JP7387325B2 - 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

本発明は、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、あるいは化学プラントといった各種のプラントでは、複数の評価項目（温度、圧力等）それぞれの検出値（状態量）の束を取得し、これら検出値の傾向に基づいて、プラントが正常に運転されているか否かを監視している。例えば、特許文献１には、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、評価時点において取得された検出値の束のマハラノビス距離を算出し、このマハラノビス距離が予め定められた閾値を超える場合は、プラントの運転状態が異常である、又は、異常となる予兆があると判断する技術が記載されている。
特開２０１２－６７７５７号公報
プラントが有する設備には、センサによる検出値（例えばボイラータンクの容量、水位等）について、正常な範囲を規定した制限値が設けられている場合がある。しかしながら、マハラノビス距離を用いて異常の有無を検出する従来の方法では、これら検出値の制限値は異常検出に用いられていない。そうすると、あるセンサの検出値が制限値に近い場合であっても、マハラノビス距離が閾値以内である場合は、プラントの異常の予兆を検出できない可能性があった。
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであって、プラントの異常を早期に検出することができるプラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラムを提供する。
本発明の第１の態様によれば、プラントの運転状態を監視するためのプラント監視装置は、前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得する状態量取得部と、前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出する異常度算出部と、前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の、前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を統計的手法を用いて算出する距離算出部と、算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定する判定部と、を備える。
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係るプラント監視装置において、前記距離算出部は、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記状態量からなる単位空間を基準として、前記監視タイミングで取得された前記状態量のマハラノビス距離を算出するとともに、算出された複数の前記異常度のうち最大値に基づいて前記マハラノビス距離を補正した合成距離を前記距離として算出し、前記判定部は、前記合成距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する。
本発明の第３の態様によれば、第１の態様に係るプラント監視装置において、前記距離算出部は、前記監視タイミングで取得された前記状態量を前記異常度で補正し、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記状態量からなる単位空間を基準として、補正後の前記状態量のマハラノビス距離を前記距離として算出し、前記判定部は、前記マハラノビス距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する。
本発明の第４の態様によれば、第１の態様に係るプラント監視装置において、前記距離算出部は、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記異常度からなる単位空間を基準として、前記異常度のマハラノビス距離を前記距離として算出し、前記判定部は、前記マハラノビス距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する。
本発明の第５の態様によれば、第２から第４の何れか一の態様に係るプラント監視装置において、前記異常度算出部は、前記状態量が前記制限値に到達したときの前記異常度の値が、前記閾値に一致するように、前記異常度を算出する。
本発明の第６の態様によれば、第１から第５の何れか一の態様に係るプラント監視装置において、前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度に基づいて前記特性項目ごとのＳＮ比を算出するＳＮ比算出部と、前記判定部により前記プラントの運転状態が異常であると判定された場合、算出された前記ＳＮ比に基づいて前記プラントの異常の原因を推定する原因推定部と、更に備える。
本発明の第７の態様によれば、プラントの運転状態を監視するためのプラント監視方法は、前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得するステップと、前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出するステップと、前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を、統計的手法を用いて算出するステップと、算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定するステップと、を有する。
本発明の第８の態様によれば、プラントの運転状態を監視するためのプラント監視装置のコンピュータを機能させるプログラムは、前記コンピュータに、前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得するステップと、前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出するステップと、前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を、統計的手法を用いて算出するステップと、算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定するステップと、を実行させる。
上述の何れか一の態様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、プラントの異常を早期に検出することができる。
本発明の一実施形態に係る監視対象の一例であるプラントの概略図である。 本発明の一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。 マハラノビス距離の概念を示す図である。 本発明の一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。 本発明の一実施形態に係る異常度の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係るプラント監視装置におけるマハラノビス距離の一例を示す図である。 本発明の一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、本発明の一実施形態に係るプラント監視装置について、図１～図７を参照しながら説明する。
本実施形態に係るプラント監視装置２０は、所定の監視タイミング（例えば、１時間）ごとにプラント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、マハラノビス・タグチ法（以下、ＭＴ法とも記載する）を利用してプラント１の運転状態が正常であるか異常であるかを判定するとともに、異常の原因を推定する。
（プラントの概略）
図１は、本発明の一実施形態に係る監視対象の一例であるプラントの概略図である。
図１に示すように、本実施形態に係るプラント１は、ガスタービンコンバインドサイクル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、化学プラント等であってもよい。
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。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。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。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。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。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。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。
また、プラント１の各部には、不図示の複数のセンサが取り付けられる。各センサが検出するセンサ値は、例えば、大気圧、大気温度、圧縮機１０１の車室の入口空気温度及び出口空気温度、圧縮機１０１の車室内の圧力、燃焼器１０２に供給される燃料Ｆの圧力、タービン１０３の車室の入口燃焼ガス温度及び出口燃焼ガス温度、タービン１０３の車室内の圧力、ガスタービン発電機１１の出力、排熱回収ボイラ１２の水位レベル、蒸気タービン１３の車室内の温度、蒸気タービン発電機１４の出力、ロータ１０４及びロータ１３１の回転速度及び振動等である。
制御装置４０は、プラント１の運転状態に応じて自動的に、又は、作業者の操作を受け付けて、プラント１の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、本発明の一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。
図２に示すように、プラント監視装置２０は、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、を備えるコンピュータである。
入出力インタフェース２２は、プラント１の各部に取り付けられたセンサから、複数の特性項目ごとの状態量の入力を受け付ける。
表示部２３は、プラント１の監視に関する各種情報を表示するためのディスプレイである。例えば、表示部２３は、プラント１の異常が異常であると判定された場合、異常の原因と推定される特性項目に関する情報を含む異常情報を表示する。
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、状態量取得部２１１、異常度算出部２１２、距離算出部２１３、判定部２１４、ＳＮ比算出部２１５、原因推定部２１６、出力部２１７としての機能を発揮する。
状態量取得部２１１は、プラント１の各部に設けられた複数のセンサそれぞれが計測したセンサ値、及びプラント１の制御信号の値（指令値）を、入出力インタフェース２２を介して取得する。センサ値及び指令値は、本実施形態における特性項目ごとの状態量の一例である。状態量取得部２１１は、所定時間（例えば１分）ごとに状態量を取得して、記憶部２５に記憶して蓄積する。
異常度算出部２１２は、プラント１の監視タイミングで取得された状態量について、特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出する。
距離算出部２１３は、プラント１の監視タイミングで取得された状態量及び異常度の、プラント１の正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を統計的手法を用いて算出する。距離算出部２１３が算出する距離は、具体的には、マハラノビス距離である。マハラノビス距離とは、単位空間として表される基準（正常時）の標本と、監視タイミングで取得した新たな標本（状態量及び異常度）との違いの大きさを表す尺度である。
判定部２１４は、距離算出部２１３により算出された距離（マハラノビス距離）に基づいて、プラント１の運転状態を判定する。具体的には、判定部２１４は、マハラノビス距離が所定の閾値以上である場合、プラント１の運転状態が異常であると判定する。なお、閾値は、予め固定値が設定されていてもよいし、評価時点から所定時間過去までの期間におけるプラント１の運転状態に基づいて、監視タイミングごとに新たな値に更新されるようにしてもよい。
ＳＮ比算出部２１５は、距離算出部２１３により算出された距離に基づいて特性項目ごとに、タグチメソッドに係るＳＮ比（Signal-Noise Ratio）を算出する。
原因推定部２１６は、判定部２１４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、ＳＮ比算出部２１５により算出されたＳＮ比に基づいてプラント１の異常の原因を推定する。
出力部２１７は、プラント１の監視に関する各種情報を出力する。例えば、出力部２１７は、監視タイミングごとの状態量、異常の有無の判定結果等を表示部２３に出力して表示させる。また、出力部２１７は、プラント１の運転状態が異常であると判定された場合、異常の原因と推定される特性項目に関する情報を含む異常情報を表示部２３に出力して表示させる。また、出力部２１７は、電子メール等により作業者の端末装置（不図示）に異常情報を送信してもよい。
記憶部２５には、ＣＰＵ２１の各部の処理において取得、生成されたデータ等が記憶される。
（マハラノビス距離）
図３は、マハラノビス距離の概念を示す概念図である。
本実施形態に係るプラント監視装置２０は、ＭＴ法を利用してプラント１の運転状態が正常であるか異常であるかを判定する。まず、ＭＴ法によるプラント監視方法の概要について、図３を用いて説明する。
図３に示すように、プラント監視装置２０の状態量取得部２１１が、プラント１のセンサ値１（ｙ１）及びセンサ値２（ｙ２）を状態量Ｂ（ｙ１，ｙ２）として取得すると仮定する。ＭＴ法では、プラント１の正常時に取得された複数の状態量Ｂの集合体を、正常時の標本である単位空間Ｓとし、ある時点で取得された状態量Ａ（ｙ１，ｙ２）のマハラノビス距離ＭＤを算出する。
マハラノビス距離ＭＤは、単位空間Ｓにおけるセンサ値の分散や相関に応じて重み付けがなされた距離であり、単位空間Ｓを構成するデータ群との類似度が低いほど大きい値となる。ここで、単位空間Ｓを構成する状態量Ｂのマハラノビス距離ＭＤの平均は１となり、プラント１の運転状態が正常である場合、状態量Ａのマハラノビス距離ＭＤは概ね４以下に収まる。しかしながら、プラント１の運転状態が異常となると、異常の程度に応じてマハラノビス距離ＭＤの値は大きくなる。このように、マハラノビス距離ＭＤは、プラント１の異常の程度（単位空間Ｓからの離れ度合い）に応じて、値が大きくなるという性質を有している。なお、図３には、マハラノビス距離ＭＤの値が１～５のときの等距離線（破線）の例が表されている。図３の例では、単位空間Ｓの中心Ｂ０から離れるほど、マハラノビス距離ＭＤの値は１、２、・・・と大きくなる。
このため、ＭＴ法では、プラント１の運転状態について、マハラノビス距離ＭＤが予め定められた閾値Ｄｃ（例えば、「５」）以上である場合は異常であると判定し、閾値Ｄｃ未満である場合は正常であると判定する。例えば、ある時刻ｔ１に取得された状態量Ａ１のマハラノビス距離ＭＤ＿Ａ１の値は閾値Ｄｃ未満であるため、時刻ｔ１におけるプラント１の運転状態は正常であると判定される。また、ある時刻ｔ２に取得された状態量Ａ２のマハラノビス距離ＭＤ＿Ａ２は閾値Ｄｃ以上であるため、時刻ｔ２におけるプラント１の運転状態は異常であると判定される。
ここで、センサ値１及びセンサ値２には、センサ値同士の分散及び相関とは無関係に、それぞれ制限値（上限値及び下限値）が予め設定されているとする。図３の範囲Ｒｃは、この制限値の範囲を模式的に表したものである。例えば、時刻ｔ２に取得した状態量Ａ２は、センサ値１及びセンサ値２とも、制限値の範囲Ｒｃ内に含まれている。このため、制限値のみでプラント１の異常の有無を監視した場合、時刻ｔ２におけるプラント１の運転状態は正常と判断されてしまう。一方、マハラノビス距離ＭＤ＿Ａ２の値は閾値Ｄｃ以上となるため、マハラノビス距離ＭＤ＿Ａ２を参照することにより、プラント１の異常の予兆を検出することができる。このように、従来のプラント監視手法では、作業者は制限値による監視と、マハラノビス距離による監視とを別個に行う必要があったため、監視作業が煩雑となっていた。
また、ある時刻ｔ３に取得された状態量Ａ３については、センサ値１及びセンサ値２とも制限値の範囲Ｒｃ内であるが、センサ値２の値は上限値に近いため、何らかの異常の兆候が生じている可能性がある。しかしながら、制限値による監視では、センサ値２は閾値未満であるため正常であると判断される。同様に、従来のＭＴ法による監視手法では、状態量Ａ３のマハラノビス距離ＭＤ＿Ａ３は閾値Ｄｃ未満であるため、プラント１の運転状態は正常であると判定される。そうすると、従来の監視手法ではプラント１の異常の予兆を検出するタイミングが遅れてしまう可能性があった。
以上を踏まえ、本実施形態に係るプラント監視装置２０は、プラント１の異常の予兆を早期に検出できるように、制限値とマハラノビス距離との双方を組み合わせた監視処理を実施する。
（プラント監視装置の処理フロー）
図４は、本発明の一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。
本実施形態に係るプラント監視装置２０は、プラント１の運転中、状態量取得部２１１によりプラント１の状態量（センサ値及び指令値）を収集して記憶部２５に蓄積する。プラント監視装置２０は、このように記憶部２５に蓄積した状態量から、正常時の標本となる単位空間を作成して記憶部２５に記憶する。また、プラント監視装置２０は、所定の監視タイミング（例えば、１時間）ごとに図４に示すプラント１の運転状態を監視する一連の処理を実行する。
プラント監視装置２０がプラント１の運転状態の監視処理を開始すると、状態量取得部２１１は、プラント１の状態量を取得する（ステップＳ１）。
次に、異常度算出部２１２は、ステップＳ１で取得した状態量それぞれについて、異常度を算出する（ステップＳ２）。ここでは、センサ値１（例えば、ガスタービン出力）及びセンサ値２（例えば、ボイラ水位）をそれぞれ状態量として取得したとする。また、センサ値１及びセンサ値２には、それぞれ制限値（上限値及び下限値）が予め設けられている。この場合、異常度算出部２１２は、センサ値１及びセンサ値２それぞれの異常度を算出する。
具体的には、まず、異常度算出部２１２は、センサ値が制限値以上となる異常側に接近している度合いを示す接近度を算出する。例えば、接近度は、以下の式（１）を用いて求められる。
Figure 0007387325000001
式（１）で表されるように、接近度は、センサ値が正常側（センサ平均値）に近付くほど小さな値（「０」）となり、異常側に近付くほど大きな値となる。なお、制限値が上限値及び下限値の双方を含む場合、異常度算出部２１２は、上限値に対する接近度と、下限値に対する接近度の双方を算出する。
また、異常度算出部２１２は、算出した接近度に基づいてセンサ値それぞれの異常度を算出する。
図５は、本発明の一実施形態に係る異常度の一例を示す図である。
異常度算出部２１２は、例えば図５に示すように、接近度を異常度に変換するための関数Ｆｘ予め有しており、この関数Ｆｘから接近度に対応する異常度を算出する。なお、本実施形態では、異常度は、センサ値が制限値に達したときの値がマハラノビス距離の閾値と一致するように調整される。例えば、マハラノビス距離の閾値が「５」である場合、図５に示すように、センサ値が制限値に達したときの接近度（「１」）が、異常度「５」に変換されるように関数Ｆｘが規定されている。つまり、マハラノビス距離及び異常度の閾値は同じ値となる。このように、異常度算出部２１２は、異常度をマハラノビス距離と同一の尺度で扱えるようにしている。
次に、距離算出部２１３は、ステップＳ１で取得した状態量と、ステップＳ２で算出した異常度とに基づいて、監視タイミングにおけるプラント１の運転状態が正常時の運転状態からどの程度離れているかを示す距離を算出する（ステップＳ３）。
具体的には、まず、距離算出部２１３は、記憶部２５に記憶されている単位空間を基準として、ステップＳ１で取得した状態量のマハラノビス距離を算出する。次に、距離算出部２１３は、ステップＳ２で算出した異常度に基づいてマハラノビス距離を補正した合成距離を算出する。このとき、距離算出部２１３は、以下の式（２）を用いて合成距離を算出する。式（２）において、「ＭＤ」は「マハラノビス距離」を示す。「ＭＤ’」は「合成距離」を示す。「ｘ」は、ステップＳ２において算出された、特性項目１～ｎそれぞれの状態量の異常度を示す。
Figure 0007387325000002
つまり、上式（２）は、異常度のうち最も大きい値と、マハラノビス距離ＭＤとのユークリッドノルムとして合成距離ＭＤ’を求めるものである。なお、上式（２）は一例であり、他の実施形態では、距離算出部２１３は、異なる式を用いて合成距離ＭＤ’を算出するようにしてもよい。また、このとき、距離算出部２１３は、ユークリッドノルム以外の他の距離（マンハッタン距離等）を求めるようにしてもよい。
次に、判定部２１４は、ステップＳ３で判定された合成距離ＭＤ’が所定の閾値以上であるか判定する（ステップＳ４）。閾値は、例えば「５」に設定されているとする。判定部２１４は、合成距離ＭＤ’が閾値未満（５未満）である場合（ステップＳ４：ＮＯ）、プラント１の運転状態は正常であると判定し、処理を終了する。一方、判定部２１４は、合成距離ＭＤ’が閾値以上（５以上）である場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、プラント１の運転状態は異常であると判定し、次の処理に進む。
図６は、本発明の一実施形態に係るプラント監視装置におけるマハラノビス距離の一例を示す図である。
図６は、マハラノビス距離ＭＤ、合成距離ＭＤ’、及び異常度ｘそれぞれの値が「５」のときの等距離線の一例を重畳表示したものである。合成距離ＭＤ’は、マハラノビス距離ＭＤと異常度ｘの最大値とのユークリッドノルムで表されるため、マハラノビス距離ＭＤ及び異常度ｘの何れよりも大きな値となる。このため、図６に示すように、合成距離ＭＤ’の等距離線は、マハラノビス距離ＭＤの等距離線よりも単位空間Ｓの中心に近付き、且つ、異常度ｘが５未満となる範囲Ｒｃ内に含まれる。
ＭＴ法を用いた従来の監視手法では、マハラノビス距離ＭＤのみに基づいて異常の有無を判定していた。そうすると、図６の例では、ある時刻ｔ３に取得された状態量Ａ３のマハラノビス距離ＭＤは閾値未満（例えば、「３」）であるため、この時刻ｔ３におけるプラント１の運転状態は正常であると判定される。また、このときの状態量Ａ３の異常度ｘの最大値が「３」であったとする。この場合、異常度ｘの最大値も閾値未満であるため、従来の監視手法では、センサ値２の異常度ｘをチェックしていたとしても異常は発生していないと判定される。
一方、本実施形態に係るプラント監視装置２０は、マハラノビス距離ＭＤと異常度ｘの最大値とのユークリッドノルムである合成距離ＭＤ’に基づいて異常の有無を判定している。そうすると、図６の例では、ある時刻ｔ３に取得された状態量Ａ３のマハラノビス距離ＭＤ＿Ａ３の値が「３」、異常度ｘの最大値が「４」であった場合、上式（２）により合成距離ＭＤ’の値は「５」となる。従って、合成距離ＭＤ’は閾値以上となるため、判定部２１４は、この時刻ｔ３におけるプラント１の運転状態は異常である（異常の可能性がある）と判定する。
このように、本実施形態に係るプラント監視装置２０は、従来のマハラノビス距離では正常と判定されていた領域であって、センサ値が制限値に接近している異常度の高い領域（図６の斜線で示す領域Ｌ）についても、プラント１の運転状態が異常である（異常となる可能性がある）と判断することができる。つまり、プラント監視装置２０は、合成距離ＭＤ’に基づいて判定を行うことにより、従来のマハラノビス距離よりも異常度の高い（制限値に近い又は制限値を超過している）状態量に対する感度を向上させることができる。従って、プラント監視装置２０は、実際にセンサ値が制限値を超える異常が発生するよりも前の段階で、プラント１の異常の予兆を検出することが可能となる。
判定部２１４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（ステップＳ４：ＹＥＳ）、ＳＮ比算出部２１５は特性項目ごとのＳＮ比を算出する（ステップＳ５）。
具体的には、ＳＮ比算出部２１５は、ステップＳ１で取得した状態量（センサ値及び指令値）に基づいて、直交表分析による項目有無の望大ＳＮ比を求める。ＳＮ比が大きいほど、その状態量（計測値、指令値）の項目に異常がある可能性が高いと判断できる。
また、本実施形態に係るＳＮ比算出部２１５は、異常度ｘが閾値以上である特性項目について、更にＳＮ比を補正する。例えば、ＳＮ比算出部２１５は、異常度ｘが閾値以上である特性項目のＳＮ比を規定の値（例えば、「６ｄｂ」）に補正してもよい。また、ＳＮ比算出部２１５は、異常度ｘの値に応じた所定値を加算してＳＮ比を補正してもよい。
次に、原因推定部２１６は、ステップＳ５で算出したＳＮ比に基づいて、プラント１の異常の原因を推定する（ステップＳ６）。例えば、記憶部２５には、これまでにプラント１で発生した異常時の特性項目ごとのＳＮ比のパターンと、異常の発生要因とを関連付けた履歴情報が記憶されているとする。原因推定部２１６は、履歴情報から、ステップＳ５で算出した特性項目ごとのＳＮ比のパターンと類似するパターンをパターンマッチング等の技術を使って抽出する。そして、原因推定部２１６は、類似度が高い順に所定数（例えば、１０個）のパターンを抽出して、抽出したパターンと関連付けられた発生要因を、現在生じているプラント１の異常原因の候補であると推定する。
また、出力部２１７は、ステップＳ６で推定された異常の原因を含む異常情報を出力する（ステップＳ７）。例えば、出力部２１７は、異常情報を表示部２３に出力して表示させる。また、出力部２１７は、電子メール等により作業者の端末装置（不図示）に異常情報を送信してもよい。これにより、作業者は、表示部２３又は端末装置を介してプラント１の運転状態が異常である（又は、異常の予兆がある）ことを認識するとともに、推定される異常原因を容易に知ることができる。また、異常情報には、特性項目ごとの状態量及びＳＮ比、推定される異常原因ごとの対処方法等が更に含まれていてもよい。
（プラント監視装置のハードウェア構成）
図７は、本発明の一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７を参照して、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、ＣＰＵ９０１、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、コンピュータ９００に実装される。そして、上述したプラント監視装置２０の各部の動作は、プログラムの形式でそれぞれのコンピュータ９００が有する補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１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、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理に伴い取得、生成した各種情報を記憶するための記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。
なお、コンピュータ９００は、インタフェース９０４を介して、外部記憶装置９１０と接続されており、上記記憶領域は、外部記憶装置９１０に確保されてもよい。
なお、少なくとも一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媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。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良い。
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良い。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）であっても良い。
（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、プラント１の複数の特性項目それぞれの状態量を取得する状態量取得部２１１と、プラント１の監視タイミングで取得された状態量について、特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出する異常度算出部２１２と、監視タイミングで取得された状態量及び異常度の、プラント１の正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を統計的手法を用いて算出する距離算出部２１３と、算出された距離に基づいて、プラント１の運転状態を判定する判定部２１４と、を備える。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、状態量が異常側にどの程度接近しているかを示す異常度を加味して、プラント１の異常の有無を早期に検出することができる。
また、距離算出部２１３は、プラント１の運転状態が正常なときに取得された状態量からなる単位空間を基準として、監視タイミングで取得された状態量のマハラノビス距離ＭＤを算出するとともに、算出された複数の異常度のうち最大値に基づいてマハラノビス距離ＭＤを補正した合成距離ＭＤ’を算出する。判定部２１４は、合成距離ＭＤ’が所定の閾値よりも大きい場合、プラント１の運転状態が異常であると判定する。
従来のＭＴ法を用いた監視手法では、監視タイミングにおける状態量が制限値を超えたか否かは監視されていなかった。そうすると、図３の例（状態量Ａ３）のように、状態量が制限値に到達しそうな場合であっても、マハラノビス距離では正常と判断される場合があるため、プラント１の異常の予兆を早期に検出できない可能性があった。
しかしながら、本実施形態では、プラント監視装置２０は、上述のように異常度で補正された合成距離ＭＤ’に基づいて異常の有無を判定することにより、従来のマハラノビス距離よりも異常度の高い（制限値に近い又は制限値を超えている）状態量に対する感度を向上させることができる。従って、プラント監視装置２０は、実際にセンサ値が制限値を超える異常が発生するよりも前の段階で、プラント１の異常の予兆を検出することが可能となる。
更に、作業者は従来のようにマハラノビス距離による判定結果と、制限値による判定結果とをそれぞれ別個に確認することなく、合成距離ＭＤ’による判定結果のみを参照すればよい。このため、本実施形態に係るプラント監視装置２０は、作業者の監視負荷を低減することができる。
また、異常度算出部２１２は、状態量が制限値に到達したときの異常度の値が、マハラノビス距離ＭＤの閾値に一致するように、異常度を算出する。
このように、プラント監視装置２０は、異常度をマハラノビス距離ＭＤと同一の尺度で扱えるようにして、距離算出部２１３における計算を容易にすることができる。
また、プラント監視装置２０は、監視タイミングで取得された状態量及び異常度に基づいて特性項目ごとのＳＮ比を算出するＳＮ比算出部２１５と、判定部２１４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、算出されたＳＮ比に基づいてプラント１の異常の原因を推定する原因推定部２１６と、を更に備える。
このようにすることで、プラント監視装置２０は、異常度を加味してＳＮ比を算出することにより、異常の原因をより精度よく推定することができる。
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。
例えば、上述の実施形態において、プラント監視装置２０は、異常度に基づいてマハラノビス距離ＭＤを補正した合成距離ＭＤ’を算出し（図４のステップＳ３）、合成距離ＭＤ’に基づいてプラント１の運転状態が正常であるか否かを判定する（図４のステップＳ４）態様について説明したが、これに限られることはない。
他の実施形態では、プラント監視装置２０は、ステップＳ３～Ｓ４において、以下のような処理を行うようにしてもよい。まず、距離算出部２１３は、ステップＳ１で取得した状態量をステップＳ２で算出した異常度で補正する。次に、距離算出部２１３は、単位空間を基準として、この補正後の状態量のマハラノビス距離を算出する（ステップＳ３）。また、判定部２１４は、マハラノビス距離が閾値以上であるか否かに基づいて、プラント１の運転状態が異常であるか否かを判定する（ステップＳ４）。
また、更に他の実施形態では、プラント監視装置２０は、ステップＳ３～Ｓ４において、以下のような処理を行うようにしてもよい。まず、距離算出部２１３は、単位空間を基準として、ステップＳ２で算出した異常度のマハラノビス距離を算出する（ステップＳ３）。この場合、記憶部２５には、プラント１の正常時に収集された状態量に基づいて算出された異常度からなる単位空間が予め記憶されているものとする。また、判定部２１４は、マハラノビス距離が閾値以上であるか否かに基づいて、プラント１の運転状態が異常であるか否かを判定する（ステップＳ４）。
このような態様であっても、上述の実施形態と同様の効果を得ることが可能である。
１ プラント
２０ プラント監視装置
２１ ＣＰＵ
２１１ 状態量取得部
２１２ 異常度算出部
２１３ 距離算出部
２１４ 判定部
２１５ ＳＮ比算出部
２１６ 原因推定部
２１７ 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

Claims (7)

  1. プラントの運転状態を監視するためのプラント監視装置であって、
    前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得する状態量取得部と、
    前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出する異常度算出部と、
    前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の、前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を統計的手法を用いて算出する距離算出部と、
    算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定する判定部と、
    を備え、
    前記距離算出部は、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記状態量からなる単位空間を基準として、前記監視タイミングで取得された前記状態量のマハラノビス距離を算出するとともに、算出された複数の前記異常度のうち最大値に基づいて前記マハラノビス距離を補正した合成距離を前記距離として算出し、
    前記判定部は、前記合成距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する、
    プラント監視装置。
  2. プラントの運転状態を監視するためのプラント監視装置であって、
    前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得する状態量取得部と、
    前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出する異常度算出部と、
    前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の、前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を統計的手法を用いて算出する距離算出部と、
    算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定する判定部と、
    を備え、
    前記距離算出部は、前記監視タイミングで取得された前記状態量を前記異常度で補正し、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記状態量からなる単位空間を基準として、補正後の前記状態量のマハラノビス距離を前記距離として算出し、
    前記判定部は、前記マハラノビス距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する、
    プラント監視装置。
  3. プラントの運転状態を監視するためのプラント監視装置であって、
    前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得する状態量取得部と、
    前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出する異常度算出部と、
    前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の、前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を統計的手法を用いて算出する距離算出部と、
    算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定する判定部と、
    を備え、
    前記距離算出部は、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記異常度からなる単位空間を基準として、前記異常度のマハラノビス距離を前記距離として算出し、
    前記判定部は、前記マハラノビス距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する、
    プラント監視装置。
  4. 前記異常度算出部は、前記状態量が前記制限値に到達したときの前記異常度の値が、前記閾値に一致するように、前記異常度を算出する、
    請求項１から３の何れか一項に記載のプラント監視装置。
  5. 前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度に基づいて前記特性項目ごとのＳＮ比を算出するＳＮ比算出部と、
    前記判定部により前記プラントの運転状態が異常であると判定された場合、算出された前記ＳＮ比に基づいて前記プラントの異常の原因を推定する原因推定部と、
    更に備える、請求項１から４の何れか一項に記載のプラント監視装置。
  6. プラントの運転状態を監視するためのプラント監視方法であって、
    前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得するステップと、
    前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出するステップと、
    前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を、統計的手法を用いて算出するステップと、
    算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定するステップと、
    を有し、
    前記距離を算出するステップは、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記状態量からなる単位空間を基準として、前記監視タイミングで取得された前記状態量のマハラノビス距離を算出するとともに、算出された複数の前記異常度のうち最大値に基づいて前記マハラノビス距離を補正した合成距離を前記距離として算出し、
    前記プラントの運転状態を判定するステップは、前記合成距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する、
    プラント監視方法。
  7. プラントの運転状態を監視するためのプラント監視装置のコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータに、
    前記プラントの複数の特性項目それぞれの状態量を取得するステップと、
    前記プラントの監視タイミングで取得された前記状態量について、前記特性項目ごとに予め設定された制限値を基準とした異常側への接近度合い示す異常度を算出するステップと、
    前記監視タイミングで取得された前記状態量及び前記異常度の前記プラントの正常時の運転状態からの離れ度合いを示す距離を、統計的手法を用いて算出するステップと、
    算出された前記距離に基づいて、前記プラントの運転状態を判定するステップと、
    を実行させ、
    前記距離を算出するステップは、前記プラントの運転状態が正常なときに取得された前記状態量からなる単位空間を基準として、前記監視タイミングで取得された前記状態量のマハラノビス距離を算出するとともに、算出された複数の前記異常度のうち最大値に基づいて前記マハラノビス距離を補正した合成距離を前記距離として算出し、
    前記プラントの運転状態を判定するステップは、前記合成距離が所定の閾値よりも大きい場合、前記プラントの運転状態が異常であると判定する、
    プログラム。
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