JP7476920B2 - 情報処理装置、情報出力方法及び情報出力プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報出力方法及び情報出力プログラム Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、情報出力方法及び情報出力プログラムに関する。
石油、石油化学、化学、ガスなどを用いた各種プラントでは、安全操業を行うために、様々な施策が行われている。例えば、プラントの操業に用いられる設備、装置、センサなどの各種機器を監視する監視技術、各種機器の実測値などを用いてプラントの運転制御を行うための制御値の算出やプラントの状態を予測するシミュレーション技術などが知られている。
特開2021-39411号公報 特開2020-201764号公報 特開2019-523512号公報 特開2020-013622号公報
しかしながら、プラントにおいて障害や設定変更などのイベントが発生する機器が他の機器に影響を与える影響範囲の予測が困難である点で改善の余地がある。
本発明は、プラントで発生するイベントの影響範囲の予測を支援することを目的とする。
本発明の一側面にかかる情報処理装置は、プラントの操業に用いられる機器に発生するイベントを検出する検出部と、特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、前記イベントが検出された機器と前記関係性を有する機器を検索する検索部と、検索結果として得られた機器を出力する出力部と、を有する。
本発明の一側面にかかる情報出力方法では、プラントの操業に用いられる機器に発生するイベントを検出し、特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、前記イベントが検出された機器と前記関係性を有する機器を検索し、検索結果として得られた機器を出力する、処理をコンピュータが実行する。
本発明の一側面にかかる情報出力プログラムは、プラントの操業に用いられる機器に発生するイベントを検出し、特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、前記イベントが検出された機器と前記関係性を有する機器を検索し、検索結果として得られた機器を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
一実施形態によれば、プラントで発生するイベントの影響範囲の予測を支援できる。
統合管理システムの全体構成例を示す図である。 CIサーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 情報出力処理の手順を示すフローチャートである。 制御系統図の一例を示す図である。 制御系統図の一例を示す図である。 制御系統図の一例を示す図である。 プロセスデータの入力例を示す模式図である。 ハードウェア構成例を説明する図である。
以下、添付図面を参照して本願に係る情報処理装置、情報出力方法及び情報出力プログラムの実施形態について説明する。各実施形態には、あくまで1つの例や側面を示すに過ぎず、このような例示により数値や機能の範囲、利用シーンなどは限定されない。そして、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
<全体構成>
図1は、統合管理システム1の全体構成例を示す図である。図1に示すように、統合管理システム1は、CI(Collaborative Information)サーバ10を有し、複数のプラント5それぞれとネットワークNを介して接続される。なお、ネットワークNは、専用線、インターネット、LTE(Long Term Evolution)網など各種通信網を採用することができる。
統合管理システム1は、複数のプラント5を統合的に管理するシステムであり、物理サーバで実現することもでき、クラウドシステムを利用した仮想マシンなどで実現することもできる。
CIサーバ10は、プラント5内の様々な機器やシステムに接続され、それらを統合的に管理する情報処理装置の一例である。具体的には、CIサーバ10は、リモートオペレーション環境の提供、意思決定支援の環境、プラント全体の統合操作監視環境の提供を実行する。これらの環境は、あくまで一例として、CIサーバ10との間でHMI(Human Machine Interface)として機能するクライアント端末(不図示)を介して提供できる。
例えば、リモートオペレーション環境は、プラント5ごとに、プラントの状態等を管理する監視システムを提供し、アラームの報知、オペレータへの通知などのサービスを提供する。意思決定支援の環境は、プラント5ごとに、プラント5の状態やプラント5内の制御値をシミュレーションし、シミュレーション結果に基づいて、プラント5の運転制御やオペレータ通知などのサービスを提供する。統合操作監視環境は、複数のプラント5を統合的に監視し、複数のプラント5全体でプラントによる生成物の管理、供給制御、コスト管理などのサービスを提供する。このように、CIサーバ10は、指定ユーザへの警告報知や各種情報の送信、生産活動全体の情報管理の最適化と安全で効果的な操業の支援を実行することもできる。
各プラント5は、石油、石油化学、化学、ガスなどを用いた各種プラントの一例であり、生成物を得るためのさまざまな施設を備える工場等を含む。生成物の例は、LNG(液化天然ガス)、樹脂(プラスチック、ナイロン等)、化学製品等である。施設の例は、工場施設、機械施設、生産施設、発電施設、貯蔵施設、石油、天然ガス等を採掘する井戸元における施設等である。
プラント5内は、図示しない分散制御システム(Distributed Control Systems:DCS)などを用いて構築され、設備5a、フィールド機器5b、センサ5cなどの運転制御が実行される。これら設備5a、フィールド機器5bおよびセンサ5cは、プラント5の機器の一例に対応し得る。例えば、プラント5内の制御システムが、プラント5で利用されるプロセスデータを用いて、制御を行う対象の設備に設置されたフィールド機器5bなどの制御機器や、制御を行う対象の設備に対応する操作機器などに対して各種制御を実行する。
なお、設備5aには、例えば警報等を発報するスピーカなどの警報器やプラント5で生成される生成物の運搬に利用される運搬路などが含まれる。フィールド機器5bには、モータ及びアクチュエータなどによって駆動されるバルブ、ポンプ及びファン等などが含まれる。センサ5cには、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、pHセンサ、速度センサ、加速度センサ等などのように、例えば物理量を取得、検出、測定する機器が含まれる。
また、プラント5内で発生し、CIサーバ10で収集されるデータには、プロセス値PV、設定値SV及び操作値MVなどの制御データが含まれる。プロセス値PVは、プラント5におけるプロセスの状態を示すデータである。プロセス値PVは、例えば対応するフィールド機器5bによって取得される。プロセス値PVの例は、圧力、温度、流量、pH値、速度及び加速度等である。
設定値SVは、プラント5におけるプロセス値PVの目標を示すデータ(目標値)である。設定値SVは、例えばプラント5の運転制御を実行するシミュレーションに与えられ、プラント5の制御に供される。設定値SVの例は、プロセス値PVと同様に、圧力、温度、流量、pH、速度及び加速度等である。操作値MVは、プラント5における操作を示すデータである。操作値MVは、例えば対応するフィールド機器5bから取得されたり、シミュレーション実行後にフィールド機器5bに与えられたりする。与えられた操作値MVに従って、フィールド機器5bが動作する。操作値MVの例は、バルブ操作量(例えばバルブ開度)、ポンプ操作量及びファン操作量等である。
このようなシステム構成の下、CIサーバ10は、プラント5の操業に用いられる設備5a、フィールド機器5b、センサ5cなどの各種機器から、機器の状態を示す属性情報が付与された、プラント5の操業に関するデータを取得する。そして、CIサーバ10は、取得されたデータの属性情報ごとに、データを分類し、分類された属性情報ごとのデータを用いて、プラント5の操業を実行できる。
<機能構成>
図2は、CIサーバ10の機能構成を示す機能ブロック図である。なお、ここでは、一例として、CIサーバ10が、リモートオペレーション環境の提供、意思決定支援のサービス提供、プラント全体の統合操作監視環境の提供を実行する例で説明するが、各サービスは別々の装置で実行されてもよい。
通信制御部11は、プラント5内の各種の機器やHMIとして機能するクライアント端末などの他の装置との間の通信を制御する機能部である。あくまで一例として、通信制御部11は、LANカードなどのネットワークインタフェースカードにより実現され得る。1つの側面として、通信制御部11は、プラント5の機器から各種のアップロードのデータを受け付けたり、クライアント端末からプラント5の機器に対する設定変更を受け付けたりする。他の側面として、通信制御部11は、プラント5で発生するイベントの影響範囲を出力する。
記憶部13は、各種のデータを記憶する機能部である。あくまで一例として、記憶部13は、CIサーバ10の内部、外部または補助のストレージにより実現される。例えば、記憶部13は、トポロジデータ13Aを記憶する。なお、トポロジデータ13A以外にも、他のデータ、例えばなどが記憶部13に記憶されてもよい。
トポロジデータ13Aは、特定の関係性、例えば制御ループ、連続フロー、あるいは電気的な接続などを有するプラント5の機器間の接続形態が定義されたデータである。このような関係性の例として、制御面、物理面および電気面の接続関係などが挙げられる。
制御面の接続関係には、プロセスの制御単位である制御ループ、例えば測定、制御演算および測定などの機器の関係性が含まれ得る。例えば、制御ループは、P&ID(Piping and Instrumentation Diagram)、いわゆる配管計装図などの設計データ、例えばCAD(Computer-Aided Design)データなどをプラントデータ変換ソフトにインポートすることにより抽出できる。このようなP&IDには、一例として、制御フローや制御ブロック、プラント5の機器の情報などが含まれてよい。なお、上記のP&IDに限らず、建築や発電設備における系統図、あるいは配電系統における単相/三相結線図などからも制御面の接続関係を抽出できる。
物理面の接続関係には、プラント5を構成する連続プロセスとして配置される機器の間の位置関係が含まれ得る。例えば、プラント5の機器の位置関係は、プラント5の設計データ、例えば3DのCADデータなどをプラントデータ変換ソフトにインポートすることにより抽出できる。
電気面の接続関係には、発電設備や配電系統に属する設備や機器の間の接続関係が含まれ得る。例えば、電気面の接続関係は、建築や発電設備における系統図、あるいは配電系統における単相/三相結線図などの設計データをプラントデータ変換ソフトにインポートすることにより抽出できる。
これら制御面、物理面および電気面の接続関係ごとに当該接続関係が表現されたグラフ構造を有するグラフデータがトポロジデータ13Aとして記憶部13に保存される。例えば、トポロジデータ13Aは、制御面、物理面および電気面などの種類に応じて、トポロジデータ13Aに含まれるエッジに向きが定義された有向グラフのグラフ構造を有することもできる。例えば、制御ループを例に挙げれば、検出端に対応する機器、例えばセンサ5cから操作端に対応する機器、例えば設備5aやフィールド機器5bへの向きを設定することができる。また、連続プロセスを例に挙げれば、上流側の機器から下流側の機器への向きを設定することができる。
これら制御面の接続関係および電気面の接続関係と、物理面の接続関係との接続関係は、上記のプラントデータ変換ソフトが有するデータ間の検証機能を用いることにより、関連付けることができる。これにより、物理的なプラント情報(設備、機器、配管とその繋がり)と、制御や機器設備の論理的情報(名前、識別情報、形名、保持するパラメータ名およびデータなど)とが関連付けられる。
この他、トポロジデータ13Aに含まれるノードに対する設備5aやフィールド機器5bなどには、設備5aやフィールド機器5bなどの外形図などから抽出された性能情報などをラベルとして関連付けることもできる。
なお、ここでは、トポロジデータ13Aの生成方法のあくまで一例として、プラントデータ変更ソフトを用いる例を挙げたが、必ずしもプラントデータ変更ソフトを用いずともよい。
例えば、プラント5の機器からアップロードされるプロセスデータには、機器の識別情報に用いる機器タグが付与されている。このような機器タグは、一定の命名ルールに従って生成されているものがある。このような命名ルールに基づいて制御面の接続関係や物理面の接続関係を抽出可能である。
あくまで一例として、二重化機器や並列系統の機器の場合、「FI001A」や「FI001B」などのタグが設定される場合がある。この場合、前者はA系の機器として抽出できると共に後者をB系の機器として抽出できる。
他の一例として、国内電力の火力発電および原子力発電のプラントの場合、「1C0022」、「1F0010」、「1G0003」などのタグが設定される場合がある。この場合、1つ目の「1C0022」の「C」は、“Condensing”の頭文字であるので、復水系統の機器として抽出できる。2つ目の「1F0010」の「F」は、“Fuel”の頭文字であるので、燃料系統の機器として抽出できる。3つ目の「1G0003」の「G」は、“Generator”の頭文字であるので、発電機系統の機器として抽出できる。
制御部15は、CIサーバ10の全体制御を行う機能部である。例えば、制御部15は、ハードウェアプロセッサにより実現され得る。図2に示すように、制御部15は、検出部15Aと、検索部15Bと、出力部15Cとを有する。なお、制御部15は、ハードワイヤードロジックなどにより実現されてもよい。
検出部15Aは、プラント5の操業に用いられる機器に発生するイベントを検出する処理部である。あくまで一例として、検出部15Aは、上記のイベントとして、障害や設定変更などを検出する。
1つの側面として、検出部15Aは、プラント5の機器、例えばセンサ5cからアップロードされるプロセス値に基づいて障害を検出することができる。例えば、検出部15Aは、プロセス値が異常値であるか否か、あるいはプロセス値が適正範囲であるか否かなどにより障害を検出できる。このように障害が検出された機器がイベント検出機器と識別される。この他、検出部15Aは、プラント5の機器からのプロセスデータのアップロード時に付与される属性情報、例えばステータスのラベルなどを参照する。このとき、ステータスのラベルが「異常」である場合、検出部15Aは、当該ステータスのラベル「異常」が付与されている機器をイベント検出機器として検出できる。
他の側面として、検出部15Aは、CIサーバ10との間のHMI機能として機能するクライアント端末からプラント5の機器、例えば検出端に対応するセンサ5cの設定値SVの変更などのリクエストを受け付ける。このような設定変更のリクエストが受け付けられた機器をイベント検出機器として検出できる。
検索部15Bは、記憶部13に記憶されたトポロジデータ13Aから、検出部15Aによりイベントが検出されたイベント検出機器と特定の関係性を有する機器を検索する処理部である。
1つの側面として、検索部15Bは、イベント検出機器との間で制御ループの接続関係を有する関連機器を検索する。そして、検索部15Bは、検索にヒットする関連機器を抽出する。このように抽出された関連機器のことを「抽出機器」と記載する場合がある。さらに、検索部15Bは、抽出機器との間で制御ループの関係性を有する関連機器をさらに検索し、検索がヒットする関連機器を抽出する。このような検索は、関連機器がヒットしなくなるまで反復される。ここで、検索部15Bは、制御ループの接続関係の検索に加えて、トポロジデータ13Aの物理面の接続関係を参照して、プラント5の連続プロセスで抽出機器の下流に連なる機器を関連機器として検索し、検索がヒットする関連機器を抽出することもできる。
他の側面として、検索部15Bは、次に挙げる検索モードの指定に応じて、イベント検出機器から当該イベント検出機器に関連する関連機器を検索する検索範囲を変更することができる。
このような検索モードの例として、予備機への切替に伴う影響範囲を予測する「予備機切替モード」、インターロックの進行に伴う影響範囲を予測する「インターロック進行予測モード」、あるいは工事エリアを予測する「工事エリア予測モード」が挙げられる。
「予備機切替モード」の場合、検索部15Bは、トポロジデータ13Aの物理面の接続関係を参照して、プラント5の連続プロセスでイベント検出機器の並列に位置する関連機器を検索する。
「インターロック進行予測モード」の場合、検索部15Bは、トポロジデータ13Aの物理面の接続関係を参照して、プラント5の連続プロセスでイベント検出機器の下流に隣接する関連機器を検索する。これにより、イベント検出機器およびそれに並列化された予備機を抽出できる。
「工事エリア予測モード」には、復旧等の工事時に配管アイソレート操作が行われる範囲を予測する「配管アイソレート操作」及び復旧等の工事時における遮断器の開閉操作により影響がある範囲を予測する「遮断器開閉操作範囲」の2つの予測モードが含まれる。
例えば、「配管アイソレート操作範囲」の予測モードの場合、検索部15Bは、トポロジデータ13Aの物理面の接続関係を参照して、プラント5の連続プロセスでイベント検出機器の上流および下流に位置する関連機器を検索する。このとき、検索部15Bは、イベント検出機器を起点として関連機器の検索を打ち切る検索範囲を配管アイソレート操作が行われる範囲、例えば上流の分岐元および下流の合流先までに設定できる。
また、「遮断器開閉操作範囲」の予測モードの場合、検索部15Bは、トポロジデータ13Aの電気面の接続関係を参照して、プラント5でイベント検出機器と電気面の接続関係を有する関連機器を検索する。このとき、検索部15Bは、イベント検出機器を起点として関連機器の検索を打ち切る検索範囲をイベント検出機器と同一の遮断器により電源が遮断される範囲に設定できる。
出力部15Cは、検索部15Bによる検索結果として得られた抽出機器を出力する処理部である。このように検索結果が出力される出力先には、任意であってよいが、あくまで一例として、CIサーバ10とのHMIとして機能するクライアント端末、検索結果を入力として情報処理を実行するプログラムやサービスなどが挙げられる。
一実施形態として、出力部15Cは、検索部15Bによる検索結果として得られた抽出機器を影響範囲としてクライアント端末に表示させることができる。あくまで一例として、出力部15Cは、制御面の接続関係や物理面の接続関係のグラフデータ上でイベント検出機器に対応するノード、影響範囲に対応するノードおよびその他のノードの表示形態を区別して表示させる。このとき、グラフデータのエッジには、検出端から操作端への方向、演算機器から操作端への方向、さらには、連続プロセスに対応するフローの方向などが付与された有向グラフのグラフ構造に従って向きを表示させることができる。さらに、出力部15Cは、上記のグラフデータに限らず、配管計装図、あるいは制御系統図、例えば制御フローや制御ブロックなどの各種の図面データ上に影響範囲をマッピングして表示させることもできる。
<処理の流れ>
図3は、情報出力処理の手順を示すフローチャートである。図3に示すように、検出部15Aによりイベントが検出されると(ステップS101)、検索部15Bは、ステップS101で検出されたイベント検出機器との間で制御ループの接続関係を有する関連機器を検索する(ステップS102)。
そして、検索がヒットする場合(ステップS103Yes)、検索部15Bは、検索にヒットした関連機器を抽出する(ステップS104)。さらに、検索部15Bは、ステップS104で抽出された抽出機器との間で制御ループの関係性を有する関連機器をさらに検索する(ステップS105)。このとき、検索がヒットする場合(ステップS103Yes)、検索部15Bは、検索にヒットした関連機器を抽出する(ステップS104)。
このような検索がヒットしなくなるまで(ステップS103No)、ステップS104およびステップS105の処理が反復される。そして、検索がヒットしない場合(ステップS103No)、出力部15Cは、ステップS104の検索結果として抽出された抽出機器を影響範囲として出力し(ステップS106)、処理を終了する。
<具体例(1)>
次に、影響範囲の表示に関する具体例を挙げる。図4及び図5は、制御系統図の一例を示す図である。図4には、あくまで一例として、発電用ボイラの蒸気温度制御系が示されている。さらに、図5には、発電用ボイラの相互干渉系が示されている。
例えば、図4に示す発電用ボイラの蒸気温度制御系において主蒸気温度を測定する温度計に障害や設定値SVの変更などのイベントが発生する例を挙げる。この場合、温度計に対応する検出端は、多数の操作端(=制御弁)とプロセス値が互いに影響し合う相互干渉系であるため、検出端の影響は蒸気温度制御系の内部に留まらず、他の制御系にも影響を及ぼす。
図5に示す発電用ボイラの相互干渉系の表示例には、イベント検出機器に対応する検出端の制御系が点のハッチングで示されると共に、影響範囲が線のハッチングで示されている。図5に示す表示例によれば、主蒸気温度の検出端が原因となっていることを明示できるので、影響の原因のポイントを特定できる。さらに、温度計の障害や設定値Sの変更などの影響が給水流量、燃料流量、石炭流量、給炭量、排ガスO2、空気流量、火炉ドラフトなどの制御系に及ぶことも明示できる。
<具体例(2)>
図6は、制御系統図の一例を示す図である。図6には、あくまで一例として、高温給水加熱器の制御系に「配管アイソレート操作範囲」の予測モードの検索が適用される例が示されている。さらに、図6には、3系列の給水ポンプのうち、常時2系統が運転されると共に残り1系統が予備として待機し、1系統がトリップする状況下で予備機が自動起動して2系統運転が維持される運用の下で、給水ポンプIsに障害が発生する例を挙げる。
この場合、図6に示すように、イベント検出機器に対応する給水ポンプIsの上流の分岐元の近傍に位置する手動弁および下流の合流先の近傍に位置する手動弁にバツ印のマークが影響範囲として表示される。このような表示により、2つのバツ印のマークに挟まれる範囲、すなわち2つの給水ポンプを、復旧工事時にアイソレート操作が行われる範囲の予測結果として明示できる。この結果、プラント5を監視するオペレータ等は、復旧工事が実施されるトリップ前の段階で、影響範囲を把握することができるので、対策の事前準備が可能となる。
<効果>
上述してきたように、本実施形態に係るCIサーバ10は、プラントの操業に用いられる機器に発生するイベントを検出し、特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、イベントが検出された機器と関係性を有する機器を検索し、検索結果として得られた機器を出力する。したがって、本実施形態に係るCIサーバ10によれば、プラントで発生するイベントの影響範囲の予測を支援できる。
<その他の実施形態>
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は種々の応用が可能であり、さらに、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
(オンラインシミュレーション)
あくまで一例として、CIサーバ10は、影響範囲特定後の制御面の接続関係および物理面の接続関係をシミュレータのモデルに適用し、プラント5からアップロードされるプロセスデータをシミュレータに入力する。これにより、プラント5の制御パラメータの最適チューニングを行うこともできる。
このようなシミュレータの例として、リアルタイムでプラントの操業を最適化するオンラインシミュレータの1つであるRTO(Real Time Optimizer)が挙げられる。あくまで一例として、RTOは、第1情報のプロセス値の時系列データ、いわゆるプロセスデータに基づいてプラントの挙動を模擬するシミュレーションを運転条件が異なる複数の事例ごとに実行する。このシミュレーション結果として、事例ごとにシミュレートされたプロセスデータの予測値が制御変数CVとして得られると共に当該制御変数CVを目的関数へ入力することにより目的関数値の一例として利益が出力される。このように、RTOは、事例ごとにシミュレーションを実行するケーススタディにより、制御変数CVの変動と利益の変動との比、すなわちゲインを計算する。その後、RTOは、計算されたゲインを用いて、利益が最適値、例えば最大値となるCVターゲットを計算する。このように計算されたCVターゲットから、プロセスへの入力変数に対応する操作変数MV、あるいはプラント5の制御システム、例えばDCSの設定値SVが計算される。
ここで、上記のRTOは、プロセスの運転条件を変更している最中でない整定状態であることを前提としてシミュレーションを実行するものである。このため、出力部15Cは、出力部は、プラント5に含まれる機器から取得されるデータのうち障害が検出された機器および影響範囲に対応する機器から取得されるデータを除外して、オンラインシミュレータに入力する。
図7は、プロセスデータの入力例を示す模式図である。図7には、プラント5の機器の例として、7つの機器5b1~5b7が抜粋して示されると共に、影響範囲に含まれる機器5b4~5b6が線のハッチングで示されている。図7に示すように、7つの機器5b1~5b7からプロセスデータがアップロードされた場合、出力部15Cは、機器5b1~5b3から取得されたプロセスデータと、機器5b7から取得されたプロセスデータとをオンラインシミュレータ15C1へ入力する。一方、出力部15Cは、影響範囲に含まれる機器5b4~5b6から取得されたプロセスデータをオンラインシミュレータ15C1への入力から除外する。このようなプロセスデータの入力制御により、オンラインシミュレータ15C1によるシミュレーションの精度低下を抑止し、精度向上を実現できる。
(数値等)
上記実施形態で説明したプラント、設備、フィールド機器およびセンサの数、統合処理の内容、あるいは第1情報、第2情報、第1条件および第2条件などの具体例などは、あくまで一例であり、変更することができる。また、実施形態で説明したフローチャートも、矛盾のない範囲内で処理の順序を変更することができる。
(システム)
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、検出部15A、検索部15B、出力部15Cは、別々の装置で構成されていてもよい。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散および統合して構成することができる。
さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)および当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
(ハードウェア)
次に、実施形態で説明したコンピュータのハードウェア構成例を説明する。図8は、ハードウェア構成例を説明する図である。図8に示すように、CIサーバ10は、通信装置10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。また、図8に示した各部は、バス等で相互に接続される。
通信装置10aは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他のサーバとの通信を行う。HDD10bは、図2に示した機能を動作させるプログラムやDBなどを記憶する。
プロセッサ10dは、図2に示された処理部と同様の処理を実行するプログラムをHDD100b等から読み出してメモリ100cに展開することで、図2等で説明した機能を実行するプロセスを動作させる。例えば、このプロセスは、CIサーバ10が有する処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ10dは、検出部15A、検索部15B、出力部15C等と同様の機能を有するプログラムをHDD10b等から読み出す。そして、プロセッサ10dは、検出部15A、検索部15B、出力部15C等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。
このように、CIサーバ10は、プログラムを読み出して実行することでプラント制御方法を実行する情報処理装置として動作する。また、CIサーバ10は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施形態と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施形態でいうプログラムは、CIサーバ10によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD-ROM、MO(Magneto-Optical disk)、DVD(Digital Versatile Disc)などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。
1 統合管理システム
5 プラント
5a 設備
5b フィールド機器
5c センサ
10 CIサーバ
11 通信制御部
13 記憶部
13A トポロジデータ
15 制御部
15A 検出部
15B 検索部
15C 出力部

Claims (6)

  1. プラントの操業に用いられる機器に発生する障害を検出する検出部と、
    特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、前記障害が検出された機器と前記関係性を有する機器を検索する検索部と、
    検索結果として得られた機器を出力する出力部と、
    を有し、
    前記出力部は、前記プラントに含まれる機器から取得されるデータのうち前記障害が検出された機器および前記検索結果として得られた機器から取得されるデータを除外して、前記プラントの操業に関する制御データを算出するシミュレータに入力する、
    情報処理装置。
  2. 前記検索部は、前記障害が検出された機器と制御ループの関係を有する機器を検索する、
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記検索部は、前記プラントの連続プロセスで前記障害が検出された機器の並列に位置する機器または下流に隣接する機器を検索する、
    請求項1または2に記載の情報処理装置。
  4. 前記検索部は、前記プラントの連続プロセスで前記障害が検出された機器の上流および下流に連なる機器を検索する、
    請求項1または2に記載の情報処理装置。
  5. プラントの操業に用いられる機器に発生する障害を検出し、
    特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、前記障害が検出された機器と前記関係性を有する機器を検索し、
    検索結果として得られた機器を出力する、
    処理をコンピュータが実行し、
    前記出力する処理は、前記プラントに含まれる機器から取得されるデータのうち前記障害が検出された機器および前記検索結果として得られた機器から取得されるデータを除外して、前記プラントの操業に関する制御データを算出するシミュレータに入力する処理を含む情報出力方法。
  6. プラントの操業に用いられる機器に発生する障害を検出し、
    特定の関係性を有する機器間の接続形態に関するトポロジデータから、前記障害が検出された機器と前記関係性を有する機器を検索し、
    検索結果として得られた機器を出力する、
    処理をコンピュータに実行させ
    前記出力する処理は、前記プラントに含まれる機器から取得されるデータのうち前記障害が検出された機器および前記検索結果として得られた機器から取得されるデータを除外して、前記プラントの操業に関する制御データを算出するシミュレータに入力する処理を含む情報出力プログラム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009258961A (ja) 2008-04-16 2009-11-05 Mitsubishi Electric Corp プラント情報表示装置
WO2017159016A1 (ja) 2016-03-15 2017-09-21 株式会社日立製作所 異常診断システム

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2829241B2 (ja) * 1994-07-26 1998-11-25 三菱電機株式会社 プラント支援装置
GB0325560D0 (en) * 2003-10-31 2003-12-03 Seebyte Ltd Intelligent integrated diagnostics
US9436174B2 (en) 2013-03-01 2016-09-06 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Kalman filters in process control systems
GB2535597B (en) * 2014-12-17 2021-11-24 Fisher Rosemount Systems Inc Methods and apparatus to provide a role-based user interface
WO2017212486A1 (en) 2016-06-07 2017-12-14 Halo Analytics (H.A.) 2015 Ltd A system and method of analyzing and authenticating scenarios and actions that are taking place in a plant or a factory
US20190369585A1 (en) * 2018-05-29 2019-12-05 Dspace Digital Signal Processing And Control Engineering Gmbh Method for determining a physical connectivity topology of a controlling development set up for a real-time test apparatus
JP7423911B2 (ja) 2019-06-11 2024-01-30 中国電力株式会社 監視支援システムおよび監視支援方法
JP2021039411A (ja) 2019-08-30 2021-03-11 株式会社東芝 情報処理装置、警報監視システム、および警報監視方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009258961A (ja) 2008-04-16 2009-11-05 Mitsubishi Electric Corp プラント情報表示装置
WO2017159016A1 (ja) 2016-03-15 2017-09-21 株式会社日立製作所 異常診断システム

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