(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の第１推定値を計算し、前記プラント状態量の第１推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第１計算部であって、計算された機器パラメータは正常状態の機器パラメータとして保存される、第１計算部と、
前記プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、非定常状態における数学的関係を表す非定常モデルを用いて、前記非定常モデルの機器パラメータに前記正常状態の機器パラメータを代入することにより、プラント状態量の第２推定値を計算し、前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差がある閾値以上であるかどうかを判断する第１判断部と、
前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差が前記閾値以上であると前記第１判断部により判断された場合に、前記定常モデルを用いてプラント状態量の第３推定値を計算し、前記プラント状態量の第３推定値と前記プラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第２計算部であって、計算された機器パラメータは異常状態の機器パラメータとして保存される、第２計算部と、
前記正常状態の機器パラメータと前記異常状態の機器パラメータとの差が一定値以上かどうかを判断する第２判断部と
を備えたプラント評価装置。
【請求項２】
前記第２計算部により行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測部を更に備えた請求項１に記載のプラント評価装置。
【請求項３】
プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の推定値を計算し、前記プラント状態量の推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する計算部と、
前記計算部による計算後の機器パラメータと計算前の機器パラメータとを比較し、該比較の結果に応じて機器パラメータを更新する更新部と
を備えたプラント評価装置。
【請求項４】
前記計算部により行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測部を更に備えた請求項３に記載のプラント評価装置。
【請求項５】
プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の第１推定値を計算し、前記プラント状態量の第１推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第１計算ステップであって、計算された機器パラメータは正常状態の機器パラメータとして保存される、第１計算ステップと、
前記プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、非定常状態における数学的関係を表す非定常モデルを用いて、前記非定常モデルの機器パラメータに前記正常状態の機器パラメータを代入することにより、プラント状態量の第２推定値を計算し、前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差がある閾値以上であるかどうかを判断する判断ステップと、
前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差が前記閾値以上であると前記判断ステップにおいて判断された場合に、前記定常モデルを用いてプラント状態量の第３推定値を計算し、前記プラント状態量の第３推定値と前記プラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第２計算ステップであって、計算された機器パラメータは異常状態の機器パラメータとして保存される、第２計算ステップと、
前記正常状態の機器パラメータと前記異常状態の機器パラメータとの差が一定値以上かどうかを判断する第２判断ステップと
を含むプラント評価方法。
【請求項６】
前記第２計算ステップにおいて行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測ステップを更に含む請求項５に記載のプラント評価方法。
【請求項７】
プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の推定値を計算し、前記プラント状態量の推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する計算ステップと、
前記計算ステップによる計算後の機器パラメータと計算前の機器パラメータとを比較し、該比較の結果に応じて機器パラメータを更新する更新ステップと
を含むプラント評価方法。
【請求項８】
前記計算ステップにおいて行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測ステップを更に含む請求項７に記載のプラント評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプラント評価装置及びプラント評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
化学プラントなどのプラントの最適運転を目的として、プラントモデルを用いたシミュレーションが行われる場合がある。特許文献１には、トラッキングモデル部と同定モデル部と解析モデル部と比較判定部とを備えたシミュレーション装置が記載されている。比較判定部は、予め、測定データ及び予測データに誤差が発生した際に同定モデルで修正すべきパラメータの情報を有するものとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８２８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のシミュレーション装置は、誤差が発生した際に同定モデルで修正すべきパラメータの情報を予め有している。しかし、誤差発生要因によっては、予め設定した情報だけでは修正箇所を特定することができない可能性がある。
【０００５】
本発明は、かかる不都合を解消し、プラント状態量の推定値と実測値との間の誤差に応じて、プラント内の異常発生原因の推定を効率的に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明に係るプラント評価装置は、プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の第１推定値を計算し、前記プラント状態量の第１推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第１計算部であって、計算された機器パラメータは正常状態の機器パラメータとして保存される、第１計算部と、前記プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、非定常状態における数学的関係を表す非定常モデルを用いて、前記非定常モデルの機器パラメータに前記正常状態の機器パラメータを代入することにより、プラント状態量の第２推定値を計算し、前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差がある閾値以上であるかどうかを判断する第１判断部と、前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差が前記閾値以上であると前記第１判断部により判断された場合に、前記定常モデルを用いてプラント状態量の第３推定値を計算し、前記プラント状態量の第３推定値と前記プラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第２計算部であって、計算された機器パラメータは異常状態の機器パラメータとして保存される、第２計算部と、前記正常状態の機器パラメータと前記異常状態の機器パラメータとの差が一定値以上かどうかを判断する第２判断部とを備えている。
【０００７】
前記プラント評価装置は、前記第２計算部により行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測部を更に備えていてもよい。
【０００８】
本発明の別の側面によれば、プラント評価装置は、プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の推定値を計算し、前記プラント状態量の推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する計算部と、前記計算部による計算後の機器パラメータと計算前の機器パラメータとを比較し、該比較の結果に応じて機器パラメータを更新する更新部とを備えている。
【０００９】
プラント評価装置は、前記計算部により行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測部を更に備えていてもよい。
【００１０】
上記の目的を達成するために、本発明に係るプラント評価方法は、プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の第１推定値を計算し、前記プラント状態量の第１推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第１計算ステップであって、計算された機器パラメータは正常状態の機器パラメータとして保存される、第１計算ステップと、前記プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、非定常状態における数学的関係を表す非定常モデルを用いて、前記非定常モデルの機器パラメータに前記正常状態の機器パラメータを代入することにより、プラント状態量の第２推定値を計算し、前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差がある閾値以上であるかどうかを判断する判断ステップと、前記プラント状態量の第２推定値と前記プラント状態量の実測値との誤差が前記閾値以上であると前記判断ステップにおいて判断された場合に、前記定常モデルを用いてプラント状態量の第３推定値を計算し、前記プラント状態量の第３推定値と前記プラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する第２計算ステップであって、計算された機器パラメータは異常状態の機器パラメータとして保存される、第２計算ステップと、前記正常状態の機器パラメータと前記異常状態の機器パラメータとの差が一定値以上かどうかを判断する第２判断ステップとを含む。
【００１１】
前記プラント評価方法は、前記第２計算ステップにおいて行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測ステップを更に含んでいてもよい。
【００１２】
本発明の別の側面によれば、プラント評価方法は、プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表す定常モデルを用いてプラント状態量の推定値を計算し、前記プラント状態量の推定値とプラント状態量の実測値との差に応じて前記プラント機器の機器パラメータを計算する計算ステップと、前記計算ステップによる計算後の機器パラメータと計算前の機器パラメータとを比較し、該比較の結果に応じて機器パラメータを更新する更新ステップとを含む。
【００１３】
前記プラント評価方法は、前記計算ステップにおいて行われた前記機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、前記機器パラメータの将来変化を予測する予測ステップを更に含んでいてもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、プラント状態量の推定値と実測値との間の誤差に応じて、プラント内の異常発生原因の推定を効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】プラントの構成例を示す説明図である。
【図２】プラント評価装置の機能構成例を示す説明図である。
【図３】プラント評価装置のコンピュータハードウェア構成例を示す説明図である。
【図４】プラント評価装置による処理の流れを示す説明図である。
【図５】プラント状態量の実測値及び推定値の経時的変化を示すグラフである。
【図６】別の実施形態に係るプラント評価装置の機能構成例を示す説明図である。
【図７】プラント評価装置による別の処理の流れを示す説明図である。
【図８】予測された機器パラメータを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に本発明の実施形態を説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態によって限定されるものではない。
【００１７】
［プラント］
まず、評価対象となるプラントの一例を説明する。図１に示しているように、プラント１は、配管２と、配管２内を流れる流体の流量を調節する第１バルブ３及び第２バルブ４とを備えている。第１バルブ３は、第２バルブ４よりも上流側に設けられている。配管２と第１バルブ３と第２バルブ４とはいずれも、プラント機器である。
【００１８】
第１バルブ３の上流の配管圧力をＰ１とし、第１バルブ３の下流かつ第２バルブ４の上流の配管圧力（又は中間部圧力）をＰ２とし、第２バルブ４の下流の配管圧力をＰ３とする。一例として、配管圧力Ｐ１及びＰ３は一定であり、配管圧力Ｐ２は時間とともに変化し得るものとする。
【００１９】
第１バルブ３内を流れる流体の流量をＦ１とし、第２バルブ４内を流れる流体の流量をＦ２とする。流量Ｆ１及びＦ２は、プラント１の状態を表すプラント状態量であるとともに、プラント１のプロセス制御における制御対象である。配管圧力Ｐ１〜Ｐ３もプラント状態量である。また、第１バルブ３のバルブ開度をＸ１とし、第２バルブ４のバルブ開度をＸ２とする。バルブ開度Ｘ１及びＸ２は、プラント１のプロセス制御における操作量である。
【００２０】
第１バルブ３の流量係数をＣＶ１とし、第２バルブ４の流量係数をＣＶ２とする。流量係数ＣＶ１及びＣＶ２はいずれも、プラント機器の機器パラメータである。
【００２１】
［第１実施形態］
図２は、プラント１を評価するプラント評価装置５を示している。このプラント評価装置５は、プラント１から実測データをオンライン又はオフラインで取得できるように構成されているとともに、第１計算部５２と第１判断部５３と第２計算部５４と第２判断部５５とを備えている。各機能部の詳細は後述する。
【００２２】
図３は、プラント評価装置５のコンピュータハードウェア構成例を示している。プラント評価装置５は、ＣＰＵ５１０と、インタフェース装置５２０と、表示装置５３０と、入力装置５４０と、ドライブ装置５５０と、補助記憶装置５６０と、メモリ装置５７０とを備えており、これらがバス５８０により相互に接続されている。
【００２３】
プラント評価装置５の機能を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体５９０によって提供される。プログラムを記録した記録媒体５９０がドライブ装置５５０にセットされると、プログラムが記録媒体５９０からドライブ装置５５０を介して補助記憶装置５６０にインストールされる。あるいは、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体５９０により行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータからダウンロードすることもできる。補助記憶装置５６０は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２４】
メモリ装置５７０は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置５６０からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ５１０は、メモリ装置５７０に格納されたプログラムにしたがってプラント評価装置５の機能を実現する。インタフェース装置５２０は、ネットワークを通して他のコンピュータに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置５３０はプログラムによるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を表示する。入力装置５４０はキーボード及びマウス等である。
【００２５】
プラント評価装置５が行う処理について、図４を参照しながら以下に説明する。なお、本処理は定期的に行われる。
【００２６】
まず、ステップＳ１０１において、第１計算部５２は、機器パラメータの最終計算から一定期間が経過したかどうかを判断する。一定期間が経過したと判断された場合は、ステップＳ１０２が行われ、さもなければステップＳ１０３が行われる。機器パラメータの計算については後述する。
【００２７】
ステップＳ１０２において、第１計算部５２は、定常モデルを用いて、流量（プラント状態量）Ｆ１の第１推定値Ｆ１１と、流量Ｆ２の第１推定値Ｆ２１と、中間部圧力Ｐ２の第１推定値Ｐ２１を計算する。定常モデルとは、プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、定常状態における数学的関係を表すプラントモデルである。第１計算部５２による推定値Ｆ１１、Ｆ２１及びＰ２１の計算式は以下の通りである。
【数１】
0006559598.tif 000002
【００２８】
具体的には、以下の通りである。
【数２】
0006559598.tif 000003
なお、非線形連立方程式は、解析解（数式で表される解）を上記のように求めることが一般的には困難である。そのため、様々な数値解析手法を用いて近似解を求めることが一般的である。
【００２９】
このように、定常モデルにおいては、これらの関係式（１）〜（３）を連立し、推定値Ｆ１１、Ｆ２１及びＰ２１が計算される。
【００３０】
なお、流量係数ＣＶ１及びＣＶ２は、設計条件や後述する機器パラメータ更新結果から得られる。バルブ開度Ｘ１及びＸ２と配管圧力Ｐ１及びＰ３とは、実測値から得られる。実測値がない場合は、経験値や仮定値などを与える。
【００３１】
本ステップではさらに、第１計算部５２は、流量Ｆ１の実測値である流量実測値Ｆ１ｒの入力と、流量Ｆ２の実測値である流量実測値Ｆ２ｒの入力と、中間部圧力Ｐ２の実測値である圧力実測値Ｐ２ｒの入力とのうちの少なくとも１つをプラント１から受け付ける。続いて、第１計算部５２は、流量Ｆ１の第１推定値Ｆ１１と流量実測値Ｆ１ｒとの差と、流量Ｆ２の第１推定値Ｆ２１と流量実測値Ｆ２ｒとの差と、中間部圧力Ｐ２の第１推定値Ｐ２１と圧力実測値Ｐ２ｒとの差との合計値を計算する。プラント１から受け付けられなかった実測値がある場合は、その実測値と対応する推定値との差はゼロとする。なお、差の合計値は二乗差の合計をとることが望ましい。第１計算部５２は、この合計値が最小となるような流量係数ＣＶ１及びＣＶ２の値を計算する。合計値がゼロになった場合、正確な機器パラメータすなわち流量係数が再現されたことになるが、現実的にはゼロになることはあまりないため、合計値が最小となる機器パラメータを、最適な機器パラメータと考える。
【００３２】
第１計算部５２は、前記計算された流量係数ＣＶ１及びＣＶ２をそれぞれ、正常状態の機器パラメータとしてメモリ装置５７０に保存する。もちろん、メモリ装置５７０以外の任意の記憶装置に保存してもよい。この保存を、機器パラメータの更新とも呼ぶ。
ただし、実測データに欠損などの異常が含まれる場合や、定常状態でない実測値を用いて計算した場合には、機器パラメータを更新しない。
【００３３】
このように、本ステップにおける機器パラメータの計算は、プラント全系での誤差が最小となるように、式（１）〜式（３）に示したような定常モデルを用いて行われる。
【００３４】
ステップＳ１０３において、第１判断部５３は、非定常モデルを用いて、流量（プラント状態量）Ｆ１の第２推定値Ｆ１２と、流量Ｆ２の第２推定値Ｆ２２と、圧力Ｐ２の第２推定値Ｐ２２とを計算する。非定常モデルとは、プラント機器の機器パラメータとプラント状態量との、非定常状態における数学的関係を表すプラントモデルである。計算式は以下の通りである。
【数３】
0006559598.tif 000004
ただし、式（４）の定数αは圧力の応答係数である。式（５）のＰ２ｏｌｄは、非定常計算の前回の計算（前回の時刻）における圧力であり、前回の式（５）により得られた推定値Ｐ２２である。ｄｔは、差分化時間（計算時間刻み）を表している。式（６）の流量係数（機器パラメータ）ＣＶ１には、上述した正常状態の機器パラメータ（第１計算部５２による更新後の機器パラメータ）ＣＶ１が代入される。式（７）の流量係数（機器パラメータ）ＣＶ２には、上述した正常状態の機器パラメータ（第１計算部５２による更新後の機器パラメータ）ＣＶ２が代入される。バルブ開度Ｘ１及びＸ２と、配管圧力Ｐ１及びＰ３とは、実測値から得られる。実測値がない場合は、経験値や仮定値などを与える。
【００３５】
このように、非定常モデルでは、式（４）に示したように時間微分項ｄＰ２／ｄｔが計算され、この時間微分項を用いて式（５）により推定値Ｐ２２が計算される。次に、計算された推定値Ｐ２２を用いて、式（６）及び（７）から、推定値Ｆ１２及びＦ２２とが計算される。
【００３６】
式（１）〜式（３）に示した定常モデルと、式（４）〜式（７）に示した非定常モデルとはいずれも、プラントの物理現象（プロセス応答）を表す数理モデルである。ただし、非定常モデルでは時間微分項を考慮するのに対し、定常モデルでは式（１）に示したように時間微分項をゼロとして扱うという点で、両モデルは異なる。
【００３７】
本ステップにおいて、第１判断部５３はさらに、流量（プラント状態量）Ｆ１の第２推定値Ｆ１２と、流量実測値Ｆ１ｒとの差を計算する。この差を第１乖離度とも呼ぶ。第１乖離度の例を図５の符号Ｄ１として示している。第１判断部５３は、流量（プラント状態量）Ｆ２の第２推定値Ｆ２２と、流量実測値Ｆ２ｒとの差をも計算する。この差を第２乖離度とも呼ぶ。第１判断部５３は、圧力（プラント状態量）Ｐ２の第２推定値Ｐ２２と、圧力実測値Ｐ２ｒとの差をも計算する。この差を第３乖離度とも呼ぶ。実測値がない場合は、乖離度の計算は行わない。
【００３８】
ステップＳ１０４において、第１判断部５３は、第１乖離度と第２乖離度と第３乖離度との少なくとも１つが一定値を超えているかどうかを判断する。判断結果が正の場合は、プラント１に異常が生じているとして、ステップＳ１０５が行われ、さもなければ本処理は終了する。
【００３９】
ステップＳ１０５において、第２計算部５４は、上述した定常モデルを用いて、流量（プラント状態量）Ｆ１の第３推定値Ｆ１３と、流量Ｆ２の第３推定値Ｆ２３と、圧力Ｐ２の第３推定値Ｐ２３とを計算する。第２計算部５４による推定値Ｆ１３及びＦ２３の計算式は以下の通りである。
【数４】
0006559598.tif 000005
【００４０】
なお、流量係数ＣＶ１及びＣＶ２は、前記計算した機器パラメータや後述する機器パラメータ更新結果から得られる。バルブ開度Ｘ１及びＸ２と配管圧力Ｐ１及びＰ３とは、実測値から得られる。実測値がない場合は、経験値や仮定値などを与える。
【００４１】
本ステップではさらに、第２計算部５４は、流量Ｆ１の実測値である流量実測値Ｆ１ｒの入力と、流量Ｆ２の実測値である流量実測値Ｆ２ｒの入力と、中間部圧力Ｐ２の実測値である圧力実測値Ｐ２ｒの入力とのうちの少なくとも１つをプラント１から受け付ける。続いて、第２計算部５４は、流量Ｆ１の第３推定値Ｆ１３と流量実測値Ｆ１ｒとの差と、流量Ｆ２の第３推定値Ｆ２３と流量実測値Ｆ２ｒとの差と、中間部圧力Ｐ２の第３推定値Ｐ２３と圧力実測値Ｐ２ｒとの差との合計値を計算する。なお、差の合計値は二乗差の合計をとることが望ましい。第２計算部５４は、この合計値が最小となるような流量係数ＣＶ１及びＣＶ２の値を計算する。
【００４２】
第２計算部５４は、前記計算された流量係数ＣＶ１及びＣＶ２をそれぞれ、異常状態の機器パラメータとしてメモリ装置５７０に保存（更新）する。もちろん、メモリ装置５７０以外の任意の記憶装置に保存してもよい。
ただし、実測データに欠損などの異常が含まれる場合や、定常状態でない実測値を用いて計算した場合には、機器パラメータを更新しない。
【００４３】
このように、本ステップにおける機器パラメータの計算は、プラント全系での誤差が最小となるように、式（８）〜式（１０）に示したような定常モデルを用いて行われる。
【００４４】
ステップＳ１０６において、第２判断部５５は、ステップＳ１０２で得られた正常状態の機器パラメータと、ステップＳ１０５で得られた異常状態の機器パラメータとの差が一定値以上かどうかを判断する。具体的には、第２判断部５５は、正常状態の流量係数ＣＶ１と異常状態の流量係数ＣＶ１との差を計算し、その差が一定値以上かどうかを判断する。さらに、第２判断部５５は、正常状態の流量係数ＣＶ２と異常状態の流量係数ＣＶ２との差を計算し、その差が一定値以上かどうかを判断する。
【００４５】
その後、正常状態と異常状態との差が一定値以上であると判断された流量係数（機器パラメータ）が第２判断部５５により特定される。
【００４６】
なお、ステップＳ１０２で得られた正常状態の機器パラメータと、ステップＳ１０５で得られた異常状態の機器パラメータとは、次回のステップＳ１０１における判断結果が「Ｎｏ」であった場合に行われるステップＳ１０３において用いられる。具体的には、ステップＳ１０４にて異常がないと判断された場合、機器パラメータはほぼ変化していないと考えられるため、その時点での正常状態の機器パラメータは、次回のステップＳ１０１における判断結果が「Ｎｏ」であった場合に行われるステップＳ１０３において用いられる。これに対し、ステップＳ１０４にて異常があると判断された場合は、最新の状態を反映した機器パラメータとするため、その時点での異常状態の機器パラメータが、次回のステップＳ１０１における判断結果が「Ｎｏ」であった場合に行われるステップＳ１０３において用いられる。
【００４７】
本実施形態によれば、正常状態と異常状態との差が一定値以上であると判断された機器パラメータに基づいて、プラント内の異常発生の原因の推定及び異常度合いを定量的に評価することができる。また、ステップＳ１０２及びＳ１０５において、プラント全系での機器パラメータ更新が行われる。つまり、局所的な機器パラメータ更新となることがないことから、異常原因が見いだせなくなってしまう可能性を低減することができる。さらに、この機器パラメータ更新は、比較的計算負荷の高い処理であるが、一定期間毎に行われるステップＳ１０２を除くとステップＳ１０５実行時のみ行われるため、計算負荷の増加を抑えることができる。
【００４８】
［第２実施形態］
図６は、別の実施形態に係るプラント評価装置５ａを示している。図示しているように、プラント評価装置５ａは、計算部５６と更新部５７とを備えている。図７は、プラント評価装置５ａによる処理の流れを示している。本処理は定期的に行われる。
【００４９】
まず、ステップＳ２０１にて計算部５６は、機器パラメータの計算を行う。この計算は、ステップＳ１０２と同様である。
【００５０】
ステップＳ２０２において、更新部５７は、計算部５６により行われた計算前後の機器パラメータを比較する。計算前の機器パラメータとは、計算部５６における前回の計算により得られた機器パラメータのことである。そして、ステップＳ２０３において、更新部５７は、機器パラメータを、ステップＳ２０１において計算された値に更新するかどうかを判断する。その判断基準は、実測データに欠損などの異常が含まれないこと、実測値が定常状態であることである。ステップＳ２０３の判断結果が「Ｙｅｓ」であった場合は、ステップＳ２０４にて機器パラメータの更新を行う。
【００５１】
本実施形態によれば、ステップＳ２０２にて機器パラメータの比較を行い、その比較結果から、プラント内の異常発生原因の推定を効率的に行うことができる。また、本実施形態によれば、比較的計算負荷の大きい非定常モデルを使わずにプラント評価を行うことができる。
【００５２】
［第３実施形態］
第１実施形態において得られる異常時の機器パラメータの中で、プラント運転に支障のない軽微な異常の場合は、プラント運転を継続することがある。その場合、プラント評価装置５は、予測部（不図示）をさらに備えていてもよい。この予測部は、第２計算部５４による機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、機器パラメータの将来変化を予測する。
【００５３】
図８に、機器パラメータの一例である触媒活性値と時間との関係を示している。予測部は、計算結果の履歴を表す点Ｈ１〜Ｈ４に基づいて、触媒活性値の将来変化を表す直線Ｌを導き出す。直線Ｌの導出にあたり、最小二乗法又はスプライン補間を用いることができる。そして、この直線Ｌと、プラント運転に必要な触媒活性値の最小値を表す閾値との交点Ｑから、プラント運転の継続が可能な期間を予測することができる。さらに、機器パラメータの急激な変化を監視することができる。
【００５４】
なお、プラント評価装置５ａが予測部（不図示）を備えていてもよい。この予測部は、計算部５６による機器パラメータの計算結果の履歴に基づいて、機器パラメータの将来変化を予測する。
【００５５】
第１実施形態〜第３実施形態に共通の効果として、誤差発生の原因となり得る相関操作の有無とは無関係に、プラント異常状態の原因を推定することができる。さらに、プラント異常の度合いを定量的に評価することができる。加えて、プラント全系での機器パラメータ更新を行うため、局所的なパラメータ更新となることがなく、異常原因が見いだせなくなってしまう可能性を低減することができる。
【００５６】
［その他］
上記実施形態においては、機器パラメータが複数存在するプラントを例としたが、機器パラメータは少なくとも１つあればよい。
【００５７】
状態量の例として流量を挙げたが、これに限られない。温度、圧力など測定可能な任意の量を状態量として用いることができる。また、プロセス制御における操作対象は、バルブに限られず、任意のプラント機器とすることができる。
【００５８】
機器パラメータの例として、流量係数及び触媒活性値を挙げた。しかし、これに限られず、熱交換器の伝熱係数、配管の圧損など任意の機器パラメータをプラント評価に用いることができる。
【００５９】
前述したプラント評価装置の機能的構成は、前述の態様に限られるものではなく、例えば、各手段を統合して実装したり、逆に、さらに分散して実装したりすることも可能である。
【００６０】
前述した実施形態は、プラント評価装置により実行されるプラント評価方法としての側面をも有している。
【００６１】
本発明の特定の実施形態について説明したが、本発明はこのような実施形態に限定されず、本発明の技術的思想に基づく種々の変更は本発明の概念に含まれる。
【符号の説明】
【００６２】
１      プラント
２      配管
３      第１バルブ
４      第２バルブ
５      プラント評価装置
５２    第１計算部
５３    第１判断部
５４    第２計算部
５５    第２判断部
５６    計算部
５７    更新部
【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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