JP2020035109A - Plant monitoring system and plant monitoring method - Google Patents

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Abstract

To provide a plant monitoring system and a plant monitoring method capable of coping with even a situation of inspection work or the like without using a calculation expression such as a model expression.SOLUTION: A plant monitoring system for monitoring each monitoring object including a plurality of devices includes: a management server 43 respectively including model creation parts 43c to 43e, corresponding to each monitoring object, for creating a model for each monitoring object on the basis of measurement values of a plurality of sensors, then, calculating a measurement value to be predicted on the basis of the model from the measurement value of each sensor during model creation and the present measurement value from each sensor, and monitoring the monitoring object by comparing the calculated measurement value with the present measurement value; and masks 43bto 43bfor performing processing as to whether or not to respectively transmit a measurement value of one of the plurality of sensors to the model creation parts 43c to 43e for the sensor used by the model creation parts 43c to 43e of the management server 43.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、各種のプラントを監視するプラント監視システムおよびプラント監視方法に関する。   The present invention relates to a plant monitoring system and a plant monitoring method for monitoring various plants.

発電所の発電プラントには、蒸気タービンやボイラー等の各種の機器が使用され、発電プラントは、これらの機器により発電を行っている。こうした発電プラントでは、機器等について故障の予兆を監視している。(例えば、特許文献1参照。)。この文献によれば、プラントに設置されている各種のセンサから、定期的にデータを取得して、診断モデルに適用し、設備の異常を診断する。   Various devices such as a steam turbine and a boiler are used in a power plant of a power plant, and the power plant generates power using these devices. In such a power plant, signs of failure of equipment and the like are monitored. (For example, see Patent Document 1). According to this document, data is periodically acquired from various sensors installed in a plant, applied to a diagnostic model, and diagnoses of equipment abnormality.

この診断モデルはモデル式を用いたものであり、モデル式はプラントに設置されている各センサの測定値を引数とし、各引数に割り当てられたセンサが正常なときに、モデル式による算出結果が所定の値を示す。また、センサの測定値が異常になると、モデル式は所定の値と異なる値を算出する。   This diagnostic model uses a model formula, and the model formula takes the measured values of each sensor installed in the plant as arguments, and when the sensor assigned to each argument is normal, the calculation result by the model formula is obtained. Indicates a predetermined value. Further, when the measured value of the sensor becomes abnormal, the model formula calculates a value different from a predetermined value.

従来技術は、こうしたモデル式を用いた診断モデルにより、プラントの診断や監視を行っている。   In the prior art, diagnosis and monitoring of a plant are performed by a diagnostic model using such a model formula.

特開2015−179440号公報JP 2015-179440 A

しかし、先に述べた従来技術には次の課題がある。この技術によれば、モデル式を用いて、プラントの診断を行う。このとき、モデル式が所定値または所定値に近い場合に、プラントが正常と診断される。モデル式から得られる値は、引数とするセンサの測定値やセンサの設置数などによって異なる。このために、プラントの正常と異常とを区別するための基準が各モデル式によって異なり、基準の設定の仕方によって診断の精度が影響を受ける結果になる。   However, the above-mentioned prior art has the following problems. According to this technique, plant diagnosis is performed using a model equation. At this time, the plant is diagnosed as normal if the model equation is at or near the predetermined value. The value obtained from the model formula differs depending on the measured value of the sensor as an argument, the number of installed sensors, and the like. For this reason, the criteria for distinguishing between the normal and abnormal states of the plant differ depending on each model formula, and the accuracy of diagnosis is affected by the way of setting the criteria.

また、この従来技術によれば、各センサの測定値をモデル式の引数としているので、例えば1つのセンサが点検等で正常な測定値を出力しない場合には、このセンサの測定値を引数とするモデル式は、総べて異常を示す値を算出することになる。つまり、従来技術は、センサの点検等の作業に対応することができない。   Further, according to this conventional technique, the measured value of each sensor is used as an argument of the model expression. For example, when one sensor does not output a normal measured value during inspection or the like, the measured value of this sensor is used as an argument. All of the model equations to be calculated calculate values indicating an abnormality. That is, the related art cannot cope with operations such as inspection of the sensor.

この発明の目的は、前記の課題を解決し、モデル式等の計算式を用いることなく、また、点検作業等の状況にも対応することができるプラント監視システムおよびプラント監視方法を提供することにある。   It is an object of the present invention to provide a plant monitoring system and a plant monitoring method that solve the above-mentioned problems and can respond to situations such as inspection work without using a calculation formula such as a model formula. is there.

前記の課題を解決するために、請求項1の発明は、各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の前記機器を含む各監視対象を監視するプラント監視システムであって、前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ備えるモデル作成手段と、前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする処理手段と、を備えることを特徴とするプラント監視システムである。   In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to claim 1 is used for a plant including various devices and various sensors for measuring the state of these devices, and each monitoring target including a plurality of the devices is used. A plant monitoring system for monitoring a model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured values of the sensors at the time of creating the model, and From the measured values received from each sensor for a predetermined period, a predicted measurement value is calculated based on the model, and the calculated measured value is compared with the measured value received from each sensor for a predetermined period to perform the monitoring. A model creation unit that is provided with a model creation unit that monitors an object corresponding to each of the monitoring targets, and one of the plurality of sensors used by each model creation unit of the model creation unit. Processing means for processing whether to send each measured value of the sensor in each modeling unit is a plant monitoring system comprising: a.

請求項1の発明によるプラント監視システムは、各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の機器を含む各監視対象を監視する。このために、モデル作成手段は、監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、モデルを作成した時点での各センサの測定値と、各センサから所定期間に受け取った測定値とから、モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して監視対象を監視するモデル作成部を、各監視対象に対応してそれぞれ備える。処理手段は、モデル作成手段の各モデル作成部が用いる複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする。   The plant monitoring system according to the first aspect of the present invention is used in a plant that includes various devices and includes various sensors that measure the states of these devices, and monitors each monitoring target including a plurality of devices. For this purpose, the model creating means creates a model corresponding to the monitoring target based on the measured values of the plurality of sensors, and thereafter, the measured values of each sensor at the time of creating the model, and a predetermined period from each sensor. A model creation unit that calculates a predicted measurement value based on the model from the received measurement value, compares the calculated measurement value with the measurement value received from each sensor for a predetermined period, and monitors the monitoring target. , For each monitoring target. The processing means performs, for one of the plurality of sensors used by each model creation unit of the model creation means, a process of determining whether or not to send a measurement value of this sensor to each model creation unit.

請求項2の発明は、請求項1に記載のプラント監視システムにおいて、前記各モデル作成部が用いる総てのセンサに対して、これらのセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、ことを特徴とする。   According to a second aspect of the present invention, in the plant monitoring system according to the first aspect, for all sensors used by each of the model creation units, whether or not measurement values of these sensors are sent to each of the model creation units. Is performed.

請求項3の発明は、請求項1または2に記載のプラント監視システムにおいて、前記処理手段が行う処理は、前記各センサの測定値を前記各モデル作成部に送らないためのマスク処理である、ことを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, in the plant monitoring system according to the first or second aspect, the process performed by the processing unit is a mask process for not sending a measurement value of each of the sensors to each of the model creating units. It is characterized by the following.

請求項4の発明は、各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の前記機器を含む各監視対象を監視するプラント監視方法であって、前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ設け、前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、ことを特徴とするプラント監視方法である。   The invention according to claim 4 is a plant monitoring method that is used in a plant that includes various devices and includes various sensors that measure the states of these devices, and monitors each monitoring target including a plurality of the devices. A model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured values of the sensors at the time when the model is created, and the measurements received in a predetermined period from the sensors. From the value, calculate a measurement value predicted based on the model, a model creation unit that monitors the monitoring target by comparing the calculated measurement value and the measurement value received from each sensor in a predetermined period, For each of the plurality of sensors used by each model creation unit of the model creation means, a measurement value of this sensor is provided to each model creation unit. To whether or not processing Luke, a plant monitoring method characterized by.

請求項1および請求項4の発明によれば、モデルを作成した時点での各センサの測定値と、各センサから所定期間に受け取った測定値とから、モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して監視対象を監視するので、監視を行う毎にモデル式等の計算式を用いることなく、また、センサの測定値を送るか否かの処理をするので、このセンサが設置されている機器の点検作業等の状況にも対応することを可能にする。   According to the first and fourth aspects of the present invention, the measured value of each sensor at the time of creating the model and the measured value received from each sensor in a predetermined period are used to calculate the measured value predicted based on the model. The monitoring target is monitored by comparing the calculated measured value with the measured value received from each sensor in a predetermined period, so that each monitoring is performed without using a calculation formula such as a model formula. Since the process of sending or not sending the measured value is performed, it is possible to cope with a situation such as an inspection work of a device in which this sensor is installed.

請求項2の発明によれば、総てのセンサに対して、これらのセンサの測定値を送るか否かの処理をするので、各種の点検作業等の状況にも対応することを可能にする。   According to the second aspect of the present invention, since processing is performed for all sensors as to whether or not to send measurement values of these sensors, it is possible to cope with various inspection work and the like. .

請求項3の発明によれば、センサの測定値を送るか否かの処理が、各センサの測定値を各モデル作成部に送らないためのマスク処理であるので、ソフトウエアによる処理を可能にする。   According to the third aspect of the present invention, since the process of sending or not sending the measurement value of the sensor is a mask process for not sending the measurement value of each sensor to each model creation unit, the process by software can be performed. I do.

この発明の一実施の形態によるプラント監視システムを示す構成図である。1 is a configuration diagram illustrating a plant monitoring system according to an embodiment of the present invention. センサデータの一例を示す図である。It is a figure showing an example of sensor data. モデルの作成をするための機能を説明する説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a function for creating a model. センサデータの一例を示す図である。It is a figure showing an example of sensor data. データの関係性の抽出を説明する説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating extraction of data relationships. モデルの一例を示す図である。It is a figure showing an example of a model. センサ間の関係性の変化を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the change of the relationship between sensors. 一般的なマスク処理を説明する説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a general mask process. 実施の形態によるマスク処理を説明する説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a mask process according to the embodiment;

次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。この実施の形態によるプラント監視システムを図1に示す。図1のプラント監視システムは、発電プラント10が設置されている発電所で用いられるものであり、センサ監視装置20と、モデル監視装置40とを主に備えている。   Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 shows a plant monitoring system according to this embodiment. The plant monitoring system of FIG. 1 is used in a power plant in which a power plant 10 is installed, and mainly includes a sensor monitoring device 20 and a model monitoring device 40.

発電プラント10は原子力や火力で発電を行い、この実施の形態では原子力で発電を行う場合を例としている。発電プラント10には、図示を省略しているが、原子炉、タービン、発電機、ポンプや配管などの多数の機器が使用されている。発電プラント10は、これらの機器により発電を行う。発電プラント10には、各機器の状態を調べるために、同じく図示を省略しているが、各種のセンサが設置されている。各センサは、機器の測定値sg1〜sg3をセンサ監視装置20に送る。   The power plant 10 generates power using nuclear power or thermal power, and this embodiment exemplifies a case where power is generated using nuclear power. Although not shown, the power plant 10 uses many devices such as a nuclear reactor, a turbine, a generator, a pump, and piping. The power generation plant 10 generates power using these devices. Although not shown in the figure, various sensors are installed in the power plant 10 to check the state of each device. Each sensor sends the device measurement values sg1 to sg3 to the sensor monitoring device 20.

センサ監視装置20は、発電プラント10に設置されているセンサからの測定値sg1〜sg3を受け取る。センサ監視装置20は、各センサから測定値sg1〜sg3を受け取ると、図2に示すようなセンサデータを作成する。センサデータには、センサを表すと共にセンサを識別するためのセンサ識別情報に対応して、センサが設置されている設置点が記録されている。また、センサデータには、センサ識別情報に対応して、センサの測定値や測定日時等が記録されている。   The sensor monitoring device 20 receives the measurement values sg1 to sg3 from the sensors installed in the power plant 10. Upon receiving the measurement values sg1 to sg3 from each sensor, the sensor monitoring device 20 creates sensor data as shown in FIG. The installation point where the sensor is installed is recorded in the sensor data in correspondence with the sensor identification information for identifying the sensor and identifying the sensor. Further, in the sensor data, a measurement value of the sensor, a measurement date and time, and the like are recorded corresponding to the sensor identification information.

センサ監視装置20は、作成したセンサデータを、所定時間が経過する毎に、社内通信網30を経てモデル監視装置40に送信する。所定時間は、秒単位、分単位、時間単位、日単位などのように、必要に応じてセンサ監視装置20に設定される。   The sensor monitoring device 20 transmits the created sensor data to the model monitoring device 40 via the in-house communication network 30 every time a predetermined time elapses. The predetermined time is set in the sensor monitoring device 20 as needed, such as in units of seconds, minutes, hours, or days.

モデル監視装置40は、社内通信網30を経てセンサ監視装置20からセンサデータを受信すると、受信したセンサデータを用いて、発電プラント10を監視する。このために、モデル監視装置40は、通信制御部41と、データサーバ42と、管理サーバ43と、クライアント44〜45とを備えている。そして、モデル監視装置40の通信制御部41〜クライアント45は、データの送受信が可能なように接続されている。   When receiving the sensor data from the sensor monitoring device 20 via the in-house communication network 30, the model monitoring device 40 monitors the power generation plant 10 using the received sensor data. To this end, the model monitoring device 40 includes a communication control unit 41, a data server 42, a management server 43, and clients 44 to 45. The communication control unit 41 to the client 45 of the model monitoring device 40 are connected so that data can be transmitted and received.

通信制御部41は、データサーバ42〜クライアント45を社内通信網30に接続するための通信制御を行う。例えば、通信制御部41は、社内通信網30を経てセンサ監視装置20からセンサデータを受信すると、このセンサデータをデータサーバ42に送る。   The communication control unit 41 performs communication control for connecting the data server 42 to the client 45 to the in-house communication network 30. For example, when receiving the sensor data from the sensor monitoring device 20 via the in-house communication network 30, the communication control unit 41 sends the sensor data to the data server 42.

データサーバ42は、発電プラント10に関係するデータを記憶する記憶装置である。例えば、データサーバ42は、社内通信網30と通信制御部41とを経て、センサ監視装置20からセンサデータを受け取ると、このセンサデータを記憶していく。また、データサーバ42は、管理サーバ43からのデータ送信要求を受け取ると、該当するセンサデータを抽出して、管理サーバ43に送る。   The data server 42 is a storage device that stores data related to the power plant 10. For example, when the data server 42 receives sensor data from the sensor monitoring device 20 via the in-house communication network 30 and the communication control unit 41, the data server 42 stores the sensor data. When receiving the data transmission request from the management server 43, the data server 42 extracts the corresponding sensor data and sends it to the management server 43.

クライアント44〜45は、発電プラント10を運用する担当者によって操作される、発電プラント10を運用するためのコンピュータである。クライアント44〜45には、発電プラント10の運用のために必要とする各種の指示等が担当者により入力される。例えば、発電プラント10の各監視対象モデルを作成するために、クライアント44〜45にはモデル作成指示が入力される。クライアント44〜45は、モデル作成指示が入力されると、このモデル作成指示を管理サーバ43に送る。   The clients 44 to 45 are computers operated by the person in charge of operating the power plant 10 for operating the power plant 10. Various instructions and the like required for the operation of the power plant 10 are input to the clients 44 to 45 by a person in charge. For example, in order to create each monitoring target model of the power plant 10, a model creation instruction is input to the clients 44 to 45. When the model creation instruction is input, the clients 44 to 45 send the model creation instruction to the management server 43.

また、クライアント44〜45は、管理サーバ43から各種のデータ、例えば後述の警報データを受け取ると、警報を出力する。また、クライアント44〜45は、管理サーバ43からセンサ一覧データを受け取ると、このデータを表示する。   When the clients 44 to 45 receive various data from the management server 43, for example, alarm data to be described later, they output an alarm. When the clients 44 to 45 receive the sensor list data from the management server 43, they display the data.

管理サーバ43は、発電プラント10の監視のために、各種の処理を行うコンピュータである。先ず、管理サーバ43は発電プラント10の各監視対象モデルを作成する。次に、管理サーバ43は作成した各モデルを基に発電プラント10を監視する。以下では、発電プラント10の各監視対象モデル作成と、各モデルによる発電プラント10の監視とについて順に説明する。   The management server 43 is a computer that performs various processes for monitoring the power generation plant 10. First, the management server 43 creates each monitoring target model of the power plant 10. Next, the management server 43 monitors the power generation plant 10 based on the created models. Hereinafter, creation of each monitoring target model of the power plant 10 and monitoring of the power plant 10 by each model will be described in order.

管理サーバ43は、発電プラント10の各監視対象のモデルを作成するために、データサーバ42に対してデータ送信要求を送る。または、クライアント44〜45からのモデル作成指示を受け取ったときに、データサーバ42に対してデータ送信要求を送る。この後、管理サーバ43はデータサーバ42から各センサデータを受け取って、各監視対象のモデルを作成する。管理サーバ43はモデルを作成して監視するために、例えば図3に示す機能を備えている。つまり、管理サーバ43は、入力部43aと、マスク処理部43bと、モデル作成部43c〜43eを備えている。なお、図3では、図示の複雑化を避けるために、センサデータが4種類、つまり4つのセンサからの測定値により、モデルを作成する場合を示している。しかし、実際のプラントでは、多数のセンサからの測定値を処理している。   The management server 43 sends a data transmission request to the data server 42 in order to create a model of each monitoring target of the power plant 10. Alternatively, when a model creation instruction is received from the clients 44 to 45, a data transmission request is sent to the data server 42. Thereafter, the management server 43 receives each sensor data from the data server 42 and creates a model of each monitoring target. The management server 43 has, for example, a function shown in FIG. 3 in order to create and monitor a model. That is, the management server 43 includes an input unit 43a, a mask processing unit 43b, and model creation units 43c to 43e. FIG. 3 shows a case where a model is created based on four types of sensor data, that is, measurement values from four sensors, in order to avoid complication of the drawing. However, actual plants process measured values from a large number of sensors.

入力部43aは、データサーバ42からの各センサデータを受け取るためのインタフェースである。入力部43aは、データサーバ42から各センサデータを受け取ると、これらのセンサデータをマスク処理部43bに送る。このマスク処理部43bについては後で述べる。   The input unit 43a is an interface for receiving each sensor data from the data server 42. When receiving each sensor data from the data server 42, the input unit 43a sends these sensor data to the mask processing unit 43b. The mask processing unit 43b will be described later.

モデル作成部43cは、マスク処理部43bを経て入力部43aからの各センサデータを受け取る。モデル作成部43cが受け取るセンサデータの一例を図4に示す。モデル作成部43cは、こうしたセンサデータを用いて発電プラント10の監視対象のモデルを作成する。このために、モデル作成部43cは、各センサデータについて関係性の抽出を行う。例えば、図5に示すように、マスク処理部43bから受け取った多数のセンサデータa1〜anの中で、センサデータa1とセンサデータakとが同じように変化すると、モデル作成部43cは、センサデータa1を出力するセンサと、センサデータakを出力するセンサとに関係性の強さがあると判断する。こうして、モデル作成部43cは、マスク処理部43bから受け取ったセンサデータの中から関係性の強さがあるセンサを調べる。   The model creation unit 43c receives each sensor data from the input unit 43a via the mask processing unit 43b. FIG. 4 shows an example of sensor data received by the model creation unit 43c. The model creation unit 43c creates a model of the monitoring target of the power plant 10 using such sensor data. For this purpose, the model creating unit 43c extracts a relationship for each sensor data. For example, as shown in FIG. 5, when the sensor data a1 and the sensor data ak change in the same manner among a large number of sensor data a1 to an received from the mask processing unit 43b, the model creation unit 43c It is determined that there is a strong relationship between the sensor that outputs a1 and the sensor that outputs the sensor data ak. Thus, the model creating unit 43c checks a sensor having a strong relationship from the sensor data received from the mask processing unit 43b.

この後、モデル作成部43cは、調べた総ての関係性の強さからモデルを作成する。つまり、管理サーバ43は、発電プラント10の監視対象に設置されているセンサについて、センサ間の関係性の強さをモデルとする。モデル作成部43cがこうして作成したモデルは、例えば図6に示すようなパターンで表される。図6では、発電プラント10の監視対象の機器B1〜B3に設置されているセンサ(黒丸で図示)をそれぞれ一群とし、関係性の強さがあるセンサを線で結んでいる。モデル作成部43cのための発電プラント10の監視対象は、例えば冷却系統のような装置類である。   Thereafter, the model creating unit 43c creates a model from the strengths of all the checked relationships. That is, the management server 43 uses the model of the strength of the relationship between the sensors installed in the monitoring target of the power generation plant 10 as a model. The model created by the model creating unit 43c in this way is represented by, for example, a pattern as shown in FIG. In FIG. 6, sensors (illustrated by black circles) installed in the devices B1 to B3 to be monitored of the power plant 10 are grouped, and sensors having a strong relationship are connected by lines. The monitoring target of the power generation plant 10 for the model creating unit 43c is, for example, devices such as a cooling system.

こうして、モデル作成部43cは、マスク処理部43bから受け取った多数のセンサデータを基にして、センサ間の関係性の強さを調べ、関係性の強さから監視対象のモデルを作成する。モデル作成部43cは作成した監視対象モデルをデータサーバ42に保存する。   Thus, the model creation unit 43c checks the strength of the relationship between the sensors based on the large number of sensor data received from the mask processing unit 43b, and creates a model to be monitored based on the strength of the relationship. The model creation unit 43c saves the created monitoring target model in the data server 42.

モデル作成部43cと同様にして、残りのモデル作成部43d〜43eは、マスク処理部43bから受け取った多数のセンサデータを基にして、センサ間の関係性の強さを調べ、関係性の強さから監視対象モデルをそれぞれ作成する。モデル作成部43d〜43eは、こうして作成した各監視対象のモデルをデータサーバ42に保存する。   Similarly to the model creating unit 43c, the remaining model creating units 43d to 43e check the strength of the relationship between the sensors based on the large number of sensor data received from the mask processing unit 43b, and determine the strength of the relationship. Then, create each monitoring target model. The model creation units 43d to 43e save the models of the respective monitoring targets created in this way in the data server 42.

管理サーバ43は、モデル作成部43c〜43eが作成した監視対象モデルを基にして、発電プラント10の監視対象を次のように監視する。例えばモデル作成部43cが作成した監視対象モデルにより、発電プラント10の監視対象を監視する場合、このモデル作成部43cが監視を行う。例えば図7に示すように、モデル作成部43cは、現在の各センサの測定値を抽出してセンサ測定値とする。また、モデル作成部43cは、監視対象モデルが作成された時点のセンサデータの測定値、つまり正常時の測定値を抽出する。そして、モデル作成部43cは、現在の測定値と、正常時の測定値とから、監視対象モデルを基にセンサの予測される現在の測定値を算出して、センサ予測値とする。   The management server 43 monitors the monitoring target of the power plant 10 as follows based on the monitoring target model created by the model creating units 43c to 43e. For example, when monitoring the monitoring target of the power plant 10 using the monitoring target model created by the model creating unit 43c, the model creating unit 43c performs monitoring. For example, as shown in FIG. 7, the model creation unit 43c extracts the current measurement value of each sensor and sets it as a sensor measurement value. In addition, the model creation unit 43c extracts the measurement value of the sensor data at the time when the monitoring target model is created, that is, the measurement value in a normal state. Then, the model creation unit 43c calculates a current measurement value predicted by the sensor based on the monitoring target model from the current measurement value and the normal measurement value, and sets it as a sensor prediction value.

この後、モデル作成部43cは、監視対象モデルを基に算出したセンサ予測値と、現在のセンサ測定値とを比較する。つまり、モデル作成部43cは、センサ間の関係性の強さに変化があるかを調べて、発電プラントを監視する。   Thereafter, the model creating unit 43c compares the sensor predicted value calculated based on the monitoring target model with the current sensor measured value. That is, the model creation unit 43c monitors the power generation plant by checking whether there is a change in the strength of the relationship between the sensors.

センサ予測値とセンサ測定値との比較の結果、センサ予測値とセンサ測定値との差異が予め設定した閾値を超えた場合、モデル作成部43cは、関係性の強さが変化したセンサの一覧を示すセンサ一覧データを作成する。そして、モデル作成部43cは、警報を出すための警報データおよびセンサ一覧データを、発電プラント10の監視対象の監視結果とする。   When the difference between the sensor predicted value and the sensor measured value exceeds a preset threshold value as a result of the comparison between the sensor predicted value and the sensor measured value, the model creating unit 43c generates a list of sensors whose relationship strength has changed. Is created. Then, the model creating unit 43c sets the alarm data for issuing an alarm and the sensor list data as the monitoring result of the monitoring target of the power generation plant 10.

管理サーバ43は、こうして作成した発電プラント10の監視対象の監視結果を、クライアント44〜45に送る。   The management server 43 sends the monitoring results of the monitoring target of the power plant 10 created in this way to the clients 44 to 45.

ここで、マスク処理部43bについて説明する。マスク処理部43b(図3)は、入力部43aからのセンサデータsg11〜sg14を受け取ると、マスク43b〜43b12を経て、センサデータsg11〜sg14をモデル作成部43c〜43eにそれぞれ送る。例えば、モデル作成部43cに対しては、マスク処理部43bはマスク43b〜43bを経て、センサデータsg11〜sg14を送る。 Here, the mask processing unit 43b will be described. The mask processing unit 43 b (FIG. 3) receives the sensor data sg11~sg14 from the input unit 43a, via the mask 43b 1 ~43b 12, and sends each sensor data sg11~sg14 the modeling unit 43C~43e. For example, for model creation unit 43c, mask processing unit 43b is through a mask 43b 1 ~43b 4, sends the sensor data SG11.

マスク43b〜43b12は次のようなものである。ここでは、モデル作成部43cにセンサデータsg11〜sg14を送るマスク43b〜43bについて説明する。マスク43b〜43bは、センサデータsg11〜sg14を遮断して、モデル作成部43cに送らないためのマスク処理をする。こうしたマスク処理は、ソフトウエアにより形成することができる。この他にも、ハードウエアで構成したスイッチの開閉により、マスク処理と同等の処理を行うこともできる。 Mask 43b 1 ~43b 12 is as follows. Here, the mask 43b 1 ~43b 4 sends the sensor data sg11~sg14 the modeling unit 43c will be described. Mask 43b 1 ~43b 4 cuts off the sensor data SG11, the mask processing for not sent to the modeling unit 43c. Such a mask process can be formed by software. In addition, the same processing as the mask processing can be performed by opening and closing a switch constituted by hardware.

ところで、一般的には入力部43aからのセンサデータsg11〜sg14に対してマスク処理を行う場合には、図8に示すように、入力部43aからのセンサデータsg11〜sg14の信号線に対して、マスク43f〜43fを設けている。これにより、マスク43f〜43fは、センサデータsg11〜sg14に対してマスク処理をするかしないか、つまり、モデル作成部43c〜43eにセンサデータsg11〜sg14を送るか送らないかの処理をする。 By the way, generally, when mask processing is performed on the sensor data sg11 to sg14 from the input unit 43a, as shown in FIG. 8, a signal line of the sensor data sg11 to sg14 from the input unit 43a is It is provided with a mask 43f 1 ~43f 4. Thus, a mask 43f 1 ~43f 4 is whether to mask processing with respect to the sensor data SG11, that is, whether the process does not send or send the sensor data SG11 in modeling unit 43c~43e I do.

しかし、この実施の形態では、例えばモデル作成部43c〜43e(図3)のそれぞれに、センサデータsg11〜sg14のマスク処理をするかしないかのマスク43b〜43b12を設けている。これにより、図9に示すように、例えばセンサデータsg12についてはマスク43bがマスク処理をすることにより、モデル作成部43cに対してはセンサデータsg12を遮断している。同じように、図9では、センサデータsg14についてはマスク43b12がマスク処理をすることにより、モデル作成部43eに対してセンサデータsg14を遮断している。 However, in this embodiment, for example, each modeling unit 43C~43e (Figure 3) is provided with one of the mask 43b 1 ~43b 12 not to mask processing of the sensor data SG11. Thus, as shown in FIG. 9, for example, by mask 43 b 2 to the mask processing for the sensor data SG12, is blocking the sensor data SG12 for model creation unit 43c. Similarly, in FIG. 9, by the mask 43 b 12 to the mask processing for the sensor data SG14, is blocking the sensor data SG14 to the model creating unit 43e.

このように、モデル作成部43c〜43eのそれぞれに送られるセンサデータsg11〜sg14に対して、マスク処理を行うマスク43b〜43b12が設けられている。マスク43b〜43b12によるマスク処理をするかしないかは、クライアント44からの指示で管理サーバ43に設定される。管理サーバ43は、マスク43b〜43b12に対する設定内容(以下、「マスク処理設定内容」と記す)に応じて、マスク43b〜43b12に対してマスク処理をするための制御をする。そして、管理サーバ43は、マスク処理によりセンサデータを受け取らないモデル作成部については、センサ間の関係性の強さが変化しても、警報データを作成しないようにする。つまり、モデル作成部は、マスク処理が行われていることを示す通知を管理サーバ43から受け取ると、警報データを含まない警報結果を生成する。そして、管理サーバ43は、警報データを含まない警報結果をクライアント44〜45に送る。 Thus, the sensor data sg11~sg14 sent to each of the modeling unit 43C~43e, mask 43b 1 ~43b 12 for performing mask processing are provided. Whether or not to mask processing by the mask 43b 1 ~43b 12 is set in the management server 43 in response to an instruction from the client 44. The management server 43, setting for the mask 43b 1 ~43b 12 contents (hereinafter, referred to as "masking set contents") in accordance with, the control for the mask processing to the mask 43b 1 ~43b 12. Then, the management server 43 does not create the alarm data for the model creating unit that does not receive the sensor data due to the mask processing even if the strength of the relationship between the sensors changes. That is, when receiving from the management server 43 a notification indicating that the mask processing is being performed, the model creation unit generates an alarm result that does not include alarm data. Then, the management server 43 sends an alarm result that does not include the alarm data to the clients 44 to 45.

以上がプラント監視システムの構成である。次に、このプラント監視システムによるプラント監視方法について説明する。通常、モデル監視装置40では、データサーバ42に記録されているセンサデータ、つまり各センサからの測定値sg1〜sg3を使用して、管理サーバ43の例えばモデル作成部43cが、ある時点、例えばプラント正常時の監視対象モデルを作成する。次に、モデル作成部43cは、現在の各センサの測定値を抽出してセンサ測定値とする。また、モデル作成部43cは、監視対象モデルが作成された時点のセンサデータの測定値を抽出する。そして、モデル作成部43cは、現在の測定値と、正常時の測定値とから、監視対象モデルを基にセンサの現在の予測される測定値を算出して、センサ予測値とする。   The above is the configuration of the plant monitoring system. Next, a plant monitoring method by this plant monitoring system will be described. Normally, the model monitoring device 40 uses the sensor data recorded in the data server 42, that is, the measurement values sg1 to sg3 from each sensor, and for example, the model creation unit 43c of the management server 43 at a certain time, for example, Create a monitoring target model for normal operation. Next, the model creation unit 43c extracts the current measurement value of each sensor and sets it as a sensor measurement value. In addition, the model creation unit 43c extracts a measured value of the sensor data at the time when the monitoring target model is created. Then, the model creating unit 43c calculates a current predicted measurement value of the sensor based on the monitoring target model based on the current measurement value and the normal measurement value, and sets it as a sensor prediction value.

この後、モデル作成部43cは、監視対象モデルを基に算出したセンサ予測値と、現在のセンサ測定値とを比較する。つまり、モデル作成部43cは、センサ間の関係性の強さに変化があるかを調べて、発電プラントを監視する。   Thereafter, the model creating unit 43c compares the sensor predicted value calculated based on the monitoring target model with the current sensor measured value. That is, the model creation unit 43c monitors the power generation plant by checking whether there is a change in the strength of the relationship between the sensors.

センサ予測値とセンサ測定値との比較の結果、センサ予測値とセンサ測定値との差異が閾値を超えた場合、モデル作成部43cは、関係性の強さが変化したセンサの一覧を示すセンサ一覧データを作成する。そして、モデル作成部43cは、警報を出すための警報データおよびセンサ一覧データを、発電プラント10の監視対象の監視結果とする。こうして発電プラント10の監視対象の監視結果をモデル作成部43cが作成すると、管理サーバ43はクライアント44〜45に監視結果を送る。これにより、例えばクライアント44は監視対象に変化が発生したことを表示して、警報を出力する。また、クライアント44は関係性の強さが変化したセンサの一覧を表示する。   When the difference between the sensor predicted value and the sensor measured value exceeds the threshold value as a result of the comparison between the sensor predicted value and the sensor measured value, the model creation unit 43c outputs a list of sensors whose relationship strength has changed. Create list data. Then, the model creating unit 43c sets the alarm data for issuing an alarm and the sensor list data as the monitoring result of the monitoring target of the power generation plant 10. When the model creation unit 43c creates the monitoring result of the monitoring target of the power plant 10, the management server 43 sends the monitoring result to the clients 44 to 45. Thereby, for example, the client 44 displays that a change has occurred in the monitoring target, and outputs an alarm. Further, the client 44 displays a list of sensors whose relationship strength has changed.

ところで、管理サーバ43のモデル作成部43c(図9)が、例えば冷却系統を監視するための監視対象モデルを作成して監視する場合、冷却水を汲み上げるポンプの吐出量を表すデータがセンサデータsg12であるとする。監視対象として冷却系統のモデルを作成するモデル作成部43cは、ポンプの吐出量を示すデータを常に使用して冷却系統を監視している。   By the way, when the model creation unit 43c (FIG. 9) of the management server 43 creates and monitors a monitoring target model for monitoring a cooling system, for example, the data representing the discharge amount of the pump for pumping the cooling water is the sensor data sg12. And The model creating unit 43c that creates a model of the cooling system as a monitoring target constantly monitors the cooling system using data indicating the discharge amount of the pump.

一方、冷却系統の監視対象モデルとは別のモデルを作成するモデル作成部43dは、ポンプが始動・停止をしたかどうかのデータ、つまりポンプの吐出量を表すセンサデータsg12が立上がったか立下がったかを使用しているとする。つまり、モデル作成部43dは、冷却水を汲み上げるポンプの吐出量の変化等を必要としていない。   On the other hand, the model creating unit 43d that creates a model different from the monitoring target model of the cooling system has data on whether the pump has started / stopped, that is, the sensor data sg12 indicating the pump discharge amount has risen or fallen. Suppose you are using That is, the model creating unit 43d does not need to change the discharge amount of the pump that pumps the cooling water.

こうした状態で、ポンプの保守点検が行われる場合、ポンプを始動した後、所定の作業時間だけポンプを停止するようなときがある。このときには、プラント運営の担当者は、例えばクライアント44(図1)を操作して、管理サーバ43のマスク処理部43b(図9)のマスク43bがマスク処理を行うようにするための指示を入力する。マスク処理に関する指示が入力されると、クライアント44(図1)は、マスク処理に関する指示を管理サーバ43に送る。 In such a state, when the maintenance of the pump is performed, the pump may be stopped for a predetermined working time after the pump is started. At this time, the person in charge of the plant operations, e.g., by operating the client 44 (FIG. 1), an instruction for mask 43b 2 is to perform mask processing the mask processing section 43b of the management server 43 (FIG. 9) input. When an instruction relating to the mask processing is input, the client 44 (FIG. 1) sends an instruction relating to the mask processing to the management server 43.

管理サーバ43は、マスク処理に関する指示をクライアント44から受け取ると、この指示をマスク処理設定内容に反映する。そして、管理サーバ43は、マスク処理部43b(図9)を制御して、モデル作成部43cによるモデル作成の際に、マスク処理設定内容に従って、マスク43bによるマスク処理、つまり、入力部43aからのセンサデータsg12をモデル作成部43cに送らない処理をする。 When the management server 43 receives an instruction relating to the mask processing from the client 44, the management server 43 reflects the instruction in the mask processing settings. Then, the management server 43 controls the mask processing unit 43 b (FIG. 9), when a model created by the model creation unit 43c, according to the mask processing setting, mask processing by the mask 43 b 2, that is, from the input unit 43a The sensor data sg12 is not sent to the model creation unit 43c.

この後、管理サーバ43では、センサデータsg11〜sg14を用いて、監視対象モデルを基にモデル作成部43c〜43eが監視対象の監視を行う。このとき、管理サーバ43は、マスク処理設定内容によりマスク処理部43bを制御して、マスク43bがマスク処理を行うようにする。これにより、センサデータsg12は、マスク43bのマスク処理によりモデル作成部43cには送られないが、他のモデル作成部43d〜43eには送られる。 Thereafter, in the management server 43, the model creating units 43c to 43e monitor the monitoring target based on the monitoring target model using the sensor data sg11 to sg14. At this time, the management server 43 controls the mask processing unit 43b by the mask processing settings, the mask 43b 2 is to perform the masking process. Thus, the sensor data sg12 is not sent to the modeling unit 43c by masking the mask 43 b 2, the other model creating unit 43d~43e sent.

この結果、モデル作成部43cは、監視対象モデルにより、センサ間の関係性の強さが変化していると判断しても、警報データを作成しない。これにより、管理サーバ43は、警報データを含まない監視結果をクライアント44に送る。クライアント44は、センサ一覧データを基に、関係性の強さが変化したセンサについては表示をするが、警報は出力しない。   As a result, the model creation unit 43c does not create the alarm data even if it determines that the strength of the relationship between the sensors has changed according to the monitoring target model. As a result, the management server 43 sends a monitoring result that does not include alarm data to the client 44. The client 44 displays, based on the sensor list data, the sensors whose relationship strength has changed, but does not output an alarm.

一方、モデル作成部43dにはセンサデータsg12が送られる。モデル作成部43dは、ポンプが始動・停止をしたかどうかのデータを使用して、監視対象モデルを基に監視を行う。この結果、ポンプの保守点検が行われていても、ポンプの始動・停止のデータを使用するモデル作成部43dは、ポンプの吐出量のデータを使用しないので、センサ間の関係性の強さが変化していないと判断する。したがって、ポンプの保守点検が行われていても、モデル作成部43dが監視する監視対象については、監視の結果としてクライアント44は警報を出力しない。   On the other hand, the sensor data sg12 is sent to the model creation unit 43d. The model creation unit 43d performs monitoring based on the monitoring target model, using data on whether the pump has started / stopped. As a result, even when the maintenance and inspection of the pump is performed, the model creating unit 43d that uses the data of the pump start / stop does not use the data of the pump discharge amount. Judge that it has not changed. Therefore, even if the maintenance of the pump is being performed, the client 44 does not output an alarm as a monitoring result for the monitoring target monitored by the model creation unit 43d.

こうして、この実施の形態によれば、各モデル作成部に送られるセンサデータに対して、それぞれマスク処理をするか否かの制御を行うので、機器の故障予兆検知精度を向上することができる。また、この実施の形態によれば、センサ修理等の用途に応じた監視モデルによる運用が可能となる。   In this manner, according to this embodiment, since control is performed on whether or not to perform mask processing on sensor data sent to each model creation unit, it is possible to improve the accuracy of detecting a failure sign of a device. Further, according to this embodiment, operation using a monitoring model according to a use such as sensor repair can be performed.

10 発電プラント
20 センサ監視装置
30 社内通信網
40 モデル監視装置
41 通信制御部
42 データサーバ
43 管理サーバ(モデル作成手段)
43a 入力部
43b マスク処理部
43b〜43b12 マスク(処理手段)
43c〜43e モデル作成部
44〜45 クライアント
Reference Signs List 10 power generation plant 20 sensor monitoring device 30 in-house communication network 40 model monitoring device 41 communication control unit 42 data server 43 management server (model creation means)
43a input unit 43b mask processor 43b 1 ~43b 12 mask (processing means)
43c-43e Model creation unit 44-45 Client

Claims (4)

各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の前記機器を含む各監視対象を監視するプラント監視システムであって、
前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ備えるモデル作成手段と、
前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする処理手段と、
を備えることを特徴とするプラント監視システム。
A plant monitoring system that monitors various monitoring targets including a plurality of the devices, which is used in a plant including various sensors and various sensors that measure the states of these devices,
A model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured value of each sensor at the time when the model is created, and the measured value received from each sensor in a predetermined period From, calculating a predicted value based on the model, a model creating unit that monitors the monitoring target by comparing the calculated measured value and the measured value received from each of the sensors in a predetermined period, Model creation means provided for each monitoring target,
Processing means for performing, for one of the plurality of sensors used by each of the model creation units of the model creation means, whether or not to send a measurement value of this sensor to each of the model creation units;
A plant monitoring system comprising:
前記処理手段は、前記各モデル作成部が用いる総てのセンサに対して、これらのセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、
ことを特徴とする請求項1に記載のプラント監視システム。
The processing means, for all the sensors used by each of the model creation unit, to perform a process of sending each of the measurement values of these sensors to each of the model creation unit,
The plant monitoring system according to claim 1, wherein:
前記処理手段が行う処理は、前記各センサの測定値を前記各モデル作成部に送らないためのマスク処理である、
ことを特徴とする請求項1または2に記載のプラント監視システム。
The process performed by the processing unit is a mask process for not sending the measurement values of the sensors to the model creation units.
The plant monitoring system according to claim 1 or 2, wherein:
各種の機器を備えると共にこれらの機器の状態を測定する各種のセンサを備えるプラントに用いられて、複数の前記機器を含む各監視対象を監視するプラント監視方法であって、
前記監視対象に対応するモデルを複数のセンサの測定値を基に作成し、この後、前記モデルを作成した時点での前記各センサの測定値と、前記各センサから所定期間に受け取った測定値とから、前記モデルを基に予測される測定値を算出し、算出した測定値と前記各センサから所定期間に受け取った測定値とを比較して前記監視対象を監視するモデル作成部を、前記各監視対象に対応してそれぞれ設け、
前記モデル作成手段の各モデル作成部が用いる前記複数のセンサの中の1つに対して、このセンサの測定値を前記各モデル作成部にそれぞれ送るか否かの処理をする、
ことを特徴とするプラント監視方法。
A plant monitoring method for monitoring each monitoring target including a plurality of the devices, which is used for a plant including various sensors and various sensors for measuring the state of these devices,
A model corresponding to the monitored object is created based on the measured values of a plurality of sensors, and thereafter, the measured value of each sensor at the time when the model is created, and the measured value received from each sensor in a predetermined period From, to calculate the predicted measurement value based on the model, a model creation unit that monitors the monitoring target by comparing the calculated measurement value and the measurement value received from each of the sensors in a predetermined period, Provided corresponding to each monitoring target,
For one of the plurality of sensors used by each of the model creation units of the model creation unit, a process is performed to determine whether or not to send a measurement value of the sensor to each of the model creation units.
A plant monitoring method, comprising:
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