JP5722371B2 - ノウハウ可視化装置及びノウハウ可視化方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、上下水道施設（鉄鋼、製紙、半導体工場や食品加工工場等の産業施設で使用する工業用水やそれらから排水される水の処理を行う水処理施設も含む）の監視制御システムで用いられるノウハウ可視化装置と、この装置で用いられるノウハウ可視化方法に関する。

熟練運転員が徐々に減少していく中で、熟練運転員の知識や経験といったノウハウを、経験が浅い運転員に引き継いでいくことは、上下水道施設を安全かつ安定的に運用する際の重大な問題である。この問題を解決するため、日頃の業務において、熟練運転員から経験が浅い運転員へ指導を行う等、試行錯誤的な対策は立てているが、効率的かつ体系的にノウハウの引き継ぎができていないのが実情である。

また、技術を継承する運転員についても財政上の問題等により、十分な人数を確保できないことが多い。そのため、少ない人数で上下水道施設を、安全かつ安定的に運用することが求められている。

特開２０１１−１８６５１７号公報

以上のような背景から、短期間で経験が浅い運転員に運用ノウハウを効率的に伝えることが可能な装置が望まれている。また、上下水道施設の省人化に対応するため、上下水道施設の監視制御システムにより熟練運転員がプラントを操作した運転操作データの履歴を用いて、運転員を支援する装置が望まれている。

そこで、目的は、上下水道施設の監視制御システムにおいて、熟練運転員の運転操作データの履歴から運用ノウハウを抽出し、抽出した運用ノウハウを運転員へ可視化して表示することで、運転員を支援することが可能なノウハウ可視化装置及びこの装置で用いられるノウハウ可視化方法を提供することにある。

実施形態によれば、上下水道施設を監視・制御する監視制御システムで用いられるノウハウ可視化装置において、ノウハウ可視化装置は、絞込み部、抽出部及び表示部を具備する。絞込み部は、前記上下水道施設で収集されたデータが、前記上下水道施設における処理プロセスのうちいずれのプロセスについてのデータかを判別する。抽出部は、前記判別されたプロセスに対する運転員の運転操作データの履歴及びこれに対応するプロセスデータを取得し、前記プロセスデータから、前記運転操作データの履歴に含まれる操作量を決定した際に参照された状態量を抽出し、前記抽出した状態量を、前記操作量に基づいて複数のセルに分割することでノウハウ可視化データを生成する。表示部は、前記抽出部で生成されたノウハウ可視化データを運用ノウハウとして表示する。

本実施形態に係るノウハウ可視化装置が設けられる監視制御システムの機能構成を示すブロック図である。 図１に示す抽出部の機能構成を示すブロック図である。 図２に示す分割部によるクラスタリング処理を説明するための図である。 図２に示す分割部によるクラスタリング処理を説明するための図である。 図２に示す分割部により分割される分割数が、評価部により指標Ｈの値を用いて評価される際の図を示す。 図１に示す表示部に表示される運用ノウハウの表示例を示す図である。 図１に示す表示部に表示される運用ノウハウの表示例を示す図である。 図１に示すノウハウ可視化装置が運用ノウハウを表示する際の処理を示すフローチャートである。 図１に示す表示部に表示されるマトリクス表示に付加されるガイダンスを示す図である。 フローチャート作成部により作成されるフローチャートを示す図である。 マトリクス表示の縦軸及び横軸の状態量の順序を変えた際のセル順序を示す図である。 マトリクス表示の縦軸及び横軸の状態量の順序を変えた際のセル順序を示す図である。 マトリクス表示の縦軸及び横軸の状態量の順序を変えた際のセル順序を示す図である。 マトリクス表示の縦軸及び横軸の状態量の順序を変えた際のセル順序を示す図である。 図１１〜図１４で示されるセル順序についての評価結果を示す図である。 図１に示す表示部に表示される運用ノウハウの表示例を示す図である。

以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係るノウハウ可視化装置１０が設けられる監視制御システムの機能構成を示すブロック図である。図１に示す監視制御システムは、上下水道施設の状態を監視し、上下水道施設を安全かつ安定的に運用するための制御を行う。ここで、上下水道施設には、例えば製鉄所、製紙工場、半導体製造工場及び食品加工工場等の産業施設で使用される工業用水及びこれらの産業施設から排水される水の処理を行う水処理施設が含まれる。なお、図１では、上下水道施設の例として、浄水場施設を記載する。浄水場施設には、例えば、原水槽のポンプ、凝集剤投入装置の駆動モータ、凝集槽内の沈殿物を排出する排出バルブの駆動部、ろ過装置の駆動部、消毒剤投入装置の駆動モータ、紫外線消毒ランプの電源、及び、浄水池の送水ポンプ等が含まれる。

監視制御システムは、ノウハウ可視化装置１０、データ入出力部２０、制御用コントローラ３０及びデータベース４０を有する。

データ入出力部２０は、監視制御システムが監視・制御する浄水場施設の各種機器で取得されるプロセスデータ及びその他のデータ（図示せず）を採取・収集する。ここで、プロセスデータには、機器毎に実測される生データ及びコンピュータシミュレーションを用いて模擬的に得られる擬似データが含まれる。また、プロセスデータは、信号化されてデータ入出力部２０に送信されるようになっている。

浄水場施設の運用・管理に必要な具体的なプロセスデータとしては、例えば、以下が挙げられる。原水をポンプで送水する場合は、管を流れる原水の流量、凝集剤を投入する場合は、投入前後のｐＨ、濁度、配水する場合は、配水ポンプ吐出圧力、流量及び配水末端での圧力等である。このようにプロセスデータはプロセスの状態を監視するための、センサ計測値等の状態量を示す。

データ入出力部２０は、収集したプロセスデータをデータベース４０へ出力する。

また、データ入出力部２０は、運転員により入力される運転操作に基づいて制御用コントローラ３０が浄水場施設の各機器へ送信した制御信号を受信し、浄水場施設の各機器へ伝える。これにより、浄水場施設の運用・管理に必要なプロセス対象が制御される。制御信号はプロセス対象の機器の挙動を直接操作する弁開度や、薬品注入率（または注入量）等を示す。

制御用コントローラ３０は、運転員からの運転操作が入力される。このとき、運転員は、ノウハウ可視化装置１０に設けられる表示部１３を参照し、浄水場施設に必要となる処理を把握する。制御用コントローラ３０は、入力された運転操作に基づいて制御を行い、制御信号及び運転操作データをデータ入出力部２０及びデータベース４０へ出力する。運転操作データは、流量、ｐＨ目標値等運転員の運転に関する操作量を示す。なお、運転員が機器の挙動を直接操作する場合は弁開度や、薬品注入率等の制御信号も運転操作データに含まれる。

データベース４０は、データ入出力部２０から出力されるプロセスデータと、制御用コントローラ３０から出力される運転操作データとを記録する。なお、データベース４０には、過去の運転操作データの履歴と、この運転操作データに対応するプロセスデータとが記録されている。データベース４０は、ノウハウ可視化装置１０からの読出し要求に応じて、記録するプロセスデータ及び運転操作データをノウハウ可視化装置１０へ出力する。

ノウハウ可視化装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、並びに、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のＣＰＵが処理を実行するためのプログラムやデータの格納領域等を備える。ノウハウ可視化装置１０は、ＣＰＵにアプリケーションプログラムを実行させることで、絞込み部１１及び抽出部１２を構築する。また、ノウハウ可視化装置１０は、表示部１３を備える。

絞込み部１１は、データベース４０からプロセスデータ及び運転操作データを読み出す。絞込み部１１は、運転員から入力される対象プロセス選択に基づき、読み出したプロセスデータが、浄水場施設を構成する処理プロセスのどのプロセスについてのものかを判別する。絞込み部１１は、判別結果を抽出部１２へ出力する。

なお、絞込み部１１は、データ入出力部２０からプロセスデータを直接取り込むようにしても構わない。ただし、データベース４０に保存されるプロセスデータ及び運転操作データは、分類・整理された状態にある。そのため、データベース４０を介してプロセスデータ及び運転操作データを取り込む方が検索対象まで迅速にたどり着くことが可能であり、かつ、検索結果も高精度になる。

抽出部１２は、図２で示すように、分割部１２１及び評価部１２２を備える。

分割部１２１は、絞込み部１１から与えられる判別結果により示される過去の運転操作データ及びこれに対応するプロセスデータを、データベース４０から読み出す。分割部１２１は、過去の運転操作データに含まれる操作量が熟練運転員によって決定された際に参照された状態量を、読み出したプロセスデータから抽出する。状態量は、例えば、原水濁度、水温、ｐＨ及びアルカリ度等である。分割部１２１は、運転操作データに含まれる操作量に、抽出した状態量を関連付け、状態量が関連付けられた操作量に対して、クラスタリングを行う。分割部１２１は、クラスタリングを行うことで、操作量が同程度の運転操作データを、対応する状態量が近いもの同士でグルーピングする。

クラスタリング手法に関しては、グループの重心からグループ内の全データの距離が最小となるようデータを分割するK-means法、階層的にグルーピングを行う群平均法、単連結法、完全連結法、Ward法、重心法、メディアン法、グラフ理論を応用したM-Cut法、最尤推定を用いたＥＭ（Expectation Maximization）アルゴリズム、及び、カーネルトリックを用いたＳＶＭ（Support Vector Machine）等を使用するとよい。クラスタリング技術を使用することで、分割部１２１は、グルーピングされた各運転操作データについての状態量の最大値、最小値及び各グループ間の距離に基づき、分割する区間の上下限値を自動的かつ定量的に求めることが可能となる。

図３及び図４は、クラスタリング処理を説明する図である。図３は、操作量である「注入量が多い」操作と、「注入量が少ない」操作とが、状態量ｘ１に基づいて２つにグルーピングされる場合を示している。このとき、破線により示される状態量ｘ１＝ａが上下限値として算出される。図４は、操作量である「注入量が多い」操作と、「注入量が少ない」操作とが、状態量ｘ１，ｘ２に基づいて４つにグルーピングされる場合を示している。このとき、垂直方向の破線により示される状態量ｘ１＝ａが第１の上下限値として算出され、水平方向の破線により示される状態量ｘ２＝ｂが第２の上下限値として算出される。

評価部１２２は、分割部１２１で分割された分割数が妥当であるか否かを評価する。可視化の観点から言えば、分割数が少ない方が良いが、分割数が少な過ぎると運用ノウハウをうまく表現できなくなる。そこで、評価部１２２は、各状態量が分割された区分を示すセルに対して評価指標を算出し、その評価指標がもっとも良好な分割数を採用する。

評価指標としては、例えば、以下の例が考えられる。

まず、評価指標について説明する前に、本説明で使用する信号を定義する。

ｓ種類の状態量ｘ_ｉ（ｉ＝１，…，ｓ）と１種類の操作量ｙとの組＜ｘ_１，ｘ_２，…，ｘ_ｓ，ｙ＞を評価データとする。状態量の各種類に対してクラスタリング分割数Ｎ_ｉ（ｉ＝１，…，ｓ）を指定する。このとき、クラスタリングにより、各状態量からクラスタへの写像ｘ_ｉ→ｋ_ｉ（１≦ｋ_ｉ≦Ｎ_ｉ）が得られる。クラスタリング結果をまとめたベクトル｛Ｋ｝＝［ｋ_１，ｋ_２，…，ｋ_ｓ］をセルと呼ぶ（ただし、｛Ｋ｝は太文字のＫとする）。つまり、セルの全種類数は、

となる。各評価データの状態量についてクラスタを行い、クラスタ結果がセル｛Ｋ｝に対応するデータ群を全事象とする。全事象のうち、操作量ｙ_［ｊ］を含むデータの度数をＹ_{［ｊ］｛Ｋ｝}とする。なお、操作量ｙは離散値ｙ_［１］，…，ｙ_［ｍ］をとる。

評価指標としては、最終的に各操作量に対する確率値、並びに、確率値の分布及び偏りを共に考慮できる指標であるＨ_｛Ｋ｝を用いる。Ｈ_｛Ｋ｝は、以下の式から求められる。

各セルに帰属するデータの情報量を考えることは、各データがその操作量となる妥当性を考えることになる。なぜならば、各データが与える情報量が少ないということは各データがその操作量を示す妥当性が高く、他の情報を持たないことにつながるためである。そこで、評価部１２２は、Ｈ_｛Ｋ｝の値が小さいほど、そのセルでは妥当な操作が行われていると評価する。

分割数を評価する場合、まず、評価部１２２は、Ｈ_｛Ｋ｝を全てのセルに対して算出する。そして、評価部１２２は、算出したＨ_｛Ｋ｝を以下の式に示すように足し合わせる。

評価部１２２は、状態量の分割数の設定を変化させながら、設定される分割数毎にＨを算出する。評価部１２２は、算出したＨを用い、Ｈの値が小さい程妥当な分割数であると評価する。

図５は、分割部１２１により分割される分割数が、評価部１２２により指標Ｈを用いて評価される際の例図を示す。図５において、過去の運転操作データに対応するプロセスデータに含まれる状態量ｘ_１〜ｘ_４は、分割数２でクラスタリングされる。これにより、原水濁度ｋ１、水温ｋ２、ｐＨｋ３及びアルカリ度ｋ４は、それぞれ「１：高」、「２：低」に分割される。この分割結果は、表示部１３において、図５に示すようにマトリクス表示される。抽出部１２内では、このようなマトリクス表示がされる訳ではないが、図５では、マトリクス表示におけるセルを指定しながら説明を進める。図５に示すマトリクス表におけるセル（原水濁度：高，水温：低，アルカリ度：高，注入率：高）＝セル（１，２，１，１）についての第１の操作量ｙ_［１］の度数は１００であり、第２の操作量ｙ_［２］の度数は零である。評価部１２２は、このときのＨ_｛Ｋ｝の値を式（２）から零と算出する。また、マトリクス表におけるセル（２，１，２，１）についての第１の操作量ｙ_［１］の度数は７５であり、第２の操作量ｙ_［２］の度数は２５である。評価部１２２は、このときのＨ_｛Ｋ｝の値を式（２）から０．２４４と算出する。また、マトリクス表におけるセル（２，２，２，１）についての第１及び第２の操作量ｙ_［１］，ｙ_［２］の度数は零である。評価部１２２は、このときのＨ_｛Ｋ｝の値を、式（２）から零と算出する。評価部１２２は、Ｈ_｛Ｋ｝の値の算出を全てのセルに対して実施した後、式（３）に基づいてＨを算出する。このＨは、状態量ｘ_１〜ｘ_４の分割数が２である場合の指標である。評価部１２２は、その他の分割数についても上記の計算を行い、各分割数で算出したＨ同士を比較する。

ところで、分割数を増やしていくと、各セルに帰属するデータ数が減少し、セル当たりの平均情報量が零になりやすくなる。つまり、評価指標Ｈ_｛Ｋ｝の値が零になりやすくなる。このため、評価指標Ｈ_｛Ｋ｝では、可視化に適切な分割数を評価できない場合がある。そこで、評価部１２２は、分割後のセルにおいて、帰属する操作量データのない空白のセルがいくつあるかにより、分割数を評価する。評価部１２２は、例えば、以下のように定義される空白度Ｅを評価指標として用いる。

評価部１２２は、評価指標Ｈの値及び空白度Ｅの値が共に小さい程、妥当な分割数であると評価する。

評価部１２２は、濁度、水温、ｐＨ及びアルカリ度等の状態量、評価により最適と判断された分割数、分割したセルの上下限値、並びに、分割されたセルに設定される操作量等の、ノウハウを可視化するためのノウハウ可視化データを表示部１３へ出力する。

表示部１３は、抽出部１２から出力されるノウハウ可視化データに基づき、例えば、マトリクス表示により、運用ノウハウを表示する。

図６は、表示部１３に表示される運用ノウハウの表示例を示す図である。図６では、プラントの過去の運転操作データに含まれる操作量ｙである凝集剤注入率に対し、この凝集剤注入率に影響を与える２つの状態量ｘ_１，ｘ_２がプロセスデータ中のｐＨ及び水温である場合を示す。図６では、それぞれ２つに分割された状態量ｐＨ、及び、水温に関する運用ノウハウがマトリクス表示で示される。図６によれば、ｐＨが低い（６．７〜７．０）場合、凝集剤注入率は、水温に関係なく２１ｐｐｍで運用されてきたことが示される。また、一方、ｐＨが高い（７．０〜７．７）場合、凝集剤注入率は、水温に応じて変更して運用されてきたことが示される。

また、マトリクス表示を用いると、状態量が２つ以上の場合の運用ノウハウも、運転員に提示することが可能となる。図７は、表示部１３に表示される運用ノウハウの表示例を示す図である。図７では、それぞれが２つに分割された４次元の状態量（原水濁度、水温、ｐＨ及びアルカリ度）に関する運用ノウハウがマトリクス表示で示される。なお、図７に示すセル内には、実際には、操作量が記載されることとなる。

なお、このようにマトリクス表示では状態量の次元数に制限はない。また、区間の分割数に関しても、２つに制限される訳ではない。

次に以上のように構成されるノウハウ可視化装置１０が運用ノウハウを表示する際の処理を説明する。図８は、本実施形態に係るノウハウ可視化装置１０が運用ノウハウを表示する際の処理を示すフローチャートである。

まず、絞込み部１１は、データベース４０から読み出したプロセスデータが、浄水場施設におけるいずれのプロセスについてのものかを判別する（ステップＳ８１）。

抽出部１２における分割部１２１は、絞込み部１１により判別された処理プロセスについての過去の運転操作データ及びこれに対応するプロセスデータをデータベース４０から読み出す（ステップＳ８２）。分割部１２１は、状態量についての分割数を決定し（ステップＳ８３）、決定した分割数でグルーピングされるように、状態量毎にクラスタリングを実行する（ステップＳ８４）。これにより、運転操作データに含まれる操作量に応じて状態量が分割されると共に、分割区間の上下限値が求められる。

抽出部１２の評価部１２２は、分割数を、評価指標Ｈの値及び空白度Ｅの値を用いて評価する（ステップＳ８５）。分割部１２１は、予め設定された所定回数だけステップＳ８３〜Ｓ８５を実行したか否かを判断し（ステップＳ８６）、実行していない場合（ステップＳ８６のＮｏ）、処理をステップＳ８３へ移行し、ステップＳ８３〜Ｓ８５の処理を繰り返す。

一方、予め設定された所定回数だけ処理を実行している場合（ステップＳ８６のＹｅｓ）、分割部１２１は、評価済みの分割数から評価指標Ｈの値及び空白度Ｅの値が最も小さい分割数を決定する（ステップＳ８７）。分割部１２１は、状態量、評価により最適と判断された分割数、分割したセルの上下限値、並びに、分割されたセルに設定される操作量等の、ノウハウ可視化データを表示部１３へ出力する（ステップＳ８８）。

表示部１３は、ノウハウ可視化データに基づいて運用ノウハウを表示する（ステップＳ８９）。

以上のように、本実施形態では、絞込み部１１は、読み出したプロセスデータが、いずれのプロセスについてのものかを判別する。抽出部１２は、判別したプロセスにおいて、データベース４０に蓄積される運転操作データの履歴及びこれに対応するプロセスデータに含まれる操作量及び状態量を分類及び整理することで、操作量を決定する際に参照された状態量、操作量を特定するのに最適な状態量の分割数、分割したセルの上下限値、及び、各セルに設定される操作量等を、運転操作データの履歴及びこれに対応するプロセスデータから抽出してノウハウ可視化データを作成する。そして、表示部１３は、ノウハウ可視化データを運用ノウハウとして表示するようにしている。これにより、ノウハウ可視化装置１０は、運転操作データの履歴から運用ノウハウを取り込み、取り込んだ運用ノウハウにより運転員を支援することが可能となる。また、ノウハウ可視化装置１０は、運用ノウハウを体系的いまとめて可視化することが可能であるため、短期間で経験が浅い運転員に運用ノウハウを効率的に伝えることが可能になる。

なお、ノウハウ可視化装置１０は、表示部１３の代わりに、抽出部１２から出力されるデータを印刷するための印刷部、又は、抽出部１２から出力されるデータを外部へ出力するための出力部を備えても構わない。

また、抽出部１２は、ガイダンス付加部を備えていても良い。ガイダンス付加部は、表示部１３に表示されるマトリクス表示における、現在の状態量に対応する位置にガイダンスを付加するように指示を出す。図９は、マトリクス表示に付加されるガイダンスである黒三角の例を示す図である。図６及び図７で示すマトリクス表示は、ｓ種類の状態量に対し、各状態量の分割数をＮ_ｉ（ｉ＝１，…，ｓ）とすると、マトリクス内のセルの数は、式（１）
となる。そのため、複雑な運用ノウハウの場合、膨大なセルの中から、運転時の現在の状態量に対応するセルを把握することが困難である。

図９に示すように、マトリックス表示にガイダンスを付加することで、運転員は、運転時の現在の状態量に対応するセルを一目で把握することが可能となる。

なお、ガイダンス付加部は、図９に示すようなガイダンスを表示部１３に付加させる場合を例に示したが、これに限定されない。現在の状態量に関する情報をマトリクス表示に付加して、運転員への理解を促す手段であれば、これ以外であっても構わない。

また、抽出部１２は、フローチャート作成部をさらに備えていても良い。フローチャート作成部は、分割部１２１及び評価部１２２により作成されたノウハウ可視化データに基づいて、フローチャートを作成する。このとき、フローチャート作成部は、作成したノウハウ可視化データを参照し、判断数がなるべく少なくなるようにフローチャートを作成する。図１０は、図６に基づいて作成されるフローチャートを示す。表示部１３は、作成されたフローチャートを表示する。

熟練運転員の運用ノウハウを経験が浅い運転員へ体系的に伝えるためにはマニュアルを整備することが求められる。一方で、図６及び図７で示すマトリクス表示では、経験が浅い運転員が熟練運転員の思考の過程を把握することは難しい。

図１０に示すフローチャートを作成し、表示部１３に表示させることで、ノウハウ可視化装置１０は、データ間における変動にかかわる過去の運転操作データに基づいたプラント運用のノウハウを、熟練運転員が操作量を判断する際の思考の過程に順じて表示することが可能となる。運転操作に関わる状態量から操作量を決める際の思考の過程が順に表示されているため、経験が浅い運転員は、熟練運転員が操作量を判断する際の思考の過程を把握することが可能となる。

また、抽出部１２は、異常判定部を備えていても構わない。異常判定部は、現在の状態量に対応したセルに対する操作量が過去の運転操作データに存在するか否かを判断する。存在する場合、異常判定部は、運転員からの操作を待つ。一方、存在しない場合、異常判定部は、異常事態であると判断し、運転員へ異常事態であることを通知する。この通知には、異常を示す警報及び注意喚起を促す表示が含まれる。

例えば、図６及び図７で示すマトリクス表示の各セルに対して、対応する操作量が過去の運転操作データ内に常に存在するとは限らない。そこで、現在の状態量に対応したセルに対する操作量が過去の運転操作データに存在しない場合、異常判定部は、プラントの運用状態が、プラントがこれまでに運用したことのない状態へ遷移したと判定する。すなわち、異常判定部は、プラントに異常が発生したと判定する。異常判定部は、異常事態としてプラントを操作する必要があるとして、運転員へ異常事態であることを通知する。

このように、異常事態であることを通知することで、運転員は、ノウハウ可視化装置の支援を離れて操作する必要がある場合であるかどうかを判断することが可能となる。

なお、異常判定部は、現在、運転操作として制御コントローラに与えている操作量とマトリクス表示の現状の状態量に対応したセルの操作量とがある閾値以上乖離している場合に、異常事態であると判断するようにしても良い。

また、抽出部１２は、マトリクス再配列部をさらに備えていても良い。マトリクス再配列部は、評価部１２２で最適と判断された分割数と、分割部１２１で取得された上下限値とに対し、最も見やすいマトリクス表示となるようなマトリクスの縦軸及び横軸の順序を算出する。

マトリクス再配列部は、マトリクスの縦軸及び横軸の順序を自動的に算出するため、マトリクスの横軸及び縦軸の順序を評価する評価指標を導入する。ここで用いる評価指標としては、例えば、領域分割数及び面積最大値が挙げられる。領域分割数とは、隣接するセルが同一の操作量であるセルの集合を一つの領域として、マトリクス表示が分割される領域の数を示す。領域分割数は、値が小さい方が適当であるとする。面積最大値とは、同一操作量となるセルが隣接する数を示す。面積最大値は、値が大きい方が適当であるとする。マトリクス再配列部は、マトリクスの縦軸と横軸との順序を組み替える毎に評価指標を算出し、その評価指標がもっとも良好なマトリクスの縦軸及び横軸の順序を採用する。

例えば、図１１〜図１４は、２次元の状態量が分割数２で分割され、分割される区間の上下限値が同一であるマトリクス表示の縦軸及び横軸の状態量の順序を変えた際のセル順序（１）〜（４）を示す図である。図１５は、図１１〜図１４に示すセル順序（１）〜（４）の評価指標をそれぞれ示す図である。マトリクス再配列部は、領域分割数が最小、かつ、面積最大値が最大である、図１１に示すセル順序（１）が、最も良好なマトリクスの縦軸及び横軸の順序であると判断する。マトリクス再配列部は、最も良好なセル順序についての情報を、ノウハウ可視化データに含めて表示部１３へ出力する。

分割数及び分割した区間の上下限値が同じであっても、マトリクスの横軸及び縦軸に配置する状態量の順序により、マトリクス表示の見易さは変化する。そこで、ノウハウ可視化装置は、マトリクス再配列部により、マトリクスの縦軸及び横軸の順序を、評価指標を参照して最適な順序に再配列することで、運転員による運転操作の判断をより容易にするようにしている。

また、表示部１３は、ノウハウ可視化データを、例えば、図１６に示す等高線によるグラフ表示により表示しても良い。図１６では、横軸にｐＨの状態量を取り、縦軸に水温の状態量をとり、その時の操作量の高低を、濃淡で表現する。図１６によれば、水温が低く、ｐＨが高い場合には、凝集剤注入率が低くすれば良いことがわかる。

したがって、本実施形態に係るノウハウ可視化装置によれば、上下水道施設の監視制御システムにおいて、熟練運転員の運転操作データの履歴から運用ノウハウを抽出し、抽出した運用ノウハウを運転員へ可視化して表示することができる。これにより、運転員は、プラント運用のノウハウを確認して、浄水場施設を安全、安心かつ効率的に運用・管理することができる。

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…ノウハウ可視化装置、１１…絞込み部、１２…抽出部、１２１…分割部、１２２…評価部、１３…表示部、２０…データ入出力部、３０…制御用コントローラ、４０…データベース

Claims (12)

1. 上下水道施設を監視・制御する監視制御システムで用いられるノウハウ可視化装置において、
   前記上下水道施設で収集されたデータが、前記上下水道施設における処理プロセスのうちいずれのプロセスについてのデータかを判別する絞込み部と、
   前記判別されたプロセスに対する運転員の運転操作データの履歴及びこれに対応するプロセスデータを取得し、前記プロセスデータから、前記運転操作データの履歴に含まれる操作量を決定した際に参照された状態量を抽出し、前記抽出した状態量を、前記操作量に基づいて複数のセルに分割することでノウハウ可視化データを生成する抽出部と、
   前記抽出部で生成されたノウハウ可視化データを運用ノウハウとして表示する表示部と
   を具備し、
   前記抽出部は、
   前記取得したプロセスデータから、前記状態量を抽出し、前記抽出した状態量を、前記操作量に基づいて複数のセルに分割し、前記分割するセルの上下限値を取得する分割部と、
   前記複数のセルの分割数が妥当であるか否かを予め設定される指標を用いて判断し、最も妥当であると判断した分割数、この分割数について取得される上下限値、前記状態量、及び、前記セルに設定される操作量を前記ノウハウ可視化データとして前記表示部へ出力する評価部と
   を備えるノウハウ可視化装置。
2. 前記表示部は、前記ノウハウ可視化データを、マトリクス表示で表示し、
   前記抽出部は、
   前記マトリクス表示における、前記プロセスの現在の状態量に対応する位置にガイダンスを付加するように、前記表示部へ指示を出すガイダンス付加部を備える請求項１記載のノウハウ可視化装置。
3. 前記抽出部は、
   前記ノウハウ可視化データに基づき、判断数がなるべく少なくなるようにフローチャートを作成するフローチャート作成部を備え、
   前記表示部は、前記フローチャートを表示する請求項１記載のノウハウ可視化装置。
4. 前記抽出部は、
   前記プロセスの現在の状態量に対応する操作量が、前記取得した運転操作データの履歴に存在していない場合、異常が発生したと判定し、異常が発生した旨を前記表示部に表示させる異常判定部を備える請求項１記載のノウハウ可視化装置。
5. 前記表示部は、前記ノウハウ可視化データを、マトリクス表示で表示し、
   前記抽出部は、
   前記マトリクス表示における前記セルの表示順序を、視認性を評価する第２の指標を用いて評価し、前記評価が最も高い表示順序となるように、前記セルの配列を変更するマトリクス再配列部を備える請求項１記載のノウハウ可視化装置。
6. 前記表示部は、前記ノウハウ可視化データを、等高線によるグラフで表示する請求項１記載のノウハウ可視化装置。
7. 上下水道施設を監視・制御する監視制御システムで用いられるノウハウ可視化方法において、
   前記上下水道施設で収集されたデータが、前記上下水道施設における処理プロセスのうちいずれのプロセスについてのデータかを判別し、
   前記判別されたプロセスに対する運転員の運転操作データの履歴及びこれに対応するプロセスデータを取得し、
   前記取得したプロセスデータから、前記運転操作データの履歴に含まれる操作量を決定した際に参照された状態量を抽出し、
   前記抽出した状態量を、前記操作量に基づいて複数のセルに分割し、
   前記分割するセルの上下限値を取得し、
   前記複数のセルの分割数が妥当であるか否かを予め設定される指標を用いて判断し、
   最も妥当であると判断した分割数、この分割数について取得される上下限値、前記状態量、及び、前記セルに設定される操作量をノウハウ可視化データとして生成し、
   前記生成したノウハウ可視化データを運用ノウハウとして表示するノウハウ可視化方法。
8. 前記運用ノウハウを、マトリクス表示で表示し、
   前記マトリクス表示における、前記プロセスの現在の状態量に対応する位置にガイダンスを付加する請求項７記載のノウハウ可視化方法。
9. 前記ノウハウ可視化データに基づき、判断数がなるべく少なくなるようにフローチャートを作成し、
   前記作成したフローチャートを表示する請求項７記載のノウハウ可視化方法。
10. 前記プロセスの現在の状態量に対応する操作量が、前記取得した運転操作データの履歴に存在していない場合、異常が発生したと判定し、
    異常が発生した旨を表示する請求項７記載のノウハウ可視化方法。
11. 前記ノウハウ可視化データを、マトリクス表示で表示する際、前記マトリクス表示における前記セルの表示順序を、視認性を評価する第２の指標を用いて評価し、前記評価が最も高い表示順序となるように、前記セルの配列を変更する請求項７記載のノウハウ可視化方法。
12. 前記取得したノウハウ可視化データを、等高線によるグラフで表示する請求項７記載のノウハウ可視化方法。

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