特許 7391618 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】2023-11-27

(45)【発行日】2023-12-05

(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 20060101AFI20231128BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 Z

G05B23/02 302T

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2019202300

(22)【出願日】2019-11-07

(65)【公開番号】P2021077013

(43)【公開日】2021-05-20

【審査請求日】2022-09-14

(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】大野 翔大

【審査官】影山 直洋

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－２２７７０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－２５３４９１（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】

プラントの稼働状況を監視するための監視装置であって、
前記プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、
複数の時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する第１算出部と、
少なくとも１つの期間における前記複数の移動平均の変化量を算出する第２算出部と、
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出する第３算出部と、
を備える監視装置。

【請求項2】

前記第２算出部は、複数の期間における前記複数の移動平均の変化量を算出する、
請求項１に記載の監視装置。

【請求項3】

プラントの稼働状況を監視するための監視装置であって、
前記プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、
少なくとも１つの時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する移動平均を算出する第１算出部と、
複数の期間における前記移動平均の変化量を算出する第２算出部と、
を備える監視装置。

【請求項4】

前記第１算出部は、前記プロセスデータに関する複数の移動平均を算出し、
前記第２算出部は、前記複数の期間における前記複数の移動平均の変化量を算出する、
請求項３に記載の監視装置。

【請求項5】

少なくとも前記第１算出部及び前記第２算出部により算出される値に基づいて、前記プラントの稼働状況を表示する表示部をさらに備える、
請求項１から４のいずれか一項に記載の監視装置。

【請求項6】

プラントの稼働状況を監視するための表示装置であって、
前記プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、
複数の時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する第１算出部と、
少なくとも１つの期間における前記複数の移動平均の変化量を算出する第２算出部と、
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出する第３算出部と、
を備え、
前記第１算出部及び前記第２算出部により算出される値に基づいて、前記プラントの稼働状況を表示する、
表示装置。

【請求項7】

プラントの稼働状況を監視するための表示装置であって、
前記プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、
少なくとも１つの時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する移動平均を算出する第１算出部と、
複数の所定期間における前記移動平均の変化量を算出する第２算出部と、
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出する第３算出部と、
を備え、
前記第１算出部及び前記第２算出部により算出される値に基づいて、前記プラントの稼働状況を表示する、
表示装置。

【請求項8】

プラントの稼働状況を監視するための監視方法であって、
監視装置によって、
前記プラントに関するプロセスデータを取得することと、
複数の時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する複数の移動平均を算出することと、
少なくとも１つの期間における前記複数の移動平均の変化量を算出することと、
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出することと、
を含む監視方法。

【請求項9】

プラントの稼働状況を監視するための監視方法であって、
監視装置によって、
前記プラントに関するプロセスデータを取得することと、
少なくとも１つの時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する移動平均を算出することと、
複数の期間における前記移動平均の変化量を算出することと、
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出することと、
を含む監視方法。

【請求項10】

プラントの稼働状況を監視するための監視プログラムであって、
監視装置が備える演算部を、
前記プラントに関するプロセスデータを取得する取得部、
複数の時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する第１算出部、
少なくとも１つの期間における前記複数の移動平均の変化量を算出する第２算出部、及び
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出する第３算出部、
として機能させる監視プログラム。

【請求項11】

プラントの稼働状況を監視するための監視プログラムであって、
監視装置が備える演算部を、
前記プラントに関するプロセスデータを取得する取得部、
少なくとも１つの時間範囲を用いて、前記プロセスデータに関する移動平均を算出する第１算出部、
複数の期間における前記移動平均の変化量を算出する第２算出部、及び
前記変化量の平均及び標準偏差に基づいて、前記変化量の異常度を算出する第３算出部、
として機能させる監視プログラム。

【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、プラントにセンサを設置して、センサの測定値を通じてプラントの稼働状況を監視することが行われている。例えば、下記特許文献１には、ボイラへの流入量とボイラからの流出量との差分流量を経過時間に沿って所定の演算周期毎に積算して差分流量の積算値を算出し、経過時間とともに所定の割合で増加する基準値を差分流量の積算値を算出するのと同期して設定し、積算値と基準値を所定の演算周期毎に比較して、積算値が基準値を越えたときに伝熱水管が破孔したと判断するボイラの伝熱水管の破孔検知方法が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第４００８３４８号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に記載の破孔検知方法では、差分流量の積算値を算出することで、差分流量のノイズを低減し、伝熱水管の破孔を検知している。しかしながら、差分流量との比較対象となる基準値には複数のパラメータが含まれるため、プラントに応じてパラメータを細かく調整する必要がある。そのため、適切な監視が行えるようになるまでに時間とコストがかかる場合がある。

【0005】

そこで、本発明は、パラメータ調整の負担を低減させた監視装置、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】

【0006】

本発明の一態様に係る監視装置は、プラントの稼働状況を監視するための監視装置であって、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、複数の時間範囲を用いて、プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する第１算出部と、少なくとも１つの期間における複数の移動平均の変化量を算出する第２算出部と、を備える。

【0007】

この態様によれば、複数の移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0008】

上記態様において、第２算出部は、複数の期間における複数の移動平均の変化量を算出してもよい。

【0009】

この態様によれば、複数の期間における複数の移動平均の変化量を算出することで、プロセスデータをさらに多角的に検証することができる。

【0010】

本発明の他の態様に係る監視装置は、プラントの稼働状況を監視するための監視装置であって、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、少なくとも１つの時間範囲を用いて、プロセスデータに関する移動平均を算出する第１算出部と、複数の期間における移動平均の変化量を算出する第２算出部と、を備える。

【0011】

この態様によれば、複数の期間における移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0012】

上記態様において、第１算出部は、プロセスデータに関する複数の移動平均を算出し、第２算出部は、複数の期間における複数の移動平均の変化量を算出してもよい。

【0013】

この態様によれば、複数の期間における複数の移動平均の変化量を算出することで、プロセスデータをさらに多角的に検証することができる。

【0014】

上記態様において、変化量の平均及び標準偏差に基づいて、変化量の異常度を算出する第３算出部をさらに備えてもよい。

【0015】

この態様によれば、異常度によって、プラントが正常な状態であるか、異常な状態であるかをパラメータ調整の負担を低減して容易に判断できるようになる。

【0016】

上記態様において、少なくとも第１算出部及び第２算出部により算出される値に基づいて、プラントの稼働状況を表示する表示部をさらに備えてもよい。

【0017】

この態様によれば、プラントの稼働状況を視覚的に確認することができ、プラントが正常な状態であるか、異常な状態であるかを容易に判断できるようになる。

【0018】

本発明の他の態様に係る表示装置は、プラントの稼働状況を監視するための表示装置であって、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、複数の時間範囲を用いて、プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する第１算出部と、少なくとも１つの期間における複数の移動平均の変化量を算出する第２算出部と、を備え、第１算出部及び第２算出部により算出される値に基づいて、プラントの稼働状況を表示する。

【0019】

この態様によれば、複数の移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0020】

本発明の他の態様に係る表示装置は、プラントの稼働状況を監視するための表示装置であって、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、少なくとも１つの時間範囲を用いて、プロセスデータに関する移動平均を算出する第１算出部と、複数の所定期間における移動平均の変化量を算出する第２算出部と、を備え、第１算出部及び第２算出部により算出される値に基づいて、プラントの稼働状況を表示する。

【0021】

この態様によれば、複数の期間における移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0022】

本発明の他の態様に係る監視方法は、プラントの稼働状況を監視するための監視方法であって、監視装置によって、プラントに関するプロセスデータを取得することと、複数の時間範囲を用いて、プロセスデータに関する複数の移動平均を算出することと、少なくとも１つの期間における複数の移動平均の変化量を算出することと、を含む。

【0023】

この態様によれば、複数の移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0024】

本発明の他の態様に係る監視方法は、プラントの稼働状況を監視するための監視方法であって、監視装置によって、プラントに関するプロセスデータを取得することと、少なくとも１つの時間範囲を用いて、プロセスデータに関する移動平均を算出することと、複数の期間における移動平均の変化量を算出することと、を含む。

【0025】

この態様によれば、複数の期間における移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0026】

本発明の他の態様に係る監視プログラムは、プラントの稼働状況を監視するための監視プログラムであって、監視装置が備える演算部を、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部、複数の時間範囲を用いて、プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する第１算出部、及び少なくとも１つの期間における複数の移動平均の変化量を算出する第２算出部、として機能させる。

【0027】

この態様によれば、複数の期間における移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【0028】

本発明の他の態様に係る監視プログラムは、プラントの稼働状況を監視するための監視プログラムであって、監視装置が備える演算部を、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部、少なくとも１つの時間範囲を用いて、プロセスデータに関する移動平均を算出する第１算出部、及び複数の期間における移動平均の変化量を算出する第２算出部、として機能させる。

【0029】

この態様によれば、複数の期間における移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラントの状態を適切に監視することができる。

【発明の効果】

【0030】

本発明によれば、パラメータ調整の負担を低減させた監視装置、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】

【0031】

【図1】本発明の実施形態に係るプラントの全体構成を示す概略図である。

【図2】本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3】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4】本実施形態に係る監視装置に表示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表示されるプロセスデータの第１変化量を示す図である。

【図6】本実施形態に係る監視装置に表示されるプロセスデータの第２変化量を示す図である。

【図7】本実施形態に係る監視装置に表示されるプロセスデータの第３変化量を示す図である。

【図8】本実施形態に係る監視装置に表示されるプロセスデータの第４変化量を示す図である。

【図9】本実施形態に係る監視装置により実行される監視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】

【0032】

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。

【0033】

まず、本発明の実施形態が対象とするプラントは、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、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。図１は、本発明の実施形態に係るプラント１の全体構成を示す概略図である。本実施形態に係るプラント１は、循環流動層ボイラ（Circulating Fluidized Bed型）であって、高温で流動する珪砂等の循環材を循環させながら燃料を燃焼して、蒸気を発生させるものである。プラント１の燃料としては、例えば非化石燃料（木質バイオマス、廃タイヤ、廃プラスチック、スラッジ等）を使用することができる。プラント１で発生した蒸気は、タービン１００の駆動に用いられる。

【0034】

プラント１は、火炉２内で燃料を燃焼させ、固気分離装置として機能するサイクロン３によって排ガスから循環材を分離し、分離された循環材を火炉２内に戻して循環させるように構成されている。分離された循環材は、サイクロン３の下方に接続された循環材回収管４を経由して火炉２の下部に返送される。なお、循環材回収管４の下部と火炉２の下部とは、流路が絞られたループシール部４ａを介して接続されている。これにより、循環材回収管４の下部には所定量の循環材が貯められた状態となる。サイクロン３によって循環材が取り除かれた排ガスは、排ガス流路３ａを経由して後部煙道５に供給される。

【0035】

火炉２は、燃料を燃焼させる燃焼炉である。火炉２の中間部には、燃料を供給する燃料供給口２ａが設けられており、火炉２の上部には、燃焼ガスを排出するガス出口２ｂが設けられている。図示されていない燃料供給装置から火炉２に供給される燃料は、燃料供給口２ａを介して火炉２の内部に供給される。また、火炉２の炉壁には、ボイラ給水を加熱するための炉壁管６が設けられている。炉壁管６を流れるボイラ給水は、火炉２での燃焼によって加熱される。

【0036】

火炉２内では、下部の給気ライン２ｃから導入される燃焼・流動用の空気により、燃料供給口２ａから供給された燃料を含む固形物が流動し、燃料は流動しながら例えば約８００～９００℃で燃焼する。サイクロン３には、火炉２で発生した燃焼ガスが循環材を同伴しながら導入される。サイクロン３は、遠心分離作用により循環材と気体とを分離し、循環材回収管４を介して分離された循環材を火炉２に戻すとともに、循環材が除かれた燃焼ガスを排ガス流路３ａから後部煙道５へと送出する。

【0037】

火炉２では、炉内ベット材と呼ばれる固形物が発生し底部に溜まるが、この炉内ベット材で不純物（低融点物質等）が濃縮されて起こるベット材の焼結及び溶融固化、或いは不燃夾雑物による動作不良を抑制することが必要である。このため、火炉２では、底部の排出口２ｄから炉内ベット材が連続的又は断続的に外部に排出されている。排出されたベット材は、図示されていない循環ライン上で金属や粗大粒径等の不適物を取り除いた後、再び火炉２に供給されるか、若しくはそのまま廃棄される。火炉２の循環材は、火炉２、サイクロン３及び循環材回収管４で構成される循環系内を循環する。

【0038】

後部煙道５は、サイクロン３から排出されたガスを後段へ流す流路を有している。後部煙道５は、排ガスの熱を回収する排熱回収部として、過熱蒸気を発生させる過熱器１０と、ボイラ給水を予熱する節炭器１２と、を有している。後部煙道５を流れる排ガスは、過熱器１０及び節炭器１２を流通する蒸気やボイラ給水と熱交換されて冷却される。また、後部煙道５は、ボイラ給水を節炭器１２に供給するポンプ７と、節炭器１２を通過したボイラ給水が貯留されるとともに、火炉２の炉壁管６に接続された蒸気ドラム８と、を有している。

【0039】

節炭器１２は、排ガスの熱をボイラ給水に伝熱して、ボイラ給水を予熱するものである。節炭器１２は、配管２１によってポンプ７と接続される一方、配管２２によって蒸気ドラム８と接続されている。ポンプ７から配管２１を経由して節炭器１２に供給され、節炭器１２によって予熱されたボイラ給水は、配管２２を経由して蒸気ドラム８に供給される。

【0040】

蒸気ドラム８には、降水管８ａ及び炉壁管６が接続されている。蒸気ドラム８内のボイラ給水は、降水管８ａを下降し、火炉２の下部側で炉壁管６に導入されて蒸気ドラム８へ向かって流通する。炉壁管６内のボイラ給水は、火炉２内で発生する燃焼熱によって加熱されて、蒸気ドラム８内で蒸発し蒸気となる。

【0041】

蒸気ドラム８には、内部の蒸気を排出する排気管８ｂが接続されている。排気管８ｂは、蒸気ドラム８と過熱器１０とを接続している。蒸気ドラム８内の蒸気は、排気管８ｂを経由して過熱器１０に供給される。過熱器１０は、排ガスの熱を用いて蒸気を過熱して過熱蒸気を生成するものである。過熱蒸気は、配管１０ａを通り、プラント１外のタービン１００に供給されて発電に利用される。

【0042】

タービン１００から排出された蒸気の圧力と温度は、過熱器１０から排出される蒸気の圧力と温度よりも低い。特に限定されるものではないが、タービン１００へ供給される蒸気の圧力は、約１０～１７ＭＰａ程度であり、温度は約５３０～５７０℃程度となる。タービン１００から排出される蒸気の圧力は、約３～５ＭＰａ程度であり、温度は約３５０～４００℃程度となる。

【0043】

タービン１００の下流には復水器１０２が設けられている。タービン１００から排出された蒸気は復水器１０２に供給され、復水器１０２において凝縮して飽和水に戻された上でポンプ７へと供給される。

【0044】

ポンプ７ａは、復水器１０２の水位を一定に保つように、補給水を供給する。図１では、ポンプ７ａにより補給される補給水流量ｕ１を示している。

【0045】

また、図１では、ポンプ７から節炭器１２に供給されるボイラ給水流量ｕ２を示している。さらに、図１では、過熱器１０からタービン１０に供給されるボイラ出口蒸気流量ｕ３を示し、蒸気ドラム８から過熱器１０に供給される連続ブロー排水流量ｕ４を示している。なお、補給水流量ｕ１は、連続ブロー排水流量ｕ４に追従するように制御されてよい。また、ボイラ給水流量ｕ２及びボイラ出口蒸気流量ｕ３は、補給水流量ｕ１及び連続ブロー排水流量ｕ４に追従するように制御されてよい。

【0046】

プラント１に破孔が生じた場合、補給水流量ｕ１が上昇したり、ボイラ給水流量ｕ２とボイラ出口蒸気流量ｕ３の流量差が増大したりする。監視装置２０は、補給水流量ｕ１、ボイラ給水流量ｕ２、ボイラ出口蒸気流量ｕ３及び連続ブロー排水流量ｕ４等のプラント１のプロセスデータについて異常が生じていないか監視する。

【0047】

図２は、本実施形態に係る監視装置２０の機能ブロックを示す図である。監視装置２０は、取得部２１、第１算出部２２、第２算出部２３、第３算出部２４及び表示部２０ｆを備える。

【0048】

取得部２１は、プラント１に関するプロセスデータを取得する。プロセスデータは、プラント１に関する任意のデータであってよいが、例えば、プラント１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１の温度、圧力及び流量等の測定値を含んでよい。以下では、図１で示した、プラント１の補給水流量ｕ１、ボイラ給水流量ｕ２、ボイラ出口蒸気流量ｕ３及び連続ブロー排水流量ｕ４等を用いて説明する。

【0049】

第１算出部２２は、複数の時間範囲を用いて、プロセスデータに関する複数の移動平均を算出する。複数の時間範囲をΔｔ_i（ｉ＝１～Ｎ）と表し、プロセスデータをｕ（ｔ）と表すとき、プロセスデータに関する複数の移動平均ｘ_i（ｔ）は、ｘ_i（ｔ）＝Σ_k=0Δ^ti-1ｕ（ｔ－ｋ）／Δｔ_i（ｉ＝１～Ｎ）により算出される。ここで、Δｔ_iは、任意に設定されてよいが、例えば５分、３０分、１時間、３時間、６時間、１２時間、１８時間、２４時間、７日間又は１ヶ月等であってよい。

【0050】

第２算出部２３は、少なくとも１つの期間における複数の移動平均の変化量を算出する。少なくとも１つの期間をαΔｔと表すとき、複数の移動平均ｘ_i（ｔ）の変化量Δｘ_i（ｔ）は、Δｘ_i（ｔ）＝ｘ_i（ｔ）－ｘ_i（ｔ－αΔｔ）により算出される。ここで、Δｔは、移動平均の算出に用いた時間範囲であってよく、αは、任意に設定されてよいが、例えば１、２、３、４、５、６、７、８又は９等であってよい。

【0051】

このように、複数の移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラント１の状態を適切に監視することができる。

【0052】

第２算出部２３は、複数の期間における複数の移動平均の変化量を算出してもよい。複数の期間をα_jΔｔ（ｊ＝１～Ｍ）と表すとき、複数の移動平均ｘ_i（ｔ）の複数の変化量Δ_jｘ_i（ｔ）は、Δ_jｘ_i（ｔ）＝ｘ_i（ｔ）－ｘ_i（ｔ－α_jΔｔ）により算出される。ここで、Δｔは、移動平均の算出に用いた時間範囲であってよく、α_jは、任意に設定されてよいが、例えば１、２、３、４、５、６、７、８又は９等であってよい。

【0053】

このように、複数の期間における複数の移動平均の変化量を算出することで、プロセスデータをさらに多角的に検証することができる。

【0054】

第１算出部２２は、少なくとも１つの時間範囲を用いて、プロセスデータに関する移動平均を算出してもよい。１つの時間範囲をΔｔと表し、プロセスデータをｕ（ｔ）と表すとき、プロセスデータに関する移動平均ｘ（ｔ）は、ｘ（ｔ）＝Σ_k=0Δ^t-1ｕ（ｔ－ｋ）／Δｔにより算出される。ここで、Δｔは、任意に設定されてよいが、例えば５分、３０分、１時間、３時間、６時間、１２時間、１８時間、２４時間、７日間又は１ヶ月等であってよい。

【0055】

第２算出部２３は、複数の期間における移動平均の変化量を算出してもよい。複数の期間をα_jΔｔ（ｊ＝１～Ｍ）と表すとき、移動平均ｘ（ｔ）の複数の変化量Δ_jｘ（ｔ）は、Δ_jｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ）－ｘ（ｔ－α_jΔｔ）により算出される。ここで、Δｔは、移動平均の算出に用いた時間範囲であってよく、α_jは、任意に設定されてよいが、例えば１、２、３、４、５、６、７、８又は９等であってよい。

【0056】

このように、複数の期間における移動平均の変化量を算出することで、移動平均に関するパラメータを調整せずともプロセスデータを多角的に検証することができ、パラメータ調整の負担を低減させつつ、プラント１の状態を適切に監視することができる。

【0057】

第３算出部２４は、変化量の平均及び標準偏差に基づいて、変化量の異常度を算出する。変化量をΔｘ（ｔ）と表し、変化量の平均をμと表し、変化量の標準偏差をσと表すとき、異常度ａ（ｔ）は、ａ（ｔ）＝（（Δｘ（ｔ）－μ）／σ）²により算出される。第３算出部２４は、複数の変化量Δ_jｘ_i（ｔ）それぞれについて異常度を算出してよい。

【0058】

監視装置２０は、ａ（ｔ）が閾値以上である場合に、プラント１が異常な状態であると判定する。ここで、閾値は任意に設定できるが、例えば４であったり、９であったりしてよい。このように、異常度によって、プラント１が正常な状態であるか、異常な状態であるかをパラメータ調整の負担を低減して容易に判断できるようになる。

【0059】

表示部２０ｆは、少なくとも第１算出部２２及び第２算出部２３により算出される値に基づいて、プラント１の稼働状況を表示する。表示部２０ｆは、第１算出部２２により算出されるプロセスデータに関する移動平均を表示したり、第２算出部２３により算出される移動平均の変化量を表示したりしてよい。また、表示部２０ｆは、第３算出部２４により算出される異常度を表示してもよい。

【0060】

これにより、プラント１の稼働状況を視覚的に確認することができ、プラント１が正常な状態であるか、異常な状態であるかを容易に判断できるようになる。

【0061】

なお、本発明の表示装置は、監視装置２０と同様の機能的構成を備えるものであってよい。

【0062】

図３は、本実施形態に係る監視装置２０の物理的構成を示す図である。監視装置２０は、演算部に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）２０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）２０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）２０ｃと、通信部２０ｄと、入力部２０ｅと、表示部２０ｆ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２０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２０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３で示す構成は一例であり、監視装置２０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。

【0063】

ＣＰＵ２０ａは、ＲＡＭ２０ｂ又はＲＯＭ２０ｃ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。ＣＰＵ２０ａは、プラント１のプロセスデータを解析し、プラントの稼働状況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。ＣＰＵ２０ａは、入力部２０ｅや通信部２０ｄ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２０ｆに表示したり、ＲＡＭ２０ｂに格納したりする。

【0064】

ＲＡＭ２０ｂ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。ＲＡＭ２０ｂは、ＣＰＵ２０ａが実行するプログラム、プラント１のプロセスデータ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、ＲＡＭ２０ｂ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。

【0065】

ＲＯＭ２０ｃ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。ＲＯＭ２０ｃ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。

【0066】

通信部２０ｄは、監視装置２０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部２０ｄは、インターネット等の通信ネットワークに接続されてよい。

【0067】

入力部２０ｅ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。

【0068】

表示部２０ｆは、ＣＰＵ２０ａ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２０ｆは、プロセスデータの異常度や変化量を表示してよい。

【0069】

監視プログラムは、ＲＡＭ２０ｂやＲＯＭ２０ｃ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２０ｄ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２０では、ＣＰＵ２０ａが監視プログラムを実行することにより、図２を用いて説明した様々な動作が実現される。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２０は、ＣＰＵ２０ａとＲＡＭ２０ｂやＲＯＭ２０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。

【0070】

なお、本発明の表示装置は、監視装置２０と同様の物理的構成を備えるものであってよい。

【0071】

図４は、本実施形態に係る監視装置２０に表示される異常度を示す図である。同図では、横軸に時刻を示し、縦軸に異常度を示して、２４時間の移動平均の変化量に関する異常度を示している。

【0072】

図４に示す例では、２４時間の移動平均について、α＝１の場合の変化量の異常度を破線で示し、α＝３の場合の変化量の異常度を点線で示し、α＝７の場合の変化量の異常度を実線で示している。監視装置２０を用いるユーザは、１時間、３時間、６時間、９時間、１２時間、１８時間及び２４時間の移動平均のうち１又は複数を選択し、α＝１，２，３，４，５，６，７のうち１又は複数を選択して、１又は複数の移動平均の変化量の異常度を表示させることができる。

【0073】

また、図４では、α＝１の場合の変化量の異常度に関する第１閾値を破線で示し、α＝３の場合の変化量の異常度に関する第２閾値を一点鎖線で示し、α＝７の場合の変化量の異常度に関する第３閾値を二点鎖線で示している。これらの閾値は、それぞれの変化量の標準偏差の所定数倍で設定されてよい。例えば、閾値は、変化量の標準偏差の３倍であってよい。このように、閾値を変化量の統計量に応じて設定することで、パラメータ設定の負担を低減させることができる。

【0074】

図４に示す例では、α＝１，３，７の場合の変化量の異常度がそれぞれ第１閾値、第２閾値及び第３閾値を上回る期間が存在する。監視装置２０は、このように、異常度が閾値異常となる場合、プラント１が異常な状態であると判定して、アラートを出力する。

【0075】

図５は、本実施形態に係る監視装置２０に表示されるプロセスデータの第１変化量を示す図である。同図では、横軸に時刻を示し、縦軸に変化量を示して、プロセスデータの第１変化量の推移を示している。プロセスデータの第１変化量は、復水器１０２の補給水流量ｕ₁の９時間移動平均に関してα＝３で算出した変化量である。すなわち、本例の変化量は、α＝３として、Δｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ）－ｘ（ｔ－αΔｔ）で算出される値であり、ｘ（ｔ）＝Σ_k=0Δ^t-1ｕ₁（ｔ－ｋ）／Δｔ、Δｔ＝９時間である。

【0076】

第１変化量は、領域Ａ１において急激に上昇しており、プラント１が異常な状態となっていることを示唆している。一方、領域Ｂ１では大きな変化が見られず、第１変化量に基づく監視では、プラント１は正常な状態であると考えられる。

【0077】

図６は、本実施形態に係る監視装置２０に表示されるプロセスデータの第２変化量を示す図である。同図では、横軸に時刻を示し、縦軸に変化量を示して、プロセスデータの第２変化量の推移を示している。プロセスデータの第２変化量は、復水器１０２の補給水流量ｕ₁の２４時間移動平均に関してα＝３で算出した変化量である。すなわち、本例の変化量は、α＝３として、Δｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ）－ｘ（ｔ－αΔｔ）で算出される値であり、ｘ（ｔ）＝Σ_k=0Δ^t-1ｕ₁（ｔ－ｋ）／Δｔ、Δｔ＝２４時間である。

【0078】

第２変化量は、領域Ａ２において急激に上昇しており、プラント１が異常な状態となっていることを示唆している。また、領域Ｂ２においても急激な上昇が確認でき、プラント１が異常な状態になりつつあると考えられる。このように、同じプロセスデータについて時間平均の時間範囲を変えて複数の変化量を算出することで、プラント１の状態を多角的に監視することができ、異常の兆候が捉えやすくなる。

【0079】

図７は、本実施形態に係る監視装置２０に表示されるプロセスデータの第３変化量を示す図である。同図では、横軸に時刻を示し、縦軸に変化量を示して、プロセスデータの第３変化量の推移を示している。プロセスデータの第３変化量は、復水器１０２の補給水流量ｕ₁の２４時間移動平均に関してα＝７で算出した変化量である。すなわち、本例の変化量は、α＝７として、Δｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ）－ｘ（ｔ－αΔｔ）で算出される値であり、ｘ（ｔ）＝Σ_k=0Δ^t-1ｕ₁（ｔ－ｋ）／Δｔ、Δｔ＝２４時間である。

【0080】

第３変化量は、領域Ａ３において急激に上昇しており、プラント１が異常な状態となっていることを示唆している。また、領域Ｂ３においても急激な上昇が確認でき、プラント１が異常な状態となっていることを示唆している。このように、同じプロセスデータについて複数の期間について時間平均の変化量を算出することで、プラント１の状態を多角的に監視することができ、異常の兆候が捉えやすくなる。

【0081】

図８は、本実施形態に係る監視装置２０に表示されるプロセスデータの第４変化量を示す図である。同図では、横軸に時刻を示し、縦軸に変化量を示して、プロセスデータの第４変化量の推移を示している。プロセスデータの第４変化量は、復水器１０２の補給水流量ｕ₁の２４時間移動平均に関してα＝１１で算出した変化量である。すなわち、本例の変化量は、α＝１１として、Δｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ）－ｘ（ｔ－αΔｔ）で算出される値であり、ｘ（ｔ）＝Σ_k=0Δ^t-1ｕ₁（ｔ－ｋ）／Δｔ、Δｔ＝２４時間である。

【0082】

第４変化量は、領域Ａ４において急激に上昇しており、プラント１が異常な状態となっていることを示唆している。また、領域Ｂ４においても急激な上昇が確認でき、プラント１が異常な状態となっていることを示唆している。このように、同じプロセスデータについて複数の期間について時間平均の変化量を算出することで、プラント１の状態を多角的に監視することができ、異常の兆候が捉えやすくなる。

【0083】

図９は、本実施形態に係る監視装置２０により実行される監視処理のフローチャートである。はじめに、監視装置２０は、プラント１に関するプロセスデータを取得する（Ｓ１０）。

【0084】

監視装置２０は、１又は複数の時間範囲を用いて、プロセスデータに関する１又は複数の移動平均を算出する（Ｓ１１）。また、監視装置２０は、１又は複数の期間における１又は複数の移動平均の変化量を算出する（Ｓ１２）。

【0085】

その後、監視装置２０は、変化量の平均及び標準偏差に基づいて、１又は複数の変化量の異常度を算出する（Ｓ１３）。

【0086】

そして、監視装置２０は、１又は複数の変化量と１又は複数の異常度を表示する（Ｓ１４）。なお、監視装置２０は、１又は複数の移動平均を表示してもよい。

【0087】

ここで、１又は複数の異常度のうちいずれかが閾値以上である場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、監視装置２０は、プラント１に異常が生じている蓋然性が高いことを表すアラートを出力する。１又は複数の異常度のうちいずれかが閾値以上である場合にアラートを出力することで、異常検知の漏れを減らすことができる。

【0088】

一方、１又は複数の異常度のいずれもが閾値未満である場合（Ｓ１５：ＮＯ）、監視装置２０は、処理Ｓ１０～Ｓ１４を再び実行する。

【0089】

以上の説明では、プロセスデータの一例として復水器１０２の補給水流量ｕ１を用いて解析例を詳述したが、本実施形態はこれに限定されるわけではなく、ボイラ給水流量ｕ２、ボイラ出口蒸気流量ｕ３及び連続ブロー排水流量ｕ４でも同様に解析でき、プラント１の異常な状態の判断容易性に資する。

【0090】

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。

【符号の説明】

【0091】

１…プラント、２…火炉、３…サイクロン、３ａ…排ガス流路、４…循環材回収管、４ａ…ループシール部、５…後部煙道、６…炉壁管、７，７ａ…ポンプ、１０…加熱器、１２…節炭器、２０…監視装置、２０ａ…ＣＰＵ、２０ｂ…ＲＡＭ、２０ｃ…ＲＯＭ、２０ｄ…通信部、２０ｅ…入力部、２０ｆ…表示部、２１…取得部、２２…第１算出部、２３…第２算出部、２４…第３算出部、１００…タービン

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】