JP2007257190A - Total monitoring diagnosis device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、上下水道設備などを監視制御する総合監視診断システムに係わり、特に上下水道設備などを診断し、故障原因の究明、故障の波及など表示する総合監視診断装置に関する。 The present invention relates to an integrated monitoring / diagnosis system for monitoring and controlling water and sewage facilities, and more particularly to an integrated monitoring and diagnosis apparatus for diagnosing water and sewage facilities and the like, and for investigating the cause of failure and displaying the spread of failure.
監視制御システムは、上下水道プラントをはじめ、非常に多くの設備からなるプラントを対象としているが、近年、プラントの高機能化に伴い、監視制御システムで扱う情報量がさらに増大している。また、プラントの広域管理化に伴い、設備数もさらに増大している。 The supervisory control system is intended for plants comprising a large number of facilities, including water and sewage plants, but in recent years, the amount of information handled by the supervisory control system has further increased as the functionality of the plant has increased. Moreover, the number of facilities is further increasing with the wide area management of the plant.
一方、都市のライフライン的存在である浄水場、下水処理場、発電所などのプラントには、安定したサービスが要求されるため、これらのプラントは高い信頼性が必要とされる。しかしながら、現状稼動しているプラントの多くは、運用開始から長い年月が経っており、設備の老朽化が進んでいる。また、プラントを運用してきた熟練オペレータは年々減少しており、プラントに関するノウハウの継承不足が問題になっており、自動化、広域化により多種多様化している各機器の細かなレベルについてオペレータが知識を習得する機会は今後ますます減少すると思われる。 On the other hand, since plants such as water purification plants, sewage treatment plants, and power plants that are lifelines in cities require stable services, these plants require high reliability. However, many of the plants that are currently in operation have been operating for many years, and their facilities are becoming aging. In addition, the number of skilled operators who have operated plants has been decreasing year by year, and the lack of inheritance of know-how related to plants has become a problem. Operators have knowledge about the detailed levels of various devices that are diversified due to automation and wide area. Opportunities to learn are expected to decrease in the future.
このような背景の下での監視制御システムの運用は、機器の故障が発生した場合、故障表示は監視画面に表示、もしくはアラーム発報がされるものの、故障原因の究明、故障の波及等は、オペレータの経験により判断している場合が多い。 The operation of the monitoring and control system under such a background is that when a device failure occurs, the failure display is displayed on the monitoring screen or an alarm is issued, but the investigation of the cause of the failure, the propagation of the failure, etc. In many cases, the judgment is made based on the experience of the operator.
また、従来から診断機能を設けるシステムもあったが、その場合、専用の診断装置を新たにシステムに組み込むものがほとんどであった。
故障原因の究明、故障の波及等をオペレータ判断に委ねる場合は、オペレータへの負担が大きくなり、人為的ミスを誘発させる要因になりかねないという問題があった。また、専用の診断装置を実装する場合は、対象機器の大幅な変更が伴ったり、システムが複雑化してしまうという問題があった。 When the investigation of the cause of the failure and the propagation of the failure are left to the operator's judgment, there is a problem that the burden on the operator increases and may cause a human error. In addition, when a dedicated diagnostic device is mounted, there are problems that the target device is significantly changed and the system becomes complicated.
以上のことから、機器の経年劣化によるプラントの信頼性低下を抑制し、プラントの状態を的確に把握する、プラント設備の正確な自動監視及び診断が要求される。そのために、上述したように広域化に伴う設備数の増大と、プラント高機能化に伴う情報量の増大により、システムが複雑化しているため、監視制御システムのもつ情報をより分かりやすくオペレータに提供することが必要である。 From the above, accurate automatic monitoring and diagnosis of plant equipment is required that suppresses a decrease in plant reliability due to aging of equipment and accurately grasps the state of the plant. For this reason, as described above, the system has become more complex due to the increase in the number of facilities associated with wide-area expansion and the increase in the amount of information associated with advanced plant functions. It is necessary to.
また、多種多量の監視データを迅速かつ確実に分析して、異常を検出するためのデータ加工機能と、診断結果と対応すべき処置を確実にオペレータに伝達する機能も必要である。そして、上記分析診断機能及び伝達機能が相互的に結合された総合監視診断システムが望まれる。 In addition, a data processing function for quickly and surely analyzing a large amount of monitoring data to detect an abnormality and a function for reliably transmitting an action to be taken corresponding to a diagnosis result to an operator are also required. An integrated monitoring and diagnosis system in which the analysis diagnosis function and the transmission function are combined with each other is desired.
本発明は上記の事情に鑑み、プラントの運転履歴等の情報を考慮して、異常の有無、異常内容を的確に分析診断し、プラント運用経験の浅いオペレータ、または少人数で広範囲のプラントを運営しているオペレータに対し、プロセスの現在状況や今後の予測、プラントの状態、機器の診断情報等を提示して、プラントを安全に、安定して運用していくための判断を助け、オペレータの負荷を軽減させるとともに、信頼性を大幅に向上させることができる総合監視診断装置を提供することを目的としている。 In view of the above circumstances, the present invention considers information such as the operation history of the plant, accurately analyzes and diagnoses the presence / absence of the abnormality and the content of the abnormality, and operates a wide range of plants with an operator with little experience in plant operation or a small number of people. Presents the current status of the process, future predictions, plant status, equipment diagnostic information, etc. to help the operator to make safe and stable operations. An object of the present invention is to provide a comprehensive monitoring and diagnosing device capable of reducing the load and greatly improving the reliability.
上記の目的を達成するために本発明は、プラントの運転状態またはプロセスの状態を検出する検出手段と、この検出手段の検出データを蓄積するとともに、蓄積した検出データまたは検出データを加工したデータに基づき、プラントまたはプロセス状態を診断する診断手段とを備えたことを特徴としている。 In order to achieve the above object, the present invention provides a detection means for detecting an operation state or a process state of a plant, and the detection data of the detection means are accumulated, and the accumulated detection data or detection data is processed into data. And a diagnostic means for diagnosing the plant or process state.
本発明によれば、プラントの運転履歴等の情報を考慮して、異常の有無、異常内容を的確に分析診断し、プラント運用経験の浅いオペレータ、または少人数で広範囲のプラントを運営しているオペレータに対し、プロセスの現在状況や今後の予測、プラントの状態、機器の診断情報等を提示して、プラントを安全に、安定して運用していくための判断を助け、オペレータの負荷を軽減させるとともに、信頼性を大幅に向上させることができる。 According to the present invention, in consideration of information such as the operation history of the plant, the presence / absence of an abnormality and the contents of the abnormality are accurately analyzed and diagnosed, and a wide range of plants are operated by an inexperienced operator or a small number of people. Presents the current status of the process, future forecasts, plant status, equipment diagnostic information, etc. to the operator to help make decisions to operate the plant safely and stably, reducing the load on the operator And reliability can be greatly improved.
以下、本発明の実施形態の構成、動作を詳細に説明する。なお、以下の実施形態においては、具体的なプロセスとして下水道における雨水排水プロセスに対する総合監視診断システムを例に説明する。 Hereinafter, the configuration and operation of the embodiment of the present invention will be described in detail. In the following embodiment, a comprehensive monitoring and diagnosis system for a stormwater drainage process in a sewer will be described as an example as a specific process.
《第1実施形態》
[構成]
図1は本発明による総合監視診断装置の第1実施形態が適用された総合監視診断システムを示すブロック図である。
<< First Embodiment >>
[Constitution]
FIG. 1 is a block diagram showing an integrated monitoring and diagnosis system to which a first embodiment of an integrated monitoring and diagnosis apparatus according to the present invention is applied.
この図に示す総合監視診断システム1aは、各地に設置された各雨量レーダ2から出力される降雨情報を取り込み、ネットワーク3上に送出する雨量レーダ処理装置4と、各地に設置された各地上雨量計5から出力される雨量情報、監視制御対象となっている下水処理場6からのプロセス値などを取り込み、下水処理場6に設けられたポンプ井7の水位を一定水位以下に保持させながら、下水処理場6を構成する各設備の良否、稼働状況などを診断し、診断結果をオペレータに提示する総合監視診断装置8aとを備えている。
The integrated monitoring and diagnosis system 1a shown in this figure takes in rainfall information output from each
総合監視診断装置8aは、LANなどによって構成されるネットワーク3と、監視診断対象となっている下水処理場6の流入渠水位計9、ポンプ井水位計10、流入ゲート11などから出力されるプロセス値、各雨水ポンプ15、各吐出弁16の動作内容を取り込み、ネットワーク3上に送出しながら、ネットワーク3を介して供給された制御指令に応じたポンプ制御指令、弁開度指令などを生成し、各雨水ポンプ15、各吐出弁16などを制御するプロセスコントロール部18と、ネットワーク3を介して、雨量レーダ処理装置4から出力される降雨情報、各地上雨量計5から出力される雨量情報、プロセスコントロール部18で収集されたプロセス値、動作状況データなどを取り込んで蓄積しながら、ポンプ井7の水位を一定水位以下に保持させるのに必要な制御指令を生成して、プロセスコントロール部18に供給しながら、図2に示す如くデータ分析プロセス19、データ予測プロセス20、異常判定プロセス21、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23などを実行し、下水処理場6に異常が発生しているかどうかを診断し、異常があるとき、故障箇所、故障の波及範囲などを示す診断データを生成するデータサーバ部24と、ネットワーク3を介して、下水処理場6の動作内容、制御内容などを示すデータを取り込み、プロセス監視画面を表示するとともに、オペレータの指示内容を取り込み、データサーバ部24に供給するヒューマンインタフェース部25とを備えている。
The comprehensive monitoring / diagnosis device 8a is a process that is output from the network 3 constituted by a LAN or the like, the inflow water level meter 9, the pump
そして、雨量レーダ処理装置4から出力される降雨情報、各地上雨量計5から出力される雨量情報、下水処理場6に設けられた流入渠水位計9、ポンプ井水位計10、流入ゲート11などから出力されるプロセス値、各雨水ポンプ15、各吐出弁16の動作内容などを監視し、ポンプ井7の水位が予め設定水位以上になったとき、またはポンプ井7の水位が予め設定水位以上になる恐れがあるとき、下水処理場6に設けられた各雨水ポンプ15、各吐出弁16を制御し、ポンプ井7→雨水ポンプ15→吐出弁16→排水路17→河川なる経路で、ポンプ井7の雨水14を排水して、ポンプ井7の水位を設定水位以下に保持させる。また、この動作と平行し、データ分析プロセス19、データ予測プロセス20、異常判定プロセス21、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23などを動作させて、雨量レーダ処理装置4から出力される降雨情報、各地上雨量計5から出力される雨量情報、下水処理場6に設けられた流入渠水位計9、ポンプ井水位計10、流入ゲート11などから出力されるプロセス値、各雨水ポンプ15、各吐出弁16の動作内容などを監視し、下水処理場6に異常が発生しているとき、故障箇所、故障の波及範囲などを示す診断データを生成し、診断結果をオペレータに提示する。
The rainfall information output from the rainfall radar processing device 4, the rainfall information output from each
[動作]
次に、図1、図2に示すに示すブロック図を参照しながら、総合監視診断システム1aの動作を説明する。
[Operation]
Next, the operation of the comprehensive monitoring diagnosis system 1a will be described with reference to the block diagrams shown in FIGS.
まず、総合監視診断装置8aのデータサーバ部24によって、雨量レーダ処理装置4から出力される降雨情報、プロセスコントロール部18で取り込まれた各地上雨量計5から出力される雨量情報、下水処理場6に設けられた流入渠水位計9、ポンプ井水位計10、流入ゲート11などから出力されるプロセス値などが取り込まれて、ポンプ井7の水位が予め設定水位以上になっているかどうか、またはポンプ井7の水位が予め設定水位以上になる恐れがあるかどうかが判定される。そして、降雨などにより、ポンプ井7の水位が予め設定水位以上になっているとき、またはポンプ井7の水位が予め設定水位以上になる恐れがあるとき、データサーバ部24によって、制御指令が生成されて、プロセスコントロール部18からポンプ制御指令、弁開度指令などが出力され、下水処理場6に設けられた各雨水ポンプ15、各吐出弁16が制御される。
First, the rainfall information output from the rainfall radar processing device 4 by the
これにより、ポンプ井7→雨水ポンプ15→吐出弁16→排水路17→河川なる経路で、ポンプ井7の雨水14が排水されて、ポンプ井7の水位が設定水位以下に保持される。
As a result, the rainwater 14 of the
また、この動作と平行し、総合監視診断装置8aのヒューマンインタフェース部25によって、データサーバ部24に取り込まれた各プロセス値、データサーバ部24から出力される制御指令などが取り込まれて、監視画面データが作成され、オペレータに下水処理場の運転内容が表示される。
In parallel with this operation, each process value fetched by the
また、この動作と平行し、総合監視診断装置8aのデータサーバ部24によって、以下に述べる手順で、下水処理場6の異常有無が診断される。
In parallel with this operation, the
<基本的な異常判定方法>(請求項1の内容)
まず、雨水排水ポンプ自動制御を行うためには自動制御条件が成立していることが必要であり、自動制御条件が成立したとき、ヒューマンインタフェース部18に成立した旨が表示される。また、自動制御条件が不成立のときには、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、自動制御条件が成立していない要因が抽出されるとともに、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23によって、診断結果がまとめられ、ヒューマンインタフェース部25に不成立要因が表示される。さらには、プラント診断プロセス22によって、自動制御不成立要因により、システム、プロセスなどに、今後どのような波及があるかが判定されて、ヒューマンインタフェース部25に表示される。
<Basic abnormality determination method> (contents of claim 1)
First, in order to perform the rainwater drainage pump automatic control, it is necessary that the automatic control condition is satisfied. When the automatic control condition is satisfied, the fact that it is satisfied is displayed on the
また、雨水排水ポンプの台数制御時には、ヒューマンインタフェース部25によって、運転台数が切替わる時の切替え条件が具体的に表示される。また、切替え件が成立してしているにもかかわらす、運転台数が切替わらないときは、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、その要因が解析され、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23によって、診断結果がまとめられ、ヒューマンインタフェース部25に表示される。
Further, when controlling the number of rainwater drain pumps, the
また、雨水排水ポンプの回転数制御を行っている場合に、目標値に到達しないときには、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、制御偏差異常の要因が抽出され、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23によって、診断結果がまとめられ、ヒューマンインタフェース部25にその要因が表示される。
Further, when the rotation speed control of the rainwater drainage pump is being performed, when the target value is not reached, the cause of the control deviation abnormality is extracted by the
また、雨水排水プロセスでは、プロセス信号を検出するために多くのセンサが用いられているが、プロセス信号の診断を行うための手法として、ディジタル信号とアナログ信号とが比較されることがある。具体的には、吐出弁16の全開リミットスイッチ信号(ディジタル信号)が“ON”しているのに、吐出弁開度信号(アナログ信号)が“100%”開度を指示していないような場合である。このような場合には、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、いずれかのセンサに異常が発生して、一致していないと判断されるとともに、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23によって、一致していない旨と、センサ異常内容とが集約されてヒューマンインタフェース部25に表示される。
In the rainwater drainage process, many sensors are used to detect a process signal. As a method for diagnosing the process signal, a digital signal and an analog signal are sometimes compared. Specifically, the fully open limit switch signal (digital signal) of the discharge valve 16 is “ON”, but the discharge valve opening signal (analog signal) does not indicate “100%” opening. Is the case. In such a case, it is determined by the
また、吐出流量計を設置している場合に、指示値は“0”を指しているのに、積算パルス信号が入力されているときには、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、異常と判断され、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23によって、その不一致の旨と、センサ異常内容が集約されてヒューマンインタフェース部25に表示される。
Further, when the discharge flow meter is installed, the indication value indicates “0”, but when the integrated pulse signal is input, it is determined as abnormal by the
<予測動作を使用する異常判定方法>(請求項2の内容)
また、雨水排水制御を行っている場合には、ポンプ井7の水位が重要な指標となる。そして、雨水排水プロセスにおいては、降雨状況により、雨水14がポンプ井7へ急激に流入することがあり、それに備えるためにポンプ井水位を予測して、制御や支援制御を行うことが多い。
<Abnormality determination method using predictive action> (Contents of Claim 2)
When rainwater drainage control is performed, the water level of the
この場合、予測値が必ずしも適切であるとは限らないので、データ予測プロセス20によって、予測値が演算されるとともに、データ分析プロセス19によって、上下限値等が分析され、その上下限を逸脱しているとき、異常判定プロセス21によって、異常と判定される。そして、予測制御を行っている場合には、プラント診断プロセス22によって、予測制御中止が判断され、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23によって、診断結果がまとめられ、ヒューマンインタフェース部25に中止の旨と要因が表示される。
In this case, since the predicted value is not necessarily appropriate, the predicted value is calculated by the
[効果]
このように、この第1実施形態では、雨量レーダ処理装置4から出力される降雨情報、各地上雨量計5から出力される雨量情報、下水処理場6に設けられた流入渠水位計9、ポンプ井水位計10、流入ゲート10などから出力されるプロセス値などに基づき、総合監視診断装置8aが各雨水ポンプ15、各吐出弁16を制御して、ポンプ井7の水位を設定水位以下に保持しつつ、下水処理場6のプロセス値、運転内容などを診断し、診断結果をオペレータに提示するようにしているので、プラントの運転履歴等の情報を考慮して、異常の有無、異常内容を的確に分析診断し、プラント運用経験の浅いオペレータ、または少人数で広範囲のプラントを運営しているオペレータに対し、プロセスの現在状況や今後の予測、プラントの状態、機器の診断情報等を提示して、プラントを安全に、安定して運用していくための判断を助け、オペレータの負荷を軽減させるとともに、信頼性を大幅に向上させることができる(請求項1の効果)。
[effect]
Thus, in this 1st Embodiment, the rainfall information output from the rainfall radar processing apparatus 4, the rainfall information output from each
また、この第1実施形態では、データ分析プロセス19によって、データ予測プロセス20で得られた予測データと、プラントから出力されるプロセス値とを比較して、予測制御の異常有無、下水処理場6の異常有無を診断するようにしているので、プラントの運転履歴等の情報を考慮して、異常の有無、異常内容を的確に分析診断し、プラント運用経験の浅いオペレータ、または少人数で広範囲のプラントを運営しているオペレータに対し、予測制御の異常有無、プロセスの現在状況や、数分後〜数時間後におけるプラントの運転状態、プロセスの状態、機器の診断情報等を提示して、プラントを安全に、安定して運用していくための判断を助け、オペレータの負荷を軽減させるとともに、信頼性を大幅に向上させることができる(請求項2の効果)。
In the first embodiment, the
《第2実施形態》
[構成]
図3は本発明による総合監視診断システムの第2実施形態を示すブロック図である。なお、この図において、図1の各部と対応する部分には、同じ符号が付してある。
<< Second Embodiment >>
[Constitution]
FIG. 3 is a block diagram showing a second embodiment of the comprehensive monitoring diagnosis system according to the present invention. In this figure, parts corresponding to those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals.
この図に示す総合監視診断システム1bが図1に示す総合監視診断システム1aと異なる点は、総合監視診断装置8b内にデータ中継部31を配置するとともに、中央監視室(あるいは、データセンタ)内に中央監視制御装置32を設け、総合監視診断装置8bで得られた診断結果を診断カルテ型式で、中央監視制御装置32に伝送して、中央監視室内に居るオペレータ、携帯端末装置33を持ち、機場外にいる運転員などに知らせるようにしたことである。
The overall monitoring and diagnosis system 1b shown in this figure is different from the overall monitoring and diagnosis system 1a shown in FIG. 1 in that a
データ中継部31は、図4に示す如くプラント診断プロセス22から出力されるプラント診断結果を取り込み、予め指定された表型式のデータ(診断カルテ)にして、診断情報表示プロセス23に供給し、ヒューマンインタフェース部25に表示する診断結果加工プロセス34と、診断情報表示プロセス23から出力される診断カルテを取り込み、専用回線36で接続された中央監視制御装置32に伝送するデータ中継プロセス35とを備えており、プラント診断プロセス22から出力されるプラント診断結果を取り込み、診断カルテを作成して、ヒューマンインタフェース部25に表示するとともに、専用回線36で接続された中央監視制御装置32に伝送する。
The data relay
中央監視制御装置32は、専用回線36を介して、データ中継部31から出力される表型式のプラント診断結果(診断カルテ)を取り込んで蓄積記憶する処理、携帯電話回線、無線LAN回線、ADSL回線、IP−VPN回線などの通信回線38を介して、配信対象となっている各携帯端末装置33の位置情報を取り込む処理、記憶している診断カルテなどを通信回線38を介して、各携帯端末装置33に配信する処理などを行うデータ送受信部39と、データ送受信部39に蓄積記憶されている診断カルテを再度、診断して、中央監視室内のオペレータに提示する診断部40と、データ送受信部39に取り込まれた各携帯端末装置33の位置情報に基づき、データ送受信部39に蓄積記憶されている診断カルテの内容を調整し、各携帯端末装置33に配信される診断カルテを作成する位置情報判定部41と、データ送受信部39によって受信された各携帯端末装置33の操作内容に応じて、各携帯端末装置33に配信される診断カルテの内容を再調整する操作情報判定部42とを備えている。
The central
そして、通信回線38を介して、各携帯端末装置33から位置情報を取り込み、各運転員の位置を把握するとともに、データ中継部31から出力される表型式のプラント診断結果(診断カルテ)を取り込んで、再度、詳細な診断を行い、中央監視室内にいるオペレータに提示する。また、各携帯端末装置33の位置、各携帯端末装置33の操作内容に応じて、データ中継部31から出力された診断カルテの内容を調整しながら、通信回線38を介して、各携帯端末装置33に配信する。
Then, the position information is taken in from each portable
各携帯端末装置33は各々、GPS機能を用いて、携帯端末装置33の現在位置を把握し、位置情報を生成する位置情報判定部43と、運転員のキー操作内容(機器操作内容)、位置情報判定部43で得られた位置情報などを取り込み、通信回線38を介して、データ送受信部39に伝送するとともに、データ送受信部39から出力される診断カルテを取り込み、表示するデータ送受信部44とを備えており、GPS機能によって、現在位置を把握して得られた位置情報を中央監視制御装置32に伝送するとともに、中央監視制御装置32から配信された診断カルテを取り込み、画面表示する。また、運転員によって、キーが操作される毎に、機器操作内容を生成し、中央監視制御装置32に伝送する。
Each mobile
[動作]
次に、図3、図4に示すに示すブロック図を参照しながら、総合監視診断システムの動作を説明する。
[Operation]
Next, the operation of the comprehensive monitoring diagnosis system will be described with reference to the block diagrams shown in FIGS.
まず、総合監視診断装置8bのデータサーバ部24によって、雨量レーダ処理装置4から出力される降雨情報、プロセスコントロール部18で取り込まれた各地上雨量計5から出力される雨量情報、下水処理場6に設けられた流入渠水位計9、ポンプ井水位計10、流入ゲート11などから出力されるプロセス値などが取り込まれて、ポンプ井7の水位が予め設定水位以上になっているかどうかが判定される。そして、降雨などにより、ポンプ井7の水位が予め設定水位以上になっているとき、またはポンプ井7の水位が予め設定水位以上になる恐れがあるとき、データサーバ部24によって、制御指令が生成されて、プロセスコントロール部18からポンプ制御指令、弁開度指令が出力され、下水処理場6に設けられた各雨水ポンプ15、各吐出弁16が制御される。
First, the rainfall information output from the rainfall radar processing device 4 by the
これにより、ポンプ井7→雨水ポンプ15→吐出弁16→排水路17→河川なる経路で、ポンプ井7の雨水14が排水されて、ポンプ井7の水位が設定水位以下に保持される。
As a result, the rainwater 14 of the
<総合監視診断装置8bの表示内容>(請求項3の内容)
また、この動作と平行し、総合監視診断装置8bのヒューマンインタフェース部25によって、データサーバ部24に取り込まれた各プロセス値、データサーバ部24から出力される制御指令などが取り込まれて、監視画面データが作成され、オペレータに下水処理場6の運転内容が表示される。また、この動作と並行し、総合監視診断装置8bによって、以下に述べる手順で、下水処理場の異常有無が診断されて、診断カルテが作成され、ヒューマンインタフェース部25に表示される。
<Display contents of the comprehensive monitoring /
In parallel with this operation, each process value fetched by the
まず、プロセスコントロール部18によって、下水処理場6のプロセス情報が取り込まれて加工された後、データサーバ部24に蓄積されるとともに、データ分析プロセス19、データ予測プロセス10、異常判定プロセス21、プラント診断プロセス22によって、データサーバ部24に蓄積されているプラントおよびプロセス情報が解析され、異常もしくは異常の可能性が判定された後、診断結果加工プロセス34によって、診断カルテ形式のプラント診断結果(診断カルテ)が自動作表され、ヒューマンインタフェース部25に表示される。
First, the process information of the sewage treatment plant 6 is captured and processed by the
この際、ヒューマンインタフェース部25に表示される診断カルテには、プラントの異常状態のみならず、異常の可能性、さらには異常の波及範囲、またデータ予測プロセス20で得られた数時間後に起き得るプラントの状態等が書き込まれているので、経験の浅いユーザや、機場規模に対して少ない人員で運用をしている多忙なユーザでも、内容を一別しただけで、迅速かつ正確な判断を行うことができる。なお、本診断カルテの形式の基本構成は、予め定めている診断項目の診断結果表(特定センサの異常の有無、対象ポンプ群の特定期間における運転時間積算値など)、異常もしくは異常の可能性があった場合の詳細な情報提供欄、総合判定欄(その時のプラントの状態を提示、推奨実施項目を優先度順に提示)である。
At this time, the diagnostic chart displayed on the
具体的には、診断カルテに、例えば以下のような情報を記載する。 Specifically, the following information is described in the diagnostic chart, for example.
1)雨水排水ポンプ白動制御を行うためには自動制御条件が成立している必要があり、成立しているときには、ヒューマンインタフェース部25に成立した旨を表示し、不成立であるときには、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、自動条件が成立していない要因が抽出されるとともに、プラント診断プロセス22、診断情報表示プロセス23、診断結果加工プロセス34によって、診断カルテに記載されて、ヒューマンインタフェース部25に表示される。さらには、プラント診断部22によって、その自動制御不成立要因により、今後どのようなシステム、プロセスに波及があるかが判定されて、診断カルテに記載され、オペレータに通知される。
1) In order to perform stormwater drain pump white motion control, the automatic control condition needs to be satisfied. When it is satisfied, the fact that it is satisfied is displayed on the
2)雨水排水ポンプの台数制御時には、運転台数が切替わる時の切替え条件が具体的にヒューマンインタフェース部25に表示されるとともに、上記条件が成立してしているにもかかわらす、運転台数が切替わらなかったときは、上述した手順と同じ手順で、診断カルテが作成されて、その要因が表示される。
2) At the time of controlling the number of rainwater drainage pumps, the switching conditions when the number of operating units is switched are specifically displayed on the
3)雨水排水ポンプの回転数制御を行っている場合は、目標値に到達しないとき、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、制御偏差異常の要因が抽出され、上述した手順と同じ手順で、診断カルテが作成されて、その要因が表示される。
3) When the rotational speed control of the rainwater drainage pump is performed, when the target value is not reached, the cause of the control deviation abnormality is extracted by the
4)雨水排水制御を行っている場合は、ポンプ井7の水位が重要な指標となる。そして、雨水排水プロセスにおいては、降雨状況により、雨水14がポンプ井7へ急激に流入することがあり、それに備えるためにポンプ井水位を予測して、制御や支援制御に用いる場合がある。
4) When rainwater drainage control is performed, the water level of the
この場合、予測値が必ずしも適切であるとは限らないので、データ予測プロセス20によって、予測値が演算されるとともに、データ分析プロセス19によって、上下限値等が分析され、その上下限値で指定された範囲を逸脱しているとき、異常判定プロセス21によって、異常と判定される。そして、予測制御を行っている場合は、プラント診断プロセス22によって、予測制御中止が判断されるとともに、上述した手順と同じ手順で、診断カルテが作成されて、中止の旨と要因が表示される。
In this case, since the predicted value is not necessarily appropriate, the predicted value is calculated by the
5)雨水排水プロセスでは、プロセス信号を検出するために多くのセンサが用いられている。そして、プロセス信号の診断を行うための手法として、ディジタル信号とアナログ信号とを比較することがある。具体的には、吐出弁16の全開リミットスイッチ信号(ディジタル信号)が“ON”しているのに、吐出弁開度信号(アナログ信号)が“100%”開度を指示していない場合には、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、いずれかのセンサに異常が発生して、一致していないと判断されるとともに、上述した手順と同じ手順で、一致していない旨と、センサ異常の内容とがまとめられて、診断カルテが作成され、ヒューマンインタフェース部25に表示される。
5) In the rainwater drainage process, many sensors are used to detect process signals. As a method for diagnosing a process signal, there is a case where a digital signal and an analog signal are compared. Specifically, when the fully open limit switch signal (digital signal) of the discharge valve 16 is “ON”, but the discharge valve opening signal (analog signal) does not indicate “100%” opening. Is determined by the
6)吐出流量計を設置しているとき、指示値は“0”を指しているのに、積算パルス信号が入力されていることがある。このような場合には、データ分析プロセス19、異常判定プロセス21によって、異常と判断され、上述した手順と同じ手順で、その不一致の旨と、センサ異常の内容とがまとめられて、診断カルテが作成され、ヒューマンインタフェース部25に表示される。
6) When the discharge flow meter is installed, the integrated pulse signal may be input even though the indicated value indicates “0”. In such a case, the
7)雨水ポンプ15は複数台のポンプを、ユーザが決めた順序もしくはシステムで定めた順序で運用し、各ポンプの機械的寿命を把握する指標として、ポンプの運転時間の積算値が使用されることから、上述した手順と同じ手順で、各ポンプの運転時間積算値が記載された診断カルテが作成されて、ヒューマンインタフェース部25に表示され、ユーザによる、ポンプ運転順序の決定や、ポンプの点検時期の把握に活用される。
7) The
<中央監視制御装置32、携帯端末装置33の表示内容>(請求項4の内容)
また、広域管理を行っている場合には、総合監視診断装置8bで得られた診断カルテが中央監視制御装置32に伝送され、中央監視室内に居るオペレータ、携帯端末装置33を持ち、機場外にいる運転員などに知らされる。
<Display Contents of Central Monitoring and
In addition, when performing wide area management, the diagnostic chart obtained by the comprehensive monitoring /
具体的には、ヒューマンインタフェース部25、データサーバ部24、プロセスコントロール部18から得られる診断結果(診断カルテ)がデータ送受信部39に記憶された後、中央監視制御装置32の位置情報判定部41、操作情報判定部42で調整されて、データ送受信部39→通信回線38→携帯端末装置33なる経路で、携帯端末装置33に配信される。
Specifically, after the diagnosis result (diagnosis chart) obtained from the
配信結果を受けた運転員によって、異常でない診断結果のとき、内容の確認のみが行われ、また異常もしくは異常の可能性がある診断結果であるとき、機場へ直行して何らかの対処を行うか、携帯端末装置33から直接、雨水ポンプ15や流入ゲート11の操作を行うかどうかの判断が行われる。
The operator who received the delivery result will only check the contents when the diagnosis result is not abnormal, and if it is a diagnostic result that may be abnormal or possible abnormalities, go straight to the aircraft and take any measures, It is determined whether or not to operate the
ここで、データ予測プロセス20によって、地上雨量計5などからの雨量情報が処理され、急激な降雨のため、数十分後に無人の機場に通常想定外の雨水流入があり、かつ点検で雨水ポンプ15の運用モードが手動のものがあり、雨水排水に必要なポンプ台数が確保できないというプラント診断結果が得られたものとする。この際、データ予測プロセス20による予測内容が地上雨量計5に基づいた、10分から30分先程度の比較的短時間先の予測情報であり、雨水流入時刻までに、運転員が子ポンプ場へ到着することが困難であるときには、携帯端末装置33に、該当する雨水ポンプ15のモードを自動に変更する旨の診断カルテが表示され、それを見た運転員に適切な対応を行わせて、浸水被害の危険性から機場を守らせることができる。
Here, the rainfall information from the
また、データ予測プロセス20によって、雨量レーダ2からの降雨情報が処理されて、数時間以上先の予測結果が得られたときには、携帯端末装置33に、余裕をもって機場へ向かっても間に合う旨の診断カルテが表示され、雨水流入へ対処することができる。
In addition, when the rain prediction information from the
またこの際、診断カルテ内容としては、何分後かの雨水流入量やポンプ井7の予測水位値、雨水ポンプ運転予測時刻の予測データのみでも良いし、これらのデータに加えて推奨する操作、判断をメッセージ形式にして、かつ支援項目を携帯端末装置33の画面上で選択するのみで操作実行できるものとしても良い。なお、携帯端末装置33の操作を実行する場合には、誤操作防止のために、操作選択後実行前に、確認操作を入れるものとする。
At this time, as the contents of the diagnostic chart, only the rainwater inflow after several minutes, the predicted water level value of the pump well 7, and the predicted data of the predicted rainwater pump operation time may be used alone, or in addition to these data, recommended operations, The determination may be made in a message format, and the operation can be executed only by selecting the support item on the screen of the mobile
また、上述した動作と並行し、携帯端末装置33の位置情報判定部43のGPS機能で得られた位置情報が通信回線38を介して、中央監視制御装置32のデータ送受信部39に伝送されて、位置情報判定部41で把握される。そして、データ送受信部39から携帯端末装置33へ支援情報を送信するとき、受信者である機場の運転員が緊急操作が必要な機場へ即座に移動することが困難であったり、携帯端末装置33からその機場の機器操作を行なうのが困難であったり、携帯端末装置33からその機場の機器操作を行うことが困難であるような遠方にいると判断された場合には、その運転員に対し、診断カルテのみを提供し、携帯端末装置33を通して操作することができないようにされる。
In parallel with the above-described operation, the position information obtained by the GPS function of the position
また、中央監視制御装置32のデータ送受信部39から携帯端末装置33へ支援情報を送信するとき、中央監視制御装置32の操作情報判定部42によって、操作する運転員の優先度設定、推奨する操作情報が診断カルテに記載される。これにより、携帯端末装置33から操作を行う場合に、異なる運転員により、操作が重複したり、ある運転員の適切な操作が、別の運転員による誤った操作により変更されてしまう可能性を無くす。
In addition, when the support information is transmitted from the data transmission /
さらに、ある運転員から携帯端末装置33を通して操作が行われたとき、中央監視制御装置32のデータ送受信部39にこの操作情報が取り込まれて、診断カルテの配信を受けている他の全運転員が持つ携帯端末装置33に配信されて、現状の操作状況が把握され、複数の運転員による操作の混乱、誤操作が防止される。
Further, when an operation is performed from a certain operator through the portable
このように、この第2実施形態では、総合監視診断装置8bで得られたプラント診断結果を診断カルテ型式で表示するとともに、中央監視制御装置32に伝送して、中央監視室内に居るオペレータに見せるようにしているので、プラントの運転履歴等の情報を考慮して、異常の有無、異常内容を的確に分析診断し、プラント運用経験の浅いオペレータ、または少人数で広範囲のプラントを運営しているオペレータに対し、プロセスの現在状況や今後の予測、プラントの状態、機器の診断情報等を診断カルテ型式で提示し、プラントを安全に、安定して運用していくための判断を助け、オペレータの負荷を軽減させるとともに、信頼性を大幅に向上させることができる(請求項3の効果)。
As described above, in the second embodiment, the plant diagnosis result obtained by the comprehensive monitoring /
また、この第2実施形態では、総合監視診断装置8bから中央監視制御装置32に診断カルテを伝送し、中央監視室内に居るオペレータに見せるとともに、各携帯端末装置33に配信させて、機場を担当している各運転員に見せ、最適な操作を行わせるようにしているので、プラントの運転履歴等の情報を考慮して、異常の有無、異常内容を的確に分析診断し、プラント運用経験の浅いオペレータ、または少人数で広範囲のプラントを運営しているオペレータ、機場の内外にいる運転員などに対し、プロセスの現在状況や今後の予測、プラントの状態、機器の診断情報等を診断カルテ型式で提示し、プラントを安全に、安定して運用していくための判断を助け、オペレータ、運転員の負荷を軽減させるとともに、信頼性を大幅に向上させることができる(請求項4の効果)。
In the second embodiment, a diagnostic chart is transmitted from the comprehensive monitoring /
《他の実施形態》
<異常判定プロセス21などの組み込み箇所>(請求項5の内容)
また、上述した第1、第2実施形態では、既存の監視制御装置に設けられたデータサーバ部24に診断機能を持たせて総合監視診断装置8a、8bを構成するようにしているが、データサーバ部24以外の部分、例えばヒューマンインタフェース部25、プロセスコントロール部18などに診断機能を持たせても良く、また目的に応じて、診断機能を構築するのに必要なデータ分析プロセス19、データ予測プロセス20、異常判定プロセス21、プラント診断プロセス22、診断結果表示プロセス23をヒューマンインタフェース部25、データサーバ部24、プロセスコントロール部18に分散して、持たせるようにしても良い。
<< Other embodiments >>
<Incorporation Location of
In the first and second embodiments described above, the
<データ予測プロセス20の複数化>(請求項6の内容)
また、上述した第1、第2実施形態では、1種類のデータ予測プロセス20のみ実装するようにしているが、異なる種類のデータ予測プロセス20を複数、実装するようにしても良い。データ予測プロセス20を複数、実装することにより、あるデータ予測プロセス20の演算結果を用いて、雨水排水支援制御を行っている場合に、このデータ予測プロセス20が正常に動作しなくなった場合でも、自動的に別のデータ予測プロセス20に切り替えることにより、雨水排水支援制御を継続することができる。
<Multiple Data Prediction Processes 20> (Content of Claim 6)
In the first and second embodiments described above, only one type of
<データ予測プロセス20の評価、最適化>(請求項7、8の内容)
また、これら各データ予測プロセス20の性能を予め定められた手法および周期で判定しておき、予め定められた周期毎に最良の性能を持つデータ予測プロセス20を選択して、雨水排水制御を行わせても良い。
<Evaluation and Optimization of
In addition, the performance of each
例えば、異なる複数の支援制御出力の判定に関しては、複数のデータ予測プロセス20の性能を予め定められた周期毎、例えば、制御周期(周期は運用に合わせて再設定できる)毎に、操作量やポンプ運転時間、ポンプ運転コストなどを指標とした最適制御により判定する。そして、予め定めた(運用に合わせた)周期毎に最適な制御性能をもつ制御モデルを選択し、その制御モデルの出力を用いて、雨水排水制御を行わせる。 For example, regarding the determination of a plurality of different support control outputs, the operation amount and the performance of the plurality of data prediction processes 20 are determined every predetermined cycle, for example, every control cycle (the cycle can be reset according to the operation) Judgment is made by optimal control using indices such as pump operation time and pump operation cost. Then, a control model having optimum control performance is selected for each predetermined period (according to operation), and rainwater drainage control is performed using the output of the control model.
この際、現在、使用されているデータ予測プロセス20によって、センサ値異常などの異常診断結果が出されたときには、ヒューマンインタフェース部25にその要因を表示するとともに、異常と診断されたセンサを使用しない他のデータ予測プロセス20に自動的に切り替えて、予測動作を継続するようにしても良い。
At this time, when an abnormality diagnosis result such as a sensor value abnormality is output by the currently used
<予測モデルをオンラインで変更>(請求項9の内容)
また、上述した第1、第2実施形態では、データ予測プロセス20において、予め設定された流入量予測モデルを使用して、流入量予測値を演算を行わせ、予測流量データを生成するようにしているが、他のアルゴリズム、例えば“拡張RRL法、汎用流出解析ソフト(MOUSEなど)の水理学モデル、水文学モデル”などのように、物理モデルや概念モデルを用いて降雨の流出の時間的な変化を追跡するホワイトボックス的なアプローチを使用する方法、またはシステム同定手法、重回帰分析などのように、過去の降雨量と流入量のデータのみから予測モデルを構築するブラックボックス的なアプローチなどで、流入量予測を行わせるようにしても良い。なお、拡張RRL法は特開平6−147940号公報に、システム同定手法を適用した流入量予測は、例えば特開2000−257140号公報に開示されている。
<Change prediction model online> (Content of Claim 9)
In the first and second embodiments described above, in the
この際、流入量予測モデルは、地上雨量計5からの降雨量信号、雨水ポンプ15の運転状況、流入渠水位、ポンプ井水位、流入ゲート11の運用状況などの各信号に基づいて、オフラインで予め決定しておく方法、もしくは流入量予測モデルをオンラインで逐次的に更新するような機構を設けておく方法のいずれかを使用する。
At this time, the inflow prediction model is offline based on the signals such as the rainfall signal from the
そして、オンラインで逐次的に予測モデルを更新する方法を使用したときには、流域の変化に追従して流入量予測モデルを更新することにより、予測精度の劣化を抑えることができる。 And when using the method of updating a prediction model sequentially online, the deterioration of prediction accuracy can be suppressed by updating the inflow prediction model following the change of the basin.
オンラインで逐次的にモデルを更新する手法の代表的な手法としては、システム同定手法における逐次最小2乗法が知られている。この逐次最小2乗法は計算負荷が少なく、比較的小規模な計算機にも実装できると同時に、プロセスの変動に追従してモデルパラメータの更新ができるという利点があるが、雨水排水の分野では実用例はない。しかし、雨水排水プロセスのように、プロセスの変動が自然現象の複合要因の結果として表われ、変動が生じやすい系に対しては、モデル更新手段を設けておくことは非常に有効であることから、予測モデルをオンラインで逐次的に更新するような機構は有効であるといえる。 As a typical method for updating a model sequentially online, a sequential least square method in a system identification method is known. This sequential least squares method has a small calculation load and can be implemented on a relatively small computer. At the same time, it has the advantage that model parameters can be updated following process fluctuations. There is no. However, it is very effective to provide a model update means for systems that tend to cause fluctuations in the process, such as the stormwater drainage process, and are prone to fluctuations. It can be said that a mechanism for sequentially updating the prediction model online is effective.
また、この流入量予測結果を基にポンプの運転予測を行う際の運転予測手法に関しては、流入量予測値を基に直接ポンプ運転台数を判定しても良く、また流入量予測値を入力とし、ポンプ井水位予測値を出力とするポンプ井水位予測モデルを別途構築し、ポンプ井水位予測値を基にポンプ運転台数を判定しても良い。 In addition, regarding the operation prediction method when performing pump operation prediction based on the inflow amount prediction result, the number of pumps operated may be determined directly based on the inflow amount prediction value, and the inflow amount prediction value is input. Alternatively, a pump well water level prediction model that outputs the pump well water level prediction value may be separately constructed, and the number of pumps operated may be determined based on the pump well water level prediction value.
また、従来から行われている固定のポンプ井水位設定値を用いた設定水位自動制御に対して、流入量予測値を基に設定水位補正量を演算し、その値を基に設定水位を変更することにより、雨量ポンプ15の起動停止タイミング変えるポンプ運転を行っても良い。また、汎用流出解析ソフトの場合は、そのソフト自身が持っているポンプ制御機能を用いる。なお、各種設定水位およびポンプ台数制御用の運転順序はヒューマンインタフェース部25で与える。
In addition, for the conventional setting level automatic control using the fixed pump well level setting value, the set level correction amount is calculated based on the predicted inflow rate, and the setting level is changed based on that value. By doing so, you may perform the pump driving | operation which changes the starting / stopping timing of the
上述した最適制御問題を解くことにより、雨水排水プロセスの制御問題を定量的に評価できるので、ポンプ運転時間を平準化し、運転切替回数を少なくすることができるような雨水排水制御方法および装置を提供することができる。 By solving the above-mentioned optimal control problem, it is possible to quantitatively evaluate the control problem of the stormwater drainage process, so that a stormwater drainage control method and apparatus capable of leveling the pump operation time and reducing the number of operation switching are provided. can do.
<Receaing horizon制御を使用>(請求項10の内容)
上述したように、制御性能判定(異常診断に基づくもの判定と、評価関数値に基づく判定)を行なうことは、雨水排水制御の高信頼性に繋がり、安定した雨水排水制御運用ができる。
<Use Receiing horizon control> (Content of Claim 10)
As described above, performing control performance determination (determination based on abnormality diagnosis and determination based on evaluation function value) leads to high reliability of rainwater drainage control, and stable rainwater drainage control operation can be performed.
この際、与えられた雨水排水制御問題を、制約条件を含む最適化問題に帰着させることができる。 At this time, the given rainwater drainage control problem can be reduced to an optimization problem including constraints.
この最適制御系の構成あたっては、例えば、モデル予測制御の基本的な概念として知られているReceaing horizon制御を適用する。このReceaing horizon制御とは、最適化問題を解く区間をサンプリング周期毎にシフトしながらオンライン最適化を繰り返す制御であり、制約条件を変動型で取り扱うことが可能である。つまり、制御入力やプロセス出力にかかる制約条件を直接制御アルゴリズムに反映させることができるという利点がある。この場合、制約条件としてはポンプ井水位の上下限を考慮する。 For the configuration of this optimal control system, for example, receiving horizon control known as a basic concept of model predictive control is applied. This receiving horizon control is a control in which online optimization is repeated while shifting an interval for solving an optimization problem for each sampling period, and the constraint condition can be handled in a variable manner. That is, there is an advantage that the constraint condition concerning the control input and the process output can be directly reflected in the control algorithm. In this case, the upper and lower limits of the pump well level are considered as a constraint condition.
以上から、雨水排水制御問題に、モデル予測制御つまりReceaing horizon制御を適用することにより、制御系を体系的に扱うことができるとともに、常に最適な制御性能をもつ制御装置で雨水排水制御を行うことができるので、ポンプ運転時間を平準化し、運転切替回数を少なくすることができ、運転オペレータの手動操作が介入するといった問題を解決できるような雨水排水制御系を確立することが期待できる。 From the above, by applying model predictive control, that is, receiving horizon control, to the stormwater drainage control problem, the control system can be handled systematically, and stormwater drainage control should always be performed with a controller with optimal control performance. Therefore, it can be expected to establish a rainwater drainage control system that can equalize the pump operation time, reduce the number of operation switching times, and solve problems such as manual intervention by the operator.
《他の実施形態》
また、上述した最適制御問題を解く他の手法としては、分岐限定法や遺伝的アルゴリズムなどの適用が考えられる。分岐限定法は、解空間上の部分空間を一括チェックし、当該空間内に解侯補が存在し得るかどうかを事前に検証することで、不必要な検索手続きを予め排除することができ、演算時間はかかるものの最適解を探索できるという利点がある。また、遺伝的アルゴリズムは、最適解ではなく準最適解しか検索することができないが、局所的な極小解に陥りにくい点や高速演算が期待できるなどの利点がある。
<< Other embodiments >>
Further, as another method for solving the above-mentioned optimal control problem, application of a branch and bound method, a genetic algorithm, or the like can be considered. The branch and bound method can eliminate unnecessary search procedures in advance by checking in advance a partial space on the solution space and verifying beforehand whether or not a solution complement can exist in the space. Although it takes a long calculation time, there is an advantage that an optimum solution can be searched. In addition, the genetic algorithm can search only a suboptimal solution instead of an optimal solution, but has an advantage that it is difficult to fall into a local minimal solution and high-speed computation can be expected.
なお、上記までの方法は、地上雨量計5の現在までの情報のみを用いて、ポンプ場流入量、ポンプ井流入量、ポンプ井水位を予測することを想定している。地上雨量計5のみだと、精度よい降雨予測が行えないため、10分から15分先の予測が限界と思われる。
The above method assumes that the pump station inflow amount, the pump well inflow amount, and the pump well water level are predicted using only the information up to now of the
そして、雨量レーダ2の情報を使用し、データ予測プロセス20に降雨情報や降雨強度情報などの予測値を予測すれば、30分から数時間先のポンプ場流入量、ポンプ井流入量、ポンプ井水位を予測し、この予測情報を取り入れた雨水排水制御を行わせることも可能である。
Then, using the information of the
また、上述した第1、第2実施形態では、雨量レーダ処理装置4によって、各雨量レーダ2から出力される降雨情報を取り込ませて、ネットワーク3上に直接、送出するようにしているが、各種データ処理を行わせて、一定時間先までの降雨状況を予測し、予測結果をネットワーク3上に送出させるようにしても良い。
In the first and second embodiments described above, rainfall information output from each
また、このような各雨量レーダ2から出力される降雨情報に加えて、気象業務センター等から配信されている降雨状況の予測も含めた各種データ気象データをネットワーク3に取り込ませるとともに、データサーバ部24に降雨量や降雨強度を予測して、30分から数時間先の流入量予測を行わせ、結果的に雨水排水制御の信頼性を高めるようにしても良い。
In addition to the rainfall information output from each of the
また、上述した降雨予測や気象情報、流入量予測、水位予測などの各種予測情報、またそれらの現在値を用いて、データサーバ部24に天候モードを判定し、この判定結果に基づき、雨水排水制御を行なわせるようにしても良い。
Further, the weather mode is determined in the
具体的には、各種情報から小雨モードと判定された場合には、すぐに雨水排水は行なわず、ゲートを制御して、予め設置してある増補幹線、もしくは貯留管に降雨時初期の雨水を取りこむ。これにより汚濁濃度の高い初期雨水(ファーストフラッシュ)が下水処理場6やポンプ井7に流入することを抑制する運用ができる。一方で、小雨モードでない場合や、ポンプ井7の水位が規定値以上に達した場合には、直ちに雨水排水制御を行なう。
Specifically, when it is determined that the light rain mode is selected from various information, the rainwater drainage is not performed immediately, the gate is controlled, and the rainwater at the beginning of raining is applied to a supplementary trunk line or storage pipe installed in advance. Take it in. Thereby, the operation | movement which suppresses flowing into the sewage treatment plant 6 or the pump well 7 can be performed. On the other hand, when it is not in the light rain mode, or when the water level of the
このように上述した各種予測情報を用いてモードを切り換えて雨水排水制御を行なうことにより、近年重要視されている合流改善問題にも対処することができる。 As described above, by performing the rainwater drainage control by switching the mode using the various prediction information described above, it is possible to cope with the confluence improvement problem which has been regarded as important in recent years.
また、上述した第1、第2実施形態では、具体的なプロセスとして予測演算処理を用いた下水処理場6における雨水排水プロセスを対象としているが、本発明の考え方は、その他のプロセスに対しても適用できる。例えば、排水機場における河川水位予測を用いた河川への雨水排水プロセスなど、上水道プロセス、発電プロセスなど監視制御を用いているプロセスに対して、特に効果的である。 In addition, in the first and second embodiments described above, the rainwater drainage process in the sewage treatment plant 6 using the predictive calculation process is targeted as a specific process, but the idea of the present invention is relative to other processes. Is also applicable. For example, it is particularly effective for a process using monitoring control such as a water supply process and a power generation process, such as a rainwater drainage process to a river using river water level prediction in a drainage station.
1a、1b:総合監視診断システム
2:雨量レーダ
3:ネットワーク
4:雨量レーダ処理装置
5:地上雨量計
6:下水処理場
7:ポンプ井
8a、8b:総合監視診断装置
9:流入渠水位計
10:ポンプ井水位計
11:流入ゲート
12:流入幹線
13:流入渠
14:雨水
15:雨水ポンプ
16:吐出弁
17:排水路
18:プロセスコントロール部
19:データ分析プロセス
20:データ予測プロセス
21:異常判定プロセス
22:プラント診断プロセス
23:診断情報表示プロセス
24:データサーバ部
25:ヒューマンインタフェース部
31:データ中継部
32:中央監視制御装置
33:携帯端末装置
34:診断結果加工プロセス
35:データ中継プロセス
36:専用回線
38:通信回線
39:データ送受信部
40:診断部
41:位置情報判定部
42:操作情報判定部
43:位置情報判定部
44:データ送受信部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1a, 1b: Comprehensive monitoring diagnosis system 2: Rainfall radar 3: Network 4: Rainfall radar processing device 5: Ground rain gauge 6: Sewage treatment plant 7: Pump well 8a, 8b: Comprehensive monitoring diagnosis device 9: Inflow dredging water level meter 10 : Pump well level meter 11: Inflow gate 12: Inflow main line 13: Inflow trunk 14: Rainwater 15: Rainwater pump 16: Discharge valve 17: Drainage channel 18: Process control unit 19: Data analysis process 20: Data prediction process 21: Abnormal Judgment process 22: Plant diagnosis process 23: Diagnostic information display process 24: Data server unit 25: Human interface unit 31: Data relay unit 32: Central monitoring and control device 33: Mobile terminal device 34: Diagnosis result processing process 35: Data relay process 36: Dedicated line 38: Communication line 39: Data transmission / reception unit 40: Cross section 41: position information determining unit 42: operation information determining unit 43: positional information determining unit 44: data transmission and reception unit
Claims (10)
この検出手段の検出データを蓄積するとともに、蓄積した検出データまたは検出データを加工したデータに基づき、プラントまたはプロセス状態を診断する診断手段と、
を備えたことを特徴とする総合監視診断装置。 Detection means for detecting the operating state of the plant or the state of the process;
Diagnostic means for diagnosing the plant or process state based on the accumulated detection data or data obtained by processing the detection data, while accumulating the detection data of the detection means,
Comprehensive monitoring and diagnosis apparatus characterized by comprising:
前記診断手段は、プラント、またはプロセスの予測モデルを使用して、数分後から数時間後におけるプラントの運転状態、プロセスの状態を予測して得られた予測結果と、実際のプラント運転状況およびプロセス状態とに基づき、プラントおよびプロセス状態を診断する、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring and diagnosis apparatus according to claim 1,
The diagnostic means uses a plant or process prediction model to predict the plant operation state, process state after several minutes to hours, the actual plant operation state, and Diagnose plant and process status based on process status,
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段は、予め設定された周期で、プラント、またはプロセスの診断結果を予め設定された書式でまとめた診断カルテを作成し、ユーザ側に提示する、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring and diagnosis apparatus according to claim 1 or 2,
The diagnostic means creates a diagnostic chart that summarizes the plant or process diagnostic results in a preset format at a preset cycle, and presents it to the user side.
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段で作成された診断カルテを、複数の携帯端末装置の位置情報を把握する機能を有する中央監視制御装置に伝送する伝送手段を備え、
予め定められた範囲外に位置する携帯端末装置に対しては、携帯端末装置の機能を制限しつつ、前記中央監視制御装置から携帯端末装置に前記診断カルテを配信させる、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring and diagnosing device according to claim 3,
A transmission means for transmitting the diagnostic chart created by the diagnostic means to a central monitoring control device having a function of grasping position information of a plurality of portable terminal devices,
For the mobile terminal device located outside the predetermined range, the diagnostic chart is distributed from the central monitoring control device to the mobile terminal device while limiting the function of the mobile terminal device.
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段は、既存の監視制御装置に設けられたヒューマンインタフェース部、データサーバ部、プロセスコントロール部のいずれかに、データ分析プロセス、異常判定プロセス、データ予測プロセス、プラント診断プロセス、診断結果表示プロセスを持たせて構築される、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 4,
The diagnosis means includes a data analysis process, an abnormality determination process, a data prediction process, a plant diagnosis process, a diagnosis result display process in any of a human interface unit, a data server unit, and a process control unit provided in an existing monitoring control device. Built with
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段は、複数のデータ予測プロセスを有し、予め定められた切替判定基準に基づき、正常、かつ最適なデータ予測プロセスを選択して、データの予測演算を行う、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring diagnostic apparatus of any one of Claim 1 to 5,
The diagnostic means includes a plurality of data prediction processes, selects a normal and optimal data prediction process based on a predetermined switching determination criterion, and performs a data prediction calculation.
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段は、予め定められた評価基準および周期で、各データ予測プロセスの制御性能を評価して、最適な制御性能を持つデータ予測プロセスを選択して、前記プラントを制御する、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring and diagnosing device according to claim 6,
The diagnostic means evaluates the control performance of each data prediction process at a predetermined evaluation standard and cycle, selects a data prediction process having optimal control performance, and controls the plant.
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記信号手段は、前記プラントの各機器に対する操作量、前記プラントの運転時間、前記プラントの運転コストのうち、いずれかを指標にした最適制御系を使用して、前記プラントを制御する、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring and diagnosis apparatus according to any one of claims 1 to 7,
The signal means controls the plant by using an optimum control system with any one of an operation amount for each device of the plant, an operation time of the plant, and an operation cost of the plant,
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段は、プラントの運転状態、プロセスの状態、またはそれらの変動要因の予測モデルをオンラインで更新する、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring and diagnosis apparatus according to any one of claims 1 to 8,
The diagnostic means updates a predictive model of a plant operating state, a process state, or a variation factor thereof online,
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
前記診断手段は、最適支援制御系を構成する手段として、プロセス状態の上下限を制約条件としたReceding horizon制御を使用する、
ことを特徴とする総合監視診断装置。 In the comprehensive monitoring diagnostic apparatus of any one of Claim 1 to 9,
The diagnostic means uses Receding horizon control with the upper and lower limits of the process state as constraints as means for configuring the optimal support control system,
A comprehensive monitoring and diagnosis device characterized by that.
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012164215A (en) * | 2011-02-08 | 2012-08-30 | National Agriculture & Food Research Organization | Management system for water supply facility, and its management method |
WO2016136670A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-09-01 | ナブテスコ株式会社 | Measuring device and measuring system |
JP2018092406A (en) * | 2016-12-05 | 2018-06-14 | 株式会社日立製作所 | Equipment diagnosis apparatus, equipment diagnosis system, and equipment diagnosis method |
WO2018154703A1 (en) * | 2017-02-24 | 2018-08-30 | 株式会社日立製作所 | Abnormality diagnosis system |
CN113959489A (en) * | 2021-10-12 | 2022-01-21 | 上海建科环境技术有限公司 | Online monitoring system and monitoring method for river-entering rainwater drainage port |
WO2024061986A1 (en) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | Stormharvester IPR Limited | Anomaly detection for wastewater assets with pumps in wastewater networks |
WO2024061980A1 (en) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | Stormharvester IPR Limited | Anomaly detection in wastewater networks |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI416353B (en) * | 2008-01-04 | 2013-11-21 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | System and method for configuring query of report |
KR101047325B1 (en) * | 2009-08-28 | 2011-07-07 | 중앙대학교 산학협력단 | Apparatus and method for monitoring the operation status of buildings and plants |
CN102041846B (en) * | 2010-10-12 | 2012-08-22 | 同济大学 | Multifunctional detector for drainage pipe inspection well |
JP5793299B2 (en) * | 2010-12-28 | 2015-10-14 | 株式会社東芝 | Process monitoring and diagnosis device |
CN109002065B (en) | 2012-03-14 | 2021-08-27 | 东南水务公司 | Pressure blowdown control system and method |
AU2014321130B2 (en) | 2013-09-10 | 2019-02-21 | South East Water Corporation | Reservoir control systems and methods |
JP2015207170A (en) | 2014-04-21 | 2015-11-19 | 株式会社東芝 | Monitoring control system, monitoring control device, and controller device |
NZ630446A (en) | 2014-09-03 | 2015-02-27 | South East Water Corp | Monitoring systems and methods |
CN105064453A (en) * | 2015-08-12 | 2015-11-18 | 重庆电子工程职业学院 | Fault diagnosis method for water recycling control system |
JP2018073060A (en) * | 2016-10-27 | 2018-05-10 | オークマ株式会社 | Diagnostic result display method in diagnostic apparatus and diagnostic apparatus |
JP7062511B2 (en) * | 2018-05-15 | 2022-05-06 | 株式会社日立製作所 | Monitoring control system and pump operation control method |
JP7224176B2 (en) * | 2018-12-27 | 2023-02-17 | 株式会社クボタ | Diagnosis method for manhole pump and diagnosis device for manhole pump |
CN114576564A (en) * | 2020-11-30 | 2022-06-03 | 开创水资源科技股份有限公司 | Artificial intelligent detecting system for blocking and leakage of sewer pipe and canal |
TWI827003B (en) * | 2022-04-15 | 2023-12-21 | 中華電信股份有限公司 | A rainwater storage monitoring and analysis system, method and computer-readable medium thereof |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0895632A (en) * | 1994-09-28 | 1996-04-12 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Plant operation support device |
JPH10187226A (en) * | 1996-12-20 | 1998-07-14 | Hitachi Ltd | Plant state predicting device |
JPH1165641A (en) * | 1997-08-20 | 1999-03-09 | Toshiba Corp | Plant equipment operation device |
JP2000099107A (en) * | 1998-09-25 | 2000-04-07 | Hitachi Ltd | Model predictive control system |
JP2001182135A (en) * | 1999-12-22 | 2001-07-03 | Toshiba Corp | Controller of sewerage system |
JP2003108222A (en) * | 2001-10-02 | 2003-04-11 | Kurita Water Ind Ltd | Facility management system |
JP2004021712A (en) * | 2002-06-18 | 2004-01-22 | Yokogawa Electric Corp | Facility diagnostic support system |
JP2004162698A (en) * | 2002-11-13 | 2004-06-10 | General Electric Co <Ge> | Adaptation control system for model base for controlling gas turbine |
JP2005332360A (en) * | 2004-04-22 | 2005-12-02 | Yokogawa Electric Corp | Plant operation support apparatus |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3834463B2 (en) * | 2000-10-13 | 2006-10-18 | 株式会社日立製作所 | In-vehicle failure alarm reporting system |
US6859755B2 (en) * | 2001-05-14 | 2005-02-22 | Rosemount Inc. | Diagnostics for industrial process control and measurement systems |
KR100448668B1 (en) * | 2001-09-06 | 2004-09-13 | 주식회사 케이디파워 | A management system for industrial facilities |
JP4365598B2 (en) * | 2003-02-19 | 2009-11-18 | 株式会社東芝 | Optimal operation control system for wide area plant |
CN100410825C (en) * | 2004-04-22 | 2008-08-13 | 横河电机株式会社 | Plant operation support system |
KR20050108008A (en) * | 2004-05-11 | 2005-11-16 | (주)지오넷 | Integrated monitoring system for preventing disaster and method for controlling the same |
CN100532745C (en) * | 2005-02-25 | 2009-08-26 | 株式会社东芝 | Holding control device for rain-water drainage |
-
2006
- 2006-03-22 JP JP2006079396A patent/JP2007257190A/en active Pending
-
2007
- 2007-03-16 TW TW096109194A patent/TWI354051B/en active
- 2007-03-21 KR KR1020070027719A patent/KR100981331B1/en active IP Right Grant
- 2007-03-22 CN CN2007100887689A patent/CN101042587B/en active Active
- 2007-03-22 CN CN201010194594.6A patent/CN101840235B/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0895632A (en) * | 1994-09-28 | 1996-04-12 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Plant operation support device |
JPH10187226A (en) * | 1996-12-20 | 1998-07-14 | Hitachi Ltd | Plant state predicting device |
JPH1165641A (en) * | 1997-08-20 | 1999-03-09 | Toshiba Corp | Plant equipment operation device |
JP2000099107A (en) * | 1998-09-25 | 2000-04-07 | Hitachi Ltd | Model predictive control system |
JP2001182135A (en) * | 1999-12-22 | 2001-07-03 | Toshiba Corp | Controller of sewerage system |
JP2003108222A (en) * | 2001-10-02 | 2003-04-11 | Kurita Water Ind Ltd | Facility management system |
JP2004021712A (en) * | 2002-06-18 | 2004-01-22 | Yokogawa Electric Corp | Facility diagnostic support system |
JP2004162698A (en) * | 2002-11-13 | 2004-06-10 | General Electric Co <Ge> | Adaptation control system for model base for controlling gas turbine |
JP2005332360A (en) * | 2004-04-22 | 2005-12-02 | Yokogawa Electric Corp | Plant operation support apparatus |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012164215A (en) * | 2011-02-08 | 2012-08-30 | National Agriculture & Food Research Organization | Management system for water supply facility, and its management method |
WO2016136670A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-09-01 | ナブテスコ株式会社 | Measuring device and measuring system |
JPWO2016136670A1 (en) * | 2015-02-24 | 2017-11-16 | ナブテスコ株式会社 | Measuring device and measuring system |
JP2018092406A (en) * | 2016-12-05 | 2018-06-14 | 株式会社日立製作所 | Equipment diagnosis apparatus, equipment diagnosis system, and equipment diagnosis method |
WO2018154703A1 (en) * | 2017-02-24 | 2018-08-30 | 株式会社日立製作所 | Abnormality diagnosis system |
JPWO2018154703A1 (en) * | 2017-02-24 | 2019-11-07 | 株式会社日立製作所 | Abnormality diagnosis system |
US11397655B2 (en) | 2017-02-24 | 2022-07-26 | Hitachi, Ltd. | Abnormality diagnosis system that reconfigures a diagnostic program based on an optimal diagnosis procedure found by comparing a plurality of diagnosis procedures |
CN113959489A (en) * | 2021-10-12 | 2022-01-21 | 上海建科环境技术有限公司 | Online monitoring system and monitoring method for river-entering rainwater drainage port |
WO2024061986A1 (en) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | Stormharvester IPR Limited | Anomaly detection for wastewater assets with pumps in wastewater networks |
WO2024061980A1 (en) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | Stormharvester IPR Limited | Anomaly detection in wastewater networks |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW200741066A (en) | 2007-11-01 |
KR100981331B1 (en) | 2010-09-10 |
KR20070095820A (en) | 2007-10-01 |
CN101042587B (en) | 2010-08-04 |
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CN101840235A (en) | 2010-09-22 |
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