(57)【要約】  流動接触分解ユニットにおける異常レベルの触媒損失を検出し及び／又は予測する方法及びシステム。該方法及びシステムは、反応器サイクロン又は再生器サイクロンなどの流動接触分解装置の一部を通じた差圧を測定し、基線差圧から著しい差圧の変化があった場合に異常な触媒損失を決定する。該方法及びシステムは、流動接触分解ユニットにおける監視された差圧の変化に基づいて異常状態を検出しあるいは予測するために、計算装置を使用してアルゴリズムを実行する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
流動接触分解装置における触媒損失を検出する方法であって、
前記流動接触分解装置におけるサイクロンを通じた差圧を測定し、
前記流動接触分解装置の第一の動作期間に、前記サイクロンを通じた初期の平均差圧を決定し、
前記流動接触分解装置の第二の動作期間に、前記サイクロンを通じた現在の平均差圧を監視し、
前記サイクロンを通じた前記現在の平均差圧が、前記サイクロンを通じた前記初期の平均差圧を閾値よりも大きく下回る場合に、異常な触媒損失事象を決定する、
ことを含む方法。
【請求項２】
前記サイクロンを通じた前記初期の平均差圧を決定するために統計的プロセス監視アルゴリズムを利用することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
フィールドデバイス又はプロセスコントローラの少なくとも一方において前記統計的プロセス監視アルゴリズムを実施することを含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記初期の平均差圧の割合に閾値を設定することを含む、請求項２記載の方法。
【請求項５】
前記サイクロンを通じた前記初期の平均差圧の標準偏差を決定するために前記統計的プロセス監視アルゴリズムを利用し、前記初期の平均差圧の複数の前記標準偏差に閾値を設定することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
流動接触分解ユニットにおける触媒損失を検出する方法であって、
前記流動接触分解装置中のサイクロンを通じた差圧を監視し、
前記サイクロンを通じた差圧を生じさせる１組のプロセスパラメータを監視し、
前記監視された差圧、及び前記サイクロンを通じた前記差圧に影響する、収集された１組の監視されたプロセスパラメータに基づいて、学習期間に回帰モデルを生成し、
前記回帰モデルを使用して、予測された差圧を計算し、
前記サイクロンを通じた現在の差圧が、前記サイクロンを通じた前記予測された差圧と閾値よりも大きく異なる場合に、異常な触媒損失事象を決定する、
ことを含む方法。
【請求項７】
一変量の回帰を使用して回帰モデルを生成することを含む、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記１組のプロセスパラメータの組の複数の範囲に複数の回帰モデルを提供する拡張可能な回帰を使用して、前記回帰モデルを生成することを含む請求項６記載の方法。
【請求項９】
前記１組のプロセスパラメータの少なくともサブセットはフィールドデバイス中で計算される統計的特徴データである、請求項６記載の方法。
【請求項１０】
前記流動接触分解装置の反応器サイクロン又は再生器サイクロンのうち少なくとも一方を通じた前記差圧を測定することを含む、請求項６記載の方法。
【請求項１１】
流動接触分解ユニットにおける異常な触媒損失を検出するためのデバイスであって、
前記流動接触分解ユニットにおいてサイクロンを通じた差圧を周期的に測定するための１組のセンサと、
前記周期的に測定された差圧の一定期間にわたる１組の統計パラメータを決定する論理モジュールと、
１組の指示を記憶する規則モジュールと、
１組のプロセスパラメータを記憶する訓練モジュールと、
前記規則モジュールにおける前記１組の指示と、前記訓練モジュールにおける前記１組のプロセスパラメータとに基づいて異常な触媒損失事象を決定する計算モジュールであって、前記計算モジュールは異常な触媒損失事象が発生した場合に表示を生成する、計算モジュールと、
を含むデバイス。
【請求項１２】
前記論理モジュールは、一定期間にわたる前記差圧の平均値及び標準偏差を計算する、請求項１１記載のデバイス。
【請求項１３】
前記訓練モジュールは、周期的に測定される前記１組の統計パラメータに対応する第一の基線の組の統計パラメータを含み、前記第一の基線の組の統計パラメータは前記デバイスの初期学習期間に決定される、請求項１１記載のデバイス。
【請求項１４】
前記測定された差圧が前記初期学習期間に決定された平均差圧より大きい場合に、前記計算ブロックは異常な触媒事象を決定する、請求項１３記載のデバイス。
【請求項１５】
第一の組のプロセスパラメータ及び第二の組のプロセスパラメータの下で前記流動接触分解ユニットが動作することを含み、前記第一の組の基線統計パラメータは前記流動接触分解ユニットが第一の組のプロセスパラメータの下で動作している間の学習期間に決定され、第二の組の基線統計パラメータは前記流動接触分解ユニットが第二の組のプロセスパラメータの下で動作している間の学習期間に決定される、請求項１３記載のデバイス。
【請求項１６】
前記計算ブロックは、前記流動接触分解ユニットが第一の組のプロセスパラメータの下で動作している際には前記第一の組の基線統計パラメータに基づいて異常な触媒事象を決定し、前記流動接触分解ユニットが第二の組のプロセスパラメータの下で動作している際には前記第二の組の基線統計パラメータに基づいて異常な触媒事象を決定する、請求項１５記載のデバイス。
【請求項１７】
流動接触分解ユニットにおける異常な触媒損失を検出するためのデバイスであって、
前記流動接触分解ユニットにおいてサイクロンを通じた差圧上のデータを受け取るための第一の入力と、
前記差圧に影響する１組のプロセスパラメータ上のデータを受け取るための第二の入力と、
前記１組のプロセスパラメータに基づいて予測された差圧値を計算するためのモデル実施ユニットと、
前記予測された差圧値を実際の差圧値と比較し、前記予測された差圧値と前記実際の差圧値との差が閾値を越える場合に信号を生成する偏差検出器と、
を含むデバイス。
【請求項１８】
前記モデルは一変量の回帰を利用する、請求項１７記載のデバイス。
【請求項１９】
前記１組のプロセスパラメータの少なくともサブセットはフィールドデバイス中で計算される統計的特徴データである請求項１７記載のデバイス。
【請求項２０】
前記流動接触分解装置の反応器サイクロン又は再生器サイクロンのうち少なくとも一方を通じた前記差圧が測定される請求項１７記載のデバイス。
【請求項２１】
流動接触分解ユニットにおける異常な触媒損失を検出するためのシステムであって、
ワークステーション、プロセスコントローラ及び複数のフィールドデバイスを含むプロセス制御システムであって、前記ワークステーション、前記プロセスコントローラ及び前記複数のフィールドデバイスは相互に通信接続される、プロセス制御システムと、
反応器サイクロン及び再生器サイクロンを有する流動接触分解ユニットであって、前記少なくとも１つのフィールドデバイスは前記反応器サイクロン又は前記再生器サイクロンを通じた差圧を測定するのに適する流動接触分解ユニットと、
前記測定された差圧に関するデータを受け取り、前記差圧に関する１組の正常な動作値にアクセスし、測定された差圧と１組の正常な動作値との間の差が閾値を超える場合にアラートを生成するのに適した異常動作検出デバイスと、
を含むシステム。
【請求項２２】
前記異常動作デバイスからアラートを受け取り、触媒損失の表示を表示するのに適した警報管理装置を更に含む、請求項２１記載のシステム。
【請求項２３】
前記異常動作検出と通信し、前記１組の正常な動作値を提供するのに適したワークステーション上で実行される構成アプリケーションを更に含む、請求項２１記載のシステム。
【請求項２４】
前記異常動作検出デバイスは複数のフィールドデバイス又はプロセスコントローラのうちの１つにおいて実施される、請求項２１記載のシステム。
【請求項２５】
前記異常動作検出デバイスは、初期の訓練期間に、統計的プロセス監視アルゴリズム又は回帰アルゴリズムのうちの１つを利用して、前記差圧に関する前記１組の正常な動作値を計算する、請求項２１記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２００６年９月２９日に申請された米国仮出願第６０／８４８，５９６号に対し優先権を主張し、その全開示内容を参照によって本明細書に援用する。
本特許は、プロセスプラント内で診断及びメンテナンスを行うことに関し、より詳しくは、プロセスプラント内の異常状況を低減しあるいは防止する方法でプロセスプラント内における診断能力を提供することに関する。
【背景技術】
【０００２】
流動接触分解は、現代の石油精製所において、高分子量油（炭化水素）を液化石油ガス、ガリソン、航空燃料及びディーゼルなど、より軽質の成分へクラックする際に一般的に利用されているプロセスである。一般的に、流動接触分解プロセスは、高分子量炭化水素をまず分解するために触媒を使用し、次いで少なくとも１つのサイクロンを使用して、得られた混合物を分離し収集可能な副産物とする。使用済み触媒は他の反応サイクルへ導入されるべくリサイクル可能である。流動接触分解プロセスにおいて発生しうる問題として、反応器成分又は再生器成分のいずれかからの触媒の損失が過度に大きくなる点が挙げられる。触媒損失を放置すると、流動接触分解装置の下流の後続処理装置に問題を生ずることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開２００６／０２０４２３
【特許文献２】国際公開番号２００６／１０７９３３
【特許文献３】独国特許出願公開１０２２３７２５
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の方法及びシステムは、流動接触分解ユニットにおける異常な割合の触媒損失を検出し及び／又は予測する。差圧は、反応器サイクロンや再生器サイクロンなど流動接触分解装置の各部品全体を通じて監視されてもよい。動作中の流動接触分解ユニットの各部品全体を通じて正常な差圧に大幅な変更が生じることは、触媒損失の増大、ひいては流動接触分解装置の故障やメンテナンスの必要性を示唆していることがある。本発明の方法及びシステムは、流動接触分解サイクロン全体を通じて監視された差圧変化に基づき異常状態を検出しあるいは予測するために計算装置を使用してアルゴリズムを実行する。異常状況が検出されると、アラートが発生され適切な実体に通知されることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】流動接触分解ユニットを示す図である。
【図２】統計的プロセス監視（ＳＰＭ）アルゴリズムを実行すべく使用可能な計算装置を示す図である。
【図３】計算装置上で実施可能なＳＰＭモジュールを示す図である。
【図４】回帰モデルを利用する異常動作検出（ＡＯＤ）モジュールの一実施形態を示す図である。
【図５】回帰を利用して触媒損失を検出するためのプロセスフロー図である。
【図６】異常状況防止システムを実施可能な例示的プロセスプラントを示す図である。
【図７】各種装置と通信する異常状況防止システムを示す、プロセスプラントの一部を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
図１は、概して高分子量油に対し流動接触分解プロセスを実行する流動接触分解装置１０を示す図である。高分子量油を含有する供給流１２が、反応器１４の底部に供給される。反応器１４３は垂直あるいは上向きに傾斜したパイプであり、「ライザー（ｒｉｓｅｒ）」と呼ばれることもある。極めて活発な触媒１６をライザー１４内へ導入し、供給流１２と接触させてもよい。供給流１２は予め加熱され、供給ノズル（図示せず）を通じてライザー１４の基部内へスプレーされてもよい。供給流１２はこの基部において極めて高温の流動触媒と接触する。分散蒸気１８は供給ノズルを通じて供給流１２をスプレーするために使用できる。高温触媒が供給流１２と接触すると、触媒は供給流１２を気化させ、高分子量油を液化石油ガス（ＬＰＧ）、ガリソン及びディーゼルなどの軽い成分へ分解する、クラッキング反応を触媒する。次いで、触媒と炭化水素との混合物はライザー１４内を上方向へ流動し、最終的に解放容器１９へ流入してもよい。触媒と炭化水素との混合物は反応器サイクロン２０内に収集されてもよく、混合物の炭化水素部分はサイクロン２０により触媒から分離されてもよい。触媒の大部分はサイクロン２０から出力され、解放容器１９内に付着してもよい。触媒を殆ど含有しない炭化水素を含むサイクロン反応器排出物２２は、主分留装置（図示せず）に送られ、燃料ガス、ＬＰＧ、ガリソン、ディーゼル及びジェット燃料に使用されるライトサイクルオイル、重油などに更に分解されてもよい。
【０００７】
クラッキング触媒がライザー１４内を上方へ移動する際に、クラッキング触媒は、触媒にコークスを付着させ、触媒の活性及び選択性を低減せしめる反応により「消費」される。使用済み触媒は、解放容器１９中のクラッキングされた炭化水素蒸気から解放され、ストリッパ２４に送られる。ストリッパ２４では使用済み触媒をストリッピング蒸気２６に接触させ、触媒に残存する残留炭化水素を除去してもよい。使用済み触媒は液化ベッド再生器２８へ導入されてもよい。液化ベッド再生器２０では、熱風３０（場合によっては、酸素及び空気）を用いてコークス付着物を燃焼させ、触媒を再度活性状態とし、後続の反応サイクルに必要な熱を提供する。コークスを燃焼させることで、二酸化炭素及び一酸化炭素を含有する燃焼排気が発生する。再生器サイクロン３１は再生器２８の固体触媒及び固体のコークス混合物から燃焼排気を分離しあるいはフィルタリングすべく利用できる。「再生（ｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄ）」された触媒は、ライザー１４の基部に戻され、サイクルの反復に供されてもよい。
【０００８】
流動接触分解装置の動作時に発生しうる問題として、循環する触媒経路に沿って発生しうる、触媒の損失が挙げられる。ある程度の公称の触媒損失は流動接触分解プロセスにおいて予測可能であるが、より大きい触媒損失の発生は、機器故障（漏洩など）やメンテナンスの必要性を示唆していることがある。図１に示されるように、一実施形態において、触媒損失は、反応器サイクロン２０、再生器サイクロン３１又はこの両方を通じた差圧（ΔＰ）を測定することにより検出できる。例えば、差圧は、反応器サイクロン２０のサイクロン入力３２及び排出出力３４、あるいは再生器サイクロン３１のサイクロン入力３６及び燃焼排気出力３８を通じて取得できる。この実施形態では、差圧は通常動作のための一定値に近いままであってもよい。差圧が最初の（正常）状態から著しく減少すると、触媒損失の異常な増大が発生することがある。このことは、反応器サイクロンの反応器排出物又は再生器サイクロンの燃焼排気と共に正常な量を越える触媒が漏出していることを示唆していることがある。
【０００９】
異常な触媒損失の検出
本明細書中に記載される異常動作検出システムは、流動接触分解ユニットにおける触媒の損失を低減すべく再発防止策を講じるように、触媒損失を予測し又は検出すべく実施できる。異常動作検出システムは既存のプロセス制御システム中で実施され、あるいは別に機能する計算ユニットとして設置されてもよい。一般的に、異常動作検出システムは、計算装置上で実行するハードウェア又はソフトウェアとして実施できる。以下に、流動接触分解装置における触媒損失を検出あるいは予測すべく異常動作検出システムによって実施可能な各種タイプのアルゴリズムを記載する。
【００１０】
統計的プロセス監視
流動接触分解ユニットにおける触媒損失を決定すべく利用可能なアルゴリズムの一例として、統計的プロセス監視（ＳＰＭ）アルゴリズムが挙げられる。ＳＰＭは品質変数などのプロセスに関連する変数を監視し、品質変数がその「統計的」ノルマから移動したことが検出されると、オペレータに警告（フラグ）を与えるべく使用されてもよい。一般的にＳＰＭアルゴリズムは、重複しないサンプリングウィンドウを通じて、差圧などのプロセス変数の平均値及び標準偏差を計算してもよい。
【００１１】
図２は、一実施形態においてＳＰＭアルゴリズム又はＳＰＭ機能ブロックを実施すべく利用可能な計算装置を示す。計算装置５０の成分は処理装置５２、システムメモリ５４、及び各種システム成分を処理装置５２に接続するシステムバス５６を含むことができるが、これらに限定されない。メモリ５４は、処理装置５２によりアクセス可能な任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性・不揮発性の媒体、リムーバブル及び非リムーバブル媒体を含んでいてもよい。ユーザは、キーボード及びポインティングデバイスなどのユーザ入力デバイス６６によって計算装置５０へコマンド及び情報を入力してもよい。これら及び他の入力デバイスは、システムバス５６に接続可能なユーザ入力インタフェース６０によって処理装置５２に接続されてもよい。更に、モニタ又は他のタイプのディスプレイデバイスがユーザインタフェース６０によってプロセッサ５２に接続されてもよい。他のインタフェース及びバス構造も可能である。具体的には、他のデバイス（例えばセンサ）からの入力６２は入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース５８を介して計算装置５０により受領され、計算装置１２０からの出力６４は入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース５８によって他のデバイスに提供されてもよい。インタフェース５８及び６０はシステムバス５６を介して各種装置をプロセッサ５２に接続する。
【００１２】
図３は、図２の計算装置５０上で実施可能な統計的プロセス監視（ＳＰＭ）モジュール７０を示す。論理ブロック７２は１組の処理信号７４を受け取り、当該１組の処理信号７４について統計的特徴又は統計パラメータを計算してもよい。これらの統計パラメータは、第一のプロセス変数データのスライドウィンドウに基づいて、あるいは第一のプロセス変数データの重複しないウィンドウに基づいて計算されてもよい。計算された統計パラメータ即ち統計的特性（statistical signature）は、例えば処理信号の平均値、標準偏差、変化（Ｓ2）、根二乗平均（ＲＭＳ）、変化率（ＲＯＣ）及び範囲（ΔＲ）を含んでいてもよい。これらの統計パラメータは以下の方程式により与えられ得る。
【００１３】
【数１】
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【００１４】
上記式中、Ｎはサンプル期間におけるデータポイントの総数であり、ｘi及びｘi-1は連続する２つの処理信号値であり、Ｔは２つの値の間の時間間隔である。更に、ＸMAX及びＸMINは、サンプリング即ち訓練期間にわたるそれぞれの最大及び最小の処理信号である。これらの統計パラメータは、単独又は任意の組合せにおいて計算されてもよい。更に、本発明は、処理信号を解析すべく実施可能な上記明示されたパラメータ以外に、任意の統計パラメータを含むことを理解されたい。計算された統計パラメータは、規則ブロック７８に含まれる規則（ルール）に従って動作する計算ブロック７６に受け取られてもよい。規則ブロック７８は、例えば計算装置５０（図２）のメモリ５４の一部において実施され、以下に更に議論される異常状況を検出しあるいは計算するためのアルゴリズムを定義してもよい。
【００１５】
別の実施形態では、訓練値（ｔｒａｉｎｅｄ  ｖａｌｕｅ）は、例えば計算装置５０によって計算され周期的に更新されてもよい。例えば、一実施形態において、訓練値は、統計パラメータ論理ブロック７２によって生成されてもよい。統計パラメータ論理ブロック７２は一般的にはプロセスの通常動作の間の期間である第一の動作期間に公称あるいは正常な統計パラメータを生成しあるいは学習する。これらの公称統計パラメータは、訓練値として更なる利用（以下に説明する）のために訓練値ブロック８０に記憶されてもよい。この動作により、特定のループ及び動作条件のための訓練値８０を動的に調整できる。この状況において、（訓練値に使用可能な）統計パラメータは、プロセスの動的応答時間に基づきユーザが選択可能な期間、監視されてもよい。一実施形態において、計算装置５０などの計算装置は訓練値を生成し又は受領し、あるいは別のプロセスデバイスに訓練値を送信すべく使用されてもよい。
【００１６】
一実施形態において、図３に図示されたＳＰＭブロック７０は、流動接触分解装置の反応器サイクロン又は再生器サイクロンを通じた差圧などの入力を受け取ることにより、流動接触分解装置の触媒損失を検出するためのアルゴリズムを実行し、かつ異常状態を決定すべく使用されてもよい。この実施形態では、ＳＰＭブロック７０は異常動作検出（ＡＯＤ）モジュールとして機能することもできる。この構成において、規則ブロック７８は、サイクロンを通じて入力された差圧に基づいて異常状態を計算するための規則を含んでいてもよい。計算ブロック７６は、異常状態が検出された場合にアラート８２を出力すべくプログラムされてもよい。ここで、観察された差圧は一定間隔でサンプリングされ、処理信号７４として図３のＳＰＭブロック７０に入力される。学習フェーズ中に、論理ブロック７２は差圧（ΔＰ）の基線平均値（μ）及び基線標準偏差（σ）を決定してもよい。これらのパラメータは「正常な」状態におけるプロセスの表示とみなすことができる。基線平均値及び基線標準偏差は訓練値としてメモリ５４に記憶されてもよい（すなわち、ブロック８０を利用する）。監視フェーズ中に、アルゴリズムを実行するＳＰＭブロック７０は、差圧の現在値をとり、学習期間に使用されたサンプリングウィンドウと同一長さの重複しないサンプリングウィンドウを通じて
【数２】
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及び標準偏差（ｓ）を計算してもよい。
【００１７】
実際の又は現在の平均値が任意の閾値分だけ基線平均値と異なり、表示又は警告８２が出力された場合、ＳＰＭブロック７０を通じてＳＰＭアルゴリズムを使用し、触媒損失を計算ブロック７６で検出してもよい。例えば、現在の平均値が基線平均値を一定の割合以上下回る場合に、触媒損失が検出されてもよい。
【００１８】
【数３】
2010505036.tif 000005
式中、αはユーザにより定義される割合（例えば５％）である。この方程式は規則ブロック７８における１つ以上の規則として表されてもよい。一実施形態において、ＳＰＭブロック７０は、検出閾値（例えばユーザによって決定されたもの）についての入力を含んでいてもよい。この実施形態では、検出閾値は訓練値として記憶されてもよい。
【００１９】
上記記載されたアプローチの１つの欠点は、プロセスに関する知識を有するユーザがαの適正値を決定しなければならない点にある。閾値を設定しなければならない異なるプロセス変数が数多く存在する場合には、この要求は単調で時間を浪費するものである。
【００２０】
別の実施形態では、閾値は学習フェーズ中に観察された変化に基づいて設定されてもよい。例えば、
【数４】
2010505036.tif 000006
である場合、触媒損失を検出してもよい。この場合、観察された変化は、訓練値ブロック８０によってメモリ５４に記憶されてもよい。従って、この実施形態では、検出閾値は自動的に決定され、マニュアル配置の量を低減できる。なお、観察され、あるいは検出された変化に応じて、標準偏差に関する乗数は３でなくてもよい。更に、変化変数はＳＰＭモジュールによって自動的に計算できるが、この変数は、訓練された変数として、（例えばユーザＩ／Ｏ６６を通じて）ユーザにより構成可能なパラメータ入力であってもよい。
【００２１】
回帰及び残差監視
高い触媒損失が発生する場合にのみ差圧ΔＰが変化するのであれば、ＳＰＭアルゴリズムは触媒損失を検出するのに適切であるといえる。しかし、差圧ΔＰが他の要素（例えば、負荷変動又は他の予期されたプロセス条件による差圧ΔＰの変化）によって変化する場合、ＳＰＭアルゴリズムは偽警報を発生する場合がある。一実施形態において、ＳＰＭに由来する１組以上の特性（例えば平均値及び標準偏差）は、流動接触分解ユニットの動作条件又は動作状態に依存して生成できる。例えば、クラッキングユニットが動作する２つの異なる負荷が存在する場合、計算ブロック７６は第一の負荷条件について１組の規則を実施し、第二の負荷条件について第二の組の規則を実施すべくプログラム可能である。この実施形態では、２つのＳＰＭブロックを使用してもよい。１つの又は別のＳＰＭブロックの活性化は、検出された負荷条件又は他の予期されたプロセス条件に基づいてもよい。
【００２２】
多数のＳＰＭブロックは単純な条件変更（例えば２つの負荷可能性のみが存在する場合）に使用されてもよいが、多くの予測動作条件が存在する場合には、多数のＳＰＭブロックは非能率的であることがある。この場合、触媒損失を検出すべく何らかの形態の回帰（例えば、回帰モデルを開発し、残差を監視する）を利用してもよい。
【００２３】
一般的に、学習フェーズ中に、データは、サイクロン差圧ΔＰ（ｙ）、及びサイクロン差圧ΔＰ（ｘ1、ｘ2、．．．ｘm）に何らかの影響を有するプロセス変数の両方から収集される。モデルはｘの関数としてのｙ値を予測すべく開発されてもよい。
【００２４】
【数５】
2010505036.tif 000007
【００２５】
このモデルは、単純な複数の線形回復モデル、例えば、
【数６】
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から得られてもよい。係数は最小二乗法（ＯＬＳ）、主成分回帰（ＰＣＲ）、部分的な最小二乗（ＰＬＳ）、変数のサブセット選択（ＶＳＳ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）などの既知の方法、ニューラルネットワークモデルなどのより複雑な方法に従って計算される。更に下に議論されるように、一旦モデルが監視フェーズ中に開発されれば、モデルは残差（実際の値と予測値の差）を計算すべく使用できる。残差が任意の閾値を越える場合、異常状況が検出できる。
【００２６】
図４は、回帰と残差の監視アルゴリズムを実行すべく利用可能な異常動作検出（ＡＯＤ）モジュール９０の実施形態を示す。ＡＯＤモジュール９０は、モデル実行ブロック９６に接続された第一のＳＰＭブロック９２及び第二のＳＰＭブロック９４を含んでいてもよい。第一のＳＰＭブロック９２は、図３に示したＳＰＭモジュール７０と同様に動作してもよい。この場合、第一のＳＰＭブロック９２は第一のプロセス変数を受け取り、第一のプロセス変数から第一の統計データを生成する。既述の如く、この動作は第一のプロセス変数から計算される平均値データ、中央値データ、標準偏差データ、変化率データ、範囲データなどの統計的署名データを生成することを含んでいてもよい。このようなデータは、第一のプロセス変数データのスライドウィンドウに基づいて、あるいは第一のプロセス変数データの重複しないウィンドウに基づいて計算されてもよい。一例として、第一のＳＰＭブロック９２は、直近の第一のプロセス変数サンプルと、以前の４９個の第一のプロセス変数サンプルを使用して平均データを生成してもよい。この例において、平均変数値は、第一のＳＰＭブロック９２によって受け取られる新たな第一のプロセス変数サンプル毎に生成されてもよい。別の例として、第一のＳＰＭブロック９２は非重複期間を使用して平均値データを生成してもよい。この例において、５分間（あるいは他の任意の適切な期間）のウィンドウを使用し、平均変数値を５分間に１度生成してもよい。同様に、第二のＳＰＭブロック９４は第二のプロセス変数を受け取り、ＳＰＭブロック９２と同様の方法で第二のプロセス変数から第二の統計データを生成する。一実施形態では、ＳＰＭブロック９２又は９４の一方のみが使用されてもよい（例えばブロック９２のみ）。別の実施形態では、ＳＰＭブロック９２、９４のいずれもが使用されなくてもよい。
【００２７】
モデル実行ブロック９６は第一の期間に、サイクロンを通じた差圧ΔＰを表す従属変数Ｙ、及びΔＰに何らかの影響を有する１組のプロセス変数を表す独立変数Ｘを受領してもよい。以下により詳細に記載されるように、モデル実行ブロック９６は、Ｘ（例えばΔＰに影響する１つ以上の独立変数）の関数としてモデルＹ（例えば差圧ΔＰ）に対し複数のデータセット（Ｘ、Ｙ）を使用して、回帰モデルを生成してもよい。
【００２８】
モデル実行ブロック９６は１つ以上の回帰モデルを含んでいてもよい。各回帰モデルは、任意のＸ範囲、特定のＸ範囲、及び／又は複数のＸ範囲にわたり、独立変数Ｘの関数として従属変数Ｙをモデル化する関数を利用してもよい。例えば、全ての正常動作条件下のＹ変数を予測するために、単一のＸ変数を使用してもよい。この場合、任意の既知の一変量の回帰法が利用できる。別の実施形態では、異なる範囲については異なるモデルを開発してもよい。例えば、拡張可能な回帰アプローチでは、回帰モデルは独立変数Ｘの複数の範囲について開発されてもよい。この一般的方法に関しては、米国出願第１１／４９２，４６７号に更なる記載がある。当該特許出願を参照によって本明細書中に援用する。
【００２９】
一実施形態では、回帰モデルは線形回復モデルを含み、あるいは利用してもよい。一般的に、線形回復モデルは、関数ｆ（Ｘ）、ｇ（Ｘ）、ｈ（Ｘ）などの何らかの線形結合を利用し、あるいは工業プロセスのモデル化のため、一般的に十分な線形回復モデルは、Ｘ（例えば、Ｙ＝ｍ*Ｘ＋ｂ）の一次関数又はＸの二次関数（例えば、Ｙ＝ａ*Ｘ2＋ｂ*Ｘ＋ｃ）を含んでいてもよい。当然ながら、より高次の多項式、シヌソイド関数、対数関数、指数関数、べき関数などの他のタイプの関数も同様に利用可能である。
【００３０】
モデルが訓練された後、モデル実行ブロック９６は動作の第二の期間に所与の独立変数Ｘの入力に基づいて従属変数Ｙの予測値（ＹP）を生成すべく使用されてもよい。流動接触分解ユニットの場合、ＹPが予測された差圧ΔＰを表し、Ｙが差圧ΔＰの実際の測定値又は現在の測定値を表してもよい。モデル実行ブロック９６の予測されたΔＰ（あるいはＹP）は偏差検出器９８に提供されてもよい。偏差検出器９８は、ブロック９６の回帰モデルの予測されたΔＰ（あるいはＹP）並びに従属変数入力Ｙ（ΔＰの実際の測定値又は現在の測定値を表す）を受領してもよい。一般的に、偏差検出器９８は、実際の差圧ΔＰが予測された差圧ΔＰから著しく乖離しているか否かを判断するために、実際の差圧ΔＰを予測された差圧ΔＰと比較してもよい。実際の差圧ΔＰが予測された差圧ΔＰから著しく乖離している場合、異常状況触媒損失が発生している、あるいは近い将来に発生することが示唆される。その結果、偏差検出器９８は、偏差の指標を生成してもよい。他の実施において、指標は異常な触媒損失を示すアラート又は警告であってもよい。
【００３１】
実際の差圧ΔＰと予測された差圧ΔＰとの差を残差と呼ぶ。偏差検出器９８は一定の残差閾値に到達しあるいは閾値を超過した後にのみ警告を生成すべく構成されてもよい。異常な触媒損失状態を検出するための閾値を確立するために、各種既知の方法を利用できる。上記記載されたＳＰＭモデルと同様に、閾値は例えば予測された一定の割合のＹ値であってもよいし、あるいは訓練データを利用した残差計算の変化に基づいてもよい。更に、プラント人員の目に触れる警告を生成する前に任意の形態の警告ロジック（例えば閾値を越える２つ以上の連続する観察）を使用してもよい。
【００３２】
当業者は、ＡＯＤモジュール９０を各種方法で変更できることを理解するであろう。例えば、プロセス変数データはＳＰＭブロック９２、９４に受領される前にフィルタリング又はトリミングされてもよい。別の実施形態では、ＳＰＭブロック９２、９４は使用されなくてもよい。更に、ブロック９６で使用されるモデルは単一の独立変数入力Ｘ、単一の従属変数入力Ｙ及び単一の予測値ＹPを有するものとして示されたが、ブロック９６のモデルは、複数の変数Ｘの関数として複数の変数Ｙ（例えば２つ以上のサイクロンを通じた差圧）をモデル化する回帰モデルを含んでいてもよい。ブロック９６のモデルは複数の線形回帰（ＭＬＲ）モデル、主成分回帰（ＰＣＲ）モデル、部分的な最小二乗（ＰＬＳ）モデル、リッジ回帰（ＲＲ）モデル、可変サブセット選択（ＶＳＳ）モデル、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）モデルなどを含んでもよい。一実施形態において、２つの差圧は、反応器サイクロン２０上の差圧ΔＰ1及び再生器サイクロン３１上の差圧ΔＰ2のようにモデル化されてもよい。このように、独立変数セットＸは、反応器サイクロン２０上の差圧ΔＰ1及び再生器サイクロン３１上の差圧ΔＰ2の両方を生じる処理特性を示してもよい。
【００３３】
図５は、流動接触分解ユニットの異常な触媒損失を検出しあるいは予測する例示的方法のプロセスフロー図である。方法１００は図４の例示的ＡＯＤモジュール９０を使用して実施可能である。ブロック１０１において、モデルブロック９６などのモデル実行ブロックを訓練してもよい。例えば、モデルは、Ｘの関数としてＹを予測するこのモデルを構成するために独立変数Ｘ及び従属変数Ｙのデータセットを使用して訓練されてもよい。モデルは、例えば、Ｘの異なる範囲において各モデルＹがＸの関数である、複数の回帰モデルを含んでいてもよい。
【００３４】
続くブロック１０２で、訓練されたモデルは、受領した独立変数Ｘの値を使用して、従属変数Ｙの予測値（ＹP）を生成する。次に、ブロック１０３で、実際のＹ値を対応する予測値ＹPと比較し、ＹがＹPから著しく乖離しているか否かを判断する。例えば、偏差検出器９８は、モデルブロック９６の出力ＹPを受け取り、出力ＹPを従属変数Ｙと比較してもよい。ＹがＹPから著しく乖離していると決定された場合、ブロック１０４で偏差の指標が生成されてもよい。ＡＯＤモジュール９０では、例えば偏差検出器９８が指標を生成してもよい。指標は、アラート又は警告であってもよく、あるいは、例えば著しい偏差が検出されたことを示す他のタイプの信号、フラグ、メッセージなどであってもよい。
【００３５】
以下により詳細に議論されるように、モデルが最初に訓練され、従属変数Ｙの予測値ＹPが生成された後、ブロック１０１を反復してもよい。例えば、プロセスにおける設定点が変更されたとき、あるいはプロセス動作中の他のタイミングでモデルを再訓練してもよい。
【００３６】
ＡＯＤモジュールと共に使用されるプロセス制御システム
流動接触分解ユニットは、プロセスプラントにおいて、相互接続された多数の組の設備のうちの一部もしくは設備の部品として動作し、プロセスラインを形成する。一般的に、この設備は、図６及び図７に示すシステムのようなプロセス制御システムを使用して制御され管理されてもよい。
【００３７】
図６を参照すると、異常状況防止システムを実施可能な例示的プロセスプラント２１０は、１つ以上の通信ネットワークによって支持設備と相互に連結された多数の制御及びメンテナンスシステムを含む。特に、図６のプロセスプラント２１０は１つ以上のプロセス制御システム２１２及び２１４を含んでいる。プロセス制御システム２１２は、ＰＲＯＶＯＸ又はＲＳ３システムなどの従来のプロセス制御システム、あるいはコントローラ２１２Ｂ及び入出力（Ｉ／Ｏ）カードに接続されたオペレータインタフェース２１２Ａを含む任意の他の制御システムであってもよい。コントローラ２１２Ｂ及び入出力（Ｉ／Ｏ）カードは、アナログ及びＨＡＲＴ（Ｈｉｇｈｗａｙ  Ａｄｄｒｅｓｓａｂｌｅ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）フィールドデバイス２１５などの各種フィールドデバイスと接続される。分散型プロセス制御システムであってもよいプロセス制御システム２１４は、イーサネット（登録商標）バスなどのバスによって１つ以上の分散型コントローラ２１４Ｂに接続された１つ以上のオペレータインタフェース２１４Ａを含む。コントローラ２１４Ｂは、例えばテキサス州オースティンのエマーソン・プロセス・マネジメント（Ｅｍｅｒｓｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）社の販売するＤｅｌｌａＶ（登録商標）コントローラ又は他の所望のタイプのコントローラとすることができる。コントローラ２１４Ｂは、Ｉ／Ｏデバイスによって１つ以上のフィールドデバイス２１６に接続される。フィールドデバイス２１６は、例えば、ＨＡＲＴ又はＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバスフィールドデバイス、あるいは例えばＰＲＯＦＩＢＵＳ（登録商標）、ＷＯＲＬＤＦＩＰ（登録商標）、Ｄｅｖｉｃｅ−Ｎｅｔ（登録商標）、ＡＳ−Ｉｎｔｇｅｒｆａｃｅ及びＣＡＮプロトコルなどの任意の他のスマート又は非スマートフィールドデバイスとすることができる。一般的に、プロセスコントローラは、プロセスコントローラの管理下の動作（例えば、フィールドデバイスの動作）に関する情報を提供し、プラントネットワークシステムから設定点信号を受領するため、プロセスコントローラの動作を調節すべく利用されるプラントネットワークシステムと通信してもよい。既知のように、フィールドデバイス２１６は（例えばアクチュエータとして）物理的プロセスパラメータを制御してもよく、あるいは（例えばセンサとして）物理的プロセスパラメータを測定してもよい。フィールドデバイスは、プロセス制御信号を受け取り、あるいは物理的プロセスパラメータに関するデータを提供すべく、コントローラ２１４Ｂと通信してもよい。通信はアナログ信号又はデジタル信号により実施できる。Ｉ／Ｏデバイスはプロセスコントローラに対する通信に関するメッセージをフィールドデバイスから受け取ってもよいし、又はフィールドデバイスに関するメッセージをプロセスコントローラから受け取ってもよい。例えば、オペレータインタフェース２１４Ａは、例えば制御オプティマイザ、診断エキスパート、ニューラルネットワーク、チューナーなどを含むプロセスの動作を制御するためのプロセス制御オペレータが利用可能なツール２１７及び２１９を記憶し実行してもよい。
【００３８】
更に、メンテナンスシステムは、メンテナンス及び監視活動を行うためにプロセス制御システム２１２、２１４又は独立デバイスに接続されてもよい。例えば、メンテナンスコンピュータ２１８は、デバイス２１５と通信し、あるいは場合によりデバイス２１５上で他のメンテナンス活動を実行するために、任意の所望の通信線又はネットワーク（ワイヤレスネットワーク又はハンドヘルド装置ネットワークを含む）を介してコントローラ２１２Ｂ及び／又はデバイス２１５に接続されてもよい。同様に、メンテナンスアプリケーションは、デバイス２１６の操作状態に関するデータ収集を含むメンテナンス及び監視機能を実施するため、分散型プロセス制御システム２１４と関連付けられた１つ以上のユーザインタフェース２１４Ａに設置されあるいはユーザインタフェース２１４Ａによって実行されてもよい。
【００３９】
図６に示されるように、コンピュータシステム２７４は異常状況防止システム２３５の少なくとも一部を実施してもよい。具体的には、コンピュータシステム２７４は構成アプリケーション２３８及び異常動作検出システム２４２を記憶し実施してもよい。更に、コンピュータシステム２７４はアラート／警告アプリケーション２４３を実行してもよい。
【００４０】
図７は、異常状況防止システム２３５及び／又はアラート／警告アプリケーション２４３が例示的プロセスプラント２１０の一部２５０中の各種装置と通信可能な１つの方法を記載する目的で、図６の例示的プロセスプラント２１０の一部２５０を示している。
【００４１】
一般的に、異常状況防止システム２３５は、これらの異常動作検出システムの各々を構成し、監視しているデバイス又はサブシステムの動作に関する情報を受け取るために、必要に応じてフィールドデバイス２１５、２１６、コントローラ２１２Ｂ、２１４Ｂ（図７に図示）及び他の所望のデバイスに存在する異常動作検出システム（図６に図示せず）、並びにプロセスプラント２１０内の設備、及び／又はコンピュータシステム２７４中の異常動作検出システム２４２と通信してもよい。異常状況防止システム２３５は、ハードワイヤードバス２４５を介してプラント２１０内の少なくともいくつかのコンピュータ及びデバイスの各々に接続されてもよい。あるいは、例えばワイヤレス接続、ＯＰＣを利用する専用接続、データ収集用ハンドヘルド装置に依存する接続のような断続接続など、任意の他の所望の通信接続により接続されてもよい。同様に、異常状況防止システム２３５は、（図６にインターネット接続２４６として示す）インターネット、電話接続などのＬＡＮ又はパブリック接続により、プロセスプラント２１０内のフィールドデバイス及び設備に関するデータを取得してもよい。これらのデータは、例えば第三者サービスプロバイダによって収集されてもよい。更に、異常状況防止システム２３５は、例えば、イーサネット（登録商標）、Ｍｏｄｂｕｓ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、プロプラエタリ技術／プロトコルなどを含む様々な技術及び／又はプロトコルによってプラント２１０内のコンピュータ／デバイスに通信接続されてもよい。
【００４２】
図７に図示されたプロセスプラント２１０の一部２５０は、入出力（Ｉ／Ｏ）カード又はデバイス２６８及び２７０によって１つ以上のフィールドデバイス２６４及び２６６に接続された１つ以上のプロセスコントローラ２６０を有する分散型プロセス制御システム２５４を含む。入出力（Ｉ／Ｏ）カード又はデバイス２６８及び２７０は任意の所望の通信又はコントローラプロトコルに準拠する任意の所望のタイプのＩ／Ｏデバイスであってもよい。フィールドデバイス２６４はＨＡＲＴフィールドデバイスとして示され、フィールドデバイス２６６はＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバスフィールドデバイスとして図示されているが、これらのフィールドデバイスは他の所望の通信プロトコルを利用して動作してもよい。更に、フィールドデバイス２６４、２６６はそれぞれ例えばセンサ、バルブ、トランスミッタ、ポジショナなど任意のタイプのデバイスとすることができ、任意の所望のオープン、プロプラエタリ、あるいは他の通信又はプログラミングプロトコルに準拠してもよい。なお、Ｉ／Ｏデバイス２６８及び２７０は、フィールドデバイス２６４、２６６によって使用される所望のプロトコルと互換性を有する必要がある。
【００４３】
いずれの場合も、構成エンジニア、プロセス制御オペレータ、メンテナンス担当者、プラントマネージャ、スーパーバイザなどのプラント人員によってアクセス可能な１つ以上のユーザインタフェース又はコンピュータ２７２及び２７４（任意のタイプのパソコン、ワークステーションなどであってもよい）は、通信回線又はバス２７６を介してプロセスコントローラ２６０に接続されてもよい。通信回線又はバス２７６は任意の所望のハードワイヤード構造又はワイヤレス通信構造、及びイーサネット（登録商標）プロトコルなど任意の所望のあるいは適切な通信プロトコルを利用して実施できる。更に、データベース２７８は通信バス２７６に接続され、構成情報の他にオンラインプロセス変数データ、パラメータデータ、状態データ、及びプロセスプラント２５０内のプロセスコントローラ２６０及びフィールドデバイス２６４、２６６に関連する他のデータを収集し記憶するデータヒストリアンとして動作してもよい。従って、データベース２７８は、プロセス構成モジュールの他に、プロセスコントローラ２６０、フィールドデバイス２６４、２６６にダウンロードされ記憶されるプロセス制御システム２５４に関する制御構成情報を含む現在の構成を記憶する構成データベースとして動作してもよい。同様に、データベース２７８は、プロセスプラント２１０内のフィールドデバイス２６４、２６６によって収集された統計データ（例えば訓練データ）、フィールドデバイス２６４、２６６によって収集されたプロセス変数から決定された統計データ及び他のタイプのデータを含む履歴上の異常状況防止データを記憶してもよい。
【００４４】
プロセスコントローラ２６０、Ｉ／Ｏデバイス２６８及び２７０、フィールドデバイス２６４、２６６は、しばしば過酷なプラント環境に置かれ、分散されるが、ワークステーション２７２、２７４、及びデータベース２７８は通常制御室、メンテナンスルーム又はオペレータ、メンテナンス担当者などによって容易にアクセス可能な、比較的過酷でない環境に設置される。
【００４５】
一般的に、プロセスコントローラ２６０は、異なる、個別に実行される多数の制御モジュール又はブロックを使用して制御ストラテジを実施する１つ以上のコントローラアプリケーションを記憶し実行する。各制御モジュールは一般的に機能ブロックと呼ばれているもので構成されてもよい。各機能ブロックは制御ルーチン全体の一部又はサブルーチンであり、プロセスプラント２１０内でプロセス制御ループを実施するために他の機能ブロック（リンクと呼ばれる通信による）に関連して動作する。よく知られているように、機能ブロックはオブジェクト指向プログラミングプロトコル中のオブジェクトであってもよく、通常はトランスミッタ、センサ又は他のプロセスパラメータ測定装置と関連付けられる機能、制御ルーチンと関連付けられる制御機能、ＰｌＤ、ファジー理論などの制御などの入力機能の１つ、あるいはプロセスプラント２５０内の何らかの物理的機能を行うためのバルブなど何らかのデバイスの動作を制御する出力機能を実行する。当然ながら、モデル予測コントローラ（ＭＰＣ）、オプティマイザなどのハイブリッド及び他のタイプの複合機能ブロックも存在する。なお、フィールドバスプロトコル及びＤｅｌｔａＶ（ＴＭ）システムプロトコルはオブジェクト指向プログラミングプロトコルにおいて設計され実施された制御モジュール及び機能ブロックを利用するが、制御モジュールは、例えば、シーケンシャル機能ブロック、ラダーロジックなどを含む任意の所望の制御プログラミングスキームを利用して設計でき、機能ブロック又は他の特定のプログラミング技術を使用した設計に限定されないことを理解されたい。
【００４６】
図７に図示されるように、メンテナンスワークステーション２７４はプロセッサ２７４Ａ、メモリ２７４Ｂ及びディスプレイデバイス２７４Ｃを含む。メモリ２７４Ｂは、図１を参照して議論された異常状況防止アプリケーション２３５及びアラート／警告アプリケーションを、これらのアプリケーションがディスプレイ２７４Ｃ（又はプリンタなど他のディスプレイデバイス）を介してユーザに情報を提供すべくプロセッサ２７４Ａ上で実施可能となるように記憶してもよい。
【００４７】
１つ以上のフィールドデバイス２６４、２６６の各々は、異常動作検出用の検出装置及び／又はルーチンによって感知された１つ以上のプロセス変数に関する統計データ集合を実施するためのルーチンなどのルーチンを記憶するためのメモリ（図示せず）を含んでいてもよい。これについては後述する。１つ以上のフィールドデバイス２６４、２６６の各々は、更に統計データ集合を実施するためのルーチン及び／又は異常動作検出用のルーチンなどのルーチンを実行するプロセッサ（図示せず）を含んでいてもよい。統計データ集合及び／又は異常動作検出はソフトウェアによって実施されなくてもよい。当業者は、このようなシステムが１つ以上のフィールドデバイス及び／又は他のデバイス内のソフトウェア、ファームウェア及び／又はハードウェアの任意の組合せによって実施可能であることを認識する。
【００４８】
図７に示されるように、フィールドデバイス２６４、２６６のうちのいくつか（可能性としては全て）は、異常動作検出モジュール２８０、２８２を含んでいてもよい。図７のブロック２８０、２８２はデバイス２６４のうちの１つ及びデバイス２６６のうちの１つに配置されて示されているが、これら又は同様のモジュールは任意の数のフィールドデバイス２６４、２６６に配置されてもよいし、コントローラ２６０、Ｉ／Ｏデバイス２６８、２７０又はなど任意の他のデバイスに配置されてもよい。更に、モジュール又はブロック２８０、２８２はデバイス２６４、２６６の任意のサブセットであってもよい。
【００４９】
一般的に、ブロック２８０、２８２、又はこれらのブロックのサブエレメントは、自らが配置されたデバイス及び／又は他のデバイスからプロセス変数データなどのデータを収集する。更に、ブロック２８０、２８２、又はこれらのブロックのサブエレメントは、可変データを処理し、任意の数の理由についてデータ解析を行ってもよい。言いかえれば、ブロック２８０、２８２は上述のようにＡＯＤモジュール７０又は９０を表してもよい。従ってブロック２８０又は２８２はＳＰＭｌ〜ＳＰＭ４などの１組の１つ以上の統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロック又はユニットを含んでいてもよい。
【００５０】
なお、ブロック２８０、２８２は図７のＳＰＭブロックを含んで示されているが、ＳＰＭブロックはブロック２８０、２８２とは別体のスタンドアロンのブロックであってもよいし、対応するブロック２８０、２８２と同一のデバイスに配置されても、異なるデバイスに配置されてもよいことを理解されたい。本明細書中で議論されたＳＰＭブロックは既知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎフィールドバスＳＰＭブロック、又は既知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎフィールドバスＳＰＭブロックとは異なるあるいは付加的な能力を有するＳＰＭブロックを含んでもよい。本明細書中に使用される用語「統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロック」は、プロセス変数データなどのデータを収集し、平均値や標準偏差などの統計的測定値を決定すべくこのデータに何らかの統計処理を行う任意のタイプのブロック又は要素を指す。従って、この用語は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア及び／又はこの機能を実行する他の要素をカバーすることが意図されている。これらの要素は、機能ブロック、あるいは他のタイプのブロック、プログラム、ルーチン又は要素のいずれの形態であっても、またこれらの要素がＦｏｕｎｄａｔｉｏｎフィールドバスプロトコルあるいはＰｒｏｆｉｂｕｓ、ＨＡＲＴ、ＣＡＮなどの他の任意のプロトコルに準拠していてもしていなくてもよい。米国特許第６，０１７，１４３号に記載されているように、所望によりブロック２５０の基礎的動作は少なくとも部分的に実行又は実施されてもよい。当該特許を参照によって本明細書に援用する。
【００５１】
図７ではブロック２８０、２８２はＳＰＭブロックを含んで示されているが、ＳＰＭブロック能力はブロック２８０、２８２には必要でないことを理解されたい。例えばブロック２８０、２８２の異常動作検出ルーチンは、ＳＰＭブロックによって処理されないプロセス変数データを利用して動作可能である。別の例として、ブロック２８０、２８２は各々他のデバイスに配置される１つ以上のＳＰＭブロックによって提供されるデータを受け取り動作してもよい。更に別の例では、プロセス変数データは多くの一般的なＳＰＭブロックによって提供されない方法で処理されてもよい。一例として、プロセス変数データは、帯域フィルタ又は他の何らかのタイプのフィルタなどの有限インパルス応答（ＦＩＲ）又は無限インパルス応答（ＨＲ）フィルタによってフィルタリングされてもよい。別の例として、プロセス変数データは特定範囲にとどまるべくトリミングされてもよい。当然ながら、既知のＳＰＭブロックはこのような異なる能力又は付加的能力を提供すべく変更されてもよい。
【００５２】
トランスミッタと関連付けられて示されている図７のブロック２８２は、プラント内のラインの閉塞の有無を判断すべくトランスミッタによって収集されるプロセス変数データを解析する閉塞ライン検出ユニットを有していてもよい。更に、ブロック２８２は、トランスミッタ内のプロセス変数又は他のデータを収集し、例えば、収集されたデータの平均値、メジアン、標準偏差などを決定すべく収集されたデータ上で、１つ以上の統計計算を実行可能なブロックＳＰＭ１〜ＳＰＭ４などの１つ以上のＳＰＭブロック又はユニットを含んでいてもよい。ブロック２８０、２８２は各々４つのＳＰＭブロックを含んで示されているが、ブロック２８０、２８２は統計データを収集し及び決定するための他の数のＳＰＭブロックを有していてもよい。
【００５３】
ＡＯＤモジュールの実施
図３及び図４のＡＯＤモジュール７０、９０は、それぞれ図６及び図７に示されたプロセス制御システムで実施されてもよい。例えば、ＡＯＤモジュール７０、９０は、フィールドデバイス内で全体として又は部分的に実施されてもよい。フィールドデバイスは、反応器サイクロン２０又は再生器サイクロン３１のいずれか又は両方に接続されてもよい。例えば、ＡＯＤモジュール９０が使用される場合、ＡＯＤモジュール９０のＳＰＭブロック９２、９４はフィールドデバイス２６６で実施されてもよく、一方、モデル実行ブロック９６及び／又は偏差検出器９８はプロセスコントローラ２６０、ワークステーション２７４（例えば検出アプリケーション２４２により）あるいは他の何らかのデバイスにおいて実施可能である。同様に、ＡＯＤモジュール７０のプロセスブロックは全体としてフィールドデバイス（例えば２６４又は２６６）内で実施されてもよく、フィールドデバイスとプロセスコントローラにおいて分離されてもよい。ある特定の実施では、ＡＯＤシステム７０又は９０は、上に記載されＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバスプロトコルを実施するプロセス制御システム中で使用された機能ブロックなどの機能ブロックとして実施されてもよい。このような機能ブロックはＳＰＭブロック９２、９４を含んでいても、含んでいなくてもよい。別の実施では、ＡＯＤ７０、９０のブロックの少なくとも一方は機能ブロックとして実施されてもよい。
【００５４】
サイクロン２０及び３１にかかる差圧を利用して触媒損失が検出できることから、差圧センサを有する図６及び図７に記載されたフィールドデバイスのうちのいずれも差圧の測定に使用できる。しかし、内蔵信号処理を有するフィールドデバイス（例えば、異常状況防止を行うＲｏｓｅｍｏｕｎｔ３０５１Ｓ）を利用することが有利である。具体的には、プロセス制御フィールドデバイスは、ホストシステム（例えば、プロセスコントローラによってフィールドデバイスから測定を収集するワークステーション）と比較して大幅に高いレートでサンプリングされたデータへのアクセスを有することから、フィールドデバイスで計算された統計的特徴の正確性は高いとみなせる。従って、フィールドデバイス中で実施されたＡＯＤ及びＳＰＭモジュールは、収集されたプロセス変数データについて、プロセス変数データが収集されるデバイスの外部に位置するブロックよりも一般的によりよい統計計算を決定できる。
【００５５】
Ｒｏｓｅｍｏｕｎｔ３０５１ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバストランスミッタは、ＳＰＭ能力を伴うアドバンスト診断ブロック（ＡＤＢ）を有することに注目されたい。このＳＰＭブロックは、プロセス変数の基線平均値及び標準偏差を学習し、学習したプロセス変数を現在の平均値及び標準偏差と比較し、これらのいずれかがユーザが指定した閾値を越えている場合にＰｌａｎｔＷｅｂアラートをトリガする能力を有していてもよい。フィールドデバイス中のＳＰＭの機能性は、プロセスが他の正常は動作領域に移動した結果差圧ΔＰに変化がなければ、触媒損失を検出するために、本明細書中の説明に基づいて、ＡＯＤモジュール（ＡＯＤモジュール７０など）として動作するように構成されてもよい。
【００５６】
アラート／警告アプリケーション２４３は、ＡＯＤモジュール７０及び／又は９０を含んでいてもよいＡＯＤモジュール２８０、２８２によって生成されたアラートを管理し及び／又は送るべく利用されてもよい。この場合、触媒損失が検出されると、意味のあるアラートが、監視及びメンテナンス責任者又はグループ（例えばオペレータ、エンジニア、メンテナンス担当者など）に対し提供されてもよい。ユーザインタフェース（例えば、プロセス制御システムに接続されたワークステーション２７２又は２７４上で、）を介して人が状況を解決するのを助けるべくガイドヘルプが提供されてもよい。アラートを受けてユーザに提示されうる是正措置として、ａ）再生器内の圧力を高める、ｂ）サイクロンを修理する、及び／又はｃ）より重い触媒を使用する、ことが挙げられる。
【００５７】
ＡＯＤモジュール７０又は９０は、アラートアプリケーション２４３及び／又はプロセスプラントにおける他のシステムを通じて異常状況防止システム２３５に情報を提供してもよい。例えば、偏差検出器９８又は計算ブロック７６によって生成された偏差指標は、異常状況をオペレータに通知する異常状況防止システム２３５及び／又はアラート／警告アプリケーション２４３に提供されてもよい。別の例として、ＡＯＤモジュール９０のモデル実行ブロック９６のモデルが訓練された後、モデルのパラメータは異常状況防止システム２３５及び／又はプロセスプラント中の他のシステムに提供されてもよい。これにより、オペレータはモデルを調査し、及び／又はデータベースにモデルパラメータを記憶できる。更に別の例として、ＡＯＤモジュール７０又は９０はＸ、Ｙ、及び／又はＹp値を異常状況防止システム２３５に提供し、（例えば偏差が検出された場合に）これらの値をオペレータの閲覧に供してもよい。
【００５８】
プロセス制御システムでは、ユーザによりＡＯＤモジュール７０又は９０を構成可能とすべく、（フィールドデバイス又はプロセスコントローラによって実施される）ＡＯＤモジュール７０又は９０は、構成アプリケーション２３８と通信してもよい。例えば、モジュール７０又は９０の１つ以上のブロックは構成アプリケーション２３８によって変更可能な、ユーザにより構成されるパラメータを有していてもよい。
【００５９】
多数の各種実施形態の詳細な説明を記載したが、本特許の文末に記載された特許請求の範囲によって説明の法的範囲が定義されることを理解されたい。全ての実施形態を記載することは不可能ではないまでも非現実的であることから、詳細な説明はあくまで例として解釈され、全ての可能な実施形態を記載しているとは限らない。多数の代替実施形態は、現行技術又は本特許の出願日以降開発される技術のいずれかを利用して実施可能である。これらは特許請求の範囲に含まれるものとする。
【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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【国際調査報告】
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