(57)【要約】複雑なプロセス施設を運転する操作員及びそのために用いられるプラントコンピュータプログラムは、コンピュータを用いた装置により、移行の間のプロセス管理の支援を受ける。この装置は、知識ベース、及びプラント運転中のモード及び移行を識別する方法を採用している。頻繁に、プロセス変数の測定値を用いてプロセス及びそのセクション及びサブセクションの現状を評価する。識別されたプラントの状態は、このアプリケーションの様々なクライアントに知らされる。この装置は、プラントが移行を正常に実行していることを監視する。また、この装置は、プロセスで実行中の現在のタスクを識別し、このメッセージを、プラントの様々なセクションに送信する。その結果は、視覚表示装置に表示され、移行中の誘導のために、他のプラントコンピュータプログラムに送信することもできる。関連するプラントの状態や情報を含む、プラント及びセクション及びサブセクションの事象―モード及び移行―連続についての時系列の永続的な記録も、その後の検討及び解析のために、前記装置によって作成される。知識ベースを作成する方法も示されている。
2004527811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のモードからの移行段階の間中に複雑なプロセスを監視するシステムであって、
既知のモード及び既知の移行に関する識別データを格納するデータベースと、
前記複雑なプロセスに関する現在のプロセスデータを提供する測定装置と、
前記識別データ及び前記現在のプロセスデータを用いて、前記複雑なプロセスが現在、前記既知のモード及び前記既知の移行のうちのいずれの範囲内にあるのかを判定する比較器と、
前記比較器が判定した前記既知のモード及び前記既知の移行のうち一方の格納データ及び前記現在のプロセスデータを用いて、前記複雑なプロセスが許容範囲外にある場合に信号を送信する範囲検査装置と
を備えているシステム。
【請求項２】
前記移行段階には、少なくとも１つの変動するプロセス変数が含まれている請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記モードには、略一定の変数が全て含まれている請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記複雑なプロセスは、前記移行段階後に第２のモードを備えている請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記既知のモード及び既知の移行に関する識別データは、履歴データに基づいている請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記既知の移行に関する識別データは、理論データに基づいている請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記比較器は、操作員からの入力を受け取って、前記複雑なプロセスが現在、前記既知のモード及び前記既知の移行のうちいずれの範囲内にあるかどうかを判定するように構成可能になっている請求項１記載のシステム。
【請求項８】
前記既知のモード及び前記既知の移行はそれぞれ進化した状態に細分化されており、
さらに、前記データベースには、前記既知のモード及び既知の移行の進化した状態それぞれに関する識別データが含まれており、
前記複雑なプロセスが現在、前記既知のモード及び前記既知の移行の進化した状態のうちどの範囲内にあるのかを判定するようになっている請求項１記載のシステム。
【請求項９】
前記進化した状態はそれぞれアトムに細分化されており、
さらに、前記データベースには、前記既知のモード及び既知の移行の進化した状態のアトムそれぞれに関する識別データが含まれており、
前記複雑なプロセスが現在、前記既知のモード及び前記既知の移行の進化した状態のアトムのうちいずれの範囲内にあるのかを判定するようになっている請求項８記載のシステム。
【請求項１０】
前記比較器の識別データは、マッピングされたデータを備えている請求項１記載のシステム。
【請求項１１】
前記マッピングされたデータの少なくとも一部が、前記既知の移行に関連している請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
前記マッピングされたデータの少なくとも一部が、既知のモードに関連している請求項１０記載のシステム。
【請求項１３】
前記マッピングされたデータの少なくとも一部が、前記既知の移行の１個のサブセクションに関連している請求項１０記載のシステム。
【請求項１４】
前記マッピングされたデータの少なくとも一部が、前記既知のモードの１個のサブセクションに関連している請求項１０記載のシステム。
【請求項１５】
第１のモードからの移行段階の間中に複雑なプロセスを監視する方法であって、
既知のモード及び既知の移行に関する識別データを格納するデータベースを提供することと、
前記複雑なプロセスに関する現在のプロセスデータを取得することと、
現在のプロセスデータを前記識別データと比較して、前記複雑なプロセスが現在、前記既知のモード及び前記既知の移行のうちどちらの範囲内にあるのかを判定することと、
前記現在のデータを、前記比較器が判定した前記公知のモード及び前記公知の移行のうちの一方の格納データと比較して、前記複雑なプロセスが許容範囲外にある場合に信号を送信することと
を備えている方法。
【請求項１６】
クライアントを伴う複雑なプロセスを管理する方法であって、
少なくとも１つの移行段階及び少なくとも１つのモードのうちいずれか１つを備えた前記複雑なプロセスの状態を識別することと、
前記少なくとも１つの移行段階及び少なくとも１つのモードのうちのいずれか１つを備えた状態の識別結果を前記クライアントに報告することと、
前記複雑なプロセスの状態のうち前記状態の識別結果に基づいて、前記クライアントを再構成することと
を備えている方法。
【請求項１７】
複雑なプロセスをモード及び移行段階に分類する方法であって、
前記複雑なプロセスのサブセクション内の一定の変数の値を識別することと、
前記複雑なプロセスのサブセクション中の前記一定の変数の値の各々の変動の大きさを求めることと、
前記複雑なプロセスのサブセクション中の前記一定の変数の値の各々の変動の大きさに基づいて、前記サブセクションを、前記モード及び前記移行段階のうちいずれか１つに分類することと
を備えている方法。
【請求項１８】
セクションが、そのサブセクションがそれぞれモードに分類される場合、モードに分類される請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
セクションが、そのサブセクションの少なくとも１つが移行段階に分類される場合、移行段階に分類される請求項１７記載の方法。
【請求項２０】
移行段階の間中に複雑なプロセスを監視するための知識ベースを作成する方法であって、
プラント履歴データ及びプラント階層を取得することと、
プラントタグをセクション及びサブセクションにグループ化することと、
前記プラントタグ毎にプロセストレンド及びウェーブレット係数を作成することと、
全ての下位レベル群においてタグ毎にプロセストレンドを作成することと、
前記作成したプロセストレンドを用いて、各下位レベル群の変数毎に、変数が一定になる期間を識別することと、
下位レベル群毎にモードを識別することと、
下位レベル群毎にモードを連結して特徴付けることと、
移行を連結して特徴付けることと、
下位レベル群毎に事象リストを作成することと、
上位レベル群の事象ルックアップ表を作成することと、
前記知識ベースを作成することと
を備えている方法。
【請求項２１】
少なくとも１つの移行段階及び少なくとも１つのモードのうちいずれか１つを備えた複雑なプロセスの状態を識別する方法であって、
前記複雑なプロセスからのタグ付きセンサーデータを提供することと、
知識ベースを用いて、前記タグ付きセンサーデータを、プラント階層のプラントセクション及びサブセクションに区分することと、
前記知識ベースを用いて、前記サブセクションの各々の変数の範囲を解析して、前記サブセクションが現在、前記変数の少なくとも１つが所定範囲外である移行段階及び前記変数の全てが所定範囲内にあるモードのうちどちらに入るかを判定することと、
前記変数の値及び前記知識ベースに基づいて、前記サブセクションの各々の現在のモードを前記モードの１つにあると識別することと、
上記知識ベースにより、キー変数についてウェーブレットに基づく特徴比較を行って、前記サブセクションの各々の現在の移行段階を前記移行段階の１つにあると識別することと、
前記現在のモード、現在の移行、及び前記知識ベースをそれぞれ用いて、上位レベルのプラント群の事象を演繹することと
を備えている方法。
【請求項２２】
複雑なプロセスの現在の移行段階を識別する方法であって、
前記現在の移行段階のサブセクションの変数に対してウェーブレット近似係数を作成することと、
前記現在の移行段階のウェーブレット近似係数を、知識ベースで入手可能な移行に関する対応するウェーブレット係数と比較することと、
前記現在の移行段階のウェーブレット近似係数と、前記知識ベースで入手可能な移行に関する対応するウェーブレット係数との比較に基づいて、現在の移行段階を識別することと
を備えている方法。
【請求項２３】
複雑なプロセスを移行段階の範囲内で追跡する方法であって、
一般の移行段階内の一般の運転データのプロセス変数の明確な特徴を提供することと、
前記移行段階内で前記複雑なプロセスのプロセス変数の明確な特徴を測定することと、
前記移行段階内の複雑なプロセスのプロセス変数の明確な特徴と、前記一般的な移行段階内の一般的な運転データのプロセス変数の明確な特徴とを比較することと
を備えている方法。
【請求項２４】
プロセス変数の明確な特徴の１つの部分集合の系列について進化トレンドを求める方法であって、
前記プロセス変数の明確な特徴の１つの部分集合の系列に関する格納情報を取得することと、
前記プロセス変数の明確な特徴の１つの部分集合に関する現在の情報を取得することと、
前記プロセス変数の明確な特徴の１つの部分集合に関する現在の情報と、前記プロセス変数の明確な特徴の１つの部分集合の系列に関する格納情報とを互いに比較して、前記プロセス変数の明確な特徴の１つの部分集合の系列の進化トレンドを求めることと
を備えている方法。
【請求項２５】
ディクショナリに与えられた記憶されたトレンドと対照してプロセス変数のトレンドを追跡する方法であって、
前記プロセス変数のトレンドを、現在のディクショナリアトム及びそれに続くディクショナリアトムと比較することと、
前記プロセス変数のトレンドに対応する、前記現在のディクショナリアトム及び前記それに続くディクショナリアトムのうち１つを識別することと、
前記識別した現在のディクショナリアトムの現在の移行段階に関する情報をプラントのセクションに知らせることと
を備えている方法。
【請求項２６】
移行段階の間に複雑なプロセスを監視する方法であって、
プロセス変数のリアルタイムの進化トレンドを測定することと、
前記プロセス変数のディクショナリの進化トレンドを識別することと、
前記リアルタイムの進化トレンド及び前記ディクショナリの進化トレンドの各々のトレンドを互いに比較することと、
前記プロセス変数のリアルタイムの進化トレンド及び前記ディクショナリの進化トレンドの各々のプロセス変数の大きさを互いに比較することと、
前記プロセス変数のリアルタイムの進化トレンド及び前記ディクショナリの進化トレンドの各々のトレンド持続期間を互いに比較することと、
前記トレンドの比較、前記プロセス変数の大きさの比較、及び前記トレンド持続期間の比較から、前記プロセス変数の各々の適合度を算出することと、
前記複雑なプロセスの故障率を、個別センサーの故障率の関数として算出することと、
操作員に、前記適合度及び故障率を通報することと
を備えている方法。
【請求項２７】
前記既知の移行に関する識別データは、経験に基づくデータに基づいている請求項１記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、操作員及びコンピュータプログラムが、化学プロセスプラント、原子力プラント、及び半導体製造施設のような複雑なプロセス施設の運転中に行うプロセス移行の管理を支援する方法及び装置を対象とする。プラントにおいて通常発生する移行の例としては、以下に限定されないが、プラントの起動又は停止、プラント内の装置の起動又は停止、整備又は再生のための正常運転状態から別の状態への装置の切換え、プラント内の飼料の品種の変更に対応するために運転状態の下で行われる変更、プラント内の製品状態の変化に対応するために運転状態の下で行われる変更等が含まれる。本発明の装置が支援するコンピュータプログラムの例としては、以下に限定されないが、調節及び監視制御機構、アラーム発生管理システム、高性能制御システム、故障診断システム等が含まれる。本発明には、移行時にプロセスを監視する方法及びシステムも記載されており、該方法及びシステムは、異常を確認してその異常をプラントの操作員に通報するものである。既存の監視技術には、移行を監視するために使用できるものがなく、また、故障率が定常状態時よりも移行時に上昇するので、このようなシステムは、操作員にとって非常に有用なものになる。
【０００２】
（発明の背景）
複雑なプロセス施設の運転には、センサーから頻繁に作成される大量のデータを吸収し、これらのデータからプロセスの状態を推測し、調節及び監視動作を実行して安全性と効率性を確保することが必要である。現代の複雑なプロセス施設の運転は殆ど自動的に制御されているが、移行中にプロセスを実行するには、広範囲に亘って人間の介入と管理が必要とされる。このような移行時の操作員の介入としては、ポンプ及び圧縮機のようなプロセス装置を起動又は停止することや、制御機構を無効又は有効にすることや、装置及び制御機構を異なったパラメータで再設定することが含まれる。移行すれば、１つ以上のプロセス変数の値が大きく変動することになる。そのため、移行の際、これらのプラント変数の中には、通常の定常状態の範囲外の大幅に異なる値をとるものが幾つか存在することがある。このプロセス変数の変動が大きくかつ値が通常のものではないため、プラントコンピュータプログラムが１つの運転状態に対してしか構成されていなければ、誤った結果を生じることになる。この１例には、移行専用に構成されていない場合、偽アラームを生成するアラームシステムがある。他のこのようなコンピュータプログラムとしては、高性能制御用や装置の最適化用のもの等が含まれる。したがって、操作員は、移行の際、このようなプラントコンピュータプログラムの結果を無効にするか、その代わりに或いはそれに加えて、無視する。上述したような、移行を実現する操作員の操作は、プラントの状況及び状態に応じて特定の時間に行われなければならない。そうしなければ異常な状況になってしまう可能性がある。
【０００３】
ディー・エイチ・ウォン及びシー・ハン（Ｄ．Ｈ．Ｈｗａｎｇ  ａｎｄ  Ｃ．Ｈａｎ）著，「複数の運転モードを有するプロセスのリアルタイム監視（Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｆｏｒ  Ａ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｗｉｔｈ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｍｏｄｅｓ）」，コントロール・エンジニアリング・プラクティス（Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ），７，８９１‐９０１ページ，１９９９年により、複数の運転モードを有するプロセスを監視するための統計的方法が提案された。この技術は、共通の特性を共有し、かつ、プロセス挙動に著しい非線形性を招来しない運転モードに対してしか適用できない。反応炉又は蒸留塔の冷却開始、炉のデコーキング、製品又は飼料の品種変更のための装置の旋回等、一般的な移行の多くは、大幅な非線形性の変動があり、彼らの手法では監視することができない。
【０００４】
プロセス移行は、一般的に、標準操作手順に従って操作員によって行われている。プロセスプラントにおいて操作手順の実行を監視する技術は少ししかない。
【０００５】
デュボスト（Ｄｕｂｏｓｔ）他に付与された１９９６年４月発行の米国特許第５，５１１，００４号において示唆されている方法では、評価プロセスを用いて装備要素の全てについて測定された物理的パラメータから、生産進行プロセスの基準状態及び現在の状態を設定する。これらの２つの状態は、程度を評価するためのファジー理論を用いて、パラメータ毎に比較され、エキスパートルールを用いて診断が行われる。
【０００６】
ニイノミ他に付与された１９９１年１２月発行の米国特許第５，０７０，４６８号には、故障診断システムが示されている。正常範囲のプロセスデータが、前記システムに記憶されており、そのデータをオンライン比較に用いてそのプロセスが正常か否かが判定される。様々な故障パターンに対してプロセス変数によって示されたパターンが、前記システムにおいて検出かつ記録される。故障が確認されると、そのパターンをこの記憶されたデータベースと比較して、故障を診断する。
【０００７】
チャオ（Ｃｈａｏ）他に付与された１９９５年２月発行の米国特許第５，３９２，３２０号は、原子炉の炉心に対する監視システムを提供している。継続的に監視しなければならない幾つかのプロセス変数が識別される。正常動作及び異常動作についてデータベースが管理される。このデータベースとオンラインデータを比較することによって、プラントの状況を特定する。
【０００８】
移行を監視する手法が、ロウ（Ｒｏｗｅ）他に付与された１９８７年７月発行の米国特許第４，６７８，６２２号に記載されている。この手法は、原子炉の起動時に中性子密度が上昇する公知の現象を利用する。しかしながら、何らかの異常が原因で中性子密度が上昇する可能性もある。この異常を検出するシステムが構築されている。起動が正常に行われている場合、中性子密度はゆっくりと上昇するが、故障がある場合、指数関数的に上昇する。この差異を用いて、起動時の故障を識別する。
【０００９】
故障診断方法及び装置が、マッコーン（ＭｃＣｏｗｎ）他に付与された１９９２年３月発行の米国特許第５，０９９，４３６号に記載されている。このシステムでは、変数のオンライン値が、継続的に監視される。平均値からずれがあれば、このずれは何らかの学習前の事象（故障）にマッピングされる。また、この事象は、故障の原因を判定することができる症状対故障モデルから構成される。
【００１０】
ワタナベ他に付与された１９９１年６月発行の米国特許第５，０２３，０４５号には、プラントの故障を検出するニューラルネットワークに基づく技術が記載されている。このニューラルネットワークは、正常な動作のデータ及び様々な動作の故障データを用いて学習させられる。よって、このシステムは、オンライン動作とともに用いられると、学習済の故障を特定することができる。原子力発電所での適用が記載されている。この適用には学習が必要になるので、このシステムは、ネットワークが学習した既知の故障に対してしか機能することができない。
【００１１】
原子力及び火力プラントの操作手順を監視する技術は他にも存在する。しかしながら、このような技術には全て、その分析に未加工のセンサー値が用いられている。
【００１２】
定常状態のプロセスを監視するために、符号付き有向グラフを用いた公開文献中の技術（イリ，エム．，アオキ，ケー．，オオシマ，イー．及びマツヤマ，エイチ．著「化学プロセス中のシステム故障診断のアルゴリズム（Ａｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  Ｆｏｒ  Ｄｉａｇｏｓｉｓ  Ｏｆ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｆａｉｌｕｒｅｓ  Ｉｎ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ）」コンピュータ・アンド・ケミカル・エンジニアリング（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ），３，４８９‐４９３ページ，１９７９年参照）及びトレンドを用いた公開文献中の技術（レンガスワミイ，アール．及びヴェンカタスブラマニアン，ブイ．（Ｒｅｎｇａｓｗａｍｙ，Ｒ  ａｎｄ  Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ，Ｖ．）著「プロセス監視及び故障診断のシンタクチックパターン認識手法（Ａ  Ｓｙｎｔａｃｔｉｃ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  Ｆｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ａｎｄ  Ｆａｕｌｔ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）」，エンジニアリング・アプリケーション・オブ・アーティフィシャル・インテリジェンス（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｏｆ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ），８（１），３５−５１ページ，１９９５年；ヴェーダム，エイチ．及びヴェンカタスブラマニアン，ブイ．（Ｖｅｄａｍ，Ｈ．  ａｎｄ  Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ，Ｖ．）著「プロセス故障診断用のウェーブレット理論に基づく適応トレンド分析システム（Ａ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｔｈｅｏｒｙ  Ｂａｓｅｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｔｒｅｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｆｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｆａｕｌｔ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）」，プロシーディングス・オブ・ジ・アメリカン・コントロール・カンファレンス（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  Ｏｆ  Ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），３０９‐３１３ページ，１９９７年参照）が存在する。プロセス移行の間は、プロセスが動的な状態にあり、変数のプロファイルが大幅に変化している。このようなプロセス挙動を監視するために、（ニューラルネットワーク、符号付き有向グラフ又はトレンドに基づく方法のような）既存の技術はいずれも用いることができない。
【００１３】
まず、符号付き有向グラフに基づく技術を考える。プロセス移行の間は、異なる変数間の相互作用が、プロセス操作状態及び時間とともに変化するので、プロセス変数間の一般的な因果関係を得ることができない。よって、符号付き有向グラフに基づく技術を用いて、プロセス移行を監視することはできない。
【００１４】
トレンドに基づく手法では、プロセス変数の展開は、そのプロセス変数の２次導関数を算出することによって、その形状に基づいて、緩やかな増加、激増、一定等に分類される。これらを２次トレンドとする。プロセス変数の１次導関数によれば、トレンドは、増加、減少及び一定に分類される。これらのトレンドを１次トレンドとする。１次トレンド、２次トレンドのいずれに基づく手法も、下記のようにプロセス移行を監視するために適用可能ではない。例として、以下の３つの主要な段階、すなわち、（１）室温（３０℃）での反応物の反応体への装入段階、（２）温度を１．５時間かけて３０℃から７５℃に上昇させる段階、及び（３）温度を７５℃に維持する段階を経て行われる移行である「動力炉の起動」を考える。各プロセス変数によって、様々な段階の間の様々なトレンドを示すことができる。上記の例における温度センサーは、段階１においては一定のトレンドを、段階２においては上昇トレンドを、段階３においては再び一定トレンドを示す。既存のトレンドに基づく手法は、定常状態の運転中の故障検出に向けられており、この手法によって、（暴走反応のような）一定のプロセス状態と、いつでも発生する（温度の上昇のような）一定のトレンドがマッピングされる。このような手法がプロセス移行を監視するために用いられると、誤った結果をもたらすことがある。上記の例では、プロセスが段階３にある場合には、温度の上昇トレンドは、暴走反応のためであるとして正確に判断されるが、段階２中の同じ温度変数の上昇トレンドは、暴走反応のためとして誤って判断される。このことや後述の他の限界のため、既存のトレンドに基づく技術は、移行を監視するために適用できない。
【００１５】
（発明の概要）
本発明の包括的な目的は、移行中のプロセスを管理する際に操作員及びプラントのコンピュータプログラムを支援する方法及び装置を提供することである。
【００１６】
本発明のさらに具体的な目的は、以前に作成されたプロセス操作の知識をオンラインプラントデータと結合することによって、プラントの現在の状態を識別し、移行中のプラントを監視する、コンピュータに基づく運転システム及び運転方法を提供して、複雑なプロセス施設の操作員を支援することである。
【００１７】
本発明のさらなる目的は、操作員と他のプラントコンピュータプログラムに対して同時に、プロセス、セクション又はサブセクションの現状、及び、プロセス変数の範囲及びこれらの変数の予測されたトレンド及び観察されたトレンド、以前に完了している移行中の工程、及び次に実行されるべき移行の工程等の他の有用な状況感知型データに関する情報を同時に提供する運転システム及び方法を提供することである。
【００１８】
この装置により、複数のプラントコンピュータプログラムを、運転モードの変動にロバストにするとともに、様々なプロセス移行の間に、複数のプラント運転モードに亘って効率的に動作するよう再構成することができる。
【００１９】
本発明のさらに別の目的は、起動、完了等、移行毎の重要な時点での適切なシステム状態及びプロセス状態、異常発生時、操作員の操作、その度合、タイミング、順序等の永続的な記録を作成する運転システム及び方法を提供することである。この記録は、移行の知識の分だけ増えるプラント運転及び他の動作の決定を支援するために照会可能である。決定支援の例としては、完全に又は部分的に特定された移行と同様な記録中の移行リスト、移行中のプロセス状態、操作員の操作等が含まれる。
【００２０】
本発明のさらに別の目的は、移行間のプロセスを追跡・監視するシステム及び方法を提供することである。移行は、一般的に、標準操作手順の集合に従って、操作員によって実行される。移行を監視する際の主要な課題は、工程間のずれである。移行間の運転プラントの現状を識別し、状況感知型監視を行うことができる技術が本発明において示されている。正常な動作から何らかのずれが観察される場合、システムは、必要なプロセス復旧のため、異常を操作員に警告する。
【００２１】
簡単に言えば、本発明には、プロセス移行の管理のための一般な施設を開発する新しい方法及び装置が含まれている。この装置は、プロセスプラントのオフラインの特徴付け及び総合的な知識ベースの作成方法を用いており、その方法は、リアルタイムのモード・移行の識別を行うために採用されている。現在のプラント状態が識別されれば、他の接続されているアプリケーションにその状態が通知される。
【００２２】
この装置には、複雑なプロセスにおける移行（起動、停止、品種変更等）を監視する方法も含まれている。トレンドだけでは移行監視に十分ではないので、トレンドと併せてプロセス変数の大きさ及びトレンドの持続期間を含む進化トレンドと称する技術を開発している。記載されたアルゴリズムは、前処理技術を用いて、プラントからの定量情報に加えてプロセストレンドを取得する。プラントセクション毎の可能性のある移行のディクショナリが、センサー毎に対応して記憶されるプラント履歴データからオフラインで作成される。前記アルゴリズムによって、異常が発生しているプラントの領域を指摘できるだけでなく、さらに、その領域をセンサーのレベルに分解することもできる。
【００２３】
この装置には、プロセス移行中の工程間のずれを考慮に入れる方法も含まれている。動的特徴同期アルゴリズムを用いて、異なった工程の特徴を同期させる。同期後、予測したトレンドと観察したトレンドとが、比較アルゴリズムを用いて比較される。通常、操作手順の集合に従って移行が行われるので、この知識は、グラフセット表現を用いるシステムに対しても利用可能である。このシステムによって何らかの故障が確認されれば、その間に故障が確認される操作手順中の現在のタスクとともに、故障の詳細が操作員に通知される。
【００２４】
（好適な実施形態の詳細な説明）
本発明を、化学プロセスプラントを背景にして説明する。しかしながら、本発明は、例えば、製薬工程、半導体及びマイクロエレクトロニクスの製造、特殊化学製品、製紙工場及びパルプ工場、発電所等のような多岐に亘る複雑なプロセス施設にも応用可能である。
【００２５】
いかなる化学プラントも、温度、流速、圧力等の様々なプラント変数を監視するセンサーを多数備えている。これらセンサーが発した信号がプラントの分散制御系（ＤＣＳ）に入力され、この分散制御系は、変数の一部の規制制御を実行及び調整する。これらの変数値は、制御室のモニターを通して操作員に表示される。これらの値の一部は、アラームシステム、装置最適化システム等の他のプラントコンピュータプログラムにも用いられており、これらプログラムによって、操作員は、プロセスを安全にかつ効率的に実行できるようになっている。一般的に、プラントは、長期間、略１つ又はそれ以上の定常状態で運転されている。このような定常状態の間、殆どのプロセス変数は、騒音及び障害のため、僅かに変動する。これらの変動は、定常状態の固定値前後の狭い範囲内であるとされる。しかしながら、プラント（又は、その構成セクション又はサブセクションのうちの１つ）が１つの定常状態から別の定常状態に進行するために移行を経ることは、珍しくない。移行は通常プラント操作員によって実行されており、操作員は、前もって設定された手順に従って、プロセス装置、制御機構及び計測器を起動又は停止するか、或いは、プラントが別の定常状態に入るように、異なった設定でこれら装置を再構成している。プラントコンピュータプログラムには、定常状態の運転用にしか構成されていないものが多数あり、これらは、このような移行の間には、十分に機能しない。そのため、この移行の間、操作員は、これらのプログラムをオフにするか、或いは、その結果を無視又は無効にしている。
【００２６】
上述された内容は全て、一般的な化学プラントに現在見られるものである。本発明は、移行時に状況感知型情報及びガイダンスを操作員に与えて、他のプラントコンピュータプログラムを自動的に再構成するシステムを提供するものである。自動再構成の例としては、様々なコンピュータプログラムのオン及びオフ切換え、パラメータ設定の変更等が含まれる。この方法の概要を図１に示す。図１に示すように、この監視方法では、プラントの現在の運転状態を識別する。この情報は、アラーム管理システム、故障検出及び診断システム等の他のクライアントに提供され、これらクライアントは、現在のプラントの状態に応じてクライアントそのものを構成する。
【００２７】
この装置の目的は４点ある。すなわち、
１．プロセスの現在のモードを含むプロセスの現状又は実行中の移行を評価すること。
２．プロセス状態及び必要な全情報を、プラント操作員及び／又はプラントコンピュータプログラムに提供すること。
３．移行を正常に実行させるためにプロセスを監視すること。
４．移行時に操作手順の実行を継続的に追跡して、プラント操作員にその完了が成功したことを通報すること。
【００２８】
まず、プロセス及び変数を複数のセクション及びサブセクションに階層的に分解する方法がある。これを行う際、プロセスフローチャート（又は、少なくとも物理的配置のスケッチ）及びセンサーの配置を用いるのがよい。各セクションは、１つ以上のセクション及び／又はサブセクション等にさらに細分化可能である。各サブセクションは、１つ以上のプロセス変数の集合からなっており、その変数の値は、定期的に測定される。これら変数のうちいずれかの値が変われば、対応するサブセクションが何らかの変化をしていることを示すことになる。
【００２９】
プラントは、１つ以上のセクションに分解可能である。例えば、製油所であれば、原油蒸留装置、減圧蒸留装置、接触分解装置等に分割可能であり、これら装置はセクションとされる。この分割は、主要装置の機能及び目的、これら装置の相互作用及び相互接続、これら装置が動作している間の相互依存の程度、これら装置の物理的位置等を含んだ多数の要因に基づいている。各セクションはさらに分割されて、少なくとも１つのセクション又はサブセクションを含むようにすることが可能である。サブセクションは、（変数タグとも言われる）１つ以上のセンサーから構成されており、その親セクションに対して支援機能を果たしている。上記の例では、接触分解装置セクションを、反応炉再生器サブセクション、原料予熱器サブセクション、主精留器セクション等に細分化することができる。次に、主精留器セクションは、塔頂サブセクション、塔底サブセクション及び塔サブセクションに分解される。この階層的分解方法は図２に示されている。
【００３０】
次に、サブセクション又はセクションの状態を、図３に示すモード及び移行に分類する方法がある。サブセクションは、サブセクションの全ての変数の値が狭い範囲にある場合、及びその場合のみ、モード内にあると言われる。サブセクションのモードは、プロセス変数の変動の特性に基づいて、定常モード、振動モードに分類されることができる。サブセクションは、サブセクションの変数のいずれかが大幅に変動する場合、移行していると定義される。サブセクションの移行は、急激な移行、混乱した移行、緩慢なドリフト移行、所望の移行等に分類可能である。セクションは、そのサブセクションが全てモード内にある場合、及び、その場合のみ、モード内にあるとされる。セクションは、その直接のサブセクションのいずれかが移行中であれば、移行しているとされる。サブセクション又はセクションはそれぞれ、いつでも、幾つかの可能性のあるモード又は移行のうち、必ず１つの状態にあることになる。
【００３１】
次に、サブセクションのモードは、部分群がそのモードにある場合にその部分群中の各プロセス変数が変動する範囲である上下界等のキー記述子を特定することによって特徴付けることができる。サブセクション中のプロセス変数の空でない部分集合、すなわち、少なくとも１つのプロセス変数は、そのサブセクションが移行中である場合に、大幅に変化することになる。この変数の部分集合を、その特定の移行に関するキー変数の集合と称する。サブセクションの移行は、移行が実行されているときのキー変数の変動の明確な特徴、移行が始まる直前のサブセクションのモード、移行完了直後のサブセクションのモード、移行の開始時間及び完了時間等並びにキー変数の部分集合のような記述子によって特徴付けされる。キー変数の明確な特徴には、トレンドの順序、各トレンドが持続する期間、各トレンドの開始及び終了時の変数値、その移行の範囲内での変数の最大値及び最小値等が含まれる。
【００３２】
上述したように、セクションは、その構成サブセクションのそれぞれがモード内にある場合、モード内にあるとされる。セクションのモードは、その構成セクション及びサブセクションのモードの値によって特徴付けされる。セクションは、その構成セクション及びサブセクションのうち１つでも移行しているものがあれば、移行中とされる。セクションの移行は、その構成セクション及びサブセクションのそれぞれの状態（モード又は移行）によって特徴付けされ、この情報は、ルックアップ表に記録されてもよい。そのため、このセクションの特徴付けには、このルックアップ表が含まれる。
【００３３】
プロセス移行を管理するのに必要な全ての情報を含んだ内蔵型知識ベースが開発可能である。この装置の知識ベースは、次の構成要素から構成されている。
１．前記のような、プロセスのセクション及びサブセクションへのプロセスの階層的記述。
２．前記のような、プロセスセクション及びサブセクションの各々に関するモード及び移行のリスト。
３．前記のような各モードの分類及び特徴付け。
４．前記のような各移行の分類及び特徴付け。
【００３４】
前記知識ベースは、前述のプラントの階層的分解方法を用いて完全に開発することが可能であり、その後にモード及び移行のリストを組み入れて、またその後に各モード及び各移行を特徴付ける。この知識ベースは、１つの工程で開発するか、又は、同じ方法に従って、新しいセクション、新しいサブセクション、新しいモード及びこれらの特徴付け、移行及びその特徴付け等を追加して、付加的に開発することができる。
【００３５】
モード及び移行のリスト及びこれらの特徴付けは、プラントとその運転に関する知識を用いて開発することができる。
【００３６】
或いは、モード及び移行のリスト及びこれらの特徴付けは、プラントの運転の履歴データが入手可能であれば、次の方法を用いて開発することができる。
【００３７】
プロセスの履歴データがタグ毎に入手できる場合、サブセクション、セクション、及びプラント毎にモード及び移行のリストを作成する方法がある。この方法は、図４に示す通りであり、プロセスの階層的分解の先に開発済の記述を用いて、プラントの履歴データをモード及び移行の領域に分割することを基礎としている。この方法には、タグ毎の範囲及びパラメータを調整するための規定の値を含む他の選択されたプロセス情報も必要である。必要な範囲としては、タグ毎に送信器によって報告可能な最大値及び最小値、タグ毎の送信器の範囲等が含まれる。その規定の調整パラメータとしては、タグ毎の閾値が含まれる。この閾値は、一定を保つための窓内の最大許容偏差であると定義され、一般的に、送信器の範囲が小さいパーセント（５％まで）になるように選択されている。
【００３８】
前記のようにプラントタグがセクションに階層的にグループ化されると、これらセクションを用いて、サブセクションのモード及び移行を識別することができる。タグに対応するプラントの履歴データは、解析に用いられる。以下に限定されないが、ヴェーダム，エイチ．及びヴェンカタスブラマニアン，ブイ．（Ｖｅｄａｍ，Ｈ．  ａｎｄ  Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ，Ｖ．）著「プロセス故障診断用のウェーブレット理論に基づく適応トレンド分析システム（Ａ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｔｈｅｏｒｙ  Ｂａｓｅｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｔｒｅｎｄ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｆｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｆａｕｌｔ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）」，プロシーディングス・オブ・ジ・アメリカン・コントロール・カンファレンス（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  Ｏｆ  Ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），３０９‐３１３ページ，１９９７年によって報告されたウェーブレットに基づくトレンド作成アルゴリズムを含んだいかなる方法を用いても、トレンドをタグ毎に作成することができる。複数のレベルのウェーブレット近似係数もまた、タグ毎に作成可能である。このために、ハールウェーブレットを含む他のウェーブレットを多数用いることができる。その変数が一定のトレンドを示す履歴データの部分が、先に作成されたトレンド情報を用いて識別される。これらの部分は、そのタグに関するモードとして印を付けられる。サブセクション中の全てのタグに対して作成されたモード情報を一致させることにより、サブセクション中の変数が全て略一定に保たれる部分を取得する。これらの部分は、そのサブセクションのモードとして識別される。モードは、その部分の範囲内の各タグの最大値及び最小値によって特徴付けされる。その後、先に作成されたサブセクションのモード情報が、２つのモードに関して解析される。セクションの２つのモードＭ１及びＭ２の特徴付けが略同様であれば、これらのモードは同じであると考えられる。類似度メトリクスを多数用いて、２つのモードの特徴付けを比較することができる。このようなメトリクスの１つでは、サブセクションの２つのモードＭ１及びＭ２は、Ｍ１の間のタグの最大（又は最小）値の、Ｍ２の間のタグの最小（又は最大）値からの最短距離の方が、小さい規定閾値からの距離よりも短い場合、同じであるとされる。この閾値の一般的な値は、タグの送信器の範囲の５％である。前記類似度測定法は、他の類似度メトリクスに代えることができる。連続した２つのモードが発生した場合、これらのモードは結合されて１つのモードになる。これらのモードも、その継続期間が調査されて、規定の期間よりも短いモードが、そのモードの部分を移行と結合させることによって削除される。上記のようにモードが識別された後、まだモードの印が付いていない履歴データの残りの部分が移行として印を付けられる。そして、キー変数が、前記移行毎に識別される。その後、移行が、先述したように、トレンドの順序、各トレンドが持続する期間、各トレンドの開始及び終了時の変数値、その移行の範囲内での変数の最大値及び最小値等を含むキー変数の明確な特徴を用いて特徴付けられる。
【００３９】
前記のように作成されたモード及び移行の特徴付けを用いて、サブセクションの全ての事象―モード又は移行―からなる事象リストを作成する。セクション及びプラントの事象は、それが構成されているサブセクションの事象から推測される。事象ルックアップ表が、セクション毎に作成され、サブセクションの事象の様々な組合わせの各々とそれに対応するセクションの事象とから構成される。事象ルックアップ表全体、又は、履歴データ中で観察された前記サブセクションの事象の組合わせ等のあらゆる選択された不変の部分集合も用いることができる。前記方法を用いて、モード及び移行のリスト及び各モード及び各移行の特徴付けを、プロセス履歴データから作成可能である。
【００４０】
次に、現在のプロセス状態を識別する方法がある。この装置は、プロセスの現状、及び各セクション及び各サブセクションを識別する方法を実行するものであり、履歴データから作成された知識ベースを使用する。
【００４１】
プロセス状態のオンライン識別の工程を図５に示す。この方法は、以下を入力とする。
１．プロセスについて前もって作成された知識ベース。
２．プロセス変数の現在の値。
３．ユーザが選択したパラメータ調整のための値。
【００４２】
オフラインで作成された知識ベースは、現在のプロセス状態を識別するこの方法に用いるために導入される。初期化計算が行われ、ユーザが与えた調整定数が割り当てられる。プラントタグ全てに関するセンサーデータが、ＤＣＳから送信され、プラント分類に基づいて分離される。サブセクション毎に、現在のセンサーデータが、その群にとって可能性があるモードの知識ベースと比較される。そのサブセクションに属する各変数の値が、ある一定のモードの上下界の範囲内にある場合、そのサブセクションは、そのモードにあると識別される。この方法は、モードの擬似信号を回避するために、現モード情報の信号が送信される前に、そのサブセクションが前記一定のモードが続くある最小持続期間の間、待機する。ユーザが定義したパラメータを用いて、この最小持続期間が求められる、そのパラメータとして、いかなる正の整数を採用してもよい。この手順は、全てのサブセクションに対して繰り返される。サブセクションが、知識ベースから、前記モードのうちのいずれにあるとも識別されないが、そのサブセクションの全ての変数が、ユーザが定義した狭い範囲内で変動している場合、そのサブセクションは、不明のモードにあるとされる。そのサブセクションの変数のうち１つでもその範囲を超えて変動していれば、そのサブセクションは移行中であるとされる。
【００４３】
現在の移行は、図６に示した手順を用いて識別される。この手順では、現在進行中の移行が、導入された知識ベースに存在する移行と比較される。現在の移行は類似度メトリクスを用いて識別され、その特徴付けを、知識ベースの移行の特徴付けと比較することができる。類似度メトリクスを多数用いて、現在の移行の特徴付けを、知識ベース中の移行の特徴付けと比較することができる。このようなメトリクスの１つにおいては、プラントセンサーのウェーブレット分解が、移行中のサブセクションの変数毎に実行されて、必要な数のレベルに対して近似係数が得られる。分解のレベル数は、ユーザが定義したパラメータであり、一般的に１と５との間の値を採る。その後、これらのウェーブレット係数は、知識ベースにおいて入手できる移行のウェーブレット係数と比較される。先行のモードが既知であるので、前記比較は、このモードから発生することが判っている移行のみに限定することができる。ウェーブレット係数の差分のノルムがレベル毎で得られ、これらのノルム全ての合計が算出される。最小のノルムをもたらす移行は、そのノルムの値が、ユーザが定義したパラメータよりも小さい場合に、現在の移行としてフラグが付される。最小のノルムの値がこのユーザが定義したパラメータよりも大きい場合、移行は、不明の移行としてフラグが付される。この手順は、現在移行中のサブセクション毎に繰り返される。前記の類似度測定法は、他の類似度測定法に代えることができる。
【００４４】
セクションの事象は、サブセクションについて識別された事象に基づいて、セクション毎に知識ベースにおいて入手可能な事象ルックアップ表を探索することによって推測される。この手順は、プラントの階層を遡ることによって全てのセクションに対して実行される。
【００４５】
このように、前記方法は、現在の状態―モード又は移行―を識別することにより、プロセスを識別及び追跡するものである。
【００４６】
プロセス移行は、先述のようにいくつかの段階からなっている。プロセスの現状を追跡すること以外に、移行の範囲内でプロセスを追跡する別の方法がある。この方法は以下を入力とする。
１．プラントの一般的な操作方法の知識であって、移行の標準操作手順の形式で一般に得られるもの。
２．移行中のプロセス変数の明確な特徴。
【００４７】
操作又は標準の操作手順の段階は、ヴィスバナーダン，エス．，ヨンソン，エス．シー．，スリニバサン，アール．，ヴェンカタスブラマニアン，ブイ．，アルツェン，ケー．エフ．（Ｖｉｓｗａｎａｔｈａｎ，Ｓ．，Ｊｏｈｎｓｓｏｎ，Ｓ．Ｃ．，Ｓｒｉｎｉｖａｓａｎ，Ｒ．，Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ，Ｖ．及びＡｒｚｅｎ，Ｋ．Ｆ．）著「バッチプロセスの自動操作手順合成：パート１（Ａｕｔｏｍａｔｉｎｇ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  Ｆｏｒ  Ｂａｔｃｈ  Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ：Ｐａｒｔ  Ｉ）」ノレッジ・リプレゼンテーション・アンド・プランニング・フレームワーク，コンピューターズ・アンド・ケミカル・エンジニアリング（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  Ａｎｄ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ），２２（１１），１６７３-１６８５ページ，１９９８年によって示されたように、グラフセット表現を用いて概略的に表現される。実行されるべき動作が、グラフセットの工程によって表現され、各タスクの終了時の状態が、グラフセットの移行を用いて表現される。例えば、蒸留塔の起動について考える。蒸留塔の起動は、次の工程からなっている。
１．まず、全ての制御機構を手動にする。
２．冷却水をコンデンサに通す。
３．塔底生成物の配合率が高い液体をリボイラーに充填して該リボイラーの加熱を開始し、蒸留塔を全還流で作動させる。
４．その生成物が塔頂に蓄積し始め、かつ、トレイの温度が一定を保っていれば、給水ポンプを起動させ、定還流の状態で蒸留塔を作動させる。
５．蒸留塔の温度が一定を保っていれば、塔が、定常状態に達している。
【００４８】
この特定の例に対するグラフセット表現を図７に示す。
【００４９】
移行の追跡及びそれに続く監視を行うために、（変数のトレンド、トレンドの持続期間及びそのトレンドの開始及び終了時の変数値を含む）プロセス変数の明確な特徴の部分集合をアトムと称する。このプロセス変数のアトムの系列を、当該プロセス変数の進化トレンドとする。現在の移行中のプロセス変数毎のこの情報は、前もって作成された知識ベースから得られ、この情報をその変数のディクショナリと称する。この進化トレンドの（グラフセット工程によって表現された）操作手順の各段階に対応する部分は、そのグラフセット工程に対応して記憶される。したがって、ディクショナリ内のアトムは全て、そのアトムが属している対応するグラフセット工程を有している。
【００５０】
移行の範囲内でプロセスを追跡する方法では、進行中のプロセス変数のトレンドが継続的に観察される。リアルタイムのプロセス変数に関する変数トレンド、トレンドの持続期間、及びトレンドの開始及び終了時の変数値の組合わせを、リアルタイムアトムと称する。この追跡方法の背景の論理は、異なる段階のプロセス変数の大きさ及び開始時間と終了時間には小さなずれしか有り得ないが、プロセス変数のトレンドは、ディクショナリに挙げられたトレンドに略従う筈であるというものである。
【００５１】
この追跡の動的特徴同期アルゴリズムを図８に示す。図８に示すように、このアルゴリズムは、第１のリアルタイムアトムから始まる。第１のディクショナリアトムとのトレンドの比較が行われる。そして、それに続くリアルタイムアトムのトレンドは、現在のディクショナリアトム及びその次のディクショナリアトムと比較される。リアルタイムアトムのトレンドが次のディクショナリアトムと等しければ、それに続くリアルタイムアトムの比較はそこから実行され、そうでなければ、それに続くリアルタイムアトムのトレンドは現在のディクショナリアトムと比較される。このように、この動的特徴同期方法を用いて、リアルタイムアトムが対応しているディクショナリアトムが識別される。ディクショナリアトムは一旦識別されると、現在プラントで実行中の対応する操作手順の段階が識別可能になる。
【００５２】
移行の現段階に関するこの情報は、プラントの様々なセクションに知らされてもよい。この種類の追跡は、いかなる異常の場合でも、状況感知型プロセス操作及び復旧に有用である。
【００５３】
前記動的特徴同期アルゴリズムは、動的タイムワープのような他の等価アルゴリズムに代えることができる。この追跡方法は任意の方法であって、プロセスの現在の動作段階がプロセスのために識別される必要がある場合に用いることができるものである。
【００５４】
最後に、移行中のプロセスを監視する方法がある。この方法は、プロセス変数の進化トレンドを入力とする。この方法は、手順を操作するためのグラフセット表現とは無関係である。操作手順情報が入手可能になれば、それを用いてもよい。この方法は、図９に示すように、リアルタイムの進化トレンドの様々な要素と、ディクショナリの進化トレンドとの比較をすることから主として構成されている。このため、第１の工程は、比較対象のディクショナリアトムの識別である。前記動的特徴同期アルゴリズムにより、ディクショナリアトムのこの情報が提供される。この追跡方法では、リアルタイムアトムに対応するディクショナリアトムが特定される。このシステムに対してグラフセット情報が利用可能になれば、この情報によって、さらに実行中の段階が得られる。図９に示したフローチャートに従って、まず、リアルタイムアトムとディクショナリアトムとの間でトレンドが比較される。トレンドにずれがある場合、プロセス変数に異常があると判断され、そうでなければ、比較が続行される。そして、リアルタイムアトムとディクショナリアトムとの間で、プロセス変数の大きさとトレンドの持続期間が比較される。この結果から、各プロセス変数の適合度が算出される。プロセス全体の故障率が、個々のセンサーの故障率の関数として算出される。
【００５５】
この監視方法では、プロセス移行の間のいかなる異常も識別され、その異常が操作員に通報される。センサーの詳細（センサーの種類、タグ名）、異常の種類（形状又は大きさ又は時間のずれ）及び正常状態からのずれの範囲が、操作員に報告される。こうすれば、操作員は、プロセス操作を修正して正常状態に戻すことができるようになる。
【００５６】
トレンドは、リアルタイムプロセスをディクショナリと同期させるための主要な基準とみなされるので、プロセス変数のトレンドの識別は重要な工程である。前記２次トレンド及び１次トレンドの両方を、このために用いることができる。２次トレンドを用いれば、リアルタイムのトレンドと知識ベースのトレンドとを詳細に比較することが可能になり、小さなずれでも早急に検出することができる。一方、１次トレンドを用いると、工程間のずれに対してよりロバストな粗い比較となる。この方法によれば、リアルタイムプロセスがどの程度厳密にディクショナリに従うことを要求されているかに基づいて、ユーザが２次トレンド又は１次トレンドのいずれかを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の概要の概略図である。
【図２】プラントをセクション及びサブセクションに階層的に分割する方法の概略図である。
【図３】変数値の変動に基づいて、いかにしてプロセス変数をモード期間及び移行期間に分割することができるか、を示す図である。
【図４】サブセクションがモード中なのか又は移行中なのか、を識別する方法が後に続く決定シーケンスの図である。
【図５】プロセス知識ベース作成技術を示す図である。
【図６】移行識別方法の概略図である。
【図７】蒸留塔の起動手順のグラフセット表現の図である。
【図８】進化トレンドの異なる要素を比較する技術を示す図である。
【図９】プロセス移行の様々な工程中の一般的なトレンドの図である。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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