(57)【要約】【課題】プラント等の物理システムの状態の時間変化に伴う遷移を容易に予測すること。【解決手段】予測装置は、物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する稼働情報記憶部と、物理システムの稼働情報を収集しつつ、稼働情報を稼働情報記憶部に格納する情報収集部と、要素値に基づいて物理システムの未来の要素値を予測要素値として算出する要素値予測部と、予測要素値に基づいて物理システムの未来の稼動状態を予測する稼動状態予測部と、を備える。【選択図】図１
2018163542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する稼働情報記憶部と、
前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を前記稼働情報記憶部に格納する情報収集部と、
前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出する要素値予測部と、
前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する稼動状態予測部と、を備える、予測装置。
【請求項２】
前記要素値予測部は、自己回帰モデルに従って前記予測要素値を算出する、請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記予測要素値を保持する予測要素値記憶部を備え、
前記要素値予測部は、算出した前記予測要素値を前記予測要素値記憶部に格納する、請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記稼働情報記憶部が保持する過去の前記稼働情報の時間変化に基づいて、過去の前記稼働情報と、現在の前記稼働情報との相関関係を示した相関モデルを生成する相関モデル生成部を備え、
前記稼動状態予測部は、前記予測要素値と、前記相関モデルとに基づいて、前記物理システムの未来の稼動状態を予測する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の予測装置。
【請求項５】
前記要素値予測部は、前記相関関係を維持するように前記予測要素値を算出する、請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の予測装置と、物理システムを監視する監視装置とを含み、
前記監視装置は、
前記物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を測定する測定部を備える、予測システム。
【請求項７】
物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持し、
前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を稼働情報記憶部に格納し、
前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出し、
前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する、予測方法。
【請求項８】
自己回帰モデルに従って前記予測要素値を算出する、請求項７に記載の予測方法。
【請求項９】
コンピュータに、
物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する処理と、
前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を稼働情報記憶部に格納する処理と、
前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出する処理と、
前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する処理と、を実行させる、予測プログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータに更に、
自己回帰モデルに従って前記予測要素値を算出する処理を実行させる、請求項９に記載の予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測システム、予測方法、および予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プラント等の物理システム（以下、単にプラントとも呼ぶ）の現在の稼働情報に基づいて、プラントの未来の状態を予測する技術が知られている。このような技術は、通常、プラントの特定のパラメータの測定値に基づいて、予測モデルを生成することで未来の状態を予測している。
【０００３】
特許文献１は、さまざまなプラントの状態に対し、数学モデルを用いてプラント状態を精度よく推定・予測する装置を開示している。具体的には、特許文献１は、プラントの状態を推定するために、プラントのデータ収集周期、予測モデルのパラメータ、関連度計算パラメータ、プラント状態量選択しきい値等を、ユーザ自らが入力している。
【０００４】
特許文献２は、予測結果の詳細な診断を行えるモデルであって、情報源の変化に適応しながら精度のよいモデルを選択する技術を開示している。具体的には、特許文献２は、時系列データを受けるごとに、各データの発生を予測するためのモデル系列を生成し、生成したモデル系列のうち実際の測定値と最も誤差の小さなモデル系列を選択している。
【０００５】
特許文献３は、プロセスモデルのパラメータを変更しシミュレーションを実行した際に、その変更がシミュレーション結果のプラント全域に及ぼす影響を把握しやすいように視覚化することで、プロセスモデルのパラメータ調整を支援する装置を開示している。具体的には、特許文献３は、任意のモデルパラメータを変更した際の、プラント全域に亘る正負両方向の適合率の変化量が把握できるように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１８１５２６号公報
【特許文献２】特開２００８−００３９２０号公報
【特許文献３】特開２０１０−１４６１３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の通り、特許文献１〜３は、プラントの状態を予測するために、プラントにおけるパラメータを任意に変更することで、最適な予測モデルを生成している。この場合、プラントの状態に影響するパラメータの数が増えるに連れて、モデルを生成するために変化させるパラメータを選択することは困難となる可能性がある。
【０００８】
本発明の目的は、プラント等の物理システムの状態の時間変化に伴う遷移を容易に予測することのできる、予測装置、予測システム、予測方法、および予測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】
【０００９】
本発明の第１の態様の予測装置は、物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する稼働情報記憶部と、前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を前記稼働情報記憶部に格納する情報収集部と、前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出する要素値予測部と、前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する稼動状態予測部と、を備える。
【００１０】
本発明の第２の態様の予測システムは、本発明の第１の態様の予測装置と、物理システムを監視する監視装置とを含み、前記監視装置は、前記物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を測定する測定部を備える。
【００１１】
本発明の第３の態様の予測方法は、物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持し、前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を稼働情報記憶部に格納し、前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出し、前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する。
【００１２】
本発明の第４の態様の予測プログラムは、コンピュータに、物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する処理と、前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を稼働情報記憶部に格納する処理と、前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出する処理と、前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、プラント等の物理システムの状態の時間変化に伴う遷移を容易に予測することのできる、予測装置、予測システム、予測方法、および予測プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る予測装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る予測システムの構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る予測システムが相関モデルを生成するまでの動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】物理システムの稼働情報の一例を示す図である。
【図６】相関モデルの一例を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態の関連技術に係る予測システムの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２の実施形態の関連技術に係る予測システムの動作の流れを示すフローチャートである。
【図９】プラントにおける要素間のつながりを示した模式図であり、（ａ）は正常状態における要素間のつながりを示し、（ｂ）は相関関係の破壊の様子を示している。
【図１０】本発明の第２の実施形態のその他の関連技術に係る予測システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る予測システムが要素の予測値を算出するまでの動作の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る予測システムがプラントの稼働情報を予測するまでの動作の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本発明のその他の実施形態に係る予測装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、各図において同一または相当する部分には同一の符号を付して適宜説明は省略する。
【００１６】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る予測装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
予測装置１０は、稼働情報記憶部１０１と、情報収集部１０２と、要素値予測部１０３と、稼動状態予測部１０４とを備える。
【００１８】
稼働情報記憶部１０１は、プラントの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持している。本実施形態において、「要素」とは、プラントに設置されている流量センサ、圧力センサ、および電流センサ等の測定器を意味している。そして、「要素値」とは流量センサ、圧力センサ、および電流センサ等の測定値を意味している。稼働情報記憶部１０１は、過去から現在までの稼働情報全てを保持していてもよいし、特定の一定期間のみの稼働情報を保持していてもよい。
【００１９】
情報収集部１０２は、プラントの稼働情報を収集する。また、情報収集部１０２は、収集した稼働情報を稼働情報記憶部１０１に格納する。
【００２０】
要素値予測部１０３は、稼働情報記憶部１０１が保持する稼働情報のうち、要素値に基づいて、プラントの未来の要素値である予測要素値を算出する。
【００２１】
稼動状態予測部１０４は、予測要素値に基づいて、プラントの未来の稼働状態を予測する。
【００２２】
図２は、予測装置１０の動作の流れを示すフローチャートである。以下では、図１および図２を参照しつつ、予測装置１０の動作の流れについて説明する。
【００２３】
まず、稼働情報記憶部１０１は、プラントの稼働情報を保持する（ステップＳ１０１）。次いで、情報収集部１０２は、プラントの稼働情報を収集しつつ、稼働情報記憶部１０１に格納する（ステップＳ１０２）。次いで、要素値予測部１０３は、稼働情報の要素値に基づいて、予測要素値を算出する（ステップＳ１０３）。最後に、稼動状態予測部１０４は、予測要素値に基づいて、プラントの未来の稼動状態を予測する（ステップＳ１０４）。
【００２４】
［第２の実施形態］
図３は、本発明の第２の実施形態に係る予測システムの構成を示すブロック図である。
【００２５】
予測システム１００Ａは、予測装置１０Ａと、監視装置２０と、管理者装置３０とを含む。予測装置１０Ａには、監視装置２０および管理者装置３０が接続されている。
【００２６】
予測装置１０Ａは、稼働情報記憶部１０１と、情報収集部１０２と、要素値予測部１０３と、稼動状態予測部１０４と、予測要素値記憶部１０５と、相関モデル生成部１０６と、相関モデル記憶部１０７と、指示部１０８とを備える。
【００２７】
情報収集部１０２は、監視装置２０からプラントに関する稼働情報を受ける。また、情報収集部１０２は、受けた稼働情報を稼働情報記憶部１０１に格納する。
【００２８】
要素値予測部１０３は、稼働情報記憶部１０１が保持する要素の値を抽出する。また、要素値予測部１０３は、抽出した要素の値に基づいて予測要素値を算出する。さらに、要素値予測部１０３は、算出した予測要素値を予測要素値記憶部１０５に格納する。なお、要素値予測部１０３が抽出する要素に、特に制限はなく、ユーザが任意に抽出する要素を選択すればよい。具体的には、要素値予測部１０３が抽出する要素は、例えば、プラントに含まれるタービンや、ボイラーの稼動状態である。
【００２９】
予測要素値記憶部１０５は、予測要素値を保持している。
【００３０】
相関モデル生成部１０６は、稼働情報記憶部１０１から一定期間の稼働情報を抽出する。そして、相関モデル生成部１０６は、抽出した稼働情報のうち、少なくとも任意の２つの稼働情報の値について、時系列の変換関数を導出する。これにより、相関モデル生成部１０６は、プラントの稼動状態の相関モデルを生成することができる。
【００３１】
相関モデル記憶部１０７は、相関モデル生成部１０６が生成した相関モデルを保持している。すなわち、相関モデル生成部１０６は、生成した相関モデルを相関モデル記憶部１０７に格納する。
【００３２】
指示部１０８は、管理者装置３０が受け付けたユーザからの指示を監視装置２０に送信する。
【００３３】
稼動状態予測部１０４は、予測要素値記憶部１０５から読み出した予測要素値と、相関モデル記憶部１０７から読み出した相関モデルとに基づいて、プラントの未来の稼動状態を予測する。具体的には、稼動状態予測部１０４は、相関モデル記憶部１０７が保持する相関モデルに対し、特定の予測要素値を受けることでプラントの未来の稼動状態を予測する。
【００３４】
監視装置２０は、プラントに接続されており、プラントの流量、温度、圧力等のプラントの稼動状態を測定する測定部２０１を備えている。測定部２０１をまた、監視装置２０は、予測装置１０Ａの指示部１０８の指示に従ってプラントのプロセス制御を実行する。なお、監視装置２０は、プラントの稼動状態を、ユーザに対してウェブサービスや業務サービスで提供する情報処理装置であってもよい。
【００３５】
管理者装置３０は、予測装置１０Ａの稼動状態予測部１０４の予測結果を受け、その予測結果をユーザに対して表示する。また、管理者装置３０は、予測結果に応じたユーザからの指示を受け付けて、受け付けた指示を予測装置１０Ａの指示部１０８に送信する。
【００３６】
図４は、予測システム１００Ａが相関モデルを生成するまでの処理の流れを示すフローチャートである。以下、図３および図４を参照しつつ、予測システム１００Ａが相関モデルを生成するまでの処理の流れについて説明する。
【００３７】
まず、情報収集部１０２は、監視装置２０からプラントの動作状態を示す稼働情報を収集し、稼働情報記憶部１０１に格納する（ステップＳ２０１）。ここで、情報収集部１０２は、監視装置２０がプラントに対してプロセス制御を実行している場合には、稼働情報を一定間隔ごとに収集し、稼働情報記憶部１０１に時系列に沿って格納することができる。すなわち、情報収集部１０２は、プラントの稼働情報を連続的に収集することができる。
【００３８】
図５は、稼働情報記憶部１０１が保持するプラントの稼働情報の一例を示す図である。図５において、「Ｔｉｍｅ」は稼動状態を収集した日時を示し、「Ａ．ＯＵＴ＿ＦＬＯＷ」はポンプＡの出口における流量を示し、「Ｂ．ＯＵＴ＿ＦＬＯＷ」はポンプＢの出口における流量を示し、「Ｚ．ＯＵＴ＿ＦＬＯＷ」はポンプＺの出口における流量を示している。具体的には、２０１６年８月１日の０時００分におけるポンプＡの流量は１２である。図５においては、それぞれのポンプの流量を１分間間隔で収集していることが示されている。例えば、２０１６年８月１日の０時０１分におけるポンプＡの流量は１５、２０１６年８月１日の０時０２分におけるポンプＡの流量は３４、２０１６年８月１日の０時０３分におけるポンプＡの流量は６３である。なお、図５においては、１分間隔ごとの稼働情報が示されているが、これは例示であり、本発明を限定するものではない。稼働情報を収集する間隔は、任意であってよい。
【００３９】
再び図４を参照する。次いで、相関モデル生成部１０６は、稼働情報記憶部１０１が保持する各々の稼働情報の間の変換関数を導出することによって相関モデルを生成する（ステップＳ２０２）。
【００４０】
図６は、相関モデル生成部１０６が生成する相関モデルの一例を示す図である。図６において、入力（Ｘ）と、出力（Ｙ）との変換関数は、例えば、以下の式（１）で表すことができる
【００４１】
【数１】
2018163542.tif 000003
【００４２】
図６において、入力（Ｘ）を「Ａ．ＯＵＴ＿ＦＬＯＷ」、出力（Ｙ）を「Ｂ．ＯＵＴ＿ＰＲＥＳＳＵＲＥ」とした場合の式（１）におけるαは「−０．６」であり、βは「１００」である。また、相関モデル生成部１０６は、式（１）で変換した出力（Ｙ）の値の時系列と、出力（Ｙ）の実測値の時系列の差である変換誤差に基づいて、重みを算出することができる。具体的には、入力（Ｘ）が「Ａ．ＯＵＴ＿ＦＬＯＷ」、出力（Ｙ）が「Ｂ．ＯＵＴ＿ＰＲＥＳＳＵＲＥ」の場合、重みは「０．８８」である。同様に、相関モデル生成部１０６は、任意の２つの稼働情報間の変換関数を導出し、その変換関数の中で所定の重みを持つものを有効な相関として抽出する。これにより、相関モデル生成部１０６は、図６に示すような相関モデルを生成することができる。なお、上述の式（１）は、例示であり、本実施形態における変換関数を限定するものではない。本実施形態において、変換関数は、特に限定されず、任意の２つの稼働情報の値の時系列を変換するものであればよい。
【００４３】
再び図４を参照する。最後に、相関モデル生成部１０６は、生成した相関モデルを相関モデル記憶部１０７に格納する（ステップＳ２０３）。
【００４４】
ここで、本実施形態を更に詳しく説明する前に、本実施形態の関連技術について説明する。図７は、本実施形態の関連技術に係る予測システム１００Ｂの構成を示すブロック図である。予測システム１００Ｂは、予測装置１０Ｂと、監視装置２０と、管理者装置３０とを含む。予測装置１０Ｂは、相関モデルを利用してプラントの障害を分析する予測装置である。
【００４５】
予測装置１０Ｂは、稼働情報記憶部１０１と、情報収集部１０２と、相関モデル生成部１０６と、相関モデル記憶部１０７と、指示部１０８と、相関変化分析部１０９と、障害分析部１１０とを備える。
【００４６】
図８は、予測装置１０Ｂにおいて、相関モデル生成部１０６が生成した相関モデルを相関モデル記憶部１０７に格納した後の、相関変化分析部１０９と、障害分析部１１０との動作の流れを示すフローチャートである。以下、図７および図８を参照して、相関変化分析部１０９と、障害分析部１１０との動作の流れについて説明する。
【００４７】
相関変化分析部１０９は、相関モデル生成部１０６が相関モデルを生成した後、プラントの正常状態における相関モデルの破壊分布を算出する。ここで、プラントの正常状態の稼動状態における複数のパラメータの相関関係において、その相関関係の関係性が保てなくなることを関係性の破壊という。そして、この関係性の破壊情報をまとめたものを破壊分布という。
【００４８】
図９は、プラントにおける要素間のつながりを示した模式図であり、図９（ａ）は、正常状態における要素間のつながりを示し、図９（ｂ）は相関関係の破壊の様子を示している。図９（ａ）は、プラントが正常状態である場合に、要素Ａ、要素Ｂ、要素Ｃ、要素Ｄ、要素Ｅ、および要素Ｆはつながっており、それぞれの要素間には相関関係があることを示している。図９（ｂ）は、要素Ｄ、要素Ｅ、および要素Ｆは破線でつながっており、これは要素Ｄ、要素Ｅ、要素Ｆの関係性が破壊されたことを意味している。相関変化分析部１０９は、図９に示したような要素間の関係性の破壊に関する情報に基づいて、破壊分布を算出する。
【００４９】
相関変化分析部１０９は、相関モデル生成部１０６が相関モデルを生成した後に、情報収集部１０２が新たに収集した稼働情報と、相関モデルに示される相関関係とのずれを算出する（ステップＳ３０１）。例えば、図５において、「２０１６年８月１日２３時５９分」のデータが新たな稼働情報であるとする。この場合、相関変化分析部１０９は、図６に示す相関モデルにおける変換関数を用いて算出した「２０１６年８月１日２３時５９分」における稼働情報の値と、「２０１６年８月１日２３時５９分」における稼働情報の実測値との差（ずれ）を算出する。
【００５０】
次いで、相関変化分析部１０９は、変換関数を用いて算出した稼働情報の値と、稼働情報の実測値との差が、予め定めた閾値を超えるか否かを算出する（ステップＳ３０２）。ここで、相関変化分析部１０９は、差が閾値よりも小さい場合（ステップＳ３０２において「ＮＯ」）、相関が維持されていると判断し、ステップＳ３０１に戻る。また、相関変化分析部１０９は、差が閾値よりも大きい場合（ステップＳ３０２において「ＹＥＳ」）、相関破壊が発生していると判断し、相関の変化の度合いを示す異常度情報と、相関変化に関する要素を示す異常要素情報とを含む相関変化情報を作成する（ステップＳ３０３）。そしてこの場合、相関変化分析部１０９は、相関変化情報を障害分析部１１０に出力する。なお、相関変化分析部１０９は、上述の処理を新たに取得された全ての稼働情報に対して行い、相関変化の有無を判断する。
【００５１】
障害分析部１１０は、相関変化分析部１０９から受けた相関変化情報に基づいて、変化の度合いが予め規定した閾値を超過している場合には、管理者装置３０を介して、ユーザに対しプラントに異常が発生している可能性があることを提示する（ステップＳ３０４）。
【００５２】
図１０は、その他の関連技術に係る予測システム１００Ｃの構成を示すブロック図である。予測システム１００Ｃは、予測装置１０Ｃと、監視装置２０と、管理者装置３０とを含む。
【００５３】
予測装置１０Ｃは、稼働情報記憶部１０１と、情報収集部１０２と、稼働状態予測部１０４と、相関モデル生成部１０６と、相関モデル記憶部１０７とを備える。このような、予測装置１０Ｃにおいて、稼働状態予測部１０４は、まず、相関モデル記憶部１０７が保持する相関モデルを受ける。また、稼働状態予測部１０４は、１つの要素の１つの時刻について、プラント全体の稼働情報をシミュレーションする。そして、稼働状態予測部１０４は、シミュレーションの結果を管理者装置３０に出力する。
【００５４】
予測装置１０Ｂおよび予測装置１０Ｃは、上述のとおり、予測することが可能な時刻が１つである。しかしながら、プラントのメンテナンス計画の立案のためにはプラントの稼動状態の連続的な推移に関する情報を算出することが好ましい。
【００５５】
図１１は、予測システム１００Ａにおいて、相関モデル生成部１０６が生成した相関モデルを相関モデル記憶部１０７に格納した後、要素値予測部１０３が要素値を算出するまでの動作の流れを示すフローチャートである。以下、図３および図１１を参照して、本実施形態に係る予測システム１００Ａの動作の流れについて説明する。
【００５６】
要素値予測部１０３は、相関モデル生成部１０６が相関モデルを生成した後、稼働情報記憶部１０１から、特定の要素の、特定の期間について、稼働情報の時系列データを抽出する（ステップＳ４０１）。時系列データは、季節性、ノイズ等の様々な要因で非定常であることが多い。そのため、時系列データを定常化することが好ましい。
【００５７】
次いで、要素値予測部１０３は、時系列データの分散が一定か否かを判定する（ステップＳ４０２）。分散が一定でない場合（ステップＳ４０２において「ＮＯ」）、要素値予測部１０３は、時系列データに対して、指数変換や、対数変換を施して分散を一定にする（ステップＳ４０３）。
【００５８】
次いで、要素値予測部１０３は、時系列データが定常なデータであるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。時系列データが非定常である場合（ステップＳ４０４において「ＮＯ」）、非定常性を除去する（ステップＳ４０５）。
【００５９】
次いで、要素値予測部１０３は、時系列データに季節性（周期性）があるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。時系列データに季節性がある場合（ステップＳ４０６において「ＹＥＳ」）、季節性を除去する（ステップＳ４０７）。
【００６０】
ステップＳ４０１〜ステップＳ４０７の処理により定常的なデータを作成することができる。しかしながら、算出する期間が１つだけでは偶然性を排除できずに、要素値予測部１０３は誤った予測をしてしまう可能性がある。そのため、ステップＳ４０２において「ＹＥＳ」、ステップＳ４０４において「ＹＥＳ」、ステップＳ４０６において「ＮＯ」、およびステップＳ４０７の後、要素値予測部１０３は複数期間について定常データを作成する（ステップＳ４０８）。
【００６１】
次いで、要素値予測部１０３は、複数期間について定常的なデータに対し、ＡＲモデル（Autoregressive Model：自己回帰モデル）や、ＡＲＭＡモデル（Autoregressive moving average model：自己回帰移動平均モデル）に従って定常的なデータから偶然性を排除し、予測要素値を算出する（ステップＳ４０９）。一般的に、ＡＲモデルは以下の式（２）のような形で記述され、ＡＲＭＡモデルは以下の式（３）のような形で記述される。
【００６２】
【数２】
2018163542.tif 000004
【００６３】
式（２）において、Ｙは要素の予測値であり、Ｘ１〜Ｘｎは、それぞれ、要素値の過去の値である。Ａ１〜Ａｎは、それぞれ、Ｘ１〜Ｘｎの係数である。また、式（２）は定数項を含んでいてもよい。
【００６４】
【数３】
2018163542.tif 000005
【００６５】
式（３）において、Ｙは要素の予測値であり、Ｘ１〜Ｘｎは、それぞれ、要素値の過去の値である。Ａ１〜Ａｎは、それぞれ、Ｘ１〜Ｘｎの係数である。ε１〜εｎは、それぞれ誤差項である。Ｂ１〜Ｂｎは、それぞれ、ε１〜εｎの係数である。また、式（３）は定数項を含んでいてもよい。
【００６６】
図１２は、要素値予測部１０３が予測要素値を算出し、稼動状態予測部がプラントの未来の状態を予測するまでの流れを示すフローチャートである。
【００６７】
まず、要素値予測部１０３は、予測要素値を算出した後、算出した予測要素値を予測要素値記憶部１０５に格納する（ステップＳ５０１）。
【００６８】
次いで、稼動状態予測部１０４は、予測要素値記憶部１０５から１つの時刻の予測要素値を受け、相関モデル記憶部１０７から相関モデルを受ける（ステップＳ５０２）。
【００６９】
次いで、稼動状態予測部１０４は、相関モデルに示される相関関係を維持するように他の要素値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００７０】
最後に、稼動状態予測部１０４は、ステップＳ５０２およびステップＳ５０３の処理を繰り返し、他の要素値を連続的に算出することで、プラントの稼動状態の時間変化を算出する（ステップＳ５０４）。
【００７１】
上述の通り、本実施形態は、複数期間の要素値に基づいて、プラントの時間変化をシミュレーションすることが容易になる。そのため、本実施形態は、プラントの稼動状態が、将来、どのように推移していくか確認することが可能となり、最適な時期にメンテナンスを実行するようにメンテナンス計画を立案するための一助となる。
【００７２】
＜その他の実施形態＞
予測装置は、ハードウエアによって実現してもよいし、ソフトウエアによって実現してもよい。また、予測装置は、ハードウエアとソフトウエアの組み合わせによって実現してもよい。
【００７３】
図１３は、予測装置を構成する情報処理装置（コンピュータ）の一例を示すブロック図である。
【００７４】
図１３に示すように、情報処理装置２００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）２１０と、記憶部２２０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２４０と、通信インターフェース２５０と、ユーザインターフェース２６０とを備えている。
【００７５】
制御部（ＣＰＵ）２１０は、記憶部２２０またはＲＯＭ２３０に格納されたプログラムをＲＡＭ２４０に展開して実行することで、予測装置の各種の機能を実現することができる。また、制御部（ＣＰＵ）２１０は、データ等を一時的に格納できる内部バッファを備えていてもよい。
【００７６】
記憶部２２０は、各種のデータを保持できる大容量の記憶媒体であって、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、およびＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体で実現することができる。また、記憶部２２０は、情報処理装置２００が通信インターフェース２５０を介して通信ネットワークと接続されている場合には、通信ネットワーク上に存在するクラウドストレージであってもよい。また、記憶部２２０は、制御部（ＣＰＵ）２１０が読み取り可能なプログラムを保持していてもよい。
【００７７】
ＲＯＭ２３０は、記憶部２２０と比べると小容量なフラッシュメモリ等で構成できる不揮発性の記憶装置である。また、ＲＯＭ２３０は、制御部（ＣＰＵ）２１０が読み取り可能なプログラムを保持していてもよい。なお、制御部（ＣＰＵ）２１０が読み取り可能なプログラムは、記憶部２２０およびＲＯＭ２３０の少なくとも一方が保持していればよい。
【００７８】
なお、制御部（ＣＰＵ）２１０が読み取り可能なプログラムは、コンピュータが読み取り可能な様々な記憶媒体に非一時的に格納した状態で、情報処理装置２００に供給してもよい。このような記憶媒体は、例えば、磁気テープ、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリである。
【００７９】
ＲＡＭ２４０は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）及びＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の半導体メモリであり、データ等を一時的に格納する内部バッファとして用いることができる。
【００８０】
通信インターフェース２５０は、有線または無線を介して、情報処理装置２００と、通信ネットワークとを接続するインターフェースである。
【００８１】
ユーザインターフェース２６０は、例えば、ディスプレイ等の表示部、およびキーボード、マウス、タッチパネル等の入力部である。
【００８２】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。
【００８３】
［付記１］
物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する稼働情報記憶部と、
前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を前記稼働情報記憶部に格納する情報収集部と、
前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出する要素値予測部と、
前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する稼動状態予測部と、を備える、予測装置。
【００８４】
［付記２］
前記要素値予測部は、自己回帰モデルに従って前記予測要素値を算出する、付記１に記載の予測装置。
【００８５】
［付記３］
前記予測要素値を保持する予測要素値記憶部を備え、
前記要素値予測部は、算出した前記予測要素値を前記予測要素値記憶部に格納する、付記１または２に記載の予測装置。
【００８６】
［付記４］
前記稼働情報記憶部が保持する過去の前記稼働情報の時間変化に基づいて、過去の前記稼働情報と、現在の前記稼働情報との相関関係を示した相関モデルを生成する相関モデル生成部を備え、
前記稼動状態予測部は、前記予測要素値と、前記相関モデルとに基づいて、前記物理システムの未来の稼動状態を予測する、付記１〜３のいずれか１つに記載の予測装置。
【００８７】
［付記５］
前記要素値予測部は、前記相関関係を維持するように前記予測要素値を算出する、付記４に記載の予測装置。
【００８８】
［付記６］
付記１〜５のいずれか１つに記載の予測装置と、物理システムを監視する監視装置とを含み、
前記監視装置は、
前記物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を監視する監視部を備える、予測システム。
【００８９】
［付記７］
物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持し、
前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を稼働情報記憶部に格納し、
前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出し、
前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する、予測方法。
【００９０】
［付記８］
自己回帰モデルに従って前記予測要素値を算出する、付記７に記載の予測方法。
【００９１】
［付記９］
前記予測要素値を保持し、
算出した前記予測要素値を予測要素値記憶部に格納する、付記７または８に記載の予測方法。
【００９２】
［付記１０］
前記稼働情報記憶部が保持する過去の前記稼働情報の時間変化に基づいて、過去の前記稼働情報と、現在の前記稼働情報との相関関係を示した相関モデルを生成し、
前記予測要素値と、前記相関モデルとに基づいて、前記物理システムの未来の稼動状態を予測する、付記７〜９のいずれか１つに記載の予測方法。
【００９３】
［付記１１］
前記相関関係を維持するように前記予測要素値を算出する、付記１０に記載の予測方法。
【００９４】
［付記１２］
コンピュータに、
物理システムの少なくとも要素値を含む稼働情報を保持する処理と、
前記物理システムの前記稼働情報を収集しつつ、該稼働情報を稼働情報記憶部に格納する処理と、
前記要素値に基づいて前記物理システムの未来の前記要素値を予測要素値として算出する処理と、
前記予測要素値に基づいて前記物理システムの未来の稼動状態を予測する処理とを実行させる、予測プログラム。
【００９５】
［付記１３］
前記コンピュータに更に、
自己回帰モデルに従って前記予測要素値を算出する処理を実行させる、付記１２に記載の予測プログラム。
【００９６】
［付記１４］
前記コンピュータに更に、
前記予測要素値を保持する処理と、
算出した前記予測要素値を予測要素値記憶部に格納する処理とを実行させる、付記１２または１３に記載の予測プログラム。
【００９７】
［付記１５］
前記コンピュータに更に、
前記稼働情報記憶部が保持する過去の前記稼働情報の時間変化に基づいて、過去の前記稼働情報と、現在の前記稼働情報との相関関係を示した相関モデルを生成する処理と、
前記予測要素値と、前記相関モデルとに基づいて、前記物理システムの未来の稼動状態を予測する処理とを実行させる、付記１２〜１４のいずれか１つに記載の予測プログラム。
【００９８】
［付記１６］
前記コンピュータに更に、
前記相関関係を維持するように前記予測要素値を算出する処理を実行させる、付記１５に記載の予プログラム。
【符号の説明】
【００９９】
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ・・・予測装置
２０・・・監視装置
３０・・・管理者装置
１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ・・・予測システム
１０１・・・稼働情報記憶部
１０２・・・情報収集部
１０３・・・要素値予測部
１０４・・・稼動状態予測部
１０５・・・予測要素値記憶部
１０６・・・相関モデル生成部
１０７・・・相関モデル記憶部
１０８・・・指示部
１０９・・・相関変化分析部
１１０・・・障害分析部
【図１】
2018163542.tif 000006
【図２】
2018163542.tif 000007
【図３】
2018163542.tif 000008
【図４】
2018163542.tif 000009
【図５】
2018163542.tif 000010
【図６】
2018163542.tif 000011
【図７】
2018163542.tif 000012
【図８】
2018163542.tif 000013
【図９】
2018163542.tif 000014
【図１０】
2018163542.tif 000015
【図１１】
2018163542.tif 000016
【図１２】
2018163542.tif 000017
【図１３】
2018163542.tif 000018