JP7264697B2 - プラント運転支援システム及びプラント運転支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、プラント運転支援システム及びプラント運転支援方法に関する。

石油精製等の化学プラント、水処理プラント、その他のプラントでは、プラントの運転を支援するためのプラント運転支援装置が用いられることがある。このようなプラント運転支援装置の一つに、過去に得られた各種データを用いて現時点から未来のある時点までの間におけるプラントの状態（例えば、外乱や水質）を予測するものがある。以下の特許文献１～４には、このような従来のプラント運転支援装置が開示されている。

また、他のプラント運転支援装置として、実プラントに接続されて、実プラントを模擬しながらオンラインで運転支援を行うものも提案されている。このプラント運転支援装置は、実プラントから得られた実データに基づいてシミュレーションモデルを随時修正しながら、実プラントの動作と並行してシミュレーションを行うものである。このようなプラント運転支援装置は、所謂トラッキング・シミュレータと呼ばれるものであり、例えば以下の特許文献５に開示されている。

特開２００２－３７３００２号公報 特開２００１－２１４４７０号公報 特開平７－１１２１０３号公報 特開２００２－１２６７２１号公報 特開２００５－３３２３６０号公報

ところで、上述した特許文献１～５に開示されたプラント運転支援装置は、プラントに流入する原料の条件（温度、圧力、組成等）が一定であれば、プラントの挙動をある程度高い精度で模擬することができる。しかしながら、上述した特許文献１～５に開示されたプラント運転支援装置は、プラントに流入する原料の条件が変動すると、プラントの挙動を模擬する精度が悪化するという問題がある。この問題は、プラントに入力されるエネルギー（例えば、電力）等が変動する場合にも生じ得る。つまり、プラントに入力される要素が変動すると、プラントの挙動を模擬する精度が悪化するという問題が生ずる。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、プラントに入力される要素が変動してもプラントの挙動を高い精度で模擬することができるプラント運転支援システム及びプラント運転支援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、本発明の一態様によるプラント運転支援システムは、プラントの運転を支援するプラント運転支援システム（１）であって、前記プラントに入力される要素の変動を予測する変動予測装置（１０）と、前記変動予測装置で予測された前記要素の変動（Ｙ１）と、前記プラントから得られるデータ（Ｄ２）とを用いて前記プラントの挙動を模擬する模擬装置（２０）と、を備える。

また、本発明の一態様によるプラント運転支援システムは、前記変動予測装置が、前記プラントから得られるデータに対して予め規定された統計処理を行って前記要素の変動を予測する。

また、本発明の一態様によるプラント運転支援システムは、前記変動予測装置が、前記要素の変動の予測結果と前記要素の実測値との差が予め規定された閾値（ＴＨ）を超える場合には、前記要素の変動を予測する方法を変更する。

また、本発明の一態様によるプラント運転支援システムは、前記変動予測装置が、前記プラントから得られたデータのうち、前記要素の変動の予測に用いるデータの範囲を規定する第１時間（Ｔ１）と、前記要素の変動の予測を行う範囲を規定する第２時間（Ｔ２）とを個別に設定可能である。

また、本発明の一態様によるプラント運転支援システムは、前記変動予測装置が、前記第２時間で規定される時間範囲と、前記模擬装置が前記プラントの挙動を模擬する時間範囲とが異なる場合には、前記第２時間で規定される時間範囲を前記模擬装置が前記プラントの挙動を模擬する時間範囲に合わせて前記要素の変動を予測する。

本発明の一態様によるプラント運転支援方法は、プラントの運転を支援するプラント運転支援方法であって、前記プラントに入力される要素の変動を予測する第１ステップ（Ｓ１０）と、前記第１ステップで予測された前記要素の変動（Ｙ１）と、前記プラントから得られるデータ（Ｄ２）とを用いて前記プラントの挙動を模擬する第２ステップ（Ｓ２０）と、を有する。

本発明によれば、プラントに入力される要素が変動してもプラントの挙動を高い精度で模擬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ラント運転支援システムの概略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ラント運転支援システムが備える条件変動予測装置の要部構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態において、条件変動予測装置で行われる処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態において、使用期間の設定例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ラント運転支援システムの動作例を示すフローチャートである。 図５中のステップＳ１０の処理の詳細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ラント運転支援システムが適用される水処理プラントの一例を示す図である。 本発明の一実施形態において、水処理プラントに適用された条件変動予測装置を模式的に示す図である。 本発明の一実施形態において、水処理プラントに適用されたオンラインシミュレータを模式的に示す図である。 本発明の一実施形態によるプラント運転支援システムが備える条件変動予測装置及びオンラインシミュレータの実装例を示すブロック図である。 条件変動予測装置の予測結果の表示例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態によるプラント運転支援システム及びプラント運転支援方法について詳細に説明する。以下では、まず本発明の実施形態の概要について説明し、続いて本発明の実施形態の詳細について説明する。

〔概要〕
本発明の実施形態は、プラントに入力される要素が変動してもプラントの挙動を高い精度で模擬することができるようにするものである。尚、以下では、理解を容易にするために、プラントに入力される要素がプラントに流入する原料であるものとする。つまり、プラントに流入する原料の条件（以下、「原料条件」ということもある）が変動してもプラントの挙動を高い精度で模擬することができるようにする場合を例に挙げて説明する。

ここで、例えば、上述した特許文献１～５等に開示されたプラント運転支援装置は、「プラントに流入する原料の条件（温度、圧力、組成等）は一定」という前提の下で構築される。このような前提の下で構築されたプラント運転支援装置は、原料条件が殆ど変動しないプラントでは問題無く適用することができる。しかしながら、このようなプラント運転支援装置は、原料条件が変動するプラントでは、プラントの挙動を精度良く模擬することが困難になる。

上記の原料条件が殆ど変動しないプラントとしては、例えば、化学プラントやＬＮＧ（Liquefied Natural Gas：液化天然ガス）プラント等が挙げられる。上記の原料条件が変動するプラントとしては、例えば、石油業界におけるアップストリーム（ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント）や水処理プラント等が挙げられる。特に、後者のプラントとして例示したもの（石油業界におけるアップストリームや水処理プラント）においては、原料条件がリアルタイムで変動することが知られている。

ここで、例えば、水処理プラントにおいて、原料である原水の水質（例えば、濁度、ｐＨ、アルカリ度等）が変動すると、原水の水質（原料条件）の変動がプラント設備内の水質に直接的に影響を及ぼし、プラント設備内の水質が時間と共に変化してしまう。このため、プラント設備の挙動を正確に模擬するためには、原料条件の変動も含めて模擬する必要がある。

また、上述した特許文献５に開示されたプラント運転支援装置では、原料条件が変動してしまうと、プラントの挙動を正確に模擬することができず、シミュレーションの精度が大きく低下するという不具合が生ずる。このような不具合を回避するために、例えば原料組成を液体クロマトグラフ等で計測し、その計測結果をシミュレーションに反映させることが考えられる。しかしながら、液体クロマトグラフは、計測結果が得られるまでに時間を要するためリアルタイムでのシミュレーションには適さず、また高コストである。

また、上述した特許文献５に開示されたプラント運転支援装置では、現在時刻の原料条件を一定にしてシミュレーションを行うため、実プラントで原料条件が変動してしまうと、シミュレーション結果にその変動は反映されない。その結果、シミュレーションで得られた予測結果と実プラントの状態との間に乖離が生じ、シミュレーションの予測結果は信頼できないものになってしまう。

本発明の実施形態では、プラントに流入する原料の条件の変動を予測する。そして、予測した原料条件の変動とプラントから得られるデータとを用いてプラントの挙動を模擬する。これにより、プラントに流入する原料の条件が変動してもプラントの挙動を高い精度で模擬することができる。

〔実施形態〕
〈プラント運転支援システムの構成〉
図１は、本発明の一実施形態によるプラント運転支援システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施形態のプラント運転支援システム１は、条件変動予測装置１０（変動予測装置）、オンラインシミュレータ２０（模擬装置）、表示装置３０、及び入力装置４０を備える。このようなプラント運転支援システム１は、プラントに流入する原料の条件の変動を考慮してプラントの挙動を模擬することにより、プラントの運転を支援するものである。

まず、プラント運転支援システム１の構成を説明する前に、プラント運転支援システム１によって運転が支援されるプラントについて説明する。プラントには、実プラント設備１００、実プラント制御システム１１０、及び通信インターフェイス１２０が設けられている。実プラント設備１００は、プラントに設置された各種の機器、装置、設備である。実プラント設備１００には、フィールド機器も含まれる。フィールド機器は、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。

実プラント制御システム１１０は、例えばプラントの運転員の指示に基づいて、実プラント設備１００を制御するシステムである。この実プラント制御システム１１０は、例えば分散制御システム（ＤＣＳ：Distributed Control System）等のプロセス制御システムであっても良い。つまり、実プラント制御システム１１０は、複数のセンサ（流量計や温度計等）の検出結果を取得し、この検出結果に応じてアクチュエータの操作量を求めてアクチュエータを操作することによって、プロセスにおける各種の状態量（例えば、圧力、温度、流量等）を制御するものであっても良い。

通信インターフェイス１２０は、実プラント制御システム１１０と、実プラント制御システム１１０の上位に位置づけられる各種装置との間の通信を実現するためのインターフェイスである。ここで、実プラント制御システム１１０の上位に位置づけられる各種装置としては、プラント運転支援システム１の条件変動予測装置１０及びオンラインシミュレータ２０以外に、プラントの運転員によって操作される端末装置等がある。この通信インターフェイス１２０としては、プロセス制御における標準規格であるＯＰＣ（OLE for Process Control）を用いることができる。

尚、プラント運転支援システム１によって運転が支援されるプラントとしては、例えば石油精製等の化学プラントや水処理プラントが挙げられる。これら以外に、これらのプラント以外に、工業プラント、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等であっても良い。

次に、プラント運転支援システム１の構成を説明する。プラント運転支援システム１の条件変動予測装置１０は、変動成分に関するデータを用いて、プラントに流入する原料の条件の変動を予測し、その予測結果を示す予測データＹ１をオンラインシミュレータ２０に出力する。ここで、上記の変動成分に関するデータには、プラントから得られる原料の条件変動に関するデータＤ１と、プラント外から得られるプラントでの処理に影響を及ぼすデータＥ１とが含まれる。尚、データＥ１としては、例えば、天候を示すデータや、プラント外設備の破損、工事、修復状況等の環境変動成分に関するデータが挙げられる。

図２は、本発明の一実施形態によるプラント運転支援システムが備える条件変動予測装置の要部構成を示すブロック図である。図２に示す通り、条件変動予測装置１０は、データ取得部１１、データ保存部１２、変動予測部１３、比較部１４、予測結果出力部１５、及びパラメータ記憶部１６を備える。

データ取得部１１は、通信インターフェイス１２０を介して実プラント制御システム１１０と通信を行い、原料条件の変動を予測するために必要なプロセス値（実測値）をデータＤ１として取得する。また、データ取得部１１は、必要に応じてプラント外設備や天候等のプラント外部からのデータをデータＥ１として取得する。データ保存部１２は、データ取得部１１で取得されたデータＤ１及びデータＥ１を保存する。

変動予測部１３は、データ保存部１２に保存されたデータの全部又は一部を用いて予め規定された統計処理を行って原料条件の変動を予測する。変動予測部１３が行う統計処理としては、例えばカルマンフィルタを用いた処理が挙げられる。尚、変動予測部１３が行う統計処理は、カルマンフィルタを用いた処理に限られる訳ではなく、移動平均、多変量解析（重回帰分析）等の処理であっても良い。

変動予測部１３は、図３（ａ）に示す通り、データ保存部１２に保存されたデータのうち、現時点ｔ０からパラメータ記憶部１６に記憶された使用時間Ｔ１（第１時間）だけ遡った時点ｔ１までのデータを用いて上記の統計処理を行う。そして、変動予測部１３は、現時点ｔ０からパラメータ記憶部１６に記憶された予測時間Ｔ２（第２時間）だけ先の時点ｔ２までの原料条件の変動を予測する。グラフの実線部分は実測値を示しており、点線部分は予測値を示している。図３は、本発明の一実施形態において、条件変動予測装置で行われる処理を説明するための図である。

上記の使用時間Ｔ１は、任意に設定される。例えば、使用時間Ｔ１と予測時間Ｔ２とを同じ時間（例えば、３０分）に設定しても良く、異なる時間に設定しても良い。使用時間Ｔ１と予測時間Ｔ２とを異なる時間に設定する場合には、使用時間Ｔ１を予測時間Ｔ２より長く設定しても良く、使用時間Ｔ１を予測時間Ｔ２より短く設定しても良い。

ここで、オンラインシミュレータ２０におけるシミュレーションの対象期間は、図３（ａ）に示す通り、模擬開始時刻ｔｓから模擬時間Ｔ３だけ先の時点ｔ３までに設定される。模擬開始時刻ｔｓは、現時点ｔ０と一致しても良く、現時点ｔ０よりも後の時刻であっても良い。尚、以下では、説明を簡単にするために、模擬開始時刻ｔｓは、現在時刻ｔ０と一致しているとする。模擬時間Ｔ３は、シミュレーションの終了時点（時点ｔ３）が、原料条件の予測終了時点（時点ｔ２）を超えないように、予測時間Ｔ２以下に設定される。例えば、模擬時間Ｔ３は、５分、１０分、３０分、６０分…といった具合に任意に設定され得る。

オンラインシミュレータ２０で用いられる上記の模擬時間Ｔ３及び模擬開始時刻ｔｓは、変動予測部１３で用いられる上記の使用時間Ｔ１及び予測時間Ｔ２とともにパラメータ記憶部１６に記憶される。これら使用時間Ｔ１及び予測時間Ｔ２並びに模擬時間Ｔ３及び模擬開始時刻ｔｓは、例えば、入力装置４０からオンラインシミュレータ２０に入力され、オンラインシミュレータ２０から設定データＣ１として条件変動予測装置１０に出力される。尚、上記の使用時間Ｔ１及び予測時間Ｔ２並びに模擬時間Ｔ３及び模擬開始時刻ｔｓは、入力装置４０から条件変動予測装置１０に直接入力されても良い。

原料条件の変動成分の予測データは、シミュレーションの材料として必要なので、シミュレーション開始前の時点で演算を終えた上で、シミュレータに結果が伝達される必要がある。予測時間Ｔ２における条件変動予測データの欠損時（例えば、予測に失敗、予測の再実行中等で演算が間に合わない場合、通信エラー時等）には、近い値であることが想定される直近の、既に演算済の予測データを用いたり、暫定的に固定値に戻す処理が行われても良い。

変動予測部１３は、比較部１４の比較結果に応じて、原料条件の変動を予測する方法を変更する。具体的に、変動予測部１３は、比較部１４の比較結果が、原料条件の変動の予測結果と原料条件の実測値との差がパラメータ記憶部１６に記憶された判定閾値ＴＨ（閾値）よりも大である場合には、予測をやり直すために、原料条件の変動を予測する方法を変更する。例えば、統計手法の変更や、時間範囲（使用時間Ｔ１のサンプリング時間）の変更等が行われても良い。尚、比較が実施されるのは、原料条件の予測後に、対応する予測時間Ｔ２内における実測値が得られたタイミングである。

いま、図３（ｂ）に示す通り、原料条件の変動が予測された時点（現時点ｔ０）から時間ΔＴ経過後に、原料条件の実測値（グラフの実線部分）が得られた場合を考える。かかる場合において、実測値と予測値Ｙ１との差が判定閾値ＴＨよりも大になったとすると、変動予測部１３は、原料条件の変動の予測方法を変更する。図３（ｂ）に示す例では、変動予測部１３は、使用時間Ｔ１を、使用時間Ｔ１より短い使用時間Ｔ１′に変更し、現時点ｔ０′から予測時間Ｔ２′だけ先の時点ｔ２′までの予測値Ｙ１′を算出しなおしている。

尚、図３（ｂ）に示す例において、オンラインシミュレータ２０は、予測値Ｙ１′を用いて、現時点ｔ０′（模擬開始時刻ｔｓ′）から模擬時間Ｔ３′だけ先の時点ｔ３′までのシミュレーションを実行する。ここで、予測時間Ｔ２と予測時間Ｔ２′とを等しくし、且つ、模擬時間Ｔ３と模擬時間Ｔ３′とを等しくしても良い。或いは、時点ｔ０と時点ｔ２と間の一定に保つために、予測時間Ｔ２から時間ΔＴを差し引いた時間を予測時間Ｔ２′とし、且つ、模擬時間Ｔ３から時間ΔＴを差し引いた時間を模擬時間Ｔ３′としても良い。また、原料条件の変動の予測方法の変更方法としては、使用時間Ｔ１の変更以外に、予測演算の方法を変更してもよい（例えば、移動平均による外挿から、重回帰分析に変更する等）。

また、変動予測部１３は、入力装置４０から入力された（或いは、事前に設定された）、又はオンラインシミュレータ２０から出力される設定データＣ１に応じて、原料条件の変動を予測する方法を変更してもよい。尚、設定データＣ１は、オンラインシミュレータ２０におけるシミュレーション範囲の設定内容を含むデータである。例えば、シミュレーションの対象となる模擬時間Ｔ３を含む予測時間Ｔ２である。この場合、変動予測部１３は、設定データＣ１に含まれる予測時間Ｔ２を参照し、使用時間Ｔ１を変更してもよい。

上述の通り、予測時間Ｔ２の期間は任意に設定され得る。例えば、オペレータが入力装置４０から「今から（或いは、３０分後に）１時間分のシミュレーションを実施」と適宜入力してもよいし、予め、３０分おきにシミュレーションが実施されるように事前に設定されていてもよい。これらのシミュレーションが開始される前に、条件変動予測装置１０（変動予測部１３）において、原料条件の変動が予測されるが、この時間範囲は、同じくオペレータが入力装置４０から入力しても、事前に設定されていてもよい。また、予測時間Ｔ２のうち、開始時刻ｔｓから模擬時間Ｔ３の間のみシミュレーションを実施するように設定してもよい。

予測時間Ｔ２と使用時間Ｔ１の関係については、１時間のシミュレーションのためには同じく１時間（Ｔ２＝Ｔ１）、より短い時間である３０分（Ｔ２＞Ｔ１）、より長い時間である９０分（Ｔ２＜Ｔ１）等は、オペレータの判断（入力装置４０からの入力）、あるいは事前の設定によって、適宜選択される。

使用時間Ｔ１を長く取れば、予測の精度が上がるとは限らない。例えば図４に示すように、原料等の実測値の中に、イレギュラーなピークＰが存在する場合も想定される。このような場合には、使用時間Ｔ１の設定範囲によりこのピークＰを含むか否かが、予測結果に影響する。このピークＰを含んで予測すべき場合には使用時間Ｔ１は敢えて長い使用時間Ｔ１ｂを設定しても良いが、このピークＰが含まれることにより予測に悪影響を及ぼす場合には、このピークＰを含まないように使用時間Ｔ１を短い使用時間Ｔ１ａに設定すべきである。図４は、本発明の一実施形態において、使用期間の設定例を説明するための図である。

変動予測装置１０の動作（原料等の実測値や予測値の状況、設定されている使用時間Ｔ１や予測時間Ｔ２の長さ等）が図１に示す表示装置３０に表示されるようにすることで、オペレータが状況を視認しながら使用時間Ｔ１の期間を適宜設定、変更しても良いし、変動予測装置内のソフトウェア処理等によって、閾値以上の（イレギュラーな）実測値の変動がある場合には、これを除外する期間にＴ１が設定されるようにしてもよい。このように、変動予測部１３が、原料条件の変動を予測する時間範囲を変更するのは、オンラインシミュレータ２０のシミュレーションにおける実行精度を向上させるためである。

ここで、変動予測部１３は、原料条件の変動を予測する時間範囲と、オンラインシミュレータ２０で設定されたシミュレーション範囲とが異なる場合には、原料条件の変動を予測する時間範囲を、シミュレーション範囲に合わせて原料条件の変動を予測する。仮に、原料条件の変動を予測する時間範囲が、図３（ｂ）の現時点ｔ０から予測時間Ｔ２だけ先の時点ｔ２までの時間範囲に設定されており、シミュレーション範囲が、図３（ｂ）の模擬開始時刻ｔｓ′から模擬時間Ｔ３′だけ先の時点ｔ３′までの時間範囲に設定されているとする。すると、時点ｔ２から時点ｔ３′の間において、原料条件の変動の予測結果が存在しない。

このように、オンラインシミュレータ２０で設定されたシミュレーション範囲に、原料条件の変動の予測結果が存在しない部分があると、オンラインシミュレータ２０でシミュレーションを実行することができない。オンラインシミュレータ２０のシミュレーションを実行可能とするために、変動予測部１３は、原料条件の変動を予測する時間範囲を、オンラインシミュレータ２０のシミュレーション範囲と一致するように変更する。

比較部１４は、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果と原料条件の実測値とを比較する。具体的に、比較部１４は、上記の予測結果と上記の実測値との差がパラメータ記憶部１６に記憶された判定閾値ＴＨ以下であるか否かを判定する。比較部１４は、上記の差が判定閾値ＴＨよりも大であると判定した場合には、その旨を示す判定結果を変動予測部１３に出力する。これに対し、上記の差が判定閾値ＴＨ以下であると判定した場合には、比較部１４は、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果を予測結果出力部１５に出力する。

予測結果出力部１５は、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果を、必要に応じてオンラインシミュレータ２０に適した形式に変換して予測データＹ１として出力する。予測結果出力部１５は、例えば、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果を、時刻データと予測結果とが対応づけられたデータ配列に変換して予測データＹ１として出力する。

パラメータ記憶部１６は、条件変動予測装置１０で用いられる各種パラメータを記憶する。具体的に、パラメータ記憶部１６は、変動予測部１３で用いられる使用時間Ｔ１及び予測時間Ｔ２、比較部１４で用いられる判定閾値ＴＨ、並びにオンラインシミュレータ２０で用いられる模擬時間Ｔ３及び模擬開始時刻ｔｓを記憶する。これら使用時間Ｔ１、予測時間Ｔ２、及び判定閾値ＴＨは、個別に設定可能である。尚、使用時間Ｔ１は、原料条件の変動の予測に用いるデータの範囲を規定する時間ということができる。また、予測時間Ｔ２は、原料条件の変動の予測を行う範囲を規定する時間ということができる。

プラント運転支援システム１のオンラインシミュレータ２０は、条件変動予測装置１０から出力される予測データＹ１と、プラントから得られるデータＤ２とを用いてプラントの挙動を模擬し（シミュレートし）、その結果を表示装置３０に出力する。具体的に、オンラインシミュレータ２０は、条件変動予測装置１０から出力される予測データＹ１を取得する。また、オンラインシミュレータ２０は、通信インターフェイス１２０を介して実プラント制御システム１１０と通信を行い、プラントの挙動を模擬するために必要なプロセス値、ＰＩＤ設定値、操作量等をデータＤ２として取得する。そして、オンラインシミュレータ２０は、取得した予測データＹ１と取得したデータＤ２とを用いて、オンラインでプラントの挙動を模擬し、その模擬結果を表示装置３０に出力する。

ここで、本実施形態におけるオンラインシミュレータ２０は、従来のものとは、プラントから得られるデータＤ２以外に、条件変動予測装置１０から出力される予測データＹ１を用いてプラントの挙動を模擬する点が相違する。但し、オンラインシミュレータ２０で行われる模擬は、基本的には従来のものと同様である。例えば、前述した特許文献５に開示された方法と同様の方法により模擬が行われる。このため、オンラインシミュレータ２０における模擬方法の詳細については、説明を省略する。

表示装置３０は、オンラインシミュレータ２０から出力される模擬結果を表示する。例えば、表示装置３０は、液晶表示パネルや有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネルを備えており、オンラインシミュレータ２０から出力される模擬結果を、数値で表示したり、グラフ形式で表示したりする。尚、表示装置３０は、例えばプラントの運転員によって操作される端末装置に設けられた表示装置であっても良い。

〈プラント運転支援システムの動作〉
図５は、本発明の一実施形態によるプラント運転支援システムの動作例を示すフローチャートである。図５に示すフローチャートは、変動成分データが測定される一定の時間間隔（例えば、上述の使用時間Ｔ１や予測時間Ｔ２等を踏まえて適宜）で繰り返し行われる。図５に示すフローチャートの処理が開始されると、まずプラント、或いはプラント外部等から得られる変動成分に関するデータを用いて原料条件の変動を予測する処理が、条件変動予測装置１０で行われる（ステップＳ１０：第１ステップ）。

図６は、図５中のステップＳ１０の処理の詳細を示すフローチャートである。図６に示すフローチャートの処理が開始されると、まず、原料条件の変動を予測するために必要なプロセス値（実測値）等を予め取得する処理が、データ取得部１１で行われる（ステップＳ１１）。具体的には、通信インターフェイス１２０を介して実プラント制御システム１１０と通信を行って、データ（プロセス値等）を取得する処理がデータ取得部１１で行われる。尚、プラント外部からのデータＥ１は、同様に通信インターフェイス１２０を介して取得してもよいし、オペレータ等による入力によって取得してもよい。

次に、データ取得部１１で取得されたデータ（プロセス値等）を保存する処理が、データ保存部１２で行われる（ステップＳ１２）。

次いで、データ保存部１２に保存されたデータを用いて予め規定された統計処理を行って原料条件の変動を予測する処理が、変動予測部１３で行われる（ステップＳ１３）。例えば、図３に示す通り、現時点ｔ０からパラメータ記憶部１６に記憶された使用時間Ｔ１だけ遡った時点ｔ１までのデータを用いて上記の統計処理を行い、現時点ｔ０からパラメータ記憶部１６に記憶された予測時間Ｔ２だけ先の時点ｔ２までの原料条件の変動を予測する処理が、変動予測部１３で行われる（ステップＳ１３）。尚、上記の統計処理は、例えばカルマンフィルタを用いた処理である。

続いて、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果と、対象の予測時間Ｔ２内における原料条件の実測値とを比較し、上記の予測結果と上記の実測値との差がパラメータ記憶部１６に記憶された判定閾値ＴＨ以下であるか否かを判定する処理が、比較部１４で行われる（ステップＳ１４）。上記の差が判定閾値ＴＨよりも大であると判定した場合（判定結果が「ＮＯ」の場合）には、比較部１４は、その旨を示す判定結果を変動予測部１３に出力する。これに伴い、比較部１４は、変動予測部１３に原料条件の変動を予測する方法を変更させた上（ステップＳ１６）で、改めて原料条件の変動を予測する処理を、変動予測部１３に行わせる（ステップＳ１３）。

これに対し、上記の予測結果と上記の実測値との差が判定閾値ＴＨ以下であると判定した場合（判定結果が「ＹＥＳ」の場合）には、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果を予測結果出力部１５に出力する処理が、比較部１４によって行われる。そして、変動予測部１３で求められた原料条件の変動の予測結果を、必要に応じてオンラインシミュレータ２０に適した形式に変換して予測データＹ１として出力する処理が、予測結果出力部１５で行われる（ステップＳ１５）。

尚、上述したステップＳ１６では、入力装置４０から入力された（或いは、事前に設定された）、又はオンラインシミュレータ２０から出力される設定データＣ１に応じて、原料条件の変動の予測に用いる時間範囲（使用時間Ｔ１）を変更する処理が、変動予測部１３によって行われる。例えば、図３（ａ），（ｂ）を用いて説明した通り、原料条件の変動の予測に用いる時間範囲（使用時間Ｔ１）を、適宜変更する処理が、変動予測部１３で行われる。

以上の処理が終了すると、予測された原料条件の変動と、プラントから得られるデータとを用いてプラントの挙動を模擬する処理が、オンラインシミュレータ２０で行われる（ステップＳ２０：第２ステップ）。具体的に、条件変動予測装置１０から出力される予測データＹ１を取得する処理が、オンラインシミュレータ２０で行われる。また、通信インターフェイス１２０を介して実プラント制御システム１１０と通信を行い、プラントの挙動を模擬するために必要なプロセス値、ＰＩＤ設定値、操作量等をデータＤ２として取得する処理が、オンラインシミュレータ２０で行われる。

そして、取得した予測データＹ１と取得したデータＤ２とを用いて、オンラインでプラントの挙動を模擬し、その模擬結果を表示装置３０に出力する処理が、オンラインシミュレータ２０で行われる。以上の処理が行われることで、プラントに流入する原料の条件の変動を考慮して行われたプラントの挙動を模擬した結果が、表示装置３０に表示される。

〈プラント運転支援システムの適用例〉
次に、上述したプラント運転支援システム１を水処理プラントに適用した例について説明する。図７は、本発明の一実施形態によるプラント運転支援システムが適用される水処理プラントの一例を示す図である。尚、図７においては、図１に示す構成に相当する構成については同一の符号を付してある。

図７に示す通り、水処理プラントに設けられる実プラント設備１００は、着水井ユニット１０１、混和池ユニット１０２、沈殿池ユニット１０３、水質センサ１０４ａ，１０４ｂ、流量計１０５ａ～１０５ｃ、及びバルブ１０６ａ～１０６ｃを備える。このような実プラント設備１００は、水源地ＷＳから得られる水（原水）を処理して、浄化された水（浄水）を得るものである。

着水井ユニット１０１は、水源地ＷＳから得られる原水を消毒するためのユニットである。この着水井ユニット１０１には、原水を消毒するための薬品である次亜塩素酸（例えば、次亜塩素酸ナトリウム等）が供給される。混和池ユニット１０２は、着水井ユニット１０１で処理（消毒）された水のｐＨを調整し、水に含まれる粒子を凝集させてかたまり（フロック)にするユニットである。この混和池ユニット１０２には、ｐＨ調整剤である苛性（例えば、苛性ソーダ）、及び水に含まれる粒子を凝集させるための凝集剤が供給される。沈殿池ユニット１０３は、混和池ユニット１０２で得られたフロックを沈降させ、上澄み水（浄水）と汚泥に分離するためのユニットである。

水質センサ１０４ａは、水源地ＷＳと着水井ユニット１０１との間に設けられ、水源地ＷＳから得られる原水の水質を測定するために設けられるセンサである。水質センサ１０４ｂは、沈殿池ユニット１０３の下流に設けられ、沈殿池ユニット１０３から流出する浄水の水質を測定するために設けられるセンサである。

流量計１０５ａは、着水井ユニット１０１に供給される次亜塩素酸の流量を測定し、流量計１０５ｂは、混和池ユニット１０２に供給される苛性の流量を測定し、流量計１０５ｃは、混和池ユニット１０２に供給される凝集剤の流量を測定する。バルブ１０６ａは、着水井ユニット１０１に供給される次亜塩素酸の流量を調整し、バルブ１０６ｂは、混和池ユニット１０２に供給される苛性の流量を調整し、バルブ１０６ｃは、混和池ユニット１０２に供給される凝集剤の流量を調整する。

水処理プラントに設けられる実プラント制御システム１１０は、原水水質測定部１１１、浄水水質測定部１１２、次亜塩素酸流量制御部１１３、苛性流量制御部１１４、及び凝集剤流量制御部１１５を備える。このような実プラント制御システム１１０は、実プラント設備１００から得られる各種プロセス値を参照しつつ実プラント設備１００を制御することによって、水源地ＷＳから得られる原水から浄水を得るものである。

原水水質測定部１１１は、水質センサ１０４ａの検出結果を用いて、原水の水質を測定する。原水水質測定部１１１の測定結果は、条件変動予測装置１０と実プラント制御システム１１０との間の通信インターフェイス１２０を介した通信が行われることで、データＤ１として条件変動予測装置１０に送信される。浄水水質測定部１１２は、水質センサ１０４ｂの検出結果を用いて、浄水の水質を測定する。原水水質測定部１１１及び浄水水質測定部１１２で測定される水質は、例えばアルカリ度、ｐＨ、濁度等である。

次亜塩素酸流量制御部１１３は、原水水質測定部１１１の測定結果（例えば、アルカリ度）に応じて、着水井ユニット１０１に供給される次亜塩素酸の流量を制御する。次亜塩素酸流量制御部１１３は、流量計１０５ａの測定結果を参照しつつバルブ１０６ａの操作量を調節することによって、着水井ユニット１０１に供給される次亜塩素酸の流量を制御する。

苛性流量制御部１１４は、原水水質測定部１１１の測定結果（例えば、ｐＨ）に応じて、混和池ユニット１０２に供給される苛性の流量を制御する。苛性流量制御部１１４は、流量計１０５ｂの測定結果を参照しつつバルブ１０６ｂの操作量を調節することによって、混和池ユニット１０２に供給される苛性の流量を制御する。

凝集剤流量制御部１１５は、原水水質測定部１１１の測定結果（例えば、濁度）に応じて、混和池ユニット１０２に供給される凝集剤の流量を制御する。凝集剤流量制御部１１５は、流量計１０５ｃの測定結果を参照しつつバルブ１０６ｃの操作量を調節することによって、混和池ユニット１０２に供給される凝集剤の流量を制御する。

次亜塩素酸流量制御部１１３、苛性流量制御部１１４、及び凝集剤流量制御部１１５で制御に用いられた各種データ（プロセス値、ＰＩＤ設定値、操作量等）は、オンラインシミュレータ２０に送信される。具体的には、オンラインシミュレータ２０と実プラント制御システム１１０との間の通信インターフェイス１２０を介した通信が行われることで、データＤ２としてオンラインシミュレータ２０に送信される。

図８は、本発明の一実施形態において、水処理プラントに適用された条件変動予測装置を模式的に示す図である。図８に示す通り、水処理プラントに適用された条件変動予測装置１０は、実プラント制御システム１１０から送信される原水の水質の測定結果を示すデータＤ１を取得する。ここで、データＤ１には、原水の水質の測定結果として、例えば、アルカリ度、ｐＨ、濁度等の測定結果が含まれる。尚、条件変動予測装置１０による、データＤ１の取得は、予め規定された時間間隔（例えば、１０分）で行われる。

条件変動予測装置１０は、取得した原水の水質の測定結果を示すデータＤ１を用いて、水処理プラントに流入する原料である原水の水質の変動を予測する。図８に示す例では、原水の水質の変動を予測する様子を、条件変動予測装置１０内に示したグラフ（アルカリ度の経時変化を示すグラフ、ｐＨの経時変化を示すグラフ、濁度の経時変化を示すグラフ）で表現している。

これらのグラフにおいて、実線で示した部分は、過去に得られた原水の水質の測定結果を示しており、点線で示した部分は、予測された原水の水質の変動を示している。尚、図８に示すグラフにおいて、横軸における実線で示した部分と点線で示した部分の境界は現時点を示している。条件変動予測装置１０は、図８に示すグラフの点線で示した部分（つまり、予測された原水の水質の変動を示す部分）を、オンラインシミュレータ２０に適した形式に変換して予測データＹ１として出力する。

ここで、従来のオンラインシミュレータにおいては固定値でシミュレーションを実施していた。しかしながら、実際は図８に示される通り、グラフの実線部分（実測値、過去～現在）のように変化があり、更に、グラフの点線で示されるように将来の値も変化する余地がある。特に、本例に示した水処理プラントのような場合、沈殿処理等も含むため、原水の入力から、浄水の出力までの処理に非常に大きな時定数を有する。このような場合、入力データの変化を想定せずに固定値でのシミュレーション、さらには実プラント処理を実施すれば、プロセスの制御（薬注の量やタイミング）も、結果のアウトプット（例えば浄水の品質）も不適切なものとなる。

そこで、シミュレーションのインプットとして変動成分を予測し、変化を折り込んで入力することで、より精度の高いシミュレーションが行われることとなる。例えば、図８のように未来の濁度（点線）は上昇しているのに対し、このような上昇を折り込んでいない固定値を前提としたシミュレーションでは薬注量に過不足が発生し、生成された浄水も濁ってしまったりする。本発明では原水の水質変動の予測結果にてシミュレーション（模擬）を行うことにより、プロセス（例えば薬注量）とアウトプット（浄水品質、双方を適正化できる。

図９は、本発明の一実施形態において、水処理プラントに適用されたオンラインシミュレータを模式的に示す図である。図９に示す通り、水処理プラントに適用されたオンラインシミュレータ２０には、図７に示す実プラント設備１００のプラントモデルＭＤが格納されている。尚、プラントモデルＭＤは、例えば不図示のエンジニアリング装置を用いて予め作成されて、オンラインシミュレータ２０に格納されている。

オンラインシミュレータ２０は、条件変動予測装置１０から、原水の水質の変動の予測結果を示す予測データＹ１を取得する。尚、予測データＹ１には、原水の水質の変動の予測結果として、例えば、アルカリ度、ｐＨ、濁度等の変動の予測結果が含まれる。また、オンラインシミュレータ２０は、実プラント制御システム１１０から送信される制御に用いられた各種データが含まれるデータＤ２を取得する。尚、データＤ２には、プロセス値、ＰＩＤ設定値、操作量等が含まれる。

オンラインシミュレータ２０は、取得した原水の水質の変動の予測結果を示す予測データＹ１、及び取得した制御に用いられた各種データが含まれるデータＤ２を、プラントモデルＭＤに入力する。そして、実プラント制御システム１１０の制御ループの状態を、プラントモデルＭＤに等値化し、水処理プラント（実プラント設備１００）の挙動を模擬する（シミュレートする）。

オンラインシミュレータ２０は、具体的に、原水の水質の変動の予測結果と制御ループ状態を入力として、各ユニット（着水井ユニット１０１、混和池ユニット１０２、沈殿池ユニット１０３）の中で以下を計算する。
・実プラント設備（浄水場設備）の物資収支
・物資収支変化に基づく化学反応、設備内薬品濃度及び水質の動的挙動

図９に示す例では、オンラインシミュレータ２０の模擬結果Ｒ１を、グラフ（残留塩素の経時変化を示すグラフ、ｐＨの経時変化を示すグラフ、濁度の経時変化を示すグラフ）で表現している。これらのグラフにおいて、実線で示した部分は、過去に得られた浄水の水質の測定結果を示しており、点線で示した部分は、模擬によって得られた浄水の水質の予測結果を示している。尚、図９に示すグラフにおいて、横軸（時間軸）方向における実線で示した部分と点線で示した部分の境界は現時点を示している。オンラインシミュレータ２０は、図９に示す模擬結果Ｒ１を表示装置３０に出力する。表示装置３０には、オンラインシミュレータ２０の模擬結果Ｒ１が表示される。

以上の通り、本実施形態では、プラント運転支援システム１の条件変動予測装置１０が、プラントから得られるデータを用いて、プラントに流入する原料の条件の変動を予測する。そして、オンラインシミュレータ２０が、条件変動予測装置１０によって予測された原料条件の変動とプラントから得られるデータとを用いてプラントの挙動を模擬する。これにより、プラントに流入する原料の条件が変動してもプラントの挙動を高い精度で模擬することができる。

〈実装例〉
図１０は、本発明の一実施形態によるプラント運転支援システムが備える条件変動予測装置及びオンラインシミュレータの実装例を示すブロック図である。図１０に示す通り、条件変動予測装置１０及びオンラインシミュレータ２０は、例えば、操作部５１、表示部５２、入出力部５３、格納部５４、処理部５５、通信装置５６、及びドライブ装置５７等を備えるコンピュータによって実現することができる。尚、条件変動予測装置１０及びオンラインシミュレータ２０の機能は、記録媒体Ｍに記録されたプログラムを読み出してインストールすることによりソフトウェア的に実現される。或いは、不図示のネットワークを介してダウンロードしたプログラムをインストールすることによりソフトウェア的に実現される。

操作部５１は、例えばキーボードやポインティングデバイス等の入力装置を備えており、条件変動予測装置１０又はオンラインシミュレータ２０を使用するユーザの操作に応じた指示を処理部５５に出力する。表示部５２は、例えば液晶表示装置等の表示装置を備えており、処理部５５から出力される各種情報を表示する。尚、操作部５１及び表示部５２は、物理的に分離されたものであっても良く、表示機能と操作機能とを兼ね備えるタッチパネル式の液晶表示装置のように物理的に一体化されたものであってもよい。

入出力部５３は、処理部５５の制御の下で、各種情報の入出力を行う。例えば、入出力部５３は、外部の機器との間で通信を行って各種情報を入出力するものであっても良く、着脱可能な記録媒体（例えば、不揮発性メモリ）に対する各種情報の読み出し又は書き込みを行って各種情報を入出力するものであってもよい。尚、外部の機器との間で行われる通信は、有線通信及び無線通信の何れであってもよい。

格納部５４は、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）等の補助記憶装置を備えており、各種情報を格納する。例えば、格納部５４は、データ取得部１１によって取得されたデータＤ１を格納してもよい。つまり、図２に示すデータ保存部１２の機能が、格納部５４で実現されていてもよい。また、格納部５４は、例えば条件変動予測装置１０又はオンラインシミュレータ２０で実行される各種プログラムを格納してもよい。

処理部５５は、操作部５１からの指示に基づいて各種処理を行う。処理部５５は、各種処理の結果を、表示部５２、入出力部５３、若しくは通信装置５６に出力し、又は格納部５４に格納させる。この処理部５５には、条件変動予測装置１０の主要な機能（変動予測部１３及び比較部１４等）、或いはオンラインシミュレータ２０の主要な機能が設けられる。処理部５５に設けられる機能は、その機能を実現するためのプログラムがＣＰＵ（中央処理装置）等のハードウェアによって実行されることによって実現される。つまり、条件変動予測装置１０の主要な機能、或いはオンラインシミュレータ２０の主要な機能は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することによって実現される。

通信装置５６は、処理部５５の制御の下で、例えば不図示のネットワークを介した通信を行う。尚、通信装置５６は、有線通信を行うものであっても、無線通信を行うものであってもよい。ドライブ装置５７は、例えばＣＤ－ＲＯＭ又はＤＶＤ（登録商標）－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体Ｍに記録されているデータの読み出しを行う。この記録媒体Ｍは、条件変動予測装置１０の主要な機能、或いはオンラインシミュレータ２０の主要な機能を実現するプログラムを格納している。

尚、図１０に示す実装例は、あくまでも一例であり、条件変動予測装置１０又はオンラインシミュレータ２０の実装が図１０に示すものに制限される訳ではない点に注意されたい。例えば、条件変動予測装置１０及びオンラインシミュレータ２０が１台の同じコンピュータで実現されても、複数の異なるコンピュータで実現されていても良い。また、条件変動予測装置１０の主要な機能、或いはオンラインシミュレータ２０の主要な機能を実現するプログラムは、必ずしも記録媒体Ｍに格納された状態で頒布される必要はない。このプログラムは、例えばインターネット等のネットワークを介して頒布されてもよい。

以上、本発明の一実施形態によるプラント運転支援システム及びプラント運転支援方法について説明したが、本発明は上記実施形態に制限される訳ではなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、上記実施形態では、プラントに流入する１つの原料の条件の変動を予測していたが、プラントに流入する複数の原料の条件の変動を予測するようにしても良い。

また、原料だけでなく、プラントプロセスにおいて利用されるエネルギー条件（例えば、自然エネルギーや蓄電池を用いることによる供給量の変化）等、変動成分であればどのようなものでも適用し得る。このような予測を行う場合には、複数の条件変動予測装置を用意してもよい。例えば、プラントに流入する原料毎に、条件変動予測装置を用意しても良い。これにより、複数の原料の条件が変動する複雑なプラントにおいても、プラントの挙動を高い精度で模擬することができる。

また、上記実施形態では、条件変動予測装置１０は、オンラインシミュレータ２０に入力される原料条件の変動を予測するものであった。しかしながら、条件変動予測装置１０は、オペレータトレーニング用シミュレータ等のオフラインンシミュレータに入力される原料条件の変動を予測する用途にも用いることができる。これにより、オフラインシミュレータを使用する際にも、原料条件の変動を入力データとして用いることで、より現実に即したシミュレーション、トレーニングを行うことができる。

また、上記実施形態では、オンラインシミュレータ２０の模擬結果を表示装置３０に表示するようにしていたが、条件変動予測装置１０の予測結果を表示装置３０等に表示するようにしても良い。尚、条件変動予測装置１０の予測結果は、オンラインシミュレータ２０の模擬結果と切り替え可能として表示しても良く、オンラインシミュレータ２０の模擬結果とともに表示しても良い。

図１１は、条件変動予測装置の予測結果の表示例を示す図である。図１１に示す例では、条件変動予測装置１０で予測された原水の濁度の経時変化を示すグラフＧ１とともに、予測された原水の濁度に応じた適切な苛性注入率の設定値を示すグラフＧ１１及び凝縮剤注入率の設定値を示すグラフＧ１２が表示されている。尚、図１１に示す例では、グラフ Ｇ１１，Ｇ１２の経時変化を示すテーブルＴＢもあわせて表示されている。

更に、図１１に示す例では、グラフＧ１１，Ｇ１２及びテーブルＴＢに示された苛性注入率及び凝縮剤注入率の設定値が適用された場合に模擬される浄水の濁度の経時変化を示すグラフＧ２も表示されている。尚、グラフＧ１１，Ｇ１２及びテーブルＴＢに示される苛性注入率及び凝縮剤の設定値、並びにグラフＧ２で示される浄水の濁度の経時変化は、例えばオンラインシミュレータ２０で求めても良い。

水処理プラントの運転員は、グラフＧ１を参照することで、原水の濁度がどのように変化するかを容易に把握することができる。また、水処理プラントの運転員は、グラフＧ１１，Ｇ１２及びテーブルＴＢを参照することで、原水の濁度を低下させるために必要な処置（苛性や凝縮剤をどのタイミングでどの程度注入すればよいか）を容易に把握することができる。更に、水処理プラントの運転員は、グラフＧ２を参照することで、グラフＧ１１，Ｇ１２及びテーブルＴＢを参照して行った場合の効果（浄水の濁度が低いまま維持されること、或いは更に低減されること）も把握することができる。

尚、グラフＧ１１，Ｇ１２及びテーブルＴＢに示される苛性注入率及び凝縮剤の設定値を、オンラインシミュレータ２０から実プラント制御システム１１０に出力して、自動制御するようにしてもよい。尚、オンラインシミュレータ２０から実プラント制御システム１１０への設定値の出力は、自動で行うようにしても良く、プラント運転員からの指示があった場合に行うようにしても良い。

１ プラント運転支援システム
１０ 条件変動予測装置
２０ オンラインシミュレータ
Ｄ１ データ
Ｄ２ データ
Ｅ１ データ
Ｔ１ 使用時間
Ｔ２ 予測時間
Ｙ１ 予測データ

Claims (4)

1. プラントの運転を支援するプラント運転支援システムであって、
   前記プラントに入力される要素の変動の予測に用いるデータの範囲を規定する第１時間を設定し、前記プラントから得られたデータのうち、現時点から前記第１時間だけ遡った第１時点までのデータに対して予め規定された統計処理を行って、現時点から第２時間だけ先の第２時点までの前記要素の変動を予測する変動予測装置と、
   前記変動予測装置で予測された前記要素の変動と、現時点で前記プラントから得られるデータとを用いて、現時点から前記第２時点までの間に設定された所定期間における前記プラントの挙動を模擬する模擬装置と、
   を備え、
   前記変動予測装置は、現時点で予測された、現時点から前記第２時点までの間の第３時点における前記要素の変動の予測結果と前記第３時点における前記要素の実測値との差が予め規定された判定閾値を超える場合には、前記要素の変動の予測に用いるデータに閾値以上の実測値の変動が含まれないように前記第１時間を変更して、前記要素の変動を予測しなおす、
   プラント運転支援システム。
2. 前記変動予測装置は、前記第１時間と、前記第２時間とを個別に設定可能である、請求項１記載のプラント運転支援システム。
3. 前記変動予測装置は、前記第２時間で規定される時間範囲と、前記模擬装置が前記プラントの挙動を模擬する時間範囲とが異なる場合には、前記第２時間で規定される時間範囲を前記模擬装置が前記プラントの挙動を模擬する時間範囲に合わせて前記要素の変動を予測する、請求項２記載のプラント運転支援システム。
4. プラントの運転を支援するプラント運転支援方法であって、
   変動予測装置が、前記プラントに入力される要素の変動の予測に用いるデータの範囲を規定する第１時間を設定し、前記プラントから得られたデータのうち、現時点から前記第１時間だけ遡った第１時点までのデータに対して予め規定された統計処理を行って、現時点から第２時間だけ先の第２時点までの前記要素の変動を予測する第１ステップと、
   模擬装置が、前記第１ステップで予測された前記要素の変動と、現時点で前記プラントから得られるデータとを用いて、現時点から前記第２時点までの間に設定された所定期間における前記プラントの挙動を模擬する第２ステップと、
   を有し、
   前記第１ステップは、現時点で予測された、現時点から前記第２時点までの間の第３時点における前記要素の変動の予測結果と前記第３時点における前記要素の実測値との差が予め規定された判定閾値を超える場合には、前記要素の変動の予測に用いるデータに閾値以上の実測値の変動が含まれないように前記第１時間を変更して、前記要素の変動を予測しなおすことを含む、
   プラント運転支援方法。

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