イベント相関解析によるエチレンプラント運転ログデータからの迷惑アラームの抽出 Identification of Nuisance Alarms in Operation Log Data of Ethylene Plant by Event Correlation Analysis

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抄録

イベント相関解析法には,イベント発生点間のタイムラグの分散が大きいと,物理的に関係を有するイベント間であっても,バイナリ変換時のタイムウィンドウ幅を適切に選ばなければ,イベント発生系列間の類似性を誤判定してしまう問題があった.このような問題に対して,適切なタイムウィンドウ幅を自動的に選択し,イベント発生系列間の類似性を正しく判定できる新しいイベント相関解析法が提案されている.本論文では,この新しいイベント相関解析法を,代表的な大規模化学プラントであるエチレンプラントの運転ログデータに適用し,従来のイベント相関解析法では類似度を低く推定していたタイムラグの分散が大きいイベント間の類似度を,タイムウィンドウ幅を自動調整することで正しく評価できることを確認した.また,類似度の評価結果に基づきグループ化されたイベント群を詳しく分析した結果,プラント運転ログデータから迷惑アラームや定型操作を抽出できることを示した.

The event correlation analysis is a knowledge extraction method that detects statistical similarities among the discrete events of alarms and operations. The method uses operation data from a plant to quantify the degree of similarity between events separated by a time-lag by evaluating the cross correlation function. If high similarity between two events is not detected, the time window size is doubled, and the log data of two events are reconverted into sequential binary data using the new time window size. The expansion of the time window size and recalculation of the similarity continues until either high similarity is detected or the time window size becomes larger than the maximum pre-determined size. We applied the method to the plant operation data of an ethylene plant. The results showed that it was able to correctly identify similarities between two physically related events, even when the conventional method using a constant time window size failed due to the large variance in time lag. Using the method, we can effectively identify nuisance alarms and routine operations within a large amount of event data.

収録刊行物

  • 化学工学論文集 = Kagaku kogaku ronbunshu

    化学工学論文集 = Kagaku kogaku ronbunshu 38(1), 110-116, 2012-03-20

    公益社団法人 化学工学会

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10030160583
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    023619150
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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