JP2000259238A - プラント運転監視支援装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 運転員の負荷をさらに軽減する。 【解決手段】 各サンプル時点におけるプラントデータ
の集合を距離空間に写像し過去のスナップショットとし
て順次蓄積させると共に各スナップショットの時間関係
を示す時系列接続データを順次蓄積させ、距離空間上で
距離の近いスナップショットを現在のスナップショット
に類似する類似事例として検索することにより現在のプ
ラントの運転状態を推論すると共に時系列接続データに
基づいて類似事例に時系列的に連続する過去のスナップ
ショットを特定することにより現在から一定時間経過後
のプラントの運転状態を予測し、該予測結果に基づいて
運転支援情報を生成するインタフェースエージェント
と、運転支援情報に基づいて運転員を支援する音声メッ
セージを出力する音声報知手段とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プラント運転監視
支援装置及び方法に係わり、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ことにより運
転員の監視業務を支援する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】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、プロセス機器に対して運転員が何らかの指示操作を
与えるための操作機器等から構成されている。このよう
なプラントの運転において、運転員は、操作機器の表示
手段に表示される各種計測データ（プロセス機器につい
て計測された計測値）を読み取ることによってプラント
の運転状態を把握し、プラントの動作に異常が生じてい
る場合等、必要に応じて操作機器を操作することによっ
てプラントの運転に指示を与える。

【０００３】ところで、従来のプラントの運転において
は、プラントの運転状態を把握することは運転員の責任
になっている。運転員は、監視室に備えられた各種操作
機器を操作し、この結果表示装置に表示される複数の計
測データからプラントの運転状態を把握するが、これら
計測データに基づいてプラントの運転状態を正確に判断
して適切な指示をプラントに与えるためには、高度の熟
練を必要とする。特に、プラントの一部に故障等が発生
する緊急時において、運転員は、通常時以上に多数の計
測データを的確に選択・確認する必要があるので、その
負担は極めて大きなものとなる。

【０００４】一方、プラントの運転は近年益々自動化さ
れており、平常時における運転員の仕事は、計測データ
の監視作業が中心となっている。このような状況におい
て、運転員が、集中力を持続しつつプラントの運転状態
を監視することは極めて困難である。したがって、運転
員にとって、プラントに異常が発生していることを迅速
かつ的確に把握することは益々困難になりつつある。

【０００５】このようなプラントの運転状態に対して、
本出願人は、特願平９−２０２００２号、特願平９−２
３１５８１号あるいは特願平１０−２６３６０９号にお
いて、ＡＩ手法に基づく事例ベース推論技術を応用した
プラントの運転監視技術について提案している。これら
の技術は、事例ベース推論の手法を用いることにより、
現在のプラントの運転状態に類似する過去の運転事例を
検索し、この検索結果に基づいてプラント運転支援用の
メッセージを運転員に提供するものである。

【０００６】例えば、特願平１０−２６３６０９号に記
載の技術では、プラントを構成する各種機器から取得さ
れた計測データ及び当該機器への操作（操作データ）を
各種機器の運転状態を示すプラントデータとして所定の
サンプリング時点毎に順次取得し、このプラントデータ
を互いの類似度を示す距離空間に写像することにより過
去運転事例データの１つとして事例メモリに順次蓄積さ
せ、現在のプラントの運転状態（現在運転事例データ）
に一致あるいは類似する過去運転事例データを検索する
ことにより現在のプラントの運転状態を推論・判断し、
この判断結果に応じて運転員を支援するための音声メッ
セージを報知するものである。

【０００７】また、特願平１０−２６３６０９号に記載
の技術では、あるサンプリング時点における全ての機器
の計測データと操作データとの集合をスナップショット
として定義し、このスナップショットを距離空間に写像
することにより過去運転事例データの１つとして事例メ
モリに順次蓄積し、現在のスナップショットを事例メモ
リに蓄積された過去のスナップショットと比較照合する
ことによって現在のプラントの運転状態が過去に経験し
たことのない未知の運転状態であるか否かを推論・判断
し、この判断結果に応じて音声メッセージを報知するも
のである。

【０００８】このようなＡＩ手法に基づく運転監視技術
を採用することにより、運転員にプラントの運転状態に
対する的確な音声メッセージを提供することが可能であ
り、この結果、運転員は、プラントの異常に対して的確
かつ迅速な対応を取ることができる。

【０００９】しかし、上記従来技術は、現在のプラント
の運転状態に類似する過去の運転事例（類似事例）に基
づいて運転員に的確な音声メッセージを提供するもので
あって、現在時刻から一定時間が経過した状態つまり未
来の運転状況を予測して音声メッセージを提供するもの
ではない。現在時刻から一定時間経過した時点のプラン
トの運転状態を予測して運転員に音声メッセージあるい
は映像表示によるメッセージ（表示メッセージ）を提供
することができれば、運転員により的確かつ直感的にプ
ラントの運転状態を把握させることが可能となり、運転
員の負荷をさらに軽減することができる。

【００１０】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）運転員の負荷をさらに軽減する。 （２）現在から一定時間経過後のプラントの運転状況を
予測し、その予測結果に基づいて運転員にメッセージを
提供する。

【００１１】

【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、プラント運転監視支援装置に係わる第
１の手段として、プラントと該プラントの運転を監視す
る運転員との間に介在し、プラントから取得した各種プ
ラントデータに基づいてプラントの運転状態を判断して
運転員を支援するプラント運転監視支援装置において、
各サンプル時点におけるプラントデータの集合を距離空
間に写像し過去のスナップショットとして順次蓄積させ
ると共に、前記各スナップショットの時間関係を示す時
系列接続データを順次蓄積させ、前記距離空間上で距離
の近いスナップショットを現在のスナップショットに類
似する類似事例として検索することにより現在のプラン
トの運転状態を推論すると共に、前記時系列接続データ
に基づいて類似事例に時系列的に連続する過去のスナッ
プショットを特定することにより現在から一定時間経過
後のプラントの運転状態を予測し、この予測結果に基づ
いて運転支援情報を生成するインタフェースエージェン
トと、運転支援情報に基づいて運転員を支援する音声メ
ッセージを出力する音声報知手段とを具備する手段を採
用する。

【００１２】また、プラント運転監視支援装置に係わる
第２の手段として、上記第１の手段において、インタフ
ェースエージェントの予測結果に基づく運転支援映像を
映像表示手段に表示する映像制御手段を具備するという
手段を採用する。

【００１３】プラント運転監視支援装置に係わる第３の
手段として、上記第２の手段において、インタフェース
エージェントは、運転員の音声指示を音声認識する言語
変換システムを備え、映像制御手段は、この言語変換シ
ステムの音声認識結果に基づいて運転支援映像を切り替
えるという手段を採用する。

【００１４】プラント運転監視支援方法に係わる第１の
手段として、プラントから取得した各種プラントデータ
に基づいてプラントの運転状態を判断し、運転員を支援
するプラント運転監視支援方法において、各サンプル時
点におけるプラントデータの集合を距離空間に写像し過
去のスナップショットとして順次蓄積させると共に、前
記各スナップショットの時間関係を示す時系列接続デー
タを順次蓄積させ、前記距離空間上で距離の近いスナッ
プショットを現在のスナップショットに類似する類似事
例として検索することにより現在のプラントの運転状態
を推論すると共に、前記時系列接続データに基づいて類
似事例に時系列的に連続する過去のスナップショットを
特定することにより現在から一定時間経過後のプラント
の運転状態を予測し、この予測結果に基づいて運転員に
音声メッセージを報知するという手段を採用する。

【００１５】プラント運転監視支援方法に係わる第２の
手段として、上記第１の手段において、プラントの運転
状態の予測結果に基づいて運転員を支援する運転支援映
像を表示するという手段を採用する。

【００１６】プラント運転監視支援方法に係わる第３の
手段として、上記第２の手段において、運転員の音声指
示を音声認識し、この音声認識結果に基づいて運転支援
映像を切り替えるという手段を採用する。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係わるプラント運
転監視支援装置及び方法の一実施形態について説明す
る。

【００１８】 図１は、本実施形態におけるプラント運
転監視支援装置の全体構成図である。この図において、
符号Ａは監視対象であるプラント、１はインタフェース
エージェント、２，７はスピーカ、３はマイク、４はバ
ーチャルプラント表示システム（映像制御手段）、５は
入力装置（例えば、マウスやキーボード等）、６はＣＲ
Ｔディスプレイ（映像表示手段）である。

【００１９】インタフェースエージェント１は、マイク
３を介してプラントＡの運転員から入力された音声指示
を音声認識してバーチャルプラント表示システム４に出
力すると共に、プラントＡから取得され、かつプラント
Ａの運転状態を示す各種データ（プラントデータ）に基
づく事例ベース推論によってプラントＡの運転状態を推
論し、この推論結果に応じて、運転員を支援する各種の
音声メッセージをスピーカ２（音声報知手段）に出力す
るものである。

【００２０】バーチャルプラント表示システム４は、上
記インタフェースエージェント１による事例ベース推論
の結果、プラントＡに複数備えられたＩＴＶカメラ（工
業用監視カメラ）の映像（ＩＴＶ映像）、及び上記入力
装置５の操作指示に基づいて運転員を支援する各種映像
（運転支援映像）を合成してＣＲＴディスプレイ６に出
力するものである。

【００２１】このバーチャルプラント表示システム４
は、インタフェースエージェント１による事例ベース推
論の結果に基づいて生成したＶＲ（バーチャル・リアリ
ティ）映像と文字メッセージ、及びプラントＡから得ら
れたＩＴＶ映像を組み合わせることにより、各種の運転
支援映像を合成する。また、バーチャルプラント表示シ
ステム４は、ＶＲ映像のリアリティをより向上させるた
めに、ＶＲ映像に関連する音響を生成してスピーカ７に
出力する。入力装置５は、ＶＲ映像の操作指示及びＶＲ
映像中に表示されたプラントＡの構成機器に対する特定
の操作指示を入力するためのものである。

【００２２】図２は、上記インタフェースエージェント
１の機能構成を示すブロック図である。この図に示する
ように、インタフェースエージェント１は、言語変換シ
ステム１ａ、推論エンジン１ｂ、照合ルール１ｃ、事例
メモリ１ｄ、データ収集部１ｅ及び通信部１ｆ等から構
成されている。

【００２３】言語変換システム１ａは、運転員によって
マイク３に入力された音声指示を音声認識することによ
りコンピュータに読取可能な日本語または英語のデータ
に変換して推論エンジン１ｂに出力すると共に、該推論
エンジン１ｂから入力された日本語または英語のデータ
に対して運転員が適切なコマンド実行を行うと共に適切
な返答を行い得るような音声メッセージに音声合成して
スピーカ２に出力するものである。

【００２４】さらに詳説すると、この言語変換システム
１ａは、運転員が発した音声指示から特定のキーワード
を抽出して認識するキーワードスポッティング音声認
識、及び過去に入力された運転員の音声指示を音声事例
データ（過去音声事例データ）として記憶し、この過去
音声事例データをいま入力された音声指示（現在音声事
例データ）と比較推論することにより、音声指示を認識
する事例ベース推論音声認識を組み合わせた音声認識を
行うものである。

【００２５】データ収集部１ｅは、所定のサンプリング
時点毎にプラントＡを構成する各種機器の計測データ及
び運転員のプラントＡに対する操作指示（操作指示デー
タ）をプラントＡから収集し、これらをプラントデータ
として推論エンジン１ｂに出力するものである。このプ
ラントデータは、サンプリング時点における計測データ
とそのときの操作指示データとで構成されているので、
サンプリング時点におけるプラントＡの運転状態を示す
情報である。

【００２６】推論エンジン１ｂは、上記プラントデータ
に基づいて各種機器の現在の運転状態を示す運転事例デ
ータ（現在運転事例データ）を生成して事例メモリ１ｄ
に順次記憶させると共に全ての機器のプラントデータの
集合をスナップショットとして事例メモリ１ｄに順次記
憶させ、かつ、照合ルール１ｃに基づいて現在運転事例
データに一致あるいは類似する過去の運転事例データ
（過去運転事例データ）を事例メモリ１ｄから検索する
ことにより各種機器の現在の運転状態を推論・判断する
と共に、現在のスナップショットに一致あるいは類似す
る過去のスナップショットを事例メモリ１ｄから検索す
ることにより現在のプラントＡの運転状態が過去に経験
された状態であるか否かを推論・判断するものである。

【００２７】事例メモリ１ｄは、上記推論エンジン１ｂ
から順次入力される現在運転事例データを過去運転事例
データ（時間の経過とともに過去のデータとなる）とし
て順次蓄積するものである。照合ルール１ｃは、推論エ
ンジン１ｂによる現在運転事例データに一致あるいは類
似する過去運転事例データの検索手順を規定するもので
ある。なお、この照合ルール１ｃと事例メモリ１ｄとを
用いた推論エンジン１ｂの処理については、以下に詳説
する。

【００２８】通信部１ｆは、推論エンジン１ｂと上記バ
ーチャルプラント表示システム４との通信を仲介するも
のであり、例えば推論エンジン１ｂの推論結果及び言語
変換システム１ａの音声認識結果をコマンドとしてバー
チャルプラント表示システム４に出力する。

【００２９】また、本実施形態では、プラントＡに対す
る特定の操作指示をインタフェースエージェント１を介
してバーチャルプラント表示システム４から入力できる
ように構成されている。通信部１ｆは、この操作指示を
バーチャルプラント表示システム４から受信すると推論
エンジン１ｂに出力する。そして、この操作指示は、推
論エンジン１ｂ及びデータ収集部１ｅを介してプラント
Ａに入力されるようになっている。

【００３０】続いて、図３は、上記バーチャルプラント
表示システム４の機能構成を示すブロック図である。こ
の図に示すように、バーチャルプラント表示システム４
は、メイン制御部４ａ、通信部４ｂ、ＶＲ制御部４ｃ、
ＩＴＶ表示部４ｄ、メッセージ表示部４ｅ、映像合成部
４ｆ、ＶＲ表示部４ｇ、３次元仮想プラントデータベー
ス４ｈ、直接操作部４ｉ、音響発生部４ｊ及びＩＴＶ合
成部４ｋ等から構成されている。なお、音響発生部４ｊ
は、上記スピーカ７と共に音響報知手段を構成するもの
である。

【００３１】メイン制御部４ａは、通信部４ｂを介して
インタフェースエージェント１から入力される各種コマ
ンド及び直接操作部４ｉを介して入力装置５から入力さ
れる操作指示に基づいて、通信部４ｂ、ＶＲ制御部４
ｃ、ＩＴＶ表示部４ｄ、メッセージ表示部４ｅ及び映像
合成部４ｆの各動作を統括的に制御するものである。

【００３２】通信部４ｂは、メイン制御部４ａによる制
御の下にインタフェースエージェント１との通信を仲介
するものであり、上記各種コマンドをインタフェースエ
ージェント１から受信するとメイン制御部４ａに出力
し、メイン制御部４ａから入力装置５の操作指示が入力
されるとインタフェースエージェント１に出力する。

【００３３】直接操作部４ｉは、上記入力装置５の操作
指示を受け付けてＶＲ制御部４ｃに出力するものであ
る。ＶＲ制御部４ｃは、ＶＲ表示部４ｇによるＶＲ映像
の生成を制御するものである。このＶＲ制御部４ｃは、
上記メイン制御部４ａから入力される制御情報及び直接
操作部４ｉから入力される入力装置５の操作指示に基づ
いてＣＲＴディスプレイ６に表示すべきＶＲ映像の変更
指示をＶＲ表示部４ｇに出力する。

【００３４】また、ＶＲ制御部４ｃは、音響発生部４ｊ
によるスピーカ７への音響（ＶＲ映像に関連する音響）
の出力をも制御する。音響発生部４ｊは、ＶＲ映像に関
連する音響として、例えばＶＲ映像中に表示された機器
の運転音あるいはＶＲ映像が切り替わったことを運転員
に知らせる音声メッセージ等をスピーカ７に出力するも
のである。

【００３５】ＩＴＶ表示部４ｄは、メイン制御部４ａに
よる制御の下に、複数のＩＴＶカメラの映像から何れか
を選択してを映像合成部４ｆに出力するものである。Ｉ
ＴＶカメラは、プラントＡの要所に複数備えられ、プラ
ントＡを構成する各種機器の動作状態を常時撮影してい
る。メッセージ表示部４ｅは、メイン制御部４ａから入
力されるメッセージ情報（例えばテキストデータ）を映
像情報に変換して映像合成部４ｆに出力するものであ
る。

【００３６】３次元仮想プラントデータベース４ｈは、
プラントＡの構成機器の形状を示すＶＲ映像用の各種３
次元画像データを蓄積するデータベースである。本実施
形態におけるＶＲ映像は、例えば運転員がプラントＡ内
の各種機器の状態を確認しながら移動する状態を仮想空
間として３次元表示するウオークスルー映像である。

【００３７】このようなウオークスルー映像は、プラン
トＡの仮想空間における運転員の位置変化に準じて３次
元画像が変化するものである。したがって、ウオークス
ルー映像は、３次元仮想空間上の運転員の位置や視点に
応じて連続的に変化する３次元画像である。３次元仮想
プラントデータベース４ｈには、このようなウオークス
ルー映像の生成に必要なプラントＡの構成機器の形状に
関する３次元画像データが蓄積されている。ＶＲ表示部
４ｇは、３次元仮想プラントデータベース４ｈから３次
元画像データを読み込み、ＶＲ制御部４ｃから入力され
るＶＲ映像の変更指示に基づいてＶＲ映像を生成して映
像合成部４ｆに出力するものである。

【００３８】本バーチャルプラント表示システム４は、
上記ウオークスルー映像の他に、プラントＡを構成する
各種機器の運転状態を個別に表示する各種ＶＲ映像をＣ
ＲＴディスプレイ６に選択的に表示するように構成され
ている。ＶＲ表示部４ｇは、３次元仮想プラントデータ
ベース４ｈに蓄積された３次元画像データに基づいて、
これら各種ＶＲ映像を生成する。

【００３９】映像合成部４ｆは、上記メイン制御部４ａ
による制御の下に、ＩＴＶ表示部４ｄ、メッセージ表示
部４ｅ及びＶＲ表示部４ｇから入力された各種映像を合
成してＣＲＴディスプレイ６に出力するものである。

【００４０】次に、このように構成されたプラント運転
監視支援装置の詳細動作について、図４〜図９を参照し
て説明する。

【００４１】まず、図４を参照して、インタフェースエ
ージェント１の基本的な動作を説明する。データ収集部
１ｅは、連続運転されるプラントＡから所定のサンプル
時間毎にプラントデータ（各種機器の計測データと運転
員の操作指示データ）を取得する（ステップＳ1）。そ
して、データ収集部１ｅは、このプラントデータを推論
エンジン１ｂに順次出力する。

【００４２】ここで、プラントＡがボイラを構成機器と
して含むものであった場合、例えば４秒毎にボイラの内
部圧力、蒸気流量（steam flow）あるいは給水流量（fe
ed water flow）等が計測データとしてデータ収集部１
ｅに入力され、また操作指示データとしては、内部圧
力、蒸気流量あるいは給水流量を調節する制御弁の操作
量が入力されることになる。

【００４３】データ収集部１ｅは、計測データとしての
内部圧力及び操作データとしての内部圧力を調節する制
御弁の操作量を第１のプラントデータとして、蒸気流量
及び該蒸気流量を調節する制御弁の操作量を第２のプラ
ントデータとして、さらに給水流量及び該給水流量を調
節する制御弁の操作量を第３のプラントデータとして、
各サンプル時間毎に推論エンジン１ｂに出力する。

【００４４】各サンプル時間毎に順次入力されるプラン
トデータに対して、推論エンジン１ｂは、以下の処理を
施すことによって現在運転事例データと現在スナップシ
ョットとを生成し、過去運転事例データ及び過去スナッ
プショットとして事例メモリ１ｄに順次記憶させる。な
お、この推論エンジン１ｂによる処理は、上述したよう
に照合ルール１ｃによる事例ベース推論の手法に基づく
ものである。

【００４５】まず、推論エンジン１ｂは、各プラントデ
ータの絶対値を距離空間にそれぞれ写像する（ステップ
Ｓ2）。この絶対値の距離空間への写像は、例えば図５
に示すように、SteamFlow（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ノード（Stea
mFlow．０〜SteamFlow．６）に割り当てる処理（マッピ
ング処理）である。ここで、各ノードは、蒸気流量の最
大変動範囲をいくつか（この場合６個）の小変動範囲に
分割したものである。

【００４６】例えば、図５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、Stea
m Flow．６のノードに割り当てられる。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ノードにマッピング
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、過去の各プラ
ントデータ間の距離を示すツリー構造が形成される。

【００４７】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。

【００４８】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
Ａ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、全てのプラントデータについて行わ
れる。

【００４９】このようにして各々のプラントデータの変
化率が算出されると、この変化率も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ノードに
割り当てる処理である。

【００５０】そして、各種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、各変化率へのラベル付け
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」、……等のラベルが各プラントデータの変化
率について付与される。

【００５１】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処理が
行われる。この関係付処理では、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。

【００５２】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、推論エンジン１ｂは、上記一連の処理結果、つま
り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その関係付け情報を、現在
のプラントＡの運転状態を示す現在運転事例データとし
て事例メモリ１ｄに記憶させる（ステップＳ8）。

【００５３】このように、推論エンジン１ｂは、データ
収集部１ｅによってプラントＡの運転開始から時間の経
過とともに順次サンプリングされたプラントデータとそ
の変化率を距離空間に写像した後、運転事例データとし
て事例メモリ１ｄに順次記憶させる。すなわち、事例メ
モリ１ｄには、プラントＡの過去の運転状態を示す運転
事例データとして順次蓄積されることになる。

【００５４】さらに、本実施形態では、各種プラントデ
ータの集合からなるスナップショットが生成される（ス
テップＳ9）。このスナップショットは、あるサンプリ
ング時点の全ての操作データと計測データの集合であ
り、図６のフローチャートに示すような処理に基づいて
生成されるものである。

【００５５】このスナップショットの生成処理において
は、まず初めに各種プラントデータが正規化処理される
（ステップＳ91）。この正規化処理は、各種プラントデ
ータを運転員の感覚に合致した分解能と範囲に調整し、
さらにデータ個数を有限に抑えるために行われるもので
ある。各種プラントデータは、例えば０〜９９の整数、
つまり合計１００の整数の何れかに正規化される。すな
わち、各種プラントデータの分解能は、１００とされ
る。

【００５６】このように正規化処理された現在のプラン
トデータについて、当該現在のプラントデータと１サン
プリング前のプラントデータとの差がプラントデータの
変化率として算出される（ステップＳ92）。この変化率
算出処理では、分解能が１００とされた各種プラントデ
ータについて、変化の方向をも加味して−５０〜＋４９
の値として変化率が算出される。

【００５７】上記ステップＳ92の処理が終了すると、各
種プラントデータが距離空間に写像される（ステップＳ
93）。例えば、プラントデータの取り得る範囲０〜９９
を以下の５つの範囲にグループ分けして第１階層の特殊
ノードａ〜ｅとし、該第１階層の特殊ノードａ〜ｅをさ
らに５つのグループにグループ分けして第２階層の特殊
ノードａ1〜ａ5，ｂ1〜ｂ5，ｃ1〜ｃ5，ｄ1〜ｄ5，ｅ1
〜ｅ5とする。そして、該第２階層の特殊ノードａ1〜ａ
5，ｂ1〜ｂ5，ｃ1〜ｃ5，ｄ1〜ｄ5，ｅ1〜ｅ5の何れか
の下に現在時刻にサンプリングされた全ての各種プラン
トデータを帰属させる。

【００５８】例えば、第１階層の特殊ノードａ〜ｅは、
以下に示す範囲でグループ分けされる。 特殊ノードａ：０〜１９ 特殊ノードｂ：２０〜３９ 特殊ノードｃ：４０〜５９ 特殊ノードｄ：６０〜７９ 特殊ノードｅ：８０〜９９

【００５９】また、第２階層の特殊ノードａ1〜ａ5，ｂ
1〜ｂ5，ｃ1〜ｃ5，ｄ1〜ｄ5，ｅ1〜ｅ5のうち、特殊ノ
ードａ1〜ａ5については、例えば以下の範囲でグループ
分けされる。 特殊ノードａ1：０〜３ 特殊ノードａ2：４〜７ 特殊ノードａ3：８〜１１ 特殊ノードａ4：１２〜１５ 特殊ノードａ5：１６〜１９

【００６０】現在のスナップショットは、以上のような
ステップＳ91〜Ｓ93までの処理を経た各種プラントデー
タをまとめたものであり、以下に述べるように、過去に
サンプリングされた各種プラントデータの集合からなる
過去のスナップショット（過去スナップショット）との
関係がツリー構造として抽象階層化される（ステップＳ
94）。この抽象階層化処理では、各抽象階層はスナップ
ショットの中間ノードがスナップショットを構成する各
種プラントデータの中間ノード（ステップＳ2，Ｓ5にお
いて構成されたもの）の抽象階層中に占める位置と適合
するように構成される。

【００６１】図７は、このようなスナップショットのツ
リー構造の作成を説明するための図である。この図で
は、説明の簡単化のために距離空間形成のための分割数
が３で、１段目のみのスナップショット（snap-shot-da
ta）と該スナップショットを構成する各種プラントデー
タ（この場合、蒸気流量（steam-flow）と給水流量（fe
ed-water-flow））との関係を示している。

【００６２】この図に示すように、過去の全ての給水流
量は上記ステップＳ2の処理によって自らのツリー構造
を形成し、過去の全ての蒸気流量も自らのツリー構造を
形成している。これに対して、スナップショットのツリ
ー構造は、過去の全てのスナップショットを束ねるルー
トノードｎ0から出発し、一度は各種データの単独のみ
を特殊化した抽象中間ノード（例えばノードｎ2，ｎ4）
に分かれた後、これらを複合したノードｎ8として位置
付けられる。

【００６３】この図において、スナップショットの抽象
中間ノードｎ2は、給水流量を特殊化したノードであ
り、給水流量の中間ノードｆaに対応するものである。
また、スナップショットの抽象中間ノードｎ4は、蒸気
流量を特殊化したノードであり、蒸気流量の中間ノード
ｍaに対応するものである。そして、このような抽象中
間ノードｎ2，ｎ4を複合する抽象最下層ノードｎ8は、
上記中間ノードｆaの下に位置付けられたノードｆbに対
応すると共に、中間ノードｍaの下に位置付けられたノ
ードｍbに対応するものである。

【００６４】新たにサンプリングされたプラントデータ
により新しくスナップショットが作成された場合には、
当該スナップショットの構成メンバーである給水流量及
び蒸気流量等を各々のツリー構造上に位置付けた後、当
該スナップショットがそれらの上位抽象を構成メンバー
とするような中間ノードの下に位置付けられる。各種デ
ータのツリー構造において新たな中間ノードが生成され
たり、あるいは上記ステップＳ93における現在のプラン
トデータの距離空間への写像中に新たな分割の生成が生
じた場合には、このような変化を正しくスナップショッ
トのツリー構造上に反映させる必要がある。

【００６５】このような抽象階層化処理によってスナッ
プショットのツリー構造が形成されると、各スナップシ
ョットには時間ラベルが添付され（ステップＳ10）、現
在運転事例データの一部として事例メモリ１ｄに記憶さ
れる（ステップＳ8）。

【００６６】ここで、本実施形態では、上記データ間の
関係付け処理（ステップＳ7）において、このように生
成された各スナップショットに対して、現在スナップシ
ョットと過去スナップショットとの時系列関係を示すデ
ータ（時系列接続データ）が付加されて事例メモリ１ｄ
に記憶される。

【００６７】例えば、図８に示すように、推論エンジン
１ｂは、現在スナップショットＤ_tを生成すると、この
現在スナップショットＤ_tよりも１サンプリング前の過
去スナップショットＤ_t-1の過去運転事例データの一部
として、次のサンプリング時点に対応するスナップショ
ットが上記現在スナップショットＤ_tであることを示す
時系列接続データを事例メモリ１ｄに記憶させる。

【００６８】同様にして、過去スナップショットＤ_t-2
の過去運転事例データには、次のサンプリング時点のス
ナップショットＤ_t-1を示す時系列接続データが、ま
た、現在スナップショットＤ_tの現在運転事例データに
は、次のサンプリング時点のスナップショットＤ_t+1が
生成されると、当該スナップショットＤ_t+1を示す時系
列接続データがそれぞれ付加される。この結果、事例メ
モリ１ｄに順次記憶される全ての過去スナップショット
は、自らよりも後に生成された過去スナップショットが
順次関連付けられることになる。

【００６９】推論エンジン１ｂは、このようにして各々
に距離空間に写像されてツリー構造中に位置付けられた
各種プラントデータ及びその変化率並びにスナップショ
ットを現在運転事例データとして事例メモリ１ｄに順次
蓄積する一方、照合ルール１ｃに基づいて新たにサンプ
リングされた現在運転事例データを事例メモリ１ｄに蓄
積された過去運転事例データと比較照合し、プラントＡ
の現在の運転状態に類似する類似運転事例として検索す
る（ステップＳ11）。

【００７０】具体的には、過去の一定時間幅に亘る１ま
たは複数の過去運転事例データと現在運転事例データの
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）によって各ノードにマッピングさ
れた全ての絶対値と変化率について、過去運転事例デー
タと現在運転事例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運転事例データが
現在運転事例データに一致あるいは最も類似した類似運
転事例として検出される。

【００７１】例えば、上記図５に示した例の場合、同一
ノード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、より多くのノード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 Flo
w．４のノードに属する絶対値０．３４とはSteam Flo
w．５のノードに属する絶対値０．４４とは、Steam Flo
w．２のノードを介して辿ることができる。

【００７２】これに対して、Steam Flow．４のノードに
属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のノードに属
する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam
Flow．０のノードを介して辿ることができる。したがっ
て、絶対値０．４４は、辿る必要のあるノード数が少な
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。

【００７３】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または複数の過去運転事
例データと現在運転事例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、当該過去運転事例データを類
似運転事例の候補から除外し、当該過去運転事例データ
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。

【００７４】このようにして類似運転事例データが検出
されると、推論エンジン１ｂは、該類似運転事例に基づ
いてプラントＡの現在の運転状態を推論し、その推論結
果に基づいてプラントＡの運転状態を示すテキストデー
タを生成する。例えば、類似運転事例データが過去にお
いてプラントＡを構成する特定機器の異常状態の時に事
例メモリ１ｄに記憶されたものである場合には、現在運
転事例データはプラントＡの異常を示していることにな
る。

【００７５】この場合、推論エンジン１ｂは、この旨を
運転員に知らせるテキストデータを生成し、言語変換シ
ステム１ａに出力する。言語変換システム１ａは、この
テキストデータを運転員が理解できる言語、例えば日本
語または英語等の音声に変換してスピーカ２に出力す
る。この結果、スピーカ２から特定機器の異常を知らせ
る音声メッセージが運転員に向かって報知される（ステ
ップＳ12）。

【００７６】また、本実施形態では、各種データの集合
であるスナップショットを用いて、UNKNOWN-TENSIONパ
ラメータによる未知運転状況の検出が行われる（ステッ
プＳ13）。この未知運転状況検出処理は、以下に説明す
るように、上記各種データの集合である現在スナップシ
ョットを事例メモリ１ｄに蓄積された過去スナップショ
ットと比較することにより、現在のプラントＡの運転状
態がこれまでに経験したことのない未知の運転状態であ
るか否かを検出するものである。

【００７７】スナップショットの距離計算は、上述した
各種プラントデータにおける距離計算と同様に定義され
るので、現在のスナップショットに最も近い過去のスナ
ップショットを求めることができる。

【００７８】ここで、新たに読み込んだスナップショッ
トを事例メモリ１ｄに蓄積された過去のスナップショッ
トと比較した場合に以下のような状況が考えられる。 （１）新スナップショットに対して変化率を含み過去に
全く同一のスナップショットが存在する。 （２）新スナップショットが生成されたが、該新スナッ
プショットを構成する各種データについては過去に経験
されたものである。 （３）新スナップショットが生成され、該新スナップシ
ョットを構成する各種データのあるものについては過去
に経験されたものではない。

【００７９】推論エンジン１ｂは、新スナップショット
を過去スナップショットとツリー構造上で比較すること
により、現在のスナップショットが過去に経験されてい
ない未知なプラントＡの運転状態であると判断すると、
UNKNOWN-TENSIONパラメータを増加させ、現在のスナッ
プショットが過去に経験された運転状態であると判断し
た場合には、UNKNOWN-TENSIONパラメータを減少させ
る。すなわち、UNKNOWN-TENSIONパラメータは、プラン
トＡにおける未知な運転状態の発生状況を的確に示すパ
ラメータである。

【００８０】推論エンジン１ｂは、現在のスナップショ
ットを読み込む度にUNKNOWN-TENSIONパラメータを増減
させ、該UNKNOWN-TENSIONパラメータが所定のしきい値
を越えた場合に、Something New信号を言語変換システ
ム１ａに出力する。言語変換システム１ａは、このSome
thing New信号に基づいてスピーカ２に音声メッセージ
の出力を指示する（ステップＳ12）。

【００８１】このように、本実施形態では、運転員の操
作に基づく操作データやプラントＡの運転状態を示す計
測データの集合からなる現在のスナップショットを過去
のスナップショットと比較照合した結果に基づいてUNKN
OWN-TENSIONパラメータを算出することにより、現在の
プラントＡの運転状況が過去に経験されたものか、ある
いは運転員の誤操作やプラントＡの異常に基づく新たに
経験する未知のものなのかを運転員に知らせ、注意を喚
起することができる。

【００８２】さらに、本実施形態では、類似運転事例デ
ータに含まれる時系列接続データに基づいて時系列的に
類似運転事例データの次に生成された過去運転事例デー
タを特定することにより、現在から一定時間経過後のプ
ラントＡの運転状態を予測する（ステップＳ14）。すな
わち、事例メモリ１ｄに順次記憶される全ての過去スナ
ップショットは、自らの次に生成された過去スナップシ
ョットがそれぞれ関連付けられているので、この時系列
接続データに基づいて時系列的に次に生成された過去ス
ナップショットを特定することができる。

【００８３】例えば、図８に示したように、現在スナッ
プショットＤ_t（時間：ｔ）に一致あるいは最も類似す
る過去運転事例データの時系列接続データに基づいて、
次のサンプリング時点（ｔ＋１）のスナップショットＤ
_t+1を特定することができる。また、以降同様にして、
スナップショットＤ_t+1の時系列接続データに基づい
て、さらに次のサンプリング時点（ｔ＋２）のスナップ
ショットＤ_t+2を特定することができる。このことは、
サンプリング時点（ｔ＋３）以降についても同様であ
る。

【００８４】推論エンジン１ｂは、このように時系列接
続データに基づいて類似運転事例データに時系列的に連
続する過去運転事例データを特定し、これら過去運転事
例データに基づいて現在から一定時間経過後のプラント
Ａの運転状態を予測する。

【００８５】例えば、現在のプラントＡの運転状態に一
致する過去運転事例データが見つからず、複数の過去運
転事例データが類似運転事例として検出された場合にお
いて、これらの１つにプラントＡの異常状態を示すもの
があった場合には、一定時間経過後のプラントＡの運転
状態を「異常状態に至る可能性がある」と予測し、この
旨を示すテキストデータを言語変換システム１ａに出力
する。この結果、言語変換システム１ａは、スピーカ２
に「今後、異常状態に至る可能性があります。」という
音声メッセージを出力する（ステップＳ12）。

【００８６】また、上述のように複数の過去運転事例デ
ータが類似運転事例として検出された場合において、各
過去運転事例データに共通する特徴、例えば蒸気流量
（steam-flow）が上昇するという特徴がある場合には、
「これから蒸気流量が上昇する可能性があります。」音
声メッセージがスピーカ２から報知される（ステップＳ
12）。

【００８７】一方、上記推論エンジン１ｂによるプラン
トＡの運転状態の推論結果及び言語変換システム１ａに
おける運転員の音声指示の認識結果は、バーチャルプラ
ント表示システム４に対するコマンドとして、インタフ
ェースエージェント１からバーチャルプラント表示シス
テム４に送信される。推論エンジン１ｂが通信部１ｆを
介して上記コマンドをバーチャルプラント表示システム
４に送信させると、このコマンドは、バーチャルプラン
ト表示システム４の通信部４ｂを介してメイン制御部４
ａに入力される。

【００８８】続いて、上記バーチャルプラント表示シス
テム４の詳細動作について、図９に示すフローチャート
を参照して説明する。

【００８９】まず、バーチャルプラント表示システム４
が起動すると、メイン制御部４ａは、３次元仮想プラン
トデータベース４ｈに蓄積されている全てのＶＲ映像用
３次元画像データをＶＲ表示部４ｇ内のメモリに読み込
ませる（ステップＳa1）。こうすることによって、ＶＲ
表示部４ｇによるＶＲ映像の生成を高速化することが可
能であり、運転員によるＶＲ映像の変更指示に対して速
やかに応答するＶＲ映像を実現することができる。

【００９０】続いて、メイン制御部４ａは、通信部４ｂ
にインタフェースエージェント１との通信接続を確立さ
せる（ステップＳa2）。通信部４ｂは、メイン制御部４
ａの指示に従って、インタフェースエージェント１の通
信部１ｆとの間で通信接続を確立する。これ以降、メイ
ン制御部４ａ、つまり本バーチャルプラント表示システ
ム４は、上記コマンドが通信部４ｂを介してインタフェ
ースエージェント１から入力されるか、あるいは入力装
置５から操作イベントの入力があるまで待機状態とな
る。

【００９１】ここで、インタフェースエージェント１か
ら通信部４ｂにコマンドが入力されると（ステップＳa
3）、メイン制御部４ａは、このコマンドの内容を解析
する（ステップＳa4）。そして、この解析結果つまりコ
マンドの種類に応じて上記通信部４ｂ、ＶＲ制御部４
ｃ、ＩＴＶ表示部４ｄ、メッセージ表示部４ｅ及び映像
合成部４ｆの各動作を制御することにより、ＣＲＴディ
スプレイ６に各種運転支援映像を表示させる（ステップ
Ｓa5）。

【００９２】例えば、コマンドが推論エンジン１ｂの推
論結果に基づく特定機器の異常を示すものであった場
合、メイン制御部４ａは、ステップＳa5において、当該
機器の異常を知らせるテキストデータをメッセージ表示
部４ｅに出力する。この結果、メッセージ表示部４ｅ
は、メッセージデータに基づいて文字メッセージを生成
し、映像合成部４ｆを介してＣＲＴディスプレイ６上に
画像表示させる。このとき、映像合成部４ｆは、メイン
制御部４ａから入力された位置指定情報に基づいてＣＲ
Ｔディスプレイ６上における文字メッセージの位置を設
定する。

【００９３】また、上記と同様にしてコマンドが特定機
器の異常を示すものであった場合、メイン制御部４ａ
は、当該異常機器のＩＴＶ映像を選択表示させる指示を
ＩＴＶ表示部４ｄに出力する。この結果、ＩＴＶ表示部
４ｄは、当該異常機器のＩＴＶ映像を映像合成部４ｆを
介してＣＲＴディスプレイ６上に表示させる。さらに、
メイン制御部４ａは、ＶＲ制御部４ｃを介してＶＲ表示
部４ｇを制御することにより、当該異常機器のＶＲ映像
をＣＲＴディスプレイ６上に表示させる。この異常機器
のＶＲ映像は、当該異常機器の異常状態を３次元シミュ
レーションした映像である。

【００９４】なお、上記コマンドが言語変換システム１
ａによって音声認識された運転支援映像の変更指示であ
った場合、メイン制御部４ａは、ステップＳ５におい
て、ＣＲＴディスプレイ６上に変更指示に応じた運転支
援映像を表示させる。例えば、特定機器の状態を確認し
たい旨のコマンドが入力されると、メイン制御部４ａ
は、当該機器のＩＴＶ映像を選択表示させる指示をＩＴ
Ｖ表示部４ｄに出力して、当該機器のＩＴＶ映像をＣＲ
Ｔディスプレイ６上に表示させる。また、メイン制御部
４ａは、ＶＲ制御部４ｃを介してＶＲ表示部４ｇを制御
することにより、当該機器のＶＲ映像をＣＲＴディスプ
レイ６上に表示させる。

【００９５】一方、入力装置５から直接操作部４ｉにＶ
Ｒ映像の変更指示に係わる操作イベントが入力されると
（ステップＳa6）、この操作イベントは、直接操作部４
ｉからＶＲ制御部４ｃを介してメイン制御部４ａに入力
される。メイン制御部４ａはこの操作イベントを解析し
（ステップＳa7）、その解析結果つまり操作イベントの
種類に応じたＶＲ映像の表示をＶＲ制御部４ｃに指示す
る（ステップＳa8）。

【００９６】ＶＲ制御部４ｃは、メイン制御部４ａの指
示に従ったＶＲ映像をＶＲ表示部４ｇに生成させると共
に、このＶＲ映像に対応する音響の出力指示を音響発生
部４ｊに出力する。この結果、ＶＲ表示部４ｇは、操作
イベントに応じた新たなＶＲ映像を映像合成部４ｆに出
力し、ＣＲＴディスプレイ６に表示される。また、音響
発生部４ｊは、ＣＲＴディスプレイ６に表示されたＶＲ
映像に対応する音響をスピーカ７に出力する。

【００９７】例えば、入力装置５を操作することによっ
て、運転員はウオークスルー映像上でプラントＡ内を自
由に移動することができる。入力装置５から所定方向へ
の前進を指示する操作イベントを入力すると、運転員は
ウオークスルー映像上で自らが立脚する位置を変更する
ことができる。そして、運転員が、ある機器の前に到着
した場合、音響発生部４ｊは、当該機器の運転音（音
響）をスピーカ７に出力するし、運転員の仮想体験をよ
りリアルなものとする。

【００９８】また、上記ステップＳa6において、ウオー
クスルー映像上に表示された機器の操作に係わる操作イ
ベントが入力された場合、この操作イベントは、直接操
作部４ｉ及びＶＲ制御部４ｃを介してメイン制御部４ａ
に入力される。メイン制御部４ａは、当該操作イベント
を通信部４ｂを介してインタフェースエージェント１に
送信する（機器操作処理：ステップＳa9）。そして、こ
の操作イベントは、インタフェースエージェント１の通
信部１ｆ、推論エンジン１ｂ及びデータ収集部１ｅを介
してプラントＡに入力され、当該操作イベントに基づい
てウオークスルー映像上に表示された機器の運転が操作
される。

【００９９】例えば、入力装置５からウオークスルー映
像上に表示された異常機器の運転停止を指示する操作イ
ベントが入力されると、この操作イベントに基づいて当
該異常機器の運転が停止される。または、特定機器の計
測データを取得したい旨の操作イベントを入力装置５か
ら入力すると、この操作イベントに基づいて当該特定機
器の計測データがインタフェースエージェント１を介し
てバーチャルプラント表示システム４に取り込まれてＣ
ＲＴディスプレイ６に表示される。

【０１００】なお、本発明は上記実施形態に限定される
ものではなく、以下のような変形が考えられる。 （１）上記実施形態は、インタフェースエージェント１
に音声認識された運転員の音声指示に基づいてプラント
Ａを直接操作するようには構成されていない。これは、
現行のプラントＡの運転における操作指示の入力形態
が、タッチパネル等の操作パネルによるものになってい
ることを考慮したものである。すなわち、本願発明は、
プラントＡの運転に係わる次世代のヒューマンインタフ
ェース技術を提供するものであり、本願発明を実際のプ
ラントＡに適用しようとする場合、運転員が無理なく本
願発明を使いこなすためには、一定期間に亘って従来の
ヒューマンインタフェースとの併存が必要になる。この
併存期間において運転員が音声指示入力にある程度慣れ
た上で、実際のプラントの操作を音声指示することによ
り、正確性を必要とするプラントの操作を音声指示によ
って確実に行うことができる。

【０１０１】（２）上記実施形態では、プラントデータ
としてプラントを構成する各種機器について計測される
各種計測データ及びこれらプロセス機器に対する各種操
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。したが
って、各種計測データと操作データとの集合としてスナ
ップショットを構成するのではなく、例えば計測データ
のみの集合としてスナップショットを構成しても良い。
こうすることにより、スナップショットの生成過程にお
ける処理が軽減されるので、当該プラント用インタフェ
ースを構成するコンピュータシステムの負荷を軽減する
ことができる。

【０１０２】（３）上記実施形態では、スナップショッ
トの生成過程においてプラントデータを０〜９９までの
整数に正規化して、プラントデータの分解能を１００に
限定した。これは、プラントデータの分解能を運転員３
（人間）の感覚に合致させることを狙ったものである
が、プラントＡの種類によっては分解能を増減させるこ
とが考えられる。

【０１０３】（４）上記実施形態では、現在から一定時
間経過後のプラントＡの運転状態を予測するために時系
列接続データを導入したが、この予測のためにスナップ
ショットの頻度データを各過去運転事例データに付加
し、頻度データに基づいて一定時間経過後のプラントＡ
の運転状態を予測することが考えられる。例えば、類似
事例として複数の過去運転事例データが検索された場
合、最も多い頻度を示す頻度データの過去運転事例デー
タに基づいてプラントＡの運転状態を予測する。

【０１０４】（５）スナップショットのツリー構造（抽
象階層構造）の構成方法については、バージョン空間法
を用いることが有効と考えられる。このバージョン空間
法については、文献『Mitchell,T.M.,Version Spaces:
A Candidata Elimination Approach to Rule Learning
in Proceedings of the Fifth International Conferen
ce on Artifical Intelligence,(1977),p.305-p.310 』
及び人工知能に関する各種書籍に詳細が記載されてい
る。

【０１０５】（６）現在運転事例データと比較するため
に過去運転事例データに対して設定される上記時間幅
や、どの物理量に係わるプラントデータを過去運転事例
データと現在運転事例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。

【０１０６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係わるプ
ラント運転監視支援装置及び方法によれば、以下のよう
な効果を奏する。

【０１０７】（１）プラントと該プラントの運転を監視
する運転員との間に介在し、プラントから取得した各種
プラントデータに基づいてプラントの運転状態を判断し
て運転員を支援するプラント運転監視支援装置におい
て、各サンプル時点におけるプラントデータの集合を距
離空間に写像し過去のスナップショットとして順次蓄積
させると共に、前記各スナップショットの時間関係を示
す時系列接続データを順次蓄積させ、前記距離空間上で
距離の近いスナップショットを現在のスナップショット
に類似する類似事例として検索することにより現在のプ
ラントの運転状態を推論すると共に、前記時系列接続デ
ータに基づいて類似事例に時系列的に連続する過去のス
ナップショットを特定することにより現在から一定時間
経過後のプラントの運転状態を予測し、この予測結果に
基づいて運転支援情報を生成するインタフェースエージ
ェントと、運転支援情報に基づいて運転員を支援する音
声メッセージを出力する音声報知手段とを具備するの
で、運転員の負荷をより低減することができる。

【０１０８】すなわち、類似事例に基づく現在のプラン
トの運転状態の推論に加えて、類似事例に時系列的に連
続する過去のスナップショットに基づいて一定時間経過
後のプラントの運転状態を予測して運転員を支援するの
で、上記推論によって運転員を支援した場合に比較し
て、より的確に運転員を支援することが可能であり、よ
って従来よりも運転員の負荷を低減することができる。

【０１０９】（２）インタフェースエージェントの予測
結果に基づく運転支援映像を映像表示手段に表示する映
像制御手段を具備するので、運転員は、音声メッセージ
のみによる支援の場合に比較して、運転支援映像によっ
てさらに直感的にプラントの運転状態を把握することが
できる。

【０１１０】（３）インタフェースエージェントは、運
転員の音声指示を音声認識する言語変換システムを備
え、映像制御手段は、この言語変換システムの音声認識
結果に基づいて運転支援映像を切り替えるので、運転員
は、音声指示という直接的な方法によって運転支援映像
を切り替えることができる。したがって、運転員は、極
めて操作性の良くプラントの運転状態を把握することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態の全体構成図である。に
おけるプラント用インタフェースエージェントの機能構
成を示すブロック図である。

【図２】 本発明の一実施形態におけるインタフェース
エージェントの機能構成を示すブロック図である。

【図３】 本発明の一実施形態におけるバーチャルプラ
ント表示システムの機能構成を示すブロック図である。

【図４】 本発明の一実施形態におけるインタフェース
エージェントの動作を示すメインフローチャートであ
る。

【図５】 本発明の一実施形態における現在運転事例デ
ータの距離空間への写像を説明する説明図である。

【図６】 本発明の一実施形態におけるインタフェース
エージェントの動作を示すサブフローチャートである。

【図７】 本発明の一実施形態におけるスナップショッ
トのツリー構造の生成を説明するための説明図である。

【図８】 本発明の一実施形態におけるスナップショッ
トの時系列関係を示す説明図である。

【図９】 本発明の一実施形態におけるバーチャルプラ
ント表示システムの動作を示すフローチャートである。

【符号の説明】

Ａ……プラント １……インタフェースエージェント １ａ……言語変換システム １ｂ……推論エンジン １ｃ……照合ルール １ｄ……事例メモリ １ｅ……データ収集部 １ｆ……通信部 ２……スピーカ（音声報知手段） ３……マイク ４……バーチャルプラント表示システム（映像制御手
段） ４ａ……メイン制御部 ４ｂ……通信部 ４ｃ……ＶＲ制御部 ４ｄ……ＩＴＶ表示部 ４ｅ……メッセージ表示部 ４ｆ……映像合成部 ４ｇ……ＶＲ表示部 ４ｈ……３次元仮想プラントデータベース ４ｉ……直接操作部 ４ｊ……音響発生部 ５……入力装置 ６……ＣＲＴディスプレイ（映像表示手段） ７……スピーカ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 15/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３６０ (72)発明者 松浦 由次 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 Ｆターム(参考） 5B050 AA03 BA10 EA18 EA20 EA28 FA02 FA10 5H223 AA01 BB01 CC08 DD03 EE06 FF05 FF06 9A001 DZ12 HH01 HH03 HH34 HZ17 JJ46 KK32 LL09

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プラント（Ａ）と該プラントの運転を監
   視する運転員との間に介在し、プラントから取得した各
   種プラントデータに基づいてプラントの運転状態を判断
   して運転員を支援するプラント運転監視支援装置であっ
   て、 各サンプル時点におけるプラントデータの集合を距離空
   間に写像し過去のスナップショットとして順次蓄積させ
   ると共に、前記各スナップショットの時間関係を示す時
   系列接続データを順次蓄積させ、前記距離空間上で距離
   の近いスナップショットを現在のスナップショットに類
   似する類似事例として検索することにより現在のプラン
   トの運転状態を推論すると共に、前記時系列接続データ
   に基づいて類似事例に時系列的に連続する過去のスナッ
   プショットを特定することにより現在から一定時間経過
   後のプラントの運転状態を予測し、この予測結果に基づ
   いて運転支援情報を生成するインタフェースエージェン
   ト（１）と、 前記運転支援情報に基づいて運転員を支援する音声メッ
   セージを出力する音声報知手段（２）と、 を具備することを特徴とするプラント運転監視支援装
   置。
2. 【請求項２】 インタフェースエージェントの予測結果
   に基づく運転支援映像を映像表示手段（６）に表示する
   映像制御手段（４）を具備することを特徴とする請求項
   １記載のプラント運転監視支援装置。
3. 【請求項３】 インタフェースエージェントは、運転員
   の音声指示を音声認識する言語変換システム（１ａ）を
   備え、映像制御手段は、この言語変換システムの音声認
   識結果に基づいて運転支援映像を切り替えることを特徴
   とする請求項２記載のプラント運転監視支援装置。
4. 【請求項４】 プラント（Ａ）から取得した各種プラン
   トデータに基づいてプラントの運転状態を判断し、運転
   員を支援するプラント運転監視支援方法であって、 各サンプル時点におけるプラントデータの集合を距離空
   間に写像し過去のスナップショットとして順次蓄積させ
   ると共に、前記各スナップショットの時間関係を示す時
   系列接続データを順次蓄積させ、 前記距離空間上で距離の近いスナップショットを現在の
   スナップショットに類似する類似事例として検索するこ
   とにより現在のプラントの運転状態を推論すると共に、
   前記時系列接続データに基づいて類似事例に時系列的に
   連続する過去のスナップショットを特定することにより
   現在から一定時間経過後のプラントの運転状態を予測
   し、 この予測結果に基づいて運転員に音声メッセージを報知
   することを特徴とするプラント運転監視支援方法。
5. 【請求項５】 プラントの運転状態の予測結果に基づい
   て運転員を支援する運転支援映像を表示することを特徴
   とする請求項４記載のプラント運転監視支援方法。
6. 【請求項６】 運転員の音声指示を音声認識し、この音
   声認識結果に基づいて運転支援映像を切り替えることを
   特徴とする請求項５記載のプラント運転監視支援方法。