JP7201882B1 - 管理システム、管理方法、および管理プログラム - Google Patents

管理システム、管理方法、および管理プログラム Download PDF

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Abstract

プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理システムであって、プロセッサは、配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得したセンサの計測値を入力することにより、運転を行う配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行する管理システム。

Description

本開示は、管理システム、管理方法、および管理プログラムに関する。
従来、排水施設における排水管網の最適な制御を行う管理システムが知られている。このようなシステムとして、例えば特許文献１には、排水施設の各制御点での操作と圧力変化に基づく物理モデルを構築し、モデルに対して計測されたプロセス値（圧力、流量）を入力することで、制御弁の開度を推論する処理が開示されている。
特開平２―１８３８１４号公報
ところで、このような排水施設の場合、圧力および流量の変化を考慮して制御弁の開度を調整すれば足りる。
一方、化学プラントのように、生成物をタンクに貯留する配管ラインの場合には、タンク内の貯留量や様々な機器の経時的な圧力バランスの変化、前工程の供給量等、配管ラインのそれぞれの分岐ラインの処理量に対して影響を与える因子が多岐に渡り、運転の状態により処理能力が変動する。
このような運転の状態の変化により変動する最大処理量を、運転条件などに基づいて正確に把握することが生産性最大化を維持する場合に特に求められていた。
そこで、本開示では、流体を処理する配管ラインの運転条件から、配管ラインにおける最大処理量の正確な推定を行うことができる管理システムを提供することを目的とする。
本開示の管理システムは、プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理システムであって、プロセッサは、配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得したセンサの計測値を入力することにより、運転を行う配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行する管理システム。
本開示によれば、流体を処理する配管ラインの運転条件から、配管ラインにおける最大処理量の正確な推定を行うことができる。
管理システムの全体の構成を示す図である。 管理システムを構成するサーバの機能的な構成を示す図である。 サーバが記憶するデータベースの構造の一例について説明する。 管理システム１における制御処理の概要を説明する図である。 サーバが実行する推定演算を説明する図である。 管理システム１の動作フローを示す図である。 管理システム１における出力画面の例を示す図である。 変形例に係る管理システム１の制御処理の概要を示す図である。 変形例１に係る管理システム１のサーバ２０が実行する推定演算を説明する図である。 複数の配管ラインから構成される配管システムの例を示す図である。
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
＜１ 概要＞
以下、配管ラインの管理システム１（以下、単に管理システム１）という。この管理システム１は、例えば、ＬＮＧ（Liquefied Natural Gas：液化天然ガス）プラントや石油化学プラントのように、化学反応による様々な生産工程を経由して化学製品を製造するための設備群において、各種の流体を処理する配管ラインの運転条件の制御を行うためのシステムである。なお、管理システム１は、下水設備や浄水設備のような、大規模な化学反応を伴わずに、流体を処理する設備に用いられてもよい。
プラントに配置される設備とは、ＬＮＧプラントを例に説明すると、液化処理の対象である原料ガス中に含まれる酸性ガス（Ｈ２Ｓ、ＣＯ２、有機硫黄等）を除去する酸性ガス除去設備、除去された酸性ガスから単体硫黄を回収する硫黄回収設備、原料ガス中に含まれる水分を除去する水分除去設備、原料ガスの冷却や液化に用いられる冷媒（混合冷媒、プロパン冷媒等）の圧縮設備等が含まれる。ここで、プラントの機器とは、そのプラントの目的に応じて敷設された各種の機器（以下、各機器という）のことをいう。各機器の具体例としては、配管、タンク、ポンプ、バルブ、熱交換器、等が挙げられる。
以下、管理システム１について説明する。以下の説明では、ユーザが、ユーザ端末１０からサーバ２０へアクセスすることにより、サーバ２０が、各機器のセンサから取得された計測値を用いて、後述する各種の演算を行う。サーバ２０は、演算結果をユーザ端末１０に向けて送信する。ユーザ端末１０は、サーバ２０が演算した結果を、ユーザに向けて提示する。また、サーバ２０は、演算結果に基づいて、配管ラインにおける各機器の運転条件を決定し、運転条件により各機器の状態をチェックして管理する。
＜２ 管理システム１の全体構成＞
次に、管理システム１の全体構成について説明する。図１は、管理システム１の全体の構成を示す図である。
図１に示すように、管理システム１は、複数のユーザ端末１０と、サーバ２０と、を含む。ユーザ端末１０とサーバ２０とは、ネットワーク８０を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワーク８０は、有線または無線ネットワークにより構成される。
管理システム１には、ネットワーク８０を介して制御対象となる配管ラインが敷設された工場におけるセンシングデータベース３０が接続されている。
ユーザ端末１０は、各ユーザが操作する装置である。ここで、ユーザとは、ユーザ端末１０を使用して管理システム１の機能である配管ラインの制御を担当する者をいう。ユーザ端末１０は、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣなどにより実現される。この他、ユーザ端末１０は、例えば移動体通信システムに対応したタブレットや、スマートフォン等の携帯端末であるとしてもよい。
ユーザ端末１０は、ネットワーク８０を介してサーバ２０と通信可能に接続される。ユーザ端末１０は、５Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などの通信規格に対応した無線基地局８１、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）８０２．１１などの無線ＬＡＮ（Local Area Network）規格に対応した無線ＬＡＮルータ８２等の通信機器と通信することにより、ネットワーク８０に接続される。
図１に示すように、ユーザ端末１０は、通信ＩＦ（Interface）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、記憶部１６と、プロセッサ１９とを備える。
通信ＩＦ１２は、ユーザ端末１０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。
入力装置１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置（例えば、キーボードや、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス等）である。
出力装置１４は、ユーザに対し情報を提示するための出力装置（ディスプレイ、スピーカ等）である。
メモリ１５は、プログラム、及び、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。
記憶部１６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。
プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。
サーバ２０は、各種機器および各種配管の情報、制御を行う運転条件に関する情報、および演算処理に用いられる物理モデルに関する情報を管理する装置である。
サーバ２０は、ユーザ端末１０を操作するユーザから、配管ラインの運転条件の制御に関する指示・現在の運転状態等の入力を受け付ける。
具体的には、サーバ２０は、例えば、各機器の運転条件、およびセンサによる計測値の取得を行い、これらの値を物理モデルに代入することで、最大処理量の推定を行う。そして、推定された最大処理量から、運転余力や圧力バランス、異常の検出等の後述する各種の処理を行う。サーバ２０は、処理の結果をユーザ端末１０へ表示させる。
サーバ２０は、ネットワーク８０に接続されたコンピュータである。サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入出力ＩＦ２３と、メモリ２５と、ストレージ２６と、プロセッサ２９とを備える。
通信ＩＦ２２は、サーバ２０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。
入出力ＩＦ２３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、及び、ユーザに対し情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。
メモリ２５は、プログラム、及び、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。
ストレージ２６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。
プロセッサ２９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。
＜３ サーバ２０の機能的な構成＞
次に、サーバ２０の機能的な構成について説明する。
図２は、管理システム１を構成するサーバ２０の機能的な構成を示す図である。図２に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。
通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。
記憶部２０２は、サーバ２０が使用するデータ及びプログラムを記憶する。記憶部２０２は、プロセスデータＤＢ２０２１、機器データＤＢ２０２２、物理モデルデータベース２０２３、演算結果データベース２０２４を記憶している。
プロセスデータＤＢ２０２１は、各機器を流れる流体の状態に関する各種の物理量をセンシングするセンサにより取得された計測値を記憶するデータベースである。詳細は後述する。
機器データＤＢ２０２２は、各機器の状態に関する各種の物理量をセンシングするセンサにより取得された計測値を記憶するデータベースである。詳細は後述する。
物理モデルデータベース２０２３は、各機器の運転特性（物理特性）から構築される物理モデルを記憶するデータベースである。このような物理モデルについてバルブを例に挙げて説明する。バルブの流量特性として、バルブ内の流体の流量は、バルブの開度を変数とした関数で記述される。この関数は、バルブの設計値により特定される。物理モデルは、このようなバルブの設計値に基づいて流量の特性を記述する関数を指す。物理モデルは、配管ラインを構成する各機器それぞれについて予め算出され、物理モデルデータベース２０２３に記憶されている。
演算結果データベース２０２４は、サーバ２０における各種の演算結果を記憶するデータベースである。具体的には、演算結果データベース２０２４は実測した計測値を後述する物理モデルを用いた演算に利用するための中間処理としての計算結果を記憶する。また、演算結果データベース２０２４は、物理モデルを用いた演算からの出力結果を記憶する。
制御部２０３は、サーバ２０のプロセッサ２９がプログラムに従って処理を行うことにより、各種モジュールとして、送受信制御モジュール２０３１、計測値取得モジュール２０３２、演算モジュール２０３３、状態判定モジュール２０３４、および運転制御モジュール２０３５としての機能を発揮する。
送受信制御モジュール２０３１は、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送受信する処理を制御する。
計測値取得モジュール２０３２は、各機器に設けられたセンサから、当該センサが取得した計測値を取得する。管理システム１が計測値を取得するセンサは、第１センサと第２センセとを含む。
第１センサは、運転条件における前記配管ラインを流れる流体の状態を示すプロセスデータ（ヒストリアンデータ）を計測する。第１センサとしては、各機器に予め設けられる流量計、温度計、圧力計、水位計等が挙げられる。第１センサは、各機器に内蔵されている。
第２センサは、運転条件における前記各機器の状態を示す機器データを計測するセンサである。第２センサには、ＩｏＴセンサと呼ばれる各機器に後付けされる外部モジュールにより構成されるセンサ群が含まれる。ＩｏＴセンサとは、ネットワークと接続され、サーバ２０に測定データを送信するセンサを指す。第２センサには、バルブの開度を機械的に計測する開度センサが含まれる。なお、第２センサは、外部モジュールにより構成されるセンサ群でなくてもよく、各機器に予め設けられたセンサであってもよい。
演算モジュール２０３３は、物理モデルデータベース２０２３に記憶された物理モデルに、取得したセンサの計測値を入力することにより、運転を行う配管ラインの運転状態を推定する。
演算モジュール２０３３が推定する運転状態としては、配管ライン全体における流体の最大処理量、運転余力、各機器の圧力バランス等が含まれる。詳細は後述する。
状態判定モジュール２０３４は、演算モジュール２０３３が推定した最大処理量に基づいて、各機器の性能の劣化を検出する。詳細は後述する。
運転制御モジュール２０３５は、演算モジュール２０３３が推定したパラメータに基づいて、運転条件を決定して提案する。具体的には、例えば、運転制御モジュール２０３５は、運転余力の範囲内で、各機器に含まれるバルブの開度を提案する。また、運転制御モジュール２０３５は、各機器の性能の劣化の程度等を踏まえて各機器の運転条件を提示する。提示された運転条件に基づいて、新たな運転条件をオペレータが検討することができる。
＜４ データ構造＞
次に、サーバ２０が記憶するデータベースの構造の一例について説明する。
図３は、サーバ２０が記憶するデータベースの構造の一例を示す図である。なお、この図はあくまで一例であり、データベースの構造は任意に変更することができる。
図３に示すように、プロセスデータＤＢ２０２１および機器データＤＢ２０２２のレコードのそれぞれは、項目「センサＩＤ」と、項目「機器名称」と、項目「センサ名称」と、項目「計測値」と、を含む。
項目「センサＩＤ」は、センサを識別するための情報である。
項目「機器名称」は、センサＩＤに対応する各センサが取り付けられる機器の種類を示す情報である。機器名称には、例えば、ポンプＡ、ポンプＢ、ポンプＣ、…のような機器の種類と機器を識別するための名称の情報が格納されている。なお、機器を示す名称は、所定の規格等により指定された記号でもよく、メーカにより指定された型番等でもよい。
項目「計測値」は、センサＩＤに対応する各センサが取得した計測値を示す値である。
＜５ 制御処理の概要＞
以下、管理システム１における制御処理の概要について説明する。
図４は、管理システム１における制御処理の概要を説明する図である。
図４に示すように、工場では、各機器に設けられた第１センサおよび第２センサにより、センシングが行われる。取得されたセンサデータは、時系列に沿ってセンシングデータベース３０に蓄積される。
取得されたセンサデータは、中継器を介して、サーバ２０に送信される。サーバ２０に送信されたセンサデータは、一部はその後の演算に用いるために必要な加工が行われる。必要な加工としては、例えば、２点間の圧力差を示す差圧を計算、又は流量の差を計算するといった処置が行われる。
次に、演算モジュール２０３３において、物理モデル、センサデータ、および加工データを用いた推定演算の処理が行われる。推定演算の詳細は後述する。推定演算により得られた結果が予測値としてユーザ端末１０に送信される。予測値は、加工値およびセンサデータとともに、ユーザ端末１０の表示画面に表示される。
＜６ 推定演算の概要＞
以下、物理モデルを用いたパラメータの推定処理の概要について説明する。
例えば、配管における流体の圧力損失は、以下のモデル式（１）により記述されることが知られている。
数式１
Figure 0007201882000001
ここで、パラメータkは、配管の形状、および配管内部の汚れ具合によって決まるパラメータである。パラメータkは、基本的には運転条件によらず一定であるが、内部の汚れや詰まりなどにより変化する可能性がある。
これを踏まえて、ある系の配管システムを例に挙げて、推定演算を説明する。図５はサーバ２０が実行する推定演算を説明する図である。
図５Ａに示す配管ラインでは、左上の容器から、右下のタンクに向けて流体が流れる配管ラインである。配管の途中には、ポンプＰとバルブＶが設けられている。
この場合、物理モデルとして、以下のモデル式（２）が成り立つ。
数式２
Figure 0007201882000002
式（２）において、ポンプによる昇圧は、流量Ｆ、密度ρ、およびact.pump curveと示されたポンプカーブを変数とした関数で記述されることを示している。ポンプカーブとは、ポンプの物理特性を流量の関数として記述する関数である。ポンプカーブはポンプの設計値により概ね決まり、経年劣化等により緩やかに変化していく。
また、図５Ａに示す配管ラインにおいて、物理モデルとして、以下のモデル式（３）が成り立つ。
数式３
Figure 0007201882000003
式（３）において、バルブによる減圧は、流量Ｆ、密度ρ、およびact.OP(t)CV curveと示されたバルブの開度act.OP(t)と、バルブカーブCV curveと、を変数とした関数で記述されることを示している。バルブの開度は、第２センサにより計測される値である。バルブカーブは、バルブの物理特性を流量の関数として記述する関数である。バルブカーブはバルブの設計値により概ね決まり、経年劣化等により緩やかに変化していく。
そして、これらのモデル式に入力される変数のうち、圧力、流量、密度等は、第１センサにより計測され、バルブの開度は第２センサにより計測される。
これら式（２）または式（３）は、システム中の機器配置や構成によって変化するが、出口（または下流圧力）が入り口圧力に配管もしくはポンプなどの各機器の圧力変動を考慮することで算出できることを意味している。
式（２）では、入口圧力Ｐ１とポンプによる昇圧、配管による圧力減少を計算することで下流Ｐｃの圧力を求めており、式（３）では、入口圧力Ｐｃとバルブによる減圧と配管による圧力減少を計算することで出口圧力Ｐ２を求めることができる。
ここにおいて計算した出口圧力と実測した出口圧力が一致するようなパラメータを選定することで、現実を再現するパラメータが決定でき、物理モデルの妥当性を検証することができる。そして、妥当性が確認された物理モデルを用いて、流量を変化させた際の圧力バランスを確認すると、それぞれの流量における圧力を推定することができる。例えば、バルブの開度を最大として物理モデルに代入することで、最大流量、およびその時の圧力バランスを推定できる。
なお、この説明では、出口圧力を求める式としているが、入口圧力を推算する形にしてもよいし、計算したいパラメータは任意に変更することができる。また、式（２）および式（３）に示した物理モデルはあくまで例示であり、適用される配管ラインの構造に応じて、任意に変更することができる。
これらのモデル式を用いて推定を行う際には、まず、損失パラメータｋ１およびｋ２の決定を行う。損失パラメータの決定は、過去データを参照して行われる。
次に、物理モデルの検証を行う。図５Ｂに示すように、特定された損失パラメータを採用した物理モデルに対して、圧力（実測値）、バルブ開度（実測値）、流量（実測値）を代入し、タンク圧力の予測値を算出する。そして、タンク圧力の予測値が、タンク圧力の実測値と近い値を示すかどうかを確認する。図５Ｂの例では、算出されたタンク圧力が１９５ｋＰａに対して、実測値が２００ｋＰａであり、実測値と比べて計算値が２．５％程度の誤差に収まっているため物理モデルが妥当であることが確認される。
なお、仮にタンク圧力の計算値と実測値とが乖離する場合には、物理モデルの損失パラメータが不適切である可能性、および各機器が劣化をしている可能性が懸念される。このうち、物理モデルの損失パラメータは、過去の運転条件および計測値から計算されるため、短期間で乖離が発生することは考えにくい。このため、タンク圧力の計算値と実測値とが乖離する場合には、各機器が劣化して、性能低下を起こしていると考えられる。このため、物理モデルに含まれる物理特性に対応する機器に異常が発生していると推定することができる。
次に、最大処理量の推定演算を行う。この際、管理システム１は、遺伝的アルゴリズムを用いた解の探索により、最適な運転条件を決定し、当該運転条件に基づいて、最大処理量を推定する。具体的には、図５Ｃに示すように、バルブ開度として、バルブごとに設定された上限開度の値を設定する。この図の例では、バルブ開度を８５％として設定している。そして、流量の値を変化させながら、タンク圧力の計算を行い、タンク圧力の計算値と、タンク圧力の計測値とが合致する流量の値を探索する。この図の例では、流量が１８０ｍ３／ｈを示す運転条件において、タンク圧力の計算値と実測値とが一致している。このため、最大処理量が１８０ｍ３／ｈであることが推定される（破線部）。
＜７ 管理システム１の動作＞
以下、管理システム１の動作について説明する。図６は、管理システム１の動作フローを示す図である。
図６に示すように、サーバ２０は、センシングデータベース３０からセンサの計測値を取得する（ステップＳ１００）。具体的には、サーバ２０の計測値取得モジュール２０３２は、送受信制御モジュール２０３１を介して、センシングデータベース３０の中継器から送信されたセンサの計測値を取得する。センサの計測値には、プロセスデータおよび機器データが含まれている。
ステップＳ１００の後に、サーバ２０は、センサの計測値を加工する（ステップＳ１０１）。具体的には、サーバ２０の演算モジュール２０３３は、センサの計測値に対して、例えば、差圧の計算や流量差の計算といった、その後の演算において必要な加工とである計算処理を行う。
ステップＳ１０１の後に、サーバ２０は、最大処理量の推定を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、サーバ２０の演算モジュール２０３３は、物理モデルに計測値および加工後の計測値を代入して、最大処理量を算出して推定する。最大処理量の算出は、前述したように、遺伝的アルゴリズムを用いた解探索により行ってもよい。遺伝的アルゴリズムを採用しない場合は、応答局面法により解探索を行ってもよい。この場合には、解の候補を予め一定量準備しておき、トライ＆エラーにより代入していくことで、適切な解を探索する。
ステップＳ１０２の後に、サーバ２０は、運転余力を推定する（ステップＳ１０３）。具体的には、サーバ２０の演算モジュール２０３３は、推定した最大処理量と、現時点での処理量との差分を求めることで、現時点でどの程度の運転余力があるかを推定する。
ステップＳ１０３の後に、サーバ２０は、圧力バランスを推定する（ステップＳ１０４）。具体的には、サーバ２０の演算モジュール２０３３は、計測されたセンサの圧力から、配管ラインの圧力バランスを確認する圧力バランスは、例えば予め設定された所定の閾値との比較により、正常かどうかを判断してもよい。圧力バランスに異常がある場合には、配管ラインのどこかに不具合が発生していることを検出することができる。
ステップＳ１０４の後に、サーバ２０は、運転条件を決定する（ステップＳ１０５）。具体的には、サーバ２０の演算モジュール２０３３は、演算モジュール２０３３が推定した結果に基づいて、最適な運転条件を決定する。例えば、推定された最大処理量に基づいて求められたバルブの開度を、運転条件として設定することもできる。また、推定された最適な運転条件を用いて、その後の運転条件を検討することもできる。
ステップＳ１０５の後に、サーバ２０は、出力画面を表示する（ステップＳ１０６）。具体的には、サーバ２０の送受信制御モジュール２０３１が、運転状態および予測値に関する出力画面をユーザ端末１０に向けて出力する。
以上により、管理システム１の処理が終了する。
＜８ 画面例＞
次に、管理システム１からの出力画面の例について説明する。図７は、管理システム１における出力画面の例を示す図である。なお、あくまでこの図は一例であり、出力画面は任意に変更することができる。
図７に示すように、ユーザ端末１０における出力画面には、推定された最大処理量が表示されている（符号Ａ）。最大処理量を確認することで、配管ラインの運転にどの程度余裕があるかを確認することができる。また。運転余力を同時に表示してもよい。
また、出力画面には、圧力のセンサによる実測値（符号Ｂ）と、推定された予測値（符号Ｃ）と、が表示されている。このように、出力画面には、実際の運転状態と、推定演算により算出された予測値と、が表示される。これらの値を比較することで、演算処理に用いている物理モデルの妥当性を確認することができる。
また、出力画面には、バルブの開度の実測値（符号Ｄ）と、推定された予測値（符号Ｅ）と、が表示されている。例えば、その後の運転条件を検討するうえで、推定された最大処理量を実現するために、予測されたバルブ開度を運転条件に設定してもよい。
また、出力画面には、配管ラインの圧力バランスが、正常かどうかという情報が表示されている（符号Ｆ）。仮に、圧力バランスに偏りがある場合は、正常でない旨の表示がされる。
＜変形例＞
次に、管理システム１の変形例について説明する。図８は、変形例に係る管理システム１の制御処理の概要を示す図である。変形例に係る管理システム１では、直前の実測値と用いたゴールシークにより、物理モデルのパラメータを探索し、推定された最適な解を用いて物理モデルを更新する処理が行われる。このような推定演算による物理モデルの更新について、図９を用いて説明する。図９は、変形例１に係る管理システム１のサーバ２０が実行する推定演算を説明する図である。
図９Ａに示す配管ラインにおいて、現在のデータ（時刻ｔ）からタンク圧力の実測値と、タンク圧力の予測値と、が合致するときのパラメータｋ値の解を、k１とk２に様々な値を自動的に入力しながら遺伝的アルゴリズムを用いて探索する。これにより、最適なパラメータｋ値が決定する（図９Ｂにおける符号Ｇ）。
次に、パラメータｋ値の決定後に、物理モデルにこの値を代入し、過去の蓄積されたプロセスデータを代入することで、物理モデルの妥当性を確認する。
次に、図９Ｃに示すように、新たな次データ（時刻ｔ+１）が入力された際に、既に得られたパラメータｋ値が入力された物理モデルに次データを代入し、バルブ開度を許容ＭＡＸ値としたに場合の、流量の値を確認する。そして、タンク圧力の実測値と、タンク圧力の予測値が合致するような流量の解を、遺伝的アルゴリズムを用いて探索する。この図の場合では、符号※に示すように、最大処理量が１８０ｍ３／ｈであることが推定される。
このように、直前のセンサによる実測値を用いた遺伝的アルゴリズムによる解の探索により、最適な物理モデルのパラメータを算出することで、物理モデルの更新を正確かつ容易に行うことができる。
＜その他の変形例＞
その他の変形例について説明する。
上記実施形態では、第２センサが取得する機器データとして、バルブ開度を例に挙げて説明したが、このような態様に限られない。第２センサが取得する機器データは、各機器の挙動に関する状態を示すデータであれば任意に変更することができる。
上記実施形態では、最適な運転条件としてバルブ開度の推定を行ったが、このような態様に限られない。物理モデルを変更することで、様々な運転条件の最適値を推定することができる。例えば、運転制御モジュール２０３５は、推定した最大処理量から、各機器に含まれるタンクへの最適な圧送圧力を決定してもよい。この場合には、タンク入口の圧力を推定し、タンク内の液面高さに変換することで、圧送圧力を求めることができる。
上記実施形態では、状態判定モジュール２０３４は、圧力バランスから各機器の不具合の検出を行ったが、このような態様に限られない。物理モデルを変更することで、状態判定モジュール２０３４は、前記配管ラインを構成する機器のうち、系全体におけるボトルネックとなる部分を特定してもよい。この場合には、評価対象となる配管ラインに対して、複数の評価区画を設定し、それぞれ区間に対して物理モデルを構築し、それぞれの区間において推定された最大処理量を比較することで、ボトルネックとなる部分を特定することができる。また、それぞれの区間において推定された最大処理量を比較することで、互いに連結される複数の配管ラインにおける最大処理量のバランスを推定することもできる。
例えば、図１０に示すような複数の配管ラインから構成される配管システムにおいて、複数の評価区間ＰおよびＱを設定し、それぞれの区間における最大処理量を評価することで、ボトルネックとなる部分を特定することができる。
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換及び変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態及び変形例ならびに省略、置換及び変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。
また、各処理は、矛盾しない範囲で処理の順番を変更することができる。
以上の各実施形態で説明した事項を、以下に付記する。
（付記１）
プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理システムであって、
プロセッサは、
配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、
各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得したセンサの計測値を入力することにより、運転を行う配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行する管理システム。
（付記２）
センサは、
配管ラインを流れる流体の状態を示すプロセスデータを計測する第１センサと、
各機器の状態を示す機器データを計測する第２センサと、を含む（付記１）に記載の管理システム。
（付記３）
第２センサが取得する機器データには、各機器に含まれるバルブの開度を機械的に計測したバルブ開度の実測値が含まれる、（付記２）に記載の管理システム。
（付記４）
プロセッサは、
推定された最大処理量に基づき、配管ラインの運転余力を算出し、
算出された運転余力の範囲内で、配管ラインの運転条件を決定するステップを実行する、（付記１）から（付記３）のいずれかに記載の管理システム。
（付記５）
運転条件を決定するステップでは、
算出された運転余力の範囲内で、各機器に含まれるバルブの開度を決定する、（付記４）に記載の管理システム。
（付記６）
プロセッサは、
推定した最大処理量に基づいて、配管ライン全体または各機器の運転状態を表示する、（付記１）から（付記５）のいずれかに記載の管理システム。
（付記７）
プロセッサは、
推定した最大処理量に基づいて、配管ライン全体の圧力バランスを推定する、（付記１）から（付記６）のいずれかに記載の管理システム。
（付記８）
プロセッサは、
推定した最大処理量に基づいて、
各機器に含まれるタンクへの圧送圧力を特定するステップを実行する、（付記１）から（付記７）のいずれかに記載の管理システム。
（付記９）
プロセッサは、
推定した最大処理量に基づいて、各機器の性能を評価し、各機器の性能の劣化を検出する、（付記１）から（付記８）のいずれかに記載の管理システム。
（付記１０）
プロセッサは、
蓄積された過去の計測値から、物理モデルを修正する、（付記１）から（付記９）のいずれかに記載の管理システム。
（付記１１）
プロセッサは、
配管ラインを構成する機器のうち、系全体におけるボトルネックとなる部分を特定するステップを実行する、（付記１）から（付記１０）のいずれかに記載の管理システム。
（付記１２）
プロセッサは、
互いに連結される複数の配管ラインにおける最大処理量のバランスを推定する、（付記１）から（付記１１）のいずれかに記載の管理システム。
（付記１３）
最大処理量を推定するステップにおいて、
遺伝的アルゴリズムを用いた解の探索により、最適な運転条件を決定し、当該運転条件に基づいて、最大処理量を推定する、（付記１）から（付記１２）のいずれかに記載の管理システム。
（付記１４）
プロセッサを備える管理システムが実行し、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理方法であって、
プロセッサは、
配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、
各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得したセンサの計測値を入力することにより、運転を行う配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行する管理方法。
（付記１５）
プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理プログラムであって、
プロセッサに、
運転条件における各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、
配管ラインを構成する各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得したセンサの計測値を入力することにより、運転を行う配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行させる管理プログラム。
１ 管理システム
１０ ユーザ端末
２０ サーバ
２２ 通信ＩＦ
２３ 入出力ＩＦ
２５ メモリ
２６ ストレージ
２９ プロセッサ
２０１ 通信部
２０２ 記憶部
２０３ 制御部
２０３１ 送受信制御モジュール
２０３２ 計測値取得モジュール
２０３３ 演算モジュール
２０３４ 状態判定モジュール
２０３５ 運転制御モジュール
３０ センシングデータベース
８０ ネットワーク

Claims (9)

  1. プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理システムであって、
    前記プロセッサは、
    前記配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、
    前記各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得した前記センサの計測値を入力することにより、運転を行う前記配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行し、
    前記最大処理量を推定するステップでは、
    前記物理モデルに対して、前記配管ラインに設けられた、前記配管ラインを構成する前記機器であるバルブにおける予め設定された開度の上限値を入力し、前記配管ライン内の圧力の予測値を出力させるステップと、
    前記配管ライン内の流量の値を変化させた場合における前記予測値を、前記物理モデルに出力させ、当該予測値と、対応する当該圧力の実測値と、を比較するステップと、
    前記予測値と前記実測値とが合致するときの前記流量の値を、前記最大処理量として推定するステップと、を実行する、管理システム。
  2. 前記プロセッサは、前記最大処理量を推定するステップに先立って、
    前記物理モデルに対して、前記配管ラインに設けられた前記バルブにおいて計測された開度の実測値を入力し、前記配管ライン内の圧力の予測値を出力させるステップと、
    前記開度の実測値に対応する前記圧力の予測値と、対応する当該圧力の実測値と、を比較して、前記物理モデルの妥当性を確認するステップと、を実行する、請求項１に記載の管理システム。
  3. 前記プロセッサは、さらに、
    前記物理モデルに対して、取得した前記センサの計測値を入力することにより、運転を行う前記配管ラインの各機器における特定の物理量の予測値を出力させるステップと、
    出力された前記予測値、および前記予測値と対応する物理量の実測値と、を比較することで、各機器の性能の劣化を検出するステップと、を実行する請求項１又は２に記載の管理システム。
  4. 前記プロセッサは、さらに、
    推定された前記最大処理量における前記配管ライン内の前記圧力の予測値と、対応する前記配管ライン内の前記圧力の実測値と、を前記配管ラインを示す出力画面上に表示するステップを実行する、請求項１から３のいずれか１項に記載の管理システム。
  5. 前記プロセッサは、さらに、
    推定した前記最大処理量に基づいて、前記配管ラインを構成する前記機器であるタンクに関する物理モデルから、当該タンク入口の圧力を推定し、推定した前記タンク入口の圧力を前記タンク内における液面高さに変換することで、前記最大処理量時における最適な圧送圧力を特定するステップを実行する、請求項１から４のいずれか１項に記載の管理システム。
  6. 前記プロセッサは、さらに、
    評価対象となる前記配管ラインに対して、複数の評価区画を設定し、それぞれの前記評価区間に対して前記物理モデルを構築し、それぞれの前記評価区間において推定された前記最大処理量を比較することで、前記配管ライン全体におけるボトルネックとなる部分を特定するステップを実行する、請求項１から５のいずれか１項に記載の管理システム。
  7. 前記配管ラインは複数存在し、
    前記プロセッサは、さらに、
    評価対象となる前記配管ラインに対して、複数の評価区画を設定し、それぞれの前記区間に対して前記物理モデルを構築し、それぞれの前記評価区間において推定された前記最大処理量を比較することで、互いに連結される複数の前記配管ラインにおける前記最大処理量のバランスを推定する、請求項１から６のいずれか１項に記載の管理システム。
  8. プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理方法であって、
    前記プロセッサが、
    前記配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、
    前記各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得した前記センサの計測値を入力することにより、運転を行う前記配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行し、
    前記最大処理量を推定するステップでは、
    前記物理モデルに対して、前記配管ラインに設けられた、前記配管ラインを構成する前記機器であるバルブにおける予め設定された開度の上限値を入力し、前記配管ライン内の圧力の予測値を出力させるステップと、
    前記配管ライン内の流量の値を変化させた場合における前記予測値を、前記物理モデルに出力させ、当該予測値と、対応する当該圧力の実測値と、を比較するステップと、
    前記予測値と前記実測値とが合致するときの前記流量の値を、前記最大処理量として推定するステップと、を実行する、管理方法。
  9. プロセッサを備え、流体を処理する配管ラインの運転条件を管理する管理プログラムであって、
    前記プロセッサに、
    前記配管ラインを構成する各機器に設けられたセンサの計測値を取得するステップと、
    前記各機器それぞれの物理特性から構築された物理モデルに、取得した前記センサの計測値を入力することにより、運転を行う前記配管ライン全体における流体の最大処理量を推定するステップと、を実行させ、
    前記最大処理量を推定するステップでは、
    前記物理モデルに対して、前記配管ラインに設けられた、前記配管ラインを構成する前記機器であるバルブにおける予め設定された開度の上限値を入力し、前記配管ライン内の圧力の予測値を出力させるステップと、
    前記配管ライン内の流量の値を変化させた場合における前記予測値を、前記物理モデルに出力させ、当該予測値と、対応する当該圧力の実測値と、を比較するステップと、
    前記予測値と前記実測値とが合致するときの前記流量の値を、前記最大処理量として推定するステップと、を実行させる、管理プログラム。
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