プラントの運転状況を模擬するシミュレーションモデルをチューニングするための実測データを実測データベースから抽出するデータ抽出装置において、前記実測データベースから取得した複数の実測データである時系列データの形状特性と、前記シミュレーションモデルに所定の操作量を与えたときに得られるシミュレーションデータである時系列データの形状特性を解析する特徴解析手段と、前記特徴解析手段による解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを前記実測データベースから抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とするデータ抽出装置。前記特徴解析手段は、前記プラントから取得した複数の実測データのそれぞれを任意の時間間隔で区切って形状特性を解析し、時刻と対応付けて実測特徴データベースに保存し、前記抽出手段は、前記実測特徴データベースに保存された前記実測データの形状特性と、前記シミュレーションデータの形状特性とを比較し、最も類似する実測データの形状特性に対応付けられた時刻に基づいて、前記実測データを前記実測データベースから抽出することを特徴とする請求項1に記載のデータ抽出装置。前記特徴解析手段は、前記時系列データの周波数成分分布を用いて前記時系列データの形状特性を解析することを特徴とする請求項1または2に記載のデータ抽出装置。プラントの運転状況を模擬するシミュレーションモデルをチューニングするための実測データを実測データベースから抽出するデータ抽出方法において、前記実測データベースから取得した複数の実測データである時系列データの形状特性と、前記シミュレーションモデルに所定の操作量を与えたときに得られるシミュレーションデータである時系列データの形状特性を解析する特徴解析ステップと、前記特徴解析ステップによる解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを前記実測データベースから抽出する抽出ステップと、を備えることを特徴とするデータ抽出方法。前記特徴解析ステップでは、前記プラントから取得した複数の実測データのそれぞれを任意の時間間隔で区切って形状特性を解析し、時刻と対応付けて実測特徴データベースに保存し、前記抽出ステップでは、前記実測特徴データベースに保存された前記実測データの形状特性と、前記シミュレーションデータの形状特性とを比較し、最も類似する実測データの形状特性に対応付けられた時刻に基づいて、前記実測データを前記実測データベースから抽出することを特徴とする請求項4に記載のデータ抽出方法。しかし、運転上の制約等があるため、シミュレーションモデルのチューニングに必要なデータの収集に際して、シミュレーションモデルに与えるものと同一の操作量を実際にプラントに与えることができない場合がある。この場合、チューニングを行うため適切な条件がそろっている実測データ、すなわち、シミュレーションモデルに与える単体の操作量が実際にプラントに与えられていると思われるときの実測データを、過去の運転時の実測データが蓄積されているデータベースからオペレータが目視により探し出している。しかし、このような作業はオペレータに大きな負担を強いることになる。また、一般的なプロセスでは一つの操作量に対して複数の状態量が変化するが、その単体の操作量がプラントに与えられたために生じた状態量の変化がデータ内に含まれているかどうか、また、他の操作量がプラントに与えられたために生じた状態量の変化が含まれていないかどうか等までも、チェックしなければならず、負担は極めて大きい。さらに、プラントから実際に得られる実測データは、シミュレーションで使用されるパラメータの一部に限定されるため、適切な実測データを抽出することが困難な場合もある。本発明の目的は、オペレータの負担なくシミュレーションモデルのファインチューニングに適した実測データを容易に抽出可能なデータ抽出装置及びデータ抽出方法を提供することにある。本発明のデータ抽出装置は、プラントの運転状況を模擬するシミュレーションモデルをチューニングするための実測データを実測データベースから抽出するデータ抽出装置において、前記実測データベースから取得した複数の実測データである時系列データの形状特性と、前記シミュレーションモデルに所定の操作量を与えたときに得られるシミュレーションデータである時系列データの形状特性を解析する特徴解析手段と、前記特徴解析手段による解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを前記実測データベースから抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする。このデータ抽出装置によれば、特徴解析手段が、プラントから取得した複数の実測データの時系列データの形状特性と、シミュレーションモデルから出力された状態量のシミュレーションデータの時系列データの形状特性を解析する。そして、抽出手段が、特徴解析手段による解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを実測データベースから抽出する。このため、シミュレーションモデルのチューニングに最適な実測データを、オペレータの負担なく、シミュレーションデータの定性的な挙動に基づき抽出することができる。前記特徴解析手段は、前記プラントから取得した複数の実測データのそれぞれを任意の時間間隔で区切って形状特性を解析し、時刻と対応付けて実測特徴データベースに保存し、前記抽出手段は、前記実測特徴データベースに保存された前記実測データの形状特性と、前記シミュレーションデータの形状特性とを比較し、最も類似する実測データの形状特性に対応付けられた時刻に基づいて、前記実測データを前記実測データベースから抽出してもよい。前記特徴解析手段は、前記時系列データの周波数成分分布を用いて前記時系列データの形状特性を解析してもよい。本発明のデータ抽出方法は、プラントの運転状況を模擬するシミュレーションモデルをチューニングするための実測データを実測データベースから抽出するデータ抽出方法において、前記実測データベースから取得した複数の実測データである時系列データの形状特性と、前記シミュレーションモデルに所定の操作量を与えたときに得られるシミュレーションデータである時系列データの形状特性を解析する特徴解析ステップと、前記特徴解析ステップによる解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを前記実測データベースから抽出する抽出ステップと、を備えることを特徴とする。このデータ抽出方法によれば、プラントから取得した複数の実測データの時系列データの形状特性と、シミュレーションモデルから出力された状態量のシミュレーションデータの時系列データの形状特性を解析する。そして、解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを実測データベースから抽出する。このため、シミュレーションモデルのチューニングに最適な実測データを、オペレータの負担なく、シミュレーションデータの定性的な挙動に基づき抽出することができる。本発明のデータ抽出装置によれば、特徴解析手段が、プラントから取得した複数の実測データの時系列データの形状特性と、シミュレーションモデルから出力された状態量のシミュレーションデータの時系列データの形状特性を解析する。そして、抽出手段が、特徴解析手段による解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを実測データベースから抽出する。よって、シミュレーションモデルのチューニングに最適な実測データを、オペレータの負担なく、シミュレーションデータの定性的な挙動に基づき抽出することができる。本発明のデータ抽出方法によれば、プラントから取得した複数の実測データの時系列データの形状特性と、シミュレーションモデルから出力された状態量のシミュレーションデータの時系列データの形状特性を解析する。そして、解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを実測データベースから抽出する。よって、シミュレーションモデルのチューニングに最適な実測データを、オペレータの負担なく、シミュレーションデータの定性的な挙動に基づき抽出することができる。以下、本発明によるデータ抽出装置の一実施形態について説明する。図1は、一実施形態のデータ抽出装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態のデータ抽出装置10は、プラントにおけるプロセスを物理や化学の法則に従ったシミュレーションモデルとして状態量を計算しシミュレーションを行うプロセスシミュレータ101と、プロセスシミュレータ101によるシミュレーションによって計算された状態量以下、シミュレーションデータと言うの時系列データを蓄えるシミュレーションデータベース102と、実プラントより得られた実測データの時系列データを蓄える実測データベース103と、シミュレーションデータの時系列データ及び実測データの時系列データの波形形状の特徴解析を行う特徴解析手段104と、特徴解析手段104による特徴解析結果を保存する実測特徴データベース105と、実測特徴データベース105からシミュレーションのチューニングに適切な実測データを抽出する抽出手段106と、抽出手段106による抽出結果をグラフィカル表示するモニタ等からなる表示手段107と、により構成される。チューニング対象となるプロセスシミュレータ101は、チューニングを行うため操作量制御部不図示から与えられた温度、圧力等のテスト操作量に基づいて、シミュレーションにより状態量を計算し、計算結果をシミュレーションデータの時系列データとしてシミュレーションデータベース102に保存する。ここでは、例えば、シミュレーションモデルに与える1つの操作量のみをステップ状に変化させた場合についてのシミュレーションを行い、その計算結果を保存する。図2は、データ抽出装置10の動作を示すフローチャートである。まず、特徴解析手段104は、実測データベース103に蓄えられた実測データの時系列データについて、波形形状の形状特性を定量化して解析し、データの時刻と後述する形状特性ベクトルとを対応付けて実測特徴データベース105に保存するステップS1。形状特性の定量化は、データを任意の時間間隔で区切ったデータに対するフーリエ変換で得られた周波数成分分布等を用いて、波形形状の大きさ、周波数、波形形状などを定量的に表現する。そして、形状特性ベクトル等のベクトル形式にて実測特徴データベース105に保存する。これにより、実測データの時系列データとしての形状、ピーク値、周期性、各種の統計量などが形状特性として得られる。本実施形態では、特徴解析手段104による特徴解析結果が定量化されて実測特徴データベース105に蓄積され、以降は実測特徴データベース105に蓄積されたデータが利用される。このため、このような形状特性の定量化は、抽出対象の実測データについて1回だけ解析すれば足りる。なお、形状特性の定量化には、周波数成分分布以外にも、他の定量化手法を用いてもよい。次に、特徴解析手段104は、実測データに対して行った解析と同じ解析をシミュレーションデータベース102に保存されているシミュレーションデータに対して施し、波形形状の形状特性を定量化して解析するステップS2。具体的には、実測データに対して行った形状特性の定量化と同じ解析をシミュレーションデータベース102に保存されているシミュレーションデータに対して施し、シミュレーションデータの形状特性ベクトルを算出する。そして、抽出手段106が、実測特徴データベース105に保存されている実測データの形状特性ベクトルと、シミュレーションデータの形状特性ベクトルとを比較し、両者の類似性を求めるステップS3。類似性の比較には、例えば、1式に示すcos尺度を用いることができる。1式中、Rは類似度、xはシミュレーションデータの形状特性ベクトル、yは実測データの形状特性ベクトルである。R=xy/||x|||y||1式抽出手段106は、実測特徴データベース105に保存されている全ての実測データの形状特性ベクトルに対して、1式に基づいて類似度Rを算出し、類似度Rが最も大きい実測データの形状特性ベクトルを抽出する。なお、類似度Rが大きい実測データを最も大きい実測データから順に複数抽出してもよい。続いて、抽出手段106は、実測データベース103から、ステップS3で抽出した実測データの形状特性ベクトルと対応付けて保存されていた時刻と同じ時刻の実測データを抽出するステップS4。次に、モニタ等の表示手段107が、抽出手段106による抽出結果をグラフ又は/及び数値にて表示してステップS5、処理を終了する。図3は、表示手段107による抽出結果の表示例を示す図である。図3に示す例では、表示画面上にシミュレーションデータの時系列データを表示する領域71と、抽出された実測データの時系列データを表示する領域72と、領域72に表示された実測データと、シミュレーションデータとの類似度および類似度の順位などの類似情報を示す領域73と、が設けられている。またこの例では、領域71において、シミュレーションデータの時系列データに実測データの時系列データを重ねて示している。図3では、ステップS3及びステップS4において、類似する実測データを複数抽出した例を示しており、図3に示すように、抽出した複数の実測データを並べて表示することができる。この場合、図3の領域73における表示のように、類似度図3の例では、0.88、0.75、0.66、とその類似度の順位図3の例では、順位1、順位2、順位3、とを対応付けて表示してもよい。このように、本実施形態のデータ抽出装置では、シミュレーションモデルに一定のテスト操作量を与えた場合のシミュレーションデータと類似性の高い実測データを抽出している。これは、この実測データが得られた時間帯に上記のテスト操作量に相当する操作量が与えられた場合と近似した運転状況が生じている、と予測することを本質的な技術的要素としている。これは、プロセスシミュレータによりシミュレーションが、絶対値が完全一致するまでには至らないが、定性的な挙動は表現することができるという状態を効果的に利用するものである。また、本実施形態のデータ抽出装置では、テスト操作量が与えられたパラメータ以外のパラメータに基づいて実プラントの運転状況の類似度が判定される。このため、実プラントにおいてテスト操作量が与えられたパラメータに対する監視ないし検出ができるか否かに関わりなく、類似度を算出することができる。例えば、シミュレーションモデルでは使用されているが、実プラントでは計測不可能なパラメータ例えば、所定部位における温度、圧力等を段階的に変化させるようなシミュレーションをプラントシミュレータで実行し、この運転状況に近似した過去のプラント運転時の実測データを類似度に基づいて抽出することも可能である。以上、説明したように、本発明のデータ抽出装置およびデータ抽出方法によれば、特徴解析手段104が、プラントから取得した複数の実測データの時系列データの形状特性と、シミュレーションモデルから出力された状態量のシミュレーションデータの時系列データの形状特性を解析する。そして、抽出手段106が、特徴解析手段104による解析の結果、シミュレーションデータの形状特性と最も類似する実測データを実測データベース103から抽出する。したがって、シミュレーションデータの定性的な挙動に基づいてシミュレーションモデルのチューニングに最適な実測データを抽出することができる。また、特徴解析手段104は、プラントから取得した複数の実測データのそれぞれを任意の時間間隔で区切って形状特性解析を行ない、時刻と対応付けて実測特徴データベース105に保存する。そして、抽出手段106は、実測特徴データベース105に保存された実測データの形状特性と、シミュレーションデータの形状特性とを比較し、最も類似する実測データの形状特性を示す時刻帯の実測データを実測データベース103から抽出する。したがって、単に時系列データが重なり合う割合などに基づいてデータ抽出するのではなく、形状特性を基準にしてデータ抽出を行うため、シミュレーションデータと定性的に類似している実測データを効率的に抽出することができる。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、シミュレーションのファインチューニングを行うための実測データを抽出するデータ抽出装置およびデータ抽出方法に対し、広く適用することができる。