(57)【要約】      （修正有）【課題】プラント操業に必要な情報を適切に提示できる、プラント情報処理システム等を提供する。【解決手段】格納手段１０１、プラント操業時の時系列データを格納する。選択手段１０２は、格納手段１０１に格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択する。取得手段１０３は、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を、格納手段１０１から取得する。格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択し、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を取得するので、波形に基づいて選択された時系列データと関連付けられた情報を自動的に取得できる。選択手段１０２は、現在のプラント操業に基づく時系列データに類似した時系列データを選択してもよく、ウェーブレット変換を用いて類似性を判断してもよい。また、ウェーブレットレベルの重み付けによりノイズ成分を除去してもよい。【選択図】図１
2007011686.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラント操業を支援するプラント情報処理システムにおいて、
プラント操業時の時系列データを、プラント操業に関する情報と関連付けて格納する格納手段と、
前記格納手段に格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択する選択手段と、
選択された前記特定の時系列データと関連付けられた前記情報を、前記格納手段から取得する取得手段と、
を備えることを特徴とするプラント情報処理システム。
【請求項２】
前記選択手段は、現在のプラント操業に基づく時系列データに類似した時系列データを前記特定の時系列データとして選択することを特徴とする請求項１に記載のプラント情報処理システム。
【請求項３】
前記選択手段はウェーブレット変換を用いて類似性を判断することを特徴とする請求項２に記載のプラント情報処理システム。
【請求項４】
前記選択手段は、ウェーブレットレベルの重み付けによりノイズ成分を除去することを特徴とする請求項３に記載のプラント情報処理システム。
【請求項５】
前記選択手段は、強化学習手法を用いて類似性を判断することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載のプラント情報処理システム。
【請求項６】
プロセスデータの許容範囲を示すことでプラント操業を支援するプラント情報処理システムにおいて、
前記許容範囲には、プロセスデータの上限値または下限値を時間軸方向にずらすことによる、時間軸方向への拡大範囲が含まれていることを特徴とするプラント情報処理システム。
【請求項７】
プラント操業を支援するプラント情報処理方法において、
プラント操業時の時系列データを、プラント操業に関する情報と関連付けて格納するステップと、
格納された前記時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択するステップと、
選択された前記特定の時系列データと関連付けられた前記情報を、前記格納手段から取得するステップと、
を備えることを特徴とするプラント情報処理方法。
【請求項８】
前記選択するステップでは、現在のプラント操業に基づく時系列データに類似した時系列データを前記特定の時系列データとして選択することを特徴とする請求項７に記載のプラント情報処理方法。
【請求項９】
前記選択するステップでは、ウェーブレット変換を用いて類似性を判断することを特徴とする請求項８に記載のプラント情報処理方法。
【請求項１０】
前記選択するステップでは、ウェーブレットレベルの重み付けによりノイズ成分を除去することを特徴とする請求項９に記載のプラント情報処理方法。
【請求項１１】
前記選択するステップでは、強化学習手法を用いて類似性を判断することを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載のプラント情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント操業を支援するプラント情報処理システムおよびプラント情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントにおいてバッチ生産を行う場合、過去の実績から製品品種や製造処方などが今回のバッチ生産と共通する事例を複数検索し、オペレータがその事例に示されるプロセスデータのトレンドを見ることで、実際に参照すべき特定の事例を選択する方法が採られている。オペレータは、選択された事例に示された運転操作に従った操作を行うなどすることで、前回と同じ製造条件の獲得を図っている。
【０００３】
特許文献１には、バッチプラントに存在する各種の時系列データを収集し、管理するシステムが記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平９−３３０１１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の方法は、同一の製造処方であれば同一の製造条件を適用すれば足りるという仮定に依拠している。しかし実際には、最適な製造条件は、原料組成の差異、環境変動、手動操作の差異などによって、個々のバッチで異なることが多く、プロセスデータのトレンドも個々に異なるものとなる。したがって、製品品種や製造処方に基づいて検索しても、参照すべき事例を抽出することは困難である。よって、最終的にはプロセスデータのトレンドを見たオペレータの判断で、参照の対象とすべき事例を選択している。
【０００６】
本発明の目的は、プラント操業に必要な情報を適切に提示できる、プラント情報処理システム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のプラント情報処理システムは、プラント操業を支援するプラント情報処理システムにおいて、プラント操業時の時系列データを、プラント操業に関する情報と関連付けて格納する格納手段と、前記格納手段に格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択する選択手段と、選択された前記特定の時系列データと関連付けられた前記情報を、前記格納手段から取得する取得手段と、を備えることを特徴とする。
このプラント情報処理システムによれば、格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択し、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を、取得するので、波形に基づいて選択された時系列データと関連付けられた情報を自動的に取得できる。
【０００８】
前記選択手段は、現在のプラント操業に基づく時系列データに類似した時系列データを前記特定の時系列データとして選択してもよい。
【０００９】
前記選択手段はウェーブレット変換を用いて類似性を判断してもよい。
【００１０】
前記選択手段は、ウェーブレットレベルの重み付けによりノイズ成分を除去してもよい。
【００１１】
前記選択手段は、強化学習手法を用いて類似性を判断してもよい。
【００１２】
本発明のプラント情報処理システムは、プロセスデータの許容範囲を示すことでプラント操業を支援するプラント情報処理システムにおいて、前記許容範囲には、プロセスデータの上限値または下限値を時間軸方向にずらすことによる、時間軸方向への拡大範囲が含まれていることを特徴とする。
このプラント情報処理システムによれば、許容範囲に、プロセスデータの上限値または下限値を時間軸方向にずらすことによる、時間軸方向への拡大範囲が含まれているので、許容範囲を適切に設定できる。
【００１３】
本発明のプラント情報処理方法は、プラント操業を支援するプラント情報処理方法において、プラント操業時の時系列データを、プラント操業に関する情報と関連付けて格納するステップと、格納された前記時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択するステップと、選択された前記特定の時系列データと関連付けられた前記情報を、前記格納手段から取得するステップと、を備えることを特徴とする。
このプラント情報処理方法によれば、格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択し、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を、取得するので、波形に基づいて選択された時系列データと関連付けられた情報を自動的に取得できる。
【００１４】
前記選択するステップでは、現在のプラント操業に基づく時系列データに類似した時系列データを前記特定の時系列データとして選択してもよい。
【００１５】
前記選択するステップでは、ウェーブレット変換を用いて類似性を判断してもよい。
【００１６】
前記選択するステップでは、ウェーブレットレベルの重み付けによりノイズ成分を除去してもよい。
【００１７】
前記選択するステップでは、強化学習手法を用いて類似性を判断してもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明のプラント情報処理システムによれば、格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択し、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を、取得するので、波形に基づいて選択された時系列データと関連付けられた情報を自動的に取得できる。
【００１９】
本発明のプラント情報処理システムによれば、許容範囲に、プロセスデータの上限値または下限値を時間軸方向にずらすことによる、時間軸方向への拡大範囲が含まれているので、許容範囲を適切に設定できる。
【００２０】
本発明のプラント情報処理方法によれば、格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択し、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を、取得するので、波形に基づいて選択された時系列データと関連付けられた情報を自動的に取得できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１は本発明によるプラント情報処理システムを機能的に示すブロック図である。
【００２２】
図１において、格納手段１０１は、プラント操業時の時系列データを、プラント操業に関する情報と関連付けて格納する。選択手段１０２は、格納手段１０１に格納された時系列データの波形に基づいて、特定の時系列データを選択する。取得手段１０３は、選択された特定の時系列データと関連付けられた情報を、格納手段１０１から取得する。
【００２３】
以下、図２〜図８を参照して、本発明によるプラント情報処理システムの一実施形態について説明する。
【００２４】
図２は本実施形態のプラント情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【００２５】
図２に示すように、本実施形態のプラント情報処理システムは、プラント各部に配置されたフィールド機器１，１，・・・１を制御するフィールドコントローラ２，２，・・・と、フィールドコントローラ２，２，・・・を介するフィールド機器１，１，・・・に対しての操作を受け付ける端末装置３と、プラントにおける種々の情報処理を実行するサーバ４とを備える。フィールドコントローラ２、端末装置３およびサーバ４は、通信バス５を介して互いに接続されている。
【００２６】
本実施形態では、バッチ生産の実施時には、プロセスデータおよびプラント操業に関する情報がバッチ生産ごとに互いに関連付けられて、順次、サーバ４の格納部（不図示）に格納、蓄積される。プロセスデータは時系列データとして格納される。また、プラント操業に関する情報には、オペレータの操作手順や各操作の操作時刻が含まれる。このように、本実施形態では、過去のバッチ生産に関する各種情報が実績として蓄積される。
【００２７】
図３は、サーバ４に蓄積されたプロセスデータの特徴抽出手順を示すフローチャートである。この手順はサーバ４の制御に基づいて実行される。
【００２８】
図３のステップＳ１では、製品品種や製造処方が共通するプロセスデータを、サーバ４の格納部から収集する。ステップＳ２では、収集されたプロセスデータを時間軸方向に区分することで、時間セグメントを定義する。そして、時間セグメントごとにプロセスデータを離散ウェーブレット変換する。本実施形態では、時系列データとしてのプロセスデータをその波形に基づいて時間周波数分析するための手法として、ウェーブレット変換を用いている。
【００２９】
一般にウェーブレット変換は、時系列データを時間周波数分析するための手法として知られている。
【００３０】
図４はウェーブレット変換の手法を示している。また、図５（ａ）は元の入力信号を、図５（ｂ）、図６（ａ）および図６（ｂ）は、それぞれ異なるウェーブレットレベル（周波数）での変換結果を示している。このように、ウェーブレットレベルに応じて、抽出される周波数帯域が異なるため、出力波形が異なったパターンを示す。
【００３１】
上記のようにプロセスデータを複数の時間セグメントに分離するのは、プロセスの各段階で、その特徴が有効に抽出されるウェーブレットレベル（周波数）が異なることを考慮したものである。複数の時間セグメントに分離する必要がない場合には、一連のプロセスデータを１つのセグメントとして取り扱ってもよい。
【００３２】
ステップＳ３では対象となる時間セグメントを識別する。
【００３３】
ステップＳ４では、各ウェーブレットレベルについての重みｗｉを決める。また、対象となる時間セグメントのデータと、サーバ４の格納部に格納された他のプロセスデータに含まれる、対応する時間セグメントのデータとの間で、ウェーブレットレベル毎の相互相関係数を求める。
【００３４】
一般に時系列信号ｘとｙの相互相関係数は、
【００３５】
【数１】
2007011686.tif 000003
【００３６】
により求められる。そして、重みｗｉでの相互相関係数の重み付き平均ｒ２を求める。次に、最大の重み付き平均ｒ２を持つ２つのプロセスデータについて、次の時間セグメントのデータ間の相互相関係数ｒ１を求める。
【００３７】
次に、ステップＳ５では、Ａｃｔｏｒ−Ｃｒｉｔｉｃ手法による強化学習を用いて、対象とする時間セグメントについて、相互相関係数ｒ１が大きくなる重みｗｉの最適化処理を実行する。具体的には、重みｗｉを「行動」として、相互相関係数ｒ１が大きくなるように、状態位置関数Ｖと行動関数ＡＣを強化学習する。Ａｃｔｏｒ−Ｃｒｉｔｉｃ手法による強化学習について以下に示す。
【００３８】
【数２】
2007011686.tif 000004
【００３９】
このような強化学習を適用することにより、蓄積された過去のプロセスデータに基づいて、検索的に最適なパラメータ（ここでは、重みｗｉ）を決定できる。
【００４０】
次に、ステップＳ６では、処理が終了したか否か判断し、判断が否定されれば比較対象とする過去のプロセスデータをランダムに選び直し、ステップＳ３〜ステップＳ５の処理を繰り返す。ステップＳ６の判断が肯定されれば、一連の処理を終了する。
【００４１】
以上の処理で、重みｗｉが最適化されるため、プロセスデータのノイズ成分の影響が排除され、プロセスデータの特徴が効果的に抽出される。
【００４２】
図７はバッチ生産の実施時の処理手順を示すフローチャートである。この処理は、バッチ生産を実施している間、リアルタイムでオペレータに必要な情報を与えるための処理である。この手順は、サーバ４の制御に基づいて実行される。
【００４３】
図７のステップＳ１１では、現在実施しているバッチ生産のプロセスデータを、フィールドコントローラ２を介して、あるいはサーバ４の格納部から取得する。また、製品品種や製造処方などが今回のバッチ生産と共通する過去のプロセスデータをサーバ４の格納部から取得する。
【００４４】
次に、ステップＳ１２では、取得されたプロセスデータを離散ウェーブレット変換する。
【００４５】
次に、ステップＳ１３では、ステップＳ１〜ステップＳ６の処理（図３）で得られた重みｗｉを用いて、対応する時間セグメントについて、現在のプロセスデータと過去のプロセスデータとの間の相互相関係数ｒを計算する。
【００４６】
ステップＳ１４では、ステップＳ１３で最大の相互相関係数ｒが得られたプロセスデータに対応する過去のバッチ生産を、現在の状態に最も類似する事例として選択し、サーバ４の格納部から対応するプロセスデータおよびプラント操業に関する情報を取得する。取得されたプロセスデータおよびプラント操業に関する情報はサーバ４から端末装置３に送信され、端末装置３において表示することができる。
【００４７】
例えば、端末装置３には、選択された事例について、プロセスデータのトレンドがグラフ化されて表示される。また、プラント操業に関する情報として、選択された事例について、オペレータの操作手順や各操作の操作タイミングが表示される。このため、オペレータは最も類似性が高い事例のデータを予測データとして参照することで、運転条件を調整することが可能となる。
【００４８】
また、一連の手順は、プラントの操業中にリアルタイムで実行することができ、状況に応じてその時点で最も類似する事例が、順次、選択される。このため、当初目標としていた製造条件からのずれが生じたような場合でも、蓄積されたプロセスデータを常に有効に活用できる。
【００４９】
図８は目標となるプロセス値の推移をグラフ表示する例を示している。図８（ａ）の例では、選択された事例に従う目標値９１と、目標値９１の上下にそれぞれ設定された上限値９１ａおよび下限値９１ｂが表示されている。
【００５０】
一方、図８（ｂ）の例では、上限値９１ａおよび下限値９１ｂについて時刻方向の拡張を行っており、上限値９２ａおよび下限値９２ｂが設けられている。
【００５１】
この場合、上限、下限を形成する偏差値をｄｉ、時刻をｔとすると、
【００５２】
上限値＝max(d(t-i),...,d(t-1),d(t),d(t+1) ,...,d(t+i))
【００５３】
下限値＝min(d(t-i),...,d(t-1),d(t),d(t+1) ,...,d(t+i))
とすることができる。
【００５４】
このような時間偏差を取り入れることにより、プロセスデータのトレンドの時間軸方向へのずれに対し、不必要な警報等を回避できる。例えば、図８（ｂ）における曲線９３は、目標値から一定時間だけ変化のタイミングがずれた場合を示している。このような曲線９３を描く場合、プロセス上の問題は発生しないにもかかわらず、上限値９１ａおよび下限値９１ｂを超えることになる。しかし、上限値９１ａおよび下限値９１ｂに代えて、上限値９２ａおよび下限値９２ｂを設けた場合には、曲線９３の全体が正常範囲に収まり、不要な警報等が発生しない。このように、時間偏差の概念を導入することで、時間方向の進み遅れを考慮したプロセスの監視が可能となる。
【００５５】
以上のように、本実施形態によれば、ウェーブレット変換を用いて類似する実績を探し出すため、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）では求められない時間周波数解析を行える。また、ウェーブレットレベルの重み付けにより、解析する周波数を最適化しているため、運転に最も影響のある周波数成分での予測が可能となるとともに、ノイズ成分の影響を排除できる。また、本実施形態では、強化学習手法を用いることで、自動的、かつ的確に類似する事例を見つけ出すことができる。
【００５６】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、プラント操業を支援するプラント情報処理システムに対し、広く適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明によるプラント情報処理システムを機能的に示すブロック図。
【図２】本実施形態のプラント情報処理システムの構成を示すブロック図。
【図３】蓄積されたプロセスデータの特徴抽出手順を示すフローチャート。
【図４】ウェーブレット変換の手法を示す図。
【図５】ウェーブレット変換の結果を示す図であり、（ａ）は元の入力信号を示す図、（ｂ）は特定のウェーブレットレベルでの変換結果を示す図。
【図６】ウェーブレット変換の結果を示す図であり、（ａ）および（ｂ）は、それぞれ異なるウェーブレットレベルでの変換結果を示す図。
【図７】バッチ生産の実施時の処理手順を示すフローチャート。
【図８】目標となるプロセス値の推移をグラフ表示する例を示す図であり、（ａ）は目標値の上下にそれぞれ設定された上限値および下限値が表示される例を示す図、（ｂ）は上限値および下限値について時刻方向の拡張を行った例を示す図。
【符号の説明】
【００５８】
４      サーバ（格納手段、選択手段、取得手段）
１０１  格納手段
１０２  選択手段
１０３  取得手段
【図１】
2007011686.tif 000005
【図２】
2007011686.tif 000006
【図３】
2007011686.tif 000007
【図４】
2007011686.tif 000008
【図７】
2007011686.tif 000009
【図８】
2007011686.tif 000010
【図５】
2007011686.tif 000011
【図６】
2007011686.tif 000012