(57)【要約】【課題】  推定対象が及ぼす影響も考慮して推定対象の値を予測することができる異常診断装置を提供する。【解決手段】  プラント内の測定対象を測定した測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部を有し、プラントの異常を診断する異常診断装置における異常診断方法であって、前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得し、前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出し、前記算出した多重回帰パラメータと前記取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出し、前記算出した推定値と前記取得した測定データとの差を算出し、前記算出した差を積分して積分値を算出し、算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力する。【選択図】    図１
2006350698.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの異常を診断する異常診断装置であって、
前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得するデータ取得部と、
前記測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部と、
前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出する第１の算出部と、
前記第１の算出部が算出した多重回帰パラメータと前記データ取得部が取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出する第２の算出部と、
前記第２の算出部が算出した推定値と前記データ取得部が取得した測定データとの差を算出する第３の算出部と、
前記第３の算出部が算出した差を積分して積分値を算出し、算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力する異常判定部と、
を有することを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
プラント内の測定対象を測定した測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部を有し、プラントの異常を診断する異常診断装置における異常診断方法であって、
前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得し、
前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出し、
前記算出した多重回帰パラメータと前記取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出し、
前記算出した推定値と前記取得した測定データとの差を算出し、
前記算出した差を積分して積分値を算出し、
算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力する
ことを特徴とする異常診断方法。
【請求項３】
プラント内の測定対象を測定した測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部を有し、プラントの異常を診断するコンピュータに、
前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得するステップと、
前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出するステップと、
前記算出した多重回帰パラメータと前記取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出するステップと、
前記算出した推定値と前記取得した測定データとの差を算出するステップと、
前記算出した差を積分して積分値を算出するステップと、
算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力するステップと、
を実行させるための異常診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントに異常が発生しているか否かを診断する異常診断装置、異常診断方法、異常診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、化学・鉄鋼・石油プラントや、深冷空気分離プラントの複雑化・特殊化が益々進んでいる。しかし、一方では、運転コスト節減などの理由から、オペレーティング現場ではオペレータの少人数化に拍車がかかっている。このような環境下において、複雑かつ汎用化されていないプラントの監視を少人数で実施することは非常に難しく、異常発生時にプラントの停止警報などが発報されてから、初めてプラントの異変が表面化するといった事例も多い。そのため、異常を早期に察知し、異常に対する処置を行い、安定した運転をすることが望ましい。
【０００３】
このような異常診断を行うためのシステムとしては、例えば、主成分分析をプラント異常診断に適用し、複数のセンサの相関に基づき、異常検知を行うシステムがある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００１−１７５３２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の特許文献１のシステムにおいては、複数の異常診断センサの相関に基づき異常診断を行うため、故障事前の予測の効果が期待できないという問題点があった。また、推定対象となるデータが推定に用いるデータに及ぼす影響が考慮されていなく、プラント内の１物理量が装置運転に影響するようなプラントでは推定値を得ることが困難になるという問題点があった。
特に、深冷空気分離プラントはプラント内の各物理量が複雑に関係しているため、従来技術においては上記のような問題点があり十分な異常診断を実施することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、推定に使用するデータに推定対象が及ぼす影響も考慮して推定対象の値を予測することができる異常診断装置、異常診断方法、異常診断プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明は、プラントの異常を診断する異常診断装置であって、前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得するデータ取得部と、前記測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部と、前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出する第１の算出部と、前記第１の算出部が算出した多重回帰パラメータと前記データ取得部が取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出する第２の算出部と、前記第２の算出部が算出した推定値と前記データ取得部が取得した測定データとの差を算出する第３の算出部と、前記第３の算出部が算出した差を積分して積分値を算出し、算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力する異常判定部と、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、プラント内の測定対象を測定した測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部を有し、プラントの異常を診断する異常診断装置における異常診断方法であって、前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得し、前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出し、前記算出した多重回帰パラメータと前記取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出し、前記算出した推定値と前記取得した測定データとの差を算出し、前記算出した差を積分して積分値を算出し、算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、プラント内の測定対象を測定した測定データを履歴として記憶する測定データ記憶部を有し、プラントの異常を診断するコンピュータに、前記プラント内の測定対象を測定した測定データを取得するステップと、前記測定データ記憶部に記憶された測定データを読み出し、多重回帰パラメータを算出するステップと、前記算出した多重回帰パラメータと前記取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値を算出するステップと、前記算出した推定値と前記取得した測定データとの差を算出するステップと、前記算出した差を積分して積分値を算出するステップと、算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力するステップと、を実行させるための異常診断プログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように、この発明によれば、測定データと推定値の差の積分値を算出し、この積分値が基準値以上であれば、警報を出力するようにした。これにより、プラント全体と推定対象との影響も考慮しつつ、異常を早期に検出して通知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態による異常診断装置について図面を参照して説明する。まず、本実施形態における異常診断装置が異常の発生について監視する対象となるプラントの一例について説明する。図１は、異常診断装置の監視対象となる深冷空気分離装置の系統図である。この図を用いて、深冷空気分離装置について簡単に説明する。深冷空気分離装置は、大きく原料空気圧縮・精製系統１、蒸留分離系統２、製品供給系統３、の３系統によって構成される。この深冷空気分離装置は、原料となる空気を圧縮機１１で圧縮した後、低温によって固化する二酸化炭素や水分をＭＳ吸着器１２によって除去する。さらに、圧縮空気を主熱交換器１３で冷却・液化した後、精留塔１４で空気から窒素を分離する。このようにして、精留塔１４によって原料空気から高純度の窒素を製品として精製し、製品回収系統３へ取り出す。
【００１１】
以下、上述の深冷空気分離装置に適用する異常診断装置について説明する。図２は、この発明の一実施形態による異常診断の構成を示す概略ブロック図である。
この図において、データ取得部１１０は、異常の発生について監視する対象となるプラント内の測定対象をセンサ等によって測定された測定データを取得する。センサとしては、例えば、図１に示す深冷空気分離装置内の、原料空気生成系統１の原料空気圧力調整弁の開度センサ、ＭＳ吸着器１２の出口温度センサ、蒸留分離系統２の液化窒素注入弁の開度センサ、精留塔１４の液面センサ、製品回収系統の製品窒素流量調整弁の開度センサ等が符号ＴＶ、ＰＶ、ＦＶ、ＴＩＣ、ＰＩＣ、ＦＩＣ、ＴＩＡ、ＰＩ、ＬＶ、ＬＩＣにて一例としてあげられる。このセンサは、プラント内の既存のセンサを適用することが可能である。
【００１２】
測定データ記憶部１２０は、データ取得部１１０が取得した測定データを履歴として記憶する。この測定データは、例えば、図３に示すように、ｍ個の測定ポイントについて、時刻ａ１、ａ２、…、ａＮにおけるＮ個の時系列データから構成され、記憶される。
【００１３】
多重回帰パラメータ算出部１３０は、測定データ記憶部１２０に記憶された測定データを読み出し、ＰＬＳ（Partical Least Squares）により、多重回帰パラメータを算出する。この多重回帰パラメータの算出は、以下の通りである。
測定データ記憶部１２０に記憶された測定データを読み出す。ここでは、読み出したＮ個の時系列データからなるｍ個の測定値Ｘはベクトル表現で以下の（１）式のように表される。
【数１】
2006350698.tif 000003
ここで、ｘ１１、ｘ２１、…、ｘＮ１は、ある一つの検出装置の検出結果であり、この検出装置の時系列の測定データである。この検出装置の数に応じて測定データがｍ列分存在する。また、Ｘは、推定対象となる測定データを除く全ての測定データである。
【００１４】
Ｎ個の時系列データからなるｎ個の推定値Ｙはベクトル表現で以下の（２）式のように表される（ただし、ｍ＞ｎ）。この推定値Ｙは、上述のＸ以外の推定データである。
【数２】
2006350698.tif 000004
次に、以下の（３）式、（４）式の関係を満たす、ｍ×ｒ次の係数行列である（５）式、ｎ×ｒ次の係数行列である（６）式を算出する。
【数３】
2006350698.tif 000005
【数４】
2006350698.tif 000006
ここで、スコア行列Ｔ（Ｎ×ｒ次）を以下の（７）式として、
【数５】
2006350698.tif 000007
スコア行列ＴとＸを使用してＸの負荷行列Ｐ（ｍ×ｒ次）を算出する（（８）式）。
【数６】
2006350698.tif 000008
ここで、Ｘは以下の（９）式のように特異値分解する。
【数７】
2006350698.tif 000009
また、Ｙはスコア行列を使用して以下の（１０）式のように近似する。
【数８】
2006350698.tif 000010
そして、（７）式、（８）式より、スコア行列Ｔを以下の（１１）式とし、
【数９】
2006350698.tif 000011
（１１）式を（１０）式に代入し、下記の（１２）式として計算する。
【数１０】
2006350698.tif 000012
ゆえに、以下の（１３）式、（１４）式のようにＹが算出可能である。
【数１１】
2006350698.tif 000013
多重回帰パラメータ算出部１３０は、上述の（１４）式によって多重回帰パラメータαを算出する。なお、この多重回帰パラメータ算出部１３０が上述の第１の算出部に相当する。
【００１５】
推定値算出部１４０は、多重回帰パラメータ算出部１３０が算出した多重回帰パラメータαとデータ取得部１１０が取得した測定データとに基づいて、対象量の推定値Ｙを算出する。この推定値Ｙは、上述の（１４）式に示される多重回帰パラメータαを（１３）式に代入することによって算出する。この推定値算出部１４０が上述の第２の算出部に相当する。
【００１６】
異常判定部１５０は、推定値算出部１４０が算出した推定値Ｙとデータ取得部１１０が取得した測定データとの差を算出する機能と、算出した差を積分して積分値を算出し、算出した積分値と基準値とを比較し、積分値が基準値以上である場合に警報を出力する機能を有する。積分の範囲としては、予め決められた一定の時間である。また、この基準値は、例えば、各種設定に基づいて内部のメモリ内に予め記憶される。
【００１７】
この図２における測定データ記憶部１２０としては、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク装置等によって構成される。多重回帰パラメータ算出部１３０、推定値算出部１４０、異常判定部１５０は、これらの機能を実現するためのプログラムが記憶された記憶装置から当該プログラムをＣＰＵ（中央処理装置）によって所定のメモリに読み出して実行することにより実現することも可能である。
【００１８】
次に、上述した構成における異常診断装置１００の動作について図面を用いて説明する。図４は、異常診断装置１００の動作について説明するための流れ図である。ここでは、図１における深冷空気分離装置の製品の純度を検出する検出装置（符号ａ）を対象として推定値を算出して異常判定を行う場合について説明する。
まず、データ取得部１１０は、深冷空気分離装置に設けられた各種センサ等から出力される測定データを取得し（ステップＳ１）、測定データ記憶部１２０に記憶する（ステップＳ２）。測定データが取得されると、多重回帰パラメータ算出部１３０は、製品純度を推定対象の推定値Ｙとなる多重回帰パラメータαを算出し（ステップＳ３）、推定値算出部１４０に出力する（ステップＳ４）。推定値算出部１４０は、多重回帰パラメータαとデータ取得部１１０が取得した測定データとに基づいて、推定値Ｙを算出し（ステップＳ５）、異常判定部１５０に出力する（ステップＳ６）。異常判定部１５０は、推定値Ｙと測定値との差を算出し、算出した差を積分する。そして、積分値が基準値以上であるか否かを判定し（ステップＳ７）、基準値以上である場合に、警報を出力する。以降は、ステップＳ１に移行し、新たな測定データを取得し、多重回帰パラメータαを算出し、推定値Ｙを算出し、異常判定を行う。なお、この推定値Ｙは、製品純度を対象としたが、他の測定ポイントを推定値Ｙの算出対象としてもよい。
【００１９】
図５は、実プラントの測定データ（符号ａ）と推定値算出部１４０が算出した推定値（符号ｂ）を示す図面である。ここでは、測定値と推定値とがほぼ一致し、異常が発生していない状態を示している。また、製品純度が定期的に上下に振れているが、装置運転・製品供給に関しては正常な範囲内である。定期的に上下に振れているのは、精留塔に液体窒素を注入した際の外乱が原因である可能性がある。
【００２０】
図６は、異常が発生した場合における測定データ（符号ａ）と推定値（符号ｂ）とを示す図面である。ある時刻（符号ｃ）を経過したのち、測定データと推定値との差が大きくなっている。これは、実データの製品純度は、プラント内のマスバランスの悪化に影響され、値の大きな振れが発生している。この符号ｃで示す時刻以降の時間においてはプラントが異常な状態であるため推定値と実プラントデータは大きく乖離する。
【００２１】
この差が一定以上である場合に、異常が発生しているものとして警報することも可能であるが、正常な状態においても、製品純度の値は上下するため、通常のインターロックでは早期に異常を発見できない。すなわち、深冷空気分離装置としては正常に運転しているにもかかわらず、深冷空気分離装置内に取り込む空気の湿度や温度の変動が外乱となり、測定データが推定値から一時的に大きく乖離する場合もある。この場合に単に測定データと推定値との差が基準値以上である場合に警報すると、過警報となる場合もある。また、この過警報を防止するために、基準値を高く設定すると、異常の発生の把握が遅くなってしまう場合もある。
【００２２】
そこで、本願発明では、測定データと推定値との差を積分し、その積分値が一定以上である場合に警報する。この場合、図７に示すように、測定データと推定値の差の積分値（符号ｂ）を算出し、この積分値が基準値以上であれば、警報を出力するようにした。これにより、ある時刻ｃを経過した後に測定データと推定値との差が大きくなりつつある場合、異常診断装置１００を適用する場合においては、差の積分値が基準値ｄ以上の場合に警報が可能である。これに対し、差の積分値を参照しない場合においては、過警報を防止するために高めに設定された基準値ｅ（ｄ＜ｅ）以上の場合に警報が行われる。そうすると、いずれの場合においても警報は行われるが、差の積分値を参照した場合、参照しない場合に比べて、時間ｆの分だけ早く警報することができる。したがって、異常発生におけるプラント内の各部分に負荷がかかる時間を短縮でき、プラント内の機器の劣化、破損等を防止することが可能となる。
【００２３】
また、上述した実施形態によれば、深冷空気分離装置の測定対象となる各部のデータを考慮し、推定対象の推定値を算出するようにしたので、深冷空気分離装置内の各部の運転状況バランスを総合的に考慮しながら異常が発生しているか否かを判断することができる。
【００２４】
また、上記実施形態における異常診断装置１００は、深冷空気分離装置に適用する場合について説明したが、適用可能なプラントは、深冷空気分離装置に限られるものではなく、他のプラントに適用することも可能である。
【００２５】
また、上述した実施形態においては、差の積分値と測定データの差に基づいて異常判定を行うようにしたが、差の積分値の微分値と測定データの差に基づいて異常判定を行うようにしてもよい。
【００２６】
また、図１におけるデータ取得部１１０、多重回帰パラメータ算出部１３０、推定値算出部１４０、異常判定部１５０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより異常診断を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００２７】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、シリコンディスク、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００２８】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】異常診断装置の監視対象となる深冷空気分離装置の系統図である。
【図２】この発明の一実施形態による異常診断の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】測定データ記憶部に記憶される情報の一例を示す図面である。
【図４】異常診断装置の動作について説明するための流れ図である。
【図５】実プラントの測定データと推定値を示す図面である。
【図６】異常が発生した場合における測定データと推定値とを示す図面である。
【図７】異常が発生した場合における測定データと推定値とを示す図面である。
【符号の説明】
【００３０】
１００  異常診断装置                        １１０  データ取得部
１２０  測定データ記憶部                    １３０  多重回帰パラメータ算出部
１４０  推定値算出部                        １５０  異常判定部
【図１】
2006350698.tif 000014
【図２】
2006350698.tif 000015
【図３】
2006350698.tif 000016
【図４】
2006350698.tif 000017
【図５】
2006350698.tif 000018
【図６】
2006350698.tif 000019
【図７】
2006350698.tif 000020