(57)【要約】  例えば蒸気発生器のような、連続プロセスのコンポーネントにおける異常検知のための方法及び装置。例えば改良型パターン認識のような、モデル化手法を用いて、プロセスのモデルが構築され、このモデルは、プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成するために使用される。一つまたはそれ以上のパラメータについての前記予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定するために、統計学的プロセス・コントロール方法が使用される。ルール・セットが、連続プロセスのコンポーネントにおける実際の異常または異常の可能性を示すために使用される。
2007509395.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続プロセスのコンポーネントにおける異常を検知するための方法であって：
前記連続プロセスのモデルを構築し；
このモデルを使用して、前記連続プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成し；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて前記モデルにより予測された値を、前記運転パラメータについての対応する実測値と比較し；
統計学的プロセス・コントロールの手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否について決定する；
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
更に下記のステップを備えた請求項１に記載の方法：
前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、所定のＳＰＣパターン・テストに適合するか否かについて決定する。
【請求項３】
下記特徴を備えた請求項１に記載の方法：
前記モデルは、改良型パターン認識経験的モデル、ファースト・プリンシプルズ・モデル、または、ニューラル・ネットワーク経験的モデルの中から選択されるいずれかのモデルである。
【請求項４】
更に下記のステップを備えた請求項３に記載の方法：
前記ＡＰＲ経験的モデルの中で、モデル・フィット・パラメータを、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違から計算する。
【請求項５】
下記特徴を備えた請求項１に記載の方法：
前記連続プロセスの前記所定数の運転パラメータの数は、前記連続プロセスに依存している。
【請求項６】
下記特徴を備えた請求項１に記載の方法：
前記連続プロセスの前記所定数の運転パラメータの数は、約５０から約１００までの間である。
【請求項７】
更に下記のステップを備えた請求項１に記載の方法：
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記運転パラメータについての前記予測値と前記運転パラメータについての前記実測値の間の相違を決定する。
【請求項８】
下記特徴を備えた請求項５に記載の方法：
前記連続プロセスは、ボイラ／タービン発電サイクルの水／蒸気サイドであって、前記所定数の運転パラメータは、補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量を含んでいる。
【請求項９】
下記特徴を備えた請求項７に記載の方法：
前記所定の運転パラメータの中から選択されたパラメータについての前記相違は、それぞれ、対応する３シグマ・リミットと比較される。
【請求項１０】
下記特徴を備えた請求項７に記載の方法：
前記連続プロセスは、ボイラ／タービン発電サイクルの水／蒸気サイドであり、
前記所定数の運転パラメータは、補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量を含み、
前記方法は、更に、前記補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量の運転パラメータについての前記相違のそれぞれについて偏差を、前記運転パラメータのそれぞれに対応する３シグマ・リミットに対して決定することを含む。
【請求項１１】
更に下記のステップを備えた請求項１０に記載の方法： 
前記補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量の運転パラメータの中のいずれか二つについての前記偏差が、所定の期間の間、正で且つ統計学的に大きいときに、前記連続プロセスの中のボイラのチューブ内での大きなリークを表示し；
前記補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量の運転パラメータの中のいずれか二つについての前記偏差が、所定の期間の間、僅かに正のときに、小さなリークを表示する。
【請求項１２】
更に下記のステップを備えた請求項１０に記載の方法：
前記相違の全てから、前記モデルが前記連続プロセスにどの程度良くフィットしているかについて示すパラメータを決定し；
前記補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量の運転パラメータのそれぞれについての前記偏差を、対応する所定のパターンに従って解析し；
前記偏差の内のいずれか一つが、補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量の運転パラメータの前記対応する所定のパターンに適合し、且つ、前記モデル・フィットを示す前記パラメータが、所定の期間の間所定の値よりも小さいときに、前記ボイラのチューブの中でリークが生じているかも知れないことを表示する。
【請求項１３】
プロセス・プラントであって、そのプラントの中で稼動している連続プロセスのコンポーネントにおける異常を検知するためのコンピュータ装置を備えており、このコンピュータ装置が下記の処理を行うように構成されているプロセス・プラント：
前記連続プロセスのモデルを構築し；
このモデルを用いて、前記連続プロセス所定数の運転パラメータについての予測値を生成し；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて前記モデルにより予測された値を、前記運転パラメータについての対応する実測値と比較し；
統計学的プロセス・コントロールの手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定する。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプロセス・プラントであって、前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、所定のＳＰＣパターン・テストに適合するか否かについて決定する。
【請求項１５】
請求項１３に記載のプロセス・プラントであって、前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記運転パラメータについての前記予測値と前記運転パラメータについての前記実測値の間の相違を決定する。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプロセス・プラントであって、前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定の運転パラメータの中から選択されたパラメータについての前記相違を、対応する３シグマ・リミットと比較する。
【請求項１７】
下記特徴を備えた請求項１６に記載のプロセス・プラント：
前記連続プロセスは、ボイラ／タービン発電サイクルの水／蒸気サイドであり、
前記所定数の運転パラメータは、補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量を含み、
前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記補給水流量、供給水流量、及び凝縮水流量の運転パラメータについての前記相違のそれぞれについての偏差を、前記運転パラメータのそれぞれに対応する３シグマ・リミットに対して決定する。
【請求項１８】
プロセス・プラントであって、一つまたはそれ以上のコンポーネントを有する連続プロセスと、この連続プロセスの前記一つまたはそれ以上のコンポーネントの中での異常を検知するためのコンピュータ装置とを備えており、このコンピュータ装置が下記の処理を行うように構成されているプロセス・プラント：
前記連続プロセスのモデルを構築し；
前記モデルを用いて、前記連続プロセス所定数の運転パラメータについての予測値を生成し；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記モデルにより予測された値を、前記運転パラメータについての対応する実測値と比較し；
統計学的プロセス・コントロールの手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定する。
【請求項１９】
請求項１８に記載のプロセス・プラントであって、前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、所定のＳＰＣパターン・テストに適合するか否かについて決定する。
【請求項２０】
請求項１８に記載のプロセス・プラントであって、前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記運転パラメータについての前記予測値と前記運転パラメータについての前記実測値の間の相違を決定する。
【請求項２１】
請求項２０に記載のプロセス・プラントであって、前記コンピュータ装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定の運転パラメータの中から選択されたパラメータについての前記相違を、対応する３シグマ・リミットと比較する。
【請求項２２】
コンピュータで読み込み可能な媒体であって、プロセス・プラントの中で稼動している連続プロセスのコンポーネントにおける異常を検知するための方法を実行するための命令を有しており、この命令が下記のステップを有している媒体：
前記連続プロセスのモデルを構築し；
前記モデルを用いて、前記連続プロセス所定数の運転パラメータについての予測値を生成し；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記モデルにより予測された値を、前記運転パラメータについての対応する実測値と比較し；
統計学的プロセス・コントロールの手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否について決定する。
【請求項２３】
請求項２２に記載のコンピュータで読み込み可能な媒体であって、前記命令は、更に下記のステップを有している：
前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、所定のＳＰＣパターン・テストに適合するか否かについて決定する。
【請求項２４】
請求項２２に記載のコンピュータで読み込み可能な媒体であって、前記命令は、更に下記のステップを有している：
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記運転パラメータについての前記予測値と前記運転パラメータについての前記実測値の間の相違を決定する。
【請求項２５】
請求項２４に記載のコンピュータで読み込み可能な媒体であって、前記命令は、更に下記のステップを有している：
前記所定の運転パラメータの中から選択されたパラメータについての前記相違を、対応する３シグマ・リミットと比較する。
【請求項２６】
下記の処理を行うように構成されている処理装置を備えた装置：
連続プロセスのモデルを構築し；
このモデルを用いて、前記連続プロセス所定数の運転パラメータについての予測値を生成し；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて前記モデルにより予測された値を、前記運転パラメータについての対応する実測値と比較し；
統計学的プロセス・コントロールの手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定する。
【請求項２７】
請求項２６に記載の装置であって、前記処理装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての前記予測値と実測値の間の相違が、所定のＳＰＣパターン・テストに適合するか否かについて決定する。
【請求項２８】
請求項２６に記載の装置であって、前記処理装置はまた、下記の処理を行うように構成されている：
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、前記運転パラメータについての前記予測値と前記運転パラメータについての前記実測値の間の相違を決定する。
【請求項２９】
請求項２８に記載のコンピュータで読み込み可能な媒体であって、前記命令は、更に下記のステップを有している：
前記所定の運転パラメータの中から選択されたパラメータについての前記相違を、対応する３シグマ・リミットと比較する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、米国仮特許出願第６０／５１１，９９８号（２００３年１０月１６日出願；タイトル“A method For Detecting Leaks In Tubes Of Steam Boilers”）の優先権を主張し、その内容は、全体として依拠され且つリファレンスとしてここに組み込まれ、且つ、米国特許法３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．第１１９（ｅ）による優先権の利益がここに主張される。
【０００２】
この発明は、例えば蒸気発生器のような、連続プロセスに係り、特に、連続プロセスのコンポーネントにおける異常の検知に係る。
【背景技術】
【０００３】
例えば蒸気発生器プロセスのような、連続プロセス・システムは、多くのコンポーネントを有している。蒸気発生器システムは、ボイラを含み、そのボイラは、中を水が流れるチューブを有している。時が経つにつれて、熱、圧力及び磨耗のため、ボイラ・チューブで最終的にリークが始まる（即ち、“リーク・イベント”の開始）。ボイラ・チューブで、リークが始まると、そのリークにより流出した水からフラッシュ・オーバーした蒸気が、ボイラの周囲の環境に中に失われる。
【０００４】
一般的に、チューブ・リーク・イベントの開始時には、リークした水／蒸気の量は少ない。しかしながら、もしチューブが修理されなければ、そのリークは成長し続ける。即ち、チューブのリーク速度は、時間の経過に伴い増大し、最終的にはチューブが破壊する。更に、一つのチューブにおける破壊は、隣接するチューブにダメージを与え、その結果、巨大な全体的なリークまでに到る。このようにして、一旦、破壊が起こると、そのボイラを運転している施設は、直ちにボイラを停止させることを強いられる。
【０００５】
ボイラ・チューブの破損は、化石燃料発電プラントにおける緊急停止の主要な原因である。例えば、米国内だけで毎年約４１，０００件のチューブの破損が起きている。これらの故障に起因するコストは、非常に高価であって、施設にとって年間５０億ドルを超えている［Lind, M. H.“ボイラ・チューブのリーク検知システム，”Proceedings of the Third EPRI Incipient-Failure Detection Conference，ＥＰＲＩ  ＣＳ−５３９５，１９８７年３月］。
【０００６】
そのような緊急停止の発生を減らすために、早期にボイラ・チューブのリークを検知することが大いに望まれている。早期にボイラ・チューブのリークを検知することにより、施設は、都合の良い時に修理の日程を定めることができるようになり、もっと後に緊急停止を行わざるを得ないような事態が無くなる。これに加えて、検知が早まれば早まる程、隣接するチューブに与えるダメージを抑える機会が増大する。
【０００７】
ボイラ・チューブのリークの早期の検知の結果として生ずる付加的な節約は、例えば次のような項目から得られる：
１）  ヒート・レイト低下の期間がより短くなる；
２）  リークによって引き起こされる付随的なダメージがより少なくなる；
３）  もし早期に検知されれば、リーク自体が比較的小さなもので抑えられる可能性が高まる。
【０００８】
ボイラ・チューブのリークを検知するため、先行文献に様々な方法が記載されている。米国特許第６，５６７，７９５号及び６，１９２，３５２号には、ニューラル・ネットワーク及びファジー演算を使用する方法が記載されている。米国特許第５，８４７，２６６号及び５，３６３，６９３号には、入力／出力の比較使用する方法が記載されている。米国特許第４，９６０，０７９号及び４，６４０，１２１号には、音響学的方法が記載されている。先行文献の方法の何れもが、モデル忠実度の低さ、異常に対する許容度についての不適切さのために、うまく使用することができない。例えば、音響学的方法では、リークする水から発生するノイズを検知しているが、この方法は、発電所内に存在している騒音の多い環境と競わなければならない。従って、先行文献の手法を使用すると、その結果は、虚偽のアラームが数多く発生するか、あるいは、真のチューブのリークが検知されないかのいずれかとなる。
【特許文献１】米国特許第６，５６７，７９５号明細書
【特許文献２】米国特許第６，１９２，３５２号明細書
【特許文献３】米国特許第５，８４７，２６６号明細書
【特許文献４】米国特許第５，３６３，６９３号明細書
【特許文献５】米国特許第４，９６０，０７９号明細書
【特許文献６】米国特許第４，６４０，１２１号明細書
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
連続プロセスのコンポーネントにおける異常を検知するための方法であって、この方法は、次のステップを有している：
連続プロセスのモデルを構築する；
このモデルを使用して、連続プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成する；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、モデルにより予測された値を、運転パラメータについての対応する実測値と比較する；
統計学的プロセス・コントロール（ＳＰＣ）の手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否について決定する。
【００１０】
プロセス・プラントであって、このプラントは、プラントの中で稼動している連続プロセスのコンポーネントにおける異常を検知するためのコンピュータ装置を有している。このコンピュータ装置は、下記の処理を行うように構成されている：
連続プロセスのモデルを構築する；
このモデルを使用して、連続プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成する；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、モデルにより予測された値を、運転パラメータについての対応する実測値と比較する；
統計学的プロセス・コントロール（ＳＰＣ）の手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての、予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否について決定する。
【００１１】
連続プロセスを有するプロセス・プラントであって、一つまたはそれ以上のコンポーネントと、連続プロセスの一つまたはそれ以上のコンポーネントにおける異常を検知するためのコンピュータ装置とを備え、このコンピュータ装置は、下記の処理を行うように構成されている：
連続プロセスのモデルを構築する；
このモデルを使用して、連続プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成する；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、モデルにより予測された値を、運転パラメータについての対応する実測値と比較する；
統計学的プロセス・コントロール（ＳＰＣ）の手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての、予測値と実測値の間の相違が設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定する。
【００１２】
コンピュータで読み込み可能な媒体であって、プロセス・プラントの中で稼動している連続プロセスのコンポーネントにおける異常を検知するための方法を実行するための命令を有しており、この命令は、下記のステップを有している：
連続プロセスのモデルを構築する；
このモデルを使用して、連続プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成する；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、モデルにより予測された値を、運転パラメータについての対応する実測値と比較する；
統計学的プロセス・コントロール（ＳＰＣ）の手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上についての、予測値と実測値の間の相違が、設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定する。
【００１３】
処理装置を有する装置であって、前記処理装置は、下記の処理を行うように構成されている：
連続プロセスのモデルを構築する；
このモデルを使用して、連続プロセスの所定数の運転パラメータについての予測値を生成する；
前記所定数の運転パラメータのそれぞれについて、モデルにより予測された値を、運転パラメータについての対応する実測値と比較する；
統計学的プロセス・コントロール（ＳＰＣ）の手法を用いて、前記所定数の運転パラメータの内の一つまたはそれ以上について、予測値と実測値の間の相違が設定された統計学的限界を超えているか否かについて決定する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１には、ボイラ／タービン発電サイクルの水／蒸気サイドのプロセス１００の概略図が示されている。当業者に良く知られているように、この水／蒸気サイドのプロセス１００は、下記を含んでいる：蒸気発生器１０２、高圧タービン１０４、中圧タービン１０６、低圧タービン１０８、発電機１１０、補給水タンク１１２、凝縮器１１４、低圧供給水ヒータ１１６、中圧供給水ヒータ１１８、脱気装置供給水ヒータ１２０、高圧供給水ヒータ１２２、凝縮水ポンプ１２４、及びボイラ供給ポンプ１２６。
【００１５】
なお、図１の中には、低圧供給水ヒータ１１６、中圧供給水ヒータ１１８、及び高圧供給水ヒータ１２２が、それぞれ一つのみしか示されていないが、通常、複数のヒータ１１６、１１８及び１２２が存在している。図１では、例を分り良くするためにヒータが各一つ示されていることを理解すべきである。また、一部のプラントにおいては、ヒータ１１８は、ヒータ１２２とボイラ供給ポンプ１２６の間に配置されることも理解すべきである。
【００１６】
また、プロセス１００対応して幾つかのタイプのセンサがある。それらは、例えば、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、及び電力またはその他のセンサである。これらのセンサの内の一つまたはそれ以上は、プロセス１００中の測定位置１から２４までに存在する。図１ａの表は、上記の位置１から２４までのそれぞれにあるセンサを示している。
【００１７】
プロセス１００において、蒸気発生器１０２は高圧蒸気を生成する。この高圧蒸気は、メイン蒸気スプレイにより増大され、高圧タービン１０４に導入される。高圧タービン１０４からの膨張された蒸気は、蒸気発生器１０２に戻され、そこで再加熱される。この再加熱された蒸気は、再加熱スプレイにより増大され、中圧タービン１０６に導入され、それから、中圧タービン１０６を通って、低圧タービン１０８に導入される。低圧タービン１０８からの蒸気は、凝縮器１１４に導入され、そこで凝縮されて水になる。付加的な水は、補給水タンク１１２から凝縮器１１４の中に入る。
【００１８】
凝縮器１１４からの水は、凝縮水ポンプ１２４の中を流れ、低圧供給水ヒータ１１６の中に入る。低圧タービン１０８からの抽出蒸気はまた、ヒータ１１６の中に導入される。低圧供給水ヒータ１１６からの加熱された水は、中圧供給水ヒータ１１８の中に導入され、中圧供給水ヒータ１１８はまた、中圧タービン１０６からの抽出蒸気も受け取る。中圧供給水ヒータ１１８からの加熱された水は、脱気装置供給水ヒータ１２０に導入され、このヒータはまた、高圧タービン１０４からの水も受け取る。脱気装置供給水ヒータ１２０からの加熱された水は、ボイラ供給ポンプ１２６の中を流れ、高圧供給水ヒータ１２２の中に入る。このヒータ１２２はまた、高圧タービン１０４からの水も受け取る。ヒータ１２２からの加熱された水は、蒸気発生器１０２に流れる。
【００１９】
本発明は、このプロセス内のチューブのリークを検知するために、プロセス１００の水／蒸気サイドの定常状態予測モデルを使用する。例えばプロセス１００のような行儀の良いシステムのためのモデルを構築するために、数多くの方法が知られている。これらの方法の内の幾つかは以下の通りである：
１．ファースト・プリンシプルズ・モデル（First principles models）：
このモデルは、うまく機能するが、構築するために大きな費用が掛かり、且つ実在する磨耗及び破損状態に合わせて較正するために時間が掛かる。更にまた、このモデルは、センサのドリフトまたはセンサの故障の場合に、うまく機能しない；
２．ニューラル・ネットワーク経験的モデル（Neural network empirical models）：
このモデルは、現在の磨耗及び破損状態を自動的に織り込むので、ファースト・プリンシプルズ・モデルの改良版に当っている。しかしながら、その構築のために非常に時間が掛かり、次に生じるセンサのドリフト、故障、あるいはトレーニングの範囲から完全に外れた入力セットの場合に、うまく機能しない；
３．改良型パターン認識経験的モデル（Advanced Pattern Recognition empirical models）：
このモデルもまた、現在の磨耗及び破損状態を自動的に織り込む。このモデルは、構築に時間が掛からず容易であると言う更なる優位性を有している。そして、複数のセンサの故障またはドリフト場合にも、うまく機能する。
【００２０】
この改良型パターン認識（ＡＰＲ：Advanced Pattern Recognition）手法は、以下において説明するように、本発明の実施形態の一つにおいて、プロセス１００のモデルを構築するために使用される。但し、理解すべきことは、上記の他の方法を含む（但し、それらのみに限定されない）他の手法もまた、本発明とともに使用して、モデルを構築するために使用することが可能である。図２との関係で、以下において詳細に説明するように、ＡＰＲモデルが構築された後、それは、リアル・タイムで展開される。このＡＰＲモデルを生成するために使用することができるソフトウェア製品の一つ例は、この出願のために最先の日付でクレイムされた出願日を持つ本発明の譲受人から入手可能である。
【００２１】
このＡＰＲモデルは、プロセス１００の約５０から約１００までの間の測定パラメータを使用することができる。特定のＡＰＲモデルで使用される測定されるプロセス・パラメータの正確な数は、そのプラント（例えば、供給水ヒータの数、及びタービン抽出ポイントの数）、及びそのプラントで使用可能な計測設備の関数である。もし、それらのプロセス・パラメータの一部を得ることができない場合には、モデル忠実度が若干低下することになるが、それでも、本発明はリークを検知することが可能である。但し、非常に小さなリークの検知が困難になるか、あるいは、そのやり方によりリークが検知されたとの表示が誤りであることがある。即ち、“虚偽アラーム”を発生することがある。
【００２２】
次に、図２を用いて説明する。図２には、プロセス１００のＡＰＲモデル２００のリアル・タイム展開（real time deployment）が示されている。このＡＰＲモデル２００の入力は、約５０から約２００までの測定パラメータであり、その内の３つが図２の中に示されている。それらは、“補給水流量”２０２、“供給水流量”２０４、及び“凝縮水流量”２０６であり、その他は、図２の中で“他のセンサ”２０８として示されている。パラメータ２０２、２０４、２０６及び２０８の現在の値を読むことにより、このＡＰＲモデル２００は、これらの入力パラメータのそれぞれについて予測値（または、モデルによる予測値）を生成する。
【００２３】
これらのパラメータ２０２、２０４、２０６、２０８のそれぞれについての予測値は、実測値と比較され、二つの値の間の相違（“デルタ”と呼ばれている）が決定される。例を分り良くするために、図２には、補給水流量２０２パラメータについての予測値と実測値の間のデルタの計算２１０のみが示されている。このデルタが正の値を有しているとき、実測値が予測値より大きい。
【００２４】
図２の中でブロック２１２により示されているように、統計学的プロセス・コントロール（ＳＰＣ）の手法を、単一ポイントまたはポイントのグループについて、“正常”な動きを“非正常”な動きから識別するために使用することができる。例を分り良くするために、図２には、補給水流量２０２パラメータについての予測値と実測値の間のデルタに対応するＳＰＣブロック２１２のみが示されている。ボイラ・チューブのリークのケースでは、大きなリークが発生した直後に、補給水２０２、凝縮水流量２０４、及び供給水流量２０６についてのデルタ“非正常”になると想像される。従って、ＳＰＣツールは、標準偏差を計算し、それが設定された統計学的限界を超えているかどうかテストするために用いられる。
【００２５】
ＡＰＲ経験的モデルとの組み合わせによるＳＰＣ手法の使用は、大半のシステムの運転状態の下で、プラントのオペレータに対してチューブ・リークの発生についてのアラームを発することになる。大半の装置では、少なくとも一日毎のベースで、そして恐らくはもっと多い頻度で、負荷が周期的に変動する。このようにして、負荷及び他の過渡的現象（例えば、コール・パルヴァライザのトリップ）の間に、デルタの値が、統計学的リミットを超える程大きなものになることがある。しかしながら、持続時間（persistence time）ファクターを上記リミットに付け加えることが可能であり、それによって、デルタの値が、設定された期間の間連続して、正の方向に統計学的に大きくならない限り、アラームが発せられないようにすることができる。これにより、過渡的現象の影響を受けることを回避することができる。
【００２６】
上記のように、統計学的リミットについてのテストは、プラント オペレータに対して比較的大きなリークの発生についてのアラームを発することになるが、大半のリークは、小規模な状態で始まり、時間が経過するに従い次第に大きくなる。比較的小さなリークを発見するため、本発明の手法では、図２のブロック２１４で示されているようなＳＰＣデータ・パターン・テストをデルタの値に対して適用することができる。例を分り良くするために、図２の中には、補給水流量２０２パラメータについての予測値と実測値の間のデルタのＳＰＣデータ・パターン・テストのためのブロック２１４のみが示されている。
【００２７】
このデルタの値を、インダストリー・アクセプテッド・パターン（industry-accepted patterns）に従って、データ・パターンについてテストすることができる。上記のパターンは、良く知られ且つ受け入れられたスタンダード・テスト（最初にウエスタン・エレクトリック社（Western Electric）により開発された）でも良いし、および／または、本発明ともに使用するために特別に開発されたパターンでも、あるいは、インダストリー・スタンダード・パターンと特別に開発されたパターンの任意の組み合わせであっても良い。それらのパターンはブロック２１４の中に蓄えられる。
【００２８】
広く受け入れられているパターン・テストが数多く存在するが、ここで問題になるのは、一列に並んだ“ｎ”点の内の一つ、または、正の値を有する“ｍ”点の中からの“ｎ”である。上記の“ｎ”及び“ｍ”の値は、一般的に、上記の全体的な持続時間及び計算を実行する周期に基づいて設定される。デルタの値の増加傾向が持続するもの（例えば、一列に並んだ６点中の５つが増大しているもの）に対して、他のパターン・テストを、実行することができる。
【００２９】
チューブ・リークの存在を決定する際に重要な他のパラメータは、全体としての、ＡＰＲモデル２００の適合性の良否である。約５０から約２００までのデルタの値の全てが、“モデル・フィット”パラメータを計算する際にＡＰＲモデル２００により使用される。この“モデル・フィット”パラメータは、０．００００から１．００００までの間にある。モデル・フィット・パラメータを計算するためにＡＰＲモデル２００で使用される手法は、ＡＰＲモデル２００を作るために使用されるソフトウェアの発売元により異なっている。
【００３０】
１．００００のモデル・フィット・パラメータは、完全なモデルを表わしており、即ち、約５０から約２００までの予測出力の全てが、それらの対応する入力値に正確に一致し、従って全てのデルタが０．０００００に等しいことを表わしている。０．００００のモデル・フィット・パラメータは、極めて不完全なモデルを表わしており、即ち、個々の出力のいずれもが、実際に測定されたパラメータに統計学的に近くないことを表わしている。実際には、良いモデル・フィット・パラメータは、多くの場合、約０．９７の値を有している。
【００３１】
チューブ・リーク（または、他の重大なプラント異常）が発生したとき、モデルの一致度が全体的に低下する。その理由は、多くの測定パラメータが影響を受けるからである。一部の信号、例えば３つの流量信号（補給水流量２０２、供給水流量２０４、及び凝縮水流量２０６）が大きく変化し、他の信号、例えばＦＷ圧力、不透明度（opacity）、ＮＯＸ、その他は、それ程変化しない。この一致度の低下により、全体的なモデル・フィット・パラメータが、非常に短い期間、例えば０．９４以下の値に低下する。また、統計学的テストをこのモデル・フィット・パラメータに適用することが可能であり、その統計学的テストの結果を、以下に示す異常ルール・セットの中で使用することができる。
【００３２】
中でも重要なものは、補給水流量２０２、合計供給水流量２０４、及び凝縮水流量２０６パラメータについてのデルタである。もし、ボイラ・チューブ・リークが発生している場合には、当業者であれば、これらの３つのパラメータのそれぞれの実際の値が、それらの個々のモデルの予測値よりも大きくなることを予測するであろう。このようにして、本発明の方法では、これらの３つのデルタのそれぞれをそれらの個々の３シグマ・リミットと比較し、偏差が正で且つ統計学的に大きいかどうか決定する。例を分り良くするために、図２には、補給水流量２０２パラメータについてのデルタの比較２２４のみが示されている。もし、これらの３つのパラメータ２０２、２０４、２０６の内のいずれか二つが、過渡的な現象の影響を取り除くために十分な期間、これらの統計学的に大きいリミットを超えていたら、大きなボイラ・リークであることを示している。
【００３３】
上記の特定の期間は、発電ユニットに固有の値であり、蒸気発生器、計測設備、及び計測設備の取り付け位置を含む数個のファクターに依存している。本発明を使用するに当って、上記の期間は、負荷の過渡的変化及び他のプラント障害に起因する虚偽または邪魔なアラームの数が、プラントの運転員が容認しうると考えられる程度に調整される。
【００３４】
また、もし、これらのパラメータ２０２、２０４、２０６についての３つのデルタの内の２つに関して、その値が僅かに正の（即ち、実際の値が予測値より大きい）期間が継続した場合には、比較的小さなリークが発生している可能性が有る。最後に、もし、これらのパラメータ２０２、２０４、２０６についてのデルタの内の一つが、これらのパターン一つに一致し、且つ、モデル・フィット・パラメータが、所定の期間の間、所定の値よりも小さい場合には、これは、リークが発生しているかもしれないことを示している。
【００３５】
上記のテストの全てが、ソフトウェアの中のリーク検知ルール・セット２２０に具体化され、もしそれが当てはまるときに、そのルール・セットが適切なアラームまたはメッセージを発する。
【００３６】
そのようなルールを開発することは、十分に当業者の能力の範囲内ではあるが、そのようなチューブ・リークのルールの一つの例は、下記の通りである：
もし、“ｔ”分の間、モデル・フィット・デルタが“ａ”より大きいか、あるいは、下記の何れかの時には、
補給水流量のデルタが“＋ｂ”より大きく、且つ、供給水流量のデルタが“＋ｃ”より大きい；または、
補給水流量のデルタが“＋ｂ”より大きく、且つ、凝縮水流量のデルタが“＋ｄ”より大きい；または、
供給水流量のデルタが“＋ｃ”より大きく、且つ、凝縮水流量のデルタが“＋ｄ”より大きい；
大きなボイラ・チューブ・リークが発生している可能性がある。
【００３７】
但し、ａ，ｂ，ｃ及びｄは、対応するパラメータに対するファジー領域（fuzzy ranges）である。ファジー領域を使用することは、“If-Then”スタイルのルールを組み込む場合の共通的な手法である。エンジニアリング・ユニットにおける、特定のファジー領域（例えば、各パラメータａ，ｂ，ｃ及びｄについてのｌｂｓ／ｈｒ）は、各連続プロセスに対して異っている。ａ，ｂ，ｃ及びｄに対する値がファジー領域なので、各ルールによる結果では、恐らくあるいは確かに、結論が真となる。例えば、本発明の出力は、大きなボイラ・チューブ・リークが存在することが６８％の確立で確かであるということになり、これに対して同時に、他のルールは、小さなボイラ・チューブのリークが存在することが９５％の確立で確かであるという出力を有することになる。
【００３８】
同様に、他の良く理解された異常も、本発明の手法を使用することにより発見することができる、即ち、同じＡＰＲプロセス・モデル２００を使用し、対象となる測定パラメータ及びデルタを異るものにして発見することができる。これらの他の異常の一つの例は、供給水ヒータの内側でのチューブのリークである。これは、ヒータ・ドレイン、ヒータ入口、及びヒータ出口温度を使用し、供給水ヒータ・チューブのリークのルール・セット２２２を使用して、検知することができる。これらの他の異常の他の例は、供給水ヒータのドレイン・クーラに入って来る蒸気である。これは、同じ３つのパラメータ、即ち、ヒータ・ドレイン、ヒータ入口、及びヒータ出口温度を使用し、供給水ヒータ・チューブのリークのルール・セット２２２とは異なるルール・セットを用いて、検知することができる。
【００３９】
プロセス１００の中で、ルール・セットがまだ定められていない事象が有っても良い。タイマ２１６及びデルタ２１８が、図２の中に示されているが、これらは、それらの事象についてのアラームを発生するために使用される。
【００４０】
本発明は、蒸気発生プロセスのみに限定されない。本発明は、他の連続プロセスにおける他の良く理解された異常に対して適用することができる。例えば、ガスコンプレッサ内での過度のシール磨耗は、最終的にはコンプレッサの故障に到るものであるが、そのプロセスのＡＰＲモデル及びシール磨耗のルール・セットから検知することができる。
【００４１】
プロセス１００の経験的モデル２００を構築する際の第一ステップは、約１００のトランスミッタについて、約３０日間の運転をカバーするプラント・ヒストリアン（plant historian）から、正常運転データを集めることである。これらの日々は、そのモデル２００に可能な限り広い正常運転のスペクトラム（例えば、異なる負荷、異なる周囲状態、運転中の付属設備の数の相違、その他）を与えるように選択することができる。モデル２００が定常状態モデルなので、データは、クロック／カレンダーの順序に並んでいる必要がない。データ収集の周期は、５分毎から１５分毎まで中の何れであっても良い。同時に、同じデータ・タグをカバーするヒストリカル・データの第二のセットは、異なるカレンダー・デイトから集めるべきであり、それにより、モデル２００が構築された後で、そのモデル２００を確証することが可能になる。
【００４２】
ここで説明された実施形態の中で使用されるＡＰＲモデル生成ソフトウェアは、オプティマイズ・オン・ターゲット（OptimizeIT On-Target）ソフトウェアである。このソフトウェアは、分散コントロール・システム（ＤＣＳ：distributed control system）またはヒストリアン（historian）のブランドの何れにも結合可能であり、生データをレヴューするためのツールを含み、且つ、欠落データまたは明らかな異常値を有するレコードを素早く廃棄する。注意すべきことは、正常な偏移（excursions）及び運転モード（例えば、ＨＰＦＷヒータが使用されていないモード）をカバーするレコードを保持することであり、且つその一方で、非正常な偏移（例えば、強制ドラフト・ファンのトリップに起因する負荷のランバック）をカバーするレコード取り除くことである。通常、ユニット負荷の３０％を下回るデータは無視される。
【００４３】
第二のステップは、重複（あるいは、非常に良く似た）レコードを取り除くことである。また、このＡＰＲモデル生成ソフトウェアは、この実施形態の中で使用されているＡＰＲモデル生成ソフトウェアと同様に、そのようなレコードの除去を容易にするためのツールを含んでいるべきである。このようにすれば、数千のデータ・レコードを、数秒間の内に５００未満のレコードに削減することができる。
【００４４】
第三のステップは、トレーニング・セットから、即ち集められた正常な運転データから、モデル２００を構築することである。改良型パターン認識手法の特徴は、今日の世代のＰＣがこのタスクを３０秒未満の時間で実行することを可能にする。この時間は、例えばニューラル・ネットワークまたは多重非線形回帰などのような、他のいかなる手法と比べても、大幅に短い。
【００４５】
第四のステップは、第一のステップの間に集められた、第二の即ち確証用のデータ・セットについての値を、このモデルを使用して予測することによって、このモデル２００を確証することである。ここに記載された実施形態については、上記の確証用のデータ・セットは実際のプラント・データであって、約３週間分のデータを含み、且つ、レコードの中の３週間分のデータの中のある時間に開始し、確認されているボイラ・チューブのリークの発生を含んでいる。
【００４６】
図３の中に示されているように、３週間の中の選択された２日半の期間において、予測値４００とＭＷ負荷についての実際のデータ４０２は、良く一致している。同じことが、他の全ての日々に対して、及び、このモデルの中の大半の他のパラメータに対して、当てはまっている。
【００４７】
しかしながら、同じ２日半の期間（図４）における補給水のケースでは、カーソル位置（レコード番号９９４）で、実際の値４０４が予測４０６を連続的に上回り始めている。
【００４８】
この状況の影響をより良く視覚化するために、全ての変数についてのデルタを、３週間の全期間に渡って加算することができる。大半のパラメータについて、この累積された差異はゼロの近くでさまようであろう。図５に示されているように、このことは、補給水（トレース４０８）と供給水流量（トレース４１０）の双方に対しては、レコード９９４までに対してのみ当てはまる。その後、これらのパラメータの双方についての実際の値は連続的に予測値を上回り、このことは、ボイラ・チューブのリークを示している。これらの線の勾配はリークの大きさにある程度比例する。
【００４９】
本発明の統計学的プロセス・コントロールのアスペクトを実行するため、市販のアドヴァイズ・オプチマックス・パフォーマンス（AdviseIT Optimax Performance）ソフトウェア・パッケージが、主として、オン・ターゲット改良型パターン認識（On-Target Advanced Pattern Recognition）ソフトウェアとの間のタイトな統合のために選択される。上記のソフトウェア・パッケージは、この出願のために最先の日付でクレイムされた出願日を持つ本発明の譲受人から入手可能である。
【００５０】
適切な持続レベルを有するアラーム・リミットが、大きなリーク検知するために、補給水、供給水流量、及び凝縮水流量のデルタについて選択される。先に述べたデータ・パターン・テストが、同じ変数に対して使用される。オプチマックス・パフォーマンス（Optimax Performance）ソフトウェアはまた、リーク検知のためのトリガーを支配するルールを実行するためのツールを含んでいる。
【００５１】
本発明は、図６に示されているように、ソフトウェア・プログラムの形態で実施することが可能である。このソフトウェア・プログラムは、データ・ハイウエイ３０２及び分散コントロール・システム（ＤＣＳ）３０４によって、プロセス（例えば、図１のプロセス１００）に接続されたコンピュータ装置３００の中で実行される。このデータ・ハイウエイ３０２は、図１の測定位置１から２４までのセンサと情報を交換する能力を有している。コンピュータ装置３００は、例えば上記プログラムを実行可能なデスクトップＰＣのような、適切に構成されたデバイスである。プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭのような、適切なメディア上の一連の命令であっても良い。コンピュータ装置３００は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭを受入れるための良く知られたＣＤＲＷドライブのような、適切なデバイスを有し、それによって、プログラムがＣＤ−ＲＯＭから読み出され、実行のためにデバイス３００のロードされるように構成されている。そして、もし必要な場合には、プログラムは、デバイス３００の一部である、例えばハード・ドライブのような、記録メディアの中に蓄えられる。
【００５２】
本発明について、以上の実施形態の例を参照しながら、示し且つ説明した。しかしながら、他の形態、詳細部、及び実施形態を、以下のクレイムによって規定される本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、作り出すことが可能であることを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】図１は、ボイラ／タービン発電サイクルの水／蒸気サイドのプロセスの概略図である。
【図１ａ】図１ａは、図１の位置１から２４までのそれぞれにあるセンサを示す表である。
【図２】図２は、図１に示されたプロセスの改良型パターン認識モデルのリアル・タイム配置を示すブロック図である。
【図３】図３は、このモデルの中で使用される特定のパラメータについての、予測値と実際のデータの間の良い一致を示すプロットである。
【図４】図４は、補給水パラメータについての予測値と実際の値を示すプロットである。
【図５】図５は、このモデルの中で使用される補給水及び供給水流量パラメータについての一致の程度、従って実際の値の予測値からの偏差を示すプロットである。
【図６】図６は、本発明を実施するために使用することができるコンピュータ装置を含むシステムを示すブロック図である。
【図１】
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【図１ａ】
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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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【国際調査報告】
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