JPH05322604A - 異常同定装置 - Google Patents
異常同定装置Info
- Publication number
- JPH05322604A JPH05322604A JP4129062A JP12906292A JPH05322604A JP H05322604 A JPH05322604 A JP H05322604A JP 4129062 A JP4129062 A JP 4129062A JP 12906292 A JP12906292 A JP 12906292A JP H05322604 A JPH05322604 A JP H05322604A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- scale
- simulation
- value
- waveform
- abnormality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
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-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】故障規模の同定精度を高める。
【構成】異常診断の対象物に対して異常の原因たる故障
の規模を数値化するデータ収集部２と、この収集部２で
得られた実プロセス量を逐次記録する記録部５と、上記
収集部２で得られる現在時点でのプロセス値を初期値設
定して時間を遡る方向にシミュレーションを実行する逆
シミュレーション部４と、この逆シミュレーション部４
で得られたプロセス量の逆シミュレーション値と上記記
録部５に記録された過去の実プロセス量の記録値とを一
致比較することにより異常規模値を探索して同定する規
模同定部６とを具備する。
の規模を数値化するデータ収集部２と、この収集部２で
得られた実プロセス量を逐次記録する記録部５と、上記
収集部２で得られる現在時点でのプロセス値を初期値設
定して時間を遡る方向にシミュレーションを実行する逆
シミュレーション部４と、この逆シミュレーション部４
で得られたプロセス量の逆シミュレーション値と上記記
録部５に記録された過去の実プロセス量の記録値とを一
致比較することにより異常規模値を探索して同定する規
模同定部６とを具備する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原子力や火力、化学プ
ラント等のプロセスの異常規模を同定する異常同定装置
に関する。
ラント等のプロセスの異常規模を同定する異常同定装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】原子力や火力、化学プラント等のプロセ
スの異常の原因たる故障の規模を同定するに際して、従
来はシミュレーション技術の応用により、時間に対して
順方向のシミュレーションを実行するのが常であった。
図５はこの方法を示したもので、例えば時間ｔ0 におい
て故障が生じて異常が発生すると、プロセス量は故障の
作用により変動する。その後、特定時間が経過した時間
ｔ1 の時点で規模を同定しようとするとき、想定される
規模をｚとした上で、異常発生時点ｔ0 のプロセス値χ
（以下本文中ではプロセス量を「χ」のように表現す
る）＝（ｘ1 ，ｘ2，…，ｘn ）を初期値として以下に
示すシミュレーションモデルによりシミュレーションを
時間ｔ0 〜ｔ1 に渡って実行するものである。すなわ
ち、
スの異常の原因たる故障の規模を同定するに際して、従
来はシミュレーション技術の応用により、時間に対して
順方向のシミュレーションを実行するのが常であった。
図５はこの方法を示したもので、例えば時間ｔ0 におい
て故障が生じて異常が発生すると、プロセス量は故障の
作用により変動する。その後、特定時間が経過した時間
ｔ1 の時点で規模を同定しようとするとき、想定される
規模をｚとした上で、異常発生時点ｔ0 のプロセス値χ
（以下本文中ではプロセス量を「χ」のように表現す
る）＝（ｘ1 ，ｘ2，…，ｘn ）を初期値として以下に
示すシミュレーションモデルによりシミュレーションを
時間ｔ0 〜ｔ1 に渡って実行するものである。すなわ
ち、
【０００３】
【数１】
【０００４】上記図５はシミュレーションの状況を、ｚ
＝ａ，ｂ，ｃとパラメータにとって変化させた場合を示
すもので、このときのシミュレーションの数値計算は図
６のフローチャートに示すアルゴリズムで実行される。
これはすなわち、初めに初期値として時点ｔ0 と、この
時点ｔ0 でのプロセス量χ0 を設定した後、以後、予め
設定される微小時間Δｔ毎に実プロセス量χのシミュレ
ーションを更新していくもので、得られるシミュレーシ
ョン結果は、想定した故障の規模に応じて相違する。事
実と一致する規模ｚ＝ａを想定したシミュレーション波
形χａは、実プロセス量χの記録と一致し、また規模ｚ
＝ｂやｚ＝ｃのように事実と異なる条件を設定したシミ
ュレーション波形χｂ，χｃは、いずれも実プロセス量
χの波形とは一致しない。よって、真の異常規模ｚ＝ａ
が同定されるようになるものである。
＝ａ，ｂ，ｃとパラメータにとって変化させた場合を示
すもので、このときのシミュレーションの数値計算は図
６のフローチャートに示すアルゴリズムで実行される。
これはすなわち、初めに初期値として時点ｔ0 と、この
時点ｔ0 でのプロセス量χ0 を設定した後、以後、予め
設定される微小時間Δｔ毎に実プロセス量χのシミュレ
ーションを更新していくもので、得られるシミュレーシ
ョン結果は、想定した故障の規模に応じて相違する。事
実と一致する規模ｚ＝ａを想定したシミュレーション波
形χａは、実プロセス量χの記録と一致し、また規模ｚ
＝ｂやｚ＝ｃのように事実と異なる条件を設定したシミ
ュレーション波形χｂ，χｃは、いずれも実プロセス量
χの波形とは一致しない。よって、真の異常規模ｚ＝ａ
が同定されるようになるものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述した如く従来の同
定方法では、初期値が誤差を含むとシミュレーション波
形全体に誤差を生じ、実波形との比較に支障をきたすた
め、実際に異常が発生した時点ｔ0 とその時点でのプロ
セス量χ0 とを正確に測定する必要がある。
定方法では、初期値が誤差を含むとシミュレーション波
形全体に誤差を生じ、実波形との比較に支障をきたすた
め、実際に異常が発生した時点ｔ0 とその時点でのプロ
セス量χ0 とを正確に測定する必要がある。
【０００６】しかしながら、異常検知はプロセス量χの
異常な変化を検出することをもって行なうのが通例であ
り、これら時点ｔ0 、プロセス量χ0 を特定するのは実
際には困難である。
異常な変化を検出することをもって行なうのが通例であ
り、これら時点ｔ0 、プロセス量χ0 を特定するのは実
際には困難である。
【０００７】したがって上記検知方法では、実際の異常
発生時点ｔ0 から相応の時間が経過して実プロセス量χ
の値が変化してから異常同定のためのシミュレーション
を実行することとなる。このように、初期値ｔ0 ，χ0
を正確に設定することは困難な状況で順方向のシミュレ
ーションを実行しなければならないため、シミュレーシ
ョンの精度全体がどうしても悪化してしまう。すると、
実プロセス量χとシミュレーション波形により両者の一
致を確認することが困難となってしまう。
発生時点ｔ0 から相応の時間が経過して実プロセス量χ
の値が変化してから異常同定のためのシミュレーション
を実行することとなる。このように、初期値ｔ0 ，χ0
を正確に設定することは困難な状況で順方向のシミュレ
ーションを実行しなければならないため、シミュレーシ
ョンの精度全体がどうしても悪化してしまう。すると、
実プロセス量χとシミュレーション波形により両者の一
致を確認することが困難となってしまう。
【０００８】本発明は上記のような実情に鑑みてなされ
たもので、その目的とするところは、シミュレーション
の初期値の設定精度を高めることでシミュレーション波
形全体の精度を向上させることが可能な異常同定装置を
提供することにある。
たもので、その目的とするところは、シミュレーション
の初期値の設定精度を高めることでシミュレーション波
形全体の精度を向上させることが可能な異常同定装置を
提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段及び作用】すなわち本発明
は、異常診断の対象物に対して異常の原因たる故障の規
模を数値化するデータ収集部と、この収集部で得られた
実プロセス量を逐次記録する記録部と、上記収集部で得
られる現在時点でのプロセス値を初期値設定して時間を
遡る方向にシミュレーションを実行する逆シミュレーシ
ョン部と、この逆シミュレーション部で得られたプロセ
ス量の逆シミュレーション値と上記記録部に記録された
過去の実プロセス量の記録値とを一致比較することによ
り異常規模値を探索して同定する規模同定部とを具備す
るようにしたもので、シミュレーションの初期値として
現在時点での実プロセス量を正確に測定して設定するこ
とができるため、シミュレーション波形の計算精度を高
くし、実プロセス量の記録波形との比較が容易となって
故障規模の同定精度を高めることが可能となる。
は、異常診断の対象物に対して異常の原因たる故障の規
模を数値化するデータ収集部と、この収集部で得られた
実プロセス量を逐次記録する記録部と、上記収集部で得
られる現在時点でのプロセス値を初期値設定して時間を
遡る方向にシミュレーションを実行する逆シミュレーシ
ョン部と、この逆シミュレーション部で得られたプロセ
ス量の逆シミュレーション値と上記記録部に記録された
過去の実プロセス量の記録値とを一致比較することによ
り異常規模値を探索して同定する規模同定部とを具備す
るようにしたもので、シミュレーションの初期値として
現在時点での実プロセス量を正確に測定して設定するこ
とができるため、シミュレーション波形の計算精度を高
くし、実プロセス量の記録波形との比較が容易となって
故障規模の同定精度を高めることが可能となる。
【００１０】
【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。
する。
【００１１】図１はそのシステム構成を示すもので、１
が異常診断の対象物となるプラントである。このプラン
ト１の実プロセス量χはデータ収集部２にてサンプル時
間間隔Δｔ毎にデジタル値に変換され、収集される。収
集されたデジタル値の実プロセス量χは、逐次規模推定
部３、逆シミュレータ部４及び記憶部５へ伝送される。
が異常診断の対象物となるプラントである。このプラン
ト１の実プロセス量χはデータ収集部２にてサンプル時
間間隔Δｔ毎にデジタル値に変換され、収集される。収
集されたデジタル値の実プロセス量χは、逐次規模推定
部３、逆シミュレータ部４及び記憶部５へ伝送される。
【００１２】規模推定部３は、異常な実プロセス量χの
変動から異常の原因たる故障の規模ｚの概略値を推定し
て推定結果を逆シミュレータ部４、規模同定部６へ伝送
する。
変動から異常の原因たる故障の規模ｚの概略値を推定し
て推定結果を逆シミュレータ部４、規模同定部６へ伝送
する。
【００１３】逆シミュレータ部４は、同定を実施する現
在の時点ｔ1 と実プロセス量χ1 とを初期値に設定し、
また異常規模ｚを設定した上で数値計算を実行すること
で、上記時点ｔ1 から時点ｔｆに至るまでの時間を遡る
方向でのシミュレーション（以下「逆シミュレーショ
ン」と略称する）を行ない、得られたシミュレーション
結果を規模同定部６へ伝送する。
在の時点ｔ1 と実プロセス量χ1 とを初期値に設定し、
また異常規模ｚを設定した上で数値計算を実行すること
で、上記時点ｔ1 から時点ｔｆに至るまでの時間を遡る
方向でのシミュレーション（以下「逆シミュレーショ
ン」と略称する）を行ない、得られたシミュレーション
結果を規模同定部６へ伝送する。
【００１４】また上記記憶部５は、データ収集部２から
逐次送られてくる実プロセス量χ（ｔ）の上記時間区間
ｔｆ≦ｔ≦ｔ1 の範囲内における各時間毎の値を時系列
データとして例えば磁気ディスク等の記憶媒体に書込み
記録し、記録した時系列データを必要に応じて規模同定
部６へ読出す。
逐次送られてくる実プロセス量χ（ｔ）の上記時間区間
ｔｆ≦ｔ≦ｔ1 の範囲内における各時間毎の値を時系列
データとして例えば磁気ディスク等の記憶媒体に書込み
記録し、記録した時系列データを必要に応じて規模同定
部６へ読出す。
【００１５】規模同定部６は、故障規模ｚを仮定したシ
ミュレーション波形χｚと実波形χとを比較して両者が
一致する方向に異常規模ｚを修正してｚ* とし、これを
上記逆シミュレータ部４へ帰還させる。逆シミュレータ
部４では、異常規模ｚ＝ｚ*と置換して再度逆シミュレ
ーションを実行し、得られたシミュレーション結果を規
模同定部６へ伝送する。
ミュレーション波形χｚと実波形χとを比較して両者が
一致する方向に異常規模ｚを修正してｚ* とし、これを
上記逆シミュレータ部４へ帰還させる。逆シミュレータ
部４では、異常規模ｚ＝ｚ*と置換して再度逆シミュレ
ーションを実行し、得られたシミュレーション結果を規
模同定部６へ伝送する。
【００１６】このような計算の繰返しを実行することで
最適なシミュレーション波形を得ると規模同定部６は、
得たシミュレーション波形が実プロセス量χの波形と完
全に一致したと判断し、その結果得られる異常規模ｚｍ
を最終的な同定結果として表示部７で表示出力させる。
最適なシミュレーション波形を得ると規模同定部６は、
得たシミュレーション波形が実プロセス量χの波形と完
全に一致したと判断し、その結果得られる異常規模ｚｍ
を最終的な同定結果として表示部７で表示出力させる。
【００１７】上記のような構成にあって、逆シミュレー
タ部４は図２に図３のフローチャートに示すアルゴリズ
ムに従ってシミュレーションを実行する。すなわち、初
期値として現在の時点ｔ1 での実プロセス量χ1 を設定
した後に（ステップＡ１）、設定時点における実プロセ
ス量χのシミュレーション上の減少分「ｄχ／ｄｔ」を
演算し（ステップＡ２）、この減少分をもってサンプリ
ング時間間隔Δｔだけ遡った時点「ｔ1 −Δｔ」での実
プロセス量χを算出すると共に、時点ｔから時間間隔Δ
ｔだけ遡った時点「ｔ1 −Δｔ」を新たに時点ｔとして
更新設定する（ステップＡ３）。その後、更新設定した
時点ｔが時点ｔｆに達したか否か判断し（ステップＡ
４）、以後更新設定した時点ｔが時点ｔｆに達したと判
断されるまで順次上記ステップＡ２〜Ａ４のシミュレー
ション動作を繰返し実行するものである。
タ部４は図２に図３のフローチャートに示すアルゴリズ
ムに従ってシミュレーションを実行する。すなわち、初
期値として現在の時点ｔ1 での実プロセス量χ1 を設定
した後に（ステップＡ１）、設定時点における実プロセ
ス量χのシミュレーション上の減少分「ｄχ／ｄｔ」を
演算し（ステップＡ２）、この減少分をもってサンプリ
ング時間間隔Δｔだけ遡った時点「ｔ1 −Δｔ」での実
プロセス量χを算出すると共に、時点ｔから時間間隔Δ
ｔだけ遡った時点「ｔ1 −Δｔ」を新たに時点ｔとして
更新設定する（ステップＡ３）。その後、更新設定した
時点ｔが時点ｔｆに達したか否か判断し（ステップＡ
４）、以後更新設定した時点ｔが時点ｔｆに達したと判
断されるまで順次上記ステップＡ２〜Ａ４のシミュレー
ション動作を繰返し実行するものである。
【００１８】図２はこの逆シミュレータ部４によるシミ
ュレーションの状況を示すもので、故障の規模ｚ＝ａ，
ｂ，ｃ，…の値に対応して異なるシミュレーション波形
χａ，χｂ，χｃ，…（ｔｆ≦ｔ≦ｔ1 ）が得られ、こ
れらのシミュレーション波形が規模同定部６へ伝送され
るものである。
ュレーションの状況を示すもので、故障の規模ｚ＝ａ，
ｂ，ｃ，…の値に対応して異なるシミュレーション波形
χａ，χｂ，χｃ，…（ｔｆ≦ｔ≦ｔ1 ）が得られ、こ
れらのシミュレーション波形が規模同定部６へ伝送され
るものである。
【００１９】これに対して規模同定部６は、逆シミュレ
ータ部４から送られてくる故障規模ｚを仮定したシミュ
レーション波形χｚと記憶部５に記録される実波形χと
を比較して両者が一致する方向に異常規模ｚを修正して
ｚ* とし、これを上記逆シミュレータ部４へ帰還させ
る。逆シミュレータ部４では、異常規模ｚ＝ｚ* と置換
して再度逆シミュレーションを実行し、得られたシミュ
レーション結果を規模同定部６へ伝送する。
ータ部４から送られてくる故障規模ｚを仮定したシミュ
レーション波形χｚと記憶部５に記録される実波形χと
を比較して両者が一致する方向に異常規模ｚを修正して
ｚ* とし、これを上記逆シミュレータ部４へ帰還させ
る。逆シミュレータ部４では、異常規模ｚ＝ｚ* と置換
して再度逆シミュレーションを実行し、得られたシミュ
レーション結果を規模同定部６へ伝送する。
【００２０】このような計算の繰返しを実行させる過程
で規模同定部６は、次式に基づいた修正により異常規模
ｚの修正値ｚ* を与え、該規模ｚを探索していく。すな
わち、
で規模同定部６は、次式に基づいた修正により異常規模
ｚの修正値ｚ* を与え、該規模ｚを探索していく。すな
わち、
【００２１】
【数２】 ここで、ｓは次式による誤差面積である。すなわち、
【００２２】
【数３】
【００２３】上記の探索により規模同定部６は、誤差面
積ｓが最小となるような異常規模ｚｍを求める。こうし
て異常規模ｚｍが求められる状況を図４に示す。ここで
規模同定部６は、例えば誤差面積ｓの近傍の勾配ｄｓ／
ｄｚが充分に小さくなることをもって探索終了の判定を
行なうもので、誤差面積ｓの極小値の探索手法は他の適
切な数理的手法のいずれであってもよい。
積ｓが最小となるような異常規模ｚｍを求める。こうし
て異常規模ｚｍが求められる状況を図４に示す。ここで
規模同定部６は、例えば誤差面積ｓの近傍の勾配ｄｓ／
ｄｚが充分に小さくなることをもって探索終了の判定を
行なうもので、誤差面積ｓの極小値の探索手法は他の適
切な数理的手法のいずれであってもよい。
【００２４】しかして規模同定部６は、誤差面積ｓが最
小となる波形を見出だして探索終了と判定した後に、求
めた波形が実プロセス量χの波形に完全に一致している
ものとなるので、その異常規模ｚｍを同定の結果得られ
た実際の故障規模ｚとして表示部７で表示出力させる。
小となる波形を見出だして探索終了と判定した後に、求
めた波形が実プロセス量χの波形に完全に一致している
ものとなるので、その異常規模ｚｍを同定の結果得られ
た実際の故障規模ｚとして表示部７で表示出力させる。
【００２５】
【発明の効果】以上詳記した如く本発明によれば、異常
診断の対象物に対して異常の原因たる故障の規模を数値
化するデータ収集部と、この収集部で得られた実プロセ
ス量を逐次記録する記録部と、上記収集部で得られる現
在時点でのプロセス値を初期値設定して時間を遡る方向
にシミュレーションを実行する逆シミュレーション部
と、この逆シミュレーション部で得られたプロセス量の
逆シミュレーション値と上記記録部に記録された過去の
実プロセス量の記録値とを一致比較することにより異常
規模値を探索して同定する規模同定部とを具備するよう
にしたので、シミュレーションの初期値として現在時点
での実プロセス量を正確に測定して設定することができ
るため、シミュレーション波形の計算精度を高くし、実
プロセス量の記録波形との比較が容易となって故障規模
の同定精度を高めることが可能な異常同定装置を提供す
ることができる。
診断の対象物に対して異常の原因たる故障の規模を数値
化するデータ収集部と、この収集部で得られた実プロセ
ス量を逐次記録する記録部と、上記収集部で得られる現
在時点でのプロセス値を初期値設定して時間を遡る方向
にシミュレーションを実行する逆シミュレーション部
と、この逆シミュレーション部で得られたプロセス量の
逆シミュレーション値と上記記録部に記録された過去の
実プロセス量の記録値とを一致比較することにより異常
規模値を探索して同定する規模同定部とを具備するよう
にしたので、シミュレーションの初期値として現在時点
での実プロセス量を正確に測定して設定することができ
るため、シミュレーション波形の計算精度を高くし、実
プロセス量の記録波形との比較が容易となって故障規模
の同定精度を高めることが可能な異常同定装置を提供す
ることができる。
【図１】本発明の一実施例に係るシステム構成を示すブ
ロック図。
ロック図。
【図２】同実施例に係る規模同定の手順を示す図。
【図３】同実施例に係る逆方向シミュレーションのアル
ゴリズムを示すフローチャート。
ゴリズムを示すフローチャート。
【図４】同実施例に係る異常規模の探索状況を例示する
図。
図。
【図５】従来の異常同定装置による規模同定の手順を示
す図。
す図。
【図６】従来の異常同定装置による順方向シミュレーシ
ョンのアルゴリズムを示すフローチャート。
ョンのアルゴリズムを示すフローチャート。
１…プラント、２…データ収集部、３…規模推定部、４
…逆シミュレータ部、５…記憶部、６…規模同定部、７
…表示部。
…逆シミュレータ部、５…記憶部、６…規模同定部、７
…表示部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０５Ｂ 23/02 ３０２ Ｖ 7208−3Ｈ Ｙ 7208−3Ｈ
Claims (1)
- 【請求項１】 異常診断の対象物に対して異常の原因た
る故障の規模を数値化するデータ収集部と、 この収集部で得られた実プロセス量を逐次記録する記録
部と、 上記収集部で得られる現在時点でのプロセス値を初期値
設定して時間を遡る方向にシミュレーションを実行する
逆シミュレーション部と、 この逆シミュレーション部で得られたプロセス量の逆シ
ミュレーション値と上記記録部に記録された過去の実プ
ロセス量の記録値とを一致比較することにより異常規模
値を探索して同定する規模同定部とを具備したことを特
徴とする異常同定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4129062A JPH05322604A (ja) | 1992-05-21 | 1992-05-21 | 異常同定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4129062A JPH05322604A (ja) | 1992-05-21 | 1992-05-21 | 異常同定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05322604A true JPH05322604A (ja) | 1993-12-07 |
Family
ID=15000148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4129062A Withdrawn JPH05322604A (ja) | 1992-05-21 | 1992-05-21 | 異常同定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05322604A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018163289A (ja) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | 三菱重工業株式会社 | プラント運転シミュレーション装置、プラント運転シミュレーション方法及びプログラム |
| WO2020162603A1 (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | 三菱重工業株式会社 | 異常検出装置、シミュレータ、プラント監視システム、異常検出方法及びプログラム |
-
1992
- 1992-05-21 JP JP4129062A patent/JPH05322604A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018163289A (ja) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | 三菱重工業株式会社 | プラント運転シミュレーション装置、プラント運転シミュレーション方法及びプログラム |
| WO2020162603A1 (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | 三菱重工業株式会社 | 異常検出装置、シミュレータ、プラント監視システム、異常検出方法及びプログラム |
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