JP2003288102A - プラントデータ分析方法 - Google Patents
プラントデータ分析方法Info
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- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W10/00—Technologies for wastewater treatment
- Y02W10/10—Biological treatment of water, waste water, or sewage
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- Activated Sludge Processes (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 プラントデータの運転で、外部要因の影響で
起こる制御の失敗を回避するための情報を過去の事例デ
ータから分析抽出させることが課題となっていた。 【解決手段】 プラントデータの中で、外部影響パラメ
ータから影響を受ける項目を選び、制御対象量項目の値
を成功、失敗、範囲外に分類し、検索された制御事例の
失敗数または失敗率が第１の規定値を超える外部影響パ
ラメータ項目の値の範囲を抽出し、抽出された外部影響
パラメータ項目の値の範囲内における制御対象量項目の
制御事例の成功数または成功率を算出し、その値が第２
の規定値を超える操作対象パラメータ項目の値の範囲を
推奨設定値として抽出する。
起こる制御の失敗を回避するための情報を過去の事例デ
ータから分析抽出させることが課題となっていた。 【解決手段】 プラントデータの中で、外部影響パラメ
ータから影響を受ける項目を選び、制御対象量項目の値
を成功、失敗、範囲外に分類し、検索された制御事例の
失敗数または失敗率が第１の規定値を超える外部影響パ
ラメータ項目の値の範囲を抽出し、抽出された外部影響
パラメータ項目の値の範囲内における制御対象量項目の
制御事例の成功数または成功率を算出し、その値が第２
の規定値を超える操作対象パラメータ項目の値の範囲を
推奨設定値として抽出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明はプラント制御で計
測され、採取され、蓄積されたプラントデータから制御
の成功率を高める設定値を得るプラントデータ分析方法
に関するものである。
測され、採取され、蓄積されたプラントデータから制御
の成功率を高める設定値を得るプラントデータ分析方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】プラントの運転は、数値モデル等に基づ
いた制御モデルに沿って運転が行われている。しかし、
制御モデルに組み入れられていない外部要因がある場合
や機械的な処理だけでは閉じていない場合には、その制
御結果に影響が及ぶ。図５は従来の下水処理場の水質制
御システムの構成を示すブロック図である。図におい
て、１は曝気槽、２は沈殿池、３は曝気風量設定手段、
４は返送汚泥量設定手段である。
いた制御モデルに沿って運転が行われている。しかし、
制御モデルに組み入れられていない外部要因がある場合
や機械的な処理だけでは閉じていない場合には、その制
御結果に影響が及ぶ。図５は従来の下水処理場の水質制
御システムの構成を示すブロック図である。図におい
て、１は曝気槽、２は沈殿池、３は曝気風量設定手段、
４は返送汚泥量設定手段である。
【０００３】次に動作について説明する。曝気槽１には
下水から流入してきた未処理の水５が入る。曝気槽１内
には微生物を含む泥が含まれ、この微生物を活性化させ
るために曝気風量設定手段３で設定された分量の空気６
が送り込まれる。ある時間をかけ、微生物が有機物を食
べることによる微生物反応が起こる。曝気槽１から出た
水７は沈殿池２に入る。このとき微生物を含む泥も水と
一緒に沈殿池２に入る。泥は沈殿池２の底に沈み水と分
離する。沈殿池２の水は、処理済みの水８として沈殿池
２から出る。微生物を含んだ泥は、再使用するための必
要量が返送汚泥量設定手段４で設定され、返送汚泥９と
して曝気槽１に戻される。余った泥は余剰汚泥１０とし
てプロセスの外に出される。
下水から流入してきた未処理の水５が入る。曝気槽１内
には微生物を含む泥が含まれ、この微生物を活性化させ
るために曝気風量設定手段３で設定された分量の空気６
が送り込まれる。ある時間をかけ、微生物が有機物を食
べることによる微生物反応が起こる。曝気槽１から出た
水７は沈殿池２に入る。このとき微生物を含む泥も水と
一緒に沈殿池２に入る。泥は沈殿池２の底に沈み水と分
離する。沈殿池２の水は、処理済みの水８として沈殿池
２から出る。微生物を含んだ泥は、再使用するための必
要量が返送汚泥量設定手段４で設定され、返送汚泥９と
して曝気槽１に戻される。余った泥は余剰汚泥１０とし
てプロセスの外に出される。
【０００４】この水質制御システムにおいて、このよう
に下水処理プロセスに添って、流入してきた下水５は処
理されるが、制御が成功したか失敗したかは、放出され
た処理済みの水８の中の有機物や窒素、リンがいかに取
り除かれたかにより決る。また、制御の成功は、水温な
どの外部要因にも依存する。しかし、水温などの外部要
因が加わると制御が難しくなり、曝気風量設定値や返送
汚泥量など操作が重要となる。
に下水処理プロセスに添って、流入してきた下水５は処
理されるが、制御が成功したか失敗したかは、放出され
た処理済みの水８の中の有機物や窒素、リンがいかに取
り除かれたかにより決る。また、制御の成功は、水温な
どの外部要因にも依存する。しかし、水温などの外部要
因が加わると制御が難しくなり、曝気風量設定値や返送
汚泥量など操作が重要となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来のプラントの運転
は、下水処理のプラントの例に示したような方法で行わ
れているが、例えば、その水質は、急激な気温の変化
や、降雨、人間の活動の変化（平日と休日の差や、朝昼
晩など）などの外部要因からの影響を受ける。さらに、
下水処理プロセスは複雑な微生物反応に基づいているた
め、曝気風量設定値や返送汚泥量などの制御対象項目の
目標値を満たすための操作が困難であった。従来、予め
用意された制御モデルに従って操作が行われようになっ
ているが、それだけでは制御しきれない外部要因によっ
て引き起こされる状態が発生した場合、プラントの運転
員の技量に頼って設定値の操作を行わなければならず、
制御の結果も一定しないなどの問題があった。
は、下水処理のプラントの例に示したような方法で行わ
れているが、例えば、その水質は、急激な気温の変化
や、降雨、人間の活動の変化（平日と休日の差や、朝昼
晩など）などの外部要因からの影響を受ける。さらに、
下水処理プロセスは複雑な微生物反応に基づいているた
め、曝気風量設定値や返送汚泥量などの制御対象項目の
目標値を満たすための操作が困難であった。従来、予め
用意された制御モデルに従って操作が行われようになっ
ているが、それだけでは制御しきれない外部要因によっ
て引き起こされる状態が発生した場合、プラントの運転
員の技量に頼って設定値の操作を行わなければならず、
制御の結果も一定しないなどの問題があった。
【０００６】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、プラントデータの運転で、外部要
因の影響で起こる制御の失敗を回避するための情報を分
析抽出して以降の制御に反映させるプラントデータ分析
方法を得ることを目的とする。
めになされたもので、プラントデータの運転で、外部要
因の影響で起こる制御の失敗を回避するための情報を分
析抽出して以降の制御に反映させるプラントデータ分析
方法を得ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明に係るプラント
データ分析方法は、プラントデータの中から制御対象量
項目、操作対象パラメータ項目、制御対象量項目に影響
を及ぼす外部影響パラメータ項目を選び、制御対象量項
目の値を制御の成功、失敗、範囲外に分類し、外部影響
パラメータ項目と制御対象量項目との関係から制御事例
の失敗数または失敗率のみを検索し、検索された失敗数
または失敗率が第１の規定値を超える外部影響パラメー
タ項目の値の範囲を抽出し、この値の範囲が複数あれ
ば、その中のひとつを抽出し、抽出された外部影響パラ
メータ項目の値の範囲内における制御対象量項目の制御
事例の成功数または成功率を算出し、算出された成功数
または成功率が第２の規定値を超える操作対象パラメー
タ項目の値の範囲を推奨設定値として抽出するようにし
たものである。
データ分析方法は、プラントデータの中から制御対象量
項目、操作対象パラメータ項目、制御対象量項目に影響
を及ぼす外部影響パラメータ項目を選び、制御対象量項
目の値を制御の成功、失敗、範囲外に分類し、外部影響
パラメータ項目と制御対象量項目との関係から制御事例
の失敗数または失敗率のみを検索し、検索された失敗数
または失敗率が第１の規定値を超える外部影響パラメー
タ項目の値の範囲を抽出し、この値の範囲が複数あれ
ば、その中のひとつを抽出し、抽出された外部影響パラ
メータ項目の値の範囲内における制御対象量項目の制御
事例の成功数または成功率を算出し、算出された成功数
または成功率が第２の規定値を超える操作対象パラメー
タ項目の値の範囲を推奨設定値として抽出するようにし
たものである。
【０００８】この発明に係るプラントデータ分析方法
は、プラントが下水処理場の水質制御システムであっ
て、制御対象量項目を処理後に放流される放流水中の有
機物等の濃度とし、操作対象パラメータ項目が曝気風量
設定手段により設定される曝気風量とし、外部影響パラ
メータ項目が有機物等の濃度に影響を及ぼす曝気槽の水
温、降雨量、人間の活動の変化等としたものである。
は、プラントが下水処理場の水質制御システムであっ
て、制御対象量項目を処理後に放流される放流水中の有
機物等の濃度とし、操作対象パラメータ項目が曝気風量
設定手段により設定される曝気風量とし、外部影響パラ
メータ項目が有機物等の濃度に影響を及ぼす曝気槽の水
温、降雨量、人間の活動の変化等としたものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．この実施の形態１では、水温などの外部
要因によって制御が難しい場合に、制御を成功に導くた
めの曝気風量設定値や返送汚泥量など操作パラメータ値
を、過去のデータから抽出して提示するプラントデータ
分析方法について説明する。図２はこの発明の実施の形
態１によるプラントデータ分析方法を適用した下水処理
場の水質制御システムの構成を示すブロック図である。
図において、上述した図５と同一または相当する部分に
は同一符号を付し、その説明を原則として省略する。２
１は測定データ格納手段、２２はデータ分析処理手段、
２３はモニタである。
説明する。 実施の形態１．この実施の形態１では、水温などの外部
要因によって制御が難しい場合に、制御を成功に導くた
めの曝気風量設定値や返送汚泥量など操作パラメータ値
を、過去のデータから抽出して提示するプラントデータ
分析方法について説明する。図２はこの発明の実施の形
態１によるプラントデータ分析方法を適用した下水処理
場の水質制御システムの構成を示すブロック図である。
図において、上述した図５と同一または相当する部分に
は同一符号を付し、その説明を原則として省略する。２
１は測定データ格納手段、２２はデータ分析処理手段、
２３はモニタである。
【００１０】次に動作について説明する。沈殿池２から
出た処理済みの水８の有機物や窒素、リンの含有量が分
析抽出され、測定データとして、処理済みの水８を取り
込んだ日時や、曝気槽１の処理日時や測定データと共に
測定データ格納手段２１に格納される。沈殿池２での測
定データも同様に、測定データ格納手段２１に格納され
る。データ分析処理手段２２では、測定データ格納手段
２１から必要なデータを読み出して後述する分析方法に
より処理を行い、成功率の高い曝気風量の設定値の範囲
を抽出する。抽出された設定値の範囲はモニタ２３に表
示され、現在の水温に対して成功率が高くなる曝気風量
の設定値を選び、曝気風量設定手段３で設定された設定
値も、測定データとして測定データ格納手段２１に格納
される。返送汚泥量についても同様である。
出た処理済みの水８の有機物や窒素、リンの含有量が分
析抽出され、測定データとして、処理済みの水８を取り
込んだ日時や、曝気槽１の処理日時や測定データと共に
測定データ格納手段２１に格納される。沈殿池２での測
定データも同様に、測定データ格納手段２１に格納され
る。データ分析処理手段２２では、測定データ格納手段
２１から必要なデータを読み出して後述する分析方法に
より処理を行い、成功率の高い曝気風量の設定値の範囲
を抽出する。抽出された設定値の範囲はモニタ２３に表
示され、現在の水温に対して成功率が高くなる曝気風量
の設定値を選び、曝気風量設定手段３で設定された設定
値も、測定データとして測定データ格納手段２１に格納
される。返送汚泥量についても同様である。
【００１１】図１はこの発明の実施の形態１に係るプラ
ントデータの分析方法の手順を示すフローチャートであ
る。まず、分析の対象となる項目を選択する（ステップ
ＳＴ１）。ここでは、外部影響パラメータ項目として水
温を選び、制御対象量項目として放流水８中の有機物濃
度を選び、さらに操作対象パラメータ項目として曝気風
量６を選ぶ。放流水中の有機物濃度は、その値が既定値
Ｘ以下であるとき制御は成功で、Ｘより大きい値をとる
とき制御は失敗であるという定義がされているものとす
る。外部影響パラメータ項目の水温の値に対し、放流水
中の有機物濃度（制御対象量項目）がＸより大きい値を
とって失敗した事例数を過去のデータから抽出する（ス
テップＳＴ２）。水温と失敗した事例数の関係は図３に
示される。
ントデータの分析方法の手順を示すフローチャートであ
る。まず、分析の対象となる項目を選択する（ステップ
ＳＴ１）。ここでは、外部影響パラメータ項目として水
温を選び、制御対象量項目として放流水８中の有機物濃
度を選び、さらに操作対象パラメータ項目として曝気風
量６を選ぶ。放流水中の有機物濃度は、その値が既定値
Ｘ以下であるとき制御は成功で、Ｘより大きい値をとる
とき制御は失敗であるという定義がされているものとす
る。外部影響パラメータ項目の水温の値に対し、放流水
中の有機物濃度（制御対象量項目）がＸより大きい値を
とって失敗した事例数を過去のデータから抽出する（ス
テップＳＴ２）。水温と失敗した事例数の関係は図３に
示される。
【００１２】次に、制御事例の失敗数が、全事例数のＮ
％を越える場合である水温（外部影響パラメータ項目）
の値の範囲ｒｔｉ〜ｒｔｊを抽出する（ステップＳＴ
３）。この結果より、水温がｒｔｉ〜ｒｔｊの値をとる
とき、制御が難しい場合といえる。次に、成功と失敗の
如何を問わず、水温がｒｔｉ〜ｒｔｊの値をとるという
条件を満たすプラント状態のみを抽出する。抽出された
プラント状態について、操作対象パラメータ項目である
曝気風量に対する、制御の成功率を見る（ステップＳＴ
４）。制御の成功率は、制御対象量項目である放流水中
の有機物濃度がＸより小さい事例数を、曝気風量の各値
ごとに計数し、これを曝気風量の各値ごとに計数した事
例数で割ることにより求める。事例が少ない曝気風量の
値を選択しないように、全事例数のＭ％を満たしている
曝気風量の値を選んでから成功率が高い曝気風量の値を
抽出しなければならない。
％を越える場合である水温（外部影響パラメータ項目）
の値の範囲ｒｔｉ〜ｒｔｊを抽出する（ステップＳＴ
３）。この結果より、水温がｒｔｉ〜ｒｔｊの値をとる
とき、制御が難しい場合といえる。次に、成功と失敗の
如何を問わず、水温がｒｔｉ〜ｒｔｊの値をとるという
条件を満たすプラント状態のみを抽出する。抽出された
プラント状態について、操作対象パラメータ項目である
曝気風量に対する、制御の成功率を見る（ステップＳＴ
４）。制御の成功率は、制御対象量項目である放流水中
の有機物濃度がＸより小さい事例数を、曝気風量の各値
ごとに計数し、これを曝気風量の各値ごとに計数した事
例数で割ることにより求める。事例が少ない曝気風量の
値を選択しないように、全事例数のＭ％を満たしている
曝気風量の値を選んでから成功率が高い曝気風量の値を
抽出しなければならない。
【００１３】曝気風量と制御の成功率の関係は図４に示
されるが、成功率が高い場合の、曝気風量の値の範囲ｑ
ｕｉ〜ｑｕｊを抽出する（ステップＳＴ５）。したがっ
て、抽出された曝気風量の値の範囲ｑｕｉ〜ｑｕｊを参
照して推奨値に設定することで、成功率の高い制御を行
えるようになる。また、これらの分析方法は、コンピュ
ータで処理するわけで、得られた推奨値を曝気風量設定
手段３に自動的に与えて制御するようにすることもでき
る。また、水質は、急激な気温の変化や、降雨、人間の
活動の変化（平日と休日の差や、朝昼晩など）などの外
部要因からの影響を受けるが、これらを外部影響パラメ
ータ項目とすることによっても成功率の高い曝気風量の
設定値を求めることができる。
されるが、成功率が高い場合の、曝気風量の値の範囲ｑ
ｕｉ〜ｑｕｊを抽出する（ステップＳＴ５）。したがっ
て、抽出された曝気風量の値の範囲ｑｕｉ〜ｑｕｊを参
照して推奨値に設定することで、成功率の高い制御を行
えるようになる。また、これらの分析方法は、コンピュ
ータで処理するわけで、得られた推奨値を曝気風量設定
手段３に自動的に与えて制御するようにすることもでき
る。また、水質は、急激な気温の変化や、降雨、人間の
活動の変化（平日と休日の差や、朝昼晩など）などの外
部要因からの影響を受けるが、これらを外部影響パラメ
ータ項目とすることによっても成功率の高い曝気風量の
設定値を求めることができる。
【００１４】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、例えば水温が、制御が難しいｒｔ ｉ〜ｒｔｊの値を
とったときに、過去の事例データから、成功率の高い曝
気風量の設定値ｑｕｉ〜ｑｕｊを抽出して提示できるの
で、制御の難しい運転状態になったときの推奨値を知る
上で有効となる効果が得られる。
ば、例えば水温が、制御が難しいｒｔ ｉ〜ｒｔｊの値を
とったときに、過去の事例データから、成功率の高い曝
気風量の設定値ｑｕｉ〜ｑｕｊを抽出して提示できるの
で、制御の難しい運転状態になったときの推奨値を知る
上で有効となる効果が得られる。
【００１５】実施の形態２．実施の形態１では、ステッ
プＳＴ３で、制御が難しい外部影響パラメータ項目の値
として、事例の失敗数が全事例数のＮ％を越える場合の
外部影響パラメータ項目である水温の値の範囲ｒｔｉ〜
ｒｔｊを抽出することについて示した。これに代わっ
て、制御が難しい外部影響パラメータ項目の値として、
事例の失敗数が上位Ｎ’番目までとなっているものを制
御が難しい水温の値の範囲として抽出するようにして
も、同様な効果が得られる。
プＳＴ３で、制御が難しい外部影響パラメータ項目の値
として、事例の失敗数が全事例数のＮ％を越える場合の
外部影響パラメータ項目である水温の値の範囲ｒｔｉ〜
ｒｔｊを抽出することについて示した。これに代わっ
て、制御が難しい外部影響パラメータ項目の値として、
事例の失敗数が上位Ｎ’番目までとなっているものを制
御が難しい水温の値の範囲として抽出するようにして
も、同様な効果が得られる。
【００１６】実施の形態３．実施の形態１では、ステッ
プＳＴ５で、操作パラメータ項目である曝気風量に対す
る成功率が高いものを選択するために、各々の曝気風量
の値に対する事例数を計数し、その結果が全事例数のＭ
％を満たしているものを選んだ。これに代わって、曝気
風量の値に対する事例数が、多い順から上位Ｍ’番目ま
での曝気風量を選ぶようにしても、同様な効果が得られ
る。
プＳＴ５で、操作パラメータ項目である曝気風量に対す
る成功率が高いものを選択するために、各々の曝気風量
の値に対する事例数を計数し、その結果が全事例数のＭ
％を満たしているものを選んだ。これに代わって、曝気
風量の値に対する事例数が、多い順から上位Ｍ’番目ま
での曝気風量を選ぶようにしても、同様な効果が得られ
る。
【００１７】実施の形態４．実施の形態４では、プラン
トが下水処理場の水質制御システムに限定されず、類似
する問題を抱えるプラントの制御システムに適用し、操
作対象パラメータ項目の推奨値を求める方法について説
明する。フローチャートは図１を使用し、図３および図
４も参照する。ステップＳＴ１において、プラントデー
タの全項目の中から、制御対象量項目ｐ１，ｐ２，…，
ｐｋ、操作対象パラメータ項目ｑ１，ｑ２，…，ｑｍ、
外部影響パラメータ項目ｒ１，ｒ２，…，ｒｎを選ぶ。
任意の時点のプラント状態は、ｐ１，ｐ２，…，ｐｋ，
ｑ１，ｑ２，…，ｑｍ，ｒ１，ｒ２，…，ｒｎで表現さ
れる。ステップＳＴ２において、ある制御対象量項目ｐ
ｓに着目し、その値を成功、失敗、範囲外に分類する。
ある外部影響パラメータ項目ｒｔに着目し、Ｘ軸に外部
影響パラメータ項目ｒｔを、Ｙ軸に事例数をとり、制御
対象量項目ｐｓが「失敗」を示すプラント状態のみを検
索し、その結果データに対して外部影響パラメータ項目
と制御対象量項目の関係を見る（図３参照）。
トが下水処理場の水質制御システムに限定されず、類似
する問題を抱えるプラントの制御システムに適用し、操
作対象パラメータ項目の推奨値を求める方法について説
明する。フローチャートは図１を使用し、図３および図
４も参照する。ステップＳＴ１において、プラントデー
タの全項目の中から、制御対象量項目ｐ１，ｐ２，…，
ｐｋ、操作対象パラメータ項目ｑ１，ｑ２，…，ｑｍ、
外部影響パラメータ項目ｒ１，ｒ２，…，ｒｎを選ぶ。
任意の時点のプラント状態は、ｐ１，ｐ２，…，ｐｋ，
ｑ１，ｑ２，…，ｑｍ，ｒ１，ｒ２，…，ｒｎで表現さ
れる。ステップＳＴ２において、ある制御対象量項目ｐ
ｓに着目し、その値を成功、失敗、範囲外に分類する。
ある外部影響パラメータ項目ｒｔに着目し、Ｘ軸に外部
影響パラメータ項目ｒｔを、Ｙ軸に事例数をとり、制御
対象量項目ｐｓが「失敗」を示すプラント状態のみを検
索し、その結果データに対して外部影響パラメータ項目
と制御対象量項目の関係を見る（図３参照）。
【００１８】ステップＳＴ３において、ステップＳＴ２
の結果から、失敗事例数の多い、つまり制御の難しい外
部影響パラメータ項目の値の範囲ｒｔｉ〜ｒｔｊを抽出
する。このような範囲が複数あれば、その中のひとつを
抽出する。ステップＳＴ４において、ある操作対象パラ
メータｑｕに着目し、外部影響パラメータ項目ｒｔがス
テップＳＴ３で選ばれた値をとる条件のもとでも成功率
が高い操作対象パラメータ項目の値を調べるため、Ｘ軸
に操作対象パラメータ項目ｑｕを、Ｙ軸に制御対象量項
目の成功率をとり、ｒｔがステップＳＴ３で選ばれた値
の範囲にあるときのプラント状態に対し、制御対象量項
目と操作対象パラメータ項目の関係を見る（図４参
照）。成功率は、その事例数が規定値を満たしているも
のを選び算出する。
の結果から、失敗事例数の多い、つまり制御の難しい外
部影響パラメータ項目の値の範囲ｒｔｉ〜ｒｔｊを抽出
する。このような範囲が複数あれば、その中のひとつを
抽出する。ステップＳＴ４において、ある操作対象パラ
メータｑｕに着目し、外部影響パラメータ項目ｒｔがス
テップＳＴ３で選ばれた値をとる条件のもとでも成功率
が高い操作対象パラメータ項目の値を調べるため、Ｘ軸
に操作対象パラメータ項目ｑｕを、Ｙ軸に制御対象量項
目の成功率をとり、ｒｔがステップＳＴ３で選ばれた値
の範囲にあるときのプラント状態に対し、制御対象量項
目と操作対象パラメータ項目の関係を見る（図４参
照）。成功率は、その事例数が規定値を満たしているも
のを選び算出する。
【００１９】ステップＳＴ４の結果から、成功率の高い
操作対象パラメータ項目の値ｑｕｉ〜ｑｕｊを抽出す
る。このようにして、制御の難しい条件での、操作対象
パラメータ項目ｑｕの推奨値ｑｕｉ〜ｑｕｊが得られ
る。なお、ステップＳＴ３で、事例の失敗数の多い外部
影響パラメータ項目の値を抽出するとき、事例の失敗数
が失敗の全事例のＮ％を越えているものを失敗の多いも
のとしてもよいし、また、失敗数が上位Ｎ’番目までと
なっているものを失敗の多いものとしてもよい。ステッ
プＳＴ５で、成功率を算出するものの選択で、規定事例
数を決めるとき、全体の成功事例数に対し、ある割合Ｍ
％以上の事例数をもつものを選択するようにしてもよい
し、また、事例数の多いものから順に、ある一定の順位
Ｍ’番までのものを選択するようにしてもよい。
操作対象パラメータ項目の値ｑｕｉ〜ｑｕｊを抽出す
る。このようにして、制御の難しい条件での、操作対象
パラメータ項目ｑｕの推奨値ｑｕｉ〜ｑｕｊが得られ
る。なお、ステップＳＴ３で、事例の失敗数の多い外部
影響パラメータ項目の値を抽出するとき、事例の失敗数
が失敗の全事例のＮ％を越えているものを失敗の多いも
のとしてもよいし、また、失敗数が上位Ｎ’番目までと
なっているものを失敗の多いものとしてもよい。ステッ
プＳＴ５で、成功率を算出するものの選択で、規定事例
数を決めるとき、全体の成功事例数に対し、ある割合Ｍ
％以上の事例数をもつものを選択するようにしてもよい
し、また、事例数の多いものから順に、ある一定の順位
Ｍ’番までのものを選択するようにしてもよい。
【００２０】以上のように実施の形態４によれば、外部
影響パラメータ項目の値により制御が難しくなったとき
に、過去の事例のデータから、成功率の高い操作対象パ
ラメータ項目の設定値を抽出して提示できるようにした
ので、プラントで、制御の難しい運転状態になったとき
の推奨値を知る上で有効となる効果がある。
影響パラメータ項目の値により制御が難しくなったとき
に、過去の事例のデータから、成功率の高い操作対象パ
ラメータ項目の設定値を抽出して提示できるようにした
ので、プラントで、制御の難しい運転状態になったとき
の推奨値を知る上で有効となる効果がある。
【００２１】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、プラ
ントデータの中から制御対象量項目、操作対象パラメー
タ項目、制御対象量項目に影響を及ぼす外部影響パラメ
ータ項目を選び、制御対象量項目の値を制御の成功、失
敗、範囲外に分類し、外部影響パラメータ項目と制御対
象量項目との関係から制御事例の失敗数または失敗率の
みを検索し、検索された失敗数または失敗率が第１の規
定値を超える外部影響パラメータ項目の値の範囲を抽出
し、この値の範囲が複数あれば、その中のひとつを抽出
し、抽出された外部影響パラメータ項目の値の範囲内に
おける制御対象量項目の制御事例の成功数または成功率
を算出し、算出された成功数または成功率が第２の規定
値を超える操作対象パラメータ項目の値の範囲を推奨設
定値として抽出するように構成したので、外部影響パラ
メータ項目の値により制御が難しくなったときに、過去
の事例のデータから、成功率の高い操作対象パラメータ
項目の設定値を抽出して提示でき、制御の難しい運転状
態になったときの推奨値を知る上で有効となる効果があ
る。
ントデータの中から制御対象量項目、操作対象パラメー
タ項目、制御対象量項目に影響を及ぼす外部影響パラメ
ータ項目を選び、制御対象量項目の値を制御の成功、失
敗、範囲外に分類し、外部影響パラメータ項目と制御対
象量項目との関係から制御事例の失敗数または失敗率の
みを検索し、検索された失敗数または失敗率が第１の規
定値を超える外部影響パラメータ項目の値の範囲を抽出
し、この値の範囲が複数あれば、その中のひとつを抽出
し、抽出された外部影響パラメータ項目の値の範囲内に
おける制御対象量項目の制御事例の成功数または成功率
を算出し、算出された成功数または成功率が第２の規定
値を超える操作対象パラメータ項目の値の範囲を推奨設
定値として抽出するように構成したので、外部影響パラ
メータ項目の値により制御が難しくなったときに、過去
の事例のデータから、成功率の高い操作対象パラメータ
項目の設定値を抽出して提示でき、制御の難しい運転状
態になったときの推奨値を知る上で有効となる効果があ
る。
【００２２】この発明によれば、プラントが下水処理場
の水質制御システムであって、制御対象量項目を処理後
に放流される放流水中の有機物等の濃度とし、操作対象
パラメータ項目が曝気風量設定手段により設定される曝
気風量とし、外部影響パラメータ項目が有機物等の濃度
に影響を及ぼす曝気槽の水温、降雨量、人間の活動の変
化等とするように構成したので、制御が難しい値を例え
ば水温がとったときに、過去の事例のデータから、成功
率の高い曝気風量の設定値を抽出して提示できるので、
制御の難しい運転状態になったときの推奨値を知る上で
有効となる効果がある。
の水質制御システムであって、制御対象量項目を処理後
に放流される放流水中の有機物等の濃度とし、操作対象
パラメータ項目が曝気風量設定手段により設定される曝
気風量とし、外部影響パラメータ項目が有機物等の濃度
に影響を及ぼす曝気槽の水温、降雨量、人間の活動の変
化等とするように構成したので、制御が難しい値を例え
ば水温がとったときに、過去の事例のデータから、成功
率の高い曝気風量の設定値を抽出して提示できるので、
制御の難しい運転状態になったときの推奨値を知る上で
有効となる効果がある。
【図１】 この発明の実施の形態１による分析の手順を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図２】 この発明の実施の形態１によるプラントデー
タ分析方法を適用した下水処理場の水質制御システムの
構成を示すブロック図である。
タ分析方法を適用した下水処理場の水質制御システムの
構成を示すブロック図である。
【図３】 同実施の形態１に係る水温と失敗した制御事
例数の関係のグラフを示す説明図である。
例数の関係のグラフを示す説明図である。
【図４】 同実施の形態１に係る曝気風量と制御成功率
の関係のグラフを示す説明図である。
の関係のグラフを示す説明図である。
【図５】 従来の下水処理場の水質制御システムの構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
１ 曝気槽、２ 沈殿池、３ 曝気風量設定手段、４
返送汚泥量設定手段、２１ 測定データ格納手段、２２
データ分析処理手段、２３ モニタ。
返送汚泥量設定手段、２１ 測定データ格納手段、２２
データ分析処理手段、２３ モニタ。
─────────────────────────────────────────────────────
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）
Ｃ０２Ｆ 3/12 Ｃ０２Ｆ 3/12 Ｋ
Ｆターム(参考） 4D028 AA08 AB00 BD06 BD12 BD16
CA00 CC09 CC12 CD00 CD01
CE03 CE04
5H004 GA07 GA15 GB08 HA04 HA16
HB01 HB04 JA12 JB07 KD52
KD61 LA15 LA18
Claims (2)
- 【請求項１】 プラントデータの中から制御対象量項
目、操作対象パラメータ項目、前記制御対象量項目に影
響を及ぼす外部影響パラメータ項目を選び、 前記制御対象量項目の値を制御の成功、失敗、範囲外に
分類し、 前記外部影響パラメータ項目と前記制御対象量項目との
関係から制御事例の失敗数または失敗率のみを検索し、 検索された失敗数または失敗率が第１の規定値を超える
前記外部影響パラメータ項目の値の範囲を抽出し、この
値の範囲が複数あれば、その中のひとつを抽出し、 抽出された前記外部影響パラメータ項目の値の範囲内に
おける前記制御対象量項目の制御事例の成功数または成
功率を算出し、 算出された成功数または成功率が第２の規定値を超える
前記操作対象パラメータ項目の値の範囲を推奨設定値と
して抽出するようにしたことを特徴とするプラントデー
タ分析方法。 - 【請求項２】 プラントが下水処理場の水質制御システ
ムであって、制御対象量項目を処理後に放流される放流
水中の有機物等の濃度とし、操作対象パラメータ項目が
曝気風量設定手段により設定される曝気風量とし、外部
影響パラメータ項目が前記有機物等の濃度に影響を及ぼ
す曝気槽の水温、降雨量、人間の活動の変化等としたこ
とを特徴とする請求項１記載のプラントデータ分析方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002092488A JP2003288102A (ja) | 2002-03-28 | 2002-03-28 | プラントデータ分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002092488A JP2003288102A (ja) | 2002-03-28 | 2002-03-28 | プラントデータ分析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003288102A true JP2003288102A (ja) | 2003-10-10 |
Family
ID=29237306
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002092488A Pending JP2003288102A (ja) | 2002-03-28 | 2002-03-28 | プラントデータ分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003288102A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006136866A (ja) * | 2004-11-15 | 2006-06-01 | Toshiba Corp | 下水処理場の制御装置 |
-
2002
- 2002-03-28 JP JP2002092488A patent/JP2003288102A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006136866A (ja) * | 2004-11-15 | 2006-06-01 | Toshiba Corp | 下水処理場の制御装置 |
| JP4649175B2 (ja) * | 2004-11-15 | 2011-03-09 | 株式会社東芝 | 下水処理場の制御装置 |
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