(57)【要約】【課題】内部環境の推定が困難なプラント及びセンサによって検出されるデータ項目が多い大規模プラントであっても、高精度な操業状況の推定を可能とするプラント状況情報提示システム及びプラント状況情報提示方法を提供する。【解決手段】  プラント状況情報提示システムは、プラントの状態を連続して計測する複数のセンサによる計測値の各時系列データから、前記計測値の時間変動を抽出し、抽出された前記時間変動それぞれについて、時間変動の特徴を示すパターンを各別に決定する。プラント状況情報提示システムは、決定された複数のパターンに基づいて、プラントの操業状況に関する操業状況情報を出力する。【選択図】図９
2018132786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの状態を連続して計測する複数のセンサによる計測値の各時系列データから、前記計測値の時間変動を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された複数の前記時間変動それぞれについて、前記時間変動の特徴を示すパターンを各別に決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された複数の前記パターンに基づいて、前記プラントの操業状況に関する操業状況情報を出力する出力手段と
を備える、
プラント状況情報提示システム。
【請求項２】
前記決定手段によって決定された前記複数のパターンに基づいて、前記プラントの操業状況を推定する推定手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記操業状況情報として、前記推定手段による推定結果を出力するように構成されている、
請求項１に記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項３】
過去における前記プラントの各計測値の時間変動のパターンと、操業状況情報とを対応付けて記憶する過去実績データベースをさらに備え、
前記推定手段は、前記決定手段によって決定された前記パターンに類似する前記パターンに対応する前記操業状況情報を前記過去実績データベースから取得するように構成されており、
前記出力手段は、前記推定手段によって取得された前記操業状況情報を出力するように構成されている、
請求項２に記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項４】
前記抽出手段は、互いに異なる複数の時間幅における前記時間変動のそれぞれを抽出するように構成されており、
前記決定手段は、前記抽出手段によって抽出された前記複数の時間幅における前記時間変動のそれぞれについて、前記パターンを決定するように構成されている、
請求項１乃至３の何れかに記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項５】
前記複数のセンサによる計測値の時間変動のパターンを複数記憶するパターンデータベースをさらに備え、
前記決定手段は、前記抽出手段によって抽出された前記時間変動に類似する前記パターンを前記パターンデータベースの中から決定するように構成されている、
請求項１乃至４の何れかに記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項６】
前記計測値の時系列データから抽出された前記計測値の時間変動に基づいて、前記パターンを生成するパターン生成手段をさらに備え、
前記パターンデータベースは、前記パターン生成手段によって生成された前記パターンを記憶するように構成されている、
請求項５に記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項７】
複数の前記時間変動のそれぞれを、時間変動の波形に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段をさらに備え、
前記パターン生成手段は、前記クラスタリング手段によって前記時間変動が分類された各クラスタについて、そのクラスタに属する前記時間変動の特徴を示す前記パターンを生成するように構成されている、
請求項６に記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項８】
前記パターンデータベースに記憶された前記パターンのそれぞれを、定常時におけるパターンと非定常時におけるパターンとに分類する分類手段をさらに備え、
前記決定手段は、前記分類手段によって前記非定常時におけるパターンに分類された前記パターンから、前記抽出手段によって抽出された前記時間変動に類似する前記パターンを決定するように構成されている、
請求項５乃至７の何れかに記載のプラント状況情報提示システム。
【請求項９】
プラントの状態を連続して計測する複数のセンサによる計測値の各時系列データから、前記計測値の時間変動を抽出するステップと、
抽出された前記時間変動それぞれについて、前記時間変動の特徴を示すパターンを各別に決定するステップと、
決定された複数の前記パターンに基づいて、前記プラントの操業状況に関する操業状況情報を出力するステップと
を有する、
プラント状況情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントの状態を計測する複数のセンサによる計測値に基づいてプラントの操業状況に関する情報を提示するプラント状況情報提示システム及びプラント状況情報提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの状況を推定するシステムに関する文献として、特許文献１及び２がある。特許文献１に開示されたシステムでは、学習フェーズにおいて、プラントから出力されたセンサ信号を用いて正常状態をモデル化した正常モデルを作成し、評価フェーズにおいて、プラントから出力されたセンサ信号から特徴ベクトルを生成し、得られた特徴ベクトルを正常モデルと比較することで異常判定を行う。特許文献２に開示されたシステムでは、プラントに設けられたセンサのデータの時間的変化に基づいて、データ空間の軌跡を複数のクラスタに分割し、分割したクラスタ群に対して、回帰分析法等の部分空間法でモデル化し、外れ値を異常候補として算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１７２９４５号公報
【特許文献２】特開２０１２−２３０７０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、炉内の計測が難しい高炉のように内部の環境の推定が困難なプラントでは、精度よくモデルを作成することが難しい。また、多数のデータ項目を持つ大規模プラントについて部分空間法でモデル化する場合、計算時間短縮及び精度向上のため主成分分析等で次元を減らして処理するのが一般的であるが、モデルの次元が計測値の次元と一致しなければ、異常を捉えられたとしてもその原因を特定することができない。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、内部環境の推定が困難なプラント及びセンサによって検出されるデータ項目が多い大規模プラントであっても、高精度な操業状況の推定を可能とするプラント状況情報提示システム及びプラント状況情報提示方法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、本発明の一の態様のプラント状況情報提示システムは、プラントの状態を連続して計測する複数のセンサによる計測値の各時系列データから、前記計測値の時間変動を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された複数の前記時間変動それぞれについて、前記時間変動の特徴を示すパターンを各別に決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された複数の前記パターンに基づいて、前記プラントの操業状況に関する操業状況情報を出力する出力手段とを備える。
【０００７】
この態様において、前記プラント状況情報提示システムは、前記決定手段によって決定された前記複数のパターンに基づいて、前記プラントの操業状況を推定する推定手段をさらに備え、前記出力手段は、前記操業状況情報として、前記推定手段による推定結果を出力するように構成されていてもよい。
【０００８】
また、上記態様において、前記プラント状況情報提示システムは、過去における前記プラントの各計測値の時間変動のパターンと、操業状況情報とを対応付けて記憶する過去実績データベースをさらに備え、前記推定手段は、前記決定手段によって決定された前記パターンに類似する前記パターンに対応する前記操業状況情報を前記過去実績データベースから取得するように構成されており、前記出力手段は、前記推定手段によって取得された前記操業状況情報を出力するように構成されていてもよい。
【０００９】
また、上記態様において、前記抽出手段は、互いに異なる複数の時間幅における前記時間変動のそれぞれを抽出するように構成されており、前記決定手段は、前記抽出手段によって抽出された前記複数の時間幅における前記時間変動のそれぞれについて、前記パターンを決定するように構成されていてもよい。
【００１０】
また、上記態様において、前記プラント状況情報提示システムは、前記複数のセンサによる計測値の時間変動のパターンを複数記憶するパターンデータベースをさらに備え、前記決定手段は、前記抽出手段によって抽出された前記時間変動に類似する前記パターンを前記パターンデータベースの中から決定するように構成されていてもよい。
【００１１】
また、上記態様において、前記プラント状況情報提示システムは、前記計測値の時系列データから抽出された前記計測値の時間変動に基づいて、前記パターンを生成するパターン生成手段をさらに備え、前記パターンデータベースは、前記パターン生成手段によって生成された前記パターンを記憶するように構成されていてもよい。
【００１２】
また、上記態様において、前記プラント状況情報提示システムは、複数の前記時間変動のそれぞれを、時間変動の波形に基づいて複数のクラスタに分類するクラスタリング手段をさらに備え、前記パターン生成手段は、前記クラスタリング手段によって前記時間変動が分類された各クラスタについて、そのクラスタに属する前記時間変動の特徴を示す前記パターンを生成するように構成されていいてもよい。
【００１３】
また、上記態様において、前記プラント状況情報提示システムは、前記パターンデータベースに記憶された前記パターンのそれぞれを、定常時におけるパターンと非定常時におけるパターンとに分類する分類手段をさらに備え、前記決定手段は、前記分類手段によって前記非定常時におけるパターンに分類された前記パターンから、前記抽出手段によって抽出された前記時間変動に類似する前記パターンを決定するように構成されていてもよい。
【００１４】
また、本発明の他の態様のプラント状況情報提示方法は、プラントの状態を連続して計測する複数のセンサによる計測値の各時系列データから、前記計測値の時間変動を抽出するステップと、抽出された前記時間変動それぞれについて、前記時間変動の特徴を示すパターンを各別に決定するステップと、決定された複数の前記パターンに基づいて、前記プラントの操業状況に関する操業状況情報を出力するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係るプラント状況情報提示システム及びプラント状況情報提示方法によれば、内部環境の推定が困難なプラント及びセンサによって検出されるデータ項目が多い大規模プラントであっても、高精度に操業状況を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施の形態１に係るプラント状況情報提示システムの構成を示す模式図。
【図２】実施の形態１に係るプラント状況情報提示システムの内部構成を示すブロック図。
【図３】実施の形態１に係るプラント状況情報提示システムの動作の手順を示すフローチャート。
【図４】学習処理の手順を示すフローチャート。
【図５】多次元時系列データの一例を示すグラフ。
【図６】計測値の時間変動の抽出を模式的に説明する図。
【図７】計測値の時間変動のパターンの生成を模式的に説明する図。
【図８】過去実績データベースの構成を示す模式図。
【図９】推定処理の手順を示すフローチャート。
【図１０】状態情報の生成を模式的に説明する図。
【図１１】類似状態特定処理の手順を示すフローチャート。
【図１２】実施の形態２に係るプラント状況情報提示システムの動作の手順を示すフローチャート。
【図１３】情報提示処理の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及びシステムを例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。
【００１８】
（実施の形態１）
本実施の形態では、プラント状況情報提示システムが、複数のセンサによる計測値の各時系列データから前記計測値の時間変動を抽出し、抽出された各時間変動のパターンを決定し、現在の時間変動のパターンに最も類似する過去のパターンを特定し、特定されたパターンが得られた過去の時点におけるプラントの操業状況情報を出力する。
【００１９】
＜プラント状況情報提示システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係るプラント状況情報提示システムの構成を示す模式図である。プラント状況情報提示システム１００は、高炉１０の操業状況を推定する。高炉１０は、連続して銑鉄を生産するために、鉄鉱石と共に炉内に装入されたコークスを燃焼させる熱処理プロセスを継続的に実行する。かかる高炉１０には、温度センサ、圧力センサ、その他の物理量を計測するセンサが設けられている。本実施の形態においては、高炉１０に設置された２つの温度センサ１１ａ，１１ｂ及び２つの圧力センサ１２ａ，１２ｂによって出力される計測値を用いて高炉１０の操業状況を推定するプラント状況情報提示システム１００について説明する。
【００２０】
プラント状況情報提示システム１００は、コンピュータによって構成されている。かかるプラント状況情報提示システム１００は、温度センサ１１ａ，１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂに接続されており、これらから計測値を受信するように構成されている。
【００２１】
図２は、プラント状況情報提示システム１００の内部構成を示すブロック図である。プラント状況情報提示システム１００は、コンピュータ２００によって実現される。図２に示すように、コンピュータ２００は、本体３００と、入力部４００と、表示部５００とを備えている。本体３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、読出装置３０４、ハードディスク３０５、入出力インタフェース３０６、及び画像出力インタフェース３０７を備えており、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、読出装置３０４、ハードディスク３０５、入出力インタフェース３０６、及び画像出力インタフェース３０７は、バスによって接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３にロードされたコンピュータプログラムを実行する。そして、プラント状況情報提示用のコンピュータプログラムであるプラント状況情報提示プログラム３１０を当該ＣＰＵ３０１が実行することにより、コンピュータ２００がプラント状況情報提示システム１００として機能する。
【００２３】
ＲＯＭ３０２には、ＣＰＵ３０１に実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。ＲＡＭ３０３は、ハードディスク３０５に記録されているプラント状況情報提示プログラム３１０の読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３０１の作業領域として利用される。
【００２４】
ハードディスク３０５は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ３０１に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。プラント状況情報提示プログラム３１０も、このハードディスク３０５にインストールされている。
【００２５】
また、ハードディスク３０５には、過去実績データベース（過去実績ＤＢ）３２０と、パターンデータベース（パターンＤＢ）３３０と、計測値データベース（計測値ＤＢ）３４０とが設けられている。過去実績ＤＢ３２０は、高炉１０の操業状況についての過去の実績データを記憶する。パターンＤＢ３３０は、温度センサ１１ａ，１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂによる計測値の時間変動のパターンを示すパターンデータを記憶する。また、計測値ＤＢ３４０は、過去に温度センサ１１ａ，１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂによって計測された計測値の多次元時系列データを記憶する。
【００２６】
入出力インタフェース３０６には、キーボード及びマウスからなる入力部４００が接続されている。また、入出力インタフェース３０６には、上述した温度センサ１１ａ，１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂが接続されており、これらセンサから出力データを受信するように構成されている。
【００２７】
画像出力インタフェース３０７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部５００に接続されており、ＣＰＵ３０１から与えられた画像データに応じた映像信号を表示部５００に出力するようになっている。表示部５００は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００２８】
＜プラント状況情報提示システムの動作＞
次に、プラント状況情報提示システム１００の動作について説明する。図３は、本実施の形態に係るプラント状況情報提示システム１００の動作の手順を示すフローチャートである。プラント状況情報提示システム１００は、高炉１０の操業状況を推定するために、学習処理Ｓ１００と、推定処理Ｓ２００とを実行する。学習処理Ｓ１００は、操業データの過去の実績から、計測値の特徴的な時間変動のパターンを示すパターンデータを生成するための処理であり、推定処理Ｓ２００は、パターンデータを用いて高炉１０の操業状況を推定するための処理である。なお、学習処理Ｓ１００と推定処理Ｓ２００とは連続して実行されてもよく、それぞれ独立して非連続的に実行されてもよい。但し、推定処理Ｓ２００にはパターンデータが必要であるため、推定処理Ｓ２００の前には学習処理Ｓ１００を１回以上実行することが必要である。
【００２９】
学習処理Ｓ１００について詳細に説明する。高炉１０の温度センサ１１ａ，１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂからは、継続して計測値の多次元時系列データが出力される。プラント状況情報提示システム１００は、かかる多次元時系列データを受信し、計測値ＤＢ３４０に蓄積する。学習処理Ｓ１００では、計測値ＤＢ３４０に格納された多次元時系列データが用いられる。
【００３０】
図４は、学習処理Ｓ１００の手順を示すフローチャートである。学習処理Ｓ１００では、まずＣＰＵ３０１が、過去の期間である学習期間における各多次元時系列データを計測値ＤＢ３４０から取得する（ステップＳ１０１）。図５は、各多次元時系列データの一例を示すグラフである。多次元時系列データが示されている期間は全て共通の学習期間である。多次元時系列データには欠損部分が含まれている場合があるため、ＣＰＵ３０１は、この欠損をその前後のデータで置き換えるなどして修復する（ステップＳ１０２）。
【００３１】
次に、ＣＰＵ３０１は、時系列データから計測値の時間変動を抽出する（ステップＳ１０３）。図６は、計測値の時間変動の抽出を模式的に説明する図である。時間変動は、複数の時間幅のそれぞれで時系列データから抽出される。図６では、ｔ１及びｔ２の２つの時間幅で時間変動を抽出する例を示している。また、抽出する時刻を変えて、同一の時間幅ｔ１，ｔ２で時系列データから時間変動を抽出する。具体的に説明すると、図６に示すように、ＣＰＵ３０１は、時刻ｔを終点とする時間幅ｔ１，ｔ２で時間変動を抽出すると共に、時刻ｔ＋Δを終点とする時間幅ｔ１，ｔ２で時間変動を抽出する。このようにして、全ての多次元時系列データから時刻及び時間幅を変えて時間変動が複数抽出される。つまり、温度センサ１１ａの多次元時系列データから複数の時刻において時間幅ｔ１，ｔ２の時間変動が抽出され、同様に温度センサ１１ｂ、圧力センサ１２ａ，１２ｂの各多次元時系列データからも複数の時刻において時間幅ｔ１，ｔ２の時間変動が抽出される。
【００３２】
次に、ＣＰＵ３０１は、抽出された時間変動データについて、近傍で平均を取るなどして次元数を統一する（ステップＳ１０４）。
【００３３】
さらにＣＰＵ３０１は、抽出された時間変動を、温度及び圧力に分けて収集し、温度のデータセットと圧力のデータセットとを作成する（ステップＳ１０５）。ＣＰＵ３０１は、各データセットを時間変動の波形に基づいてクラスタリングし、ｎ個のクラスタに分類する（ステップＳ１０６）。また、ＣＰＵ３０１は、各クラスタについて、そのクラスタに属する時間変動のパターンを生成する（ステップＳ１０７）。図７は、パターンの生成を模式的に説明する図である。ステップＳ１０７の処理では、注目するクラスタに属する全時間変動の重心ベクトルを算出し、これを時間変動の特徴を表すパターンと定義する。なお、ｎの値は、計測値に対する経験からどのような時間変動があり得るかを考慮して定められる。また、異常な操業状況を検出するためには、炉況異常時に現れる時間変動のパターンを揃えておく必要がある。高炉１０の他、多くのプラントでは操業中のほとんどの期間において安定した操業状況であるため、炉況異常時に現れる時間変動のパターンを確保するためには、予め操業状況が不安定な期間を学習期間として多次元時系列データを取得することが好ましい。
【００３４】
なお、ここでは、温度と圧力とで時間変動を分けてパターンの生成を行ったが、これは温度に比べて圧力は急峻な変動をするなど、時間変動の特徴が両者で異なっているためである。同じ物理量でも、その計測位置によって時間変動の特徴が大きく異なるのであれば、計測位置で分けてパターンを生成してもよい。また、これとは逆に異なる物理量であっても時間変動の特徴が近似している場合には、これらをまとめてパターンを生成してもよい。
【００３５】
ＣＰＵ３０１は、生成されたパターンをパターンＤＢ３３０に登録する（ステップＳ１０８）。その後、ＣＰＵ３０１は、学習処理Ｓ１００を終了する。
【００３６】
ここで、過去実績ＤＢ３２０に格納されるデータについて説明する。図８は、過去実績ＤＢ３２０の構成を示す模式図である。過去実績ＤＢ３２０には、高炉１０の過去の時点における操業状況情報と状態情報とを含む過去実績データが格納される。操業状況情報には、その過去の時点における高炉１０での生産製品の種類、原材料、生産量、設定値その他の操業条件、異常が発生している場合にはその異常の種類等が含まれる。また、状態情報には、過去の時点における温度センサ１１ａ，１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂの各計測値についての時間変動のパターンが含まれる。各計測値のパターンは、上記の時間幅ｔ１，ｔ２のそれぞれについてのものである。かかる状態情報は、後述するステップＳ２０５において生成される状態情報と同様のものである。過去実績データは、操業状況情報と状態情報とを含むレコードであり、１つのレコードにおける操業状況情報と状態情報とは互いに関連づけられている。なお、過去実績データベースは複数のテーブルから構成されていてもよい。例えば、過去の時刻のフィールドと、その時刻における操業状況情報のフィールドとを含む第１テーブルと、過去の時刻のフィールドと、その時刻における状態情報のフィールドとを含む第２テーブルとを、過去実績ＤＢ３２０が含んでいてもよい。この場合、過去の時刻のデータを介して、操業状況情報と状態情報とが関連づけられる。
【００３７】
図９は、推定処理Ｓ２００の手順を示すフローチャートである。推定処理Ｓ２００では、ＣＰＵ３０１が、現在時刻、つまり最新の所定期間における各多次元時系列データを計測値ＤＢ３４０から取得する（ステップＳ２０１）。次にＣＰＵ３０１は、多次元時系列データに含まれる欠損部分をその前後のデータで置き換えるなどして修復する（ステップＳ２０２）。
【００３８】
ＣＰＵ３０１は、時系列データから計測値の時間変動を抽出する（ステップＳ２０３）。この処理では、ステップＳ１０３で時間変動を切り出した時間幅ｔ１，ｔ２を使用して、各時系列データから時間変動を抽出する。但し、ステップＳ２０３では、時間変動を抽出する時間幅ｔ１，ｔ２は現在時刻（最新時刻）を終点として含む期間のみである。さらにＣＰＵ３０１は、抽出された時間変動データについて、近傍で平均を取るなどして次元数を統一する（ステップＳ２０４）。
【００３９】
次にＣＰＵ３０１は、現在時刻での時間変動毎に、時間変動とパターンＤＢ３３０に格納されている各パターンとを比較して、現在時刻での時間変動に最も類似するパターンを決定し、各時間変動に類似するパターンの集合を現在時刻における高炉１０の状態情報として生成する（ステップＳ２０５）。図１０は、状態情報の生成を模式的に説明する図である。この処理では、ユークリッド距離等の２次元ベクトルの類似度が算出され、最も類似度が高いパターンが決定される。各計測値（温度、圧力）、及び各時間幅ｔ１，ｔ２において類似するパターンを決定し、これらのパターンの集合を状態情報として定義する。
【００４０】
再び図９を参照する。ＣＰＵ３０１は、現在時刻における状態情報に類似する過去の状態情報を特定する類似状態特定処理を実行する（ステップＳ２０６）。この類似状態特定処理では、現在時刻における状態情報と、過去実績ＤＢ３２０に格納されている各状態情報とを比較することにより、現在時刻における状態情報に最も類似する過去の状態情報が特定される。この処理では、現在時刻における状態情報に含まれるパターンと、過去の状態情報に含まれるパターンとの類似度が、計測値（温度、圧力）及び時間幅ｔ１，ｔ２毎に算出される。
【００４１】
以下、類似状態特定処理について詳しく説明する。図１１は、類似状態特定処理の手順を示すフローチャートである。まず、ＣＰＵ３０１は、パターンＤＢ３３０に格納されているパターンを、定常時におけるパターンと、非定常時におけるパターンとに分類する（ステップＳ２６０１）。ここで、定常とは、高炉１０が正常に安定して操業されている状態（つまり、炉況が良好な状態）をいい、非定常とは、高炉１０の操業が不安定な状態（つまり、炉況が不良な状態）をいう。非定常時は、多くの場合において異常時であるが、正常時であっても炉況が不良な場合も含む。パターンを分類する方法としては、ステップＳ１０６のクラスタリング処理において、分類された時間変動の数が一定数以上のクラスタに対応するパターンを定常時のパターンとし、分類された時間変動の数が一定数未満のクラスタに対応するパターンを非定常時のパターンとすることができる。また、定常時及び非定常時のパターンは、温度、圧力、それらの計測位置、時間幅によって分類結果が変わると考えられる。このため、全てのパターンをまとめて分類するのではなく、温度、圧力、計測位置、及び時間幅毎に分類することが好ましい。つまり、１つのセンサから出力された計測値の１つの時間幅について、クラスタ毎に時間変動の分類数を求め、分類数が一定値以上の場合には定常時のパターンとし、一定値未満の場合には非定常時のパターンとする。
【００４２】
次にＣＰＵ３０１は、現在時刻における状態情報と過去実績ＤＢ３２０に格納されている状態情報とを計測値及び時間幅が同一のパターン毎に比較し、それぞれの類似度を計算する（ステップＳ２６０２）。この処理では、ユークリッド距離等の２次元ベクトルの類似尺度が計算される。さらにＣＰＵ３０１は、算出された全ての類似度から、非定常時のパターンについてのもののみを抽出し、その平均を状態間類似度として算出する（ステップＳ２６０３）。状態間類似度の算出において、定常時のパターンについての類似度を除外することで、各センサ１１ａ，１１ｂ，１２ａ，１２ｂの時系列データに、非定常時における特徴的な時間変動のパターンが出現していることを精度よく検出できる。
【００４３】
ＣＰＵ３０１は、算出された状態間類似度が最も高い過去実績の状態情報を特定し（ステップＳ２６０４）、類似状態特定処理を終了する。
【００４４】
再び図９を参照する。ＣＰＵ３０１は、類似状態特定処理において特定された過去実績の状態情報に対応する操業状況情報を過去実績ＤＢ３２０から読み出し（ステップＳ２０７）、これを表示部５００に表示させる（ステップＳ２０８）。以上で、推定処理Ｓ２００が終了する。表示部５００に表示された過去実績の操業状況情報は、現在の操業状況に類似するものであると推定される。したがって、オペレータは表示部５００に表示された操業状況情報を確認することで、現在の操業状況を把握することができ、これに対して適切に対処することができる。
【００４５】
以上の如く構成することにより、時間幅をプラントに合わせて適切に設定し、また、各計測値が取りうる時間変動のパターンを十分に用意しておけば、計測値の時間変動のパターンの集合である状態情報に、プラントの操業状況を判断する上で十分な情報を保持させることができ、かかる状態情報を用いることでプラントの操業状況を正確に推定することができる。したがって、例えば操業状況が定常状態から非定常状態へと変化したとき、その変化の原因及び根拠が明確となる。
【００４６】
また、短い時間幅ｔ１と長い時間幅ｔ２とで時間変動を抽出することで、計測値の短期的な変動と長期的な傾向とのそれぞれを捉えることができる。
【００４７】
また、状態情報を用いて、現在時刻の状態情報と類似する状態情報に対応する過去の操業状況を、現在時刻における操業状況として推定する構成としたため、過去の操業状況の実績を過去実績ＤＢ３２０に蓄積しておけば、これを利用して現在の操業状況を推定することができる。大規模プラントでは、プラントの状態が複雑且つその数が膨大であるため、プラントの状態毎に操業状況を体系化したデータベースを作成することは容易ではない。上記のような構成とすることで、このようなデータベースを用いることなく、操業状況の推定が可能となる。
【００４８】
（実施の形態２）
本実施の形態では、プラント状況情報提示システムが、複数のセンサによる計測値の各時系列データから前記計測値の時間変動を抽出し、抽出された各時間変動のパターンを含む状態情報を生成し、これらのパターンから非定常状態のセンサを特定し、特定されたセンサの情報を操業状況情報として出力する。
【００４９】
＜プラント状況情報提示システムの構成＞
本実施の形態に係るプラント状況情報提示システムの構成は、実施の形態１に係るプラント状況情報提示システム１００の構成と同様であるので、同一構成要素については同一符号を付し、その説明を省略する。但し、本実施の形態においては、過去実績ＤＢ３２０を使用しないため、プラント状況情報提示システム１００が過去実績ＤＢ３２０を備えていない構成であってもよい。
【００５０】
＜プラント状況情報提示システムの動作＞
図１２は、本実施の形態に係るプラント状況情報提示システム１００の動作の手順を示すフローチャートである。プラント状況情報提示システム１００は、学習処理Ｓ１００と、情報提示処理Ｓ３００とを実行する。学習処理Ｓ１００については、実施の形態１において説明したものと同様であるので、その説明を省略する。
【００５１】
図１３は、情報提示処理Ｓ３００の手順を示すフローチャートである。情報提示処理Ｓ３００におけるステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理は、実施の形態１で説明した推定処理Ｓ２００におけるステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理と同様であるので、その説明を省略する。
【００５２】
ＣＰＵ３０１は、ステップＳ３０５において状態情報を生成すると、パターンＤＢ３３０に格納されているパターンを、定常時におけるパターンと、非定常時におけるパターンとに分類する（ステップＳ３０６）。このステップＳ３０６の処理は、実施の形態１で説明したステップＳ２６０１の処理と同様であるので、その説明を省略する。
【００５３】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ３０６における分類結果を使用して、ステップＳ３０５において生成された現在時刻における状態情報に含まれる時間変動のパターンのうち、非定常時におけるパターンを特定する（ステップＳ３０７）。次にＣＰＵ３０１は、センサ１１ａ，１１ｂ及び１２ａ，１２ｂのうち、非定常時におけるパターンに対応するセンサを、非定常状態を検知したセンサとして特定する（ステップＳ３０８）。温度センサ１１ａ、１１ｂ及び圧力センサ１２ａ，１２ｂのそれぞれは、センサを識別するためのセンサＩＤを割り当てられている。また、温度センサ１１ａ，１１ｂは高炉１０における互いに異なる位置に設置され、同様に圧力センサ１２ａ，１２ｂも互いに異なる位置に設置される。ＣＰＵ３０１は、非定常状態を検知したセンサの情報（センサＩＤ、センサの種類、センサの取付位置等）を表示部５００に表示させる（ステップＳ３０９）。以上で、情報提示処理Ｓ３００が終了する。
【００５４】
以上のように、非定常状態のセンサの情報が提示されることで、オペレータは非定常状態のセンサの数からおおよその高炉１０の操業状況を判断したり、非定常状態のセンサの位置から高炉１０に生じた非定常状態の原因を推定したりすることができる。
【００５５】
（その他の実施の形態）
上述した実施の形態１では、操業状況情報として、生産製品の種類、原材料、生産量、設定値その他の操業条件、異常が発生している場合にはその異常の種類等を出力する構成とし、また、実施の形態２では、操業状況情報として、非定常状態のセンサの情報を出力する構成としたが、これらに限定されるものではない。操業状況情報として、プラントの異常の有無、異常箇所、異常の原因、及びその対処方法、又はこれらの一部の情報を出力する構成としてもよい。この場合、プラントの異常の有無、異常箇所、異常の原因、及びその対処方法、又はこれらの一部の情報を状態情報と対応づけてデータベースに記憶しておき、現在時刻におけるプラントの状態情報から、これに対応する異常の有無、異常箇所、異常の原因、及びその対処方法、又はこれらの一部の情報を特定することができる。
【００５６】
また、上述した実施の形態１及び２では、推定処理Ｓ２００又は情報提示処理Ｓ３００の都度、パターンＤＢ３３０に格納された全パターンを、定常時のパターンと非定常時のパターンとに分類する構成について述べたが、これに限定されるものではない。予めパターンＤＢ３３０に格納された全パターンを、定常時のパターンと非定常時のパターンとに分類しておき、パターンＤＢ３３０に格納されているパターン毎に、定常時又は非定常時を識別するための情報を対応付けておくこともできる。この場合、推定処理Ｓ２００又は情報提示処理Ｓ３００において、定常時のパターンと非定常時のパターンとを分類する処理を省くことができる。
【００５７】
また、上述した実施の形態１及び２では、同一のクラスタに属する複数の時間変動の重心ベクトルを算出し、これを時間変動のパターンとして決定する構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、パターンのテンプレートを複数用意し、同一のクラスタに属する複数の時間変動に最も類似するテンプレートを特定し、これを時間変動のパターンとして決定するなど、他の方法によって複数の時間変動に共通の特徴を示すパターンを決定してもよい。
【００５８】
また、上述した実施の形態では、単一のコンピュータ２００によってプラント状況情報提示プログラム３１０のすべての処理が実行される構成について述べたが、本発明はこれに限定されるものではなく、プラント状況情報提示プログラム３１０と同様の処理を、複数の装置（コンピュータ）により分散して実行する分散システムとすることも可能である。例えば、実施の形態１では、プラント状況情報提示システムが学習装置と推定装置とを含み、学習装置によって学習処理Ｓ１００を実行し、推定装置によって推定処理Ｓ２００を実行する構成とすることができ、実施の形態２では、プラント状況情報提示システムが学習装置と情報提示装置とを含み、学習装置によって学習処理Ｓ１００を実行し、情報提示装置によって情報提示処理Ｓ３００を実行する構成とすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明のプラント状況情報提示システム及びプラント状況情報提示方法は、プラントの状態を計測する複数のセンサによる計測値に基づいてプラントの操業状況に関する情報を提示するプラント状況情報提示システム及びプラント状況情報提示方法等として有用である。
【符号の説明】
【００６０】
１０  高炉
１１ａ，１１ｂ  温度センサ
１２ａ，１２ｂ  圧力センサ
１００  プラント状況情報提示システム
２００  コンピュータ
３００  本体
３０１  ＣＰＵ
３０３  ＲＡＭ
３０５  ハードディスク
３１０  プラント状況情報提示プログラム
３２０  過去実績データベース
３３０  パターンデータベース
３４０  計測値データベース
５００  表示部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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