TWI824613B - 管理系統、管理方法及管理程式 - Google Patents
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Abstract
一種管理系統，係具備處理器，管理處理流體的管路的運轉條件之管理系統，處理器係實行：
取得在構成管路的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及
藉由將取得的感測器的計測值輸入至由各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的管路全體的流體的最大處理量之步驟。
Description
本案是有關管理系統，管理方法及管理程式。
以往，進行排水設施的排水管網的最適的控制之管理系統為人所知。作為如此的系統，例如在專利文獻1是揭示：根據在排水設施的各控制點的操作及壓力變化構築物理模型，藉由對於模型輸入被計測的製程(process)值(壓力、流量)，推論控制閥的開度之處理。
[先前技術文獻]
[專利文獻]
[專利文獻1]日本特開平2-183814號公報
(發明所欲解決的課題)
如此的排水設施的情況，只要考慮壓力及流量的變化來調整控制閥的開度即足夠。
但相對的，像化學工廠(plant)那樣，將生成物積存於槽的管路的情況時，槽內的積存量或各式各樣的機器的歷時性的壓力平衡的變化、前工序的供給量等，對於管路的各個的分歧管線的處理量造成影響的因素涉及多方面，處理能力會依運轉的狀態而變動。
根據運轉條件等來正確地掌握如此的依運轉的狀態的變化而變動的最大處理量，在維持生產性最大化的情況特別被要求。
於是，就本案而言，是以提供一種可由處理流體的管路的運轉條件來進行管路的最大處理量的正確的推定之管理系統為目的。
(用以解決課題的手段)
本案的管理系統，係具備處理器，管理處理流體的管路的運轉條件之管理系統，處理器係實行：
取得在構成管路的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及
藉由將取得的感測器的計測值輸入至由各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的管路全體的流體的最大處理量之步驟。
[發明的效果]
若根據本案，則可由處理流體的管路的運轉條件來進行管路的最大處理量的正確的推定。
以下，邊參照圖面邊說明有關本案的實施形態。就以下的說明而言，是對同一零件附上同一符號。該等的名稱及機能也同樣。因此，有關該等的詳細的說明是不重複。
＜1 概要＞
以下說明管路的管理系統1(以下簡稱管理系統1)。此管理系統1是例如LNG(Liquefied Natural Gas：液化天然氣體)工廠(plant)或石油化學工廠般，在為了經由化學反應所致的各種的生產工序來製造化學製品的設備群中，用以進行處理各種的流體的管路的運轉條件的控制之系統。另外，管理系統1是亦可被使用在像下水道設備或淨水設備那樣，不伴隨大規模的化學反應，處理流體的設備。
所謂被配置於工廠的設備，若舉LNG工廠為例說明，則包括除去液化處理的對象的原料氣體中所含的酸性氣體(H
2S、CO
2、有機硫磺等)的酸性氣體除去設備、從被除去的酸性氣體回收單體硫磺的硫磺回收設備、除去原料氣體中所含的水分的水分除去設備、被用在原料氣體的冷卻或液化的冷媒(混合冷媒、丙烷冷媒等)的壓縮設備等。在此，所謂工廠的機器是意指按照該工廠的目的而被安設的各種的機器(以下稱為各機器)。作為各機器的具體例，可舉配管、槽、泵、閥、熱交換器等。
以下，說明有關管理系統1。在以下的說明中，藉由使用者從使用者終端裝置10對伺服器20進行存取(access)，伺服器20會利用從各機器的感測器取得的計測值來進行後述的各種的運算。伺服器20將運算結果朝使用者終端裝置10發送。使用者終端裝置10將伺服器20所運算的結果朝使用者提示。又，伺服器20根據運算結果，決定管路的各機器的運轉條件，依據運轉條件來檢查各機器的狀態而管理。
＜2 管理系統1的全體構成＞
其次，說明有關管理系統1的全體構成。圖1是表示管理系統1的全體的構成的圖。
如圖1所示般，管理系統1是包括複數的使用者終端裝置10及伺服器20。使用者終端裝置10與伺服器20是經由網路80來可互相通訊地連接。網路80是藉由有線或無線網路所構成。
管理系統1是經由網路80來連接鋪設有成為控制對象的管路的工廠的感測資料庫30。
使用者終端裝置10是各使用者所操作的裝置。在此，所謂使用者是意指使用使用者終端裝置10來負責管理系統1的機能的管路的控制者。使用者終端裝置10是藉由桌上型的PC(Personal Computer)、膝上型(laptop)PC等來實現。此外，使用者終端裝置10是亦可設為例如對應於移動體通訊系統的平板電腦或智慧型手機等的攜帶終端裝置。
使用者終端裝置10是經由網路80來與伺服器20可通訊地連接。使用者終端裝置10是藉由與對應於5G、LTE(Long Term Evolution)等的通訊規格的無線基地台81、對應於IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)802.11等的無線LAN(Local Area Network)規格的無線LAN路由器82等的通訊機器通訊，來連接至網路80。
如圖1所示般，使用者終端裝置10是具備：通訊IF (Interface)12、輸入裝置13、輸出裝置14、記憶體15、記憶部16及處理器19。
通訊IF12是為了使用者終端裝置10與外部的裝置通訊，而用以輸出入訊號的介面。
輸入裝置13是用以受理來自使用者的輸入操作之輸入裝置(例如，鍵盤或觸控面板(touch panel)、觸控板(touchpad)、滑鼠等的指向裝置(pointing device)等)。
輸出裝置14是用以對於使用者提示資訊的輸出裝置(顯示器、喇叭等)。
記憶體15是用以暫時性地記憶程式及以程式等來處理的資料等者，例如DRAM(Dynamic Random Access Memory)等的揮發性的記憶體。
記憶部16是用以保存資料的記憶裝置，例如快閃記憶體、HDD(Hard Disc Drive)。
處理器19是用以實行被記述於程式的命令組的硬體，藉由運算裝置、寄存器、周邊電路等所構成。
伺服器20是管理各種機器和各種配管的資訊、關於進行控制的運轉條件的資訊及關於被用在運算處理的物理模型的資訊之裝置。
伺服器20是從操作使用者終端裝置10的使用者受理關於管路的運轉條件的控制的指示･現在的運轉狀態等的輸入。
具體而言，伺服器20是例如進行各機器的運轉條件及感測器的計測值的取得，將該等的值代入至物理模型，藉此進行最大處理量的推定。然後，從被推定的最大處理量來進行運轉餘力或壓力平衡、異常的測出等的後述的各種的處理。伺服器20是使處理的結果顯示至使用者終端裝置10。
伺服器20是被連接至網路80的電腦。伺服器20是具備通訊IF22、輸出入IF23、記憶體25、存儲器26及處理器29。
通訊IF22是為了伺服器20與外部的裝置通訊，而用以輸出入訊號的介面。
輸出入IF23是作為用以受理來自使用者的輸入操作的輸入裝置及用以對於使用者提示資訊的輸出裝置之介面機能。
記憶體25是用以暫時性地記憶程式及以程式等來處理的資料等者，例如DRAM(Dynamic Random Access Memory)等的揮發性的記憶體。
存儲器26是用以保存資料的記憶裝置，例如快閃記憶體、HDD(Hard Disc Drive)。
處理器29是用以實行被記述於程式的命令組的硬體，藉由運算裝置、寄存器、周邊電路等所構成。
＜3 伺服器20的機能性的構成＞
其次，說明有關伺服器20的機能性的構成。
圖2是表示構成管理系統1的伺服器20的機能性的構成的圖。如圖2所示般，伺服器20是發揮作為通訊部201、記憶部202及控制部203的機能。
通訊部201是進行為了伺服器20和外部的裝置通訊的處理。
記憶部202是記憶伺服器20所使用的資料及程式。記憶部202是記憶製程資料DB2021、機器資料DB2022、物理模型資料庫2023、運算結果資料庫2024。
製程資料DB2021是記憶藉由感測有關流動於各機器的流體的狀態的各種的物理量的感測器所取得的計測值之資料庫。詳細後述。
機器資料DB2022是記憶藉由感測有關各機器的狀態的各種的物理量的感測器所取得的計測值之資料庫。詳細後述。
物理模型資料庫2023是記憶由各機器的運轉特性(物理特性)所構築的物理模型之資料庫。舉閥為例說明有關如此的物理模型。閥內的流體的流量是以以閥的開度作為變數的函數來記述，作為閥的流量特性。此函數是依據閥的設計值來特定。物理模型是指根據如此的閥的設計值來記述流量的特性之函數。物理模型是分別針對構成管路的各機器預先算出，記憶於物理模型資料庫2023。
運算結果資料庫2024是記憶伺服器20的各種的運算結果的資料庫。具體而言，運算結果資料庫2024是記憶作為中間處理的計算結果，該中間處理是為了將實測的計測值利用在使用後述的物理模型的運算。又，運算結果資料庫2024是記憶來自使用了物理模型的運算的輸出結果。
控制部203是藉由伺服器20的處理器29按照程式進行處理，發揮作為送收訊控制模組2031、計測值取得模組2032、運算模組2033、狀態判定模組2034及運轉控制模組2035等各種模組的機能。
送收訊控制模組2031是控制伺服器20對於外部的裝置按照通訊協定來收發訊號的處理。
計測值取得模組2032是從被設在各機器的感測器來取得該感測器所取得的計測值。管理系統1取得計測值的感測器是包括第1感測器及第2感測器。
第1感測器是計測表示運轉條件的流動於前述管路的流體的狀態的製程資料(歷史資料)。第1感測器是可舉預設在各機器的流量計、溫度計、壓力計、水位計等。第1感測器是被內藏於各機器。
第2感測器是計測表示運轉條件的前述各機器的狀態的機器資料之感測器。在第2感測器中含有藉由被稱為IoT感測器之附加於各機器的外部模組所構成的感測器群。所謂IoT感測器是意指與網路連接，將測定資料發送至伺服器20的感測器。在第2感測器中含有機械性地計測閥的開度的開度感測器。另外，第2感測器是亦可不是藉由外部模組所構成的感測器群，亦可為預先被設在各機器的感測器。
運算模組2033是藉由將取得的感測器的計測值輸入至被記憶於物理模型資料庫2023的物理模型，來推定進行運轉的管路的運轉狀態。
作為運算模組2033所推定的運轉狀態，包含管路全體的流體的最大處理量、運轉餘力、各機器的壓力平衡等。詳細後述。
狀態判定模組2034是根據運算模組2033所推定的最大處理量來檢測出各機器的性能的劣化。詳細後述。
運轉控制模組2035是根據運算模組2033所推定的參數來決定運轉條件而提案。具體而言，例如，運轉控制模組2035是在運轉餘力的範圍內，提案各機器中所含的閥的開度。又，運轉控制模組2035是根據各機器的性能的劣化的程度等來提示各機器的運轉條件。操作員可根據被提示的運轉條件來檢討新的運轉條件。
＜4 資料構造＞
其次，說明有關伺服器20所記憶的資料庫的構造的一例。
圖3是表示伺服器20所記憶的資料庫的構造的一例的圖。另外，此圖究竟是一例，資料庫的構造是可任意地變更。
如圖3所示般，製程資料DB2021及機器資料DB2022的記錄的各者是包含項目「感測器ID」、項目「機器名稱」、項目「感測器名稱」及項目「計測值」。
項目「感測器ID」是用以識別感測器的資訊。
項目「機器名稱」是表示安裝有對應於感測器ID的各感測器之機器的種類的資訊。在機器名稱中，例如容納有泵A、泵B、泵C、…之類的機器的種類及用以識別機器的名稱的資訊。另外，表示機器的名稱是亦可為依據預定的規格等所指定的記號，亦可為依據廠商(maker)所指定的型號等。
項目「計測值」是表示對應於感測器ID的各感測器所取得的計測值的值。
＜5 控制處理的概要＞
以下，說明有關管理系統1的控制處理的概要。
圖4是說明管理系統1的控制處理的概要的圖。
如圖4所示般，就工廠而言，是藉由被設在各機器的第1感測器及第2感測器來進行感測。取得的感測器資料是按照時間序列來蓄積於感測資料庫30。
取得的感測器資料是經由中繼器來發送至伺服器20。被發送至伺服器20的感測器資料是為了一部分用在之後的運算而進行必要的加工。必要的加工是例如進行計算顯示2點間的壓力差的差壓或計算流量的差等的處置。
其次，在運算模組2033中，進行使用了物理模型、感測器資料及加工資料之推定運算的處理。推定運算的詳細後述。藉由推定運算所取得的結果會作為預測值發送至使用者終端裝置10。預測值是與加工值及感測器資料一起顯示於使用者終端裝置10的顯示畫面。
＜6 推定運算的概要＞
以下，說明有關使用了物理模型的參數的推定處理的概要。
例如，配管的流體的壓力損失依據以下的模型式(1)來記述的情形為人所知。
[數式1]
在此，參數k是依據配管的形狀及配管內部的污染情況而定的參數。參數k是基本上不論運轉條件，為一定，但有依內部的污染或堵塞等而變化的可能性。
根據此，舉某系統的配管系統為例，說明推定運算。圖5是說明伺服器20所實行的推定運算的圖。
就圖5A所示的管路而言，是流體從左上的容器朝向右下的槽流動的管路。在配管的途中是設有泵P與閥V。
此情況，作為物理模型，以下的模型式(2)成立。
[數式2]
在式(2)中，泵所致的昇壓是表示以流量F、密度ρ及
act.pump curve 的泵曲線作為變數的函數來記述。所謂泵曲線是以泵的物理特性作為流量的函數記述的函數。泵曲線是依據泵的設計值來大概決定，因經年劣化等而緩慢地變化。
並且，在圖5A所示的管路中，作為物理模型，以下的模型式(3)成立。
[數式3]
在式(3)中，閥所致的減壓是以流量F、密度ρ及
act.OP(t)CV curve 的閥的開度
act.OP(t) 、閥曲線
CV curve 作為變數的函數來記述。閥的開度是藉由第2感測器所計測的值。閥曲線是以閥的物理特性作為流量的函數記述的函數。閥曲線是依據閥的設計值來大概決定，因經年劣化等而緩慢地變化。
然後，被輸入至該等的模型式的變數之中，壓力、流量、密度等是藉由第1感測器來計測，閥的開度是藉由第2感測器來計測。
該等式(2)或式(3)是依據系統中的機器配置或構成而變化，意思出口(或下游壓力)可藉由在入口壓力考慮配管或泵等的各機器的壓力變動來算出。
就式(2)而言，是可藉由計算入口壓力P1、泵所致的昇壓及配管所致的壓力減少來求取下游Pc的壓力，就式(3)而言，是可藉由計算入口壓力Pc、閥所致的減壓及配管所致的壓力減少來求取出口壓力P2。
藉由選定在此計算的出口壓力與實測的出口壓力會一致般的參數，可決定使現實再現的參數，可驗證物理模型的妥當性。然後，若利用被確認了妥當性的物理模型來確認使流量變化時的壓力平衡，則可推定各個的流量的壓力。例如，藉由將閥的開度設為最大代入至物理模型，可推定最大流量及該時的壓力平衡。
另外，就此說明而言，是求取出口壓力的式子，但亦可推算入口壓力的形式，所欲計算的參數是可任意地變更。又，式(2)及式(3)所示的物理模型究竟是舉例表示者，可按照被適用的管路的構造來任意地變更。
利用該等的模型式來進行推定時，首先，進行損失參數k1及k2的決定。損失參數的決定是參照過去資料而進行。
其次，進行物理模型的驗證。如圖5B所示般，對於採用被特定的損失參數的物理模型，導入壓力(實測值)、閥開度(實測值)、流量(實測值)，算出槽壓力的預測值。然後，確認槽壓力的預測值是否顯示與槽壓力的實測值接近的值。就圖5B的例子而言，被算出的槽壓力為195kPa，相對的，實測值為200kPa，與實測值作比較，計算值收在2.5%程度的誤差，因此確認物理模型妥當。
另外，假如槽壓力的計算值與實測值乖離時，擔心有可能物理模型的損失參數不適當及有可能各機器劣化。其中，物理模型的損失參數是從過去的運轉條件及計測值所計算，因此難想像短期間發生乖離。所以，當槽壓力的計算值與實測值乖離時，可思考各機器劣化而引起性能降低。因此，可推定在對應於物理模型中所含的物理特性的機器發生異常。
其次，進行最大處理量的推定運算。此時，管理系統1是藉由使用了基因演算法(Genetic Algorithms)的解的探索來決定最適的運轉條件，根據該運轉條件來推定最大處理量。具體而言，如圖5C所示般，設定按每個閥設定的上限開度的值，作為閥開度。就此圖的例子而言，是將閥開度設定為85%。然後，邊使流量的值變化，邊進行槽壓力的計算，探索槽壓力的計算值與槽壓力的計測值一致的流量的值。就此圖的例而言，是在流量顯示180m
3/h的運轉條件，槽壓力的計算值與實測值一致。因此，推定最大處理量為180m
3/h(虛線部)。
＜7 管理系統1的動作＞
以下，說明有關管理系統1的動作。圖6是表示管理系統1的動作流程的圖。
如圖6所示般，伺服器20是從感測資料庫30取得感測器的計測值(步驟S100)。具體而言，伺服器20的計測值取得模組2032是經由送收訊控制模組2031來取得從感測資料庫30的中繼器發送的感測器的計測值。感測器的計測值是含有製程資料及機器資料。
在步驟S100之後，伺服器20是將感測器的計測值加工(步驟S101)。具體而言，伺服器20的運算模組2033是對於感測器的計測值，例如差壓的計算或流量差的計算等之後的運算中必要的加工的計算處理。
在步驟S101之後，伺服器20是進行最大處理量的推定(步驟S102)。具體而言，伺服器20的運算模組2033是將計測值及加工後的計測值代入至物理模型，而算出最大處理量來推定。最大處理量的算出是如前述般，亦可藉由使用了基因演算法的解探索來進行。不採用基因演算法時，亦可藉由響應曲面法來進行解探索。此情況，預先準備一定量解的候補，藉由試誤法代入而探索適當的解。
在步驟S102之後，伺服器20是推定運轉餘力(步驟S103)。具體而言，伺服器20的運算模組2033是藉由求取推定的最大處理量及在現時間點的處理量的差分，來推定在現時間點什麼程度的運轉餘力。
在步驟S103之後，伺服器20是推定壓力平衡(步驟S104)。具體而言，伺服器20的運算模組2033是亦可藉由從被計測的感測器的壓力確認管路的壓力平衡之壓力平衡與例如預先被設定的預定的臨界值的比較，判斷是否正常。在壓力平衡有異常時，可檢測出在管路的何處發生不良情況。
在步驟S104之後，伺服器20是決定運轉條件(步驟S105)。具體而言，伺服器20的運算模組2033是根據運算模組2033所推定的結果來決定最適的運轉條件。例如，亦可設定根據被推定的最大處理量而求取的閥的開度作為運轉條件。又，亦可利用被推定的最適的運轉條件來檢討其後的運轉條件。
在步驟S105之後，伺服器20是顯示輸出畫面(步驟S106)。具體而言，伺服器20的送收訊控制模組2031會朝向使用者終端裝置10輸出關於運轉狀態及預測值的輸出畫面。
藉由以上，結束管理系統1的處理。
＜8 畫面例＞
其次，說明有關來自管理系統1的輸出畫面的例子。圖7是表示管理系統1的輸出畫面的例子的圖。另外，此圖究竟是一例，輸出畫面是可任意地變更。
如圖7所示般，在使用者終端裝置10的輸出畫面是顯示被推定的最大處理量(符號A)。藉由確認最大處理量，可確認在管路的運轉有怎麼樣程度餘裕。又，亦可同時顯示運轉餘力。
又，在輸出畫面顯示壓力的感測器的實測值(符號B)及被推定的預測值(符號C)。如此，在輸出畫面是顯示有實際的運轉狀態及藉由推定運算所算出的預測值。藉由比較該等的值，可確認用在運算處理的物理模型的妥當性。
又，在輸出畫面顯示閥的開度的實測值(符號D)及被推定的預測值(符號E)。例如，在檢討之後的運轉條件上，為了實現被推定的最大處理量，亦可將被預測的閥開度設定於運轉條件。
又，在輸出畫面顯示管路的壓力平衡是否為正常的資訊(符號F)。假設在壓力平衡有偏倚時，顯示不正常的意旨。
＜變形例＞
其次，說明管理系統1的變形例。圖8是表示變形例的管理系統1的控制處理的概要的圖。就變形例的管理系統1而言，是進行藉由使用即時的實測值的目標搜尋(Goal Seek)來探索物理模型的參數，利用被推定的最適的解來更新物理模型的處理。利用圖9來說明有關如此的推定運算所致的物理模型的更新。圖9是說明變形例1的管理系統1的伺服器20所實行的推定運算的圖。
在圖9A所示的管路中，邊將各種的值自動地輸入至k1及k2，邊利用基因演算法來從現在的資料(時刻t)探索槽壓力的實測值與槽壓力的預測值一致時的參數k值的解。藉此，決定最適的參數k值(圖9B的符號G)。
其次，在參數k值的決定後，將此值代入至物理模型，藉由代入過去的被蓄積的製程資料，確認物理模型的妥當性。
其次，如圖9C所示般，新的次資料(時刻t+1)被輸入時，將次資料代入至輸入了已取得的參數k值的物理模型，確認以閥開度作為容許MAX值時的流量的值。然後，利用基因演算法來探索槽壓力的實測值與槽壓力的預測值會一致般的流量的解。就此圖的情況而言，如符號※所示般，推定最大處理量為180m
3/h。
藉由如此使用了即時的感測器的實測值之基因演算法的解的探索，算出最適的物理模型的參數，可正確且容易進行物理模型的更新。
＜其他的變形例＞
說明有關其他的變形例。
就上述實施形態而言，作為第2感測器所取得的機器資料，是舉閥開度為例說明，但不限於如此的形態。第2感測器所取得的機器資料是可任意地變更，只要是表示關於各機器的舉動的狀態的資料。
就上述實施形態而言，作為最適的運轉條件，是進行了閥開度的推定，但不限於如此的形態。可藉由變更物理模型來推定各種的運轉條件的最適值。例如，運轉控制模組2035是亦可從推定後的最大處理量來決定往各機器中所含的槽的最適的壓送壓力。此情況，藉由推定槽入口的壓力，變換成槽內的液面高度，可求取壓送壓力。
就上述實施形態而言，狀態判定模組2034是從壓力平衡進行各機器的不良情況的測出，但不限於如此的形態。亦可藉由變更物理模型，狀態判定模組2034特定構成前述管路的機器之中成為系統全體的瓶頸的部分。此情況，對於成為評價對象的管路，設定複數的評價區劃，分別對於區間構築物理模型，藉由比較在各個的區間被推定的最大處理量，可特定成為瓶頸的部分。又，亦可藉由比較在各個的區間被推定的最大處理量，推定互相被連結的複數的管路的最大處理量的平衡。
例如，在由圖10所示般的複數的管路所構成的配管系統中，藉由設定複數的評價區間P及Q，評價各個的區間的最大處理量，可特定成為瓶頸的部分。
以上，說明有關涉及揭示的實施形態，但該等是可用其他的各種的形態實施，可進行各種的省略、置換及變更而實施。該等的實施形態及變形例以及進行省略、置換及變更者是申請專利範圍的技術性範圍及其均等的範圍所包含。
又，各處理是可在不矛盾的範圍變更處理的順序。
將在以上的各實施形態說明的事項附記於以下。
(附記1)
一種管理系統，係具備處理器，管理處理流體的管路的運轉條件之管理系統，處理器係實行：
取得在構成管路的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及
藉由將取得的感測器的計測值輸入至由各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的管路全體的流體的最大處理量之步驟。
(附記2)
如(附記1)記載的管理系統，其中，感測器係包括：
第1感測器，其係計測顯示流動於管路的流體的狀態的製程資料；及
第2感測器，其係計測顯示各機器的狀態的機器資料。
(附記3)
如(附記2)記載的管理系統，其中，在第2感測器所取得的機器資料中，含有機械性地計測各機器中所含的閥的開度之閥開度的實測值。
(附記4)
如(附記1)～(附記3)的任一記載的管理系統，其中，處理器係根據被推定的最大處理量，算出管路的運轉餘力，在被算出的運轉餘力的範圍內，實行決定管路的運轉條件之步驟。
(附記5)
如(附記4)記載的管理系統，其中，決定運轉條件的步驟，係在被算出的運轉餘力的範圍內，決定各機器中所含的閥的開度。
(附記6)
如(附記1)～(附記5)的任一記載的管理系統，其中，處理器係根據推定的最大處理量來顯示管路全體或各機器的運轉狀態。
(附記7)
如(附記1)～(附記6)的任一記載的管理系統，其中，處理器係根據推定的最大處理量來推定管路全體的壓力平衡。
(附記8)
如(附記1)～(附記7)的任一記載的管理系統，其中，處理器係根據推定的最大處理量來實行特定往各機器中所含的槽的壓送壓力之步驟。
(附記9)
如(附記1)～(附記8)的任一記載的管理系統，其中，處理器係根據推定的最大處理量來評價各機器的性能，檢測出各機器的性能的劣化。
(附記10)
如(附記1)～(附記9)的任一記載的管理系統，其中，處理器係從被蓄積的過去的計測值來修正物理模型。
(附記11)
如(附記1)～(附記10)的任一記載的管理系統，其中，處理器係實行特定構成管路的機器之中成為系統全體的瓶頸的部分之步驟。
(附記12)
如(附記1)～(附記11)的任一記載的管理系統，其中，處理器係推定互相連結的複數的管路的最大處理量的平衡。
(附記13)
如(附記1)～(附記12)的任一記載的管理系統，其中，在推定最大處理量的步驟中，藉由使用了基因演算法之解的探索，決定最適的運轉條件，根據該運轉條件來推定最大處理量。
(附記14)
一種管理方法，係由具備處理器的管理系統實行，管理處理流體的管路的運轉條件之管理方法，其特徵為：
處理器係實行：
取得在構成管路的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及
藉由將取得的感測器的計測值輸入至由各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的管路全體的流體的最大處理量之步驟。
(附記15)
一種管理程式，係具備處理器，管理處理流體的管路的運轉條件之管理程式，其特徵為：
使下列步驟實行於處理器，
取得在運轉條件的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及
藉由將取得的感測器的計測值輸入至由構成管路的各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的管路全體的流體的最大處理量之步驟。
1:管理系統
10:使用者終端裝置
20:伺服器
22:通訊IF
23:輸出入IF
25:記憶體
26:存儲器
29:處理器
201:通訊部
202:記憶部
203:控制部
2031:送收訊控制模組
2032:計測值取得模組
2033:運算模組
2034:狀態判定模組
2035:運轉控制模組
30:感測資料庫
80:網路
[圖1]是表示管理系統的全體的構成的圖。
[圖2]是表示構成管理系統的伺服器的機能性的構成的圖。
[圖3]是說明有關伺服器所記憶的資料庫的構造的一例。
[圖4]是說明管理系統1的控制處理的概要的圖。
[圖5]是說明伺服器所實行的推定運算的圖。
[圖6]是表示管理系統1的動作流程的圖。
[圖7]是表示管理系統1的輸出畫面的例子的圖。
[圖8]是表示變形例的管理系統1的控制處理的概要的圖。
[圖9]是說明變形例1的管理系統1的伺服器20所實行的推定運算的圖。
[圖10]是表示由複數的管路所構成的配管系統的例子的圖。
10:使用者終端裝置
20:伺服器
30:感測資料庫
Claims (15)
- 一種管理系統，係具備處理器，管理管路的運轉條件之管理系統，該管路係處理流體，其特徵為：前述處理器係實行：取得在構成前述管路的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及藉由將取得的前述感測器的計測值輸入至由前述各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的前述管路全體的流體的最大處理量之步驟，在前述推定最大處理量的步驟中，實行：對於前述物理模型輸入被設在前述管路之構成前述管路的前述機器即閥的預先被設定的開度的上限值，使前述管路內的壓力的預測值輸出之步驟；使令前述管路內的流量的值變化時的前述預測值輸出至前述物理模型，比較該預測值與對應的該壓力的實測值之步驟；及推定前述預測值與前述實測值一致時的前述流量的值作為前述最大處理量之步驟。
- 如請求項1記載的管理系統，其中，前述感測器係包括：第1感測器，其係計測顯示流動於前述管路的流體的狀態的製程資料；及第2感測器，其係計測顯示前述各機器的狀態的機器 資料。
- 如請求項2記載的管理系統，其中，在前述第2感測器所取得的機器資料中，含有機械性地計測前述各機器中所含的閥的開度之閥開度的實測值。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係根據被推定的前述最大處理量，算出前述管路的運轉餘力，在被算出的前述運轉餘力的範圍內，實行決定前述管路的運轉條件之步驟。
- 如請求項4記載的管理系統，其中，決定前述運轉條件的步驟，係在被算出的前述運轉餘力的範圍內，決定前述各機器中所含的閥的開度。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係根據推定的前述最大處理量來顯示管路全體或各機器的運轉狀態。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係根據推定的前述最大處理量，藉由將前述閥的開度設為最大代入至前述物理模型，來推定前述管路全體的壓力平衡。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係根據推定的前述最大處理量，藉由推定槽入口的壓力，變換成前述槽內的液面高度，來實行特定往前述各機器中所含的槽的壓送壓力之步驟。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係根據推定的前述最大處理量， 藉由在前述運轉餘力的範圍內，提案前述各機器中所含的前述閥的開度，來評價前述各機器的性能，檢測出各機器的性能的劣化。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係從被蓄積的過去的前述計測值來修正前述物理模型。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係設定複數的評價區劃，分別對於區間構築前述物理模型，藉由比較在各個的區間被推定的前述最大處理量，來實行特定構成前述管路的機器之中成為系統全體的瓶頸的部分之步驟。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，前述處理器係設定複數的評價區劃，分別對於區間構築前述物理模型，藉由比較在前述各個的區間被推定的前述最大處理量，來推定互相連結的複數前述管路的前述最大處理量的平衡。
- 如請求項1~3中的任一項所記載的管理系統，其中，在推定前述最大處理量的步驟中，藉由使用了基因演算法之解的探索，決定最適的前述運轉條件，根據該運轉條件來推定前述最大處理量。
- 一種管理方法，係由具備處理器的管理系統實行，管理管路的運轉條件之管理方法，該管路係處理流體，其特徵為：前述處理器係實行： 取得在構成前述管路的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及藉由將取得的前述感測器的計測值輸入至由前述各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的前述管路全體的流體的最大處理量之步驟，在前述推定最大處理量的步驟中，實行：對於前述物理模型輸入被設在前述管路之構成前述管路的前述機器即閥的預先被設定的開度的上限值，使前述管路內的壓力的預測值輸出之步驟；使令前述管路內的流量的值變化時的前述預測值輸出至前述物理模型，比較該預測值與對應的該壓力的實測值之步驟；及推定前述預測值與前述實測值一致時的前述流量的值作為前述最大處理量之步驟。
- 一種管理程式，係管理管路的運轉條件之管理程式，該管路係處理流體，其特徵為：使下列步驟實行於處理器，取得在前述運轉條件的各機器所設的感測器的計測值之步驟；及藉由將取得的前述感測器的計測值輸入至由構成前述管路的各機器各個的物理特性所構築的物理模型，來推定進行運轉的前述管路全體的流體的最大處理量之步驟，在前述推定最大處理量的步驟中，實行：對於前述物理模型輸入被設在前述管路之構成前述管 路的前述機器即閥的預先被設定的開度的上限值，使前述管路內的壓力的預測值輸出之步驟；使令前述管路內的流量的值變化時的前述預測值輸出至前述物理模型，比較該預測值與對應的該壓力的實測值之步驟；及推定前述預測值與前述實測值一致時的前述流量的值作為前述最大處理量之步驟。
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