(57)【要約】【課題】データ配信の最適化と時間短縮を図り、過去の類似データを適正に検索できる遠隔監視診断システムを提供することを目的とする。【解決手段】監視診断サービス会社１２は、解析に必要なデータを抽出し圧縮するためのデータ変換ツールをプラント所有会社１１に送信する。プラント所有会社１１はそのデータ変換ツールにより、解析内容に必要なフィールドデータだけを抽出し圧縮してインターネット１３を介して監視診断サービス会社１２に送信する。監視診断サービス会社１２は、プラント所有会社１１からの情報に基づいて解析を行いその解析結果をプラント所有会社１１に配信する。これにより、データ配信の最適化と時間短縮を図り、迅速に監視診断サービスを提供できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントを有するプラント所有会社からの情報をインターネットを介して監視診断サービス会社に送信し、前記監視診断サービス会社は前記プラント所有会社からの情報に基づいてプラントの監視診断サービスを提供する遠隔監視診断システムにおいて、前記プラント所有会社は、プラントのフィールドデータを管理するデータサーバと、前記インターネットを介して解析内容に必要なフィールドデータだけを前記データサーバから抽出し圧縮するためのデータ変換ツールを前記監視診断サービス会社から入手し処理する抽出・圧縮変換手段とを備え、前記監視診断サービス会社は、前記プラント所有会社の抽出・圧縮変換手段から前記インターネットを介して送信されてきたデータに基づいて解析を行いその解析結果を前記プラント所有会社に配信する解析手段と、前記解析手段での解析結果および前記プラント所有会社のプラントの設計データを格納するデータベースとを備えたことを特徴とする遠隔監視診断システム。
【請求項２】
前記解析手段は、過去の類似データを検索するにあたり、前記プラント所有会社から前記インターネットを介して送られてきたデータを入力し、前記データベースのプラント監視履歴データまたは前記設計データに基づいたプラント挙動の解析結果から類似するデータの候補を複数検索して、その検索結果を前記インターネットを介して前記プラント所有会社に配信することを特徴とする請求項１記載の遠隔監視診断システム。
【請求項３】
前記抽出・圧縮変換手段は、プラントフィールドデータ中から解析内容に必要なフィールドデータだけを抽出し、指定した復元精度の範囲で圧縮し、インターネットを介して監視診断サービス会社に送信することを特徴とする請求項１または請求項２記載の遠隔監視診断システム。
【請求項４】
前記抽出・圧縮変換手段は、予め準備した信号間の因果関係を考慮したネットワークを辿って少数の注目する信号を選択し、インターネットを介して監視診断サービス会社に送信することを特徴とする請求項３記載の遠隔監視診断システム。
【請求項５】
前記解析手段は、機能別に分離され互いのデータ交換は標準入出力ファイルを用いる複数個のモジュールからなる解析システムを有し、前記解析システムの一部のモジュールを前記インターネットを介してプラント所有会社に送信し、前記プラント所有会社側の前記抽出・圧縮変換手段で前処理データ解析を行い、その前処理データ解析結果を前記インターネットを介して前記解析手段に送信することを特徴とする請求項１記載の遠隔監視診断システム。
【請求項６】
前記抽出・圧縮変換手段は、複数の時系列データを、主成分分析、周波数解析、自己回帰解析などのモジュールを用いて、異なる形式のデータ表現に変換してデータ量を圧縮し前記インターネットを介して解析手段に配信することを特徴とする請求項５記載の遠隔監視診断システム。
【請求項７】
前記解析手段は、過去の類似データを検索するにあたり、検索対象とするデータを複数の信号からなる時系列データとして入力し、その時間変化を増加、減少、一定といった定性的パターンに対応付けた記号列に変換し、その記号列の類似性を動的計画法や隠れマルコフモデルなどの類似度比較方法を用いて検索することを特徴とする請求項２記載の遠隔監視診断システム。
【請求項８】
前記解析手段は、過去の類似データを検索するにあたり、検索対象とするデータを複数の信号からなる時系列データとして入力し、各時点の複数のデータを位相空間にプロットしてその位相空間での表現形態の類似性を用いて検索することを特徴とする請求項２記載の遠隔監視診断システム。
【請求項９】
前記解析手段は、過去の類似データを検索するにあたり、新たに入手したデータと過去に蓄えたデータとを含めて、相互の類似度を用いたクラスター分析または主成分分析を行い、新たに入手したデータと同じグループに属する複数の過去のデータとをまとめて前記データベースに記憶すると共に、その結果を前記インターネットを介して前記プラント所有会社に配信することを特徴とする請求項７または請求項８記載の遠隔監視診断システム。
【請求項１０】
前記解析手段は、過去の類似データを検索するにあたり、複数の信号に予め優先度をつけておき、その優先度の順番に沿って各信号ごとに類似度を比較していくことで検索を行い、その順に相互の類似度を用いたクラスター分析を行い、新たに入手したデータと同じグループに属する複数のデータをまとめて前記データベースに記憶すると共に、その結果を前記インターネットを介して前記プラント所有会社に配信することを特徴とする請求項７または請求項８記載の遠隔監視診断システム。
【請求項１１】
前記抽出・圧縮変換する手段は、複数の時系列データを、少量のビットマップパターンで表現されるアイコンに自動変換してデータ量を圧縮し、前記インターネットを介して監視診断サービス会社に配信することを特徴とする請求項３記載の遠隔監視診断システム。
【請求項１２】
前記監視診断サービス会社は、対象プラント、系統、機器の規模や数量に応じて定めた固定額の遠隔監視・診断サービスを提供するべースサービス、プラントでの１件ごとの利用サービスに応じて課金する個別サービス、解析コードの１件ごとの使用に応じた提供サービス、上記の組み合わせによる遠隔監視・診断サービスのいずれかのサービスを提供することを特徴とする請求項１記載の遠隔監視診断システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば原子力発電所のような大規模プラントの監視診断サービスを提供する遠隔監視診断システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、原子力発電所のような大規模プラントを対象として監視診断サービスを提供する遠隔監視診断システムにおいては、プラント側からサービスを提供するサービス提供会社側にデータを送付し、サービス提供会社側からプラント側に対し必要な計算結果を報告するようにしている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
この場合、プラント側から一定の形態でかつ定期的にサービス提供会社側に対してデータを送付するようにしている。これは、解析に必要な入力データは予め定められており、サービスを提供する側の解析システムはその入力データにより一つの実行形式にまとめられて解析を行うためである。また、解析システムの一機能として、過去の類似データを検索する場合には、時間の関数として蓄えられたデータに対して、その時間空間の中で類似性を評価し、最も類似した検索結果を提示するようにしている。
【０００４】
【非特許文献１】
東芝レビューＶｏｌ．５５，Ｎｏ．６（２０００）、Ｐ４９−５２：プラント運転保守サービス
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、プラント側からサービス提供会社側に送信するデータが固定した形になっているので、時と状況に応じて柔軟な形でデータを送信することが困難である。固定した形では、すべてのニーズに応えることを主眼とするため、多量のデータ送信を行いがちになり、その通信時間が大きくなり、迅速なサービス提供が困難になる。
【０００６】
また、過去の類似データを検索する場合、事象を時間の関数として表現しているので、同じ事象であっても異なる時間に発生した場合には、これを異なる事象として認識してしまうことがある。また、最も類似した検索結果を提示するので、あいまいなデータ検索の場合、類似した複数の候補を類似度に応じた形で比較することが好ましいものの、このようなデータ検索ができない。
【０００７】
本発明は、データ配信の最適化と時間短縮を図り、過去の類似データを適正に検索できる遠隔監視診断システムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の遠隔監視診断システムは、プラントを有するプラント所有会社と、プラント所有会社からの情報に基づいてプラントの監視診断サービスを提供する監視診断サービス会社利賀インターネットを介して接続されて構成される。そして、監視診断サービス会社は、解析に必要なデータを抽出し圧縮するためのデータ変換ツールをプラント所有会社に送信する。プラント所有会社はそのデータ変換ツールにより、解析内容に必要なフィールドデータだけを抽出し圧縮してインターネットを介して監視診断サービス会社に送信する。監視診断サービス会社は、プラント所有会社からの情報に基づいて解析を行いその解析結果をプラント所有会社に配信する。これにより、データ配信の最適化と時間短縮を図り、迅速に監視診断サービスを提供できる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。図１は本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムのブロック構成図である。
【００１０】
図１に示すように、例えば、原子力発電所などの大規模プラントを有するプラント所有会社１１と、プラントの監視診断サービスを提供する監視診断サービス会社１２とはインターネット１３を介して接続され、プラント所有会社１１はインターネット１３を介して監視診断サービス会社１２にプラントのフィールドデータを送信し、監視診断サービス会社１２はプラント所有会社１１からの情報に基づいてプラントの監視診断サービスを提供する。
【００１１】
プラント所有会社１１は、プラントのフィールドデータを管理するデータサーバ１４と、解析内容に必要なフィールドデータだけをデータサーバ１４から抽出し圧縮するための抽出・圧縮変換手段１５とを有している。また、監視診断サービス会社１２は、プラントの監視診断サービスのための解析を行う解析手段１６と、解析手段１６での解析結果およびプラント所有会社１１のプラントの設計データを格納するデータベース１７を有している。
【００１２】
プラント所有会社１１の抽出・圧縮変換手段１７は、監視診断サービス会社１２での解析に必要とするデータを抽出して圧縮するためのデータ変換ツールを監視診断サービス会社から入手し、そのデータ変換ツールを処理して解析に必要なデータだけを圧縮して監視診断サービス会社に配信する。
【００１３】
図２は、本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムの全体構成図である。プラント所有会社１１は、プラントの運転性能を監視するためのプロセス計算機１８、プラントや機器の異常を監視するプラント／機器監視システム１９が設置され、リアルタイムでプラントの運転状態を監視している。これらプロセス計算機１８やプラント／機器監視システム１９は、運転制御ネットワーク上にあるので、セキュリティを確保するために、一般のイントラネットワークからは独立した構成となっている。
【００１４】
運転制御ネットワークとイントラネットワークとの間にはデータサーバ１４が設けられており、セキュリティを確保しつつオンラインでデータサーバ１４にプロセスデータ（運転履歴データ）を蓄積する。これにより、プラントのエンジニアは簡単に運転履歴データを利用できるようにしている。
【００１５】
イントラネットワークには、プラント所有会社１１内イントラネットで当該運転データを検索閲覧する業務用ＰＣ２０の他に、現場で利用するＰＨＳや携帯電話などの携帯端末２１、ウェアラブルＰＣ２２、可搬型監視装置２３などが接続可能となっており、これらから、現場監視エリア診断結果、現場の点検／検査データ、運転日誌データ、パトロール日誌データ等の現場データ（保守履歴データ）が入力されデータサーバに記憶される。また、記憶された保守履歴データは運転履歴データと同様に、業務用ＰＣ２０、ＰＨＳや携帯電話などの携帯端末２１、ウェアラブルＰＣ２２、可搬型監視装置２３からアクセスすることができるようになっている。運転履歴データや保守履歴データは、Ｗｅｂサーバ２４からインターネット１３を介して監視診断サービス会社１２に送られる。
【００１６】
監視診断サービス会社１２では、プラント所有会社１１から送信されてきた運転履歴データや保守履歴データをＷｅｂサーバ２５を介して受信しデータベース１７に蓄えられる。解析手段１６はプラント所有会社１１から配信されてきた運転履歴データや保守履歴データに基づいて解析処理し、その解析結果をデータベース１７に保存すると共に必要に応じてインターネット１３を介してプラント所有会社１１に送信する。
【００１７】
このように、データベース１７の監視診断ＤＢにはデータベース１７のプラント監視履歴データやプラント挙動の解析結果が記憶され、設計ＤＢにはプラント所有会社１１のプラントの設計データが記憶される。また、監視診断ＤＢには設計データに基づいたプラント挙動の解析結果も記憶される。そして、解析手段１６はデータベース１７のプラント監視履歴データまたは設計データに基づいたプラント挙動の解析結果から類似するデータの候補を複数検索して、その検索結果をインターネット１３を介してプラント所有会社１１に配信する。
【００１８】
ここで、プラント所有会社１１の抽出・圧縮変換手段１５はプラント所有会社１１で収集したフィールドデータは、プロセス信号の時系列データ、音響データ、画像データなど多数の信号からなる大容量データであるため、監視診断サービス会社１２のサービス提供を受ける際に必要なデータ部分を抽出して圧縮し、妥当な時間で送信できるサイズにする。
【００１９】
このサービス提供に必要なデータ部分は、監視診断サービス会社１２の提供する解析システム１６により異なるため、サービスの種類に応じて、監視診断サービス会社１２よりプラント所有会社１１にデータ変換ツール（データ抽出・圧縮プログラム）をインターネット１３を介して送信し、そのデータ変換ツールによりサービス提供に必要な最小限のデータ形式に変換する。そして、監視診断サービス会社１２に圧縮したデータを送信することで、通信負荷を減らして短時間での監視診断サービス提供を可能にしている。
【００２０】
これにより、従来の遠隔監視診断システムのように、常時、決まった形で決まった容量のデータを送信するしなくても良くなり、通信負荷の増大や短時間でのサービス提供の障害を解決することが可能になる。
【００２１】
また、監視診断サービス会社１２のデータベース１７には、複数のプラントの監視履歴データを保存しておき、そのデータの中からプラント所有会社１１からインターネット１３を介して送られてきたデータと類似した候補を複数検索して、その検索結果をインターネット１３を介してプラント所有会社１１に配信することができる。すなわち、監視診断サービス会社１２では、他プラントや過去の監視診断サービスで蓄えたプラント運転データや保守データベースを蓄積しており、プラント所有会社１１でトラブルなどの緊急事態が発生した際に、それと類似したデータをデータベース１７の中から検索してプラント所有会社１１に配信することで、緊急時の原因究明や対策立案に役立てることができる。
【００２２】
次に、プラント所有会社１１の抽出・圧縮変換手段１５のデータ圧縮について説明する。プラント所有会社１１の抽出・圧縮変換手段１５は、プラントフィールドデータ中から解析内容に必要なフィールドデータだけを抽出し、指定した復元精度の範囲で圧縮し、インターネット１３を介して監視診断サービス会社１２に送信する。
【００２３】
前述したように、プラント所有会社１１の状態監視システムで常時監視に利用され蓄えられているフィールドデータは、通常、多数の信号のデジタル時系列データや画像データであり大容量となる。これらのうち、トラブル原因究明などの監視診断サービスで必要なデータはごく一部であり、それらを適切に選択し、さらに、データ圧縮を行って監視診断サービス会社１２に提供し、迅速なサービスを提供できるようにする。
【００２４】
そのため、提供サービスの内容に応じて、監視診断サービス会社１２でデータ変換ツールを用意しておき、そのデータ変換ツールをプラント所有会社１２にその都度送信する。プラント所有会社１１では、抽出・圧縮変換手段１５によりデータ変換ツールを処理し、解析に必要なデータをサービス内容に応じた最低限の情報量を持った小容量のデータに圧縮変換し、インターネット１３を介して監視診断サービス会社１２に送信する。
【００２５】
図３は、抽出・圧縮変換手段１５での時系列データの圧縮方法の一例の説明図である。図３（ａ）はデータサーバー１４で管理されるフィールドデータのオリジナルの時系列データ、図３（ｂ）は図３（ａ）の時系列データを時間軸と振幅を数十ビットの情報量をもったビットマップ変換データ、図３（ｃ）は図３（ａ）の時系列データを少数の点で表現する折れ線で近似した折れ線近似データをそれぞれ示している。
【００２６】
図３（ａ）に示すように、フィールドデータは、通常、一定の時間間隔でデジタル値として保存されている。各時点での振幅値は、１２ビットか１６ビットで表現される。この時系列データを図３（ｂ）に示すように、時間軸と振幅を数十ビットの情報量をもったビットマップパターンのアイコンに変換する。これにより、データの表示精度は落ちるが、通常の文字列と同じ速度の通信時間で、必要とする時系列データの挙動を知ることができ、遠隔地にある大規模の時系列データから必要な信号を選択することができる。
【００２７】
また、データの圧縮としては、図３（ｃ）に示すような少数の点で表現する折れ線で近似することもできる。細かい変化をしている時系列データの部分は、このような折れ線で近似してもデータ量は減らないが、ゆっくり変化する部分は折れ線で近似することで大きくデータ量を減らすことができるため、全体として大幅な圧縮になる。
【００２８】
次に、プラント所有会社１１の抽出・圧縮変換手段１５のデータ抽出（信号選択）について説明する。抽出・圧縮変換手段１５は、予め準備した信号間の因果関係を考慮したネットワークを辿って少数の注目する信号を選択し、インターネット１３を介して監視診断サービス会社１２に送信する。
【００２９】
図４は抽出・圧縮変換手段１５での多数の信号から必要な信号を選び出す方法の説明図である。遠隔地にある多数の時系列信号のデータから必要な信号を選ぶために、信号間の因果関係を図４に示すような意味ネットワークで表現しておき、特定の注目する信号の前後につながる信号をあわせて選択する。遠隔地からの監視診断サービスでは、大容量のデータの中から必要な信号を選び、迅速にそのデータを配信し、詳細解析に供することが必要であり、大容量データから必要最小限の信号データを選んで送ることが、通信速度を短くするために必須である。
【００３０】
そこで、例えば図４の信号−Ａに着目した場合、信号−Ａの前後の信号である信号−１、信号−２、信号−３、信号−４を、信号間の因果関係を考慮したネットワークにより選択し、そのままの形式（図３（ａ）の形式）で送信する。これにより、詳細解析に供することができ解析の精度を向上させることができる。なお、着目する信号の直接的な前後の信号だけでなく、必要に応じて前後の信号のさらに前後の信号を選択するようにしても良い。また、送信する場合には、そのままの形式ではなく必要に応じて復元精度の範囲で圧縮データにより送信しても良い。
【００３１】
このように、抽出・圧縮変換手段１５では、対象プラントの複数の信号データからなる多量の運転監視データを、指定した復元精度の範囲で大幅に圧縮し、さらに、予め準備した信号ネットワークを辿って、少数の注目する信号を自動的に選択してデータ量を圧縮し、インターネット１３を介して遠隔地にある監視診断サービス会社１２に送信する。従って、詳細な信号が必要な場合には、信号選択により必要な信号だけ選択して送信するので送信するデータ量を圧縮でき、送信速度を向上させることができる。
【００３２】
次に、監視診断サービス会社１２における解析手段１６のモジュール化について説明する。解析手段１６は機能別に分離され、互いのデータ交換は標準入出力ファイルを用いる複数個のモジュールからなる解析システムで構成される。そして、解析システムの一部のモジュールをインターネット１３を介してプラント所有会社１１に送信し、プラント所有会社１１側の抽出・圧縮変換手段１５で前処理データ解析を行い、その前処理データ解析結果をインターネット１３を介して解析手段１６に送信する。
【００３３】
通常、監視診断サービス会社１１の保有する解析手段１６は、プラントから得られるオリジナルのデータを解析に必要な形に変換し、次のステップの解析に利用するといったモジュール構造である。例えば、プラントの状態計測センサーの健全性を解析する場合、計測センサーにより計測された時系列データの分析が必要になるが、オリジナルの時系列データが大量であっても、健全性解析に必要なデータは、オリジナルの時系列データを変換した平均値、標準偏差値、周波数変換したスペクトルデータなど少量のものになる場合が多い。そこで、この変換部分のモジュールを全体の解析システムから分離し、その変換部分のモジュールをプラント所有会社１１に送り、プラント所有会社１１側で変換作業を行う。
【００３４】
図５は解析手段における解析システムのモジュール構造の説明図である。図５に示すように、解析システムは複数個のモジュール２６で構成され機能毎に分離されて構成されている。そして、各々のモジュール間は、標準入出力ファイルを介して動作する構造となっており、解析システムの一部のモジュールをプラント所有会社１１側に送信し、残りのモジュールを監視診断サービス会社１２側に置く。
【００３５】
この場合、どのモジュール間の通信容量が最小になるかは、監視診断サービス内容に応じて異なるため、サービス内容に応じてプラント所有会社１１側に必要なモジュールを送信し、プラント所有会社１１側で前処理を行うような形態をとる。これにより、最小の通信時間で解析システム全体を実行することができる。また、標準入出力ファイルをモジュール間の通信として用いることで、異なる計算機システム間でも容易にモジュールプログラムを配信して実行することが可能になる。
【００３６】
また、複数の時系列データを、主成分分析、周波数解析、自己回帰解析などのモジュールを用いて、プラント所有会社１１側の抽出・圧縮変換手段１５は、異なる形式のデータ表現に変換してデータ量を圧縮し、インターネット１３を介して監視診断サービス会社１２に配信することも可能となる。
【００３７】
すなわち、解析システムをモジュール構造にしておくことで、監視診断に必要な情報を時系列データそのものではなく、主成分分析、周波数解析、自己回帰解析など、監視診断のための前処理データ解析をプラント所有会社１１側で行い、その結果だけをインターネット１３を介して、監視診断サービス会社１２に配信する。これにより、データ通信量を大幅に減らして、迅速なサービス提供を行うことができる。
【００３８】
このように、解析システムをモジュール構造にしておき、モジュール間のデータ交換を標準の入出力ファイルを介して行うようにしておくことで、任意のモジュールを遠隔地に容易に配置できる。さらに、モジュール間のデータ通信量の最小の部分を境にして、インターネット１３を介して分離することで、インターネット１３を介した情報通信の容量を最小にすることができ、迅速な解析サービスを提供することができる。
【００３９】
次に、監視診断サービス会社１２の解析手段１６で過去の類似データを検索する方法の一例について説明する。監視診断サービス会社１２の解析手段１６は、過去の類似データを検索するにあたり、検索対象とするデータを複数の信号からなる時系列データとして入力し、その時間変化を増加、減少、一定といった定性的パターンに対応付けた記号列に変換し、その記号列の類似性を動的計画法や隠れマルコフモデルなどの類似度比較方法を用いて検索する。
【００４０】
通常、二つのデータの類似度を比較する場合、両データが同じ次元で表現されていることが必要である。例えば、時系列データでは、同じ時間長のデータであることが必要である。一方、この時系列データを、増加、減少、一定といった定性的パターンに対応付けた記号列に変換した場合、その記号列の長さは、それぞれ異なるものになる。この異なる長さの記号列の類似度を求めるために、音声認識で用いられている動的計画法や隠れマルコフモデルを用いる。
【００４１】
本発明では、時系列データを定性的パターンの記号列で圧縮することで、遠隔地への通信の時間を大幅に圧縮し、さらに、長さの異なる記号列の類似度を求める動的計画法や隠れマルコフモデルを導入することで、遠隔地にある大規模なデータから、他プラントや過去の類似データを迅速に検索し、プラント所有会社１１での原因究明や対策支援に役立てる。
【００４２】
図６は、時系列データを定性的パターン（一定、増加、減少）の列に変換する方法の説明図であり、図６（ａ）はフィールドデータのオリジナルの時系列データ、図６（ｂ）は図６（ａ）の時系列データを時間変化に従って増加、減少、一定のパターンに変換した定性的パターン、図６（ｃ）は図６（ｂ）の定性的パターンを圧縮した圧縮定性的パターンをそれぞれ示している。
【００４３】
図６（ａ）に示すような時系列データは、図６（ｂ）に示すような定性的パターンに変換される。すなわち、Ｃは一定、Ｉは増加、Ｄは減少とした場合、「ＣＣＤＤＣＩＤ」の定性的パターンに変換される。そして、その一定Ｃ、増加Ｉ、減少Ｄが連続する部分を圧縮して、図６（ｃ）に示すような「ＣＤＣＩＤ」の圧縮定性的パターンとする。このように、最終的には継続する同一パターンを省略することで事象の時間的長さを省略し、一定増加減少の発生パターンだけに縮約した記号列としている。こうして変換した記号列は、事象ごとに異なる長さとなるため、目的とする記号列に似たデータをデータベース１７の中から探す場合、異なる長さの記号列の比較を行う必要が出てくる。そこで、以下のように比較する。
【００４４】
図７は図６（ｃ）の記号列を動的計画法で比較する場合の説明図である。図７に示すように、二つの記号列（図６（ｂ）の信号列、図６（ｃ）の信号列）の比較すべき対の順番を示したもので、（１，１）、（２，１）、（３，２）、（４，２）、（５，３）、（６，３）、（７，３）といった順番で二つの記号列の比較していき同時に類似度の最小値を求める方法であり、動的計画法と呼ばれているものである。隠れマルコフモデルと呼ばれる方法も同じように、異なる長さの記号列の類似度の比較に用いることができる。
【００４５】
このように、検索対象とするデータを複数の信号からなる時系列データとして、その時間変化を増加、減少、一定といった定性的パターンに対応付けた記号列に変換し、さらに、その記号列の類似性を動的計画法や隠れマルコフモデルなどの類似度比較方法を用いて検索するので、過去の類似データを迅速に検索することができる。
【００４６】
次に、監視診断サービス会社１２の解析手段１６で過去の類似データを検索する方法の他の一例について説明する。
【００４７】
監視診断サービス会社１２の解析手段１６は、動的計画法や隠れマルコフモデルなどの類似度比較方法に代えて、過去の類似データを検索するにあたり、検索対象とするデータを複数の信号からなる時系列データとして入力し、各時点の複数のデータを位相空間にプロットしてその位相空間での表現形態の類似性を用いて検索する。
【００４８】
図８は、二つの時系列データの各時点での値を二次元空間の座標にして表示した位相空間表示に変換する方法の説明図である。
【００４９】
図８（ａ）はフィールドデータのオリジナルの二つの時系列データ、図８（ｂ）は二つの時系列データを位相空間にプロットしてその位相空間での表現形態に変換した位相空間表示をそれぞれ示している。
【００５０】
図８（ａ）に示す二つの時系列データＡ、Ｂの各時点ｔ１〜ｔｎでの値（Ａ１、Ｂ１）〜（Ａｎ、Ｂｎ）を、図８（ｂ）に示すような二次元空間の座標にして表示する。なお、図８（ｂ）では二つの時系列データＡ、Ｂではなく、別の二つの時系列データＣ、Ｄをプロットした場合を示している。この位相空間表示の形にすることで、時間的な推移の情報をなくして、信号間の挙動の因果関係のみを表現することができる。これにより、この多次元の位相空間のパターンの類似性に着目して、目的とするデータと類似のデータとをデータベース１７の中から探すことができる。
【００５１】
また、解析手段１６は、過去の類似データを検索するにあたり、新たに入手したデータと過去に蓄えたデータとを含めて、相互の類似度を用いたクラスター分析または主成分分析を行い、新たに入手したデータと同じグループに属する複数の過去のデータとをまとめてデータベース１７に記憶する。そして、その結果をインターネット１３を介してプラント所有会社１１に配信する。
【００５２】
図９は、比較するデータパターンの類似度の大きさをツリー状に表示するクラスター分析の標準手法の説明図である。いま、１３個の過去のデータが有り、新たに入手したデータが１４個目であったとする。そして、過去のデータ７に最も類似しているとした場合には、図９に示すように分類される。新たに入手したデータ１４は過去のデータ７に最も類似していることから、その過去のデータ７の隣に分類される。ここで、過去のデータ７は過去のデータ３、１０、９に類似している。また、新たに入手したデータ１４は過去のデータ１２にも類似している。すなわち、縦方向の長さが類似の程度を表しており長くなればなるほど類似していないことになる。従って、新たに入手したデータ１４は過去のデータ８、１１には類似していないことになる。この表示により、似たパターンを直感的に把握することができる。
【００５３】
図１０は、検索対象パターンの次元を主成分分析により少数次元に縮約して、その密約空間に各パターンの位置を表示する方法の説明図である。図１０では第一主成分と第二主成分との２次元で表したものを示している。配置位置が近いほど類似の程度が近く、離れるほど類似の程度が遠くなる。これにより、類似パターンを直感的に把握することができる。
【００５４】
また、解析手段１６は、過去の類似データを検索するにあたり、複数の信号に予め優先度をつけておき、その優先度の順番に沿って各信号ごとに類似度を比較していくことで検索を行い、その順に相互の類似度を用いたクラスター分析を行い、新たに入手したデータと同じグループに属する複数のデータをまとめデータベース１７に記憶するようにしても良い。
【００５５】
図９に示したクラスター分析の一例では、対象とするデータの特徴を示すパターン空間の次元をすべて一度に用いて類似度を求めて表示したものであるが、このパターン空間次元を、その中に含まれる異なる信号ごとの空間に分割し、各信号に相当するパターン空間次元の中で、同様のクラスター分析を行う。これをデータに含まれる複数の信号に対して順番に行うことで、信号の順に沿って類似したデータを絞り込んでいくことができる。
【００５６】
この方法は、全パターン空間を一度に扱う方法と比べて、最も似たパターンを得るという点では同じであるが、複数の類似パターンを見つける場合、異なる結果になるため、検索目的によって使い分けることで、より柔軟なサービス提供に役立てることができる。
【００５７】
ここで、監視診断サービス会社１２がプラント所有会社１１に提供する監視診断サービスとしては、対象プラント、系統、機器の規模や数量に応じて定めた固定額の遠隔監視・診断サービスを提供するべースサービス、プラントでの１件ごとの利用サービスに応じて課金する個別サービス、解析コードの１件ごとの使用に応じた提供サービス、上記の組み合わせによる遠隔監視・診断サービスのいずれかのサービスを提供する。これらは、プラント所有会社１１と監視診断サービス会社１２との契約により定められる。
【００５８】
次に、本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムの動作について説明する。図１１は、本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムを原子炉の炉心安定性の監視予測サービスを提供する場合に適用した場合のブロック構成図である。プラント所有会社１１には、プロセス計算機１８、プラント／機器監視システム１９、外部の公衆ネットワークヘのデータ伝送やセキュリティ管理をつかさどるデータサーバ１４、ユーザーの業務管理をする業務用パーソナルコンピュータ２０、インターネット１３を介して監視診断サービス会社１２との接続を管理するＷｅｂサーバ２４、インターネット１３を介して監視診断サービス会社１２のユーザーを管理するＷｅｂサーバ２５、個々のサービス業務を管理する保全データサーバ２７、個々の解析、データベース検索を行う解析パーソナルコンピュータ２８等から構成される。
【００５９】
原子炉の炉心安定性は、運転状態や制御棒の状態により変化するため、その安定度を必要に応じて迅速に把握し、その推移を予測することが重要であり、そのためには、原子炉の動特性解析に精通した専門家と、安定性解析コードを活用した評価業務が必要である。監視診断サービス会社１２はプラント所有会社１１にこの評価業務のサービスを遠隔から提供する。
【００６０】
この評価のためには、まず、プラントのフィールドデータとしてプロセス計算機１８で収集可能なプラント運転状態（出力、流量など）、炉心の３次元出力分布と制御棒状態、ならびに、プラント／機器監視システム１９で収集可能な中性子束の時系列データが必要である。
【００６１】
これらのデータを、監視診断サービス会社１２にインターネット１３を介して送信することで、監視診断サービス会社１２側では、炉心設計仕様に関するデータベースと、炉心核熱水力安定性解析コードを用いて、現状の炉心安定性と将来の予測値とを推定する。さらに、中性子束時系列データから、安定性ノイズ解析コードを用いて、現状の安定度の実測値を求める。
【００６２】
監視診断サービス会社１２では、これらの評価結果をまとめて、プラントの炉心安定性監視、予測結果としてプラント所有会社１１に報告する。また、併せて、過去ないし他プラントの同様の運転状態のデータとの比較結果もデータベースから検索して報告に加えることも可能である。
【００６３】
ここで、このサービスに際して必要なフィールドデータの全てをインターネット１３を介して送付すると膨大なデータ量になり、通信に大きな時間がかかってしまうため、監視診断サービス会社１２より、前処理ソフトとして中性子束時系列データの自己回帰解析ソフトを送付する。例えば、１信号で数千点からなる時系列データから、数十の係数からなる自己回帰モデル係数を求め、その係数をインターネット１３を介して送付する。監視診断サービス会社１２での炉心安定性解析には、この自己回帰モデル係数のみで評価が可能なため、インターネット１３を介したデータ送信量を大幅に削減でき、迅速なサービス提供に寄与できる。
【００６４】
また、フィールドデータのうち、炉心性能計算の３次元出力分布の膨大なデータ量になるが、これも、炉心安定性解析コードに必要なグルーピング前処理ソフトをプラント所有会社１１に送付し、データ量を必要な範囲に圧縮して、その部分だけ送信してもらうことで、インターネット１３を介した通信量を大幅に削減できる。これらの前処理ソフトは、プラント所有会社１１側のデータサーバー１４に予めインストールしておくという従来型のシステム構成も考えられるが、解析サービス内容に応じて、要求される前処理内容が異なるため、図５に示したように、前処理ソフトウェアそのものをその都度プラント所有会社１１側に送付する。これにより、より柔軟なサービス提供に必要となる。
【００６５】
図１２は、本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムをプラントで過渡事象が発生した際の原因究明、対策支援、過去の類似例の検索を支援するサービスを提供する場合に適用した場合のブロック構成図である。
【００６６】
プラントで異常な過渡事象が発生した場合、プラント監視システムでその前後の時系列データが保存されるが、そのデータ量は数百信号で、各信号とも１００ｋｂｙｔｅ程度の膨大なものとなる。これらのデータを全部監視診断サービス会社に送付し、原因究明・対策支援を依頼するためには、数十Ｍｂｙｔｅのデータをインターネット１３を介して送信する必要があり、そのままの形で送信するには迅速な対応が必要となるサービス提供では現実的ではない。一方で、原因究明に必要な信号は、この中の一部であり、それを適切に選択してサービス会社に送付することで迅速な対応が可能になる。
【００６７】
そこで、例えば、図３、図４に示したように、信号を圧縮し必要な信号を選択する。まず、信号の挙動を図３に示すような形で精度を犠牲にした上で、各信号の時系列データを少容量のサイズのビットマップデータ（アイコン）ないし折れ線近似グラフに変換する。さらに、図４に示すような信号間の因果関係を考慮したネットワークに沿って、最も着目する信号とその前後につながる複数の信号を選択する。これらの信号選択は、監視診断サービス会社１２の専門家が行うことが必要であり、小容量に圧縮したデータを見ながら適切な信号を選択し、その後、選択した信号のみ全データを送ることで、サービスに必要なデータ通信量を最小限に抑制する。
【００６８】
監視診断サービス会社１２側では、得られた過渡事象の時系列データを過去の類似例を蓄えたデータベースから探し、原因究明と対策立案の支援に供する。過渡事象の類似例検索としては、図６ないし図１０に示した判定方法を用いる。図６に示した判定方法は、過渡事象を増加・減少・一定といった定性的パターンに変換し、さらに、そのパターン（記号列）の類似性を動的計画法や隠れマルコフモデルなどの音声パターン認識と同様の方法を適用して求める。
【００６９】
過渡事象の場合、時間に依存して変化するという特徴以外に、時間に関係しない複数の信号間の増減の相関関係にも特徴があるため、これを利用した類似性の比較が可能である。図８に示したような、多次元の位相空間表示のパターンの類似性を相関関数などで定義することで、類似のデータを検索することも可能である。また、検索した類似データは、図９に示すようなクラスター分析で使われているデンドログラム図や、図１０に示すような主成分分析で用いられる主成分間の相関図を用いることで、類似した単独のデータだけでなく、複数の類似したデータをその類似程度と合わせて表示することができる。これにより、監視診断サービス会社の専門家は、より抜けの無いデータ検索が可能であり、柔軟なサービス提供に役立てることができる。
【００７０】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、原子力発電所などの大規模プラント所有会社を対象として、監視診断サービス会社から遠隔で迅速に監視診断サービスを提供することができる。すなわち、本発明では、遠隔からのサービスを迅速に行うために、プラント所有会社と監視診断サービス会社との間の通信量を最適にしているので、サービス内容に応じた柔軟な形で迅速なサービスを提供することができる。従って、迅速、かつ、柔軟で高機能のサービスを遠隔地にいる専門家が提供でき、監視診断のコスト削減と精度向上に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムのブロック構成図。
【図２】本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムの全体構成図。
【図３】本発明の実施の形態における抽出・圧縮変換手段での時系列データの圧縮方法の一例の説明図。
【図４】本発明の実施の形態における抽出・圧縮変換手段での多数の信号から必要な信号を選び出す方法の説明図。
【図５】本発明の実施の形態における解析手段での解析システムのモジュール構造の説明図。
【図６】本発明の実施の形態において、時系列データを定性的パターン（一定、増加、減少）の列に変換する方法の説明図。
【図７】図６（ｃ）の記号列を動的計画法で比較する場合の説明図。
【図８】本発明の実施の形態において、二つの時系列データの各時点での値を二次元空間の座標にして表示した位相空間表示に変換する方法の説明図。
【図９】本発明の実施の形態において、比較するデータパターンの類似度の大きさをツリー状に表示するクラスター分析の標準手法の説明図。
【図１０】本発明の実施の形態において、検索対象パターンの次元を主成分分析により少数次元に縮約して、その密約空間に各パターンの位置を表示する方法の説明図。
【図１１】本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムを原子炉の炉心安定性の監視予測サービスを提供する場合に適用した場合のブロック構成図。
【図１２】本発明の実施の形態に係る遠隔監視診断システムをプラントで過渡事象が発生した際の原因究明、対策支援、過去の類似例の検索を支援するサービスを提供する場合に適用した場合のブロック構成図。
【符号の説明】
１１…プラント所有会社、１２…監視診断サービス会社、１３…インターネット、１４…データサーバー、１５…抽出・圧縮変換手段、１６…解析手段、１７…データベース、１８…プロセス計算機、１９…プラント／機器監視システム、２０…業務用ＰＣ、２１…携帯端末、２２…ウェアラブルＰＣ、２３…可搬型監視装置、２４…Ｗｅｂサーバ、２５…Ｗｅｂサーバ、２６…モジュール
【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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