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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023061618
(43)【公開日】2023-05-02
(54)【発明の名称】プラントの運転支援装置、及びプラントの運転支援方法
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20230425BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021171653
(22)【出願日】2021-10-20
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000350
【氏名又は名称】ポレール弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】関合 孝朗
(72)【発明者】
【氏名】堀 嘉成
(72)【発明者】
【氏名】武内 洋人
(72)【発明者】
【氏名】中原 雅博
【テーマコード（参考）】
3C223
【Ｆターム（参考）】
3C223AA01
3C223BA01
3C223BB05
3C223BB08
3C223CC01
3C223DD01
3C223FF03
3C223FF12
3C223FF26
3C223FF35
3C223FF42
3C223GG01
(57)【要約】 （修正有）
【課題】プラントの状況に応じて点検経路や避難経路を導出できる、プラントの運転支援装置と運転支援方法を提供する。
【解決手段】本発明によるプラント１００の運転支援装置２００は、プラント１００の運転データ４を用いてプラント１００の運転状態を診断し、異常事象の兆候または異常事象の発生を検知する診断部４００と、診断部４００が異常事象の兆候または異常事象の発生を検知した場合に、異常事象の兆候または異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、異常発生部位に作業員が到達する点検経路または作業員が異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定部７００とを備える。経路決定部７００は、プラント１００の設計情報と、カメラが異常事象の兆候または異常事象が発生する前に撮影したプラント１００の画像データ９と、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、点検経路または避難経路を決定する。
【選択図】図１
【解決手段】本発明によるプラント１００の運転支援装置２００は、プラント１００の運転データ４を用いてプラント１００の運転状態を診断し、異常事象の兆候または異常事象の発生を検知する診断部４００と、診断部４００が異常事象の兆候または異常事象の発生を検知した場合に、異常事象の兆候または異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、異常発生部位に作業員が到達する点検経路または作業員が異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定部７００とを備える。経路決定部７００は、プラント１００の設計情報と、カメラが異常事象の兆候または異常事象が発生する前に撮影したプラント１００の画像データ９と、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、点検経路または避難経路を決定する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
プラントの運転データを用いて前記プラントの運転状態を診断し、異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知する診断部と、
前記診断部が前記異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知した場合に、前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、前記異常発生部位に作業員が到達する点検経路または前記作業員が前記異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定部と、
を備え、
前記経路決定部は、前記プラントの設計情報と、カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記プラントの画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
ことを特徴とする、プラントの運転支援装置。
前記診断部が前記異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知した場合に、前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、前記異常発生部位に作業員が到達する点検経路または前記作業員が前記異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定部と、
を備え、
前記経路決定部は、前記プラントの設計情報と、カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記プラントの画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
ことを特徴とする、プラントの運転支援装置。
【請求項2】
前記プラントの前記設計情報が保存された設計情報データベースと、
前記カメラが撮影した前記プラントの画像データが保存された画像データデータベースと、を備える、
請求項１に記載のプラントの運転支援装置。
前記カメラが撮影した前記プラントの画像データが保存された画像データデータベースと、を備える、
請求項１に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項3】
前記経路決定部は、前記カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記画像データと、前記カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した以降に撮影した前記画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１に記載のプラントの運転支援装置。
請求項１に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項4】
前記異常事象によって起こる２次被害についての情報が保存された異常知識データベースを備え、
前記経路決定部は、前記通行可能な通路と、前記２次被害についての情報を用いて検出した将来に通行不能になる可能性のある通路とに基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のプラントの運転支援装置。
前記経路決定部は、前記通行可能な通路と、前記２次被害についての情報を用いて検出した将来に通行不能になる可能性のある通路とに基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項5】
前記異常知識データベースには、前記２次被害の内容、前記２次被害が発生する予想時間、及び前記２次被害の影響範囲が保存されており、
前記経路決定部は、前記診断部が検知した前記異常事象と、前記異常知識データベースに保存された前記２次被害についての情報に基づいて、前記通行不能になる可能性のある通路を求める、
請求項４に記載のプラントの運転支援装置。
前記経路決定部は、前記診断部が検知した前記異常事象と、前記異常知識データベースに保存された前記２次被害についての情報に基づいて、前記通行不能になる可能性のある通路を求める、
請求項４に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項6】
前記経路決定部は、複数の前記異常発生部位に前記作業員が到達する前記点検経路を決定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のプラントの運転支援装置。
請求項１から３のいずれか１項に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項7】
前記経路決定部は、前記作業員が通る経路の総距離と前記経路を通過する際のリスクによって計算される評価値を用いて、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のプラントの運転支援装置。
請求項１から３のいずれか１項に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項8】
前記点検経路が想定点検経路として予め設定されており、
前記経路決定部は、前記評価値を計算する式のパラメータを調整することで、前記想定点検経路と一致するように前記点検経路を決定する、
請求項７に記載のプラントの運転支援装置。
前記経路決定部は、前記評価値を計算する式のパラメータを調整することで、前記想定点検経路と一致するように前記点検経路を決定する、
請求項７に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項9】
前記経路決定部が決定した前記点検経路または前記避難経路に沿って前記作業員の移動を誘導するように構成された誘導部を備える、
請求項１または２に記載のプラントの運転支援装置。
請求項１または２に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項10】
前記経路決定部は、通路が通行不能になった原因と、通行不能になった通路が通行可能となる時間とを、前記異常事象の種類に応じて予め対応付けておくことで、将来に通行可能となる可能性のある前記点検経路または前記避難経路を検出する、
請求項１または２に記載のプラントの運転支援装置。
請求項１または２に記載のプラントの運転支援装置。
【請求項11】
プラントの運転データを用いて前記プラントの運転状態を診断し、異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知する診断ステップと、
前記診断ステップで前記異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知した場合に、前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、前記異常発生部位に作業員が到達する点検経路または前記作業員が前記異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定ステップと、
を有し、
前記経路決定ステップでは、前記プラントの設計情報と、カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記プラントの画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
ことを特徴とする、プラントの運転支援方法。
前記診断ステップで前記異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知した場合に、前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、前記異常発生部位に作業員が到達する点検経路または前記作業員が前記異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定ステップと、
を有し、
前記経路決定ステップでは、前記プラントの設計情報と、カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記プラントの画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
ことを特徴とする、プラントの運転支援方法。
【請求項12】
前記経路決定ステップでは、前記カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記画像データと、前記カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した以降に撮影した前記画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１１に記載のプラントの運転支援方法。
請求項１１に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項13】
異常知識データベースに前記異常事象によって起こる２次被害についての情報が保存されており、
前記経路決定ステップでは、前記通行可能な通路と、前記２次被害についての情報を用いて検出した将来に通行不能になる可能性のある通路とに基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１１または１２に記載のプラントの運転支援方法。
前記経路決定ステップでは、前記通行可能な通路と、前記２次被害についての情報を用いて検出した将来に通行不能になる可能性のある通路とに基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１１または１２に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項14】
前記異常知識データベースには、前記２次被害の内容、前記２次被害が発生する予想時間、及び前記２次被害の影響範囲が保存されており、
前記経路決定ステップでは、前記診断ステップで検知した前記異常事象と、前記異常知識データベースに保存された前記２次被害についての情報に基づいて、前記通行不能になる可能性のある通路を求める、
請求項１３に記載のプラントの運転支援方法。
前記経路決定ステップでは、前記診断ステップで検知した前記異常事象と、前記異常知識データベースに保存された前記２次被害についての情報に基づいて、前記通行不能になる可能性のある通路を求める、
請求項１３に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項15】
前記経路決定ステップでは、複数の前記異常発生部位に前記作業員が到達する前記点検経路を決定する、
請求項１１または１２に記載のプラントの運転支援方法。
請求項１１または１２に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項16】
前記経路決定ステップでは、前記作業員が通る経路の総距離と前記経路を通過する際のリスクによって計算される評価値を用いて、前記点検経路または前記避難経路を決定する、
請求項１１または１２に記載のプラントの運転支援方法。
請求項１１または１２に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項17】
前記点検経路が想定点検経路として予め設定されており、
前記経路決定ステップでは、前記評価値を計算する式のパラメータを調整することで、前記想定点検経路と一致するように前記点検経路を決定する、
請求項１６に記載のプラントの運転支援方法。
前記経路決定ステップでは、前記評価値を計算する式のパラメータを調整することで、前記想定点検経路と一致するように前記点検経路を決定する、
請求項１６に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項18】
前記経路決定ステップで決定された前記点検経路または前記避難経路に沿って前記作業員の移動を誘導する誘導ステップを有する、
請求項１１に記載のプラントの運転支援方法。
請求項１１に記載のプラントの運転支援方法。
【請求項19】
前記経路決定ステップでは、通路が通行不能になった原因と、通行不能になった通路が通行可能となる時間とを、前記異常事象の種類に応じて予め対応付けておくことで、将来に通行可能となる可能性のある前記点検経路または前記避難経路を検出する、
請求項１１に記載のプラントの運転支援方法。
請求項１１に記載のプラントの運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、プラントに異常が発生した際に、異常が発生した地点に作業員が安全に到達できるように支援するプラントの運転支援装置と運転支援方法に関する。
【背景技術】
【0002】
プラントで異常が発生した場合に異常に対応する技術として、例えば、以下のような発明が提案されている。
【0003】
特許文献１には、避難誘導システムが開示されている。このシステムでは、発電所、工場、化学プラント、原子炉、備蓄基地などでの予め定められた計測項目を各種センサーで計測し、災害予測演算部で計測値の経時的変化の有無を監視して災害の発生を予測したとき、事前に災害発生予測情報を出力し、最適避難誘導径路図の選択部が各エリアに最適な避難誘導径路図を、予め記憶された避難径路情報記憶装置から自動的に検索して、各エリアに設けられた表示装置に夫々の最適避難誘導径路図を表示し、避難所に避難させるようにしている。
【0004】
特許文献２には、ナビゲート装置が開示されている。この装置は、プラント内でのガス漏れ箇所の位置を示す第１の位置情報を取得する第１の取得部と、ガス漏れにより生じているガス雲の範囲の位置を示す第２の位置情報を取得する第２の取得部と、プラント内に設けられた通路網を示す通路網データ、第１の位置情報、第２の位置情報、及びプラント内の所定の位置（例えば、待機所の位置）を示す第３の位置情報を用いて、通路網を利用して所定の位置からガス漏れ箇所の位置に到達できる、ガス雲の範囲と重ならない最短経路を算出する算出部と、最短経路を示す画像の画像データを出力する出力部を備える。
【0005】
特許文献３には、適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory、ＡＲＴ）を用いてデータを分類することで、異常の発生を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２００３－１８７３６２号公報
【特許文献2】国際公開第２０１７／０６１３５１号
【特許文献3】特開２０１０－２３７８９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
特許文献１に記載されたシステムは、予め記憶された経路から最適な避難経路を探索する構成を備える。このため、異常の発生状況によって使用可能な通路が変化すると、予め記憶された避難経路が使用できなくなる可能性がある。また、避難経路を事前に抽出して記憶させる必要があり、この抽出作業と記憶作業に多くの工数が必要である。
【0008】
特許文献２に記載された装置は、ガス雲の範囲と重ならない最短経路を算出しており、プラントでガス漏れが発生した異常事象に対応している。しかし、プラントでは、改造や異常事象の発生による物の落下・設備の変形などのプラントの構造変化により、使用可能な通路が変化し、算出した最短経路が使用できない可能性がある。
【0009】
プラントの運転支援装置には、異常の発生などによって使用可能な通路が変化した場合でも、異常原因を確認するなどのために作業員が点検箇所（異常発生部位）まで安全に到達できる経路や、作業員が点検箇所から安全に避難できる経路を導出できることが望まれている。
【0010】
本発明の目的は、プラントの状況に応じて作業員が安全に移動することができる経路を導出できる、プラントの運転支援装置と運転支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0011】
本発明によるプラントの運転支援装置は、プラントの運転データを用いて前記プラントの運転状態を診断し、異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知する診断部と、前記診断部が前記異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知した場合に、前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、前記異常発生部位に作業員が到達する点検経路または前記作業員が前記異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定部とを備える。前記経路決定部は、前記プラントの設計情報と、カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記プラントの画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または前記避難経路を決定する。
【0012】
本発明によるプラントの運転支援方法は、プラントの運転データを用いて前記プラントの運転状態を診断し、異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知する診断ステップと、前記診断ステップで前記異常事象の兆候または前記異常事象の発生を検知した場合に、前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生した地点である異常発生部位を推定し、前記異常発生部位に作業員が到達する点検経路または前記作業員が前記異常発生部位から避難する避難経路を決定する経路決定ステップとを有する。前記経路決定ステップでは、前記プラントの設計情報と、カメラが前記異常事象の兆候または前記異常事象が発生する前に撮影した前記プラントの画像データと、を比較することで検出した通行可能な通路に基づき、前記点検経路または避難経路を決定する。
【発明の効果】
【0013】
本発明によると、プラントの状況に応じて作業員が安全に移動することができる経路を導出できる、プラントの運転支援装置と運転支援方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】本発明の実施例による運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図2】運転支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図3A】運転データデータベースに保存されるデータ（運転データ）の態様を説明する図である。
【図3B】診断結果データベースに保存されるデータ（診断結果）の態様を説明する図である。
【図3C】異常知識データベースに保存されるデータの態様を説明する図である。
【図4A】診断部が適応共鳴理論を用いてプラントの運転状態を診断する構成を示す模式図である。
【図4B】Ｆ０レイヤーの構成を示すブロック図である。
【図4C】Ｆ１レイヤーの構成を示すブロック図である。
【図5A】運転データをクラスタに分類した分類結果の一例を示す図である。
【図5B】運転データを時間変化とともにクラスタに分類した結果を説明する図である。
【図7A】ノードデータのテーブルの例を示す図である。
【図7B】エッジデータのテーブルの例を示す図である。
【図8】運転支援装置が導出した点検経路の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
本発明によるプラントの運転支援装置と運転支援方法は、プラントの運転データを用いてプラントの運転状態を診断し、異常事象の兆候または異常事象の発生を検知した場合には、作業員が安全に点検箇所に到達できる点検経路を求める。また、本発明によるプラントの運転支援装置と運転支援方法では、作業員が点検箇所まで到達する点検経路だけでなく、作業員が点検箇所から安全に戻ってくるための避難経路も導出できる。本発明によるプラントの運転支援装置と運転支援方法を用いると、プラントの状況に応じて点検経路または避難経路をリアルタイムで導出でき、プラントで発生しうる種々の事象に対応できる。このため、異常対応時の安全性を向上でき、作業員は、点検箇所まで安全に到達できて、点検箇所から安全に避難できる。
【0016】
以下、本発明の実施例による、プラントの運転支援装置と運転支援方法について説明する。
【0017】
図１は、本発明の実施例による運転支援装置２００の構成を示すブロック図である。本実施例による運転支援装置２００は、運転支援対象であるプラント１００と、外部装置９００に接続している。
【0018】
プラント１００は、機器１１０、カメラ７１、及び制御装置１２０を備える。
【0019】
機器１１０は、プラント１００を構成する機器（例えば、機械、装置、及び設備）である。
【0020】
カメラ７１は、プラント１００の内部（例えば、機器１１０の外観と、プラント１００の内部の通路など）を撮影する。
【0021】
制御装置１２０は、機器１１０から送信された計測信号７０を受信し、制御信号８０を機器１１０に送信する。
【0022】
計測信号７０は、機器１１０に設置されたセンサーが計測したプラント１００の運転データ（例えば、温度、流量、及び圧力など）と、カメラ７１が撮影した画像データを含む。
【0023】
制御信号８０は、制御装置１２０が機器１１０を制御するための信号である。
【0024】
外部装置９００は、外部入力装置９１０、及び画像表示装置９４０を備える。
【0025】
本実施例では、外部入力装置９１０は、キーボード９２０とマウス９３０を備える。外部入力装置９１０は、データを入力するための装置であれば、タッチパネルや音声入力のためのマイクなど、任意の装置を備えることができる。外部入力装置９１０は、作業員によって操作されて、運転支援装置２００に入力する外部入力信号１を作成する。
【0026】
画像表示装置９４０は、後述する運転支援装置２００の外部出力インターフェイス２２０から出力された情報を表示する装置であり、例えば作業員が操作する端末に備えられた画面などである。
【0027】
運転支援装置２００は、外部とのインターフェイスとして、外部入力インターフェイス２１０と外部出力インターフェイス２２０を備える。
【0028】
運転支援装置２００は、外部入力インターフェイス２１０を介して、プラント１００が収集した計測信号７０が計測信号２として入力されるとともに、外部装置９００の外部入力装置９１０が作成した外部入力信号１が入力される。運転支援装置２００に入力された計測信号２は、計測データ３として、運転データデータベース３１０と画像データデータベース３２０に保存される。
【0029】
運転支援装置２００は、外部出力インターフェイス２２０を介して、外部出力信号１２を外部装置９００の画像表示装置９４０とプラント１００の制御装置１２０に出力する。外部出力信号１２は、運転支援装置２００が演算した結果の情報を含む信号である。
【0030】
運転支援装置２００は、データベースとして、運転データデータベース３１０、画像データデータベース３２０、診断結果データベース３３０、異常知識データベース３４０、及び設計情報データベース３５０を備える。図１では、データベースを「ＤＢ」と略記している。これらのデータベースには、電子化された情報が保存されており、通常電子ファイル（電子データ）と呼ばれる形態で情報が保存される。
【0031】
運転支援装置２００は、これらのデータベースを備えなくてもよい。運転支援装置２００は、運転支援装置２００の外部に設置されたこれらのデータベースから、それぞれのデータベースが保存している情報を取得して、以下に説明する処理を実行することもできる。
【0032】
運転データデータベース３１０には、計測データ３に含まれるプラント１００の運転データ（例えば、温度、流量、及び圧力など）が運転データ４として保存される。画像データデータベース３２０には、計測データ３に含まれるカメラ７１が撮影した画像データ及び後述する情報収集部６００が撮影した画像データが画像データ９として保存される。診断結果データベース３３０には、後述する診断部４００が診断した結果の情報（診断結果５）が保存される。異常知識データベース３４０には、異常事象によって起こる被害（２次被害）についての情報（異常知識）が予め保存されている。設計情報データベース３５０には、ＣＡＤなどで得られたプラント１００の設計情報が予め保存されている。プラント１００の設計情報には、例えば、プラント１００の設備構造、プラント１００の内部の通路、及びプラント１００に設置された足場などの情報が含まれる。
【0033】
運転支援装置２００は、診断部４００、収集情報決定部５００、情報収集部６００、経路決定部７００、誘導部８００、及び運転支援装置動作制御部２５０を備える。診断部４００、収集情報決定部５００、経路決定部７００、及び運転支援装置動作制御部２５０は、演算装置である。
【0034】
運転支援装置動作制御部２５０は、診断部４００、収集情報決定部５００、情報収集部６００、経路決定部７００、及び誘導部８００を制御する。
【0035】
診断部４００は、運転データデータベース３１０に保存されている運転データ４を用いて、プラント１００の運転状態を診断し、異常事象の兆候（異常兆候）の発生または異常事象の発生を検知する。診断部４００は、任意の方法、例えば特許文献３に開示されている方法を用いて、プラント１００の運転状態を診断する。診断部４００は、診断した結果の情報を、診断結果５として診断結果データベース３３０に保存する。
【0036】
以下では、診断部４００が異常事象の兆候の発生を検知する方法の一例として、特許文献３に開示されている方法を用いた診断方法について、簡単に説明する。診断部４００は、まず、運転データデータベース３１０から取得した正常時の運転データを複数のクラスタ（正常クラスタ）に分類する。次に、診断部４００は、現在の運転データをクラスタに分類する。運転データを既存のクラスタに分類できる場合は、既存のクラスタに分類する。運転データを既存のクラスタに分類できない場合は、新しいクラスタ（新規クラスタ）を生成し、運転データを新規クラスタに分類する。新規クラスタの発生は、診断対象の状態が新しい状態（正常時に経験していない新状態）に変化したことを意味し、この新規クラスタは異常クラスタである。診断部４００は、運転データを正常クラスタに分類した場合は正常であると判断し、新規クラスタが発生した場合、または運転データを既存の異常クラスタに分類した場合は、異常兆候が発生した、すなわち異常兆候の発生を検知したと判断する。診断部４００は、プラント１００の運転状態を診断した結果（「正常である」または「異常兆候が発生している」）を診断結果データベース３３０に保存する。
【0037】
また、診断部４００は、異常兆候または異常事象の発生を検知した場合には、検知した異常兆候によって起こり得る異常事象または検知した異常事象の種類（例えば、「摩耗」など）を推定する。診断部４００は、例えばクラスタ番号（特許文献３ではカテゴリー番号）に対応付けられた事象を異常事象として推定する。なお、診断部４００は、本実施例で述べた方法に限らず、任意の推定技術を用いて、異常事象の種類を推定することができる。
【0038】
収集情報決定部５００、情報収集部６００、経路決定部７００、及び誘導部８００は、診断部４００が異常事象の兆候または異常事象の発生を検知したときに動作する。
【0039】
収集情報決定部５００は、診断結果データベース３３０、異常知識データベース３４０、及び設計情報データベース３５０から、これらのデータベースが保存している情報であるデータベース信号６を取得し、後述する情報収集指令信号７を情報収集部６００に送信する。
【0040】
情報収集部６００は、映像を撮影する機能を有し、例えばカメラを備えたドローンやロボットなどの移動体である。情報収集部６００は、収集情報決定部５００から取得した情報収集指令信号７に基づいてプラント１００の内部（例えば、プラント１００の内部の通路など）の映像をカメラで撮影し、撮影した映像についての情報を表す情報収集結果信号８を画像データデータベース３２０に送信する。情報収集部６００は、通常の点検時、作業員から指示を受けたとき、及び図２に示すフローチャートのステップ１０５０の実行時に映像を撮影する。移動体に備えられたカメラを用いて撮影することで、プラント１００に設置されたカメラ７１が撮影できる範囲外であっても必要に応じて撮影することができる。
【0041】
経路決定部７００は、画像データデータベース３２０から画像データ９を取得するとともに、診断結果データベース３３０、異常知識データベース３４０、及び設計情報データベース３５０から、これらのデータベースが保存している情報であるデータベース信号１０を取得する。経路決定部７００は、取得した画像データ９とデータベース信号１０に基づいて作業員が点検箇所まで安全に到達できる点検経路または作業員が点検箇所から安全に避難できる避難経路を決定し、決定した経路を表す経路信号１１を誘導部８００と外部出力インターフェイス２２０に送信する。
【0042】
誘導部８００は、作業員の移動を誘導する機能を有する機器であり、例えばドローン、ロボット、及び構内放送機器などで構成することができる。誘導部８００は、経路決定部７００から入力された経路信号１１に基づいて作業員を誘導する。
【0043】
本実施例による運転支援装置２００では、これらの構成要素が動作することにより、異常兆候または異常事象が発生したと推定される地点（異常発生部位）を点検箇所として、作業員がこの点検箇所を点検するために通る点検経路または避難経路をプラントの状況に応じて導出できる。これらの構成要素の動作については、後述する。本実施例による運転支援装置２００では、１つまたは複数の異常発生部位を点検箇所とすることができる。
【0044】
なお、本実施例では運転支援装置２００が演算装置とデータベースを内部に備えるが、運転支援装置２００は、演算装置とデータベースの一部または全部を外部に備え、これら外部の装置と通信して信号やデータを送受信する構成を備えることもできる。また、各データベースに保存されている情報は、外部出力インターフェイス２２０を介して画像表示装置９４０に表示でき、作業員が外部入力装置９１０を操作して生成する外部入力信号１で修正できる。また、本実施例では運転支援装置２００の運転支援対象がプラント１００であるが、運転支援装置２００は、プラント１００以外の設備を運転支援対象とすることができる。
【0045】
【0046】
ステップ１０００、ステップ１０１０、ステップ１０２０、及びステップ１０３０の処理は、診断用の演算であり、所定のサンプル周期毎に繰り返し実行される。ステップ１０４０、ステップ１０５０、ステップ１０６０、及びステップ１０７０の処理は、ステップ１０２０で異常兆候または異常事象の発生が検知された場合に実行される点検支援用の演算であり、点検経路や避難経路を導出して作業員の移動を誘導するための処理である。以下、各ステップの実施内容を説明する。図２のフローチャートに示すように、診断用の演算と点検支援用の演算は、並行して行われる。
【0047】
ステップ１０００では、運転支援装置２００は、プラント１００の制御装置１２０から計測信号２を取得して、外部入力インターフェイス２１０を介して、プラント１００の運転データを運転データ４として運転データデータベース３１０に保存し、カメラ７１が撮影した画像を画像データ９として画像データデータベース３２０に保存する。
【0048】
ステップ１０１０では、診断部４００は、運転データデータベース３１０に保存されている運転データ４を取得し、プラント１００の運転状態を診断する。診断部４００は、診断した結果の情報である診断結果５を生成し、診断結果５を診断結果データベース３３０に保存する。
【0049】
ステップ１０２０では、診断部４００は、異常兆候または異常事象の発生を検知したか否かを判定する。診断部４００が異常兆候または異常事象の発生を検知した場合は、検知した異常兆候によって起こり得る異常事象または検知した異常事象の種類を診断部４００が推定し、ステップ１０４０に進む。診断部４００が異常兆候または異常事象の発生を検知しなかった場合は、ステップ１０３０に進む。
【0050】
ステップ１０３０では、運転支援装置動作制御部２５０は、図２に示すフローチャートの処理を終了するか否かを判定する。作業員から運転支援装置２００を停止する指示があった場合は、運転支援装置動作制御部２５０は、図２のフローチャートの処理を終了し、指示がない場合は、ステップ１０００に戻る。
【0051】
ステップ１０４０では、収集情報決定部５００が動作する。収集情報決定部５００は、設計情報データベース３５０に保存されている情報をデータベース信号６として入力し、追加で収集する情報を決定する。追加で収集する情報には、異常兆候または異常事象が発生した原因の調査などのために作業員が点検箇所（異常発生部位）に到達するまでの通路が安全に通行できるか否かと、異常兆候または異常事象の発生に伴って危険な状態になっているか否かを調べるための、通路についての情報が含まれる。例えば、収集情報決定部５００は、プラント１００に設置されている全ての通路の画像データを追加で収集すると決定する。
【0052】
また、運転支援装置２００には、異常兆候または異常事象が発生した時の点検経路が想定点検経路として予め設定されていることがある。この場合には、収集情報決定部５００は、情報収集に要する時間を短縮するため、想定点検経路が安全に通行できるか否かを調べるための画像データを優先して収集すると決定し、想定点検経路が安全に通行できることが確認できた場合には他の通路の画像データを追加で収集しないと決定することもできる。
【0053】
なお、収集情報決定部５００は、例えば既に画像データデータベース３２０に保存されている画像データ９から点検箇所に到達するまでの経路が安全に通行できることが確認できた場合には、追加で情報を収集しないと決定しても良い。例えば、異常兆候または異常事象の発生を検知する前に、異常兆候または異常事象が発生した後の通路の画像データ９を取得していたような場合が想定される。この場合は、後述するステップ１０５０は実行せず、その次のステップ１０６０を実行する。
【0054】
収集情報決定部５００は、追加で収集する通路の情報を、情報収集指令信号７として情報収集部６００に送信する。
【0055】
ステップ１０５０では、情報収集指令信号７に基づいて情報収集部６００が動作する。情報収集部６００は、既に述べたように、映像を撮影する機能を有する移動体（例えばカメラを備えたドローンやロボットなど）である。情報収集部６００は、情報収集指令信号７を取得すると、プラント１００の内部に移動し、追加で収集すべき通路の映像を撮影する。情報収集部６００は、撮影した映像についての情報を表す情報収集結果信号８を画像データデータベース３２０に送信する。画像データデータベース３２０は、情報収集結果信号８を受信すると、情報収集部６００が撮影した映像を画像データ９として保存する。
【0056】
なお、情報収集部６００に代わって、または、情報収集部６００とともに、カメラ７１を用いて追加で収集すべき通路の映像を撮影するようにしても良い。例えば、カメラ７１が撮影できる通路の情報をカメラ７１が収集し、カメラ７１が撮影できない通路の情報を情報収集部６００が収集するようにしても良い。この場合、図１には図示しないが、情報収集指令信号７は外部出力インターフェイス２２０及び制御装置１２０を介してカメラ７１に送信され、カメラ７１が撮影した映像についての情報収集結果信号８は制御装置１２０及び外部入力インターフェイス２１０を介して画像データデータベースに保存される。
【0057】
ステップ１０６０では、経路決定部７００が動作する。経路決定部７００は、データベース信号１０と画像データ９を取得し、異常兆候または異常事象が発生したと推定される地点（異常発生部位）に作業員が安全に到達する経路（点検経路）を決定する。経路決定部７００の動作について、以下では簡単に説明し、詳細は後述する。
【0058】
経路決定部７００は、設計情報データベース３５０に保存されているプラント１００の設計情報を、カメラ７１または情報収集部６００（例えばドローンやロボット）がプラントの異常兆候または異常事象が発生する前（通常の点検時など）に撮影し画像データデータベース３２０に保存されている画像データ９と比較し、プラント１００の通路のうち正常時に通行可能な通路を検出する。そして、経路決定部７００は、カメラ７１または情報収集部６００（例えばドローンやロボット）がプラントの異常兆候または異常事象が発生した以降に撮影し画像データデータベース３２０に保存されている画像データ９を用いて、現在発生している異常などにより通行不能となっている通路（通行可能な通路）を検出する。そして、経路決定部７００は、異常知識データベース３４０に保存されている２次被害についての情報を用いて、２次被害により今後通行できなくなる可能性のある通路（将来通行不能な通路）を検出する。今後通行できなくなる可能性（将来通行不能になる可能性）のある通路とは、将来通行不能になると経路決定部７００に判断された通路のことである。経路決定部７００は、これらの通路に関する情報に基づき、異常兆候または異常事象の発生を検知したときに通行可能な通路及び将来通行可能な通路を検出し、作業員が安全に異常発生部位に到達する経路（点検経路）を決定する。なお、経路決定部７００は点検経路の代わりに避難経路を決定するようにしても良い。
【0059】
経路決定部７００は、決定した点検経路を、経路信号１１として誘導部８００と外部出力インターフェイス２２０に送信する。外部出力インターフェイス２２０は、経路信号１１の情報を含む外部出力信号１２を制御装置１２０と画像表示装置９４０に送信する。画像表示装置９４０は、点検経路などの、運転支援装置２００が演算を行って得た情報を表示する。作業員は、画像表示装置９４０に表示された情報を見ることにより、点検経路を把握できる。
【0060】
ステップ１０７０では、誘導部８００が動作する。誘導部８００は、経路信号１１を取得すると、経路信号１１が示す情報の内容に従って、作業員を誘導する。例えば、ドローンと移動型ロボットは作業員を先導し、構内放送機器は音声で運転員が進む方向を指示することで、それぞれ作業員が点検経路に沿って移動することを支援する。
【0061】
以上述べたように、本実施例による運転支援装置２００は、異常兆候または異常事象の発生を検知すると、ステップ１０４０からステップ１０７０の処理を実行することにより、プラント１００の状況に応じて点検経路または避難経路をリアルタイムで導出でき、作業員が異常兆候や異常事象に対応するときの安全性を向上できる。
【0062】
【0063】
図３Ａは、運転データデータベース３１０に保存されるデータ（運転データ４）の態様を説明する図である。プラント１００の機器１１０に設置されたセンサーは、プラント１００の運転データを計測する。この運転データは、サンプリング周期毎に運転データデータベース３１０に保存される。図３Ａには、一例として、３つの項目Ａ、Ｂ、Ｃ（例えば、温度、流量、圧力）についての運転データ４を示している。
【0064】
図３Ｂは、診断結果データベース３３０に保存されるデータ（診断結果５）の態様を説明する図である。診断部４００が診断した結果の情報は、診断結果５として診断結果データベース３３０に保存される。図３Ｂの上段には、一例として、運転データを計測した時刻とクラスタ番号の関係を示すデータを示している。図３Ｂの下段には、一例として、クラスタ毎の属性、事象、重み係数を示している。属性とは、各クラスタが正常クラスタであるか、異常クラスタであるかを定義するための情報である。重み係数とは、各クラスタの中心座標を定義するための係数についての情報である。さらに、属性が異常のクラスタについては、クラスタ番号に対応付けられた異常事象（異常兆候によって起こり得る異常事象）の種類が、事象として保存されている。
【0065】
図３Ｃは、異常知識データベース３４０に保存されるデータの態様を説明する図である。異常知識データベース３４０には、異常事象によって起こり得る被害（２次被害）についての情報（異常知識）として、異常事象に対する２次被害の内容、２次被害の発生時間、及び２次被害の影響範囲などの情報が予め保存されている。２次被害の発生時間とは、異常事象が発生してから２次被害が発生するまでの予想時間である。２次被害の影響範囲とは、２次被害の影響を受ける範囲についての情報であり、例えば２次被害により通れなくなる通路などのことである。
【0066】
図面に示していないが、画像データデータベース３２０には、カメラ７１と情報収集部６００が撮影した画像データ９が保存されている。画像データ９には、主にプラント１００の通路の画像が含まれる。経路決定部７００は、画像データ９から、物体が落下している通路などの、通行不能となっている通路を検出することができる。
【0067】
また、図面に示していないが、設計情報データベース３５０には、ＣＡＤなどで得られたプラント１００の設計情報が予め保存されている。経路決定部７００は、プラント１００の設計情報からプラント１００の通路を把握することができる。
【0068】
以下、診断部４００が行う処理について説明する。本実施例では、診断部４００は、既存の方法である適応共鳴理論（ＡＲＴ）を用いて、プラント１００の運転状態を診断する。
【0069】
図４Ａは、診断部４００がＡＲＴを用いてプラント１００の運転状態を診断する構成を示す模式図である。診断部４００は、ＡＲＴモジュール４１０を備える。以下では、ＡＲＴモジュール４１０が行う処理の手順について説明する。
【0070】
ＡＲＴモジュール４１０は、入力データＩｉ（ｎ）が入力される。入力データＩｉ（ｎ）は、運転データ４を０から１の範囲に正規化したデータＮｘｉ（ｎ）と正規化したデータの補数ＣＮｘｉ（ｎ）（＝１－Ｎｘｉ（ｎ））を含むデータである。ｉは、運転データ４の項目を識別するための符号である。ｎは、運転データ４の時刻を定義するためのサンプル番号である。
【0071】
ＡＲＴモジュール４１０は、入力データである運転データ４を複数のクラスタに分類する。
【0072】
ＡＲＴモジュール４１０は、Ｆ０レイヤー４１１、Ｆ１レイヤー４１２、Ｆ２レイヤー４１３、メモリ４１４、及び選択サブシステム４１５を備え、これらは相互に結合している。Ｆ１レイヤー４１２及びＦ２レイヤー４１３は、重み係数を介して結合している。重み係数は、入力データが分類されるクラスタのプロトタイプ（原型）を表している。ここで、プロトタイプとは、クラスタの代表値を表すものである。
【0073】
Ｆ０レイヤー４１１では、入力データ（入力ベクトル）に対して正規化とノイズの除去を実施することで、Ｆ１レイヤー４１２と選択サブシステム４１５に出力する正規化入力ベクトルｕｉ
０を作成する。
【0074】
Ｆ１レイヤー４１２では、Ｆ０レイヤー４１１から入力した正規化入力ベクトルｕｉ
０を短期記憶として保持するとともに、Ｆ２レイヤー４１３に出力するｐｉを計算する。
【0075】
Ｆ２レイヤー４１３では、クラスタ毎に定義されている重み係数とｐｉを用いて適合度を計算し、ｐｉに最もよく一致するクラスタを選択する。
【0076】
選択サブシステム４１５では、正規化入力ベクトルｕｉ
０とＦ２レイヤー４１３で選択したクラスタとの一致度を計算し、一致度がパラメータρよりも大きい場合には選択したクラスタを出力する。
【0077】
次に、ＡＲＴモジュール４１０のアルゴリズムについて説明する。ＡＲＴモジュール４１０に入力データＩｉ（ｎ）が入力された場合のアルゴリズムの概要は、下記の処理１から処理５のようになる。
【0078】
処理１：Ｆ０レイヤー４１１により、入力データＩｉ（ｎ）を正規化し、ノイズを除去する。正規化されてノイズが除去された入力データ（正規化入力ベクトルｕｉ
０）は、Ｆ１レイヤー４１２に出力される。
【0079】
処理２：Ｆ１レイヤー４１２に入力された入力データ（正規化入力ベクトルｕｉ
０）と重み係数との比較により、ふさわしいクラスタの候補を選択する。選択サブシステム４１５は、入力データと、重み係数で示されるクラスタの中心座標との距離を求め、この距離に基づいて入力データにふさわしいクラスタの候補を求める。
【0080】
処理３：選択サブシステム４１５で選択したクラスタの妥当性がパラメータρとの比により評価される。妥当と判断されれば、入力データはそのクラスタに分類され、処理４に進む。一方、妥当と判断されなければ、そのクラスタはリセットされ、他のクラスタからふさわしいクラスタの候補を選択する（処理２を繰り返す）。パラメータρの値を大きくするとクラスタの分類が細かくなる。すなわち、クラスタサイズが小さくなる。逆に、ρの値を小さくすると分類が粗くなる。すなわち、クラスタサイズが大きくなる。このパラメータρをビジランス（ｖｉｇｉｌａｎｃｅ）パラメータと呼ぶ。パラメータρは、入力データの類似性を規定するパラメータである。パラメータρの値は、予め設定しておく。
【0081】
処理４：処理２において全ての既存のクラスタがリセットされると、入力データが新規クラスタに属すると判断され、新規クラスタのプロトタイプを表す新しい重み係数を生成する。
【0082】
処理５：入力データがクラスタＪに分類されると、クラスタＪに対応する重み係数ＷＪ（ｎｅｗ）は、過去の重み係数ＷＪ（ｏｌｄ）及び入力データｐ（または入力データから派生したデータ）を用いて、式（１）により更新される。
ＷＪ（ｎｅｗ）＝Ｋｗ・ｐ＋（１－Ｋｗ）・ＷＪ（ｏｌｄ） ・・・（１）
ここで、Ｋｗは、学習率パラメータ（０＜Ｋｗ＜１）であり、入力データｐを新しい重み係数ＷＪ（ｎｅｗ）に反映させる度合いを決定する値である。
ＷＪ（ｎｅｗ）＝Ｋｗ・ｐ＋（１－Ｋｗ）・ＷＪ（ｏｌｄ） ・・・（１）
ここで、Ｋｗは、学習率パラメータ（０＜Ｋｗ＜１）であり、入力データｐを新しい重み係数ＷＪ（ｎｅｗ）に反映させる度合いを決定する値である。
【0083】
なお、式（１）及び後述する式（２）から式（１２）を演算する機能は、ＡＲＴモジュール４１０に組み込まれている。また、演算に必要なパラメータも、ＡＲＴモジュール４１０に保存されている。
【0084】
ＡＲＴ４１０のデータ分類アルゴリズムの特徴は、上記の処理４にある。処理４では、学習した時のパターンと異なる入力データが入力された場合、記録されているパターンを変更せずに新しいパターンを記録することができる。このため、過去に学習したパターンを記録しながら、新たなパターンを記録することが可能である。
【0085】
このように、ＡＲＴモジュール４１０は、入力データ（運転データ４）が与えられると、パターンを学習する。したがって、学習済みのＡＲＴモジュール４１０は、新たな入力データを入力すると、上記のアルゴリズムにより、入力データが過去に学習したどのパターンに近いかを判定することができる。また、入力データのパターンが過去に経験したことのないパターンであれば、ＡＲＴモジュール４１０は、入力データを新規クラスタに分類する。
【0086】
図４Ｂは、Ｆ０レイヤー４１１の構成を示すブロック図である。Ｆ０レイヤー４１１では、入力データＩｉを各時刻で再度正規化し、Ｆ１レイヤー４１２及び選択サブシステム４１５に出力する正規化入力ベクトルｕｉ
０を作成する。なお、図４Ｂでは、添え字ｉを省略している。
【0087】
始めに、入力データＩｉから、式（２）に従ってｗｉ
０を計算する。ここで、ａは定数である。
【0088】
【数1】
【0089】
次に、ｗｉ
０を正規化したｘｉ
０を、式（３）を用いて計算する。ここで、||ｗ０||は、ｗ０のノルムを表す。
【0090】
【数2】
【0091】
そして、式（４）を用いて、ｘｉ
０からノイズを除去したｖｉ
０を計算する。ただし、θは、ノイズを除去するための定数である。式（４）の計算により、微小な値は０となるため、入力データのノイズが除去される。
【0092】
【数3】
【0093】
最後に、式（５）を用いて正規化入力ベクトルｕｉ
０を求める。ｕｉ
０は、Ｆ１レイヤー４１２の入力となる。
【0094】
【数4】
【0095】
図４Ｃは、Ｆ１レイヤー４１２の構成を示すブロック図である。Ｆ１レイヤー４１２では、式（５）で求めたｕｉ
０を短期記憶として保持し、Ｆ２レイヤー４１３に出力するｐｉを計算する。Ｆ２レイヤーの計算式をまとめて式（６）から式（１２）に示す。ただし、ａ、ｂ、及びｄは、予め定めた定数、ｆ（）は、式（４）で示した関数、Ｔｊは、Ｆ２レイヤー４１３で計算する適合度、Ｚｊｉは重み係数、ｉはデータ項目を識別するための符号（１≦ｉ≦Ｍ）、Ｍはデータ項目の数である。なお、図４Ｃでは、添え字ｉを省略している。
【0096】
【数5】
【0097】
【数6】
【0098】
【数7】
【0099】
【数8】
【0100】
【数9】
【0101】
【数10】
【0102】
ただし、
【0103】
【数11】
【0104】
【0105】
図５Ａは、運転データ４をクラスタに分類した分類結果の一例を示す図である。図５Ａでは、一例として、運転データ４のうちの２項目（項目Ａと項目Ｂ）を２次元のグラフで表している。また、縦軸と横軸には、それぞれの項目の運転データを規格化して示している。
【0106】
運転データは、図４ＡのＡＲＴモジュール４１０によって、複数のクラスタ４１９に分類される。クラスタ４１９は、図５Ａでは、クラスタ番号１から４とそれぞれ記された４つの円で表され、１つの円が１つのクラスタに相当する。
【0107】
本実施例では、運転データは、４つのクラスタに分類されている。クラスタ番号１は、項目Ａの値が大きく、項目Ｂの値が小さいグループである。クラスタ番号２は、項目Ａと項目Ｂの値が共に小さいグループである。クラスタ番号３は、項目Ａの値が小さく、項目Ｂの値が大きいグループである。クラスタ番号４は、項目Ａと項目Ｂの値が共に大きいグループである。
【0108】
図５Ｂは、運転データを時間変化とともにクラスタに分類した結果を説明する図である。図５Ｂにおいて、上図は、運転データ４の例を示し、下図は、運転データ４を分類したクラスタの例を示す。上図と下図の横軸は、時間を示し、上図の縦軸は、運転データ４を示し、下図の縦軸は、クラスタ番号を示す。
【0109】
図５Ｂに示すように、運転データ４は、クラスタ１から４という４つのクラスタに分類された。すなわち、運転データ４は、学習の期間（正常時）では、クラスタ１から３という３つのクラスタに分類され、診断の期間では、クラスタ２とクラスタ４という２つのクラスタに分類された。クラスタ１から３は、正常クラスタである。クラスタ４は、新しく発生したクラスタ（新規クラスタ）、すなわち異常クラスタであり、正常時に経験していない新状態を表している。
【0110】
図２のステップ１０２０では、診断部４００は、クラスタ４という新規クラスタが発生したら（または、運転データ４がクラスタ４に分類されたら）、異常兆候が発生したと判断する。すなわち、診断部４００は、異常兆候の発生をクラスタ番号に基づいて検知することができる。また、プラント１００の作業員が、図３Ｂに示すような診断結果のデータに基づいて、クラスタ番号と異常事象を関連付けることもできる。
【0111】
以下では、図２のステップ１０６０で経路決定部７００が実行する動作の詳細を説明する。経路決定部７００は、ステップ１０６０で、データベース信号１０と画像データ９を入力し、異常発生部位に作業員が安全に到達する点検経路または避難経路を決定する。
【0112】
【0113】
ステップ１１００では、経路決定部７００は、診断結果データベース３３０に保存されている情報に基づき、異常発生部位を推定して求める。診断結果データベース３３０（図３Ｂ）にはクラスタ番号と異常事象に関するデータが保存されているが、クラスタ番号と関連付けられている異常事象に異常発生部位についての情報を含めておくことで、異常発生部位の推定が可能である。異常事象に異常発生部位についての情報を含めておくというのは、異常事象についての情報に、その異常事象がどの地点（プラント１００のどの機器１１０）で発生する異常事象かという情報を含めておくことである。このようにすると、経路決定部７００は、クラスタ番号から異常発生部位を特定することができる。経路決定部７００は、１つまたは複数の異常発生部位を推定して求めることができる。
【0114】
なお、診断部４００は、運転データ４をプラント１００の機器１１０毎にグループ化した上で、このグループ毎に診断することも可能である。この場合には、診断部４００は、機器１１０毎の運転状態を診断することが可能であり、経路決定部７００は、新規クラスタが発生したグループに該当する機器１１０を、異常発生部位としてもよい。
【0115】
ステップ１１１０では、経路決定部７００は、設計情報データベース３５０に保存されているプラント１００の設計情報と、カメラ７１または情報収集部６００がプラントの異常兆候または異常事象が発生する前に撮影し画像データデータベース３２０に保存されている画像データ９とを比較して、正常時に通行可能な通路を検出する。設計情報と画像データを比較する方法の一例として、例えば画像データから通路や構造物を抽出してプラント内部の構造のデータを作成し、設計情報であるＣＡＤデータに含まれるプラント内部の構造のデータと比較する方法などがある。設計情報からプラントの通路に変更がない場合には、例えば、設計情報に含まれるプラント１００の通路の情報を正常時に通行可能な通路として検出する。
【0116】
一方、プラント１００の運転開始後にプラント１００が改造された場合、この改造に伴って通行可能な通路が変更される場合がある。例えば、設計情報データベース３５０に保存されているＣＡＤデータでは通路となっている空間と同じ位置の画像をカメラ７１または情報収集部６００で撮影した際に、壁などの構造物が撮影されているような場合には、プラント１００の改造によって当該通路が通行不可であることが分かる。そこで、通常の点検時などに撮影されたプラント１００の通路の画像（正常時の画像）と、プラント１００の設計情報とを比較することにより、プラント１００の改造などによって使用できない通路や新たに使用できるようになった通路を検出し、プラント１００の設計情報から得られる通路から使用できない通路を除く、または新たに使用できるようになった通路を追加することで、正常時に通行可能な通路を検出する。
【0117】
ステップ１１２０では、経路決定部７００は、画像データデータベース３２０に保存されている画像データ９を用いて、通行不能な通路を検出する。経路決定部７００は、カメラ７１または情報収集部６００がプラントの異常兆候または異常事象が発生する前に撮影したプラント１００の通路の画像と、カメラ７１または情報収集部６００が図２のステップ１０５０（診断部４００が異常兆候または異常事象の発生を検知した場合の処理）で異常兆候又は異常事象が発生した後に撮影したプラント１００の通路の画像の画像データ９を互いに比較し、通常の点検時と異常兆候または異常事象の発生を検知した場合との画像の違いから、プラント１００の通路に存在する落下物や通路の構造変化を把握し、異常兆候または異常事象の発生などによって通行できなくなっている通路を検出する。
【0118】
また、ガスセンサが機器１１０に設置されている場合には、経路決定部７００は、運転データとして運転データデータベース３１０に保存されたガスセンサの計測値に基づいて、現在通行不能な通路を検出することも可能である。
【0119】
ステップ１１３０では、経路決定部７００は、診断結果データベース３３０に保存されている診断結果５のデータ（図３Ｂ）と、異常知識データベース３４０に保存されている２次被害についての情報（図３Ｃ）に基づき、将来通行不能になる可能性のある通路を求める。診断結果データベース３３０には、診断部４００が診断した結果である、クラスタ番号と異常事象（異常兆候によって起こり得る異常事象）の関係が保存されている。異常知識データベース３４０には、異常事象によって起こる被害（２次被害）についての情報（異常知識）が保存されている。経路決定部７００は、診断部４００が異常兆候の発生を検知したクラスタ番号と異常事象の関係と、異常事象と２次被害に関する情報に基づいて、２次被害の発生により今後通行できなくなる可能性のある通路を検出する。例えば、経路決定部７００は、２次被害の影響範囲と２次被害の発生時間から、どの通路がいつ通行できなくなるかを求める。
【0120】
ステップ１１４０では、経路決定部７００は、ステップ１１１０で検出した通行可能な通路の中から、ステップ１１２０で検出した通行不能となっている通路と、ステップ１１３０で検出した将来通行不能になる可能性のある通路を回避して、作業員が１つまたは複数の異常発生部位（点検箇所）に到達する経路を、点検経路として決定する。ステップ１１４０の詳細は、図７Ａから図７Ｃを用いて説明する。
【0121】
【0122】
【0123】
図７Ａは、ノードデータのテーブルの例を示す図である。ノードとは、通路が分岐する地点を定義する節点である。ノードデータのテーブルには、ノード番号、ノードの座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、ノードの通行可否、ノードが通行否となる時刻、及びノードのリスクが記録されている。
【0124】
図７Ｂは、エッジデータのテーブルの例を示す図である。エッジとは、ノードとノードを繋ぐ通路を定義する辺である。エッジデータのテーブルには、エッジ番号、エッジが接続するノードの番号、エッジの距離（長さ）、エッジの通行可否、エッジが通行否となる時刻、及びエッジのリスクが記録されている。
【0125】
図７Ａと図７Ｂに示すテーブルは、経路決定部７００が、設計情報データベース３５０に保存されているプラント１００の設計情報を用いて、予め作成することができる。例えば、ノードの座標とエッジが接続するノードについての情報は、プラント１００の通路についての情報から得ることができる。また、通行可否についてのデータは、初期値を「可」とし、ノードまたはエッジに関連する通路が現在通行不能な通路や将来通行不能になる可能性のある通路になったら「不可」とすることができる。また、通行否となる時刻についてデータは、異常知識データベース３４０（図３Ｃ）に保存された情報（異常知識）の中の２次被害の発生時間（２次被害が発生する予想時間）から定めることができる。
【0126】
ノードとエッジのリスクとは、該当するノードとエッジを通過する際に作業員が２次被害に巻き込まれるリスクである。経路決定部７００は、設計情報データベース３５０に保存されているプラント１００の設計情報や作業員が予め設定した情報を基に、これらのリスクを任意の数値で表すことができる。例えば、ガス漏れの異常が発生した場合のリスクを大きい値で表し、通路に落下物が存在するだけの場合のリスクを小さい値で表すことができる。
【0127】
詳細は後述するが、本実施例による運転支援装置２００は、リスクの大きい通路を可能な限り回避した上で点検経路を決定することができる。例えば、ガス漏れの異常が発生している通路を落下物が存在する通路よりも優先的に回避した経路を、点検経路とすることが可能である。
【0128】
【0129】
【0130】
ステップ１２００では、経路決定部７００は、初期ノード番号を設定する。初期ノード番号とは、作業員が現在いる地点のノード（または、作業員が現在いる地点に最も近いノード）の番号であり、点検経路の始点となるノードの番号である。
【0131】
ステップ１２１０では、経路決定部７００は、現在のノード番号における選択可能なエッジから通行可能な任意のエッジを選択し、次のノードに移動する。例えば、現在のノード番号が１である場合には、エッジ１（ノード１とノード２を接続するエッジ）とエッジ２（ノード１とノード３を接続するエッジ）が選択可能なエッジである。エッジ１は、通行可否が「可」であり通行可能であるが、エッジ２は、通行可否が「否」であるため通行可能ではない。このため、経路決定部７００は、エッジ２を選択肢から除外してエッジ１を選択し、次のノードであるノード２に移動する。
【0132】
なお、通行可否が「否」となっているエッジであっても、「通行否となる時刻」までに通行が完了すると想定される場合には、そのエッジを選択肢として除外しないようにしても良い。
【0133】
ステップ１２２０では、経路決定部７００は、次のノードへの移動により点検箇所（異常発生部位）を全て通過したかどうかを調べる。点検箇所は、ノードまたはエッジで定義されている。点検箇所を全て通過した場合は、ステップ１２３０に進み、全て通過していない場合は、ステップ１２１０に戻る。
【0134】
ステップ１２３０では、経路決定部７００は、今までに選択した全てのエッジで作業員が通る経路を構成し、この経路について評価値を計算する。経路決定部７００は、今までに選択したエッジの距離（長さ）の総和である総距離と、今までに通過した全てのノードとエッジのリスクに基づき、経路の評価値を計算する。経路の評価値は、作業員が通る経路の総距離とこの経路を通過する際のリスクによって計算される値であり、任意の式で計算することができる。本実施例では、経路の評価値は、総距離が短くてリスクが小さいほど大きい値をとるものとし、例えば式（１３）で計算される。
Ｅ＝α１×（１／Ｄ）＋α２×（１／（Ｒ＋ε）） ・・・（１３）
ここで、Ｅは経路の評価値、Ｄは総距離、Ｒはリスク、εはＲ＝０の場合の除算を回避するための微小な値（例えば０．００１）、α１とα２は任意に定めた重みパラメータである。
Ｅ＝α１×（１／Ｄ）＋α２×（１／（Ｒ＋ε）） ・・・（１３）
ここで、Ｅは経路の評価値、Ｄは総距離、Ｒはリスク、εはＲ＝０の場合の除算を回避するための微小な値（例えば０．００１）、α１とα２は任意に定めた重みパラメータである。
【0135】
経路決定部７００は、評価値Ｅを用いて点検経路を決定する。評価値Ｅが大きい経路は、総距離が短くてリスクが小さい経路である。このような経路を点検経路にすると、作業員は、点検箇所まで安全に到達でき、点検箇所から安全に避難できる。
【0136】
ステップ１２４０では、経路決定部７００は、経路の評価値Ｅに基づき、エッジを選択する方法を学習する。経路決定部７００は、１つのノードから次のノードへ移動するときにエッジを選択するが、経路の評価値Ｅが大きくなるようにエッジを選択する。経路決定部７００は、どのようなエッジを選択したら経路の評価値Ｅが大きくなるかを学習する。これにより、経路決定部７００は、総距離が短くてリスクが小さい経路を選ぶ方法を学習できる。
【0137】
ステップ１２５０では、経路決定部７００は、学習の終了を判定する。ステップ１２１０からステップ１２５０までの処理を予め定められた回数だけ繰り返した場合には、学習を終了してステップ１２６０に進み、それ以外の場合には、ステップ１２１０に戻る。
【0138】
ステップ１２６０では、経路決定部７００は、経路の評価値Ｅが最も大きい経路を点検経路として出力する。
【0139】
経路決定部７００は、図７Ｃに示すフローチャートを実行することにより、現在通行不能な通路と将来通行不能になる可能性のある通路を回避して、作業員が１つまたは複数の異常発生部位（点検箇所）に到達するための点検経路を決定することができる。この点検経路は、距離が短くてリスクが小さいため、作業員にとって安全な経路である。
【0140】
以上の説明では、経路決定部７００は、図６のステップ１１３０で２次被害についての情報（異常知識）を用いて将来通行不能になる可能性のある通路を求めて、点検経路を決定する。経路決定部７００は、２次被害についての情報を用いずに点検経路を決定することもできる。すなわち、経路決定部７００は、ステップ１１３０で将来通行不能になる可能性のある通路を求めずに（すなわち、ステップ１１３０を実行せずに）、点検経路を決定することもできる。このような構成では、運転支援装置２００は、２次被害についての情報が不要で、将来通行不能になる可能性のある通路を求める必要がないので、より速く点検経路を決定することができる。
【0141】
経路決定部７００は、異常事象に応じて（例えば、異常事象の種類、異常発生部位、及び点検箇所の数に応じて）、画像データ９を用いずに点検経路を決定したり、２次被害についての情報を用いずに点検経路を決定したりすることができる。
【0142】
また、経路決定部７００は、作業員が全ての点検箇所で作業を終えた後に点検箇所から戻る（避難する）ための避難経路も導出できる。避難経路は、点検経路と同じ経路でもよい。また、避難経路は、作業員が点検箇所に到達した後で点検経路に２次被害が発生することを考慮して、点検箇所から避難する地点までの経路を、点検箇所に到達するまでの経路を導出したのと同様にして導出してもよい。
【0143】
また、異常兆候の発生から時間が経過すると、通行不能な通路が通行可能な通路になる場合がある。例えば、作業員が点検箇所に到達して保守作業を実施することで、通行不能な通路が通行可能な通路になるような場合がある。より具体的には、異常事象として蒸気漏れにより通行不能になった経路に対して、蒸気漏れを止めるためにバルブを閉めることで蒸気が漏れていた方向の通路が通行可能な通路となる場合などがある。
【0144】
経路決定部７００は、このように、通路が通行不能になった原因（例えば、蒸気漏れ）と、通行不能になった通路が通行可能となる時間（例えば、作業員が点検箇所に到達する時間と点検に要する時間の合計）を異常事象の種類に応じて予め対応付けておくことで、将来通行可能となる可能性のある経路を検出することができる。つまり、経路決定部７００は、作業員の点検などにより通行不能から通行可能になると予測される通路と、この通路が通行不能から通行可能になると予測される時間とに基づいて点検経路を決定することで、例えば点検箇所から避難するための経路としてより適切な通路を選択することができる。なお、将来通行可能となる可能性のある経路とは、将来通行可能になると経路決定部７００に判断された経路のことである。
【0145】
なお、運転支援装置２００には、異常兆候または異常事象が発生した時の点検経路が想定点検経路として予め設定されていることがある。この場合には、経路決定部７００は、想定点検経路に近い経路を点検経路に決定することができる。経路決定部７００は、図７Ｃに示すフローチャートを実行して得られた点検経路と想定点検経路とを比較し、経路の評価値Ｅを計算する式（１３）の重みパラメータα１、α２を調整することで、得られた点検経路が想定点検経路に近くなるようにすることができる。点検経路が想定点検経路に近いとは、点検経路と想定点検経路との差分が予め定めた閾値より小さいことである。この差分は、任意の方法で求めることができる。経路決定部７００は、重みパラメータα１、α２を調整することで、想定点検経路と一致する経路を点検経路に決定してもよい。
【0146】
図８は、運転支援装置２００が導出した点検経路の例を説明する図である。図８には、プラント１００の構造物７１０と、構造物７１０のフロア（１階７２０、２階７３０、及び３階７４０）を示している。作業員は、１階７２０と２階７３０の間を階段７５０ａで移動可能であり、２階７３０と３階７４０の間を階段７５０ｂで移動可能である。図８において、黒丸はノード７６０を示しており、線（実線と破線）はエッジ７７０を示している。エッジ７７０のうち、通行不能の通路と将来通行不能になる可能性のある通路を示すエッジには、×印をつけている。
【0147】
図８において、点検経路の始点（作業員が現在いる地点）がノード７６０ａであり、点検箇所７８０ａがエッジ７７０ａで定義されており、点検箇所７８０ｂがエッジ７７０ｂで定義されているとする。運転支援装置２００は、点検経路の始点（ノード７６０ａ）から点検箇所７８０ａと点検箇所７８０ｂを通過する点検経路として、実線で描かれた点検経路を得ることができる。
【0148】
以上述べたように、本実施例による運転支援装置２００は、設計情報データベース３５０に保存されているプラント１００の設計情報と、カメラ７１が異常事象の兆候または異常事象が発生する前に撮影した画像データ９と、を比較することで検出した通行可能な通路に基づいて、点検経路または避難経路を決定することにより、作業員が安全に点検箇所まで安全に到達できる点検経路や、作業員が安全に避難できる避難経路を導出できる。
【0149】
また、本実施例による運転支援装置２００は、異常兆候または異常事象が発生したときに情報収集部６００が撮影した画像データ９を用いて点検経路または避難経路を決定することができ、プラントの状況に応じた点検経路または避難経路をリアルタイムで導出することができる。また、本実施例による運転支援装置２００は、プラント１００の改造や通路に落下した物体の存在などによる、プラント１００の構造変化の影響も考慮して点検経路を導出することが可能である。このため、本実施例による運転支援装置２００は、プラント１００で発生しうる種々の事象に対応して点検経路を導出することが可能である。
【0150】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記の実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明は、必ずしも説明した全ての構成を備える態様に限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、削除したり、他の構成を追加・置換したりすることが可能である。
【符号の説明】
【0151】
１…外部入力信号、２…計測信号、３…計測データ、４…運転データ、５…診断結果、６…データベース信号、７…情報収集指令信号、８…情報収集結果信号、９…画像データ、１０…データベース信号、１１…経路信号、１２…外部出力信号、７０…計測信号、７１…カメラ、８０…制御信号、１００…プラント、１１０…機器、１２０…制御装置、２００…運転支援装置、２１０…外部入力インターフェイス、２２０…外部出力インターフェイス、２５０…運転支援装置動作制御部、３１０…運転データデータベース、３２０…画像データデータベース、３３０…診断結果データベース、３４０…異常知識データベース、３５０…設計情報データベース、４００…診断部、４１０…ＡＲＴモジュール、４１１…Ｆ０レイヤー、４１２…Ｆ１レイヤー、４１３…Ｆ２レイヤー、４１４…メモリ、４１５…選択サブシステム、４１９…クラスタ、５００…収集情報決定部、６００…情報収集部、７００…経路決定部、７１０…構造物、７２０…１階、７３０…２階、７４０…３階、７５０ａ…階段、７５０ｂ…階段、７６０…ノード、７６０ａ…ノード、７７０…エッジ、７７０ａ…エッジ、７７０ｂ…エッジ、７８０ａ…点検箇所、７８０ｂ…点検箇所、８００…誘導部、９００…外部装置、９１０…外部入力装置、９２０…キーボード、９３０…マウス、９４０…画像表示装置。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8】