(57)【要約】      （修正有）【課題】上下水道施設を安全、安心かつ効率的に運用・管理するために必要なノウハウの蓄積と活用する運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置を提供する。【解決手段】上下水道施設のプロセスデータの入出力等を行う制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３と、収集したすべてのデータを保存するデータベース手段４と、プロセスデータに基づいて対象データが上下水道処理プロセスのどのプロセスであるかを判別する対象プロセス絞込み手段５と、判別された対象データが上下水道処理プロセスのどのプロセスかという情報からデータ間の相関関係を解析するデータ相関解析手段６と、解析したそのデータ間の相関関係とからデータ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウおよび知識を含む前記プロセスデータをデータの範囲ごとに分類することにより抽出する知識抽出手段７とを有する。【選択図】図１
2009294731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
上下水道施設の運用・管理に必要なプロセスデータの入出力およびプロセス制御を行う制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段と、
前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段を介して収集したすべてのデータを保存するデータベース手段と、
前記データベース手段に保存されているか又は前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段から直接得たプロセスデータに基づいて対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスであるかを判別する対象プロセス絞込み手段と、
前記データベース手段に保存されているか又は前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段から直接得たプロセスデータと前記対象プロセス絞込み手段で判別された前記対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという情報から前記データ間の相関関係を解析するデータ相関解析手段と、
前記プロセスデータと前記情報と前記データ相関解析手段で解析した前記対象データ間の相関関係とからデータ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウおよび知識を含む前記プロセスデータをデータの範囲ごとに分類することにより抽出する知識抽出手段と、
を具備することを特徴とする運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置。
【請求項２】
前記知識抽出手段により分類・抽出された前記プロセスデータを前記制御目標値または前記上下水道施設の機器の起動・停止のような操作の意思決定に活用して、前記機器を制御するか、または前記機器を直接制御する前に、そのプロセスがどのような挙動を示すかをシミュレーションする知識活用制御手段と、
前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段により入出力されるデータ、前記データベース手段に保存されているデータ、前記対象プロセス絞込み手段から得られる絞り込みプロセス結果、前記データ相関解析手段で得られるプロセスデータの相関関係、および前記知識抽出手段で得られたデータ間の相関関係から、データ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウおよび知識を含む前記プロセスデータをデータの範囲ごとに分類した情報、および前記知識活用制御手段におけるシミュレーション結果のすべてまたはその一部を画面に表示し、情報伝達媒体に出力するデータ表示手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記対象プロセス絞込み手段は、前記対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスのプロセスデータであるかを自己組織化マップ法により判別することを特徴とする請求項１または２のいずれか１項記載の装置。
【請求項４】
前記知識抽出手段は、ノウハウおよび知識を含む前記プロセスデータをサポートベクトルマシン法により抽出することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項記載の装置。
【請求項５】
前記知識活用制御手段は、前記知識抽出手段により分類されたプロセスデータの群をリスト化し、前記分類リスト化したプロセスデータ群に基づいて前記制御目標値をそれぞれ決定し、かつ、プロセス全体の省エネルギーおよびコスト低減のうち少なくとも一方を最適とする運転計画を最適化し、その計画にしたがって前記上下水道施設の機器の起動・停止を行うことを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１項記載の装置。
【請求項６】
前記知識活用制御手段は、前記制御目標値ならびにプロセス全体の省エネルギーおよびコスト低減のうち少なくとも一方を最適とする運転計画を最適化するために、前記知識抽出手段により分類されたプロセスデータを制約条件または目的関数として導入し、前記上下水道施設の機器の起動・停止、および、所望の制御すべき項目を所望の目標値となるように強化学習法を用いて制御することを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１項記載の装置。
【請求項７】
前記対象プロセス絞り込み手段、前記データ相関解析手段、および前記知識抽出手段のすべてを一貫して自己組織化マップ法を用いて実行することにより、前記対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかを判別し、かつ、前記対象データ間の相関関係を解析し、かつ、前記対象データ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウまたは知識を含むプロセスデータをデータの範囲ごとに分類することにより抽出することを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項８】
前記対象プロセス絞り込み手段、前記データ相関解析手段、および前記知識抽出手段のすべてを一貫してサポートベクトルマシン法を用いて実行することにより、前記対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかを判別し、かつ、前記対象データ間の相関関係を解析し、かつ、前記対象データ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウおよび知識を含むプロセスデータをデータの範囲ごとに分類することにより抽出することを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項９】
前記データベース手段、前記対象プロセス絞り込み手段、前記データ相関解析手段、前記知識抽出手段および前記知識活用制御手段は、公衆回線網を介して遠隔通信可能な状態に前記上下水道施設から離れたところに配置され、それらとのデータの送受信は公衆回線網を介したデータ表示手段を通じて行うことを特徴とする請求項２ないし８のいずれか１項記載の装置。
【請求項１０】
前記対象プロセス絞り込み手段、前記データ相関解析手段、前記知識抽出手段および前記知識活用制御手段は、前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段と一体化されており、前記データベース手段は公衆回線網を介して遠隔通信可能な状態に前記上下水道施設から離れたところに配置されるか又は上下水道施設と同じ施設内に配置され、前記データ表示手段は前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段と直接にデータの送受信を行なうことを特徴とする請求項２ないし８のいずれか１項記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、上下水道施設の運用・管理に用いることができる運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
団塊世代を中心とする熟練技術者の大量退職に伴う技術継承に関する課題は上下水道施設におけるその運用・管理においても非常に大きな問題である。特に、いかに熟練技術者の知識や経験を次世代に引き継いでいくかは、日常業務を通じて熟練者から若手技術者に直接指導するなど、試行錯誤的に取り組んでいるのが実情である。また、技術を継承する次世代の技術者についても財政上の問題などにより、質、量ともに十分に確保することができない場合が多い。
【０００３】
いずれにしても上下水道施設を安全、安心かつ効率的に運用・管理するために必要なノウハウの蓄積と活用が重要であり、それを実現するためのシステムが必要とされている。
【０００４】
これらを背景として、特許文献１は、作業者が携帯するＩＣタグから発信される無線信号を受信し、その行動、操作を詳細に記録する作業者行動記録システムを提案している。
【０００５】
また、特許文献２は、製油装置の操業に関するデータを分類内容情報と関連付けしてナレッジバンクに蓄積させ、要求に対応して所定の分類でそのデータを表示し、情報の傾向判断が容易になるデータ処理装置、その方法、そのシステムおよびプログラムを提案している。
【０００６】
また、特許文献３は、浄化水供給施設の監視と制御を行なうネットワークシステムを提案している。
【０００７】
これらの従来技術では、作業者の行動を記録し、ノウハウとして収集するか、あるいはデータベース化によって、工場プロセスの操業データの知識データベース化を図るか、あるいは現場に作業員を配置することなく公衆回線に接続したシステムにより、遠隔でプロセス挙動を監視し、その異常を検知している。
【特許文献１】特開2006-178583号公報
【特許文献２】特開2003-186533号公報
【特許文献３】特開2005-074418号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上述した従来技術のいずれにおいても、ノウハウであろうといちおう蓋然的に推定されるデータを収集するところまでは行なうことができるが、収集したそれらのデータが真にノウハウに該当するものであるか否かについての分類と整理までの作業を自動で行なうことはできない。
【０００９】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、上下水道施設を安全、安心かつ効率的に運用・管理するために必要なノウハウの蓄積と活用する運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置は、上下水道施設の運用・管理に必要なプロセスデータの入出力およびプロセス制御を行う制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段と、前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段を介して収集したすべてのデータを保存するデータベース手段と、前記データベース手段に保存されているか又は前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段から直接得たプロセスデータに基づいて対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスであるかを判別する対象プロセス絞込み手段と、前記データベース手段に保存されているか又は前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段から直接得たプロセスデータと前記対象プロセス絞込み手段で判別された前記対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという情報から前記データ間の相関関係を解析するデータ相関解析手段と、前記プロセスデータと前記情報と前記データ相関解析手段で解析した前記対象データ間の相関関係とからデータ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウおよび知識を含む前記プロセスデータをデータの範囲ごとに分類することにより抽出する知識抽出手段と、を具備することを特徴とする。
【００１１】
さらに、本発明の装置は、前記知識抽出手段により分類・抽出された前記プロセスデータを前記制御目標値または前記上下水道施設の機器の起動・停止のような操作の意思決定に活用して、前記機器を制御するか、または前記機器を直接制御する前に、そのプロセスがどのような挙動を示すかをシミュレーションする知識活用制御手段と、前記制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段により入出力されるデータ、前記データベース手段に保存されているデータ、前記対象プロセス絞込み手段から得られる絞り込みプロセス結果、前記データ相関解析手段で得られるプロセスデータの相関関係、および前記知識抽出手段で得られたデータ間の相関関係から、データ間における変動またはそれに関する制御目標値を設定し、操作に関するノウハウおよび知識を含む前記プロセスデータをデータの範囲ごとに分類した情報、および前記知識活用制御手段におけるシミュレーション結果のすべてまたはその一部を画面に表示し、情報伝達媒体に出力するデータ表示手段と、を備えることが好ましい。このような知識活用制御手段を用いて対象プロセスをシミュレーションし、その結果をデータ表示手段に表示し、コピー紙などの情報伝達媒体に出力することにより、その知識・ノウハウをある程度の蓋然性をもって評価し、評価結果に基づいてランク分けするなど細かく分類して整理することができる。
【００１２】
本発明において、前記対象プロセス絞込み手段は、前記対象データが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスのプロセスデータであるかを自己組織化マップ法により判別することが好ましい。数値解析手法の１つである自己組織化マップ法を利用することにより、対象プロセス絞込み手段は対象プロセスをさらに高精度に絞り込むことができるようになる。
【００１３】
本発明において、前記知識抽出手段は、ノウハウおよび知識を含むプロセスデータをサポートベクトルマシン法により抽出することが好ましい。数値解析手法の１つであるサポートベクトルマシン法を利用することにより、知識抽出手段はノウハウ・知識を含むプロセスデータをさらに高精度に抽出できるようになる。
【００１４】
本発明において、前記知識活用制御手段は、前記知識抽出手段により分類されたプロセスデータの群をリスト化し、前記分類リスト化したプロセスデータ群に基づいて前記制御目標値をそれぞれ決定し、かつ、プロセス全体の省エネルギーおよびコスト低減のうち少なくとも一方を最適とする運転計画を最適化し、その計画にしたがって前記上下水道施設の機器の起動・停止を行うようにすることが好ましい。このような知識活用制御手段は、最適化された運転計画を求め、さらに決定された制御目標値を用いてその運転計画に沿って上下水道施設の機器、例えば複数基の送水ポンプの起動・停止を最適制御することができる。
【００１５】
本発明において、前記知識活用制御手段は、前記制御目標値ならびにプロセス全体の省エネルギーおよびコスト低減のうち少なくとも一方を最適とする運転計画を最適化するために、前記知識抽出手段により分類されたプロセスデータを制約条件または目的関数として導入し、前記上下水道施設の機器の起動・停止、および、所望の制御すべき項目を所望の目標値となるように強化学習法を用いて制御することが好ましい。このような知識活用制御手段は、知識抽出手段で分類されたプロセスデータを制約条件または目的関数として導入し、強化学習法を用いて上下水道施設の機器、例えば複数基の送水ポンプの起動・停止、および、所望の制御すべき項目、例えば送水量や凝集剤添加量を所望の目標値となるように制御することができる。
【００１６】
本願明細書中の用語を次にそれぞれ定義する。
【００１７】
「上下水道施設」とは、一般家庭で用いられる上下水道の設備ばかりでなく、製鉄所、製紙工場、半導体製造工場や食品加工工場等の諸産業施設で使用される工業用水およびそれらから排出される排水の処理を行う水処理施設も含む。
【００１８】
「上下水道施設の運用・管理に必要なプロセスデータ」とは、上下水道施設における単位操作に用いられる各種データのことをいう。例えば浄水場施設において原水をポンプで送水する場合には、目標流量、管を流れる原水の流量計測値、弁開度（％）などのデータが必要なプロセスデータに該当し、また、例えば凝集剤投入設備において原水に凝集剤を投入する場合は、ｐＨ、濁度、ｐＨ目標値、ｐＨ調整のための薬品（苛性ソーダ等）注入量または注入率、凝集剤（ＰＡＣもしくは硫酸バンド）注入率などのデータが必要なプロセスデータに該当し、また、例えば配水設備においては、配水ポンプ吐出圧力、流量、配水末端での圧力等のデータが必要なプロセスデータに該当する。
【００１９】
「対象データ」とは、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段に入力または出力されるプロセスデータのうち、対象プロセス絞込み手段によって絞り込みの対象とされるデータのことをいう。
【００２０】
「自己組織化マップ法」とは、ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ（Self-Organizing Maps; SOM)を用いて、多次元のデータを予備知識なしに二次元に写像することができ、高次元空間の可視化、すなわち、多次元データのクラスタリング（分類）に用いられる手法をいう（参考URL；http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/report/2005/0822/007/report20050822007.html）。
【００２１】
「サポートベクトルマシン法」とは、カーネルトリックと呼ばれる方法を用いて、非線形の識別関数を構成できるように拡張し、訓練サンプルから「マイジン最大化」という基準で線形しきい素子のパラメータを学習して２クラスのパターン識別器を構成する手法をいう（参考URL；http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/svm/nodel.html)。
【００２２】
「強化学習法」とは、試行錯誤を通じて得られる報酬をもとに、環境に適応する学習制御の方法で、ロボットの歩行動作の制御則などをロボットを試行錯誤的に動作させ、滑らかに歩行できるように学習させる応用などが研究されている方法である（計測自動制御学会「計測と制御」、第38巻、1999年10月号、p618〜619）。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、オペレータがマニュアル作業を要することなく、上下水道施設を安全、安心かつ効率的に運用・管理するために必要なノウハウの蓄積と活用する運用ノウハウを自動抽出できるプラント制御装置が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、添付の図面を参照して本発明を実施するための最良の形態を説明する。
【００２５】
（第１の実施の形態）
まず、図１を用いて本発明の第１の実施の形態について説明する。本実施形態に係る運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置１は、例えば製鉄所、製紙工場、半導体製造工場や食品加工工場等の産業施設で使用する工業用水やそれらから排水される水の処理を行う水処理施設（上下水道施設）を安全、安心かつ効率的に運用・管理するために必要なノウハウの蓄積と活用するために用いられる。プラント制御装置１は、上記の水処理プロセスに関する運用ノウハウを自動的に抽出するためにシステム設計された運用ノウハウ自動抽出ユニット２を備えている。
【００２６】
運用ノウハウ自動抽出ユニット２は、通信回線を介して外部の制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３、データベース４およびユーザー端末２０との間で各種データの送受信をするものである。具体的には、運用ノウハウ自動抽出ユニット２は、(i)データベース４に保存されているデータ（信号Ｓ３）か又は制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３から直接得たプロセスデータやその他データ（信号Ｓ２）からそのデータが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかを判別する対象プロセス絞込み手段５と、(ii)データベース４に保存されているデータ（信号Ｓ３）か又は制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３から直接得たプロセスデータやその他データ（信号Ｓ２）と前記対象プロセス絞込み手段５で判別されたそのデータが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという情報信号Ｓ４からそのデータ間の相関関係を解析するデータ相関解析手段６と、(iii)データベース４に保存されているデータ（信号Ｓ３）か又は制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段から直接得たプロセスデータやその他データ（信号Ｓ２）と対象プロセス絞込み手段３で判別されたそのデータが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという情報信号Ｓ４と前記データ相関解析手段で解析したそのデータ間の相関関係データ（信号Ｓ５）からデータ間における変動もしくはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウもしくは知識をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングもしくは分類することにより抽出する知識抽出手段７と、(iv)前記知識抽出手段７にてデータ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識データ（信号Ｓ６）をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングもしくは分類・抽出された知識を制御目標値もしくは機器の起動・停止といった操作の意思決定に活用して、各機器を制御したり、直接制御する前に、プロセスがどのような挙動を示すかをシミュレーションしたりする知識活用制御手段８と、(v)制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３にて入出力されるデータや、データベース４に保存されているデータ、対象プロセス絞込み手段５から得られる絞り込みプロセス結果、データ相関解析手段６で得られるプロセスデータの相関関係、知識抽出手段７で得られたデータ間の相関関係からデータ間における変動もしくはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングもしくは分類情報、知識活用制御手段８におけるシミュレーション結果のすべて又はその一部を画面や紙、ファイルとして出力するデータ表示手段９と、を備えている。
【００２７】
制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３は、浄水場施設１０の各種機器からプロセスデータを採取・収集するとともに、上下水道施設の運用・管理に必要なプロセス対象を制御するものである。浄水場施設１０から得られるプロセスデータは機器ごとに実測した生データおよびコンピュータシミュレーションを用いて模擬的に得られる擬似データを含むものであり、これらのプロセスデータは信号化されて制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３に送信されるようになっている。一方、上下水道施設の運用・管理に必要なプロセス対象として、例えば、(i)原水をポンプで送水する場合には、目標流量、管を流れる原水の流量計測値、弁開度（％）など、(ii)凝集剤の投入においては、ｐＨ、濁度、ｐＨ目標値、ｐＨ調整のための薬品（苛性ソーダ等）注入量もしくは注入率、凝集剤（ＰＡＣもしくは硫酸バンド）注入率など、(iii)配水においては、配水ポンプ吐出圧力、流量、配水末端での圧力等といったプロセスデータの入出力を浄水場施設１０との間で行い、かつ、知識活用制御手段８からの制御データ信号Ｓ８を受信し、これに基づいて浄水場施設１０の各機器に制御データ信号Ｓ９を送信して各機器のプロセス制御を行う。浄水場施設１０の各機器として、原水槽のポンプ、凝集剤投入装置の駆動モータ、凝集槽内の沈殿物を排出する排出バルブの駆動部、ろ過装置の駆動部、消毒剤投入装置の駆動モータまたは紫外線消毒ランプの電源、浄水池の送水ポンプなどを挙げることができる。
【００２８】
データベース４は、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３を介して浄水場施設１０から収集したすべてのデータを保存し、対象プロセス絞込み手段５からの読み出しに応じて必要なデータを提供するものである。対象プロセス絞込み手段５は、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３からプロセスデータを直接取り込むことも可能であるが、データベース４を経由してプロセスデータを効率的に取り出すことができる。データベース４を利用すると、データベース４に保存されたデータは分類・整理された状態にあるため検索対象まで迅速にたどり着くことができ、検索結果も高精度になるからである。
【００２９】
上記のように構成された本実施形態に係る運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置の作用について説明する。
【００３０】
先ず制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３が浄水場施設１０の各機器からプロセスデータとして送られてくる信号Ｓ１を受信する。信号Ｓ１には原水槽からの送水量、凝集剤の投入量、凝集槽内の沈殿物の排出タイミング、ろ過膜が受ける水抵抗の大きさ（詰まりの程度）、消毒剤の投入量、紫外線消毒ランプの照射量、浄水池からの送水量などが含まれている。プロセスデータ信号Ｓ１を受信すると、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３は信号Ｓ１をそのままか又は加工して信号Ｓ２としてデータベース４に送る。データベース４は受信した信号Ｓ１，Ｓ２を分類・整理・保存する。
【００３１】
対象プロセス絞り込み手段５は、データベース４に保存されている膨大なプロセスデータか又は制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３から直接得たプロセスデータやその他データからそのデータが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスに相当するかを判別し、判別した対象プロセスに対応する信号Ｓ４をデータ相関解析手段６およびデータ表示手段９へそれぞれ送る。
【００３２】
次いで、データ相関解析手段６は、データベース４に保存されているデータの信号Ｓ３か又は制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３から直接得たプロセスデータやその他データの信号Ｓ２と対象プロセス絞込み手段５で判別されたそのデータが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという信号Ｓ４とに基づきそのデータ間の相関関係を解析し、相関関係解析信号Ｓ５を知識抽出手段７およびデータ表示手段９へそれぞれ送る。
【００３３】
次いで、知識抽出手段７は、データベース４に保存されているデータの信号Ｓ３か又は制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段から直接得たプロセスデータやその他データの信号Ｓ２と対象プロセス絞込み手段３で判別されたそのデータが上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという情報信号Ｓ４と前記相関関係解析信号Ｓ５とに基づきデータ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングまたは分類することにより抽出し、抽出した知識信号Ｓ６を知識活用制御手段８およびデータ表示手段９へそれぞれ送る。
【００３４】
次いで、知識活用制御手段８は、データ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識信号Ｓ６をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングまたは分類・抽出された知識を制御目標値または機器の起動・停止といった操作の意思決定に活用して、浄水場施設１０の各種機器を制御したり、直接制御する前に、プロセスがどのような挙動を示すかをシミュレーションし、各種機器の制御量に関するデータを信号化してその信号Ｓ８を制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３へ送る。
【００３５】
制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３は、信号Ｓ８に基づいて各機器の制御量を求め、それらに対応する制御信号Ｓ９を浄水場施設１０の各機器に送る。これらの制御信号Ｓ９は、浄水場施設１０の運用・管理に必要な、たとえば、原水をポンプで送水する場合には、目標流量、管を流れる原水の流量計測値、弁開度（％）など、凝集剤の投入においては、ｐＨ、濁度、ｐＨ目標値、ｐＨ調整のための薬品（苛性ソーダ等）注入量もしくは注入率、凝集剤（ＰＡＣもしくは硫酸バンド）注入率、配水においては、配水ポンプ吐出圧力、流量、配水末端での圧力等を含むものである。
【００３６】
データ表示手段９は、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３において入出力されるデータや、データベース４に保存されているデータ、対象プロセス絞込み手段５から得られる絞り込みプロセス別データ（信号Ｓ４）、データ相関解析手段６で得られるプロセスデータ相関解析データ（信号Ｓ５）、知識抽出手段７で得られるデータ間の相関関係からデータ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識をデータの範囲ごとにプロセスデータ（信号Ｓ６）をグルーピングまたは分類情報、知識活用制御手段８におけるシミュレーション結果のすべて又はその一部をユーザー端末２０のディスプレイ画面に表示し、ユーザーの要求に応じて紙にプリントアウトするか又はファイルデータとして記憶媒体に出力する。
【００３７】
本実施の形態によれば、上下水道施設を安全、安心かつ効率的に運用・管理するために必要なノウハウの蓄積と活用する運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置を提供することができる。
【００３８】
（第２の実施の形態）
次に本発明の第２の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記第１の実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００３９】
本実施の形態では、対象プロセス絞込み手段５において特定の数値解析手法を利用することにより、上下水道施設１０を構成する処理プロセスのどのプロセスかを判別する。すなわち、対象プロセス絞込み手段５は上下水道施設１０を構成する処理プロセスのどのプロセスかを自己組織化マップという手法を用いて判別する。
【００４０】
以下の手順に従って自己組織化マップ法を実行処理する。
【００４１】
但し、x=(x1,x2,...,xn)：入力データ、n次元実数ベクトル
wi,j：参照ベクトル、２次元格子配列上の(i,j)に位置するニューロン ui,jの入力データベクトルに対応した結合荷重ベクトルである。
【００４２】
［ＳＴＥＰ１:初期化］  
入力データベクトル数をＮ，繰返し数をｔ(＞＝Ｎ)とし，t=0とする。
【００４３】
w1,1, w1,2,..., wi,ｉの初期値をランダムに与える。
【００４４】
［ＳＴＥＰ２:反復］  
t=1,2,...,λに対して次の操作を反復する。 
［ＳＴＥＰ３］  
入力データベクトルx(t)と各参照ベクトルwi,j(t-1)との間のユークリッド距離||x(t)-wi,j(t-1)||を求める。
【００４５】
［ＳＴＥＰ４］  
ユークリッド距離を最小とするニューロンuI,Jを求める。
【００４６】
［ＳＴＥＰ５］  
参照ベクトルwi,j(t)を次式（１）により学習する。
【００４７】
wi,j(t)=wi,j(t-1)+h((i,j),(I,J),t)(x(t)-wi,j(t-1))      …（１）
h：近傍関数、tに関する単調減少関数で，tが無限大でhは0に収束し、格子点(i,j)と格子点(I,J)の距離||ui,j-uI,J||に関して単調減少する。tが増加するほど単調減少の程度は大きくなる。
【００４８】
つまり、x=(x1,x2,...,xn)：入力データ＝プロセスデータとし、参照ベクトルwi,j(t)を学習していくことで、データベースに保存されているプロセスデータの分類を上下水道施設を構成する処理プロセスのどのプロセスかという視点で分類していく。
【００４９】
こうして得られた参照ベクトルwi,j(t)に対して、実際に判別したいデータを入力すると、どの分類に属するか出力できるというものである。浄水場施設１０における例では、出力結果はたとえば、凝集、配水・・・といった具合である。
【００５０】
本実施の形態によれば、上下水道施設の各機器を高精度に制御することができる。
【００５１】
（第３の実施の形態）
次に図２を参照して本発明の第３の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００５２】
本実施の形態では、対象プロセス絞込み手段５において特定の数値解析手法を利用することにより、上下水道施設１０を構成する処理プロセスのどのプロセスかを判別する。すなわち、対象プロセス絞込み手段５は上下水道施設１０を構成する処理プロセスのどのプロセスかをサポートベクトルマシンという手法を用いて判別する。サポートベクトルマシン法により知識を抽出する際は、データ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングまたは分類する。
【００５３】
サポートベクトルマシン法は以下の手順に従う。
【００５４】
学習データ集合(x1,y1)、(x2,y2)…、(xm,ym)
内積カーネル  H(x,x’)＝［(x・x’)+１］q 
正則化パラメータＣがあるとするとき、次の制約条件のもとで、
Σyi・αi＝0、0≦αi≦Ｃ  （制約条件）
Max  Σαi-1/2ΣαiαjyiyjH(xi,xj)とするα1,…,αmを２次計画法で求める。
【００５５】
学習データとして、たとえば(xm,ym)＝(濁度、凝集剤注入率)などとして、２次計画問題を解くと、原水ｐＨや水温によって注入すべき濁度と凝集剤注入率（薬剤注入率）との関係が図２に示すように２つの群に分類される。
【００５６】
図２は、横軸に薬剤注入率（相対値）をとり、縦軸に濁度（相対値）をとって、薬剤注入率と濁度との相関を調べた結果を示す特性図である。図から明らかなように、これらのデータ群は大きく分けて２つのグループに分かれる。すなわち、第１のグループは特性線Ａの近傍に分布する白丸プロットのデータ群であり、第２のグループは特性線Ｂの近傍に分布する黒丸プロットのデータ群である。
【００５７】
対象プロセス絞込み手段５は、データベース４から入る対象プロセスデータ（信号Ｓ３）が上記２つの特性線Ａ，Ｂのうちのいずれに属するかを判別して、その結果を信号化して信号Ｓ４をデータ相関解析手段６およびデータ表示手段９へそれぞれ送る。
【００５８】
本実施の形態によれば、上下水道施設の各機器をさらに高精度に制御することができる。
【００５９】
（第４の実施の形態）
次に図３を参照して本発明の第４の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００６０】
本実施の形態では、知識活用制御手段８において特定の数値解析手法を利用することにより、データ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識信号Ｓ６をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングまたは分類・抽出された知識を制御目標値または機器の起動・停止といった操作の意思決定に活用する。すなわち、知識活用制御手段８は、知識抽出手段７により分類されたプロセスデータの群をリスト化し、分類リスト化したプロセスデータ群に基づいて制御目標値をそれぞれ決定し、かつ、プロセス全体の省エネルギーおよびコスト低減のうち少なくとも一方を最適とする運転計画を最適化し、その計画にしたがって前記上下水道施設の機器の起動・停止を行う。
【００６１】
本実施の形態では、その対象プロセスデータが対象プロセス絞込み手段５の結果から上下水道施設１０を構成する処理プロセスのどのプロセスかを判別し、データ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングまたは分類された場合に、それらのデータを上述した第３の実施形態のサポートベクトルマシン法で(xm,ym)＝(濁度、凝集剤注入率)の例で説明したような濁度と注入率の特性を図３に示すようにリスト化するか又は関数化し、プロセスごとに保存しておき、例えば、ある原水のｐＨ値、温度、濁度のときの目標注入率をこのリスト、関数から呼び出し、現在の制御目標値として制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３から出力する。
【００６２】
また、プロセス全体の機器、たとえばポンプの起動停止やバルブ開閉といった制御についても、ポンプ動力にかかる消費電力量や電力料金ができるだけ小さくなるよう最適化する際の制約条件として、このリストまたは関数を参照するようにすると、ノウハウを活用した実用に耐えうる制御計画を作成することができる。
【００６３】
なお、最適化計算には分岐限定法や線形計画法、２次計画法や動的計画法といった数理計画手法はもちろんのこと、遺伝的アルゴリズムやシミュレーティッドアニーリング等のヒューリスティック最適化手法等問題を解くのに可能な理論的手法であれば何でもよい。
【００６４】
（第５の実施の形態）
次に本発明の第５の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００６５】
本実施の形態では、知識抽出手段７において特定の数値解析手法を利用することにより、データ間における変動またはそれにかかわる制御目標値設定、操作に関わるノウハウまたは知識信号Ｓ６をデータの範囲ごとにプロセスデータをグルーピングまたは分類・抽出された知識を制御目標値または機器の起動・停止といった操作の意思決定に活用する。すなわち、各制御目標値ならびにプロセス全体の省エネルギー、もしくは、省コスト、もしくは、その両方を最適とする運転計画を知識抽出手段７によって、分類されたプロセスデータを制約条件もしくは目的関数として導入し、プロセスの機器の起動・停止、ならびに、所望の制御すべき項目を所望の目標値となるよう制御を強化学習という手法によって行う。
【００６６】
強化学習法は、時刻ｔでの状態stを下式（２）にて評価更新を設定した回数だけ繰り返し、価値関数Qを最大化する状態stを求めるものである。
【００６７】
Q(st,at)←Q(st,at)＋α[rt＋γrmaxQ(st+1,a)-Q(st,at)]      …（２）
γ：割引率   ０≦γ≦１
α：学習率  ０＜α≦１
rt：報酬
例えば、ポンプの起動停止を状態stとして、そのときの消費電力料金の逆数を報酬として定義すると、消費電力料金を最小化するようなポンプの起動停止計画を求める強化学習が機能する。その際、夜間大容量ポンプを起動し、昼間はできるだけ小容量ポンプのみ起動としたり、大容量ポンプ停止後は小容量ポンプを２台起動し、所定時間経過後に１台のポンプを停止させ、継続的に駆動するポンプを１台のみにするといったポンプ起動および停止における運用上の考え方を知識抽出手段７から抽出しておき、制約条件として、この強化学習演算に盛り込むことで、熟練オペレータの志向に合った運用計画を作成することができる。
【００６８】
（第６の実施の形態）
次に図４を参照して本発明の第６の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００６９】
図４に示すように、第６の実施の形態のプラント制御装置１Ａでは、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ａが運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ａを内蔵している。すなわち、運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ａを制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ａのなかに組み込んで１つのユニットとしている。
【００７０】
本実施の形態によれば、別々に分散していた要素を１つのユニット内に組み込むことにより装置構成がまとまっているので、メンテナンスの容易化および装置の小型化などを実現することができる。
【００７１】
（第７の実施の形態）
次に図５を参照して本発明の第７の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００７２】
図５に示すように、第７の実施の形態のプラント制御装置１Ｂでは、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ｂが公衆回線網１１を介して運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ｂとデータ通信できるようになっている。また、ユーザー端末２０およびデータ表示手段９Ｂも公衆回線網１１を介して運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ｂおよび制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ｂとデータ通信できるようになっている。
【００７３】
本実施の形態によれば、上下水道施設から遠く離れた遠隔地であっても公衆回線網を介して運用ノウハウを自動抽出することができるようになる。
【００７４】
（第８の実施の形態）
次に図６を参照して本発明の第８の実施の形態を説明する。なお、本実施の形態が上記実施の形態と重複する部分の説明は省略する。
【００７５】
図６に示すように、第８の実施の形態のプラント制御装置１Ｃでは、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ｃが運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ｃを内蔵し、かつ、制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ｃが公衆回線網１１を介して運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ｃとデータ通信できるようになっている。また、ユーザー端末２０およびデータ表示手段９Ｃも公衆回線網１１を介して運用ノウハウ自動抽出ユニット２Ｃおよび制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段３Ｃとデータ通信できるようになっている。
【００７６】
本実施の形態によれば、上下水道施設から遠く離れた遠隔地であっても公衆回線網を介して運用ノウハウを自動抽出することができるとともに、メンテナンスの容易化および装置の小型化などを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の実施の形態に係る運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置を示す構成ブロック図。
【図２】サポートベクトルマシン法を用いて分類されたデータ群を示す特性図。
【図３】最適化計算のために各種プロセスデータをリスト化した一覧表を示す図。
【図４】他の実施の形態に係る装置を示す構成ブロック図。
【図５】他の実施の形態に係る装置を示す構成ブロック図。
【図６】他の実施の形態に係る装置を示す構成ブロック図。
【符号の説明】
【００７８】
１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…運用ノウハウを自動抽出するプラント制御装置、
２，２Ａ，２Ｂ，２Ｃ…運用ノウハウ自動抽出ユニット、
３，３Ａ，３Ｂ，３Ｃ…制御用コントローラ・データＩ／Ｏ手段、
４…データベース、
５…対象プロセス絞り込み手段、
６…データ相関解析手段、
７…知識抽出手段、
８…知識活用制御手段、
９，９Ａ，９Ｂ，９Ｃ…データ表示手段、
１０…浄水場施設、
１１…公衆回線網、２０…ユーザー端末。
【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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