Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreLA_DISSERT.pdf: 1426214 bytes, checksum: 62fdf46525d28318b6138490219276ba (MD5) Previous issue date: 2010-12-21 / In the operational context of industrial processes, alarm, by definition, is a warning to the operator that an action with limited time to run is required, while the event is a change of state information, which does not require action by the operator, therefore should not be advertised, and only stored for analysis of maintenance, incidents and used for signaling / monitoring (EEMUA, 2007). However, alarms and events are often confused and improperly configured similarly by developers of automation systems. This practice results in a high amount of pseudo-alarms during the operation of industrial processes. The high number of alarms is a major obstacle to improving operational efficiency, making it difficult to identify problems and increasing the time to respond to abnormalities. The main consequences of this scenario are the increased risk to personal safety, facilities, environment deterioration and loss of production. The aim of this paper is to present a philosophy for setting up a system of supervision and control, developed with the aim of reducing the amount of pseudo-alarms and increase reliability of the information that the system provides. A real case study was conducted in the automation system of the offshore production of hydrocarbons from Petrobras in Rio Grande do Norte, in order to validate the application of this new methodology. The work followed the premises of the tool presented in ISA SP18.2. 2009, called "life cycle alarm . After the implementation of methodology there was a significant reduction in the number of alarms / No contexto de opera??o de processos industriais, alarme, por defini??o, ? um aviso ao T?cnico de Opera??o que uma a??o com tempo restrito para ser executada ? necess?ria, enquanto que evento ? uma informa??o de mudan?a de estado e n?o demanda a??o por parte do T?cnico de Opera??o, consequentemente n?o deve ser anunciada, sendo apenas armazenada para fins de an?lise de manuten??o, incidentes e utilizadas para sinaliza??o/monitora??o (EEMUA, 2007). Por?m, alarmes e eventos s?o frequentemente confundidos e configurados inadequadamente de forma semelhante por programadores de sistemas de automa??o. Esta pr?tica resulta em uma elevada quantidade de pseudo-alarmes durante a opera??o de processos industriais. O elevado n?mero de alarmes configurados ? um dos principais entraves para a melhoria da efici?ncia operacional, dificultando a identifica??o de problemas e aumentando o tempo de resposta ?s anormalidades. As principais conseq??ncias desse quadro s?o o aumento do risco ? seguran?a das pessoas, instala??es, meio ambiente e o agravamento das perdas de produ??o. O objetivo principal deste trabalho ? apresentar uma filosofia de configura??o de um sistema de supervis?o e controle, desenvolvida com o intuito de diminuir a quantidade de pseudo-alarmes configurados e aumentar a confiabilidade das informa??es que o sistema fornece. Um estudo de caso foi realizado no sistema de automa??o das plataformas mar?timas de produ??o de Hidrocarbonetos da Petrobras no Rio Grande do Norte, de forma a validar a aplica??o dessa nova metodologia. O trabalho seguiu as premissas da ferramenta apresentada na norma ISA SP18.2. 2009, denominado ciclo de vida de alarme . Ap?s a implanta??o da metodologia verificou-se uma redu??o significativa no n?mero de alarmes

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JulianoRSA_DISSERT.pdf: 4399456 bytes, checksum: 8d53781b4f639461b07950fb560261a7 (MD5) Previous issue date: 2011-07-04 / The evolution of automation in recent years made possible the continuous monitoring of the processes of industrial plants. With this advance, the amount of information that automation systems are subjected to increased significantly. The alarms generated by the monitoring equipment are a major contributor to this increase, and the equipments are usually deployed in industrial plants without a formal methodology, which entails an increase in the number of alarms generated, thus overloading the alarm system and therefore the operators of such plants. In this context, the works of alarm management comes up with the objective of defining a formal methodology for installation of new equipment and detect problems in existing settings. This thesis aims to propose a set of metrics for the evaluation of alarm systems already deployed, so that you can identify the health of this system by analyzing the proposed indices and comparing them with parameters defined in the technical norms of alarm management. In addition, the metrics will track the work of alarm management, verifying if it is improving the quality of the alarm system. To validate the proposed metrics, data from actual process plants of the petrochemical industry were used / A evolu??o da automa??o nos ?ltimos anos tornou poss?vel o monitoramento cont?nuo dos processos de plantas industriais. Com esse avan?o, a quantidade de informa??o que os sistemas de automa??o est?o submetidos aumentou significativamente. Os alarmes gerados pelos equipamentos de monitora??o s?o um dos principais respons?veis por esse aumento, sendo que eles geralmente s?o implantados nas plantas industriais sem uma metodologia formal, o que acarreta um aumento do n?mero de alarmes gerados, sobrecarregando, assim, os sistemas de alarmes e por consequ?ncia os operadores dessas plantas. Neste contexto, o trabalho de gerenciamento de alarmes surge com o objetivo de definir uma metodologia formal para a instala??o de novos equipamentos e detectar problemas nas configura??es existentes. Esta disserta??o visa propor um conjunto de m?tricas para a avalia??o dos sistemas de alarmes j? implantados, de forma que seja poss?vel identificar a sa?de deste sistema analisando-se os ?ndices propostos e comparando-os com os par?metros definidos em normas t?cnicas da ?rea de gest?o de alarmes. Al?m disso, as m?tricas permitir?o o acompanhamento do trabalho de gerenciamento de alarmes, verificando se o mesmo est? melhorando a qualidade do sistema de alarme. Para valida??o das m?tricas propostas, utilizou-se dados provenientes de plantas de processo reais da ind?stria petroqu?mica

Orientadores: Leonardo de Souza Mendes, Mario Lemes Proença Junior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T19:18:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zarpelao_BrunoBogaz_D.pdf: 5089650 bytes, checksum: 281e7d926aae4a7e05a2e94347a06179 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Anomalias em redes de computadores são desvios súbitos e acentuados que ocorrem no tráfego em consequência de diversas situações como defeitos em softwares, uso abusivo de recursos da rede, falhas em equipamentos, erros em configurações e ataques. Nesta tese, é proposto um sistema de detecção de anomalias em redes de computadores baseado em três níveis de análise. O primeiro nível de análise é responsável por comparar os dados coletados em um objeto SNMP (Simple Network Management Protocol) com o perfil de operações normais da rede. O segundo nível de análise correlaciona os alarmes gerados no primeiro nível de análise utilizando um grafo de dependências que representa as relações entre os objetos SNMP monitorados. O terceiro nível de análise reúne os alarmes de segundo nível utilizando informações sobre a topologia de rede e gera um alarme de terceiro nível que reporta a propagação da anomalia pela rede. Os testes foram realizados na rede da Universidade Estadual de Londrina, utilizando situações reais. Os resultados mostraram que a proposta apresentou baixas taxas de falsos positivos combinadas a altas taxas de detecção. Além disso, o sistema foi capaz de correlacionar alarmes gerados para diferentes objetos SNMP em toda a rede, produzindo conjuntos menores de alarmes que ofereceram ao administrador de redes uma visão panorâmica do problema / Abstract: Anomalies in computer networks are unexpected and significant deviations that occur in network traffic due to different situations such as software bugs, unfair resource usage, failures, misconfiguration and attacks. In this work, it is proposed an anomaly detection system based on three levels of analysis. The first level of analysis is responsible for comparing the data collected from SNMP (Simple Network Management Protocol) objects with the profile of network normal behavior. The second level of analysis correlates the alarms generated by the first level of analysis by using a dependency graph, which represents the relationships between the SNMP objects. The third level of analysis correlates the second level alarms by using network topology information. The third level generates a third level alarm that presents the anomaly propagation path through the network. Tests were performed in the State University of Londrina network, exploring real situations. Results showed that the proposal presents low false positive rates and high detection rates. Moreover, the proposed system is able to correlate alarms that were generated for SNMP objects at different places of the network, producing smaller sets of alarms that offer a wide-view of the problem to the network administrator / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Este trabalho apresenta uma proposta de modelo de análise de risco para embarcações, incorporando em sua formulação a influência das interações entre os sistemas de alarmes e os fatores humanos e organizacionais presentes a bordo. De acordo com estatísticas de sociedades classificadoras, o homem é o maior responsável por acidentes marítimos, e, desta forma, é um dos principais componentes da segurança de uma embarcação. A relevância do elemento humano se dá pelo fato de que ações e decisões humanas estão relacionadas tanto à causa, quanto à prevenção de acidentes. O sistema de alarmes é um equipamento de segurança obrigatório, e com direta participação na dinâmica de um acidente, fornecendo informação para a tomada de decisão das ações por parte da tripulação na resolução do problema. O estudo da interação entre este equipamento e o elemento humano a bordo permite a gestores e armadores elaborar diretrizes para investimentos em sistemas de segurança e políticas que influenciam o desempenho humano, e, portanto, a segurança a bordo. O modelo proposto, inspirado em relatório de acidentes marítimos, tem como ponto de partida uma estrutura sequencial do acidente e leva em consideração uma sucessão usual e simplificada dos eventos ocorridos, iniciando a partir de uma falha no sistema físico. O elemento humano, então, é incorporado à análise de risco através das técnicas de análise de confiabilidade humana, as quais têm como princípio a visão do homem como mais um componente do sistema, ou o liveware interagindo com software e hardware. Sob este ponto de vista, uma abordagem sócio-técnica é aplicada, ou seja, considera-se que um navio é composto não apenas de sua estrutura e máquinas, mas também de toda a tripulação. Com o objetivo de exemplificar passos e hipóteses de uma aplicação do modelo proposto, é apresentada a aplicação ao caso do acidente da embarcação Maersk Doha, ocorrido em outubro de 2006 nos Estados Unidos, cujo relatório de investigação do acidente é de acesso público via Internet, no site da Marine Accident Investigation Branch MAIB. / This work presents a risk analysis model for ships, focusing on the scenarios where the crew interacts with the alarm and monitoring system. According to statistics of classification societies, humans are largely responsible for accidents on board and, therefore, are considered a major component of the safety of vessels. The relevance of the human element is given by the fact that human decisions and actions are related to the cause of accidents, either being the direct causative factor of failure or influencing the probability of failure, and the prevention of accidents or mitigation of the consequences. The alarm system is a mandatory component of certified vessels, with direct participation in an accident. It supplies information for the decision making process of the crew, considering their actions to recover the system. The study of the interactions between this automation equipment and the human element on board provides guidelines to managers and owners to invest in proper security systems and policies that influence human behavior, and therefore the safety on board. The model, inspired in accident reports, has as starting point a sequential structure of the accident, and takes into account a typical and simplified sequence of events, starting from a failure in the physical system. The human element is incorporated into the risk analysis through techniques of human reliability analysis, which place man as another component of the system, or the \"liveware\" interacting with software and hardware. From this point of view, a socio-technical approach is applied, considering that a ship is composed of not only its structure and machinery, but also of the entire crew. In order to illustrate the steps and assumptions to be done by an analyst applying the proposed model, the accident of the vessel Maersk Doha, occurred in October of 2006 in the United States, is analyzed. The report on the investigation of this accident is public and accessible via the Internet site of the Marine Accident Investigation Branch MAIB.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation proposes a methodology for alarm processing aiming to solve the fault section estimation in electrical power system. The main motivation for this study is the fact that operators of control centers being subject to information overload during great contingencies. Accordingly, this work aims to support the operator decisions in order to enhance the service reliability and reduce the power restoration time. The approach integrates a legacy SCADA interpretation system working together with a new network topology processor to determine the protection alarms (circuit breakers, switches, protective relays and protection logical schemes), and the set of disconnected equipment after occurrence of fault. The fault diagnosis has been treated as an optimization problem, solved through two stages: event classification at equipment level, based on Bayes s Theorem; and the fault section estimation, which is formulated as a mixed integer programming problem, using the commercial software CPLEX to solve instances. The developed approach also identifies the malfunctioned protective devices as well the missing and false alarms. Possible fault scenarios were considered in part of a real Brazilian power system to validate the methodology. The results show that the proposed approach can find the optimal solution even in case of multiple faults or in case of failure of protection devices. / Esta dissertação propõe uma metodologia para o processamento de alarmes visando à estimação de secção em falta em sistemas elétricos de potência. A principal motivação para este estudo reside no fato de os operadores dos centros de controle estarem sujeitos a sobrecarga de informação durante grandes contingências. Deste modo, o trabalho pretende auxiliar o operador na tomada de decisão, favorecendo a confiabilidade do serviço e a redução do tempo de reestabelecimento. A abordagem integra a interpretação de dados históricos do SCADA em conjunto com um novo configurador de redes para determinar os alarmes de proteção (disjuntores, chaves seccionadoras, relés de proteção e esquemas lógicos de proteção), e o conjunto de equipamentos desligados após a falta. O diagnóstico sobre a falta é tratado como um problema de otimização, resolvido por meio de duas etapas: classificação de eventos em nível de equipamento, fundamentado no Teorema de Bayes; e a estimação da secção em falta, formulada como um problema de programação inteira mista, empregando o otimizador comercial CPLEX para resolver as instâncias. A abordagem proposta também identifica o mau funcionamento de dispositivos de proteção, bem como os alarmes falsos e falhos. Possíveis cenários de falta foram considerados em parte de um sistema de potência real brasileiro a fim de validar a metodologia. Os resultados mostram que a abordagem pode encontrar a solução ótima, mesmo em casos de múltiplas faltas ou em casos de falha em dispositivos de proteção.

This work proposes a dynamic tool for solving the problem of fault section estimation in power systems. A Binary Integer Problem (BIP) is used to identify the faulty section trough analyses of circuit breakers states and power system protection devices signalizations. For the knowledge base construction it is proposed an innovative tool able to automatically generate the pattern of events and alarms for each topology configuration change. The outputs obtained from the pattern generator are used as base of cause end effect by the BIP model. Received alarms on SCADA are used as parameters in model the restrictions. The BIP model, based on the parsimonious set covering problem, is solved by CPLEX commercial software and it is able to deal with protection devices failure, data acquisition problems and occurrence of multiple events. To validate the approach it was used part of a brazilian power system, through the proposed technique the patterns were automatically generated and several faults situations were simulated. The proposed methodology achieved optimum results to all tests applied, being capable to deal with topology changes on power systems and with the problems inherent to the fault section estimation. / Este trabalho propõe uma ferramenta dinâmica para solução do problema de estimação da seção em falta em sistemas elétricos de potência. Um modelo de programação inteira binária (PIB) é usado para identificar a seção em falta através da análise do estado dos disjuntores e sinalizações de disparo das proteções de cada equipamento do sistema elétrico. Para a montagem da base de conhecimento é proposta uma ferramenta inovadora, capaz de gerar padrões de eventos e alarmes automaticamente, cada vez que a configuração da rede é alterada. O algoritmo usa como entrada o cadastro de conexões do sistema (secções e disjuntores) e a leitura do estado dos disjuntores. A saída obtida pelo gerador de padrões é usada como base de conhecimento pelo modelo de programação inteira binária. Os alarmes recebidos no SCADA são usados como parâmetros nas restrições do modelo. O modelo de PIB, fundamentado nos princípios de recobrimento parcimonioso de conjuntos, é resolvido através do otimizador comercial CPLEX, e é capaz de lidar com falhas nos dispositivos de proteção, problemas na aquisição de dados e múltiplas ocorrências. A metodologia foi validada tendo como base parte de um sistema elétrico de potência brasileiro, para o qual, por meio da técnica proposta, os padrões foram gerados automaticamente e simuladas diversas situações de faltas. A metodologia proposta apresentou ótimos resultados para todos os testes aplicados, sendo a ferramenta capaz de lidar com as alterações topológicas dos sistemas elétricos de potência e com os problemas inerentes à estimação da seção em falta.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This thesis proposes an Intelligent Alarm Processor for fault diagnosis in electrical power systems. The objective is to develop a methodology for automatic fault analysis using reported alarms from Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) to allow the use of diagnosis systems in large power systems. The proposal can be used in real-time decision support systems to assist control center‟s operators during the decision-making after unscheduled contingencies with relevant information to power system restoration. This work expects to contribute to the development of advanced alarm management logics that allow modifying the chronological sequence of reported alarms, event mapping and the generation of operating patterns of protection systems according to topology network. Still, mathematical programming models have been formulated as a parsimonious set covering problem to fault section estimation and identification of protective devices with improper operation. Among these models, it stands out the model that deals with integrated analysis of reported alarms, events and diagnosis that better explain the alarms. The proposed approach has been tested in different portions of the Southern Brazilian power system. The results show that alarm processing allows the practical implementation of intelligent diagnosis methods in existing supervisory systems. The proposed diagnosis methods show better performance and accurate solutions than other methods presented in literature. / Esta tese propõe um Processador Inteligente de Alarmes para diagnóstico de faltas em sistemas elétricos de potência. O objetivo é desenvolver uma metodologia para a análise automática de faltas a partir dos alarmes reportados no sistema de supervisão e aquisição de dados (SCADA) que possibilite o uso de métodos de diagnóstico em sistemas de potência de grande porte. Essa proposta pode ser empregada em sistemas de apoio à decisão em tempo real, que auxiliem operadores de centros de controle do sistema (COS) na tomada de decisão após desligamentos não programados, com informações pertinentes para o restabelecimento do sistema. O trabalho espera contribuir com o desenvolvimento de lógicas avançadas de gerenciamento de alarmes que possibilitem a reordenação cronológica dos alarmes reportados, o mapeamento dos eventos e a geração de padrões de funcionamento de sistemas de proteção de acordo à topologia da rede. Além disso, os modelos de programação matemática foram formulados como um problema de recobrimento de conjuntos parcimonioso, para estimação da seção em falta e identificação dos dispositivos de proteção com atuação indevida. Dentre esses modelos, destaca-se o modelo que analisa, de forma integrada, os alarmes reportados e determina os eventos e diagnósticos que melhor explicam os alarmes. A abordagem proposta foi testada em diferentes porções do sistema sul do sistema interligado nacional (SIN). Os resultados mostram que as rotinas desenvolvidas para o processamento de alarmes permite a implantação prática de métodos inteligentes de diagnóstico em sistemas supervisórios existentes. Os métodos propostos para diagnóstico de faltas mostraram desempenhos e precisão nos resultados superiores a outros métodos presentes na literatura.

This work proposes a hybrid system for alarm processing and fault diagnosis in electrical networks which use two methods of computational intelligence: Generalized Regression Neural Network and Genetic Algorithms. The neural network has the function of processing the set of received alarms and present as a response the characteristic(s) event(s), using for this, an elaborated knowledge based on the functional diagrams for protection and interviews with operators. Six modules were implemented for different neural components of a test system, according to their protection schemes. The output of these modules is used as input to the GA which has to do a combined analysis along with its database and provide the operator with the main protective components involved in the incident, as well as the probable causes of defects and actions to be taken in order to return the system in the shortest possible time and greater safety. For average inserted random errors of 0%, 7,73%, 15,46% and 23,19% in the received alarms, the system was able to diagnoses correctly in 100%, 93,60%, 74,26% and 48,07% of the cases respectively. It was found that the genetic algorithm improved the results obtained by neural network with good capability of generalization and condition to present multiple solutions, and the response time of the hybrid system was acceptable to the under consideration problem. / O presente trabalho propõe um sistema híbrido para processamento de alarmes e diagnóstico de faltas em redes elétricas com a utilização de dois métodos de inteligência computacional: Generalized Regression Neural Network e Algoritmos Genéticos. A rede neural tem a função de processar o conjunto de alarmes reportados e apresentar como resposta o evento(s) característico(s), utilizando-se, para isso, de um conhecimento elaborado com base nos diagramas funcionais da proteção e entrevista com operadores. Foram implementados seis módulos neurais para diferentes componentes de um sistema teste, de acordo com os seus respectivos esquemas de proteção. A saída destes módulos é utilizada como entrada para o AG que deve fazer uma análise combinatória juntamente com sua base de dados e apresentar ao operador os principais componentes de proteção envolvidos na incidência, bem como as prováveis causas do defeito e ações a serem tomadas de forma a restabelecer o sistema no menor tempo possível e com maior segurança. Para erros aleatórios médios inseridos de 0%, 7,73%, 15,46% e 23,19% nos alarmes reportados, o sistema se mostrou capaz de diagnosticar corretamente em respectivamente 100%, 93,60%, 74,26% e 48,07% dos casos. Verificou-se que o algoritmo genético melhorou os resultados obtidos pela rede neural, apresentando boa capacidade de generalização e condições de apresentação de múltiplas soluções, sendo o tempo de resposta do sistema híbrido aceitável para o problema tratado.

Cette thèse est composée de deux parties: une première partie traite le problème de changement de régime et une deuxième partie concerne le processusautorégressif à seuil dont les innovations ne sont pas indépendantes. Toutefois, ces deux domaines de la statistique et des probabilités se rejoignent dans la littérature et donc dans mon projet de recherche. Dans la première partie, nous étudions le problème de changements derégime. Il existe plusieurs méthodes pour la détection de ruptures mais les principales méthodes sont : la méthode de moindres carrés pénalisés (PLS)et la méthode de derivée filtrée (FD) introduit par Basseville et Nikirov. D’autres méthodes existent telles que la méthode Bayésienne de changementde points. Nous avons validé la nouvelle méthode de dérivée filtrée et taux de fausses découvertes (FDqV) sur des données réelles (des données du vent sur des éoliennes et des données du battement du coeur). Bien naturellement, nous avons donné une extension de la méthode FDqV sur le cas des variables aléatoires faiblement dépendantes.Dans la deuxième partie, nous étudions le modèle autorégressif à seuil (en anglais Threshold Autoregessive Model (TAR)). Le TAR est étudié dans la littérature par plusieurs auteurs tels que Tong(1983), Petrucelli(1984, 1986), Chan(1993). Les applications du modèle TAR sont nombreuses par exemple en économie, en biologie, l'environnement, etc. Jusqu'à présent, le modèle TAR étudié concerne le cas où les innovations sont indépendantes. Dans ce projet, nous avons étudié le cas où les innovations sont non corrélées. Nous avons établi les comportements asymptotiques des estimateurs du modèle. Ces résultats concernent la convergence presque sûre, la convergence en loi et la convergence uniforme des paramètres. / This thesis has two parts: the first part deals the change points problem and the second concerns the weak threshold autoregressive model (TAR); the errors are not correlated.In the first part, we treat the change point analysis. In the litterature, it exists two popular methods: The Penalized Least Square (PLS) and the Filtered Derivative introduced by Basseville end Nikirov.We give a new method of filtered derivative and false discovery rate (FDqV) on real data (the wind turbines and heartbeats series). Also, we studied an extension of FDqV method on weakly dependent random variables.In the second part, we spotlight the weak threshold autoregressive (TAR) model. The TAR model is studied by many authors such that Tong(1983), Petrucelli(1984, 1986). there exist many applications, for example in economics, biological and many others. The weak TAR model treated is the case where the innovations are not correlated.

Les systèmes d'alarmes jouent un rôle critique dans la bonne exploitation des installations industrielles modernes. Cependant, dans la plupart de ces systèmes, les alarmes ne sont pas toujours traitées correctement par les opérateurs car il y a régulièrement beaucoup trop d’alarmes à gérer, notamment lors des avalanches d’alarmes. Pour réduire le flux d'alarmes, notre approche consiste à détecter des redondances entre alarmes qui pourraient être supprimées. Pour atteindre cet objectif, nous recherchons dans un premier temps les adjacences fréquentes entre les alarmes contenues dans un historique. Ceci est réalisé en adaptant l’algorithme de recherche de motifs fréquents AprioriAll. Nous explorons également une seconde méthode consistant à trouver des précédences systématiques. Pour les découvrir, nous identifions les relations de domination et de mutuelle dépendance contenues dans l’historique des alarmes. Pour faciliter l’analyse experte, les relations découvertes sont traduites sous la forme d’un réseau de Pétri.Ces deux méthodes sont ensuite confrontées à un historique d’alarmes industriel fourni par General Electric. Les résultats obtenus montrent que nos deux méthodes permettent une réduction globale du flux d'alarmes qui est plus importante durant les avalanches. / Alarm systems play an important role for the safe and efficient operation of modern industrial plants. However, in most of industrial alarm systems, alarm flows cannot always be correctly managed by the operators as they often turn into alarm floods, sequences of numerous alarms occurring in a short period of time. To reduce the alarm flows, this report focuses on detection of redundant alarms that could be removed. This objective is met by, first, looking for frequent adjacency in the alarm log. To identify them, the frequent pattern mining algorithm AprioriAll is adapted. Another way to find potentially redundant alarms is to look for systematic predecessors. To discover them, dominations and mutual dependencies contained in the alarm log are identified. To ease this analysis, the discovered relations are depicted in the form of Petri nets.Both those methods are then tested against an industrial alarm log made available by General Electric. The results show that both methods allow a reduction of the alarm flow, with the biggest reduction being during alarm floods.