JP7391765B2 - プラント監視支援装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態はプロセス信号の取得によりプラント監視を支援する技術に関する。

プラントには、構成機器の状態を検出するセンサが多数設けられている。そしてこれらセンサが出力するプロセス信号を、中央監視室で集約管理することにより、プラントの運転状態を監視している。発電プラントでは、多種多様なプロセス信号をリアルタイムで監視しており、特定のプロセス信号に異常予兆が検知された場合は、検知された原因や異常予兆のプラントへの影響を確認するため、関連性の強いその他のプロセス信号も同時に注視することが行われる。

異常予兆が検知された特定のプロセス信号に対して、関連性の強い信号を特定するには監視プロセス量が膨大すぎて経験値に頼った人間系の判断では限界があるため、関連性の高いプロセス信号を機械的に絞り込む方法が期待されている。そこで、従来の手法では過去の通常運転期間において蓄積された複数のプロセス信号を１対１で組み合わせて相関係数を計算し、正又は負の高い相関性を持つもの同士を、互いに関連性の高い組み合わせ（グループ）として取り扱っていた。

特表２０１０－０８２３２２号公報

しかし、１対１の組み合わせで計算された相関係数が高い相関性を示しても、実際には、変動傾向が偶然に類似しただけで物理的な相関性を持たないプロセス信号同士の疑似相関である場合も少なくない。

本発明の実施形態はこのような事情を考慮してなされたもので、特定のプロセス信号に対して物理的に因果関係のあるセンサを高い信頼性で効率的に絞り込むことができるプラント監視支援技術を提供することを目的とする。

実施形態に係るプラント監視支援装置において、プラントにおける複数のプロセス信号を蓄積した蓄積部と、前記プロセス信号うちいずれか一つを注目信号に指定する第１指定部と、前記注目信号とは異なる前記プロセス信号うちいずれか一つを参照信号に指定する第２指定部と、前記プロセス信号から選択信号を選択する選択部と、前記選択信号及び前記注目信号の第１相関係数並びに前記選択信号及び前記参照信号の第２相関係数を演算する単純相関演算部と、前記第１相関係数を第１軸の座標値に設定し前記第２相関係数を第２軸の座標値に設定し二次元座標系の対応する位置にマークを設定する座標位置設定部と、前記二次元座標系の予め規定された領域に設定した前記マークの数に基づいて前記注目信号と前記参照信号との相関性を判定し前記プロセス信号を絞り込む判定部と、を備える。

本発明の実施形態により、特定のプロセス信号に対して物理的に因果関係のあるセンサを高い信頼性で効率的に絞り込むことができるプラント監視支援技術が提供される。

本発明の第１実施形態に係るプラント監視支援装置を示すブロック図。 各実施形態に係るプラント監視支援装置が適用されるプラントの概略図。 （Ａ）プロセス信号のうち注目信号と他の選択信号との相互間の第１相関係数、及び参照信号と他の選択信号との相互間の第２相関係数を示すテーブル、（Ｂ）注目信号を基準に演算した第１相関係数と参照信号を基準に計算した第２相関係数との関係を表した散布図。 注目信号及びこの注目信号と高い相関性を持つ参照信号のトレンドグラフ。 運転期間の分割期間の各々において作成された散布図。 注目信号及び参照信号において実測値と予測値との両方を重ねて表示させたトレンドグラフ。 選択信号の実測値及び予測値の偏差と第１相関係数とを平面座標にプロットした散布図。 （Ａ）プロセス信号の実測値のトレンドグラフ、（Ｂ）プロセス信号の予測値のトレンドグラフ、（Ｃ）実測値及び予測値の度数分布を示すヒストグラム。 （Ａ）異常予兆が検知された時点を含むプロセス信号（注目信号）のトレンドグラフ、（Ｂ）異常予兆の検知時点を拡大した注目信号のトレンドグラフ、（Ｃ）異常予兆の検知時点における参照信号を拡大したトレンドグラフ。 （Ａ）異常予兆が検知された注目信号における実測値及び予測値の偏差のトレンドグラフ、（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）異常予兆の検知時点における参照信号の実測値及び予測値の偏差のトレンドグラフ。 第１実施形態に係るプラント監視支援方法及びプラント監視支援プログラムの工程を説明するフローチャート。 本発明の第２実施形態に係るプラント監視支援装置を示すブロック図。 （Ａ）複数のプロセス信号の相互間の単純相関係数を示すテーブル、（Ｂ）注目信号を基準に演算した単純相関係数と順位相関係数との関係を表した散布図。 第２実施形態に係るプラント監視支援方法及びプラント監視支援プログラムの工程を説明するフローチャート。

（第１実施形態）
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係るプラント監視支援装置１０Ａ（１０）（以下、単に「装置１０Ａ」という）を示すブロック図である。このように装置１０Ａは、プラント２０における複数のプロセス信号Ｐを蓄積した蓄積部１５と、プロセス信号Ｐのうちいずれか一つを注目信号Ｐxに指定する第１指定部１１と、注目信号Ｐxとは異なるプロセス信号Ｐのうちいずれか一つを参照信号Ｐyに指定する第２指定部１２と、プロセス信号Ｐから選択信号Ｐzを選択する選択部１６と、選択信号Ｐz及び注目信号Ｐxの第１相関係数ρx並びに選択信号Ｐz及び参照信号Ｐyの第２相関係数ρyを演算する単純相関演算部１７と、第１相関係数ρxを第１軸の座標値に設定し第２相関係数ρyを第２軸の座標値に設定し二次元座標系の対応する位置にマークを設定する座標位置設定部１８ａと、この二次元座標系の予め規定された領域Ｒに設定したマークの数に基づいて注目信号Ｐｘと参照信号Ｐyとの相関性を判定しプロセス信号Ｐを絞り込む判定部１９と、を備えている。

図２は、各実施形態に係るプラント監視支援装置１０が適用されるプラント２０の概略図である。プラント２０には、構成機器の状態を検出するセンサが多数設けられている。そしてこれらセンサが出力するプロセス信号Ｐを、中央監視室で集約管理することにより、プラントの運転状態を監視している。なお、実施形態は、原子力発電プラントへの適用を例示しているが、特に限定されるものではなく、多数のプロセス信号Ｐを利用して運転状態が監視されるプラントであれば、適用することができる。

取得部２１（図１）は、定期検査期間を除き通年運転されるプラント２０における複数のプロセス信号Ｐを、リアルタイムで取得するものである。そして蓄積部１５には、過去において取得された複数のプロセス信号Ｐが、少なくとも、出力元のセンサ情報と取得された時刻情報とともに蓄積されている。

図３（Ａ）はプロセス信号Ｐのうち注目信号Ｐxと他の選択信号Ｐzとの相互間の第１相関係数ρx、及び参照信号Ｐyと他の選択信号Ｐzとの相互間の第２相関係数ρyを示すテーブルである。

第１指定部１１（図１）は、蓄積部１５に蓄積されているプロセス信号Ｐうちいずれか一つを注目信号Ｐxに指定する。さらに、選択部１６は、プロセス信号Ｐから選択信号Ｐzを選択する。そして、単純相関演算部１７において、図１の（１）式より、指定された選択信号Ｐz（αi）及び注目信号Ｐx（βi）から第１相関係数ρxが演算される。

第２指定部１２は、注目信号Ｐxとは異なるプロセス信号Ｐうちいずれか一つを参照信号Ｐyに指定する。そして、単純相関演算部１７において、図１の（１）式より、指定された選択信号Ｐz（αi）及び参照信号Ｐy（βi）から第２相関係数ρyが演算される。

ところで図３（Ａ）において、（Ｐx，Ｐy）は、（ａ，ｂ）の組み合わせのみ示されている。実際の（Ｐx，Ｐy）の組み合わせは、注目信号Ｐx＝ａに対してその他のプロセス信号Ｐが参照信号Ｐyとして（ａ，ｂ）、（ａ，ｃ）（ａ，ｄ）…のように組み合わされ、また注目信号Ｐx＝ｂに対してその他のプロセス信号Ｐが参照信号Ｐyとして（ｂ，ａ）、（ｂ，ｃ）（ａ，ｄ）…のように組み合わされ、注目信号Ｐx＝ｃ，ｄ，ｅ…についても同様に組み合わされる。そして各々の組み合わせにおいて相関係数ρ（ρx，ρy）が演算される。

なお、上述の説明において指定部１１，１２により注目信号Ｐx及び参照信号Ｐyを指定してから相関係数ρx，ρyを演算する順番で説明したが、任意のプロセス信号Ｐの組み合わせで相関係数ρを演算した後に、注目信号Ｐx及び参照信号Ｐyを指定してもよい。

図３（Ｂ）は、注目信号Ｐxを基準に演算した第１相関係数ρxと参照信号Ｐyを基準に計算した第２相関係数ρyとの関係を表した散布図である。この散布図には、第１相関係数ρx及び第２相関係数ρyで指定された互いのプロセス信号に対して選択信号Ｐｚが共通的に正または負の相関を有しているかを判断するための領域Ｒ（Ｒ₁，Ｒ₂，Ｒ₃，Ｒ₄）が表示されている。

座標位置設定部１８ａ（図１）は、第１相関係数ρxを第１軸の座標値に設定し第２相関係数ρyを第２軸の座標値に設定し二次元座標系の対応する位置に選択信号Ｐzのマーク（ｃ，ｄ，ｅ…）を設定する。なお例示される散布図（図３（Ｂ））は、プロセス信号Ｐ（ａ）を基準に演算した第１相関係数ρxを横軸に示し、プロセス信号Ｐ（ｂ）を基準に計算した第２相関係数ρyを縦軸に示し、それぞれに対応する選択信号Ｐz（ｃ，ｄ，ｅ…）をマークで示している。

判定部１９は、この二次元座標系の予め規定された領域Ｒ（Ｒ₁，Ｒ₂，Ｒ₃，Ｒ₄）に設定したマークの数に基づいて注目信号Ｐxと参照信号Ｐyとの相関性を判定しプロセス信号Ｐの絞り込みを行う。つまり、散布図に設定された領域Ｒに含まれるマークの数が多い程（例えば、５以上）、注目信号Ｐxと対応する参照信号Ｐy間に物理的因果関係があると判定している。

具体的には、プロセス信号Ｐ（ａ）とＰ（ｂ）の相関性について検討すると、領域Ｒに含まれるマークの数が７個であるため、プロセス信号Ｐ（ａ）とＰ（ｂ）間に物理的因果関係があるとこの判定部１９で判定され、絞り込まれることになる。

ここで、座標位置設定部１８ａ（図１）において横軸に示したプロセス信号Ｐ（ａ）の第１相関係数ρxに対し、縦軸に示す第２相関係数ρyをプロセス信号Ｐ（ｃ，ｄ，ｅ…）とした複数の散布図をさらに生成する。そして、同様に判定部１９において領域Ｒに含まれるマークの数からプロセス信号Ｐ（a）とプロセス信号Ｐ（ｃ，ｄ，ｅ…）間の物理的因果関係を判定し絞り込むことで、プロセス信号Ｐ（a）に対して物理相関関係のあるプロセス信号のグループを生成することができる。

また、座標位置設定部１８ａ（図１）において横軸に示す第１相関係数ρxをプロセス信号Ｐ（ｂ，ｃ，ｄ、…）のものとして、同様に複数の散布図が生成し、上記と同様の処理を行うことにより、プロセス信号Ｐ（ｂ，ｃ，ｄ、…）に対してそれぞれ物理相関関係のあるプロセス信号Ｐのグループを生成することもできる。

図４は、注目信号Ｐx及びこの注目信号Ｐxと高い相関性を持つ参照信号Ｐyのトレンドグラフである。生成部２２（図１）は、取得部２１からリアルタイムで取得されるプロセス信号Ｐのうち、注目信号Ｐxのトレンドグラフとこの注目信号Ｐxに相関性を有する参照信号Ｐyのトレンドグラフとを生成し、表示部２５に表示させる。このように、互いに相関性を持つ注目信号Ｐxと参照信号Ｐyを予めグループ化し一覧表示を可能にすることで、注目信号Ｐxに異常予兆が検知された場合は、関連性の強いその他のプロセス信号Ｐも同時に監視することができる。

図５は、運転期間の分割期間の各々において作成された散布図である。この図５は、一例として、通年の運転期間を１２分割した各々の分割期間毎に、同一組み合わせの注目信号Ｐx及び参照信号Ｐyから生成した散布図である。散布図のプロット結果の線形性が高いほど注目信号Ｐｘ及び参照信号Ｐｙ間の物理的因果関係が強いことを示す。このように、同一組み合わせの注目信号Ｐx及び参照信号Ｐyであっても、両者の相関性は、時期によって大きく変動することが判る。これは、プラントには定格一定運転状態と過渡変化状態があり、後者においてはプラントの物理的因果関係がプロセス信号によく現れるためである。

そこで、最も物理的因果関係が高くなる期間において作成された散布図に基づいて、注目信号Ｐxと参照信号Ｐyの相関性の判定を行うことにより、高い信頼性で物理的因果関係のある信号を絞り込むことが可能となる。そして、少なくとも一つの分割期間において、注目信号Ｐxと相関性が有りの判定が得られた参照信号Ｐyについてはグループに追加し、トレンドグラフ（図４）におけるリアルタイム監視の対象とする。これにより、注目信号Ｐxと相関性を有する参照信号Ｐyの選択漏れを防止することができる。

図１に戻って説明を続ける。学習モデルＤＢには、過去に取得したプロセス信号Ｐやプラントを模擬したシミュレーションによって得られたプロセス信号Ｐの値をビッグデータ解析することで得られた学習モデル２３が格納されている。

予測値計算部２４は、学習モデルＤＢから学習モデル２３を読み込み、リアルタイム計測されたプロセス信号Ｐの実測値３３をこの学習モデル２３に入力し、学習モデル内でモデル化された全プロセス信号間の関係性からプロセス信号Ｐが本来とるべき値として予測された予測値３４を出力する。そして偏差算出器２８からは、時間軸が同じ実測値３３と予測値３４との偏差３５が出力される。この偏差３５が閾値よりも大きくなった場合は、対応するプロセス信号Ｐの異常予兆が検知されたことを意味する。

図６は、注目信号Ｐx及び参照信号Ｐyの各々において実測値３３（３３ｘ，３３ｙ）と予測値３４（３４ｘ，３４ｙ）との両方を重ねて表示させたトレンドグラフである。このようにトレンドグラフで実測値３３と予測値３４の両方を重ねて表示することで、例えば、次のような知見を得ることができる。

高圧復水ポンプの出口圧力を注目信号Ｐxとして監視していたところ、実測値３３xのトレンドに変化が見られないにもかかわらず予測値３４xのトレンドが変化し偏差３５が増加した。一方において、この注目信号Ｐxの予測値３４xのトレンドに対して相関性の高い参照信号Ｐyの予測値トレンドを絞りこんだところ復水脱塩塔入口流量の予測値３４ｙにおいて実測値３３yも同様のトレンド変化が観測されている。この結果より、注目信号Ｐx（高圧復水ポンプの出口圧力）の偏差３５の増大は、同じタイミングでインサービスした復水脱塩塔の影響を受けたもので、異常予兆の検知を意味するものではないことが判る。

図７は、選択信号Ｐzの偏差３５と注目信号Ｐｘに対する物理的因果関係度とを平面座標にプロットした散布図である。単純相関演算部１７（図１）では、矢印線を省略しているが、リアルタイムで取得したプロセス信号Ｐから注目信号Ｐxを指定し、選択された選択信号Ｐzとの間の第１相関係数ρxを演算することができる。グラフ生成部２２では、同様にリアルタイムで取得した複数のプロセス信号Ｐから選択された選択信号Ｐzの偏差３５を算出して散布図の横軸に設定し、対応する第１相関係数ρxを縦軸に設定する。

このため図７の散布図におけるマークの位置は、リアルタイムに変化し、選択信号Ｐzの異常度（正常度）をリアルタイムに反映したものとなっている。また図７における塗潰しのマークは運転上重要度の高いプロセス信号Ｐを示しており、その動向を多くの信号の中から容易に発見することができる。

図８（Ａ）はプロセス信号Ｐの実測値３３のトレンドグラフである。図８（Ｂ）はプロセス信号Ｐの予測値３４のトレンドグラフである。図８（Ｃ）は実測値３３及び予測値３４の度数分布を示すヒストグラムである。図７の横軸は実測値３３と予測値３４から算出される偏差３５が用いられる。また、図７の横軸は偏差３５の代わりに実測値３３及び予測値３４のヒストグラムの類似度に基づいて表示してもよい。ヒストグラムの類似度を用いることにより、プロセス量毎に存在する正規化による影響を抑え、高精度に異常度（正常度）を示すことができる。

図９（Ａ）は、異常予兆が検知された時点を含むプロセス信号Ｐ（注目信号Ｐx）のトレンドグラフである。図９（Ｂ）は、異常予兆の検知時点Ｑを拡大した注目信号Ｐxのトレンドグラフである。図９（Ｃ）は異常予兆の検知時点Ｑにおける参照信号Ｐyを拡大したトレンドグラフである。グラフ生成部２２では、このように波形のパターンマッチングを行い、注目信号Ｐxと相関性を有する参照信号Ｐyのさらなる絞り込みを行ってもよい。

図１０（Ａ）は、異常予兆が検知された注目信号Ｐxにおける実測値３３x及び予測値３４xの偏差３５xのトレンドグラフである。図１０（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）は、異常予兆の検知時点における参照信号Ｐyの実測値３３y及び予測値３４yの偏差３５yのトレンドグラフである。注目信号Ｐxの偏差３５xが閾値３６を超えて異常予兆が検知されたタイミングＴで、参照信号Ｐyのうち、実測値３３y及び予測値３４yの偏差３５yが偏差３５ｘと同様の挙動が見られたものが検出される。このようにして、注目信号Ｐxと相関性を有する参照信号Ｐyのさらなる絞り込みを行ってもよい。

図１１のフローチャートに基づいて第１実施形態に係るプラント監視支援方法及びプラント監視支援プログラムの工程を説明する（適宜、図１参照）。まず、蓄積部１５にプラント２０からの複数のプロセス信号Ｐを蓄積する（Ｓ１１）。そして、これらプロセス信号Ｐうちいずれか一つを注目信号Ｐxに指定する（Ｓ１２）。

次に、注目信号Ｐxとは異なるプロセス信号Ｐうちいずれか一つを参照信号Ｐyに指定する（Ｓ１３）。そして、プロセス信号Ｐから選択された選択信号Ｐz及び注目信号Ｐxから第１相関係数ρxを演算し（Ｓ１４）、同様に選択信号Ｐz及び参照信号Ｐyから第２相関係数ρyを演算する（Ｓ１５）。

共通の選択信号Ｐzに基づき演算された第１相関係数ρxを第１軸の座標値に設定し第２相関係数ρyを第２軸の座標値に設定した散布図の対応する座標位置にマークを設定する（Ｓ１６）。そして、指定された注目信号Ｐx及び参照信号Ｐy以外の全てのプロセス信号Ｐが選択信号Ｐzに指定されるまで（Ｓ１４）から（Ｓ１６）のループを繰り返す（Ｓ１７ Ｎｏ，Ｙｅｓ）。

散布図の予め規定された領域Ｒに設定されたマークの数に基づいて、注目信号Ｐxと参照信号Ｐyとの相関性を判定しプロセス信号Ｐの絞り込みがなされる（Ｓ１８）。そして、指定された注目信号Ｐx以外の全てのプロセス信号Ｐが参照信号Ｐyに指定されるまで（Ｓ１３）から（Ｓ１８）のループを繰り返す（Ｓ１９ Ｎｏ，Ｙｅｓ）。そして、共通の注目信号Ｐxに対し、相関性が有りの判定がなされた参照信号Ｐyの群が、同時監視対象としてグループ形成される（Ｓ２０）。そして、全てのプロセス信号Ｐが注目信号Ｐxに指定され、それぞれのグループが形成されるまで（Ｓ１２）から（Ｓ２０）のループを繰り返す（Ｓ２１ Ｎｏ，Ｙｅｓ，ＥＮＤ）。

（第２実施形態）
次に図１２及び図１３を参照して本発明における第２実施形態について説明する。図１２は本発明の第２実施形態に係るプラント監視支援装置１０Ｂ（１０）（以下、単に「装置１０Ｂ」という）を示すブロック図である。なお、図１２において図１と共通の構成又は機能を有する部分は、同一符号で示し、重複する説明を省略する。また、図１２において、図１で説明した学習モデルＤＢ，予測値計算部２４、偏差算出器２８の記載を省略しているが、第２実施形態においても、図４から図１０のサービスの提供は、受けることができる。

第２実施形態の装置１０Ｂは、第１実施形態の装置１０Ａの構成に加え、さらに順位決定部２６と、順位相関演算部２７と、を備えている。そして、座標位置設定部１８ｂにおいて第２軸（図２（Ｂ））には、順位相関係数ηの座標値が設定される。

すなわち第２実施形態の装置１０Ｂは、プラント２０における複数のプロセス信号Ｐを蓄積した蓄積部１５と、プロセス信号Ｐうちいずれか一つを注目信号Ｐxに指定する第１指定部１１と、注目信号Ｐxとは異なるプロセス信号Ｐうちいずれか一つを参照信号Ｐyに指定する第２指定部１２と、プロセス信号Ｐから選択信号Ｐzを選択する選択部１６と、選択信号Ｐz及び注目信号Ｐxの第１相関係数ρx並びに選択信号Ｐz及び参照信号Ｐyの第２相関係数ρyを演算する単純相関演算部１７と、第１相関係数ρxに基づく選択信号Ｐzの第１順位３１と第２相関係数ρyに基づく選択信号Ｐzの第２順位３２とを決定する順位決定部２６と、第１順位３１及び第２順位３２の順位相関係数ηを演算する順位相関演算部２７と、第１相関係数ρxを第１軸の座標値に設定し順位相関係数ηを第２軸の座標値に設定し二次元座標系の対応する位置にマークを設定する座標位置設定部１８ｂと、この二次元座標系の予め規定された領域Ｒに設定したマークの数に基づいて注目信号Ｐxと参照信号Ｐyとの相関性を判定しプロセス信号Ｐを絞り込む判定部１９と、を備えている。

図１３（Ａ）は複数のプロセス信号Ｐの相互間の単純相関係数ρ（ρx，ρy）を示すテーブルである。このテーブルにおける単純相関係数ρ（ρx，ρy）の入力は、第１実施形態の場合（図３）と同じであるので、重複する説明を省略する。

順位決定部２６は、図１３（Ａ）の第１行目に示すように、第１相関係数ρxに基づく選択信号Ｐzの第１順位３１を決定し、さらに第２行目に示すように、第２相関係数ρyに基づく選択信号Ｐzの第２順位３２を決定する。そして、順位相関演算部２７は、第１順位３１及び第２順位３２の順位相関係数ηを演算する。

図１３（Ｂ）は注目信号Ｐxを基準に演算した単純相関係数ρと順位相関係数ηとの関係を表した散布図である。この散布図には、単純相関係数ρ及び順位相関係数ηの互いの正の相関又は負の相関が大きいと予め設定された領域Ｒ（Ｒ2，Ｒ4）が表示されている。

座標位置設定部１８ｂ（図１２）は、第１相関係数ρxを第１軸の座標値に設定し順位相関係数ηを第２軸の座標値に設定し二次元座標系の対応する位置にマーク（ｂ，ｄ，ｅ…）を設定する。なお例示される散布図は、注目信号Ｐx（ａ）から演算した第１相関係数ρxを横軸に示し、その他の参照信号Ｐy（ｂ，ｃ，ｄ，ｅ…）から計算した順位相関係数ηを縦軸に示し、対応する参照信号Ｐy（ｂ，ｃ，ｄ，ｅ…）をマークで示している。

このため第２実施形態では、一つの注目信号Ｐxに対し、一つの散布図で複数の参照信号Ｐy（ｃ，ｄ，ｅ…）との相関性を表すことができる。このようにして、横軸に示す第１相関係数ρxをその他の注目信号Ｐx（ｂ，ｃ，ｄ、…）のものに対応させ、同様に複数の散布図が生成される。

判定部１９は、この二次元座標系の予め規定された領域Ｒ（Ｒ2，Ｒ4）に設定したマークの数に基づいて注目信号Ｐxと参照信号Ｐyとの相関性を判定しプロセス信号Ｐの絞り込みを行う。つまり、散布図に設定された領域Ｒに含まれるマークの参照信号Ｐyは、注目信号Ｐxとの相関性は高いことになる。具体的に図１３（Ｂ）において、注目信号Ｐx（ａ）との相関性について検討すると、参照信号Ｐy（ｃ）のみ相関性が高いと判定される。

図１４のフローチャートに基づいて第２実施形態に係るプラント監視支援方法及びプラント監視支援プログラムの工程を説明する（適宜、図１２参照）。まず、蓄積部１５にプラント２０からの複数のプロセス信号Ｐを蓄積する（Ｓ３１）。そして、これらプロセス信号Ｐうちいずれか一つを注目信号Ｐxに指定する（Ｓ３２）。

次に、注目信号Ｐxとは異なるプロセス信号Ｐうちいずれか一つを参照信号Ｐyに指定する（Ｓ３３）。そして、プロセス信号Ｐから選択された選択信号Ｐz及び注目信号Ｐxから第１相関係数ρxを演算し（Ｓ３４）、同様に選択信号Ｐz及び参照信号Ｐyから第２相関係数ρyを演算する（Ｓ３５）。

次に、第１相関係数ρxに基づく選択信号Ｐzの第１順位３１と第２相関係数ρyに基づく選択信号Ｐzの第２順位３２とを決定する（Ｓ３６）。そして、第１順位３１及び第２順位３２の順位相関係数ηを演算する（Ｓ３７）。第１相関係数ρxを第１軸の座標値に設定し順位相関係数ηを第２軸の座標値に設定した散布図の対応する座標位置にマークを設定する（Ｓ３８）。そして、指定された注目信号Ｐx以外の全てのプロセス信号Ｐが参照信号Ｐyに指定されるまで（Ｓ３３）から（Ｓ３８）のループを繰り返す（Ｓ３９ Ｎｏ，Ｙｅｓ）。

次に散布図の予め規定された領域Ｒに設定されたマークの参照信号Ｐyについては注目信号Ｐxとの相関性が有りと判定され、領域Ｒから外れたマークの参照信号Ｐyについては注目信号Ｐxとの相関性が無いと判定される（Ｓ４０）。そして、共通の注目信号Ｐxに対し、相関性が有りの判定がなされた参照信号Ｐyの群が、同時監視対象としてグループ形成される（Ｓ４１）。そして、全てのプロセス信号Ｐが注目信号Ｐxに指定され対応するグループが形成されるまで（Ｓ３２）から（Ｓ４１）のループを繰り返す（Ｓ４２ Ｎｏ，Ｙｅｓ，ＥＮＤ）。

以上述べた少なくともひとつの実施形態のプラント監視支援装置によれば、二つのプロセス信号の間の相関関係だけでなくその他のプロセス信号との相関関係も考慮することにより、多数のプロセス信号のなかから関連性の有るもの同士を高い信頼性で効率的に組み合わせることが可能となる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

以上説明したプラント監視支援装置は、専用のチップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを高集積化させた制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスやキーボードなどの入力装置と、通信Ｉ／Ｆとを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。

またプラント監視支援プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供される。もしくは、このプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供するようにしてもよい。

また、本実施形態に係るプラント監視支援プログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供するようにしてもよい。また、支援装置は、構成要素の各機能を独立して発揮する別々のモジュールを、ネットワーク又は専用線で相互に接続し、組み合わせて構成することもできる。

１０（１０Ａ，１０Ｂ）…プラント監視支援装置、１１…第１指定部、１２…第２指定部、１５…蓄積部、１６…選択部、１７…単純相関演算部、１８（１８ａ，１８ｂ）…座標位置設定部、１９…判定部、２０…プラント、２１…取得部、２２…生成部、２３…学習モデル、２４…予測値計算部、２５…表示部、２６…順位決定部、２７…順位相関演算部、２８…偏差算出器、３１…第１順位、３２…第２順位、３３…実測値、３４…予測値、３５…偏差、３６…閾値、Ｐ…プラント信号、Ｐx…注目信号、Ｐy…参照信号、Ｐz…選択信号、ρx…第１相関係数、ρy…第２相関係数、η…順位相関係数。

Claims (11)

1. プラントにおける複数のプロセス信号を蓄積した蓄積部と、
   前記プロセス信号のうちいずれか一つを注目信号に指定する第１指定部と、
   前記注目信号とは異なる前記プロセス信号のうちいずれか一つを参照信号に指定する第２指定部と、
   前記プロセス信号から選択信号を選択する選択部と、
   前記選択信号及び前記注目信号の第１相関係数並びに前記選択信号及び前記参照信号の第２相関係数を演算する単純相関演算部と、
   前記第１相関係数を第１軸の座標値に設定し前記第２相関係数を第２軸の座標値に設定し二次元座標系の対応する位置にマークを設定する座標位置設定部と、
   前記二次元座標系の予め規定された領域に設定した前記マークの数に基づいて前記注目信号と前記参照信号との相関性を判定し前記プロセス信号を絞り込む判定部と、を備えるプラント監視支援装置。
2. 請求項１に記載のプラント監視支援装置において、
   前記第１相関係数に基づく前記選択信号の第１順位と前記第２相関係数に基づく前記選択信号の第２順位とを決定する順位決定部と、
   前記第１順位及び前記第２順位の順位相関係数を演算する順位相関演算部と、をさらに備え、
   前記座標位置設定部において前記第２軸には、前記第２相関係数から変更して前記順位相関係数の座標値が設定されるプラント監視支援装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載のプラント監視支援装置において、
   前記注目信号のトレンドグラフと前記相関性を有する前記参照信号のトレンドグラフとを生成する生成部を備えるプラント監視支援装置。
4. 請求項３に記載のプラント監視支援装置において、
   運転期間を分割した分割期間に応じて蓄積された前記プロセス信号に対し前記判定を実施し、前記トレンドグラフは、少なくとも一つの前記分割期間において前記注目信号と前記相関性を有する前記参照信号に基づいて生成されるプラント監視支援装置。
5. 請求項３又は請求項４に記載のプラント監視支援装置において、
   前記トレンドグラフは、前記注目信号及び前記参照信号の各々において、実測値及び予測値が重ね書きされているプラント監視支援装置。
6. 請求項１又は請求項２に記載のプラント監視支援装置において、
   前記選択信号の実測値及び予測値の偏差と前記第１相関係数とを平面座標にプロットした散布図が表示されるプラント監視支援装置。
7. 請求項６に記載のプラント監視支援装置において、
   前記注目信号の実測値の頻度を表した第１ヒストグラムと前記注目信号の予測値の頻度を表した第２ヒストグラムとを重ね書きしたヒストグラムに基づいて前記偏差が求められるプラント監視支援装置。
8. 請求項１又は請求項２に記載のプラント監視支援装置において、
   前記相関性を有する前記参照信号の波形と前記注目信号の波形とのパターンマッチングが行われるプラント監視支援装置。
9. 請求項１又は請求項２に記載のプラント監視支援装置において、
   前記注目信号の実測値及び予測値の偏差が閾値を超えて異常予兆が検知されたタイミングで、実測値及び予測値の偏差が増加した前記参照信号が検出されるプラント監視支援装置。
10. 蓄積部に、プラントにおける複数のプロセス信号を蓄積させるステップと、
    第１指定部に、前記プロセス信号のうちいずれか一つを注目信号に指定させるステップと、
    第２指定部に、前記注目信号とは異なる前記プロセス信号のうちいずれか一つを参照信号に指定させるステップと、
    選択部に、前記プロセス信号から選択信号を選択させるステップと、
    単純相関演算部に、前記選択信号及び前記注目信号の第１相関係数並びに前記選択信号及び前記参照信号の第２相関係数を演算させるステップと、
    座標位置設定部に、前記第１相関係数を第１軸の座標値に設定させ前記第２相関係数を第２軸の座標値に設定させ二次元座標系の対応する位置にマークを設定させるステップと、
    判定部に、前記二次元座標系の予め規定された領域に設定した前記マークの数に基づいて前記注目信号と前記参照信号との相関性を判定し前記プロセス信号を絞り込むステップと、を含むプラント監視支援方法。
11. コンピュータに、
    プラントにおける複数のプロセス信号を蓄積させるステップ、
    前記プロセス信号のうちいずれか一つを注目信号に指定させるステップ、
    前記注目信号とは異なる前記プロセス信号のうちいずれか一つを参照信号に指定させるステップ、
    前記プロセス信号から選択信号を選択させるステップ、
    前記選択信号及び前記注目信号の第１相関係数並びに前記選択信号及び前記参照信号の第２相関係数を演算させるステップ、
    前記第１相関係数を第１軸の座標値に設定させ前記第２相関係数を第２軸の座標値に設定させ二次元座標系の対応する位置にマークを設定させるステップ、
    前記二次元座標系の予め規定された領域に設定した前記マークの数に基づいて前記注目信号と前記参照信号との相関性を判定し前記プロセス信号を絞り込むステップ、を実行させるプラント監視支援プログラム。

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