JP7480172B2 - 人工知能を用いたプロセス産業におけるプロダクションアカウンティングのための方法及びシステム - Google Patents
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Description
101-タンク
102-測定器
103-加算ユニット
200-プロセス制御システム
201-I/Oインターフェース
202-プロセッサ
203-ネットワークインターフェース
204-ストレージインターフェース
205-メモリ
206-ユーザインターフェース
207-オペレーティングシステム
208-ウェブサーバ
206-通信ネットワーク
210-入力装置
211-出力装置
212-遠隔装置
401-漏洩
501-流量センサ
以下に、出願当初の特許請求の範囲に記載の事項を、そのまま、付記しておく。
[1] プロセスプラント内の複数の測定器(102)及びプロセス機器における不具合を検出するための方法であって、前記複数の測定器(102)は、プロセスに関連する1つ又は複数のパラメータを監視するように構成され、複数の測定信号は、前記監視に基づいて生成され、前記方法は、プロセス制御システムによって実行され、前記方法は、
前記複数の測定器(102)から前記複数の測定信号を受信することと、
前記複数の測定信号に存在するノイズを抽出することと、
前記複数の測定信号からの前記抽出されたノイズを、複数の基準信号から抽出されたノイズと相関させることと、ここで、前記複数の基準信号は、前記複数の測定器(102)に不具合がないときに取得されるものであり、
前記1つ又は複数のパラメータにおける偏差を識別することと、
前記相関されたノイズ及び前記1つ又は複数のパラメータの前記識別された偏差のうちの少なくとも1つを使用して、前記複数の測定器(102)及び前記プロセス機器のうちの少なくとも1つにおける不具合を検出することと、ここで、前記検出された不具合は、前記プロセスプラントにおける前記プロセスを制御するために修正されるものである、
を備える方法。
[2] 前記複数の抽出されたノイズを前記複数の基準ノイズと相関させることが、1つ又は複数の人工知能(AI)ベースのデータ分析技法を使用することを含む、[1]に記載の方法。
[3] 偏差を識別することは、前記1つ又は複数のパラメータにおける偏差を決定するために前記1つ又は複数のパラメータを所定の閾値範囲と相関させることを含み、前記1つ又は複数のパラメータは、材料の質量、前記材料のエネルギー、及び前記材料の流量のうちの少なくとも1つを含む、[1]に記載の方法。
[4] 前記不具合の検出は、センサの誤動作、センサのドリフト、センサの較正問題、前記プロセスプラント内の前記プロセス機器における材料の漏洩のうちの少なくとも1つを識別することを含む、[1]に記載の方法。
[5] 前記検出された不具合がオペレータによって検証され、前記検証された不具合が後続の不具合検出で使用される、[1]に記載の方法。
[6] プロセスプラント内の複数の測定器(102)及びプロセス機器における不具合を検出するためのプロセス制御システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと
を備え、前記メモリは、プロセッサ命令を記憶し、前記プロセッサ命令は、実行時に、前記プロセッサに
前記複数の測定器(102)から複数の測定信号を受信することと、
前記複数の測定信号に存在するノイズを抽出することと、
前記複数の測定信号からの前記抽出されたノイズを、複数の基準信号から抽出されたノイズと相関させることと、ここで、前記複数の基準信号は、前記複数の測定器(102)に不具合がないときに取得されるものであり、
1つ又は複数のパラメータにおける偏差を識別することと、
前記相関されたノイズ及び前記1つ又は複数のパラメータの前記識別された偏差のうちの少なくとも1つを使用して、前記複数の測定器(102)及び前記プロセス機器のうちの少なくとも1つにおける不具合を検出することと、ここで、前記検出された不具合は、前記プロセスプラントにおけるプロセスを制御するために修正されるものである、を行わせる、プロセス制御システム。
[7] 前記プロセッサは、1つ又は複数の人工知能(AI)ベースのデータ分析技法を使用することを含む、前記複数の抽出されたノイズを前記複数の基準ノイズと相関させることを行うように構成されている、[6]に記載のプロセス制御システム。
[8] 前記プロセッサは、前記1つ又は複数のパラメータにおける偏差を決定するために前記1つ又は複数のパラメータを所定の閾値範囲と相関させることを含む、偏差を識別することを行うように構成され、前記1つ又は複数のパラメータは、材料の質量、前記材料のエネルギー、及び前記材料の流量のうちの少なくとも1つを含む、[6]に記載のプロセス制御システム。
[9] 前記プロセッサは、センサの誤動作、センサのドリフト、センサの較正問題、前記プロセスプラント内の前記プロセス機器における材料の漏洩のうちの少なくとも1つを識別することを含む、不具合を検出することを行うように構成されている、[6]に記載のプロセス制御システム。
[10] オペレータが前記検出された不具合を検証し、前記検証された不具合が後続の不具合検出で使用される、[6]に記載のプロセス制御システム。
Claims (10)
- プロセスプラント内の複数の測定器(102)及びプロセス機器における不具合を検出するための方法であって、前記複数の測定器(102)は、プロセスに関連する1つ又は複数のパラメータを監視するように構成され、複数の測定信号は、前記監視に基づいて生成され、前記方法は、プロセス制御システムによって実行され、前記方法は、
前記複数の測定器(102)から前記複数の測定信号を受信することと、
前記複数の測定信号に存在するノイズを抽出することと、
前記複数の測定信号からの前記抽出されたノイズを、複数の基準信号から抽出されたノイズと相関させることと、ここで、前記複数の基準信号は、前記複数の測定器(102)に不具合がないときに取得されるものであり、
前記1つ又は複数のパラメータを所定の閾値範囲と相関させることにより偏差を識別することと、
前記相関されたノイズ及び前記1つ又は複数のパラメータの前記識別された偏差を使用して、前記複数の測定器(102)及び前記プロセス機器のうちの少なくとも1つにおける不具合を検出することと、ここで、前記検出された不具合は、前記プロセスプラントにおける前記プロセスを制御するために修正されるものである、
を備える方法。 - 複数の前記抽出されたノイズを複数の基準ノイズと相関させることが、1つ又は複数の人工知能(AI)ベースのデータ分析技法を使用することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のパラメータは、材料の質量、前記材料のエネルギー、及び前記材料の流量のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記不具合の検出は、センサの誤動作、センサのドリフト、センサの較正問題、前記プロセスプラント内の前記プロセス機器における材料の漏洩のうちの少なくとも1つを識別することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記検出された不具合がオペレータによって検証され、前記検証された不具合が後続の不具合検出で使用される、請求項1に記載の方法。
- プロセスプラント内の複数の測定器(102)及びプロセス機器における不具合を検出するためのプロセス制御システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリと
を備え、前記メモリは、プロセッサ命令を記憶し、前記プロセッサ命令は、実行時に、前記プロセッサに
前記複数の測定器(102)から複数の測定信号を受信することと、
前記複数の測定信号に存在するノイズを抽出することと、
前記複数の測定信号からの前記抽出されたノイズを、複数の基準信号から抽出されたノイズと相関させることと、ここで、前記複数の基準信号は、前記複数の測定器(102)に不具合がないときに取得されるものであり、
1つ又は複数のパラメータを所定の閾値範囲と相関させることにより偏差を識別することと、
前記相関されたノイズ及び前記1つ又は複数のパラメータの前記識別された偏差を使用して、前記複数の測定器(102)及び前記プロセス機器のうちの少なくとも1つにおける不具合を検出することと、ここで、前記検出された不具合は、前記プロセスプラントにおけるプロセスを制御するために修正されるものである、
を行わせる、プロセス制御システム。 - 前記プロセッサは、1つ又は複数の人工知能(AI)ベースのデータ分析技法を使用することを含む、複数の前記抽出されたノイズを複数の基準ノイズと相関させることを行うように構成されている、請求項6に記載のプロセス制御システム。
- 前記1つ又は複数のパラメータは、材料の質量、前記材料のエネルギー、及び前記材料の流量のうちの少なくとも1つを含む、請求項6に記載のプロセス制御システム。
- 前記プロセッサは、センサの誤動作、センサのドリフト、センサの較正問題、前記プロセスプラント内の前記プロセス機器における材料の漏洩のうちの少なくとも1つを識別することを含む、不具合を検出することを行うように構成されている、請求項6に記載のプロセス制御システム。
- オペレータが前記検出された不具合を検証し、前記検証された不具合が後続の不具合検出で使用される、請求項6に記載のプロセス制御システム。
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