(57)【要約】  原油精製を評価して最適化するため、データベース中に保存された原油精製関連情報にアクセスするための方法及びシステムが提供される。ファジー探索エンジンは、それぞれに１以上のフィールドを有する原油精製関連データのレコードを保存するデータベースを探索する。ファジー探索エンジンは１以上の探索要求を受信するが、それぞれの探索要求は、１以上のフィールド中の一フィールドを指定する１以上の探索パラメーターと、目標値及び目標値に対する関係を指定する各探索パラメーターに対応した探索基準タイプとを含む探索基準を含んでいる。ファジー探索エンジンはさらに、それぞれの探索パラメーターについて、それぞれの探索パラメーターで指定されるフィールド中に保存されたデータでそれぞれの探索パラメーターに対応した探索基準タイプが満たされる度合を記述する１以上の連続変化関数に従って個々のレコードに関するメンバーシップ度の値を計算するためのアルゴリズムを含んでいる。ファジー探索エンジンはさらに、それぞれの探索パラメーターに関するメンバーシップ度の値を結合する関数に従って個々のレコードに関する近似度の値を計算するためのアルゴリズムを含んでいる。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原油精製を評価して最適化するため、１以上の目標値に類似した原油精製関連情報にアクセスするためのシステム（１００）であって、
複数の原油、原油スレート及び製油所作業条件の１以上に関するデータを集合的に保存する複数のレコードを含むと共に、各レコードがデータを保存する１以上のフィールドを有しているデータベース（１０２）、並びに
１以上の探索要求を受信して処理するため１以上のプロセッサーで実行するように構成されたプログラマブル命令を有すると共に、それぞれの探索要求が、１以上のフィールド中の一フィールドを指定する１以上の探索パラメーターと、目標値及び目標値に対する関係を指定する各探索パラメーターに対応した探索基準タイプとを含む探索基準を含んでいるファジー探索エンジン（１０４）であって、１以上の探索パラメーター中のそれぞれの探索パラメーターについて、それぞれの探索パラメーターで指定されるフィールド中に保存されたデータでそれぞれの探索パラメーターに対応した探索基準タイプが満たされる度合を記述する１以上の連続変化関数に従って複数のレコード中の個々のレコードに関するメンバーシップ度の値を計算するためのアルゴリズム、及びそれぞれの探索パラメーターに関するメンバーシップ度の値を結合する関数に従って個々のレコードに関する近似度の値を計算するためのアルゴリズムを含むファジー探索エンジン（１０４）
を含んでなるシステム（１００）。
【請求項２】
データベース（１０２）がさらに、原油の精製中に使用するための複数の化学薬品及び原油の精製に関連する複数の問題の１以上に関するデータを集合的に保存する複数のレコードを含む、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項３】
近似度の値を計算するためのアルゴリズムが、リストに含まれるレコードの各々に対応する近似度の値に従った順序でランク付けされた個々のレコードのレコードリストを出力する、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項４】
探索基準がさらに、１以上の探索パラメーター中のそれぞれの探索パラメーターに対応する重み値を含み、個々のレコードに関する近似度の値が、対応する重み値に従ってそれぞれの探索パラメーターに関する各メンバーシップ度の値に重み付けを行うことで計算される、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項５】
プログラマブル命令又はその一部がコンピューターで読出し可能な媒体上に保存されるか、又は伝送媒体中に実現されるコンピューターデータ信号中に含まれる、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項６】
探索基準タイプで指定された目標値ｘに対する関係が、上限及び下限の１以上で限定されたｘを含む、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項７】
システム（１００）がさらに、１以上の探索要求を受信するための１以上のユーザー入力装置を含む、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項８】
近似度の値を計算するためのアルゴリズムが、個々のレコードのレコードリスト及びそれぞれに対応する計算された近似度の値を出力し、１以上のユーザー入力装置がさらに、レコードリストからレコードを選択するためのユーザー入力を受信する、請求項７記載のシステム（１００）。
【請求項９】
探索要求に関する探索基準が、目標値の上方に広がる第一の値範囲及び目標値の下方に広がる第二の値範囲の１以上を指定するために１以上の探索パラメーター中のそれぞれの探索パラメーターに対応する一意的なファジーパラメーターを含み、第一及び第二の範囲は目標値に対する関係を定義し、探索基準は第一及び第二の範囲内の値について満たされ、メンバーシップ度は該範囲内の値と目標値の差に関連して変化する、請求項１記載のシステム（１００）。
【請求項１０】
データを保存する１以上のフィールドをそれぞれ有する複数のレコード中に保存された、複数の原油、原油スレート及び製油所作業条件の１以上に関するデータを取得するためデータベース（１０２）にアクセスする段階、並びに１以上のファジー探索を実行する段階を実施するために１以上のプロセッサーで実行するように構成された１セットの命令を保存するコンピューターで読出し可能な媒体であって、１以上のファジー段階が、
１以上の探索要求を受信する段階であって、それぞれの探索要求が、１以上のフィールド中の一フィールドを指定する１以上の探索パラメーターと、目標値及び目標値に対する関係を指定する各探索パラメーターに対応した探索基準タイプとを含む探索基準を含んでいる段階、
１以上の探索パラメーター中のそれぞれの探索パラメーターについて、それぞれの探索パラメーターで指定されるフィールド中に保存されたデータでそれぞれの探索パラメーターに対応した探索基準タイプが満たされる度合を記述する１以上の連続変化関数に従って複数のレコード中の個々のレコードに関するメンバーシップ度の値を計算する段階、並びに
それぞれの探索パラメーターに関するメンバーシップ度の値を結合する関数に従って個々のレコードに関する近似度の値を計算する段階
を含んでなる、コンピューターで読出し可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製油所の原油選択及び作業条件を評価して最適化するための方法及びシステムに関する。具体的には、本発明は、最適品質のものではない原油及び原油ブレンドを評価して選択すると共に、かかる原油の精製に関する作業上の問題を最小限に抑えるために適当な化学処理及び条件を選択する点で製油所を支援するため、保存情報を広範囲に探索するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製油所は、価格又は入手可能性の理由で低品質の原油を精製するように強い圧力を受けている。しかし、多くの場合に製油所は、ある種の原油及び作業環境でのそれの挙動に関し、これらの原油の精製を実施可能にすると共に最適化するのに十分な情報及び知識を有していない。個々の製油所は、それが実際に使用又は試験してきた原油に関する作業上の情報及び経験的知識を利用できるにすぎない。
【０００３】
ある種の原油及び作業環境でのそれの挙動に関して十分な情報を有していないという問題と取り組むため、若干の製油業者は実験室シミュレーションを用いてある種の性能の予測モデルを開発してきた。しかし、これらのモデルは限定されており、かかる原油の精製中に起こり得る特定の大抵は複雑な問題、及び適当な化学処理溶液を用いてこれらの問題を緩和する方法を取り扱わない。
【０００４】
原油留分及び対応する留分収量を定義することに焦点を合わせた線形計画システムも実施されてきたが、これらのシステムは原油選択モードでの処理用化学薬品の使用を取り扱わない。これらの方法は、原油ブレンドが作業及び設備にいかなる影響を及ぼすかを製油業者に知らせることができない。したがって、製油業者はこれらの原油を使用することの経済的有効性を評価するために必要な重要な情報に不足している。
【０００５】
さらに、情報を発見するための探索能力は、通常はある値又はある範囲についての正確な整合を探索することが可能である。この場合、ユーザーが探索すべきものを正確に知らなければ、情報を発見する可能性は限定される。
【０００６】
したがって、探索しているものに類似した情報の所在を突き止めるため、原油及び製油所関連情報の中をインテリジェントにかつ広範囲に探索するための方法及びシステムであって、先行技術の方法及びシステムの欠点を解消する方法及びシステムに対するニーズが存在している。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、原油精製を評価して最適化するため、１以上の目標値に類似した原油精製関連情報にアクセスするための方法及びシステムを提供する。本システムは、データベースと、１以上の探索要求を受信して処理するため１以上のプロセッサーで実行するように構成されたプログラマブル命令を有するファジー探索エンジンとを含んでいる。データベースは、複数の原油、原油スレート及び製油所作業条件の１以上に関するデータを集合的に保存する複数のレコードを含んでおり、各レコードはデータを保存する１以上のフィールドを有している。それぞれの探索要求は、フィールドを指定する１以上の探索パラメーターと、目標値及び目標値に対する関係を指定する各探索パラメーターに対応した探索基準タイプとを含む探索基準を含んでいる。
【０００８】
ファジー探索エンジンは、それぞれの探索パラメーターについて、それぞれの探索パラメーターで指定されるフィールド中に保存されたデータでそれぞれの探索パラメーターに対応した探索基準タイプが満たされる度合を記述する１以上の連続変化関数に従って個々のレコードに関するメンバーシップ度の値を計算するためのアルゴリズムを含んでいる。ファジー探索エンジンはさらに、それぞれの探索パラメーターに関するメンバーシップ度の値を結合する関数に従って個々のレコードに関する近似度の値を計算するためのアルゴリズムを含んでいる。
【０００９】
本方法は、データベースにアクセスして１以上のファジー探索を実行する段階を含んでいる。データベースは、複数の原油、原油スレート及び製油所作業条件の１以上に関する複数のレコード中にデータを保存している。各レコードはデータを保存する１以上のフィールドを有している。ファジー探索は、それぞれに探索基準を含む１以上の探索要求を受信する段階を含んでいる。探索基準は、フィールドを指定する１以上の探索パラメーターと、目標値及び目標値に対する関係を指定する各探索パラメーターに対応した探索基準タイプとを含んでいる。
【００１０】
ファジー探索はさらに、それぞれの探索パラメーターについて、それぞれの探索パラメーターで指定されるフィールド中に保存されたデータでそれぞれの探索パラメーターに対応した探索基準タイプが満たされる度合を記述する１以上の連続変化関数に従って個々のレコードに関するメンバーシップ度の値を計算する段階を含んでいる。ファジー探索はさらに、それぞれの探索パラメーターに関するメンバーシップ度の値を結合する関数に従って個々のレコードに関する近似度の値を計算する段階を含んでいる。
【００１１】
本発明の方法の様々な段階は、プロセッサーでプログラマブル命令を実行することで実施できる。この場合、プログラマブル命令又はその一部はコンピューターで読出し可能な媒体上に保存されるか、又は伝送媒体中に実現されるコンピューターデータ信号中に含まれる。
【００１２】
図面の簡単な説明
図１は、本発明に従って原油精製プロセスを評価して最適化するためのシステムの例示的な実施形態のブロック図である。
【００１３】
図２は、本発明に係るファジー探索エンジンのブロック図である。
【００１４】
図３は、図２に示すファジー探索エンジンで実施される段階のフローチャートである。
【００１５】
図４〜１１は、本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明は、探索しているものに類似した情報の所在を突き止めるため、原油及び製油所関連情報の中をインテリジェントにかつ広範囲に探索するための方法及びシステムを提供する。一態様では、本発明は、様々な種類の原油に関する経験的データ、その特性決定試験結果、原油を精製した作業条件に加えて関連する精製上の困難及び／又は性能若しくはリスクパラメーター、並びに実験室シミュレーションデータを含む大量のデータを保存するデータベースを利用する。
【００１７】
本発明は、データベース中に保存されたデータにアクセスして使用するファジー探索エンジンを提供する。ファジー探索エンジンは、原油、原油スレート、原油の精製に関して歴史的に報告されたか又は起こり得る問題、精製プロセス中に使用するための化学薬品、及び製油所条件のような、製油所構成要素に関する１以上の探索パラメーター、並びに探索基準、ファジーパラメーター、及び個々の探索パラメーターに付随する重み値を含むユーザーの探索選択事項を入力とする。ファジー探索エンジンは、１つの品質評価レコードを構成するフィールド値の各々について連続変化関数に従ってメンバーシップ度の値を計算し、さらにメンバーシップ度の値を用いて近似度の値を計算する。品質評価レコード並びにそれに対応するメンバーシップ度及び近似度の値が出力され、計算された近似度の値に基づく順序にランク付けされる。
【００１８】
図１を参照すれば、製油所の原油選択及び作業条件を評価して最適化するためのシステム（その全体を参照番号１００で表す）のブロック図が示されている。システム１００は、原油、原油スレート、製油所での作業条件、精製プロセス中に（実際に又は理論上で）遭遇する問題に関する問題報告コンテンツ、及び起こり得る問題又は現実の問題に対処するため精製プロセス中に使用される化学薬品のようなサブデータベースを含め、大量の原油データを保存するデータベース１０２を含んでいる。サブデータベースは、集合的に、様々な種類の原油に関する経験的データ、その特性決定試験結果、原油を精製した製油所及びその作業条件に加えて関連する精製上の困難及び／又は性能若しくはリスクパラメーター、並びに実験室シミュレーションデータを保持している。かかる方法及びシステムは、ユーザーが１以上の探索パラメーター並びに各探索パラメーターに関する探索基準タイプ及び／又はファジーパラメーターを含むユーザー入力探索基準に基づいて原油データを広範囲に探索することを可能にする。
【００１９】
システム１００は、ファジー探索エンジン１０４から遠隔の位置にあって、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどの通常のネットワークシステムを介してファジー探索エンジン１０４に接続できるデータベース１０２を含んでいる。好ましくは、データベース１０２は、原油サブデータベース１２１、原油スレートサブデータベース１２２、作業条件サブデータベース１２３、化学薬品サブデータベース１２４及び精製関連問題サブデータベース１２５をはじめとするサブデータベースを含んでいる。サブデータベースは、当技術分野で公知の通り、独立したデータベース、リンクされたデータベース、１つのデータベース中に含まれたもの（この場合、サブデータベースの表示はフィールド中に与えられる）、又はこれらの同等物であり得る。
【００２０】
ファジー探索エンジン１０４はさらに、ユーザーインターフェース装置（ＵＩＤ）１０６を介してユーザー入力し得るユーザー入力情報を含む１以上の探索要求を受信する。ＵＩＤ１０６は、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）を表示するためのディスプレイ装置のような、ユーザーに情報を供給するための手段、及び／又はマウス、キーボード、タッチパッドなどの、ユーザーがファジー探索エンジン１０４に情報を供給することを可能にする１以上の入力装置を含み得る。ユーザー入力情報は、データベース１０２を探索するために必要な情報を含むと共に、広範囲な探索が要求される場合にはデータベース１０２を広範囲に探索するために必要な情報を含み得る。ファジー探索エンジン１０４は、探索要求に従ってデータベース１０２にアクセスし、要求されたデータをインテリジェントに探索する。
【００２１】
図２は、ファジー探索エンジン１０４の例示的なブロック図である。ファジー探索エンジン１０４は、入力データを受信すると共にＵＩＤ１０６とのインターフェースをなすユーザーインターフェース（ＵＩ）モジュール２０２、並びに原油サブ探索モジュール２２１、原油スレートサブ探索モジュール２２２、作業条件サブ探索モジュール２２３、化学薬品サブ探索モジュール２２４及び精製関連問題サブ探索モジュール２２５をはじめとする１以上のサブ探索モジュールを含んでいる。ファジー探索エンジン１０４はさらに、ファジー探索アルゴリズムモジュール２０６を含んでいる。各種モジュール及びファジー探索エンジン１０４の機能は、設計上の選択に従ってモデル及びエンジンの間で分配し得るものと想定されている。ファジー探索エンジン１０４の各種機能又は方法の少なくとも一部は、さらに後述するように、データベース１０２中に保存された情報を利用すると共に、１以上のプロセッサーに各モジュールに対応する１セットのプログラマブル命令を実行させることにより、これらのモジュールで実施される。
【００２２】
したがって、ファジー探索エンジン１０４は、各モジュールに対応する全セットのプログラマブル命令を含むプログラマブルエンジンである。プログラマブル命令又はその一部は、１以上のプロセッサー上に保存できる。プログラマブル命令又はその一部はまた、コンピューターで読出し可能な媒体中に保存することもでき、或いは伝送媒体中に実現されるコンピューターデータ信号中に含めることもできる。
【００２３】
プログラマブル命令を実行した際、本発明のシステム１００は技術的効果をもたらす。かかる技術的効果は、ユーザー入力パラメーターに対する結果の類似度（メンバーシップ度）の指標を含むユーザー入力パラメーター類似のパラメーターを有する保存経験的原油情報を表し、さらに経験的原油及び製油所作業条件情報、化学処理、及び予測性能又はリスク情報、並びに他の関連情報を用いて提案精製プロセスの望ましさを表すファジー探索の結果を出力することである。
【００２４】
続けて図２を参照すれば、ＵＩモジュール２０２はユーザー入力情報を受信する。別法として、ＵＩモジュール２０２に供給される情報は、ファジー探索エンジン１０４中に含まれるか又はそれから独立したものであり得るプロセッサーのような他の手段で供給することもできる。ＵＩモジュール２０２は、受信した情報を該当するサブモジュール２２１〜２２５に供給する。サブモジュール２２１〜２２５の各々には、サブデータベースを探索してそれから情報を取り込むため、それぞれのサブデータベース１２１〜１２５へのアクセスが可能になっている。
【００２５】
さらに、サブモジュール２２１〜２２５の各々は、さらに詳しく後述するように、ファジー探索アルゴリズムモジュール２０６にファジー探索情報を供給すること、及びファジー探索アルゴリズムモジュール２０６からファジー探索結果を受信することを含め、ファジー探索を要求するためにファジー探索アルゴリズムモジュール２０６と連絡している。サブモジュール２２１〜２２５は、受信したファジー探索結果を処理し、受信したファジー探索結果からの選択情報及び／又はそれぞれのサブデータベース１２１〜１２５からアクセスした情報を出力（例えば、ユーザーインターフェースモジュール２０２を介してユーザーに送られる出力、又は検索結果に関する分析を実施するモジュールのような別のモジュールへの出力）として供給する。
【００２６】
図３について述べれば、探索要求３０１の処理のための段階を示すフローチャートが提示される。このフローチャートは例示的なものであって、示された段階に限定されることはない。本発明の方法は、他の段階又は段階順序を用いて実施することもできる。段階３０２では、ユーザー（又は他のエンティティ）はＵＩモジュール２０２を介して１以上の探索要求３０１を入力するように促される。或いは、既に入力された探索要求３０１のキューが存在する場合には、次の探索要求３０１が処理のためにキューから取り込まれる。２以上の探索要求３０１が入力された場合には、１つの探索要求３０１が処理のために取り込まれ、残りの探索要求３０１はキュー上に保存される。各探索要求３０１は探索基準を含んでいる。この場合の探索基準は、探索基準で指定されたデータを保存する１以上のレコードを得るために特定のサブデータベースを探索するための情報を提供する。
【００２７】
探索基準は、探索すべきサブデータベース１２１〜１２５を表すサブデータベース指標を含んでいる。この場合のサブデータベース指標は、最初から又はＵＩモジュール２０２からのプロンプトに応答してユーザー要求中に含まれる独立の情報であってもよいし、或いは探索基準中に含まれていてもよい。
【００２８】
探索基準は、１以上の探索パラメーター、それぞれの探索パラメーターに対応する探索基準タイプ、ファジー探索要求フラグ、並びに任意にはそれぞれの探索パラメーターに対応するファジーパラメーター及び／又は重み値を含んでいる。各探索パラメーターは、データベース１０２中で探索すべきデータ値を保持するフィールドを指定する。例えば、原油サブデータベース１２１を探索する場合には、パラメーターは通例は原油の化学的及び／又は物理的特性（例えば、ｐＨ、流動点、硫黄含有量、粘度など）に関する。原油スレートサブデータベース１２２を探索する場合には、パラメーターは通例は原油スレートの組成特性（例えば、スレート中の特定原油のパーセント）に関する。作業条件サブデータベース１２３を探索する場合には、パラメーターは通例は製油所内に存在する条件（例えば、塔頂温度、洗浄水流量、粗油タンクボトム（ＢＳＷ）パーセント、粗油塩分、塔頂留出物圧力、塔頂留出物ｐＨなど）に関する。化学薬品データベースを探索する場合には、パラメーターは通例は速度、用量、注入位置、頻度（連続的又は間欠的）などの化学的性質を含む。精製プロセス関連問題サブデータベース１２５を探索する場合には、パラメーターは通例は腐食速度、センサー位置座標、汚損、乳化などの問題値を含む。
【００２９】
探索基準タイプは、目標値及び目標値に対する関係（例えば、探索すべき値の範囲を定義するための、目標値に対する範囲）を指定する。例えば、探索基準タイプは、厳密な整合（即ち、等式（＝））又は範囲整合（即ち、＜、≧、間などのような、下限及び上限の１以上を有する限定条件）であり得る。
【００３０】
ファジー探索フラグは、対応パラメーターについて広範囲の探索が要求される場合、即ち、対応するパラメーターについての探索を処理するためにファジー探索アルゴリズムモジュール２０６が使用されることを表す。
【００３１】
ファジーパラメーターは、さらに後述するように、メンバーシップ度関数を定義するため探索基準と共に使用される±パラメーターｚ、＋パラメーターｚ１及び−パラメーターｚ２を指定する。ファジーパラメーターは、目標値に対する関係を定義するため、目標値の上方に広がる第一の値範囲及び目標値の下方に広がる第二の値範囲の１以上を指定する。この場合、探索基準は第一及び第二の範囲内の値について満たされ、その程度は目標値に近い値ほど増大する。
【００３２】
重み値は、探索すべき対応パラメーターの重要度を表す。ここに示す例では、重み値は高＝５、中＝３、及び低＝１から選択される。この場合、デフォルトは１である（即ち、重みが付けられない）。重み値が１セットの可能な値から選択される変数であり、この変数を用いて関数を計算し得ることも想定されている。
【００３３】
段階３０６では、探索要求中に指定されたサブデータベース１２１〜１２５に対応する適当なサブモジュール２２１〜２２５が選択される。段階３１４では、選択されたサブモジュールがファジー探索フラグをセットするかどうかを決定するが、これは広範囲の探索が要求されることを表す。決定が「ＮＯ」であれば、制御は段階３１８に移る。段階３１８では、選択されたサブモジュール２２１〜２２５が、対応するサブデータベース１２１〜１２５中のレコードのうち、１以上の探索パラメーターに対応するフィールド中で対応する探索基準タイプを満たす値を有する各レコードを探索する。段階３１０では、要求された情報が正しく発見されたかどうかの決定が行われる。「ＹＥＳ」であれば、制御は段階３３４に移る。段階３１０での決定が「ＮＯ」であれば、ユーザーへの表示のために「探索失敗」メッセージが生成され、更新又は訂正された探索要求を受信するために制御は段階３０２に移る。
【００３４】
段階３１４での決定が「ＹＥＳ」であれば、段階３２２で選択されたサブモジュール２２１〜２２５が探索基準及びアクセスすべきサブデータベースをファジー探索アルゴリズムモジュール２０６に移す。ファジー探索アルゴリズムモジュール２０６は、変換／正規化関数、メンバーシップ度関数、規則適用度関数及び脱ファジー化関数を含む４つの関数を用いてファジー探索アルゴリズム（ＦＳ（探索基準））を実行する。
【００３５】
任意に使用される変換／正規化関数は、個々の探索に対応するフィールドに関してフィールドの予想データ範囲を決定し、その範囲を［０，１］に変換し、各探索パラメーター値又はフィールド値を０と１の間の値に比例的に写像することで、個々の探索パラメーターを正規化する。例えば、原油レコードに関するｐＨフィールドは０〜１４の範囲を有するので、変換関数は７の特定ｐＨ探索パラメーター値を０．５に変換する。以下の実施例に示す通り、大抵の分布関数は元のデータ範囲に適用できるので、データ範囲の変換は任意の段階である。
【００３６】
メンバーシップ度関数は、アクセスしたフィールド値が探索基準タイプにいかによく適合するかを決定する分布関数である。所望のメンバーシップ度関数を表すためには、選択された探索基準タイプ及びファジーパラメーターに応じて様々な分布関数が使用できる。例えばユーザーは、ある探索パラメーターが選択された値にできるだけ近いフィールド値を決定する分布関数を有するように選択する一方、別の探索パラメーターについては最大のフィールド値を決定する分布関数を使用することができる。分布関数は、１以上の連続変化関数を含んでいる。
【００３７】
以下、図４〜１１に関して分布関数の若干の例を説明する。分布関数はここに示す関数のみに限定されず、他の関数も使用できる。各分布関数については、ｙの値はメンバーシップ度に比例し、ｙの範囲は［０，１］であるので、ｙが１に近づくほどメンバーシップ度は高くなる。図４は、探索基準タイプ［フィールド値＝ｘ］及びファジーパラメーター＝［±ｚ］に対するメンバーシップ度を表す例示的な範囲分布関数に関するプロット４００を示している。この場合、フィールド値についてそれがｐとｑの間（両端を含む）の範囲内にあるかどうかの判定が行われると共に、メンバーシップ度は値が範囲の中心に近づくに従って増大し、値が中心から遠ざかるに従って減少する。ちょうどｐとｑの間にあるｘのフィールド値については、Ｙ軸に沿ったメンバーシップ度は１である。同様に、ｘのフィールド値がｘとｑの間にあれば、メンバーシップ度は小さくなる（例えば、０．４）。ｐ＝ｘ−ｚ及びｑ＝ｘ＋ｚとなる。２つの既知点及び関数ｙ＝ｍｘ＋ｂを用いれば、ｘの両側の直線に沿ってｙ値を計算してメンバーシップ度を求めることができる。さらに、ファジーパラメーターは［＋ｚ１，−ｚ２］（ここで、ｚ１はｚ２に等しくない）のように対称的でなくてもよいことが想定されている。
【００３８】
この分布関数はまた、探索基準タイプが指定された下限又は上限、例えば［フィールド値≦目標値］及びファジーパラメーター［−ｚ］を含む探索のためにも使用できる。すべての値は目標値より小さいので、分布関数の右半分は使用されない。同様に、探索基準タイプ［フィールド値≧目標値］及びファジーパラメーター［＋ｚ］を用いる探索のためには、分布関数の左半分は使用されない。
【００３９】
例示的な「不感帯付き範囲分布」関数を図５中の曲線５００で示す。この関数は図４に示した分布関数と同様な挙動を示すが、指定範囲内のいかなる値も同じメンバーシップ度を有する「不感帯」５０１を含んでいる。ｅとｆの間にあるすべてのフィールド値は、１のメンバーシップ度を有する。ｐとｅの間（例えば、ｄ）又はｆとｑの間にあるフィールド値は、それぞれ直線５０２又は５０４の勾配に従って低いメンバーシップ度を有する。この関数は、探索基準タイプ［ｅ≦フィールド値≦ｆ］及びファジーパラメーター［±ｚ］（ここで、ｐ＝ｅ−ｚ、ｑ＝ｆ＋ｚ）に対して使用される。メンバーシップ度は、まずフィールド値がｅとｆの間にあるかどうかを調べ、次いで関数ｙ＝ｍｘ＋ｂを適用しないかどうかを調べることで求められる。
【００４０】
例示的な「目標下方最小化分布」関数を図６中の曲線６００で示す。この関数は、探索パラメーターを所定上限Ｕの下方及び下限Ｌの上方で最小にする場合に使用される。「ｘ」の値が小さくなるほど、メンバーシップ度は高くなる。Ｌ≦ｘ≦Ｕである場合には、関数ｙ＝(Ｕ−ｘ)／(Ｕ−Ｌ)を用いてメンバーシップ度を求めることができる。値「ｘ」≦Ｌであれば、メンバーシップ度は常に１である。値「ｘ」≧Ｕであれば、メンバーシップ度は常に０である。
【００４１】
例示的な「目標上方最小化分布」関数を図７中の曲線７００で示す。この関数は、探索パラメーターを下限Ｌの上方で最小にする場合に使用される。「ｘ」＜Ｌであれば、メンバーシップ度は常に０である。上限Ｕは、その上方でメンバーシップ度が常に０になる値である。Ｌ≦ｘ≦Ｕである場合には、関数ｙ＝(Ｕ−ｘ)／(Ｕ−Ｌ)を用いてメンバーシップ度を求めることができる。
【００４２】
例示的な「目標下方最大化分布」関数を図８中の曲線８００で示す。この関数は、探索パラメーターを上限Ｕ以下で最大にする場合に使用される。関数ｙ＝(ｘ−Ｌ)／(Ｕ−Ｌ)を用いてメンバーシップ度を求めることができる。「ｘ」＞Ｕのすべての値は、常に０のメンバーシップ度を与える。「ｘ」≦Ｌのすべての値は、常に０のメンバーシップ度を与える。
【００４３】
例示的な「目標上方最大化分布」関数を図９中の曲線９００で示す。この関数は、探索パラメーターを下限Ｌの上方及び上限Ｕの下方で最大にする場合に使用される。「ｘ」≦Ｌのいかなる値も、常に０のメンバーシップ度を有する。「ｘ」≧Ｕのいかなる値も、常に１のメンバーシップ度を有する。Ｌ≦ｘ≦Ｕである場合には、関数ｙ＝(ｘ−Ｌ)／(Ｕ−Ｌ)を用いてメンバーシップ度を求めることができる。
【００４４】
図６〜９に示す曲線を記述する関数についてはファジーパラメーターが指定されていないが、メンバーシップ度が該当する関数に従って変化するので探索は広範囲（ファジー）である。
【００４５】
ファジー探索アルゴリズムの第三の関数は規則適用度関数であり、これは特定の探索パラメーターに関して規則（又は分布関数）が作用する程度を決定する。一般に、探索パラメーターは様々な程度に適用し得るいくつかの分布関数を有することがあり、その各々は異なる適用度スコアを有する。ここに示す実施例では、各パラメーターについてただ１つの分布関数が使用されるので、規則適用度関数は不要である。しかし、探索パラメーターについて２以上の分布関数を使用し得ると共に、メンバーシップ度を求める場合に使用するためにそれぞれの分布関数に対応する重み値を適用し得ることも想定されている。
【００４６】
ファジー探索アルゴリズムの第四の関数は脱ファジー化関数であり、これは、探索パラメーターに対応する各フィールド値に関するメンバーシップ度の値の総和、各探索パラメーターに関するそれぞれの重み値、並びにスコア付けに関与した探索パラメーター及び／又は重み値若しくはその合計の数に基づいて各レコードに関する近似度の値を計算する。例えば、高い重み値は最終の近似度の値を計算する際に対応するメンバーシップ度の値の重要性を増大させる。下記の例示的な関数を使用すれば、探索パラメーターｓｐｉに対応する各フィールドに関するメンバーシップ度の値αｉを有する各レコードＲについての近似度の値を、それぞれの探索パラメーターｓｐｉに適用される重み値Ｗｉに対して求めることができる。
【００４７】
【数１】
2007512590.tif 000003
【００４８】
以下の実施例では、ファジー探索アルゴリズムの使用が実証される。ユーザーは、ｐＨ＝±２及び全酸価（ＴＡＮ）＝４±１であるすべての原油を発見したいと望んでいる。ユーザーはさらに、ｐＨ探索パラメーターに「高」の重み値を割り当て、ＴＡＮ探索パラメーターに「中」の重み値を割り当てる。
【００４９】
探索パラメーターはｐＨ及びＴＡＮである。ｐＨに関する探索基準は［フィールド値＝６］であり、ファジー探索フラグはセットされ、ファジーパラメーターは［±２］であり、重み値はＷ＝５である。ＴＡＮに関する探索基準は［フィールド値＝４］であり、ファジー探索フラグはセットされ、ファジーパラメーターは［±１］であり、重み値はＷ＝３である。
【００５０】
ファジー探索は、下記の３つのデータベースレコードを検討する。
原油Ａ：ｐＨ＝５．０、ＴＡＮ＝４．５
原油Ｂ：ｐＨ＝５．５、ＴＡＮ＝５．０
原油Ｃ：ｐＨ＝６．０、ＴＡＮ＝５．０。
【００５１】
ｐＨ値に関するメンバーシップ度の値を求めるためには、図１０の曲線１０００で示される分布関数を使用する。Ｙ軸に沿ったメンバーシップ度の値を求めるためには、各原油レコードに関するｐＨ値が直線１００２上にあるか直線１００４上にあるかについて判定を行う。原油Ａ、Ｂ及びＣに関するｐＨ値（それぞれ５．０、５．５、６．０）は直線１００２上にある。直線１００２は、座標（４，０）及び（６，１）の間に延びる直線１００２に関する一般関数（即ち、ｙ＝ｍｘ＋ｂ）で記述される。式中、ｙはメンバーシップ度の値であり、ｍは直線の勾配であり、ｂは直線のｙ切片である。ｙ値を計算するためには、まずｍ及びｂを決定しなければならない。
【００５２】
直線の勾配はｍ＝(ｙ２−ｙ１)／(ｘ２−ｘ１)として定義される。直線の端点を代入すれば、ｍ＝(１−０)／(６−４)、即ちｍ＝１／２である。点（４，０）を代入すれば、０＝(１／２)４＋ｂであり、これを解けばｂ＝−２となる。
【００５３】
原油Ａ、Ｂ及びＣに関するｐＨ値の各々について、メンバーシップ度の値（ｙ）は下記のように計算される。
原油Ａについては、ｙ＝(１／２)５．０＋(−２)、即ちｙ＝０．５０。
原油Ｂについては、ｙ＝(１／２)５．５＋(−２)、即ちｙ＝０．７５。
原油Ｃについては、ｙ＝(１／２)６．０＋(−２)、即ちｙ＝１．００。
【００５４】
６を超えるｐＨを検討する場合には、座標（６，１）及び（８，０）の間に延びる直線の勾配及びｙ切片を求めることで直線２００４に関する式が計算され、これを用いてメンバーシップ度の値が求められる。
【００５５】
ＴＡＮ値に関するメンバーシップ度の値を求めるためには、図１１の曲線１１００で示される分布関数を使用する。
【００５６】
Ｙ軸に沿ったメンバーシップ度の値を求めるためには、各原油レコードに関するＴＡＮ値が直線１１０２上にあるか直線１１０４上にあるかについて判定を行う。原油Ａ、Ｂ及びＣに関するＴＡＮ値（それぞれ４．５、５．０、５．０）は直線１１０４上にある。直線１１０４は、座標（４，１）及び（５，０）の間に延びる直線１１０２に関する一般関数で記述される。勾配はｍ＝(０−１)／(５−４)である。点（５，０）を用いてｙ切片を計算すれば、０＝(−１)(４)＋ｂであり、これを解けばｂ＝５となる。
【００５７】
原油Ａ、Ｂ及びＣに関するＴＡＮ値の各々について、メンバーシップ度の値（ｙ）は下記のように計算される。
【００５８】
原油Ａ、Ｂ及びＣに関するＴＡＮ値の各々について、メンバーシップ度の値（ｙ）は下記のように計算される。
原油Ａについては、ｙ＝(−１)４．５＋(５)、即ちｙ＝０．５０。
原油Ｂについては、ｙ＝(−１)５．０＋(５)、即ちｙ＝０．００。
原油Ｃについては、ｙ＝(−１)５．０＋(５)、即ちｙ＝０．００。
【００５９】
各パラメーターについて１つの分布関数が使用されるので、適用度関数の規則はこの段階で適用されない。
【００６０】
脱ファジー化関数は、原油Ａ、Ｂ及びＣの各々に関する総合近似度の値を計算するために実行される。式（１）を用いれば、
原油Ａについては、ＣＶ＝((０．５０)(５)＋(０．５０)(３))／(５＋３)＝０．５０
原油Ｂについては、ＣＶ＝((０．７５)(５)＋(０)(３))／(５＋３)＝０．４６８
原油Ｃについては、ＣＶ＝((１．００)(５)＋(０)(３))／(５＋３)＝０．６２５。
【００６１】
ユーザーの重み値割当てに従ってｐＨに「高」の重みが付けられているので、原油ＣのＴＡＮ値ははるかに低いメンバーシップ度を有していたにもかかわらず、原油Ｃは原油Ａより高い近似度の値を有する。
【００６２】
ファジー探索アルゴリズムモジュール２０６は、探索パラメーターに対応したフィールド中で広範囲探索基準を満たす値を有するレコードに関する近似度の値及び対応するレコード情報のリストを含む結果リストを出力する。出力されるレコード情報は、近似度の値に従ってランク付けされている。レコード情報は、各レコードに対する識別子のみを含むか、又はフィールド値のような追加の情報を含み得る。
【００６３】
段階３２６では、結果リストが処理される。結果リストがからであれば、探索基準を満たすレコードが発見されなかったことを表すメッセージがユーザーに表示される。ユーザーには、探索基準を修正して再び探索を実施するか、又はプログラムを終わらせるためのオプションが提示される。１以上のレコードエントリーを有する結果リストについては、結果リスト中の情報がユーザーに表示される。追加の情報（例えば、結果リスト中に含まれる各レコードに関する追加のフィールド情報）もユーザーに表示することができる。ユーザーには、結果リストからレコードを選択する機会が与えられる。結果リストのランク付けは、ユーザーが選択を行うのを助けることができる。別法として、計算された近似度の値に基づいて結果リストからレコードを選択するためのアルゴリズムを実行することで結果リストを分析することもできる。
【００６４】
段階３３４では、選択されたレコードが探索結果として出力される。例えば、探索結果はＵＩ２０２で生成されるＧＵＩに出力され、別の処理モジュール（例えば、探索結果に関して分析を実施し、及び／又は探索結果を用いて他の結果を生成するモジュールのようなモジュール）に出力され、及び／又は探索結果を保存するためのバッファーに出力される。探索結果は、選択されたレコードに対応するフィールド中に保存された情報の全部又は一部を含むか、或いは選択されたレコードに対する識別子のみを含み得る。
【００６５】
段階３３８では、探索要求の処理が完了したかどうかが判定される。「ＮＯ」であれば、制御は段階３０２に移り、「ＹＥＳ」であれば、段階３４２で終了段階が処理される。並列処理方法を用いることで、複数の要求を一度に処理し得ることも想定されている。
【００６６】
ファジー探索エンジン１０４から出力される探索結果を分析することで、精製プロセスの性能を最適化するために適する、データベース中に保存された処理オプションへのアクセス、性能の予測及び精製プロセス中に起こる問題の確率や分布の決定を含む性能分析、並びに処理分析の１以上を含め、１以上の探索要求に対して選択されたレコードの１以上の組合せの望ましさを決定することができる。米国特許出願第１０／６４３１９１号には、性能を予測し、性能分析を実施し、処理を提案し分析するための予測エンジンを提供するシステム及び方法が記載されている。その開示内容は、援用によって本明細書の内容の一部をなす。ファジー探索エンジン１０４からの探索結果は予測エンジンに提供することができ、さらには、予測エンジンは分析のために探索要求をファジー探索エンジン１０４に入力することも想定されている。
【００６７】
本発明の記載された実施形態は、限定的ではなく例示的なものであり、本発明のあらゆる実施形態を表すものではない。特許請求の範囲中において字義通りに及び法律で認められる同意語で示された本発明の技術思想及び技術的範囲から逸脱せずに様々な修正及び変更を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明に従って原油精製プロセスを評価して最適化するためのシステムの例示的な実施形態のブロック図である。
【図２】本発明に係るファジー探索エンジンのブロック図である。
【図３】図２に示すファジー探索エンジンで実施される段階のフローチャートである。
【図４】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図５】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図６】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図７】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図８】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図９】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図１０】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【図１１】本発明に従ってメンバーシップ度を求めるための例示的な分布関数である。
【符号の説明】
【００６９】
１００  システム
１０２  データベース
１０４  ファジー探索エンジン
１０６  ＵＩＤ
【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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【国際調査報告】
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