(57)【要約】  プラント３の運転条件の設定を支援するための運転条件設定支援装置３０は、複数の制御対象装置１０の運転中に、複数の制御対象装置１０の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、状態値取得部により取得された、所定の時点におけるそれぞれの状態値と、予測部により推定された、所定の時点又は所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部とを備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の制御対象装置の運転中に、前記複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、
前記状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、
前記状態値取得部により取得された、前記所定の時点におけるそれぞれの状態値と、前記予測部により推定された、前記所定の時点又は前記所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部と、
を備えることを特徴とする支援装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記複数の状態値のそれぞれの過去の実績値に基づく機械学習により獲得された推定アルゴリズムにより前記予測値を推定することを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
【請求項３】
それぞれの状態値について算出された前記差又は差の変化率が特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響の大きさに基づいてそれぞれの差又は差の変化率に重みが付された所定の指標算出アルゴリズムにより前記指標を算出する算出部を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の支援装置。
【請求項４】
前記指標算出アルゴリズムは、それぞれの状態値について算出された前記予測値及び実績値の履歴と、前記特定の制御対象装置の運転挙動の評価とに基づいて学習されたものであることを特徴とする請求項３に記載の支援装置。
【請求項５】
それぞれの状態値について算出された前記予測値及び実績値の履歴と、前記特定の制御対象装置の運転挙動の評価とに基づいて、前記算出アルゴリズムを機械学習する学習部を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の支援装置。
【請求項６】
前記指標は、前記特定の制御対象装置に与える影響の大きさを示す重要度と、前記特定の制御対象装置に与える影響の緊急性を示す緊急度とを含むことを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の支援装置。
【請求項７】
前記重要度と前記緊急度を表示装置に表示する表示部を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の支援装置。
【請求項８】
前記表示部は、前記重要度と前記緊急度を縦軸及び横軸に取ってプロットしたマトリクスを表示することを特徴とする請求項７に記載の支援装置。
【請求項９】
前記表示部は、前記複数の状態値のそれぞれについて算出された前記差又は差の変化率をそれぞれ前記表示装置に表示することを特徴とする請求項７又は８に記載の支援装置。
【請求項１０】
複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値の予測値及び実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とを取得する評価取得部と、
前記複数の制御対象装置の運転中に、前記複数の状態値の予測値と実績値との間の差又は差の変化率が前記特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響の大きさを表す指標を算出するための指標算出アルゴリズムを、前記履歴及び前記評価に基づいて機械学習する学習部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項１１】
プラントの運転条件の設定を支援する支援装置と、
前記支援装置において使用される指標算出アルゴリズムを学習する学習装置と、
を備え、
前記支援装置は、
前記プラントに含まれる複数の制御対象装置の運転中に、前記複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、
前記状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、
前記状態値取得部により取得された、前記所定の時点におけるそれぞれの状態値と、前記予測部により推定された、前記所定の時点又は前記所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて、前記指標算出アルゴリズムにより算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部と、
を備え、
前記学習装置は、
複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値の予測値及び実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とを取得する評価取得部と、
前記履歴及び前記評価に基づいて前記指標算出アルゴリズムを学習する学習部と、
を備えることを特徴とするプラント運転条件設定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントの運転条件の設定を支援するための支援装置、プラント運転条件設定支援システム、及びプラント運転条件設定支援システムにおいて利用可能な学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
化学製品や工業製品などを生産するためのプラントにおいては、反応器や加熱炉などの多数の装置により一連のプロセスが実行されており、多数の装置のそれぞれを制御するための多数の操作量により運転条件が設定される。多段階のプロセスが実行されるプラントにおいては、多数の操作量が複雑に相互作用しうるため、操作量の変更による影響を予測することは容易ではなく、熟練したオペレータにより操作量が設定されてプラントが運転されている。【０００３】
このようなプラントを安全かつ安定的に運転するためには、プラントの危険性を正しく評価することが不可欠であり、ＨＡＺＯＰ（Hazard and Operability Studies）などの手法を用いたリスク評価技術が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−９８８２０号公報
【特許文献２】国際公開第２０１５／１５２３１７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１及び２にも開示されているように、従来のリスク評価技術は、主に、プラントを設計する段階や、プラントの運転条件を見直す段階などに利用されていた。また、昨今の熟練したオペレータの高齢化による減少が進み、本発明者らは、プラントの運転中にも、リスク評価の結果を適用して安全かつ安定的なプラントの運転を支援する技術が必要であることを課題として認識し、本発明に想到した。【０００６】
本発明は、こうした状況を鑑みてなされたものであり、その目的は、プラントの好適な運転を実現することが可能な運転条件の設定を支援する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の支援装置は、複数の制御対象装置の運転中に、複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、状態値取得部により取得された、所定の時点におけるそれぞれの状態値と、予測部により推定された、所定の時点又は所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部と、を備える。【０００８】
この態様によると、過去の運転実績から推定される所定の時点における状態値の予測値とは異なる状態値が観測された場合に、その旨をオペレータに報知して適切な対処を促すことができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定を的確に支援することができる。【０００９】
予測部は、複数の状態値のそれぞれの過去の実績値に基づく機械学習により獲得された推定アルゴリズムにより予測値を推定してもよい。この態様によると、将来の所定の時点における状態値の予測値を推定する精度を向上させることができるので、過去の運転実績とは異なる挙動をより精確に検出することができる。【００１０】
それぞれの状態値について算出された差又は差の変化率が特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響の大きさに基づいてそれぞれの差又は差の変化率に重みが付された所定の指標算出アルゴリズムにより指標を算出する算出部を更に備えてもよい。この態様によると、特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響を指標化してオペレータに提示することができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定を的確に支援することができる。【００１１】
指標算出アルゴリズムは、それぞれの状態値について算出された差又は差の変化率の実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とに基づいて学習されたものであってもよい。この態様によると、特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響をより精確に指標化してオペレータに提示することができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定をより的確に支援することができる。【００１２】
それぞれの状態値について算出された差又は差の変化率の実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とに基づいて、算出アルゴリズムを機械学習する学習部を更に備えてもよい。この態様によると、特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響をより精確に指標化してオペレータに提示することができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定をより的確に支援することができる。【００１３】
指標は、特定の制御対象装置に与える影響の大きさを示す重要度と、特定の制御対象装置に与える影響の緊急性を示す緊急度とを含んでもよい。この態様によると、特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響を重要度と緊急度に分けて指標化してオペレータに提示することができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定をより的確に支援することができる。【００１４】
重要度と緊急度を表示装置に表示する表示部を更に備えてもよい。表示部は、重要度と緊急度を縦軸及び横軸に取ってプロットしたマトリクスを表示してもよい。この態様によると、特定の制御対象装置の運転挙動に対する影響の重要度と緊急度を視覚的に理解しやすい態様でオペレータに提示することができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定をより的確に支援することができる。【００１５】
表示部は、複数の状態値のそれぞれについて算出された差又は差の変化率をそれぞれ表示装置に表示してもよい。この態様によると、特定の制御対象装置の運転挙動に影響を与えうる状態値をオペレータに提示することができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定をより的確に支援することができる。【００１６】
本発明の別の態様は、学習装置である。この装置は、複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値の予測値及び実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とを取得する評価取得部と、複数の制御対象装置の運転中に、複数の状態値の予測値と実績値との間の差又は差の変化率が特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響の大きさを表す指標を算出するための指標算出アルゴリズムを、履歴及び評価に基づいて機械学習する学習部と、を備える。【００１７】
この態様によると、過去の運転実績から推定される所定の時点における状態値の予測値とは異なる状態値が観測された場合に、その旨をオペレータに報知して適切な対処を促すことができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定を的確に支援することができる。【００１８】
本発明のさらに別の態様は、プラント運転条件設定支援システムである。このプラント運転条件設定支援システムは、プラントの運転条件の設定を支援する支援装置と、支援装置において使用される指標算出アルゴリズムを学習する学習装置と、を備える。支援装置は、プラントに含まれる複数の制御対象装置の運転中に、複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、状態値取得部により取得された、所定の時点におけるそれぞれの状態値と、予測部により推定された、所定の時点又は所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて、指標算出アルゴリズムにより算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部と、を備える。学習装置は、複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値の予測値及び実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とを取得する評価取得部と、履歴及び評価に基づいて指標算出アルゴリズムを学習する学習部と、を備える。【００１９】
この態様によると、過去に熟練オペレータが対処していた運転実績から推定される所定の時点における状態値の予測値とは異なる状態値が観測された場合に、その旨をオペレータに報知して適切な対処を促すことができるので、リアルタイムで熟練オペレータと同様なプラントの好適な運転条件の設定を的確に支援することができる。【００２０】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、プラントの好適な運転を実現することが可能な運転条件の設定を支援する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施の形態に係るプラント運転条件設定支援システムの全体構成を示す図である。
【図２】実施の形態に係る学習装置の構成を示す図である。
【図３】実施の形態に係る運転条件設定支援装置及び制御装置の構成を示す図である。
【図４】操作パネルの表示装置に表示される表示画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１は、実施の形態に係るプラント運転条件設定支援システムの全体構成を示す。プラント運転条件設定支援システム１は、化学製品や工業製品などを生産するためのプラント３と、プラント３において運転条件の設定を支援するために使用されるアルゴリズムを学習するための学習装置４とを備える。プラント３と学習装置４とは、インターネットや社内接続系統などの任意の通信網２により接続され、オンプレミス、エッジコンピューティングなどの任意の運用形態で運用される。
【００２４】
プラント３は、プラント３に設置された反応器や加熱炉などの制御対象装置１０と、制御対象装置１０の運転条件を制御するための操作量を設定する制御装置２０と、学習装置４により学習されたアルゴリズムを使用してプラント３の運転条件の設定を支援する運転条件設定支援装置３０とを備える。
【００２５】
上述したように、複数の制御対象装置１０により構成されるプロセスが複雑に干渉しうるプラント３を安全かつ安定的に運転するのは容易ではない。とくに、プラント３を起動するときと停止させるときには、通常の運転中とは異なる状態を経ることになるので、更に困難を伴う。熟練したオペレータは、プラント３の状態を表す複数の状態量のうち、プラント３の挙動が不安定になりうるときに優先的に監視すべき状態量の種類や重要度を経験的に把握しており、これらの状態量が過去の運転とは異なる異常な挙動を示した場合には、変化した状態量の種類、重要度、変化量、変化率などに応じて、正常な運転に戻すための制御量の変更を試みる。そして、制御量を変更した後の状態量の変化を注視しつつ、複数の制御量の変更を試行錯誤して、正常な挙動に戻していく。このような異常に対する対処の経験も、次回以降に同様の異常が発生ときの対処に役立てられる。
【００２６】
本実施の形態のプラント運転条件設定支援システム１は、このような熟練したオペレータの経験を取り入れて、安全かつ安定的にプラント３を運転するための運転条件の設定を適切に支援するために、監視すべき状態量の値が過去の運転とは異なる異常な挙動を示したときに、その異常の重要度及び緊急度を示す指標を算出し、リアルタイムでオペレータに提示する。これにより、プラント３の挙動が不安定になりうるような異常が生じた場合であっても、その異常の重要度及び緊急度を客観的な指標としてリアルタイムでオペレータに提示することができるので、オペレータによる適切な対処を的確に支援することができる。
【００２７】
本実施の形態のプラント運転条件設定支援システム１では、監視すべき状態量として、プラント３において運転される複数の制御対象装置１０のうち、何らかの要因により停止したり故障したりしてしまった場合に重大な損害又は危険が発生しうるような特定の制御対象装置（以下、「重要装置」という）の停止又は故障の要因となりうる複数の状態量を設定する。
【００２８】
監視すべき複数の状態量を決定するために、まず、重要装置の停止又は故障の要因を網羅的に抽出し、それらの要因の中から、直接的かつ短期的に重要装置の停止や故障につながる重要因子を特定する。つづいて、特定された重要因子を上位事象とするフォルトツリー分析（ＦＴＡ）を実施して、上位事象の原因となる下位事象の発生原因、発生経路、及び発生確率を把握する。このような分析により、プラント３の運転中に重要装置の停止又は故障を低減させるために監視すべき複数の状態量を決定する。
【００２９】
監視すべき複数の状態量を決定すると、それらの状態量の発生確率、上位事象への発生経路、上位事象である重要因子が重要装置の運転挙動に与える影響の大きさなどに応じて、それぞれの状態量の過去の挙動との差又は差の変化率に重みが付された指標算出アルゴリズムを作成する。指標算出アルゴリズムは、それぞれの状態量の過去の挙動と現在の挙動との差又は差の変化率から、重要装置への影響の重要度及び緊急度を示す指標を算出するものである。
【００３０】
監視すべき複数の状態量の過去の挙動と現在の挙動との差を数値化するために、プラント３の運転中に、複数の状態量のそれぞれの現在値に基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態量の予測値を推定しておき、所定の時点又は所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの状態量の予測値と現在値との間の差又は差の変化率を算出する。予測値の算出の対象となる将来の所定の時点は、プラント３を構成する制御対象装置１０の種類、プロセスの種類、状態量の変化率、制御量の値の変更により状態量の値が変化する速度などによって決定されればよいが、例えば、数秒後から数分後程度であってもよい。
【００３１】
本実施の形態では、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態量の予測値を精確に推定するために、複数の状態値のそれぞれの過去の実績値に基づく機械学習により獲得された推定アルゴリズムを使用する。別の例では、予測値は、過去の実績値に基づいて設定された数式やデータベースなどを使用して算出されてもよい。
【００３２】
以上のように、本実施の形態では、熟練したオペレータの属人的な経験を機械学習により体系的に学習した人工知能を利用して、過去の運転実績と異なる挙動を迅速かつ的確に検出し、その挙動による重要装置への影響の重要度及び緊急度を示す指標をリアルタイムでオペレータに提示することができる。これにより、オペレータの技量や経験などによらず、プラント３を安全かつ安定的に運転するための条件を適切に設定することが可能となるように、的確に支援することができる。
【００３３】
図２は、実施の形態に係る学習装置の構成を示す。学習装置４は、実績値取得部４１、推定アルゴリズム学習ユニット５０、指標評価取得部４４、指標算出アルゴリズム学習ユニット５１、及び提供部４９を備える。これらの構成は、ハードウエアコンポーネントでいえば、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００３４】
推定アルゴリズム学習ユニット５０は、重要装置の停止又は故障の要因となりうる複数の状態量のそれぞれの予測値を算出するための複数の推定アルゴリズム４３ａ、４３ｂ、・・・と、複数の推定アルゴリズム４３ａ、４３ｂ、・・・（以下、「推定アルゴリズム４３」と総称する）のそれぞれを学習する複数の推定アルゴリズム学習部４２ａ、４２ｂ、・・・（以下、「推定アルゴリズム学習部４２」と総称する）を含む。
【００３５】
推定アルゴリズム４３は、プラント３の状態を示す複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定するために使用される。
【００３６】
実績値取得部４１は、複数の状態値と複数の制御量の設定値のそれぞれの過去の実績値をプラント３から取得する。
【００３７】
推定アルゴリズム学習部４２は、実績値取得部４１により取得された複数の状態値と複数の制御量の設定値のそれぞれの過去の実績値に基づいて、機械学習により推定アルゴリズム４３を学習する。推定アルゴリズム学習部４２は、ある時点における複数の状態値及び複数の操作量の設定値の実績値を推定アルゴリズム４３に入力したときに、その時点から所定時間が経過した時点における複数の状態値の実績値に近い値が算出されるように、推定アルゴリズム４３を学習する。推定アルゴリズム学習部４２は、実績値取得部４１により取得された過去の実績値を教師データとした教師あり学習により推定アルゴリズム４３を学習してもよいし、その他の既知の任意の機械学習技術により推定アルゴリズム４３を学習してもよい。
【００３８】
多数の実績値を用いて推定アルゴリズム４３を学習させることにより、推定アルゴリズム４３の精度を向上させることができるので、より精確にプラント３の状態を示す状態値の予測値を算出することが可能な推定アルゴリズム４３を生成することができる。また、複雑なプロセスを再現するための高度なシミュレータを開発する必要がないので、推定アルゴリズム４３を生成するのに要する時間及び負荷を大幅に低減させることができる。また、シミュレータでは再現が困難であるような要素も加味することができるので、より精確に出力の予測値を算出することができる。
【００３９】
指標算出アルゴリズムは、所定の時点又は所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの状態値の予測値と所定の時点における実際の状態値との間の差又は差の変化率に基づいて、重要装置の運転挙動に与える影響の大きさ及び緊急性を表す指標を算出するために使用される。指標は、重要装置に与える影響の大きさを示す重要度と、重要装置に与える影響の緊急性を示す緊急度を含む。重要度には、主に、それぞれの状態値の予測値と実際の状態値との間の差及び差の変化率の大きさが反映され、緊急度には、主に、それぞれの状態値の現時点の予測値と現時点の実際の状態値との差の変化率の大きさや、それぞれの状態値の将来の予測値と現時点の実際の状態値との差又は差の変化率が反映される。
【００４０】
指標評価取得部４４は、それぞれの状態値について算出された予測値と実際の状態値の実績値の履歴と、重要装置の運転挙動の評価を取得する。重要装置の運転挙動の評価は、状態値の履歴などから算出されてもよいし、オペレータにより入力されてもよい。指標評価取得部４４は、それぞれの状態値について算出された予測値と実際の状態値の実績値の履歴と、重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８により算出された指標に対する評価を取得してもよい。指標に対する評価は、オペレータが評価した結果であってもよい。
【００４１】
指標算出アルゴリズム学習ユニット５１は、重要装置に与える影響の大きさを示す重要度を算出するための重要度算出アルゴリズム４６、重要度算出アルゴリズム４６を学習する重要度算出アルゴリズム学習部４５、重要装置に与える影響の緊急性を示す緊急度を算出するための緊急度算出アルゴリズム４８、緊急度算出アルゴリズム４８を学習する緊急度算出アルゴリズム学習部４７を含む。
【００４２】
重要度算出アルゴリズム学習部４５及び緊急度算出アルゴリズム学習部４７は、指標評価取得部４４により取得された予測値と状態値の実績値の履歴と、重要装置の運転挙動の評価に基づいて、重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８をそれぞれ学習する。重要度算出アルゴリズム学習部４５及び緊急度算出アルゴリズム学習部４７は、指標評価取得部４４により取得された予測値及び実績値の履歴と、重要装置の運転挙動の評価に基づいて、ある時点又はその後の時点における予測値と状態値との間の差又は差の変化率を重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８に代入することにより算出される指標が、重要装置の運転挙動に与える影響の重要度及び緊急度を正しく評価するものであったか否かを、その後の重要装置の運転挙動の評価から判定する。重要度算出アルゴリズム学習部４５及び緊急度算出アルゴリズム学習部４７は、その後の重要装置の運転挙動が所定よりも悪い評価であった場合は、より悪い値の指標が算出されるように重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習し、その後の重要装置の運転挙動が所定よりも良い評価であった場合は、より良い値の指標が算出されるように重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習する。このように、重要度算出アルゴリズム学習部４５及び緊急度算出アルゴリズム学習部４７は、指標評価取得部４４により取得された重要装置の運転挙動の評価を教師データとした教師あり学習により重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習してもよいし、その他の既知の任意の機械学習技術により重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習してもよい。
【００４３】
指標評価取得部４４は、オペレータが重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８によらずに自ら算出又は評価した指標の値を教師データとして取得してもよい。この場合、重要度算出アルゴリズム学習部４５及び緊急度算出アルゴリズム学習部４７は、ある時点又はその後の時点における予測値と状態値との間の差又は差の変化率を重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８に入力したときに、指標評価取得部４４により取得された指標の値が算出されるように、重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習する。
【００４４】
提供部４９は、推定アルゴリズム学習部４２により学習された推定アルゴリズム４３と、重要度算出アルゴリズム学習部４５及び緊急度算出アルゴリズム学習部４７により学習された重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を運転条件設定支援装置３０に提供する。
【００４５】
重要装置が停止してしまうような事象はめったに発生しないので、そのような事象の過去の実績に基づいて、そのような事象が発生したときのプラント３の挙動を学習することは困難であるが、本実施の形態では、過去の運転実績と現在の運転状態の差から重要装置の運転挙動に与える影響の大きさを指標化するので、重要装置が停止した実績がなくても、重要装置が停止しうる状態を的確に検出することが可能な人工知能を提供することができる。
【００４６】
本図においては、説明の簡略化のため、学習装置４を単独の装置として示しているが、学習装置４は、クラウドコンピューティング技術や分散処理技術などを利用して、複数のサーバにより実現されてもよい。これにより、プラント３から収集した大量の情報を高速に処理して推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム４６、及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習させることができるので、推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム４６、及び緊急度算出アルゴリズム４８の精度を向上させるために要する時間を大幅に短縮することができる。
【００４７】
図３は、実施の形態に係る運転条件設定支援装置及び制御装置の構成を示す。制御装置２０は、制御部２１、操作パネル２２、及び実績値記憶部２９を備える。
【００４８】
操作パネル２２は、プラント３の運転状態を示す各種の状態値と、制御装置２０により設定された各種の操作量の設定値と、プラント３の運転結果を示す出力の値などを表示装置に表示するとともに、各種の操作量の設定値の入力をオペレータから受け付ける。
【００４９】
制御部２１は、操作量設定部２３、状態値取得部２４、状態値送信部２５、実績値送信部２６、指標評価取得部２７、及び指標評価送信部２８を備える。これらの機能ブロックも、ハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できる。
【００５０】
操作量設定部２３は、操作パネル２２によりオペレータから受け付けた各種の操作量の設定値を設定し、制御対象装置１０を制御するとともに、操作パネル２２の表示装置に表示する。状態値取得部２４は、制御対象装置１０などに設けられた各種のセンサや測定器などから、プラント３の運転状態及び運転結果を示す各種の状態値を取得し、操作パネル２２の表示装置に表示するとともに、実績値記憶部２９に記録する。状態値送信部２５は、状態値取得部２４により取得された状態値を運転条件設定支援装置３０に送信する。実績値送信部２６は、操作量設定部２３により設定された操作量の値と、実績値記憶部２９に記憶された状態値を、学習装置４に送信する。
【００５１】
指標評価取得部２７は、操作パネル２２に表示された指標に対する評価をオペレータから取得する。指標評価取得部２７は、操作パネル２２に表示された指標が大き過ぎる、又は小さ過ぎることを示す評価をオペレータから取得してもよいし、操作パネル２２に表示された指標の修正値をオペレータから取得してもよい。指標評価送信部２８は、指標評価取得部２７がオペレータから取得した指標に対する評価を学習装置４に送信する。指標に対する評価は、前述したように、学習装置４において重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を学習するために使用される。
【００５２】
運転条件設定支援装置３０は、制御部３１、推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム４６、及び緊急度算出アルゴリズム４８を備える。
【００５３】
制御部３１は、状態値取得部３２、予測部３３ａ、３３ｂ、・・・（以下、「予測部３３」と総称する）、指標算出部３４、報知部３７、表示部３８、及び学習部３９を備える。これらの機能ブロックも、ハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できる。
【００５４】
推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム４６、及び緊急度算出アルゴリズム４８は、学習装置４から取得され、記憶装置に格納される。
【００５５】
状態値取得部３２は、制御装置２０の状態値送信部２５から、複数の状態値を取得する。予測部３３は、推定アルゴリズム４３を使用して、状態値取得部３２により取得された複数の状態値から将来の所定の時点におけるそれぞれの状態量の予測値を算出し、記憶装置に格納する。
【００５６】
指標算出部３４は、重要度算出部３５及び緊急度算出部３６を含む。重要度算出部３５及び緊急度算出部３６は、状態値取得部３２により取得された状態値と、予測部３３により算出されて記憶装置に格納されていた状態値の予測値との差又は差の変化率を算出し、重要度算出アルゴリズム４６及び緊急度算出アルゴリズム４８を使用して、重要度及び緊急度を示す指標を算出する。
【００５７】
報知部３７は、指標算出部３４により算出された指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する。報知部３７は、プラント３の運転中、常時算出された指標を操作パネル２２に表示してオペレータに報知してもよいし、指標が所定の値よりも悪い値であった場合に、その旨を操作パネル２２に表示してオペレータに報知してもよい。これにより、重要装置に影響を及ぼしうる状態が発生していることをオペレータに報知することができる。
【００５８】
表示部３８は、指標算出部３４により算出された重要度と緊急度を縦軸及び横軸に取ってプロットしたマトリクスを操作パネル２２に表示する。これにより、現在の状態が重要装置に与える影響の重要度と緊急度を視覚的に理解しやすい態様でオペレータに提示することができる。表示部３８は、複数の状態値のそれぞれについて算出された予測値と状態値との間の差又は差の変化率をそれぞれ操作パネル２２に表示する。これにより、重要装置に影響を与えうる複数の状態値のうち、いずれの状態値が異常を示しているのか、及び、その状態値の異常の程度をオペレータに提示することができるので、オペレータが操作量の設定値を変更するために参照すべき情報を適切に提供することができる。
【００５９】
学習部３９は、推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム４６、又は緊急度算出アルゴリズム４８を学習する。学習部３９は、学習装置４の推定アルゴリズム学習部４２、重要度算出アルゴリズム学習部４５、又は緊急度算出アルゴリズム学習部４７と同様の方法により推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム学習部４５、又は緊急度算出アルゴリズム学習部４７を再学習してもよい。学習装置４において推定アルゴリズム４３、重要度算出アルゴリズム４６、又は緊急度算出アルゴリズム４８を再学習する場合には、学習部３９は設けられなくてもよい。
【００６０】
図４は、操作パネルの表示装置に表示される表示画面の例を示す。表示画面には、プラント３のプロセスフロー図と、複数の状態値と、それらの状態値の所定時間後の予測値と、重要度及び緊急度をプロットしたマトリクスと、状態値の推移が表示されている。オペレータは、提示された情報を参考にして、操作量の設定値を決定し、操作パネル２２に入力する。操作量設定部２３は、入力された設定値に基づいて制御対象装置１０を制御する。
【００６１】
指標算出部３４は、所定の間隔で指標を算出し、表示部３８は、所定の間隔で算出された指標の重要度と緊急度をマトリクスにプロットする。すなわち、重要度と緊急度のマトリクスは、リアルタイムに更新され、その時点でのプラント３の状態を示す。特許文献１及び２にも、マトリクス表示が開示されているが、いずれも、一方の軸を重要度又は影響度、他方の軸を発生頻度とするものであり、プラント３の操作パネル２２に表示されてリアルタイムに更新されるものではない。本実施の形態のマトリクス表示と、状態値及び予測値の推移は、操作パネル２２に常時表示されるので、オペレータは、異常が発生した場合であっても、その変更によるマトリクス表示と、状態値及び予測値の推移の変化をリアルタイムに確認しながら、操作量の設定値を変更してプラント３の運転状態を調整することができる。
【００６２】
以上、本発明を実施例にもとづいて説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００６３】
本発明の技術は、連続工程のプラントにも、バッチ工程のプラントにも適用可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１  プラント運転条件設定支援システム、３  プラント、４  学習装置、１０  制御対象装置、２０  制御装置、２１  制御部、２２  操作パネル、２３  操作量設定部、２４  状態値取得部、２５  状態値送信部、２６  実績値送信部、２７  指標評価取得部、２８  指標評価送信部、２９  実績値記憶部、３０  運転条件設定支援装置、３１  制御部、３２  状態値取得部、３３  予測部、３４  指標算出部、３７  報知部、３８  表示部、３９  学習部、４１  実績値取得部、４２  推定アルゴリズム学習部、４３  推定アルゴリズム、４４  指標評価取得部、４５  重要度算出アルゴリズム学習部、４６  重要度算出アルゴリズム、４７  緊急度算出アルゴリズム学習部、４８  緊急度算出アルゴリズム、４９  提供部、５０  推定アルゴリズム学習ユニット、５１  指標算出アルゴリズム学習ユニット。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、プラントの運転条件の設定を支援するための支援装置に利用可能である。
【図１】
2019234913.tif 000003
【図２】
2019234913.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年11月5日(2018.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の制御対象装置の運転中に、前記複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、
前記状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、
前記状態値取得部により取得された、前記所定の時点におけるそれぞれの状態値と、前記予測部により推定された、前記所定の時点又は前記所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部と、
それぞれの状態値について算出された前記差又は差の変化率が特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響の大きさに基づいてそれぞれの差又は差の変化率に重みが付された所定の指標算出アルゴリズムにより前記指標を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする支援装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記複数の状態値のそれぞれの過去の実績値に基づく機械学習により獲得された推定アルゴリズムにより前記予測値を推定することを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
【請求項３】
前記指標算出アルゴリズムは、それぞれの状態値について算出された前記予測値及び実績値の履歴と、前記特定の制御対象装置の運転挙動の評価とに基づいて学習されたものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の支援装置。
【請求項４】
それぞれの状態値について算出された前記予測値及び実績値の履歴と、前記特定の制御対象装置の運転挙動の評価とに基づいて、前記算出アルゴリズムを機械学習する学習部を更に備えることを特徴とする請求項３に記載の支援装置。
【請求項５】
前記指標は、前記特定の制御対象装置に与える影響の大きさを示す重要度と、前記特定の制御対象装置に与える影響の緊急性を示す緊急度とを含むことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の支援装置。
【請求項６】
前記重要度と前記緊急度を表示装置に表示する表示部を更に備えることを特徴とする請求項５に記載の支援装置。
【請求項７】
前記表示部は、前記重要度と前記緊急度を縦軸及び横軸に取ってプロットしたマトリクスを表示することを特徴とする請求項６に記載の支援装置。
【請求項８】
前記表示部は、前記複数の状態値のそれぞれについて算出された前記差又は差の変化率をそれぞれ前記表示装置に表示することを特徴とする請求項６又は７に記載の支援装置。
【請求項９】
複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値の予測値及び実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とを取得する評価取得部と、
前記複数の制御対象装置の運転中に、前記複数の状態値の予測値と実績値との間の差又は差の変化率が前記特定の制御対象装置の運転挙動に与える影響の大きさを表す指標を算出するための指標算出アルゴリズムを、前記履歴及び前記評価に基づいて機械学習する学習部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項１０】
プラントの運転条件の設定を支援する支援装置と、
前記支援装置において使用される指標算出アルゴリズムを学習する学習装置と、
を備え、
前記支援装置は、
前記プラントに含まれる複数の制御対象装置の運転中に、前記複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値を取得する状態値取得部と、
前記状態値取得部により取得された複数の状態値のそれぞれに基づいて、将来の所定の時点におけるそれぞれの状態値の予測値を推定する予測部と、
前記状態値取得部により取得された、前記所定の時点におけるそれぞれの状態値と、前記予測部により推定された、前記所定の時点又は前記所定の時点よりも後の時点におけるそれぞれの予測値との間の差又は差の変化率に基づいて、前記指標算出アルゴリズムにより算出される指標が所定の条件に合致した場合に、その旨を報知する報知部と、
を備え、
前記学習装置は、
複数の制御対象装置の状態を示す複数の状態値の予測値及び実績値の履歴と、特定の制御対象装置の運転挙動の評価とを取得する評価取得部と、
前記履歴及び前記評価に基づいて前記指標算出アルゴリズムを学習する学習部と、
を備えることを特徴とするプラント運転条件設定支援システム。
【国際調査報告】
2019234913.tif 000007
2019234913.tif 000008
2019234913.tif 000009