JP6948197B2

JP6948197B2 - プロセス監視装置

Info

Publication number: JP6948197B2
Application number: JP2017177493A
Authority: JP
Inventors: 純也西口
Original assignee: Azbil Corp
Current assignee: Azbil Corp
Priority date: 2017-09-15
Filing date: 2017-09-15
Publication date: 2021-10-13
Anticipated expiration: 2037-09-15
Also published as: JP2019053537A

Description

本発明は、プロセス監視装置に関するものである。

近年のプロセス産業の現場では、計器室の統合が進むことでプラント運転管理範囲が拡大し、限られた運転員がプロセス全体の管理をする必要がでてきている。
一方、ＩｏＴ（Internet of Things）技術の導入により大量に設置された計器類で取得されたプロセスデータの分析による自動監視の要求が高まっている。

このような自動監視の要求に対応する方法として、多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multi-Variate Statistical Process Control）と呼ばれる方法が知られている（特許文献１参照）。ＭＳＰＣは、正常状態の多変数のデータを取得し、主成分分析などの多変量解析手法を用いて、図８のように正常状態の多変数のデータを低次元にモデル化し、生成したモデルＭＯに監視対象のデータＤを射影し、射影した距離（Ｑ統計量）や射影後のばらつき（Ｔ²統計量）などの指標で異常検知する方法である。すなわち、Ｑ統計量、Ｔ²統計量が予め設定したしきい値を超えたときに異常と判定する。さらに、ＭＳＰＣでは、各変数のＱ統計量、Ｔ²統計量への寄与度を計算し、正常時に比べて寄与度が大きくなっている変数を、異常の要因である可能性が高い変数として推定する。

異常予兆検知システムの導入目的は、実際の製品不良や設備停止に至る前に異常予兆を検知することで、運転員による復帰操作を実施するための時間的猶予を確保することにある。

従来のＭＳＰＣでは、正常状態と異なる振る舞いをするプロセス変数を、異常指標への寄与度により特定することができる。しかしながら、この寄与度は正常状態に対する異常度合いの強さを表しているだけで、異常現象の原因とは直接関係ないため、原因分析には不十分であるという問題点があった。そのため、従来のＭＳＰＣでは、異常の予兆検知ができても、プロセスの状態復帰操作へと結びつかないことが課題であった。

特許第５８１３３１７号明細書

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、異常検知後のプロセスの状態復帰操作に有効な情報を運転員に与えることができるプロセス監視装置を提供することを目的とする。

本発明のプロセス監視装置は、監視対象から多変数のデータを収集するように構成されたデータ収集部と、このデータ収集部によって収集されたデータから、異常か否かを判定する指標を変数毎に算出するように構成された指標算出部と、前記指標が閾値を超えたか否かを変数毎に判定するように構成された異常判定部と、この異常判定部の判定結果に応じて、前記指標が前記閾値を超えた変数と前記閾値を超えた日時とを対応付けて記録するように構成された記録部と、表示対象期間について前記指標が前記閾値を超えた変数と日時とを前記記録から抽出して、前記指標が前記閾値を超えた変数を象徴する第１のマークを日時順に結んだ異常遷移グラフを表示するように構成された表示処理部とを備え、前記表示処理部は、正常状態の多変数のデータに基づいて予め推定された、変数の相関関係を示す相関図と、前記異常遷移グラフとを重ねて表示し、前記指標が前記閾値を超えた変数について、前記相関図の正常状態の変数を象徴する第２のマークの代わりに前記第１のマークを表示することを特徴とするものである。

また、本発明のプロセス監視装置の１構成例において、前記指標算出部は、変数毎の平均値を前記指標として算出することを特徴とするものである。
また、本発明のプロセス監視装置の１構成例において、前記指標算出部は、変数毎の標準偏差を前記指標として算出することを特徴とするものである。
また、本発明のプロセス監視装置の１構成例において、前記指標算出部は、多変量統計的プロセス管理による統計量への変数毎の寄与度を前記指標として算出することを特徴とするものである。
また、本発明のプロセス監視装置の１構成例において、前記指標算出部は、確率分布を変数毎に推定し、分布間距離を前記指標として算出することを特徴とするものである。

本発明によれば、監視対象から収集した多変数のデータから、異常か否かを判定する指標を変数毎に算出し、指標が閾値を超えた変数と閾値を超えた日時とを対応付けて記録し、表示対象期間について指標が閾値を超えた変数と日時とを記録から抽出して、抽出した変数と日時とを日時順に並べた異常遷移リストを表示することにより、異常状態の伝搬の有り様を運転員に提示することができ、異常検知後のプロセスの状態復帰操作に有効な情報を運転員に与えることができる。

また、本発明では、表示対象期間について指標が閾値を超えた変数と日時とを記録から抽出して、指標が閾値を超えた変数を象徴するマークを日時順に結んだ異常遷移グラフを表示することにより、異常検知後のプロセスの状態復帰操作に有効な情報を運転員に与えることができる。

図１は、本発明の実施例に係るプロセス監視装置の構成を示すブロック図である。図２は、本発明の実施例に係るプロセス監視装置の動作を説明するフローチャートである。図３は、本発明の実施例に係るプロセス監視装置の動作例を説明する図である。図４は、本発明の実施例に係るプロセス監視装置の動作例を説明する図である。図５は、本発明の実施例に係る異常遷移グラフの別の例を示す図である。図６は、本発明の実施例に係る異常遷移グラフの別の例を示す図である。図７は、変数の相関関係を示す相関図の例を示す図である。図８は、多変量統計的プロセス管理の概念を説明する図である。

［発明の原理］
ベテラン運転員は、対象プロセスの物理法則に基づいた因果関係から、復帰操作のための異常原因を推定すると言われている。
通常、異常の予兆検知直後においては、ごく一部のプロセス変数のみが異常状態を示すため、データから異常状態とその原因との因果関係を分析することは困難である。

しかしながら、プラントでは、プロセス流体を介して様々な設備が連動しているため、異常状態を示すプロセス変数の範囲は拡大・遷移することが多い。
そこで、本発明では、異常状態の伝搬（時間的な遷移）に着目し、この異常状態の伝搬の有り様をプロセスデータから抽出し運転員に提示することで、異常検知後のプロセスの状態復帰操作を立案する際の原因分析に有効な情報を与えることを特徴とする。

［実施例］
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施例に係るプロセス監視装置の構成を示すブロック図である。プロセス監視装置は、監視対象のプラントから多変数のプロセスデータを収集するデータ収集部１と、データ収集部１が収集したプロセスデータを記憶する記憶部２と、記憶部２に記憶されたデータから、異常か否かを判定する指標を変数毎に算出する指標算出部３と、各指標が閾値を超えたか否かを変数毎に判定する異常判定部４と、異常判定部４の判定結果に応じて、指標が閾値を超えた変数と閾値を超えた日時とを対応付けて記録する記録部５と、表示対象期間について指標が閾値を超えた変数と日時とを記録から抽出して、抽出した変数と日時とを日時順に並べた異常遷移リストを表示するリスト表示処理部６と、表示対象期間について指標が閾値を超えた変数と日時とを記録から抽出して、指標が閾値を超えた変数を象徴するマークを日時順に結んだ異常遷移グラフを表示するグラフ表示処理部７と、液晶ディスプレイなどの表示部８とを備えている。

次に、本実施例のプロセス監視装置の動作について説明する。図２はプロセス監視装置の動作を説明するフローチャートである。
データ収集部１は、図示しない監視対象のプラントから多変数のプロセスデータを収集する（図２ステップＳ１）。プロセスデータとしては、例えば原料の流量、温度、液位などがある。データ収集部１が収集したプロセスデータは、記憶部２によって記憶される（図２ステップＳ２）。

続いて、指標算出部３は、記憶部２に記憶されたプロセスデータから、異常か否かを判定する指標を変数毎に算出する（図２ステップＳ３）。
指標算出部３は、変数毎の平均値を指標として算出してもよいし、変数毎の標準偏差を指標として算出してもよい。

また、指標算出部３は、記憶部２に記憶された多変数のプロセスデータのうち、過去の正常状態のプロセスデータのみから主成分分析などの多変量解析手法により低次元のモデルを生成し、モデルからの変数の乖離の度合いを表すＱ統計量とＴ²統計量を算出し、さらに各変数のＱ統計量への寄与度、各変数のＴ²統計量への寄与度を変数毎に算出し、これらの寄与度を指標としてもよい。なお、ＭＳＰＣにおけるモデルの生成方法、Ｑ統計量とＴ²統計量の算出方法、および各変数のＱ統計量、Ｔ²統計量への寄与度の算出方法は特許文献１にも開示されているとおり、周知の技術であるので、詳細な説明は省略する。

また、指標算出部３は、記憶部２に記憶された多変数のプロセスデータから確率分布を変数毎に推定し、注目変数の確率分布と他の変数の確率分布との分布間距離を注目変数の指標として、注目変数毎および他の変数毎に算出するようにしてもよい。分布間距離を算出する方法としては、例えば特許第５４９９９００号明細書に開示された密度比推定法がある。

次に、異常判定部４は、指標算出部３によって算出された、各変数の指標が閾値を超えたか否かを判定する（図２ステップＳ４）。異常判定部４は、指標が閾値を超えた変数を異常と判定する。異常判定のための閾値は、変数毎および指標毎に予め設定されている。

このとき、異常判定部４は、指標算出部３が変数毎の平均値と標準偏差を指標として算出する場合、平均値のみが対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよいし、標準偏差のみが対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよいし、平均値と標準偏差の両方がそれぞれ対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよい。

また、異常判定部４は、指標算出部３が変数毎のＱ統計量への寄与度とＴ²統計量への寄与度を指標として算出する場合、Ｑ統計量への寄与度のみが対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよいし、Ｔ²統計量への寄与度のみが対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよいし、Ｑ統計量への寄与度とＴ²統計量への寄与度の両方がそれぞれ対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよい。

また、異常判定部４は、指標算出部３が分布間距離を変数の指標として算出する場合、少なくとも１つの他の変数の確率分布との分布間距離が対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよいし、他の全ての変数の確率分布との分布間距離が対応する閾値を超えた変数を異常と判定してもよい。

記録部５は、指標が閾値を超えたことにより、異常判定部４によって異常と判定された変数が検出されたときに（ステップＳ４においてＹＥＳ）、この変数の識別情報（例えば変数名）と現在の日時とを対応付けて記憶部２に記録する（図２ステップＳ５）。

リスト表示処理部６は、一定時間前の過去から現在までの表示対象期間について指標が閾値を超えた変数の情報（変数名と日時）を記憶部２から抽出して、指標が閾値を超えた変数と日時とを日時順に並べた表形式の異常遷移リストを作成する（図２ステップＳ６）。そして、リスト表示処理部６は、作成した異常遷移リストを表示部８に表示させる（図２ステップＳ７）。

一方、グラフ表示処理部７は、リスト表示処理部６と同様に表示対象期間について指標が閾値を超えた変数の情報（変数名と日時）を記憶部２から抽出して、指標が閾値を超えた変数を象徴するマークを日時順に結んだ異常遷移グラフを作成する（図２ステップＳ８）。そして、グラフ表示処理部７は、作成した異常遷移グラフを表示部８に表示させる（図２ステップＳ９）。

プロセス監視装置は、以上のようなステップＳ１〜Ｓ９の処理を例えば運転員からの指示によりプロセス監視動作が終了するまで（図２ステップＳ１０においてＹＥＳ）、一定時間毎に行う。

なお、新規に収集したプロセスデータによって、上記の平均値、標準偏差、確率分布が更新されることは言うまでもない。
また、指標算出部３は、多変量解析手法により生成するモデルを、新規に収集したプロセスデータのうち指標が閾値を超えていないと判定された正常なデータを用いて更新するようにしてもよい。

図３（Ａ）、図３（Ｂ）、図４は本実施例の動作例を説明する図である。例えば図３（Ａ）に示すようなＡ〜Ｄの４変数のプロセスデータを収集する例において、図３（Ｂ）に示すような指標Ｉ_A〜Ｉ_Dが変数Ａ〜Ｄ毎に算出されたとする。このとき、変数Ａの指標Ｉ_Aは対応する閾値ＴＨ_Aを０時１０分に超過し、変数Ｄの指標Ｉ_Dは対応する閾値ＴＨ_Dを０時３５分に超過し、変数Ｃの指標Ｉ_Cは対応する閾値ＴＨ_Cを０時３７分に超過し、変数Ｂの指標Ｉ_Bは対応する閾値ＴＨ_Bを１時３０分に超過したとする。

このような指標の閾値超過により、図４に示すような異常遷移リスト４０と異常遷移グラフ４１とが表示部８の画面８０に表示される。異常遷移リスト４０では、閾値を超えた変数が順番に並び、異常遷移グラフ４１では、閾値を超えた変数を象徴するマーク４２が矢印４３によって順番に接続される。異常遷移リスト４０と異常遷移グラフ４１とは、新規に収集したプロセスデータの判定結果に応じて随時更新される。
なお、本実施例では、異常遷移リスト４０と異常遷移グラフ４１の両方を表示するようにしているが、どちらか一方のみを表示するようにしてもよい。

また、グラフ表示処理部７は、図５に示すように、監視対象のプラントの配管計装図４４と異常遷移グラフ４１とを重ねて表示するようにしてもよい。この場合、指標が閾値を超えた変数を象徴するマーク４２は、配管計装図４４内の当該変数が計測された位置に重ねて表示される。配管計装図４４の画像データと、データ収集部１が収集する各変数の、配管計装図４４上における座標のデータとは、記憶部２に予め登録されている。こうして、図５のような表示により、運転員は、異常状態の伝搬の様子をプロセスの流れと結びつけて容易に認識することができる。

また、グラフ表示処理部７は、図６に示すように、正常状態の多変数のプロセスデータに基づいて予め推定された、変数の相関関係を示す相関図４５と、異常遷移グラフ４１とを重ねて表示するようにしてもよい。図７に示すように、相関図４５は、正常状態の変数を象徴するマーク４６のうち、関係がある変数のマーク４６間を線４７によって結んだものである。

相関図４５の画像データと、データ収集部１が収集する各変数の、相関図４５上における座標のデータとは、記憶部２に予め登録されている。グラフ表示処理部７は、相関図４５と異常遷移グラフ４１とを重ねて表示する場合、指標が閾値を超えた変数については、相関図４５のマーク４６の代わりに、異常遷移グラフ４１のマーク４２を表示する。これらの区別のために、マーク４２とマーク４６を異なる表示形式で表示することが望ましい。具体的には、正常な変数を象徴するマーク４６を例えば灰色で表示し、指標が閾値を超えた変数を象徴するマーク４２を例えば赤色で表示すればよい。こうして、図６のような表示により、運転員は、正常状態で関係がある変数群を見ることで異常の影響範囲を分析することができる。

本実施例のデータ収集部１と記憶部２と指標算出部３と異常判定部４と記録部５とリスト表示処理部６とグラフ表示処理部７とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置および外部とのインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。

本発明は、プロセスデータの分析による自動監視技術に適用することができる。

１…データ収集部、２…記憶部、３…指標算出部、４…異常判定部、５…記録部、６…リスト表示処理部、７…グラフ表示処理部、８…表示部。

Claims

監視対象から多変数のデータを収集するように構成されたデータ収集部と、
このデータ収集部によって収集されたデータから、異常か否かを判定する指標を変数毎に算出するように構成された指標算出部と、
前記指標が閾値を超えたか否かを変数毎に判定するように構成された異常判定部と、
この異常判定部の判定結果に応じて、前記指標が前記閾値を超えた変数と前記閾値を超えた日時とを対応付けて記録するように構成された記録部と、
表示対象期間について前記指標が前記閾値を超えた変数と日時とを前記記録から抽出して、前記指標が前記閾値を超えた変数を象徴する第１のマークを日時順に結んだ異常遷移グラフを表示するように構成された表示処理部とを備え、
前記表示処理部は、正常状態の多変数のデータに基づいて予め推定された、変数の相関関係を示す相関図と、前記異常遷移グラフとを重ねて表示し、前記指標が前記閾値を超えた変数について、前記相関図の正常状態の変数を象徴する第２のマークの代わりに前記第１のマークを表示することを特徴とするプロセス監視装置。
請求項１記載のプロセス監視装置において、
前記指標算出部は、変数毎の平均値を前記指標として算出することを特徴とするプロセス監視装置。
請求項１記載のプロセス監視装置において、
前記指標算出部は、変数毎の標準偏差を前記指標として算出することを特徴とするプロセス監視装置。
請求項１記載のプロセス監視装置において、
前記指標算出部は、多変量統計的プロセス管理による統計量への変数毎の寄与度を前記指標として算出することを特徴とするプロセス監視装置。
請求項１記載のプロセス監視装置において、
前記指標算出部は、確率分布を変数毎に推定し、分布間距離を前記指標として算出することを特徴とするプロセス監視装置。