非定常時ワークフロー

  • 作成日:2018年02月27日 最終更新日:2018年02月27日
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提出者情報

データジャケットの題名 非定常時ワークフロー
データの所在・所有者 筑波大学
データ収集方法やコスト プラント運転データである,プロセスデータ(連続値)とイベントデータ(離散値),アラームデータ(時刻付きテキスト)から,ルール生成機械学習(決定木,分類子)で抽出する。
データの共有について 範囲を限定して共有可
データの共有について (その他を選ばれた方)

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 グラフ テキスト 数値 時系列
データの変数(パラメーター)の変数名 時刻|プロセス応答ネットワーク|分岐条件|ワークフロー|対象イベント・アラーム|プラント操作|プロセス状態
データの概要説明 プラント異常や点検,品種切り替えなどが発生した時の運転操作ワークフロー
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス プロセス変動の回帰分析からプロセス応答モデルを作成。 決定木あるいは学習分類子を用いて,イベント発生後の操作履歴を学習し,操作手順を発見する。 プロセス応答モデルに基づき,時系列順に並び替えてワークフローを作成する。
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など) オペレータの運転操作スキルの発見
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 プラント異常時における操作手順の発見と誤った操作の発見。

その他

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入手したいデータ/ツール
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サンプルデータ

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