(57)【要約】  本発明は、プロセスを監視する新規な方法を提供する。本方法はまた、監視されたデータに基づいて、予め決められた処置を取る能力を有する。これらの処置は、製品品質、製造および／またはプロセス効率に影響を与え得るプロセス異常または不調を回避または軽減する。本方法は、少なくとも１つの入力プロセス変数を取得するステップと；第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて比較プロセス値を決定するステップと；第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて期待プロセス値を決定するステップと；前記少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づいて第１の偏差値を決定するステップと；前記期待プロセス値と前記第１の偏差値とを使用して最大限界と最小限界とを有する限界範囲を計算するステップと；前記比較プロセス値を前記限界範囲と比較するステップとを含む。
2009533768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）少なくとも１つの入力プロセス変数を取得するステップと；
ｂ）第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法を使用して少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて比較プロセス値を決定するステップと；
ｃ）第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて期待プロセス値を決定するステップと；
ｄ）前記少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づいて第１の偏差値を決定するステップと；
ｅ）前記期待プロセス値と前記第１の偏差値とを使用して最大限界と最小限界とを有する限界範囲を計算するステップと；
ｆ）前記比較プロセス値を前記限界範囲と比較するステップと
を備える、定期的または間欠的プロセス監視方法。
【請求項２】
前記第１の偏差値は、第３の時間ベース重み付け関数を有する第３の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の偏差値は、高い偏差値と低い偏差値とを決定する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づく第２の偏差値を更に備える、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第２の偏差値は、第４の時間ベース重み付け関数を有する第４の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいている、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の偏差値は高い偏差値を決定し、前記第２の偏差値は低い偏差値を決定する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記方法の少なくとも１つは残りの方法とは異なる、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記時間ベース重み付け関数の少なくとも１つは残りの時間ベース重み付け関数とは異なる値を生成する、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの入力プロセス変数は測定され、計算され、あるいは調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１または第２の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の、移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、または周波数分析を使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第３の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の、一定数、測定値、移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、予測モデリング、または周波数分析を使用する、請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
前記第４の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の、一定数、測定値、移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、予測モデリング、または周波数分析を使用する、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの入力プロセス変数は、温度、圧力、流量、電圧、重量、切換え位置、電流、電力、高さ、周波数、モデル予測誤差、濃度、または物理的製品特性測定値である、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記調整されたプロセス変数は、平均もしくは変分である、または予測モデル計算を使用して決定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの入力プロセス変数は計算された中間値である、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記計算された中間値は、プロセス変数の和、差、積、商、比または推定値を備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
もし前記比較プロセス値が前記限界範囲外であるとき、予め決められた処置を取るステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１つのプロセスインジケータが与えられるかどうかを決定するステップを更に備える、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのプロセスインジケータはプロセス動作モード、既知の装置誤動作、またはアラーム（警報）状態を備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記プロセスインジケータに基づいて、予め決められた処置を与えることを更に備える、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロセス状態の監視と多数プロセス状態変化（プロセスダイナミクス）のリアルタイム分析とに関する。具体的には本発明の実施形態は、時間ベース重み付け関数を使用する定期的または間欠的プロセス監視方法に関する。リアルタイム情報は、異常なプロセス中断を回避または軽減するために統計的方法を使用することによって計算される予め決められた限界と共に使用される。
【０００２】
事前の関連出願
本出願は、２００６年４月１４日に出願された米国仮出願通番第６０／７９２，１０１号に対する優先権を主張する。
【０００３】
連邦政府支援研究報告書
適用なし
【０００４】
マイクロフィッシュ付録の参照
適用なし
【背景技術】
【０００５】
化学、機械、電気または人間を含むプロセスは、利用可能な種々の測定値とデータとを有する多数の状態を含む。これらの測定値とデータは絶えず変化し、またこれらの値は典型的にはコンピュータシステムを使用して監視または記録される。このような測定値の例は、僅かの例を挙げると、温度、圧力、オン／オフ状態および抵抗を含み得る。コンピュータシステムを使用してこれらの測定値は、特に化学プロセスを監視または制御するときに、任意の所与の時間間隔で任意の数の選択された測定値を取る特定の計量動作を受けることが可能である。それから取られた測定値を反映する各計量の出力は、一般にタグと呼ばれる選択された測定値の識別子と共にデータベースに送り込まれ得る。それからこのデータベースは、プロセスにおける多数のパラメータに関連する数値分析を与えることを意図された選択されたプログラムの支配下に置かれ得る。このようなプログラムの出力は望ましくは、管理図および製造記録表またはビデオディスプレイといった形で表現され、それから製造プロセスの責任者によって精査され得る。パラメータの表現に反映された問題を識別すると、必要な修正処置が識別されて取られることが可能である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような管理プロセスは人手作業に対する改善を表すが、時宜を得た修正処置が取られ得るように製造要員がデータを精査して解釈する時間はほとんどない。これは特に、管理処置が取られ得る前に精査されなくてはならないデータを各々の基本プロセスがコンピュータに生成させることのできる多数の個別基本プロセスが監視されている化学プロセス監視において真である。製造要員は、これらの情報のうちのどの情報が可能な問題識別のために調べられるべきであるかを識別するという重要な問題に直面している。データ量が多いためにプロセス誤り識別における時間遅延とプロセス修正における関連遅延とが存在し、それによって減少した製造、不合格品および／または他のプロセス非能率という結果を引き起こす。
【０００７】
プロセスにおける種々の測定値に基づいて、ある予め決められたイベント（事象）が発生したかどうかを決定するために簡単な論理を適用するためにコンピュータアプリケーションも使用されてきた。もしイベントが発生したならば、そのイベントは伝達されて、予め決められた処置が手動または自動で取られる。更に、あるプロセス値と測定値が正常な動作エンベロープ（範囲）の外にあるかどうかを決定するために、他のコンピュータアプリケーションが使用されてきた。このような異常状態を決定するために使用され得る幾つかの技法は、確率論的プロセスモデル、発見的に決定された限界およびプロセス設計限界を含む。
【０００８】
このような技法が利用可能であっても、より良好なプロセス制御のためにはシステム内に存在する多数のプロセス状態変化のリアルタイム分析が必要とされる。好適には人間の介入なしで適切な修正処置と組み合わされた異常状態の迅速で明確な識別が有益である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一実施形態では、定期的または間欠的プロセス監視方法が説明される。この実施形態は、少なくとも１つの入力プロセス変数を取得することと；第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて比較プロセス値を決定することと；第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて期待プロセス値を決定することと；前記少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づいて第１の偏差値を決定することと；前記期待プロセス値と前記第１の偏差値とを使用して最大限界と最小限界とを有する限界範囲を計算することと；前記比較プロセス値を前記限界範囲と比較することとを含む。
【００１０】
ある実施形態では前記第１の偏差値は、第３の時間ベース重み付け関数を有する第３の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいている。他の実施形態では前記第１の偏差値は、高い偏差値と低い偏差値とを決定する。代替の実施形態では第２の偏差値も前記少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づいて決定される。前記第２の偏差値は、第４の時間ベース重み付け関数を有する第４の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づき得る。ある実施形態では前記第１の偏差値は高い偏差値を決定し、前記第２の偏差値は低い偏差値を決定する。
【００１１】
ある実施形態では前記比較プロセス値、前記期待プロセス値または偏差値を決定するための方法の少なくとも１つは、残りの方法とは異なっている。更に、前記時間ベース重み付け関数の少なくとも１つは残りの時間ベース重み付け関数とは異なる値を生成する。前記第１または第２の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、または周波数分析を使用し得る。前記第３の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の一定数、測定値、移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、予測モデル化または周波数分析を使用し得る。前記第４の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の一定数、測定値、移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、予測モデル化または周波数分析を使用し得る。
【００１２】
ある実施形態では前記入力プロセス変数は、測定され、計算され、または調整される。ある実施形態では前記入力プロセス変数は、温度、圧力、電圧、流量、重量、切換え位置、電流、電力、高さ、周波数、モデル予測誤差、濃度または物理的製品特性測定値であり得る。もしプロセス変数が調整されれば、これは平均または変分であり得るか、または予測モデル計算を使用して決定され得る。この入力プロセス変数は、計算された中間値であり得る。もしこれが計算された中間値であるならば、これはプロセス変数の和、差、積、商、比または推定値であり得る。
【００１３】
他の実施形態では本方法はまた、もし前記比較プロセス値が前記限界範囲の外にあれば予め決められた処置を取るステップを含む。本方法はまた、少なくとも１つのプロセスインジケータが与えられるかどうかを決定するステップを含み得る。前記少なくとも１つのプロセスインジケータは、プロセス動作モード、既知の装置誤動作、またはアラーム（警報）状態であり得る。本方法は更に、前記プロセスインジケータに基づいて、予め決められた処置を与えるステップを含み得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
下記の説明では本明細書で開示されるすべての数は、単語「約（about）」、「近似的（approximate）」が数値に関連して使用されているかどうかに関係なく、近似値である。これらの数は、１％、２％、５％だけ、また時には１０〜２０％も変わり得る。下限ＲＬと上限ＲＵとを有する数値範囲が開示されるときは何時でも、この範囲内に入る任意の数が具体的に開示される。特にこの範囲内の下記の数は具体的に、Ｒ＝ＲＬ＋ｋ*（ＲＵ−ＲＬ）と開示され、ここでｋは１％増分を有する、１％から１００％の範囲にある変数である、すなわちｋは１％、２％、３％、４％、５％、・・・、５０％、５１％、５１％、・・・、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％または１００％である。更に、上記に定義された２つのＲ数によって定義される任意の数値範囲も具体的に開示される。
【００１５】
本発明の実施形態は、プロセスを監視する新規な方法を提供する。本明細書で説明される少なくとも幾つかの方法の実施形態はまた、監視されたデータに基づいて、予め決められた処置を取る能力を有する。これらの処置は、製造、製品品質および／またはプロセス効率に影響を与え得るプロセス異常または不調を回避または軽減する。参考が図１に示され、図１は定期的または間欠的プロセス監視方法１０を示す一般化された流れ図である。この方法は、ａ）少なくとも１つの入力プロセス変数を取得するステップ１００と；ｂ）第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて比較プロセス値を決定するステップ１０５と；ｃ）第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法を使用して前記少なくとも１つの入力プロセス変数に基づいて期待プロセス値を決定するステップ１１０と；ｄ）前記少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づいて第１の偏差値を決定するステップ１１５と；ｅ）前記期待プロセス値と前記第１の偏差値とを使用して最大限界と最小限界とを有する限界範囲を計算するステップ１２０と；ｆ）前記比較プロセス値を前記限界範囲と比較するステップ１２５とを含む。これらのステップは、これから更に詳細に論じられる。
【００１６】
（ａ）少なくとも１つの入力プロセス変数を取得するステップ１００。プロセス変数は、温度、圧力、電圧、流量、重量、切換え位置、電流、電力、高さ、周波数、モデル予測誤差、濃度、または物理的製品特性測定値といったものであるが、これらに限定されない種々のプロセス状態の値である。これらの値は典型的には、プロセス測定装置によって、ならびに種々の計算装置からの計算によって生成される。これらの値は、数値（例えば２４．１２）ならびに離散値（例えばオンまたはオフ）であり得る。これらの値の伝達は一般に、コンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（プログラム可能論理コントローラ）および分散制御システムを含み得るがこれらに限定されない種々のプロセス制御装置によって行われる。これらのプロセス変数は、測定され、計算され、または調整され得る。代替実施形態では、関心のプロセス変数は１つより多く存在し得る。好適な実施形態ではプロセス変数は、分散制御システム（ＤＣＳ）に接続されたプロセスコンピュータシステムを介して取得される。代替実施形態では、コンピュータ、制御システム、データロガーなどといったものであるがこれらに限定されない、データを収集してデータを記憶する如何なる装置でも適用可能である。プロセス変数は、ある間隔で動作期間に亘って収集される。動作期間は、如何なる長さの時間でもよい。時間は、任意の単位名であり得る。しかしながら典型的には動作期間はおおよそ、秒、分、時間、または日である。ある好適な実施形態では、動作期間は２４時間である。代替実施形態では、動作期間は１、２、４、８、１２、３６、４８または７２時間であり得るが、これに限定されない。代替実施形態では、動作期間は約１〜２時間、約２〜４時間、約４〜８時間、約８〜１２時間、約１２〜３６時間、約３６時間〜４８時間、または約４８〜７２時間の範囲にあり得る。ある好適な実施形態では、データ収集の間隔は１５秒である。代替実施形態ではこの間隔は１０、３０、または６０秒であり得る。代替実施形態では、データ収集の間隔は約５〜１０秒、約１０〜３０秒、または約３０〜６０秒の範囲にあり得る。
【００１７】
もしプロセス変数が調整されれば、これは平均または変分であり得るか、あるいは予測モデル計算を使用して決定され得る。代替実施形態ではプロセス変数は、２つまたはそれ以上のプロセス変数から数学的または論理的に創造される中間値であり得る。中間値の例は、プロセス変数の和、差、積、商、比または推定値を含むが、これらに限定されない。プロセス条件が温度である幾つかの実施形態では、温度は一般に温度ΔまたはΔＴと呼ばれる２つのプロセス温度間の差を決定することによって調整される。
【００１８】
（ｂ）第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法を使用して少なくとも１つのプロセス変数に基づいて比較プロセス値を決定するステップ１０５。
【００１９】
第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法は、下記のもの、すなわち前記少なくとも１つの入力プロセス変数の移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、または周波数分析から選択され得る。選択される方法とは無関係に、値は特定のタイムウィンドウに亘って計算される。この方法は、関心の最近の期間に亘って関心の変数を表す値にプロセス変数を変換する。タイムウィンドウは、プロセス変数、中間値、期待値、最大限界および最小限界が計算される基準の時間フレームである。例は、データが平均値、フィルタリングされた平均値、分散、予測計算値を計算するために使用される期間を含むが、これに限定されない。時間は、監視されるプロセスには適しているが、典型的にはおおよそ秒、分、時間、または日である任意の単位名であり得る。幾つかの実施形態ではタイムウィンドウは、約１〜５分、約５〜１５分、約１５〜３０分、約３０〜４５分、約４５〜６０分、または約６０〜９０分の範囲にあり得る。幾つかの実施形態ではタイムウィンドウは、約１、２、３、４、５、１５、３０、４５、６０、７５または９０分であり得る。適当なタイムウィンドウは、プロセス特性、例えば応答時間、遅延時間および雑音、に基づいて予め決められるべきである。ある好適な実施形態では比較プロセス値は、４分タイムウィンドウに亘って再帰的移動平均を使用して取得される。代替実施形態では比較プロセス値は、約１〜２分タイムウィンドウ、約２〜４分タイムウィンドウ、約４〜１０分タイムウィンドウ、または約１０〜３０分タイムウィンドウに亘って再帰的移動平均を使用して取得され得る。
【００２０】
移動平均は、関心の最近の期間に亘って関心の変数を表す値にデータを変換するために主として使用される方法である。各データポイントは、このデータポイントとその近隣ポイントとの重み付け平均によって置き換えられる。幾つかの実施形態では移動平均方法は、データ列を滑らかにし、関心の特定の特徴を識別する。移動平均は、予め決められた数の順次的データポイントを取ってそれらの値を加算し、それからその合計を加算されたデータポイントの数で除算することによって計算される。言い換えれば、移動平均は、特定の期間に亘るプロセス変数の平均値である。この平均値は予め決められた時間フレームに亘って動く。例えば３０秒移動平均において、プロセス変数に関する値の計算で使用されたデータセットは、前の３０秒に亘って収集された値を含む。所望であれば中心の移動平均が使用されることもあり得る。特定の実施形態において適当なもう１つの方法は、再帰的移動平均である。再帰的移動平均は、時刻ｔ(i-1)に関して前に計算された平均値（どのようにしてでも計算された）と１つまたはそれ以上の新しいデータポイントとを使用して時刻ｔ(i)における平均値を計算し、それによって単純な計算で無限に長い時間に亘る測定値を近似する。
【００２１】
（ｃ）第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法を使用して少なくとも１つのプロセス変数に基づいて期待プロセス値を決定するステップ１１０。期待プロセス値は、プロセス状態を反映する、典型的には予め決められたタイムウィンドウに亘るプロセスを反映するために利用可能な情報と知識とに基づいて選択される値である。幾つかの実施形態では、期待値は、平均値（移動、再帰的、あるいはこれらの任意の組合せ）、変分、または任意の適当なデータフィルタリング手段によって決定される他の予測計算値である。
【００２２】
第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法は、下記のもの、すなわち、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、または周波数分析から選択され得る。この方法は、関心の最近の期間に亘る関心の変数を表す値にプロセス変数を変換する。ある好適な実施形態では、第２の方法は、９０分タイムウィンドウに亘って再帰的移動平均を使用して期待プロセス値を決定する。幾つかの実施形態ではタイムウィンドウは、約１〜５分、約５〜１５分、約１５〜３０分、約３０〜４５分、約４５〜６０分、または約６０〜９０分の範囲にあり得る。幾つかの実施形態ではタイムウィンドウは、約１、２、３、４、５、１５、３０、４５、６０、７５または９０分であり得る。第２の方法は、第１の方法と同じであることも、異なることもあり得る。幾つかの実施形態では第２の方法は、第１の方法と同じであるが、異なる時間ベース重み付け関数を使用する。第１、第２の時間ベース重み付け関数は、異なる値を生成すべきである。比較プロセス値時間ベース重み付け関数は典型的には、期待プロセス値時間ベース重み付け関数より短いタイムフレームをカバーすべきである。ある好適な実施形態の実施では、現在プロセス値時間ベース重み付け関数は、タイムフレームについて期待値時間ベース重み付け関数のタイムフレームよりひとけた分小さくあるべきである。
【００２３】
（ｄ）少なくとも１つのプロセス変数または履歴データに基づいて第１の偏差値を決定するステップ１１５。前記第１の偏差値は、第３の時間ベース重み付け関数を有する第３の方法を使用して少なくとも１つのプロセス変数に基づいている可能性がある。第３の時間ベース重み付け関数を使用する第３の方法は、前記少なくとも１つの入力プロセス変数の一定数、測定値、移動平均、再帰的移動平均、移動標準偏差、再帰的移動標準偏差、移動分散、再帰的移動分散、現在データ、履歴データ、予測モデリング、または周波数分析であり得る。第１の偏差値はまた、一定値または履歴データからの測定値であり得る。幾つかの実施形態では第１の偏差値は、入力プロセス変数に関する一定のバイアスであり得る。ある好適な実施形態では偏差値は、９０分タイムウィンドウに亘る再帰的標準偏差を使用して決定される。幾つかの実施形態ではタイムウィンドウは、約１、２、３、４、５、１５、３０、４５、６０、７５または９０分であり得る。幾つかの実施形態ではタイムウィンドウは、約１〜５分、約５〜１５分、約１５〜３０分、約３０〜４５分、約４５〜６０分、または約６０〜９０分の範囲にあり得る。ある実施形態では第１の偏差値は、高い偏差値および低い偏差値として使用される。
【００２４】
本発明の代替実施形態では第２の偏差値は、少なくとも１つの入力プロセス変数または履歴データに基づいて決定される。第２の偏差値は、第４の時間ベース重み付け関数を有する第４の方法を使用して少なくとも１つのプロセス変数に基づくことがあり得る。第４の時間ベース重み付け関数を使用する第４の方法は、本明細書で前に説明された如何なる方法でもあり得る。幾つかの実施形態では第１の偏差値は高い偏差値を決定し、第２の偏差値は低い偏差値を決定する。第３、第４の方法は異なる可能性があり、あるいは異なる時間ベース重み付け関数を有する同じものである可能性もある。第３、第４の時間ベース重み付け関数は異なる値を生成すべきである。
【００２５】
ある代替実施形態では、偏差値は乗率パラメータを有する。乗率パラメータは前の分散計算に基づく適当な限界条件を与えるプロセスデータの分析に基づいて選択される。これはしばしば、プロセス特性、製品特性および他のプロセス変数によって影響される。乗率は典型的には、関連するプロセス変数の期待される変分の正常範囲を反映するように選択される。乗率によって計算された限界を超える偏差値は、適当な処置が必要とされることを示唆している。幾つかの実施形態では、乗率は２つ（２個）の標準偏差である。代替実施形態では乗率は、約１．１〜３標準偏差、約３〜５標準偏差、約５〜７標準偏差、または約７〜１０標準偏差の範囲にあり得る。
【００２６】
（ｅ）プロセス変数に関する期待プロセス値と第１の偏差値限界とを使用して最小限界と最大限界とを有する限界範囲を計算するステップ１２０。最小および最大限界は、プロセス変数がある一定のタイムウィンドウ内に入るように期待される、または期待されない領域を定義する。ある代替実施形態では、第２の偏差値も限界範囲を計算するために使用される。好適な実施形態では、高い偏差値と低い偏差値は期待プロセス値に加算される。
【００２７】
（ｆ）比較プロセス値を限界範囲と比較するステップ１２５。比較プロセス値は、ステップ（ｅ）で計算された限界範囲と比較される。もし比較プロセス値が限界範囲の外にあれば、これはプロセスが正常動作エンベロープ（範囲）に戻るために調整される必要があることを意味している可能性がある。
【００２８】
参考が図２に示され、ある代替実施形態では本方法は、ステップ１２５からの比較に基づいて、予め決められた処置を取ることを更に備える。もし比較プロセス値が限界範囲の外になければ、如何なる処置も取られなくてよい。もし比較プロセス値が限界範囲の外にあれば、予め決められた処置１３０が取られ得る。予め決められた処置は、ステップ１２５の比較の結果に応じて行われるステップ、手順または論理である。予め決められた処置は、手動であり得る、および／または自動化され得る。予め決められた処置は、プロセス異常の回避または軽減を与えるために適当な手順、プログラムまたは論理を実行する。予め決められた処置の例は、圧力、温度、または供給量といった、しかしこれらに限定されない１つまたはそれ以上の動作条件を変えることであり得るが、これに限定されない。幾つかの実施形態では、予め決められた処置はシャットダウン（運転停止）手順を実行することを含む。他の実施形態では、如何なる予め決められた処置も取られない。
【００２９】
ある代替実施形態ではプロセスは、プロセスに更なる情報を与えるために他のプログラム、装置などからのインジケータと状態とを使用すること１３５を更に含む。これらのインジケータまたは状態は、プロセス動作モード、既知の装置誤動作およびアラーム状態であり得るが、これらに限定されない。これらのインジケータまたは状態に基づく情報を使用して、プロセス性能を所望の動作エンベロープ内に保持するため、または動作状態の異常な変化を識別するために予め決められた処置が与えられる１４０。予め決められた処置は、プロセスインジケータの状態を決定した後に行われるステップ、手順または論理である。予め決められた処置は、手動であり得る、および／または自動化され得る。予め決められた処置は、プロセス異常の回避または軽減を与えるために適当な手順、プログラムまたは論理を実行する。予め決められた処置の例は、圧力、温度、または供給量といった、しかしこれらに限定されない１つまたはそれ以上の動作状態を変えることであり得るが、これに限定されない。幾つかの実施形態では、予め決められた処置はシャットダウン手順を実行することを含む。他の実施形態では、如何なる予め決められた処置も取られない。
【００３０】
下記の実施例は、本発明の一実施形態を例示している。これは、別なふうに説明され、また本明細書で請求されるように、本発明を限定しない。この実施例におけるすべての数は近似値である。
【実施例１】
【００３１】
メタロセン触媒を使用する気相流動化ベッド反応装置において重合プロセスが実行される。反応装置は下記の範囲内で、すなわち、ａ）約２３．６から約２４．１バール絶対圧力（約３４３から約３４９ｐｓｉｇ）の全反応装置圧力；ｂ）約８４．０から約９５．０℃の反応装置ベッド温度で連続的に動作する。αオレフィンはエチレンとヘキセン１である。供給ガスの組成は、重量で約６０から約６３パーセントのエチレンと；約０．４２から約０．４４パーセントのヘキセン１と；約０．１７７から約０．１９２パーセントの水素と；窒素、エタン、メタンおよびプロパンを含む残りとである。
【００３２】
反応装置ベッド温度（ＲＢＴ）は、分配板の約３０センチメートル上方に約２０センチメートル挿入された抵抗温度検出器（ＲＴＤ）によって測定される。
【００３３】
３つの壁温度は、反応装置に約０．６センチメートル挿入された熱電対を用いて反応装置の壁に沿って測定される。壁温度１（ＷＴ１）は反応装置分配板の約１５センチメートル上に位置しており；壁温度２（ＷＴ２）は分配板の約９０センチメートル上であり；壁温度３（ＷＴ３）は分配板の約１８０センチメートル上である。
【００３４】
約２４時間プロセス動作期間が調査され、本方法のステップは、分散制御システム（ＤＣＳ）に接続されたプロセスコンピュータを使用して１５秒ごとに周期的に実行される。本方法は下記のステップを備える。
【００３５】
（ａ）少なくとも１つのプロセス変数を取得するステップ。上記の４つの温度（ＲＢＴ、ＷＴ１、ＷＴ２およびＷＴ３）は、ＤＣＳからプロセスコンピュータ内に取り込まれる。３つの反応装置壁温度（ＷＴ１、ＷＴ２およびＷＴ３）を使用して、反応装置壁温度と反応装置ベッド温度との差（Δ（ＷＴｎ−ＲＢＴ））を計算する。この差は、中間プロセス変数である。Δ（ＷＴ１−ＲＢＴ）は、動作期間に亘って約−４．５から−１．４℃まで変化した。Δ（ＷＴ２−ＲＢＴ）は、動作期間に亘って約−０．８から０．７℃まで変化した。Δ（ＷＴ３−ＲＢＴ）は、動作期間に亘って約０．５から１．７℃まで変化した。
【００３６】
（ｂ）第１の時間ベース重み付け関数を有する第１の方法を使用して少なくとも１つのプロセス変数に基づいて比較プロセス値を決定するステップ。４分タイムウィンドウに亘って再帰的移動平均を使用して、これらの温度差の各々に関して比較プロセス値が計算される。現在プロセス値は、反応装置温度差１に関して約−４．３から約−１．６℃；反応装置温度差２に関して約１．８から約−０．２℃；反応装置温度差３に関して約０．５から約１．５℃変化した。
【００３７】
（ｃ）第２の時間ベース重み付け関数を有する第２の方法を使用して少なくとも１つのプロセス変数に基づいて期待プロセス値を決定するステップ。９０分タイムウィンドウに亘って再帰的移動平均を使用して、これらの温度差の各々に関して期待プロセス値が計算される。
【００３８】
（ｄ）少なくとも１つのプロセス変数に基づいて第１の偏差値を決定するステップ。９０分タイムウィンドウに亘って再帰的移動標準偏差を使用して、これらの温度差の各々に関して標準偏差を計算する。更に３０分タイムウィンドウに亘って再帰的移動標準偏差を使用して、反応装置ベッド温度設定点に関して標準偏差を計算する。反応装置ベッド温度設定点標準偏差は、反応装置ベッド温度設定点が変化するときにプロセスのより高い期待分散を明らかにするように意図されている。反応装置ベッド温度設定点の典型的影響は、主として製品移行時またはプロセス不調時に観察される。他のときに反応装置ベッド温度設定点は変化しないので、反応装置ベッド温度設定点は計算された標準偏差に如何なる影響も与えない。
【００３９】
温度差標準偏差と反応装置ベッド設定温度標準は、各温度差に関する標準偏差の合計またはΣのために互いに加算される。それからこのΣは、乗率パラメータ、この場合２．０と乗算される。この乗率は、プロセスデータを分析してシステムの必要な感度を決定することによって到達される。この場合の乗数は、当業者に広く知られている基本的統計的事実である２．０Σ（標準偏差）である。
【００４０】
（ｅ）期待プロセス値と第１の偏差値限界とを使用して最小値と最大値とを有する限界範囲を計算するステップ。乗算されたΣは、最小限界を取得するために温度差の各々に関して計算された期待値から減算され、また最大限界を取得するために温度差の各々に関して計算された期待値に加算される。最小限界は、反応装置温度差１に関しては約−９．７から−１．９℃まで；反応装置温度差２に関しては約−７．４から−０．６℃まで；反応装置温度差３に関しては約−４．９から１．２℃まで変化した。最大限界は、反応装置温度差１に関しては約−１．７から４．２℃まで；反応装置温度差２に関しては約−０．８から５．４℃まで；反応装置温度差３に関しては約１．０から６．９℃まで変化した。
【００４１】
表１は、１５秒ごとに取られて図３、４、５を作るために使用される、実行された計算の例示的データポイントを示す。
【００４２】
（ｆ）比較プロセス値を限界範囲と比較するステップ。ステップ（ｂ）からの比較プロセス値は、ステップ（ｅ）で計算されたこれらの対応する最小および最大限界と比較される。プロセス動作期間の大部分の間、すべての反応装置温度差に関する現在プロセス値は、最小および最大限界内に入った。図３、４および５はプロセス変数１（Δ（ＷＴ１−ＲＢＴ）、２（Δ（ＷＴ２−ＲＢＴ）、および３（Δ（ＷＴ３−ＲＢＴ）それぞれに関してプロセス監視技法を描くグラフである。図１を参照すると、反応装置温度差１に関する現在プロセス値は約４５分間、最小限界（約−２．３４℃）より下に降下した。反応装置温度差１に関する現在プロセス値は約３９分間、最小限界より上に戻って、それから約２５分間、最小限界（約−２．９５℃）より下に降下した。
【表１】
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【００４３】
プロセス動作期間の大部分の間、上記の２つの違反を除いて、予め決められた処置は取られない。上記のように２つの別々の時間に、比較プロセス値は最小限界より下になった。反応装置差１に関する最小限界の第１の違反が起こったとき、オペレータは通知されて、他のプロセス測定値と計算値、例えば反応装置樹脂ベッド重量と樹脂流動化密度が検査され、前の状態から上昇したことが分かった。反応装置への触媒供給は、この違反に応じて実質的に減らされた。
【００４４】
ポリマー（重合体）製品の検査は、この実施例の動作期間中に反応装置内に材料の小さな塊と破片が作られたことを示した。上記のプロセス監視技法によって催促されたオペレータの処置によって、反応装置のシャットダウン（運転停止）は回避された。
【００４５】
本発明は限定された数の実施形態に関して説明されてきたが、一実施形態の固有の特徴が本発明の他の実施形態に属すると考えられるべきではない。如何なる１つの実施形態も、本発明のすべての態様を表現してはいない。更に、これらの実施形態からの変形と修正が存在する。例えば他のプロセスは、コンピュータシステムを使用するデータ収集によって、またはよらずに監視され得る。更に本明細書で説明された方法のうちの幾つかの実施形態は、列挙されたステップからなる、あるいは本質的に、列挙されたステップからなる。他の実施形態ではこれらのステップは、種々の時間的順序で実行される。添付の特許請求の範囲は、このようなすべての変形と修正とを本発明の範囲内に入るものとしてカバーすることを意図している。ポリマー特性のばらつきは、本明細書で説明された方法によって減らされ得る。ばらつきの減少のせいで、同時に起こる製造中断と樹脂特性の劣化の急増の可能性は減らされ、生産速度は高速化され得る。更に、生産速度と樹脂特性は、所望値により近く保持され得る。本明細書は化学プロセス、より具体的には重合プロセスに関して実施形態を論じたが、これはこれらのプロセスのみに限定されるべきではない。異常なプロセス状態を回避または軽減することから利益を得て、測定値および／またはデータを取得できるすべてのプロセスは、この開示によって包含され得る。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】プロセス監視技法の流れ図である。
【図２】プロセス監視技法の代替実施形態である。
【図３】本実施例のプロセス値１に関するプロセス監視技法の一実施形態を示すグラフである。
【図４】本実施例のプロセス値２に関するプロセス監視技法の一実施形態を示すグラフである。
【図５】本実施例のプロセス値３に関するプロセス監視技法の一実施形態を示すグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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