WO2014192066A1 - プラント異常診断システム、プラント異常診断方法、及び計算機読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

プラント異常診断システム、プラント異常診断方法、及び計算機読み取り可能な記憶媒体 Download PDF

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abnormality diagnosis
plant
process value
condition
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亮太 鴨志田
昌基 金田
有田　節男
佳彦 石井
健一 上遠野
石川　忠明
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G21D3/00—Control of nuclear power plant
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    • G21D3/06—Safety arrangements responsive to faults within the plant
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
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    • G—PHYSICS
    • G21—NUCLEAR PHYSICS; NUCLEAR ENGINEERING
    • G21D—NUCLEAR POWER PLANT
    • G21D3/00—Control of nuclear power plant
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    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin

Definitions

  • the present invention relates to a plant abnormality diagnosis system for diagnosing a plant abnormality.
  • Patent Document 1 JP 2003-215246 A (Patent Document 1).
  • This gazette states, “When an accident occurs in a nuclear facility, it is a nuclear emergency response system that identifies the event that caused the accident and plans evacuation measures. Acquired by the operation information acquisition unit 1 when an accident occurs in the nuclear facility, and the correlation database 2 that stores in advance the correlation information between the operation information of the nuclear facility and the event that caused each accident. It is provided with an initiating event identification unit 3 that identifies the initiating event of this accident based on the driving information and the correlation information stored in the correlation database 2 ”(see summary).
  • Patent Document 2 JP-A-4-351923
  • This publication states that “a first memory 1 that stores an accompanying failure knowledge base that defines an accompanying failure for a primary failure, a second memory 2 that stores a knowledge base that defines the effects of operations on the plant, and an accompanying
  • a third memory 3 for storing a knowledge base for diagnosing a failure; a qualitative detection unit 7 for detecting a qualitative change generated in the plant by the input process amount; and the input process amount and the second memory 2
  • the effect prediction unit 5 that infers and predicts the effect of the operation on the plant from the knowledge base, the qualitative change by the knowledge base of the third memory 3 and the qualitative detection unit 7, and the operation predicted by the effect prediction unit 5 affects the plant
  • Patent Document 1 an accident-causing event is identified based on correlation information between operation information of the nuclear facility and an accident-causing event stored in advance.
  • Patent Document 1 does not describe identifying these abnormalities when a complex event in which a plurality of abnormalities occur following an initiating event.
  • the correlation information between the operation information of nuclear facilities and the initiating event of each accident is registered as the correlation when the initiating event occurs during normal operation, and the correlation during normal operation when an abnormality occurs The relationship does not hold. For this reason, in patent document 1, it becomes very difficult to identify a composite event.
  • an accompanying failure accompanying a primary failure is determined using a knowledge base that defines an accompanying failure that is a diagnosis target event for the primary failure.
  • a knowledge base that defines an accompanying failure that is a diagnosis target event for the primary failure.
  • An object of the present invention is to provide a plant abnormality diagnosis system that can diagnose a plant abnormality even when a complex event occurs.
  • a plant abnormality diagnosis system for diagnosing a plant abnormality, a process for holding a failure diagnosis rule used for diagnosing the abnormality and acquiring a process value of the plant A value acquisition unit; a process value acquired by the process value acquisition unit; and an abnormality diagnosis unit that diagnoses the abnormality based on the abnormality diagnosis rule.
  • the process value acquisition unit acquires the abnormality diagnosis rule.
  • the abnormality diagnosis unit includes the lower condition associated with the upper condition and the process value acquired by the process value acquisition unit Are compared with the process value corresponding to the lower condition, and if any of the lower conditions is true, the upper condition is determined to be true. Sectional then, when all of the upper condition included in the abnormality diagnosis rule is determined as true, and wherein the diagnosing and the abnormality has occurred.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram of a plant abnormality diagnosis system according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram which shows the outline
  • FIG. 1 is a system configuration diagram of a plant abnormality diagnosis system 101 according to an embodiment of the present invention.
  • the plant abnormality diagnosis system 101 of this embodiment includes a processor 103, a communication device 104, an input / output device 105, a memory 106, and a storage medium 107.
  • the processor 103 executes various programs stored in the memory 106 and controls the plant abnormality diagnosis system 101.
  • the communication device 104 is connected to the plant 102 and acquires a process value of the plant 102 based on a command from the processor 103.
  • the process value includes measurement values of various sensors installed in the plant 102, alarm information output by the plant, and the like.
  • the plant 102 is, for example, a nuclear power plant, but is not limited thereto.
  • the input / output device 105 includes an input device that receives input from an operator of the plant abnormality diagnosis system 101 and an output device that outputs information to the operator.
  • the input / output device 105 may include a keyboard, a button, a pointing device, or the like as an input device, and may include an image display device or the like as an output device, or a so-called touch panel or the like having an equivalent function. Also good.
  • the memory 106 is, for example, a semiconductor memory, and stores a program executed by the processor 103, data referred to by the processor 103, data of a processing result by the processor 103, and the like. At least a part of the program and data stored in the storage medium 107 may be copied to the memory 106 as necessary, and data of a processing result by the processor 103 stored in the memory 106 is stored as necessary. It may be copied to the medium 107.
  • the memory 106 stores a process value acquisition program 108, an abnormality diagnosis program 109, a sensor abnormality diagnosis program 110, and an abnormality diagnosis rule generation program 113.
  • the process value acquisition program 108 causes the processor 103 to execute processing for acquiring the process value of the plant 102.
  • the abnormality diagnosis program 109 performs processing (abnormality diagnosis processing) for diagnosing whether or not an abnormality has occurred in the plant 102 based on the process value acquired by the process value acquisition program 108 and the abnormality diagnosis rule 112 (abnormality diagnosis processing).
  • the sensor abnormality diagnosis program 110 causes the processor 103 to execute processing for determining whether an abnormality has occurred in various sensors arranged in the plant 102 based on the process value acquired by the process value acquisition program 108.
  • the abnormality diagnosis rule generation program 113 causes the processor 103 to execute processing for generating abnormality diagnosis rules (abnormality diagnosis rule generation processing).
  • the storage medium 107 is a non-volatile storage medium such as a flash memory.
  • the storage medium 107 stores process value availability information 111 and an abnormality diagnosis rule 112.
  • the process value availability information 111 a relationship between an abnormality that has occurred in the plant 102 and the sensor and a process value that is prohibited from being used in abnormality diagnosis processing due to the abnormality is registered. Details of the process value availability information 111 will be described with reference to FIG.
  • the abnormality diagnosis rule 112 is used for abnormality diagnosis processing for diagnosing whether or not an abnormality has occurred in the plant 102, and the details will be described with reference to FIG.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an outline of processing by the plant abnormality diagnosis system 101 according to the embodiment of the present invention.
  • the plant abnormality diagnosis system 101 includes a process value acquisition unit 201, a sensor abnormality diagnosis unit 202, and an abnormality diagnosis unit 203.
  • the process value acquisition unit 201 is implemented by the processor 103 executing the process value acquisition program 108.
  • the sensor abnormality diagnosis unit 202 is implemented by the processor 103 executing the sensor abnormality diagnosis program 110.
  • the abnormality diagnosis unit 203 is implemented by the processor 103 executing the abnormality diagnosis program 109.
  • the process value acquisition unit 201 acquires various process values from the plant 102. Then, the sensor abnormality diagnosis unit 202 diagnoses whether an abnormality has occurred in the sensor arranged in the plant 102 based on the process value acquired by the process value acquisition unit 201.
  • the sensor abnormality diagnosis unit 202 diagnoses that an abnormality has occurred in the sensor disposed in the plant 102, the sensor abnormality diagnosis unit 202 refers to the process value availability information 111 and corresponds to the abnormality of the sensor diagnosed as occurring. Identify the type of process value. Then, the sensor abnormality diagnosis unit 202 changes the abnormality diagnosis rule 112 so as not to use the identified process value type in the abnormality diagnosis process performed by the abnormality diagnosis unit 203 thereafter.
  • the abnormality diagnosis unit 203 diagnoses whether an abnormality has occurred in the plant 102 based on the process value acquired by the process value acquisition unit 201 and the abnormality diagnosis rule 112. Then, the abnormality diagnosis unit 203 presents the diagnosis result to the operator via the output device of the input / output device 105.
  • the abnormality diagnosis unit 203 diagnoses that an abnormality has occurred in the plant 102, it refers to the process value availability information 111, and the type of process value corresponding to the abnormality diagnosed as occurring in the plant Is identified. Then, the abnormality diagnosis unit 203 changes the abnormality diagnosis rule 112 so that the specified type of process value is not used in the subsequent abnormality diagnosis processing by the abnormality diagnosis unit 203.
  • the abnormality diagnosis rule generation unit is implemented by the processor 103 executing the abnormality diagnosis rule generation program 113.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the process value availability information 111 according to the embodiment of this invention.
  • the process value availability information 111 registers the relationship between the abnormality of the plant 102 and the sensor and the process value that is prohibited from being used in the abnormality diagnosis process due to the abnormality.
  • the process value availability information 111 includes an occurrence abnormality 301 and an unusable process value 302.
  • the type of abnormality that has occurred in the plant 102 and the type of abnormality that has occurred in the sensor are registered.
  • core flow differential pressure sensor abnormality and “D / W (dry well) pressure sensor abnormality” indicate abnormality that occurred in the sensor
  • HPCF High (Pressure Core Flooder system) piping break” The abnormality which occurred in the plant 102 is shown.
  • the type of the process value that is prohibited from being used in the abnormality diagnosis process is registered corresponding to the abnormality registered in the occurrence abnormality 301.
  • the abnormality diagnosis rule 112 when the sensor abnormality diagnosis unit 202 diagnoses that an abnormality has occurred in the core flow rate differential pressure sensor, the abnormality diagnosis rule 112 so as to prohibit the use of the process value type “core flow rate” in the abnormality diagnosis process.
  • the abnormality diagnosis unit 203 diagnoses that an abnormality has occurred that the HPCF piping of the plant 102 has broken, “HPCF flow rate”, “HPCF pump inlet pressure”, and “HPCF pump outlet pressure” in the abnormality diagnosis processing
  • the abnormality diagnosis rule 112 is changed so as to prohibit the use of the process value type.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of the abnormality diagnosis rule 112 according to the embodiment of this invention.
  • the abnormality diagnosis rule 112 is used for abnormality diagnosis processing for diagnosing whether or not an abnormality has occurred in the plant 102 as described above.
  • the abnormality diagnosis rule 112 has a higher condition No. 401, sub-condition no. 402, condition 403, rule A 404, rule B 405, and rule C 406.
  • FIG. 4 as an example, an abnormality diagnosis rule 112 for diagnosing an abnormality in main steam pipe breakage will be described.
  • rule A404 the upper condition No. 1, 2, 4, and 5 are used for the abnormality diagnosis process, and the remaining upper conditions are not used for the abnormality diagnosis process. If all the upper conditions used for the abnormality diagnosis process are true in any one of rules A404 to C406, it is diagnosed that an abnormality of the main steam pipe breakage has occurred in the plant 102.
  • Upper condition No When the upper condition is associated with one lower condition, such as 1, the upper condition is true if the process value satisfies the condition registered in the condition 403 corresponding to the one lower condition. Determined. On the other hand, the upper condition No. As shown in FIG. 8, when the upper condition is associated with a plurality of lower conditions, if the process value satisfies the condition registered in the condition 403 corresponding to any of the lower conditions, the upper condition is determined to be true. Is done.
  • the abnormality diagnosis unit 203 determines that the upper condition is true if the upper condition is associated with a plurality of lower conditions and any of the lower conditions is true. As a result, even if an abnormality occurs in the plant 102 or the sensor, and the sub-condition that uses the type of the process value that is prohibited from being used in the abnormality diagnosis process due to the abnormality cannot be used, the accuracy of the abnormality diagnosis process of the plant 102 Can be prevented from decreasing.
  • the abnormality diagnosis rule 112 configured in a table format has been described.
  • the abnormality diagnosis rule 112 may be configured by a decision tree.
  • FIG. 5 is a flowchart of processing executed by the plant abnormality diagnosis system 101 of the present invention.
  • the processor 103 executes a process value acquisition program 108 stored in the memory 106 and acquires a process value from the plant 102 via the communication device 104 (501).
  • the processor 103 executes the sensor abnormality diagnosis program 110 stored in the memory 106, and whether or not an abnormality has occurred in the sensor arranged in the plant 102 based on the process value acquired in the process of step 501. Is diagnosed (502). Since any known method can be used for the processing in step 502, detailed description thereof is omitted. For example, the processor 103 determines a sensor abnormality based on a sensor correlation registered in advance (see Japanese Patent Laid-Open No. 7-110708).
  • the processor 103 refers to the diagnosis result of the processing in step 502 and determines whether or not an abnormality has occurred in the sensor (503).
  • the processor 103 When it is determined in step 503 that an abnormality has occurred in the sensor, the processor 103 refers to the process value availability information 111 stored in the storage medium 107 and determines the process value corresponding to the abnormality of the sensor. The type is specified, and the abnormality diagnosis rule 112 is changed so that the lower condition corresponding to the specified process value is not used for the subsequent abnormality diagnosis processing (504).
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of a process for changing the abnormality diagnosis rule 112 when an abnormality occurs in the sensor according to the embodiment of this invention.
  • the processor 103 refers to the process value availability information 111, and “D / W pressure” registered in the unusable process value 302 of the record in which “D / W pressure sensor abnormality” is registered in the occurrence abnormality 301. , “D / W pressure change amount”, “D / W pressure high”, and “D / W pressure high” are acquired as process values that are not used in the abnormality diagnosis process.
  • the processor 103 adds the acquired “D / W pressure”, “D / W pressure change amount”, “D / W pressure high”, and “D / W pressure high” to the contents of the conditions registered in the condition 403 of the abnormality diagnosis rule 112.
  • D / W pressure high / low (subordinate condition No. 2 of upper condition No. 1“ D / W pressure ⁇ 24.8 [kPa] ”) and lower condition No. 2 of upper condition No. 9“ D / W
  • the abnormality diagnosis rule 112 is changed so that “W pressure change amount ⁇ 0.13 [kPa / sec]”) is not used in the abnormality diagnosis process.
  • conditions that are not used in the abnormality diagnosis process are shaded, but for example, an unusable flag may be set for each condition, and an unusable flag may be set for a condition that is not used in the abnormality diagnosis process.
  • the process value of the sensor in which the abnormality has occurred is likely to be an abnormal value, and if such a process value condition is used for abnormality diagnosis processing, the plant abnormality cannot be accurately diagnosed. . Therefore, in this embodiment, the abnormality diagnosis rule is changed so that the condition of the process value where the abnormality has occurred is not used for the abnormality diagnosis processing. Thus, even if the abnormality diagnosis rule is changed, the condition is made redundant by associating the upper condition with a plurality of lower conditions, so that the abnormality of the plant 102 can be accurately diagnosed. Can do.
  • step 503 determines whether or not an abnormality has occurred in the sensor 102 based on the process value acquired in the process of step 501 and the abnormality diagnosis rule 112. Diagnose (505).
  • the processor 103 refers to the diagnosis result of the processing in step 505 and determines whether or not an abnormality has occurred in the plant 102 (506).
  • the processor 103 When it is determined in step 506 that an abnormality has occurred in the plant 102, the processor 103 refers to the process value availability information 111 stored in the storage medium 107, and the process value corresponding to the abnormality in the plant 102.
  • the abnormality diagnosis rule 112 is changed so that the lower condition corresponding to the specified process value is not used for the subsequent abnormality diagnosis processing (507).
  • FIG. 7 is an explanatory diagram of a process for changing the abnormality diagnosis rule 112 when an abnormality occurs in the plant 102 according to the embodiment of this invention.
  • the processor 103 refers to the process value availability information 111 and refers to the “HPCF flow rate” and “HPCF pump inlet” registered in the unusable process value 302 of the record in which “HPCF pipe breakage” is registered in the occurrence abnormality 301. “Pressure” and “HPCF pump outlet pressure” are acquired as process values that are not used in the abnormality diagnosis process. Then, the processor 103 includes a condition including the acquired “HPCF flow rate”, “HPCF pump inlet pressure”, and “HPCF pump outlet pressure” in the contents of the condition registered in the condition 403 of the abnormality diagnosis rule 112 (higher condition No.
  • the processor 103 presents an abnormality diagnosis result via the input / output device 105 (508).
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of an abnormality diagnosis result screen 800 according to the embodiment of this invention.
  • the abnormality diagnosis result screen 800 is displayed on the output device of the input / output device 105 when the abnormality diagnosis unit 203 diagnoses that an abnormality has occurred in the plant 102.
  • the abnormality diagnosis rule 112 used in the abnormality diagnosis is displayed as the abnormality diagnosis rule 112 used in the abnormality diagnosis process.
  • Sub-condition No. Conditions, rule A to rule C are displayed.
  • the abnormality diagnosis result screen 800 includes a diagnosis abnormality name 801, an abnormality diagnosis use rule 802, and an unusable condition 803.
  • diagnosis abnormality name 801 the name of the abnormality diagnosed as occurring in the plant 102 ("main steam pipe break" in FIG. 8) is displayed.
  • the abnormality diagnosis use rule 802 explicitly displays a rule diagnosed as having an abnormality in the plant 102, that is, a rule in which all higher conditions used for abnormality diagnosis processing are true.
  • the unusable condition 803 explicitly displays a condition that is not used for the abnormality diagnosis process.
  • rule A is a rule that diagnoses that an abnormality has occurred in the plant 102. For this reason, in the abnormality diagnosis utilization rule 802, the rule A is surrounded by a thick frame and displayed.
  • the abnormality diagnosis result screen 800 when the diagnosis abnormality name 801, the abnormality diagnosis use rule 802, and the unusable condition 803 are explicitly presented, the operator is presented with only the abnormality diagnosis name. Compared to the above, it becomes possible to grasp the state of the plant 102 in detail, and it is possible to cope with it appropriately.
  • the processor 103 determines whether the abnormality of the plant 102 has converged. It is determined whether or not (509). The processor 103 may determine that the abnormality of the plant 102 has converged when receiving an input indicating that the abnormality has converged from the operator, or the plant 102 when the abnormality has not been diagnosed for a predetermined time or more. It may be determined that the abnormality has converged.
  • step 509 If it is determined in step 509 that the abnormality of the plant 102 has converged, the processor 103 ends the process, and if it is determined in step 509 that the abnormality of the plant 102 has not converged, the processor 103 proceeds to step Returning to the processing of 501.
  • FIG. 9 is a flowchart of the abnormality diagnosis rule generation process according to the embodiment of the present invention.
  • the processor 103 executes the abnormality diagnosis rule generation program 113 and attaches the original set to the root node (901).
  • the original set is a set of various process values for one event.
  • the event is various abnormalities occurring in the plant 102.
  • a plurality of original sets are prepared.
  • the processor 103 determines whether or not all sets belonging to the node belong to the same event (902).
  • step 902 If it is determined in step 902 that all sets belonging to the node belong to the same event, the processor 103 labels the set with the event and ends the process.
  • step 902 determines whether all sets belonging to the node do not belong to the same event, that is, if the sets belonging to the node belong to different events.
  • the processor 103 proceeds to steps 903 to 905. Execute the process. First, the processor 103 calculates the average information amount of the set (903). The average information amount indicates the variation of the event to which the set belongs, and becomes larger as the events to which the set belongs are even.
  • the processor 103 divides sets belonging to different events according to a predetermined division criterion (division condition, for example, process value), and the expected value (reference value) of the average information amount for each divided set (division set). ) Is calculated (904).
  • the processor 103 stores the divided set itself in addition to the division criterion and the expected value of the average information amount for each divided set.
  • the processor 103 identifies the division criterion that maximizes the expected value of the average information amount calculated in step 904, sets the identified division criterion as the division criterion for the node, and sets child nodes based on the identified division criterion. Generate (905).
  • the expected value of the average information amount shows a larger value as the events to which the set belongs is equal. Therefore, the division criterion that maximizes the expected value of the average information amount indicates the division criterion that has the most uniform attribute of the divided set. .
  • step 905 when there are a plurality of division criteria that maximize the expected value of the average information amount, the processor 103 identifies the division criteria with the same division set, and uses the identified division criteria as a node.
  • the division criteria for When a plurality of division criteria are set for a node, the upper condition is associated with a plurality of lower conditions, and when one division criterion is set for a node, the upper condition is unified. Will be associated with one sub-condition.
  • the processor 103 recursively executes the processing of steps 902 to 905 for the set belonging to the child node.
  • one division criterion is selected from the multiple division criteria, and the selected division criterion is set as the division criterion for the node.
  • the plurality of division criteria are the nodes. Is set as the division criterion.
  • Information such as a program, a table, and a file that realize each function of the above embodiment is a storage device such as a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk drive, an SSD (Solid State Drive), or an IC card, an SD card, a DVD, or the like. It can be stored on a computer readable non-transitory data storage medium.
  • a storage device such as a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk drive, an SSD (Solid State Drive), or an IC card, an SD card, a DVD, or the like. It can be stored on a computer readable non-transitory data storage medium.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
  • the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described.
  • a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment.

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Abstract

　プラントの異常を診断するプラント異常診断システムであって、異常を診断するために用いる異常診断ルールを保持し、プラントのプロセス値を取得するプロセス値取得部と、プロセス値取得部が取得したプロセス値、及び異常診断ルールに基づいて異常を診断する異常診断部と、を備え、異常診断ルールは、プロセス値取得部が取得したプロセス値と比較される少なくとも一つの下位条件が対応付けられる少なくとも一つの上位条件を含み、異常診断部は、上位条件に含まれる下位条件とプロセス値取得部が取得したプロセス値のうち当該下位条件に対応するプロセス値とを比較し、下位条件のいずれかが真であれば、上位条件を真と判断し、異常診断ルールに含まれる全ての上位条件が真と判断された場合、異常が発生していると診断することを特徴とする。

Description

プラント異常診断システム、プラント異常診断方法、及び計算機読み取り可能な記憶媒体
　本発明は、プラントの異常を診断するプラント異常診断システムに関する。
　本技術分野の背景技術として、特開２００３－２１５２４６号公報（特許文献１）がある。この公報には、「原子力施設において事故が発生した場合に、この事故の起因事象を同定し、避難対策を立案する原子力緊急時対応システムであって、原子力施設の運転情報を取得する運転情報取得部１と、原子力施設の運転情報と各事故の起因事象との相関関係情報を予め記憶した相関関係データベース２と、原子力施設で事故が発生した場合には、運転情報取得部１によって取得された運転情報と相関関係データベース２に記憶された相関関係情報とに基づいて、この事故の起因事象を同定する起因事象同定部３とを備えている。」と記載されている（要約参照）。
　また、本技術分野の別の背景技術として、特開平４－３５１９２３号公報（特許文献２）がある。この公報には、「一次故障に対する随伴故障を定めた随伴故障知識ベースを格納する第１のメモリ１と、操作がプラントに及ぼす効果を定義する知識ベースを格納する第２のメモリ２と、随伴故障を診断する知識ベースを格納する第３のメモリ３と、入力されたプロセス量によりプラントに生じた定性的変化を検出する定性検出部７と、入力されたプロセス量と第２のメモリ２の知識ベースから操作がプラントに及ぼす効果を推論予測する効果予測部５と、第３のメモリ３の知識ベースと定性検出部７による定性的変化及び効果予測部５で予測された操作がプラントに及ぼす効果により随伴故障を診断する診断機構４と、第１のメモリ１の随伴故障知識ベースを用いて一次故障に伴う随伴故障を決定する診断事象決定部８とを備える。」と記載されている（要約参照）。
特開２００３－２１５２４６号公報 特開平４－３５１９２３号公報
　特許文献１では、原子力施設の運転情報と予め記憶された各事故の起因事象との相関関係情報に基づいて、事故の起因事象が同定される。しかし、特許文献１には、起因事象に続いて複数の異常が発生する複合事象が発生した場合、これらの異常を同定することについては記載されていない。また、一般に原子力施設の運転情報と各事故の起因事象との相関関係情報は、正常運転時に起因事象が発生した場合の相関関係が登録されている、また、異常発生時には、正常運転時の相関関係は成り立たない。このため、特許文献１では、複合事象を同定することは極めて困難となる。
　特許文献２によれば、一次故障に対し診断対象事象となる随伴故障を定めた知識ベースを用いて一次故障に伴う随伴故障が決定される。しかし、随伴故障が相次いで発生するような複合事象の場合、想定される随伴故障の組合せは膨大な数となり、想定される全て随伴故障の組合せについて知識ベースを作成することは現実的でない。このため、特許文献２では、複合事象発生時に異常を診断できない。
　本発明は、複合事象発生時でもプラントの異常を診断可能なプラント異常診断システムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明では、プラントの異常を診断するプラント異常診断システムであって、前記異常を診断するために用いる異常診断ルールを保持し、前記プラントのプロセス値を取得するプロセス値取得部と、前記プロセス値取得部が取得したプロセス値、及び前記異常診断ルールに基づいて前記異常を診断する異常診断部と、を備え、前記異常診断ルールは、前記プロセス値取得部が取得したプロセス値と比較される少なくとも一つの下位条件が対応付けられる少なくとも一つの上位条件を含み、前記異常診断部は、前記上位条件に対応付けられる下位条件と前記プロセス値取得部が取得したプロセス値のうち当該下位条件に対応するプロセス値とを比較し、前記下位条件のいずれかが真であれば、前記上位条件を真と判断し、前記異常診断ルールに含まれる全ての前記上位条件が真と判断された場合、前記異常が発生していると診断することを特徴とする。
　本発明によれば、複合事象発生時でもプラントの異常を診断可能なプラント異常診断システムを提供することができる。
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の実施例のプラント異常診断システムのシステム構成図である。 本発明の実施例のプラント異常診断システムによる処理の概要を示すブロック図である。 本発明の実施例のプロセス値利用可否情報の説明図である。 本発明の実施例の異常診断ルールの説明図である。 本発明のプラント異常診断システムが実行する処理のフローチャートである。 本発明の実施例のセンサに異常が発生した場合の異常診断ルールの変更処理の説明図である。 本発明の実施例のプラントに異常が発生した場合の異常診断ルールの変更処理の説明図である。 本発明の実施例の異常診断結果画面の説明図である。 本発明の実施例の異常診断ルールの生成処理のフローチャートである。
　以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態を説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略されている。
　以下、図１～図９を用いて、本発明の実施例を説明する。
　図１は、本発明の実施例のプラント異常診断システム１０１のシステム構成図である。
　本実施形態のプラント異常診断システム１０１は、プロセッサ１０３、通信装置１０４、入出力装置１０５、メモリ１０６及び記憶媒体１０７からなる。
　プロセッサ１０３は、メモリ１０６に格納された各種プログラムを実行し、プラント異常診断システム１０１を制御する。
　通信装置１０４はプラント１０２と接続され、プロセッサ１０３の指令に基づいて、プラント１０２のプロセス値を取得する。ここで、プロセス値は、プラント１０２に設置された各種センサの計測値、及びプラントが出力する警報情報等を含む。なお、プラント１０２は、例えば原子力発電所であるがこれに限定されない。
　入出力装置１０５は、プラント異常診断システム１０１の操作者からの入力を受ける入力装置、及び、当該操作者に情報を出力する出力装置を含む。例えば、入出力装置１０５は、入力装置としてキーボード、ボタン又はポインティングデバイス等を有し、出力装置として画像表示装置等を有してもよいし、これらと同等の機能のいわゆるタッチパネル等を有してもよい。
　メモリ１０６は、例えば半導体メモリであり、プロセッサ１０３によって実行されるプログラム、プロセッサ１０３によって参照されるデータ、及びプロセッサ１０３による処理結果のデータ等を格納する。記憶媒体１０７に格納されたプログラム及びデータの少なくとも一部が、必要に応じてメモリ１０６にコピーされてもよいし、メモリ１０６に格納されたプロセッサ１０３による処理結果のデータ等が必要に応じて記憶媒体１０７にコピーされてもよい。
　メモリ１０６には、プロセス値取得プログラム１０８、異常診断プログラム１０９、センサ異常診断プログラム１１０、及び異常診断ルール生成プログラム１１３が格納される。
　プロセス値取得プログラム１０８は、プラント１０２のプロセス値を取得する処理をプロセッサ１０３に実行させる。異常診断プログラム１０９は、プラント１０２に異常が発生しているか否かを、プロセス値取得プログラム１０８によって取得されたプロセス値及び異常診断ルール１１２に基づいて診断する処理（異常診断処理）を、プロセッサ１０３に実行させる。センサ異常診断プログラム１１０は、プラント１０２に配置された各種センサに異常が発生しているか否かを、プロセス値取得プログラム１０８によって取得されたプロセス値に基づいて判断する処理を、プロセッサ１０３に実行させる。異常診断ルール生成プログラム１１３は、異常診断ルールを生成する処理（異常診断ルール生成処理）をプロセッサ１０３に実行させる。
　記憶媒体１０７は、例えばフラッシュメモリのような不揮発性の記憶媒体である。記憶媒体１０７には、プロセス値利用可否情報１１１、及び異常診断ルール１１２が格納される。
　プロセス値利用可否情報１１１には、プラント１０２及びセンサに発生した異常と、当該異常によって異常診断処理での利用を禁止するプロセス値との関係が登録される。プロセス値利用可否情報１１１の詳細は、図３で詳細を説明する。異常診断ルール１１２は、プラント１０２に異常が発生したか否かを診断する異常診断処理に利用され、図４で詳細を説明する。
　図２は、本発明の実施例のプラント異常診断システム１０１による処理の概要を示すブロック図である。
　プラント異常診断システム１０１は、プロセス値取得部２０１、センサ異常診断部２０２、及び異常診断部２０３を有する。
　プロセス値取得部２０１は、プロセッサ１０３がプロセス値取得プログラム１０８を実行することによって実装される。センサ異常診断部２０２は、プロセッサ１０３がセンサ異常診断プログラム１１０を実行することによって実装される。異常診断部２０３は、プロセッサ１０３が異常診断プログラム１０９を実行することによって実装される。
　まず、プロセス値取得部２０１がプラント１０２から各種プロセス値を取得する。そして、センサ異常診断部２０２は、プロセス値取得部２０１によって取得されたプロセス値に基づいて、プラント１０２に配置されたセンサに異常が発生しているか否かを診断する。
　センサ異常診断部２０２は、プラント１０２に配置されたセンサに異常が発生していると診断した場合、プロセス値利用可否情報１１１を参照し、発生していると診断されたセンサの異常に対応するプロセス値の種別を特定する。そして、センサ異常診断部２０２は、特定したプロセス値の種別を以降の異常診断部２０３による異常診断処理で利用しないように、異常診断ルール１１２を変更する。
　センサ異常診断部２０２が、プラント１０２に配置されたセンサに異常が発生していないと判定した場合、又は、当該センサに異常が発生していると判定し、異常診断ルール１１２を変更した場合、異常診断部２０３は、プロセス値取得部２０１によって取得されたプロセス値及び異常診断ルール１１２に基づいて、プラント１０２に異常が発生しているか否かを診断する。そして、異常診断部２０３は、診断結果を入出力装置１０５の出力装置を介して操作者に提示する。
　また、異常診断部２０３は、プラント１０２に異常が発生していると診断した場合、プロセス値利用可否情報１１１を参照し、プラントに発生していると診断された異常に対応するプロセス値の種別を特定する。そして、異常診断部２０３は、特定したプロセス値の種別を以降の異常診断部２０３による異常診断処理で利用しないように、異常診断ルール１１２を変更する。
　なお、図２では、図示していないが、プロセッサ１０３が異常診断ルール生成プログラム１１３を実行することによって、異常診断ルール生成部を実装する。
　図３は、本発明の実施例のプロセス値利用可否情報１１１の説明図である。
　プロセス値利用可否情報１１１は、上記したように、プラント１０２及びセンサの異常と、当該異常によって異常診断処理での利用を禁止するプロセス値との関係が登録される。プロセス値利用可否情報１１１は、発生異常３０１及び利用不可プロセス値３０２を含む。
　発生異常３０１には、プラント１０２に発生した異常の種別、及びセンサに発生した異常の種別が登録される。例えば、図３では、「炉心流量差圧センサ異常」及び「Ｄ／Ｗ（ドライウェル）圧力センサ異常」は、センサに発生した異常を示し、「ＨＰＣＦ（High Pressure Core Flooder system）配管破断」は、プラント１０２に発生した異常を示す。
　利用不可プロセス値３０２には、発生異常３０１に登録された異常に対応して、異常診断処理で利用が禁止されるプロセス値の種別が登録される。
　例えば、センサ異常診断部２０２は、炉心流量差圧センサに異常が発生したと診断した場合、異常診断処理での「炉心流量」というプロセス値の種別の利用を禁止するように、異常診断ルール１１２を変更する。また、異常診断部２０３は、プラント１０２のＨＰＣＦ配管が破断したという異常が発生したと診断した場合、異常診断処理での「ＨＰＣＦ流量」、「ＨＰＣＦポンプ入口圧力」、及び「ＨＰＣＦポンプ出口圧力」というプロセス値の種別の利用を禁止するように、異常診断ルール１１２を変更する。
　図４は、本発明の実施例の異常診断ルール１１２の説明図である。
　異常診断ルール１１２は、上記したように、プラント１０２に異常が発生したか否かを診断する異常診断処理に利用される。異常診断ルール１１２は、上位条件Ｎｏ．４０１、下位条件Ｎｏ．４０２、条件４０３、ルールＡ４０４、ルールＢ４０５、及びルールＣ４０６を含む。図４では、一例として、主蒸気配管破断の異常を診断するための異常診断ルール１１２について説明する。
　上位条件Ｎｏ．４０１には、上位条件の識別子が登録される。下位条件Ｎｏ．４０２には、下位条件の識別子が登録される。上位条件の識別子は、異常診断ルール１１２内で一意であり、下位条件の識別子は、当該下位条件が対応付けられる上位条件内で一意であればよい。条件４０３には、条件の内容が登録される。ルールＡ４０４～ルールＣ４０６には、各上位条件を異常診断処理に利用するか否かの情報が登録される。具体的には、ルールＡ４０４～ルールＣ４０６には、上位条件を異常診断処理に利用する場合には「○」が登録され、上位条件を異常診断処理に利用しない場合には「－」が登録される。
　例えば、ルールＡ４０４では、上位条件Ｎｏ．１、２、４、及び５が異常診断処理に利用され、その余の上位条件は異常診断処理に利用されない。いずれかのルールＡ４０４～ルールＣ４０６で異常診断処理に利用する全ての上位条件が真であれば、プラント１０２に主蒸気配管破断の異常が発生していると診断される。
　上位条件が真であるか否かの判定について説明する。上位条件Ｎｏ．１等のように、上位条件が一つの下位条件に対応付けられる場合には、当該一つの下位条件に対応する条件４０３に登録された条件をプロセス値が満たせば、上位条件が真であると判定される。一方、上位条件Ｎｏ．８のように、上位条件が複数の下位条件に対応付けられる場合には、いずれかの下位条件に対応する条件４０３に登録された条件をプロセス値が満たせば、上位条件が真であると判定される。
　このように、本実施例では、異常診断部２０３は、上位条件が複数の下位条件に対応付けられ、いずれかの下位条件が真であれば、上位条件が真であると判定する。これによって、プラント１０２又はセンサに異常が発生し、当該異常によって異常診断処理に利用が禁止されるプロセス値の種別を利用する下位条件が利用できなくなっても、プラント１０２の異常診断処理の正確さが低下することを防止できる。
　また、本実施例では、表形式で構成された異常診断ルール１１２を説明したが、異常診断ルール１１２は決定木によって構成されてもよい。
　図５は、本発明のプラント異常診断システム１０１が実行する処理のフローチャートである。
　まず、プロセッサ１０３は、メモリ１０６に格納されたプロセス値取得プログラム１０８を実行し、通信装置１０４を介してプラント１０２からプロセス値を取得する（５０１）。
　次に、プロセッサ１０３は、メモリ１０６に格納されたセンサ異常診断プログラム１１０を実行し、ステップ５０１の処理で取得したプロセス値に基づいて、プラント１０２に配置されたセンサに異常が発生しているか否かを診断する（５０２）。ステップ５０２の処理は、任意の公知の手法を用いることができるので、詳細な説明は省略する。例えば、プロセッサ１０３は、予め登録されたセンサの相関関係に基づいてセンサの異常を判定する（特開平７－１１０７０８号公報参照）。
　そして、プロセッサ１０３は、ステップ５０２の処理の診断結果を参照し、センサに異常が発生しているか否かを判定する（５０３）。
　ステップ５０３の処理で、センサに異常が発生していると判定された場合、プロセッサ１０３は、記憶媒体１０７に格納されたプロセス値利用可否情報１１１を参照し、センサの異常に対応するプロセス値の種別を特定し、特定したプロセス値に対応する下位条件を以降の異常診断処理に利用しないように、異常診断ルール１１２を変更する（５０４）。
　ここで、ステップ５０４の処理による異常診断ルール１１２の変更について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施例のセンサに異常が発生した場合の異常診断ルール１１２の変更処理の説明図である。
　ステップ５０３の処理で、Ｄ／Ｗ圧力センサに異常が発生したと診断されたものとする。この場合、プロセッサ１０３は、プロセス値利用可否情報１１１を参照し、発生異常３０１に「Ｄ／Ｗ圧力センサ異常」が登録されたレコードの利用不可プロセス値３０２に登録された「Ｄ／Ｗ圧力」、「Ｄ／Ｗ圧力変化量」、「Ｄ／Ｗ圧力高」、及び「Ｄ／Ｗ圧力高高」を異常診断処理に利用しないプロセス値として取得する。そして、プロセッサ１０３は、異常診断ルール１１２の条件４０３に登録された条件の内容に、取得した「Ｄ／Ｗ圧力」、「Ｄ／Ｗ圧力変化量」、「Ｄ／Ｗ圧力高」、及び「Ｄ／Ｗ圧力高高」を含む条件（上位条件Ｎｏ．１の下位条件Ｎｏ．２「Ｄ／Ｗ圧力≧２４．８［ｋＰａ］」及び上位条件Ｎｏ．９の下位条件Ｎｏ．２「Ｄ／Ｗ圧力変化量≧０．１３［ｋＰａ／ｓｅｃ］」）が異常診断処理で利用されないように、異常診断ルール１１２を変更する。図６では、異常診断処理で利用されない条件を網掛けで示すが、例えば、条件毎に利用不可フラグが設定可能であり、異常診断処理で利用されない条件に利用不可フラグが設定されてもよい。
　センサに異常が発生した場合、異常が発生したセンサのプロセス値は異常な値である可能性が高く、このようなプロセス値の条件を異常診断処理に利用すると、プラントの異常を正確に診断できない。そこで、本実施例では、異常が発生したプロセス値の条件を異常診断処理に利用しないように、異常診断ルールを変更する。このように、異常診断ルールが変更された場合であっても、上位条件が複数の下位条件に対応付けられることによって、条件が冗長化されているので、正確にプラント１０２の異常を診断することができる。
　図５に戻って、プラント異常診断システム１０１の処理の説明を続ける。ステップ５０３の処理でセンサに異常が発生していないと判定された場合、又は、ステップ５０３の処理でセンサに異常が発生したと判定され、ステップ５０４の処理で異常診断ルール１１２が変更された場合、プロセッサ１０３は、メモリ１０６に格納された異常診断プログラム１０９を実行し、ステップ５０１の処理で取得したプロセス値、及び異常診断ルール１１２に基づいて、プラント１０２に異常が発生しているか否かを診断する（５０５）。
　次に、プロセッサ１０３は、ステップ５０５の処理の診断結果を参照し、プラント１０２に異常が発生しているか否かを判定する（５０６）。
　ステップ５０６の処理でプラント１０２に異常が発生していると判定された場合、プロセッサ１０３は、記憶媒体１０７に格納されたプロセス値利用可否情報１１１を参照し、プラント１０２の異常に対応するプロセス値の種別を特定し、特定したプロセス値に対応する下位条件を以降の異常診断処理に利用しないように、異常診断ルール１１２を変更する（５０７）。
　ここで、ステップ５０７の処理による異常診断ルール１１２の変更について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施例のプラント１０２に異常が発生した場合の異常診断ルール１１２の変更処理の説明図である。
　ステップ５０６の処理で、プラント１０２にＨＰＣＦ配管破断異常が発生したと診断されたものとする。この場合、プロセッサ１０３は、プロセス値利用可否情報１１１を参照し、発生異常３０１に「ＨＰＣＦ配管破断」が登録されたレコードの利用不可プロセス値３０２に登録された「ＨＰＣＦ流量」、「ＨＰＣＦポンプ入口圧力」、及び「ＨＰＣＦポンプ出口圧力」を異常診断処理に利用しないプロセス値として取得する。そして、プロセッサ１０３は、異常診断ルール１１２の条件４０３に登録された条件の内容に、取得した「ＨＰＣＦ流量」、「ＨＰＣＦポンプ入口圧力」、及び「ＨＰＣＦポンプ出口圧力」を含む条件（上位条件Ｎｏ．６の下位条件Ｎｏ．１「ＨＰＣＦポンプ出口圧力＜７．１３［ＭＰａ］」及び上位条件Ｎｏ．７の下位条件Ｎｏ．１「ＨＰＣＦポンプ出口圧力≧７．１３［ＭＰａ］」）が異常診断処理で利用されないように、異常診断ルール１１２を変更する。
　次に、プロセッサ１０３は、入出力装置１０５を介して、異常診断結果を提示する（５０８）。
　異常診断結果の提示方法の一例として異常診断結果画面８００について図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施例の異常診断結果画面８００の説明図である。
　異常診断結果画面８００は、異常診断部２０３がプラント１０２に異常が発生していると診断した場合に、入出力装置１０５の出力装置に表示される。
　異常診断結果画面８００では、異常診断処理で利用した異常診断ルール１１２が異常診断に用いた異常診断ルール１１２が表示されるため、異常診断ルール１１２に含まれる上位条件Ｎｏ．、下位条件Ｎｏ．、条件、ルールＡ～ルールＣが表示される。また、異常診断結果画面８００は、診断異常名８０１、異常診断利用ルール８０２、及び利用不可条件８０３を含む。
　診断異常名８０１には、プラント１０２に発生していると診断された異常の名称（図８では、「主蒸気配管破断」）が表示される。異常診断利用ルール８０２は、プラント１０２に異常が発生していると診断したルール、すなわち、異常診断処理に利用する全ての上位条件が真となったルールを明示的に表示する。利用不可条件８０３は、異常診断処理に利用されない条件を明示的に表示する。
　図８では、上位条件Ｎｏ．５の下位条件Ｎｏ．２「Ｄ／Ｗ圧力≧２４．８［ｋＰａ］」、上位条件Ｎｏ．６の下位条件Ｎｏ．1「ＨＰＣＦポンプ出口圧力＜７．１３［ＭＰａ］」、上位条件Ｎｏ．７の下位条件Ｎｏ．1「ＨＰＣＦポンプ出口圧力≧７．１３［ＭＰａ］」、及び上位条件Ｎｏ．９の下位条件Ｎｏ．２「Ｄ／Ｗ圧力変化量≧０．１３［ｋＰａ／ｓｅｃ］」が、異常診断処理に利用されないように異常診断ルール１１２が変更されているので、利用不可条件８０３では、これらの条件を網掛けで表示している。また、上位条件Ｎｏ．６の下位条件Ｎｏ．1「ＨＰＣＦポンプ出口圧力＜７．１３［ＭＰａ］」が異常診断処理に利用されないので、ルールＢは異常診断処理に利用されない。また、上位条件Ｎｏ．７の下位条件Ｎｏ．1「ＨＰＣＦポンプ出口圧力≧７．１３［ＭＰａ］」が異常診断処理に利用されないため、ルールＣは異常診断処理に利用されない。このため、ルールＡのみが異常診断処理に利用される。そして、上位条件Ｎｏ．１、２、４、及び５が全て真と判断されるため、ルールＡがプラント１０２に異常が発生したと診断したルールとなる。このため、異常診断利用ルール８０２では、ルールＡを太枠で囲んで表示している。
　このように、異常診断結果画面８００では、診断異常名８０１、異常診断利用ルール８０２、及び利用不可条件８０３が明示的に提示されることによって、操作者は、異常診断名だけが提示された場合と比較して、詳細にプラント１０２の状態を把握することが可能となり、適切に対応することができる。
　図５に戻って、プラント異常診断システム１０１の処理の説明を続ける。ステップ５０６の処理で、プラント１０２に異常が発生していないと判定された場合、又は、ステップ５０８の処理で異常診断結果画面８００を表示した場合、プロセッサ１０３は、プラント１０２の異常が収束したか否かを判定する（５０９）。プロセッサ１０３は、操作者から異常が収束した旨の入力を受け付けた場合にプラント１０２の異常が収束したと判定してもよいし、異常が発生したと所定時間以上診断されなかった場合にプラント１０２の異常が収束したと判定してもよい。
　ステップ５０９の処理でプラント１０２の異常が収束したと判定された場合、プロセッサ１０３は処理を終了し、ステップ５０９の処理でプラント１０２の異常が収束していないと判定された場合、プロセッサ１０３はステップ５０１の処理に戻る。
　次に、上位条件が複数の下位条件を含み冗長化された異常診断ルールの生成処理（異常診断ルール生成処理）について、図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施例の異常診断ルールの生成処理のフローチャートである。
　まず、プロセッサ１０３は、異常診断ルール生成プログラム１１３を実行し、ルートノードに元となる集合を所属させる（９０１）。元となる集合とは、一つの事象に対する各種プロセス値の集合であり、例えば、事象はプラント１０２に発生した各種異常等である。ここでは、元となる集合は複数用意するものとする。
　次に、プロセッサ１０３は、ノードに所属させた集合が全て同じ事象に属するか否かを判定する（９０２）。
　ステップ９０２の処理で、ノードに所属させた集合が全て同じ事象に属すると判定された場合、プロセッサ１０３は、当該集合に当該事象をラベル付けして処理を終了する。
　一方、ステップ９０２の処理で、ノードに所属させた集合が全て同じ事象に属しないと判定された場合、すなわち、ノードに所属させた集合が異なる事象に属する場合、プロセッサ１０３は、ステップ９０３～９０５の処理を実行する。まず、プロセッサ１０３は、集合の平均情報量を算出する（９０３）。平均情報量は、集合が属する事象のばらつきを示し、集合が属する事象が均等であるほど大きい値となる。
　次に、プロセッサ１０３は、異なる事象に属する集合を所定の分割基準（分割条件、例えばプロセス値等）に応じて分割し、分割した集合（分割集合）毎に平均情報量の期待値（基準値）を算出する（９０４）。なお、ステップ９０４の処理では、プロセッサ１０３は、分割基準及び分割集合毎の平均情報量の期待値の他に分割集合自体も記憶する。
　次に、プロセッサ１０３は、ステップ９０４の処理で算出した平均情報量の期待値が最大となる分割基準を特定し、特定した分割基準をノードに対する分割基準とし、特定した分割基準に基づく子ノードを生成する（９０５）。平均情報量の期待値は、集合が属する事象が均等であるほど大きな値を示すため、平均情報量の期待値が最大となる分割基準は、分割集合の属性が最も均等である分割基準を示す。
　なお、ステップ９０５の処理では、平均情報量の期待値が最大となる分割基準が複数存在する場合には、プロセッサ１０３は、分割集合が同一となる分割基準を特定し、特定した分割基準をノードに対する分割基準とする。ノードに対して複数の分割基準が設定された場合には、上位条件が複数の下位条件に対応付けられることとなり、ノードに対して一つの分割基準が設定された場合には、上位条件が一つの下位条件に対応付けられることとなる。
　そして、プロセッサ１０３は、子ノードに所属する集合に対してステップ９０２～９０５の処理を再帰的に実行する。
　通常の決定木学習では、平均情報量の期待値が最大となる分割基準が複数存在する場合、複数の分割基準から一つの分割基準が選択され、選択された分割基準がノードに対する分割基準に設定されるのに対して、本実施例では、平均情報量の期待値が最大となる分割基準が複数存在し、かつこれらの分割基準による分割集合が同一である場合、これら複数の分割基準がノードに対する分割基準に設定される。これによって、複数の下位条件に対応付けられ、冗長化された上位条件を含む異常診断ルール１１２を生成することができる。
　上記の実施形態の各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
　本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

Claims (15)

  1. 　プラントの異常を診断するプラント異常診断システムであって、
    　前記異常を診断するために用いる異常診断ルールを保持し、
    　前記プラントのプロセス値を取得するプロセス値取得部と、
    　前記プロセス値取得部が取得したプロセス値、及び前記異常診断ルールに基づいて前記異常を診断する異常診断部と、を備え、
    　前記異常診断ルールは、前記プロセス値取得部が取得したプロセス値と比較される少なくとも一つの下位条件が対応付けられる少なくとも一つの上位条件を含み、
    　前記異常診断部は、
    　前記上位条件に対応付けられる下位条件と前記プロセス値取得部が取得したプロセス値のうち当該下位条件に対応するプロセス値とを比較し、
    　前記下位条件のいずれかが真であれば、前記上位条件を真と判断し、
    　前記異常診断ルールに含まれる全ての前記上位条件が真と判断された場合、前記異常が発生していると診断することを特徴とするプラント異常診断システム。
  2. 　請求項１に記載のプラント異常診断システムであって、
    　前記プラントの異常と、当該プラントの異常が発生した場合に比較に用いないプロセス値の種別との関係を登録したプロセス値利用可否情報を保持し、
    　前記異常診断部は、
    　前記プラントの異常が発生したと診断した場合、前記プロセス値利用可否情報を参照し、当該異常に対応するプロセス値の種別を取得し、
    　前記取得したプロセス値の種別を前記下位条件と比較しないように、前記診異常診断ルールを変更することを特徴とするプラント異常診断システム。
  3. 　請求項２に記載のプラント異常診断システムであって、
    　前記プロセス値は、前記プラントに配置されたセンサの値を含み、
    　前記プロセス値に基づいて前記センサに異常が発生したか否かを判定するセンサ異常判定部を備え、
    　前記プロセス値利用可否情報は、前記センサの異常と、当該センサの異常が発生した場合に比較に用いないプロセス値の種別との関係を含み、
    　前記センサ異常判定部は、
    　前記センサの異常が発生したと判定した場合、前記プロセス値利用可否情報を参照し、当該異常に対応するプロセス値の種別を取得し、
    　前記取得したプロセス値の種別を前記下位条件と比較しないように、前記異常診断ルールを変更することを特徴とするプラント異常診断システム。
  4. 　請求項３に記載のプラント異常診断システムであって、
    　前記異常診断部は、前記センサ異常判定部によって前記センサの異常が発生していないと判定された後、又は、前記センサ異常判定部によって前記センサの異常が発生したと判定され、前記異常診断ルールが変更された後、前記プロセス値取得部が取得したプロセス値、及び前記異常診断ルールに基づいて前記異常を診断することを特徴とするプラント異常診断システム。
  5. 　請求項３に記載のプラント異常診断システムであって、
    　前記異常診断部は、
    　前記異常が発生していると診断した場合、前記発生していると診断した異常と、前記異常の診断に用いた異常診断ルールと、前記プロセス値と比較しない下位条件と、を提示することを特徴とするプラント異常診断システム。
  6. 　請求項１に記載のプラント異常診断システムであって、
    　前記異常診断ルールを決定木学習を用いて生成する異常診断ルール生成部を備えることを特徴とするプラント異常診断システム。
  7. 　請求項６に記載のプラント異常診断システムであって、
    　前記異常診断ルール生成部は、
    　異なる事象に属する前記プロセス値の複数の集合を、あるプロセス値に対応する条件で部分集合に分割した場合、前記部分集合が属する事象のばらつきを示す基準値を算出し、
    　前記基準値が同じであって、前記部分集合が同じである前記条件が複数存在する場合、当該複数存在する条件を、同じ前記上位条件に対応付けられる複数の前記下位条件に設定するように、前記異常診断ルールを生成することを特徴とするプラント異常診断システム。
  8. 　プラントのプロセス値を取得するプラント異常診断システムにおける前記プラントの異常を診断するプラント異常診断方法であって、
    　前記プラント異常診断システムは、前記異常を診断するために用いる異常診断ルールを保持し、
    　前記方法は、
    　前記プラント異常診断システムが、前記プラントのプロセス値を取得するプロセス値取得ステップと、
    　前記プラント異常診断システムが、前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値、及び前記異常診断ルールに基づいて前記異常を診断する異常診断ステップと、を含み、
    　前記異常診断ルールは、前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値と比較される少なくとも一つの下位条件が対応付けられる少なくとも一つの上位条件を含み、
    　前記異常診断ステップでは、
    　前記プラント異常診断システムが、前記上位条件に対応付けられる下位条件と前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値のうち当該下位条件に対応するプロセス値とを比較し、
    　前記プラント異常診断システムが、前記下位条件のいずれかが真であれば、前記上位条件を真と判断し、
    　前記プラント異常診断システムが、前記異常診断ルールに含まれる全ての前記上位条件が真と判断された場合、前記異常が発生していると診断することを特徴とするプラント異常診断方法。
  9. 　請求項８に記載のプラント異常診断方法であって、
    　前記プラント異常診断システムは、前記プラントの異常と、当該プラントの異常が発生した場合に比較に用いないプロセス値の種別との関係を登録したプロセス値利用可否情報を保持し、
    　前記異常診断ステップでは、
    　前記プラント異常診断システムが、前記プラントの異常が発生したと診断した場合、前記プロセス値利用可否情報を参照し、当該異常に対応するプロセス値の種別を取得し、
    　前記プラント異常診断システムが、前記取得したプロセス値の種別を前記下位条件と比較しないように、前記診異常診断ルールを変更することを特徴とするプラント異常診断方法。
  10. 　請求項９に記載のプラント異常診断方法であって、
    　前記プロセス値は、前記プラントに配置されたセンサの値を含み、
    　前記方法は、
    　前記プラント異常システムが、前記プロセス値取得ステップで取得した前記プロセス値に基づいて前記センサに異常が発生したか否かを判定するセンサ異常判定ステップを含み、
    　前記プロセス値利用可否情報は、前記センサの異常と、当該センサの異常が発生した場合に比較に用いないプロセス値の種別との関係を含み、
    　前記センサ異常判定ステップでは、
    　前記プラント異常診断システムが、前記センサの異常が発生したと判定した場合、前記プロセス値利用可否情報を参照し、当該異常に対応するプロセス値の種別を取得し、
    　前記プラント異常診断システムが、前記取得したプロセス値の種別を前記下位条件と比較しないように、前記異常診断ルールを変更することを特徴とするプラント異常診断方法。
  11. 　請求項１０に記載のプラント異常診断方法であって、
    　前記異常診断ステップでは、前記センサ異常判定ステップで前記センサの異常が発生していないと判定された後、又は、前記センサ異常判定ステップで前記センサの異常が発生したと判定され、前記異常診断ルールが変更された後、前記プラント異常診断システムが、前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値、及び前記異常診断ルールに基づいて前記異常を診断することを特徴とするプラント異常診断方法。
  12. 　請求項１０に記載のプラント異常診断方法であって、
    　前記異常診断ステップでは、
    　前記異常が発生していると診断した場合、前記プラント異常診断システムが、前記発生していると診断した異常と、前記異常の診断に用いた異常診断ルールと、前記プロセス値と比較しない下位条件と、を提示することを特徴とするプラント異常診断方法。
  13. 　請求項８に記載のプラント異常診断方法であって、
    　前記プラント異常診断システムが、前記異常診断ルールを決定木学習を用いて生成する異常診断ルール生成ステップを含むことを特徴とするプラント異常診断方法。
  14. 　請求項１３に記載のプラント異常診断方法であって、
    　前記異常診断ルール生成ステップでは、
    　前記プラント異常診断システムが、異なる事象に属する前記プロセス値の複数の集合を、あるプロセス値に対応する条件で部分集合に分割した場合、前記部分集合が属する事象のばらつきを示す基準値を算出し、
    　前記プラント異常診断システムが、前記基準値が同じであって、前記部分集合が同じである前記条件が複数存在する場合、当該複数存在する条件を、同じ前記上位条件に対応付けられる複数の前記下位条件に設定するように、前記異常診断ルールを生成することを特徴とするプラント異常診断方法。
  15. 　プラントの異常を診断し、プロセッサ及び記憶領域を有するプラント異常診断システムで実行され、前記プラントの異常を診断する処理を前記プロセッサに実行させるプログラムを記憶する計算機読み取り可能な記憶媒体であって、
    　前記プラント異常診断システムは、前記異常を診断するために用いる異常診断ルールを前記記憶領域に保持し、
    　前記処理は、
    　前記プラントのプロセス値を取得するプロセス値取得ステップと、
    　前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値、及び前記異常診断ルールに基づいて前記異常を診断する異常診断ステップと、を含み、
    　前記異常診断ルールは、前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値と比較される少なくとも一つの下位条件が対応付けられる少なくとも一つの上位条件を含み、
    　前記異常診断ステップでは、
    　前記上位条件に含まれる下位条件と前記プロセス値取得ステップで取得したプロセス値のうち当該下位条件に対応するプロセス値とを比較し、
    　前記下位条件のいずれかが真であれば、前記上位条件を真と判断し、
    　前記異常診断ルールに含まれる全ての前記上位条件が真と判断された場合、前記異常が発生していると診断することを特徴とする計算機読み取り可能な記憶媒体。
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