JP6758155B2 - プラントの診断システム及び診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えば発電プラントや化学プラントを診断する診断システム及び診断方法に関する。

特許文献１は、複数のコンピュータにネットワークを介し接続され、複数のコンピュータを運用管理する運用管理装置を開示している。この運用管理装置は、各コンピュータの性能値（詳細には、例えばＣＰＵ利用率やメモリ残量等）の経時変化を取得する。そして、性能値同士の相関関係の変化を解析し、相関関係の変化が誤差範囲外となる場合に相関異常と判定する。そして、性能値をノードで示すとともに相関関係をノード間のリンクで示す相関グラフを作成し、相関異常のリンクを相関正常のリンクと識別可能にして相関グラフを表示する。

非特許文献１は、相関関係の変化の解析方法として、密度比の直接推定による変化検知法（アルゴリズム）を開示している。

特開２０１４−２３８８５２号公報

井出剛、杉山将、「異常検知と変化検知」、講談社、２０１５年８月、ｐ．１６４−１６５

プラントを診断する診断システムにおいて、例えば特許文献１又は非特許文献２に記載の技術を採用することが考えられる。すなわち、プラントの運転データとして、複数の運転パラメータの経時変化を格納する。そして、運転パラメータ同士の相関関係の変化を解析し、相関関係の変化が予め設定された閾値より大きい場合に相関異常と判定する。そして、運転パラメータをノードで示すとともに相関異常をノード間のリンクで示す相関異常グラフを作成して表示する。

しかしながら、プラントでは、根本原因である相関異常の他に、多数の相関異常が派生する。そのため、複数の相関異常のうちのいずれが根本原因であるかを推定できず、その対応を判断することが難しい。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の相関異常のうちのいずれが根本原因であるかを推定することができるプラントの診断システム及び診断方法を提供することにある。

上記目的を達成するために、代表的な本発明は、プラントを診断する診断システムにおいて、前記プラントの運転データとして、複数の運転パラメータの経時変化を格納する運転データ格納部と、運転パラメータ同士の相関関係の変化を解析して、相関関係の変化が予め設定された閾値より大きい場合に相関異常と判定する相関変化解析部と、前記相関変化解析部の解析結果に基づき、前記運転パラメータをノードで示すとともに前記相関異常をノード間のリンクで示す相関異常グラフを作成する相関異常グラフ作成部と、前記プラントの定性モデルとして、前記プラントの正常動作に付随する運転パラメータ同士の因果関係を格納する定性モデル格納部と、前記相関異常グラフを構成する前記運転パラメータが関与する定性モデルに基づき、前記運転パラメータをノードで示すとともに因果関係をノード間のリンクで示す定性グラフを作成する定性グラフ作成部と、前記相関異常グラフ及び前記定性グラフを、リンクを介し相互に連結された運転パラメータの集合である島集合に分解し、前記相関異常グラフの島集合を作成するために前記定性グラフの島集合を互いに連結するリンクであって、リンクの数が最小になるとともに、リンクに対応する部品間隔が小さいものを選択し、選択したリンクが根本原因であると推定する根本原因推定部と、前記根本原因推定部の推定結果を表示する表示装置と、を備える。

本発明によれば、複数の相関異常のうちのいずれが根本原因であるかを推定することができる。

本発明の第１の実施形態の診断対象であるプラントの構成の具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態における診断システムの構成を表すブロック図である。 本発明の第１の実施形態の構成データ格納部で格納されたプラントの構成情報の具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態の構成データ格納部で格納されたプラントの構成画像の具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態の相関異常グラフ作成部で作成された相関異常グラフの具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態の定性グラフ作成部で作成された定性グラフの具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態の表示装置で表示された相関異常グラフの具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態の表示装置で表示されたプラントの構成画像の具体例を表す図である。 本発明の第１の実施形態における診断方法の手順を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における診断システムの構成を表すブロック図である。 本発明の第２の実施形態の表示装置で表示された対応操作情報の具体例を表す図である。 本発明の第２の実施形態における診断方法の手順を表すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態における診断システムの構成を表すブロック図である。 本発明の第３の実施形態の表示装置で表示されたシミュレーション結果の具体例を表す図である。 本発明の第３の実施形態における診断方法の手順を表すフローチャートである。

本発明の第１の実施形態を、図面を参照しつつ説明する。

図１は、本実施形態の診断対象であるプラントの構成の具体例を表す図である。

このプラントは、水を加熱するボイラ装置１と、ボイラ装置１を制御するボイラ制御装置２と、ボイラ装置１からポンプ系統３Ａ，３Ｂを介し供給された温水を用いて発電する発電装置４と、発電装置４を制御する発電制御装置５とを備えている。

ポンプ系統３Ａは、ポンプ６を備えている。ポンプ６は、メカニカルシールＳ、シール室Ｒ１，Ｒ２、及び作動室Ｒ３を有している。

ポンプ６のシール室Ｒ１には、ボイラ装置１から配管ｔ１，ｔ２及びバルブｖ１を介しパージ水が供給される。シール室Ｒ１に供給されたパージ水は、メカニカルシールＳを介しシール室Ｒ２に流出し、さらに配管ｔ３，ｔ４及びバルブｖ２を介し流出する。シール室Ｒ２における配管ｔ３の接続部より下流側には、パージ水をサンプリングするための配管ｔ５が接続されている。

配管ｔ１にはパージ水の状態量Ｐ１（詳細には、例えば温度又は圧力等。以下、同様）を計測する計器７ａが設けられ、配管ｔ２にはパージ水の状態量Ｐ２を計測する計器７ｂが設けられている。配管ｔ３にはパージ水の状態量Ｐ３を計測する計器７ｃが設けられ、配管ｔ４にはパージ水の状態量Ｐ４を計測する計器７ｄが設けられている。配管ｔ５にはパージ水の態量Ｐ５を計測する計器７ｅが設けられている。

ポンプ６の作動室Ｒ３には、ボイラ装置１から配管ｔ７，ｔ８及びバルブｖ３を介し温水が供給される。そして、作動室Ｒ３は、温水を加圧し、配管ｔ６を介し発電装置４へ供給する。配管ｔ６には温水の状態量Ｐ６を計測する計器７ｆが設けられている。

ポンプ系統３Ｂは、ポンプ系統３Ａと同様の構成であり、その説明を省略する。

ボイラ装置１は、ボイラ制御装置２からの熱出力指令値Ａ１に応じてポンプ系統３Ａ側の熱出力を調整し、ボイラ制御装置２からの熱出力指令値Ａ２に応じてポンプ系統３Ｂ側の熱出力を調整する。ボイラ装置１には状態量Ｐ７を計測する計器７ｇが設けられている。

発電装置４は、発電制御装置５からの発電出力指令値Ａ３に応じて発電出力を調整する。発電装置４には状態量Ｐ８を検出する計器７ｈが設けられている。

図２は、本実施形態における診断システムの構成を表す図である。

本実施形態の診断システムは、運転データ取得装置１１、運転データ格納部１２、定性モデル格納部１３、構成データ格納部１４、演算処理装置１５、表示装置１６、及び入力装置１７を備えている。演算処理装置１５は、機能的構成として、相関変化解析部１８、相関異常グラフ作成部１９、定性グラフ作成部２０、及び根本原因推定部２１を有している。入力装置１７は、ユーザが入力するためのものであって、例えばキーボードやマウスで構成されている。

構成データ格納部１４は、プラントの構成情報及び構成画像を格納している。図３は、構成データ格納部１４で格納されたプラントの構成情報の具体例として、ポンプ系統３Ａの構成情報を表す。図３中の「CONN（部位Ａ，部位Ｂ）」は、部位Ａと部位Ｂの接続を示し、図３中の「DTCT（状態量，部位Ｃ）」は、状態量の計測部位が部位Ｃであることを示している。図４は、構成データ格納部１４で格納されたプラントの構成画像の具体例として、ポンプ系統３Ａの構成画像を表す。

運転データ取得装置１１は、プラントからの信号（詳細には、上述した計器７ａ〜７ｈ及び制御装置２，５からの信号）を周期的に入力し、時刻と関連付けて運転データ格納部１２に出力する。これにより、運転データ格納部１２は、プラントの運転データとして、Ｎ個の運転パラメータ（詳細には、上述した状態量Ｐ１〜Ｐ８及び指令値Ａ１〜Ａ３）の経時変化を格納するようになっている。

演算処理装置１５の相関変化解析部１８は、例えば非特許文献１に記載された密度比の直接推定による変化検知法により、運転パラメータ同士の相関関係の変化を解析するようになっている。

詳しく説明すると、まず、入力装置１７によって過去の時刻範囲Ｔ１〜Ｔ２が入力されており、相関変化解析部１８は、過去の時刻範囲Ｔ１〜Ｔ２におけるＮ点の運転データｘ^（ｎ）（但し、ｎ＝１，２，…，Ｎ）を運転データ格納部１２から読込む。同様に、入力装置１７によって現在の時刻範囲ｔ１〜ｔ２が入力されており、相関変化解析部１８は、現在の時刻範囲ｔ１〜ｔ２におけるＮ’点の運転データｘ’^（ｎ’）（但し、ｎ＝１，２，…，Ｎ’）を運転データ格納部１２から読込む。そして、下記の式（１）の条件のもとに、最適な精度行列Θ（本実施形態では、１１×１１の正方行列）を演算する。式中のｘ^（ｎ）は、行列（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８，Ａ１，Ａ２，Ａ３）であり、ｘ^（ｎ）Ｔは、その転置行列を意味する。同様に、式中のｘ’^（ｎ’）は、行列（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８，Ａ１，Ａ２，Ａ３）であり、ｘ’^{（ｎ’）Ｔ}は、その転置行列を意味する。また、式中の||Θ||_１は、精度行列Θの全成分の絶対値の和を意味し、Ｒは定数である。

これにより、ｉ番目（但し、ｉ＝１，２，…，１１）の運転パラメータとｊ番目（但し、ｊ＝１，２，…，１１）の運転パラメータの相関関係の変化を、精度行列Θに格納する。なお、精度行列Θは、過去の運転データの精度行列Λと現在の運転データの精度行列Λ’の差や、偏相関行列の差を用いてもよい。そして、精度行列Θの成分ａ（ｉ，ｊ）の絶対値が予め設定された閾値よりも大きい場合に、ｉ番目の運転パラメータとｊ番目の運転パラメータの相関異常と判定する。

相関異常グラフ作成部１９は、相関変化解析部１８の解析結果に基づき、運転パラメータをノードで示すとともに相関異常をノード間のリンクで示す相関異常グラフ（疎構造グラフ）を作成するようになっている。

図５は、相関異常グラフ作成部１９で作成された相関異常グラフの具体例を表す。この相関異常グラフは、運転パラメータＰ１〜Ｐ５をノードで示すとともに、運転パラメータＰ１とＰ３の相関異常、運転パラメータＰ１とＰ５の相関異常、運転パラメータＰ２とＰ３の相関異常、運転パラメータＰ２とＰ４の相関異常、運転パラメータＰ２とＰ５の相関異常、及び運転パラメータＰ３とＰ５の相関異常をリンクで示している。

定性モデル格納部１３は、プラントの定性モデルとして、プラントの正常動作に付随する運転パラメータ同士の因果関係を格納している。定性グラフ作成部２０は、上述した相関異常グラフを構成する運転パラメータが関与する定性モデルを、定性モデル格納部１３から読込む。そして、読込んだ定性モデルに基づき、運転パラメータをノードで示すとともに因果関係をノード間のリンクで示す定性グラフ（疎構造グラフ）を作成するようになっている。

図６は、定性グラフ作成部２０で作成された定性グラフの具体例を表す。図５の相関異常グラフが運転パラメータＰ１〜Ｐ５をノードとして示しているから、図６の定性グラフも運転パラメータＰ１〜Ｐ５をノードとして示している。

定性モデル格納部１３には、定性モデルとして、例えばIf thenルールで「バルブＶ１が閉じていない状態でパージ水の状態量Ｐ１が増加すれば、パージ水の状態量Ｐ２が増加する」、「バルブＶ１が閉じていない状態でパージ水の状態量Ｐ１が減少すれば、パージ水の状態量Ｐ２が減少する」と記述された情報が格納されている。図６の定性グラフは、これらの情報に基づき、運転パラメータＰ１とＰ２の因果関係をリンクで示す。

また、定性モデル格納部１３には、定性モデルとして、例えばIf thenルールで「バルブＶ２が閉じていない状態でパージ水の状態量Ｐ３が増加すれば、パージ水の状態量Ｐ４が増加する」、「バルブＶ２が閉じていない状態でパージ水の状態量Ｐ３が減少すれば、パージ水の状態量Ｐ４が減少する」、「パージ水の状態量Ｐ３が減少すれば、パージ水の状態量Ｐ５が減少する」、「パージ水の状態量Ｐ３が減少すれば、パージ水の状態量Ｐ５が減少する」と記述された情報が格納されている。図６の定性グラフは、これらの情報に基づき、運転パラメータＰ３とＰ４の因果関係及び運転パラメータＰ３とＰ５の因果関係をリンクで示す。

なお、定性モデルは、ユーザが作成してもよいし、あるいは、構成データ格納部１４で格納されたプラントの構成情報に基づき、演算処理装置１５が自動的に作成してもよい。また、If thenルールで記述されず、テーブル形式等の他の形式で記述されてもよい。

根本原因推定部２１は、上述した相関異常グラフを上述した定性グラフと比較することにより、相関異常グラフを構成する複数のリンクのうちのいずれが根本原因であるかを推定するようになっている。

詳しく説明すると、まず、相関異常グラフ及び定性グラフを島集合（リンクを介し相互に連結された運転パラメータの集合）に分解する。図５の相関異常グラフは、島集合１｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５｝になり、図６の定性グラフは、島集合２｛Ｐ１，Ｐ２｝と島集合３｛Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５｝になる。そして、相関異常グラフの島集合を作成するために定性グラフの島集合を互いに連結するリンクであって、リンクの数が最小になるとともに、リンクに対応する部品間隔が小さいものを探す。この例では、リンクＰ１−Ｐ３、リンクＰ１−４、リンクＰ１−Ｐ５、リンクＰ２−Ｐ３，リンクＰ２−Ｐ４，リンクＰ２−Ｐ５のうちのいずれか１つが候補となり、対応する部品間隔が最も小さいものとしてリンクＰ２−Ｐ３を選択する。これにより、リンクＰ２−Ｐ３が根本原因であると推定する。なお、リンクに対応する部品間隔（詳細には、例えば部品間に存在する部品の個数等）に関しては、構成データ格納部１４で格納されたプラントの構成情報を用いて判断する。

根本原因推定部２１は、さらに、構成データ格納部１４で格納されたプラントの構成情報に基づき、根本原因として推定されたリンクに対応する異常発生部位を抽出するようになっている。例えばリンクＰ２−Ｐ３に対応する異常発生部位は、メカニカルシールＳ及びシール室Ｒ１，Ｒ２である。

表示装置１６は、例えば図７で示すように、根本原因として推定されたリンクＰ２−Ｐ３を他のリンクと識別可能にして、相関異常グラフを表示するようになっている。あるいは、入力装置１７の入力に応じて、例えば図３で示す相関異常グラフの表示と、根本原因として推定されたリンクＰ２−Ｐ３とその両側のノードのみ示すグラフ（図示せず）の表示に切替えるようにしてもよい。

表示装置１６は、さらに、例えば図８で示すように、異常発生部位として抽出されたメカニカルシールＳ及びシール室Ｒ１，Ｒ２を他の部位と識別可能にして、ポンプ系統３Ａの構成画像を表示するようになっている。なお、相関異常グラフとポンプ系統３Ａの構成画像は同時に表示されて連携されている。すなわち、相関異常グラフ上で任意の運転パラメータを選択すれば、その運転パラメータの計測部位がポンプ系統３Ａの構成画像上で点滅するようになっている。

次に、本実施形態の診断方法及び作用効果を説明する。図９は、本実施形態における診断方法の手順を表すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０１にて、運転データ格納部１２は、プラントの運転データとして、複数の運転パラメータの経時変化を格納する。ステップＳ１０２に進み、演算処理装置１５の相関変化解析部１８は、運転パラメータ同士の相関関係の変化を解析して、相関関係の変化が予め設定された閾値より大きい場合に相関異常と判定する。ステップＳ１０３に進み、相関異常グラフ作成部１９は、相関変化解析部１８の解析結果に基づき、相関異常グラフを作成する。

そして、ステップＳ１０４に進み、定性グラフ作成部２０は、相関異常グラフを構成する運転パラメータが関与する定性モデルに基づき、定性グラフを作成する。ステップＳ１０５に進み、根本原因推定部２１は、相関異常グラフを定性グラフと比較することにより、相関異常グラフを構成する複数のリンクのうちのいずれが根本原因であるかを推定する。さらに、プラントの構成情報に基づき、根本原因として推定されたリンクに対応する異常発生部位を抽出する。

そして、ステップＳ１０６に進み、表示装置１６は、根本原因推定部２１の推定結果を表示する。具体的には、例えば図７の相関異常グラフを表示する。これにより、複数のリンク（すなわち、複数の相関異常）のうちのいずれが根本原因であるかを推定することができる。また、例えば図８のプラントの構成画像を表示する。これにより、異常発生部位を推定することができる。

なお、第１の実施形態においては、例えば図７の相関異常グラフと図８のプラントの構成画像の両方を表示する場合を例にとって説明したが、これに限られず、本発明の趣旨及び技術思想を逸脱しない範囲内で変形が可能である。すなわち、例えば図７の相関異常グラフと図８のプラントの構成画像のうちの一方のみを表示してもよい。

本発明の第２の実施形態を、図１０〜図１２を用いて説明する。なお、本実施形態において、第１の実施形態と同等の部分は同一の符号を付し、適宜、説明を省略する。

図１０は、本実施形態における診断システムの構成を表すブロック図である。

本実施形態の診断システムは、運転データ取得装置１１、運転データ格納部１２、定性モデル格納部１３、構成データ格納部１４、対応操作情報格納部２２、演算処理装置１５Ａ、表示装置１６、及び入力装置１７を備えている。演算処理装置１５Ａは、機能的構成として、相関変化解析部１８、相関異常グラフ作成部１９、定性グラフ作成部２０、根本原因推定部２１、及び対応操作情報抽出部２３を有している。

対応操作情報格納部２２は、複数の異常発生部位に対する複数の対応操作情報を格納している。具体例の一つとして、異常発生部位がポンプ系統３Ａの一部である場合、第１の対応操作情報として、ボイラ装置１の熱出力を１／２にするために、ボイラ制御装置２の熱出力指令値Ａ１を０％にすることが格納されている。また、第２の対応操作情報として、ポンプ系統３Ａを分離するために、バルブｖ２を閉じることが格納されている。また、第３の対応操作情報として、発電装置４の発電出力Ｅを５０％にすることが格納されている。なお、発電装置４の発電出力Ｅは、下記の式（２）で表される。式（２）中のＦ１はポンプ系統３Ａ側の熱出力、Ｆ２はポンプ系統３Ｂ側の熱出力、Ｔ０は応答時定数である。

対応操作情報抽出部２３は、対応操作情報格納部２２で格納された複数の対応操作情報のうち、根本原因推定部２１で抽出された異常発生部に対する対応操作情報を抽出するようになっている。

表示装置１６は、例えば図７の相関異常グラフと図８のプラントの構成画像とともに、対応操作情報抽出部２３で抽出された対応操作情報を表示する。すなわち、例えば異常発生部位がポンプ系統３Ａの一部である場合、図１１で示すように、対応操作情報として、ボイラ制御装置２の熱出力指令値Ａ１を０％にすること、バルブｖ２を閉じること、発電制御装置５の発電出力Ｅを５０％に調整することを表示する。

次に、本実施形態の診断方法及び作用効果を説明する。図１２は、本実施形態における診断方法の手順を表すフローチャートである。

本実施形態では、第１の実施形態と同様、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の手順を行う。そして、ステップＳ１０７に進み、対応操作情報抽出部２３は、複数の対応操作情報のうち、根本原因推定部２１で抽出された異常発生部位に対する対応操作情報を抽出する。表示装置１６は、対応操作情報抽出部２３で抽出された対応操作情報を表示する。これにより、ユーザの判断の一助とすることができる。

本発明の第３の実施形態を、図１３〜図１５を用いて説明する。なお、本実施形態において、第１及び第２の実施形態と同等の部分は同一の符号を付し、適宜、説明を省略する。

図１３は、本実施形態における診断システムの構成を表すブロック図である。

本実施形態の診断システムは、運転データ取得装置１１、運転データ格納部１２、定性モデル格納部１３、構成データ格納部１４、対応操作情報格納部２２、シミュレーションモデル格納部２４、演算処理装置１５Ｂ、表示装置１６、及びコマンド入力装置１７を備えている。演算処理装置１５Ｂは、機能的構成として、相関変化解析部１８、相関異常グラフ作成部１９、定性グラフ作成部２０、根本原因推定部２１、及び対応操作情報抽出部２３、及びシミュレーション実行部２５を有している。

シミュレーションモデル格納部２４は、プラントのシミュレーションモデルを格納している。このシミュレーションモデルは、構成部品の関数ブロックで記述され、入力に対する関数や時間遅れが設定されている。例えば、ボイラ装置１のポンプ系統３Ａ側の熱出力Ｆ１及びポンプ系統３Ｂ側の熱出力Ｆ２は、下記の式（３）で表される。ボイラ装置１の総熱出力Ｆは、熱出力Ｆ１，Ｆ２の和となる。発電装置４の発電出力Ｅは、上記の式（２）で表される。

シミュレーション実行部２５は、上述したシミュレーションモデルに対し、現在の運転データ等（詳細には、上述した状態量Ｐ１〜Ｐ８及び指令値Ａ１〜Ａ３や、バルブｖ１〜ｖ３の開度）を初期値として入力するとともに、根本原因推定部２１で抽出された対応操作を実行した場合を想定して、シミュレーションを実行する。

表示装置１６は、シミュレーションの結果を表示する。図１４は、表示装置１６で表示されたシミュレーション結果の具体例を表す。この例では、ポンプ系統３Ａ側の熱出力Ｆ１、ポンプ系統３Ｂ側の熱出力Ｆ２、総熱出力Ｆ、及び発電出力Ｅの経時変化を示している。但し、図示しないものの、運転パラメータの経時変化を示してもよい。

次に、本実施形態の診断方法及び作用効果を説明する。図１５は、本実施形態における診断方法の手順を表すフローチャートである。

本実施形態では、第２の実施形態と同様、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の手順を行う。そして、ステップＳ１０８に進み、シミュレーション実行部２５は、根本原因推定部２１で抽出された対応操作情報を実行した場合を想定して、シミュレーションを実行する。ステップＳ１０９に進み、表示装置１６は、シミュレーション結果を表示する。これにより、ユーザの判断の一助とすることができる。

１２ 運転データ格納部
１３ 定性モデル格納部
１４ 構成データ格納部
１６ 表示装置
１８ 相関変化解析部
１９ 相関異常グラフ作成部
２０ 定性グラフ作成部
２１ 根本原因推定部
２２ 対応操作情報格納部
２３ 対応操作情報抽出部
２４ シミュレーションモデル格納部
２５ シミュレーション実行部

Claims (10)

1. プラントを診断する診断システムにおいて、
   前記プラントの運転データとして、複数の運転パラメータの経時変化を格納する運転データ格納部と、
   運転パラメータ同士の相関関係の変化を解析して、相関関係の変化が予め設定された閾値より大きい場合に相関異常と判定する相関変化解析部と、
   前記相関変化解析部の解析結果に基づき、前記運転パラメータをノードで示すとともに前記相関異常をノード間のリンクで示す相関異常グラフを作成する相関異常グラフ作成部と、
   前記プラントの定性モデルとして、前記プラントの正常動作に付随する運転パラメータ同士の因果関係を格納する定性モデル格納部と、
   前記相関異常グラフを構成する前記運転パラメータが関与する定性モデルに基づき、前記運転パラメータをノードで示すとともに因果関係をノード間のリンクで示す定性グラフを作成する定性グラフ作成部と、
   前記相関異常グラフ及び前記定性グラフを、リンクを介し相互に連結された運転パラメータの集合である島集合に分解し、前記相関異常グラフの島集合を作成するために前記定性グラフの島集合を互いに連結するリンクであって、リンクの数が最小になるとともに、リンクに対応する部品間隔が小さいものを選択し、選択したリンクが根本原因であると推定する根本原因推定部と、
   前記根本原因推定部の推定結果を表示する表示装置と、を備えたことを特徴とする診断システム。
2. 請求項１に記載の診断システムにおいて、
   前記表示装置は、前記相関異常グラフ上、前記根本原因推定部で根本原因として推定されたリンクを他のリンクと識別可能に表示することを特徴とする診断システム。
3. 請求項１に記載の診断システムにおいて、
   前記プラントの構成データとして、前記プラントの構成情報及び構成画像を格納する構成データ格納部を備え、
   前記根本原因推定部は、前記プラントの構成情報に基づき、前記根本原因推定部で根本原因として推定されたリンクに対応する異常発生部位を抽出しており、
   前記表示装置は、前記プラントの構成画像上、前記根本原因推定部で抽出された異常発生部位を他の部位と識別可能に表示することを特徴とする診断システム。
4. 請求項３に記載の診断システムにおいて、
   複数の対応操作情報を格納する対応操作情報格納部と、
   前記対応操作情報格納部で格納された複数の対応操作情報のうち、前記根本原因推定部で抽出された異常発生部位に対する対応操作情報を抽出する対応操作情報抽出部とを備え、
   前記表示装置は、前記対応操作情報抽出部で抽出された対応操作情報を表示することを特徴とする診断システム。
5. 請求項４に記載の診断システムにおいて、
   前記プラントのシミュレーションモデルを格納するシミュレーションモデル格納部と、
   前記プラントのシミュレーションモデルを用い、前記対応操作情報抽出部で抽出された対応操作を実行した場合を想定してシミュレーションを実行するシミュレーション実行部とを備え、
   前記表示装置は、シミュレーションの結果を表示することを特徴とする診断システム。
6. プラントの運転データを診断する診断方法において、
   前記プラントの運転データとして、複数の運転パラメータの経時変化を格納し、
   運転パラメータ同士の相関関係の変化を解析して、相関関係の変化が予め設定された閾値より大きい場合に相関異常と判定し、
   前記解析結果に基づき、前記運転パラメータをノードで示すとともに前記相関異常をノード間のリンクで示す相関異常グラフを作成し、
   前記相関異常グラフを構成する前記運転パラメータが関与する定性モデルに基づき、前記運転パラメータをノードで示すとともに因果関係をノード間のリンクで示す定性グラフを作成し、
   前記相関異常グラフ及び前記定性グラフを、リンクを介し相互に連結された運転パラメータの集合である島集合に分解し、前記相関異常グラフの島集合を作成するために前記定性グラフの島集合を互いに連結するリンクであって、リンクの数が最小になるとともに、リンクに対応する部品間隔が小さいものを選択し、選択したリンクが根本原因であると推定し、その推定結果を表示することを特徴とする診断方法。
7. 請求項６に記載の診断方法において、
   前記相関異常グラフ上、根本原因として推定されたリンクを他のリンクと識別可能に表示することを特徴とする診断方法。
8. 請求項６に記載の診断方法において、
   前記プラントの構成情報に基づき、根本原因として推定されたリンクに対応する異常発生部位を抽出し、
   前記プラントの構成画像上、前記異常発生部位を他の部位と識別可能に表示することを特徴とする診断方法。
9. 請求項８に記載の診断方法において、
   複数の対応操作情報のうち、前記異常発生部位に対する対応操作情報を抽出して表示することを特徴とする診断方法。
10. 請求項９に記載の診断方法において、
    前記プラントのシミュレーションモデルを用い、抽出された対応操作を実行した場合を想定してシミュレーションを実行し、
    シミュレーションの結果を表示することを特徴とする診断方法。

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