JPH05119191A

JPH05119191A - 運転支援装置

Info

Publication number: JPH05119191A
Application number: JP3281631A
Authority: JP
Inventors: Ryoichi Murata; 良一村田; Masumi Nomura; 真澄野村; Toshikatsu Fujiwara; 敏勝藤原
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1991-10-28
Filing date: 1991-10-28
Publication date: 1993-05-18

Abstract

(57)【要約】【目的】シミュレーションの入力である対応策候補を
自動的に抽出できると共に、シミュレーション結果に基
づき、拘束条件を満たしつつ異常の解消・軽減に有効な
対応策を決定でき、プラント運転員の精神的負荷を軽減
する。【構成】プロセス量入力装置１によりプラント１００
からプロセス量を入力すると共に、異常診断結果入力装
置２により異常診断装置２００から異常原因に関するを
データを入力する。対応策候補抽出装置４は、上記異常
原因を入力とし、第１のメモリ３に格納されている知識
を用いて対応策候補を抽出する。高速シミュレータ５
は、上記プロセス量の観測値、異常原因及び対応策候補
を入力とし、高速でシミュレーションを行なう。対応策
有効性判定装置７は、上記シミュレーション結果に対
し、第２のメモリ６に格納されている知識を用いて対応
策の有効性を判定し、有効と判定した対応策を出力装置
８を介して運転員に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は原子力プラント等の各種
プラントの運転支援に適用される運転支援装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】原子力プラントは、多重防護思想に基づ
く自動安全保護装置が設置され、かつ十分に訓練された
運転員により運転されており、非常に高い安全性と稼働
率を示している。昨今これに加え、人口知能の技術を用
いて運転操作支援を行なうことによって、更に安全性を
増進させようという努力がなされている。

【０００３】人口知能技術の応用として、専門分野のエ
キスパートの熟練知識を組み込んで利用する所謂エキス
パートシステムとして実現する試みがある。このエキス
パートシステムにおいては、温度や圧力等の物理量、各
種制御信号あるいは弁開度やポンプ回転数等の操作量
（以下、これらをプロセス量と総称する）を入力とし
て、異常原因同定を行ない、更に同定された原因に応じ
た対応策を決定している。但し、対応策を決定するため
の知識は予め与えなければならず、換言すれば与えられ
た以外の状況に対して、また的確な知識がない場合に
は、有効な対応策を決定できない。

【０００４】そのため、プラント運転員に少なからず精
神的負荷を課したり、異常状態の収束に多大な時間を要
し、あるいは不要なプラント停止に至る等、プラント稼
働率を下げる可能性がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、異常原因か
らプラント状態に応じた的確な対応策を推論する知識を
あらゆるプラント状態に対して予め作成することが非常
に困難であること、しかし、異常原因を隔離・除去する
ために効果のある候補を網羅的に枚挙することは比較的
簡単であることに注目し、更に、対応策の候補が分かれ
ば十分高速でその効果のシミュレーションを行なえるま
でに計算機性能が向上したことに基づいてなされたもの
である。

【０００６】従って、本発明の目的は、シミュレーショ
ンの入力である対応策候補を自動的に抽出できると共
に、シミュレーション結果に基づき、拘束条件を満たし
つつ異常の解消・軽減に有効な対応策を決定できる運転
支援装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明に係る運転支援装
置は、異常診断装置が設置されているプラントにおい
て、運転支援対象プラントからプロセス量を入力するた
めのプロセス量入力手段と、上記異常診断装置から異常
原因に関するをデータを入力する異常診断結果入力手段
と、異常原因に関するデータから対応策候補を抽出する
ための知識を格納する第１のメモリと、異常原因に関す
るデータから上記第１のメモリに格納されている知識を
を参照して対応策候補を抽出する対応策候補抽出手段
と、この抽出手段で抽出された対応策候補及び上記プロ
セス量並びに異常原因に基づいて高速でシミュレーショ
ンを行なう高速シミュレータと、対応策の有効性判定法
に関する知識を格納する第２のメモリと、上記高速シミ
ュレータによるシミュレーション結果に対し、上記の第
２のメモリに格納されている知識を参照して対応策の有
効性を判定する対応策有効性判定手段と、この判定手段
により有効と判定された対応策を出力する出力装置とを
備えたことを特徴とするものである。

【０００８】

【作用】プロセス量入力手段によりプラントからプロセ
ス量を入力すると共に、異常診断結果入力手段により異
常診断装置から異常原因に関するをデータを入力する。
対応策候補抽出手段は、上記異常原因を入力とし、第１
のメモリに格納されている知識を用いて、対応策候補を
抽出する。高速シミュレータは、上記プロセス量の観測
値、異常原因及び対応策候補を入力とし、高速でシミュ
レーションを行なう。対応策有効性判定手段は、上記シ
ミュレーション結果に対し、第２のメモリに格納されて
いる対応策の有効性判定法に関する知識を用いて対応策
の有効性を判定し、有効と判定した対応策を出力装置を
介して運転員に出力する。

【０００９】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。本発明の一実施例に係る運転支援装置の構成例
を図１に示す。破線で囲った部分が本発明の対象となる
部分である。

【００１０】本発明に係る運転支援装置は、プロセス量
入力装置１、異常診断結果入力装置２、対応策候補抽出
知識を格納する第１のメモリ３、対応策候補抽出装置
４、高速シミュレータ５、対応策有効性判定知識を格納
する第２のメモリ６、対応策有効性判定装置７、出力装
置８、ワーキングメモリ９及びデータバス１０より構成
される。

【００１１】診断対象プラント１００に対し、圧力や流
量等のプロセス量を入力するプロセス量入力装置１を設
置し、該入力装置１の出力をデータバス１０を介してワ
ーキングメモリ９に入力する。上記診断対象プラント１
００には、異常診断装置２００が設置されており、異常
兆候の検知及び異常原因の箇所と程度の定量的同定を行
なっている。上記異常診断装置２００に対して異常診断
結果入力装置２を接続し、この入力装置２の出力をデー
タバス１０を介してワーキングメモリ９に入力する。

【００１２】上記対応策候補抽出知識を格納する第１の
メモリ３は、対応策候補抽出装置４に接続し、この対応
策候補抽出装置４をデータバス１０を介してワーキング
メモリ９に接続する。また、高速シミュレータ５は、デ
ータバス１０を介してワーキングメモリ９に接続する。
更に、対応策有効性判定知識を格納する第２のメモリ６
は、対応策有効性判定装置７に接続し、この全既対応策
有効性判定装置７及び出力装置８をそれぞれ前記データ
バス１０を介して前記ワーキングメモリ９に接続する。

【００１３】次に上記実施例の動作を図２に示すフロー
チャートを参照して説明する。図中、細線枠で囲った部
分は要素処理を、破線で囲った部分は判断分岐を、太線
枠で囲った部分は知識を表し、また、細線矢印は処理の
流れを、二重線は知識あるいはデータの参照を示してい
る。（ａ）運転支援処理が開始されると、終了命令を受け取
るまで、予め定められた時間間隔で以下の処理を行な
う。（ｂ）ワーキングメモリ（ＷＭ）９の時間更新処理を行
なう。（ｃ）プロセス量入力装置１を起動してプラント１００
からプロセス量を入力し、その入力したプロセス量をワ
ーキングメモリ９に格納する。（ｄ）異常診断装置２００によって同定された異常原因
に関するデータを同異常診断装置２００から入力し、ワ
ーキングメモリ９に格納する。

【００１４】（ｅ）異常原因が１つでもワーキングメモ
リ９内にある場合は、対応策候補抽出装置４を起動し、
ワーキングメモリ９に格納されている異常原因に関する
データを入力とし、第１のメモリ３に格納されている対
応策候補知識を用いて、高速シミュレータ５への入力と
なる対応策候補を設定し、ワーキングメモリ９に格納す
る。

【００１５】（ｆ）異常原因が抽出されなかった場合
は、高速シミュレータ５のリセット処理を行なって上記
（ｂ）に示したワーキングメモリ９の時間更新処理に戻
る。高速シミュレータ５の処理については詳細を後述す
る。（ｇ）対応策候補が１つでもワーキングメモリ９に格納
されている場合は、最初の対応策候補に対し、（ｉ）か
ら（ｋ）に示す処理を行なう。（ｈ）対応策候補がなくなれば、対応策が見付からなか
った旨のメッセージを出して（図２には示していな
い）、（ｂ）の処理に戻る。

【００１６】（ｉ）高速シミュレータ５を起動し、異常
原因と対応策候補を入力として、予め定められた時間区
間に対し、高速でシミュレーションを行ない、結果をワ
ーキングメモリ９に格納する。

【００１７】（ｊ）１つの対応策候補に対するシミュレ
ーションが終了する毎に、対応策有効性判定装置７を起
動し、ワーキングメモリ９に格納されているシミュレー
ション結果を入力とし、第２のメモリ６に格納されてい
る対応策有効性知識を用いて各対応策候補の評価を行な
う。（ｋ）この評価において満足であると判定された場合
は、出力装置８からその対応策をシミュレーション結果
と共に運転員に出力する。（ｌ）満足でないと判定された場合は、その対応策候補
をワーキングメモリ９から消去し、（ｇ）の処理に戻
る。

【００１８】なお、上記図２に示した処理例では、１つ
でも満足な対応策が見つかればそれを出力し（処理
（ｋ））、その時間ステップでの処理を打ち切るように
したが、その他、例えば図７のフローチャートに示すよ
うに全ての対応策候補の有効性判定を行ない、最良の対
応策を探索するようにしてもよい。次に図１における各
部の機能について説明する。プロセス量入力装置１は、
プラント１００からプロセス量を入力し、入力したプロ
セス量をワーキングメモリ９のプロセス量領域に格納す
る。

【００１９】異常診断結果入力装置２は、異常診断装置
２００から異常原因、異常モード、発生時刻と定量値を
入力し、ワーキングメモリ９の異常診断結果領域に格納
する。ここに、異常モードとは“開固着”や“制御ゲイ
ン高”等、異常原因の種類や方向等を表す細分類であ
る。

【００２０】第１のメモリ３には、異常原因から対応策
候補を抽出するための対応策候補抽出知識が格納され
る。個々の対応策候補抽出知識には、以下の内容が記述
される。（ａ）対応策候補抽出知識名対応策候補抽出知識に一意に付けられた名前。（ｂ）トリガこの対応策候補が抽出される条件を異常原因名と異常モ
ード名の組で記述する。（ｃ）対応策候補前記トリガが成立したときに（ア）印加対象対応策を印加する対象を記述する。シミュレーション内
の変数名やシミュレーションとの接続機器チャンネル番
号等である。（イ）設定値加える対応策の定数量を設定するための手続き名とパラ
メータを与える。（ウ）時間設定トリガ成立時点から対応策印加までの時間を与える。（ｄ）有効性判定対応策の有効性を判定するための知識名を記述する。

【００２１】対応策候補抽出知識の記述形式例を図３
に、この記述形式に従って記述した知識例を図４に示
す。図中、後ろに＋がついているものは１つ以上任意個
記述でき、それぞれはｏｒ関係にあることを更に下線部
は本システムに固定されたデータであることを示す。

【００２２】以下では、知識工学の一般的用語に従い、
図３の記述全体をフレーム、特にこの場合は対応策候補
抽出フレームと称し、１段内部の（トリガ・・）等スロ
ット、もう１段内部の（異常原因名・・）等をファセッ
ト、更にもう１段内部の（異常モード名）等をスロット
値と呼ぶ。図４の例では、（ａ）充填ポンプ追加起動は、

【００２３】（ｂ）異常原因としてＳＧＴＲが異常モー
ド「小」または「中」で同定された場合あるいはＬＯＣ
Ａが異常モード「小」または「中」で同定された場合に
対応策候補となり、（ｃ）対応策の効果予測シミュレーションは、（ア）充
填ポンプ容量の（イ）１５ｔ／Ｈまたは３０ｔ／Ｈだけ
の増加（ポンプの１台または２台追加起動に対応）を
（ウ）上記トリガ成立後または５分後に印加し、（ｄ）有効性判定の判定は、「保有水確保有効性判定知
識」によって行なうことを表している。対応策候補抽出
装置４は、起動される毎に、（ａ）ワーキングメモリ９
の異常診断結果領域に格納されている全ての異常原因に
対し、（ｂ）異常原因と異常モードをそれぞれトリガス
ロットのファセットとスロット値として持つ対応策候補
抽出フレームを取り出し、（ｃ）該対応策候補抽出フレ
ームの対応策候補スロット内の印加対象ファセットか
ら、印加対象名を取り出し、（ｄ）同スロット内の値設
定ファセットから、値設定の手続き名と全てのパラメー
タを取り出し、（ｅ）同スロット内の時間設定ファセッ
トから、すべての時間設定値を取り出し、（ｅ）更に、
該対応策候補抽出フレームの有効性判定スロットから対
応策有効性判定知識名を取り出し、

【００２４】（ｇ）印加対象名、値設定手続き名、個々
のパラメータ、個々の時間設定値及び対応策有効性判定
知識名の組（パラメータの個数及び設定時間の個数の積
に対応して複数組できる）をワーキングメモリ９の対応
策候補領域に格納する。以下では、印加対象名、値設定
手続き名、１つのパラメータ、１つの時間設定値及び対
応策有効性判定抽出知識名からなる個々の組を「対応策
候補データ」と呼ぶ。

【００２５】高速シミュレータ５は、高速シミュレーシ
ョンモードとリセットモードの２つの演算モードを持
ち、それぞれワーキングメモリ９に対応策候補データが
格納されているか否かで使い分けを行なっている。（i ）高速シミュレーションモードでは、

【００２６】ワーキングメモリ９に格納されている異常
原因及び対応策候補データを入力として、定められた最
大時間までのシミュレーションを行ない、結果をワーキ
ングメモリ９のシミュレーション結果に格納する。ここ
に、定められた最大時間とは、対応策候補データ内にあ
る対応策有効性判定知識名によって指定される対応策有
効性判定フレームの判定時間スロットに与えられている
判定最大時間である。（ii）リセットモードワーキングメモリ９に格納されているプロセス量の観測
値にシミュレータ５の出力が一致するように、シミュレ
ータ５内の積分要素をリセットする。

【００２７】第２のメモリ６には、シミュレーション結
果からの対応策の有効性判定法に関する対応策有効性判
定知識が格納される。個々の対応策有効性判定知識に
は、以下の内容が記述される。（ａ）対応策有効性判定知識名対応策有効性判定知識に一意に付けられた名前。（ｂ）判定時間有効性を判定するために行なう予測シミュレーションの
最大時間を与える。（ｃ）制約条件（ア）時間条件判定を行なう時間区間を与える。（イ）条件

【００２８】制約条件の判定法を、例えば「下限＜変数
名＜上限」のような物理量の範囲やその論理結合等の形
式で記述する。本実施例での変数名とはシミュレータ５
内の変数名やシミュレータ５との接続機器のチャンネル
番号等である。（ウ）評価

【００２９】条件を満たす時の有効性の評価点数を与え
る。点数は有効性判定の指標となる数値であり、重要な
制約条件ほど大きな点数が設定される。また、最良の対
応策を探索する図７に示す処理例では、この点数の総和
が最大のものを最良の対応策としている。（ｄ）満足条件対応策候補が最低限満たされなければならない点数を与
える。

【００３０】第２のメモリ６に格納される対応策有効性
判定知識の記述形式例を図５に、この記述形式に従って
記述した対応策有効性判定知識の例を図６に示す。以
下、図５の記述全体を対応策有効性判定フレームと呼
ぶ。図６の例は、（ａ）保有水確保有効性判定知識を適用する際は（ｂ）判定時間を最大３０分に採り、すなわち、対応策
候補抽出フレームのトリガが成立後３０分間シミュレー
ションを行ない、（ｃ）¹ 第１の制約条件として、（ア）１０分から２０
分の間で、（イ）加圧器水位が１０％と７０％の間にあ
るとき、（ウ）点数２０を加え、（ｃ）² 第２の制約条件として、（ア）１０分から２０
分の間で、（イ）加圧器水位が１３０ata と１６０ata
の間にあるとき、（ウ）点数１０を加え、（ｃ）³ 第３の制約条件として、（ア）１０分から２０
分の間で、（イ）加圧器水位が３０％と６０％の間に収
まれば、（ウ）点数５０を加え、（ｃ）⁴ 第４の制約条件として、（ア）１０分から２０
分の間で、（イ）加圧器水位が１４０ata と１６０ata
の間に収まれば、（ウ）点数２０を加え、

【００３１】（ｄ）制約条件の満足点数の総和が８０以
上、すなわち、第３の制約条件は必ず満たし、第１の制
約条件、第２の制約条件、第４の制約条件の内の少なく
とも２つを満たすとき、該当対策を有効と判定する。と
いう例である。対応策有効性判定装置７は、以下に示す
判定処理を行なう。（ａ）当該対応策候補データの点数総和を０とする。（ｂ）当該対応策候補データ中の対応策有効性判定知識
で指定されている対応策有効性判定フレームを取り出
し、（ｃ）当該フレームの全ての制約条件スロットにつ
いて（ｄ）時間ファセットに与えられている時間間隔に
対応するシミュレーション結果に対し、（ｅ）条件ファ
セットに与えられている判定法を実行し、（ｆ）満たし
ているときに限り、評価ファセットに与えられている点
数を当該対応策候補データの点数総和に加算する。
（ｇ）全ての制約条件スロットの処理が終われば、結果
の点数総和をワーキングメモリ９の対応策候補領域の当
該対応策候補データに書き加える。

【００３２】（ｈ）この点数総和が満足条件スロットに
与えられている満足点数以上であれば、当該対応策候補
は満足であると判定し、判定結果をワーキングメモリ９
の対応策候補領域の当該対応策候補データに書き加え
る。（ｉ）出力装置８は、満足であると判定された対応策を
シミュレーション結果と共に運転員に出力する。（ｊ）ワーキングメモリ９は、以下に示す（ア）〜
（エ）の領域からなっている。（ア）プロセス量領域プロセス量領域には、（ａ）観測した時刻：ｔ（ｂ）観測された複数のプロセス量：ｘ₁，ｘ₂，・・
・，ｘ_mを１レコードとして、予め定められたレコード
数だけ記録する。（イ）異常診断結果領域

【００３３】異常診断結果領域には、検知された異常原
因名、異常モード、発生時刻及び異常程度の定量値の組
を１レコードとして、診断された個数だけ格納する。（ウ）対応策候補領域

【００３４】対応策候補領域には、印加対象名、値設定
手続き名、１つのパラメータ、１つの時間設定値及び対
応策有効性判定知識名の組、すなわち対応策候補データ
に対応する有効性判定結果の点数総和と満足性判定結果
を追加したものを１レコードとして、取り出された数だ
け格納する。（エ）シミュレーション結果領域シミュレーション結果領域には、高速シミュレータによ
るシミュレーション結果を（ａ）計算した時間刻み点：ｔ（ｂ）計算した複数のプロセス量：ｙ₁，ｙ₂，・・
・，ｙ_nを１レコードとして、予め定められたレコード
数だけ記録する。なお、本発明に係る運転支援装置は、
プラントに限らず、機械装置類一般に適用し得るもので
ある。

【００３５】

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、個
々の異常原因やその程度、あるいは個々のプラント状態
から的確に対策を推論する知識を予め準備しておかなく
ても、異常原因を隔離・除去するために効果のある候補
を記述しておくだけで、網羅的に対応策の効果を予測
し、個々の異常及びプラント状態に即して有効な対策を
見い出し、運転員に告知することができる。特に、個々
の時刻の状況だけでなく、熟練運転員並に時間トレンド
から見た最適策を求め得る。これらによって、異常時に
おけるプラント運転員の精神的負荷を軽減し、迅速な異
常現象の収束を行なう、あるいは不要なプラント停止を
回避することが可能になり、プラントの安全性と稼働率
のより一層の向上を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る運転支援装置を示すブ
ロック図。

【図２】同実施例における全体の処理動作を示すフロー
チャート。

【図３】対応策候補抽出知識の記述形式例を示す図。

【図４】図３の記述形式に従って記述した対応策候補知
識例を示す図。

【図５】対応策有効性判定知識の記述形式例を示す図。

【図６】図５の記述形式に従って記述した対応策有効性
判定知識例を示す図。

【図７】本発明における他の処理例を示すフローチャー
ト。

【符号の説明】

１…プロセス量入力装置、２…異常診断結果入力装置、
３…対応策候補抽出知識を格納する第１のメモリ、４…
対応策候補抽出装置、５…高速シミュレータ、６…対応
策有効性判定知識を格納する第２のメモリ、７…対応策
有効性判定装置、８…出力装置、９…ワーキングメモ
リ、１０…データバス、１００…診断対象プラント、２
００…異常診断装置。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】異常診断装置が設置されているプラント
において、運転支援対象プラントからプロセス量を入力
するためのプロセス量入力手段と、上記異常診断装置か
ら異常原因に関するをデータを入力する異常診断結果入
力手段と、異常原因に関するデータから対応策候補を抽
出するための知識を格納する第１のメモリと、異常原因
に関するデータから上記第１のメモリに格納されている
知識をを参照して対応策候補を抽出する対応策候補抽出
手段と、この抽出手段で抽出された対応策候補及び上記
プロセス量並びに異常原因に基づいて高速でシミュレー
ションを行なう高速シミュレータと、対応策の有効性判
定法に関する知識を格納する第２のメモリと、上記高速
シミュレータによるシミュレーション結果に対し、上記
の第２のメモリに格納されている知識を参照して対応策
の有効性を判定する対応策有効性判定手段と、この判定
手段により有効と判定された対応策を出力する出力装置
とを具備したことを特徴とする運転支援装置。