JP4547265B2 - プロセスのモニター／分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、
多数の変数をプロセスから測定し、
これら変数を利用して、運転性に関して、良好なプロセス状態によるフィンガープリント(fingerprint)を少なくとも２つの下位プロセスにおいて設定し、かつメモリに記憶し、
記憶したフィンガープリントを正常なプロセス状態で得たフィンガープリントと比較し、
この比較に基づいて、各下位プロセスにおいて、記録した良好な状態と瞬間的なプロセス状態との間の、ユーザに画像として表示される差を設定するプロセスのモニター/分析方法に関する。

習熟式ニューロコンピュータを利用すると、多量のデータを有効に分類でき、統計的分析、数学モデルや論理規則を利用した場合には発見が難しい、測定値および多量のデータ間の相関関係および群分けを明らかにできる。国際公開第ＷＯ０１／７５２２２号には、ニューロコンピュータを利用した製紙プロセスのモニター方法が開示され、ニューロコンピュータに関する文献への概括的な言及がある。経験によれば、上記公報に記載されている方法は、例えばウェブの破断として問題が発生するかなり前に、プロセスが最適ゾーンからずれることを発見するために利用できる。また、電気化学的測定値については、ＷＯ０１／２５７７４に記載されている装置を利用して実施するのが好ましい。

ところが、上記従来の方法を使用した場合には、指標(index)からのずれが発生したときに、ニューロコンピュータの入力変数を検査したとしても、問題の原因をすばやく究明することはできない。また、多くの場合、原因は、単独の入力変数からのずれではなく、いくつかの変数の複合関係である。

同様な場合に、現実にはきわめて多くの問題が常に関与していることが判明している。
国際公開第ＷＯ０１／７５２２２号パンフレット 国際公開第ＷＯ０１／７５７７４号パンフレット

本発明の目的は、製造プロセスを従来よりも簡単かつ正確にモニターできる新しい形式の製造プロセスのモニター方法を提供することである。本発明の特徴は、上記特許請求の範囲に記載されている通りである。本発明の要旨は、問題の原因を可能な限り迅速に究明することである。この点から見た場合、重要なことは、検出された差がきわめて具体的な問題に直結していることである。このような問題は、抄紙機の場合、例えば下記の運転や運転状態において発生する。
ショートサーキュレーションの原料混合。
プレス部におけるフェルトの状態。
フェルト内の水平衡状態。
湿式側端部の電気化学的状態。
全滞留。
乾燥プロセス。
等級変更時のプロセス状態。
運転性のモニター−破断、孔形成、斑点形成。

発生する現象については、かなりの程度まで、抄紙機に特有な現象である。これらの現象の場合、陰性状態の面積の狭いフィンガープリントを記録することが可能である。

一つの抄紙機の場合、プレス部のフェルトがかなり程度まで詰まるが、これは直ちに製紙に干渉するものではない。また、この問題が別な妨害要因になることもない。というのは、吸収容量を追加する必要がある場合に、上記の別な妨害要因により、フェルトの吸収容量が不十分になるからである。このような状態では、プロセスを追加して、抄紙機に特有な、特別な指標をモニターする。これによって、排除された望ましくない状態を下位プロセスで検出する。このようにして、劣化していることが検出された原料混合、ある電気化学的状態、およびプレス部におけるフェルトの条件をモニターし、必要に応じて、プロセスの警報システムに接続する。運転妨害要因の蓄積する時間がわずか数時間であるため、このような問題に対処する時間はあることが多い。

例えば抄紙機などの各プロセスを下位プロセスに分割し、この各下位プロセスにＷＯ０１／７５２２２の方法を適用するのが好ましい。

また、各ニューロコンピュータの出力ベクトルを処理し、各指標についてスカラーまたは他の一価の変数を設定するのが好ましい。劣化フィンガープリントは、ニューロコンピュータだけでなく、より単純な論理回路を使用しても検出できる。というのは、これらフィンガープリントは、きわめて正確に設定された基準をもつからである。ただし、陰性フィンガープリントを求める場合には、ごく少数の入力変数があったとしても、通常は、最良の結果は、ニューロコンピュータを使用して得られる。プロセス現象は非線形である。

本発明方法では、特にオンライン条件で特に良好に機能する多重レベル認識ニューロコンピュータ（ＭＬＰ）を使用するのが好ましい。習熟段階では、例えば逆進行網（Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用することが十分可能になる。

本発明の上記以外の作用効果および実施態様については、応用実施例に関連して後述する。

以下、添付図面について本発明を詳細に説明する。

図１は、抄紙機の概略図である。この抄紙機は、ショートサーキュレーション１、ヘッドボックス２、ワイヤ部３、プレス部４、乾燥機部５および巻き取り機部６を有する。抄紙機の運転性に対する影響は、運転終了部にあるユニットよりも運転開始部にあるユニットの方が大きい。各構成部材の運転性の指標については、ＷＯ０１／７５２２２に開示されている方法で指標化できる。さらに、この運転性の指標には、二つの劣化フィンガープリントの指標を使用する。

一つの抄紙機の場合、具体的な原料混合物の否定的な作用については検出されている。これは、既存の測定結果から直接認識したときにも、きわめて容易に認識できる。これは、警報装置に接続してもよく、あるいは例えばショートサーキュレーション指標が正しい値からずれた場合にのみ、作動性指標を検索するようにしてもよい。

また、一つの抄紙機の場合には、フェルトが詰まると、ウェブの少なくとも一部が破断することがわかっているが、フェルトの状態を測定し、指標化することはきわめて容易である。状態指標が設定限界値を下回った場合には、直接警報を発生することさえきわめて容易である。劣化したプロセス状態の特性評価はエリアが狭く、最大でも６個の入力変数を含むに過ぎない。一つのフェルト指標では、以下のデータが必要である。

巻き取りプレス真空ボックスの内圧。
巻き取りプレス吸気弁の位置。
第１プレス真空ボックスの内圧。
第１プレス吸気弁の位置。

さらに、始動段階では、滑らかな始動を確実にする特殊な原料混合物を使用することがベストである。始動後、原料混合物は、製品配合に従って変更できる。

また、同様な劣化した特性は、特定の“テースト指標”を表す、湿式側端部の電気化学的測定値から記録できる。また、驚くべきことに、製造した紙を評価するさいに、湿式側端部の電気化学的測定値を考慮する価値があることも見出された。これは、きわめて面倒な方法で認識を行う必要がある場合にもあてはまる。当然ながら、乾燥紙の電気化学的特性を測定することはほとんど不可能であり、また電気化学作用は、乾燥紙の特性に大きく影響することもない。ところが、例えば、インクの吸収、展開が湿式紙の電気化学的特性に依存する印刷機の場合は、状況が異なってくる。また、紙のダスト発生、印刷機内の走行、印刷インク/フィラーの付着もこの電気化学作用に一部依存する。

紙を製造する場合、全体として、電気化学作用は次のものに影響する。
紙の表面およびコロイダル化学作用。
紙の組織。
シートの形成。
化学的添加剤の作用。
抄紙機の汚れ。
フェルト/繊維の磨耗。
ドクターブレードの動作。

以上から理解できるように、紙完成品の特性は、ある程度までは、製造に使用した原料の電気化学的特性に依存する。

陰性的な特性評価は、全体として、かなり小さな群の変数（３〜６個）に基準をおくものである。一方、良好な特性評価は、多くの変数（１０〜２０個）に基準をおくものであるが、その群の変数は、研究段階後に縮小されることが多い。換言すれば、モニター/分析装置を微調整しなければ、変数のうちどれが重要性が低いのかを知ることはできない。

個々の指標については、どれか一つでもその設定値からずれた場合にそれを直ちに検出できるように、（抄紙機整合性、抄紙機圧力、抄紙機温度、１０〜２０項目において）一定でなければならないプロセス変数に関して設定できる。

実際には、多重レベル認識（ＭＬＰ）が、オンライン作動かつ現象が非線形であるプロセス環境ですぐれた機能を発揮するため、最も好ましいタイプのニューロコンピュータであることがわかっている。習熟段階では、逆進行ニューロコンピュータを使用することが好ましい。

一般的には、各下位プロセスの良好な状態のフィンガープリントをモニターすることによって、運転性および品質をターゲットにする。ずれが認められた場合、具体的に劣化フィンガープリントを検出できるならば、故障や広くいえばずれの原因をかなり迅速に検出できる。抄紙機全体の共通の運転性の指標によってモニター操作が容易になり、変化があった場合には、問題の原因となる下位プロセスを調べる必要がある。

図２に、どのようにして数千のプロセス測定値からのデータをまず８〜１６個の指標、そして最終的に一つの運転性の指標および一つの品質指標にまで落とすかの原理を示す。下位プロセスはショートサーキュレーション、ヘッドボックスおよびワイヤ部が湿式側端部を形成し、ここで電気化学的測定値を得る。プレス部、乾燥機部および巻き取り機（ポープ（ｐｏｐｅ））が、抄紙機の乾燥側端部を形成する。各下位プロセスについて個々の指標を設定し、これらから抄紙機全体に共通な運転性の指標を設定する。

一つの抄紙機の場合、フェルトのバフ化が複合して発生し、殺生物剤の添加と同時に最小で７％（通常は２５％）の損紙が発生した。このような複合的な損紙は、陰性フィンガープリントを使用すると簡単に追跡できる。最も簡単な場合には、論理回路（ＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ）を使用して、いくつかの状態データから陰性フィンガープリントを作ることができる。通常は、この場合もニューロコンピュータが必要である。というのは、多くのプロセス現象がいずれも非線形であり、また特に習熟段階（プロセスが変化する状態）においてニューロコンピュータが役に立つからである。

図３は、抄紙機の測定情報に関する、本発明のより詳細な階層構造を示す図である。抄紙機の既知測定値（数千のＩ／Ｏ入力）および具体的な電気化学的測定値から１００〜２００個のプロセスデータを得る。電気化学的測定値からは、一つ（ヘッドボックス）かそれ以上の測定ユニット１０を得る。一つの実施態様では、各原料ブランチ（ＴＭＰ、砕木パルプ、セルロース、脱インキ体、損紙、循環水）につき一つのユニットを使用する。

図３に望ましい下位プロセス指標を示す。即ち、パルプ、原料、添加剤、電気化学的作用（テースト）、ヘッドボックス、ワイヤ部、プレス部、フェルト、乾燥機部、および巻き取り機に関する指標を上記プロセスデータから設定する。

各作業員および専門要員につきこれら指標から個々のデータウィンドを作る。例えば、パルプ作業員、抄紙機作業員、自動化専門要員、フェルト供給作業員、添加剤供給作業員などである。

図３には、抄紙機全体の運転を示す走行性指標、および基本指標および考えられる補助的な品質測定値から計算する紙製品品質指標も示す。実際には、電気化学作用から誘導される品質指標にずれがあった場合には、少なくとも、紙の印刷適性および／またはフィラーの耐久性が最低になる可能性がある警報を発生する。

二つかそれ以上の連続下位プロセスから指標を計算し、因果関係を決定できるようにするのが好ましい。これは、例えば、不利な複合現象の陰性フィンガープリント指標を設定することによって、研究段階で利用する。また、システムの始動時の研究段階で、ニューロコンピュータの入力変数の組をかなり減らすことができる。

図４に、抄紙機環境内の本発明による一つのシステムを示す。このシステムは、既存の製紙工場のデータ通信網、データシステム２１および製紙工場の汎用コンピュータ２４に接続する。製紙工場のこのシステムは、下位網２０．１を介して湿式側端部（２、３、４）および乾燥側端部（４、５）を対象とする制御システムを有する。本発明のシステムは、（ユニット２１からの）製紙工場のプロセス情報だけでなく、その電気化学的ユニット１０からのデータも収集する。従って、データリンクサーバー２２および実際のニューロコンピュータ処理ユニット２３を製紙工場のデータ通信網２０に接続する。これらはいずれも通常の工業用ＰＣユニットである。ユニット１０および製紙工場のプロセスデータユニット２１から、ニューロコンピュータ処理に使用する電気化学的データをデータリンクサーバー２２が収集する。このようにして、処理ユニットがリンクサーバー２２からのデータのすべてを受け取る。

本システムの具体的な特徴は、ニューロコンピュータを制御かつ遠隔教示できる遠隔制御ユニットである。さらに、測定ユニットも遠隔制御できる。両側ファイヤウォールを使用して立ち上げたＶＰＮ（仮想私設網）を利用して、公衆データ網（インターネット）を介して遠隔制御を接続する。また、遠隔制御を利用すると、プロセス問題を専門家が直ちに解決できるとともに、システム変更も有効に実施できる。測定ユニットを遠隔制御すると、測定ユニットをこれ以外のシステムとともにモニターできる。これは、特に始動段階で有利である。また、遠隔制御を利用すると、ＷＯ０１／２５７７４に開示されている操作を行って各センサを校正でき、従ってこれを正確に設定できる。さらに、遠隔制御を利用すると、いったん極性曲線を作成した後は、各電極の基準レベルを設定できる。

本発明のシステムは、全体としては、各種の工業プロセスのモニターに利用できる。これらには、脱インキプラントにおけるプロセス制御、化学工業、鉱業、食品工業におけるプロセス、および廃水浄化や浄化水の製造に利用できる。

抄紙機に適用した場合の本発明方法の全体的な構成を示す図である。 抄紙機の測定データ構造における各ステップを示す図である。 抄紙機の情報階層構造を示す図である。 抄紙機環境にある本発明システムを示す図である。

符号の説明

１：ショートサーキュレーション、
２：ヘッドボックス、
３：ワイヤ部、
４：プレス部、
５：乾燥機部、
６：巻き取り機部。

Claims (6)

1. 複数のサブプロセス（１、２、３、４、５、６）を備えるプロセスに有する多くの変数を測定し、
   これら変数が入力変数であり、この入力変数をニューロネットワークの入力ベクトルとして利用し、前記入力ベクトルに基づいて前記ニューロネットワークが出力ベクトルを生成し、
   前記プロセスが良好な状態で運転される時の入力ベクトルを、良好なプロセス状態で運転されたフィンガープリントとして定め、且つ前記フィンガープリントをメモリに記憶し、
   前記プロセスを通常運転で動作する時の入力ベクトルを瞬間的なプロセス状態で得たフィンガープリントとして定めておき、前記良好なプロセス状態で運転される時の入力ベクトル及び前記通常運転の瞬間的なプロセス状態の時の入力ベクトルを、夫々前記ニューロネットワークを介して得る出力ベクトルとして各々生成し、且つそれら各々の出力ベクトル間の違いをスカラー量で算出し、
   前記良好なプロセス状態で記憶したフィンガープリントと前記瞬間的なプロセス状態で得たフィンガープリントとの違いを前記スカラー量で表す指標として、ユーザーに対し画像表示するプロセスのモニター／分析方法において、
   前記サブプロセス（１、２、３、４、５、６）で各々の良好なサブプロセス状態を定め、且つ、前記サブプロセス毎に個別の前記指標を定め、
   そこで、
   少なくとも一つの前記サブプロセスで少なくとも一つの前記指標を運転性の指標とし、そして、
   機械の前記プロセス状態を監視するために、前記運転性の指標を用いて、前記各々の良好なサブプロセス状態から劣化した前記サブプロセス状態を調べることを特徴とするプロセスのモニター／分析方法。
2. 抄紙機に適用した請求項１に記載の方法であって、
   前記運転性の指標を、
   ショートサーキュレーションにおける原料混合（１）に関して得る場合、又は、
   プレス部におけるフェルトの条件（４）に関して得る場合、さらに又は
   湿式側端部の電気化学的状態（１、２、３）に関して得る場合のいずれかである方法。
3. 前記劣化したサブプロセス状態の前記入力ベクトルの入力変数の数が、前記良好なサブプロセス状態の入力ベクトルの入力変数の数よりも少ない請求項１または２に記載の方法。
4. 前記劣化したサブプロセス状態の入力変数の数が、最大で６個の、好ましくは３〜６個の入力ベクトルである請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記良好なサブプロセス状態の入力変数の数が、少なくとも１０個の、好ましくは１０〜２０個の変数から良好なプロセス状態の入力ベクトルを定める請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 前記機械のプロセスを遠隔制御（２５）の下で使用する請求項１〜５のいずれかに記載の方法。

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