特許 6843315 クラスタリング方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6843315

(24)【登録日】2021年2月25日

(45)【発行日】2021年3月17日

(54)【発明の名称】クラスタリング方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/18 20200101AFI20210308BHJP

   G06F 30/10 20200101ALI20210308BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/50 650C

   G06F17/50 634C

【請求項の数】7

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2020-560422(P2020-560422)

(86)(22)【出願日】2020年5月18日

(86)【国際出願番号】JP2020019684

【審査請求日】2020年10月27日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】519355493

【氏名又は名称】日揮グローバル株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002756

【氏名又は名称】特許業務法人弥生特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山田 祥徳

(72)【発明者】

【氏名】澤柳 薫

【審査官】 堀井 啓明

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００２−３５１９３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０７−２２５７８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−０１５６９７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ３０／００−３０／３９８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

流体を処理する処理プラントを構成する複数の機器と、これらの機器の間を接続する配管との接続関係を、各々の前記機器に対応するノードと、各々の前記配管に対応するエッジとの連結関係を示すグラフによって表現したプラントモデルを作成する工程と、
前記プラントモデルについて、クラスタ分けされるクラスタの数、または、各クラスタに含まれるノードに設定された重みの加算値である粒度の範囲の少なくとも一方であるクラスタ分け条件を設定する工程と、
前記クラスタ分け条件を満たし、モジュラリティがより大きくなるクラスタ間のエッジを探索することにより、前記プラントモデルのクラスタ分けを実施する工程と、を含む処理をコンピュータによって実行させることを特徴とするクラスタリング方法。

【請求項2】

前記プラントモデルを作成する工程では、前記エッジに対し、各々、対応する前記配管の単位長さあたりのコストが大きいものほど、大きな重みで重み付けしたプラントモデルを作成することを特徴とする請求項１に記載のクラスタリング方法。

【請求項3】

前記プラントモデルを作成する工程では、前記ノードに対し、各々、対応する前記機器の専有面積が大きいものほど、または前記機器に対して予め設定された評価値が高いものほど、大きな重みで重み付けしたプラントモデルを作成することを特徴とする請求項１に記載のクラスタリング方法。

【請求項4】

前記クラスタに分ける工程は、Girvan-Newmanアルゴリズムに基づいて実施されることを特徴とする請求項１に記載のクラスタリング方法。

【請求項5】

前記プラントモデルを作成する工程では、前記配管の単位長さあたりのコストが大きいものほど、当該配管が接続されている２つの機器に対応する２つノード間を連結する重み無しエッジの数を増やしたプラントモデルを作成することを特徴とする請求項４に記載のクラスタリング方法。

【請求項6】

前記プラントモデルに含まれる前記機器に対応するノードは、重み無しノードであることと、
前記プラントモデルを作成する工程では、前記機器の前記占有面積が大きいものほど、または前記機器に対して予め設定された評価値が高いものほど、当該機器に対応する一のノードに対して１つのエッジを介して連結され、且つ、前記一のノード以外のノードには連結されていないノードであるダミーノードの接続数を増やしたプラントモデルを作成することと、を特徴とする請求項４に記載のクラスタリング方法。

【請求項7】

前記クラスタに分ける工程は、前記プラントモデルに含まれる２つのノード間の最短経路のエッジをカウントしてカウント値を付す工程を含むことと、
前記処理プラントが分岐点にて分岐している配管を含むとき、前記プラントモデルを作成する工程では、前記分岐点に対応して、前記カウント値を付す工程を実行する際に前記２つのノードとして選択されない分岐ノードを設け、当該分岐ノードと、前記分岐されている配管を介して接続される前記機器に対応するノードとを、エッジを介して連結することによって前記分岐している配管を表現したプラントモデルを作成することと、を特徴とする請求項１に記載のクラスタリング方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、流体の処理プラントを構成する機器をグループ分けする技術に関する。

【背景技術】

【0002】

流体の処理を行う処理プラントには、天然ガスの液化や天然ガス液の分離、回収などを行う天然ガスプラント、原油や各種中間製品の蒸留や脱硫などを行う石油精製プラント、石油化学製品や中間化学品、ポリマーなどの生産を行う化学プラントなどがある。なお、本願において「流体」とは、気体、液体に加え、流動性を有する粉粒体（粉体、粒体やペレットなど）も含んでいる。

【0003】

これらの処理プラントは、所定の敷地内に、例えば塔槽や熱交換器などの静機器、ポンプやコンプレッサーなどの動機器といった多数の機器を配置し、これらの機器間を配管で接続した構成となっている。
このとき、処理プラントを構成する多数の機器の配置は、敷地の地形や面積の制約、安全上の制約、機器や配管の構成材料の使用量（経済性）などを総合的に考慮しながら決定される。

【0004】

このとき、処理プラントを構成する機器の配置にあたって、多数の機器を無秩序に配置してしまうと、機器同士を接続する配管が長くなり、配管材の総使用量が増大してしまう。このため、多数の機器を複数のグループに分け、同じグループに含まれる機器をまとまった領域に配置するように配置位置を決定する場合がある。

【0005】

従来、機器のグループ分けは、例えば処理プラントにて実施される一連の処理をプロセス設計の観点から複数に区分けし、区分けされた処理にて使用される機器を１つのグループ含める手法を採用することが多かった（例えば特許文献１の各処理ブロックに対応したモジュール分け）。一方で、流体の処理の内容を捨象して機器と配管との接続関係に着目したとき、従来の手法によるグループ分けが、機器同士の関係性の高さを反映したものとなっているか否かについては必ずしも自明ではない。
このため、機器と配管との接続関係を基準としつつ、決定された機器のグループ分けの結果を定量的に把握することが可能なグループ分け手法が求められている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】国際公開第２０１８／２２０７０３号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本技術は、グループ分けの結果の定量的な評価を可能としつつ、流体の処理プラントを構成する機器をグループ分けする技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本方法は、流体を処理する処理プラントを構成する複数の機器と、これらの機器の間を接続する配管との接続関係を、各々の前記機器に対応するノードと、各々の前記配管に対応するエッジとの連結関係を示すグラフによって表現したプラントモデルを作成する工程と、
前記プラントモデルについて、クラスタ分けされるクラスタの数、または、各クラスタに含まれるノードに設定された重みの加算値である粒度の範囲の少なくとも一方であるクラスタ分け条件を設定する工程と、
前記クラスタ分け条件を満たし、モジュラリティがより大きくなるクラスタ間のエッジを探索することにより、前記プラントモデルのクラスタ分けを実施する工程と、を含む処理をコンピュータによって実行させることを特徴とする。

【0009】

前記クラスタリング方法は以下の特徴を備えてもよい。
（ａ）前記プラントモデルを作成する工程では、前記エッジに対し、各々、対応する前記配管の単位長さあたりのコストが大きいものほど、大きな重みで重み付けしたプラントモデルを作成すること。
（ｂ）前記プラントモデルを作成する工程では、前記ノードに対し、各々、対応する前記機器の専有面積が大きいものほど、または前記機器に対して予め設定された評価値が高いものほど、大きな重みで重み付けしたプラントモデルを作成すること。
（ｃ）前記クラスタに分ける工程は、Girvan-Newmanアルゴリズムに基づいて実施されること。
（ｄ）（ｃ）において、前記プラントモデルを作成する工程では、前記配管の単位長さあたりのコストが大きいものほど、当該配管が接続されている２つの機器に対応する２つノード間を連結する重み無しエッジの数を増やしたプラントモデルを作成すること。
（ｅ）（ｃ）において、前記プラントモデルに含まれる前記機器に対応するノードは、重み無しノードであることと、前記プラントモデルを作成する工程では、前記機器の前記占有面積が大きいものほど、または前記機器に対して予め設定された評価値が高いものほど、当該機器に対応する一のノードに対して１つのエッジを介して連結され、且つ、前記一のノード以外のノードには連結されていないノードであるダミーノードの接続数を増やしたプラントモデルを作成すること。
（ｆ）前記クラスタに分ける工程は、前記プラントモデルに含まれる２つのノード間の最短経路のエッジをカウントしてカウント値を付す工程を含むことと、前記処理プラントが分岐点にて分岐している配管を含むとき、前記プラントモデルを作成する工程では、前記分岐点に対応して、前記カウント値を付す工程を実行する際に前記２つのノードとして選択されない分岐ノードを設け、当該分岐ノードと、前記分岐されている配管を介して接続される前記機器に対応するノードとを、エッジを介して連結することによって前記分岐している配管を表現したプラントモデルを作成すること。

【発明の効果】

【0010】

本手法によれば、処理プラントの機器と配管とをノードとエッジとからなるグラフで表現したプラントモデルを作成し、予め設定した条件下でモジュラリティが大きくなるようにプラントモデルのクラスタ分けを探索する。この結果、評価基準（モジュラリティ）による定量的な評価が可能となり、処理プラントを構成する機器のグループ分けを合理的に実施することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】処理プラントの機器配置の模式図である。

【図2】処理プラントに設けられる機器を含むプロセスの構成例である。

【図3】前記プロセスに対応するプロセスモデルである。

【図4A】クラスタリングに係る第１の説明図である。

【図4B】クラスタリングに係る第２の説明図である。

【図4C】クラスタリングに係る第３の説明図である。

【図4D】クラスタリングに係る第４の説明図である。

【図5】配管の単位長さ当たりのコストを反映したプラントモデルの構成例である。

【図6】機器の占有面積などを反映したプラントモデルの構成例である。

【図7】配管の分岐を反映したプラントモデルの構成例である。

【図8】クラスタリングの結果に基づきグループ分けされたプロセスの例である。

【図9】ＬＮＧプラントの機器配置の例である。

【図10】クラスタリングされたプラントモデルの例である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

図１は、本例のクラスタリング方法が適用されるプラントモデルに対応する処理プラント１の構成を模式的に示した平面図である。
本技術を適用可能な処理プラント１としては、既述の天然ガスプラント、石油精製プラント、化学プラントなどを例示できる。これらの処理プラント１は、気体、液体、流動性を有する粉粒体などの流体の処理を行う多数の機器３１を備えている。処理プラント１に設けられる機器３１の例としては、蒸留塔や反応塔などの各種処理塔、気液分離が行われる受槽や熱交換器といった静機器、ポンプやコンプレッサーなどの動機器を例示することができる。処理プラント１に設けられる機器３１は、流体が流れる配管４を介して互いに接続される。なお、図１においては配管４の図示を省略してある。

【0013】

予め設定された敷地１０内に処理プラント１を建設するにあたり、多数の機器３１を無秩序に配置してしまうと、機器３１同士を接続する配管４が長くなり、配管材の総使用量やコストが増大してしまう。また、メンテナンス管理や安全管理などの観点においても、予め設定した考え方に基づき秩序立てて機器３１の配置を行うことが望ましい。

【0014】

このため、多数の機器３１が設けられる処理プラント１においては、流体を処理する順序や、機器３１同士の関連性に応じて機器３１をグループ分け（以下「機器グループ３」という）し、共通の機器グループ３に含まれる機器３１を共通の区画領域３０内にまとめて配置する場合がある。図１にはこのように構成された機器グループ３が記載されている
本例において、機器グループ３には、少なくとも１つの機器３１が含まれる。

【0015】

機器グループ３が複数の機器３１を含んでいる場合、共通の機器グループ３に含まれる機器３１同士を接続する配管４は、これらの機器グループ３が配置されている共通の区画領域３０内に配置される。
一方、互いに異なる機器グループ３に含まれる機器３１同士を接続する配管４は、例えばパイプラック２を通るように配置される。パイプラック２は配管４を支持する架構構造物である。なお、異なる機器グループ３に含まれる機器３１同士を接続する配管４がパイプラック２を通ることは必須ではない。例えば区画領域３０が隣り合って配置された機器グループ３に含まれる機器３１間にて、パイプラック２を通らない配管４により、これらの機器３１を接続してもよい。

【0016】

図１に示すように、処理プラント１に設けられる多数の機器３１を複数の機器グループ３にグループ分け、各機器グループ３に含まれる機器３１を共通の区画領域３０内に配置することにより、例えば互いに関連する機器３１同士を近接した位置に配置することができる。この結果、多数の機器３１を無秩序に配置する場合と比較して、機器３１同士を接続する配管４が長くなりすぎることを抑え、配管材の総使用量を抑制することができる。

【0017】

一方で既述のように、多数の機器グループ３を含む処理プラント１においては、これらの機器グループ３を敷地１０内に配置するにあたって、どのようなグループ分けすることすることが好ましいのか、必ずしも自明ではない。
そこで本例においては、上述の処理プラント１に対応するプラントモデルを作成し、コンピュータによって当該プラントモデルを複数のクラスタにクラスタ分け（クラスタリング）する計算を実行する。本例において、プラントモデルのクラスタリングとは、処理プラント１に含まれる機器３１のグループ分けに対応する処理である。

【0018】

処理プラント１のプラントモデルを作成するにあたっては、処理プラント１の設計を行う際に作成するプロセスフロー図（ＰＦＤ；Process Flow Diagram）のデータを活用することができる。ＰＦＤには、処理プラント１を構成する配管４を介した機器３１同士の接続関係が記載されている。

【0019】

例えば図２は、ＰＦＤを簡略化して表現した、処理プラント１のプロセスフローの一部である。図２には、前段側の蒸留塔３１１ａの塔頂から流出した気体をオーバーヘッドクーラー３１２ａにて冷却、液化し、レシーバー３１３ａに溜まった液体の一部を送液ポンプ３１４により後段側の蒸留塔３１１ｂへと送液するプロセスが記載されている。

【0020】

本例のクラスタリング方法は、処理プラント１を構成する複数の機器３１と、これらの機器３１の間を接続する配管４との接続関係を、ノード５１とエッジ５２との連結関係を示すグラフによって表現したプラントモデルを作成する。
図３に示すように、プラントモデルにおいて、処理プラント１を構成する機器３１は互いに識別可能なノード５１に対応付けられ、機器３１間を接続する配管４は、これらのノード５１に連結されたエッジ５２に対応付けられる。また後述するように、配管４の分岐点４０をノード５１（分岐ノード５１２）によって表現してもよい。

【0021】

ＰＦＤがコンピュータによって処理可能なデータとなっている場合には、このＰＦＤのデータに含まれている機器３１と配管４との接続関係を読み取ってプラントモデルを作成することができる。プラントモデルは、エッジ５２を介したノード５１の連結関係を示す隣接行列や隣接リストのデータとしてコンピュータにより処理される。
プラントモデルの作成は、ＰＦＤを利用してコンピュータにより自動的に実行する手法に限定されるものではない。例えば、クラスタリングを実行するコンピュータに対して手入力によりプラントモデルを表現するデータを入力してもよい。

【0022】

ノード５１とエッジ５２とによって連結関係が表現されたプラントモデルは、所定のアルゴリズムを用いてコンピュータにより複数のクラスタに分けることができる。
グラフ表現されたネットワーク（本例ではプラントモデル）をクラスタ分けするアルゴリズムとしては、評価関数（後述のモジュラリティなど）を用いないGirvan-Newmanアルゴリズムや、評価関数を用いるNewmanアルゴリズムを例示することができる。

【0023】

図４Ａ〜図４Ｄは、Girvan-Newmanアルゴリズムを用いたクラスタ分けの手順を示している。
Girvan-Newmanアルゴリズムにおいては、ネットワークに含まれるすべてのノード５１のペアについて、最短経路を特定し、当該最短経路のエッジ５２をカウントする。図４Ａにハッチを付して示すノード５１のペアにおいては太線で示すエッジ５２が最短経路を構成している。そして、各エッジ５２にカウント値「＋１」を付す（カウント値を付す工程）。一方、図４Ｂにハッチを付して示すノード５１のペアにおいては２つの最短経路が存在する。この場合は、通常のカウント値を最短経路数で分けた値「＋０．５」が各エッジ５２のカウント値となる。

【0024】

こうして、ネットワークに含まれるすべてのノード５１のペアについて、同様の処理を行い、各エッジ５２のカウント値を加算していく。
この結果、ネットワークを構成する各エッジ５２のカウント値が図４Ｃに示す値となったとする。この場合、最もカウント値が大きい太線で示したエッジ５２を切断して得られた新たなネットワークについて、図４Ａ、図４Ｂを用いて説明した例と同様の処理を行う（図４Ｄ）。
なお、図４Ｃ、図４Ｄの各図に付した数値は、説明の便宜上、仮想的に記載したものであり、実際にGirvan-Newmanアルゴリズムを実行して得られた値ではない。

【0025】

図４Ｄに示すネットワークにおいて、最もカウント値が大きい太線で示したエッジ５２を切断すると、クラスタ１、２の２つのクラスタが得られることになる。言い替えると、図４Ａ〜図４Ｄを用いて説明した処理は、クラスタ間のエッジの探索を行っていることになる。

【0026】

本例においては、上述のネットワークがプラントモデルに相当する。プラントモデルを複数のクラスタに分けたら、共通のクラスタに含まれるノード５１に対応付けられた機器３１が、共通の機器グループ３に含まれるようにグループ分けを行う。

【0027】

アルゴリズムによるクラスタ分けの結果を評価する指標としてモジュラリティが知られている。モジュラリティは下記の式によって定義される。

【数1】

ここでエッジ５２に重み付けがされていない場合、ｅ_ｉｉは、すべてのエッジ５２の本数に対する、クラスタｉに含まれる各ノード５１に連結されているエッジ５２の本数の合計値の割合である。ｅ_ｉｊは、すべてのエッジ５２の本数に対する、クラスタｉとクラスタｊとを連結するエッジ５２の本数の割合である。またａ_ｉは、すべてのエッジ５２の本数に対する、クラスタｉと他のクラスタとを連結するエッジ５２の本数の割合である。
また、エッジ５２が重み付けされている場合は上記説明中の「エッジ５２の本数」が「エッジ５２の重み」に読み替えられる。

【0028】

モジュラリティＱの値は、０〜１の間で変化し、１に近づくほど良好なクラスタ分けがされていると評価される。ここで「良好なクラスタ分け」とは、同一のクラスタに属するノード５１同士を接続するエッジ５２が多く、異なるクラスタに属するノード５１同士を接続するエッジ５２が少なくなるようにクラスタ分けがされている状態を指す。

【0029】

既述のGirvan-Newmanアルゴリズムは、モジュラリティＱを直接、評価関数に用いてクラスタ分けを行う手法ではない。一方で、モジュラリティＱは、Girvan-Newmanアルゴリズムによるクラスタ分けの妥当性を定量的に評価するために提案された指標である。そして、Girvan-Newmanアルゴリズムに基づいてクラスタ分けを実行することにより、モジュラリティＱがより大きくなるクラスタ間のエッジ５２の探索が行われる。

【0030】

また、Newmanアルゴリズムは、モジュラリティＱを評価関数の変化量を評価関数として、１つのノードから次第にクラスタを大きくしながら、クラスタ分けを行っていく手法である。既述のプラントモデルは、Newmanアルゴリズムを用いた場合でもクラスタ分けを行うことができる。

【0031】

以上に説明したように、Girvan-Newmanアルゴリズムをはじめとして、グラフ表現されたネットワークをクラスタ分けする手法は種々のものが提案されている。一方で従来、流体の処理を行う処理プラント１をグラフにより表現したプラントモデルについてクラスタ分けを実施し、処理プラント１を構成する機器３１のグループ分けに用いる発想は無かった。
このとき、プラントモデルを作成するにあたっては、処理プラント１に特有の特徴をグラフで表現できることが好ましい。以下、図５〜図７を参照して個別の特徴とその表現手法について例示する。

【0032】

図５は配管４のコストを勘案したプラントモデルの作成例を示している。
処理プラント１において、機器３１同士を接続する配管４は、配管径、肉厚、配管材料の組み合わせが種々異なっており、これらの相違は配管４の単位長さ当たりのコストに反映される。
この場合において、単位長さ当たりのコストが大きい配管４が境界となり、当該配管４に接続された機器３１が別々の機器グループ３に分かれてしまうと、高コストの配管４の配管長が増大してしまうおそれがある。

【0033】

そこで、図５（ａ）に示すように、単位長さあたりのコストが大きい配管４ほど、対応するエッジ５２に対して大きな重みを重み付けしたプラントモデルを作成してもよい。同図において「単価１〜３」は、配管４の単位長さ当たりのコストの相対的な大きさを示している。

【0034】

図５（ａ）に記載のプラントモデルでは、重み付きエッジ５２を扱うことが可能で、重みの小さいものほどクラスタ間のエッジ５２として選択され易いアルゴリズムを用いてクラスタリングを行う。これにより、単位長さ当たりのコストが大きい配管４に接続された機器３１が異なる機器グループ３に分かれ難くなるようにすることができる。このようなアルゴリズムの例としてはスペクトラル・クラスタリングなどを例示できる。
なお、上述の例とは反対に、単位長さ当たりのコストに反比例する値をエッジ５２に付す重みとし、重みの大きいものほどクラスタ間のエッジ５２として選択され易いアルゴリズムを用いてクラスタリングを行う手法を採用することを否定するものではない。

【0035】

また、既述のGirvan-Newmanアルゴリズムを用いる場合には、図５（ｂ）に示すように、単位長さあたりのコストが大きい配管４ほど、当該配管４が接続されている機器３１に対応するノード５１間を連結するエッジ５２の数を増やしたプラントモデルを作成してもよい。

【0036】

図５（ｂ）に記載のプラントモデルでは、既述のGirvan-Newmanアルゴリズムを用いたとき、単位長さあたりのコストが大きい配管４に対応する最短経路が複数形成されるので、エッジ５２のカウント値が小さくなる。この結果、単位長さ当たりのコストが大きい配管４に接続された機器３１が異なる機器グループ３に分かれるグループ分けが行われにくくなるようにすることができる。

【0037】

次いで図６は機器３１の占有面積や評価値を勘案したプラントモデルの作成例を示している。
処理プラント１において、占有面積の大きな機器３１は、区画領域３０の中に配置可能な他の機器３１の数も少なくなる傾向がある。また、占有面積が大きくない場合であっても、安全距離の確保や重量制限などの観点である機器３１が配置される区画領域３０に、他の機器３１を多く配置できない場合もある。

【0038】

そこで、図６（ａ）に示すように、機器３１の専有面積が大きいものほど、または機器３１に対して予め設定された評価値（既述の安全距離の確保や重量制限、その他、共通の機器グループ３に含まれる機器３１の数を低減するための指標）が高いものほど、大きな重みで重み付けしたプラントモデルを作成してもよい。同図において機器３１内に付した数値「１、３」は、機器３１の占有面積や評価値に応じて付された重みを示している。

【0039】

このとき、より大きな重みが付されたノード５１が含まれるペアの最短経路上のエッジ５２は、エッジ５２の重みがより大きくなるように評価される。図６（ａ）に記載の例において、最短経路に破線を併記したノード５１のペアに着目すると、これらのノード５１には、各々「１」及び「３」の重みが付されている。そこで、当該最短経路に含まれる各エッジ５２には、「１×３＝＋３」の重みが付され、当該重みがカウント値としてカウントされる。
一方、同図中、最短経路に一点鎖線を併記したノード５１のペアに着目すると、これらのノード５１には、いずれも「１」の重みが付されている。そこで、当該最短経路に含まれる各エッジ５２には、「１×１＝＋１」の重みが付され、当該重みがカウント値としてカウントされる。

【0040】

図６（ａ）に記載のプラントモデルによれば、重み付きノード５１を扱うことが可能で、重みの大きいものほどクラスタ間のエッジ５２として選択され易いアルゴリズムを用いる。これにより、専有面積が大きい機器３１や評価値の高い機器３１と共通の機器グループ３に他の機器３１がグループ分けされ難くすることができる。

【0041】

また、既述のGirvan-Newmanアルゴリズムを用いる場合には、図６（ｂ）に示すように、機器３１の占有面積が大きいものほど、または評価値が高いものほど、当該機器３１に対応する一のノード５１に対して１つのエッジ５２を介して連結され、且つ、前記一のノード５１以外のノード５１には連結されていないノード５１であるダミーノード５１１の接続数を増やすことによって表現されるプラントモデルを作成してもよい。

【0042】

図６（ｂ）に記載のプラントモデルによれば、既述のGirvan-Newmanアルゴリズムを用いたとき、同図中に破線で併記した最短経路上のエッジ５２は、ダミーノード５１１を設けた数に応じて複数回、重複してカウントされるものを含む。一方、同図中に一転鎖線で併記した最短経路上のエッジ５２については、ダミーノード５１１の影響を受けず、重複したカウントは行われない。

【0043】

上述の構成に基づいてGirvan-Newmanアルゴリズムを実行すると、占有面積が大きい機器グループ３や評価値の高い機器グループ３を含む最短経路のエッジ５２のカウント値が大きくなる。この結果、専有面積が大きい機器３１や評価値の高い機器３１と共通の機器グループ３に他の機器３１が含まれ難くなるようにすることができる。上記の手法によれば、各機器グループ３の区画領域３０の面積あるいは機器グループ３に含まれる機器３１の評価値の総和のばらつきを低減できる。

【0044】

次に図７は、配管４の分岐を表現するプラントモデルの作成例を示している。既述の図２や図７（ａ）に示すように、処理プラント１に設けられる配管４には、分岐点４０を介して２本以上の配管４に分岐しているものがある。一方、一般的なネットワークを表すグラフにおいてエッジ５２を分岐させる表現は用いられない。

【0045】

そこで図７（ｂ）に示すように、分岐点４０に対応して分岐ノード５１２を設け、当該分岐ノード５１２と、分岐されている配管４を介して接続される機器３１に対応するノード５１とを、エッジ５２を介して連結することにより、分岐している分岐点４０を表現したプラントモデルを作成してもよい。
この場合、クラスタ分けを行うためのアルゴリズムには、図４Ａ、図４Ｂを用いて説明したGirvan-Newmanアルゴリズムのように、最短経路に含まれるエッジをカウントする手順が含まれているとする。このとき、分岐ノード５１２は、最短経路を構成する２つのノード５１として選択されないように取り扱われる。
図７（ｂ）に記載のプラントモデルによれば、従来のグラフでは表現することが困難な配管４の分岐点４０を表現することができる。

【0046】

以上、図３、図５〜図７を用いて説明した手法に基づき、処理プラント１に対応するプラントモデルの作成が行われる（プラントモデルを作成する工程）。ここで、作成したプラントモデルのクラスタ分けを実行する前に、クラスタ分け条件の設定を行う（クラスタ分け条件を設定する工程）。クラスタ分け条件は、コンピュータによりプラントモデルのクラスタリングを実行する際に設定される制約条件である。

【0047】

クラスタ分け条件としては、クラスタ分けされるクラスタの数、または、各クラスタに含まれるノードに設定された重みの加算値である粒度の範囲の少なくとも一方が設定される。
クラスタの数は、プラントモデルをいくつに分けるかを設定する制約条件である。クラスタの数をクラスタ分け条件として設定すると、当該設定された数だけクラスタが形成され、且つ、モジュラリティＱがより大きくなるように、クラスタ間のエッジを探索する処理が実行される。

【0048】

粒度とは、例えば各機器グループ３に含まれる機器３１の数や、各機器グループ３に含まれる機器３１の占有面積の合計など、機器グループ３の特性が所定の範囲内の値に揃うように、クラスタに対して設定される制約条件である。
粒度は、各クラスタに含まれるノード５１に対して予め設定されていた重みを加算することにより算出することができる。例えば、機器グループ３に含まれる機器３１の数を所定の範囲内の数に揃える場合は、各ノード５１に対して重み「１」を設定する。一方、各機器グループ３に含まれる機器３１の占有面積の合計を所定の範囲内の値に揃える場合は、各ノード５１に対して、対応する機器３１の占有面積に応じた重みを設定する。これらの重みは、図６（ａ）、図７（ｂ）に示すように、プラントモデル作成の際に設定してもよい。なお、探索結果が得られにくくなる可能性もあるが、クラスタ分け条件としてクラスタ分けされるクラスタの数とクラスタの粒度の範囲との双方を設定することも可能である。

【0049】

プラントモデルの作成、クラスタ分け条件の設定が完了したら、コンピュータを用いてプラントモデルのクラスタ分けを実施する（クラスタ分けを実施する工程）。例えば後述の実施例においては、専用に開発したツールを用いてプラントモデルのクラスタ分けを実行した。また当該工程は、例えば、Python（Python Software Foundationの米国登録商標）のライブラリであるNetworkXに提供されているGirvan-Newman法やその他のクラスタリングアルゴリズムのプログラムなどを利用して実行してもよい。
この結果、図３に示すプラントモデルのクラスタ分けが行われる。このクラスタ分けの結果に基づき、例えば図８に示すように処理プラント１を構成する各機器３１を、複数の機器グループ３にグループ分けすることができる。

【0050】

なお、図８には処理プラント１の一部のプロセスフローに含まれる機器３１をグループ分けした結果を示しているが、実際には処理プラント１全体のプラントモデルを作成してクラスタ分けを行った結果に基づいて機器グループ３のグループ分けを行ってよい。
この結果、図１に模式的に示すように、例えば処理プラント１を構成するすべての機器３１についてのグループ分けが行われる。このグループ分けの結果に基づいて、機器グループ３（区画領域３０）内における機器３１の配置や敷地１０内における機器グループ３の配置位置の検討を進めることが可能となる。この結果、例えば敷地１０内における機器グループ３の配置位置の調整により、配管４の総使用量（総コスト）が少ない配置を探索することも可能となる。

【0051】

本実施の形態のクラスタリング方法によれば以下の効果がある。処理プラント１の機器３１と配管４とをノード５１とエッジ５２とからなるグラフで表現したプラントモデルを作成し、予め設定した条件下でモジュラリティが大きくなるようにプラントモデルのクラスタ分けを探索する。この結果、評価基準（モジュラリティ）による定量的な評価が可能となり、処理プラント１を構成する機器３１のグループ分けを合理的に実施することができる。

【0052】

ここで、機器３１のグループ分けは、プラントモデルのクラスタ分けの結果と完全に一致させることを必須とするものではない。処理プラント１の設計、建設に携わる技術者の視点でクラスタ分けの結果を確認し、実態にそぐわない機器グループ３に含まれている機器３１や、別の機器グループ３に含めた方がよい機器３１は、対象の機器３１が含まれる機器グループ３を変更してもよい。

【実施例】

【0053】

（シミュレーション）
Ａ．シミュレーション条件
処理プラント１の一例として、設計、機器３１の配置が完了している天然ガス液化プラント（ＬＮＧプラント）について、ＰＦＤからプラントモデルを作成した。しかる後、クラスタ分け条件としてクラスタの数を「７」と設定し、専用に開発したツールを用いてGirvan-Newmanアルゴリズムによりプラントモデルのクラスタ分けを実行した。
ＬＮＧプラントを構成する機器３１の数（プラントモデルのノード５１の数）は８７基である。また、図５（ａ）、（ｂ）、図６（ａ）、（ｂ）、図７（ａ）、（ｂ）を用いて説明したプラントモデルの各種調整は行わなかった。

【0054】

Ｂ．シミュレーション結果
図９は、プラントモデルの元となったＬＮＧプラントを構成する機器３１の区画領域３０内における配置位置を示している。また、図１０は、クラスタ分けが実施されたプロセスモデルを示している。なお、図１０には、図９中の「その他」の機器は含まれていない。

【0055】

図１０のプラントモデルについてクラスタ分けを行ったところ、図１０中に付したＡ〜Ｇの符号によって識別されるクラスタに分けられた。図９においては、このクラスタ分けの結果に基づき、機器３１のグループ分けを行い、それぞれの機器グループ３に含まれる機器３１に共通のハッチを付してある。

【0056】

図９中のハッチの凡例に併記したように、符号Ａのクラスタには、水銀除去処理に係る機器と酸性ガス除去処理（ＡＧＲＵ：Acid Gas Recovery Unit）の一部の機器が含まれ、符号ＢのクラスタにはＡＧＲＵの残りの機器が含まれるようにクラスタ分けが実施された。また、ＭＲ（Mixed Refrigerant、混合冷媒）、Ｃ３（プロパン）冷媒、Ｎ_２（窒素）冷媒の各冷媒系統は、各々異なるクラスタにクラスタ分けされた（符号Ｅ、Ｇ、Ｆ）。その他のクラスタについてもＬＮＧプラントにて実施される処理の内容に応じたクラスタ分けがされている。

【0057】

図１０に示すプラントモデルには、各機器３１の機能や天然ガスの処理の内容に係る情報は何ら与えられていない。それにも関わらず、配管４を介した機器３１の接続関係に係る情報のみによって、ＬＮＧプラントに含まれるプロセスの種類や機器３１の機能に応じた自然なグループ分けをすることができた。

【符号の説明】

【0058】

１ 処理プラント
１０ 敷地
２ パイプラック
３ 機器グループ
３０ 区画領域
３１ 機器
３１１ａ 蒸留塔
３１１ｂ 蒸留塔
３１２ａ オーバーヘッドクーラー
３１３ａ レシーバー
３１４ 送液ポンプ
４ 配管４
４０ 分岐点
５１ ノード
５１１ ダミーノード
５１２ 分岐ノード
５２ エッジ

【要約】

【課題】グループ分けの結果の定量的な評価を可能としつつ、流体の処理プラントを構成する機器をグループ分けする技術を提供する。
【解決手段】クラスタリング方法は、処理プラント１を構成する複数の機器３１と配管４との接続関係を、ノード５１とエッジ５２との連結関係を示すグラフによって表現したプラントモデルを作成する工程と、プラントモデルについてクラスタ分け条件を設定する工程と、コンピュータにより、クラスタ分け条件を満たし、モジュラリティがより大きくなるクラスタ間のエッジを探索することにより、プラントモデルのクラスタ分けを実施する工程と、を含む。
【選択図】図３

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】