JPH1145108A - プラントの運転状態監視方法 - Google Patents
プラントの運転状態監視方法Info
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- JPH1145108A JPH1145108A JP20200297A JP20200297A JPH1145108A JP H1145108 A JPH1145108 A JP H1145108A JP 20200297 A JP20200297 A JP 20200297A JP 20200297 A JP20200297 A JP 20200297A JP H1145108 A JPH1145108 A JP H1145108A
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- plant
- data
- operation state
- monitoring method
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 より細かくプラントの運転状態を監視し、計
測データのみならず運転員による運転操作データについ
ても監視し、かつプラントの運転状態を監視するために
必要となる知識の獲得を容易とする。 【解決手段】 プラントの運転に係わる１または複数の
プラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理す
ることにより現在の運転状態を判断する。
測データのみならず運転員による運転操作データについ
ても監視し、かつプラントの運転状態を監視するために
必要となる知識の獲得を容易とする。 【解決手段】 プラントの運転に係わる１または複数の
プラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理す
ることにより現在の運転状態を判断する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、プラントの運転状
態監視方法に係わり、特に人工知能（ＡＩ）の手法を用
いてプラントの運転状態を監視する技術に関する。
態監視方法に係わり、特に人工知能（ＡＩ）の手法を用
いてプラントの運転状態を監視する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】プラントの運転状態を監視する技術とし
て、従来から以下のものが知られている。 （１）プラントを構成する各種機器について計測される
計測データに対して特定の上下限しきい値を設け、計測
データが該上下限しきい値を越えた場合にプラントの運
転状態が異常状態にあることを示す警報を発する。 （２）エキスパートシステム等のＡＩ手法を用いて予め
決められた判断ロジックの下に計測データの変動を監視
する。
て、従来から以下のものが知られている。 （１）プラントを構成する各種機器について計測される
計測データに対して特定の上下限しきい値を設け、計測
データが該上下限しきい値を越えた場合にプラントの運
転状態が異常状態にあることを示す警報を発する。 （２）エキスパートシステム等のＡＩ手法を用いて予め
決められた判断ロジックの下に計測データの変動を監視
する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記（１）の
技術においては、プラントの様々な運転状況に応じた細
かな監視を行うことができない。また、上記（２）の技
術においては、知識の獲得と判断ロジックの生成が困難
であった。また、プロセス量に係わる監視は可能である
が、運転員がプラントに対して行う運転操作（運転操作
データ）までも監視することは困難であった。
技術においては、プラントの様々な運転状況に応じた細
かな監視を行うことができない。また、上記（２）の技
術においては、知識の獲得と判断ロジックの生成が困難
であった。また、プロセス量に係わる監視は可能である
が、運転員がプラントに対して行う運転操作（運転操作
データ）までも監視することは困難であった。
【０００４】本発明は、上述する問題点に鑑みてなされ
たもので、以下の点を目的とするものである。 （１）より細かくプラントの運転状態を監視することが
可能なプラントの運転状態監視方法を提供する。 （２）運転員による運転操作データについても監視する
ことが可能なプラントの運転状態監視方法を提供する。 （３）プラントの運転状態を監視するために必要となる
知識の獲得が容易なプラントの運転状態監視方法を提供
する。
たもので、以下の点を目的とするものである。 （１）より細かくプラントの運転状態を監視することが
可能なプラントの運転状態監視方法を提供する。 （２）運転員による運転操作データについても監視する
ことが可能なプラントの運転状態監視方法を提供する。 （３）プラントの運転状態を監視するために必要となる
知識の獲得が容易なプラントの運転状態監視方法を提供
する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、プラントの運転に係わる１または複数
のプラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理
することにより、現在の運転状態を判断するという手段
を採用する。また、上記手段において、前記事例ベース
推論の手法を用いた処理は、 ａ．一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータ
の絶対値を距離空間に写像する行程と、 ｂ．前記行程ａによって得られた写像情報を時系列デー
タとして順次記憶する工程と、 ｄ．前記行程ａによって得られた情報に基づいて、過去
の時系列データと現在の時系列データとの距離を各プラ
ントデータ毎に算出する行程と、 ｅ．該行程ｄにおいて算出された距離の総和が小さい過
去の時系列データを類似運転事例として検出する行程
と、 ｆ．類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状態
の良否を判定する行程とからなるという手段を採用す
る。さらに、上記手段において ｇ．各プラントデータの変化率を算出する行程と、 ｈ．該変化率を距離空間にそれぞれ写像する行程と、 ｉ．各プラントデータに付随する時間データに基づいて
変化率と前記絶対値とを関係付ける行程と、 ｊ．前記行程ｂに代えて、行程ａ，ｈによって得られた
写像情報及び行程ｉによって得られた関係付け情報を時
系列データとして順次記憶する工程と、 を付け加えるという手段を採用する。また、上記各手段
において、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値ま
たは変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列デ
ータを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列
データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省
略するという手段を採用する。さらに、上記各手段にお
いて、プラントデータとして、プラントを構成する各種
プロセス機器について計測された計測データと運転員が
プラントに対して操作する運転操作データのうち、何れ
か一方または両方を採用するという手段を採用する。
に、本発明では、プラントの運転に係わる１または複数
のプラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理
することにより、現在の運転状態を判断するという手段
を採用する。また、上記手段において、前記事例ベース
推論の手法を用いた処理は、 ａ．一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータ
の絶対値を距離空間に写像する行程と、 ｂ．前記行程ａによって得られた写像情報を時系列デー
タとして順次記憶する工程と、 ｄ．前記行程ａによって得られた情報に基づいて、過去
の時系列データと現在の時系列データとの距離を各プラ
ントデータ毎に算出する行程と、 ｅ．該行程ｄにおいて算出された距離の総和が小さい過
去の時系列データを類似運転事例として検出する行程
と、 ｆ．類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状態
の良否を判定する行程とからなるという手段を採用す
る。さらに、上記手段において ｇ．各プラントデータの変化率を算出する行程と、 ｈ．該変化率を距離空間にそれぞれ写像する行程と、 ｉ．各プラントデータに付随する時間データに基づいて
変化率と前記絶対値とを関係付ける行程と、 ｊ．前記行程ｂに代えて、行程ａ，ｈによって得られた
写像情報及び行程ｉによって得られた関係付け情報を時
系列データとして順次記憶する工程と、 を付け加えるという手段を採用する。また、上記各手段
において、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値ま
たは変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列デ
ータを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列
データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省
略するという手段を採用する。さらに、上記各手段にお
いて、プラントデータとして、プラントを構成する各種
プロセス機器について計測された計測データと運転員が
プラントに対して操作する運転操作データのうち、何れ
か一方または両方を採用するという手段を採用する。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係わるプラントの
運転状態監視方法の一実施形態について、図１に示すフ
ローチャートを参照して説明する。なお、本実施形態
は、以下に説明するように人工知能（ＡＩ）手法の一種
である事例ベース推論の手法をプラントの運転状態の監
視に適用したものである。
運転状態監視方法の一実施形態について、図１に示すフ
ローチャートを参照して説明する。なお、本実施形態
は、以下に説明するように人工知能（ＡＩ）手法の一種
である事例ベース推論の手法をプラントの運転状態の監
視に適用したものである。
【０００７】 一般的な形態として、プラントは、一定
のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器
を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らか
の操作を与えるための操作機器とから構成されている。
本実施形態では、このようなプラントの運転に係わるデ
ータ（プラントデータ）として、上記プロセス機器につ
いて種々計測される計測データと運転員によって操作機
器に入力される運転操作データとを取り扱う。この場
合、計測データ及び運転操作データは、各々に単数の物
理量に対するデータあるいは複数の物理量に対するデー
タの集合体である。
のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器
を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らか
の操作を与えるための操作機器とから構成されている。
本実施形態では、このようなプラントの運転に係わるデ
ータ（プラントデータ）として、上記プロセス機器につ
いて種々計測される計測データと運転員によって操作機
器に入力される運転操作データとを取り扱う。この場
合、計測データ及び運転操作データは、各々に単数の物
理量に対するデータあるいは複数の物理量に対するデー
タの集合体である。
【０００８】まず、このようなプラントデータを一定時
間毎にサンプリングして物理量毎に取り出す（ステップ
Ｓ1）。この場合の物理量は、プラントの性格によって
種々のものがあり、例えば流量、圧力、電力等である。
ステップＳ2では、このように取り出したプラントデー
タの絶対値を距離空間にそれぞれ写像する。この絶対値
の距離空間への写像は、例えば図２に示すように、Stea
m Flow（蒸気流量）に係わるプラントデータを予め決め
られたツリー構造の各リンク（Steam Flow．０〜Steam
Flow．６）に割り当てる処理（マッピング処理）であ
る。ここで、各リンクは、蒸気流量の最大変動範囲をそ
の下部に保有するノードがある個数（この場合３個）に
なるように分割したものである。
間毎にサンプリングして物理量毎に取り出す（ステップ
Ｓ1）。この場合の物理量は、プラントの性格によって
種々のものがあり、例えば流量、圧力、電力等である。
ステップＳ2では、このように取り出したプラントデー
タの絶対値を距離空間にそれぞれ写像する。この絶対値
の距離空間への写像は、例えば図２に示すように、Stea
m Flow（蒸気流量）に係わるプラントデータを予め決め
られたツリー構造の各リンク（Steam Flow．０〜Steam
Flow．６）に割り当てる処理（マッピング処理）であ
る。ここで、各リンクは、蒸気流量の最大変動範囲をそ
の下部に保有するノードがある個数（この場合３個）に
なるように分割したものである。
【０００９】例えば、図２において、新たに０．５８が
サンプリングされた場合、当該プラントデータは、Stea
m Flow．６のリンクに割り当てられる。すなわち、時間
の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの
絶対値は、その値に応じて何れかのリンクにマッピング
されることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そ
して、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての
物理量のプラントデータについて行われる。
サンプリングされた場合、当該プラントデータは、Stea
m Flow．６のリンクに割り当てられる。すなわち、時間
の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの
絶対値は、その値に応じて何れかのリンクにマッピング
されることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そ
して、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての
物理量のプラントデータについて行われる。
【００１０】このようにしてプラントデータの絶対値の
距離空間への写像が完了すると、各プラントデータに
は、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に
付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に
係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に
応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流
量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。
距離空間への写像が完了すると、各プラントデータに
は、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に
付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に
係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に
応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流
量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。
【００１１】一方、ステップＳ4では、前回サンプリン
グされたプラントデータと今回のプラントデータを比較
することによって、その変化率が計算される。プラント
では、単にプラントデータの絶対値だけではなく、その
変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラン
トデータをその最大値で正規化し、この正規化したプラ
ントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリン
グされたプラントデータの正規化プラントデータとの差
（変化方向を含む）を取ることによって変化率が算出さ
れる。そして、この変化率の算出は、全ての物理量につ
いて行われる。
グされたプラントデータと今回のプラントデータを比較
することによって、その変化率が計算される。プラント
では、単にプラントデータの絶対値だけではなく、その
変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラン
トデータをその最大値で正規化し、この正規化したプラ
ントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリン
グされたプラントデータの正規化プラントデータとの差
（変化方向を含む）を取ることによって変化率が算出さ
れる。そして、この変化率の算出は、全ての物理量につ
いて行われる。
【００１２】このようにしてプラントデータの変化率が
算出されると、該変化率は、距離空間にそれぞれ写像さ
れる（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間への写像
は、上述した絶対値と同様にして行われるものであり、
時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変化率に
ついて予め決められたツリー構造の各リンクに割り当て
る処理である。
算出されると、該変化率は、距離空間にそれぞれ写像さ
れる（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間への写像
は、上述した絶対値と同様にして行われるものであり、
時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変化率に
ついて予め決められたツリー構造の各リンクに割り当て
る処理である。
【００１３】そして、プラントデータの変化率の距離空
間への写像が終了すると、ラベル付けが行われる（ステ
ップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の場合には、蒸気流
量の変化率の大小に応じて「蒸気流量変化率大」、「蒸
気流量変化率やや大」、「蒸気流量変化率普通」、……
等のラベルが各物理量の変化率について付与される。
間への写像が終了すると、ラベル付けが行われる（ステ
ップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の場合には、蒸気流
量の変化率の大小に応じて「蒸気流量変化率大」、「蒸
気流量変化率やや大」、「蒸気流量変化率普通」、……
等のラベルが各物理量の変化率について付与される。
【００１４】このようにプラントデータの絶対値及び変
化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行
われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写
像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付け処理
が行われる（ステップＳ7）。この関係付け処理では、
順次サンプリングされるプラントデータに付随する時間
データに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられ
る。
化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行
われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写
像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付け処理
が行われる（ステップＳ7）。この関係付け処理では、
順次サンプリングされるプラントデータに付随する時間
データに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられ
る。
【００１５】このようにしてプラントデータの絶対値及
び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了す
ると、上記一連の処理結果、すなわちプラントデータの
絶対値と変化率の距離空間への写像情報及びラベル付け
情報並びにその関係付け情報は、時系列データとして事
例メモリに記憶される（ステップＳ8）。すなわち、プ
ラントの運転開始から時間の経過と伴に順次サンプリン
グされたプラントデータに基づいて時系列データが順次
生成され、運転事例として事例メモリに順次蓄積され
る。
び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了す
ると、上記一連の処理結果、すなわちプラントデータの
絶対値と変化率の距離空間への写像情報及びラベル付け
情報並びにその関係付け情報は、時系列データとして事
例メモリに記憶される（ステップＳ8）。すなわち、プ
ラントの運転開始から時間の経過と伴に順次サンプリン
グされたプラントデータに基づいて時系列データが順次
生成され、運転事例として事例メモリに順次蓄積され
る。
【００１６】そして、新たにサンプリングされたプラン
トデータの時系列データ（現在時系列データ）に対し
て、事例メモリに既に記憶された過去の一定時間幅に亘
る１または複数の時系列データ（過去時系列データ）が
比較照合されて、現在時系列データ（現在運転事例）に
類似する過去時系列データ（過去運転事例）が類似運転
事例として検索される（ステップＳ9）。
トデータの時系列データ（現在時系列データ）に対し
て、事例メモリに既に記憶された過去の一定時間幅に亘
る１または複数の時系列データ（過去時系列データ）が
比較照合されて、現在時系列データ（現在運転事例）に
類似する過去時系列データ（過去運転事例）が類似運転
事例として検索される（ステップＳ9）。
【００１７】具体的には、過去の一定時間幅に亘る１ま
たは複数の過去時系列データと現在時系列データの全て
の組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ
算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ス
テップＳ2，Ｓ5）によって各リンクにマッピングされた
全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現
在時系列データとの距離が計算される。そして、その距
離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列デ
ータに最も類似した類似運転事例として検出される。
たは複数の過去時系列データと現在時系列データの全て
の組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ
算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ス
テップＳ2，Ｓ5）によって各リンクにマッピングされた
全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現
在時系列データとの距離が計算される。そして、その距
離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列デ
ータに最も類似した類似運転事例として検出される。
【００１８】例えば、上記図２において、同一リンクに
属するプラントデータの絶対値は最も距離が小さい。そ
して、より多くのリンクを辿って到達する関係にあるも
の程その距離が大きいことになる。Steam Flow．４のリ
ンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．５のリン
クに属する絶対値０．４４とは、Steam Flow．２のリン
クを介して辿ることができる。
属するプラントデータの絶対値は最も距離が小さい。そ
して、より多くのリンクを辿って到達する関係にあるも
の程その距離が大きいことになる。Steam Flow．４のリ
ンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．５のリン
クに属する絶対値０．４４とは、Steam Flow．２のリン
クを介して辿ることができる。
【００１９】これに対して、Steam Flow．４のリンクに
属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のリンクに属
する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam
Flow．０のリンクを介して辿ることができる。したがっ
て、絶対値０．４４は、辿る必要のあるリンク数が少な
いので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも
距離が小さい関係にある。
属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のリンクに属
する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam
Flow．０のリンクを介して辿ることができる。したがっ
て、絶対値０．４４は、辿る必要のあるリンク数が少な
いので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも
距離が小さい関係にある。
【００２０】このような各プラントデータの距離計算
は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列
データと現在時系列データの全ての組み合わせについて
行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある
一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１
つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転
事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる
他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考
えられる。
は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列
データと現在時系列データの全ての組み合わせについて
行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある
一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１
つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転
事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる
他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考
えられる。
【００２１】このようにして類似運転事例が検出される
と、該類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状
態を判断しメッセージを出力する（ステップＳ10）。す
なわち、この類似運転事例は、現在時系列データすなわ
ち現在運転事例と同様なプラントの運転状態を示してい
るので、過去において当該類似運転事例が正常運転と判
断されている場合は、何らメッセージを出力しない。
と、該類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転状
態を判断しメッセージを出力する（ステップＳ10）。す
なわち、この類似運転事例は、現在時系列データすなわ
ち現在運転事例と同様なプラントの運転状態を示してい
るので、過去において当該類似運転事例が正常運転と判
断されている場合は、何らメッセージを出力しない。
【００２２】一方、当該類似運転事例が異常運転と判断
されている場合には、現在運転事例を異常運転状態であ
るとして、異常状態を知らせるメッセージを出力する。
なお、類似運転事例が検出されない場合には、現在の運
転状態は過去に未経験の運転状態であるので、その旨を
示すメッセージを出力する。このようにメッセージを出
力することによって、運転員にプラントの運転状態につ
いて注意を喚起することができる。
されている場合には、現在運転事例を異常運転状態であ
るとして、異常状態を知らせるメッセージを出力する。
なお、類似運転事例が検出されない場合には、現在の運
転状態は過去に未経験の運転状態であるので、その旨を
示すメッセージを出力する。このようにメッセージを出
力することによって、運転員にプラントの運転状態につ
いて注意を喚起することができる。
【００２３】なお、上記実施形態では、距離計算に辿る
必要のあるリンク数を用いたが、これに限定されず、数
値データの特徴を生かしてより簡単に２つの数値の差の
絶対値を用いても良い。また、上記実施形態ではプラン
トデータとして計測データと運転操作データとを取り上
げたが、これに限定されるものではなく、何れか一方を
取り扱うようにしても良い。また、現在時系列データと
比較するために過去時系列データに対して設定される上
記時間幅や、どの物理量のプラントデータを過去時系列
データと現在時系列データとについて比較するかは、監
視対象となるプラントの特徴に基づいて適宜設定する必
要がある。
必要のあるリンク数を用いたが、これに限定されず、数
値データの特徴を生かしてより簡単に２つの数値の差の
絶対値を用いても良い。また、上記実施形態ではプラン
トデータとして計測データと運転操作データとを取り上
げたが、これに限定されるものではなく、何れか一方を
取り扱うようにしても良い。また、現在時系列データと
比較するために過去時系列データに対して設定される上
記時間幅や、どの物理量のプラントデータを過去時系列
データと現在時系列データとについて比較するかは、監
視対象となるプラントの特徴に基づいて適宜設定する必
要がある。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係わるプ
ラントの運転状態監視方法によれば、以下のような効果
を奏する。 （１）プラントの運転状態の監視に事例ベース推論の手
法を用いることにより、従来の一定しきい値を用いた監
視と比較して、より細かくプラントの運転状態を監視す
ることができる。 （２）事例ベース推論に入力するプラントデータとして
運転操作データを用いることにより、これまで行われて
いなかったプラントに対する運転員の操作についても監
視することができる。 （３）事例ベース推論を用いることによって、プラント
の運転と並行して自動的に運転事例が蓄積されるので、
プラントの運転状態を監視するために必要となる知識の
獲得が容易である。 （４）プラントデータの絶対値のみならず、その変化率
についても事例ベース推論を適用することにより、プラ
ントの運転状態をより正確に監視することができる。
ラントの運転状態監視方法によれば、以下のような効果
を奏する。 （１）プラントの運転状態の監視に事例ベース推論の手
法を用いることにより、従来の一定しきい値を用いた監
視と比較して、より細かくプラントの運転状態を監視す
ることができる。 （２）事例ベース推論に入力するプラントデータとして
運転操作データを用いることにより、これまで行われて
いなかったプラントに対する運転員の操作についても監
視することができる。 （３）事例ベース推論を用いることによって、プラント
の運転と並行して自動的に運転事例が蓄積されるので、
プラントの運転状態を監視するために必要となる知識の
獲得が容易である。 （４）プラントデータの絶対値のみならず、その変化率
についても事例ベース推論を適用することにより、プラ
ントの運転状態をより正確に監視することができる。
【図１】 本発明に係わるプラントの運転状態監視方法
の一実施形態を示すフローチャートである。
の一実施形態を示すフローチャートである。
【図２】 本発明に係わるプラントの運転状態監視方法
の一実施形態において、プラントデータの距離空間への
写像処理を説明する説明図である。
の一実施形態において、プラントデータの距離空間への
写像処理を説明する説明図である。
Claims (7)
- 【請求項１】 プラントの運転に係わる１または複数の
プラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理す
ることにより、現在の運転状態を判断することを特徴と
するプラントの運転状態監視方法。 - 【請求項２】 請求項１記載のプラントの運転状態監視
方法において、前記事例ベース推論の手法を用いた処理
は、 ａ．一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータ
の絶対値を距離空間に写像する行程と、 ｂ．前記行程ａによって得られた写像情報を時系列デー
タとして順次記憶する工程と、 ｄ．前記行程ａによって得られた写像情報に基づいて、
過去の時系列データと現在の時系列データとの距離を各
プラントデータ毎に算出する行程と、 ｅ．該行程ｄにおいて算出された距離の総和が小さい過
去の時系列データを類似運転事例として検出する行程
と、 ｆ．前記類似運転事例に基づいてプラントの現在の運転
状態の良否を判定する行程と、 を有することを特徴とするプラントの運転状態監視方
法。 - 【請求項３】 請求項２記載のプラントの運転状態監視
方法において、 ｇ．各プラントデータの変化率を算出する行程と、 ｈ．該変化率を距離空間にそれぞれ写像する行程と、 ｉ．各プラントデータに付随する時間データに基づいて
変化率と前記絶対値とを関係付ける行程と、 ｊ．前記行程ｂに代えて、行程ａ，ｈによって得られた
写像情報及び行程ｉによって得られた関係付け情報を時
系列データとして順次記憶する工程と、 を有することを特徴とするプラントの運転状態監視方
法。 - 【請求項４】 請求項２または３記載のプラントの運転
状態監視方法において、ある一定値よりも大きな距離と
なる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該
過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当
該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の
距離計算を省略することを特徴とするプラントの運転状
態監視方法。 - 【請求項５】 請求項１〜４いずれかに記載のプラント
の運転状態監視方法において、プラントデータは、プラ
ントを構成する各種プロセス機器について計測された計
測データであることを特徴とするプラントの運転状態監
視方法。 - 【請求項６】 請求項１〜４いずれかに記載のプラント
の運転状態監視方法において、プラントデータは、運転
員がプラントに対して操作する運転操作データであるこ
とを特徴とするプラントの運転状態監視方法。 - 【請求項７】 請求項１〜４いずれかに記載のプラント
の運転状態監視方法において、プラントデータは、プラ
ントを構成する各種プロセス機器について計測された計
測データ及び運転員がプラントに対して操作する運転操
作データであることを特徴とするプラントの運転状態監
視方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000259242A (ja) * | 1999-03-11 | 2000-09-22 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | プラント運転監視支援装置及び方法 |
| JP2000259230A (ja) * | 1999-03-11 | 2000-09-22 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | プラント運転監視支援装置 |
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-
1997
- 1997-07-28 JP JP20200297A patent/JP3951370B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| JP2000259242A (ja) * | 1999-03-11 | 2000-09-22 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | プラント運転監視支援装置及び方法 |
| JP2000259230A (ja) * | 1999-03-11 | 2000-09-22 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | プラント運転監視支援装置 |
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