JP6619331B2 - 非侵入型センサシステム - Google Patents

Description

本特許は、概して、プロセスデバイスおよび制御システム性能データを収集し分析するシステムおよび方法に関し、より具体的には、監視、保守および／または制御活動のために、プロセス内に強化された非侵入型センサシステムを実装するシステムおよび方法に関する。

化学、石油またはその他のプロセスで使用されるような、プロセス設備の監視、保守および制御システムは、通常、アナログバス、デジタルバスまたはアナログ／デジタル複合バスを介して、少なくとも１つのホストまたはオペレータワークステーション、保守ワークステーションおよび１つ以上のフィールドデバイスに通信連結する、１つ以上のプロセスコントローラおよび入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含む。フィールドデバイスは、例えば、バルブ、バルブポジショナ、スイッチおよび送信機（例えば、温度、圧力および流量センサ）であってもよく、プロセス変数または何らかの理由でその他の物理現象を監視したり、バルブの開閉などの制御機能を行ったり、プロセスパラメータを測定したりするなど、プロセス内でプロセス制御機能を行う。プロセスコントローラ、監視および保守アプリケーションは、フィールドデバイスにより測定された結果を示す信号を受信し、監視、制御または保守ルーチンを実装するようにこの情報を処理し、例えば、プロセスを監視し、プロセスの動作を制御し、または保守作業を行うために、制御信号、保守命令、またはバスもしくはその他の通信回線を通って、操作者またはフィールドデバイスに送信される、その他の信号を発生させる。このように、プロセスコントローラ、監視アプリケーションおよび保守アプリケーションは、バスおよび／またはその他の通信リンクを介し、フィールドデバイスを使用して監視、制御および保守戦略を実行し調整してもよい。同様に、監視および保守アプリケーションは、デバイスの修理、デバイスの試験、動きの悪いデバイスの検出、較正の実施およびその他の保守手順など、設備内の問題を認識し、保守活動を調整してもよい。

フィールドデバイスおよびコントローラからのプロセス情報は、プロセスの現在の状態を見たり（例えば、グラフィカルユーザインターフェースによって）、プロセスを評価したり、プロセスの動作を修正したり（例えば、視覚オブジェクト図によって）、またはデバイスを同調もしくは較正するなど、操作者または保守職員が、プロセスに関して所望する機能を行うことを可能にするように、操作者または保守ワークステーション（例えば、プロセッサに基づくシステム）によって実行される１つ以上のアプリケーション（すなわち、ソフトウェアルーチン、プログラムなど）が利用できるようにしてもよい。多くのプロセス設備計装システムもまた、通常、パーソナルコンピュータ、ノートパソコンなどを使用して実装され、コントローラ、オペレータワークステーション、およびローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）によるプロセス制御システム内のその他のシステムに通信連結する、１つ以上のアプリケーションステーション（例えば、ワークステーション）を含む。各アプリケーションステーションは、プロセス変数の値、プロセスと関連する品質パラメータの値、プロセス欠陥検出情報ならびに／またはプロセスおよびデバイス状態の情報を含む、プロセス制御情報、監視情報および保守情報を表示する、グラフィカルユーザインターフェースを含んでもよい。

いずれの場合も、センサ（送信機またはプロセス制御デバイスとも称される）は、概して、温度、圧力、流量、液面など、様々なプロセスパラメータまたはプロセス現象を測定するように、様々な場所でプロセス設備に配置される。その他の場合、様々な場所でプロセスから試料が取られてもよく、ｐＨ値、粘度など、その他のタイプのプロセス現象を判定するために、これらの試料をオフラインで試験または分析してもよい。概して、センサまたは送信機は、測定または判定されたプロセスのパラメータ値を、制御ルーチン、保守ルーチンもしくはデバイス、ユーザインターフェース、または処理および／もしくは表示のためのネットワーク内のその他のデバイスに提供または伝達する。

それらの複雑さのため、プロセス設備は、通常、プロセスの安全性を保証し、適正なプロセス制御および監視情報を、設備システムおよび運用／保守職員に提供するために、行うべき多数の測定を必要とする。一般に、より多くの測定地点で得ることができる情報が多ければ多いほど、設備をより上手く作動することができる。しかしながら、より多くの器具を使用する妨げの一つが、取り付け総費用である。これらの費用は、購入価格、取り付け費用、およびより多くの測定デバイスの使用と関連するシステム統合費用を含む。これらの費用を下げることができれば、ユーザはより多くの器具を使用する余裕を持つことができる。

その上に、今日プロセス設備に使用され取り付けられる大部分のセンサは、プロセス流体、またはセンサが測定すべき物理現象を呈するその他のプロセス要素に、これらのセンサのある要素を物理的に配置、接続または接触させなくてはならないという点で、侵入型の性質を持つ。そのため、多くの設備状況において、設備機器を構築するまたは取り付けるとき、例えば、センサなどのプロセスパラメータ測定デバイスを適正に取り付けるのが、唯一実際的または可能である。その他の場合、設備の特定地点にセンサを取り付けるには、相当な費用をかけて、設備機器を大幅に改修する必要がある場合がある。またその他の状況では、センサをプロセス流体、または現象を測定すべきプロセス機器と接触できる状態になる地点に置くことができず、それによって、プロセス流体またはプロセス機器を測定することができない。

多くの状況でこれらの問題を軽減し、センサの取り付けをより容易にするために、プロセス現象を呈する、もしくはプロセス現象が測定されるべき、プロセス流体またはプロセス機器と直接接触する状態にならなくても、プロセスパラメータまたはプロセス現象を測定するように作動する、いくつかの非侵入型センサが開発されてきた。例えば、温度センサは、センサがその容器、壁または流体と直接接触する状態になる必要なく、容器、壁または流体の温度を検出するために、赤外線を使用するように開発されてきた。当然ながら、その他のタイプの非侵入型センサも存在する。その結果、非侵入型センサは、通常、取り付けるのがより容易であり、それゆえ、プロセス設備により多くのセンサを追加するのに関連する取り付け費用を削減することができる。

しかしながら、残念なことに、非侵入型センサは、測定されるプロセス変数に関して、従来の侵入型センサほど正確でない傾向がある。それゆえ、プロセスへの侵入を必要としないが、代わりに、圧力境界の外側または格納容器の外側から測定を行う測定デバイスを使用することで、取り付けおよび改修費用を実質的に削減できるものの、そのような非侵入型センサで測定を行うと、測定結果の精度は低くなるであろう。この事実によって、プロセス制御目的、保守の意思決定目的など、多くの使用において、測定結果がより疑わしく価値が薄れるであろう。

プロセス設備に実装されるプロセス、独立型プロセスなどのプロセス内に取り付けるのがより容易で、より高い精度の測定結果を提供する、非侵入型センサアーキテクチャは、様々な入力プロセス現象を測定するように配置される一連のセンサと、一連のセンサの各々によって直接測定されない、さらなるプロセス現象または出力プロセス現象の経験的推定値を生成するために、センサの測定結果を分析する論理ユニットとを含む。一連のセンサ内のセンサのうちの少なくとも１つ（場合により、一連のセンサ内のセンサすべて）は、侵入的または非侵入的に入力プロセス現象を測定してもよい一方、これらのセンサが、出力プロセス現象を呈するプロセス流体またはプロセス要素と直接接触する状態にならないとき、出力プロセス現象に関しては非侵入的である点で、非侵入型センサである。一連のセンサ内のセンサは、プロセス内の同じまたは異なる場所で、特定のプロセス現象の測定結果を生成する、いかなるタイプのセンサ（例えば、温度、振動、圧力など）であってもよく、これらの測定結果は、出力プロセス現象（本明細書において、非侵入的に測定されるプロセス現象とも称される）の推定値を生成するように、論理ユニットによって使用されている。例えば、入力センサは、同じタイプのプロセス現象を、例えば、プロセスの異なる場所で測定する、同じタイプ（例えば、温度または振動）のすべてであってもよく、またはプロセス内の同じまたは異なる場所で異なるタイプのプロセス現象を測定する、異なるタイプの一つであってもよい。センサシステムによって判定される出力プロセス現象は、入力センサ（例えば、流量）のいずれかまたはすべてによって測定されるのと、同じまたは異なるタイプのプロセス現象であってもよい。

それゆえ、一般的に言えば、センサシステムは、温度、圧力、流れ、振動など、１つ以上のタイプのプロセス現象を測定するように設定され、論理エンジンに連結する、複数の非侵入型センサを含む。論理エンジンは、測定され受信された入力プロセスパラメータの値に基づき、流れ、温度、圧力など、出力プロセス現象を推定する、モデルまたは論理に基づく推定器を含む。次いで、論理エンジンは、制御ルーチン、ユーザ表示、保守アプリケーション、警報または警告発生器など、判定された出力プロセス現象の変数値をユーザに提供する。所望に応じて、論理エンジンはまた、提供された入力センサの情報に基づき、複数の入力センサのうちの１つ以上の欠陥または問題を検出してもよい。

一実施形態では、プロセス内におけるプロセス機器の動作を分析するときに使用するための測定システムは、プロセス内に配置される複数のセンサを含み、複数のセンサのうちの少なくとも１つは非侵入型センサであり、複数のセンサの各々は、物理的プロセス現象を示すセンサの測定結果を生成するように、プロセス内で異なる物理的プロセス現象を測定し、センサの測定結果を受信するように、複数のセンサの各々に通信連結する論理モジュールを含む。この場合、論理モジュールは、論理エンジンと、異なる物理的プロセス現象の各々の値の測定を、さらなる物理的プロセス現象に関連付けるモデルとを含み、モデルおよびセンサの測定結果を使用して、さらなる物理的プロセス現象の値を判定するように、コンピュータプロセッサデバイス上で作動する。

所望に応じて、複数のセンサの各々は、プロセス制御デバイス、測定デバイスまたは任意の他のタイプのプロセスデバイスであってもよい、１組のプロセスデバイスのうちの異なるデバイスに配置され、論理モジュールは、１組のプロセスデバイスの各々から分離した、さらなるプロセスデバイスに配置される。しかしながら、複数のセンサの各々は、１組のプロセスデバイスのうちの異なるデバイスに配置されてもよく、論理モジュールは、１組のプロセスデバイスのうちの１つの中で、内部通信接続によってセンサのうちの１つに通信連結し、外部通信接続によって、複数のセンサのうちの別の１つ以上のセンサに通信連結するように、１組のプロセスデバイスのうちの１つに配置されてもよい。

加えて、論理モジュールは、プロセス制御プロトコル通信網、近距離無線通信の通信リンク、または無線周波数識別の通信リンクを介して、複数のセンサのうちの１つ以上に連結してもよく、無線周波数通信リンクを介して、非侵入型センサのうちの１つ以上に電力を提供してもよい。論理モジュールはまた、例えば、モデルを使用して、複数のセンサからのセンサの測定結果の比較に基づき、複数のセンサのうちの１つ以上の潜在的な欠陥を検出するように、さらなる論理エンジンを含んでもよい。所望に応じて、モデルは、主成分分析モデル、部分最小二乗法モデルまたは任意の他のタイプの経験的モデルであってもよい。

さらなる物理的プロセス現象は、複数のセンサのいずれかによって測定される物理的プロセス現象のいずれとも異なるタイプの物理的プロセス現象であってもよく、複数のセンサの各々は、同じまたは異なるタイプの物理的プロセス現象を測定してもよい。その上に、さらなる物理的プロセス現象は、複数のセンサのうちの少なくとも１つによって測定される同じタイプの物理的プロセス現象であってもよいが、複数のセンサのうちの少なくとも１つによって測定される物理的プロセス現象とは異なる場所での、物理的プロセス現象のタイプに関係してもよい。同様に、さらなる物理的プロセス現象は、複数のセンサのいずれかによって測定される物理的プロセス現象とは異なるタイプの物理的プロセス現象であってもよいが、複数のセンサのうちの少なくとも１つによって測定される物理的プロセス現象と同じ物理的場所に関係してもよい。また、所望に応じて、複数のセンサのうちの２つ以上は、同じ物理的場所で異なるタイプの物理的プロセス現象を測定してもよく、および／または複数のセンサのうちの２つ以上は、プロセス内の異なる物理的場所で同じタイプの物理的プロセス現象を測定してもよい。

またさらに、システムは、さらなる物理的プロセス現象の判定された値を受信するように、論理モジュールに通信接続するホストデバイスを含んでもよく、論理モジュールは、第１の通信技術を使用して、複数のセンサのうちの１つ以上に通信連結してもよく、第１の通信技術と同じまたは異なる第２の通信技術を使用して、ホストデバイスに通信連結してもよい。

別の実施形態では、物理的プロセスパラメータを判定する方法は、プロセス内で複数の異なる物理的プロセス現象を測定し、物理的プロセス現象の各々を示す測定値を生成するステップと、通信リンクを介して、測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップと、コンピュータデバイスを使用して、異なる物理的プロセス現象の各々を、さらなる物理的プロセス現象に関連付けるモデルにより測定値を処理し、モデルおよびセンサの測定結果を使用して、さらなる物理的プロセス現象の値を判定するステップとを含む。その後、方法は、物理的プロセスパラメータとして、さらなる物理現象の値をホストデバイスに伝達する。

またさらなる実施形態では、プロセスで使用するためのプロセス測定システムは、プロセス内に配置される、複数の非侵入型センサを含み、複数の非侵入型センサの各々が、物理的プロセス現象を示すセンサの測定結果を生成するように、プロセス内で異なる物理的プロセス現象を測定し、センサの測定結果を受信するように、複数の非侵入型センサの各々に通信連結する、プロセスデバイスに配置される論理モジュールを含む。本実施形態では、論理モジュールは、論理エンジンと、異なる物理的プロセス現象の各々の値の測定を、さらなる物理的プロセス現象に関連付けるモデルとを含み、モデルおよびセンサの測定結果を使用して、さらなる物理的プロセス現象の値を判定するように、コンピュータプロセッサデバイス上で作動する。システムはまた、論理モジュールに通信連結するホストデバイスと、複数の非侵入型センサのうちの１つ以上と論理モジュールとの間に配置される第１の通信網と、論理モジュールデバイスとホストデバイスとの間に配置される第２の通信網とを含む。

図１は、ユーザインターフェースと、プロセスコントローラおよびフィールドデバイスと、１つ以上のプロセス現象を測定するように、プロセスコントローラおよびフィールドデバイスに配置される、いくつかの非侵入型センサシステムとを有する、プロセス設備ネットワークの図である。 図２は、非侵入型センサシステムの例を示すブロック図である。 図３は、図２の非侵入型センサシステムで使用されるモデルの描写である。 図４は、プロセス設備で特定の出力プロセスパラメータを非侵入的に測定するように第１の構成に実装される、図２の例示的非侵入型センサシステムを示すブロック図である。 図５は、プロセスで特定の出力プロセスパラメータを非侵入的に測定するように第２の構成に実装される、図２の例示的非侵入型センサシステムを示すブロック図である。 図６は、非侵入型センサシステムを含む、ガス井のプランジャー制御システムを描写する。 図７は、図６のプランジャー制御システムのプランジャーが３回以上巡回する際の、ガス井の掘削孔内における坑口圧力のプロットを示す。 図８は、共通の尺度での様々なプランジャー循環における坑口圧力のプロットを示す。 図９は、図６の制御システムに実装される、プランジャーが１回循環する際の、密閉時間における坑口圧力のプロットを示す。 図１０は、図６の非侵入型センサシステムの一部として使用される非侵入型振動センサによって測定し得る、振動のプロットを描写する。 図１１は、図６の非侵入型センサシステムの一部として使用される非侵入型温度センサによって測定し得る、温度のプロットを描写する。 図１２は、プロセス設備または実験室環境内における、図２の非侵入型センサシステム内で使用される、分析モデルの構築を示すデータフロー図である。

一般的に言えば、本明細書に記載する非侵入型センサシステムは、例えば、直接測定するためにプロセス設備機器に施す必要のある改修であることによって、または測定されているプロセス現象がそのままでは直接に測定できないために、直接測定することが不可能、困難、または費用が掛かるプロセス現象を、測定または判定することができる。かかる非侵入型センサシステムは、数個の入力センサデバイスを含み、入力センサデバイスは、それ自体が非侵入型の性質を持ち、入力センサデバイスのいずれによっても直接測定されない、さらなるプロセス現象（出力プロセス現象とも称する）を測定するために、経験データに基づくモデルを使用する論理エンジンを介して接続し合ってもよい。入力センサデバイスは、プロセス現象に対して非侵入であってもよい多くの場合に、非侵入型センサシステムの論理ユニットへの入力として測定しており、出力プロセス現象の測定または判定を行えるように、異なるタイプのプロセス現象を測定する。この構成により、システムの性能が向上し、冗長性が加わる。

一般的に言えば、このセンサの測定法は、決定論的ではなく経験論的という性質を持つ。非侵入型センサシステムが経験論的システムであるため、非侵入型センサシステムの出力は、侵入型センサが通常そうであるように、例えば、工学単位で表現される厳密値（例えば、９０度）ではなく、「良／不良」、「低／中／高」、「安全／注意／危険」、「限度に近い」、「０〜１００％」など、性質を表す用語で判定または表現されてもよい。

経験的に導かれるにもかかわらず、これらの測定により、プロセスが正常に作動していること、または望ましくない条件が存在する、もしくはまさに存在しようとしていることを、ユーザがさらに広く知ることができるため、定性的測定には価値がある。この手法は、プロセス設備で通常使用される閉ループ制御および安全停止論理に必要な、高度に決定論的な測定に加えて使用されてもよい。その上に、これら経験的に導かれる測定結果は、多数を容易に取り付けられる、例えば、非侵入型入力センサを設備に取り付け、入力センサによる測定結果に基づく出力プロセス現象の、経験に基づく推定値または測定結果を生成する論理ユニットを介して、これらのセンサを共に連結することによって、容易に判定されてもよい。

図１は、非侵入型センサシステムが取り付けられ使用されてもよい、例示的産業プロセス設備５を示す。プロセス設備５は、１次設備通信網において、データヒストリアン１２と、表示画面１４を各々有する１つ以上のホストワークステーションまたはコンピュータ１３（いかなるタイプのパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどであってもよい）とに接続する、１つ以上のプロセスコントローラ（図１の１１Ａおよび１１Ｂ）を有する、オンラインプロセス制御システム１０を含む。コンピュータ１３は、プロセス制御活動、保守活動、プロセス構成活動、事業活動などに関係するアプリケーションと関連付けられ、それらを動作させてもよい。また、コントローラ１１Ａおよび１１Ｂは、入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード２８Ａ、２８Ｂおよび２９Ａ、２９Ｂを介してフィールドデバイス１５〜２７に接続し、バッチプロセスの１回以上のバッチ実行を実施するように作動してもよく、または、フィールドデバイス１５〜２７のうちのいくつかまたはすべてを使用して、連続したプロセスを実施してもよい。コントローラ１１、データヒストリアン１２、コンピュータ１３、Ｉ／Ｏデバイス２８および２９、ならびにフィールドデバイス１５〜２７はすべて、プロセス制御デバイス、プロセスデバイスまたはプロセス機器であり、本明細書ではオンライン制御網とも称する、１次制御通信網３０に通信連結する。

いかなる所望のタイプのメモリ、およびデータ記憶用のいかなる所望のまたは既知のソフトウェア、ハードウェアまたはファームウェアを有する、いかなる所望のタイプのデータ収集ユニットであってもよい、データヒストリアン１２は、ワークステーション１３から分離していてもよく（図１に示す通り）、またはワークステーション１３のうちの１つの一部であってもよい。コントローラ１１は、例として、Emerson Process Managementが販売するDeltaV(登録商標）コントローラであってもよく、ホストコンピュータ１３と、例えば、イーサネット(登録商標）接続、または通信網３０の一部である任意の他の所望の通信回線によって、データヒストリアン１２とに通信接続する。コントローラ１１Ａおよび１１Ｂは、例えば、標準の４〜２０ｍＡ通信プロトコルおよび／またはFOUNDATION(登録商標）Fieldbusプロトコル、HART(登録商標）プロトコル、WirelessHART(登録商標）プロトコルなどのいかなるスマート通信プロトコルと関連する、いかなる所望のハードウェアおよびソフトウェアを使用して、フィールドデバイス１５〜２７に通信接続してもよい。

図１のシステムでは、コントローラ１１Ａは、Ｉ／Ｏデバイス２８Ａを通り４〜２０mＡデバイス、または有線HART通信回線などの標準的配線を介してHARTデバイス１５〜１８に接続するように図示されている。同様に、コントローラ１１Ａは、Ｉ／Ｏデバイス２８Ｂを通り、標準の有線Fieldbusリンクまたはバスを介して、FOUNDATION(登録商標） Fieldbusデバイス１９〜２２に接続するように図１に示す。また、図１のシステムでは、コントローラ１１Ｂは、Ｉ／Ｏデバイス２９Ａと、WirelessHART通信プロトコルを実装する送信機とを介して、WirelessHART(登録商標）フィールドデバイス２３〜２５に接続するように図示される一方、ＩＥＥＥプロセス制御に基づく無線プロトコルなどの任意の他の無線通信プロトコルによって、その他のフィールドデバイス２６、２７に接続している。しかしながら、コントローラ１１は、任意の他の所望する有線または無線通信プロトコルまたは技術を使用して、任意の他の数およびタイプのフィールドデバイスと通信してもよい。当然ながら、フィールドデバイス１５〜２７は、センサ、バルブ、送信機、ポジショナなど、いかなるタイプのデバイスであってもよい。さらにより具体的には、フィールドデバイス１５〜２７は、入力の受信、出力の生成および／またはプロセスの制御ができる、いかなるタイプのプロセス制御コンポーネントを含んでもよい。例えば、フィールドデバイス１５〜２７は、プロセスを制御するための、例えば、バルブ、ポンプ、送風機、加熱器、冷却器および／またはミキサなど、制御またはプロセス制御入力デバイスの形態であってもよい。加えて、フィールドデバイス１５〜２７は、プロセスの一部分以上の中で、様々な異なるプロセス現象と関連するプロセス変数を測定する、例えば、温度計、圧力計、濃度計、液面計、流量計および／または蒸気センサなどの、プロセス制御出力デバイスまたは送信機の形態であってもよい。制御入力デバイスは、１つ以上の指定されたコマンドを実行し、プロセスに変化をもたらすように、コントローラ１１から命令を受信してもよい。さらに、制御出力デバイスは、プロセスデータ、環境データおよび／または入力デバイスデータを測定し、測定されたデータをプロセス制御または保守情報として、コントローラ１１または保守デバイスなどその他のデバイスに送信する。このプロセス制御または保守情報は、各フィールドデバイスからの測定された出力に対応する、変数の値（例えば、測定されるプロセス変数および／または測定される品質変数）を含んでもよい。また、測定されるプロセス変数は、プロセスの複数部分を測定するフィールドデバイスおよび／またはフィールドデバイスの特性から生じる、プロセス制御情報と関連してもよい。測定される品質変数は、完成品または中間生成物の少なくとも一部分と関連するプロセスの特性測定に関係する、プロセス制御情報と関連してもよい。

またさらに、Ｉ／Ｏカード２８および２９は、いかなる所望の通信またはコントローラプロトコルに適合する、いかなるタイプのＩ／Ｏデバイスであってもよい。また、２つのコントローラ１１Ａおよび１１Ｂのみを図１に示すものの、任意の他の数のコントローラが、Profibus、AS-interfaceなどのプロトコルといった、いかなる所望の通信プロトコルを使用して、任意の数のフィールドデバイスに接続し、それを制御するように使用され得る。

いずれの場合も、概してそうであるように、コントローラ１１Ａおよび１１Ｂはプロセッサ３１を含み、プロセッサ３１は、制御ループを含んでもよい、１つ以上のプロセス制御ルーチン（メモリ３２に記憶される）を実装または監督し、いずれか所望する方法でプロセスを制御するように、フィールドデバイス１５〜２７、ホストコンピュータ１３およびデータヒストリアン１２と通信する。本明細書に記載する制御ルーチンまたはモジュールのうちいずれも、所望に応じて、制御ルーチンまたはモジュールの一部を、異なるコントローラまたはその他のデバイスによって実装または実行させてもよいことに留意するべきである。同様に、本明細書に記載する、プロセス制御システム１０内に実装されるべき、制御ルーチンまたはモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアなどを含む、いかなる形態を取ってもよい。制御ルーチンは、例えば、オブジェクト指向プログラミング、ラダーロジック、シーケンシャルファンクションチャートもしくはファンクションブロックダイアグラムを使用して、または任意の他のソフトウェアプログラミング言語もしくは設計パラダイムを使用して、いかなる所望のソフトウェアの形式で実装されてもよい。同様に、制御ルーチンは、例えば、１つ以上のＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）または任意の他のハードウェアもしくはファームウェア要素にハードコードされてもよい。それゆえ、コントローラ１１は、いかなる所望の方法で１つ以上の制御戦略または制御ルーチンを実装するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、コントローラ１１は、通例機能ブロックと称されるものを使用して、１つ以上の制御戦略を実装し、各機能ブロックは、制御ルーチン全体のオブジェクトまたはその他の一部（例えば、サブルーチン）であり、プロセス制御システム１０内でプロセス制御ループを実装するように、その他の機能ブロックと連動して（リンクと呼ばれる通信によって）作動する。機能ブロックは、通常、例えば、送信機、センサもしくはその他のプロセスパラメータ測定デバイスと関連する入力機能、例えば、ＰＩＤ、ファジー論理、ニューラルネットワークなどの制御を行う制御ルーチンと関連する制御機能、またはプロセス制御システム１０内である物理的機能を行う、バルブなどのあるデバイスの動作を制御する出力機能のうちの１つを行う。当然ながら、混成またはその他のタイプの機能ブロックが存在する。機能ブロックは、コントローラ１１に記憶され、コントローラ１１によって実行されてもよく、それは通常、これらの機能ブロックが、標準的な４〜２０ｍＡデバイス、およびHARTデバイスなど、いくつかのタイプのスマートフィールドデバイスに使用されるか、もしくはそれらと関連する場合であり、またはスマートフィールドデバイス自体に記憶されるか、もしくは実装されてもよく、それはFieldbusデバイスを伴う場合であり得る。

図１の分解ブロック４０によって示す通り、コントローラ１１Ａは、ルーチン４２および４４として図示される、いくつかの単ループ制御ルーチンを含んでもよく、所望に応じて、制御ループ４６として図示される、多／入力‐多／出力制御ルーチンなど、１つ以上の高度制御ループを実装してもよい。かかる各ループは、通常、制御モジュールと称される。単ループ制御ルーチン４２および４４は、それぞれ、適切なアナログ入力（ＡＩ）およびアナログ出力（ＡＯ）機能ブロックに接続する、単一入力／単一出力のファジー論理制御ブロックおよび単一入力／単一出力のＰＩＤ制御ブロックを使用して、単ループ制御を行うように図示され、アナログ入出力ブロックは、バルブなどのプロセス制御デバイス、温度および圧力送信機などの測定デバイス、またはプロセス制御システム１０内の任意の他のデバイスと関連してもよい。高度制御ループ４６は、１つ以上のＡＩ機能ブロックに通信接続する入力と、１つ以上のＡＯ機能ブロックに通信接続する出力とを含むように図示されているが、高度制御ブロック４８の入出力部は、その他のタイプの入力を受信し、その他のタイプの制御出力を提供するように、任意の他の所望する機能ブロックまたは制御要素に接続してもよい。高度制御ブロック４８は、例えば、モデル予測制御（ＭＰＣ）ブロック、ニューラルネットワークモデルまたは制御ブロック、多変数ファジー論理制御ブロック、リアルタイム最適化ブロック、適応的に同調する制御ブロックなどのいずれのタイプであってもよい。高度制御ブロック４８を含む、図１に示す機能ブロックは、コントローラ１１Ａによって実行され得、または代替として、ワークステーション１３のうちの１つもしくはフィールドデバイス１９〜２２のうちの１つなど、任意の他の処理デバイスに設置され、それによって実行され得ることは理解されるであろう。当然のことながら、制御ループまたは制御モジュール４２、４４および４６は、プロセス制御システム１０内でバッチプロセスまたは連続プロセスを実装するのと関連してもよく、または実装するときに使用されてもよい。

その上に、図１に示す通り、１つ以上の非侵入型センサシステム５０は、設備内で温度、圧力、流量、液面など様々なプロセス現象を測定または判定するように、設備５内の様々な場所に配置されてもよい。様々な非侵入型センサ５０は、システムのコンポーネントに配置してもよく、またはそのコンポーネントを、様々なフィールドデバイス１５〜２７（バルブ、送信機など）、Ｉ／Ｏデバイス２８および２９、コントローラ１１、ワークステーション１３ならびにデータヒストリアン１２など、様々な異なるプロセス制御デバイスに配置させてもよい。所望に応じて、非侵入型センサ５０のうちの１つ以上は、独立型デバイスであり得、または、例えば、有線および無線通信網、HART、WirelessHARTまたはFieldbus通信網などの標準のプロセス制御プロトコル通信網、近距離無線通信（ＮＦＣ）網、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）通信網、イーサネットまたは無線イーサネット通信網、任意のインターネットプロトコル通信網を含む、図１に記載する様々なタイプの通信網のいずれかを使用して、共に通信接続する複数のデバイスとして実装され得る。その上に、図１に示す様々なセンサシステム５０の出力は、制御ルーチン４２、４４、４６のうちの１つ以上で使用するコントローラ１１のいずれか、制御または保守アプリケーション５１で使用するオペレータワークステーション１３のいずれか、またはそのデータの任意の他のユーザに提供されてもよい。

ここで図２を参照すると、非侵入型センサシステム５０は、例えば、図１に示すワークステーション１３またはコントローラ、Ｉ／Ｏデバイス、携帯用保守デバイスなどのその他の保守もしくは制御デバイスのうちのいずれかであってもよい、またはそれらを含んでもよい、保守／制御システム５４に接続していると図示され、保守／制御システム５４は、非侵入型センサシステム５０の出力を受信し使用するように接続する場合がある。保守／制御システム５４は、図１に関して記載したもののうちのいずれかなど、いかなる所望のタイプのコンピュータ処理デバイスに記憶され実装される、いかなる所望のタイプの保守または制御アプリケーションであり得る。

一般的に言えば、非侵入型センサシステム５０は、論理ユニット６２に連結する複数の入力センサ６０Ａ〜６０Ｎ（本明細書では送信機とも称する）を含む。複数の入力センサ６０Ａ〜６０Ｎの各々は、温度、振動、圧力など、プロセス内でプロセス現象を測定し、測定されたプロセス変数またはプロセス現象を示す、測定信号を生成する。複数のセンサ６０Ａ〜６０Ｎの各々は、分析センサ５０によって直接判定されているプロセス現象を測定しないという点で、非侵入型センサである。しかしながら、所望に応じて、センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上もまた、この場合、これらのセンサが、プロセスに対して非侵入的に、入力プロセス現象またはプロセスパラメータを測定するため、センサ５０への入力として測定しているプロセス現象に対して非侵入的であってもよい。一般的に言えば、非侵入型センサは、測定されているプロセス現象が存在する場所で、またはその場所と関連して、プロセス流体などのプロセス要素と触れたりもしくは直接接触する状態になったりせずに、プロセス内に接続してもよく、またはセンサを取り付けるために、プロセスの流れを停止または中断する必要のない方法で、プロセス設備内に取り付けることで、プロセス内に接続してもよい。

いずれの場合も、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、物理的プロセス現象を測定するために、センサ５０によって最終的に測定または判定されている、特定のプロセス現象を呈するプロセス要素またはプロセス流体と直接物理的に接触する状態に一切ならないため、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎの各々は、センサ５０によって判定または測定されている出力プロセス現象に対して非侵入的である。非侵入型センサ６０Ａ〜６０Ｎのいずれかまたはすべては、例えば、温度センサ、振動センサ、流量センサ、熱センサ、火炎検出器もしくは任意の他の検出器、またはあるプロセス現象を感知するセンサであってもよい。その上に、複数の入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのいくつかまたはすべては、設備内の同じまたは異なる物理的場所で、プロセス現象を測定するように構成されてもよい。それゆえ、例えば、センサ６０Ａ〜６０Ｎは各々、温度、圧力、火炎など、異なるタイプのプロセス現象を測定してもよく、または入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上は、設備内の異なる場所でもしくは設備内の同じ場所でも、同じプロセス現象を測定してもよい。

センサ６０Ａ〜６０Ｎは、概して、非侵入型センサ５０によって推定されるように、プロセス設備内の、直接測定することができないか、または直接測定されていないプロセス現象を呈する、物理的場所の近くまたはその周辺の様々な異なる場所に取り付けられてもよい。それゆえ、場合によっては、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、液面、流体温度、流体圧力など、流体パラメータを判定すべき、容器の壁の温度もしくは水分含量または振動を測定するように、容器上に置かれてもよい。またさらに、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、センサシステム５０によって出力プロセス現象を測定または判定すべき場所の、上流および／または下流にある様々な場所に配置されてもよい。いくつかの場合、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、容器の壁と接触する状態になることによって、容器の壁の温度または振動など、特定のプロセスパラメータを侵入的に測定してもよい。しかしながら、これらの場合、センサ６０Ａ〜６０Ｎは、例えば、容器内における流体の温度、流量または圧力など、センサ５０によって最終的に測定されている出力プロセスパラメータまたはプロセス現象を、侵入的には測定しないという点で、依然として非侵入的である。それゆえ、センサ６０Ａ〜６０Ｎは、その他の目的で既に設備に取り付けられ得（図１のフィールドデバイス内にあるセンサのうちのいずれかなど）、またはセンサシステム５０の一部として使用する目的で、プロセス設備に取り付けられ得る。

その上に、図２に示す通り、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎの各々は、論理ユニット６２に連結し、論理ユニット６２は、センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上と同じまたは異なる物理的プロセスデバイスの中にあってもよい。いくつかの実施形態では、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、１つ以上の無線通信網、有線通信網もしくは回線、または任意の他のタイプもしくは種類の所望する通信網によって、論理ユニット６２と通信してもよい。いくつかの場合、これらの通信網は、図１の通信網または通信回線のいずれかなど、プロセス設備に既に確立されているか、または設定されているかの通信網であってもよい。その他の場合、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上が取り付けられ、センサシステム５０用にまたはその一部として設定される、別個の通信網を使用してもよい。例えば、センサシステム５０の入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、無線タイプの通信網において論理ユニット６２と接続してもよく、例えば、近距離無線通信（ＮＦＣ）網、赤外線通信網、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）通信網、移動体通信網、Bluetooth(登録商標）通信網、いかなる典型的なＲＦ通信網、WirelessHARTネットワークなどによって、センサの測定結果を論理ユニット６２に提供してもよい。場合によって、論理ユニット６２は、例えば、ＲＦＩＤ通信信号、またはHARTもしくはFieldbus通信網などの有線通信網によって、センサ６０Ａ〜６０Ｎに送達される電力信号を介して、センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上に動力または電力を提供してもよい。

図２に示す通り、１つ以上のセンサ入力によって、センサ６０Ａ〜６０Ｎから様々なセンサ信号を受信する論理ユニット６２は、論理エンジン６４およびモデル６６を含む。論理エンジン６４は、論理ユニット６２に記憶される論理ルールまたは論理ルーチンを実装するように、一部図示されている論理ユニット６２をプロセッサ６８上で実行してもよく、論理ユニット６２は、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのいずれによっても直接測定されない、出力プロセス現象の現在の値または状態の推定値または予測を展開するように、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎおよびモデル６６によって提供されるセンサの測定結果を使用する。かかるプロセス現象は、温度、圧力、振動、流量、熱など、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上によって測定されるのと同じタイプのプロセス現象であり得、または異なるプロセス現象であり得る。その上に、論理ユニット６２によって判定される出力プロセス現象は、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちのいずれかによって測定されるプロセス現象と同じまたは異なる場所であり得る。それゆえ、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎは、各々、その出力部で、論理ユニット６２によって推定または生成されるのと同じタイプまたは異なるタイプのプロセス現象を測定し得、または入力センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちのいくつかは、論理ユニット６２によって推定または生成されるのと同じタイプのプロセス現象を測定し得る一方、センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの別のセンサは、論理ユニット６２によって生成または推定されるプロセス現象のように、異なるタイプのプロセス現象を測定し得る。いずれの場合も、論理エンジン６２は、センサの測定結果を取り込み、あらかじめ発生させたモデル６６を使用して、出力プロセス現象の推定値を生成し、この推定値または測定結果を論理ユニット６２の出力７０に提供する。論理ユニット６２は、有線もしくは無線通信網、またはHART、WirelessHART、Fieldbus、Profibus通信プロトコルなどの典型的なプロセス制御通信プロトコル、イーサネット網、インターネットプロトコルに基づく通信網などを使用するネットワークを含む、任意の他のタイプの通信網によって保守／制御システム５４に連結してもよい。

一例に、非侵入型センサシステムは、１つ以上の入力センサとして、ポジショナとバルブステムとの間で物理的接触を必要としないバルブ位置表示器、および蒸気トラップを通る蒸気流の存在を示すのに使用される振動センサを使用してもよい。これら２つのデバイスは、流量を推測するように入力を使用する論理ユニットまたは論理ソルバーに、それらの情報を送信することによって連動してもよい。ここで、両方の測定結果がそれら計器の範囲内である限りにおいて、流量は、論理ソルバーに記憶されるモデルと、入力測定結果との比較によって経験的に確認されてもよい。経験的モデル法とのこの分析比較は、１つの測定結果で機能するものの、安定的でも高性能でもない。測定結果を追加し、それらを経験的モデルと比較することで、システム性能が向上するであろう。例えば、温度センサの測定結果を上記のシステムに追加することができ、３次元モデル表面から流量を推測または判定し得る。

それゆえ、一般的に言えば、図２に示すモデル６６は、運用プロセスからまたは実験室設定において、収集されたプロセスデータに基づき事前に算定され、データは、センサシステム５０によって測定または判定されている出力プロセス現象と、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎによって測定される様々な入力プロセス現象との関係を定義するように使用される。このように、論理ユニット６２は、出力プロセス現象、またはセンサ６０Ａ〜６０Ｎのいずれによっても直接もしくは非侵入的に測定されない、推定されるプロセス現象を推定するように、経験的モデル６６およびセンサ６０Ａ〜６０Ｎからの入力を使用する。しかしながら、場合によっては、センサシステム５０によって推定または生成されているプロセス現象は、センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上によって、間接的にまたは非侵入的に測定されてもよいことは理解されるであろう。

当然のことながら、実質的に今日のすべてのプロセス監視および制御は、決定論的数学モデルに基づいて行われる。例えば、差圧に基づく流量測定に使用される方程式を、決定論的プロセス流システムの一例を示すために以下に記載する。この方程式は、連続方程式を使用する第１原則から導くことができる（質量保存）。
およびベルヌーイの式（エネルギー保存）：
これら２つの式を組み合わせて、以下の流動方程式を得る：

当然ながら、これは決定論的測定システムのほんの一例にすぎず、他の流量測定技術は、測定を行うために物理の基本原則（例えば、温度を測定するワイヤの抵抗、渦流量測定に対する無次元の流れ数の関係、一定水準の測定結果における容量変化など）を使用するという点で、類似の方法を使用する。これらの場合、関心対象のパラメータを直接測定する能力は、測定性能の主な決定要因である。

しかしながら、図２のモデル６６などの経験的モデルは、大部分または完全に収集されたデータに基づく。それゆえ、経験的モデルと、上にあげた決定論的な例との間の重要な差異は、経験的モデルが、変数の関係について想定から導かれず、数学的に表現された物理的原理に基づかないことである。代わりに、経験的モデルは、経験および観察を使用して展開する。プロセス制御または監視設定におけるモデル構築への体系的な取り組みは、非侵入型センサシステムにおいて使用される構成に基づいて、実験室環境で、または運用プロセス設備においてさえも観察を行い、データセットを構築する。その後、数学的手法を使用して、データセットを関心対象のパラメータ、すなわち、非侵入型センサシステムによって判定されているパラメータと相関させることができる。データセットもまた、関連データの鋭敏なオブザーバーによって現場において構築し得る。どちらの場合でも、根底にある物理的原理には一切想定を立てない。

図３は、論理ユニット６２によってモデル６６として使用されてもよい、例示的モデルを示す。この場合、モデル６６は、温度判定または温度信号を生成するように、非侵入型センサ６０Ａおよび６０Ｂが生成するような、２つのセンサの測定からの出力値を関連付け、またはマッピングする、３次元モデルである。この場合、バルブ位置（％開放）および振動（単位はヘルツ）の形式を取る、２つの入力センサの測定結果を使用して、バルブまたはバルブに接続するその他の導管を通る流量（％）を推定する。当然のことながら、図３の３次元モデルは、振動およびバルブ位置の測定結果の各組み合わせと関連する、バルブ流量の割合を図示する。この例では、そのため、バルブ位置およびパイプ振動について、非侵入型センサシステムによってデータが収集され、その後、このデータは、経験的モデルを使用して流量に相関される。

当然のことながら、図２の論理エンジン６４は、図３のモデル６６を使用して、バルブ位置および振動センサ（センサ６０Ａ〜６０Ｎのすべて又は一部）によって行われる測定に基づき、現在のバルブ流量を判定してもよい。当然ながら、図３のモデル６６は、非侵入型センサシステム５０内で、プロセス現象変数またはプロセス変数の推定を行うために使用されてもよいモデルの考えられるほんの一例にすぎず、例えば、主成分分析（ＰＣＡ）モデル、回帰分析に基づくモデル、部分最小二乗法（ＰＬＳ）モデルなどを含む、使用され得る多くの他のタイプのモデルがある。より具体的には、モデル６６は、概して、センサ６０Ａ〜６０Ｎの様々な値を、センサシステム５０によって測定または判定されているプロセス現象の値、範囲または状態に関連付ける、測定されたデータに基づき確立されるであろう。測定されたデータは、実際には、推定されている変数またはプロセス現象に関する、１つ以上の変数測定値の関係を定義する。

当然ながら、この経験的モデルに基づくセンサの手法は、流量のプロセス現象判定に限定されず、タンク（例えば、ロードセル１個および赤外線温度センサ数個を使用して）の水位、腐食または任意の他のプロセス現象を測定するために、この同じ概念を使用するその他のシステムを実装することができる。

またさらに、センサシステム５０の入力センサ６０Ａ〜６０Ｎからのセンサ信号を比較することによって、追加情報を獲得することができる。例えば、センサ６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つの測定結果の１つが範囲外で、別の結果が範囲内である場合、範囲外の計器は欠陥状態にある。この概念の利点を生かすために、図２のセンサシステム５０は、入力センサまたは測定デバイス６０Ａ〜６０Ｎのうちの１つ以上にエラーまたは欠陥を検出するように使用されてもよい、診断ユニット７２を含むように図示されている。特に、診断ユニット７２は、センサ６０Ａ〜６０Ｎのいずれかに欠陥が発生しているか、または適切に働いていないかを判定するように、センサ測定結果の異なる値を互いに比較してもよく、および／またはセンサの測定結果６０Ａ〜６０Ｎについてのその他のタイプの情報を使用してもよい。一例に、診断ユニット７２（プロセッサデバイス６８上で実行されるソフトウェアとして実装されてもよい）は、１つ以上のその他のセンサ６０Ａ〜６０Ｎからの１つ以上のセンサの測定結果の値と比較して、入力センサ６０Ａ〜６０Ｎからのそれ以外のセンサの測定結果のうちの１つ以上が、いつ範囲外となるか、または特異な範囲内にあるのはいつかを検出する。その後、診断ユニット７２は、この観察に基づき、範囲外のセンサに欠陥があることを判定してもよい。より具体的には、モデル６６が構築されると、モデルを構築するために収集されたセンサデータ（すなわち、センサ６０Ａ〜６０Ｎの様々なセンサの測定結果と、出力プロセス現象との関係）を分析して、センサ６０Ａ〜６０Ｎ自体からのセンサ測定結果のうちの２つ以上の関係を判定する。それゆえ、例えば、入力センサ６０のうちの１つによって測定されている温度が、通常または常に、入力センサ６０のうちの別のセンサからの振動測定結果よりも低い（測定範囲または割合の観点から）と判定してもよく、または第３の入力センサ６０からの圧力測定結果が、測定された圧力範囲の５０パーセントを上回るとき、温度測定結果が通常最大値に達すると判定してもよい。これらの場合、１つ以上のこれらの関係から検出された温度測定結果の偏差（入力温度センサから送達される）は、温度センサに欠陥があり、修理または交換が必要であると検出する、診断ユニット７２へとつながってもよい。別の実施形態では、診断ユニット７２は、「プロセスに於ける欠陥センサの検出と特定を行うための方法及び装置」と題する米国特許第５，６８０，４０９号に開示される、欠陥センサ検出方法のいずれを使用してもよく、当該出願全体の開示は、参照することによって本明細書に明示的に組み込まれる。いずれの場合も、診断ユニット７２は、欠陥センサ指標を生成するように、論理エンジン６４およびモデル６６と並行して作動してもよく、欠陥センサ指標は、保守／制御システム５４にも提供され、所望する方法で使用されてもよい。

またさらに、当然のことながら、センサシステム５０の論理ユニット６２および診断ユニット７２は、有線または無線通信網を含む、技術的に所望されるいかなる通信を使用して、保守／制御システム５４に通信連結してもよい。実際、入力センサデバイス６０Ａ〜６０Ｎと論理ソルバー６２との間の通信は、無線または有線であってもよい。無線接続の場合には、多くの使用に対しては距離が短くなるであろう。この特徴によって、論理ユニット６２が測定デバイス６０に電力を提供するように設定されてもよい、ＲＦＩＤのような通信方法／技術の使用が可能となる。当然ながら、論理ユニット６２からホストシステムへの通信は、無線（例えば、WirelessHARTネットワーク、無線インターネット網を使用）であってもよく、または、例えば、４〜２０mA、HART、Modbus、Foundation Fieldbus、Profibusもしくはその他の既知のプロセス制御プロトコルと関連するような、従来のツイストペア線技術を使用する有線であってもよい。

図４は、内部に非侵入型センサシステム５０を取り付けて作動させる、一例としてのプロセス設備９０またはプロセス設備９０の一部を示す。特に、図４の設備９０はタンク１００を含み、タンク１００は、その上に取り付けられる、振動センサ１０２、温度センサ１０４およびバルブ位置センサ１０６の形態を取る、３つの非侵入型入力センサを有する。振動センサ１０２は、タンク１００の壁の振動を測定してもよく、温度センサ１０４は、特定の場所でタンク１００の壁の温度を測定してもよく、または測定するように接続してもよく、バルブ位置センサ１０６は、バルブ閉鎖要素の位置検出など、バルブの動作を測定するように取り付けられてもよい。図４に示す通り、センサ１０２、１０４および１０６は、例えば、無線通信網によって論理エンジン１０８に通信連結する。この場合、論理エンジン１０８は、メモリに記憶され、Ｉ／Ｏデバイスなどのさらなるプロセス制御デバイス、バルブなどの別のフィールドデバイス、プロセスコントローラなどで実行される。その上に、センサ１０２、１０４および１０６からの測定結果を受信する論理エンジン１０８は、センサ１０２、１０４および１０６それぞれによって測定された、振動、温度およびバルブ位置に基づき、タンク１００内の流体の圧力を判定するときに使用するモデル１０９を含む。論理エンジン１０８は、例えば、タンク１００内の圧力の推定値を生成するように作動し、そのために設計されたモデル１０９を使用する。論理ユニット１０８の出力部は、有線通信網として図示されているが、代わりに無線通信網であり得る通信網１１０によって、制御システムおよび／または保守システムに通信接続する。当然ながら、センサ１０２、１０４および１０６は、図１のフィールドデバイスのいずれでもあり得、論理ユニット１０８は、図１のデバイスのいずれの内部にもあり得、センサ１０２、１０４、１０６と論理ユニット１０８との間または論理ユニット１０８とホストデバイスとの間の通信網は、図１に記載する通信網にいずれでもあり得る。ある場合には、センサ１０２、１０４または１０６は、プロセスを制御するために使用されるプロセス制御パラメータを測定してもよく、２次的物理現象のうちの１つ以上を測定してもよく、２次的物理現象のうちの１つ以上は、論理モジュール１０８に送信される、測定された物理現象である。その他の場合、測定されたプロセス制御パラメータが、論理モジュール１０８に送信される、測定された物理的プロセス現象であってもよい。

さらなる例として、図５は、センサ１０２、１０４および１０６が同様にタンク１００に配置される、非侵入型センサシステムを示す。しかしながら、この場合、論理ユニット１０８は、センサデバイスのうちの１つの中、この場合では、センサデバイス１０４に配置される。図中、センサ１０２および１０６は、例えば、無線通信網によってセンサ１０４と通信連結し、これらの通信網によって論理エンジン１０８にそれらの測定結果を提供する一方、センサ１０４は、内部通信接続によって論理ユニット１０８にその測定結果を提供する。この場合、論理ユニット１０８は、１次プロセス制御通信網、２次通信網などにより、通信回線１１０によってプロセス制御システムに接続してもよい。通信回線または通信網１１０は、例えば、無線もしくは有線プロセス制御通信網、または任意の他の所望のタイプのネットワークであってもよい。当然ながら、いかなる数およびタイプのセンサが、非侵入型センサシステムである図４および５で使用され得、これらのシステムの特定のセンサおよび論理ユニットは、本明細書に記載するセンサ技術を実装するように、様々な異なる方法で構成され共に接続し得る。

別のより具体的な例として、図６は、センサの測定結果に関係するモデルに基づき、特定のプロセス変数または現象の測定結果を提供する、分析センサの一部として、一連の侵入型および／または非侵入型センサを使用するシステムを描写する。特に、図６のシステムは、生産を増大するように天然ガス井で通例使用される、プランジャーリフト技術に関する。背景としては、ガス井の底部に水が自然に蓄積すると、井戸からのガスの流れが減速し、最終的には完全に停止する。プランジャーリフトシステムは、通常、掘削孔から水を除去することによって、井戸の底部から水を除去する（そうして、井戸からのガスの流れが増大する）ために、ガス井内に提供される。より具体的には、プランジャーリフトシステムにより、プランジャーを井戸の底部から上部まで動かし、次に、掘削孔内の水を、掘削孔から放出する井戸の上部へと押し出し、それによって、ガスがより速く井戸から流れることを可能にする。

通常では、プランジャーリフトシステムは、井戸のガスの圧力および流量を測定し、電動バルブの開閉を調節するように作動し、それによってプランジャーの昇降を制御する。ガスの流量がある一定の地点まで減少すると、電動バルブが閉じ、プランジャーを水の中を通して井戸の底部まで下ろす。圧力が充分に高まると電動バルブが再び開き、高まった圧力でプランジャーを井戸の先端まで押し戻し、プランジャーの前方にある水を押し出すことができる。ガス井の生産における最適な効率には、プランジャーができる限り早く井戸の上部に向かって移動を開始できるように、プランジャーが井戸の底部に達するときを知ることが必要とされる一方、プランジャーが上昇を開始する前に、井戸の底部に行くことも保証する。一般的に言えば、井戸の先端での圧力測定の異常は、プランジャーの下降中の特定の事象（例えば、プランジャーが水の表面または井戸の底部に到達）に相当すると知られている。

より具体的には、新しい天然ガス井が最初にその動作を開始するとき、ガスは、大抵貯留部に存在する高圧力に助けられ、通常、地面下から表面へ自在に流れる。しかしながら、間もなく、水はガス井の底部へと流れ込み始める。その結果生じる水柱の背圧は、貯留部圧力の減少に連結し、天然ガスの流れる速度を遅らせ、最終的に完全に停止する。この問題に対する一般的な解決策の１つは、井戸から水を持ち上げるために、プランジャーシステムを使用することである。図６は、プランジャー１５２を有するプランジャーリフトシステムを伴う、典型的なガス井１５０を図示し、プランジャー１５２は、井戸の中央管類とほぼ同じ直径を有するデバイスで、掘削孔１５４を上下に自在に動く。電動バルブ１５６は、後に記載する通り、プランジャー１５２を井戸１５０の上部または底部に移動させる、井戸１５０の開閉に使用される。緩衝ばね１６０は、プランジャー１５２が井戸１５０の底部に達したときに、プランジャー１５２への損傷を防止するように、井戸１５０の底部に設置される。その上に、キャッチャー１６１および到着センサ１６２は、井戸１５２の上部に配置され、プランジャー１５２が井戸１５０の上部に来ると、プランジャー１５２を捕獲するように作動する。到着センサ１６２は、プランジャー１５２の到着を示す電子信号を発生させる。給油器１６４は、キャッチャー１６１の上部に配置され、プランジャー１５２が自在に管類を通って動くことを保証するよう、油またはその他の潤滑剤をプランジャー１５２に塗布するように作動する。電子コントローラ１６６は、利用可能な測定信号（例えば、坑口圧力センサ１６８からの坑口圧力およびセンサ１６２からのプランジャー到着）を受信し、適切な時機に開閉するように電動バルブ１５６にコマンドを送ることによって、井戸１５０を操作する。

動作中、水が井戸１５０の底部に蓄積し、井戸１５０の底部に水が蓄積すれば蓄積するほど、井戸１５０から流れ出る天然ガスが少なくなる。この時間中に、プランジャー１５２は、ガスの流れる圧力によって給油器１６４の近くに保持される。ガスの流量が一定の限界より下に落ちた後、コントローラ１６６は、電動バルブ１５６を閉め、ガスの流れを遮断し、プランジャー１５２を井戸の管類または掘削孔１５４に落下させる。プランジャー１５２は、通常、掘削孔１５４の中で水に達するまでしばらくの間、管類の空気中を落下する。加えて、プランジャー１５２は、通常、水中を通るよりも一層速く、空気中を落下する。プランジャー１５２は、概して、ある種のチェックバルブ、またはプランジャー１５２が自在に水中を通って落下しながら、同時に水を表面に押し戻すことを可能にする、その他の特別に工学設計されたシールを有する。

最終的に、プランジャー１５２は、井戸１５０の底部にて緩衝ばね１６０に達する。ここでは、ガス生産業者は、井戸１５０をできる限り早く完全操業に戻すことを望むため、プランジャー１５２が、井戸１５０の底部にいる時間は、最少化する必要がある。井戸１５０を、ある一定の長さの時間（プランジャー１５２が底部に到達するのに充分長い）密閉した後（密閉時間と称する）、コントローラ１６６が電動バルブ１５６を開放し、井戸１５０の内部圧力によってプランジャー１５２を上部に押し戻す。プランジャー１５２は移動して井戸１５０の上部に戻ると、プランジャー１５２の前にある水のかたまりを押し出す。プランジャー１５２が上部に到達し、水が除去された後、天然ガスが再び自在に流れる。ガスは、水が井戸１５０の底部に再び蓄積するまで自在に流れ、水が蓄積した時点で、プランジャーの循環が再開する。

ガス生産業者は、何千もの井戸を運用している場合があるので、いかなる所与の井戸における器具使用および制御も、通常極めて最小限である。時には井戸１５０上にあってもよい測定は、２つの絶対圧力送信機のみであり、１つは、坑口圧力１６８（プランジャー１５２が落下し、普通はガスが流れる中央管）を測定し、もう一方は、ケーシング圧力（アニュラスとも呼ばれる、管類を含有する外側の隙間）を測定する。いくつかの場合、これらのセンサのうちの１つのみが提供されてもよく、または全く提供されなくてもよい。また、井戸１５０の底部に落下したり、または井戸１５０の上部に来たりする、プランジャー１５２を制御するように開閉する電動バルブ１５６と、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）またはリモートオペレータコンソール（ＲＯＣ）であってもよい電子コントローラ１６６とが最低でも存在する。コントローラ１６６は、井戸を最適に作動し続けるために、利用可能な測定信号を受信し、適切なときに電動バルブ１５６を開閉する。時には、プランジャー到着センサ１６２（プランジャー１５２が井戸の先端に到達すると感知する）もしくは温度測定センサ、またはガスの流量を測定する流量センサがあってもよい。これらの測定結果のいずれが存在しても、それらはすべて井戸の上部で測定される。井戸の底部内または底部での永続的な器具使用または測定はない。それゆえ、コントローラ１６６は、井戸の先端でのこれらの測定結果にのみ基づき、プランジャーの循環制御を行う必要がある。

プランジャーリフト技術によるガス井制御の重要な側面の１つは、井戸１５０が適切な長さの時間、密閉されなくてはならないことである。プランジャー１５２が底部に到達するのに充分長く、井戸１５０を密閉することは、非常に重要である。プランジャー１５２が底部まで行かない場合、電動バルブ１５６が開放され、水のすべてが除去されるとは限らず、井戸１５０は最適な生産に戻らない。この場合、プランジャー１５２が落下し戻ってくるのにかかった時間（３０分から数時間であり得る）は無駄となるであろう。より一層重要なのは、プランジャー１５２が水に達する前に、電動バルブ１５６が開放される場合、プランジャー１５２は、水によって速度が遅くならず、井戸１５０内の高い圧力が原因で、非常に高速で掘削孔１５４に上がってくるため、プランジャー１５２またはキャッチャー１６１もしくは給油器１６４を損傷するか、またはキャッチャー１６１を井戸の先端から完全に吹き飛ばしさえする場合があることである。

プランジャー１５２をあまりに早く取り戻す際の危険性から、大部分の井戸の制御戦略には、「安全率」が組込まれる。それゆえ、これらのシステムは、プランジャー１５２が実際常に必ず底部に到達することを保証するためのみに、底部に到達するのに充分長く、それに加えて追加の時間、井戸１５０を密閉する。ここでの不利点は、プランジャー１５２が井戸１５０の底部にいる時間が、ガス井１５０が生産していない時間であることである。プランジャー１５２が底部にいるのが長ければ長いほど、ガス井１５０が完全操業に戻ることができるまでが長くなるであろう。

この問題を顔決するために、上記の非侵入型センサシステムは、１つ以上の非侵入型センサを、単独でまたはプランジャー１５２が井戸の底部に達する時を検出する、図６の圧力センサ１６８などの圧力センサの１つ以上と併せて使用してもよい。

図７に示す通り、圧力センサ１６８からの圧力測定結果のプロットは、概して、プランジャー１５２の動作と関連する、様々な異なる時間または段階を示す。特に、図７のグラフは、プランジャーが３回循環する間に、井戸の先端で測定された坑口圧力の傾向を示す。図７の中の矢印は、普通は知られている、プランジャーの循環におけるポイント、すなわち、プランジャー１５２が井戸の先端に到着する時、電動バルブ１５６が閉まる時、および電動バルブ１５６が開放される時をラベルで示す。密閉時間（プランジャー１５２の落下時間に加えて、プランジャー１５２が底部の上に載っている時間）は、電動バルブ１５６が閉じる時から、再び開放する時までの時間である。図８は、正規化時間スケールによる、複数回プランジャーが循環する間の、井戸の管類内の圧力のプロットを示す。このグラフに見られるであろう通り、プランジャーの循環プロットの各々は、電動バルブ１５６が開く（かつ坑口圧力が減少し始める）すぐ前に、小さな伸び（傾斜の増加）を含む。この伸びは、プランジャー１５２が井戸の底部に達した時と一致する。類似の方法で、図９は、１回の密閉時間中の坑口圧力データのプロットを図示し、加えて、プランジャー１５２が底部に達するときに、坑口圧力データが小さな伸びを含むことを示す。

しかしながら、井戸の底部でプランジャー１５２の到着を検出するために、坑口圧力データ内でこの小さな伸びのみを検出するのは困難である場合がある。しかしながら、上記の方法でセンサを作り出すように、追加の非侵入型センサをシステムに追加することで、井戸１５０の底部でプランジャー１５２の到着をより正確に検出ことができる、より安定したセンサを提供する。図６に示す通り、例えば、井戸のケーシングの中で振動を捕捉するように、振動センサ１７０を井戸１５０の上部側面に追加し得、ガスなどの生産物の流れを示すように、表面温度センサ１７２を井戸のケーシングの外側に追加し得る。図１０および１１は、かかる測定デバイスによって測定されてもよい、例示的振動センサの測定結果および温度センサの測定結果のプロットをそれぞれ提供する。概して上で説明した通り、これらの測定結果と上記のまたは図８〜１０に示した坑口圧力との相関により、物理現象を予測またはより上手く測定することができる、安定した分析モデルの作成をもたらし、物理現象とは、この場合すなわち、井戸１５０の底部へのプランジャー１５２の到着であり、その後、コントローラ１６６が即座に電動バルブ１５６を開放することを可能にし、ガスの流れおよびプランジャー１５２が井戸１５０の上方に戻ることを可能にし、井戸１５０の密封時間をできる限り迅速に終わらせる。この場合、図１０および１１のプロットは、プランジャーリフトシステムにおいて実際に測定された温度および振動を図示しておらず、かかる測定結果の推定値であるのみということに留意するべきである。いずれの場合も、圧力センサ１６８（侵入型センサであってもよい）ならびに振動センサ１７０および温度センサ１７２（非侵入型である）によって測定される結果に基づき、コントローラ１６６に配置される非侵入型センサシステムが、井戸１５０の底部へのプランジャー１５２の到着を安定的かつ正確に検出するように作動してもよい。あるいは、その他のタイプのセンサを、例えば、音響センサを含む、非侵入型センサとして使用してもよい。同様に、井戸１５０が、管類内に坑口圧力を直接測定する圧力センサ１６８を含まない場合、本明細書に記載する非侵入型センサシステムは、掘削孔１５４の圧力境界の外側に配置される、様々な非侵入型センサ（例えば、振動、音響、温度などのセンサ）を含み得、様々な非侵入型センサは、掘削孔１５４の中で圧力を判定するように、本明細書に記載の方法で、非侵入型センサシステムとして組み合わされる。

至極当然のことながら、経験的モデルは、入力センサによって生成されるセンサの測定結果、非侵入型センサシステムによって推定値に変換する必要があるため、非侵入型センサシステムの論理エンジンに使用される経験的モデルの構築は重要である。一般的な意味では、モデルは、このモデルが、様々な測定されるパラメータと、非侵入型センサシステムによって判定されているパラメータまたはプロセス現象との関係を定義するために、プロセス用に収集されるデータに基づくという点で経験的モデルである。

図１２は、かかるモデルを発生させる方法を示す。図１２の左側に示す通り、モデルは、機能中または作動中のプロセス環境内に第１に置かれるデータ補足デバイス２６０Ａ〜２６０Ｎ（すなわち、センサ）によって構築されてもよく、データ補足デバイスまたはセンサは、測定しようとしている出力プロセス現象の推定値と関連する（ある程度相関する）と事前に算定されるかまたは少なくとも関連すると信じられる、タイプまたは場所のプロセス現象を測定する。その後、プロセスは、モデルが構築されている非侵入型センサシステムによって推定または判定される、プロセス現象を変化させる方法で操作され、入出力プロセス現象のデータは、システム内で収集される。ここで、取り付けられたセンサ２６０Ａ〜２６０Ｎからのセンサ値だけでなく、非侵入型センサシステムによって判定される出力プロセス現象に関連するデータまたは測定結果も、入力プロセス現象を測定するように収集され記憶される。出力プロセス現象は、取り付けられたセンサ２７０によって直接測定されてもよく、またはプロセス流体試料の採取、および実験室でのこれら試料の分析によってなど、オフラインで測定もしくは判定されてもよい。それゆえ、非侵入型センサシステムによって判定される、出力プロセス現象の測定結果は、一時的に取り付けられるセンサなどで直接測定されてもよく、またはプロセスの出力に基づく計算もしくはその他の測定、もしくはプロセスから取られ後に判定される実験室での測定によってなど、間接的に測定されてもよい。

いずれの場合も、すべてのデータが収集されると、モデル構築アプリケーション２８０は、様々なセンサから収集されたデータを使用して、モデルを発生させるように使用される。次いで、このモデルは、論理ユニット２９０に提供され、そこに記憶される。その後、論理ユニット２９０は、非侵入型センサシステムによって判定されている出力プロセス現象に対して、非侵入的に取られたセンサの測定結果に基づいて測定されている、出力プロセス現象の推定値を生成するように操作される。

別の場合には、モデルは、作動中の設備の代わりに、実験室環境で構築されてもよい。この場合、実験室環境は、プロセス環境に類似するように設定されてもよいが、非常に制御された状態で運用され得る。次いで、実験機器を使用して、非侵入型センサシステムによって判定されている出力プロセス現象の値を変更し、それらの値だけでなく、入力センサ用の値も測定または収集してもよく、このデータは、その後、モデルを作成および記憶するために使用されてもよい。いずれの場合も、多くの場合、実験機器は、通常より厳密に制御され、通常よりアクセスしやすく、それゆえ、これらのセンサおよびプロセスの所望する動作範囲にわたって、非侵入型センサシステムの入出力の測定結果を捕捉できる方法で使用するのがより容易であるため、実験室環境は、モデルを構築するにはより良い環境であろう。

再び図１２を参照すると、データ捕捉ユニット２９５は、実験室環境またはプロセス環境のいずれでも、様々なオンライン非侵入型センサに接続する。図中、データ捕捉ユニット２９５は、モデルの入力データを収集するセンサ２６０Ａ〜２６０Ｎ、および出力プロセス現象を測定または判定する、１つ以上のセンサ２７０に接続する。プロセスのプロセスコントローラ（図１２には示さず）は、実際のプロセス動作中に遭遇することが予想される値の通常範囲を通り越して出力プロセス現象を活発にするように、様々な範囲または様々な異なる段階もしくは状態を通って循環するか、または進むように、プロセスを制御してもよい。この時間中に、入出力センサは、データを収集しタイプスタンプを付け、そのデータは、モデルの入力／出力関係を判定するために使用されるであろう。それゆえ、一般的に言えば、この時間中、プロセスは、１つ以上の制御ルーチンによる様々な異なる方法で混乱してもよく、それにより、プロセス流体またはプロセスに、様々な異なる状態、段階または動作条件を経験させ、モデルを作成する際に使用するための入出力データの安定したデータを生成する。所望に応じて、プロセスは、様々な異なる入力測定結果を可能な範囲にわたって変更させるようにも制御されてよい。いずれの場合も、プロセスが、様々な段階または状態を通って循環され、入出力データが、測定されるべき出力プロセス現象の様々な異なる値のために捕捉された後に、モデル作成または構築ルーチン２８０は、モデルを生成するように、捕捉した入出力データを含む捕捉データを使用する。次いで、モデルは、より詳細に上に記載した通りに動作し操作されるように、設備内の論理ユニット２９０に提供される。

上記の技術を使用して、非侵入型センサシステムは、例えば、非侵入型センサシステムによって測定されるプロセス変数またはプロセス現象の中または近くの様々な場所に非侵入型センサを取り付け、これらのセンサを論理エンジンに連結し、その後、非侵入型センサシステムによって測定されている現象の経験的測定値を生成するように、事前に算定されたモデルを使用することによって、設備内に容易に取り付けられてもよい。かかる非侵入型センサシステムは、わずかにより複雑であるものの、より安定している場合があり、通常、プロセスの停止、またはプロセス内に位置付けたりもしくは設置したりするのが困難である様々なセンサのプロセスへの侵入もしくはプロセス内での処分を必要としないため、設置するのがより容易である。代わりに、非侵入型システムセンサは、測定されている極度のプロセス現象とある程度相関する現象を測定するように、様々なアクセス可能な場所に配置されるセンサ要素を有してもよく、非侵入的にかかる測定を行ってもよい。

上に記載する例示的方法および／または装置の少なくともいくつかは、コンピュータプロセッサ上で動作する、１つ以上のソフトウェアおよび／またはファームウェアプログラムによって実装されてもよい。しかしながら、特定用途向け集積回路、プログラマブルロジックアレイおよびハードウェアデバイスを含むが、これらに限定されない、専用ハードウェアの実装は、同様に、本明細書に記載する方法および／または装置のうちのいくつかまたはすべてを、全体的にまたは部分的に実装するように構築することができる。さらに、分散処理もしくはコンポーネント／オブジェクト分散処理、並列処理、または仮想機械処理を含むが、これらに限定されない、代替ソフトウェアの実装も、本明細書に記載する例示的方法および／またはシステムを実装するように構築することができる。

また、本明細書に記述する例示的ソフトウェアおよび／またはファームウェアの実装は、磁気媒体（例えば、磁気ディスクまたはテープ）、光ディスクなどの光磁気媒体もしくは光媒体、あるいはメモリカード、または１つ以上の読み取り専用（不揮発性）メモリ、ランダムアクセスメモリ、もしくは他の書き換え可能（揮発性）メモリを収容する他のパッケージなどの固体媒体などの有形記憶媒体上に記憶されることにも留意するべきである。したがって、本明細書に記載する例示的ソフトウェアおよび／またはファームウェアは、上に記載したもの、または後継の記憶媒体などの有形記憶媒体上に記憶することができる。上記の明細書が、特定の標準およびプロトコルを参照して、例示的コンポーネントおよび機能について記載する範囲について、本特許の範囲は、かかる標準およびプロトコルに限定されないことが理解される。例えば、インターネットおよびその他のパケット交換網伝送（例えば、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）／インターネットプロトコル（ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）／ＩＰ、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ））の標準の各々は、現在の最先端の例を表す。かかる標準は、定期的に、同じ一般的機能性を有する、より高速またはより効率的な同等物に取って代わられる。したがって、同じ機能を有する代わりの標準およびプロトコルは、本特許によって熟慮される同等物であり、付随する請求項の範囲内に含まれる。

加えて、本特許は、ハードウェア上で実行されるソフトウェアまたはファームウェアを含む、例示的方法および装置を開示するが、かかるシステムは例示にすぎず、制限とみなされるべきではないことに留意するべきである。例えば、これらのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントのうちのいずれかまたはすべては、ハードウェアのみで、ソフトウェアのみで、ファームウェアのみで、またはハードウェア、ファームウェアおよび／もしくはソフトウェアのある組み合わせで具現化できると考えられる。したがって、上記の明細書は、例示的方法、システムおよび／または機械がアクセス可能な媒体について記載しているが、例は、かかるシステム、方法および機械がアクセス可能な媒体を実装するための唯一の手段ではない。それゆえ、特定の例示的方法、システムおよび機械がアクセス可能な媒体について、本明細書に記載してきたが、本特許の対象範囲はそれらに限定されない。

Claims (58)

1. プロセス内においてプロセス機器の動作を分析するときに使用するための測定システムであって、
   前記プロセス内に配置された非侵入型センサシステムを備え、
   前記非侵入型センサシステムは、容器の外壁に配置された少なくとも１つの非侵入型センサを含む複数のセンサと、論理モジュールと、を含み、
   前記複数のセンサの各々が、前記容器内の流体の流体パラメータに関連する物理的プロセス現象を示すセンサの測定結果を生成するように、前記プロセス内で異なる物理的プロセス現象を測定し、
   前記論理モジュールは、前記センサの測定結果を受信するように、前記複数のセンサの各々に通信連結し、前記論理モジュールは、論理エンジンと、前記異なる物理的プロセス現象の各々の値の測定を、さらなる物理的プロセス現象に関連付けるモデルとを含み、
   論理エンジンは、前記センサの測定結果を受信し、前記モデルおよび前記センサの測定結果を使用して、前記さらなる物理的プロセス現象の値を判定するように、コンピュータプロセッサデバイス上で作動する、測定システム。
2. 前記複数のセンサの各々は、１組のプロセスデバイスのうちの異なるプロセスデバイスに配置され、前記論理モジュールは、前記１組のプロセスデバイスの各々から分離した、さらなるプロセスデバイスに配置される、請求項１に記載の測定システム。
3. 前記複数のセンサの各々は、１組のプロセスデバイスのうちの異なるデバイスに配置され、前記論理モジュールは、前記１組のプロセスデバイスのうちの１つに配置され、前記論理モジュールは、前記１組のプロセスデバイスのうちの１つの中で、内部通信接続によって前記センサのうちの１つに通信連結し、外部通信接続によって、前記複数のセンサのうちの別の１つ以上のセンサに通信連結する、請求項１に記載の測定システム。
4. 前記論理モジュールは、プロセス制御プロトコル通信網によって、前記複数のセンサのうちの１つ以上に連結する、請求項１に記載の測定システム。
5. 前記論理モジュールは、近距離無線通信の通信リンクを介して、前記複数のセンサのうちの１つ以上に通信連結する、請求項１に記載の測定システム。
6. 前記論理モジュールは、無線周波数識別の通信リンクを介して、前記複数のセンサのうちの１つ以上に通信連結する、請求項１に記載の測定システム。
7. 前記論理モジュールは、無線周波数通信リンクを介して、前記センサのうちの１つ以上に電力を提供する、請求項１に記載の測定システム。
8. 前記論理モジュールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上の潜在的な欠陥を検出するように、さらなる論理エンジンを含む、請求項１に記載の測定システム。
9. 前記さらなる論理エンジンは、前記モデルを使用して、前記複数のセンサからの前記センサの測定結果の比較に基づき欠陥検出を行う、請求項８に記載の測定システム。
10. 前記モデルは主成分分析モデルである、請求項１に記載の測定システム。
11. 前記モデルは部分最小二乗法モデルである、請求項１に記載の測定システム。
12. 前記モデルは経験的モデルである、請求項１に記載の測定システム。
13. 前記さらなる物理的プロセス現象は、前記複数のセンサのいずれかによって測定される、いかなる前記物理的プロセス現象とも異なるタイプの物理的プロセス現象である、請求項１に記載の測定システム。
14. 前記複数のセンサの各々は、異なるタイプの物理的プロセス現象を測定する、請求項１に記載の測定システム。
15. 前記さらなる物理的プロセス現象は、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つによって測定される同じタイプの物理的プロセス現象であるが、前記複数のセンサのうちの前記少なくとも１つによって測定される前記物理的プロセス現象とは異なる場所にある、前記タイプの物理的プロセス現象に関係する、請求項１に記載の測定システム。
16. 前記さらなる物理的プロセス現象は、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つによって測定される同じタイプの物理的プロセス現象であり、前記複数のセンサのうちの前記少なくとも１つによって測定される前記物理的プロセス現象と同じ場所にある、前記タイプの物理的プロセス現象に関係する、請求項１に記載の測定システム。
17. 前記さらなる物理的プロセス現象は、前記複数のセンサのいずれかによって測定される前記物理的プロセス現象とは異なるタイプの物理的プロセス現象であるが、前記複数のセンサのうちの少なくとも１つによって測定される前記物理的プロセス現象と同じ物理的場所に関係する、請求項１に記載の測定システム。
18. 前記複数のセンサの各々は、異なるタイプの物理的プロセス現象を測定する、請求項１に記載の測定システム。
19. 前記複数のセンサのうちの２つ以上は、同じ物理的場所で異なるタイプの物理的プロセス現象を測定する、請求項１に記載の測定システム。
20. 前記複数のセンサのうちの２つ以上は、前記プロセス内の異なる物理的場所で同じタイプの物理的プロセス現象を測定する、請求項１に記載の測定システム。
21. 前記さらなる物理的プロセス現象の前記判定された値を受信するように、前記論理モジュールに通信接続するホストデバイスをさらに含む、請求項１に記載の測定システム。
22. 前記論理モジュールは、第１の通信技術を使用して、前記複数のセンサのうちの１つ以上に通信連結し、前記論理モジュールは、前記第１の通信技術とは異なる第２の通信技術を使用して、前記ホストデバイスに通信連結する、請求項２１に記載の測定システム。
23. 物理的プロセスパラメータを判定する方法であって、
    プロセス内で複数の異なる物理的プロセス現象を測定し、前記物理的プロセス現象の各々を示す測定値を生成するステップであって、前記複数の異なる物理的プロセス現象のうち、少なくとも一つは、容器の外壁に配置された非侵入型センサにより非侵入的に測定するステップと、
    通信リンクを介して、前記測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップと、
    コンピュータデバイスを使用して、前記異なる物理的プロセス現象の各々を、さらなる物理的プロセス現象に関連付けるモデルにより前記測定値を処理し、前記モデルおよび前記測定値を使用して、前記容器内の流体の流体パラメータに関連する前記さらなる物理的プロセス現象の値を判定するステップと、
    前記物理的プロセスパラメータとして、前記さらなる物理的プロセス現象の前記値をホストデバイスに伝達するステップと、を含む、方法。
24. 前記プロセス内で前記複数の異なる物理的プロセス現象を測定するステップは、非侵入型センサを使用して、前記複数の異なる物理的プロセス現象の各々を測定するステップを含む、請求項２３に記載の方法。
25. 通信リンクを介して前記測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップは、共通の通信リンクを介して前記測定値のうちの１つ以上を伝達するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
26. 通信リンクを介して前記測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップは、異なる通信リンクを介して前記測定値のうちの２つ以上を伝達するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
27. 前記測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップは、近距離無線通信の通信リンクを介して、前記測定値のうちの１つを伝達するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
28. 前記測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップは、無線周波数識別の通信リンクを介して、前記測定値のうちの１つを伝達するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
29. 前記測定のうちの１つを行うようにセンサを使用するステップと、無線周波数通信リンクを介して、前記センサに電力を提供するステップとをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
30. 前記非侵入型センサのうちの１つ以上の潜在的な欠陥を検出するように、コンピュータデバイスを使用するステップをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
31. 潜在的な欠陥を検出するステップは、前記モデルを使用して前記複数の測定結果を比較するステップを含む、請求項３０に記載の方法。
32. モデルで前記測定値を処理するステップは、主成分分析モデルで前記測定値を処理するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
33. モデルで前記測定値を処理するステップは、部分最小二乗法モデルで前記測定値を処理するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
34. 前記さらなる物理的プロセス現象は、前記測定値と関連する前記測定される物理的プロセス現象のいずれとも異なるタイプの物理現象である、請求項２４に記載の方法。
35. 前記物理的プロセス現象の各々を示す測定値を生成するように、前記プロセス内で前記複数の異なる物理的プロセス現象を測定するステップは、前記測定値を生成するように、測定のために異なるタイプの物理現象を測定するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
36. 前記さらなる物理的プロセス現象は、前記複数の測定結果のうちの少なくとも１つと関連する同じタイプの物理現象であるが、前記複数の測定結果のうちの前記少なくとも１つと関連する前記物理的プロセス現象とは異なる場所にある、前記タイプの物理現象に関係する、請求項２４に記載の方法。
37. 通信リンクを介して、前記測定値の各々を論理モジュールに伝達するステップは、第１の通信リンクを介して、前記測定値のうちの少なくとも１つを前記論理モジュールに伝達するステップを含み、前記さらなる物理的プロセス現象の前記値をホストデバイスに伝達するステップは、前記第１の通信リンクとは異なる第２の通信リンクによって、前記さらなる物理的プロセス現象の前記値を伝達するステップを含む、請求項２４に記載の方法。
38. 前記第１の通信リンクは無線通信リンクであり、前記第２の通信リンクは有線通信リンクである、請求項３７に記載の方法。
39. 前記第２の通信リンクはプロセスプロトコルに基づく通信リンクである、請求項３７に記載の方法。
40. プロセス設備内のデバイス問題を検出するように、前記ホストデバイスでさらなる物理的パラメータ値を使用するステップをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
41. 前記プロセスのオンライン制御を行うように、前記ホストデバイスでさらなる物理的パラメータ値を使用するステップをさらに含む、請求項２４に記載の方法。
42. プロセスで使用するためのプロセス測定システムであって、
    前記プロセス内に配置される非侵入型センサシステムを備え、
    前記非侵入型センサシステムは、複数の非侵入型センサと論理モジュールと、を含み、
    前記複数の非侵入型センサの各々が、容器の外壁に配置され、且つ物理的プロセス現象を示すセンサの測定結果を生成するように、前記プロセス内で異なる物理的プロセス現象を測定し、
    前記論理モジュールは、前記センサの測定結果を受信するように、前記複数の非侵入型センサの各々に通信連結するプロセスデバイスに配置され、前記論理モジュールは、論理エンジンと、前記異なる物理的プロセス現象の各々の値の測定を、前記容器内の流体の流体パラメータに関連するさらなる物理的プロセス現象に関連付けるモデルとを含み、前記論理エンジンは、前記センサの測定結果を受信し、前記モデルおよび前記センサの測定結果を使用して、前記さらなる物理的プロセス現象の値を判定するように、コンピュータプロセッサデバイス上で作動し、
    前記論理モジュールに通信連結する、ホストデバイスと、
    前記複数の非侵入型センサのうちの１つ以上と前記論理モジュールとの間に配置される、第１の通信網と、
    前記論理モジュールと前記ホストデバイスとの間に配置される、第２の通信網とを備える、プロセス測定システム。
43. 前記モデルは経験的モデルである、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
44. 前記モデルは主成分分析モデルである、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
45. 前記モデルは部分最小二乗法モデルである、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
46. 前記複数の非侵入型センサの各々は、１組のプロセスデバイスのうちの異なるデバイスに配置され、前記論理モジュールは、前記１組のプロセスデバイスの各々から分離した、プロセスデバイスに配置される、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
47. 前記複数の非侵入型センサの各々は、１組のプロセスデバイスのうちの異なるデバイスに配置され、前記論理モジュールは、前記１組のプロセスデバイスのうちの１つである、前記プロセスデバイスに配置され、前記論理モジュールは、前記プロセスデバイス内で、内部通信接続によって前記非侵入型センサのうちの１つに通信連結し、第１の通信網によって、前記複数の非侵入型センサのうちの別の１つ以上のセンサに通信連結する、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
48. 前記第１の通信網は、近距離無線通信の通信リンクを備える、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
49. 前記第１の通信網は、無線周波数識別の通信リンクを備える、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
50. 前記プロセスデバイスは、無線周波数通信リンクを介して、前記非侵入型センサのうちの１つ以上に電力を提供する、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
51. 前記論理モジュールは、前記複数の非侵入型センサのうちの１つ以上の潜在的な欠陥を検出するように、さらなる論理エンジンを含む、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
52. 前記さらなる論理エンジンは、前記複数の非侵入型センサからの前記センサの測定結果の比較に基づき欠陥検出を行う、請求項５１に記載のプロセス測定システム。
53. 前記複数の非侵入型センサの各々は、異なるタイプの物理的プロセス現象を測定する、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
54. 前記複数の非侵入型センサの各々は、異なるタイプの物理的プロセス現象を測定し、前記さらなる物理的プロセス現象は、前記複数の非侵入型センサによって測定される、前記物理的プロセス現象のいずれとも異なるタイプの物理的プロセス現象である、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
55. 前記複数の非侵入型センサのうちの２つ以上は、同じ物理的場所で異なるタイプの物理的プロセス現象を測定する、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
56. 前記第１の通信網および前記第２の通信網は異なる通信網である、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
57. 前記複数のセンサのうちの１つは、前記プロセスおよび２次的物理現象を制御するのに使用されるプロセス制御パラメータを測定し、前記２次的物理現象は、前記論理モジュールに送信される前記測定される物理現象である、請求項４２に記載のプロセス測定システム。
58. 前記複数の非侵入型センサおよび前記論理モジュールは、前記プロセス内に極めて接近して設置される、請求項４２に記載のプロセス測定システム。