(57)【要約】【課題】操作を適切に評価することができる評価システム等を提供する。【解決手段】プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを記憶した第一予測モデル記憶部１５と、評価対象が操作した場合における条件データを第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測部１７と、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータと、評価対象が行った操作の操作パラメータデータとを比較して評価する評価部１８とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを記憶した第一予測モデル記憶部と、
評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測部と、
前記第一予測部が予測した前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価する評価部と、
を備える評価システム。
【請求項２】
前記条件データは、プラントの運転状態を示すプラントパラメータデータを含む、請求項１に記載の評価システム。
【請求項３】
前記第一予測部が予測した操作の前記操作パラメータデータの軌跡と、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータの軌跡とを重ねて出力する評価出力部を備える請求項１または２に記載の評価システム。
【請求項４】
前記評価部は、前記第一予測部が予測した前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとの差分に応じた得点を出力する請求項１から３のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項５】
前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータのうち任意の１つと、これに対応した前記プラントパラメータデータのうち任意の１つと、前記評価部が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、前記操作パラメータデータと前記プラントパラメータデータとのいずれかの組み合わせで示される全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを記憶した第二予測モデル記憶部と、
前記評価対象が操作した場合における前記操作パラメータデータと前記条件データとのいずれかの組み合わせを縦軸及び横軸として、前記第二予測モデルを使用して、全領域にわたって評価分類を予測する第二予測部と、
をさらに備える請求項２に記載の評価システム。
【請求項６】
前記第二予測部が予測した結果と、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータの軌跡と、前記第一予測部が予測した前記操作パラメータデータとを重ねて出力する第二予測結果出力部とを備える請求項５に記載の評価システム。
【請求項７】
前記条件データ及び前記操作パラメータデータは、前記プラントの運転訓練シミュレータから取得する請求項１から６のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項８】
前記操作パラメータデータは、弁またはポンプを含む操作項目と操作量とを含む請求項１から７のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項９】
前記評価対象が行った操作の運転データのうち任意の２つと、前記評価部が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、前記２つの前記運転データの組み合わせで示される全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを記憶した第二予測モデル記憶部と、
前記２つの前記運転データの組み合わせを縦軸及び横軸として、前記第二予測モデルを使用して、全領域にわたって評価分類を予測する第二予測部と、
をさらに備える請求項１から４のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項１０】
前記プラントは、原子力プラントである請求項１から９のいずれか一項に記載の評価システム。
【請求項１１】
プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを第一予測モデル記憶部に記憶するステップと、
評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測するステップと、
予測された前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価するステップと、
を含む評価方法。
【請求項１２】
前記評価対象が行った操作の運転データのうち任意の２つと、前記評価対象が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、前記２つの前記運転データの組み合わせで示される全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを第二予測モデル記憶部に記憶するステップと、
前記２つの前記運転データの組み合わせを縦軸及び横軸として、前記第二予測モデルを使用して、全領域にわたって評価分類を予測するステップと、
を含む請求項１１に記載の評価方法。
【請求項１３】
評価システムとして動作するコンピュータに、
プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを第一予測モデル記憶部に記憶するステップと、
評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測するステップと、
予測された前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価するステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１４】
前記評価対象が行った操作の運転データのうち任意の２つと、前記評価対象が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、前記２つの前記運転データの組み合わせで示される全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを第二予測モデル記憶部に記憶するステップと、
前記２つの前記運転データの組み合わせを縦軸及び横軸として、前記第二予測モデルを使用して、全領域にわたって評価分類を予測するステップと、
を含む請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを第一予測モデル記憶部に記憶するステップと、
評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測するステップと、
予測された前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価システム、評価方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
プラント等の運転時に取得した時系列データを用いて、プラント状態の推移を評価する評価システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−０６６９８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、操作を適切に評価することができる評価システム、評価方法及びプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の評価システムは、プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを記憶した第一予測モデル記憶部と、評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測部と、前記第一予測部が予測した前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価する評価部とを備える。
【０００６】
また、本発明の評価方法は、プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを第一予測モデル記憶部に記憶するステップと、評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測するステップと、予測された前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価するステップと、を含む。
【０００７】
また、本発明のプログラムは、評価システムとして動作するコンピュータに、プラントの運転状態を変化させるために適切に操作された操作パラメータデータと、前記操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習し、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する第一予測モデルを第一予測モデル記憶部に記憶するステップと、評価対象が操作した場合における条件データを前記第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測するステップと、予測された前記操作パラメータデータと、前記評価対象が行った操作の前記操作パラメータデータとを比較して評価するステップと、を実行させる。
【０００８】
これらの構成によれば、操作を適切に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、シミュレータの一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第一実施形態に係る評価システムの一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第一予測モデルの教師データの一例を示す図である。
【図４】図４は、第一予測モデルに入力される、評価データの一例を示す図である。
【図５】図５は、第一実施形態に係る評価の一例を示す図である。
【図６】図６は、第一実施形態に係る評価システムの評価方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、第二実施形態に係る評価システムの一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、第二予測モデルの教師データの一例を示す図である。
【図９】図９は、第二実施形態に係る評価の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第二実施形態に係る評価システムの評価方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能であり、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせることも可能である。
【００１１】
［第一実施形態］
＜評価装置とシミュレータとを含む全体の概略＞
図１は、シミュレータの一例を示すブロック図である。図２は、第一実施形態に係る評価システムの一例を示すブロック図である。本実施形態に係る評価システム１０は、プラントの操作、及び、運転訓練を行う運転訓練シミュレータ（以下、「シミュレータ」という。）１００等を使用した訓練における操作を評価するものである。本実施形態では、評価システム１０は、シミュレータ１００から取得した訓練時のデータから、訓練時の訓練（評価）対象の操作を評価するものとして説明する。プラントは、例えば、原子力プラントである。
【００１２】
＜シミュレータ＞
シミュレータ１００は、プラントの運転状態をシミュレートするコンピュータである。シミュレータ１００は、例えば、プラントのオペレータの運転訓練のために用いられる。シミュレータ１００は、プラントの制御盤と同様に構成された制御盤を有しており、実機と同様の操作が可能である。シミュレータ１００は、評価システム１０と運転データを送受信可能である。シミュレータ１００は、操作受付部１０１と、運転データ取得部１０２と、運転データ記憶部１０３と、運転データ送信部１０４とを備える。
【００１３】
操作受付部１０１は、オペレータの制御盤に対する操作を受け付ける。操作受付部１０１は、例えば、プラントに設置された弁、ポンプ等に対する操作のようなプラントの運転状態を変化させる操作を受け付けて、弁、ポンプ等を制御する操作パラメータデータを生成する。操作パラメータデータには、受け付けた操作の操作項目と操作量とを示す情報を含む。操作パラメータデータは、弁またはポンプ等の操作項目と操作量とを含む。例えば、「給水制御弁」を操作した場合、操作項目「給水制御弁」、操作量「１０．００」［％］を含む操作パラメータデータが生成される。
【００１４】
運転データ取得部１０２は、プラントの状態を示すプラントパラメータや、操作パラメータデータ、警報発信状態を表す警報データ等、プラント運転時に生成されるあらゆるデータを時系列で運転データとして取得する。
【００１５】
運転データ取得部１０２は、所定時間ごとに運転データを取得する。
【００１６】
運転データ記憶部１０３は、運転データを記憶する。
【００１７】
運転データ送信部１０４は、運転データ記憶部１０３に記憶した運転データを評価システム１０へ送信する。運転データ送信部１０４は、例えば、所定期間ごと、運転データが生成されるごと、評価システム１０からの要求に応じて、または、所望のタイミングで運転データを評価システム１０へ送信する。
【００１８】
なお、運転データ記憶部１０３はシミュレータ１００に設けられていなくてもよい。その場合、運転データ取得部１０２が取得した運転データを運転データ送信部１０４により評価システム１０に送信する。
【００１９】
＜評価システム＞
評価システム１０は、第一予測モデルを使用して、時点ごとに適切な操作を予測して、予測した操作と、評価対象が行った操作とを比較して、評価対象の操作を評価する。本実施形態では、評価対象となるのは人（以降、評価対象者）である。適切な操作とは、プラントの運転経験が多い熟練者が行う操作、または、プラントの運転状態に対して、理想、最適または正解とされる操作を含む。評価システム１０は、ＣＰＵ、記憶装置、入出力インタフェース、通信インタフェースを備えたコンピュータである。評価システム１０は、１台でも複数台でもよい。
【００２０】
評価システム１０は、シミュレータ１００とデータを送受信可能である。評価システム１０は、運転データ取得部１１と、運転データ記憶部１２と、教師データ生成部１３と、第一予測モデル生成部１４と、第一予測モデル記憶部１５と、評価データ生成部１６と、第一予測部１７と、評価部１８と、評価出力部１９とを備える。運転データ取得部１１と運転データ記憶部１２と教師データ生成部１３と第一予測モデル生成部１４と第一予測モデル記憶部１５と評価データ生成部１６と第一予測部１７と評価部１８と評価出力部１９との各機能は、実行可能なプログラムの形式で記憶装置に記憶されている。これらのプログラムを読み出して展開することによって、各機能の処理が実行可能である。
【００２１】
運転データ取得部１１は、シミュレータ１００から運転データを取得する。運転データ取得部１１は、例えば、所定期間ごと、シミュレータ１００で運転データが生成されるごと、評価システム１０からの要求に応じて、または、所望のタイミングで運転データをシミュレータ１００から取得する。
【００２２】
運転データ記憶部１２は、運転データ取得部１１が取得した運転データを記憶する。
【００２３】
運転データ記憶部１２は、記憶した運転データが教師データ生成用であるか否かを識別可能な情報を合わせて記憶してもよい。例えば、操作パラメータデータに対応する操作を行ったオペレータが熟練者である場合、教師データ生成用であることを示す情報を記憶してもよい。また、一例では、運転データごとに教師データ生成用であるか否かの入力操作を受け付け、入力操作に応じて、教師データ生成用であるかを示す情報を記憶してもよい。さらに、運転データと所定の基準データとを比較することにより、教師データ生成用であることを判断してもよい。
【００２４】
運転データ記憶部１２は、記憶した運転データが評価用データであるか否かを識別可能な情報を合わせて記憶してもよい。例えば、操作パラメータデータに対応する操作を行ったオペレータが、運転経験が少ない訓練者を含む評価対象者である場合、運転データとともに、評価用データであることを示す情報を記憶してもよい。また、一例では、運転データごとに評価用データであるか否かの入力操作を受け付け、入力操作に応じて、評価用データであることを示す情報を記憶してもよい。さらに、運転データと所定の基準データとを比較することにより、評価用データであることを判断してもよい。
【００２５】
教師データ生成部１３は、評価システム１０で第一予測モデルを生成する際に使用する教師データを運転データから生成する。教師データ生成部１３は、プラントが適切に操作された場合における、訓練（評価）対象となる操作項目についての操作パラメータデータと、この操作パラメータデータを特徴づける条件データに基づいて、教師データを生成する。条件データには、例えば、時系列で取得されたプラントの運転状態を示すプラントパラメータデータが含まれる。プラントパラメータデータは、例えば、時点ごとのプラントの所定部の圧力、温度、水位、流量等のデータを含む。条件データは、プラントパラメータデータの変化率や移動平均を含んでもよい。また、条件データは、訓練（評価）対象となる操作項目とは別の操作項目についての操作パラメータデータを含んでもよい。例えば、２つの弁を操作する場合、一方の弁の操作パラメータデータを訓練（評価）対象とし、他方の弁の操作パラメータデータを条件データとして取得することができる。あるいは、条件データは、操作受付部１０１が操作を受け付けた時刻の情報を含んでもよい。ここで、時刻とは、例えば運転訓練が開始されてからの経過時間とすることができる。なお、運転データ取得部１１がもともと取得した運転データに変化率や移動平均等の情報がない場合であっても、教師データ生成部１３にて算出することにより条件データとすることができる。
【００２６】
一例では、教師データ生成部１３は、運転データ記憶部１２が記憶した運転データのうち、教師データであることを示す情報が記憶された運転データを取得して、教師データを生成する。
【００２７】
ここで、プラントが適切に操作された場合とは、プラントの運転経験が多い熟練者が操作した場合、または、プラントの運転状態に対して、理想、最適または正解とされる操作がされた場合を含む。さらに、ロボットやＡＩ等を含むコンピュータにより理想、最適または正解とされる操作がされた場合であってもよい。
【００２８】
図３を用いて、第一予測モデルの教師データについて説明する。図３は、第一予測モデルの教師データの一例を示す図である。本実施形態において、教師データは、説明変数となる条件データと目的変数となる訓練（評価）対象の操作パラメータデータとを含む。本実施形態では、教師データに含まれる条件データは、シミュレータ１００が模擬した、プラントパラメータデータである。本実施形態では、プラントパラメータデータは、プラントの所定部の圧力である「給水圧力」と、プラントの所定部の流量である「給水流量」とを含む。プラントパラメータデータは、さらに、プラントの所定部の温度である「給水温度」を含んでもよい。
【００２９】
本実施形態では、教師データに含まれる目的変数となる操作パラメータデータは、シミュレータ１００に対する操作の操作項目である「給水制御弁」と、その操作量とを含む。
【００３０】
第一予測モデル生成部１４は、教師データ生成部１３から取得した教師データに基づいて、第一予測モデルを生成する。第一予測モデル生成部１４は、プラントの運転状態を変化させるためにオペレータが適切に操作した操作パラメータデータと、操作パラメータデータを特徴づける条件データとを入力として学習して、時点ごとに適切な操作を予測する第一予測モデルを生成する。第一予測モデルは、操作パラメータデータの操作項目ごとに生成される。予測される操作は、操作項目と操作量とを含む操作パラメータで表される。
【００３１】
本実施形態では、第一予測モデルは、木構造を使用して分類や回帰を行う機械学習の手法の一つである決定木とする。第一予測モデル生成部１４は、教師データに含まれる条件データを説明変数とし、操作パラメータデータを目的変数として、決定木分析によって第一予測モデルを生成する。決定木分析による第一予測モデルの生成は、公知のいずれかの方法を使用すればよい。生成された決定木で表される第一予測モデルは、評価対象者が操作した場合における条件データが入力されると、入力された条件データが示す適切な操作を予測可能である。また、第一予測モデルは決定木に限定されず、他の機械学習、ディープラーニング等によって生成してもよい。
【００３２】
第一予測モデル記憶部１５は、第一予測モデル生成部１４が生成した第一予測モデルを記憶する。第一予測モデルは、操作パラメータデータの操作項目ごとに記憶される。
【００３３】
評価データ生成部１６は、評価システム１０で評価する、評価対象者の評価データを運転データから生成する。評価データ生成部１６は、評価対象者によって操作が行われた場合における条件データと、対応する操作パラメータデータとに基づいて、評価データを生成する。より詳しくは、評価データ生成部１６は、運転データ記憶部１２が記憶した運転データのうち、評価データであることを示す情報が記憶された運転データを取得して、評価データを生成する。生成される評価データは、図３に示す教師データと同様に、条件データと操作パラメータデータとを含む。
【００３４】
第一予測部１７は、評価データを第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータを予測する。第一予測モデルは、評価データとして、条件データを入力とし、操作パラメータデータを入力としない。第一予測部１７は、時点ごとに、評価対象者が操作した場合と同じ条件データが示す状態において、熟練者であればどのような操作をしたかを予測する。
【００３５】
図４を用いて、第一予測モデルに入力される評価データの条件データについて説明する。図４は、第一予測モデルに入力される、評価データの一例を示す図である。本実施形態では、条件データは、プラントパラメータデータを含む。本実施形態のプラントパラメータデータは、シミュレータ１００が模擬した、プラントの所定部の圧力である「給水圧力」と、プラントの所定部の流量である「給水流量」とを含む。プラントパラメータデータは、さらに、プラントの所定部の温度である「給水温度」を含んでもよい。
【００３６】
ここで、第一予測モデルに入力される評価データの条件データは、教師データの条件データと同じ項目を含むことが望ましい。例えば、教師データの条件データが「給水圧力」と「給水流量」の２つのプラントパラメータデータである場合、評価データの条件データも「給水圧力」と「給水流量」とする。
【００３７】
評価部１８は、第一予測部１７が予測した操作を示す操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作を示す操作パラメータデータとを比較して評価する。
【００３８】
評価部１８は、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの軌跡と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡とを重ねてグラフとして表示してもよい。より詳しくは、評価部１８は、操作項目ごとに、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの操作量の軌跡と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの操作量の軌跡とを重ねてグラフとして表示してもよい。例えば、評価部１８は、横軸を時間、縦軸を操作項目の操作量としたグラフで表示してもよい。
【００３９】
一例では、評価部１８は、予測結果を図５に示すような時系列のグラフとして出力する際に対応付けを行いやすくするため、図４に示すように、評価データに時刻データを付加してもよい。時刻には、例えば、プラントパラメータデータの取得時刻や訓練開始からの経過時間が含まれる。時刻データの付加は必須ではなく、時刻データを付加しない場合、運転データの取得間隔や取得順番に基づいて、時刻が算出可能である。本実施形態では、訓練開始からの経過時間を付加している。
【００４０】
一例では、評価部１８は、上記した、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの軌跡と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータを重ねたものに、さらに評価対象者が行った運転時の条件データを重ねてグラフとして表示してもよい。
【００４１】
評価部１８は、時点ごとに、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータとを比較して、評価を得点として算出してもよい。より詳しくは、評価部１８は、時点ごとに、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの操作量と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの操作量との差分に応じた得点を算出してもよい。評価対象者の操作パラメータデータの操作量と、予測した操作パラメータデータの操作量との差分が小さいときは、評価対象者は熟練者と同様の操作を行えており、差分が大きいときは、評価対象者が行った操作には改善の余地がある。これらにより、得点は、差分が大きいほど低く、差分が小さいほど高くする。なお、訓練の内容に応じて適宜得点に重みづけをすることもでき、例えば、差分が一定値を超えた場合、得点を半分にする等が可能である。
【００４２】
評価出力部１９は、評価部１８の評価結果を、図示しない表示部に表示したり、印刷して出力したりする。より詳しくは、評価出力部１９は、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの軌跡と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡とを重ねて表示部に表示したり、印刷して出力したりする。また、評価出力部１９は、さらに、対応するプラントパラメータデータを含む条件データを重ねて表示部に表示したり、印刷して出力したりしてもよい。
【００４３】
評価出力部１９は、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータとの差分に応じた得点を表示部に表示したり、印刷して出力したりしてもよい。
【００４４】
＜評価結果の出力＞
図５は、第一実施形態に係る評価の一例を示す図である。横軸が経過時間［分］、縦軸が「給水制御弁」の操作量を示す給水制御弁操作量［％］である。評価対象者である訓練生Ｘが「給水制御弁」を操作した時系列の操作パラメータデータが実線で示され、第一予測部１７が予測した「給水制御弁」の操作量の予測値を示す時系列の操作パラメータデータが破線で示される。評価対象者は、０分から４分までの間で、給水制御弁操作量を−５［％］程度から２５［％］程度まで段階的に増加させる。例えば、２分の時点においては、評価対象者は給水制御弁操作量を９［％］程度としていたのに対し、第一予測部１７による予測値は給水制御弁操作量を２５［％］程度にしており、その時点において、評価対象者の操作量と予測値との間に大きな差異がある。また、例えば、４分以降においては、評価対象者の操作量と予測値との間には大きな差異がない。また、評価対象者の「給水制御弁操作量」の操作の得点は「６４点」と算出される。
【００４５】
＜評価システムにおける評価方法＞
次に、図６を参照して、評価システム１０を用いた、評価対象者の評価方法について説明する。図６は、第一実施形態に係る評価システムの評価方法の一例を示すフローチャートである。下記の処理の順番は一例であり、適宜順番を入れ替えてもよい。
【００４６】
評価システム１０は、運転データ取得部１１によって、シミュレータ１００から教師データ生成用の運転データを取得する（ステップＳ１１）。また、運転データ取得部１１が取得した運転データを運転データ記憶部１２へ記憶する。評価システム１０は、ステップＳ１２へ進む。
【００４７】
評価システム１０は、教師データ生成部１３によって、取得した運転データのうち熟練者が操作した運転データ、言い換えると、適切な操作がされた運転データから教師データを生成する（ステップＳ１２）。評価システム１０は、ステップＳ１３へ進む。
【００４８】
評価システム１０は、生成した教師データに基づいて、第一予測モデル生成部１４によって、第一予測モデルを生成する（ステップＳ１３）。評価システム１０は、ステップＳ１４へ進む。
【００４９】
評価システム１０は、第一予測モデル生成部１４が生成した第一予測モデルを第一予測モデル記憶部１５へ記憶する（ステップＳ１４）。評価システム１０は、ステップＳ１５へ進む。
【００５０】
評価システム１０は、運転データ取得部１１によって、シミュレータ１００から評価データ生成用の運転データを取得する（ステップＳ１５）。評価システム１０は、ステップＳ１６へ進む。
【００５１】
評価システム１０は、評価データ生成部１６によって、取得した運転データのうち評価対象者が操作したデータから評価データを生成する（ステップＳ１６）。評価システム１０は、ステップＳ１７へ進む。
【００５２】
評価システム１０は、第一予測部１７によって、評価データに含まれる条件データを第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作を予測する（ステップＳ１７）。評価システム１０は、ステップＳ１８へ進む。
【００５３】
評価システム１０は、評価部１８によって、第一予測部１７が予測した操作を示す操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作を示す操作パラメータデータとを比較して評価する（ステップＳ１８）。評価システム１０は、ステップＳ１９へ進む。
【００５４】
評価システム１０は、評価出力部１９によって、評価部１８の評価結果を出力する（ステップＳ１９）。評価システム１０は、処理を終了する。
【００５５】
なお、上述のステップＳ１１からＳ１９に示される評価方法は一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、熟練者が操作したデータ及び評価対象者が操作したデータを含んだ運転データを評価システム１０が取得し、運転データから教師データを生成した後、評価データを生成してもよい。つまり、２回目の運転データ取得（Ｓ１５）を行わなくてもよい。
【００５６】
＜効果＞
以上のように、本実施形態では、第一予測部１７が、評価対象者が操作した場合における条件データを第一予測モデルの入力として、時点ごとに適切な操作の操作パラメータデータを予測する。また、本実施形態では、評価部１８が、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータとを比較して評価する。本実施形態によれば、評価対象者が行った操作の操作量と操作タイミングとを適切に評価することができる。
【００５７】
本実施形態では、評価出力部１９が、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの軌跡と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡とを重ねて表示したり出力したりする。本実施形態によれば、時点ごとに、評価対象者が行った操作と熟練者の操作とに差異があるか否かを容易に確認することができる。
【００５８】
本実施形態では、評価部１８は、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータとの差分と、差分に応じた得点とを出力する。本実施形態によれば、時点ごとに、評価対象者が行った操作と熟練者の操作とに差異があるか否かを容易に確認することができる。
【００５９】
本実施形態では、評価部１８は、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータと、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータとの差分に応じた得点とを出力する。本実施形態によれば、時点ごとに、評価対象者が行った操作を定量的に評価することができる。
【００６０】
本実施形態では、条件データは、圧力、温度、水位及び流量のうち少なくともいずれか一つのデータを含む。本実施形態によれば、プラントの運転状態に基づいて、評価対象者が行った操作を適切に評価することができる。
【００６１】
本実施形態では、条件データ及び操作パラメータデータは、シミュレータ１００から取得した運転データから取得する。本実施形態では、シミュレータ１００が模擬した運転状態において、評価対象者が行った操作を適切に評価することができる。
【００６２】
本実施形態では、操作パラメータデータは、弁またはポンプ等の操作項目と操作量とを含む。本実施形態によれば、プラントの運転状態に応じて評価対象者が行った操作を適切に評価することができる。
【００６３】
本実施形態では、プラントは、原子力プラントである。本実施形態によれば、原子力プラントにおいて評価対象者が行った操作を適切に評価することができる。
【００６４】
［第二実施形態］
＜評価システム＞
図７は、第二実施形態に係る評価システムの一例を示すブロック図である。図８は、第二予測モデルの教師データの一例を示す図である。図９は、第二実施形態に係る評価の一例を示す図である。図１０は、第二実施形態に係る評価システムの評価方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、評価システム１０Ａは、第二予測モデル生成部２１Ａと、第二予測モデル記憶部２２Ａと、第二予測部２３Ａと、第二予測結果出力部２４Ａとを備える点で、第一実施形態の評価システム１０と異なる。評価システム１０Ａは、基本的な構成は第一実施形態と同様である。以下の説明においては、第一実施形態と同様の構成要素には、同一の符号または対応する符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６５】
第二予測モデル生成部２１Ａは、取得された運転データのうち任意の２つと、評価部１８が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、２つの運転データの組み合わせで示される２つの運転データの各パラメータがとり得る値の全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを生成する。本実施形態では、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータのうち任意の１つと、これを特徴づける条件データのうち任意の１つと、評価部１８が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、操作パラメータデータと条件データとのいずれかの組み合わせで示される各パラメータがとり得る値の全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを生成する。なお、入力とするデータは本実施形態に限られるものではなく、例えば、異なる２つの操作パラメータデータを設定してもよいし、異なる２つのプラントパラメータデータを設定することができる。本実施形態では、第二予測モデルは、操作パラメータデータの操作項目と条件データとの組み合わせごとに生成される。以下では、操作パラメータデータと条件データとのいずれかの組み合わせで示される領域を、「評価領域」という。
【００６６】
本実施形態では、第二予測モデル生成部２１Ａは、教師データに含まれる操作パラメータデータ及び条件データを説明変数とし、評価分類を目的変数として、決定木分析によって第二予測モデルを生成する。
【００６７】
差分の良否について説明する。評価部１８が評価した差分とは、時点ごとの、第一予測部１７が予測した操作の操作パラメータデータの操作量と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの操作量との差分である。評価部１８は、時点ごとに、差分に応じて良否を設定する。例えば、評価部１８は、差分が小さい順に、すなわち、評価が良い順に、良否を「Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ」、「Ｇｏｏｄ」、「Ｂａｄ」、「Ｖｅｒｙ  Ｂａｄ」の４段階で設定する。「Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ」は、評価対象者の操作の評価が非常に良く、熟練者の操作に近いことを示す。「Ｇｏｏｄ」は、改善の余地があるが、評価対象者の操作の評価が良いことを示す。「Ｂａｄ」は、評価対象者の操作の評価がやや悪いことを示す。「Ｖｅｒｙ  Ｂａｄ」は、評価対象者の操作の評価が非常に悪いことを示す。良否は、操作の要求が定義されたマニュアル等に基づいて設定してもよいし、熟練者等の判断によって設定してもよい。このような差分の良否を、評価分類としてもよい。
【００６８】
図８を用いて、第二予測モデルの入力データについて説明する。入力データは、操作パラメータデータと条件データと評価分類を含む。本実施形態では、教師データに含まれる操作パラメータデータは、シミュレータ１００に対する操作の操作項目である「給水制御弁」と、その操作量とを含む。教師データに含まれる条件データは、シミュレータ１００が模擬した、プラントの所定部の流量である「給水流量」である。教師データに含まれる評価分類は、例えば、１行目のデータは「Ｇｏｏｄ」、２行目のデータは「Ｂａｄ」と記録されている。
【００６９】
本実施形態では、第二予測モデルは、木構造を使用して分類や回帰を行う機械学習の手法の一つである決定木とする。決定木分析による第二予測モデルの生成は、公知のいずれかの方法を使用すればよく限定されない。また、第二予測モデルは決定木に限定されず、他の機械学習、ディープラーニング等によって生成してもよい。
【００７０】
第二予測モデルは、評価領域の全領域にわたって評価分類を予測する。第二予測モデルは、評価領域において、例えば、「Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ」、「Ｇｏｏｄ」、「Ｂａｄ」、「Ｖｅｒｙ  Ｂａｄ」の４段階の評価分類を全領域にわたって網羅的に予測する。
【００７１】
第二予測モデル記憶部２２Ａは、第二予測モデル生成部２１Ａが生成した第二予測モデルを記憶する。第二予測モデルは、操作パラメータデータの操作項目と条件データとの組み合わせごとに記憶される。
【００７２】
第二予測部２３Ａは、第二予測モデルを使用して、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータを縦軸または横軸とし、条件データを横軸または縦軸として、第二予測モデルを使用して、全領域にわたって評価分類を予測する。なお、縦軸と横軸はこれに限られるものではなく、第二予測モデル生成部２１Ａ時の入力で選択されたものに従って設定される。例えば、異なる２つの操作パラメータデータであることもあるし、異なる２つのプラントパラメータデータである場合もありうる。
【００７３】
第二予測結果出力部２４Ａは、第二予測部２３Ａが予測した評価領域の全領域にわたる評価分類を識別可能に表示する。第二予測部２３Ａは、第二予測部２３Ａが予測した評価領域に、評価分類と、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータの予測値の軌跡と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡とを重ねて表示したり、出力したりしてもよい。
【００７４】
＜第二予測結果の出力＞
図９は、横軸がプラントパラメータデータの給水流量［ｍ３／ｈ］、縦軸が操作パラメータデータの「給水制御弁」の操作量を示す給水制御弁操作量［％］である。給水流量と給水制御弁操作量とで示される全領域において、本実施形態の評価分類である良否が表示される。また、良否の境界で区切られた良否領域が色分けされて表示される。さらに、評価対象者である訓練生Ｘが「給水制御弁」を操作した時系列の操作パラメータデータが実線で示され、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータの予測値が破線で示され、良否領域に重ねて表示される。このような表示を確認することにより、熟練者は、操作の開始から終了まで、流量変化が少なく、常に良否領域が「Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ」であることがわかる。評価対象者は、操作の開始から終了まで、給水流量と給水制御弁操作量とが増減し、良否領域が「Ｇｏｏｄ」→「Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ」→「Ｇｏｏｄ」→「Ｂａｄ」→「Ｖｅｒｙ  Ｂａｄ」→「Ｂａｄ」→「Ｇｏｏｄ」と変化することがわかる。このように、訓練時に、評価対象者及び熟練者がどのように操作を行ったのかを、評価とともに確認可能な表示がなされる。なお、本実施形態では「Ｖｅｒｙ  Ｂａｄ」〜「Ｖｅｒｙ  Ｇｏｏｄ」で表される４段階の良否を評価分類としたが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、より詳細な評価を行うために、段階をさらに細かく分けたりしてもよく、評価がわかり易く表示されるように、適宜最適な段階数に分類することができる。
【００７５】
＜評価システムにおける評価方法＞
次に、図１０を参照して、本実施形態における、評価システム１０Ａを用いた評価対象者の評価方法について説明する。図１０に示す処理は、図６に示す処理を実行した後に実行される。下記の処理の順番は一例であり、適宜順番を入れ替えてもよい。なお、図１０に示す処理は、必ずしも図６のステップＳ１９までの処理を実行した後に実行される必要はなく、図６のステップＳ１８までの処理を実行した後に実行されてもよい。
【００７６】
評価システム１０Ａは、第二予測モデル生成部２１Ａによって、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータのうち任意の１つと、これに対応した条件データのうち任意の１つと、評価部１８が評価した差分を複数の評価段階に分類した評価分類とを入力として学習し、操作パラメータデータと条件データとのいずれかの組み合わせで示される全領域にわたって評価分類を予測する第二予測モデルを生成する（ステップＳ２１）。評価システム１０Ａは、ステップＳ２２へ進む。
【００７７】
評価システム１０Ａは、第二予測モデル生成部２１Ａが生成した第二予測モデルを第二予測モデル記憶部２２Ａへ記憶する（ステップＳ２２）。評価システム１０Ａは、ステップＳ２３へ進む。
【００７８】
評価システム１０Ａは、第二予測部２３Ａによって、第二予測モデルを使用して、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータまたは評価対象者が操作した場合における条件データを縦軸または横軸とし、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータまたは評価対象者が操作した場合における条件データを横軸または縦軸として、第二予測モデルを使用して、全領域にわたって評価段階を予測する（ステップＳ２３）。評価システム１０Ａは、ステップＳ２４へ進む。
【００７９】
評価システム１０Ａは、第二予測結果出力部２４Ａによって、第二予測部２３Ａが予測した結果と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡とを重ねて表示する（ステップＳ２４）。評価システム１０Ａは、処理を終了する。
【００８０】
＜効果＞
以上のように、本実施形態では、第二予測部２３Ａは、評価対象者が操作した場合における操作パラメータデータと条件データとのいずれかの組み合わせを縦軸及び横軸として、第二予測モデルを使用して、縦軸と横軸とで表される全領域にわたる評価分類を予測する。本実施形態では、第二予測結果出力部２４Ａが、第二予測部２３Ａが予測した結果と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡とを重ねて表示する。本実施形態によれば、操作パラメータデータの軌跡とともに評価対象者の操作の良否を容易に確認することができる。また、縦軸及び横軸のいずれにも操作パラメータデータを設定せず、他データを設定した場合でも、２つのパラメータの相関が評価分類をベースにして確認できる。
【００８１】
本実施形態では、第二予測結果出力部２４Ａが、第二予測部２３Ａが予測した結果と、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータの軌跡と、第一予測部１７が予測した操作パラメータデータとを重ねて出力する。本実施形態によれば、時点ごとに、評価対象者の操作の良否とともに、評価対象者が行った操作と熟練者の操作とに差異があるか否かを容易に確認することができる。
【００８２】
上記の各実施形態において、操作パラメータデータの操作項目の一例として、弁、ポンプ等を例示したがこれに限定されず、プラントの運転状態を変化させるための操作を示すものであればよい。
【００８３】
上記の各実施形態において、プラントパラメータデータの一例として、時点ごとのプラントの所定部の圧力、温度、水位、流量等のデータを例示したが、これに限定されない。
【００８４】
上記の第二実施形態では、第二予測部２３Ａにおいて、評価対象者が行った操作の操作パラメータデータを縦軸とし、評価対象者が操作した場合における条件データを横軸としたが、これに限定されない。評価対象者が行った操作の操作パラメータデータを横軸とし、評価対象者が操作した場合における条件データを縦軸としてもよい。
【００８５】
上記の各実施形態では、シミュレータ１００から取得した訓練時のデータを使用して、訓練時の操作を評価するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、実機から、リアルタイムまたは所定期間ごとに取得したデータを使用して、実機の操作を評価することも可能である。
【００８６】
上記の各実施形態では、評価対象は人（訓練生等）であることを想定したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、評価対象がロボットやＡＩ等を含むコンピュータであってもよい。この場合、ロボットやＡＩの運転能力を適切に評価することができる。
【００８７】
上記の各実施形態では、プラントが原子力プラントであるものとして説明したがこれに限定されず、例えば、火力プラント、化学プラント等にも適用可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１０    評価システム
１１    運転データ取得部
１２    運転データ記憶部
１３    教師データ生成部
１４    第一予測モデル生成部
１５    第一予測モデル記憶部
１６    評価データ生成部
１７    第一予測部
１８    評価部
１９    評価出力部
２１Ａ  第二予測モデル生成部
２２Ａ  第二予測モデル記憶部
２３Ａ  第二予測部
２４Ａ  第二予測結果出力部
１００  シミュレータ（運転訓練シミュレータ）
１０１  操作受付部
１０２  運転データ取得部
１０３  運転データ記憶部
１０４  運転データ送信部
【図１】
2020201304.tif 000003
【図２】
2020201304.tif 000004
【図３】
2020201304.tif 000005
【図４】
2020201304.tif 000006
【図５】
2020201304.tif 000007
【図６】
2020201304.tif 000008
【図７】
2020201304.tif 000009
【図８】
2020201304.tif 000010
【図９】
2020201304.tif 000011
【図１０】
2020201304.tif 000012