特許 7323601 監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-07-31

(45)【発行日】2023-08-08

(54)【発明の名称】監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20230801BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 301Q

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021507322

(86)(22)【出願日】2020-03-13

(86)【国際出願番号】 JP2020011282

(87)【国際公開番号】W WO2020189585

(87)【国際公開日】2020-09-24

【審査請求日】2022-08-10

(31)【優先権主張番号】P 2019048584

(32)【優先日】2019-03-15

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000002107

【氏名又は名称】住友重機械工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】門脇 正法

【審査官】田中 友章

(56)【参考文献】

【文献】特表２００８－５０３０１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平４－３７２０４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平７－１２１２３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－２１６００３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プラントに関するプロセスデータの入力を受け付ける入力部と、
入力された前記プロセスデータに基づいて、前記プロセスデータの関係性を表すモデルを生成するモデル生成部と、
実測されていない前記プロセスデータに相当する値に基づき生成された前記モデルを用いる第１判定モード又は前記プロセスデータの実測値に基づき生成された前記モデルを用いる第２判定モードで、前記プラントの運転状態を判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を表示する表示部と、
を備え、
前記判定部は、前記実測値の数が所定の数よりも少ない場合は、前記第1判定モードで判定する監視装置。

【請求項2】

前記判定部は、実測された前記プロセスデータに基づいて、前記第１判定モード又は前記第２判定モードで、前記プラントの運転状態の異常度を算出し、前記異常度に基づいて前記プラントの運転状態を判定する、
をさらに備える請求項１に記載の監視装置。

【請求項3】

前記モデルは、前記プロセスデータの関係性を表すグラフを含み、
前記表示部は、前記グラフを表示する、
請求項１又は２に記載の監視装置。

【請求項4】

前記モデルは、実測されていない前記プロセスデータに相当する値として、人によって入力された値を利用して、前記モデルを生成する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の監視装置。

【請求項5】

前記モデル生成部は、実測されていない前記プロセスデータに相当する値として、前記プロセスデータの設計値を利用して、前記モデルを生成する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の監視装置。

【請求項6】

前記入力部は、前記プロセスデータが描画される描画領域への手書きグラフの入力を受け付け、
前記手書きグラフを代表するデータ点を前記描画領域にプロットするプロット部をさらに備え、
前記モデル生成部は、前記データ点に基づいて、前記モデルを生成する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の監視装置。

【請求項7】

前記入力部は、前記描画領域に前記手書きグラフを含む手書き範囲の入力を受け付け、
前記プロット部は、前記手書きグラフ及び前記手書き範囲を代表するデータ点を前記描画領域にプロットする、
請求項６に記載の監視装置。

【請求項8】

プラントに関するプロセスデータの入力を受け付け、入力された前記プロセスデータに基づいて、前記プロセスデータの関係性を表すモデルを生成し、実測されていない前記プロセスデータに相当する値に基づき生成された前記モデルを用いる第１判定モード又は前記プロセスデータの実測値に基づき生成された前記モデルを用いる第２判定モードで、前記プラントの運転状態を判定し、判定結果を表示し、ここで、前記実測値の数が所定の数よりも少ない場合は、前記第1判定モードで判定した結果を表示する表示装置。

【請求項9】

プラントを監視する監視装置に、
プラントに関するプロセスデータの入力を受け付けることと、
入力された前記プロセスデータに基づいて、前記プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することと、
実測されていない前記プロセスデータに相当する値に基づき生成された前記モデルを用いる第１判定モード又は前記プロセスデータの実測値に基づき生成された前記モデルを用いる第２判定モードで、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記判定することによる判定結果を表示することを実行し、
前記実測値の数が所定の数よりも少ない場合は、前記第1判定モードで判定した結果を表示する監視方法。

【請求項10】

プラントを監視する監視装置に、
プラントに関するプロセスデータの入力を受け付けることと、
入力された前記プロセスデータに基づいて、前記プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することと、
実測されていない前記プロセスデータに相当する値に基づき生成された前記モデルを用いる第１判定モード又は前記プロセスデータの実測値に基づき生成された前記モデルを用いる第２判定モードで、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記判定することによる判定結果を表示することを実行し、
前記実測値の数が所定の数よりも少ない場合は、前記第1判定モードで判定した結果を表示する監視プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、プラントの運転状態に関する時系列データであるプロセスデータを測定し、過去のプロセスデータを学習データとして用いて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することがある。生成したモデルは、プラントが正常に動作しているか判定するために用いられることがある。

【0003】

例えば、下記特許文献１には、制御装置が制御対象を制御する際の目標値と、制御対象に関する過去の実測値とを比較して、学習知識が適正か否かを判断する学習知識の評価装置が記載されている。

【0004】

また、下記特許文献２には、過去の需要量の実績データに基づいて、需要量を予測するための予測モデルを作成し、実績データと、未来の気象予測データと、予測された需要量とに基づいて、需要量を補正する需要予測装置が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開平７－２１９６０４号公報

【文献】特開２０１８－７３２１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

過去のプロセスデータを学習データとして用いて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する場合、実測したプロセスデータがある程度蓄積されていることが前提となる。しかしながら、プラントを始動した直後のように、実測したプロセスデータのデータ量が限られている場合、モデルを生成することが困難となり、プラントの運転状態を判定することができない期間が生じることがある。

【0007】

そこで、本発明は、実測したプロセスデータのデータ量が限られている場合であっても、プラントの運転状態を判定することができる監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一態様に係る監視装置は、プラントに関するプロセスデータの入力を受け付ける入力部と、入力されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成するモデル生成部と、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モード又はプロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラントの運転状態を判定する判定部と、判定部による判定結果を表示する表示部と、を備える。

【0009】

この態様によれば、実測されていないプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モードでプラントの運転状態を判定することで、実測したプロセスデータのデータ量が限られている場合であっても、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成して、プラントの運転状態を判定することができる。これにより、プラントを始動した直後から運転状態の判定を行うことができ、ダウンタイムを減らすことができる。

【0010】

本発明の他の態様に係る表示装置は、プラントに関するプロセスデータの入力を受け付け、入力されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成し、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モード又はプロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラントの運転状態を判定し、判定結果を表示する。

【0011】

本発明の他の態様に係る監視方法は、プラントを監視する監視装置に、プラントに関するプロセスデータの入力を受け付けることと、入力されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することと、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モード又はプロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラントの運転状態を判定することと、判定することによる判定結果を表示することと、を実行させる。

【0012】

本発明の他の態様に係る監視プログラムは、プラントに関するプロセスデータの入力を受け付けることと、入力されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することと、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モード又はプロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラントの運転状態を判定することと、判定することによる判定結果を表示することと、を実行させる。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、実測したプロセスデータのデータ量が限られている場合であっても、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することができる監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の実施形態に係る監視装置の機能ブロックを示す図である。

【図2】本実施形態に係る監視装置の物理的構成を示す図である。

【図3】本実施形態に係る監視装置によって生成される、プロセスデータの関係性を表すモデルを示す図である。

【図4】本実施形態に係る監視装置によって算出される異常度を示す図である。

【図5】本実施形態に係る監視装置によって実行される判定処理のフローチャートである。

【図6】本実施形態に係る監視装置によってプロットされるデータ点を示す図である。

【図7】本実施形態に係る監視装置によって実行されるモデル生成処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

【0016】

図１は、本発明の実施形態に係る監視装置１０の機能ブロックを示す図である。監視装置１０は、プラント１００の運転状態を監視する装置であり、取得部１１、モデル生成部１２、判定部１３、プロット部１４、入力部１０ｅ及び表示部１０ｆを備える。

【0017】

取得部１１は、プラント１００に関するプロセスデータを取得する。ここで、プラント１００は、任意のプラントであってよいが、例えば、ボイラを含む発電プラントや焼却プラントや、化学プラント、排水処理プラント等、プロセスデータが取得できるものを対象としている。また、プロセスデータは、プラント１００に関する任意のデータであってよいが、例えば、プラント１００の状態をセンサで測定したデータであってよく、より具体的には、プラント１００の温度、圧力及び流量等の測定値を含んでよい。取得部１１は、所定の時間間隔でプロセスデータを取得したり、連続的にプロセスデータを取得したりして、プラント１００に関する時系列データを取得してよい。

【0018】

取得部１１は、プラント１００に関する複数種類のプロセスデータを取得してよい。取得部１１は、プラント１００に設置された複数のセンサにより測定された複数種類のプロセスデータを取得してよい。ここで、複数種類のプロセスデータは、例えば、温度と圧力のように異なる物理量を表すデータであったり、プラント１００の異なる箇所で測定された温度のように同じ物理量を表すデータであったりしてよい。

【0019】

入力部１０ｅは、プロセスデータの入力を受け付ける。入力部１０ｅは、タッチパネル、マウス等のポインティングデバイス又はキーボードで構成されてよく、人が予測したプロセスデータの予測値の入力を受け付けてよい。入力部１０ｅは、プロセスデータが描画される描画領域への手書きグラフの入力を受け付けたり、手書きグラフを含む手書き範囲の入力を受け付けたりしてよい。入力部１０ｅにより入力されるプロセスデータについては、後に図面を用いて詳細に説明する。

【0020】

表示部１０ｆは、プロセスデータが描画される描画領域を表示する。表示部１０ｆは、プラント１００の運転状態を監視するために用いられ、監視装置１０によるプラント１００の運転状態の判定結果を表示してよい。表示部１０ｆに表示される内容については、後に図面を用いて詳細に説明する。

【0021】

モデル生成部１２は、入力されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する。プロセスデータの関係性を表すモデルは、プラント１００の運転状態が正常である場合にプロセスデータが収まる範囲を示すモデルであったり、プラント１００の運転状態が異常である場合にプロセスデータが示す特徴を抽出するモデルであったりしてよい。

【0022】

モデル生成部１２は、プロセスデータの設計値に基づいて、モデルを生成してもよい。ここで、プロセスデータの設計値とは、プラント設計時の目標値又は設定値を意味する。より具体的には、プロセスデータの設計値は、プラント１００の設計上測定されるはずであるプロセスデータの値であり、プラント１００が正常に運転している場合に測定されるプロセスデータの値である。モデル生成部１２は、プラント１００が正常に運転している場合に測定されるべきプロセスデータの設計値を参照し、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成してよい。プロセスデータの設計値に基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成することで、実測したプロセスデータのデータ量が限られている場合であっても、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成して、プラント１００の運転状態を判定することができる。

【0023】

判定部１３は、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モード又はプロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラント１００の運転状態を判定する。また、判定部１３は、プロセスデータの設計値に基づいて生成されたモデルを用いて、プラント１００の運転状態を判定してもよい。人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルと、プロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルとは、モデル生成に用いるデータが異なる同一のモデルであってよいが、異なるモデルであってもよい。また、第２判定モードは、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを、プロセスデータの実測値に基づいて更新したモデルを用いるモードであってもよい。第２判定モードで用いられるモデルは、第１判定モードで用いられるモデルと独立して生成されたものであってもよいし、第１判定モードで用いられるモデルを修正したモデルであってもよい。

【0024】

本実施形態に係る監視装置１０は、実測されていないプロセスデータに基づき生成されたモデルを用いる第１判定モードでプラント１００の運転状態を判定することで、実測したプロセスデータのデータ量が限られている場合であっても、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成して、プラント１００の運転状態を判定することができる。これにより、プラント１００を始動した直後から運転状態の判定を行うことができ、プラント１００を新設した場合の立ち上げ時間を短縮したり、プラント１００を一時停止した場合のダウンタイムを減らしたりすることができる。

【0025】

判定部１３は、実測されたプロセスデータに基づいて、第１判定モード又は第２判定モードで、プラント１００の運転状態の異常度を算出し、異常度に基づいてプラント１００の運転状態を判定してもよい。判定部１３により算出される異常度の例については、後に図面を用いて詳細に説明する。

【0026】

プロット部１４は、入力部１０ｅにより受け付けた手書きグラフを代表するデータ点を描画領域にプロットする。また、プロット部１４は、入力部１０ｅにより受け付けた手書きグラフ及び手書き範囲を代表するデータ点を描画領域にプロットしてもよい。プロット部１４による処理については、後に図面を用いて詳細に説明する。

【0027】

図２は、本実施形態に係る監視装置１０の物理的構成を示す図である。監視装置１０は、演算部に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では監視装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、監視装置１０は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図２で示す構成は一例であり、監視装置１０はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。

【0028】

ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、人から入力されたプロセスデータの予測値に基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成し、当該モデルを用いてプラントを監視するプログラム（監視プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。

【0029】

ＲＡＭ１０ｂは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行するプログラム、人から入力されたプロセスデータ及びプロセスデータの設計値といったデータを記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１０ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。

【0030】

ＲＯＭ１０ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば監視プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。

【0031】

通信部１０ｄは、監視装置１０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、インターネット等の通信ネットワークＮに接続されてよい。

【0032】

入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。

【0033】

表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆは、プロセスデータが描画される描画領域を表示し、プロセスデータ及び生成したモデルを描画領域に表示してよい。

【0034】

監視プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。監視装置１０では、ＣＰＵ１０ａが監視プログラムを実行することにより、図１を用いて説明した取得部１１、モデル生成部１２、判定部１３及びプロット部１４が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、監視装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。

【0035】

図３は、本実施形態に係る監視装置１０によって生成される、プロセスデータの関係性を表すモデルを示す図である。同図では、人からプロセスデータの予測値の入力を受け付け、入力されたプロセスデータの予測値（実測されていないプロセスデータ）に基づいてモデルを生成する例を示している。

【0036】

監視装置１０の表示部１０ｆは、プロセスデータが描画される描画領域ＤＡを表示する。監視装置１０のユーザは、入力部１０ｅを用いて、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの関係性として予想されるデータ点Ｄ１を描画領域ＤＡにプロットする。なお、データ点Ｄ１は、タッチパネルやポインティングデバイスにより入力されてよいが、ＲＡＭ１０ｂ等の監視装置１０に内蔵された記憶部や外部記憶装置から取得されてもよい。例えば、データ点Ｄ１は、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの設計値であってもよい。

【0037】

モデル生成部１２は、入力されたデータ点Ｄ１に基づいて、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する。モデルは、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの関係性を表すグラフＭ１を含んでよく、表示部１０ｆは、グラフＭ１を描画領域ＤＡに表示してよい。モデル生成部１２は、例えば、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの関係性を表す所定の関数を仮定し、当該関数がデータ点Ｄ１に適合するように、最小二乗法によって当該関数のパラメータを決定してよい。このように、プロセスデータの関係性を表すグラフＭ１を表示することで、生成されたモデルが妥当なものであるか一目で把握することができる。

【0038】

モデルは、プロセスデータが所定の確率でグラフＭ１の近傍に収まる範囲Ｍ２を含んでよく、表示部１０ｆは、範囲Ｍ２を描画領域ＤＡに表示してよい。モデル生成部１２は、例えば、入力されたデータ点Ｄ１の標準偏差σを算出し、グラフＭ１を中心として±σを範囲Ｍ２としたり、グラフＭ１を中心として±２σを範囲Ｍ２としたりしてよい。プロセスデータのばらつきが正規分布に従う場合、±σの範囲は、プロセスデータが６８．２７％の確率でグラフＭ１の近傍に収まる範囲であり、±２σの範囲は、プロセスデータが９５．４５％の確率でグラフＭ１の近傍に収まる範囲となる。このように、プロセスデータが所定の確率でグラフＭ１の近傍に収まる範囲Ｍ２を表示することで、新たに取得されるプロセスデータが正常範囲内であるか一目で把握することができる。

【0039】

図４は、本実施形態に係る監視装置１０によって算出される異常度を示す図である。同図では、縦軸に異常度の値を示し、横軸に時間を示して、異常度の時間変化を棒グラフで示している。

【0040】

監視装置１０の判定部１３は、実測されたプロセスデータに基づいて、第１判定モード又は第２判定モードで、プラント１００の運転状態の異常度を算出し、表示部１０ｆに表示してよい。判定部１３は、公知の異常判定アルゴリズムによって異常度を算出してよく、例えば、過去に実測されたプロセスデータの平均μ及び分散σ²に基づいて、現在のプロセスデータｘの異常度ａ（ｘ）を、ａ（ｘ）＝（ｘ－μ）²／σ²によって算出してよい。この場合、異常度の平方根は、現在のプロセスデータが、過去のプロセスデータの平均を基準として、標準偏差の何倍ずれているかを表す。例えば、異常度が２５であれば、現在のプロセスデータは、過去のプロセスデータの平均を基準として、標準偏差の５倍ずれていることを表す。判定部１３は、プラント１００の運転状態の異常度を定期的に算出し、その値を棒グラフとして表示することで図４に示す表示を行ってもよいし、プラント１００の運転状態の異常度を定期的に算出し、さらに長い期間における平均値を棒グラフとして表示することで図４に示す表示を行ってもよい。また、判定部１３は、実測されたプロセスデータがグラフＭ１からどの程度乖離しているかに基づいて異常度を算出してよい。判定部１３は、例えば、実測されたプロセスデータが範囲Ｍ２の内側にあるか外側にあるかを示す値と、データ点Ｄ１の標準偏差を基準とする実測されたプロセスデータの乖離量との少なくともいずれかに基づいて異常度を算出してよい。

【0041】

判定部１３は、算出した異常度に基づいてプラント１００の運転状態を判定してよい。判定部１３は、例えば、異常度について設定された閾値と、新たに算出された異常度とを比較して、異常度が閾値未満であればプラント１００の運転状態は正常であると判定し、異常度が閾値以上であればプラント１００の運転状態は異常であると判定してよい。

【0042】

図４に示すように異常度を表示することで、プラント１００の運転状態が正常であるか異常であるかを定量的な数値で表すことができ、プロセスデータを読み解くことに習熟していない作業者であっても、プラント１００の運転状態について適切な判断を下すことができる。

【0043】

図５は、本実施形態に係る監視装置１０によって実行される判定処理のフローチャートである。はじめに、監視装置１０は、人からプロセスデータの予測値の入力を受け付ける（Ｓ１０）。その後、監視装置１０は、入力された予測値に基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する（Ｓ１１）。当該モデルは、第１判定モードで使用される。

【0044】

監視装置１０は、実測されたプロセスデータを取得し、記憶部に蓄積する（Ｓ１２）。そして、監視装置１０は、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モードで、プラント１００の異常度を算出し、プラント１００の運転状態を判定する（Ｓ１３）。監視装置１０は、判定結果を表示部１０ｆに表示する（Ｓ１４）。ここで、監視装置１０は、異常度を表示したり、実測されたプロセスデータをグラフＭ１及び範囲Ｍ２とともに表示したりしてもよい。

【0045】

その後、監視装置１０は、実測されたプロセスデータのデータ蓄積量が所定量以上であるか判定する（Ｓ１５）。ここで、所定量は、実測されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルが生成できる程度の量であってよい。

【0046】

実測されたプロセスデータのデータ蓄積量が所定量以上でない場合（Ｓ１５：ＮＯ）、監視装置１０は、実測されたプロセスデータを新たに取得して蓄積し（Ｓ１２）、第１判定モードで、プラント１００の運転状態を判定し（Ｓ１３）、判定結果を表示する（Ｓ１４）。

【0047】

一方、実測されたプロセスデータのデータ蓄積量が所定量以上である場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、監視装置１０は、蓄積されたプロセスデータの実測値に基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する（Ｓ１６）。ここで、監視装置１０は、実測されていないプロセスデータの予測値に基づいて生成したモデルを、プロセスデータの実測値に応じて補正したり、プロセスデータの実測値のみを用いて新たなモデルを生成したりしてよい。

【0048】

その後、監視装置１０は、実測されたプロセスデータを取得し、記憶部に蓄積する（Ｓ１７）。そして、監視装置１０は、プロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラント１００の異常度を算出し、プラント１００の運転状態を判定し（Ｓ１８）、判定結果を表示する（Ｓ１９）。この場合も、監視装置１０は、異常度を表示したり、実測されたプロセスデータをモデルとともに表示したりしてもよい。なお、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルと、プロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルとが使用可能である場合、監視装置１０は、いずれのモデルを用いるか指定を受け付けてよい。また、監視装置１０は、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルにより算出された異常度と、プロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルにより算出された異常度とに基づいて、プラント１００の運転状態を判定してもよい。

【0049】

図６は、本実施形態に係る監視装置１０によってプロットされるデータ点を示す図である。同図では、人から手書きグラフＧ及び手書き範囲Ｒの入力を受け付け、入力された手書きグラフＧ及び手書き範囲Ｒを代表するデータ点Ｄ２を描画領域ＤＡにプロットする例を示している。

【0050】

監視装置１０の表示部１０ｆは、プロセスデータが描画される描画領域ＤＡを表示する。監視装置１０のユーザは、入力部１０ｅを用いて、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの関係性として予想されるグラフＧを入力する。また、ユーザは、手書きグラフを含む手書き範囲Ｒを入力する。ここで、手書き範囲Ｒは、プロセスデータが所定の確率で手書きグラフＧの近傍に収まると予想される範囲であってよい。

【0051】

監視装置１０のプロット部１４は、手書きグラフＧ及び手書き範囲Ｒを代表するデータ点Ｄ２を描画領域ＤＡにプロットする。プロット部１４は、例えば、手書きグラフＧにより定められる平均と、手書き範囲Ｒにより定められる分散とを有する正規分布に従うように、データ点Ｄ２をプロットしたり、一様分布に従うように手書き範囲Ｒにデータ点Ｄ２をプロットしたりしてよい。データ点Ｄ２がプロットされた後、モデル生成部１２は、データ点Ｄ２に基づいて、第１プロセスデータ及び第２プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する。

【0052】

手書きグラフＧの入力を受け付けて、手書きグラフＧを代表するデータ点Ｄ２を描画領域ＤＡにプロットすることで、プロセスデータのおおよその関係性を手書きで直感的に表現し、モデルを生成することができる。

【0053】

また、手書き範囲Ｒの入力を受け付けて、手書きグラフＧ及び手書き範囲Ｒを代表するデータ点Ｄ２を描画領域にプロットすることで、プロセスデータのおおよその関係性を手書きで直感的に表現し、モデルを生成することができる。

【0054】

図７は、本実施形態に係る監視装置１０によって実行されるモデル生成処理のフローチャートである。はじめに、監視装置１０は、人から手書きグラフ及び手書き範囲の入力を受け付ける（Ｓ２０）。そして、監視装置１０は、手書きグラフ及び手書き範囲を代表するデータ点を描画領域にプロットする（Ｓ２１）。

【0055】

その後、監視装置１０は、データ点に基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成する（Ｓ２２）。なお、監視装置１０は、このようにして生成したモデルを用いる第１判定モードで、プラント１００の運転状態を判定してよい。

【0056】

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

【0057】

監視装置１０の表示部１０ｆは、プラントに関するプロセスデータの入力を受け付け、入力されたプロセスデータに基づいて、プロセスデータの関係性を表すモデルを生成し、人によって入力されたプロセスデータの予測値に基づき生成されたモデルを用いる第１判定モード又はプロセスデータの実測値に基づき生成されたモデルを用いる第２判定モードで、プラントの運転状態を判定し、判定結果を表示する表示装置でもある。表示装置は、人から入力を受け付けたプロセスデータの予測値、生成したモデル及びプロセスデータの実測値の少なくともいずれかを、判定結果とあわせて表示してもよい。

【符号の説明】

【0058】

１０…監視装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…取得部、１２…モデル生成部、１３…判定部、１４…プロット部、１００…プラント

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】