JPS5864503A - 装置の異常状態に対する原因推定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （１） 本発明は、プラントの運転方法をオペレータに推薦する
装置（運転ガイド装置）に係り、特に、火力原子力発電
プラント等の非常に複雑かつ大規模なシステムを持つプ
ラントの運転操作の信頼性を向上するプラントの運転ガ
イド装置に関するものである。

従来、この種の運転ガイド装置１ｔとしては、原因結果
関連樹木（（：：ａｕｓｃ　−Ｃｏｎｓｃｒｌｕｃｎｃ
ｃ　’ｐｒｅｅ　。

以下ＣＣＴという）を利用するものが提案されている。

ＣＣＴとは、事前の解析結果等に基づいて、プラントに
発生する事象の因果関係を樹木−ににつないだものであ
りプラントの異常時のガイダンス作成に利用すると強力
な機能を提供する。しかし、ＯＣＴを利用した運転ガイ
ド装置の対応できる事象を多くする場合には、膨大な団
のｃ　ｃ　’ｒが必要であり、作成および保守に困難が
伴う。

まだ、小規模なデータ・ベースを、有効利用したガイダ
ンス・システム作成の技法としては、医療コンサルテー
ション・システムに利用されてい（２） る知識工学の手法がある。これは、運転ガイド装置に応
用した場合、プラントに発生する事象の因果関係を、そ
れぞれ１つのデータとして記録しておき、プラントの実
際の運転時にそれらのデータを自動的に組み立て、ガイ
ダンスを作成する手法である。しかし、この手法を、プ
ラントの運転ガイド装置に応用する場合には、プラント
の計測器・運転装置が、多重系統になっているという特
徴を考慮しなければならない。

また運転の対象であるプラントが、その状態を時間の前
後関係が、明確に定まった手順で変化させる為、時間の
前後関係が正しくなる様にデータを組み立てる方法を提
供しなければならない。

本発明の目的は、知識工学の手法を応用し、プラント異
常時における原因究明と最適な操作を得ることができる
プラントの運転ガイド装置を提供することにある。

以上の目的を達成するため、本発明の好適な一実施例で
ある好適な運転ガイド装置の概念を第１図に示す。

データ変換機能１は、測定されたプラント・ブタ（例え
ば、原子カプラントにて計測されたプロセス量）を多重
系統からなる計測器を通して入力し、一つのプラントの
状態に対して、複数の値が得られた場合には、論理判定
を行ない正しいデータを選択して出力する。はじめから
、１つの値が得られた場合には、そのまま出力する。次
に、データ変換機能１の出力したデータを入力して、該
運転ガイド装置内で（異常時には異常原因の判定を行な
った後に、）、操作方法の選択がされる。

すなわち、データ変換機能１の出力は、原因判定機能３
に入力される。原因判定機能３の処理過程において、プ
ラントの状態の因果関係を示す原因と結果を組み合わせ
たデータが、原因結果データ・ベース８から検索され、
プラントの状態（プラント・データ）に応じて組み立て
られる。この時時間の前後関係を正しく保ちながらデー
タを組み立てるだめの機能が、予測機能１５である。こ
の機能１５は、一時点のプラントの状態が定まった時に
１次の時点でのプラントの状態を求める方法を、表の検
索または数式による計算方法として与えておくことによ
り、実行される。予測機能１５には、推移予測データ・
ベース１１から必要なデータが検索されて入力される。

上記の処理をへて、ガイダンスが作成されるが。

この結果に、詳細な操作手順、運転制限、監視項目を加
えて詳細なガイダンスを出力するものが、詳細化機能５
である。さらに、類似事例を検索するのが、類似事例検
索機能６である。

以下第２図に基づいて、第１図の実施例の詳細説明を行
なう。本実施例では、以下の５つのデータ・ベースを有
する。

１）原因・結果データ・ベース８は原因と、その原因か
ら直接判定できる結果との組み合わせからなる因果関係
を記録しておくデータ・ベースである。これは、一般に
知識工学の研究者の間で、”ｒｕｌｅ″′と呼ばれてい
るものに相当するデータの格納場所である。

２）推移予測データ・ベース１１は、原因・結果データ
・ベース８のデータを時間の前後関係を正しく保ちなが
ら組み立てるだめの情報を格納するためのデータ・ベー
スである。ここには、各機器の運転状態・各プロセス団
の状態に関する情報と、状態を表わす値の求まっている
プロセス量について、その値を変化させる時間とある時
間が経過した後の値を求めるだめの手法が格納されてい
る。

３）操作データ・ベース１２は、各機器の運転状態・各
プロセス量の状態の組み合わせを条件部とし、その時に
考えられる操作を操作案とし、条件部と操作案の組み合
わせを付加する為のデータベースである。

４）詳細データ・ベース９は、各機器の詳細な操作方法
と、運転制限を記録する為のデータ・ベースである。

５）事例データ・ベース１０は、事前の解析結果・過去
の運転時の記録を納めたデータ・ベースである。

本実施例は、基本的な処理機能として、データ変換機能
１と予測機能１５も含めて、以下の９つの機能を有する
。

データ変換機能１は、プラント・データ１９を入力し、
運転ガイド装置内で扱える形に変形しくＡ／Ｄ変換等）
、各データの値について、多数決等の論理判定を行なっ
て１つに絞り、何のデータであるかの識別子と、以下の
処理中、該データの値を表わす運転ガイド装置内での特
別な値に変形した結果を組み合わせ、要素状態とし、要
素状態をあつめてプラント状態２０として出力する機能
である。

状態把握機能２は、データ変換機能１の出力であるプラ
ント状態２０を入力し、原因結果データ・ベース８に収
納されている各原因と、プラント状態２０を比較し、プ
ラント状態２０に対応する原因にて生じる結果を、新し
い要素状態としてプラント状態２０に付加する機能であ
る。

予測機能１５は、プラント状態を入力して、入力したプ
ラント状態の各要素状態の値が、それぞれ何秒後に変わ
るかを、推移予測データ・ベース１１に格納された計算
手法（プログラム）を実行して求める。次に、求められ
た時間のうちで最短の時間を経過した後の各要素状態の
値を、やはり推移予測データ・ベース１１に格納された
計算手法を実行して求める。そして、各要素状態を１つ
にまとめて、次の時点でのプラント状態として出力する
。

原因列挙機能１３は、プラント状態を入力し。

入力したプラント状態の各要素状態の原因となシえる要
素状態またはそれらの組み合わせを、原因結果データ・
ベース８に収納されている結果を検索することによシ求
め、検索結果を出力する機能である。

無矛盾性確認機能１６ｉ、１：、基準となるプラント状
態と、無矛盾性の確認される単数または複数のプラント
状態を入力し、はじめのフリント状態に含まれずまたデ
ータ変換機能１により取り込まれる要素状態を含んでい
ないプラント状態を出方する機能である。

判定機能１８は、複数のフリント状態を入力して、原因
判定機能３に入力したプラント状態に構成する要素状態
が最も近いプラント状態を出力するものである。

操作列挙機能１４は、プラント状態を入力し、その時の
操作として考えられる操作業を、対策データ・ベースの
条件部を検索することにより、リストアツブし、出力す
る機能である。

決定機能１７は、複数のプラント状態を入力してその時
の運転目的に最も近いプラント状態を出力する機能であ
る。

ガイダンス作成機能７は、プラント状態を入力し、表示
装置に出力するために、形式を整え、表示装置に出力す
る機能である。

原因判定機能３と、最適操作決定機能４は、上記の、基
本的処理機能を、以下の様に制御して用いることにより
、動作する。

原因判定機能３は、プラント異常時において、プラント
状態２１を入力し、原因列挙機能１３と、状態把握機能
２と、予測機能１５と、無矛盾性確認機能１６と、原因
判定機能３自身と、判定機能１８をこの順に起動して、
プラントの異常の原因（９） を判定し、原因を記録したプラント状態２２を出力する
。

最適操作決定機能４は、プラント状態２２を入力し、操
作列挙機能１４と、状態１Ｐ握機能２と、予測機能１５
と、最適操作決定機能４自身と、決定機能１７をこの順
に起動して、最適な操作方法を決定し、その操作を実行
した結果も伺加さ扛たプラント状態２３を出力する。

詳細化機能５と、類似事例検索機能６は、以下の処理を
行なう。

詳細化機能５は、プラント状態２３を入力して、このプ
ラント状態２３の各要素状態で機器の操作を意味するも
のを検索し、詳細データ・ベース９の運転制限を確認し
た後、詳細な手順を記録する機能である。また、運転制
限に違反があった場合は、最適操作決定機能４に再実行
させる機能である。

類似事例検索機能６は、プラント状態２４を入力して、
事例データ・ベース１０の原因とキーワードを検索し、
原因が一致するか、キーワードと（１０） プラント状態２４の要素状態が一定率以上で一致するも
のを、類似事例としてプラント状態に付加する機能であ
る。

以下、本実施例を具体例により、さらに詳しく説明する
。

まず、データ・ベースはメモリでよい。原因・結果デー
タ・ベース８の一例を第３図、推移予測データ・ベース
１１の一例を第４図、操作データベース１２の一例を第
５図、詳細データベース９の一例を第６図、事例データ
・ベース１０の一例を第７図にそれぞれ示す。第３図〜
第７図の内容を、メモリ上に、論理演算に使いやすい形
（ＥＢＣＤＩＣ文字コード、整数値等）に変換して記憶
しておく。

次に各処理機能は、第８図〜第２０図に示すようなそれ
ぞれのロジックを組めばよい。

以下、計算機を用いて１本実施例の運転ガイド装置を実
現した場合の処理の流れを示す。

説明にあたっては、事実上発生が考えられない現象であ
るが、沸騰水型原子力発電プラントにおいて運転中に炉
心に冷却水を供給する再循環ボン（１１） ブの軸固着が発生し、原子炉水位がＬ８に達し、スクラ
ムに致るという現象において、スクラム前の原子炉水位
Ｌ７の時点で、運転員が異常に気づき、運転ガイド装置
を起動した場合を想定する。

運転員の指示により、運転ガイド装置が起動されると、
原子力発電プラントで測定された１つまたは複数のプラ
ント・データ１９が第８図に示すデータ変換機能１に入
力される。ＡＤ変換がなされたプラント・データ１９か
ら設定値を満足しない（超過まだは低下）ものを選択し
、これをプラント状態２０に変換する。データ変換機能
１は、第２１図に示すプラント状態２ｏを出力する。

この時、沸騰水型原子力発電プラントにおいては、炉水
位の様な重要なプロ上１社に対しては、複△ 数の計測方法が与えられている。従って、それらの計測
結果が一致しているかを確認する必要がある。一致しな
い場合には多数決等に」：り誤まった計器の値が、運転
ガイド装置内に入力されないように処理される。

第２１図においては、普通の日本文で内容を示（１２） すが、実際の場合は論理演算の容易な、ＥＢＣＤＩＣ文
字コード、整数値であってもよい。

データ変換機能１の出力であるプラント状態２０が第９
図に示す状態把握機能２に入力される。

状態把握機能２は、第２１図に示すプラント状態２０に
欠けている情報があればそれを補う。すなわち、入力し
たプラント状態２０の各要素状態に基づいて第３図に示
す原因・結果データ・ベース８の原因部を検索する。次
に検索結果の有無を判断し、有の場合にはその検索結果
をプラント状態２０に付加する。その後、原因・結果デ
ータ・ベース８の原因部を再び検索する。検索結果の有
無を判断し、無の場合には前述の検索結果を付加したプ
ラント状態２１を出力する。本実施例では。

追加するものがなく、第２２図に示されるプラント状態
２１が出力される。本実施例では、入力と出力は同一で
ある。

本実施例の動作の前提が異常時であるので（運転員が制
御盤より指定）、プラント状態２１を入力することによ
り原因判定機能３が起動される。

（１３） 原因判定機能３は、第２図に示すように、状態把握機能
２、原因列挙機能１３．予測機能１５．無矛盾性確認機
能１６および判定機能１８を有している。原因判定機能
３内に入力さｉｔたプラント状態２１は、第１０図に示
すように、原因列挙機能１３、状態把握機能２、予測機
能１５．無矛盾性確認機能１６、原因判定機能３自身お
よび判定機能１８へと伝達される。

まず、第１１図に示す原因列挙機能１３がプラント状態
２１を入力し、原因・結果データ・ベース８（第３図）
の結果部を検索してプラント状態２１の各要素状態に対
応する結果を見伺ける。この場合「ボイド　増」および
「給水流計　増」が検索されたと仮定する。検索結果の
「有無」を判定し、最終的に「無」になった時に、各要
素状態に対応する結果である第２３Ａ図および第２３Ｂ
図に示す「ボイド　増」および「給水流量　増」を付加
したプラント状態２１．　Ａを出力する。プラント状態
２１Ａは、状態把握機能２（第９図）に入力される。

（１４） 状態押押機能２は、プラント状態２１Ａを入力すること
により「ボイド　増」および「給水流量増」を原因とす
る結果を、原因・結果データ・ベース８の結果部から検
索する。いずれの場合も、「炉水位」二昇」が検索され
る。これを付加したプラント状態２１Ｂは、予測機能１
５に入力される。

予測機能１５を用いることにより原因・結果データ・ベ
ース８に収納されている原因と結果の組合せからボイド
が増えた場合および給水流量が増えた場合のプラント状
態の推移予測ができる。予測機能１５ば、プラント状態
２１Ｂ中の要素状態の変化時間を計算していない要素状
態を検索し、検索される要素状態がなくなるまで、検索
された各要素状態の変化する時間を計算する。次に、求
めた変化時間が最小か否かを判定する。「ボイド増」お
よび「給水流量　増」のそれぞれに対する「炉水位上昇
」についての変化時間を第４図の推移予測データベース
１１に示す計算手法に基づいて求める。その後、求めら
れた最小変化時間経過後における各要素状態を推移予測
データベース（１５） １１の手法により計算する。予測機能１５は、第２４Ａ
図および第２４．　Ｂ図に示す新たなプラント状態を付
加したプラント状態２］、Ｃを出力する。

プラント状態２１　Ｃを入力した第１３図に示す無矛盾
確認機能１６は、結果としておこるプラント状態が、実
際に発生しているプラント状態にない要素状態を含捷な
い事を確認する。確認されたプラント状態はそのまま出
力されるが、実際のプラント状態になく、データ変換機
能１により取シ込まれる要素状態を結果として発生した
ものは、原因として不適切であるとされ、出力されない
。

本実施例においては、第２４Ａ図：Ｉ□ｒ　、Ｊ：び第
２　／１．１図の状態が矛盾なしとして出力さ７１、る
。

次に、それぞれの原因がさらに判定される。これは、第
２４Ａ図および第２４Ｂ図に示すプラント状態２１Ｃを
入力として原因判定機能３を再帰的に呼び出すことによ
り行なわれる。すなわち、原因判定機能１３は結果「ボ
イド　増」および「給水流量　増」に対する原因を原因
・結果データベース８に基づいてそれぞれ検索する。本
実施（１６） 例では、前者に対して第２５Ａ図に示す「再循環ポンプ
軸固着」が、後者に対して第２５Ｂ図に示す「給水制御
系異常」がそれぞれ検索される。状態押押機能２は、第
２５Ａ図および第２５Ｂ図のプラント状態２１．Ａ−を
入力してそれらを原因とするすべての結果を原因・結果
データベース８より検索する。「再循環ポンプ軸固着」
に対しては「ボイド　増」の外に「ジェットポンプ流量
減」が、「給水制御系異常」に対しては「給水流量増」
の外に「流量ミスマツチ」がそれぞれ検索される。これ
らが付加されたフリント状態２１Ｂ（第２５Ａ図および
第２５Ｂ図）は、予測機能１５に入力される。予測機能
１５でフリント状態の推移予測を行なっても、プラント
状態の変化はなく、そのまま無矛盾性確認機能１６に入
力される。ここでも、矛盾なしと判定されてそのまま出
力される。

次に第１４図に示す判定機能１８が起動され、第２５Ａ
図および第２５Ｂ図に示すフリント状態２１Ｂと、第２
２図に示す実際のプラント状態（１７） ２１とが比較される。

゛再循環ポンプ１咄固着″が原因となる場合は、第２５
Ａ図のプラン！・状態２１ｎが実際のプラント状態２１
と一致するが、°゛給水制御系異常″′が原因となる場
合は一致しない。従って、「再循環ポンプ軸固着」が原
因と判定されてｍ　２５　Ａ図に示すプラント状態が、
原因判定機能３の出力であるプラント状態２２として出
力され、原因判定機能３による処理が終了する。

第１５図に示す最適操作決定機能４は、状態４１月握機
能２、操作列挙機能１４、予ｄ１１１機能１５、決定機
能１７および最適操作決定機能４自身を有している。第
２５Ａ図のプラント状態２１Ｂが、最適操作決定機能４
に入力される。このフリント状態２１Ｅは、操作列挙機
能１４．予測機能１５、状態押押機能２、最適操作決定
機能４および決定機能１７へと順次伝達される。１ず、
第１６図に示す操作列挙機能１４が、起動される。すな
わち、プラント状態２２の各要素状態について操作デー
タベース１２の条件部が検索され、検索された条（１８
） 件に対応する操作が選択される。検索結果が「無」にな
ると、選択された操作が付加されたプラント状態２２Ａ
が出力される。本実施例では操作案がなく、「何もしな
い」という操作案が付加されたプラント状態２２Ａが出
力される。

次に、このプラント状態２２Ａを入力して予測機能１５
が働く。予測機能１５は、プラント状態２２Ａの各要素
状態の変化時間およびその最小変化時間経過後の各要素
状態を付加したプラント状態２２Ｂを出力する。具体的
にはここで最小変化時間経過後の要素状態として「炉水
位　上昇、Ｌ８ｊが付加されたプラント状態２２１３を
出力する。

プラント状態２２Ｂは、状態把握機能２に入力される。

状態把握機能２は、原因・結果データ・ベース８に基づ
いて新しく付加された要件［炉水水位　上昇　Ｌ８Ｊに
対する結果「タービントリップ」を検索する。さらに、
状態把握機能２は、「タービントリップ」に対する結果
「スクラム、母線切換」および「炉圧　旧昇」を検索す
る。こ（１９） れらの新しい要素状態を付加したプラント状態２２Ｃ（
第２６図参照）が、状態把握機能２の出力である。その
後の操作決定は、最適操作決定機能４を再帰的に呼出す
ことによって行なわれる。

ここでも、操作列挙機能１４は、プラント状態２２Ｃを
入力し、再びこれに対する操作案を操作データベース１
２より検索する。本実施例では。

「炉水位上昇、Ｌ８．Ｊに対応するＩ’ｖ＞作「モータ
駆動給水ポンプ　トリップ」が検索され、さらに、「何
もしない」も操作案として列挙される。これらの操作案
を付加したプラント状態、すなわち、第２７八図および
第２７Ｂ図にそれぞれ示すプラント状態２２Ｂが予測機
能１５に入力され、それぞれの操作を行なった場合のプ
ランＩ・状態の推移予測が前述したように行なわれる。

すなわち。

「モータ駆動給水ポンプ　トリップ」を行なうと、前回
の予測機能１５によって得られた最小変化時間からさら
に最小変化時間を経過した後に「炉圧上昇、高」および
「炉水位　急　下降、Ｌ４」になることが予測される。

また、「何もしない」場（２０） 合にも、「炉圧　上昇、高」および「炉水位　下降、Ｌ
６ｊになることが予測される。これらの状態が付加され
たプラント状態が状態把握機能２に入力される。状態把
握機能２は、各要素状態に対する結果を原因・結果デー
タベース８に基づいて検索する。すなわち、操作案「モ
ータ駆動給水ポンプ　トリップ」の場合には、原因「炉
圧高」に対する結果「バイパス弁　開」、原因「モータ
駆動給水ポンプ　トリップ」に対する結果「炉水位低下
」および原因「スクラム（所定時間経過後）」（スクラ
ム後に２回の最小変化時間が経過しているので）に対す
る結果「ボイド減」、さらに原因「ボイド減」に対する
結果「炉水位下降」がそれぞれ検索され、第２７Ａ図の
プラント状態２２Ｃが得られる。また、操作案「何もし
ない」の場合には、原因「炉圧高」に対する結果「バイ
パス弁開」および原因「スクラム（所定時間経過後）」
に対する結果「ボイド減」、さらに原因「ボイド減」に
対する結果「炉水位下降」がそれぞれ検索され、第２７
Ｂ図のプラント状態２２Ｃが得られ（２１） る。

これらのプラント状態２２Ｃが出力された後、その後の
操作決定が最適操作決定機能４を再帰的に呼び出すこと
により行なわれる。すなわち、これらのプラント状態２
２Ｃが、再びＪ１ｐ４作列単機能１４に入力される。し
かし、いず涯のプラント状態に対しても新だに追加され
る操作案はない。次に、予測機能１５がそれらのプラン
ト状態２２Ａを入力して各要素状態の最小変化時間経過
後の状態を予測する。すなわち、第２８．Ａ図に示す操
作案「モータ駆動給水ポンプトリップ」のプラント状態
２２Ａに対しては、炉水位が［，２に、炉圧が下降に変
化する。寸だ、第２８ｒ’１図に示す操作案「何もしな
い」のプラント状態態２２Ａに対しては。

炉水位がＬ　４に、炉圧が下降に変化する。各々の操作
案に対して予測機能１５は、第２８Ａ図および第２８Ｂ
図のプラント状態２２　ｎを出力する。

これらのプラント状態は、状態把握機能２に入力される
が、ここで新たに追加される結果がないのでそのまま状
態把握機能２から出力される。

（２２） 次に、第１７図に示す決定機能１７が、第２８Ａ図およ
び第２８Ｂ図のプラント状態２２Ｂを入力し、操作を決
定する。すなわち、「モータ駆動給水ポンプ　トリップ
」を実施した場合は、「炉水位　Ｌ２ｊとなり、「何も
しない」を実施した場合は「炉水位　ＩＦ、　４　Ｊと
なり、「炉水位を下げない」という運転目的に対応させ
ると、「何もしない」ことが今回の「再循環ポンプ軸固
着」に対して最も最適な操作であることが決定される。

従って、最適操作決定機能４からは、第２８Ｂ図のプラ
ント状態２２Ｔ３がそのプラント状態２３として出力さ
れる。次にプラント状態２３を入力することにより第１
８図に示す、詳細化機能５が起動される。本実施例では
、最適操作が「何もしない」なので詳細化機能５は機能
し々い。たとえば、「モータ駆動給水ポンプ　トリップ
」が実施されて第２８Ａ図のプラント状態２２Ｂの［炉
水位Ｌ２Ｊにより高圧注水系の作動が行なわれだ場合に
は、詳細データベース９より該当する高圧注水系の詳細
操作法（第６図）をピックアップし、と（２３） れを付加したプラント状態２４が、詳細化機能５より出
力される。また、詳細な運転制限の確認を行なって制限
違反が有った場合は、「高圧注水系が使用できない」を
付加したプラント状態２５を出力し、最適操作決定機能
４にて操作の立案から再実行する。

プラント状態２４を入力して第１９図に示す、類似事例
検索機能６が起動される。類似事例検索機能６は、第７
図に示す」：うな実際の事例を収納している事例データ
ベース１０よりプラント状態２４に似ている事例を検索
する。本実施例においては、再循環ポンプ軸固着の事例
１が検索され、その内容がプラント状態２４に付加され
てプラント状態２６となって類似事例検索機能６より出
力される。

プラント状態２６は、第２０図に示すガイダンス作成機
能７に入力され、第２８］（・図に示すプラント状態２
２Ｂが表示装置出力用に変換さ１−１−　（例えば、Ｃ
ＲＴ用の文字コードに変換）出力される。

この時、詳細操作法および類似事例も、同様な変（２４
） 換をされて出力される。

ガイダンス作成機能７の出力は１表示装置（ＣＴ（Ｔ）
に伝えられ、そこで表示される。プラントの運転員は、
その表示内容を見てそれに応じて制御盤を通してプラン
トを操作する。この様に、原因・結果データ・ベース８
を利用して、原因の判定と、操作の決定を行なう時に、
予測機能１５を用いることによシ、再循環ポンプ軸固着
という事実上発生が考えられないような現象に対してさ
えも、安全にプラントを運転できるだけでなく、（モー
タ駆動給水ポンプをトリップしても、安全は守られる。

）最適な操作が出力される。

ＯＣＴや、知識工学の手法を単に利用した運転ガイド装
置では、このような事実上発生が考えられない事故に対
して安全な操作法のガイダンスを出力できるが、最適な
操作法のガイダンスを出力するには、大規模なデータベ
ースを必要とし、作成・保守に困難が予想される。

すなわち、ＯＣＴを利用する方法では、膨大な量のＯＣ
Ｔが必要となる。また、知識工学の手法（２５） を利用する場合でも、あるプラントの状態を表わす計測
結果が、複数ある場合の原因と結果を表わすデータを用
意しなければならないこと、およびプラントの推移予測
ができないので事前にプラントの推移予測も考慮して、
適用範囲の狭いデータを用意しなければならないことに
」：リデータの量は膨大となる。

本発明の手法によれば、運転員がガイダンスの操作の改
善を試み、ガイダンスの操作の効果を半減させるような
誤操作を行ない、プラントの起動時、負荷変動時等に対
応に手間どるといったこともなくなる。

また、上記の処理を、新しいアラームの発生や、再度の
運転員の要求、またし１該運転ガイド装置の内部の時計
による割り込み等によシ再実行することで、運転員に常
に新しい事態に応じたガイダンスを提供できる。

なお、本発明を実施する場合に、プラント・データの入
力は、状態把握機能２が起動され、原因・結果データ・
ベース８の原因部とプラント状態（２６） が比較される時点等の使用される時点で、要素状態ごと
に入力されてもよい。

データ変換機能１で、複数のプラントの状態が得られた
時、１つに絞るだめの論理判定は、多数決ではなくプラ
ントにとって好ましくない値を選ぶ等の他の手法を用い
てもよい。

原因判定機能３では、原因を１つに断定せずに矛盾しな
いものは原因として複数の出力を行ない、それぞれにつ
いて以降の処理を行なってもよい。

最適操作決定機能４では、操作を１つに決定せず、運転
目的に合うものは出力し、運転員がその中から選択する
ようにしてもよい。また、最適な操作を求めるのでなく
運転目的に合うものが初期に設定された数似上見つかっ
た時点で処理を打ち切り、出力するのでもよい。

操作データ・ベース１２は、原因・結果データ・ベース
８と同一のものを使用し、どちらの内容を含むかを印を
つけることにより見わけるようにして使いわけてもよい
。

詳細化機能と類似事例検索機能は、運転員の指（２７） 示があってはじめて起動さするのでよい。またその処理
は、類似事例の検索を先に行々つてもよいし、同時に行
なってもよいし、一方だけ行々うのでもよい。

予測機能は、推移予測データ・ベース−にの計算式を直
接解釈実行してもよいし、データ・ベース上には、サブ
ルーチンの呼び出し用情報が格納されていて、そのサブ
ルーチンを呼び出す事により計算を行なうのでよい。寸
だ表の検索も、予測機能が直接性なってもよいし、同様
な手法で、専用のサブルーチンで行なってもよい。

原因判定機能と、最適操作決定機能の制御には、再帰呼
び出しを用いずに、スタックを用いて同様な処理をソフ
トウェアで作っても」、いし、原因判定機能と、最適操
作決定機能を実り人する機能をハード・ウェアで作り、
それを十分と思われる数だけあらかじめ直列につないで
おくことに」：り行なってもよい。

以上の実施例から明らかなように１本発明の効果として
は、以下のものがあげらノＬる。

（２８） １）運転員に異常時の異常原因、最適な操作方法および
プラント状態の推移予測結果等の情報を与えることがで
きる。

１．１）異常時にその原因を判明できるので、異常に対
する認識が補助される。

１２）安全であるだけでなく、最適な操作が求まり、運
転員が、ガイダンスの操作を改善する努力を払う必要が
なくなる。

１．３）プラント状態の推移予測を行なっているので、
将来のプラント状態が事前に判明し、あらかじめ必要と
なる操作の準備と使用する機器の点検を行なえる。

２）大規模なデータ・ベースを必要とせず、作成・保守
が容易である。

３）データ・ベースの内容が、第３図〜第７図に示す様
に、構成単位ごとに、独立しているため、データ・′ベ
ースに含まれていない現象が発生したというような、極
端な状態を考えても、訓練された運転員が、そのような
現象の発生した時点で、その特徴だけをデータベースに
入力し、（２９） 運転ガイド装置の機能を拡張することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のフリントの運転ガイド装置の概要を示
す系統図、第２図は８Ｔ￥１図に示す運転ガイド装置の
一実施例の系統図、第３図は原因・結果データベースの
内容の一例を示す説明図、第４図は推移予測データベー
スの内容の一例を示す説明図、第５図は操作データベー
スの内容の一例を示す説明図、第６図は詳細データベー
スの内容の一例を示す説明図、第７図は事例データベー
スの内容の一例を示す説明図、第８図はデータ変換機能
の構成図、第９図は状態」巴握機能の構成図、第１０図
は原因判定機能の構成図、第１１図は原因列挙機能の構
成図、第１２図は予測機能の構成図、第１３図は無矛盾
性確認機能の構成図、第１４図は判定機能の構成図、第
１５図は最適操作決定機能の構成図、第１６図は操作列
単機能の構成図。 第１７図は決定機能の構成図、第１８図は詳細化機能の
構成図、第１９図は類似事例検索機能の構成図、第２０
図はガイダンス作成機能の構成図、（３０） 第２１図はデータ変換機能から出力されたプラント状態
の説明図、第２２図は状態把握機能から出力されるプラ
ント状態の説明図、第２ｔＡ図および第２１Ｂ図は原因
判定機能内の状態把握機能から出力されるプラント状態
の説明図、第２４Ａ図および第２４Ｂ図は原因判定機能
内の予測機能から出力されるプラント状態の説明図、第
２５Ａ図および第２５Ｂ図は再帰的に呼出された原因判
定機能の原因列挙機能および状態把握機能から出力され
るプラント状態の説明図、第２６図は最適操作決定機能
の状態把握機能から出力されるプラント状態の説明図、
第２７Ａ図、第２７Ｉ３図、第２８Ａ図および第２８Ｂ
図は再帰的に呼び出された最適操作決定機能の予測機能
および状態把握機能から出力されるプラント状態の説明
図である。 ２・・・状態把握機能、３・・・原因判定機能、４・・
・最適操作決定機能、訃・・詳細化機能、６・・・類似
事例検索機能、８・・・原因・結果データベース、９・
・・詳細データベース、１０・・・事例ｆ−１’ヘース
、１１・・・推移予測データベース、１２・・・操作デ
ータベース、（３１） １３・・・原因列挙機能、１４・・・操作列挙機能、１
５・・・予測機能、１７・・・決定機能、１８・・・判
定機能。 代理人　弁理士　高橋明夫 （３２） 賽３図 党２５図　（８） 隼２６図 慄″図　ｃＡ） ◇ 党２８図　　　（Ａ） ◇

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、プラントのプラントデータを検出する手段と、前記
   プラントデータ検出手段にて検出されたプラントデータ
   をもとに異常なプラント状態を選択する手段と、前記異
   常なプラント状態が生じる原因を判定する手段と、判定
   された原因に対応する操作を選択する手段と、選択され
   た操作を実施した場合においである時間経過後のプラン
   ト状態を予測する手段と、予測したプラント状態に対応
   する操作を選択する手段と、予測後に選択された操作を
   表示する手段とからなるプラントの運転ガイド装置。 ２、予測後に選択された前記操作の詳細な手順を選択す
   る手段と、前記操作が選択された前記詳細な手順の運転
   制限に違反する場合に操作の選択を再実行させる手段と
   を有する特許請求の範囲第１項記載のプラントの運転ガ
   イド装置。