JP2016110316A - 省エネ対策事例提供システム、そのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の省エネ対策集から、適切な省エネ対策を選択・提示する。【解決手段】省エネ対策事例群格納部１１には、複数の省エネ対策事例ファイルが、格納されている。モデル作成支援部１３は、任意の熱機器を有するプラントシステム等の構造等を示すシステムモデルを、任意に作成させる。熱ロス算出部１５は、システムモデル等に基づいて、プラントシステム上の各構成要素における熱ロス値を算出・表示する。省エネ対策事例提示部１６は、この熱ロス値表示に基づいて任意に指定された上記構成要素に応じた省エネ対策事例ファイルの提示を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、熱損失が生じるシステムに係わる省エネ対策事例の提示方法に関する。

熱損失が生じるシステムに関して、熱のロス計算を行う装置等が知られている。
熱損失が生じるシステムの一例として、例えばボイラと、このボイラによって生成される高温の水蒸気等を、何等かの機器に供給する配管等を有するシステムがある。水蒸気が供給される機器の一例として、吸収式冷凍機等があるシステムがある。

また、例えば、特許文献１の発明は、発生障害に対し、障害対策事例データベースを検索し、部分的に過去に類似な障害対策過程がある場合でも、障害対策の支援情報を提供するものである。

特許文献１の技術では、事例データベースには複数の項目（現象、原因、対策）からなる事例が格納され、履歴管理データベースには事例の検索履歴が格納されている。そして、入力装置から前記項目に関する検索キーが入力されたとき、該検索キーにより事例を事例データベースから検索すると共に、検索された事例の検索履歴を履歴管理データベースから読み出す。

検索された事例の検索履歴における対策の成功／失敗情報が成功を示すとき、該検索された事例を表示する。検索された事例の検索履歴における対策の成功／失敗情報が失敗を示すとき、現象または原因が同じで異なる対策を有しかつ該対策が成功を示す事例を事例データベースから検索し、該検索された事例を表示する。

特許第３２９１６４２号公報

上記熱損失が生じるシステムについて、より有効な省エネ対策を行えるようにすることが要望されている。すなわち、従来では、その都度、担当者等が、自身の経験や他者から伝授されたノウハウ等に基づいて省エネ対策を考えていた。

これに対して、過去に行われた省エネ対策内容を、データベース化することが考えられる。しかしながら、各システムは、それぞれ、様々な構成を有しており、担当者が、対象システムに応じた有効な省エネ対策内容を、データベースから選択することは、困難である。

本発明の課題は、データベース化された過去の省エネ対策集から、適切な省エネ対策を選択・提示でき、特に優先度の高いものから順に提示することができ、以って対象システムや対象機器に応じた有効な省エネ対策を提示することができる省エネ対策事例提供システム等を、提供することである。

本発明の省エネ対策事例提供システムは、下記の各手段を有する。
・予め複数の省エネ対策事例ファイルが格納されている省エネ対策事例ファイル格納手段；
・任意のシステムの構造を示すシステムモデルを任意に作成させるモデル作成支援手段；
・該システムモデルに基づいて、前記システムの各構成要素における熱損失を求め、該熱損失を画面表示する熱損失算出・表示手段；
・前記熱損失表示に基づいて任意に指定される前記構成要素に応じて前記各省エネ対策事例ファイルを一覧表示する省エネ対策事例ファイル提示手段。

本発明の省エネ対策事例提供システム等によれば、データベース化された過去の省エネ対策集から、適切な省エネ対策を選択・提示でき、特に優先度の高いものから順に提示することができ、以って対象システムや対象機器に応じた有効な省エネ対策を提示することができる。

本例の省エネ対策事例提供システムの構成図である。 省エネ対策事例提供システムの概略処理手順を示す図である 省エネ対策事例ファイルの具体例を示す図である。 文章を文節に分割する例を示す図である。 マイニングＤＢの具体例を示す図である。 システムモデルの一例を示す図である。 機器情報ファイル、接続情報ファイルの具体例である。 熱ロス表示画面の一例である。 熱ロス値算出方法の一例を示す図である。 熱ロス表示画面（簡易版）の一例である。 事例ファイル一覧表示画面の一例である。 マイニングＤＢを用いる場合の事例ファイルの優先度決定処理のフローチャート図である。 システムモデルの他の例を示す図である。 図６の例に応じて図１２の処理と処理結果を示す図である。 図１３の例に応じて図１２の処理と処理結果を示す図である。 他の判定（出現回数や評価値を用いる判定）に係わる処理フローである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本例の省エネ対策事例提供システムの構成図である。
図示の省エネ対策事例提供システム１０は、省エネ対策事例群格納部１１、省エネ対策事例登録部１２、モデル作成支援部１３、モデル格納部１４、熱ロス算出部１５、省エネ対策事例提示部１６、マイニング部１７等を有する。

図２は、省エネ対策事例提供システム１０の概略処理手順を示す図である。
以下、図１、図２を参照して説明する。
まず、本手法では、様々な担当者等が過去に作成した省エネ対策内容等を、データベース化しており、これが上記省エネ対策事例群格納部１１である。省エネ対策事例群格納部１１には、複数の（多数の）省エネ対策事例ファイルが、格納されている。尚、省エネ対策事例ファイルを、簡略化して“事例ファイル”と記す場合があるものとする。各事例ファイルは、過去に何等かの省エネ対策を行った各担当者等が、それぞれ、その対策内容を文章等で任意に記述することで作成している。

任意の担当者等によって作成された事例ファイルは、省エネ対策事例登録部１２によって省エネ対策事例群格納部１１に格納される。これを繰り返すことで、省エネ対策事例群格納部１１には複数の（多数の）省エネ対策事例ファイルが、格納された状態となる（図２のステップＳ１１）。

ここで、省エネ対策事例登録部１２は、単に上記事例ファイルを省エネ対策事例群格納部１１に格納するものであってもよいが、この例に限らない。例えば、各事例ファイル中の文章に含まれる各用語（例えば、ボイラや冷凍機など）の当該文章中における出現数を、カウントして、これを事例ファイルの付随情報として一緒に格納する処理を行うようにしてもよい。あるいは、後述するマイニング処理を行って、このマイニング結果（例えば後述するマイニングＤＢ２０）も一緒に格納するものであってもよい。これについて詳しくは後述する。

モデル作成支援部１３は、ユーザに、任意の熱機器を有するプラントシステム等の構造等を示すモデル（システムモデルと呼ぶものとする）を、任意に作成させる（ステップＳ１２）。尚、このプラントシステムは、上述した“熱損失が生じるシステム”であり、例えば後述する一例のように、ボイラ、吸収式冷凍機等の熱機器や、配管等を有するシステムである。

モデル格納部１４は、上記モデル作成支援部１３によってユーザが作成した上記システムモデルを、格納する。このシステムモデルデータには、例えば後述する図７に一例を示す機器情報ファイル、接続情報ファイルが含まれるものであってもよい。

熱ロス算出部１５は、上記システムモデル等に基づいて、上記プラントシステム上の各構成要素における熱損失（熱ロス値）を算出する。例えば、上記ボイラ、吸収式冷凍機、各配管それぞれにおける熱損失を算出する。例えば、配管における熱損失は、該配管内を流れる流体の流量と、この流体の入口側における温度と出口側における温度とに基づいて、一般的な算出式により算出できる。よって、配管における熱損失算出処理については特に説明しない。他の構成要素については、後に図９等を参照して説明する。

熱ロス算出部１５は、更に、上記算出した熱損失を画面表示する。この熱損失画面の表示方法の一例として、後述する図１０に示す例のようにサンキーダイアグラム表示を用いてもよいが、この例に限らない。例えば後述する図８に示す例のように、上記システムモデル上で、上記各構成要素（ボイラ、吸収式冷凍機、各配管など）に対応して、各々の熱損失を表示するようにしてもよい。

ユーザは、例えば上記熱ロス算出部１５による表示内容（熱損失画面）に基づいて、熱ロス対策を行う対象を決定して入力する（ステップＳ１３）。これは、ユーザが任意に決めて入力してよい。但し、熱損失画面を参照することで、ユーザは、対象システムのどの構成要素が、どの程度の熱損失であるのか、更に熱損失が比較的大きいものや、通常よりも大きいものが、判断可能である。

これより、例えば、ユーザは、熱損失画面を参照することで、上記ボイラ、吸収式冷凍機、各配管による各熱損失のなかで、ボイラによる熱損失が最も大きいことが分かった場合には、ユーザは、ボイラを指定入力する。あるいは、ユーザは、熱損失画面を参照することで、例えば吸収式冷凍機の熱損失が通常より大きいと判断した場合には（例えば、通常は１０％程度なのに２０％あった等）、吸収式冷凍機を指定する。

この様に、ユーザは、熱損失画面から熱ロス対策を行う対象を指定するので、適切な対象を指定できる可能性が高くなる。適切な対象とは、例えば、対策した場合の効果が高い構成要素、問題が生じている構成要素などとなる。更に、後述するように省エネ対策事例提示部１６によって各事例ファイルの優先度を決定して、該優先度に応じたファイル名一覧等の表示を行うことで、ユーザは、より適切な事例ファイルを優先的に参照して、その対策事例を参考にして対策を実行することができるようになる。

省エネ対策事例提示部１６は、例えば、上記熱損失画面上でのユーザ指定に応じて、省エネ対策事例群格納部１１に格納されている各省エネ対策事例ファイルのファイル名を一覧表示する。これは、例えば、ユーザが指定した構成要素に関係する省エネ対策事例ファイルのファイル名を優先的に一覧表示する。省エネ対策事例提示部１６は、例えば、各省エネ対策事例ファイルの優先順位を決定して、例えば優先順位が高い順に事例ファイル名を一覧表示する（ステップＳ１４）。あるいは、優先順位が高い（例えば後述する“関連性有り”の）事例ファイル名のみを、一覧表示するようにしてもよい。そして、ユーザが、一覧表示中から任意のファイル名を選択すると、そのファイルの内容（省エネ対策事例）が表示される。

基本的には、ユーザは、比較的優先順位が高いファイルを優先的に選択してその内容を表示させるはずであり、上記ユーザ指定に応じた有効な省エネ対策事例を知ることができる可能性が高い。また、上記のように、例えば熱損失が比較的大きいもの（上記の例ではボイラ）に応じた省エネ対策事例が表示されるので、これを参考にしてユーザが省エネ対策を実行することで、大きな省エネ効果が得られることが期待できる。一般的に、熱損失が大きいものに省エネ対策を施した方が、熱損失が小さいものに省エネ対策を施した場合よりも、大きな省エネ効果が得られること（効率がよいこと）が期待できる。

上記優先順位の決定方法は、詳しくは後述するが、例えば上記ユーザ指定に応じたキーワードを用いて（上記の例では“ボイラ”をキーワードとする）、上記各省エネ対策事例ファイルにおけるキーワード出現回数を求めて、この出現回数に基づいて優先度（優先順位）の決定を行う。例えば、キーワード出現回数が最も多い事例ファイルを、最も優先順位が高いものとする。但し、これを一例であり、この例に限らない。例えば後述するように、上記システムモデルが示す構造も考慮して、優先順位を決定する方法等であってもよい（つまり、後述するマイニングＤＢを用いる方法）。

省エネ対策事例提示部１６は、例えば、上記熱損失表示に基づいてユーザによって任意に指定される構成要素やキーワード等に応じた各省エネ対策事例ファイルの優先度を決定して、該優先度に応じて該各省エネ対策事例ファイル（そのファイル名等）を一覧表示する。

省エネ対策事例提示部１６は、例えば、各省エネ対策事例ファイルのファイル名を、優先度が高いものから順に表示する。
省エネ対策事例提示部１６は、例えば、検索ヒット数に応じて、優先度を決定する。例えば、相対的に検索ヒット数が多い事例ファイルは、相対的に検索ヒット数が少ない事例ファイルよりも、相対的に優先度が高いものとなるように、優先度を決定する。尚、例えば、ユーザが任意に設定するキーワードが含まれていた場合に、その事例ファイルの検索ヒット数が＋１インクリメントされる。ユーザが、例えば、後述するように、熱ロス表示画面上で任意の構成を指定すると、これに応じたキーワードを用いて、各事例ファイルを検索する。あるいは、ユーザは、例えば後述する図１４や図１５の図上左側に示すキーワード入力欄で、所望の１以上のキーワードやＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ等の所望の検索条件を入力するものであってもよい。

尚、検索結果表示は、例えば、検索ヒットした事例ファイル名のみを一覧表示すると共に、その表示順は優先度が高い順に表示する。但し、この例に限らない。例えば、検索ヒットしなかった事例ファイル名も、下位に表示するようにしてもよい。

省エネ対策事例提示部１６は、例えば、優先度が高い省エネ対策事例ファイルのみを、そのファイル名を一覧表示するようにしてもよい。尚、優先度が高いか否かは、例えば所定の閾値と比較することで判定する。例えば、上記出現回数を用いる例では、出現回数が所定の閾値以上である場合には優先度が高いと見做し、出現回数が所定の閾値未満である場合には優先度が低いと見做す。後述する参照回数や評価値を用いる方法に関しても、同様にして、所定の閾値と比較することで、優先度が高いか否かを判定する。

あるいは、上記閾値を用いる例に限らず、例えば、一覧表示するファイル数を予め設定しておくようにしてもよい。例えばファイル数＝‘５’に設定されている場合には、優先度が最も高い事例ファイルから５番目に高い事例ファイルまでの５つの事例ファイルのファイル名を、一覧表示することになる。

省エネ対策事例提示部１６は、例えば、任意に指定された構成要素を示す用語の各省エネ対策事例ファイルの文章中における出現回数を求め、該出現回数が多い省エネ対策事例ファイルを、優先度が高い省エネ対策事例ファイルとする。尚、上記出現回数は予め求めておき記憶しておいてもよい。

省エネ対策事例提示部１６は、あるいは例えば、上記一覧表示されるファイル名の中の任意のファイル名が、ユーザによって指定される操作が行われると、該指定されたファイルの内容を表示すると共に、該指定されたファイルの参照回数を更新する（＋１インクリメントする）。そして、この参照回数に基づいて、各省エネ対策事例ファイルの優先度（優先順位）を決定する。例えば、この参照回数が多い省エネ対策事例ファイルを、優先度が高い省エネ対策事例ファイルとする。

尚、上記出現回数が多いか否かや、上記参照回数が多いか否かは、上記のように、予め任意に設定される閾値を用いて判定する。
省エネ対策事例提示部１６は、あるいは例えば、上記一覧表示されるファイル名の中の任意のファイル名が、ユーザによって指定される操作が行われると、該指定された省エネ対策事例ファイルの内容を表示すると共に、該省エネ対策事例ファイルの内容に対する任意の評価値を、ユーザに入力させる。そして、この評価値に基づいて、各省エネ対策事例ファイルの優先度（優先順位）を決定する。例えば、評価値をそのまま優先度とする。あるいは、評価値が高い省エネ対策事例ファイルを、優先度が高い省エネ対策事例ファイルとする。また、例えば、後述するように、それまでに入力された全ての評価値の平均値を、用いるようにしてもよい。尚、評価値が高いか否かも、例えば、予め任意に設定される閾値を用いて判定する。

また、上述した検索ヒット数、出願回数、参照回数、評価値の何れか２つ以上を組み合わせることで、優先度を決定するようにしてもよい。例えば、参照回数と評価値を組み合わせることで、優先度を決定するようにしてもよい。この例において、一例としては、例えば参照回数に評価値を乗じた値によって、優先度を決定してもよい。この場合、参照回数は多いが評価値が低い事例ファイルよりも、参照回数は少なくても評価値が高い事例ファイルの方が、優先度が高くなることも起こり得る。

省エネ対策事例提示部１６は、あるいは例えば、上記マイニング部１７の処理結果を用いて、上記優先度を決定するようにしてもよい。
ここで、マイニング部１７は、予め、上記省エネ対策事例群格納部１１に格納される各省エネ対策事例ファイル毎に、その文章を解析して、所定の機器名に対する所定の単語の組み合わせが存在するか否かを判定する。そして、この判定結果を不図示のマイニング結果記憶部に記憶する。このマイニング部１７の処理の具体例を後に図３、図４、図５の具体例を参照して説明するものとし、この具体例に応じたマイニング結果記憶部の一例が図５に示すマイニングＤＢ２０である。尚、上記文章の解析方法は、例えば文節に区切ったり、更に助詞を分離／削除するものであり、詳しくは後述する。

詳しくは後述するが、例えば上記所定の機器名の一例が図５のマイニングＤＢ２０の熱機器２２の欄に示す“吸収式冷凍機”であり、上記所定の単語の一例が、単語２３の欄に示す“蒸気”、“ＬＮＧ”、“Ａ重油”等である。つまり、この例では、上記所定の機器名は、所定の熱機器の名称であり、上記所定の単語は、該熱機器のタイプを示す単語である。但し、この例に限らない。

マイニング部１７は、例えば、各省エネ対策事例ファイル毎に、そのファイルの文章中に上記所定の機器名があり且つ該機器名の記載箇所の前後Ｎワード数以内に（Ｎは整数；つまり、Ｎ＝１，２，３、・・・；後述する一例ではＮ＝５）上記所定の単語がある場合に、所定の機器名に対する所定の単語の組み合わせが存在すると判定する。そして、上記のように、この判定結果を不図示のマイニング結果記憶部に記憶する。

そして、この例の場合、省エネ対策事例提示部１６は、例えば、上記システムモデルと上記マイニング結果記憶部を参照して、上記各省エネ対策事例ファイルの優先度を決定する。

省エネ対策事例提示部１６は、例えば、システムモデルの構成要素に任意の機器名の機器がある場合、該システムモデルに基づいて、該機器へ接続される構成要素を判定し、更に該構成要素に係わる用語を判定する。そして、該任意の機器名と用語を用いてマイニング結果記憶部を検索することで、該当する省エネ対策事例ファイルを優先度が高い省エネ対策事例ファイルとする。

これは、例えば、上記判定した任意の機器名と用語の組み合わせと同一である上記所定の機器名に対する所定の単語の組み合わせが存在する省エネ対策事例ファイルを、上記該当する省エネ対策事例ファイルとする。これは、後述する具体例では、上記判定した任意の機器名と用語の組み合わせと同一である熱機器２２と単語２３の組み合わせに関して、後述する有無２４が“有”である事例２１の事例ファイルは優先度が高いと見做し、有無２４が“無”である事例２１の事例ファイルは優先度が低いと見做すようにしてもよい。

上記マイニング結果を用いる判定方法については、詳しくは、後に、図５に示す具体例等を用いて説明するものとする。
尚、上記省エネ対策事例提供システムは、例えば、パソコン等の汎用コンピュータによる実現される。これより、図示しないが、一般的なパソコンの構成、すなわち。ＣＰＵ等の演算プロセッサ、ハードディスク、メモリ等に記憶部、入出力インタフェース、キーボード、マウス等の操作部、ディスプレイ等の表示部を有している。

上記記憶部には、予め所定のアプリケーションプログラムが記憶されている。上記演算プロセッサが、このアプリケーションプログラムを実行することで、例えば図１の上記省エネ対策事例登録部１２、モデル作成支援部１３、モデル格納部１４、熱ロス算出部１５、省エネ対策事例提示部１６等の各種処理機能が実現される。あるいは、図２や図１２や図１６に示すフローチャート図の処理が実現される。

上記各構成や処理やファイル等の具体例を示しながら、以下、更に詳細に説明する。
まず、上記ステップＳ１１の処理について説明する。ステップＳ１１の処理は、事前に、各種データ（ファイル）を作成しておく処理である。特に、上記省エネ対策事例ファイルを、予め担当者や開発者等が、任意に作成するものである。また、作成された事例ファイルに対して、例えば上記各ワードの出現回数を求める処理や、マイニング部１７の処理など、何等かの処理が実行される場合もある。これらの処理結果は、作成された事例ファイルと共に、所定の記憶領域等に保存される。

図３に、上記省エネ対策事例ファイルの具体例を示す。
ここでは２つのファイル(文書)を示すものとする。
図上左側に示す文書Ａには、例えば図示のように「この事例は蒸気を使用する吸収式冷凍機の改善について記載しています。」等の文章が含まれている。

図上右側に示す文書Ｂには、例えば図示のように「この事例はＬＮＧを使用する吸収式冷凍機の改善について記載しています。」等の文章が含まれている。
例えば、この様な文書Ａ，Ｂに対して、既存のテキストマイニング処理を適用することで、例えば各単語の出現頻度や単語同士の係り受け関係（関連性の強さ）等を求めることができる。尚、この様な処理については、既にツールが存在しており、例えば“Text Mining Studio；NTT data”等が知られている。

例えば、図４に示すように、上記文書Ａ、文書Ｂの文章を、文節で区切って、更に各文節毎に助詞を分離することで、単語を抽出する。例えば、文節「事例は」や「蒸気を」から、助詞である「は」や「を」を分離することで、単語「事例」や「蒸気」を抽出する。そして、例えば、これら各単語の文章中における出現回数をカウントする。尚、各文節から助詞を消去することでも、上記単語の抽出は行える。

あるいは、上記マイニング部１７が、例えば、図５に一例を示すマイニングＤＢ（データベース）２０を生成するものであってもよい。このマイニングＤＢ（データベース）２０の生成・処理について、図４、図５を参照して説明する。

まず、図５に示すマイニングＤＢ２０の具体例について説明する。
マイニングＤＢ２０のテーブルは、図示の事例２１、熱機器２２、単語２３、有無２４の各データ項目から成る。

事例２１には、例えば省エネ対策事例群格納部１１に格納されている各省エネ対策事例ファイルのファイル名等が格納される。本例では、簡単の為、図示のように上記文書Ａと文書Ｂの２つのみが格納されているが、実際にはより多くの事例ファイル名が格納されることになる。

熱機器２２には、予めマスタ登録されている、様々な熱機器（吸収式冷凍機、ボイラ、熱交換器など）の名称等が、格納される。尚、図では吸収式冷凍機のみを示しているが、図示を省略しているだけであり、ボイラ、熱交換器も、存在しているものとする。

単語２３には、予めマスタ登録されている、ユーザ等が任意に登録した単語が格納される。ここでは、蒸気、ＬＮＧ、Ａ重油等が、予めマスタ登録されているものとする。
そして、各事例２１毎に、例えば、上記マスタ登録されている全ての熱機器と全ての単語との総当りの組み合わせを、熱機器２２と単語２３に格納する。図５の例では、文書Ａ、文書Ｂそれぞれに関して、吸収式冷凍機に対して蒸気、ＬＮＧ、Ａ重油を組み合わせたものが、図示のように熱機器２２と単語２３に格納される。

また、図では省略しているが、更に、文書Ａ、文書Ｂそれぞれに関して、ボイラに対して蒸気、ＬＮＧ、Ａ重油を組み合わせたものが、熱機器２２と単語２３に格納される場合もあり得る。

そして、事例２１の事例ファイルの文章中に、熱機器２２と単語２３との組み合わせがあるか否かが判定されて、この判定結果が有無２４に格納される。
この判定処理は、事例２１の事例ファイル中の文章に対して、まず熱機器２２の用語を検索して、ヒットしなければ判定結果は“無し”となり、有無２４に“無”が格納される。ヒットした場合、更に、当該ヒットした位置の隣接（前後）Ｎワード以内に（Ｎは整数；本例ではＮ＝５）、単語２３が存在するか否かを判定する。存在するならば、判定結果は“有り”となり、有無２４に“有”が格納される。一方、存在しない場合には、判定結果は“無し”となり、有無２４に“無”が格納される。

上記判定処理を行う際には、まず、処理対象ファイルの文章（図３の文書Ａ、文書Ｂ）に対して、例えば図４に示すように、文章を多数の文節に区切り、更に各文節において助詞を分離する（区切る）処理を行う。そして、図示のように“／”で区切った１つ１つを“１ワード”として扱う。つまり、図４に示す文書Ａの“この”、“事例”、“は”、“蒸気”、“を”等の１つ１つを、“１ワード”として扱う。この処理は、既存の形態素解析ツール／構文解析ツール等を用いて実現できる。尚、上記各ワード（用語）の中から助詞以外のワードを、単語として抽出するようにしてもよい。例えば、図示の「事例」、「蒸気」、「使用」、「吸収式冷凍機」等の各単語を求めるようにしてもよい。

そして、上記のように求めた各用語／単語の中に上記熱機器２２の用語があるか否かを、検索して求める。
図５のマイニングＤＢ（データベース）２０の例の場合、まず、先頭レコードの熱機器２２（＝“吸収式冷凍機”）を用いて、この文書Ａの文章中にこの“吸収式冷凍機”という用語が存在するか否かを判定する。図４に示す文書Ａの場合、“吸収式冷凍機”という用語は存在するので、検索ヒットすることになる。そして、このヒットした用語“吸収式冷凍機”の隣接（前後）Ｎワード以内に（Ｎは整数；本例ではＮ＝５）、単語２３（＝“蒸気”）と同一の用語が存在するか否かを判定することになる。尚、この“Ｎワード”のＮの値は、予め開発者等が任意に設定しておくものであり、本例では‘５’が設定されているものとする。

図４に示す文書Ａの場合、“吸収式冷凍機”の前５ワードは、「は」、「蒸気」、「を」、「使用」、「する」であり、これらの中に“蒸気”は存在するので、判定結果は“有り”となり、図５に示すように先頭レコードの有無２４には“有”が格納されることになる。

同様にして、図５のマイニングＤＢ２０の２番目のレコードの場合、熱機器２２＝“吸収式冷凍機”）であり、単語２３＝“ＬＮＧ”である。よって、文書Ａの場合には上記と同様に“吸収式冷凍機”は検索ヒットすることになる。そして、“吸収式冷凍機”の前５ワードは上記の通りであり、後５ワードは「の」、「改善」、「に」、「ついて」、「記載」であるので、前５ワード、後５ワードの何れにも、“ＬＮＧ”は存在しない。これより、判定結果は“無し”となり、２番目のレコードの有無２４には“無”が格納されることになる。

尚、上記隣接５ワード以内は、一例であり、例えば隣接３ワード以内等であっても構わない。
尚、文書Ｂに関しても同様にして検索処理を行うと、図４の例では、吸収式冷凍機”の前後５ワード以内には、「蒸気」は存在しないが、「ＬＮＧ」は存在する。これより、図５に示す４番目のレコードの有無２４は“無”となり、５番目のレコードの有無２４は“有”となる。

例えば上述したようにして、マイニングＤＢ２０は作成される。そして、後に、マイニングＤＢ２０を用いた優先度（優先順位）の判定処理が、行われることになる。これについては後に説明する。

次の、上記ステップＳ１２のシステムモデル作成処理について説明する。
図６に、ステップＳ１２で作成されたシステムモデルの一例を示す。システムモデルは、モデル作成支援部１３によって任意に作成されてモデル格納部１４に格納される。

システムモデルは、ユーザが既存のツールを用いて任意に作成するものであり、モデル作成支援部１３はこの既存ツールの機能であると見做しても構わない。この既存ツールについては、既存のソフトウェア等であるので特に詳細には説明しないが、例えば、矩形、三角形、円等や、接続線、矢印などの各種図形要素が、予め用意されており、ユーザは、任意の図形要素を所望の位置に配置することで、例えば図６に示す各矩形や矢印などを作成する。そして、既存ツールは、この図形配置（図形同士の接続関係など）に基づいて、後述する接続情報ファイルを生成する機能等も備えている。更に、ユーザが所定の操作を行うことで、後述するパラメータ等を設定・入力することもできる。既存ツールは、このパラメータ設定内容に応じて、後述する機器情報ファイルを生成する機能等も備えている。

尚、上記システムモデルをユーザに任意に作成させる既存のツールの一例としては、例えば「Energy Gate」（登録商標）(富士電機製)などが知られている。このツールに関しては、例えば、“ＵＲＬ＝http://www.fujielectric.co.jp/products/smartcommunity/”等に開示がある。

尚、後述するパラメータにおける流量や温度等は、一例としては、システムモデルの対象プラント等における流量や温度のセンサ実測値を、ユーザが参照して、この実測値またはこの実測値から得られる何等かの値（例えば平均値や最大値／最小値等）を、手作業で入力するものであるが、この例に限らない。

ここでは、各矩形は、対象となるプラントシステム等の各構成要素（各機器；ボイラ、冷凍機、配管など）に対応しており、矢印はこれら各構成要素間の接続関係等を示している。

ユーザは、各矩形に対して名称（機器名；例えば、配管１、ボイラ１など）を設定できる。更に、ユーザは、各矩形に対して所望のパラメータを入力できる。パラメータは、例えば図示の例では、各配管に係わるパラメータを示す。このパラメータは、図示の例では各配管内を流れる流体の種類、流量、温度等であるが、この例に限らない。

また、これら各パラメータ値は、実際に対象プラントにおいて実測した計測値を、入力するものであってもよい。つまり、対象プラントの各所に設置された流量計や温度計による計測値を、入力するものであってもよい。尚、流体の種類は、ユーザが認識しており入力するものとする。

上記の様に、ここでは各矩形は、プラントの各構成要素に対応している。そして、矢印は、これら各構成要素間の接続関係や、上記流体の流れる方向を示している。例えば、矩形「ボイラ１」と矩形「配管３」とが矢印で図示のように接続されているので、これは、“ボイラ１”と“配管３”とが接続されていることを意味している。更に、配管のパラメータが蒸気であり且つ矢印が“ボイラ１”から“配管３”に向かっていることから、“ボイラ１”から“配管３”に対して蒸気が流出されることを示している。

更に、矩形「配管３」と矩形「吸収式冷凍機１」とが矢印で図示のように接続されていることから、“ボイラ１”から“配管３”を介して“吸収式冷凍機１”に対して蒸気が供給される構成であることが示されている。

そして、上記システムモデルを作成完了すると（ユーザが不図示の完了ボタンを操作すると）、例えば図７に具体例を示す機器情報ファイルと接続情報ファイルが、モデル格納部１４に保存される。つまり、システムモデルのデータの一部が、機器情報ファイルと接続情報ファイルであると見做して構わない。

図示のように、機器情報ファイルは、上記各矩形に関する情報（矩形情報；機器名や各種パラメータなど）の一覧から成るものである。
また、接続情報ファイルは、上記各矩形（プラントの各構成要素）間の接続関係を示す接続関係情報から成る。上記各矢印毎に、その矢印の元（始点）に接続される矩形（出力側の矩形）と、その矢印の先（終点）に接続される矩形（入力側の矩形）を判別できるので、これらの矩形の構成同士が接続されるものとして、例えば図示のような接続関係情報を生成できる。

例えば、上記矩形「ボイラ１」と矩形「配管３」とを接続する矢印から、図示の“ボイラ１出力＝配管３入力”が生成されることになる。
熱ロス算出部１５は、上記作成されたシステムモデルに基づいて、例えば図８に示すように、熱ロス値（熱損失）を算出する。図８は、熱ロス表示画面の一例である。

この熱ロス値の算出方法の一例について、図９を参照して説明する。
図９は、矩形「吸収式冷凍機」の前後に矩形「配管１」と矩形「配管２」とが接続された構成における「吸収式冷凍機」の熱ロス値算出方法を示すものである。

まず、ここでは仮に、「配管１」から出力される熱量（実測値）が１００（ｋＷ）であったものとする。これより、「吸収式冷凍機」に入力される熱量も１００（ｋＷ）となる。尚、熱量(エネルギー量)は、例えば、既存の熱量計測器（熱量計）によって計測された実測値を、ユーザ等がパラメータの１つとして手作業で入力する。但し、熱量(エネルギー量)の計測は、この様な計測器として熱量計を用いる例に限らない。熱量(エネルギー量)は、一般的に、流量、温度（温度差）、電力等から計算できるので、例えば計測器としては流量計や温度計などを用いて、これらの計測結果に基づいて熱量を算出する構成等であっても構わない。

尚、ここでは図示を省略するが、不図示のボイラー等から「配管１」に対して例えば蒸気が出力されているものとする。
更に、「配管２」に入力する熱量（実測値）が７０（ｋＷ）であったものとする。これは、「吸収式冷凍機」から出力される熱量が７０（ｋＷ）であることを意味している。

上記一例の場合、１００−７０＝３０（ｋＷ）が、「吸収式冷凍機」において失われた熱量ということになる。つまり、当初の熱量１００（ｋＷ）の３０％が「吸収式冷凍機」において失われたことになり、熱ロス値＝３０％となる。

あるいは、熱ロス値の定義自体を、下記のように定義して、それに応じて下記のように熱ロス値を算出するものであっても構わない。
ここで、吸収式冷凍機の効率が仮に８０％であるとすると、吸収式冷凍機から配管２へ出力される熱量は、８０（ｋＷ）となるはずである。尚、吸収式冷凍機の効率は、予めユーザ等が設定しているものとする。しかしながら、実際に計測した配管２の入口の熱量が、上記の通り７０（ｋＷ）であるならば、想定された８０と実測値７０との差である１０（ｋＷ）（または１００ｋＷに対する割合である１０％）を、熱ロス値とするようにしてもよい。

また、特に図示・説明しないが、各配管における熱ロス値は、既存の一般的な計算方法によって求められる。つまり、簡単に説明するならば、配管を通過する流体の流量及び温度（入口側温度と出口側温度）の計測値を用いて、所定の算出式によって、配管における熱ロス値を求めることができる。これについては、既存の一般的な技術であるので、ここでは特に詳細には説明しないが、以下、簡単に説明する。

例えば、任意の配管を流れる流体が“水”であった場合には、この水の配管内の流量がＱ（ｋｇ／ｈ）であり、この水の入口側温度がＴ１（℃）、出口側温度がＴ２（℃）であるとした場合には、この配管における熱損失（kW）は、下記の算出式により算出できる。

熱損失＝Ｑ（Ｔ１−Ｔ２）／３６００
例えば、上述したようにして算出された各構成要素の熱ロス値（ロスの割合（％）等）を用いて、例えば図８のように表示してもよいし、あるいは図１０のようにサンキーダイアグラム表示してもよい。尚、図１０のようなサンキーダイアグラム表示は、簡易版表示と見做してもよい。つまり、図１０では、例えば全ての配管の熱ロス値の総和を、図示の配管ロスとして表示している。つまり、図８では、各構成要素毎の個別の熱ロス値を表示しており、これは詳細表示と言えるが、図１０は同一種類（例えば配管）の熱ロス値を１つにまとめて表示しており、これは上記のように簡易版表示といえるものである。

尚、サンキーダイアグラム表示自体は、例えば参考文献（特開２０１２−３７１４３号公報）に記載のように、既存技術であるので、ここでは特に説明しない。
何れにしても、本手法では、ユーザは、上記図８や図１０等のような熱損失表示画面上で、省エネ対策事例表示の対象を任意に指定することができる。そして、この指定に応じた適切な事例ファイルの提示を受けることができる。

図１０では、例えば全ての配管の熱ロスの総和を、図示の配管ロスとして表示する。図示のボイラロス、冷凍機ロスについても同様である。
そして、ユーザは、例えば、図１０に示す熱ロス表示画面（簡易版）上で、例えば上記配管ロス、ボイラロス、冷凍機ロス等の表示に対して、任意の表示をクリックする操作を行うことで、省エネ対策事例表示の対象を指定することができる。

勿論、この例に限らず、図８に示す熱ロス表示画面上で、任意の省エネ対策事例表示の対象を指定することもできる。例えば、図８において、任意の矩形をクリックすることで、省エネ対策事例表示対象を指定することができる。例えば、図８に示す矩形「吸収式冷凍機１」がクリックされた場合、吸収式冷凍機に関する内容の省エネ対策事例ファイルのファイル名が、一覧表示される。尚、図１０において“冷凍機ロス”がクリックされた場合、冷凍機（全般）に関する内容の省エネ対策事例ファイルのファイル名が、一覧表示される。この様に、図８の方がより詳細な指定が行えるものとなる。

何れにしても、図８や図１０のような熱ロス表示画面上でユーザ指定が行える。つまり、ユーザは、熱ロスの算出結果を見ながら、対策が必要と思われる構成要素を判断して、この構成要素を指定することで、この構成要素に関係する事例ファイル名を優先的に一覧表示させることができる。あるいは、この構成要素に関係する事例ファイル名のみを一覧表示させることができる。

例えば、ユーザは、図１０の表示を参照することで、ボイラの熱ロスが通常よりも大きいと判断した場合には、図示の“ボイラロス”をクリックする。これによって、比較的問題が大きい構成要素に関して、省エネ対策事例を表示させて、何らかの対策を施すことができ、効率の良い省エネ対策実行を実現できる。勿論、この例に限らず、ユーザは、例えば、各構成要素の中で最も熱ロスが大きいものを、省エネ対策事例の表示対象に指定するものであってもよい。これによって、省エネ対策を行った場合の効果が大きくなることが期待できる。

ここで、例えば、図１０において、ユーザが“ボイラロス”をクリックすると、上記省エネ対策事例群格納部１１に格納されている複数の（多数の）省エネ対策事例ファイルの中から、“ボイラー”に関する省エネ対策事例ファイルのファイル名が一覧表示される。その一例を図１１に示す。図１１は、事例ファイル一覧表示画面の一例である。

この様な一覧表示を行うために、例えば、その文章中に“ボイラー”という用語が記載されている事例ファイルを全て抽出して、これら抽出ファイルのファイル名を一覧表示する。尚、この例に限らず、ボイラーに関する省エネ対策事例ファイルのファイル名が優先的に（上位に；画面の上側に）表示されるが、他の事例ファイルのファイル名も（下位に）表示されるようにしてもよい。

また、上記一覧表示されるファイル名の表示順（優先順位）を、所定のルールに従って決定するようにしてもよい。そして、優先順位に従ってファイル名を表示するようにしてもよい。つまり、例えば、優先順位が最も高いファイル名が、最も上位（一覧の先頭）に表示されるようにする。

これは、例えば、上記熱ロス表示画面上でユーザが指定した構成要素を示す用語（例えば、上記の例では“ボイラー”）をキーワードとして、各事例ファイルをキーワード検索して、各事例ファイルの文章中にキーワードが幾つ存在するか（キーワード出現回数）を、求める。出現回数が多い事例ファイルが、優先順位が高いものとする。つまり、出現回数が最も多い事例ファイルのファイル名を、一覧の先頭に表示し、２番目に出現回数が多い事例ファイルのファイル名を、一覧の先頭から２番目に表示する。３番目以降も同様である。

但し、この様に逐一キーワード検索を掛けなくても、例えば上記付随情報を用いるようにしてもよい。上記のように、各事例ファイル毎に、上記付随情報が付与されている場合には、この付随情報を参照することで、キーワード出現回数を得ることができる。上記の通り、各事例ファイル毎に、予め、その文章中の各用語について、その用語の当該文章中における出願回数が、カウントされて付随情報として記録されている。よって、これら各用語の中にキーワードと同一の用語がある場合には、その出現回数を取得すればよい。

また、ユーザが、上記ファイル名一覧の中から任意のファイル名をクリックすると、この事例ファイルの内容が表示される。ここで、各事例ファイル毎に、クリックされた回数をカウントしておくことで、クリック回数（参照回数）が多い順に上記ファイル名を一覧表示するようにしてもよい。尚、ユーザは、複数のファイル名をそれぞれクリックして、各事例ファイルの内容を表示するようにしてもよい。

あるいは、ユーザが、上記クリックして表示させた事例ファイルの内容を見て、それがどの程度参考になったかを評価して、評価値（例えば５段階）を入力できるように構成してもよい。更に、各事例ファイル毎に、この評価値を記録しておくようにしてもよい。あるいは、各事例ファイル毎に、それまでの複数のユーザによる評価値の平均値を算出して、この平均値を記録しておくようにしてもよい。そして、この評価値の平均値が高い順に、上記事例ファイルのファイル名を一覧表示するようにしてもよい。当然、評価値の平均値が最も高い事例ファイルを、一覧の先頭に表示する。

上述した表示を行うことで、ユーザにとって有効な内容が記載されている可能性が高い事例ファイルが、ユーザに選択されて表示される可能性を高めることができる。通常、人間は、優先順位が高いファイル（上位に表示されているファイル）を、参照しようとする場合が多いからである。

あるいは、ユーザが指定した構成要素に関係の無い事例ファイルのファイル名は、表示されないようにすることで、ユーザが関係のない事例ファイルを指定して参照するという無駄な作業を行うことが無いようにできる。

また、上記一覧表示内容（優先順位など）の決定に、上記マイニングＤＢ２０やシステムモデル（例えば図７に一例を示した機器情報ファイル、接続情報ファイル等）を用いるようにしてもよい。これについて、以下、説明する。

図１２は、マイニングＤＢ２０等を用いる場合の事例ファイルの優先度決定処理のフローチャート図である。
図１２の処理では、まず、上記システムモデル（図７に一例を示す接続情報ファイル、機器情報ファイル等）を参照して、対象プラントシステムにおける対象機器のタイプを判定する（ステップＳ２１）。これは、例えば、熱ロス表示画面上でユーザが指定した構成要素のタイプを判定する。例えば、吸収式冷凍機には、蒸気を用いるタイプや、ＬＮＧを用いるタイプ等があるので、仮にユーザが図８の画面上で吸収式冷凍機１を指定した場合には、これが蒸気を用いるタイプであるか、ＬＮＧを用いるタイプであるか等を、判定する。この判定処理の詳細は後述する。

続いて、上記図５に一例を示すマイニングＤＢ２０を参照して、当該ＤＢ２０に登録されている各事例ファイルについて、上記対象機器とそのタイプに係わる関連度を求める（ステップＳ２２）。尚、本例では、関連度は、関連の有無を意味するものとするが（対応する“有無”２４が、“有”であるか“無”であるか）、この例に限らない。尚、ここでは、対応する“有無”２４が、“有”であれば関連“有り”、“無”であれば関連“無し”と判定する。

そして、ステップＳ２２で求めた関連度に基づいて、各事例ファイルの優先度を決定する（ステップＳ２３）。本例では、関連“有り”の事例ファイルは、関連“無し”の事例ファイルよりも優先度が高いものとするが、例に限らない。

そして、ステップＳ２３で決定した優先度に応じて、各事例ファイルのファイル名を一覧表示する（ステップＳ２４）。これは、例えば、優先度が高い事例ファイルは、そのファイル名を上位側（一覧表示の上側部分など）に表示する。あるいは、優先度が高い事例ファイルのみ、そのファイル名を一覧表示する。

また、上記キーワード出現回数等を用いた他の判定を行う場合、基本的には、上記マイニングによる判定結果を優先させたうえで、他の判定結果を反映させる。つまり、キーワード出現回数等に関係なく、上記関連“有り”の事例ファイルは、関連“無し”の事例ファイルよりも、上位に表示する。そのうえで、関連“有り”の事例ファイルが複数ある場合には、そのなかでの優先順位は、キーワード出現回数等によって決定する。そして、この優先順位に従ってファイル名を一覧表示する。

以下、図１２の処理について、具体例を用いて、更に詳細に説明する。
その為に、まず、図１３に、システムモデルの他の例を示す。そして、上記図６の具体例と当該図１３の具体例とを用いて、上記図１２の処理について詳細に説明するものとする。

ここで、吸収式冷凍機には、蒸気を用いるタイプや、ＬＮＧを用いるタイプや、重油を用いるタイプ等があり、上記図６に示すシステムモデルは、蒸気を用いるタイプの吸収式冷凍機を含むプラントの構成に応じたものである。それ故に、図６に示すように、ボイラ１と吸収式冷凍機１とが配管３によって接続されており、ボイラ１から吸収式冷凍機１へ蒸気が供給される構成となっている。

一方、図１３は、ＬＮＧを用いるタイプの吸収式冷凍機を含むプラントの構成を示したものである。図１３では、吸収式冷凍機１に対して配管４を介して、不図示の外部機器からＬＮＧが供給される構成となっている。ここで、図１３のプラントには、ボイラ１も存在している。このボイラ１によって生成される蒸気の供給対象は、ここでは示していないが、少なくとも吸収式冷凍機１には供給されていない。上記の通り、この吸収式冷凍機１は、ＬＮＧを用いるタイプであるからである。

上記図６と図１３を比較すれば分かるように、単純にボイラがあるからといって蒸気を用いるタイプであると判定することはできない。
これより、仮にユーザが図８の画面上で吸収式冷凍機１を指定した場合には、上記機器情報ファイル、接続情報ファイルを参照して、例えば以下のように判別する。

まず、接続情報ファイルを参照して、吸収式冷凍機１の入力側に接続されている構成を判定する。図７の例において図示の「配管３出力＝吸収式冷凍機１入力」より、配管３であることが判別できる。尚、図７には示していないが、図６の構成では、他にも配管４が、吸収式冷凍機１の入力側の構成となる。よって、配管３と配管４が、吸収式冷凍機１の入力側の構成と判定される。

続いて、機器情報ファイルを参照して、上記配管３、配管４に関係する流体を判別する。この流体が、吸収式冷凍機１に流入することになる。ここで、図１には、配管に関しては配管１の例のみ示すが、他の配管に関しても同様にして、図示の成分、流量、温度等が記述されている。成分は、流体の種類であり、配管１に関しては“水”であり、図６より、配管４に関しては同様に“水”であり、配管３に関しては“蒸気”となる。つまり、図６の例の場合、吸収式冷凍機１に関連するワードとして、“水”と“蒸気”が抽出されることになる。

ここで、図５で説明したように、予め吸収式冷凍機の上記各タイプに応じた単語は分かっているので、図５の熱機器２２と単語２３と同様にして、吸収式冷凍機に対しては「蒸気」と「ＬＮＧ」と「Ａ重油」とを予め登録しておく。そして、上記抽出した用語（“水”、“蒸気”）の中に、これら登録単語と一致するものがあるか否かを判定する。ここでは、“水”は無いが、“蒸気”はあるので、蒸気タイプの吸収式冷凍機であると判定する。

一方、図１３の例の場合、機器情報ファイル、接続情報ファイルの具体例は特に示さないが、図１３に示す構成より、その不図示の接続情報ファイルを参照して吸収式冷凍機１の入力側に接続されている構成を判定すれば、配管４であることが判別できる。更に、図１３に示すように、配管４にはＬＮＧが流れているので、不図示の機器情報ファイルを参照すれば、吸収式冷凍機１にはＬＮＧが流入するものと判定できる。そして、このＬＮＧは、上記登録単語の中にあるので、ＬＮＧタイプの吸収式冷凍機であると判定する。

尚、上記一例に限らない。例えば図６の例において、接続情報ファイルのみを用い、機器情報ファイルは用いずに、蒸気タイプの吸収式冷凍機であると判定することもできる。つまり、上記のように、吸収式冷凍機１の入力側に接続されている構成が、配管３と配管４であると判定したら、更に、これらの構成の入力側に接続されている構成を判定する。図６の例の場合、配管４の入力側の構成は示されていないが、配管３の入力側の構成はボイラ１であることが分かる。これより、ボイラ１と吸収式冷凍機１とが接続されていることが分かる。予め、吸収式冷凍機がボイラと接続されている場合には蒸気タイプとする等という判定基準を設定しておけば、図６の吸収式冷凍機１が蒸気タイプであると判定できることになる。

ここで、簡単の為に事例ファイルが図３、図４に示す文書Ａ、文書Ｂの２つのみであるとした場合、上記図６に示すシステムモデルに関しては、上記判定結果により、文書Ａが文書Ｂよりも優先度が高い表示となる。つまり、例えば、文書名の表示順が、文書Ａの方が文書Ｂよりも上位（画面の上側）となるように表示する。あるいは、文書Ａの文書名のみを表示して、文書Ｂの文書名は表示しないようにしてもよい。

上記図６に示すシステムモデルに関しては、上記の通り、蒸気タイプの吸収式冷凍機であると判定される。これより、図５のマイニングＤＢ２０より、熱機器２２が“吸収式冷凍機”で単語２３が“蒸気”であるレコードを全て抽出して、この抽出したレコードの中で有無２４が“有”であるレコードの事例２１（文書Ａ）を、有無２４が“無”である事例２１（文書Ｂ）よりも優先度が高いものとする。これより、例えば図１４に示すように、検索結果として、文書Ａ→文書Ｂの順に表示されることになる。

あるいは、上記抽出したレコードの中で有無２４が“有”であるレコードの事例２１（文書Ａ）のみを、ユーザへの提示対象と判定し、検索結果として表示するようにしてもよい。この場合、特に図示しないが、検索結果として、文書Ａのみが表示されることになる。

尚、マイニングＤＢ２０を用いた判定だけでなく、上述した他の判定（出現回数や評価値を用いる判定）も併せて実行するようにしてもよい。この場合、マイニングＤＢ２０を用いた判定結果と、他の判定結果とで、異なる判定結果が出た場合には、マイニングＤＢ２０を用いた判定結果の方を優先するようにしてもよい。つまり、図６の例に関して他の判定結果では文書Ｂの方が優先度が高いものと判定された場合でも、文書Ａの方が優先度が高いものとする表示（例えば上記図１４の表示）を行うようにする。

また、図１３のシステムモデルに関しては、上記判定結果により、文書Ｂが文書Ａよりも優先度が高い表示となる。例えば、図１５に示すように、検索結果として、文書Ａ→文書Ｂの順に表示されることになる。

つまり、上記図１３に示すシステムモデルに関しては、上記の通り、ＬＮＧタイプの吸収式冷凍機であると判定される。これより、図５のマイニングＤＢ２０より、熱機器２２が“吸収式冷凍機”で単語２３が“ＬＮＧ”であるレコードを全て抽出して、この抽出したレコードの中で有無２４が“有”であるレコードの事例２１（文書Ｂ）を、有無２４が“無”である事例２１（文書Ａ）よりも優先度が高いものとする。これより、例えば図１５に示すように、検索結果として、文書Ｂ→文書Ａの順に表示されることになる。勿論、この場合も、例えば文書Ｂのみを表示するようにしてもよい。

尚、図１４には、処理対象が図６のシステムモデルである場合の図１２の各処理（ステップＳ２１〜Ｓ２４）の処理結果を示している。同様に、図１５には、処理対象が図１３のシステムモデルである場合の図１２の各処理（ステップＳ２１〜Ｓ２４）の処理結果を示している。

また、図１６には、上述した他の判定（出現回数や評価値を用いる判定）に係わる処理フローを示す。
まず、図１６（ａ）に示すように、事前に、各事例ファイル毎に、各単語の出現回数をカウントして（ステップＳ３１）、この出現回数を各事例ファイルの付随情報として登録しておく（ステップＳ３２）。この登録処理については、既に説明してあるので、ここではこれ以上詳細には説明しない。また、図１６（ａ）の処理は必須ではないが、図１６（ａ）の処理を行わない場合、逐一、キーワード検索を掛けて出現回数を求める処理を行うことになる。よって、図１６（ａ）の処理を行った方が、処理効率が向上する。

また、図１６（ｂ）に示すステップＳ４１の処理は、上記ステップＳ１２と同様、例えば上記図６、図１３のようなシステムモデルを、ユーザに任意に作成させる処理である。これに伴って例えば上記機器情報ファイル、接続情報ファイルが生成・保存される。ここではこれ以上詳細には説明しない。尚、ステップＳ４１の処理は、例えば上記図１のモデル作成支援部１３が実行する。

また、図１６（ｂ）に示すステップＳ４２の処理は、上記ステップＳ４１で作成されたシステムモデルの各構成要素の熱ロス値を自動的に計算する処理である。そして、この処理結果を表示する（ステップＳ４３）。これは、例えば、上記図６の例に対しては上記図８や図１０の画面を表示するものである。この処理についても、既に、図６〜図１０等で説明済みであるので、ここでは特に説明しない。尚、ステップＳ４３の処理は、例えば上記図１の熱ロス算出部１５が実行する。

既に説明したように、ユーザは、たとえば上記図８や図１０の熱ロス表示画面上で、任意の構成要素（熱機器など）を選択・指定することができる。これより、例えば、上記省エネ対策事例提示部１６が、この指定に応じて、各事例ファイルの優先度を決定して、例えば優先度が高い順に事例ファイル名を一覧表示する（ステップＳ４４）。

この優先度の決定方法として、例えば、上記図１６（ａ）の処理によって予め登録されている出現回数を用いる方法や、上記クリック数を用いる方法や、上記評価値（例えば、その平均値など）を用いる方法等がある。これらについては、既に説明済みであるので、ここでは特に説明しない。あるいは、更に、上記マイニングＤＢ２０を用いた優先度決定方法を採用してもよい。

そして、ユーザが、上記一覧表示の中から所望の事例ファイルを指定すると、この事例ファイルの内容が表示されると共に、この事例ファイルに対応する上記クリック数（参照回数）が＋１インクリメントされる。

更に、ユーザは、上記内容を表示させた事例ファイルについて、上述した評価を行って、評価結果を入力する。システム１０は、この評価結果を記録するか、もしくはこの評価結果を用いて上記平均値を再計算する（ステップＳ４５）。

以上説明したように、本例の省エネ対策事例提供システム１０等によれば、データベース化された過去の省エネ対策集から、適切な省エネ対策を選択・提示でき、特に優先度の高いものから順に提示することができ、以って対象システムや対象機器に応じた有効な省エネ対策を提示することができる。特に、マイニングとシステムモデルを利用して、対象システムの構造に応じた有効な省エネ対策を提示することができる。例えば、マイニングとシステムモデルを利用して、対象システムの任意の対象機器への入力構造を判別して、以って対象機器のタイプ（例えば蒸気かＬＮＧか等）を推定することで、当該対象機器に応じた適切な省エネ対策を提示することができる。

１０ 省エネ対策事例提供システム
１１ 省エネ対策事例群格納部
１２ 省エネ対策事例登録部
１３ モデル作成支援部
１４ モデル格納部
１５ 熱ロス算出部
１６ 省エネ対策事例提示部
１７ マイニング部
２０ マイニングＤＢ（データベース）
２１ 事例
２２ 熱機器
２３ 単語
２４ 有無

Claims (15)

1. 予め複数の省エネ対策事例ファイルが格納されている省エネ対策事例ファイル格納手段と、
   任意のシステムの構造を示すシステムモデルを任意に作成させるモデル作成支援手段と、
   該システムモデルに基づいて、前記システムの各構成要素における熱損失を求め、該熱損失を画面表示する熱損失算出・表示手段と、
   前記熱損失表示に基づいて任意に指定される前記構成要素に応じた前記各省エネ対策事例ファイルの提示を行う省エネ対策事例提示手段と、
   を有することを特徴とする省エネ対策事例提供システム。
2. 前記省エネ対策事例ファイル提示手段は、前記熱損失表示に基づいて任意に指定される前記構成要素に応じた前記各省エネ対策事例ファイルの優先度の決定を行い、該優先度に応じた前記各省エネ対策事例ファイルの提示を行うことを特徴とする請求項１記載の省エネ対策事例提供システム。
3. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記各省エネ対策事例ファイルのファイル名を、前記優先度が高いものから順に一覧表示することで前記提示を行うことを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
4. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記優先度が高い省エネ対策事例ファイルのファイル名を一覧表示することで前記提示を行なうことを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
5. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記各省エネ対策事例ファイルの検索ヒット数に応じて、前記優先度の決定を行うことを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
6. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記任意に指定された構成要素を示す用語の前記各省エネ対策事例ファイルの文章中における出現回数を求め、該出現回数に基づいて前記優先度の決定を行うことを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
7. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記提示される省エネ対策事例ファイルの中の任意の省エネ対策事例ファイルが指定される操作が行われると、該指定された省エネ対策事例ファイルの内容を表示すると共に、該指定された省エネ対策事例ファイルの参照回数を更新し、
   前記省エネ対策事例提示手段は、前記参照回数に基づいて、前記各省エネ対策事例ファイルの優先度の決定を行うことを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
8. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記提示されるファイル名の中の任意のファイル名が指定される操作が行われると、該指定された省エネ対策事例ファイルの内容を表示すると共に、該省エネ対策事例ファイルの内容に対する任意の評価値を入力させ、
   前記省エネ対策事例提示手段は、前記評価値に基づいて、前記各省エネ対策事例ファイルの優先度の決定を行うことを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
9. 前記省エネ対策事例ファイル格納手段に格納される前記各省エネ対策事例ファイル毎に、その文章を解析して、所定の機器名に対する所定の単語の組み合わせが存在するか否かを判定し、該判定結果をマイニング結果記憶部に記憶するマイニング処理手段を更に有し、
   前記省エネ対策事例提示手段は、前記システムモデルと前記マイニング結果記憶部を参照して、前記各省エネ対策事例ファイルの優先度を決定することを特徴とする請求項２記載の省エネ対策事例提供システム。
10. 前記マイニング処理手段は、前記各省エネ対策事例ファイル毎に、そのファイルの文章中に前記所定の機器名があり且つ該機器名の記載箇所の前後Ｎワード数以内（Ｎ；整数）に前記所定の単語がある場合に、所定の機器名に対する所定の単語の組み合わせが存在すると判定することを特徴とする請求項９記載の省エネ対策事例提供システム。
11. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記システムモデルの構成要素に任意の機器名の機器がある場合、該システムモデルに基づいて、該機器へ接続される構成要素を判定し、更に該構成要素に係わる用語を判定し、前記任意の機器名と該判定した用語を用いて前記マイニング結果記憶部を検索することで、前記各省エネ対策事例ファイルの優先度の決定を行うことを特徴とする請求項１０記載の省エネ対策事例提供システム。
12. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記検索に関して該当する省エネ対策事例ファイルを、優先度が高い省エネ対策事例ファイルとすることを特徴とする請求項１１記載の省エネ対策事例提供システム。
13. 前記省エネ対策事例提示手段は、前記判定した任意の機器名と用語の組み合わせと同一である前記所定の機器名に対する所定の単語の組み合わせが存在する省エネ対策事例ファイルを、前記該当する省エネ対策事例ファイルとすることを特徴とする請求項１２記載の省エネ対策事例提供システム。
14. 前記所定の機器名は、所定の熱機器の名称であり、
    前記所定の単語は、該熱機器のタイプを示す単語であることを特徴とする請求項１０記載の省エネ対策事例提供システム。
15. コンピュータを、
    任意のシステムの構造を示すシステムモデルを任意に作成させるモデル作成支援手段と、
    該システムモデルに基づいて、前記システムの各構成要素における熱損失を求め、該熱損失を画面表示する熱損失算出・表示手段と、
    前記熱損失表示に基づいて任意に指定される前記構成要素に応じた省エネ対策事例ファイルの提示を行う省エネ対策事例提示手段、
    として機能させる為のプログラム。