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公開番号2025078140
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-20
出願番号2023190490
出願日2023-11-08
発明の名称分析装置、分析方法及びプログラム
出願人三菱重工業株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 10/20 20230101AFI20250513BHJP(計算;計数)
要約【課題】関係性を分析するパラメータを選定することなく、多数のパラメータの関係性を分析する分析装置を提供する。
【解決手段】分析装置は、関係性を分析する対象であるパラメータのデータを取得するデータ取得部と、前記データについて関係性の分析が可能かどうかを判断し、関係性の分析のために処理が必要な前記データについては、関係性の分析が可能なように前処理を行う前処理部と、前記分析が可能と判断された前記データおよび前記前処理を行った前記データについて、それぞれの前記データ間の関係性を分析する分析部と、前記分析の結果に基づいて、前記パラメータの関係性を示す情報を出力する出力部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
関係性を分析する複数のパラメータそれぞれのデータを取得するデータ取得部と、
前記データについての関係性の分析が可能かどうかを判断し、前記関係性の分析のために処理が必要な前記データについては、前記関係性の分析が可能なように前処理を行う前処理部と、
前記分析が可能と判断された前記データおよび前記前処理を行った前記データについて、それぞれの前記関係性を分析する分析部と、
前記分析の結果に基づいて、前記パラメータの前記関係性を示す情報を出力する出力部と、
を備える分析装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記データは時系列データであって、
前記前処理部は、前記関係性を分析する前記データの間に時間遅れがある場合、時間遅れの影響を除去する処理を行う、
請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記前処理部は、前記時間遅れの影響を除去する処理としてＦＦＴ（fast Fourier transform）又はＤＴＷ（Dynamic Time Warping）又は相互相関関数を実行する、
請求項２に記載の分析装置。
【請求項４】
前記データは時系列データであって、
前記前処理部は、前記データが定常過程のデータかどうかを判断し、前記定常過程のデータではない場合、前記データにおける第１時刻の値と前記第１時刻から所定時間前の値の差分を計算する差分処理を前記データの最初の時刻の値から最後の時刻の値にわたって行う、
請求項１または請求項２に記載の分析装置。
【請求項５】
前記前処理部は、前記定常過程のデータである場合、又は、前記差分処理を行った場合、当該データが正規分布に従っているかを判断し、前記正規分布に従っていないデータに対してＹｅｏ－Ｊｏｈｎｓｏｎ変換又はＢｏｘ－Ｃｏｘ変換を実行する、
請求項４に記載の分析装置。
【請求項６】
前記前処理部によって、前記分析が可能と判断された前記データおよび前記前処理を行った前記データを分析対象候補データとしたときに、前記分析対象候補データの数が所定の閾値以上の場合、前記分析対象候補データから分析対象のデータを抽出する抽出部、
をさらに備え、
前記抽出部は、前記分析対象候補データ間の相関係数又は類似度に基づいて、前記分析対象のデータを抽出する、
請求項１又は請求項２に記載の分析装置。
【請求項７】
前記分析部は、ネットワーク分析によって、前記データ間の前記関係性を分析し、前記ネットワーク分析の結果に含まれる前記データ間の前記関係性の強度を示す接続強度が所定の閾値以上の前記データを抽出する、
請求項１又は請求項２に記載の分析装置。
【請求項８】
前記分析部は、前記接続強度が前記閾値以上の前記データの数が所定の第１数を上回る場合、前記接続強度の前記閾値を所定の値だけ増やし、増やした前記閾値に基づいて前記データを抽出する、
請求項７に記載の分析装置。
【請求項９】
前記分析部は、前記接続強度が前記閾値以上の前記データの数が所定の第２数以下の場合、前記接続強度の前記閾値を所定の値だけ減らし、減らした前記閾値に基づいて前記データを抽出する、
請求項７に記載の分析装置。
【請求項１０】
前記出力部は、前記データ間の前記関係性の分析結果に基づいて、前記データに係る前記パラメータ間の関係の強さと関係の方向性を含むネットワーク図を出力する、
請求項１又は請求項２に記載の分析装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、分析装置、分析方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
大規模プラントを運転するうえで、温度、圧力、流量などのパラメータ間の因果関係や相関関係などの関係性を分析し、プラントの運転に役立てることは重要である。例えば、パラメータ１とパラメータ２に因果関係があり、パラメータ２の値が正常範囲から逸脱するような場合、パラメータ１に着目することによって異常要因を特定したり、パラメータ１～２が共に正常範囲となるように適切な操作を行うことにより、機器の破損を未然に防止したり、運転停止を回避するといったことは非常に重要である。一般的に大規模プラントでは、膨大なパラメータ(１００項目超)の時系列データを計測器等から取得している。運転員は、データ間の因果関係や相関関係を過去の実績や知見等に基づき評価し、プラントの状態に応じてパラメータを選定し、選定したパラメータに対する操作を行う。これにより、当該パラメータだけではなく、関係性がある他のパラメータについても適切に制御し、プラントの安定的な運転を実現することができる。
【０００３】
このような方法の場合、選定されたパラメータに係る機器と接続する他の機器に係るパラメータを、関係性を有する他のパラメータとして着目することが多い。反対に選定されたパラメータに係る機器と系統上接続していない機器に係るパラメータに注目し、その影響を考慮することは難しい。これに対し、例えば、特許文献１には、注目パラメータの時系列データに対して、機械学習等により他のパラメータの時系列データとの相関係数を計算し、相関があるパラメータを抽出することでパラメータ間の関係性を評価する技術が開示されている。このような技術を用いれば、系統上接続していない機器に係るパラメータの関係性を分析することが可能である。しかし、関係性を分析するパラメータは、人が選定する必要があるため、膨大なパラメータを扱う大規模プラントでは、パラメータの選定に膨大な工数がかかり、人為的な作業による選定漏れが発生する可能性がある。また、対象のパラメータと直接の関係性を持たない系統の上流に位置するパラメータが、他のパラメータを経由して、対象のパラメータに作用していることがあるが、従来手法では、そのような直接の相関を持たないパラメータとの関係性の分析が困難である。また、膨大なパラメータに対して、事前の前処理なく機械学習等を実施することは技術的には可能ではあるが、計算時間が膨大になる可能性や、分析結果の精度が低下する可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－７４８９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
関係性を分析するパラメータを選定することなく、膨大なパラメータの関係性を分析する方法が求められている。
【０００６】
本開示は、上記課題を解決することができる分析装置、分析方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の分析装置は、関係性を分析する複数のパラメータそれぞれのデータを取得するデータ取得部と、前記データについて関係性の分析が可能かどうかを判断し、関係性の分析のために前処理が必要な前記データについては、関係性の分析が可能なように前処理を行う前処理部と、前記分析が可能と判断された前記データおよび前記前処理を行った前記データについて、それぞれの関係性を分析する分析部と、前記分析の結果に基づいて、前記パラメータの関係性を示す情報を出力する出力部と、を備える。
【０００８】
本開示の分析方法は、コンピュータによって実行される分析方法であって、関係性を分析する複数のパラメータのデータを取得し、前記データについて関係性の分析が可能かどうかを判断し、関係性の分析のために前処理が必要な前記データについては、関係性の分析が可能なように前処理を行い、前記分析が可能と判断された前記データおよび前記前処理を行った前記データについて、それぞれの関係性を分析し、前記分析の結果に基づいて、前記パラメータの関係性を示す情報を出力する分析方法である。
【０００９】
本開示のプログラムは、コンピュータを、関係性を分析する複数のパラメータのデータを取得する手段、前記データについて関係性の分析が可能かどうかを判断し、関係性の分析のために前処理が必要な前記データについては、関係性の分析が可能なように前処理を行う手段、前記分析が可能と判断された前記データおよび前記前処理を行った前記データについて、それぞれの関係性を分析する手段、前記分析の結果に基づいて、前記パラメータの関係性を示す情報を出力する手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
上述の分析装置、分析方法及びプログラムによれば、関係性を分析するデータを選定することなく、膨大なデータの関係性を分析することができる。また、対象データと直接関係を持たない、系統の上流又は下流に位置する機器等のデータと対象データの関係性を分析することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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