JP2011209798A - 運転状態解析システムおよび運転状態解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】多数のプロセスデータ間のバランスを客観的に把握することができる運転状態解析システムを提供する。
【解決手段】解析用端末装置５は、プロセスデータの選択を受け付ける受付手段５１と、受付手段５１により選択を受け付けた上記プロセスデータ自体の値または上記プロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を取得するプロパティ値取得手段５２と、プロパティ値取得手段５２により取得された複数のプロパティ値を、プラントの運転状態を解析するための波形としてモニタ画面６に表示する波形表示手段５３と、波形表示手段５３により表示される波形に基づく分析を行う５４と、を構成する。また、解析用端末装置５は、解析手段５４における解析結果等を格納する格納部５５を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、プロセスデータに基づいてプラントの運転状態を解析する運転状態解析システム等に関する。

プラントの運転状態を判断する一手法として、プロセスデータのトレンドや散布図を用いてプラントの運転状態を解析する方法がある。例えば、プラント操業時には、プラント運転員は操作監視装置の画面表示により多数のプロセスデータをオンラインで監視し、経験や勘をもとに異常監視を行っている。また、プラントの改善作業におけるオフライン異常解析時には、プラント改善スタッフは解析システムのオフライン解析機能を利用してトレンドグラフや散布図により異常原因の解析を行っている。

特開２００７−２９８５２５号公報 特開２００７−２６７４７４号公報 特開２００７−２２７２７９号公報

プラントの運転状態は、個々のプロセス値の異常の有無だけで判断できるものではなく、プロセスデータ間のバランスが重要な要素となっている。

しかし、従来の解析手法において、トレンドグラフ上で複数のプロセスデータ間のバランスの正常・異常を見極めることは難しい。とくに注目したいプロセスデータが多数ある場合、多数の線が錯綜し、判断が困難となる。一方、散布図を用いる場合には、２つのプロセスデータ間の相関を把握することができる。しかし、多数のプロセスデータ間のバランスを把握するためには散布図は役に立たない。

また、従来の解析手法では、多数のプロセスデータ間のバランスを定量化することができないため、異常・正常の判断は人間の感覚に頼らざるを得ない。また、プラントの状態を判断するためにどのプロセスデータを用いるべきかを客観的に決定できず、監視対象とされるプロセスデータの選択も経験や勘に基づいている。

本発明の目的は、多数のプロセスデータ間のバランスを客観的に把握することができる運転状態解析システムを提供することにある。

本発明の運転状態解析システムは、プロセスデータに基づいてプラントの運転状態を解析する運転状態解析システムにおいて、プロセスデータの選択を受け付ける受付手段と、前記受付手段により選択を受け付けた前記プロセスデータ自体の値または前記プロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を取得するプロパティ値取得手段と、前記プロパティ値取得手段により取得された前記複数のプロパティ値を、前記運転状態を解析するための波形として表示する波形表示手段と、を備えることを特徴とする。
この運転状態解析システムによれば、プロセスデータ自体の値またはプロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を、プラントの運転状態を解析するための波形として表示するので、多数のプロセスデータ間のバランスを客観的に把握することができる。

前記波形表示手段により表示される前記波形間の相違をマハラノビス距離として算出する解析手段を備えてもよい。

前記解析手段は、前記マハラノビス距離に対する個々の前記プロパティ値の貢献度を算出してもよい。

前記波形表示手段は、前記受付手段を介して前記運転状態が正常な期間の前記プロセスデータが与えられたときに得られる前記波形と、前記受付手段を介して所定期間の前記プロセスデータが与えられたときに得られる前記波形と、を比較可能な形態で表示してもよい。

前記受付手段は、前記波形表示手段により前記波形が表示される表示画面上への操作に従って、前記プロセスデータの選択を受け付けてもよい。

前記受付手段を介して与えられる前記プロセスデータは、予め履歴データとして蓄積されたプロセスデータであってもよい。

前記受付手段を介して与えられる前記プロセスデータは、前記プラントから得られる現在のプロセスデータであってもよい。

本発明の運転状態解析方法は、プロセスデータに基づいてプラントの運転状態を解析する運転状態解析方法において、プロセスデータの選択を受け付ける受付ステップと、前記受付ステップにより選択を受け付けた前記プロセスデータ自体または前記プロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を取得するプロパティ値取得ステップと、前記プロパティ値取得ステップにより取得された前記複数のプロパティ値を、前記運転状態を解析するための波形として表示する波形表示ステップと、を備えることを特徴とする。
この運転状態解析方法によれば、プロセスデータ自体の値またはプロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を、プラントの運転状態を解析するための波形として表示するので、多数のプロセスデータ間のバランスを客観的に把握することができる。

本発明の運転状態解析システムによれば、プロセスデータ自体の値またはプロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を、プラントの運転状態を解析するための波形として表示するので、多数のプロセスデータ間のバランスを客観的に把握することができる。

本発明の運転状態解析方法によれば、プロセスデータ自体の値またはプロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を、プラントの運転状態を解析するための波形として表示するので、多数のプロセスデータ間のバランスを客観的に把握することができる。

一実施形態の運転状態解析システムが適用される分散型フィールド制御システムの構成例を示すブロック図。 波形表示手段により表示される波形を例示した図。 波形表示手段による波形表示と、波形に対する貢献度の算出結果とを示す表示画面例を示す図。 擬似波形に対して特徴抽出枠を与え、その枠内での解析を行う場合の表示画面例を示す図。 擬似波形に対して特徴抽出枠を与え、その枠内での解析を行う場合の表示画面例を示す図。 プラント操業時にモニタ画面に表示される解析画面を例示する図。 レーダーチャートにより擬似波形を表示する例を示す図。

以下、本発明による運転状態解析システムの実施形態について説明する。

図１は、本実施形態の運転状態解析システムが適用される分散型フィールド制御システムの構成例を示すブロック図である。

図１に示すように、フィールド制御システムは、フィールド機器１，１，・・・を制御するフィールドコントローラ２，２，・・・と、フィールドコントローラ２，２，・・・を介してフィールドコントローラ２，２，・・・の操作、監視を行うための操作監視装置３と、フィールド制御システムで取り扱われるプロセスデータを履歴データとして格納するデータ格納部４と、プラントの運転状態を解析するための解析用端末装置５と、を備える。フィールドコントローラ２，２，・・・、操作監視装置３、データ格納部４、および解析用端末装置５は、通信バス７を介して互いに接続される。

図１に示すように、解析用端末装置５は、プロセスデータの選択を受け付ける受付手段５１と、受付手段５１により選択を受け付けた上記プロセスデータ自体の値または上記プロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を取得するプロパティ値取得手段５２と、プロパティ値取得手段５２により取得された複数のプロパティ値を、プラントの運転状態を解析するための波形としてモニタ画面６に表示する波形表示手段５３と、波形表示手段５３により表示される波形に基づく分析を行う解析手段５４と、を構成する。また、解析用端末装置５は、解析手段５４における解析結果等を格納する格納部５５を備える。

図２は、波形表示手段５３により表示される波形を例示した図である。

図２の例では、ユーザは受付手段５１を介して、バランスを調べたいプロセスデータ（プロセスデータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）を選択する。ここでは、データ格納部４に格納された履歴データや、操作監視装置３あるいはフィールドコントローラ２で取り扱われるオンラインデータを解析対象のプロセスデータとして選択できる。プロセスデータは、期間を指定して選択することができる。図２における領域６１ａに示されるように、図２の例では、３つの異なる期間について、プロセスデータ（プロセスデータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）がそれぞれ選択されている。

また、ユーザは受付手段５１を介して、各プロセスデータの配置を定めることができる。図２の例では、工程の流れに沿った順に、各プロセスデータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが配置されている。このようにプロセスデータを工程順に並べることにより、工程ごとの、あるいは工程の順序を考慮した解析を行い易くすることができる。

次に、プロパティ値取得手段５２は、これらのプロセスデータのプロパティ値を算出する。プロパティ値はプロセスデータ自体の値またはプロセスデータに基づく統計値であり、プロパティ値には、プロセスデータの瞬間値、平均値、最大値、最小値、標準偏差等が含まれる。プロパティ値は、ユーザが自由に定義することができる。

各プロセスデータに対するプロパティ値の種類（属性）は、共通であってもよく、あるいは異なっていてもよい。例えば、各プロセスデータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの平均値を、それぞれプロパティ値としてもよい。また、例えば、プロパティ値として、プロセスデータの平均値と最大値とを混在させて指定してもよい。さらに、図２の例では、プロパティ値の元となるプロセスデータ（プロセスデータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）がすべて異なるデータである例を示しているが、同一のプロセスデータに基づく異なるプロパティ値を指定してもよい。例えば、プロセスデータＡの瞬間値、平均値、最大値等を、それぞれ独立したプロパティ値として指定することもできる。

次に、図２に示すように、波形表示手段５３はプロセスデータを横軸に並べ、縦軸にそれぞれのプロパティ値をプロットし、プロットした点を直線で結んだ折れ線グラフを作成し、モニタ画面６に表示する。この折れ線グラフが解析対象のプロセスデータ間のバランスを擬似波形として表したものとなる。図２の領域６１ｂには、互いに期間が異なるプロセスデータについての折れ線グラフが３本描画されている。

このように、プロセスデータ間のバランスを波形として示すことにより、プロセスデータ間のバランスの状態を視覚的に把握することが可能となる。また、複数の折れ線グラフを重ね合わせて表示することにより、各折れ線グラフに対応するプロセスデータ間のバランスを容易に比較することができる。

一般に複数のデータ間のバランスを解析する手法の１つとして分布解析がある。分布解析は等高線図などによりデータの高低の分布を視覚的に捉えられるという利点がある。しかし、同種の物理量の分布しか解析できないことや、各データの値を示す物理的な座標が必要という制約がある。これに対して、擬似波形によるバランスの表現は、物理量の種類（温度・圧力・流量など）の違いや物理的な位置座標、プロセスデータの種類（プロセス値、操作値など）を意識せずに分布状態を表現できる。

図３は、波形表示手段５３による波形表示と、波形に対する貢献度の算出結果とを示す表示画面例を示す図である。

図３における領域６２には、波形表示手段５３による波形表示として、プロセスデータ間のバランスが、３本の折れ線グラフとして表示されている。また、これらの折れ線グラフとは別に、理想的なバランスを示す折れ線グラフ（擬似波形）を表示することもできる。理想的な波形は、例えば、過去に正常であったプロセス群に対応する擬似波形群に最も近い擬似波形として決定される。理想的なバランスを示す擬似波形は、例えば、過去に正常であったプロセス群に対応する擬似波形群との間でのマハラノビス距離（ＭＤ値）の総和を最も小さくする波形、あるいは過去に正常であったプロセス群に対応する擬似波形群の平均として定めることができる。ＭＤ値はマハラノビス・タグチメソッド法（ＭＴ法）を用いて算出される値である。

解析対象とされる擬似波形と、理想的なバランスを示す擬似波形とを重ね合わせて表示することにより、正常／異常の相違が波形のどの部分に現れているのかを視覚的に把握できる。

プロパティ値を正規化することで、擬似波形の形状を調整してもよい。例えば、理想的な擬似波形が直線となるような正規化を行うことにより、各プロパティ値の相違を均等に把握しやすくなる。

また、図３に示す領域６３には、解析手段５４によるマハラノビス・タグチメソッド法（ＭＴ法）を用いた解析結果が示されている。

解析手段５４は、領域６２に表示される波形表示手段５３による擬似波形を元に、プロパティ値ごとの特徴量に対してＭＴ法を適用する。その結果、擬似波形同士の波形の相違が、マハラノビス距離（ＭＤ値）として算出される。このＭＤ値が大きいほど、波形同士の差異が大きいことになる。また、どのプロパティ値が擬似波形同士の差異を広げたかは、プロパティ値ごとに決まる「貢献度」として求められる。すなわちプロパティ値ごとに定まる貢献度を基にどのプロパティ値が擬似波形同士の差異を広げたのかの原因を知ることができる。

解析対象とされる擬似波形と、過去に正常であったプロセス群に対応する擬似波形群との相違をＭＤ値として算出することで、その相違を客観的な数値として示すことができる。また、ＭＤ値に閾値を設け、閾値を越える場合には異常と判定することにより、客観的な基準に基づいて、異常／正常を区別することも可能となる。例えば、図３における領域６２では、各擬似波形について異常／正常の区別がなされているが、各擬似波形と理想的なバランスを示す擬似波形との間のＭＤ値に基づいて、異常／正常が判定できる。

また、図３に示すように、領域６３には、異常が発生した期間における解析対象の擬似波形６３ａとともに、過去に正常であったプロセス群に対応する擬似波形群の平均および偏差が表示される。また、３つの擬似波形のそれぞれについて各プロパティ値の貢献度が棒グラフ６３ｂとして表示される。このため、擬似波形への貢献度の大きなプロパティ値を、異常発生時などに注目すべき指標として把握できる。

図４および図５は、擬似波形に対して特徴抽出枠を与え、その枠内での解析を行う場合の表示画面例を示す図である。

図４に示す領域６４には、波形表示手段５３による３つの擬似波形が表示されている。このような表示画面に対する操作により、ユーザは特徴抽出枠を設定することができる。例えば、図４において抽出枠６４ａを設定すると、プロパティ値取得手段５２はこの抽出枠６４ａで規定される範囲のプロパティ値を取得し、このプロパティ値が波形表示手段５３および解析手段５４における解析の対象となる。すなわち、表示画面上に対する抽出枠６４の設定を受け付ける処理が、解析対象とされるプロパティ値ないしプロセスデータの選択を受け付ける受付手段５１としての機能として働く。

領域６４に抽出枠６４ａを設定すると、解析手段５４における演算により、抽出枠６４ａの範囲の擬似波形について標本線による特徴量を求めた上で、ＭＴ法が適用され、正常な擬似波形に対するＭＤ値および各プロパティ値のＭＤ値に対する貢献度が算出される。さらに、貢献度の算出結果が領域６５の棒グラフ６５ａとして表示される。棒グラフ６５ａにおいても、上記の棒グラフ６３ｂと同様、３つの擬似波形のそれぞれについて各プロパティ値の貢献度が表示される。

同様に、領域６４に抽出枠６４ｂを設定すると、抽出枠６４ｂの範囲の擬似波形に対し、各プロパティ値の貢献度が算出され、算出結果が領域６５の棒グラフ６５ｂとして表示される。また、領域６４に抽出枠６４ｃを設定すると、抽出枠６４ｃの範囲の擬似波形に対し、各プロパティ値の貢献度が算出され、算出結果が領域６５の棒グラフ６５ｃとして表示される。

標本線の設定は抽出枠内の座標設定に相当する。また、特徴量は任意の値として設定できるが、例えば、抽出枠内における擬似波形を示す数値の平均値、最大値、最小値、標準偏差、極大値の数、極小値の数、変曲点の数、抽出枠内における擬似波形の傾きの平均値、最大値、最小値、標準偏差、極大値の数、極小値の数、変曲点の数などを特徴量とすることができる。

なお、特徴抽出枠および標本線による特徴量抽出については、特開２００７−２９８５２５号公報、特開２００７−２６７４７４号公報および特開２００７−２２７２７９号公報等に開示されている。

図５の例では、領域６６ａに波形表示手段５３により作成された４つの擬似波形が表示されている。これにより４つの波形のバランスを見比べることができる。この領域６６ａにおいて特徴抽出枠の設定も受け付け、表示も行う。
領域６６ｂには領域６６ａに表示された擬似波形のうち、解析の対象として選択された擬似波形が表示される。領域６６ｂには領域６６ａで設定したのと同じ抽出枠を表示することができる。

また、領域６６ｃには領域６６ｂに表示された擬似波形について、正常な擬似波形との間のＭＤ値が表示される。さらに領域６６ｄには、領域６６ｂにおいて特徴抽出枠が設定された範囲について、正常な擬似波形との間のＭＤ値に対する所定のプロパティ値の貢献度が表示される。

図５の例では、領域６６ｂに３つの特徴抽出枠が設定されたことに対応して、領域６６ｄには、それぞれの特徴抽出枠に対応する範囲における所定のプロパティ値のＭＤ値に対する貢献度が表示されている。

このように、オフラインでの解析時において、必要に応じて特徴抽出枠を設定することにより、どの工程に異常が有ったのかを特徴抽出枠に対する貢献度をもとに絞り込むことができる。また、プロパティ値ごとの貢献度から、異常原因となったプロセスデータ（機器タグ）を絞り込むことができる。

図６は、プラント操業時にモニタ画面６に表示される解析画面を例示する図である。

図６の表示画面は、波形表示手段５３により作成された、機器タグごとのプロパティ値（例えばプロセス値）に基づく擬似波形がリアルタイムに表示される領域６７ａと、領域６７ａの模擬波形と並行して表示されることで、擬似波形の横軸に相当する機器タグと工程との対応関係を示すための工程模式図を表示する領域６７ｂと、品質特性Ａ〜Ｄに対する機器タグのプロパティ値の貢献度をそれぞれ表示する領域６７Ａ〜６７Ｄと、が設けられる。

領域６７ａには、操作値に基づくプロパティ値と、実際のプロセス値に基づくプロパティ値とが、それぞれ擬似波形として両者が重ね合わされて表示される。正常時の擬似波形とリアルタイムに作成された擬似波形とを重ね合わせて表示してもよい。

品質特性Ａ〜Ｄとプロパティ値の貢献度との関係は、ＭＴ法により予め求められる。また、解析画面に表示される機器タグは、プラント操業に強い影響を与えるもの、例えば上記貢献度の高いものだけに絞ることにより、運転員の負担を軽減することができる。

擬似波形については、品質特性Ａ〜Ｄについてリアルタイムに正常状態との間でＭＤ値が計算される。そのＭＤ値が閾値を越えると異常が通知される。図６の例では、品質特性Ｂに異常が検知されており、この場合、運転員は品質特性Ｂについて貢献度が高いプロパティ値に対応するタグ「Tag2」が異常の主因となっていることが認識できるため、このタグを操作するなどの処置を行うことができる。

このように、オンライン解析時には、プラント運転員は、正常時の擬似波形とリアルタイムに作成された擬似波形との重ね合わせ等から、プラントの運転状態を視覚的に判断できる。また、正常時の擬似波形とリアルタイムに作成された擬似波形の間のＭＤ値のトレンドから、プラントの運転状態の正常時からの乖離とその傾向を数値的に把握することができる。またあらかじめ設定された閾値に基づき、プラントの状態をステータスとして把握することができる。さらに、プロパティ値ごとの貢献度の値や推移を参考にして、異常原因を把握し、適切な操作を行なうことができる。

本発明の運転状態解析システムは、プラントの改善作業のための解析や、プラント操業時の解析に広く利用できる。例えば、プラントの改善作業では、データ格納部４に格納された履歴データ（プロセスデータ）を用いて得られる擬似波形、ＭＤ値、貢献度に基づいて過去の操業状況を解析することができる。また、擬似波形、ＭＤ値、貢献度を参照しつつ、擬似波形の作成条件を手直ししてゆくことで、適切な解析手法を探索することができる。解析目的に即した擬似波形や解析結果が得られる条件が構築できれば、それを新たな解析手法として登録し、データ格納部５５（図１）に格納することができる。また、プラントの改善作業のための解析や、プラント操業時の解析により得られた擬似波形、ＭＤ値、貢献度などの解析結果は、適宜、データ格納部５５に格納される。

データ格納部５５に格納された解析手法や解析結果は、適時、データ格納部５５から読み込まれ、利用される。例えば、図６に示すような解析画面に対応する解析手法を登録し、プラント操業時にこれを用いて運転状態を監視することができる。この場合、解析スタッフが行ったのと同じ条件でリアルタイムに解析を行うことができる。また、解析スタッフは、過去の解析手法や解析結果を適時参照することで、過去の解析結果を利用してプラント操業の解析を行い、あるいは過去の解析結果を利用して新たな解析手法を作り出すこともできる。

上記実施形態では、擬似波形として折れ線グラフ状の波形を例示しているが、擬似波形の形状は任意である。例えば、図７に示すように、レーダーチャートにより擬似波形を表示してもよい。図７の例では、理想的な擬似波形として波形６９ａが、解析対象の擬似波形として波形６９ｂが、それぞれ表示されている。

以上のように、本実施形態の運転状態解析システムによれば、プロセスデータ間のバランスを、波形として視覚的に把握することができる。また、「正常」時の擬似波形と解析対象の擬似波形を重ね合わせることにより、例えば、図３に示したように、その違い（解析対象の波形が正常か異常か）を、視覚的に把握することができる。

また、予め「正常」と考えられる擬似波形を用意し、解析対象の擬似波形との間にＭＴ法を適用することにより、求められたＭＤ値から、解析対象の擬似波形が「正常」であったか「異常」であったかを、定量的に求めることができる。「正常」「異常」を判断するＭＤ値の閾値をあらかじめ決めておくことにより、人の感覚に左右されずに判断を下すことが可能となる。どのプロパティ値のばらつきが異常の原因となったのかは、プロパティ値ごとに求められる「貢献度」の値によって客観的に判断ができる。

また、あらかじめ工程の流れに沿ってプロパティ値を並べた擬似波形を作成し、注目すべき箇所（例えば、ある一つの工程）に「特徴抽出枠」を設定してＭＴ法を適用することにより、異常となった工程をＭＤ値から、またその原因となったプロパティ値を貢献度の値から把握することができる。

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、プロセスデータに基づいてプラントの運転状態を解析する運転状態解析システム等に対し、広く適用することができる。

５１ 受付手段
５２ プロパティ値取得手段
５３ 波形表示手段
５４ 解析手段

Claims (8)

1. プロセスデータに基づいてプラントの運転状態を解析する運転状態解析システムにおいて、
   プロセスデータの選択を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段により選択を受け付けた前記プロセスデータ自体の値または前記プロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を取得するプロパティ値取得手段と、
   前記プロパティ値取得手段により取得された前記複数のプロパティ値を、前記運転状態を解析するための波形として表示する波形表示手段と、
   を備えることを特徴とする運転状態解析システム。
2. 前記波形表示手段により表示される前記波形間の相違をマハラノビス距離として算出する解析手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の運転状態解析システム。
3. 前記解析手段は、前記マハラノビス距離に対する個々の前記プロパティ値の貢献度を算出することを特徴とする請求項２に記載の運転状態解析システム。
4. 前記波形表示手段は、前記受付手段を介して前記運転状態が正常な期間の前記プロセスデータが与えられたときに得られる前記波形と、前記受付手段を介して所定期間の前記プロセスデータが与えられたときに得られる前記波形と、を比較可能な形態で表示することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の運転状態解析システム。
5. 前記受付手段は、前記波形表示手段により前記波形が表示される表示画面上への操作に従って、前記プロセスデータの選択を受け付けることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の運転状態解析システム。
6. 前記受付手段を介して与えられる前記プロセスデータは、予め履歴データとして蓄積されたプロセスデータであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の運転状態解析システム。
7. 前記受付手段を介して与えられる前記プロセスデータは、前記プラントから得られる現在のプロセスデータであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の運転状態解析システム。
8. プロセスデータに基づいてプラントの運転状態を解析する運転状態解析方法において、
   プロセスデータの選択を受け付ける受付ステップと、
   前記受付ステップにより選択を受け付けた前記プロセスデータ自体または前記プロセスデータに基づく統計値である、複数のプロパティ値を取得するプロパティ値取得ステップと、
   前記プロパティ値取得ステップにより取得された前記複数のプロパティ値を、前記運転状態を解析するための波形として表示する波形表示ステップと、
   を備えることを特徴とする運転状態解析方法。