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プラントの運転現場で現在利用されている以下の四つの論理アラーム処理法（洪水発生時に新規アラーム発報を抑制するサプレッション、同じ種類のアラームを一つに集約するたたみ込み、重要度の低いアラームを一時的にオフにするシェルビング、アラームを重要度順にソートするソーティング）をプラントオペレーションデータに適用したところ、論理アラーム処理の設定によっては、オペレータの正しい異常診断を支援するというアラームシステム本来の機能がかえって低下する恐れがあることが確認された。このような論理アラーム処理法の問題点を解決するために、プラントオペレーションデータに含まれる連鎖アラームを高速に抽出する方法を開発した。提案手法では、初めにプラント運転データを網羅的に探 索するために、スライディングウィンドウによりプラント運転データから重複を許してアラーム部分 列を作成する。類似度評価は二つのアラーム列間の類似度を、対応するア ラーム同士が一致したときの一致スコア、不一致のときの不一致スコア、空白であるときのギャップスコアの合計値 として定義した。類似度評価の計算はスミス-ウォーターマンアルゴリズムを用いた。このアルゴリズムは数学的に配列間の類似度を表すことができるため、同時期に複数種類の連鎖アラームが発報していてもそれらを区別して抽出できる。配列間のスコアで最も高い値を類似度スコアとして採用し、閾値以上のものを連鎖アラームパターンとする。最後に類似度スコアに基づくカラーマップにより連鎖アラームパターンを集約し連鎖アラームとして同定する。これらのアルゴリズムを論理アラーム処理に組み込むことで、オペレータのヒューマンエラーを招きにくいアラームシステムの実現が期待できる。
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