JP2022182620A - 情報処理装置、予測方法および予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プラントを安全で効率的に運用することを課題とする。【解決手段】情報処理装置は、作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、実プラントの操業に関するプラントデータと実プラントに追従する仮想プラントを用いて、複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測する。情報処理装置は、複数の操作パターンそれぞれと、仮想プラントにより得られた各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理装置、予測方法および予測プログラムに関する。

石油、石油化学、化学、ガスなどを用いた各種プラントでは、作業員等（もしくはオペレータ等）により、プラントの安全操業が実行されている。例えば、作業員等が、プラントに設置される温度センサや流量計等の各種センサで得られる温度、圧力等のプラントの実測値に基づいてプラントの動作の傾向を把握し、作業員が、プラントに設置されるバルブやヒータ等の制御機器を操作することにより、プラントの運転が行われている。なお、本願における操作には、現場における手動操作等も含む。

近年では、実際のプラント（以降では実プラントと記載する場合がある）から、センサ値、実測値、制御値などのプラントデータをリアルタイムに取得して、模擬的または仮想的なプラントを稼働させて、実プラントの稼働状況に追従する仮想プラント（以降ではミラープラントと記載する場合がある）を用い、作業員等（もしくはオペレータ等）の運転支援や教育に利用されている。

特開２００９－９３０１号公報 特開２０１１－８７５６号公報

ところで、ミラープラントでは、プラントの現場における手動操作等を含む実プラントのプラントデータを用いたシミュレーション等により、実プラントの稼働状態を予測することが行われる。しかしながら、作業員は、予測結果を踏まえて、経験や主観により作業員の操作内容を決定することもあり、より効率的な運用やより安全な運用の選択を見誤る可能性もある。

本発明は、プラントの操業を安全にかつ効率的に運用することを目的とする。

一側面にかかる情報処理装置は、作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、前記実プラントの操業に関するプラントデータと前記実プラントに追従する仮想プラントを用いて、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測する予測部と、前記複数の操作パターンそれぞれと、前記仮想プラントにより得られた前記各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する表示制御部と、を有することを特徴とする。

一側面にかかる予測方法は、コンピュータが、作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、前記実プラントの操業に関するプラントデータと前記実プラントに追従する仮想プラントを用いて、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測し、前記複数の操作パターンそれぞれと、前記仮想プラントにより得られた前記各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する、処理を実行することを特徴とする。

一側面にかかる予測プログラムは、コンピュータに、作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、前記実プラントの操業に関するプラントデータと前記実プラントに追従する仮想プラントを用いて、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測し、前記複数の操作パターンそれぞれと、前記仮想プラントにより得られた前記各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する、処理を実行させることを特徴とする。

一実施形態によれば、プラントの操業を安全にかつ効率的に運用することができる。

実施形態１にかかるシステムの全体構成例を説明する図である。 実施形態１にかかる情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 系統ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 関連性ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 シミュレーションによる実プラントの状態のトレンドグラフを示す図である。 仮想的な複数の操作パターンの生成例を説明する図である。 複数操作パターンの操作等と予測アラームの表示例を説明する図である。 トレンド表示処理の流れを示すフローチャートである。 操作パターンの表示処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態２にかかる操作パターンの表示例を説明する図である。 実施形態３にかかるアラームの強調例１を説明する図である。 実施形態３にかかるアラームの強調例２を説明する図である。 実施形態４にかかるアラームの表示抑制例を説明する図である。 実施形態５にかかるトレンド表示との連携例を説明する図である。 再シミュレーションによる予測アラームの抑制例を説明する図である。 再シミュレーションによる関連アラームの抑制例を説明する図である。 再シミュレーションによるアラームの抑制処理の流れを示すフローチャートである。 シミュレーションの信頼度を説明する図である。 信頼度に基づくアラームの表示抑制を説明する図である。 信頼度に基づくアラームの表示制御処理の流れを示すフローチャートである。 ハードウェア構成例を説明する図である。

以下に、本願の開示する情報処理装置、予測方法および予測プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は適宜省略し、各実施形態は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。

［実施形態１］
［全体構成］
図１は、実施形態１にかかるシステムの全体構成例を説明する図である。図１に示すように、このシステムは、実プラント１とミラープラント１００を有し、実プラント１の状態をリアルタイムに追従して仮想上のプラントを構築し、実プラント１の安全操業を実現するシステムである。すなわち、実プラント１は、実世界で、実機器を用いて構築されたプラントであり、ミラープラント１００は、仮想空間（サイバー空間）でソフトウェア的に構築された実プラント１に追従する仮想プラントである。なお、実プラント１とミラープラント１００とは、有線や無線を問わず、ネットワークを介して接続されている。

実プラント１は、石油、石油化学、化学、ガスなどを用いた各種プラントの一例であり、生成物を得るためのさまざまな施設を備える工場等を含む。生成物の例は、ＬＮＧ（液化天然ガス）、樹脂（プラスチック、ナイロン等）、化学製品等である。施設の例は、工場施設、機械施設、生産施設、発電施設、貯蔵施設、石油、天然ガス等を採掘する井戸元における施設等である。

実プラント１内は分散制御システム（Distributed Control Systems：DCS）などを用いて構築される。例えば、図示は省略したが、実プラント１内の制御システムが、実プラント１で利用されるプロセスデータを用いて、制御を行う対象の設備に設置されたフィールド機器などの制御機器や、制御を行う対象の設備に対応する操作機器などに対して各種制御を実行する。

なお、フィールド機器とは、設置されている設備の動作状態（例えば、圧力、温度、流量など）を測定する測定機能や、入力された制御信号に応じて設置されている設備の動作を制御する機能（例えば、アクチュエータなど）を備えた操作機器などの現場機器である。センサであるフィールド機器は、設置されている設備の動作状態をプロセスデータとし制御システム内のコントローラに逐次出力し、同コントローラで演算された制御信号に従い、アクチュエータであるフィールド機器はプロセスの動作を制御する。

ここで、プロセスデータには、測定値（Process Variable：PV）、設定値（Setting Variable：SV)、操作量（Manipulated Variable：MV）などが含まれる。また、プロセスデータには、出力する測定値の種類（例えば、圧力、温度、流量など）の情報も含まれている。また、プロセスデータには、自フィールド機器を識別するために付与されているタグ名などの情報が紐付けられている。なお、プロセスデータとして出力する測定値は、センサであるフィールド機器が測定した測定値のみではなく、測定値から計算された計算値を含んでいてもよく、アクチュエータであるフィールド機器への操作量値などでもよい。測定値からの計算値の計算は、フィールド機器において行ってよいし、フィールド機器に接続された図示しない外部機器によって行ってもよい。

ミラープラント１００は、ミラーモデル２００と同定モデル３００と解析モデル４００とを含み、実プラント１の状態をリアルタイムに追従する仮想上のプラントである。ミラープラント１００には、実プラント１に設置される各機器以外にも、例えば高温や高所のように実プラント１上で設置できない場所に仮想的に（ソフトウェア的に）機器を設置したり、コストの関係で設置しなかった機器などを仮想的に設置したりすることができ、実プラント１をより正確かつ安定的に操業するために有効なサービスを提供できる。ここでは、情報処理装置１０が各モデルを実行する例で説明するが、これに限定されるものではなく、別々の装置で各モデルを実行してもよい。

ミラーモデル２００は、実プラント１と同期して並行に動作し、実プラント１からデータを取得しながらシミュレーションすることにより、実プラント１の挙動を模擬し、同時に実プラント１内で計測されていない状態量を推定し、実プラント１内部を可視化する。一例を挙げると、ミラーモデル２００は、実プラント１のプロセスデータを取得し、リアルタイムシミュレーションを実行する物理モデルなどである。すなわち、ミラーモデル２００は、実プラント１の状態の可視化を実現する。例えば、ミラーモデル２００は、実プラント１から取得したプロセスデータを取り込んで、実プラント１の挙動を追従し、その結果を監視端末５００に出力する。この結果、ミラーモデル２００は、実プラント１にはない機器なども考慮して、作業員のある操作を実行した後の実プラント１の挙動を予測し、監視者に提供することができる。

同定モデル３００は、ミラーモデル２００を実プラント１の実測データに合わせこむために、実プラント１から取得するデータに基づいて定期的に機器の性能パラメータの推定を行う。一例を挙げると、同定モデル３００は、ミラーモデル２００と実プラント１の誤差を調整する物理モデルなどである。すなわち、同定モデル３００は、一定時間ごと、もしくは、ミラーモデル２００と実プラント１との誤差が大きくなった場合に、必要に応じて、ミラーモデル２００のパラメータ等を調整する。例えば、同定モデル３００は、ミラーモデル２００から性能等を示す各種パラメータや変数の値を取得し、これらを更新して、更新後のパラメータや変数の値をミラーモデル２００に出力する。この結果、ミラーモデル２００のパラメータや変数の値が更新される。なお、パラメータや変数の値としては、設計データや運転データなどが含まれる。

解析モデル４００は、ミラーモデル２００が模擬する実プラント１の挙動に基づいて、実プラント１の将来の動作状態の予測などを行う。例えば、解析モデル４００は、定常状態予測、過渡状態予測、及び予防診断（異常診断）等を行う。一例を挙げると、解析モデル４００は、実プラント１の状態を解析するシミュレーションを実行する物理モデルなどである。すなわち、解析モデル４００は、実プラント１の将来予測を実行する。例えば、解析モデル４００は、ミラーモデル２００から取得したパラメータや変数を初期値として高速計算を行うことにより、現時点から数分～数時間先の実プラント１の挙動を予測し、トレンドグラフとして表示することができる。

このようなシステムにおいて、情報処理装置１０は、作業員が実プラント１へ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、プラントデータを用いたシミュレーションにより、複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラント１の状態遷移を予測する。そして、情報処理装置１０は、複数の操作パターンそれぞれと、シミュレーションにより得られた各実プラント１の状態遷移とを対応付けて出力する。この結果、情報処理装置１０は、より効率的な運用やより安全な運用の選択を作業員に提示することができ、プラントを安全で効率的に運用することができる。

また、情報処理装置１０は、実プラント１の操業に関するプラントデータを用いたシミュレーションにより、発生が予測される、実プラント１が予め規定された状態の範囲外にあることを示す各アラーム（予測アラーム）に関する情報を取得する。そして、情報処理装置１０は、各アラームに関する情報に基づく各アラームの関係性に基づき、ミラープラント１００を監視する監視端末５００への各アラームの表示制御を実行する。この結果、情報処理装置１０は、実プラント１に追従したミラープラント１００でアラーム発生を予測することにより、実プラント１の異常検出や原因の究明に時間を短縮することができる。

［機能構成］
図２は、実施形態１にかかる情報処理装置１０の機能構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１、記憶部１２、処理部２０を有する。

通信部１１は、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどにより実現される。例えば、通信部１１は、実プラントの間の通信を制御し、プラントデータなどをリアルタイムに取得する。また、通信部１１は、監視端末５００に各種情報を送信し、監視端末５００に各種情報を表示出力する。

記憶部１２は、各種データや処理部２０が実行するプログラムなどを記憶する処理部であり、例えばメモリやハードディスクなどにより実現される。この記憶部１２は、系統ＤＢ１３と関連性ＤＢ１４を記憶する。

系統ＤＢ１３は、実プラント１内に設置される機器や設備の系統構造を記憶するデータベースである。例えば、系統ＤＢ１３は、機器の設置位置、生成物の経路やプラントデータの経路等に基づく上流下流の関係にある機器の一覧を記憶する。なお、実プラント１内に設置される機器等に限らず、ミラープラント１００内に仮想的に設置されている機器等を含めることもできる。

図３は、系統ＤＢ１３に記憶される情報の例を示す図である。図３に示すように、系統ＤＢ１３は、系統１、系統２、系統３、・・・、系統Ｎを記憶する。ここで、各系統は、数字が大きいほど、下流に位置することを示す。図３の例では、設備Ａが最上流に位置し、その下流に設備Ｂが位置し、その下流に設備Ｃが位置することを示す。また、図３の例では、最上流に機器Ｘが位置し、その下流に機器Ｙと機器Ｑが位置し、機器Ｙの下流に機器Ｚが位置することを示す。

なお、系統ＤＢ１３に記憶される情報は、管理者等により予め生成することもでき、実プラント１やミラープラント１００の設計書を解析することで、自動で生成することもできる。

関連性ＤＢ１４は、プロセスデータ（タグ）の関連性を記憶するデータベースである。図４は、関連性ＤＢ１４に記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、関連性ＤＢ１４は、「操作対象」と「関連タグ」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「操作対象」は、作業員により操作される機器などを示し、例えば設備の温度、流量計の設定、バルブの開閉などが該当する。「関連タグ」は、操作対象により影響を受ける機器などを示し、具体例としては「操作対象」と同様なものやソフトウェアセンサ等も含む。図４の例では、「操作タグ」への操作に伴い、「関連タグ１」、「関連タグ２」、「関連タグ３」が影響を受けることを示している。

処理部２０は、情報処理装置１０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどにより実現される。この処理部２０は、ミラー処理部３０、同定処理部４０、予測処理部５０、表示処理部６０を有する。なお、ミラー処理部３０、同定処理部４０、予測処理部５０、表示処理部６０は、プロセッサが有する電子回路やプロセッサが実行するプロセスなどにより実現される。

ミラー処理部３０は、実プラント１の状態の可視化を実行する処理部である。具体的には、ミラー処理部３０は、実プラント１からリアルタイムにプロセスデータを取得し、物理モデルを用いたリアルタイムシミュレーションにより、実プラント１の状態を追従して可視化する。すなわち、ミラー処理部３０は、上述したミラーモデル２００を用いる。

同定処理部４０は、ミラー処理部３０によるシミュレーションと実プラント１の誤差を調整する処理部である。具体的には、同定処理部４０は、ミラー処理部３０によるシミュレーションで使用される各種パラメータや変数の値を更新する。すなわち、同定処理部４０は、上述した同定モデル３００を生成する。

予測処理部５０は、第１予測部５１と第２予測部５２を有し、実プラント１の状態を解析するシミュレーションを実行して、実プラント１の将来の状態を予測する処理部であり、上記解析モデル４００を用いる。

第１予測部５１は、現時点から数分～数時間先の実プラント１の挙動を予測し、トレンドグラフを生成する処理部である。具体的には、第１予測部５１は、定期的、作業員等（もしくはオペレータ等）により指示された場合、または、実プラント１で操作が発生した場合などの任意のタイミングで、挙動予測のシミュレーションを実行する。なお、本実施形態では、作業員等（もしくはオペレータ等）を単に「作業員等」と記載する。

例えば、第１予測部５１は、時刻Ｔに作業員が実プラント１上で「設備Ａの温度を５０度に設定」の操作を実行した場合、「設備Ａの温度＝５０度」の操作情報を入力としたシミュレーションにより、時刻Ｔ以降の実プラント１の状態をシミュレーションする。ここでシミュレーションされる実プラント１の状態としては、実プラント１の生成物の量、設備Ａによる影響を受けるある機器の圧力や温度などを含む実プラント１の状態量などが該当する。

図５は、シミュレーションによる実プラント１の状態のトレンドグラフを示す図である。図５に示すように、第１予測部５１は、横軸を時刻、縦軸を実プラント１の状態とするトレンドグラフを生成する。図５に示すトレンドグラフ上のＴＲ１１０は、実プラント１の実測値であり、ＴＲ１１２は、現在時刻以降の予測データである。

第２予測部５２は、作業員が実プラント１へ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、プラントデータを用いたシミュレーションにより、複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラント１の状態遷移を予測する処理部である。

具体的には、第２予測部５２は、新たな操作が行われた場合、作業員等に指示された場合、または、実プラント１が定常ではない不安定な挙動を起こした場合などの任意のタイミングで、ある時点から複数の操作パターンを実行したときの実プラント１の状態変化を、予め生成した物理モデルや実プラント１に同定したモデルなどを用いたシミュレーションにより予測する。このとき、第２予測部５２は、各操作パターンで発生するアラームやアラーム（予測アラーム）の数をさらに予測することもできる。

ここで、第２予測部５２の処理をより詳細に説明する。まず、第２予測部５２は、仮想的な複数の操作パターンを生成する。具体的には、第２予測部５２は、操作マニュアルや過去の操作履歴などから、あるタグ（操作タグ）に対して、現在時刻の実プラント１の操業状況から任意の所定時間後までの作業員が取り得る仮想的な操作パターンを生成する。図６は、仮想的な複数の操作パターンの生成例を説明する図である。例えば、図６に示すように、第２予測部５２は、パターン１からパターン５までの仮想的な操作パターンを生成する。

ここで、パターン１は、現在時刻から「１２：００に操作Ａ」のみを行うパターンである。パターン２は、現在時刻から「１２：００に操作Ｂ」を行い、「１２：３０に操作Ａ」を行うパターンである。パターン３は、現在時刻から「１２：００に操作Ｃ」のみを行うパターンである。パターン４は、現在時刻から「１２：００に操作Ｂ」を行い、「１２：３０にも操作Ｂ」を行うパターンである。パターン５は、現在時刻から「１２：００に操作Ｂ」を行い、「１２：３０に操作Ｃ」を行うパターンである。

次に、第２予測部５２は、図６に示した各操作パターンを用いてシミュレーションを実行し、実プラント１の状態の時系列の変化を予測する。このとき、第２予測部５２は、各操作パターンで発生するアラームの発生数や発生時間も予測し、実プラント１の予測状態とアラームとを対応付けて監視端末５００に表示出力する。

図７は、複数操作パターンの操作等（のアクション）と（シミュレーション結果による）予測アラームの表示例を説明する図である。図７では、複数の操作パターンそれぞれについて、任意の操作タグ（例えば温度やバルブの開閉度合いなど）への操作を時系列に示す画面例を示している。図７の横軸には時刻が設定され、２次元空間に限らず、予測対象の状態を細かく分類することで次元を増やすこともできる。

図７に示すように、第２予測部５２は、パターン１について予測した時系列変化を「ＢＬ１１１」、パターン２について予測した時系列変化を「ＢＬ１１２」、パターン３について予測した時系列変化を「ＢＬ１１３」、パターン４について予測した時系列変化を「ＢＬ１１４」、パターン５について予測した時系列変化を「ＢＬ１１５」として表示する。

そして、第２予測部５２は、パターン１「ＢＬ１１１」については、「１２：００」の操作Ａを実施した後、「１２：１５」付近にアラームが発生することを予測して表示し、アラームの発生合計数が「１」であることもあわせて表示する。同様に、第２予測部５２は、パターン２「ＢＬ１１２」については、「１２：００」に操作Ｂを行い、続いて「１２：３０」に操作Ａを行った後、「１２：３０」から「１３：３０」までの間にアラームが３回発生することを予測して、その発生時間に表示し、アラームの発生合計数が「３」であることもあわせて表示する。

また、第２予測部５２は、パターン３「ＢＬ１１３」については、「１２：００」に操作Ｃを行った後、「１３：００」付近にアラームが発生することを予測して表示し、アラームの発生合計数が「１」であることもあわせて表示する。同様に、第２予測部５２は、パターン４「ＢＬ１１４」については、「１２：００」に操作Ｂを行い、「１２：３０」にも操作Ｂを行った後、アラームが表示しないことを予測して、アラームの発生合計数が「０」であることもあわせて表示する。第２予測部５２は、パターン５「ＢＬ１１５」については、「１２：００」に操作Ｂを行い、「１２：３０」に操作Ｃを行った後、「１２：４５」付近にアラームが発生することを予測して表示し、アラームの発生合計数が「１」であることもあわせて表示する。

このように、第２予測部５２は、作業員が取り得る複数の操作パターンについて、温度などの操作タグで発生するアラームの発生時刻や発生数を作業員に提示することができる。この結果、作業員は、アラームの数が少ない最善の操作パターンを選択することができ、実プラント１の安全操業に役立てることができる。

図２に戻り、表示処理部６０は、取得部６１と監視制御部６２を有し、ミラー処理部３０や予測処理部５０により生成された画面を表示する際に、各種制御を実行する処理部である。

取得部６１は、ミラー処理部３０や予測処理部５０により生成された画面を取得する処理部である。例えば、取得部６１は、データ形式に限定されず、ミラー処理部３０がシミュレーションにより生成したトレンド情報を取得してもよい。同様に、取得部６１は、予測処理部５０から、各操作パターンや、シミュレーションにより生成されたアラームの発生時刻や発生数などを取得することもできる。なお、取得部６１は、取得したこれらの情報を監視制御部６２に出力する。

監視制御部６２は、取得部６１により取得された各種情報を整形して監視端末５００に表示出力する処理部である。例えば、監視制御部６２は、特定のアラームを強調表示したり、特定のアラームの表示を抑制したり、表示の切り替えを実行したり、対応が完了したアラームの表示を終了したりする。なお、詳細については、後述の実施形態で説明する。

［トレンド表示処理の流れ］
図８は、トレンド表示処理の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、第１予測部５１が最新のプラントデータを取得すると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、同定モデル３００が機器の性能パラメータの推定を行ってミラーモデル２００の同定処理を行い（Ｓ１０２）、第１予測部５１が、シミュレーションにより、現在時刻以降の実プラント１の状態を予測する（Ｓ１０３）。

そして、第１予測部５１は、予測結果を表示するトレンドグラフを生成して監視端末５００に図５のような形式で表示出力する（Ｓ１０４）。なお、表示先は、実プラント１の監視端末、作業員のスマートフォンや携帯端末などのように、任意に設定することができる。

［操作パターンの表示処理の流れ］
図９は、操作パターンの表示処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、第２予測部５２は、処理開始が指示されると（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、作業員等の指示や操作マニュアルなどを用いてシミュレーション対象の操作タグを決定し（Ｓ２０２）、決定した操作タグに対して、複数の操作パターンを取得する（Ｓ２０３）。

例えば、第２予測部５２は、操作手順に基づき、次に対象となる機器を操作タグとして決定することができる。なお、複数の操作パターンは、仮想的に生成されたものでよく、作業者が入力したものでもよい。

そして、第２予測部５２は、生成した複数の操作パターンから１つの操作パターンを選択し（Ｓ２０４）、選択された操作パターンを用いたシミュレーションを実行する（Ｓ２０５）。

その後、第２予測部５２は、シミュレーションにより現在時刻から所定時間後までの実プラントの状態（対象となる操作タグの時系列変化）と出力アラームを予測する（Ｓ２０６）。さらに、第２予測部５２は、出力アラームの数を計数する（Ｓ２０７）。

ここで、第２予測部５２は、全操作パターンについて予測が完了したか否かを判定し（Ｓ２０８）、未予測の操作パターンがある場合（Ｓ２０８：Ｎｏ）、次の操作パターンについてＳ２０４以降を実行する。

一方、第２予測部５２は、全操作パターンの予測が完了した場合（Ｓ２０８：Ｙｅｓ）、それぞれの操作パターンについて、操作パターンと実プラント１の状態とアラームとの対応付けを実行し（Ｓ２０９）、その対応付けを図７のような形式で表示出力する（Ｓ２１０）。

［効果］
上述したように、情報処理装置１０は、各操作パターンについて実プラント１の状態を予測して出力することができ、作業員は、アラームが少ない操作パターンを選択することができる。この結果、情報処理装置１０は、作業員がより効率的な運用やより安全な運用の選択の見誤る可能性を低減し、プラントを安全で効率的に運用することができる。また、情報処理装置１０は、単なるシミュレータとは異なり、実プラント１に同定されたモデルでシミュレーションを行うことにより、より精度が高い結果を得られることができる。

また、情報処理装置１０は、各操作パターンで発生するアラームの発生時刻や発生数を出力することができるので、より安全なプラント運用の供することができる。また、情報処理装置１０は、各操作パターンによる実プラント１の状態遷移、アラームの発生時刻や発生数をグラフ化して出力することができるので、作業員等が客観的に判断する情報を提示することができ、作業員等による選択ミスなどの可能性を低減することができる。

［実施形態２］
ところで、実施形態１では、ある１つの操作タグに対して予測を行う例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０は、操作タグと関連する関連タグについても同時に予測することができる。

具体的には、情報処理装置１０は、複数の操作パターンそれぞれを実行したと場合に、実プラント１において作業員による複数の対象のうちの第１の対象（操作タグ）に対するアラームの発生と第１の対象の操作による影響を受ける少なくとも１つの第２の対象（関連タグ）に対するアラームの発生とを、シミュレーションにより同時に予測する。

上記例で説明すると、情報処理装置１０は、Ｓ２０３において操作タグが選択されると、図４に示した関連性ＤＢ１４を参照し、操作タグと対応付けられる関連タグ「関連タグ１、関連タグ２、関連タグ３」を特定する。そして、情報処理装置１０は、操作タグに対して複数の操作パターンそれぞれのシミュレーションを実行するとともに、各関連タグに対して複数の操作パターンそれぞれのシミュレーションを実行する。

このようにして、情報処理装置１０は、複数の操作パターンそれぞれを実行したときの操作タグの変化およびアラームの発生を予測し、複数の操作パターンそれぞれを実行したときの各関連タグの変化およびアラームの発生を予測する。そして、情報処理装置１０は、それらの予測結果を監視端末５００に表示出力することができる。

図１０は、実施形態２にかかる操作パターンの表示例を説明する図である。図１０に示すように、情報処理装置１０の第２予測部５２は、操作タグと各関連タグについて、パターン１について予測した時系列変化を「ＢＬ１１１」、パターン２について予測した時系列変化を「ＢＬ１１２」、パターン３について予測した時系列変化を「ＢＬ１１３」、パターン４について予測した時系列変化を「ＢＬ１１４」、パターン５について予測した時系列変化を「ＢＬ１１５」として表示する。図１０における関連タグ１～３上の丸印や四角印など（操作Ａ～Ｃ）は、あくまで操作タグに実施された操作のタイミングを示す印であり、当該の関連タグ１～３に対する操作ではない。一方、関連タグ１～３上に表示されたダイヤ印（アラーム）は、当該の関連タグで発生するアラームを示す。

例えば、パターン１「ＢＬ１１１」について、第２予測部５２は、「１２：００」の操作Ａを行った後、操作タグでは「１２：１５」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ１では「１２：３５」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ２では「１３：００」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ３では「１３：２０」付近にアラームが発生することを予測して表示する。また、第２予測部５２は、操作タグについてアラーム数：１と合計アラーム数：（４）を表示し、関連タグ１についてアラーム数：１、関連タグ２についてアラーム数：１、関連タグ３についてアラーム数：１を表示する。

同様に、パターン２「ＢＬ１１２」について、第２予測部５２は、「１２：００」に操作Ｂを行い、続いて「１２：３０」に操作Ａを行った後、操作タグでは「１２：４５」、「１３：００」、「１３：２０」の各付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ１では「１３：００」と「１３：２０」の各付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ２では「１３：１０」と「１３：２５」の各付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ３では「１３：２５」付近にアラームが発生することを予測して表示する。また、第２予測部５２は、操作タグについてアラーム数：３と合計アラーム数：（８）を表示し、関連タグ１についてアラーム数：２、関連タグ２についてアラーム数：２、関連タグ３についてアラーム数：１を表示する。

同様に、パターン３「ＢＬ１１３」について、第２予測部５２は、「１２：００」に操作Ｃを行った後、操作タグでは「１３：１５」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ１では「１３：１５」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ２では「１３：２０」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ３ではアラームが発生しないことを予測する。また、第２予測部５２は、操作タグについてアラーム数：１と合計アラーム数：（３）を表示し、関連タグ１についてアラーム数：１、関連タグ２についてアラーム数：１、関連タグ３についてアラーム数：０を表示する。

同様に、パターン４「ＢＬ１１４」について、第２予測部５２は、「１２：００」に操作Ｂを行い、「１２：３０」にも操作Ｂを行った後、操作タグと関連タグ１ではアラームが発生しないことを予測し、関連タグ２では「１３：１０」付近にアラームが発生することを予測して表示し、関連タグ３では「１３：２０」付近でアラームが発生することを予測して表示する。また、第２予測部５２は、操作タグについてアラーム数：（０）と合計アラーム数：２を表示し、関連タグ１についてアラーム数：０、関連タグ２についてアラーム数：１、関連タグ３についてアラーム数：１を表示する。

同様に、パターン５「ＢＬ１１５」について、第２予測部５２は、「１２：００」に操作Ｂを行い、「１２：３０」に操作Ｃを行った後、操作タグでは「１２：５０」付近でアラームが発生すると予測して表示し、各関連タグではアラームが発生しないことを予測する。また、第２予測部５２は、操作タグについてアラーム数：１と合計アラーム数：（１）を表示し、関連タグ１についてアラーム数：０、関連タグ２についてアラーム数：０、関連タグ３についてアラーム数：０を表示する。

また、第２予測部５２は、各予測画面を１つのディスプレイ上に表示することもでき、Ｗｅｂ画面や専用画面のタブなどにより切り替え可能に表示することもでき、スワイプ操作などの公知の切り替え操作で切り替え可能に表示することもできる。もちろん、第２予測部５２は、手動による表示切替に限らず、スライドショーなどのように自動で切り替えることもできる。

上述したように、情報処理装置１０は、第１の対象（操作タグ）の予測結果だけではなく、関連タグについても同時に予測して同時に出力することができる。この結果、情報処理装置１０は、作業員等への情報過多を抑制しつつ、安全操業に寄与する必要な情報を絞り込んで提示することができる。また、情報処理装置１０は、作業員に対して、操作タグに対して表示される合計アラーム数だけ見ていても（関連タグ表示を見なくても）、どの操作パターンを選択すべきかの判断材料を出力することができる。また、情報処理装置１０は、最も合計アラーム数が少なくなる操作パターンを強調表示することもできる。

［実施形態３］
ところで、予測アラームが多発した場合、情報過多になり、作業員等による視認確認の負担が増大することも予想される。その場合であっても、情報処理装置１０は、特定のアラームを強調表示することで、作業員等への情報過多を抑制することができる。なお、本実施形態では、１つの操作パターンについて発生するアラームを同種アラームとして扱う。

具体的には、情報処理装置１０は、シミュレーションにより発生が予測される、実プラント１が予め規定された状態の範囲外にあることを示す各アラームに関して、各アラームの関係性に基づき、ミラープラント１００を監視する監視端末５００への各アラームの表示制御を実行する。例えば、情報処理装置１０の表示処理部６０は、各アラームを予想出力順に時系列で表示するとともに、各アラームのうち関連する複数の同種アラームについては、最初に出力される同種アラームを強調表示する。

図１１は、実施形態３にかかるアラームの強調例１を説明する図である。図１１に示す表示例は、図７で説明した表示例と同じであることから、詳細な説明は省略する。このような画面が第２予測部５２により表示されると、表示処理部６０は、同種アラームについては先頭のみを強調表示する。図１１の例では、表示処理部６０は、パターン２（ＢＬ１１２）について、「１２：３０」から「１３：３０」までの間に３つの同種アラーム（アラームＲ１、Ｒ２、Ｒ３）が表示されることから、このうちの先頭であるアラームＲ１について強調表示する。

また、このような強調表示は、関連タグについても同様に処理することができる。図１２は、実施形態３にかかるアラームの強調例２を説明する図である。図１２に示す表示例は、図１０で説明した表示例と同じであることから、詳細な説明は省略する。このような画面が第２予測部５２により表示されると、表示処理部６０は、各タグ間において同種アラームについては先頭のみを強調表示する。図１２の例では、表示処理部６０は、操作タグにおける各パターンの先頭アラームを強調表示し、操作タグにおけるその他のアラームおよび各関連タグのアラームについては強調表示しない。

このように、情報処理装置１０は、上述した強調表示の制御を行うことで、情報過多を低減し、作業員等による視認の向上を図ることができる。

ところで、実施形態３では、予測アラームが多発した場合、先頭のアラームを強調表示する例を説明したが、これに限定されるものではない。

例えば、表示処理部６０は、複数の同種アラームのうち、最初に出力される同種アラーム以外の同種アラーム、または、最初に出力される同種アラームから所定時間経過後の同種アラームについては表示を抑制する。

図１１の例では、表示処理部６０は、アラームＲ１、アラームＲ２、アラームＲ３のうち、アラームＲ２とＲ３については、表示を抑制する。また、図１２の例では、表示処理部６０は、各タグにおいて、各操作パターンで最初に出力されるアラームを表示し、それ以外のアラームについては表示を抑制する。

また、表示処理部６０は、先頭アラームから所定時間内（例えば２０分間）後のアラームについては表示を抑制したり、一度すべてを表示した後、所定時間経過後に先頭アラーム以外のアラームの表示を抑制したりすることもできる。さらに、表示処理部６０は、上流の機器（例えば操作タグ）についてアラームを表示し、下流の機器（例えば関連タグ）についてはアラームを抑制することもできる。なお、ここで、表示の抑制としては、全く表示しないことに限らず、色を変えたり、色を半透明したりなどが含まれる。

［実施形態４］
ところで、予測したアラームに関して、その時刻になると、作業員等によりアラームを回避するための何かしらの対応が、実プラント１もしくはミラープラント１００で行われることが一般的である。その場合に、予測とはいえ、アラームを表示し続けることは、作業員の視認負担が大きいことに変わりはない。そこで、実施形態４では、回避対応が行われた予測アラーム以降のアラームについては表示を抑制することで、作業員等による視認負担の軽減を図る例を説明する。

具体的には、情報処理装置１０は、複数の同種アラームを表示した後、作業員等により対応が行われた時刻以降の同種アラームについては非表示に変更する。図１３は、実施形態４にかかるアラームの表示抑制例を説明する図である。図１３には、図７で説明した画面が表示されているとする。このような状態において、表示処理部６０は、時刻が「１２：３５」になって、パターン２「ＢＬ１１２」のアラームＲ１に対応する回避操作が実プラント１で行われたことを検出すると、その後のアラームＲ２、Ｒ３については非表示とする。なお、情報処理装置１０は、ＢＬ１１２で予定していなかった操作が行われた場合もしくは追加された場合、その時点で再度のシミュレーションおよび表示を実行する。

このようにすることで、情報処理装置１０は、実プラント１への操作とアラーム表示とを連動することができ、未対応のアラームと対応済のアラームとを区別して表示することができるので、作業員等による視認の向上を図ることができる。例えば、情報処理装置１０は、プロセスに対し予定していなかった操作によるアラーム対応を行った場合は、再度のシミュレーションを実行することができる。また、情報処理装置１０は、重要度の低いアラーム等を単に非表示とする際に、関連アラームもあわせて非表示とすることもできる。また、所定数のアラームが消えた場合に次の予測を行うなど、次の予測を行うタイミング等にも役立てることができる。ここで、非表示とは、表示されているもの他の表示形式に変更することに限らず、表示を終了することも含む。

［実施形態５］
上述した情報処理装置１０は、トレンド表示と操作パターンの予測表示とを比較可能に表示することもできる。ここでは、操作タグを例にして説明すると、関連タグについても同様に処理することができる。

図１４は、実施形態５にかかるトレンド表示との連携例を説明する図である。図１４に示すように、第２予測部５２は、操作タグに対して、仮想的な複数の操作パターン（ＢＬ１１１～ＢＬ１１５）でシミュレーションを実行し、操作タグの遷移およびアラームの発生を予測して、その予測結果を含む画面を監視端末５００に表示する。そして、第２予測部５２は、複数の操作パターンに関する情報として、各操作パターンに含まれる操作の内容やアラームの発生時刻などを第１予測部５１に出力する。

第１予測部５１は、複数の操作パターン（ＢＬ１１１～ＢＬ１１５）それぞれについて、各操作パターンに含まれる操作内容等を用いて、実プラント１全体の稼働状況を行うシミュレーションを実行して、予想トレンドを生成する。そして、第１予測部５１は、図１４の右図に示すように、予測済みである「１２：００」に以降に、各操作パターンでの予想データをトレンドグラフ上に表示させる。

このようにすることで、情報処理装置１０は、各操作パターンが実プラント１全体にどのように影響を及ぼすかを関連付けて作業員等に提示することができる。したがって、作業員等は、実プラント１をより安全に稼働させるための操作パターンを選択することができ、実プラント１の安全操業が実現できる。

［実施形態６］
ところで、アラームの表示制御方法は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な基準により表示抑制等を実行することができる。そこで、実施形態６では、アラームの表示抑制に関する別手法について説明する。

例えば、情報処理装置１０は、上述した複数の操作パターンに対するシミュレーションにより発生すると予測されたアラーム（予測アラーム）について、当該アラームが発生するタグのパラメータを意図的に変化させて、影響を受けるタグ（予測アラーム）を見出し、当該アラームの表示を抑制することができる。

具体的には、情報処理装置１０は、ミラーモデル２００を用いたシミュレーションにより、予測プロセスの値（以下では、単に予測プロセス値と記載する）が閾値を超えることで発生すると予測されたアラームを特定し、アラームを含むシミュレーション結果画面を表示する。そして、情報処理装置１０は、アラームに対応する予測プロセス値を閾値未満に強制的に設定した上で再シミュレーションを行い、再シミュレーションの結果、発生しなくなったアラームを特定し、シミュレーション結果画面から当該アラームの表示を抑制する。なお、本実施形態では、第１のアラームの一例として、操作タグの各アラームを用い、第２のアラームの一例として、関連タグのアラームを用いて説明するがこれに限定するものではなく、第１のアラームも第２のアラームも共に操作タグに関するアラームでもよく、共に関連タグに関するアラームでもよく、第１のアラームが関連タグのアラームで第２のアラームが操作タグのアラームであってもよい。

図１５は、再シミュレーションによる予測アラームの抑制例を説明する図である。図１５には、図１０で説明した操作タグに関する複数の操作パターンについてのアラームの発生予測を示している。図１５に示すように、ミラーモデル２００を用いたシミュレーションにより、操作パターンＢＬ１１２では、アラーム（イ）とアラーム（ロ）とアラーム（ハ）との発生が予測されたことが示されている。

このような状態において、予測処理部５０は、任意に特定の第１のアラームに対応するアラーム（イ）を選択し、シミュレーション結果から、アラーム（イ）に対応する予測プロセスを取得する。ここで、予測プロセスには、例えば温度、湿度、配管の流量など、実プラント１のプロセスの値やセンサ値などが該当する。

続いて、予測処理部５０は、アラーム（イ）に対応する予測プロセス値を閾値未満に設定した上で、ミラーモデル２００を用いた再シミュレーションを実行して、その結果を出力する。例えば、予測処理部５０は、アラーム（イ）に関して温度が５０度で閾値（例えば４０度）以上と予測されたことから出力されている場合、温度を３０度に設定して再シミュレーションを実行する。

表示処理部６０は、再シミュレーションにより、アラーム（ハ）が表示されなくなったことを特定する。すなわち、表示処理部６０は、アラーム（ハ）がアラーム（イ）に依存しており、アラーム（イ）の対応を行うことで、アラーム（ハ）への対応を行うことになると判定する。

この結果、表示処理部６０は、操作パターンＢＬ１１２についてアラーム（イ）とアラーム（ロ）とアラーム（ハ）とが表示されている画面から、アラーム（ハ）の表示を抑制する。なお、表示処理部６０は、予測プロセスの設定を元に戻して、再シミュレーションを実行して表示抑制を実行してもよく、はじめのシミュレーションの表示結果の表示を変更してもよい。

ここで、図１５では操作タグについて説明したが、関連タグのアラームについても同様に処理することができる。図１６は、再シミュレーションによる関連アラームの抑制例を説明する図である。図１６には、図１０で説明した操作タグに関する複数の操作パターンについての操作タグのアラームおよび関連タグのアラームの発生予測を示している。アラームの発生は、符号が異なるものの図１０と同様とする。

このような状態において、予測処理部５０が、図１５に示した再シミュレーションを実行したとする。その際に、表示処理部６０は、関連タグ１のアラーム（ホ）と関連タグ２のアラーム（リ）とが表示されなくなったことを検出する。すなわち、表示処理部６０は、アラーム（ホ）およびアラーム（リ）がアラーム（イ）に依存しており、アラーム（イ）の対応を行うことで、アラーム（ホ）およびアラーム（リ）への対応を行うことになると判定する。

つまり、表示処理部６０は、アラーム（ホ）およびアラーム（リ）をアラーム（イ）の関連アラームと判定する。この結果、図１６に示すように、表示処理部６０は、最初にシミュレーションしたアラームの表示画面から、アラーム（ホ）およびアラーム（リ）の表示も抑制する。

なお、アラーム（イ）について強制変更後の再シミュレーンにおいても、操作タグおよび関連タグのいずれのアラームも消去されない場合には、別のアラームを選択して同様の処理を行うことができる。もっとも、再シミュレーン対象は任意に選択できるので、あるアラームに対する再シミュレーションにおいて関連アラームが消去された場合であっても、別のアラームについて図１５や図１６の処理を実行することもできる。

また、予測プロセス値を強制的に変更する例を説明したが、これに限定されるものではなく、予測プロセス値の算出に利用する物理モデルや数式などのパラメータ等を変更することで、予測プロセス値が閾値以下になるように設定することもできる。また、設定の強制変更の対象は、予測プロセス値に限らず、ミラーモデル２００内で利用されるソフトウェアのセンサ値などであってもよい。

図１７は、再シミュレーションによるアラームの抑制処理の流れを示すフローチャートである。図１７に示すように、予測処理部５０は、関連アラームを調査するアラームを選択し（Ｓ００１）、選択したアラームの予測プロセス値等を強制的に閾値範囲内で設定し直し（Ｓ００２）、設定し直した状態でシミュレーションを実行する（Ｓ００３）。

そして、表示処理部６０は、選択したアラーム以外で、消えたアラームを関連アラームと判定する（Ｓ００４）。その後、予測処理部５０が、選択したアラームの予測プロセス値を元に戻してシミュレーションを実行し（Ｓ００５）、表示処理部６０は、シミュレーション結果表示において、関連アラームと判定したアラーム表示を抑制する（Ｓ００６）。

上述したように、情報処理装置１０は、複数の操作パターンに対してシミュレーションを実行して、発生が予測されるアラームを表示するとともに、関連性が高いアラームを特定することができる。また、情報処理装置１０は、どのアラームに対応すれば、どのアラームが消去されるのかを作業員等に提示でき、作業員等が最適な操作パターンを選択する有用な情報を提供することができる。

［実施形態７］
ところで、ミラーモデル２００では、実プラント１の負荷状況に応じたモデル（例えば近似式など）を用いて、シミュレーションを実行する。しかし、想定されるすべての負荷に対応したモデルを生成することは現実的ではないことから、数個のモデルを予め用意しておき、予測対象の負荷に応じてモデルを補間しつつ、シミュレーションを行うことが考えられる。すなわち、補間状況により、シミュレーションの結果の信頼度が異なることも考えられる。

また、モデル化対象となる要素の性質によって、厳密に数式化できるものもあれば、実際の動作に合わせた近似式で対応する例もある。つまり、要素によってモデルの精度は異なる。したがって、シミュレーション条件やモデルの精度により、シミュレーションの信頼度は変化する。

そこで、情報処理装置１０は、操作パターンに対してシミュレーションを行ってアラーム等を表示するときに、予測結果の信頼度を作業員等に提示したり、表示するアラームをフィルタリングしたりすることで、作業員等への情報過多を抑制する。なお、本実施形態では、補間状況（補間割合や負荷など）と信頼度との関係をテーブル等で予め定義しておくものとする。

次に、図１０で示した各操作パターンを例にして信頼度について説明する。図１８は、シミュレーションの信頼度を説明する図である。図１８に示すように、情報処理装置１０は、実プラント１の負荷が５０％を想定し調整したモデルと、実プラント１の負荷が８０％を想定し調整したモデルと、を予め生成して保持する。ここで、負荷とは、例えば実プラント１で実行されるプロセスの負荷、生産物の量や質、配管の流量などである。

このような状態において、予測処理部５０は、図１０と同様、操作パターンＢＬ１１１、ＢＬ１１２、ＢＬ１１３、ＢＬ１１４、ＢＬ１１５を取得する。ただし、操作パターンＢＬ１１１は、負荷５０％を想定した操作内容であり、操作パターンＢＬ１１２は、負荷６０％を想定した操作内容であり、操作パターンＢＬ１１３は、負荷２０％を想定した操作内容であり、操作パターンＢＬ１１４は、負荷７５％を想定した操作内容であり、操作パターンＢＬ１１５は、負荷９０％を想定した操作内容である。

この場合、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１１については、負荷５０％を想定した操作内容であるため、負荷５０％のモデルを用いたシミュレーションにより、アラームの発生を予測する。したがって、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１１の信頼度を１００とする。

同様に、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１２については、負荷６０％を想定した操作内容であるため、負荷５０％時と負荷８０％時のモデルを内挿補間したモデルを用いたシミュレーションにより、アラームの発生を予測する。したがって、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１２の信頼度を９０とする。

同様に、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１３については、負荷２０％を想定した操作内容であるため、負荷５０％時と負荷８０％時のモデルを外挿補間したモデルを用いたシミュレーションにより、アラームの発生を予測する。したがって、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１３の信頼度を８０とする。

また、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１４については、負荷７５％を想定した操作内容であるため、負荷５０％時と負荷８０％時のモデルを内挿補間したモデルを用いたシミュレーションにより、アラームの発生を予測する。したがって、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１４の信頼度を９５とする。

また、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１５については、負荷９０％を想定した操作内容であるため、負荷５０％時と負荷８０％時のモデルを外挿補間したモデルを用いたシミュレーションにより、アラームの発生を予測する。したがって、予測処理部５０は、操作パターンＢＬ１１５の信頼度を８５とする。

そして、表示処理部６０は、各モデルを用いたシミュレーションにより予測されたアラームのうち、信頼度が閾値（例えば９０）未満のアラームの表示を抑制する。図１９は、信頼度に基づくアラームの表示抑制を説明する図である。図１９に示すように、表示処理部６０は、操作タグ、関連タグ１、関連タグ２、関連タグ３の各アラームのうち、信頼度が閾値未満である操作パターンＢＬ１１３と操作パターンＢＬ１１５の各アラームの表示を抑制する。

なお、各アラームのリスク分析などに基づく重要度も加味して、各アラームの表示制御を実行することもできる。例えば、表示処理部６０は、万が一発生すると重大な事象につながるアラームについては、シミュレーションの信頼度が低くても表示する。別例としては、表示処理部６０は、目標プロセス値（もしくはアラーム閾値）と予測結果の乖離の大きさを加味して、アラーム表示するか否かを決定する。例えば、表示処理部６０は、シミュレーションの信頼度が高い場合は、閾値近辺のアラーム表示を抑制し、信頼度が低い場合は、閾値近辺のアラームも表示する。

図２０は、信頼度に基づくアラームの表示制御処理の流れを示すフローチャートである。図２０に示すように、情報処理装置１０は、作業員等の指示操作等により、アラームの検出閾値を設定する（Ｓ１）。

続いて、情報処理装置１０は、ミラープラント１００にて、アラームの発生の予測およびその信頼度を算出する（Ｓ２）。そして、情報処理装置１０は、リスクマネジメントによる重要度設定、もしくは、アラームの発生個所の目標値と予測値との乖離を算出する（Ｓ３）。

その後、情報処理装置１０は、信頼度（および、重要度もしくは目標値と予測値の乖離）から、アラーム表示閾値を算出する（Ｓ４）。例えば、情報処理装置１０は、信頼度１００で設定された閾値に、信頼度１００から該当信頼度αへの減少率や上記乖離を示す割合などを乗算して算出することもでき、任意に設定することもできる。

そして、情報処理装置１０は、発生が予測されたアラームのうち、アラーム表示閾値以上のアラームのみを表示し（Ｓ５）、表示されたアラームの合計数から操作パターンを推奨する（Ｓ６）。例えば、情報処理装置１０は、最も操作数が少ない操作パターンを推奨する。

なお、シミュレーションの信頼度ではなく、事象（アラーム）の発生確率を用いて、予測されたアラームの表示抑制を判断してもよい。例えば、情報処理装置１０は、天候等に影響を受けるプロセスであれば、１時間後の降水確率等を加味して、アラームの発生確率を算出する。

より詳細には、情報処理装置１０は、粉塵など天候の影響を受けるプロセスに関するアラームについては、予測対象期間である１時間後の降水確率が５０％以上の場合は、上記モデルの信頼度に関わらず表示することもできる。また、情報処理装置１０は、上記モデルの信頼度を所定値（例えば１０）加算することもでき、逆に、雨等により冷却される温度に関連するプロセスの場合、上記モデルの信頼度を所定値（例えば１０）減算することもできる。

また、情報処理装置１０は、機械学習モデルなどを採用する場合、各アラームの発生確率も取得することができるので、上記信頼度や発生確率により、アラームの色や濃淡を変更することもできる。

［実施形態８］
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

［数値等］
上記実施形態で用いた画面表示例、時刻、各タグの例、系統数、関連タグ数、アラーム数などは、あくまで一例であり、任意に変更することができる。また、各シミュレーションは、予め生成した物理モデルを採用することができる。さらに、各シミュレーションは、例えば温度などの操作内容などの入力（説明変数）と、例えばタグの値などの出力（目的変数）とが対応付けられた訓練データを用いて生成された機械学習モデルなどを採用することができる。

また、実施形態６や７で説明した処理は、操作タグや関連タグを例にして説明したが、これに限定されるものではなく、プラントで操作対象となる各操作や各設定項目などを対象とすることができる。また、実施形態６や７で説明した処理におけるアラームの予測対象は、必ずしも関係性が既知である操作タグと関連タグに限定する必要はなく、関係性が未知である操作タグ間、関連タグ間、操作タグと関連タグ間などを対象とすることができる。

また、実施形態６では、予測プロセスの値を変更して再シミュレーションを実行する例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば予測に利用されるシミュレーションモデルや機械学習モデルのパラメータ等を変更して再シミュレーションを実行することもできる。もっとも、予測されるアラームの数は、複数である必要はなく、１個の場合も０個の場合もあり得る。

また、実施形態７では、負荷が異なるモデルを利用した例を説明したが、これに限定されるものではなく、予測条件と異なる条件下で生成されたモデルを用いることができる。例えば、プラントの負荷に限らず、気温、湿度、天候などの環境条件、作業員のスキルレベルなどの操業条件ごとに生成された各モデルを用いることもできる。このような場合であっても、情報処理装置１０は、実施形態７と同様、各モデルの生成条件と各アラームの予測時の条件とが異なるほど、予測結果の信頼度を低く決定する。例えば、情報処理装置１０は、内挿補間または外挿補間に限らず、乖離度などを用いることもできる。例を挙げると、情報処理装置１０は、気温３０度の予測条件下で、気温４０度の条件下で生成されたモデルを用いて予測した場合は、予測結果の信頼度を「１００×３０／４０＝７５」と算出することもできる。

［操作パターン］
例えば、第２予測部５２が仮想的に生成する操作パターンは、ある操作タグに対する操作パターンでもよく、複数の操作タグを含む実プラント１全体またはミラープラント１００全体に関する操作パターンでもよい。

［同種アラーム］
上記実施形態では、１つの操作パターンについて発生するアラームを同種アラームとして扱う例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第２予測部５２によるシミュレーションが、発生要因までを予測または特定できる物理モデルなどである場合は、発生要因により同種アラームをグループ化することもできる。

例えば、図１１の例において、アラームＲ１とアラームＲ３との発生要因が同じで、アラームＲ２の発生要因が異なる場合、表示処理部６０は、アラームＲ３については表示を抑制するが、アラームＲ２については表示を抑制しない。なお、発生要因による判断とは、例えばアラームＲ１とアラームＲ３が温度７０度以上で発生するアラームであり、アラームＲ２は、流量１０Ｌ／ｍｉｎ以下で発生するアラームなどの場合が該当する。このような処理は、各実施形態に適用することができる。例えば、表示処理部６０は、操作タグと関連タグとの間でも、発生要因が同じアラームに基づく表示制御を実行できる。

［システム］
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

［ハードウェア］
次に、情報処理装置１０のハードウェア構成例を説明する。図２１は、ハードウェア構成例を説明する図である。図２１に示すように、情報処理装置１０は、通信装置１０ａ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。また、図２１に示した各部は、バス等で相互に接続される。

通信装置１０ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他のサーバとの通信を行う。ＨＤＤ１０ｂは、図２に示した機能を動作させるプログラムやＤＢを記憶する。

プロセッサ１０ｄは、図２に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出してメモリ１０ｃに展開することで、図２等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。例えば、このプロセスは、情報処理装置１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ１０ｄは、ミラー処理部３０、同定処理部４０、予測処理部５０、表示処理部６０等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出す。そして、プロセッサ１０ｄは、ミラー処理部３０、同定処理部４０、予測処理部５０、表示処理部６０等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。

このように、情報処理装置１０は、プログラムを読み出して実行することで各種処理方法を実行する情報処理装置として動作する。また、情報処理装置１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施形態と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施形態でいうプログラムは、情報処理装置１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto－Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。

１０ 情報処理装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 系統ＤＢ
１４ 関連性ＤＢ
２０ 処理部
３０ ミラー処理部
４０ 同定処理部
５０ 予測処理部
５１ 第１予測部
５２ 第２予測部
６０ 表示処理部
６１ 取得部
６２ 監視制御部

Claims (14)

1. 作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、前記実プラントの操業に関するプラントデータと前記実プラントに追従する仮想プラントを用いて、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測する予測部と、
   前記複数の操作パターンそれぞれと、前記仮想プラントにより得られた前記各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する表示制御部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記予測部は、
   前記実プラントの操業中における第１の時点以降で、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合に前記実プラントが予め規定された状態の範囲外にある状態を示すアラームの発生を、前記仮想プラントを用いて予測し、
   前記表示制御部は、
   前記複数の操作パターンそれぞれに、前記複数の操作パターンそれぞれに対応する前記実プラントの状態遷移と前記アラームとを対応付けて出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記表示制御部は、
   前記複数の操作パターンそれぞれに対応付けて、前記第１の時点以降で出力が予想された前記アラームの数を表示する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記予測部は、
   前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合に、前記実プラントにおいて複数の対象のうちの第１の対象に対するアラームの発生と、前記第１の対象の操作による影響を受ける少なくとも１つの第２の対象に対するアラームの発生とを、前記仮想プラントを用いて予測し、
   前記表示制御部は、
   前記第１の対象に対応付けて、前記複数の操作パターンそれぞれと前記複数の操作パターンそれぞれにより発生する前記アラームとを出力するとともに、前記第２の対象に対応付けて、前記複数の操作パターンそれぞれと前記複数の操作パターンそれぞれにより発生する前記アラームとを出力する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記表示制御部は、
   前記複数の操作パターンそれぞれに対応付けて、各操作パターンに含まれる操作タグに対する各操作の実施時間と、前記仮想プラントを用いて予測された各アラームの発生時間とを同一の時間軸で表示する、
   ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記予測部は、
   前記実プラントの運転中における第２の時点で、リアルタイムに前記実プラントから取得された前記プラントデータを用いて、前記第２の時点以降の前記実プラントの状態を時系列でさらに予測し、
   前記表示制御部は、
   前記実プラントの状態と、前記複数の操作パターンと、前記仮想プラントを用いて前記第２の時点以降で出力されると予測された前記アラームとを対応付けた時系列データを表示する
   ことを特徴とする請求項２から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. 前記仮想プラントを用いて予測された、前記実プラントが予め規定された状態の範囲外にあることを示す各アラームの出力に関する情報を取得する取得部をさらに有し、
   前記表示制御部は、
   前記各アラームの出力に関する情報に基づく前記各アラームの関係性に基づき、前記仮想プラントを監視する監視端末への前記各アラームの表示制御を実行する、
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
8. 前記表示制御部は、
   前記各アラームの出力順に時系列で表示するとともに、前記各アラームのうち関連する複数の同種アラームについては、最初に出力される同種アラームを強調表示する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記表示制御部は、
   前記複数の同種アラームのうち、前記最初に出力される同種アラーム以外の同種アラーム、または、前記最初に出力される同種アラームから所定時間経過後の同種アラームについては表示を抑制する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記表示制御部は、
    前記複数の同種アラームを表示した後、前記実プラントまたは前記仮想プラント上で作業員により対応が行われた時刻以降の同種アラームについては非表示に変更する、
    ことを特徴とする請求項８または９に記載の情報処理装置。
11. 前記表示制御部は、
    前記各アラームのうち、発生要因が同じアラームまたは前記実プラント内における機器であってアラームの発生元である機器と上流下流の位置関係にあるアラームを、前記同種アラームとして抽出する、
    ことを特徴とする請求項８から１０のいずれか一つに記載の情報処理装置。
12. 前記取得部は、
    前記仮想プラントから、前記仮想プラントにより予測された、作業員が前記実プラントへ行う操作に関連する操作パターンをさらに取得し、
    前記表示制御部は、
    前記操作パターンに含まれる各操作と、前記各アラームとを、同じ時間軸で時系列に表示するとともに、前記同種アラームごとに異なる形式で表示する、
    ことを特徴とする請求項８から１１のいずれか一つに記載の情報処理装置。
13. コンピュータが、
    作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、前記実プラントの操業に関するプラントデータと前記実プラントに追従する仮想プラントを用いて、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測し、
    前記複数の操作パターンそれぞれと、前記仮想プラントにより得られた前記各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する、
    処理を実行することを特徴とする予測方法。
14. コンピュータに、
    作業員が実プラントへ行う操作に関して仮想的に生成された複数の操作パターンそれぞれについて、前記実プラントの操業に関するプラントデータと前記実プラントに追従する仮想プラントを用いて、前記複数の操作パターンそれぞれを実行した場合の各実プラントの状態遷移を予測し、
    前記複数の操作パターンそれぞれと、前記仮想プラントにより得られた前記各実プラントの状態遷移とを対応付けて出力する、
    処理を実行させることを特徴とする予測プログラム。

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