(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転に係わる１または複数のプラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理することにより、現在の運転状態を判断し、
前記事例ベース推論の手法を用いた処理は、
ａ．一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータの絶対値を予め決められたツリー構造にマッピングすることにより距離空間に写像する行程と、
ｂ．前記行程ａによって得られた写像情報を時系列データとして順次記憶する工程と、
ｄ．前記行程ａによって得られた写像情報に基づいて、過去の時系列データと現在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出する行程と、
ｅ．該行程ｄにおいて算出された距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運転事例として検出する行程と、
ｆ．前記類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状態の良否を判定する行程と、を有することを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【請求項２】
請求項１記載のプラントの運転状態監視方法において、
ｇ．各プラントデータの変化率を算出する行程と、
ｈ．該変化率を距離空間にそれぞれ写像する行程と、
ｉ．各プラントデータに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶対値とを関係付ける行程と、
ｊ．前記行程ｂに代えて、行程ａ，ｈによって得られた写像情報及び行程ｉによって得られた関係付け情報を時系列データとして順次記憶する工程と、
を有することを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【請求項３】
請求項１または２記載のプラントの運転状態監視方法において、ある一
定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略することを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【請求項４】
請求項１〜３いずれかに記載のプラントの運転状態監視方法において、プラントデータは、プラントを構成する各種プロセス機器について計測された計測データであることを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【請求項５】
請求項１〜３いずれかに記載のプラントの運転状態監視方法において、プラントデータは、運転員がプラントに対して操作する運転操作データであることを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【請求項６】
請求項１〜３いずれかに記載のプラントの運転状態監視方法において、プラントデータは、プラントを構成する各種プロセス機器について計測された計測データ及び運転員がプラントに対して操作する運転操作データであることを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラントの運転状態監視方法に係わり、特に人工知能（ＡＩ）の手法を用いてプラントの運転状態を監視する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プラントの運転状態を監視する技術として、従来から以下のものが知られている。
（１）プラントを構成する各種機器について計測される計測データに対して特定の上下限しきい値を設け、計測データが該上下限しきい値を越えた場合にプラントの運転状態が異常状態にあることを示す警報を発する。
（２）エキスパートシステム等のＡＩ手法を用いて予め決められた判断ロジックの下に計測データの変動を監視する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記（１）の技術においては、プラントの様々な運転状況に応じた細かな監視を行うことができない。また、上記（２）の技術においては、知識の獲得と判断ロジックの生成が困難であった。
また、プロセス量に係わる監視は可能であるが、運転員がプラントに対して行う運転操作（運転操作データ）までも監視することは困難であった。
【０００４】
本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、以下の点を目的とするものである。
（１）より細かくプラントの運転状態を監視することが可能なプラントの運転状態監視方法を提供する。
（２）運転員による運転操作データについても監視することが可能なプラントの運転状態監視方法を提供する。
（３）プラントの運転状態を監視するために必要となる知識の獲得が容易なプラントの運転状態監視方法を提供する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明では、プラントの運転に係わる１または複数のプラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理することにより、現在の運転状態を判断するという手段を採用する。
また、上記手段において、前記事例ベース推論の手法を用いた処理は、
ａ．一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータの絶対値を距離空間に写像する行程と、
ｂ．前記行程ａによって得られた写像情報を時系列データとして順次記憶する工程と、
ｄ．前記行程ａによって得られた情報に基づいて、過去の時系列データと現在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出する行程と、
ｅ．該行程ｄにおいて算出された距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運転事例として検出する行程と、
ｆ．類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状態の良否を判定する行程とからなるという手段を採用する。
さらに、上記手段において
ｇ．各プラントデータの変化率を算出する行程と、
ｈ．該変化率を距離空間にそれぞれ写像する行程と、
ｉ．各プラントデータに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶対値とを関係付ける行程と、
ｊ．前記行程ｂに代えて、行程ａ，ｈによって得られた写像情報及び行程ｉによって得られた関係付け情報を時系列データとして順次記憶する工程と、
を付け加えるという手段を採用する。
また、上記各手段において、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略するという手段を採用する。
さらに、上記各手段において、プラントデータとして、プラントを構成する各種プロセス機器について計測された計測データと運転員がプラントに対して操作する運転操作データのうち、何れか一方または両方を採用するという手段を採用する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係わるプラントの運転状態監視方法の一実施形態について、図１に示すフローチャートを参照して説明する。なお、本実施形態は、以下に説明するように人工知能（ＡＩ）手法の一種である事例ベース推論の手法をプラントの運転状態の監視に適用したものである。
【０００７】
一般的な形態として、プラントは、一定のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らかの操作を与えるための操作機器とから構成されている。本実施形態では、このようなプラントの運転に係わるデータ（プラントデータ）として、上記プロセス機器について種々計測される計測データと運転員によって操作機器に入力される運転操作データとを取り扱う。この場合、計測データ及び運転操作データは、各々に単数の物理量に対するデータあるいは複数の物理量に対するデータの集合体である。
【０００８】
まず、このようなプラントデータを一定時間毎にサンプリングして物理量毎に取り出す（ステップＳ1）。この場合の物理量は、プラントの性格によって種々のものがあり、例えば流量、圧力、電力等である。ステップＳ2では、このように取り出したプラントデータの絶対値を距離空間にそれぞれ写像する。この絶対値の距離空間への写像は、例えば図２に示すように、Steam Flow（蒸気流量）に係わるプラントデータを予め決められたツリー構造の各リンク（Steam Flow．０〜Steam Flow．６）に割り当てる処理（マッピング処理）である。ここで、各リンクは、蒸気流量の最大変動範囲をその下部に保有するノードがある個数（この場合３個）になるように分割したものである。
【０００９】
例えば、図２において、新たに０．５８がサンプリングされた場合、当該プラントデータは、Steam Flow．６のリンクに割り当てられる。すなわち、時間の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの絶対値は、その値に応じて何れかのリンクにマッピングされることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そして、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての物理量のプラントデータについて行われる。
【００１０】
このようにしてプラントデータの絶対値の距離空間への写像が完了すると、各プラントデータには、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。
【００１１】
一方、ステップＳ4では、前回サンプリングされたプラントデータと今回のプラントデータを比較することによって、その変化率が計算される。プラントでは、単にプラントデータの絶対値だけではなく、その変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラントデータをその最大値で正規化し、この正規化したプラントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリングされたプラントデータの正規化プラントデータとの差（変化方向を含む）を取ることによって変化率が算出される。そして、この変化率の算出は、全ての物理量について行われる。
【００１２】
このようにしてプラントデータの変化率が算出されると、該変化率は、距離空間にそれぞれ写像される（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間への写像は、上述した絶対値と同様にして行われるものであり、時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変化率について予め決められたツリー構造の各リンクに割り当てる処理である。
【００１３】
そして、プラントデータの変化率の距離空間への写像が終了すると、ラベル付けが行われる（ステップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の場合には、蒸気流量の変化率の大小に応じて「蒸気流量変化率大」、「蒸気流量変化率やや大」、「蒸気流量変化率普通」、……等のラベルが各物理量の変化率について付与される。
【００１４】
このようにプラントデータの絶対値及び変化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付け処理が行われる（ステップＳ7）。この関係付け処理では、順次サンプリングされるプラントデータに付随する時間データに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられる。
【００１５】
このようにしてプラントデータの絶対値及び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了すると、上記一連の処理結果、すなわちプラントデータの絶対値と変化率の距離空間への写像情報及びラベル付け情報並びにその関係付け情報は、時系列データとして事例メモリに記憶される（ステップＳ8）。すなわち、プラントの運転開始から時間の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータに基づいて時系列データが順次生成され、運転事例として事例メモリに順次蓄積される。
【００１６】
そして、新たにサンプリングされたプラントデータの時系列データ（現在時系列データ）に対して、事例メモリに既に記憶された過去の一定時間幅に亘る１または複数の時系列データ（過去時系列データ）が比較照合されて、現在時系列データ（現在運転事例）に類似する過去時系列データ（過去運転事例）が類似運転事例として検索される（ステップＳ9）。
【００１７】
具体的には、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列データと現在時系列データの全ての組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ステップＳ2，Ｓ5）によって各リンクにマッピングされた全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現在時系列データとの距離が計算される。そして、その距離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列データに最も類似した類似運転事例として検出される。
【００１８】
例えば、上記図２において、同一リンクに属するプラントデータの絶対値は最も距離が小さい。そして、より多くのリンクを辿って到達する関係にあるもの程その距離が大きいことになる。Steam Flow．４のリンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．５のリンクに属する絶対値０．４４とは、Steam Flow．２のリンクを介して辿ることができる。
【００１９】
これに対して、Steam Flow．４のリンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のリンクに属する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam Flow．０のリンクを介して辿ることができる。したがって、絶対値０．４４は、辿る必要のあるリンク数が少ないので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも距離が小さい関係にある。
【００２０】
このような各プラントデータの距離計算は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列データと現在時系列データの全ての組み合わせについて行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考えられる。
【００２１】
このようにして類似運転事例が検出されると、該類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状態を判断しメッセージを出力する（ステップＳ10）。すなわち、この類似運転事例は、現在時系列データすなわち現在運転事例と同様なプラントの運転状態を示しているので、過去において当該類似運転事例が正常運転と判断されている場合は、何らメッセージを出力しない。
【００２２】
一方、当該類似運転事例が異常運転と判断されている場合には、現在運転事例を異常運転状態であるとして、異常状態を知らせるメッセージを出力する。なお、類似運転事例が検出されない場合には、現在の運転状態は過去に未経験の運転状態であるので、その旨を示すメッセージを出力する。このようにメッセージを出力することによって、運転員にプラントの運転状態について注意を喚起することができる。
【００２３】
なお、上記実施形態では、距離計算に辿る必要のあるリンク数を用いたが、これに限定されず、数値データの特徴を生かしてより簡単に２つの数値の差の絶対値を用いても良い。また、上記実施形態ではプラントデータとして計測データと運転操作データとを取り上げたが、これに限定されるものではなく、何れか一方を取り扱うようにしても良い。また、現在時系列データと比較するために過去時系列データに対して設定される上記時間幅や、どの物理量のプラントデータを過去時系列データと現在時系列データとについて比較するかは、監視対象となるプラントの特徴に基づいて適宜設定する必要がある。
【００２４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係わるプラントの運転状態監視方法によれば、以下のような効果を奏する。
（１）プラントの運転状態の監視に事例ベース推論の手法を用いることにより、従来の一定しきい値を用いた監視と比較して、より細かくプラントの運転状態を監視することができる。
（２）事例ベース推論に入力するプラントデータとして運転操作データを用いることにより、これまで行われていなかったプラントに対する運転員の操作についても監視することができる。
（３）事例ベース推論を用いることによって、プラントの運転と並行して自動的に運転事例が蓄積されるので、プラントの運転状態を監視するために必要となる知識の獲得が容易である。
（４）プラントデータの絶対値のみならず、その変化率についても事例ベース推論を適用することにより、プラントの運転状態をより正確に監視することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係わるプラントの運転状態監視方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図２】  本発明に係わるプラントの運転状態監視方法の一実施形態において、プラントデータの距離空間への写像処理を説明する説明図である。
【図１】
0003951370.tif 000002
【図２】
0003951370.tif 000003