JP5778087B2 - プロセス監視システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、プロセス監視システム及び方法に関する。

従来から、プラントや工場等においては、工業プロセスにおける各種の状態量（例えば、圧力、温度、流量等）を監視するプロセス監視システムが構築されており、プロセス監視システムの監視結果に基づいて高度な自動操業が実現されている。このプロセス監視システムは、おおよそフィールド機器と呼ばれる現場機器（測定器、操作器）と、これらを制御するコントローラと、状態量の監視を行うプロセス監視装置とから構成される。

上記のプロセス監視装置は、コントローラによって取得されたフィールド機器の測定結果（各種の状態量を示す情報）を収集し、１つ又は複数のフィールド機器で測定された状態量の現在値や、特定のフィールド機器で測定された状態量の時間変化を示すグラフ（トレンドグラフ）を表示する。また、プロセス監視装置は、状態量の現在値やトレンドグラフとともに状態量に対する閾値（上限閾値や下限閾値）を表示し、状態量が閾値を超えたときにはアラームを発して異常を報知する。プラント運転員は、プロセス監視装置に表示される内容を参照してプロセスの状態を把握し、必要に応じてプロセス監視装置を操作する。

以下の特許文献１〜４には、プラント等で生ずる異常の診断等を行う従来の技術が開示されている。具体的に、以下の特許文献１〜３には、シミュレーションやニューラルネットワークを用いて異常同定を図る技術が開示されている。また、以下の特許文献４には、プラント操業時の時系列データとプラント操業に関する情報とを関連付けて格納手段に格納しておき、現在のプラント操業に基づく時系列データに類似した特定の時系列データを格納手段に格納された時系列データから選択し、選択した特定の時系列データに関連付けられた情報を取得する技術が開示されている。

特公平６−６０８２６号公報 特許第３０１２２９７号公報 特許第３６３１１１８号公報 特開２００７−１１６８６号公報

ところで、近年において、上述したフィールド機器はディジタル化及びインテリジェント化が図られており、フィールド機器から多様な情報を大量に収集することが可能になっている。このような多様な情報を大量に収集することが可能になると、プロセス制御を行う上で必要となる情報が多くなるため、従来よりも高精度且つ高効率なプロセス制御を実現することが可能になると考えられる。しかしながら、収集される情報が多様化・増大すると、プラントの運転員が監視すべき対象が増大するとともに監視すべき範囲も拡大してしまい、運転員の負担が増大してしまうという問題がある。

また、高精度且つ高効率なプロセス制御を実現するには、状態量の微少な変化を極力早期に把握して対処することが必要になる。加えて、プラント等において総合的な生産効率を向上させるためには、プロセスの工程の一部のみを最適状態に制御するだけでは足りず、その工程の上流工程や下流工程の状態も考慮して制御するといった高度な制御を行う必要がある。従来は、運転員が状態量の現在値やトレンドグラフを参照してプラントの状態を判断しているため、十分に熟練した運転員でなければ状態量の微妙な変化を見逃してしまい、高効率なプロセスを実現することが困難であるという問題がある。

ここで、上述した特許文献１〜４に開示された技術を用いれば、熟練度が高くない運転員をある程度は補助することができると考えられるものの、プラントがどのような状態であるかの最終的な判断は運転員が行わなければならないため、高効率なプロセスを実現するには、やはり高い熟練度を有する運転員が必要になってしまう。更に、フィールド機器から得られる情報が多様化・増大している状況下においては、高い熟練度を有する運転員にとっても負担が増大してきており、従来通りの監視方法は限界に近づいてきている。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、プラントから得られる情報が多様化・増大しても、運転員の負担軽減を図りつつ、高精度・高効率なプロセス制御を実現するための有用な情報を提供し得るプロセス監視システム及び方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明のプロセス監視システムは、プラントで実現される工業プロセスの監視を行うプロセス監視システム（１）において、前記工業プロセスにおける状態量を測定するフィールド機器（１０）と、前記フィールド機器から出力された時系列データと、過去に行われた対処手順が含まれるログデータとを格納する格納手段（３１）と、前記フィールド機器からの時系列データを用いて前記状態量の時間変化を予測する予測手段（４１）と、前記予測手段によって予測された前記状態量の時間変化に類似する時系列データを前記格納手段に格納された前記時系列データから抽出し、抽出した時系列データが得られたときに行われた対処手順を前記格納手段に格納されたログデータから抽出する抽出手段（４２）と、前記抽出手段で抽出された前記対処手順を表示する表示手段（５０）とを備えることを特徴としている。
この発明によると、フィールド機器からの時系列データを用いて状態量の時間変化が予測され、予測された状態量の時間変化に類似する時系列データが格納手段に格納された時系列データから抽出され、抽出された時系列データが得られたときに行われた対処手順が格納手段に格納されたログデータから抽出され、抽出された対処手順が表示手段に表示される。
また、本発明のプロセス監視システムは、前記予測手段が、前記フィールド機器からの時系列データと前記抽出手段で抽出された前記対処手順とを用いて、前記対処手順による対処が行われた場合における前記状態量の時間変化を予測し、前記表示手段が、前記対処手順による対処が行われた場合における前記予測手段の予測結果を表示することを特徴としている。
また、本発明のプロセス監視システムは、前記抽出手段が、前記時系列データ及び前記対処手順を複数抽出し、前記予測手段が、前記抽出手段によって抽出された複数の前記対処手順の各々による対処が行われた場合における前記状態量の時間変化をそれぞれ予測することを特徴としている。
また、本発明のプロセス監視システムは、前記抽出手段が、前記格納手段に格納された前記時系列データのうち、前記予測手段によって予測された前記状態量の時間変化に対する類似度が高いものから順に抽出することを特徴としている。
また、本発明のプロセス監視システムは、前記格納手段に格納された前記ログデータを用いて、前記対処手順を実施する手順を示す手順データを作成する手順データ作成手段（４３）と、前記手順データ作成手段によって作成された前記手順データを実行する実行手段（４４）とを備えることを特徴としている。
本発明のプロセス監視方法は、プラントで実現される工業プロセスの監視を行うプロセス監視方法であって、前記工業プロセスにおける状態量を測定するフィールド機器（１０）からの時系列データを用いて前記状態量の時間変化を予測する予測ステップ（Ｓ１１）と、前記予測ステップによって予測された前記状態量の時間変化に類似する時系列データを、前記フィールド機器から出力された時系列データと過去に行われた対処手順が含まれるログデータとを格納する格納手段（３１）に格納された時系列データから抽出し、抽出した時系列データが得られたときに行われた対処手順を前記格納手段に格納されたログデータから抽出する抽出ステップ（Ｓ１３）と、前記抽出ステップで抽出された前記対処手順を表示する表示ステップ（Ｓ１７）とを有することを特徴としている。

本発明によれば、フィールド機器からの時系列データを用いて状態量の時間変化を予測し、予測した状態量の時間変化に類似する時系列データを格納手段に格納された時系列データから抽出し、抽出した時系列データが得られたときに行われた対処手順を格納手段に格納されたログデータから抽出し、抽出した対処手順を表示手段に表示しているため、プラントから得られる情報が多様化・増大しても、運転員の負担軽減を図りつつ、高精度・高効率なプロセス制御を実現するための有用な情報を提供することができるという効果がある。

本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの第１動作を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの第１動作の概要を説明するための図である。 本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの第２動作を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態によるプロセス監視システム及び方法について詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの全体構成を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施形態のプロセス監視システム１は、フィールド機器１０、コントローラ２０、データサーバ３０、アプリケーションサーバ４０、及び監視端末装置５０（表示手段）を備えており、プラント（図示省略）で実現される工業プロセスの監視を行う。

ここで、フィールド機器１０及びコントローラ２０はフィールドネットワークＮ１に接続され、コントローラ２０、データサーバ３０、アプリケーションサーバ４０、及び監視端末装置５０は制御ネットワークＮ２に接続される。フィールドネットワークＮ１は、例えばプラントの現場に敷設された有線のネットワークである。他方、制御ネットワークＮ２は、例えばプラントの現場と監視室との間を接続する有線のネットワークである。尚、これらフィールドネットワークＮ１及び制御ネットワークＮ２は、無線のネットワークであっても良い。

フィールド機器１０は、例えば流量計や温度センサ等のセンサ機器、流量制御弁や開閉弁等のバルブ機器、ファンやモータ等のアクチュエータ機器、その他のプラントの現場に設置される機器である。尚、図１においては、理解を容易にするために、プラントに設置されたフィールド機器１０のうちの流体の流量を測定するセンサ機器１１と流体の流量を制御（操作）するバルブ機器１２とを図示している。

上記のフィールド機器１０は、コントローラ２０の制御の下でフィールド機器１０が有する機能に応じた動作を行う。例えば、センサ機器１１は、流体の流量の測定を行って得られた測定データを、フィールドネットワークＮ１を介してコントローラ２０に送信する。また、バルブ機器１２は、コントローラ２０の制御の下で、流体が通過するバルブの開度を調整することによって流体の流量を操作する。

コントローラ２０は、フィールドネットワークＮ１を介してフィールド機器１０を制御するとともに、フィールド機器１０の制御によって得られた各種データを、制御ネットワークＮ２を介してデータサーバ３０に送信する。例えば、コントローラ２０は、センサ機器１１を制御して流体の流量を示す測定データを取得するとともに、取得した測定データに応じてバルブ機器１２を制御してバルブの開度を調整する。また、センサ機器１１から取得した測定データやバルブ機器１２に対する制御データに基づいたデータをデータサーバ３０に送信する。尚、コントローラ２０は、監視端末装置５０からの指示があった場合には、その指示に応じたフィールド機器１０の制御等を行う。

ここで、コントローラ２０からデータサーバ３０に送信されるデータは、上記のセンサ機器１１から取得した測定データやバルブ機器１２に対する制御データに基づいた任意のデータであって良いが、例えば以下の（１）〜（３）に示すデータが挙げられる。
（１）センサ機器１１から順次得られる測定データ
（２）バルブ機器１２に対して順次出力される制御データ
（３）少なくとも１つのセンサ機器から得られる複数の測定データと少なくとも１つのバルブ機器に対して出力される複数の制御データとの中から少なくとも１つのデータから演算したデータ

データサーバ３０は、例えば大容量のハードディスク等によって実現されるデータ格納部３１（格納手段）を備えており、プロセス監視システム１で得られる各種データをデータ格納部３１に格納するとともに、データ格納部３１に格納したデータを要求に応じて提供するサーバ装置である。具体的に、データサーバ３０は、工業プロセスにおける状態量（例えば、流体の流量）の目標値を示すデータやコントローラ２０から順次送信されてくるデータ（上記の（１）〜（３）に例示するデータ）を時系列順にデータ格納部３１に格納する。

また、データサーバ３０は、プラントで生じたイベント、プラントで行われた操作履歴（例えば、流体の流量に対する操作履歴）、及び運転条件（例えば、プラントで製造される製品名、原料、生産量等）をログデータとしてデータ格納部３１に格納する。ここで、ログデータの操作履歴には異常が生じた場合に行われた操作を示す情報も含まれるため、データ格納部３１に格納されるログデータには、過去に行われた対処手順（プラントの状態を回復させるために行われた手順）が含まれているということができる。

アプリケーションサーバ４０は、シミュレーション部４１（予測手段）、データ検索部４２（抽出手段）、シナリオ自動作成部４３（手順データ作成手段）、及びシナリオ実行部４４（実行手段）を備えており、データサーバ３０に格納された各種データを用いて、運転員が工業プロセスの監視を行う上で有用な情報を提供するサーバ装置である。具体的に、アプリケーションサーバ４０は、現在得られるデータから将来起こり得るであろう異常を予測し、その異常を回避し得る対処手順等を提供する。

シミュレーション部４１は、監視対象及び制御対象である工業プロセスにおける状態量（例えば、流体の流量）のモデルを予め有しており、フィールド機器１０から出力されるデータ（現在までに得られたデータ）を用いてシミュレーション（以下、「第１シミュレーション」という）を行い、将来における上記状態量の時間変化を予測する。また、シミュレーション部４１は、フィールド機器１０から出力されるデータに加えて、データ検索部４２で抽出される対処手順（詳細は後述する）を用いてシミュレーション（以下、「第２シミュレーション」という）を行い、上記の対処手順による対処が行われた場合における状態量の時間変化を予測する。ここで、状態量の変化の度合は状態量の種類に応じて大きく異なるため、第１，第２シミュレーションによってどの程度先の将来を予測するかは状態量の種類毎に設定するのが望ましい。

尚、シミュレーション部４１がシミュレーションに用いるデータは、データサーバ３０のデータ格納部３１に格納された時系列データであって、フィールド機器１０からシミュレーション部４１に直接出力されるデータではない点に注意されたい。つまり、シミュレーション部４１は、フィールド機器１０から出力されてデータ格納部３１に格納された時系列データの読み出し要求をデータサーバ３０に対して行い、この要求に対する応答としてデータサーバ３０から出力されるデータを用いて上記の第１，第２シミュレーションを行う。

データ検索部４２は、データサーバ３０に設けられたデータ格納部３１を検索してデータの抽出を行う。具体的に、データ検索部４２は、シミュレーション部４１で行われる第１シミュレーションの結果（将来における状態量の時間変化）に類似する時系列データをデータサーバ３０のデータ格納部３１から抽出する。ここで、データ検索部４２は、上記の第１シミュレーションの結果に類似する時系列データを複数抽出する。このとき、データ検索部４２は、第１シミュレーションの結果に類似する時系列データを、上記の第１シミュレーションの結果に対する類似度が高いものから順に予め規定された数（例えば、３つ）だけ抽出する。

また、データ検索部４２は、抽出した時系列データが得られた期間におけるログデータを抽出し、その期間で行われた対処手順を抽出する。ここで、データ検索部４２は、上記の第１シミュレーションの結果に類似する時系列データを複数抽出した場合には、抽出した時系列データの各々が得られた期間におけるログデータを抽出し、各々の時系列データが得られた期間において行われた対処手順を抽出する。尚、上記シミュレーション部４１及びデータ検索部４２で行われる処理としては、例えば前述した特許文献１〜４に開示されたものを用いることができる。

シナリオ自動作成部４３は、運転員が監視端末装置５０を操作することによって実行された作業のシナリオを、データ格納部３１に格納されたログデータに含まれるイベントや操作履歴等を用いて自動的に作成する。ここで、シナリオとは、運転員によって行われた作業手順をデータ化したもの（手順データ）であって、シナリオ実行部４４で実行可能なものである。このようなシナリオを作成するのは、運転員が監視端末装置５０を操作することによって過去に行われた作業と同じ作業を再現するためである。尚、シナリオ自動作成部４３によるシナリオの作成は、監視端末装置５０等によってシナリオ作成が指示された場合に行われ、シナリオ自動作成部４３で作成されたシナリオは、アプリケーションサーバ４０内に保存される。

シナリオ実行部４４は、シナリオ自動作成部４３で作成されてアプリケーションサーバ４０内に保存されているシナリオのうち、監視端末装置５０等で指示されたシナリオを実行する。指示されたシナリオがシナリオ実行部４４で実行されることによって、その指示されたシナリオで規定される作業が再現されることになる。

監視端末装置５０は、例えばキーボード等の入力装置や液晶表示装置等の表示装置を備えるコンピュータによって実現され、運転員によって操作されてプロセスの監視のために用いられる端末装置である。この監視端末装置５０は、データサーバ３０やアプリケーションサーバ４０から提供される各種情報を表示するとともに、運転員の操作に応じた指示をコントローラ２０やアプリケーションサーバ４０に対して行う。

具体的に、監視端末装置５０は、アプリケーションサーバ４０が備えるシミュレーション部４１で行われる第１，第２シミュレーションの結果、データ検索部４２で抽出される時系列データ及び対処手順等を表示する。また、監視端末装置５０は、運転員によって対処手順の実行が指示された場合には、運転員によって指示された対処手順を実現するためのシナリオを実行させるための指示をアプリケーションサーバ４０に対して行う。

次に、上記構成におけるプロセス監視システム１の動作について説明する。プロセス監視システム１の動作は、アプリケーションサーバ４０のデータ検索部４２におけるデータの抽出条件を定めずに行われる第１動作と、データ検索部４２におけるデータの抽出条件を定めて行われる第２動作とがある。以下では、まずプロセス監視システム１の一般的な動作について説明し、次いで上記の第１動作及び第２動作を順に説明する。

〈一般的な動作〉
プロセス監視システム１が動作している間は、プラントで実現される工業プロセスにおける状態量の測定が行われ、その測定結果等に基づいたデータ（前述したセンサ機器１１から取得した測定データやバルブ機器１２に対する制御データに基づいたデータ）が時系列データとしてデータサーバ３０のデータ格納部３１に格納される。また、プラントで生じたイベントやプラントで行われた操作履歴等がログデータとしてデータ格納部３１に格納される。

例えば、上記の状態量（例えば、流体の流量）が、フィールド機器１０（例えば、センサ機器１１）で測定され、その測定結果を示す測定データがコントローラ２０によって順次収集される。また、コントローラ２０から他のフィールド機器１０（例えば、バルブ機器１２）に対して制御データが出力される。そして、コントローラ２０で収集された測定データと、コントローラ２０から出力された制御データとから演算されたデータがデータサーバ３０に送信され、時系列データとしてデータ格納部３１に格納される。

尚、以上の動作が行われている間に、例えば運転員によって監視端末装置５０が操作されてシナリオの作成指示がなされると、アプリケーションサーバ４０のシナリオ自動作成部４３によって、データ格納部３１に格納されたログデータに含まれるイベントや操作履歴等が参照され、運転員によって過去に行われた作業手順を示すシナリオが自動的に作成されてアプリケーションサーバ４０内に保存される。例えば、運転員による監視端末装置５０の操作によって、流体の流量を減少させて流体の温度を上昇させる作業が過去に実行された場合には、流体の流量を減少させた手順を示すデータと流体の温度を上昇させた手順を示すデータとを有するシナリオが作成されて保存される。尚、シナリオ自動作成部４３によってシナリオが作成されると、シナリオの作成が行われた旨を示す情報がログデータとしてデータ格納部３１に格納される。

〈第１動作〉
図２は、本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの第１動作を示すフローチャートである。また、図３は、本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの第１動作の概要を説明するための図である。動作が開始されると、まずアプリケーションサーバ４０によって時系列データが読み出され、シミュレーション部４１において第１シミュレーションが行われる。これにより、将来における状態量（例えば、流体の流量）の時間変化が予測される（ステップＳ１１：予測ステップ）。尚、データサーバ３０から読み出される時系列データは、データサーバ３０に格納された時系列データのうち、第１シミュレーションに必要となる直近の時系列データである。

上記の第１シミュレーションが行われると、その結果がトレンドグラフとして監視端末装置５０に表示されるとともに、その結果に基づいて将来的に異常が生ずるか否かがシミュレーション部４１によって判断される（ステップＳ１２）。尚、第１シミュレーションの結果が監視端末装置５０に表示されることにより、図３中に示す運転員Ｍは、将来において生ずるであろう状態量の時間変化を知ることができ、また異常の有無を判断することが可能になる。尚、将来的に異常が生ずるか否かの判断は、シミュレーション部４１ではなく、別機能で行っても良い。

将来的に異常が生じないと判断された場合には、図２に示す処理は終了する。これに対し、将来的に異常が生ずるとシミュレーション部４１によって判断された場合には、データ検索部４２によってデータサーバ３０のデータ格納部３１が検索され、上記の第１シミュレーションの結果に類似する時系列データが抽出される（ステップＳ１３：抽出ステップ）。

例えば、図３において符号Ｐ１を付した曲線で示される通り、将来的に流量が著しく減少すると予測された場合には、データ検索部４２によってデータ格納部３１が検索され、同じく過去に流量が著しく減少したときの時系列データ抽出される。このとき、データ検索部４２は、上記の第１シミュレーションの結果に対する類似度が最も高い３つの時系列データＤ１〜Ｄ３を抽出する。尚、ここでは説明を簡単にするために、１つの状態量（流量）を対象として時系列データの抽出を行う例について説明するが、複数の状態量（例えば、流量及び温度）を対象として時系列データの抽出を行っても良い。

時系列データが抽出されると、データ検索部４２によってデータサーバ３０のデータ格納部３１が検索され、抽出された時系列データが得られた期間におけるログデータが抽出され（ステップＳ１４：抽出ステップ）、次いで抽出されたログデータに含まれる対処手順が抽出される（ステップＳ１５：抽出ステップ）。ここで、上記のステップＳ１３では、３つの時系列データＤ１〜Ｄ３が抽出されているため、これら時系列データＤ１〜Ｄ３についてのログデータＬ１〜Ｌ３がそれぞれ抽出されるとともに、これらログデータＬ１〜Ｌ３に含まれる対処手順（シナリオの有無を示す情報を含む）Ｐｒ１〜Ｐｒ３がそれぞれ抽出される。

以上の処理が終了すると、アプリケーションサーバ４０のシミュレーション部４１において第２シミュレーションが行われる（ステップＳ１６）。具体的には、データサーバ３０のデータ格納部３１に格納された直近の時系列データと、ステップＳ１５で抽出された対処手順とを用いて第２シミュレーションが行われ、ステップＳ１５で抽出された対処手順による対処が行われた場合における状態量の時間変化が予測される。ここで、上記のステップＳ１５では、３つの対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３が抽出されているため、上記の第２シミュレーションは、対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３の各々を用いて個別に行われる。

第２シミュレーションが終了すると、その結果が監視端末装置５０に表示される（ステップＳ１７：表示ステップ）。具体的には、図３に示す通り、ステップＳ１５で抽出された対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３と、ステップＳ１６で得られた第２シミュレーションの結果を示すトレンドグラフＧ１〜Ｇ３とが対応付けられて監視端末装置５０に表示される。これら対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３とトレンドグラフＧ１〜Ｇ３とが対応付けられて表示されることにより、運転員Ｍは、対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３による対処が行われた場合における状態量の時間変化をそれぞれ知ることができる。

監視端末装置５０の表示内容を参照した運転員Ｍが、監視端末装置５０に表示されたトレンドグラフＧ１〜Ｇ３（対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３）の何れか１つを特定する操作を行うと、実施すべき対処手順が決定される（ステップＳ１８）。すると、決定された対処手順にシナリオが有る旨を示す情報が含まれる場合には、そのシナリオを示す情報が監視端末装置５０からアプリケーションサーバ４０に送信される。そして、アプリケーションサーバ４０のシナリオ実行部４４において、監視端末装置５０から送信されてきた情報で特定されるシナリオで規定される対処手順が実施される。尚、特定された対処手順にシナリオが有る旨を示す情報が含まれない場合には、決定された対処手順を参照しつつ運転員Ｍが監視端末装置５０を操作して手動で実施しても良い。

〈第２動作〉
図４は、本発明の一実施形態によるプロセス監視システムの第２動作を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、図２に示すフローチャートのステップＳ１１の前にステップＳ２１を設け、ステップＳ１２，Ｓ１３の間にステップＳ２２を設けたものである。上記ステップＳ２１は、ステップＳ１３で行われる処理（第１シミュレーションの結果に類似する時系列データの抽出処理）の条件（抽出条件）を設定するステップである。ここで、上記のステップＳ２１では任意の抽出条件を設定することが可能であるが、例えばプラントで製造される製品名、原料、生産量等を設定することができる。また、上記ステップＳ２２は、ステップＳ２１で設定された抽出条件に基づいて、第１シミュレーションの結果に類似する時系列データの抽出を行う期間（以下、抽出期間という）を設定するステップである。

上述した第１動作では、データ格納部３１に格納された時系列データのうちから、シミュレーション部４１で行われた第１シミュレーションの結果に類似する時系列データが単純に抽出されていた（図２中のステップＳ１３）。このため、第１動作では、例えば現在製造されている製品とは異なる製品が製造されていたときの時系列データが抽出される可能性があり、適切な対処手順が得られない可能性も考えられる。第２動作では、抽出条件を設定することで、より適切な対処手順を得ることとしたものである。

例えば運転員によって監視端末装置５０が操作されて抽出条件の設定指示がなされると、監視端末装置５０に抽出条件の設定画面が表示される。この設定画面に対し、運転員が現在プラントで製造されている製品名、原料、生産量等を入力すると、抽出条件が設定される（ステップＳ２１）。

以上の設定が終了すると、アプリケーションサーバ４０のシミュレーション部４１において第１シミュレーションが行われ、将来における状態量（例えば、流体の流量）の時間変化が予測される（ステップＳ１１）。そして、その結果がトレンドグラフとして監視端末装置５０に表示されるとともに、その結果に基づいて将来的に異常が生ずるか否かがシミュレーション部４１によって判断される（ステップＳ１２）。

将来的に異常が生ずるとシミュレーション部４１によって判断された場合には、ステップＳ２１で設定された抽出条件に基づいて、抽出期間を設定する処理がデータ検索部４２で行われる（ステップＳ２２）。具体的には、データ検索部４２によってデータサーバ３０のデータ格納部３１に格納されたログデータ検索され、ステップＳ２１で設定された抽出条件を満たす期間が求められ、その期間が抽出期間として設定される。例えば、現在プラントで製造されている製品名と同じ製品名の製品が製造されていた期間が抽出期間として設定される。

抽出期間が設定されると、データ検索部４２によってデータサーバ３０のデータ格納部３１が検索され、ステップＳ２２で設定された抽出期間内において上記の第１シミュレーションの結果に類似する時系列データが抽出される（ステップＳ１３）。尚、ステップＳ１３の処理が終了すると、ステップＳ１４〜Ｓ１８の処理が、上述した第１動作と同様に行われる。

以上説明した通り、本実施形態では、第１シミュレーションによって将来における状態量の時間変化を予測し、予測した状態量の時間変化に類似する時系列データをデータサーバ３０のデータ格納部３１から抽出し、抽出した時系列データが得られたときに行われた対処手順をデータ格納部３１に格納されたログデータから抽出し、抽出した対処手順を監視端末装置５０に表示するようにしているため、熟練度の高い運転員によって過去に行われた対処手順を再現することができる。これにより、プラントから得られる情報が多様化・増大しても、運転員の負担軽減を図りつつ、高精度・高効率なプロセス制御を実現することができる。

以上、本発明の一実施形態によるプロセス監視システム及び方法について説明したが、本発明は上述した実施形態に制限されることなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、運転員によって特定された対処手順（図３中の対処手順Ｐｒ１〜Ｐｒ３の何れか１つ）に含まれるシナリオをシナリオ実行部４４で実行する場合には、運転員の指示によって行われるべき手順を含む全ての手順を自動で実行しても良く（全自動）、運転員の指示によって行われるべき手順以外の手順のみを自動で実行しても良い（半自動）。

また、上述した実施形態の第２動作においては、第１シミュレーションの結果に類似する時系列データの抽出条件を設定する例について説明したが、ログデータに対する抽出条件を設定しても良い。例えば、運転員の指示に基づいて行われた手順（手動の手順）のみを抽出する抽出条件を設定するといった具合である。また、運転員の指示に応じて、第２シミュレーションに用いられる対処手順の削除・変更・追加等を可能にしても良い。

また、図２，図４に示すステップＳ１１，Ｓ１３，Ｓ１４の処理を省略することも可能である。例えば、過去に得られた時系列データのみから特徴のある類似波形を採取することにより、図２，図４に示すステップＳ１１の処理（第１シミュレーション）を行わなくても類似波形を抽出することが可能である。また、例えば、プラントの運転が継続されることによって、同様の状態量の時間変化が生じて同様の対処手順が繰り返し行われる場合には、ステップＳ１３の処理を行わずに過去の実績に基づいて対処手順を導き出すことが可能である。また、設計情報やＨＡＺＯＰ（Hazard And Operability Study）の結果等に基づいて高速トライアル運転（トライ・アンド・エラーを繰り返す運転）を行い、結果の良い運転方法を提示することも可能である。このような高速トライアル運転を行うことで、ステップＳ１３，Ｓ１４の処理を省略することが可能である。

また、予め定められた対処手順が複数用意されている場合において、これら対処手順を監視端末装置５０に表示させるときには、対処手順の使用頻度が高いものから順に、或いは直近に使用したもののから順に表示させても良い。また、上述した第２動作においては、例えば現在プラントで製造されている製品名、原料の切り替え運転及び直前の作業等の条件によって、対処手順の表示順を変えても良い

また、上記実施形態では、データサーバ３０、アプリケーションサーバ４０、及び監視端末装置５０が、制御ネットワークＮ２に接続されている例について説明したが、これらは、フィールドネットワークＮ１に接続されていても良い。

また、上記実施形態では、データサーバ３０、アプリケーションサーバ４０、及び監視端末装置５０が、それぞれ別々の装置として実現される例について説明したが、これらのうちの少なくとも２つが１つの装置として実現されていても良い。例えば、データサーバ３０とアプリケーションサーバ４０とが１つの装置として実現され、或いはデータサーバ３０、アプリケーションサーバ４０、及び監視端末装置５０の全てが１つの装置として実現されるといった具合である。

また、アプリケーションサーバ４０に設けられたシミュレーション部４１、データ検索部４２、シナリオ自動作成部４３、及びシナリオ実行部４４は、必ずしも１つの装置に実装されている必要は無く、別々の装置に実装されていても良い。例えば、シミュレーション部４１及びデータ検索部４２が１つの装置に実装され、シナリオ自動作成部４３及びシナリオ実行部４４が他の装置に実装されるといった具合である。

１ プロセス監視システム
１０ フィールド機器
３１ データ格納部
４１ シミュレーション部
４２ データ検索部
４３ シナリオ自動作成部
４４ シナリオ実行部
５０ 監視端末装置

Claims (6)

1. プラントで実現される工業プロセスの監視を行うプロセス監視システムにおいて、
   前記工業プロセスにおける状態量を測定するフィールド機器と、
   前記フィールド機器から出力された時系列データと、過去に行われた対処手順が含まれるログデータとを格納する格納手段と、
   前記フィールド機器からの時系列データを用いて前記状態量の時間変化を予測する予測手段と、
   前記予測手段によって予測された前記状態量の時間変化に類似する時系列データを前記格納手段に格納された前記時系列データから抽出し、抽出した時系列データが得られた期間に前記プラントの状態を回復させるために行われた対処手順を前記格納手段に格納されたログデータから抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出された前記対処手順を表示する表示手段と
   を備えることを特徴とするプロセス監視システム。
2. 前記予測手段は、前記フィールド機器からの時系列データと前記抽出手段で抽出された前記対処手順とを用いて、前記対処手順による対処が行われた場合における前記状態量の時間変化を予測し、
   前記表示手段は、前記対処手順による対処が行われた場合における前記予測手段の予測結果を表示する
   ことを特徴とする請求項１記載のプロセス監視システム。
3. 前記抽出手段は、前記時系列データ及び前記対処手順を複数抽出し、
   前記予測手段は、前記抽出手段によって抽出された複数の前記対処手順の各々による対処が行われた場合における前記状態量の時間変化をそれぞれ予測する
   ことを特徴とする請求項２記載のプロセス監視システム。
4. 前記抽出手段は、前記格納手段に格納された前記時系列データのうち、前記予測手段によって予測された前記状態量の時間変化に対する類似度が高いものから順に抽出することを特徴とする請求項３記載のプロセス監視システム。
5. 前記格納手段に格納された前記ログデータを用いて、前記対処手順を実施する手順を示す手順データを作成する手順データ作成手段と、
   前記手順データ作成手段によって作成された前記手順データを実行する実行手段と
   を備えることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載のプロセス監視システム。
6. プラントで実現される工業プロセスの監視を行うプロセス監視方法であって、
   前記工業プロセスにおける状態量を測定するフィールド機器からの時系列データを用いて前記状態量の時間変化を予測する予測ステップと、
   前記予測ステップによって予測された前記状態量の時間変化に類似する時系列データを、前記フィールド機器から出力された時系列データと過去に行われた対処手順が含まれるログデータとを格納する格納手段に格納された時系列データから抽出し、抽出した時系列データが得られた期間に前記プラントの状態を回復させるために行われた対処手順を前記格納手段に格納されたログデータから抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップで抽出された前記対処手順を表示する表示ステップと
   を有することを特徴とするプロセス監視方法。

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