JP2016012158A - プラント異常予知装置、異常予知装置、表示装置及び表示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】淡水化プラント内の機器の異常を早期に検出可能なプラント異常予知装置、異常予知装置、表示装置及び表示方法を提供することにある。【解決手段】淡水化プラント２と、淡水化プラントの異常を予知する異常予知装置１を備え、異常予知装置は、被処理水、濃縮水又は淡水についての流量、圧力、温度及び水質のうち少なくともいずれか２つの計測値を用いて淡水化プラントの性能指標を算出する性能指標算出手段１０１と、いずれか２つの計測値及び算出された性能指標を含む運転データを、当該運転データの特性に基づいて複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類するカテゴリー分類手段１０２と、分類されたカテゴリーから淡水化プラントの異常を判定する判定手段１０３を有することによって、上記課題を解決する。【選択図】図１

Description

本発明は、海水又はかん水を取水し逆浸透膜を用いて淡水化する淡水化プラントについてのプラント異常予知装置及び異常予知装置、淡水化プラントについての異常予知の結果を表示する表示装置及び表示方法に関する。

近年、地球規模の人口増や新興国の台頭に伴う造水需要の顕在化により、逆浸透膜を用いて海水から淡水を製造する海水淡水化プラントの建設が増加してきている。

逆浸透膜は、セルロースやポリアミド等の素材で造られており、この膜に海水の浸透圧を超える圧力を加えることで水を逆浸透膜の微細孔に通過させ、塩分（主にＮａＣｌ）の透過を抑制し淡水を得ることができる。海水の加圧には高圧ポンプを用いる。また、逆浸透膜出口の濃縮水は圧力エネルギーを保有しているため、動力回収装置を設置し、エネルギー回収を実施することもある。

ところで、海水淡水化プラントにおいて、高圧ポンプや逆浸透膜などの機器に異常が生じると、プラントを停止して対象機器の修理、交換などの対策を実施する必要がある。そのため、機器の異常を早期に予知し、対策を行うことでプラントの停止を防止または、プラント停止期間の短縮化が望まれている。

例えば、特許文献１には、制御対象機器の基本動作パターン及び制御対象機器の動作に伴う基本プロセス変量パターンに所望の逸脱許容値を加味した参照パターンを記憶しておき、運転制御に関する制御対象機器の動作パターンやプロセス変量パターンが参照パターンを超えたとき、故障に至る前段階の予兆となるパターン異常と検知するものが記載されている。

特開２０１１−５４１１５号公報 特開２００５−１６５３７５号公報

飲料水や工業用水を継続して供給することが求められる淡水化プラントでは、被処理水である海水又はかん水を取水後、前処理装置、高圧ポンプ、逆浸透膜及び動力回収装置等、複数の機器が上流側から下流側へと直列に接続されている。特に、海水又はかん水は非圧縮性流体であるため、上流側における流量や圧力の異常は瞬時に淡水化プラント全体へと波及する。

しかしながら、特許文献１に記載されるプラントの監視制御システムにより検知される異常は、あらかじめ記憶された参照パターンで動作する対象機器の故障に限られ、起動、停止、部分負荷、負荷変動など様々な条件で運転される淡水化プラントでは、機器の故障予兆を早期に検出することは困難となる。

本発明は、上述の点に鑑み、淡水化プラント内の機器の異常を早期に検出可能なプラント異常予知装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために本発明のプラント異常予知装置は、被処理水を加圧する高圧ポンプと、加圧された被処理水から塩分が除去された淡水と塩分が濃縮された濃縮水に分離する逆浸透膜モジュールと、濃縮水からエネルギーを回収する動力回収装置を有する淡水化プラントと、淡水化プラントの異常を予知する異常予知装置を備え、異常予知装置は、被処理水、濃縮水又は淡水についての流量、圧力、温度及び水質のうち少なくともいずれか２つの計測値を用いて淡水化プラントの性能指標を算出する性能指標算出手段と、いずれか２つの計測値及び算出された性能指標を含む運転データを、当該運転データの特性に基づいて複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類するカテゴリー分類手段と、分類されたカテゴリーから淡水化プラントの異常を判定する判定手段を有することを特徴とする。

本発明によれば、淡水化プラント内の機器の異常を早期に検出可能なプラント異常予知装置、異常予知装置、表示装置及び表示方法を提供することができる。

本発明の一実施例に係るプラント異常予知装置のシステム構成図である。 図１に示す淡水化プラントの機器構成図である。 カテゴリー分類部による運転データのカテゴリー分けの説明図であり、(Ａ)は運転データＡ，Ｂの時間変化と警報下限値と警報上限値の関係を示し、(Ｂ)はカテゴリー番号を示す。 分類後のカテゴリーの相関関係を説明する図である。 運転データに対して学習と診断を実施した際のカテゴリー分類結果の時間変化を説明する図である。 運転データに対して調整パラメータρを変化させて学習と診断を実施した場合の(Ａ)リードタイムの変化と、(Ｂ)誤検知数の変化を説明する図である。 図１に示すプラント異常予知装置の処理フローである。 運転データに対して調整パラメータρを変化させて診断を実施した際の(Ａ)異常カテゴリーの発生状況の時間変化と、(Ｂ)警報レベルの時間変化を説明する図である。 本発明の他の実施例に係るプラント異常予知装置のシステム構成図である。

本発明のプラント異常予知装置が対象とする淡水化プラントは、被処理水である海水又はかん水を取水し、取水された被処理水に対し殺菌剤、凝集剤、ｐＨ調整剤などの薬品を添加する薬品添加装置、薬品添加後の被処理水を昇圧し逆浸透膜装置へ供給する高圧ポンプ、昇圧された被処理水を高濃度の塩水である濃縮水と塩分が除去されたろ過水（淡水）に分離する逆浸透膜装置、逆浸透膜装置から排出される高圧の濃縮水からエネルギーを回収する動力回収装置を備えている。

また、本発明のプラント異常予知装置が対象とする淡水化プラントは、生活排水である下水を被処理水として逆浸透膜装置にて、濃縮水と淡水に分離し、排出される濃縮水に海水を混合し、混合後の被処理水を逆浸透膜装置にて高濃度の塩水である濃縮水と淡水に分離するものも含む。なお、ここでかん水とは、塩化ナトリウム等の塩分を含んだ水をいい、海水との境界に存在する汽水もかん水に含まれ、また、過去に海水が閉じ込められてできた化石水、岩塩地帯の塩分を含んだ水等の陸水にもかん水が存在する。

以下、本発明の実施例について図面を用いて具体的に説明する。

図１は、本発明の一実施例に係る淡水化プラントのプラント異常予知装置の構成図である。本実施例が対象とするシステム１００は、プラント異常予知装置１、淡水化プラント２、及び制御装置３を備える。制御装置３は、淡水化プラント２を構成する各機器を制御する機能を有する。プラント異常予知装置１と制御装置３は接続されているが、通信ネットワークを介して接続される構成であってもよい。

制御装置３は、淡水化プラント２から流量、圧力、温度、水質などの計測値を収集し、プラント異常予知装置１の計測値ＤＢ（データベース）１１１に入力する。また、制御装置３は、淡水化プラント２から収集される計測値である、淡水の生産量やポンプの吐出圧力がそれらの目標値となるように、淡水化プラント２のポンプ出力や配管に設置されている弁の開度などの操作量を淡水化プラント２へ出力する。

プラント異常予知装置１は、計測値ＤＢ１１１、性能指標計算部（性能指標算出手段）１０１、性能指標計算部１０１により算出された性能指標を格納する性能指標ＤＢ１１２、計測値ＤＢ１１１に格納される計測値及び性能指標ＤＢ１１２に格納される性能指標に基づき淡水化プラント２を構成する各機器の状態を複数のカテゴリーに分類するカテゴリー分類部（カテゴリー分類手段）１０２、分類されたカテゴリーを格納するカテゴリーＤＢ１１３、淡水化プラント２を構成する各機器の状態を判定する判定部（正常／異常判定部）１０３を備える。判定部１０３は、淡水化プラントの異常を判定する機能であってもよいし、異常又は正常のいずれの状態であるかを判定する機能であってもよい。

また、プラント異常予知装置１は、計測値ＤＢ１１１に格納される計測値及び性能指標ＤＢ１１２に格納される性能指標を表示する計測値・性能指標表示部１２１、正常／異常判定部１０３の判定結果を表示する判定結果表示部１２２を備えてもよい。なお、計測値・性能指標表示部１２１及び判定結果表示部１２２は、それぞれ異なる表示装置に表示させてもよいし、１つの表示装置に領域分割して表示するように構成してもよい。

性能指標計算部１０１、カテゴリー分類部１０２、正常／異常判定部１０３は、例えば、ソフトウェアにより実現され、後述する処理内容に対応するプログラムをＲＯＭ等の記憶装置より読み出し、ＣＰＵ等のプロセッサが実行することにより実現される。

図２は、図１に示す淡水化プラント２の機器構成図である。図２において、淡水化プラント２として、被処理水を海水とする海水淡水化プラントを一例にその主要部分のみを示している。

海水淡水化プラント２は、海水供給ポンプ２０１、高圧ポンプ２０２、逆浸透膜モジュール２０５、動力回収装置２０３及びブースターポンプ２０４を備える。取水配管２１１に取り付けられた海水給水ポンプ２０１により汲み上げられた海水は、配管２１２に取り付けられた高圧ポンプ２０２により加圧され、配管２１５を介して逆浸透膜モジュール２０５に導入される。

導入された海水は、逆浸透膜モジュール２０５にて、膜の逆浸透作用により塩分が除去されたろ過水（淡水）と、塩分が濃縮された塩分濃度の高い濃縮水に膜分離される。逆浸透膜モジュール２０５で塩分除去された淡水は、配管２１６を介して取り出される。逆浸透膜モジュール２０５で膜分離された濃縮水は、配管２１７を介して動力回収装置２０３へ供給される。配管２１６を介して取り出される淡水はほぼ大気圧に等しい。配管２１７を流れる濃縮水は、高圧ポンプ２０２により加圧されたときとほぼ同様の圧力を維持している。ここで、高圧ポンプ２０２は、所望の淡水の生産量を得るため、配管２１２を流れる海水を所定の圧力まで加圧する。

また、海水給水ポンプ２０１により汲み上げられた海水の一部は、配管２１３を介して動力回収装置２０３に供給される。動力回収装置２０３は、逆浸透膜モジュール２０５より排出され、配管２１７を介して動力回収装置２０３へ導入される加圧された濃縮水を利用し、配管２１３を介して導入される海水を加圧する。動力回収装置２０３にて加圧された海水は、配管２１４を流れ配管２１５と合流する。配管２１４にはブースターポンプ２０４が取り付けられており、ブースターポンプ２０４は、動力回収装置２０３にて加圧された海水を、高圧ポンプ２０２により加圧された海水の圧力と同程度となるよう加圧する。ここで、動力回収装置２０３として、例えば、容積形ピストンポンプ等を用いれば良い。

高圧ポンプ２０２及びブースターポンプ２０４により所定の圧力まで加圧された海水は合流後、配管２１５を介して逆浸透膜モジュール２０５に導入される。そして合流後の海水は、逆浸透膜モジュール２０５にて、塩分濃度の高い濃縮水と塩分が除去された淡水に膜分離される。なお、配管２１７を介して動力回収装置２０３に導入される濃縮水は、その圧力を配管２１３を介して動力回収装置２０３に導入される海水へ伝達した後、配管２１８を介して排水される。

取水配管２１１には、温度計Ｔ１、圧力計Ｐ１及び水質計Ｗ１が設置される。海水給水ポンプ２０１で汲み上げられた被処理水（本実施例では海水）が取水配管２１１を通過する。取水配管２１１に設置された温度計Ｔ１が海水の温度を計測する。圧力計Ｐ１は取水配管２１１を流れる海水の圧力を計測する。水質計Ｗ１は取水配管２１１を流れる海水の水質を計測する。

配管２１２には、取水配管２１１を通過した海水の一部が導入される。配管２１２には、高圧ポンプ２０２の吐出流量を測定する流量計Ｆ１が設置される。

配管２１３には、取水配管２１１を通過した海水の一部が導入される。配管２１３には、動力回収装置２０３に導入される海水の流量を測定する流量計Ｆ２が設置される。

配管２１４には、動力回収装置２０３にて加圧された海水の流量、圧力及び水質を測定するために、流量計Ｆ３、圧力計Ｐ２及び水質計Ｗ２が設置される。

配管２１５は、ブースターポンプ２０４による加圧後の海水及び高圧ポンプ２０２により加圧された海水が合流し、逆浸透膜モジュール２０５へ導く配管である。この配管２１５には、配管２１５に導入された海水の圧力及び水質を計測するために、圧力計Ｐ３及び水質計Ｗ３が設置されている。

逆浸透膜モジュール２０５にて膜分離された淡水が取り出される配管２１６には、温度計Ｔ２、圧力計Ｐ４、流量計Ｆ４及び水質計Ｗ４が設置される。温度計Ｔ２は、配管２１６を通過する淡水の温度を計測する。圧力計Ｐ４は、配管２１６を通過する淡水の圧力を計測する。流量計Ｆ４は、配管２１６に導入された淡水の流量を計測する。水質計Ｗ４は、配管２１６に導入された淡水の水質を計測する。

逆浸透膜モジュール２０５にて膜分離された濃縮水が取り出される配管２１７には、圧力計Ｐ５が設置される。圧力計Ｐ５は、配管２１７を通過する濃縮水の圧力を計測する。配管２１７を通過した濃縮水は、動力回収装置２０３に供給される。

動力回収装置２０３による圧力伝達後の濃縮水が通流する配管２１８に温度計Ｔ３、圧力計Ｐ６及び水質計Ｗ５が設置されている。温度計Ｔ３は、圧力伝達後の濃縮水の温度を計測する。圧力計Ｐ６が圧力伝達後の濃縮水の圧力を計測する。水質計Ｗ５が配管２１８に導入された濃縮水の水質を計測する。

これら各計測器からの計測値を収集することで、制御装置３は海水淡水化プラント２を構成する各機器の状態や水質を監視・制御可能となっている。水質計としては、濁度、ＳＤＩ（Ｓｉｌｔ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）、ｐＨ、酸化還元電位（ＯＲＰ：Ｏｘｉｄａｔｉｏｎ−ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）等を測定するものが単独あるいは複数設置されるが、本実施例では、水質計として導電率を測定する場合を例に説明する。

また、本実施例の海水淡水化プラント２には、図示しない前処理装置が海水供給ポンプ２０１の上流側に設けられている。また、図示しないが、逆浸透膜モジュール２０５を洗浄するための洗浄液を貯留する洗浄液貯留槽及び洗浄液を逆浸透膜モジュール２０５へ供給する洗浄ポンプなども設けられている。

前処理装置としては、被処理水である海水を貯留し、高分子凝集剤又は無機系凝集剤を海水に添加し撹拌することで、海水中に含まれる有機物等の不純物を凝集剤に捕捉させフロックを形成する凝集撹拌槽、ｐＨ調整剤投入部、凝集撹拌槽から流出するフロックを含む海水からフロックを膜の孔径サイズに応じて膜分離する精密ろ過膜（ＭＦ膜：Ｍｉｃｒｏｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ Ｍｅｍｂｒａｎｅ)、限外ろ過膜（ＵＦ膜：Ｕｌｔｒａｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ Ｍｅｍｂｒａｎｅ）等が用いられる。また、高分子凝集剤としては、例えば、ポリアクリルアミド系凝集剤、無機系凝集剤としては、例えば、塩化第二鉄が用いられる。

ここで、プラント異常予知装置１のカテゴリー分類部１０２について説明する。ここで、カテゴリーとは、類似性を持つデータのまとまりである。本実施例では、一例として、クラスタリング技術の１つである適応共鳴理論（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｔｈｅｏｒｙ：ＡＲＴ）を用いる。ＡＲＴを用いたカテゴリー分類については、例えば、特許文献２に記載されている。

図３に、カテゴリー分類部１０２による運転データのカテゴリー分けの説明図を示す。図４に、分類後のカテゴリーの相関関係を示す。図３（Ａ）では、海水淡水化プラント２が正常運転されている期間と、運転状態を診断する期間における、運転データＡ及び運転データＢの時間変化を示している。ここで、運転データＡ及び運転データＢは、上述の温度計、流量計、圧力計及び水質計等の各センサから制御装置３を介して収集される計測値と性能指標計算部１０１により求められる性能指標であり、図３(Ａ)では正常運転期間と診断期間のいずれの場合も、警報出力の上限及び下限の範囲にある状態が示されている。

カテゴリー分類部１０２では、予め、上記正常運転期間における運転データＡ及び運転データＢを入力し、運転データＡ及び運転データＢの相関を学習する。このとき、図３に示されるように運転データＡ及び運転データＢの相関として、（１）運転データＡが大、運転データＢが小、（２）運転データＡ及び運転データＢともに小、（３）運転データＢが大、運転データＡが小、の３種の異なる相関を示すデータ群が抽出される。これらそれぞれをカテゴリー番号１〜３に分類し、時間変化とともに示したものを図３(Ｂ)に表している。なお、ここでは、説明を簡略化するため上記カテゴリー分類における運転データＡと運転データＢの相関を、各運転データの大小関係で識別する場合を示すが、これに限られず、運転データＡ及び運転データＢとの差分を所定の閾値と比較し、カテゴリー分類しても良い。

次に、カテゴリー番号１〜３に示す運転データＡ及び運転データＢの相関を学習後、運転状態診断期間におけるカテゴリー分類部１０２の動作について説明する。運転データＡ及び運転データＢがカテゴリー分類部１０２に入力されると、図３(Ａ)に示す最初の期間での運転データＡ及び運転データＢは、既に学習済みのカテゴリー番号２の特性と類似することから、カテゴリー分類部１０２はカテゴリー番号２として分類する。続く、期間に入力される運転データＡ及び運転データＢの相関はそれぞれのデータがともに大となり、学習済みのカテゴリー番号１〜３のいずれの運転データの特性とも類似しないことから新たなカテゴリーとして分類する。この結果、図４に示されるように、学習済みのカテゴリー１〜３に加えて、新たなカテゴリーとしてカテゴリー４が登録される。

これにより、正常／異常判定部１０３は、カテゴリー分類部１０２により分類されたカテゴリーが学習に用いた運転データと同じ特性であれば、正常と判定し、特性が異なる場合、すなわち、新規カテゴリーに分類された場合、異常状態と判定する。

カテゴリー分類の際には、カテゴリーの大きさ（図４において円で分けられた各カテゴリーの半径に相当する値）をあらかじめ設定しておく必要がある。ＡＲＴを用いる場合には、調整パラメータρ（半径の逆数に相当する値、０＜ρ＜１）を設定する。ρを大きくすると各カテゴリーの大きさが小さくなり、カテゴリーの数が多くなる傾向がある。一方、ρを小さく設定すると各カテゴリーの大きさが大きくなり、カテゴリーの数が小さくなる傾向がある。

図５は、ある装置の運転データに対して学習と診断を実施した際のカテゴリー分類結果の時間変化を表したものである。この装置は時間ｔ３で異常が発生したことがわかっている。異常発生の前、すなわち時間ｔ２から新規カテゴリーが連続して現れており、時間ｔ２には異常の予兆が現れていたと考えられる。そこで、時間（ｔ３−ｔ２）を異常発生までのリードタイムと定義する。また、時刻ｔ１にも新規カテゴリーが現れているが、その後は正常カテゴリーが現れている。そこで、時刻ｔ１に現れた新規カテゴリーは、誤検知と定義する。

図６は、上述の運転データに対して、調整パラメータρを変化させて学習と診断を実施した際のリードタイムと誤検知数の変化を表したものである。ρを大きく設定するとリードタイムは長くなるが、誤検知数は多くなる傾向がある。一方、ρを小さく設定するとリードタイムは短くなるが、誤検知数は少なくなる傾向がある。

図７は、図１に示すプラント異常予知装置１の処理フローである。

まず、制御装置３は、上述の流量計Ｆ１〜Ｆ４、圧力計Ｐ１〜Ｐ６、温度計Ｔ１〜Ｔ３、水質計Ｗ１〜Ｗ５から計測値を所定の周期で収集し、プラント異常予知装置１の計測値ＤＢ１１１に格納する。

性能指標計算部１０１は、所定の周期で計測値ＤＢ１１１に格納された計測値を読み出し、読み出された計測値に基づいて海水淡水化プラント２を構成する機器の性能指標を計算し、性能指標ＤＢ１１２に格納する（ステップＳ１）。このとき、計測値ＤＢ１１１に格納された計測値、性能指標ＤＢ１１２に格納された性能指標を、計測値・性能指標表示部１２１に表示することにより、運転員は性能指標と各計測値を確認することができる。以下の説明で、計測値ＤＢ１１１に格納された計測値と性能指標ＤＢ１１２に格納された性能指標を併せて運転データと呼ぶことがある。

次に、調整パラメータρ＝ρ１〜ρｎについてステップＳ２１〜Ｓ２７を繰り返して（ステップＳ１１〜Ｓ１４）、処理を終了する。ρ１〜ρｎについては、予め運転員が設定をしておく。

カテゴリー分類部１０２は、性能指標ＤＢ１１２に格納された性能指標及び計測値ＤＢ１１１に格納された計測値を読み出し、海水淡水化プラント２を構成する機器の状態をカテゴリーに分類し、カテゴリーＤＢ１１３に格納する（ステップＳ２１）。

さらに、カテゴリー分類部１０２は、学習期間か診断期間かを判定する（ステップＳ２２）。判定の基準としては、区切りの時間を予め設定しておいてもよいし、運転開始からの経過時間や運転データの収集回数を予め設定しておくことで区切るのでもよい。ステップＳ２２にて学習期間の場合には、その運転データのカテゴリーを正常カテゴリーに分類し（ステップＳ２３）、カテゴリーＤＢ１１３に格納した後、次のステップＳ１４へ進む。

ステップＳ２２にて診断期間の場合には、正常／異常判定部１０３においてカテゴリーＤＢ１１３に格納されたカテゴリーを読み出し、海水淡水化プラント２を構成する機器の状態が正常状態であるか異常状態であるかを判定する（ステップＳ２４）。判定結果は、カテゴリーＤＢ１１３に格納する。ステップＳ２４にて判定結果が正常の場合には、その運転データのカテゴリーを正常カテゴリーに分類し（ステップＳ２５）、カテゴリーＤＢ１１３に格納した後、次のステップＳ１４へ進む。ステップＳ２４にて判定結果が異常の場合には、その運転データのカテゴリーを異常カテゴリーに分類し（ステップＳ２６）、カテゴリーＤＢ１１３に格納する。判定結果表示部１２２に異常が検知されたことを表示して（ステップＳ２７）、次のステップＳ１４へ進む。

ここで、性能指標計測部１０１にて、計測値ＤＢ１１１から読み出された計測値に基づき求める性能指標について説明する。

逆浸透膜モジュール２０５における性能指標として、逆浸透膜の透過性能を評価する第１の性能指標（Ｙ２０５）を以下の式（１）により算出する。

ここで、Ｆｎは流量計Ｆｎの計測値、Ｐｎは圧力計Ｐｎの計測値、Ｔｎは温度計Ｔｎの計測値、Ｗｎは水質計Ｗｎの計測値、Ｐｎｅｔは有効圧力、ｓｔｄは基準値を表す。また、関数ｆ１は温度および導電率から浸透圧を計算する関数を表す。有効圧力とは、逆浸透膜に加えられる圧力と流体（海水、淡水、濃縮水）の浸透圧の差分を取ったもので、逆浸透膜でのろ過に関わる実質的な圧力となる。

式（１）により得られる第１の性能指標であるＹ２０５は、逆浸透膜モジュール２０５内の膜が汚れてろ過量が減少すると値が減少することから、逆浸透膜２０５の機器性能を評価することが可能である。

また、高圧ポンプ２０２における性能指標としては、ポンプ性能を評価する第２の性能指標（Ｙ２０２）を以下の式（２）により算出する。

ここで、Ｎ２０２は高圧ポンプ２０２の回転数である。また、関数ｆ２はポンプの性能曲線（Ｑ−Ｈカーブ）を表し、ポンプを所定の揚低（あるいは吐出圧力）及び回転数で作動させた場合のポンプの吐出流量との関係を表したものである。

式（２）により得られる第２の性能指標であるＹ２０２は、ポンプが故障してポンプの吐出流量あるいは吐出圧力がポンプの性能曲線から逸脱することから、高圧ポンプ２０２の機器性能を評価することが可能である。

また、動力回収装置２０３における性能指標としては、動力回収性能を評価する第３の性能指標（Ｙ２０３）を以下の式（３）により算出する。

式（３）は、動力回収装置２０３への入力エネルギーに対する回収エネルギーの比率を表したものであり、動力回収装置２０３が故障すると、この比率が低下することから、動力回収装置２０３の機器性能を評価することが可能である。

以上のような第１の性能指標から第３の性能指標を用いることで、各センサからの計測値のみでは予知しづらい異常を検知することができる。本実施例では、第１の性能指標から第３の性能指標を用いることで、それぞれ、逆浸透膜モジュール２０５、高圧ポンプ２０２及び動力回収装置２０３の異常を予知する場合を説明したが、海水淡水化プラント２を構成する他の機器における異常予知を可能とするため、新たに他の性能指標を導入しても良い。

次に、正常／異常判定部１０３により、異常と判定された場合に、判定結果表示部１２２に表示する画面表示例について説明する。

図８(Ａ)は、調整パラメータρ＝ρ１〜ρ４の４個について正常／異常の判定を行った結果、異常と判定された場合の時刻とρの値に対してプロットしたものである。ρの大きさは、ρ１＞ρ２＞ρ３＞ρ４である。ρ１〜ρ４のいずれの場合も異常が発生した時間ｔ１５よりも前の時間で異常を予知していることが分かる。また、ρの値が大きい順により前の時間（より過去側）、すなわち、よりリードタイムが長くなる側で異常を予知している。

ところで、図６に示したように、調整パラメータρの値が大きくなるとリードタイムは長くなるが、誤検知数が多くなり、異常の検知精度（異常予兆の検知数に対する実際に起きた異常の数）が低下する。一方、ρの値が小さくなるとリードタイムは短くなるが、誤検知数が少なくなり、異常の検知精度は向上する。そこで、図８の下段にあるように、ρの値が大きいときに検知した異常に対しては、レベルの低い警報を、ρの値が小さいときに検知した異常に対しては、レベルの高い警報を出すようにする。図８では、複数の調整パラメータρ毎に、異常の判定結果と当該異常の警報レベルを対応させて表示する表示装置の例を示している。このように、表示装置は、複数のパラメータ毎に、異常と判定された時間と当該異常の警報レベルが対応づけられるように表示してもよいし、異常と判定した場合の異常の警報レベルを表示するように構成してもよい。

本実施例のプラント異常予知装置１によれば、海水淡水化プラント２内の計測値及び計測値から算出した機器の性能指標から機器の異常を予知することができる。また、検知精度の異なる複数のパラメータに対して、正常／異常の判定を行うことにより、レベルの異なる警報を出すことができる。これにより、いわゆる誤検知をなくすことができ、警報レベルに応じた対応を準備することで、異常時において運転員が余裕を持って対応することができる。

図９に、本発明の第２の実施例に係る淡水化システムのシステム構成図を示す。実施例１のシステム１００は、１台のプラント異常予知装置１、１台の淡水化プラント２、及び淡水化プラント２を制御する１台の制御装置３を備える構成であるのに対し、本実施例のシステム２００は、複数の海水淡水化プラント（ｎ台の海水淡水化プラントの場合、海水淡水化プラント２−１〜２−ｎ）、海水淡水化プラントをそれぞれ制御する複数の制御装置（ｎ台の制御装置の場合、制御装置３−１〜３−ｎ）、通信ネットワーク４を介して複数の制御装置３−１〜３−ｎに接続される１台のプラント異常予知回復支援装置１を有する構成とした点が実施例１のシステム１００と異なる。以下に、実施例１と異なる構成を中心に説明する。

図９において、プラント異常予知装置１は、異なる場所に設置された複数の海水淡水化プラント２−１〜２−ｎに対して、通信ネットワーク４を通じて計測値を収集する。プラント異常予知装置１は、この収集した計測値に基づいて、海水淡水化プラント２−１〜２−ｎ毎に、実施例１で説明した第１の性能指標、第２の性能指標及び第３の性能指標を計算し、カテゴリーの分類、正常／異常の判定を実施する。

本実施例では、複数の海水淡水化プラントに対する機器の異常状態のデータを集約して管理できることから、実施例１において説明した検知精度が異なる調整パラメータρの値をより適切に、早期に設定することが可能となる。また、複数の海水淡水化プラントの異常を一括で把握・管理することが可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１…プラント異常予知装置
２…淡水化プラント
３…制御装置
４…通信ネットワーク
１０１…性能指標計算部
１０２…カテゴリー分類部
１０３…正常／異常判定部
１１１…計測値ＤＢ
１１２…性能指標ＤＢ
１１３…カテゴリーＤＢ
１２１…計測値・性能指標表示部
１２２…判定結果表示部
２０１…海水供給ポンプ
２０２…高圧ポンプ
２０３…動力回収装置
２０４…ブースターポンプ
２０５…逆浸透膜モジュール
２１１、２１２、２１３、２１４、２１５、２１６、２１７、２１８…配管

Claims (22)

1. 被処理水を加圧する高圧ポンプと、加圧された前記被処理水から塩分が除去された淡水と塩分が濃縮された濃縮水に分離する逆浸透膜モジュールと、前記濃縮水からエネルギーを回収する動力回収装置を有する淡水化プラントと、
   前記淡水化プラントの異常を予知する異常予知装置を備え、
   前記異常予知装置は、
   前記被処理水、前記濃縮水又は前記淡水についての流量、圧力、温度及び水質のうち少なくともいずれか２つの計測値を用いて前記淡水化プラントの性能指標を算出する性能指標算出手段と、
   前記いずれか２つの計測値及び算出された性能指標を含む運転データを、当該運転データの特性に基づいて複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類するカテゴリー分類手段と、
   前記分類されたカテゴリーから前記淡水化プラントの異常を判定する判定手段を有することを特徴とするプラント異常予知装置。
2. 請求項１に記載のプラント異常予知装置において、
   前記カテゴリー分類手段は、
   前記カテゴリーの領域を決める複数のパラメータを設定し、
   前記パラメータ毎に、前記運転データを前記複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類することを特徴とするプラント異常予知装置。
3. 請求項２に記載のプラント異常予知装置において、
   前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段が異常と判定した場合の当該異常の警報レベルを表示する表示装置を有することを特徴とするプラント異常予知装置。
4. 請求項３に記載のプラント異常予知装置において、
   前記表示装置は、
   前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段による異常の判定結果と当該異常の警報レベルを対応させて表示することを特徴とするプラント異常予知装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載のプラント異常予知装置において、
   前記性能指標は、前記逆浸透モジュールの透過性能を示す第１の性能指標を含み、
   前記性能指標算出手段は、
   前記逆浸透膜モジュールによる淡水の流量、前記逆浸透膜モジュールに導入される前記被処理水の圧力、前記被処理水および濃縮水並びに淡水の浸透圧との差分とに基づいて前記第１の性能指標を算出することを特徴とするプラント異常予知装置。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載のプラント異常予知装置において、
   前記性能指標は、前記高圧ポンプの性能指標を示す第２の性能指標を含み、
   前記性能指標算出手段は、
   前記高圧ポンプの吐出流量又は吐出圧力の測定値と、前記高圧ポンプの流量と揚低の特性曲線から求められる吐出流量又は吐出圧力との比に基づいて前記第２の性能指標を算出することを特徴とするプラント異常予知装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか１項に記載のプラント異常予知装置において、
   前記性能指標は、前記動力回収装置の動力回収性能を示す第３の性能指標を含み、
   前記性能指標算出手段は、
   前記被処理水及び濃縮水並びに淡水の流量、前記被処理水及び濃縮水の圧力に基づき、前記動力回収装置へ流入する前記濃縮水のエネルギーと、前記濃縮水より回収されるエネルギーの比として、前記第３の性能指標を得ることを特徴とするプラント異常予知装置。
8. 請求項１乃至７のいずれか1項に記載のプラント異常予知装置において、
   複数の前記淡水化プラントを備え、
   前記プラント異常予知装置は、
   複数の前記淡水化プラントに接続され、前記淡水化プラント毎に異常を判定することを特徴とするプラント異常予知装置。
9. 請求項１乃至８のいずれか1項に記載のプラント異常予知装置において、
   前記プラント異常予知装置は、複数の前記淡水化プラントと通信ネットワークを介して接続されることを特徴とするプラント異常予知装置。
10. 淡水化プラントで処理する被処理水、当該被処理水から生成された濃縮水又は淡水についての流量、圧力、温度及び水質のうち少なくともいずれか２つの計測値を用いて前記淡水化プラントの性能指標を算出する性能指標算出手段と、
    前記いずれか２つの計測値及び算出された性能指標を含む運転データを、当該運転データの特性に基づいて複数のカテゴリーのいずれかに分類するカテゴリー分類手段と、
    前記分類されたカテゴリーから前記淡水化プラントの異常を判定する判定手段を備えることを特徴とする異常予知装置。
11. 請求項１０に記載の異常予知装置において、
    前記カテゴリー分類手段は、
    前記カテゴリーの領域を決める複数のパラメータを設定し、
    前記パラメータ毎に、前記運転データを前記複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類することを特徴とする異常予知装置。
12. 請求項１１に記載の異常予知装置において、
    前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段が異常と判定した場合の当該異常の警報レベルを表示する表示装置を有することを特徴とする異常予知装置。
13. 請求項１２に記載の異常予知装置において、
    前記表示装置は、
    前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段による異常の判定結果と前記異常の警報レベルを対応させて表示することを特徴とする異常予知装置。
14. 請求項１０乃至１３のいずれか１項に記載の異常予知装置において、
    前記性能指標は、前記逆浸透モジュールの透過性能を示す第１の性能指標を含み、
    前記性能指標算出手段は、
    前記逆浸透膜モジュールによる淡水の流量、前記逆浸透膜モジュールに導入される前記被処理水の圧力、前記被処理水および濃縮水並びに淡水の浸透圧との差分とに基づいて前記第１の性能指標を算出することを特徴とする異常予知装置。
15. 請求項１０乃至１４のいずれか１項に記載の異常予知装置において、
    前記性能指標は、前記高圧ポンプの性能指標を示す第２の性能指標を含み、
    前記性能指標算出手段は、
    前記高圧ポンプの吐出流量又は吐出圧力の測定値と、前記高圧ポンプの流量と揚低の特性曲線から求められる吐出流量又は吐出圧力との比に基づいて前記第２の性能指標を算出することを特徴とする異常予知装置。
16. 請求項１０乃至１５のいずれか１項に記載の異常予知装置において、
    前記性能指標は、前記動力回収装置の動力回収性能を示す第３の性能指標を含み、
    前記性能指標算出手段は、
    前記被処理水及び濃縮水並びに淡水の流量、前記被処理水及び濃縮水の圧力に基づき、前記動力回収装置へ流入する前記濃縮水のエネルギーと、前記濃縮水より回収されるエネルギーの比として、前記第３の性能指標を得ることを特徴とする異常予知装置。
17. 請求項１０乃至１６のいずれか1項に記載の異常予知装置において、
    複数の前記淡水化プラントを備え、
    前記異常予知装置は、
    複数の前記淡水化プラントに接続され、前記淡水化プラント毎に異常を判定することを特徴とする異常予知装置。
18. 請求項１０乃至１７のいずれか1項に記載の異常予知装置において、
    前記異常予知装置は、複数の前記淡水化プラントの各々と通信ネットワークを介して接続されることを特徴とする異常予知装置。
19. 淡水化プラントで処理する被処理水、当該被処理水から生成された濃縮水又は淡水についての流量、圧力、温度及び水質のうち少なくともいずれか２つの計測値を用いて前記淡水化プラントの性能指標を算出する性能指標算出手段と、
    前記いずれか２つの計測値及び算出された性能指標を含む運転データを、当該運転データの特性に基づいて複数のカテゴリーのいずれかに分類するカテゴリー分類手段と、
    前記分類されたカテゴリーから前記淡水化プラントの異常を判定する判定手段と、
    前記淡水化プラントの異常の判定結果を表示する表示手段を備え、
    前記カテゴリー分類手段は、
    前記カテゴリーの領域を決める複数のパラメータを設定し、前記パラメータ毎に、前記運転データを前記複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類し、
    前記表示手段は、
    前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段が異常と判定した場合の当該異常の警報レベルを表示することを特徴とする表示装置。
20. 請求項１９に記載の表示装置において、
    前記表示手段は、
    前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段による異常の判定結果と当該異常の警報レベルを対応させて表示することを特徴とする表示装置。
21. 淡水化プラントで処理する被処理水、当該被処理水から生成された濃縮水又は淡水についての流量、圧力、温度及び水質のうち少なくともいずれか２つの計測値を用いて前記淡水化プラントの性能指標を算出する性能指標算出ステップと、
    前記いずれか２つの計測値及び算出された性能指標を含む運転データを、当該運転データの特性に基づいて複数のカテゴリーのいずれかに分類するカテゴリー分類ステップと、
    前記分類されたカテゴリーから前記淡水化プラントの異常を判定する判定ステップと、
    前記淡水化プラントの異常の判定結果を表示する表示ステップを備え、
    前記カテゴリー分類ステップは、
    前記カテゴリーの領域を決める複数のパラメータを設定し、前記パラメータ毎に、前記運転データを前記複数のカテゴリーのいずれかひとつに分類し、
    前記表示ステップは、
    前記複数のパラメータ毎に、前記判定手段が異常と判定した場合の当該異常の警報レベルを表示することを特徴とする表示方法。
22. 請求項２１に記載の表示方法において、
    前記表示ステップは、
    前記複数のパラメータ毎に、前記異常の判定結果と当該異常の警報レベルを対応させて表示することを特徴とする表示方法。