(57)【要約】  プラント内の統計的プロセス監視ブロックにより測定される一または複数のプロセスパラメータまたはプロセス変数の測定値の平均、メジアン、標準偏差などの如きさまざまな統計量を用いて、一または複数の異常状況の検出が行われる。この検出は、専門分野別に特化されたデータフィルタおよびデータ処理技術を用いることによって、さまざまな場合において機能が強化される。これらのデータフィルタリングおよびデータ処理技術は、計算が単純であるように設計されているため、これらを、限られた処理能力しかないフィールドデバイス内で高いサンプリング速度で収集されるデータに対して適用することができる。向上が図られたデータあるいは測定値は、データの統計量をさらに良質または高精度のものにするために用いられてもよいし、データをトリミングして（整えて）データから異常値を取り除くために用いられてもよいし、データを非線形関数にフィットさせるために用いられてもよいし、または、蒸留塔および流動接触分解装置の如き特定のプラント装置内におけるさまざまな異常状況の発生を迅速に検出するために用いられてもよい。
2008535106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスプラントに関する異常状況を検出する方法であって、
プロセスプラントに付随する少なくとも１つのセンサデバイスにより検出されるプロセスパラメータに関する測定データを受信することと、
前記測定データを用いて前記プロセスパラメータに関する一または複数の統計量を求めることと、
前記プロセスプラント内の異常状況を検出するために、前記プロセスパラメータに関する一または複数の統計量を用いることと
を含む、方法。
【請求項２】
処理されたデータを生成するために前記測定データを処理することをさらに含んでおり、前記プロセスパラメータに関する一または複数の統計量を求めることが、前記処理されたデータを用いて前記一または複数の統計量を求めることを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記測定データから前記一または複数の統計量を演算するために用いるブロック長を求めることをさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記ブロック長を求めることが、前記プロセスパラメータのための複数の第一のデータポイントを収集することと、収集された前記複数の第一のデータポイントに基づいて、前記プロセスパラメータの周波数成分を求めることと、前記周波数成分から主要システム時定数を求めることと、前記主要システム時定数に基づいて前記ブロック長を設定することとを含む、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記周波数成分を求めることが、前記収集された複数の第一のデータポイントに対してフーリエ変換を実行することを含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記ブロック長を設定することが、前記ブロック長を前記主要システム時定数の倍数として選択することを含む、請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記主要システム時定数を求めることが、前記周波数成分からの折点周波数を求めることと、主要システム時定数を前記折点周波数の因数として求めることとを含む、請求項４記載の方法。
【請求項８】
前記折点周波数を求めることが、最大振幅を有する第一の周波数成分を判定することと、前記第一の周波数成分の前記最大振幅を下回る所定の割合まで周波数成分の振幅が減少している更なる周波数成分を判定することとを含む、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記一または複数の統計量を求めることが、前記測定データを正弦波にフィットさせることを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記測定データを正弦波にフィットさせることが、前記測定データから求められた前記プロセスパラメータの統計量に基づいて、前記正弦波の第一のパラメータおよび第二のパラメータを求めることを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記正弦波の前記第一のパラメータがオフセットであり、前記正弦波の前記第二のパラメータがゲインである、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記正弦波の第一のパラメータおよび第二のパラメータを求めることが、前記プロセスパラメータの平均値として前記オフセットを求めることと、前記プロセスパラメータの最小値と最大値との間の差に基づいてゲインを求めることとを含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
第三の正弦波パラメータおよび第四の正弦波パラメータを有する一次式を与える前記正弦波の数式の変数変換を用いることと、前記変数変換に基づいて１組の変換されたデータポイントを生成することと、前記変換されたデータポイントを前記一次式にフィットさせるために線形回帰を実行することと、前記線形回帰の結果に基づいて前記第三の正弦波パラメータおよび前記第四の正弦はパラメータを求めることとをさらに含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
前記変数変換が以下の形態で表され：
【数１】
2008535106.tif 000012
ｚは変換されたデータポイントであり、
ｙは測定されたデータポイントであり、
ａは正弦波のオフセットパラメータであり、
ｂは正弦波のゲインパラメータであり、
前記一次式が以下の形態で表され：
【数２】
2008535106.tif 000013
ｚ（ｔ）は時刻ｔにおける変換されたデータポイントであり、
ωは正弦波の周期的な周波数パラメータであり、
φは正弦波の位相パラメータである、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記正弦波のオフセットパラメータおよびゲインパラメータを含む一次式をさらに生成するために変数変換を適用することと、前記正弦波のオフセットパラメータおよびゲインパラメータのための新しい一組の値を求めるために、前記さらなる一次式に対して線形回帰を適用することと、前記正弦波のオフセットパラメータおよびゲインパラメータのための新しい一組の値に基づいて、前記正弦波の周期的な周波数パラメータおよび位相パラメータのための新しい一組の値を求めることとをさらに含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記正弦波のオフセットパラメータ、ゲインパラメータ、周期的な周波数パラメータおよび位相パラメータのうちの一または複数の値の変化量がしきい値よりも小さくなるまで、前記正弦波のオフセットパラメータ、ゲインパラメータ、周期的な周波数パラメータおよびゲインパラメータの値を繰り返し求めることを含む、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記プロセスパラメータに関する一または複数の統計量を求めることが、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を求めることと、前記測定データから前記プロセスパラメータのさらなる統計量を求めることとを含み、前記プロセスプラント内の異常状況を検出するために前記プロセスパラメータに関する一または複数の統計量を用いることが、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１８】
前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を求めることが、前記測定データの第一の集合の統計量として前記ベースライン値を求めることを含み、前記測定データから前記プロセスパラメータのさらなる統計量を求めることが、前記測定データの第二の集合から前記プロセスパラメータのさらなる統計量を求めることを含む、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を求めることが、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値として前記プロセスパラメータの前もって決められた値を用いること含む、請求項１７記載の方法。
【請求項２０】
前記プロセスパラメータが、前記プロセスプラント内の２つの位置の間の差圧である、請求項１７記載の方法。
【請求項２１】
前記差圧が、蒸留塔の２つのトレーの間の差圧である、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記差圧が、蒸留塔の２つの隣接したトレーの間の差圧である、請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記差圧が、蒸留塔の隣接していない２つのトレーの間の差圧である、請求項２１記載の方法。
【請求項２４】
前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値が低い差圧の値であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記プロセスパラメータのさらなる統計量が前記低い差圧の値よりも小さい場合にトレーがダンピングしていることまたはトレーが破損していることを検出することを含む、請求項２１記載の方法。
【請求項２５】
前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値が高い差圧の値であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記さらなる統計量が前記高い差圧の値よりも大きい場合にトレーが詰まっていることを検出することを含む、請求項２１記載の方法。
【請求項２６】
前記プロセスパラメータが、流動接触分解装置内の触媒用の弁前後の差圧であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記触媒用の弁前後の差圧が前記ベースライン値よりも小さい場合に空気送風機に関する問題を検出することを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２７】
前記プロセスパラメータが、流動接触分解装置内の触媒用の弁前後の差圧であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記触媒用の弁前後の差圧の標準偏差が前記ベースライン値よりも大きい場合に触媒の流れに関する問題を検出することを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２８】
前記プロセスパラメータが、流動接触分解装置内の触媒再生装置と反応装置との間の差圧であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記流動接触分解装置内の触媒再生装置と反応装置との間の差圧が前記ベースライン値よりも小さい場合に空気流に関する異常を検出することを含む、請求項２０記載の方法。
【請求項２９】
前記プロセスパラメータがレベルパラメータである、請求項１７記載の方法。
【請求項３０】
異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記レベルパラメータの前記さらなる統計量が前記ベースライン値よりも大きくなる場合にパイプ詰まりを検出することを含む、請求項２９記載の方法。
【請求項３１】
前記プロセスパラメータが、第一のレベルパラメータおよび第二のレベルパラメータと、第一の圧力パラメータおよび第二の圧力パラメータとを含んでおり、前記プロセスパラメータのさらなる統計量が、前記第一のレベルパラメータおよび前記第二のレベルパラメータならびに前記第一の圧力パラメータおよび前記第二の圧力パラメータの間の交差相関であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記第一のレベルパラメータおよび前記第二のレベルパラメータならびに前記第一の圧力パラメータおよび前記第二の圧力パラメータの間の交差相関が前記ベースライン値を超えている場合に詰まりを検出することを含む、請求項１７記載の方法。
【請求項３２】
前記プロセスパラメータが温度パラメータである、請求項１７記載の方法。
【請求項３３】
前記温度パラメータが、流動接触分解装置の反応装置内の温度であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記反応装置内の温度の統計量が前記ベースライン値よりも大きくなる場合に不十分なスチーム流量を検出することを含む、請求項３２記載の方法。
【請求項３４】
前記反応装置内の温度の統計量が、前記反応装置内の温度の平均値である、請求項３３記載の方法。
【請求項３５】
前記温度パラメータが、流動接触分解装置の反応装置内の温度であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記反応装置内の温度の統計量が第一のベースライン値よりも大きくなるまたは第二のベースライン値よりも小さくなる場合に熱が過剰であることを検出することを含む、請求項３２記載の方法。
【請求項３６】
前記プロセスパラメータが、前記プロセスプラントの２つの位置の間の温度差である、請求項１７記載の方法。
【請求項３７】
前記プロセスパラメータが、流動接触分解装置の２つの位置の間の温度差であり、異常状況の存在を判断するために、前記プロセスパラメータの第一の統計量のベースライン値を前記プロセスパラメータのさらなる統計量と比較することが、前記温度差の前記さらなる統計量が前記しきい値を超える場合に熱分解を検出することを含む、請求項３６記載の方法。
【請求項３８】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の反応装置と該反応装置の排気パイプとの間の温度差である、請求項３７記載の方法。
【請求項３９】
流動接触分解装置内の異常状況を検出する方法であって、
前記流動接触分解装置のプロセスパラメータの測定値を受信することと、
前記プロセスパラメータの測定値から前記プロセスパラメータの統計量を求めることと、
前記プロセスパラメータの前記統計量をベースライン値と比較することと、
前記ベースライン値との前記プロセスパラメータの前記統計量の比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することと
を含む、方法。 
【請求項４０】
前もって決められた値として前記ベースライン値を求めることをさらに含む、請求項３９記載の方法
【請求項４１】
前記プロセスパラメータの測定値の第一の集合の統計量として前記ベースライン値を求めることをさらに含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４２】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の２つの位置の間の差圧であり、前記プロセスパラメータの前記統計量が、前記流動接触分解装置内の２つの位置の間の差圧の平均である、請求項３９記載の方法。
【請求項４３】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の触媒用の弁前後の差圧であり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記流動接触分解装置内の触媒用の弁前後の差圧の平均値であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記触媒用の弁前後の差圧の平均値が前記ベースライン値よりも小さい場合に空気送風機に関する問題を検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４４】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の触媒用の弁前後の差圧であり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記流動接触分解装置内の触媒用の弁前後の差圧の標準偏差であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記触媒用の弁前後の差圧の標準偏差が前記ベースライン値よりも大きい場合に触媒の流れに関する問題を検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４５】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内のレベルパラメータであり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記レベルパラメータの平均であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記レベルパラメータの平均が前記ベースライン値よりも大きくなる場合にパイプの詰まりを検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４６】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置の反応装置の第一のレベルパラメータおよび第一の圧力パラメータを含んでいるとともに、前記流動接触分解装置の再生装置の第二のレベルパラメータおよび第二の圧力パラメータを含んでおり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記第一のレベルパラメータおよび前記第二のレベルパラメータならびに前記第一の圧力パラメータおよび前記第二の圧力パラメータの間の交差相関であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記交差相関が前記ベースライン値よりも大きな値だけ変化する場合に前記反応装置と前記再生装置との間のパイプの詰まりを検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４７】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の温度パラメータであり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記温度パラメータの平均であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記流動接触分解装置内の温度の平均が前記ベースライン値より大きくなる場合に蒸気が不十分であることを検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４８】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の温度パラメータであり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記温度パラメータの平均であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記流動接触分解装置内の温度の統計量が、第一のベースライン値よりも大きくなるまたは第二のベースライン値よりも小さくなる場合に熱が過剰であることを検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項４９】
前記プロセスパラメータが、前記流動接触分解装置内の温度差であり、前記プロセスパラメータの統計量が、前記温度差の平均であり、前記プロセスパラメータの統計量の前記ベースライン値との比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することが、前記温度差の平均が前記ベースライン値を超える場合に熱分解を検出することを含む、請求項３９記載の方法。
【請求項５０】
前記プロセスパラメータの測定値から前記プロセスパラメータの統計量を求めることと、前記プロセスパラメータの統計量を前記ベースライン値と比較することと、前記異常状況の存在を検出することとが、前記プロセスパラメータの測定値を検出するフィールドデバイス内において実行される、請求項３９記載の方法。
【請求項５１】
蒸留塔の異常状況を検出する方法であって、
前記蒸留塔のプロセスパラメータの測定値を受信することと、
前記プロセスパラメータの測定値から前記プロセスパラメータの統計量を求めることと、
前記プロセスパラメータの統計量をベースライン値と比較することと、前記ベースライン値との前記プロセスパラメータの統計量の比較結果に基づいて異常状況の存在を検出することと、
を含む、方法。
【請求項５２】
前記差圧が、前記蒸留塔の２つのトレーの間の差圧である、請求項５１記載の方法。
【請求項５３】
前記差圧が、前記蒸留塔の２つの隣接したトレーの間の差圧である、請求項５２記載の方法。
【請求項５４】
前記ベースライン値が低い差圧の値であり、前記プロセスパラメータの統計量が前記差圧の平均であり、前記異常状況の存在を検出することが、前記差圧の平均が前記低い差圧の値よりも小さい場合にトレーがダンピングしていることまたはトレーが破損していることを検出することを含む、請求項５２記載の方法。
【請求項５５】
前記ベースライン値が高い差圧の値であり、前記プロセスパラメータの統計量が差圧の平均であり、前記異常状況の存在を検出することが、前記差圧の平均が前記高い差圧の値より大きい場合にトレーの詰まっていることを検出することを含む、請求項５２記載の方法。
【請求項５６】
前記プロセスパラメータの測定値から前記プロセスパラメータの統計量を求めることと、プロセスパラメータの統計量を前記前記ベースライン値と比較することと、前記異常状況の存在を検出することとが、前記プロセスパラメータの測定値を検出するフィールドデバイス内において実行される、請求項５２記載の方法。
【請求項５７】
プロセスプラントにおいて収集されたデータを処理する方法であって、
前記収集されたデータの一または複数の統計量を計算するためのブロック長を求めるために、前記収集されたデータのポイントの第一の集合を用いることと、
前記収集されたデータのポイントの第一の集合の周波数成分を求めることと、
前記周波数成分から主要なシステム時定数を求めることと、
前記主要システム時定数に基づいて前記ブロック長を設定することと
前記収集されたデータの一または複数の統計量の計算に用いるデータのポイント数を求めるために前記ブロック長を用いることと  
を含む、方法。
【請求項５８】
前記周波数成分を求めることが、前記収集されたデータのポイントの第一の集合に対してフーリエ変換を実行することを含む、請求項５７記載の方法。
【請求項５９】
前記ブロック長を設定することが、前記主要システム時定数の倍数として前記ブロック長を選択することを含む、請求項５７記載の方法。
【請求項６０】
前記主要システム時定数を求めることが、前記周波数成分から折点周波数を求め、該折点周波数のある割合として前記主要システム時定数を求めることを含む、請求項５７記載の方法。
【請求項６１】
前記ブロック長を求めるために前記収集されたデータのポイントの第一の集合を用いることと、前記収集されたデータの一または複数の統計量を計算するために用いられるデータのポイント数を求めるために前記ブロック長を用いることとが、前記プロセスプラント内で収集されるデータを生成するために測定を行なうフィールドデバイス内において実行される、請求項５７記載の方法。
【請求項６２】
プロセスプラント内で収集されたデータに対して正弦波をフィットさせる方法であって、
前記プロセスプラント内で収集されたデータから求められたプロセスパラメータの一または複数の統計量に基づいて、前記正弦波の第一の組のパラメータを求めることと、
第二の組の正弦波パラメータを有する一次式を与える前記正弦波の数式の変数変換を格納することと、
前記プロセスプラント内で収集されたデータから１組の変換されたデータポイントを生成するために、前記変数変換を用いることと、
前記変換されたデータポイントを前記一次式にフィットさせるために線形回帰を実行することと、
前記線形回帰の結果に基づいて前記第二の組の正弦波パラメータを決定することと
を含む、方法。
【請求項６３】
前記正弦波の第一の組のパラメータがオフセットとゲインとを含む、請求項６２記載の方法。
【請求項６４】
前記正弦波の第一の組のパラメータを求めることが、前記プロセスプラント内で収集されたデータの平均値としてオフセットを求めることと、前記プロセスプラント内で収集されたデータの最小値と最大値との間の差に基づいてゲインを求めることを含む、請求項６３記載の方法。
【請求項６５】
前記正弦波の前記第二の組のパラメータが、周期的な周波数と位相とを含む、請求項６３記載の方法。
【請求項６６】
前記変数変換が以下の形態であり：
【数３】
2008535106.tif 000014
ｚは変換されたデータポイントであり、
ｙは収集されたデータポイントであり、
ａは前記オフセットであり、
ｂは前記ゲインであり、
前記一次式が以下の形態であり：
【数４】
2008535106.tif 000015
ｚ（ｔ）は時刻ｔにおける前記変換されたデータポイントであり、
ωは周期的な周波数であり、
φは位相である、請求項６３記載の方法。
【請求項６７】
前記オフセットパラメータおよび前記ゲインパラメータを含むさらなる一次式を生成するために変数変換を適用することと、前記オフセットパラメータおよび前記ゲインパラメータのための新しい一組の値を求めるために、前記さらなる一次式に対して線形回帰を適用し、前記オフセットパラメータおよび前記ゲインパラメータのための新しい一組の値に基づいて、前記周期的な周波数および前記位相のための新しい一組の値を求めることとをさらに含む、請求項６６記載の方法。
【請求項６８】
前記正弦波のオフセット、ゲイン、周期的な周波数および位相のうちの一または複数の値の変化量が一または複数のしきい値よりも小さくなるまで、前記正弦波のオフセット、ゲイン、周期的な周波数およびゲインの値を繰り返し求めることを含む、請求項６７記載の方法。
【請求項６９】
前記正弦波の第一の組のパラメータを求めることと、前記変数変換を適用することと、前記線形回帰を実行することと、前記第二の組の正弦波パラメータを求めることとが、前記プロセスプラント内で収集されたデータを収集または測定するデバイスにおいて実行される、請求項６２記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連する出願との相互参照】
【０００１】
本出願は、２００５年４月４日に申請され、「プロセス診断」という表題を付された米国仮特許出願第６０／６６８，２４３号の利益を要求する。米国仮特許出願第６０／６６８，２４３号は、すべての目的において、その全内容を、本明細書において参照することによってここに援用されるものとする。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、一般的にプロセスプラント内において診断およびメンテナンスを行なうことに関するものであり、さらに詳細には、プロセスプラント内における異常状況を削減または防止すべくプロセスプラント内に診断機能を提供することに関するものである。
【背景技術】
【０００３】
化学プロセス、石油プロセスまたは他のプロセスにおいて利用されるプロセス制御システムは、アナログバス、デジタルバス、または、アナログバス／デジタルバスを組み合わせたバスを介して、少なくとも一つのホストワークステーションもしくはオペレータワークステーションと、フィールドデバイスの如き一または複数のプロセス制御・計測デバイスとに通信可能に結合された一または複数の集中型プロセス制御装置もしくは非集中型プロセス制御装置を備えているのが一般的である。フィールドデバイスとは、たとえば、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、トランスミッタおよびセンサ（たとえば、温度センサ、圧力センサおよび流量センサ）などであっても良く、プロセスプラント環境内に設けられ、バルブの開閉、プロセスパラメータの測定、流体の流量の増減などの如きプロセス内の機能を実行するようになっている。周知のＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓ（以下、「Ｆｉｅｌｄｎｕｓ」と呼ぶ）プロトコルまたはＨＡＲＴ（商標）プロトコルに従うフィールドデバイスの如きスマートフィールドデバイスもまた、プロセスコントローラ内で一般的に実行される制御演算、アラーム機能および他の制御機能を実行するようになっている。
【０００４】
プロセスコントローラは、通常プロセスプラント環境内に設けられ、フィールドデバイスにより作成されるまたはフィールドデバイスに関連するプロセス測定値またはプロセス変数および／またはこれらのフィールドデバイスに関連する他の情報を表す信号を受信し、コントローラのアプリケーションを実行する。コントローラのアプリケーションは、たとえば、プロセス制御決定を行うさまざまな制御モジュールを実行し、受信した情報に基づいて制御信号を生成し、ＨＡＲＴフィールドデバイスおよびＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスにおいて実行される制御モジュールまたは制御ブロックと調整を行う。プロセスコントローラ内の制御モジュールは、通信回線または信号経路を通じて、制御信号をフィールドデバイスへ送信して、プロセスの運転を制御する。
【０００５】
通常、フィールドデバイスおよびプロセスコントローラからの情報は、オペレータワークステーション、メンテナンスワークステーション、パーソナルコンピュータ、携帯デバイス、データヒストリアン、レポート作成器、中央データベースなどの如き一または複数のハードウェアデバイスが利用できるようになっており、これにより、オペレータまたは保守作業員は、プロセス制御ルーチンの設定の変更、プロセスコントローラまたはスマートフィールドデバイスの内部の制御モジュールの動作の修正、プロセス制御プラント内のプロセスもしくは特定のデバイスの現在の状況の閲覧、フィールドデバイスおよびプロセスコントローラにより生成されたアラームの閲覧、作業員の訓練またはプロセス制御ソフトウェアの試験の目的でのプロセスの動作のシミュレーション、プロセスプラント内の問題もしくはハードウェア不良の診断などの如きプロセスに対する所望の機能を実行することができる。
【０００６】
典型的なプロセス制御システムは、一または複数のプロセスコントローラに接続された弁、トランスミッタ、センサなどの如き多くのプロセス制御・計測デバイスを備えているが、プロセスの運転に必要なまたはプロセスの運転に関連する支援デバイスは他にも多くある。たとえば、これらの追加のデバイスには、電力供給装置、電力発生・分配装置、タービンやモータなどの如き回転装置などが含まれ、これらは、普通のプラント内の複数の場所に設置されている。この追加の装置は、プロセス変数を必ずしも作成もしくは使用するわけでなく、ほとんどの場合には、プロセス動作に影響を与える目的では、制御されることもなければプロセスコントローラに結合されることもないが、この装置は、プロセスの適切な動作にとって重要であり、終局的には必要なものである。
【０００７】
公知のように、問題は、プロセスプラント環境、特に多くのフィールドデバイスおよび支援装置を備えているプロセスプラント内において発生することが多い。これらの問題は、故障したまたは機能不全のデバイス、詰まった流体配管またはパイプ、不適切に設定されているまたは不適切なモードに置かれているソフトウェアルーチンの如き論理エレメント、不適切にチューニングされているプロセス制御ループ、プロセスプラント内のデバイス同士の一または複数の通信不良などの形態をとりうる。これらのおよび他の問題は、種類はさまざまであるものの、一般的にプロセスを異常状態で動作さえる結果となる（すなわち、プロセスプラントが異常状態に置かれる）。通常、異常状態はプロセスプラントの最適化されていない性能と関連づけされることが多い。問題が発生および検出された場合に、プロセスプラント内の問題の検出およびその原因の割り出しに加えて、オペレータまたはメンテナンス作業員によるその問題の診断および解決を補助するための多くの診断ツールおよび診断アプリケーションが開発されている。たとえば、直接バスまたは無線バス、イーサネット（登録商標）、モデム、電話回線などの如き通信コネクタを通じてプロセスコントローラに通常接続されているオペレータワークステーションが、プロセッサおよびメモリを備えており、これらのプロセッサおよびメモリは、エマソンプロセスマネージメント（Ｅｍｅｒｓｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）社により販売されている、多くの制御モジュールおよび制御ループ診断ツールを備えたＤｅｌｔａＶ（商標）制御システムおよびＯｖａｔｉｏｎ制御システムの如きソフトウェアまたはファームウェアを実行するように構成されている。同様に、コントローラのアプリケーションと同一の通信コネクタを通じてまたはＯＰＣコネクタ、携帯コネクタなどの如き異なる通信コネクタを通じてフィールドデバイスの如きプロセス制御デバイスに接続されうるメンテナンスワークステーションは、通常、プロセスプラント内のフィールドデバイスにより生成されるメンテナンスのためのアラームおよびアラートを閲覧し、プロセスプラント内のフィールドデバイスおよび他のデバイスに対してメンテナンス活動を実行するように構成されている一または複数のアプリケーションを備えている。同様の診断アプリケーションが、プロセスプラント内の支援装置内の問題を診断するために開発されている。
【０００８】
したがってたとえば、エマソンプロセスマネージメント社により販売される（「フィールドデバイス管理システムにおいて利用される統合型通信ネットワーク」という表題の米国特許第５，９６０，２１４号に少なくとも部分的に開示されている）資産管理ソルーション（ＡＭＳ）アプリケーションを使用することにより、フィールドデバイスの動作状態を確認・追跡するためにフィールドデバイスと通信し、このフィールドデバイスに関連するデータを格納することが可能となる。場合によっては、ＡＭＣアプリケーションが、フィールドデバイスと通信して、そのフィールドデバイス内のパラメータを変更するため、そのフィールドデバイスにそれ自体に対してたとえば自己校正ルーチンまたは自己診断ルーチンの如きアプリケーションを実行させるため、および、フィールドデバイスの状況または調子についての情報を取得するために利用されることもある。この情報には、たとえば、ステータス情報（たとえば、アラームイベントまたは他の同様なイベントが発生したか否か）、デバイス構成情報（たとえば、フィールドデバイスを現在構成しているまたは構成しうる方法およびフィールドデバイスにより用いられている測定ユニットのタイプ）、デバイスパラメータ（たとえば、フィールドデバイスの範囲値および他のパラメータ）などが含まれる。もちろん、この情報が、フィールドデバイスの問題の監視、メンテナンスおよび／または診断を行うためにメンテナンス作業員により用いられてもよい。
【０００９】
同様に、多くのプロセスプラントは、ＣＳＩシステムズ（ＣＳＩ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）により提供されるＲＢＭウェア（ＲＢＭｗａｒｅ）、または、さまざまな回転装置の動作状態を監視、診断および最適化するために用いられるその他の公知のアプリケーションを備えている。通常、メンテナンス作業員は、プラント内の回転装置の性能をメンテナンスおよび監視するために、回転装置の問題を究明するために、回転装置を修理または交換するか否かおよびその時期を決定するために、これらのアプリケーションを用いることが多い。同様に、多くのプロセスプラントは、電力発生・分配装置を制御およびメンテナンスするために、たとえばＬｉｅｂｅｒｔ社およびＡＳＣＯ社により提供されるような電力制御・診断アプリケーションを備えている。また、プロセスプラントの制御活動を最適化するために、プロセスプラント内において、たとえばリアルタイムオプチマイザ（ＲＴＯ＋）の如き制御最適化アプリケーションを実行することが知られている。典型的には、このような最適化アプリケーションは、たとえば収益の如きなんらかの所望の最適化変数に対してプロセスプラントの動作を最適化するためにどのように入力を変更しうるかを予測ために、プロセスプラントの複雑なアルゴリズムおよび／モデルを用いている。
【００１０】
典型的には、これらのおよび他の診断および最適化のためのアプリケーションは、一または複数のオペレータワークステーションまたはメンテナンスワークステーションにおいて、システム全体に向けて実行され、プロセスプラントまたはプロセスプラント内のデバイスおよび装置の動作状態に関する前もって構成された表示画面を、オペレータまたはメンテナンス作業員に対して呈示しうる。典型的な表示画面には、プロセスプラント内のプロセスコントローラまたは他のデバイスにより生成されるアラームを受信するアラーム表示画面、プロセスプラント内のプロセスコントローラまたは他のデバイスの動作状態を示す制御表示画面、プロセスプラント内のデバイスの動作状態を示すメンテナンス表示画面などが含まれる。同様に、これらのおよび他の診断アプリケーションにより、オペレータまたはメンテナンス作業員は、制御ループの再チューニングまたは他の制御パラメータの再設定を行うことができ、一または複数のフィールドデバイスに対して試験を実施することによりこれらのフィールドデバイスの現在の状態を判断することができ、フィールドデバイスまたは他の装置の校正をすることができ、または、プロセスプラント内のデバイスまたは装置に対して他の問題検出・訂正活動を実行することができる。
【００１１】
これらのさまざまなアプリケーションはプロセスプラント内の問題の特定および解決に非常に有効であるが、これらの診断アプリケーションは、プロセスプラント内においてある問題がすでに発生してしまってから、したがってプラント内に異常状況がすでに存在してしまってからのみ用いられるように構成されているのが一般的である。残念なことには、これらのツールを用いて検出され、特定され、解決されるまえに、異常状況がある期間存在しうることになるため、その問題の検出、特定および解決の期間、プロセスの性能が最適ではない状態に置かれることになる。ほとんどの場合、制御オペレータが、プロセスプラントのアラーム、アラートまたは性能の劣化に基づいてなんらかの問題が存在することを検出する。次いで、オペレータは、メンテナンス作業員に発生しうる問題を通知する。メンテナンス作業員は、実際に問題を検出する場合もあればしない場合もあり、試験または他の診断のためのアプリケーションを実行するまえにまたは実際の問題の特定に必要な他の活動を実行するまえに、さらなる促しが必要な場合がある。いったん問題が特定されると、メンテナンス作業員は、部品を注文し、メンテナンス作業の予定を組むことが必要となりうる。これらのすべてをおこなうと、問題の発生からその問題の解決までの間の期間が非常に長くなり、この時間の間、プロセスプラントは、プラントが最適ではない状態で運転されていると一般的に考えられる異常状況で運転されることになる。
【００１２】
加えて、多くのプロセスプラントが、比較的に短期間の間にプラント内のコストまたは損害が大きくなる異常状況に悩まされている。たとえば、ある異常状況の場合、その異常状況にほんの短期間置かれただけで、プロセスプラント内では、装置の損傷が増大し、原材料が害され、または、予想外の深刻な不稼働時間が長くなる。したがって、プラント内の問題をその問題が発生したあとで検出するだけでは、その問題がどれだけ迅速に解決されようと、プロセスプラント内における損失または損傷は大きなものとなる。したがって、異常状況が発生してしまってからとにかくプロセスプラント内の問題に対処、解決しようとするのではなく、そもそも、異常状況が発生しないようにすることが望ましい。
【００１３】
ユーザにプロセスプラント内において異常状況が発生することをこれらの異常状況が実際に発生するまえに予測させることを可能とするデータの収集に用いられうる一つの手法が現在存在しており、これは、プロセスプラント内において深刻な損失が発生するまえに異常状況を予測して阻止するまたは異常状況を是正するためのステップを取ることを目的としている。この手法は、（現在米国特許第６，０１７，１４３号となっている米国特許出願第０８／６２３，５６９号に部分的に基づいている）表題が「根本的原因の診断」である米国特許出願番号第０９／９７２，０７８号に開示されている。これらの両方の出願／特許は、本明細書において参照することにより、その全内容をここで援用するものとする。一般的にいえば、この手法は、統計データ収集・処理ブロックまたは統計的処理・監視（ＳＰＭ）ブロックを、プロセスプラント内のフィールドデバイスの如き複数のデバイスのそれぞれの内部に備えている。統計データ収集・処理ブロックは、たとえばプロセス変数データを収集し、平均値、メジアン、標準偏差などの如き収集されたデータに関連する統計量を求める。次いで、これらの統計量は、ユーザインターフェイスに送信され、公知の異常状況が実際にまたは将来において発生することを示唆するパターンを認識するために解析されうる。いったんある疑わしい異常状況が検出されると、潜在的な問題を解決するためのステップがとられ、これにより、まず第一に異常状況が回避されるようになっている。しかしながら、このデータの収集および解析は、この統計データを集めている複数のフィールドデバイスを有しているプロセスプラント内の通常のメンテナンスオペレータにとって、時間のかかる上に退屈な作業となりうる。 さらに、メンテナンス作業者が統計データを収集することができる場合もあるが、この作業者は、データを最良に解析また考察する方法を知らない場合もあれば、または、異常状況が発生しうるとした場合に、どのような異常状況がデータにより起こりうると示唆されうるのかを判断する方法を知らない場合もある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１４】
一または複数の異常状況の検出または予測が、プラント内の統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックによって決定されるプロセスパラメータまたは変数の測定値の平均、メジアン、標準偏差などの如きさまざまな統計量を用いて実行されるようになっている。この検出は、専門分野別に特化されたデータフィルタおよびデータ処理技術を用いることによって、さまざまな場合において増強されるようになっている。これらのデータフィルタおよびデータ処理技術は、計算が単純であるように設計されているため、これらを、限られた処理能力しか有していないフィールドデバイス内で高いサンプリング速度で収集されるデータに対して適用することができる。向上が図られたデータあるいは測定値は、プロセス変数またはプロセスパラメータの統計量をさらに良質または高精度のものにするために用いられてもよいし、データをトリミングしてデータから異常値を取り除くために用いられてもよいし、データを非線形関数にフィットさせるために用いられてもよいし、または、蒸留塔および精製用接触分解装置の如き特定のプラント装置内におけるさまざまな異常状況の発生を迅速に検出するために用いられてもよい。統計データの収集および処理ならびに異常状況の検出が、プロセスプラント内のユーザインタフェースデバイスまたは他のメンテナンスデバイスの内部で実行されてもよいが、まず最初にデータを収集する弁、トランスミッタなどのようなフィールドデバイスの如きデバイス内においてこれらの方法を用いることにより、中央のユーザインタフェースデバイスからの処理負担やフィールドデバイスからユーザインタフェースデバイスに統計データを送信することに付随する通信経費などを取り除くことが可能となる。
【００１５】
プラント内に一または複数の異常状況が存在しているかまたは発達しているかを検出するために、プロセスプラント内のさまざまな場面におけるさまざまなタイプのデータに対して本明細書に記載の方法を適用することができる。たとえば、統計データは、たとえば蒸留塔あるいは精製用接触分解装置ユニットに関連づけされた一または複数の圧力センサ、レベルセンサ、流量センサ、位置センサおよび温度センサにより検出される圧力変数、レベル変数、流量変数、位置変数および温度変数に基づいて生成される統計データを含みうる。もちろん、異常状況を検出すると、異常状況を示す検出信号が生成されてもよい。この検出信号は、たとえばオペレータもしくはメンテナンス作業員に通知するためにまたはプラント装置の制御するために用いられうる。 
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１を参照すると、異常状況防止システムが実装されている例示のプロセス制御プラント１０は、一または複数の通信ネットワークを通じて支持装置により相互接続されている複数の制御システムおよびメンテナンスシステムを備えている。具体的にいえば、図１のプロセス制御プラント１０は、一または複数のプロセス制御システム１２、１４を備えている。プロセス制御システム１２は、ＰＲＯＶＯＸシステムまたはＲＳ３システムの如き従来のプロセス制御システムまたはその他のＤＣＳであってもよい。ここでいうその他のＤＣＳは、オペレータインターフェイス１２Ａを備え、このオペレータインターフェイス１２Ａはコントローラ１２Ｂに結合され、次いで、コントローラ１２Ｂは入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード１２Ｃに結合され、次いで、この入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード１２Ｃはアナログ型フィールドデバイスおよび高速アドレス可能遠隔トランスミッタ（ＨＡＲＴ）フィールドデバイス１５の如きさまざまなフィールドデバイスに結合される。プロセス制御システム１４は、分散型プロセス制御システムであってもよいが、イーサネット（登録商標）バスの如きバスを介して一または複数の分散したコントローラ１４Ｂに結合する一または複数のオペレータインターフェイス１４Ａを備えている。コントローラ１４Ｂは、たとえばテキサス州オースティンにあるエマソンプロセスマネージメント社により販売されているＤｅｌｔａＶ（商標）コントローラまたはその他のタイプのコントローラであってもよい。コントローラ１４Ｂは、たとえばＨＡＲＴフィールドデバイス、Ｆｉｅｌｄｂｕｓフィルールドデバイスの如きまたはＰＲＯＦＩＢＵＳ（登録商標）プロトコル、ＷＯＲＬＤＦＩＰ（登録商標）プロトコル、Ｄｅｖｉｃｅ−Ｎｅｔ（登録商標）プロトコル，ＡＳ−ＩｎｔｅｒｆａｃｅプロトコルおよびＣＡＮプロトコルのうちのいずれかを用いるフィールドデバイスを含むその他のスマートフィールドデバイスもしくは非スマートフィールドデバイスの如き一または複数のフィールドデバイスに、Ｉ／Ｏデバイスを介して接続されている。公知のように、フィールドデバイス１６は、プロセス変数および他のデバイス情報に関連するアナログ情報またはデジタル情報をコントローラ１４Ｂに提供しうる。オペレータインターフェイス１４Ａは、たとえば制御オプチマイザ、診断エキスパート、ニューラルネットワーク、チューナなどを含む、プロセスの動作を制御するためのプロセス制御オペレータに利用することができるツールを格納し、実行しうる。
【００１７】
さらに、ＡＭＳアプリケーションまたはその他のデバイス監視・通信アプリケーションを実行するコンピュータの如きメンテナンスシステムは、メンテナンス活動および監視活動を実行すべく、プロセス制御システム１２、１４またはプロセス制御システム内の個々のデバイスに接続されうる。たとえば、メンテナンスコンピュータ１８は、デバイス１５と通信すべく、場合によっては、デバイス１５を再設定すべく、またはデバイス１５に他のメンテナンス活動を実行すべく、任意の所望の通信回線またはネットワーク（無線ネットワークまたは携帯デバイスネットワークを含む）を介してコントローラ１２Ｂおよび／またはデバイス１５に接続されうる。同様に、ＡＭＳアプリケーションの如きメンテナンスアプリケーションは、デバイス１６の動作状況に関連するデータ収集を含むメンテナンス・監視機能を実行すべく、分散型プロセス制御システム１４に関連するユーザインターフェイス１４Ａの一または複数に実装され、これらにより実行されうる。
【００１８】
また、プロセス制御プラント１０は、特定の恒久的通信リンクまたは一時的通信リンク（たとえば、バス、無線通信システム、または回転装置２０に接続され、読み取りを行い、そして取り外される携帯デバイス）を介して、メンテナンスコンピュータ２２に接続されるタービン、モータなどの如きさまざまな回転装置２０も備えている。メンテナンスコンピュータ２２は、たとえばＣＳｉシステムにより提供される公知の監視・診断アプリケーション２３または回転装置２０の動作状態を診断、監視、および最適化するために用いられるその他の公知のアプリケーションを格納し、実行しうる。メンテナンス作業員は、プラント１０内の回転装置２０の性能を維持・監視すべく、回転装置２０の問題を判断すべく、および回転装置２０の修理または交換する必要がある時期または必要性を判断すべく、アプリケーション２３を利用することが多い。場合によっては、外部コンサルタントまたはサービス組織は、装置２５に関係するデータを一時的に取得または測定し、そしてこのデータを用いて装置２５を分析し、装置２５の問題、劣悪な動作または他の問題を検出しうる。これらの場合、分析を実行するコンピュータは、通信回線を介してシステム１０のその他の部分に接続されていなくてもよいし、または、単に一時的に接続されていてもよい。
【００１９】
同様に、プラント１０に関連する電力発生・分配装置２５を有する電力発生・分配システム２４は、たとえばバスを介して、プラント１０内の電力発生・分配装置２５を実行してその動作を監視する他のコンピュータに接続されている。コンピュータ２６は、電力発生・分配装置２５を制御・維持すべく、たとえばＬｉｅｂｅｒｔおよびＡＳＣＯまたは他の会社により提供されるような公知の電力制御・診断アプリケーション２７を実行しうる。先の例の場合と同様、ほとんどの場合には、外部コンサルタントまたはサービス組織は、装置２５に関係するデータを一時的に取得または測定し、そしてこのデータを用いて装置２５を分析し、装置２５の問題、劣悪な動作または他の問題を検出しうる。これらの場合、分析を実行するコンピュータ（コンピュータ２６など）は、通信回線を介してシステム１０のその他の部分に接続されていなくてもよいし、または、単に一時的に接続されていてもよい。
【００２０】
図１に示されているように、コンピュータシステム３０は、異常状況予防システム３５のうちの少なくとも一部を実装している。具体的にいえば、コンピュータシステム３０は、設定およびデータ収集アプリケーション３８、統計収集および処理ブロックを備えうる閲覧またはインターフェースアプリケーション４０、および、ルールエンジン作成および実行アプリケーション４２を格納および実行するようになっており、また、さまざまなプロセスパラメータの統計量の如き、プロセス内のある装置内に生成される統計データを格納する統計的プロセス監視データベース４３をさらに格納するようになっている。一般的にいえば、設定およびデータ収集アプリケーション３８は、プロセスプラント１０内のフィールドデバイス１５、１６、コントローラ１２Ｂ、１４Ｂ、回転装置２０またはそれを支援するコンピュータ２２、発電装置２５またはそれを支援するコンピュータ２６およびその他の所望のデバイスおよび装置に設けられている複数の統計データ収集および分析ブロック（図１には示されていない）の各々の設定および通信を行うことによって、これらのブロックの各々から、異常状況の検出を行うための統計データ（または、場合によっては、実際のプロセス変数生データ）を収集するようになっている。設定およびデータ収集アプリケーション３８は、ハードワイヤードのバス４５によってプラント１０内のコンピュータまたはデバイスの各々に通信可能に接続されてもよいし、またはこれに代えて、たとえば無線接続、ＯＰＣを用いる専用接続、データなどを収集するために携帯デバイスに依存するような接続の如き断続的接続を含むその他の所望の通信接続を用いて接続されてもよい。
【００２１】
同様に、アプリケーション３８は、インターネット、電話接続などの如き公共の接続（インターネット接続４６として図１で示されている）またはＬＡＮを通じて、プロセスプラント１０内のフィールドデバイスおよび装置に関連するデータを取得しうる。このようなデータは、たとえば第三者であるサービスプロバイダーにより収集されている。さらに、アプリケーション３８は、たとえばイーサネット（登録商標）、Ｍｏｄｂｕｓ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、所有権の主張が可能な技術／プロトコルなどを含むさまざまな手法および／またはプロトコルを通じて、プラント１０内のコンピュータ／デバイスと通信可能に接続されうる。したがって、本明細書では、プラント１０内のコンピュータ／デバイスにアプリケーション３８を通信可能に接続するためにＯＰＣを用いる具体例が本明細書に記載されているが、当業者にとって明らかなように、プラント１０内のコンピュータ／デバイスにアプリケーション３８を接続するさまざまな他の方法が用いられてもよい。通常、アプリケーション３８は、収集したデータをデータベース４３に格納しうる。 
【００２２】
いったん統計データ（または、プロセス変数データ）が収集されると、閲覧アプリケーション４０を用いて、このデータが処理され、および／または、メンテナンス作業員の如きユーザが異常状況の存在を判定しまたは将来存在するであろうことを予測して、予防的または実際の是正処置をとることができるように、収集されたまたは処理された統計データ（たとえば、データベース４３に格納された統計データ）がさまざまな方法で表示される。ルールエンジン作成および実行アプリケーション４２は、プロセスプラント１０内に異常状況が存在することを判定するためにまたは将来存在するであろうこと予測すべく収集されたデータを分析するために、内部に格納されている一または複数のルールを用いうる。さらに、ルールエンジン作成および実行アプリケーション４２を用いることにより、異常状況を検出または予測するためにルールエンジンにより用いられるルールをオペレータまたは他のユーザがさらに作成することが可能となる。明らかなように、本明細書記載の異常状況の検出は、異常状況の将来の発生の予測を包含していることはいうまでもないことである。
【００２３】
図２には、統計データの収集および処理、ならびに場合によっては異常状況の検出が、フィールドデバイス内に設けられているブロックを含む異常状況予防システム３５に関連づけされている構成部品より実行されうるように記載することを目的として、図１の例示のプロセスプラント１０のうちの一部分５０が示されている。図２には、異常状況予防システムアプリケーション３８、４０、４２およびデータベース４３とＨＡＲＴフィールドデバイスおよびＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスの内部の一または複数のデータ収集ブロックとの間の通信が示されているが、いうまでもなく、同様の通信が、異常状況予防システムアプリケーション３８、４０、４２と、図１で示されているデバイスおよび装置を含むプロセスプラント１０内の他のデバイスおよび装置との間で行われても良い。
【００２４】
図２で示されているプロセスプラント１０の部分５０は分散型プロセス制御システム５４を含んでいる。この分散型プロセス制御システムは、入出力（Ｉ／Ｏ）カードまたはデバイス６８、７０を通じて一または複数のフィールドデバイス６４、６６に接続されている一または複数のプロセスコントローラ６０を有している。この入出力（Ｉ／Ｏ）カードまたはデバイスは、いかなる所望のコミュニケーションプロトコルまたはコントローラプロトコルに準拠するいかなる所望のタイプのＩ／Ｏデバイスであってもよい。フィールドデバイス６４がＨＡＲＴフィールドデバイスであるものとして示され、フィールドデバイス６６がＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスであるものとして示されているが、これらのフィールドデバイスは、その他の所望の通信プロトコルを用いてもよい。さらに、フィールドデバイス６４、６６は、たとえばセンサ、弁、トランスミッタ、ポジショナなどの如きいかなるタイプのデバイスであってもよいし、いかなる所望の公開されている、所有権が存在する、または、他の通信プロトコルまたはプログラミングプロトコルに準拠してもよい。いうまでもなく、Ｉ／Ｏデバイス６８、７０は、これらのフィールドデバイス６４、６６により用いられる上記の所望のプロトコルと互換性を有していなければならない。 
【００２５】
いずれの場合であっても、設定エンジニア、プロセス制御オペレータ、メンテナンス作業員、プラントマネージャ、スーパーバイザなどの如きプラント人員によりアクセス可能な一または複数のユーザインターフェイスまたはコンピュータ７２、７４（任意のタイプのパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどであって良い）は、通信回線または通信バス７６を介して、プロセスコントローラ６０に接続されている。この通信回線は、いかなる所望のハードワイヤード通信構造または無線通信構造を用いて、また、たとえばイーサネット（登録商標）プロトコルの如きいかなる所望のまたは適切な通信プロトコルを用いて実現されてもよい。さらに、データベース７８は、通信バス７６と接続され、データヒストリアンとして動作しうる。このデータヒストリアンは、オンライン上のプロセス変数データ、パラメータデータ、ステータスデータ、プロセスプラント１０内のプロセスコントローラ６０およびフィールドデバイス６４、６６に関連する他のデータならびに設定情報を収集・格納するようになっている。したがって、データベース７８は、設定データベースとして動作し、プロセス設定モジュールを含む現在の設定ならびにプロセスコントローラ６０およびフィールドデバイス６４、６６にダウンロードされこれらに格納されるプロセス制御システム５４の制御設定情報を格納している。同様に、データベース７８は、プロセスプラント１０内のフィールドデバイス６４、６６により収集および／または生成される統計データまたはフィールドデバイス６４、６６により収集されるプロセス変数値から求められる統計データを含む異常状況予防履歴データを格納しうる。
【００２６】
プロセスコントローラ６０、Ｉ／Ｏデバイス６８、７０およびフィールドデバイス６４、６６は、通常、劣悪となりうるプラント環境内において分散されて配置されているのが一般的であるが、ワークステーション７２、７４およびデータベース７８は、オペレータ、メンテナンス作業員などにより容易にアクセス可能な制御室、メンテナンス室または他のそれほど劣悪ではない環境に配置されることが多い。
【００２７】
一般的にいえば、プロセスコントローラ６０は、複数のさまざまな独立して実行される制御モジュールまたは制御ブロックを用いて制御戦略を実行する一または複数のコントローラアプリケーションを格納し、実行する。各制御モジュールは、一般的に機能ブロックと呼ばれるものからなっており、各ブロックは、全体の制御ルーチンのうちの一部またはサブルーチンであり、プロセスプラント１０内のプロセス制御ループを実行するに当たって他の機能ブロックと共に（リンクと呼ばれる通信を介して）動作するようになっている。公知になっているように、オブジェクト指向プログラミングプロトコルにおけるオブジェクトでありうる機能ブロックは、通常、プロセスプラント１０内のある物理的な機能を実行するために、トランスミッタ、センサまたは他のプロセスパラメータ測定デバイスに関連する入力機能、ＰＩＤ制御、ファジー論理制御などを実行する制御ルーチンに関連する制御機能、および、弁の如きあるデバイスの動作を制御するする出力機能のうちの１つを実行する。もちろん、モデル予測コントローラ（ＭＰＣ）、オプチマイザなどの如きハイブリッドおよび他のタイプの複合機能ブロックも存在する、いうまでもなく、ＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルおよびＤｅｌｔａＶ（商標）システムプロトコルが、オブジェクト指向プログラミングプロトコルに従って設計および構築された制御モジュールおよび機能ブロックを用いているが、これらの制御モジュールは、たとえばシーケンス機能ブロック、ラダー論理などを含むいかなる所望な制御プログラミングスキームを用いて設計されてもよく、機能ブロックまたは他の特別なプログラミング技術を用いて設計されることに制限されているわけではない。
【００２８】
図２に示されているように、保全ワークステーション７４は、プロセッサ７４Ａと、メモリ７４Ｂと、表示デバイス７４Ｃとを備えている。メモリ７４Ｂは、異常状況予防アプリケーション３８、４０、４２が表示デバイス７４Ｃ（または、プリンタの如きその他の表示デバイス）を通じてユーザに情報を提供するためにプロセッサ７４Ａにより実行されるように、図１に関連して説明したこれらのアプリケーションを格納するようになっている。
【００２９】
さらに、図２に示されているように、フィールドデバイス６４、６６のうちの一部（および、場合によってはすべて）は、データ収集および処理ブロック８０、８２を備えている。説明の便宜上、ブロック８０、８２が、Ｆｉｅｌｄｂｕｓデバイス内で統計データを収集および処理するためにＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスに追加されうるＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＦｉｅｌｄｂｕｓ機能ブロックとして公知になっているアドバンスト診断ブロック（ＡＤＢ）であるものとして、図２に関連して記載されているが、ブロック８０、８２は、Ｆｉｅｌｄｂｕｓデバイス内に設けられていることまたはＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルに従っていることとは関係なく、デバイスデータを収集し、そのデータに対する一または複数の統計量または統計的パラメータを計算もしくは決定するためのプロセスデバイス内のいかなる他のタイプのブロックまたはモジュールであってもよいしまたはそれを備えていてもよい。図２のブロック８０、８２が、デバイス６４のうちの１つに設けられデバイス６６のうちの１つに設けられているものとして示されているが、これらまたは同様のブロックは、フィールドデバイス６４、６６のうちのいかなる数のデバイス内に設けられてもよいし、コントローラ６０、Ｉ／Ｏデバイス６８、７０の如き他のデバイス、プラント内に設けられ複数のセンサもしくはトランスミッタおよびコントローラ６０と通信する中間デバイス、または、図１に示されているデバイスのうちのいずれかに設けられてもよい。さらに、ブロック８０、８２は、デバイス６４、６６のいかなる部分集合であってもよい。
【００３０】
一般的にいえば、ブロック８０、８２またはこれらのブロックの下位要素は、それらが設けられているデバイス内のプロセス変数データの如きデータを収集し、任意の数の理由のために、そのデータに対して統計処理または統計分析を実行するようになっている。たとえば、弁に関連づけされているものとして示されているブロック８０は、弁がスタック状態にあるか否かを判断するために弁のプロセス変数データ分析するスタック弁検出ルーチンを備えうる。さらに、ブロック８０は、４つで１組の統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックまたは統計的プロセス監視ユニットＳＰＭｌ−ＳＰＭ４を備えており、これらは、弁内のプロセス変数または他のデータを収集し、収集されたデータに対して一または複数の統計計算を実行して、たとえば収集されたデータの平均値、メジアン、標準偏差、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、変化率、範囲、最小値、最大値などを求めるか、および／または、収集されたデータ内のドリフト、バイアス、ノイズ、スパイクなどを検出する。生成される特定の統計データもそれを生成する方法も重要な問題ではない。したがって、上述の特定のタイプに加えてまたはそれに代えて、異なるタイプの統計データを生成してもよい。さらに、このようなデータを生成するために、公知の技術を含むさまざまな技術を用いてもよい。本明細書では、用語、統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックは、少なくとも１つのプロセス変数または他のプロセスパラメータに対して統計的プロセス監視を実行する機能であって、該当するデバイスまたはデータ収集の対称となっているデバイスの外側に存在する任意の所望のソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにより実行されうる機能について記載するために用いられている。いうまでもなく、ＳＰＭは、デバイスデータが収集されるデバイス内に通常設けられているので、量的により多くのまた質的により正確なプロセス変数データを取得することができる。その結果、ＳＰＭブロックは、プロセス変数データが収集されるデバイスの外に設けられたブロックよりもプロセス変数データに関してより優れた統計計算値を通常求めることができる。
【００３１】
他の実施形態としては、図２のブロック８２がトランスミッタに関連づけされているものとして示されているが、ブロック８２は、プラント内の配管が詰まっているか否かを判定するためにトランスミッタにより収集されるプロセス変数データを分析する閉塞配管検出ユニットを備えていてもよい。さらに、ブロック８２は、４つで１組の統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックまたは統計的プロセス監視ユニットＳＰＭｌ−ＳＰＭ４を備えており、これらは、トランスミッタ内のプロセス変数または他のデータを収集し、収集されたデータに対して一または複数の統計計算を実行し、たとえば収集されたデータの平均値、メジアン、標準偏差などを求めうる。所望ならば、ブロック８０、８２の基本的動作が先に参照した米国特許第６，０１７，１４３号に記載されているように実行されてもよいしまたは実現されてもよい。ブロック８０、８２がそれぞれ４つのＳＰＭブロックを備えているものとして示されているが、ブロック８０、８２は、データを収集してそのデータに関する統計量を求めるための、他のいかなる数のＳＰＭブロックを備えていてもよい。同様に、ブロック８０、８２がプラント１０内の特別な状態を検出するための検出ソフトウェアを備えているものとして示されているが、ブロック８０、８２は、そのような検出ソフトウェアを備えなくともよく、以下に記載されているようなプラント内の他の状態を検出するための検出ソフトウェアを備えていてもよい。さらに、本明細書記載のＳＰＭブロックがＡＤＢの部分要素であるものとして示されているが、それに代えて、これらのＳＰＭブロックはデバイス内に設けられる独立型のブロックであってもよい。さらに、本明細書記載のＳＰＭブロックが，公知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｆｉｅｌｄｂｕｓ  ＳＰＭブロッでありうるが、用語、統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックは、本明細書において用いられる場合、プロセス変数データの如きデータを収集し、既知このデータに対してなんらかの統計的処理を実行し、平均値、標準偏差などの如き統計量を求めるための任意のタイプのブロックまたは部品のことを意味する。したがって、この用語は、この機能を行なうソフトウェア、ファームウェアまたは他の部品を含むことを意図しており、これらの部品が、機能ブロックの形態をしているかまたは他のタイプのブロック、プログラム、ルーチンもしくは部品の形態をしているかとは関係がなく、また、これらの部品がＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルまたはＰｒｏｆｉｂｕｓプロトコル、ＷＯＲＬＤＦＩＰプロトコル、Ｄｅｖｉｃｅ−Ｎｅｔプロトコル、ＡＳ−Ｉｎｔｅｒｆａｃｅプロトコル、ＨＡＲＴプロトコル、ＣＡＮプロトコルなどの如き他のなんらかのプロトコルに準拠しているかとは関係がない。
【００３２】
図３には、入力部９２において生データを受信し、平均値、ＲＭＳ値および一または複数の標準偏差値を含む受信データのさまざまな統計量を計算するために動作するＳＰＭブロック９０（これは、図２のブロック８０、８２内のＳＰＭブロックのうちのいずれであってもよい）のブロック図が例示されている。与えられた一組の生入力データについて、ブロック９０は、最小値（Ｍｉｎ）、最大値（Ｍａｘ）および範囲をさらに求めうる。所望ならば、このブロックは、Ｑ２５ポイント、Ｑ５０ポイントおよびＱ７５ポイントの如きデータ内の特定ポイントを計算し、分布に基づいて異常値の削除を行なってもよい．もちろん、この統計処理がいかなる所望のまたは公知の処理技術を用いて行なわれてもよい。
【００３３】
図２をさらに参照すると、１つの実施形態ではＡＤＢ８０、８２内の各ＳＰＭブロックは、アクティブまたはインアクティブのいずれかでありうる。アクティブなＳＰＭブロックとは、プロセス変数（または他のプロセスパラメータ）を現在監視しているブロックのことであり、インアクティブなＳＰＭブロックとは、現在プロセス変数を監視していないブロックのことである。一般的にいえば、ＳＰＭブロックが、初期設定では、インアクティブであるため、通常、プロセス変数を監視するように各ＳＰＭブロックを設定しなければならない。図４には、デバイスの現在のＳＰＭ設定を表示・変更するためにユーザ、技術者などに対して提示されうる設定表示画面８４の一例が示されている。表示画面８４に示されているように、このデバイスのＳＰＭブロック１、２、３はすべて設定されているものの、ＳＰＭブロック４は設定されていない。設定済のＳＰＭブロックＳＰＭｌ、ＳＰＭ２、ＳＰＭ３の各々は、デバイス内のブロック（ブロックタグ（Ｂｌｏｃｋ  Ｔａｇ）により示されている）、ブロックタイプ（Ｂｌｏｃｋ  Ｔｙｐｅ）、ブロック内のパラメータ指標（Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｉｎｄｅｘ）（すなわち、監視しているパラメータ）およびＳＰＭブロックの監視機能を示すユーザコマンド（Ｕｓｅｒ  Ｃｏｍｍａｎｄ）に関連づけされている。さらに、設定済のＳＰＭブロックの各々は、求められた統計パラメータが比較される１組のしきい値（Ｔｈｒｅｓｈｈｏｌｄｓ）を有しており、これらのしきい値には、平均限界（Ｍｅａｎ  Ｌｉｍｉｔ）、高変動限界（Ｈｉｇｈ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）（信号の過剰なバラツキを示す値の特定）および低ダイナミックス（Ｌａｗ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ）（信号の過少なバラツキを示す値の特定）が含まれている。基本的に、平均値の変化の検出は、プロセスが上下にドリフトしていることを意味し、高いバラツキの検出はプロセス内の部品が予期していなかったノイズ（例えば振動の増大により引き起こされるノイズ）を受けていることを意味し、低いバラツキの検出はプロセス信号がフィルタリングされていることまたはたとえば弁が固着（ｐｌｕｇｇｉｎｇ）したときのように部品が著しく静かになっていることを意味している。さらに、平均値（Ｍｅａｎ）および標準偏差値（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）の如きベースライン値（Ｂａｓｅｌｉｎｅ  Ｖａｌｕｅｓ）が各ＳＰＭブロックに対して設定されうる。これらのベースライン値は、デバイス内において限界値内にあるかまたは限界値を超えているかを決定するために用いられうる。図４のＳＰＭブロック１、３は、それらが監視を開始するコマンドを受信したので、両方ともアクティブ状態にある。一方、ＳＰＭブロック２は、それがアイドリング（Ｉｄｌｅ）状態にあったので、インアクティブ状態にある。さらに、この具体例では、ボックス８６により示されているようにデバイス全体のＳＰＭ機能が利用可能状態になっており、ボックス８８により示されているように、５分ごとに監視または計算するように設定されている。もちろん、許可されたユーザは、デバイス内の他の機能ブロックの如き他のブロック、デバイス内のこれらのまたは他のブロックに関する他のパラメータを監視するために、また、他のしきい値、ベースライン値などを有するために、デバイス内のＳＰＭブロックを再設定することができる。
【００３４】
図２および図４には、いくつかの統計的監視ブロックが例示されているが、これに代えてまたはこれに加えて、他のパラメータを監視してもよい。たとえば、ＳＰＭブロックまたは図２に関連して説明されたＡＤＢは、プロセスに関連する統計パラメータを計算しうるが、これらの値の変化に基づいてアラートを発生させてもよい。一例として、ＦｉｅｌｄｂｕｓタイプのＳＰＭブロックは、プロセス変数を監視し、その監視に関連して１５の異なるパラメータを提供することが可能である。これらのパラメータには、ブロックタグ、ブロックタイプ、平均、標準偏差、平均の変化量、標準偏差の変化量、ベースライン平均、ベースライン標準偏差、高変動限界、低ダイナミックス限界、平均限界、ステータス、パラメータ指標、タイムスタンプおよびユーザコマンドが含まれている。現時点において最も有用な二つのパラメータとしては、平均および標準偏差が考えられている。しかしながら、有用であることが多い他のＳＰＭパラメータとしては、ベースライン平均、ベースライン標準偏差、平均の変化量、標準偏差の変化量およびステータスが挙げられる。もちろん、ＳＰＭブロックは、その他の所望の統計量または統計パラメータも求めることができるとともに、あるブロックに関連する他のパラメータをユーザまたは要求中のアプリケーションに向けて提供することができる。このように、ＳＰＭブロックは、本明細書において記載されているブロックに制限されているわけではない。
【００３５】
いうまでもなく、フィールドデバイス内のＳＰＭブロック（ＳＰＭ１〜ＳＰＭ４）のパラメータは、バスまたは通信ネットワーク７６およびコントローラ６０を通じてワークステーション７４の如き外部クライアントによる利用が可能となっていてもよい。それに加えてまたはそれに代えて、ＡＤＢ８０，８２内のＳＰＭブロック（ＳＰＭ１〜ＳＰＭ４）により収集または生成されたパラメータおよび他の情報は、たとえばＯＰＣサーバ８９を通じてワークステーション７４による利用が可能となっていてもよい。この接続は、無線コネクタ、ハードワイヤードコネクタ、断続的コネクタ（たとえば、一または複数の携帯デバイスを用いるもの）、または任意の所望のまたは適切な通信プロトコルに従ったその他の所望の通信コネクタでありうる。もちろん、本明細書記載の通信コネクタのうちのいずれかがさまざまなタイプのデバイスから受信されたデータを共通の形式でまたは整合性のある形式で統合するために、ＯＰＣ通信サーバを用いてもよい。
【００３６】
さらに、生のプロセス変数データの如き生データを収集または生成するデバイスの外側で統計的プロセス監視を実行するために、ＳＰＭブロックを、ホストデバイス、フィールドデバイス以外の他のデバイスまたは他のフィールドデバイスに搭載することが可能である。したがって、たとえば、図２のアプリケーション３８は、たとえばＯＰＣサーバ８９を通じて生のプロセス変数データを収集し、そのプロセス変数データの平均、標準偏差などの如きいくつかの統計量または統計パラメータを計算する一または複数のＳＰＭブロックを備えうる。これらのＳＰＭブロックが、データを収集しているデバイス内に設けられておらずしたがってこれらのデータの伝達が必要となるために、統計的な計算を行うにあたって十分にプロセス変数データを収集することが通常できないものの、これらのブロックは、ＳＰＭ機能を備えていないまたはＳＰＭ機能に対応していないデバイスの統計パラメータまたはプロセス変数を求めるにあたって役に立っている。それに加えて、技術が向上するにしたがって、ネットワークの利用可能な処理能力は時間とともに大きくなり、生データを収集するデバイス内に設置されていないＳＰＭブロックは、統計的な計算を行なうためにより多くのプロセス変数データを収集することが可能となる。したがって、以下の説明から明らかなように、ＳＰＭブロックにより生成されると記載されているいかなる統計的な測定値またはパラメータは、ＡＤＢ８０、８２内のＳＰＭ１ブロック〜ＳＰＭ４ブロックの如きＳＰＭブロックにより生成されてもよいし、または、ホストデバイスもしくは他のフィールドデバイスを含む他のデバイス内のＳＰＭブロックにより生成されてもよい。さらに、異常状況検出および他のデータ処理が、ＳＰＭブロックが搭載されるフィールドデバイスまたは他のデバイスにおいて統計量を用いて実行されてもよい。したがって、ＳＰＭブロックにより生成される統計量に基づいた検出は、ユーザインターフェイスの如きホストデバイスにおいて実行される検出に制限されるわけではない。
【００３７】
重要なことは、生の統計データおよびこのデータに基づくさまざまな統計量の計算結果の最も有益な利用が、まず第一に、生データまたは収集されたデータの正確さに大部分を依存しているということである。ＳＰＭブロックにおける生データの正確さもしくは有用性を増大させるためおよび／または生データを前処理しより正確なもしくはより優れた統計データを形成するために、複数のデータ処理機能または方法がＳＰＭブロックに適用されてもよい。これらのデータ処理機能は、他のフィールドデバイスおよびホストシステムに対して生データまたは処理データを晒すまえに生のフィールドデータを変換または処理するために適用されてもよい。さらに、場合によっては、これらのデータ処理機能は、処理済データまたは生データに対して診断を実行し、ユーザ、他のフィールドデバイスおよびホストシステムに向けのアラームおよび／または警告を生成するために用いられてもよい。以下に記載するデータ処理のための機能および方法は、ＨＡＲＴ、Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、Ｐｒｏｆｉｂｕｓなどの如き通信プロトコルすべてに適用可能となっているとともに、トランスミッタ、コントローラ、アクチュエータなどの如きフィールドデバイスすべてに適用可能となっている。
【００３８】
いうまでもなく、フィールドデバイス内において統計処理およびデジタル信号処理を行なうことにより、生データを用いてプラント内において測定および制御に関連する修正を加えるまえに、生の測定データで動作する機能を実現することができる。したがって、デバイス内において演算されたシグネチャは、感知システム、機械設備、および、デバイスが設置されたプロセスの状態を示す最良の指標である。フィールドデバイスとホストシステムとの間の通信プロトコルの帯域幅が制限されているため、ほとんどの通信システムの場合、プラント全体にわたって高いサンプリング速度で収集される生データをホストシステムに送信することはできない。将来において可能になるとしても、過剰の生データの転送でネットワークに負荷をかけると、ネットワーク上の測定および制御に関する他のタスクに悪影響を及ぼすことになるだろう。したがって、一つの具体例では、生データを収集するフィールドデバイスまたは他のデバイスの内部に本明細書に記載の一または複数のデータ処理方法を提供することが提案されている。
【００３９】
上述のように、図３には、統計的にプロセスを監視するための計算を生データに対して実行するための基礎ＳＰＭブロックが例示されている。一例としては、ローズマウント３０５１トランスミッタは、平均および標準偏差のみが演算されてホストシステムに送信される、図３のブロックのより単純なバージョンを用いている。しかしながら、ある信号のこれらの値ならびにＲＭＳ値および範囲情報を算出することが必ずしもすべての場合において優良な監視情報および診断情報を提供するわけではないことが確認されている。事実、場合によっては、これらのパラメータを、それらの過去のベースラインだけでなく生データの入力を処理した形態で評価された同様のパラメータと比較することにより、よりよい統計量が求められる場合があることが見出されている。具体的にいえば、ＳＰＭブロックに生データの統計量と生データのフィルタされたまたは処理されたバージョンの統計量とを算出させてこれらの算出された統計量を比較することにより、さらなる情報を求めることが可能となる。たとえば、図５に例示されているように、ＳＰＭモジュール１００は、２つのＳＰＭブロック９０ａ、９０ｂと、信号処理ブロック１０２とを備えうる。従来どおり、生データをＳＰＭブロック９０ａにおいて処理し、この生データに対するさまざまな統計量（たとえば、最小値、最大値、範囲、平均、ＲＭＳ、標準偏差など）を算出することが可能である。しかしながら、この生データを信号処理ブロック１０２において処理することも可能である。信号処理ブロック１０２は、たとえば、生データをフィルタリングして整え、異常値などを取り除く。次いで、処理済の生データをＳＰＭブロック９０ｂに送信し、このＳＰＭブロック９０ｂは、この処理済のデータに対する一または複数の統計量を求める。次いで、生データの統計量および処理済のデータの統計量を相互に比較し、生データについての情報を検出または決定する。さらに、生データの統計量および処理済みのデータの統計量のうちの一方または両方を次の処理に用いて、たとえば異常状況の検出を行なう。
【００４０】
したがって、いうまでもなく、図５の信号処理ブロック１０２は、統計的プロセス監視を用いてプロセスプラント内の監視および診断を実行するにあたって非常に役に立つさまざまなデータ処理技術を用いうる。これらの技術のうちの第１番目は、生データをトリミング（整理）する機能である。この生データをトリミングする機能は、スパイク、異常値および劣悪なデータポイントを検出して除去し、これらのデータポイントが統計パラメータをだいなしにしないようする上で役に立つ。データのうちの上位の数パーセントおよび下位の数パーセントを取り除くまたは除去することおよび標準偏差または加重移動平均に基づくしきい値を用いることにより、トリミングを実行することができる。トリミングされるポイントをデータ系列から取り除いてもよいし、または、内挿法を実行して異常値データを当該データのまえおよび／またはあとで収集された他のデータに基づいて当該データが本来あるべきである数値の推定値と交換してもよい。
【００４１】
さらに、信号処理ブロック１０２は、生データを処理するために、一または複数の異なるタイプのフィルタリングを実行してもよい。図６には信号処理ブロック１０２ａが例示されており、この信号処理ブロック１０２ａは、ユーザまたはシステムの設定を行う作業者に所望のタイプのフィルタリングを選択させることを可能とするための複数のフィルタを備えている。図６のブロック１０２ａには、複数の用途において良好な結果を達成するためおよび正確な統計データを求めるにあたり良好な性能を達成するために個々にまたは組み合わせて適用されうる三つのデジタルフィルタ、ローパスフィルタ１０４、ハイパスフィルタ１０５およびバンドパスフィルタ（帯域通過フィルタ）１０６が例示されている。もちろん、図６に例示されているフィルタに加えてまたはそれに代えて、他のタイプのおよび数量のフィルタが用いられてもよい。さらに、フィルタ無しのオプションまたはブロック１０７は、ブロック１０２ａを通る処理されていなデータをそのまま通すがオフブロック１０８は、ブロック１０２ａを通るデータを遮断する。ブロック１０２ａの設定中、ユーザは、処理ブロック１０２ａにおいてデータをフィルタリングするために用いられる一または複数のフィルタ１０４〜１０８を選択しうる。もちろん、これらのフィルタは、いかなる公知のまたは利用可能なデジタル信号処理技術を用いて実現されてもよいし、また、いかなる公知のフィルタパラメータ、たとえばフィルタの傾斜、フィルタの通過周波数および遮断周波数などを用いて指定または定義されてもよい。
【００４２】
図７には、生データをフィルタリングおよび／またはトリミングするために用いることができる他の信号処理ブロック１０２ｂが示されている。信号処理ブロック１０２ｂは、複数の標準型のフィルタ（たとえば、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタおよびバンドパスフィルタ）１１０を備えている。これらの選択肢により、ユーザは、処理ブロック１０２ｂ内において複数のさまざまな所望のフィルタ特性のうちのいずれかを選択することができるようになっている。データをトリミングするブロック１１５は、先に記載された方法のいずれかを用いてまたは公知のもしくは利用可能な技術のうちのいずれかを用いてデータのトリミングを実行するために、フィルタ１１０、１１２の各々のまえおよび／もしくはあとに設けられてもよい。いうまでもなく、データ処理ブロック１０２ｂを用いることにより、ユーザまたはオペレータは、フィルタリングされた（およびトリミング（整理）された）データを生成するために、生データをフィルタリングする（およびトリミングする）ための一または複数の標準型のフィルタと生データをフィルタリングする（およびトリミングする）ためのカスタム化されたフィルタとから選択することができる。ＳＰＭブロックに供給されるデータのフィルタリングおよびトリミングをこのように構成することにより、広範囲の監視および診断用途において用いることができる強固で汎用性のある技術が提供される。
【００４３】
もちろん、図５〜図７に示されているようなＳＰＭモジュールおよびデータ処理ブロック内でさまざまなタイプのフィルタが用いられてもよい。１つの実施形態では、一または複数のディジタルハイパスＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタまたはＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタを用いて、信号のノイズ部分を分離することが可能である。ｎ次の典型的なＦＩＲフィルタは次の構造を有している：
【００４４】
【数１】
2008535106.tif 000003
【００４５】
ここで、ｙがフィルタリングされた値であり、ｘが現在／以前の測定値である、ａがフィルタ係数である。公知になっているように、これらのフィルタは、所望のフィルタ伝達関数と合致させるために、ある周波数応答基準に合致するように設計されている。
【００４６】
ＦＩＲフィルタは、公知となっており、たとえば公知のローズマウントトランスミッタおよびローズマウントＡＭＳ−ＳＮＡＰ−ＯＮ製品に搭載されている公知の詰まった配管の診断アルゴリズムにおいて現在用いられている。これらの場合、ＦＩＲフィルタは、図８に例示されている伝達関数を備えた１６次ＦＩＲフィルタの形態を有している。この図では、１Ｈｚであるサンプリング速度の半分に１が等しくなるように、周波数が正規化されている。したがって、図８に例示されているように、表示されているフィルタは、ＤＣから約１．１Ｈｚまで信号のすべての部分を遮蔽し、約３．３Ｈｚから１１Ｈｚまで部分を通過させることになる。遷移帯域は、約１．１Ｈｚから約３．３Ｈｚまである。このフィルタの主たる目的は、信号から遷移成分を取り除くことによりノイズの標準偏差を演算可能とすることにある。しかしながら、このフィルタは、遷移成分のうちの一部がより速い成分（すなわち、フィルタの通過帯域に含まれる）を有していることがあるため、遷移成分のすべてを取り除くことを保証することはできない。残念なことには、ＦＩＲ技術を用いて、図８に示される遷移帯域よりさらに高い遷移帯域を設計することは可能ではない。というのは、そのような遷移帯域は、遷移変化と一緒にプロセスノイズを取り除いてしまうからである。したがって、要約すると、そのようなＦＩＲフィルタは、一部の遷移成分を通過させることになるかまたは一部のノイズを取り除いてしまうことになる。さらに、ＤＣ利得がゼロにならないため、フィルタリングされた信号の平均がゼロに達する代りにオフセット値を示すことになり、望ましいことではない。さらに、このフィルタが１６次フィルタであるため、各ポイントにおいて数多くの計算を必要とし、このことは、必要となる処理パワーを増大させ、および／または実時間においてフィルタリングを実行する機能を、とくに高いサンプリング速度を用いる場合に低下させることになる。
【００４７】
他のフィルタは、たんなる差分フィルタであり、図７のカスタム化されたフィルタ１１２として導入されてもよいし、また、このフィルタを、たとえば詰まった配管の診断および火炎の不安定性の検出を実行するが如き任意の目的でＳＰＭブロックまたはＳＰＭモジュールにおいて効果的に用いることができる。測定手順または測定信号における短期的な変動を評価および除去または削減させるために、この差分フィルタを、データ測定手順に対して前もって（たとえば、ＳＰＭブロック処理のまえに）適用することができる。具体的にいえば、この提案されている差分フィルタは、先の例と同様に、信号の傾向成分／遷移成分を削除してノイズ成分を分離するために用いられてもよいし、また、１つの実施形態では、以下のように定義される一次差分フィルタとして構築されてもよい：
【００４８】
【数２】
2008535106.tif 000004
【００４９】
ここで、ｙtは時刻ｔにおけるフィルタ済の出力であり、Ｘtは時刻ｔにおける生データである。
【００５０】
もちろん、これに加えてまたはこれに代えて、高次のフィルタが用いられてもよい。図９には、このフィルタの周波数応答または伝達関数が例示されており、また、明らかなように、このフィルタは、より高い周波数を連続的に通過させ、より低い周波数を連続的に遮断する。信号中の傾向成分および遷移成分の周波数内容が未知であるので、このフィルタは信号内のあらゆる傾向成分に対して最適な構成を有していると考えられる。このフィルタの用途の一例として、図１０には、信号傾向成分およびなんらかの圧力ノイズからなっている圧力信号１２０が例示されており、図１１には、先に記載され提案された１次差分フィルタ（すなわち、図９に示される伝達関数を備えたフィルタ）が適用されたあとのフィルタ済の信号１２２が例示されている。これらの結果からはっきりと分かるように、差分フィルタは、最小の演算でさまざまな圧力条件を取り扱うことができる。
【００５１】
上述の差分フィルタの主要な利点は、与えられた信号の中期の変動および長期の変動を取り除き、その信号の短期の変動を分離するということである。この差分フィルタの他の利点は、それが１次差分フィルタであり、先に記載された１６次のＦＩＲフィルタにより必要とされる１７の掛け算および１６の足し算と比較すると、１つの測定ポイント毎にたった１つの引き算しか必要としないということである。したがって、この差分フィルタは、演算が非常に効率的であり、オンボードアプリケーション、すなわちプロセスプラント内のフィールドデバイスおよびこれらのデバイス内に設けられるＳＰＭブロックまたはモジュールの内部に搭載されるアプリケーションに非常に都合よくできている。
【００５２】
ＳＰＭブロック（および、その他の場所）内で正確で有用な統計的決定をなす他の重要な態様は、適切なデータブロックの選択または平均、標準偏差などの如き統計量を計算する時間を必要とすることである。事実、与えられたデータ系列に対する平均、標準偏差などの計算における固有の問題は、これらの統計パラメータが、計算を行なうために用いられる時限枠の長さ、したがってデータポイントの数に大きく依存している。ほとんどのプロセスが基本的な統計上の仮説に正確に適合していないため、純粋な統計ガイドラインによって示される定常状態ポイント（ｓｔｅａｄｙ  ｓｔａｔｅ  ｐｏｉｎｔｓ）の数がいつでも利用可能であるわけではないので、適切な標本集合としてのポイント数に対して純粋な統計ガイドラインを用いることがうまくいかないことも多い。
【００５３】
しかしながら、使用する適切なブロック長を計算する１つの方法は、試験期間中に、可能なブロック長よりも多い数の信号の試験ポイントを収集することと、収集された試験ポイントに基づいて信号の周波数成分（たとえば、周波数領域）を決定することと、これらの周波数成分から主要なシステム時定数を決定し、次いで主要なシステム時定数の倍数（整数倍であってもよいし非整数倍であってよい）にブロック長を設定することとを含んでいる。
【００５４】
この方法によれば、信号Ｘ（ｔ）の周波数成分または周波数領域がまず決定される。たとえば、時間領域におけるデータ系列がＸ（ｔ）＝ｘ1，ｘ2，ｘ3，…ｘnにより与えられると仮定する。ここで、ｘのデータポイントが時刻ｔ1，ｔ2，ｔ3，…ｔnにおいて測定される。ここで、対応する時刻ｔのポイントの間隔が均一に開いていると仮定する。図１２には、圧力信号１３０の典型的な時間領域表現が示されている。次いで、圧力信号１３０の周波数成分を求めるために、たとえば、高速フーリエ変換の如きフーリエ変換が圧力信号１３０に対して適用される。図１２の圧力信号１３０に対するＸ（ｔ）の周波数領域を示す例示の変換済み信号Ｘ（ｆ）が、図１３のプロット１３２として例示されている。公知になっているように、信号のＸ（ｔ）のＦＦＴ１３２は、循環的な周波数（ｃｙｃｌｉｃ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ）の関数としてデータの循環的な挙動（ｃｙｃｌｉｃ  ｂｅｈａｖｉｏｒ）をすべて示している。
【００５５】
次いで、圧力信号の折点周波数ｆｃを、（１）ＦＦＴがそのピークからある倍数（たとえば、１／１０倍）に落ちる周波数を見つけること、（２）ＦＦＴ内に分離ピークを見出すことにより、求めることが可能である。具体的にいえば、分離ピークが最大ＦＦＴ値を人為的に高く引き上げることができるので、周波数降下を求めるまえにＦＦＴの分離ピークを除去することが望ましい。すなわち、折点周波数は、ＦＦＴ内の分離ピークまたはスパイクを無視してＦＦＴの低周波レベルからの低下に基づいて決定されるべきである。ＦＦＴ内の分離ピークの使用は、折点周波数（または、帯域幅）の演算に誤差をもたらす場合がある。したがって、図１３のプロットでは、折点周波数ｆcを約１０Ｈｚであるとして選択してもよい。この折点周波数ｆcは、主要システム時定数ＴCを計算または推定するために用いられてもよい。一つの実施形態では、ＴC＝1／ｆcが用いられうる。
【００５６】
次いで、ロバストなブロック長が、主要システム時定数ＴCのある倍数として選択されてもよい。たとえば、任意のアプリケーションのためのロバストなブロック長を形成するために、主要システム時定数ＴCの１０倍が用いられてもよい。しかしながら、これに代えて、主要システム時定数ＴCの他の整数倍または非整数倍の値が用いられてもよい。
【００５７】
場合によっては、特定のデータ集合に対する正弦波の最良のフィットを決定すべく正弦波をこのデータ集合にフィットまたはマッチさせることが望ましいこともある。この正弦波は、主要な周期的な周波数などの如きデータ集合の詳細についての情報を提供する。与えられたデータ集合に正弦波をフィットさせるために用いられうる１つの方法は、線形の最小自乗法の使用である。しかしながら、正弦波の形態が非線形であるので、在り来りな線形回帰法は正弦波パラメータを求めるべく適用することができず、したがって上記のパラメータを評価するためには、非線形曲線にフィットさせる方法を適用しなければならない。しかしながら、通常、非線形曲線にフィットさせる方法は、過剰な量の反復演算を必要とするため、かなりの処理時間およびパワーを必要とすることになる。さらに、非線形技術は、計算安定性および解への収束を担保しなければならず、これは、非常に複雑なコンセプトであり、ＳＰＭブロックまたはＳＰＭモジュールの内部に実装することが困難である。
【００５８】
これらの問題を克服するために、単純線形回帰技術を用いてデータ集合に正弦波をフィットさせるとともに、大きな処理パワーを必要とすることなくフィールドデバイス内のＳＰＭブロックまたは他のブロックの内部において用いることができる２つの実用的な方法が開示されている。
【００５９】
公知になっているように、一般的な正弦波は以下の形態で表されうる：
【００６０】
【数３】
2008535106.tif 000005
【００６１】
ここでの説明では、この式は、フィットさせる正弦波の形態をとっている。 しかしながら、これに代えて、他の正弦波の形態式が用いられてもよい。
【００６２】
本明細書においてワンパスフィット方法（ｏｎｅ  ｐａｓｓ  ｆｉｔ  ｍｅｔｈｏｄ）と呼んでいる上記の正弦波をフィットさせる第一の方法によれば、正弦波パラメータａ（オフセット）およびｂ（ゲイン）は、まず簡単な技術を用いて推定される。たとえば、オフセットａは、全データ集合の平均値として推定されてもよく、ゲインｂは、全データ集合の最小値と最大値との間の差の半分とし推定されてもよい。もちろん、オフセットａは、たとえばメジアンまたは他の統計量を用いて推定されてもよいし、ゲインｂは、二乗平均平方根（ＲＭＳ）値などを用いるが如き他の技術を用いて推定されてもよい。
【００６３】
次いで、以下のように、変数変換が適用または選択されてもよい。
【００６４】
【数４】
2008535106.tif 000006
【００６５】
ここで、ｙは測定データポイントである。この変換により、回帰式（元の正弦波の形態）は以下の式になる：
【００６６】
【数５】
2008535106.tif 000007
【００６７】
この式は、線形形式であることが明らかであるので、時間の関数としてωおよびφをフィットさせるために単回帰式を用いることができ、正弦波（すなわち、ａ、ｂ、ωおよびφ）のパラメータの各々に対する推定値をもたらすことができる。具体的にいえば、各時刻ｔの変換データポイントｚ（ｔ）を演算するために、ｚを定義する変数変換を用いることができる。次いで、データポイントｚ（ｔ）の集合を最良にフィットさせるωおよびφを選択するために、線形回帰線技術を用いることができる。
【００６８】
本明細書において繰り返しフィット方法と呼ぶ第二の方法は、正弦波パラメータのａ、ｂ、ωおよびφを決定するために繰り返し技術を用いる。この方法では、先に記載されたワンパスフィット方法の技術を用いてａ、ｂ、ωおよびφの初期値を推定することができる。次いで、以下の変数変換を適用することが可能である：
【００６９】
【数６】
2008535106.tif 000008
【００７０】
この変換により、元の正弦波式（フィットされる）は以下のようになる：
【００７１】
【数７】
2008535106.tif 000009
【００７２】
この式は線形形式であるので、単回帰式を用いてａまたはｂをフィットすることができる。次いで、これらのパラメータは、ｘを定義する変数変換とともに用いてパラメータω、φをフィットすることが可能となる。これらの繰り返しは、パラメータ（ａ、ｂ、ωおよびφ）のうちの１つまたは４つすべてが以下のように収束するまで実行されうる：
｜ａk−ａk−1｜＜εａ
｜ｂk−ｂk−1｜＜εｂ
｜ωk−ωk−1｜＜εω
｜Φk−Φk−1｜＜εΦ
ここで、ｋが繰り返しステップであり、εは所望の許容誤差である。上述の収束基準はパラメータに対して絶対的なものである。しかしながら、所望ならば、パーセントとして、相対量を用いてもよい。
【００７３】
先に概説された第一の方法は、線形の最小二乗フィットを用いて、正弦波形状のための非常に高速なワンパスフィットを提供している。一方、この第一の方法と組み合わされた第二の方法は、より多くの演算を必要とするものの、通常、２、３回の反復のみで所望の精度にパラメータをフィットさせることができる。しかしながら、両方の方法が、非線形の対応物と比較して非常に計算が効率的であるため、処理要件、メモリ要件および格納要件における節約をもたらし、よって、これらの方法を、ＳＰＭブロック内におけるさまざまなフィット用途にとってより好適なものとしている。
【００７４】
ＳＰＭブロックを用いる１つ効果的な方法は、蒸留塔トレーを監視し、蒸留塔トレーに対して統計的プロセス監視を用いて診断を行なうことであり、具体的にいえば、蒸留塔（分留装置とも呼ぶ）の調子を判断するために、実際の圧力および差圧の読み取り値に基づいたさまざまな診断方法を用いることができる。蒸留塔は、恐らくほとんどの精製所および化学プラントにおいて最も重要なユニットのうちの１つである。というのは、蒸留塔は、これらのプラントのほとんどの物理的分離プロセスにおいて重要な役割をはたしているからである。本明細書記載の方法は、プラント内のフィールドデバイス（たとえば、ローズマウント３４２６トランスミッタ）またはホストシステムにおいてソフトウェアとして実装されうる。これらの方法の主たる利点は、フィールドデバイスにより評価されるものの高品質の測定値およびより迅速に推定値を提供する統計プロセスパラメータを用いることにある。
【００７５】
図１４には、複数の精製所または化学プラントにある典型的な蒸留塔１５０の概略が示されている。図１４から分かるように、蒸留塔１５０は、材料が供給される分留装置１５２を備えている。分留装置１５２の底部では、重液または「底」質が弁１５４を通して除去されており、この弁は、レベルセンサ（ＬＩＣ）１５６および流量センサまたはトランスミッタ（ＦＩＣ）１５８に基づいて制御されている。底資のうちの一部は、リボイラ１６０の中で再加熱され、さらに処理するために分留装置１５２に戻される。分留装置１５２の頂部では、蒸気が収集され、凝縮装置１６２に送られ、凝縮装置が、蒸気を凝縮し、この凝縮液体をリフラックスドラム１６４に供給するようになっている。リフラックスドラム１６４内のガスは、圧力センサ（ＰＩＣ）１６８に基づいて、弁１６６を通って除去されてよい。同様に、リフラックスドラム１６４内の凝縮液体のうちの一部は、レベルセンサの測定値に基づいて、弁１７０から蒸留液として吐き出される。同様に、リフラックスドラム１６４内の凝縮液体のうちの一部は、流量センサ（ＦＩＣ）１７６および温度センサ（ＴＩＣ）１７８からの流量測定値および温度測定値を用いて制御されうる弁１７４から分留装置１５２の中に送られるようになっている。
【００７６】
図１５には、さまざまな物理的凝集点における液体を抽出するために用いられる場合があるさまざまなトレーの位置を示す、石油処理において用いられる典型的な分留装置１５２の概略が示されている。図１５に例示されているように、フラッシュ処理された原油（ｆｌａｓｈｅｄ  ｃｒｕｄｅ）は、トレー５に注入され、重いディーゼル油がトレー６で除去され、軽いディーゼル油はトレー１３で除去され、灯油（ケロシン）はトレー２１で除去される。プレフラッシュ処理されたガスおよびプレフラッシュ処理された液体がトレー２７、３０で注入されてもよい。蒸留塔において用いられる診断方法についての以下の説明が図１５のトレーを蒸留塔の基準配置として参照しているが、これらの方法は、他のトレー配置およびトレー構造を有している他の蒸留塔において用いられてもよい。
【００７７】
第一の処理方法は、塔２つのトレーの前後において低い圧力降下が存在するか否かを決定する。具体的にいえば、トレーの前後における圧力降下が低基準圧力未満である場合、そのことは、トレーが破損していることまたはダンピング（ｄｕｍｐｉｎｇ）していることを意味する。この低基準圧力（Ｐin）は、たとえば、直径（Ｄn）２４インチの蒸留用トレーの場合、０．０６ｐｓｉ（ポンド／平方インチ）ある。トレー直径（Ｄ）が他のサイズである場合には、以下のように低基準圧Ｐlを計算することが可能である：
【００７８】
【数８】
2008535106.tif 000010
【００７９】
ＳＰＭブロックおよび先に記載された技術のうちのいずれかを用いてトレーの前後における圧力降下のベースラインを決定するために、統計的プロセス監視を用いることができ、次いで、平均圧力降下の減少を検出するために、ＳＰＭまたは他のブロックにおいて、監視フェイズを用いることが可能である。複数のトレーの前後の差圧を測定する場合、予測圧力降下は、単に、単一のトレーの圧力降下にトレー数を掛け算したものである。したがって、分留装置１５２内の適切な位置で圧力センサ（図１５の中で示されない）を用いて、または、先に説明した低基準圧力の計算値を用いて確立したしきい値を用いて図１５の分留装置１５２のトレーの前後のベースライン圧力降下を決定したあと、ＳＰＭブロックは、圧力を監視することにより、各位置における平均圧力を求め、これらの平均圧力間の差を求めることが可能である。この差が低基準圧力（しきい値として設定）よりも低い場合、トレーが破損しているもしくはダンピングしていることまたはこのプロセスを開始しうる条件下にあることを示すアラームまたはアラートを送信してもよい。
【００８０】
さらに、蒸留塔のトレーを横切った高圧低下はこの同じ技術を使用して決定されてもよい。具体的にいえば、トレー前後の圧力降下が高基準圧力を上回っている場合、そのことは、通常、トレーに汚れがあるまたは詰まっている（たとえば、少なくとも部分的に詰まっている）ことを意味する。直径（Ｄn）が２４インチの蒸留用のトレーの場合、高基準圧力（Ｐhn）は０．１２ｐｓｉでありうる。他のサイズのトレーについては、以下のようにＰhを計算することが可能である：
【００８１】
【数９】
2008535106.tif 000011
【００８２】
先に記載した低圧降下方法と同様に、トレー前後または一群のトレー前後のベースライン平均圧力降下を求めるために、統計的プロセス監視を用いることができるし、または、上述の計算値を用いてしきい値を確立することができ、上述の監視フェイズを用いて平均圧力降下の減少を検出することができる。複数のトレーの前後の差圧を測定する場合、予測圧力降下は、単に、単一のトレーの圧力降下にトレー数を掛け算したものである。いずれの場合であっても、統計パラメータ用いて蒸留塔の圧力降下を監視することにより、化学産業および精製産業におけるトレーに関する問題を迅速にかつ効率的に知らせることができことが明らかである。 
【００８３】
さらに、統計的プロセス監視を用いた診断は、それを、流動接触分解装置（ＦＣＣ）において実行すると効果がある。具体的にいえば、さまざまな診断の方法をＦＣＣの調子を判定するために用いることができ、このことは、非常有益なことである。というのは、ＦＣＣが、通常精製所によって生産される最も重要で最も普及した製品であるガソリンのほとんどの生産の責務を有しているため、精製所において恐らく最も重要なユニットであるからである。本明細書に記載の統計処理方法を、ソフトウェアとして、ローズマウント３４２０トランスミッタの如きフィールドデバイス内にまたはホストシステムに実装することができる。これらの方法の主たる利点は、高品質な測定値および迅速な推定値を提供するフィールド装置により評価される統計プロセスパラメータを用いることにある。
【００８４】
図１６には、精製所に設けられ、本明細書に記載の診断方法のベースラインＦＣＣ配置として用いられうる典型的なＦＣＣ２００の概略が示されている。しかしながら、いうまでもなく、これらの方法論は、他のタイプのＦＣＣまたは他の配置を有するＦＣＣにおいて用いられてもよい。具体的にいえば、図１６に例示されているように、ＦＣＣ２００は、反応装置２０２と、触媒再生装置２０４とを備えている。動作中、供給材料および分散蒸気が、ライザー（ｒｉｓｅｒ）２０６の中へ供給され、ここで、これらの供給材料が再生成された触媒と反応するようになっている。このプロセスにより供給材料が「分解」されることになる。反応装置２０２の頂部では、製品が反応装置流出液として放出されて、製品と触媒とが分離されるようになっている。触媒は、反応装置２０２の底部に落下し、ストリッピング用の蒸気を用いて、蒸気ストリッピング（ｓｔｅａｍ−ｓｔｒｉｐｐｉｎｇ）される。次いで、使用済み触媒は、弁２０８により制御されるパイプ２０６を通して再生装置２０４へ供給される。使用済み触媒は、燃焼器に送られ、送風機２１２により提供される、加熱された空気と混合され、この加熱された空気により、反応装置２０２内における触媒反応により触媒上に形成されたコークスが燃焼されるようになっている。このプロセスにより触媒が再生される。次いで、このプロセスからの熱および再生された触媒は、再生触媒用の弁２２２により制御される再生成触媒用のパイプ２２０を通じて、反応装置２０２の底部へ戻されるようになっている。
【００８５】
故障したまたは不完全な空気コンプレッサまたは送風機の検出のため、ＦＣＣ２００において第一の統計的方法を用いることができる。具体的にいえば、空気コンプレッサの故障により、再生触媒用の管２２０内の流れが逆になり、それにより、反応装置２０２から再生装置２０４への流れが発生することになる。再生装置２０４内の圧力を監視することによりまたは再生触媒用の弁２２２の前後の差圧を監視することにより、この状態を検出することが可能となる。具体的にいえば、ＦＣＣ２００の正常動作中では、再生装置２０４内の圧力は、反応装置またはライザパイプ２０２の内部の圧力よりも高くなっているため、再生された触媒の流れは正しい方向に向かっている。再生装置２０４のコンプレッサ２１２がなくなると、再生装置２０４の圧力の損失を引き起こし、差圧の逆転を引き起こすこととなる。
【００８６】
さらに、統計的方法は、反応装置から再生装置に向かうパイプの詰まりを検出するために用いられうる。具体的にいえば、反応装置２０２と再生装置２０４との間のパイプ２０６が詰まったとき、反応装置２０２が触媒で充満し、触媒が排気または反応装置の流出液の内部に侵入することになる。この状態について、パイプ２０２の詰まりにより反応装置２０２内の触媒レベルが上昇されるので、たとえばレベルセンサ／トランスミッタ２２４を用いて反応装置２０２内の平均の触媒レベルを監視することにより検出することが可能となる。触媒レベルのベースラインが適切であれば、パイプ２０６の詰まりを検出するにあたって、反応装置２０２内の触媒の平均レベルを検出しそれをその触媒のベースラインと比較することを用いることが可能である。パイプ２０６の詰まり判断するために用いることができる第二の指標は、反応装置２０２および再生装置２０４の内部の圧力とレベルとの間の交差相関（ｃｒｏｓｓ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）に基づくものでありうる。すなわち、反応装置２０２および再生装置２０６の内部の平均の圧力およびレベルのベースライン交差相関を決定したあと、これらの圧力とレベルとの間の交差相関（または、これらの圧力およびレベルの平均または他の統計量）を周期的に求めて上述のベースラインと比較するようにしてもよく、交差相関の著しい変化がパイプ２０６の詰まりの可能性を示すことになる。
【００８７】
さらに、反応装置２０２内の触媒の流れに関する問題または流れの不安定性を検出するために、統計的方法を用いることが可能である。具体的にいえば、触媒の流れが不安定だと、製品の品質が悪くなるとともに、反応装置２０２の排気の中に触媒が侵入することになる。この状態を、再生触媒用の弁２２２前後の差圧の標準偏差を用いて検出使用することが可能である。いうまでもなく、流れが不安定だと、触媒用の弁２２２前後の差圧の標準偏差が増大することになる。
【００８８】
また、反応装置２０２中への蒸気の流量が十分か否かを検出するために、統計的方法を用いてもよい。通常、蒸気の流量が不十分である場合には熱分解およびコークスの形成をもたらすことになる。具体的にいえば、蒸気流量が不十分であることを検出しその問題を解決すると、触媒による分解が削減され、熱による分解が引き起こされることになる。反応装置２０２内の平均温度を監視することにより、蒸気流量が不十分であることを検出することができる。具体的にいえば、反応装置の平均温度の上昇は、蒸気の流量が不十分であるという問題を示している。
【００８９】
また、反応装置２０２内における極端な熱分布の検出に統計的方法が用いられてもよい。極端な熱分布により、コークスが形成され、ひいては反応装置２０２に汚れが形成されることになる。極端な熱的分布は、反応装置内における複数のポイントで反応装置温度を測定することにより検出されてもよい。温度が不均一であると、反応装置２０２のある領域が非常に熱くなり、これにより、反応装置内にコークスが形成されることになる。これらの温度を監視し、ベースライン平均値またはしきい値と比較して非常に高い温または低い温度（または、非常に高いもしくは非常に低い平均気温）を有している領域を検出することにより、極端な熱的分布と関する診断が行われる。
【００９０】
また、反応装置２０２のあとの排気パイプ内における熱分解を検出するために、統計的方法を用いてもよい。この熱分解により、ＦＣＣ２００のこのセクションにおいてコークスが形成されることになる。この状態は、排気パイプと反応装置容器との間の平均温度差を監視することにより検出されうる。平均温度差が、華氏３度の如きあるしきい値レベルを上回る場合、熱分解が排気パイプ内に生じている可能性がある。
【００９１】
これらの統計的な方法および検出を実現する３つの可能なプラットフォームが存在する。具体的にいえば、弁２２２、弁２０８、温度センサ／トランスミッタ、レベルセンサ／トランスミッタ、圧力センサ／トランスミッタなどの如きＦＣＣ２００の内の弁またはトランスミッタの内部に配置されているトランスミッタアドバンスト診断ブロックの一部として、これらの状態を検出することが可能である。具体的にいえば、この診断のブロックは、システムの調子がよいときに、ベースライン圧力、ベースライン温度、ベースラインレベル、ベースライン差圧などを検出するまたは求めるように調整され、ベースラインの確立のあと、適切な圧力、温度、レベル、差圧などの平均値を監視しうる。その一方、この監視または検出は、簡単なしきい値ロジックを備えたトランスミッタまたは他のフィールドデバイスにおけるＳＰＭブロックを用いて達成されうる。すなわち、ＳＰＭブロックは、一または複数のプロセス変数を監視し、これらの変数の平均、標準偏差などを求め、これらの統計量を前もって確立しているしきい値（これは、ユーザによって設定されていてもよいし、または、調整期間中に適切なプロセス変数の測定値から演算により求められうるベースライン統計量に基づきうる）と比較することが可能である。さらに、所望ならば、アドバンスト診断ブロックエクスプローラまたはエキスパートの如きフィールドデバイスに接続されたユーザインタフェースデバイスまたは他の演算装置において実行されるホストレベルのソフトウェアを用いて、恐らく、正常なまたは異常な圧力、温度、レベルおよび差圧を設定、監視し、上述のコンセプトに基づいて異常状況の検出を実行してもよい。
【００９２】
本明細書に例示または記載されたＳＰＭブロックまたはＡＤＢブロックの如きブロックのうちの一部または全部を、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアを用いてその全部または一部を実現することが可能である。同様に、本明細書に記載の例示の方法が、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアを用いて、その全部または一部を実現することが可能である。ソフトウェアプログラムを用いて少なくとも部分的に実現する場合、プログラムは、プロセッサにより実行されるように構成されることに加えて、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または、プロセッサに付随するメモリの如き有形な媒体に格納されたソフトウェアインストラクションにより具体化されてもよい。しかしながら、当業者にとって明らかなように、これに代えて、プログラムうちの全部または一部が、プロセッサ以外のデバイスにより実行されてもよいし、ならびに／または、周知の方法でファームウェアおよび／もしくは専用ハードウェアで具体化されてもよい。
【００９３】
本発明に対して、さまざまな変形を加えることおよび他の構成を行うことが可能であるものの、ある例示の実施形態が、図面で示されているとともに、本明細書に記載されている。しかしながら、これらは、いうまでもなく、本発明を開示された特定の形態に制限することを意図したものではなく、添付の特許請求の範囲に規定される本発明の精神および範疇に該当するすべての変更、代替え構成および均等物を網羅することを意図したものである。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】一または複数のオペレータ・メンテナンスワークステーション、コントローラ、フィールドデバイスおよび支援装置を有する分散型制御・メンテナンスネットワークを備えているプロセスプラントを示すブロック図の一例である。
【図２】統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックの使用を含むプロセスプラントのさまざまな部品内に設けられた異常状況予防システムのさまざまな構成部品間の相互通信接続を例示している、図１のプロセスプラントのうちの一を示すブロック図の一例である。
【図３】ＳＰＭブロックの一例を示すブロック図である。
【図４】図１または図２のプロセスプラントのデバイス内の１組の統計的プロセス監視ブロックの設定を例示する表示画面である。
【図５】生データに対して信号処理を実行してさらに優れたＳＰＭ統計データを生成するために複数のＳＰＭブロックおよびデータ処理ブロックを用いるＳＰＭモジュールの一例を示すブロック図である。
【図６】複数の異なるタイプのフィルタのうちの１つを実行する図５の第一のデータ処理ブロックの一例を示すブロック図である。
【図７】フィルタリングおよびトリミングされたデータを生成するためにデータトリミングブロックを備えているとともに一または複数の異なるタイプのフィルタを実装している、図５の第二のデータ処理ブロックの一例を示すブロック図である。
【図８】公知の１６次ＦＩＲハイパスフィルタの伝達関数が示されている。
【図９】ＳＰＭモジュール内において受信されるプロセスデータをフィルタリングするために用いられうる他のフィルタの伝達関数を例示している。
【図１０】図９のフィルタが適用される、プロセスのノイズおよび過渡現象を含む１組の生圧力データを例示している。
【図１１】図１０の圧力データに対して図９のフィルタを適用したあとの１組のフィルタ済データが示されている。
【図１２】時間領域表現を用いた圧力信号のプロットが例示されている。
【図１３】高速フーリエ変換を適用したあとの図１２の圧力信号の周波数領域表現が例示されている。
【図１４】精製所および化学プラントにおいて用いられる典型的な蒸留塔を示すブロック図である。
【図１５】図１４の蒸留塔の分留装置のさまざまなトレーを例示するブロック図である。
【図１６】精製所において用いられる典型的な流動接触分解装置を示すブロック図である。
【図１】
2008535106.tif 000016
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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2008535106.tif 000033
2008535106.tif 000034