(57)【要約】  プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するためのシステムおよび方法が、かくはん対象容器内の圧力に関する統計的データを受信する。容器内の圧力に関する圧力信号が、流体を通過するかくはん器の羽根の運動によって引き起こされる圧力変化に対応する周波数成分を単離するため、デジタルフィルタによってフィルタ処理される。例えば、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサ装置が、圧力信号にもとづいて統計的データを生成してよい。統計的データが、かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するために、分析される。例えば、統計的データを、かくはん器の破損／アンバランス、腐食、羽根または複数枚の羽根の喪失、などを検出するために、分析してよい。異常状態が検出された場合、異常状態の指標を生成してよい。【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための方法であって、
かくはん対象容器内の圧力に関する第1のデータを収集するステップと、
前記収集した第1のデータをフィルタ処理して、前記容器内での羽根の回転に関連する圧力の変化に対応する周波数成分を単離するステップと、
前記フィルタ処理後の第1のデータから統計的データを生成するステップと、
前記統計的データを分析して、前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップと、
前記1つ以上の異常状態の1つ以上が検出された場合に、異常状態の指標を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記収集した第1のデータをフィルタ処理して、前記容器内での羽根の回転に関連する圧力の変化に対応する周波数成分を単離するステップが、前記収集した第1のデータをフィルタ処理して、前記かくはん器の容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号中のスパイクの発生速度に対応する周波数成分を単離するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記フィルタ処理後の第1のデータから統計的データを生成するステップが、前記かくはん器の容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号の標準偏差を生成するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記かくはん対象容器内の正常時圧力に関する第2のデータを収集するステップと、
前記収集した第2のデータから、前記容器の正常動作の表示を表わす公称統計的データを生成するステップと、
をさらに含み、
前記統計的データを分析して、前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップが、前記統計的データを前記公称統計的データと比較して、前記かくはん対象容器の前記かくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記統計的データを分析するステップが、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差がゼロに近付いているか否か、または少なくともほぼゼロであるか否かを判断して、前記かくはん器が回転を停止しているか否かを検出するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記統計的データを分析するステップが、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が大きく逸脱したか否かを判断して、前記かくはん器の腐食を検出するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記統計的データを分析するステップが、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が第1のしきい値分逸脱したか否かを判断して、前記かくはん器からの羽根の喪失を検出するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記統計的データを分析するステップが、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が第2のしきい値分逸脱したか否かを判断して、前記かくはん器からの複数枚の羽根の喪失を検出するステップを含む、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記統計的データを分析するステップが、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が第3のしきい値分逸脱したか否かを判断して、かくはん器の重故障を検出するステップを含む、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
かくはん対象容器内の圧力に関する第1のデータを収集するステップが、前記かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号にもとづいて前記第1のデータを収集するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための方法であって、
かくはん対象容器内の圧力に関する第1のデータを収集するステップと、
前記収集した第1のデータをフィルタ処理して、前記容器内での羽根の回転に関連する圧力の変化に対応する周波数成分を単離するステップと、
前記フィルタ処理後の第1のデータから第1の統計的データを生成するステップと、
前記収集した第1のデータから第2の統計的データを生成するステップと、
前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップと、
前記1つ以上の異常状態の1つ以上が検出された場合に、異常状態の指標を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項１２】
前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記かくはん対象容器の前記かくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップが、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析し、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差および前記収集した第1のデータの標準偏差の両者が大きく逸脱したか否かを判断して、前記かくはん器の腐食を検出するステップを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記かくはん対象容器の前記かくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップが、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析し、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が第1のしきい値分逸脱したか否か、および前記収集した第1のデータの標準偏差が有意な逸脱を有していないか否かを判断して、前記かくはん器からの羽根の喪失を検出するステップを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１４】
前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記かくはん対象容器の前記かくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップが、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析し、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が第2のしきい値分逸脱したか否か、および前記収集した第1のデータの標準偏差が有意な逸脱を有していないか否かを判断して、前記かくはん器からの複数枚の羽根の喪失を検出するステップを含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
前記かくはん対象容器の前記かくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するための前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データが、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析し、前記フィルタ処理後の第1のデータの標準偏差が第3のしきい値分逸脱したか否か、および前記収集した第1のデータの標準偏差が有意な逸脱を有していないか否かを判断して、かくはん器の重故障を検出するステップを含む、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記かくはん対象容器内の正常時圧力に関する第2のデータを収集するステップと、
前記収集した第2のデータをフィルタ処理して、前記容器内での羽根の回転に関連する圧力の変化に対応する周波数成分を単離するステップと、
前記フィルタ処理後のデータから、前記容器の正常動作の表示を表わす第1の公称統計的データを生成するステップと、
前記収集した第2のデータから、第2の公称統計的データを生成するステップと、
をさらに含み、
前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップが、前記第1の統計的データを前記第1の公称統計的データと、前記第2の統計的データを前記第2の公称統計的データとそれぞれ比較して、前記かくはん対象容器の前記かくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１７】
プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するためのシステムであって、
かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号中のスパイクの発生速度に対応する周波数成分へと調整されたデジタル帯域通過フィルタと、
フィルタ処理後の圧力信号にもとづいて1つ以上の第1の統計的パラメータを生成するための統計的パラメータ生成装置と、
前記1つ以上の第1の統計的パラメータにもとづいて、前記かくはん対象容器のかくはん器に関する少なくとも1つの異常状態を検出し、検出された1つ以上の異常状態の1つ以上の指標を生成するための異常状態検出器と、
を備えるシステム。
【請求項１８】
前記デジタルフィルタが、有限インパルス応答（FIR）フィルタを含む、請求項17に記載のシステム。
【請求項１９】
前記デジタルフィルタが、Parks-McClellanフィルタ設計アルゴリズムによって設計されたデジタルフィルタを含む、請求項17に記載のシステム。
【請求項２０】
前記デジタルフィルタが、16次のフィルタを含む、請求項17に記載のシステム。
【請求項２１】
前記フィルタ処理後の圧力信号を固定のゲイン係数によって乗算するためのゲイン乗算器をさらに備える、請求項17に記載のシステム。
【請求項２２】
プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための圧力トランスミッタであって、
プロセッサと、
メモリと、
前記メモリに保存され、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号に関するデータを受信すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、前記受信したデータをフィルタ処理して、前記圧力信号におけるスパイクの発生速度に対応する周波数成分を単離すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、前記フィルタ処理後のデータから前記周波数成分の前記圧力信号の標準偏差の表示を含む統計的データを生成すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、前記統計的データを分析して、前記周波数成分の前記圧力信号の前記標準偏差の変化にもとづいて前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
を含む圧力トランスミッタ。
【請求項２３】
前記メモリに保存され、前記かくはん対象容器の前記かくはん器が回転しているか否かを判断すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、
前記統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差がゼロへと近付いているか、あるいは少なくともほぼゼロであると判断し、かつ前記かくはん器が回転しているか否かを判断するルーチンが、前記かくはん器が動作していないと判断する場合に、前記かくはん器が回転を停止した旨の表示を生成し、
前記統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差がゼロへと近付いているか、あるいは少なくともほぼゼロであると判断し、かつ前記かくはん器が回転しているか否かを判断するルーチンが、前記かくはん器が動作していると判断する場合に、前記かくはん器が脱落または破損している旨の表示を生成し、
前記統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が大きく逸脱したと判断する場合に、前記かくはん器が腐食している旨の表示を生成し、
前記統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が第1のしきい値分逸脱したと判断する場合に、前記かくはん器から羽根が失われた旨の表示を生成し、
前記統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が前記第1のしきい値よりも大きい第2のしきい値分逸脱したと判断する場合に、かくはん器から複数枚の羽根が失われた旨の表示を生成し、
前記統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が前記第2のしきい値よりも大きい第3のしきい値分逸脱したと判断する場合に、かくはん器の重故障の表示を生成すべく、
前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
をさらに含む、請求項22に記載の圧力トランスミッタ。
【請求項２４】
プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための圧力トランスミッタであって、
プロセッサと、
メモリと、
前記メモリに保存され、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号に関するデータを受信すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、前記受信したデータをフィルタ処理して、前記圧力信号におけるスパイクの発生速度に対応する周波数成分を単離すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、前記フィルタ処理後のデータから前記周波数成分の前記圧力信号の標準偏差の表示を含む第1の統計的データを生成すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、フィルタ処理なしの前記受信したデータからフィルタ処理なしの前記圧力信号の標準偏差の表示を含む第2の統計的データを生成すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記周波数成分の前記圧力信号の前記標準偏差および前記フィルタ処理なしの圧力信号の前記標準偏差からなる群のうちの1つ以上における変化にもとづいて前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
を含む圧力トランスミッタ。
【請求項２５】
前記メモリに保存され、前記かくはん対象容器の前記かくはん器が回転しているか否かを判断すべく、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
前記メモリに保存され、
前記第1および第2の統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差がゼロへと近付いているか、あるいは少なくともほぼゼロであると判断し、かつ前記かくはん器が回転しているか否かを判断するルーチンが、前記かくはん器が動作していないと判断する場合に、前記かくはん器が回転を停止した旨の表示を生成し、
前記第1および第2の統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差がゼロへと近付いているか、あるいは少なくともほぼゼロであると判断し、かつ前記かくはん器が回転しているか否かを判断するルーチンが、前記かくはん器が動作していると判断する場合に、前記かくはん器が脱落または破損している旨の表示を生成し、
前記第1および第2の統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が大きく逸脱し、かつ前記フィルタ処理なしの圧力信号の前記標準偏差が大きく逸脱したと判断する場合に、前記かくはん器が腐食している旨の表示を生成し、
前記第1および第2の統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が第1のしきい値分逸脱し、かつ前記フィルタ処理なしの圧力信号の前記標準偏差が有意な逸脱を有していないと判断する場合に、前記かくはん器から羽根が失われた旨の表示を生成し、
前記第1および第2の統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が前記第1のしきい値よりも大きい第2のしきい値分逸脱し、かつ前記フィルタ処理なしの圧力信号の前記標準偏差が有意な逸脱を有していないと判断する場合に、前記かくはん器から複数枚の羽根が失われた旨の表示を生成し、
前記第1および第2の統計的データを分析するルーチンが、前記フィルタ処理後のデータの前記標準偏差が前記第2のしきい値よりも大きい第3のしきい値分逸脱し、かつ前記フィルタ処理なしの圧力信号の前記標準偏差が有意な逸脱を有していないと判断する場合に、かくはん器の重故障の表示を生成すべく、
前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンと、
をさらに含む、請求項24に記載の圧力トランスミッタ。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
この出願は、2006年9月28日に出願された「METHOD FOR DETECTING LOSS OF AGITATION IN A STIRRED VESSEL」と題する米国特許仮出願第60/847,798号からの優先権を主張する。上記の特許仮出願は、その全体が、参照することにより本明細書に組み込まれる。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、概してプロセス制御システムに関し、さらに詳しくは、かくはん対象容器内の異常状態を監視および／または検出するためのシステムに関する。
【関連技術の説明】
【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使用されているような分散型または拡張型のプロセス制御システムなど、プロセス制御システムは、典型的には、アナログ、デジタル、またはアナログ／デジタル複合のバスを介して互いに通信可能に接続され、少なくとも1つのホストまたはオペレータワークステーションへと通信可能に接続され、1つ以上のフィールドデバイスへと通信可能に接続された1つ以上のプロセスコントローラを含んでいる。例えばバルブ、バルブポジショナ、スイッチ、およびトランスミッタ（例えば、温度、圧力、および流量のセンサ）であってよいフィールドデバイスが、バルブの開閉やプロセスパラメータの測定などといったプロセス内の機能を実行する。プロセスコントローラが、フィールドデバイスによって行われたプロセス測定および／またはフィールドデバイスに関する他の情報を表わす信号を受信し、この情報を使用して制御ルーチンを実行し、次いでバスを介してフィールドデバイスへと送られる制御信号を生成して、プロセスの動作を制御する。フィールドデバイスおよびコントローラからの情報は、典型的には、オペレータがプロセスの現在の状態の閲覧、プロセスの動作の変更、などといったプロセスに関する任意の所望の機能を実行できるように、オペレータのワークステーションによって実行される1つ以上のアプリケーションにとって利用可能にされる。
【０００４】
これまで、従来のフィールドデバイスは、アナログ（例えば、4〜20ミリアンペア）信号をアナログバスまたはアナログ回線を介してプロセスコントローラへと送信し、プロセスコントローラから受信するために使用されていた。これらの4〜20mAの信号は、デバイスによって行われた測定またはデバイスの動作を制御するために必要とされるコントローラによって生成された制御信号を表わすことに、その性質が限定されていた。しかしながら、この10年程度において、マイクロプロセッサおよびメモリを備えるスマートなフィールドデバイスが、プロセス制御の業界において広く使用されるようになってきた。スマートなフィールドデバイスは、プロセスにおいて本来の機能を実行するほかに、デバイスに関するデータを保存し、デジタルまたはデジタルおよびアナログの複合形式でコントローラおよび／または他のデバイスと通信し、自身の較正、識別、診断、などといった二次的なタスクを実行する。HART（登録商標）、PROFIBUS（登録商標）、WORLDFIP（登録商標）、Device Net（登録商標）、およびCANプロトコルなどの、標準的かつ公開の多くのスマートデバイス通信プロトコルが、さまざまな製造者によって製造されたスマート・フィールド・デバイスを同じプロセス制御ネットワーク内で一緒に使用できるようにするために開発されてきている。さらに、Fieldbus Foundationが推進するFOUNDATION（商標）Fieldbus（以下では、「Fieldbus」）プロトコルとして知られる全デジタルの2線式バスプロトコルは、以前は中央のコントローラにおいて実行されていた制御動作を実行するために、種々のフィールドデバイスに位置する機能ブロックを使用する。この場合、Fieldbusのフィールドデバイスが、1つ以上の機能ブロックを保存および実行でき、そのような機能ブロックのそれぞれが、他の機能ブロック（同じデバイス内にあり、あるいは別のデバイス内にある）から入力を受信し、さらに／あるいは他の機能ブロックへと出力を供給し、プロセスパラメータの測定または検出、デバイスの制御、あるいは比例−積分−微分（PID）制御ルーチンの実行などといった制御動作の実行などの、何らかのプロセス制御動作を実行する。プロセス制御システム内の種々の機能ブロックが、1つ以上のプロセス制御ループを形成すべく（例えば、バスを介して）互いに通信するように構成され、プロセス制御ループの個々の動作が、プロセスの各所へと広げられ、すなわち分散される。
【０００５】
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、典型的には、オペレータまたは保守担当者が、例えば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内またはスマート・フィールド・デバイス内の制御モジュールの動作の変更、プロセスまたはプロセスプラント内の特定の装置の現在の状態の観察、フィールドデバイスおよびプロセスコントローラによって生成された警報の閲覧、人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模擬、プロセスプラント内の問題またはハードウェア不良の診断、などといったプロセスに関する所望の機能を実行できるように、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、レポート生成装置、中央のデータベース、などといった1つ以上の他のハードウェアデバイスにとって利用可能にされる。
【０００６】
典型的なプロセスプラントは、バルブ、トランスミッタ、センサ、などといった多数のプロセス制御用および計装用のデバイスを1つ以上のプロセスコントローラへと接続している一方で、やはりプロセスの動作に必要であり、あるいはプロセスの動作に関係する多数の他の支援デバイスが存在する。これらの追加のデバイスとして、例えば典型的なプラントの多数の場所に配置される電源設備、発電および配電設備、タービン、モータなどの回転設備が挙げられる。これらの追加の設備は、必ずしもプロセス変数を生成したり、使用したりせず、多くの場合、プロセスの動作に影響を及ぼす目的でプロセスコントローラによって制御されることはなく、あるいはプロセスコントローラへと接続されることすらないが、それでもなお、この設備はプロセスの適切な動作にとって重要であり、究極的には、プロセスの適切な動作のために必要である。
【０００７】
公知のとおり、プロセスプラント環境、特に多数のフィールドデバイスおよび支援設備を有しているプロセスプラントにおいては、問題が頻繁に生じる。それらの問題は、破損または故障したデバイス、不適切なモードにあるソフトウェアルーチンなどのロジック要素、不適切に調節されたプロセス制御ループ、プロセスプラント内のデバイス間の通信の1つ以上の不良、などの形態をとりうる。これらの問題および他の問題は、性質はさまざまであるが、一般に、異常な状態でのプロセスの動作（すなわち、プロセスプラントが異常な状態にある）につながり、通常は、プロセスプラントの性能が最適でなくなる。プロセスプラントにおける問題の原因を検出および判定し、ひとたび問題が発生および検出されたならば、問題の診断および是正についてオペレータまたは保守担当者を補助するために、多数の診断ツールおよびアプリケーションが開発されている。例えば、典型的には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、などといった通信接続によってプロセスコントローラへと接続されているオペレータワークステーションが、多数の制御モジュールおよび制御ループ診断ツールを含んでいるEmerson Process Management によって販売されているDeltaV（商標）およびOvation制御システムなどのソフトウェアまたはファームウェアを動作させるように構成されたプロセッサおよびメモリを有している。同様に、コントローラ用と同じ通信接続を介し、あるいはObject Linking and Embedding (OLE) for Process Control (OPC)接続、ハンドヘルド接続、などの別の通信接続を介してフィールドデバイスなどのプロセス制御デバイスへと接続されうる保守ワークステーションが、プロセスプラント内のフィールドデバイスによって生成される保守の警報および警告を閲覧し、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ついて保守の活動を実行するように設計された1つ以上のアプリケーションを典型的に含んでいる。同様の診断アプリケーションが、プロセスプラント内の支援設備における問題を診断するために開発されている。
【０００８】
すなわち、例えばEmerson Process Managementによって販売されているAMS（商標）スイート：Intelligent Device Managerアプリケーション（「Integrated Communication Network for use in a Field Device Management System」と題する米国特許第5,960,214号に少なくとも部分的に開示されている）が、フィールドデバイスの動作状態の確認および追跡を行うために、フィールドデバイスとの通信およびフィールドデバイスに関するデータの保存を可能にしている。いくつかの場合には、AMS（商標）アプリケーションを、フィールドデバイスにおけるパラメータを変更するため、例えば自動較正ルーチンまたは自己診断ルーチンなどのアプリケーションをフィールドデバイス自身について実行させるため、フィールドデバイスの状態または健全性についての情報を入手するため、などのために、フィールドデバイスと通信するために使用することができる。この情報として、例えば、状態情報（例えば、警報または他の同様の事象が生じているか否か）、デバイス設定情報（例えば、フィールドデバイスの現在の様相、または設定しうるフィールドデバイスの様相、ならびにフィールドデバイスによって使用される測定ユニットの種類）、デバイスパラメータ（例えば、フィールドデバイスのレンジ値および他のパラメータ）、などを挙げることができる。当然ながら、この情報は、フィールドデバイスにおける問題の監視、保守、および／または診断のために、保守担当者によって使用されてよい。
【０００９】
同様に、多数のプロセスプラントが、例えばCSI Systemsによって提供されているMachinery Health（登録商標）アプリケーションや、種々の回転設備の動作状態の監視、診断、および最適化に使用される他の任意の公知のアプリケーションなど、設備の監視および診断のアプリケーションを備えている。保守担当者が、通常は、これらのアプリケーションを、プラント内の回転設備の性能を維持および監督し、回転設備における問題を判定し、回転設備の修理または交換の要否および時期を判断するために使用する。同様に、多数のプロセスプラントが、発電および配電設備の制御および保守のために、例えばLiebert and ASCO companiesによって提供されているものなどの電力制御および診断のアプリケーションを備えている。また、例えばリアルタイムオプティマイザ（RTO+）などの制御最適化アプリケーションを、プロセスプラントの制御活動を最適にすべくプロセスプラントにおいて動作させることも知られている。そのような最適化アプリケーションは、例えば収益などの何らかの所望の最適化変数に関してプロセスプラントの動作を最適化するように、どのように入力を変化させることができるのかを予測するために、プロセスプラントの複雑なアルゴリズムおよび／またはモデルを典型的に使用する。
【００１０】
これらの、および他の診断アプリケーションおよび最適化アプリケーションは、典型的には、システム規模で1つ以上のオペレータまたは保守ワークステーションに実装され、プロセスプラントまたはプロセスプラント内のデバイスおよび設備の動作状態に関してオペレータまたは保守担当者にあらかじめ設定された表示を提供することができる。典型的な表示として、プロセスコントローラまたはプロセスプラント内の他のデバイスによって生成された警報を受信する警報表示、プロセスコントローラおよびプロセスプラント内の他のデバイスの動作状態を示す制御表示、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、などが挙げられる。同様に、これらの、および他の診断アプリケーションは、オペレータまたは保守担当者が、制御ループの再調整または他の制御パラメータのリセットを行い、フィールドデバイスの現在の状態を判定するために1つ以上のフィールドデバイスについて試験を実行し、フィールドデバイスまたは他の設備を較正し、プロセスプラント内のデバイスおよび設備について他の問題検出および是正行為を実行することができるようにすることができる。
【００１１】
これらのさまざまなアプリケーションおよびツールは、プロセスプラント内の問題を特定して是正するうえできわめて有用であるが、これらの診断アプリケーションは、通常は、プロセスプラントにおいて問題がすでに生じた後でのみ使用されるように構成されており、したがってプラントにすでに異常な状態が存在しているときにのみ使用されるように構成されている。残念ながら、異常な状態が、これらのツールを使用して検出され、特定され、是正されるまでにある程度の時間にわたって存在する可能性があり、結果として、問題が検出され、特定され、是正される間の時間にわたって、プロセスプラントの性能が最適でなくなる。多くの場合、制御オペレータは、警告、警報、またはプロセスプラントの性能低下にもとづいて、何らかの問題が存在することを最初に検出する。次いで、オペレータは、問題の存在の可能性を保守担当者に伝える。保守担当者は、実際の問題を検出することがあり、あるいは検出しないこともあり、実際に試験または他の診断アプリケーションを実行し、あるいは実際の問題を特定するために必要な他の行為を実行する前に、さらなる促しを必要とすることもある。ひとたび問題が特定されると、保守担当者は、部品の注文および保守手順の計画を行う必要があるかもしれず、それらはすべて、問題の発生とその問題の是正との間にかなりの時間を要する結果となりかねず、この時間の間、プロセスプラントは異常な状態で動作し、通常はプラントの動作が最適でなくなる。
【００１２】
さらに、多くのプロセスプラントは、比較的短い時間でプラントに大きなコストまたは損傷を生じさせる異常状態に直面する可能性がある。例えば、いくつかの異常状態は、そのような異常状態が短い時間だけしか存在しなくても、プロセスプラントにおいて設備の大きな損傷、原材料の損失、または予期せぬ長い停止時間を引き起こしうる。したがって、単にプラントにおける問題を問題が生じた後で検出したのでは、どんなに迅速に問題を是正しても、依然としてプロセスプラントにおける大きな損失または損傷につながりかねない。結果として、単に異常な状態が生じた後でプロセスプラント内の問題に反応して問題を是正するように試みる代わりに、そもそも異常な状態が生じることを防止するように試みることが望ましい。
【００１３】
ユーザがプロセスプラントにおける特定の異常状態の発生を、それらの異常状態が実際に生じるよりも前に予測できるようにするデータの収集に使用できる1つの技法が、予測された異常状態をプロセスプラントにおいて何らかの大きな損失が生じる前に防止するための措置をとる目的を有している。この手順が、既に米国特許第7,085,610号となっている「Root Cause Diagnostics」と題する米国特許出願第09/972,078号（既に米国特許第6,017,143号となっている米国特許出願第08/623,569号に部分的にもとづいている）に開示されている。これら双方の出願の開示内容の全体が、参照することにより本明細書に組み込まれる。一般に、この技法は、プロセスプラント内のフィールドデバイスなどの複数のデバイスのそれぞれに、統計的データ収集／処理ブロックまたは統計的プロセス監視（SPM）ブロックを配置する。統的計データ収集／処理ブロックが、例えばプロセス変数データを収集し、平均、中央値、標準偏差、など、収集したデータに関する特定の統計的基準を割り出す。次いで、これらの統計的基準をユーザへと送信し、既知の異常状態の将来の発生を示唆するパターンを認識するために、分析することができる。ひとたび特定の疑わしい将来の異常状態が検出されると、根底にある問題を是正すべく措置をとり、異常な状態をそもそも回避することができる。
【００１４】
プロセスプラントにおける問題を監視および検出するために、他の技法も開発されている。そのような技法の1つは、統計的プロセス管理（SPC：Statistical Process Control）と称される。SPCは、品質変数などのプロセス関連の変数を監視し、品質係数がその「統計的」ノルムから移動した旨が検出されたときに、オペレータに注意を与えるために使用されている。SPCによれば、キー品質変数などの変数の小標本が、その小標本について統計的データを生成するために使用される。次いで、小標本についての統計的データが、その変数のはるかに大きな標本に対応する統計的データと比較される。変数を、研究室または分析器によって生成でき、あるいはデータヒストリアンから取り出すことができる。SPC警報が、小標本の平均または標準偏差が、それぞれ大標本の平均または標準偏差からある所定の量逸脱したときに生成される。SPCの意図は、小標本の通常の統計的変動にもとづいてプロセスの調節が行われることを、回避することにある。小標本の平均または標準偏差のチャートを、制御コンソールとは別個のコンソールにてオペレータへと提示することができる。
【００１５】
反応装置のかくはん対象タンクなど、かくはん対象容器が、化学産業および製薬産業において一般に使用されている。典型的には、反応装置のかくはん対象容器は、種々の物質を混合するためのかくはん器を備えている。一部のプロセスにおいては、混合が発熱反応を生じさせる。物質が反応装置へと追加される速度は、反応装置が高温になりすぎると爆発が生じかねず、あるいは反応装置の生成物の品質および／または量が少なくなる可能性があるため、少なくとも部分的に、反応装置の冷却能力にもとづく。かくはん器が不意に動作を停止した場合、プロセスの成分が、かくはん対象容器において未反応の材料の層へと沈殿する可能性がある。その後にかくはん器が再び動き始めると、大量の成分が急激に反応し、爆発を引き起こす可能性がある。
【００１６】
かくはん器が動作しているか否かを監視するための1つの技法は、かくはん器を駆動するモータの監視を伴う。例えば、モータが動作している場合、かくはん器が動作していると推定できる。しかしながら、かくはん器が動作を停止しているのに、モータが動き続けている状況が存在する。例えば、かくはん器の軸がモータから外れる可能性がある。他の例として、モータと軸との間の連結機構が不良になる可能性がある。さらに、かくはん器が不良になると、反応装置に損傷が生じる可能性もある。例えば、一部のかくはん対象容器は、ガラス張りである。例えばかくはん器の羽根（パドルとも称される）が脱離すると、高価なガラス張りのかくはん対象容器が使用不能になってしまう可能性がある。しかしながら、そのような不具合を予測することは、既存の技法を使用したのでは困難である。
【００１７】
他の技法は、かくはん対象容器の内部の圧力に関する統計的データを利用する。少なくとも部分的にかくはん対象容器の内部に配置された圧力センサデバイスが、圧力信号にもとづいて統計的データを生成することができる。統計的データが、かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するために分析される。統計的データを、かくはん器の回転が止っているのではないか、かくはん器が予想と異なる速度で回転しているのではないか、かくはん器がバランスを欠いているのではないか、かくはん器が破損しているのではないか、などを検出するために分析することができる。異常な状態が検出されると、異常状態の指標を生じさせることができる。この技法は、「System and Method for Detecting an Abnormal Situation Associated with a Reactor」と題する米国特許第7,181,654号に開示されている。この特許の開示の全体が、参照することにより本明細書に組み込まれる。
【概要】
【００１８】
プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するためのシステムおよび方法が、かくはん対象容器内の圧力に関する統計的データを受信する。容器内の圧力に関する圧力信号が、かくはん器の羽根によって引き起こされる圧力変化に対応する周波数成分を単離するため、デジタルフィルタによってフィルタ処理される。例えば、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサ装置が、圧力信号にもとづいて統計的データを生成してよい。統計的データが、かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するために、分析される。例えば、統計的データを、かくはん器の破損／アンバランス、腐食、羽根または複数枚の羽根の喪失、などを検出するために、分析してよい。異常状態が検出された場合、異常状態の指標を生成してよい。
【００１９】
一実施形態において、プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための方法が開示される。この方法は、かくはん対象容器内の圧力に関する第1のデータを収集するステップと、前記収集した第1のデータをフィルタ処理して、前記容器内での羽根の回転に関連する圧力の変化に対応する周波数成分を単離するステップと、前記フィルタ処理後の第1のデータから統計的データを生成するステップと、前記統計的データを分析して、前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップと、前記1つ以上の異常状態の1つ以上が検出された場合に、異常状態の指標を生成するステップと、を含んでよい。
【００２０】
他の実施形態においては、プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための方法が開示される。この方法は、かくはん対象容器内の圧力に関する第1のデータを収集するステップと、前記収集した第1のデータをフィルタ処理して、前記容器内での羽根の回転に関連する圧力の変化に対応する周波数成分を単離するステップと、前記フィルタ処理後の第1のデータから第1の統計的データを生成するステップと、前記収集した第1のデータから第2の統計的データを生成するステップと、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出するステップと、前記1つ以上の異常状態の1つ以上が検出された場合に、異常状態の指標を生成するステップと、を含んでよい。
【００２１】
さらなる実施形態においては、プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するためのシステムが開示される。このシステムは、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号中のスパイクの発生速度に対応する周波数成分へと調整されたデジタル帯域通過フィルタと、フィルタ処理後の圧力信号にもとづいて1つ以上の第1の統計的パラメータを生成するための統計的パラメータ生成装置と、前記1つ以上の第1の統計的パラメータにもとづいて、前記かくはん対象容器のかくはん器に関する少なくとも1つの異常状態を検出し、検出された1つ以上の異常状態の1つ以上の指標を生成するための異常状態検出器と、を備えてよい。
【００２２】
さらに他の実施形態においては、プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための圧力トランスミッタが開示される。この圧力トランスミッタは、プロセッサと、メモリと、を含んでよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンが、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号に関するデータを受信してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成された別のルーチンが、前記受信したデータをフィルタ処理して、前記圧力信号におけるスパイクの発生速度に対応する周波数成分を単離してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたさらなるルーチンが、前記フィルタ処理後のデータから前記周波数成分の前記圧力信号の標準偏差の表示を含む統計的データを生成してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたさらに別のルーチンが、前記統計的データを分析して、前記周波数成分の前記圧力信号の前記標準偏差の変化にもとづいて前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出してよい。
【００２３】
さらに他の実施形態においては、プロセスプラントのかくはん対象容器に関する異常状態を検出するための圧力トランスミッタが開示される。この圧力トランスミッタは、プロセッサと、メモリと、備えてよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたルーチンが、かくはん対象容器内に少なくとも部分的に配設された圧力センサによって生成される圧力信号に関するデータを受信してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成された別のルーチンが、前記受信したデータをフィルタ処理して、前記圧力信号におけるスパイクの発生速度に対応する周波数成分を単離してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたさらなるルーチンが、前記フィルタ処理後のデータから前記周波数成分の前記圧力信号の標準偏差の表示を含む第1の統計的データを生成してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたさらに別のルーチンが、フィルタ処理なしの前記受信したデータからフィルタ処理なしの前記圧力信号の標準偏差の表示を含む第2の統計的データを生成してよい。前記メモリに保存され、前記プロセッサによって実行されるように構成されたさらに別のルーチンが、前記第1の統計的データおよび前記第2の統計的データを分析して、前記周波数成分の前記圧力信号の前記標準偏差および／または前記フィルタ処理なしの圧力信号の前記標準偏差における変化にもとづいて前記かくはん対象容器のかくはん器に関して1つ以上の異常状態が存在するか否かを検出してよい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】プロセスプラントの制御および診断ネットワークの例のブロック図である。
【図２】図1のプロセスプラントの一部分の例示的なブロック図であり、プロセスプラントのかくはん対象容器に配置された異常状態防止システムの種々の構成要素間の通信相互接続を示している。
【図３】正常および異常の動作の最中に後続の渦によってかくはん対象容器に引き起こされる圧力スパイクを示すグラフの例である。
【図４】正常および異常の動作の最中に、あるサンプリング周波数でサンプリングされた圧力を示すグラフの例である。
【図５】圧力信号にもとづいて異常状態の指標を生成するためのサブシステム例のブロック図である。
【図６】図5のサブシステムにおいて使用可能なデジタルフィルタを備えている異常状態防止ブロック例のブロック図である。
【図７】正常および異常の動作の最中に、あるサンプリング周波数でサンプリングされた圧力のパワースペクトル密度のグラフ例である。
【図８】図6のデジタルフィルタなど、デジタルフィルタ例の周波数応答のグラフの例である。
【図９】正常および異常の動作の最中に、あるサンプリング周波数でサンプリングされてフィルタ処理された圧力信号を示しているグラフの例である。
【図１０】正常および異常の動作の最中に、あるサンプリング周波数でサンプリングされてフィルタ処理された圧力信号の統計的特性を示しているグラフの例である。
【図１１】プロセスプラントのかくはん対象容器のかくはん器に関する異常状態を検出するための方法例のフロー図である。
【図１２】かくはん対象容器のかくはん器のアンバランスおよび／または破損を検出するための方法例のフロー図である。
【図１３】かくはん器の腐食を検出するための方法例のフロー図である。
【図１４】かくはん器の羽根の喪失を検出するための別の方法例のフロー図である。
【図１５】かくはん器の複数枚の羽根の喪失を検出するための方法例のフロー図である。
【図１６】かくはん対象容器に重故障が生じた旨を検出するための方法例のフロー図である。
【図１７】図3のサブシステムの一部または全体を実現できるルールに基づくシステム例のブロック図である。
【図１８Ａ】プロセスプラントのかくはん対象容器のかくはん器に関する異常状態を検出するための別の方法例のフロー図である。
【図１８Ｂ】プロセスプラントのかくはん対象容器のかくはん器に関する異常状態を検出するための別の方法例のフロー図である。
【詳細な説明】
【００２５】
さて図1を参照すると、異常状態防止システムを実施できるプロセスプラント10の例が、1つ以上の通信ネットワークを介して支援設備とともに相互接続された複数の制御および保守システムを含んでいる。特に、図1のプロセスプラント10は、1つ以上のプロセス制御システム12および14を含んでいる。プロセス制御システム12は、PROVOXもしくはRS3システムまたは他の任意の制御システムなどの伝統的なプロセス制御システムであってよく、該システムは、コントローラ12Bおよび入力／出力（I/O）カード12Cに接続され、かつ該カード12Cが次いでアナログ・フィールド・デバイスおよびHighway Addressable Remote Transmitter（HART）フィールドデバイス15などの種々のフィールドデバイスに接続されている、オペレータインターフェイス12Aを備える。プロセス制御システム14は、分散型のプロセス制御システムであってよく、イーサネット（登録商標）バスなどのバスを介して1つ以上の分散コントローラ14Bへと接続された1つ以上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、例えばTexas州AustinのEmerson Process Managementによって販売されているDeltaV（商標）コントローラであってよく、あるいは他の任意の所望の種類のコントローラであってよい。コントローラ14Bは、I/Oデバイスを介して、例えばHARTまたはFieldbusフィールドデバイスや、他の任意のスマートまたは非スマート・フィールド・デバイス（例えば、PROFIBUS（登録商標）、WORLDFIP（登録商標）、Device-Net（登録商標）、AS-Interface、およびCANといった各種プロトコルのいずれかを使用するもの）などの、1つ以上のフィールドデバイス16へと接続されている。公知のとおり、フィールドデバイス16は、プロセス変数ならびに他のデバイス情報に関して、コントローラ14Bへとアナログまたはデジタル情報を提供することが可能である。オペレータインターフェイス14A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、など、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することができるツール17、19を保存し、実行することが可能である。
【００２６】
またさらに、AMS（商標）スイート：Intelligent Device Managerアプリケーションや他の任意のデバイス監視／通信アプリケーションを実行するコンピュータなどの保守システムを、保守および監視の行為を実行するために、プロセス制御システム12および14へと接続してよく、あるいはプロセス制御システム12および14の個々のデバイスへと接続してよい。例えば、保守コンピュータ18を、デバイス15と通信し、場合によってはデバイス15について設定変更あるいは他の保守活動を実行するように、任意の所望の通信回線またはネットワーク（無線または携帯デバイスネットワークを含む）によって、コントローラ12Bおよび／またはデバイス15へと接続してよい。同様に、AMS（商標）アプリケーションなどの保守アプリケーションを、デバイス16の動作状態に関するデータの収集など、保守および監視の機能を実行するために、分散プロセス制御システム14に組み合わせられた1つ以上のユーザインターフェイス14Aにインストールして、ユーザインターフェイス14Aによって実行してよい。
【００２７】
さらに、プロセスプラント10は、タービン、モータ、などの種々の回転設備20を、何らかの恒久的または一時的な通信リンク（バス、無線通信システム、または読み取られた内容を受け取るべく設備20へと接続され、その後に取り外される携帯デバイス、など）を介して保守コンピュータ22へと接続して備えている。保守コンピュータ22は、例えばCSI（Emerson Process Management Company）によって提供される公知の監視および診断アプリケーション23または回転設備20の動作状態の診断、監視、および最適化に使用される他の任意の公知のアプリケーションを、保存および実行することが可能である。保守担当者は、通常は、プラント10の回転設備20の性能を維持および監視し、回転設備20における問題を判定し、回転設備20の修理または交換の要否および時期を決定するために、アプリケーション23を使用する。いくつかの場合には、外部のコンサルタントまたはサービス組織が、設備20に関するデータを一時的に取得または測定してよく、このデータを使用して設備20についての分析を実行し、設備20に影響を及ぼしている問題、性能低下、または他の事象を検出することができる。これらの場合において、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の他の部分へと接続されている必要はなく、あるいは一時的にのみ接続されてもよい。
【００２８】
同様に、発電および配電設備25をプラント10に関連付けて有している発電および配電システム24が、例えばバスを介して、プラント10において発電および配電設備25の運転を実行および監督する別のコンピュータ26へと接続されている。コンピュータ26は、例えばLiebertおよびASCOまたは別の企業によって提供されるアプリケーションなど、発電および配電設備25の制御および保守のための公知の電力制御／診断アプリケーション27を実行してよい。やはり、多くの場合に、外部のコンサルタントまたはサービス組織は、設備25に関するデータを一時的に取得または測定し、このデータを使用して設備25についての分析を実行し、設備25に影響を及ぼしている問題、性能低下、または他の事象を検出するサービスアプリケーションを使用してよい。これらの場合において、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の他の部分へと接続されている必要はなく、あるいは一時的にのみ接続されてもよい。
【００２９】
図1に示されているように、コンピュータシステム30が、異常状態防止システム35の少なくとも一部分を実施し、特にコンピュータシステム30が、さらに詳しく後述されるとおり、設定アプリケーション38を保存および実行し、任意で異常動作検出システム42を保存および実行する。さらに、コンピュータシステム30は、警報／警告アプリケーション43を実行してよい。
【００３０】
一般に、異常状態防止システム35は、任意でフィールドデバイス15、16、コントローラ12B、14B、回転設備20またはその支援コンピュータ22、発電設備25またはその支援コンピュータ26、ならびにプロセスプラント10内の他の任意の所望のデバイスおよび設備に配置された異常動作検出システム（図1には不図示）と通信し、さらには／あるい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と通信して、これらの異常動作検出システムのそれぞれを設定し、それら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け取ってよい。異常状態防止システム35を、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それぞれへと、有線バス45によって通信可能に接続してよく、あるいは例えば無線接続、OPCを使用する専用接続、例えば、携帯デバイスに頼ってデータを収集するものなどの間欠的な接続、などの他の任意の所望の通信接続によって接続してよい。同様に、異常状態防止システム35は、プロセスプラント10内のフィールドデバイスおよび設備に関するデータを、LANまたはインターネットなどの公開接続、電話接続、など（図1では、インターネット接続46として示されている）によって得てよく、そのようなデータは、例えば第三者のサービス提供者によって集められる。さらに、異常状態防止システム35を、プラント10内のコンピュータ／デバイスへと、例えばイーサネット（登録商標）、Modbus、HTML、XML、独自仕様の技法／プロトコル、などといったさまざまな技法および／またはプロトコルによって、通信可能に接続してよい。したがって、異常状態防止システム35をプラント10内のコンピュータ／デバイスへと通信可能に接続するためにOPCを使用する特定の例が、本明細書において説明されるが、異常状態防止システム35をプラント10内のコンピュータ／デバイスへと接続する他のさまざまな方法を同様に使用できることを、当業者であれば理解できるであろう。
【００３１】
図2は、図1のプロセスプラント10の例の一部分50を、異常状態防止システム35および／または警報／警告アプリケーション43が、このプロセスプラント10例の部分50の反応装置ユニットと通信可能な1つの様式を説明する目的で示している。図2は、異常状態防止システム35と反応装置ユニット内の1つ以上の異常動作検出システムとの間の通信を示しているが、同様の接続が、異常状態防止システム35とプロセスプラント10内の他のデバイスおよび設備（図1に示したデバイスおよび設備のいずれか、など）との間に生じてもよいことが理解できるであろう。本明細書に提示される例の多くは、かくはんされるタンク型の反応装置などの反応装置ユニットに関して論じられるが、これらの例が、さまざまなかくはん対象容器に適用可能であり、反応装置のかくはん対象容器に限定されないことを、理解すべきである。
【００３２】
図2に示されているプロセスプラント10の部分50は、任意の所望の通信またはコントローラプロトコルに適合する任意の所望の種類のI/Oデバイスであってよい入力／出力（I/O）カードまたはデバイス（不図示）を介して反応装置ユニット56へと接続された1つ以上のプロセスコントローラを有する分散型プロセス制御システムの一部であってよいプロセスコントローラ52を含んでいる。さらに、反応装置ユニット56は、任意の所望の公開、独自、または他の通信またはプログラミングプロトコルに従ってよく、I/Oデバイスは、反応装置ユニット56が使用する所望のプロトコルに適合しなければならないと理解される。全体が詳しく示されているわけではないが、反応装置ユニット56は、これらに制限されることなくフィールドデバイス、HARTデバイス、センサ、バルブ、トランスミッタ、ポジショナ、などといった任意の数の追加のデバイスを含んでよく、そのいくつかの例が、以下でさらに説明される。
【００３３】
いずれにせよ、プロセスコントローラ52を、設定エンジニア、プロセス制御オペレータ、保守担当者、プラント管理者、監督者、などといったプラントの人員がアクセス可能な1つ以上のユーザインターフェイスまたはコンピュータ54（任意の種類のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、などであってよい）へと、通信リンク55によって接続してよい。通信リンク55を、例えば、イーサネット（登録商標）通信接続または他の任意の種類の有線、光、または無線通信接続で構成してよい。さらに、通信リンク55は、連続的または間欠的なリンクであってよい。ワークステーション54（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、などを含んでよい）を、1人以上のエンジニアまたはオペレータが、プロセスコントローラ52によって実行されるべきプロセス制御ルーチンを設計するため、プロセス制御ルーチンをダウンロードすべくプロセスコントローラ52と通信するため、プロセスプラントの動作の最中に反応装置ユニット56に関する情報を受信して表示するため、ならびにプロセスコントローラ52によって実行されているプロセス制御ルーチンとその他のやり取りを行うために、使用してよい。
【００３４】
ワークステーション54は、設定設計アプリケーション、保守アプリケーション、ユーザ・インターフェイス・アプリケーション、診断アプリケーション、などといったアプリケーションを保存するため、ならびに設定データ、保守データ、診断データなど、反応装置ユニット56の設定に関係するデータを保存するためのメモリ（不図示）を含んでいる。さらに、ワークステーション54は、とりわけユーザによるプロセス制御ルーチンの設計およびそれらプロセス制御ルーチンのプロセスコントローラ52へのダウンロードを可能にすべく、アプリケーションを実行するプロセッサ（不図示）を含んでいる。同様に、プロセスコントローラ52は、反応装置ユニット56を制御するために使用される設定データおよびプロセス制御ルーチンを保存するためのメモリ（不図示）を含んでおり、プロセス制御の戦略を実現すべくプロセス制御ルーチンを実行するプロセッサ（不図示）を含んでいる。プロセスコントローラ52がDeltaV（商標）コントローラである場合、ワークステーション54によって実行される1つ以上のアプリケーションと連動して、プロセスコントローラ52内のプロセス制御ルーチンのグラフィック表示をユーザへと提供して、プロセス制御ルーチン内の制御要素およびこれらの制御要素が反応装置ユニット56の制御をもたらすためにどのように設定されているのかを示してよい。
【００３５】
さらに、コントローラ52は、入力／出力（I/O）デバイス（不図示）ならびに一式の通信回線またはバス58を介して、プロセスプラント内のデバイスまたは設備へと接続されている。通信回線またはバス58を、任意の所望の有線または無線の通信構造を使用して、例えばイーサネット（登録商標）プロトコルなどの任意の所望または適切な通信プロトコルを使用して実現してよい。図2の例では、プロセスコントローラ52は、反応装置ユニット56に組み合わせられたデバイスおよび設備へと接続される。プロセスコントローラ52は、上述のコントローラ12B、14Bと同様であってよいが、1つ以上のプロセス制御ルーチンを実行して、反応装置ユニット56について所望の制御を実現するために、プロセスプラントの全体に展開されたフィールドデバイスおよびフィールドデバイス内の機能ブロックなどの制御要素と通信することができる。これらのプロセス制御ルーチンは、連続的またはバッチ式のプロセス制御ルーチンまたは手順であってよい。
【００３６】
さらに、データベース（不図示）を、設定情報を収集および保存し、さらには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、ならびにプロセスプラント10内のプロセスコントローラ52および反応装置ユニット56に関する他のデータを収集および保存するデータヒストリアンとして動作するように、通信バス58へと接続してよい。したがって、データベースは、プロセス設定モジュールならびにプロセスコントローラ52および反応装置ユニット56へとダウンロードされてプロセスコントローラ52および反応装置ユニット56に保存されたプロセス制御システムの制御設定情報を含む現在の設定を保存するための設定データベースとして機能可能である。同様に、データベースは、反応装置ユニット56によって収集された統計的データ、反応装置ユニット56によって収集されたプロセス変数から割り出された統計的データ、および後述される他の種類のデータなど、履歴異常状態防止データを保存してよい。
【００３７】
プロセスコントローラ52、I/Oデバイス、および反応装置ユニット56が、典型的には、場合によっては過酷であるプラント環境の各所に分散して配置されうる一方で、ワークステーション54およびデータベースは、通常は、オペレータ、保守担当者、などが容易にアクセスすることができる制御室、保守室、または他のあまり過酷でない環境に配置される。反応装置ユニット56が1つだけ図示されているが、プロセスプラント10が、複数の反応装置ユニットまたは複数のかくはん対象容器を、図1に示した設備などのさまざまな他の種類の設備とともに有してもよいことを、理解すべきである。本明細書に記載される異常状態に備える技法は、複数のかくはん対象容器のいずれにも等しく適用可能である。
【００３８】
一般に、プロセスコントローラ52が、複数の異なる別個独立に実行される制御モジュールまたはブロックを使用して制御戦略を実施する1つ以上のコントローラアプリケーションを保存および実行する。それぞれの制御モジュールを、いわゆる機能ブロックで構成してよく、それぞれの機能ブロックが、全体としての制御ルーチンの一部分またはサブルーチンであって、プロセスプラント10においてプロセス制御ループを実現すべく（リンクと呼ばれる通信を介して）他の機能ブロックと連動して動作する。周知のとおり、機能ブロックは、オブジェクト指向のプログラミングプロトコルのオブジェクトであってよいが、典型的には、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関連する入力機能などの入力機能、PID、ファジー論理などの制御を実行する制御ルーチンに関係する制御機能などの制御機能、またはプロセスプラント10において何らかの物理的機能を実行すべく、バルブなどといった何らかの装置の動作を制御する出力機能のうちの1つを実行する。当然ながら、モデル予測コントローラ（MPC）、オプティマイザ、などといった混成および他の種類の複雑な機能ブロックも存在する。FieldbusプロトコルおよびDeltaV（商標）システムプロトコルは、オブジェクト指向のプログラミングプロトコルで設計および実現された制御モジュールおよび機能ブロックを使用するが、制御モジュールを、例えばシーケンシャル機能ブロック、ラダー論理、などといった任意の所望の制御プログラミングの枠組みを使用して設計してよく、機能ブロックまたは他の特定のプログラミング技法を使用した設計に限定されないことを、理解すべきである。
【００３９】
図2に示したプロセスプラント10の部分50の例においては、コントローラ52が、バス58を介して反応装置ユニット56へと通信可能に接続されている。反応装置ユニット56は、かくはん対象容器60、例えばヘッドタンク（不図示）からかくはん対象容器60へと流体を供給する流体導入配管を制御するように接続された2つの入力バルブ62および64、ならびに出口流体配管を介してかくはん対象容器60から流出する流体を制御するように接続された出力バルブ66を含んでいる。かくはん器70が、かくはん対象容器60の内部に配設されている。かくはん器70は、軸72および軸72へと連結された羽根74を備えている。軸72へと連結されたモータ76が、軸72および羽根74を回転させる。モータ制御要素80が、モータ76、したがってかくはん器70を制御するために使用される。例えば振動センサ、電流負荷センサ、などを備えることが可能なモータセンサ82を、モータ76の動作を監視するために使用してよい。一般に、かくはん器70は、反応物質をかくはん対象容器60の全体にわたって一様に分散させて混ぜ合わせる。さらに、かくはん器70は、かくはん対象容器60の内部の反応流体の集合からジャケットまたは熱交換器（不図示）への熱伝達を促進する。この種の設備において実行される多くの化学反応は、発熱性であり、すなわち熱を発生させ、通常は、かくはん器70および冷却システムに依存して熱暴走または爆発を防止している。
【００４０】
圧力検出装置90を、かくはん対象容器60内の圧力を検出できるよう、少なくとも部分的に、かくはん対象容器60の内部に配設してよい。圧力検出装置90を、かくはん対象容器60内の材料の水準を検出するためにも使用してよい。一実施例においては、検出装置90が、収集したデータを例えば異常状態の監視のための統計的分析などの処理に提供するため、トランスミッタを含んでよく、トランスミッタの一部であってよく、あるいは他の方法でトランスミッタに組み合わせられてよい。例えば、圧力検出装置90は、フランジ式の差圧センサ、気泡チューブ圧力センサ、などを、収集した圧力データをさらなる分析のために送信するトランスミッタへと接続して備えてよい。他の例では、圧力検出装置が、特定のサンプリング速度（例えば、22Hzのサンプリング）で圧力信号をサンプリングするEmerson Process Management によって販売されているRosemount 3051S圧力トランスミッタなどのデジタル圧力トランスミッタを備えてよい。
【００４１】
図2に示されているように、プロセスコントローラ52は、バルブ62、64、および66、モータ制御要素80、モータセンサ82、および圧力検出装置90へと、これらの要素の動作の制御および／またはこれらの要素からのデータの受信のために、バス58を介して通信可能に接続されている。当然ながら、プロセスコントローラ52を、反応装置ユニット56の要素、あるいは、より詳しくは、かくはん対象容器60の要素へと、さらなるバス、4〜20 maの回線などの専用の通信回線、HART通信回線、などによって接続することができる。
【００４２】
図2に示されているバルブ、センサ、および他の設備は、例えばFieldbusフィールドデバイス、標準的な4〜20 maのフィールドデバイス、HARTフィールドデバイス、などの任意の所望の種類または形式の設備であってよく、Fieldbusプロトコル、HARTプロトコル、4〜20 maのアナログプロトコル、などの任意の公知または所望の通信プロトコルを使用してプロセスコントローラ52と通信してよい。またさらには、他の種類のデバイスを、任意の所望の様式で、プロセスコントローラ52へと接続して、プロセスコントローラ52によって制御してよい。また、他のコントローラを、プロセスプラントに関係する他のデバイスまたは領域を制御するために、例えば通信リンク55によってプロセスコントローラ52およびワークステーション54へと接続してよく、そのような追加のコントローラの動作を、任意の所望または公知の様式で、図2に示したプロセスコントローラ52の動作に協調させることが可能である。
【００４３】
圧力検出装置90は、圧力検出装置90によって検出される圧力に関して統計的なデータ収集を実施するためのルーチンなど、ルーチンを保存するためのメモリ（不図示）を含んでよい。さらに、圧力検出装置90は、統計的なデータ収集を実施するためのルーチンなど、ルーチンを実行するプロセッサ（不図示）を含んでもよい。圧力検出装置90によって保存および実施されるルーチンは、圧力検出装置90に関する統計的データを収集および／または処理するための1つ以上のブロック94を含んでよい。例えば、ブロック94が、Fieldbusデバイスにおいて統計的データを収集および処理するためにFieldbusデバイスへと加えることができる公知のFoundation Fieldbus機能ブロックであるアドバンスト診断ブロック（ADB）を備え得る。他の種類のブロックまたはモジュールも、デバイスデータを収集して、そのデータについて1つ以上の統計的基準またはパラメータの計算、決定、および／または処理を行うために、使用することが可能である。さらに、圧力検出装置90は、Fieldbusデバイスを備えなくてもよい。さらに、ブロック94を、圧力検出装置90内のソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェアの任意の組み合わせによって実現してよい。
【００４４】
ブロック94が、圧力検出装置90に位置するものとして示されているが、ブロック94または同様のブロックは、その一部または全体が、任意の数の残りのフィールドデバイス62、64、66、80、および82に位置することができ、その一部または全体が、プロセスコントローラ52、I/Oデバイス（不図示）、ワークステーション54、または何らかの他の装置など、他の装置に位置することができる。他のデバイス62、64、66、80の一部またはすべてが、それら他のデバイスに関するデータを収集して、そのデータについて1つ以上の統計的基準またはパラメータの計算、決定、および／または処理を行うための他のブロックまたはモジュールを実装できることを、理解すべきである。
【００４５】
一般に、ブロック94またはブロック94のサブ要素が、かくはん対象容器60内で検出される圧力に関するデータなどのデータを収集し、そのデータについて統計的な処理または分析を実行する。ブロック94は、かくはん対象容器60において検出される圧力に関するデータまたは圧力検出装置90に関係する他のデータを収集し、収集したデータについて1つ以上の統計的演算を実行して、収集したデータの例えば平均、中央値、標準偏差、二乗平均平方根（RMS）、変化速度、範囲、最小値、最大値、などを割り出すことができ、さらに／あるいは収集したデータのドリフト、バイアス、ノイズ、スパイク、などの事象を検出することができる1つ以上の統計的プロセス監視（SPM）ブロックまたはユニットSPM1〜SPM4などのサブ要素を含んでよい。生成される具体的な統計的データ、およびそのようなデータの生成方法は、重要でない。したがって、上述した具体的種類に加え、あるいは上述した具体的種類に代えて、別の種類の統計的データを生成することができる。さらに、公知の技法を含むさまざまな技法を、そのようなデータを生成するために使用することができる。
【００４６】
統計的プロセス監視（SPM）ブロックという用語は、本明細書において、少なくとも1つのプロセス変数または他のプロセスパラメータについて統計的なプロセス監視を実行する機能であって、データ収集の対象であるデバイスによって実装され、あるいはそのような装置内、あるいはさらにはデバイスの外部に実装され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って実行可能な機能を表わすために使用される。SPMが、通常は、デバイスデータの収集対象であるデバイスによって実装され、あるいはそのようなデバイスの一部として実装されるため、SPMが、定量的および定性的により正確なプロセス変数データを取得できることを理解すべきである。結果として、SPMブロックは、通常は、収集されたプロセス変数データに関して、プロセス変数データの収集対象であるデバイスの外部に配置されるブロックよりも、より良好な統計的計算を決定することができる。
【００４７】
図2においては、ブロック94がSPMブロックを含むものとして示されているが、SPMブロックは、ブロック94とは別体のスタンドアロンのブロックであってもよく、該当のブロック94と同じかくはん対象容器に位置しても、別のデバイスに位置してもよい。本明細書において論じられるSPMブロックは、公知のFOUNDATION（商標）Fieldbus SPMブロック、または公知のFOUNDATION（商標）Fieldbus SPMブロックと比べて別の能力または追加の能力を有しているSPMブロックを含んでよい。統計的プロセス監視（SPM）ブロックという用語は、本明細書において、プロセス変数データなどのデータを収集し、このデータについて何らかの統計的処理を実行して、平均、標準偏差、などといった統計的基準を決定する任意の種類のブロックまたは要素を指すために使用される。結果として、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／または他の要素を包含するように意図されており、それら要素は、機能ブロック、または他の種類のブロック、プログラム、ルーチン、もしくは要素の形態であってよく、FOUNDATION（商標）FieldbusプロトコルまたはProfibus、HART、CAN、などの各種プロトコルなどの他の何らかのプロトコルに従っても、従わなくてもよい。所望であれば、ブロック94の基礎的動作を、少なくとも部分的に米国特許第6,017,143号に記載のように実行または実装してよく、この米国特許は、その全体が、あらゆる目的のために、参照することにより本明細書に組み込まれる。
【００４８】
しかしながら、ブロック94を、米国特許第6,017,143号に記載された技法とは異なる技法を使用して実行または実装してもよいことを理解すべきである。あくまでも一例として、Blevins他の米国特許第6,615,090号が、プロセスプラント内の機能ブロックについて変動性の目安を生成する変動性指標生成器を記載している。一般に、変動性の目安は、デバイスまたは機能ブロックに関するパラメータについて、デバイスまたは機能ブロックに関する設定点または他の値からの逸脱の統計的測定をもたらす。米国特許第6,615,090号は、その全体が、あらゆる目的のために、参照することにより本明細書に組み入れられる。
【００４９】
図2においては、ブロック94がSPMブロックを含むものとして示されているが、SPMブロックがブロック94にとって必須ではないことをさらに理解すべきである。例えば、ブロック94の異常動作検出ルーチンを、SPMブロックによって処理されていないプロセス変数データを使用して動作させることができる。別の例として、ブロック94は、他のデバイスに位置する1つ以上のSPMブロックによってもたらされるデータについて、受信および動作を行うことができる。さらに別の例として、プロセス変数データを、多くの典型的なSPMブロックによってもたらされる様式ではない様式で処理することができる。あくまで一例として、プロセス変数データを、さらに後述されるとおり、有限インパルス応答（FIR）によってフィルタ処理することができ、あるいは帯域通過フィルタまたは他の何らかの種類のフィルタなどの無限インパルス応答（IIR）フィルタによってフィルタ処理することができる。別の例として、プロセス変数データを、特定の範囲に残るようにトリムすることができる。当然ながら、公知のSPMブロックを、そのような別の処理能力または追加の処理能力を提供するように変更することができる。
【００５０】
ブロック94によって収集および生成されたデータを、プロセスコントローラ52および通信リンク55を介してワークステーション54などの外部のクライアントにとって利用可能にしてもよい。これに加え、あるいはこれに代えて、ブロック94によって収集および生成されたデータを、例えば通信サーバ96を介してワークステーション54にとって利用可能にしてもよい。通信サーバ96は、例えばObject Linking & Embedding (OLE) for Process Control (OPC)サーバ、Ovation（登録商標）通信ネットワークにおいて動作するように構成されたサーバ、ウェブサーバ、などを備えてよい。通信サーバ96は、ブロック94によって収集および生成されたデータを、無線接続、有線接続、間欠接続（1つ以上の携帯デバイスを使用する接続など）、または任意の所望または適切な通信プロトコルを使用する他の任意の所望の通信接続などの通信リンクを介して受信してよい。当然ながら、本明細書に記載の通信接続のいずれも、異なる種類のデバイスから受信されるデータを共通のフォーマットまたは矛盾のないフォーマットに統合するために、OPC通信サーバを使用してよい。
【００５１】
またさらには、SPMブロックを、圧力データなどの生データを収集または生成するデバイス90の外部で統計的プロセス監視を実行するために、ワークステーション、サーバ、パーソナルコンピュータ、またはデバイス90から離れた他のフィールドデバイスに実装することが可能である。すなわち、例えば、1つ以上のSPMブロックを、ワークステーション54によって実現することが可能である。これらのSPMブロックが、例えばプロセスコントローラ52または通信サーバ96を介して生の圧力データを収集でき、その圧力データについて、平均、標準偏差、などといった何らかの統計的基準またはパラメータを計算することができる。これらのSPMブロックは、データを収集するデバイス90に位置しておらず、したがって通常は、このデータのための通信の要件ゆえに、統計的計算を実行するための多数の圧力データを収集することができないが、これらのブロックは、SPM機能を有さず、あるいはSPM機能をサポートしていないデバイスについて、統計的パラメータを割り出すうえで有用である。したがって、SPMブロックによって生成されるものとして説明したすべての統計的基準またはパラメータが、デバイス90によって実現されるSPMブロックによって生成可能であり、あるいは他のデバイスによって生成可能であることが、以下の説明において理解できるであろう。
【００５２】
一般に、図2のプロセス制御／診断システムをバッチ処理を実施するために使用してよく、バッチ処理においては、例えばワークステーション54が、反応装置ユニット56を利用する異なるバッチ作業の実施および協調を行うバッチ実行システムを実行する。そのようなバッチ実行システムを、図2のワークステーション54に保存してよい。バッチ実行システムを、通信リンク55またはバス58へと任意の無線の様式を含む任意の所望の様式で通信可能に接続された別のワークステーションまたは他のコンピュータにおいて保存および実行することが可能である。同様に、バッチ実行システムを、種々のコンポーネントへと分割してよく、あるいはプロセスプラント内の別個のコンピュータまたはワークステーションにおいて保存および実行される種々のコンポーネントに組み合わせてよい。図2のプロセス制御／診断システムを、連続プロセスを実施するためにも同様に使用することができる。
【００５３】
動作時、プロセスコントローラ52が、モータ制御要素80を介し、モータ76によってかくはん器70を回転させてよい。モータ制御要素80および／またはモータセンサ82が、モータ76が動作しているか否か、および／またはどのような速度で動作しているのかを示すデータをもたらしてよい。しかしながら、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によってもたらされるデータにもとづいてかくはん器72が実際に回転しているか否かを判断することが、困難な場合もありうる。例えば、軸72が破損していたり、あるいはモータ76と軸72との間の連結機構（不図示）が不良であったりする場合、モータ76が動作を続けることはできようが、かくはん器70は回転せず、あるいは予想よりもはるかに遅い速度でしか回転しない可能性がある。
【００５４】
かくはん器70の羽根74が圧力検出装置90を通過して移動するとき、圧力検出装置90によって検出される圧力が変化しうる。例えば、圧力にスパイクが生じうる。かくはん器70が2枚の羽根74を備えている場合、かくはん器70の各回転につき、圧力に2回のスパイクが生じうる。同様に、かくはん器70が3枚の羽根74を備えている場合、かくはん器70の各回転につき、圧力に3回のスパイクが生じうる。圧力検出装置90によって検出される圧力を、かくはん器70に関する異常状態を検出するために利用してよい。例えば、圧力検出装置90によって検出される圧力を、かくはん器が回転を停止している旨、または予想よりもはるかに低速で回転している旨を検出するために利用してよい。また、圧力検出装置90によって検出される圧力を、かくはん器30のバランス不良、羽根74の破損、など、他の異常状態を検出するために利用してもよい。
【００５５】
図2においては、圧力検出装置が1つだけ示されているが、1つ以上のさらなる圧力検出装置を備えてもよい。それら追加の圧力検出装置のそれぞれは、ブロック94と同様の統計的データの収集および／または処理のための該当のブロックを備えてよく、あるいはそのようなブロックに組み合わせられてもよい。同様に、かくはん器70に関して異常状態が存在するか否かを判断するために使用することができる、かくはん対象容器に関するさらなるデータを生成するために、音センサなどの他の種類の検出装置を備えることも可能である。
【００５６】
図3および4を参照すると、圧力検出装置90が、かくはん対象容器60内の圧力を測定してよい。これらの測定値に、羽根74が圧力検出装置90の傍らを通過するたびごとの小さな圧力スパイクを含めてよい。一般に、これらの小さな圧力スパイクは、かくはん器の羽根の先端が反応流体に対して移動するときに先端によって発せられる後続の渦によって引き起こされる。後続の渦は、流体を通過する固体の移動に一意に関連付けられる。したがって、これらの圧力スパイクの存在を、かくはん器が回転している旨を示すために使用してよい。正常動作のもとでは、圧力スパイクを以下の周波数で検出してよい。
2010506260.tif 000002
ここで、fかくはん器は、パルス列の周波数（単位はHz）であり、nは、かくはん器の回転速度（rpm）であり、Nは、かくはん器70の羽根74の数である。圧力のスパイクの監視の例が、米国特許第7,181,654号に開示されており、そこでは、パルス列のパルスが、ある時間間隔にわたってカウントされ、fかくはん器を計算するために、カウント結果が時間間隔によって除算されている。米国特許第7,181,654号にさらに開示されているように、パルスの周波数および大きさが統計的に追跡され、fかくはん器および／またはパルスの大きさの統計の変化が、異常状態の警報を発するために使用される。かくはん器の運動をモータ76、モータ制御要素80、またはモータセンサ82を監視することによって推測するのではなく、かくはん器の羽根が流体を通過して回転するときに発する後続の渦を検出することで、流体の力学的原理によってかくはん器の実際の運動に結びついた現象が検出される。したがって、かくはん対象容器の、特にかくはん器の具合について、よりロバストかつ詳細な診断を達成することが可能である。
【００５７】
図3が、かくはん器70が回転しているときのかくはん対象容器60内の圧力の圧力グラフの例を、正常動作時（上側のグラフ）および羽根が脱落したとき（下側のグラフ）について示している。図示の例では、パルス列が、3枚の羽根74を備えて100rpmで回転しているかくはん器70および静的な水位が50インチであるかくはん対象容器について、おおむね図3の上側のグラフに示したとおりに現れる。一般に、パルス列は、より大きい静的なかくはん対象容器の水位測定信号（例えば、50インチの水）の上に重ねられた小さなAC信号として現れる。下側のグラフは、3枚の羽根74のうちの1枚が脱落した場合に、かくはん器70からのパルス列がどのように見えると予想されるかについて、例を示している。特に、上側のグラフと比べたとき、3つのパルスごとに1つのパルスが信号から欠ける。
【００５８】
上述のように、圧力検出装置90は、特定のサンプリングレートで圧力信号をサンプリングするデジタルトランスミッタであってよい。図4が、かくはん器70が回転しているときに22Hzのサンプリングレートで採取されたかくはん対象容器60内の圧力の圧力グラフの例を、正常動作時（上側のグラフ）および羽根が脱落したとき（下側のグラフ）について示している。図4のグラフから分かるとおり、信号におけるノイズの存在ゆえに、正常状態と1枚の羽根が欠けている状態との間の区別がいくぶん難しくなっている。
【００５９】
図5は、圧力検出装置90に関する統計的データを生成するためのサブシステム100の例のブロック図である。サブシステム100を、例えば図2のブロック94の一部として実現でき、全体または一部を、圧力検出装置90によって実現してよい。さらに、図5に示されている各ブロックについて、その全体または一部を、圧力検出装置90によって実現してよい。したがって、サブシステム100の一部またはすべてを、プロセスプラント10の他のフィールドデバイス、プロセスコントローラ52、ワークステーション54、通信サーバ96、またはプロセスプラントに組み合わせられた他の何らかの演算装置などの1つ以上の他のデバイスによって実現してよい。サブシステム100は、米国特許第6,017,143号に記載のプロセス装置の態様と同様の態様を備えている。
【００６０】
デジタルフィルタ102が、圧力検出装置90によって生成された圧力信号を受信する。さらに詳しくは、デジタルフィルタ102が、サンプリングされた圧力信号を受信するが、そのような圧力信号を、デジタルトランスミッタの場合の圧力検出装置90によってもたらしてよく、あるいは圧力検出装置90によって収集された圧力信号をサンプリングするトランスミッタによってもたらしてよい。一実施例においては、デジタルフィルタ102が、カスタムフィルタを設計すべくユーザによって設定可能である。例えば、デジタルフィルタ102は、有限インパルス抵抗フィルタであってよく、さらなる例として、デジタルフィルタ102は、16次のフィルタであってよい。デジタルフィルタ102を、Parks-McClellanアルゴリズムなどの複数のフィルタアルゴリズムのいずれかに従って設計してよい。アルゴリズムを、圧力信号中の理想的な周波数成分、すなわち上述のパルス列の周波数fかくはん器に最もぴったりと一致する所与の次数のデジタルフィルタ102を設計するために使用してよい。このように、デジタルフィルタ102を、fかくはん器に合わせて調整してよい。使用されるデジタルフィルタの次数が有限であるため、デジタルフィルタ102は「完璧」とは考えられず、実際のフィルタがある程度のリップルを有する可能性があることは、理解されるとおりである。
【００６１】
統計的パラメータ生成装置104aが、デジタルフィルタ102によって生成されたフィルタ処理済みの圧力信号を受信し、フィルタ処理済みの圧力信号について、統計的パラメータを計算する。一実施例においては、もう1つの統計的パラメータ生成装置104bが、圧力検出装置90によって生成されたフィルタ処理されていない（例えば生の）圧力信号を受信し、フィルタ処理されていない圧力信号について、統計的パラメータを計算する。これらの統計的パラメータのそれぞれは、例えば、標準偏差、平均、標本分散、二乗平均平方根（RMS）、圧力信号の範囲（ΔR）および変化速度（ROC）のうちの1つ以上を含んでよい。これらのパラメータを生成するための式の例は、
2010506260.tif 000003
2010506260.tif 000004
2010506260.tif 000005
2010506260.tif 000006
2010506260.tif 000007
であり、ここで、Nは、標本期間内のデータ点の総数であり、xiおよびxi-1は、圧力信号の連続する2つの値であり、Tは、2つの値の間の時間間隔である。さらに、XMAXおよびXMINは、それぞれサンプリング期間または学習期間における圧力信号の最大値および最小値である。これらの統計的パラメータを、別の式またはアルゴリズムを使用して同様に計算してもよい。
【００６２】
また、これらのパラメータに加え、あるいはこれらのパラメータに代えて、他の種類のパラメータを生成してもよい。一例においては、統計的パラメータ生成装置104a、104bが、1つ以上のADBおよび／またはSPMブロックを備えてよい。例えば、図6を参照すると、異常状態防止ブロック130の一実施例が示されている。異常状態防止ブロック130は、図5のデジタルフィルタ102に相当し得るデジタルフィルタ132と、SPMブロック134とを含んでいる。デジタルフィルタ132は、パルス列の周波数fかくはん器に合わせられた帯域通過（BP）フィルタ136を備えており、フィルタ処理後の信号を、固定であり得るあるゲイン係数によって拡大するための乗算器138をさらに備えてよい。圧力検出装置90からの生の信号が、周波数成分fかくはん器を単離するためにフィルタ132を通って送られる。
【００６３】
図4に関して上述したように、特定のレート（例えば、22Hz）でサンプリングされた圧力信号、さらに詳しくは羽根を欠いている場合についてこのサンプリング周波数でサンプリングされた生のパルス列信号（下側のグラフ）は、正常動作の状態（上側のグラフ）との見分けが困難である。しかしながら、これら2つのサンプリングされた圧力信号のパワースペクトル密度を分析すると、図7に示されるように、ほぼすべての周波数スペクトルにおいて、正常な動作状態からの信号が、羽根を欠いている状態からの信号と同じに見える。しかしながら、正常な信号（実線）と異常な信号（破線）との間に大きな差が存在するスペクトルの狭い周波数成分が、fかくはん器（この例では5Hzにある）の周囲に集中して存在している。fかくはん器の周波数成分を単離するように設計された（すなわち、図示の例では5Hzであるfかくはん器の周囲の周波数成分を通過させる）デジタルフィルタを使用して、残りの周波数成分を取り除いてよい。
【００６４】
16次のデジタルフィルタの例が、図8に示されている。上述のように、デジタルフィルタは、次数が有限であるため完璧ではないが、それでもなお、fかくはん器を単離するためには充分である。図8に示した例では、デジタルフィルタが、4.5〜5.5Hzの通過帯と、0〜3.5および6.5〜11Hzの禁止帯と、移行領域としての残りのスペクトルとを有している。
【００６５】
再び図6を参照すると、検出されるパルス列の大きさが、おそらくは静的なかくはん対象容器の水位信号に比べてはるかに小さいという理由、およびフィルタ処理後の信号処理の不充分な分解能を補償する目的で、乗算ブロックを利用してよい。詳しくは、通過帯範囲について、比較的小さいパルスの大きさゆえに、ゲイン係数（例えば10）が加えられる。図9は、図8のフィルタなどの16次のフィルタに通した後の正常および異常（例えば羽根が欠けている）の生の圧力信号の例を示している。図9に見られるように、振動の振幅が、異常の場合（下側のグラフ）においては、正常な場合（上側のグラフ）よりも小さい。
【００６６】
フィルタ処理および拡大処理の後に、平均および標準偏差が、SPMブロック134によって計算される。さらに後述されるように、これらの統計的パラメータの一方または両方の変化を、かくはん器の不具合のさまざまな様相を検出するために使用してよい。異常状態防止ブロック130が、特定のサンプリングウインドウ（例えば10秒）にわたってフィルタ処理後の圧力信号の平均および標準偏差を計算する。しかしながら、圧力信号中のランダムノイズゆえ、統計的計算の結果は、一般に、各々の10秒間のウインドウについて正確に同じではない。図10は、正常および異常の両方の動作状態について1つのデータセット例から計算された最大および最小の平均および標準偏差の値を示している。平均の計算結果の比較から、正常および異常の両方の状態について、平均がきわめて近い（例えば約0.02％の相違）ことが実証されている一方で、標準偏差の計算結果は、正常状態から異常状態へと明確に減少する（約33％）ことを示している。したがって、フィルタ処理後の圧力データの標準偏差を、かくはん対象容器内のかくはんの喪失を検出するために使用してよく、さらに詳しくは、かくはんの喪失に関係する種々の事象を検出するために使用してよい。
【００６７】
再び図5を参照すると、統計的パラメータ生成装置104a、104bからの統計的パラメータのうちの1つ以上を、イベント検出器108へと供給してよい。イベント検出器108は、さらに公称値112および感度パラメータ114をメモリ116から受け取ってもよい。公称値112は、例えば、統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成される統計的パラメータに対応する公称またはベースライン（すなわち典型）の統計的パラメータ値を含んでよい。公称値を、例えば、それぞれプロセスが正常に動作している最中に公称または正常の統計的パラメータを生成または学習する統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成してよい。これらの統計的パラメータを、将来の使用のためにメモリ116内に公称値112を生成するために使用することができる。これにより、例えば、種々の動作状態に合わせて公称値112を動的に調節することが可能になるであろう。この例では、統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成される統計的パラメータを、ユーザによって選択できる期間にわたって監視してよい。別の例として、公称値を、圧力検出装置90の製造者が提供し、製造時にメモリ116に保存してもよい。さらに別の例として、公称値を、公称値をバス58（図2）を介して圧力検出装置90へと送信することによって、定期的または他の方法で更新してよい。
【００６８】
それぞれの感度パラメータ値114は、例えば、計算された統計的パラメータと統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成された適切な公称値との間について、許容可能な範囲または適切なルールによって定められる関係を提示してよい。感度パラメータ値114を、例えば、製造者によって設定したり、バス58などを介して受信したりしてよい。感度パラメータ114を、特定の用途に合わせて調節することが可能である。
【００６９】
イベント検出器108は、パラメータ生成装置104a、104bによって生成される1つ以上のパラメータに関し、1つ以上のイベントの表示を生成してよい。一般に、イベント検出器108は、フィルタ処理後および未処理の圧力データの標準偏差および平均を監視し、標準偏差および平均の変動を検出する。イベント検出器108は、例えば、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差および平均が時間につれて公称値から変化したときに、表示を生成してよい。一例では、フィルタ処理後の圧力信号の平均および標準偏差、ならびに平均および標準偏差の公称値を、後述されるイベントの例を検出するために分析してよい。イベントのうちのいくつかについては、そのようなイベントを、フィルタ処理なしの圧力信号およびフィルタ処理済みの圧力信号の両方の統計的パラメータにもとづいて判断してよく、フィルタ処理済みの圧力信号のみの統計的パラメータにもとづいて判断してよく、さらに他の場合には、フィルタ処理なしの圧力信号の統計的パラメータにもとづいて判断してよい。イベント検出器108は、これらのイベントに加え、あるいはこれらのイベントに代えて、他のイベントを検出してよい。
【００７０】
[かくはん器のアンバランスまたは破損]
かくはん器70の脱落や軸72またはかくはん器の破損の場合など、かくはん器70のアンバランスまたは破損の表示を、例えばフィルタ処理後の圧力信号の標準偏差および平均がゼロになり、あるいはゼロに近付いている場合に生成してよい。フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差および平均を、単独で使用してよく、あるいはフィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差および平均と組み合わせて使用してよい。フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差および平均と組み合わせて使用される場合には、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントを、フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差および平均もゼロになり、あるいはゼロに近付いている場合に検出してよい。かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントの検出感度を、1つ以上の感度パラメータによって制御してよい。感度パラメータは、公称の平均および公称の標準偏差を何パーセント上回り、あるいは何パーセント下回ったときにかくはん器のアンバランスまたは破損のイベントが検出されるかを表わしてよく、あるいはさらに詳しくは、「ゼロ」の範囲のパーセンテージを表してよい。イベント検出器108は、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントが生じているか否かを、以下の例のルールに従って判断してよい。
【００７１】
すなわち、
標準偏差（フィルタ処理済み）→0、かつ平均（フィルタ処理済み）→0の場合に、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントが検出され、
あるいは
標準偏差（フィルタ処理済み）→0、かつ平均（フィルタ処理済み）→0であり、さらに標準偏差（フィルタ処理なし）→0、かつ平均（フィルタ処理なし）が変わらない場合に、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントが検出される。
【００７２】
ここで、平均（フィルタ処理済み）および標準偏差（フィルタ処理済み）の値は、統計的パラメータ生成装置104aから生成されるフィルタ処理後の圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、平均（フィルタ処理なし）および標準偏差（フィルタ処理なし）の値は、統計的パラメータ生成装置104bから生成されるフィルタ処理なしの圧力信号の現在の平均および標準偏差である。平均および標準偏差を経時的に監視してよく、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントを、連続する一連のサンプリング期間にわたってフィルタ処理後のデータの標準偏差および平均がゼロであり、あるいはゼロに近付いている場合にのみ検出してよく、一実施例においては、フィルタ処理なしのデータの標準偏差がゼロまたはゼロに近付いており、かつフィルタ処理なしのデータの平均が不変である場合に、検出してよい。任意で、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしのデータの標準偏差および平均を、感度パラメータによって決定されるある程度の公差の範囲において、例えばモータの停止などかくはん器が停止した場合に予想される標準偏差および平均のそれぞれの公称値と比較してよい。この場合、公称値および感度パラメータは、メモリ116から取り出すことが可能である。例えば、感度パラメータを、変化が発生したとの判断に至らないノイズまたは他の要因に起因して生じうるわずかな変動を考慮しつつ、検出可能な変化がないことを定めるための不変の統計値の検出に適用可能である。
【００７３】
公称値および／または感度パラメータは、標準偏差および平均について異なっていてもよく、さらには、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号のパラメータについて異なっていてもよい。さらに後述されるとおり、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントの検出を、さらなるプロセスもしくは制御信号、パラメータ、またはイベントを利用して、生じうる他のイベント（異常状態であっても、異常状態でなくてもよい）から区別されるかくはん器のアンバランスまたは破損のイベントの可能性として提示してもよい。
【００７４】
[かくはん器の腐食]
かくはん器の腐食のイベントの表示を、例えば、フィルタ処理後の圧力データの標準偏差が、フィルタ処理後の圧力データの公称の標準偏差の値の上方または下方へと特定のレベル逸脱したときに、生成してよい。任意で、フィルタ処理後の圧力データの標準偏差を経時的に監視してもよく、標準偏差が公称の標準偏差の値から離れるように動き続ける場合に、イベントがかくはん器の腐食のイベントであると判断してよい。さらに、フィルタ処理後の圧力データの平均を経時的に監視してよく、平均が、フィルタ処理後のデータの公称の平均の値から離れるように動き続けていない場合に、イベントがかくはん器の腐食のイベントであると判断してよい。
【００７５】
しかしながら、フィルタ処理後の圧力データの標準偏差の減少は、かくはん器の腐食以外のイベント（例は後述）に関係している可能性がある。かくはん器の腐食のイベントを他のイベントから見分けるための一例として、イベント検出器108は、フィルタ処理なしの圧力データの標準偏差を監視してよい。フィルタ処理なしの圧力データの標準偏差もまたフィルタ処理なしの圧力データの公称の標準偏差の値の上方または下方へと特定のレベル逸脱している場合、イベントがかくはん器の腐食であると判断してよい。そうでない場合、そのイベントは、何か別のイベントであると判断してよい。さらに、フィルタ処理なしの圧力データの平均を経時的に監視してよく、平均が、フィルタ処理なしのデータの公称の平均の値から離れるように動き続けていない場合に、イベントがかくはん器の腐食のイベントであると判断してよい。
【００７６】
イベント検出器108は、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントが生じているか否かを、以下のルール例に従って判断してよい。
【００７７】
すなわち、
標準偏差（フィルタ処理済み）が減少し、平均（フィルタ処理済み）が不変であり、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）が減少し、平均（フィルタ処理なし）が不変である場合に、かくはん器の腐食のイベントが検出され、
あるいは、
標準偏差（フィルタ処理済み）≦標準偏差’（フィルタ処理済み）（1-α）、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）≦標準偏差’（フィルタ処理なし）（1-β）である場合に、かくはん器の腐食のイベントが検出される。
【００７８】
ここで、平均（フィルタ処理済み）および標準偏差（フィルタ処理済み）の値は、統計的パラメータ生成装置104aから生成されるフィルタ処理後の圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、平均（フィルタ処理なし）および標準偏差（フィルタ処理なし）の値は、統計的パラメータ生成装置104bから生成されるフィルタ処理なしの圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力データの標準偏差’および感度パラメータα、βの値は、メモリ116から取得される。標準偏差の公称値（標準偏差’）は、プロセスの正常動作の最中にサブシステム100によって学習されてよい。感度パラメータα、βを、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差’からの公差の範囲（例えば10％）を考慮するために使用してよく、この範囲の外側の値が、かくはん器の腐食のイベントの検出をもたらす。上記のルールの例には示されていないが、感度パラメータを、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号の平均値にも適用してよく、平均の値が感度パラメータによって許される公差の範囲内にある場合、変化なしと検出される。
【００７９】
[羽根1枚の喪失]
羽根の喪失のイベントの表示を、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差がしきい値を超えて逸脱した場合に生成してよい。一例においては、羽根の喪失の検出感度を、感度パラメータdelta（δ）を調節することによって調節してよい。感度パラメータdelta（δ）は、ノイズイベントの表示が生成されるまでに現在の標準偏差（フィルタ処理済み）が公称の標準偏差の値（標準偏差’（フィルタ処理済み））から逸脱してもよい量である。例えば、3枚羽根のかくはん器において羽根が1枚欠けると、圧力においてスパイクが3つごとに生じなくなり（図3を参照）、標準偏差（フィルタ処理済み）が3分の1小さくなる。したがって、3枚の羽根のうちの1枚が失われるときに羽根の喪失のイベントを検出するためには、δを3分の1に設定すべきである。複数の羽根が失われる下記の例から分かるように、δの値を、かくはん器の羽根の枚数の逆数に、検出しようとする羽根の喪失の枚数を掛けた値に設定可能なことを、理解すべきである。
【００８０】
羽根喪失のイベントを、やはり標準偏差（フィルタ処理済み）の減少を呈し、その減少が羽根喪失のイベントと同程度（例えば、1／3の減少）になりうるかくはん器の腐食のイベントから区別するために、フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差を利用してよい。上述したように、かくはん器の腐食のイベントにおいては、標準偏差（フィルタ処理なし）が減少するが、羽根の喪失のイベントにおいては、標準偏差（フィルタ処理なし）は、おおむね同じままである。羽根喪失のイベントが生じたか否かを判断するためのルール例では、
標準偏差（フィルタ処理済み）がδの分減少し、平均（フィルタ処理済み）が変化せず、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）が変化せず、平均（フィルタ処理なし）が変化しない場合、羽根喪失のイベントが検出され、
あるいは、
標準偏差（フィルタ処理済み）＝（1-δ）標準偏差’（フィルタ処理済み）（1±γ）、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）＝標準偏差’（フィルタ処理なし）（1±η）である場合に、羽根喪失のイベントが検出される。
【００８１】
ここで、δの値は、かくはん器の羽根の枚数の逆数に、検出しようとする羽根の喪失の枚数（すなわち、羽根喪失のイベントにおいては1）を掛けたものであり、平均（フィルタ処理済み）および標準偏差（フィルタ処理済み）の値は、統計的パラメータ生成装置104aから生成されるフィルタ処理後の圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、平均（フィルタ処理なし）および標準偏差（フィルタ処理なし）の値は、統計的パラメータ生成装置104bから生成されるフィルタ処理なしの圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力データの標準偏差’および感度パラメータγ、ηの値は、メモリ116から取得される。感度パラメータγ、ηを、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差’からの公差の範囲（例えば、10％）を考慮するために使用してよく、この範囲内の値が、標準偏差（フィルタ処理済み）がδの分逸脱した旨および標準偏差（フィルタ処理なし）が不変のままである旨の判断をもたらす。上記のルール例には示されていないが、感度パラメータを、かくはん器の腐食のイベントについて上述したように、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号の平均値にも適用してよい。
【００８２】
[複数の羽根の喪失]
複数の羽根の喪失のイベントは、δの値が失われた複数の羽根の枚数を検出するために調節される点を除き、羽根喪失のイベント（例えば、羽根1枚の喪失）に類似したイベントである。例えば、3枚羽根のかくはん器において2枚の羽根の喪失のイベントを検出するために、δの値を3分の2に設定してよい。ここでも、複数枚の羽根の喪失のイベントを、やはり標準偏差（フィルタ処理済み）の減少を呈し、その減少が複数枚の羽根の喪失のイベントと同程度（例えば、2／3の減少）になりうるかくはん器の腐食のイベントから区別するために、フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差を利用してよい。かくはん器の腐食のイベントにおいて、標準偏差（フィルタ処理なし）が減少する一方で、複数枚の羽根の喪失のイベントにおいては、標準偏差（フィルタ処理なし）は、おおむね同じままである。複数枚の羽根の喪失のイベントが生じたか否かを判断するためのルール例では、
標準偏差（フィルタ処理済み）がδの分減少し、平均（フィルタ処理済み）が変化せず、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）が変化せず、平均（フィルタ処理なし）が変化しない場合に、複数枚の羽根の喪失のイベントが検出され、
あるいは、
標準偏差（フィルタ処理済み）＝（1-δ）標準偏差’（フィルタ処理済み）（1±γ）、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）＝標準偏差’（フィルタ処理なし）（1±η）である場合に、複数枚の羽根の喪失のイベントが検出される。
【００８３】
ここで、δの値は、かくはん器の羽根の枚数の逆数に、検出しようとする羽根の喪失の枚数（すなわち、2枚の羽根の喪失のイベントにおいては2）を掛けたものであり、平均（フィルタ処理済み）および標準偏差（フィルタ処理済み）の値は、統計的パラメータ生成装置104aから生成されるフィルタ処理後の圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、平均（フィルタ処理なし）および標準偏差（フィルタ処理なし）の値は、統計的パラメータ生成装置104bから生成されるフィルタ処理なしの圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力データの標準偏差’および感度パラメータγ、ηの値は、メモリ116から取得される。羽根喪失のイベントの場合と同じ感度パラメータγ、ηが示されている（例えば、公差の範囲が同じ）が、複数枚の羽根の喪失のイベントについて、別の感度パラメータを使用することも可能である。上述のとおり、上記のルール例には示されていないが、感度パラメータを、上述したようにフィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号の平均値にも適用してよい。
【００８４】
[重故障]
重故障のイベントは、圧力信号の標準偏差が極端な値によって逸脱するイベントである。重故障のイベントは、ギアボックスの故障、せん断ピンの故障、軸の故障、軸からのインペラの脱落、重度の腐食、などの結果であり得る。例えば羽根の喪失または複数枚の羽根の喪失のイベントから区別される圧力信号の変化への感度を、重故障のイベントが検出される前のフィルタ処理後の圧力信号の標準偏差の逸脱を表わし得る感度パラメータdelta（λ）を調節することによって制御してよい。例えば、ユーザが、75％を超える標準偏差の減少を検出したいと望む場合、λを0.75に設定してよい。フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差を、かくはん器の腐食やかくはん器のアンバランスまたは破損のイベントなどといった他のイベントからの区別のために利用してよい。ルール例では、
標準偏差（フィルタ処理済み）が少なくともλだけ減少し、平均（フィルタ処理済み）が不変であり、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）が不変であり、平均（フィルタ処理なし）が不変である場合、重故障のイベントが検出され、
あるいは、
標準偏差（フィルタ処理済み）≦λ標準偏差’（フィルタ処理済み）（1±γ）、かつ標準偏差（フィルタ処理なし）＝標準偏差’（フィルタ処理なし）（1±η）である場合、重故障のイベントが検出される。
【００８５】
ここで、λの値が、重故障のイベントが検出されるときの標準偏差（フィルタ処理済み）の変化のしきい値であり、平均（フィルタ処理済み）および標準偏差（フィルタ処理済み）の値は、統計的パラメータ生成装置104aから生成されるフィルタ処理後の圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、平均（フィルタ処理なし）および標準偏差（フィルタ処理なし）の値は、統計的パラメータ生成装置104bから生成されるフィルタ処理なしの圧力信号の現在の平均および標準偏差であり、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力データの標準偏差’および感度パラメータγ、ηの値は、メモリ116から取得される。羽根喪失のイベントの場合と同じ感度パラメータγ、ηが示されている（例えば、公差の範囲が同じ）が、重故障のイベントについて、別の感度パラメータを使用することも可能である。上述のとおり、感度パラメータを、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの圧力信号の平均値にも適用してよい。
【００８６】
他のルールを、上述のイベントならびにフィルタ処理後の圧力信号に関する他のイベントを観察するために実施してよく、イベントを検出するために、別の式、方程式、計算技法、などを使用してよいことを理解すべきである。例えば、フィルタ処理なしの圧力信号の統計的な値を、そのような値が検出の必要がある他の種類のイベントからの区別のために必要であるか否かに応じて、利用しても、利用しなくてもよい。さらに、上述のルールの多くは、フィルタ処理済みおよびフィルタ処理なしの両方の圧力信号の平均を利用しているが、イベントを、平均を用いずに容易に検出することが可能である。例えば、図10に示されているように、フィルタ処理済みの圧力データの平均は、正常および異常の状態の間できわめて近く、異常状態のイベントを特定するためには小さすぎ、異常状態の判定が困難になる可能性がある。上述のイベントのそれぞれにおいてフィルタ処理なしの圧力信号の平均値は、変わらないままであり、種々のイベントの間の区別のために使用する必要はない。さらに、かくはん器の腐食のイベント、羽根喪失のイベント、および複数枚の羽根喪失のイベントにおけるフィルタ処理後の圧力信号の平均値も、それぞれの場合において代わらないままであり、これらのイベントの間の区別のために使用する必要はない。したがって、フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差を、かくはん器の腐食のイベントと、羽根喪失または複数枚の羽根喪失のイベントとの間の区別のために使用したうえで、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差を、上述の各イベントを検出するために使用してよい。
【００８７】
イベントの検出は、統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成された2つ以上の統計的パラメータの分析、圧力信号以外の信号にもとづく統計的パラメータの分析、などを含んでよい。例えば、統計的パラメータを、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によって得られるデータにもとづいて、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によって（例えば、サブシステム100と同様にサブシステムを使用して）生成してよい。イベント検出器108は、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によって生成された統計的パラメータの1つ以上を受信し、それらのパラメータをイベントが生じたか否かの分析において使用することができる。同様に、追加の圧力センサデバイスまたは他のデバイスからの統計的パラメータまたは他の種類のデータを、圧力信号に関係したイベントを検出するために、統計的パラメータ生成装置104a、104bによって分析することができる。
【００８８】
一例として、公称値を、まず圧力またはプロセスが安定であることを判定し、次いで選択可能な期間にわたって統計的パラメータを生成することによって、得ることが可能である。これらの統計的パラメータの値を、公称値として保存してよい。選択可能な期間は、動作の最中に統計的パラメータを生成するために使用されるサンプリング期間またはブロックとほぼ同じでなければならないが、いくつかの事例または実施例においては、選択可能な期間が、動作の最中に統計的パラメータを生成するために使用されるサンプリング期間またはブロックと異なっていてもよい（大きく異なっていてもよい）。そのようなプロセスは、例えば、ユーザによって開始されるプロセスであっても、自動化されたプロセスであってもよい。
【００８９】
イベント検出器108は、任意数の技法を使用して実現可能である。例えば、イベント検出器108は、ルールに基づくエンジン、ファジー論理エンジン、パターン検出器、ニューラルネットワーク、などのうちの1つ以上を含んでよい。さらに、上述したイベント検出器108の例は、ルールの運用にもとづいてイベントが生じたか否かの表示をもたらす。他の例において、イベントに対応するイベント検出器108の出力が、複数の離散値または連続値を有してもよいことを理解すべきである。
【００９０】
サブシステム100は、異常状態検出器120をさらに備えている。異常状態検出器120は、イベント検出器108によって生成された出力を分析して、かくはん器70に関して異常状態が存在するか否かについて（1つ以上の）指標を生成する。異常状態検出器120は、メモリ116に保存された圧力信号およびデータを分析してもよい。さらに、異常状態検出器120は、例えばバス58（図2）を介して、プロセスプラント等内の他のデバイスに対応する、サブシステム100と同様のサブシステムによって生成される他のプロセスまたは制御信号、統計的パラメータ、またはイベント指標などの、他のデータを受信してよい。一例として、統計的パラメータおよび／または統計的イベントを、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によって得られるデータにもとづき、（例えばサブシステム100と同様のサブシステムを使用して）モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によって生成してよい。異常状態検出器120は、これらの統計的パラメータのうちの1つ以上を受信し、これらのパラメータおよびイベントを、かくはん器70に関して1つ以上の異常状態が存在するかどうかを分析するために使用することができる。例えば、フィルタ処理後およびフィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差および平均は、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントおよびかくはん器の停止のイベントの両者について、おおむね同じである。異常状態は、モータ制御要素80および／もしくはモータセンサ82からの信号ならびに／またはその統計的特性を使用して、モータが停止したか否か（かくはん器停止のイベント）、あるいはモータが動作しているか否か（かくはん器のアンバランス／破損のイベント）を判断し、これら2つのイベントを区別してよい。別の例として、追加の圧力センサデバイスまたは他のデバイスからの統計的パラメータまたは他の種類のデータを、異常状態検出器120によって分析し、異常状態が存在するか否かについての（1つ以上の）指標を生成することができる。
【００９１】
異常状態検出器120によって生成される指標は、例えば、警報、警告、などを含んでよい。さらに図1を参照すると、異常状態検出器120がデバイス90によって実現されている場合、例えばオペレータが指標に気付くことができるように、指標を、コントローラ52、ワークステーション54、通信サーバ96、などといった別のデバイスへと送信してよい。デバイス90は、自身の決定により指標を送信することができ、あるいは何らかの他のデバイスの要求を受けて指標を送信することができる。例えば、コントローラ52、ワークステーション54、通信サーバ96、などといった何らかの他のデバイスが、デバイス90に対して、かくはん器に関する異常状態を検出したか否かをポーリングすることができる。これに応答し、デバイス90が、バス58または他の何らかの通信リンクを介して指標を送信することができる。他の例として、指標をメモリに保存することができ、何らかの他の装置が、かくはん器に関して異常状態が検出されたか否かを確認するために、メモリを読み出すことができる。
【００９２】
異常状態検出器120の出力を、単にオペレータへの通知のためだけでなく、例えばかくはん対象容器60、反応装置ユニット56、またはプロセスプラントの他の何らかの部分の制御を直接左右するためにも使用することができる。例えば、異常状態検出器によって生成される指標を、制御ブロックまたはルーチンのうちの1つ以上や、保守システムなどへと供給することができる。例えば、異常状態検出器120の出力を、コントローラ52へと供給でき、コントローラ52が、1つ以上の異常状態が検出された場合に、かくはん対象容器60または反応装置ユニット56をオフにすることができる。
【００９３】
異常状態検出器120を、任意数の技法を使用して実現してよい。例えば、異常状態検出器120は、ルールに基づくエンジン、ファジー論理エンジン、パターン検出器、ニューラルネットワーク、などのうちの1つ以上を含んでよい。いくつかの実施例では、イベント検出器108を省略してよく、統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成されたパラメータを、異常状態検出器120へと直接供給してよい。
【００９４】
図11は、かくはん対象容器のかくはん器に関する異常状態を検出するために図5のサブシステム100によって実施可能な方法150の例のフロー図である。例えば、方法150を、かくはん器の破損および／または回転停止を検出するために使用してよい。図11を図5に関して論じるが、方法150または同様の方法を、サブシステム100とは異なるシステムによって実施してもよいことを理解すべきである。
【００９５】
ブロック152において、検出装置90などの圧力センサまたはトランスミッタからの生の圧力データが収集され、周波数成分fかくはん器を単離するために、デジタルフィルタ102、132などのデジタルフィルタに従ってフィルタ処理される。ブロック154において、かくはん対象容器において検出されてフィルタ処理された圧力に関する統計的データが受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104aからの統計的パラメータおよび／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよい。他の観点からは、イベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104aから統計的パラメータを受信してもよい。
【００９６】
一般に、ブロック154において受信される統計的データは、例えば、圧力信号に関する平均、分散、標準偏差、二乗平均平方根、変化速度、範囲、などのうちの1つ以上を含んでよい。これに加え、あるいはこれに代えて、統計的データが、かくはん器のアンバランス／破損、かくはん器の腐食、羽根の喪失、複数枚の羽根の喪失、重故障、などといった1つ以上のイベントの表示を含んでもよい。統計的データは、上記に明示的に列挙した統計的基準および指標に加え、あるいはそれら統計的基準および指標に代えて、圧力信号に関する他の統計的基準または指標を含んでもよい。あくまで一例として、統計的データが、圧力信号に関する相関データを含んでもよい。
【００９７】
ブロック156において、ブロック154において受信した統計的データを、かくはん器に関して異常状態が存在するか否かを判断するために、分析してよい。例えば、異常状態検出器120および／またはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104から受信したデータを分析してよい。ブロック154において受信したフィルタ処理後の圧力信号の統計的データに加えて、他のデータを分析してもよい。例えば、フィルタ処理されていない圧力信号の統計的データ、ならびに統計的データの生成元となった生の圧力信号（フィルタ処理済みおよび／またはフィルタ処理なし）を、分析することができる。他の例として、圧力信号を生成したデバイスに関する他のデータ（例えば、その装置によって生成された警告および／または警報、診断データ、など）を、分析することが可能である。さらに別の例として、他のフィールドデバイス、コントローラ、ワークステーション、などから受信されるデータを、分析することが可能である。例えば、かくはん器を駆動するモータの現在の動作を示すデータ、モータを制御するための制御信号に関するデータ、などを分析することができる。追加の圧力検出装置によって生成されるさらなる圧力信号、および／またはそれらの圧力信号から生成される統計的データを、分析することが可能である。
【００９８】
ブロック158において、異常状態が検出されなかった場合、この方法は終了するが、異常状態が検出された場合には、フローはブロック160へと進んでよい。ブロック160において、異常状態の指標を生成してよい。指標は、例えば、オペレータに通知するための警報または警告を含んでよい。他の例として、指標は、上記に加え、あるいは上記に代えて、制御ルーチンまたはブロックを左右するためのデータを含んでよい。
【００９９】
かくはん対象容器のかくはん器に関する異常状態例を検出するためのさらにいくつかの方法例を、以下に提示する。これらの方法を図5を参照して論じるが、これらの方法または同様の方法を、サブシステム100とは異なるシステムによって実施することが可能である。
【０１００】
図12は、かくはん器のアンバランスまたは破損を検出するために図5のサブシステム100によって実施し得る方法200の例のフロー図である。ブロック202において、かくはん対象容器において検出されてフィルタ処理された圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104aからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104aから標準偏差を受信してもよい。
【０１０１】
ブロック204において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差が、例えばかくはん器のアンバランスまたは破損のイベントにて上述したように、ゼロまたはゼロに近付いている場合、フローはブロック206へと進んでよい。そうでない場合、この方法は終了してよい。ブロック206において、かくはん対象容器において検出されたフィルタ処理なしの圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104bからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104bから標準偏差を受信してもよい。ブロック208において、フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差が、ゼロまたはゼロに近付いている場合、フローはブロック210へと進んでよい。そうでない場合、この方法を終了してよい。
【０１０２】
ブロック210において、モータ設定点またはモータ信号などの動作指標が受信される。図2および図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、例えばモータ制御要素80および／またはモータセンサ82および／またはコントローラ52から、動作指標を受信してよい。ブロック212において、動作指標がかくはん器が動作している旨を示しているか否か（例えば、モータが動作しているか否か）を判断することによって、かくはん器の停止のイベントとかくはん器のアンバランス／破損のイベントとの間の区別を行うために、動作指標を受信してよい。否である場合、この方法を終了してよい。そうでない場合、ブロック214において、かくはん器のアンバランスまたは破損のイベントの指標を生成してよい。指標は、例えば、オペレータに通知するためのかくはん器のアンバランスまたは破損のイベントの警報または警告を含んでよく、あるいは指標が、上記に加え、あるいは上記に代えて、制御ルーチンまたはブロックを左右するためのデータを含んでよい。
【０１０３】
図13は、かくはん器の深刻な腐食を検出するために図5のサブシステム100によって実施し得る方法250の例のフロー図である。ブロック252において、かくはん対象容器において検出されてフィルタ処理された圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104aからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104aから標準偏差を受信してもよい。
【０１０４】
ブロック254において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差が、例えばかくはん器の腐食のイベントにおいて上述したとおり減少している場合、フローはブロック256へと進んでよい。そうでない場合、この方法を終了してよい。ブロック256において、かくはん対象容器において検出されたフィルタ処理なしの圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104bからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104bから標準偏差を受信してもよい。
【０１０５】
フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差を受信し、フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差が減少したか否かをブロック258において判断することによって、かくはん器の腐食のイベントを、羽根喪失のイベント、複数枚の羽根喪失のイベント、または重故障のイベントから区別してよい。ブロック258において、フィルタ処理なしの圧力信号の標準偏差が減少している場合、フローはブロック260へと進んでよい。そうでない場合、この方法を終了してよい。ブロック260において、かくはん器の腐食のイベントの指標を生成してよい。指標は、例えば、オペレータに通知するためのかくはん器の腐食のイベントの警報または警告を含んでよく、あるいは指標が、上記に加え、あるいは上記に代えて、制御ルーチンまたはブロックを左右するためのデータを含んでもよい。
【０１０６】
図14は、かくはん器の羽根の喪失を検出するために図5のサブシステム100によって実施可能な方法300の例のフロー図である。ブロック302において、かくはん対象容器において検出されてフィルタ処理された圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104aからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104aから標準偏差を受信してもよい。
【０１０７】
ブロック304において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差が、例えば羽根喪失のイベントにおいて上述したとおり3分の1（3枚羽根のかくはん器の場合）減少した場合、フローはブロック306へと進んでよい。そうでない場合、この方法を終了してよい。ブロック306においては、かくはん対象容器において検出されたフィルタ処理なしの圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104bからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104bから標準偏差を受信してもよい。
【０１０８】
フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差を受信し、フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差が変化していないかどうかをブロック308において判断することによって、かくはん器の腐食のイベントと羽根喪失のイベントとの間の区別を行ってよい。否である場合、この方法を終了してよい。そうでない場合、ブロック310において、羽根喪失のイベントの指標を生成してよい。指標は、例えば、オペレータに通知するための羽根喪失のイベントの警報または警告を含んでよく、あるいは指標が、上記に加え、あるいは上記に代えて、制御ルーチンまたはブロックを左右するためのデータを含んでもよい。
【０１０９】
図15は、かくはん器の複数枚の羽根（この例では、2枚の羽根）の喪失を検出するために図5のサブシステム100によって実行可能な方法350の例のフロー図である。ブロック352において、かくはん対象容器において検出されてフィルタ処理された圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104aからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104aから標準偏差を受信してもよい。
【０１１０】
ブロック354において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差が、例えば複数枚の羽根の喪失のイベントにおいて上述したとおり3分の2（3枚羽根のかくはん器の場合）減少した場合、フローはブロック356へと進んでよい。そうでない場合、この方法を終了してよい。ブロック356においては、かくはん対象容器において検出されたフィルタ処理なしの圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104bからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104bから標準偏差を受信してもよい。
【０１１１】
フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差を受信し、フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差が変化していないかどうかをブロック358において判断することによって、かくはん器の腐食のイベントと複数枚の羽根喪失のイベントとの間の区別を行ってよい。否である場合、この方法を終了してよい。そうでない場合、ブロック360において、複数枚の羽根喪失のイベントの指標を生成してよい。指標は、例えば、オペレータに通知するための複数枚の羽根喪失のイベントの警報または警告を含んでよく、あるいは指標が、上記に加え、あるいは上記に代えて、制御ルーチンまたはブロックを左右するためのデータを含んでもよい。
【０１１２】
図16は、かくはん器に重故障が生じた旨を検出するために図5のサブシステム100によって実施可能な方法400の例のフロー図である。ブロック402において、かくはん対象容器において検出されてフィルタ処理された圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104aからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104aから標準偏差を受信してもよい。
【０１１３】
ブロック404において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差が、重故障のイベントにおいて上述したとおり、例えばしきい値量（例えば、75％より上）を超える標準偏差の変化のように大きく減少した場合、フローはブロック406へと進んでよい。そうでない場合、この方法を終了してよい。ブロック406においては、かくはん対象容器において検出されたフィルタ処理なしの圧力に関する標準偏差が受信される。図5のサブシステム100の例に関しては、異常状態検出器120が、統計的パラメータ生成装置104bからの標準偏差および／またはイベント検出器108からのイベントの表示を受信してよく、あるいはイベント検出器108が、統計的パラメータ生成装置104bから標準偏差を受信してもよい。
【０１１４】
フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差を受信し、フィルタ処理されていない圧力信号の標準偏差が変化していないかどうかをブロック408において判断することによって、かくはん器の腐食のイベントと重故障のイベントとの間の区別を行ってよい。否である場合、この方法を終了してよい。そうでない場合、ブロック410において、重故障のイベントの指標を生成してよい。指標は、例えば、オペレータに通知するための重故障のイベントの警報または警告を含んでよく、あるいは指標が、上記に加え、あるいは上記に代えて、制御ルーチンまたはブロックを左右するためのデータを含んでもよい。
【０１１５】
再び図5を参照すると、イベント検出器108および／または異常状態検出器120を、例えばルールに基づくエキスパートエンジンによって実現してよい。図17は、イベント検出器108および／または異常状態検出器120を実現するためのルールシステム450の例、またはイベント検出器108および／または異常状態検出器120の一部分のブロック図である。
【０１１６】
ルールシステム450は、任意の種類のルールに基づくエキスパートエンジンであってよい。ルールエンジン452と、ルールエンジン452によってアクセスできるデータベース（デバイス90のメモリ内、コントローラ52のメモリ内、ワークステーション54のメモリ内、など）に保存可能なルール一式454とを含んでよい。ルールエンジン452が、すでに述べたように1つ以上のSPMブロックを含み得る統計的パラメータ生成装置104a、104bによって生成された統計的パラメータを分析する。
【０１１７】
ルールエンジン452は、圧力検出装置90によって生成された圧力信号や、プロセスプラントの他のデバイスによって生成された他のプロセスまたは制御信号、統計的パラメータ、イベント指標、警報、警告、診断データなどの、他のデータも分析してよい。一例として、ルールエンジン452は、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82によって生成された統計的パラメータおよび／または統計的イベントを分析してよい。別の例として、ルールエンジン452は、さらなる圧力センサデバイスまたは他のデバイスからの統計的パラメータまたは他の種類のデータを分析してよい。
【０１１８】
ルールエンジン452は、統計的パラメータおよび任意で他のデータに対してルール454を適用し、例えばユーザへと警報または警告を送信すべきである旨を示している異常状態が存在するか否かを、ルール454のうちの少なくとも1つに従って判断する。当然ながら、所望であれば、ルールエンジン452は、ルールが問題の存在を示している場合に、警報の提示または設定の他に、別の処置をとってよい。そのような処置として、例えば、プロセスの1つ以上の構成部品をオフにすること、プロセスの制御を変更すべく制御パラメータを切り換えること、などが挙げられる。
【０１１９】
任意で、ルール開発アプリケーションまたはルーチン456が、統計的データのパターンおよびそれらの相関にもとづいてユーザが1つ以上のエキスパート・システム・ルールを開発することを可能することで、かくはん器70に関する異常状態を検出してもよい。すなわち、ルールエンジン452によって使用されるルール454の少なくとも一部を、あらかじめ設定または構成しておくことが可能である一方で、ユーザが、ルール開発アプリケーション456によって、監視対象のプロセスプラントにおける経験にもとづいて他のルールを作成することができる。例えば、ユーザが、SPMパラメータの状態またはイベントの特定の組み合わせが、かくはん器70における特定の問題を示すと承知している場合、ユーザは、ルール開発アプリケーション456を用いて、この状態を検出し、さらに／または、所望であれば、この状態の存在の検出にもとづいて警報または警告を生成し、あるいは何らかの処置をとるための適切なルールを作成することができる。既に米国特許第7,079,984号となっている「ABNORMAL SITUATION PREVENTION IN A PROCESS PLANT」と題する2004年10月22日付の米国特許出願第10/971,361号が、異常状態を検出し、さらに／または、所望であれば異常状態の存在の検出にもとづいて警報または警告を生成し、あるいは他の何らかの措置をとるためのルールを作成するために使用可能なルール開発アプリケーションおよび設定画面の例を記載している。同様または別のルール開発アプリケーションを、やはりルール454を開発するために使用してもよい。米国特許仮出願第60/549,796号の全体が、あらゆる目的のために、参照することにより本明細書に組み込まれる。
【０１２０】
当然ながら、プロセスプラントの動作の最中に、例えばSPMデータ（および、他のあらゆる必要なデータ）を受信するように構成可能なルールエンジン452が、ルール454を適用して、ルールのうちのいずれかが該当するか否かを判断する。かくはん器70に関する異常状態が、ルール454のうちの1つ以上にもとづいて検出された場合、警報をプラントのオペレータへと表示でき、別の適切な者へと送信でき、あるいは他の何らかの措置をとることができる。
【０１２１】
ルールエンジン452を、少なくとも部分的に、圧力検出装置90によって実施してよい。これに加え、あるいはこれに代えて、ルールエンジン452を、少なくとも部分的に、1つ以上の他の圧力検出装置、1つ以上の他のフィールドデバイス、コントローラ52、ワークステーション54、などといった他の何らかのデバイスによって実施してもよい。ルールエンジン452が、少なくとも部分的に圧力検出装置90以外の何らかのデバイスによって実施される場合、ルールエンジン452は、少なくとも部分的に、クライアントシステム、統計的パラメータ、であってよい。
【０１２２】
さらに、ルールエンジン452によって使用可能なデータの一部は、SPMデータを生成するデバイスにおいて検出可能なSPM状態である。この場合、ルールエンジン452は、例えば通信サーバ96、コントローラ52、などを介してデバイス90からSPMパラメータおよびSPM状態を読み出すクライアントシステムまたはクライアントシステムの一部であってよい。
【０１２３】
図18Aおよび18Bは、図6の異常状態防止モジュールにおいてかくはん喪失の検出の一部として実現できる異常状態検出ルーチンのフローチャートである。ブロック502から始まって、この方法は、かくはん対象容器内の物質のレベルを示す指標を受信する。例えば、検出装置90からの圧力信号など、デバイスからのプロセス変数を受信してよい。図2に見られるように、検出装置90を、満タンレベルに相当する位置においてかくはん対象容器60の内部に少なくとも部分的に位置させてよい。一般に、物質がかくはん対象容器60において満タンであるとき、検出装置90が、物質に関する圧力を検出することで、かくはん対象容器が満タンである旨を知らせる。ブロック504において、この方法は、ブロック502において受信されたレベル指標にもとづいて、容器が満タンであることを確認する。かくはん対象容器が満タンでない場合、この方法は、満タン表示の受信および確認を続けてよい。
【０１２４】
容器が満タンである場合、かくはん器が動作しているか否かを示す動作指標が、ブロック506において受信される。例えば、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82からの信号や、コントローラ52からの設定点など、デバイスからのプロセス変数を受信してよい。ブロック508において、この方法は、ブロック506において受信した動作指標にもとづいて、モータが動作していることを確認する。モータが動作していない場合、この方法は、動作指標の受信および確認を続けてよい。
【０１２５】
かくはん対象容器が満タンでありかつ動作している場合、ブロック510において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差および検出装置のステータスを、受信してよい。ステータスを、コントローラ52からの設定点などのプロセス変数として、圧力信号の品質チェック（例えば、圧力状態）として、あるいはコントローラ60による診断チェックの結果または検出装置90自身による診断チェックの結果として、もたらすことが可能である。検出装置90のステータスがOKでない場合、ブロック514において、検出装置90の異常状態（例えば、トランスミッタ故障）および測定不良の通知を示す指標を生成してよい。検出装置90（例えば、トランスミッタ）のステータスが「OK」と示されている場合には、この方法は、ブロック516における標準偏差の分析へと進んでよく、標準偏差の分析は、ここに提示した例では、標準偏差の変化の分析である。
【０１２６】
ブロック516において、この方法は、フィルタ処理後の標準偏差について、その初期値または公称値からの変化を分析する。変化が感度パラメータによって決定可能なしきい値T_1（例えば、3枚羽根のかくはん器の場合には25％）よりも小さい場合、ブロック516において、かくはん器の状態は正常であると判断され、制御はブロック510へと戻される。一方、変化がしきい値T_1よりも大きい場合、何らかのかたちの異常状態が存在しており、次いで、そのような異常状態を判定することができる。
【０１２７】
ブロック516において異常状態が検出された場合、ブロック518において、この方法は、モータが適切に動作および運転していることを示し得るモータ制御要素80および／またはモータセンサ82からの信号などの、モータ76に関するプロセス変数を受信する。モータが動作しておらず、あるいは適切に動作していない場合、モータ不良の表示を、ブロック522において生成してよい。一実施例においては、ブロック506において受信される動作指標（例えば、設定点）を、コントローラ52から受信してよく、ブロック518において受信されるモータ出力信号を、モータ制御要素80および／またはモータセンサ82から受信してよく、その結果、制御信号によればモータが動作しているはずであるのに対し、モータセンサ信号が、モータが実際には動作していない旨を示す。
【０１２８】
モータ出力が、モータが正常に運転していることを示している場合、ブロック524において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差における変化を、しきい値T_1の2倍（例えば、50％）に設定可能な第2のしきい値T_2と比較してよい。標準偏差の変化がしきい値T_2よりも小さい（あるいは、T_2に等しい）場合、異常状態は、羽根喪失のイベントであると判断してよい。ブロック526において、羽根喪失のイベントの表示を生成してよい。
【０１２９】
標準偏差の変化が第2のしきい値T_2よりも大きい場合、ブロック528において、フィルタ処理後の圧力信号の標準偏差の変化を、しきい値T_1の3倍（例えば、75％）に設定可能な第3のしきい値T_3と比較してよい。標準偏差の変化がしきい値T_3よりも小さい（あるいは、T_3に等しい）場合、異常状態は複数枚の羽根喪失のイベントであると判断してよい。ブロック530において、複数枚の羽根喪失のイベントの表示を生成してよい。標準偏差の変化がしきい値T_3よりも大きい場合、ブロック532において、かくはん器の重故障が検出される。
【０１３０】
図5、6、および17のブロックのうちの一部またはすべては、その全体または一部を、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアを用いて実現してよい。同様に、図11〜16、18A、および18Bに関して上述した方法例は、その全体または一部を、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアを用いて実現してよい。少なくとも部分的にソフトウェアプログラムを使用して実現される場合には、プログラムを、プロセッサによって実行されるように構成してよく、CD-ROM、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、デジタル多用途ディスク（DVD）、またはプロセッサに組み合わせられたメモリなどといった有形の媒体に保存されたソフトウェアインストラクションに具現化することが可能である。しかしながら、代案として、プログラムの全体または一部を、周知の様式で、プロセッサ以外のデバイスによって実行してもよく、さらには／あるいはファームウェアおよび／または専用のハードウェアに具現化してもよいことを、当業者であれば容易に理解できるであろう。例えば、統計的パラメータ生成装置104a、104b、イベント検出器108、異常状態検出器120、およびルールエンジン452のいずれかまたはすべてを、ソフトウェア、ハードウェア、および／またはファームウェアによって実現することができる。さらに、方法例を図11〜16、18A、および18Bを参照して説明したが、図5のサブシステム100の例を実現する多数の他の方法を、代案として使用してよいことを、当業者であれば容易に理解できるであろう。例えば、ブロックの実行の順序を変更してよく、さらには／あるいはブロックの変更、除去、または組み合わせも可能である。
【０１３１】
本発明は、さまざまな変更および代替の構成を受け入れる余地を有しているが、本発明の特定の例示的実施形態を、図面に示して、本明細書において詳しく説明した。しかしながら、本発明を開示した特定の形態に限定しようとする意図はなく、むしろ反対に、添付の特許請求の範囲によって定められる本発明の精神および開示の範囲に包含されるすべての変更、代替の構成、および均等物が、本発明に含まれることが意図される。
【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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【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【国際調査報告】
2010506260.tif 000027
2010506260.tif 000028