JP2024076796A - プラント管理システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】圧力伝送器などの設備における水素透過および水素脆化に関係する異常または異常予兆などの状態を好適に検知・診断できる技術を提供する。
【解決手段】プラント管理システムは、診断装置２などのコンピュータシステムを備える。プラント１の設備は、圧力伝送器１１を含む。圧力伝送器１１は、測定流体の圧力をダイアフラムによって受圧し、封入液を介して圧力センサに伝達する検知器（言い換えると受圧部）を含む機器である。圧力伝送器１１には、水素センサなどが設置される。コンピュータシステムは、設備についての時系列上のモニタリングとして、圧力伝送器１１による圧力検知データＤ１と、水素センサによる水素量検知データＤ２と、圧力伝送器１１に関する管理情報Ｄ３と、を含む稼働情報Ｄ０を、収集および蓄積し、稼働情報Ｄ０に基づいて、水素量を含む情報を可視化する画面を提供する。
【選択図】図１

Description

本開示は、プラント等の設備を管理する技術に関し、特に、圧力伝送器等の状態を診断するコンピュータシステムや情報処理等の技術に関する。

従来、化学プラント等のプラントは、各種の流体を扱うタンク、配管、および圧力伝送器等の設備を備え、所定のプラント制御・管理装置やシステムによって、それらの設備が制御・管理されている。

先行技術例として、特開２００７－１３２９０４号公報（特許文献１）や特開２０１７－１１１０１５号公報（特許文献２）が挙げられる。

特許文献１には、「差圧・圧力伝送器をオンライン状態のままで、特別な水素透過量の測定装置を必要とせずに水素透過量を予測演算できる診断装置を実現する」旨、「プロセス流体の圧力を、プロセス隔膜を介して受圧する差圧・圧力伝送器を診断する診断装置であって、前記プロセス流体の温度及び圧力並びに前記プロセス隔膜の水素透過係数に基づき、前記プロセス隔膜の水素透過量を実時間で演算する水素透過量演算手段を備える」旨が記載されている。また、「プロセス隔膜の劣化を予測するオンライン診断手段を備える」旨が記載されている。

特許文献２には、「測定流体中の水素を計測する水素計測装置において、計測室の測定流体に接する面の一部に水素透過膜と計測室内部に水素計測部を設け、測定流体から水素透過膜を介して計測室内部に透過してきた水素の濃度を水素計測部で計測することで、測定流体に電子機器が触れることなく安全に水素を計測できように構成した」旨が記載されている。

特開２００７－１３２９０４号公報 特開２０１７－１１１０１５号公報

圧力伝送器では、測定流体（圧力を測定する対象となる流体）中に含まれる水素が、検知器（言い換えると受圧部）のダイアフラム（言い換えると隔膜）を透過する現象、いわゆる水素透過、が発生する場合がある。そして、透過した水素が、検知器を構成する金属を脆化させる現象、いわゆる水素脆化、が発生する場合がある。水素透過および水素脆化の現象によって、検知器を含む圧力伝送器が劣化して、測定誤差が増大し、ひいては圧力伝送器が破壊などの異常に至る場合がある。

上記圧力伝送器における水素透過および水素脆化に関係する異常または異常予兆などの状態を検知・診断して対処することが求められる。特に、異常度合いが大きい異常に至る前に、異常予兆を検知して、圧力伝送器の保守・交換等の対処をすることが望ましい。また、プラントでは、圧力伝送器などの設備の保守・管理に関する工数やコストの低減が求められる。

本開示の目的は、上記圧力伝送器などの設備における水素透過および水素脆化に関係する異常または異常予兆などの状態を好適に検知・診断でき、設備の保守・管理に関する工数やコストの低減を実現できる技術を提供することである。

本開示のうち代表的な実施の形態は以下に示す構成を有する。実施の形態のプラント管理は、プラントの設備を管理するプラント管理システムであって、プロセッサおよびメモリを有するコンピュータシステムを備え、前記設備は、圧力伝送器を含み、前記圧力伝送器は、測定流体の圧力をダイアフラムによって受圧し、封入液を介して圧力センサに伝達する検知器を含む機器であり、前記圧力伝送器には、水素量を測定するための水素センサが設置され、前記コンピュータシステムは、前記設備についての時系列上のモニタリングとして、前記圧力伝送器による圧力検知データと、前記水素センサによる水素量検知データと、前記圧力伝送器に関する管理情報と、を含む稼働情報を、収集および蓄積し、前記稼働情報に基づいて、前記水素量検知データの水素量を含む情報を可視化する画面を提供する。

本開示のうち代表的な実施の形態によれば、上記圧力伝送器などの設備における水素透過および水素脆化に関係する異常または異常予兆などの状態を好適に検知・診断でき、設備の保守・管理に関する工数やコストの低減を実現できる。上記した以外の課題、構成および効果等については、発明を実施するための形態において示される。

実施の形態１のプラント管理システムを含むシステムの構成例を示す図。 実施の形態１で、プラントの設備の構成例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の機能ブロック構成例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の検知器（受圧部）における水素透過現象に関する概要を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の実装例の外観イメージを示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の実装例における、タンクへの設置例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の実装例における、接液部の断面構造例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の実装例における、本体部の断面構造例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の他のタイプ（液面伝送器）における、検知器の断面構造例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の他のタイプ（大気圧基準の圧力伝送器）における、検知器の断面構造例を示す図。 実施の形態１で、圧力伝送器の他のタイプ（絶対圧力伝送器）における、検知器の断面構造例を示す図。 実施の形態１のプラント管理システムを構成するコンピュータシステムの構成例を示す図。 実施の形態１で、ビジネスモデルの構成を示す図。 実施の形態１のプラント管理システムの基本処理フローを示す図。 実施の形態１で、検知器の水素透過現象に関するパラメータを示す図。 実施の形態１で、診断装置での機械学習に関する説明図。 実施の形態１で、圧力伝送器からの診断用のデータ例を示す図。 実施の形態１で、他システム（管理装置）からの診断用のデータ例を示す図。 実施の形態１で、診断の方法としてＬＳＣ法に関する説明図。 実施の形態１で、診断の方法として測定流体種別ごとの学習モデルについての説明図。 実施の形態１で、診断の方法として、プラントごとの学習モデルについての説明図。 実施の形態１で、診断の方法として、類似する測定流体種別の学習モデルについての説明図。 実施の形態１で、パラメータとしてダイアフラム物性についての説明図。 実施の形態１で、パラメータとして受圧部内部温度および周囲温度についての説明図。 実施の形態１で、パラメータとして圧力伝送器設置環境についての説明図。 実施の形態１で、パラメータとして水素センサ設置環境についての説明図。 実施の形態１で、パラメータとしてゼロシフト量および補正操作回数や、測定誤差などについての説明図。 実施の形態１で、製造管理装置の交換判断部の処理フロー例を示す図。 実施の形態１で、交換提案の例を示す説明図。 実施の形態１で、第１画面例を示す図。 実施の形態１で、第２画面例を示す図。 実施の形態１で、第３画面例を示す図。

以下、図面を参照しながら本開示の実施の形態を詳細に説明する。図面において、同一部には原則として同一符号を付し、繰り返しの説明を省略する。図面において、構成要素の表現は、発明の理解を容易にするために、実際の位置、大きさ、形状、範囲等を表していない場合がある。

説明上、プログラムによる処理について説明する場合に、プログラムや機能や処理部等を主体として説明する場合があるが、それらについてのハードウェアとしての主体は、プロセッサ、あるいはそのプロセッサ等で構成されるコントローラ、装置、計算機、システム等である。計算機は、プロセッサによって、適宜にメモリや通信インタフェース等の資源を用いながら、メモリ上に読み出されたプログラムに従った処理を実行する。これにより、所定の機能や処理部等が実現される。プロセッサは、例えばＣＰＵ／ＭＰＵやＧＰＵ等の半導体デバイス等で構成される。処理は、ソフトウェアプログラム処理に限らず、専用回路でも実装可能である。専用回路は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＣＰＬＤ等が適用可能である。

プログラムは、対象計算機に予めデータとしてインストールされていてもよいし、プログラムソースから対象計算機にデータとして配布されてもよい。プログラムソースは、通信網上のプログラム配布サーバでもよいし、非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、例えばメモリカードやディスクでもよい。プログラムは、複数のモジュールから構成されてもよい。コンピュータシステムは、複数台の装置によって構成されてもよい。コンピュータシステムは、クライアント・サーバシステム、クラウドコンピューティングシステム、ＩｏＴシステム等で構成されてもよい。各種のデータや情報は、例えばテーブルやリスト等の構造で構成されるが、これに限定されない。識別情報、識別子、ＩＤ、名前、番号等の表現は互いに置換可能である。

［課題等］
課題等について補足説明する。従来、水素透過現象に関して、水素分子が水素原子に乖離する等の要因は、様々なものが考えられるが、その要因は、プラントのプロセスや圧力伝送器のハードウェア構成に起因するものが殆どと考えられる。そのため、その乖離を含む水素透過現象自体についての根本的な解決は難しい。それに対する従来の対策としては、例えば顧客側であるプラント側での圧力伝送器の定期的な保守・交換などが一般的である。

しかしながら、圧力伝送器における水素透過・水素脆化現象が見えにくい・把握しにくいことから、保守・交換は最適化されていない。そこで、実施の形態のプラント管理システムでは、プラント側の圧力伝送器からの圧力検知データ等を稼働情報として収集・蓄積し、事業者側でモニタリングおよび異常予兆診断などを行い、圧力伝送器の好適な交換提案などの対処を実現する。

水素透過現象について、従来公知のものとして基本的なメカニズムやモデル等はわかっているが、複合要因などを含めた詳細まではわかっていない。また、水素脆化現象について、メカニズム等がまだわかっていない。それに対し、実施の形態のプラント管理システムでは、水素透過・水素脆化現象について、詳細なメカニズム等がわからなくても、圧力伝送器などから出力する実態値として圧力検知データや水素量検知データを用いて、異常予兆診断や交換提案などの対処を図る。

＜実施の形態１＞
図１～図３２を用いて、実施の形態１のプラント管理システムおよび方法などについて説明する。実施の形態１のプラント管理システムは、図１のプラント１の圧力伝送器１１の水素透過現象に関するモニタリング機能、異常予兆診断機能、および交換提案機能などを有するシステムである。実施の形態１のプラント管理方法は、実施の形態１のプラント管理システムのコンピュータによって実行される方法である。

実施の形態１のプラント管理システムは、圧力伝送器１１や各種センサ１２などのハードウェア構成については限定せず、コンピュータシステムおよびソフトウェアに関する特徴を有する。

圧力伝送器１１の測定流体の概念は、各種のガスなどの気体や液体を含む。また、測定流体の圧力をプロセス圧力と記載する場合がある。

［圧力伝送器について］
本明細書では、対象となる公知の各種の圧力伝送器を、総称して圧力伝送器と記載する。公知の各種の圧力伝送器は、後述するが、例えば差圧伝送器、液面伝送器、絶対圧力伝送器などがある。これらの圧力伝送器は、ダイアフラム（言い換えると隔膜）を含む検知器（言い換えると受圧部）を備える点や、水素透過現象が生じ得る点で共通であり、実施の形態での特徴的な処理を同様に適用可能である。実施の形態１において対象となる圧力伝送器１１（図１）の詳細な構造については限定しない。実施の形態１のプラント管理システムは、プラント１に応じて設けられた圧力伝送器１１の種別やＩＤを把握し、その把握に応じてモニタリングや診断などを行う。

［プラント管理システム］
図１は、実施の形態１のプラント管理システムを含むシステムの構成例を示す。図１のシステムは、プラント１と、実施の形態１のプラント管理システムと、ユーザ端末９とを含み、それらは通信網９（例えばＬＡＮや広域通信網）を介して接続される。

プラント１は、圧力伝送器１１、水素センサ（後述）を含む各種のセンサ１２、および管理装置１３を含む。圧力伝送器１１は、プラント１の現場で使用され、流体の圧力を測定し、測定した圧力の信号を出力する計測器、言い換えると圧力計である。圧力伝送器１１は、測定流体の圧力を測定し、圧力検知データＤ１として出力する。各種のセンサ１２は、検知データＤ２を出力する。特に、水素センサは、水素量検知データＤ２を出力・送信する。管理装置１３は、管理情報Ｄ３を出力する。診断装置２は、プラント１側からのこれらの圧力検知データＤ１、検知データＤ２、および管理情報Ｄ３を含むデータ・情報を、稼働情報Ｄ０として受信・収集し、ＤＢ（データベース）２１Ａに蓄積する。

実施の形態１のプラント管理システムは、診断装置２と製造管理装置３と情報表示装置４とを含み、これらは通信で接続される。診断装置２と製造管理装置３と情報表示装置４は、例えばサーバなどのコンピュータで構成される。

診断装置２は、データ収集・蓄積部２１と、異常予兆検知部２２と、学習部２３とを有する。各部はプロセッサによる処理などで実現される。データ収集・蓄積部２１は、プラント１側から稼働情報Ｄ０｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３｝を収集し、ＤＢ２１Ａに格納し、データとして管理する。

異常予兆検知部２２は、言い換えると診断部や分析部であり、ＤＢ２１Ａに蓄積された稼働情報Ｄ０（データＤ４）に基づいて、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態を診断し、診断結果情報（データＤ６）、言い換えると検知結果情報を生成し、ＤＢ２１Ａに格納する。

学習部２３は、ＤＢ２１Ａに蓄積された稼働情報Ｄ０（データＤ４）および診断結果情報（データＤ６）に基づいて、機械学習の学習モデル２３Ａを構築および訓練する。異常予兆検知部２２は、訓練済みの学習モデル２３Ａ（データＤ５）を用いて診断を行う。

製造管理装置３は、言い換えると生産計画スケジューラ装置であり、交換判断部３１を有する。交換判断部３１は、稼働情報Ｄ０および診断部２２の診断結果情報（データＤ６）に基づいて、圧力伝送器１１の保守・交換に関する計画（後述の交換提案など）を立案して、計画情報（データＤ７）を生成し、メモリ資源に記憶する。

情報表示装置４は、診断装置２および製造管理装置３と連携して、所定のユーザＵ１に対し、各種の情報、ＧＵＩ画面５０を提供する装置である。ユーザＵ１は、所定のサービスを受けるユーザであり、事業者側のユーザまたは顧客であるプラント１側のユーザである。情報表示装置４は、ＧＵＩ画面提供部４１、アラート出力部４２を有する。情報表示装置４は、診断装置２からの稼働情報Ｄ０（データＤ４）や診断結果情報（データＤ６）、製造管理装置３からの計画情報（データＤ７）を受信・参照する。ＧＵＩ画面提供部４１は、それらの情報に基づいて、ＧＵＩ画面データを生成し、ユーザ端末５に送信する。ユーザ端末５は、情報表示装置４から受信したＧＵＩ画面データに基づいて、自身のディスプレイにＧＵＩ画面５０を表示する。ユーザＵ１は、ＧＵＩ画面５０を見て、稼働情報、診断結果情報、計画情報などを確認できる。

また、アラート出力部４２は、診断結果情報が所定の異常などを表している場合に、所定のアラートを、所定の出力先へ出力する。所定の出力先は、ユーザＵ１のユーザ端末５でもよいし、プラント１側の管理装置１３や所定の設備などでもよい。所定のアラートは、画面表示、音声出力、メール通知、ランプ発光、振動など、各種の態様が可能である。

事業者に対し顧客であるプラント１の環境には、圧力伝送器１１などの設備と、設備に接続されている管理装置１３がある。管理装置１３は、言い換えるとプラント制御・管理システムであり、設備の情報などを管理・保持している。管理装置１３は、顧客およびプラント１の管轄である。なお、図１では１つのプラント１を図示しているが、事業者に対し、サービス対象となる複数のプラント１が存在してもよい。実施の形態１のプラント管理システムは、事業者側のシステムであり、プラント１側の管理装置１３からは、管理情報Ｄ３を参照・収集する。管理情報Ｄ３は、圧力伝送器１１やプロセス流体などに関する管理・制御用の情報であり、例えば圧力伝送器１１の種別や、プロセス流体の種別（測定流体種別と記載する）の情報を含んでいる。実施の形態１のプラント管理システムは、取得した管理情報Ｄ３を、モニタリングや診断などの一部に使用する。

なお、図１のシステムでは、診断装置２および製造管理装置３による主要な処理機能に対し、情報表示装置４による情報出力機能やユーザ・インタフェース機能を分ける形態を示したが、これに限定されず、診断装置２等に情報出力機能等が統合されていてもよい。また、図１では、ＧＵＩ機能を担う情報表示装置４であるサーバに対し、ユーザ端末５がクライアント端末装置として接続される、クライアント・サーバ方式の形態を示したが、これに限定されず、診断装置２等や情報表示装置４に、ユーザ端末５の機能が統合されていてもよい。ユーザＵ１が情報表示装置４を操作し、情報表示装置４のディスプレイにＧＵＩ画面５０を表示してもよい。ユーザＵ１が診断装置２等を操作し、診断装置２等のディスプレイにＧＵＩ画面５０を表示してもよい。

なお、クライアント・サーバ方式での通信の例は以下である。ユーザＵ１は、ユーザ端末５を操作し、ユーザ端末５は要求をサーバである情報表示装置４に送信する。情報表示装置４は、要求に対し、Ｗｅｂページ等によるＧＵＩ画面データ（ＧＵＩ画面５０を構成するためのデータ）を応答する。ユーザ端末５は、応答を受信し、自身のディスプレイにＷｅｂページ等によるＧＵＩ画面５０を表示する。ユーザＵ１は、ＧＵＩ画面５０の情報を見て、指示や設定を入力できる。ユーザ端末５は、指示や設定の情報を情報表示装置４に送信する。情報表示装置４は、受信した情報に基づいて、対応する機能による処理を行い、処理結果情報をユーザ端末５に送信する。ユーザ端末５は、受信した処理結果情報に基づいてＧＵＩ画面５０の表示を更新する。

［圧力検知データおよび水素量検知データについて］
実施の形態１では、プラント１内の圧力伝送器１１が、検知器２０１（図３）内の半導体圧力センサ４０３（図４、図８）によって検知・測定した圧力指示値を含む圧力検知データＤ１を出力する。診断装置２（図１）がその圧力検知データＤ１を収集する。また、プラント１内の圧力伝送器１１には、検知器２０１内に水素センサ３０３（図３、図４）が設置され、水素センサ３０３によって、ダイアフラム４００（図４）の内側の封入液４０２の空間内の水素量を測定し、測定した水素量を含む水素量検知データＤ２（図１）を出力する。診断装置２（図１）がその水素量検知データＤ２を収集する。

また、水素センサ３０３以外にも、プラント１の圧力伝送器１１やタンク等の設備には、各種のセンサ１２（例えば後述の温度センサ）が設置されていてもよく、各種のセンサ１２によるセンサデータも、検知データＤ２の一部として出力され、診断装置２（図１）が収集する。

また、圧力伝送器１１に備える処理器２０２（図３）、あるいは、圧力伝送器１１に接続される外部機器は、半導体圧力センサ４０３（図４）による圧力値や、水素センサ３０３による水素量から、所定の演算によって所定のパラメータ値（例えば後述の機械学習用のパラメータ値）を生成し、そのパラメータ値を、出力データ（Ｄ１やＤ２）の一部として送信してもよい。すなわち、診断装置２で行う処理の一部を、圧力伝送器１１側で行う形態としてもよい。

［プラント］
図２は、プラント１の設備の構成例を示す。本例では、あるプラント１は、設備１０（一部のみを模式で図示）として、タンク２１，２２とそれらを接続する配管（矢印で図示）とを有する。タンク２１，２２等にはプロセス流体１７ａ，１７ｂ等が蓄積される。また、タンク２１等には、白枠で模式的に示すが、駆動装置・処理装置３１，３２，３３，３４，３５が設けられている。そして、本例では、タンク２１，２２には、それぞれ、圧力伝送器１１（１１ａ，１１ｂ）が設置されている。また、タンク２１，２２や圧力伝送器１１には、各種のセンサ１２ａ，１２ｂ（後述の温度センサ等）が設置されている。圧力伝送器１１には、センサ１２の一種として水素センサ３０３（図３）が設置されている。

これらの設備１０は、制御装置１４と接続されている。制御装置１４は、管理装置１３と接続されている。なお、制御装置１４と管理装置１３とが一体でもよい。制御装置１４は、設備１０を制御する。例えば、制御装置１４は、制御信号を駆動装置・処理装置３１等に与える。また、制御装置１４は、圧力伝送器１１およびセンサ１２から、検知データを取得してもよい。制御装置１４は、検知データを管理装置１３に転送してもよい。管理装置１３は、圧力伝送器１１およびセンサ１２から、直接、検知データを取得してもよい。

管理装置１３は、管理・制御用の情報を管理情報Ｄ３として保持する。管理装置１３は、管理情報Ｄ３を診断装置２に送信する。管理装置１３は、取得した検知データをメモリに記憶するとともに、図１の圧力検知データＤ１や水素量検知データＤ２として診断装置２へ送信してもよい。圧力伝送器１１やセンサ１２から、検知データを、直接、通信で診断装置２に送信してもよい。管理装置１３は、診断装置２側から、圧力伝送器１１やセンサ１２の設定や指示等に関する情報を受信し、圧力伝送器１１やセンサ１２を制御してもよい。

また、本例では、管理装置１３に通信で接続可能である保守装置１５を有する。図示しない、プラント１側の保守作業者などの人は、保守装置１５（例えば携帯型ＰＣ）を用いて、設備１０の保守・交換作業を行ってもよい。その際、保守作業者は、例えば圧力伝送器１１の保守・交換に関する情報を保守装置１５に入力し、保守装置１５は、その情報を管理装置１３に登録する。

［圧力伝送器－機能ブロック］
図３は、圧力伝送器１１の機能ブロック構成例を示す。この圧力伝送器１１は、検知器２０１（言い換えると受圧部）、処理器２０２、通信インタフェース２０３、表示器２０４、操作器２０５、および図示しない電源などを有し、これらは相互に接続されている。

検知器２０１は、測定流体についての圧力を受圧して検知・測定する機構である。検知器２０１は、測定流体の圧力を受圧して検知する機構であり、接液部３０１、圧力検知部３０２、水素センサ３０３等を備える。検知器２０１は、タイプに依るが、例えば図５のような接液部３０１とキャピラリー管５０３と本体部５０１（圧力検知部３０２等を含む部分）とを備える。

接液部３０１は、金属によるダイアフラムおよび封入液空間を備え、測定流体に接して受圧する部分である。受圧した圧力は、封入液空間を通じて、圧力検知部３０２に伝達される。圧力検知部３０２は、封入液空間および後述の半導体圧力センサ（図８）を備える部分であり、半導体圧力センサによる圧力信号Ｄ１１を出力する。水素センサ３０３は、封入液空間内（例えば接液部３０１内）に設置され、水素量信号Ｄ１２を出力する。

処理器２０２は、例えばプロセッサ２０６およびメモリ２０７を備え、圧力信号Ｄ１１および水素量信号Ｄ１２などを処理し、圧力検知データＤ１や水素量検知データＤ２を生成し、メモリ２０７に記憶するとともに、通信インタフェース２０３を介して診断装置２へ送信する。圧力検知データＤ１は、測定流体の圧力の指示値（言い換えると測定値、出力値）に相当する。

処理器２０２には、表示器２０４や操作器２０５が接続されている。表示器２０４には、圧力検知データＤ１に対応した圧力指示値などが表示される。ユーザは、操作器２０５（例えばボタン、ダイヤル等）を操作することで、圧力伝送器１１のオン／オフや、後述のゼロシフト補正が可能である。

なお、図３での処理器２０２や通信インタフェース２０３の部分が、圧力伝送器１１に対する外部機器として接続される形態としてもよい。その外部機器は、検知器２０１からの検知信号を処理して圧力検知データＤ１や水素量検知データＤ２を生成し、無線通信などによって診断装置２へ送信する。

［圧力伝送器のタイプ］
圧力伝送器１１は、後述するが、圧力を測定する方式に応じて、大気圧を基準として測定する圧力伝送器（図１０）、絶対圧力を基準として測定する絶対圧力伝送器（図１１）、任意の圧力を基準として差圧を測定する差圧伝送器（図８）などがある。また、圧力伝送器１１は、設置箇所や用途などの違いに応じて、キャピラリー管（図５）を有するタイプや有さないタイプがある。キャピラリー管を有するタイプは、圧力伝送器１１の本体部に測定流体が直接的に導入できない場合に使用される。

［検知器と水素透過現象］
図４は、圧力伝送器１１の検知器２０１（言い換えると受圧部）における水素透過現象に関する概要を示す。図４では検知器２０１を模式で図示している。プラント１の設備の１つである圧力伝送器１１は、測定流体であるプロセス流体（例えばタンク内のガスや液体等）に対して設置される検知器２０１において、図４のように、測定流体４０１側の空間と封入液４０２側の空間とを仕切るダイアフラム４００を有する。検知器２０１は、ダイアフラム４００を介して、図示の左側は、測定流体４０１の空間であり、右側は、封入液４０２の空間である。封入液４０２側には、圧力センサとして半導体圧力センサ４０３が設けられており、圧力信号Ｄ１１を出力する。また、封入液４０２の空間内には、水素センサ３０３が設けられており、水素量信号Ｄ１２を出力する。

ダイアフラム４００は、検知器２０１における測定流体４０１側と封入液４０２側とを隔てる弾性の膜である。ダイアフラム４００の材質は、例えばハステロイＣやＳＵＳ３１６Ｌなどの金属が挙げられる。水素透過現象として、測定流体４０１中の水素分子は、水素原子に乖離して、金属によるダイアフラム４００を透過して、封入液４０２側に移行する場合がある。

実施の形態１のプラント管理システムは、水素センサ３０３を用いて、圧力伝送器１１の検知器２０１における水素透過状況をモニタリングする。言い換えると、実施の形態１のプラント管理システムは、水素センサ３０３によって、検知器２０１の封入液４０２内の水素量を直接的に測定することで、水素透過量を把握する。

圧力伝送器１１の圧力指示値の変動および水素量の変動のデータと、検知器２０１の耐用年数前の破壊などの異常の状態とは、ダイアフラム４００の水素透過および検知器２０１の水素脆化の現象と対応している。言い換えると、図１の稼働情報Ｄ０における圧力検知データＤ１や水素量検知データＤ２の時系列データと、検知器１１の異常や異常予兆の状態とは、対応関係を有する。そこで、実施の形態１では、診断装置２は、稼働情報Ｄ０と圧力伝送器１１の異常等の状態との対応関係を機械学習することで、圧力伝送器１１の異常予兆検知を可能とするとともに、水素透過・水素脆化現象に関する解析を可能とする。診断装置２は、稼働情報Ｄ０を学習モデルに入力し、推定結果として、水素透過・水素脆化現象に関する圧力伝送器１１の異常予兆の状態を検知する。

［水素透過・水素脆化現象について］
図４のようなダイアフラム４００および封入液空間を有する検知器２０１における、水素透過の原理の概要は以下である。測定流体４０１中に有する水素分子（Ｈ_２）が水素原子（Ｈ^＋）に乖離する。その水素原子がダイアフラム４００の金属を透過して封入液４０２側に移行する。その透過した水素原子が、封入液４０２側で、水素分子のガスとなる。その水素分子のガスが、封入液４０２の空間内に蓄積し、気泡となり、封入液４０２中の内圧が上昇する。

このような水素透過の影響によって、検知器２０１の半導体圧力センサ４０３のゼロ点が変動し、測定誤差、動作不良、圧力伝送器１１の破壊などの原因となる。また、このような水素透過により、検知器２０１を構成する金属であるダイアフラム４００および筐体などにおける水素脆化が発生し、放置すると圧力伝送器１１が破壊に至る場合がある。

上記測定流体４０１中の水素分子が乖離する要因は様々あり、測定流体のプロセスに起因するものが殆どと考えられる。そのため、水素分子の乖離に基づいた水素透過を、測定流体４０１側で対策することは難しい。よって、その水素透過について、圧力検知器１１側で対策することが求められる。

［水素透過現象の要因について］
圧力伝送器１１での水素透過が特に発生しやすい要因としては以下が考えられる。
要因１： 測定流体４０１自体が水素ガスである場合で、測定流体条件が高温かつ高圧である場合。
要因２： ダイアフラム４００自体が腐食した場合。
要因３： 測定流体４０１を収容するタンクや配管や筐体などの物体が腐食した場合。
要因４： ダイアフラム４００表面の付着物が腐食した場合。
要因５： ダイアフラム４００表面の付着物に吸着水素がある場合。

また、水素透過が発生しやすい要因、言い換えると水素透過に影響しやすい要素としては、以下が考えられる。
要素１： ダイアフラム４００のニッケル含有量。ニッケル含有量が多いほど、水素の透過率が高くなる。
要素２： ダイアフラム４００の厚さ。理論的には、水素透過量は、ダイアフラム４００の厚さに反比例する。
要素３： 温度。ダイアフラム４００の周囲の温度が高いほど、水素透過率が高くなる。
要素４： 圧力。水素透過量は、圧力の二分の一乗に比例する。
要素５： プロセス流体（測定流体）のイオン濃度、溶存ガス濃度、ガス中の水分など。

［水素透過発生時の圧力伝送器の挙動について］
上記水素透過現象の発生によって、検知器２０１の封入液４０２の内部に水素ガスが多く蓄積した場合、その影響によって、検知器２０１の半導体圧力センサ４０３の検出信号に基づいた圧力の指示値（indicate value：言い換えると測定値、出力値）の誤差が大きくなってしまう。言い換えると、ダイアフラム４００の水素透過量が多くなるほど、検知器２０１の圧力指示値は、実際の測定流体の圧力に対する誤差が大きくなってしまう。

上記水素透過現象が疑われる圧力伝送器１１の挙動のケースとしては以下が挙げられる。

第１ケース： 設備の運転中に、圧力伝送器１１の測定圧力値である指示値として、通常の指示値よりも高い値や低い値が出ているケース。通常よりも高い値の場合、高圧側に水素透過が発生し、通常よりも低い値の場合、低圧側に水素透過が発生していると考えられる。ただし、水素透過現象は時間軸上で微小な変化であり、一度に大量の水素透過が生じることは稀であり、運転中に水素透過に関する微小な変化に気づくことは難しい。

第２ケース： 定期改修時などにプラント設備を停止した場合に、例えば測定流体を蓄積するタンクを空にした場合に、圧力伝送器１１の指示値がゼロにならないケース。従来では、指示値がゼロから微小なズレがある場合、ゼロ点調整（後述のゼロシフト補正）を実施してそのまま使用する場合が多い。例えば真空プロセス用の圧力伝送器の場合に、大気圧状態でガスが溶け込み、指示値がゼロ以外であるべきところゼロに戻ってしまう場合もある。

第３ケース： プラントの再稼働時に、昇温または減圧と並行して、圧力伝送器１１の指示値が変化するケース。プラント設備の昇温または減圧により、ガスが膨張することで、圧力伝送器１１の指示値が変化する。

上記例のように、圧力伝送器１１での水素透過が疑われるケースがあるが、従来技術では、水素透過現象の把握や検知は難しい。

［水素透過のメカニズムについて］
水素透過のメカニズムについて、知られているものとしては、以下のプロセスを経て水素透過が起こる。

（ａ）水素分子が金属表面に吸着
（ｂ）吸着水素分子が水素原子に解離
（ｃ）水素原子が金属内に溶解
（ｄ）水素原子が金属内を拡散
（ｅ）水素原子が再結合して水素分子に戻る
（ｆ）水素分子が属表面から脱離

［水素脆化のメカニズムについて］
一般に水素脆化のメカニズム等については判明していない。水素脆化現象について判明しているのは、腐食などの際に水素が吸収されることで水素脆化が起こることである。腐食など、金属表面に水素原子が多くなるような加工がされた場合には水素脆化が起こりやすいことが、統計的に確認されている。検知器などに水素脆化による脆性破壊が起きた場合、その破壊のパターンから、水素脆化によるものであることは、ある程度推測可能であるが、破壊に至る前に対処することが求められる。すなわち、圧力伝送器１１の異常予兆を検知した時点で対処することが望ましい。

水素透過および水素脆化の現象は複雑であり、メカニズムの解明は難しいが、実施の形態１のプラント管理システムおよび方法では、水素量検知データＤ２を含む稼働情報Ｄ０を収集・蓄積し、機械学習を利用することで、水素透過および水素脆化の現象を、異常／異常予兆の検知として扱う。

実施の形態１のプラント管理システムは、水素透過・水素脆化現象に影響すると考えられる要因について、稼働情報Ｄ０の一部のパラメータとして収集し、また、稼働情報Ｄ０からの計算によって所定のパラメータとして生成する。そして、実施の形態１のプラント管理システムは、それらのパラメータを、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態の診断のためのパラメータ、言い換えると評価項目として用いる。

実施の形態１のプラント管理システムでは、検知器２０１の内部におけるダイアフラムの水素透過に関する状態について、水素センサ３０３を用いてモニタリングし、水素量を含む稼働情報Ｄ０を収集・蓄積し、水素量を含むパラメータを、診断（例えば機械学習）に用いる。実施の形態１のプラント管理システムは、水素量等の各種のパラメータ値と、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態（言い換えると水素透過現象に関する状態）との関係を機械学習し、学習モデル２３Ａを構築・訓練する。そして、実施の形態１のプラント管理システムは、実際の診断の際には、対象の測定流体および圧力伝送器１１についての稼働情報Ｄ０を学習モデル２３Ａに入力し、学習モデル２３Ａによる推定の結果として、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態を検知する。

［圧力伝送器－外観］
図５は、圧力伝送器１１の実装例の外観イメージを示す。図５の例では、圧力伝送器１１は、タイプとして、隔膜置換器付き差圧伝送器である場合を説明する。ここでの隔膜はダイアフラムである。図５で、圧力伝送器１１は、大別して、本体部５０１と、キャピラリー管５０３と、接液部３０１とを有する。図５の圧力伝送器１１の検知器２０１は、本体部５０１と接液部３０１とがキャピラリー管５０３を介して接続されている構成である。

本体部５０１には、圧力検知部３０２（図３）などが内蔵されている。接液部３０１は、低圧側と高圧側との２つの接液部として、接液部３０１Ａ，３０１Ｂを有する。接液部３０１Ａにはシールダイアフラム７０１Ａ等を有する。接液部３０１Ｂにはシールダイアフラム７０１Ｂ等を有する。それぞれの接液部３０１は、キャピラリー管５０３を通じて、本体部５０１の導入口に接続されている。圧力検知部３０２は、低圧側の接液部３０１Ａからの受圧と、高圧側の接液部３０１Ｂからの受圧との差圧を検知する。

［圧力伝送器－設置例］
図６は、図５の圧力伝送器１１の実装例における、プラント１のタンク６００への設置例を示す。タンク６００は、測定流体であるプロセス流体が蓄積されている。図示の例では、タンク６００内において、下部６０２は高圧側のプロセス流体であり、上部６０１は低圧側のガスであり、差圧の基準となる。図６では、低圧側の接液部３０１Ａが、タンク６００の上部６０１の壁面に設置されており、高圧側の接液部３０１Ｂが、タンク６００の下部６０２の壁面に設置されている。低圧側の接液部３０１Ａは、低圧側のガスを受圧し、その圧力（第１圧力６１１）を、キャピラリー管５０３を通じて本体部５０１内の圧力検知部３０２に伝達する。高圧側の接液部３０１Ｂは、高圧側のプロセス流体を受圧し、その圧力（第２圧力６１２）を、キャピラリー管５０３を通じて本体部５０１内の圧力検知部３０２に伝達する。そして、圧力検知部３０２は、それらの第１圧力６１１と第２圧力６１２との差圧を、半導体圧力センサ（図８）によって圧力信号Ｄ１１として検知する。

［圧力伝送器－接液部］
図７は、図５の圧力伝送器１１の実装例における、接液部３０１の断面構造例を示す。（Ａ）は実装の第１例を示し、（Ｂ）は実装の第２例を示す。

（Ａ）で、接液部３０１は、フランジ７００、シールダイアフラム７０１、封入液（言い換えると封入液空間）７０２などを有する。これらの構成要素は概略的に円板形状を有する。第１例では、封入液空間７０２は、円板中心軸で、フランジ７００の背面側中心軸に設けられた接続部７０３と通じており、接続部７０３がキャピラリー管５０３と接続されている。

（Ｂ）で、同様に、接液部３０１は、フランジ７００、シールダイアフラム７０１、封入液（言い換えると封入液空間）７０２などを有する。これらの構成要素は概略的に円板形状を有する。第２例では、封入液空間７０２は、円板の径方向の外周に設けられた接続部７０３と通じており、接続部７０３がキャピラリー管５０３と接続されている。

［圧力伝送器－本体部］
図８は、図５の圧力伝送器１１の実装例における、本体部５０１の断面構造例を示す。この本体部５０１は、大別して本体受圧部８０１と増幅部８０２とを有する。増幅部８０２は、前述の処理器２０２などと接続されている。本体受圧部８０１は、前述の低圧側および高圧側のそれぞれの接液部３０１からのキャピラリー管５０３が、接続部を通じてそれぞれの導入口８０３（言い換えると圧力導入口）に接続されている。本体受圧部８０１は、導入口８０３に面する封入液空間８０４と、封入液空間８０４に面するダイアフラム８０５と、ダイアフラム８０５に面する封入液空間８０６と、低圧側および高圧側の封入液空間８０６に面するセンターダイアフラム８０７と、低圧側および高圧側の封入液空間８０６に面する半導体圧力センサ４０３とを有する。半導体圧力センサ４０３は、信号線を通じて増幅部８０２と接続されている。

［差圧伝送器］
圧力伝送器１１の１つのタイプである差圧伝送器は、図８の例のように、低圧側および高圧側の２つの導入口８０３、対応する２枚のダイアフラム８０５、センターダイアフラム８０７、および半導体圧力センサ４０３を備えている。測定流体に対応したプロセス圧力（図６の低圧側および高圧側の各圧力）は、これらの２つの導入口８０３、封入液空間８０４を通じて、２枚のダイアフラム８０５に加えられる。それらのダイアフラム８０５が受けた圧力は、封入液空間８０６を介して、半導体圧力センサ４０３へ伝達される。それぞれの封入液は、圧力伝達媒体の役目をする液体である。

また、図５等のようにキャピラリー管５０３を有するタイプの場合、それぞれの受圧は、接液部３０１からキャピラリー管５０３および導入口８０３を介して本体部５０１内に伝達される。また、図８の構造例では、２枚のダイアフラム８０５と半導体圧力センサ４０３との間に、センターダイアフラム８０７を備える。このセンターダイアフラム８０７は、半導体圧力センサ４０３を過大なプロセス圧力から保護する役目を果たす。

低圧側・高圧側のそれぞれで、導入口８０３の封入液空間８０４からダイアフラム８０５を介して封入液空間８０６に圧力が伝達される。半導体圧力センサ４０３は、低圧側の封入液空間８０６の圧力と高圧側の封入液空間８０６の圧力との差圧を、圧力信号Ｄ１１として検知する。圧力信号Ｄ１１は、増幅部８０２へ伝送される。増幅部８０２は、圧力信号Ｄ１１に対し、増幅や各補正などの処理を行い、その後、その圧力信号Ｄ１１を電流信号として出力する。処理器２０２は、その圧力信号Ｄ１１から圧力検知データＤ１を生成する。

［圧力伝送器－他の実装例］
圧力伝送器１１の実装は、上記例に限らずに、各種のタイプがあり、以下に例を示す。図９～図１１は、圧力伝送器１１の他の実装例、他のタイプの概要を示す。

図９の例は、液面伝送器である。この液面伝送器は、本体部５０１の一方側（図示では左側）には、低圧側の接液部３０１が一体として実装されており、他方側（図示では右側）には、キャピラリー管５０３を介して高圧側の接液部３０１が設けられている。この圧力伝送器は、低圧側では、露出するシールダイアフラム９０１を備え、そのシールダイアフラム９０１で低圧側の圧力を受ける。低圧側は、例えば大気に接する。低圧側の圧力は、本体部５０１内の封入液空間９０２を介して、半導体圧力センサ４０３まで伝達される。高圧側では、例えばタンクの壁面に、接液部３０１が設置される。高圧側では、接液部３０１に備えるシールダイアフラム９０３で、高圧側の測定流体の圧力を受ける。高圧側の圧力は、封入液、キャピラリー管５０３を介して、本体部５０１内に伝達され、その圧力は、シールダイアフラム９０４、封入液空間９０５を介して、半導体圧力センサ４０３に伝達される。半導体圧力センサ４０３は、低圧側と高圧側との差圧を圧力信号Ｄ１１として検知する。

図１０の例は、大気圧を基準とする圧力伝送器である。大気圧を基準とする圧力伝送器は、図示のように、本体部５０１に、２枚のシールダイアフラム９１１，９１２を備え、センターダイアフラムは備えず、低圧側で大気圧を受け、高圧側でプロセス圧力を受ける。低圧側では、外部に通じたシールダイアフラム９１１が大気圧を受け、その大気圧の受圧は、封入液空間９１３を介して、半導体圧力センサ４０３に伝達される。高圧側では、導入口を通じて伝達されたプロセス圧力をシールダイアフラム９１２が受け、その受圧は、封入液空間９１４を介して、半導体圧力センサ４０３に伝達される。半導体圧力センサ４０３は、低圧側と高圧側との差圧を圧力信号Ｄ１１として検知する。

図１１の例は、絶対圧力伝送器である。この絶対圧力伝送器は、本体部５０１に、１枚のシールダイアフラム１１０１を備え、半導体圧力センサ４０３の内部には真空基準室１１０２を備える。この絶対圧力伝送器は、シールダイアフラム１１０１によってプロセス圧力を受け、その受圧は、封入液空間１１０３を介して、半導体圧力センサ４０３に伝達される。半導体圧力センサ４０３は、プロセス圧力と真空基準室１１０２の基準圧力との差を絶対圧力の圧力信号Ｄ１１として検知する。

上述した各タイプの圧力伝送器１１は、いずれもダイアフラムや封入液空間を備え、図４のような水素透過現象が生じ得るため、実施の形態１での診断などの処理を同様に適用可能である。

［コンピュータシステム］
図１２は、実施の形態１のプラント管理システムを構成するコンピュータシステムの構成例を示す。例えば図１の診断装置２、製造管理装置３、および情報表示装置４は、それぞれ図１２のようなコンピュータシステムで構成されてもよい。また、それらの装置が１つのコンピュータシステムとして統合されて構成されてもよい。

図１２のコンピュータシステムは、コンピュータ１０００と、コンピュータ１０００に外部接続される入力装置１００５および出力装置１００６と、コンピュータ１０００に対し通信網１０２０を介して接続されるクライアント端末装置１０３０（図１でのユーザ端末５に相当する）とを有する。事業者の管理者は、コンピュータシステムを管理する。所定のユーザＵ１は、入力装置１００５および出力装置１００６、またはクライアント端末装置１０３０を操作することで、コンピュータシステムの機能を利用する。

コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１、メモリ１００２、通信インタフェース装置１００３、入出力インタフェース装置１００４等を備え、それらはバス等を介して相互に接続されている。プロセッサ１００１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される。メモリ１００２は、不揮発性記憶装置や補助記憶装置等で構成される。通信インタフェース装置１００３は、通信網１０２０（図１での通信網９）等に対応した通信インタフェースを備える。入出力インタフェース装置１００４には入力装置１００５および出力装置１００６が接続されている。

メモリ１００２には、例えば、制御プログラム１０１１、設定情報１０１２、ＤＢ１０１３、画面データ１０１４などが格納される。制御プログラム１０１１は、診断装置２などの機能を実現するプログラムである。プロセッサ１００１は、メモリ１００２から読み出した制御プログラム１０１１に従った処理を実行することで、所定の機能を実行モジュールとして実現する。設定情報１０１２は、制御プログラム１０１１に関するシステム設定情報やユーザ設定情報である。ＤＢ１０１３は、例えば図１でのＤＢ２１Ａ等のデータベースである。画面データ１０１４は、例えば図１での情報表示装置４によるＧＵＩ画面５０を構成するＷｅｂページ等のデータである。

［ビジネスモデル］
図１３は、図１の実施の形態１のプラント管理システムにおける、ビジネスモデルとしての構成を示す。実施の形態１のプラント管理システムは、以下に説明する３つのビジネスモデルをすべて実装した例である。

（第１ビジネスモデル）
実施の形態１のプラント管理システムは、第１ビジネスモデルとして、顧客側であるプラント１に対し、圧力伝送器１１に関する水素透過モニタリングサービス１３０１（言い換えると稼働情報提供サービス）を提供する。事業者側の診断装置２は、顧客であるプラント１側に対し、圧力伝送器１１の状態に関する稼働情報Ｄ０を可視化するＧＵＩ画面５０を提供する。事業者側の診断装置２は、前述のように、プラント１の圧力伝送器１１などから、稼働情報Ｄ０を収集し、ＤＢに蓄積する。この稼働情報Ｄ０であるモニタリングデータの中には、前述の水素センサ３０３による水素量検知データＤ２や各種センサ１２による検知データＤ２や管理情報Ｄ３を含む。診断装置２は、稼働情報Ｄ０のパラメータ値を可視化するＧＵＩ画面５０を、所定のユーザＵ１に提供する。ユーザＵ１は、ＧＵＩ画面５０で、水素量検知データＤ２を含む稼働情報Ｄ０の内容をグラフ等の形式で見てわかりやすく確認できる（後述の図３０）。

なお、図１３では、所定のユーザＵ１として、事業者側のユーザＵ１ａと、顧客側のユーザＵ１ｂ（例えば保全課の作業者などの人）とがいる場合を示し、一方でも両方でもよい。事業者側のユーザＵ１ａは、例えばユーザ端末５に表示されたＧＵＩ画面５０で情報を確認し、顧客側のユーザＵ１ｂに情報を通知してもよい。顧客側のユーザＵ１ｂは、例えばユーザ端末５に表示されたＧＵＩ画面５０で情報を確認し、確認の結果、監視・制御系である管理装置１３に連携して情報管理や制御指示などを行ってもよい。また、顧客側のユーザＵ１ｂは、確認の結果、圧力伝送器１１に対し、保守・交換などの作業を行ってもよい。

従来では、プラント１における圧力伝送器１１の状態や挙動、特に水素透過に関係する状態や挙動が把握しにくかった。従来のビジネスモデルは、圧力伝送器１１という物の販売である。プラント１側の保全部門は、圧力伝送器１１等の設備を設置・管理し、稼働情報に基づいて、圧力伝送器１１の保守、在庫計画、交換等を立案・実行する。顧客は、圧力伝送器１１を交換する場合、事業者から圧力伝送器１１を購入して交換する。

一方、第１ビジネスモデルでは、診断装置２によって、プラント１の圧力伝送器１１の状態（水素量を含む）をモニタリングし、稼働情報Ｄ０としてサンプリングし、実績情報としてＤＢ２１Ａに蓄積する。顧客側のユーザＵ１ｂは、ＧＵＩ画面５０で確認した稼働情報に基づいて、圧力伝送器１１の保守・交換、在庫計画・管理を立案・実行できる。

事業者は、顧客に対し、第１ビジネスモデルのサービスを販売・提供する。例えば、事業者は、当該サービスを、データセンタ上の定額サービスなどの形態で提供し、顧客からサービス利用料の定期支払いを受け取る。事業者は、顧客から、圧力伝送器１１の交換の依頼を受けた場合には、交換先の圧力伝送器を提案・販売する。

（第２ビジネスモデル）
実施の形態１のプラント管理システムは、第２ビジネスモデルとして、顧客側であるプラント１に対し、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態に関する診断サービス１３０２（言い換えると水素透過診断サービス）を提供する。第２ビジネスモデルは、第１ビジネスモデルに機能等が追加されたものである。事業者側の診断装置２は、前述のように、ＤＢの稼働情報Ｄ０に基づいて、水素透過の影響を考慮した圧力伝送器１１の状態を診断し、異常／異常予兆を検知する。診断装置２は、診断結果情報を可視化するＧＵＩ画面５０を、所定のユーザＵ１（事業者側のユーザＵ１ａや顧客側のユーザＵ１ｂ）に提供する。

ユーザＵ１は、ＧＵＩ画面５０で、診断結果情報として異常／異常予兆などの状態（例えば異常測度など）を見て確認できる。また、ユーザＵ１は、アラートを受けとることができる。顧客側のユーザＵ１ｂは、診断結果情報やアラートに基づいて、異常／異常予兆が検知されている場合、圧力伝送器１１の保守・交換などの対処を検討できる。また、診断結果情報に基づいて、診断装置２から、通信で、管理装置１３に連携してもよい。例えば、異常の度合いが大きい場合には、即時にその旨を管理装置１３に通知し、管理装置１３が圧力伝送器１１やタンクなどの設備の制御を即時に行ってもよい。

事業者は、例えば診断装置２をデータセンタ上にクラウドコンピューティングサービスとして構築する。事業者は、その診断装置２による診断サービス、言い換えると診断ツール、診断アプリケーションを、顧客に対し提供する。診断装置２は、プラント１から稼働情報Ｄ０を取得し、機械学習を含め、診断を行い、診断結果情報を可視化するＧＵＩ画面５０をユーザＵ１に提供する。顧客側のユーザＵ１ｂは、ＧＵＩ画面５０で、稼働情報の閲覧とともに、診断ツールを利用でき、診断結果情報を閲覧できる。顧客は、稼働情報および診断結果情報に基づいて、圧力伝送器１１の保守・交換、在庫計画・管理を立案・実行できる。

事業者は、顧客に対し、第２ビジネスモデルのサービスを販売・提供する。例えば、事業者は、データセンタ上の診断サービスの利用料を顧客から受け取る。利用量は、定期定額、または従量課金でもよい。事業者は、顧客から、圧力伝送器１１の交換の依頼を受けた場合には、交換先の圧力伝送器を提案・販売する。

（第３ビジネスモデル）
実施の形態１のプラント管理システムは、第３ビジネスモデルとして、顧客側であるプラント１に対し、圧力伝送器１１の保守・交換に関する保全サービス１３０３（言い換えると交換提案サービス）を提供する。第３ビジネスモデルは、第１および第２ビジネスモデルに機能等が追加されたものである。事業者側の製造管理装置３は、前述のように、ＤＢの稼働情報Ｄ０および診断結果情報に基づいて、圧力伝送器１１の状態を考慮した保守・交換の計画、生産・在庫計画を立案する。製造管理装置３は、立案した計画情報を可視化するＧＵＩ画面５０を、所定のユーザＵ１（事業者側のユーザＵ１ａや顧客側のユーザＵ１ｂ）に提供する。ユーザＵ１は、ＧＵＩ画面５０で、計画情報として交換時期や交換候補圧力伝送器などを見て確認できる。顧客側のユーザＵ１ｂは、計画情報に基づいて、圧力伝送器１１の保守・交換などの検討や決定、スケジュールに従った交換作業ができる。

事業者は、顧客に対し、第３ビジネスモデルのサービスを販売・提供する。事業者は、例えば製造管理装置３をデータセンタ上にクラウドコンピューティングサービスとして構築してもよい。事業者は、製造管理装置３による交換計画サービス、言い換えるとツール、アプリケーションを、顧客に対し提供する。例えば、事業者は、交換計画サービスの利用料を顧客から受け取る。利用量は、定期定額、または従量課金でもよい。事業者は、顧客から、圧力伝送器１１の交換の依頼を受けた場合には、交換先の圧力伝送器を販売する。

事業者側のユーザＵ１ａは、計画情報に基づいて、圧力伝送器１１の製造計画を立ててもよいし、新製品の仕様を検討してもよい。事業者は、交換計画サービスで交換計画を立案した場合、顧客から交換の依頼を受ける前であっても、その交換計画に対応した圧力伝送器１１の製造計画を立てて、事業者の製造部門に手配してもよい。これにより、製造計画の効率化ができる。

実施の形態１のプラント管理システムは、上記第３ビジネスモデルを実装した形態であるが、勿論、これに限定されず、第１ビジネスモデルのみを実装した形態や、第２ビジネスモデルのみを実装した形態も可能である。顧客は、第１～第３ビジネスモデルのうちからプラント１に応じて選択したビジネスモデルでのサービスを受けることができる。

［基本処理フロー］
図１４は、実施の形態１のプラント管理システムの基本処理フローを示す。図１２のコンピュータシステム（図１の診断装置２や製造管理装置３や情報表示装置４）は、図１４のフローに従った処理を実行する。本フローは、ステップＳ１～Ｓ７を有する。

ステップＳ１で、診断装置２のデータ収集・蓄積部２１は、プラント１の圧力伝送器１１等から、所定のタイミングで、稼働情報Ｄ０を収集し、ＤＢ２１Ａに蓄積する。所定のタイミングは、常時でも定期でもよいし、収集する対象のパラメータごとに決められたタイミングでもよい。収集する管理情報Ｄ３は、プラント１のＩＤ、圧力伝送器１１のＩＤや種別、測定流体種別などの情報を含んでもよい。

ステップＳ２で、診断装置２は、ＤＢ２１Ａに蓄積した稼働情報Ｄ０のデータＤ４に基づいて、情報表示装置４と連携して、モニタリングサービスにおける、稼働情報Ｄ０を可視化するＧＵＩ画面５０を、ユーザＵ１に対し表示させる。ユーザＵ１は、ユーザ端末５から情報表示装置４にアクセスすることで、所望の時にそのＧＵＩ画面５０を閲覧できる。

ステップＳ３で、診断装置２の学習部２３は、ＤＢ２１Ａに蓄積されている稼働情報Ｄ０のデータＤ４を学習データとして用いて、稼働情報Ｄ０と圧力伝送器１１の異常等の状態との関係を機械学習する。すなわち、学習部２３は、学習データを用いて、学習モデル２３Ａを訓練する。具体的には、学習部２３は、例えば、圧力検知データＤ１や水素量検知データＤ２の時系列の変動の状態と、圧力伝送器１１の水素透過・水素脆化現象と対応した異常等の状態との関係を学習し、学習モデル２３Ａのパラメータを調整する。学習部２３は、学習モデル２３Ａが十分な精度に達したかを確認し、達した場合には実際の推定への利用を可能とする。

ステップＳ４で、診断装置２の診断部２２（異常予兆検知部）は、実際の診断を行う場合に、プラント１の圧力伝送器１１等から取得した稼働情報Ｄ０を、訓練済みの学習モデル２３Ａ（データＤ５）に入力して、学習モデル２３Ａによる推定の結果として、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態を診断・検知する。診断部２２は、診断結果情報のデータＤ６を生成し、ＤＢ２１Ａに格納する。

ステップＳ５で、診断装置２は、診断結果情報のデータＤ５に基づいて、情報表示装置４と連携して、診断サービスにおける、診断結果情報を可視化するＧＵＩ画面５０を、ユーザＵ１に対し表示させる。ユーザＵ１は、ユーザ端末５から情報表示装置４にアクセスすることで、所望の時にそのＧＵＩ画面５０を閲覧できる。診断装置２は、診断結果として異常／異常予兆の検知結果などを即時に通知すべき場合には、管理装置１３や所定のアラート出力先へ通知する。

ステップＳ６で、診断装置２に連携する製造管理装置３は、交換判断部３１によって、診断結果情報のデータＤ６に基づいて、圧力伝送器１１の保守・交換の計画を立案して、計画情報のデータＤ７を生成し、自身のメモリ資源（またはＤＢ２１Ａ）に格納する。立案は、圧力伝送器１１の交換時期や、交換候補圧力伝送器の仕様などを含む。

ステップＳ７で、製造管理装置３は、計画情報のデータＤ７に基づいて、情報表示装置４と連携して、交換提案サービスにおける、計画情報を可視化するＧＵＩ画面５０を、ユーザＵ１に対し表示させる。ユーザＵ１は、ユーザ端末５から情報表示装置４にアクセスすることで、所望の時にそのＧＵＩ画面５０を閲覧できる。以上のようなフローが同様に繰り返される。

［診断機能］
次に、診断装置２による診断機能、言い換えると異常予兆検知機能の詳細に関して説明する。

［水素透過に関するパラメータおよび関係式］
図１５は、水素透過現象に関するパラメータなどについての説明図である。以下では、水素透過メカニズムに関する診断・学習で用いるパラメータおよび関係式について説明する。

水素透過メカニズムに関して、Richardson則として、下記の関係が成立することが知られている。
式１： Ｊ＝ＤＫ（√Ｐ１－√Ｐ２）・Ｓ／ｔ
Ｊ：水素透過速度
Ｄ：拡散係数
Ｋ：溶解度係数
Ｐ１：プロセス圧力（測定流体側圧力）
Ｐ２：受圧部内部圧力（封入液側圧力）
Ｓ：ダイアフラムの面積
ｔ：ダイアフラムの肉厚

プロセス圧力Ｐ１は、下記の式で計算できる。
式２： Ｐ１＝（Ｐ１_i-1＋Ｐ１_i）／２・Ｐｂ
Ｐｂ：測定流体の水素分圧
ｉ：測定回数

受圧部内部圧力Ｐ２は、下記の式で計算できる。受圧部圧力Ｐ２は、圧力伝送器１１の製造時から増加した水素透過量より内部圧力を算出することで得られる。
式３： Ｐ２＝（Ｐ２_i-1＋Ｐ２_i）／２

水素透過係数をΦとする。水素透過係数Φは、水素透過の度合いを表すパラメータ、指標である。水素透過係数Φは、上記Richardson則のパラメータを用いて、下記の式で表せる。
式４： Φ＝ＤＫ＝Ｊ・１／（√Ｐ１－√Ｐ２）・ｔ／Ｓ

また、水素透過係数Φは、アレニウス型関係式を用いて、下記の式で表せる。
式５： Φ＝Φ０・ｅｘｐ（－Ｅａ／ＲＴ）
Φ０：前因子
Ｅａ：活性化エネルギー（水素透過活性化エネルギー）
Ｒ：気体定数
Ｔ：受圧部内部温度

活性化エネルギーＥａの単位として、１粒子あたりで考えると、ボルツマン定数Ｋｂは、気体定数Ｒをアボガドロ定数Ｎ_Ａで除したものである。このことから、水素透過係数Φは、下記の式で表せる。
式６： Φ＝Φ０・ｅｘｐ（－Ｅａ／ＫｂＴ）
Ｋｂ：ボルツマン定数 （Ｋｂ＝Ｒ／Ｎ_Ａ＝1.3806488×10-²³）
Ｎ_Ａ：アボガドロ定数 （Ｎ_Ａ＝6.02214076×10²³／mol）

水素透過量をＱ_iとする。Ｊ＝Ｑ_i／ｓにより、水素透過量Ｑ_iは、下記の式で表せる。
式７： Ｑ_i＝Φ０・Ｓ／ｔ・（√Ｐ１－√Ｐ２）・ｅ^{（－Ｅａ／ＫｂＴ）}・ｓ
ｓ： 時間 （ｓ＝ｓ_i－ｓ_i-1）

上記式のように、各パラメータ値に基づいて、水素透過量Ｑ_i等を計算・測定できる。図１での診断装置２のデータ収集・蓄積部２１、または診断部２２は、ＤＢ２１Ａの収集・蓄積データのパラメータ値に基づいて、上記水素透過量Ｑ_i等のパラメータ値を計算・測定する。この計算は、学習モデル２３Ａによる推定としてもよい。学習用のデータＤ４または診断結果情報のデータＤ６の中に、このような水素透過量Ｑ_i等のパラメータ値も含まれる。

実施の形態１では、この水素透過量Ｑ_i等のパラメータ値を、圧力伝送器１１の検知器２０１の水素透過現象についての指標値として利用できる。診断装置２の診断部２２は、この水素透過量Ｑ_i等の指標値を用いて、例えば後述の機械学習の方法によって、圧力伝送器１１の異常または異常予兆を評価・検知する。

診断部２２は、水素透過量Ｑ_iから、下記の式で、活性化エネルギーＥａ（Ｅａ_i）を求める。
式８： Ｅａ＝－ＫｂＴ・ｌｏｇ（Ｑ_i・ｔ／（Φ０・Ｓ・（√Ｐ１－√Ｐ２）・ｓ））

診断部２２は、活性化エネルギーＥａを評価する、言い換えると評価値を計算する。実施の形態１では、診断部２２は、その活性化エネルギーＥａの評価を、圧力伝送器１１の異常予兆の検知のための評価項目の１つとする。

また、診断部２２は、他の評価項目、パラメータとして、以下を用いてもよい。診断装置２は、過去の経験（実績情報）から、水素透過が発生する要因として考えられる各種パラメータについての情報を収集し、評価項目とする。詳細は後述する。
（１） ダイアフラム物性情報： 材質、厚さ、面積など。
（２） 圧力情報： プロセス圧力（Ｐ１）、および受圧部内部圧力（Ｐ２）。
（３） 温度情報： 受圧部内部温度（Ｔ１）、および周囲温度（Ｔ２）。
（４） 圧力伝送器設置環境： 測定流体に対する検知器２０１（特にダイアフラム）の設置の位置や方向など。
（５） 水素測定環境（水素センサ設置環境）： 測定流体に対する検知器２０１内の水素センサ３０３の設置の位置など。
（６） ゼロシフト量および補正操作回数。

診断装置２は、ＤＢ２１Ａ等のメモリ資源に、上記各種のパラメータ値を格納する。診断装置２は、固定値であるパラメータ値については、ユーザの手動操作で設定してもよい。また、診断装置２は、上記各種のパラメータ値に基づいて、所定の計算式によって、所定のパラメータ値を計算してもよい。例えば、診断装置２は、稼働情報Ｄ０に基づいて、活性化エネルギー（Ｅａ）を計算し、メモリ資源に格納する。

なお、従来技術例では、圧力伝送器１１で検出された実態値（例えば水素量）を使用しているわけではなく、推測値を使用しており、これでは精度が高めにくく、水素透過現象による圧力伝送器１１の状態を検知しにくい。それに対し、実施の形態１では、圧力伝送器１１で検出された実態値、例えば水素センサ３０３による水素量などを使用して、水素透過量（Ｑ_i）や活性化エネルギー（Ｅａ）などを計算して、診断用のパラメータ値とするので、精度を高めやすく、水素透過現象による圧力伝送器１１の状態を検知しやすい。

［機械学習］
図１６は、実施の形態１のプラント管理システムの診断装置２が行う機械学習に関する説明図を示す。この機械学習は、図示の学習フェーズ（図１４でのステップＳ３）と推定フェーズ（図１４でのステップＳ４）とを有する。

学習フェーズでは、診断装置２の学習部２３は、稼働情報Ｄ０および診断結果情報に基づいた学習データ２３Ｂを用いて、学習モデル２３Ａを訓練して、パラメータを調整する。学習データ２３Ｂは、前述の圧力検知データＤ１、水素量検知データＤ２等の各種センサ１２の検知データＤ２、測定流体種別などを含む管理情報Ｄ３、を含む。また、学習データ２３Ｂは、診断結果情報のデータＤ６を含む。学習用の診断結果情報は、特に、過去の異常／異常予兆の検知結果の実績情報を含む。また、学習データ２３Ｂは、圧力伝送器１１の仕様上の耐用年数前の破壊等の異常の実績情報を含んでもよい。実績情報は、ユーザが手動で入力・設定してもよい。

推定フェーズでは、診断装置２の診断部２２は、入力データ２３Ｃとして稼働情報Ｄ０を、訓練済みの学習モデル２３Ａに入力し、学習モデル２３Ａによる推定の結果である出力データ２３Ｄとして、診断結果情報（データＤ６）を得る。この診断結果情報は、圧力伝送器１１の異常／異常予兆の状態を表す情報であり、水素透過現象を要因とする異常／異常予兆の推定結果を含む。

［異常予兆診断用データ－圧力伝送器］
図１のデータ収集・蓄積部２１は、プラント１から以下のような各種のパラメータ値を含む稼働情報Ｄ０を収集する。

図１７は、診断装置２がプラント１の圧力伝送器１１等から収集する異常予兆診断用のデータ１７００の例を表形式で示す。このデータ１７００は、圧力検知データＤ１を含む。このデータ１７００の表は、列として、行番号（＃）、データ名、説明、固定値／変動値、転送頻度、および用途を有する。「データ名」は言い換えるとパラメータである。「説明」は「データ名」のパラメータの説明である。「固定値／変動値」は、そのデータ名のパラメータの値が固定値か変動値かを示す。「転送頻度」は、そのデータ名のパラメータを収集・取得する際にプラント１側から診断装置２側へ転送する際の頻度、周期、タイミング等である。「用途」における値「用途Ａ」は、測定誤差のずれ（ドリフト）の発生要因を解析する用途を示す。

このデータ１７００は、パラメータとして、１．プロセス圧力（Ｐ１）、２．受圧部内部圧力（Ｐ２）、３．水素量または水素透過量（Ｑ）、４．測定回数（ｉ）、５．受圧部内部温度（Ｔ１）、６．ダイアフラム面積（Ｓ）、７．ダイアフラム肉厚（ｔ）、８．ダイアフラム材質、９．ゼロシフト量（Ｚ）、１０．補正操作回数、１１．水素測定環境、１２．伝送器周囲温度（Ｔ２）、１３．伝送器設置環境、等を有する。

１．のプロセス圧力（Ｐ１）は、図１５での測定流体４０１側の圧力である。２．の受圧部内部圧力（Ｐ２）は、図１５での封入液４０２側の圧力である。

３．の水素量または水素透過量（Ｑ）は、図１５での水素センサ３０３によって検知できる封入液４０２側の水素量、または、その水素量から計算できる、ダイアフラムを透過する水素透過量である。

４．の測定回数（ｉ）は、圧力伝送器１１によって圧力を測定した回数であり、利用開始からの時間や時点などと捉えてもよい。

５．の受圧部内部温度（Ｔ１）は、図１５での温度センサによって検知できる封入液４０２内の温度である。１２．の伝送器周囲温度（Ｔ２）は、図１５での温度センサによって検知できる、検知器２０１の周囲の温度や、後述の照明条件などである。

６．のダイアフラム面積（Ｓ）は、図１５でのダイアフラム４００における圧力を受ける部分の面積である。７．のダイアフラム肉厚（ｔ）は、図１５でのダイアフラム４００の水素透過方向の厚さである。８．のダイアフラム材質は、図１５でのダイアフラム４００の材質である。

９．のゼロシフト量（Ｚ）は、後述の図２７のようなゼロシフト補正の際に、圧力指示値をゼロ％値に補正する際の量である。１０．の補正操作回数は、圧力伝送器１１の利用開始からゼロシフト補正操作がされた回数である。

１１．の水素測定環境は、図１５での水素センサ３０３が設置される位置や距離などの情報である。１３．の伝送器設置環境は、後述の図２５のようなタンク等に対し圧力伝送器１１の検知器２０１が設置される位置や方向の情報である。

１～５および１２のパラメータ値は、所定の測定周期で収集される。６～８および１１のパラメータ値は、例えば圧力伝送器１１の電源投入時に１回収集すればよい。９，１０および１３のパラメータ値は、圧力伝送器１１の調整作業がされた時に収集すればよい。

［異常予兆診断用データ－他システム］
図１８は、診断装置２が他システム、例えば管理装置１３から収集する異常予兆診断用のデータ１８００の例を表形式で示す。このデータ１８００は、１．「原料１種別」、２．「原料１投入量」、……、７．「原料ｎ種別」、８．「原料ｎ投入量」、……、１１．「製造工程１開始」、１２．「製造工程１終了」、……、１７．「製造工程ｍ開始」、１８．「製造工程ｍ終了」、等を有する。

１．の「原料１種別」は、プラント１での製造プロセスにおけるタンク等の設備に投入される原料として第１原料の種別であり、測定流体種別に相当する。２．「原料１投入量」は、その第１原料が投入される量である。同様に、原料が例えば原料１から原料ｎまである場合に、それぞれの測定流体種別と量がある。

１１．の「製造工程１開始」は、プラント１での製造プロセスにおけるタンク等の設備を用いて行われる製造工程として製造工程１の開始の時刻であり、１２．の「製造工程１終了」は、製造工程１の終了の時刻である。同様に、製造工程が例えば製造工程１から製造工程ｍまである場合に、それぞれの製造工程の時間情報がある。

１～１２のパラメータ値は、所定の測定周期で収集される。また、これらのパラメータの「用途Ｂ」は、水素透過発生傾向解析の用途を示す。

［異常予兆診断方法（１）］
図１９は、診断装置２による、機械学習を用いた異常予兆の診断の方法についての説明図を示す。実施の形態１では、この方法として、特に、局所部分空間法（ＬＳＣ法）を用いる。図１９は診断の方式の第１例である。本例では、異常検知や評価のための方法として、公知の局所部分空間法（ＬＳＣ：Local Sub-space Classifier）を用いる。ＬＳＣ法は、未知データ（言い換えると診断データ）のk-近傍データを用いてk-1次元のアフィン部分空間を作成し、その部分空間への投影距離（言い換えると最近点）に基づいて、異常かどうかを判定する方法である。

診断装置２は、稼働情報Ｄ０のパラメータ値として、前述（図１５等）の水素量／水素透過量（Ｑ）、プロセス圧力（Ｐ１）、受圧部内部圧力（Ｐ２）、受圧部内部温度（Ｔ１）、周囲温度（Ｔ２）、ダイアフラム物性（材質、面積、厚さ）、ゼロシフト量・補正操作回数、水素センサ設置環境、伝送器設置環境などを得る。診断部２２は、これらのパラメータ値を、診断処理の入力とする。診断部２２は、これらのパラメータ値のうち、少なくとも水素量（Ｑ）を含む、選択された複数（ここではＮとする）のパラメータ値を用いて、ＬＳＣ法での多次元空間（Ｎ次元空間）を構成する。診断部２２は、各種のパラメータ値から、評価値である活性化エネルギーＥａ（Ｅａ_i）を算出する。本例では、ＬＳＣ法のＮ次元に含まれるパラメータ値として、活性化エネルギーＥａを含む。診断部２２および学習部２３は、これらのＮ次元のパラメータ値を用いて、学習モデル２３Ａを構築・更新する。学習部２３は、圧力伝送器１１の正常時に計測された稼働情報データを学習データとして用いる。

診断装置２は、実際の診断・推定時には、学習モデル２３Ａに入力された稼働情報Ｄ０のパラメータ値に対し、ＬＳＣ法を用いて、圧力伝送器１１の正常時に計測された稼働情報データから、類似データを探索・比較することで、異常／異常予兆の状態を判定する。

図１９の（Ａ）は、ＬＳＣ法の概要として、Ｎ次元部分空間を示す。図示の軸（言い換えるとセンサ）Ａ１～ＡＮは、Ｎ次元のパラメータであり、本例ではＮ＝５である。空間領域１９０１は、学習用の正常時稼働情報によるＮ次元のパラメータ値によって形成される空間領域を示す。局所部分空間１９０２は、空間領域１９０１のうちの局所領域の例である。データ値１９０３は、診断・評価対象データ値の例であり、診断時に入力された稼働情報Ｄ０のパラメータ値である。距離１９０４は、対象のデータ値１９０３と、局所部分空間１９０２との距離であり、言い換えると、評価指標値である。診断部２２は、この距離１９０４を、圧力伝送器１１の状態に関する評価指標値として用いる。言い換えると、診断部２２は、この距離１９０４を、異常／異常予兆に関する度合いを表す異常測度として用いる。距離１９０４は、例えばマハラノビス距離として計算できる。

図１９の（Ｂ）は、（Ａ）のＮ次元部分空間に、Ｎ次元のパラメータとして、例えば、水素透過量（Ｑ_i）、プロセス圧力（Ｐ１）、ゼロシフト量（Ｚ）、周囲温度（Ｔ２）、および活性化エネルギー（Ｅａ）の５つの評価項目値を適用した場合を示す。パラメータ値の組み合わせはこれに限定されずに可能である。診断部２２は、各パラメータ値を正規化した値を、このＮ次元部分空間にプロットする。空間領域１９１１は、それら５つのパラメータ値により形成される領域（言い換えるとデータ集合）である。

学習部２３は、学習データとして過去の稼働情報Ｄ０（圧力伝送器１１の通常・正常の状態に対応する稼働情報Ｄ０）に基づいて、学習モデル２３Ａにより、診断対象のデータ値１９１３に対して比較するための部分空間領域１９１１を形成する。

診断部２２は、実際の診断時には、診断対象のデータ値１９１３を、学習モデル２３Ａによる部分空間領域１９１１と比較し、データ値１９１３と局所領域１９１２との距離１９１４を算出する。そして、診断部２２は、その距離１９１４を、異常／異常予兆の状態の推定に関する指標値（言い換えると異常測度）とする。または、診断部２２は、その距離１９１４から、その指標値を計算する。

また、診断部２２および学習部２３は、学習モデル２３Ａにおいて、異常／異常予兆を判定するための閾値を自動的に作成・設定する。図１９の（Ｃ）は、閾値の生成について示す。図示のように、診断部２２は、部分空間領域１９１１のデータ値集合（時系列の各時点のデータ値を含む）から、閾値１９２１を作成する。図示の閾値１９２１は例えば過去のデータ値の最大値によって作成されている。

診断部２２は、診断の際には、距離１９１４（異常測度）が閾値１９２１を超える場合に、異常／異常予兆として判定する。

図１９の方式の場合、測定流体種別によらずに１つの学習モデル２３Ａで学習・診断するので、学習モデル２３Ａの構成や管理が複雑ではない利点がある。

［異常予兆診断方法（２）］
診断装置２による異常予兆診断の方式は、上記例に限定されない。実施の形態１の変形例として以下のような方式（装置、方法、プログラム等を含む総称）も可能である。

図２０は、診断装置２による異常予兆の診断の方式の第２例を示す。本例では、診断装置２の学習部２３は、測定流体種別ごとの学習モデル２３Ａを作成する。診断部２２は、診断の際には、前述の稼働情報Ｄ０のうち、測定流体種別（図１８での原料種別）、原料投入量、製造工程の開始・終了などの情報を参照し、測定流体種別に合わせた学習モデル２３Ａを適用する。診断装置２は、稼働情報Ｄ０に基づいて、プラント１の製造プロセスにおいて圧力伝送器１１に対し測定流体種別が変化したことを把握し、その測定流体種別に応じて、適用する学習モデル２３Ａを切り替える。

また、本例では、図２０の（Ａ）のように、測定流体種別ごとの水素分圧（Ｐｂ）を予め設定しておく。水素分圧（Ｐｂ）は、測定流体に含まれている水素の分圧である。管理装置１３からの原料種別などを含む管理情報Ｄ３のデータ（図１８）を用いることで、測定流体である原料ごとに水素分圧（Ｐｂ）に対応したプロセス圧力（Ｐ１）および活性化エネルギー（Ｅａ）が計算可能である。

図２０の（Ｂ）のように、診断部２２および学習部２３は、測定流体種別（例えばｋ１，ｋ２，……，ｋｘ）ごとの学習モデル２３Ａとして、例えばモデルＭ１～Ｍｘを構築する。

測定流体種別ごとの学習モデル２３Ａは、それぞれ学習が異なるので、例えば図１９と同様にＬＳＣ法を用いる場合に、それぞれの閾値１９２１（Ｔｈ１～Ｔｈｘ）も異なる。それぞれの閾値１９２１（Ｔｈ１～Ｔｈｘ）は、測定流体種別に対応した閾値となる。

この変形例では、診断装置２は、測定流体種別に応じて動的に学習モデル２３Ａを切り替えて診断する。この変形例では、測定流体種別ごとに水素透過の影響を診断でき、より好適なモデルおよび閾値を用いた、より高精度の診断が可能となる。

［異常予兆診断方法（３）］
図２１は、他の変形例として、診断装置２による異常予兆の診断の方式の第３例を示す。本例では、診断対象の圧力伝送器１１を備えるプラント１が複数存在する場合に、診断装置２の学習部２３は、プラント１ごとの学習モデル２３Ａを設けることを基本とする。そのうえで、診断装置２の学習部２３は、プラント１間で学習モデル２３Ａを流用する。

図２１の例は、図２０の構成に追加部分を有する。図２１の学習モデル２００１は、図２０の（Ｂ）と同様に、例えばあるプラントＡのための、測定流体種別ごとの学習モデル２３Ａである。学習モデル２００２は、プラントＡとは異なる別のプラントＢのための、測定流体種別ごとの学習モデル２３Ａである。これらの学習モデル２３Ａは、学習データとして過去の実績情報を含むとする。

ここで、対象の複数のプラント１間において、圧力伝送器１１による測定対象となる測定流体の種別が、少なくとも一部、同じである場合がある。この場合に、診断装置２は、同じ測定流体種別については、それらのプラント１間で、学習モデル２３Ａを流用することができる。例えば、プラントＡとプラントＢで、圧力伝送器１１による測定対象の測定流体種別ｋ１が同じ（同じ原料）であるとする。

実施の形態１の基本構成では、プラント１ごとに分けて学習モデル２３Ａを設ける。さらに、応用では、同じ測定流体種別については、プラント１間で学習モデルを流用する。例えば、先に、プラントＡでは、診断サービスを導入し、稼働実績に基づいて学習モデル２００１が構築・訓練済みであるとする。プラントＢでは、まだ学習モデル２３Ａが構築されていないとする。この場合に、診断装置２は、プラントＢの測定流体種別ｋ１用の学習モデル２３Ａを構築・訓練する際に、既存のプラントＡの測定流体種別ｋ１用の学習モデル２００１を、プラントＢの測定流体種別ｋ１用の学習モデル２００２として流用する。

これにより、プラントＢの測定流体種別ｋ１用の学習モデル２００２の構築および訓練は短縮化でき、プラントＢに関する作業やコストを低減できる。図２１の方式は、言い換えると、複数のプラント１のための学習モデル２３Ａに関して、測定流体種別ごとに１つに統合された学習モデル２３Ａ（プラント間共通学習モデル２００３）として管理する方式に相当する。

［異常予兆診断方法（４）］
図２２は、他の変形例として、診断装置２による異常予兆の診断の方式の第４例を示す。この変形例では、測定流体種別が類似する場合に、同じ学習モデルを流用する。図２２の例では、１つのプラントＡを考えている。プラントＡにおいて、圧力伝送器１１による測定対象となる測定流体の種別として、測定流体種別ｋ１，ｋ２，ｋ３，……，ｋｘがあるとする。ここで、例えば測定流体種別ｋ１，ｋ２，ｋ３は、原料Ａ，Ａ’，Ａ’’に対応し、流体の組成などの観点で、類似する測定流体種別であるとする。

診断装置２は、基本構成としては、プラントＡのための学習モデル２１０１として、測定流体種別（ｋ１～ｋｘ）ごとに、学習モデル（Ｍ１～Ｍｘ）を用意する。さらに、応用として、類似する測定流体種別（原料）については、同じ学習モデルを流用することができる。

診断装置２は、例えば、先に、測定流体種別ｋ１の学習モデルＭ１が構築・訓練済みである場合に、新規の測定流体種別ｋ２，ｋ３に対し、学習モデルＭ１を流用する。これにより、測定流体種別ｋ２，ｋ３用の学習モデルの構築および訓練は短縮化でき、作業やコストを低減できる。図２２の方式は、言い換えると、類似する複数の測定流体種別のための学習モデル２３Ａに関して、１つに統合された学習モデル２３Ａ（類似測定流体種別共通学習モデル２１０３）を管理する方式に相当する。

上記類似する測定流体種別ごとに共通の学習モデルとする方法は、さらにプラント１間でも同様に適用できる。

［パラメータ（１）－水素量］
次に、上記診断の際に用いる各パラメータの詳細について説明する。実施の形態１では、診断および学習用のパラメータとして、少なくとも水素量（Ｑ）および前述の活性化エネルギー（Ｅａ）を用いる。また、実施の形態１では、時系列データであるパラメータとして、圧力検知データＤ１に基づいたプロセス圧力（Ｐ１）と、水素センサ３０３による水素量検知データＤ２の水素量に基づいて計算された水素透過量（Ｑ_i）を用いる。概略的には、各時点間の水素量の差分が、時点ごとの水素透過量（Ｑ_i）と対応する。

実施の形態１のプラント管理システムおよび方法は、さらに、以下に示すパラメータを組み合わせて用いてもよい。

［パラメータ（２）－圧力］
診断用のパラメータとしてプロセス圧力（Ｐ１）および受圧部内部圧力（Ｐ２）についての説明は前述の図１５等の通りである。プロセス圧力（Ｐ１）は、測定流体の圧力を表す時系列データであり、圧力伝送器１１による圧力検知データＤ１に基づいて得られる。受圧部内部圧力（Ｐ２）は、受圧部（検知器２０１）の内部（すなわち封入液空間）の圧力を表す時系列データであり、前述の水素透過量計算によって得られる。これらに関連して、前述の活性化エネルギー（Ｅａ）も計算で得られる。

［パラメータ（３）－ダイアフラム物性］
図２３は、パラメータとしてダイアフラム物性値についての説明図を示す。（ａ）は、ある仕様（仕様１とする）の圧力伝送器１１における、接液部３０１の断面構造例を示す。この接液部３０１は、ダイアフラム２３０１を有する。ダイアフラム２３０１の円板において、図示のように、材質、厚さ（ｔ）、面積（Ｓ）などを有する。ダイアフラムの材質は、例えばＳＵＳ、金、水素吸蔵合金などが挙げられる。仕様１でのダイアフラム２３０１の材質はＳＵＳである。なお、ダイアフラムが例えば複数層の複数材質から成る場合には、各層の材質をパラメータとしてもよい。

（ｂ）は、他の仕様（仕様２とする）の圧力伝送器１１における、接液部３０１の断面構造例を示す。この接液部３０１は、ダイアフラム２３０２、および金メッキ２３１２を有する。ダイアフラム２３０２は、封入液に面する側に、金メッキ２３１２が形成されている。（ａ）と同様に、（ｂ）のダイアフラム２３０２は、各物性値を有する。また、パラメータの１つとして、金メッキ２３１２の物性値を扱ってもよい。

（ｃ）は、他の仕様（仕様３とする）の圧力伝送器１１における、接液部３０１の断面構造例を示す。この接液部３０１は、ダイアフラム２３０３、金メッキ２３１３、および水素吸蔵合金２３２３を有する。ダイアフラム２３０３は、封入液に面する側に、金メッキ２３１３が形成されている。さらに、封入液空間においてダイアフラム２３０３および金メッキ２３１３とは反対側の面に、水素吸蔵合金２３２３が形成されている。（ａ）と同様に、（ｃ）のダイアフラム２３０３は、各物性値を有する。また、パラメータの１つとして、水素吸蔵合金２３２３の物性値を扱ってもよい。

上記例のように、ダイアフラムを含む検知器２０１の構造・仕様に応じて、ダイアフラム物性情報を有し、これらのパラメータを用いて学習・診断（例えば図１９）が可能である。これにより、ダイアフラムを水素が透過する現象を考慮した異常予兆の検知が可能である。本システムは、これらのパラメータを用いたモデルで学習・推定を行うことで、水素透過の影響による圧力指示値の測定誤差（ドリフト）についての発生要因の解析が可能である。

［パラメータ（４）－温度］
図２４は、パラメータとして受圧部内部温度（Ｔ１）および周囲温度（Ｔ２）についての説明図を示す。図２４の（Ａ）は、例えば図７の（Ｂ）や図８のような構成の圧力伝送器１１の場合に、検知器２０１の内部に、受圧部内部温度（Ｔ１）を測定するための温度センサを設置する例を示す。例えば、接液部３０１の封入液空間７０２内に、温度センサＴＳ１が設置される。温度センサＴＳ１は、測定流体を受圧するダイアフラム７０１からの距離ｄ１を有する。他の設置例として、封入液空間７０２内に、温度センサＴＳ２が設置される。温度センサＴＳ２は、ダイアフラム７０１からの距離ｄ２を有する。

また、他の設置例として、温度センサＴＳ３は、封入液空間７０２内において、キャピラリー管５０３に接続される出口の付近に設置されている。また、他の例として、温度センサＴＳ４は、キャピラリー管５０３の途中に設置されている。また、他の例として、温度センサＴＳ５は、本体部５０１の内部の封入液空間８０６内に設置されている。上記例に限らず、所望の位置に温度センサが設置される。また、封入液空間内に限らず、検知器２０１を構成する筐体などの外側に接して温度センサが設置されてもよい。

図示のように、圧力伝送器１１に応じて、温度センサの位置を規定できる。１つの圧力伝送器１１に複数の温度センサが設置されてもよい。温度センサの位置に応じて、検知できる温度が異なる可能性がある。例えば接液部３０１のダイアフラム７０１を透過した水素による温度影響について未知である。そのため、これらの温度センサ設置位置および受圧部内部温度（Ｔ１）等をパラメータとして用いて学習・診断（例えば図１９）が可能である。これにより、水素透過現象に関する、封入液空間内温度等を考慮した診断が可能である。

また、図２４の（Ｂ）は、検知器２０１の接液部３０１の外に、周囲温度（Ｔ２）を測定するための温度センサを設置する例を示す。（Ｂ）の例では、タンク６００の上部に接液部３０１Ａが配置され、下部の測定流体を受ける側に接液部３０１Ｂが配置されている。また、それぞれの接液部３０１は、腐食防止や遮光などの目的で、カバー２４０１で覆うように設置されてもよい。カバー２４０１の有無は選択可能である。そして、（Ｂ）の例では、それぞれの接液部３０１やカバー２４０１の外に、周囲温度（Ｔ２）を測定するための温度センサ２４００が配置されている。温度センサ２４００は、カバー２４０１の内に設けられてもよい。

図示のように、タンク６００や圧力伝送器１１の設置環境に応じて、太陽光などの外光などによるエネルギーが検知器２０１に照射される場合やその照射の度合いの違いがある。例えば、図示の例では、上部の接液部３０１Ａは日向にあり、下部の接液部３０１Ｂは日陰にある。そのような周囲環境の違いから、それぞれの接液部３０１（封入液空間を含む）の温度影響も異なる。そのため、温度センサ２４００によって、接液部３０１の周囲温度（Ｔ２）を測定し、周囲温度（Ｔ２）のパラメータを用いて学習・診断（例えば図１９）が可能である。これにより、水素透過現象に関する周囲温度を考慮した診断が可能である。診断部２２は、周囲温度（Ｔ２）のみならず、カバー２４０１の有無や照明条件などの情報をパラメータとして用いてもよい。本システムは、これらのパラメータを用いたモデルで学習・推定を行うことで、水素透過の影響による圧力指示値の測定誤差（ドリフト）についての発生要因の解析が可能である。

［パラメータ（５）－圧力伝送器設置環境］
図２５は、パラメータとして圧力伝送器設置環境についての説明図を示す。図２５では、図７の（Ｂ）や図８のような構成の圧力伝送器１１の場合に、タンク６００の壁面に対し、検知器２０１の接液部３０１を設置する際の位置および方向の例を示している。本システムは、パラメータとして、検知器２０１の本体部５０１または接液部３０１の設置位置や方向（例えば縦、横、右斜め等）を表す情報を用いる。なお、図示の空間座標系で、Ｚ軸は鉛直方向、Ｘ，Ｙ軸は水平方向である。

（ａ）は、接液部３０１を、Ｚ軸方向に延在する壁面において、低圧側に対応する上部の第１位置に設置する例である。また、接液部３０１の円板の中心軸の方向を基準とした場合に、接液部３０１の設置方向は、Ｘ軸方向（横向き）とする場合である。また、接液部３０１がカバー２４０１によって覆われており、カバー有りの場合である。

（ｂ）は、接液部３０１を、Ｚ軸方向に延在する壁面において、高圧側の測定流体に対応する下部の第２位置に設置する例である。また、接液部３０１の設置方向は、Ｘ軸方向である。また、接液部３０１がカバー２４０１によって覆われておらず、カバー無しの場合である。

（ｃ）は、接液部３０１を、Ｚ軸方向に延在する壁面において、高圧側の測定流体に対応する下部における第３位置に設置する例である。また、接液部３０１の設置方向は、Ｘ軸およびＺ軸に対し斜め方向である。また、カバー無しの場合である。

（ｄ）は、接液部３０１を、Ｘ軸方向に延在するタンク６００の底面の壁面において、第４位置に設置する例である。また、接液部３０１の設置方向は、Ｚ軸方向（縦向き）である。また、カバー無しの場合である。

図示のように、タンク６００や圧力伝送器１１の設置環境に応じて、接液部３０１の位置や方向は様々にあり得る。これらの違いに応じて、例えば接液部３０１のダイアフラムおよび封入液空間における水素透過の影響が異なる可能性が考えられる。そのため、これらの圧力伝送器設置位置等の情報をパラメータとして用いて学習・診断（例えば図１９）が可能である。これにより、水素透過現象に関する圧力伝送器設置位置等を考慮した診断が可能である。本システムは、これらのパラメータを用いたモデルで学習・推定を行うことで、水素透過の影響による圧力指示値の測定誤差（ドリフト）についての発生要因の解析が可能である。

［パラメータ（６）－水素センサ設置環境］
図２６は、パラメータとして水素センサ設置環境についての説明図を示す。本システムは、パラメータとして、検知器２０１内における水素センサ３０３の設置位置を用いる。このパラメータは、例えば水素センサ３０３からダイアフラム面までの距離や、ダイアフラム面からみた水素センサ３０３の位置（例えば中央、側面など）を表す情報である。図２６は、図２４と類似の図面であるが、概念が異なる。

図２６は、例えば図７の（Ｂ）や図８のような構成の圧力伝送器１１の場合に、検知器２０１の内部に、水素量（Ｑ）を測定するための水素センサ３０３を設置する例を示す。例えば、接液部３０１の封入液空間７０２内に、水素センサＨＳ１が設置される。水素センサＨＳ１は、測定流体を受圧するダイアフラム７０１からの距離ｅ１を有し、ダイアフラム７０１の面、径方向に対し、中央に有する。他の設置例として、封入液空間７０２内に、水素センサＨＳ２が設置される。水素センサＨＳ２は、ダイアフラム７０１からの距離ｅ２を有し、ダイアフラム７０１の面、径方向に対し、外周付近に有する。

また、他の設置例として、水素センサＨＳ３は、封入液空間７０２内において、キャピラリー管５０３に接続される出口の付近に設置されており、ダイアフラム７０１からの距離ｅ３を有する。また、他の例として、水素センサＨＳ４は、キャピラリー管５０３の途中に設置されている。また、他の例として、水素センサＨＳ５は、本体部５０１の内部の封入液空間８０６内に設置されている。上記例に限らず、所望の位置に水素センサ３０３が設置される。

図示のように、圧力伝送器１１に応じて、水素センサ３０３の位置を規定できる。１つの圧力伝送器１１に複数の水素センサ３０３が設置されてもよい。水素センサ３０３の位置に応じて、検知できる水素量（Ｑ）が異なる可能性がある。例えば接液部３０１のダイアフラム７０１を透過した水素が、封入液空間内をどこまで移行するかについて未知である。そのため、本システムは、これらの水素センサ設置位置および水素量（Ｑ）等をパラメータとして用いたモデルで学習・推定（例えば図１９）を行う。

これにより、水素透過現象に関する水素センサ設置位置等を考慮した診断が可能であり、水素透過の影響による圧力指示値の測定誤差（ドリフト）についての発生要因の解析が可能である。上記例のように、接液部３０１に限らず、キャピラリー管５０３や本体部５０１内に水素センサ３０３を設置してもよい。その場合、接液部３０１からキャピラリー管５０３を介して本体部５０１に圧力が伝達される場合の、水素透過の影響の分析、封入液空間内の水素の移行に関する解析も可能である。

［パラメータ（７）－ゼロシフト量・補正操作回数］
図２７は、圧力伝送器１１の圧力指示値と実際の圧力値との誤差や、ゼロシフト補正などについての説明図を示す。例えば前述の図５の圧力伝送器１１について図６のような設置例を考える。圧力伝送器１１の指示値である圧力測定値は、水素透過の影響によって、測定流体の実際の圧力値を表していない場合があり、測定誤差を生じ得る。

図２７の（Ａ）は、圧力伝送器１１の本体部５０１の表示器２０４（図３）において圧力指示値が表示されること、および、操作器２０５において保守作業者等のユーザがゼロシフト補正等の操作が可能であることを示している。

図２７の（Ｂ）は、圧力伝送器１１の検知器２０１において水素透過が生じていない、または水素透過の度合いが小さい正常の状態、言い換えると測定誤差が無い場合を示す。

図２７の（Ｃ）は、圧力伝送器１１の検知器２０１において水素透過が生じている、または水素透過の度合いが大きい状態、言い換えると測定誤差が有る場合を示す。

（Ｂ）の場合では、例えば圧力伝送器１１をオフライン状態（プロセス圧力を受けない状態）とした場合、圧力指示値は、ゼロ％値を示す。それに対し、（Ｃ）の場合では、例えば圧力伝送器１１をオフライン状態（プロセス圧力を受けない状態）とした場合、圧力指示値は、ゼロ％値からずれた値（ドリフト量）を示す。この誤差は、水素透過の影響による内圧の増加と対応している。オンライン時には、圧力指示値は、そのような誤差が反映された値となっており、指示値自体からは誤差はわからない。このような場合、ユーザは、操作器２０５を用いて、オフライン時の圧力指示値をゼロ％値に戻すようにゼロシフト補正操作を行うことができる。

圧力伝送器１１は、圧力指示値のゼロ％値（ゼロ点）を設定する機能を有するとともに、そのゼロ点を補正するゼロシフト補正機能を備えている。圧力伝送器１１の本体部５０１に備える表示器２０４や操作器２０５、あるいは圧力伝送器１１に通信で接続される外部端末などのユーザ・インタフェースを用いることで、保守作業者などのユーザは、圧力伝送器１１のゼロ点の設定ができる。ゼロ点に関して、正常状態でのゼロ点からの誤差（ドリフトとも記載）が発生した場合、ユーザは、ゼロシフト補正機能を用いて、ゼロ点を補正、言い換えると再設定する操作ができる。補正の処理は、圧力伝送器１１の本体（図３の処理器２０２）のデジタル処理で行われる。

圧力伝送器１１の本体、または本体に接続される外部機器、または管理装置１３は、ゼロシフト補正操作がされた場合の日時や回数やゼロシフト量などのデータ・情報を、履歴情報としてメモリ資源に保持する。診断装置２は、圧力伝送器１１等からそのような履歴情報を収集してもよい。なお、表示器２０４や操作器２０５は、本体部５０１に備える形態に限らず、本体部５０１に対し外部接続される機器（例えば保守用ＰＣ）を用いてもよい。

診断用のパラメータとしてゼロシフト量および補正操作回数についての概要は図２７の通りである。ユーザによるゼロシフト補正では、検知器２０１内の測定流体側の任意の圧力値を、圧力伝送器１１の出力の指示値のゼロ％値（ゼロ点とも呼ばれる）に設定（言い換えると再設定、補正等）する。測定流体側にとってゼロ％であるはずの時点で、圧力伝送器１１の出力の指示値のゼロ点がゼロ％値から変化している場合、ゼロ点を変化（シフト）させた出力量を、ゼロシフト量と呼ぶ。言い換えると、ゼロシフト量は、ゼロシフト補正の際に、誤差がある状態でのゼロ点から誤差が無い状態でのゼロ点に補正した場合のそれらの差分である。

パラメータとしての補正操作回数は、履歴情報に基づいて、圧力伝送器１１でのゼロシフト補正操作を、すなわちゼロ％出力値を設定する等の操作を、利用開始から現在までに何回行ったかといった情報である。

本システムは、これらのゼロシフト量などのパラメータを用いたモデルで学習・推定を行うことで、水素透過の影響による圧力指示値の測定誤差（ドリフト）についての発生要因の解析が可能である。

［交換計画機能］
図１の製造管理装置３による交換計画機能（言い換えるとスケジューラ機能）に関して説明する。図１の製造管理装置３は、プラント１の圧力伝送器１１の保守・交換や製造の計画に関する生産計画スケジューラとしてのアプリケーション・機能を備えている。製造管理装置３は、圧力伝送器１１の保守・交換計画およびそれに対応する製造計画を立案およびデータ管理する。製造管理装置３は、プラント１の製造プロセス、圧力伝送器１１の特性や水素透過の状態を考慮した、好適な交換計画を、高速に立案する。これにより、顧客であるプラント１側の計画作業の負荷を低減するとともに、事業者側の圧力伝送器製品の製造を効率化し、生産効率を向上する。

製造管理装置３の交換判断部３１は、診断装置２からの診断結果情報のデータＤ６に基づいて、圧力伝送器１１の異常予兆の状態の診断結果を考慮し、圧力伝送器１１の交換要否を判断し、交換候補圧力伝送器の仕様、交換時期などを立案、スケジューリングを行う。製造管理装置３は、圧力伝送器１１の状態に応じて、好適な交換時期、および交換候補圧力伝送器を提案するように、交換提案情報を生成する。製造管理装置３は、交換計画機能に関して、交換提案情報を表示する簡単で使いやすいＧＵＩ画面５０を提供する。

製造管理装置３の交換判断部３１は、例えば、水素透過量の変動に応じた異常予兆が検知された場合に、圧力伝送器１１の状態が、製品の耐用年数前の破壊などの異常に至る前における交換を可能とするように、交換時期を立案する。交換判断部３１は、交換時期とともに、交換先の候補となる圧力伝送器の仕様などを立案する。そして、製造管理装置３は、生成した交換提案情報を可視化するＧＵＩ画面５０を表示させる。

実施の形態１では、生成する交換提案情報は、交換時期と交換候補圧力伝送器の仕様とを含むものとするが、これに限定されず、例えば、圧力伝送器１１の保守点検作業のための計画情報を生成するものとしてもよい。例えば、異常予兆に関する異常測度に応じて、保守点検作業の頻度を大小に調整することが挙げられる。

［交換計画立案］
製造管理装置３による交換計画立案の処理ロジック例を以下に示す。

（１）まず、単純な例として、以下の第１処理ロジックを適用してもよい。予め、本システムの製造管理装置３に、圧力伝送器１１の交換時期については、異常予兆検知時から例えば１か月後などの所定の期間として設定しておく。例えば、ある圧力伝送器１１についての異常予兆が検知された場合、製造管理装置３は、その検知の時点から１か月後を交換時期として提案する。また、製造管理装置３は、交換候補圧力伝送器の仕様としては、その検知された圧力伝送器１１の仕様と同じものを提案する。

（２）つぎに、より高度な例として、以下の第２処理ロジックを適用してもよい。予め、製造管理装置３に、過去の実績情報や製品の仕様情報に基づいて、交換候補となる圧力伝送器についての交換準備期間および交換作業期間を設定しておく。交換準備期間は、例えば手配手続き期間と納入期間との和として算出できる。

製造管理装置３は、診断装置２から、ある圧力伝送器１１の異常／異常予兆を検知した旨の情報を受信すると、その時点から、上記交換準備期間および交換作業期間の設定値を用いて、対象の圧力伝送器１１の保守・交換計画情報（後述のガントチャート）上に、交換準備期間および交換作業期間の工程を展開する。

また、製造管理装置３は、このガントチャート上に交換計画情報として交換の工程を展開する際には、プラント１の設備の稼働や休止の状況、交換作業者の人員・スキル情報、交換元圧力伝送器の数量、交換先圧力伝送器の数量、交換先圧力伝送器の入荷・製造状況、作業優先度などの、スケジュール調整用情報を考慮して、工程を自動的に生成する。

また、製造管理装置３は、交換先圧力伝送器の入荷・製造状況や、交換作業者の確保状況などの、任意の要因に応じて、対象の圧力伝送器１１の交換計画を変更することも可能である。製造管理装置３は、交換計画を変更する際には、上記スケジュール調整用情報に従い、要因に対応した条件にあった工程となるように自動調整する。

製造管理装置３は、交換作業者や管理者などのユーザＵ１に対し、交換提案を含む交換計画情報（言い換えると交換作業の工程が展開されたこと）を、ＧＵＩ画面５０、またはメールやアラームなどによって報せる。ユーザＵ１は、それを受けて交換計画情報を確認し、交換提案を受け入れて交換作業を行うべきか等を判断し、行う場合には交換作業のスケジュール等を把握する。交換作業者は、ＧＵＩ画面５０のガントチャート上に展開された工程のスケジュールに従って、圧力伝送器１１の交換作業を実施する。

（３）さらに、以下の第３処理ロジックを適用してもよい。第３処理ロジックでは、コンピュータが、圧力伝送器１１の寿命などを推定計算する。

図２８は、製造管理装置３の交換判断部３１による交換計画立案の第３処理ロジックに対応した処理フロー例を示す。本フローは、ステップＳ３０１～Ｓ３０５を有する。

ステップＳ３０１で、製造管理装置３は、過去の実績情報、および診断結果情報による圧力伝送器１１の異常／異常予兆の度合いの情報、例えば前述（図１９）の距離１９０４に対応した異常測度に基づいて、このまま交換などの対策をしない場合に圧力伝送器１１が破壊などの異常に至るまでの時間を推定計算する。

これに限らず、製造管理装置３は、推定する他の時間として、圧力伝送器１１としての性能が所定の率以下などに低下するまでの時間を推定計算してもよい。

ステップＳ３０２で、製造管理装置３は、上記推定時間に基づいて、異常に至るよりも前にその圧力伝送器１１の交換が可能なように、好適な交換時期を算出する。

また、ステップＳ３０３で、製造管理装置３は、上記圧力伝送器１１の異常／異常予兆の度合いの情報（例えば異常測度）、または、上記推定時間に基づいて、交換候補となる、好適または最適な仕様の圧力伝送器を１つ以上、選定する。

ステップＳ３０４で、製造管理装置３は、上記算出した交換時期と、上記選定した交換候補圧力伝送器とを含む、交換提案情報を生成する。製造管理装置３は、情報表示装置４と連携して、その交換提案情報を含むＧＵＩ画面５０をユーザＵ１に対し表示させる。

また、製造管理装置３は、上記交換候補圧力伝送器の選定とともに、プラント１側の顧客に対し、交換および購入に必要なコストなども算定して、併せて提示してもよい。

ステップＳ３０５で、ユーザＵ１は、上記画面で交換提案情報を確認し、交換の提案を了承するか、変更するか等を判断し操作する。ユーザＵ１は、変更の場合、他の交換候補圧力伝送器から交換先を選択してもよい。

交換候補圧力伝送器の仕様は、予め決められた複数の仕様から選択するものとしてもよいが、変形例としては、以下としてもよい。すなわち、製造管理装置３は、現在時点では未製造である圧力伝送器の仕様を、新規の仕様として生成してもよい。製造管理装置３は、例えば既存の圧力伝送器１１の仕様のパラメータ値（一例としてダイアフラム物性）を可変することで、新規の仕様を生成してもよい。生成された新規の仕様は、今後の新規の圧力伝送器の製造のために利用できる。新規の仕様は、プラント１側に提案することは必須ではなく、事業者側のみで開発・製造に利用するものとしてもよい。この変形例によれば、水素透過を考慮した新規の圧力伝送器の仕様を生成可能となる。

異常予兆の度合いに応じて異なる交換提案の例は以下である。製造管理装置３は、例えば、異常測度が第１レベルである場合に、交換時期を３か月後とし、仕様Ａの圧力伝送器を交換候補として提案する。製造管理装置３は、例えば、異常測度が第１レベルよりも大きい第２レベルである場合に、交換時期を１か月後とし、仕様Ｂの圧力伝送器を交換候補として提案する。製造管理装置３は、例えば、異常測度が第２レベルよりも大きい第３レベルである場合に、交換時期を即時とし、仕様Ｃの圧力伝送器を交換候補として提案する。

上記のように、交換計画機能では、圧力伝送器１１の状態に応じて、圧力伝送器１１の耐用年数前の破壊などの異常に至る前に、適した交換時期および交換候補圧力伝送器を提案する。交換提案情報は、交換候補圧力伝送器の仕様とそれに関する予備品の情報を含む。交換提案情報は、圧力伝送器１１の交換すべき部位（例えば接液部３０１のみでもよい）の提案を含んでもよい。

［交換提案の例］
図２９は、圧力伝送器１１に関する交換提案の例を示す。対象の交換元の圧力伝送器１１が例えば図５～図８のような隔膜置換器付き差圧伝送器であるとする。本例では、特に、接液部３０１に関して交換を検討する場合を示す。交換元の圧力伝送器１１の接液部３０１は、例えば前述の図２３の（ａ）のような仕様１であるとする。この接液部３０１について、診断の結果、異常予兆が検知されたとする。製造管理装置３は、交換先となる交換候補圧力伝送器の接液部３０１として、例えば、図示の（ａ）～（ｃ）ように、３つの仕様を提案する。３つの仕様は図２３と同様である。（ａ）の交換候補１および仕様１は、交換元の仕様１と同じタイプ・仕様の新品である。（ｂ）の交換候補２および仕様２は、仕様１に対し、ダイアフラムに金メッキが付加された仕様の新品である。（ｃ）の交換候補３および仕様３は、仕様２に対し、さらに水素吸蔵合金が付加された仕様の新品である。

仕様２の場合は、金メッキ付きダイアフラムによって水素透過を抑制・防止する効果が見込める。仕様３の場合は、さらに、金メッキ付きダイアフラムを水素が透過した場合に、水素吸蔵合金によって水素を吸収し、水素のガス化を抑制・防止する効果が見込める。

製造管理装置３は、このように、交換元の圧力伝送器の状態に応じて、性能などが異なる交換候補圧力伝送器の仕様を１つ以上提案する。製造管理装置３は、交換候補ごとに、仕様および交換時期と共に、コストなどの情報も併せて提示してもよい。複数の交換候補が提示された場合、ユーザＵ１は、顧客であるプラント１側の都合や判断に応じて、採用する１つを選択できる。

［画面例（１）－稼働情報モニタリング情報］
図３０は、第１画面例を示す。図３０のＧＵＩ画面は、稼働情報モニタリング情報を表示する。診断装置２は、稼働情報Ｄ０のモニタリングに基づいた、水量量などの所定のパラメータの時系列データをグラフにし、ＧＵＩとともに本画面に表示する。本画面は、情報欄３００１、圧力測定値グラフ３００２、水素量グラフ３００３を有する。情報欄３００１には、例えば、プラント１の情報、圧力伝送器１１の情報、測定流体種別の情報などが表示され、ユーザＵ１がそれらを選択可能である。圧力測定値グラフ３００２には、圧力検知データＤ１に基づいた圧力測定値のグラフが表示される。また、ユーザＵ１は、対象期間を選択可能である。水素量グラフ３００３には、水素量検知データＤ２に基づいた水素量のグラフが表示される。また、ユーザＵ１は、対象期間を選択可能である。ユーザＵ１は、これらのグラフを見てパラメータ値の大小や変動を確認できる。例えば、水素量が増加している場合には、水素透過の影響を考えることができる。これに限らず、本画面では、ユーザＵ１が選択したパラメータ値を表示可能である。

［画面例（２）－診断結果情報］
図３１は、第２画面例を示す。図３１のＧＵＩ画面は、診断結果情報として異常予兆検知結果情報等を表示する。診断装置２は、診断結果情報に基づいた、異常予兆グラフなどを作成し、ＧＵＩとともに本画面に表示する。本画面は、異常予兆グラフ３１０１、異常予兆検知リスト３１０２、影響センサリスト３１０３を有する。異常予兆グラフ３１０１は、診断結果に基づいた異常・異常予兆を時系列で可視化する２次元のグラフである。このグラフは、横軸が異常予兆を捉えた時間、縦軸が異常度合いを表す異常測度である。また、ユーザＵ１は、対象期間を選択可能である。また、このグラフは、異常測度の他に、異常／異常予兆に関する異常測度の閾値や異常検知区間を表示できる。異常検知区間は、異常測度が閾値を超えた期間である。ユーザＵ１は、閾値や異常検知区間の表示有無を選択できる。

異常検知リスト３１０２は、異常予兆を検知している時間帯（異常検知区間）と異常レベルを時間帯別に表示する。異常レベルは、異常測度をいくつかのレベルに区分したものである。この異常検知リスト３１０２の表では、列項目として、時間帯別の番号（＃）、異常レベル、検知開始日時、検知終了日時、および、最も影響度の高いセンサ、等を有する。異常レベルは、本例では数字で示しているが、色の違いとしても規定される。「最も影響度の高いセンサ」は、当該行の時間帯に検知されている異常／異常予兆に関して、最も影響度合いが高いと推定されるセンサ（図１でのセンサ１２のいずれか）を示す。

影響センサリスト３１０３は、モニタリング対象の全体、またはユーザＵ１が選択した期間における、異常／異常予兆の状態に関する、影響度合いが高いと推定される順序で、センサ（図１でのセンサ１２）のランキングの情報を表示する。この影響センサリスト３１０３の表は、センサ名と影響度を有する。

ユーザＵ１は、上記異常検知リスト３１０２および影響センサリスト３１０３を見て確認することで、検知された異常予兆に対し、どのセンサ（そのセンサに対応するパラメータ）が影響しているのかを、わかりやすく把握できる。上記画面例では「センサ」の表示としたが、センサに対応付けられたパラメータ（例えば温度等）の表示としてもよい。

［画面例（３）－計画情報］
図３２は、第３画面例を示す。図３２のＧＵＩ画面は、計画情報に基づいた交換提案情報等を表示する。製造管理装置３は、計画果情報に基づいた、交換提案情報などを作成し、ＧＵＩとともに本画面に表示する。

図３２の画面は、設備（特に圧力伝送器１１）ごとのガントチャート３２０１、交換計画情報３２０２を有する。ガントチャート３２０１は、設備コード、設備名、およびスケジュール情報を有する。このガントチャート３２０１では、圧力伝送器１１などの設備ごとに、稼働、保守点検、交換などの作業や状態を表す情報が表示される。ユーザＵ１は、このガントチャート３２０１上で、マウス操作等のＧＵＩ操作によって、圧力伝送器１１などの設備ごとに、稼働、保守点検、交換などの時間を確認し、必要に応じて変更できる。本画面例に限らず、ガントチャート３２０１では、例えば、圧力伝送器１１と対応付けられた製造プロセスや測定流体を表示してもよい。

交換計画情報３２０２は、対象（言い換えると交換元）の圧力伝送器１１の情報、交換先（言い換えると交換候補）の圧力伝送器１１の情報、交換時期の情報、および交換時期を含むスケジュール情報を有する。交換先の圧力伝送器１１の情報は、本システムの製造管理装置３がユーザＵ１に対し提案する交換候補圧力伝送器の仕様などの情報が表示される。ユーザＵ１は、詳細ボタンの操作で詳細な仕様などを確認できる。ユーザＵ１は、提案された交換候補圧力伝送器から変更したい場合には、変更ボタンの操作で変更できる。交換時期の情報は、本システムの製造管理装置３がユーザＵ１に対し提案する交換時期の情報が表示される。ユーザＵ１は、提案された交換時期から変更したい場合には、変更ボタンの操作で変更できる。下部のスケジュール情報では、例えば圧力伝送器Ｃ１を圧力伝送器Ｃ１ｂに交換する場合のスケジュールが表示されており、交換時期が２０２３年１月の場合である。

製造管理装置３は、プラント１側の管理装置１３（プラント制御・管理システム）とシームレスに連携してもよい。連携により、プラント１側は、製造管理装置３側からの計画情報に従った工程進捗などを容易に把握できる。また、プラント１側の都合等に応じて、計画の変更などがある場合には、ユーザＵ１は、本システムの製造管理装置３に対し、再計画のスケジューリングの依頼を行うことができる。これにより、製造管理装置３は、既存の計画情報を再度スケジューリングして更新し、更新された計画情報を提供する。プラント１側は、更新された計画情報に従った工程進捗などを容易に把握できる。

また、上記画面例は、プラント１側が圧力伝送器１１の保守・交換の計画を把握しやすいように情報を提供する例であるが、これに限らず、プラント１側の計画と対応させて、事業者側が圧力伝送器１１の製造などの計画を把握しやすいように情報を提供するものとしてもよい。

［効果等］
以上説明したように、実施の形態１のプラント管理システムおよび方法によれば、圧力伝送器１１などの設備における水素透過および水素脆化に関係する異常または異常予兆などの状態を好適に検知・診断でき、設備の保守・管理に関する工数やコストの低減を実現できる。診断機能（異常予兆検知機能）によれば、圧力伝送器１１の異常予兆を検知でき、設備の突発的な異常を回避し、プラント１の安定稼働に寄与できる。交換提案機能によれば、圧力伝送器１１の好適な交換を提案でき、交換により突発的な異常の発生を予防できるとともに、プラント１側の管理が容易になり、人員不足への対処や、保守・交換作業のコストを低減できる。

＜変形例＞
実施の形態１で、対象とした圧力伝送器１１は、実装上、詳しくは様々な型式があり、圧力測定に関するタイプや詳細構造が異なる。どの型式でも、図４のような検知器２０１の基本構成や水素透過に関する原理は共通である。そのため、実施の形態１では、診断の際には、圧力伝送器１１の型式に依らずに、同じ学習モデルを適用する場合（図１９）を説明した。これに限定されず、実施の形態１の変形例としては、さらに、圧力伝送器１１の型式やタイプ（例えば図８～図１１）の違いを考慮し、型式やタイプごとに異なる学習モデルを適用するようにしてもよい。診断装置２は、例えば管理情報Ｄ３の一部として圧力伝送器１１の型式やタイプなどの情報（言い換えると圧力伝送器種別）を参照し、その型式やタイプに応じて異なる学習モデルを学習・推定に適用する。この変形例の場合には、圧力伝送器１１の型式やタイプに応じて水素透過の作用に違いが生じる場合の解析も可能となる。

以上、本開示の実施の形態について具体的に説明したが、前述の実施の形態に限定されず、要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。各実施の形態は、必須構成要素を除き、構成要素の追加・削除・置換などが可能である。特に限定しない場合、各構成要素は、単数でも複数でもよい。各実施の形態や変形例を組み合わせた形態も可能である。

（付記）
一実施の形態のプラント管理システムは、以下でもよい。プラント管理システムにおけるコンピュータシステムは、稼働情報に基づいた学習データを用いて、稼働情報と圧力伝送器の異常等の状態との関係に関する機械学習を行って、学習モデルを訓練し、診断の際には、稼働情報を学習モデルに入力して、学習モデルによる推定の結果として、圧力伝送器の異常等の状態を出力する。学習データは、異常または異常予兆として、検知器の耐用年数前の破壊等の異常を生じた場合の、圧力検知データまたは水素量検知データの指示値の変動データを含む。

一実施の形態のプラント管理システムは、検知器に、ダイアフラムを水素が透過する水素透過現象についての水素量または水素透過量を測定するための水素センサが設置される。検知器の耐用年数前の破壊等の異常と指示値の変動データは、ダイアフラムを水素が透過する水素透過、および、透過した水素によって検知器を構成する金属が脆化する水素脆化の現象と対応している。

一実施の形態のプラント管理システムにおけるコンピュータシステムは、診断の際に、機械学習、例えば局所部分空間法（ＬＳＣ法）を用いて、圧力伝送器の状態を診断し、機械学習、例えば局所部分空間法による、多次元空間を構成するパラメータは、少なくとも水素量または水素透過量を含む。

１…プラント、２…診断装置、３…製造管理装置、４…情報表示装置、５…ユーザ端末、１１…圧力伝送器、１２…センサ、１３…管理装置、５０…ＧＵＩ画面。

Claims (14)

1. プラントの設備を管理するプラント管理システムであって、
   プロセッサおよびメモリを有するコンピュータシステムを備え、
   前記設備は、圧力伝送器を含み、
   前記圧力伝送器は、測定流体の圧力をダイアフラムによって受圧し、封入液を介して圧力センサに伝達する検知器を含む機器であり、
   前記圧力伝送器には、水素量を測定するための水素センサが設置され、
   前記コンピュータシステムは、
   前記設備についての時系列上のモニタリングとして、前記圧力伝送器による圧力検知データと、前記水素センサによる水素量検知データと、前記圧力伝送器に関する管理情報と、を含む稼働情報を、収集および蓄積し、
   前記稼働情報に基づいて、前記水素量検知データの水素量を含む情報を可視化する画面を提供する、
   プラント管理システム。
2. 請求項１記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、
   前記稼働情報に基づいて、前記圧力伝送器の異常または異常予兆を含む状態に関して診断して、前記異常または異常予兆を検知し、前記圧力伝送器の状態を含む診断結果情報を生成し、
   前記診断結果情報を可視化する画面を提供する、
   プラント管理システム。
3. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、
   前記稼働情報および前記診断結果情報に基づいて、前記圧力伝送器の保守または交換または製造の計画を立案して、前記圧力伝送器の交換時期および交換候補圧力伝送器を含む計画情報を生成し、
   前記計画情報を可視化する画面を提供する、
   プラント管理システム。
4. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、前記測定流体の測定流体種別を含む前記管理情報に基づいて、前記測定流体種別ごとに、前記圧力伝送器の状態を診断する、
   プラント管理システム。
5. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、前記診断のためのパラメータの１つとして、前記ダイアフラムの材質、厚さ、または面積を含む物性情報を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
   プラント管理システム。
6. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、前記診断のためのパラメータの１つとして、前記圧力検知データに基づいた、前記測定流体のプロセス圧力、および前記検知器の内部圧力を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
   プラント管理システム。
7. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、前記診断のためのパラメータの１つとして、前記検知器の内部の温度、または前記検知器の外部の温度を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
   プラント管理システム。
8. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、前記測定流体に対する前記圧力伝送器の前記検知器の設置の位置または方向の情報を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
   プラント管理システム。
9. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
   前記コンピュータシステムは、前記ダイアフラムに対する前記水素センサの設置の位置の情報を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
   プラント管理システム。
10. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
    前記コンピュータシステムは、前記診断のためのパラメータの１つとして、前記検知器のゼロシフト量を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
    プラント管理システム。
11. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
    前記コンピュータシステムは、前記診断のためのパラメータの１つとして、前記検知器のゼロシフト補正に関する補正操作回数を用いて、前記圧力伝送器の状態を診断する、
    プラント管理システム。
12. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
    前記コンピュータシステムは、前記プラントごとの前記稼働情報に基づいて、前記プラントごとに前記診断を行い、
    第１プラントの前記圧力伝送器の診断の際に、前記第１プラントからの第１稼働情報に基づいて、第１モデルを用いて診断を行い、
    第２プラントの前記圧力伝送器の診断の際に、前記第２プラントからの第２稼働情報に基づいて、前記第１モデルを流用した第２モデルを用いて診断を行う、
    プラント管理システム。
13. 請求項２記載のプラント管理システムにおいて、
    前記コンピュータシステムは、前記プラントにおける前記測定流体として、類似する複数の測定流体種別がある場合に、
    第１測定流体種別での前記圧力伝送器の診断の際に、前記第１測定流体種別に対応した第１モデルを用いて診断を行い、
    前記第１測定流体種別に類似する第２測定流体種別での前記圧力伝送器の診断の際に、前記第１モデルを流用した第２モデルを用いて診断を行う、
    プラント管理システム。
14. プラントの設備を管理するプラント管理方法であって、
    前記設備は、圧力伝送器を含み、
    前記圧力伝送器は、測定流体の圧力をダイアフラムによって受圧し、封入液を介して圧力センサに伝達する検知器を含む機器であり、
    前記圧力伝送器には、水素量を測定するための水素センサが設置され、
    プロセッサおよびメモリを有するコンピュータシステムによって実行されるステップとして、
    前記設備についての時系列上のモニタリングとして、前記圧力伝送器による圧力検知データと、前記水素センサによる水素量検知データと、前記圧力伝送器に関する管理情報と、を含む稼働情報を、収集および蓄積するステップと、
    前記稼働情報に基づいて、前記水素量検知データの水素量を含む情報を可視化する画面を提供するステップと、
    を有する、プラント管理方法。

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