JP6423546B2 - 高度なデータクレンジングシステムおよび方法 - Google Patents

Description

[0001]本出願は、全体として参照により本明細書に援用される２０１５年３月３０日に出願された米国仮特許出願第６２／１４０，０３９号の、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく優先権を主張する。

[0002]本発明は、化学プラントまたは精製所などのプラントのためのデータクレンジングプロセスに関し、より詳細には、プラントオペレーションの早期欠陥診断のためにデータクレンジングプロセスを実施するための方法およびシステムに関する。

[0003]精製所および石油化学プラントを運用する会社は、通例、今日の環境における厄介な課題に直面する。これらの課題は、利ざやを損なうこと、次第に複雑化する技術、作業員の経験レベルの低減、および絶えず変化する環境規制を含み得る。

[0004]その上、供給価格および生成物価格がより不安定になるにつれて、オペレータは、彼らの利ざやを最適化し得る業務上の意思決定を行うことがより困難であるとしばしば感じる。この不安定さは、予見できる将来に緩和する可能性は低いが、市場機会が生じたときにそれを素早く識別し、反応できる会社に対しては、経済的潜在性を意味することができる。

[0005]資本市場からの圧力は、一般に、事業会社に既存の資産に対する利益を間断なく増大させることを強いる。それに応じて、触媒、吸着剤、機器、および制御システムのサプライヤは、資産のパフォーマンスを増大させることができる、より複雑なシステムを開発する。これら高度なシステムのメンテナンスおよびオペレーションは、一般に、今日の技術者の時間的圧力および制限されたリソースを考慮に入れると、開発、維持、および移転が困難になり得るスキルレベルの増大を要する。これは、これらの次第に複雑化するシステムが、その最高の潜在力に対して常に運用されるわけではないことを意味する。加えて、既存の資産が、その設計限界の近くおよび設計限界を越えて運用されるときには、信頼性の懸念およびオペレーション上のリスクが増大する可能性がある。

[0006]プラントオペレータは、典型的には、上記の課題に、例えば可用性リスク低減などの、いくつかの戦略のうちの１つまたは複数で応答し、価格連鎖および継続的な経済的最適化に取り組む。可用性リスクの低減は、一般に、経済的パフォーマンスを最大化することとは対照的に、妥当なプラントオペレーションを達成することに重点を置く。価格連鎖に取り組むことは、典型的には、供給および生成物のミックスと、資産能力および市場の需要との一致を改善することに重点を置く。継続的な経済的最適化は、プラントのパフォーマンスの経済上およびオペレーション上のギャップを継続的に監視し、埋めるために、ツール、システム、およびモデルをしばしば用いる。

[0007]典型的なデータクレンジングプロセスでは、流量計だけが補正される。データクレンジングは、流量計の較正および流体密度の変化を補正するために実施され、その後、質量バランスの包絡線における流量計の全エラーは、正味の供給流量と正味の生成物流量との間の質量バランスを強制的に１００％にするために平均化される。しかし、この従来のデータクレンジングの手法は、利用可能な他の関連プロセス情報（例えば、温度、圧力、および内部流量）を無視しており、重大なエラーの早期検出を考慮に入れない。具体的には、流量計に関連するエラーは、流量計間に分散され、したがって、具体的な流量計のエラーを検出するのは困難である。

[0008]したがって、１つまたは複数の環境因子を使用して、プラントオペレーションに関する早期検出および診断を実施する、改善されたデータクレンジングシステムおよび方法が必要である。

[0009]本発明の全体的な目的は、化学プラントおよび精製所のオペレーションの効率性を改善することである。本発明のより具体的な目的は、上述の問題のうちの１つまたは複数を克服することである。本発明の全体的な目的は、プラントのオペレーションを改善するための方法を通じて、少なくとも部分的に成就され得る。方法は、プラントオペレーション情報をプラントから取得することを含む。

[0010]本発明は、プラントオペレーション情報をプラントから取得すること、およびプラントプロセスモデルを、プラントオペレーション情報を使用して生成することを含む、プラントのオペレーションを改善するための方法をさらに包含する。本発明は、プラントのオペレーションを改善するための方法をさらに包含する。方法は、プラントオペレーション情報をインターネットで受信すること、およびプラントオペレーション情報を使用してプラントプロセスモデルを自動的に生成することを含む。

[0011]本発明は、強化されたデータクレンジングプロセスを実施して、１つまたは複数の環境因子に基づいて、測定値エラーの早期検出および診断を可能にする。環境因子は、少なくとも１つの１次因子、および任意選択の２次因子を含む。１次因子は、例えば、温度、圧力、供給流量、生成物流量、および同様のものを含む。２次因子は、例えば、密度、具体的な組成、および同様のものを含む。１次因子および２次因子を使用して、測定値とプロセスモデル情報との間の少なくとも１つのオフセットが計算される。

[0012]本発明は、構成されたプロセスモデルを使用して、個別のプロセスユニット、オペレーティングブロック、および／または完全な処理システム内の測定値を照合する。実際に測定された値に対するモデルの予測された値の定期的で頻繁な分析は、オペレーションへのインパクトを最小化するように作用され得る、測定値エラーの早期識別を可能にする。

[0013]本発明は、以下の装置、すなわち、圧力センサ、差圧センサ、オリフィス板、ベンチュリ、他の流量センサ、温度センサ、静電容量センサ、重量センサ、ガスクロマトグラフ、湿度センサ、ならびに、当技術分野で周知のように、精製業および石油化学産業でよく見られる他のセンサのうちのいずれかからのプロセス測定値を利用する。さらに、本発明は、ガスクロマトグラフ、液体クロマトグラフ、蒸留測定、オクタン測定、ならびに、精製業および石油化学産業でよく見られる他の検査室測定からのプロセス検査室測定値を利用する。

[0014]プロセス測定値は、以下のプロセス用機器、すなわち、ポンプ、コンプレッサ、熱交換器、加熱炉、コントロールバルブ、分留塔、反応炉、ならびに、精製業および石油化学産業でよく見られる他のプロセス用機器のうちのいずれかのパフォーマンスを監視するために使用される。

[0015]本発明の方法は、好ましくはウェブベースのコンピュータシステムを使用して実装される。このプラットフォーム内で作業プロセスを実行する恩恵は、経済的機会を識別し、捕える、オペレーションによる増大された能力による改善されたプラントの経済的パフォーマンス、パフォーマンスのギャップを埋める維持された能力、従業員の専門知識を活用する増大された能力、および改善されたエンタープライズチューニングを含む。本発明は、高度なコンピューティング技術を他のパラメータと組み合わせて使用して、精製所および石油化学設備などのプラントが運用される手段を変化させることに関する、新しくかつ革新的な手段である。

[0016]本発明は、プラントでデータ収集システムを使用してデータを捕え、そのデータが遠隔地に自動的に送信され、そこで、データは、例えば、エラーおよびバイアスを除去するために点検され、パフォーマンスの結果を計算し、報告するために使用される。プラントおよび／またはプラントの個別のプロセスユニットのパフォーマンスは、１つまたは複数のプロセスモデルによって予測されたパフォーマンスと比較されて、あらゆる運用中の相違、すなわちギャップを識別する。

[0017]予測値と比較された、実際に測定された値を示す日報などの報告が生成され、プラントオペレータおよび／またはプラントもしくはサードバーティのプロセスエンジニアに、例えば、インターネットを介するなどして届けられ得る。識別されたパフォーマンスギャップは、オペレータおよび／またはエンジニアがギャップの原因を識別し、解決することを可能にする。本発明の方法は、プロセスモデルおよびプラントオペレーション情報をさらに使用して、例えば、供給、生成物および価格といった所与の値に対して、最適なプラントオペレーションに収束する最適化ルーチンを動作させる。

[0018]本発明の方法は、プラントが最適な条件で、または最適な条件の近くで継続的に動作することを可能にする設定点または基準点を調節する推奨を可能にする規則的なアドバイスを、プラントオペレータおよび／またはエンジニアに提供する。本発明の方法は、オペレータに、プラントの将来のオペレーションを改善または修正するための代案を提供する。本発明の方法は、プロセスモデルを規則的に維持し、調整して、プラントの真の潜在的なパフォーマンスを正確に表す。本発明の１つの実施形態の方法は、最適条件のオペレーティングポイントを識別し、代替オペレーションを評価し、供給評価を行うために使用される、オペレータの具体的な経済的な尺度に従って構成された経済的最適化ルーチンを含む。

[0019]本発明は、精製所が実際の経済的パフォーマンスと達成可能な経済的パフォーマンスとの間のギャップを埋めるのに役立つ、繰り返し可能な方法を提供する。本発明の方法は、プロセス開発履歴、モデリングおよびストリームの特徴付け、ならびにプラント自動化の経験を利用して、データセキュリティ、ならびに大量のデータの効率的な集約、調整、および移動を保証することに関する重大な問題に対処する。ウェブベースの最適化は、技術的な専門知識とプラントのプロセスオペレーション要員を仮想方式で接続することによって、最大のプロセスパフォーマンスを達成し、維持するための好ましい実現手段である。

[0020]強化されたワークフローは、構成されたプロセスモデルを利用して、個別のプロセスユニット、オペレーティングブロック、または完全な処理システムのパフォーマンスを監視し、予測し、最適化する。実際のパフォーマンスに対する予測されたパフォーマンスの定期的で頻繁な分析は、財政上のインパクトを最適化するように作用され得る、オペレーション上の矛盾の早期識別を可能にする。

[0021]本明細書で使用される場合、「ルーチン」への言及は、特定のタスクを実施するための一連のコンピュータプログラムまたは命令を言うことを理解されたい。「プラント」への本明細書での言及は、様々なタイプの化学および石油化学の製造または精製設備のいずれかを言うことを理解されたい。プラントの「オペレータ」への本明細書での言及は、プラントにおける日々のオペレーションを監督すること、および／または動作させることに関心があるプラントの立案者、マネージャ、エンジニア、技術者などのことを、限定することなく、言うこと、および／または含むことを理解されたい。

[0022]１つの実施形態において、クレンジングシステムは、測定値エラーの推定および検出を改善するために提供される。サーバは、プラントと通信ネットワークを介して通信するためにクレンジングシステムに連結される。コンピュータシステムは、プラントのオペレーションに関連したプラントデータをネットワークで受信および送信するためのウェブベースのプラットフォームを有する。ディスプレイデバイスは、プラントデータを対話形式で表示する。データクレンジングユニットは、少なくとも１つの環境因子に基づいて、プラントの測定値エラーの早期検出および診断を可能にするために、強化されたデータクレンジングプロセスを実施するために構成される。データクレンジングユニットは、プラントデータに基づいて、プラントのオペレーション中の機器または測定値のエラーを検出するために、供給または測定された情報と生成物またはシミュレートされた情報との間の相違を表すオフセット量を計算し、評価する。

[0023]別の実施形態では、プラントの測定値エラー検出を改善するためのクレンジング方法が提供され、プラントと通信ネットワークを介して通信するためにクレンジングシステムに連結されたサーバを提供することと、プラントのオペレーションに関連したプラントデータをネットワークで受信および送信するためのウェブベースのプラットフォームを有するコンピュータシステムを提供することと、プラントデータを対話形式で表示するためのディスプレイデバイスであって、プラントデータを図像または文字として受信するために構成されたディスプレイデバイスを提供することと、プラントデータをプラントからネットワークで取得することと、少なくとも１つの環境因子に基づいて、プラントのオペレーションに関する早期検出および診断を可能にするために、強化されたデータクレンジングプロセスを実施することと、プラントデータに基づいて、プラントのオペレーション中の機器または測定値のエラーを検出するために、供給または測定された情報と生成物またはシミュレートされた情報との間の相違を表すオフセット量を計算し、評価することとを含む。

[0024]本発明の前述ならびに他の態様および特性は、添付の図面と共に考慮されるように、当業者には以下の詳細な説明から明白になる、

[0025]ネットワークインフラストラクチャにおける本データクレンジングシステムの例示的な使用を示す図である。 [0026]本開示の実施形態による機能ユニットを備える本データクレンジングシステムの機能ブロック図である。 [0027]本データクレンジングシステムの実施形態による例示的なデータクレンジング方法を示す図である。

[0028]ここで図１を参照すると、全体が１０で指定され、本開示の実施形態を使用する、例示的なデータクレンジングシステムは、化学プラントもしくは精製所、またはその一部などの、１つまたは複数のプラント（例えば、プラントＡ〜プラントＮ）１２ａ〜１２ｎのオペレーションを改善するために提供される。本データクレンジングシステム１０は、少なくとも１つのプラント１２ａ〜１２ｎから取得されたプラントオペレーション情報を使用する。

[0029]本明細書で使用される場合、用語「システム」、「ユニット」、または「モジュール」は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、電子回路、１つまたは複数のソフトウェアもしくはファームウェアプログラムを実行するコンピュータプロセッサ（共有型、専用型、もしくはグループ型）および／またはメモリ（共有型、専用型、もしくはグループ型）、組合せ論理回路、ならびに／あるいは、説明された機能性を提供する他の適切な構成要素のことを言うか、これらの一部であるか、またはこれらを含んでよい。このように、本開示はユニットの特定の例および配置を含むが、他の変更形態が当業者には明白になるので、本システムの範囲はそのように限定されるべきではない。

[0030]データクレンジングシステム１０は、（例えば、データベースおよびビデオサーバを含む）サーバまたはコンピューティングデバイス１４の中にあるか、またはこれらに連結されてよく、好ましくは安全なクラウドコンピューティングインフラストラクチャを使用して、通信ネットワーク１６を介してタスクを実施し、種々の機能ユニットについての関係のあるデータを表示するようにプログラムされている。ダイヤルイン接続、ケーブルモデム、高速ＩＳＤＮ線、および当技術分野で知られた他のタイプの通信方法を使用する、インターネット、ワイヤレスネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ）、企業イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、または広域ネットワーク（ＷＡＮ）、および同様のものなどの他の適切なネットワークが使用され得ることが考えられる。全ての関係のある情報は、データクレンジングシステム１０、または（例えば、コンピュータプログラムを搬送するデータストレージデバイスおよび／もしくは機械可読データストレージ媒体のような）コンピューティングデバイス１４による検索のためにデータベースに格納され得る。

[0031]さらに、本データクレンジングシステム１０は、部分的に、または完全に自動化され得る。本発明の１つの好ましい実施形態において、データクレンジングシステム１０は、サードバーティのコンピュータシステムなどの、プラント１２ａ〜１２ｎおよび／またはプラント計画立案の中心から離れたコンピュータシステムによって実施される。本データクレンジングシステム１０は、好ましくは、情報をインターネットで取得または受信および送信するウェブベースのプラットフォーム１８を含む。具体的には、データクレンジングシステム１０は、信号およびパラメータを、プラント１２ａ〜１２ｎのうちの少なくとも１つから通信ネットワーク１６を介して受信し、好ましくはリアルタイムで、関連パフォーマンス情報を、オペレータまたはユーザがアクセス可能な対話型ディスプレイデバイス２０に表示する。

[0032]本発明の方法を実装するためにウェブベースのシステムを使用することは、経済的機会を識別し、捕える、プラントオペレータによる能力の増大によるプラントの経済的パフォーマンスの改善、プラントのパフォーマンスギャップを埋める能力の維持、および従業員の専門知識を活用し、訓練および開発を改善する能力の増大などの多くの恩恵を提供する。本発明の方法は、プロセス測定値の日々の評価の自動化を考慮に入れ、それによってプラントオペレーション要員から要求される時間および労力がより少なくなることでパフォーマンス点検の頻度を増大させる。

[0033]ウェブベースのプラットフォーム１８は、全てのユーザが同じ情報で作業することを可能にし、それによって、最善の手法を共有するための、またはトラブルシューティングを行うための協働環境を作り出す。本発明の方法は、例えば、触媒収率表現、制約、自由度、および同様のものを含み得る完全に構成されたモデルによる、より精密な予測および最適化の結果を提供する。プラントの計画立案およびオペレーションモデルの評価を自動化したルーチンは、適時のプラントモデル調整が、プラントモデルと実際のプラントパフォーマンスとの間のギャップを低減または除去することを可能にする。ウェブベースのプラットフォーム１８を使用して本発明の方法を実装することは、複数のサイトを監視すること、およびアップデートすることも考慮に入れ、それによって、設備の立案者が現実的で最適な目標をよりよく提案できる。

[0034]ここで図２を参照すると、本データクレンジングシステム１０は、個々のプラント１２ａ〜１２ｎからの実際に測定されたデータを、基準のセットまたはセットポイントに基づいてシミュレーションエンジンからのプロセスモデルの結果と比較して照合するために構成された照合ユニット２２を含むことが好ましい。好ましい実施形態において、発見的解析は、実際に測定されたデータおよびプロセスモデルの結果に対して、所定の閾値のセットを使用して実施される。異なるアプリケーションに合わせて統計的解析および他の適切な分析法が使用され得ることも考えられる。

[0035]単なる一例として、動的なパラメータ、または温度、圧力、供給組成、分留塔、および同様のものに関する他の関連付けられたプラントパラメータが、個々のプラント１２ａ〜１２ｎから受信される。これらのプラントパラメータは、所定期間中の、プラント１２ａ〜１２ｎ内の選択された機器からの実際に測定されたデータを表す。これらのプラントオペレーション上のパラメータの比較は、所定の閾値に基づいた、シミュレーションエンジンからのプロセスモデルの結果を用いて実施される。

[0036]データクレンジングシステム１０にはインターフェースモジュール２４も含まれ、これは、データクレンジングシステム１０と、１つまたは複数の内部または外部データベース２６と、ネットワーク１６との間のインターフェースを提供する。インターフェースモジュール２４は、例えば、ネットワーク１６を介したプラントのセンサおよびパラメータ、ならびに他の関連システムデバイス、サービス、およびアプリケーションからのデータを受信する。他のデバイス、サービス、およびアプリケーションは、個々のプラント１２ａ〜１２ｎに関連した、１つまたは複数のソフトウェアまたはハードウェア構成要素などを含んでよいが、限定されない。インターフェースモジュール２４は、また、データクレンジングシステム１０などの個々のユニットおよびモジュール、ならびにその関連付けられたコンピューティングモジュールまたはユニットに通信される信号および／またはパラメータを受信する。

[0037]データクレンジングユニット２８は、１つまたは複数の環境因子に基づいて、プラントオペレーションに関する早期検出および診断を可能にするために、強化されたデータクレンジングプロセスを実施するために提供される。上記で論じられたように、環境因子は、少なくとも１つの１次因子、および任意選択の２次因子を含む。１次因子は、例えば、温度、圧力、供給流量、生成物流量、および同様のものを含む。２次因子は、例えば、密度、具体的な組成、および同様のものを含む。供給情報と生成物情報との間の相違を表すオフセット量が、プラントオペレーション中の具体的な機器のエラーを検出するために計算され、評価される。

[0038]動作時、データクレンジングユニット２８は、顧客のサイトまたはプラント１２ａ〜１２ｎからの実際に測定されたデータの少なくとも１つのセットを、例えば、１００ミリ秒毎、１秒毎、１０秒毎、１分毎、２分毎などの指定された時間間隔で反復的に受信する。データクレンジングのために、受信されたデータは、データクレンジングユニット２８によって完全性について分析され、全体のエラーに関して補正される。次に、データは、測定値の問題（例えば、シミュレーションの定常状態を確立するための精度の問題）、および全体的な質量バランス閉鎖に関して補正されて、照合されたプラントデータの重複セットを生成する。

[0039]フローシートの全体のサブセクションに対してデータ照合を実施することによって、特定の機器に関するプロセスデータの実質的に全てが、関連付けられたオペレーション上のプラントパラメータを照合するために使用される。以下により詳細に説明されるように、質量流量などの、少なくとも１つのプラントオペレーション上のパラメータが、質量バランスの補正に利用される。プラント測定値のために計算されたオフセットは、追跡され、後続の検索のためにデータベース２６に格納される。

[0040]本データクレンジングシステム１０には、少なくとも１つの環境因子に基づいて測定値のオペレーション上の状態を診断するために構成された診断ユニット３０も含まれる。診断ユニット３０は、プラントオペレーション中の具体的なプラント測定値の欠陥またはエラーを検出するために、プラント測定値と少なくとも１つの環境因子に基づいたプロセスシミュレーションとの間の計算されたオフセットを評価する。少なくとも１つのプラント機器が、残りのプラント機器に対する測定値エラーを分散させることなく、欠陥について評価および診断され得るのは有利である。

[0041]好ましい実施形態において、診断ユニット３０は、供給情報および生成物情報を、プラント１２ａ〜１２ｎのうちの少なくとも１つから受信して、具体的なプラント機器を先取りして評価する。特定のプロセスの様々な制限を評価し、制限の受入れ可能な範囲内に留まるために、診断ユニット３０は、例えば、流速、ヒータ、温度の設定点、圧力信号、および同様のものからの、実際の現行のおよび／または履歴上のオペレーション上のパラメータに基づいて、最終的な生成物の目標許容レベルを決定する。オフセットが、所定の値によって以前に計算されたオフセットと異なるとき、診断ユニット３０は、具体的な測定値に欠陥がある、またはエラーがあると決定する。あるケースでは追加の信頼性の発見的解析がこの診断に対して実施され得ることが考えられる。

[0042]動的モデルまたは他の詳細な計算を使用する際に、診断ユニット３０は、既存の制限および／または運用条件に基づいて、運用パラメータの境界または閾値を確立する。例示的な既存の制限は、機械的圧力、温度限界、液圧限界、および様々な構成要素の運用寿命を含んでよい。異なるアプリケーションに合わせるために他の適切な制限および条件が考えられる。

[0043]本データクレンジングシステム１０には、補正されたデータがシミュレーションプロセスへの入力として使用されるように構成された予測ユニット３２も含まれ、この中でプロセスモデルは、シミュレーションプロセスが、照合されたプラントデータと一致することを保証するように調整される。予測ユニット３２は、照合されたプラントデータの出力が、調整されたフローシートに入力され、次に予測されたデータとして生成されることを実施する。それぞれのフローシートは、プロセス設計のユニットのような、仮想のプロセスモデルオブジェクトの集まりであってよい。照合されたデータと予測されたデータとの間の相違であるデルタ値は、実行可能な最適化ケースがシミュレーションプロセス動作のために確立されることを保証するために検証される。

[0044]本データクレンジングシステム１０には、調整されたシミュレーションエンジンが、入力として照合されたデータのセットと共に実行される最適化ケースの基礎として使用されるように構成された最適化ユニット３４も含まれる。このステップからの出力は、データの新しいセット、言い換えれば、最適化されたデータである。照合されたデータと最適化されたデータとの間の相違は、より大きな経済上の最適条件に到達するためにオペレーションがどのように変更されるべきかについての指標を提供する。この構成では、データクレンジングユニット２８は、目的機能を最小化するために、ユーザが構成可能な方法を提供し、それによってプラント１２ａ〜１２ｎの生産を最大化する。

[0045]ここで図３を参照すると、簡素化された流れ図が、本発明の１つの実施形態による、図１および図２のプラント１２ａ〜１２ｎなどの、プラントのオペレーションを改善することに関する例示的な方法に関して図示される。以下のステップは、図１および図２の実施形態に対して主に説明されるが、方法内のステップは、本発明の諸原理を改めることなく、異なる順番または順序に修正され、実行されてよいことを理解されたい。

[0046]方法は、ステップ１００で始まる。ステップ１０２において、データクレンジングシステム１０は、プラント１２ａ〜１２ｎの内部またはそこから離れたコンピュータシステムによって開始される。方法は、望ましくは、コンピュータシステムによって自動的に実施されるが、本発明はそのように限定されることを意図されていない。１つまたは複数のステップは、マニュアルオペレーション、またはセンサおよび他の関連システムからのデータ入力を、要望に応じて含むことができる。

[0047]ステップ１０４において、データクレンジングシステム１０は、プラントオペレーション情報またはプラントデータを、プラント１２ａ〜１２ｎから、ネットワーク１６を通じて取得する。望ましいプラントオペレーション情報またはプラントデータは、プラントオペレーション上のパラメータ、プラントプロセス条件データ、プラント検査値、および／またはプラントの制約についての情報を含む。本明細書で使用される場合、「プラント検査値」は、運用中のプロセスプラントから取られた、流体の周期的な実験室解析の結果のことを言う。本明細書で使用される場合、「プラントプロセス条件データ」は、プロセスプラント内のセンサによって測定されたデータのことを言う。

[0048]ステップ１０６において、プラントプロセスモデルは、プラントオペレーション情報を使用して生成される。プラントプロセスモデルは、プラントオペレーション情報に基づいて予想されるプラントパフォーマンス、すなわち、どのようにプラント１２ａ〜１２ｎが運用されるかを推定または予測する。プラントプロセスモデルの結果は、プラント１２ａ〜１２ｎの健康状態を監視するために、および、何らかの予期せぬ、または不良な測定値が発生したかどうかを決定するために、使用されることができる。プラントプロセスモデルは、望ましくは、所望のプラントプロセスモデルを決定するために様々なプラント制約でモデル化される反復プロセスによって生成される。

[0049]ステップ１０８において、プロセスシミュレーションユニットが利用されて、プラント１２ａ〜１２ｎのオペレーションをモデル化する。全体のユニットに対するシミュレーションは、適度な量の時間内に解明するにはかなり大きく複雑なので、それぞれのプラント１２ａ〜１２ｎは、関連ユニットオペレーションからなる、より小さな仮想のサブセクションに分割されてよい。ＵｎｉＳｉｍ（登録商標）Ｄｅｓｉｇｎ Ｓｕｉｔｅなどの例示的なプロセスシミュレーションユニット１０は、米国特許公報第２０１０／０２６２９００号、現在は米国特許第９，０５３，２６０号で開示され、全体として参照により援用される。他の例示的な関連システムは、同一出願人による米国特許出願第ｘｘ／ｘｘｘ，ｘｘｘおよびｘｘ／ｘｘｘ，ｘｘｘ（代理人整理番号第Ｈ００４９２６０−０１−８５００、およびＨ００４９３２４−０１−８５００は、２０１６年に３月２９日に両方出願された）において開示され、全体として参照により援用される。

[0050]例えば、１つの実施形態において、分留塔、ならびに凝縮器、受け器、リボイラ、供給交換器、およびポンプなどの分留塔の関連機器が、サブセクションを作り上げる。温度、圧力、流量、および実験室データを含むユニットからの全ての利用可能なプラントデータは、分散制御システム（ＤＣＳ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）の変数として、シミュレーションの中に含まれる。プラントデータの複数のセットが、プロセスモデルおよびモデルフィッティングパラメータに対して比較され、最も小さなエラーを生成する測定値のオフセットが計算される。

[0051]ステップ１１０において、所定の閾値より大きく変化するフィットパラメータまたはオフセット、およびエラーの所定の範囲より大きい測定値が、さらなるアクションを誘発することがある。例えば、オフセットまたはフィットパラメータの大きな変化は、モデル調整が妥当でない可能性があることを示唆することがある。データのセットに関する全体的なデータの質は、疑わしいものとしてその後フラグを立てられることがある。

[0052]より具体的には、測定された値および対応するシミュレートされた値が、対応するオフセットに基づいてエラーを検出するために評価される。好ましい実施形態において、測定された情報がシミュレートされた情報と同期しないときに、オフセットが検出される。システムは、多くの測定値およびプロセスモデルからの根拠を使用して、シミュレートされた情報を決定する。

[0053]単なる一例として、組成５０％の構成要素Ａおよび５０％の構成要素Ｂと、１時間あたり９０．７ｋｇ（２００ｌｂ／ｈｒ）の流量による供給、ならびに、２つの生成物ストリーム、すなわち、組成９９％の構成要素Ａおよび１時間あたり４５．３ｋｇ（１００ｌｂ／ｈｒ）の流量による第１の生成物ストリームと、組成９９％の構成要素Ｂおよび１時間あたり４３．１ｋｇ（９５ｌｂ／ｈｒ）による第２の生成物ストリームの測定値を思考する。第１原理モデルに基づくと、全供給は全生成物と等しくなければならず、供給におけるＡまたはＢの全量は、生成物におけるＡまたはＢの全量と等しくなければならない。第２の生成物ストリームの予想流量は、１時間あたり４５．３ｋｇ（１００ｌｂ／ｈｒ）であり、したがってオペレータは、測定値とシミュレーション値との間のオフセットが、１時間あたり２．２７ｋｇ（５ｌｂ／ｈｒ）であると評価できる。

[0054]ステップ１１２において、オフセットが所定の値より小さいか、または等しいとき、制御はステップ１０４に戻る。そうでなければ、制御は、ステップ１１４に進む。大きなエラーを伴う個別の測定値は、フィッティングアルゴリズムから除去されてよく、アラートメッセージまたは警告信号が発せられ、測定値が検査され、矯正される。

[0055]ステップ１１４において、測定値のオペレーション上の状態が、少なくとも１つの環境因子に基づいて診断される。上記で論じられたように、供給情報と生成物情報との間の計算されたオフセットは、具体的な測定値の欠陥を検出するために、少なくとも１つの環境因子に基づいて評価される。測定値が欠陥状態の範囲内にあることが決定された場合、アラートがオペレータに送信される。方法はステップ１１６で終わる。
具体的な実施形態
[0056]以下は、具体的な実施形態と共に説明されるが、この説明は、例示すること、ならびに、先述の説明および添付の特許請求の範囲の範囲を限定しないことを意図していることが理解されよう。

[0057]本発明の第１の実施形態は、プラントのオペレーションを改善するためのシステムであって、クレンジングシステムは、プラントと通信ネットワークを介して通信するためにクレンジングシステムに連結されたサーバと、プラントのオペレーションに関連したプラントデータをネットワークで受信および送信するためのウェブベースのプラットフォームを有するコンピュータシステムと、プラントデータを対話形式で表示するためのディスプレイデバイスと、少なくとも１つの環境因子に基づいて、プラントのオペレーションに関する早期検出および診断を可能にするために、強化されたデータクレンジングプロセスを実施するために構成されたデータクレンジングユニットとを含み、データクレンジングユニットは、プラントデータに基づいて、プラントのオペレーション中の測定値のエラーを検出するために、測定された情報とシミュレートされた情報との間の相違を表すオフセット量を計算し、評価する。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、少なくとも１つの環境因子は、少なくとも１つの１次因子、および任意選択の２次因子を含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、少なくとも１つの１次因子は、温度、圧力、供給流量、および生成物流量のうちの少なくとも１つを含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、任意選択の２次因子は、密度値および具体的な組成のうちの少なくとも１つを含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、データクレンジングユニットは、プラントからの実際に測定されたデータの少なくとも１つのセットを、所定の時間間隔で反復的に受信するように構成される。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、データクレンジングユニットは、受信されたデータを完全性について分析し、測定値問題および全体的な質量バランス閉鎖に関する受信されたデータ内のエラーを補正し、照合されたプラントデータのセットを生成するように構成される。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、データクレンジングユニットは、補正されたデータが、シミュレーションプロセスへの入力として使用されるように構成され、この中でプロセスモデルは、シミュレーションプロセスが、照合されたプラントデータと一致することを保証するように調整される。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、データクレンジングユニットは、照合されたプラントデータの出力が、調整されたフローシートに入力され、予測されたデータとして生成されるように構成される。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、データクレンジングユニットは、照合されたプラントデータと予測されたデータとの間の相違を表すデルタ値が、実行可能な最適化ケースがシミュレーションプロセス動作のために確立されることを保証するために検証されるように構成される。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、調整されたシミュレーションエンジンは、入力として照合されたプラントデータと共に実行される実行可能な最適化ケースの基礎として使用され、調整されたシミュレーションエンジンからの出力は、最適化されたデータである。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、照合されたデータと最適化されたデータとの間の相違は、プラントにとってより高いパフォーマンスに到達するために変更されることが可能な１つまたは複数のプラント変数を示唆する。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、プラントからの実際に測定されたデータを、所定の基準のセットまたはセットポイントに基づいて、シミュレーションエンジンからのパフォーマンスプロセスモデルの結果と比較して照合するために構成された照合ユニットをさらに含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、照合ユニットは、実際に測定されたデータおよびパフォーマンスプロセスモデルの結果に対して、所定の閾値のセットを使用して発見的解析を実施するように構成され、照合ユニットは、プラントデータをプラントからコンピュータシステムを介して受信するように構成され、受信されたプラントデータは、所定期間中の、プラント内の機器からの実際に測定されたデータを表す。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、少なくとも１つの環境因子に基づいてオフセット量を計算することによって、測定値のオペレーション上の状態を診断するために構成された診断ユニットをさらに含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第１の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、診断ユニットは、機器を評価するために、供給情報および生成物情報をプラントから受信すること、ならびに目標許容レベルに基づいて機器のエラーを検出するために、実際の現行のオペレーション上のパラメータおよび履歴上のオペレーション上のパラメータのうちの少なくとも１つに基づいて、最終的な生成物の目標許容レベルを決定することを行うように構成される。

[0058]本発明の第２の実施形態は、プラントのオペレーションを改善するための方法であり、クレンジング方法は、プラントと通信ネットワークを介して通信するためにクレンジングシステムに連結されたサーバを提供することと、プラントのオペレーションに関連したプラントデータをネットワークで受信および送信するためのウェブベースのプラットフォームを有するコンピュータシステムを提供することと、プラントデータを対話形式で表示するためのディスプレイデバイスであって、プラントデータを図像または文字として受信するために構成されたディスプレイデバイスを提供することと、プラントデータをプラントからネットワークで取得することと、少なくとも１つの環境因子に基づいて、プラントのオペレーションに関する早期検出および診断を可能にするために、強化されたデータクレンジングプロセスを実施することと、プラントデータに基づいて、プラントのオペレーション中の機器のエラーを検出するために、供給情報と生成物情報との間の相違を表すオフセット量を計算し、評価することとを含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第２の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、プラントデータを使用してプラントプロセスモデルを生成することをさらに含み、プラントプロセスモデルを使用して、プラントデータに基づいて、予想されるプラントパフォーマンスを推定または予測する。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第２の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、測定値のエラーを検出するために、測定値および測定値のシミュレーションを評価することをさらに含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第２の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、対応するオフセットが所定の値より小さいか、または等しいときに測定値のエラーを検出することをさらに含む。本発明の実施形態は、本段落における先行実施形態から本段落における第２の実施形態までのうちの１つ、いずれか、または全てであり、少なくとも１つの環境因子に基づいてオフセット量を計算することによって、測定値のオペレーション上の状態を診断することをさらに含む。

[0059]さらに詳述することなく、当業者が本発明を最大限に利用し、本発明の本質的な特徴を容易に確認できる先述の説明を使用して、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本発明の様々な変更および修正を行い、それを様々な用法および条件に適応することができるものと信じられる。したがって、先述の好ましい具体的な実施形態は、例示的なものに過ぎず、本開示の残りの部分をいかなる方法でも限定するものではなく、添付の特許請求の範囲の範囲内に含まれる、様々な変更形態および均等物の配置を含むことを意図するものとして解釈されることになる。

[0060]前述において、全ての温度は摂氏温度で示されており、ならびに全ての部分およびパーセンテージは、別段の指示がない限り、重量による。

Claims (11)

1. クレンジング(cleansing)システムであって、前記クレンジングシステムは、
   反応炉と、
   第１の流量センサであって、第１の生成物を含む第１の生成物ストリームの第１の生成物の流量を測定するように構成されるものと、
   第２の流量センサであって、第２の生成物を含む第２の生成物ストリームの第２の生成物の流量を測定するように構成されるものと
   データクレンジングプラットフォームと、
   診断プラットフォームと、
   ユーザ対話プラットフォームと、
   を含み、
   前記データクレンジングプラットフォームが、
   前記データクレンジングプラットフォームの１つ又は複数のプロセッサと、
   前記データクレンジングプラットフォームの通信インターフェースであって、前記第１の流量センサ及び前記第２の流量センサと通信状態にあるものと、
   前記データクレンジングプラットフォームの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記データクレンジングプラットフォームに、以下のステップ、即ち、
   前記第１の生成物ストリームの、測定された第１の生成物流量を、前記第１の流量センサから受信し、
   前記第２の生成物ストリームの、測定された第２の生成物流量を、前記第２の流量センサから受信し、
   ｉ）前記第１の流量センサからの前記測定された第１の生成物の流量と、ii）前記第１の生成物を生成する化学プラントをシミュレートする、シミュレーションプロセスモデルから決定された前記第１の生成物ストリームのシミュレートされた第１の生成物の流量と、の間の差を表すオフセット量を計算し、
   前記オフセット量を評価して、前記化学プラントの動作中の測定エラーを決定し、前記第１の生成物を生成し、
   前記オフセット量に基づいて、前記シミュレーションプロセスモデルを調整する、
   
   ことを実行させる、実行可能命令を記憶する非一過性のコンピュータ可読メモリと、
   を含み、
   前記診断プラットフォームが、
   前記診断プラットフォームの１つ又は複数のプロセッサと、
   前記診断プラットフォームの通信インターフェースであって、前記データクレンジングプラットフォームと通信状態にあるものと、
   前記診断プラットフォームの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記診断プラットフォームに、以下のステップ、即ち、
   前記測定された第１の生成物流量、又は、履歴上の第１の生成物流量、の少なくとも１つに基づいて前記第１の生成物の目標許容レベルを決定し、
   前記第１の生成物の前記目標許容レベルを用いて、前記第１の生成物を生成するための前記化学プラントの動作に関連する、前記化学プラントの動作パラメータに対して推奨される調整を決定する、
   ことを実行させる、実行可能命令を記憶する非一過性のコンピュータ可読メモリと、
   を含み、
   前記ユーザ対話プラットフォームが、
   前記ユーザ対話プラットフォームの１つ又は複数のプロセッサと、
   前記ユーザ対話プラットフォームの通信インターフェースであって、前記データクレンジングプラットフォームと通信状態にあるものと、
   前記ユーザ対話プラットフォームの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記ユーザ対話プラットフォームに、以下のステップ、即ち、
   前記第１の生成物を生成するための、前記化学プラントの動作に関連する、前記化学プラントの前記動作パラメータに対する、前記推奨される調整を含む診断情報を受信し、
   ユーザインターフェースを介して、前記化学プラントの前記動作パラメータに対する、前記推奨される調整を含む、前記診断情報を表示する、
   ことを実行させる、実行可能命令を記憶する非一過性のコンピュータ可読メモリと、
   を含む、
   クレンジングシステム。
2. 前記データクレンジングプラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記データクレンジングプラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記データクレンジングプラットフォームに、
   前記受信された第１の生成物流量を分析し、
   測定値問題、及び、全体的質量バランス閉鎖(closure)に関する前記受信された第１の生成物流量におけるエラーを補正し、照合された第１の生成物流量を生成する、
   ようにさせる、
   請求項１に記載のクレンジングシステム。
3. 前記データクレンジングプラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記データクレンジングプラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記データクレンジングプラットフォームに、
   前記シミュレーションプロセスモデルへの入力として、前記照合された第１の生成物流量を提供し、
   前記シミュレーションプロセスモデルを調整し、前記シミュレーションプロセスモデルからの前記シミュレートされた第１の生成物流量が、前記照合された第１の生成物流量と一致するようにする、
   ようにさせる、
   請求項２に記載のクレンジングシステム。
4. 前記データクレンジングプラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記データクレンジングプラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記データクレンジングプラットフォームに、
   照合された第１の生成物流量を、調整されたフローシートに入力し、
   前記調整されたフローシートを用いて、予測された第１の生成物流量を生成する、
   ようにさせる、
   請求項２に記載のクレンジングシステム。
5. 前記データクレンジングプラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記データクレンジングプラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記データクレンジングプラットフォームに、
   前記照合された第１の生成物流量と、予測された第１の生成物流量と、の間の差を表すデルタ値を保証し、
   前記デルタ値を用いて、前記シミュレーションプロセスモデルを実行させることに対する、実行可能な最適化を確立する、
   ようにさせる、
   請求項４に記載のクレンジングシステム。
6. 前記データクレンジングプラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記データクレンジングプラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記データクレンジングプラットフォームに、
   前記実行可能な最適化に基づいて、前記照合された第１の生成物流量を入力とした、調整されたシミュレーションエンジンを実行し、
   前記調整されたシミュレーションエンジンの出力として、最適化された第１の生成物流量を受信する、
   ようにさせる、
   請求項５に記載のクレンジングシステム。
7. 照合プラットフォームの１つ又は複数のプロセッサと、
   前記照合プラットフォームの通信インターフェースであって、前記データクレンジングプラットフォームと通信状態にあるものと、
   実行可能命令を記憶する非一過性のコンピュータ可読メモリであって、前記照合プラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記照合プラットフォームに、
   前記第１の流量センサからの前記測定された第１の生成物流量を、前記シミュレートされた第１の生成物流量と比較し、
   所定の基準のセットまたはセットポイントに基づいて、前記第１の流量センサからの前記測定された第１の生成物流量を、前記シミュレートされた第１の生成物流量と照合する、
   ようにさせるものと、
   を含む照合プラットフォームを備える、
   請求項１に記載のクレンジングシステム。
8. 前記照合プラットフォームの前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記照合プラットフォームの前記実行可能命令が、前記照合プラットフォームに、
   所定の閾値のセットを用いて、前記第１の流量センサからの前記測定された第１の生成物流量、及び、前記シミュレートされた第１の生成物流量、に対する発見的解析を実行する、
   ようにさせる、
   請求項７に記載のクレンジングシステム。
9. 前記診断プラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記診断プラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記診断プラットフォームに、
   前記反応炉の温度セットポイントを含む現在の動作パラメータに基づいて、前記第１の生成物の前記目標許容レベルを決定する、
   ようにさせる、
   請求項１に記載のクレンジングシステム。
10. 前記診断プラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記診断プラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記診断プラットフォームに、
    前記反応炉に関連する圧力信号を含む現在の動作パラメータに基づいて、前記第１の生成物の前記目標許容レベルを決定する、
    ようにさせる、
    請求項１に記載のクレンジングシステム。
11. 前記診断プラットフォームの、前記実行可能な命令が、前記診断プラットフォームの、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、前記診断プラットフォームに、
    前記反応炉に関連する履歴上の信号に基づいて、前記第１の生成物の前記目標許容レベルを決定する、
    ようにさせる、
    請求項１に記載のクレンジングシステム。

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