【誤訳訂正書】
【提出日】平成30年8月3日(2018.8.3)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス流の特性を判定するためのシステムであって、
前記プロセス流のサンプルに関連付けられた1つまたは複数の従属変数を生成するように構成されたハードアナライザと、
プロセス流の態様のモデルを含む推論アナライザであって、前記プロセス流に関連付けられた複数の独立プロセス変数をキャプチャし、前記独立プロセス変数を用いて、1つまたは複数の推論された従属変数を生成するように構成された推論アナライザと、
前記従属変数と前記推論された従属変数との比較を生成するように構成された比較モジュールとを備え、
前記モデルを調節するため、および、前記プロセス流を制御するために、前記比較を用いるように構成され、
前記モデルを調節するために前記比較を用いるように構成されたコグニティブ品質マネジャ(CQM)をさらに備える、システム。
【請求項２】
前記推論された従属変数の値を調節することによって、前記プロセス流を制御するように構成された、請求項1に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセス流を制御するために前記比較を用いるように構成されたプロセスオプティマイザをさらに備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセスオプティマイザと動作可能に係合されたプロセス制御システムをさらに備え、前記プロセス制御システムは、前記プロセスオプティマイザから命令を受信することに応じて、前記プロセス流の1つまたは複数のパラメータを調節するように構成された、請求項3に記載のシステム。
【請求項５】
前記推論アナライザは、離散的な間隔で、前記複数の独立プロセス変数をキャプチャするように構成された、請求項1に記載のシステム。
【請求項６】
前記離散的な間隔は、最大約240分である、請求項5に記載のシステム。
【請求項７】
前記離散的な間隔は、最大約180分である、請求項6に記載のシステム。
【請求項８】
前記離散的な間隔は、最大約120分である、請求項7に記載のシステム。
【請求項９】
前記離散的な間隔は、最大約90分である、請求項8に記載のシステム。
【請求項１０】
前記離散的な間隔は、最大約60分である、請求項9に記載のシステム。
【請求項１１】
前記モデルは、統計モデルを備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項１２】
前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つが離散化される、請求項1に記載のシステム。
【請求項１３】
前記独立プロセス変数は、温度、圧力、触媒または試薬の追加または消費の速度、流量、前記プロセス流への熱エネルギの入力または出力、屈折率、導電率、粘性、不透明度、pH、密度、特定の波長または周波数において測光器または分光測定デバイスによって測定される強度応答、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項１４】
前記独立プロセス変数を特性スペクトルへアグリゲートするようにさらに構成された、請求項1に記載のシステム。
【請求項１５】
前記モデルを更新するために前記特性スペクトルを用いるように構成された、請求項14に記載のシステム。
【請求項１６】
前記比較は、前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つの検証を含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項１７】
前記従属変数が検証されると、前記モデルの調節、および/または、前記プロセス流の制御を行うように構成された、請求項16に記載のシステム。
【請求項１８】
前記モデルを調節するために、前記検証された従属変数が測定された時からの経過時間と、前記検証された従属変数が測定された時における前記プロセス流の状態と比較された前記プロセス流の現在の状態と、のうちの少なくとも1つに基づいて、前記検証された従属変数を用いるか否かを判定するように構成された、請求項17に記載のシステム。
【請求項１９】
前記比較モジュールは、統計多変数手順を用いて前記比較を生成するように構成された、請求項16に記載のシステム。
【請求項２０】
前記比較モジュールは、
(a)較正サンプルセットを含むサンプルスペクトルの母集団にサンプルスペクトルが属するか否かを判定するための多変数方法、
(b)原因に従って任意のスペクトル外れ値を分類するための多変数方法、
(c)外れ値サンプルスペクトル内の任意の正しくない独立変数を交換するステップ、
(d)何れかの外れ値条件が、特定のセンサによるものであるか否かを判定するステップ、
(e)正しくない独立変数の、モデル値との交換によって、前記外れ値条件を修正するステップ、
(f)前記推論された従属変数と前記従属変数との間の数学的な関係を与えるために、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムを用い、その後、前記数学的な関係は、修正された推論値を生成するために、後続する推論的な予測に適用されるステップ、
(g)前記従属変数の、前記推論された従属変数に対する遅れ時間を推定するステップ、
(h)前記従属変数と前記推論された従属変数に、統計分析を適用するステップ、
(i)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、直近のデータを追加することによって、および、前記データセットから、古いデータを削除することによって、前記モデルを更新するステップ、
(j)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、スペクトル外れ値および/または予測外れ値のサンプルデータを追加することによって、前記モデルを更新するステップ、
(k)スペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたサンプルをキャプチャし、前記サンプルを用いて、前記推論アナライザの出力を調節するステップ、
(1)スケジュールに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(m)頻度、スペクトル外れ値および/または予測外れ値の重大度、および/または、プロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変化を含む要因によって決定されるニーズに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(n)適合試験手順の長所を適用するステップ、
およびこれらの組合せ、
から構成されるグループから選択された手順を用いて前記比較を生成するように構成された、請求項16に記載のシステム。
【請求項２１】
前記ハードアナライザは、前記プロセス流のサンプルのクロマトグラムをキャプチャし評価することによって、前記従属変数を生成するように構成されたガスクロマトグラフを備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ハードアナライザは、ガスクロマトグラフ(GC)、高速GC、超高速GC、フーリエ変換赤外線(FTIR)アナライザ、フーリエ変換近赤外線(FTNIR)アナライザ、核磁気共鳴(NMR)アナライザ、ラマンアナライザ、引火点アナライザ、蒸留特性アナライザ、雲り点アナライザ、氷点アナライザ、コールドフィルタ充填ポイントアナライザ、流動点アナライザ、およびこれらの組合せのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載のシステム。
【請求項２３】
前記従属変数は、オクタン、全芳香族(%)、ベンゼン(%)、オレフィン(%)、蒸留特性、リード蒸発圧力(RVP)、セタン価、蒸留特性、多核性芳香族、多環式芳香族、雲り点、流動点、コールドフィルタ充填ポイント、PIONA、PONA、蒸留特性、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項２４】
前記推論アナライザは、前記1つまたは複数の推論された従属変数を実質的にリアルタイムで生成するように構成され、前記ハードアナライザは、推論された従属変数が生成される頻度よりも低い頻度で従属変数を生成するオンラインアナライザであり、実質的にリアルタイムで前記モデルを調節、および/または、前記プロセス流を制御するために、前記比較が用いられる、請求項1に記載のシステム。
【請求項２５】
プロセス流の特性を判定するための方法であって、
前記プロセス流のサンプルに関連付けられた1つまたは複数の従属変数を、ハードアナライザを用いて生成するステップと、
プロセス流の態様のモデルを含む推論アナライザを用いて、前記プロセス流に関連付けられた1つまたは複数の独立プロセス変数をキャプチャし、前記独立プロセス変数を用いて、1つまたは複数の推論された従属変数を生成するステップと、
比較モジュールを用いて、前記従属変数と前記推論された従属変数との比較を生成するステップと、
前記モデルを調節するため、および、前記プロセス流を制御するために、前記比較を用いるステップと、
を備え、
前記モデルを調節するためにコグニティブ品質マネジャ(CQM)を用いるステップ、をさらに備える方法。
【請求項２６】
前記比較を用いるステップはさらに、前記推論された従属変数の値を調節することによって、前記プロセス流を制御するために前記比較を用いるステップを備える、請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
前記プロセス流を制御するためにプロセスオプティマイザを用いるステップ、をさらに備える請求項25に記載の方法。
【請求項２８】
前記プロセスオプティマイザと動作可能に係合されたプロセス制御システムを用いて、前記プロセスオプティマイザから命令を受信することに応じて、前記プロセス流の1つまたは複数のパラメータを調節するステップ、をさらに備える請求項27に記載の方法。
【請求項２９】
前記推論アナライザを用いて、離散的な間隔で、前記1つまたは複数の独立プロセス変数をキャプチャするステップ、をさらに備える請求項25に記載の方法。
【請求項３０】
前記離散的な間隔は、最大約240分である、請求項29に記載の方法。
【請求項３１】
前記離散的な間隔は、最大約180分である、請求項30に記載の方法。
【請求項３２】
前記離散的な間隔は、最大約120分である、請求項31に記載の方法。
【請求項３３】
前記離散的な間隔は、最大約90分である、請求項32に記載の方法。
【請求項３４】
前記離散的な間隔は、最大約60分である、請求項33に記載の方法。
【請求項３５】
前記推論アナライザが、統計モデルの形態をとるモデルを用いるステップ、をさらに備える請求項25に記載の方法。
【請求項３６】
前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つを離散化するステップ、をさらに備える請求項25に記載の方法。
【請求項３７】
前記独立プロセス変数は、温度、圧力、触媒または試薬の追加または消費の速度、流量、前記プロセス流への熱エネルギの入力または出力、屈折率、導電率、粘性、不透明度、pH、密度、特定の波長または周波数において測光器または分光測定デバイスによって測定される強度応答、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項25に記載の方法。
【請求項３８】
前記独立プロセス変数を特性スペクトルへアグリゲートするステップ、をさらに備える請求項25に記載の方法。
【請求項３９】
前記モデルを更新するために前記特性スペクトルを用いるステップ、をさらに備える請求項38に記載の方法。
【請求項４０】
前記比較を生成するステップは、前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つを検証するステップを備える、請求項25に記載の方法。
【請求項４１】
前記従属変数が検証されると、前記モデルの調節、および/または、前記プロセス流の制御を行うステップ、を備える請求項40に記載の方法。
【請求項４２】
前記モデルを調節するために、前記検証された従属変数が測定された時からの経過時間と、前記検証された従属変数が測定された時における前記プロセス流の状態と比較された前記プロセス流の現在の状態と、のうちの少なくとも1つに基づいて、前記検証された従属変数を用いるか否かを判定するステップ、を備える請求項41に記載の方法。
【請求項４３】
統計多変数手順を用いて前記比較を生成するステップ、を備える請求項40に記載の方法。
【請求項４４】
(a)較正サンプルセットを含むサンプルスペクトルの母集団にサンプルスペクトルが属するか否かを判定するための多変数方法、
(b)原因に従って任意のスペクトル外れ値を分類するための多変数方法、
(c)前記サンプルスペクトル内の任意の正しくない独立変数を交換するステップ、
(d)何れかの外れ値条件が、特定のセンサによるものであるか否かを判定するステップ、
(e)前記外れ値条件を、モデル値と交換することによって修正するステップ、
(f)前記推論された従属変数と前記従属変数との間の数学的な関係を与えるために、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムを用い、その後、前記数学的な関係は、修正された推論値を生成するために、後続する推論的な予測に適用されるステップ、
(g)前記従属変数の、前記推論された従属変数に対する遅れ時間を推定するステップ、
(h)前記従属変数と前記推論された従属変数に、統計分析を適用するステップ、
(i)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、直近のデータを追加することによって、および、前記データセットから、古いデータを削除することによって、前記モデルを更新するステップ、
(j)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、スペクトル外れ値および/または予測外れ値のサンプルデータを追加することによって、前記モデルを更新するステップ、
(k)スペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたサンプルをキャプチャし、前記サンプルを用いて、前記推論アナライザの出力を調節するステップ、
(1)スケジュールに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(m)頻度、スペクトル外れ値および/または予測外れ値の重大度、および/または、プロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変化を含む要因によって決定されるニーズに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(n)適合試験手順の長所を適用するステップ、
およびこれらの組合せ、
から構成されるグループから選択された手順を用いて前記比較を生成するステップ、を備えた請求項40に記載の方法。
【請求項４５】
前記ハードアナライザは、前記プロセス流のサンプルのクロマトグラムをキャプチャし評価することによって、前記従属変数を生成するように構成されたガスクロマトグラフを備える、請求項25に記載の方法。
【請求項４６】
前記ハードアナライザは、ガスクロマトグラフ(GC)、高速GC、超高速GC、フーリエ変換赤外線(FTIR)アナライザ、フーリエ変換近赤外線(FTNIR)アナライザ、核磁気共鳴(NMR)アナライザ、ラマンアナライザ、引火点アナライザ、蒸留特性アナライザ、雲り点アナライザ、氷点アナライザ、コールドフィルタ充填ポイントアナライザ、流動点アナライザ、およびこれらの組合せのうちの少なくとも1つである、請求項25に記載の方法。
【請求項４７】
前記従属変数は、オクタン、全芳香族(%)、ベンゼン(%)、オレフィン(%)、蒸留特性、リード蒸発圧力(RVP)、セタン価、蒸留特性、多核性芳香族、多環式芳香族、雲り点、流動点、コールドフィルタ充填ポイント、PIONA、PONA、蒸留特性、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項25に記載の方法。
【請求項４８】
前記キャプチャし、用いるステップは、オンラインハードアナライザを実質的にリアルタイムで用いて有効化され、実質的にリアルタイムで前記モデルを調節、および/または、前記プロセス流を制御するために、前記比較が用いられる、請求項25に記載の方法。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】発明の名称
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の名称】製品またはプロセス流の特性を判定するためのシステムおよび方法
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００４】
これらの一次的な試験方法は、その重要性にも関わらず、いくつかの不備がある。たとえば、実験室測定は、典型的には、1日当たり一度だけ、または数回しか利用可能ではないことがあり得る。さらに、離散的なサンプルを取得することと、それについて実行された試験からの結果をレポートすることとの間で数時間経過し得る。これは、これらの結果に基づいてプロセス流を制御する可能性を厳しく制限する。さらに、サンプル安定性、サンプル汚染、代表的なサンプルの問題、および試験手順の実行に関連付けられた不確実性の結果、誤りのあるサンプル値が返され得る。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
これらのモデルの正確さが、数時間から、恐らくは数日までさえに及ぶ制限された期間にわたって極めて良好であり得る間、従来の推論アナライザは、不十分にしかロバストではない傾向にある。なぜなら、すべてあわせて、モデルへの入力として作用する独立変数は、典型的には、間接的および不完全の両方で、プロセス流の化学的性質に関する。それらは、プロセス流におけるセンサの読取値が、プロセス条件と、プロセス流における材料との両方の関数となる程度で、化学的性質の間接的な表現であり、モデルで使用される独立変数の数が、システム内の自由度よりも少ない限り、不完全である。自由度は、プロセスシステムと、それによって処理されている材料との両方に関連する。しかしながら、たとえば、プロセスシステムのオペレーションおよびフィード品質が実質的に不変である場合のように、定常状態または準定常状態の条件が支配的であり、多くのプロセス流および流れの変数が名目上一定である場合に、例外が生じ得る。そのような時間において、独立変数は、数学的な観点で流れの化学性質を「判定」し、推論アナライザによる特性予測は、非常に信頼でき得る。しかし、基本的な問題は、モデルが一般に相関していることであり、相関は、必ずしも原因を示してはいないので、推論的なモデルは、大部分経験的であり、第1の原理は、距離の影響しか有していない。確かに、自由にという文言は、恐らくは「ブラックボックス方法」として最も一般的であるモデリングアプローチを称する。要約すると、推論アナライザによる特性予測は、結果(予測値)が主要原因(サンプル化学性質によって最終的に判定される流れ特性)とはかけ離れているという点において不安定である。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
したがって、一般的な慣行では、さまざまな変数を取り扱う目的で推論アナライザからの出力を更新するために、定期的に実験室測定値を用いる。この戦略は、(i)可能なフィード品質の全範囲、(ii)たとえば、汚れのような、プロセスシステムの条件における変化、(iii)たとえば、単純なドリフトから、または、故障したセンサの新たなセンサとの交換からの結果のように、読取値が独立変数であるセンサの応答における変化によって、推論的な予測の品質を高め得る。それでもやはり、このアプローチには問題が付随し、スループットを最大化することと、製品品質ターゲットを緊密に遵守することと、エネルギ使用を最小化することと、触媒耐用年数を延伸すること等を含み得る連続的なプロセス流のパフォーマンスを最適化するための可能性を制限する。たとえば、フィードの特性および組成における変化、モデルのスコープ内ではないその他のプロセスユニット変化、プロセス測定におけるセンサ故障および/または矛盾、モデルを更新するための、分析器具からの測定値、および/または、実験室分析が利用可能な頻度、およびアナライザ信頼性、の結果得られるオペレーティング条件における変化に対処するために、改善されたモデル適合手順に対するニーズが、当該技術分野にある。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１０】
モデル精度における小さな偏差でさえ、石油精製所および石油化学プラントにおいて見出されるこれらプロセスユニットに類似した大規模なプロセス流に関する製品の経済性に顕著なインパクトを与え得る。炭化水素流の特性を、特に、頻繁に、好適には実質的なリアルタイムにおいてオンラインで測定する改善された方法を求めるニーズが、当該技術分野にある。さらに、炭化水素流の特性を高精度で測定する改善された方法を求めるニーズが、当該技術分野にある。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１１】
本発明の態様は、プロセス流の特性を判定するためのシステムを含む。このシステムは、プロセス流のサンプルに関連付けられた1つまたは複数の従属変数を測定するように構成されたハードアナライザを含む。従属変数は、サンプルの特性でもある。推論アナライザは、プロセス流の態様のモデルを含み、プロセス流に関連付けられた1つまたは複数の独立プロセス変数をキャプチャし、独立プロセス変数を用いて、1つまたは複数の推論された従属変数を生成するように構成される。比較モジュールは、ハードアナライザによって測定された従属変数と、推論アナライザによって推論された従属変数との比較を生成する。システムは、モデルの1つまたは複数の態様を調節するため、および/または、1つまたは複数の推論された従属変数を調節するため、および/または、プロセス流を制御するために、この比較を使用する。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１９】
本明細書で使用されるように、「ハードアナライザ」という用語は、プロセス流のサンプル、および/または、プロセス流に関連付けられた特定の特性のための値を実質的に直接的に感知し測定することが可能な、オンラインまたはオフラインの実験室ベースのデバイスを含むアナライザを称する。これら測定された特性は、「従属変数」と称される。従属変数の例は、サンプルにおける成分の濃度と、引火点および蒸留特性のような「ホット特性」、または曇り点、氷点、コールドフィルタ充填ポイント、およびディーゼルの流動点のようなコールド特性を含むサンプルの特性と、を含み得る。これらのアナライザの例はそれぞれ、Bartec Benke有限会社、ドイツ、ハンブルクから利用可能な、FPA-4、DPA-4、CPA-4、FRP-4、CFPP-4.2、およびPPA-4を含んでいる一方、横河電機株式会社によるGC8000オンラインGCは、模擬蒸留(simdist)分析を実行するために使用され得る。「一次測定」、「測定」、「特性値」、および「従属変数」という用語は、ハードアナライザの出力を称する。これらの測定値または従属変数は、単一の分析の結果、または、複数の分析の平均値であり得る。本明細書で使用されるように、「推論アナライザ」および「ソフトセンサ」という用語は、プロセス流のさまざまな従属変数のための値を推論するために、DCS(分散制御システム)に関連付けられたセンサによってキャプチャされたさまざまな独立変数に依存するコンピュータに実装されたモデルベースのアナライザを称する。これら推論された特性はまた、「予測された従属変数」、「推論された」または「モデルベースの」測定値、「興味のある特性」、または単に「予測」としても称される。本発明の実施形態において使用され得る「推論アナライザ」の例は、横河電機株式会社、日本、東京からのExaRQE Robust Quality Estimator(登録商標)を含む。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
化学および石油化学プロセス流、炭化水素プロセス流、および精製オペレーションにおける連続的なプロセス流のようなプロセス流の特性のための実質的にリアルタイムの情報の利用可能性は、スループットを最大化するため、製品品質を制御するため、および/または、プロセスプラントのオペレーションが環境的に健全で安全であることを保証するために、何度も重要となり得る。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４３】
限定する意図無く、単に例示のための目的で提供された典型的な実施形態では、ディーゼルのための20パーセント沸点を予測するための推論的なモデルが、プロセス流からの2つの温度変数T1およびT2、プロセス流から測定された2つの圧力変数P1およびP2、および、たとえばセンサによってプロセス流から測定され、DCS 320(図1A)に提供される流量Fを含む独立プロセス変数を用いて展開された。したがって、T1、T2、P1、P2、およびFは、推論的なモデル予測のために推論アナライザ312(図1A)に提供される独立変数であり、推論的なモデルのための多変数空間と考えられる。これらの変数は、推論的な測定値のための多変数統計検証手順の一部となり得る。たとえば、これらの変数は、ハードアナライザ310(図1A)によって生成された測定結果(従属変数)と比較され得る、推論されたさまざまな従属変数を生成するために、推論アナライザによって使用され得る。本明細書にさらに記載されるように、期間にわたる単一のサンプルまたは一連のサンプルに基づき得るこれら測定結果は、推論的な測定の有効性を判定する際に使用され得る。本発明のより具体的な実施形態では、検証手順は、推論アナライザ312によって使用されるモデルが、そのサンプル空間のために展開されているか否かを考慮するために、DCS 320によって提供される独立変数の値を分析する。モデルがその空間のために展開されていないのであれば、推論的な測定値のための検証手順は、たとえば、これら測定、または、一連の測定の、推論的な値が、有効ではないことを示し得る。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４８】
本発明の実施形態では、推論的な測定値および/またはハードアナライザ測定値のうちの何れか1つまたは両方が無効であると判定された場合、メッセージまたは信号が生成される。たとえば、メッセージは、プロセス流10のリアルタイム制御のために、オペレータおよび/またはDCS 320へ送信され得る。本発明のいくつかの実施形態では、別のルーチンのステータスおよび有効性を判定する際に、信号がこれらルーチンに組込まれ得る。本発明のいくつかの実施形態では、ハードアナライザ測定値および/または推論的な測定値に対して制御を続けるべきか否かを判定するために、制御手順によって信号が使用され得る。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５８】
本発明の方法およびシステムは、限定される訳ではないが、精製プロセス流、炭化水素プロセス流、および化学プロセス流を含む任意のタイプのプロセス流に適用され得る。いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、連続プロセス流に適用され得る。その他のいくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、バッチプロセス流に適用され得る。またその他いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、半バッチプロセス流に適用され得る。さらにその他いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、連続プロセス流、バッチプロセス流、および半バッチプロセス流からなる任意の組合せに適用され得る。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５９】
本発明の態様は、推論的なモデルにおいて使用される圧力、温度、および流量のうちの何れか1つまたは複数の組合せのような独立変数をハードアナライザが測定し、これによって、推論的なモデルが、プロセス流/サンプルの組成の予測を生成する、システムおよび方法を提供する。本発明のこの態様に準じて、本発明の実施形態に従って、本明細書に記載されたような本発明の方法およびシステムの手順のうちの何れかまたはすべてが使用され得る。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６２】
次に図1Aに移って、本発明の例示的な実施形態が図示され記載される。図示されるように、エンハンスされたプロセス制御システム300は、1つまたは複数のハードアナライザによって推論アナライザのオペレーションおよびパフォーマンスを高める構成されている。システム300は、プロセス流10のサンプルのオンラインキャプチャおよび/または分析を実行するハードアナライザ310を含む。したがって、上記に記載されているように、ハードアナライザは、1つまたは複数の従属変数を測定する。したがって、サンプルは、たとえば、プロセス流における特定の時点に対応するプロセス流の物理的なサブセットである、物理的および時間的の両方に関して限定されたプロセス流を代表している。システム300はまた、たとえばDCS(分散制御システム)320から、さまざまな独立プロセス変数を受け取り、モデルを用いて、プロセス流のさまざまな特性(推論された従属変数)の値を予測するために、これらプロセス変数を用いるように構成される。DCS 320は、プロセス流10の制御およびオペレーションにおいて使用するために、プロセス流10から、さまざまな独立プロセス変数をキャプチャするように構成される。CQM(コグニティブ品質マネジャ)316は、ハードアナライザ310によって生成された従属変数を、推論アナライザ312によって生成された推論的な従属変数と比較し、この比較を、推論アナライザ312によって使用されるモデルの更新、および/または、プロセスオプティマイザ314へその後送信される推論された従属変数のための値の調節、のために用いる。
したがって、CQMは、この比較を、推論アナライザ312から受け取った特性予測値を検証するために用い、その後、これら予測値の調節、および/または、推論的なモデルの更新、のためのオプションを提供するように構成されたプロセッサ対応モジュールである。プロセスオプティマイザ314は、1つまたは複数の流れおよび流れ特性のための予測値を、CQM 316から受け取り、その後、検証され調節された予測値を、たとえば、調節されたプロセス制御入力のようなプロセシング指示へと変換する。これらは、プロセス流10のその制御のために、DCS 320へ送信される。プロセスオプティマイザ314は、CQM 316以外のソースからの入力を受け取り得ること、たとえば、DCS 320から直接的に独立プロセス変数を受け取り、演算し得ることが認識されるべきである。本発明の実施形態において使用され得るプロセスオプティマイザの例は、一般にAPC(アドバンストプロセス制御)を含む。これはまた、横河電機株式会社、東京、日本から市販されているExasmoc(登録商標)Multivariable Optimizing ControlのようなMPC(モデルプリディクティブ制御)を含み得る。このモデルは、たとえば、(a)第1の原理の適用、(b)たとえば統計的アルゴリズムまたはニューラルネットワークアルゴリズムに基づく厳密に経験的な「ブラックボックス」アプローチ、または、(c)第1の原理と経験的なアプローチとの組合せ、に基づいて、任意の従来の方式で生成された、推論的なモデルである。その実施形態における使用のために適したモデル生成の代表例が、図1Bに図示され、以下に記載されている。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６３】
独立プロセス変数と独立サンプル変数との両方を含む、システム300において使用される独立変数の例は、限定される訳ではないが、温度、圧力、触媒または試薬の追加または消費の速度、フロー、プロセス流またはプロセス流におけるポイントへの(からの)熱エネルギの入力(出力)、屈折率、導電率、粘性、不透明度、pH、密度、特定の波長または周波数において測光器または分光測定デバイスによって測定される強度応答、等を含み得る。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６６】
既知のサンプルスペクトルの特定の母集団はまた、推論的なモデルのための較正サンプルセットとして使用され得る。したがって、推論アナライザ312は、オプションとして、単一の流の、または、プロセス流に関連付けられた複数の流の、複数の特性を予測するように構成される。この予測は、1つまたは複数の特性スペクトル322に基づく。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６７】
プロセス流10をモニタ/制御/最適化するためにプロセスオプティマイザ314によって使用される典型的な方法は、以下のうちの1つまたは複数を含み得る。(a)サンプルスペクトル322が較正サンプルセットと同じサンプルスペクトルの母集団に属するか否かを判定するための多変数方法、(b)原因に従って任意のスペクトル外れ値を分類するための多変数方法、(c)正しくないスペクトル外れ値のサンプルスペクトル322を交換すること、(d)ベースラインとの比較によって、外れ値条件が特定のセンサによるものであるか否かを判定すること、(e)外れ値条件を、モデル値と交換することによって修正すること、(f)推論された従属変数を、従属変数と比較すること、(g)比較すること(f)は、オプションとして、推論された従属変数と従属変数との間の数学的な関係を提供するために、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムを含み、その数学的な関係は、その後、修正された推論値を生成するために、その後の推論的な予測に適用される、(h)推論アナライザによって予測された値と、ハードアナライザによって測定された値との間の遅れ時間を推定すること、(i)推論アナライザからの予測を調節すること、(j)統計分析を用いて、対応する推論値と測定値との間の差分を評価すること、(k)直近のデータの追加と、古いデータの削除とによって、モデルを更新すること、(1)予測外れ値および/またはスペクトル外れ値のためのサンプルデータを追加することによってモデルを更新すること、(m)オプションで、正しいスペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたサンプルをキャプチャすることと、推論アナライザの出力を調節するためにその特性値を使用すること、(n)スケジュールに基づいて、および/または、スペクトル外れ値および/または予測外れ値の頻度および重大度、プロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変更を含む要因によって判定される必要性に基づいて、モデル更新を実行すること。典型的な方法(a)〜(n)のおのおのが、以下のようにより詳細に記載されるであろう。
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７５】
方法(h)は、たとえば、予測値の母集団の時間に対する測定値の母集団の時間を反復的に進めることによって、測定値に対する予測値のプロットにおける分散を最小化することによって、推論アナライザによって予測された値と、多変数統計方法において当業者に周知の方法によってハードアナライザによって測定された値との間の遅れ時間を動的に推定することを含み得る。たとえば、CDUからのディーゼルランダウンの場合には、独立変数P/T/フローにおける変化は、特性が測定されているプロセス流内のポイントにおいて生じる変化を実質的にリアルタイムで記載している一方、たとえば従属変数T20およびT90の値において、ディーゼルランダウン流における変化の表示は、恐らく15分から30分の範囲の比較的長い期間遅れ得る。T20とT90はそれぞれ、サンプル中の成分の20%および90%がサンプルから蒸留する温度である。したがって、ハードアナライザによる測定によって推論アナライザのオペレーションおよびパフォーマンスを高めるために、前述した何れかの計算を実行する前に、ハードアナライザによって測定された特性値が、対応する特性スペクトルと適切にペアされることを保証するために、時間的な一致が必要である。遅れの大きさが、プロセス流のオペレーションに関連する要因の数の関数として変化し得ると仮定すると、CDUオペレーションの例を再び参照して示すように、これは、フィード品質、フィード速度、ランダウン流のドロー速度、および、CDUの温度プロファイルにおける変化を含み得る。したがって、遅れ時間は動的に変動するので、遅れ時間を動的に推定するための方法は、有益であり得る。
【誤訳訂正１９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８７】
図2は、本発明の実施形態に従って、モデルベースのソフトセンサまたはモデルベースのハードセンサを用いて特性を予測するステップを図示するフローチャートである。プロセス流10から得られた離散的なサンプル20は、従属変数160を得るためにハードアナライザ310によって測定される。さらに、独立変数30は、所与の時間tにおいて、プロセス流10から、DCS 320に関連付けられたセンサによってキャプチャされる。独立変数30を用いて、「ソフトセンサ」のための推論的なモデル80は、予測値(推論された従属変数)180を計算する。これは、プロセス流10の1つまたは複数の推論的な測定値である。190において、従属変数160のための値は、推論された従属変数のための値180と比較される。比較の結果は、調節された推論的な予測、および/または、モデルに対する調節であり、その後、194においてモデル80を更新するために、および/または、196においてプロセス流10を制御するために、たとえばDCS 320を介して送信される。代替実施形態では、比較結果は、単に更新された推論的なモデル80'であり得る。これは、194において、モデル80を交換するために送信され得る。
【誤訳訂正２０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９２】
いくつかの実施形態では、プロセス流の特性を判定する方法は、推論的な測定値が無効であり、アナライザ測定値が無効である場合、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値を用いてモデルを調節するステップを備え得る。この実施形態にさらに準じて、プロセス流の特性を判定する方法は、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値が測定された時におけるプロセス流の状態と比較したプロセス流の現在の状態と、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値の世代とのうちの少なくとも1つに基づいてモデルを調節するために、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値を用いるか否かを判定することを備え得る。さらに、本明細書に図示および記載されたさまざまな実施形態のうちの何れかでは、推論的な予測値とアナライザ測定値との両方が有効であると判定された場合、後者は、前者を調整(調節)するために使用され得る。
【誤訳訂正２１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９４】
たとえば、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値の世代が古すぎるのであれば、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値のうちの何れかが廃棄され、モデルを適合または調整するために使用されない。別の例に従って、現在のプロセス流の状態が、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値が測定された時におけるプロセス流の状態と異なるのであれば、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値のうちの何れかが同様に廃棄され得る。
【誤訳訂正２２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１０１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１０１】
10  プロセス流
20  サンプル
30  独立変数
40  測定結果
312  推論アナライザ
314  プロセスオプティマイザ
316  コグニティブ品質マネジャ
320  分散制御システム
322  特性スペクトル
323  ダイレクトなチャネル
【誤訳訂正２３】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１Ａ
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１Ａ】
2016507113.tif 000001
【誤訳訂正２４】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図２】
2016507113.tif 000002