JP2005216148A - アラーム解析装置、アラーム解析方法及びアラーム解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】
プラントで連鎖的に発生するアラームを的確に分析することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法、アラーム解析プログラムを提供すること。
【解決手段】
本発明にかかるアラーム解析装置はプラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベントに基づいてプラントのアラームを解析するアラーム解析装置であって、プラントにおけるアラームの内容と発生時刻とを対応させたアラーム情報を記憶するアラーム情報記憶部１２と、アラームのそれぞれに対してアラームの発生時刻を数値列に変換する数値列変換部５１と、発生時刻が数値列に変換されたアラームのうち第１のイベントと第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、イベントペアに対して発生順序を算出するものである。
【選択図】 図２

Description

本発明は、化学プラント等におけるコンピュータを用いた制御システムで発生するアラームの解析を行うアラーム解析装置、アラーム解析方法並びにアラーム解析プログラムに関する。

化学プラントにおいては、さまざまな計器、機器、装置等が用いられている。そして、化学プラントにおいて生産管理、安全管理、品質管理、稼動状況管理を行うために、これらの計器等が異常を検出した場合はアラーム信号を発生させ、プラント制御用のコンピュータに送信している。プラント制御用のコンピュータはこのアラームの信号を受信して、表示装置に表示させている。例えば、温度計、流量計、液面計、気圧計、電流計、電圧計、ｐｈ計等の計器類では計測値が所定の設定値（上限値）を越えた時又は所定の設定値（下限値）を下回った時にそれぞれアラームを発生する。そしてプロセス中の測定値が異常な値を取ったときにそれを警告する役割を持つ。そして、この設定値は実行されるプロセスによって異なる値を設定しなければならない。また機器、装置等は正常に運転されていない状態になったらアラームが発生する。これらのアラームがプラント内のそれぞれの計器類から発生され、トラブル発生時にはオペレーター等に報知する。

各計器類からアラームが発生した場合、アラームが発生したことのみではなく、その発生した計器類を特定するためのタグが制御用のコンピュータに表示される。このタグには計器等の設置されている場所、計器の種類、番号あるいはアラームの種類等の情報が含まれる。そして、作業者は発生したアラームに応じた対処、処置を行い、異常事態から正常運転に復帰させていた。このアラームを監視することによりトラブルの早期発見を図ることができる。このタグは発生した日時とともコンピュータのデータベースに記憶され、アラームログとしてコンピュータに表示することができる。このアラームログはプラントの管理状況を把握されるために用いられている。

さらにアラームだけではなく、コンピュータの操作記録、操作時間などの操作情報や計器からのアナログ信号が日時とともにコンピュータにデータベースとして記録される。これらはそれぞれオペレーションログやデータログとしてコンピュータに表示することができる。これらの情報に基づいて、プラントの管理が行われている。さらに、これらのデータベースから工程変更イベント発生時にそのイベントに対応する過去のアラーム事例などの危険予知情報を検索し、その検索結果をコンピュータに表示させるプロセスアラーム表示装置が開示されている（例えば、特許文献１）。あるいは、アラーム情報やイベント情報に基づいて問題点や対策を推定したり、アラーム発生回数と操作回数に基づいて問題点と対策を類型化するプラントの制御方法が開示されている（例えば、特許文献２）。

一方、アラームによっては安全のため他の機器類へのインターロックが取られており、他の機器の動作を自動的に停止させることができるようになっている。例えば、ある機器の冷却水流量が設定値を下回った場合は、その機器を自動的に停止させ、その機器の故障を回避している。あるいは、一つの機器が停止した場合は、それと連動して動作している機器が停止し、機器の故障を回避している。これにより、さらなるトラブルの発生を未然に防止して、プラント全体の安全性、稼働率を保持することが可能となる。

しかし、従来のプラントでは以下のような問題点が発生してしまっていた。大規模プラントでは品質の向上や設備の複雑化に伴い、アラームの設定が厳しくなりやすい。また、使用される計器類が多数、多種類になってしまうと一つの計器で発生したアラームによって、アラームの連鎖が生じてしまうという問題点があった。すなわち、上述のようにある一つのアラームが発生して、他の機器の動作が停止した時に、それと連鎖してまた別の機器の動作が停止し、アラームが発生することがあった。そして、別の機器が停止することにより、さらに計器の計測値が設定値を越えてしまいアラームが発生する。そして、一つの計器類のアラームによって、正常に動作していた計器類までアラームが連鎖的に発生してしまう。このような、アラームの連鎖により、多数のアラームが１度に或いは一定の時間遅れを持って発生してしまうことがあった。

このように連鎖的にアラームが発生した場合、作業者は根本的な原因がなにかを把握することができないため、正常な状態への復帰に時間がかかり、プラントの稼働率、生産性が低下してしまうという問題点があった。また、プラントの大規模化、複雑化によってアラームの連鎖がプラント全体まで広がってしまい、復帰に要する時間がさらに長くなってしまうという問題点が生じていた。特に熟練した作業者でない場合には、多量のアラームが発生すると復帰に時間がかかってしまうだけでなく、誤った処置をしてしまうことがあった。従って、復帰にかかる時間のさらなる長期化を招き、プラントの安全性の面でも問題が生じてしまっていた。

一方、プラントで用いられるプロセスを変更すれば、計器の設定値や機器の動作モードを変えなければならない。例えば、使用する薬品や材料に応じて、反応時の温度、圧力、ｐｈ等が異なる。従って、計器類の設定値の最適値も変更される。従って、計器類の設定値をプロセスに応じて変更する必要がある。この変更は制御用コンピュータにその値を入力することによって行われる。あるいは制御用コンピュータに設定値が既に入力されている場合は、その設定ファイルを読み込むことによって行われる。しかし、プロセス変更直後にはプロセスの反応が安定しないことがある。この場合、計測値がハンチングすることにより計器の上限値及び下限値を交互に越え、アラームが連続して発生することもある。あるいは、異なる設定値を入力してしまうことや異なる設定ファイルを読み込んでしまうことによりアラームが発生することもある。さらには、新しいプロセスを行う場合にはその設定値が適切でない場合もある。そして、このアラームが起点となってさらなるアラームの連鎖が生じてしまうことがあった。よって復帰に時間を要し稼働率、生産性が低下してしまうことがあった。

特開２００１−２６５４２９号公報 特開２００１−１９５１２２号公報

このように、従来のアラーム解析システムでは、連鎖的なアラームが発生した場合に、その根本的な原因を追求することが出来ず復帰に時間がかかってしまいプラントの生産性を低下させるという問題点があった。
さらに従来のアラーム解析システムではそのアラームの発生順序に着目しておらず、根本原因となるアラームについて解析することができなかった。
また、従来のアラーム解析システムではアラーム発生回数と操作回数に基づいて問題点と対策を類型化しているため、各アラームに対する関連性について解析することができず、密接に関連するアラーム等を認識することができなかった。

本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、プラントで連鎖的に発生するアラームを的確に解析することができ、プラントの生産性を向上することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法、アラーム解析プログラムを提供することを第１の目的とする。
また、本発明はアラームの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法及びアラーム解析プログラムを提供することを第２の目的とする。
さらに本発明は、複数のアラームに対する関連性について解析することができ、プラントの生産性を向上することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法及びアラーム解析プログラムを提供することを第３の目的とする。

本発明の第１の態様にかかるアラーム解析装置は、プラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベントに基づいてプラントのイベントを解析するアラーム解析装置であって、前記プラントにおけるイベントの内容と発生時刻とを対応させたイベント情報を記憶するイベント情報記憶部（例えば、本発明の実施の形態にかかるアラーム情報記憶部１２又は操作情報記憶部１４）と、前記イベントのそれぞれに対して前記イベントの発生時刻を数値列に変換する数値列変換部（例えば、本発明の実施の形態にかかるビット列変換部５１）と、前記発生時刻が数値列に変換されたイベントのうち第１のイベントと前記第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、前記イベントペアに対して発生順序を算出するものである。これにより、イベントを的確に解析することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第２の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記数値列に基づいて前記イベントペアに対する相互相関関数を算出する相互相関関数算出部（例えば、本発明の実施の形態にかかる相互相関関数算出部５２）をさらに備え、前記相互相関関数に基づいて前記イベントペアに対する発生順序を算出するものである。これにより、イベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第３の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記相互相関関数の最大の相関値に基づいて、前記イベントペアの発生時間差を算出するものである。これにより、簡易な方法でイベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第４の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、複数の前記イベントペアに対して発生時間差を算出し、前記発生時間差に基づいて３以上のイベントの発生順序を算出するものである。これにより、イベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第５の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記複数のイベントペアのいずれかのイベントペアにアラーム及び操作が含まれることを特徴とするものである。これにより、アラーム及び操作の発生順序を算出することができ、より的確に解析を行うことができる。

本発明の第６の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記複数のイベントペアにアラーム又は操作のいずれか一方のみ含まれることを特徴とするものである。これにより、アラームの発生順序又は操作順序を算出することができ、より的確に解析を行うことができる。

本発明の第７の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記数値列に基づいてイベントペアに対する相関値を算出し、前記相関値に基づいて前記イベントをクラスタリングするものである。これにより、イベントの関連性及び連鎖性について解析することができる。

本発明の第８の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記相関値に基づいて、前記イベントペアに対する独立性確率を算出する独立性確率算出部をさらに備え、前記独立性確率に対して前記イベントのクラスタリングを行うものである。これにより、簡易な方法でイベントの関連性及び連鎖性について解析することができる。

本発明の第９の態様にかかるアラーム解析装置は、上述のアラーム解析装置において、前記クラスタリングされた複数のイベントに対して発生順序を表示する表示部をさらに備えるものである。これにより、関連性の高く、連鎖的に発生するイベントに対して発生順序を求めることができ、根本原因を追究することが可能になる。

本発明の第１０の態様にかかるアラーム解析方法は、プラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベント情報に基づいてプラントのイベントを解析するアラーム解析方法であって、前記プラントにおけるイベントの内容と発生時刻を対応させたイベント情報を記憶するイベント情報記憶ステップと、前記イベントのそれぞれに対して前記イベントの発生時刻を数値列に変換する数値列変換ステップと、前記発生時刻が数値列に変換されたイベントのうち第１のイベントと前記第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、前記イベントペアに対して発生順序を算出する発生順序算出ステップとを有するものである。これにより、イベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第１１の態様にかかるアラーム解析方法は、上述のアラーム解析方法において、前記数値列に基づいて前記イベントペアに対する相互相関関数を算出する相互相関関数算出ステップをさらに備え、前記相互相関関数に基づいて前記イベントペアに対する発生順序を算出するものである。これにより、簡易な方法でイベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第１２の態様にかかるアラーム解析方法は、上述のアラーム解析方法において、前記相互相関関数の最大の相関値に基づいて、前記イベントペアの発生時間差を算出するものである。これにより、簡易な方法でイベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第１３の態様にかかるアラーム解析プログラムは、プラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベント情報に基づいてプラントのイベントを解析するアラーム解析プログラムであって、コンピュータに対して、前記プラントにおけるイベントの内容と発生時刻を対応させたイベント情報を記憶させるイベント情報記憶ステップと、前記イベントのそれぞれに対して前記イベントの発生時刻を数値列に変換させる数値列変換ステップと、前記発生時刻が数値列に変換されたイベントのうち第１のイベントと前記第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、前記イベントペアに対して発生順序を算出させる発生順序算出ステップとを有するものである。これにより、イベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第１４の態様にかかるアラーム解析プログラムは、上述のアラーム解析プログラムにおいて、前記数値列に基づいて前記イベントペアに対する相互相関関数を算出させる相互相関関数算出ステップをさらに備え、前記相互相関関数に基づいて前記イベントペアに対する発生順序を算出するものである。これにより、簡易な方法でイベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明の第１５の態様にかかるアラーム解析プログラムは、上述のアラーム解析プログラムにおいて、前記相互相関関数の最大の相関値に基づいて、前記イベントペアの発生時間差を算出するものである。これにより、簡易な方法でイベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができる。

本発明によればプラントで連鎖的に発生するイベントを的確に解析することができ、プラントの生産性を向上することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法、アラーム解析プログラムを提供することができる。
さらに、本発明によればイベントの発生順序を算出することができ、プラントの生産性を向上することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法及びアラーム解析プログラムを提供することができる。
また、本発明によれば、複数のイベントに対する関連性について解析することができ、プラントの生産性を向上することができるアラーム解析装置、アラーム解析方法及びアラーム解析プログラムを提供することができる。

以下に、本発明を適用可能な実施の形態が説明される。以下の説明は、本発明の実施形態を説明するものであり、本発明が以下の実施形態に限定されるものではない。説明の明確化のため、以下の記載は、適宜、省略及び簡略化がなされている。又、当業者であれば、以下の実施形態の各要素を、本発明の範囲において容易に変更、追加、変換することが可能であろう。尚、各図において同一の符号を付されたものは同様の要素を示しており、適宜、説明が省略される。
発明の実施の形態１．

本発明にかかるアラーム解析装置について図１を用いて説明する。図１は本発明にかかるアラーム解析装置が用いられるプラント全体を示す模式図である。１がプラント、１０が制御用コンピュータ（以下、ＰＣとする。）である。１０１〜１０５が計器類であり、これらは同じユニットに属している。２０１〜２０４も計器類であり、これらは同じユニットに属している。ユニットとはプラントを場所や工程に応じて区分けしたもので１つのプラントは通常複数のユニットから構成されている。そして、これらのユニットに複数の計器類、機器、装置等が設けられているものとする。

この計器類はそれぞれが１つの計器、機器、装置である。この機器、装置にはヒーター、空調器、バルブ等が含まれる。この計器には温度計、流量計、液面計、気圧計、電流計、電圧計、ｐｈ計等の計器が含まれるものとする。これらの計器類には上限値、下限値が設定されている。これらの上下限値は２段階に設定されていることがあり、その設定値（閾値）を高い順にＨＨ、ＨＩ、ＬＯ、ＬＬとする。正常に稼動している時では、計器が計測している計測値はＨＩとＬＯの間になっている。また、計測値がＨＩを越えた状態よりもＨＨを越えた状態の方が、より危険度が高いことを意味する。同様にＬＯを越えた状態よりもＬＬを越えた状態の方が、より危険度が高いことを意味する。この閾値を越えたとき、その計器は計測値に応じて、それぞれＨＨアラーム、ＨＩアラーム、ＬＯアラーム、ＬＬアラームを発生する。従って、一つの計器で４種類のアラームが発生することになる。なお、それぞれの計器にＨＨ、ＨＩ、ＬＯ、ＬＬの４つの設定値が設けられていない場合もある。例えば、流量等は設定値以上であればよいため、ＬＯ、ＬＬしか設けられていない場合もある。また機器、装置では機器の故障等の異常が発生したときにもアラームが発生する。

それぞれの計器類はＬＡＮ等の通信網を介してＰＣ１０に接続されている。そして、それぞれの計器類で発生したアラームはＰＣ１０の画面上に表示され、オペレーターに報知される。なお、これらの計器類はシーケンサーを介して接続されていても良い。さらにアラームだけででなく、計器の測定値がＰＣ１０に入力されている。

このＰＣ１０の構成について図２を用いて説明する。図２はＰＣ１０の内部構成を示すブロック図である。１１は通信部、１２はアラーム情報記憶部、１３は測定データ記憶部、１４は操作情報記憶部、１５は解析部、１６は表示部、１７は入力部である。通信部１１はイーサネット（登録商標）ポート等の通信ポートであり、光ファイバケーブル等を介して、各計器類との信号の送受信を行う。アラーム情報記憶部１２、測定データ記憶部１３、操作情報記憶部１４はハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の内部又は外部の記憶手段であり、それぞれの情報がデータベースとして記憶される。解析部１５はＣＰＵ、ＭＰＵ等により構成され、アラーム情報や操作情報に基づいてアラームの解析を行う。表示部１６は液晶ディスプレイ、ＣＲＴ等の表示手段であり、アラームログ、測定データの連続値、操作情報ログ等が表示される。さらに、プロセスの選択、実行、中止等をする画面或いは計器類の設定値を変更するための入力画面や発生したアラームの情報が表示される。入力部１７はキーボードやマウス等からなる入力手段である。アラームログ、測定データ、操作情報を見たい時は入力部１７によって、表示部１６に表示された画面上で所定の操作をする。またプロセスの選択、実行、中止や計器類の設定値の設定等も同様に行う。入力部１７によって計器類への指示がされると、通信部１１によって各計器類の指示に対応した信号が送信される。

プラント内の各計器類で発生したアラーム及び計器の測定値がＰＣ１０の通信部１１により受信される。この受信された信号はそれぞれアラーム情報記憶部１２と測定データ記憶部１３にデータベースとして記憶される。アラーム情報記憶部１２ではアラームが発生した時間及びアラームタグが記憶される。アラームタグにはアラームが発生した機器の番号、種類、ユニット番号、アラームの種類（ＨＨ、ＨＩ、ＬＯ、ＬＬのいずれか）等の情報が含まれる。このアラーム情報記憶部１２に記憶されたアラームタグを発生時間順に並べたものがアラームログとなる。オペレーターは表示部１６に表示されたアラームログ表示ボタンをマウス等で押すことにより、このアラームログを表示させることができる。このアラームログは図３に示すよう表示部１６に表示される。アラームが発生した日付及び時間とそれに対応したアラームタグが表示される。一番上のタグにおいて、ＡＬＭはアラームを意味している。ＨＩは計器の測定値がＨＩの設定値を越えたことを意味している。００１は計器毎に付された番号であり、この番号からアラームを発生した計器の場所、種類、所属するユニットを把握することができる。このようなアラームが発生した順番に並べられて表示される。

同様に測定データ記憶部１３に記憶された測定データも表示部１６に表示することができる。測定データはプロット図等によってグラフ化して表示できる。また測定データはリアルタイムで表示部１６に表示されてもよいし、表示したい計器の測定データを選択できるようになっている。なお、一部の計器のみに対して測定データを記憶するようにしてもよい。

オペレーターは入力部１７を用いてプロセスの変更や設定値の変更を行うことができる。操作した内容は操作情報記憶部１４にデータベースとして記憶される。操作情報記憶部１４にはオペレーターが操作した日付、時間、操作内容の他に操作したオペレーターの情報が記憶される。この操作情報はアラームログと同様に操作情報ログとして表示部１６に表示することが出来る。この操作情報ログの表示では操作した日付、時間、操作内容の他に操作したオペレーターの情報が表示される。

オペレーターが本発明にかかるアラーム解析を実行すると、解析部１５はアラームの解析を行う。解析部１５はアラーム情報記憶部１２に記憶されたアラーム情報、測定データ記憶部１３に記憶された測定データ、操作情報記憶部１４に記憶された操作情報に基づいて解析を行う。本形態では、それぞれのアラーム及び操作がどの程度の相関を持って発生しているかに着目して解析を行う。具体的には１つのアラーム又は操作（以下イベントとする）とその他のイベントが頻繁に同時発生しているかを調べる。あるいは２つのイベントが一定の時間遅れを持って発生しているかを調べる。そして、これらに基づいてそれぞれの相互相関関数を算出する。この相互相関関数から２つのイベント発生の独立性確率を算出する。この独立性確率は２つのアラームの非類似度を示すことになる。この独立性確率（非類似度）に基づいてイベントのクラスタリングを行う。そしてクラスタリング結果を表示部１６に表示させる。本発明にかかるアラーム解析方法はこのようにしてプラントで発生するアラーム及びイベントの解析を行うものである。

次にこの解析方法について図４、図５を用いて詳細に説明する。図４は解析部１５内の構成を示すブロック図である。図５は解析手順を示すフローチャートである。図４において５１はビット列変換部、５２は相互相関関数算出部、５３は独立性確率算出部、５４はクラスタリング部、５５は時間差算出部である。

まず、オペレーターは解析を実行する際に、ビット列変換の単位時間、最大遅れ時間、計算期間の３つのパラメーターを入力する（ステップＳ１０２）。例えば、計算期間に２００２年１１月１３日０：００〜２００２年１１月１４日０：００と入力したとすると、その２４時間に発生したイベントの情報（以下、イベント情報とする。）に基づいて解析が行われる。ビット列変換の単位時間に１分と入力したとすると、この２４時間が１分毎に区分され、２４時間×６０分＝１４４０のサンプル数のデータについて解析が行われる。なお、最大遅れ時間については後述する。

上記のパラメーターを入力すると、まず各々のイベントが発生したイベント発生時刻データ（アラーム発生時刻データと操作時刻データ）が生成される（ステップＳ１０１）。すなわち、各々のイベントに対してそのイベントが発生した回数分のデータ列が生成される（ステップＳ１０１）。そして、ビット列変換部５１はイベント発生時刻データの２値化を行い、上記の計算期間とビット列変換の単位時間に対応するビット長のビット列を生成する（ステップＳ１０３）。すなわち、２００２年１１月１３日の０：００〜０：０１にそのイベントが発生していれば１、発生していなければ０となり、これを０：０１〜０：０２、０：０２〜０：０３と順番に上記のサンプル数だけ２値化を行う。従って、１ビット×サンプル数のビット長のビット列が生成される。そしてこのビット列には原則としてイベントが発生した回数だけ１のビットがあることになる。ただし、同じビット列変換の単位時間に２度同じイベントがあった場合は、１のビットが立つのでこの限りではない。このビット列が全イベントに対して生成される。このビット列のデータを示したグラフの一例を図６に示す。図６の横軸は時間を示しており、１単位がビット列変換の単位時間（１分）に対応している。従って、計算期間の初めの時刻から１分毎に分けられており、１単位がサンプル番号（１〜１４４０）を示していることになる。縦軸はアラーム１（ＡＬＭ＿００１）〜アラーム６（ＡＬＭ＿００６）に対応しており、それぞれのビット列が示されている。そして、それぞれアラームに縦のマーカーがあるビット列変換の単位時間でアラームが発生していることとなる。すなわち、縦のマーカーの数が多いほど、頻繁に発生するアラームとなる。

次に、相互相関関数算出部５２は全てのイベント情報の中から第１の内容のイベントと第１の内容と異なる第２の内容のイベント（以下、イベントペア）を抽出して相関値を求め、相互相関関数を算出する（ステップＳ１０４）。ここでは説明のためアラーム１とアラーム２のイベントペアが抽出されたとする。アラーム１とアラーム２のビット列に基づいて２ビットのビット列を生成する。アラーム１、アラーム２の両方が同時に発生している時間では（１、１）となる。より正確にはビット列変換の単位時間の間に両方のアラームが発生している場合は（１、１）となる。両方とも発生していない時間では（０、０）となる。一方のみ発生している時間では（１、０）又は（０、１）となる。ここでは（１、１）、（１、０）、（０、１）、（０、０）の２ビットのデータがサンプル数分、すなわち１４４０個並ぶことになる。そして、２ビットのデータの積を求める。つまり（１、１）のみ１となり、それ以外の（０、０）、（０、１）、（１、０）は０となる。そして、１４４０のデータの中で１となった数、すなわち両方のアラームが同時に発生した数を算出する。この数は計算期間内にアラーム１とアラーム２が同時に発生している回数を示している。次にサンプル数を１つずらして、同様の演算を行う。すなわちアラーム１が発生した後、１分遅れでアラーム２が発生する回数を同様に調べる。このようにサンプル数を最大遅れ時間分だけ順番にずらしていき、アラーム１と２が時間遅れで発生する回数の算出を行う。なお、この同時発生の回数又は時間遅れで発生する回数を相関値とする。例えば、最大遅れ時間を１００分と入力している場合は、最大で±１００サンプル（最大遅れ時間１００分／ビット列変換の単位時間１分）ずらして演算を行う。この場合、全部で２０１の相関値が算出されることになる。そして、横軸にずらしたサンプル数（遅れ時間）、縦軸に相関値とした関数が相互相関関数となる。この相互相関関数を全てのイベントペア（アラームと操作、アラームとアラーム、操作と操作）に対して求める。この相互相関関数の例を図７に示す。図７（ａ）はアラーム４（ＡＬＭ＿００４）とアラーム５（ＡＬＭ＿００５）の相互相関関数を示している。図７（ｂ）はアラーム２（ＡＬＭ＿００２）とアラーム４（ＡＬＭ＿００４）の相関関数を示している。

この２０１の相関値の中で最も大きい相関値（最大相関値）を求める（ステップＳ１０５）。アラーム４とアラーム５はずれ量が０の時、最大相関値１１４をとる。アラーム２とアラーム４はずれ量が８０の時、最大相関値２を取る。この最大相関値を全てのイベントペアに対して求める。このように最大遅れ時間に対して相互相関関数を算出することにより、それぞれのアラームが同時に発生する場合のみならず、一定の時間遅れを持って発生する場合についても解析を行うことができる。よってより的確に解析を行うことができる。なお、時間遅れによりずらした分に対応するデータはカウントされないため、計算時間に比べて、最大遅れ時間は十分短くすることが望ましい。

次に独立性確率算出部５３はイベントペアに対する独立性確率を算出する。この独立性確率はイベントペアの最大相関値以上の最大相関値が発生し得る確率のことで、上記の最大相関値と同時発生の期待値（ステップＳ１０６）に基づいて算出することができる。なお、同時発生の期待値とは、アラームが発生した回数に基づいて、確率的にどの程度２つのアラームが同時に発生するかを示す値である。すなわち、２つのアラームの発生回数が多くなるほどアラームが同時発生する回数は多くなる。よって、元のアラーム発生回数に応じて、ある最大相関値を取る確率が変動する。例えば、アラーム４とアラーム５の発生回数が両方とも１２０回だったとする。この場合、最大相関値１１４を取る確率は双方の発生回数が１２０回なので極めて低い。従って、アラーム４とアラーム５は関連していることになる。一方、アラーム３とアラーム６は最大相関値が１１４を取り、それぞれが１０００回発生したとする。この場合、２つのアラームに相関がなくても相関値が１１４となる確率はアラーム４、５に比べて高くなる。従って、アラーム４とアラーム５はアラーム３とアラーム６に比べて関連していないことになる。このように同じ相関値であったとしてもアラーム４とアラーム５は極めて類似しており、アラーム３とアラーム６はそれほど類似していないと言える。このように同じ最大相関値を取ったイベントペアがあったとしても、元のイベントの発生回数に応じてその相関値が持つ意味が異なる。アラームの発生回数によって同時発生する期待値を考慮することにより、２つのアラームのより正確な類似度を求めることができる。なお、アラーム同士のペアについて述べたが、アラームと操作のイベントペア、操作同士のイベントペアでも同様である。イベントのそれぞれのビット列が１となっている数（計算期間におけるアラーム発生回数に相当）に基づいてこの期待値を算出することができる。そして、その期待値に基づいてある相関値となる確率を求め、相関値に対する確率分布を算出する（ステップＳ１０７）。

次にこの確率分布に基づいて最大相関値以上となる独立性確率を算出する（ステップＳ１０８）。この独立性確率はその最大相関値がどの程度の確率で起こり得るかを示している。すなわち、独立性確率が低いほど、２つのアラームに相関があり類似していることになる。また独立性確率が高いほど、２つのアラームに相関がなく類似していないことになる。このように、最大相関値と同時発生の期待値から独立性確率を求めることで、アラームの発生頻度に応じた２つのアラームの相関度を求めることができる。

上記の独立性確率をそれぞれのイベントのペアに対して求める。例えば、アラームが５０個、操作が５０個ある場合について考え、それぞれをＡＬＭ＿００１〜ＡＬＭ＿０５０、ＯＰ＿００１〜ＯＰ＿０５０とする。ＡＬＭ＿００１についてはＡＬＭ＿００２〜ＡＬＭ＿０５０とＯＰ＿００１〜ＯＰ＿０５０に対する独立性確率を全部で９９個算出する。同様にＡＬＭ＿００２に対してはＡＬＭ＿００３〜ＡＬＭ＿０５０及びＯＰ＿００１〜ＯＰ＿０５０に対する独立性確率を全部で９８個算出する。なお、ＡＬＭ＿００１及びＡＬＭ＿００２に基づく独立性確率とＡＬＭ＿００２及びＡＬＭ＿００１に基づく独立性確率は等しくなるため省略できる。このように、全部で１００個のイベント各々を対にして、それぞれの独立性確率を算出する。

次に、クラスタリング部５４は独立性確率を非類似度と定義し、階層クラスタ分析を行う。すなわち、非類似度に基づいて各イベントの階層型クラスタリングを行う（ステップＳ１０９）。ここでは非類似度から類似度（１と非類似度の差）を求め、この類似度を２つのイベント間の距離として、距離の近いものから同じクラスタに入れてグループ分けを行っている。なお本実施の形態では通常の多変量解析に利用されている群平均法を用いており、クラスタ間の距離は２つのクラスタ内の全イベントペアの距離の平均距離として定義される。この平均距離に基づいてクラスタリングを行っている。なお、クラスタリングには最短距離法（最近隣法）、最遠距離法（最遠隣法）、重心法を用いても良い。さらには、これらの方法に重み付けを行っても良い。そして、階層型クラスタリングの結果を表示部に表示するため表示データを生成する（ステップＳ１０９）。

さらに本実施の形態では、上記の最大相関値に基づいて発生時間差を算出することにより、イベントの発生順序についても解析することができる。すなわち、イベントペアが最大相関値を取る時間差を発生時間差とし、この発生時間差に着目して、各イベントの発生順序を算出している。

図４に示す時間差算出部５５は相互相関関数算出部５２が算出した各イベントペアに対する時間差を相互相関関数に基づいて算出する（ステップＳ２０１）。例えば、図１０に示すように、あるイベントペアの最大相関値が１３となっているとすると、時間差算出部５５はその時の時間差を算出して、発生時間差とする。これにより、各イベントペアに対する発生時間を相対的に表すことができる。それぞれのイベントペアに対して発生時間差及び最大相関値が相互相関関数に基づいて一義的に決定される。

例えば、アラームＡＬＭ＿００３が発生して特定の時間が経過した後、高い確率でアラームＡＬＭ＿００２が発生するとする。そして、アラームＡＬＭ＿００２とアラームＡＬＭ＿００３の相関値はその特定の時間に対応するサンプル数ずれたときに最大値となるものとする。時間差算出部５５ではこのときのサンプル数のずれ量を算出する。このサンプル数にサンプリング時間（例えば、１分）を乗じたものが発生時間差になる。もちろん、発生時間差は最大相関値におけるサンプル数のずれ量で表してもよい。具体的にはサンプリング時間が１分で、サンプル数のずれ量が５であるとすると、発生時間差は５分（実際にはサンプリング時間の幅があるので４〜５分）となる。アラームＡＬＭ＿００３の後、５分後にアラームＡＬＭ＿００２が高い確率で発生するとした場合、アラームＡＬＭ＿００２に着目すると発生時間差は−５分となる。

この、発生時間差はそれぞれのイベントペアに対して算出する。すなわち、全てのイベントペアに対して発生時間差を算出する。これにより、図１１に示す表が作成される。なお、図１１に示す表は発生時間差を示す表の一例であり、Ａ〜Ｄの４つのイベントに着目した解析結果を示している。それぞれのイベントＡ〜Ｄの交差する箇所の数字はそのイベントペアに対する最大相関値となる時間差すなわち発生時間差となる。なお、表の左側のイベントに着目した時の数字が示されている。例えば、図１１に示す解析結果において、ＡとＢとの発生時間差は−６分となっている。また、ＡとＢとの発生時間差とＢとＡとの発生時間差とは符号が反対であるので、ＢとＡとの発生時間差が省略されている。すなわち、ＢとＡとの発生時間差はＡとＢとの発生時間差（−６分）と符号が反対であるため＋６分となる。その他の発生時間差についても同様であるため、発生時間差を省略している。図１１において、ＡとＤは発生時間差が０であるため、ＡとＤの交差する箇所では発生時間差が省略されている。もちろん、発生時間差が０の場合、０を表示してもよい。

イベントペアに対して算出された発生時間差に基づいて、発生順序を算出する（ステップＳ２０２）。例えば、図１１に示す複数の発生時間差から、図１２に示すような発生順序を算出することができる。図１２は発生順序を示す時間軸であり、左側のイベントの方が早く発生する。ここではＢが最も早く発生して、その後ＡとＤが同時に発生する。最後にＣが発生するような発生順序となる。本実施の形態では発生時間差に基づいて発生順序を算出することにより、３以上の多数のイベントに対しても相対的な発生順序を容易に算出することができる。このようにプラントで連鎖的に発生するアラームあるいは操作の連鎖性に着眼し、相関性の高いアラームあるいは操作が、どのような順序で発生するかを算出することにより、プラントを効率よく運転することが可能になる。そして、階層型クラスタリング及び発生順序の解析結果に基づいて表示データが生成される（ステップＳ１１０）。表示データは表示部１６において、表示することができる。

この階層型クラスタリングの結果を表示する画面の一例を図８に示す。ここでは、発生順序については表示せず、クラスタリングされた結果のみを表示している例を示す。６１はクラスタ表示部、６２はイベント表示部、６３はクラスタ数入力部、６４は非類似度（独立性確率）表示部である。この画面はＰＣ１０の表示部１６に表示され、キーボードやマウスを用いてクラスタ数入力部６３に数値が入力される。

図８では全イベント数が１９２のプラントに対して、クラスタ数を５と設定してクラスタリングを行っている例を示す。クラスタ表示部６１はデンドログラム（樹状図）の一部に相当し、クラスタに対応するフォルダーがツリー状に表示されている。全イベントを異なるクラスタに分けるとデンドログラム全体を示すことになる。クラスタ表示部で一つのクラスタを指定すると、イベント表示部６２にそのクラスタに存在するイベントのリストが表示される。クラスタ数はクラスタ数入力部６３に値を入力することによって決定される。このクラスタ数によって非類似度が決定され、非類似度表示部６４に表示される。この非類似度以上となるイベントは異なるクラスタに分けられる。なお、非類似度は表示されなくてもよいし、非類似度の代わりに類似度が表示されてもよい。

同じクラスタに存在するイベントは１つのフォルダーに含まれる。このフォルダーに含まれるイベントの数はフォルダーの横の数値で示されている。図８ではツリーの最下層にそれぞれ１、５、２９、１５１、６のイベント数のクラスタが存在する。なお、イベントが１つしか無い場合はフォルダーではなく、そのイベントのアイコンで表示される（例えば、図８のＡＬＭ＿００１）。この場合、イベント数は表示されない。ここでＡＬＭはアラームを、ＯＰは操作を示し、その後の数字、記号がその内容（タグ）を示している。この上層には２つ以上のクラスタが含まれるクラスタが存在していることになる。入力されたクラスタ数に応じて、表示されるクラスタ数及びクラスタ表示部のツリーが変化することになる。このクラスタ数を増やすことにより、より階層分けが進み、同一クラスタに含まれるイベントがより相関が高い（類似している）イベントとなる。そして、クラスタ数を順番に増やしていき、多数のイベントを含むクラスタが発生した時に連鎖発生するアラーム群が２つに分けられたことになる。例えば、図８では１５１のイベントを含むクラスタと２９のイベントを含むクラスタは多数のアラームが同時又は時間遅れを持って連鎖的に発生する可能性が高いことを意味している。このように、このクラスタ数を調整することによって、アラームの解析に適したクラスタに分けることができ、的確にアラームの分析を行うことができる。

５つのイベントが含まれるクラスタを選択すると、イベント表示部６２にはＡＬＭ＿００３、ＡＬＭ＿０２１、ＡＬＭ＿０２２、ＯＰ＿０２１、ＯＰ＿０２２とこのクラスタに含まれる５つのイベントが表示される。この場合、ＡＬＭ＿０２１、ＡＬＭ＿０２２に対応する処置としてそれぞれＯＰ＿０２１、ＯＰ＿０２２の操作が行われているが、ＡＬＭ＿００３に対応する処置が行われていないことが分かる。またＡＬＭ＿０２１、ＡＬＭ＿０２２はアラームの番号が近く、ユニットが同じで近接する計器類に対してアラームが発生している。しかし、ＡＬＭ＿００３は番号が離れており、異なるユニットで離間した計器類にまでアラームが発生している事が分かる。このように、一見しただけではプラントにおいて相関していないと考えられる計器類にまでアラームが連鎖的に発生することを認識することが可能になる。従って、作業者はアラームの相関関係を把握することができる。また、あるクラスタにアラームだけが入っていれば、適切な操作がなされていない可能性があることも認識することができる。この場合、発生したアラームに基づいて、適切な操作を行うようにすれば復帰時間を短縮することができる。さらに、あるクラスタに多数のアラームがあるときは、アラームが連鎖的に発生しており、冗長なアラームが存在する可能性があることを認識することができる。この場合、設定値を適切な値に変更するようにしてもよい。逆にクラスタに複数の操作があるときは、冗長な操作がされている可能性があることを認識するができる。不要な操作を排除して、効果的な操作を行うことができる。この場合、過去に行った適切な処置（設定値の変更、機器の動作変更等の操作）を行うようにしてもよい。このようにして適切な処置を行うことにより、復帰時間の短縮化を図ることができる。よって、プラントの稼動率を向上することができ、生産性を改善することが出来る。さらに、プロセス変更などの所定の操作と同じクラスタに存在するアラームを調べることにより、プロセス変更と同時に発生するアラームを認識することができ、計器類に適切な設定値を設定することができる。このように、アラームと操作を関連させてクラスタリングを行うことにより、様々な有益な情報を得ることが出来る。本実施の形態にかかるアラーム解析方法を用いることによって、イベントの発生頻度以外の観点からアラームを解析することができ、連鎖的に発生するアラームに対して適切な対処、処置を行うことが可能になる。例えば、従来までは全く関連のない計器類と考えられていたものであっても、連鎖したアラームを発生することが認識できそれに応じた設定値の変更やプロセスの最適化を図ることができる。

次に、発生順序に対する解析結果の表示について図１３及び図１４を用いて説明する。図１３はある特定のクラスタに着目したときの表示画面の一例である。図１４は図１３に示すクラスタにおいて、さらにそのうちの１つのイベントに着目したときの表示画面の一例である。図１３及び図１４に示すクラスタではＡ〜Ｄの４つのイベントが含まれているとする。

図１３に示すクラスタではＡ〜Ｄの４つのイベントが含まれている。図１３において、Ａ〜Ｄの間の矢印が発生順序を表している。すなわち、矢印の始点から矢印の終点の順序でイベントが発生する。具体的には図１２の時間軸で示した発生順序と同様にＢが最も早く発生して、その後ＡとＤが同時に発生する。最後にＣが発生するような発生順序となる。このような発生順序の図は、例えば、図８に示す表示画面において、１つのクラスタをクリックすると表示される。すなわち、入力部１７のマウスなどで１つのクラスタをクリックすることにより、そのクラスタが選択される。選択されたクラスタに含まれるイベントの発生順序が表示部１６の表示画面に表示される。

図１３では、クラスタに含まれるイベントの数に対応した多角形となるよう発生順序を表示している。すなわち、選択されたクラスタに含まれるイベントの数が４つであるとき、表示画面には４角形の頂点に対応して４つのイベントが表示される。もちろん、クラスタに５つのイベントが含まれるときは５角形の頂点に対応して各イベントが表示される。その４角形の頂点は、それぞれのＡ〜Ｄのイベントに対応しており、各頂点が発生順序を示す矢印でそれぞれ結ばれる。発生順序は矢印の始点から矢印の終点の順番で表される。これにより、例えば、イベントＢが発生した後にイベントＡが発生することが認識される。なお、ＡとＤは同じタイミングで発生するため、矢印が示されていない。もちろん、図１３に示す図は表示結果を示す一例であり、これ以外の表示形式で発生順序が表示されてもよい。例えば、図１２に示すような時間軸上にイベントとその発生順序が表示されてもよい。選択したクラスタに含まれるイベントの発生順序を表示することにより、特定のクラスタに対して容易に発生順序を認識することができ、関連性が高く、連鎖的に発生するアラームの根本原因を追究することができる。

図１３において、さらに１つのイベントに着目するため、イベントＡを選択する。具体的には入力部１７により、イベントＡをクリックすると図１４に示す表示ウィンドウが表示部１６の表示画面に現れる。図１４では発生順序に加えて、さらに発生時間差まで表示されている。すなわち、発生順序を示す矢印の近傍に表示された数字が発生時間差を示している。具体的には図１４においてイベントＢの後、６分後にイベントＡが発生することが示されている。すなわち、イベントＢとイベントＡの最大相関値となる時のサンプル数のずれ量が６分に対応していることが示されている。もちろん、図１３及び図１４は表示画面の一例であり、発生順序及び発生時間差を表示する画面はこれに限るものではない。

このようにプラントで連鎖的に発生するアラームあるいは操作の連鎖性に着眼し、相関性の高いアラームあるいは操作が、どのような順序で発生するかを算出することにより、プラントを効率よく運転することが可能になる。例えば、多数のアラームが連鎖して発生している場合、そのアラームの因果関係を認識することができ、最先のアラームが根本原因となっていることを突き止めることができる。さらに、特定のクラスタに対して操作が最先の場合、その操作を行うと、そのクラスタに含まれるアラームが連鎖的に発生することを認識できる。
発明の実施の形態２．

本実施の形態にかかるアラーム解析装置について図９を用いて説明する。本実施の形態では実施の形態１のアラーム解析装置にある特定のアラーム・操作に対して類似ポイントを検索する機能をさらに追加している。すなわち、本実施の形態ではある一つのイベントに注目し、そのイベントと類似するアラームと操作を抽出することができるようになっている。図９（ａ）はＡＬＭ＿００１に類似するアラーム・操作を示す表である。図９（ｂ）はＯＰ＿００１に類似するアラーム・操作を示す表である。

例えば、図８のクラスタリングされた画面において、ＡＬＭ＿００１をダブルクリックしたとする。ＡＬＭ＿００１の類似ポイントが表示される。すなわち、ＡＬＭ＿００１と類似度が高いイベント（独立性確率が低いイベント）から順番に表示される。このようにＡＬＭ＿００１に対して類似するアラームと操作を表示させ、関連しているイベントを確認することが出来る。同様にして、ＯＰ＿００１の類似ポイントを表示させた結果を図９（ｂ）に示す。本実施の形態ではこのようにある一つのアラーム又は操作に注目して、そのイベントに対して独立性確率が低い順に他のイベントを表示させることができる。特に、発生頻度が多いアラームや復帰時間が長いアラーム等について、本実施の形態で示す情報を表示させることにより、その原因を追求することが容易になる。よって、作業者が適切な処置、対処を行うことができ、復帰時間を短縮することができる。
その他の実施の形態．

本発明は上述した実施例だけに限られず、様々な変更が可能である。実施の形態１で示したタグ名、アラーム数、操作数、イベント数、ビット列変換の単位時間、計算期間、最大遅れ時間等は例示であり、上記以外の値であっても良い。例えば、アラーム数、操作数、イベント数はプラントで使用している計器類の数や操作内容の数に応じて異なるものとなる。また、ビット列変換の単位時間、計算時間、最大遅れ時間はオペレーターが任意に設定できるようにしてもよいし、所定の値が設定されていてもよい。

実施の形態１では最大遅れ時間に対応するサンプル数に対して相互相関関数を求めたが、最大遅れ時間を０として同時発生の相関値のみでクラスタリングを行っても良い。この場合、時間遅れ発生の相関値が不要となり、相互相関関数を算出することなくクラスタリングを行うことができるため、計算時間の短縮を図ることができる。

本発明にかかるアラーム解析装置、アラーム解析方法は実施の形態１で示した通常のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）以外にもワークステーション、汎用機、ＦＡコンピュータや、これらの組合せによって実施可能であることを容易に理解できるであろう。ただし、これらの構成要素は例示であり、その全ての構成要素が本発明の必須の構成要素となるわけではない。また、プラントに接続された情報処理端末に限らず、収集されたイベント情報を異なる情報処理端末にコピーして解析を行っても良い。さらに、情報処理端末は物理的に単一である必要はなく、複数の端末により並列処理を行っても良い。さらに制御用コンピュータは１つに限らず複数あってもよい。

オペレーティング・システムとしては、ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ（マイクロソフトの商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ９５（マイクロソフトの登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ３．ｘ（マイクロソフトの登録商標）、ＯＳ／２（ＩＢＭの登録商標）、ＡＩＸ（ＩＢＭの登録商標）上のＸ−ＷＩＮＤＯＷシステム（ＭＩＴの登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（サンマイクロシステムズの登録商標）などの、標準でＧＵＩマルチウインドウ環境をサポートするものや、ＰＣ−ＤＯＳ（ＩＢＭの登録商標）、ＭＳ−ＤＯＳ（マイクロソフトの登録商標）などのキャラクタ・ベース環境のもの、さらにはＯＳ／Ｏｐｅｎ（ＩＢＭの登録商標）ＶｘＷｏｒｋｓ（Ｗｉｎｄ Ｒｉｖｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｉｎｃ．の登録商標）等のリアルタイムＯＳでも実現可能であり、特定のオペレーティング・システム環境に限定されるものではない。

上述の例において、システムのハードディスク、メモリ等の記憶手段等にインストールされた各種のプログラムは、様々な種類の記憶媒体に格納することが可能であり、また、通信媒体を介して伝達されることが可能である。ここで、記憶媒体には、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等を含む。また、通信媒体には、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ波回線等の無線通信媒体等を含み、インターネットも含まれる。本発明は化学プラントに限らず、発電プラント、製造プラント、食品プラント等の様々なプラントやシステムに利用することが出来る。さらには、エラーログからの通信網の故障伝播解析、治療履歴からの伝染病の院内感染解析、勾配履歴と商品広告からの宣伝効果の解析に利用することも可能である。

上述の実施の形態ではアラーム及び操作の両方に着目して、相互相関関数を算出している。そして、アラームとアラーム、アラームと操作及び操作と操作の３種類のイベントペアに対して、最大相関値及びその発生時間差を算出することができる。最大相関値を算出することにより、イベントの関連性を数値化することができ、発生時間差を算出することにより、イベントの連鎖性を数値化することができる。これにより、プラントのオペレーター等はイベントの関連性及び連鎖性を定量的に評価することができる。このように、本発明ではアラーム及び操作の両方に着目することにより、アラーム同士のみでなくアラームと操作あるいは操作同士に対する解析を行うことができる。これにより、プラントの連鎖的に発生するアラームとそれに関する操作に対しての評価を行うことができ、利便性を向上することができる。アラームとその対策操作の関連性に基づいて、アラームとその対策操作を結び付けて過去の事例を自動的にデータベース化することができる。このデータベースを参照することにより、例えば、未熟なオペレーターであっても、発生したアラームに対して有効な操作を行うことができるようになる。

なお、上述の実施例では、アラーム及び操作に対して相互相関関数を算出していたが、
アラーム又は操作のいずれか一方に対してのみ相互相関関数を算出してもよい。すなわち、アラームのみに着目して、アラーム同士のイベントペアのみに対して相互相関関数を算出できるようにする。あるいは操作同士のイベントペアのみに対して相互相関関数を算出できるようにする。この場合、相互相関関数を算出するイベントペアの種類を選択できるよう、切り替えるようにしてもよい。アラーム同士のみに対して解析を行うことにより、関連性の高いアラームの事例をデータベース化することができる。操作同士のみに対して解析を行うことにより、関連性の高い操作の事例をデータベース化することができる。これにより、アラーム同士及び操作同士の関連性及び発生時間差をデータベース化することができ、利便性をさらに向上することができる。

このアラーム同士又は操作同士のイベントペアに対して、最大相関値を求め、独立性確率及び発生順序を算出するようにしてもよい。このようにして、プラントに対して連鎖的に発生するアラームあるいは連鎖して実施される操作を認識することができる。さらに、プラントに発生するアラームあるいは操作の関連性を把握することができる。アラームのみあるいは操作にのみに着目するよう、アラーム解析装置で切り替え可能にしておくことが望ましい。これにより、さらに利便性を向上することができる。

また、上述の実施の形態ではクラスタリング及び発生順序の両方によりアラームの解析を行ったが、いずれか一方のみによりアラームの解析を行ってもよい。例えば、多数のイベントに対してクラスタリングを行うことにより、イベント発生の関連性を自動的に算出することができる。一方、イベントの発生順序を算出することにより、イベント発生の連鎖性を自動的に算出することができる。さらにクラスタリング及び発生順序の両方に対してアラームの解析を行うことにより、相関性の高いイベントに対する発生順序を算出することができ、連鎖的に発生するイベントの根本原因となるアラーム又は操作を解明することができる。

本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析方法が用いられるプラントの模式図である。 本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析装置の構成を示すブロック図である。 アラームログを表示した画面を示す図である。 本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析装置の解析部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析方法の解析手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析装置で２値化したビット列を示すグラフ図である。 本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析方法で算出した相互相関関数を示す図である。 本発明の実施の形態１にかかるアラーム解析装置でクラスタリング結果を表示した画面を示す図である。 本発明の実施の形態２にかかるアラーム解析装置で解析された結果を表示した画面を示す図である。 本発明にかかるアラーム解析方法で算出した相互相関関数を示す図である。 本発明にかかるアラーム解析装置における発生順序の解析結果の一例を示す図である。 本発明にかかるアラーム解析装置における発生順序の解析結果を示す図である。 本発明にかかるアラーム解析装置における発生順序の解析結果を示す図である。 本発明にかかるアラーム解析装置における発生順序の解析結果を表示した画面を示す図である。

符号の説明

１ プラント、 １０ 制御用コンピュータ、１１ 通信部、
１２ アラーム情報記憶部、１３ 測定データ記憶部、１４ 操作情報記憶部
１５ 解析部、１６ 入力部、１７ 表示部
５１ ビット列変換部、５２ 相関関数算出部、５３ 独立性確率算出部
５４ クラスタリング部、５５ 時間差算出部
６１ クラスタ表示部、６２ イベント表示部、６３ クラスタ数入力部
６４ 非類似度表示部
１０１〜１０５ 計器類、２０１〜２０４ 計器類

Claims (15)

1. プラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベントに基づいてプラントのイベントを解析するアラーム解析装置であって、
   前記プラントにおけるイベントの内容と発生時刻とを対応させたイベント情報を記憶するイベント情報記憶部と、
   前記イベントのそれぞれに対して前記イベントの発生時刻を数値列に変換する数値列変換部と、
   前記発生時刻が数値列に変換されたイベントのうち第１のイベントと前記第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、前記イベントペアに対して発生順序を算出するアラーム解析装置。
2. 前記数値列に基づいて前記イベントペアに対する相互相関関数を算出する相互相関関数算出部をさらに備え、
   前記相互相関関数に基づいて前記イベントペアに対する発生順序を算出する請求項１記載のアラーム解析装置。
3. 前記相互相関関数の最大の相関値に基づいて、前記イベントペアの発生時間差を算出する請求項２記載のアラーム解析装置。
4. 複数の前記イベントペアに対して発生時間差を算出し、前記発生時間差に基づいて３以上のイベントの発生順序を算出する請求項３記載のアラーム解析装置。
5. 前記複数のイベントペアのいずれかのイベントペアにアラーム及び操作が含まれることを特徴とする請求項４記載のアラーム解析装置。
6. 前記複数のイベントペアにアラーム又は操作のいずれか一方のみ含まれることを特徴とする請求項４記載のアラーム解析装置。
7. 前記数値列に基づいてイベントペアに対する相関値を算出し、前記相関値に基づいて前記イベントをクラスタリングする請求項１乃至６いずれかに記載のアラーム解析装置。
8. 前記相関値に基づいて、前記イベントペアに対する独立性確率を算出する独立性確率算出部をさらに備え、
   前記独立性確率に対して前記イベントのクラスタリングを行う請求項７記載のアラーム解析装置。
9. 前記クラスタリングされた複数のイベントに対して発生順序を表示する表示部をさらに備える請求項７又は８記載のアラーム解析装置。
10. プラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベント情報に基づいてプラントのイベントを解析するアラーム解析方法であって、
    前記プラントにおけるイベントの内容と発生時刻を対応させたイベント情報を記憶するイベント情報記憶ステップと、
    前記イベントのそれぞれに対して前記イベントの発生時刻を数値列に変換する数値列変換ステップと、
    前記発生時刻が数値列に変換されたイベントのうち第１のイベントと前記第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、前記イベントペアに対して発生順序を算出する発生順序算出ステップとを有するアラーム解析方法。
11. 前記数値列に基づいて前記イベントペアに対する相互相関関数を算出する相互相関関数算出ステップをさらに備え、
    前記相互相関関数に基づいて前記イベントペアに対する発生順序を算出する請求項１０記載のアラーム解析方法。
12. 前記相互相関関数の最大の相関値に基づいて、前記イベントペアの発生時間差を算出する請求項１１記載のアラーム解析装置。
13. プラントで発生するアラーム又はプラントの計器類に対する操作に関するイベント情報に基づいてプラントのイベントを解析するアラーム解析プログラムであって、
    コンピュータに対して、
    前記プラントにおけるイベントの内容と発生時刻を対応させたイベント情報を記憶させるイベント情報記憶ステップと、
    前記イベントのそれぞれに対して前記イベントの発生時刻を数値列に変換させる数値列変換ステップと、
    前記発生時刻が数値列に変換されたイベントのうち第１のイベントと前記第１のイベントとは異なる第２のイベントからなるイベントペアを抽出し、前記イベントペアに対して発生順序を算出させる発生順序算出ステップとを有するアラーム解析プログラム。
14. 前記数値列に基づいて前記イベントペアに対する相互相関関数を算出させる相互相関関数算出ステップをさらに備え、
    前記相互相関関数に基づいて前記イベントペアに対する発生順序を算出する請求項１３記載のアラーム解析プログラム。
15. 前記相互相関関数の最大の相関値に基づいて、前記イベントペアの発生時間差を算出する請求項１４記載のアラーム解析プログラム。
    
    

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