JP4372473B2 - データ管理システムおよびそれに適用される分析装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御用データや測定データなど各種データの管理に関するもので、例えば、各種制御装置や環境用測定装置等、長期間の連続データの異常を管理するシステムおよびそれに適用される分析装置として特に有用である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ボイラ制御装置や分析装置などにあっては、各種の制御用データや測定データは、現状の把握のみならず、従前のデータとの相関を求めて装置の稼動状態の変化を把握したり、今後の対応策を検討する資料に用いられるなど重要な役割を果たしている。従って、データの信頼性が非常に重要であり、異常を迅速に発見する必要があるとともに、異常であるか否かの判断基準が明確であることが求められている。
【０００３】
具体的には、従前のデータの動きから経験的に異常の有無を判断する方法に代わり、制御装置や分析装置などを定期的に校正あるいは点検することによって異常の有無を確認する方法や、装置運転状態から起こり得ない突変データの有無から異常発生の有無を判断する方法が従来から採用されている。前者では、校正あるいは点検時の校正データの経時的な変化量が大きい場合など、後者では、実測データの変化量が予め定めた所定の値を超えた場合に異常と判断し、警報を発生する方法をとることが多い。
【０００４】
また、例えば測定データの異常は、測定試料の異常や分析装置の異常だけではなく、計器保守や操作ミスなどの人為的な原因に基づく異常などもある。こうした異常に関しては、校正係数や装置内温度や流量、圧力等の装置の動作に関連する情報と測定データとの相関を追跡して、異常の判断、警報の発生さらには異常発生の原因追求を行う方法が採られることが多い。
【０００５】
さらに、測定データに異常がある場合であっても測定値を使用できるようにする対策として、一定時間内での測定データについて、最大値と最小値を除外し残りのデータの平均値を演算する方法などが提案されている。例えば、電解水などの吸光度測定装置において偶発的に発生する気泡による異常データに対して適用する場合等が該当する（例えば特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００３−７５３３８号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、昨今、上記のような分析装置や各種の制御装置などにおいては、リモートメンテナンスや自己診断機能の要請が強くなってきており、装置全体の機能だけでなく、データ自体の異常の有無を診断する機能は欠かせないものとなっている。特に省人化・省力化が必要な現場設置型の装置では、なお一層こうした要請が強くなってきている。
【０００８】
また、従来行われていた警報では、通常、所定時間内での異常が１度でもあると判断すれば、その後の異常は無視されることが多く、異常の発生頻度の確認や異常の状態把握ができないという不都合が生じる。あるいは、通常瞬時出力に所定の時定数をかけて円滑処理を行ったり、瞬時出力を所定時間平均化することが多く、突発的な瞬時出力の異常は検知できないという不都合も生じる。さらに、一定時間内の最大・最小値を除く平均値の算出は単位時間内での連続的な異常値の排除ができない可能性がある。また、定期的な校正や点検では、その中間での異常を検知することが困難である。つまり、上記のような従来の管理方法では、データが異常な状態であっても、その状態が認識できないまま作動していることがあり、データの信頼性に影響する可能性があった。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、ガス濃度分析装置の測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、ガス濃度分析装置の保守を容易にするとともに、装置の作動状態を把握し、信頼性の向上に寄与するデータの管理システムを提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、ガス濃度分析装置の測定データの管理について鋭意研究したところ、下記の手段によって上記目的を達成することができることを見出し、本発明を完成するに至った。
【００１１】
本発明は、特定試料を連続的に測定する分析装置におけるガス濃度測定データに係る連続データの異常を管理するデータ管理システムであって、
前記連続データが入力されるデータベースと、該連続データから代表値の選択または算出を行い、データの異常を判断する手段を有し、
該異常判断手段が、
任意に設定可能な一定の単位時間として順次短い時間幅に細分化された単位時間の入力を複数受け付けるステップ、
任意に設定可能な一定の闘値の入力を受け付けるステップ、
前記細分化された単位時間におけるデータの任意の時間帯での最大値または最小値または微分値の最大値を前記代表値として選択または算出し、その前の時間帯でのデータから選択または算出された代表値と比較するステップ、
前記比較に基づく値が前記闘値を超えたときに前記単位時間のデータの異常を判断するステップを実行するとともに、
異常を判断した時間帯のデータについて、前記代表値を比較するステップと前記異常を判断するステップを、順次細分化された単位時間において進めていくことにより、最短の時間単位でのデータの異常を判断する（0025，0031，0032）ことを特徴とする。こうしたシステムによって、種々の原因による測定データに係る連続データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、ガス濃度分析装置の作動状態を把握し、データの管理精度の向上を図ることができる。ここで、「単位時間」とは、判断の基準となる測定データの演算最小時間をいい、具体的には「日」、「時」、「分」、「秒」あるいは「秒」を例にとれば、１０秒単位や１秒単位にまで細分化することも可能である。以下「時間の幅」あるいは「時間幅」ということがある。
【００１２】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データから最大値および最小値を選択するステップを有し、その時間帯での最大値または最小値を前記代表値として選択することを特徴とする。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、ガス濃度分析装置における、主に測定対象となる試料の異常検知に有力である。
【００１３】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データを微分するステップを有し、その時間帯での微分値が最大となる値を前記代表値として選択することを特徴とする。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、ガス濃度分析装置における、主に検出器等測定系の異常検知に有力である。
【００１４】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、前記単位時間を複数設定し、前記異常判断手段が、各単位時間におけるデータの異常を判断するステップを実行することを特徴とする。つまり、例えば（１）予め入力された複数の前記時間幅（単位時間）を、長さによって配列するステップ、（２）任意の時間幅から、次に短い時間幅に細分化するステップ、（３）細分された時間幅での前記データから選択または算出した代表値をその前時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および（４）両代表値の差が前記閾値を超えたときに異常を判断するステップを有することによって、複数の単位時間におけるデータの異常を判断することができる。さらに、順次細分化された時間幅に対応して前記（１）〜（４）の各ステップを行うことを特徴とする。こうしたステップを有する検索方法によって、異常と判断されたデータを最小単位時間の異常として扱うことで、他の時間帯でのデータの信頼性を保持し、異常の発生時間を最小限とすることができる。また、平均化されたデータでは異常と判断できない場合であっても、細分化することで短時間での異常を検索することができ、連続性のあるデータから異常データを削除することでデータの信頼性の向上を図ることができる。
【００１５】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、前記連続データが、特定試料を連続的に測定するガス濃度分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データであることを特徴とする。こうしたデータは、本発明のデータ管理システムを適用することによって、データ自体の異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、ガス濃度分析装置の保守を容易にすることができる。
【００１６】
また、本発明は、上記のデータ管理システムを有し、特定試料を連続的に測定するガス濃度分析装置であって、所定の閾値を入力する手段、所定の単位時間を入力する手段、任意の時間帯での測定データから代表値を選択または算出する手段、および前記代表値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することを特徴とする。こうした手段を有することによって、ガス濃度分析装置の測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、ガス濃度分析装置の作動状態を把握し、ガス濃度分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００１７】
ここで、前記単位時間の設定値を複数入力することが可能な単位時間入力手段、当該単位時間を順次細分化することが可能な単位時間選択手段を有することが好適である。異常と判断された指示を最小単位時間の異常として扱うことで、より正確な異常発生時間を検証し、他の時間帯での測定値の信頼性を保持することができる。
【００１８】
また、少なくとも前記閾値、測定時間および代表測定値を表示するとともに、異常と判断した代表測定値を正常な代表測定値と異なる識別可能な表示を行うことが好適である。こうした手段を有することによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
本発明は、データ管理システムにおいて、任意に設定可能な一定の時間幅を入力するステップ、連続的に所定のデータを入力し該データを前記一定時間幅ごとに時系列順に配列するステップ、任意に設定可能な一定の閾値を入力するステップ、任意の時間帯での前記データから選択または算出した代表値をその前の時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および両代表値の差が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断するステップを有することを特徴とする。本発明者は、各種データの異常発生の要因解析を行い、異常時のデータの変化の仕方を精緻に分析することによって、異常の把握に必要となる、時間の幅の設定、代表値の選択または算出の基準、閾値の選定の方法などが明確になることを見出したもので、連続性のあるデータの管理において、該データを一定時間幅ごとに時系列的に細分し、各時間帯におけるデータを代表する値（代表値）を選択または算出し、隣接する代表値あるいは代表値の変化量が予め設定した閾値を超える場合において異常と判断することによって、データ異常の発生あるいは異常の内容をより正確に把握することができる。
【００２０】
むろん、各時間帯における代表値は、１つの閾値によって１つの値だけ選択する場合だけではなく、種々の選択または算出する場合も含まれる。例えば、（１）最大値とそれに次ぐ値を選択する場合、（２）最大値（最小値）、平均値、あるいは両者の差異を算出する場合、（３）複数の閾値によって範囲を設定し各範囲ごとに代表値を選択する場合、等々ことも可能である。
【００２１】
また、閾値と代表値の単純比較だけではなく、代表値の変化量、つまり、任意の時間帯の代表値と次の時間帯の代表値の差または比を閾値として演算結果を比較することも可能である。具体的には、（ａ）１の時間帯から２の時間帯にかけて突変した場合と（ｂ）２の時間帯から３の時間帯にかけてさらに突変した場合があれば、（ａ）および（ｂ）を異常と判断するだけでなく、（ａ）を異常と判断せずに（ｂ）を異常と判断することが可能であり、（ａ）を異常に準ずる扱いとすることも可能である。
【００２２】
いずれの場合においても、上記手段によって具体的な判断手段の選択が可能であり、データ異常の発生要因を推定することも可能となる。さらに適用を拡大すれば、具体的な保守作業内容の指令に結びつけることも可能となり、本発明の目的であるリモートメンテナンスや自己診断機能を有する装置の実現が可能となる。
【００２３】
また、本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データから最大値および最小値を選択するステップを有し、その時間帯での最大値または最小値を前記代表値として選択することを特徴とする。一般に、多くの異常パターンの１つとして、データの突変がある。これは、データの最大値あるいは最小値がその前後の時間帯の最大値あるいは最小値と大きく異なるという現象として捉えることができ、例えば分析装置における主に測定対象となる試料の異常検知に有力である。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。
【００２４】
あるいは、本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データを微分するステップを有し、その時間帯での微分値が最大となる値を前記代表値として選択することを特徴とする。一般に、多くの異常パターンの１つとして、連続性のあるデータのパルス状ノイズの多発がある。これは、設定時間内の平均値の変化は少ないが瞬時のデータのふらつきが生じ、任意の時間帯でのデータ微分値の最大値がその前後の時間帯の微分値の最大値と大きく異なるという現象として捉えることができ、例えば、分析装置における、主に検出器等測定系の異常検知に有力である。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。
【００２５】
また、本発明は、上記データ管理システムにおいて、（１）予め入力された複数の前記時間幅を、長さによって配列するステップ、（２）任意の時間幅から、次に短い時間幅に細分化するステップ、（３）細分された時間幅でのデータから選択または算出した代表値をその前時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および（４）両代表値の差が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断するステップを有し、順次細分化された時間幅に対応して前記（１）〜（４）の各ステップを行うことを特徴とする。つまり、本発明者は、データの処理時間を細分化することによって、突変等の異常データを検索することができることを見出したものであり、異常の発生時間の最短化および連続異常発生の有無の確認などから、最短時間の異常値として処理できるように判断時間を細分化することで、より正確な異常発生時間を検証し、他の時間帯でのデータの信頼性を保持することができる。また、平均化されたデータでは異常と判断できない場合であっても、細分化することで短時間での異常を検索することができ、連続性のあるデータから異常データを削除することでデータの信頼性の向上を図ることができる。
【００２６】
具体的には、後述するように、表示部における単位時間を「日」→「時」→「分」→「秒」として、表示グラフを順次細分化して表示する方法や、データを一覧表として順次細分化して表示する方法などが挙げられる。単位時間は、「秒」を例にとれば、１０秒単位を、さらに１秒単位にまで細分化することも可能である。
【００２７】
ここで、時間幅の細分化つまり異常データの検索動作は、手動による場合、自動による場合を問うものではない。現場や管理室等で作業者が確認を行うときには手動が好ましい場合が多く、警報あるいは異常値の削除等の処理においては自動的に行うことが好ましい場合が多い。
【００２８】
検索方法には、時系列グラフとして順次細分化して表示する方法や、一覧表として順次細分化して表示する方法、さらにはこれらの組み合わせた方法などが挙げられる。また、検索途中での表示の切換えが可能とすることも好ましい。
【００２９】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、前記所定のデータが、各種制御装置における制御用データ、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データであることを特徴とする。各種制御装置における制御用データ、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データなどは、連続性を有するとともに、短時間での異常がデータ全体の信頼性に大きな影響を与えることがある。従って、本発明のデータ管理システムを適用することによって、データ自体の異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にすることができる。
【００３０】
本発明は、特定試料を連続的に測定する分析装置であって、所定の閾値を入力する手段、所定の時間幅を入力する手段、任意の時間帯での測定データから代表測定値を選択または算出する手段、および前記代表測定値あるいは代表測定値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することを特徴とする。上記のように、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データに本発明のデータ管理手法を取り入れることによって、測定データの信頼性を高めることができるもので、測定値を一定時間幅ごとに時系列的に細分し、各時間帯における測定値を代表する値（代表測定値）を選択または算出し、隣接する代表測定値あるいは代表測定値の変化量が予め設定した閾値を超える場合において異常と判断することによって、より正確な測定データの異常の発生あるいは異常の内容を把握することができる。また、こうした手段を有する分析装置によって、装置の保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を的確に把握し、分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００３１】
ここで、前記時間幅の設定値を複数入力することが可能な時間幅入力手段、当該時間幅を順次細分化することが可能な時間幅選択手段を有することが好適である。上記のように、測定データの処理時間を細分化することによって、異常と判断された指示を最小単位時間の異常として扱うことができる。
【００３２】
つまり、異常発生時間の最短化および連続異常発生の有無の確認などから、異常と判断された指示は極力短時間であることが望ましく、細分不可能となる時間まで判断時間を細分化することで、より正確な異常発生時間を検証し、他の時間帯での測定値の信頼性を保持することができる。このように、測定データの処理時間を細分化することによって、突変等の異常データを検索することができる点に本発明の特徴がある。
【００３３】
具体的には、例えば、時間幅の設定値を「日」、「時」、「分」および「秒」として入力し、表示部における単位時間を各々選択可能とし、「日」→「時」→「分」→「秒」として順次細分化できる機能を有する場合が挙げられる。
【００３４】
また、少なくとも前記閾値、測定時間および代表測定値を表示するとともに、異常と判断した測定値を正常な代表測定値と異なる識別可能な表示を行うことが好適である。通常、上述の分析装置は現場設置型が多用され、総合管理室（計装室）での管理と同時に、現場で測定値の異常を確認することも多く、こうした手段を有することによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、迅速な保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握することができる。異常表示は、グラフでは、線種や色彩など図形表示において正常値と区分できるものであれば、任意に選択することが可能であり、併用の可能であるとともに、装置に多種の表示手段を保有することも有用である。同様に、表形式による場合であっても、字体や色彩などフォント表示において正常値と区分できるものであれば、上記同様、多種多用な態様が可能である。
【００３５】
以下、本発明のデータ管理システムおよびそれに適用される分析装置の詳細を述べる。
【００３６】
図１に、分析装置を含めた本発明の測定データの管理システムの構成例を示す。分析装置１からの測定データを、現場中継装置２、事務所中継装置４を介して測定データベース５に入力し、処理された後、例えば後述の図３に示すような内容が表示部６に表示される。現場と事務所の間は構内のＡＤＳＬが利用され、相当量の測定データなど分析装置からの情報が高速で伝送され、リアルタイムの現場情報が集中管理される。むろん、同じ表示部を分析装置内に設けることも可能であり、複数の分析装置の情報が一括管理されると同時に、分散管理をも可能とするシステムが好ましい。また伝送は、無線等の通常用いられる伝送手段のいずれも使用可能である。
【００３７】
図２に、本システムの各ステップから構成されるフローチャートの一例を示す。一般に、設定段階と判断段階とからなり、（Ａ）設定段階として、
（１）時間幅を入力するステップ：判断の基準となる測定データの演算最小時間を設定する。例えば、５〜３０ｓｅｃ程度が相当である。
（２）代表測定値の選択または算出する手段を入力するステップ：上記時間幅内での代表値を決定する方法を設定する。例えば、最大値あるいは／および最小値を選択する、平均値を算出する、標準偏差を算出する、等々予め用意された幾つかの手段から設定することが好ましい。
（３）閾値を入力するステップ：代表測定値あるいはそれを基に算出された値との比較を行う基準を設定する。管理する対象によって閾値の設定が異なり、予め測定データの異常の発生あるいは異常の内容をシミュレートし、要因解析によって特定する。
【００３８】
また、（Ｂ）判断段階として、
（１）測定データを設定時間ごとに時系列順に配列するステップ：分析装置からの測定データを取り込み、時系列に並べた後、設定時間単位で区分する。
（２）代表測定値を選択または算出するステップ：例えば、最大値（３０ｐｐｍ）と最小値（５ｐｐｍ）を選択し、その差を代表測定値（２５ｐｐｍ）とする。
（３）代表測定値をその前時間帯の代表測定値と比較するステップ：例えば、１２時００分２０秒〜４０秒の代表測定値（２５ｐｐｍ）を、１２時００分００秒〜２０秒の代表測定値（１０ｐｐｍ）と比較する。
（４）指示の異常を判断するステップ：両代表測定値の差（１５ｐｐｍ）が閾値（例えば、１０ｐｐｍ）を超えたときに測定データの異常であると判断する。
（５）異常があれば警報を発生するステップ：測定データの異常が発生したことを表示部に示すとともに、外部接点あるいはシリアル信号として出力し、保守等の対応を求める。早期のアナウンスによって迅速な保守が可能となる。
【００３９】
このような各ステップを経て、種々の原因による測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握し、分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００４０】
図３および図４に、本発明に係る分析装置の表示内容の一例を示す。図３（Ａ）〜（Ｄ）のようにグラフ上に所定の時間幅の間に取り込んだ測定値を、その間の最大値および最小値を代表測定値として表示するとともに太線部分が異常であることを示している。また、図４（Ａ）〜（Ｄ）は、各数値を一覧表に示したもので、異常値を朱色表示している。いずれも単位時間を「日」→「時」→「分」→「秒」として検索した場合を示しているが、単位時間は、例えば１０秒単位を、さらに１秒単位にまで細分化することも可能である。
【００４１】
具体的に、測定データの検索範囲を２００２年１２月１０日００時００分〜２００３年１月８日００時００分とし、測定データのサンプリング間隔を１０秒とした場合を例に挙げ、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒に発生した異常データを検索する手順について説明する。
【００４２】
＜時系列グラフを用いた検索方法＞
（１）「日」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日の測定データへの絞込みを行う。
（２）「時」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日２１時の測定データへの絞込みを行う。
（３）「分」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日２１時０６分の測定データへの絞込みを行う。
（４）「１０秒」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒に異常データが発生したことを確認する。
以上の手順によって、異常データの検索が可能となる。
【００４３】
次に、さらに詳細を説明する。
（１）通常は、「日」単位の最大値および最小値が時系列グラフとして表示されている。図３（Ａ）では、２００２年１２月１０日〜２００３年１月８日間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。ここで、両者の差異が大きくなった時点、具体的には２００２年１２月１９日のデータに異常が読み取れる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００４４】
（２）表示部は、図３（Ｂ）に変化し、２００２年１２月１９日０８時〜２００２年１２月２１日０７時間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「時」単位の時系列グラフとして表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００４５】
（３）表示部は、図３（Ｃ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時００分〜２００２年１２月１９日２１時５９分間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「分」単位の時系列グラフとして表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる（図３（Ｃ）では２６分台にも同様の測定データが存在するがここでは触れない。）。そこで、これらの箇所の絞込みを行う。
【００４６】
（４）表示部は、図３（Ｄ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時０５分２０秒〜２００２年１２月１９日２１時１５分１０秒間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「１０秒」単位の時系列グラフとして表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。つまり、この測定データが異常データである。
【００４７】
＜一覧表を用いた検索方法＞
（１）「日」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日の測定データへの絞込みを行う。
（２）「時」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日２１時の測定データへの絞込みを行う。
（３）「分」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日２１時０６分の測定データへの絞込みを行う。
（４）「１０秒」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒に異常データが発生したことを確認する。
以上の手順によって、異常データの検索が可能となる。
【００４８】
次に、その詳細を図３および図４に基いて説明する。
（１）通常は、「日」単位の最大値および最小値が一覧表として表示されている。図４（Ａ）では、２００２年１２月１０日〜２００３年２月２８日間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。ここで、両者の差異が大きくなった時点、具体的には２００２年１２月１９日のデータに異常が読み取れる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００４９】
（２）表示部は、図４（Ｂ）に変化し、２００２年１２月１９日００時〜２００３年１月２日２３時間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「時」単位の一覧表として表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００５０】
（３）表示部は、図４（Ｃ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時００分〜２００２年１２月２０日２１時５９分間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「分」単位の一覧表として表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。そこで、これらの箇所の絞込みを行う。
【００５１】
（４）表示部は、図４（Ｄ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒〜２００２年１２月１９日２２時０５分５０秒間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「１０秒」単位の一覧表として表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。つまり、この測定データが異常データである。
【００５２】
ここで、表示上のグラフの縦軸や横軸を位置および範囲（スパン）を任意に変更することができるようにすることも可能である。拡大して詳細な変化を追跡する場合や、縮小して全体的な大きな動きを把握する場合などに好適である。また、表示時間の拡張・縮小による表示の変化、代表測定値の選択または算出の基準を変更したときの表示の変化、あるいは閾値の設定値の変更に伴う表示の変化などを確認することができるようにすることも可能である。当初の分析装置の作動環境条件が変化したときなどに、容易に修正を行うことができる点において有効である。
【００５３】
さらに、例えば、表示部にカーソルを当てると、その異常値前後の測定値を表示し、特に異常との区分を明確にするといった機能を有することも好適である。また、異常値と表示された値あるいは部位にカーソルを当てると要因解析から求められた故障モードあるいは保守項目のモードが表示されるといった機能まで有することも好適である。
【００５４】
以上のように、測定データの異常管理は分析装置において重要な役割を果たすことから、より正確かつ迅速な異常検知ができる装置あるいはシステムとすることが好ましく、異常状態の発生原因に対応したステップの任意の閾値を設定することが好ましい。ただし、こうした分析装置およびその測定データ管理システムは上記の実施態様に限定されるものでないことはいうまでもない。
【００５５】
また、各種制御装置においても略同様のシステムによって、制御用データのより正確かつ迅速な異常検知ができる装置あるいはシステムとすることが可能となり、分析装置や制御装置などの装置内部あるいは装置に関連して設置されている各種センサ出力データなどについて同様である。さらには、本発明は、管理を必要とするあらゆる連続性を有するデータに適用可能であり、非常に高い汎用性を有している。
【００５６】
【発明の効果】
以上のように、本発明は、データ管理システムであって、所定の閾値や時間幅や代表値を設定する幾つかのステップ、および代表値変化量の比較や異常の判断などを行うステップを有することによって、種々の原因によるデータの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、各種装置の作動状態を把握し、データの管理精度の向上を図ることができる。
【００５７】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データから最大値および最小値を選択し、その時間帯での最大値または最小値を前記代表値として選択するステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、分析装置における、主に測定対象となる試料の異常検知に有力である。
【００５８】
本発明は、任意の時間帯での前記データを微分し、その時間帯での微分値が最大となる値を前記代表値として選択するステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、分析装置における、主に検出器等測定系の異常検知に有力である。
【００５９】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、（１）予め入力された前記時間幅を、長さによって配列するステップ、（２）任意の時間幅から、次に短い時間幅に細分化するステップ、（３）細分された時間幅での前記データから選択または算出した代表値をその前時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および（４）両代表値の差が前記閾値を超えたときに異常を判断するステップを有し、順次細分化された時間幅に対応して前記（１）〜（４）の各ステップを行うことを特徴とする。こうしたステップを有する検索方法によって、異常と判断されたデータを最小単位時間の異常として扱うことで、他の時間帯でのデータの信頼性を保持し、異常の発生時間を最小限とすることができる。
【００６０】
また、各種制御装置における制御用データ、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データは、本発明のデータ管理システムを適用することによって、データ自体の異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にすることができる。
【００６１】
本発明は、特定試料を連続的に測定する分析装置であって、所定の閾値や時間幅および代表測定値を選択または算出する手段、および代表測定値あるいは代表測定値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握し、分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００６２】
ここで、前記時間幅の設定値を複数入力することが可能である時間幅入力手段、当該時間幅を順次細分化し、異常と判断された測定データを最小単位時間の異常として扱うことで、他の時間帯でのデータの信頼性を保持し、異常の発生時間を最小限とすることができる。
【００６３】
また、少なくとも前記閾値などを表示するとともに、異常と判断した測定値を前記表示と異なる識別可能な表示を行うことによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るデータの管理システムの構成の一例を示す説明図
【図２】本発明に係るシステムのフローチャートの一例を示す説明図
【図３】本発明に係る分析装置またはシステムに使用される表示内容の一例を示す説明図
【図４】本発明に係る分析装置またはシステムに使用される表示内容の他の一例を示す説明図
【符号の説明】
１ 分析装置
２ 現場中継装置
３ 構内ＡＤＳＬ回線
４ 事務所中継装置
５ 測定データのデータベース
６ 表示部
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御用データや測定データなど各種データの管理に関するもので、例えば、各種制御装置や環境用測定装置等、長期間の連続データの異常を管理するシステムおよびそれに適用される分析装置として特に有用である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ボイラ制御装置や分析装置などにあっては、各種の制御用データや測定データは、現状の把握のみならず、従前のデータとの相関を求めて装置の稼動状態の変化を把握したり、今後の対応策を検討する資料に用いられるなど重要な役割を果たしている。従って、データの信頼性が非常に重要であり、異常を迅速に発見する必要があるとともに、異常であるか否かの判断基準が明確であることが求められている。
【０００３】
具体的には、従前のデータの動きから経験的に異常の有無を判断する方法に代わり、制御装置や分析装置などを定期的に校正あるいは点検することによって異常の有無を確認する方法や、装置運転状態から起こり得ない突変データの有無から異常発生の有無を判断する方法が従来から採用されている。前者では、校正あるいは点検時の校正データの経時的な変化量が大きい場合など、後者では、実測データの変化量が予め定めた所定の値を超えた場合に異常と判断し、警報を発生する方法をとることが多い。
【０００４】
また、例えば測定データの異常は、測定試料の異常や分析装置の異常だけではなく、計器保守や操作ミスなどの人為的な原因に基づく異常などもある。こうした異常に関しては、校正係数や装置内温度や流量、圧力等の装置の動作に関連する情報と測定データとの相関を追跡して、異常の判断、警報の発生さらには異常発生の原因追求を行う方法が採られることが多い。
【０００５】
さらに、測定データに異常がある場合であっても測定値を使用できるようにする対策として、一定時間内での測定データについて、最大値と最小値を除外し残りのデータの平均値を演算する方法などが提案されている。例えば、電解水などの吸光度測定装置において偶発的に発生する気泡による異常データに対して適用する場合等が該当する（例えば特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００３−７５３３８号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、昨今、上記のような分析装置や各種の制御装置などにおいては、リモートメンテナンスや自己診断機能の要請が強くなってきており、装置全体の機能だけでなく、データ自体の異常の有無を診断する機能は欠かせないものとなっている。特に省人化・省力化が必要な現場設置型の装置では、なお一層こうした要請が強くなってきている。
【０００８】
また、従来行われていた警報では、通常、所定時間内での異常が１度でもあると判断すれば、その後の異常は無視されることが多く、異常の発生頻度の確認や異常の状態把握ができないという不都合が生じる。あるいは、通常瞬時出力に所定の時定数をかけて円滑処理を行ったり、瞬時出力を所定時間平均化することが多く、突発的な瞬時出力の異常は検知できないという不都合も生じる。さらに、一定時間内の最大・最小値を除く平均値の算出は単位時間内での連続的な異常値の排除ができない可能性がある。また、定期的な校正や点検では、その中間での異常を検知することが困難である。つまり、上記のような従来の管理方法では、データが異常な状態であっても、その状態が認識できないまま作動していることがあり、データの信頼性に影響する可能性があった。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、ガス濃度分析装置の測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、ガス濃度分析装置の保守を容易にするとともに、装置の作動状態を把握し、信頼性の向上に寄与するデータの管理システムを提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、ガス濃度分析装置の測定データの管理について鋭意研究したところ、下記の手段によって上記目的を達成することができることを見出し、本発明を完成するに至った。
【００１１】
本発明は、特定試料を連続的に測定する分析装置におけるガス濃度測定データに係る連続データの異常を管理するデータ管理システムであって、
前記連続データが入力されるデータベースと、該連続データから代表値の選択または算出を行い、データの異常を判断する手段を有し、
該異常判断手段が、
任意に設定可能な一定の単位時間として順次短い時間幅に細分化された単位時間の入力を複数受け付けるステップ、
任意に設定可能な一定の闘値の入力を受け付けるステップ、
前記細分化された単位時間におけるデータの任意の時間帯での最大値または最小値または微分値の最大値を前記代表値として選択または算出し、その前の時間帯でのデータから選択または算出された代表値と比較するステップ、
前記比較に基づく値が前記闘値を超えたときに前記単位時間のデータの異常を判断するステップを実行するとともに、
異常を判断した時間帯のデータについて、前記代表値を比較するステップと前記異常を判断するステップを、順次細分化された単位時間において進めていくことにより、最短の時間単位でのデータの異常を判断する（0025，0031，0032）ことを特徴とする。こうしたシステムによって、種々の原因による測定データに係る連続データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、ガス濃度分析装置の作動状態を把握し、データの管理精度の向上を図ることができる。ここで、「単位時間」とは、判断の基準となる測定データの演算最小時間をいい、具体的には「日」、「時」、「分」、「秒」あるいは「秒」を例にとれば、１０秒単位や１秒単位にまで細分化することも可能である。以下「時間の幅」あるいは「時間幅」ということがある。
【００１２】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データから最大値および最小値を選択するステップを有し、その時間帯での最大値または最小値を前記代表値として選択することを特徴とする。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、ガス濃度分析装置における、主に測定対象となる試料の異常検知に有力である。
【００１３】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データを微分するステップを有し、その時間帯での微分値が最大となる値を前記代表値として選択することを特徴とする。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、ガス濃度分析装置における、主に検出器等測定系の異常検知に有力である。
【００１４】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、前記単位時間を複数設定し、前記異常判断手段が、各単位時間におけるデータの異常を判断するステップを実行することを特徴とする。つまり、例えば（１）予め入力された複数の前記時間幅（単位時間）を、長さによって配列するステップ、（２）任意の時間幅から、次に短い時間幅に細分化するステップ、（３）細分された時間幅での前記データから選択または算出した代表値をその前時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および（４）両代表値の差が前記閾値を超えたときに異常を判断するステップを有することによって、複数の単位時間におけるデータの異常を判断することができる。さらに、順次細分化された時間幅に対応して前記（１）〜（４）の各ステップを行うことを特徴とする。こうしたステップを有する検索方法によって、異常と判断されたデータを最小単位時間の異常として扱うことで、他の時間帯でのデータの信頼性を保持し、異常の発生時間を最小限とすることができる。また、平均化されたデータでは異常と判断できない場合であっても、細分化することで短時間での異常を検索することができ、連続性のあるデータから異常データを削除することでデータの信頼性の向上を図ることができる。
【００１５】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、前記連続データが、特定試料を連続的に測定するガス濃度分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データであることを特徴とする。こうしたデータは、本発明のデータ管理システムを適用することによって、データ自体の異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、ガス濃度分析装置の保守を容易にすることができる。
【００１６】
また、本発明は、上記のデータ管理システムを有し、特定試料を連続的に測定するガス濃度分析装置であって、所定の閾値を入力する手段、所定の単位時間を入力する手段、任意の時間帯での測定データから代表値を選択または算出する手段、および前記代表値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することを特徴とする。こうした手段を有することによって、ガス濃度分析装置の測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、ガス濃度分析装置の作動状態を把握し、ガス濃度分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００１７】
ここで、前記単位時間の設定値を複数入力することが可能な単位時間入力手段、当該単位時間を順次細分化することが可能な単位時間選択手段を有することが好適である。異常と判断された指示を最小単位時間の異常として扱うことで、より正確な異常発生時間を検証し、他の時間帯での測定値の信頼性を保持することができる。
【００１８】
また、少なくとも前記閾値、測定時間および代表測定値を表示するとともに、異常と判断した代表測定値を正常な代表測定値と異なる識別可能な表示を行うことが好適である。こうした手段を有することによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
本発明は、データ管理システムにおいて、任意に設定可能な一定の時間幅を入力するステップ、連続的に所定のデータを入力し該データを前記一定時間幅ごとに時系列順に配列するステップ、任意に設定可能な一定の閾値を入力するステップ、任意の時間帯での前記データから選択または算出した代表値をその前の時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および両代表値の差が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断するステップを有することを特徴とする。本発明者は、各種データの異常発生の要因解析を行い、異常時のデータの変化の仕方を精緻に分析することによって、異常の把握に必要となる、時間の幅の設定、代表値の選択または算出の基準、閾値の選定の方法などが明確になることを見出したもので、連続性のあるデータの管理において、該データを一定時間幅ごとに時系列的に細分し、各時間帯におけるデータを代表する値（代表値）を選択または算出し、隣接する代表値あるいは代表値の変化量が予め設定した閾値を超える場合において異常と判断することによって、データ異常の発生あるいは異常の内容をより正確に把握することができる。
【００２０】
むろん、各時間帯における代表値は、１つの閾値によって１つの値だけ選択する場合だけではなく、種々の選択または算出する場合も含まれる。例えば、（１）最大値とそれに次ぐ値を選択する場合、（２）最大値（最小値）、平均値、あるいは両者の差異を算出する場合、（３）複数の閾値によって範囲を設定し各範囲ごとに代表値を選択する場合、等々ことも可能である。
【００２１】
また、閾値と代表値の単純比較だけではなく、代表値の変化量、つまり、任意の時間帯の代表値と次の時間帯の代表値の差または比を閾値として演算結果を比較することも可能である。具体的には、（ａ）１の時間帯から２の時間帯にかけて突変した場合と（ｂ）２の時間帯から３の時間帯にかけてさらに突変した場合があれば、（ａ）および（ｂ）を異常と判断するだけでなく、（ａ）を異常と判断せずに（ｂ）を異常と判断することが可能であり、（ａ）を異常に準ずる扱いとすることも可能である。
【００２２】
いずれの場合においても、上記手段によって具体的な判断手段の選択が可能であり、データ異常の発生要因を推定することも可能となる。さらに適用を拡大すれば、具体的な保守作業内容の指令に結びつけることも可能となり、本発明の目的であるリモートメンテナンスや自己診断機能を有する装置の実現が可能となる。
【００２３】
また、本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データから最大値および最小値を選択するステップを有し、その時間帯での最大値または最小値を前記代表値として選択することを特徴とする。一般に、多くの異常パターンの１つとして、データの突変がある。これは、データの最大値あるいは最小値がその前後の時間帯の最大値あるいは最小値と大きく異なるという現象として捉えることができ、例えば分析装置における主に測定対象となる試料の異常検知に有力である。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。
【００２４】
あるいは、本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データを微分するステップを有し、その時間帯での微分値が最大となる値を前記代表値として選択することを特徴とする。一般に、多くの異常パターンの１つとして、連続性のあるデータのパルス状ノイズの多発がある。これは、設定時間内の平均値の変化は少ないが瞬時のデータのふらつきが生じ、任意の時間帯でのデータ微分値の最大値がその前後の時間帯の微分値の最大値と大きく異なるという現象として捉えることができ、例えば、分析装置における、主に検出器等測定系の異常検知に有力である。こうしたステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。
【００２５】
また、本発明は、上記データ管理システムにおいて、（１）予め入力された複数の前記時間幅を、長さによって配列するステップ、（２）任意の時間幅から、次に短い時間幅に細分化するステップ、（３）細分された時間幅でのデータから選択または算出した代表値をその前時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および（４）両代表値の差が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断するステップを有し、順次細分化された時間幅に対応して前記（１）〜（４）の各ステップを行うことを特徴とする。つまり、本発明者は、データの処理時間を細分化することによって、突変等の異常データを検索することができることを見出したものであり、異常の発生時間の最短化および連続異常発生の有無の確認などから、最短時間の異常値として処理できるように判断時間を細分化することで、より正確な異常発生時間を検証し、他の時間帯でのデータの信頼性を保持することができる。また、平均化されたデータでは異常と判断できない場合であっても、細分化することで短時間での異常を検索することができ、連続性のあるデータから異常データを削除することでデータの信頼性の向上を図ることができる。
【００２６】
具体的には、後述するように、表示部における単位時間を「日」→「時」→「分」→「秒」として、表示グラフを順次細分化して表示する方法や、データを一覧表として順次細分化して表示する方法などが挙げられる。単位時間は、「秒」を例にとれば、１０秒単位を、さらに１秒単位にまで細分化することも可能である。
【００２７】
ここで、時間幅の細分化つまり異常データの検索動作は、手動による場合、自動による場合を問うものではない。現場や管理室等で作業者が確認を行うときには手動が好ましい場合が多く、警報あるいは異常値の削除等の処理においては自動的に行うことが好ましい場合が多い。
【００２８】
検索方法には、時系列グラフとして順次細分化して表示する方法や、一覧表として順次細分化して表示する方法、さらにはこれらの組み合わせた方法などが挙げられる。また、検索途中での表示の切換えが可能とすることも好ましい。
【００２９】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、前記所定のデータが、各種制御装置における制御用データ、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データであることを特徴とする。各種制御装置における制御用データ、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データなどは、連続性を有するとともに、短時間での異常がデータ全体の信頼性に大きな影響を与えることがある。従って、本発明のデータ管理システムを適用することによって、データ自体の異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にすることができる。
【００３０】
本発明は、特定試料を連続的に測定する分析装置であって、所定の閾値を入力する手段、所定の時間幅を入力する手段、任意の時間帯での測定データから代表測定値を選択または算出する手段、および前記代表測定値あるいは代表測定値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することを特徴とする。上記のように、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データに本発明のデータ管理手法を取り入れることによって、測定データの信頼性を高めることができるもので、測定値を一定時間幅ごとに時系列的に細分し、各時間帯における測定値を代表する値（代表測定値）を選択または算出し、隣接する代表測定値あるいは代表測定値の変化量が予め設定した閾値を超える場合において異常と判断することによって、より正確な測定データの異常の発生あるいは異常の内容を把握することができる。また、こうした手段を有する分析装置によって、装置の保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を的確に把握し、分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００３１】
ここで、前記時間幅の設定値を複数入力することが可能な時間幅入力手段、当該時間幅を順次細分化することが可能な時間幅選択手段を有することが好適である。上記のように、測定データの処理時間を細分化することによって、異常と判断された指示を最小単位時間の異常として扱うことができる。
【００３２】
つまり、異常発生時間の最短化および連続異常発生の有無の確認などから、異常と判断された指示は極力短時間であることが望ましく、細分不可能となる時間まで判断時間を細分化することで、より正確な異常発生時間を検証し、他の時間帯での測定値の信頼性を保持することができる。このように、測定データの処理時間を細分化することによって、突変等の異常データを検索することができる点に本発明の特徴がある。
【００３３】
具体的には、例えば、時間幅の設定値を「日」、「時」、「分」および「秒」として入力し、表示部における単位時間を各々選択可能とし、「日」→「時」→「分」→「秒」として順次細分化できる機能を有する場合が挙げられる。
【００３４】
また、少なくとも前記閾値、測定時間および代表測定値を表示するとともに、異常と判断した測定値を正常な代表測定値と異なる識別可能な表示を行うことが好適である。通常、上述の分析装置は現場設置型が多用され、総合管理室（計装室）での管理と同時に、現場で測定値の異常を確認することも多く、こうした手段を有することによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、迅速な保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握することができる。異常表示は、グラフでは、線種や色彩など図形表示において正常値と区分できるものであれば、任意に選択することが可能であり、併用の可能であるとともに、装置に多種の表示手段を保有することも有用である。同様に、表形式による場合であっても、字体や色彩などフォント表示において正常値と区分できるものであれば、上記同様、多種多用な態様が可能である。
【００３５】
以下、本発明のデータ管理システムおよびそれに適用される分析装置の詳細を述べる。
【００３６】
図１に、分析装置を含めた本発明の測定データの管理システムの構成例を示す。分析装置１からの測定データを、現場中継装置２、事務所中継装置４を介して測定データベース５に入力し、処理された後、例えば後述の図３に示すような内容が表示部６に表示される。現場と事務所の間は構内のＡＤＳＬが利用され、相当量の測定データなど分析装置からの情報が高速で伝送され、リアルタイムの現場情報が集中管理される。むろん、同じ表示部を分析装置内に設けることも可能であり、複数の分析装置の情報が一括管理されると同時に、分散管理をも可能とするシステムが好ましい。また伝送は、無線等の通常用いられる伝送手段のいずれも使用可能である。
【００３７】
図２に、本システムの各ステップから構成されるフローチャートの一例を示す。一般に、設定段階と判断段階とからなり、（Ａ）設定段階として、
（１）時間幅を入力するステップ：判断の基準となる測定データの演算最小時間を設定する。例えば、５〜３０ｓｅｃ程度が相当である。
（２）代表測定値の選択または算出する手段を入力するステップ：上記時間幅内での代表値を決定する方法を設定する。例えば、最大値あるいは／および最小値を選択する、平均値を算出する、標準偏差を算出する、等々予め用意された幾つかの手段から設定することが好ましい。
（３）閾値を入力するステップ：代表測定値あるいはそれを基に算出された値との比較を行う基準を設定する。管理する対象によって閾値の設定が異なり、予め測定データの異常の発生あるいは異常の内容をシミュレートし、要因解析によって特定する。
【００３８】
また、（Ｂ）判断段階として、
（１）測定データを設定時間ごとに時系列順に配列するステップ：分析装置からの測定データを取り込み、時系列に並べた後、設定時間単位で区分する。
（２）代表測定値を選択または算出するステップ：例えば、最大値（３０ｐｐｍ）と最小値（５ｐｐｍ）を選択し、その差を代表測定値（２５ｐｐｍ）とする。
（３）代表測定値をその前時間帯の代表測定値と比較するステップ：例えば、１２時００分２０秒〜４０秒の代表測定値（２５ｐｐｍ）を、１２時００分００秒〜２０秒の代表測定値（１０ｐｐｍ）と比較する。
（４）指示の異常を判断するステップ：両代表測定値の差（１５ｐｐｍ）が閾値（例えば、１０ｐｐｍ）を超えたときに測定データの異常であると判断する。
（５）異常があれば警報を発生するステップ：測定データの異常が発生したことを表示部に示すとともに、外部接点あるいはシリアル信号として出力し、保守等の対応を求める。早期のアナウンスによって迅速な保守が可能となる。
【００３９】
このような各ステップを経て、種々の原因による測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握し、分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００４０】
図３および図４に、本発明に係る分析装置の表示内容の一例を示す。図３（Ａ）〜（Ｄ）のようにグラフ上に所定の時間幅の間に取り込んだ測定値を、その間の最大値および最小値を代表測定値として表示するとともに太線部分が異常であることを示している。また、図４（Ａ）〜（Ｄ）は、各数値を一覧表に示したもので、異常値を朱色表示している。いずれも単位時間を「日」→「時」→「分」→「秒」として検索した場合を示しているが、単位時間は、例えば１０秒単位を、さらに１秒単位にまで細分化することも可能である。
【００４１】
具体的に、測定データの検索範囲を２００２年１２月１０日００時００分〜２００３年１月８日００時００分とし、測定データのサンプリング間隔を１０秒とした場合を例に挙げ、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒に発生した異常データを検索する手順について説明する。
【００４２】
＜時系列グラフを用いた検索方法＞
（１）「日」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日の測定データへの絞込みを行う。
（２）「時」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日２１時の測定データへの絞込みを行う。
（３）「分」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日２１時０６分の測定データへの絞込みを行う。
（４）「１０秒」単位のグラフにおいて、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒に異常データが発生したことを確認する。
以上の手順によって、異常データの検索が可能となる。
【００４３】
次に、さらに詳細を説明する。
（１）通常は、「日」単位の最大値および最小値が時系列グラフとして表示されている。図３（Ａ）では、２００２年１２月１０日〜２００３年１月８日間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。ここで、両者の差異が大きくなった時点、具体的には２００２年１２月１９日のデータに異常が読み取れる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００４４】
（２）表示部は、図３（Ｂ）に変化し、２００２年１２月１９日０８時〜２００２年１２月２１日０７時間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「時」単位の時系列グラフとして表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００４５】
（３）表示部は、図３（Ｃ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時００分〜２００２年１２月１９日２１時５９分間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「分」単位の時系列グラフとして表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる（図３（Ｃ）では２６分台にも同様の測定データが存在するがここでは触れない。）。そこで、これらの箇所の絞込みを行う。
【００４６】
（４）表示部は、図３（Ｄ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時０５分２０秒〜２００２年１２月１９日２１時１５分１０秒間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「１０秒」単位の時系列グラフとして表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。つまり、この測定データが異常データである。
【００４７】
＜一覧表を用いた検索方法＞
（１）「日」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日の測定データへの絞込みを行う。
（２）「時」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日２１時の測定データへの絞込みを行う。
（３）「分」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日２１時０６分の測定データへの絞込みを行う。
（４）「１０秒」単位の一覧表において、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒に異常データが発生したことを確認する。
以上の手順によって、異常データの検索が可能となる。
【００４８】
次に、その詳細を図３および図４に基いて説明する。
（１）通常は、「日」単位の最大値および最小値が一覧表として表示されている。図４（Ａ）では、２００２年１２月１０日〜２００３年２月２８日間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。ここで、両者の差異が大きくなった時点、具体的には２００２年１２月１９日のデータに異常が読み取れる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００４９】
（２）表示部は、図４（Ｂ）に変化し、２００２年１２月１９日００時〜２００３年１月２日２３時間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「時」単位の一覧表として表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。そこで、この箇所の絞込みを行う。
【００５０】
（３）表示部は、図４（Ｃ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時００分〜２００２年１２月２０日２１時５９分間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「分」単位の一覧表として表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分台の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。そこで、これらの箇所の絞込みを行う。
【００５１】
（４）表示部は、図４（Ｄ）に変化し、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒〜２００２年１２月１９日２２時０５分５０秒間における、ＮＯｘ測定装置による測定値の時系列的変化の最大値と最小値を示している。つまり、「１０秒」単位の一覧表として表示されている。ここで、２００２年１２月１９日２１時０６分００秒の測定データに最大値と最小値に開きがあることが確認できる。つまり、この測定データが異常データである。
【００５２】
ここで、表示上のグラフの縦軸や横軸を位置および範囲（スパン）を任意に変更することができるようにすることも可能である。拡大して詳細な変化を追跡する場合や、縮小して全体的な大きな動きを把握する場合などに好適である。また、表示時間の拡張・縮小による表示の変化、代表測定値の選択または算出の基準を変更したときの表示の変化、あるいは閾値の設定値の変更に伴う表示の変化などを確認することができるようにすることも可能である。当初の分析装置の作動環境条件が変化したときなどに、容易に修正を行うことができる点において有効である。
【００５３】
さらに、例えば、表示部にカーソルを当てると、その異常値前後の測定値を表示し、特に異常との区分を明確にするといった機能を有することも好適である。また、異常値と表示された値あるいは部位にカーソルを当てると要因解析から求められた故障モードあるいは保守項目のモードが表示されるといった機能まで有することも好適である。
【００５４】
以上のように、測定データの異常管理は分析装置において重要な役割を果たすことから、より正確かつ迅速な異常検知ができる装置あるいはシステムとすることが好ましく、異常状態の発生原因に対応したステップの任意の閾値を設定することが好ましい。ただし、こうした分析装置およびその測定データ管理システムは上記の実施態様に限定されるものでないことはいうまでもない。
【００５５】
また、各種制御装置においても略同様のシステムによって、制御用データのより正確かつ迅速な異常検知ができる装置あるいはシステムとすることが可能となり、分析装置や制御装置などの装置内部あるいは装置に関連して設置されている各種センサ出力データなどについて同様である。さらには、本発明は、管理を必要とするあらゆる連続性を有するデータに適用可能であり、非常に高い汎用性を有している。
【００５６】
【発明の効果】
以上のように、本発明は、データ管理システムであって、所定の閾値や時間幅や代表値を設定する幾つかのステップ、および代表値変化量の比較や異常の判断などを行うステップを有することによって、種々の原因によるデータの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、各種装置の作動状態を把握し、データの管理精度の向上を図ることができる。
【００５７】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、任意の時間帯での前記データから最大値および最小値を選択し、その時間帯での最大値または最小値を前記代表値として選択するステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、分析装置における、主に測定対象となる試料の異常検知に有力である。
【００５８】
本発明は、任意の時間帯での前記データを微分し、その時間帯での微分値が最大となる値を前記代表値として選択するステップを有することによって、データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握することができる。例えば、分析装置における、主に検出器等測定系の異常検知に有力である。
【００５９】
本発明は、上記データ管理システムにおいて、（１）予め入力された前記時間幅を、長さによって配列するステップ、（２）任意の時間幅から、次に短い時間幅に細分化するステップ、（３）細分された時間幅での前記データから選択または算出した代表値をその前時間帯でのデータから選択または算出した代表値と比較するステップ、および（４）両代表値の差が前記閾値を超えたときに異常を判断するステップを有し、順次細分化された時間幅に対応して前記（１）〜（４）の各ステップを行うことを特徴とする。こうしたステップを有する検索方法によって、異常と判断されたデータを最小単位時間の異常として扱うことで、他の時間帯でのデータの信頼性を保持し、異常の発生時間を最小限とすることができる。
【００６０】
また、各種制御装置における制御用データ、特定試料を連続的に測定する分析装置の測定データ、あるいはこれらの装置内に設置されている各種センサ出力データは、本発明のデータ管理システムを適用することによって、データ自体の異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にすることができる。
【００６１】
本発明は、特定試料を連続的に測定する分析装置であって、所定の閾値や時間幅および代表測定値を選択または算出する手段、および代表測定値あるいは代表測定値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握し、分析装置の測定精度の向上を図ることができる。
【００６２】
ここで、前記時間幅の設定値を複数入力することが可能である時間幅入力手段、当該時間幅を順次細分化し、異常と判断された測定データを最小単位時間の異常として扱うことで、他の時間帯でのデータの信頼性を保持し、異常の発生時間を最小限とすることができる。
【００６３】
また、少なくとも前記閾値などを表示するとともに、異常と判断した測定値を前記表示と異なる識別可能な表示を行うことによって、測定データの異常の発生あるいは異常の内容を正確に把握し、保守を容易にするとともに、分析装置の作動状態を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るデータの管理システムの構成の一例を示す説明図
【図２】本発明に係るシステムのフローチャートの一例を示す説明図
【図３】本発明に係る分析装置またはシステムに使用される表示内容の一例を示す説明図
【図４】本発明に係る分析装置またはシステムに使用される表示内容の他の一例を示す説明図
【符号の説明】
１ 分析装置
２ 現場中継装置
３ 構内ＡＤＳＬ回線
４ 事務所中継装置
５ 測定データのデータベース
６ 表示部
Claims (2)
- 特定試料を連続的に測定する分析装置におけるガス濃度測定データに係る連続データの異常を管理するデータ管理システムであって、
前記連続データが入力されるデータベースと、該連続データから代表値の選択または算出を行い、データの異常を判断する手段を有し、
該異常判断手段が、
任意に設定可能な一定の単位時間として順次短い時間幅に細分化された単位時間の入力を複数受け付けるステップ、
任意に設定可能な一定の闘値の入力を受け付けるステップ、
前記細分化された単位時間におけるデータの任意の時間帯での最大値または最小値または微分値の最大値を前記代表値として選択または算出し、その前の時間帯でのデータから選択または算出された代表値と比較するステップ、
前記比較に基づく値が前記闘値を超えたときに前記単位時間のデータの異常を判断するステップを実行するとともに、
異常を判断した時間帯のデータについて、前記代表値を比較するステップと前記異常を判断するステップを、順次細分化された単位時間において進めていくことにより、最短の時間単位でのデータの異常を判断する
ことを特徴とするガス濃度分析装置におけるデータ管理システム。 - 請求項１のデータ管理システムを有し、特定試料を連続的に測定するガス濃度分析装置であって、所定の閾値を入力する手段、所定の単位時間を入力する手段、任意の時間帯での測定データから代表値を選択または算出する手段、および前記代表値の変化量が前記閾値を超えたときに指示の異常を判断する手段を有することを特徴とするガス濃度分析装置。
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