(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータを評価してその定常性を判断するプロセスデータ評価方法であって、
前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを、連続した２個以上のプラントデータをそれぞれ含む時系列に連続した複数のグループに分割するステップと、
分割した各グループの２個以上のプロセスデータを各グループ毎に統計処理して各グループ毎の移動平均値をそれぞれ求めるステップと、
１番目に統計処理されたグループの移動平均値を中心として任意の幅をもつ基準範囲を設定するステップと、
設定された基準範囲と、求められた各グループの移動平均値とを２番目に統計処理されたグループの移動平均値から最後に統計処理されたグループの移動平均値までを順次比較し、比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップと、
比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲外となった場合に、設定されている前記基準範囲を、当該比較した一のグループの移動平均値を中心とした任意の幅をもつデータ範囲を新たな基準範囲として設定するステップと、を備え、
前記比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップにおいて、前記比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲内にあると判断された場合、前記比較した一のグループのプラントデータは、前記基準範囲内にあると判断されたグループのプラントデータと同一の定常状態であると判断する一方、前記比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲外にあると判断された場合、前記比較した一のグループの次以降のグループの移動平均値に対しては、前記再設定された基準範囲と比較することを特徴とするプロセスデータ評価方法。
【請求項２】
プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータを評価してその定常性を判断するプロセスデータ評価方法であって、
前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを、連続した２個以上のプラントデータをそれぞれ含む時系列に連続した複数のグループに分割するステップと、
分割した各グループの２個以上のプロセスデータを各グループ毎に統計処理して各グループ毎の最大データ値および最小データ値をそれぞれ求めるステップと、
１番目に統計処理されたグループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲を基準範囲に設定するステップと、
設定された基準範囲と、求められた各グループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲とを２番目に統計処理されたグループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲から最後に統計処理されたグループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲までを順次比較し、比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップと、
比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲外となった場合に、設定されている前記基準範囲を、当該比較した一のグループの前記データ範囲を新たな基準範囲に再設定するステップと、を備え、
前記比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップにおいて、前記比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲内にあると判断された場合、前記比較した一のグループのプラントデータは、前記基準範囲内にあると判断されたグループのプラントデータと同一の定常状態であると判断する一方、前記比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲外にあると判断された場合、前記比較した一のグループの次以降のグループの前記データ範囲に対しては、前記再設定された基準範囲と比較することを特徴とするプロセスデータ評価方法。
【請求項３】
前記同一の定常状態と判断された各グループの２個以上のプロセスデータから何れか１つのプロセスデータを前記各グループの代表のプロセスデータとして抽出することにより、前記各グループの他のプロセスデータを間引きするステップとを備えたことを特徴とする請求項１または２記載のプロセスデータ評価方法。
【請求項４】
前記間引きステップは、前記各グループの２個以上のプロセスデータにおける時系列的な起点となるプロセスデータから任意に指定された一定時間経過後のプロセスデータを前記各グループの代表のプロセスデータとして抽出することにより、前記各グループの他のプロセスデータを間引きするステップである請求項３記載のプロセスデータ評価方法。
【請求項５】
前記各グループの２個以上のプロセスデータの中から時系列的に中間のプロセスデータ前記各グループの代表のプロセスデータとして抽出することにより、前記各グループの他のプロセスデータを間引きするステップとを備えたことを特徴とする請求項３記載のプロセスデータ評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原子力プラント等のプラントの状態を表すプロセスデータを評価して定常状態のプラントのプロセスデータ（プラント整定中のプロセスデータ；以下、静特性データとする）を抽出するプラントデータ評価方法および装置、静特性データ抽出方法および装置ならびにプログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
原子力プラント等のプラント本体やそれに付随する設備機器等の性能評価や健全性確認を行うためには、整定中（定常状態）のプラントの状態量（プロセス量）を表すプロセスデータ（静特性データ）を採取して評価する必要がある。
【０００３】
したがって、初期の内は、大勢の人がプラントに張り付いてプラントがデータ採取の条件（定常状態）になったのを確認してから、マニュアルでプロセスデータを採取していたが、近年は、プロセスコンピュータの整備等により必要なデータの大半は、自動的に採取することが可能になっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来において、プロセスデータを自動的に採取する場合には、予め設定された任意の一定時間の間隔で機械的に採取する方法が一般的にとられている。
【０００５】
しかしながら、上述したプロセスデータ自動採取方法においては、プラントの状態（状況）とは関係無しにプロセスデータを採取している。
【０００６】
したがって、プロセスデータ採取タイミングによっては、プラントの各設備機器等に対応する各計測項目（パラメータ）の中の所定のパラメータのプロセス量が変動していて静特性データとしては不適当なプロセスデータを採取することや、あるいはプラントが長時間に渡って略同一の状態（定常状態）にある際において同様のプロセスデータを大量に採取しまうことが頻繁に発生する。
【０００７】
上述したプロセスデータ採取に係る課題を解決するための従来の方策としては、採取したプロセスデータを人手（マニュアル）で評価し、各パラメータ毎のプロセスデータの前後関係等から変動している箇所（非定常状態）のプロセスデータを見つけだす。
【０００８】
そして、見つけ出した非定常状態のプロセスデータを採取したプロセスデータから間引きして定常状態のプラントから採取されたプロセスデータ（静特性データ）を抽出している。
【０００９】
また、定常状態のプロセスデータが連続する領域では、その定常状態のプロセスデータを全て抽出しても、それらを記憶するメモリの容量が減少する等却って不都合な点が生じるため、連続した定常状態にあるプロセスデータの内、１つだけを代表して抽出し、その代表データ以外のプロセスデータを間引いている。
【００１０】
すなわち、従来のプロセスデータ自動採取方法においては、プロセスデータを採取した後で、プラントの挙動を理解している熟練者のマニュアルによる処理に基づいて採取したプロセスデータを評価し、プラント性能評価・健全性確認に必要なプロセスデータ（静特性データ）を熟練者のマニュアル処理により抽出しているため、そのマニュアル評価処理および抽出処理を行う熟練者の負担を増大させていた。
【００１１】
また、上記マニュアル評価処理およびマニュアル抽出処理に多大な時間を要する結果となり、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率を悪化させていた。
【００１２】
本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、プラントから採取されたプロセスデータを自動的に評価し、プラント性能評価・健全性確認に必要な静特性データのみを自動的に抽出して他のプロセスデータを間引くことを可能にして、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理に関する熟練者の負担をなくし、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率を大幅に向上させることができるプロセスデータ評価方法および装置ならびに静特性データ抽出方法および装置を提供することをその目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための第１の発明によれば、プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータを評価してその定常性を判断するプラントデータ評価方法であって、前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを、連続した２個以上のプラントデータをそれぞれ含む複数のグループに分割するステップと、分割した各グループの２個以上のプロセスデータを各グループ毎に統計処理して各グループ毎の移動平均値をそれぞれ求めるステップと、１番目に統計処理されたグループの移動平均値を中心として任意の幅をもつ基準範囲を設定するステップと、設定された基準範囲と、求められた各グループの移動平均値とを２番目に統計処理されたグループの移動平均値から最後に統計処理されたグループの移動平均値までを順次比較し、比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップと、比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲外となった場合に、設定されている前記基準範囲を、当該比較した一のグループの移動平均値を中心とした任意の幅をもつデータ範囲を新たな基準範囲として設定するステップと、を備え、前記比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップにおいて、前記比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲内にあると判断された場合、前記比較した一のグループのプラントデータは、前記基準範囲内にあると判断されたグループのプラントデータと同一の定常状態であると判断する一方、前記比較した一のグループの移動平均値が前記基準範囲外にあると判断された場合、前記比較した一のグループの次以降のグループの移動平均値に対しては、前記再設定された基準範囲と比較することを特徴とする。
【００１６】
上記目的を達成するための第２の発明によれば、プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータを評価してその定常性を判断するプロセスデータ評価方法であって、前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを、連続した２個以上のプラントデータをそれぞれ含む時系列に連続した複数のグループに分割するステップと、分割した各グループの２個以上のプロセスデータを各グループ毎に統計処理して前記分割した各グループの２個以上のプロセスデータの最大データ値および最小データ値をそれぞれ求めるステップと、１番目に統計処理されたグループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲を基準範囲に設定するステップと、設定された基準範囲と、求められた各グループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲とを２番目に統計処理されたグループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲から最後に統計処理されたグループの最大データ値および最小データ値の間のデータ範囲までを順次比較し、比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップと、比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲外となった場合に、設定されている前記基準範囲を、当該比較した一のグループの前記データ範囲を新たな基準範囲に再設定するステップと、を備え、前記比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲内にあるか否かを判断するステップにおいて、前記比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲内にあると判断された場合、前記比較した一のグループのプラントデータは、前記基準範囲内にあると判断されたグループのプラントデータと同一の定常状態であると判断する一方、前記比較した一のグループの前記データ範囲が前記基準範囲外にあると判断された場合、前記比較した一のグループの次以降のグループの前記データ範囲に対しては、前記再設定された基準範囲と比較することを特徴とする。
【００１７】
上記目的を達成するための第３の発明によれば、プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータから静特性データを抽出する静特性データ抽出方法であって、前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータに対して、最初に抽出されたプロセスデータのデータ値から任意に設定されたスキップ幅でスキップしていき、前記スキップ後の各データ値と最も近接したデータ値のプロセスデータをそれぞれ選び出すステップと、選び出した各プロセスデータが定常状態であるか否かを、前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを統計処理して最大データ値および最小データ値を求めるステップおよび判断ステップ、あるいは前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを統計処理して前記指定パラメータの標準偏差を求めるステップおよび判断ステップを実行することにより判断するステップと、定常状態であると判断されたプラントデータを静特性データとして抽出するステップとを備えている。
【００１８】
上記目的を達成するための第４の発明によれば、プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータから静特性データを抽出する静特性データ抽出方法であって、前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータに対して、最初に抽出されたプロセスデータのデータ値から任意に設定されたスキップ幅でスキップしていき、前記スキップ後の各データ値を超えたプロセス値を有する時系列的に最初のプロセスデータをそれぞれ選び出すステップと、選び出した各プロセスデータが定常状態であるか否かを、選び出した各プロセスデータを統計処理して最大・最小データ値を求めるステップおよび判断ステップ、あるいは前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを統計処理して前記指定パラメータの標準偏差を求めるステップおよび判断ステップを実行することにより判断するステップと、定常状態であると判断されたプラントデータを静特性データとして抽出するステップとを備えている。
【００２０】
上記目的を達成するための第５の発明によれば、プラントから収集された前記プラントの状態を表す各パラメータ毎の連続した複数のプロセスデータから少なくとも１つのパラメータを指定し、指定したパラメータの複数の連続したプロセスデータから静特性データを抽出する静特性データ抽出装置であって、前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータに対して、最初に抽出されたプロセスデータのデータ値から任意に設定されたスキップ幅でスキップしていき、前記スキップ後の各データ値と最も近接したデータ値のプロセスデータをそれぞれ選び出す手段と、選び出した各プロセスデータが定常状態であるか否かを、選び出した各プロセスデータを統計処理して最大データ値および最小データ値を求めるステップおよび判断ステップ、あるいは前記指定されたパラメータの複数のプロセスデータを統計処理して前記指定パラメータの標準偏差を求めるステップおよび判断ステップを実行することにより判断する手段と、定常状態であると判断されたプラントデータを静特性データとして抽出する手段とを備えている。
【００２１】
【発明の実施形態】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照にして説明する。
【００２２】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る静特性データ抽出装置の概略構成を示すブロック図である。
【００２３】
図１によれば、静特性データ抽出装置１は、原子力発電プラント等のプラント２から、その複数の設備機器等に対応する複数の計測項目（パラメータ）の連続した複数のプロセスデータを自動的に収集して各パラメータ毎に蓄積するデータサーバ３と、例えばオペレータのマニュアル操作により後述する複数のパラメータから少なくとも１つのパラメータを指定可能なパラメータ指定部４と、処理プログラム保持用・処理データ一時記憶用の内部記憶装置（ＲＯＭ・ＲＡＭ）および静特性データ記憶用の外部記憶装置（磁気ディスク等）を有するメモリ５と、このメモリ５に記憶された処理プログラムに従って、パラメータ指定部４により指定されたパラメータの複数のプロセスデータをデータサーバ３から読み出し、読み出した複数のプロセスデータを評価してプラント２の性能評価・健全性確認に必要な静特性データを抽出する評価・抽出用プロセッサ（以下、単にプロセッサと記載する）６と、抽出された静特性データ等を表示するための表示部７とを備えている。
【００２４】
次に本実施形態の静特性データ抽出装置１の全体動作について、特に、プロセッサ６の処理を中心に説明する。
【００２５】
プラント２が例えば起動・停止過程において、プラント２の状態を表すプラントデータは、各パラメータ毎に連続して収集されてデータサーバ３に蓄積されている。
【００２６】
このとき、評価抽出処理用のオペレータは、パラメータ指定部４をマニュアル操作して、例えば特定のパラメータを指定する。
【００２７】
プロセッサ６は、パラメータ指定部４により指定されたパラメータに応じて、メモリ５に記憶された処理プログラムに従って、図２に示す処理を行う。
【００２８】
すなわち、プロセッサ６は、指定されたパラメータに対応する複数の時系列的に連続したプロセスデータをデータサーバ３から読み出し（ステップＳ１）、それぞれのプロセスデータとそのプロセスデータを中心として前後Ｎ個（Ｎはパラメータ指定部４を介して任意に指定されており、例えば本実施の形態では２個）の連続したプロセスデータ（都合３個のプロセスデータ）とをそれぞれ含む複数のグループに分割する（ステップＳ２）。
【００２９】
このステップＳ２の処理における複数のグループ化の仕方は２通りある。
【００３０】
例えば、指定パラメータの複数のプロセスデータが点数１２の時系列データＤと仮定した場合、図３に示すように、比較する点数（３点）毎に区切ってグループ化する方法であれば、ＧＡ１〜ＧＡ３の３グループとなり、データを間引くことになる。一方、図３に示すように、各データ毎に時系列的に順次グループ化する方法であればＧＢ１〜ＧＢ７の７グループとなる。なお、本実施形態では、後者のグループ化を行ったとする。
【００３１】
次いで、プロセッサ６は、分割した各グループの複数のプロセスデータの最小データ値（最小値）Ｍｉｎおよび最大データ値（最大値）Ｍａｘをそれぞれ求める（ステップＳ３）。
【００３２】
そして、プロセッサ６は、求められた各グループ毎の最小値Ｍｉｎと最大値Ｍａｘとの差（差の絶対値、以下、本明細書では、「差」とは「差の絶対値」を表す）を各グループ毎にそれぞれ求める（ステップＳ４）。なお、最大値Ｍａｘと最小値Ｍｉｎとの差を変動幅f（ｆ＝｜Ｍａｘ−Ｍｉｎ｜）とする。
【００３３】
例えば、指定パラメータの複数のプロセスデータが点数７の時系列データＤＡであれば、図４に示すように、最大値Ｍａｘ、最小値Ｍｉｎおよび変動幅ｆがそれぞれ求められる。
【００３４】
続いて、プロセッサ６は、求められた各グループ毎の変動幅fと予め任意に設定されメモリ５に保持されたしきい値Ｓと比較し、変動幅ｆがしきい値Ｓ以下であるか否か判断する（ステップＳ５）。
【００３５】
ここで、図５に示すように、指定パラメータの複数のプロセスデータが点数８の時系列データＤＢ（Ｄ１〜Ｄ８）であれば、データグループ（データＤ１〜Ｄ３、データＤ２〜Ｄ４、…、データＤ６〜Ｄ８）毎にその変動幅ｆとしきい値Ｓとがそれぞれ比較され、最も小さい変動幅ｆ´（データＤ５〜Ｄ７）のみがしきい値Ｓ以下である場合、すなわち、ｆ´≦Ｓの場合には、ステップＳ５の判断の結果はＹＥＳとなり、プロセッサ６は、変動幅ｆ´に対応するプロセスデータＤ５〜Ｄ７が定常状態、すなわち、静特性データと判定して（ステップＳ６）、定常状態のプロセスデータＤ５〜Ｄ７を抽出してメモリ５に記憶し（ステップＳ７）、処理を終了する。
【００３６】
一方、変動幅ｆ´（データＤ５〜Ｄ７）以外の変動幅ｆ（データＤ１〜Ｄ３、…、データＤ４〜Ｄ６、データＤ６〜Ｄ８）がしきい値Ｓより大きい場合、すなわち、ｆ＞Ｓの場合には、ステップＳ５の判断の結果はＮＯとなり、プロセッサ６は、変動幅ｆに対応するプロセスデータＤ１〜Ｄ３、…、プロセスデータＤ４〜Ｄ６、プロセスデータＤ６〜Ｄ８を過度状態と判定し、これら過度状態のプロセスデータをメモリ５に記憶せずに間引きして処理を終了する（ステップＳ８）。
【００３７】
この結果、メモリ５には、指定パラメータの複数のプロセスデータの中から定常状態のプロセスデータ（静特性データ）のみが自動的に記憶され、非定常状態のプロセスデータが間引きされる。
【００３８】
以上述べたように、本実施形態の静特性データ抽出装置１によれば、プラント２から収集されたパラメータ毎の複数のプロセスデータを、連続するデータの変動幅に応じて自動的に評価することにより、静特性データのみを自動的に抽出してメモリ５に記憶することができる。
【００３９】
したがって、熟練者によるプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理を不用にしてプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理にかかる時間の大幅短縮およびプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化をそれぞれ実現でき、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率を向上させることができる。
【００４０】
（第２の実施の形態）
本実施形態の静特性データ抽出装置１Ａにおいては、メモリ５Ａに記憶されたプロセッサ６Ａの処理プログラムおよびこの処理プログラムに従ったプロセッサ６Ａの処理が前掲図１に示した静特性データ抽出装置１と異なるため、静特性データ抽出装置１Ａの構成についての説明を省略し、プロセッサ６Ａの処理を中心に説明する。
【００４１】
プロセッサ６Ａは、ステップＳ１と同様に、指定パラメータに対応する複数の時系列的に連続したプロセスデータをデータサーバ３から読み出し（図６；ステップＳ１０）、読み出した時系列的に連続したプロセスデータを統計処理して移動平均値を求め（ステップＳ１１）、求めた移動平均値の標準偏差を求める（ステップＳ１２）。
【００４２】
例えば、指定パラメータの複数のプロセスデータが点数７の時系列プロセスデータＤＣ（Ｄ１〜Ｄ７）と仮定した場合、図７上段に示すように、プロセスデータＤＣの移動平均値はプロセスデータＤ４として求められ、このプロセスデータＤ４に対応する標準偏差が図７下段に示すように求められる。
【００４３】
そして、プロセッサ６Ａは、求められた移動平均値に対応する標準偏差と予め任意に設定されメモリ５に保持されたしきい値Ｓ１と比較し、標準偏差がしきい値Ｓ１以下であるか否か判断する（ステップＳ１３）。
【００４４】
今、図７にすように、移動平均値に対応する標準偏差はしきい値Ｓ１以下であるため、標準偏差≦Ｓ１、すなわち、ステップＳ１３の判断の結果はＹＥＳとなり、プロセッサ６Ａは、対応するプロセスデータＤ１〜Ｄ７が定常状態、すなわち、静特性データと判定して（ステップＳ１４）、定常状態のプロセスデータＤ１〜Ｄ７を抽出してメモリ５Ａに記憶し（ステップＳ１５）、処理を終了する。
【００４５】
一方、標準偏差がしきい値Ｓ１より大きい場合、すなわち、標準偏差＞Ｓ１の場合には、仮に、ステップＳ１３の判断の結果はＮＯとなり、プロセッサ６Ａは、対応するプロセスデータＤ１〜Ｄ７を過度状態と判定し、これら過度状態のプロセスデータをメモリ５Ａに記憶せずに間引きして処理を終了する（ステップＳ１６）。
【００４６】
この結果、メモリ５Ａには、第１実施形態と同様に、指定パラメータの複数のプロセスデータの中から定常状態のプロセスデータ（静特性データ）のみが自動的に記憶され、非定常状態のプロセスデータが間引きされる。
【００４７】
以上述べたように、本実施形態の静特性データ抽出装置１Ａにおいても、プラント２から収集されたパラメータ毎の複数のプロセスデータを、移動平均値の標準偏差に応じて自動的に評価することにより、静特性データのみを自動的に抽出してメモリ５Ａに記憶することができるため、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理時間の大幅短縮、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率の向上をそれぞれ実現できる。
【００４８】
なお、本実施形態においては、時系列的に連続したプロセスデータの標準偏差として、移動平均値の標準偏差を用いたが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の値（例えば中間値等）の標準偏差を用いることも可能である。
【００４９】
（第３の実施の形態）
本実施形態の静特性データ抽出装置１Ｂにおいては、メモリ５Ｂに記憶されたプロセッサ６Ｂの処理プログラムおよびこの処理プログラムに従ったプロセッサ６Ｂの処理が前掲図１に示した静特性データ抽出装置１と異なるため、静特性データ抽出装置１Ｂの構成についての説明を省略し、プロセッサ６Ｂの処理を中心に説明する。
【００５０】
プロセッサ６Ｂは、ステップＳ１と同様に、指定パラメータに対応する複数の時系列的に連続したプロセスデータをデータサーバ３から読み出し（図８；ステップＳ２０）、読み出した時系列的に連続したプロセスデータを、予め指定された個数（例えば、３個以上）の任意のグループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎに順次グループ化する（図３；ＧＢ１〜ＧＢ７と同様のグループ化；ステップＳ２１）。
【００５１】
次いでプロセッサ６Ｂは、各グループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎのプロセスデータを各グループ毎に連続的に統計処理して、それぞれの移動平均値Ａｖ（Ｇ１）、Ａｖ（Ｇ２）、…、Ａｖ（Ｇｎ）を求める（ステップＳ２２）。
【００５２】
続いて、プロセッサ６Ｂは、連続的に統計処理して求められた各グループの移動平均値Ａｖ（Ｇ１）〜Ａｖ（Ｇｎ）の中の時系列的に先に統計処理した移動平均値Ａｖ（Ｇ１）を基準とし、この基準移動平均値Ａｖ（Ｇ１）と任意に設定されたしきい値（Ｓ）とに基づいて判定基準範囲Ａｖ（Ｇ１）±Ｓを設定する（ステップＳ２３）。
【００５３】
次いでプロセッサ６Ｂは、上記基準移動平均値Ａｖ（Ｇ１）の時系列的において直後に統計処理して得られた移動平均値Ａｖ（Ｇ２）を判定基準範囲Ａｖ（Ｇ１）±Ｓと比較し、この判定基準範囲Ａｖ（Ｇ１）±Ｓ内（上限と下限との範囲内）に移動平均値Ａｖ（Ｇ２）が含まれているか、すなわち、「Ａｖ（Ｇ１）−Ｓ≦Ａｖ（Ｇ２）≦Ａｖ（Ｇ１）＋Ｓ」を満足するか否か判断する（ステップＳ２４）。
【００５４】
ここで、図９に示すように、移動平均値Ａｖ（Ｇ２）は、判定基準範囲Ａｖ（Ｇ１）−Ｓ〜Ａｖ（Ｇ１）＋Ｓから外れている（すなわち、「Ａｖ（Ｇ２）＜Ａｖ（Ｇ１）−Ｓ、あるいはＡｖ（Ｇ１）＋Ｓ＜Ａｖ（Ｇ２）」）ため、ステップＳ２４の判断の結果はＮＯとなり、プロセッサ６Ｂは、グループＧｒ．２のプロセスデータは、グループＧｒ．１のプロセスデータと同一の定常状態ではないと判断し（ステップＳ２５）、そのグループＧ２の移動平均値Ａｖ（Ｇ２）を基準としたしきい値（Ｓ）に基づく判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）±Ｓを設定し（ステップＳ２６）、全てのグループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎに対して定常状態判定処理が終了したか否か判断する（ステップＳ２７）。
【００５５】
今、グループＧｒ．２に対する判定処理が終了した状態であるため、ステップＳ２７の処理はＮＯとなり、プロセッサ６Ｂは、ステップＳ２３と同様に、基準となる移動平均値Ａｖ（Ｇ２）としきい値（Ｓ）とに基づいて判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）±Ｓを設定して（ステップＳ２８）ステップＳ２４の処理に移行し、「１→２」、「２→３」に読み替えて、基準移動平均値Ａｖ（Ｇ２）の直後の移動平均値Ａｖ（Ｇ３）が判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）±Ｓ内であるか否か、すなわち、「Ａｖ（Ｇ２）−Ｓ≦Ａｖ（Ｇ３）≦Ａｖ（Ｇ２）＋Ｓ」を満足するか否か判断する。
【００５６】
このとき、図９に示すように、移動平均値Ａｖ（Ｇ３）は、判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）−Ｓ〜Ａｖ（Ｇ２）＋Ｓ内であるため、ステップＳ２４の判断の結果はＹＥＳとなり、プロセッサ６Ｂは、グループＧｒ．３のプロセスデータは、グループＧｒ．２のプロセスデータと同一の定常状態であると判断してグループＧｒ．３のプロセスデータを抽出してメモリ５Ｂに一時的に記憶し（ステップＳ２９）、全てのグループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎに対して定常状態判定処理が終了したか否か判断する（ステップＳ３０Ａ、Ｓ３０Ｂ）。
【００５７】
仮に、グループＧｒ．ｎ＝グループＧｒ．８とすると、ステップＳ３０の処理はＮＯとなり、ステップＳ２４の処理に移行して、次の移動平均値Ａｖ（Ｇ４）に対して同一の判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）−Ｓ〜Ａｖ（Ｇ２）＋Ｓを用いてステップＳ２４の判断処理を行う。
【００５８】
図９に示すように、移動平均値Ａｖ（Ｇ４）〜Ａｖ（Ｇ７）は、何れも判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）−Ｓ〜Ａｖ（Ｇ２）＋Ｓの範囲内であるため、ステップＳ２４、ステップＳ２９の処理が繰り返され、グループＧｒ．４〜Ｇｒ．７のプロセスデータは、グループＧｒ．２のプロセスデータと同一の定常状態であると判定される（ステップＳ３０Ａ）。
【００５９】
一方、図９に示すように、移動平均値Ａｖ（Ｇ８）は、判定基準範囲Ａｖ（Ｇ２）−Ｓ〜Ａｖ（Ｇ２）＋Ｓの範囲外であるため、ステップＳ２４の判断の結果はＮＯとなり、移動平均値Ａｖ（Ｇ８）に対応するグループＧｒ．８のプロセスデータは、グループＧｒ．２のプロセスデータと同一の定常状態ではないと判定される（ステップＳ２５参照）。
【００６０】
このとき、全てのグループＡｖ（Ｇ１）〜グループＡｖ（Ｇ８）に対する定常状態判定処理が終了しているため、ステップＳ２７の判断処理はＹＥＳとなり、プロセッサ６Ｂは、図１０に示すステップＳ３１の処理に移行する。
【００６１】
プロセッサ６Ｂは、各グループＧｒ．１〜Ｇｒ．８の定常状態判定処理により同一の定常状態のプロセスデータとして抽出されメモリ５Ｂに一時的に記憶された各グループＧｒ．２〜Ｇｒ．７のプロセスデータにおける最初のグループ（例えば、グループＧｒ．２）のプロセスデータをメモリ５Ｂから読み出す（ステップＳ３１）。
【００６２】
今、図１１に示すように、読み出したグループＧｒ．２の同一定常状態のプロセスデータをＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔｋ＝ｔ８）とすると、プロセッサ６Ｂは、読み出したグループＧｒ．２における時系列的に配列されたプロセスデータＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔ８）の最初のプロセスデータＤ（ｔ１）から予め任意に設定された時間間隔Δｔ後のプロセスデータＤ（ｔ１＋Δｔ＝ｔ５）を抽出してメモリ５Ｂに記憶し、同一グループＧｒ．２の同一定常状態にある他のプロセスデータ（プロセスデータＤ（ｔ１＋Δｔ）を除くプロセスデータＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔｋ））をメモリ５Ｂから消去して間引く（ステップＳ３２）。なお、Ｄ（ｔ１＋Δｔ）に一致したプロセスデータが存在しない場合には、最も近接したプロセスデータを抽出する。
【００６３】
そして、プロセッサ６Ｂは、同一定常状態の全てのグループＧｒ．２〜Ｇｒ．７に対してプロセスデータ抽出・間引き処理が終了したか否か判断する（ステップＳ３３）。
【００６４】
今、グループＧｒ．２に対するプロセスデータ抽出・間引き処理が終了した状態であるため、ステップＳ３３の処理はＮＯとなり、プロセッサ６Ｂは、同一定常状態の他のグループＧｒ．３〜Ｇｒ．７のプロセスデータに対してステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理を繰り返し行い、各グループＧｒ．２〜Ｇｒ．７毎に１つのプロセスデータ（静特性データ）のみを抽出し、他のプロセスデータを間引く。
【００６５】
そして、同一定常状態の全てのグループＧｒ．２〜Ｇｒ．７に対してプロセスデータ抽出・間引き処理が終了すると、ステップＳ３３の判断はＹＥＳとなり、プロセッサ６Ｂは処理を終了する。
【００６６】
この結果、メモリ５Ｂには、指定パラメータの複数のプロセスデータの中から定常状態のプロセスデータ（静特性データ）のみを抽出して非定常状態のプロセスデータを間引くことに加えて、同一定常状態の複数のプロセスデータが時系列的に連続している場合には、その同一定常状態の複数のプロセスデータから１つのプロセスデータのみを抽出して、他の同一定常状態のプロセスデータを間引くことができる。
【００６７】
したがって、本実施形態の静特性データ抽出装置１Ｂにおいては、プラント２から収集された複数のプロセスデータから定常状態のプロセスデータである静特性データのみを自動的に抽出することに基づくプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理時間の大幅短縮、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率の向上に加えて、同一定常状態の複数の静特性データを大量にメモリ５Ｂに記憶することがないため、メモリ５Ｂの空き容量を大きく確保することができる。
【００６８】
なお、本実施形態では、プロセスデータ抽出・間引き処理として、最初のプロセスデータＤ（ｔ１）から予め任意に設定された時間間隔Δｔ後のプロセスデータＤ（ｔ１＋Δｔ）を抽出してメモリ５Ｂに記憶して他のプロセスデータを間引いたが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００６９】
例えば、図１２に示すように、読み出したグループの同一定常状態のプロセスデータをＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔｋ＝ｔ９）とすると、それらプロセスデータＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔ９）における時系列的に中間に位置するプロセスデータＤ（ｔ５）を抽出してメモリ５Ｂに記憶して他のプロセスデータを間引くことも可能である。なお、この抽出・間引き処理において、時系列的に中間に位置するプロセスデータが複数（グループ内のプロセスデータが複数の場合）存在する場合には、その複数のプロセスデータのどちらか一方、あるいは平均値を代表のプロセスデータとして抽出する。
【００７０】
また、他のプロセスデータ抽出・間引き処理の例として、平均値を用いることも可能である。
【００７１】
すなわち、前掲図１０のステップＳ３２の代りに、図１３に示すように、プロセッサ６Ｂは、読み出したグループＧｒ．２のプロセスデータＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔ８）を統計処理してその平均値[｛Ｄ（ｔ１）＋Ｄ（ｔ２）＋…＋Ｄ（ｔ７）＋Ｄｔ８｝／８]を求め、その平均値をグループＧｒ．２のプロセスデータＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔ８）の代表値（代表プロセスデータ）としてメモリ５Ｂに記憶し、グループＧｒ．２のプロセスデータＤ（ｔ１）〜Ｄ（ｔ８）をメモリ５Ｂから消去して間引くことも可能である（ステップＳ３２Ａ参照）。
【００７２】
（第４の実施の形態）
本実施形態の静特性データ抽出装置１Ｃにおいては、メモリ５Ｃに記憶されたプロセッサ６Ｃ用処理プログラムおよびこの処理プログラムに従ったプロセッサ６Ｃの処理が前掲図１に示した静特性データ抽出装置１と異なるため、静特性データ抽出装置１Ｃの構成についての説明を省略し、プロセッサ６Ｃの処理を中心に説明する。
【００７３】
プロセッサ６Ｃは、ステップＳ１およびステップＳ２０と同様に、指定パラメータに対応する複数のプロセスデータをデータサーバ３から読み出し（図１４；ステップＳ４０）、ステップＳ２１と同様に、読み出したプロセスデータを指定個数の任意のグループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎに順次グループ化する（ステップＳ４１）。
【００７４】
次いでプロセッサ６Ｃは、各グループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎのプロセスデータを各グループ毎に連続的に統計処理して、それぞれの最大データ値および最小データ値Ｍａｘ（Ｇ１）およびＭｉｎ（Ｇ１）、Ｍａｘ（Ｇ２）およびＭｉｎ（Ｇ２）、…、Ｍａｘ（Ｇｎ）およびＭｉｎ（Ｇｎ）を求める（ステップＳ４２）。
【００７５】
続いて、プロセッサ６Ｃは、連続的に統計処理して求められた各グループの最大データ値および最小データ値Ｍａｘ（Ｇ１）およびＭｉｎ（Ｇ１）〜Ｍａｘ（Ｇｎ）およびＭｉｎ（Ｇｎ）の中の時系列的に先に統計処理した最大データ値および最小データ値Ｍａｘ（Ｇ１）およびＭｉｎ（Ｇ１）を基準値とする（ステップＳ４３）。
【００７６】
次いでプロセッサ６Ｃは、基準最大・最小データ値Ｍａｘ（Ｇ１）・Ｍｉｎ（Ｇ１）から時系列的に直後に統計処理して得られた最大・最小データ値Ｍａｘ（Ｇ２）・Ｍｉｎ（Ｇ２）を基準最大・最小データ値Ｍａｘ（Ｇ１）・Ｍｉｎ（Ｇ１）と比較し、最大データ値Ｍａｘ（Ｇ２）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ２）間のデータ範囲が基準最大データ値Ｍａｘ（Ｇ１）および基準最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ１）間のデータ範囲から外れているか否か、すなわち、「Ｍａｘ（Ｇ２）＜Ｍｉｎ（Ｇ１）ｏｒＭａｘ（Ｇ１）＜Ｍｉｎ（Ｇ２）を満足するか否か判断する（ステップＳ４４）。
【００７７】
ここで、グループＧｒ．１〜Ｇｒ．５とすれば、図１５に示すように、Ｍｉｎ（Ｇ２）が基準範囲Ｍａｘ（Ｇ１）〜Ｍｉｎ（Ｇ１）の範囲内である（すなわち、「Ｍｉｎ（Ｇ１）＜Ｍｉｎ（Ｇ２）ｏｒＭａｘ（Ｇ２）＜Ｍａｘ（Ｇ１）」）ため、ステップＳ４４の判断の結果はＮＯとなり、プロセッサ６Ｂは、グループＧｒ．２のプロセスデータは、グループＧｒ．１のプロセスデータと同一の定常状態であると判断してグループＧｒ．２のプロセスデータを抽出してメモリ５Ｃに一時的に記憶し（ステップＳ４５）、全てのグループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎに対して定常状態判定処理が終了したか否か判断する（ステップＳ４６Ａ、Ｓ４６Ｂ）。
【００７８】
今、グループＧｒ．ｎ＝グループＧｒ．５とすると、ステップＳ４６Ｂの処理はＮＯとなり、ステップＳ４４の処理に移行して、次の最大データ値Ｍａｘ（Ｇ３）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ３）に対して同一の判定基準（最大データ値Ｍａｘ（Ｇ１）およびＭｉｎ（Ｇ１）を用いてステップＳ４４の判断処理を行う。
【００７９】
図１５に示すように、最大データ値Ｍａｘ（Ｇ３）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ３）〜最大データ値Ｍａｘ（Ｇ４）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ４）は、基準範囲Ｍａｘ（Ｇ１）〜Ｍｉｎ（Ｇ１）の範囲内であるため、ステップＳ４５〜ステップＳ４６の処理が繰り返され、グループＧｒ．３〜Ｇｒ．４のプロセスデータは、グループＧｒ．１のプロセスデータと同一の定常状態であると判定される（ステップＳ４６Ａ）。
【００８０】
一方、図１５に示すように、最大データ値Ｍａｘ（Ｇ５）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ５）は、何れも基準範囲Ｍａｘ（Ｇ１）〜Ｍｉｎ（Ｇ１）から外れているため、ステップＳ４４の判断の結果はＹＥＳとなり、プロセッサ６Ｃは、最大データ値Ｍａｘ（Ｇ５）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ５）に対応するグループＧｒ．５のプロセスデータは、グループＧｒ．１のプロセスデータと同一の定常状態ではないと判定する（ステップＳ４７）。
【００８１】
そして、プロセッサ６Ｃは、全てのグループＧｒ．１〜Ｇｒ．ｎ（＝Ｇｒ．５）に対して定常状態判定処理が終了したか否か判断する（ステップＳ４８Ｂ）。
【００８２】
このとき、グループＧｒ．５が最終グループでなければ、ステップＳ４８Ｂの判断処理はＮＯとなり、プロセッサ６Ｃは、ステップＳ４３と同様に、判定された最大データ値Ｍａｘ（Ｇ５）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ５）を基準として（ステップＳ４９）、その直後の最大データ値Ｍａｘ（Ｇ６）および最小データ値Ｍｉｎ（Ｇ６）が基準範囲Ｍａｘ（Ｇ１）〜Ｍｉｎ（Ｇ１）から外れているか否かを判断するようになっている。
【００８３】
本実施形態では、グループＧｒ．５は、最終グループであるため、ステップＳ４８Ａの判断はＹＥＳとなり、プロセッサ６Ｂは、前掲図１０のステップＳ３１〜ステップＳ３３の処理（あるいは、前掲図１３のステップＳ３１、ステップＳ３２ＡおよびステップＳ３３）のプロセスデータ抽出・間引き処理を行うことにより、同一の定常状態と判断された各グループＧｒ．１〜Ｇｒ．４の複数のプロセスデータの中から、各グループ毎に１つの代表となるプロセスデータのみを抽出して、他の同一定常状態のプロセスデータを間引くことができる。
【００８４】
この結果、第３実施形態と同様に、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理時間の大幅短縮、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率の向上に加えて、メモリ５Ｃの空き容量を増大させることができる。
【００８５】
（第５の実施の形態）
本実施形態の静特性データ抽出装置１Ｄにおいては、メモリ５Ｄに記憶されたプロセッサ６Ｄ用処理プログラムおよびこの処理プログラムに従ったプロセッサ６Ｄの処理が前掲図１に示した静特性データ抽出装置１と異なるため、静特性データ抽出装置１Ｄの構成についての説明を省略し、プロセッサ６Ｄの処理を中心に説明する。また、本実施形態では、プラント２が例えば起動過程において、プラント２の状態を表すプラントデータが各パラメータ毎に連続して収集されてデータサーバ３に蓄積されているものとする。
【００８６】
このとき、プロセッサ６Ｄは、ステップＳ１と同様に、指定パラメータに対応する複数のプロセスデータをデータサーバ３から読み出す（図１６；ステップＳ５０）。
【００８７】
そして、プロセッサ６Ｄは、例えば、プラント起動過程における指定パラメータのプロセス値が出力上昇に伴い増加傾向にあることを利用して、その複数の時系列的プラントデータの中から、例えばパラメータ指定部４を介して任意に設定された下限値（を有するプロセスデータ）（ａ）（あるいは指定下限値に近接するプロセス値を有するプロセスデータ）から任意に設定された上限値（を有するプロセスデータ）（ｄ）の間で、任意に設定されたステップ幅（ｂ）を用いて目標となる値｛ｃ（ｘ）＝ａ＋ｂｘ，ｃ（ｘ）≦ｄ，ｘ＝０、１、２、…、ｎ｝を設定し、最初の設定値ｃ（ｘ）＝ｃ（０）＝ａに一番近接するプロセスデータを検索して抽出する（ステップＳ５１）。
【００８８】
次いで、プロセッサ６Ｄは、抽出したプロセスデータが上述した第１の実施の形態で説明した変動幅に基づく評価抽出処理（ステップＳ３〜Ｓ５参照、但し、抽出したプロセスデータの前後のプロセスデータでグループを形成するものとする）、あるいは第２の実施の形態で説明した標準偏差に基づく評価抽出処理（ステップＳ１１〜Ｓ１３参照）を実行して、上記抽出プロセスデータが定常状態であるか否か判定する（ステップＳ５２）。
【００８９】
このとき、ステップＳ５２の判定の結果ＮＯ、すなわち、上記抽出プロセスデータが定常状態でないと判断された場合には、プロセッサ６Ｄは、ｃ（ｘ）＝ｃ（０）＝ａに次に近接するプロセスデータを抽出して（ステップＳ５３）ステップＳ５２の判定処理に戻り、定常状態であるか否かを判定する。
【００９０】
このステップＳ５２〜ステップＳ５３の処理を繰り返し行い、抽出プロセスデータが定常状態であると判定された場合（ステップＳ５２→ＹＥＳ）、プロセッサ６Ｄは、判定されたプロセスデータを抽出してメモリ５Ｄに記憶し（ステップＳ５４）、下限値（ａ）から上限値（ｄ）の間の全ての設定値に対して上述したプロセスデータ評価・抽出処理が終了したか否か判断する（ステップＳ５５）。
【００９１】
今、下限値ａに対応するプロセスデータに対する評価・抽出処理が終了した状態であるため、ステップＳ５５の判断処理はＮＯとなり、プロセッサ６Ｄは、次の設定値（ｃ（ｘ）＝ｃ（１）＝ａ＋ｂに一番近接するプロセスデータを検索して抽出し（ステップＳ５６）、抽出した設定値に近接するプロセスデータに対してステップＳ５２の判定処理を行う。
【００９２】
例えば、図１７に示すように、最初に抽出されたプロセスデータｃ（０）＝ａからｃ（１）＝ａ＋ｂの範囲内のプロセスデータはスキップされ、ｃ（１）＝ａ＋ｂに一番近接するプロセスデータＤＪは、定常状態ではないため抽出されず、スキップされる。
【００９３】
そして、ｃ（１）＝ａ＋ｂに次に近接するプロセスデータＤＫは、定常状態であるため抽出され、メモリ５Ｄに記憶される。
【００９４】
以下、ｘ＝２、３、…、ｎに基づく設定値ｃ（２）、ｃ（３）、…、ｃ（ｎ）に対応するプロセスデータに対して上述したステップＳ５２〜ステップＳ５４の処理を実行することにより、各設定値ｃ（０）〜ｃ（ｎ）に対応する１つの定常状態のプロセスデータを抽出してメモリ５Ｄに記憶することができる。
【００９５】
そして、プロセッサ６Ｄは、ｘ＝ｎの設定値ｃ（ｎ）に対応するプロセスデータに対する定常状態判定処理が終了すると、ステップＳ５５の判断はＹＥＳとなり、処理を終了する。
【００９６】
以上述べたように、本実施形態によれば、時系列的に連続して採取されたプロセスデータの中から、プラント２の静特性評価に必要な最低限の定常状態のプロセスデータのみを抽出し、他の過度状態のプロセスデータおよび同一定常状態のプロセスデータを間引くことができるため、第３および第４実施形態と同様に、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理時間の大幅短縮、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率の向上、およびメモリ５Ｄの空き容量の増大をそれぞれ実現できる。
【００９７】
（第６の実施の形態）
本実施形態の静特性データ抽出装置１Ｅにおいては、メモリ５Ｅに記憶されたプロセッサ６Ｅ用処理プログラムおよびこの処理プログラムに従ったプロセッサ６Ｅの処理が前掲図１に示した静特性データ抽出装置１と異なるため、静特性データ抽出装置１Ｅの構成についての説明を省略し、プロセッサ６Ｅの処理を中心に説明する。また、本実施形態では、プラント２が例えば起動過程において、プラント２の状態を表すプラントデータが各パラメータ毎に連続して収集されてデータサーバ３に蓄積されているものとする。
【００９８】
このとき、プロセッサ６Ｅは、ステップＳ１と同様に、指定パラメータに対応する複数のプロセスデータをデータサーバ３から読み出す（図１８；ステップＳ６０）。
【００９９】
そして、プロセッサ６Ｅは、第５実施形態と同様に、例えばプラント起動過程における指定パラメータのプロセス値が出力上昇に伴い増加傾向にあることを利用して、その複数の時系列的プラントデータの中から、例えばパラメータ指定部４を介して任意に設定されたプロセス値（を有するプロセスデータ）を初期点とし、この初期点プロセス値を有するプロセスデータ（あるいは初期点プロセス値に一番近接するプロセス値を有するプロセスデータ）（ａ）から任意に設定された上限値（を有するプロセスデータ）（ｄ）の間で、任意に設定されたステップ幅（ｂ）で目標となる値｛ｃ（ｘ）＝ａ＋ｂｘ，ｃ（ｘ）≦ｄ，ｘ＝０、１、２、…、ｎ｝を設定し、最初の設定値ｃ（ｘ）＝ｃ（０）＝ａよりも大きなプロセスデータを時系列的に検索し、時系列で最初のプロセスデータを抽出する（ステップＳ６１）。
【０１００】
次いで、プロセッサ６Ｅは、第５実施形態と同様に、抽出したプロセスデータが上述した第１の実施の形態で説明した変動幅に基づく評価抽出処理（ステップＳ３〜Ｓ５参照）、あるいは第２の実施の形態で説明した標準偏差に基づく評価抽出処理（ステップＳ１１〜Ｓ１３参照）を実行して、上記抽出プロセスデータが定常状態であるか否か判定する（ステップＳ６２）。
【０１０１】
このとき、ステップＳ６２の判定の結果ＮＯ、すなわち、上記抽出プロセスデータが定常状態でないと判断された場合には、プロセッサ６Ｅは、ステップＳ６２で判定したプロセスデータに対して時系列で次のプロセスデータを抽出して（ステップＳ６３）ステップＳ６２の判定処理に戻り、定常状態であるか否かを判定する。
【０１０２】
このステップＳ６２〜ステップＳ６３の処理を繰り返し行い、抽出プロセスデータが定常状態であると判定された場合（ステップＳ６２→ＹＥＳ）、プロセッサ６Ｅは、判定されたプロセスデータを抽出してメモリ５Ｅに記憶し（ステップＳ６４）、下限値（ａ）から上限値（ｄ）の間の全ての設定値に対して上述したプロセスデータ評価・抽出処理が終了したか否か判断する（ステップＳ６５）。
【０１０３】
今、下限値ａに対応するプロセスデータに対する評価・抽出処理が終了した状態であるため、ステップＳ６５の判断処理はＮＯとなり、プロセッサ６Ｅは、次の設定値（ｃ（ｘ）＝ｃ（１）＝ａ＋ｂ×ｘ（ｘ＝１）よりも大きなプロセスデータを時系列的に検索し、時系列で最初のプロセスデータを抽出し（ステップＳ６６）、抽出したプロセスデータに対してステップＳ６２の判定処理を行う。
【０１０４】
例えば、図１９に示すように、最初に抽出されたプロセスデータｃ（０）＝ａからｃ（１）＝ａ＋ｂの範囲内のプロセスデータはスキップされ、ｃ（１）＝ａ＋ｂよりも大きく、かつ時系列的に最初のプロセスデータＤＰは、定常状態ではないため抽出されず、スキップされる。
【０１０５】
そして、ｃ（１）＝ａ＋ｂよりも大きく、かつプロセスデータＤＰに対して時系列で次のプロセスデータＤＱは、定常状態であるため抽出され、メモリ５Ｅに記憶される。
【０１０６】
以下、ｘ＝２、３、…、ｎに基づく設定値ｃ（２）、ｃ（３）、…、ｃ（ｎ）に対応するプロセスデータに対して上述したステップＳ６２〜ステップＳ６４の処理を実行することにより、各設定値ｃ（０）〜ｃ（ｎ）に対応する１つの定常状態のプロセスデータを抽出してメモリ５Ｅに記憶することができる。
【０１０７】
そして、プロセッサ６Ｅは、ｘ＝ｎの設定値ｃ（ｎ）に対応するプロセスデータに対する定常状態判定処理が終了すると、ステップＳ６５の判断はＹＥＳとなり、処理を終了する。
【０１０８】
以上述べたように、本実施形態によれば、第５実施形態と同様に、時系列的に連続して採取されたプロセスデータの中から、プラント２の静特性評価に必要な最低限の定常状態のプロセスデータのみを抽出し、他の過度状態のプロセスデータおよび同一定常状態のプロセスデータを間引くことができるため、第５実施形態と同様に、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理時間の大幅短縮、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率の向上、およびメモリ５Ｅの空き容量の増大をそれぞれ実現できる。
【０１０９】
なお、上述した第１〜第６実施形態によれば、パラメータ指定部４を介して１つのパラメータを指定し、指定した１つのパラメータに対応する複数の時系列的に連続したプロセスデータの中から定常状態のプロセスデータを抽出したが、本発明はこれに限定されるものではなく、指定パラメータを複数個指定してもよい。
【０１１０】
この場合、複数の指定パラメータに対応する複数の時系列的に連続したプロセスデータ毎に上述したプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理が行われることになる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明に係るプロセスデータ評価方法および装置、静特性データ抽出方法および装置、ならびにプログラムを記憶した記憶媒体によれば、指定パラメータに対応するプロセスデータを人手を用いることなく自動的に評価し、静特性データのみを抽出して不必要なプロセスデータを自動的に間引くことができるため、熟練者によるプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理を不用にしてプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理にかかる時間の大幅短縮およびプロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化を図ることができる。したがって、プロセスデータ評価処理効率および静特性データ抽出処理効率を向上させることができ、延いてはプラント性能評価・健全性確認処理の効率を大幅に向上させることができる。
【０１１２】
特に、本発明では、複数のパラメータ毎の連続したプロセスデータの内、指定された特定のパラメータのプロセスデータの中で連続的に定常な状態の箇所を見付けだし、プラントの定常状態が長期に渡って続いている箇所を検出することが可能である。したがって、従来手作業で行っていた長時間に渡る定常状態の箇所を同定する作業を省くことができ、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化およびプラント性能評価・健全性確認処理効率の向上に寄与することができる。
【０１１３】
また、本発明では、プラント定常状態の箇所でその代表値を抽出し、それ以外のプロセスデータを間引くことが可能となる。したがって、従来手作業で行っていた定常状態が連続している箇所の代表プロセスデータの抽出処理を省くことができ、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化およびプラント性能評価・健全性確認処理効率の向上に寄与することができる。
【０１１４】
さらに、本発明では、プラントから連続して採取した複数のプロセスデータより静特性評価に必要な最低限のプロセスデータを抽出することが可能となるため、従来手作業で行っていた定常状態と過渡状態の同定及びプロセスデータの間引き処理を省くことができ、プロセスデータ評価・静特性データ抽出処理の省力化およびプラント性能評価・健全性確認処理効率の向上に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る静特性データ抽出装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】図１に示すプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図３】図２におけるプロセスデータグループ化処理を説明するための図。
【図４】第１実施形態における最大値、最小値および変動幅を説明するための図。
【図５】図２におけるステップＳ５の判定処理を説明するための図。
【図６】本発明の第２実施形態におけるプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図７】図６におけるステップＳ１２の標準偏差を求める処理およびステップＳ１３の判断処理を説明するための図。
【図８】本発明の第３実施形態におけるプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図９】図９におけるステップＳ２４の判断処理を説明するための図。
【図１０】第３実施形態におけるプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図１１】図１０におけるステップＳ３２の抽出処理を説明するための図。
【図１２】ステップＳ３２の抽出処理の他の例を説明するための図。
【図１３】第３実施形態におけるプロセッサの処理の他の例を示す概略フローチャート。
【図１４】本発明の第４実施形態におけるプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図１５】図１４におけるステップＳ４４の判断処理を説明するための図。
【図１６】本発明の第５実施形態におけるプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図１７】図１６におけるステップＳ５２の判定処理を説明するための図。
【図１８】本発明の第６実施形態におけるプロセッサの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図１９】図１８におけるステップＳ６２の判定処理を説明するための図。
【符号の説明】
１、１Ａ〜１Ｅ  静特性データ抽出装置
２  プラント
３  データサーバ
４  パラメータ指定部
５、５Ａ〜５Ｅ  メモリ
６、６Ａ〜６Ｅ  評価抽出プロセッサ
７  表示部
【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１８】
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【図１９】
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