JPH02236199A - プロセス診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） この発明は産業プラントのプロセスにおける構成成分の
異常を迅速に把握してプロセス運転を支援するプロセス
診断装置に関する。

（従来の技術） 産業用プロセスプラントのプラント診断には、従来より
様々な方法で多くの装置が開発されており、特に近年の
計算機技術の進歩によって多用な診断目的を持った種々
の診断装置が可能となった。

このうちで、プロセスのフローに注目し、質量とエネル
ギとのバランスの異常から診断を行なう方法として、Ｈ
ｏｒｔｅｎ　Ｌｉｎｄの提唱しているＭｕ　ｌ　ｔ　ｉ
Ｌｅｖｅｌ　Ｆｌｏｗ　Ｍｏｄｅｌがある。

Ｈ．ＬＩＮＯ，　　”Ｔｈｅ　　ｌｌｓｅ　　ｏｒ　　
Ｆｌｏｗ　Ｍｏｄｅｌｓ　　ｆｏｒ　　Ｄｅ−ｓｉｇｎ
　ｏｆ　Ｐｌａｎｔ　Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　　Ｐｒｏｃ
ｅｄｕｒｅｓ”Ｒｉｓｏ−Ｈ−２３４１　，　Ｐａｐｅ
ｒ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ａｔ：ＩＷＧ／ＮＰＰＣＩ　
　Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔｓ　Ｍｅｅｔｉｎｇ　　ｏｆ　
　Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓａｎｄ　　Ｓｙｓｔｅｏ＋ｓ　
　ｆｏｒ　Ａｓｓｉｓｔｉｎｏ　　ａｎ　Ｏｐｅｒａｔ
ｏｒｄｕｒｉｎｇ　　Ｎｏｓａｌ　　ａｎｄ　　Ａｎｏ
ｍａｌｏｕｓ　　Ｎｕｃｌｅａｒ　　ＰｏｗｅｒＰｌａ
ｎｔ　　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　Ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ，
Ｄｅｃｅｍｂｅｒ　５−７．１９７９，　Ｇａｒｃｈｉ
ｎｇ，　Ｆ　．　Ｒ　，　ＧｅｒｍａｎｙＨ．　　ＬＩ
ＮＤ，　　　”　丁ｈｅ　　Ｕｓｅ　　ｏｒ　　Ｆｌｏ
ｗ　　Ｍｏｄｅｌｓ　　ｆｏｒＡｕｔｏｍａｔｅｄ　　
Ｐｌａｎｔ　　Ｄｉａｏｎｏｓｉｓ　　”　．！ｎ：Ｒ
ａｓｍｕｓｓｅｎ　　，Ｊ　　，ａｎｄ　　Ｒｏｕｓｅ
　　，Ｈ　　，Ｂ　　，（Ｅｄｓ．）　　，　　”Ｈｕ
ｍａｎ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｄｉａｇｎｏ−
ＳｉＳ　ｏｒ　ｓｙｓｔｅｍ　Ｆａｉｌｕｒｅｓ”．　
　Ｐｌｅｎｕｍ　Ｐｒｅｓｓ，Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ，１９
８１． このｔｔｎｄのＭｕｌｔｉ　Ｌｅｖｅｌ　Ｆｌｏｗ　Ｍ
ｏｄｅｌでは、プロセスを発生源、輸送および貯蔵等の
機能によって分解し、これらの分解した成分をプロセス
のモデルとしての集約の程度に従って多重に階層化した
ものである。診断は、それぞれの機能成分の入出力と現
存量とのバランスの計算を行ない、バランスの崩れた機
能が異常の原囚であると同定する方法によるものである
。

ところで、最も一般的な異常診断方法は、プロセスのデ
ータの値のパターンから、予めデータベースとして登録
された異常事象のどれが発生しているかを同定する方法
である。この方法では、異常診断装置設計時に考慮され
た異常事象を迅速に同定することができるが、診断装置
設計時に考慮されなかった異常事象を診断することはで
きない。

上記のＭｕｌｔｉ　Ｌｅｖｅｌ　Ｆｌｏｗ　Ｈｏｄｅｌ
ニよる方法は、未知の事象についても機能以上の発生源
を同定できるという点に長所がある。

（発明が解決しようとする課題） 前記ＬｉｎｄによるＭｕｌｔｉ　Ｌｅｖｅｌ　Ｆｌｏｗ
　Ｍｏｄｅｌを用いた方法では、未知の異常事象に対応
することはできる。しかし、プロセスプラントの設計者
の意図をモデル化していないため、各時点でプロセス全
体が何を達成しなければならないかという情報に対応す
ることができない。すなわち、プロセスがその産業プラ
ントとしての目的を達成していなかったり、危険な状態
になっていても、各機能成分間でフローについてバラン
スがとれていれば異常を見つけ出すことができない。

同様な難点は、プロセスをシミュレーションするモデル
を用い、このモデルと現実のプロセスからのデータとの
差異を用いて診断を行なうような装置においても見られ
るものである。産業プラントのような人工物のプロセス
の診断には、対象とするプロセスのモデルだけを用いる
方法では異常の同定が不可能な場合があり、プロセスが
達成すべき目標も設計者の意図を反映してモデルに組み
込む必要がある。

この発明は、上述の事情を考慮してなされたものであり
、設計者によるプロセスの目標に関する意図を反映し、
かつ設計者にとって未知の事象による異常をも診断でき
るプロセス診断装置を提供することを目的とする。

〔発明の構成〕

（ｍ題を解決するための手段） この発明は、プロセスの状況毎に作成されたプロセスフ
ロ−モデル、およびプロセスの各構成要素の性能に関す
る異常計算パラメータが対応して格納されたプロセスフ
ローモデルデータベースと、プロセスデータに基づき、
上記プロセスフローモデルデータベースから適切なプロ
セスフローモデルを選択するプロセスフローモデル選択
モジュールと、プロセスデータを用いて各プロセス構成
要素の性能に関する性能指標を計算し、この性能指標と
目標値との差を上記異常計算パラメータを用いて異常度
に変換し、この異常度から異常度変化發を算出する異常
度計算モジュールと、上記プロセスフローモデルにおい
て異常と判定されたプロセス構成要素間をフロー接続の
上流方向へ辿って上記異常度変化ｍから異常原因確信度
を算出し、異常発生原因の存在するプロセス構成要素を
同定する異常原因要素同定モジュールとを有することを
特徴とするものである。

（作用） したがって、この発明に係るプロセス診断装匠によれば
、対象とするプロセスのモデルを用いる方式と箕なり、
設計者のプロセスの目的に関する意図を巽常度計算パラ
メータという形で、プロセスフローモデルデータベース
中に格納しているので、プロセスモデルを用いる方式で
は異常と判定されない事象についても正確な診断を行な
うことができる。

また、プロセスフローモデルを用い、プロセス構成要素
間をフロー接続の上流方向へ辿って診断するので、プロ
セス診断装置の設計時に考慮していなかった未知の事象
による異常についてもプロセス運転の決定に必要な診断
を行なうことができる。

《実施例》 以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第１図はこの発明に係るプロセス診断装置の一実施例を
示すブロック図である。

プロセス診断装置１は入力モジュール２、異常度計算モ
ジュール３、異常原因要素同定モジュール４および表示
モジュール５、並びにプロセスフローモデルデータベー
ス６およびプロセスフロ−モデル選択モジュール７を有
して構成される。入力モジュール２は、産業プラントの
プロセスからプロセス信号を入力して、異常度計算モジ
ュール３およびプロセスフローモデル選択モジュール７
ヘプロセス信号を出力する。

プロセス７口−モデルデータベース６は、プロセスの状
況毎に作成されたプロセスフローモデルと、プロセスデ
ータによって表わされるプロセス状態と、各プロセス構
成要素の性能に関する異常計算パラメータとが対応付け
られて格納される。

ここで、プロセスフローモデルとは、プラントのプロセ
スを機能・構成によって複数のプラント構成要素に分け
、これら各プラント構成要素間の繋りをフローとして表
わしたものである。

例えば、沸騰水型原子力発電プラントにおいてタービン
抽気逆止弁誤閉鎖事故を診断する場合には、第２図に示
すようなプロセスフローモデルが用いられる。このプロ
セスフローモデルは定格運転時のモデルである。このプ
ロセスフａ−モデルにおいて四角の枠で囲まれた部分が
プロセス構成要素であり、実線矢印がエネルギのフロー
　一点鎖線矢印が維持ｉ能のフローをそれぞれ示す。

なお、このタービン抽気逆止弁誤閏鎖事故が発生すると
、タービンから給水加熱器を紅で復水器へ至る経路が、
タービン油気逆止弁誤閉鎖によって遮断されるため、タ
ービンを回転させるための蒸気吊が増加し、発電機の電
気出力が上昇してしまうことになる。

また、上記異常度計算パラメータとは、後述のように責
常度計算モジュール３において各プラント構成要素につ
き性能指標が求められるが、この性能指標を線形関数を
用いて異常度に変換する際に、この線形閏敗のパラメー
タとなるものである。

この異常度計算パラメータは、設計者によるプロセスの
目標に関する意図が反映されたものである。

例えば、上記タービン抽気逆止弁誤ｒ！Ｉｖｉ事故時に
用いられる異常度計算パラメータは、プラントの目標が
定格の電力供給を行なうことであるとして設定される。

？方、プロセスフローモデル選択モジュール７は入力モ
ジュール２から入力されたプロセスデータに基づき、プ
ロセスフローモデルデータベース６中からその時点で適
切なプロセスフローモデルを選択し、プロセスフローモ
デル中の各プロセス構成要素についての異常度計惇パラ
メータを異常度計算モジュール３へ出力し、プロセスフ
ローモデル中のプロセス７ロー接続データを異常原因要
素同定モジュール４へ出力する。なお、これら２つのモ
ジュール３，４ヘプロセスフローモデルデータベース６
中のデータの全てを■送る代りに、上記２つのモジュー
ル３．４内に格納されたデータの設定を切り替える命令
のみを出力してもよい。

さて、異常度計算モジュール３は、第３図に示すように
３つの主要な機能（Ａ），（Ｂ）．（Ｃ）を有する。

まず第１の機！（Ａ）は、入力モジュール２がら入力さ
れたプロセスデータを用いてその時点において各プロセ
ス構成要素の機能を表す性能指標を算出することである
。ここで、性能指標は、質固およびエネルギ等について
流？、貯蔵ご１発生母および入出力のバランス等を表わ
したものである。また、この性能指標は、１つのプロセ
ス構成要素に対し複数求められることもある。

この第１の機能（Ａ）は、例えば第２図に示すタービン
抽気逆止弁誤閉鎖事故時には、供給電力の性能指標とし
て送電端出力、電力分配の性能指標として所内負荷の発
電端電力に対する比率、電力への変換の性能指標として
発電端電力、回転エネルギへの変換の性能指標としてタ
ービン発電機熱消費率（タービン入口の移送エネルギに
対する効率）、蒸気の排熱の性能指標として復水器排熱
口、エネルギ変換の維持の性能指標として油気エンタル
ビが求められる。これらの性能指標は、プラントプロセ
スのセンサで検出されたプロセスデータを直接用いる場
合もあるが、多くは、検出ざれたプロセスデータから計
算式によって算出される。

次に、第２の機能（Ｂ）は、上記算出された性能指標が
現状態の目標範囲からどの程度ずれるかを示す両者の差
（性能指標と目標範囲との差）を異常度に変換する機能
である。この異常麿への変換は、プロセスフローモデル
データベース６中の異常度計算パラメータを線形関数に
入力し、各プロセス構成要素毎に行なわれる。この異常
度はＯ〜１００までの数値として表わされ、０が正常、
１００が確定的な異常となるように算出される。

１つのプロセス構成要素に対し複数の性能指標がある場
合には複数の異常度が算出されるが、このうち最大の異
常度をそのプロセス構成要素の異常度とする。

最後に、第３の機能（Ｃ）は、各プロセス構成要素の巽
常度について前回の異常度との差（異常度変化量）を算
出し、異常原因要素固定モジュール４へ出力する機能で
ある。沸騰水型原子力発電プラントのタービン抽気逆止
弁誤閉鎖事故時に異常度計算モジュール３において異常
と判定された性能指標を有するプロセス構成要素を、第
２図に＊印で示す。

異常原因要素同定モジュール４は、貢常度計棹モジュー
ル３からのプロセス構成要素の異常度変化分を入力し、
プロセスフローモデルにおいて異常と判定されたプロセ
ス構成要素間をフロー接続の上流方向へ辿って上記異常
度変化量から異常度確信度を算出し、異常発生原因が存
在するプロセス構成要素を同定するものである。

具体的には、以下（１）．（２）．（３冫の処理を実施
する。つまり、（１）異常度計算モジュール３から入力
した異常度変化量のうち１０％をプロセス構成要素自身
の異常原因確信度に繰り込み、９０％を異常の原因があ
る上流のプロセス構成要素へ伝達する。上流のプロセス
構成要素が複数異常である場合には維持機能の７０−に
エネルギや質量のフローの３倍の重みを付けて異常度に
比例し伝達する。《２》プロセス構成要素から伝達され
た異常度変化量についても、上記（１）と同様な処理を
行なう。《３》上流のプロセス構成要素に異常のあるも
のがない場合には、異常度変化量の全てをそのプロセス
構成要素の異常度原因確信度に繰り込む。

異常原因要素同定モジュール４において、異常原因確信
度を算出するには、異常度変化量をΔＤとし、前回の異
常原因確信度をＣ。とすると、新たな異常原因確信度Ｃ
は、 においで実行される。この処理の結果、最も異常原因確
信度の大きなプロセス構成要素を異常の発生原因として
同定し、表示モジュール５へ出力する。この表示モジュ
ール５は、同定結果をプラント監視者へ表示する。例え
ば、タービン抽気逆止弁誤閉鎖事故の場合には、エネル
ギ変換の維持に関するプロセス構成要素が異常原因とし
て同定され、表示される。

上記実施例によれば、設計者のプロセスの目的に関する
意、図が異常度計算パラメータという形でプロセスフロ
ーモデルデータベース６中に格納されているので、プロ
セスモデルを用いる方式では異常と判定できない事象に
ついても、正確な診断を行なうことができる。また、プ
ロセスフローモデルを用い、プロセス構成要素間をフロ
ー接続の上流方向へ辿って各プロセス構成要素毎に異常
原因確信度を算出するので、プロセス診断装置の設計時
に考虞していなかった未知の事象による異常についても
、プロセス運転に必要な診断を実行できる。

異常発生原因の存在するプロセス構成要素が上述のよう
にして迅速に同定され表示されることから、プラント監
視者は異常の原因となっているブ０セス構成要素の使用
の中止、代替手段の採用、プロセス目標の切替等、当面
の処理を行なうための重要な情報を早期に取得できる。

また、上記実施例では、異常度変化聞を診断に用い、異
常原因確信度を上述のように求めるため、異常発生の早
期には、異常と判定されない他のプロセス構成要素に異
常が現われても、この他のプロセス構成要素では異常原
因確信麿が低いので、異常と判定されることがない。

また、異常発生の晩期にプロセスフローモデルの下流側
だけでなく上流側にも異常が伝わるが、それまでに診断
した異常原因確信度が低下することがないので、正確な
異常診断を実施できる。

また、異常原因確信度を式■によって算出したので、ど
のプロセス構成要素について計算するかの処理の順序に
拘らず、計１８誤差を除き全体の異常原因確信度を一息
に定めることができる。

〔発明の効果〕

以上のように、この発明に係るプロセス診断￥Ｆｌ置に
よれば、プロセスフローモデルおよび異常計算パラメー
タが格納されたプロセスフローモデルデータベースと、
このプロセスフローモデルデータベースから適切なプロ
セスフローモデルを選択するプロセスフローモデル選択
モジュールと、性能指標を計算し、上記異常計算パラメ
ータを用いて異常痕を算出し、異常度変化量を求める貢
常度計算モジュールと、プロセスフローモデルにおいて
異常と判定されたプロセス構成要素間をフロー接続の上
流方向へ辿って異常原因確信度を算出し、異常発生原囚
の存在するプロセス構成要素を同定する異常原因要素同
定モジュールとを有したことから、設計者によるプロセ
スの目標に関する意図を反映し、かつ設計者にとって未
知の事象による異常をも診断することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明に係るプロセス診断装置の一実施例を
示すブロック図、第２図は第１図のプロセスフローモデ
ルデータベースに格納されたプロセスフローモデルの一
例を示す図、第３図は第１図の異常度計算モジュールの
機能を示すフローチャートである。 １１・・・プロセス診断装置、３・・・異常度計算モジ
ュール、４・・・異常原因要素同定モジュール、６・・
・プロセス７口−モデルデータベース、７・・・プロセ
スフローモデル選択モジュール。 出願人代理人　　　波　多　野　　　久第ａ図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. プロセスの状況毎に作成されたプロセスフローモデル、
   およびプロセスの各構成要素の性能に関する異常計算パ
   ラメータが対応して格納されたプロセスフローモデルデ
   ータベースと、プロセスデータに基づき、上記プロセス
   フローモデルデータベースから適切なプロセスフローモ
   デルを選択するプロセスフローモデル選択モジュールと
   、プロセスデータを用いて各プロセス構成要素の性能に
   関する性能指標を計算し、この性能指標と目標値との差
   を上記異常計算パラメータを用いて異常度に変換し、こ
   の異常度から異常度変化量を算出する異常度計算モジュ
   ールと、上記プロセスフローモデルにおいて異常と判定
   されたプロセス構成要素間をフロー接続の上流方向へ辿
   つて上記異常度変化量から異常原因確信度を算出し、異
   常発生原因の存在するプロセス構成要素を同定する異常
   原因要素同定モジュールとを有することを特徴とするプ
   ロセス診断装置。