(57)【要約】      （修正有）【課題】計測器及びプラントの状態の評価結果に基づいて運転員に提示された作業指示により、プラントの運転監視に用いられるデータの信頼性を高める。【解決手段】データ処理装置２３が備える第１診断部３２は、第２データベースから読み出した条件に基づいて第１データベースから読み出したデータを第１統計的手法により解析することにより、計測器の異常の有無を診断する。第２診断部３３は、第１診断部の診断結果と、第２データベースから読み出した条件に基づいて第１データベースから読み出したデータを第２統計的手法により解析することにより、設備の性能異常の有無を診断する。状態評価部３４は、計測器の異常の有無の診断結果、及び設備の性能異常の有無の診断結果により計測器及びプラントの状態を評価した評価結果に基づいて、プラントの運転員に作業指示を与えるための情報を選択する。提示部は、状態評価部により選択された情報を提示する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転に伴って前記プラントを構成する設備から出力されるデータ、及び前記プラントの処理対象を計測する計測器から出力されるデータを時系列で格納する第１データベースと、
分析又は診断のための条件が定義される第２データベースと、
前記第２データベースから読み出した前記条件に基づいて前記第１データベースから読み出した前記データを第１統計的手法により解析することにより、前記計測器の異常の有無を診断する第１診断部と、
前記計測器の異常の有無の診断結果と、前記第２データベースから読み出した前記条件に基づいて前記第１データベースから読み出した前記データとを第２統計的手法により解析することにより、前記設備の性能異常の有無を診断する第２診断部と、
前記計測器の異常の有無の診断結果、及び前記設備の性能異常の有無の診断結果により前記計測器及び前記プラントの状態を評価した評価結果に基づいて、前記プラントの運転員に作業指示を与えるための情報を選択する状態評価部と、
前記状態評価部により選択された前記情報を提示する提示部と、を備える
データ処理装置。
【請求項２】
前記第２診断部は、前記第１データベースから読み出した前記データから、前記第１診断部により異常ありと診断された前記計測器から出力されるデータを除いたデータセットを用いて前記第２統計的手法により診断する
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記第２診断部は、前記第１診断部により異常ありと診断された前記計測器から出力されるデータに示される計測値を、前記計測器の特性から算出される補正値に代えたデータセットを用いて前記第２統計的手法により診断する
請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記状態評価部は、前記第１診断部により異常ありと診断された前記計測器への対応措置を優先する指示を与える情報を選択する
請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記第１統計的手法又は前記第２統計的手法は、前記第１データベースから読み出した前記データをカテゴリに分類する適応共鳴理論を用いた手法、又は前記適応共鳴理論に類似したクラスタ分析手法である
請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記プラントは、浄水処理、下水処理、取水、集水、又は、用水の送配水を行うための処理プラントであり、
前記計測器は、前記処理対象としての水の水質を計測する水質計測装置である
請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
分析又は診断のための条件が定義される第２データベースから読み出した前記条件に基づいて、プラントの運転に伴って前記プラントを構成する設備から出力されるデータ、及び前記プラントの処理対象を計測する計測器から出力されるデータを時系列で格納する第１データベースから読み出した前記データを第１統計的手法により解析することにより、前記計測器の異常の有無を診断するステップと、
前記計測器の異常の有無の診断結果と、前記第２データベースから読み出した前記条件に基づいて前記第１データベースから読み出した前記データとを第２統計的手法により解析することにより、前記設備の性能異常の有無を診断するステップと、
前記計測器の異常の有無の診断結果、及び前記設備の性能異常の有無の診断結果により前記計測器及び前記プラントの状態を評価した評価結果に基づいて、前記プラントの運転員に作業指示を与えるための情報を選択するステップと、
選択された前記情報を提示するステップと、を含む
データ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置及びデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
水処理プラント、化学プラント、発電プラントなどは、様々な機器、配管から構成されている。これらのプラントを構成する機器や配管には、水質、温度、流量などを計測する計測器が設置されている。そして、計測器が、機器、プラント、及び、生産品（例えば、浄水場であれば水道水）の状態を監視している。また、これらの計測値を用いて、より高度に異常を検知し、又は異常の内容を診断する、異常検知・診断システムの導入も進んでいる。
【０００３】
計測器から出力される計測データを分析して運転状態を把握するための異常検知・診断技術として様々な手法が提案されている。例えば、物理モデルをベースとした異常診断システムや、汎用的なシステムとしては主成分分析、潜在変数射影法、サポートベクトルマシンなどの統計的手法を用いた診断システムなどがある。これらは、手法の違いはあるものの、一般に計測データはもちろん、その計測データを加工して分析用入力データとするための作成工程（以下、「前処理」と呼ぶ）が必要である。分析用入力データの品質と作成時間は、それぞれ異常予知の精度と速さに影響する。
【０００４】
例えば、水処理システムを構成する浄水場は、河川水や地下水などを原水とし、浄水処理や消毒処理を行った後に、最終的には配管を経由して上水を需要家に供給している。浄水処理施設の多くは河川水などの表流水を水源としており、原水水質は季節や天候により変化する。そのため、浄水処理の維持管理者は、原水水質に応じて浄水処理施設を運転調整することが必要である。浄水処理施設は、プラントの運転・監視データに基づいて運転されるが、少人数で２４時間連続給水を実現するためには、設備機器の異常検知や診断の重要性が増している。
【０００５】
しかし、浄水処理で扱う水には、河川由来の物質や、浄水処理に用いられる物質が含まれるだけでなく、微生物等も含まれており、これらの物質は水質や流量等の計測精度を悪化させる原因となる。また、計測データは機器や信号伝送路のノイズ、メンテナンス等のイベント、計測器の不具合等による異常値やドリフトを含んでいる。このため、異常検知や診断用データ作成時には、物理特性に基づく範囲設定や評価式での補正等により、計測データから異常値やドリフト等を除去する必要がある。
【０００６】
ここで、特許文献１には、プラント設備に設けられて、計測されるプロセスデータに相関が認められる複数の計測器のドリフトを判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−１７５８７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、特許文献１には、相関が認められる複数の計測器として、原子炉水位を計測する４つの水位計が事例として挙げられている。これらの水位計は原子炉内では同一の項目を同様な方式で計測する計測器として用いられる。また、発電を定常的に行う運転状態を維持する営業運転中には、これらの水位計の計測対象である水の物性や不純物濃度が大きく変化することはない。
【０００９】
しかし、一般的な水処理システムでは、複数の計測器がそれぞれ異なる状況で計測対象である水を計測することが多い。このため、水処理システムのように、計測対象である水の不純物濃度や取り扱う水量が大きく変化する状況や、計測値に相関はあるものの計測項目や計測レンジが異なる計測器の組み合わせしか選択できない状況では、データの前処理が困難であった。このため、適切な前処理が行われていないデータは、分析用入力データとしての品質が低くなる。このような分析用入力データを用いると、異常予知の精度と速さも低くなっていた。
【００１０】
本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、プラントの運転監視に用いられるデータの信頼性を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係るデータ処理装置は、プラントの運転に伴ってプラントを構成する設備から出力されるデータ、及びプラントの処理対象を計測する計測器から出力されるデータを時系列で格納する第１データベースと、分析又は診断のための条件が定義される第２データベースと、第２データベースから読み出した条件に基づいて第１データベースから読み出したデータを第１統計的手法により解析することにより、計測器の異常の有無を診断する第１診断部と、計測器の異常の有無の診断結果と、第２データベースから読み出した条件に基づいて第１データベースから読み出したデータとを第２統計的手法により解析することにより、設備の性能異常の有無を診断する第２診断部と、計測器の異常の有無の診断結果、及び設備の性能異常の有無の診断結果により計測器及びプラントの状態を評価した評価結果に基づいて、プラントの運転員に作業指示を与えるための情報を選択する状態評価部と、状態評価部により選択された情報を提示する提示部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、計測器及びプラントの状態を評価した評価結果に基づいて、運転員に提示された作業指示により、運転員が適切な作業を行うことができるため、プラントの運転監視に用いられるデータの信頼性を高めることができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る分析装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係るカテゴリ分析部による運転データのカテゴリ分類の例を示す説明図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係るカテゴリ分析部による分類後のカテゴリの相関関係の例を示す説明図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る分析装置によるデータ処理方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係るカテゴリ分析部及び計測器診断部が分析・診断条件ＤＢから取得可能な分析・診断条件を示すデータ項目の一例を示す表である。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る表示部に表示させる内容を分類するための分類項目の一例を示す表である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る分類に応じて表示部に表示される内容の一例を示す表である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る分析装置によるデータ処理方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
【００１５】
［第１の実施の形態］
始めに、本発明の第１の実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システム１００について説明する。
図１は、プラント診断用データ前処理・分析システム１００の構成図である。
プラント診断用データ前処理・分析システム１００は、プラントの一例として構成される水道施設１の異常検知・診断に用いられるデータを処理するデータ処理システムの一例である。本実施の形態に係るプラントは、浄水処理、下水処理、取水、集水、又は、用水の送配水を行うための処理プラントであり、特に水道施設１について説明を行う。プラント診断用データ前処理・分析システム１００は、水道施設１に設置された各設備及び計測器と、分析装置２３とを備える。そして、プラント診断用データ前処理・分析システム１００が管理する対象は水道施設１である。水道施設１は、取水施設２、浄水処理施設３、送配水施設４、給水施設５を備える。
【００１６】
浄水処理施設３には、例えば、原水を受ける着水井１０、凝集剤を添加し急速攪拌する混和池１１、緩速攪拌してフロックを成長させるフロック形成池１２、成長したフロックを沈降分離する沈殿池１３、水をろ過するろ過池１４、浄水処理した水を蓄える浄水池１５が設けられる。本実施の形態では、処理流量や水質等を計測する計測器は、例えば、水道施設１の処理対象としての水の水質を計測する水質計測装置であり、濁度計１６ａ〜１６ｃ、流量計１７、水温計１８、ｐＨ計１９がある。
【００１７】
着水井１０に設置される濁度計１６ａ、流量計１７、水温計１８、ｐＨ計１９は、それぞれ原水の水質と、浄水処理の水量（流量）を計測する。濁度計１６ｂは、沈殿池１３の出口に設置されており、沈殿処理の性能を判定するために用いられる。また、濁度計１６ｃは、ろ過池１４の出口に設置されており、ろ過後の水質を計測する。水温計１８は、着水井１０に貯められる水の水温を計測する。ｐＨ計１９は、着水井１０に貯められる水のｐＨを計測する。
【００１８】
浄水処理施設３では薬注による水処理が行われる。このため、浄水処理施設３は、水酸化ナトリウム溶液などのアルカリ剤を着水井１０へ注入するアルカリ剤注入設備２０、ＰＡＣ（ポリ塩化アルミニウム）などの凝集剤を混和池１１に注入する凝集剤注入設備２１を備える。濁度計１６ａ、流量計１７、水温計１８、ｐＨ計１９等の計測器の計測値を含む計測情報、及び計測器の運転情報は、制御ＬＡＮ２２を介して分析装置２３に送信される。
【００１９】
図２は、分析装置２３の構成例を示すブロック図である。
分析装置２３は、通信Ｉ／Ｆ（Interface）３１、計測器診断部３２、カテゴリ分析部３３、状態評価部３４、プロセス・水質ＤＢ（Data Base）３５、分析・診断条件ＤＢ３６、表示部３７、及び、内部バス３８を有する。
【００２０】
通信Ｉ／Ｆ３１は、制御ＬＡＮ（Local Area Network）２２に接続されており、水道施設１を構成する設備から運転条件や水質等の計測値を示すデータを取得する。以下の説明では、水道施設１の運転条件を示すデータ、及び計測器が計測した計測値を示すデータを「運転データ」とも呼ぶ。運転データは、水道施設１の運転状態を管理し、水道施設１の診断を行うために用いられるプラント診断用データの一例である。運転データは、設定された頻度でプロセス・水質ＤＢ３５に格納される。
【００２１】
計測器診断部３２（第１診断部の一例）は、プロセス・水質ＤＢ３５から読み出したデータを第１統計的手法により解析することにより、計測器の異常の有無を診断する。例えば、計測器診断部３２は、クラスタ分析などの統計的手法や、物理モデル、又は、他の計測値から得られる相関式を用いて、計測器が示している値が所定の誤差範囲で正しい値を示しているか否かを診断する。このため、計測器診断部３２は、分析・診断条件ＤＢ３６に格納された診断条件、すなわち、入力とするデータ項目と数値、並びに、プロセス・水質ＤＢ３５に格納されたデータセットを用いて、対象とする計測器の診断を行う。計測器診断部３２で用いられる第１統計的手法としては、カテゴリ分析部３３で用いられるカテゴリ分析手法の一例として示す適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory、以下、「ＡＲＴ」と記載する）を用いてもよいし、ＡＲＴとは異なる単純な線形モデル、又は、検定法を用いてもよい。
【００２２】
カテゴリ分析部３３（第２診断部の一例）は、計測器診断部３２の診断結果に基づいて、プロセス・水質ＤＢ３５から読み出したデータを第２統計的手法により解析することにより、設備の性能異常の有無を診断する。このため、カテゴリ分析部３３は、第２統計的手法として、例えば、プロセス・水質ＤＢ３５から読み出したデータをカテゴリに分類するＡＲＴを用いた手法、又はＡＲＴに類似したクラスタ分析手法を実行するエンジンを備える。カテゴリ分析部３３は、分析・診断条件ＤＢ３６に格納された分析条件、すなわち、入力とするデータ項目と数値、並びに、プロセス・水質ＤＢ３５に格納された各種データの固まりであるデータセットを用いて、このデータセットがどのカテゴリに分類されるかを出力する。
【００２３】
カテゴリ分析部３３が使用するカテゴリ分析手法は限定しないが、本実施の形態では、例えばＡＲＴをカテゴリ分析手法として用いたとして以下の説明を続ける。カテゴリ分析部３３により行われるＡＲＴを用いたカテゴリ分析手法は、複数の計測器から出力される複数の運転データの組み合わせに応じてプロセス・水質ＤＢ３５に格納されたデータセットをカテゴリに分類する方法である。そして、ＡＲＴを用いたカテゴリ分析手法では、水道施設１が正常運転されているときに出力された運転データの組合せを正常状態として記憶させ、過去に出現したことのない状態であれば新規カテゴリを自動生成する。ＡＲＴを用いたカテゴリ分析手法は、ユーザーによる条件設定を必要としないという利点がある。ＡＲＴを用いたカテゴリ分析手法については、図４及び図５を参照して後に説明する。
【００２４】
状態評価部３４は、計測器診断部３２による計測器の診断結果、及びカテゴリ分析部３３による分析結果により、計測器及び水道施設１の状態を評価した評価結果に基づいて、水道施設１の運転員に作業指示を与えるための情報を選択する。例えば、状態評価部３４は、カテゴリ分析部３３によって新規カテゴリが自動生成されたことを、計測器及び水道施設１の状態変化として検出することによって、計測器及び水道施設１の状態が正常であるか、又は異常であるかを評価することが可能となる。そして、状態評価部３４は、運転員に作業指示を与えるための情報を表示部３７に出力する。
【００２５】
プロセス・水質ＤＢ３５（第１データベースの一例）は、水道施設１の運転に伴って水道施設１を構成する設備から出力されるプロセスデータ、及び水道施設１の処理対象である水の水質を計測する計測器から出力される計測データを時系列で格納する。プロセス・水質ＤＢ３５に格納される時系列データは、分析装置２３で用いられる。この時系列データは、水道施設１からオンラインかつ時系列で取得される運転データであり、様々な計測器から出力されるデータを含む。例えば、時系列データの項目として、水質管理に係る原水濁度、ｐＨ、アルカリ度、水温、塩素消費量、着水井１０や混和池１１における薬品注入率、取水量、沈殿処理水濁度、ろ過速度、ろ過池の損失水頭、ろ過池濁度、残留塩素濃度、ろ過池洗浄実績、汚泥濃度、計測器の校正記録、各種機器の保守点検記録などが挙げられる。プロセス・水質ＤＢ３５が時系列データを取得し、格納する頻度は、例えば、１秒間隔が望ましいが、水道施設１の特性（水質や水量の変化速度や薬品注入量の変化率など）と診断が必要な時間間隔によっては、１秒より長い間隔でデータを取得し、格納してもよい。
【００２６】
分析・診断条件ＤＢ３６（第２データベースの一例）は、計測器診断部３２及びカテゴリ分析部３３で用いられるデータのデータ項目、分析・診断の頻度などの分析又は診断のための条件を格納する。例えば、カテゴリ分析部３３によるカテゴリ分析の対象を「凝集沈殿処理水濁度」とし、カテゴリ分析のための入力項目として、「凝集剤注入率」、「取水流量」、「原水濁度」、「水温」を取ることができる。また、カテゴリ分析の対象を「送水ポンプ」とし、カテゴリ分析のための入力項目として「ポンプ流量」、「電流」、「圧力」を取ることもできる。
【００２７】
また、計測器診断部３２による計測器診断の対象を「沈殿処理水濁度計」とし、計測器診断に用いる入力項目として「原水濁度」、「ろ過水濁度」、「凝集剤注入率」を取ることができる。また、計測器診断の対象を「凝集剤注入量流量計」とし、計測器診断に用いる入力項目として「原水濁度」、「取水量」、「沈殿処理水濁度」、「攪拌速度」などを取ることもできる。
【００２８】
表示部３７（提示部の一例）は、状態評価部３４から得られた評価結果と、水道施設１の運転員への作業指示等を含む支援情報を、分析装置２３に接続された不図示のＰＣ（Personal Computer）のディスプレイや携帯端末に表示し、又は帳票等の紙媒体に印刷する。
【００２９】
次に、分析装置２３を構成する計算機Ｃのハードウェア構成を説明する。
図３は、計算機Ｃのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００３０】
計算機Ｃは、いわゆるコンピュータとして用いられるハードウェアである。計算機Ｃは、バスＣ４にそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）Ｃ１、ＲＯＭ（Read Only Memory）Ｃ２、ＲＡＭ（Random Access Memory）Ｃ３を備える。さらに、計算機Ｃは、表示装置Ｃ５、入力装置Ｃ６、不揮発性ストレージＣ７、ネットワークインターフェイスＣ８を備える。
【００３１】
ＣＰＵ Ｃ１は、本実施の形態例に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ Ｃ２から読み出して実行する。ＲＡＭ Ｃ３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメーター等が一時的に書き込まれる。表示装置Ｃ５は、例えば、液晶ディスプレイモニタであり、計算機Ｃで行われる処理の結果等を運転員に表示する。入力装置Ｃ６には、例えば、キーボード、マウス等が用いられ、運転員が所定の操作入力、指示を行うことが可能である。
【００３２】
不揮発性ストレージＣ７としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリ等が用いられる。不揮発性ストレージＣ７には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメーターの他に、計算機Ｃを機能させるためのプログラムが記録されている。ＲＯＭ Ｃ２、不揮発性ストレージＣ７は、ＣＰＵ Ｃ１が動作するために必要なプログラムやデータ等を永続的に記録しており、計算機Ｃによって実行されるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な非一過性の記録媒体の一例として用いられる。
【００３３】
ネットワークインターフェイスＣ８には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等が用いられ、端子が接続されたＬＡＮ（Local Area Network）、専用線等を介して各種のデータを装置間で送受信することが可能である。
【００３４】
次に、カテゴリ分析部３３にて用いられるカテゴリ分析手法の一つであるＡＲＴについて、図４と図５を参照して説明する。
図４は、カテゴリ分析部３３による運転データのカテゴリ分類の例を示す説明図である。
図５は、カテゴリ分析部３３による分類後のカテゴリの相関関係の例を示す説明図である。
【００３５】
図４の上段には、水道施設１が正常運転されている正常運転期間と、水道施設１の運転状態が診断される診断期間の双方における、２種類の計測器から出力された運転データＡ及び運転データＢの時間変化の例が示される。ここで運転データＡ及び運転データＢは、図１に示した濁度計１６ａ、流量計１７、水温計１８、ｐＨ計１９等の各計測器から収集されるデータのうちから選択した２種類のデータを表す。運転データＡ及び運転データＢは、正常運転期間と診断期間のいずれの場合も、警報出力の上限及び下限の範囲内にある。
【００３６】
始めに、カテゴリ分析部３３は、正常運転期間における運転データＡ及び運転データＢの相関を予め学習する。このとき、図４の上段に示すように、運転データＡ及び運転データＢの相関として、（１）運転データＡが大、運転データＢが小、（２）運転データＡ及び運転データＢが共に小、（３）運転データＢが大、運転データＡが小、の３種の異なる相関を示すデータ群が抽出される。
【００３７】
図４の下段には、カテゴリ分析部３３により運転データＡ及び運転データＢの相関を示すデータ群がカテゴリ「１」〜「３」に分類された上で、これらのデータ群が時間変化と共に示される。なお、この例では、説明を簡略化するため、カテゴリ分析における運転データＡと運転データＢの相関を、各運転データの大小関係で識別する場合を示す。ただし、この例に限らず、カテゴリ分析部３３は、運転データＡ及び運転データＢとの差分を所定の閾値と比較し、この差分をカテゴリ分析してもよい。
【００３８】
次に、カテゴリ分析部３３が、カテゴリ「１」〜「３」に示す運転データＡ及び運転データＢの相関を学習した後の診断期間におけるカテゴリ分析部３３の動作例について説明する。運転データＡ及び運転データＢがカテゴリ分析部３３に入力されると、図４の上段に示す診断期間のうち、最初の第１診断期間における運転データＡ及び運転データＢは、既に学習済みのカテゴリ番号が「２」の特性と類似する。このため、カテゴリ分析部３３は、運転データＡ及び運転データＢの相関を示すデータ群をカテゴリ番号「２」として分類する。
【００３９】
続いて第２診断期間に入力される運転データＡ及び運転データＢの相関はそれぞれのデータが共に大となり、学習済みのカテゴリ「１」〜「３」のいずれの運転データの特性とも類似しない。このため、カテゴリ分析部３３は、第２診断期間における運転データＡ及び運転データＢの相関を示すデータ群を新規カテゴリとして分類する。この結果、図５に示されるように、カテゴリ分析部３３は、学習済みのカテゴリ「１」〜「３」に加えて、新規カテゴリとしてカテゴリ「４」を分類する。
【００４０】
このようなカテゴリ分析部３３による分析結果に基づいて、状態評価部３４は、カテゴリ分析部３３により分類されたカテゴリが学習に用いた運転データと同じ特性であれば、水道施設１の状態が正常と評価する。一方、運転データＡ，Ｂの特性が、学習に用いた運転データと異なる場合、すなわち、カテゴリ分析部３３により運転データＡ，Ｂが新規カテゴリに分類された場合、状態評価部３４は、水道施設１の状態が異常と評価することができる。そして、図４と図５では、２つの運転データＡ，Ｂについてカテゴリ分析を行った例を示したが、実際にはさらに多くの運転データについてカテゴリ分析が行われる。
【００４１】
次に、分析装置２３による処理について説明する。
図６は、分析装置２３によるデータ処理方法の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
始めに、計測器診断部３２は、分析・診断条件ＤＢ３６から分析・診断条件を取得する（Ｓ１）。計測器診断部３２が分析・診断条件ＤＢ３６から取得可能な分析・診断条件は、後述する図７に示される。
【００４３】
次に、計測器診断部３２は、プロセス・水質ＤＢ３５から分析・診断用データを取得する（Ｓ２）。分析・診断用データは、プロセス・水質ＤＢ３５に格納される運転データであって、計測器診断部３２が診断しようとする計測器に応じてプロセス・水質ＤＢ３５から取得される運転データである。計測器診断部３２が分析・診断用データを取得する際、水処理の時間差を考慮したデータセットを組んでもよい。
【００４４】
例えば、取水施設２から着水井１０が受けた水が沈殿池１３の出口へ到達するまでには数時間を要する。このため、沈殿池１３の出口に到達した水にて汚濁が生じたとしても、同時刻で着水井１０が受けた水に汚濁が生じているとは限らない。このため、計測器診断部３２は、水道施設１内において、沈殿処理水の水質計測時刻から時間差分だけさかのぼった原水水質を表す運転データをデータセットとして組んで計測器を診断する。なお、水道施設１にて処理される水の水質は、日毎にも変動する。このため、計測器診断部３２がさかのぼって運転データを取得する期間は、日単位としてもよい。
【００４５】
また、水道施設１内では、工事や計測器の定期保守点検などの非定常作業が実施される。非定常な作業中に計測器により計測され、プロセス・水質ＤＢ３５に格納されたデータは診断やカテゴリ分析に適さない。このため、非定常作業の実施期間においては、作業員が、工事や点検を行う場所に設置されるデータロガーを操作することで、データロガーによる、計測器が出力するデータの収集を停止させてもよい。これにより、非定常作業の実施期間におけるプロセス・水質ＤＢ３５へのデータの格納を停止することができる。
【００４６】
また、作業員がデータロガーのデータ収集を停止する操作を行う以外にも、非定常作業の実施期間において、作業員がデータロガーを操作することで、分析装置２３に作業中信号を発信してもよい。分析装置２３では、作業中信号が発信されている間、及び、作業中信号が停止した後の安定待ち時間にプロセス・水質ＤＢ３５に格納されたデータを分析対象にしないように、プロセス・水質ＤＢ３５に格納された該当するデータにフラグを立てる。そして、分析装置２３は、診断やカテゴリ分析を行う際にはフラグが立てられたデータを除くことが望ましい。このようにして、例えば、予め決められた期間に行われる工事や点検等により計測器が出力する可能性のあるデータの異常値を分析対象から確実に除くことができる。
【００４７】
ステップＳ２の後、計測器診断部３２が、計測器の診断を行う（Ｓ３）。ここでは、計測器診断部３２が、水道施設１に設置された複数ある計測器のうち、一つの計測器（ａ）を対象に診断するものとして説明を続ける。
【００４８】
ここで、分析・診断条件について説明する。
図７は、計測器診断部３２及びカテゴリ分析部３３が分析・診断条件ＤＢ３６から取得可能な分析・診断条件を示すデータ項目の一例を示す表である。図７に示す表は、分類、対象、計測／点検項目、不具合例の各フィールドにより構成される。
【００４９】
分類フィールドは、カテゴリ分析部３３によるカテゴリ分析、計測器診断部３２による計測器診断のいずれかにより取得される項目が示される。
対象フィールドは、分類フィールドにおける分類項目に応じた、カテゴリ分析の対象、計測器診断の対象を示す項目である。例えば、カテゴリ分析の対象が、「凝集沈殿プロセス異常」であり、計測器診断の対象が「濁度計１６ｂの計測値から示される沈殿処理水濁度」であることが示される。
【００５０】
計測／点検項目フィールドは、対象フィールドにおける対象項目毎に診断又はカテゴリ分析に用いられる計測項目又は点検項目を示す項目である。例えば、カテゴリ分析に用いられる計測／点検項目が、「凝集剤注入率」、「アルカリ剤注入率」等であり、計測器診断に用いられる計測／点検項目が、「原水濁度」、「ろ過水濁度」等であることが示される。
【００５１】
不具合例フィールドは、計測／点検項目フィールドにおける計測／点検項目毎に生じる可能性のある不具合例を示す項目である。カテゴリ分析で検出可能な不具合例として、例えば、凝集剤注入率の異常、すなわち凝集剤の注入量が異常であれば配管の目詰まりの発生が示される。なお、計測器診断により検出可能な不具合例は定義されていない。
【００５２】
次に、分類項目がカテゴリ分析であるときの分析対象である「凝集沈殿プロセス異常」について説明する。
凝集沈殿プロセス異常は、直接には濁度計１６ｂを用いた沈殿処理水濁度を計測することで判断可能な異常である。しかし、不良の発生や、不良の原因をより早く得るために、カテゴリ分析部３３は、図７に示す表に示した項目を用いてカテゴリ分析を行う。図４と図５を参照して既に説明したようにカテゴリ分析部３３がカテゴリ分析を行う際には、正常運転期間において正常な処理状態を示す実績データを教師データとして、予めカテゴリを分類しておく。そして、診断期間においてカテゴリ分析部３３が、診断対象のデータに対してカテゴリに分類した結果、新規カテゴリが出現すれば、過去になかった水処理や原水水質に異常原因があることが示される。
【００５３】
一方、カテゴリ分析に用いる各項目もそれ自体が正常な値であるか否かを判定する必要がある。例えば、濁度計１６ｂに関しては定義されていないものの、他の計測器において図７の不具合例フィールドに示す原因により、計測器が正しい値を示さない可能性がある。このような不具合を検出するための条件として、カテゴリ分析部３３は、分析・診断条件ＤＢ３６から項目毎の設定値を取得する。カテゴリ分析部３３は、例えば、沈殿処理水濁度であれば、他の計測地点で計測された濁度や、この濁度の除去に直接関係する凝集剤の注入率を設定値として設定する。これにより、カテゴリ分析部３３は、カテゴリ分析に用いる各項目が正常な値であるか否かを判定することが可能となる。
【００５４】
再び、図６の処理の説明に戻る。
ステップＳ３の後、計測器診断部３２は、計測器（ａ）に異常があるか否かを判定する（Ｓ４）。計測器（ａ）に異常がないと判定した場合（Ｓ４のＮＯ）、後続のステップＳ６に移る。
【００５５】
一方、計測器（ａ）に異常があると判定した場合（Ｓ４のＹＥＳ）、カテゴリ分析部３３は、計測器（ａ）から出力されるデータを除いたデータセット（以下、「計測器（ａ）を除いたデータセット」とも記載する）によるカテゴリ分析を行う（Ｓ５）。これにより、カテゴリ分析部３３は、プロセス・水質ＤＢ３５から読み出したデータから、計測器診断部３２により異常ありと診断された計測器（ａ）から出力されるデータを除いたデータセットを用いてカテゴリ分析を行うことが可能となる。
【００５６】
このため、ステップＳ５の処理にて、カテゴリ分析部３３は、カテゴリ分析に用いるデータセットとして、初期に分析・診断条件ＤＢ３６に登録されている項目群から、計測器（ａ）を除いたデータセットを用いる。この際、計測器（ａ）を除いたデータセットでのチューニングが必要となる。このため、カテゴリ分析部３３は、全てのデータ項目のチューニングの際に用いた教師データのうち、計測器（ａ）を除いた該当する項目のみを用いてチューニングしておく。
【００５７】
ステップＳ４のＮＯ、又はステップＳ５の後、カテゴリ分析部３３は、計測器（ａ）を含むデータセット、すなわち初期登録された項目群の計測器から出力されるデータの集合であるデータセットを用いてカテゴリ分析を行う（Ｓ６）。このようにステップＳ５，Ｓ６の処理を経ることで、カテゴリ分析部３３により、各データセットに応じてカテゴリ分析された正常又は異常のカテゴリが出力される。例えば、計測器（ａ）が正常であるときに分類されるカテゴリの数と、計測器（ａ）が異常であるときに分類されるカテゴリの数とは異なる。このため、状態評価部３４は、カテゴリの数を比較することで、計測器（ａ）の正常又は異常を判断することができる。
【００５８】
次に、状態評価部３４は、計測器診断と、カテゴリ分析の結果（特に、新規カテゴリの発生有無）に応じて、運転員に作業指示を与えるために、表示部３７に表示させる内容を選択する（Ｓ７）。例えば、計測器（ａ）を含むデータセットを用いてカテゴリ分析を行った結果が異常を表し、計測器（ａ）を除いたデータセットを用いてカテゴリ分析を行った結果が正常を表すのであれば、計測器（ａ）に異常が発生していることが分かる。そして、計測器（ａ）に関して、新規カテゴリが発生したこと、及び計測器（ａ）の状態を確認することを運転員に指示するための表示内容が状態評価部３４により選択される。
【００５９】
表示部３７は、状態評価部３４により選択された運転員への作業指示を示す表示内容を出力し（Ｓ８）、本処理を終了する。運転員は、表示内容に示される作業指示に従って、例えば、計測器（ａ）の状態を確認することができる。
【００６０】
図８は、状態評価部３４が表示部３７に表示させる内容を分類するための分類項目の一例を示す表である。
図８に示す表は、カテゴリ分析、計測器診断：異常なし、計測器診断：異常ありの各項目により構成される。
【００６１】
カテゴリ分析項目には、「新規カテゴリあり、又は異常あり」の項目と、「新規カテゴリあり、又は異常なし」の項目が格納される。また、計測器診断項目には、「計測器の異常なし」の項目と、「計測器の異常あり」の項目が格納される。さらに、「計測器（ａ）のデータ使用」の項目と、「計測器（ａ）のデータ不使用」の項目が格納される。
【００６２】
そして、図８に示す表には、カテゴリ分析項目、計測器診断項目の組合せに応じた分類項目として、例えば、５種類の分類ＡＡ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが格納される。各分類は、後述する図９にて示される表示部３７に出力される表示内容に対応する。このため、計測器診断部３２による計測器診断の結果で示されるデータの異常有無と、カテゴリ分析部３３によるカテゴリ分析の結果で示される新規カテゴリの有無、又は計測器が異常にカテゴライズされたか否かの組み合わせにより、表示部３７の表示内容を示す分類項目が選択される。
【００６３】
図９は、分類項目に応じて表示部３７に表示される内容の一例を示す表である。図９では、分類ＡＡ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ毎に表示部３７に表示される内容が定義されていることが示される。
【００６４】
分類ＡＡは、カテゴリ分析の対象に異常が生じている可能性が最も高いため、直接対応を促す表示内容を表す。
分類Ａは、計測器に異常がある可能性があるが、他のデータも組み合わせて行うカテゴリ分析では異常であるため、計測器の確認を優先させ、その後に対応を指示する表示内容を表す。
【００６５】
分類Ｂは、カテゴリ分析における計測器（ａ）の寄与度にも依存するため、異常の判断の信頼性が低くなるため、分類Ａと同様に計測器の確認を実施する表示内容を表す。
分類Ｃは、新規カテゴリで異常がないため、計測器の確認後に再度カテゴリ分析することを指示する表示内容を表す。
分類Ｄは、現状、特に問題がないことを出力する表示内容を表す。
【００６６】
このように状態評価部３４は、計測器診断部３２により異常ありと診断された計測器（ａ）への対応措置を優先する指示を与える情報を選択する。これにより、分析装置２３を操作する運転員は、表示部３７に表示された指示に基づいて、異常ありと診断された計測器（ａ）への対応措置を優先して実施することができる。このため、分析装置２３が分析対象とする運転データの精度が高まり、水道施設１の運転管理を適切に行うことが可能となる。
【００６７】
以上説明した第１の実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システム１００では、計測器の診断と、運転データのカテゴリ分析の二段構成により、計測器又は水道施設１における異常の発生有無を検出できる。そして、診断結果に基づき、計測器、機器、又はプロセス（運転）に関して運転員が取るべき手順を示すため、運転員は適切な措置をとることができ、結果として水道施設１の安定運転を実現できるという効果がある。また、運転員により、表示部３７に出力された表示内容に基づいて適切な措置がとられるため、水道施設１を診断するために必要なデータの精度が高まり、計測器、又は水道施設１の不具合を検出する精度も向上できる。
【００６８】
さらに、従来であれば、水処理プロセスでは同一のセンサ数が少なく、相関式や評価式の作成が難しい複数の計測器から出力されるデータの相関を考える必要があった。しかし、本実施の形態のように統計的手法を用いることで、計測器の診断（特に、計測器のドリフトの有無）を検知することができ、運転員に早期に計測器の診断結果を示すことができる。また、統計的手法を用いるため、本実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システム１００を迅速かつ容易に導入することが可能となる。
【００６９】
［第１の実施の形態の変形例］
上述した第１の実施の形態では計測器（ａ）のみを計測器の異常診断の対象としたが、複数の計測器、又はカテゴリ分析に用いる全ての計測器を対象として異常診断を実施してもよい。例えば、始めに計測器（ａ）として濁度計１６ａを選択して図６に示した処理を実行した後、計測器（ａ）として濁度計１６ｂを選択して図６に示した処理を実行する。以下、同様に、水道施設１を構成する全ての計測器を選択して図６に示した処理を順に実行する。
【００７０】
このように計測器（ａ）を選択して処理を実行した結果、複数の計測器で異常が見られる場合は、対応の分類、すなわち、緊急度を上げるようステップＳ７の処理で状態評価部３４が表示内容を選定する。この時、状態評価部３４は、計測器の状態と精度を運転員に確認させる表示内容を選定する。ただし、状態評価部３４は、運転員に行わせる確認作業の優先順位を付けるため、計測器の校正時期や校正前後の計測値の差分（ドリフトの程度）を判断指標に用いてもよい。そして、計測器を校正した直後に出力される計測値を教師データとして用いてもよい。また、分析装置２３は、ドリフトの発生が事前に予想される計測器に対して校正頻度を上げてもよい。
【００７１】
また、第１の実施の形態では計測器診断部３２とカテゴリ分析部３３はそれぞれ別の統計的手法により分析を行うこととしたが、１種類の統計的手法（例えば、ＡＲＴ）に統一してもよい。例えば、第１の実施の形態において、計測器診断部３２による計測器の診断は、計測器が出力したデータが、ある設定値を超えたか否かにより異常の有無を判定していたが、複数のデータの組合せをＡＲＴによりカテゴリ分析することで異常の有無を判定してもよい。これにより、統計的手法に用いるエンジンが１種類となり、分析用入力データの前処理や整理するためのフォーマットが統一されるため、システム構成を簡潔にすることができるという効果がある。
【００７２】
また、カテゴリ分析部３３は、計測器に異常が見つかった際にはその計測器が出力したデータ（計測項目）を除外してカテゴリ分析を行う。この結果、状態評価部３４は、計測項目を減らした場合の分析精度、例えば、教師データによる異常の検出確率を、計測項目を減らさない場合と比較した結果を表示部３７に表示させてもよい。
【００７３】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システムについて説明する。本実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システムは、例えば、計測器が出力するデータから計測器のドリフトの影響を除いてカテゴリ分析を行うことが可能である。
【００７４】
図１０は、第２の実施の形態に係る分析装置２３によるデータ処理方法の一例を示すフローチャートである。なお、図１０におけるステップＳ１１からステップＳ１５までの処理は、第１の実施の形態に示した図６のステップＳ１からステップＳ５までの処理と同様であるため詳細な説明を省略する。
【００７５】
ステップＳ１４の処理にて計測器（ａ）から出力されたデータに示される計測値に異常があると判定された場合（Ｓ１４のＹＥＳ）、計測器（ａ）を除いたデータセットによるカテゴリ分析（Ｓ１５）と並行して、ステップＳ１６，１７に示す処理を実施する。この処理では、カテゴリ分析部３３が、計測器（ａ）の計測値を補正するための補正値を算出し（Ｓ１６）、計測器（ａ）の補正値を用いたカテゴリ分析を行う。このとき、カテゴリ分析部３３は、計測器診断部３２により異常ありと診断された計測器（ａ）から出力されるデータに示される計測値を、計測器（ａ）の特性から算出される補正値に代えたデータセットを用いてカテゴリ分析による診断を行う。
【００７６】
ここで、カテゴリ分析部３３が算出する計測器（ａ）の補正値は、例えば、計測器（ａ）が異常を示さない時点までさかのぼり、その時点の値（ｘ０）をそのまま使用する。また、計測器（ａ）の補正値として、例えば、計測器（ａ）が異常を示したときの値（ｘ）を用いて、ｘ０±｜ｘ−ｘ０｜を求めた結果を最大／最小の振れ幅と仮定した上で、この振れ幅の範囲内の値を補正値としてもよい。このように計測器（ａ）の計測値に異常があれば、カテゴリ分析部３３が補正値を算出することで、カテゴリ分析部３３は、分析・診断条件ＤＢ３６に設定されている初期の入力項目の全てを仮に揃えてカテゴリ分析することが可能となる。
【００７７】
その後、カテゴリ分析部３３は、計測器（ａ）を含むデータセットによるカテゴリ分析を行う（Ｓ１８）。そして、状態評価部３４は、計測器診断と、カテゴリ分析の結果（特に、新規カテゴリの発生有無）に応じて、運転員に作業指示を与えるために、表示部３７に表示させる内容を選択する（Ｓ１９）。ここで、状態評価部３４により選択される分類は、例えば、図８の表中における、分類Ａ、Ｃとなる。そして、表示部３７は、状態評価部３４により選択された運転員への作業指示を出力し（Ｓ２０）、本処理を終了する。
【００７８】
以上説明した第２の実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システム１００では、計測値に異常の可能性があれば、データの補正値を用いることにより、計測器に異常が発生した場合であっても、適切なデータによりカテゴリ分析を行って、水道施設１の診断を行うことが可能である。このため、水道施設１を診断するために必要なデータの精度が高まり、機器・プロセス診断の精度を向上することができる。また、上述した第１の実施の形態に係るプラント診断用データ前処理・分析システム１００と同様の効果を得ることもできる。
【００７９】
なお、上述した第１及び第２の実施の形態は、水道施設１に適用した例としたが、下水道施設や海水淡水化施設等の他の水処理施設、化学プラント、発電プラント、火力発電所、原子力発電所等の各種のプラントに適用してよい。また、分析装置２３の処理対象は、プラントだけに限らない。分析装置２３は、計測値を用いて状態を解析するためにデータの精度を高めることが要求されるシステムにおける、データの前処理に用いることができる。
【００８０】
また、本発明は上述した実施の形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ここで説明した実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１…水道施設、２…取水施設、３…浄水処理施設、２２…制御ＬＡＮ、２３…分析装置、３１…通信Ｉ／Ｆ、３２…計測器診断部、３３…カテゴリ分析部、３４…状態評価部、３５…プロセス・水質ＤＢ、３６…分析・診断条件ＤＢ、３７…表示部、３８…内部バス、１００…プラント診断用データ前処理・分析システム
【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】
2019153045.tif 000009
【図８】
2019153045.tif 000010
【図９】
2019153045.tif 000011
【図１０】
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