2023 Fiscal Year Final Research Report
Identification Method of Nuisance Alarms for Safe Plant Operations
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20K05213
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 27020:Chemical reaction and process system engineering-related
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| Research Institution | Fukuoka University |
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Principal Investigator |
Noda Masaru 福岡大学, 工学部, 教授 (60293891)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | プラントアラームシステム / 有害アラーム / プラント運転データ / ドットマトリックス解析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Advances in distributed control systems in the chemical industry has made it possible to inexpensively and easily install numerous alarms in them. A poorly designed alarm system might cause nuisance alarms. One type of nuisance alarm is a sequential alarm, which reduces the capability of operators to cope with plant abnormalities because critical alarms are hidden in them. We improve the identification method of sequential alarms by the dot matrix analysis. We applied the improved method to the simulation data of an extractive distillation column, and the simulation results indicate that the method can extract sequential alarms that occurred simultaneously in plant-operation data.
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| Free Research Field |
プロセスシステム工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、プラント運転データからの有害アラーム抽出法を開発した。従来のアラームシステムの評価指標は、アラームの発報数に基づくマクロな指標であるため、どのような有害アラームがいつ発生したか特定できず、それらの評価結果をプラントアラームシステムの適正化に反映することが難しかった。本研究が提案する手法は、有害アラームをプラント運転データからピンポイントで抽出できるため、直ちに有害アラームの削除やアラーム管理範囲の変更などの具体的な対策を検討することができる。このようにプラントアラームシステムの評価を、従来の量的評価から質的評価へ転換することが、本研究の学術的独自性である
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