Brevet FR3124868A1 — publié le 20230106

Procédé de contrôle d’un système et produit programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un procédé de contrôle d’un système, comprenant les étapes suivantes : l’obtention de séries temporelles décrivant l’évolution temporelle d’un paramètre d’un système entre un instant initial et un instant final, l’instant final étant déclenché par la survenue d’un événement anormal affectant le système, pour chaque série temporelle, la définition d’une période temporelle anormale et d’une période temporelle normale, pour chaque série temporelle, la détermination d’une métrique de caractérisation de chaque paramètre de la série considérée sur la période temporelle anormale et sur la période temporelle normale, la détermination de règles d’association en fonction des métriques de caractérisation obtenues, la validation des règles d’association obtenues, et la prédiction de la survenue ou non d’un événement anormal susceptible d’affecter un système à contrôler en fonction des règles d’association validées. Figure pour l'abrégé : 1 Procédé de contrôle d’un système et produit programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un procédé de contrôle d’un système. La présente invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur associé. En industrie, les infrastructures sont de plus en plus complexes, de sorte que des événements anormaux, tels que des pannes ou des détériorations, sont susceptibles de se produire de manière récurrente, sans qu’il soit aisé de les expliquer. Cela engendre un impact économique et environnemental important. Par exemple, le raffinage du pétrole est un procédé de transformation du pétrole brut en un produit fini utilisable, par exemple, en tant qu’essence, diesel ou d’autres produits utilisés dans l’industrie pétrochimique. L’étape de distillation est la première étape de ce procédé. Elle consiste à purifier différentes substances de liquides d’un mélange, par exemple, les différentes fractions d’hydrocarbures contenues dans le pétrole brut. Toutefois, régulièrement, un événement anormal, appelé engorgement, a lieu, ce qui requiert le ralentissement, voire l’arrêt du procédé de transformation pendant une durée relativement longue. En effet, de nombreuses heures de maintenance sont requises pour retrouver l’état normal de la colonne. Différentes méthodes basées sur des équations théoriques et/ou des analyses de pression et de température ont été développées afin de prédire les engorgements des colonnes de distillation utilisées dans les raffineries. Néanmoins, de telles méthodes conduisent soit à de nombreuses prédictions erronées (faux positifs), soit à un nombre important d’engorgements non prédits (faux négatifs), et sont donc insatisfaisantes. Il est également connu une méthode d’obtention d’un modèle visant à prédire le début d’un engorgement. Un tel modèle se base sur un algorithme de type forêt aléatoire (en anglais « Random Forest »). Néanmoins, un tel modèle engendre également un nombre conséquent de faux positifs tout en omettant de prédire certains engorgements. Cela entraîne une perte de temps, ainsi que des pertes économiques. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant une meilleure prédiction de la survenue d’un événement anormal affectant un système. A cet effet, la présente description a pour objet un procédé de contrôle d’un système, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : une phase préparatoire comprenant les étapes suivantes : l’obtention de séries temporelles, pour au moins un système de même nature que le système à contrôler, chaque série temporelle décrivant l’évolution temporelle d’un ou plusieurs paramètres prédéterminés du système considéré entre un instant initial et un instant final, l’instant final étant déclenché par la survenue d’un événement anormal affectant le système considéré, pour chaque série temporelle, la définition d’une période temporelle anormale et d’une période temporelle normale, la fin de la période temporelle anormale coïncidant avec la survenue de l’événement anormal, la période temporelle normale étant une période antérieure et de même durée que la période temporelle anormale et telle que l’écart temporel entre la période temporelle normale et la période temporelle anormale soit supérieur à un écart prédéterminé, pour chaque série temporelle, la détermination d’une métrique de caractérisation de chaque paramètre de la série considérée, d’une part sur la période temporelle anormale, et d’autre part sur la période temporelle normale, pour un ensemble de séries temporelles, dites d’entraînement, la détermination de règles d’association en fonction des métriques de caractérisation obtenues pour chaque paramètre, chaque règle d’association prédisant la survenue ou non d’un événement anormal en associant une donnée relative à la métrique de caractérisation d’au moins un paramètre à la survenue ou non de l’évènement anormal, la validation des règles d’association obtenues sur au moins une série temporelle, dite test, distincte des séries temporelles d’entraînement, une phase d’exploitation comprenant les étapes suivantes : l’obtention de données relatives à l’évolution temporelle du ou des paramètres prédéterminés du système à contrôler, la prédiction de la survenue ou non d’un événement anormal susceptible d’affecter le système en fonction des données obtenues pour le système à contrôler et des règles d’association validées. Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - pour chaque période temporelle normale et chaque période temporelle anormale, il est défini une première sous-période et une seconde sous-période, la seconde sous-période ayant la même durée que la première sous-période et étant espacée de la première sous-période d’une durée prédéterminée, la métrique de caractérisation étant un taux de changement, lors de l’étape de détermination de la métrique de caractérisation, il est calculé, pour chaque période temporelle normale et anormale, une donnée caractéristique pour chaque paramètre considéré sur la durée d’une part de la première sous-période et d’autre part de la seconde sous-période de la période temporelle considérée, la métrique de caractérisation de chaque période temporelle normale et anormale étant obtenue en fonction des données caractéristiques obtenues pour la première sous-période et la seconde sous-période de la période temporelle considérée ; - lors de l’étape de détermination des règles d’association, les métriques de caractérisation sont classifiées en plusieurs classes en fonction de la valeur obtenue pour chaque métrique de caractérisation, lors de l’étape de détermination de règles d’association, la donnée relative à la métrique de caractérisation étant la classe à laquelle appartient la métrique de caractérisation de sorte que chaque règle d’association associe une classe d’une métrique de caractérisation d’au moins un paramètre à la survenue ou non d’un évènement anormal ; - les règles d’association déterminées sont au plus un nombre prédéterminé de règles sélectionnées parmi un ensemble de règles établies en fonction des métriques de caractérisation des paramètres sur l’ensemble des séries temporelles d’entraînement, les règles sélectionnées étant des règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant une métrique de confiance la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, la métrique de confiance évaluant la fréquence de véracité de la règle sur les séries temporelles considérées, de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant un taux d’indépendance le plus faible parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition et dont la métrique de confiance est la plus élevée, le taux d’indépendance quantifiant l’indépendance des associations effectuées par une règle, de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant une métrique de conviction la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, dont la métrique de confiance est la plus élevée et dont le taux d’indépendance est le plus faible, la métrique de conviction quantifiant la fréquence de non-véracité de la règle sur les séries temporelles considérées ; - lors de l’étape de validation, il est obtenue une prédiction pour chacune des règles d’association sur la série temporelle test considérée, la prédiction finale étant obtenue par agrégation des prédictions obtenues pour chacune des règles d’association selon un critère d’agrégation, les règles d’association étant validées lorsque la prédiction finale correspond à la prédiction avérée d’un événement anormal sur la série temporelle test ; - les règles d’association comprennent, d’une part, des règles prédisant la survenue d’un évènement anormal, et d’autre part des règles prédisant l’absence d’un événement anormal ; - la phase de préparation comprend la répétition des étapes de détermination de règles d’association et de validation pour différents ensembles de séries temporelles d’entraînement de sorte que chaque série temporelle ait été une fois une série temporelle test et durant les autres répétitions une série temporelle d’entraînement ; - la phase d’exploitation comprend une étape de génération d’une alerte et/ou d’enclenchement d’une action de contrôle du système lorsqu’un événement anormal est prédit ; - le système à contrôler est une colonne de distillation et l’événement anormal est un engorgement de la colonne de distillation. La présente description se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur. La présente description concerne aussi un support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur tel que précédemment décrit. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : , , une vue schématique d’un exemple d’ordinateur permettant la mise en œuvre d’un procédé de contrôle d’un système, , , un organigramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de contrôle d’un système, et , , une représentation schématique d’un exemple d’une série temporelle comprenant une période temporelle normale et une période temporelle anormale, chacune de la période temporelle normale et de la période temporelle anormale comprenant une première et une seconde sous-période. Un calculateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont illustrés par la . Le calculateur 10, est de préférence, un ordinateur. Plus généralement, le calculateur 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres de calculateur 10 et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d’autres types de dispositifs d’affichage, de transmission ou de mémorisation. Le calculateur 10 est en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12. Comme illustré par la , le calculateur 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d’informations. Dans l’exemple illustré par la , le calculateur 10 comprend un clavier 22 et une unité d’affichage 24. Le produit programme d’ordinateur 12 comporte un support d’informations 26. Le support d’information 26 est un support lisible par le calculateur 10, usuellement par l’unité de traitement de données 16. Le support lisible d’informations 26 est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations 26 est une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise « Floppy disc »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support d’informations 26 est mémorisé le programme d’ordinateur 12 comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur 12 est chargeable sur l’unité de traitement de données 16 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé de contrôle d’un système, lorsque le programme d’ordinateur 12 est mis en œuvre sur l’unité de traitement 16 du calculateur 10. Le fonctionnement du calculateur 10 va maintenant être décrit en référence à la , qui illustre schématiquement un exemple de mise en œuvre d’un procédé de contrôle d’un système, et à la qui est un exemple illustrant certaines étapes du procédé. Le procédé de contrôle vise à contrôler un système c’est-à-dire à enclencher des actions relatives au contrôle du système. Dans un exemple, le système est une colonne de distillation et les événements anormaux susceptibles d’entraver le fonctionnement normal de la colonne de distillation sont des engorgements de la colonne. Le procédé de contrôle est, par exemple, mis en œuvre par le calculateur 10 en interaction avec le programme d’ordinateur 12, c’est-à-dire est mis en œuvre par ordinateur. Le procédé de contrôle comprend une phase préparatoire 90 et une phase d’exploitation 190. La phase préparatoire 90 permet d’obtenir des règles d’association prédisant la survenue ou non d’un évènement anormal en fonction de l’évolution temporelle d’un ou de plusieurs paramètres X 1 , …, X n du système à contrôler. La phase 190 permet la prédiction de la survenue ou non d’un événement anormal susceptible d’affecter le système à contrôler en fonction des règles d’association et de données relatives à l’évolution temporelle du ou des paramètres X 1 , …, X n prédéterminés du système à contrôler. La phase 190 est, par exemple, mise en œuvre en temps réel lors du fonctionnement du système à contrôler. La phase préparatoire 90 comprend une étape 100 d’obtention de séries temporelles pour au moins un système de même nature que le système à contrôler. Par le terme « de même nature », il est entendu que le ou les systèmes sont des systèmes équivalents au système à contrôler. Les séries temporelles sont, par exemple, obtenues par des mesures effectuées par des capteurs. Chaque série temporelle décrit l’évolution temporelle d’un ou plusieurs X 1 , …, X n prédéterminés du système considéré entre un instant initial t i et un instant final t f . L’instant final t f est déclenché par la survenue d’un événement anormal affectant le système considéré. Chaque série temporelle a une durée supérieure à une durée prédéterminée. Par exemple, chaque série temporelle est le résultat d’un découpage d’une série temporelle mère obtenue pour un système sur une longue période temporelle (plusieurs jours typiquement). Le découpage est effectué de sorte que la fin de chaque série temporelle coïncide avec la survenue d’un événement anormal. Dans le cas d’une colonne de distillation, la durée prédéterminée est, par exemple, supérieure ou égale à 20 heures. Dans le cas d'une unité de raffinage comme une colonne de distillation, les paramètres X1, …, Xn prédéterminés sont, par exemple, choisis parmi : différentes température en amont ou dans la colonne de distillation à différents niveaux, différentes pressions de liquides en amont ou dans la colonne de distillation à différents niveaux, des débits, le type de liquide brut en entrée de la colonne de distillation, les ouvertures de différentes vannes en amont ou dans la colonne, et des paramètres chimiques ou de qualité. Tous ces paramètres sont mesurés à une fréquence donnée (parfois proche du temps réel pour certains d'entre eux) à différents endroits du procédé peu éloignés de la colonne de distillation. Une série temporelle est illustrée à titre d’exemple par la . En particulier, l’évolution temporelle de deux paramètres prédéterminés X1 et X2 est illustrée sur cette . La phase préparatoire 90 comprend une étape 110 de définition d’une période temporelle anormale T A et d’une période temporelle normale T N pour chaque série temporelle. La période temporelle anormale T A se déroule immédiatement avant la survenue de l’événement anormal. Ainsi, la fin de la période temporelle anormale T A coïncide avec le déclenchement de l’événement anormal, et donc l’instant final t f de la série temporelle considérée. La période temporelle normale T N est une période antérieure et de même durée que la période temporelle anormale T A . La période temporelle normale T N est telle que l’écart temporel E entre la période temporelle normale T N et la période temporelle anormale T A est supérieur ou égal à un écart prédéterminé. L’écart temporel E est choisi de sorte que la période temporelle normale T N soit très éloignée de la période temporelle anormale T A . Par exemple, dans le cas d’une colonne de distillation, pour une série temporelle de durée supérieure ou égale à 20 heures, l’écart temporel E est supérieur ou égal à 5 heures, de préférence supérieur ou égal à 10 heures. Un exemple de période temporelle anormale T A , de période temporelle normale T N et d’écart temporel E sont illustrés sur la . La phase préparatoire 90 comprend une étape 120 de détermination, pour chaque série temporelle, d’une métrique de caractérisation de chaque paramètre X 1 , …, X n de la série considérée, d’une part sur la période temporelle anormale T A , et d’autre part sur la période temporelle normale T N . L’étape 120 permet, ainsi, d’obtenir des données selon une conception de croisement de cas (en anglais « case cross-over design »), c’est-à-dire que les métriques de caractérisation obtenues pour chaque série temporelle sont directement comparables car obtenues sur le même système au cours d’un même processus. En effet, la comparaison des caractéristiques de paramètres entre les périodes temporelles normales T N et les périodes temporelles anormales T A permet d’estimer les changements réguliers qui induisent un événement anormal. La métrique de caractérisation d’un paramètre X 1 , …, X n est une grandeur caractérisant le paramètre X 1 , …, X n sur la période considérée. Par exemple, la métrique de caractérisation est une moyenne, un écart-type, un résidu ou encore un taux de changement. La moyenne est la valeur moyenne du paramètre X 1 , …, X n considéré sur la durée de la période temporelle normale ou anormale considérée. L’écart type est la valeur de l’écart type du paramètre X 1 , …, X n considéré sur la durée de la période temporelle normale ou anormale considérée. Le résidu est l’erreur entre, d’une part, la prédiction effectuée par un modèle de prédiction d’une valeur du paramètre X 1 , …, X n considéré sur la durée de la période temporelle normale ou anormale considérée, et d’autre part, la valeur effective du paramètre sur la période considérée. Le modèle de prédiction est, par exemple, un modèle autorégressif, c’est-à-dire un modèle préalablement entraîné sur une partie des données de la série temporelle considérée (mais pas les données relatives à la période temporelle normale ou anormale considérée). Le taux de changement d’un paramètre X 1 , …, X n est une grandeur quantifiant les changements (variations) du paramètre X 1 , …, X n sur la période considérée. Un exemple de taux de changement est décrit plus spécifiquement dans ce qui suit. Dans un exemple de mise en œuvre, l’étape de détermination 120 comprend la définition d’une première sous-période T 1 et d’une seconde sous-période T 2 pour chacune de la période temporelle normale T N et de la période temporelle anormale T A de chaque série temporelle. La seconde sous-période T 2 a la même durée δ que la première sous-période T 1 et est espacée de la première sous-période T 1 d’une durée Δ prédéterminée. Dans le cas d’une colonne de distillation, la durée δ est, par exemple, supérieure ou égale à une heure et la durée Δ prédéterminée est, par exemple, supérieure ou égale à deux heures. Dans l’exemple de mise en œuvre, l’étape de détermination 120 comprend le calcul, pour chaque période temporelle normale T N et anormale T A , d’une donnée caractéristique de chaque paramètre X 1 , …, X n considéré sur la durée δ, d’une part, de la première sous-période T 1 et, d’autre part, de la seconde sous-période T 2 de la période temporelle considérée. En d’autres termes, à l’issue de ce calcul, il est obtenu quatre données caractéristiques pour chaque paramètre X 1 , …, X n de chaque série temporelle, à savoir : une donnée caractéristique sur la première sous-période T 1 de la période temporelle normale T N , une donnée caractéristique sur la seconde sous-période T 2 de la période temporelle normale T N , une donnée caractéristique sur la première sous-période T 1 de la période temporelle anormale T A et une donnée caractéristique sur la seconde sous-période T 2 de la période temporelle anormale T A . La donnée caractéristique considérée est, par exemple, la moyenne, l’écart-type ou encore le résidu du paramètre X 1 , …, X n considéré sur la durée δ de la période temporelle normale ou anormale considérée. De préférence, la donnée caractéristique est la moyenne. Dans l’exemple de mise en œuvre, le taux de changement de chaque période temporelle normale T N et anormale T A est ensuite déterminé en fonction des données caractéristiques obtenues pour la première sous-période T 1 et la seconde sous-période T 2 de la période temporelle considérée. Lorsque la donnée caractéristique considérée est la moyenne de chaque paramètre X 1 , …, X n considéré sur la durée δ, d’une part, de la première sous-période T 1 et, d’autre part, de la seconde sous-période T 2 de la période temporelle considérée, le taux de changement est, par exemple, donné par la formule suivante : (1) Où : désigne le taux de changement du paramètre X sur la période temporelle considérée, est compris entre 0 et 1, désigne la moyenne du paramètre X sur la première sous-période T 1 de la période temporelle considérée, désigne la moyenne du paramètre X sur la seconde sous-période T 2 de la période temporelle considérée, désigne le maximum entre et , et désigne le minimum entre et . La phase préparatoire 90 comprend une étape 130 de détermination de règles d’association en fonction des métriques de caractérisation obtenues pour chaque paramètre X 1 , …, X n d’un ensemble de séries temporelles, dites d’entraînement. L’ensemble de séries temporelles d’entraînement est tel qu’au moins une série temporelle n’appartient pas à l’ensemble de sorte à être utilisable comme série temporelle de test. Les règles d’association sont, par exemple, déterminées à partir d’un algorithme de type « Exploration de Règles d’Association » (en anglais « Association Rules Mining »). Un exemple d’algorithme utilisé est l’algorithme Apriori. Chaque règle d’association prédit la survenue ou non d’un événement anormal en associant une donnée relative à la métrique de caractérisation d’au moins un paramètre X 1 , …, X n à la survenue ou non de l’évènement anormal. Les règles d’association ont, de préférence, la forme d’une implication, c’est-à-dire du type avec a un ensemble d’éléments et b un autre élément qui n’appartient pas à l’ensemble d’éléments. En l’occurrence, dans le cas d’espèce, a désigne un ensemble de données relatives à la métrique de caractérisation d’un ou plusieurs paramètres X 1 , …, X n et b désigne un événement anormal ou l’absence d’événement anormal. Dans un exemple de mise en œuvre de l’étape de détermination 130, les métriques de caractérisation obtenues sont classifiées en plusieurs classes en fonction de la valeur de la métrique. Cela est notamment le cas lorsque les métriques de caractérisation sont des grandeurs prenant des valeurs continues, comme cela est le cas pour la moyenne, l’écart-type, le résidu et le taux de changement. Par exemple, lorsque la métrique de caractérisation est un taux de changement, les classes quantifient l’ampleur du changement. Par exemple, pour des taux de changement dont la valeur est comprise entre 0 et 1, les valeurs obtenues pour chaque paramètre X 1 , …, X n de chaque période temporelle, sont affectées à une classe parmi au moins deux classes. Dans un exemple spécifique, au moins trois classes sont définies, à savoir une classe « basse », une classe « medium » et une classe « haute ». La classe basse regroupe les taux de changement dont la valeur est comprise entre les quantiles 0 et 0,33. La classe médium regroupe les taux de changement dont la valeur est comprise entre les quantiles 0,33 et 0,66. La classe haute regroupe les taux de changement dont la valeur est comprise entre les quantiles 0,66 et 1. Ainsi, pour chaque série temporelle d’entraînement, chaque paramètre X 1 , …, X n considéré se voit affecter trois informations pour la période temporelle anormale T A , à savoir : une première information relative à la véracité ou non du fait que le taux de changement du paramètre X 1 , …, X n sur la période temporelle anormale T A est compris dans la classe basse, une deuxième information relative à la véracité ou non du fait que le taux de changement du paramètre X 1 , …, X n sur la période temporelle anormale T A est compris dans la classe médium, et une troisième information relative à la véracité ou non du fait que le taux de changement du paramètre X 1 , …, X n sur la période temporelle anormale T A est compris dans la classe haute. De la même manière, trois informations sont aussi obtenues pour le paramètre X 1 , …, X n sur la période temporelle normale T N . Dans l’exemple de mise en œuvre, les règles d’association associent alors une classe d’une métrique de caractérisation (taux de changement par exemple) d’au moins un paramètre X 1 , …, X n à la survenue ou non d’un événement anormal. Par exemple, une règle est de la forme suivante : (2) Où : désigne un premier paramètreX 1 dont la valeur du taux de changement est compris dans la classe basse, désigne un deuxième paramètre X 2 dont la valeur du taux de changement n’est pas compris dans la classe médium, et désigne la survenue d’un événement anormal, l’absence d’événement anormal étant désigné par . La règle précédente se lit donc de la manière suivante : si le premier paramètre X 1 a un taux de changement compris dans la classe basse et le deuxième paramètre X 2 a un taux de changement qui n’est pas compris dans la classe médium, alors la règle prédit la survenue d’un événement anormal. Dans l’exemple et la description précédente, au moins une partie des règles d’association prédisent la survenue d’un évènement anormal. Dans un mode avantageux de mise en œuvre, l’autre partie (non nulle) des règles d’association prédisent l’absence d’un événement anormal. De préférence, les règles d’association déterminées comptent au plus un nombre prédéterminé de règles, sélectionnées parmi un ensemble de règles établies en fonction des métriques de caractérisation des paramètres X 1 , …, X n sur l’ensemble des séries temporelles d’entraînement. Le nombre prédéterminé est, par exemple, égal à dix. Ainsi, un ensemble de règles est d’abord établi, par exemple au moyen d’un algorithme Apriori. Les règles sont, par exemple, de différents types, et seules sont retenues les règles prédisant la survenue ou l’absence d’événement anormal. Puis, au plus un nombre de règles correspondant au nombre prédéterminé sont sélectionnées. Par exemple, les règles sélectionnées sont des règles vérifiant d’abord un premier critère, de préférence aussi un deuxième critère, de préférence aussi un troisième critère et de préférence encore un quatrième critère. Le premier critère stipule que les règles sélectionnées sont des règles dont la fréquence d’apparition (en anglais « support ») dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition. La fréquence d’apparition est, par exemple, calculée par une métrique appelée support. Le support est, par exemple, défini de la manière suivante : (3) Où : désigne le support, c’est-à-dire la fréquence d’apparition de a dans b pour l’ensemble des périodes temporelles normales lorsque b désigne l’absence d’événement anormal, et pour l’ensemble des périodes temporelles anormales lorsque b désigne la survenue d’un événement anormal, est compris au sens large entre 0 et 1, désigne le nombre de périodes temporelles normales lorsque b désigne l’absence d’événement anormal, et de périodes temporelles anormales lorsque b désigne la survenue d’un événement anormal, et désigne le nombre d’éléments de D qui contiennent l’ensemble . Le deuxième critère stipule que les règles sélectionnées sont les règles ayant une métrique, appelée confiance (en anglais « confidence range »), la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition. La métrique de confiance évalue la fréquence de véracité de la règle sur les séries temporelles considérées. La métrique de confiance est, par exemple, définie de la manière suivante : (4) Où : désigne la métrique de confiance, c’est-à-dire le pourcentage de périodes temporelles normales (lorsque b désigne l’absence d’événement anormal) ou de périodes temporelles anormales (lorsque b désigne la survenue d’un événement anormal) contenant a qui contiennent aussi b, est compris au sens large entre 0 et 1, et désigne la fréquence d’apparition de a dans les périodes temporelles normales lorsque b désigne l’absence d’événement anormal, et dans les périodes temporelles anormales lorsque b désigne la survenue d’un événement anormal, est compris au sens large entre 0 et 1. Le troisième critère stipule que les règles sélectionnées sont les règles ayant un taux d’indépendance (en anglais « lift ») le plus faible parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition et dont la métrique de confiance est la plus élevée. Le taux d’indépendance quantifie l’indépendance des associations effectuées par une règle. Le taux d’indépendance est, par exemple, défini de la manière suivante : (5) Où : désigne le taux d’indépendance, c’est à dire le support qui aurait été obtenu si a et b étaient indépendants, est compris entre 0 et l’infini de sorte que si le taux d’indépendance est proche de un, cela signifie que a et b sont indépendants, et si le taux d’indépendance est plus élevé ou proche de zéro, cela signifie que a et b sont associés, et désigne la fréquence d’apparition de b dans les périodes temporelles normales lorsque b désigne l’absence d’événement anormal, et dans les périodes temporelles anormales lorsque b désigne la survenue d’un événement anormal, est compris au sens large entre 0 et 1. Le quatrième critère stipule que les règles sélectionnées sont les règles ayant une métrique, appelée conviction (en anglais « conviction range »), la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, dont la métrique de confiance est la plus élevée et dont le taux d’indépendance est le plus faible. La métrique de conviction quantifie la fréquence de non-véracité de la règle sur les séries temporelles considérées. La métrique de conviction est, par exemple, définie de la manière suivante : (6) Où : désigne la métrique de conviction, c’est-à-dire la fréquence que a survienne sans b, est compris entre zéro et l’infini, une haute valeur obtenue pour la métrique de conviction indique que l’association est pertinente. La phase préparatoire 90 comprend une étape 140 de validation des règles d’association obtenues sur au moins une série temporelle, dite test, distincte des séries temporelles d’entraînement. Si à l’issue de l’étape de validation 140, les règles ne sont pas validées alors le procédé est, par exemple, réitéré à partir de l’étape de détermination des règles d’association. Dans ce cas, un seuil prédéterminé différent est par exemple fixé pour le support (métrique). Dans un exemple de mise en œuvre, lors de l’étape de validation, pour chaque série temporelle considérée, il est obtenu une prédiction pour chacune des règles d’association sur la série temporelle test. Une telle prédiction est, par exemple, obtenue en fonction des métriques de caractérisation obtenues pour les paramètres X 1 , …, X n de la série temporelle test sur chacune des périodes temporelles normales et anormales. La prédiction finale est obtenue par agrégation des prédictions obtenues pour chacune des règles d’association selon un critère d’agrégation. Le critère d’agrégation stipule par exemple que la prédiction finale est la prédiction majoritaire obtenue. Dans un autre exemple, le critère d’agrégation stipule que la prédiction finale prédit la survenue d’un événement anormal lorsqu’au moins une règle prédit la survenue d’un tel événement anormal. Les règles d’association sont validées lorsque la prédiction finale correspond à la prédiction avérée d’un événement anormal sur la série temporelle test. Lorsque le test est réalisé sur plusieurs séries tests, les règles sont, par exemple, validées lorsque les règles sont validées pour chaque série test, ou au moins pour un pourcentage prédéterminé des séries test (par exemple 80%). Dans un exemple de mise en œuvre, lorsque les règles d’association comprennent, d’une part, des règles prédisant la survenue d’un évènement anormal (premier type de règles), et d’autre part des règles prédisant l’absence d’un événement anormal (deuxième type de règles, ou contraposée), il est obtenu une prédiction finale d’une part pour les règles du premier type, et d’autre part pour les règles du deuxième type. Les règles d’association sont alors par exemple validées lorsque les prédictions finales obtenues pour chaque type de règles sont avérées. Dans un exemple de mise en œuvre, la phase de préparation comprend la répétition des étapes de détermination de règles d’association et de validation pour différents ensembles de séries temporelles d’entraînement de sorte que chaque série temporelle ait été une fois une série temporelle test et durant les autres répétitions une série temporelle d’entraînement. Cette approche permet de réaliser une validation croisée, et d’exploiter ainsi l’ensemble des séries temporelles à la fois pour l’entraînement et le test. Les règles sont, par exemple, validées lorsqu’à l’issue de ces répétitions, les règles sont validées pour chaque série test, ou au moins pour un pourcentage prédéterminé des séries tests (par exemple 80%). La phase d’exploitation 190 est mise en œuvre une fois les règles d’association validées. La phase d’exploitation est, par exemple, mise en œuvre en temps réel sur un système de sorte à prédire en anticipé la survenue d’un événement anormal susceptible d’affecter le système (engorgement dans le cas d’une colonne de distillation). La phase d’exploitation 190 comprend une étape 200 d’obtention de données relatives à l’évolution temporelle du ou des paramètres X 1 , …, X n prédéterminés du système à contrôler. Les données sont, par exemple, obtenues par des mesures effectuées par des capteurs (par exemple capteur de température, de pression et de débit dans le cas d’une colonne de distillation). La phase d’exploitation 190 comprend une étape 210 de prédiction de la survenue ou non d’un événement anormal susceptible d’affecter le système en fonction des données obtenues pour le système à contrôler et des règles d’association validées. La prédiction est, par exemple, effectuée par analyse des métriques de caractérisation (choisies en fonction des métriques de caractérisation considérées pour les règles d’association) des paramètres X 1 , …, X n considérés du système sur la dernière période temporelle pour laquelle des mesures ont été effectuées (avantageusement la durée de la dernière période temporelle est égale à la durée de la période temporelle normale T N et anormale T A de la phase d’entraînement). En fonction des métriques de caractérisation obtenues, les règles d’association préalablement validées prédisent ou non la survenue d’un événement anormal (la prédiction finale est par exemple obtenue par agrégation des prédictions de chaque règle selon le critère d’agrégation). Optionnellement, la phase d’exploitation comprend une étape 220 de génération d’une alerte et/ou d’enclenchement d’une action de contrôle du système lorsqu’un événement anormal est prédit. Ainsi, le présent procédé met en œuvre une exploitation originale (sous la forme d’un case cross-over design) de données relatives à un système de sorte à extraire des règles d’association prédisant la survenue ou non d’un événement anormal. Les règles d’association permettent ainsi de mieux comprendre les causes (combinaisons de valeurs de paramètres X 1 , …, X n ) menant à un événement anormal. Un tel procédé permet, ainsi, une meilleure prédiction de la survenue d’un événement anormal affectant un système. En particulier, par rapport aux modèles de prédiction de l’état de la technique, un tel procédé permet de diminuer les faux positifs (prédiction erronée) et les faux négatifs (absence de prédiction), et de mieux identifier les paramètres X 1 , …, X n ou caractéristiques de fonctionnement propres à déclencher un événement anormal. Dans le cas des colonnes de distillation, un tel procédé permet de fournir une alerte précoce à un opérateur puisqu’un pré-engorgement est détecté et non un engorgement en tant que tel, ce qui lui permet de réagir avant que l’engorgement ne se produise et soit source de fuite ou à tout le moins de perte de rendement de la colonne de distillation et permet de réduire le temps d’arrêt de la colonne de distillation susceptible d’engorgement ainsi que la sécurité du processus de distillation associé. L’homme du métier comprendra, en outre, que le présent procédé est applicable à de multiples applications, non seulement à la surveillance de l’engorgement des colonnes de distillation qu’à d’autres applications, telles que la surveillance de l’endommagement ou de la détérioration de systèmes, ou pour effectuer de la maintenance prescriptive et prédictive. Procédé de contrôle d’un système, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : une phase préparatoire comprenant les étapes suivantes : l’obtention de séries temporelles, pour au moins un système de même nature que le système à contrôler, chaque série temporelle décrivant l’évolution temporelle d’un ou plusieurs paramètres (X 1 , …, X n ) prédéterminés du système considéré entre un instant initial (t i ) et un instant final (t f ), l’instant final (t f ) étant déclenché par la survenue d’un événement anormal affectant le système considéré, pour chaque série temporelle, la définition d’une période temporelle anormale (T A ) et d’une période temporelle normale (T N ), la fin de la période temporelle anormale (T A ) coïncidant avec la survenue de l’événement anormal, la période temporelle normale (T N ) étant une période antérieure et de même durée que la période temporelle anormale (T A ) et telle que l’écart temporel (E) entre la période temporelle normale (T N ) et la période temporelle anormale (T A ) soit supérieur à un écart prédéterminé, pour chaque série temporelle, la détermination d’une métrique de caractérisation de chaque paramètre (X 1 , …, X n ) de la série considérée, d’une part sur la période temporelle anormale (T A ), et d’autre part sur la période temporelle normale (T N ), pour un ensemble de séries temporelles, dites d’entraînement, la détermination de règles d’association en fonction des métriques de caractérisation obtenues pour chaque paramètre (X 1 , …, X n ), chaque règle d’association prédisant la survenue ou non d’un événement anormal en associant une donnée relative à la métrique de caractérisation d’au moins un paramètre (X 1 , …, X n ) à la survenue ou non de l’évènement anormal, la validation des règles d’association obtenues sur au moins une série temporelle, dite test, distincte des séries temporelles d’entraînement, une phase d’exploitation comprenant les étapes suivantes : l’obtention de données relatives à l’évolution temporelle du ou des paramètres (X 1 , …, X n ) prédéterminés du système à contrôler, la prédiction de la survenue ou non d’un événement anormal susceptible d’affecter le système en fonction des données obtenues pour le système à contrôler et des règles d’association validées. Procédé selon la revendication 1, dans lequel pour chaque période temporelle normale (T N ) et chaque période temporelle anormale (T A ), il est défini une première sous-période (T 1 ) et une seconde sous-période (T 2 ), la seconde sous-période (T 2 ) ayant la même durée (δ) que la première sous-période (T 1 ) et étant espacée de la première sous-période (T 1 ) d’une durée (Δ) prédéterminée, la métrique de caractérisation étant un taux de changement, lors de l’étape de détermination de la métrique de caractérisation, il est calculé, pour chaque période temporelle normale (T N ) et anormale (T A ), une donnée caractéristique pour chaque paramètre (X 1 , …, X n ) considéré sur la durée (δ) d’une part de la première sous-période (T 1 ) et d’autre part de la seconde sous-période (T 2 ) de la période temporelle considérée, la métrique de caractérisation de chaque période temporelle normale (T N ) et anormale (T A ) étant obtenue en fonction des données caractéristiques obtenues pour la première sous-période (T 1 ) et la seconde sous-période (T 2 ) de la période temporelle considérée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel lors de l’étape de détermination des règles d’association, les métriques de caractérisation sont classifiées en plusieurs classes en fonction de la valeur obtenue pour chaque métrique de caractérisation, lors de l’étape de détermination de règles d’association, la donnée relative à la métrique de caractérisation étant la classe à laquelle appartient la métrique de caractérisation de sorte que chaque règle d’association associe une classe d’une métrique de caractérisation d’au moins un paramètre (X 1 , …, X n ) à la survenue ou non d’un évènement anormal. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les règles d’association déterminées sont au plus un nombre prédéterminé de règles sélectionnées parmi un ensemble de règles établies en fonction des métriques de caractérisation des paramètres (X 1 , …, X n ) sur l’ensemble des séries temporelles d’entraînement, les règles sélectionnées étant des règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant une métrique de confiance la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, la métrique de confiance évaluant la fréquence de véracité de la règle sur les séries temporelles considérées, de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant un taux d’indépendance le plus faible parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition et dont la métrique de confiance est la plus élevée, le taux d’indépendance quantifiant l’indépendance des associations effectuées par une règle, de préférence les règles sélectionnées étant les règles ayant une métrique de conviction la plus élevée parmi les règles dont la fréquence d’apparition dans les séries temporelles considérées est supérieure à un seuil d’apparition, dont la métrique de confiance est la plus élevée et dont le taux d’indépendance est le plus faible, la métrique de conviction quantifiant la fréquence de non-véracité de la règle sur les séries temporelles considérées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel lors de l’étape de validation, il est obtenue une prédiction pour chacune des règles d’association sur la série temporelle test considérée, la prédiction finale étant obtenue par agrégation des prédictions obtenues pour chacune des règles d’association selon un critère d’agrégation, les règles d’association étant validées lorsque la prédiction finale correspond à la prédiction avérée d’un événement anormal sur la série temporelle test. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel les règles d’association comprennent, d’une part, des règles prédisant la survenue d’un évènement anormal, et d’autre part des règles prédisant l’absence d’un événement anormal. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la phase de préparation comprend la répétition des étapes de détermination de règles d’association et de validation pour différents ensembles de séries temporelles d’entraînement de sorte que chaque série temporelle ait été une fois une série temporelle test et durant les autres répétitions une série temporelle d’entraînement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel la phase d’exploitation comprend une étape de génération d’une alerte et/ou d’enclenchement d’une action de contrôle du système lorsqu’un événement anormal est prédit. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le système à contrôler est une colonne de distillation et l’événement anormal est un engorgement de la colonne de distillation. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur, pour l’exécution d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur.