(57)【要約】本発明は、製油所におけるプロセス装置について、実測、期待および予測の出力性能を監視するためのプログラムである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
石油処理装置の性能の監視・分析方法であって、
（ａ）製油所装置に関連する履歴データを、プロセス履歴データベースから収集する工程；
（ｂ）精査を実行して、出力測定値を決定する工程；および
（ｃ）前記精査の結果を、前記プロセス履歴データベースに蓄積する工程
を含むことを特徴とする監視・分析方法。
【請求項２】
前記履歴データを検証する工程を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項３】
前記データを補正する工程を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項４】
前記履歴データは、蓄積データまたは前記プロセス履歴データベースからの算出データを含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項５】
前記履歴データは、温度、圧力、流速および触媒充填量を含み、プロセスデータを含む最新の精査の日付で調歩することを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項６】
前記精査の結果を前記石油処理装置のプロセスモデルに入力して、前記装置の性能をコンピューター計算する工程を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項７】
前記実行工程は、計算プログラムを用いることによって行われることを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項８】
前記監視および分析方法は、精査の結果をプロセスモデル結果と比較して、実測、予測および最適の各運転を比較することを特徴とする請求項６に記載の監視・分析方法。
【請求項９】
全ての変数を収集し、交差し、モジュールを通して移動し、蓄積する方法を識別するための定義およびマスター制御情報を含む広域属性マッピング参照表を用いることを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項１０】
前記監視・分析方法を、異なる石油処理装置に対して構成する工程を更に含むことを特徴とする請求項９に記載の監視・分析方法。
【請求項１１】
前記監視・分析方法を実行する毎に、前記精査および前記プロセスモデルに用いられる、適切な開始および終了の時間枠を定義する特定のバランスウィンドウを決定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項１２】
試験室データおよび分析データをプロセスデータと比較する工程を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の監視・分析方法。
【請求項１３】
前記プロセス履歴データベースに蓄積された前記精査の結果は、前記石油処理装置で用いられる他の方法によってアクセスしうることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一項に記載の監視・分析方法。
【請求項１４】
前記バランスウィンドウは、装置の運転を分析し、定常状態における前記プロセスの運転期間を識別することによって定義しうることを特徴とする請求項１１に記載の監視・分析方法。
【請求項１５】
前記精査の計算モジュールは、多くの異なるプロセス装置の計算モジュールによって共有されうる再使用可能な精査のサブモジュールからなることを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項１６】
前記データの検証工程は、フィルタリング、ダンピング、平均化、統計処理、主要構成成分分析またはプロセスランの規則を、検証のための範囲を自動的に設定する手段として含むことを特徴とする請求項２に記載の監視・分析方法。
【請求項１７】
前記モデルは、最適運転点を決定するために異なる条件または異なるモデルモードで二回以上実行しうることを特徴とする請求項６に記載の監視・分析方法。
【請求項１８】
前記プロセス履歴データベースのデータを用いて、前記モデルの精度を評価し、前記モデルをより正確にチューニングする工程を更に含むことを特徴とする請求項６に記載の監視・分析方法。
【請求項１９】
前記石油処理装置は、蒸留装置であり、前記精査は、蒸留装置に関連する方程式を用いることによって実行され、前記方程式は、異なる原油タイプの原料の混合、フラッシュ域の性能の計算、タワー部の水力学的性能および水素化の項を含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項２０】
前記石油処理装置は、水素化装置であり、前記精査は、水素化装置に関連する方程式を用いることによって実行され、前記方程式は、触媒の性能とその活性化、水素純度およびその他の項を含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項２１】
前記石油処理装置は、接触分解装置であり、前記精査は、接触分解装置に関連する方程式を用いることによって実行され、前記方程式は、床の流動性、触媒の循環、触媒の添加、分解の推定、排出、再生およびその他の項を含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項２２】
前記石油処理装置は、潤滑油装置であり、前記精査は、潤滑油装置に関連する方程式を用いることによって実行され、前記方程式は、エキストラクトおよびラフィネートの効率、ワックスなどの品質に対する組成の影響、添加剤の使用、品質に影響を与える性能限界およびその他の項を含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項２３】
前記石油処理装置は、改質装置であり、前記精査は、改質装置に関連する方程式を用いることによって実行され、前記方程式は、触媒の性能、リサイクルガスの量および品質、並びに再生の効率その他の項を含むことを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【請求項２４】
前記実行工程は、データ精査における前記石油処理装置に関連する方程式を含むことによって行われることを特徴とする請求項１に記載の監視・分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製油所におけるプロセス装置の出力性能を決定することに関する。このような装置には、パイプスチル、水素化分解装置、接触分解装置、水素処理装置および改質装置が含まれる。より詳しくは、本発明は、特定のプロセス装置についての、新規な高性能プロセス装置監視コンピューターソフトウェア（以下「装置監視ツールセット」と称する）に関する。
【背景技術】
【０００２】
装置監視ツールセットは、特定のプロセス装置のために開発された高性能監視コンピューターソフトウェア機能であり、インテリジェント自動データ収集、精査計算およびプロセスモデルの選択的な実行を利用して、性能の監視・予測、評価用入力信号の提供、報告などを行う。ツールセットは、モデル自体がこれらの最適運転を識別することが可能である程度に、精密な監視、問題点の診断、モデルのチューニングを可能にし、また最適運転の識別に資する。これをコンタクト技術者／装置技術者レベルにもたらすことによって、最良の性能が日常の事象であるべきものとなる程度にまで、装置を監視することが可能である。
【０００３】
現在の監視技術は、プラントの測定値（流量、温度など）を監視し、またしばしばそれらを目標値と比較することに依存している。これらの測定値によって示されるものに比べ、「個々のプロセス装置内で何が起こっているか」という基本的な疑問は、より複雑である。ツールセットは、単なる測定値よりむしろ、ユーザーのためにプロセス装置の情報を提供する。情報は、詳細な計算、分析、データ精査、および期待される性能をシミュレートしうる単純な、または高度に複雑なモデルの実行により得られる。このような情報は、プロセス装置を監視する能力を、大きなレベルで改良する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
装置監視ツールセットの目的には、次のものが含まれる。
・技術監視能の状態を提供すること。
・モデルベースの監視が実行される頻度および高度性を増大すること。
・ルーチンの装置監視および改良のために、詳細な、しばしば設計専用のモデルを用いること。
・プロセス装置の性能に関する高品質データを、履歴データベースに自動的に捕捉する手段を確立すること。
・計算および／またはモデルを実行して、主要結果をデータベース内に蓄積し、それから運転の比較履歴を提供して、将来の操作のための知識ベースとして用いること。
・発生する問題をより早く診断すること。
・多数の独立型ツールを整理統合して、それらを置き換えるか、廃棄すること。
・分析ツールと構成成分の間のデータ交換を、より良好にすること。
・卓上計算、技術ツールおよびメーカーのプラント情報システムと相互作用し／それを活用すること。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明（以下「装置監視ツールセット」と称する）は、パイプスチル、水素化分解装置などの炭化水素処理装置の性能を監視・分析する方法である。
【０００６】
本発明は、炭化水素処理装置に関連する履歴データをプロセス履歴データベースから収集する工程；履歴データを検証する工程；データを補正する工程；精査を実行して炭化水素処理装置の出力測定値を決定する工程；および精査の結果をプロセス履歴データベース内に蓄積する工程を含む。好ましい実施形態においては、履歴データおよび精査の結果は、製油所装置のプロセス装置モデルに入力されて、期待される性能や、潜在的な最高の性能が決定される。
【０００７】
装置監視ツールセットは、図１の全体像に示される次のアルゴリズムを有し、これには次の工程が含まれる。
１．データをプロセス履歴コンピューターシステム（図１／工程１ａ）から収集する工程（図１／工程２ａに示される）。これに関して、データとは、プロセスの計器の測定値、試験室のデータ、手入力データ、運転スイッチおよび装置の蓄積定数をいう。収集とは、種々の情報源からの情報をインテリジェントに整合することであり、より高品質な情報をもたらす新規な手法である。
２．データを一連の論理則（例えば、最少／最大の検査、ノンヌル（ｎｏｎ−ｎｕｌｌ）および信頼性の検査、並びにその他の論理的データ検証則、例えば上昇温度沸点曲線など）によって検証する工程（図１／工程３）。この検証は、性能分析が良好なデータに基いて行われることを確実にする。
３．データ精査を実行する工程（図１／工程４）。これには、その装置の運転を分析する組織における、プロセスおよび運転の専門家の全ての経験の総計を表す一連の計算が含まれる。この一連の計算は、いずれも性能の指標となる多くの結果をもたらす。データの精査は、全てのタイプのプロセス装置に対して異なる。各ツールセット精査は、各タイプのプロセス装置に対して独立にインストールし、構成し、アップグレードし、または操作しうる別個の実体であると想像される。ツールセット精査は、いくつかの基礎となるユーティリティまたは計算モジュールを共有していてもよいが、各プロセスは基本的に異なることから、各ツールセット精査は固有のものとなる。
４．これらの精査結果を、生の運転データが収集されたと同じプロセス履歴コンピューターシステム中に戻して蓄積する工程（図１／工程２ｂ）。
【０００８】
ツールセットにはまた、更なる工程が含まれていてもよい。
５．その装置の期待される運転を予測するのに実行しうる高度プロセスモデル中にデータを収集し、入力する工程（図１／工程３の部分）。このモデルには、組織から得られるか、またはそのプロセスについて商業的に入手可能である最良の技術が含まれる。モデルは、基本的な動力学または分子モデルでよいこともしばしばあるが、相関ベースの、そのプロセス装置に対し特注のものであってもよい。モデルはしばしば、監視される装置に対しチューニング、検証およびカスタマイズを必要とする。較正およびチューニングは、しばしばツールセットの一部として含まれ、またこれは、正常な監視予測の実行に加えて、モデルの独立した較正実行を必要とすることがある。これらのモデルはまた、モデル予測の一部として、予想されるか、計画される将来の運転を含んでいてもよい（例えば、触媒置換の計画は、予想される将来運転の推定を必要とする）。
６．これらのモデルの結果を、生の運転データが収集されたと同じプロセス履歴コンピューターシステム中に戻して蓄積する工程（図１／工程２ｂ）。
７．監視のために、一連の効果的な報告および警告（例えば、種々の人々−プラント運転員、プラントのプロセス技術者、中央技術専門家など−に対しての、時間毎、日毎および週毎の報告、並びに例外報告）を発する工程（図１／工程４）。
【０００９】
プロセス全体の総合的な制御は、データ参照属性表に保持される広域属性マッピング（図１／工程１ｂ）によって達成される。この新規な表には、マッピングおよび交差のマスター情報が保持される。これは、情報がいかにして収集され、交差され、ツールセットの種々のモジュールを通して移動されたかを、それが自動化され、且つ広範囲の種々の装置設計に適用可能となるような形で識別するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明のアルゴリズムの概略を図２に示す。基本的な工程は、データの収集（図２／工程１）、データの検証（図２／工程６）およびデータの精査（図２／工程９）である。
【００１１】
データ収集工程
データ収集モジュール（図２／工程１）は、プラント情報データ、試験室分析、制御システムの蓄積データおよびその他のツールセットへの手入力データからの自動データローディングを提供する。可能な限り、モジュールは、ローディングプロセスを完全に自動化して、データをツールセットのデータベースにロードするのに必要なユーザーの労力を最小化する。プロセス全体の総合的制御は、データ参照属性表に保持される広域属性マッピングによって達成される（図２／工程２）。この新規な表には、マッピングおよび交差のマスター情報が保持される。これは、情報がいかにして収集され、交差され、ツールセットの種々のモジュールを通して移動されたかを、それが自動化され、且つ広範囲の種々の装置設計に適用可能となるような形で識別するものである。
【００１２】
各ツールセットには、データを収集する方法および時を決定するための論理セットが含まれる。これは、バランス期間（図２／工程３）と呼ばれる。これは、データを収集する際に慎重な配慮を必要とする特有の操作モードを有する炭化水素処理装置への配慮から必要とされる。例えば、ある種のツールセットが、時間毎平均または全日平均を用いることもあれば、他のツールセットがむしろ、試験室試料が使用可能となった時刻の周辺の「狭い」時間枠を適用することを選ぶこともある。前者は既知の頻度で実行されるが、後者は、装置の「不調（ｕｐｓｅｔ）」や、装置における滞留時間（および場合によっては定常運転の検知）に起因する時間長に加え、完全な原料および生成物の試験室試料が使用可能となることによって駆動される。データ収集の引き金となるものは、各種のツールセットにより異なっていてもよい。
【００１３】
ツールセットのコンピューター計算は、そのプロセス装置が高品質運転となる点であるこの「バランス期間」に対して実行される。このことは、異なるプロセス装置に対してはバランス期間の論理が異なることを意味しうる。従って時間ウィンドウは、固定時間から可変時間まで変化し得る。可変時間ウィンドウは、試験室における原料および生成物のサンプリング時間によって定義され、または他の業務習慣によって決定されうる。バランス点に対して時間ウィンドウが決定されると直ちに、ツールセットは平均データを検索する。用いられるサンプリング頻度は、時間ウィンドウ＋１秒である。タグ整理タイプの「平均」と併用される場合には、これはいかなる時間ウィンドウにおいても単一の値を戻す（平均は算術平均ではなく、時間加重平均である）。
【００１４】
バランス期間が不適当と決定されると、サイクルは再始動される。バランス期間が良好であれば、データは「ツールセットデータ」として、プロセスヒストリアンに蓄積される（図２／工程４）。いかなる任意の時点においても、装置の監視には、装置のその時点における規定された一連の属性または特性を測定することを要する。従って、この「バランス期間」と呼ばれる現実の時間ウィンドウが選択され、この間に、これらの属性の大部分または全てが測定またはコンピューター計算されうる。
【００１５】
データ検証工程
プロセスヒストリアン内のツールセットデータに戻して蓄積されたバランス期間データについて、データ検証工程が必要とされる（図２／工程５）。包括的なデータの検証には、完全性、範囲、検査、前の操作履歴との比較、および関係の整合性（例えば、蒸留データ点が昇順であるなどである）が含まれることがありえ、またこれには、装置の監視および／または最適化に高品質のデータが用いられることを確実にすることが必要である。データの検証はまた、疑わしいデータにマークをつけ、また、必要なデータをユーザーに限定させ、続いて行う工程の処理が不良データまた欠落データに対して行われないようにする。三つのレベルの検証、即ち、
１．異なる測定に関し、値が許容範囲内であることの検査
２．値が、ロードされた他のデータと整合することの検査
３．現在のバランスに対するデータが、最近の前データから期待される変量に比較して妥当であることの検証
を行い得る。
【００１６】
データが不適当であれば、データ補正モジュール（図２／工程８）により、ユーザーは蓄積された入力データ値を無効にすることができる。このデータ補正では、全ての変化が追跡され、必要に応じて他の実行へのリンケージが確立される。データを補正し、ツールセットを再実行する機能は非常に重要であり、変化の適切な記録は重大なものである。
【００１７】
正しいデータ（図２／工程６）を用いて、データの精査およびプロセス参照モデルのいずれかまたは両方が開始される（図２／工程９）。精査プログラムは、問題のバランス期間について計算を実行する（図２／工程１１）。バランス期間に対するこれらのデータの精査は、当該の時間ウィンドウに対する装置のデータを分析するのに用いられる。バランスデータは、選択された時間ウィンドウの開始日付でタイムスタンプされる。「バランス期間に対するデータ精査」の実行とは、ツールセットプログラムが、特定の時間ウィンドウに対して一連の計算を実行し、入力測定値を出力のそれと比較することが求められていることを意味する。一連のデータが収集される毎に、収率の精査および（可能な場合には）触媒の特性化と共に、装置の完全な質量および熱の収支が完成される。精査の完了後、ツールセットプログラムは、いずれの属性が入力され、またいずれが精査から出力されるかを表示する。バランス期間における全データは、プロセスデータヒストリアンから全データを自動的にロードするが、データを手入力することもできる。バランス期間データの値は各々、それを識別する属性および装置の識別子として入力される。実行後、ユーザーはデータを見る、レポートを作成する、またはそれを他のツール（詳細なプロセス装置モデルなど）への入力値として用いることができる。
【００１８】
これらの計算が終了すると、結果はプロセスヒストリアン内のツールセットデータとして送り返される（図２／工程１２）。これらの結果およびバランス期間データから、図／グラフおよびその他の表示物が作成され（図２／工程１３）、炭化水素処理装置の健全性が理解される。
【００１９】
データ精査工程
データの精査（図２／工程１１）は、標準の、技術的に完全な、装置に対する一連の文書化された計算セットである。これらの計算は、効果的な装置の性能監視に必要とされる技術を表す。これには、詳細な性能計算と、測定されたプロセスデータ（温度、圧力、流量など）、試験室データおよび計器の設計パラメーターに基づき主要な性能指標をもたらす要約計算が含まれる。精査はまた、データを作成してモデルへの仲立ちとなること、モデルとして完全に機能すること、外部のモデルルーチンをその計算モジュール内に組み込むことのいずれかを行うこともできる。
【００２０】
精査の手順には、典型的には、次の種類のコンピューター計算が含まれる。
１．生の流速を補正するための計器の補正。計算は、データベースに蓄積された計器の設計情報に加え、測定された生の流速およびストリームの特性に基づいて行う。
２．標準ベースに転換された蒸留（１５／５の重量％および液体体積％）。これは、データベースに戻して蓄積される。
３．生成物ストリームが混合され、標準およびユーザー定義のカット点ベースに基づいて、全収率のスレートが計算される。
４．流体特性をモデルまたは更なる精査への入力値として提供するために、一回以上のフラッシュが実行される。
【００２１】
データ精査の開発
精査の計算は、個々のプロセス装置に対する主要な性能計算を反映するように、当業者によって開発される。図３および４は、典型的な精査プログラムが開発される方法を示す。結果的に、これらの計算は、長期に亘ってプロセス装置の操作に熟達している技術者の経験を反映する知識ベースを表す。これらは、各ツールセットプロセス装置に対する技術マニュアル、文書、定期刊行物および技術シンポジウムに見出されることがある。精査の開発はしばしば、プロセス装置領域の専門知識を有する者から、計装および計測の専門知識を有する者、試験室分析の専門家、コンピュータープログラム開発に及ぶ範囲の技術者集団の協力を必要とする。結果的に、この専門家集団は当業者を構成する。
【００２２】
プロセス装置の決定
データの精査モジュールの開発を可能にするためには、ある種のパラメーターや、計算および／または予測技術の特定を必要とする。これらの主要パラメーターや、計算および予測技術の特定は、プロセス装置の選択から始まる（図３／工程１）。特定のプロセス装置は、予め装置に関する多くのことを決定するので、これは重要な工程である。例えば、装置は触媒を有するか、装置は特定の物理的特徴を有するか、装置は大量のユーティリティ（熱、スチーム、添加剤など）を消費するか、装置は中間のドローオフ／原料を有するか、計器はどこに配置されるか、どんなタイプの試験室試料が採取されるか、などである。
【００２３】
特定された特定プロセス装置について、次の工程は、装置について、利用可能な測定可能入力値（図３／工程２）および利用可能な測定可能出力値（図３／工程３）を特定することである。これらの測定可能な値は、装置をベースで監視することを可能にする主要な量／組成／圧力／温度を表すので、重要な値である。測定可能入力値は、典型的には、温度、圧力および流量などのプラント測定値であり、これらは分析計の読み、またはプロセスから採取され試験室に送られる試料からの分析値によって補足される。測定可能出力値は、専門家が装置の性能を示すと信ずる結果全体である。
【００２４】
プロセス装置の設定（図３／工程４）
ここで当業者により、制御可能な装置の設定が特定される。これらはしばしば、装置の性能を調整するのに用いうる種々の制御のための設定点である。装置のどの変数を直接調整または制御できるかを知ることは重要である。
【００２５】
中間変数（図３／工程５）
次に、測定できないが重要であり、計算する必要がある中間変数が、当業者により定義される。理想的には、これらのそれぞれに対しプラント測定値を持たせたいが、物理的な現実のため直接の測定が許されないことがしばしばあり、またはそれは費用がかかりすぎる。良い例は、混合ストリームの温度、蒸気の容量分率、流れの不均衡分布ファクター、または流動床の膨張ファクターである。これらの測定できない項目は、恐らくは、他の計算への入力としての、中間的な予測または計算を必要とする。測定できない入力値および出力値の特定は、装置の運転を再検討すること、および利用可能な測定値および特定の精査計算からのギャップを決定することからなる。
【００２６】
例えば、装置のブロック運転を行うことがある。この間は重要な中間ストリームが装置中に供給されるが、その流速の測定値は得られない。これは、流れがどこから来るかについての情報の解釈に基づき、流速は一定値であると判断されることを意味しうる。
【００２７】
プロセス装置の精査計算（図３／工程６）
次に、当業者により、装置の性能を予測する重要な計算の方程式が開発される。これらの方程式は、経験則、出版物、履歴挙動、技術的関連または統計量からもたらされる。これらは特に、触媒活性に対する運転終了、水素消費、圧力低下、ライザー速度などを計算しうる。これらは全て、任意のプロセス装置に固有のものである。この開発は、中間変数を選択し、精査方程式を開発し、結果を試験し、次いでそれを、その特定タイプのプロセス装置に対して効果的なデータ精査が作成されるまで、より多くの中間変数を特定したり、より多くのコンピューター計算を研究したりすることなどによって改良する、という反復処理である。
【００２８】
高レベル性能の指標（図３／工程７）
プロセスにおける最終工程として、装置の性能をルーチンで監視するための、全体の性能が高レベルにあることの指標が、当業者により選択される。これらはしばしば、制御可能な装置設定や測定可能出力値に類似しているが、より選択的なものであることもあり、また、性能を明確に示しているが、実際のプラント装置では測定または監視されるものではないことがしばしばあるような、いくつかの中間結果を含んでいることもある（図４）。
【００２９】
精査プログラムの開発（図３／工程８）
最後に、精査プログラムが当業者により開発される。これは、その特定タイプのプロセス装置に対するツールセットの、呼出可能なプラグインモジュールとすることができる。
【００３０】
データ精査の例
例として、原油蒸留装置に上記を適用し、そのプロセスを以下により詳細に示す。
入力
−カラムの構成
−他の物理計器
−原料のタイプまたは原油画分のタイプ
−原料の品質、原料の蒸留／分析
−流速
−圧力／温度
装置の設定
−蒸留塔の内部（トレー、充填物またはその両方）
−リサイクル（数および場所）
−還流（数および場所）
−スチーム流速
−フラッシュ域
−ドローオフ（数および場所）
出力
−各ストリームの収率
−各ストリームの品質
性能の計算
−蒸留塔の水力学
−蒸留塔の回転率
−蒸留塔の負荷
−予測品質
【００３１】
プラントの広域データ蓄積、およびツールセットの性能データベース
ツールセットには、長期間の蓄積を必要とする二つの主要データカテゴリーが含まれる。
１．蓄積されるツールセットのデータ値（収集された入力値、またはコンピューター計算された結果のいずれか）（図１／工程５および図２／工程４）
【００３２】
これらのデータ値には、全ての入力測定値（検証後）、収率、運転データ、収率予測値、プロセスモデルの較正ファクター、装置の形状および構成、並びにその他の装置情報が含まれる。これにはまた、装置の監視結果と予測結果が含まれ、これにより、予測と実際の結果を比較して、固有の装置性能を監視することが可能にする。これらのデータ値は、それらがツールセットの監視用タグであることの表示を含むプラントタグとして、プラントの履歴データベースに蓄積される。これは、安全な長期履歴機能を提供し、また結果を、プラント履歴データベースと共に存在し、用いられる一連のツールおよびアプリケーションソフトにより容易にアクセス可能なものとする。
【００３３】
２．収集または計算すべきデータ属性を示すツールセットデータのマッピング（図１／工程１、図２／工程２、図４／工程４）
【００３４】
参照データ表には、蓄積されるデータの各項目が示される。これは、各サイトが、装置をその必須のストリーム数、測定値などを用いて適切に構成することを可能にする。参照データはまた、モデルの入力値および出力値を示す。ツールセット参照データベースにおける主要な表は装置属性表であり、これはサイトの監視される装置の全特性の一覧である。
【００３５】
プラントヒストリアン（図１／工程１ａおよび図２／工程１）は、一連のデータを捕捉・検証する手段を提供し、全データを蓄積する。全監視データは、タグデータとして、プラントヒストリアンデータベース（Ｐｈｄ）に蓄積される。三つのタイプのデータがある。
１．タグデータ（ツールセットのバランス期間に対して平均される）は、直接プロセスから捕捉される（例えば温度、圧力、流速である）。この平均されたプロセスタグデータを「直接データ」と称する。
２．参照データ（ツールセットのバランス期間の開始および停止時間、モデルパラメーター、およびこの期間に対して用いられるフラグ）。
３．算出データは、データの精査計算（例えば等価の等温度）、またはプロセスモデル（例えば予測収率）を用いて、コンピューター計算される。
【００３６】
プラントヒストリアンは、ハネウェルプラント履歴データベース（Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ  Ｐｌａｎｔ  Ｈｉｓｔｏｒｙ  Ｄａｔａｂａｓｅ）、オイルシステムズプラント情報データベース（Ｏｉｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｐｌａｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｄａｔａｂａｓｅ）などいかなる商業データベースであってもよい。このプラントヒストリアンは、大量のプラントデータを蓄積する機能を有し、また時系列プラントデータに対して非常に有効である。商業ヒストリアンは、ツールセットなどのプログラムに、全ての結果を蓄積する機能を提供する。ツールセットの結果は、プラント測定値と同じ場所に蓄積され、ユーザーおよび多くの他のプラント適用によって、測定値と全く同様に容易に用いられるので、ツールセットをプラント履歴データベースにマッチングさせるこの方法は、多数の相乗効果を有する。例えば、ツールセットの結果は、制御プログラムおよび最適化プログラムによって読み取ることができ、結果を、運転の監視や目標の例外報告の部分とすることもでき、結果を運転者に送り、自動警告／ページングシステムで用いることもできる。結果がＰｈｄに蓄積されると直ちに、ドアが開いて機能が新しく生成される。
【００３７】
典型的なツールセットの例−パワーホーミングのツールセット
図４は、ツールセット、プロセスヒストリアン、計算モジュールおよびプロセス参照モデル間の関係の概略図である。この例は、パワーホーミング（接触改質し、オクタン価を向上するためのもの）におけるデータの流れを説明するものである。
【００３８】
生プラントデータの収集：図４／工程１
生プラントデータは自動的に収集され、プラントヒストリアンに蓄積される（図４／工程１ａ）（ここではハネウェルのプロセス履歴データベース（Ｐｈｄ）が用いられる）。全試験室データ（図４／工程１ａ）を利用可能であり、同様にプラントヒストリアンに蓄積される。いかなるデータもプロセスデータまたは試験室データから平均されることが必要な場合には、これはプロセスヒストリアンから仮想タグの形態でも得られる（図４／工程１ｂ）。最終的に、全てのツールセット入力データは、プラントヒストリアンから得られる（図４／工程１ｃ）。
【００３９】
生プラントデータの検証：図４／工程２
ツールセットは、サイト（図４／工程２ａ）によって決定される時間区切り（バランス期間）で、データをＰｈｄから自動的に引き出す（図４／工程１ｃ）。ツールセットは、データの入手可能性および必要性に応じて予定を組み、いかなる頻度でも実行できる。
【００４０】
計算プログラムへの全データの入力値は、Ｐｈｄから抽出され、検証される（図４／工程２ｂ）。生データは低／高範囲を検査され、範囲から外れるデータは、全て自動的にフラグを付けられ、デフォルト値と置き換えられる。技術者は、計算が実行される前に、範囲から外れる全データを再検討する。殆どの場合、技術者はデフォルト値を許容する。検証されたデータは、プロセスヒストリアンに戻して蓄積される（図４／工程２ｃ）。
【００４１】
各ツールセットの入力値に対する有効な低／高値は、参照表に蓄積される。参照表には、パワーホーマーに関する全てのサイト固有情報が蓄積される。これは、一タイプのパワーホーマーを他と区別する（即ちサイクル対セミサイクル）手段を提供するのに重要である。
【００４２】
パワーホーマー原料の試料が計画された時間で定期的に収集され、原料の試験室分析が行われる。ツールセットは、物質バランスその他の計算を行うのに、この試験室データを必要とする。プラントの運転においては、試験室での原料分析が、計画された時間より後で行われることが稀ではない−しばしば、この遅れは一日以上になることがある。前日の試験室データが当日の計算のために利用可能でない場合、日基準で実行する自動ツールセットは決定を下す。従ってツールセットは、利用可能な最新の試験室データセットを用いて、計算を実行する。試験室データが利用可能でない場合、プラントヒストリアンは、計算が進行できるように、前の蓄積値（即ち前日の試験室の結果）に戻る。パワーホーマーの原料は日間基準では有意に変化しないので、この方法はパワーホーマーについては良好に機能する。置換または仮定の値は全て、全出力報告に明示される。技術者は、正しい試験室データが利用可能となったら、問題のそれらの期間に対してバランスを再実行することができる。
【００４３】
有効データに対する一般的なパワーホーミングデータの精査：図４／工程３
バランス期間のデータが検証され、プラントヒストリアンに戻して蓄積されると直ちに、データの精査計算が実行される（図４／工程３ａ）。パワーホーマーを時々刻々に監視するための全ての一般計算は、パワーホーマーのツールセットに含まれる。これらには、触媒活性監視計算が含まれる。各種炭化水素処理装置のそれぞれについて、性能の監視を実行するのに用いられる固有の一連の計算がある。各ツールセットは、必要なコンピューター計算を実行するためのモジュールとして既存の計算セットを利用する。所定のいかなるタイプのプロセス装置についても、図３に示され、本明細書で議論されるように、当業者は、必要な性能監視計算を開発し、ツールセットにおいて用いることができる。
【００４４】
ツールセットは、全ての計算を英語の単位で実行し、またプラントヒストリアンを用いて、その場所に慣例の単位で結果を表示することが可能である。
【００４５】
ツールセットは、物質収支を実行する。これは、試験室試料が正常に採集される時を中心とした、その周囲８時間のウィンドウを用いる。各入力変数に対する時間毎のデータ点は平均され、物質収支計算に用いる値が得られる。物質収支計算のためのデータに利用可能でないものがある場合には、物質収支計算は省略され、日実行ログに注記される。従って、物質計算の頻度は試験室分析の頻度に対応する。
【００４６】
物質収支の出力および一般計算出力は、ツールセットの出力タグとして、プラントヒストリアン（図４／工程３）に戻して蓄積される（図４／工程３ｂ）。検証されたツールセット入力のコピーもまたプラントヒストリアンに蓄積され、ツールセット内の不良データを変えることが促進される。
【００４７】
パワーホーマーの動力学モデルの実行、および主要結果のＰｈｄ中への戻し蓄積：図４／工程５
パワーホーマーの動力学モデルは、特にこのプロセスに対して設計される。これらのモデルはツールセットの部分ではなく、多くのコンピューターメーカーから商業的に入手可能である。属性のマッピングの理由から、ツールセットは、モデルに情報を組み入れ（図４／工程５ａ）、モデルに実行命令を出し（図４／工程５ｂ）、モデルの結果をツールセットに戻して抽出し（図４／工程５ｃ）、プロセスヒストリアンに戻して蓄積する（図４／工程５ｄ）機能を有する。ツールセットはまた、実際のプラントデータに基いて動力学モデルケースを実行し、予測収率を得て測定収率と比較する、非自動的な機能を提供する。更に、これらのモデルケースを自動的に計画して、日基準で実行することが可能である。
【００４８】
上記の例において、動力学モデルは前方予測モードで実行された。しかし、オープン型で書かれたモデルは、多くの異なるモードで実行し、異なる固有の重要な結果を得ることができる。このようにして、ツールセットはモデルを予測または最適化モードで用いることができる。前方予測モードは、単にプロセス装置に対して入力値を用い、原料組成、運転条件および装置／触媒の状態に基いて収率を予測する。ツールセット監視は、装置がどのように挙動しているか、装置をどのように挙動させるべきか、最適性能となるよう調整した場合、潜在的には装置がどのように挙動しうるかのいずれをも評価することができる。従って、監視により逸失の機会が特定される。
【００４９】
工程６：装置性能のグラフ：図４／工程６
パワーホーマーのデータは、ＸＹプロットの形態で、図式的に最良に検討される。これらのプロットは、データが収集された時点でのシステムの最新状態を伝える。パワーホーマーに関しては、このことは、どの反応器が通油中であるか、またはどの反応器が再生中（非通油）であるかが、プロットに表示されることが必要であることを意味する。
【００５０】
計算が実行された後、ツールセットは、装置の健全性を決定するのに必須のプロットを提供する。これらのプロットの中核セットが、装置の健全性を決定するのに用いられる。これらのプロットに関して全てが良好に見える場合、装置は健全である。次のプロット記載は、装置の健全性を評価するためのプロットの使用方法を簡単に説明したものである。
１．スタビライザーボトムの試験室リサーチオクタン価（ＲＯＮ）（日付対）−改質における重要かつ周知の測定パラメーターは、リサーチオクタン価（ＲＯＮ）である。ＲＯＮは、改質油生成物の規格である（モーガス混合に用いられる場合）。技術者は、このプロットを各日に検査して、装置の最終生成物が規格を満たすことを確認する。化学プラントへの供給に改質油を用いるサイトは、他の目標規格を有していてもよい。これらのサイトについては、目標の化学規格がプロットされる。
２．実測のＣ５＋、Ｈ２収率（日付対）−装置の健全性について最も直接的な尺度であるが、数個の流量計の測定値が必要とされることから、これは通常最も不正確である。技術者は、測定収率を、動力学モデルからの予測収率と比較する。（予測−測定）収率の差（ｄｅｌｔａ）が大きいことは、装置の健全性における潜在的な問題、または流量測定の不良を示す。いずれの場合においても、対応が必要である。
３．触媒活性（日付対）−これは、低オクタン原料を高オクタン生成物にアップグレードする装置の能力の総合的な尺度である。活性の相関は、原料品質、生成物オクタン、装置の圧力および温度の日間変動の原因であるから、これはシステム全体の健全性の良好な尺度である。
４．全補正装置温度低下（日付対）−このプロットは、反応器の入口と出口の温度差の合計でみるものである。「補正」された温度低下とは、観測された温度低下が、標準リサイクルガス比、リサイクルガスの水素純度および原料のナフテン含有量に基いて再計算されたことを意味するものである。この補正は、リサイクルガス比などの項目の変化に起因する温度低下の変動を弱める。熱電対は装置の目であり、装置の性能の変化を迅速に表示する。
５．個々の反応器の５０％点（日付対）−これらのプロットは、温度低下のうち各反応器の触媒床の上部５０％で生じるものを見るものである。これらのプロットは、各触媒床の上部における触媒の状態を示す（何故なら、床の上部は、原料の不調／汚染によって、床の他の部分より早く影響されるからである）。反応器の一つが開放され、スイング反応器が操作中になっていれば、これらのプロットはまた、スイング反応器の５０％点をも示す。
６．総触媒失活（日付対）−総触媒失活は、触媒上の平均コークレベルと相関がある。このプロットは、再生頻度が長期のコーク蓄積を防止するのに十分であるか否かを決定するのに有用である。
７．リサイクルガスの水素純度（日付対）−リサイクルガスの水素含有量は、プロセス性能の重要な指標である。水素純度の変化は、触媒の活性またはプロセスの過酷度の変動を反映する。
【００５１】
工程７：技術者のコンピューターへの日常出力報告の書き込み：図４／工程６
サイクリック／セミサイクリックのツールセットは、三つの報告を提供する。報告の主要な特徴を以下に要約する。
１．ツールセットは、技術者に、より多い頻度基準（７〜１０日毎に対して日毎）の増強版の報告を提供し、より少ない必要労力をもたらす。
２．プロット−ツールセットは、定期基準で、主要性能のプロットを提供する。これらは恐らく、まず最初にコンタクトが午前中に見て、装置が健全であることを確認するものである。技術者が装置の潜在的な問題に気付いた場合には、更なるプロットを得ることもできる。技術者はまた、更なる特別のプロットを迅速かつ容易に作成する能力を有する。
３．２〜３頁の要約報告−ツールセットは、装置に関する最も重要な情報を含む簡単な２〜３頁の表報告を提供する。簡単な２〜３頁の報告には、所定の有効範囲を外れたデータに対して為された全ての置換が含まれる。報告にはまた、予測動力学モデル収率を含む部分が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の全体像を示す。
【図２】データベースおよび計算モジュールに結合されたインターフェースを伴うツールセットアルゴリズムの概略図を示す。
【図３】精査計算モジュールの作成に関する図を示す。
【図４】ツールセットが、データベース、計算モジュールおよびプロセス参照モデルとインターフェースする方法に関する詳細図を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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