流動様式判定モデル学習システム、ボイド率推定モデル学習システム、流動様式判定システム及びボイド率推定システム

発明者： , ,
出願人/特許権者：
代理人 (3件)：松沼泰史 , 春田洋孝 , 加藤広之
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-060640
公開番号（公開出願番号）：特開2021-162306
出願日： 2020年03月30日
公開日（公表日）： 2021年10月11日
要約：

【課題】流動様式を高い精度で判定することができる、流動様式判定モデル学習システムを提供する。【解決手段】流動様式判定モデル学習システム100は、サンプリング時間における、電流値ベクトルと時刻における前記流体の導電率とからなる入力ベクトルの時系列データを表す入力行列を生成する第1の入力行列生成部1と、サンプリング時間における前記流体の流動様式を取得し、入力行列と、流動様式とを用いて、入力行列が入力されたときに流動様式の事後確率を出力するようにモデルのパラメータを学習させる流動様式判定モデル学習部2と、を備え、モデルは、入力行列を構成する複数の入力ベクトルを順に入力し、入力毎に、出力値を出力するモジュールであって、入力された入力ベクトルと、当該モジュールの直前の演算結果と、前記パラメータとを用いた演算を行う第1モジュールを有する。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

サンプリング時間における、流体が流れる管の周囲に配置された3つ以上の電極の1つである基準電極と他の電極との間に流れる電流値ベクトルと、時刻における前記流体の導電率と、からなる入力ベクトルの時系列データを表す入力行列を生成する第1の入力行列生成部と、前記サンプリング時間における前記流体の流動様式を取得し、前記入力行列と、前記流動様式とを用いて、前記入力行列が入力されたときに流動様式の事後確率を出力するようにモデルのパラメータを学習させる流動様式判定モデル学習部と、を備え、前記モデルは、前記入力行列を構成する複数の入力ベクトルを順に入力し、入力毎に、出力値を出力するモジュールであって、入力された前記入力ベクトルと、当該モジュールの直前の演算結果と、前記パラメータとを用いた演算を行う第1モジュールと、前記第1モジュールの演算結果から出力値を計算する第2モジュールと、を有する流動様式判定モデル学習システム。

IPC (3件)：

G01N 27/10 , G06N 20/00 , G06N 3/04

FI (3件)：

G01N27/10 , G06N20/00 , G06N3/04 145

Fターム (7件)：

2F035HA03 , 2G060AA05 , 2G060AF07 , 2G060AG04 , 2G060AG14 , 2G060HC15 , 2G060KA05

引用特許：

出願人引用 (3件)

混相状態分布計測装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2015-021091 出願人：株式会社豊田中央研究所
被測定物質中の混合量測定装置
公報種別：公開公報出願番号：特願2000-212084 出願人：科学技術庁防災科学技術研究所長
識別装置、識別システム、学習装置、学習方法、識別プログラム、学習プログラム、記録媒体、及び集積回路
公報種別：公開公報出願番号：特願2016-250232 出願人：国立研究開発法人理化学研究所

引用文献：

出願人引用 (1件)

Application of Artificial Neural Network Model to a Voltage-Current System in the Estimation of Void

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