(57)【要約】    プロセスプラント内の加熱器に関連する異常な状況を検出するためのシステムは、加熱器ユニットに関連する統計データを受信する。この統計データは、加熱器に関連する一または複数の異常な状況が存在するか否かを検出するために解析される。また、この統計データは、加熱器に関連する加熱炉、排気筒、燃料供給源などに関連する一または複数の圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される統計データを含んでいる。さらに、統計データは、加熱炉、排気筒などに関連する一または複数の温度センサにより検出される温度変数に基づいて生成される統計データを含んでいる。また、異常な状況が検出されると、異常な状況の表示が生成されうる。【選択図】  図２
2008501186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスプラント内の加熱器に関連する異常状態を検出するための方法であって、
前記加熱器に関連する少なくとも一つのセンサ装置により検出される少なくとも一つのプロセス変数に基づいて生成される統計データを受信することと、
火炎の消炎状況および煤煙の排出状況のうちの少なくとも一つに関連する、前記加熱器に関連する一または複数の異常状態が存在するか否かを検出するために少なくとも前記統計データを解析することと、
前記一または複数の異常状態のうちの一または複数が検出された場合、異常状態の表示を生成することと
を含んでいる、方法。
【請求項２】
前記統計データを受信することが、
少なくとも一つのセンサ装置により生成される統計データを受信すること、
コントローラにより生成される統計データを受信することと、
サーバにより生成される統計データを受信すること、
アドバンスト診断ブロックにより生成される統計データを受信することおよび
統計プロセス監視ブロックにより生成される統計データを受信することのうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記統計データを受信することが、
前記加熱器の加熱炉に関連する圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される圧力の変動の表示、
前記加熱器の排気筒に関連する圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される圧力の変動の表示、
前記加熱器に関連する圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される差圧の変動の表示、
前記加熱器に関連する温度センサにより検出される温度変数に基づいて生成される温度の変動の表示、
前記加熱器の燃料供給源に関連する少なくとも一つの圧力センサにより検出される少なくとも一つの燃料圧力変数に基づいて生成される燃料圧力の変動の表示または
加熱炉の床通風に関連する床通風圧力の変動の表示のうちの少なくとも一つを受信することを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記プロセス変数に基づいて前記統計データを算出することをさらに含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記統計データを算出することが、前記プロセス信号に基づいて少なくとも一つの統計パラメータ値を算出することを含み、前記少なくとも一つの統計パラメータが、前記プロセス信号の平均値、前記プロセス信号の標準偏差、前記プロセス信号の分散値、前記プロセス信号の２乗平均平方根、前記プロセス信号の変化率、前記プロセス信号の範囲、前記プロセス信号の最大値および前記プロセス信号の最小値のうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記統計データを算出することが、前記プロセス信号に関連する統計イベントの少なくとも一つの表示を出すことを含み、前記統計イベントの少なくとも一つの表示が、前記プロセス信号にスパイクが発生したという表示、前記プロセス信号がバイアスを含んでいるという表示、前記プロセス信号が第一のしきい値よりも大きいという表示、前記プロセス信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいという表示、前記プロセス信号が周期的振動を有しているという表示および前記プロセス信号が以上であるという表示のうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記統計データを算出することが、プロセス信号をフィルタリングし、フィルタリングされた前記プロセス信号に基づいて、前記プロセス信号に関連する統計イベントのうちの少なくとも一つの表示を出すことを含んでいる、請求項４記載の方法。
【請求項８】
前記統計データを算出することが、前記プロセス信号をフィルタリングするまえに前記プロセスデータを処理すること、および、前記プロセス信号をフィルタリングしたあと前記プロセス信号を処理することのうちの少なくとも一つをさらに含んでいる、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記統計データを受信することが、プロセス信号のフィルタリングされた値を受信することを含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記異常状態の表示に基づいて、アラートを生成することをさらに含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記異常状態の表示に基づいて、前記加熱器に関連するダンパーを調整することをさらに含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記異常状態の表示に基づいて、前記加熱器に関連する燃料供給弁を調整することをさらに含んでいる、請求項１記載の方法。
【請求項１３】
プロセスプラント内の加熱器に関連する異常状態を検出するためのシステムであって、
前記加熱器に関連する少なくとも一つのセンサ装置により検出される少なくとも一つのプロセス変数に基づいて統計データを生成される受信する統計データ生成器と、
前記統計データに少なくとも基づいて、火炎の消炎状況および煤煙の排出状況のうちの少なくとも一つに関連する、前記加熱器に関連する一または複数の異常状態を検出する異常状態検出器と
を備えてなる、システム。
【請求項１４】
前記統計データ生成器が、センサ装置、プロセスコントローラ、サーバ、アドバンスト診断ブロックおよび統計的プロセス監視ブロックのうちの少なくとも一つを備えてなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
前記統計データ生成器が、前記加熱器に関連する少なくとも一つのセンサ装置の少なくとも一つのセンサ装置を備えてなる、請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】
前記統計データが、
前記加熱器の加熱炉に関連する圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される圧力の変動の表示、
前記加熱器の排気筒に関連する圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される圧力の変動の表示、
前記加熱器に関連する圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される差圧の変動の表示、
前記加熱器に関連する温度センサにより検出される温度変数に基づいて生成される温度の変動の表示、
前記加熱器の燃料供給源に関連する少なくとも一つの圧力センサにより検出される少なくとも一つの燃料圧力変数に基づいて生成される燃料圧力の変動の表示、および、
加熱炉の床通風に関連する床通風圧力の変動の表示のうちの少なくとも一つを受信することを含んでなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項１７】
前記統計データが少なくとも一つの統計パラメータ値を含み、前記少なくとも一つの統計パラメータが、前記プロセス信号の平均値、前記プロセス信号の標準偏差、前記プロセス信号の分散値、前記プロセス信号の２乗平均平方根、前記プロセス信号の変化率、前記プロセス信号の範囲、前記プロセス信号の最大値および前記プロセス信号の最小値のうちの少なくとも一つを含んでなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項１８】
前記統計データが統計イベントの少なくとも一つの表示を含み、前記統計イベントの少なくとも一つの表示が、前記プロセス信号にスパイクが発生したという表示、前記プロセス信号がバイアスを含んでいるという表示、前記プロセス信号が第一のしきい値よりも大きいという表示、前記プロセス信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいという表示、前記プロセス信号が周期的振動を有しているという表示および前記プロセス信号が以上であるという表示のうちの少なくとも一つを含んでなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項１９】
前記統計データが、プロセス変数のフィルタリングされる値を含んでなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項２０】
前記統計データが、フィルタリングされるプロセス信号値に基づいて算出される統計データを含んでなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項２１】
前記統計データが、処理されてからフィルタリングされたプロセス信号およびフィルタリングされてから処理されるプロセス信号のうちの少なくとも一つに基づいて算出される統計データを含んでなる、請求項２０記載のシステム。
【請求項２２】
前記異常状態検出器が、一または複数の異常状態が検出された場合に、一または複数の表示を生成するように構成されてなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項２３】
前記異常状態検出器が、一または複数の異常状態が検出された場合に、一または複数のアラートを生成するように構成されてなる、請求項２２記載のシステム。
【請求項２４】
前記異常状態検出器が、ルールベースエンジン、パターン検出器、ファジー論理システムおよびニュートラルネットワークのうちの少なくとも一つを備えてなる、請求項１３記載のシステム。
【請求項２５】
機械による読み取り可能なインストラクションを格納している有形の媒体であって、
加熱器に関連するセンサ装置により検出されるプロセス変数に基づいて生成される統計データを受信する第一のソフトウェアと、
火炎の消炎状況および煤煙の排出状況のうちの少なくとも一つに関連する、前記加熱器に関連する一または複数の異常状態が存在するか否かを検出するために少なくとも前記統計データを解析する第二のソフトウェアと、
前記一または複数の異常状態のうちの一または複数が検出された場合、異常状態の表示を生成する第三のソフトウェアと
を備えている、有形の媒体。
【請求項２６】
プロセスプラント内の加熱器に関連する異常状態を検出するための方法であって、
前記加熱器の加熱炉に関連する圧力センサにより検出される圧力変数、前記加熱器の排気筒に関連する圧力センサにより検出される圧力変数およびに前記加熱器に関連する温度センサにより検出される温度変数のうちの少なくとも一つに基づいて生成される統計データを受信することと、
煤煙の排出状況に関連する異常状態が存在するか否かを検出するために少なくとも前記統計データを解析することと、
前記煤煙の排出状況に関連する異常状況が検出された場合、前記煤煙の排出状況に関連する異常状態の表示を生成することと
を含んでいる、方法。
【請求項２７】
プロセスプラント内の加熱器に関連する異常状態を検出するための方法であって、
前記加熱器に関連する圧力センサにより検出される少なくとも圧力変数に基づいて生成される統計データを受信することと、
火炎の消炎状況に関連する異常状態が存在するか否かを検出するために少なくとも前記統計データを解析することと、
前記火炎の消炎状況に関連する異常状況が検出された場合、前記火炎の消炎状況に関連する異常状態の表示を生成することと
を含んでいる、方法。
【請求項２８】
前記統計データを受信することが、前記加熱器の燃料供給源に関連する少なくとも一つの圧力センサにより検出される少なくとも一つの燃料圧力変数に基づいて生成される統計データを受信すること、または、加熱炉の床通風に関連する少なくとも一つの圧力センサにより検出される少なくとも一つの床通風圧力変数値に基づいて生成される統計データを受信することを含んでいる、請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
プロセスプラント内の加熱器に関連するアラームを生成するための方法であって、
前記加熱器に関連する圧力センサにより検出される圧力変数値を受信することと、
ハイパスフィルタを用いて、前記圧力変数値をフィルタリングすることと、
前記圧力変数の２乗平均平方根を生成することと、
前記２乗平均平方根の値をしきい値と比較することと、
前記２乗平均平方根の値を前記しきい値との比較結果に基づいてアラームを生成することと、
を含んでいる、方法。
【請求項３０】
前記圧力変数値を受信することが、前記加熱器の燃料供給源に関連する少なくとも一つの圧力センサにより検出される少なくとも一つの燃料圧力変数値を受信すること、または、加熱炉の床通風に関連する少なくとも一つの圧力センサにより検出される少なくとも一つの床通風圧力変数値を受信することを含んでいる、請求項２９記載の方法。
【請求項３１】
前記圧力信号をフィルタリングするまえに前記圧力信号を処理することおよび前記圧力信号をフィルタリングしたあとに前記圧力信号を処理することのうちの少なくとも一つをさらに含んでいる、請求項２９記載の方法。
【請求項３２】
前記アラームを生成することが、前記しきい値に対する複数の２乗平均平方根値の比較に基づいて前記アラームを生成することを含んでいる、請求項２９記載の方法。
【請求項３３】
２乗平均平方根値がある期間にわたって前記しきい値よりも大きい場合に前記アラームを生成する、請求項３２記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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実行することに関するものであり、さらに詳細には加熱器に関する診断機能を提供することに関するものである。  
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２００４年５月２８日に出願された表題が「加熱炉運転の改良（Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｆｕｒｎａｃｅ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）」である米国特許仮出願第60/575,631号に基づく優先権を主張するものであって、２００４年９月１７日に出願された表題が「加熱器に関連する異常状態を検出するためのシステムおよび方法（ＳＹＳＴＥＭ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＤＥＴＥＣＴＩＮＧ  ＡＮ  ＡＢＮＯＲＭＡＬ  ＳＩＴＵＡＴＩＯＮ  ＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤ  ＷＩＴＨ  Ａ  ＨＥＡＴＥＲ）」である米国特許出願第10/944,609号の一部継続出願である。上記の特許出願の全内容は、本明細書において参照することにより、ここで、すべての目的において援用するものとする。  
【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）などであり、プロセスプラント環境内に設けられており、バルブの開閉、プロセスパラメータの測定、流体流量の増減などの如きプロセス内の機能を実行する。周知のＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓ（以下、「Ｆｉｅｌｄｂｕｓ」と呼ぶ）プロトコルまたはＨＡＲＴ（登録商標）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。
【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、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制御装置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、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せる結果となる（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（登録商標）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、ＡＭＳ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、保全および／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良い。
【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保全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保全するために、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。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【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な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、異常な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、保全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な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な状況に悩まされている。たとえば、ある異常な状況の場合、その異常な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、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、異常な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、異常な状況が発生しないようにすることが望ましい。
【００１３】
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な状況を予測して阻止するために一歩前進することを目的として、ユーザに、プロセスプラント内における異常な状況の発生をその異常な状況が実際に発止するまえに予測することを可能とするデータの収集に用いうる一つの手法が現在存在している。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、収集されたデータに関連する標準偏差などの如きなんらかの統計的尺度を求める。これらの統計的尺度は、公知の異常な状況の将来の発生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将来の異常な状態が検出されると、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、最初の段階において異常な状況が回避されている。
【００１４】
プロセス加熱器は、さまざまなプロセスプラントにおいて一般的に用いられている。たとえば蒸気加熱が利用できない場合またはその作業に適していない場合、炭化水素を燃料とする加熱器が用いられうる。ほとんどのプロセス加熱器が吸い込み通風型送風機または押し込み通風型送風機を採用しておらずに、煙突効果に起因する対流に依存して通風の制御を行っている。たいていの場合、特に米国においては、プロセス加熱器は、排気筒内に酸素（Ｏ２）センサを備えており、また、空気流または通風圧力を制御するためのダンパーを備えている。それほど頻繁ではないが、加熱器は、一酸化炭素（ＣＯ）センサを備えている場合もある。
【００１５】
加熱器の排気筒から煤煙を不注意に排出すると、環境問題を発生させる場合もあれば、罰金および／または制約が政府により課される場合もあれば、周辺の地域社会との公共関係に摩擦が生じる場合もある。排気筒内のＯ２センサにより検出されるＯ２レベルを用いて煤煙が排出されているときを検出しうる。煤煙の排出を検出すると、煤煙の排出を止めるまたは軽減するためにダンパーを調節しうる。しかしながら、Ｏ２レベルにより煤煙の排出が常に示される訳ではない。ＣＯセンサが用いられている場合、煤煙が排出されているときを検出するために、ＣＯセンサにより検出されるＣＯレベルを用いても良い。しかしながら、Ｏ２レベルおよびＣＯレベルは煤煙の排出を前もって警報する訳ではなく、煤煙の排出が発生したことを知らせるに過ぎない。
【００１６】
典型的には、所望の温度を維持するために、プロセス加熱器への燃料流量を調節する。燃料流量を急激にまたは大きく変更すると、火炎が、不安定になって、消炎してしまう場合がある。ほとんどの場合、プロセス加熱器は、火炎が消えたときを検出するための火炎検出器を備えていることが多い。火炎検出器が火炎の消炎を検出すると、加熱器への燃料の流れが停止されうる。  
【課題を解決するための手段】
【００１７】
プロセスプラント内の加熱器に関連する異常な状況を検出するためのシステムは、加熱器ユニットに関連する統計的なデータを受信する。検出されるであろう異常な状況とは、煤煙の排出または火炎の消炎などに関連する状況でありうる。統計的なデータは、加熱器に関連する一または複数の異常な状況が存在するか否かを検出するために解析される。また、統計データは、加熱器に関連する加熱炉、排気筒、燃料供給源などに関連する一または複数の圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成される統計データを含んでいる。さらに、統計データは、加熱炉、排気筒などに関連する一または複数の温度センサにより検出される温度変数に基づいて生成される統計データを含んでいる。また、統計データは、圧力変数、温度変数などバラツキが変わるまたは上昇するか否かの判定に解析されうる。異常な状況を検出すると、異常な状況の表示が生成される。この表示は、オペレータへの通知または加熱器の制御に用いられうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１には、通信リンク15を通じてワークステーション14に結合されているプロセスコントローラ12を備えたプロセスプラント制御・診断ネットワーク10の一例が示されている。通信リンク15は、たとえば、イーサネット（登録商標）通信コネクタまたはその他のタイプの有線式、光学式もしくは無線式の通信コネクタから構成されうる。さらに、通信リンク15は、連続的なリンクであってもまたは断続的なリンクであっても良い。また、コントローラ12は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（図示せず）ならびに一組の通信回線またはバス18を通じて、プロセスプラント内のデバイスまたは装置と結合されている。図１の具体例では、コントローラ12は、加熱器ユニット16（たとえば、原料加熱器、流体加熱器、精油加熱器、石油加熱器、石油化学加熱器、石油加熱器、ボイラー、リボイラー加熱器、ガス加熱器、チャージ加熱器（ｃｈａｒｇｅ  ｈｅａｔｅｒ）、フィード加熱器（ｆｅｅｄ  ｈｅａｔｅｒ）、真空加熱器、液体加熱器、カラム加熱器、配管加熱器、貯蔵庫加熱器など）に関連するデバイスおよび装置に結合されている。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ているＤｅｌｔａＶ（登録商標）でありうるコントローラ12は、一または複数のプロセス制御ルーチンを実行して加熱器ユニット16を望み通りに制御するために、プロセス全体に分散されているフィールドデバイスおよびその内部にある機能ブロックの如き制御エレメントと通信することができる。これらのプロセス制御ルーチンは、連続的なまたはバッチ式のプロセス制御ルーチンまたはプロセス制御プロシージャであって良い。ワークステーション14（パーソナルコンピュータ、サーバなどでから構成されうる）は、コントローラ12により実行されるプロセス制御ルーチンを設計するために、そのようなプロセス制御ルーチンをダウンロードすべくコントローラ12と通信するために、プロセスプラントの運転中、加熱器ユニット16に関する情報を受信し、表示するために、および、コントローラ12により実行されるプロセス制御ルーチンと他の方法で相互作用するために、一または複数のエンジニアまたはオペレータにより用いられうる。
【００１９】
ワークステーション14はメモリ（図示せず）を備えている。このメモリは、加熱器ユニット16の構成に関連する、構成設計アプリケーション（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｄｅｓｉｇｎ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）、メンテナンスアプリケーション、ユーザインターフェイスアプリケーション、診断アプリケーションなどの如きアプリケーションを格納するための、および、構成データ、メンテナンスデータ、診断データなどのデータを格納するためのメモリである。また、ワークステーション14はプロセッサ（図示せず）を備えている。このプロセッサは、アプリケーションを実行して、とりわけユーザがプロセス制御ルーチンを設計しこれらのプロセス制御ルーチンをコントローラ12にダウンロードできるようにすべくなしてある。同様に、コントローラ12は、構成データ、および、加熱器ユニット16の制御に用いられるプロセス制御ルーチンを格納するメモリ（図示せず）を備えているとともに、プロセス制御ルーチンを実行してプロセス制御戦略を実行するプロセッサ（図示せず）を備えている。コントローラ12がＤｅｌｔａＶ（登録商標）コントローラである場合、当該コントローラは、ワークステーション14により実行される一または複数のアプリケーションと一緒になって、プロセス制御ルーチン内の制御エレメントとこれらの制御エレメントが加熱器ユニット16の制御を提供するように構成されている方法とを示すように、コントローラ12内のプロセス制御ルーチンの図式表現を、ユーザに対して提供しうる。
【００２０】
図１に例示されているプロセスプラント制御・診断ネットワーク10では、コントローラ12は、バス18を通じて、加熱ユニット16へ通信可能に結合されている。加熱器ユニット16は、プロセス流体が通過する加熱炉20と排気筒22とを備えている。プロセス流体は加熱炉により加熱される。排気筒22内のダンパーデバイス24は、空気流および／または通風圧力（ｄｒａｆｔ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）を調整し、燃料弁26は、加熱炉に向かう燃料を調整するようになっている。また、加熱器ユニット16は、燃料流量に関連するセンサデバイス、プロセス流体流量に関連するセンサデバイス、加熱炉に関連するセンサデバイス、および、排気筒に関連するセンサデバイスの如き複数のセンサデバイスを備えうる。加熱器ユニット16の一例では、圧力検出デバイス32が燃料圧力の検出に用いられ、流量検出デバイスが弁24から下流に向かって流れる流体流量の検出に用いられうる。温度検出デバイス34が温度の検出に用いられ、流量検出デバイス35が加熱炉20から出ていくプロセス流体の流量の検出に用いられうる。図１には加熱炉20を通るプロセス流体の一つの流れのみが示されているが、典型的な加熱ユニットでは、プロセス流体が加熱炉を複数回通過しうるし、通過毎に、温度検出デバイス（図示せず）および／または流量検出デバイス（図示せず）がプロセス流体の温度および／または流量を検出しうる。加熱炉内の状態を検出するために、ＣＯ検出デバイス36、圧力検出デバイス37、Ｏ２検出デバイス38および温度検出デバイス40を含む一または複数のセンサデバイスが用いられうる。同様に、排気筒内の状態を検出するために、温度検出デバイス42、圧力検出デバイス44、Ｏ２検出デバイス46および空気流量検出デバイス48を含む一または複数のセンサデバイスが用いられうる。ある実施形態では、これらのセンサデバイスのうちの一または複数が除かれうる。たとえば、図１には、Ｏ２検出デバイス38およびＯ２検出デバイス46が示されているが、典型的な加熱ユニットは、排気筒または加熱炉に関連するＯ２検出デバイスのうちの一方のみを備えうる。
【００２１】
図１に示されているように、コントローラ12は、バス18を通じて、ダンパーデバイス24、弁デバイス26および検出デバイス32〜38、40、42、44、46、48に通信可能に結合され、これらのエレメントの動作を制御しおよび／またはこれらのエレメントからデータを受信するようになっている。もちろん、コントローラ12は、たとえばさらなるバスを通じて、４−２０ｍａ回線、ＨＡＲＴ通信回線などの如き専用通信回線を通じて、加熱ユニット16のエレメントへ結合されても良い。
【００２２】
図１に示されている弁、センサおよび他の装置は、たとえばＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイス、標準４−２０ｍａフィールドデバイス、ＨＡＲＴフィールドデバイスなどを含むいかなる所望の種類またはタイプの装置であっても良いし、Ｆｉｅｌｄｂｕｓプロトコル、ＨＡＲＴプロトコル、４−２０ｍａアナログプロトコルなどの如きいかなる公知のまたは所望の通信プロトコルを用いて、コントローラ12と通信しても良い。さらに、他のタイプのデバイスが、いかなる所望に方法で、コントローラ12へ接続されても良いしまた、コントローラ12により制御されても良い。さらに、プロセスプラントに関連する他のデバイスおよび領域を制御するために、たとえば通信リンク15を通じて、他のコントローラがコントローラ12および／またはワークステーション14に接続されても良い。また、このようなさらなるコントローラの動作が、いかなる所望のまたは公知の方法で、図１に示されているコントローラ12の動作と協調するようにされても良い。
【００２３】
加熱炉20に対して、たとえば、ＣＯ検出デバイス36、圧力検出デバイス37、Ｏ２検出デバイス38および温度検出デバイス42に加えてまたはそれらに代えて、一または複数の他の検出デバイスが用いられても良い。排気筒22に対して、たとえば、温度検出デバイス42、圧力検出デバイス44、Ｏ２検出デバイス46および空気流量センサ48に加えてまたはそれらに代えて、一または複数の他の検出デバイスが用いられても良い。たとえば、図１に示されているデバイスに加えてまたはそれらのデバイスのうちの一または複数に代えて、排気筒22に関連するＣＯ検出デバイスが用いられても良い。
【００２４】
検出デバイス32〜38、40、42、44、46、48のうちの一または複数の各々は、検出デバイスにより検出される一または複数のプロセス変数に関する統計データの収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを格納するためのメモリ（図示せず）を備えうる。また、検出デバイス32〜38、40、42、44、46、48のうちの一または複数の各々は、統計データの収集を実行するルーチンの如きルーチンを実行するプロセッサ（図示せず）を備えうる。検出デバイスにより格納および実行されるルーチンは、当該検出デバイスに関連する統計データの収集および／または処理をするための一または複数のブロックを備えうる。このようなブロックは、たとえばアドバンスト診断ブロック（ＡＤＢ）を含みうる。アドバンスト診断ブロックは、Ｆｉｅｌｄｂｕｓデバイス内において統計データの収集および処理を行うためにＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスに追加しうる公知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｆｉｅｌｄｂｕｓ機能ブロックである。また、他のタイプのブロックまたはモジュールが、デバイスデータを収集し、そのデータの一または複数の統計的な尺度またはパラメータを算出、決定および／または処理するために用いられても良い。さらに、検出デバイスがＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスを備えている必要はない。さらに、統計データ収集および／または処理ブロックは、検出デバイス内のソフトウェア、ファームウェアおよび／またはハードウェアのいかなる組み合わせにより実現されても良い。
【００２５】
一例としては、圧力検出デバイス32は、それにより検出される圧力に関する統計データ収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを格納するためのメモリ（図示せず）を備えうる。また、圧力検出デバイス32は、統計データ収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを実行するためのプロセッサ（図示せず）をさらに備えうる。圧力検出デバイス32により格納および実行されるルーチンは、当該圧力検出デバイス32に関連する統計データの収集および／または処理をするための一または複数のブロック50aを備えうる。たとえば、ブロック50aは、ＡＤＢまたはなんらかの他のタイプの統計データ収集ブロックを含みうる。圧力検出デバイス32はＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスを備えている必要はない。
【００２６】
他の例としては、Ｏ２検出デバイス46は、それにより検出されるＯ２に関する統計データ収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを格納するためのメモリ（図示せず）を備えうる。また、Ｏ２検出デバイス46は、統計データ収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを実行するためのプロセッサ（図示せず）をさらに備えうる。Ｏ２検出デバイス46により格納および実行されるルーチンは、当該Ｏ２検出デバイス46に関連する統計データの収集および／または処理をするための一または複数のブロック50bを備えうる。たとえば、ブロック50bは、ＡＤＢまたはなんらかの他のタイプの統計データ収集ブロックを含みうる。Ｏ２検出デバイス46はＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスを備えている必要はない。
【００２７】
ブロック50aおよびブロック50bがそれぞれ対応して圧力検出デバイス32およびＯ２検出デバイス46に設けられているものとして例示されているが、ブロック50は、その他のフィールドデバイス24、26、33〜36、38、40、42、44、46、48のうちのいかなる数のフィールドデバイスに部分的にまたは全体的に設けられても良いし、コントローラ12、Ｉ／Ｏデバイス（図示せず）、ワークステーション14またはなんらかの他のデバイスに、部分的にまたは全体的に設けられても良い。いうまでもなく、その他のデバイス24、26、33〜36、38、40、42、44、46、48のうちの一部または全部が、他のブロックまたはモジュールを実行し、それらの他のデバイスに関連するデータを収集し、そのデータの統計的な尺度またはパラメータの計算、決定および／または処理を行っても良い。
【００２８】
図１の検出デバイス32および46がそれぞれ対応してデータ収集ブロック50aおよび50bを備えているものとして例示されているが、それに加えてまたはそれに代えて、デバイス24、26、33〜36、38、40、42、44、46、48のうちの他のデバイスが同様のデータ収集ブロック50を備えていても良い。
【００２９】
一般的にいえば、ブロック50aまたは当該ブロック50aのサブエレメントが、弁26から下流の圧力検出に関連するデータの如きデータを収集し、そのデータに対して統計的な処理または解析を実行する。ブロック50aは、一または複数の統計的処理を監視（ＳＰＭ）するブロックまたはユニットの如きサブエレメント含みうる。これらのブロックまたはユニットは、弁26から下流の圧力検出に関連するデータまたは圧力検出デバイス32に関連する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的計算を実行し、収集されたデータのたとえば平均値、メジアン、標準偏差などを求めうる。
【００３０】
同様に、ブロック50bまたは当該ブロック50bのサブエレメントが、排気筒22内のＯ２検出に関連するデータの如きデータを収集し、そのデータに対して統計的な処理または解析を実行する。ブロック50bは、一または複数のＳＰＭブロックまたはＳＰＭユニットの如きサブエレメント含みうる。これらのＳＰＭブロックまたはＳＰＭユニットは、排気筒22内のＯ２検出に関連するデータまたはＯ２検出デバイス46に関連する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的計算を実行し、収集されたデータのたとえば平均値、メジアン、標準偏差などを求めうる。
【００３１】
本明細書に記載の用語、統計処理監視（ＳＰＭ）ブロックは、少なくとも一つのプロセス変数または他のプロセスパラメータに対する統計的処理を監視する機能を意味しており、該当デバイスによりまたは該当デバイス内側もしくはデータが収集されるデバイスの外側で実行される、いかなる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って実行されても良い。いうまでもなく、ＳＰＭがデバイスデータを収集している対称となっているデバイスによりまたはその一部として一般的に実行されるので、ＳＰＭにより、定量的により多くのかつ定性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。したがって、ＳＰＭブロックは、収集されたプロセス変数データに対して、プロセス変数データを収集している対称となるデバイスの外側で実行されるブロックよりもより良好な統計的な計算結果を求めることができるのが一般的である。
【００３２】
本明細書ではＳＰＭブロックがＡＤＢのサブエレメントであるものとして記載されているが、それに代えて、ＳＰＭブロックデバイス内に設けられる独立型のブロックであっても良い。また、本明細書記載のＳＰＭブロックはＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＦｉｅｌｄｂｕｓＳＰＭブロックとして公知となっているが、本明細書では、ＳＰＭブロックは、プロセス変数データの如きデータを収集し、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、標準偏差など如き統計的尺度を決定する任意のタイプのブロックまたはエレメントを意味するように用いられている。したがって、この用語は、この機能を実行するソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよび／または他のエレメントを網羅することを意図しており、その際、これらのエレメントが、機能ブロックの形態を有しているか、または、他のタイプのブロック、プログラム。ルーチンまたはエレメントの形態を有しているかにも関係なければ、これらエレメントが、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルまたはＰｒｏｆｉｂｕｓ、ＨＡＲＴ、ＣＡＮなどの如きなんらかの他のプロトコルに準拠しているかにも関係ない。所望ならば、ブロック50の上記の動作が米国特許第6,017,143号に記載されているように実行または実現されても良い。
【００３３】
しかしながら、いうまでもなく、米国特許第6,017,143号に記載されている技術とは異なる技術を用いて実行または実現されても良い。一例としては、ブレビンズ等（Ｂｌｅｖｉｎｓ  ｅｔ  ａｌ．）に発行された米国特許第6,615,090号には、プロセスプラント内の機能ブロックに対するバラツキ指標を生成するバラツキ指標生成器が記載されている。一般的に、バラツキ指標は、デバイスまたは機能ブロックに関連するパラメータの、設定値からのまたはそのデバイスまたは機能ブロックに関連する他の値からの偏差値の統計的測定値を提供する。米国特許第6,615,090号は、本明細書において参照することにより、ここで、その全内容をすべての目的において援用するものとする。
【００３４】
ブロック50の一部または全部により収集および生成されるデータは、コントローラ12および通信リンク15を通じて、ワークステーション14の如き外部クライアントによる利用が可能となっている。それに加えてまたはそれに代えて、ブロック50の一部または全部により収集および生成されたデータは、たとえば通信サーバ60を通じて、ワークステーション14による利用が可能となっている。通信サーバ60は、たとえば、プロセス制御（ＯＰＣ）のためのオブジェクトのリンクと埋め込みサーバ（Ｏｂｊｅｃｔ  Ｌｉｎｋｉｎｇ＆Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ（ＯＬＥ）ｆｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＯＰＣ）ｓｅｒｖｅｒ）、Ｏｖａｔｉｏｎ（登録商標）通信ネットワークで動作するように構成されているサーバ、ウェッブサーバなどを備えている。通信サーバ60は、ブロック50の一部または全部により収集および生成されたデータを、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の如き通信リンクを通じて受信しうる。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良い。
【００３５】
さらに、圧力データ、温度データ、Ｏ２データなどの如き生データを収集または生成するフィールドデバイスの外側で統計処理監視（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）を実行するために、ＳＰＭブロックを、ワークステーション、サーバ、パーソナルコンピュータなどまたは前記のフィールドデバイスとは別の他のフィールドデバイスに実装することができる。したがって、たとえば、一または複数のＳＰＭブロックがワークステーション14により実行されても良い。これらのＳＰＭブロックは、たとえばコントローラ12または通信サーバ60を通じて、生圧力データを収集することができ、また、その圧力データに対して、平均値、標準偏差などの如きなんらかの統計的尺度またはパラメータを計算することができる。これらのＳＰＭブロックがデータを収集しているフィールドデバイス内に設けられていないのでそのデータを通信することが要求されるため、統計的な計算を行うための十分な圧力データを収集することができない場合があるが、これらのブロックは、ＳＰＭ機能を備えていないまたは対応していないデバイスに対して統計パラメータを求めるための補助をする。したがって、以下の説明から明らかになるように、ＳＰＭブロックにより生成されると記載されている統計的な測定値またはパラメータは、該当するフィールドデバイスまたは他のデバイスにより実行されるＳＰＭブロックにより生成されうる。
【００３６】
動作において、コントローラ12は、弁26を通じて、加熱炉に向かう流量を制御しうる。温度検出デバイス34は、加熱炉20から出ていくプロセス流体の温度を示すデータを提供しうる。それに加えて、コントローラ12は、ダンパーデバイス24を通じて、排気筒22内の空気流量および／または通風圧力を制御しうる。
【００３７】
図２には、デバイス32〜38、40、42、44、46、48の如きフィールドデバイスに関連する統計データを生成するためのサブシステムの一例100を示すブロック図が示されている。このサブシステム100は、たとえばデータ収集ブロック50の一部として構築されても良いし、また、単一のフィールドデバイスにより、全体的にまたは部分的に実現されても良い。図２に示されている各ブロックは、異なる単一のフィールドデバイスにより、全体的にまたは部分的に実現されても良い。したがって、サブシステム100の一部または全部が、フィールドデバイス、コントローラ12、ワークステーション14、通信サーバ60、またはプロセスプラントに関連するなんらかの他の演算デバイスの如き複数のデバイスにより実現されうる。サブシステム100は、たとえばＡＤＢブロック、ＳＰＭブロックなどの一部として実現されても良い。サブシステム100は、米国特許第6,017,143号に記載のプロセスデバイスの態様と同様な態様を含んでいる。
【００３８】
統計パラメータ104は、フィールドデバイスにより生成されるプロセス信号を受信し、そのプロセス信号の統計パラメータを計算するようになっている。これらの統計パラメータは、たとえば、プロセス信号の標準偏差、平均値、サンプルのバラツキ、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、範囲（ΔＲ）、変化率（ＲＯＣ）、プロセス信号の最大値、プロセス信号の最小値のうちの一または複数を含みうる。これらのパラメータを生成するための数式としては以下のものが含まれる：
【００３９】
【数１】
2008501186.tif 000003
【００４０】
【数２】
2008501186.tif 000004
【００４１】
【数３】
2008501186.tif 000005
【００４２】
【数４】
2008501186.tif 000006
【００４３】
【数５】
2008501186.tif 000007
ここで、Ｎはサンプリング期間内のデータポイントの総数であり、ｘｉおよびｘｉ-１はプロセス信号の二つの連続する値であり、Ｔはこれら二つの値の間の時間間隔である。さらに、ＸＭＡＸおよびＸＭＩＮは、それぞれ対応して、サンプリング期間またはトレーニング期間における最大値および最小値である。これらの統計パラメータは、異なる式またはアルゴリズムを用いて計算されても良い。
【００４４】
また、これらのパラメータに加えてまたはそれらに代えて、他のタイプのパラメータを生成しても良い。たとえば、（ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタなどを用いて）プロセス信号をフィルタリングし、それぞれに対応するパラメータを生成しても良い。一または複数のフィルタが設けられても良いし、各々が、たとえば有限インパルス応答フィルタまたは無限インパルス応答フィルタから構成されても良い。さらに、アナログフィルタまたはデジタルフィルタが用いられても良い。さらに、相関パラメータが生成されても良い。たとえば、あるパターン、プロセス信号の通過部分、他のプロセス信号に対応する信号などと、プロセス信号との相関関係を生成しても良い。一例として、統計パラメータ生成器104は一または複数のＡＤＢブロックおよび／またはＳＰＭブロックを備えても良い。
【００４５】
さらに、パラメータを生成するための技術を組み合わせても良い。たとえば、上述のパラメータのうちのいずれかを生成するまえに、プロセス信号を、なんらかの他の方法でフィルタリングおよび／または処理しても良い。一つの具体的な例としては、プロセス信号は、あるパラメータの生成に用いられるまえに、処理（ｔｒｉｍｍｅｄ）されても良い。処理には、たとえば、第一のしきい値を超えるかまたは第二のしきい値に満たないプロセス信号サンプルを除去または制限することが含まれうる。また、処理には、たとえば、ある範囲（たとえば、数式５）の第一のパーセンテージを超えるかまたはその範囲の第二のパーセンテージに満たないプロセス信号サンプルを除去または制限することが含まれうる。処理のあとであってかつ一または複数のパラメータを生成するために用いられるまえでは、プロセス信号は任意選択的にフィルタリングされても良い。当業者にとって明らかなように、他にも多くの組み合わせ、変形および代替が可能である。
【００４６】
上記の統計パラメータのうちの一または複数がイベント検出器108へ送信されうる。また、イベント検出器108は、メモリ116から公称値112および感度パラメータ114をさらに受信する。公称値112は、たとえば、統計パラメータ生成器104により生成される統計パラメータに対応する公称のまたは（すなわち、典型的な）統計パラメータ値を含みうる。公称値は、たとえば、プロセスの正常動作中に公称的なまたは正常な統計パラメータ値を生成または取得する統計パラメータ生成器104によって生成されうる。これらの統計パラメータは、後で利用するために、メモリ116内に公称値を生成するために用いられうる。こうすることにより、たとえばさまざまな動作条件に対して公称値112を動的に調整することが可能となりうる。この例では、統計パラメータ生成器104により生成された統計パラメータ値は、ユーザによる選択が可能な期間にわたって監視されうる。他の例では、什器の公称値は、圧力検出デバイス50の製造業者により提供され、製造中にメモリ116内に格納されうる。他の例では、公称値は、イベント検出器108を実行するデバイスへ通じるバス18（図１）またはなんらかの他の通信リンクを用いて公称値を送信することにより、たとえば周期的に更新されうる。
【００４７】
各感度パラメータ114は、たとえば、算出された統計パラメータ114と統計パラメータ生成器104により生成される適切な公称値との間の適切なルールに従って決まる許容可能な範囲または関係を呈示しうる。感度パラメータ値114は、たとえば製造業社により設定されても良いし、また、バス18を通じて受信等されても良い。感度パラメータ値114は、特定の用途に対して調整されても良い。
【００４８】
イベント検出器108は、パラメータ生成器104により生成される一または複数のパラメータに関連する一または複数のイベントの表示（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ、示すもの）を生成しうる。以下に、イベント検出器108が検出しうるイベントの具体例を記載する。イベント検出器108は、以下のイベントに加えてまたはそれらに代えて、他のイベントを検出しうる。
ドリフト
ドリフトイベントの表示は、プロセス信号が時間の経過とともに公称値から変化したときに生成されうる。一例では、ドリフトイベントを検出するために、プロセス信号の平均値、その平均値の公称値（平均値’）およびチューニングパラメータアルファ（α）を解析しうる。ドリフトイベントの検出感度は、感度パラメータαにより制御されうる。感度パラメータαは、ドリフトイベントの検出に至らない許容範囲を示す公称平均値の上限パーセンテージまたは下限パーセンテージを表しうる。イベント検出器108は、以下のルールに従って、ドリフトイベントが発生したか否かを決定する：
平均値  ＜  平均値’（１−α）である場合、負のドリフトイベントの検出
平均値  ＞  平均値’（１＋α）である場合、正のドリフトイベントの検出
ここで、平均値は、統計パラメータ生成器104から生成されるプロセス信号の現在の平均値であり、平均値’および∀は、メモリ116から取得される。任意選択的に、平均値が時間の経過とともに監視されても良いし、また、一連の連続するサンプリング周期の経過とともに平均値が公称値から移動していく場合にだけ、ドリフトイベントが検出されるようにしても良い。平均値の公称値（平均値’）はプロセスの正常動作中において、サブシステム100により取得される。
バイアス
バイアスイベントの表示は、たとえば一時的なドリフトの「安定化」が公称プロセス値を上回るまたは下回るあるレベルにおいて発生したときに作成される。いったんそのドリフトが停止すると、得られる信号は公称値からバイアスまたはオフセットされていることになる。バイアスは、たとえばドリフトの場合に先に説明した同一のルールを少なくとも部分的に用いて検出されても良い。さらに、平均値が時間の経過とともに監視され、平均値が公称平均値（平均値’）から移動し続けない場合は、そのイベントはドリフトイベントではなくバイアスイベントであると判定されうる。
ノイズ
ノイズイベントの表示は、プロセス信号の標準偏差があるしきい値を超えた場合に作成される。一例では、ノイズ検出感度は、感度パラメータベータ（β）を調整することにより調整されうる。感度パラメータベータは、現在の標準偏差がノイズイベントの表示を発行しないままでいられる公称標準偏差値（表中偏差値’）の上限の量である。たとえば、プロセス信号が公称値の２倍のノイズレベルにあるときにノイズイベントを検出するようにしたいとユーザが考えている場合、βは２．０とされる必要がある。また、ノイズイベントを生成するか否かの決定に、範囲（ΔＲ）を用いても良い。たとえば、公称信号のバラツキからノイズを区別するために、ΔＲを用いても良い。ノイズイベントが発生したか否かを判断するためのルールとして以下の例が挙げられる：
標準偏差値  ＞  β・標準偏差値’であり、かつ
ΔＲ  ＞  ΔＲ’であるならば、ノイズイベントが検出される。
ここで、「標準偏差」およびΔＲは、それぞれ対応して、統計パラメータ生成器104により生成される現在の標準偏差および現在の範囲である。βはメモリ116から取得される。
スタック
スタックイベントとは、プロセス信号の状態が時間の経過とともに変化しないイベントのことである。スタック感度は、感度パラメータガンマ（γ）を調節することにより制御されうる。γの値は、公称標準偏差（標準偏差’）のあるパーセンテージとして表現されうるし、また、公称標準偏差からどの程度小さな標準偏差の変化がスタックイベントを示すかを表しうる。たとえば、プロセス信号のノイズレベルがその公称値の半分であるときスタックイベントを検出するようにしたいとユーザが考えている場合、γは５０パーセント（０．５）に等しいと設定されるべきである。さらに、小さい信号の場合に発生しうるスタックイベント検出エラーを減らすために、範囲（ΔＲ）が用いられても良い。ルールとして以下の例が挙げられる：
標準偏差＋ΔＲ  ＜  γ（標準偏差’＋ΔＲ’）であるならば、スタックイベントが検出される。
スパイク
スパイクイベントとは、プロセス信号が一瞬の間極端な値になるイベントのことである。プロセス信号のスパイクに対する感度は、感度パラメータデルタ（δ）を調節することにより制御されうる。感度パラメータデルタは、スパイクイベントを検出しないままでいられるプロセス信号内の二つの連続したデータポイント間の最大変化率（ＲＯＣＭＡＸ）を示しうる。たとえば、ＲＯＣＭＡＸのよりも３０％大きい変化率（ＲＯＣ）を有するスパイクの検出をユーザが考えている場合、δは１．３０に設定されるべきである。ルールとして以下の例が挙げられている：
ＲＯＣ  ＞  δ・ＲＯＣＭＡＸである場合、スパイクイベントが検出される。
【００４９】
スパイクを検出するための他の方法は、プロセス信号が、ある期間、正の（または、上側の）しきい値を上回ったまま留まっているか否か、または、負の（または、下側の）しきい値を下回ったまま留まっているか否かを検出することを含みうる。これらのしきい値および／または期間は、スパイクイベントに対するさまざまな感度に合わせて調整されうる。
【００５０】
検出されうる他のイベントは、プロセス信号の周期的振動（ｃｙｃｌｉｃａｌ  ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ）を示めすサイクリックイベントおよびプロセス信号の不安定な挙動（ｅｒｒａｔｉｃ  ｂｅｈａｖｉｏｒ）を示すエラテックイベント（ｅｒｒａｔｉｃ  ｅｖｅｎｔ）を含む。いうまでもなく、上記のイベントおよび他のイベントを検出するために他のルールを用いても良い。また、イベントの検出に、さまざまな式、等式、演算技術などを用いても良い。
【００５１】
イベントの検出は、統計パラメータ生成器104により生成される複数の統計パラメータを解析すること、プロセス信号以外の信号に基づいて統計パラメータを解析することなどを含んでいる。たとえば、統計パラメータは、他のフィールドデバイスによってそのフィールドデバイスにより取得されるデータに基づいて生成されえも良いし、または、他のフィールドデバイスに対してそのフィールドデバイスにより取得されるデータに基づいて関連づけされても良い。一つのフィールドデバイスにより実行されるイベント検出器108は、一または複数の他のフィールドデバイスにより生成される統計パラメータのうちの一もしくは複数または他のタイプのデータを受信し、これらのデータをイベントが発生したか否かの解析に用いる。
【００５２】
一例として、公称値は、まずプロセス信号またはプロセスが安定していることを判定し、次いで、選択された期間にわたる統計パラメータを生成することにより取得されうる。これらの統計パラメータ値は公称値として格納されうる。選択された期間は、動作中に統計パラメータを生成するために用いられるサンプリング周期またはサンプリングブロックとほぼ同一であるべきであるが、場合によってはまたは実施形態によっては、選択された期間は、動作中に統計パラメータを生成するために用いられるサンプリング周期またはサンプリングブロックとは異なる（または、非常に異なる）場合がある。この工程はユーザにより開始されても良いし自動的に開始されても良い。
【００５３】
イベント検出器108は、いかなる数の技術を用いて実現されても良い。たとえば、イベント検出器108は、ルールベースのエンジン、ファジー論理エンジン、パターン検出器、ニューラルネットワークなどのうちの一または複数を備えうる。これに加えて、上述の例示的なイベント検出器108は、ルールの演算に基づいて、イベントが発生したか否かの表示を提供しうる。いうまでもなく、他の例では、イベントに対応するイベント検出器108の出力は、複数の離散的な値または連続的な値を有しても良い。
【００５４】
図３は、図１の加熱器ユニット16の如き加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するための例示的な異常状況検出器130を示すブロック図である。一般的にいえば、異常状況検出器130は、加熱器ユニットに関連するプロセス変数に基づいて生成される統計データに基づいて、加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するために用いられうる。
【００５５】
異常状況検出器130は、一または複数の統計パラメータ生成器104（図２）、一または複数のＳＰＭブロック、一または複数のＡＤＢｓなどにより生成される統計パラメータの如き一または複数の統計パラメータを解析しうる。これに加えて、異常状況検出器130は、一または複数のイベント検出器108（図２）、一または複数のＳＰＭブロック、一または複数のＡＤＢｓなどにより生成される統計的イベント表示（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｅｖｅｎｔ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ）の如き一または複数の統計的イベント表示を解析しうる。さらに、異常状況検出器130は、加熱器ユニットに関連する一または複数のプロセス信号、制御信号などを解析しうる。また、異常状況検出器130は、プロセスプラント内の他のデバイスにより生成されるアラート、アラーム、診断データなどの如き他のデータを解析しうる。異常状況検出器130は、図３に示されているデータのすべて（すなわち、統計パラメータ、統計的イベント表示、プロセス信号、制御信号など）を解析する必要がない。たとえば、異常状況検出器130は、一または複数の統計パラメータのみ解析しうる。他の例としては、異常状況検出器130は、一または複数の統計的イベント表示のみを解析しうる。したがって、異常状況検出器130は、図３に示されているデータを任意に組み合わせたものおよび図３に示されていないデータを解析しうる。
【００５６】
異常状況検出器130は、異常な状況が存在しているか否かの判定、すなわちアラートまたはアラームをユーザへ送信するべきか否かを判定するために、さまざまなデータを解析する。もちろん、所望ならば、異常状況検出器130の出力は、異常な状況を検出した場合のアラームの提供または設定以外の他の行動を取るために用いられても良い。そのような行動には、たとえば、加熱器ユニットへの燃料の調整または停止、加熱器ユニットのダンパーの調整、プロセスの一または複数のコンポーネントの停止、プロセスの制御を変更するための制御パラメータの切り換えまたは調整などが含まれうる。
【００５７】
異常状況検出器130は、加熱器ユニットに関連する一または複数のフィールドデバイスにより、少なくとも部分的に実装されうる。これに加えてまたはこれに代えて、異常状況検出器130は、コントローラ12、ワークステーション14などの如き一または複数の他の演算デバイスの如き他の装置により、少なくとも部分的に実装されてもよい。さらに、異常状況検出器130は、加熱器ユニットに関連しない一または複数のデバイス（たとえば、フィールドデバイス、コントローラ、ワークステーションなど）により、少なくとも部分的に実装されても良い。異常状況検出器130がフィールドデバイス以外のデバイスにより少なくとも部分的に実装される場合、異常状況検出器130は、少なくとも部分的には、たとえば通信サーバ60、コントローラ12などを通じてフィールドデバイスから統計パラメータ、統計的イベント表示などを読み取るクライアントシステムまたはクライアントシステムの一部でありうる。異常状況検出器130は、たとえばルールベースシステム、パターン検出器、ファジー論理システム、ニューラルネットワークなどのうちの一または複数を備えうる。
【００５８】
異常状況検出器130により生成される表示は、プラントオペレータに対して表示されうるまたは他の適切な人に送信されうるたとえばアラート、アラームなどを含みうる。さらに図１を参照すると、異常状況検出器130がフィールドデバイスにより実装される場合、コントローラ12、ワークステーション14、通信サーバ60などの如き他のデバイスに表示を伝達することにより、たとえばオペレータにその表示を知らせることができる。フィールドデバイスは、自体の自発性によりまたは他のデバイスの要求に従って、表示を伝達することができる。たとえば、コントローラ12、ワークステーション14、通信サーバ60などの如き他のデバイスは、加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出したか否かに関してフィールドデバイスに対してポーリングを行うことができる。応答として、フィールドデバイスは、バス18または他の通信リンクを通じて、表示を伝達することができる。他の例として、表示は、メモリに格納されうるし、また、他のデバイスが、加熱器ユニットに関連する異常な状況が検出されたか否かをそのメモリから読み取ることができる。
【００５９】
オペレータに通知する目的だけでなくたとえば加熱器ユニット16またはプロセスプラントの他の部分に影響を直接与える目的で、異常状況検出器130の出力を用いることができる。たとえば、一または複数の異常な状況が検出された場合、異常状況検出器130の出力を、たとえば加熱器ユニット16への燃料の停止、ダンパーの調整などを行うことができるコントローラに伝達することができる。
【００６０】
図４は、異常状況検出器130の実施形態の一例を示すブロック図である。この例では、異常状況検出器130は、ルールベースシステム150を備えうる。一般的に、ルールベースシステム150は、プロセス信号に関連する統計データに基づいて加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するために用いられうる。
【００６１】
ルールベースシステム150は、任意のタイプのルールベースのエキスパートエンジンでありうるルールエンジン150と、データベース内（たとえば、一または複数のフィールドデバイスのメモリ内、コントローラ12のメモリ内、ワークステーション14のメモリ内など）に格納されうる一組のルールとを備えうる。ルールエンジン154は、図３の異常状況検出器130に関して先に記載したようにデータを解析しうる。
【００６２】
ルールエンジン154は、ルール158のうちの少なくとも一つに従うとアラームをユーザに対して送るべきであることを示す異常な状況が存在するか否かを判別するために、統計パラメータ、統計的イベント表示、プロセス変数および／または制御変数、アラーム、アラートなどに対して、ルール158を適用するように構成されている。もちろん、所望ならば、問題が存在することをルールが示す場合に、アラームを送信または設定する以外の他の行動を取らせるためにルールエンジン158の出力を用いうる。そのような行動には、たとえば加熱器ユニットへの燃料の調節または停止、加熱器ユニットのダンパーの調整、プロセスの一または複数のコンポーネントの停止、プロセス制御の変更のために制御パラメータの調整などが含まれうる。
【００６３】
任意選択的に、ルール作成アプリケーションまたはルール作成ルーチン162を用いることにより、ユーザに、加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するために、統計データパターンおよびそれらの相関性に基づいて、（たとえば、ルール158のうちの一つとして用いられうる）一または複数のエキスパートシステムルールを作成することを可能としても良い。したがって、ルールエンジン154により用いられるルール158のうち少なくとも一部は前もって設定または構成されうるが、ルール作成アプリケーション162は、任意選択的に、ユーザに、監視されているプロセスプラント内の経験に基づいて他のルールを作成することを可能とする。たとえば、ユーザがＳＰＭパラメータの条件またはイベントのある組み合わせが加熱器ユニットのある問題を示すということを知っている場合、ユーザは、ルール作成アプリケーション162を用いて、この条件を検出するためのおよび／または所望ならばこの条件の存在の検出に基づいてアラームもしくはアラートを生成するもしくは他の行動を取るための適切なルールを作成することができる。２００４年３月３日に出願された表題が「プロセスプラントにおける異常な状況の防止（ＡＢＮＯＲＭＡＬ  ＳＩＴＵＡＴＩＯＮ  ＰＲＥＶＥＮＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＰＲＯＣＥＳＳ  ＰＬＡＮＴ）」である米国特許仮出願第60/549,796号には、異常な状況を検出するためおよび／または所望ならば異常な状況の存在の検出に基づいてアラーム、アラートを生成するためのもしくは他の行動を取るためのルールを作成するために用いられうるルール作成アプリケーションおよび構成スクリーン（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｓｃｒｅｅｎ）の一例が開示されている。ルール158を作成するにあたっては、同様なまたは異なるルール作成アプリケーションを用いても良い。米国特許仮出願代第60/549,796号は、ここで、本明細書において参照することによりその全内容を援用するものとする。
【００６４】
プロセスプラントの運転中、たとえば統計パラメータ、統計的イベント表示（および、その他の必要なデータ）を受信するように構成されうるルールエンジン154は、ルール158を適用し、そのルールのうちのいずれかがマッチしているか否かを判別するようになっている。ルール158のうちの一または複数に基づいて加熱器ユニットに関連する異常な状況が検出された場合、異常な状況の表示が生成されうる。
【００６５】
ルールエンジン154は、加熱器ユニットに関連する一または複数のフィールドデバイスによって少なくとも部分的に実装されうる。これに加えてまたはこれに代えて、ルールエンジン154は、コントローラ12、ワークステーション14などの如き一または複数の他の演算デバイスの如き他のデバイスにより少なくとも部分的に実装されてもよい。さらに、ルールエンジン154が一または複数のデバイス（たとえば、フィールドデバイス、コントローラ、ワークステーションなど）により少なくとも部分的に実装されうる。ルールエンジン154がフィールドデバイス以外のデバイスにより少なくとも部分的に実装される場合、ルールエンジン154は、少なくとも部分的には、たとえば通信サーバ60、コントローラ12などを通じてフィールドデバイスから統計パラメータ、統計的イベント表示などを読み取るクライアントシステムまたはクライアントシステムの一部でありうる。
【００６６】
ルールエンジン154により生成される表示は、たとえば図３の異常状況検出器130の出力に関して先に記載したように一または複数の表示を含みうる。また、ルールエンジン154の出力は、図３の異常状況検出器の出力に関して先に記載されているように、オペレータに通知するのみでなくたとえばプロセスプラントの加熱器ユニット16または他の部分の制御に直接影響を与えるために用いられうる。
【００６７】
図５は、加熱器ユニットに関連する異常状況を検出するために、図３の異常状況検出器130および／または図４のルールベースシステム150により実行されうる方法の一例200を示すフローダイアグラム図である。たとえば、方法200は、煤煙の排出または火炎の消炎が発生したか否か、発生しようとしているか否か、派生するおそれがあるか否かなどを検出するために用いられうる。図４が図１から図４に関連して記載されているが、いうまでもなく、方法200または同様の方法は、システム10、サブシステム100、異常状況検出器130およびルールベースシステム150とは異なるシステムによって実行されてもよい。
【００６８】
ブロック204では、加熱器ユニットからのプロセス信号に関連する統計データを受信する。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154は、統計パラメータ生成器104からの統計パラメータおよび／またはイベント検出器からのイベントの表示を受信しうる。一般的にいえば、ブロック204で受信された統計データは、たとえばプロセス信号に関連する変数、標準偏差、２乗平均平方根（ＲＭＳ）、変化率、範囲、最大値、最小値のうちの一または複数が含まれうる。これに加えてまたはこれに代えて、統計データは、ドリフト、バイアス、ノイズ、スタック、スパイク、サイクリックなどの如き一または複数のイベントを含みうる。また、統計データは、明示的に先に示された統計的尺度および表示に加えてまたはそれらに代えて、プロセス変数に関連する他の統計的尺度および表示を含みうる。一例としてのみであるが、統計データはプロセス変数に関連する相関データを含みうる。
【００６９】
ブロック208では、ブロック204で受信した統計データは、加熱器ユニットに関連する異常な状況が存在するか否かを決定するために分析されうる。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154は、統計パラメータ生成器104または／およびイベント検出器108から受信されるデータを解析しうる。また、ブロック204で受信される統計データに加えて他のデータを解析しても良い。たとえば、一または複数のプロセス信号および／または制御信号を解析しても良い。他の具体例としては、他のタイプのデータを解析しても良い（たとえば、加熱器ユニットに関連するデバイスにより生成されるアラートおよび／またはアラームならびに診断データなど）。
【００７０】
ブロック212では、異常な状況が検出されていない場合、上記の方法は終了する。しかしながら、異常な状況が検出されている場合、流れはブロック216へ進む。ブロック216では、異常な状況の表示が生成されうる。この表示は、たとえばオペレータに通知するアラームまたはアラートを含みうる。他の例としては、表示は、それに加えてまたはその代わりに、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータを含んでも良い。
【００７１】
以下に、加熱器ユニットに関連する例示的な異常な状況を検出するための例示的な複数の方法が示されている。これらの方法は図１〜図４を参照して記載されているが、いうまでもなく、これらの方法または同様な方法が、システム10、サブシステム100、異常状況検出器130およびルールベースシステム150とは異なるシステムにより実行されても良い。
【００７２】
図６は、加熱器ユニットに関連する煤煙の排出が存在するか否かを決定するための方法の一例300を示すフローダイアグラム図である。かかる方法300は、図３の異常状況検出器130または図４のルールベースシステム150の如きシステムによって実行されうる。かかる方法300は、加熱器ユニットにおける煤煙の排出の検出、煤煙の排出の予測などを行うために用いられうる。
【００７３】
ブロック304では、加熱器ユニットに関連する一または複数のプロセス変数に関連する統計データが受信される。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154は、図１のセンサ32〜38、40、42、44、46、48の如き一または複数のセンサにより検出される一または複数のプロセス変数に基づいて生成される統計データを受信しうる。プロセス変数は、燃料流量、空気流量、スタック圧力、温度、Ｏ２、ＣＯなどをのうちの一または複数を含みうる（または、いずれも含みえない）。統計データは、個々のプロセス変数および／またはプロセス変数の組み合わせに基づいて生成されうる。一例としてのみであるが、統計データは、差圧変数に基づいて生成されうる。一方、差圧変数は、加熱器ユニット16の加熱炉20および／または排気筒22に関連する複数の圧力センサにより検出される圧力変数に基づいて生成されうる。
【００７４】
ブロック304で受信される統計データは、統計パラメータ生成器104により生成されるパラメータおよび／またはイベント検出器からのイベントの表示を含みうる。一般的に、ブロック304で受信される統計データは、たとえばプロセス信号に関連する平均値、分散、標準変差、２乗平均平方根、変化率、範囲、のうちの一または複数を含みうる。これに加えてまたはこれに代えて、統計データは、ドリフト、バイアス、ノイズ、スタック、スパイク、サイクリックなどの如きイベントの一または複数の表示を含みうる。また、統計データは、明示的に先に示された統計的尺度および表示に加えてまたはそれらに代えて、プロセス変数に関連する他の統計的尺度および表示を含みうる。一例として、統計データはプロセス変数に関連する相関データを含みうる。
【００７５】
ブロック308では、ブロック304で受信した統計データは、加熱器ユニットに関連する異常な状況が存在するか否かを決定するために分析されうる。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154は、統計パラメータ生成器104または／およびイベント検出器108から受信されるデータを解析しうる。また、ブロック304で受信される統計データに加えて他のデータを解析しても良い。たとえば、一または複数のプロセス信号および／または制御信号を解析しても良い。他の具体例としては、他のタイプのデータを解析しても良い（たとえば、加熱器ユニットに関連するデバイスにより生成されるアラートおよび／またはアラームならびに診断データなど）。
【００７６】
一例として、煤煙の排出が存在するか否かを決定するために、圧力の変動性または差圧が解析されうる。変動性の増大または変動性の変化を検出するために、たとえば圧力または差圧の標準偏差、分散、変化率、範囲などのうちの一または複数が検査されうる。これに加えてまたはこれに代えて、変動性の増大または変動性の変化を検出するために、ノイズイベント表示、スパイクイベント表示、サイクリック表示などのうちの一または複数が検査されても良い。他の例としては、煤煙の排出が存在するか否かを決定するために、温度の変動性または温度差が解析されてもうる。たとえば、変動性の増大または変動性の変化を検出するために、温度変数または温度差変数の標準偏差、分散、変化率、範囲などのうちの一または複数が検査されうる。これに加えてまたはこれに代えて、変動性の増大または変動性の変化を検出するために、ノイズイベント表示、スパイクイベント表示、サイクリック表示などのうちの一または複数が検査されても良い。
【００７７】
ブロック312では、異常な状況が検出されていない場合、上記の方法は終了する。しかしながら、異常な状況が検出されている場合、流れはブロック316へ進む。ブロック316では、煤煙の排出の状況の表示が生成されうる。この表示は、たとえばオペレータに通知するアラームまたはアラートを含みうる。他の例としては、表示は、それに加えてまたはその代わりに、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータ、ダンパーを調整するためのデータなどを含んでも良い。
【００７８】
図７は、加熱器ユニットに関連する火炎の消炎が存在するか否かを決定するための方法の一例400を示すフローダイアグラム図である。かかる方法400は、図３の異常状況検出器130または図４のルールベースシステム150の如きシステムによって実行されうる。かかる方法300は、加熱器ユニットにおける火炎の消炎の検出、火炎の消炎の予測などを行うために用いられうる。
【００７９】
ブロック404では、加熱器ユニットに関連する一または複数のプロセス変数に関連する統計データが受信される。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154は、図１のセンサ32〜38、40、42、44、46、48の如き一または複数のセンサにより検出される一または複数のプロセス変数に基づいて生成される統計データを受信しうる。プロセス変数は、燃料流量、燃料圧力、床通風圧力などのうちの一または複数を含みうる（または、いずれも含みえない）。統計データは、個々のプロセス変数および／またはプロセス変数の組み合わせに基づいて生成されうる。一例としてのみであるが、統計データは差圧変数に基づいて生成され、差圧変数は加熱器ユニット16の加熱炉20の燃料供給源に関連する複数の圧力センサ（図１に図示せず）により検出される複数の圧力変数に基づいて生成されうる。他の例としては、統計データは差圧変数に基づいて生成され、差圧変数は加熱器ユニット16の床通風に関連する複数の圧力センサ（図１に図示せず）により検出される複数の圧力変数に基づいて生成されうる。
【００８０】
ブロック404で受信される統計データは、たとえば統計パラメータ生成器104により生成されるパラメータまたは／およびイベント検出器108からのイベントの表示を含みうる。一般的に、ブロック404で受信される統計データは、たとえば圧力信号に関連する平均値、分散、標準偏差、２乗平均平方根、変化率、範囲などのうちの一または複数を含みうる。これに加えてまたはこれに代えて、統計データは、ドリフト、バイアス、ノイズ、スタック、スパイク、サイクリックなどの如きイベントの一または複数の表示を含みうる。また、統計データは、明示的に先に示された統計的尺度および表示に加えてまたはそれらに代えて、圧力変数に関連する他の統計的尺度および表示を含みうる。
【００８１】
ブロック408では、ブロック404で受信される統計データが、火炎の消炎が存在するか否かを決定するために分析されうる。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154が、統計パラメータ生成器104および／またはイベント検出器108から受信されるデータを解析しうる。また、ブロック404で受信される統計データに加えて他のデータを解析しても良い。たとえば、一または複数のプロセス信号および／または制御信号を解析しても良い。他の具体例としては、他のタイプのデータを解析しても良い（たとえば、加熱器ユニットに関連するデバイスにより生成されるアラートおよび／またはアラームならびに診断データなど）。さらに、温度変数、Ｏ２変数、ＣＯ変数などのうちの一または複数に基づくデータの如き他のプロセス変数に基づく統計データが解析されうる。
【００８２】
一例としてのみであるが、火炎の消炎の状況が存在するか否かを決定するために、圧力の変動性が解析されうる。たとえば、燃料圧力および／または床通風圧力の変動性の増大または変動性の変化を検出するために、たとえば圧力または差圧の標準偏差、分散、変化率、範囲などのうちの一または複数が検査されうる。これに加えてまたはこれに代えて、変動性の増大または変動性の変化を検出するために、ノイズイベント表示、スパイクイベント表示、サイクリック表示などのうちの一または複数が検査されても良い。
【００８３】
ブロック412では、火炎の消炎の状況が検出されていない場合、上記の方法は終了する。しかしながら、火炎の消炎の状況が検出されている場合、流れはブロック416へ進む。ブロック416では、火炎の消炎の状況の表示が生成されうる。この表示は、たとえばオペレータに通知するアラームまたはアラートを含みうる。他の例としては、表示は、それに加えてまたはその代わりに、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータ、燃料弁を調整するためのデータなどを含んでも良い。
【００８４】
図８は、加熱炉へ供給される燃料の燃料圧力に関連する統計データを生成するためのサブシステム500の一例を示すブロック図である。サブシステム500は、たとえば図１の圧力検出デバイスのデータ収集ブロックの一部により少なくとも部分的に実装されうる。これに加えて、サブシステム500の一部または全部が、プロセスプラントに関連するフィールドデバイス、コントローラ12、ワークステーション14、通信サーバ60または他の演算デバイスの如き複数のデバイスにより実装されても良い。サブシステム500は、たとえばＡＤＢ、ＳＰＭなどの一部として構築されても良い。
【００８５】
サブシステム500により生成される統計データは、たとえば火炎の消炎の状況を検出するために用いられうる。サブシステム500により生成される統計データのうちの一部または全部が図３の異常状況検出器130の如き異常状況検出器へ伝達されうる。これに加えてまたはこれに代えて、サブシステム500により生成される統計データのうちの一部または全部がオペレータへ伝達されうる。次に、オペレータは、サブシステム500により生成される統計データに少なくとも部分的に基づいて、一または複数の行動を取るべきか否かを決めることができる。
【００８６】
サブシステム500は、フィルタリングされた圧力信号を生成するために、圧力信号をフィルタリングするハイパスフィルタ504を備えている。ハイパスフィルタ504は、たとえば１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ、６Ｈｚ、７Ｈｚ、８Ｈｚまたは９Ｈｚのカットオフ周波数を有しうる。一つの具体例では、ハイパスフィルタ504のカットオフ周波数は設定可能である。たとえば、オペレータは、１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ、６Ｈｚ、７Ｈｚ、８Ｈｚまたは９Ｈｚのうちの一つからカットオフ周波数を選択しうる。ハイパスフィルタ504は、いかなる数の技術を用いて実現されても良い。たとえば、ハイパスフィルタ504は、アナログフィルタまたはデジタルフィルタから構成されうる。デジタルフィルタとして実現された場合、ハイパスフィルタ504は、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタまたは無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを備えうる。一つの具体的な例では、ハイパスフィルタ504は、１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ、６Ｈｚ、７Ｈｚ、８Ｈｚまたは９Ｈｚのうちの一つの設定可能なカットオフ周波数を有する設定可能な１６次元ＦＩＲフィルタを含みうる。一般的には、フィルタおよびフィルタ設定のタイプ（たとえば、カットオフ周波数）は、特定の実施形態および／または特定の加熱器ユニットに依存して異なりうる。
【００８７】
以上に加えて、サブシステム500は、ハイパスフィルタ504により生成されるフィルタリングされた圧力信号に基づいてＲＭＳパラメータを生成するＲＭＳ生成器508を備えている。一つの具体例では、ＲＭＳパラメータは以下の式を用いて生成される：
【００８８】
【数６】
2008501186.tif 000008
ＲＭＳパラメータは、式２の如き他の式またはアルゴリズムを用いて生成されうる。アラーム生成器512は、ＲＭＳ生成器508により生成されるＲＭＳパラメータを受信し、それらのＲＭＳパラメータに少なくとも部分的に基づいてアラームを生成する。これらのアラームは他の入力に基づいて生成されても良い。一つの具体例では、アラーム生成器512は、ＲＭＳパラメータがある期間にわたって低しきい値に留まったままでいる場合に高アラーム（ＨＩ  ａｌａｒｍ）を生成し、ＲＭＳパラメータがある期間にわたって高しきい値に留まったままでいる場合に高高アラーム（ＨＩＨＩ  ａｌａｒｍ）を生成する。期間は、たとえば時間またはサンプル数を用いて測定されうる。期間は、一つのサンプルまたは複数のサンプルでありうる。アラーム生成器の一例は、図１０に関連して、さらに詳細に説明される。
【００８９】
以上に加えて、サブシステム500は、圧力信号に基づいて平均値パラメータを生成する平均値生成器516および標準偏差パラメータを生成する標準偏差生成器520を備えている。平均値生成器516は、式１または他の式もしくはアルゴリズムに従って平均値パラメータを生成しうる。標準偏差生成器520は、式３または他の式もしくはアルゴリズムに従って標準偏差パラメータを生成しうる。
【００９０】
図９は、火炎の消炎の状況の表示を生成するために例示のサブシステム500とともに用いられうる方法の一例600を示すフローダイアグラム図である。ブロック604では、サブシステム500により生成される平均値パラメータ、標準偏差パラメータおよびアラームのうちの一または複数が受信される。
【００９１】
ブロック608では、ブロック604で受信される統計データが、火炎の消炎が存在するか否かを決定するために分析されうる。たとえば、異常状況検出器130またはルールエンジン154が、受信されるデータを解析しうる。また、ブロック604で受信される統計データに加えて他のデータを解析しても良い。たとえば、一または複数のプロセス信号および／または制御信号を解析しても良い。他の具体例としては、他のタイプのデータを解析しても良い（たとえば、加熱器ユニットに関連するデバイスにより生成されるアラートおよび／またはアラームならびに診断データなど）。さらに、燃料流量変数、温度変数、Ｏ２変数、ＣＯ変数などのうちの一または複数に基づくデータの如き他のプロセス変数に基づく統計データが解析されうる。
【００９２】
ブロック612では、火炎の消炎の状況が検出されていない場合、上記の方法は終了する。しかしながら、火炎の消炎の状況が検出されている場合、流れはブロック616へ進む。ブロック616では、火炎の消炎の状況の表示が生成されうる。この表示は、たとえばオペレータに通知するアラームまたはアラートを含みうる。他の例としては、表示は、それに加えてまたはその代わりに、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータ、燃料弁を調整するためのデータなどを含んでも良い。
【００９３】
図１０は、図８に示されているアラームを生成するために用いられうる方法の一例650を示すフローダイアグラム図である。ブロック654では、圧力信号は、ハイパスフィルタを用いてフィルタリングされる。ブロック658では、フィルタリングされた圧力信号のＲＭＳ値が生成される。ブロック662では、そのＲＭＳ値がある期間にわたって高しきい値を上回ったまま留まっているか否かを判定する。一つの具体的な例では、高しきい値は、０．５インチＨ２Ｏである。ＲＭＳ値がある期間にわたって高しきい値を上回ったまま留まっている場合、ブロック664で、高高アラームが生成される。ＲＭＳ値がある期間にわたって高しきい値を上回ったまま留まっていない場合、流れはブロック670に進む。ここで、ＲＭＳ値がある期間にわたって低しきい値を上回ったまま留まっているか否かを判定する。ＲＭＳ値がある期間にわたって低しきい値を上回ったまま留まっている場合、ブロック674で、高アラームが生成される。一つの具体的な例では、低しきい値は、約０．３５インチＨ２Ｏである。ＲＭＳ値がある期間にわたって低しきい値を上回ったまま留まっている場合、流れは終了しうる。期間は、たとえば時間および／または生成されるＲＭＳ値の数値の観点から測定される。一つの具体的な実施形態では、期間は一つのＲＭＳ値である。他の実施形態では、期間は、たとえば、二つまたはそれ以上のＲＭＳ値であっても良いし、また、時間の単位であっても良い。
【００９４】
以上において具体的なしきい値が記載されているが、当業者にとって明らかなように、使用されるしき値は、個々の実施形態および／または個々の加熱器ユニットに依存して異なる。したがって、さまざまなしきい値が用いられても良い。一例では、以上のしきい値は、必要に応じてまたは所望に応じて再設定されうるデフォルト値として提示されている。
【００９５】
以上のように、例示のサブシステム500、例示の方法600および例示の方法650は、火炎の消炎の状況が存在するか否かの決定におよび／またはアラームを生成するか否かの決定に一または複数の燃料圧力信号を用いうる。これに加えてまたはこれに代えて、一または複数の床通風圧力信号が用いられても良い。たとえば、図８のフィルタ504は、加熱器ユニットの床通風圧力に関連する一または複数の圧力検出デバイスから信号を受信しうる。サブシステム500は、データ収集ブロックの一部として、図１の圧力検出デバイス37により少なくとも部分的に実装されても良い。たとえば、圧力検出デバイス37は、加熱器ユニット16の床通風圧力を検出するために用いられうる。
【００９６】
図１１は、加熱炉に関連する床通風圧力を検出に関連する統計データを生成するためのサブシステムの一例700を示すブロック図である。サブシステム700は、図８の例示的なサブシステム500に含まれる同一のブロックの一部を含んでいる。サブシステム700は、データ収集ブロックの一部として、たとえば図１の圧力検出デバイス37により少なくとも部分的に実装されうる。これに加えて、サブシステム700の一部または全部が、プロセスプラントに関連するフィールドデバイス、コントローラ12、ワークステーション14、通信サーバ60または他の演算デバイスの如き複数のデバイスにより実装されても良い。サブシステム700は、たとえばＡＤＢ，ＳＰＭブロックなどの一部として実装されうる。
【００９７】
サブシステム700により生成される統計データは、たとえば火炎の消炎の状況を検出するために用いられうる。サブシステム700により生成統計データの一部または全部は、図３の異常状況検出器130の如き異常状況検出器へ伝達されうる。これに加えてまたはこれに代えて、サブシステム700により生成される統計データの一部または全部が、オペレータに伝達されても良い。次に、オペレータは、サブシステム700により生成される統計データに少なくとも部分的に基づいて、一または複数の高度を取るべきか否かを決断しうる。
【００９８】
サブシステム700は、上限のトリムしきい値を上回るまたは下限のトリムしきい値を下回る圧力信号のサンプルを除去または制限するトリムユニット702を備えている。トリムしきい値は、固定値であっても良いし、または、ある範囲の圧力信号に基づくものであっても良い。一つの例としてのみであるが、トリムユニット702は、圧力信号の範囲（たとえば、式５）の９５％を上回る圧力信号サンプルまたは圧力信号の範囲の５％を下回るサンプルを除去しうる。当業者にとって明らかなように、さまざまなトリムユニットおよびしきい値のうちのいずれが用いられても良い。一般的に、トリムユニットおよびしきい値のタイプは、個々の実施形態および／または個々の加熱器ユニットに応じて変わる。
【００９９】
また、サブシステム700は、フィルタリングされた圧力信号を生成するために、圧力信号をフィルタリングするハイパスフィルタ704を備えている。ハイパスフィルタ704は、たとえば１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ、６Ｈｚ、７Ｈｚ、８Ｈｚまたは９Ｈｚのカットオフ周波数を有しうる。一つの具体例では、ハイパスフィルタ704のカットオフ周波数は設定可能である。たとえば、オペレータは、１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、４Ｈｚ、５Ｈｚ、６Ｈｚ、７Ｈｚ、８Ｈｚまたは９Ｈｚのうちの一つからカットオフ周波数を選択しうる。ハイパスフィルタ704は、いかなる数の技術を用いて実現されても良い。たとえば、ハイパスフィルタ704は、アナログフィルタまたはデジタルフィルタから構成されうる。デジタルフィルタとして実現された場合、ハイパスフィルタ704は、ＦＩＲフィルタまたはＩＩＲフィルタを備えうる。一つの具体的な例では、ハイパスフィルタ704は、以下の式に従って動作するＦＩＲフィルタを含みうる：  
【０１００】
【数７】
2008501186.tif 000009
ここで、ｙｋはフィルタのｋ番目の出力であり、ｘｋはフィルタのｋ番目の出力であり、ｘｋ−１はフィルタのｋ−１番目の入力である。当業者にとって明らかであるように、さまざまなフィルタのいずれを用いても良い。一般的に、フィルタおよび設定（たとえば、カットオフ周波数）のタイプは、個々の実施形態および／または個々の加熱器ユニットに応じて変わりうる。他の実施形態では、たとえばローパスフィルタまたはバンドパスフィルタが用いられうる。同様に、高次のハイパスフィルタが用いられても良い。
【０１０１】
当業者にとって明らかであるように、例示のサブシステム700は、さまざまな方法で変更されても良い。たとえば、ブロックを除去しても良いし、異なるブロックを追加しても良いし、および／または、ブロックの構成を変更しても良い。一例としてのみであるが、ブロック702、704の順番を変更し、圧力信号をまずフィルタリングし、次いでトリミングしても良い。
【０１０２】
図１２は、図１１に示されているアラームを生成するために用いられうる方法の一例750を示すフローダイアグラム図である。かかる方法750は、図１０の例示の方法650に含まれているブロックと同一のブロックのうちの一部を含んでいる。ブロック752では、圧力信号は、たとえば図１１に関連して先に記載された方法でトリミングされうる。ブロック754では、トリミングされた圧力信号は、たとえば図１１に関連して記載した方法で、ハイパスフィルタでフィルタリングされうる。次いで、図１０の方法650と同様に、適切ならば、高アラームまたは高高アラームが生成されうる。高アラームおよび高高アラームは、異常な状況の表示でありうる。換言すれば、アラーム生成器512は、異常状況検出器でありうる。また、高アラームおよび高高アラームは、火炎の消炎の状況が存在するか否かを決定して火炎の消炎の状況の表示を生成するために、異常状況検出器により他の入力とともに用いられうる入力でありうる。  たとえば、アラーム生成器512は、高アラームおよび高高アラームを生成するか否かをけっていするために、ＲＭＳ生成器508の出力に加えて他の情報を用いうる。それに加えて、アラーム生成器512の出力は、別の異常状況検出器へ伝達されても良い。
【０１０３】
以上においていくつかのしきい値を記載したが、当業者にとって明らかであるように、用いられるしきい値は、個々の実施形態および／または個々の加熱器ユニットに依存して異なる。したがって、さまざまなしきい値が用いられても良い。一つの具体例では、上述のしきい値は、必要に応じてまたは所望に応じて再設定可能なデフォルト値として提示されても良い。
【０１０４】
煤煙の排出の状況の検出のためおよび火炎の消炎の状況の検出のためのシステムおよび方法の具体例が先に記載されているが、当業者にとって明らかであるように、加熱器に関連する他の異常な状況を検出する同様のシステムおよび方法が用いられても良い。一例としてのみであるが、統計データが、プロセス流体を加熱炉を通して案内するチューブ内の付着（たとえば、コークスの堆積）が発生しているか否かを決定するために、付着の程度を決定するために、および／または、付着がしきい値レベルに達しているか否かを決定するために用いられうる。
【０１０５】
図２および図３の一部および全部が、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全体的にまたは部分的に実現されても良い。同様に、図４〜図８に関連して記載された例示の方法が、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全体的にまたは部分的に実現されても良い。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された場合、該当プログラムは、プロセッサにより実行されるように構成されても良いし、プロセッサに関連する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）またはメモリの如き有体の媒体に格納されるソフトウェアインストラクションとして具象化されても良い。しかしながらそれに代えて、当業者にとって明らかであるように、全プログラムまたはその一部が、プロセッサ以外のデバイスにより実行されても良いし、ならびに／または、公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により具象化されても良い。さらに、例示の方法が図４〜図８に関連して記載されているが、当業者にとって明らかであるように、例示の異常状況検出器130およびルールエンジン154を実現するための他の多くの方法が用いられても良い。たとえば、ブロックの実行の順番が変更されても良いし、および／または、ブロックが変更、削除もしくは結合されても良い。
【０１０６】
本発明に対してさまざまな変更が加えられても良いし他の構成が用いられても良いが、本明細書および図面には、それらのうちのいくつかの例示的な実施形態が示されている。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】
【０１０７】
【図１】プロセスプラント制御・診断ネットワークの一例を示すブロック図である。
【図２】プロセス変数に基づいて統計データを生成するためのサブシステムの一例を示すブロック図である。
【図３】加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するためのシステムの一例を示すブロック図である。
【図４】加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するためのルールベースシステムの一例を示すブロック図である。
【図５】加熱器ユニットに関連する異常な状況を検出するための方法の一例を示すフローダイアグラムである。
【図６】加熱器ユニットに関連する煤煙排出状況を検出するための方法の一例を示すフローダイアグラムである。
【図７】加熱器ユニットに関連する火炎消失状況を検出するための方法の一例を示すフローダイアグラムである。
【図８】圧力信号に基づいて統計データを生成するためのサブシステムの一例を示すブロック図である。
【図９】加熱器ユニットに関連する火炎消失状況を検出するための方法の他の一例を示すフローダイアグラムである。
【図１０】圧力信号に基づいてアラームを生成するための方法の一例を示すフローダイアグラムである。
【図１１】圧力信号に基づいて統計データを生成するためのサブシステムの他の一例を示すブロック図である。
【図１２】圧力信号に基づいてアラームを生成するための方法の他の一例を示すフローダイアグラムである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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