プラント運転支援のための人間・プロセスハイブリッドモニタリングシステムの開発

従来のプラント運転支援システムは、プラント側の状態のみをもとに動作するものが主であった。これに対して本研究では、プラント運転を人であるオペレータと機械である制御装置およびプロセスの3つの要素からなる複合システムとしてとらえ、人間(オペレータ)側とプロセス・制御装置側からの二つの状態モニタリングを融合させた運転支援システムを提案した。オペレータ側の状態のモニタリング手法として、複数の生理信号を併用して人間の論理思考状態を推定する方法を検討し、有効な思考状態推定モデルを提案した。特に、比較的簡便に測定可能な、心電位、眼電位、呼吸曲線の3種の生理信号を利用することで、「自信」「推測」「混乱」の三つの状態を基本モードとして表現した論理的思考状態を高い精度で推定可能なことを実験によって明らかにした。また、オペレータがプラントに対して手動操作を行った場合、プラントは様々な非定常の動特性を呈するようになる。このため、手動加入時にプロセス変数からプラントの状態を推定するのが困難になる。これに対して、経験的な確率過程モデルである隠れマルコフモデルを適用し、オペレータが手動操作している状況下においても、プラントが正常な状態にあるのか否かを判定できるシステムを提案した。プラント運転の現場では、統合化が推し進められることによって、個々のオペレータが監視するプロセスの数が増加してきている。今回提案した手法は、プラントを安全にかつ効率よく運転するのに役立つ。

従来のプラント運転支援システムは、プラント側の状態のみをもとに動作するものが主であった。これに対して本研究では、プラント運転を人であるオペレータと機械である制御装置およびプロセスの3つの要素からなる複合システムとしてとらえ、人間(オペレータ)側とプロセス・制御装置側からの二つの状態モニタリングを融合させた運転支援システムを提案した。オペレータ側の状態のモニタリング手法として、複数の生理信号を併用して人間の論理思考状態を推定する方法を検討し、有効な思考状態推定モデルを提案した。特に、比較的簡便に測定可能な、心電位、眼電位、呼吸曲線の3種の生理信号を利用することで、「自信」「推測」「混乱」の三つの状態を基本モードとして表現した論理的思考状態を高い精度で推定可能なことを実験によって明らかにした。また、オペレータがプラントに対して手動操作を行った場合、プラントは様々な非定常の動特性を呈するようになる。このため、手動加入時にプロセス変数からプラントの状態を推定するのが困難になる。これに対して、経験的な確率過程モデルである隠れマルコフモデルを適用し、オペレータが手動操作している状況下においても、プラントが正常な状態にあるのか否かを判定できるシステムを提案した。プラント運転の現場では、統合化が推し進められることによって、個々のオペレータが監視するプロセスの数が増加してきている。今回提案した手法は、プラントを安全にかつ効率よく運転するのに役立つ。