(57)【要約】  工場内の異常事象を特定するための、コンピュータによって実装される統合エキスパートシステム。このエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムを規則に基づくエキスパートシステムと統合する。モデルに基づくエキスパートシステムが、工場内のプロセスユニットの動作状態についてのデータを受け取り、そのプロセスユニットが異常に動作しているかどうかを判定する１つまたは複数の結果を計算する。規則に基づくエキスパートシステムも、プロセスユニットの動作状態についてのデータを受け取り、自らの規則をプロセスデータに適用する。規則に基づくエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムによって生成される１つまたは複数の結果にも自らの規則を適用する。この統合システムは、モデルに基づくエキスパートシステムによって生成される任意の冗長メッセージを抑制することもできる。
2013528867.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工場を運転するための方法であって、
前記工場内のプロセスユニットの動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステムを有するステップと、
前記工場内の前記プロセスユニットの前記動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステムを有するステップと、
前記プロセスユニットの動作状態についてのデータを使用して前記プロセスユニットの前記動作を評価するために前記モデルに基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
前記モデルに基づくエキスパートシステムから結果を得るステップと、
（ａ）前記プロセスユニットの前記動作状態についてのデータ、および（ｂ）前記モデルに基づくエキスパートシステムからの前記結果を使用し、前記プロセスユニットの前記動作における可能な異常を特定するために前記規則に基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
異常に関するメッセージをオペレータインターフェイスに送るステップと、
前記モデルに基づくエキスパートシステムからのメッセージを抑制するステップであって、前記抑制されるメッセージは前記異常に関係する、抑制するステップと、
前記異常に関する前記メッセージに基づいて前記プロセスユニットの前記動作を調節するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記モデルに基づくエキスパートシステム内の前記数学モデルには、主成分分析モデルが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記数学モデルには、バルブ流量モデル、比例・積分・微分制御監視モデル、および部分最小二乗（ＰＬＳ）モデルがさらに含まれる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルに基づくエキスパートシステムおよび前記規則に基づくエキスパートシステムの両方によってアクセス可能なデータベースを使用するステップをさらに含み、前記データベースが、
（ａ）前記モデルに基づくエキスパートシステム内の前記数学モデルの構成に関するデータ、および
（ｂ）前記規則に基づくエキスパートシステム内の前記規則の構成に関するデータ
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データベースが、（ｃ）統合エキスパートシステム内のメッセージ抑制関係に関するデータをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記モデルに基づくエキスパートシステムからの前記結果が、前記プロセスユニットの前記動作についての統計的分析結果であり、前記規則に基づくエキスパートシステムが、前記モデルに基づくエキスパートシステムによって計算された前記統計的分析結果を評価する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルに基づくエキスパートシステムが、前記工場内の同じプロセスユニット用に複数の異なる数学モデルを含み、
前記モデルに基づくエキスパートシステムが、前記様々な数学モデルから１つまたは複数の結果を計算し、
前記規則に基づくエキスパートシステムが、（ｃ）前記プロセスユニットの運転モードに関する情報をさらに使用し、
抑制するために選択される前記メッセージが、前記プロセスユニットの前記運転モードに基づいて少なくとも部分的に決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記規則に基づくエキスパートシステムを適用する前記ステップは、条件前提が完全に分かっている規則を、条件前提が完全には分かっていない前記規則の前に評価するように前記１組の規則を順に評価するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１組の規則が、第１の規則と、前記第１の規則の結論に依存する第２の規則とを含み、前記第１の規則が前記第２の規則の前に評価される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記規則に基づくエキスパートシステムを適用する前記ステップが、前記１組の規則を規則評価スケジュールに従って評価するステップを含み、前記方法が、
その条件が他の規則に依存しない１組の第１の規則を前記規則評価スケジュールに追加するステップと、
その条件が前記１組の第１の規則内の規則に対する依存関係を含むが、他のいかなる規則にも依存しない、前記スケジュール内にまだない１組の第２の規則を前記規則評価スケジュールに追加するステップと
を含む、規則評価スケジュールを作成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
規則評価スケジュールを作成する前記ステップが、その条件が前記１組の第１の規則または前記１組の第２の規則内の規則に対する依存関係を含むが、他のいかなる規則にも依存しない、前記スケジュール内にまだない１組の第３の規則を前記規則評価スケジュールに追加するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
プロセスユニットと、
前記プロセスユニットの動作状態を感知する複数のセンサと、
前記複数のセンサと通信するプロセス制御システムと、
オペレータインターフェイスと、
ａ）前記プロセスユニットの前記動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステム
ｂ）前記プロセスユニットの前記動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステム
を含むコンピュータシステムと
を備える工場であって、
前記コンピュータシステムは、
前記プロセスユニットの前記動作状態についてのデータを受け取るステップと、
前記プロセスユニットの前記動作状態についてのデータを使用して前記プロセスユニットの前記動作を評価するために前記モデルに基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
前記モデルに基づくエキスパートシステムから結果を得るステップと、
（ａ）前記プロセスユニットの前記動作状態についてのデータ、および（ｂ）前記モデルに基づくエキスパートシステムからの前記結果を使用し、前記プロセスユニットの前記動作における可能な異常を特定するために前記規則に基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
異常に関するメッセージをオペレータインターフェイスに送るステップと、
前記モデルに基づくエキスパートシステムからのメッセージを抑制するステップであって、前記抑制されるメッセージは前記異常に関係する、抑制するステップと
を含むステップを実行するようにプログラムされる、
工場。
【請求項１３】
前記モデルに基づくエキスパートシステム内の前記数学モデルには、主成分分析モデルが含まれる、請求項１２に記載の工場。
【請求項１４】
前記数学モデルには、バルブ流量モデル、比例・積分・微分制御監視モデル、および部分最小二乗（ＰＬＳ）モデルがさらに含まれる、請求項１３に記載の工場。
【請求項１５】
前記モデルに基づくエキスパートシステムおよび前記規則に基づくエキスパートシステムの両方によってアクセス可能なデータベースを使用することをさらに含み、前記データベースが、
（ａ）前記モデルに基づくエキスパートシステム内の前記数学モデルの構成に関するデータ、および
（ｂ）前記規則に基づくエキスパートシステム内の前記規則の構成に関するデータ
を含む、請求項１２に記載の工場。
【請求項１６】
前記データベースが、（ｃ）統合エキスパートシステム内のメッセージ抑制関係に関するデータをさらに含む、請求項１５に記載の工場。
【請求項１７】
前記モデルに基づくエキスパートシステムからの前記結果が、前記プロセスユニットの前記動作についての統計的分析結果であり、前記規則に基づくエキスパートシステムが、前記モデルに基づくエキスパートシステムによって計算された前記統計的分析結果を評価する、請求項１２に記載の工場。
【請求項１８】
前記モデルに基づくエキスパートシステムが、前記工場内の同じプロセスユニット用に複数の異なる数学モデルを含み、
前記モデルに基づくエキスパートシステムが、前記様々な数学モデルから１つまたは複数の結果を計算し、
前記規則に基づくエキスパートシステムが、（ｃ）前記プロセスユニットの運転モードに関する情報をさらに使用し、
抑制するために選択される前記メッセージが、前記プロセスユニットの前記運転モードに基づいて少なくとも部分的に決定される、
請求項１２に記載の工場。
【請求項１９】
ａ）工場内のプロセスユニットの動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステムと、
ｂ）前記プロセスユニットの前記動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステムと
を含むコンピュータシステムであって、
前記プロセスユニットの動作状態についてのデータを受け取るステップと、
前記プロセスユニットの前記動作状態についてのデータを使用して前記プロセスユニットの前記動作を評価するために前記モデルに基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
前記モデルに基づくエキスパートシステムから結果を得るステップと、
（ａ）前記プロセスユニットの前記動作状態についてのデータ、および（ｂ）前記モデルに基づくエキスパートシステムからの前記結果を使用し、前記プロセスユニットの前記動作における可能な異常を特定するために前記規則に基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
異常に関するメッセージをオペレータインターフェイスに送るステップと、
前記モデルに基づくエキスパートシステムからのメッセージを抑制するステップであって、前記抑制されるメッセージは前記異常に関係する、抑制するステップと
を含むステップを実行するようにプログラムされる、
コンピュータシステム。
【請求項２０】
前記モデルに基づくエキスパートシステム内の前記数学モデルには、主成分分析モデルが含まれる、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２１】
前記数学モデルには、バルブ流量モデル、比例・積分・微分制御監視モデル、および部分最小二乗（ＰＬＳ）モデルがさらに含まれる、請求項２０に記載のコンピュータシステム。
【請求項２２】
前記モデルに基づくエキスパートシステムおよび前記規則に基づくエキスパートシステムの両方によってアクセス可能なデータベースを使用することをさらに含み、前記データベースが、
（ａ）前記モデルに基づくエキスパートシステム内の前記数学モデルの構成に関するデータ、および
（ｂ）前記規則に基づくエキスパートシステム内の前記規則の構成に関するデータ
を含む、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２３】
前記データベースが、（ｃ）統合エキスパートシステム内のメッセージ抑制関係に関するデータをさらに含む、請求項２２に記載のコンピュータシステム。
【請求項２４】
前記モデルに基づくエキスパートシステムからの前記結果が、前記プロセスユニットの前記動作についての統計的分析結果であり、前記規則に基づくエキスパートシステムが、前記モデルに基づくエキスパートシステムによって計算された前記統計的分析結果を評価する、請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【請求項２５】
前記モデルに基づくエキスパートシステムが、前記工場内の同じプロセスユニット用に複数の異なる数学モデルを含み、
前記モデルに基づくエキスパートシステムが、前記様々な数学モデルから１つまたは複数の結果を計算し、
前記規則に基づくエキスパートシステムが、（ｃ）前記プロセスユニットの運転モードに関する情報をさらに使用し、
抑制するために選択される前記メッセージが、前記プロセスユニットの前記運転モードに基づいて少なくとも部分的に決定される、
請求項１９に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精製プラントや石油化学プラントなどの工場内の異常事象を特定するための、コンピュータによって実装されるエキスパートシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代の石油精製所は、先進的プロセス制御システムによって制御されている。これらのプロセス制御システムは、プロセスを最適化することおよびプラントの運転における異常事象を特定することが含まれる、いくつもの機能を実行することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００７／０２５０２９２号明細書（Ａｌａｇａｐｐａｎらによる題名「Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｔｏ  Ｄｅｌａｙｅｄ  Ｃｏｋｉｎｇ  Ｕｎｉｔ」）（特許文献１）
【特許文献２】米国特許第７，３４９，７４６号明細書（Ｅｍｉｇｈｏｌｚらによる題名「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ」）
【特許文献３】米国特許出願公開第２００８／０１５４８３２号明細書（Ｋｒａｌらによる「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｉｎ  Ｒｕｌｅ  Ｂａｓｅｄ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｓｙｓｔｅｍ」）
【特許文献４】米国特許出願公開第２００８／００９７６３７号明細書（Ａｎｈ  Ｎｇｕｙｅｎらによる題名「Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  （ＡＥＤ）  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｔｏ  Ｐｏｌｙｍｅｒｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓ」）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
様々な規模の事象および外乱が、絶えずプロセス操作に影響を及ぼしている。ほとんどの場合、これらの事象および外乱はプロセス制御システムによって処理される。しかし、プロセス制御システムが異常事象をうまく処理できない場合、人間オペレータがプロセス操作に介入しなければならない場合がある。人間の介入は、警告メッセージにより、コンソールオペレータに異常な状況を知らせることから始まる。警告メッセージは、特定のプロセス測定値が既定義の動作範囲および／または相関関係を超えるときトリガされる。これらの異常事象を早期に特定することは、問題がより深刻な事故にエスカレートする前に運転チームが介入することを可能にする。
【０００５】
多くの場合、異常事象の特定はエキスパートシステムによって行われる。エキスパートシステムとは、工場をどのように運転するのかについて、プラントオペレータが決定を下すのを支援するよう設計されたコンピュータツールである。一般に使用される２つの種類のエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムと規則に基づくエキスパートシステムである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の特定の実施形態は、工場内の異常事象を特定するために、モデルに基づくエキスパートシステムおよび規則に基づくエキスパートシステムの両方を使用することに関する。プラントの運転における潜在的な異常は大量の警告メッセージを発生させる可能性があり、その多くは不必要または冗長であり得る。警告メッセージが過多になると、異常事象特定システムの有効性を低減させることがある。このメッセージ過多の問題は、規則に基づくエキスパートシステムに加えてモデルに基づくエキスパートシステムの両方を診断のために使用するとき一層ひどくなる場合がある。したがって、この統合システムは、プラントオペレータへのより優れたメッセージ調整により、迷惑または冗長な警告の生成を減らすように設計される。この統合システムは、プラントの様々な運転モードに対処するように設計することもできる。
【０００７】
一実施形態では、本発明は、工場の運転における異常事象を特定するための方法を提供する。この方法は、（ｉ）工場内のプロセスユニットの動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステム、および（ｉｉ）工場内のプロセスユニットの動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステムを有するステップを含む。モデルに基づくエキスパートシステムは、プロセスユニットの動作状態についてのデータを使用してプロセスユニットの動作を評価する。モデルに基づくエキスパートシステムは、そのプロセスユニットが異常に動作しているかどうかを判定する１つまたは複数の結果を計算する。（ａ）プロセスユニットの動作状態についてのデータ、および（ｂ）モデルに基づくエキスパートシステムからの結果の１つまたは複数を使用し、プロセスユニットの動作における可能な異常を特定するために規則に基づくエキスパートシステムを適用する。異常事象が特定される場合、その異常に関するメッセージがオペレータに送られる。さらに、モデルに基づくエキスパートシステムからのどんな冗長メッセージも抑制することができる。本発明の特定の実施形態は、この方法を実行するようにプログラムされたコンピュータシステム、ならびにそのようなコンピュータシステムを含む工場も提供する。
【０００８】
本明細書の好ましい実施形態では、工場を運転するための方法であって、
工場内のプロセスユニットの動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステムを有するステップと、
工場内のプロセスユニットの動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステムを有するステップと、
プロセスユニットの動作状態についてのデータを使用してプロセスユニットの動作を評価するためにモデルに基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
モデルに基づくエキスパートシステムから結果を得るステップと、
（ａ）プロセスユニットの動作状態についてのデータ、および（ｂ）モデルに基づくエキスパートシステムからの結果を使用し、プロセスユニットの動作における可能な異常を特定するために規則に基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
異常に関するメッセージをオペレータインターフェイスに送るステップと、
モデルに基づくエキスパートシステムからのメッセージを抑制するステップであって、抑制されるメッセージは異常に関係する、抑制するステップと、
異常に関するメッセージに基づいてプロセスユニットの動作を調節するステップと
を含む、方法である。
【０００９】
本明細書の別の好ましい実施形態では、
プロセスユニットと、
プロセスユニットの動作状態を感知する複数のセンサと、
複数のセンサと通信するプロセス制御システムと、
オペレータインターフェイスと、
ａ）プロセスユニットの動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステム
ｂ）プロセスユニットの動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステム
を含むコンピュータシステムと
を備える工場であって、
そのコンピュータシステムは、
プロセスユニットの動作状態についてのデータを受け取るステップと、
プロセスユニットの動作状態についてのデータを使用してプロセスユニットの動作を評価するためにモデルに基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
モデルに基づくエキスパートシステムから結果を得るステップと、
（ａ）プロセスユニットの動作状態についてのデータ、および（ｂ）モデルに基づくエキスパートシステムからの結果を使用し、プロセスユニットの動作における可能な異常を特定するために規則に基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
異常に関するメッセージをオペレータインターフェイスに送るステップと、
モデルに基づくエキスパートシステムからのメッセージを抑制するステップであって、抑制されるメッセージは異常に関係する、抑制するステップと
を含むステップを実行するようにプログラムされる、
工場である。
【００１０】
本明細書のさらに別の好ましい実施形態では、
ａ）工場内のプロセスユニットの動作を評価するための１組の規則を含む、規則に基づくエキスパートシステムと、
ｂ）プロセスユニットの動作を評価するための数学モデルを含む、モデルに基づくエキスパートシステムと
を含むコンピュータシステムであって、
プロセスユニットの動作状態についてのデータを受け取るステップと、
プロセスユニットの動作状態についてのデータを使用してプロセスユニットの動作を評価するためにモデルに基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
モデルに基づくエキスパートシステムから結果を得るステップと、
（ａ）プロセスユニットの動作状態についてのデータ、および（ｂ）モデルに基づくエキスパートシステムからの結果を使用し、プロセスユニットの動作における可能な異常を特定するために規則に基づくエキスパートシステムを適用するステップと、
異常に関するメッセージをオペレータインターフェイスに送るステップと、
モデルに基づくエキスパートシステムからのメッセージを抑制するステップであって、抑制されるメッセージは異常に関係する、抑制するステップと
を含むステップを実行するようにプログラムされる、
コンピュータシステムである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ある特定の実施形態による、本発明をどのように実装できるのかについての概略図を示す。
【図２】蒸留塔用の主成分分析（ＰＣＡ）モデルの入力例を示すスクリーンショット図を示す。
【図３Ａ】蒸留塔を監視するために設計された、規則に基づくエキスパートシステムの動作を例示するスクリーンショット図を示す。
【図３Ｂ】蒸留塔を監視するために設計された、規則に基づくエキスパートシステムの動作を例示するスクリーンショット図を示す。
【図４】プロセスユニットの運転モードに基づいてモデルが抑制される、本発明の別の実施形態の概略図を示す。
【図５】規則評価スケジュールを作成するためのアルゴリズムの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の特定の実施形態は、工場の運転における異常事象を特定するためのエキスパートシステムに関する。これらの実施形態では、異常事象を特定する際のシステムの有効性を改善するために、モデルに基づくエキスパートシステムを規則に基づくエキスパートシステムと統合する。
【００１３】
モデルに基づくエキスパートシステムとは、プロセスの基礎をなす統計的原理または工学原理についての経験的知識または基礎的理解に基づく、工業プロセスの数学モデルを使用するエキスパートシステムである。本発明で使用するモデルに基づくエキスパートシステムは、どんな適切な方法で構築してもよい。数学モデルは、工業プロセスの通常運転を表すように設計される。種々の工業プロセスを表す、多岐にわたる様々な数学モデルが当技術分野で知られている。そのような数学モデルの例には、通常運転中のプロセス変数間の関係を表す簡単な工学等式、プラントの運転データを主成分に分解する主成分分析（ＰＣＡ）モデル、およびＰＣＡモデルの改変形態に基づく多変数統計モデルが含まれる。例えば、石油精製所内の様々なプロセスユニット用の主成分分析（ＰＣＡ）モデルについては、米国特許出願公開第２００７／０２５０２９２号明細書（Ａｌａｇａｐｐａｎらによる題名「Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｔｏ  Ｄｅｌａｙｅｄ  Ｃｏｋｉｎｇ  Ｕｎｉｔ」）（特許文献１）、および米国特許第７，３４９，７４６号明細書（Ｅｍｉｇｈｏｌｚらによる題名「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ」）（特許文献２）の中で説明されており、これらはどちらも参照によりその全体を援用する。
【００１４】
プロセスデータがモデルに基づくエキスパートシステム内に供給され、数学モデル内の変数を埋めるために使用される。プロセスデータは、実時間で（例えばデータヒストリアンから、または工場内のプロセス制御システムから）受け取ることができる。これらの入力に基づき、数学モデルが、特定のプロセスユニットの通常運転を表す他の変数の値を計算する。計算された値が、モデルの変数によって表されるプロセス状態の実際の値と比較される。例えば、モデルに基づくエキスパートシステムは、統計的分析結果（例えば２乗予測誤差の和）を計算して、実際のプロセス値がモデルによって計算された値からどれ位外れているのか評価することができる。統計的分析結果は、プロセスユニットが異常に動作していることを示し得る。例えば、米国特許出願公開第２００７／０２５０２９２号明細書（Ａｌａｇａｐｐａｎら、参照により本明細書に援用する）（特許文献１）の中に記載のモデルを使用して単一の異常の確率を生成する。モデルに基づくエキスパートシステムは、モデルからの結果が既定義の限界値を超える場合プラントオペレータに警告メッセージを送ることができる。
【００１５】
数学モデルは、工場内で動作する様々なプロセスユニットの任意のものを表すように構築することができる。工場内のプロセスユニットは、任意の適切な方法で規定することができる。例えばプロセスユニットは、装置もしくは装置群、装置のサブコンポーネント、または工場内のプロセス制御システムの同じ制御ループ内のプロセス別に規定することができる。例えば精製プラントや石油化学プラントでは、プロセスユニットは、接触分解器、蒸留塔、反応器、熱交換系統、またはそれらのサブコンポーネントであり得る。
【００１６】
ＰＣＡモデルの場合、概念的なモデル設計は次の４つの主な決定にばらすことができ、その４つの主な決定とはつまり、（１）一致するＰＣＡモデルを有する装置群にプロセス用装置を細分すること、（２）同じでないＰＣＡモデルを必要とするプロセス運転モードにプロセスの運転データおよび期間を細分すること、（３）各ＰＣＡモデルへの入力として装置群の中のどの測定値を指定すべきかを特定すること、および（４）既知の事象または他の例外運転を抑制するためのフラグの役割を、装置群の中のどの測定値または変数が果たすべきかを特定すること、である。単一のＰＣＡモデルによってカバーされる装置群を規定するには、プロセスの統合／相互作用についての理解が必要である。例えば装置群は、全ての主要な材料とエネルギの統合、および迅速な再利用を同じ装置群（工場の主要機能セクションまたは運転セクションと呼ぶこともできる）の中に含めることによって規定することができる。さらに、プロセス制御アプリケーションの分析は、プロセスユニット間の主要な相互作用を示し得る。例えば、プロセスが多変数拘束コントローラを使用する場合、そのコントローラのモデルはプロセスユニット間の相互作用点を明確に特定することができる。さもなければ、プロセスの工学解析により相互作用を特定しなければならない可能性がある。
【００１７】
場合によっては、装置群の間の相互作用が最小である点でプロセスユニットを分割することができる。例えば、分割点は、唯一の相互作用が次の下流ユニットへの供給を含む単一のパイプを介して生じる場所に作ることができる。この場合、温度、圧力、流量、および供給の組成が下流の装置群への主要な影響であり、すぐ下流にあるユニットの圧力が上流の装置群への主要な影響である。多変数拘束コントローラの設計と同様に、ＰＣＡモデルの境界は、全ての重要なプロセスの相互作用およびプロセスの変化や外乱についての主要な上流／下流の兆候を包含することができる。したがって、あるモデルが上流の装置群をカバーすることができ、別のモデルが下流の装置群をカバーすることができるが、これらの主要な影響の測定値は両方のモデルに含めることができる。さらに、有意な時間ダイナミクスがある場所（例えば貯蔵タンク、長いパイプラインなど）では常にプロセスユニットを装置群に分割することができる。
【００１８】
特定の実施形態では、モデルに基づくエキスパートシステムが、工場内の同じプロセスユニット用に複数の異なる数学モデルを含む。例えばそれらの異なる数学モデルは、プロセスユニットの様々な運転モードで用いるのに適している可能性がある。例えば工場内のプロセスユニットは、製品の様々な等級、有意なプロセス遷移（例えば起動、停止、供給原料の切替え）、異なる供給原料の処理（例えばオレフィン生産においてエタンに代えてナフサを分解すること）、プロセス用装置の異なる構成（例えば異なる組の装置の稼動）、異なる期間（例えば夏と冬）、異なる運転の制御モード（例えば自動、手動、またはカスケード）、または異なる生産速度（例えば高生産性と低生産性）ごとに様々な運転モードを使用することができる。これらの様々な運転モードが存在する場合、様々な数学モデルが必要であり得る。
【００１９】
本発明の特定の実施形態では、モデルに基づくエキスパートシステムを規則に基づくエキスパートシステムと統合する。規則に基づくエキスパートシステムとは、問題を特定する際に人間の専門家が従うであろうものと同様の、問題を評価するための１組の規則に基づくエキスパートシステムである。それらの規則は、問題のプロセスに関する入手可能な知識を捕捉するように設計される。規則は、「ｉｆ−ｔｈｅｎ」規則としても知られる「条件−アクション」規則形式である。「ｉｆ」の部分は、その規則を適用可能にする事実または１組の特定の事実を規定する。規則の「ｔｈｅｎ」の部分は、「ｉｆ」の条件が満たされる場合に取るべきアクションを規定する。各規則の条件の部分は、規則に基づくエキスパートシステム内に供給されるプロセスデータに適用される関係を含むことができる。条件は、超（＞）、未満（＜）、等しい（＝）、以上（≧）、以下（≦）、および等号否定（／＝）などの算術関係で表すことができる。変化率、％変化、歴史的統計などの計算関数も条件において使用することができる。
【００２０】
規則に基づくエキスパートシステムは、プロセスユニットの動作状態についてのデータを受け取る。例えば、規則に基づくエキスパートシステムは、温度、流量、濃度、バルブの位置、タンクの水準、制御信号の値、警報、生産速度や他の測定値など、様々なプロセス状態を監視することができる。規則に基づくエキスパートシステムは、プロセスユニットの動作状態についてのデータに規則を適用することにより、工業プロセスの状態に関する結論を出すことができる。さらに、規則に基づくエキスパートシステムは、過去の警告、オペレータのアクション、設定点の変更、運転モード、プロセスの変数またはパラメータの履歴値など、プロセスユニットに関連する履歴データを分析することができる。本発明で使用することができる規則に基づくエキスパートシステムの１つの詳細な例が、参照により本明細書に援用する米国特許出願公開第２００８／０１５４８３２号明細書（Ｋｒａｌらによる「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｉｎ  Ｒｕｌｅ  Ｂａｓｅｄ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｓｙｓｔｅｍ」）（特許文献３）の中に記載されている。
【００２１】
本発明では、規則に基づくエキスパートシステムが、工場内の異常な動作状態を特定するように構成される規則を含む。異常な動作状態が特定される場合、取るべきアクションは、その異常な状況をプラント従業員に知らせることであり得る。プラント従業員への通知は、オペレータインターフェイス（コンソールスクリーンなど）、電子メール、無線呼出し機、携帯型通信装置へのテキストメッセージ、または他の任意の適切な通信方式によって送ることができる。取るべきアクションは、異常な状況を正すことおよび／または異常な状況の影響を軽減することに関連してもよい。例えば、満たされている規則の条件に基づき、規則に基づくエキスパートシステムは、制御信号の値を上書きし、設定点の値を上書きし、装置の設定を修正し、装置を停止するようになど、プラント従業員に通知することができる。
【００２２】
本発明の特定の実施形態では、規則に基づくエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムによって計算された結果の１つまたは複数にもその規則を適用する。例えばその規則は、モデルに基づくエキスパートシステムによって生成される統計結果が特定の閾値を超えるかどうか、および超える場合は取るべきアクションを評価することができる。モデルに基づくエキスパートシステムによって計算される結果に加え、一部の事例では、規則は数学モデルの出力や決定変数など、モデルに基づくエキスパートシステム内に含まれる他の情報を考慮に入れることもできる。場合によっては、規則に基づくエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムによって生成された統計結果のどれを評価するのかを決定するための規則も有することができる。場合によっては、規則に基づくエキスパートシステムは、異常事象を特定するために、他のプロセスデータおよび／または状態とともに、モデルに基づくエキスパートシステムの統計結果をどのように評価すべきかを決定するための規則も有することができる。
【００２３】
プラントの運転における潜在的な異常は大量の警告メッセージを発生させる可能性があり、その多くは不必要または冗長であり得る。警告メッセージが過多になると、異常事象特定システムの有効性を低減させることがある。このメッセージ過多の問題は、規則に基づくエキスパートシステムに加えてモデルに基づくエキスパートシステムの両方を診断のために使用するときさらに際立つ場合がある。
【００２４】
プラントオペレータへのメッセージをより適切に調整するために、本発明の一部の実施形態では、規則に基づくエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムからの任意のメッセージが、規則に基づくエキスパートシステムによって下される結論にとって不要になるかどうかを判定するための規則をさらに含む。不要になると判定される場合、規則に基づくエキスパートシステムは、モデルに基づくエキスパートシステムからのそれらの冗長メッセージを抑制するように機能することができる。例えば、潜在的問題が、関連する装置、測定値、パラメータ等について生成される大量の警告メッセージをもたらす場合、規則に基づくエキスパートシステムは、それらの警告メッセージが潜在的問題を不明瞭にしないようにし、最も関連性のあるメッセージをオペレータに提示するように、それらの警告メッセージを選別することができる。
【００２５】
さらに、モデルに基づくエキスパートシステムが、プロセスユニットの様々な運転モードを処理するための複数の異なる数学モデルを有する場合、プロセスユニットの現在の運転モードに基づいてその数学モデルの１つまたは複数を抑制する必要があり得る。さらに、これらの様々な数学モデルは、プロセスの運転モードに基づいて活性化しまたは非活性化することができる。
【００２６】
図１は、ある特定の実施形態による、本発明をどのように実装できるのかについての概略図を示す。本発明は、石油産業や石油化学産業におけるプロセスユニットなど、工場内の多岐にわたる様々な種類のプロセスユニットでの使用に適している場合がある。この特定の事例では、精製所内の蒸留塔とともに使用するように異常事象特定システムが設計される。
【００２７】
蒸留塔は、動作状態（例えば温度、流量、濃度等）を感知する様々なセンサ１０に関連付けられる。センサ１０は、センサ１０からデータを受け取るプロセス制御システム１６と通信する。プロセス制御システム１６は、オンライン分析器または実験室分析からもデータを受け取ることができる。
【００２８】
プロセス制御システム１６は、蒸留塔内の異常事象を特定するための異常事象特定システムとともに動作する。異常事象特定システムは、モデルに基づくエキスパートシステム２０と規則に基づくエキスパートシステム２４とを含む。プロセス制御システム１６からのデータが、モデルに基づくエキスパートシステム２０内に供給され、モデルに基づくエキスパートシステム２０は、蒸留塔が異常に動作しているかどうかを判定する１つまたは複数の統計指標２２を計算する。
【００２９】
このシステムは、モデルに基づくエキスパートシステム２０および規則に基づくエキスパートシステム２４の両方によってアクセスされる、リレーショナルデータベース４０も含む。データベース４０は、（ａ）モデルに基づくエキスパートシステム内の数学モデルの構成に関するデータ、（ｂ）規則に基づくエキスパートシステム内の規則の構成に関するデータ、および（ｃ）統合エキスパートシステム内のメッセージ抑制関係に関するデータを含む。データベース４０は、特定した異常の発生源を突き止めることおよび／または問題をさらに分析する、もしくは問題を正すためのステップに関連する情報も含むことができる。このデータベースは、過去の警報および警告、過去の異常事象、それらの警報および警告に対するオペレータの応答／フィードバック、規則およびモデルの編集履歴などの履歴データも記憶することができる。問題が特定されると、規則に基づくエキスパートシステムは、分析用の規則をデータベース内の関連データに適用することができる。繰り返し起こる問題を特定するために、異常事象が繰り返し起こる１つまたは複数の発生源をデータベースから分析することもできる。
【００３０】
規則に基づくエキスパートシステム２４は、データベース４０内に含まれる構成データに応じて構成される。動作面では、規則に基づくエキスパートシステム２４は、プロセス制御システム１６から受け取るデータに適用される規則を評価する。さらに、規則に基づくエキスパートシステム２４は、モデルに基づくエキスパートシステム２０によって計算された結果に適用される規則を評価する。これらの評価に基づき、規則に基づくエキスパートシステム２４は、蒸留塔が正常に動作しているかどうかについての結論を出し、特定の異常な状況を明らかにすることができる。
【００３１】
モデルに基づくエキスパートシステム２０および規則に基づくエキスパートシステム２４はいずれも、異常事象の特定に関する警告メッセージ３０および３４をそれぞれ生成する。メッセージ調整モジュール３６が、様々な情報源から受け取るメッセージを調整し、管理する。メッセージ調整モジュール３６はさらに、規則に基づくエキスパートシステム２４によって送られるメッセージ３４にとって冗長な、モデルに基づくエキスパートシステム２０からの任意のメッセージ３０を抑制する。メッセージは、警告メッセージを表示するオペレータコンソール３８および工場の様々な運転領域を監視する異常モニタに送られる。したがって、オペレータコンソール３８は、蒸留塔の運転についての簡単な概要をオペレータに与え、何らかの発展中の異常の可能性を示すことができる。潜在的な異常事象を警告され、オペレータは蒸留塔の運転を調節するための措置を講じる（例えばバルブ、設定点、または他の制御機構を調節する）ことができる。本発明で使用するのに適したオペレータインターフェイスの詳細な一例が、参照によりその全体を援用する米国特許出願公開第２００８／００９７６３７号明細書（Ａｎｈ  Ｎｇｕｙｅｎらによる題名「Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｅｖｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  （ＡＥＤ）  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｔｏ  Ｐｏｌｙｍｅｒｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓ」）（特許文献４）の中に記載されている。統合システムは、システム性能測定基準、編集履歴、警告履歴、オペレータの応答／フィードバック、およびトラブルシューティング情報を生成するためのウェブベースの報告機能も含むことができる。
【００３２】
図２は、蒸留塔用のＰＣＡモデル（「Ｔ−８１４」と命名する）に使用される入力例を示す。これらの入力に基づき、Ｔ−８１４モデルは、蒸留塔の通常運転を表す様々なモデルの変数の値を計算する。計算された値が、モデルの変数によって表されるプロセス状態の実際の値と比較される。モデルによって計算された値から外れる実際のプロセス値は、蒸留塔が異常に動作していることを示し得る。可能な異常事象をさらに評価するために、偏差量を測る統計指標が規則に基づくエキスパートシステム内に供給される。
【００３３】
図３Ａおよび図３Ｂは、規則に基づくエキスパートシステムが、蒸留塔ユニット内の異常事象をどのように特定できるのかについての一例を示す。この特定の例は、蒸留塔内の浸水事象を特定することに関する。図３Ａは、プロセス変数に基づいて条件を評価するための１組の規則、およびモデルに基づくエキスパートシステムからの統計結果を示す。第２の規則条件（Ｃ２）内の関数「ＰＣＡ−ＲＥＳＩＤＵＡＬ」を使用して、主成分分析モデルＴ−８１４からの統計結果を評価する。ここでは、蒸留塔内の浸水事象を特定するために、１組の２つの規則条件（Ｃ１、Ｃ２）を組み合わせる。この１組の規則において、条件Ｃ１およびＣ２のどちらも真の場合、規則に基づくエキスパートシステムは浸水事象が発生したと判定する。
【００３４】
図３Ｂは、オペレータに提示される、この異常事象に関係する一連の助言的軽減ステップを示す。オプションで、このメッセージは、オペレータが異常な状況を軽減するのを支援する、操作手順などの任意の関連文書を含んでもよい。規則に基づくエキスパートシステムはさらに、塔の浸水事象の特定に関係する、モデルに基づくエキスパートシステムからの任意の冗長メッセージを抑制する。
【００３５】
図４は、本発明の別の実施形態の概略図を示す。図４のシステムは、２つの異なるＰＣＡモデルＭ１００およびＭ１０１を有する、モデルに基づくエキスパートシステムを使用する。モデルＭ１００は、プロセスユニットがカスケード制御モードで動作しているときに使用されるようになされ、モデルＭ１０１は、プロセスユニットが自動制御モードで動作しているときに使用されるようになされる。「Ｔ１．ＰＶ」は、プロセス変数のためのデータを含むタグであり、「Ｔ１．ｍｏｄｅ」は、コントローラの運転モードに関する情報を含むタグであり、「Ｔ１．ＳＰ」は、コントローラの設定点の値を含むタグである。モデルＭ１００およびＭ１０１は、タグ「Ｔ１．ＰＶ」および「Ｔ１．ＳＰ」による入力として、プロセス変数のためのデータおよび設定点の値を受け取る。規則に基づくエキスパートシステムは、「モードがカスケードに等しくない」という条件を有する規則Ｒ１００を含む。この条件が真の場合、規則Ｒ１００は、モデルＭ１００によって生成される警告メッセージを抑制するアクションを引き起こす。規則に基づくエキスパートシステムは、「モードが自動に等しくない」という条件を有する規則Ｒ１０１も含む。この条件が真の場合、規則Ｒ１０１は、モデルＭ１０１によって生成される警告メッセージを抑制するアクションを引き起こす。特定のモデルのメッセージ抑制を引き起こすことができる条件は、製品の様々な等級、有意なプロセス遷移（例えば起動、停止、供給原料の切替え）、異なる供給原料の処理（例えばオレフィン生産においてエタンに代えてナフサを分解すること）、プロセス用装置の異なる構成（例えば異なる組の装置の稼動）、異なる期間（例えば夏と冬）、異なる生産速度（例えば高生産性と低生産性）など、プロセスユニットの他の種類の運転モードも含むことができる。
【００３６】
特定の実施形態では、エキスパートシステムの改善されたまたは最適化された動作を得るために、規則に基づくエキスパートシステム内の規則を順に評価する。一実施形態では、条件前提が完全に分かっている規則を、条件前提が完全には分かっていない規則の前に評価するように規則を順に評価する。とりわけ、その条件前提が他の規則の結論に依存する規則は、それらの他の規則を評価した後に評価する。言い換えれば、その条件が第１の規則（または１組の第１の規則）の結論に依存する第２の規則（または１組の第２の規則）がある場合、第１の規則（または１組の第１の規則）の結論を確立した後に第２の規則（または１組の第２の規則）を評価する。規則を適切な順序で評価するために、エキスパートシステムは、規則を評価すべき順番を列挙する規則評価スケジュールを使用することができる。エキスパートシステムは、新たな規則が追加されるとき、または既存の規則が修正されるときスケジュールを更新することができる（例えば評価スケジュールの更新を必要とする新たな条件前提が、修正された規則の中にあり得る）。スケジュールは、エキスパートシステムの動作の開始時に確立することができる。
【００３７】
本発明は、規則評価スケジュールを作成するための任意の適切なアルゴリズムを使用することができる。図５の流れ図に、規則評価スケジュールを作成するためのアルゴリズムの一例を示す。まず、他のいかなる規則にも依存しない（例えば属性またはモデルのパラメータへのデータ値の割当にしか依存しない）規則をスケジュールの始めに追加する。説明しやすいように、この１組の規則を規則セット１と呼ぶことができる。次に、規則セット１だけにさらに依存する規則をスケジュール内の次の項目として追加する。この場合もやはり説明しやすいように、この１組の規則を規則セット２と呼ぶことができる。次に、規則セット２だけにさらに依存する規則をスケジュール内の次の項目として追加する（すなわち規則セット３）。全ての規則をスケジュールし終えるまで、またはスケジュール内の項目一覧の増加が止まるまで、この過程をさらなる反復により繰り返すことができる。この反復過程の終了時に何らかのスケジュールされていない規則がある場合、それらの規則をスケジュールの終わりに追加し、さらに調査するために報告することができる。
【００３８】
この過程の結果は、規則の冗長なまたは循環的な評価を回避する規則スケジュールである。この特徴は、規則の競合解消に有用な場合があり、誤った評価やオペレータメッセージの誤トリガをなくすこと、循環参照を検出すること、および冗長な評価を合理化してなくすためにオペレータメッセージ抑制機能から規則評価を切り離すことが含まれる様々な利点をもたらすことができる。
【００３９】
本発明の特定の実施形態は、任意の適切なコンピュータシステム上に実装することができる。コンピュータシステムは、それぞれのプラットフォーム上のプロセッサによって実行可能命令が実行されるとき、その実行可能命令内に含まれ得る、もしくはその実行可能命令によって生成され得るデータおよび／または命令セットを記憶するためのアドレス指定可能メモリ（例えばランダムアクセスメモリやキャッシュメモリ）、ならびに必要な計算を実行するためのプロセッサを含むことができる。コンピュータシステムは、１台のコンピュータからなることができ、または上述の様々な機能および能力を実行するよう一緒にネットワーク接続される複数台のコンピュータを含んでもよい。例えば、開発したモデルおよび規則を開発サーバから製造サーバに容易に推進するためのオンデマンドデータベース同期機能を備える製造・開発システムとして使用するために、複数台のサーバをネットワーク接続することができる。本発明の特定の実施形態は、そのようなコンピュータシステムを使用する工場も包含する。本発明の特定の実施形態は、ハードドライブメモリ、フラッシュメモリ、光学的に符号化されたメモリ（例えばコンパクトディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ±Ｒ）など、コンピュータ可読記憶媒体形式のソフトウェアとして提供することもできる。
【００４０】
本発明の様々なシステム、モジュール、機能、またはコンポーネントを別々に説明したかもしれないが、実装する際、これらは必ずしも独立した要素として存在する必要はない。本明細書に開示した様々な機能および能力は、独立したユニットによって実行しても、単一ユニットにまとめてもよい。さらに、機能ユニット間の役務区分は変えることができる。さらに、本明細書に記載の機能的区別は様々な方法で統合することができる。例えば図１のシステムでは、メッセージの抑制に関わる作業を実行するための、独立したメッセージ調整モジュール３６を示す。しかし、代わりにこのメッセージ抑制機能を規則に基づくエキスパートシステム２４に統合することも可能である。したがって図１のブロック図では、明瞭さおよび理解を高めるために機能的区別をつけるが、本発明の実装における有意味の区別はないことがある。
【００４１】
上記の説明および例は、専ら本発明を例示するために記載したのであり、限定的であることは意図しない。開示した本発明の態様および実施形態のそれぞれは、個々に検討しても、本発明の他の態様、実施形態、および改変形態と組み合わせて検討してもよい。当業者なら本発明の趣旨および要旨を取り入れる開示した実施形態の修正形態を思いつく可能性があり、そのような修正形態は本発明の範囲に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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