JP3432612B2 - プラントの運転制御装置 - Google Patents
プラントの運転制御装置Info
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
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- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、プラントの運転制御装
置に係り、特にプラントや機械装置(以下、単にプラン
トという)の運転制御装置であって、異常発生時に的確
でかつ精神的に安定した操作を可能とする、運転員に対
する操作支援装置を備えたプラントの運転制御装置に関
する。
置に係り、特にプラントや機械装置(以下、単にプラン
トという)の運転制御装置であって、異常発生時に的確
でかつ精神的に安定した操作を可能とする、運転員に対
する操作支援装置を備えたプラントの運転制御装置に関
する。
【0002】
【従来の技術】従来の装置として、図11にBWRプラ
ントの出力制御装置の構成を示す。ドライウェル1の中
に格納されている原子炉2の燃料棒の発熱量を、再循環
ポンプ4によって原子炉2の下部から流入する冷却材が
前記燃料棒の間を上昇する際にうばって沸騰し、発生し
た蒸気は湿分分離後、原子炉から加減弁19を経て、タ
ービン9に流入してこれを駆動させ、発電機10にて電
力が出力される。
ントの出力制御装置の構成を示す。ドライウェル1の中
に格納されている原子炉2の燃料棒の発熱量を、再循環
ポンプ4によって原子炉2の下部から流入する冷却材が
前記燃料棒の間を上昇する際にうばって沸騰し、発生し
た蒸気は湿分分離後、原子炉から加減弁19を経て、タ
ービン9に流入してこれを駆動させ、発電機10にて電
力が出力される。
【0003】原子炉2の出力レベルの制御は、下部から
挿入される制御棒3によって行なわれる。原子炉を安全
に、しかも効率よく運転するには、中性子束、温度、ま
たは流量などが限界値に対して十分な余裕を持つと共
に、炉心の平均出力密度を高くすることが要求される。
そのためには原子炉内に多くの検出器を置いて、それら
の局所的な値を知り、許容値近くまで十分高く運転する
ことが行なわれている。
挿入される制御棒3によって行なわれる。原子炉を安全
に、しかも効率よく運転するには、中性子束、温度、ま
たは流量などが限界値に対して十分な余裕を持つと共
に、炉心の平均出力密度を高くすることが要求される。
そのためには原子炉内に多くの検出器を置いて、それら
の局所的な値を知り、許容値近くまで十分高く運転する
ことが行なわれている。
【0004】原子炉の制御としては、炉の出力レベル
の制御、炉心内の熱発生の分布を適切な形にすることを
目的にした出力分布の制御、一般の運転に伴う起動
時または停止時の制御などが対象としてあげられる。ま
たプラントとしては、以上の原子炉系の他に、冷却系、
蒸気系、タービン発電機系、補助系などが組合った複雑
な系であり、これらを含めた総合的な制御を対象としな
ければならない。
の制御、炉心内の熱発生の分布を適切な形にすることを
目的にした出力分布の制御、一般の運転に伴う起動
時または停止時の制御などが対象としてあげられる。ま
たプラントとしては、以上の原子炉系の他に、冷却系、
蒸気系、タービン発電機系、補助系などが組合った複雑
な系であり、これらを含めた総合的な制御を対象としな
ければならない。
【0005】図11のBWRプラントの出力制御装置の
構成に示すようにBWRの場合には、反応度のボイド係
数が負で大きいので、再循環流量制御方式により制御棒
位置を変えることなく、炉出力を制御することができ
る。負荷増加が要求される場合、再循環流量を増せば、
炉内ボイドが減少し、反応度が正となり炉出力が上昇
し、ボイドが増加し、反応度が0となって平衡状態とな
る。
構成に示すようにBWRの場合には、反応度のボイド係
数が負で大きいので、再循環流量制御方式により制御棒
位置を変えることなく、炉出力を制御することができ
る。負荷増加が要求される場合、再循環流量を増せば、
炉内ボイドが減少し、反応度が正となり炉出力が上昇
し、ボイドが増加し、反応度が0となって平衡状態とな
る。
【0006】次に、BWRでは安全性および保護の面か
ら原子炉水位制御系が重要である。炉の水位制御は給水
の増減によって行なわれ、給水制御系と呼ばれる。この
制御系には火力プラントと同様、3要素(水位、蒸気
流、給水流)式の給水制御装置が用いられる。このBW
Rにおける給水制御系のブロック線図を図13に示す。
原子炉2内の圧力131と炉内気相領域との差圧を差圧
計133により求め、原子炉内の水位信号134を得
る。一方、原子炉2の出力である主蒸気流量139を測
定し、圧力による密度補正、断熱膨張補正を行なった
後、主蒸気流量信号1310を得る。また、蒸気タービ
ン駆動型の給水ポンプ135の出力である給水流量は、
密度補正を行なった後、給水流量信号1311を得る。
ら原子炉水位制御系が重要である。炉の水位制御は給水
の増減によって行なわれ、給水制御系と呼ばれる。この
制御系には火力プラントと同様、3要素(水位、蒸気
流、給水流)式の給水制御装置が用いられる。このBW
Rにおける給水制御系のブロック線図を図13に示す。
原子炉2内の圧力131と炉内気相領域との差圧を差圧
計133により求め、原子炉内の水位信号134を得
る。一方、原子炉2の出力である主蒸気流量139を測
定し、圧力による密度補正、断熱膨張補正を行なった
後、主蒸気流量信号1310を得る。また、蒸気タービ
ン駆動型の給水ポンプ135の出力である給水流量は、
密度補正を行なった後、給水流量信号1311を得る。
【0007】上記主蒸気流量信号1310と給水流量1
311信号の差と、上記原子炉水位信号との差に基づ
き、給水ポンプの出力を決定する、いわゆる3要素モー
ドとするか、単に原子炉水位信号134のみに基づく単
要素モードにするかは、モード切替器1312により選
択される。この他給水ポンプ駆動用蒸気流量の加減弁を
制御する給水量主制御器136には、原子炉出力の主蒸
気流量信号1310に基づき、別途設定された水位プロ
グラム信号1313も入力される。
311信号の差と、上記原子炉水位信号との差に基づ
き、給水ポンプの出力を決定する、いわゆる3要素モー
ドとするか、単に原子炉水位信号134のみに基づく単
要素モードにするかは、モード切替器1312により選
択される。この他給水ポンプ駆動用蒸気流量の加減弁を
制御する給水量主制御器136には、原子炉出力の主蒸
気流量信号1310に基づき、別途設定された水位プロ
グラム信号1313も入力される。
【0008】ところで原子力プラントの異常状態の検
知、事故を防止し、または抑制するための安全保護動作
および安全施設の作動のために安全保護系が設けられて
いる。また、この安全保護系は、炉停止が必要でない正
常状態において、緊急停止などの安全動作を起こす故障
が発生する可能性があり、このような故障は安全ではあ
るが原子炉プラントの稼動率を低下させてしまう。
知、事故を防止し、または抑制するための安全保護動作
および安全施設の作動のために安全保護系が設けられて
いる。また、この安全保護系は、炉停止が必要でない正
常状態において、緊急停止などの安全動作を起こす故障
が発生する可能性があり、このような故障は安全ではあ
るが原子炉プラントの稼動率を低下させてしまう。
【0009】また、プラントの起動、停止、定常運転時
におけるプラントデータについては、図12に示す項目
のデータ処理および記録が行なわれている。これらのデ
ータの処理および性能計算によって得られる諸量は運転
限界値からの余裕または変動などを監視すべきであり、
必要に応じて中央操作室に映像グラフィックまたは警報
の発生により異常を運転員に知らせる。
におけるプラントデータについては、図12に示す項目
のデータ処理および記録が行なわれている。これらのデ
ータの処理および性能計算によって得られる諸量は運転
限界値からの余裕または変動などを監視すべきであり、
必要に応じて中央操作室に映像グラフィックまたは警報
の発生により異常を運転員に知らせる。
【0010】ところが、図15や図16に示すように一
つの変動(再循環流量が急増)についても、その変動状
況がプラント全体の中でどのようなレベルの変動か、ま
たその波及はどのような項目が推定され、それにより運
転員が対処すべき操作手順がどうあるべきか、さらにそ
の操作を実行したためにシステムの状態の推移がどのよ
うに変化するのかなど、膨大でかつ複雑で非線形的に関
連し合ったパラメータ相互の関係という環境下では、た
とえプラント全体の保護系、インターロック系などのハ
ード面のバックアップが整備されているとはいえ、運転
員にとっては精神的にパニック状態に近い環境下での対
応を強いられることになる。
つの変動(再循環流量が急増)についても、その変動状
況がプラント全体の中でどのようなレベルの変動か、ま
たその波及はどのような項目が推定され、それにより運
転員が対処すべき操作手順がどうあるべきか、さらにそ
の操作を実行したためにシステムの状態の推移がどのよ
うに変化するのかなど、膨大でかつ複雑で非線形的に関
連し合ったパラメータ相互の関係という環境下では、た
とえプラント全体の保護系、インターロック系などのハ
ード面のバックアップが整備されているとはいえ、運転
員にとっては精神的にパニック状態に近い環境下での対
応を強いられることになる。
【0011】いずれにしても計算機制御を行なう場合
に、計算機の動作がどんな故障に対してもフェールセー
フになるように設計を行なうことは、ほとんど不可能と
考えられ、冗長系の採用によっても計算機系だけに炉の
保護機能を持たせることには問題がある。BWRプラン
トの沸騰現象を含む、動特性ブロック線図を図14に示
す。
に、計算機の動作がどんな故障に対してもフェールセー
フになるように設計を行なうことは、ほとんど不可能と
考えられ、冗長系の採用によっても計算機系だけに炉の
保護機能を持たせることには問題がある。BWRプラン
トの沸騰現象を含む、動特性ブロック線図を図14に示
す。
【0012】図14のブロック線図において、炉出力が
高くなると発熱による温度変化が炉心動特性として無視
できなくなる場合があり、このために反応度フィードバ
ックを考慮する必要がある。反応度に影響を与える因子
のうち、フィードバック作用として考慮しなければなら
ないものに、燃料温度、核***生成物(キセノン、
サマリウム)の生成、減速材の密度変化(温度、ボイ
ド)がある。
高くなると発熱による温度変化が炉心動特性として無視
できなくなる場合があり、このために反応度フィードバ
ックを考慮する必要がある。反応度に影響を与える因子
のうち、フィードバック作用として考慮しなければなら
ないものに、燃料温度、核***生成物(キセノン、
サマリウム)の生成、減速材の密度変化(温度、ボイ
ド)がある。
【0013】一般的な場合をあげると、正の反応度外乱
により中性子束が増加し、これは反応度増加、燃料温度
上昇、燃料棒から冷却材(ここでは水)への熱流束増
大、冷却材の温度上昇または蒸気の割合が増えることに
よるボイドの増加による負のフィードバックが行なわれ
る。上記、BWRプラントの複雑さ/非線形性の影響か
ら、起動、負荷変化、停止および異常時の対応を迅速
に、的確に行なう上での主な困難な点は、図14のブロ
ック図に示す動特性において沸騰−ボイド特性がミクロ
な点で十分解明されていないことと、核***によるキセ
ノンの発生と中性子吸収および崩壊による消滅のバラン
スによって、キセノンによる悪影響が中性子束レベルに
よって異なる非線形性を有しているため不安定性を生じ
ることにある。
により中性子束が増加し、これは反応度増加、燃料温度
上昇、燃料棒から冷却材(ここでは水)への熱流束増
大、冷却材の温度上昇または蒸気の割合が増えることに
よるボイドの増加による負のフィードバックが行なわれ
る。上記、BWRプラントの複雑さ/非線形性の影響か
ら、起動、負荷変化、停止および異常時の対応を迅速
に、的確に行なう上での主な困難な点は、図14のブロ
ック図に示す動特性において沸騰−ボイド特性がミクロ
な点で十分解明されていないことと、核***によるキセ
ノンの発生と中性子吸収および崩壊による消滅のバラン
スによって、キセノンによる悪影響が中性子束レベルに
よって異なる非線形性を有しているため不安定性を生じ
ることにある。
【0014】さらに原子力プラント全体としては、上記
原子炉の他にタービン、発電機、復水器、給水系等から
なっており、プラントとしての動特性は一層複雑になっ
ている。例えば、炉燃料棒から冷却材としての水への熱
流束、炉入口の給水温度、圧力に基づき、炉心を冷却材
(水)が上昇してゆく間に蒸気が発生するわけだが、こ
の沸騰現象における水と蒸気の混相としての各々の割合
(ボイド率)の変化が、上述の熱流束や給水条件と相互
に複雑に関連し合っており、解析が困難で、仮定および
近似により計算モデルが考えられている。
原子炉の他にタービン、発電機、復水器、給水系等から
なっており、プラントとしての動特性は一層複雑になっ
ている。例えば、炉燃料棒から冷却材としての水への熱
流束、炉入口の給水温度、圧力に基づき、炉心を冷却材
(水)が上昇してゆく間に蒸気が発生するわけだが、こ
の沸騰現象における水と蒸気の混相としての各々の割合
(ボイド率)の変化が、上述の熱流束や給水条件と相互
に複雑に関連し合っており、解析が困難で、仮定および
近似により計算モデルが考えられている。
【0015】また、炉心の核***から生じる物質のう
ち、最も重要なものは、キセノン135Xe である。こ
れは核***で発生する中性子を吸収してしまう性質が大
きく、またキセノンは炉心内の局部的変化により不安定
であり、さらにキセノンは他の生成物が崩壊して生じる
ものもあり、このキセノンの発生量が炉心内の中性子束
レベルに対して非線形性をもっている。
ち、最も重要なものは、キセノン135Xe である。こ
れは核***で発生する中性子を吸収してしまう性質が大
きく、またキセノンは炉心内の局部的変化により不安定
であり、さらにキセノンは他の生成物が崩壊して生じる
ものもあり、このキセノンの発生量が炉心内の中性子束
レベルに対して非線形性をもっている。
【0016】よって炉心寸法、中性子束レベルや反応度
の分布の平坦度の度合いで、いわゆるキセノンの毒作用
(中性子吸収)は複雑な動きをする。また、最近ではプ
ラントの運転の自動化が進展し中央操作室からの運転操
作もCRTオペレーションなどワンタッチで大型の補機
や弁などの操作ができ、安易な対応が可能である反面プ
ラント現場の映像や音響をできるだけ、自然な状態で中
央操作室に提供することで、運転員の直感的、包括的な
感覚をもちながら操作ができるように適度な緊張感をも
つことが必要になっている。自動化が進むにつれ、運転
員のプラント全体の特性把握や個々の補機や弁動作を体
得する機会が少ない場合でも、プラントの異常時、中央
操作室で警報が発せられ、異常の度合いが大きいと、運
転員がパニックの精神状態となって誤操作をしたり、的
確な復旧動作や指令を下すことができない状況が起こり
得るという問題があった。
の分布の平坦度の度合いで、いわゆるキセノンの毒作用
(中性子吸収)は複雑な動きをする。また、最近ではプ
ラントの運転の自動化が進展し中央操作室からの運転操
作もCRTオペレーションなどワンタッチで大型の補機
や弁などの操作ができ、安易な対応が可能である反面プ
ラント現場の映像や音響をできるだけ、自然な状態で中
央操作室に提供することで、運転員の直感的、包括的な
感覚をもちながら操作ができるように適度な緊張感をも
つことが必要になっている。自動化が進むにつれ、運転
員のプラント全体の特性把握や個々の補機や弁動作を体
得する機会が少ない場合でも、プラントの異常時、中央
操作室で警報が発せられ、異常の度合いが大きいと、運
転員がパニックの精神状態となって誤操作をしたり、的
確な復旧動作や指令を下すことができない状況が起こり
得るという問題があった。
【0017】
【発明が解決しようとする課題】すなわち上記従来技術
では、プラントや機械装置などの運転において、ある正
常状態から変動して異常状態が発生した場合、運転員に
対する処置ガイダンスが不十分であり、的確な操作の実
行と早急な復旧に関する配慮がなされておらず、どのよ
うな技術レベルの運転者であってもパニックの精神状態
に陥ることなく、安全でかつ効率のよい運転を継続でき
ることが保証されていなかった。
では、プラントや機械装置などの運転において、ある正
常状態から変動して異常状態が発生した場合、運転員に
対する処置ガイダンスが不十分であり、的確な操作の実
行と早急な復旧に関する配慮がなされておらず、どのよ
うな技術レベルの運転者であってもパニックの精神状態
に陥ることなく、安全でかつ効率のよい運転を継続でき
ることが保証されていなかった。
【0018】本発明の目的は、異常発生時に、対象プラ
ントや機械装置の状態量の把握を行ない、的確なタイミ
ングで、的確な操作動作が可能で、運転員が、当該操作
の妥当性を自覚しながら異常状態から正常状態へ精神的
に安定して早急に安全に復旧させることができるプラン
トの運転制御装置を提供することにある。
ントや機械装置の状態量の把握を行ない、的確なタイミ
ングで、的確な操作動作が可能で、運転員が、当該操作
の妥当性を自覚しながら異常状態から正常状態へ精神的
に安定して早急に安全に復旧させることができるプラン
トの運転制御装置を提供することにある。
【0019】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本願で特許請求する発明は以下のとおりである。 (1)プラントまたは機械装置(以下プラントという)
に装着された計測器類からのプラントデータをモニタす
るプラントデータモニタ装置と、プラント現場に配置さ
れた監視用センサと、該監視用センサからの検出値に基
づき異常の有無を判断して異常時には異常情報を処置ガ
イダンス装置に出力する異常判断装置と、異常判断装置
からの出力情報とそれに関連するプラントデータに基づ
き異常の場合にはプラント構成部位の操作に関する処置
ガイダンスを出力する処置ガイダンス装置とを備えたプ
ラント運転制御装置において、上記処置ガイダンス装置
からの出力を受けて異常発生時の前記関連プラントデー
タに基づきそのプラントデータの変化に基づく、プラン
トの効率(性能)と安全性の両面についての推移の発生
確率(事後確率)を推定する手段と、上記事後確率を使
った統計的意思決定手段により前記処置ガイダンスの中
のどの操作を実行すべきかを運転員に対して表示する手
段とを有する操作決定支援装置を設け、かつ前記異常発
生時に、異常発生現場の映像と音響をプラントの中央操
作室のスクリーンと主スピーカ、補助スピーカからなる
複数個のスピーカで表示する装置と、前記中央操作室内
で現場の音場を自然な形で運転員に提示するように、か
つ各スピーカの音圧レベルが運転員の会話レベル以下と
なるように、主スピーカの音圧レベルを基準として補助
スピーカの音圧レベルを調整する手段を設けたことを特
徴とするプラントの運転制御装置。本発明において、プ
ラントの異常情報とは、例えば異常個所、異常の種類、
異常の程度等に関する情報が挙げられ、プラントに配設
された計器類から得られるプラントデータとしては、例
えば圧力、温度、流量、水位などが挙げられる。また、
プラント監視用センサとしては、例えばカメラ、マイク
ロフォン、振動計等が挙げられる。
本願で特許請求する発明は以下のとおりである。 (1)プラントまたは機械装置(以下プラントという)
に装着された計測器類からのプラントデータをモニタす
るプラントデータモニタ装置と、プラント現場に配置さ
れた監視用センサと、該監視用センサからの検出値に基
づき異常の有無を判断して異常時には異常情報を処置ガ
イダンス装置に出力する異常判断装置と、異常判断装置
からの出力情報とそれに関連するプラントデータに基づ
き異常の場合にはプラント構成部位の操作に関する処置
ガイダンスを出力する処置ガイダンス装置とを備えたプ
ラント運転制御装置において、上記処置ガイダンス装置
からの出力を受けて異常発生時の前記関連プラントデー
タに基づきそのプラントデータの変化に基づく、プラン
トの効率(性能)と安全性の両面についての推移の発生
確率(事後確率)を推定する手段と、上記事後確率を使
った統計的意思決定手段により前記処置ガイダンスの中
のどの操作を実行すべきかを運転員に対して表示する手
段とを有する操作決定支援装置を設け、かつ前記異常発
生時に、異常発生現場の映像と音響をプラントの中央操
作室のスクリーンと主スピーカ、補助スピーカからなる
複数個のスピーカで表示する装置と、前記中央操作室内
で現場の音場を自然な形で運転員に提示するように、か
つ各スピーカの音圧レベルが運転員の会話レベル以下と
なるように、主スピーカの音圧レベルを基準として補助
スピーカの音圧レベルを調整する手段を設けたことを特
徴とするプラントの運転制御装置。本発明において、プ
ラントの異常情報とは、例えば異常個所、異常の種類、
異常の程度等に関する情報が挙げられ、プラントに配設
された計器類から得られるプラントデータとしては、例
えば圧力、温度、流量、水位などが挙げられる。また、
プラント監視用センサとしては、例えばカメラ、マイク
ロフォン、振動計等が挙げられる。
【0020】
【0021】
【0022】
【0023】
【作用】本発明では、異常状態が発生した時に、その時
点のデータの偏差に基づき、統計的意思決定手法を適用
することにより、当該プラントまたは機械装置の効率的
運用の継続、安全性の確保を定量的に評価して、適切な
処置ガイダンスが運転員に指示でき、当該ガイダンスに
沿った操作によるプラント全体または機械装置の予測が
でき、次の操作ガイダンスが上記手法に基づき提示され
るので、例えば技術レベル、運転経験の多少によらず、
精神的にパニック状態になって、誤動作などをしたり、
対応の遅れなどによる異常の程度の増大や事故に至るこ
とがなく、早急に、安全に正常状態へ復旧させることが
できる。
点のデータの偏差に基づき、統計的意思決定手法を適用
することにより、当該プラントまたは機械装置の効率的
運用の継続、安全性の確保を定量的に評価して、適切な
処置ガイダンスが運転員に指示でき、当該ガイダンスに
沿った操作によるプラント全体または機械装置の予測が
でき、次の操作ガイダンスが上記手法に基づき提示され
るので、例えば技術レベル、運転経験の多少によらず、
精神的にパニック状態になって、誤動作などをしたり、
対応の遅れなどによる異常の程度の増大や事故に至るこ
とがなく、早急に、安全に正常状態へ復旧させることが
できる。
【0024】
【実施例】図1に本発明を実施した場合の原子力、火力
等のプラントの監視、制御、運転に係るシステム構成を
示す。本実施例では、プラント現場に可視または赤外カ
メラ12やマイクロフォン13を搭載した監視ロボット
14から送られてくる画像データは、生画像切替器8で
所定の対象画像が異常判断装置5からの指令により選択
された後、画像処理装置6および異常判断装置5によ
り、図3に示すアルゴリズムによって当該監視対象が正
常か、何か正常と異なっているか、または異常か否かが
判断される。
等のプラントの監視、制御、運転に係るシステム構成を
示す。本実施例では、プラント現場に可視または赤外カ
メラ12やマイクロフォン13を搭載した監視ロボット
14から送られてくる画像データは、生画像切替器8で
所定の対象画像が異常判断装置5からの指令により選択
された後、画像処理装置6および異常判断装置5によ
り、図3に示すアルゴリズムによって当該監視対象が正
常か、何か正常と異なっているか、または異常か否かが
判断される。
【0025】図3において、カメラ12で撮影された画
像は、取込処理32により取込まれ、その中に含まれて
いるノイズ除去を目的とした平滑化処理33を施す。そ
の後、全体面内の大まかなエッジを微分等により抽出
し、被写体と背景との区別をするために領域分割を行な
う(34)。次に分割した各領域に番号または記号をつ
けて区別する(35)。36では、番号をつけた領域に
対して、2次元としての特徴抽出法であるテクスチャ解
析を行ない、当該領域内面の特徴量を抽出する。次に3
7では、補助的な処理として、上記34で行なった領域
分割が妥当かどうかのチエックをし、一つの領域でない
場合は、エッジ抽出のパラメータ変更を行ない(3
8)、領域分割34を再施行する。39では、あらかじ
め検知対象領域の正常時のテクスチャ特徴量を記憶にお
き、どの領域が監視しようとしている領域かをきめる。
次に、監視領域のエッジ線分長やテクスチャ特徴量の大
小や変化量から正常/異常または通常時と異なることを
判断する。
像は、取込処理32により取込まれ、その中に含まれて
いるノイズ除去を目的とした平滑化処理33を施す。そ
の後、全体面内の大まかなエッジを微分等により抽出
し、被写体と背景との区別をするために領域分割を行な
う(34)。次に分割した各領域に番号または記号をつ
けて区別する(35)。36では、番号をつけた領域に
対して、2次元としての特徴抽出法であるテクスチャ解
析を行ない、当該領域内面の特徴量を抽出する。次に3
7では、補助的な処理として、上記34で行なった領域
分割が妥当かどうかのチエックをし、一つの領域でない
場合は、エッジ抽出のパラメータ変更を行ない(3
8)、領域分割34を再施行する。39では、あらかじ
め検知対象領域の正常時のテクスチャ特徴量を記憶にお
き、どの領域が監視しようとしている領域かをきめる。
次に、監視領域のエッジ線分長やテクスチャ特徴量の大
小や変化量から正常/異常または通常時と異なることを
判断する。
【0026】一方、マイクロフォン13に入った音響は
プリアンプ10により増幅された後、異常判断装置5か
らの指令により生音響切替器9にて所定の対象現場付近
の音響が選択された後、音響処理装置7および異常判断
装置5により、図4に示すアルゴリズムによる処理結
果、正常か、何か正常と異なっているか、または異常か
否かが判断される。
プリアンプ10により増幅された後、異常判断装置5か
らの指令により生音響切替器9にて所定の対象現場付近
の音響が選択された後、音響処理装置7および異常判断
装置5により、図4に示すアルゴリズムによる処理結
果、正常か、何か正常と異なっているか、または異常か
否かが判断される。
【0027】図4において、マイクロフォン13に入っ
た音響はプリアンプ10で増幅され、異常判定上外乱の
大きな周波数帯域をマスクするフィルタリング43を施
す。次いで、ある限られた周波数帯域の音圧レベルを計
算し(44)、かつ周波数分析45を行なう。正常な音
や異常な音のデータがあれば、あらかじめニューラルネ
ットで学習しておき、運用に入ったらこの既学習のニュ
ーラルネットで識別結果を出力する(46)。正常時の
音は、暗騒音や対象機械の運転条件についてのデータを
主成分分析を行ない、例えば第1主成分得点と第2主成
分得点の座標系にプロットしておく(47)。このと
き、スペクトル上、大局的に変動する暗騒音が大きいと
きは(48)、ケプストラム解析410を行なったの
ち、411の小局的スペクトルを主成分分析した結果
で、前記47の処理時にプロットした範囲にあれば正常
と判断する。上記処理でも識別があいまいなときは、上
記処理結果である主成分得点を、前記プロット処理時の
主成分得点を入力として学習させたニューラルネットに
て識別する(412)。
た音響はプリアンプ10で増幅され、異常判定上外乱の
大きな周波数帯域をマスクするフィルタリング43を施
す。次いで、ある限られた周波数帯域の音圧レベルを計
算し(44)、かつ周波数分析45を行なう。正常な音
や異常な音のデータがあれば、あらかじめニューラルネ
ットで学習しておき、運用に入ったらこの既学習のニュ
ーラルネットで識別結果を出力する(46)。正常時の
音は、暗騒音や対象機械の運転条件についてのデータを
主成分分析を行ない、例えば第1主成分得点と第2主成
分得点の座標系にプロットしておく(47)。このと
き、スペクトル上、大局的に変動する暗騒音が大きいと
きは(48)、ケプストラム解析410を行なったの
ち、411の小局的スペクトルを主成分分析した結果
で、前記47の処理時にプロットした範囲にあれば正常
と判断する。上記処理でも識別があいまいなときは、上
記処理結果である主成分得点を、前記プロット処理時の
主成分得点を入力として学習させたニューラルネットに
て識別する(412)。
【0028】以上の現場監視システムによる判断結果や
異常の場合、異常の個所などの情報と必要に応じたプラ
ント情報(プラントデータモニタ装置20からの情報)
とが、現場監視システム処置ガイダンス装置4に入力さ
れる。また、ポンプやファン(送風機)などの回転機に
取付けられた振動計15が検知した振動データは、プリ
アンプ16により増幅され、振動出力切替器17により
所定のデータが選択され、回転機診断装置18により診
断される。その診断アルゴリズムは図5および図6に示
す手法によっている。その診断結果は上記現場監視シス
テム処置ガイダンス装置4に入力され、現場での運転状
態を総合判断して、異常と判断された場合には、現場監
視システム用モニタ25に異常個所付近の生画像を提示
すると同時に、同スピーカ26に異常個所付近の生音響
を提供する。
異常の場合、異常の個所などの情報と必要に応じたプラ
ント情報(プラントデータモニタ装置20からの情報)
とが、現場監視システム処置ガイダンス装置4に入力さ
れる。また、ポンプやファン(送風機)などの回転機に
取付けられた振動計15が検知した振動データは、プリ
アンプ16により増幅され、振動出力切替器17により
所定のデータが選択され、回転機診断装置18により診
断される。その診断アルゴリズムは図5および図6に示
す手法によっている。その診断結果は上記現場監視シス
テム処置ガイダンス装置4に入力され、現場での運転状
態を総合判断して、異常と判断された場合には、現場監
視システム用モニタ25に異常個所付近の生画像を提示
すると同時に、同スピーカ26に異常個所付近の生音響
を提供する。
【0029】回転機診断装置18の動作につき、図5、
図6により説明する。回転機診断装置18では入力され
た振動データにつき、振動数ごとに複数に分割してお
き、正常運転時の各振動数ごとの振幅に基づき図6
(1)、(2)のように適切なしきい値を設ける。振幅
のしきい値、または振幅値変化率について正常領域を基
準とした識別を行なう。
図6により説明する。回転機診断装置18では入力され
た振動データにつき、振動数ごとに複数に分割してお
き、正常運転時の各振動数ごとの振幅に基づき図6
(1)、(2)のように適切なしきい値を設ける。振幅
のしきい値、または振幅値変化率について正常領域を基
準とした識別を行なう。
【0030】回転機では回転数に対応した周波数につい
ての振幅が主体的であり、よって図6の(2)に示すよ
うに、この周波数分布について周波数ごとに、しきい値
を設けておき、これを越えたら異常と判断する。また、
回転機では、回転周波数は機械の回転数に比例してほぼ
直線的に増加するはずだが、何か異常があれば、ある回
転数のところだけ振動数が変化することを指標とした監
視をする方法を図6の(3)に示す。図6の(3)の右
側に示す例は、例えば同図の左側の図の正常時の直線の
傾きなどで正規化しておき、正常時の領域から外れたら
異常と推定するものである。
ての振幅が主体的であり、よって図6の(2)に示すよ
うに、この周波数分布について周波数ごとに、しきい値
を設けておき、これを越えたら異常と判断する。また、
回転機では、回転周波数は機械の回転数に比例してほぼ
直線的に増加するはずだが、何か異常があれば、ある回
転数のところだけ振動数が変化することを指標とした監
視をする方法を図6の(3)に示す。図6の(3)の右
側に示す例は、例えば同図の左側の図の正常時の直線の
傾きなどで正規化しておき、正常時の領域から外れたら
異常と推定するものである。
【0031】また、振幅値の経時変化(振幅のトレン
ド)から運転状態を監視する例を図6の(4)に示す。
上記現場監視システム処置ガイダンス装置4から、画像
処理/音響処理/回転体振動診断/関連のプラントデー
タに基づき、異常の場合には、処置すべきガイダンス
が、操作決定支援装置2へ入力される。また、この操作
決定支援装置2へは、プラントデータモニタ装置20か
らプラントの運転制御が正常に動作し、設計条件上の正
常な範囲にあるのか、異常な状態になったときは、正常
値との偏差値やその変化率などが操作決定支援装置2へ
入力される。
ド)から運転状態を監視する例を図6の(4)に示す。
上記現場監視システム処置ガイダンス装置4から、画像
処理/音響処理/回転体振動診断/関連のプラントデー
タに基づき、異常の場合には、処置すべきガイダンス
が、操作決定支援装置2へ入力される。また、この操作
決定支援装置2へは、プラントデータモニタ装置20か
らプラントの運転制御が正常に動作し、設計条件上の正
常な範囲にあるのか、異常な状態になったときは、正常
値との偏差値やその変化率などが操作決定支援装置2へ
入力される。
【0032】図2に示すように、本発明の実施例のポイ
ントである現場監視システムの異常判断装置5の出力と
プラントデータモニタ装置20からのプラント情報およ
び回転機診断装置18からのデータに基づき、現場監視
システム処置ガイダンス装置4では、例えば『重油弁を
閉止』または『蒸気弁を閉止』等の異常発生後の処置内
容を運転員に提示する。しかし本処置ガイダンスは、対
象プラント全体の性能や効率への影響および構成設備や
システム全体の安全性への影響を全て定量的に分析し、
評価した上で、当該異常時に最適な処置を指示すること
は、当該異常の種類、程度などによっては困難で、どう
しても不確定要素を含んだガイダンスとならざるを得な
い。この従来技術での処置ガイダンスの例を表1に示
す。
ントである現場監視システムの異常判断装置5の出力と
プラントデータモニタ装置20からのプラント情報およ
び回転機診断装置18からのデータに基づき、現場監視
システム処置ガイダンス装置4では、例えば『重油弁を
閉止』または『蒸気弁を閉止』等の異常発生後の処置内
容を運転員に提示する。しかし本処置ガイダンスは、対
象プラント全体の性能や効率への影響および構成設備や
システム全体の安全性への影響を全て定量的に分析し、
評価した上で、当該異常時に最適な処置を指示すること
は、当該異常の種類、程度などによっては困難で、どう
しても不確定要素を含んだガイダンスとならざるを得な
い。この従来技術での処置ガイダンスの例を表1に示
す。
【0033】
【表1】
【0034】表1はBWR炉において、冷却水の再循環
量が急増したときに操作すべき項目をNo. 1〜5の制御
棒、蒸気圧力、給水量、蒸気流量、工学的安全系の大項
目に示す。各項目の中でNo. 1の制御棒の操作が最も優
先され、その中で、多数の制御棒がある中で、炉心の中
性子分布ができるだけ平坦に、かつ効果的に炉出力を変
更するために操作する制御棒の組合わせが、表1のよう
にパターン1〜5に分類されている。大項目のNo. 2〜
5については、基本的には自動でよいが、処置ガイダン
スによっては、給水量制御(No. 3)を手動とし、パタ
ーンの操作要領で操作する。本例は、原子力プラント
の原子炉冷却材再循環流量が何かの原因で急増した場合
の、各操作項目について提示された処置ガイダンスであ
る。このBWRプラントでは、まず優先的にNo. 1の制
御棒の挿入パターンを、表中に示すパターンNo. ごとの
優先度合に応じて処置を行なうような指令を運転員に提
示しているが、当該冷却材循環流量の急増に起因して他
のプラント状態量が、どの程度、増減し、その変化速度
がどの程度か、また状態量の相互関係から非線形性の強
い特性を示すため、この表1に示す処置ガイダンスのみ
では、処置後のリスクが大きい。例えば、当該冷却材
(水)再循環流量が、10秒間に定格の100%から1
05%へ急増した場合の主な状態量の動特性は図15に
示すように、数10秒間に複雑な変動を生じる。
量が急増したときに操作すべき項目をNo. 1〜5の制御
棒、蒸気圧力、給水量、蒸気流量、工学的安全系の大項
目に示す。各項目の中でNo. 1の制御棒の操作が最も優
先され、その中で、多数の制御棒がある中で、炉心の中
性子分布ができるだけ平坦に、かつ効果的に炉出力を変
更するために操作する制御棒の組合わせが、表1のよう
にパターン1〜5に分類されている。大項目のNo. 2〜
5については、基本的には自動でよいが、処置ガイダン
スによっては、給水量制御(No. 3)を手動とし、パタ
ーンの操作要領で操作する。本例は、原子力プラント
の原子炉冷却材再循環流量が何かの原因で急増した場合
の、各操作項目について提示された処置ガイダンスであ
る。このBWRプラントでは、まず優先的にNo. 1の制
御棒の挿入パターンを、表中に示すパターンNo. ごとの
優先度合に応じて処置を行なうような指令を運転員に提
示しているが、当該冷却材循環流量の急増に起因して他
のプラント状態量が、どの程度、増減し、その変化速度
がどの程度か、また状態量の相互関係から非線形性の強
い特性を示すため、この表1に示す処置ガイダンスのみ
では、処置後のリスクが大きい。例えば、当該冷却材
(水)再循環流量が、10秒間に定格の100%から1
05%へ急増した場合の主な状態量の動特性は図15に
示すように、数10秒間に複雑な変動を生じる。
【0035】このような各状態量が急激な変動をしてい
る際に、ある操作を加えることは、逆に、さらなる外乱
として、ある変動を助長することにもなりかねない。図
15にも示すように冷却材流量の変動や制御棒の位置は
原子炉の反応度バランス上の外乱として作用し、新たな
異常を発生させる危険性を内在している。そこで、本発
明の実施例として理解しやすいように、冷却材再循環流
量についてft を異常発生後t秒後の流量、定格時の流
量を
る際に、ある操作を加えることは、逆に、さらなる外乱
として、ある変動を助長することにもなりかねない。図
15にも示すように冷却材流量の変動や制御棒の位置は
原子炉の反応度バランス上の外乱として作用し、新たな
異常を発生させる危険性を内在している。そこで、本発
明の実施例として理解しやすいように、冷却材再循環流
量についてft を異常発生後t秒後の流量、定格時の流
量を
【0036】
【外1】
【0037】とし、操作対象を表1のNo. 1の制御棒に
限定して説明する。下記に示すファジィルールを設定す
る。なおft の変動巾を
限定して説明する。下記に示すファジィルールを設定す
る。なおft の変動巾を
【0038】
【数1】
【0039】プラント効率の代表量としてβt を原子炉
熱出力、安全性の代表量としてγtを反応度バランス度
をとりあげる。 ルール1:δt が大なら効率βt は大きく増大する
が、安全性γt は大きく低下する。 ルール2:δt が中程度なら効率βt は中位に増大し、
安全性γt は中位に低下する。
熱出力、安全性の代表量としてγtを反応度バランス度
をとりあげる。 ルール1:δt が大なら効率βt は大きく増大する
が、安全性γt は大きく低下する。 ルール2:δt が中程度なら効率βt は中位に増大し、
安全性γt は中位に低下する。
【0040】ルール3:δt が小なら効率βt は少し増
大し、安全性γt の低下は小さい。図7に異常発生後の
冷却材再循環流量の変動巾δt を前件部とし、効率が向
上する事後確率Wβ1 、効率が低下する事後確率Wβ2
および安全性が向上する事後確率Wγ1 、安全性が低下
する事後確率Wγ2 を後件部とした場合のメンバーシッ
プ関数を示す。
大し、安全性γt の低下は小さい。図7に異常発生後の
冷却材再循環流量の変動巾δt を前件部とし、効率が向
上する事後確率Wβ1 、効率が低下する事後確率Wβ2
および安全性が向上する事後確率Wγ1 、安全性が低下
する事後確率Wγ2 を後件部とした場合のメンバーシッ
プ関数を示す。
【0041】図7の下方にt=0のときδ0 =0.2と
した場合とt=2のときδ2 =0.4となった場合の各
々の事後確率を求めた値を示す。ファジィルール1〜3
に基づいて図7のメンバーシップ関数を用いて計算した
ものである。これらを表2にまとめた。
した場合とt=2のときδ2 =0.4となった場合の各
々の事後確率を求めた値を示す。ファジィルール1〜3
に基づいて図7のメンバーシップ関数を用いて計算した
ものである。これらを表2にまとめた。
【0042】
【表2】
【0043】一方、表1に示した各制御棒挿入のパター
ンα1 〜α5 の操作に対する、効率面、安全面の各状態
における損失関数を表3にて定義した。
ンα1 〜α5 の操作に対する、効率面、安全面の各状態
における損失関数を表3にて定義した。
【0044】
【表3】
【0045】ここでは、効率面と安全面において、図7
に示したようにβ1 、β2 、γ1 、γ2 となる確率が求
められたので、各操作パターンα1 〜α5 を実行したと
きに、β1 、β2 、γ1 、γ2 に対してどれだけマイナ
ス点を与えるのか、これを損失関数として定義する。次
に表2の各時刻での各状態の事後確率と表3の損失関数
とを用いて、ベイズ期待危険度(各操作α1 〜α5 につ
いて各時刻ごとの
に示したようにβ1 、β2 、γ1 、γ2 となる確率が求
められたので、各操作パターンα1 〜α5 を実行したと
きに、β1 、β2 、γ1 、γ2 に対してどれだけマイナ
ス点を与えるのか、これを損失関数として定義する。次
に表2の各時刻での各状態の事後確率と表3の損失関数
とを用いて、ベイズ期待危険度(各操作α1 〜α5 につ
いて各時刻ごとの
【0046】
【数2】
【0047】の総和がベイズ期待危険度である)を計算
すると、 異常発生時(t=0) α1 =1.61、α2 =1.5
4、α3 =1.47、α4 =1.40、α5 =1.33
となり最小値はα5 であり、本決定方式では操作α5 を
選択するのが最適となる。次にt=2のとき α1 =
3.20、α2 =2.92、α3 =2.64、α4=
2.36、α5 =2.08となり、やはりα5 が最小と
なる。従って、α1 〜α5 のうち危険度の最も小さいα
5 の操作を選択するのが最適となる。
すると、 異常発生時(t=0) α1 =1.61、α2 =1.5
4、α3 =1.47、α4 =1.40、α5 =1.33
となり最小値はα5 であり、本決定方式では操作α5 を
選択するのが最適となる。次にt=2のとき α1 =
3.20、α2 =2.92、α3 =2.64、α4=
2.36、α5 =2.08となり、やはりα5 が最小と
なる。従って、α1 〜α5 のうち危険度の最も小さいα
5 の操作を選択するのが最適となる。
【0048】このような損失関数、データに基づく事後
確率をどのように決定するのかは、当該プラントの設計
条件、運転条件等に基づき個々のシステムの状態量や制
御の操作対象、操作量などから、プラント効率と安全性
の観点で、ファジィ推論のメンバーシップ関数を調整す
ることと、安全性については各操作対象と操作量に関し
て、設計者または熟練運転者のノウハウを盛り込み損失
関数を決定することにある。
確率をどのように決定するのかは、当該プラントの設計
条件、運転条件等に基づき個々のシステムの状態量や制
御の操作対象、操作量などから、プラント効率と安全性
の観点で、ファジィ推論のメンバーシップ関数を調整す
ることと、安全性については各操作対象と操作量に関し
て、設計者または熟練運転者のノウハウを盛り込み損失
関数を決定することにある。
【0049】上記損失関数と事後確率を用いて、各操作
ごとのベイズ期待危険度を評価基準とし、この危険度が
最も小さい操作を選択することにする。プラントの通常
の起動・停止・負荷変化等の運転においては、多少の外
乱がシステムに入り込んでも充分追従できるようにシス
テムの制御系は設計され、試運転時にできる限り最適な
運転が可能なように調整がなされる。
ごとのベイズ期待危険度を評価基準とし、この危険度が
最も小さい操作を選択することにする。プラントの通常
の起動・停止・負荷変化等の運転においては、多少の外
乱がシステムに入り込んでも充分追従できるようにシス
テムの制御系は設計され、試運転時にできる限り最適な
運転が可能なように調整がなされる。
【0050】本発明は、上記制御系では、プラントの状
態を正常状態に維持できない事態となった場合、運転員
が確実に正常状態に復旧させるうえで、通常の処置ガイ
ダンスに対し、統計的意思決定方法にファジィ推論、損
失関数の定義を組合わせ、プラントの効率を低下させず
に、しかし安全性は確実に維持することにある。この点
において、損失関数はただやみくもに一通りに決めねば
ならぬということはない。それにより、柔軟性を持つこ
とができるのである。
態を正常状態に維持できない事態となった場合、運転員
が確実に正常状態に復旧させるうえで、通常の処置ガイ
ダンスに対し、統計的意思決定方法にファジィ推論、損
失関数の定義を組合わせ、プラントの効率を低下させず
に、しかし安全性は確実に維持することにある。この点
において、損失関数はただやみくもに一通りに決めねば
ならぬということはない。それにより、柔軟性を持つこ
とができるのである。
【0051】また、各事象の発生確率(事後確率)を実
データの変動に基づき、ファジィ推論/メンバーシップ
関数を導入することにより、運転員や第三者にも容易に
理解しやすく、後件部もシングルトーンなので調整も見
通しがつけ易い利点を有している。さらに、図1に示す
プラント操作予測シミュレーション装置23による運転
員が決断した実操作に対応したプラントの状態量の動特
性が、操作決定支援装置2にフィードバックさせるシス
テム構成とすることにより、上記、統計的意思決定方法
の中のファジィルール、メンバーシップ関数の改良、損
失関数の重み付けの変更など、プラントの運転により、
次第に種々の大きな予想外の外乱に対し柔軟な操作性を
向上させることが可能となる。
データの変動に基づき、ファジィ推論/メンバーシップ
関数を導入することにより、運転員や第三者にも容易に
理解しやすく、後件部もシングルトーンなので調整も見
通しがつけ易い利点を有している。さらに、図1に示す
プラント操作予測シミュレーション装置23による運転
員が決断した実操作に対応したプラントの状態量の動特
性が、操作決定支援装置2にフィードバックさせるシス
テム構成とすることにより、上記、統計的意思決定方法
の中のファジィルール、メンバーシップ関数の改良、損
失関数の重み付けの変更など、プラントの運転により、
次第に種々の大きな予想外の外乱に対し柔軟な操作性を
向上させることが可能となる。
【0052】すなわち、図7の操作において、t時刻後
の再循環量ft の変動幅に対し、効率がβ1 、β2 、安
全性がγ1 、γ2 になる確率がどの程度になるかは、後
件部や前件部のメンバーシップ関数の調整により実態の
プラント特性に合わせる必要がある。次に、図7の操作
で求めた確率を使って、具体的な異常時に、運転員がと
るべき操作の選択または禁止項目など、各操作項目ごと
に損失関数(表3)を最適とする必要がある。
の再循環量ft の変動幅に対し、効率がβ1 、β2 、安
全性がγ1 、γ2 になる確率がどの程度になるかは、後
件部や前件部のメンバーシップ関数の調整により実態の
プラント特性に合わせる必要がある。次に、図7の操作
で求めた確率を使って、具体的な異常時に、運転員がと
るべき操作の選択または禁止項目など、各操作項目ごと
に損失関数(表3)を最適とする必要がある。
【0053】上記ファジィ推論メンバーシップ関数の調
整や、損失関数の最適化をするに際し、プラント予測シ
ミュレーションによる予測ケーススタディをすることに
より、種々の条件でも、最適な操作決定ができる。図1
の中操室アメニティ制御器3へは、現場監視システム処
置ガイダンス装置4と、回転機診断装置18およびプラ
ントデータモニタ装置20からの情報に基づき、現場の
異常個所付近の音響を中央操作室にある複数台のスピー
カ28の主スピーカおよび補助スピーカのアンプ27を
図8に示すアルゴリズムで調整し、中央操作室内で現場
の音場を自然な形で運転員に提供が可能であり、かつ図
10のように会話レベルより低く抑えることにより、精
神的に落ち着いた判断や指示が出せる。
整や、損失関数の最適化をするに際し、プラント予測シ
ミュレーションによる予測ケーススタディをすることに
より、種々の条件でも、最適な操作決定ができる。図1
の中操室アメニティ制御器3へは、現場監視システム処
置ガイダンス装置4と、回転機診断装置18およびプラ
ントデータモニタ装置20からの情報に基づき、現場の
異常個所付近の音響を中央操作室にある複数台のスピー
カ28の主スピーカおよび補助スピーカのアンプ27を
図8に示すアルゴリズムで調整し、中央操作室内で現場
の音場を自然な形で運転員に提供が可能であり、かつ図
10のように会話レベルより低く抑えることにより、精
神的に落ち着いた判断や指示が出せる。
【0054】なお、補助スピーカの音圧レベルは、図9
に示すように運転員とスピーカとの距離に対する主スピ
ーカからの音響伝播の遅れ時間によって限界レベルが設
定されるようにする。この配慮は、プラントの現場の場
所によって、プラントの本体、配管、弁、補機等付属設
備の配置、運転条件により、音圧レベルは大幅に変化し
ており、中央操作室にて、特に重大な異常が発生した際
に、運転員が精神的にパニックにならず、しかも現場の
異常な状況をできる限り忠実に把握できることは、事後
の対応をとる際に重要でかつ効果の大きい機能を有す
る。
に示すように運転員とスピーカとの距離に対する主スピ
ーカからの音響伝播の遅れ時間によって限界レベルが設
定されるようにする。この配慮は、プラントの現場の場
所によって、プラントの本体、配管、弁、補機等付属設
備の配置、運転条件により、音圧レベルは大幅に変化し
ており、中央操作室にて、特に重大な異常が発生した際
に、運転員が精神的にパニックにならず、しかも現場の
異常な状況をできる限り忠実に把握できることは、事後
の対応をとる際に重要でかつ効果の大きい機能を有す
る。
【0055】本発明の他の実施例として表4に示す利得
行列に基づき、IIを仮想運転員:処置ガイダンスの通り
操作を選定するものとし、Iを実体の運転員として、ゲ
ーム理論を応用した混合戦略という手法にて、運転員の
行動を決定するものである。
行列に基づき、IIを仮想運転員:処置ガイダンスの通り
操作を選定するものとし、Iを実体の運転員として、ゲ
ーム理論を応用した混合戦略という手法にて、運転員の
行動を決定するものである。
【0056】
【表4】
【0057】Iは操作α1 、α2 を確率p,(1−p)
で、IIはβ1 、β2 を確率q,(1−q)で選択すると
考え、Iの平均的利得は、
で、IIはβ1 、β2 を確率q,(1−q)で選択すると
考え、Iの平均的利得は、
【0058】
【数3】
8×p×q+2×p(1−q)+6×(1−p)q+9(1−p)(1−q)
=q{8p+6(1−p)}+(1−q){2p−9(1−p)} (1)式
となり、pについてIの利得をグラフにすると図17の
ようになる。運転員Iは、処置ガイダンスをベースとし
た仮想運転員IIがβ1 とβ2 いずれの操作を選択したと
しても、図17のN点の利得62/3 は少なくとも確保で
きる。この時Iがα1 を選択する確率p=1/3 、α2 を
選択する確率は1−p=2/3 となるので、Iはα2 を選
択することになる。
ようになる。運転員Iは、処置ガイダンスをベースとし
た仮想運転員IIがβ1 とβ2 いずれの操作を選択したと
しても、図17のN点の利得62/3 は少なくとも確保で
きる。この時Iがα1 を選択する確率p=1/3 、α2 を
選択する確率は1−p=2/3 となるので、Iはα2 を選
択することになる。
【0059】本実施例で実施したゲーム理論を応用した
混合戦略では、表4の利得行列は運転員の経験やプラン
トの想定される重大な異常事態に基づき、かなり主観的
な要因も含まれるが、本発明のように当該プラントの予
測シミュレーション装置の出力との照合等により、操作
決定機能の向上が計れる手法を備えていることが、プラ
ントの運転を重ね、予測外の異常が発生するごとに表4
の利得行列の改良を容易に行なうことが可能であり、運
転員に対する処置ガイダンスの高度化、高信頼性が計れ
る。なお、上記発明の実施例として、原子力発電プラン
トの例を示したが、本発明の内容は、カメラ、マイクロ
フォン、振動計などのような異常検出手段と、これら手
段からの検出値に基づき異常の有無を判断する機構を備
え、また各部の圧力、温度などのデータを検出する手段
を備えた装置についても全く同様に適用されることは明
らかであり、プラントという言葉もそのように広義に定
義するものである。
混合戦略では、表4の利得行列は運転員の経験やプラン
トの想定される重大な異常事態に基づき、かなり主観的
な要因も含まれるが、本発明のように当該プラントの予
測シミュレーション装置の出力との照合等により、操作
決定機能の向上が計れる手法を備えていることが、プラ
ントの運転を重ね、予測外の異常が発生するごとに表4
の利得行列の改良を容易に行なうことが可能であり、運
転員に対する処置ガイダンスの高度化、高信頼性が計れ
る。なお、上記発明の実施例として、原子力発電プラン
トの例を示したが、本発明の内容は、カメラ、マイクロ
フォン、振動計などのような異常検出手段と、これら手
段からの検出値に基づき異常の有無を判断する機構を備
え、また各部の圧力、温度などのデータを検出する手段
を備えた装置についても全く同様に適用されることは明
らかであり、プラントという言葉もそのように広義に定
義するものである。
【0060】本発明の統計的意思決定手法や上記ゲーム
理論を応用した混合戦略を武器とした意思決定法は、プ
ラントや機械装置等の運転員への支援のみならず、その
他2次元画像から3次元物体の認識を人間の視覚機能と
して高度たり得るのは、画像中の特徴データを基に、あ
る確率を導入した仮定を行ない試行錯誤の結果、妥当な
認識結果を得ているわけであり、コンピュータなどを使
用して被写体の認識を画像処理で自動化する際に、この
試行錯誤を効率よく実用レベルで実行するうえで本発明
の意思決定手法の応用が有効である。
理論を応用した混合戦略を武器とした意思決定法は、プ
ラントや機械装置等の運転員への支援のみならず、その
他2次元画像から3次元物体の認識を人間の視覚機能と
して高度たり得るのは、画像中の特徴データを基に、あ
る確率を導入した仮定を行ない試行錯誤の結果、妥当な
認識結果を得ているわけであり、コンピュータなどを使
用して被写体の認識を画像処理で自動化する際に、この
試行錯誤を効率よく実用レベルで実行するうえで本発明
の意思決定手法の応用が有効である。
【0061】
【発明の効果】本発明によれば、プラントや機械装置等
の運用中の、重大な局面において、時々刻々異常なデー
タに基づき、処置ガイダンスの中から最も危険度の小さ
い、かつプラントの効率を最大限に維持し、運転上の損
失を最小限にする操作方法を選択することが可能とな
る。
の運用中の、重大な局面において、時々刻々異常なデー
タに基づき、処置ガイダンスの中から最も危険度の小さ
い、かつプラントの効率を最大限に維持し、運転上の損
失を最小限にする操作方法を選択することが可能とな
る。
【0062】本発明の手法は、対象システムの運用デー
タや異常の発生により、運転員への処置ガイダンスの信
頼性の向上が容易に計れる意思決定を提供するので、重
大な異常や事故においても、運転員の精神状態がパニッ
ク状態にならないで、的確で迅速な指令、処置が可能と
なる。
タや異常の発生により、運転員への処置ガイダンスの信
頼性の向上が容易に計れる意思決定を提供するので、重
大な異常や事故においても、運転員の精神状態がパニッ
ク状態にならないで、的確で迅速な指令、処置が可能と
なる。
【図1】本発明の実施例に係る全体系統図。
【図2】異常判断装置、処置ガイダンス装置および操作
決定支援装置の実施例ブロック線図。
決定支援装置の実施例ブロック線図。
【図3】画像処理装置および異常判断装置における処理
アルゴリズム説明図。
アルゴリズム説明図。
【図4】音響処理装置および異常判断装置における処理
アルゴリズム説明図。
アルゴリズム説明図。
【図5】回転機診断装置における診断アルゴリズム説明
図。
図。
【図6】回転機診断装置における診断アルゴリズム説明
図。
図。
【図7】異常発生後における、効率および安全性面にお
ける事後確率を求めるファジィ推論の実施例説明図。
ける事後確率を求めるファジィ推論の実施例説明図。
【図8】異常発生時に、現場の生音響を中央操作室内ス
ピーカで再現する際のスピーカ調整アルゴリズムを示す
実施例説明図。
ピーカで再現する際のスピーカ調整アルゴリズムを示す
実施例説明図。
【図9】異常発生時に、現場の生音響を中央操作室内ス
ピーカで再現する際のスピーカ調整アルゴリズムを示す
実施例説明図。
ピーカで再現する際のスピーカ調整アルゴリズムを示す
実施例説明図。
【図10】異常発生時に、現場の生音響を中央操作室内
スピーカで再現する際のスピーカ調整アルゴリズムを示
す実施例説明図。
スピーカで再現する際のスピーカ調整アルゴリズムを示
す実施例説明図。
【図11】従来の沸騰水型軽水炉の出力制御装置説明
図。
図。
【図12】従来の軽水炉プラントの運転時の計算項目を
示す図。
示す図。
【図13】従来のBWRにおける給水制御系ブロック線
図。
図。
【図14】従来のBWR炉における沸騰現象を含むブロ
ック線図。
ック線図。
【図15】BWRにおいて再循環量急増時におけるプラ
ントデータの変化を示す動特性図。
ントデータの変化を示す動特性図。
【図16】従来の原子炉の異常検出方法を示す図。
【図17】本発明におけるゲーム理論を応用した混合戦
略手法による制御装置の実施例説明図。
略手法による制御装置の実施例説明図。
【符号の説明】
1…中央制御盤、2…操作決定支援装置、3…中操室ア
メニティ制御器、4…処置ガイダンス装置、5…異常判
断装置、6…画像処理装置、7…音響処理装置、8…生
画像切替器、9…生音響切替器、11…現場監視システ
ム制御装置、12…カメラ(可視、赤外)、13…マイ
クロフォン、14…監視ロボット、15…振動計、17
…振動出力切替器、18…回転機診断装置、19…プラ
ントデータ計器類、20…プラントデータモニタ装置、
21…プラント制御装置、22…プラント現場制御器、
23…プラント操作予測シミュレーション装置、24…
大型スクリーン、25、26…現場監視システム用モニ
タおよびスピーカ、27、28…中央操作室内現場音の
アンプおよびスピーカ。
メニティ制御器、4…処置ガイダンス装置、5…異常判
断装置、6…画像処理装置、7…音響処理装置、8…生
画像切替器、9…生音響切替器、11…現場監視システ
ム制御装置、12…カメラ(可視、赤外)、13…マイ
クロフォン、14…監視ロボット、15…振動計、17
…振動出力切替器、18…回転機診断装置、19…プラ
ントデータ計器類、20…プラントデータモニタ装置、
21…プラント制御装置、22…プラント現場制御器、
23…プラント操作予測シミュレーション装置、24…
大型スクリーン、25、26…現場監視システム用モニ
タおよびスピーカ、27、28…中央操作室内現場音の
アンプおよびスピーカ。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 昭64−15808(JP,A)
特開 昭59−161707(JP,A)
特開 平6−180691(JP,A)
特開 平6−111163(JP,A)
特開 平6−8298(JP,A)
特開 平5−66804(JP,A)
特開 平4−214948(JP,A)
特開 平4−177507(JP,A)
特開 平4−33102(JP,A)
特開 平4−9214(JP,A)
特開 平2−305097(JP,A)
特開 平2−44119(JP,A)
特開 平2−7699(JP,A)
(58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名)
G05B 23/00 - 23/02
Claims (1)
- 【請求項1】 プラントまたは機械装置に装着された計
測器類からのプラントデータをモニタするプラントデー
タモニタ装置と、プラント現場に配置された監視用セン
サと、該監視用センサからの検出値に基づき異常の有無
を判断して異常時には異常情報を処理ガイダンス装置に
出力する異常判断装置と、異常判断装置からの出力情報
とそれに関連するプラントデータに基づき異常の場合に
はプラント構成部位の操作に関する処理ガイダンスを出
力する処理ガイダンス装置とを備えたプラント運転制御
装置において、上記処理ガイダンス装置からの出力を受
けて異常発生時の前記関連プラントデータに基づきその
プラントデータの変化に基づく、プラントの効率と安全
性の両面についての推移の事後確率を推定する手段と、
上記事後確率を使った統計的意思決定手段により前記処
理ガイダンスの中のどの操作を実効すべきかを運転員に
対して表示する手段とを有する操作決定支援装置を設
け、かつ前記異常発生時に、異常発生現場の映像と音響
をプラントの中央操作室のスクリーンと主スピーカ、補
助スピーカからなる複数個のスピーカで提供する装置
と、前記中央操作室内で現場の音場を自然な形で運転員
に提示するように、かつ各スピーカの音圧レベルが運転
員の会話レベル以下となるように、主スピーカの音圧レ
ベルを基準として補助スピーカの音圧レベルを調整する
手段を設けたことを特徴とするプラントの運転制御装
置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP23745094A JP3432612B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | プラントの運転制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP23745094A JP3432612B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | プラントの運転制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH08101710A JPH08101710A (ja) | 1996-04-16 |
JP3432612B2 true JP3432612B2 (ja) | 2003-08-04 |
Family
ID=17015530
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP23745094A Expired - Fee Related JP3432612B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | プラントの運転制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3432612B2 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000259233A (ja) * | 1999-03-11 | 2000-09-22 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | プラント運転監視支援装置 |
JP2000259232A (ja) * | 1999-03-11 | 2000-09-22 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | プラント運転監視支援装置 |
JP4665815B2 (ja) * | 2006-03-31 | 2011-04-06 | 株式会社日立製作所 | プラントの制御装置 |
JP5579093B2 (ja) * | 2011-02-07 | 2014-08-27 | 三菱電機株式会社 | 操作手順実行装置 |
JP6614623B1 (ja) * | 2018-11-02 | 2019-12-04 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 不明水検出装置、不明水検出方法、プログラム及び不明水検出システム |
JP7239354B2 (ja) * | 2019-03-12 | 2023-03-14 | 株式会社日立製作所 | データ分類装置 |
JP7103539B1 (ja) * | 2022-01-17 | 2022-07-20 | 富士電機株式会社 | 運転支援装置、運転支援方法及びプログラム |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JPH0677215B2 (ja) * | 1987-07-10 | 1994-09-28 | 出光石油化学株式会社 | プロセスの同定方法 |
JPH027699A (ja) * | 1988-06-24 | 1990-01-11 | Fujitsu Ten Ltd | 音場補正機能を有する音響再生装置 |
JP2512536B2 (ja) * | 1988-08-02 | 1996-07-03 | 東京電力株式会社 | ボイラの最適燃焼制御方法 |
JPH02305097A (ja) * | 1989-05-18 | 1990-12-18 | Fujitsu Ten Ltd | 車室内音場構成装置 |
JP2755782B2 (ja) * | 1990-04-24 | 1998-05-25 | 新日本製鐵株式会社 | 圧延ラインの総合診断システム |
JP2954660B2 (ja) * | 1990-05-30 | 1999-09-27 | 株式会社東芝 | モデル予測制御装置 |
JPH04177507A (ja) * | 1990-11-09 | 1992-06-24 | Toshiba Corp | 運転監視装置 |
JPH04214948A (ja) * | 1990-12-14 | 1992-08-05 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 監視・予知装置 |
JP2644941B2 (ja) * | 1992-01-31 | 1997-08-25 | 株式会社日立製作所 | プロセス制御方法および装置 |
US5246644A (en) * | 1992-04-07 | 1993-09-21 | Eastman Kodak Company | Method for characterizing the performance of an injection molding process |
JPH06111163A (ja) * | 1992-09-28 | 1994-04-22 | Toshiba Corp | 監視制御装置 |
JPH06180691A (ja) * | 1992-12-11 | 1994-06-28 | Fujitsu Ltd | 適応的入出力装置 |
-
1994
- 1994-09-30 JP JP23745094A patent/JP3432612B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Publication date |
---|---|
JPH08101710A (ja) | 1996-04-16 |
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