(57)【要約】【課題】プラントの異常を予知する際に欠損あるいは異常値など有効でないデータが含まれていても、それ以外の入力項目の有効な運転データを活用するプラント運転データ解析システムを提供する。【解決手段】対象設備から得られる複数項目の運転データと、運転データのうち有効な数値が存在する項目を抽出する抽出手段と、抽出された複数項目の運転データを組み合わせて解析する解析手段と、解析手段の出力とともに、抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報を表示する表示手段と、を有することを特徴とするプラント運転データ解析システム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象設備から得られる複数項目の運転データと、
運転データのうち有効な数値が存在する項目を抽出する抽出手段と、
抽出された複数項目の運転データを組み合わせて解析する解析手段と、
解析手段の出力とともに、抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報を表示する表示手段と、
を有することを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【請求項２】
対象設備から得られる複数項目の現在の運転データと、
対象設備から得られた複数項目の過去の運転データを蓄積する記憶装置と、
運転データのうち有効な数値が存在する項目を現在の運転データおよび過去の運転データから抽出する抽出手段と、
抽出された複数項目の現在の運転データと過去の運転データとを組み合わせて解析する解析手段と、
解析手段の出力とともに、抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報を表示する表示手段と、
を有することを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【請求項３】
請求項１または２において、前記抽出手段は、複数項目の因果関係を記憶する因果関係記憶装置から得られた因果関係データに基づき、有効な数値が存在しない項目が影響する項目を探索して抽出データから除く機能を有することを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、前記解析手段は、対象設備の異常を予知する異常予知機能を有することを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、前記解析手段として、マハラノビスタグチメソッド、適応共鳴理論、ベクトル量子化、ニューラルネットワーク、部分空間法、ディープラーニングの少なくとも一つを用いることを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、前記表示手段として、解析手段の出力をトレンドグラフで表示する際に、抽出された項目の組合せに応じて異なるグラフ枠内に表示することを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、前記表示手段として、解析手段の出力をトレンドグラフで表示する際に、抽出された項目の組合せに応じて異なる形状や色の凡例、あるいは異なる形状や色の線としてグラフ中に表示することを特徴とするプラント運転データ解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント等の監視を行うプラント運転データ解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、各種の産業ではさまざまなプラントが稼動して各種の製品を生産している。これらのプラントに異常が発生して停止すると、製品の製造が停止するとともに修理費用が発生する。さらに、製品の製造が停止するため、大きな損失が発生する可能性がある。プラントの異常や故障の発生を完全に無くすことは現実的に難しい。そのため、計測値に基づいてできるだけ早い時期に異常の予兆を把握することが必要である。
【０００３】
汎用性の高い異常予知技術の一つとして、例えばＡＲＴ（適応共鳴理論）がある。これは、正常状態の学習データを用いてあらかじめ正常なデータが存在する正常カテゴリーの範囲を自動的に決定しておき、運転時に得られた診断データが正常カテゴリー内にあれば正常、外にあれば異常とみなして警報を出力する技術である。学習時にはn個の入力項目のデータでカテゴリー範囲を計算し、診断時には同じくn個の入力項目のデータでカテゴリー内か否かを判断する。診断時にデータ入力項目はn個が揃っている必要があり、1つでも使えない入力データがあれば計算できない課題があった。
【０００４】
このような課題に対し、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１に記載の技術はプラント診断用データの作成システムである。作成した多次元の診断データの相関関係からプラントの異常を適応共鳴理論、ベクトル量子化、ニューラルネットワークのいずれかを用いて診断するプラント診断システムがこの文献内で提案されている。そして、計測値が異常値を示したり、欠損する場合には、学習データから除外して処理することが記載されている。
【０００５】
一方、特許文献２に記載の技術も知られている。特許文献２に記載の技術は、設備または装置の出力する時系列のセンサ信号に基づいて異常を検知する設備状態監視方法である。選択された学習データに基づき正常モデルを作成する学習工程と、センサ信号に基づき抽出した特徴ベクトルを正常モデルと比較して異常識別を行うものである。そして、取得した多次元時系列信号が欠損している場合には、そのようなデータは削除すると記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−２３０５７６号公報
【特許文献２】特開２０１１−０７０６３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１、２に記載の技術を用いることで、データの欠損や異常値に対応することができる。しかしながら、現実のプラントは設備の故障による製造停止を防ぐため、主要設備を複数台備え、それをローテーションで使っている場合がある。そのような場合には、停止している設備のデータは得られないため、常にいずれかの運転データが欠損することになる。特許文献１あるいは特許文献２に記載の技術のように欠損データを削除する処理を実行すると、場合によっては有効な数値が入っているほかの入力項目の全てのデータを削除することとなる。すなわち、異常予知に使えない運転データが多量に出てくる可能性があり、非効率である。その結果、異常予知ができず、その結果としてプラントが故障して長期間停止せざるを得ない事態になる可能性がある。
【０００８】
上記は分かり易さのため異常予知に内容を限定して記載したが、プラントの運転時には異常予知以外にも運転データを解析する解析手段が存在する場合がある。このような場合であっても、欠損や異常値が入力データに含まれる場合には、他の入力項目の有効なデータを削除することとなる可能性があり、非効率である。
【０００９】
このような課題に鑑みて為されたものであり、本発明の目的は、プラントの異常を予知する際に欠損あるいは異常値など有効でないデータが含まれていても、それ以外の入力項目の有効な運転データを活用するプラント運転データ解析システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明のプラント運転データ解析システムは、対象設備から得られる複数項目の運転データと、運転データのうち有効な数値が存在する項目を抽出する抽出手段と、抽出された複数項目の運転データを組み合わせて解析する解析手段と、解析手段の出力とともに、抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報を表示する表示手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ローテーションで運転している設備を有するプラントなど、全ての運転データが揃わず欠損や異常値データが一部含まれる場合であっても、運転データの解析や異常予知をより適切に効率的に継続できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第一の実施形態に係るプラント運転データ解析システムの構成例を示す図。
【図２】オペレータが解析結果を誤解せず正当に評価できるようにした表示画面の例。
【図３】抽出された項目の組合せに応じて異なるグラフ枠内に解析結果を表示する画面の例。
【図４】抽出された項目の組合せに応じて異なる形状や色の凡例で同じグラフ枠内に解析結果を表示する画面の例。
【図５】抽出された項目の組合せに応じて異なる形状や色の線で同じグラフ枠内に解析結果を表示する画面の例。
【図６】第二の実施形態に係るプラント運転データ解析システムの構成例を示す図。
【図７】第三の実施形態に係るプラント運転データ解析システムの構成例を示す図。
【図８】複数項目の因果関係記憶装置で保有する因果関係データの例。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照
しながら詳細に説明する。
【００１４】
＜実施例１＞
図１は、第一の実施の形態に係るプラント運転データ解析システムの構成例を示す図である。対象設備０２は複数項目の運転データ０４を得られる対象であれば、機器でも設備でも施設でもプラントでも大規模システムでも構わない。対象設備０２から得られた複数項目の運転データ０４は、抽出手段０６に与えられる。抽出手段０６は、複数項目の運転データ０４のうち有効な数値が存在する項目のみを抽出する機能を有する。ここで、「有効な数値」とは運転データの中で数値が欠損しておらず、「N/A」「DIV/0」「−」「未計測」などの文字列が入っておらず、かつ設定した上下限の値を超えていない場合の数値を意味する。このように有効な数値が存在する項目の運転データ（すなわち抽出された運転データ０８）は、解析手段１０に与えられる。解析手段１０では抽出された運転データ０８に情報処理を施し、表示手段１６へ解析手段の出力１２を与える。さらに、解析手段１０からは抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報１４が表示手段１６へ与えられる。表示手段１６では、解析手段の出力１２と同時に、その結果を得るためにどの項目のデータが使われたか、あるいはどの項目のデータが使われなかったかが分かるよう、抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報１４が表示される。
【００１５】
運転データ０４を解析する解析手段１０としては、複数項目の運転データ０４を入力として用い、何らかの情報処理を施して解析手段の出力１２を出力するものであれば何でも良い。たとえば、マハラノビスタグチメソッド、適応共鳴理論、ベクトル量子化、ニューラルネットワーク、部分空間法、ディープラーニングなどが代表的な解析手段１０として挙げられる。このうち、マハラノビスタグチメソッド、適応共鳴理論、ベクトル量子化、部分空間法は異常予知機能を有する。
【００１６】
一般に、解析手段１０としては複数項目の運転データ０４は全項目の有効な数値が全て揃っていることを前提としており、たとえば複数項目のうち1つの項目だけでもデータが欠損していると解析に使えないため、その時刻の運転データ０４は解析に用いない場合がある。
【００１７】
現実的には、対象設備０２が複数の機器から構成されており、その機器がローテーションで使用される場合がある。このような場合、いずれかの機器が必ず休止することになる。そのような対象設備０２を対象として解析手段１０で運転データ０４を解析しようとすると、いずれの時刻においてもデータが欠損しているため、解析が実行できないことになる。図１に示す構成をとることで、このような課題を解決することが可能となる。図１では、抽出手段０６が設けられている。対象設備０２から得られる運転データ０４の中に一部でも有効な数値があれば、それだけを使って解析することで、無駄となるデータを減らすことができる。
【００１８】
ただし、解析手段１０に与えられる抽出された運転データ０８の入力項目が異なると、解析手段の出力１２も横並びで比較できないことが一般的である。そこで、図２で示すような画面を表示手段１６で表示し、オペレータが解析結果を誤解せず正当に評価できるようにする。図２の1行目には、使わなかった入力項目「入力項目２」が表示されている。その右側で「欠損」と示すように、なぜその入力項目が使われなかったか、その理由を同時に表示するのも良い。また、図２の1行目の代わりに、「解析で使った」入力項目を示すことでも良い。図２の2行目は解析手段の出力１２の情報であり、ここでは一例として異常予知演算の結果を示した。その下の図はトレンドグラフの一例であり、右はじの点線の箇所が最新の時刻を示している。例えば解析手段１０が異常予知の機能を有している場合、この図のようにトレンドグラフでオペレータへ情報を示すことで、時間に対して徐々に警報レベルが上昇している、あるいは下降している、あるいは状況があまり変わっていない、など直感的に理解し易い情報を伝えることができる。
【００１９】
運転データ０４の入力項目は、時間とともにパターン的に変化することも考えられる。すなわち、あるプラントに1号機から3号機までポンプが3台あり、1台ずつローテーションで運転している場合には、1号機が動いている場合の解析結果、2号機が動いている場合の解析結果、3号機が動いている場合の解析結果の3パターンが想定される。それぞれのパターンを一緒にして図２で示すようなトレンドグラフで表示すると、本来は横並びで比較できない数値が並ぶこととなり、誤解が生じる原因となりかねない。
【００２０】
これを避けるため、例えば図３で示すように、抽出された項目の組合せに応じて異なるグラフ枠内に解析結果を表示する方法がある。図３は一つの画面の中に3種類のトレンドグラフが表示される場合の例である。左上の文字列（テキスト）が最新の状況を示しており、この例では2号ポンプと3号ポンプのデータが現時点で欠損していることを示している。また、異常予知の演算結果が警報レベル2であることも示している。その右側のトレンドグラフが「2号ポンプと3号ポンプのデータが欠損している」パターンでの警報レベルの推移を示している。右はじの点線の箇所が最新の時刻を示している。プロットに空白がある箇所は、「2号ポンプと3号ポンプのデータが欠損していなかった」パターンの時期である。同様に左下は「2号ポンプと1号ポンプのデータが欠損していた」パターン、右下は「1号ポンプと3号ポンプのデータが欠損していた」パターンに相当する。このように、パターンが3種類ある場合にトレンドグラフを別々のグラフ枠内に表示することで、現時点で稼働している機器の組合せに対応する過去の結果と推移を誤りなく把握することができる。
【００２１】
あるいは図４で示すように、抽出された項目の組合せに応じて異なる形状や色の凡例で同じグラフ中に表示する方法がある。図４は一つの画面の中に1つのトレンドグラフが表示される場合の例である。稼働機器の組合せに対して異なる形状や色の凡例を割り当てている。このような表示にすることで、現時点で稼働している機器の組合せに対応する過去の結果を誤りなく把握することができる。さらに、図３の場合に比べて表示するトレンドグラフの数を減らすことができ、表示するディスプレイの画面を有効に使えると同時に見るべきグラフの選び間違いを無くすこともできる。
【００２２】
あるいは図５で示すように、抽出された項目の組合せに応じて異なる形状や色の線として同じグラフ中に表示する方法がある。図５は一つの画面の中に1つのトレンドグラフが表示される場合の例である。稼働機器の組合せに対して異なる形状の線を割り当てている。このような表示にすることで、現時点で稼働している機器の組合せに対応する過去の結果を誤りなく把握することができる。さらに、図３の場合に比べて表示するトレンドグラフの数を減らすことができ、表示するディスプレイの画面を有効に使えると同時に見るべきグラフの選び間違いを無くすこともできる。図４のように凡例のみを示す場合と異なり、稼働機器の組合せに対応した線により増減のトレンドがより把握しやすくなる。ただし、稼働機器の組合せが余り多くなると表示される線の本数が多くなるため、逆に見づらくなる可能性もある。
【００２３】
なお、出力としては図４と図５の併用、すなわち凡例と線を同時に表示するのも良い。これにより、オペレータへより分かり易く情報を提示することができる可能性がある。
【００２４】
以上のように第一の実施の形態をとることで、これまでデータ欠損あるいは有効なデータが一部存在しないとして除かれていた運転データ０４の無駄を減らすことができる。また、解析で使用したデータの組に対して解析結果を横並びに評価できない場合であってもオペレータが誤解しないで判断できるような情報出力が可能となる。
【００２５】
＜実施例２＞
図６は第二の実施の形態に係るプラント運転データ解析システムの構成例を示す図である。対象設備０２は複数項目の運転データ０４を得られる対象であれば、機器でも設備でも施設でもプラントでも大規模システムでも構わない。対象設備０２から得られた複数項目の運転データ０４は、抽出手段０６に与えられる。また、過去運転データの記憶装置から得られた複数項目の過去の運転データ２２も抽出手段０６に与えられる。
【００２６】
抽出手段０６は、複数項目の運転データ０４のうち有効な数値が存在する項目のみを抽出する機能を有する。ここで、有効な数値とは運転データの中で数値が欠損している、あるいは「N/A」「DIV/0」「−」「未計測」などの文字列が入っておらず、かつ設定した上下限の値を超えていない場合の数値を意味する。第一の実施の形態と異なり、第二の実施の形態においては、抽出手段０６が過去運転データの記憶装置１８から得られた過去の運転データ２２のうち、上述した有効な数値が存在する項目の運転データも抽出する機能を有する。
【００２７】
抽出された運転データ０８（現在の運転データおよび過去の運転データから抽出したデータ）は解析手段１０に与えられる。解析手段１０では抽出された運転データ０８に情報処理を施し、表示手段１６へ解析手段の出力１２を与える。さらに、解析手段１０からは抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報１４が表示手段１６へ与えられる。表示手段１６では、解析手段の出力１２と同時に、その結果を得るためにどの項目のデータが使われたか、あるいはどの項目のデータが使われなかったかが分かるよう、抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報１４が表示される。
【００２８】
この形態を取ることで、実施の形態１に比べて過去の運転データ２２も使うような解析手段１０を使用することができることになる。たとえば、過去の運転データ２２を使って正常運転の範囲を機械学習しておき、それに対して現在の運転データ２０をあてはめて異常か正常かを判断するような解析手段１０を適用することが可能となる。
【００２９】
＜実施例３＞
図７は、第三の実施の形態に係るプラント運転データ解析システムの構成例を示す図である。対象設備０２は複数項目の運転データ０４を得られる対象であれば、機器でも設備でも施設でもプラントでも大規模システムでも構わない。対象設備０２から得られた複数項目の運転データ０４は、抽出手段０６に与えられる。また、過去運転データの記憶装置から得られた複数項目の過去の運転データ２２も抽出手段０６に与えられる。
【００３０】
抽出手段０６は、複数項目の運転データ０４のうち有効な数値が存在する項目のみを抽出する機能を有する。ここで有効な数値とは、運転データの中で数値が欠損している、あるいは「N/A」「DIV/0」「−」「未計測」などの文字列が入っておらず、かつ設定した上下限の値を超えていない場合の数値を意味する。これに加え、抽出手段０６では、過去運転データの記憶装置１８から得られた過去の運転データ２２のうち、上述した有効な数値が存在する項目の運転データを抽出する。
【００３１】
第一および第二の実施の形態とは異なり、抽出手段０６には因果関係記憶装置２４から因果関係データ２６が与えられる。因果関係データ２６の一例を図８(a)に示す。図８(a)は分かり易さのため表として示しているが、実際はcsv形式やテキスト形式のデータとして与えられても良い。この表では、左に「因果関係」の「因」、上に「因果関係」の「果」と示しているが、これは左側の項目が上側の項目に影響するか否かを示した表となっている。表の中には数値として「0」「1」「2」が示されている。このうち「0」は因果関係がない、「1」は因果関係がある、「2」は同じ項目であることを示している。因果関係データ２６に対する抽出手段０６の動作は以下となる。
【００３２】
（１）数値が「2」の場合には同項目なので無視する。
【００３３】
（２）数値が「0」の場合は因果関係がないということなので無視する。
【００３４】
（３）数値が「1」の場合は因果関係があるということなので、「因」のデータが有効な数値でなければ、「果」のデータが有効な数値であっても、「果」のデータは不定と考えて有効な数値とみなさない処理をする。
【００３５】
たとえば、図８(a)の因果関係データ２６が設定されているときに、得られたデータが（流量１、流量２、流量３、全流量）＝（100, N/A, N/A, 450）であったとする。また、流量の上限が1000、下限が0と設定されていたとする。まず、抽出手段０６ではここから有効なデータを抽出する。上述したルールにしたがい、文字列が入っておらず値が上下限内にある「流量１」と「全流量」の値が有効、文字列が入っている「流量２」と「流量３」の値は有効でないと判断する。そのうえで、因果関係データ２６を参照する。まず1行目を参照するが、「流量１」は有効であるため処理は施さない。次に2行目を参照する。「流量２」は有効でないため、この表を使って因果関係を調べる。数値が「1」であるのは「全流量」であるため、「全流量」の値、ここでは450という数値ではあるがこの値を有効でないとみなす処理を施す。次に3行目を参照し、同様に「全流量」の値が有効ではないとみなす処理を施す。最後に4行目を参照する。「全流量」は有効ではないと処理されているので、この行をサーチする。しかし、数値が「1」の項目は見当たらないため処理を終了する。結局、抽出手段０６は、複数項目の運転データ０４のうち有効な数値が存在する項目として「流量１」のみを選定し、抽出された運転データ０８として解析手段１０に与える。
【００３６】
仮に、全流量＝流量１＋流量２＋流量３であったとする。このうち、流量２と流量３が不明（N/A）であったときには、その組合せは無数に存在する。全流量=450としてデータ処理をしても、現実の運転モードとして（流量２、流量３）＝（0、450）と（225、225）と（450、0）では状態が全く異なる場合があり、それらをまとめて同じ状態と認識して解析すると、解析結果に問題が発生する可能性がある。学習データと診断データを用いる異常予知機能を用いる場合、表向きは学習データと診断データで「全流量=450」のため「正常」と診断したとしても、現実は学習データが（流量２、流量３）＝（0、450）、診断データが（流量２、流量３）＝（450、0）であれば故障してしまう可能性があり、そのときには「データ解析ができ、正常と判断したのにもかかわらず現実は故障した」との評価になってしまう。
【００３７】
一方、図８(a)の因果関係データ２６が設定されているときに、得られたデータが（流量１、流量２、流量３、全流量）＝（100, 120, 80, N/A）であったとする。また、流量の上限が1000、下限が0と設定されていたとする。まず、抽出手段０６ではここから有効なデータを抽出する。上述したルールにしたがい、「流量１」「流量２」「流量３」の値が有効、文字列が入っている「全流量」の値は有効でないと判断する。そのうえで、因果関係データ２６を参照する。まず1行目を参照するが、「流量１」は有効であるため処理は施さない。次に2行目を参照する。「流量２」も有効であるため処理は施さない。同様に「流量３」についても処理を施さない。最後に4行目を参照し、「全流量」は有効ではないため、この行をサーチする。しかし、数値が「1」の項目は見当たらないため処理を終了する。結局、抽出手段０６は、複数項目の運転データ０４のうち有効な数値が存在する項目として「流量１」「流量２」「流量３」を選定し、抽出された運転データ０８として解析手段１０に与える。この場合には上述のように無数に存在するような組合せの課題は発生せず、「データ解析ができ、正常と判断したのにもかかわらず現実は故障した」との評価は発生しないと言える。
【００３８】
因果関係データ２６が図８(b)のような場合も想定される。図８(a)との違いは、数値「2」の左下のセル内に「1」が含まれていることである。これは、サーチを遡って実施する、あるいは反復してサーチする必要があることを意味する。一例として、得られたデータが（流量１、流量２、流量３、全流量）＝（100, N/A, 600, 950）であったとする。上述したルールにしたがい、「流量１」「流量３」「全流量」の値が有効、文字列が入っている「流量２」の値は有効でないと判断する。そのうえで、図８(b)で示す因果関係データ２６を参照する。まず1行目を参照するが、「流量１」は有効であるため処理は施さない。次に2行目を参照する。「流量２」は有効でないため、因果関係をサーチする。数値が「1」であるのは「流量３」であるため、「流量３」の値、ここでは600という上下限の面で有効な数値を仮定しているが、この値を有効でないとみなす処理を施す。次に3行目を参照する。「流量３」は有効ではないと処理されているので、この行をサーチする。すると、数値が「1」であるのは「流量１」であることが分かる。そこで、「流量１」を有効でないとみなす処理を施す。次に4行目を参照するが、「1」が含まれないため処理は施さない。そして、再度1行目に戻る。「流量１」は有効でないと処理されたため、サーチすると「全流量」に「1」が記載されているため、「全流量」の値を有効でないとみなす処理をする。次に2行目を参照し、新たな処理が発生しないことを確認する。同様に3行目、4行目で新たな処理が発生しないことを確認する。さらに再度1行目から4行目まで新たな処理が発生しないことを確認し、終了とする。結果として、有効なデータは残らないことになる。このように、数値「2」の左下のセル内に「1」が含まれている場合には、サーチを遡って実施する、あるいは反復してサーチすることになる。
【００３９】
このように第三の実施の形態をとることにより、不定条件が影響する項目を排除して抽出した運転データ０８で解析を実施することができ、より精度のよい結果を得られる可能性を高めることができる。
【符号の説明】
【００４０】
０２    対象設備 
０４    運転データ 
０６    抽出手段 
０８    抽出された運転データ 
１０    解析手段 
１２    解析手段の出力 
１４    抽出した項目あるいは抽出しなかった項目の情報 
１６    表示手段 
１８    過去運転データの記憶装置 
２０    現在の運転データ 
２２    過去の運転データ 
２４    因果関係記憶装置 
２６    因果関係データ 
【図１】
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【図２】
2018081335.tif 000004
【図３】
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【図４】
2018081335.tif 000006
【図５】
2018081335.tif 000007
【図６】
2018081335.tif 000008
【図７】
2018081335.tif 000009
【図８】
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