JPH0215306A - プラント運転支援装置 - Google Patents
プラント運転支援装置Info
- Publication number
- JPH0215306A JPH0215306A JP63166418A JP16641888A JPH0215306A JP H0215306 A JPH0215306 A JP H0215306A JP 63166418 A JP63166418 A JP 63166418A JP 16641888 A JP16641888 A JP 16641888A JP H0215306 A JPH0215306 A JP H0215306A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- plant
- abnormality
- stored
- memory
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 claims description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 18
- 230000015654 memory Effects 0.000 abstract description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 101100100125 Mus musculus Traip gene Proteins 0.000 description 6
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、原子カプラントなどに適用されるプラント運
転支援装置に関する。
転支援装置に関する。
従来、プラントの異常を予測するには、数値シュミレー
ションを用いたり、あるいは人間の思考能力に頼ってい
た。
ションを用いたり、あるいは人間の思考能力に頼ってい
た。
しかしながら、上述した従来技術では
(1) シュミレーションモデルが作成できないと、
プラントの異常を予δIllすることができない。
プラントの異常を予δIllすることができない。
(2) 数値シュミレーションに多大の時間を要し、
緊急時に間に合わないことがある。
緊急時に間に合わないことがある。
(3)運転マニュアルなど内容的に十分検討され、かつ
文書化されている情報を直接利用する手段がなかった。
文書化されている情報を直接利用する手段がなかった。
などの問題があった。
本発明はこのような問題点に着目してなされたもので、
その目的とするところは、プラントの異常を予測でき、
迅速な運転支援が可能なプラント運転支援装置を提供し
ようとするものである。
その目的とするところは、プラントの異常を予測でき、
迅速な運転支援が可能なプラント運転支援装置を提供し
ようとするものである。
上記課題を解決するために本発明は、プラントの運転操
作要領などのマニュアル類を所定の形式に従って格納し
た第1の格納手段と、前記プラントに異常が発生したと
きに運転員によってとられる処置の効果を格納した第2
の格納手段と、前記プラントのプロセス量を入力し、入
力したプロセス量から予測に必要な前処理を行う入力処
理装置と、この入力処理装置の処理結果を入力し、前記
第1及び第2の格納手段に格納されたデータを参照して
前記プラントの異常を予測する予測装置と、この予測装
置の予測結果を出力する出力装置とを具備したことを特
徴とするものである。
作要領などのマニュアル類を所定の形式に従って格納し
た第1の格納手段と、前記プラントに異常が発生したと
きに運転員によってとられる処置の効果を格納した第2
の格納手段と、前記プラントのプロセス量を入力し、入
力したプロセス量から予測に必要な前処理を行う入力処
理装置と、この入力処理装置の処理結果を入力し、前記
第1及び第2の格納手段に格納されたデータを参照して
前記プラントの異常を予測する予測装置と、この予測装
置の予測結果を出力する出力装置とを具備したことを特
徴とするものである。
本発明においては、運転マニュアル類をデータベース化
し、予測知識として利用することにより、プラントの異
常を予測でき、迅速な運転支援が可能となる。
し、予測知識として利用することにより、プラントの異
常を予測でき、迅速な運転支援が可能となる。
以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。
第1図は本発明によるプラント運転支援装置の概略を示
すブロック構成図で、同図において1はプラントの運転
操作要領などのマニュアル類を、例えば第2図に示す如
く機器の故障や警報項目あるいはその他プラントに発生
する特定の物理的現象などの事象、その事象を引き起こ
す原因、その事象が発生するときにプラントに現れる兆
候、その事象が発生したときに取るべき処置、および事
象によって引き起こされる結果などに別けて格納する第
1の格納手段としてのメモリである。なお、主給水流量
の喪失および原子炉圧力高トリップの2つの事象に関す
る運転マニュアルデータの記述例をそれぞれ第3図およ
び第4図に示す。
すブロック構成図で、同図において1はプラントの運転
操作要領などのマニュアル類を、例えば第2図に示す如
く機器の故障や警報項目あるいはその他プラントに発生
する特定の物理的現象などの事象、その事象を引き起こ
す原因、その事象が発生するときにプラントに現れる兆
候、その事象が発生したときに取るべき処置、および事
象によって引き起こされる結果などに別けて格納する第
1の格納手段としてのメモリである。なお、主給水流量
の喪失および原子炉圧力高トリップの2つの事象に関す
る運転マニュアルデータの記述例をそれぞれ第3図およ
び第4図に示す。
また、2は前記事象が発生したとき運転員の処置により
プラントに及ぼす効果を格納する第2の格納手段として
のメモリで、このメモリ2には例えば■処置の名前、■
処置の効果が出るための前提条件、■前提条件が満たさ
れたときに解消される結果(以下解消結果と称す)およ
び新たに発生する結果などが格納される。なお、知識の
表現形式例を第5図に、知識の表現例を第6図に示す。
プラントに及ぼす効果を格納する第2の格納手段として
のメモリで、このメモリ2には例えば■処置の名前、■
処置の効果が出るための前提条件、■前提条件が満たさ
れたときに解消される結果(以下解消結果と称す)およ
び新たに発生する結果などが格納される。なお、知識の
表現形式例を第5図に、知識の表現例を第6図に示す。
また、3はプラントPからのプロセス量を入力し、入力
したプロセス量から予測に必要な前処理を行う入力処理
装置で、この入力処理装置3では例えば第3図の例を用
いて説明すると、プラントPから蒸気発生器水位および
主給水圧力を入力する。そして、入力した蒸気発生器水
位と主給水圧力をプログラム内に組み込まれている各々
の下限値と比較を行ない、下限値から逸脱していれば「
蒸気発生器水位の低下」および「主給水圧力の低下」と
いう記載項目を生成して予測装置4に出力する。
したプロセス量から予測に必要な前処理を行う入力処理
装置で、この入力処理装置3では例えば第3図の例を用
いて説明すると、プラントPから蒸気発生器水位および
主給水圧力を入力する。そして、入力した蒸気発生器水
位と主給水圧力をプログラム内に組み込まれている各々
の下限値と比較を行ない、下限値から逸脱していれば「
蒸気発生器水位の低下」および「主給水圧力の低下」と
いう記載項目を生成して予測装置4に出力する。
上記予測装置4は人力処理装置3の処理結果を入力し、
前記メモリ1.2内に格納されているデータを参照して
プラントの異常を予測するものである。この予測装置4
の処理内容を具体的に説明すると、まず入力処理装置3
によって兆候の記載項目が生成されたかどうかを判定し
、生成された場合にはそれらのすべてに対して以下の処
理を行う。
前記メモリ1.2内に格納されているデータを参照して
プラントの異常を予測するものである。この予測装置4
の処理内容を具体的に説明すると、まず入力処理装置3
によって兆候の記載項目が生成されたかどうかを判定し
、生成された場合にはそれらのすべてに対して以下の処
理を行う。
■ メモリ1に格納されているマニュアル類データベー
スを参照して、兆候の記載項目に属する事象をすべて抽
出し、抽出事象集合に重複しないように記録する。
スを参照して、兆候の記載項目に属する事象をすべて抽
出し、抽出事象集合に重複しないように記録する。
■ 抽出事象集合内のすべての事象に対して、メモリ1
に格納されているマニュアル類データベースを参照して
処置および結果の記載項目を抽出し、それぞれ抽出処置
集合および抽出結果集合に重複しないように記録する。
に格納されているマニュアル類データベースを参照して
処置および結果の記載項目を抽出し、それぞれ抽出処置
集合および抽出結果集合に重複しないように記録する。
■ 抽出処置集合内のすべての処置記載項目に対して、
メモリ2に格納されている処置効果知識ベースを参照し
て処置効果の前提条件を評価し、それぞれ解消結果集合
および抽出結果集合に重複しないように記録する。
メモリ2に格納されている処置効果知識ベースを参照し
て処置効果の前提条件を評価し、それぞれ解消結果集合
および抽出結果集合に重複しないように記録する。
■ 再び■に戻って繰返し処理を行ない、上記■〜■の
各処理で新たな抽出項目がなくなれば処理を完了する。
各処理で新たな抽出項目がなくなれば処理を完了する。
なお、上記処理では繰返し処理が行われるが、1度処理
したものは重複して処理することはない。
したものは重複して処理することはない。
また、5は前記予測装置4の予測結果を出力する出力装
置で、その出力情報例を第7図に示す。
置で、その出力情報例を第7図に示す。
なお、同図は蒸気発生器水位低下時の予δIII結果と
関連情報を表示したものである。
関連情報を表示したものである。
次に第3図、第4図および第6図を用いて蒸気発生器の
水位が低下したときの作用を説明する。
水位が低下したときの作用を説明する。
蒸気発生器の水位が低下すると、入力処理装置3によっ
て「蒸気発生器の水位低下」という兆候記載項目が生成
され、予測装置4に入力される。上記予測装置4では兆
候記載項目が生成されていると、まずメモリ1に格納さ
れているマニュアル類データベースの中から「蒸気発生
器水位低下」の兆候記載項目が属する事象、すなわち「
主給水流量の喪失」を抽出する。そして、抽出された事
象に属する処置すなわち「予備主給水ポンプの起動」を
抽出し、さらにメモリ2に格納されている知識ベースの
中から「主給水流量の喪失」の解消結果を抽出する。な
お、このとき結果はないので抽出されない。また、前提
条件の「運転時」、「トリップ時」を判別するデータは
前述の入力処理装置3が生成する。なお、ここでは「運
転時」であったとする。
て「蒸気発生器の水位低下」という兆候記載項目が生成
され、予測装置4に入力される。上記予測装置4では兆
候記載項目が生成されていると、まずメモリ1に格納さ
れているマニュアル類データベースの中から「蒸気発生
器水位低下」の兆候記載項目が属する事象、すなわち「
主給水流量の喪失」を抽出する。そして、抽出された事
象に属する処置すなわち「予備主給水ポンプの起動」を
抽出し、さらにメモリ2に格納されている知識ベースの
中から「主給水流量の喪失」の解消結果を抽出する。な
お、このとき結果はないので抽出されない。また、前提
条件の「運転時」、「トリップ時」を判別するデータは
前述の入力処理装置3が生成する。なお、ここでは「運
転時」であったとする。
次に「主給水流量の喪失」の事象から「原子炉圧力高ト
リップ」の事象が抽出される。そして、抽出された「原
子炉圧力高トリップ」の事象から処置および結果として
、それぞれ「トリップシーケンスの監視」および「原子
炉トリップ」が抽出される。
リップ」の事象が抽出される。そして、抽出された「原
子炉圧力高トリップ」の事象から処置および結果として
、それぞれ「トリップシーケンスの監視」および「原子
炉トリップ」が抽出される。
このように本実施例では、メモリコおよびメモリ2に格
納されているデータを参照してプラントに発生する一連
の事象を抽出できるので、プラントの異常を予測するこ
とができ、迅速な運転支援が可能となる。
納されているデータを参照してプラントに発生する一連
の事象を抽出できるので、プラントの異常を予測するこ
とができ、迅速な運転支援が可能となる。
以上説明したように本発明によれば、次のような効果を
得ることができる。
得ることができる。
(1) 記号処理によるパターンマツチングだけでプ
ラントの状態を予測できるようになり、迅速な運転支援
が可能となる。
ラントの状態を予測できるようになり、迅速な運転支援
が可能となる。
(2)運転マニュアルなど内容的に十分検討され、かつ
文書化されている情報を直接利用することができ、運転
支援の質が向上する。
文書化されている情報を直接利用することができ、運転
支援の質が向上する。
(3)新たな知識が開発されたとき、マニュアル類デー
タベースおよび知識ベースの修正を行うだけで使用でき
、開発効率が向上する。
タベースおよび知識ベースの修正を行うだけで使用でき
、開発効率が向上する。
第1図ないし第7図は本発明の一実施例を示し、第1図
は本発明によるプラント運転支援装置の概略を示すブロ
ック構成図、第2図はマニュアル類データの記述形式例
を示す図、第3図は運転マニュアルデータの記述例を示
す図、第4図は運転マニュアルデータの記述例を示す図
、第5図は処置効果知識の表現形式例を示す図、第6図
は処置効果知識の表現例を示す図、第7図は出力装置の
出力情報例を示す図である。 1・・・メモリ(第1の格納手段) 2・・・メモリ(
第2の格納手段) 3・・・入力処理装置、4・・・予
n1装置、5・・・出力装置。 出願人代理人 弁理士 鈴°江武彦 第 図 第2 図 第 図 第 図 第5図 第6図
は本発明によるプラント運転支援装置の概略を示すブロ
ック構成図、第2図はマニュアル類データの記述形式例
を示す図、第3図は運転マニュアルデータの記述例を示
す図、第4図は運転マニュアルデータの記述例を示す図
、第5図は処置効果知識の表現形式例を示す図、第6図
は処置効果知識の表現例を示す図、第7図は出力装置の
出力情報例を示す図である。 1・・・メモリ(第1の格納手段) 2・・・メモリ(
第2の格納手段) 3・・・入力処理装置、4・・・予
n1装置、5・・・出力装置。 出願人代理人 弁理士 鈴°江武彦 第 図 第2 図 第 図 第 図 第5図 第6図
Claims (1)
- プラントの運転操作要領などのマニュアル類を所定の形
式に従って格納した第1の格納手段と、前記プラントに
異常が発生したときに運転員によってとられる処置の効
果を格納した第2の格納手段と、前記プラントのプロセ
ス量を入力し、入力したプロセス量から予測に必要な前
処理を行う入力処理装置と、この入力処理装置の処理結
果を入力し、前記第1及び第2の格納手段に格納された
データを参照して前記プラントの異常を予測する予測装
置と、この予測装置の予測結果を出力する出力装置とを
具備したことを特徴とするプラント運転支援装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63166418A JPH0215306A (ja) | 1988-07-04 | 1988-07-04 | プラント運転支援装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63166418A JPH0215306A (ja) | 1988-07-04 | 1988-07-04 | プラント運転支援装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0215306A true JPH0215306A (ja) | 1990-01-19 |
Family
ID=15831057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63166418A Pending JPH0215306A (ja) | 1988-07-04 | 1988-07-04 | プラント運転支援装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0215306A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5623109A (en) * | 1993-05-21 | 1997-04-22 | Hitachi, Ltd. | Plant monitoring and diagnosing method and system, as well as plant equipped with the system |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58172701A (ja) * | 1982-04-02 | 1983-10-11 | Hitachi Ltd | プラントの運転ガイダンス方法 |
| JPS5935189A (ja) * | 1982-08-23 | 1984-02-25 | 株式会社日立製作所 | 原子力プラントの非常時運転ガイド装置 |
| JPS59139409A (ja) * | 1983-01-28 | 1984-08-10 | Hitachi Ltd | プラントの故障波及範囲予測方式 |
| JPS59225393A (ja) * | 1983-06-07 | 1984-12-18 | 株式会社日立製作所 | 動的状態をもつプラントの状態予測方法及びその装置 |
-
1988
- 1988-07-04 JP JP63166418A patent/JPH0215306A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58172701A (ja) * | 1982-04-02 | 1983-10-11 | Hitachi Ltd | プラントの運転ガイダンス方法 |
| JPS5935189A (ja) * | 1982-08-23 | 1984-02-25 | 株式会社日立製作所 | 原子力プラントの非常時運転ガイド装置 |
| JPS59139409A (ja) * | 1983-01-28 | 1984-08-10 | Hitachi Ltd | プラントの故障波及範囲予測方式 |
| JPS59225393A (ja) * | 1983-06-07 | 1984-12-18 | 株式会社日立製作所 | 動的状態をもつプラントの状態予測方法及びその装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5623109A (en) * | 1993-05-21 | 1997-04-22 | Hitachi, Ltd. | Plant monitoring and diagnosing method and system, as well as plant equipped with the system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gaines | Modeling and forecasting the information sciences | |
| JPH10513584A (ja) | リアルタイム最適化および利益記述のためのシステム | |
| CN111754024A (zh) | 一种基于回归分析的电力行业时间序列预测方法和装置 | |
| Volodin et al. | Concept of instrumentation of digital twins of nuclear power plants units as observers for digital NPP I&C system | |
| Sun et al. | An unsupervised framework for dynamic health indicator construction and its application in rolling bearing prognostics | |
| JP7622898B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| CN115601148A (zh) | 银行项目的风险预警方法及装置 | |
| Hwang et al. | Design and evaluation of computerized operating procedures in nuclear power plants | |
| Boring et al. | Synchronous vs. asynchronous coupling in the HUNTER dynamic human reliability analysis framework | |
| CN114638151A (zh) | 一种窃电诊断方法及系统 | |
| Ruan | Intelligent systems in nuclear applications | |
| CN121258671B (zh) | 基于多尺度特征融合与图时序建模的业务流程预测方法 | |
| Larsson | On-line root cause analysis for nuclear power plant control rooms | |
| Larsson | Avoiding human error | |
| JP2857782B2 (ja) | スケジュール作成支援装置 | |
| Wang et al. | Prediction of LOCA Break Size Based on 1D Convolutional Neural Network | |
| Ruan | Fuzzy logic in nuclear engineering | |
| Jharko et al. | Integration of Machine Learning Methods into Digital Twin Systems and Intelligent Support Systems for Nuclear Power Plant Operators | |
| Savolainen | Software technologies in computer integrated manufacturing | |
| JP3186086B2 (ja) | ルールのグループ化方法および装置,ならびにグループ化されたルールにしたがうファジィ推論方法および装置 | |
| Koo et al. | Software design specification and analysis technique for the safety critical software based on programmable logic controller (PLC) | |
| Undey et al. | On-line real time monitoring of penicillin fermentation | |
| JPH01222305A (ja) | 知識型プラント情報処理方式 | |
| Ruan | Fuzzy logic and intelligent computing in nuclear engineering | |
| CN119575947A (zh) | 一种面向火电设备的故障诊断及自愈闭环方法 |