(57)【要約】  製品精製プロセス内のコーカユニットにおけるコーカ加熱器内の異常状況を防止することに関し、プロセス制御システムおよびその任意の要素の監視および診断を容易にするシステムおよび方法が開示されている。コーカ加熱器の故障の監視および診断には、回帰分析の如き統計的分析手法が含まれている。具体的にいえば、精製装置のコーカ領域内において動作中のコーカ加熱器からオンラインプロセスデータが収集される。プロセスの回帰モデルを構築するために統計分析が用いられる。この出力値には、モデルからのさまざまなパラメータが用いられているとともに、トレイニングデータおよびプロセス変数値範囲またはモデル構成要素に基づいて正規化されたプロセス変数値が含まれている。これらの出力値の各々は、プロセス監視またはプロセス診断のための可視画像を生成するため、および、アラーム診断を行ってプロセス内の異常状況を検出するために用いられうる。【選択図】図２【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスプラント内のコーカ加熱器の動作中に異常状況を検出するための方法であって、
前記コーカ加熱器が第一のコーカ加熱器動作期間において第一の動作領域にある間に、総供給材流量変数から生成され、かつ、ゲイン変数または熱伝達変数のうちの少なくとも一つから生成される前記コーカ加熱器についての複数の第一のデータ点を収集することと、
前記第一のデータ点から前記第一の動作領域における前記コーカ加熱器の回帰モデルを構築することと、
前記コーカ加熱器が前記第一の動作領域にある間の第二のコーカ加熱器動作期間において、前記総供給材流量変数から生成され、かつ、前記ゲイン変数または前記熱伝達変数のうちの少なくとも一つのから生成される複数の第二のデータ点を前記回帰モデルへ入力することと、
前記回帰モデルから、前記第二のコーカ加熱器動作期間において、前記ゲイン変数または前記熱伝達変数のうちの少なくとも一つから生成される予測値を前記総供給材流量変数から生成される値の関数として出力することと、
前記第二のコーカ加熱器動作期間における前記ゲイン変数または前記熱伝達変数のうちの少なくとも一つから生成された前記予測値を、それに対応する、前記第二のコーカ加熱器動作期間における前記ゲイン変数または前記熱伝達変数から生成された値と比較することと、
前記第二のコーカ加熱器動作期間における前記ゲイン変数または前記熱伝達変数のうちの少なくとも一つから生成された前記値が、それに対応する、前記ゲイン変数または前記熱伝達変数のうちの少なくとも一つから生成された前記予測値から著しく外れている場合に、異常状況を検出することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の第一のデータ点および前記複数の第二のデータ点は、前記総供給材流量、流量、流量弁位置、前記コーカ加熱器の導管の発熱体の上流側の位置にあるパス物質の温度および前記コーカ加熱器の導管の発熱体の下流側の位置にあるパス物質の温度のうちの一または複数から生成される第一のデータ点および第二のデータ点を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ゲイン変数は、流量および弁位置のうちの少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の第一のデータ点を収集することは、生のプロセス変数データおよび該生のプロセス変数データの統計的変化量からなる群のうちの少なくとも一つを収集することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記生のプロセス変数データの前記統計的変化量は、平均値、中央値または標準偏差のうちの一または複数を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記生のプロセス変数データの前記統計的変化量の前記標準偏差を負荷変数の関数としてモデル化することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記総供給材流量変数から生成された第二のデータ点が、前記第二のコーカ加熱器動作期間において前記第一の動作領域外で観測された場合に、第二の動作領域における前記コーカ加熱器の新しい回帰モデルを構築することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記コーカ加熱器は、複数の導管を有しており、各導管は、流量制御弁と通信される流量コントローラを有しており、該流量コントローラは、前記導管内の物質の流量を制御するために流量弁位置を変更するように構成されている、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
異常状況が検出されることにより、前記流量弁位置を変更することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記コーカ加熱器は、導管加熱器と通信される熱コントローラをさらに有しており、該熱コントローラは、前記複数の導管内の流動物質の温度を変更するために前記導管加熱器の熱出力を変更するように構成されている、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
異常状況が検出されることにより、前記導管内の流動物質の温度を変更するために前記導管加熱器の熱出力を変更することをさらに含む、請求項１０に記載の方法
【請求項１２】
前記総供給材流量変数は、前記コーカ加熱器のパスにおける流量を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ゲイン変数は、コーカ加熱器の導管を流れる流量、流量制御弁位置、コントローラ出力およびコントローラ要求からなる群のうちの一または複数の関数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記熱伝達変数が、コーカ加熱器を流れる流量および導管の始めから導管の終わりまでの前記導管内の流動物質の温度の変化量からなる群のうちの一または複数の関数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
プロセスプラント内のコーカ加熱器であって、複数の導管を有するコーカ加熱器の動作中に異常状態を検出するための方法であって、
第一のコーカ加熱器動作期間中に、総供給材流量から生成され、かつ、各導管について、該導管を流れる物質の流量と流量制御弁位置との関数であるゲイン、および、前記導管を流れる物質の流量と前記導管の始めから前記導管の終わりまでの前記導管内の物質の温度の変化量との関数である熱伝達量のうちの少なくとも一つから生成される第一のデータセットを収集することと、
前記第一のデータセットから第一の動作領域における前記コーカ加熱器の回帰モデルを構築することと、
第二のコーカ加熱器動作期間中に、前記総供給材流量から生成され、かつ、各導管について、前記ゲインおよび前記熱伝達量のうちの少なくとも一つから生成される第二のデータセットを収集することと、
前記総供給材流量から生成された前記第二のデータセットを前記回帰モデルに入力することと、
前記回帰モデルから、前記ゲインおよび前記熱伝達量のうちの少なくとも一つのから生成される予測値を出力することとを含んでおり、
これらに加えて、
前記ゲインから生成された予測値を前記第二のコーカ加熱器動作期間中に記録された前記ゲインと比較すること、
前記熱伝達量から生成された予測値を前記第二のコーカ加熱器動作期間中に記録された前記熱伝達量と比較すること、および
前記第二のコーカ加熱器動作期間中の前記ゲインおよび前記第二のコーカ加熱器動作期間中の前記熱伝達量のうちの少なくとも一つから生成された値が前記ゲインおよび前記熱伝達量から生成された前記予測値から著しく外れている場合に、異常状況を検出することのうちの少なくとも一つをさらに含んでおり、
前記総供給材流量は、前記回帰モデルの負荷変数に対応しており、前記ゲインおよび前記熱伝達量のうちの少なくとも一つは、前記回帰モデルの監視変数に対応している、方法。
【請求項１６】
前記ゲインは、前記導管を流れる流量と、流量制御弁位置、コントローラ出力またはコントローラ要求のうちの少なくとも一つとの関数である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記第二のコーカ加熱器動作期間中に前記ゲインから生成された値が前記ゲインから生成された前記予測値から著しく外れている場合に、前記流量制御弁位置を変更することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記第二のコーカ加熱器動作期間中に前記熱伝達量から生成された値が前記熱伝達量から生成された前記予測値から著しく外れている場合に、導管加熱器の熱出力を変更することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記第二のコーカ加熱器動作期間中に前記総供給材流量から生成されたデータが前記第一の動作領域内にない場合に、前記コーカ加熱器の新しい回帰モデルを構築することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記異常状況が前記複数の導管のすべてに対して検出された場合に、上流側の位置における異常状況を検出することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
前記ゲインおよび前記熱伝達量のうちの一または複数から生成される予測値を前記回帰モデルから出力させるために、前記流量から生成されたデータを前記回帰モデルへ入力することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２２】
プロセスプラントのコーカ加熱器内の異常状況を監視するためのシステムであって、
前記コーカ加熱器の動作中に、複数のコーカ加熱器プロセス変数から生成されるオンラインプロセスデータを前記コーカ加熱器から収集するように構成されたデータ収集ツールと、
前記コーカ加熱器がオンライン状態にあるときの前記コーカ加熱器の動作の測定量を含む収集された前記オンラインプロセスデータから生成されるデータセットに基づいて前記コーカ加熱器の動作をモデル化するように構成された回帰分析エンジンを有する分析ツールと、
監視ツールとを備えており、
前記コーカ加熱器の動作のモデルは、前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの第一の変数から生成される予測値を前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの第二の変数から生成されるデータの関数として生成すべく実行されるように構成されており、
前記分析ツールは、前記コーカ加熱器の動作の前記モデルおよび収集された前記オンラインプロセスデータから生成される前記一組のデータを格納するように構成されており、
前記監視ツールは、
収集された前記オンラインプロセスデータから生成される前記一組のデータと、前記分析ツールを用いて前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの少なくとも一つのから生成される前記予測値と、
前記コーカ加熱器の動作の前記モデルのパラメータを含むコーカ加熱器ステータスとを生成するように構成されており、
前記コーカ加熱器の動作の前記モデルの前記パラメータは、収集された前記オンラインプロセスデータから生成された前記データセットの少なくとも一つのプロセス変数を含んでいる、システム。
【請求項２３】
前記複数のコーカ加熱器プロセス変数は、総供給材流量、導管流量、流量弁位置、前記コーカ加熱器の導管の発熱体の上流側の位置にあるパス物質の温度および前記コーカ加熱器の導管の発熱体の下流側の位置にあるパス物質の温度からなる群のうちの一または複数を含んでおり、
前記コーカ加熱器の動作のモデルの前記パラメータは、前記総供給材流量を含んでおり、前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの少なくとも一つの前記予測値は、前記流量弁位置に対する前記導管流量と、前記コーカ加熱器の導管の発熱体の下流側の位置にあるパス物質の温度と前記コーカ加熱器の導管の発熱体の上流側の位置にあるパス物質の温度との間の差とからなる群のうちの一または複数を含んでいる、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
プロセスプラントのコーカ加熱器内の異常状況を検出するためのシステムであって、
前記コーカ加熱器の動作中に、複数のコーカ加熱器プロセス変数から生成されるオンラインプロセスデータを前記コーカ加熱器から収集するように構成されたデータ収集ツールと、
前記コーカ加熱器がオンライン状態にあるときの前記コーカ加熱器の動作の測定量を含む収集された前記オンラインプロセスデータから生成されるデータセットに基づいて前記コーカ加熱器の動作をモデル化するように構成された回帰分析エンジンを有する分析ツールと、
監視ツールと、
複数のコーカ加熱器パスを具備した前記コーカ加熱器の画像を有するオペレータ表示画面と、
前記複数のコーカ加熱器パスの各々へ関連づけされ、関連づけされたコーカ加熱器パスに関する情報を表示するようにそれぞれ構成された選択可能なユーザインターフェイス構造と、
前記コーカ加熱器の表示における各パスに関連づけされるとともに、前記コーカ加熱器の動作中における前記コーカ加熱器の異常状況と該異常状況に関連するパスとを表示するように構成されたグラフィカル表示画面を含む異常状況表示器とを備えており、
前記コーカ加熱器の動作の前記モデルは、前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの第一の変数から生成される予測値を前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの第二の変数から生成されるデータの関数として生成すべく実行されるように構成されており、
前記分析ツールは、前記コーカ加熱器の動作のモデルおよび収集された前記オンラインプロセスデータから生成される前記データセットを格納するように構成されており、
前記監視ツールは、
収集された前記オンラインプロセスデータから生成される前記データセット、
前記分析ツールを用いて前記複数のコーカ加熱器プロセス変数のうちの前記少なくとも一つのから生成される前記予測値、および
前記コーカ加熱器の動作のモデルのパラメータを有するコーカ加熱器ステータスを生成するように構成されており、
前記コーカ加熱器の動作の前記モデルの前記パラメータは、収集された前記オンラインプロセスデータから生成された前記データセットの少なくとも一つのプロセス変数を含んでいる、システム。
【請求項２５】
前記選択可能なユーザインターフェイス構造は、ユーザに前記コーカ加熱器の設定可能パラメータを制御させることを可能とするように構成されており、前記設定可能パラメータは、学習モード時間、統計計算時間、回帰次数およびしきい値範囲のうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項２４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本出願は、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に明確に援用する２００６年９月２８日に出願された、表題が「直火式加熱炉内の異常状況の防止」である米国仮出願第６０／８４７，８６６号に基づいて優先権を主張するものである。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、一般的にプロセス制御装置内の異常状況の防止に関するものであり、とくに精製装置用のコーカ加熱器内の異常状況の防止に関するものである。
【背景技術】
【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用いられているプロセス制御システムは、少なくとも一つのホストワークステーションまたはオペレータワークステーションと通信可能に接続されている一または複数の集中型プロセスコントローラまたは分散型プロセスコントローラを備えているのが普通である。また、これらのプロセスコントローラは、アナログバス、デジタルバスまたはアナログとデジタルとを組み合わせたバスを通じてたとえば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および計装デバイスに接続されているのが普通である。フィールドデバイスは、たとえば、弁、弁ポジショナ、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、弁の開閉、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ようになっているものである。周知のＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（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に一般的に実装されている制御演算、アラーム機能および他の制御機能を実行するようになっている。
【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もしくはフィールドデバイスに関連するプロセス測定値もしく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の如き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協調して働く。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、プロセスの動作を制御する。
【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、保守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、レポートジェネレータ、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るアラームの閲覧、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ならびに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ことになる。
【０００６】
典型的なプロセス制御プラントは、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および計測デバイスを備えているが、プロセスの動作に必要なまたはプロセスの動作に関連する支援デバイスは他にも多くある。たとえば、これら追加のデバイスには、電力供給装置、電力発生および分配装置、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。これら追加の装置は、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ためのプロセスコントローラに、制御されることもなければプロセスコントローラに接続されることもないが、これらの装置は、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、プロセスプラント環境、とく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問題が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ロジックエレメント、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の下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ではない性能と関連している場合が多い。 
【０００８】
プロセスプラント内の問題原因の検出および割り出しに加えて、問題が発生および検出された場合に、オペレータまたは保守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に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が、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ＤｅｌｔａＶ（商標）制御システムおよびＯｖａｔｉｏｎ（登録商標）制御システムの如きソフトウェアを実行するように構成されている。これらのコントロールシステムは、さまざまな制御モジュールおよび制御ループ診断ツールを有している。保守ワークステーションは、プロセス制御のためのオブジェクトのリンクおよび埋め込みコネクタ（（Ｏｂｊｅｃｔ  Ｌｉｎｋｉｎｇ＆Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ（ＯＬＥ）ｆｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＯＰＣ）ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ）、携帯コネクタなどを通じてプロセス制御デバイスに通信接続されうる。これらの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保守用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デバイスを試験し、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保守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。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同様の診断アプリケーションが開発されている。
【０００９】
ＡＭＳ（商標）スイートの如き商用ソフトウェア、たとえばエマソンプロセスマネージメントからのインテリジェントデバイスマネージャ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｍａｎａｇｅｒ）は、フィールドデバイスの動作状態を確認および追跡するために、これらのフィールドデバイスとの通信およびこれらのフィールドデバイスに関するデータの格納を可能としている。また、表題が「フィールドデバイスマネジメントシステムにおいて用いられる統合型通信ネットワーク」である米国特許第５，９６０，２１４号をさらに参照されたい。場合によっては、フィールドデバイス内のパラメータを変更するため、フィールドデバイスにそれ自体に対する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、ＡＭＳ（商標）スイートなどのインテリジェントデバイスマネージャソフトウェアがフィールドデバイスとの通信に用いられることもある。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の発生の有無）、デバイス構成情報（たとえば、フィールドデバイスの現在の態様または構成可能態様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の値および他のパラメータ）などが含まれる。もちろん、これらの情報が、フィールドデバイスの問題の監視、保守および／または診断を行うために保守作業員により用いられてもよい。
【００１０】
同様に、多くのプロセスプラントは、ＣＳＩシステムズ（ＣＳＩ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）により提供される機械調子（Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ  Ｈｅａｌｔｈ）（登録商標）アプリケーション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の如き装置監視アプリケーションおよび装置診断アプリケーションを備えている。保守作業員は、プラント内の回転装置の性能を保守および監視するため、回転装置の問題を究明するため、および、回転装置の修理または交換の要否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、電力発生および分配装置を制御および保守するため、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および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、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はどのように入力を変更しうるかを予測すべく、プロセスプラントの複雑なアルゴリズムおよび／またはモデルを用いている。
【００１１】
通常、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、システム全体にわたって一または複数のオペレータワークステーションまたは保守ワークステーション内に実装され、プロセスプラントまたは当該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して予め構成された表示画面をオペレータまたは保守作業員に対して呈示するようになっている。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保守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を用いることにより、オペレータまたは保守作業員は、たとえば、制御ループの再チューニングもしくは他の制御パラメータの再設定を行うこと、一または複数のフィールドデバイスに対して試験を行う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、または、フィールドデバイスもしくは他の装置の修正をすることができるようになる。
【００１２】
これらのさまざまなアプリケーションおよびツールによりプロセスプラント内の問題の特定および解決が容易になっているものの、これらの診断アプリケーションは、一般的に、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た後、したがってプラント内に異常状況がすでに存在してしまった後でのみ用いられるように構成されている。残念なことには、これらのツールを用いて異常状況が検出、特定および解決される前に、当該異常状況がある期間存在しうることになる。異常状況の処理が遅れると、この問題が検出され、特定され、解決されるまでの期間、プロセスの性能が最適ではない状態に置かれることとなる。ほとんどの場合、制御オペレータは、まず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より、問題が存在することを認識する。次いで、このオペレータは、発生しうる問題を保守作業員に通知する。この保守作業員は、実際の問題を認識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前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前に、さらなる指示が必要な場合もある。いったん問題が特定されると、保守作業員は、部品を注文し、保守作業の予定を組むことが必要となる。これらのすべてを行うと、問題の発生からその問題の解決に至るまでの期間が非常に長いものとなる。この遅延時間の間、プロセスプラントは、最適ではない状態でのプラントの動作を通常伴う異常な状況下で動作されることとなる。
【００１３】
これに加えて、プロセスプラントのほとんどが、比較的に短期間にプラント内のコストまたは損害が大きくなる異常状況に悩まされている。たとえば、異常状況によっては、その異常状況がほんの短い期間存在しただけで、プロセスプラント内で、装置の損傷が増大し、原材料が損害をうけ、または、予想外の不稼働時間が長くなるような場合もある。したがって、プラント内の問題をその問題の発生の後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の損失または損傷は大きなものとなる。したがって、異常状況が発生してしまった後でプロセスプラント内の問題に対処し、解決しようとするのではなく、そもそも異常状況が発生しないようにすることが望ましい。
【００１４】
プロセスプラント内の異常状況をその異常状況が実際に発生する前に予測するための一つの手法が、「根本的原因の診断」という表題を有する米国特許出願第０９／９７２，０７８号、現在米国特許第７，０８５，６１０号（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）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、この手法では、統計データ収集および処理ブロックまたは統計的処理および監視（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設けている。統計データ収集および処理ブロックは、たとえばプロセス変数データを収集し、収集されたデータに関する平均値、中央値、標準偏差などの如きなんらかの統計量を定める。次いで、これらの統計量は、ユーザに送信され、既知の異常状況が将来発生することを示唆するパターンを認識すべく解析されうる。いったんシステムが異常状態を予測すると、発生しうる問題を解決して異常状況を回避するためのステップがとられる。 
【００１５】
プロセスプラントの問題を監視および検出するための手法が他にも開発されている。そのような一つの手法として統計的プロセス制御（ＳＰＣ）と呼ばれるものがある。ＳＰＣは、プロセスに関する変数を監視し、品質変数が「統計的」ノルムから外れたとき、オペレータに対してフラグを立てるために用いられている。ＳＰＣの場合、主要品質変数の如き変数のための小さな標本がその小さな標本の統計データを生成するために用いられる。次いで、この小さな標本の統計データが、その変数のさらに大きな標本に対応する統計データと比較される。変数値は、実験室または分析器によって生成されてもよいしまたはデータ履歴から読み取られてもよい。小さな標本の平均値または標準偏差が大きな標本の平均値または標準偏差から予め定められた所定の量だけ外れているとき、ＳＰＣアラームが生成されることになる。ＳＰＣの意図は、小さい標本の統計的に正常な変動に基づいてプロセスが調整されることを回避することにある。小さな標本の平均値または標準偏差のチャートは、オペレータに対し、制御コンソールとは別個のコンソール上に表示されてもよい。
【００１６】
他の手法は、複数の変数を分析するようになっているものであり、多変量統計的プロセス制御（ＭＳＰＣ）と呼ばれているものである。この手法では、プロセスの統計モデルを構築するために履歴データを分析する主成分分析（ＰＣＡ）および部分最小二乗（ＰＬＳ）の如きアルゴリズムが用いられている。具体的にいえば、いつアラームを生成するかを決めるモデルを作成するために、正常動作に対応する変数値の標本と異常動作に対応する変数値の標本とが分析される。いったんモデルが定義されると、現在のプロセスに対応する変数値がモデルに入力され、これらの変数値が異常動作を示す場合には、アラームが生成されることとなる。
【００１７】
さらなる手法としては、プロセスプラント内のプロセスの異常動作をプロセスの構成可能なモデルで検出することが挙げられる。この手法は、プロセスプラントのいくつかの個別の動作に対応する複数の回帰モデルを備えている。プロセスプラントの回帰モデルは、本明細書において参照することによりすべての開示内容をここに援用する、表題が「プロセスプラント内の異常動作を検出するための方法およびシステム」である米国特許出願第１１／４９２，４６７号に記載されている。この回帰モデルは、観察されたプロセスがモデルの正常な出力値から著しく外れているか否かを判断する。著しい偏差（ズレ）が生じた場合、この手法では、オペレータにアラートが送られるかまたは他の方法でプロセスが正常な動作範囲に戻されることになる。 
【００１８】
モデルをベースにした性能監視システム手法では、プロセス入力をプロセス出力に関連づけする相関性に基づいたモデル、第一原理モデル（ｆｉｒｓｔ−ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  ｍｏｄｅｌ）、回帰モデルの如きモデルが用いられている。回帰モデルの場合、従属するプロセス変数と一または複数の独立変数との間の関連性または関数が求められる。内部チューニング定数またはバイアス項目を調節することにより、モデルを実際のプラント動作に対して修正することが可能である。いつプロセスが異常な状態になるかを予測し、オペレータに対応策を取るように警告するために、このモデルを用いることができる。実際の動作と予測動作との間に著しいズレがあるときまたは計算された効率パラメータに大きな変化が見られるときに、アラームが生成されてもよい。典型的には、モデルをベースにした性能監視システムは、単一ユニット（たとえば、ポンプ、コンプレッサ、直火式加熱器またはコーカ加熱器、カラムなど）の動作のような小さなもの、または、プロセスプラントのプロセスユニット（たとえば、常圧蒸留ユニット、流動接触分解ユニット（ＦＣＣＵ）、精製装置のコーカユニット、リフォーマなど）を構成する動作の組み合わせを対象としている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
上記の手法をさまざまなプロセス産業に適用してもよいが、異常状況の防止がとくに適用可能な一つの産業分野は精製分野である。とりわけ、異常状況の防止は、精錬業で用いられているようなコーカ加熱器にとくに適用可能である。一般的に、コーカ加熱器は、原油製品および原油残留物からなる供給材（ｆｅｅｄ）をコーカ加熱器内の複数のパスを通して加熱することにより、精製装置内のコークスまたは残留物からなる供給材を処理するようになっている。コーカ加熱器に関する一の異常状態は、導管内の供給材の流れを妨げ、加熱器の効率を減少させ、コーカユニットの出力を減少させてしまう、加熱されたパス内の高コーキング状態である。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
プロセスプラント内のコーカユニットのコーカ加熱器内の異常状況を防止することに関し、プロセス制御システムおよびその任意の要素の監視および診断を容易にするためのシステムおよび方法が開示されている。コーカ加熱器の故障の監視および診断には、回帰分析の如き統計的分析手法が含まれる。具体的にいえば、精製装置のコーカユニット内の動作中のコーカ加熱器からオンラインプロセスデータを収集することが可能である。このプロセスデータは、プロセスがオンライン状態にあるとともに正常に動作しているときには、プロセスの正常な動作を表しうる。収集されたデータに基づくプロセスモデルを統計解析を用いて構築することが可能であり、また、収集されたプロセスデータと一緒にこのモデルを格納することが可能である。これに代えてまたはこれに加えて、モデルのパラメータに基づいて出力値を生成するために、統計解析を用いて構築されたプロセスモデルを用いたプロセス監視を実行してもよい。この出力値には、モデルの結果に基づいた統計出力値、トレイニングデータ、プロセス変数範囲またはモデルの構成要素に基づいて正規化されたプロセス変数値ならびにトレイニングデータおよびモデルの構成要素に基づいたプロセス変数値の格付けが含まれてもよい。これらの出力値の各々は、プロセス監視またはプロセス診断のための可視画像を生成するために用いられてもよいし、また、プロセスの異常状況を検出するためにアラーム診断を行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】一または複数のオペレータワークステーション、保守ワークステーション、コントローラ、フィールドデバイスおよび支援装置を有する分散型プロセス制御システムおよびネットワークを備えているプロセスプラントを示すブロック図の一例である。
【図２】コーキングユニットを有したプロセスプラントのさまざまなエレメント内に設けられた異常状況防止システムのさまざまなコンポーネント間の相互通信接続を例示した、図１のプロセスプラントのうちの一部を示すブロック図の一例である。
【図３Ａ】プロセスプラントの遅延コーカ領域の領域を示す一例である。
【図３Ｂ】プロセスプラントのコーカ領域内のコーカ加熱器の一例である。
【図４】異常動作検出（ＡＯＤ）システムの一例を示すブロック図である。
【図５】コーカ加熱器内の異常状況を防止する方法を具象化するための異常状況防止モジュールの一例である。
【図６】コーカ加熱器内のパスのステータスを決定するために用いられうるロジックの一例である。
【図７】プロセスプラント内のＡＯＤシステムとともに用いられる回帰ブロックの一例である。
【図８】ＡＯＤシステムを用いたコーカ加熱器内の異常状況防止のためのフロー図の一例である。
【図９】ＡＯＤシステムの初期トレイニングの一例を示すフロー図である。
【図１０Ａ】ＡＯＤシステム内のＬＥＡＲＮＩＮＧ状態中に収集され、図７の回帰ブロックにより回帰モデルを構築するために用いられうる複数のデータセットを示すグラフである。
【図１０Ｂ】図１０Ａの複数のデータセットを用いて構築された第一の回帰モデルを示すグラフである。
【図１１】図４〜図７に例示されるＡＯＤシステムを用いて具象化されうる方法の一例を示すフロー図である。
【図１２Ａ】受信されたデータセットと、それに対応する図７のブロックによりＡＯＤシステムのＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態中に生成された予測値とを示すグラフである。
【図１２Ｂ】受信された他のデータセットと、それに対応する図７のブロックにより生成された予測値とを示すグラフである。
【図１２Ｃ】図７のブロックの有効範囲外にある受信されたデータセットを示すグラフである。
【図１３Ａ】ＡＯＤシステムのＬＥＡＲＮＩＮＧ状態中に収集され、異なる動作領域の第二の回帰モデルを構築するために図７のモデルにより用いられうる異なる動作領域の複数のデータセットを示すグラフである。
【図１３Ｂ】図１３Ａの複数のデータセットを用いて構築された第二の回帰モデルを示すグラフである。
【図１３Ｃ】更新されたモデルおよびその有効範囲を示すとともに、受信されたデータセットと、それに対応するＡＯＤシステムのＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態中に生成された予測値とを示すグラフである。
【図１４】ＡＯＤシステムのモデルを更新するための方法の一例を示すフロー図である。
【図１５】図４〜図７のＡＯＤシステムの如きＡＯＤシステムの他の動作に対応する状態遷移図の一例である。
【図１６】ＡＯＤシステムのＬＥＡＲＮＩＮＧ状態の動作方法を示すフロー図である。
【図１７】ＡＯＤシステムのモデルを更新するための方法の一例を示すフロー図である。
【図１８】ＡＯＤシステムのＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態の動作方法の一例を示すフロー図である。
【図１９】コーカ加熱器内の異常状況の防止に用いられるオペレータ表示画面の一例である。
【図２０】コーカ加熱器内の異常状況の防止に用いられるオペレータ表示画面の他の一例である。
【図２１】コーカ加熱器内の異常状況の防止に用いられるオペレータ表示画面の他の一例である。
【図２２】コーカ加熱器内の異常状況の防止に用いられるオペレータ表示画面の他の一例である。
【図２３】プロセスプラントのプロセス制御プラットフォームまたはプロセス制御システム内に実装されたコーカ異常状況防止モジュールの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１を参照すると、異常状況防止システムが実装されうる例示のプロセスプラント１０が、一または複数の通信ネットワークを通じて支持装置とともに相互接続されている複数の制御システムおよび保守システムを備えている。プロセス制御システム１２は、ＰＲＯＶＯＸシステムまたはＲＳ３システムの如き従来型のプロセス制御システムまたはその他の制御システムであってもよく、オペレータインターフェイス１２Ａを備え、このオペレータインターフェイス１２Ａに制御装置１２Ｂおよび入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード１２Ｃが順に接続され、これらの入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード１２Ｃに、アナログ型フィールドデバイスおよび高速アドレス可能遠隔トランスミッタ（ＨＡＲＴ）フィールドデバイス１５の如きさまざまなフィールドデバイスが接続されている。プロセス制御システム１４は、分散型プロセス制御システムであってもよく、イーサネット（登録商標）バスの如きバスを介して一または複数の分散型のコントローラ１４Ｂに接続する一または複数のオペレータインターフェイス１４Ａを備えている。コントローラ１４Ｂは、たとえばテキサス州のオースティンにある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（商標）コントローラであってもよいしまたはその他のタイプのコントローラであってもよい。コントローラ１４Ｂは、たとえばＨＡＲＴフィールドデバイスもしくはＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスまたはたとえばＰＲＯＦＩＢＵＳ（登録商標）プロトコル、ＷＯＲＬＤＦＩＰ（登録商標）プロトコル、Ｄｅｖｉｃｅ−Ｎｅｔ（登録商標）プロトコル、ＡＳ−ＩｎｔｅｒｆａｃｅプロトコルおよびＣＡＮプロトコルのうちのいずれかを用いるフィールドデバイスを含むその他のスマートフィールドデバイスもしくは非スマートフィールドデバイスの如き一または複数のフィールドデバイス１６に、Ｉ／Ｏデバイスを介して接続されている。公知になっているように、フィールドデバイス１６は、プロセス変数および他のデバイス情報に関するアナログ情報またはデジタル情報をコントローラ１４Ｂに提供しうる。オペレータインターフェイス１４Ａは、たとえば制御オプチマイザ、診断エキスパート、ニューラルネットワーク、チューナなどを含む、プロセスの動作を制御するためにプロセス制御オペレータが利用可能なツール１７、１９を格納し、実行しうる。
【００２３】
さらに、上記のＡＭＳ（商標）スイートのようなインテリジェントデバイスマネージャアプリケーションおよび／または下記の監視アプリケーション、診断アプリケーションならびに通信アプリケーションを実行するコンピュータの如き保守システムが、保守活動、監視活動および診断活動を実行すべく、プロセス制御システム１２、１４またはプロセス制御システム内の個々のデバイスに接続されうる。たとえば、保守コンピュータ１８は、デバイス１５と通信すべく、場合によっては、デバイス１５に他の保守アクティビティを再設定または実行すべく、任意の所望の通信回線またはネットワーク（無線ネットワークまたは携帯デバイスネットワークを含む）を介してコントローラ１２Ｂおよび／またはデバイス１５に接続されうる。同様に、ＡＭＳ（商標）スイートのようなインテリジェントデバイスマネージャアプリケーションの如き保守アプリケーションは、デバイス１６の動作ステータスに関するデータ収集を含む保守機能および監視機能を実行すべく、分散型プロセス制御システム１４に付随する一または複数のユーザインターフェイス１４Ａ内に実装され、これらにより実行されうる。
【００２４】
また、プロセス制御プラント１０は、ある恒久的な通信リンクまたは一時的な通信リンク（たとえば、バス、無線通信システム、または、回転装置２０に接続され、読み取りを行うために取り付けられ、そして取り外される携帯デバイス）を介して、保守コンピュータ２２に接続されるタービン、モータなどの如きさまざまな回転装置２０をさらに備えている。保守コンピュータ２２は、プラント内の回転装置２０および他の装置の動作状態を診断、監視および最適化するために、ＣＳＩ（エマソンプロセスマネージメント社）により提供されるような市販のアプリケーションならびに下記のアプリケーション、モジュールおよびツールを含むいかなる数の監視および診断アプリケーション２３を格納および実行してもよい。保守作業員は、プラント１０内の回転装置２０の性能を保守および監視するために、回転装置２０の問題を判断するために、および、回転装置２０を修理または交換する必要がある時期および必要性を判断するためにアプリケーション２３を用いることが多い。場合によっては、外部のコンサルタントまたはサービス組織が、回転装置２０に関するデータを一時的に取得または測定し、このデータを用いて回転装置２０を分析し、回転装置２０に影響する問題、劣悪な動作または他の問題を検出することもある。これらの場合、分析を実行するコンピュータは、通信回線を介してシステム１０のその他の部分に接続されていなくてもよいし、または、単に一時的に接続されていてもよい。
【００２５】
同様に、プラント１０に設けられている電力発生分配装置２５を有する電力発生分配システム２４は、たとえばバスを介して、プラント１０内の電力発生分配装置２５を実行してその動作を監視する他のコンピュータ２６に接続されている。コンピュータ２６は、電力発生分配装置２５を制御および維持すべく、たとえばＬｉｅｂｅｒｔおよびＡＳＣＯまたは他の会社により提供されるような公知の電力制御診断アプリケーション２１を実行しうる。先の例の場合と同様に、ほとんどの場合には、外部のコンサルタントまたはサービス組織が、装置２５に関するデータを一時的に取得または測定し、このデータを用いて装置２５を分析し、装置２５に影響する問題、劣悪な動作または他の問題を検出しうる。これらの場合、分析を実行するコンピュータ（コンピュータ２６など）は、通信回線を介してシステム１０のその他の部分に接続されていなくてもよいし、または、単に一時的に接続されていてもよい。
【００２６】
図１に示されているように、コンピュータシステム３０は、異常状況防止システム３５のうちの少なくとも一部を実装している。具体的にいえば、コンピュータシステム３０は、構成アプリケーション３８と、任意選択的な異常動作検出システム４２とを格納および実行するようになっている。下記に、このことに関する複数の実施形態をさらに詳細に記載する。これに加えて、コンピュータシステム３０はアラート／アラームアプリケーション４３をさらに実装してもよい。
【００２７】
一般的にいえば、異常状況防止システム３５は、異常動作検出システムの各々を設定するために、および、異常動作検出システムが監視しているデバイスまたはサブシステムの動作に関する情報を受信するために、プロセスプラント１０内のフィールドデバイス１５、１６、コントローラ１２Ｂ、１４Ｂ、回転装置２０もしくはその支援コンピュータ２２、発電装置２５もしくはその支援コンピュータ２６ならびにその他の所望のデバイスおよび装置に任意選択的に設けられている異常動作検出システム（図１に図示せず）、および／または、コンピュータシステム３０内の異常動作検出システム４２と通信することが可能である。異常状況防止システム３５は、有線バス４５によってプラント１０内のコンピュータまたはデバイスのうちの少なくともいくつかの各々に通信可能に接続されてもよいし、またはこれに代えて、たとえば無線接続、ＯＰＣを用いる専用接続、データなどを収集するために携帯デバイスに依存するような接続などの如き断続的接続を含むその他の所望の通信接続を用いて接続されてもよい。同様に、異常状況防止システム３５は、インターネット、電話接続などの如き公共の接続（インターネット接続４６として図１で示されている）またはＬＡＮを通じて、プロセスプラント１０内のフィールドデバイスおよび装置に関するデータを取得しうる。このようなデータは、たとえば第三者であるサービスプロバイダにより収集される。さらに、異常状況防止システム３５は、たとえばイーサネット（登録商標）、Ｍｏｄｂｕｓ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、所有権の主張が可能な技術／プロトコルなどを含むさまざまな手法および／またはプロトコルを通じて、プラント１０内のコンピュータ／デバイスと通信可能に接続されうる。したがって、本明細書では、プラント１０内のコンピュータ／デバイスに異常状況防止システム３５を通信可能に接続するためにＯＰＣを用いる具体例が記載されているが、当業者にとって明らかなように、プラント１０内のコンピュータ／デバイスに異常状況防止システム３５を接続するさまざまな他の方法が用いられてもよい。
【００２８】
図２には、異常状況防止システム３５および／またはアラート／アラームアプリケーション４３が例示のプロセスプラント１０の部分５０内のコーキングユニット６２と通信しうる一の方法について記載するために、図１の例示のプロセスプラント１０の部分５０が示されている。一の具体例では、プロセスプラント１０またはプロセスプラントの部分５０は、コーカ加熱器６４の中の複数のパスを通して原油製品および原油残留物からなる供給材（ｆｅｅｄ）を加熱することにより石油コークスを処理するための精製プラントでありうる。図２には、異常状況防止システム３５とコーカ加熱器６４内の一または複数の異常動作検出システムとの間の通信が示されているが、いうまでもなく、異常状況防止システム３５と図１に示されているデバイスおよび装置のうちのいずれかを含むプロセスプラント１０内の他のデバイスおよび装置との間に同様の通信が行われてもよい。
【００２９】
図２に示されているプロセスプラント１０の部分５０は分散型プロセス制御システム５４を含んでいる。この分散型プロセス制御システム５４は、入出力（Ｉ／Ｏ）カードまたはデバイス６９、７０を通じてコーキングユニット６２の一または複数のコーカ加熱器６４に接続されている一または複数のプロセスコントローラ６０を有している。この入出力（Ｉ／Ｏ）カードまたはデバイス６９、７０は、いかなる所望の通信プロトコルまたはコントローラプロトコルに準拠するいかなる所望のタイプのＩ／Ｏデバイスであってもよい。これに加えて、コーキングユニット６２および／またはコーカ加熱器６４は、いかなる所望の公開された、所有権の主張が可能なまたは他の通信プロトコルまたはプログラミングプロトコルに準拠したものであってもよいが、いうまでもなくＩ／Ｏデバイス６９、７０は、コーキングユニット６２およびコーカ加熱器６４によって用いられる所望のプロトコルに準拠していなければならない。詳細には示されていないが、コーキングユニット６２およびコーカ加熱器６４は、いかなる数のさらなるデバイス、たとえばこれに限定されるものではないが、フィールドデバイス、ＨＡＲＴデバイス、センサ、弁、トランスミッタ、ポジショナなどを有していてもよい。
【００３０】
いずれの場合であっても、構成エンジニア、プロセス制御オペレータ、保守作業員、プラントマネージャ、スーパーバイザなどの如きプラント人員によりアクセス可能な一または複数のユーザインターフェイスまたはコンピュータ７２、３０（これらはいかなるタイプのパソコン、ワークステーションなどであってもよい）は、任意の所望の有線または無線通信構造を用いるとともに、たとえばイーサネット（登録商標）プロトコルの如き任意の所望のまたは適切な通信プロトコルを用いて具象化されうる通信回線またはバス７６を通じてプロセスコントローラ６０に接続されてもよい。さらに、データベース７８は、通信バス７６へ接続され、プロセスプラント１０内のプロセスコントローラ６０、コーキングユニット６２および他のフィールドデバイスに関する構成情報とともにオンライン上のプロセス変数データ、パラメータデータ、ステータスデータ、他のデータなどを収集および格納するデータヒストリアンとして動作しうる。したがって、データベース７８は、プロセス構成モジュールを含む現在の構成情報とともに、プロセスプラント１０内のプロセスコントローラ６０ならびにコーキングユニット６２のデバイスおよび他のフィールドデバイスにダウンロードされこれらに格納されているプロセス制御システム５４の制御構成情報を格納する構成データベースとして動作しうる。同様に、データベース７８は、プロセスプラント１０内のコーキングユニット６２（または、より具体的には、コーキングユニット６２のデバイス）および他のフィールドデバイスにより収集された統計データ、コーキングユニット６２（または、より具体的には、コーキングユニット６２のデバイス）および他のフィールドデバイスにより収集されたプロセス変数から求められた統計データならびに下記にさらに詳細に記載する他のタイプのデータを含む異常状況防止履歴データを格納しうる。
【００３１】
プロセスコントローラ６０、Ｉ／Ｏデバイス６９、７０、コーキングユニット６２およびコーカ加熱器６４は、劣悪となりうるプラント環境内全体に分散されて配置されているのが一般的であるが、ワークステーション７２、７４およびデータベース７８は、オペレータ、保守作業員などにより容易にアクセス可能な制御室、保守室または他のそれほど劣悪ではない環境に配置されることが多い。たった一つのコーカ加熱器６４のみを備えたたった一つのコーキングユニット６２のみが図示されているが、いうまでもなくプロセスプラント１０は、複数のコーキングユニット６２を備えてもよいし、これら複数のコーキングユニット６２の一部が複数のコーカ加熱器６４を有してもよい。本明細書に記載の異常状況防止手法は、複数のコーカ加熱器６４またはコーキングユニット６２のうちのいずれにも同様に適応することができる。
【００３２】
一般的にいえば、プロセスコントローラ６０は、複数の異なる独立して実行される制御モジュールまたは制御ブロック用いて制御戦略を実行する一または複数のコントローラアプリケーションを格納および実行することが可能である。各制御モジュールは、一般的に機能ブロックと呼ばれるものからなっており、各機能ブロックは、全体の制御ルーチンのうちの一部またはサブルーチンであり、プロセスプラント１０内のプロセス制御ループを実行するに当たって他の機能ブロックと共に（リンクと呼ばれる通信を介して）動作するようになっている。 公知になっているように、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内のオブジェクトであり、入力機能、制御機能または出力機能のうちの一つを実行するのが一般的である。たとえば、入力機能は、トランスミッタ、センサまたは他のプロセスパラメータ測定デバイスに設けられうる。制御機能は、ＰＩＤ、ファジー論理または他のタイプの制御を実行する制御ルーチンに設けられうる。また、出力機能は、プロセスプラント１０内のある物理的な機能を実行するような弁の如きデバイスの動作を制御しうる。もちろん、モデル予測コントローラ（ＭＰＣ）、オプチマイザなどの如きハイブリッドおよび他のタイプの複合機能ブロックも存在する。いうまでもなく、ＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルおよびＤｅｌｔａＶ（商標）システムプロトコルが、オブジェクト指向プログラミングプロトコルに従って設計および構築される制御モジュールおよび機能ブロックを用いているが、これらの制御モジュールは、たとえばシーケンス機能ブロック、ラダーロジックなどを含むいかなる所望の制御プログラミングスキームを用いて設計されてもよく、機能ブロックまたはその他の特定のプログラミング手法を用いて設計されることに限定されない。
【００３３】
図２に示されているように、保守ワークステーション７４は、プロセッサ７４Ａと、メモリ７４Ｂと、表示デバイス７４Ｃとを備えている。メモリ７４Ｂは、プロセッサ７４Aによりこれらのアプリケーションが実行されて情報をユーザに対して表示装置（または、プリンタの如きその他の表示装置）を通じて提供することができるように、図１に関して説明された異常状況防止アプリケーション３５およびアラート／アラームアプリケーション４３を格納している。
【００３４】
コーカ加熱器６４および／またはコーキングユニット６２ならびに／もしくはとくにコーカ加熱器６４およびコーキングユニット６２のデバイスは、下記にさらに詳細に記載する異常動作を検出するための検出デバイスおよび／または検出ルーチン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、コーカ加熱器６４およびコーキングユニット６２のうちの一または複数ならびに／もしくは特にそれらのデバイスの一部または全部は、それぞれ、統計データ収集を実行するためのルーチンおよび／または異常動作検出のための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）をさらに有しうる。統計データ収集および／または異常動作検出は、ソフトウェアによって実現される必要はない。むしろ、当業者にとって明らかなように、このようなシステムは、一または複数のフィールドデバイスおよび／または他のデバイスの内部に設けられたソフトウェア、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って実現されうる。 
【００３５】
図２に示されているように、コーカ加熱器６４（および、潜在的にはコーキングユニット６２内の一部または全部の加熱器）は、下記にさらに詳細に記載する一または複数の異常動作検出ブロック８０を有している。図２のブロック８０がコーカ加熱器６４内に設けられているものとして示されているが、これらのブロックまたは同様のブロックは、いかなる数のコーカ加熱器６２内に設けられてもよいし、コーキングユニット６２内のさまざまな他の装置およびデバイスの内部に設けられてもよいし、コントローラ６０、Ｉ／Ｏデバイス６９、７０、または、図１に示されているいずれかのデバイスの如き他のデバイスに設けられてもよい。これに加えて、コーキングユニット６２が複数のコーカ加熱器６４を有している場合、ブロック８０は、たとえばコーカ加熱器６４の一または複数のデバイス（たとえば、温度センサ、温度トランスミッタなど）内の如きコーカ加熱器６４のいかなるサブセット内にあってもよい。
【００３６】
一般的にいえば、ブロック８０またはブロック８０のサブエレメントは、それらが設けられているデバイスおよび／または他のデバイスからプロセス変数データのようなデータを収集する。たとえば、ブロック８０は、温度センサ、温度トランスミッタまたは他のデバイスの如きコーカ加熱器６４内のデバイスから温度差変数値を収集してもよいし、または、これらのデバイスからの温度測定値から温度差変数値を求めてもよい。ブロック８０は、コーキングユニット６２またはコーカ加熱器６４に含まれ、弁、センサ、トランスミッタまたは他のフィールドデバイスを通じてデータを収集するようになっていてもよい。これに加えて、ブロック８０またはこのブロックのサブエレメントは、変数データを処理し、いかなる数の目的でそのデータを分析してもよい。たとえば、コーカ加熱器６４に接続されているものとして例示されているブロック８０は、ゲイン（流量弁位置に対するコーカ加熱器６４を流れる流量の尺度）および熱伝達量（流れがコーカ加熱器６４を流れるときの温度の変化量）というプロセス変数データを分析する高コークキング検出ルーチン８１を有しうる。一般的に、ゲインプロセス変数および熱伝達量プロセス変数のうちの一方または両方の減少は、高コーキング状態を示しうる。
【００３７】
図３Ａおよび図３Ｂには、コーキングユニット６２およびコーカ加熱器６４についてのさらに詳細な図が示されている。背景知識を説明すると、プロセスプラント１０は、プラントの格納領域へコークスを送る前に、プラント１０の他の部分からの最も重い成分（コークス）を処理するコーキングユニット６２を備えている。一般的に、遅延コーキングとは、原油の蒸留からの残留物を性能向上および変換し、液体製品ストリームおよびガス製品ストリームを形成するために精製装置内で用いられる熱分解プロセスのことである。遅延コーキングにより、石油コークスと呼ばれる固形の濃厚なカーボン金属が生成される。簡潔にいえば、複数の水平な導管６８を備えたコーカ加熱器６４が、分別カラム８２からの残留物を熱分解温度まで加熱するようになっている。導管６８内での滞留時間が短いと、供給材のコークス化が、供給材が下流のコーキングドラム８６に到達するときまで「遅延する」ことになる。遅延コーカ６２のプロセスは、コーカ加熱器６４を通る流れが中断されないという点において連続的バッチとして記載されうる。コーカ加熱器６４からの下流側の供給材の流れ９０は、二つのコーキングドラム８６の間で切り替えられるようになっている。一方のドラムは、オンライン状態におかれ、加熱されたコークスで充填されるようになっており、他方のドラムは、スチームストリップ処理され、冷却され、脱炭素処理され、圧力チェックされ、暖められるようになっている。コークドラムからのオーバヘッド蒸気は、底部に貯槽を有する分別カラム８２に流れ込み、ここで、新しい供給材の流れ９４（すなわち、原油および残留物）が、濃縮された製品蒸気（リサイクル）９８と合流してコーカ加熱器の上流側の供給材の流れ１０２が構成される。
【００３８】
図３Ｂを参照すると、一の実施形態では、遅延コーカユニットは、原油製品および残留物からなる供給材の流れ１０２をコーカ加熱器６４の中の複数のパスにおいて熱することにより、コークスを処理するようになっている。まず、供給材の流れ１０２は、複数のパスに分割され、流量制御弁１２０を通り、加熱器６４に入るようになっている。図３Ｂには三つのパスが示されているが、プラント１０には、加熱器６４を通るいかなる数のパスが設けられてもよい。各パスは、導管６８と、発熱体１２４と、流出口１２６とを有しうる。発熱体１２４は、燃料供給器１３０により供給され、燃料制御弁１３４または他の調整手段により制御されうる。これに加えて、負荷バランス制御（図示せず）により導管６８の各々を流れる流量を調整することが可能となる。コーカ加熱器６４に関連するプロセス変数（たとえば、流量１６２、弁位置１６６、パスの始めの供給材温度１７０およびパスの終わりの供給材温度１７４）は、コーカユニット６２内の異常状況防止のための情報を提供することが可能である。加熱器６４は、遅延コーキングプロセス中の残留物の適切な加熱を担保するために複数の特徴を有しうる。たとえば、加熱器６４は次の特徴を有しうる。すなわち、１）最大内部熱伝達量のための高い導管内速度、２）とくに熱分解温度しきい値を超える温度での炉内の最小滞留時間、３）一定の上昇温度勾配、４）チューブの周面に基づく最小実行可能不均衡分布を備えた最適フラックス量、５）炉の囲い内での対称的な配管およびコイルの配置、および、６）導管６８内の供給速度を増大させかつコークドラム８６内の分圧を降下させることでより多くのガスオイル製品を移送するために加熱器の各パスに対して複数の蒸気投入点の設置という特徴を有しうる。これらの原理に従わない場合には、コーカ加熱器６４の動作中、過度のコークスが一または複数の導管６８内に堆積され、異常状況が発生する恐れがある。コークスが導管６８内に堆積されると、発熱体１２４の効率が悪くなり、他のパスにより多くの負荷がかかることになる。コーカ加熱器６４内の堆積が続くと、全部のユニットまたは精製プロセスプラント１０が全体的に影響を受けることとなる。 
【００３９】
図２〜図４によれば、異常動作検出ブロック８０が、コーカ加熱器６４内の各導管６８を監視して高コーキングをチェックすることが可能となっている。一般的にいえば、総供給材流量（Ｆｔｏｔ）１５８が変わるとき、パス１５４中の導管６８内のゲインもしくは熱伝達率が減少するか、もしくは、ゲインおよび／または熱伝達率が減少することは、導管６８内の高コーキング状態を示すとともに、上流側または下流側の異常状況を示唆する場合がある。本明細書では、導管６８（図３Ｂ）は、原油、残留物および他の物質が通り抜けて加熱されるコーカ加熱器６４内の物理的構造体のことでありうる。さらに、本明細書では、パス１５４（図４）は、コーカユニット６２内のコーカ加熱器６４の動作中に、ある導管６８を流れる原油、残留物および他の物質それ自体の流れを示しうる。一の実施形態では、ゲインはＧ＝Ｆ／（ＶＰ）として表わされる。ここで、Ｆは導管６８を流れる流量であり、ＶＰは流量制御弁１２０の位置である。さらなる実施形態では、弁位置（ＶＰ）は、コントローラ出力（ＣＯ）またはコントローラ要求（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ｄｅｍａｎｄ（ＣＤ））と置き換えられうる。熱伝達量はＱ＝Ｆ×ｃｐ×ΔＴとして表わされ、この式で、Ｆは導管６８を流れる流量であり、ｃｐは比熱であり、ΔＴはパス１５４の両側の温度差である。また、Ｑは、ｃｐの値が一定であるとき、ある初期状態からの熱伝達の変化量である。また、コーカ加熱器６４が供給材１０２を連続的に加熱しているので、流出口温度は流入口温度より常に高く、ΔTはＴｏｕｔ−Ｔｉｎに等しくなる。したがって、熱伝達量の値はＱ＝Ｆ×（Ｔｏｕｔ−Ｔｉｎ）となり、Ｆは導管６８を流れる流量、Ｔｏｕｔは流出口１２６での残留物の温度であり、Ｔｉｎは流量制御弁１２０でのまたは残留物が発熱体１２４に到達する前の導管６８のその他の部位での残留物の温度である。総供給材流量（Ｆｔｏｔ）は、供給管１０２から導管６８に入る残留物または他の物質の測定量である。ゲインおよび熱伝達量が総供給材流量（Ｆｔｏｔ）の変化につれて変わるので、コーカ異常状況防止モジュール１５０（図４）は、コーキングユニット６２が正常に動作するすべての総供給材流量（すなわち、Ｆｍｉｍ〜Ｆｍａｘ）の初期ゲインまたは初期熱伝達量へのアクセスが可能となっている。
【００４０】
ブロック８０は、一または複数で一組となる統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックまたは統計的プロセス監視ユニット、たとえばブロックＳＰＭ１〜ＳＰＭ４を備えており、この組は、コーカ加熱器６４内のプロセス変数または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計算を実行して、たとえば収集されたデータの平均値、中央値、標準偏差、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、変化率、範囲、最小値、最大値などを求める、および／または、収集されたデータ内のドリフト、バイアス、ノイズ、スパイクなどのイベントを検出するようになっている。生成される具体的な統計データもそれを生成する方法も重要な意味をもっていない。したがって、上述の具体的なタイプに加えてまたはそれに代えて、異なるタイプの統計データを生成してもよい。これに加えて、このようなデータを生成するために、公知の技術を含むさまざまな技術が用いられてもよい。本明細書に用いられている用語「統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロック」は、ゲインおよび／または熱伝達量の如き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して統計的プロセス監視を実行する機能であって、該当するデバイスにまたはデータ収集の対象となっているデバイスの外側に存在する任意の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り実行されうる機能について言及している。いうまでもなく、ＳＰＭは、デバイスデータが収集されるデバイス内に通常設けられているので、ＳＰＭは、量的により多くのまた質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、プロセス変数データが収集されるデバイスの外に設けられたブロックよりもプロセス変数データに関してより優れた統計計算値を通常求めることができる。
【００４１】
当然ながら、図２にはブロック８０がＳＰＭブロックを含むように示されているが、これに代えて、ＳＰＭブロックは、ブロック８０、８２とは別個の独立型のブロックであってもよく、また、他の異常動作検出ブロックとして同一のコーカ加熱器内に設けられてもよいしまたは異なるデバイスに設けられてもよい。本明細書に説明されているＳＰＭブロックは、公知のＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（商標）ＦｉｅｌｄｂｕｓＳＰＭブロックから構成されていてもよいしまたは公知のＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（商標）ＦｉｅｌｄｂｕｓＳＰＭブロックと比較して異なるもしくはさらなる機能を有しているＳＰＭブロックであってもよい。本明細書に用いられている用語「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、標準偏差などの如き統計量を求めるための任意のタイプのブロックまたはエレメントのことを意味する。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含む意味であって、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（商標）ＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルまたはＰｒｏｆｉｂｕｓプロトコル、ＨＡＲＴプロトコル、ＣＡＮプロトコル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とは関係ない。所望ならば、ブロック８０、８２の基調をなす動作が米国特許第６，０１７，１４３号に記載されているように少なくとも部分的に実行または実現されてもよい。上記の米国特許第６，０１７，１４３号は本明細書において参照することによりここに援用する。
【００４２】
さらに明らかなように、図２にはブロック８０がＳＰＭブロックを含むように示されているが、ＳＰＭブロックを必要としなくともよい。たとえば、ブロック８０の異常動作検出ルーチンは、ＳＰＭブロックにより処理されないプロセス変数データを用いて動作することができる。他の具体例では、ブロック８０は、他のデバイスに設けられている一または複数のＳＰＭブロックにより提供されるデータを受信することができるし、またはそのデータに基づいて動作することができる。さらに他の具体例では、多くの典型的なＳＰＭブロックにより提供されていない方法でプロセス変数データを処理することができる。一の具体例では、帯域通過フィルタまたは他のタイプのフィルタの如き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）フィルタによりプロセス変数データをフィルタリングすることができる。他の具体例では、プロセス変数データがある範囲に留まるように、プロセス変数データをトリミングすることができる。もちろん、このような異なる能力または追加加工能力を提供するために既知のＳＰＭブロックを修正することができる。ブロック８０は４つのＳＰＭブロックを含んでいるが、当該ブロック８０は、その中に、統計データを収集および判定するために他のいかなる数のＳＰＭブロックを有していてもよい。
【００４３】
（コーカ加熱器内の異常動作検出（ＡＯＤ）システムの概要）
図４は、異常動作検出ブロック８０内で用いることができる、または、コーカ加熱器６４の異常状況防止モジュール用の図２の異常動作検出システム４２として用いることができる異常動作検出（ＡＯＤ）システム１５０を例示するブロック図である。ＡＯＤシステム１５０は、ゲインまたは熱伝達量の減少により示される高コーキング状態の如きコーキングユニット６２またはコーカ加熱器６４の中に生じたまたは生じている、本出願の全体にわたって異常状況または異常状態と称する異常動作を検出するために用いられうる。これに加えて、ＡＯＤシステム１５０は、たとえば異常状況防止システム３５と共に動作させることによって、コーキングユニット６２またはコーカ加熱器６４の中における異常動作の発生をこれらの異常動作が実際に発生する前に予測し、コーキングユニット６２、コーカ加熱器６４またはプロセスプラント１０の中で重大な損出が発生する前に、予測された異常動作を防止するステップを取るために用いられうる。
【００４４】
一の具体例では、各コーカ加熱器６４がそれに対応するＡＯＤシステム１５０を有しうるが、いうまでもなく複数の加熱器に対してまたはコーキングユニット６２全体に対して共通のＡＯＤシステムが用いられてもよい。上述のように、通常複数のパス１５４（ｎ）があり、これらのパスにおいて、ゲインおよび熱伝達量の一方または両方が減少することにより高コーキング状態が示唆されることになる。しかしながら、さらに、ゲインおよび熱伝達量が負荷変数１５８の関数として正常運動作状態中に変わる場合があるので、ＡＯＤシステム１５０は、負荷変数１５８の値域に対する正常（ｎｏｒｍａｌ）なまたは基準（ｂａｓｅｌｉｎｅ）となるゲインおよび熱伝達量の値を学習するようになっている。 
【００４５】
図５に示されているように、負荷変数１５８および各監視変数（流量１６２、弁位置１６６、パス１７０の始めの供給材温度ならびにパス１７４の終わりの供給材温度）は、ゲイン１８０のブロックおよび熱伝達１８４のブロックのそれぞれに送信される。ゲイン１８０および熱伝達量１８４を計算した後、これらの値は回帰ブロック１８８に送信される。下記にさらに詳細に記載される学習（ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階では、回帰ブロック１８８では、負荷変数１５４から生成されるデータの関数として対応するゲインまたは熱伝達量から生成されるデータを予測するための回帰モデルが構築される。ゲインまたは熱伝達量から生成されたデータおよび負荷変数から生成されたデータには、ゲインデータ、熱伝達データおよび負荷変数データや、フィルタリングされたまたはその他の方法で処理されたゲインデータ、熱伝達データおよび負荷変数データや、ゲインデータ、熱伝達量データおよび負荷変数データから生成された統計データなどが含まれうる。下記にさらに詳細に記載されているように、監視（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）段階では、回帰モデルは、コーカ加熱器６４の動作中に負荷変数１５８から生成されるデータの値が与えられるゲイン１８０および熱伝達量１８４の一方または両方から生成されるデータに対する値を予測する。回帰ブロック１８８は、負荷変数１５８から生成されたデータのある与えられた値について、ゲイン１８０および／または熱伝達量１８４から生成されたデータの予測値とゲイン１８０および／または熱伝達量１８４から生成されたデータの監視値との間に偏差（ズレ）があればそれに基づいたステータス１９２および１９６を出力する。たとえば、ゲイン１８０または熱伝達量１８４のうちの一方または両方の監視値がそれらの予測値と著しく外れている場合、回帰ブロック１８８は「Ｄｏｗｎ」というステータスを出力しうる。この「Ｄｏｗｎ」というのは、対応するパス１５４内に高コーキング状態が存在することを意味する。これに対し、「Ｄｏｗｎ」を出力しない場合、回帰ブロック１８８は与えられたパス１５４に対して「Ｎｏｒｍａｌ」というステータスを出力しうる。
【００４６】
図６に示されているように、ステータス決定ブロック２２０は、回帰ブロック１８８からのステータス１９２、１９６を受信し、コーカ加熱器６４のステータスを決定する。ステータス決定ブロック２２０は、各パス１５４のステータス１９２、１９６とともに全体の異常状態を示す複数の状態またはステップを有しうる。たとえば、第一の状態２２４は、ゲイン１８０のデータおよび熱伝達量１８４のデータのうちの少なくとも一つを処理した後、すべてのパス１５４がｄｏｗｎである場合、全体的な故障が、上流側の問題でありうるとするものである。上流側の問題は、コーカ加熱器６４の出力のうちの少なくとも一部を用いて機能するプラント１０のデバイスのうちのいずれか一つに異常状態があることを示しうる。第二の状態２２８は、いずれか一つのパス１５４がｄｏｗｎである場合、そのパス１５４に高コーキングによる故障があることを示しうるとするものである。この故障は、各パス１５４内の高コーキングがゲイン１８０または熱伝達量１８４のいずれに基づいて検出されたかを示してもよい。第三の状態２３２は、負荷変数の値が学習段階において観察された同一の変数の範囲外にある場合、この出力は範囲外（ｏｕｔ  ｏｆ  ｒａｎｇｅ）であり、下記に概略が記載されているように回帰ブロック１８８を再演算する必要がありうるとするものである。第四の状態２３６は、その他の観察された状態が、第一の状態２２４、第二の状態２２８または第三の状態２３２以外である場合、故障が検出されないとするものである。もちろん、コーカ加熱器６４のステータスを決定するにあたって、他の多くの状態がステータス決定ブロック２２０内において充足されるようにしてもよいしまたは評価されるようにしてもよい。ステータス決定ブロック２２０は、他のコーカ加熱器６４のための回帰ブロック１８０の如き他の回帰ブロック１８０からステータスを受信して、コーキングユニット６２のステータスを決定してもよい。監視値１６２、１６６、１７０、１７４は、センサ測定、監視されている他のプロセスの測定結果に基づいてモデル化される測定、統計的測定、解析結果などを含むさまざまな方法により導出されてもよい。下記にさらに記載されるように、監視値１６２、１６６、１７０、１７４は、未加工の（生の）監視値であってもよいし、ＳＰＭブロックの出力値であってもよいし、または生成された他の値であってもよい。
【００４７】
図７は、図５に示されている回帰ブロック１８８の一例を示すブロック図である。回帰ブロック１８８は、負荷変数である総供給材流量（Ｆｔｏｔ）の第一のＳＰＭブロック２５０と、監視変数、たとえば流量１６２、弁位置１６６、パスの始めの供給材温度１７０およびパスの終わりの供給材温度１７４を決定しゲイン１８０および熱伝達量１８４を決定するための各プロセス変数に対する複数の第二のＳＰＭブロック２５４とを有している。第一のＳＰＭブロック２５０は、負荷変数を受信し、負荷変数から第一の統計データを生成するようになっている。第一の統計データは、負荷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、範囲データなどの如きさまざまな種類の統計データのうちのいずれであってもよい。このようなデータは、負荷変数データに関するスライディングウィンドウ法に基づいて算出されてもよいしまたは負荷変数データに関するノンオーバラッピングウインドウ法に基づいて算出されてもよい。一の具体例では、第一のＳＰＭブロック２５０は、直近の負荷変数の標本およびその前の負荷変数の標本の如きユーザ指定の標本採取範囲からまたは統計的に有用でありうる任意の数の標本または任意の量のデータから平均値データおよび標準偏差データを生成しうる。この具体例では、第一のＳＰＭブロック２５０により受信された新しい個々の負荷変数標本に対して負荷変数の平均値および負荷変数の標準偏差が生成されうる。他の具体例では、第一のＳＰＭブロック２５０は、ノンオーバラッピング時間枠を用いて平均値データおよび標準偏差データを生成しうる。この具体例では、５分の時間枠（または他の適切な時間枠）を用いることが可能なので、負荷変数の平均値および／または負荷変数の標準偏差値を５分毎に生成することが可能である。同様に、第二のＳＰＭブロック２５４は、監視変数１６２、１６６、１７０、１７４を受信してコーカ加熱器６４のゲインおよび熱伝達量を測定し、ＳＰＭブロック２５０と同様に、指定された標本採取ウィンドウの平均値データおよび標準偏差値データの如き第二の統計データを生成するようになっている。
【００４８】
モデル２５８は、ＳＰＭ２５０からの独立変数入力（ｘ）である負荷変数入力と、ＳＰＭ２５４からの少なくとも一つの従属変数入力（ｙ１、ｙ２）である監視変数入力とを有している。上述のように、監視変数１６２、１６６、１７０、１７４は、コーカ加熱器６４のゲイン１８０または熱伝達量１８４のうちの一方または両方を計算するために用いられる。下記にさらに詳細に記載されているように、モデル２５８は、負荷変数１５４の関数として監視変数１６２、１６６、１７０、１７４をモデル化するために、複数のデータセット（ｘ、ｙ１、ｙ２）を用いてトレイニングされうる。モデル２５８は、回帰モデルの構築にあたって、独立変数入力および従属変数入力（ｘ、ｙ）としてＳＰＭ２５０、２５４から負荷変数１５４（Ｘ）および監視変数１６２、１６６、１７０、１７４（Ｙ）の平均値、標準偏差値または他の統計量を用いることが可能である。たとえば、負荷変数および監視変数の平均値は、回帰モデルの（ｘ、ｙ１、ｙ２）点として用いられてもよいし、また、標準偏差は、負荷変数の関数としてモデル化されてもよいし、監視段階において異常状況が検出されるときのしきい値の決定に用いられてもよい。したがって、いうまでもなく、ＡＯＤシステム１５０は負荷変数の関数としてゲイン変数および／または熱伝達変数をモデル化するものとして記載されているが、当該ＡＯＤシステム１５０は、回帰モデルに供与される独立入力および従属入力に基づいて負荷変数から生成されるさまざまなデータの関数としてゲイン変数および／または熱伝達変数から生成されるさまざまなデータをモデル化してもよい。ここでいう回帰モデルに供与される独立入力および従属入力としては、たとえばゲイン変数データおよび／または熱伝達変数データおよび負荷変数データ、ゲイン変数データおよび／または熱伝達変数データおよび負荷変数データから生成され統計データ、ならびに、フィルタリングされたまたは他の方法で処理されたゲイン変数データおよび／または熱伝達変数データおよび負荷変数データが挙げられる。さらに、ＡＯＤシステム１５０は、ゲイン変数および／または熱伝達変数の値を予側し、当該予測値を監視値と比較するものとして記載されているが、ここでいう予測値および監視値は、予測および監視されたゲイン変数データおよび／または熱伝達変数データ、ゲイン変数データおよび／または熱伝達変数データから生成される予測および監視された統計データ、ならびに、フィルタリングされたまたは他の方法で処理された予測および監視されたゲイン変数データおよび／または熱伝達変数データの如きゲイン変数および／または熱伝達変数から生成されるさまざまな予測値および監視値を含んでいる。
【００４９】
また、下記にさらに詳細に記載されているように、モデル２５８は一または複数の回帰モデを有しており、各回帰モデルは異なる動作領域に提供されている。各回帰モデルは、従属するゲインおよび熱伝達量の値を独立負荷変数のある範囲における当該独立負荷変数の関数としてモデル化するという機能を用いることが可能である。回帰モデルは、たとえば線形回帰モデルから構成されていてもよいしまたは他の回帰モデルから構成されていてもよい。一般的に、線形回帰モデルは、関数ｆ（Ｘ）、ｇ（Ｘ）、ｈ（Ｘ）、．．．を線形に結合したものから構成されている。産業用プロセスのモデル化にあたって、典型的に適切な線形回帰モデルは、Ｘの一次関数（たとえば、Ｙ＝ｍ＊Ｘ＋ｂ）から構成されてもよいし、Ｘの二次関数（たとえば、Ｙ＝ａ＊Ｘ２＋ｂ＊Ｘ＋ｃ）から構成されてもよい。また、他の関数も同様に好適に用いられうる。
【００５０】
図７に示されている具体例では、（ｘ、ｙ１、ｙ２）点が学習段階の間、格納されるようになっている。学習段階の終わりには、負荷変数の関数としてゲインおよび熱伝達量の値を予測するための回帰モデルを構築すべく回帰係数が算出される。また、回帰モデルを構築するために用いられる負荷変数の最大値および最小値も格納される。モデル２５８は、観察された負荷変数値（ｘ）とそれに対応する観察されたゲインまたは熱伝達量の値（ｙ）との関数として算出されうる。一の具体例では、回帰は、ゲインおよび／または熱伝達量Ｙの予測値（ｙＰ１、ｙＰ２）を負荷変数値（ｘ）に基づいて計算することが可能となるように、次数ｐの多項式をフィットさせる（たとえば、ｙｐｘ＝ａ０＋ａ１＋．．．＋ａｐｘｐ）。一般的に、多項式の次数ｐはユーザの入力によるものであるが、多項式の次数の決定を自動化する他のアルゴリズムが提供されてもよい。もちろん、高次多項式、正弦関数、対数関数、指数関数、べき関数などの如き他のタイプの関数が用いられてもよい。
【００５１】
ＡＯＤシステム１５０がトレイニングされると、監視段階において、与えられた独立負荷変数入力（ｘ）に基づいて従属するゲインおよび／または熱伝達量の値Ｙの少なくとも一つの予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成させるべく、モデル２５８は、偏差検出器２６２により用いられうる。また、偏差検出器２６２は、モデル２５８へのゲインおよび／または熱伝達量の入力（ｙ１、ｙ２）ならびに独立負荷変数入力（ｘ）をさらに用いる。一般的にいえば、偏差検出器２６２は、ある負荷変数の値に対する予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を算出し、この予測値を「ｎｏｒｍａｌ（正常）」なまたは「ｂａｓｅｌｉｎｅ（基準）」となるゲインおよび／または熱伝達量として用いる。偏差検出器２６２は、ゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ１、ｙ２）をそれぞれ対応するゲイン／熱伝達量の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）と比較する。すなわち、ゲインおよび熱伝達量の値（ｙ１、ｙ２）のうちの一方または両方が予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）から著しく外れている否か（たとえば、Δｙ＝ｙ−ｙｐ）を判断する。ゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ１、ｙ２）が予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）から著しく外れている場合、このことは、異常状況が生じた、生じているまたは近い将来に生じうるということを示し、偏差検出器２６２は、偏差の示唆表示を生成しうる。たとえば、ゲインの監視値（ｙ１）がゲインの予測値（ｙｐ１）よりも小さくかつこの差がしきい値を超えている場合、異常状況を示す情報（たとえば、「Ｄｏｗｎ」）が生成されうる。そうでない場合は、ステータスは「Ｎｏｒｍａｌ」となる。実施形態によっては、異常状況を示す表示がアラートまたはアラームを含む場合もある。
【００５２】
図示されているように、ｆが総供給材流量１５８をゲイン１８０および／または熱伝達量１８４のうちの一方または両方に関連づける回帰ブロック１８８であり、Ｆｔｏｔが総供給材流量１５８の現在値であり、また、Ｍがゲイン１８０および／または熱伝達量１８４の一方または両方でありうる。回帰ブロック１８８は、観察される総供給材流量１５８でのゲイン１８０と熱伝達量１８４との任意の組み合わせに対する正常値、たとえばＭ０＝ｆ（Ｆｔｏｔ）を算出しうる。さらに、回帰ブロック１８８は、ゲイン１８０および／または熱伝達量１８４の算出された正常値と現在値との間の変化率、たとえばΔＭ＝（Ｍ−Ｍ０）／Ｍ０×１００を計算しうる。ΔＭ＜０かつ−ΔＭ＞しきい値（すなわち、ゲイン１８０および／または熱伝達量１８４が「ｎｏｒｍａｌ」または「ｂａｓｅｌｉｎｅ」）であるとき、ステータス１９２、１９６は、「ｄｏｗｎ」を示すかまたはそうでなければパス１５４内における高コーキングの可能性を示唆しうる。ΔＭがその他の値であるとき、ステータス１９２、１９６は正常でありうる。他の実施形態では、回帰ブロック１８８は、ゲイン１８０および／または熱伝達量１８４のうちの一方または両方をこれらの変数の予測値の統計的範囲と比較しうる。たとえば、変数の測定値が、観察された供給材流量において同一の変数に対する予測値の標準偏差（σ）の外にある場合、ブロック１８８はステータス１９２、１９６を示しうる。統計比較が、Ｍ＜Ｍ０−３σである場合、ステータス１９２、１９６は、「ｄｏｗｎ」であり、そうでなければステータス１９２、１９６は「ｎｏｒｍａｌ」でありうる。ＳＰＭが、米国特許出願第１１／４９２，４６７号に示されているような回帰分析に用いられる場合、標準偏差は、Ｆｔｏｔと学習段階で構築された回帰モデルとに基づいて予測されうる。回帰モデルがＳＰＭからの生のデータに対して用いられる場合、標準偏差は、学習段階で用いられるデータの残余に基づきうる。もちろん、変数１５８、１６２、１６６、１７０、１７４の観察値および予測値を使用する他の多くの計算が異常状態の検出に用いられてもよい。
【００５３】
偏差検出器２６２は、コーカ加熱器６４を異常状況について監視することに加えて、負荷変数がモデルの構築およびトレイニングの間に観察された範囲内にあるか否かをさらにチェックしうる。たとえば、偏差検出器２６２は、監視段階中、負荷変数のある与えられた値が、モデルの学習段階中に用いられた負荷変数の最小値および最大値により決まるような回帰モデルの動作範囲内にあるか否かを監視する。負荷変数の値が範囲外にある場合、偏差検出器２６２は、「Ｏｕｔ  ｏｆ  Ｒａｎｇｅ（範囲外）」というステータスを出力してもよいし、または、負荷変数が回帰モデルの動作領域外にあるということを示す表示を出力してもよい。回帰ブロック１８８は、新しい動作領域についての新しい回帰モデルを構築およびトレイニングするためのユーザからの入力を待つようになっていてもよいし、または、自動的に新しい動作領域についての新しい回帰モデルを構築およびトレイニングするようになっていてもよい。下記に、いくつかの具体例をさらに記載する。
【００５４】
当業者にとって明らかなように、ＡＯＤシステム１５０および回帰ブロック１８８に対していろいろな方法で修正を加えてもよい。たとえば、ＳＰＭブロック２５０、２５４を省略し、負荷変数の未加工値や、流量１６２、弁位置１６６、パスの始めの供給材温度１７０およびパスの終わりの供給材温度１７４の如き監視変数の未加工値が、回帰モデルの構築のために用いられる（ｘ、ｙ１、ｙ２、．．．、ｙｎ）点としてモデル２５８に直接提供されるようになっていてもよいし、また、監視のために偏差検出器２６２に直接提供されてもよい。他の具体例としては、ＳＰＭブロック２５０、２５４に加えてまたはそれに代えて、他のタイプの処理が使用されてもよい。たとえば、プロセス変数データは、ＳＰＭブロック２５０、２５４に先立ってまたはＳＰＭブロック２５０、２５４の使用に代えて、フィルタリング処理、トリミング処理などが行われてもよい。
【００５５】
これに加えて、モデル２５８は、単一の独立負荷変数入力（ｘ）、複数の従属変数入力（ｙ１、ｙ２）および複数の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を有しているものとして示されているが、当該モデル２５８は、複数の負荷変数の関数として一または複数の監視変数をモデル化する回帰モデルを含んでいてもよい。たとえば、モデル２５８は、多重線形回帰（ＭＬＲ）モデル、主成分回帰（ＰＣＲ）モデル、部分最小二乗（ＰＬＳ）モデル、リッジ回帰（ＲＲ）モデル、変数部分集合（ＶＳＳ）モデル、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）モデルなどを含みうる。
【００５６】
ＡＯＤシステム１５０は、全体的にまたは部分的に、コーカ加熱器６４内もしくはこーキングユニット６２またはコーカ加熱器６４のデバイス内に構築されてもよい。一の具体例では、ＳＰＭブロック２５０、２５４は、コーカ加熱器６４の温度センサまたは温度トランスミッタの内部に構築されてもよく、また、モデル２５８および／または偏差検出器２６２は、コントローラ６０（図２）または他のデバイス内に構築されてもよい。一の実施形態では、ＡＯＤシステム１５０は、Ｆｉｅｌｄｂｕｓプロトコルに準拠するシステム内で用いられる機能ブロックの如き機能ブロックとして構築されてもよい。このような機能ブロックは、ＳＰＭブロック２５０、２５４を有していてもよいし有していなくともよい。他の実施形態では、ブロック１８８、２５０、２５４、２５８、２６２のうちの少なくともいくつかの各々が機能ブロックとして構築されてもよい。たとえば、ブロック２５０、２５４、２５８、２６２が回帰ブロック１８８の機能ブロックとして構築されてもよい。一方、各ブロックの機能をさまざまな方法で分配してもよい。たとえば、偏差検出器２６２が回帰モデル２５８を実行してゲインおよび熱伝達量の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を提供する代わりに、回帰モデル２５８が出力（ｙｐ１、ｙｐ２）を偏差検出器２６２に提供するようにしてもよい。この実施形態では、モデル２５８は、トレイニングされた後、独立負荷変数のある与えられた入力（ｘ）に基づいてゲインまたは熱伝達量の監視値（ｙ１、ｙ２）の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成すべく用いられうる。モデル２５８の出力（ｙｐ１、ｙｐ２）は偏差検出器２６２に供給される。偏差検出器２６２は、回帰モデル２５８の出力（ｙｐ１、ｙｐ２）とともに回帰モデル２５８への従属変数の入力（ｘ）を受信する。上述のように、偏差検出器２６２は、監視値（ｙ１、ｙ２）をモデル２５８により生成された予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）と比較して、従属するゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ１、ｙ２）が予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）から著しく外れているか否かを判断するようになっている。
【００５７】
ＡＯＤシステム１５０は、異常状況防止システム３５（図１および図２）と通信可能に接続されている。たとえば、ＡＯＤシステム１５０は構成アプリケーション３８と通信可能に接続され、ユーザによるＡＯＤシステム１５０の設定を可能としている。たとえば、ＳＰＭブロック２５０、２５４、モデル２５８および偏差検出器２６２のうちの一または複数は、構成アプリケーション３８を通じて変更されうるユーザによって設定可能なパラメータを有しうる。
【００５８】
これに加えて、ＡＯＤシステム１５０は、異常状況防止システム３５および／またはプロセスプラント内の他のシステムに情報を提供しうる。たとえば、偏差検出器２６２またはステータス決定ブロック２２０により生成された偏差示唆表示は、異常状況防止システム３５および／またはアラート／アラームアプリケーション４３に供給され、異常状態をオペレータに通知しうる。他の具体例では、モデル２５８がトレイニングされた後、モデルのパラメータは、オペレータがモデルを調べることができるようにおよび／またはモデルパラメータがデータベースに格納されうるように、異常状況防止システム３５および／またはプロセスプラント内の他のシステムに供給してもよい。さらに他の具体例では、ＡＯＤシステム１５０は、たとえば偏差が検出された場合にオペレータがそれらの値を閲覧することができるように、（ｘ）（ｙ）および／または（ｙｐ）の値を異常状況防止システム３５へ供給しうる。
【００５９】
図８は、コーキングユニット６２またはより具体的にはコーキングユニット６２のコーカ加熱器６４内の異常動作を検出するための方法２７５を例示するフロー図である。上記のように、この方法２７５は、例示のＡＯＤシステム１５０を用いて具象化することができる。しかしながら、当業者にとって明らかなように、方法２７５は他のシステムにより具象化されてもよい。ブロック２８０では、モデル２５８の如きモデルがトレイニングされる。たとえば、モデルは、従属するゲイン変数および熱伝達変数を負荷変数の関数としてモデル化するように設定すべく、独立負荷変数Ｘおよび従属変数Ｙのデータセットを用いてトレイニングされる。このモデルは、負荷変数の異なる範囲に対して、負荷変数の関数としてゲイン変数および熱伝達変数を各々モデル化する多重回帰モデルを有しうる。
【００６０】
ブロック２８４では、トレイニングされたモデルは、独立負荷変数である総供給材流量（Ｆｔｏｔ）の受信値（ｘ）を用いて、従属するゲインおよび熱伝達量の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成する。次いで、ブロック２８８では、ゲイン変数および熱伝達変数の監視値（ｙ１、ｙ２）が、対応する予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）と比較され、ゲインおよび／または熱伝達量が予測値から著しく外れているか否かが判断される。たとえば、偏差検出器２６２は、モデル２５８の出力（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成または受信し、それぞれ対応するゲインおよび熱伝達量の値（ｙ１、ｙ２）と比較する。ゲインおよび／または熱伝達量が（ｙｐ１、ｙｐ２）から著しく外れていると判断された場合、偏差示唆表示は、ブロック２９２において生成されうる。たとえば、ＡＯＤシステム１５０では、偏差検出器２６２が示唆表示を生成することが可能である。この示唆表示は、著しい偏差（たとえば、ステータス＝「Ｄｏｗｎ」）を検出したことを示すアラート、アラームまたは他のタイプの信号、フラグ、メッセージなどであってもよい。
【００６１】
下記にさらに詳細に記載されているように、モデルが最初にトレイニングされた後、および、モデルが、従属するゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成した後、ブロック２８０が繰り返されるようにしてもよい。たとえば、プロセス内のセットポイントが変更された場合または独立負荷変数の値が範囲ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸの外にある場合、モデルは、再トレイニングされうる。
【００６２】
（回帰モデルの概要）
図９は、図７のモデル２５８の如きモデルを初期トレイニングするための方法３００を例示するフロー図である。下記にさらに記載されているように、モデル２５８のトレイニングはＬＥＡＲＮＩＮＧ状態と称される。ブロック３０４では、独立負荷変数Ｘ（Ｆｔｏｔ）についての少なくとも適切な数のデータセット（ｘ、ｙ）ならびに従属するゲイン変数および／または熱伝達変数Ｙがモデルをトレイニングするために受信されうる。上述のように、これらのデータセット（ｘ、ｙ）には、監視変数（ゲインおよび／または熱伝達量）データ、負荷変数（Ｆｔｏｔ）データ、フィルタリングされたまたは他の方法で処理された監視変数データおよび負荷変数データ、これらの監視変数データおよび負荷変数データから生成された統計データなどが含まれる。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデル２５８はＳＰＭブロック２５０、２５４からデータセット（ｘ、ｙ）を受信しうる。ここで図１０Ａを参照すると、グラフ３５０には、モデルにより受信され、モデルが初期トレイニングされている間、ＡＯＤシステム１５０がＬＥＡＲＮＩＮＧ状態にあることを示す複数のデータセット（ｘ、ｙ）の一例が示されている。具体的にいえば、図１０Ａグラフ３５０には、収集された一群のデータセット３５４が含まれている。
【００６３】
さらに図９を参照すると、ブロック３０８では、モデルの有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］が生成されうる。有効範囲は、モデルが有効である独立負荷変数Ｘの範囲を示している。たとえば、この有効範囲は、（ｘ）がＸＭＩＮ以上かつＸＭＡＸ以下である負荷変数Ｘの値に対してのみモデルが有効であることを示しうる。一つの具体例では、ブロック３０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）の中の負荷変数の最小値としてＸＭＩＮを設定することができ、ブロック３０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）の中の負荷変数の最大値としてＸＭＡＸを設定することができる。図１０Ａを再度参照すると、たとえばＸＭＩＮが左端のデータセットの負荷変数の値として設定され、また、ＸＭＡＸが右端のデータセットの負荷変数の値として設定されうる。もちろん、有効範囲の決定は他の方法で具象化してもよい。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０においては、モデルブロック２５８は有効範囲を生成することができる。
【００６４】
ブロック３１２では、範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］についての回帰モデルはブロック３０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）に基づいて構築されうる。下記にさらに記載されている具体例では、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドが発行された後、または、最大数のデータセットが収集された場合、一群のデータセット３５４に対応する回帰モデルが構築されうる。公知の手法を含むさまざまな手法のうちのいずれが回帰モデルを構築するために用いられてもよいし、また、さまざまな関数のうちのいずれがモデルとして用いられてもよい。たとえば、モデルは、一次方程式、二次方程式、高次方程式などから構成されてもよい。図１０Ｂのグラフ３７０には、ブロック３０４で受信したデータセット（ｘ、ｙ）上に重ね合わせられた曲線３５８が含まれており、データセット（ｘ、ｙ）をモデル化するための一群のデータセット３５４に対応する回帰モデルが示されている。曲線３５８に対応する回帰モデルは範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］において有効である。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０においては、モデルブロック２５８は、範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］についての回帰モデルを構築することができる。
【００６５】
（動作領域変更を含むモデルの利用）
モデルを初期トレイニングした後、このモデルがモデル化したシステムが正常動作領域内の異なる動作領域へ移動する場合がある。たとえば、セットポイントが変更される場合がある。図１１は、モデル化されたプロセスが異なる動作領域に移動する場合にモデルが更新されるモデルを用いて、異常動作が生じている、生じた、または、生じる可能性があるか否かを判断するための方法４００を例示するフロー図である。この方法４００は、図４〜図７のＡＯＤシステム１５０の如きＡＯＤシステムにより具象化されてもよい。もちろん、方法４００は、他のタイプのＡＯＤシステムにより具象化されてもよい。方法４００は、初期モデルが構築された後、実行されてもよい。たとえば、図９の方法３００が初期モデルを構築するのに用いられてもよい。
【００６６】
ブロック４０４では、データセット（ｘ、ｙ）が受信される。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデル２５８はたとえばＳＰＭブロック２５０、２５４からデータセット（ｘ、ｙ）を受信することができる。次いで、ブロック４０８では、ブロック４０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）が有効範囲にあるか否かが判断されうる。有効範囲は、モデルが有効である範囲を示しうる。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデル２５８は、ブロック４０４で受信した負荷変数値（ｘ）を調べてその値が有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］に入っているか否かを判断しうる。ブロック４０４で受信したデータセット（ｘ、ｙ）が有効範囲にあると判断された場合、フローはブロック４１２へ進んでよい。
【００６７】
ブロック４１２では、従属監視変数Ｙのゲインおよび熱伝達量（ｙｐ１、ｙｐ２）のうちの一方または両方の予測値がモデルを用いて生成されうる。具体的にいえば、モデルは、ブロック４０４で受信した総供給材流量（Ｆｔｏｔ）の負荷変数の値（ｘ）からゲインおよび熱伝達量の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成する。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデル２５８は、ＳＰＭブロック２５０から受信した負荷変数の値（ｘ）から予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）を生成する。
【００６８】
次いで、ブロック４１６では、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ１、ｙ２）は、ゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ１、ｙｐ２）と比較されうる。この比較はさまざまな方法で具象化されうる。たとえば、差またはパーセンテージの差が生成されてもよい。他のタイプの比較が用いられてもよい。ここで図１２Ａを参照すると、データセットが受信された例がドット３５８としてグラフ３５０に示されており、対応する予測値（ｙｐ）が「ｘ」としてグラフ３５０に示されている。図１２Ａのグラフ３５０には、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態でのＡＯＤシステム１５０の動作が示されている。このモデルは、曲線３５４により示されている回帰モデルを用いて予測（ｙｐ）を生成している。図１２Ａに示されているように、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）とゲインおよび熱伝達量の予測値（ｙｐ）との間の差が−１．７５４％であることが算出されている。ここで、図１２Ｂを参照すると、受信されたデータセットの他の一例がドット３６２としてグラフ３５０に示されており、対応するゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）が「ｘ」として示されている。図１２Ｂに示されているように、ブロック４０４で受信された変数の監視値（ｙ）と予測値（ｙｐ）との間の差が−１９．２９８％であることが算出されている。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、偏差検出器２６２は比較を行うことが可能となっている。
【００６９】
さらに図１１を参照すると、ブロック４２０では、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の値（ｙ）がそのゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）から著しく外れているか否かがブロック４１６の比較結果に基づいて判断されうる。ブロック４２０での判断は、さまざまな方法で具象化されてもよく、どのようにブロック４１６の比較が具象化されたかに依存するものであってもよい。たとえば、ゲインおよび／または熱伝達量の値がブロック４１２で生成された場合、この差の値があるしきい値を超えているか否かによって判断されてもよい。このしきい値は、予め決められた値であってもよいしまたは設定可能な値であってもよい。また、しきい値は一定なものであってもよいしまたは変更可能なものであってもよい。たとえば、しきい値は、ブロック４０４で受信される独立負荷変数Ｘ（Ｆｔｏｔ）の値に応じて変更されてもよい。他の具体例では、ブロック４１２でパーセンテージ差の値が生成された場合、このパーセンテージ差の値がゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）のあるパーセンテージを超えるような所定のしきい値パーセンテージを超えているか否かが判断されうる。さらに他の具体例では、連続して二つまたは他の数の比較結果がしきい値を超えた場合にのみ、著しいズレがあると判断されうる。さらに他の具体例では、変数の監視値（ｙ）が、変数の予測値（ｙｐ）の標準偏差（σ）のある数だけ変数の予測値（ｙｐ）を超えた場合にのみ、著しいズレがあると判断されうる。標準偏差は、負荷変数Ｘの関数としてモデル化されてもよいし、または、トレイニングデータの残余の変数から算出されてもよい。共通または異なるしきい値はゲインおよび／または熱伝達量の値の各々について用いられてもよい。
【００７０】
再び図１２Ａを参照すると、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）と予測値（ｙｐ）との間の差が−１．７５４％となっている。たとえば偏差が著しいか否かを判断するために１０％のしきい値が用いられる場合、図１２Ａに示されている差の絶対値はこのしきい値未満である。一方、図１２Ｂを再び参照すると、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）とゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）との間の差が−１９．２９８％となっている。図１２Ｂに示されている差の絶対値はこのしきい値である１０％を上回っているので、下記に記載するように異常状態示唆表示が生成されうる。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、偏差検出器２６２がブロック４２０を実行してもよい。
【００７１】
一般的に、ゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）がゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）から著しく外れているか否かの判断は、公知の手法を含むさまざまな手法を用いて具象化されうる。一の実施形態では、ゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）がゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）から著しく外れているか否かの判断は、現在値（ｙ）および（ｙｐ）を分析することを含みうる。たとえば、ゲインおよび／または熱伝達量の予測値（ｙｐ）からゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）を減算しまたはその逆の計算をして、その結果をしきい値と比較することによりその結果がしきい値を超えているか否かを判断する。この手法は、任意選択的に過去の値（ｙ）および（ｙｐ）を解析することも含みうる。さらに、この手法は、（ｙ）または（ｙ）と（ｙｐ）との差を一または複数のしきい値と比較することを含みうる。一または複数のしきい値の各々は一定なものであってもよいしまたは変更可能なものであってもよい。たとえば、しきい値が、負荷変数Ｘまたは他の変数の値に応じて変更されてもよい。異なるしきい値が異なるゲインおよび／または熱伝達量の値に対して用いられてもよい。本明細書において参照することにより援用する、２００６年７月２５日に出願された、表題が「プロセス変数の期待値からのズレを検出するための方法およびシステム」である米国特許出願第１１／４９２，３４７号には、プロセス変数が期待値から著しく外れているか否かを検出するためのシステムおよび方法が記載されており、これらのシステムおよび方法のうちのいずれが任意選択的に用いられてもよい。当業者にとって明らかなように、ゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）が予測値（ｙｐ）から著しく外れているか否かを判断する方法は他にも多くある。さらに、ブロック４１６とブロック４２０とが組み合わされてもよい。
【００７２】
（ｙ）を（ｙｐ）と比較する際に用いられる判断基準（ブロック４１６）および／または（ｙ）が（ｙｐ）から著しく外れているか否かを判断する際に用いられる判断基準（ブロック４２０）のうちの一部または全部が、構成アプリケーション３８（図１および図２）を通じてユーザによって設定可能となっていてもよい。たとえば比較のタイプ（たとえば、差の生成、差の絶対値の生成、パーセンテージ差の生成）が設定可能となっていてもよい。また、偏差が著しいか否かの判断の際に用いられる一または複数のしきい値がオペレータによりまたは他のアルゴリズムにより設定可能であってもよい。これに代えて、このような判断基準が容易に設定可能でなくてもよい。
【００７３】
さらに図１１を参照すると、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）がその予測値（ｙｐ）から著しく外れていないと判断された場合、フローは、ブロック４０４に戻り、次のデータセット（ｘ、ｙ）を受信しうる。しかしながら、ゲインおよび／または熱伝達量の監視値（ｙ）がその予測値（ｙｐ）から著しく外れていると判断された場合、フローはブロック４２４へ進みうる。ブロック４２４で、偏差を示唆する表示が生成されうる。たとえば、この示唆表示はアラートであってもよいしまたはアラームであってもよい。生成された示唆表示は、たとえばブロック４０４で受信された値（ｙ）が期待値よりも高いかまたは期待値よりも低いかの如きかさらなる表示を有していてもよい。図１２Ａを参照すると、ブロック４０４で受信されたゲインおよび／または熱伝達量の値（ｙ）と予測値（ｙｐ）との間の差が−１．７５４％であり、しきい値である１０％を下回っているので、示唆表示は生成されない。他方、図１２Ｂを参照すると、ブロック４０４で受信された（ｙ）と予測値（ｙｐ）との間の差が−１９．２９８％であり、しきい値である１０％を上回っている。したがって、示唆表示が生成される。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、偏差検出器２６２は示唆表示を生成しうる。
【００７４】
さらに図１１のブロック４０８を参照すると、ブロック４０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）が有効範囲内にないと判断された場合、フローはブロック４２８に進みうる。しかしながら、ＡＯＤシステム１５０により構築されるモデルは、当該モデルがトレイニングされたデータの範囲において通常有効である。負荷変数Ｘが、曲線３５４により示されるようなモデルの制限範囲外にある場合、ステータスは範囲外（ｏｕｔ  ｏｆ  ｒａｎｇｅ）となり、ＡＯＤシステム１５０は異常状態を検出することができないことになる。たとえば、図１２Ｃでは、ＡＯＤシステム１５０は、有効範囲内にないドット３７０として示されているデータセットを受信している。このことにより、ＡＯＤシステム１５０はＯＵＴ  ＯＦ  ＲＡＮＧＥ状態に移行する。その場合、ＡＯＤシステム１５０は、オペレータの命令に応じてまたは自動的に、ＬＥＡＲＮＩＮＧ状態にさらに移行するようになっていてもよい。したがって、初期学習期間の後、プロセスが異なる動作領域へ移動した場合、ＡＯＤシステムは、元の動作範囲用のモデルを維持すると同時に、新しい動作領域についての新しいモデルを学習することが可能となっている。
【００７５】
ここで図１３Ａを参照すると、図１３AはＡＯＤシステム１５０がＬＥＡＲＮＩＮＧ状態へ移行する際、受信したデータセット３７０が有効範囲内にないときのグラフを示している。具体的にいえば、図１３Ａのグラフは、収集された一群のデータセット３７４を含んでいる。さらに図１１を参照すると、ブロック４２８では、ブロック４０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）は、後にモデルをトレイニングさせるために用いられうる適切なデータセット群に加えうる。図１３Ａを参照すると、データセット３７０は、Ｘの値がＸＭＩＮ未満であるデータセットに対応する一群のデータセット３７４に加えられている。たとえば、ブロック４０４で受信された負荷変数Ｘの値がＸＭＩＮ未満である場合、ブロック４０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）は、負荷変数Ｘの値がＸＭＩＮ未満である他の受信されたデータセットに対応するデータ群へ加えられうる。同様に、ブロック４０４で受信された負荷変数Ｘの値がＸＭＡＸより大きい場合、ブロック４０４で受信されたデータセット（ｘ、ｙ）は、負荷変数の値がＸＭＡＸより大きな他の受信されたデータセットに対応するデータ群へ加えられうる。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデルブロック２５８がブロック４２８を実行しうる。
【００７６】
次いで、ブロック４３２では、一群のデータセット３７４に対応する回帰モデルを構築するために、ブロック４２８でデータセットが加えられたデータ群内に十分なデータセットが存在するか否かが判断されうる。この判断はさまざまな手法を用いて具象化されてもよい。たとえば、一群内のデータセットの数を最小数と比較し、一群内のデータセットの数が少なくともこの最小数である場合、回帰モデルを構築するための十分なデータセットが存在していると判断されうる。この最小数は、当業者に対して公知となっている手法を含むさまざまな手法を用いて選択されてもよい。回帰モデルを構築するための十分なデータセットが存在すると判断された場合、図１４に関して下記にさらに詳細に記載されているように、ブロック４３６でモデルが更新されうる。一方、回帰モデルを構築するための十分なデータセットが存在しないと判断された場合、フローは、ブロック４０４に戻り、次のデータセット（ｘ、ｙ）を受信しうる。他の具体例では、回帰モデルを構築させるべく、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドがオペレータにより発生されうる。
【００７７】
図１４は、現在の有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］外のデータセットについての回帰モデルを構築するために群内に十分なデータセットが存在すると判断された後でモデルを更新するための方法４５０を例示するフロー図である。ブロック４５４では、新しい回帰モデルのための範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］が求められうる。この有効範囲は、新しい回帰モデルが有効である独立負荷変数Ｘの範囲を示しうる。たとえば、有効範囲は、（ｘ）がＸ’ＭＩＮ以上かつＸ’ＭＡＸ以下である負荷変数の値（ｘ）の範囲でのみモデルが有効であることを示しうる。一の具体例では、Ｘ’ＭＩＮは一群のデータセット（ｘ、ｙ）の中の負荷変数の最小値として設定され、Ｘ’ＭＡＸを一群のデータセット（ｘ、ｙ）の中の負荷変数の最大値として設定されうる。さらに図１３Ａ参照すると、Ｘ’ＭＩＮは群３７４内の左端のデータセットの負荷変数の値として設定され、Ｘ’ＭＡＸは群３７４内の右端のデータセットの負荷変数の値として設定されうる。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデルブロック２５８が有効範囲を生成しうる。
【００７８】
ブロック４６０では、この範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］における回帰モデルを上記の群の中のデータセット（ｘ、ｙ）に基づいて構築しうる。回帰モデルを構築するにあたって公知の手法を含むさまざまな手法のうちのいずれを用いてもよいし、また、モデルとしてさまざまな関数のうちのいずれを用いてもよい。たとえば、モデルは、一次方程式、二次方程式などから構成されてもよい。図１３Ｂでは、群３７４上に重ね合わせられた曲線３７８は、群３７４の中のデータセットをモデル化するために構築された回帰モデルを示している。曲線３７８に対応する回帰モデルは範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］において有効であり、また、曲線３５４に対応する回帰モデルは範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］において有効である。図４〜図７のＡＯＤシステム１５０では、モデル２５８は、範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］用の回帰モデルを構築することが可能である。
【００７９】
説明を容易にするために、ここでは範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］を［ＸＭＩＮ＿１、ＸＭＡＸ＿１］と呼び、範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］を［ＸＭＩＮ＿２、ＸＭＡＸ＿２］と呼ぶことにする。これに加えて、範囲［ＸＭＩＮ＿１、ＸＭＡＸ＿１］に対応する回帰モデルをｆ１（ｘ）と呼び、範囲［ＸＭＩＮ＿２、ＸＭＡＸ＿２］に対応する回帰モデルをｆ２（ｘ）と呼ぶことにする。したがって、モデルは次のように表わされうる：
【００８０】
【数１】
2010506269.tif 000002
【００８１】
さらに図１４を参照すると、ブロック４６４では、曲線３５４と曲線３７８との間の動作領域についての範囲［ＸＭＩＮ＿１、ＸＭＡＸ＿１］および範囲［ＸＭＩＮ＿２、ＸＭＡＸ＿２］に対応する回帰モデル間に補間モデルが構築されうる。下記に記載の補間モデルは線形関数を有しているが、他の実施形態では、二次関数の如き他のタイプの関数が用いられてもよい。ＸＭＡＸ＿１がＸＭＩＮ＿２よりも小さい場合、補間モデルは下記のように算出されうる：
【００８２】
【数２】
2010506269.tif 000003
【００８３】
同様に、ＸＭＡＸ＿２がＸＭＩＮ＿１よりも小さい場合、補間モデルは下記のように算出されうる：
【００８４】
【数３】
2010506269.tif 000004
【００８５】
したがって、モデルは下記のように表されうる：
【００８６】
【数４】
2010506269.tif 000005
【００８７】
ＸＭＡＸ＿１がＸＭＩＮ＿２よりも小さくかつＸＭＡＸ＿２がＸＭＩＮ＿１よりも小さい場合、モデルは下記のように表されうる：
【００８８】
【数５】
2010506269.tif 000006
【００８９】
方程式１、４および５から見ることができるように、モデルは複数の回帰モデルを含んでもよい。具体的にいえば、第一の回帰モデル（すなわち、ｆ１（ｘ））は、第一の動作領域（すなわち、ｘＭＩＮ＿１≦ｘ≦ｘＭＡＸ＿１）の従属するゲインおよび／または熱伝達量の値Ｙをモデル化するために用いられ、第二の回帰モデル（すなわち、ｆ２（ｘ））は、第二の動作領域（すなわち、ｘＭＩＮ＿２≦ｘ≦ｘＭＡＸ＿２）の従属するゲインおよび／または熱伝達量の値Ｙをモデル化するために用いられうる。これに加えて、式４および式５から明らかなように、モデルは、これらの回帰モデルに対応する動作領域間において従属するゲインおよび／または熱伝達量の値Ｙをモデル化するための補間モデルをさらに有しうる。
【００９０】
さらに図１４を参照すると、ブロック４６８では、有効範囲が更新されうる。たとえば、ＸＭＡＸ＿１がＸＭＩＮ＿２よりも小さい場合、ＸＭＩＮがＸＭＩＮ＿１に設定され、ＸＭＡＸがＸＭＡＸ＿２に設定されうる。同様に、ＸＭＡＸ＿２がＸＭＩＮ＿１よりも小さい場合、ＸＭＩＮがＸＭＩＮ＿２に設定され、ＸＭＡＸがＸＭＡＸ＿１に設定されうる。図１３Ｃには、新しい有効範囲を有する新しいモデルが示されている。図１１および図１４を参照すると、モデルは、方法４５０の如き方法を用いて複数回更新されうる。図１３Ｃから明らかなように、元のモデルがゲインおよび／または熱伝達量の値Ｙの「ｎｏｒｍａｌ（正常）」値を表しているため、元の動作範囲に対する元のモデルは保持されている。そうでなければ、元のモデルが連続して更新された場合に、モデルが不良状態に向けて更新されてしまい、異常状況が検出されなくなってしまう恐れがある。プロセスが新しい動作地域へ移行する場合、新しいモデルを構築するためにプロセスが依然として正常な状態に置かれていると仮定され、新しいモデルが新しい動作領域で生じるシステム内のさらなる異常状況を検出するために用いられてもよい。したがって、コーカ加熱器６４のモデルはさまざまな動作領域に対応するプロセスモデルとして永続的に拡張されうる。
【００９１】
異常状況防止システム３５（図１および図２）は、たとえば図１０Ａ、図１０Ｂ、図１２Ａ、図１２Ｂ、図１２Ｃ、図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Cのうちの一部または全部に類似するグラフを表示デバイス上に表示させうる。たとえば、ＡＯＤシステム１５０がモデル判断基準データをたとえば異常状況防止システム３５またはデータベースへ提供する場合、異常状況防止システム３５は、どのようにしてモデル２５８が従属するゲイン変数および／または熱伝達変数ＹをＦｔｏｔである独立負荷変数Ｘの関数としてモデル化するかを示す表示画面を生成するためにこのデータを用いうる。たとえば、この表示画面は、図１０Ａ、図１０Ｂおよび図１３Ｃのグラフのうちの一または複数に類似するグラフを有しうる。任意選択的に、ＡＯＤシステム１５０は、モデル２５８の構築に用いられたデータセットのうちの一部または全部をたとえば異常状況防止システム３５またはデータベースへさらに提供しうる。この場合、異常状況防止システム３５は、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１３Ａおよび図１３Ｂのうちの一または複数と類似するグラフを有する表示画面を生成するためにこのデータを用いてもよい。任意選択的に、ＡＯＤシステム１５０は、たとえば異常状況防止システム３５またはデータベースにＡＯＤシステム１５０がその監視段階中に評価するデータセットのうちの一部または全部をさらに提供しうる。これに加えて、ＡＯＤシステム１５０は、データセットのうちの一部または全部に対する比較データをたとえば異常状況防止システム３５またはデータベースへさらに提供しうる。この場合、一の具体例として、異常状況防止システム３５は、図１０Ａおよび図１０Ｂのグラフのうちの一または複数と類似するグラフを有する表示画面を生成するためにこのデータを用いてもよい。
【００９２】
（ＡＯＤシステムの手動制御）
図９、図１１および図１４に関して記載されたＡＯＤシステムでは、モデルは、ある動作領域における十分なデータセットが得られたとき自動的に更新しうる。しかしながら、このような更新は人間のオペレータが許可しない限り行われないことが望ましい。これに加えて、受信データセットが有効動作領域におけるものである場合であっても人間のオペレータがモデルを更新させることが可能であることが望ましい。
【００９３】
図１５は、図４〜図７のＡＯＤシステム１５０の如きＡＯＤシステムの他の動作に対応する状態遷移図５５０の例である。状態遷移図５５０に対応する動作により、人間のオペレータはＡＯＤシステムに対するさらなる制御が可能となる。たとえば、下記により詳細に記載されているように、ＡＯＤシステムのモデルをＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４へ移行させることをオペレータが望むとき、当該オペレータはＬＥＡＲＮコマンドをＡＯＤシステム１５０に送信させうる。一般的にいえば、下記にさらに詳細に記載されているＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４では、ＡＯＤシステムは回帰モデルの構築のためのデータセットを取得するようになっている。同様に、ＡＯＤシステムが、回帰モデルを構築し、入力されるデータセットを監視し始めることをオペレータが望むとき、当該オペレータはＭＯＮＩＴＯＲコマンドをＡＯＤシステムに送信しうる。一般的にいえば、ＡＯＤシステムは、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドに応答して、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ移行しうる。
【００９４】
ＡＯＤシステムの初期状態はたとえばＵＮＴＲＡＩＮＥＤ状態５６０であってもよい。ＡＯＤシステムは、ＬＥＡＲＮコマンドを受信したとき、ＵＮＴＲＡＩＮＥＤ状態５６０からＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４へ移行しうる。ＡＯＤシステムは、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドを受信したとき、ＵＮＴＲＡＩＮＥＤ状態５６０に留まりうる。任意選択的に、ＡＯＤシステムがまだトレイニングされていないことをオペレータに通知するための示唆表示が表示デバイスに表示されうる。
【００９５】
ＯＵＴ  ＯＦ  ＲＡＮＧＥ状態５６２では、各受信データセットが解析され、当該各受信データセットが有効範囲にあるか否かが判断される。受信データセットが有効範囲内にない場合、ＡＯＤシステムはＯＵＴ  ＯＦ  ＲＡＮＧＥ状態５６２に留まりうる。一方で、受信データセットが有効範囲内にある場合、ＡＯＤシステムはＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ移行しうる。これに加えて、ＡＯＤシステムは、ＬＥＡＲＮコマンドを受信した場合、ＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４へ移行しうる。
【００９６】
ＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４では、ＡＯＤシステムは、収集されたデータセットに対応する一または複数の動作領域において回帰モデルを構築するためにデータセットを収集しうる。これに加えて、ＡＯＤシステムは、任意選択的に、最大数のデータセットを受信したか否かをチェックしうる。たとえば、最大数は、ＡＯＤシステムが利用可能な格納部により決定されうる。したがって、最大数のデータセットが受信された場合、このことは、ＡＯＤシステムがたとえばデータセットの格納のために利用可能なメモリが少なくなっているまたは少なくなる恐れがあることを示しうる。一般的に、最大数のデータセットを受信したと判断された場合、または、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドを受信した場合、ＡＯＤシステムのモデルが更新され、ＡＯＤシステムがＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ移行されうる。
【００９７】
図１６は、ＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４における動作方法６００を例示するフロー図である。ブロック６０４では、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドを受信したか否かが判断されうる。ＭＯＮＩＴＯＲコマンドが受信された場合、フローはブロック６０８へ進みうる。ブロック６０８では、回帰モデルを構築するための最小数のデータセットが収集されたか否かが判断されうる。最小数のデータセットが収集されていない場合、ＡＯＤシステムはＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４に留まりうる。任意選択的に、最小数のデータセットがまだ収集されていないためＡＯＤシステムが依然としてＬＥＡＲＮＩＮＧ状態に留まっていることをオペレータに通知するための示唆表示が表示デバイスに表示されてもよい。
【００９８】
それに対して、最小数のデータセットが収集された場合、フローはブロック６１２へ進みうる。図１７を参照してさらに詳細に記載されるように、ブロック６１２では、ＡＯＤシステムのモデルが更新されうる。次いで、ブロック６１６では、ＡＯＤシステムはＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ移行されうる。
【００９９】
ブロック６０４では、ＭＯＮＩＴＯＲコマンドが受信されていないと判断された場合、フローはブロック６２０へ進み、ここで、新しいデータセットが受信される。次いで、ブロック６２４で、受信データセットが、適切なトレイニンググループに加えられうる。適切なトレイニンググループは、たとえばデータセットの負荷変数の値に基づいて決定されうる。例示される具体例では、負荷変数の値がモデルの有効範囲のＸＭＩＮよりも小さい場合、このデータセットは第一のトレイニンググループに加えられうる。また、負荷変数の値がモデルの有効範囲のＸＭＡＸより大きい場合、このデータセットは第二のトレイニンググループに加えられうる。
【０１００】
ブロック６２８では、最大数のデータセットが受信されたか否かが判断されうる。最大数のデータセットが受信された場合、フローはブロック６１２へ移行し、ＡＯＤシステムは上述のＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ最終的に移行する。これに対して、最大数のデータセットが受信されていない場合、ＡＯＤシステムはＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４に留まることになる。当業者にとって明らかなように、方法６００に対してさまざまな修正が加えられてもよい。一の具体例では、ブロック６２８で最大数のデータセットが受信されていると判断された場合、ＡＯＤシステムはトレイニンググループに対してデータセットを加えることを停止するだけでもよい。これに加えてまたはこれに代えて、ＡＯＤシステムは、ユーザにモデルの更新の許可を促すようにしてもよい。この実施形態では、ユーザがモデルの更新を許可しない限り、最大数のデータセットが取得されたとしてもモデルは更新されないことになる。
【０１０１】
図１７は、図１６のブロック６１２を具象化するために用いられうる方法６５０を例示するフロー図である。ブロック６５４では、範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］が新しく収集されたデータセットを用いて構築される回帰モデルのために決定される。この範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］は、公知の手法を含むさまざまな手法を用いて具象化されうる。ブロック６５８では、この範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］に対応する回帰モデルが、図１６を参照して記載されているように収集されトレイニンググループに加えられたデータセットのうちの一部または全部を用いて作成されうる。この回帰モデルは、公知の手法を含むさまざまな手法を用いて構築されうる。
【０１０２】
ブロック６６２では、これがモデルの初期トレイニングであるか否かが判断されうる。一の具体例では、有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］が、モデルがまだトレイニングされていないことを示す予め決められた範囲であるか否かが判断されうる。モデルの初期トレイニングである場合、フローはブロック６６５に進み、ここで、有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］がブロック６５４で決められた範囲に設定されることになる。
【０１０３】
ブロック６６２で、これがモデルの初期トレイニングでないと判断されると、フローはブロック６７０へ進みうる。ブロック６７０では、範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］が有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］とオーバーラップするか否かが判断される。オーバーラップする場合、フローはブロック６７４へ進み、ここで、一または複数の他の回帰モデルまたは補間モデルの範囲がオーバーラップした割合に照らして更新されうる。任意選択的に、他の回帰モデルまたは補間モデルのうちの一の範囲が範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］内に完全に含まれる場合、その他の回帰モデルまたは補間モデルは捨てられてもよい。このことは、たとえばメモリ資源の節約を補助しうる。ブロック６７８では、必要ならば、有効範囲が更新されてもよい。たとえば、Ｘ’ＭＩＮが有効範囲のＸＭＩＮより小さい場合、有効範囲のＸＭＩＮがＸ’ＭＩＮに設定されてもよい。
【０１０４】
ブロック６７０で、範囲［Ｘ’ＭＩＭ、Ｘ’ＭＡＸ］が有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］とオーバーラップしないと判断された場合、フローはブロック６８２へ進みうる。ブロック６８２では、必要ならば、補間モデルが構築されてもよい。ブロック６８６では、有効範囲が更新されうる。ブロック６８２、６８６は、図１４のブロック４６４、４６８に関して記載されている方法と同様な方法で具象化されうる。
【０１０５】
当業者にとって明らかなように、方法６５０に対していろいろな変更を加えることができる。一の具体例では、範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］が有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］とオーバーラップする場合、範囲［Ｘ’ＭＩＮ、Ｘ’ＭＡＸ］ならびにその他の回帰モデルおよび補間モデルの動作範囲のうちの一または複数は、これらの範囲のうちのいずれにもオーバーラップしないように、変更されてもよい。
【０１０６】
図１８は、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８における動作方法７００を例示するフロー図である。ブロック７０４では、ＬＥＡＲＮコマンドが受信されたか否かが判断されうる。ＬＥＡＲＮコマンドが受信されている場合、フローはブロック７０８へ進みうる。ブロック７０８では、ＡＯＤシステムはＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４へ移行しうる。ＬＥＡＲＮコマンドが受信されていない場合、フローはブロック７１２へ進みうる。
【０１０７】
ブロック７１２では、上述のように、データセット（ｘ、ｙ）が受信されうる。次いで、ブロック７１６では、受信されたデータセット（ｘ、ｙ）が有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］内にあるか否かが判断されうる。このデータセットが有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］外にある場合、フローはブロック７２０へ進み、ここで、ＡＯＤシステムがＯＵＴ  ＯＦ  ＲＡＮＧＥ状態５６２へ移行しうる。しかしながら、ブロック７１６でデータセットが有効範囲［ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ］内にあると判断された場合、フローはブロック７２４、７２８、７３２へ進みうる。図８を参照して記載されているように、ブロック７２４、７２８および７３２は、それぞれ対応するブロック２８４、２８８および２９２と同様に、具象化されうる。
【０１０８】
図１５の状態遷移図５５０、図１６のフロー図６００、図１７のフロー図６５０および図１８のフロー図７００についての説明をさらに補足するために、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１２Ａ、図１２Ｂ、図１２Ｃ、図１３Ａ、図１３Ｂおよび図１３Ｃを再び参照する。図１０Ａには、モデルが初期トレイニング中にある間、ＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４にあるＡＯＤシステムのグラフ３５０が示されている。具体的にいえば、図１０Ａのグラフ３５０は、収集された一群のデータセット３５４を含んでいる。オペレータがＭＯＮＩＴＯＲコマンドを発行した後で、または、最大数のデータセットが収集された場合に、一群のデータセット３５４に対応する回帰モデルが構築されうる。図１０Ｂのグラフ３５０は、一群のデータセット３５４に対応する回帰モデルを示す曲線３５８を含んでいる。この次に、ＡＯＤシステムはＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ移行しうる。
【０１０９】
図１２Ａのグラフ３５０には、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８にあるＡＯＤシステムの動作が示されている。具体的にいえば、ＡＯＤシステムは、有効範囲内にあるデータセット３５８を受信する。モデルは、曲線３５４により示されている回帰モデルを用いて、予測値ｙｐ（図１２Ａのグラフ内の「ｘ」により示されている）を生成する。図１２Ｃでは、ＡＯＤシステムは、有効範囲内にないデータセット３７０を受信する。これにより、ＡＯＤシステムは、ＯＵＴ  ＯＦ  ＲＡＮＧＥ状態５６２に移行しうる。
【０１１０】
オペレータがＬＥＡＲＮコマンドを発行させた場合、ＡＯＤシステムはＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４へ再び移行する。図１３Ａのグラフ３５０には、ＡＯＤシステムがＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４に移行した後の当該ＡＯＤシステムの動作が示されている。具体的にいえば、図１３Ａのグラフは、収集された一群のデータセット３７４を含んでいる。オペレータがＭＯＮＩＴＯＲコマンドを発行した後で、または、最大数のデータセットが収集された場合に、一群のデータセット３７４に対応する回帰モデルが構築されうる。図１３Ｂのグラフ３５０は、一群のデータセット３７４に対応する回帰モデルを示す曲線３７８を含んでいる。次いで、曲線３５４と曲線３７８との間の動作領域に対する補間モデルが構築されうる。
【０１１１】
次いで、ＡＯＤシステムはＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８へ再移行しうる。図１３Ｃのグラフ３５０には、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８で動作するＡＯＤシステムが示されている。具体的にいえば、ＡＯＤシステムは、有効範囲内にあるデータセット３８２を受信する。モデルは、図１３Ｂの曲線３７８により示されている回帰モデルを用いて、予測値ｙｐ（図１３Ｃのグラフ内の「ｘ」により示されている）を生成する。
【０１１２】
オペレータが再びＬＥＡＲＮコマンドを発行させると、ＡＯＤシステムは再びＬＥＡＲＮＩＮＧ状態５５４へ移行し、この間に、一群のデータセットがさらに収集される。オペレータがＭＯＮＩＴＯＲコマンドを発行した後で、または、最大数のデータセットが収集された場合に、この一群のデータセットに対応する回帰モデルが構築されうる。その他の回帰モデルの範囲は更新されてもよい。たとえば、曲線３５４、３７８に対応する回帰モデルの範囲は、これら二つの間に回帰モデルを加えたことによって、拡げられてもよいしまたは狭められてもよい。これに加えて、曲線３５４、３７８に対応する回帰モデル間の動作領域についての補間モデルは、曲線３５４と曲線３７８との間の曲線に対応する新しい回帰モデルと置き換えられてもよい。したがって、所望ならば、補間モデルはＡＯＤシステムに付随するメモリから削除されてもよい。ＡＯＤシステムは、ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ状態５５８に移行した後、上述のように作動しうる。
【０１１３】
ＡＯＤシステムの一の態様は、ＡＯＤシステムによって提供されるさまざまな異常状況防止能力に対するユーザの相互作用を促進するために本明細書に記載されたＡＯＤシステムへ統合されるグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を提供するユーザインタフェースルーチンである。しかしながら、より詳細にＧＵＩを説明する前に、ＧＵＩが任意の適切なプログラム言語およびプログラム技術を用いて実現される一または複数のソフトウェアルーチンを有しうることを認識する必要がある。さらに、ＧＵＩを構成するソフトウェアルーチンは、たとえばプラント１０内のワークステーション、制御装置などの如き単一処理ステーションまたはユニット内に格納および処理されてもよく、またはＧＵＩのソフトウェアルーチンは、複数の処理ユニットを利用して分散する方法で格納および実行されてもかまわない。これらの処理ユニットは、ＡＯＤシステム内において互いに通信可能に接続されている。
【０１１４】
好ましくは、必要というわけではないが、ＧＵＩは良く知られたグラフィカルウインドウ式構造および外見を用いて実現されうる。ここでは、相互リンクした複数のグラフィカルビューまたはグラフィカルページが一または複数のプルダウンメニューを有しており、このプルダウンメニューにより、ユーザは所望の方法でそれらのページを行き来し、特定の種類の情報を閲覧および／または検索することができる。上述されたＡＯＤシステムの特徴および／または能力は、そのＧＵＩの一または複数の対応するページ、ビュー、または表示画面を介して、たとえば表示され、アクセスされ、呼び出されうる。さらに、ＧＵＩを構成するさまざまな表示画面は、論理的な方法で相互にリンクされており、ユーザは迅速にかつ容易にすべての表示画面を行き来して特定の種類の情報の検索またはＡＯＤシステムの特定の機能へのアクセスおよび／またはその呼び出しを行うことができる。
【０１１５】
一般的にいえば、本明細書に記載のＧＵＩは、プロセス制御領域、プロセス制御ユニット、プロセス制御ループ、プロセス制御デバイスなどの分かり易いグラフィカル画像またはグラフィカル表示画面を提供する。これらのグラフィカル表示画面の各々は、ＧＵＩにより表示されている特定のビューに掲載されたステータス情報およびステータス示唆表示（これらのうちの一部または全部が上述のＡＯＤシステムにより生成されうる）を有しうる。ユーザは、任意のビュー、ページまたは表示画面の中に示されている示唆表示を用いて、表示画面内に示されているコーカ加熱器６４または他のデバイスに問題が存在するか否かを迅速に判断することが可能となる。
【０１１６】
これに加えて、ＧＵＩは、コーカ加熱器６４内に発生した問題または今にも発生しうる異常状況の如き問題に関するメッセージをユーザに提供してもよい。これらのメッセージは、問題を記述し、現在の問題を回避するために実施しうるシステムに対する変更の可能性を示唆し、または潜在的な問題を回避するために実施しうるシステムに対する変更の可能性を示唆し、問題を解決または回避するために遂行されうる行動計画を記述するなどのグラフィカル情報および／またはテキスト情報を備えうる。 
【０１１７】
コーカ異常状況防止モジュール３００は一または複数のオペレータ表示画面を有している。図１９〜図２２には、コーキングユニット６２のコーカ加熱器６４内の異常状況防止用のＡＯＤシステム１５０に用いられるオペレータ表示画面８００が例示されている。図１９を参照すると、オペレータ表示画面８００は、監視されている実際のコーカ加熱器６４の複数のパス８０４を図示しうる。オペレータ表示画面８００は、当該オペレータ表示画面８００が表わす物理的なシステムのパス８０４の正確な数を示すべく自動的に調節されうる。各パス８０４は、ボタン８０８または他の選択可能なユーザインターフェイス構造体を有しうる。この構造体は、ユーザにより選択されると、コーカ加熱器６４のうちのボタン８０８に関連づけされている部分に関する情報を表示画面８００に表示しうる。たとえば、ボタン８０８が選択されると、表示画面８００は、選択されたボタン８０８に関連づけされているパス８０４に関する情報またはコーカ加熱器６４の動作に関する他の情報を表示しうるフェイスプレート８１２を起動しうる。フェイスプレート８１２は、ＡＯＤシステム１５０により監視されているプロセスプラント１０およびユニットに関するモード、ステータス、現在のゲイン、現在の熱伝達量、予測されたゲイン、予測された熱伝達量、現在の回帰モデル、回帰モデルの適合性の質またはその他の情報を有しうる。また、フェイスプレート８１２は、表示画面８００に表示されているユニットの任意に設定可能なパラメータを変更するための、ユーザによって調整可能な調整器をさらに有しうる。たとえば、フェイスプレート内の調整器を通じて、オペレータは、学習モード時間、統計計算時間、回帰次数またはしきい値の範囲のうちのいずれかを設定することが可能である。さらに、オペレータは、検出された高コーキング状態を軽減するステップを取りうる。たとえば、オペレータは、コーキング状態を削減するために、流量弁位置を変更して流量を増大させることができ、これにより、供給材が導管内に滞在する時間を減少させることが可能である。もちろん、オペレータは、異常状況を防止または軽減するためにコーカ加熱器に対して他の多くの調節を行うことが可能である。また、フェイスプレート８１２により、他の情報が表示されてもよいし、また、フェイスプレート８１２を通じて他の変数が設定されてもよい。
【０１１８】
図２１を参照すると、オペレータ表示画面８００は、検出された異常状況に関するさらなる情報を含みうる。一の実施形態では、オペレータは、状況に関する情報を検索するために、オペレータ表示画面８００のボタン、監視されているユニットのうち、影響を受けた領域を示す可視画像または他の構造を選択しうる。たとえば、オペレータは、影響を受けたパス８１２を示す可視画像、アラームバナー８１６または表示画面８００の他の構造を選択することが可能である。選択時において、表示画面８００は、監視されているユニットの特定の影響を受けた領域に関する概略メッセージ８２０または他の情報を表示しうる。 
【０１１９】
図２１および図２２を参照すると、概略メッセージ８２０は、当該概略メッセージに含まれていない付加的な詳細情報の表示を可能としうるさらなる選択可能な構造８２４（図２１）を含みうる。図２２に示されているように、構造８２４を選択すると、検出された故障について実行可能な修理を示しうる提案処置８２８を含んだ異常状況に関する詳細事項が表示されうる。これに加えて、選択時において、オペレータが異常状況を是正するための詳細な指示をさらに提供しうるガイド付きのヘルプ文書を構造８２４が表示してもよい。
【０１２０】
特に、製品精製プロセス内のコーカユニットのコーカ加熱器内の異常状況を防止するものについて、上記に基づいて、プロセス制御システムの監視および診断を容易にするシステムおよび方法が開示されている。コーカ加熱器の故障の監視および診断には、回帰分析の如き統計的分析手法が含まれている。具体的にいえば、精製装置のコーカ領域内の動作中のコーカ加熱器からオンラインプロセスデータが収集されるようになっている。このプロセスデータは、プロセスがオンライン状態にあるとともに正常に動作しているとき、プロセスの正常な動作を表すようになっている。統計分析は、収集されたデータに基づいてプロセスのモデルを構築するために用いられる。これに代えてまたはこれとともに、統計分析を用いて構築されたプロセスモデルを用いて、当該モデルのパラメータに基づく出力値を生成するプロセス監視が実行されてもよい。この出力値は、モデルからのさまざまなパラメータが用いられたものであってもよく、また、モデルの結果に基づく統計出力値、およびトレイニングデータに基づいて正規化されたプロセス変数値を含みうる。各出力値は、プロセスの監視および診断の視覚化情報を生成し、アラーム診断を行ない、プロセスの異常状況を検出するために用いられうる。
【０１２１】
本発明のこの態様では、コーカ異常状況防止モジュール３００は、コーカ加熱器のコーキングおよび精製プロセスプラント内のさまざまなプロセス装置の故障または異常状況に関して役に立ちうるオンライン診断に定義および適用されうる。このモデルは回帰モデリングを用いて導出されうる。場合によっては、開示された方法が、コーカ加熱器効率の瞬間的な変化ではなくコーカ加熱器内のコーキングを長期的に観察するために用いられることもある。たとえば、開示された方法は、オンライン状態での長期的な共同診断に用いられてもよい。これに加えてまたはこれに代えて、開示された方法は、回帰分析に代えて他の手法を含んでいてもよい。 
【０１２２】
開示された方法は、たとえば図２３に示されているように、ＤｅｌｔａＶ（商標）９００およびＯｖａｔｉｏｎ（登録商標）を含む複数の制御システムプラットフォームと接続し、Ｒｏｓｅｍｏｕｎｔ  ３４２０  ＦＦ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｍｏｄｕｌｅの如きさまざまなプロセス装置およびデバイスに接続して提供されうる。これに代えて、開示された方法およびシステムは、独立型の異常状況防止アプリケーションとして具象化されてもよい。いずれの場合であっても、開示された方法およびシステムは、アラートを生成するようにまたはコーカ加熱器内のコーキングレベルの調整を支援するように構成されうる。
【０１２３】
上記の具体例はコーカ加熱器内の異常状況の防止に関して開示されたものであるが、いうまでもなく、これらの開示されたシステム、方法および技術は上記のような用途に限定されるわけではない。もっと正確にいえば、開示されたシステム、方法および技術は、監視、データ収集などを選択することが可能な、異なる有機的構造、構成要素配置、または、他の個別の部品、ユニット、構成部品またはアイテムの集合体を含む、いかなる診断システム、診断アプリケーション、診断ルーチン、診断技術または診断手法にも非常に好適に用いられる。また、診断に用いられているプロセスパラメータを指定する他の診断システム、診断アプリケーションなども、本明細書に記載のシステム、方法および技術からさらに開発されてもよいし、または、本明細書に記載のシステム、方法および技術から他の利益を受けてもよい。このようにパラメータの個々の仕様は、これらのパラメータに関するプロセスデータを位置付け、監視し、格納するために用いられうる。さらに、開示されたシステム、方法および技術は、特に、このような分野がまだ開発されていないまたは開発の初期段階にある場合には、プロセス制御システムの診断にのみ用いられる必要はない。むしろ、開示されたシステム、方法および技術は、プロセス制御システム、プロセスプラントまたはプロセス制御ネットワークなどのいかなる要素または分野においても好適に用いられる。
【０１２４】
本明細書に記載の方法、プロセス、手法および技術は、ハードウェア、ファームウェアおよびソフトウェアのいかなる組み合わせを用いて具象化されてもよい。したがって、本明細書に記載のシステムおよび手法は、標準的な多目的型のプロセッサにより実現されてもよいし、または、所望ならば特定用途向けハードウェアまたはファームウェアを用いて実現されてもよい。ソフトウェアにより実現された場合、当該ソフトウェアは、磁気ディスク、レーザディスクまたは他の格納媒体の如き任意のコンピュータが読取り可能なメモリ内、コンピュータのＲＡＭ、ＲＯＭまたはフラッシュメモリ内、プロセッサ内、Ｉ／Ｏデバイス内、フィールドデバイス内、インターフェイスデバイス内などに格納されうる。同様に、当該ソフトウェアは、たとえばコンピュータが読取り可能なディスクまたは他の移送可能なコンピュータ格納機構上の方法または通信媒体を介した方法を含むいかなる公知のまたは所望の移送方法を通じて、ユーザまたはプロセス制御システムへ移送されてもよい。通常、通信媒体は、搬送波または他の搬送機構の如き変調データ信号で、コンピュータが読取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータを具象化するようになっている。用語「変調データ信号」は、その信号内に情報をコード化するように設定または変更された一または複数のその特性を有した信号のことを意味する。たとえば一例であってこれに限定されるものではないが、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接式有線接続（ｄｉｒｅｃｔ−ｗｉｒｅｄ  ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）などの有線媒体、ならびに、音響、無線周波数、赤外線および他の無線媒体の如き無線媒体を含む。したがって、当該ソフトウェアは、電話回線、インターネットなどの如き通信チャンネルを通じてユーザまたはプロセス制御システムへ移送されてもよい（このことは、このようなソフトウェアを移送可能な格納媒体通じて移送することと同一または交換可能なことであると考えられる）。
【０１２５】
上記のように、本発明は特定の実施形態を参照して記載されているが、これらの実施形態は、例示のみを意図したものであって、本発明を限定することを意図したものではない。当業者にとって明らかなように、開示された実施形態に対して本発明の技術思想および技術範囲から逸脱することなく変更、追加または削除を加えうる。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
2010506269.tif 000019
【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【国際調査報告】
2010506269.tif 000036
2010506269.tif 000037