JP2018180703A - 監視制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】正常状態のプロセスデータのモデル構築を必要とせず、プロセスデータの異常傾向を迅速に検知し操作員に通知することが可能な監視制御装置を得る。【解決手段】変化率データ処理部２３は、入力部１から時系列プラントデータを取得し、該プラントデータ毎に予め設定された設定時間における変化率を算出し、プラント変化率データベース３２に格納する。データ評価部２４は、プラント変化率データベース３２に格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定し、異常傾向有りと判定した場合にはその機器名を表示部４に表示する。また、データ評価部２４による異常傾向の判定結果に対し、操作員が実プロセスでの異常の有無の判定を行うことにより、異常傾向判定処理の判定精度が高くなり、簡単な方法で精度の高い判定が行える。【選択図】図１

Description

本発明は、プラントの状態を示すプロセスデータの変化率からプロセスデータの異常傾向を検知する監視制御装置に関する。

プラントを監視する監視制御装置は、監視対象機器に取り付けられたセンサからの計測値または機器に対する操作量等を、プラントのプロセスデータとして収集している。収集されたプロセスデータは、プラントの運転状況を示す設備フロー画面、または時系列での変化を示すトレンドグラフ等の形で監視画面に表示され、操作員に提供される。操作員はプロセスデータの現在値または変化率等に基づいてプラントの状態を判断し、必要な操作を行う。

先行技術には、プラントの運転状況が正常な状態であるか否かをプロセスデータから自動的に判断する異常検知方法が開示されている。特許文献１による異常診断装置は、対象プロセスの正常な時系列データを収集した参照データを構築し、診断対象の状態を時系列に表した診断用入力データとの乖離度を算出することにより、診断対象が異常か否かを判断している。

また、特許文献２によるプロセス監視診断装置は、過去のプロセスデータからなる複数の時系列データをクラス分けしてクラス毎の日常パターンデータと非日常パターンデータを作成し、所定期間のプロセスデータの日常パターンデータに対する乖離度を統計処理により算出することにより、該プロセスデータの異常レベルを判定している。

特開２０１４−４４５１０号公報 特開２０１４−９６０５０号公報

上記のように、従来のプロセスデータの異常検知方法では、現在のプロセスデータと正常状態のプロセスデータとの乖離度を算出して、現在のプロセスが異常か否かを判断していた。このため事前に監視対象のプロセスが正常な状態の参照データを収集、蓄積したり、統計処理等により正常状態のプロセスデータのモデルを構築したりする必要があり、これらの作業に時間と労力を費やしていた。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、正常状態のプロセスデータのモデル構築を必要とせず、プロセスデータの異常傾向を迅速に検知し操作員に通知することが可能な監視制御装置を得ることを目的とする。

本発明に係る監視制御装置は、監視対象機器のプロセスデータを時間情報と共に取得する入力部と、入力部から監視対象機器の時系列プロセスデータを取得し、予め設定された設定時間における変化率を求め、変化率データベースに格納する変化率データ処理部と、変化率データベースに格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて現在の変化率データの異常傾向の有無を判定するデータ評価部と、データ評価部により変化率データの異常傾向が検知されたプロセスデータに関与する機器名を表示する表示部を備えたもので
ある。

本発明に係る監視制御装置によれば、過去の任意期間のプロセスデータの変化率データに基づいて現在のプロセスデータの変化率データの異常傾向の有無を判定し、異常傾向有りと判定されたプロセスデータに関与する機器名を表示部に表示するようにしたので、正常状態のプロセスデータのモデル構築を必要とせず、プロセスデータの異常傾向を迅速に検知して操作員に通知することが可能である。

本発明の実施の形態１に係る監視制御装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る監視制御装置のハードウェア構成図である。 本発明の実施の形態１に係る監視制御装置による異常傾向検知処理の流れを示す図である。 本発明の実施の形態１に係る監視制御装置のプラント変化率データベースを示す図である。

実施の形態１．
以下に、本発明の実施の形態１に係る監視制御装置について、図面に基づいて説明する。図１及び図２は、本実施の形態１に係る監視制御装置の機能ブロック図及びハードウェア構成図である。本実施の形態１に係る監視制御装置１００は、機能的には、入力部１、演算部２、データ保存部３、及び表示部４を備えている。また、ハードウェアとしては、プロセッサ１０１、メモリ１０２、受信装置１０３、及び表示装置１０４を備えている。

図１に示す各機能と図２に示すハードウェアとの関連について説明する。入力部１は受信装置１０３である。演算部２の機能は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、複数のプロセッサ１０１及び複数のメモリ１０２が連携して上記機能を実行してもよい。データ保存部３はメモリ１０２である。表示部４は、液晶ディスプレイ等の表示装置１０４である。

本実施の形態１に係る監視制御装置１００の各機能について、図１を用いて説明する。入力部１は、プラント２００の監視対象機器のプロセスデータ（以下、プラントデータと称す）を時間情報と共に取得する。プラント２００とは、プラントを構成する各種機器、例えばモータ、ポンプ、バルブ、開閉器、油圧装置等を含んでいる。プラントデータは、監視対象機器及びその周辺に取り付けられたセンサからの計測値（例えば流量、温度、水質、電流値等）、または機器への操作量等である。

演算部２のデータ登録部２２は、入力部１から入出力処理部２１を介して監視対象機器のプラントデータを時間情報と共に取得し、時系列プラントデータとしてデータ保存部３のプラントデータベース３１に格納する。

演算部２の変化率データ処理部２３は、入力部１から入出力処理部２１を介して監視対象機器毎の時系列プラントデータを取得し、該プラントデータ毎に予め設定された設定時間における変化率を算出する変化率算出処理を実行する。

変化率算出処理について簡単に説明する。ある時刻Ｔでのプラントデータ値をＱ（Ｔ）とし、設定時間をΔＴとすると、変化率ΔＱ（Ｔ）は下式（１）から求められる。なお、プラントデータの種類すなわち計測項目によって短時間の変動に着目すべきデータと長時間（期間）の変動に着目すべきデータがあるため、設定時間ΔＴは固定値ではなく、プラ
ントデータの種類と変動状況により適正な値に設定される。
ΔＱ（Ｔ）＝（Ｑ（Ｔ）−Ｑ（Ｔ−ΔＴ））／ΔＴ ・・・（１）

変化率データ処理部２３により算出された変化率データは、データ保存部３のプラント変化率データベース３２（変化率データベース）に格納される。プラント変化率データベース３２は、プラントデータの計測項目毎に、時系列プラントデータの任意の設定時間ΔＴにおける変化率データ、変化率データの過去の任意期間の単純移動平均値及び標準偏差、及びデータ評価部２４による判定に用いられるしきい値を格納している。

演算部２のデータ評価部２４は、プラント変化率データベース３２に格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定する異常傾向判定処理を実行する。データ評価部２４による異常傾向判定方法は、複数用意され、どの方法を用いるかはプラントデータの種類によって決定される。

具体的には、現在の変化率データと過去の変化率データの移動平均値との乖離が予め設定されたしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの最大値をしきい値とし現在の変化率データがしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの平均値から標準偏差±σの範囲内をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値の範囲内であるか否か等の方法が用いられる。

データ評価部２４による判定に用いられるしきい値は、プラントデータの計測項目毎に過去の変化率データに基づいて設定されている。なお、しきい値は固定値ではなく、操作員により適宜変更可能である。また、異常傾向判定処理に利用される過去の変化率データは、特に時期や期間を限定するものではなく、監視制御装置１００が蓄積している時系列プラントデータから任意に選択される。

データ評価部２４は、現在の変化率データが「異常傾向有り」であると判定した場合、プラントデータに異常傾向が検知されたことを、入出力処理部２１を介して表示部４に通知する。通知を受けた表示部４は、異常傾向が検知されたプラントデータに関与する機器名、当該プラントデータ及び変化率データ等を表示し、操作員に通知する。なお、表示部４は、平常時には現在のプラントの運転状況を設備フロー画面またはトレンドグラフ等を表示している。

また、監視制御装置１００は、タッチパネル、マウス、またはキーボード等の入力手段（図示省略）を備えており、操作員はそれらの入力手段と表示部４を介して、演算部２への設定事項の入力、具体的には異常傾向判定処理に用いる過去のプラントデータの期間の選択やしきい値の変更等や、プラント変化率データベース３２に格納されている変化率データの異常値及び正常値の更新等の操作を行うことができる。

プラント変化率データベース３２は、データ評価部２４によって異常傾向有りと判定された変化率データを、操作員による実プロセスでの異常の有無の判定に基づいて、異常値と正常値に分類して格納している。操作員は、データ評価部２４により異常傾向であると判定された変化率データに対し、実プロセスでの異常の有無を確認し、実プロセスに異常有りと判定した場合は、該変化率データを異常値としてプラント変化率データベース３２に登録する。また、実プロセスに異常無しと判定した場合は、該変化率データを正常値としてプラント変化率データベース３２に登録する。

本実施の形態１に係る監視制御装置１００における異常傾向判定処理の流れについて、図３のフローチャートを用いて説明する。なお、図３では、異常傾向判定方法として、過去の変化率データの正常値の最大値をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値を超
えている場合に異常傾向有りと判定する方法を用いている。

まず、ステップＳ１において、プラント２００から時系列プラントデータを取り込み、ステップＳ２において、取得した時系列プラントデータをプラントデータベース３１に格納する。続いてステップＳ３において、ステップＳ１で取得したプラントデータの予め設定された設定時間における変化率を算出し、ステップＳ４において変化率データをプラント変化率データベース３２に格納する。

次に、ステップＳ５において、現在（今回）の変化率データと、プラント変化率データベース３２に格納された過去の任意期間の変化率データとの比較を行う。今回の変化率データがしきい値、すなわち過去の変化率データの正常値の最大値以上であった場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ６に進み、表示部４にプラントデータの異常傾向を検知した旨を表示する。続いてステップＳ７において、操作員は、異常傾向が検知されたプロセスデータに関与する実プロセスに異常が発生しているか否かを確認し、ステップＳ８において実プロセスの異常の有無を判定する。

ステップＳ８において、実プロセスに異常有りと判定した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ９に進み、該変化率データを異常値としてプラント変化率データベース３２に登録し、プラント変化率データベース３２を更新する。また、ステップＳ８において、実プロセスに異常無しと判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ１０に進み、該変化率データを正常値としてプラント変化率データベース３２に登録し、プラント変化率データベース３２を更新する。

次に、図４を用い、データ評価部２４による異常傾向判定方法として過去の変化率データの平均値から標準偏差±σの範囲内をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値の範囲内であるか否かで判定する方法を用いた例について説明する。図４は、プラント変化率データベース３２の一例であり、タンクＡの流量（Ｌ／ｍｉｎ）の変化率を示している。なお、説明の便宜上、図４に示す変化率データを過去の変化率データとすると共に、１３時、１５時、１６時における変化率データを今回（現在）の変化率データであると仮定して説明する。

プラント変化率データベース３２には、過去の時系列プラントデータ、過去の時系列プラントデータの任意の設定時間（ここでは１時間）における変化率データ、移動平均値（ここでは直近６時間の変化率の単純移動平均値）、標準偏差σ、過去の変化率データにおける異常値及び正常値の最大値等を格納している。標準偏差σは、監視制御装置１００が蓄積している過去の時系列データから任意に選択された期間の変化率データを用いて求められる。

図４中、Ａ欄に示す１３時の変化率データは２３であり、しきい値（ここでは過去の変化率データの平均値１から標準偏差σ２０の範囲内である−１９から２１）を超えているため異常傾向有りと判定され表示部４に表示される。通知を受けた操作員は、実際のタンクＡの状態を確認し、異常は発生していないと判定し、当該変化率データを正常値として更新する（図４中、Ｂ欄）。

また、図４中、Ｃ欄に示す１５時の変化率データは３６であり、しきい値（−１９から２１）を超えているため異常傾向有りと判定され表示部４に表示される。通知を受けた操作員は実際のタンクＡの状態を確認し、異常が発生していると判定し、タンクＡの流量を抑制する操作を実施すると共に、当該変化率データを異常値として更新する(図４中、Ｄ
欄)。

操作員がタンクＡの流量を抑制する操作を行った結果、１６時の時系列データは急激に減少する。その結果、図４中、Ｅ欄に示す１６時の変化率データは−７２となり、しきい値を大きく超えているため異常傾向有りと判定される。ただし、この異常傾向は、操作員による操作に起因することが明らかであるため、異常値または正常値の更新は行わない。

このように、データ評価部２４による異常傾向有りの判定が正しかったかどうかを、プラント変化率データベース３２に繰り返しフィードバックすることにより、各プラントデータに対する異常傾向判定方法は適切であるか、あるいは判定に使用された過去の時系列プラントデータの期間やしきい値は適切であるかを検討するためのデータが蓄積され、データ評価部２４による異常傾向判定処理の判定精度が高くなる。

本実施の形態１に係る監視制御装置１００によれば、監視対象機器の過去の任意期間における時系列プラントデータの変化率データに基づいて、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定し、異常傾向有りと判定した場合にはその機器名を表示部４に表示するようにしたので、正常状態のプラントデータのモデル構築を必要とせず、プラントデータの異常傾向を迅速に検知し、操作員に通知することが可能である。

また、データ評価部２４による異常傾向の判定結果に対し、操作員が実プロセスでの異常の有無の判定を行うことにより、異常傾向判定処理の判定精度が高くなっていくため、簡単な方法で精度の高い判定が行える。なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

本発明は、プラントの監視制御装置として利用することができる。

１ 入力部、２ 演算部、３ データ保存部、４ 表示部、２１ 入出力処理部、２２
データ登録部、２３ 変化率データ処理部、２４ データ評価部、３１ プラントデータベース、３２ プラント変化率データベース、１００ 監視制御装置、１０１ プロセッサ、１０２ メモリ、１０３ 受信装置、１０４ 表示装置、２００ プラント

Claims (4)

1. 監視対象機器のプロセスデータを時間情報と共に取得する入力部と、
   前記入力部から前記監視対象機器の時系列プロセスデータを取得し、予め設定された設定時間における変化率を求め、変化率データベースに格納する変化率データ処理部と、
   前記変化率データベースに格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて現在の変化率データの異常傾向の有無を判定するデータ評価部と、
   前記データ評価部により変化率データの異常傾向が検知されたプロセスデータに関与する機器名を表示する表示部を備えたことを特徴とする監視制御装置。
2. 前記変化率データベースは、時系列プロセスデータの前記設定時間における変化率データの過去の任意期間の移動平均値及び標準偏差、及び前記データ評価部による判定に用いられるしきい値を格納していることを特徴とする請求項１記載の監視制御装置。
3. 前記データ評価部は、現在の変化率データと過去の変化率データの移動平均値との乖離が予め設定されたしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの最大値をしきい値とし現在の変化率データがしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの平均値から標準偏差の範囲内をしきい値とし現在の変化率データがしきい値の範囲内であるか否かにより、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定することを特徴とする請求項２記載の監視制御装置。
4. 前記変化率データベースは、前記データ評価部によって異常傾向有りと判定された変化率データを、操作員による実プロセスでの異常の有無の判定に基づいて異常値または正常値に分類して格納していることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の監視制御装置。

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