特許7931698IP Force 特許公報全文掲載

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連続式焼結機における焼成熱量を管理するための所定の管理指標を予測する連続式焼結機用予測モデル機械学習方法および連続式焼結機用予測モデル機械学習装置、これらそれぞれで生成した機械学習済みの管理指標予測モデルで管理指標を予測する連続式焼結機用管理指標予測方法および連続式焼結機用管理指標予測装置、ならびに、前記連続式焼結機用管理指標予測方法を用いた焼結鉱製造方法

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

ところで、前記特許文献１に開示された焼結鉱原料の熱レベル制御方法は、単位時間内に所定温度以上の高温赤熱帯が出現する頻度に基づいて焼成熱量を管理していることになるが、前記温度９００［℃］および頻度２０回は、予備実験によって人の判断で設定されているので、改善の余地がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明者は、種々検討した結果、目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明の一態様にかかる連続式焼結機用予測モデル機械学習方法は、焼結鉱を連続的に製造する連続式焼結機におけるシンターケーキの破断面の破断面画像に基づいて、焼成熱量を管理するための所定の管理指標を予測する管理指標予測モデルを機械学習する第１機械学習工程と、前記第１機械学習工程で前記管理指標予測モデルを・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明にかかる連続式焼結機用予測モデル機械学習方法および連続式焼結機用予測モデル機械学習装置は、より精度良く焼成熱量の管理を可能とする。本発明によれば、これらそれぞれで生成した機械学習済みの管理指標予測モデルで管理指標を予測する連続式焼結機用管理指標予測方法および連続式焼結機用管理指標予測装置、ならびに、前記連続式焼結機用管理指標予測方法を用いた焼結鉱製造方法の提供が可能となる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 実施形態における、連続式焼結機用予測モデル機械学習装置を含む連続式焼結機用管理指標予測装置の構成を示すブロック図である。
【図2】 連続式焼結機の概略構成を示す模式図である。
【図3】 前記連続式焼結機用管理指標予測装置における破断予測モデルの構成を示すブロック図である。
【図4】 一例として、破断タイミングを説明するための時系列に連続した複数の画像を示す図である。
【図5】 前記連続式焼結機用管理指標予測装置における管理指標予測モデルの構成を示すブロック図である。
【図6】 一例として、破断面画像として抽出する抽出領域の演算方法を説明するための図である。
【図7】 一例として、平均化破断面画像の生成方法を説明するための図である。
【図8】 一例として、標準化測定値の生成方法を説明するための図である。
【図9】 機械学習に関する前記連続式焼結機用管理指標予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図10】 画像および測定値の収集に関する前記連続式焼結機用管理指標予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図11】 管理指標の予測に関する前記連続式焼結機用管理指標予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図12】 一例として、予測値と実測値との相関性を示す分布図である。
【図13】 一例として、予測値と実測値との時系列推移を示すグラフである。

代表図 図1本件の代表的な図

Ｓ 連続式焼結機 Ｄ 連続式焼結機用予測モデル機械学習装置を含む連続式焼結機用管理指標予測装置 １ 画像生成部 ２ センサ群 ３ 制御処理部 ４ 入力部 ５ 表示部 ６ インターフェース部（ＩＦ部） ７ 記憶部 １１ カメラ ３１ 制御部 ３２（１２） 破断面画像抽出部 ３３ 前処理部 ３４ 管理指標予測部 ３５ 第１機械学習部 ３６ 第２機械学習部 ７１ 第１学習データ記憶部 ７２ 第２学習データ記憶部

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