(57)【要約】【課題】腐食速度が得られる期間と入力変数値が得られる期間とが大きく異なる場合でも、腐食速度と入力変数との間の非線形な関係を反映させた精度の高いモデリングデータを生成できるようにする。【解決手段】入力変数変換部１４で、運転データ１に含まれる所定の入力変数に対応する物理量１Ｄを、その入力変数と腐食速度との関係を示す影響度特性１５Ａに基づき重み付けした影響度データ１４Ａへ変換し、代表値算出部１２で、影響度データ１４Ａおよび所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量１Ｃについて、腐食速度算出期間を代表する代表値１２Ａをそれぞれ算出し、モデリングデータ生成部１３で、各代表値１２Ａと腐食速度１１Ａの組を所望のモデリングデータ２として出力する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる石油精製設備の各部の状態を示す複数の入力変数と、前記設備で用いる管路の腐食速度を示す出力変数との関係を示す推論モデルを用いて、任意の運転状態における前記管路の腐食速度を推定する腐食速度推定システムの、前記推論モデルの構築に用いられる入力変数値および出力変数値の組からなるモデリングデータを、前記設備の運転時に順次得られた運転データから生成する腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法であって、
前記運転データに含まれる２つの管路肉厚の差とそのいずれか一方の管路肉厚が得られた時点から他方の管路肉厚が得られた時点までの期間とから、単位時間当たりの肉厚変化量を示す腐食速度を算出するステップと、
前記運転データに含まれる各種物理量のうち、所定の入力変数に対応する物理量を、その入力変数と腐食速度との関係を示す影響度特性に基づいて重み付けした影響度データへ変換するステップと、
前記期間の各運転データから得られた、前記影響度データおよび前記所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量について、前記期間を代表する代表値をそれぞれ算出するステップと、
前記各代表値と前記腐食速度の組を所望のモデリングデータとして出力するステップとを備えることを特徴とする腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法において、
予め実験により得られた前記所定の入力変数に対応する物理量と前記腐食速度との関係を示す実験結果を近似することにより前記影響度特性を算出するステップをさらに備えることを特徴とする腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法。
【請求項３】
対象となる石油精製設備の各部の状態を示す複数の入力変数と、前記設備で用いる管路の腐食速度を示す出力変数との関係を示す推論モデルを用いて、任意の運転状態における前記管路の腐食速度を推定する腐食速度推定システムの、前記推論モデルの構築に用いられる入力変数値および出力変数値の組からなるモデリングデータを、前記設備の運転時に順次得られた運転データから生成する腐食速度推定システムのモデリングデータ生成装置であって、
前記運転データに含まれる２つの管路肉厚の差とそのいずれか一方の管路肉厚が得られた時点から他方の管路肉厚が得られた時点までの期間とから、単位時間当たりの肉厚変化量を示す腐食速度を算出する腐食速度算出部と、
前記運転データに含まれる各種物理量のうち、所定の入力変数に対応する物理量を、その入力変数と腐食速度との関係を示す影響度特性に基づいて重み付けした影響度データへ変換する入力変数変換部と、
前記期間の各運転データから得られた、前記影響度データおよび前記所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量について、前記期間を代表する代表値をそれぞれ算出する代表値算出部と、
前記各代表値と前記腐食速度の組を所望のモデリングデータとして出力する影響度特性算出部とを備えることを特徴とする腐食速度推定システムのモデリングデータ生成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法および装置に関し、特に石油精製設備で用いられる管路の腐食速度を、その設備の運転状態から推論モデルを用いて推定する腐食速度推定システムのモデリングデータを生成する方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
腐食性を有する物質を処理する石油精製設備では、各管路での腐食の程度を監視し、管路の防食対策あるいはメンテナンスなどの設備管理を行う必要がある。
図８に、原油を蒸留してＬＰＧなどの軽油類を分離精製する石油精製設備の一例を示す。この石油精製設備では、管路２００から供給された原油を蒸留塔２０１で加熱し、発生した気体を塔頂部２０２に設けられた管路２０３で熱交換機２０４へ供給して冷却し、得られた精製物を管路２０５を介して受槽２０６へ導く。そして、この受槽２０６で、気体、ＬＰＧ、水に分離し、管路２０７を介して気体を抽出するとともに、管路２０８を介して水を排水し、管路２０９を介してＬＰＧを抽出しまたは蒸留塔２０１へ環流している。
【０００３】
このような石油精製設備では、原油に硫黄化合物あるいは塩化物などの腐食性物質が含まれており、これら物質が有する腐食性により各管路の内壁が腐食するため、腐食の程度に応じて、中和剤や皮膜剤を注入して防食したり、管路を交換したりする必要がある。
各管路の腐食程度すなわち肉厚の減少を的確に把握するには、管路の肉厚を超音波などを用いて実測する必要があるが、このような作業は、設備の運転停止や膨大な作業負担を伴うため、管路の腐食程度を容易に把握することは難しい。
【０００４】
従来、このような管路の腐食程度を容易に把握することを目的として、設備から測定で容易に得られる、温度、圧力、流量などの運転データに基づき、管路の腐食程度を推定するシステムが提案されている（例えば、非特許文献１など参照）。
図８の石油精製設備では、各管路２０３，２０５，２０７〜２０９の各部に、設備の運転状態をモニタするため、温度計、圧力計、流量計などの計測機器が設置されており、これら計測機器で得られる運転データを用いて、腐食の程度、例えば単位時間あたりの肉厚変化を示す腐食速度を推定できる。
【０００５】
この種の腐食速度推定システムでは、石油精製設備で用いる蒸留塔の振る舞いが極めて複雑で、多数の因子を数式化することは困難であることから、多くの場合、実際に得られた入力変数値と出力変数値の組からなる多数のモデリングデータを学習させるブラックボックスモデリング手法でニューラルネットワークや事例ベースなどの推論モデルを構築し、腐食速度を推定している。
図９に、事例ベースを用いた腐食速度推定システム６０の構成例を示す。この腐食速度推定システム６０では、石油精製設備の各部における、温度、圧力、流量、濃度、成分などの物理量を予測条件５として入力し、推論部６１において、予め用意された事例ベース６２から、予測条件５に類似する事例を類似事例検索部６３で検索し、その検索結果に基づき出力推定部６４で腐食速度６を推定して出力するものとなっている。
【０００６】
事例ベース６２は、腐食速度の推定に先立って予めモデリング部６５により生成される。このモデリング部６５では、当該石油精製設備で過去に得られた運転データを、事例ベース生成用のモデリングデータとして用いる。
図１０に事例ベースの構成例を示す。事例ベースは、対をなす入力変数値および出力変数値からなる複数の事例データから構成されている。各事例データには、予測条件５に対応する入力変数値として、温度、圧力、流量、濃度、成分などの物理量で規定される入力空間上の範囲（メッシュ）が割り当てられており、この入力変数値に対応する出力変数値として、その範囲に属する事例を代表する腐食速度が関連付けられている。
【０００７】
事例ベース６２を構築する際、モデリング部６５では、図１１のモデリング処理手順に示すように、所望の推定精度に応じて入力空間を複数のメッシュに分割した後（ステップ１５０）、各モデリングデータすなわち事例をその入力変数値に対応するメッシュに振り分け（ステップ１５１）、各メッシュについて、当該メッシュに振り分けられた事例の出力変数値の平均値を算出し（ステップ１５２）、この平均値と当該メッシュの入力変数値の範囲とを対とすることにより（ステップ１５３）、各メッシュごとに事例データを生成する。
【０００８】
このとき、入力空間をメッシュに分割する際、その範囲を所望の推定精度に応じて分割することにより、各メッシュについて、当該メッシュに振り分けられた事例の出力変数値の最大値および最小値の差の絶対値は、所望の推定精度を満足することになる。したがって、入力された予測条件に対応するメッシュの事例データが存在する場合には、所望の推定精度で腐食速度を推定できることになる。
また、予測条件に対応するメッシュの事例データが存在しない場合は、そのメッシュの周囲に位置するメッシュのうち事例データが存在するメッシュを用いて、予測条件に対応する腐食速度を推定できる。この場合、予測条件に対応するメッシュから推定に用いたメッシュまでの入力空間における距離すなわち類似度に応じて推定精度が決定される。
【０００９】
このようにして、モデリングデータからブラックボックスモデリング手法により推論モデルを構築する際、モデリングデータも１組の入力変数値と１つの出力変数値との対になっている必要がある。
しかしながら、管路肉厚を測定する際、設備の運転停止や膨大な作業負担を伴うとともに、管路肉厚の変化が微小なことから、半年から１年程度を単位として測定される。このため、単位時間当たりの肉厚変化量すなわち腐食速度からなる出力変数値と、設備運転時に分単位あるいは時間単位といった短い間隔で得られる物理量からなる入力変数値との測定間隔が大きく異なるものとなる。
【００１０】
従来、モデリングデータ生成装置５０では、腐食速度の算出期間に得られた複数組の入力変数値から、各入力変数ごとにそれぞれ代表値を求め、これら代表値と腐食速度の組から１つのモデリングデータを生成していた。図１２にモデリングデータの生成過程を示す。
モデリングデータ生成装置５０の腐食速度算出部５１（図９参照）では、運転データ１のうち、時系列順に並ぶ２つの管路肉厚１Ａの差分とその時間差とから腐食速度５１Ａを算出する。
【００１１】
また、代表値算出部５２では、運転データ１のうち腐食速度５１Ａの算出期間に得られた複数組の入力変数値に対応する物理量１Ｂについて、それぞれの入力変数ごとに平均値を算出し、その平均値を代表値５２Ａとして出力する。
そして、各代表値５２Ａと腐食速度５１Ａとを組として、モデリングデータ生成部５３で対応付け、１つのモデリングデータ２Ａとして出力する。
モデリングデータ生成装置５０では、このような処理を、各腐食速度ごとに繰り返し実行し、腐食速度推定システム６０の推論モデルを生成するためのモデリングデータ２を生成するものとなっていた。
【００１２】
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
【００１３】
【非特許文献１】
財団法人石油産業活性化センター、「平成１２年度  新エネルギー・産業技術総合開発機構委託  石油精製設備信頼評価等技術開発  成果報告書」、平成１３年３月、ｐ．４８７−５８３
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来のモデリングデータ生成方法では、腐食速度に対応する各入力変数の代表値を算出する際、その腐食速度算出期間に計測された複数組の入力変数値から、各入力変数ごとに算出された平均値を、その腐食速度に対応する入力変数値の代表値として用いている。
図１３に代表値算出例を示す。ここでは、横軸に測定タイミング（時間）がとられており、縦軸にそれぞれ管路肉厚と温度変化をとったグラフが併記されている。
【００１５】
前述したように、例えば腐食速度算出期間ｔ１では、２つの肉厚値の差分Δｄ１を算出期間ｔ１で除算することにより、腐食速度ＣＲ１が求められる。また、これに対応する温度の代表値Ｔ１は、算出期間ｔ１に測定された各温度の平均値が用いられる。
そして、これらＣＲ１に対して温度Ｔ１さらには他の入力変数の代表値が対応付けられて１つのモデリングデータＤ１が生成され、他の腐食速度算出期間ｔ２，ｔ３についても同様の処理が行われる。
【００１６】
ここで、入力変数によっては、腐食速度に対して非線形の関係を有するものもある。例えば腐食速度は、図１４に例示するように、温度の上昇に応じて指数的に増加する非線形な腐食速度特性を有することが知られている。
図１４のグラフ例では、温度が１００℃から８０℃へ２０℃分変化した場合、腐食速度は０．２ｍｍ／ｙｅａｒから幅０．１ｍｍ／ｙｅａｒ分だけ減少するが、温度が１００℃から１２０℃へ同じく２０℃分変化した場合、腐食速度は０．２ｍｍ／ｙｅａｒから幅０．４ｍｍ／ｙｅａｒ分も大幅に増加している。
【００１７】
この際、図１５に示すように、腐食速度算出期間ｔのうち、前半区間の温度が１００℃を基準として２０℃上昇して１２０℃となり、後半区間の温度が２０℃低下して８０℃となった場合、従来のように温度変化を単純平均すれば算出期間ｔの温度は１００℃となり、これに対応する腐食速度は、図１４から０．２ｍｍ／ｙｅａｒとなる。
しかしながら、実際には、前半区間の温度１２０℃に対する腐食速度は０．６ｍｍ／ｙｅａｒもあり、後半区間の温度８０℃に対する腐食速度が０．１ｍｍ／ｙｅａｒであることから、これら腐食速度の平均は０．３５ｍｍ／ｙｅａｒとなり、上記０．２ｍｍ／ｙｅａｒとに大きな差が生じることになる。
【００１８】
したがって、従来のモデリングデータ生成方法では、腐食速度と非線形な関係にある入力変数について、腐食速度算出期間におけるその入力変数値の代表値を平均値算出処理で求めているため、元々その入力変数値に含まれている非線形成分が失われてしまい、腐食速度の推定モデルを生成するのに必要な精度の高いモデリングデータを生成できないという問題点があった。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、腐食速度が得られる期間と入力変数値が得られる期間とが大きく異なる場合でも、腐食速度と入力変数との間の非線形な関係を反映させた精度の高いモデリングデータを生成できる腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法および装置を提供することを目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、本発明にかかる腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法は、対象となる石油精製設備の各部の状態を示す複数の入力変数と、設備で用いる管路の腐食速度を示す出力変数との関係を示す推論モデルを用いて、任意の運転状態における管路の腐食速度を推定する腐食速度推定システムの、推論モデルの構築に用いられる入力変数値および出力変数値の組からなるモデリングデータを、設備の運転時に順次得られた運転データから生成する腐食速度推定システムのモデリングデータ生成方法であって、運転データに含まれる２つの管路肉厚の差とそのいずれか一方の管路肉厚が得られた時点から他方の管路肉厚が得られた時点までの期間とから、単位時間当たりの肉厚変化量を示す腐食速度を算出するステップと、運転データに含まれる各種物理量のうち、所定の入力変数に対応する物理量を、その入力変数と腐食速度との関係を示す影響度特性に基づいて重み付けした影響度データへ変換するステップと、当該期間の各運転データから得られた、影響度データおよび所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量について、当該期間を代表する代表値をそれぞれ算出するステップと、各代表値と腐食速度の組を所望のモデリングデータとして出力するステップとを備えるものである。
【００２０】
この際、予め実験により得られた所定の入力変数に対応する物理量と腐食速度との関係を示す実験結果を近似することにより影響度特性を算出するステップをさらに備えてもよい。
【００２１】
また、本発明にかかる腐食速度推定システムのモデリングデータ生成装置は、対象となる石油精製設備の各部の状態を示す複数の入力変数と、設備で用いる管路の腐食速度を示す出力変数との関係を示す推論モデルを用いて、任意の運転状態における管路の腐食速度を推定する腐食速度推定システムの、推論モデルの構築に用いられる入力変数値および出力変数値の組からなるモデリングデータを、設備の運転時に順次得られた運転データから生成する腐食速度推定システムのモデリングデータ生成装置であって、運転データに含まれる２つの管路肉厚の差とそのいずれか一方の管路肉厚が得られた時点から他方の管路肉厚が得られた時点までの期間とから、単位時間当たりの肉厚変化量を示す腐食速度を算出する腐食速度算出部と、運転データに含まれる各種物理量のうち、所定の入力変数に対応する物理量を、その入力変数と腐食速度との関係を示す影響度特性に基づいて重み付けした影響度データへ変換する入力変数変換部と、当該期間の各運転データから得られた、影響度データおよび所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量について、当該期間を代表する代表値をそれぞれ算出する代表値算出部と、各代表値と腐食速度の組を所望のモデリングデータとして出力する影響度特性算出部とを備えるものである
【００２２】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図１を参照して、本発明の一実施の形態にかかるモデリングデータ生成装置について説明する。図１は本発明の一実施の形態にかかるモデリングデータ生成装置のブロック図である。
以下では、ブラックボックスモデリング手法に基づき、実際に設備から得られた入力変数値と出力変数値の組からなる複数のモデリングデータを学習させて推論モデルを構築し、その推論モデルを用いて、前述した図８の石油精製設備の管路の腐食速度を推定する腐食速度推定システムを前提とし、その推論モデルの構築に用いるモデリングデータを生成する場合について説明する。
【００２３】
このモデリングデータ生成装置１０は、石油精製設備を実際に運転して測定された運転データ１に基づき、推論モデルのモデリングに用いるモデリングデータ２を生成する。
その際、予め実験より得られた影響度特性に基づき腐食速度との間で非線形な関係を持つ入力変数の値を重み付けした影響度データに変換し、得られた影響度データの代表値を腐食速度に対応する入力変数値の代表値として用いている。
【００２４】
モデリングデータ生成装置１０は、全体としてコンピュータから構成され、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサやその周辺回路からなるハードウェアと、そのマイクロプロセッサで実行されるプログラムとが協働して各種機能部を実現する。
この機能部としては、腐食速度算出部１１、代表値算出部１２、モデリングデータ生成部１３、入力変数変換部１４、および影響度特性算出部１５が設けられている。
【００２５】
腐食速度算出部１１は、入力された運転データ１の管路肉厚１Ａから腐食速度１１Ａを算出する機能部である。
影響度特性算出部１５は、予め実験を行って得られた実験データ３から、所定の入力変数と腐食速度との非線形な関係を影響度特性１５Ａとして算出し、その影響度特性１５Ａを記憶する機能部である。
入力変数変換部１４は、運転データ１に含まれる入力変数すなわち温度、圧力、流量などの物理量１Ｂのうち、腐食速度と非線形な関係を持つため変換が必要とされる入力変数の物理量１Ｄを、予め影響度特性算出部１５で得られた影響度特性１５Ａに基づき重み付けすることにより、影響度データ１４Ａへ変換する機能部である。
【００２６】
代表値算出部１２は、運転データ１に含まれる入力変数に対応する物理量１Ｂのうち、腐食速度とほぼ線形な関係を持ち入力変数変換部１４での変換が不要とされる入力変数の物理量１Ｃと、入力変数変換部１４からの影響度データ１４Ａとについて、腐食速度算出部１１で算出された腐食速度の算出期間における代表値１２Ａをそれぞれ算出する。
モデリングデータ生成部１３は、代表値算出部１２で得られた代表値１２Ａと腐食速度算出部１１で得られた腐食速度１１Ａとを組として、個々のモデリングデータ２を生成する機能部である。
【００２７】
次に、図２〜図６を参照して、モデリングデータ生成装置１０の動作について説明する。図２はモデリングデータ生成装置１０でのモデリングデータ生成処理を示すフローチャートである。図３は影響度特性の算出に用いる実験データ３の一例である。図４は実験データ３から得られた影響度特性１５Ａである。図５は影響度特性１５Ａに基づく重み付けにより得られた影響度データの一例である。図６はモデリングデータ生成装置１０でのモデリングデータ生成過程を示す説明図である。
【００２８】
まず、モデリングデータ２の生成に際し、腐食速度と非線形な関係を持つ各入力変数について腐食実験を行い、個々の入力変数の変化に対する腐食速度の変化を実験データ３としてそれぞれ個別に得ておく。
この際、図３に示すように、温度と腐食速度との関係について実験を行う場合には、他の入力変数をほぼ一定に保ち、個々の温度における腐食速度を測定する。ここでは、温度５５℃，７０℃，８５℃，９５℃，１１０℃，１３０℃における腐食速度として、０．０７ｍｍ／ｙｅａｒ，０．０８ｍｍ／ｙｅａｒ，０．１１ｍｍ／ｙｅａｒ，０．１５ｍｍ／ｙｅａｒ，０．３ｍｍ／ｙｅａｒ，０．７５ｍｍ／ｙｅａｒが実験で測定されている。なお、ｍｍ／ｙｅａｒとは、１年間で腐食する管路肉厚の大きさをｍｍで示す単位である。
【００２９】
影響度特性算出部１５では、この実験データ３を取得し（ステップ１００）、図４に示すように、その実験データ３を腐食速度に対する当該入力変数ここでは温度の影響度特性を示すグラフとしてプロットし、実験データ３の各値の間を補間するため折れ線近似などの関数で近似する（ステップ１０１）。図４では、横軸に温度がとられ、縦軸に腐食速度に相当する温度影響度がとられている。この際、実験で得られた腐食速度が真の腐食速度を示すものではなく、モデリングデータのうち腐食速度に対する温度変化による影響の度合いを示すことから、縦軸を温度影響度と表現している。
このようにして得られた関数は、図示しない記憶装置に記憶される。なお、影響度特性は、関数近似する代わりにテーブル形式で記憶してもよい。
【００３０】
次に、運転データから算出される腐食速度に対応する各入力変数の代表値を求めるにあたって、入力変数変換部１４では、このようにして得られた所定入力変数の影響度特性１５Ａに基づき、運転データ１のうち変換が必要な入力変数の値を重み付けして影響度データ１４Ａに変換し出力する（ステップ１０２）。
例えば、図６に示すような１ヶ月単位に測定された運転データ１が入力された場合、時系列順に並ぶ２つの管路肉厚データ、この場合は、測定タイミング２０１で得られた管路肉厚１０．０ｍｍと、その９ヶ月後の測定タイミング２１０で得られた管路肉厚９．８５ｍｍとの間、この場合は９ヶ月分が腐食速度算出期間となる。
そして、この算出期間に含まれる各運転データの入力変数のうち、変換が必要な入力変数の物理量１Ｃ、この場合は温度が、影響度特性１５Ａのうち対応する温度影響度特性に基づき重み付けされて変換され、影響度データ１４Ａのうちの温度影響度として出力される。
【００３１】
図６の運転データ１のうち温度をグラフとしてプロットした場合、図５（ａ）のような温度変化を示す。この際、従来と同様にこれら温度を単純平均した場合、その平均値３１は１００℃となり、これに対応する温度影響度は０．２ｍｍ／ｙｅａｒとなる。
入力変数変換部１４で、これら温度を温度影響度に変換しグラフとしてプロットした場合、温度影響度特性に基づき、温度８０℃，１００℃，１２０℃がそれぞれ温度影響度０．１ｍｍ／ｙｅａｒ，０．２ｍｍ／ｙｅａｒ，０．６ｍｍ／ｙｅａｒに変換され、図５（ｂ）のような温度影響度変化が得られる。
【００３２】
このようにして得られた影響度データ１４Ａは、代表値算出部１２に入力されてその平均値が求められ、腐食速度算出期間ｔにおける代表値１２Ａとして出力される（ステップ１０３）。
この際、腐食速度算出期間ｔにおけるこれら温度影響度の平均値３２は、０．３ｍｍ／ｙｅａｒとなり、従来の平均値３１に対応する温度影響度０．２ｍｍ／ｙｅａｒと比較して、高い温度領域における腐食速度の非線形成分が反映されていることがわかる。
【００３３】
この際、代表値算出部１２では、運転データ１のうち変換が不要な入力変数の物理量１Ｃについても、その平均値が求められ、腐食速度算出期間ｔにおける代表値１２Ａとして出力される（ステップ１０３）。
また、腐食速度算出部１１では、ステップ１０２，１０３と前後して、運転データ１の管路肉厚１Ａについて、時系列順に並ぶ２つの管路肉厚の差、すなわち測定タイミング２０１で得られた管路肉厚１０．０ｍｍと、測定タイミング２１０で得られた管路肉厚９．８５ｍｍとの差０．１５ｍｍを、その測定タイミングの間隔すなわち腐食速度算出期間長９ヶ月（＝０．７５年）で除算することにより、０．２ｍｍ／ｙｅａｒという腐食速度１１Ａを算出する（ステップ１０４）。
【００３４】
そして、モデリングデータ生成部１３で、これら腐食速度１１Ａおよび代表値１２Ａを組として対応付け、１つのモデリングデータ２Ａを生成する（ステップ１０５）。
このようにして、石油精製設備の所定管路の所定箇所における管路肉厚の変化ごとに、モデリングデータ２Ａが１組ずつ生成され、これらがまとめられモデリングデータ２として出力される。
【００３５】
このように、腐食速度と非線形の関係にある入力変数について、予め影響度特性を用意しておき、運転データに含まれる各種物理量のうち、所定の入力変数に対応する物理量を、対応する影響度特性に基づき重み付けした影響度データへ変換し、腐食速度の算出に用いた期間の各運転データから得られた、影響度データおよび所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量について、期間を代表する代表値をそれぞれ算出し、これら各代表値と腐食速度の組を所望のモデリングデータとして出力するようにしたので、腐食速度が得られる期間と入力変数値が得られる期間とが大きく異なる場合でも、腐食速度と入力変数との間の非線形な関係を反映させた精度の高いモデリングデータを生成できる。
これにより、腐食速度と非線形な関係にある入力変数を含む場合でも、腐食速度推定システムに用いる推論モデルとして、より高精度な推論モデルを構築できる。
【００３６】
なお、以上では、腐食速度と非線形な関係にある入力変数として温度を例に説明したがこれに限定されるものではなく、圧力、流量、濃度、成分などの各種物理量のうち腐食速度と非線形な関係にある入力変数であれば、いずれの入力変数に対しても本発明を適用でき、前述と同様の作用効果が得られる。また、このような非線形な関係にあるすべての入力変数を影響度データへ変換する必要はなく、非線形特性が顕著な入力変数のみを影響度データへ変換するようにしてもよい。
【００３７】
また、所定の入力変数を影響度データに変換した際、その影響度データの単位が元の入力変数値とは異なり腐食速度の単位となる。この際、これら単位の違いは、推論モデルにおいて問題ではなく、推定対象である腐食速度に対する影響の度合いが入力変数値すなわち影響度データに含まれていれば、精度よく腐食速度を推定できる。
【００３８】
次に、図７を参照して、本発明を適用して得られたモデリングデータで構築した推論モデルを用いた腐食速度推定システムについて説明する。図７は腐食速度推定システムの構成例を示すブロック図である。
以下では、複数のモデリングデータを学習させるブラックボックスモデリング手法で構築される推論モデルのうち、事例ベースを推論モデルとして用いる場合を例として説明する。
【００３９】
腐食速度推定システム２０は、事例ベースを用いた推論モデルを用いて、石油精製設備の運転状態を示す予測条件に基づき、その予測条件下で運転した場合における管路の腐食速度を推定する。
この腐食速度推定システム２０は、全体としてコンピュータから構成され、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサやその周辺回路からなるハードウェアと、マイクロプロセッサで実行されるプログラムとが協働して各種機能部を実現する。
この機能部としては、推論部２１、モデリング部２５、および予測条件変換部２６が設けられており、さらに推論部２１は、事例ベース２２、類似事例検索部２３、および出力推定部２４から構成されている。
【００４０】
モデリング部２５は、前述した本発明のモデリングデータ生成装置１０で生成されたモデリングデータ２に基づき事例ベース２２を生成する。なお、モデリング部２５の動作については、前述した図９のモデリング部６５と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
モデリング部１５で生成された事例ベース２２は、その入力変数の一部に影響度データを用いていることから、この事例ベース２２を検索する際、予測条件５として入力された物理量を影響度データに変換する必要がある。
【００４１】
この腐食速度推定システム２０では、予測条件変換部２６を設け、モデリングデータ生成装置１０で用いた影響度特性１５Ａと同様の影響度特性に基づき、所定入力変数の物理量を重み付けして影響度データに変換し、変換予測条件２６Ａとして推論部２１へ出力する。
類似事例検索部２３では、予め用意された事例ベース２２から、変換予測条件２６Ａに類似する事例を検索し、その検索結果に基づき出力推定部２４で腐食速度６を推定して出力する。
【００４２】
このように、予測条件変換部を設け、モデリングデータ生成時に用いた影響度特性と同様の影響度特性に基づき、予測条件のうち所定入力変数の物理量のみを影響度データに変換し、変換予測条件として推論部へ出力するようにしたので、物理量を影響度データに変換したモデリングデータで推論モデルを構築した場合でも、予測条件の内容を変更することなく腐食速度を推定できる。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、設備の運転時に順次得られた運転データに含まれる２つの管路肉厚の差とそのいずれか一方の管路肉厚が得られた時点から他方の管路肉厚が得られた時点までの期間とから、単位時間当たりの肉厚変化量を示す腐食速度を算出し、運転データに含まれる各種物理量のうち、所定の入力変数に対応する物理量を、その入力変数と腐食速度との関係を示す影響度特性に基づいて重み付けした影響度データへ変換し、当該期間の各運転データから得られた、影響度データおよび所定の入力変数以外の入力変数に対応する物理量について、当該期間を代表する代表値をそれぞれ算出し、各代表値と腐食速度の組を所望のモデリングデータとして出力するようにしたので、腐食速度が得られる期間と入力変数値が得られる期間とが大きく異なる場合でも、腐食速度と入力変数との間の非線形な関係を反映させた精度の高いモデリングデータを生成できる。
これにより、腐食速度と非線形な関係にある入力変数を含む場合でも、腐食速度推定システム用いる推論モデルとして、より高精度な推論モデルを構築できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態にかかるモデリングデータ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】モデリングデータ生成装置でのモデリングデータ生成処理を示すフローチャートである。
【図３】実験データの一例である。
【図４】実験データから得られた影響度特性の一例である。
【図５】影響度特性に基づき変換された影響度データの一例である。
【図６】本発明によるモデリングデータ生成過程を示す説明図である。
【図７】本発明による腐食速度推定システムの構成を示すブロック図である。
【図８】一般的な石油精製設備の一例である。
【図９】従来の腐食速度推定システムの構成例である。
【図１０】事例ベースの構成例である。
【図１１】事例ベースのモデリング処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】従来のモデリングデータの生成過程を示す説明図である。
【図１３】従来の代表値算出例を示す説明図である。
【図１４】温度に関する腐食速度特性例である。
【図１５】従来の代表値算出例を示す説明図である。
【符号の説明】
１…運転データ、１Ａ…管路肉厚、１Ｂ…入力変数値に対応する物理量、１Ｃ…入力変数値に対応する物理量（変換不要）、１Ｄ…入力変数値に対応する物理量（変換要）、２…モデリングデータ、３…実験データ、５…予測条件、６…腐食速度、１０…モデリングデータ生成装置、１１…腐食速度算出部、１１Ａ…腐食速度、１２…代表値算出部、１２Ａ…代表値、１３…モデリングデータ生成部、１４…入力変数変換部、１４Ａ…影響度データ、１５…影響度特性算出部、１５Ａ…影響度特性、２０…腐食速度推定システム、２１…推論部、２２…事例ベース、２３…類似事例検索部、２４…出力推定部、２５…モデリング部、２６…予測条件変換部、２６Ａ…変換予測条件。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【手続補正書】
【提出日】平成15年3月14日(2003.3.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
【従来の技術】
腐食性を有する物質を処理する石油精製設備では、各管路での腐食の程度を監視し、管路の防食対策あるいはメンテナンスなどの設備管理を行う必要がある。
図８に、原油を蒸留してＬＰＧなどの軽油類を分離精製する石油精製設備の一例を示す。この石油精製設備では、管路２００から蒸留塔２０１へ原油を供給し、その蒸留等２０１で発生した気体を塔頂部２０２に設けられた管路２０３で熱交換機２０４へ供給して冷却し、得られた精製物を管路２０５を介して受槽２０６へ導く。そして、この受槽２０６で、気体、ＬＰＧ、水に分離し、管路２０７を介して気体を抽出するとともに、管路２０８を介して水を排水し、管路２０９を介してＬＰＧを抽出しまたは蒸留塔２０１へ環流している。