明者】
【氏名】小早川 尚之
(57)【要約】
【課題】タンク内に保管されるアスファルトの劣化度を推定する。
【解決手段】情報処理装置１０は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータ２０と、タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データ２２とを用いて、タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する劣化割合算出部３０と、算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過によるタンク内のアスファルトの劣化度を推定する劣化度推定部３４と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】情報処理装置１０は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータ２０と、タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データ２２とを用いて、タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する劣化割合算出部３０と、算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過によるタンク内のアスファルトの劣化度を推定する劣化度推定部３４と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、前記タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する劣化割合算出部と、
前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定する劣化度推定部と、を備える情報処理装置。
前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定する劣化度推定部と、を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記推定される劣化度と、アスファルトの針入度試験の測定値に関する針入度データとを用いて、前記所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの針入度の低下量を推定する針入度推定部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記針入度推定部は、前記タンク内のアスファルトの初期針入度を用いて、前記所定期間の経過後の前記タンク内のアスファルトの針入度を推定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記タンク内のアスファルトの温度に関する温度データを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの劣化速度を算出する劣化速度算出部をさらに備え、
前記劣化度推定部は、前記算出される劣化速度をさらに用いて前記劣化度を推定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記劣化度推定部は、前記算出される劣化速度をさらに用いて前記劣化度を推定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記劣化速度算出部は、アスファルトの加熱試験において測定される針入度の温度依存性に基づいて、前記タンク内のアスファルトの温度に応じた劣化速度を算出する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記劣化割合算出部は、前記タンク内にて空気と接触する部分のアスファルトの量を、前記タンク内のアスファルトの保管量で除算することにより前記劣化割合を算出する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記劣化割合算出部は、前記タンク内のアスファルトの液面にて空気と接触する部分のアスファルトの量を、前記タンク内のアスファルトの保管量で除算した液面劣化割合を算出し、
前記劣化度推定部は、前記液面劣化割合を用いて前記劣化度を推定する、請求項６に記載の情報処理装置。
前記劣化度推定部は、前記液面劣化割合を用いて前記劣化度を推定する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記タンク内のアスファルトの保管温度を用いて、前記液面にてアスファルトが劣化する液面劣化速度を算出する劣化速度算出部をさらに備え、
前記劣化度推定部は、前記液面劣化割合および前記液面劣化速度を用いて、前記劣化度を推定する、請求項７に記載の情報処理装置。
前記劣化度推定部は、前記液面劣化割合および前記液面劣化速度を用いて、前記劣化度を推定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記劣化割合算出部は、前記タンクの吐出口から前記タンク内のアスファルトの液面に向けて注入される過程において空気と接触する部分のアスファルトの量を、前記タンク内のアスファルトの保管量で除算することにより吐出劣化割合を算出し、
前記劣化度推定部は、前記吐出劣化割合をさらに用いて前記劣化度を推定する、請求項６に記載の情報処理装置。
前記劣化度推定部は、前記吐出劣化割合をさらに用いて前記劣化度を推定する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記劣化割合算出部は、前記吐出口の形状、前記吐出口のサイズ、前記吐出口におけるアスファルトの吐出量、および前記液面から前記吐出口までの高さの少なくとも一つに応じて前記吐出劣化割合を算出する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記吐出口におけるアスファルトの吐出温度を用いて、前記吐出口から前記液面に向けて注入される過程においてアスファルトが劣化する吐出劣化速度を算出する劣化速度算出部をさらに備え、
前記劣化度推定部は、前記吐出劣化割合および前記吐出劣化速度を用いて、前記劣化度を推定する、請求項９に記載の情報処理装置。
前記劣化度推定部は、前記吐出劣化割合および前記吐出劣化速度を用いて、前記劣化度を推定する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記劣化度推定部は、前記所定期間内において前記吐出口からアスファルトが吐出される累計時間をさらに用いて、前記劣化度を推定する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項13】
アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、前記タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出することと、
前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定することと、を備える劣化推定方法。
前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定することと、を備える劣化推定方法。
【請求項14】
アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、前記タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する機能と、
前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定する機能と、をコンピュータに実現させるプログラム。
前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定する機能と、をコンピュータに実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、情報処理装置、劣化推定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
アスファルトの性状を示す指標の一つとして、アスファルトの硬さを示す針入度がある。舗装用アスファルトは、品質規格（例えば、ＪＩＳ Ｋ２２０７）で定められる針入度の数値範囲に応じて１０種類のアスファルトに分類される。アスファルトの製造所では、針入度別に用意されるタンク内にアスファルトが保管される。出荷頻度の少ないアスファルトの場合、タンク内でアスファルトが劣化することにより、針入度が低下して所定の数値範囲から外れてしまうことが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００７－２１１１７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
タンク内でアスファルトを長期保管すると、アスファルトの針入度が低下することが経験的に知られている。しかしながら、アスファルトの劣化を評価するための適切なモデルがないため、アスファルトの劣化度を原理的かつ定量的に把握することが難しかった。
【0005】
本開示のある態様の例示的な目的の一つは、タンク内に保管されるアスファルトの劣化度を推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示のある態様の情報処理装置は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する劣化割合算出部と、算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過によるタンク内のアスファルトの劣化度を推定する劣化度推定部と、を備える。
【0007】
本開示の別の態様は、劣化推定方法である。この方法は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出することと、算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過によるタンク内のアスファルトの劣化度を推定することと、を備える。
【0008】
本開示のさらに別の態様は、プログラムである。このプログラムは、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する機能と、算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過によるタンク内のアスファルトの劣化度を推定する機能と、をコンピュータに実現させる。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、タンク内に保管されるアスファルトの劣化度を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施の形態に係る保管装置の構成を模式的に示す図である。
【図2】実施の形態に係る情報処理装置の構成を模式的に示す図である。
【図3】加熱試験にて測定される針入度の加熱時間依存性の一例を示すグラフである。
【図4】複数の加熱温度に設定した加熱試験にて測定される針入度の一例を示す表である。
【図5】加熱試験にて測定される針入度の加熱温度依存性の一例を示すグラフである。
【図6】針入度の推定結果の一例を示すグラフである。
【図7】針入度の推定値と実測値を比較したグラフである。
【図8】実施の形態に係る劣化推定方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
本開示の概要を説明する。本開示は、タンク内に保管されるアスファルトの劣化度を推定する技術に関し、特に、アスファルトの針入度の低下量を推定する技術に関する。アスファルトの保管施設では、加熱して液状にした溶融アスファルトがタンク内に保管されることがある。タンク内の溶融アスファルトは、タンク内の空気に触れることによって熱劣化し、アスファルトの針入度が低下すると考えられる。本開示では、タンクの構造に関するタンクデータと、タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出し、算出した劣化割合を用いてアスファルトの劣化度を推定する。本開示によれば、タンク構造や保管量に応じて、タンク内にて空気と接触する部分のアスファルトの割合を算出することにより、劣化度の推定精度を向上できる。
【0012】
本開示における情報処理装置または方法の主体は、コンピュータを備える。このコンピュータがコンピュータプログラムを実行することによって、本開示における装置または方法の主体の機能が実現される。コンピュータは、コンピュータプログラムにしたがって動作するプロセッサを主なハードウェア構成として備える。プロセッサは、コンピュータプログラムを実行することによって機能を実現することができれば、その種類は問わない。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ、ＬＳＩ等）を含む一つまたは複数の電子回路で構成される。コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能なＲＯＭ、光ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的な記録媒体に記録される。コンピュータプログラムは、記録媒体に予め格納されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
【0013】
以下、本開示の技術を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図に示す各部の縮尺や形状は、説明を容易にするために便宜的に設定されており、特に言及がない限り限定的に解釈されるものではない。また、本明細書または請求項中に「第１」、「第２」等の用語が用いられる場合には、特に言及がない限り、いかなる順序や重要度を表すものでもなく、ある構成と他の構成とを区別するためのものである。
【0014】
図１は、実施の形態に係る保管装置９０の構成を模式的に示す図である。保管装置９０は、アスファルト８０を保管するための設備であり、アスファルト８０の製造工場や配送拠点などに設置される。保管装置９０は、自動車や船などの移動体に搭載されてもよい。保管装置９０は、劣化度の推定対象となるアスファルト８０を保管する。
【0015】
保管装置９０は、タンク５０と、受入口５２と、取出口５４と、吐出口５６と、循環ライン５８と、ポンプ６０と、タンクヒータ６２と、ラインヒータ６４と、攪拌機６６と、タンク温度センサ６８と、ライン温度センサ７０と、レベルセンサ７２とを備える。
【0016】
タンク５０は、アスファルト８０を収容する内部空間を有する。タンク５０の内部空間は、例えば円柱状であり、円柱の軸方向がタンク５０の高さ方向Ｈと一致するように配置される。なお、タンク５０の形状や配置は、特に限られない。例えば、タンク５０の内部空間は、楕円柱状や多角柱状であってもよいし、球状であってもよい。タンク５０の内部空間が柱状の場合、柱の軸方向が水平方向となるようにタンク５０が設置されてもよい。
【0017】
受入口５２は、新たなアスファルトをタンク５０の内部に注入するために用いられる。取出口５４は、タンク５０内で保管されたアスファルト８０を外部に取り出すために用いられる。吐出口５６は、取出口５４からタンク５０の外部に取り出されたアスファルト８０を、循環ライン５８を介してタンク５０の内部に戻すために用いられる。取出口５４の下流側にはポンプ６０が接続されている。ポンプ６０を駆動することにより、取出口５４、循環ライン５８および吐出口５６を通じて、タンク５０内のアスファルト８０を循環させることができる。
【0018】
受入口５２、取出口５４および吐出口５６は、タンク５０の任意の位置に設けることができ、例えば、タンク５０の側部５０ａに設けることができる。図１の例において、受入口５２および取出口５４は、タンク５０の底部５０ｂの近傍の位置に設けられ、吐出口５６は、タンク５０の底部５０ｂから所定の高さｈＡの位置に設けられる。
【0019】
タンクヒータ６２は、タンク５０の側部５０ａや底部５０ｂに設けられる。タンクヒータ６２は、タンク５０内のアスファルト８０を加熱し、アスファルト８０の保管に適した温度（保管温度ともいう）が維持されるようにする。保管温度は、例えば、１４０℃～２００℃程度である。ラインヒータ６４は、循環ライン５８に設けられる。ラインヒータ６４は、循環ライン５８を流れるアスファルト８０を加熱し、アスファルト８０のライン輸送に適した温度（輸送温度ともいう）となるようにする。輸送温度は、保管温度よりも高く設定されることが多い。輸送温度は、例えば、１８０℃～２３０℃程度である。
【0020】
攪拌機６６は、タンク５０の内部に設けられ、タンク５０内のアスファルト８０を撹拌する。攪拌機６６を駆動することにより、タンク５０内のアスファルト８０を循環させ、タンク５０内のアスファルト８０の性状が均一となるようにする。なお、タンク５０の内部に攪拌機６６が設けられない構成としてもよい。この場合、タンクヒータ６２の加熱による熱対流によってタンク５０内のアスファルト８０を撹拌してもよいし、循環ライン５８を用いたアスファルト８０の循環流によってタンク５０内のアスファルト８０を撹拌してもよい。
【0021】
タンク温度センサ６８は、タンク５０の内部に設けられ、タンク５０内に保管されるアスファルト８０の保管温度を測定する。ライン温度センサ７０は、循環ライン５８に設けられ、循環ライン５８を流れるアスファルト８０の輸送温度を測定する。アスファルト８０の温度を測定する方法は特に問わず、任意の公知技術を用いることができる。
【0022】
レベルセンサ７２は、タンク５０内のアスファルト８０の液面８２の高さｈを測定するために用いられる。レベルセンサ７２は、例えば、タンク５０の内部空間の天井部５０ｃに設けられ、レベルセンサ７２から液面８２までの距離ｄを測定する。タンク５０の底部５０ｂからレベルセンサ７２までの既知の高さｈ０から測定される距離ｄを減算することにより、アスファルト８０の液面８２の高さｈ＝ｈ０－ｄを得ることができる。なお、液面８２の高さｈを測定する方法は特に問わず、任意の公知技術を用いることができる。
【0023】
タンク５０の内部空間の上方には空気７８が存在する。タンク５０内に保管されるアスファルト８０は、タンク５０内の空気と接触することにより酸化して劣化する。アスファルト８０の劣化は、主に、液面近傍部８４および吐出流部８６にて生じると考えられる。液面近傍部８４は、液面８２の近傍に存在する部分であり、液面８２からの所定の深さｈ１の範囲に存在する部分である。吐出流部８６は、吐出口５６から液面８２に向けて空気７８を通過するアスファルト８０の流れを構成する部分である。
【0024】
本実施の形態では、液面近傍部８４および吐出流部８６における劣化度を推定することにより、タンク５０内のアスファルト８０の全体の劣化度を推定する。以下、このような劣化度を推定する情報処理装置について説明する。
【0025】
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１０の機能構成を模式的に示す図である。情報処理装置１０は、取得部１２と、記憶部１４と、演算部１６と、出力部１８とを備える。情報処理装置１０は、ネットワーク４０を介してユーザ端末４２およびローカル装置４４と接続する。
【0026】
本開示のブロック図で示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサやＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現される。ここでは、ハードウェアおよびソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックを描いている。これらの機能ブロックは、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって、いろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【0027】
図２に示す複数の機能ブロックのうち少なくとも一部の機能ブロックの機能を実装したコンピュータプログラムが、１台または複数台のコンピュータのストレージにインストールされてもよい。１台または複数台のコンピュータのＣＰＵは、自機にインストールされたコンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することにより、図２に示す複数の機能ブロックの機能を発揮してもよい。
【0028】
また、図２に示す複数の機能ブロックの機能は、１台のコンピュータにより実行されてもよく、複数台のコンピュータにより分散して実行されてもよい。図２に示す複数の機能ブロックの機能が複数台のコンピュータにより分散して実行される場合、それら複数台のコンピュータは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネットを含む通信網を介してデータを送受信してもよい。
【0029】
情報処理装置１０は、例えば、サーバである。情報処理装置１０は、ワークステーションまたはパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータであってもよい。情報処理装置１０は、スマートフォンまたはタブレット型コンピュータ等の携帯端末であってもよい。情報処理装置１０は、ネットワーク４０を介してユーザ端末４２にコンピュータ資源を提供するよう構成されるクラウド型のサーバであってもよい。
【0030】
ネットワーク４０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、無線基地局によって構築される各種移動通信システム含む通信網で構成される。移動通信システムとしては、例えば、３Ｇ、４Ｇまたは５Ｇなどの移動通信システム、ＬＴＥ（Long Term Evolution）および所定のアクセスポイントによってよってインターネットに接続可能な無線ネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））が挙げられる。
【0031】
ユーザ端末４２は、例えば、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータである。ユーザ端末４２は、スマートフォンまたはタブレット型コンピュータ等の携帯端末であってもよい。ユーザ端末４２は、例えば、保管装置９０を備える工場や拠点等で使用される。
【0032】
ローカル装置４４は、例えば、サーバである。ローカル装置４４は、ワークステーションまたはパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータであってもよい。ローカル装置４４は、例えば、保管装置９０を備える工場や拠点等に設置される。ローカル装置４４は、保管装置９０に設けられるセンサ等からデータを取得して記憶する。ローカル装置４４は、ネットワーク４０を介してユーザ端末４２にコンピュータ資源を提供するよう構成されるクラウド型のサーバであってもよい。この場合、ローカル装置４４は、ユーザ端末４２が設置される工場や拠点から離れた拠点に設置されてもよい。
【0033】
保管装置９０からのデータは、ローカル装置４４およびネットワーク４０を介して情報処理装置１０に送信される。保管装置９０からのデータは、ローカル装置４４を介さずに、ネットワーク４０を介して情報処理装置１０に直接送信されてもよい。
【0034】
取得部１２は、ネットワーク４０を介してユーザ端末４２やローカル装置４４から各種データを取得する。取得部１２は、保管装置９０から各種データを取得してもよい。取得部１２は、情報処理装置１０に接続されるキーボードやマウスといった任意の入力装置を通じてユーザが入力するデータを取得してもよい。
【0035】
記憶部１４は、演算部１６が実行する処理に必要なデータを記憶する。記憶部１４は、取得部１２が取得するデータを記録して管理する。記憶部１４は、タンクデータ２０と、保管量データ２２と、温度データ２４と、イベントデータ２６と、針入度データ２８とを記憶する。
【0036】
タンクデータ２０は、アスファルト８０が保管されるタンク５０の構造に関するデータである。タンクデータ２０は、タンク５０の種類、タンク５０の形状、タンク５０のサイズ、タンク５０に付帯する設備等に関するデータを含む。
【0037】
タンクデータ２０は、液面近傍部８４の容積Ｖ１の算出に必要なデータを含む。液面近傍部８４の容積Ｖ１は、液面８２の表面積Ｓ１と液面近傍部８４の厚さｈ１の積に相当し、Ｖ１＝Ｓ１・ｈ１である。液面８２の表面積Ｓ１は、タンク５０が円柱形状である場合、タンク５０の内部空間の直径φ１を用いて、Ｓ１＝π（φ１／２）２と表すことができる。タンクデータ２０は、液面８２の表面積Ｓ１を算出するためのタンク５０の直径φ１の数値データを含む。
【0038】
タンク５０が円柱形状ではない場合や不規則な形状をしている場合、液面８２の高さｈに応じて液面８２の表面積Ｓ１が可変となりうる。この場合、タンクデータ２０は、液面８２の高さｈを変数とする液面８２の表面積Ｓ１（ｈ）の算出に必要なデータを含む。タンクデータ２０は、Ｓ１（ｈ）の算出に必要なタンク５０の形状やサイズに関する数値データを含んでもよい。タンクデータ２０は、液面８２の表面積Ｓ１と高さｈを対応付ける関数やテーブルに関するデータを含んでもよい。
【0039】
タンクデータ２０は、吐出流部８６の容積Ｖ２の算出に必要なデータを含む。吐出流部８６の容積Ｖ２は、例えば、吐出流部８６の中央の軌跡である放物線の長さＬを有し、吐出口５６の内径φ２の円を底面積とする円柱の体積で近似することができ、Ｖ２＝π（φ２／２）２・Ｌと近似できる。放物線の長さＬは、吐出流部８６の流速ｖおよび液面８２から吐出口５６までの高さｈ２を用いて、以下の式（１）で算出できる。
ここで、ｇは、重力加速度である。吐出流部８６の流速ｖは、吐出口５６の流量ｆを用いて、ｖ＝ｆ／｛π（φ２／２）２｝と表すことができる。液面８２から吐出口５６までの高さｈ２は、吐出口５６の高さｈＡおよび液面８２の高さｈを用いて、ｈ２＝ｈＡ－ｈと表すことができる。タンクデータ２０は、吐出流部８６の容積Ｖ２の算出に必要なデータとして、例えば、吐出口５６の内径φ２、吐出口５６の流量ｆ、および吐出口５６の高さｈＡの数値データを含むことができる。
【数1】
【0040】
吐出流部８６の容積Ｖ２は、吐出口５６の流量ｆと吐出口５６から液面８２までの落下時間ｔＡの積で近似することができ、Ｖ２＝ｆ・ｔＡと近似できる。落下時間ｔＡは、液面８２から吐出口５６までの高さｈ２を用いて、ｔＡ＝√（２ｈ２／ｇ）と表すことができる。ここで、ｇは、重力加速度である。
【0041】
保管量データ２２は、タンク５０内のアスファルト８０の保管量に関するデータを含み、タンク５０内のアスファルト８０の全容積Ｖ０に関するデータを含む。タンク５０が円柱形状である場合、タンク５０の直径φ１および液面８２の高さｈを用いて、Ｖ０＝π（φ１／２）２・ｈと表すことができる。タンク５０内のアスファルト８０の全容積Ｖ０は、液面８２の高さｈに比例し、液面８２の高さｈによって保管量を表すことができる。したがって、保管量データは、液面８２の高さｈを示すデータでもよく、レベルセンサ７２によって測定される距離ｄを示すデータでもよい。保管量データ２２は、所定の時間間隔（例えば、１時間や１日）ごとに取得されるアスファルト８０の保管量の時系列データであってもよい。
【0042】
温度データ２４は、タンク５０内のアスファルト８０の温度に関するデータである。温度データ２４は、例えば、タンク温度センサ６８によって測定される保管温度のデータと、ライン温度センサ７０によって測定される輸送温度のデータとを含む。温度データ２４は、所定の時間間隔（例えば、１時間や１日）ごとに取得されるアスファルト８０の温度の時系列データであってもよい。
【0043】
イベントデータ２６は、タンク５０におけるアスファルト８０の受入および取出に関するデータである。イベントデータ２６は、受入口５２を通じて受け入れたアスファルトに関するデータを含み、例えば、受入ＩＤをキーとして、受入日時や受入量を示すデータを含む。イベントデータ２６は、取出口５４を通じて取り出したアスファルトに関するデータを含み、例えば、取出ＩＤをキーとして、取出日時や取出量を示すデータを含む。イベントデータ２６は、循環ライン５８によるアスファルト８０の循環の開始日時、停止日時、循環量を示すデータを含んでもよい。
【0044】
針入度データ２８は、アスファルトの針入度試験の測定値に関するデータである。針入度データ２８は、タンク５０に受け入れる前のアスファルトやタンク５０から取り出した後のアスファルトに対して実施した針入度試験の測定値を含む。針入度試験は、ＪＩＳ Ｋ２２０７（石油アスファルト）に準拠して測定することができる。針入度は、所定温度（２５℃）のアスファルト試料中に規定の針が垂直に進入した長さの０．１ｍｍを１として表され、１／１０ｍｍを単位とする。
【0045】
針入度データ２８は、アスファルトの加熱試験において測定される針入度に関するデータを含む。加熱試験は、ＪＩＳ Ｋ２２０７（石油アスファルト）に定められる薄膜加熱試験に準拠して測定することができる。薄膜加熱試験では、膜厚３．２ｍｍのアスファルト試料を１６３℃の恒温空気槽中で５時間加熱し、加熱前後に測定されるアスファルト試料の針入度を測定する。アスファルト試料の加熱前の針入度ＰＢに対する加熱後の針入度ＰＡの比率ｒ＝ＰＡ／ＰＢは、針入度残留率と呼ばれる。なお、ＪＩＳに定められる薄膜加熱試験の代わりに、回転式薄膜加熱試験を用いることもできる。
【0046】
図３は、加熱試験にて測定される針入度の時間依存性を示すグラフである。図３は、ＪＩＳ Ｋ２２０７に準拠した薄膜加熱試験の結果であり、膜厚３．２ｍｍのアスファルト試料を１６３℃の恒温空気槽中で加熱したときの加熱後の針入度を示す。図３の例は、加熱時間を１時間～５時間の範囲で変化させた試験結果を示す。図３に示されるように、アスファルト試料の針入度は、加熱時間に対して線形的に低下することが分かる。したがって、アスファルト試料を加熱したときの単位時間（例えば１時間）あたりの針入度低下率ΔＰは、加熱時間によらずに一定とみなすことができる。言い換えれば、アスファルト試料を加熱したときの劣化速度は、加熱時間によらずに一定とみなすことができる。図３の近似直線の傾きによって表される針入度低下率ΔＰは、ΔＰ＝６．６（１／１０ｍｍ／ｈ）である。
【0047】
図４は、複数の加熱温度Ｔに設定した加熱試験にて測定される針入度の一例を示す表である。図４の例では、加熱温度Ｔを１２３℃、１４３℃、１６３℃、１８３℃および１９８℃に設定した。針入度Ｐは、膜厚３．２ｍｍのアスファルト試料を加熱温度Ｔに設定された恒温空気槽中で５時間加熱したときの加熱後の針入度を示す。針入度低下率ΔＰは、加熱前の初期針入度８５からの針入度低下量を加熱時間（５時間）で除算した値である。劣化速度βは、基準温度（１６３℃）における劣化速度βを１として、針入度低下率ΔＰを規格化したものである。ｌｎ（β）は、劣化速度βの自然対数である。図４に示されるように、アスファルト試料の針入度低下率ΔＰおよび劣化速度βは、加熱温度Ｔが高くなるほど大きくなる傾向にある。
【0048】
図５は、加熱試験にて測定される針入度の温度依存性の一例を示すグラフである。図５は、図４の加熱温度Ｔの逆数（１０００／Ｔ）を横軸とし、図４の劣化速度βの自然対数ｌｎ（β)を縦軸としたグラフである。図５の加熱温度Ｔの単位は、摂氏（℃）ではなく、ケルビン（Ｋ）である。図５に示されるように、加熱温度Ｔの逆数（１０００／Ｔ）とｌｎ（β）が比例関係にあることが分かる。したがって、劣化速度βは、アレニウスの式を用いて、β（Ｔ）＝Ａ・ｅｘｐ（－Ｅ／ＲＴ）と表現できる。針入度データ２８は、加熱試験にて測定される針入度の温度依存性に関するデータを含み、例えば、劣化速度βを算出するための係数ＡおよびＥ／Ｒの数値データを含むことができる。係数ＡおよびＥ／Ｒの具体値は、図５に示されるグラフから算出できる。
【0049】
針入度データ２８は、アスファルト試料の針入度低下率ΔＰおよび劣化速度β（Ｔ）に関するデータを含むことができる。針入度データ２８は、アスファルト試料の基準温度（例えば１６３℃）における針入度低下率ΔＰの数値データを含むことができる。針入度データ２８は、劣化速度β（Ｔ）を算出するための係数ＡおよびＥ／Ｒの数値データを含んでもよいし、劣化速度βと温度Ｔを対応付ける数値テーブルを含んでもよい。針入度データ２８は、複数のアスファルト試料に対する加熱試験から算出される針入度低下率ΔＰおよび劣化速度β（Ｔ）に関するデータを含んでもよい。
【0050】
図２に戻り、演算部１６は、劣化割合算出部３０と、劣化速度算出部３２と、劣化度推定部３４と、針入度推定部３６とを備える。
【0051】
劣化割合算出部３０は、タンク５０内におけるアスファルト８０の単位時間あたりの劣化割合を算出する。ここで、劣化割合とは、タンク５０内のアスファルト８０の総量に対する劣化が生じる部分の量の割合であり、空気７８と接触する部分の量の割合ということができる。アスファルト８０の量として容積を用いることができる。タンク５０内のアスファルト８０の総量に相当する総容積Ｖ０は、例えば、タンクデータ２０および保管量データ２２を用いて、Ｖ０＝π（φ１／２）２・ｈの式により算出できる。劣化割合は、後述するように、液面劣化割合Ｒ１と吐出劣化割合Ｒ２に分けて算出することもできる。
【0052】
劣化割合算出部３０は、液面近傍部８４の容積Ｖ１を算出し、タンク５０内のアスファルト８０の総容積Ｖ０で除算することにより、液面近傍部８４における液面劣化割合Ｒ１＝Ｖ１／Ｖ０を算出する。液面近傍部８４の容積Ｖ１は、タンクデータ２０および保管量データ２２を用いて、Ｖ１＝π（φ１／２）２・ｈ１の式により算出できる。ここで、液面近傍部８４の厚さｈ１として、薄膜加熱試験におけるアスファルト試料の厚さである３．２ｍｍの値を用いることができる。なお、液面近傍部８４の厚さｈ１は、３．２ｍｍ以外の値としてもよく、例えば、１ｍｍ以上１０ｍｍ以下の範囲で設定することができる。液面近傍部８４の厚さｈ１は、タンク５０内で保管されたアスファルト８０の針入度の実測値と推定値を一致させるための最適化手法を用いて適宜調整することができる。
【0053】
劣化割合算出部３０は、吐出流部８６の容積Ｖ２を算出し、タンク５０内のアスファルト８０の総容積Ｖ０で除算することにより、吐出流部８６における吐出劣化割合Ｒ２＝Ｖ２／Ｖ０を算出する。吐出流部８６の容積Ｖ２は、タンクデータ２０および保管量データ２２を用いて、Ｖ２＝π（φ２／２）２・Ｌの式により算出できる。吐出流部８６の容積Ｖ２は、タンクデータ２０および保管量データ２２を用いて、Ｖ２＝ｆ・√（２ｈ２／ｇ）の式により算出してもよい。
【0054】
なお、吐出流部８６の全体が劣化すると仮定するのではなく、吐出流部８６の表面近傍のみが劣化すると仮定して吐出劣化割合Ｒ２を算出してもよい。この場合、吐出流部８６の表面近傍の厚みをｈ３とすると、吐出流部８６の劣化に寄与する容積Ｖ３は、Ｖ３＝π（φ２／２）・Ｌ・ｈ３の式により算出できる。この場合、吐出劣化割合は、Ｒ２＝Ｖ３／Ｖ０となる。ここで、吐出流部８６の表面近傍の厚みｈ３は、薄膜加熱試験におけるアスファルト試料の厚さである３．２ｍｍの値を用いることができる。吐出流部８６の表面近傍の厚みｈ３は、３．２ｍｍ以外の値としてもよく、例えば、１ｍｍ以上１０ｍｍ以下の範囲で設定することができる。吐出流部８６の表面近傍の厚みｈ３は、タンク５０内で保管されたアスファルト８０の針入度の実測値と推定値を一致させるための最適化手法を用いて適宜調整することができる。
【0055】
劣化割合算出部３０は、吐出口５６よりも液面８２が上側に位置する場合、つまり、液面８２から吐出口５６までの高さｈ２が０以下（つまり、ｈ２≦０）となる場合、吐出劣化割合Ｒ２＝０とする。吐出口５６が液面８２よりも下側に位置する場合、液面８２の上方において空気７８と接触する吐出流部８６が存在しないためである。
【0056】
劣化速度算出部３２は、温度データ２４を用いて、アスファルト８０の劣化速度を算出する。劣化速度算出部３２は、タンク温度センサ６８によって測定される保管温度Ｔ１を用いて、液面近傍部８４における液面劣化速度β１を算出する。液面劣化速度β１は、温度データ２４および針入度データ２８を用いて、β１＝Ａ・ｅｘｐ（－Ｅ／ＲＴ１）の式により算出できる。劣化速度算出部３２は、ライン温度センサ７０によって測定される輸送温度Ｔ２を用いて、吐出流部８６における吐出劣化速度β２を算出する。吐出劣化速度β２は、温度データ２４および針入度データ２８を用いて、β２＝Ａ・ｅｘｐ（－Ｅ／ＲＴ２）の式により算出できる。
【0057】
劣化度推定部３４は、劣化割合算出部３０によって算出される劣化割合Ｒと、劣化速度算出部３２によって算出される劣化速度βと、経過時間ｔとを用いて、タンク５０内のアスファルト８０の劣化度Ｄを算出する。劣化度推定部３４は、液面劣化割合Ｒ１、液面劣化速度β１および保管期間に相当する保管時間ｔ１を用いて、液面近傍部８４に起因する第１劣化度Ｄ１をＤ１＝Ｒ１・β１・ｔ１の式により算出する。劣化度推定部３４は、吐出劣化割合Ｒ２、吐出劣化速度β２および保管期間内における吐出の累計時間ｔ２を用いて、吐出流部８６に起因する第２劣化度Ｄ２をＤ２＝Ｒ２・β２・ｔ２の式により算出する。劣化度推定部３４は、第１劣化度Ｄ１と第２劣化度Ｄ２を加算することにより、タンク５０内のアスファルト８０の全体の劣化度Ｄ＝Ｄ１＋Ｄ２を算出する。
【0058】
ここで、吐出の累計時間ｔ２とは、吐出流部８６が形成されている時間の累積値である。吐出流部８６が常時形成されている場合、吐出の累計時間ｔ２は、保管時間ｔ１と同じである。吐出流部８６が間欠的に形成されている場合、例えば、循環ライン５８による循環が一時的に停止する場合、吐出の累計時間ｔ２は、保管時間ｔ１よりも小さい。例えば、循環ライン５８による循環が所定時間ごとに開始と停止を繰り返す場合、吐出の累計時間ｔ２は、保管時間ｔ１の半分となる。保管時間ｔ１および吐出の累計時間ｔ２は、例えば、イベントデータ２６を用いて算出できる。
【0059】
劣化度推定部３４によって推定される劣化度Ｄは、基準温度（例えば１６３℃）での薄膜加熱試験における加熱時間に相当する指標である。つまり、劣化度Ｄは、劣化度Ｄに一致する加熱時間でアスファルト試料を基準温度（例えば１６３℃）で加熱したときの針入度の低下量に相当する劣化が生じることを意味する。劣化度Ｄは、劣化割合Ｒに比例しており、空気７８との接触により劣化する容積割合に応じて変化する。劣化度Ｄは、劣化速度βに比例しており、アスファルト８０の温度に依存する劣化速度βに応じて変化する。劣化度Ｄは、経過時間ｔに比例しており、経過時間ｔに応じて変化する。
【0060】
劣化度推定部３４は、保管量データ２２および温度データ２４の時系列データを用いて、劣化度Ｄを算出してもよい。劣化度推定部３４は、例えば、保管量データ２２および温度データ２４の取得タイミングごとに劣化度Ｄを算出することによって劣化度Ｄの時系列データを算出してもよい。劣化度推定部３４は、劣化度Ｄの時系列データを保管期間にわたって積分することにより、保管期間全体における劣化度Ｄを算出してもよい。
【0061】
劣化度推定部３４は、タンク５０内のアスファルト８０に対する加熱試験の測定値から求めた劣化速度βを用いてもよいし、タンク５０内のアスファルト８０とは異なるアスファルトに対する加熱試験の測定値から求めた劣化速度βを用いてもよい。例えば、アスファルトの種類に応じた劣化速度βを用いてもよく、アスファルトの初期針入度の数値範囲ごとに劣化速度βを算出しておき、タンク５０内のアスファルト８０の初期針入度に対応する劣化速度βを用いてもよい。
【0062】
針入度推定部３６は、劣化度推定部３４によって推定される劣化度Ｄと、針入度データ２８とを用いて、タンク５０内に保管されるアスファルト８０の針入度の低下量を推定する。針入度推定部３６は、劣化度Ｄに針入度低下率ΔＰを乗算することにより、針入度の低下量を算出する。劣化度Ｄは、薄膜加熱試験における加熱時間に相当するため、薄膜加熱試験における単位時間あたりの針入度低下率ΔＰを乗算することにより、針入度の低下量を算出できる。
【0063】
針入度推定部３６は、タンク５０内のアスファルト８０に対する加熱試験の測定値から求めた針入度低下率ΔＰを用いてもよいし、タンク内のアスファルト８０とは異なるアスファルトに対する加熱試験の測定値から求めた針入度低下率ΔＰを用いてもよい。例えば、アスファルトの種類に応じた針入度低下率ΔＰを用いてもよく、アスファルトの初期針入度の数値範囲ごとに針入度低下率ΔＰを算出しておき、タンク５０内のアスファルト８０の初期針入度に対応する針入度低下率ΔＰを用いてもよい。
【0064】
針入度推定部３６は、タンク５０内のアスファルト８０の初期針入度Ｐ０を用いて、タンク内のアスファルト８０の針入度Ｐを推定する。針入度推定部３６は、針入度Ｐ＝Ｐ０－Ｄ・ΔＰの式により算出できる。初期針入度Ｐ０は、タンク５０に受け入れる前のアスファルトの針入度試験の測定値を用いて算出できる。タンク５０内に存在する第１アスファルトに対し、受入口５２から第２アスファルトを注入して混合する場合、第１アスファルトの針入度Ｐ１と第２アスファルトの初期針入度Ｐ２を加重平均することにより、混合後のアスファルトの初期針入度Ｐ０を算出できる。ここで、第１アスファルトの針入度Ｐ１は、測定値であってもよいし、針入度推定部３６によって推定される推定値であってもよい。
【0065】
出力部１８は、演算部１６の処理結果を出力する。出力部１８は、ネットワーク４０を介してユーザ端末４２やローカル装置４４に処理結果を出力してもよいし、情報処理装置１０に接続されるディスプレイなどの任意の出力装置に処理結果を出力してもよい。出力部１８は、劣化度推定部３４によって推定される劣化度Ｄを出力してもよいし、針入度推定部３６によって推定される針入度Ｐを出力してもよい。出力部１８は、推定される劣化度Ｄや針入度Ｐの時系列データを出力してもよく、時間軸に対する劣化度Ｄや針入度Ｐを示すグラフデータを出力してもよい。出力部１８は、第１劣化度Ｄ１および第２劣化度Ｄ２のそれぞれの寄与を区別した推定結果を出力してもよい。出力部１８は、推定される劣化度Ｄまたは針入度Ｐが所定の閾値に達するタイミングを出力してもよい。
【0066】
図６は、針入度Ｐの推定結果の一例を示すグラフであり、出力部１８の出力結果の一例である。図６は、第１日時ｔＡから保管を開始したアスファルト８０の針入度Ｐの時系列データを示す。第２日時ｔＢは、現在日時であり、現在日時において推定される針入度Ｐ＝８４．６が表示される。第３日時ｔＣは、所定の閾値Ｐｔｈに到達する日時であり、図６の例では、Ｐｔｈ＝８０が設定されている。図６のグラフが表示されることにより、タンク５０内の現在の針入度の推定値を把握できるとともに、所定の閾値Ｐｔｈに到達するタイミングを把握できる。
【0067】
図７は、針入度の推定値と測定値を比較したグラフである。推定値は、針入度推定部３６によって推定される針入度の値であり、測定値は、タンク５０から取り出したアスファルト８０に対して針入度試験を実施することによって得られた値である。タンク５０内の保管期間は、プロットによって異なり、１週間から３ヶ月程度である。図７のグラフは、吐出流部８６による劣化の寄与があったプロットと、吐出流部８６による劣化の寄与がなかったプロットとを含む。図７の直線は、推定値と測定値が一致する傾きが１の直線である。図７の直線に沿ってプロットが並んでいることから、アスファルト８０の針入度を高い精度で推定できていることが分かる。
【0068】
図８は、実施の形態に係る劣化推定方法を示すフローチャートである。劣化割合算出部３０は、タンクデータ２０および保管量データ２２を用いて液面劣化割合Ｒ１を算出する（Ｓ１０）。劣化速度算出部３２は、温度データ２４を用いて液面劣化速度β１を算出する（Ｓ１２）。劣化度推定部３４は、液面劣化割合Ｒ１および液面劣化速度β１を用いて、所定期間経過後のアスファルト８０の第１劣化度Ｄ１を算出する（Ｓ１４）。
【0069】
タンク５０の吐出口５６の高さｈ２がタンク５０内のアスファルト８０の液面８２の高さｈより大きい（つまり、ｈ２＞ｈ）の場合（Ｓ１６のＹ）、劣化割合算出部３０は、タンクデータ２０および保管量データ２２を用いて吐出劣化割合Ｒ２を算出する（Ｓ１８）。劣化速度算出部３２は、温度データ２４を用いて吐出劣化速度β２を算出する（Ｓ２０）。劣化度推定部３４は、吐出劣化割合Ｒ２および吐出劣化速度β２を用いて、所定期間経過後のアスファルト８０の第２劣化度Ｄ２を算出する（Ｓ２２）。劣化度推定部３４は、イベントデータ２６をさらに用いて第２劣化度Ｄ２を算出してもよい。Ｓ１６において、タンク５０の吐出口５６の高さｈ２がタンク５０内のアスファルト８０の液面８２の高さｈ以下（つまり、ｈ２≦ｈ）の場合（Ｓ１６のＮ）、Ｓ１８～Ｓ２２の処理をスキップする。
【0070】
つづいて、針入度推定部３６は、針入度データ２８および算出した劣化度を用いて所定期間経過後のアスファルト８０の針入度を推定する（Ｓ２４）。針入度推定部３６は、第１劣化度Ｄ１および第２劣化度Ｄ２の双方が算出されている場合、第１劣化度Ｄ１と第２劣化度Ｄ２を加算した劣化度Ｄを用いて針入度Ｐを推定する。針入度推定部３６は、第２劣化度Ｄ２が算出されていない場合、第１劣化度Ｄ１を劣化度Ｄとし、劣化度Ｄを用いて針入度Ｐを推定する。
【0071】
以上、本開示を実施の形態に基づいて説明した。この実施の形態は例示であり、各構成要素あるいは各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【0072】
上述の実施の形態において、タンク５０内のアスファルト８０の温度が一定であり、温度依存性を考慮しなくてもよい場合、劣化速度βを用いずに劣化度Ｄを推定してもよい。
【0073】
上述の実施の形態では、タンク５０に一つの吐出口５６が設けられる場合について説明した。タンク５０に複数の吐出口５６が設けられる場合、複数の吐出口５６のそれぞれについて第２劣化度を算出して加算することにより、タンク５０内のアスファルト８０の全体の劣化度を推定してもよい。また、タンク５０に吐出口５６が設けられない場合、第２劣化度を用いず、第１劣化度のみを用いてタンク５０内のアスファルト８０の全体の劣化度を推定してもよい。
【0074】
実施の形態は、上述の方法を実現するための機能をコンピュータに実現させるためのプログラムであってもよいし、プログラムを格納する記録媒体であってもよい。このようなプログラムを格納する記録媒体は、非一時的（non-transitory）かつ有形（tangible）なコンピュータ読み取り可能（computer readable）である記録媒体（storage medium）であってもよく、不揮発性メモリ、磁気テープや磁気ディスクなどの磁気記録媒体、または、光学ディスクなどの光学記録媒体であってもよい。
【0075】
以下、本開示のいくつかの態様について説明する。
【0076】
本開示の第１の態様は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、前記タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する劣化割合算出部と、前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定する劣化度推定部と、を備える情報処理装置である。第１の態様によれば、タンクの構造とタンク内のアスファルトの保管量に応じて算出される劣化割合を用いて劣化度を推定することにより、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0077】
本開示の第２の態様は、前記推定される劣化度と、アスファルトの針入度試験の測定値に関する針入度データとを用いて、前記所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの針入度の低下量を推定する針入度推定部をさらに備える、第１の態様に記載の情報処理装置である。第２の態様によれば、推定した劣化度を用いて、アスファルトの針入度の低下量を推定できる。
【0078】
本開示の第３の態様は、前記針入度推定部は、前記タンク内のアスファルトの初期針入度を用いて、前記所定期間の経過後の前記タンク内のアスファルトの針入度を推定する、第２の態様に記載の情報処理装置である。第３の態様によれば、劣化したアスファルトの針入度を推定できる。
【0079】
本開示の第４の態様は、前記タンク内のアスファルトの温度に関する温度データを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの劣化速度を算出する劣化速度算出部をさらに備え、前記劣化度推定部は、前記算出される劣化速度をさらに用いて前記劣化度を推定する、第１から第３のいずれか一つの態様に記載の情報処理装置である。第４の態様によれば、アスファルトの劣化の温度依存性を考慮することができ、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0080】
本開示の第５の態様は、前記劣化速度算出部は、アスファルトの加熱試験において測定される針入度の温度依存性に基づいて、前記タンク内のアスファルトの温度に応じた劣化速度を算出する、第４の態様に記載の情報処理装置である。第５の態様によれば、加熱試験の測定結果から得られる温度依存性を考慮することにより、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0081】
本開示の第６の態様は、前記劣化割合算出部は、前記タンク内にて空気と接触する部分のアスファルトの量を、前記タンク内のアスファルトの保管量で除算することにより前記劣化割合を算出する、第１から第５のいずれか一つの態様に記載の情報処理装置である。第６の態様によれば、タンク内で空気と接触する部分のアスファルトの割合を用いて劣化度を推定することにより、タンク内のアスファルト全体の劣化度の推定精度を向上できる。
【0082】
本開示の第７の態様は、前記劣化割合算出部は、前記タンク内のアスファルトの液面にて空気と接触する部分のアスファルトの量を、前記タンク内のアスファルトの保管量で除算した液面劣化割合を算出し、前記劣化度推定部は、前記液面劣化割合を用いて前記劣化度を推定する、第６の態様に記載の情報処理装置である。第７の態様によれば、タンク内のアスファルトの液面近傍部の割合を用いて劣化度を推定することにより、タンク内のアスファルト全体の劣化度の推定精度を向上できる。
【0083】
本開示の第８の態様は、前記タンク内のアスファルトの保管温度を用いて、前記液面にてアスファルトが劣化する液面劣化速度を算出する劣化速度算出部をさらに備え、前記劣化度推定部は、前記液面劣化割合および前記液面劣化速度を用いて、前記劣化度を推定する、第７の態様に記載の情報処理装置である。第８の態様によれば、タンク内のアスファルトの液面近傍部の温度を考慮することができ、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0084】
本開示の第９の態様は、前記劣化割合算出部は、前記タンクの吐出口から前記タンク内のアスファルトの液面に向けて注入される過程において空気と接触する部分のアスファルトの量を、前記タンク内のアスファルトの保管量で除算することにより吐出劣化割合を算出し、前記劣化度推定部は、前記吐出劣化割合をさらに用いて前記劣化度を推定する、第６から第８のいずれか一つの態様に記載の情報処理装置である。第９の態様によれば、タンク内の吐出口から液面に向けて注入される吐出流部の割合を用いて劣化度を推定することにより、タンク内のアスファルト全体の劣化度の推定精度を向上できる。
【0085】
本開示の第１０の態様は、前記劣化割合算出部は、前記吐出口の形状、前記吐出口のサイズ、前記吐出口におけるアスファルトの吐出量、および前記液面から前記吐出口までの高さの少なくとも一つに応じて前記吐出劣化割合を算出する、第９の態様に記載の情報処理装置である。第１０の態様によれば、吐出流部の形状およびサイズの変化に応じた吐出流部の割合を算出することができ、劣化度の推定精度を向上できる。
【0086】
本開示の第１１の態様は、前記吐出口におけるアスファルトの吐出温度を用いて、前記吐出口から前記液面に向けて注入される過程においてアスファルトが劣化する吐出劣化速度を算出する劣化速度算出部をさらに備え、前記劣化度推定部は、前記吐出劣化割合および前記吐出劣化速度を用いて、前記劣化度を推定する、第９または第１０の態様に記載の情報処理装置である。第１１の態様によれば、吐出流部の温度を考慮することができ、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0087】
本開示の第１２の態様は、前記劣化度推定部は、前記所定期間内において前記吐出口からアスファルトが吐出される累計時間をさらに用いて、前記劣化度を推定する、第９から第１１のいずれか一つの態様に記載の情報処理装置である。第１２の態様によれば、吐出流部が形成される累計時間を用いることにより、吐出流部における劣化の寄与をより適切に考慮することができ、劣化度の推定精度を向上できる。
【0088】
本開示の第１３の態様は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、前記タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出することと、前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定することと、を備える劣化推定方法である。第１３の態様によれば、タンクの構造とタンク内のアスファルトの保管量に応じて算出される劣化割合を用いて劣化度を推定することにより、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0089】
本開示の第１４の態様は、アスファルトが保管されるタンクの構造に関するタンクデータと、前記タンク内のアスファルトの保管量に関する保管量データとを用いて、前記タンク内におけるアスファルトの単位時間あたりの劣化割合を算出する機能と、前記算出される劣化割合を用いて、所定期間の経過による前記タンク内のアスファルトの劣化度を推定する機能と、をコンピュータに実現させるプログラムである。第１４の態様によれば、タンクの構造とタンク内のアスファルトの保管量に応じて算出される劣化割合を用いて劣化度を推定することにより、アスファルトの劣化度の推定精度を向上できる。
【0090】
上述した実施の形態または態様に係る構成の任意の組み合わせもまた本開示の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施例および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施例および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【符号の説明】
【0091】
１０…情報処理装置、１２…取得部、１４…記憶部、１６…演算部、１８…出力部、２０…タンクデータ、２２…保管量データ、２４…温度データ、２６…イベントデータ、２８…針入度データ、３０…劣化割合算出部、３２…劣化速度算出部、３４…劣化度推定部、３６…針入度推定部、５０…タンク、５２…受入口、５４…取出口、５６…吐出口、５８…循環ライン、６０…ポンプ、６２…タンクヒータ、６４…ラインヒータ、６６…攪拌機、６８…タンク温度センサ、７０…ライン温度センサ、７２…レベルセンサ、７８…空気、８０…アスファルト、８２…液面、８４…液面近傍部、８６…吐出流部、９０…保管装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】