JP7282023B2 - プラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラム - Google Patents

プラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本開示は、プラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラムに関する。
ガスタービン発電プラント、原子力発電プラント、化学プラント等の各種プラント及びその遠隔監視システムでは、プラントの長期傾向を監視するために、重要なセンサ値を表示するシステムが利用されている。このようなシステムでは、センサ値を人手により注意深く監視して長期傾向を把握する必要があり、機械化、ＡＩ化が遅れる一因となっている。このため、例えば特許文献１には、複数のセンサ値それぞれの限界値までの余裕度とばらつきとを考慮した指数の長期傾向を示す回帰式を求めることにより、プラントの長期傾向を監視するシステムが記載されている。このシステムでは、回帰式から、センサごとの指数が所定の閾値を超える時期、即ち、故障等の異常が発生する可能性がある時期を予測している。
特開２０１１－６００１２号公報
しかしながら、近年では、仕様、運転条件、センサ種別等の異なる様々なプラントについて、より汎用性及び一般性が高く、且つ、長期傾向を容易に把握することが可能なシステムが望まれていた。
本開示は、このような課題に鑑みてなされたものであって、汎用性及び一般性を向上させつつ、長期傾向を容易に把握することが可能なプラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラムを提供する。
本開示の一態様によれば、プラント監視装置は、複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得する検出値取得部と、過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出する第１マハラノビス距離算出部と、複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出する第１ＳＮ比算出部と、複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出する第２マハラノビス距離算出部と、前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得する第２ＳＮ比取得部と、複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出する加算部と、を備える。
本開示の一態様によれば、プラント監視方法は、複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得するステップと、過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出するステップと、複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出するステップと、複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出するステップと、前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得するステップと、複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出するステップと、を有する。
本開示の一態様によれば、プログラムは、複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得するステップと、過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出するステップと、複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出するステップと、複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出するステップと、前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得するステップと、複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出するステップと、をプラント監視装置のコンピュータに実行させる。
本開示に係るプラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラムによれば、汎用性及び一般性を向上させつつ、長期傾向を容易に把握することが可能である。
本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の概要を説明するための図である。 本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の機能構成を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の処理の一例を示す第１のフローチャートである。 本開示の第１の実施形態に係る検出値の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る第２ＳＮ比の加算値推移の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の処理の一例を示す第２のフローチャートである。 本開示の第２の実施形態に係るプラント監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。 本開示の少なくとも一の実施形態に係るプラント監視装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本開示の第１の変形例に係るプラント監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。 本開示の第２の変形例に係るプラント監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。
＜第１の実施形態＞
以下、本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置２０について、図１～６を参照しながら説明する。
（全体構成）
図１は、本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の概要を説明するための図である。
本実施形態に係るプラント監視装置２０は、図１に示すように、複数の評価項目があるプラント１の運転状態を監視するための装置である。プラント監視装置２０は、プラント１の各部に設けられたセンサから評価項目ごとの状態量を示す検出値を取得する。そして、プラント監視装置２０は、マハラノビス・タグチ法（以下、ＭＴ法とする）を利用し、取得した検出値に基づいてプラント１の運転状態が正常であるか異常であるかを判定する。
本実施形態に係るプラント１は、ガスタービン複合発電プラントであり、ガスタービン１０と、ガスタービン発電機１１と、排熱回収ボイラ１２と、蒸気タービン１３と、蒸気タービン発電機１４と、制御装置４０と、を備える。なお、他の実施形態では、プラント１は、ガスタービン発電プラント、原子力発電プラント、化学プラントであってもよい。
ガスタービン１０は、圧縮機１０１と、燃焼器１０２と、タービン１０３と、を備えている。
圧縮機１０１は、吸気口から取り込んだ空気を圧縮する。圧縮機１０１には、評価項目の一つである圧縮機１０１の車室内の温度を検出するためのセンサとして、温度センサ１０１Ａ、１０１Ｂが設けられている。例えば、温度センサ１０１Ａは圧縮機１０１の車室入口の温度（入口空気温度）を検出し、温度センサ１０１Ｂは車室出口の温度（出口空気温度）を検出する。また、圧縮機１０１は、更に圧力センサ、流量センサ等を有していてもよい。
燃焼器１０２は、圧縮機１０１から導入された圧縮空気に燃料Ｆを混合して燃焼させ、燃焼ガスを生成する。燃焼器１０２には、評価項目の一つである燃料Ｆの圧力を検出するためのセンサとして、圧力センサ１０２Ａが設けられている。
タービン１０３は、燃焼器１０２から供給された燃焼ガスにより回転駆動する。タービン１０３には、評価項目の一つである車室内の温度を検出するためのセンサとして、温度センサ１０３Ａ、１０３Ｂが設けられている。例えば、温度センサ１０３Ａはタービン１０３の車室入口の温度（入口燃焼ガス温度）を検出し、温度センサ１０３Ｂは車室出口の温度（出口燃焼ガス温度）を検出するようにしてもよい。
ガスタービン発電機１１は、タービン１０３のロータ１０４と、圧縮機１０１を介して連結され、ロータ１０４の回転により発電する。ガスタービン発電機１１には、評価項目の一つである潤滑油の温度を検出するためのセンサとして、温度計１１Ａが設けられている。
排熱回収ボイラ１２は、タービン１０３から排出された燃焼ガス（排ガス）で水を加熱して、蒸気を生成する。排熱回収ボイラ１２には、評価項目の一つであるドラムの水位レベルを検出するためのセンサとして、レベル計１２Ａが設けられている。
蒸気タービン１３は、排熱回収ボイラ１２からの蒸気で駆動する。蒸気タービン１３には、評価項目の一つである車室内の温度を検出するためのセンサとして、温度センサ１３Ａが設けられている。また、蒸気タービン１３から排出される蒸気は、復水器１３２で水に戻されて、給水ポンプを介して排熱回収ボイラ１２に送られる。
蒸気タービン発電機１４は、蒸気タービン１３のロータ１３１と連結され、ロータ１３１の回転により発電する。蒸気タービン発電機１４には、評価項目の一つである潤滑油の温度を検出するためのセンサとして、温度計１４Ａが設けられている。
なお、上述の評価項目は一例であり、これに限られることはない。プラント１の他の評価項目として、例えばガスタービン発電機１１の出力、タービン１０３の車室内の圧力、ロータ１０４の回転速度、振動等が設定されていてもよい。この場合、図示は略すが、これら評価項目の状態量を検出するセンサがプラント１の各部に設けられているものとする。
制御装置４０は、プラント１の動作を制御するための装置である。また、制御装置４０は、プラント監視装置２０によりプラント１の運転状態が異常であると判定された場合、プラント監視装置２０からの制御信号に従って、プラント１各部の動作を制御する。
（プラント監視装置の機能構成）
図２は、本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の機能構成を示す図である。
プラント監視装置２０は、図２に示すように、ＣＰＵ２１と、入出力インタフェース２２と、表示部２３と、操作受付部２４と、記憶部２５と、を備えている。
入出力インタフェース２２は、プラント１の各部の検出器と接続され、複数の評価項目ごとの検出値の入力を受け付ける。
表示部２３は、プラント監視装置２０によるプラント１の運転状態の判定結果等を表示するためのディスプレイである。
操作受付部２４は、プラント１の監視を行う作業者による操作を受け付けるためのキーボード、マウス等の装置である。
ＣＰＵ２１は、プラント監視装置２０全体の動作を司るプロセッサである。ＣＰＵ２１は、予め用意されたプログラムに従って各種演算処理を実行することにより、検出値取得部２１１、第１マハラノビス距離算出部２１２、プラント状態判定部２１３、第１ＳＮ比算出部２１４、第２マハラノビス距離算出部２１５、第２ＳＮ比取得部２１６、加算部２１７、傾向判定部２１８としての機能を発揮する。
検出値取得部２１１は、プラント１から複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を、入出力インタフェース２２を介して取得する。検出値取得部２１１は、所定時間（例えば１分）ごとに検出値の束を取得して、記憶部２５に記憶して蓄積する。
第１マハラノビス距離算出部２１２は、過去の運転データである複数の検出値の束により構成される単位空間を基準として、検出値の束のマハラノビス距離（以下、「第１マハラノビス距離」又は「第１ＭＤ」とも記載する。）を算出する。
プラント状態判定部２１３は、第１マハラノビス距離が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、プラント１の運転状態が正常であるか異常であるかを判定する。
第１ＳＮ比算出部２１４は、複数の評価項目ごとのＳＮ比（以下、「第１ＳＮ比」とも記載する。）を算出する。
第２マハラノビス距離算出部２１５は、複数の検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応するマハラノビス距離（以下、「第２マハラノビス距離」又は「第２ＭＤ」とも記載する。）を算出する。本実施形態では、第２マハラノビス距離算出部２１５は、検出値それぞれの値を所定量増加させて第２マハラノビス距離を算出する。
第２ＳＮ比取得部２１６は、第１マハラノビス距離と、第２マハラノビス距離とに基づいて、評価項目ごとの第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得する。
加算部２１７は、複数の評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の第２ＳＮ比の加算値を算出する。
傾向判定部２１８は、第２ＳＮ比の加算値に基づいて、複数の評価項目それぞれの検出値が増加傾向であるか低下傾向であるかを判定する。
出力部２１９は、プラント１の運転状態情報を作成して、表示部２３に出力して表示させる。出力部２１９は、例えば、プラント状態判定部２１３の判定結果（プラント１の運転状態が正常であるか異常であるかを示す情報）を含む運転状態情報を作成する。また、出力部２１９は、現在までの評価項目ごとの検出値、第１マハラノビス距離、第１ＳＮ比、第２ＳＮ比等の推移をグラフ化した情報を運転状態情報に含めてもよい。
また、出力部２１９は、作業者が操作受付部２４を介してプラント１を遠隔制御するための操作を行った場合、この操作に応じた制御信号をプラント１の制御装置４０に出力するようにしてもよい。
記憶部２５には、ＣＰＵ２１の各部における処理において取得、生成されたデータ等が記憶される。
（プラント監視装置の処理フロー）
図３は、本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の処理の一例を示す第１のフローチャートである。
以下、図３を参照しながら、プラント監視装置２０がプラント１の運転状態の異常の有無、及び長期傾向を監視する処理の一例について説明する。
まず、検出値取得部２１１は、プラント１の各部に設けられた検出器から、複数の評価項目ごとの検出値を取得する（ステップＳ１）。例えば評価項目の数が１００個である場合、検出値取得部２１１は評価項目それぞれに対応する１００個の検出値を取得し、これらを一つの束（検出値の束）として記憶部２５に記憶する。
次に、第１マハラノビス距離算出部２１２は、単位空間を基準として、ステップＳ１において取得した検出値の束の第１マハラノビス距離（第１ＭＤ）を算出する（ステップＳ２）。
単位空間は、プラントの運転状態を判定する際の基準となるデータの集合体であり、プラント１の運転状態が正常であるときの検出値の束を集めたものから生成される。単位空間を生成するための検出値の束の収集期間は、プラント１の運転状態の評価時点より過去の期間であり、時間経過とともに移動する。本実施形態では、単位空間は、現在から所定時間過去までの期間に収集された検出値の束により構成される。即ち、単位空間を構成する検出値の束は、時間経過とともに古いものから新しいものに入れ替わっていく。このように生成、更新された単位空間は、記憶部２５に記憶される。これにより、例えば経年劣化、季節変動等による検出値の変動がマハラノビス距離に影響してしまい、プラント状態判定部２１３において運転状態が異常であると誤判定されることを抑制している。
また、マハラノビス距離は、単位空間における検出値の分散及び相関に応じて重みづけがなされた距離であり、単位空間におけるデータ群との類似度が低いほど大きい値となる。例えば、単位空間を構成する検出値の束（正常時のデータ群）のマハラノビス距離の平均は１である。また、プラント１の運転状態が正常である場合、ステップＳ１において取得された検出値の束の第１マハラノビス距離は概ね４以下に収まる。しかしながら、プラント１の運転状態が異常になると、異常の程度に応じて第１マハラノビス距離は大きくなる。
次に、プラント状態判定部２１３は、ステップＳ２において算出された第１マハラノビス距離が、閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ３）。なお、閾値は、プラント１の特性に応じて予め設定された値が記憶部２５に記憶されている。また、プラント監視装置２０は、操作受付部２４を介して、作業者から閾値の変更を受け付けるようにしてもよい。
第１マハラノビス距離が閾値以下である場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、プラント状態判定部２１３は、プラント１の運転状態は正常であると判定する（ステップＳ４）。このとき、出力部２１９は、プラント１の運転状態が正常であるとの判定結果を含む運転状態情報を表示部２３に表示させてもよい。
また、プラント１の運転状態が正常あると判定された場合、プラント監視装置２０は、評価項目それぞれの長期傾向を監視するための一連の処理を実行する。例えば、評価項目がｋ個である場合、ステップＳ１で取得した評価項目１～ｋに対応する検出値ｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｋ）それぞれについて、以下の処理を繰り返し実行する（ステップＳ５）。
まず、第１ＳＮ比算出部２１４は、検出値ｉの望大ＳＮ比である第１ＳＮ比を算出する（ステップＳ６）。なお、ＳＮ比を算出する手法は既知であるため、説明を省略する。
次に、第２マハラノビス距離算出部２１５は、検出値ｉの第１ＳＮ比が正数（「０」よりも大きい値）であるか否かを判断する（ステップＳ７）。
検出値ｉの第１ＳＮ比が正数ではない（「０」又は負数である）場合、第２マハラノビス距離算出部２１５は、第２マハラノビス距離を算出する処理を行わない。また、この場合、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉの第２ＳＮ比を「０」にする（ステップＳ８）。また、この第２ＳＮ比は、記憶部２５に記憶されて蓄積される。そして、プラント監視装置２０は、この検出値ｉについての長期傾向監視処理を終了し、ステップＳ１６へ進む。
一方、検出値ｉの第１ＳＮ比が正数である場合、第２マハラノビス距離算出部２１５は、検出値ｉの第２マハラノビス距離（第２ＭＤ）を算出する（ステップＳ９）。具体的には、第２マハラノビス距離算出部２１５は、検出値ｉの値を所定量増加させて、増加後の検出値ｉに対応する第２マハラノビス距離を算出する。このとき、第２マハラノビス距離算出部２１５は、単位空間を構成する検出値の束に基づいて、評価項目ごとの所定量を設定してもよい。例えば、第２マハラノビス距離算出部２１５は、単位空間から検出値ｉと同一の評価項目の検出値を抽出して、これらの標準偏差を算出する。そして、第２マハラノビス距離算出部２１５は、標準偏差の１００００分の１乃至１０分の５の値（＋０．０００１σ～＋０．５σ）を、検出値ｉに加算する所定量として設定する。なお、所定量は、より好ましくは標準偏差の１０００分の１乃至１０分の１の値（＋０．００１σ～＋０．１σ）であり、最も好ましくは標準偏差の１００分の１乃至１０分の１の値（＋０．０１σ～＋０．１σ）である。
次に、第２ＳＮ比取得部２１６は、第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離以上となったか否かを判断する（ステップＳ１０）。
第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離以上である場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉは他の検出値との関係から「高い」傾向にあると判断する。このため、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉの第１ＳＮ比を「正数」に変換した値を、検出値ｉの第２ＳＮ比として取得する（ステップＳ１１）。また、この第２ＳＮ比は、記憶部２５に記憶されて蓄積される。
一方、第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離未満である場合（ステップＳ１０：ＮＯ）、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉは他の検出値との関係から「低い」傾向にあると判断する。このため、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉの第１ＳＮ比を「負数」に変換した値を、検出値ｉの第２ＳＮ比として取得する（ステップＳ１２）。また、この第２ＳＮ比は、記憶部２５に記憶されて蓄積される。
次に、加算部２１７は、記憶部２５に蓄積されている検出値ｉの第２ＳＮ比を加算する（ステップＳ１３）。即ち、加算部２１７は、プラント１を最初に起動してから現在までの間に算出された検出値ｉの全ての第２ＳＮ比を加算する。
また、出力部２１９は、現在までに算出された加算値を時系列に並べた加算値推移を表すグラフ（図５）生成して、運転状態情報として表示部２３に表示する（ステップＳ１４）。
図４は、本開示の第１の実施形態に係る検出値の一例を示す図である。
例えば、検出値ｉは圧縮機１０１の圧縮機効率の検出値であったとする。この場合、図４に示すように、検出値取得部２１１はプラント１を最初に起動したタイミング（ｔ０）から現在（ｔ８）までの各時点おいて、圧縮機効率の検出値を取得して蓄積している。なお、検出値取得部２１１は、圧縮機１０１に設けられた温度、圧力、流量センサ等の各検出値から圧縮機効率を算出して取得してもよい。各評価項目の検出値は、プラント１の仕様、運転条件、センサ種別等の影響によっても値が変動する。このため、プラント１の作業者が図４に示すような圧縮機効率の検出値（生データ）の時系列変化を確認したとしても、この圧縮機効率についての長期傾向を把握することは困難である。
また、例えば圧縮機に発生した軽微な損傷により、即座に大きな影響は出ないものの、長期的には徐々に圧縮機効率を低下させる場合がある。このとき、時間経過とともに単位空間に含まれる圧縮機効率の値も入れ替わっていくので、単位空間も圧縮機効率の低下傾向に合わせて徐々に移動していくこととなる。そうすると、この圧縮機効率の値は、長期的には低下傾向にあるが、単位空間の更新に伴いマハラノビス距離へ反映されにくくなる可能性がある。このため、従来のマハラノビス・タグチ法（ＭＴ法）を用いたシステムでは、このような長期的に見て徐々に低下又は増加していくような検出値から、異常を検出することが困難な場合がある。
図５は、本開示の第１の実施形態に係る第２ＳＮ比の加算値推移の一例を示す図である。
以上を踏まえ、本実施形態に係る加算部２１７は、検出値取得部２１１が圧縮機効率の検出値（図４）を取得するごとに、過去の圧縮機効率の第２ＳＮ比の加算値を計算して記憶部２５に蓄積している。また、出力部２１９は、ステップＳ１４において、図５に示すような圧縮機効率の加算値推移を表示部２３に表示させる。図５に示す加算値推移からは、時間経過とともに第２ＳＮ比の加算値が低下傾向にあることが確認できる。つまり、プラント１の作業者は、表示部２３に表示された加算値推移から、長期的に見て圧縮機効率が低下傾向にあることを容易に把握することができる。これにより、ステップＳ３～Ｓ４において第１マハラノビス距離が閾値未満であり、プラント１の運転状態は正常であると判定された場合であっても、作業者は、プラント１の各評価項目の長期傾向を確認することにより、プラント１が徐々に異常側に近付いていることを容易に把握することができる。
なお、各評価項目の長期傾向は、作業者ではなくプラント監視装置２０の傾向判定部２１８により判定されてもよい（ステップＳ１５）。
図６は、本開示の第１の実施形態に係るプラント監視装置の処理の一例を示す第２のフローチャートである。
傾向判定部２１８は、図６に示すように、まず、図３のステップＳ１３において計算された加算値が所定範囲内（例えば、±１００以内）であるか否かを判断する（ステップＳ１５０）。この所定範囲は、作業者が操作受付部２４を通じて任意の値を設定できるようにしてもよい。
例えば、傾向判定部２１８は、加算値が所定範囲内である場合（ステップＳ１５０：ＹＥＳ）、検出値ｉは長期的に見て大きな変動はないと判定する（ステップＳ１５１）。即ち、傾向判定部２１８は、検出値ｉについて増加傾向又は低下傾向が検出されなかったと判定する。
一方、傾向判定部２１８は、加算値が所定範囲を超え（ステップＳ１５０：ＮＯ）、且つ、正数である場合、検出値ｉは長期的に見て増加傾向にあると判定する（ステップＳ１５２）。
また、傾向判定部２１８は、加算値が所定範囲を超え（ステップＳ１５０：ＮＯ）、且つ、負数である場合、検出値ｉは長期的に見て低下傾向にあると判定する（ステップＳ１５３）。
また、加算値が所定範囲を超えた場合（ステップＳ１５０：ＮＯ）、出力部２１９は、傾向判定部２１８による判定結果（検出値ｉが増加傾向であるか、低下傾向であるか）と、評価項目を特定可能な情報（評価項目名称又は識別番号）を含む警告情報を出力する（ステップＳ１５４）。このとき、出力部２１９は、警告情報を表示部２３に表示させてもよいし、作業者が有する端末装置等にメールで送信してもよい。これにより、出力部２１９は、どの評価項目の長期傾向がどのように変化したかを、作業者に迅速且つ容易に認識させることができる。
次に、図３に戻り、プラント監視装置２０は、全ての評価項目１～ｋについてステップＳ６～Ｓ１６の処理が完了すると、一連の監視処理を終了する（ステップＳ１６）。
また、第１マハラノビス距離が閾値を超える場合（ステップＳ３：ＮＯ）、プラント状態判定部２１３は、プラント１の運転状態は異常であると判定する（ステップＳ１７）。このとき、プラント監視装置２０は、プラント１の異常時の処理を実施する（ステップＳ１８）。この異常時の処理の内容は、従来のシステムと同様である。例えば、第１ＳＮ比算出部２１４は、評価項目ごとの望大ＳＮ比を算出し、直交表分析による項目有無の望大ＳＮ比の差から、マハラノビス距離の増大に影響している原因となる検出値を推定する。出力部２１９は、第１ＳＮ比算出部２１４が推定した原因となる検出値の評価項目名、ＳＮ比等を運転状態情報として、表示部２３に表示させる。出力部２１９は、操作受付部２４を通じてプラント１の作業者による操作を受け付けて、プラント１の制御装置４０に制御信号を出力する。また、出力部２１９は、プラント１の制御装置４０に、プラント１を停止させる制御信号を自動的に出力するようにしてもよい。
（作用効果）
以上のように、本実施形態に係るプラント監視装置２０は、各評価項目の検出値に基づいて算出した第１マハラノビス距離と、各検出値を変化させて算出した第２マハラノビス距離とに基づいて、評価項目ごとの第１ＳＮ比を変換した第２ＳＮ比を取得し、評価項目それぞれについて第２ＳＮ比の加算値を算出する。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、第２ＳＮ比の加算値を通じて、作業者に対し評価項目ごとの長期傾向を容易に把握させることができる。また、プラント監視装置２０は、プラント１の仕様、運転条件、センサ種別、評価項目の内容等に関わらず、全ての評価項目それぞれの長期傾向を第２ＳＮ比の加算値で表すことができるので、汎用性及び一般性を向上させることができる。
また、プラント監視装置２０は、第１マハラノビス距離が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、プラント１の運転状態が正常であるか異常であるかを判定する。プラント監視装置２０は、第１マハラノビス距離が所定の閾値未満であり、プラント１の運転状態が正常であると判定した場合、更に第１ＳＮ比、第２マハラノビス距離、第２ＳＮ比を求めて、プラント１の評価項目ごとの長期傾向を監視する。
これにより、プラント監視装置２０は、プラント１の運転状態の異常と、プラント１の長期傾向との両方を同時に監視することができる。
また、プラント監視装置２０は、第２ＳＮ比の加算値に基づいて、評価項目ごとの検出値が増加傾向であるか低下傾向であるか判定する。
このようにすることで、作業者が逐次、第２ＳＮ比の加算値を監視することなく、プラント監視装置２０が自動的にプラント１の長期傾向を診断することが可能となる。更に、プラント監視装置２０は、長期傾向の判定結果を出力してもよい。これにより、プラント監視装置２０は、評価項目ごとの長期傾向がどのように変化したかを、作業者に迅速且つ容易に認識させることができる。
また、プラント監視装置２０は、ある評価項目の第２ＳＮ比の加算値が所定範囲を超えた場合、第２ＳＮ比の加算値が正数であれば当該評価項目の検出値が増加傾向であると判定し、第２ＳＮ比の加算値が負数であれば当該評価項目の検出値が低下傾向であると判定する。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、自動的に各評価項目の検出値の長期傾向を判定することができるので、作業者による監視負荷を低減させることができる。
また、プラント監視装置２０は、検出値それぞれを所定量増加させて第２マハラノビス距離を算出し、第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離以上であるか否かに基づいて、第１ＳＮ比を正数又は負数に変換して第２ＳＮ比を取得する。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、第２マハラノビス距離が増加するか否かに応じて、ある検出値が他の検出値との関係からも高い傾向にあるか否かを判断し、第２ＳＮ比に反映させることができる。
また、プラント監視装置２０は、第１ＳＮ比が負数であった場合、第２ＳＮ比をゼロとする。
ある評価項目の第１ＳＮ比が負数である場合、当該評価項目の検出値が第１マハラノビス距離を増大させる影響は無視できるほど小さいものであると判断できる。このため、プラント監視装置２０は、このような影響の小さい評価項目の第２ＳＮ比をゼロとして扱うことにより、処理を簡易化することができる。また、これにより、プラント監視装置２０は、第１マハラノビス距離へ影響を与える評価項目の検出値については、他の評価項目の検出値との相対的な高低に応じて、第２ＳＮ比を正数又は負数に振り分けることができる。この結果、プラント監視装置２０は、加算値が正数であるか負数であるかに基づいて、検出値が増加傾向であるか低下傾向であるかを感覚的に理解しやすいデータを作業者に提供することができる。
＜第２の実施形態＞
次に、本開示の第２の実施形態に係るプラント監視装置２０について、図７を参照しながら説明する。
第１の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。本実施形態では、プラント監視装置２０の傾向判定部２１８の処理が第１の実施形態と異なっている。
（プラント監視装置の処理フロー）
図７は、本開示の第１の実施形態の変形例に係るプラント監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る傾向判定部２１８は、図３のステップＳ１５において、図６に示す一連の処理に代えて、図７に示す一連の処理を実行する。
本実施形態では、傾向判定部２１８は、図３のステップＳ１３において算出された検出値ｉの第２ＳＮ比の加算値を一つの検出値として扱う。具体的には、傾向判定部２１８は、図７に示すように、この加算値の第３マハラノビス距離（第３ＭＤ）を算出する（ステップＳ２５０）。なお、本実施形態において、傾向判定部２１８は、所定のタイミングごとに、現在から所定時間過去までの期間に算出された複数の第２SN比の加算値の単位空間を生成しておく。傾向判定部２１８は、この加算値の単位空間を基準として、図３のステップＳ１３において算出された加算値の第３マハラノビス距離を算出する。なお、傾向判定部２１８は、第２ＳＮ比の加算値に加え、現在から所定時間過去までの期間に収集された複数の検出値の束を含む単位空間を生成し、図３のＳ１において取得された複数の検出値（検出値１～検出値ｋ）、及びステップＳ１３において算出された加算値（検出値ｋ＋１）により構成される検出値の束の第３マハラノビス距離を算出してもよい。
次に、傾向判定部２１８は、第３マハラノビス距離が閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ２５１）。なお、この閾値は、プラント１の特性に応じて予め設定された値が記憶部２５に記憶されている。また、プラント監視装置２０は、操作受付部２４を介して、作業者から閾値の変更を受け付けるようにしてもよい。
傾向判定部２１８は、第３マハラノビス距離が閾値以下である場合（ステップＳ２５１：ＹＥＳ）、検出値ｉは長期的に見て大きな変動はないと判定する（ステップＳ２５２）。即ち、傾向判定部２１８は、検出値ｉについて増加傾向又は低下傾向が検出されなかったと判定する。
一方、傾向判定部２１８は、第３マハラノビス距離が閾値を超え（ステップＳ２５１：ＮＯ）、且つ、加算値が正数である場合、検出値ｉは長期的に見て増加傾向にあると判定する（ステップＳ２５３）。
また、傾向判定部２１８は、第３マハラノビス距離が閾値を超え（ステップＳ２５１：ＮＯ）、且つ、加算値が負数である場合、検出値ｉは長期的に見て低下傾向にあると判定する（ステップＳ２５４）。
また、第３マハラノビス距離が閾値を超えた場合（ステップＳ２５１：ＮＯ）、出力部２１９は、傾向判定部２１８による判定結果（検出値ｉが増加傾向であるか、低下傾向であるか）と、評価項目を特定可能な情報（評価項目名称又は識別番号）を含む警告情報を出力する（ステップＳ２５５）。当該処理は、図６のステップＳ１５４と同様である。
（作用効果）
以上のように、本実施形態に係るプラント監視装置２０は、ある評価項目の第２ＳＮ比の加算値の第３マハラノビス距離が所定の閾値を超えた場合、第２ＳＮ比の加算値が正数であれば当該評価項目の検出値が増加傾向であると判定し、第２ＳＮ比の加算値が負数であれば当該評価項目の検出値が低下傾向であると判定する。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、第３マハラノビス距離に基づいて長期傾向の変化の有無を自動的に判定することができるので、作業者による監視負荷を低減させることができる。また、プラント監視装置２０は、マハラノビス距離の一般的な閾値（例えば、４）を用いて長期傾向の変化の有無を判定することができる。これにより、作業者が評価項目ごとに閾値を調整する必要がなくなるため、プラント監視装置２０の汎用性及び一般性を更に高めることができる。
（ハードウェア構成）
図８は、本開示の少なくとも一の実施形態に係るプラント監視装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
以下、図８を参照しながら、本実施形態に係るプラント監視装置２０のハードウェア構成について説明する。
コンピュータ９００は、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。
上述のプラント監視装置２０は、一つ又は複数のコンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。プロセッサ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９０１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。プロセッサ９０１の例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、マイクロプロセッサなどが挙げられる。
プログラムは、コンピュータ９００に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータ９００は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサ９０１によって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。このような集積回路も、プロセッサの一例に含まれる。
補助記憶装置９０３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。補助記憶装置９０３は、コンピュータ９００のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９０４または通信回線を介してコンピュータ９００に接続される外部記憶装置９１０であってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の技術的思想を逸脱しない限り、これらに限定されることはなく、多少の設計変更等も可能である。
＜第１の変形例＞
（プラント監視装置の処理フロー）
図９は、本開示の第１の変形例に係るプラント監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。
上述の第１又は第２の実施形態において、第２マハラノビス距離算出部２１５が、検出値ｉを所定量増加させて第２マハラノビス距離を算出する態様について説明したが、これに限られることはない。例えば、第１の変形例に係る第２マハラノビス距離算出部２１５は、図３のステップＳ９において、検出値ｉを所定量減少させて第２マハラノビス距離を算出してもよい。この場合、第２マハラノビス距離算出部２１５は、上述の各実施形態と同様に、所定量を算出する。具体的には、第２マハラノビス距離算出部２１５は、単位空間から検出値ｉと同一の評価項目の検出値を抽出して、これらの標準偏差を算出する。そして、第２マハラノビス距離算出部２１５は、標準偏差の１００００分の１乃至１０分の５の値（＋０．０００１σ～＋０．５σ）を、検出値ｉから減じる所定量として設定する。なお、所定量は、より好ましくは標準偏差の１０００分の１乃至１０分の１の値（＋０．００１σ～＋０．１σ）であり、最も好ましくは標準偏差の１００分の１乃至１０分の１の値（＋０．０１σ～＋０．１σ）である。
また、本変形例に係る第２ＳＮ比取得部２１６は、図３のステップＳ１０～Ｓ１２に代えて、図９のステップＳ２０～Ｓ２１を実行する。
具体的には、図９に示すように、第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離以上である場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉは他の検出値との関係から「低い」傾向にあると判断する。このため、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉの第１ＳＮ比を「負数」に変換した値を、検出値ｉの第２ＳＮ比として取得する（ステップＳ２１）。また、この第２ＳＮ比は、記憶部２５に記憶されて蓄積される。
一方、第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離未満である場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉは他の検出値との関係から「高い」傾向にあると判断する。このため、第２ＳＮ比取得部２１６は、検出値ｉの第１ＳＮ比を「正数」に変換した値を、検出値ｉの第２ＳＮ比として取得する（ステップＳ２２）。また、この第２ＳＮ比は、記憶部２５に記憶されて蓄積される。
以降の処理は、第１又は第２の実施形態と同様である。
（作用効果）
以上のように、本変形例に係るプラント監視装置２０は、検出値それぞれを所定量減少させて第２マハラノビス距離を算出し、第２マハラノビス距離が第１マハラノビス距離以上であるか否かに基づいて、第１ＳＮ比を負数又は正数に変換して第２ＳＮ比を取得する。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、第２マハラノビス距離が減少するか否かに応じて、ある検出値が他の検出値との関係からも高い傾向にあるか否かを判断し、第２ＳＮ比に反映させることができる。
＜第２の変形例＞
（プラント監視装置の処理フロー）
図１０は、本開示の第２の変形例に係るプラント監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。
上述の第２の実施形態において、傾向判定部２１８が第２ＳＮ比の加算値を一つの検出値として扱い、第３マハラノビス距離を算出する態様について説明したが、これに限られることはない。例えば、第２の変形例に係る傾向判定部２１８は、図３のステップＳ１４及びＳ１５の処理に代えて、図１０に示す処理を実行してもよい。
所定時間（例えば１分）ごとに検出値の束を取得して、図３のステップＳ２からＳ１２の処理を行って算出される第２ＳＮ比は、それぞれ誤差を含んでいる。そうすると、第２ＳＮ比の加算値にも誤差が含まれる。第２ＳＮ比のそれぞれの誤差δｓｎが同じであるとしたとき、加算部２１７が加算するデータ数ｎ（検出値ｉについて現在までに取得した第２ＳＮ比の個数）が増えてくると、第２ＳＮ比の加算値の誤差は「δｓｎ×√ｎ」となり、√ｎ倍に増加する。つまり、第２ＳＮ比の加算値の誤差は、加算するデータ数ｎが１００個なら１０倍、１００００個なら１００倍に増加する。したがって、長期間（例えば６か月間）に所定時間（例えば１分）ごとの第２ＳＮ比を算出して加算すると、第２ＳＮ比の加算値は無視できない大きな誤差を含むことになる。なお、加算値誤差の増加は、誤差伝播法則の加算として公知のため説明を省略する。
このように第２ＳＮ比に誤差が含まれることを踏まえ、本変形例に係るプラント監視装置２０は、図３のステップＳ１４に代えて、図１０のステップＳ２４０を実行する。ここでは、傾向判定部２１８は、データ数ｎの第２ＳＮ比の加算値を√ｎで割って誤差補正した補正後加算値を算出する。そして、出力部２１９は、この補正後加算値を時系列に並べたグラフ（図５）を生成して、運転状態情報として表示部２３に表示する（ステップＳ２４０）。
次に、傾向判定部２１８は、第２ＳＮ比の補正後加算値を一つの検出値として扱い、第３マハラノビス距離（第３ＭＤ）を算出する（ステップＳ２５０）。具体的には、第２の実施形態と同様に、傾向判定部２１８は、所定のタイミングごとに、現在から所定時間過去までの期間に算出された第２ＳＮ比の補正後加算値の単位空間を生成しておく。傾向判定部２１８は、この第２ＳＮ比の補正後加算値の単位空間を基準として、図１０のステップＳ２４０において算出された第２ＳＮ比の補正後加算値の第３マハラノビス距離を算出する。なお、傾向判定部２１８は、第２ＳＮ比の補正後加算値に加え、現在から所定時間過去までの期間に収集された複数の検出値の束を含む単位空間を生成し、図３のＳ１において取得された複数の検出値（検出値１～検出値ｋ）、及び図１０のステップＳ２４０において算出された加算値（検出値ｋ＋１）により構成される検出値の束の第３マハラノビス距離を算出してもよい。
以降のステップＳ２５１～Ｓ２５５の処理は、第２の実施形態と同様である。
（作用効果）
以上のように、本変形例に係るプラント監視装置２０は、第２ＳＮ比の加算値を誤差補正した補正後加算値の第３マハラノビス距離を算出する。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、誤差による影響を抑制して、第３マハラノビス距離をより精度よく算出することができる。したがって、プラント監視装置２０は、プラント１の長期傾向の変化の有無をより精度よく判定することができる。
＜付記＞
上述の実施形態に記載のプラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
本開示の第１の態様によれば、プラント監視装置は、複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得する検出値取得部と、過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出する第１マハラノビス距離算出部と、複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出する第１ＳＮ比算出部と、複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出する第２マハラノビス距離算出部と、前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得する第２ＳＮ比取得部と、複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出する加算部と、を備える。
このようにすることで、プラント監視装置は、第２ＳＮ比の加算値を通じて、作業者に対し評価項目ごとの長期傾向を容易に把握させることができる。また、プラント監視装置は、プラントの仕様、運転条件、センサ種別、評価項目の内容等に関わらず、全ての評価項目それぞれの長期傾向を第２ＳＮ比の加算値で表すことができるので、汎用性及び一般性を向上させることができる。
本開示の第２の態様によれば、第１の態様に係るプラント監視装置は、前記第１マハラノビス距離が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、プラント運転状態が正常であるか異常であるかを判定するプラント状態判定部を更に備える。
これにより、プラント監視装置は、プラントの運転状態の異常の有無と、プラントの長期傾向との両方を同時に監視することができる。
本開示の第３の態様によれば、第１又は第２の態様に係るプラント監視装置は、前記第２ＳＮ比の加算値に基づいて、複数の前記評価項目それぞれの検出値が増加傾向であるか低下傾向であるかを判定する傾向判定部を更に備える。
このようにすることで、作業者が逐次、第２ＳＮ比の加算値を監視することなく、プラント監視装置が自動的にプラントの長期傾向を診断することが可能となる。
本開示の第４の態様によれば、第３の態様に係るプラント監視装置において、前記傾向判定部は、前記評価項目の前記第２ＳＮ比の加算値が所定範囲を超えた場合、前記第２ＳＮ比の加算値が正数であれば当該評価項目の検出値が増加傾向であると判定し、前記第２ＳＮ比の加算値が負数であれば当該評価項目の検出値が低下傾向であると判定する。
このようにすることで、プラント監視装置は、自動的に各評価項目の検出値の長期傾向を判定することができるので、作業者による監視負荷を低減させることができる。
本開示の第５の態様によれば、第３の態様に係るプラント監視装置において、前記傾向判定部は、前記評価項目の前記第２ＳＮ比の加算値の第３マハラノビス距離を算出し、前記第３マハラノビス距離が所定の閾値を超えた場合、前記第２ＳＮ比の加算値が正数であれば当該評価項目の検出値が増加傾向であると判定し、前記第２ＳＮ比の加算値が負数であれば当該評価項目の検出値が低下傾向であると判定する。
このようにすることで、プラント監視装置は、第３マハラノビス距離に基づいて長期傾向の変化の有無を自動的に判定することができるので、作業者による監視負荷を低減させることができる。また、プラント監視装置は、マハラノビス距離の一般的な閾値を用いて長期傾向の変化の有無を判定することができる。これにより、作業者が評価項目ごとに閾値を調整する必要がなくなるため、プラント監視装置の汎用性及び一般性を更に高めることができる。
本開示の第６の態様によれば、第５の態様に係るプラント監視装置において、前記傾向判定部は、前記加算部が加算した前記第２ＳＮ比の数をｎとしたとき、前記第２ＳＮ比の加算値を√ｎで割って誤差補正した補正後加算値の前記第３マハラノビス距離を算出する。
このようにすることで、プラント監視装置は、第２ＳＮ比の誤差による影響を抑制して、第３マハラノビス距離をより精度よく算出することができる。したがって、プラント監視装置は、プラントの長期傾向の変化の有無をより精度よく判定することができる。
本開示の第７の態様によれば、第１から第６の何れか一の態様に係るプラント監視装置において、前記第２マハラノビス距離算出部は、複数の前記検出値それぞれの値を所定量増加させて前記第２マハラノビス距離を算出し、前記第２ＳＮ比取得部は、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離以上である場合は前記第２ＳＮ比が正数となるように、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離未満である場合は前記第２ＳＮ比が負数となるように、前記第１ＳＮ比を前記第２ＳＮ比に変換する。
このようにすることで、プラント監視装置は、第２マハラノビス距離が増加するか否かに応じて、ある検出値が他の検出値との関係からも高い傾向にあるか否かを判断し、第２ＳＮ比に反映させることができる。
本開示の第８の態様によれば、第１から第６の何れか一の態様に係るプラント監視装置において、前記第２マハラノビス距離算出部は、複数の前記検出値それぞれの値を所定量減少させて前記第２マハラノビス距離を算出し、前記第２ＳＮ比取得部は、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離以上である場合は前記第２ＳＮ比が負数となるように、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離未満である場合は前記第２ＳＮ比が正数となるように、前記第１ＳＮ比を前記第２ＳＮ比に変換する。
このようにすることで、プラント監視装置は、第２マハラノビス距離が減少するか否かに応じて、ある検出値が他の検出値との関係からも高い傾向にあるか否かを判断し、第２ＳＮ比に反映させることができる。
本開示の第９の態様によれば、第１から第８の何れか一の態様に係るプラント監視装置において、前記第２ＳＮ比取得部は、前記第１ＳＮ比が負数であった場合、前記第２ＳＮ比をゼロにする。
ある評価項目の第１ＳＮ比が負数である場合、当該評価項目の検出値が第１マハラノビス距離を増大させる影響は無視できるほど小さいものであると判断できる。このため、プラント監視装置は、このような影響の小さい評価項目の第２ＳＮ比をゼロとして扱うことにより、処理を簡易化することができる。
本開示の第１０の態様によれば、プラント監視方法は、複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得するステップと、過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出するステップと、複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出するステップと、複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出するステップと、前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得するステップと、複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出するステップと、を有する。
本開示の第１１の態様によれば、プログラムは、複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得するステップと、過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出するステップと、複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出するステップと、複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出するステップと、前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得するステップと、複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出するステップと、をプラント監視装置のコンピュータに実行させる。
１ プラント
２０ プラント監視装置
２１ ＣＰＵ
２１１ 検出値取得部
２１２ 第１マハラノビス距離算出部
２１３ プラント状態判定部
２１４ 第１ＳＮ比算出部
２１５ 第２マハラノビス距離算出部
２１６ 第２ＳＮ比取得部
２１７ 加算部
２１８ 傾向判定部
２１９ 出力部
２２ 入出力インタフェース
２３ 表示部
２４ 操作受付部
２５ 記憶部
４０ 制御装置
９００ コンピュータ

Claims (11)

  1. 複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得する検出値取得部と、
    過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出する第１マハラノビス距離算出部と、
    複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出する第１ＳＮ比算出部と、
    複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出する第２マハラノビス距離算出部と、
    前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得する第２ＳＮ比取得部と、
    複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出する加算部と、
    を備えるプラント監視装置。
  2. 前記第１マハラノビス距離が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、プラント運転状態が正常であるか異常であるかを判定するプラント状態判定部を更に備える、
    請求項１に記載のプラント監視装置。
  3. 前記第２ＳＮ比の加算値に基づいて、複数の前記評価項目それぞれの検出値が増加傾向であるか低下傾向であるかを判定する傾向判定部を更に備える、
    請求項１又は２に記載のプラント監視装置。
  4. 前記傾向判定部は、前記評価項目の前記第２ＳＮ比の加算値が所定範囲を超えた場合、
    前記第２ＳＮ比の加算値が正数であれば当該評価項目の検出値が増加傾向であると判定し、
    前記第２ＳＮ比の加算値が負数であれば当該評価項目の検出値が低下傾向であると判定する、
    請求項３に記載のプラント監視装置。
  5. 前記傾向判定部は、前記評価項目の前記第２ＳＮ比の加算値の第３マハラノビス距離を算出し、前記第３マハラノビス距離が所定の閾値を超えた場合、
    前記第２ＳＮ比の加算値が正数であれば当該評価項目の検出値が増加傾向であると判定し、
    前記第２ＳＮ比の加算値が負数であれば当該評価項目の検出値が低下傾向であると判定する、
    請求項３に記載のプラント監視装置。
  6. 前記傾向判定部は、前記加算部が加算した前記第２ＳＮ比の数をｎとしたとき、前記第２ＳＮ比の加算値を√ｎで割って誤差補正した補正後加算値の前記第３マハラノビス距離を算出する、
    請求項５に記載のプラント監視装置。
  7. 前記第２マハラノビス距離算出部は、複数の前記検出値それぞれの値を所定量増加させて前記第２マハラノビス距離を算出し、
    前記第２ＳＮ比取得部は、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離以上である場合は前記第２ＳＮ比が正数となるように、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離未満である場合は前記第２ＳＮ比が負数となるように、前記第１ＳＮ比を前記第２ＳＮ比に変換する、
    請求項１から６の何れか一項に記載のプラント監視装置。
  8. 前記第２マハラノビス距離算出部は、複数の前記検出値それぞれの値を所定量減少させて前記第２マハラノビス距離を算出し、
    前記第２ＳＮ比取得部は、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離以上である場合は前記第２ＳＮ比が負数となるように、前記第２マハラノビス距離が前記第１マハラノビス距離未満である場合は前記第２ＳＮ比が正数となるように、前記第１ＳＮ比を前記第２ＳＮ比に変換する、
    請求項１から６の何れか一項に記載のプラント監視装置。
  9. 前記第２ＳＮ比取得部は、前記第１ＳＮ比が負数であった場合、前記第２ＳＮ比をゼロにする、
    請求項１から８の何れか一項に記載のプラント監視装置。
  10. 複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得するステップと、
    過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出するステップと、
    複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出するステップと、
    複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出するステップと、
    前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得するステップと、
    複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出するステップと、
    を有するプラント監視方法。
  11. 複数の評価項目ごとの検出値の集まりである検出値の束を取得するステップと、
    過去の検出値の束により作成される単位空間を基準として、前記検出値の束の第１マハラノビス距離を算出するステップと、
    複数の前記評価項目ごとの第１ＳＮ比を算出するステップと、
    複数の前記検出値それぞれの値を増加又は減少させて、増加後又は減少後の検出値それぞれに対応する第２マハラノビス距離を算出するステップと、
    前記第１マハラノビス距離と、前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記評価項目ごとの前記第１ＳＮ比を第２ＳＮ比に変換して取得するステップと、
    複数の前記評価項目それぞれについて、所定期間に取得した複数の前記第２ＳＮ比の加算値を算出するステップと、
    をプラント監視装置のコンピュータに実行させるプログラム。
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