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JP7213018B2 - 情報出力装置、情報出力方法、およびプログラム - Google Patents

情報出力装置、情報出力方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、情報出力装置、情報出力方法、およびプログラムに関する。
近年、持続的成長可能な社会の実現へ向け、非化石燃料を用いた発電が求められている。非特許文献１には、非化石燃料である木質チップに係る品質規格が開示されている。
"燃料用木質チップの品質規格"、［online］、一般社団法人 日本木質バイオマスエネルギー協会、［２０１８年０２月１９日検索］、インターネット〈URL: https://www.jwba.or.jp/app/download/11003584392/燃料用木質チップの品質規格.pdf〉
ところで、非化石燃料を用いた発電方式として、バイオガス発電が知られている。バイオガス発電とは、バイオ資源の発酵により生産された燃料ガスの燃焼による発電である。
木質チップのように単一種類のバイオ資源については、非特許文献１に示すように寸法や水分量に基づく品質評価が可能である。他方、バイオガスについては、適切な品質評価がされていない。これは、バイオガスが、食品残渣、汚泥、糞尿などの様々な種類のバイオ資源の量および比率、並びにガス生成設備の状態によってガスの発生量および発電量が変化し、ガスの品質の定量的評価が困難であるためである。
本発明の目的は、バイオガスの品質を適切に評価するための情報出力装置、情報出力方法、およびプログラムを提供することにある。
本発明の第１の態様によれば、情報出力装置は、バイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係る複数のパラメータの入力を受け付ける入力部と、前記生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量に相関する指標値を特定する指標値特定部と、前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類する品質分類部と、前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせに基づき、前記生産条件を複数の品質クラスに分類する学習済みモデルを生成する条件分類部と、前記条件分類部が生成した前記学習済みモデルの少なくとも一部を表す情報を出力する出力部とを備える。
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る情報出力装置において、前記品質分類部は、前記指標値の平均値及び分散に基づいて前記複数の品質クラスを区分する前記指標値の範囲を決定し、前記指標値に基づいて前記バイオガスそれぞれを前記複数の品質クラスに分類するものであってよい。
本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る情報出力装置において、前記学習済みモデルは、決定木であって、前記出力部は、前記複数のパラメータのうち前記決定木の根ノードの分岐に係るパラメータを示す情報を出力するものであってよい。
本発明の第４の態様によれば、第１または第２の態様に係る情報出力装置において、前記学習済みモデルは、階層クラスタリングモデルであって、前記出力部は、前記バイオガスごとの前記複数のパラメータと前記指標値とを、前記階層クラスタリングモデルが示すクラスタ別に並べ替えた図を出力するものであってよい。
本発明の第５の態様によれば、情報出力方法は、バイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係る複数のパラメータの入力を受け付けるステップと、前記生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量に相関する指標値を特定するステップと、前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類するステップと、前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせに基づき、前記生産条件を複数の品質クラスに分類する学習済みモデルを生成するステップと、前記学習済みモデルの少なくとも一部を表す情報を出力するステップとを備える。
本発明の第６の態様によれば、プログラムは、コンピュータにバイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係る複数のパラメータの入力を受け付けるステップと、前記生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量に相関する指標値を特定するステップと、前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類するステップと、前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせに基づき、前記生産条件を複数の品質クラスに分類する学習済みモデルを生成するステップと、前記学習済みモデルの少なくとも一部を表す情報を出力するステップとを実行させる。
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、情報出力装置は、バイオガスの品質を適切に評価するための情報を出力することができる。
第１の実施形態に係るバイオガス発電システムの構成を示す概略図である。 第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置の構成を示す概略ブロック図である。 第１の実施形態に係る品質クラスの例を示す図である。 第１の実施形態に係る決定木の例を示す図である。 第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置の動作を示すフローチャートである。 ヒートマップの例を示す図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
〈定義〉
本明細書において、「特定する」とは、第１の値を用いて複数の値を取り得る第２の値を定めることである。例えば、「特定する」は、第１の値から第２の値を算出すること、テーブルを参照して第１の値に対応する第２の値を読み出すこと、第１の値をクエリとして第２の値を検索すること、第１の値に基づいて複数の候補の中から第２の値を選択することを含む。
〈第１の実施形態〉
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係るバイオガス発電システムの構成を示す概略図である。
バイオガス発電システム１は、発酵槽１１、ガスホルダ１２、発電機１３、バイオガス品質評価装置１４を備える。
発酵槽１１は、食品残渣や汚泥などのバイオ資源の投入を受け入れ、メタン菌による発酵処理によりバイオガスを生成する。発酵槽１１は、バイオガス生産設備の一例である。
ガスホルダ１２は、発酵槽１１において生成されたバイオガスを保持するタンクである。
発電機１３は、ガスホルダ１２に保持されたバイオガスの燃焼によって発電する。
バイオガス品質評価装置１４は、バイオガスの生産に係る生産条件に基づいて、バイオガスの品質の評価に用いる情報を特定する。生産条件は、バイオ資源、発酵槽１１および発電機１３に係る複数のパラメータから構成される。生産条件を構成するパラメータの例としては、バイオガス発生量、発酵槽１１のｐＨ値、発酵槽１１の温度、発酵槽１１の液位、発酵槽１１への除渣液投入量、発酵槽１１に投入されるバイオ資源の種別および量、発電電力量などが挙げられる。
《バイオガス品質評価装置の構成》
図２は、第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置の構成を示す概略ブロック図である。
バイオガス品質評価装置１４は、入力部１４１、指標値特定部１４２、品質分類部１４３、条件分類部１４４、出力部１４５を備える。
入力部１４１は、バイオガスの生産日ごとの生産条件の入力を受け付ける。入力部１４１は、発酵槽１１および発電機１３に設置されたセンサの検出値を、生産条件を構成するパラメータの値として取得し、また利用者からパラメータの値の入力を受け付ける。また入力部１４１は、生産日ごとのバイオガス発生量および発電機１３の発電電力量の入力を受け付ける。
指標値特定部１４２は、入力部１４１に入力された生産日ごとの発電機１３の発電電力量をバイオガス発生量で除算することで、各生産日に係るバイオガスの品質指標値を算出する。つまり、指標値特定部１４２は、入力部１４１に入力された生産条件下において発生したバイオガスに係る品質指標値を算出する。品質指標値は、バイオガスの単位量あたりの熱量に相関する指標値である。すなわち、発電電力量は、バイオガスの単位量あたりの熱量が多いほど増加し、またバイオガスの発生量が多いほど増加することから、指標値特定部１４２は、発電電力量をバイオガス発生量で除算することで、バイオガスの品質指標値を算出することができる。
品質分類部１４３は、指標値特定部１４２が特定した各生産日に係るバイオガスを、品質指標値に基づいて４つの品質クラス（高品質、中品質、低品質、異常）に分類する。図３は、第１の実施形態に係る品質クラスの例を示す図である。具体的には、品質分類部１４３は、指標値特定部１４２が算出した複数の日に係る品質指標値の平均値ｍと標準偏差σとに基づいて、ｍ＋σ以上の範囲に属する品質指標値に係るバイオガスの品質を、「高品質」に分類する。品質分類部１４３は、ｍ－σ以上ｍ＋σ未満の範囲に属する品質指標値に係るバイオガスの品質を、「中品質」に分類する。品質分類部１４３は、閾値Ｔｈ以上ｍ－σ未満の範囲に属する品質指標値に係るバイオガスの品質を、「低品質」に分類する。品質分類部１４３は、閾値Ｔｈ未満の範囲に属する品質指標値に係るバイオガスの品質を、「異常」に分類する。品質クラスのうち「異常」は、発電機１３の故障等により発生量に対して発電電力量が極端に少ないバイオガスが属する分類である。閾値Ｔｈは、人手で設定してもよいし、平均値および標準偏差に基づいて決定してもよい。また、品質分類部１４３は、バイオガス発生量によらず発電電力量が所定値以下である場合にバイオガスの品質を「異常」に分類してもよい。品質指標値の標準偏差は品質指標値の分散の一例である。
条件分類部１４４は、品質分類部１４３が分類した品質クラスに基づいて、入力部１４１に入力された生産条件を分類する。具体的には、条件分類部１４４は、生産条件と品質クラスに基づいて、生産条件を複数のクラスに分類するための決定木（分類木）を生成する。図４は、第１の実施形態に係る決定木の例を示す図である。このとき、条件分類部１４４は、決定木の末端ノードに含まれるクラスに属するバイオガスの品質クラスが偏るように（エントロピーが小さくなるように）、生産条件のパラメータおよび閾値を決定する。条件分類部１４４は、クラスに属する要素数が所定の閾値未満となるまで、またはクラスにおける品質クラスのエントロピーが所定の閾値未満となるまで、決定木のノードを伸ばす。
出力部１４５は、条件分類部１４４が生成した決定木を出力する。すなわち、第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、バイオガスの生産条件からバイオガスの品質クラスを特定するための決定木を出力する。これにより、利用者は、当該決定木に基づいてバイオガスの生産条件からバイオガスの品質クラスを特定することができる。決定木は、分類結果に係る情報の一例である。
《バイオガス品質評価装置の動作》
図５は、第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置の動作を示すフローチャートである。
入力部１４１は、発酵槽１１および発電機１３に設置されたセンサおよび利用者から、複数の生産日に係るバイオガスの生産条件に係る複数のパラメータの値、バイオガス発生量、および発電電力量の入力を受け付ける（ステップＳ１）。次に、指標値特定部１４２は、複数の生産日それぞれについて、発電機１３の発電電力量をバイオガス発生量で除算することで、各生産日に係るバイオガスの品質指標値を算出する（ステップＳ２）。
品質分類部１４３は、指標値特定部１４２が特定した複数の品質指標値の平均値ｍおよび標準偏差σを求める（ステップＳ３）。品質分類部１４３は、指標値特定部１４２が特定した複数の生産日に係るバイオガスの品質指標値と、品質指標値の平均値ｍおよび標準偏差σに基づいて、各生産日に係るバイオガスを４つの品質クラスに分類する（ステップＳ４）。
条件分類部１４４は、品質分類部１４３が分類した品質クラスと入力された生産条件とに基づいて、末端ノードに含まれるクラスに属するバイオガスの品質クラスに係るエントロピーが小さくなるように、バイオガスを複数のクラスに分類するための決定木を生成する（ステップＳ５）。出力部１４５は、条件分類部１４４が生成した決定木を出力する（ステップＳ６）。
《作用・効果》
第１の実施形態によれば、バイオガス品質評価装置１４は、発酵槽１１におけるバイオガスの生産に係る複数のパラメータと、バイオガスの単位量あたりの熱量に相関する品質指標値とに基づいて、生産条件を分類する決定木を出力する。これにより、利用者は、現在の発酵槽１１におけるバイオガスの生産条件を決定木に照らして確認することで、生成中のバイオガスの品質を予測することができる。また、利用者は、決定木によって、バイオガスの品質が低い理由を認識することができる。このとき、バイオガス品質評価装置１４は、利用者が制御可能なパラメータからなる生産条件に基づいて決定木を生成することで、利用者は、バイオガスの品質を高めるための方策を取ることができる。制御可能なパラメータの例としては、発酵槽１１のｐＨ、温度、水分量、液位、バイオ資源の種類別投入量などが挙げられる。他方、制御不可能なパラメータの例としては、過去のガス生成に係るパラメータなどが挙げられる。決定木は、複数のパラメータと品質指標値との関係を表す図の一例である。
また、第１の実施形態によれば、バイオガス品質評価装置１４は、生産条件を複数の品質クラスに分類する。これにより、バイオガス品質評価装置１４は、品質クラスに係るエントロピーが小さくなるように生産条件を分類することで、決定木によって生産条件を分類することができる。なお、他の実施形態においては、バイオガス品質評価装置１４は、生産条件を複数の品質クラスに分類しなくてもよい。この場合、バイオガス品質評価装置１４は、例えば回帰木によって生産条件を分類することができる。
《他の実施形態》
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、決定木を出力するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、決定木の分岐に係るパラメータのうち、品質指標値への影響度が最も高いもの、すなわち根ノードの分岐に係るパラメータを示す情報を出力してもよい。例えば、図４に示す例においては、バイオガス品質評価装置１４は、第１パラメータがＸ１以上である場合に品質が低くなることを示す情報を出力する。また、バイオガス品質評価装置１４は、品質指標値への影響度が高い上位の複数のパラメータを出力してもよい。例えば、図４に示す例においては、バイオガス品質評価装置１４は、第１パラメータがＸ１以上であり、かつ第２パラメータがＸ３より小さい場合に品質が低くなることを示す情報、および第１パラメータがＸ１より小さく、第２パラメータがＸ２以上である場合に品質が高くなることを示す情報を出力してもよい。
第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、発電機１３の発電電力量をバイオガス発生量で除算することで、バイオガスの品質指標値を算出する。他方、バイオガス品質評価装置１４は、バイオガスの濃度を品質指標値に用いてもよい。濃度は、ガスホルダ１２にガス濃度計を設けることで取得することができる。バイオガスの濃度は、バイオガスの単位量あたりの熱量に相関する指標値の一例である。
第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、生成された決定木を表示するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４の条件分類部１４４は、利用者から現在の発酵槽１１におけるバイオガスの生産条件の入力を受け付け、これに基づいてバイオガスの品質クラスを特定し、出力部１４５が特定された品質クラスを出力してもよい。これにより、利用者は、生成中のバイオガスの品質を認識することができる。また、利用者がバイオガスの売買を行う場合に、出力された品質クラスに基づいてバイオガスの値付けをすることもできる。
また、他の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、特定された品質クラスの判定に用いられたパラメータのうち、品質指標値への影響度が高い上位の複数のパラメータを出力してもよい。これにより、利用者は、バイオガスの品質を高めるための方策を取ることができる。
第１の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、決定木を用いて生産条件を分類する。これに対し、他の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、決定木以外の手法により生産条件を分類してもよい。例えば、他の実施形態に係るバイオガス品質評価装置１４は、階層クラスタリングなどの他の教師なし学習手法を用いて生産条件を分類してもよい。具体的には、バイオガス品質評価装置１４の条件分類部１４４は、生産条件に係る各パラメータの値と品質指標値との標準化された組み合わせを階層クラスタリングによりクラスタ化し、これをクラスタ別に並べ替えてヒートマップ表示した図を生成する。このとき、バイオガス品質評価装置１４の条件分類部１４４は、品質指標値の重みを他のパラメータより高くすることで、品質指標値について優先的にクラスタリングを行うことができる。図６は、ヒートマップの例を示す図である。図６に示すヒートマップは、縦軸に品質指標値および生産条件に係る各パラメータを取り、横軸にバイオガスの生産日を取るグラフである。図６に示すように、ヒートマップ図において、品質指標値および生産条件に係るパラメータどうしが類似するシードが近傍に配置される。これにより、利用者は、品質が低いときのパラメータの条件や品質が高いときのパラメータの条件を特定することができる。例えば、図６に示す例においては、搬入物Ｂの投入量が多い場合に品質指標値が高いことが分かる。また搬入物全般の投入量が少ない場合に品質指標値が低いことが分かる。
図７は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述のバイオガス品質評価装置１４は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能をストレージ９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
１ バイオガス発電システム
１１ 発酵槽
１２ ガスホルダ
１３ 発電機
１４ バイオガス品質評価装置
１４１ 入力部
１４２ 指標値特定部
１４３ 品質分類部
１４４ 条件分類部
１４５ 出力部

Claims (6)

  1. バイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係るパラメータであって、前記バイオガス生産設備の発酵槽の情報、前記発酵槽へ投入されるバイオ資源の情報、および前記バイオガス生産設備が発生するバイオガスの情報の少なくとも一つを示す複数のパラメータの入力を受け付ける入力部と、
    前記生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量を表す指標値を特定する指標値特定部と、
    前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類する品質分類部と、 前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせに基づき、前記生産条件を複数の品質クラスに分類する学習済みモデルを生成する条件分類部と、
    前記条件分類部が生成した前記学習済みモデルの少なくとも一部を表す情報を出力する出力部と
    を備える情報出力装置。
  2. 前記品質分類部は、前記指標値の平均値及び分散に基づいて前記複数の品質クラスを区分する前記指標値の範囲を決定し、前記指標値に基づいて前記バイオガスそれぞれを前記複数の品質クラスに分類する
    請求項１に記載の情報出力装置。
  3. 前記学習済みモデルは、決定木であって、
    前記出力部は、前記複数のパラメータのうち前記決定木の根ノードの分岐に係るパラメータを示す情報を出力する
    請求項１または請求項２に記載の情報出力装置。
  4. バイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係るパラメータであって、前記バイオガス生産設備の発酵槽の情報、前記発酵槽へ投入されるバイオ資源の情報、および前記バイオガス生産設備が発生するバイオガスの情報の少なくとも一つを示す複数のパラメータの入力を受け付ける入力部と、
    前記複数のパラメータが示す生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量を表す指標値を特定する指標値特定部と、
    前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類する品質分類部と、 前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせを、階層クラスタリングにより複数のクラスタに分ける条件分類部と、
    前記バイオガスごとの前記複数のパラメータと前記指標値とをクラスタ別に並べ替えた図を出力する出力部と
    を備える情報出力装置。
  5. バイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係るパラメータであって、前記バイオガス生産設備の発酵槽の情報、前記発酵槽へ投入されるバイオ資源の情報、および前記バイオガス生産設備が発生するバイオガスの情報の少なくとも一つを示す複数のパラメータの入力を受け付けるステップと、
    前記生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量を表す指標値を特定するステップと、
    前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類するステップと、
    前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせに基づき、前記生産条件を複数の品質クラスに分類する学習済みモデルを生成するステップと、
    前記学習済みモデルの少なくとも一部を表す情報を出力するステップと
    を備える情報出力方法。
  6. コンピュータに
    バイオガス生産設備におけるバイオガスの生産条件に係るパラメータであって、前記バイオガス生産設備の発酵槽の情報、前記発酵槽へ投入されるバイオ資源の情報、および前記バイオガス生産設備が発生するバイオガスの情報の少なくとも一つを示す複数のパラメータの入力を受け付けるステップと、
    前記生産条件下においてバイオガス生産設備が発生したバイオガスの単位量あたりの熱量を表す指標値を特定するステップと、
    前記バイオガスそれぞれについて特定された前記指標値に基づいて、前記バイオガスそれぞれを、指標値の範囲によって区分される複数の品質クラスに分類するステップと、
    前記バイオガスごとの生産条件に係る前記複数のパラメータと前記バイオガスが属する品質クラスの組み合わせに基づき、前記生産条件を複数の品質クラスに分類する学習済みモデルを生成するステップと、
    前記学習済みモデルの少なくとも一部を表す情報を出力するステップと
    を実行させるためのプログラム。
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