(57)【要約】【課題】  これから発生するプロセスの状態変化を予測することが可能なプロセス監視システムを提供する。【解決手段】  プロセスデータ収集蓄積部１で、オンラインで一定の周期で収集したプロセスデータを、時系列データとして蓄積するとともに、画像データ収集蓄積部２で、オンラインで一定の周期で収集した画像データを、時系列データとして蓄積する。画像比較部３で、現在の画像データと蓄積している画像データについて類似度を計算する。検索部４で、類似度が最も高い画像データについて、その収集時刻を取得し、その時刻を基点として、その時刻以降のプロセスデータを検索する。表示部５は、検索の結果得られたプロセスデータを表示する。このようにプロセスデータを表示することで、今後のプロセス状態の変化を予測することができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスデータを定周期で収集する手段と、この手段により収集されたプロセスデータを時系列で蓄積するプロセスデータ蓄積手段と、このプロセスデータ蓄積手段により蓄積されたプロセスデータを、時刻を指定して取り出すプロセスデータ取出手段と、画像データを定周期で収集する手段と、この手段により収集された画像データを時系列で蓄積する画像データ蓄積手段と、この画像データ蓄積手段により蓄積された画像データを、時刻を指定して取り出す画像データ取出手段と、現在の画像データと、前記画像データ蓄積手段から前記画像データ取出手段により取り出した画像データとを比較し、類似度を計算する手段と、この手段により計算された類似度が高い画像データを収集した時刻を取り出す手段と、この手段により取り出した時刻以降のプロセスデータを検索し、前記プロセスデータ取出手段によりプロセスデータを取り出して表示する手段とを備えたことを特徴とするプロセス監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、上下水道プラントやごみ焼却プラント等のプロセス監視システムに関し、特に、プロセス状態の変化を予測できるようにしたプロセス監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のプロセス監視システムでの画像データの利用方法は、故障などの事象と連動させた監視画面などへの機器の状態を示す画像の割り込み表示や、監視画面などからカメラを操作し、表示内容を変更するのが主な用途だった。
【０００３】
このような用途では、異常が発生した結果や、現在の状態を把握することができても、プロセス状態の変化を予測することはできなかった。
【０００４】
一方、画像データを時系列的に蓄積しておき、画像の特徴量ベクトルを用いて、現時点で観測された画像データに類似した画像データを検索し、検索された時系列を参考にして、現在のデータの今後の変化を予測することは従来から知られている（例えば、特許文献１参照）が、この方法を用いたとしても、プロセス状態の変化を予測することはできない。
【特許文献１】特開２０００−３０５９４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、従来のプロセス監視システムにおいては、これから発生するプロセス状態の変化を予測することはできなかった。
【０００６】
本発明は、従来のこのような点に鑑みて為されたもので、画像データをプロセスデータの検索キーとして利用し、過去のプロセスデータを検索・表示することで、これから発生するプロセスの状態変化を予測することが可能なプロセス監視システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係るプロセス監視システムは、プロセスデータを定周期で収集する手段と、この手段により収集されたプロセスデータを時系列で蓄積するプロセスデータ蓄積手段と、このプロセスデータ蓄積手段により蓄積されたプロセスデータを、時刻を指定して取り出すプロセスデータ取出手段と、画像データを定周期で収集する手段と、この手段により収集された画像データを時系列で蓄積する画像データ蓄積手段と、この画像データ蓄積手段により蓄積された画像データを、時刻を指定して取り出す画像データ取出手段と、現在の画像データと、画像データ蓄積手段から画像データ取出手段により取り出した画像データとを比較し、類似度を計算する手段と、この手段により計算された類似度が高い画像データを収集した時刻を取り出す手段と、この手段により取り出した時刻以降のプロセスデータを検索し、プロセスデータ取出手段によりプロセスデータを取り出して表示する手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、画像データを検索のキーとして、現在の状態に最も近い状態を過去のプロセスデータから検索して表示することにより、プロセスの状態変化を予測することができる。従って、プロセスを効率の良い状態にするように、プロセス制御を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１０】
（本発明の一実施形態）
本発明の一実施形態に係るプロセス監視システムとして、下水道プラントで発生した汚泥の焼却処理を行う焼却炉に適用した場合について、説明する。
【００１１】
図１は、この一実施形態の概略構成を示す。同図に示すように、この実施形態は、プロセスデータ収集蓄積部１、画像データ収集蓄積部２、画像比較部３、プロセスデータ検索部４、及び表示部５からなる。
【００１２】
プロセスデータ収集蓄積部１は、プロセスデータを定周期で収集するプロセスデータ収集手段１１と、このプロセスデータ収集手段１１により収集されたプロセスデータを時系列で蓄積するプロセスデータ蓄積手段１２とからなり、オンラインで一定の周期で収集したプロセスデータを、時系列データとして蓄積しておく。
【００１３】
画像データ収集蓄積部２は、画像データを定周期で収集する画像データ収集手段１４と、この画像データ収集手段１４により収集された画像データを時系列で蓄積する画像データ蓄積手段１５とからなり、オンラインで一定の周期で収集した画像データを、時系列データとして蓄積しておく。
【００１４】
画像比較部３は、この画像データ蓄積手段により蓄積された画像データを、時刻を指定して取り出す画像データ取出手段１６と、この画像データ取出手段１６により取り出した画像データと現在の画像データとを比較し、類似度を計算する類似度計算手段１７とからなり、現在の画像データと蓄積している画像データについて類似度を計算する。
【００１５】
プロセスデータ検索部４は、類似度計算手段１７で計算された類似度が高い画像データを収集した時刻を取り出す時刻取出手段１８と、この手段１８により取り出した時刻以降のプロセスデータを検索する検索手段１９とからなり、類似度が最も高い画像データについて、その収集時刻を取得し、その時刻を基点として、その時刻以降のプロセスデータを検索する。
【００１６】
表示部５は、プロセスデータ蓄積手段１２により蓄積されたプロセスデータを、時刻を指定して取り出すプロセスデータ取出手段１３と、検索手段１９の検索結果に基づきプロセスデータ取出手段１３により取り出されたプロセスデータを表示する表示手段２０とからなり、検索の結果得られたプロセスデータを表示する。このようにプロセスデータを表示することで、今後のプロセス状態の変化の予測とする。
【００１７】
以下、この実施形態の動作について説明する。
【００１８】
この実施形態においては、画像データとして焼却炉（内部、外部）を撮影した熱画像を扱う。熱画像は温度を色で表現するものなので、それぞれの画素には温度情報に相当する色の重みを割り当てる。例えば、図２に示すように割り当てる。
【００１９】
次に、画像比較部３における比較方法については、熱画像データを任意の画素に分割し、それぞれに温度を関連付け、空間と温度の分布や、出現頻度を比較する。
【００２０】
例えば、画像データを、画素による重み付けで表現すると、３×３の画素による画像の比較の場合、図３のように表すことができる。
【００２１】
そして、空間と分布を比較する場合については、画像は図４に示すように、２次元配列の要素の集合として扱うことができ、それぞれの画素をＡＩＪ、ＢＩＪとすると、画素は２次元の配列で扱うことができる。
【００２２】
現在画像と蓄積画像のデータについて、以下の式が最小になる蓄積画像を最も類似度が高いとする。
【００２３】
類似度＝Σ（ＡＩＪ−ＢＩＪ）２
ＡＩＪ：蓄積画像の画素に関連付けた重み
ＢＩＪ：現在画像の画素に関連付けた重み
Ｉ：行指定、Ｊ：列指定
図３の例に基づき、空間と分布を比較する場合、現在画像と蓄積画像１から蓄積画像３について類似度を計算すると図５に示す結果となり、蓄積画像１がもっとも類似度が高いといえる。
【００２４】
また、出現頻度を比較する場合は、現在画像から得られる重みの出現頻度と蓄積画像から得られる重みの出現頻度とを比較して、出現頻度のパターンが近い蓄積画像を類似度が高いと判断する。
【００２５】
図３の例に基づく、重みの出現頻度は図６に示す通りとなる。
【００２６】
以下の式が最小になる画像を最も類似度が高いとする。
【００２７】
類似度＝Σ（ＮＩＪ−ＳＩＪ）２
ＮＩＪ：現在画像の頻度
ＳＩＪ：蓄積画像の頻度
Ｉ：画像指定、Ｊ：重み指定
図３の例に基づき、出現頻度を比較する場合、現在画像と蓄積画像１から蓄積画像３について類似度を計算すると図７に示す結果となり、蓄積画像３がもっとも類似度が高いといえる。
【００２８】
以上の様にして類似度を計算した後、プロセスデータ検索部４においては、蓄積画像の中から、類似度が高い画像データの時刻を時刻取出手段１８により取り出す。そして、その時刻を基点として、その時刻以降のプロセスデータを検索し、表示部５において、プロセスデータ取出手段１３により、プロセスデータをプロセスデータ蓄積手段１２のプロセスデータベースから取り出し、表示手段２０で、グラフ、プロセスフロー、メッセージを時系列で表示する。
【００２９】
このプロセスデータとしては、例えば、燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱う。
【００３０】
表示手段２０の表示画面の例を図８に示す。図８においては、最上部に、類似度が高い画像データを取得したときの時刻８１を表示するとともに、左上の部分に、例えば、類似度が高い画像データを取得したときの時刻以降の燃料ガスの量をトレンドグラフ８２として表示する。また、右上の部分に、例えば、類似度が高い画像データを取得したときの時刻以降に発生した機器の状態（操作状態を含む）の履歴を、
「  ２００３−０５−２２  １０：１０  燃料ガス制御弁開操作
２００３−０５−２２  １０：２０  燃料ガス制御弁閉操作
２００３−０５−２２  １０：２５  冷却水ポンプ運転      」
のように、メッセージ８３として表示する。そして、下の部分に、例えば、類似度が高い画像データを取得したときの時刻における焼却炉上部の温度８４、焼却炉内部の温度８５、燃料ガスの量８６、排気ガスの量８７などを示したプロセスフローを表示する。
【００３１】
このような表示により、過去の履歴情報から今後起こると思われるプロセス状態の変化を予測することができる。従って、例えば、このような過去の履歴情報の表示を参考にして、操作を行うことにより、プロセスを効率の良い状態にするように、プロセス制御を行うことができる。
【００３２】
（他の実施形態）
なお、上述の実施形態においては、画像データとして焼却炉（内部、外部）を撮影した熱画像を扱い、プロセスデータとして燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱うこととしたが、画像データおよびプロセスデータとしては、次のようなデータを扱うことができる。
【００３３】
＜例１＞
画像データとして下水道プラントで発生した汚泥の焼却処理を行う焼却炉（内部、外部）を撮影したＩＴＶ画像を、プロセスデータとして燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱う。
【００３４】
＜例２＞
画像データとして下水道プラントで発生した汚泥の焼却処理を行う焼却炉（内部、外部）を撮影したＸ線画像を、プロセスデータとして燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱う。
【００３５】
＜例３＞
画像データとして上水道プラントにおけるフロック槽を撮影したＩＴＶ画像を、プロセスデータとして水質指標（濁度、水温、溶解物質量など）、薬品注入量（凝集剤、ＰＨ調整剤など）、排泥量（凝集したフロックの量）を扱う。
【００３６】
＜例４＞
画像データとして上水道プラントにおけるフロック槽を撮影した水中カメラで撮影したＩＴＶ画像を、プロセスデータとして水質指標（濁度、水温、溶解物質量など）、薬品注入量（凝集剤、ＰＨ調整剤など）、排泥量（凝集したフロックの量）を扱う。
【００３７】
＜例５＞
画像データとして上水道プラントにおける河川を撮影したＩＴＶ画像を、プロセスデータとして水質指標（濁度、水温、溶解物質量など）、薬品注入量（凝集剤、ＰＨ調整剤など）、排泥量（凝集したフロックの量）を扱う。
【００３８】
＜例６＞
画像データとしてごみ焼却プラントにおけるボイラー（内部、外部）を撮影した熱画像を、プロセスデータとして燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱う。
【００３９】
＜例７＞
画像データとしてごみ焼却プラントにおけるボイラー（内部、外部）を撮影したＩＴＶ画像を、プロセスデータとして燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱う。
【００４０】
＜例８＞
画像データとしてごみ焼却プラントにおけるボイラー（内部、外部）を撮影したＸ線画像を、プロセスデータとして燃料の量（汚泥、ガス、石油、産業廃棄物などの燃料の使用量）や質（汚泥の含水率など）、排気ガスの性質（排気ガスの圧力や含有物質の量）、炉内の圧力や温度を扱う。
【００４１】
また、画像データの比較方法としては、以下の要素（比較対象と比較内容）を組合せて比較することができる。
【００４２】
＜比較対象＞
採取した画像データについて
・画像データの全体を使って比較する。
【００４３】
・画像データの一部を使って比較する。
【００４４】
＜比較内容＞
比較対象を画素に分割し、画素の内容を比較する。
【００４５】
・空間と分布を比較する。
【００４６】
・出現度数を比較する。
【００４７】
また、現在画像と蓄積画像のデータを比較して類似度を計算したとき、類似度の高い蓄積画像が複数存在する場合は、更に、現在画像についての一周期前（または数周期前）のデータと、これらの類似度の高い蓄積画像についての一周期前（または数周期前）のデータとを比較して類似度を計算し、最も類似度の高いものを選択することにより、現在画像に対して最も類似度の高い蓄積画像を決定することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施形態の概略構成を示すブロック図。
【図２】本発明の一実施形態における温度に対する色と重みの割り当てを示す表図。
【図３】本発明の一実施形態における画像データを画素による重み付けで示す表図。
【図４】本発明の一実施形態における空間と分布を比較する場合の画素の配列例を示す図。
【図５】本発明の一実施形態における空間と分布による比較結果を示す表図。
【図６】本発明の一実施形態における出現頻度を比較する場合の重みの出現頻度を示す表図。
【図７】本発明の一実施形態における出現頻度による比較結果を示す表図。
【図８】本発明の一実施形態における表示画面の例を示す図。
【符号の説明】
【００４９】
１…プロセスデータ収集蓄積部
２…画像データ収集蓄積部
３…画像比較部
４…プロセスデータ検索部
５…表示部
１１…プロセスデータ収集手段
１２…プロセスデータ蓄積手段
１３…プロセスデータ取出手段
１４…画像データ収集手段
１５…画像データ蓄積手段
１６…画像データ取出手段
１７…類似度計算手段
１８…時刻取出手段
１９…検索手段
２０…表示手段
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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