プラントシミュレーションシステムおよびシミュレーション監視方法
【課題】トラッキングシミュレータの状態を適切に管理することができるプラントシミュレーションシステム等を提供する。
【解決手段】第２の取得手段により取得されるパラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、第１の取得手段により取得されるシミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続する。
【解決手段】第２の取得手段により取得されるパラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、第１の取得手段により取得されるシミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントから逐次、データをオンラインで取得し、リアルタイムにダイナミックシミュレータでプラントの状態を忠実に再現するトラッキングシミュレータと呼ばれるシステムが開発されている。このシステムでは、実プラントから主要な運転操作量や計測値を取り込んで、トラッキングモデルを用いた計算を行うことでプラントの状態をリアルタイムに算出する。また、トラッキングモデルに基づく演算結果と、実プラントにおける実際の状態とを比較することで、トラッキングモデルのパラメータや変数を逐次、調整する。このような演算処理を実プラントの運転と同時並行して行うことで、実プラントの動きに追随するシミュレーションを可能としている。シミュレーションに用いられるトラッキングモデルは化学工学に基づく厳密モデルを組み合わせて構成されているため、シミュレーションにより単に表面的な動きだけでなくプロセス内部の細かな状態を含めた実プラントの状況を推定することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】石建信、他３名，「トラッキング・シミュレータによるプラントの運転革新」，横河技報，横河電機株式会社，２００８年１月２１日，Ｖｏｌ．５２，Ｎｏ．１，ｐ．３５−３８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的にシミュレータは不適切な入力値や想定外の入力状態によって計算異常を起こすことがあり、異常が軽微なものであれば一時的な計算値の乱れを生ずるだけで正常な状態に復帰するが、計算が発散してシミュレータが停止してしまうこともありうる。実プラントをシミュレーションするトラッキングシミュレータも例外ではなく、実プラントから取り込まれるデータになんらかの異常があれば、計算異常を起こして計算が停止するおそれがある。トラッキングシミュレータは、プラント操業を支援するためのシステムとして、通常、操作室や計器室でプラントを操業するユーザが利用するものであり、ユーザ自身がトラブルの原因解析を行ってトラッキングシミュレータを復旧させることは困難である。
【０００５】
本発明の目的は、トラッキングシミュレータの状態を適切に管理することができるプラントシミュレーションシステム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のプラントシミュレーションシステムは、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステムにおいて、前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得手段と、前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知手段と、を備え、前記第２の取得手段により取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とする。
このプラントシミュレーションシステムによれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【０００７】
前記第２の取得手段による前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得手段による前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低くてもよい。
【０００８】
前記通知手段は、前記第２の取得手段により取得された前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示す回数が所定の複数回数に到達した場合にその旨を示す通知を行ってもよい。
【０００９】
前記第１の取得手段は前記シミュレーションの計算結果ステータスを公衆回線を介して取得し、前記第２の取得手段は前記パラメータ調整の実行結果ステータスを公衆回線を介して取得してもよい。
【００１０】
本発明のシミュレーション監視方法は、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステムを監視するシミュレーション監視方法において、前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得ステップと、前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得ステップと、前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知ステップと、を備え、前記第２の取得ステップにより取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とする。
このシミュレーション監視方法によれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【００１１】
前記第２の取得ステップによる前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得ステップによる前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低くてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明のプラントシミュレーションシステムによれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【００１３】
本発明のシミュレーション監視方法によれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態のプラントシミュレーションシステムの構成を示すブロック図。
【図２】トラッキングシミュレータの監視機能の動作を示すフローチャート。
【図３】監視側端末装置の情報処理部における動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明によるプラントシミュレーションシステムの実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態のプラントシミュレーションシステムの構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、本実施形態のプラントシミュレーションシステムは、稼働中のプラント１０から取得されるデータに基づいてリアルタイムにプラント１０の状態をシミュレーションするトラッキングシミュレータ１と、ネットワーク３を介して遠隔地からトラッキングシミュレータ１の状態を監視するための監視側端末装置２、とを備える。ネットワーク３は、公衆回線あるいは専用回線により構成することができる。
【００１８】
監視側端末装置２は、例えば、プラント１０ないしトラッキングシミュレータ１の開発者、提供者などにより管理される。また、複数のトラッキングシミュレータあるいは複数プラントに設けられたトラッキングシミュレータ群を、ネットワーク３を介して共通の監視側端末装置２に接続することができる。この場合、１つの監視側端末装置２により複数のトラッキングシミュレータが監視可能となる。
【００１９】
図１に示すようにトラッキングシミュレータ１には、プラント１０から取得される運転操作量や状態測定値などのデータに基づいてプラントの状態をリアルタイムに算出するトラッキングモデル１１と、同定モデルおよび解析モデルを含んで構成されるアプリケーションモデル１２と、トラッキングモデル１１およびアプリケーションモデル１２による計算結果を監視する監視機能１３と、が実装されている。
【００２０】
トラッキングモデル１１は、化学工学に基づく厳密モデルを組み合わせて構成されているため、シミュレーションによりプラント１０でのプロセスにおける計測可能なプロセス値だけでなく、計測不可能なプロセス内部の細かな状態を含めて計算することができる。
【００２１】
アプリケーションモデル１２の同定モデルは、トラッキングモデル１１の各種パラメータや各種変数を調整するためのモデルである。同定モデルによりトラッキングモデル１１による計算結果とプラント１０における実際の状態とが一致するようにトラッキングモデル１１のパラメータ等が適時調整されることで、トラッキングモデル１１による正確なトラッキングシミュレーションが可能となる。
【００２２】
また、解析モデルは、トラッキングモデル１１による計算結果の解析等を行うためのモデルであり、このモデルによりプロセス状態の予測やプロセスの最適化のための計算を行うことができる。
【００２３】
一方、図１に示すように、監視側端末装置２には、ネットワーク３を介する通信処理を実行する通信部２１と、通信部２１を介して取得されたデータに基づいてトラッキングシミュレータ１の監視処理を実行する情報処理部２２と、情報処理部２２における情報処理に基づいてトラッキングシミュレータ１の異常を通知する通知部２３と、オフライン解析等を行う操作者の操作を受け付ける受付部２４と、を具備する。
【００２４】
次に、図２〜図３を参照して、本実施形態のプラントシミュレーションシステムの動作について説明する。
【００２５】
図２は、トラッキングシミュレータ１の監視機能１３の動作を示すフローチャートである。図２のステップＳ１〜ステップＳ８は、監視機能１３によるトラッキングモデル１１に対する監視手順を示している。
【００２６】
図２のステップＳ１では、トラッキングモデル１１から監視に必要なデータ群を取得する。このデータ群には、トラッキングモデル１１によりプラント１から取得された運転操作量や計測値などのデータ、トラッキングモデル１１により計算される各種の計算値、その他トラッキングモデル１１において実行されている計算の状況が含まれる。
【００２７】
次に、ステップＳ２では、トラッキングモデル１１によりプラント１から取得された運転操作量や計測値などのデータに異常があるか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ５へ進み、判断が否定されればステップＳ３へ進む。ステップＳ２の判断が肯定される場合として、例えば、プラント１から取得された運転操作量や状態測定値が、想定外の値となっている場合が挙げられる。なお、このような場合には、アプリケーションモデル１２の同定モデルによるトラッキングモデル１１の各種パラメータの調整が中止され、パラメータの更新が停止される。
【００２８】
ステップＳ３では、トラッキングモデル１１による計算結果（計算値）がプラント１から取得された計測値から大きく（例えば、一定値以上）乖離しているか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ５へ進み、判断が否定されればステップＳ４へ進む。
【００２９】
ステップＳ４では、トラッキングモデル１１による計算結果（計算値）に急激な変動（例えば、想定を越える急激な変動）があるか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ５へ進み、判断が否定されればステップＳ６へ進む。
【００３０】
ステップＳ５では、監視機能１３からネットワーク３を介してトラッキングモデル１１のステータスが「警告」ステータスにある旨の発報を行い、ステップＳ６へ進む。なお、この発報はネットワーク３を介して監視側端末装置２において受信される。
【００３１】
ステップＳ６では、トラッキングモデル１１における計算において、ゼロ割（ゼロでの割り算が必要となる状態）の発生があるか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ８へ進み、判断が否定されればステップＳ７へ進む。
【００３２】
ステップＳ７では、トラッキングモデル１１における計算において、計算が発散したか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ８へ進み、判断が否定されればステップＳ１へ戻る。
【００３３】
ステップＳ８では、監視機能１３からネットワーク３を介してトラッキングモデル１１のステータスが「異常」ステータスにある旨の発報を行い、ステップＳ１へ戻る。この「異常」ステータスは、トラッキングモデル１１が「警告」ステータスよりも重篤な状態であることを示している。なお、この発報はネットワーク３を介して監視側端末装置２において受信される。
【００３４】
このように、ステップＳ１〜ステップＳ８では、ゼロ割の発生（ステップＳ６）および計算の発散（ステップＳ７）という、計算の継続が不可能となる重篤な事象の発生時に「異常」ステータスを発報（ステップＳ８）する。また、「異常」ステータスほど重大ではないが、「異常」ステータスに至る可能性がある場合として、プラント１から取得された運転操作量や計測値などのデータに異常（ステップＳ２）がある場合、トラッキングモデル１１による計算値がプラント１から取得された計測値から乖離（ステップＳ３）した場合、およびトラッキングモデル１１による計算結果（計算値）に急激な変動（ステップＳ４）がある場合には、それぞれ「警告」ステータスを発報（ステップＳ５）する。
【００３５】
次に、図２のステップＳ１１〜ステップＳ１４は、監視機能１３によるアプリケーションモデル１２に対する監視手順を示している。
【００３６】
図２のステップＳ１１では、アプリケーションモデル１２から監視に必要な各種データを取得する。
【００３７】
次に、ステップＳ１２では、アプリケーションモデル１２から取得されたデータ群に基づき、アプリケーションにおける計算が発散したか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ１４へ進み、判断が否定されればステップＳ１３へ進む。ここでは、例えば、同定モデルによる、トラッキングモデル１１に適用されるパラメータの計算が発散した場合に、ステップＳ１２の判断が肯定される。
【００３８】
ステップＳ１３では、アプリケーションモデル１２から取得されたデータ群に基づき、アプリケーションにおける計算が所定時間収束していない状態が継続しているか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ１４へ進み、判断が否定されればステップＳ１１へ戻る。ここでは、例えば、同定モデルにおける、トラッキングモデル１１に適用されるパラメータの計算が所定時間にわたり収束していない場合に、ステップＳ１３の判断が肯定される。
【００３９】
ステップＳ１４では、監視機能１３からネットワーク３を介してアプリケーションモデル１２のステータスが「異常」ステータスにある旨の発報を行い、ステップＳ１１へ戻る。なお、この発報はネットワーク３を介して監視側端末装置２において受信される。また、ステップＳ１４では、「異常」ステータスおよびその時のエラーの内容等を示すエラー情報をアプリケーションの実行時刻情報（タイムスタンプ）とともにデータベース１５に格納する。
【００４０】
このように、ステップＳ１１〜ステップＳ１４では、アプリケーションにおける計算が発散（ステップＳ１２）し、あるいは所定時間収束していない（ステップＳ１３）場合に、アプリケーションモデル１２の「異常」ステータスを発報する（ステップＳ１４）。
【００４１】
図３は、監視側端末装置２の情報処理部２２における動作を示すフローチャートである。
【００４２】
図３のステップＳ２１では、トラッキングシミュレータ１からネットワーク３を経由して送信されてきたステータスを、通信部２１を介して取得する。このステータスには、図２のフローチャートにおいて示したトラッキングモデル１１についての「警告」ステータス、トラッキングモデル１１についての「異常」ステータス、およびアプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスを含んでいる。
【００４３】
次に、ステップＳ２２では、トラッキングモデル１１についての「異常」ステータスが取得されているか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ２７へ進み、判断が否定されればステップＳ２３へ進む。
【００４４】
ステップＳ２３では、トラッキングモデル１１についての「警告」ステータスが所定時間継続して取得されているか判断し、判断が肯定されればステップＳ２７へ進み、判断が否定されればステップＳ２４へ進む。
【００４５】
ステップＳ２４では、アプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスが取得されたか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ２５へ進み、判断が否定されればステップＳ２１へ戻る。
【００４６】
ステップＳ２５では、アプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスの検知回数をカウントアップする。次に、ステップＳ２６では、アプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスの検知回数（ステップＳ２５）が所定回数に到達したか否か判断し、判断が肯定されればアプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスの検知回数（ステップＳ２５）をゼロにリセットしてステップＳ２７へ進み、判断が否定されればステップＳ１へ戻る。
【００４７】
ステップＳ２７では、情報処理部２２は通知部２３を介してアラームを通知し、ステップＳ１へ戻る。
【００４８】
このように監視側端末装置２ではトラッキングモデル１１のステータスチェックを常時、行なっており、「警告」ステータスが一定時間継続するか、あるいは「異常」ステータスが取得された場合には、アラームによる通知を行なっている。この場合には、監視側の担当者が受付部２４に対する操作を行うことにより、ネットワーク３を介してトラッキングシミュレータ１にアクセスし、不具合の状況を確認することができる。この場合例えば、トラッキングモデル１１が「異常」ステータスとなり計算が停止している場合には、現在の状態に近い初期状態ファイルを用いてシミュレーション動作を復旧させるとともに、不具合が起きたモデルとデータを収集し、監視側端末装置２においてオフライン解析を行い、原因を特定することができる。また、原因特定の結果、モデルの修正を行う必要がある場合には、受付部２４に対する操作によりモデルの修正を行い、ネットワーク３を介してトラッキングモデル１１のモデルを入れ替えることができる。
【００４９】
また、上記のように監視側端末装置２ではアプリケーションモデルの実行結果ステータスの監視も行なっているが、トラッキングモデル１１で異常が発生した場合ほど緊急性が高くないので、「異常」ステータスの発生件数があらかじめ設定した件数を超えた場合のみアラームで通知するようにしている。このため、アプリケーションモデル１２の異常に対応するアラーム通知の頻度は、トラッキングモデル１１の異常に対応するアラーム通知の頻度よりも低くなる。
【００５０】
アプリケーションモデル１２についてアラームの通知があった場合には、監視側の担当者が受付部２４に対する操作を行うことにより、ネットワーク３を介して状況を確認し、不具合の状況を確認することができる。また、ネットワーク３を介してデータベース１５にアクセスしてエラー情報をオフライン解析することができる。アプリケーションモデルの計算の収束性が悪いことが分かった場合には、受付部２４に対する操作により、モデルを変更し、ネットワーク３を介してアプリケーションモデル１２のモデルを入れ替えることができる。
【００５１】
なお、アプリケーションモデルの実行結果ステータスの監視の頻度自体をトラッキングモデル１１の監視頻度よりも低く設定してもよい。例えば、アプリケーションモデルのステータスを所定時間ごと（例えば２４時間ごと）にネットワーク３を介して監視側端末装置２の側に取得するようにしてもよい。この場合、アプリケーションモデルのステータスの履歴をトラッキングシミュレータ１の側で保存し、この履歴を所定時間ごとに監視側端末装置２に向けて送信してもよい。
【００５２】
以上のように、本実施形態のプラントシミュレーションシステムによれば、オンラインで動作しているモデルからステータスを取得し、そのステータスを常に監視することで、異常をいち早く検知することが可能となる。
【００５３】
また、アプリケーションの実行結果ステータスを監視することで、アプリケーションが正常に動作していない場合の状況を把握し、対応することができる。
【００５４】
また、遠隔からの監視や異常に対応するための操作が可能となるため、モデルに異常が発生した際に、システムが動いている現場に行かなくてもシステムの状況を把握し、迅速な対応を可能とすることができる。したがって、異常発生時であってもトラッキングシミュレータ１が使用できない時間を短縮することができる。
【００５５】
さらに、遠隔で操作を行えるため、システムのユーザに異常データの送付を依頼するなどの必要もなく、ユーザの負担を大幅に軽減できる。
【００５６】
また、本実施形態のプラントシミュレーションシステムでは、アプリケーションモデル１２の同定モデルによる計算が不能となった場合（「異常」ステータスの場合）であっても、トラッキングモデル１１のパラメータの調整、更新を停止した状態のままトラッキングシミュレーションが継続されるため、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。また、ステータスの重大性に応じた優先度で通知部２３においてアラームが通知されるため、監視側で早急に必要な作業を容易に把握することができる。例えば、アプリケーションモデル１２の同定モデルによる計算が不能となった場合などに、頻繁にアラームが通知されることがなく、より重要な作業を優先することが可能となる。このような点は、特に複数のトラッキングシミュレータを共通の監視側端末装置２で監視する場合に重要となる。
【００５７】
なお、図１の例では、監視機能１３をトラッキングシミュレータ１に設けているが、監視機能１３に相当する機能を、ネットワークを介して接続される監視側の装置（例えば、監視側端末装置２の内部）に実装してもよい。
【００５８】
また、図１における監視側端末装置２の機能の一部をトラッキングシミュレータ１に設けてもよい。例えば、監視側端末装置２の情報処理部２２および通知部２３における監視機能、通知機能をトラッキングシミュレータ１に設け、通知部２３からのアラーム通知に相当する情報を公衆回線等のネットワークを介して、システムの開発者側に送信するようにしてもよい。
【００５９】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステム等に対し、広く適用することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１ トラッキングシミュレータ
１１ トラッキングモデル
１２ アプリケーションモデル（パラメータ調整手段）
１３ 監視機能（第１の取得手段、第２の取得手段）
２１ 通信部（第１の取得手段、第２の取得手段）
２２ 情報処理部（第１の取得手段、第２の取得手段、通知手段）
２３ 通知部（通知手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントから逐次、データをオンラインで取得し、リアルタイムにダイナミックシミュレータでプラントの状態を忠実に再現するトラッキングシミュレータと呼ばれるシステムが開発されている。このシステムでは、実プラントから主要な運転操作量や計測値を取り込んで、トラッキングモデルを用いた計算を行うことでプラントの状態をリアルタイムに算出する。また、トラッキングモデルに基づく演算結果と、実プラントにおける実際の状態とを比較することで、トラッキングモデルのパラメータや変数を逐次、調整する。このような演算処理を実プラントの運転と同時並行して行うことで、実プラントの動きに追随するシミュレーションを可能としている。シミュレーションに用いられるトラッキングモデルは化学工学に基づく厳密モデルを組み合わせて構成されているため、シミュレーションにより単に表面的な動きだけでなくプロセス内部の細かな状態を含めた実プラントの状況を推定することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】石建信、他３名，「トラッキング・シミュレータによるプラントの運転革新」，横河技報，横河電機株式会社，２００８年１月２１日，Ｖｏｌ．５２，Ｎｏ．１，ｐ．３５−３８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的にシミュレータは不適切な入力値や想定外の入力状態によって計算異常を起こすことがあり、異常が軽微なものであれば一時的な計算値の乱れを生ずるだけで正常な状態に復帰するが、計算が発散してシミュレータが停止してしまうこともありうる。実プラントをシミュレーションするトラッキングシミュレータも例外ではなく、実プラントから取り込まれるデータになんらかの異常があれば、計算異常を起こして計算が停止するおそれがある。トラッキングシミュレータは、プラント操業を支援するためのシステムとして、通常、操作室や計器室でプラントを操業するユーザが利用するものであり、ユーザ自身がトラブルの原因解析を行ってトラッキングシミュレータを復旧させることは困難である。
【０００５】
本発明の目的は、トラッキングシミュレータの状態を適切に管理することができるプラントシミュレーションシステム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のプラントシミュレーションシステムは、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステムにおいて、前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得手段と、前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知手段と、を備え、前記第２の取得手段により取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とする。
このプラントシミュレーションシステムによれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【０００７】
前記第２の取得手段による前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得手段による前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低くてもよい。
【０００８】
前記通知手段は、前記第２の取得手段により取得された前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示す回数が所定の複数回数に到達した場合にその旨を示す通知を行ってもよい。
【０００９】
前記第１の取得手段は前記シミュレーションの計算結果ステータスを公衆回線を介して取得し、前記第２の取得手段は前記パラメータ調整の実行結果ステータスを公衆回線を介して取得してもよい。
【００１０】
本発明のシミュレーション監視方法は、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステムを監視するシミュレーション監視方法において、前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得ステップと、前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得ステップと、前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知ステップと、を備え、前記第２の取得ステップにより取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とする。
このシミュレーション監視方法によれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【００１１】
前記第２の取得ステップによる前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得ステップによる前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低くてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明のプラントシミュレーションシステムによれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【００１３】
本発明のシミュレーション監視方法によれば、シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、パラメータ調整手段によるパラメータの更新を行わずにシミュレータはトラッキングモデルによるシミュレーションを継続するので、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態のプラントシミュレーションシステムの構成を示すブロック図。
【図２】トラッキングシミュレータの監視機能の動作を示すフローチャート。
【図３】監視側端末装置の情報処理部における動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明によるプラントシミュレーションシステムの実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態のプラントシミュレーションシステムの構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、本実施形態のプラントシミュレーションシステムは、稼働中のプラント１０から取得されるデータに基づいてリアルタイムにプラント１０の状態をシミュレーションするトラッキングシミュレータ１と、ネットワーク３を介して遠隔地からトラッキングシミュレータ１の状態を監視するための監視側端末装置２、とを備える。ネットワーク３は、公衆回線あるいは専用回線により構成することができる。
【００１８】
監視側端末装置２は、例えば、プラント１０ないしトラッキングシミュレータ１の開発者、提供者などにより管理される。また、複数のトラッキングシミュレータあるいは複数プラントに設けられたトラッキングシミュレータ群を、ネットワーク３を介して共通の監視側端末装置２に接続することができる。この場合、１つの監視側端末装置２により複数のトラッキングシミュレータが監視可能となる。
【００１９】
図１に示すようにトラッキングシミュレータ１には、プラント１０から取得される運転操作量や状態測定値などのデータに基づいてプラントの状態をリアルタイムに算出するトラッキングモデル１１と、同定モデルおよび解析モデルを含んで構成されるアプリケーションモデル１２と、トラッキングモデル１１およびアプリケーションモデル１２による計算結果を監視する監視機能１３と、が実装されている。
【００２０】
トラッキングモデル１１は、化学工学に基づく厳密モデルを組み合わせて構成されているため、シミュレーションによりプラント１０でのプロセスにおける計測可能なプロセス値だけでなく、計測不可能なプロセス内部の細かな状態を含めて計算することができる。
【００２１】
アプリケーションモデル１２の同定モデルは、トラッキングモデル１１の各種パラメータや各種変数を調整するためのモデルである。同定モデルによりトラッキングモデル１１による計算結果とプラント１０における実際の状態とが一致するようにトラッキングモデル１１のパラメータ等が適時調整されることで、トラッキングモデル１１による正確なトラッキングシミュレーションが可能となる。
【００２２】
また、解析モデルは、トラッキングモデル１１による計算結果の解析等を行うためのモデルであり、このモデルによりプロセス状態の予測やプロセスの最適化のための計算を行うことができる。
【００２３】
一方、図１に示すように、監視側端末装置２には、ネットワーク３を介する通信処理を実行する通信部２１と、通信部２１を介して取得されたデータに基づいてトラッキングシミュレータ１の監視処理を実行する情報処理部２２と、情報処理部２２における情報処理に基づいてトラッキングシミュレータ１の異常を通知する通知部２３と、オフライン解析等を行う操作者の操作を受け付ける受付部２４と、を具備する。
【００２４】
次に、図２〜図３を参照して、本実施形態のプラントシミュレーションシステムの動作について説明する。
【００２５】
図２は、トラッキングシミュレータ１の監視機能１３の動作を示すフローチャートである。図２のステップＳ１〜ステップＳ８は、監視機能１３によるトラッキングモデル１１に対する監視手順を示している。
【００２６】
図２のステップＳ１では、トラッキングモデル１１から監視に必要なデータ群を取得する。このデータ群には、トラッキングモデル１１によりプラント１から取得された運転操作量や計測値などのデータ、トラッキングモデル１１により計算される各種の計算値、その他トラッキングモデル１１において実行されている計算の状況が含まれる。
【００２７】
次に、ステップＳ２では、トラッキングモデル１１によりプラント１から取得された運転操作量や計測値などのデータに異常があるか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ５へ進み、判断が否定されればステップＳ３へ進む。ステップＳ２の判断が肯定される場合として、例えば、プラント１から取得された運転操作量や状態測定値が、想定外の値となっている場合が挙げられる。なお、このような場合には、アプリケーションモデル１２の同定モデルによるトラッキングモデル１１の各種パラメータの調整が中止され、パラメータの更新が停止される。
【００２８】
ステップＳ３では、トラッキングモデル１１による計算結果（計算値）がプラント１から取得された計測値から大きく（例えば、一定値以上）乖離しているか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ５へ進み、判断が否定されればステップＳ４へ進む。
【００２９】
ステップＳ４では、トラッキングモデル１１による計算結果（計算値）に急激な変動（例えば、想定を越える急激な変動）があるか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ５へ進み、判断が否定されればステップＳ６へ進む。
【００３０】
ステップＳ５では、監視機能１３からネットワーク３を介してトラッキングモデル１１のステータスが「警告」ステータスにある旨の発報を行い、ステップＳ６へ進む。なお、この発報はネットワーク３を介して監視側端末装置２において受信される。
【００３１】
ステップＳ６では、トラッキングモデル１１における計算において、ゼロ割（ゼロでの割り算が必要となる状態）の発生があるか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ８へ進み、判断が否定されればステップＳ７へ進む。
【００３２】
ステップＳ７では、トラッキングモデル１１における計算において、計算が発散したか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ８へ進み、判断が否定されればステップＳ１へ戻る。
【００３３】
ステップＳ８では、監視機能１３からネットワーク３を介してトラッキングモデル１１のステータスが「異常」ステータスにある旨の発報を行い、ステップＳ１へ戻る。この「異常」ステータスは、トラッキングモデル１１が「警告」ステータスよりも重篤な状態であることを示している。なお、この発報はネットワーク３を介して監視側端末装置２において受信される。
【００３４】
このように、ステップＳ１〜ステップＳ８では、ゼロ割の発生（ステップＳ６）および計算の発散（ステップＳ７）という、計算の継続が不可能となる重篤な事象の発生時に「異常」ステータスを発報（ステップＳ８）する。また、「異常」ステータスほど重大ではないが、「異常」ステータスに至る可能性がある場合として、プラント１から取得された運転操作量や計測値などのデータに異常（ステップＳ２）がある場合、トラッキングモデル１１による計算値がプラント１から取得された計測値から乖離（ステップＳ３）した場合、およびトラッキングモデル１１による計算結果（計算値）に急激な変動（ステップＳ４）がある場合には、それぞれ「警告」ステータスを発報（ステップＳ５）する。
【００３５】
次に、図２のステップＳ１１〜ステップＳ１４は、監視機能１３によるアプリケーションモデル１２に対する監視手順を示している。
【００３６】
図２のステップＳ１１では、アプリケーションモデル１２から監視に必要な各種データを取得する。
【００３７】
次に、ステップＳ１２では、アプリケーションモデル１２から取得されたデータ群に基づき、アプリケーションにおける計算が発散したか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ１４へ進み、判断が否定されればステップＳ１３へ進む。ここでは、例えば、同定モデルによる、トラッキングモデル１１に適用されるパラメータの計算が発散した場合に、ステップＳ１２の判断が肯定される。
【００３８】
ステップＳ１３では、アプリケーションモデル１２から取得されたデータ群に基づき、アプリケーションにおける計算が所定時間収束していない状態が継続しているか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ１４へ進み、判断が否定されればステップＳ１１へ戻る。ここでは、例えば、同定モデルにおける、トラッキングモデル１１に適用されるパラメータの計算が所定時間にわたり収束していない場合に、ステップＳ１３の判断が肯定される。
【００３９】
ステップＳ１４では、監視機能１３からネットワーク３を介してアプリケーションモデル１２のステータスが「異常」ステータスにある旨の発報を行い、ステップＳ１１へ戻る。なお、この発報はネットワーク３を介して監視側端末装置２において受信される。また、ステップＳ１４では、「異常」ステータスおよびその時のエラーの内容等を示すエラー情報をアプリケーションの実行時刻情報（タイムスタンプ）とともにデータベース１５に格納する。
【００４０】
このように、ステップＳ１１〜ステップＳ１４では、アプリケーションにおける計算が発散（ステップＳ１２）し、あるいは所定時間収束していない（ステップＳ１３）場合に、アプリケーションモデル１２の「異常」ステータスを発報する（ステップＳ１４）。
【００４１】
図３は、監視側端末装置２の情報処理部２２における動作を示すフローチャートである。
【００４２】
図３のステップＳ２１では、トラッキングシミュレータ１からネットワーク３を経由して送信されてきたステータスを、通信部２１を介して取得する。このステータスには、図２のフローチャートにおいて示したトラッキングモデル１１についての「警告」ステータス、トラッキングモデル１１についての「異常」ステータス、およびアプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスを含んでいる。
【００４３】
次に、ステップＳ２２では、トラッキングモデル１１についての「異常」ステータスが取得されているか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ２７へ進み、判断が否定されればステップＳ２３へ進む。
【００４４】
ステップＳ２３では、トラッキングモデル１１についての「警告」ステータスが所定時間継続して取得されているか判断し、判断が肯定されればステップＳ２７へ進み、判断が否定されればステップＳ２４へ進む。
【００４５】
ステップＳ２４では、アプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスが取得されたか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ２５へ進み、判断が否定されればステップＳ２１へ戻る。
【００４６】
ステップＳ２５では、アプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスの検知回数をカウントアップする。次に、ステップＳ２６では、アプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスの検知回数（ステップＳ２５）が所定回数に到達したか否か判断し、判断が肯定されればアプリケーションモデル１２についての「異常」ステータスの検知回数（ステップＳ２５）をゼロにリセットしてステップＳ２７へ進み、判断が否定されればステップＳ１へ戻る。
【００４７】
ステップＳ２７では、情報処理部２２は通知部２３を介してアラームを通知し、ステップＳ１へ戻る。
【００４８】
このように監視側端末装置２ではトラッキングモデル１１のステータスチェックを常時、行なっており、「警告」ステータスが一定時間継続するか、あるいは「異常」ステータスが取得された場合には、アラームによる通知を行なっている。この場合には、監視側の担当者が受付部２４に対する操作を行うことにより、ネットワーク３を介してトラッキングシミュレータ１にアクセスし、不具合の状況を確認することができる。この場合例えば、トラッキングモデル１１が「異常」ステータスとなり計算が停止している場合には、現在の状態に近い初期状態ファイルを用いてシミュレーション動作を復旧させるとともに、不具合が起きたモデルとデータを収集し、監視側端末装置２においてオフライン解析を行い、原因を特定することができる。また、原因特定の結果、モデルの修正を行う必要がある場合には、受付部２４に対する操作によりモデルの修正を行い、ネットワーク３を介してトラッキングモデル１１のモデルを入れ替えることができる。
【００４９】
また、上記のように監視側端末装置２ではアプリケーションモデルの実行結果ステータスの監視も行なっているが、トラッキングモデル１１で異常が発生した場合ほど緊急性が高くないので、「異常」ステータスの発生件数があらかじめ設定した件数を超えた場合のみアラームで通知するようにしている。このため、アプリケーションモデル１２の異常に対応するアラーム通知の頻度は、トラッキングモデル１１の異常に対応するアラーム通知の頻度よりも低くなる。
【００５０】
アプリケーションモデル１２についてアラームの通知があった場合には、監視側の担当者が受付部２４に対する操作を行うことにより、ネットワーク３を介して状況を確認し、不具合の状況を確認することができる。また、ネットワーク３を介してデータベース１５にアクセスしてエラー情報をオフライン解析することができる。アプリケーションモデルの計算の収束性が悪いことが分かった場合には、受付部２４に対する操作により、モデルを変更し、ネットワーク３を介してアプリケーションモデル１２のモデルを入れ替えることができる。
【００５１】
なお、アプリケーションモデルの実行結果ステータスの監視の頻度自体をトラッキングモデル１１の監視頻度よりも低く設定してもよい。例えば、アプリケーションモデルのステータスを所定時間ごと（例えば２４時間ごと）にネットワーク３を介して監視側端末装置２の側に取得するようにしてもよい。この場合、アプリケーションモデルのステータスの履歴をトラッキングシミュレータ１の側で保存し、この履歴を所定時間ごとに監視側端末装置２に向けて送信してもよい。
【００５２】
以上のように、本実施形態のプラントシミュレーションシステムによれば、オンラインで動作しているモデルからステータスを取得し、そのステータスを常に監視することで、異常をいち早く検知することが可能となる。
【００５３】
また、アプリケーションの実行結果ステータスを監視することで、アプリケーションが正常に動作していない場合の状況を把握し、対応することができる。
【００５４】
また、遠隔からの監視や異常に対応するための操作が可能となるため、モデルに異常が発生した際に、システムが動いている現場に行かなくてもシステムの状況を把握し、迅速な対応を可能とすることができる。したがって、異常発生時であってもトラッキングシミュレータ１が使用できない時間を短縮することができる。
【００５５】
さらに、遠隔で操作を行えるため、システムのユーザに異常データの送付を依頼するなどの必要もなく、ユーザの負担を大幅に軽減できる。
【００５６】
また、本実施形態のプラントシミュレーションシステムでは、アプリケーションモデル１２の同定モデルによる計算が不能となった場合（「異常」ステータスの場合）であっても、トラッキングモデル１１のパラメータの調整、更新を停止した状態のままトラッキングシミュレーションが継続されるため、いたずらにシミュレーションが中断される事態を効果的に防止できる。また、ステータスの重大性に応じた優先度で通知部２３においてアラームが通知されるため、監視側で早急に必要な作業を容易に把握することができる。例えば、アプリケーションモデル１２の同定モデルによる計算が不能となった場合などに、頻繁にアラームが通知されることがなく、より重要な作業を優先することが可能となる。このような点は、特に複数のトラッキングシミュレータを共通の監視側端末装置２で監視する場合に重要となる。
【００５７】
なお、図１の例では、監視機能１３をトラッキングシミュレータ１に設けているが、監視機能１３に相当する機能を、ネットワークを介して接続される監視側の装置（例えば、監視側端末装置２の内部）に実装してもよい。
【００５８】
また、図１における監視側端末装置２の機能の一部をトラッキングシミュレータ１に設けてもよい。例えば、監視側端末装置２の情報処理部２２および通知部２３における監視機能、通知機能をトラッキングシミュレータ１に設け、通知部２３からのアラーム通知に相当する情報を公衆回線等のネットワークを介して、システムの開発者側に送信するようにしてもよい。
【００５９】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、を備えるプラントシミュレーションシステム等に対し、広く適用することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１ トラッキングシミュレータ
１１ トラッキングモデル
１２ アプリケーションモデル（パラメータ調整手段）
１３ 監視機能（第１の取得手段、第２の取得手段）
２１ 通信部（第１の取得手段、第２の取得手段）
２２ 情報処理部（第１の取得手段、第２の取得手段、通知手段）
２３ 通知部（通知手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、
前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、
を備えるプラントシミュレーションシステムにおいて、
前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得手段と、
前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知手段と、
を備え、
前記第２の取得手段により取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とするプラントシミュレーションシステム。
【請求項２】
前記第２の取得手段による前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得手段による前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低いことを特徴とする請求項１に記載のプラントシミュレーションシステム。
【請求項３】
前記通知手段は、前記第２の取得手段により取得された前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示す回数が所定の複数回数に到達した場合にその旨を示す通知を行うことを特徴とする請求項１または２に記載のプラントシミュレーションシステム。
【請求項４】
前記第１の取得手段は前記シミュレーションの計算結果ステータスを公衆回線を介して取得し、前記第２の取得手段は前記パラメータ調整の実行結果ステータスを公衆回線を介して取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のプラントシミュレーションシステム。
【請求項５】
実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、
前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、
を備えるプラントシミュレーションシステムを監視するシミュレーション監視方法において、
前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得ステップと、
前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知ステップと、
を備え、
前記第２の取得ステップにより取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とするシミュレーション監視方法。
【請求項６】
前記第２の取得ステップによる前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得ステップによる前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低いことを特徴とする請求項５に記載のシミュレーション監視方法。
【請求項１】
実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、
前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、
を備えるプラントシミュレーションシステムにおいて、
前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得手段と、
前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知手段と、
を備え、
前記第２の取得手段により取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得手段により取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とするプラントシミュレーションシステム。
【請求項２】
前記第２の取得手段による前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得手段による前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低いことを特徴とする請求項１に記載のプラントシミュレーションシステム。
【請求項３】
前記通知手段は、前記第２の取得手段により取得された前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示す回数が所定の複数回数に到達した場合にその旨を示す通知を行うことを特徴とする請求項１または２に記載のプラントシミュレーションシステム。
【請求項４】
前記第１の取得手段は前記シミュレーションの計算結果ステータスを公衆回線を介して取得し、前記第２の取得手段は前記パラメータ調整の実行結果ステータスを公衆回線を介して取得することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のプラントシミュレーションシステム。
【請求項５】
実プラントから逐次、取得したデータを厳密モデルに基づくトラッキングモデルに入力することで前記実プラントをシミュレーションするシミュレータと、
前記トラッキングモデルで使用されるパラメータを、前記シミュレータによる演算結果と前記実プラントの状態との比較に基づいて調整するパラメータ調整手段と、
を備えるプラントシミュレーションシステムを監視するシミュレーション監視方法において、
前記シミュレータにおけるシミュレーションの計算結果ステータスを取得する第１の取得ステップと、
前記パラメータ調整手段におけるパラメータ調整の実行結果ステータスを取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示す場合には、その旨を通知する通知ステップと、
を備え、
前記第２の取得ステップにより取得される前記パラメータ調整の実行結果ステータスが異常を示し、前記第１の取得ステップにより取得される前記シミュレーションの計算結果ステータスが異常を示さない場合には、前記パラメータ調整手段による前記パラメータの更新を行わずに前記シミュレータは前記トラッキングモデルによるシミュレーションを継続することを特徴とするシミュレーション監視方法。
【請求項６】
前記第２の取得ステップによる前記パラメータ調整の実行結果ステータスの取得頻度は、前記第１の取得ステップによる前記シミュレーションの計算結果ステータスを取得する頻度よりも低いことを特徴とする請求項５に記載のシミュレーション監視方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図２】
【図３】
【公開番号】特開２０１３−２０３５１（Ｐ２０１３−２０３５１Ａ）
【公開日】平成２５年１月３１日（２０１３．１．３１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１５１８６８（Ｐ２０１１−１５１８６８）
【出願日】平成２３年７月８日（２０１１．７．８）
【出願人】（０００００６５０７）横河電機株式会社 (4,443)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月３１日（２０１３．１．３１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月８日（２０１１．７．８）
【出願人】（０００００６５０７）横河電機株式会社 (4,443)
【Ｆターム（参考）】
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