JPH11512967A - 材料ピースの分類方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 材料ピース（Ｐi）を逐次的にリアルタイムで分類して、その中の各ピースが複数の制御元素によって定義されるある組成をもつ出力ビン（１０、１２、１４）となるようにする方法（９５、１９５、３００）。各ピースは、該ピース中の各制御元素の濃度を決定するために分析される（１０７、２０８、３１５）。出力ビンは、顧客の要求によって決定される制御元素目標濃度が指定される（１００、２００、３０６）。該方法は、各ピースを、選択されたビンに配置するための組成検査時（１１２、２１２、３１６）に用いられるビンオーダー（１１０、２１０、３１０）を確立する。選択されるビンは、この選択されたビンの各制御元素についての実際の濃度を、この選択されたビンの各制御元素についての目標濃度の範囲内に保持しつつ、ある１つのピースを受け入れることができる最も高いオーダーのビンである。分類されるべき入力材料の価値を最適化するために、類似の入力材料からのデータの全体的な最適化を経て決定することができるリアルタイム分類パラメータに基づいて各ピースに対してビンオーダーが確立される。全体的な最適化は、既知の一意の組成及び重量の類似の入力材料の最良の配合を与え、処方された出力組成の総価値を最大にする。

Description

【発明の詳細な説明】 材料ピースの分類方法技術分野 この発明は、所定の成分目標を有する出力バッチへの材料ピースの分類の技術 分野に関する。背景技術 アルミニウム（Ａｌ）、（ステンレス鋼、真鍮、青銅および亜鉛の合金のよう な）非Ａｌ金属成分、およびポリマーから成る材料ピースを、出力価値(the val ue of the output)を最大化するように確立された所定の成分を有する出力バッ チへと分類することは、配合および再処理産業においてますます重要な機能とな りつつある。 従来技術による材料処理システムは、通常、最適化されたバルク配合または配 合を伴わないリアルタイムのピースごとの分類のいずれかに向けられたものであ る。 例えば、合金配合システム(Alloy Blending System)（ＡＢＳ）と呼ばれる、 キーストーンシステムズ社(Keystone Systems，Inc.)によって開発された配合シ ステムは、既知の総成分(aggregate compositions)を有するバルク材料からの溶 解炉成分の最適配合に関係するものである。このＡＢＳは、オフラインの最適化 を使用することにより、出力バッチへの材料の最良の組分け(grouping)を生成し て出力の合計値(the aggregate value of the outputs)を最大にする。特に、Ａ ＢＳは、出力バッチへの物理的な分類機能(sorting function)の前に、最適な組 分けを決定して入力材料の価値を最大にする。 この最適化は、最適な出力バッチを計算するのに必要な多大な処理のために、 比較的遅い手順となっている。それは、溶解炉のバッチングのようなバルク配合 に適用するには適切であるが、リアルタイムのピースごとの分類判断を行うには 遅すぎる。 最適化を利用して配合を行わずに分類パラメータを改良するシステムが、1994 年８月２日に発行された米国特許第5,333,739号（ステルテ(Stelte)）に開示さ れている。ステルテは、くずガラスのようなバルク材料を分類するための方法を 教示する。ステルテは、品目(item)の性質におけるバラツキおよび解析方法の不 正確さのため、分類される品目のグループのクロス汚染(cross contamination) を最小にするのに必要な論理に焦点を当てている。ステルテの目的は、バルク入 力材料において先在するグループにより材料を分類することであり、分類された グループにおけるクロス汚染を最小にすることである。 分類速度を増加させるために、リアルタイムの逐次的分類システムが従来技術 において提案されている。例えば、1995年８月27日に発行された、スクラップ検 出器(Scrap Detector)という名称の米国特許第5,042,947号が、金属粒子を解析 してそれらの成分を決定し分類信号を発生させる方法を開示している。しかし、 現時点で解析されているピースの成分のみがリアルタイムの分類判断において考 慮されるため、リアルタイムの分類システムは、（例えばＡＢＳによる）オフラ インの最適配合の解を近似するものではない。 要するに、従来技術における分類および配合システムは、主として二つの方法 を伴っている。第１のものは、実際の物理的な分類工程の前に既知の成分を有す る各材料ピースに出力容器の指定を割り当てる前処理を含む最適化されたバッチ 手順である。第２のものは、前処理を必要としないが最適解を正確には近似しな いリアルタイムの分類方法である。したがって、最適化されたバッチングの利点 をリアルタイムの逐次的分類の速度とを結合させた材料ピースの分類方法に対す る要求がある。 特に、顧客により要求される分類製品の成分に到達するために異なる成分を有 する配合片の全体的な最適化結果を近似するリアルタイムのピースごとのバッチ ングを許容するように分類パラメータが確立された材料ピースの分類方法が必要 とされている。これらの出力製品の成分は、一般に、未分類の出発材料に先在す るどのグループの成分とも異なる。発明の開示 本発明の目的は、最適解、すなわち、分類製品において所定成分に到達するた めに異なる成分を最適に混合する解を正確に近似する材料ピースの逐次的分類方 法を提供することである。 本発明の他の目的は、分類された製品において所定成分に到達するために異な る成分を有するピースを最適に混合する、材料ピースの逐次的分類方法を提供す ることである。 本発明の他の目的は、出力グループ数を最小にすると共に低い価値の成分に格 下げしなければならない入力材料の量を最小にするピースごとのバッチング方法 を提供することである。 本発明の一つの態様によれば、少なくとも一つの制御要素によって規定される 成分をそれぞれが有する材料ピースの入力バッチを逐次的に分類する方法であっ て、前記ピースのそれぞれが各制御要素に対する濃度と重量とを有し、前記分類 は、入力バッチから各制御要素に対する目標濃度がそれぞれに割り当てられた複 数の出力容器へのものであり、前記出力容器のそれぞれにおけるピースは、累積 の総重量(a cumulative aggregate weight)および各制御要素に対する総濃度(an aggregate concentration)を有している分類方法において、（ａ）前記ピース のうち選択されたピースに対して容器の順序を確立するステップと、（ｂ）前記 選択ピースを加えた後に出力容器の総成分(an aggregate composition)を該容器 の順序で計算するステップと、（ｃ）選択された容器に該選択ピースを配置する ステップであって、該選択された容器は、新しい総成分が全ての制御要素に対す る目標濃度の制限内に入る第１の容器となっているステップと、（ｄ）入力バッ チにおける後続の各ピースに対してステップ（ａ）から（ｃ）を繰り返すステッ プとを有する分類方法が提供される。 本は発明の他の態様によれば、少なくとも一つの制御要素によって規定される 成分をそれぞれが有する材料ピースの入力バッチを逐次的に分類する方法であっ て、前記ピースのそれぞれが各制御要素に対する濃度と重量とを有し、前記分類 は、入力バッチから複数の所定の逐次的分類パラメータに基づく複数の容器への ものである分類方法において、（ａ）前記ピースのうち現在のピースに対する容 器の順序を確立するステップと、（ｂ）前記現在のピースを加えた後に出力容器 の総成分を容器の順序で計算するステップと、（ｃ）新しい総成分が、逐次的分 類パラメータによって確立された制限内に入る容器に、現在のピースを配置する ステップと、（ｄ）全ての後続のピースに対してステップ（ａ）から（ｃ）を繰 り返すステップとを有する分類方法が提供される。図面の簡単な説明 本発明の実施形態を図面と共に例を挙げて説明する。この図面において、 図１は、逐次的材料分類装置の図的表現を示し、 図２は、本発明の一実施形態による、ピースに特有の容器の順序づけ方法のフ ローチャートを表し、 図３は、本発明の他の実施形態による、ピースに特有の容器の順序づけ方法の フローチャートを表し、 図４は、本発明の一実施形態による、固定された容器の順序づけ方法のフロー チャートを表している。発明を実施するためのベストモード 図１において、１０、１２、１４は、それぞれＰｉで示される種々の材料から なるピースを保持するためのビンである。ピースＰｉは、ベルトコンベア１６に 乗せられ、材料準備エリア１８に運ばれ、コンベア１６上に並べられる。各ピー スは、トリガ装置２０の下を通過し、次のピースが分析のために送り込まれるこ とをレーザー２２に伝える。 分光計２４は、レーザー２２からの反射光を読み、そのデータをコンピュータ ２６に伝える。コンピュータ２６はこの情報を処理し、押し出しアーム２８を動 かし、ピースＰｉを出力ビン１０、１２、１４のいずれかに投入する。出力ビン は、投入されたピースＰｉを出力コンベア３０，３２に排出し、出力コンベア３ ０に排出されたものは委託(bailing)部に送られる一方、出力コンベア３２に排 出されたものは鋳造処理部(図示せず)に送られる。 図においては、出力ビンの数は単に3つしか示されてないが、実際は、仕分け するために本願の装置に送り込まれるピースの材質や、利用者の要求に応じてそ の数を変えることができる。本願にかかるピース毎の実時間仕分け方法は、アル ミ合金スクラップの場合について説明する。しかしながら、本願発明にかかる方 法は、非アルミ材料(たとえば、Ｍｇ合金やＺｎ合金、ステンレス、真ちゅう、 青銅等)や、ポリマー等にも利用可能である。 更に、本願発明にかかる方法は、色々な種類のピースが含まれる混合物を仕分 けする場合にも利用することができる。たとえば、ある製造過程のある段階にお いて、種々のピースの混合が生成される場合であっても、それを所定の複数のグ ループに仕分けすることにも用いることができる。 出力ビン１０−１４は、利用者の要求に従い、材料別、重さ別に分けておくこ ともでき、また、材料毎に決められた仕分け取り決めに従って分けておくことも できる。たとえば、アルミ部材を仕分ける場合、ビン１０，１２，１４は、それ ぞれ６つの主要合金（Ｃｕ，Ｆｅ，Ｍｇ，Ｍｕ，Ｓｉ，Ｍｎ）の指定最大レベル 、および指定最大ビン重量を決めておくこともできる。 一括投入される材料も同様に扱われる。すなわち、それらの材料に対応した固 有の合成テーブルには、同様な、材料割合毎の仕分けの仕方や、重量毎の仕分け の仕方が示される。固有の合成テーブルは、何百、何千もの種類が含まれる一括 投入材料の仕分けデータを示す。ある場合は、制御成分の混合物の重量仕分けテ ーブルである。また、ある場合は、ヒストグラムの生成や、グローバルな適合化 のための個別計算用の基準を示すものである。これらについては、以下に詳述す る。 各ピースＰｉは、実時間で、順番に分析され、次の情報が得られる。 (ａ)ピースの材料分析 (ｂ)ピースの重量分析（実測値または推定値） 各ピースの実際の材料分析を行う場合、種々の分析方法、たとえばレーザー分 析方法 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy)や、Ｘ線分析方法 XRL（ Ｘ-Ray Fluorescence）が用いられる。LIBS方法にあっては、6種類の合金の化学 的組成分析を行い、アルミ合金（Li，Sn，Cr，Ni）から、ある特定の材料が集中 しているものを見つけることができる。 投入材のピースを仕分けする際に、仕分けスピードが速くなると、個々のピー スＰｉの実際の重量を測定することは困難となる。しかし、各ピースの推定値を 得ることは、仕分け計算において必要である。これにより、一括投入されて、順 次最適に仕分けされた後、各ビン１０，１２，１４に分けられた材料の重さを知 ることができる。ピースの計算された平均重量は、実際のピースの重さの推定値 を与えることができ、それにより、実時間での順次仕分け処理を行うことができ る。 実際、材料がランダムに砕かれてピースを構成し、ピースの組成が、ピースの 重量と相関性を持たない場合、全体の材料について計算された平均ピース重量は 、それほど外れていない。なぜなら、仕分けされた多数のピースのランダム誤差 が、平均化されるからである。 特に、(仕分けされた全ピースに対し)ピース重量の実測値を用いる変わりに、 推定ピース重量または固定重量に基づいて行った仕分けであっても、実測値の場 合とほとんど変わらない結果が得られた。更に各ピースに固定重量が用いられた 場合であっても、仕分け結果に影響がなかったことが判明した。 たとえば、５０ｇと２００ｇの固定重量を用いて仕分けした場合、テスト結果 は、同じ組成判別誤差、いずれも約８％の誤差が得られた。これは、妥当な結果 である。なぜなら、５０ｇから２００ｇの間でのピース重量を測ったとしても、 不純物混在ピースと、純粋ピースとのバランスに影響を与えないからである。２ ００ｇの不純物混在ピースと、２００ｇの純粋ピースとのバランスは、５０ｇピ ースの場合と同じである。 各ピースＰｉについて実際の組成分析と推定重量とが得られた後、ビンオーダ ーが与えられる。ビンオーダーは、各ピースが、出力ビンの目的回収物と比較さ れる組成物検査に用いられる。 各ピースは、それを受け付ける最初のビンであって、出力ビンにより取り決め された最大制御成分の集中度を越えない限り、そのビンに投入される。 ここで、「制御成分」の成分とは、複合体の一部の構成成分を言う。たとえば、制 御成分は、実際の周期表の元素や、分子成分や、材料の組成物などを表す。 各ピース（piece）Ｐｉに対する容器の順序は、以下の方法の一つを用いて確 立される。 （Ａ）最も高い産出重量目標の産出容器を優先させる固定した容器の順序 例えば、もし、容器１０,１２及び１４に、ｘ＞ｙ＞ｚであるｘ,ｙ及 びｚの絶対目標重量（単位）がそれぞれ割り当てられている場合には、各ピース Ｐｉに対する容器の順序は［容器１０；容器１２；容器１４］となる。 （Ｂ）合金要素の目標濃度が最も高い高価値の産出容器を優先させる、修正さ れた固定した容器の順序 例えば、（１）項で挙げられた同一の重量情報を仮定し、もし、容器 １２が最も高い合金要素の目標濃度を有している（容器１０及び１４に対し相対 的に）場合には、各ピースＰｉに対する容器の順序は［容器１２；容器１０；容 器１４］となるであろう。容器１２は、容器の目標成分により、目標重量がより 重い容器１０を越えて高い優先順位を得る。 （Ｃ）今流れているピースの成分に対し最も良く調和する産出容器により高い 優先順位を与えるピース特有の容器の順序 例えば、容器に次の成分目標が割り当てられており、 （ａ）容器１０：銅（Ｃｕ）＝ａ，鉄（Ｆｅ）＝ｂ，マグネシウム（Ｍｇ） ＝ｃ，マンガン（Ｍｎ）＝ｄ，珪素（Ｓｉ）＝ｄ，亜鉛 （Ｚｎ）＝ｄ； （ｂ）容器１２：銅（Ｃｕ）＝ｂ，鉄（Ｆｅ）＝ａ，マグネシウム（Ｍｇ） ＝ｆ，マンガン（Ｍｎ）＝ａ，珪素（Ｓｉ）＝ａ，亜鉛 （Ｚｎ）＝ａ；及び （ｃ）容器１４：銅（Ｃｕ）＝ａ，鉄（Ｆｅ）＝ｄ，マグネシウム（Ｍｇ） ＝ｅ，マンガン（Ｍｎ）＝ａ，珪素（Ｓｉ）＝ｅ，亜鉛 （Ｚｎ）＝ａ； ここに、ａ〜ｆは、以下で説明されるバッチ（batch）重量ヒストグ ラム（histogram）に基づいて表される制御要素の濃度を指している；そして、 Ｐ１で示された分類される今流れているピースが、銅（Ｃｕ）＝ａ，鉄（Ｆｅ ） ＝ｄ，マグネシウム（Ｍｇ）＝ｃ，マンガン（Ｍｎ）＝ａ，珪素（Ｓｉ）＝ｅ， 亜鉛（Ｚｎ）＝ｃの成分を有している場合には、Ｐｌに対するピースの順序は、 ［容器１４；容器１０；容器１２］となる。容器１４は、容器１０（６要素のう ち２）及び容器１２（６要素のうち１）に比較して、ピースＰｌが最も良くその 成分が調和している（６要素のうち４）ので、第１位に挙げられる。容器１０は 、容器１２に比べて、ピースＰｌがより良くその成分が調和しているので、第２ 位に挙げられている。 （Ｄ）最適化された方法に従って分類されたときに、類似した投入材料のバッ チの仕向けの分配と最も近い組み合わせによって決定されたピース特有の容器の 順序 例えば、容器（１０〜１４）の目標成分を上述のように仮定し、今流れている ピースＰｌの成分が容器１０あるいは容器１４よりも容器１２により多くの材料 が容器１２に容れられて来た履歴データを用いる。その結果、ピースＰｌに対す る容器の順序は、［容器１２；容器１０；容器１４］となる。 上述の分類方法にデータを与えるために、発明者によって総合最適化演算（グ ローバル オプタマイゼーション カルキュレーション：global optimization calculation）と名付けられた手法が、リアルタイム（real-time）な逐次分類の ための分類パラメータ（parameter）を定めるために用いられる。標準的なリニ アプログラミング（linear programming）手法を用いて、目標容器成分、目標基 本希釈化／硬化レベル（level）、各産出容器に対する目標最適量、および産出 容器に対する材料成分の分配を含む、種々のパラメータが定められる。総合最適 化手法の分類パラメータは、本発明の実際のリアルタイムな分類法を案内するた めに用いられる。 特に、総合最適化は、個々のピースを予め定められた成分で産出容器に混合す る上で最適化できるようにする、代数的な式および非均一性の制約のシステムで なるモデルの解法を伴っている。このモデルは、顧客が産出容器における特定成 分の制限を維持しながら、生産される合金の全体としてのドルでの価値を最大に するように設計されている。 各産出容器内の材料は、最適化が始まる前に、単位重量当たりのドルでの価値 （すなわち、ドル／ポンド（＄／ｌｂ）；ドル／キログラム（＄／ｋｇ））が割 り振られる。分類後の各容器における分類された材料の正味のドル価値は、容器 の合金価値を乗じた容器重量から、分類されたスクラップ（scrap），合金硬化 剤および混ざり物のない元材料などの追加的な投入材料の費用を差し引いたもの に等しい。 全ての産出容器において収集された分類された材料の最大正味ドル価値に加え て、最適化モデルの解法は、産出容器の間での各独特の成分，目標容器成分およ び分類されたピースの材料に対する重量の分配を指定することができる。 顧客は、一般に、必要な産出重量，希釈剤および硬化剤添加後の産出成分なら びに各産出成分の最新の市場価格を指定する。これらの要素は、特有の成分の間 での類似した重量分配で特徴付けられる、履歴上の材料の投入バッチについて実 行される総合最適化演算の制約事項として用いられる。これらの演算は、分類パ ラメータ（ＡからＣ）：目標容器成分の制限（パラメータＢ），最終的な容器重 量（パラメータＣ）および各産出容器に対する材料重量の分配ヒストグラム（パ ラメータＡ）をもたらすものである。 もし、総合最適化演算が行われない場合には、パラメータＢ及びＣは任意に設 定することができ、また、パラメータＡは、制御要素の濃度インターバル（パラ メータＤ）の間での投入材料の重量の分配ヒストグラムで置き換えることができ る。しかしながら、この場合には、一般に、実際の分類中に産出目標が実際的に 適合し得るという保証はない。 要するに、総合最適化演算から創成された以下の分類パラメータの集合が、以 下に詳しく議論されるように、本発明のリアルタイム逐次分類手法に備えられて いる。 パラメータＡ［産出容器ヒストグラム（重量％）］：全ての制御要素に対する 各濃度インターバルで見出される投入材料要素の重量の百分率であって、産出容 器当たりに一つのヒストグラムが用いられる； パラメータＢ［成分制限（最大重量％）］：成分制限であって、６つの制御要 素が容器当たりに設定される； パラメータＣ［最終的な容器重量（重量％）］：投入材料の重量百分率として の容器重量であって、容器当たりに一つの最終的重量が設定される；そして、 パラメータＤ［バッチ重量ヒストグラム（重量％）］：全ての制御要素に対す る各濃度インターバルでの投入材料の重量の百分率であって、投入バッチ当たり に一つのヒストグラムが定められる。 バッチ重量ヒストグラムを用いるピース特有の容器の順序 図２を参照すれば、本発明の実施の形態に係る逐次的な分類方法９５が、フロ ーチャート形式で示されている。 セットアップセクション９８が、ピース状の材料の逐次的なリアルタイムの分 類に備えるために、ステップ１００及び１０２において実行される。分類方法９ ５は、履歴上のバッチ成分のデータからのパラメータＤ（バッチ重量ヒストグラ ム）及びパラメータＢ（容器成分の制限）並びにパラメータＣ（最終的な容器の 重量）を用いる。 ステップ１０２は、希釈液を加える前に、産出容器についての全ての制御要素 用の最大許容容器成分の制限を指定する。例えば、容器１０，１２及び１４につ いての目標成分は、 （ａ）容器１０：［Ａ］次の（相対的な百分率であらわす）濃度制限を有して いる：０．４％のＦｅ；１．０％のＭｎ；０．３％のＭｇ；０．２％のＳｉ；０ ．０４％のＺｎ；０．１５％のＣｕ； （ｂ）容器１２：［Ｂ］次の濃度制限を有している：０．２６％のＦｅ；０． ３％のＭｎ；１．６％のＭｇ；０．７１％のＳｉ；０．０６％のＺｎ；０．２４ ％のＣｕ； （ｃ）容器１４：人為的に高く設定された成分の制限（例えば各制御要素につ いて９９％）を備えた残留物容器として規定され得る。 指定物［Ａ］及び［Ｂ］は、ある特殊産業において確立された規格に基づく特 有の指定産物をあらわしている。例えば、アルミニウム協会は、成分［Ａ］を合 金３００３として、また、成分［Ｂ］を合金６０６１として指定するであろう。 また、産出容器の間で分類される材料の目標重量の分配が、ステップ１００で 確立される。例えば、２０トンの投入材料のバッチの場合、図１の産出容器１０ 〜１４については、容器１０［Ａ］が９トンに設定され；容器１２［Ｂ］が４ト ンに設定され；そして、容器１４（残留物）が７トンに設定され得る。 パラメータＢ（産出容器成分の制限）及びＣ（最終的な容器の重量）が、顧客 の仕様書に基づいて割り当てられるか、あるいは、総合的な最適化により演算さ れる。 ステップ１０２では、投入バッチ内の各ピース状の材料のための容器の順序を 演算すべく用いられるヒストグラムファイル（パラメータＤ）が読み取られる。 そのヒストグラムファイルは、特有成分の履歴上のテーブルからのデータに基づ いてもたらされた累積的なテーブルである。 上記ヒストグラムファイルは、どれだけのバッチの重量がバッチにおいて分配 されるかを、制御要素の濃度の関数として示している。例えば、低い鉄の濃度は 、バッチの重量について、ピースの僅か１０％に、若しくは３０％程度の高さに 見い出されるであろう。 最大容器濃度の制限に関係した混ざり物のないピースの分配により、希な（ｒ ａｒｅ）／混ざり物のないピースが分類される度に、まず、扱いにくい容器の成 分が、演算された容器の順序に配置され得る。このことが、実質的に、混ざり物 のないピースをそれに適正な産出容器と組み合わせる。 ヒストグラムファイルのサンプルが、テーブル１に示されている。これは、実 時間における類似した材料の投入バッチの分類に先んじて分類される履歴上のピ ースのバッチ（履歴上のバッチと呼ばれる）からもたらされたものである。テー ブル１は、数十万の履歴上のピース（例えば、２０トンのバッチにおける２００ ，０００個の１００ｇのピース）からの情報を１２６の要素の配列による６つの 単一物に集約している。 （テーブル１の第１列に示される）区画の定義については、付記Ａにおいて詳 細に説明する。付記Ａは、全制御要素に用いられる２．５ｗｔ％のベースレンジ と、より高い濃度を有し得る幾つかの成分に適応させるために用いられる３つの 拡大レンジ５％，１０％及び２７．５％とを含んでいる。 例えば、区側２２は、Ｆｅ，Ｍｎ，Ｍｇ，Ｓｉ，Ｃｕ若しくはＺｎに関して、 ０．５２５ｗｔ％の最小濃度を規定し、区画９８は、Ｆｅ，Ｍｎ，Ｍｇ，Ｓｉ， Ｃｕ及びＺｎに関して、２．４２５ｗｔ％の最小濃度を規定し、区画１１４は、 Ｆｅ，Ｍｎ及びＣｕに関して、３．８ｗｔ％の最小濃度を規定し、そして、区画 １２６は、Ｓｉに関して、２７．５ｗｔ％の最小濃度を規定している。 テーブル１における各記載は、累積的なバッチ重量（百分率）を表し、あらゆ る区画の要素濃度についてのものである。例えば、鉄（Ｆｅ）についての区画４ の１．４４は、履歴上のバッチ重量の１．４４％が、Ｆｅについての区画４にあ る、若しくはそれより下にあることを示しており、また、シリコン（Ｓｉ）につ いての区画３の１９．８７は、履歴上のバッチ重量の１９．８７％が、Ｓｉにつ いての区画３にある、若しくはそれより下にあることを示している。 テーブル１のバッチ重量ヒストグラムファイルは、類似した投入バッチにおけ る特有成分の履歴上の重量分配テーブル（例えば、制御要素の特有の組合せの重 量分配テーブル）からオフラインで（例えば、実際にリアルタイムの分類が行わ れていない間に）組み立てられる。バッチ重量ヒストグラムは、各ピースの重量 ではなく、むしろ、特有成分の総重量に依存する。 より明確には、テーブル１は、 （ａ）特有成分のうちの選択した１つに対応する重量を、上記制御要素のう ちの選択した１つについての前述した濃度レベルに等しい、若しくはそれより大 きい、前述した複数の濃度の区画に加え、 （ｂ）複数の各特有成分について、ステップ（ａ）を繰り返し、 （ｃ）各制御要素について、ステップ（ａ）及び（ｂ）を繰り返すことによ りもたらされる。 実際に分類する間に、各ピースは、ステップ１０６から１１０で実行される容 器順序セクション１０４において演算される容器の順序に割り当てられる。上記 容器順序セクション１０４は、目標容器成分における変化を最小にするように容 器を配列する。希釈して合金要素の濃度を小さくすることは、アンダーシューテ ィング（ｕｎｄｅｒｓｈｏｏｔｉｎｇ）と呼ばれ、硬化させて合金要素の濃度を 大きくすることが、オーバーシューティング（ｏｖｅｒｓｈｏｏｔｉｎｇ）と呼 ばれる。 分類された各ピースに対して、ステップ１０６は、ピースの成分と見積られた ピースの重量とからなるピースの統計を計算する。例えば、合金のスクラップを 分類する場合、ステップ１０７で実行されるＬＩＢＳ解析は、主な合金要素（Ｃ ｕ、Ｆｅ、Ｍｇ、Ｍｎ、Ｓｉ及びＭｎ）の化学的成分についての情報を提供する であろう。 オーバーシュート配列及びアンダーシュート配列は、ステップ１０２で求めら れるヒストグラム（テーブル１）からバッチ重量レベルに変換された要素濃度に よりステップ１０８で計算される。特に、制御要素の実際の濃度が最初に濃度イ ンターバルに変換され、その後、累積の重量パーセントがヒストグラム（テーブ ル1）から読み取られる。 各制御要素に対するその動作を繰り返すことにより、現ピースよりも純度が高 いバッチの累積重量パーセントにより表せる濃度ベクトルを得る。 これにより、異なる濃度範囲の要素が効率的に一定に制限される。成分の値は 、選択された制御要素濃度よりも純度が高いバッチの重量パーセントにより表さ れる。例えば、もし、正確に、重量でみて９０％のバッチが、１％の鉄（付録Ａ の インターバル４１）および１０％のシリコン（付録Ａのインターバル１０８）の 双方に対して、それ以下であれば、ヒストグラム値（９０％）に変換後のこれら の要素レベルは等しいと考えられる。 変換されたピース成分ベクトルは、同様にして変換された容器目標成分と比較 される。これらの一定に制限された成分、量、ピースのオーバーシュートまたは アンダーシュートを用いて、各要素に対する容器の目標は、容器成分ベクトルを ピース成分ベクトルから減算することにより求めることができる。 正の値はオーバーシュートレベルを表し、負の値はアンダーシュートレベルを 表す。ステップ１０８において、オーバーシュート配列とアンダーシュート配列 は各容器について６つの制御要素全てに追加される。オーバーシュートに対する １つの容器順序は昇順に番号が付されており、アンダーシュートに対する別の容 器順序は降順に番号が付されている。 例えば、容器５が残余容器となるように５つの容器に分類された材料に対して 、テーブル２は容器順序を計算するために用いられる配列を示す。配列の番号は 分類された全てのピースに対して固定される。配列の内容は不変ではなく、新た に入ってくる各ピースにより変化してもよい。 アンダーシュートとオーバーシュートは別々に説明される。これは、１つの要 素によるオーバーシュートが、目標に非常に近い２つの要素と同じ値を与える他 の要素のアンダーシュートにより相殺され得るからである。 原理は、オーバーシュートとアンダーシュートの両方に基づくピース成分に最 も近くマッチする容器成分を選択することである。 容器順序はステップ１１０においてテーブル３に示す成分テーブルを用いて計 算される。成分テーブルは、ステップ１０８で計算されるオーバーシュート配列 とアンダーシュート配列の間のマッチング容器番号を識別することにより成分確 認するための容器順序を作成するために用いられる。 例えば、テーブル２に示す５つの容器シュート配列に対して、マッチングの確 認は、テーブル３の成分順序１（オーバーシュート及びアンダーシュートの最低 成分）で開始し、２５の成分全ての確認を完了するまで続く。１番目のマッチン グ容器番号は、成分確認のための容器順序における１番目の容器を識別し、２番 目のマッチング容器番号は２番目の容器を識別し、…等々。 特に、アンダーシュートランク３及びオーバシュートランク２は双方とも内容 配列において容器１と関連する（テーブル２およびテーブル３参照）。それゆえ 、容器１は容器順序において最初に割り当てられる。アンダーシュートランク２ 及びオーバシュートランク３は双方とも内容配列において容器４と関連し、した がって、容器４は容器順序において２番目になる。残りの容器順序も同様に決定 される。最後の容器（本例では容器５）に対するマッチングは計算されない。こ れは、最後の容器は独断的に最後のランクに割り当てられるからである。 各ピースに対する特定の目標出力容器は、ステップ１１２から１１８までを含 む分類セクション１１１において選択される。最大目標容器濃度に対する固定さ れた限界を持って動作し、ピース毎に再計算された可変の容器順序に従うステッ プ１１２において、各ピースは成分確認を受ける。特に、成分確認１１２の間、 現ピースは、それが任意の1つの制御要素に対する容器目標成分の限界を越えな い範囲で、出力容器により受け入れられるかどうかを決定するために検査される 。 ピース成分と重量とは、容器成分と重量とについて各容器に対して、ステップ １１０で決定される容器順序にしたがって順に以下の式を用いて検査される： Ｃ_pieceＷ_piece＋Ｃ_bin,actualＷ_bin＜＝Ｃ_bin,max(Ｗ_piece＋Ｗ_bin)…（２） ここで、 Ｃ_pieceは各制御要素（例えば、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｍｇ、Ｍｎ、Ｓｉ及びアルミ ニウムピースに対するＭｎ）の濃度であり、 Ｗ_pieceは各ピースのグラムで見積られた重量であり、 Ｃ_bin,actualは各容器に対する制御要素の実際の濃度であり、 Ｗ_binは各容器の合計重量であり、 Ｃ_bin,maxは各容器についての各制御要素に対する目標（最大）濃度である 。 ステップ１００にて確定された、出力された各容器における目標重量はモニタ され、特定の容器の目標重量が超過したとき、その容器は“閉じる”ことができ 、残りの区分けから排除される。 成分検査式２は、ある容器にピースが加えられたときそのピースによって該容 器の成分が制御要素としての最大濃度限界のいずれか一つを超えるか否かを測定 する。上記式２を満足するとき、上記ピースは容器に加えられる。もし式２を満 足しないとき、成分検査１１２は、（ステップ１１０にて規定された）容器の順 番における次の容器を検査するであろう。上記順番における最後の容器は、上記 順番における他の容器に受け入れられなかったピースを排除しないように成分限 界を随意に高く設定するよう考慮される。 上記成分検査手順を示すため、使用可能な３つの出力された容器に２つのピー スが区分けされると仮定する。複数のピース、複数の容器、及び容器の順番が、 理論上の例として、表３−１に要約されている。 この例で使用される初期値及び仮定は、 （ａ）ピースの概算重量は２０ｇ； （ｂ）容器１は、以下の総統計量を有する物質のピースを含む： Ｗ_bin＝５０ ４ｇ； ％Ｃ１＝０．１９，％Ｃ２＝０．２１，％Ｃ３＝２．９，％Ｃ４＝０． ０１； 及び （ｃ）容器２及び容器３は空である。 容器の順番において、ピース１を受け入れ可能であり最も高くランク付けられ る容器を決定するため、以下の計算が実行される： 容器２（ランク順１） 検査１−ピース１／要素Ｃ１ Ｃ_piece＝０．２３ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝０ Ｗ_bin＝０ Ｃ_bin,max＝０．２７ 式２： ０．２３×２０＋０×０≦０．２７（２０＋０） ４．６≦５．４ 満足するので検査２へ進む この計算（検査１）の結果は、もしピース１が容器２に加えられた ならば容器２におけるすべてのピースに関するＣ１の総計濃度が要 素Ｃ１の目標濃度を超えないであろうということを示している。成 分検査は要素Ｃ１について満足しているので、次の濃度要素Ｃ２が 検査される。 検査２−ピース１／要素Ｃ２ Ｃ_piece＝０ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝０ Ｗ_bin＝０ Ｃ_bin,max＝０．３０ 式２： ０×２０＋０×０≦０．３０（２０＋０） ０≦６ 満足するので検査３へ進む この計算（検査２）の結果は、もしピース１が容器２に加えられた ならば容器２におけるすべてのピースに関するＣ２の総計濃度が要 素Ｃ２の目標濃度を超えないであろうということを示している。成 分検査は要素Ｃ２について満足しているので、次の濃度要素Ｃ３が 検査される。 検査３−ピース１／要素Ｃ３ Ｃ_piece＝１．７７ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝０ Ｗ_bin＝０ Ｃ_bin,max＝１．０ 式２： １．７７×２０＋０×０≦１．０（２０＋０） ３５．４≦２０ Ｃ３では満足しないので容器 の順番の次の容器へ進む この計算（検査３）の結果は、もしピース１が容器２に加えられた ならば容器２におけるすべてのピースに関するＣ３の総計濃度が要 素Ｃ３の目標濃度を超えるであろうということを示している。ピー ス１は容器２内に置くことができないので、容器１がピース１を受 け入れ可能か否かを決定するために容器の順番において次の高ラン ク容器（容器１）が検査されねばならない。容器１（ランク順２） 検査１−ピース１／要素Ｃ１ Ｃ_piece＝０．２３ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝０．１９ Ｗ_bin＝５０４ Ｃ_bin,max＝０．２５ 式２： ０．２３×２０＋０．１９×５０４≦０．２５（２０＋５ ０４） １００．３６≦１３１ 満足するので検査２へ進む 検査２−ピース１／要素Ｃ２ Ｃ_piece＝０ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝０．２１ Ｗ_bin＝５０４ Ｃ_bin,max＝０．４８０ 式２： ０×２０＋０．２１×５０４≦０．４８（２０＋５０４） １０５．８４≦２５１．５２ 満足するので検査３へ進む 検査３−ピース１／要素Ｃ３ Ｃ_piece＝１．７７ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝２．９ Ｗ_bin＝５０４ Ｃ_bin,max＝４．８５ 式２： １．７７×２０＋２．９×５０４≦４．８５（２０＋５０ ４） １４９７≦２５４１．４ 満足するので検査４に進む 検査４−ピース１／要素Ｃ４ Ｃ_piece＝０．０２ Ｗ_piece＝２０ｇ Ｃ_bin,actual＝０．０１ Ｗ_bin＝５０４ Ｃ_bin,max＝０．０５ 式２： ０．０２×２０＋０．０１×５０４≦０．０５（２０＋５ ０４） ５．４４≦２６．２ 満足する、すべての要素について合 格したので、容器１を要素１用に選択する。 これらの計算（検査１−４）の結果は、もしピース１が容器１に加 えられたならば制御要素濃度のすべてが容器１の目標濃度内に留ま るであろうということを示している。 ピース２は、ピース１について詳しく述べた方法と同じ方法を使用してピース ２を受け入れ可能な最も高くランク付けされた容器に区分け可能である。ピース ２は、容器１及び容器２について要素Ｃ１を含まず、よって残りの容器３内に置 かれる（随意の高い成分目標にて）。 容器がピースを受け入れた後（式２を満足することにより）、選択された容器 に関するデータは、（ａ）別のピースが容器に加えられ；（ｂ）それに応じて容 器の累積重量が増加し；及び（ｃ）新しい成分が制御要素用に向けられる、とい うことを示すために、ステップ１１４にてアップデートされる。 容器の成分は、ステップ１０６にて規定される、計算された概略のピース重量 に基づいてアップデートされる。したがって、この例の目的のため、容器の“後 の”成分は、２０ｇの概算重量と割り当てられたピース１に基づき計算される。 この情報は、表３−２に示すように容器の統計量をアップデートするために使用 される。 ビン１についての「後」の組成値の計算において、推定されたピース重量とビ ンの重量をそれぞれの組成パーセントと乗算し、これらの２つの値を加算し、ビ ンにおけるこの新しい重量に基づいて新しい組成パーセントを計算する。たとえ ば、制御元素Ｃ１について、「ビン １ 後」は、以下のように計算される。 （０.２３×２０＋０.１９×５０４）／（２０＋５０４）＝０.１９２ ステップ１１５で、行に対応する重量を現在のピース組成ベクトルで増加する ことにより、または、もし現在のピースが新しい一意組成を表わすならば新しい 行を加算することにより、現在の入力スクラップ・バッチを特徴づける一意組成 テーブルが更新される。 もし他のピースが分類されるならば、判断ステップ１１６は、制御をステップ １０６に戻し、または、もしすべてのピースが分類されたなら、判断ステップ１ １６は、ステップ１１８に進み、分類アクティビティの要約テーブルを計算する 。 出力ビンのヒストグラムを用いるピース特定ビン順序 図３に戻り、本発明の他の実施形態による連続的分類法１９５がフローチャー トの形で示される。 分類法１９５は、ビンの順序の最良の選択を導くため大局的最適化の計算が同 様な材料を出力ビンの間にどのように分散するかについての情報を用いる点で、 方法９５の改良である。大局的最適化の計算はオフラインで計算され、パラメー タＡ（出力ビンのヒストグラム）、Ｂ（組成限界）およびＣ（最終のビン重量） を出力する。 設定部分１９８は、ステップ２００〜２０２で行われ、材料のピースのリアル タイムの連続的分類を準備する。 ステップ２００〜２０２において、ビンの仕様とビン重量ヒストグラムが大局 的最適化の計算から得られる。ヒストグラムファイル（パラメータＡ）は入力バ ッチにおける材料の各ピースのためのビン順序を計算するために用いられる。ヒ ストグラムファイルの１部分の例が表４に示される。表４は、７個の出力ビンの 各々について最初と最後の間隔を示す。 出力ビンのヒストグラム（表４／パラメータＡ）に表される入力バッチ重量の 部分は、特定の制御元素の選択された濃度間隔の中にあり、大局的最適化の計算 により特定の出力ビンに向けられる。 出力ビンのヒストグラムは、出力ビンの中での最適な出力重量の分布と出力ビ ンの中での一意の入力組成の最適な分布とを用いて開始することにより生成され る。両者は、オフラインの大局的最適化の計算により一意の入力組成と所定の出 力組成の表を用いて与えられる。 より詳細には、表４は以下のように生成される。 （ａ）特定の出力ビンにおける一意の組成のなかの選択された１つの組成に対 応する重量を、制御元素のなかの選択された１つの元素についての所定の濃度間 隔に等しい所定の濃度間隔に加算し、 （ｂ）前記の特定の出力ビンにおける複数の一意の組成の各々についてステッ プ（ａ）を繰り返し、 （ｃ）制御元素の各々についてステップ（ａ）と（ｂ）を繰り返し、 （ｄ）出力ビンの各々についてステップ（ａ）、（ｂ）および（ｃ）を繰り返 す。 表４における各数値は、ビンの番号（１〜７）、制御元素（Ｆｅ，Ｍｎ，Ｍｇ ，Ｓｉ，Ｚｎ，Ｃｕ）および濃度間隔（ＩＮＴ１〜１２６）に対応して指数化さ れたバッチ重量（％）である。その結果、ヒストグラムファイルにおけるどの制 御元素の列も１００％に加算される。間隔の定義は、分類法に関連して説明され る付録Ａにおいて示される。 各ピースは、ステップ２０６〜２１０において実行されるビン順序部分２０４ において計算されるビン順序を割り当てられる。材料のピースについての組成情 報は、ステップ２０８で実行されるＬＩＢＳ解析から与えられる。 この組成情報は、ピース統計ステップ２０６で使用される。ここで、現在のピ ースの制御元素間隔に対応するバッチ重量（パーセント）がヒストグラムファイ ル（表４）からともに加算され、出力ビンごとの和を累算する。たとえば、ビン １〜７における指定されたピース（「Ａ」とする）について、全６個の制御元素 についての全体の重量（％）は、ビン１について３.１６であり、ビン２につい て０.２３であり、以下同様である。 表５は、２個のピースのための出力ビンの和の１例を示す。 ステップ２１０で確立されるビンの順序は、ヒストグラムファイル（表４）か ら計算された表５に示される元素の和の降順に従う。したがって、ピースＡにつ いて、ビンの順序は、［１，６，３，２，５，４，７］であり、ピースＢについ て、ビンの順序は、［１，６，５，２，３，４，７］である。 一般に、容器配列セクション２０４は、総合最適化演算により、与えられた容 器内に配置された、現在のピースに類似した成分の材料の割合の順に、出力容器 が優先されることを許容する。同じ入力ピース成分を備えた最も多い材料を受け 入れる容器は、容器の配列において、最初の場所が割り当てられる。 それぞれのピースに対する仕分けられた目標出力容器は、工程２１２から２１ ８を含む区分けセクション２１１により選択される。各ピースは、工程２１２で 容器成分チェックが行われ、かかる工程２１２は、最大目標容器成分の固定され た限界により操作され、それに続いて、図２及び式２と関連して議論されたよう に、ピース毎の主成分により再計算され、容器の配列が変えられる。 容器が、（式２を満足するように）ピースを受け入れた後、選択された容器に 関係したデータが、工程２１４で更新され、（ａ）他のピースが、その容器に加 えられ、（ｂ）それに応じて、その容器の累積された重さが増加し、（ｃ）制御 要素のための新たな成分水準が表示される。 工程２１５において、工程１１５に関して上述したように、特有の成分表が更 新される。 もし、他のピースが区分けされた場合は、決定工程２１６は、工程２０６に戻 され、または、もし、すべてのピースが区分けされたなら、工程２１８に移行し 、区分けアクティビティの一覧表の計算が行われる。 固定容器配列方法 図４に示すように、本発明の具体例による連続区分け方法３００を、フローチ ャートの形で示す。 準備セクション３０２は、工程３０６で行われ、連続したリアルタイムの材料 片の区分けが準備される。区分け方法３００は、パラメータＢ（成分限界）、及 びＣ（最終容器重量）を用いる。 工程３０６は、出力容器の最大許容容器成分の限界を記入する。例えば、容器 １０、１２及び１４の目標成分は以下のように決定される。：容器１０：以下の 成分限界（相対パーセント）を有する：０．４％Ｆｅ；１．０％Ｍｎ；０．３％ Ｍｇ；０．２％Ｓｉ；０．０４％Ｚｎ；０．１５％Ｃｕ；容器１２：以下の成分 限界を有する：０．２６％Ｆｅ；０．３％Ｍｎ；１．６％Ｍｇ；０．７１％Ｓｉ ；０．０６％Ｚｎ；０．２４％Ｃｕ；容器１４：成分限界が人為的に高くされた （即ち、各制御要素が９９％）残留物の容器。 １バッチのスクラップの目標重量分布は、また、消費者の要求入力を備える総 合最適化に基づき、工程３０６で設定される。例えば、２０トンの入力バッチに 対して、容器１０は８トンに設定され、容器１２は７トンに設定され、容器１４ は５トンに設定されることが可能である。原材料コストに対する出力製品の相対 的な価値は、セント／リブラ（セント／キログラム）で、：容器１０：５¢／ｌ ｂ（１１¢／ｋｇ）；容器１２：７¢／ｌｂ（１５．４¢／ｋｇ）；容器１４： １７¢／ｌｂ（３７．４¢／ｋｇ）である。 容器配列工程３１０では、容器配列セクション３０８で設定される。容器配列 は、すべての入力材料に対して固定される。容器配列工程３１０は、（ａ）出力 容器目標重量が高くなるように、又は（ｂ）高価値の合金が目標重量を越えて優 先的に与えられるような、（ａ）の配列の変形仕様により、出力容器が配列され る。 例えば、上述のように準備された容器の仕様を用いて、固定容器配列（ａ）は 、［容器１０（８トン）；容器１２（７トン）；容器１４（５トン）］であり、 （ｂ）は、［容器１２（７トン＋５¢／ｌｂ（１１¢／ｋｇ）最初以下）；容器 １０（８トン＋７¢／ｌｂ（１５．４¢／ｋｇ）最初以下；容器１４：５％＋１ ７¢／ｌｂ（３７．４¢／ｋｇ）最初以下］である。容器１０は、より高い目標 重量を有するにもかかわらず、容器１０と比較した場合、結果の合金が、より高 い価値であることに基づき、配列（ｂ）は、容器１２に対して、より高い優先度 を示す。 区分けセクション３１２は、工程３１４から３２２を含み、図２及び３の方法 ９５及び１９５と関連して述べられた工程と一致する。 発明者らは、総合最適化演算は、固定配列方法３００に関連して用いられる、 最も高く合金化され、高い価値の区分けされた出力容器の重さを最大化しようと することを見出した。 従って、固定容器の配列は、通常、総合最適化演算により割り当てられた容器 重量の減少に従って、決められる。即ち、殆どの場合、高い価値の出力の優先順 位の増加に一致する。 固定容器配列方法３００が、適当な結果をもたらす場合、区分け材料の各新し いタイプのオフライン最適化の必要性が排除される。しかしながら、発明者らは 固定容器配列方法３００は、すべてのケースに対して良い区分け結果を提供する のには十分でないことを見出した。 まとめると、発明者らは、固定容器配列方法３００（図４）は、特定の区分け バッチ、容器配列、及び出力目標の組み合わせに対して、特定の総合最適化に近 づけることができるが、条件が変われば失敗することを見出した。より一般的な ピースの特定配列方法９５及び１９５（それぞれ図２、及び図３）では、任意の 区分け材料及び出力目標に対して、総合最適化に近づけることができる。 区分け方法９５は、任意の希釈化レベルに従って、目標の容器成分および重量 を割り当てることにより、オフライン総合最適化なしに用いられる。方法９５の 結果は、多くの場合、固定容器配列方法３００より総合最適化に近づく。区分け 方法１９５は、容器配列の選択で、総合最適化情報（出力容器ヒストグラムパラ メータＡ）の使用により、方法９５または３００のいずれよりもより良い分離に 到達する。 具体例 １ 本具体例は、固定容器配列方法と、アルミニウムスクラップ金属のシミュレー ションされたバッチを用いた最適化された区分けに関連して上述された可変容器 配列方法との性能の違いについて示す。 区分け方法９５ ：ピース特定容器配列； パラメータＢ、Ｃ及びＤ使用（図２） 区分け方法１９５：ピース特定容器配列； パラメータＡ、Ｂ及びＣ使用（図３） 区分け方法３００：固定容器配列； パラメータＢ及びＣ使用（図４） パラメータの使用は以下に示すとおりである。 固定容器演算に用いるパラメータ（スクラップピース毎に１回）；方法 ９５−パラメータＤ；方法１９５−パラメータＡ；方法３００−固定； 成分目標に用いるパラメータ（スクラップピース毎に１回）：方法９５ 、１９５、３００−パラメータＢ。 搬入ピースが、６つの制御された要素（Ｆｅ、Ｍｎ、Ｍｇ、Ｓｉ、Ｚｎ及びＣ ｕ）のいずれかに対する最大容器成分の限界を越えるような、現在の容器成分を 引き起こすか否かによらず、すべての連続した区分け方法（９５、１９５、３０ ０）は、（式２を用いた）演算により区分けされる。ピースは、そのピースが既 にその容器に加えられたと仮定した場合に、最大成分限界以下である最初の容器 に受け入れられる。 ４つの方法の違いは、成分チェックに対して、いかに各容器を配列し、又はい かに優先付けるかである。成分テストを通過した第１の容器はピースを受け入れ るため、その容器の優先度の演算は、最適化された区分けの結果を正確に近似す るために重要である。 本具体例では、区分けされるピースのバッチは、各ピースが、ランダムにピー ス成分を割り当てられた、（１から１１０グラムの間の）ランダムピース重量の 表を用いてシミュレートされる。ピース成分は、２０トン以上のスクラップから サンプリングされた４トン以上のスクラップに基づく。 連続した区分け方法（９５、１９５、３００）の実行は比較により判断され、 異なる出力容器の間の重量のばらつきの観点、及び出力容器の最終成分の観点か ら、いかに各方法が最適区分けにマッチするかが決定される。 各合金についての目標出力容器の成分限界を、表Ｅ１に示す。 表Ｅ２は、最適目標重量分布に近づける点で、方法１９５が、方法９５及び３ ００より良いことを示す。 表Ｅ３は、容器配列方法のいずれの１つを用いても、全て、その容器成分は目 標より純粋となるが、１又は２の制御要素が、成分チェック工程において必要と されることを示す。成分の違いは小さいけれども、一般には、方法１９５は、方 法９５及び３００より目標成分に近づく。これは、これらの方法が、表Ｅ２の目 標重量分布に、いかに近づくかについて、大きなインパクトを有する。 本具体例は、固定容器配列３００が良い結果を与える場合について示す。方法 ９５と同等またはより良いが、一般にはこのようにはならない。 産業上の利用性 本発明を具体化した本方法は、材料処理及び製造工業に用いることができ、特 に、スクラップ材料を区分けして、その材料の価値を最大にするために適用され る。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ， ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，Ｓ Ｚ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ， ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，Ｈ Ｕ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ， ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者 ショウ，トム カナダ、ケイ７ケイ・６ケイ２、オンタリ オ、キングストン、ガスリー・ドライブ65 番 【要約の続き】 化は、既知の一意の組成及び重量の類似の入力材料の最 良の配合を与え、処方された出力組成の総価値を最大に する。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．夫々が少なくとも１つの制御元素によって定義される組成を有している材料 ピースの入力バッチ（Ｐi）を逐次的に分類する方法であって、上記各ピースは 各制御元素についての濃度と重量とを有し、上記分類は入力バッチから、それぞ れ各制御元素についての目標濃度（１００、２００、３０６）が指定されている 複数の出力ビン（１０、１２、１４）が得られるように行われ、上記各出力ビン 中のピースは各制御元素についての累積全体重量と全体濃度とを有していて、 （ａ）上記ピース中から選択された１つのものに対してビンオーダー（１１０ 、２１０、３１０）を確立し、 （ｂ）上記ビンオーダーでもって、上記の選択されたピースが追加された後に おける出力ビンの全体組成（１１２、２１２、３１６）を計算し、 （ｃ）選択されたピースを選択されたビン（１１４、２１４、３１８）の中に 配置し、上記の選択されたビンを、新しい全体組成がすべての制御元素について 目標濃度限界内にある第１のビンとし、 （ｄ）入力バッチ中の後に続く各ピースについて（ａ）から（ｃ）までのステ ップを繰り返す、といった各ステップを含んでいることを特徴とする方法。 ２．上記計算ステップが、 Ｃ_pieceＷ_piece＋Ｃ_{bin actual}Ｗ_bin＜＝Ｃ_{bin max}（Ｗ_piece＋Ｗ_bin） ただし、 Ｃ_pieceは各制御元素についての濃度 Ｗ_pieceは各ピースの推算された重量 Ｃ_{bin actual}は各ビンにおける各制御元素の実際の濃度 Ｗ_binは各ビンの全体重量 Ｃ_{bin max}は各ビンにおける各制御元素の目標濃度 であらわされる組成検査式に従って実行される、請求項１にかかる方法。 ３．ビンオーダーが入力バッチ中のすべてのピースに対して同一である、請求項 １にかかる方法。 ４．さらに各ビン（１００、２００、３０６）に対して重量目標を指定するステ ップを含んでいて、ビンオーダーが、重量目標が小さくなる順にビンをランク付 けすることによって確立される、請求項３にかかる方法。 ５．さらに、各ビンに対して重量目標と価値（１００、２００、３０６）とを指 定するステップを含んでいて、ビンオーダーが、まず重量目標が小さくなる順に 、そして次に価値が小さくなる順にビンをランク付けすることにより確立される 、請求項３にかかる方法。 ６．さらに、履歴的な組成データに基づいて、制御元素濃度の関数であり、入力 バッチの重量分布を示すバッチ重量ヒストグラム（１０２）を作成するステップ を含んでいて、これは分類されるべき入力バッチとほぼ整合する入力バッチから 、制御元素の複数の一意の組成の重量分布表を与えるようになっていて、ビンオ ーダーが、上記バッチ重量ヒストグラムから得られる情報に従ってビンをランク 付けすることにより確立される、請求項１にかかる方法。 ７．バッチ重量ヒストグラムを確立するステップが、 （ａ）上記の一意の組成の選択された１つに対応する重量を、上記制御元素の 選択された１つについての所定の濃度レベル以上である複数の所定の濃度インタ ーバルに加え、 （ｂ）複数の一意の組成の各々についてステップ（ａ）を繰り返し、そして （ｃ）各制御元素について、（ａ）及び（ｂ）のステップを繰り返すといった 、各ステップを含んでいる、請求項６にかかる方法。 ８．ビンオーダーが、各出力ビンについて各制御元素についての目標全体濃度の アンダーシュート及びオーバーシュートを最小にするよう確立されている、請求 項６にかかる方法。 ９．さらに、履歴的な組成データに基づいて、各出力ビン中の制御元素の濃度の 関数であり、入力バッチの重量分布を示す出力ビンヒストグラム（２０２）を確 立するステップを含んでいて、これは分類されるべき入力バッチとほぼ整合する 入力バッチから、制御元素の複数の一意の組成の重量分布表を与えるようになっ ていて、ビンオーダーが、上記出力ビンヒストグラムから得られる情報に従って ビンをランク付けすることにより確立される、請求項１にかかる方法。 １０．出力ビンヒストグラムを確立するステップが、 （ａ）与えられた出力ビン中の上記の一意の組成の選択された１つに対応する 重量を、上記制御元素の選択された１つについての所定の濃度インターバルに等 しい所定の濃度インターバルに追加し、 （ｂ）与えられた出力ビン中の複数の一意の組成の各々についてステップ（ａ ）を繰り返し、 （ｃ）各制御元素について、（ａ）及び（ｂ）のステップを繰り返し、 （ｄ）各出力ビンについて（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のステップを繰り返すと いった、各ステップを含んでいる、請求項８にかかる方法。 １１．夫々が少なくとも１つの制御元素によって定義される組成を有している材 料ピースの入力バッチ（Ｐi）を逐次的に分類する方法であって、上記各ピース は各制御元素についての濃度と重量とを有し、上記分類は入力バッチから、複数 の予め設定された逐次分類パラメータに基づいて各複数の出力ビン（１０、１２ 、１４）が得られるように行われるようになっていて、 （ａ）上記ピース中の現在の１つに対してビンオーダー（１１０、２１０、３ １０）を確立し、 （ｂ）上記ビンオーダーでもって、上記の現在のピースを追加した後の出力ビ ンの全体組成（１１２、２１２、３１６）を計算し、 （ｃ）現在のピースをビン中に配置し（１１４、２１４、３１８）、新しい全 体組成が逐次分類パラメータによって確立された限界内にあるようにし、 （ｄ）後に続く全ピースについて（ａ）から（ｃ）までのステップを繰り返す といった、各ステップを含んでいることを特徴とする方法。 １２．上記逐次分類パラメータが、顧客の出力要求と、履歴的な組成データと、 入力材料の類似のバッチの全体的な最適化とで構成されるグループの中から選択 されたデータに基づいている、請求項１１にかかる方法。 １３．上記逐次分類パラメータが目標ビン組成と、上記各出力ビンについての目 標最終ビン重量とを含んでいる、請求項１２にかかる方法。 １４．上記逐次分類パラメータが、制御元素濃度の関数であり、バッチ重量の分 布を示すバッチ重量ヒストグラムを含んでいる、請求項１３にかかる方法。 １５．上記逐次分類パラメータが、さらに、全体的な最適化によって予測される 各出力ビン中の制御元素濃度の関数であり、バッチ重量の分布を示す複数の出力 ビンヒストグラムを含んでいる、請求項１３にかかる方法。