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原子力発電所などの大規模設備の故障を未然に防ぐ! 膨大なセンサデータを解析して「いつもと違う」を見つける分析技術「SIAT」

2013年7月17日

  • 吉平厳密には単純な上下運動だけではなく、ある数学的な表現を利用しますが、SIATでは、どんな種類のデータであっても、数値でさえあれば、あらゆるセンサの間から関係性を見つけようとします。そして、そういった関係性、つまり不変関係をたくさん抽出して積みあげることで、システムが正しく稼働しているときのモデルを、観測データだけで高速に作りあげるのです。
  • 三田なるほど。
  • 吉平もちろん、この不変関係というモデルだけで、システムの特徴を完璧に表現できるわけではありませんが、全体をまんべんなくカバーすることで、人間では気づきにくい異常も察知できるというわけです。ある一つの特徴を厳密に細かく表現するのではなく、システム全体にある多くの関係性を網羅的に捉え、取りこぼしがないようにするというのが、SIATのユニークなアプローチになります。

プラントのセンサデータから作った「インバリアント(不変関係)モデル」

  • 三田その「不変関係」をたくさん見つけてモデルを作ったあとはどうするんでしょう?
  • 吉平平常時のモデルができたら、センサから次々やってくる観測データと比較します。その観測データがモデルから得られる予想値からズレていれば、異常だと分かるわけです。
  • 三田正しく稼働しているときのモデルと、次々にやってくるセンサのデータを比べて、合ってなければ「異常」、というわけですね。
  • 吉平その通り。例えば、水道管があるとします。入口と出口にセンサが設置されているとしたら、通常は入口で流れが強くなると出口でも同じように水の流れが強くなるのを感知しますよね。弱くなったら同様に弱くなる。これが不変関係です。もし、入口と出口で流れの強さの関係が変わってしまっていたら、それは「平常時」の状態でない可能性があります。入口と出口の間に穴が開いているなど、何らかの異常があることが考えられます。水の流れそのものを見るのではなくて、入口と出口にある関係性に着目するのが、従来のやり方と異なる点です。
  • 三田なるほど。
  • 朝倉では実際にどのように異常を見つけているのかを、この図を使ってご説明しましょう。

インバリアントモデルをプラントの構成図へマッピングしたもの

  • 三田点と線がたくさんつながっていますね。
  • 朝倉この図は、あるプラントに設置されているセンサデータから作成した関係図です。同じようなふるまいをする(不変関係にある)センサの関係を、プラントの絵の上にマッピングしたもので、関係図の中の「点」はセンサを表し、「線」は同じようなふるまいをするセンサの関係を表しています。
  • 三田同じようなふるまいをするセンサが、工場の中でどのように配置されているか目で見て分かりますね。
  • 朝倉まず先ほど吉平が説明した手順でモデルを作り、そのあと、このような図に落とし込んで異常がないかどうかを監視するんです。センサの関係性が壊れると、この線が赤くなります。こんな風に…。

「異常の予兆」が検出された様子

  • 三田あ、いくつかの線が赤くなっていますね!
  • 朝倉これなら、どこのセンサの関係性が壊れているかが一目で分かりますよね。例えば、この図のように、赤丸で示している一か所のセンサからの線がたくさん壊れていると、そのセンサの辺りが怪しい。こうして、故障がありそうなところや、故障が起きそうなところの絞り込みができるわけです。
  • 三田なるほど。SIATのことがだいぶ分かってきた気がします。他にどんなことができるんですか?

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