JP2011107760A - プラント異常検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】異常の発生が誤検出されることを防止できるプラント異常検出装置およびプラント異常検出方法を提供する。
【解決手段】プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出装置に関する。本発明のプラント異常検出装置は、ミュレーションにおける誤差を生じさせる正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行するシミュレーション試行手段と、前記シミュレーション試行手段によるシミュレーション結果が前記プラントにおける実際の状態と一致した場合には、前記プラントにおいて異常が発生していないと判定する正常判定手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出装置および異常検出方法に関する。

石油精製、石油化学、鉄鋼、製紙などの素材残業では、製造プラントの大型化、複雑化が進んできている。このように大型化、複雑化したプラントで異常が発生した場合、プラントの広範囲にわたりプラントの状態を示す測定値に影響が及び、多数のアラームが同時に発報される。したがって、オペレータの経験のみを頼りとして異常の発生箇所や異常の内容を迅速かつ正確に把握することは困難である。

そのため、近年ではプラント内で異常が発生した際に、プラントモデルを用いて異常の発生や異常個所を検出する方法が開発されている。このプラントモデルには伝達関数モデル、多項式モデル、物理モデルなどがあり、いずれのモデルも実プラントの出力を模擬するためのモデルパラメータを介して構築されている。モデルパラメータはモデル出力が、正常時のプラント出力に一致するように調整される。

このようなプラントモデルを用いたシステムでは、実プラント入力をプラントモデルにも与え、プラント出力（実プラントからの出力）とモデル出力（プラントモデルからの出力）とを比較し、両者が乖離した場合にプラントの異常が発生したものと判定している。

特開２００５−３３２３６０号公報 特開平０８−１８９８４６号公報

上記のシステムにおいて、異常の有無を正確に判定するためには、プラント出力を正確に模擬するプラントモデルが必要となる。しかし、プラントモデルの構築にあたってはモデルの近似は避けられず、モデル化誤差に起因するモデル出力の誤差が発生する。また、モデル化の対象となる系の限定が避けられないため、系外の外部要因（例えば、外気温度）によってもプラント出力とモデル出力との間に誤差が発生する。さらに、配管の汚れや触媒の劣化など、故障とはいえないプラント経年変化によりプラント出力がモデル出力から乖離し、徐々に誤差が拡大するという現象が発生する。

このため、プラント出力とモデル出力との間の誤差に基づいて異常を検出するシステムにおいては、実際にプラントにおいて異常が発生していないにもかかわらず上記の誤差が生じ、異常の発生が誤検出されるおそれがある。

本発明の目的は、異常の発生が誤検出されることを防止できるプラント異常検出装置およびプラント異常検出方法を提供することにある。

本発明の異常検出装置は、プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出装置において、シミュレーションにおける誤差を生じさせる正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行するシミュレーション試行手段と、前記シミュレーション試行手段によるシミュレーション結果が前記プラントにおける実際の状態と一致した場合には、前記プラントにおいて異常が発生していないと判定する正常判定手段と、を備えることを特徴とする。
この異常検出装置によれば、正常時の要因をモデルに加味した上でプラントのシミュレーションを試行し、シミュレーション結果がプラントにおける実際の状態と一致した場合には、プラントにおいて異常が発生していないと判定するので、異常の発生の誤検出を防止できる。

異常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行することにより前記プラントの異常の要因を特定する異常要因特定手段を備え、前記異常要因特定手段は、前記正常判定手段による判定が否定される場合に前記要因を特定してもよい。

前記異常要因特定手段は、前記異常時の要因とともに前記正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行してもよい。

前記正常時の前記モデルは前記モデルを使用したシミュレーション結果を前記プラントにおける実際の状態に合わせ込むことで作成されてもよい。

本発明の異常検出方法は、プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出方法において、コンピュータが、シミュレーションにおける誤差を生じさせる正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行するステップと、前記シミュレーションを試行するステップによるシミュレーション結果が前記プラントにおける実際の状態と一致した場合には、前記プラントにおいて異常が発生していないと判定するステップと、を実行することを特徴とする。
この異常検出方法によれば、正常時の要因をモデルに加味した上でプラントのシミュレーションを試行し、シミュレーション結果がプラントにおける実際の状態と一致した場合には、プラントにおいて異常が発生していないと判定するので、異常の発生の誤検出を防止できる。

本発明の異常検出装置によれば、正常時の要因をモデルに加味した上でプラントのシミュレーションを試行し、シミュレーション結果がプラントにおける実際の状態と一致した場合には、プラントにおいて異常が発生していないと判定するので、異常の発生の誤検出を防止できる。

一実施形態のプラント異常検出装置の構成を示すブロック図。 プラント異常検出装置の動作を示すフローチャート。 プラント異常検出装置におけるプラント正常モデルのパラメータ調整に関する構成を示すブロック図。 プラント異常検出装置におけるプラント正常モデルのパラメータ調整の手順を示すフローチャート。

以下、本発明によるプラント異常検出装置の一実施形態について説明する。

図１は本実施形態のプラント異常検出装置４の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、プラント１はプラント制御装置２により制御されるとともに、プラント制御装置２を介して制御監視装置３により監視される。プラント制御装置２として、例えばプラント１を複数のフィールドコントローラを介して分散制御する方式の分散型制御装置が用いられる。

オペレータは制御監視装置３を介してプラント制御装置２へ制御指令を出す。プラント制御装置２ではプラント１からのプラント出力と、プラント制御装置２を介して受け取った制御指令とに基づき、制御則に従って演算を実行し、演算結果をプラント入力としてプラント１に向けて出力する。

プラント１ではプラント入力により各操作端が操作され、設置されている各測定器からのプラント出力はプラント制御装置２にフィードバックされる。フィードバックされたプラント出力はプラント制御装置２におけるフィードバック計算やアラーム計算などに使用される。また、プラント出力やアラーム情報などはプラント情報として制御監視装置３に表示され、オペレータは制御監視装置３に表示されるプラント情報を監視し、プラントの操業を行っている。

図１に示すように、プラント異常検出装置４は、入力部４１、異常検出部４２、異常診断部４３および表示部４４を備える。

また、異常検出装置４には、プラント正常モデル５１、モデル化誤差・外部要因モデル５２およびプラント故障モデル５３が実装されている。これらのモデルには、伝達関数モデル、多項式モデル、物理モデルなどを使用することができる。

プラント異常検出装置４の入力部４１はプラント制御装置２からプラント入力およびプラント出力を取得する。

プラント正常モデル５１は入力部４１を介してプラント入力を受け取り、正常時におけるプラント１のプラント出力を模擬するモデル正常出力を算出する。

モデル化誤差・外部要因モデル５２は、入力部４１を介してプラント入力を受け取り、正常時におけるプラント１のプラント出力に対する各モデル化誤差や外部要因の感度を算出する。

ここで、モデル化誤差および外部要因誤差は、プラント正常モデル５１のモデル正常出力が有する誤差であり、モデル化誤差は、プラント正常モデル５１におけるモデルの近似に起因する誤差、および配管の汚れや触媒の劣化など、故障とはいえないプラント１の経年変化に起因する誤差を含んでいる。また、外部要因誤差は、モデル化の対象となる系に含まれない系外の外部要因に起因する誤差である。モデル化誤差・外部要因モデル５２には、モデル化誤差または正常な場合に生ずる外部要因誤差の範囲が規定され、後述する出力誤差がその範囲にある場合には、プラント１における異常の発生が否定される。

異常検出部４２は入力部４１を介してプラント入力を、プラント正常モデル５１からモデル正常出力を、それぞれ受け取り、２つの信号の間の出力誤差を算出する。また、この出力誤差を、モデル化誤差・外部要因モデル５２から得られたモデル化誤差・外部要因感度で解き、出力誤差がモデル化誤差あるいは外部要因で説明できるか否かの判定を行う。

プラント故障モデル５３は、入力部４１を介してプラント入力を受け取り、プラント出力に対する各故障要因の感度を算出する。

異常診断部４３は、異常検出部４２から得られた出力誤差を、モデル化誤差・外部要因モデル５２から得られたモデル化誤差・外部要因感度、およびプラント故障モデル５３から得られた故障要因感度を用いて解き、出力誤差をよく説明できる故障要因を抽出することで、異常が発生している箇所を診断する。

表示部４４は異常検出部４２で算出された異常検出結果や、異常診断部４３で算出された異常診断結果を受け取り表示することで、それらの結果をオペレータに通知する。

図２は、プラント異常検出装置４の動作を示すフローチャートである。

図２のステップＳ１では、入力部４１を介してプラント入力およびプラント出力を取得する。取得されたプラント出力は異常検出部４２に与えられる。

次に、ステップＳ２では、プラント正常モデル５１にプラント入力を与え、プラント正常モデル５１においてモデル正常出力を算出する。

次に、ステップＳ３では、異常検出部４２において、ステップＳ１において取得されたプラント出力とプラント正常モデル５１から得られたモデル正常出力とを比較し、その２つの信号間の出力誤差を算出する。

次に、ステップＳ４では、ステップＳ３で算出された出力誤差が所定の閾値よりも小さいか否か判断し、判断が肯定されれば異常はないものとして処理を終了し、判断が否定されればステップＳ５へ進む。

ステップＳ５では、モデル化誤差・外部要因モデル５２にステップＳ１で取得されたプラント入力を与え、モデル化誤差・外部要因モデル５２において、プラント出力に対する、各モデル化誤差・外部要因の感度を算出する。

次に、ステップＳ６では、ステップＳ５で得られたモデル化誤差・外部要因感度を用い、最小二乗法によりステップＳ３で得られた出力誤差の残差を最小にするモデル化誤差・外部要因を解く。

次に、ステップＳ７では、出力誤差がモデル化誤差・外部要因で説明できるか否か判断する。具体的には、ステップＳ６において最小化された出力誤差の残差（差分）が所定の閾値よりも小さいか否か判断する。この判断が肯定されれば異常はないものとして処理を終了し、判断が否定されれば異常があるものとしてステップＳ８へ進む。

ステップＳ８では、プラント故障モデル５３にステップＳ１１で取得されたプラント入力を与え、プラント故障モデル５３において、各故障要因に対するプラント出力の感度を算出する。

次に、ステップＳ９では、ステップＳ８で得られた故障要因感度のうちの１つ（故障要因ｉ）を選択し、その故障要因ｉについて最小二乗法により出力誤差の残差を最小にする故障要因を解く。

次に、ステップＳ１０では、出力誤差が故障要因ｉで説明できるか否か判断する。具体的には、ステップＳ９において最小化された出力誤差の残差（差分）が所定の閾値よりも小さいか否か判断する。この判断が肯定されればステップＳ１１へ進み、判断が否定されればステップＳ１２へスキップする。

ステップＳ１１では、故障要因ｉを異常候補として記録し、ステップＳ１２へ進む。

ステップＳ１２では、すべての故障要因についてステップＳ８〜ステップＳ１１の処理が終了したか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ１３へ進む。また、この判断が否定されればステップＳ８へ戻る。この場合、次の故障要因ｉ＋１についての処理（ステップＳ８〜ステップＳ１１）に移行することになる。

ステップＳ１３では、ステップＳ１１で異常候補として記録された故障要因のうち、ステップＳ９において最も出力誤差の残差を小さくできた故障要因での異常が発生していると診断し、処理を終了する。この処理に基づいて、プラント１における異常発生箇所等を示す診断結果が表示部４４に表示される。

以上のように、本実施形態のプラント異常検出装置では、プラント１の異常を検出する際に、モデル化誤差・外部要因を考慮したモデルで出力誤差が説明できるか否かを判断し、説明できる場合には異常ではないと判定している（ステップＳ５〜ステップＳ７）。このため、モデル化誤差や外部要因によって出力誤差が拡大している場合における異常の誤検出を効果的に防止できる。

また、本実施形態のプラント異常検出装置では、故障要因の抽出に際して、モデル化誤差・外部要因を考慮したモデルで個々の故障要因について出力誤差が説明できるか否かを判断し、説明できる場合にはその故障要因を異常候補としている（ステップＳ８〜ステップＳ１０）。このため、異常個所やその故障要因が与える影響度などを適切に診断することが可能となる。

このように、モデル化誤差や外部要因の影響を加味したモデルを用いてシミュレーションを行うことにより、実プラント値と正常モデルでの計算値との間に誤差が生じた場合においても適切に異常の検出、診断を行うことが可能となる。

なお、図２に示すステップＳ５〜ステップＳ６の処理がシミュレーション試行手段の機能に、ステップＳ７の処理が正常判定手段の機能に、ステップＳ８〜ステップＳ１２の処理が異常要因特定手段の機能に、それぞれ相当する。

図３は、プラント異常検出装置４におけるプラント正常モデル５１のパラメータ調整に関する構成を示すブロック図である。図３に示すように、プラント異常検出装置４には、パラメータ調整のための構成要素としてパラメータ調整部４６が設けられるとともに、プラント調整モデル５４が実装されている。

図４は、プラント異常検出装置４におけるプラント正常モデル５１のパラメータ調整の手順を示すフローチャートである。

図４のステップＳ２１では、入力部４１を介してプラント入力およびプラント出力を取得する。取得されたプラント出力はパラメータ調整部４６に与えられる。

次に、ステップＳ２２では、プラント正常モデル５１にプラント入力を与え、プラント正常モデル５１においてモデル正常出力を算出する。

次に、ステップＳ２３では、パラメータ調整部４６において、ステップＳ２１において取得されたプラント出力とプラント正常モデル５１から得られたモデル正常出力とを比較し、その２つの信号間の出力誤差を算出する。

次に、ステップＳ２４では、プラント調整モデル５４にステップＳ１で取得されたプラント入力を与え、プラント調整モデル５４において、プラント出力に対する、各調整パラメータの感度を算出する。

次に、ステップＳ２５では、ステップＳ２４で得られた調整パラメータ感度を用い、最小二乗法によりステップＳ２３で得られた出力誤差の残差を最小にする調整パラメータ値を解く。

次に、ステップＳ２６では、適切に出力誤差が調整パラメータで説明できるか否か判断する。具体的には、ステップＳ２５において最小化された出力誤差の残差（差分）が所定の閾値よりも小さいか否か判断する。この判断が肯定されれば処理を終了し、判断が否定されればステップＳ２７へ進む。

ステップＳ２７では、ステップＳ２５で得られた調整パラメータ値をプラント正常モデル５１に設定するとともに表示装置４４を介してオペレータに提示し、処理を終了する。

このように、プラント正常モデル５１の調整パラメータは、プラント正常モデル５１のモデル正常出力をプラント出力に合わせ込むようにして調整される。このような調整パラメータの設定手順を装置の導入時、あるいはプラントの更新時に実行することで、適切なプラント正常モデル５１を構築することができる。

また、装置の導入後、適宜、上記の手順を繰り返してプラント正常モデル５１を更新することにより、プラント１の経時変化に合わせて常時、調整パラメータを最適化することが可能となる。この場合、プラント出力とプラント正常モデル５１から得られたモデル正常出力との間の出力誤差が常時、抑制されるため、例えば、正常時において図２におけるステップＳ４の判断が肯定される可能性が高くなり、異常検出時の処理時間を短縮することができる。

以上説明したように、本発明の異常検出装置および異常検出方法によれば、正常時の要因をモデルに加味した上でプラントのシミュレーションを試行し、シミュレーション結果がプラントにおける実際の状態と一致した場合には、プラントにおいて異常が発生していないと判定するので、異常の発生の誤検出を防止できる。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出装置および異常検出方法に対し、広く適用することができる。

４２ 異常検出部（シミュレーション試行手段、正常判定手段）
４３ 異常診断部（異常要因特定手段）
５１ プラント正常モデル（シミュレーション試行手段）
５２ モデル化誤差・外部要因モデル（シミュレーション試行手段）
５３ プラント故障モデル（異常要因特定手段）

Claims (5)

1. プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出装置において、
   シミュレーションにおける誤差を生じさせる正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行するシミュレーション試行手段と、
   前記シミュレーション試行手段によるシミュレーション結果が前記プラントにおける実際の状態と一致した場合には、前記プラントにおいて異常が発生していないと判定する正常判定手段と、
   を備えることを特徴とする異常検出装置。
2. 異常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行することにより前記プラントの異常の要因を特定する異常要因特定手段を備え、
   前記異常要因特定手段は、前記正常判定手段による判定が否定される場合に前記要因を特定することを特徴とする請求項１に記載の異常検出装置。
3. 前記異常要因特定手段は、前記異常時の要因とともに前記正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行することを特徴とする請求項２に記載の異常検出装置。
4. 前記正常時の前記モデルは前記モデルを使用したシミュレーション結果を前記プラントにおける実際の状態に合わせ込むことで作成されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常検出装置。
5. プラントで発生する異常を、前記プラントの正常時のモデルを使用したシミュレーション結果と前記プラントにおける実際の状態とを比較することで検出する異常検出方法において、
   コンピュータが、
   シミュレーションにおける誤差を生じさせる正常時の要因を前記モデルに加味した上で、前記プラントのシミュレーションを試行するステップと、
   前記シミュレーションを試行するステップによるシミュレーション結果が前記プラントにおける実際の状態と一致した場合には、前記プラントにおいて異常が発生していないと判定するステップと、
   を実行することを特徴とする異常検出方法。

Images