[發(fā)明專利]工序監(jiān)視診斷裝置及工序監(jiān)視診斷程序

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201380058447.8
• 申請日: 2013-09-05
• 公開（公告）號: CN104781741B
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發(fā)明（設計）人: 山中理;平岡由紀夫;吉澤直人;杉野壽治
• 申請（專利權）人: 株式會社東芝
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司72002
• 代理人: 戚宏梅,楊謙

技術領域

本發(fā)明的實施方式涉及工序監(jiān)視診斷裝置及在該工序監(jiān)視診斷裝置中使用的工序監(jiān)視診斷程序，該工序監(jiān)視診斷裝置對在下水處理工序、排水處理工序、污泥消化工序、凈水工序、供配水工序、化學工序及鐵鋼工序等工序系統(tǒng)中產生的異常進行診斷。

背景技術

在下水處理工序、污泥消化工序、凈水工序及供配水工序等水處理/水運用工序、石油化學工序、鐵鋼工序及半導體制造工序等工序系統(tǒng)的工廠中，設置有對多個工序狀態(tài)進行測定的多個在線傳感器。工序監(jiān)視裝置(SCADA:Supervisory Control And Data Acquisition)通常將通過工序系統(tǒng)中所設置的傳感器組的計測而得到的、例如流量、溫度、水質及/或操作量等工序數據，轉換為例如趨勢圖表等時序數據。工廠管理者(管理員)及/或運轉人員(操作人員)通過對時序數據進行監(jiān)視，由此掌握工序的狀態(tài)，進行工序的運轉變更、控制。

各個工序數據的時序數據通常被設置有被稱為管理極限等的上下限值。工序監(jiān)視裝置在時序數據的值超過該管理極限的情況下或者低于該管理極限的情況下，發(fā)報警報。工廠管理者及/或運轉人員基于該警報進行工廠運用的確認及重新審視。基于這種警報發(fā)報的運轉管理是工廠運用的基本。

在更先進的工廠運轉管理中，不僅要求簡單的工序非穩(wěn)定時的應對，還要求在達到工序的規(guī)定目標性能的基礎上實現節(jié)能·節(jié)約成本的運用。在此，規(guī)定目標是指，例如，如果是下水處理工序，則對應于排放水質限制的遵守等。此外，如果是凈水處理工序，則凈水中的殘留氯濃度為規(guī)定上限以下的情況、及/或、不存在以隱孢子蟲為代表的病原性微生物的情況等對應于規(guī)定目標。此外，如果是化學工序及鐵鋼工序，則將產品(石油精煉品及鐵鋼)的品質(例如純度及強度等)維持為規(guī)定范圍的情況對應于規(guī)定目標。當想要運用工廠的運轉管理以使得在達到工序的規(guī)定目標性能的基礎上實現節(jié)能·節(jié)約成本時，重點在于，對與目標性能相關的工序的狀態(tài)進行監(jiān)視以避免陷于不達成規(guī)定目標的狀態(tài)，迅速檢測出阻礙達成規(guī)定目標的狀態(tài)變化及/或異常狀態(tài)，并預先采取對策。并且，重點在于，將與目標性能及節(jié)能·節(jié)約成本相關的工序狀態(tài)始終保持為良好狀態(tài)，迅速檢測出可能要從良好狀態(tài)偏離那樣的工序狀態(tài)變化。

然而，作為對工序的狀態(tài)變化及異常進行診斷的方法，已知被稱為多變量統(tǒng)計工序監(jiān)視(MSPC：Multi-Variate Statistical Process Control)的方法，該方法使用了在石油化學工序及鐵鋼工廠的領域中一直利用的“多變量統(tǒng)計解析方法”。作為在MSPC中最常利用的方法，已知主成分分析(PCA：Principal Component Analysis)和潛變量投影法/偏最小二乘法(PLS：Projection to Latent Structure/Partial Least Square)。

在MSPC中，使用PCA及/或PLS等多變量解析，主要達成對工廠的異常征兆進行檢測的第一目的、以及對成為異常因素的工序變量進行推測的第二目的。對于第一目的，通過利用多個工序變量的相關信息，對通過一個變量無法檢測出的輕微的異常征兆進行檢測。對于第二目的，在根據由多個工序變量合成的異常檢測用數據(例如，Q統(tǒng)計量及Hotelling的T²統(tǒng)計量)檢測到異常之后，利用表示各工序數據對于該異常檢測用數據的貢獻度的貢獻量，來推測成為異常因素的候選的工序變量。如此，若使用MSPC，則與以往的對獨立的工序變量使用簡單管理極限進行的監(jiān)視(在生產線等的監(jiān)視中，有時與MSPC對比而稱為SPC：Statistical Process Control(統(tǒng)計工序控制))相比，能夠進行對于工廠管理者及/或運轉人員來說更有用的先進的監(jiān)視·診斷。

如以上那樣，若使用MSPC，則能夠達成對工廠的異常征兆進行檢測的第一目的、以及對成為異常因素的工序變量進行推測的第二目的，但在將MSPC引入SCADA中來作為工廠監(jiān)視系統(tǒng)來實現的情況下，聽到較多如下的現場的反映：僅通過在達成第一及第二目的時得到的信息，對于用戶即工廠管理者及/或運轉人員來說不能夠提供足夠的信息。其理由為，工廠管理者及/或運轉人員想要做出最終在異常時應該采取什么行動這樣的判斷，但僅通過異常征兆的檢測及其因素推測，難以在異常時立即采取行動。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：日本特開平8－241121號公報

專利文獻2：日本特開2004－303007號公報

專利文獻3：日本特開2007－65883號公報

非專利文獻