JP2004145496A

JP2004145496A - Maintenance supporting method for equipment and facility

Info

Publication number: JP2004145496A
Application number: JP2002307780A
Authority: JP
Inventors: Jinichiro Goto; 後藤　仁一郎
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2002-10-23
Filing date: 2002-10-23
Publication date: 2004-05-20

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To rationalize the preventive maintenance of a plant or equipment and facilities. <P>SOLUTION: This maintenance supporting method for supporting the maintenance of equipment and facilities, the maintenance scheduled period of equipment and facilities is updated by using a loss function L(t) defined for each equipment facility, and a loss function L(t0) changing with time is calculated based on the information of the equipment and facilities changing with time acquired by remotely monitoring the equipment and facilities, and at least either the optimal check interval or optimal conservation limit is calculated based on the calculated loss function, and the maintenance scheduled time t2 of the equipment and facilities is updated based on the calculated optimal check interval or optimal conservation limit. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機器設備の保守支援方法に係り、特に発電設備に好適な保守支援方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の聞き設備の保守支援方法の例が、非特許文献１に記載されている。この非特許文献１においては、ガスタービンを有するコンバインドサイクルにおいて、定義した等価運転時間に基づいてガスタービンの保守間隔を設定している。この等価運転時間は、負荷を一定にして所定時間運転した後にガスタービンに生ずる損傷と、起動停止回数や負荷変動回数および異常発生による停止回数等の負荷変動に起因する損傷とを比較し、これら負荷変動に起因する損傷が生じるまでの時間を一定負荷運転の経過時間に換算した時間である。この換算係数を、機器の運転当初は経験に基づいて決定し、その後点検の際に実機の機器設備の損傷状態と比較して、この換算係数を補正している。
【０００３】
従来の機器設備の保守方法の他の例が、非特許文献２に記載されている。この文献に記載の保守方法では、損失関数を用いて機器を保守保全している。損失関数により定義される最適予防保全式から、予防保全における最適点検間隔と最適保全限界を求め、保守保全に係るコストを最小化している。その際、最適予防保全式は、故障したときの損失や、平均故障間隔、定期点検のコスト、現行点検間隔、機能限界、現行保全限界、保全限界を超えたときの保全費用をパラメータとして表わされる。
【０００４】
なお、損失関数を用いてプラントの運転制御を支援する方法が、特許文献１に記載されている。この特許文献では、損失関数とプラントの異常事象の発生確率とから、異常事象における損失を算出している。そして、統計的決定理論に基づいて期待値を最小化し、異常発生時のプラントを正常に復旧させている。
【特許文献１】
特開平８−１０１７１０号公報
【非特許文献１】
前田一郎　「コンバインドサイクルの運用実績と信頼性向上　九州電力新大分発電所」日本ガスタービン学会誌、Ｖｏｌ．２４、Ｎｏ．９３、（１９９６）、　第２３〜２６頁
【非特許文献２】
田口玄一著、「品質工学講座（２）　製造段階の品質工学」、日本規格協会、（１９８９）（特にその第１９４〜２１４頁）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記非引用文献１に記載の等価運転時間を用いた機器の保守方法では、実際の機器の損傷状況に基づいて等価運転時間を求めるので寿命予測の精度は高くなるものの、定期点検時等にしか機器の状況を把握しておらず、時々刻々変化する損傷状態を診断することが困難である。また、運転パターンによる等価運転時間が変化することについては考慮されていない。
【０００６】
非特許文献２に記載の保守方法では、機器の機能の劣化が線形的で平均的に進行することを仮定しており、実機に生ずる機能の劣化を必ずしも再現してはいない。さらに、最適予防保全式を作成した後に機器の仕様環境が変化する場合については、この非特許文献２ではほとんど考慮されていない。また、特許文献に記載１の保守方法では、損失関数を安全性に関する損失と運転制御に関する方法に限定して使用している。そのため、プラントが周囲の状況の変化に影響されやすいガスタービン設備等を保守することについては、考慮されておらず、損失関数を用いた運転保守支援方法が必ずしも有効には機能していなかった。
【０００７】
本発明は上記従来技術の不具合に鑑みなされたものであり、その目的は、プラントや機器設備の予防保全を合理化することにある。本発明の他の目的は、予防保全の信頼性を向上させることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明の特徴は、機器設備ごとに定義された損失関数を用いて機器設備を保守支援する支援方法であって、機器設備を遠隔監視して得られた時間とともに変化する機器設備の情報に基づいて時間とともに変化する損失関数を演算し、この演算した損失関数に基づいて最適点検間隔と最適保全限界の少なくともいずれかを演算し、演算した最適点検間隔または最適保全限界に基いて機器設備の保守予定時期を更新することにある。
【０００９】
そしてこの特徴において、損失関数が、時間とともに変化する複数の予防保全パラメータを有するのがよく、遠隔監視により得られた機器設備の情報と、機器設備の所有者と機器設備のメンテナンス事業者とインターネットと情報提供者の少なくともいずれから提供された機器設備の情報との少なくとも一方を用いて時間とともに変化する損失関数を演算するのがよい。
【００１０】
また好ましくは、機器設備の供用前に設定した保守予定時期を、この保守予定時期より前の時点で求めた損失関数により更新するものであり、機器設備の供用前に設定した保守予定時期より前の時点で、機器設備が備える部品の機能予測値を求め、この求めた機能予測値が機器設備の供用前に設定した機能限界変化値と異なるときに機能限界の予測式を更新するようにしてもよい。さらに、損失関数を間隔をおいて時々刻々求め、この時々刻々求めた損失関数に基いて、機器設備の保守予定時期を更新するようにしてもよい。
【００１１】
上記目的を達成する本発明の他の特徴は、機器設備ごとに定義された損失関数を用いて機器設備を保守支援する支援方法であって、損失関数は機器設備を遠隔監視して得られた情報を含む複数のパラメータを有し、このパラメータ値を遠隔監視情報から定めて損失関数を演算し、この演算した損失関数に基づいて最適点検間隔と最適保全限界の少なくともいずれかを演算し、演算した最適点検間隔または最適保全限界に基いて機器設備の保守予定時期を更新するものである。
【００１２】
そしてこの特徴において、複数のパラメータは、機器設備が故障した際の損失と、平均故障間隔と、現行の点検間隔と、機能限界と、現行の保全限界と、保全限界を超えた際の保全費との少なくともいずれかを含み、損失関数が含むパラメータの値を逆問題解析手法または負荷対応等価運転時間法により定めることが望ましい。
【００１３】
さらに上記特徴において、パラメータ値を定める方法が逆問題解析手法のときには、遠隔監視により得られた情報に基づいて機器設備の運用状態を推定し、この運用状態の推定情報に基づいて、機器設備が備える部品の損傷に関する応答曲面を参照して機器設備の損傷を推定するのがよく、パラメータ値を定める方法が負荷対応等価運転時間法のときには、機器設備の遠隔監視により得られる情報に基づいて、機器設備の劣化損傷モード毎に算出した負荷対応等価運転時間を参照して機器設備の損傷を推定するのがよい。
【００１４】
さらに、上記各特徴において機器設備がガスタービンを含むコンバインドサイクルの場合に好適である。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る機器設備の保守支援システムの実施例を、図面を参照しながら説明する。図１は本発明の基本概念の模式図であり、設備と情報の流れを示している。本保守支援システムは、コンバインドサイクルに適用した場合を例にしている。保守支援装置１０１は、記憶媒体を有する演算装置（以下、演算装置と呼ぶ）１０２を備えている。保守支援装置１０１は、保守の対象であるプラントまたは機器設備（以下、機器設備と呼ぶ）１０３と通信設備１０９により接続されている。通信設備１０９として、インターネットや専用回線、無線回線を用いることができる。機器設備１０３には、運転状態を監視するセンサ１０４が設置されており、センサ１０４が検出した機器設備１０３の情報は、保守支援装置１０１内の演算装置１０２に送られる。
【００１６】
保守支援装置１０１を用いて、機器設備１０３を保守計画する従事者は、機器設備１０３のメンテナンス会社１０７と、機器設備の所有者１０６と、インターネット１０９からの情報提供者またはその他の手段の情報提供者１０８の少なくともいずれかから、機器設備１０３の予防保全に関する情報を得る。演算装置１０２では、この得られた予防保全に関する情報を用いて、予め定義された損失関数に基づいて最適予防保全式を作成し、予防保全に伴う損失を算出する。そして、予防保全に伴う損失を用いて、最適点検間隔や最適保全限界１１０の少なくともいずれかを算出する。
【００１７】
機器設備１０３に設置されたセンサ１０４は、機器設備に関するプロセス情報と、運転情報と、メンテナンス情報の少なくともいずれかを検出する。機器設備１０３をガスタービンコンバインド発電設備としたときのプロセス情報と運転情報とメンテナンス情報の例を、図２に示す。
【００１８】
プロセス情報は、ａ１〜ａ３０で記号付けられた３０個の温度情報や変位情報等の、物理量を含んでいる。運転情報は、ｂ１〜ｂ８で記号付けられた運転時間等の情報を含んでいる。メンテナンス情報は、ｃ１〜ｃ１５で記号付けられた損傷情報と修理情報等を含んでいる。損失の算出には、図２で示したプロセス情報と運転情報とメンテナンス情報の全てまたは一部を用いる。なお、プロセス情報を、主として機器設備１０３に設けたセンサ１０４から得ている。運転情報を、機器設備１０３が備える制御盤から得ている。さらにメンテナンス情報は、機器設備１０３の所有者１０６やメンテナンス会社１０７から得ている。
【００１９】
予防保全の従事者は、機器設備１０３の所有者１０６とメンテナンス会社１０７と情報提供会社１０８とインターネット１０９の情報提供者から、最適予防保全式を構成する損失関数に使用される各種パラメータ（以下、予防保全パラメータと呼ぶ）に係る情報を取得する。この予防保全パラメータの例を、図３に示す。予防保全パラメータは、ｄ１〜ｄ３０で記号付けられた各種料金等の経済指標を示すものを含んでいる。損失関数を決めるときは、図３で示す全てのパラメータまたは一部のパラメータを用いる。
【００２０】
図４に、ガスタービンコンバインド発電設備のブロック図を示す。ガスタービン発電設備１は、ガスタービン圧縮機２と燃焼器３とタービン４とを有するガスタービン４ｂと、ガスタービン４ｂが駆動する発電機５とを備えている。このコンバインド発電設備１では、排熱回収ボイラ６と蒸気タービン７と蒸気タービン７が駆動する発電機８と復水器９も備えている。
【００２１】
圧縮機２、燃焼器３、タービン４、発電機５、８、排熱回収ボイラ６、蒸気タービン７および復水器９等の主要機器とその他の補機には、各機器の状態を監視する各種センサ１０ｉ（ｉ＝ａ〜ｈ，…）が取り付けられている。センサ１０ｉ（ｉ＝ａ〜ｈ，…）は、ケーブル１０ｘを用いて運転監視装置１１に接続されており、センサ１０ｉ（ｉ＝ａ〜ｈ，…）が検出したプロセス情報は運転監視装置１１で処理または保管される。
【００２２】
運転監視装置１１は、センサ１０ｉ（ｉ＝ａ〜ｈ，…）が検出したプロセス情報とガスタービン発電設備１やガスタービンの運転制御装置４ａから受信した運転情報を、運転監視装置側通信機器１２、通信回線１３および機器管理装置側通信機器１４を順に介して機器管理装置１５に送る。運転監視装置１１と運転監視装置側通信機器１２は、同一の電子計算機（コンピュータ）でもよい。機器管理装置側通信機器１４を、機器管理装置１５の内部に設けてもよい。この図４に示した機器管理装置１５は、機能上はプラント１の保守支援を行う装置であり、図１における保守支援装置１０１に対応する。通信回線１３がインターネット回線のときには、データのセキュリティを考慮して運転監視装置側通信機器１２と機器管理装置側通信機器１４の間を、インターネット用ファイヤーウォールを介して接続する。
【００２３】
機器管理装置１５には、損傷に関するデータベース１７と損傷に関する知識ベース１８とを有する解析サーバ１６が備えられている。このサーバ１６とＷＷＷサーバ１９が接続されており、これら２つのサーバ１６、１９には、インターネット回線１３を通じて得られたガスタービン発電装置１の状態量が入力される。さらにこの状態量は、ＬＡＮ２２を介してｗｗｗブラウザ２１、２２により参照可能になっている。なお、インターネット１３を介して、多数のプラント２３ａ、２３ｂ、…の情報に、ガスタービン発電設備の情報と同様にアクセス可能となっている。
【００２４】
センサ１０ｉ（ｉ＝ａ〜ｈ，…）は、図２に示したプロセス情報の中の、排ガス温度ａ１と吐出空気温度ａ３と入口空気温度ａ７の温度情報、吐出空気圧力ａ４と入口空気圧力ａ８の圧力情報、軸受振動ａ１２と軸振動ａ１３の振動情報等の情報を計測する。これらの計測されたプロセス情報または状態量は、運転監視装置１１に送られる。
【００２５】
次に実際の機器設備１０３の予防保全に際して、機器設備１０３の損失を算出する手法について説明する。機器設備１０３の損失は、（式１）を用いて算出される。
【００２６】
Ｌ（ｔ）＝ｆ（Ａ（ｔ），Ｂ（ｔ），Ｃ（ｔ），ＣＬ（ｔ），Ｄ（ｔ），ＤＬ（ｔ），ｌ（ｔ），ｎ（ｔ），ｕｉ（ｔ），…）　　……（式１）
ここで、損失関数で考慮するパラメータは、
Ａ（ｔ）：機器設備故障した際の損失（円）
Ｂ（ｔ）：定期点検のコスト（円）
Ｃ（ｔ）：保全（交換）のコスト（円）
ＣＬ（ｔ）：保全限界を超えた際の保全費（円）
Ｄ（ｔ）：現行保全限界（％，き裂長さなど）
ＤＬ（ｔ）：機能限界（％，き裂長さなど）
ｌ（ｔ）：タイムラグ（時間／年／日）
ｎ（ｔ）：現行点検間隔（時間／年／日）
ｕｉ（ｔ）：平均故障間隔（時間／年／日）
であり、最適化するパラメータは、
ｎ_０（ｔ）：最適点検間隔（時間／年／日）
ＤＵ（ｔ）：最適保全限界（％，き裂長さなど）である。
【００２７】
（式１）の左辺のＬ（ｔ）は、機器設備において生ずる損失関数の期待値である。最適化するパラメータは、最適点検間隔ｎ_０（ｔ）と最適保全限界ＤＵ（ｔ）の少なくともいずれかである。上式のＡ（ｔ）、Ｂ（ｔ）、Ｃ（ｔ）、ＣＬ（ｔ）、Ｄ（ｔ）、ＤＬ（ｔ）、ｌ（ｔ）、ｎ（ｔ）、ｕｉ（ｔ）、ｎ_０（ｔ）、ＤＵ（ｔ）は、それぞれ図３中のｄ１〜ｄ１１に対応する。
【００２８】
損失関数Ｌ（ｔ）を、故障したときの損失Ａ（ｔ）、定期点検のコストＢ（ｔ）、保全または交換時のコストＣ（ｔ）、保全限界を超えた場合の保全コストＣＬ（ｔ）、タイムラグｌ（ｔ）および現行保全限界Ｄ（ｔ）の二乗に比例し、機能限界ＤＬ（ｔ）の二乗、現行点検間隔ｎ（ｔ）および平均故障間隔ｕｉ（ｔ）に反比例するように決定する。損失関数Ｌ（ｔ）の一例を（式２）に、最適点検間隔ｎ_０（ｔ）の一例を（式３）に、最適保全限界ＤＵ（ｔ）の一例を（式４）に示す。
【００２９】
【数１】

【００３０】
（式３）では、最適点検間隔ｎ_０（ｔ）は、平均故障間隔ｕ_ｉ（ｔ）に比例し、定期点検のコストＢ（ｔ）を故障時の損失Ａ（ｔ）で除した値の平方根に比例する。最適保全限界ＤＵ（ｔ）は、保全コストＣＬ（ｔ）を故障時のコストＡ（ｔ）で除した値の４乗根と機能限界ＤＬ（ｔ）に比例する。従来、最適時間間隔や最適保全限界は予め定められた値であったが、本実施例においてはこれらを時間の関数として、時々刻々算出している。これにより、迅速かつ最も現状に適した最適化が可能になっている。
【００３１】
予防保全パラメータの中で、故障したときの損失Ａ（ｔ）、定期点検のコストＢ（ｔ）、保全または交換に要するコストＣ（ｔ）、保全限界を超えたときの保全コストＣＬ（ｔ）は、対象とする機器設備１０３の保守コストに関係する。これらの保守コストを、機器設備所有者１０６、メンテナンス会社１０７、情報提供会社１０８およびインターネット１０９での情報提供者から提供される情報の少なくともいずれかを用いて算出する。
【００３２】
タイムラグｌ（ｔ）および現行点検間隔ｎ（ｔ）、平均故障間隔ｕｉ（ｔ）は、点検に要する時間に関係する。これらの時間を、機器設備所有者１０６およびメンテナンス会社１０７、情報提供会社１０８から提供された情報の少なくともいずれかをを用いて算出する。現行保全限界Ｄ（ｔ）と機能限界ＤＬ（ｔ）は、機器設備の状況に関係する。これらの情報は、主に機器設備１０３の遠隔監視設備１１の情報に基づいて算出する。
【００３３】
図４に示したシステムにおいて、遠隔監視を用いて機器設備１０３の機能限界を把握して損失関数を算出するフローチャートを、図５に示す。損失関数Ｌ（ｔ）の演算を、ステップ１０１で開始すると、運転監視装置１１が予防保全パラメータと機器設備から送信されたセンサ信号のデータを収集し始める（ステップｓ１０２）。収集したデータの中で、機器設備１０３の損傷診断データについてステップｓ１０３で損傷診断し、ステップｓ１０４で機器設備１０３の機能の現在値を推定する。
【００３４】
推定した機器設備１０３の現状値から、ステップｓ１０５において現状の機能限界の設定値に達するまでの時間を推定する。機能限界に達する時間を推定したら、この情報を用いてステップｓ１０６において故障間隔と点検間隔を見直す。
【００３５】
機器設備１０３の損傷診断以外の収集データを用いて、予防保全に係る損失を算出する。ステップｓ１０２で収集したデータとステップｓ１０６で見直した故障間隔と点検間隔を用いて損失関数を定義し、ステップｓ１０７において予防保全に伴う損失を求める。そして、ステップｓ１０８において現在の損失Ｌ（ｔ）と過去の損失Ｌ（ｔ０）とを比較する。現在の損失Ｌ（ｔ）が過去の損失Ｌ（ｔ０）より小さい場合は、見直した故障間隔と点検間隔が有効であることを意味するので、今回求めた損失を新たな設定損失として、故障間隔と点検間隔を置き換える（ステップｓ１１０）。逆に、現在の損失Ｌ（ｔ）が過去の損失Ｌ（ｔ０）より大きい場合は、見直し前の故障間隔と点検間隔の方が適していることを示している。そこで、設定損失を過去の設定損失に戻し、故障間隔と点検間隔を置き換える（ステップｓ１０９）。これらの手順を踏んだ後に、損失関数の算定を終了する（ステップｓ１１１）。
【００３６】
機器設備１０３の最適点検間隔の算出方法を、図６を用いて説明する。図６の横軸は経過時間を示す。機器設備１０３の点検間隔を決定する場合、該当する機器設備１０３の運転開始ｔ０前に、損失関数を用いて損失Ｌ（ｔ０）を算出する。そして、この算出した損失Ｌ（ｔ０）を用いて、保守予定時期ｔ１と最適点検間隔（ｔ１−ｔ０）を算出する。この損失の計算においては、運転開始ｔ０時点で取得可能な機器設備１０３の遠隔監視情報と、機器設備１０３のメンテナンス事業者とインターネットと機器設備１０３の所有者とその他の情報提供者との少なくともいずれかから提供される予防保全パラメータの情報とを用いる。
【００３７】
機器設備１０３を運転する当初は、保守予定時期ｔ１まで運転することを目標にする。次で、保守予定時期ｔ１に達する前の機器設備１０３の供用中の時期ｔｐに、再び損失関数を用いて損失Ｌ（ｔｐ）を算出し（図５のステップｓ１０８参照）、更新すべき保守予定時期ｔ２と最適点検間隔（ｔ２−ｔ０）を算出する。この時点で機器設備１０３を現在時間ｔｐまで運転しているから、次回の点検時期までの残り期間は（ｔ２−ｔｐ）となる。
【００３８】
機器設備１０３の運転開始前に算出した保守予定時期ｔ１と機器設備１０３を供用中に算出した保守予定時期ｔ２とが一致したら、次回の保守予定時期は、当初計画の時期である（ｔ１−ｔ０）時間経過後で良い。これに対して、保守予定時期ｔ１と保守予定時期ｔ２とが異っていたら、損失の少ない方の保守予定時期に保守予定時期を更新する。なお、機器設備１０３の運転者は、必ずしも損失の少ない方に保守予定時期を更新しなくてもよい。例えば、急な機器設備の停止が使用者に多大な損失を与える場合等、ある程度の損失を覚悟してでもプラントを運転する必要がある場合には、運転を続行する。
【００３９】
機器設備１０３の損失を算出するときに用いる予防保全パラメータの中で、機能限界と保全限界は機器設備１０３を構成する部品の損傷状態に大きく依存する。そこで、機器設備１０３に設置された各種センサ１０ｉ（ｉ＝ａ〜ｈ，…）からの情報および運転情報、メンテナンス情報から、機器設備１０３の機能限界と保全限界を推定する。推定した機能限界と保全限界を用いて、機器設備１０３の損失を算出する。
【００４０】
機能限界と保守予定時期の関係を、図７により説明する。図７の横軸は機器設備１０３の運転時間を示し、縦軸はこの機器設備１０３に用いる各種部品の損傷程度を示す。機器設備１０３には、それぞれ機能限界ＤＬが設定されている。機器設備１０３の運転開始前に、運転時間に対する部品の損傷の進行度を機能限界変化（当初予測）として把握しておく。その際、保守予定時期をｔ１に初期設定する。機器設備１０３を運転して現在時間ｔｐに達したときの機能予測値を、遠隔監視データを用いて算出する。算出した機能予測値が、当初予測の現在機能予測値ＤＬ１（ｔｐ）ではなく、それより損傷の少ない現在機能予測値ＤＬ（ｔｐ）になったとする。損傷の進行が当初の予測より遅いものと考えられので、保守予定時期をｔ２まで延ばす。これに伴い、予防保全パラメータの平均故障間隔ｕｉ（時間／年／日）を見直し、部品の実際の損傷状態が機器設備１０３全体の損失に与える影響を算出する。なお、保守予定時期の更新に用いるデータとして、遠隔監視により得られる他の予防保全パラメータを用いてもよい。
【００４１】
遠隔監視による機器設備１０３の損傷の算出方法を、図８を用いて説明する。機器設備１０３はガスタービン発電設備であり、損傷を算出するのは高温部品である。図８は、損傷診断と寿命診断の流れを示す図である。ステップｓ１は損傷を診断されるガスタービン側の手順を示し、ステップｓ２は損傷を診断する側を示している。
【００４２】
ステップｓ３において、ガスタービンに取り付けた各種センサからの信号を取得する。この取得されたセンサ信号から、ステップｓ４において、予め作成しておいたセンサ信号と高温部品の温度、応力、ひずみとの関係式を用いて、各高温部品の温度と応力とひずみを算出する。算出した温度と応力とひずみスとを用いて、テップｓ５において、材料の損傷率の変化を求める。
【００４３】
ステップｓ６において、ガスタービンの運転情報を取得する。この運転情報とステップｓ５において求めた損傷率の変化とを用いて、ステップｓ７において材料のクリープ損傷と熱疲労損傷を算出する。算出したクリープ損傷と熱疲労損傷から、ステップｓ８において等価運転時間を算出する。ここで、等価運転時間は、起動停止回数や負荷変動回数、異常発生による停止回数といった負荷の変動があって生じた損傷が、実際に負荷一定で運転したガスタービンに生じた損傷と等価になったときに、負荷一定運転したガスタービンの運転に費やした時間である。
【００４４】
算出した等価運転時間や損傷データを、ガスタービンの運用者側に提供する（ステップｓ９）。この損傷情報に基づいて、ガスタービンの運用者は運転計画情報を作成する（ステップｓ１０）。ガスタービンの運用者から提供された運転計画情報と、ステップｓ８で算出した等価運転時間とから、余寿命を算出する（ステップｓ１１）。そして算出した余寿命の情報をガスタービンの運用者側に提供する（ステップｓ１２）。なおステップｓ９及びステップｓ１２の損傷情報と余寿命情報を、必ずしもガスタービンの運用者に提供する必要はない。
【００４５】
ステップｓ４において用いたガスタービンのセンサ信号と温度、応力、ひずみとの関係式の求め方を、（式５）と（式６）を用いて説明する。ガスタービン高温部品の状態は、部品を取り巻く周辺ガス温度と高温部品を冷却するガスの温度に依存する。そこで、ガスタービンに設置したセンサの信号と、周辺ガス温度、冷却ガス温度との関係を予め作成する。
【００４６】
ガスタービンに設置したセンサが検出した温度Ｔａ、Ｔｂは、（式５）を用いてガスタービン高温部品の周辺ガス温度Ｔｇと冷却ガス温度Ｔｃとに換算される。ところで、ガスタービン高温部品の損傷は、高温部品に生ずる温度と応力とひずみに依存し、これら温度と応力とひずみは、高温部品の周辺ガス温度と冷却ガス温度に依存する。したがって、ガスタービン高温部品の温度Ｔｍと応力Ｓｍとひずみｅｍは、周辺ガス温度Ｔｇと冷却ガス温度Ｔｃとで表わすことができる。そこで、（式５）により得られた周辺ガス温度Ｔｇと冷却ガス温度Ｔｃとを用いて、スタービン高温部品の温度Ｔｍと応力Ｓｍとひずみｅｍを、（式６）で示したように求める。
【００４７】
Ｔｇ＝Ｃ_０Ｔａ＋Ｃ_１　　　　……（式５）
Ｔｃ＝Ｃ_２Ｔｂ＋Ｃ_３
ここで、（式５）中の各変数及び係数は、以下の内容を表す。
Ｔｇ：周辺ガス温度（℃）
Ｔｃ：冷却ガス温度（℃）
Ｔａ：センサａ温度（℃）
Ｔｂ：センサｂ温度（℃）
Ｃｉ　（ｉ＝１〜４）：センサと熱境界条件関係式の係数。
【００４８】
Ｔｍ＝ｒ_０＋ｒ_１Ｔｂ＋ｒ_２Ｔｂ^２＋ｒ_３Ｔｃ＋ｒ_４Ｔｃ^２＋ｒ_５ＴｂＴｃ　（℃）　　……（式６）
ｓｍ＝ｒ_６＋ｒ_７Ｔｂ＋ｒ_８Ｔｂ^２＋ｒ_９Ｔｃ＋ｒ_１０Ｔｃ^２＋ｒ_１１ＴｂＴｃ　（ＭＰａ）
ｅｍ＝ｒ_１２＋ｒ_１３Ｔｂ＋ｒ_１４Ｔｂ^２＋ｒ_１５Ｔｃ＋ｒ_１６Ｔｃ^２＋ｒ_１７ＴｂＴｃ
ここで、（式６）中の各変数及び係数は、以下の内容を表す。
Ｔｍ：対象部品温度（℃）
ｓｍ：対象部品応力（ＭＰａ）
ｅｍ：対象部品ひずみ
ｒ_ｉ　（ｉ＝１〜１７）：熱境界条件と温度・応力・ひずみ関係式の係数
Ｔｂ：周辺ガス温度（℃）
Ｔｃ：冷却ガス温度（℃）。
【００４９】
（式６）の関係は、種々の方法で導出できる。図９に、数値解析により（式６）の関係を求めた例を示す。図９は、ガスタービン動翼の温度分布と応力分布を有限要素法を用いて解析（ＦＥＭ）した結果を濃淡で示したものである。濃度の薄いところは温度や応力が高いところであり、濃いところは温度や応力が低いところである。図中の凡例に示す数字は、基準値との倍率を示す。ガスタービン動翼の温度分布や応力分布は、負荷状態や急激な起動、停止等の運転状態に依存するので、できるだけ様々な運転状態を模擬して予め有限要素解析を実行する。
【００５０】
次に、運転状態をパラメータとして、温度や圧力の運転状況に関する応答曲面を作成する。その際、全ての運転状態を連続的模擬することはできないので、離散的に運転状態を選びこの選んだ運転点を補間して応答曲面を作成する。応答曲面は、多変数のパラメータ同士を関係付ける関数である。この応答曲面の例が、（式６）である。（式５）と（式６）を用いて、センサから得られた信号と温度及び応力を関係付ける。疲労寿命に関係するひずみについても有限要素法を用いて解析し、同様に応答曲面を作成する。これにより、センサ信号が温度や応力、ひずみに関係付けられる。
【００５１】
温度と応力とひずみから部品の損傷を算出する方法を、等価運転時間を用いた方法を例にとり説明する。ガスタービンの高温部品に生ずる主要な損傷に、クリープ損傷と熱疲労損傷がある。クリープ損傷に関する等価運転時間Ｄ_ｃＥＯＬは、（式７）から求められる。クリープ損傷率は、運転中の部品の温度に依存する。したがって、部品の温度を遠隔監視し、（式５）を用いて機器が設計条件で運転された場合に対する現在の運転状況下での損傷割合を求める。
【００５２】
【数２】

【００５３】
ここで、（式７）中の各変数は、以下の内容を表す。
Ｄ_ｃＥＯＬ：クリープ損傷に関する等価運転時間（ｈｒ）
Ｈｉ：実運転時間（ｈｒ）
Ｄｃ：現在温度時のクリープ損傷率
Ｄｃ０：設計基準時のクリープ損傷率
Ｔｉｍ：運転時の対象部品温度（℃）
ｉ：運転回数。
【００５４】
熱疲労損傷も、クリープ損傷と同様に算出することができる。熱疲労損傷に関する等価運転時間Ｄ_ｆＥＯＬを、（式８）を用いて求める。熱疲労損傷は、運転中の部品に生ずる温度差に依存する。（式８）を用いるときには、ガスタービンの運転モード（起動停止、負荷変動、トリップ）毎に損傷率を算出する。
【００５５】
【数３】

【００５６】
ここで、（式８）中の各変数は、以下の内容を表す。
Ｄ_ｆＥＯＬ：熱疲労損傷に関する等価運転時間（ｈｒ）
Ａ：起動停止回数から等価運転時間への換算係数
ｊ：起動停止回数
Ｄ_ｆ：現在温度時の熱疲労損傷率
Ｄ_ｆ０：設計基準時の熱疲労損傷率
Ｂ：負荷変動回数から等価運転時間に換算する係数
Ｃ：トリップ回数から等価運転時間に換算する係数
ｌ：トリップ回数
Ｔｎｍ：温度（℃）。
【００５７】
クリープ損傷と熱疲労損傷に関する等価運転時間を算出したら、（式９）に示すように、等価運転時間Ｌ_ＯＬをそれらの線形和として算出する。算出された損傷の割合は、図７に示した現在の機器設備機能の予測に反映される。
【００５８】
Ｌ_ＯＬ＝Ｄ_ｃＥＯＬ＋Ｄ_ｆＥＯＬ　　　……（式９）
Ｌ_ＯＬ：オンライン等価運転時間（ｈｒ）。
【００５９】
遠隔監視を用いて機器設備１０３の損傷を算出するときは、等価運転時間以外の方法を用いてもよい。例えば、定期検査時に部品のき裂長さを計測し、遠隔監視情報を用いてそのき裂進展を予測する方法や、遠隔監視情報から熱疲労、クリープ、酸化減肉といった損傷モード毎に損傷を算出しそれらの線形和が１となったときに寿命とする方法を用いることもできる。
【００６０】
上記機器設備１０３の保守支援方法において、機器設備１０３に付帯した表示装置に表示される機器設備１０３の情報の例を、図１０及び図１１に示す。図１０は、ＷＷＷブラウザ３０１を用いたシステムの表示例である。最適予防保全支援システムは、ＷＷＷブラウザ３０１で動作する。このブラウザ３０１上で、最適予防保全支援システム３０２の画面が表示される。画面上部には対象機器設備１０３の名称３０３が表示されており、保守支援の対象となっている機器設備１０３の名称が表示される。機器設備１０３を変更したいときには、対象機器設備変更入力ボタン３０４を用いる。対象機器設備１０３の詳細を知りたいとき、例えば運転経歴やメンテナンス情報等を知りたいときには、詳細情報表示ボタン３０５を用いて情報を呼び出す。
【００６１】
損失関数とパラメータ定義画面部３０６の上部には、現在設定されている損失関数の表示部３０７があり、診断者が損失関数を新規作成するときは、損失関数新規作成ボタン３０８を用いて新規作成する。予め作成した他の損失関数を用いるときは、損失関数の変更ボタン３０９を用いて変更する。損失関数の定義を問い合わせるときはヘルプ表示ボタン３１０を用いる。
【００６２】
損失関数とパラメータ定義画面３０６の中央部付近には、予防保全パラメータの入力部および表示部がある。この入力部及び表示部は、例えば、機能限界値入力部及び表示部３１１、保全限界値入力部及び表示部３１２、タイムラグ値入力部および表示部３１３、平均故障間隔値入力部および表示部３１４、故障時の損失値入力部および表示部３１５、定検コスト値入力部および表示部３１６、現行点検間隔値入力部および表示部３１７、保全コスト値入力部および表示部３１８、保全コスト値入力部および表示部３１９を有している。予防保全パラメータを新たに加えるときは、ユーザ定義パラメータ入力および表示部３２０を用いる。
【００６３】
これらの予防保全パラメータは、図１に示した機器設備１０３、メンテナンス会社１０７、プラント・機器設備所有者１０６、インターネット１０９、情報提供会社１０８等から各種情報が送信されたら自動入力されるようにしてもよく、また診断者が収集した情報に基づいて手動で入力してもよい。機器設備１０３の損失を算出するときに、最新の値に更新するときは計算更新ボタン３２１を用いる。
【００６４】
各情報が入力されると、最適点検間隔表示部３２２に最適点検間隔情報が表示される。診断者が表示された最適点検間隔情報に疑問を抱いたときには、ヘルプ表示ボタン３２３を用いてオンラインマニュアルを呼び出すことができる。損失の値だけを知るのではなく、損失の変化傾向を知るために、最適予防保全支援情報画面は変化傾向のグラフを表示できる。最適予防保全支援情報画面へは、最適予防保全支援情報移動ボタン３２４を押せば移動できる。
【００６５】
図１１は、最適予防保全支援情報画面の一例である。この画面の上部には損失関数およびパラメータ定義画面に移動するための移動ボタン３２５が設けられている。最適予防保全支援情報画面３２６は、損失関数およびパラメータ定義画面３０６同様にＷＷＷブラウザ上に表示される。最適予防保全支援情報画面３２６に、機器設備１０３の予防保全に係る損失の時系列グラフ３２７や機器設備の最適予防保全時期に係る時系列グラフ３２８が表示可能である。予防保全に係る損失の時系列グラフ３２７では、横軸に機器設備１０３の運転時間が表示され、縦軸に予防保全に係る損失が表示される。このグラフにおいては、機器設備１０３の運転中に図１１中に星印で示した最新の損失が算出され表示される。
【００６６】
機器設備１０３の最適予防保全時期に係る時系列グラフ３２８では、横軸に機器設備１０３の運転時間が表示され、縦軸に最適点検推奨時期が表示される。このグラフでは、機器設備１０３の運転中に、図１１中に星印で示した最適点検推奨時期の算出結果が表示される。このグラフで値がほとんど変化しなければ、機器設備１０３の運転開始前に予測した点検時期が最適であることが分かる。これに対して、グラフ中の値が変化するときは、それらの変化の様子を参考にして、予防保全の時期を決定する。最適予防保全支援情報画面３２６の下部には、トップページへの移動ボタン３２９やヘルプ表示ボタン３３０が配置されている。
【００６７】
本実施例によれば、これまで当初立案した計画に従って実施されていた機器設備の予防保全を、予防保全のための点検期日までの間に得られる機器設備供用中に生じた種々の環境変化情報やそれに伴う機器の損失変化情報に基づいて、日程を変更可能にしたので、予防保全の信頼性が向上する。また、機器設備の遠隔監視情報と損失関数を用いているので、供用中の機器の予防保全に係る損失を時々刻々算出することが可能となる。算出された損失は、機器設備の予防保全の担当者が予防保全計画を策定する際の判断情報の１つとして利用できるる。無駄な予防保全を行う必要がなくなり、環境負荷を低減可能となるとともに予防保全に係るコストを削減できる。
【００６８】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、機器設備の遠隔監視情報と損失関数を用いることにより、供用中の機器設備状態を時々刻々算出することが可能となり、予防保全を合理化できる。また、予防保全の信頼性を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る保守支援方法の一実施例の流れ図である。
【図２】本発明に係る保守支援方法で使用するプロセス情報と運転情報とメンテナンス情報の一例を示す図である。
【図３】本発明に係る保守支援方法で用いる予防保全パラメータの一例を示す図である。
【図４】本発明に係る保守支援方法を適用する設備構成の一実施例の模式図である。
【図５】損傷診断の一例を示すフローチャートである。
【図６】最適点検間隔を説明するための図である。
【図７】保守予定を説明するための図である。
【図８】機器設備の損傷を算出する例のフローチャートである。
【図９】温度分布と応力分布を説明する図である。
【図１０】本発明に係る保守支援方法の一実施例で示される画面表示例である。
【図１１】本発明に係る保守支援方法の一実施例で示される画面表示例である。
【符号の説明】
１…ガスタービン発電設備、２…圧縮機、３…燃焼器、４…タービン、５…ガスタービン駆動発電機、６…排熱回収ボイラ、７…蒸気タービン、８…蒸気タービン駆動発電機、９…復水器、１０ａ〜１０ｈ…センサ、１１…運転監視装置、１２…運転監視装置側通信装置、１３…通信回線、１４…機器管理装置側通信装置、１５…機器管理装置、１６…解析サーバ、１７…損傷に関するデータベース、１８…損傷に関する知識ベース、１９…ＷＷＷサーバ、２０、２１…ｗｗｗブラウザ、２２…ＬＡＮ、２３…発電プラント、１０１…保守支援装置、１０３…プラント・機器設備（機器設備）、１０６…プラント・機器設備（機器設備）保有者、１０７…メンテナンス会社、１０８…情報提供会社、３０１…ｗｗｗブラウザ、３０２…最適予防保全支援システム画面表示、３０５…詳細情報表示ボタン、３０６…損失関数とパラメータ定義画面。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a maintenance support method for equipment, and more particularly to a maintenance support method suitable for power generation equipment.
[0002]
[Prior art]
Non-Patent Document 1 describes an example of a conventional listening facility maintenance support method. In Non-Patent Document 1, in a combined cycle having a gas turbine, a maintenance interval of the gas turbine is set based on a defined equivalent operation time. This equivalent operation time compares damage caused to the gas turbine after operating for a predetermined time with a constant load with damage caused by load fluctuations such as the number of start / stop times, the number of load fluctuations, and the number of stoppages due to occurrence of an abnormality. This is a time obtained by converting the time until the damage caused by the load change occurs into the elapsed time of the constant load operation. The conversion coefficient is determined based on experience at the beginning of the operation of the equipment, and is then corrected at the time of inspection by comparing the damage state of the actual equipment with the equipment.
[0003]
Another example of a conventional maintenance method for equipment is described in Non-Patent Document 2. In the maintenance method described in this document, equipment is maintained using a loss function. From the optimal preventive maintenance formula defined by the loss function, the optimal inspection interval and the optimal maintenance limit in preventive maintenance are determined, and the cost for maintenance is minimized. At this time, the optimal preventive maintenance formula is expressed by parameters such as loss at the time of failure, average failure interval, periodic inspection cost, current inspection interval, functional limit, current maintenance limit, and maintenance cost when the maintenance limit is exceeded. .
[0004]
A method of supporting operation control of a plant using a loss function is described in Patent Document 1. In this patent document, a loss in an abnormal event is calculated from a loss function and a probability of occurrence of an abnormal event in a plant. Then, the expected value is minimized based on the statistical decision theory, and the plant at the time of occurrence of the abnormality is restored to normal.
[Patent Document 1]
JP-A-8-101710
[Non-patent document 1]
Ichiro Maeda “Results of combined cycle operation and improvement of reliability Kyushu Electric Power New Oita Power Station”, Journal of Gas Turbine Society of Japan, Vol. 24, no. 93, (1996), pp. 23-26
[Non-patent document 2]
Genichi Taguchi, "Quality Engineering Course (2): Quality Engineering at the Manufacturing Stage", Japan Standards Association, (1989) (especially pages 194 to 214)
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the equipment maintenance method using the equivalent operation time described in Non-cited Document 1, the equivalent operation time is obtained based on the actual damage situation of the equipment, so that the accuracy of the life prediction is improved, but only at the time of periodic inspection or the like. It is difficult to diagnose a constantly changing damage state without knowing the status of the device. Further, the change of the equivalent operation time due to the operation pattern is not considered.
[0006]
In the maintenance method described in Non-Patent Document 2, it is assumed that the deterioration of the function of the device progresses linearly and averagely, and the deterioration of the function occurring in the actual device is not necessarily reproduced. Further, Non-Patent Document 2 hardly considers the case where the specification environment of the device changes after the creation of the optimal preventive maintenance formula. Further, in the maintenance method described in Patent Document 1, the loss function is limited to a method related to safety-related loss and operation control. For this reason, the maintenance of gas turbine equipment and the like that the plant is susceptible to changes in surrounding conditions is not considered, and the operation and maintenance support method using the loss function has not always functioned effectively.
[0007]
The present invention has been made in view of the above-mentioned disadvantages of the related art, and has as its object to rationalize preventive maintenance of plants and equipment. Another object of the present invention is to improve the reliability of preventive maintenance.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
A feature of the present invention for achieving the above object is a support method for supporting maintenance of equipment using a loss function defined for each equipment, which changes with time obtained by remotely monitoring the equipment. Calculates a loss function that changes with time based on the information of the equipment to be operated, calculates at least one of the optimum inspection interval and the optimum maintenance limit based on the calculated loss function, and calculates the calculated optimum inspection interval or optimum maintenance limit. The maintenance scheduled time of the equipment is updated based on the above.
[0009]
In this feature, the loss function may have a plurality of preventive maintenance parameters that change with time, information on the equipment obtained by remote monitoring, and information on the equipment owner, the equipment maintenance operator, and the Internet. It is preferable to calculate a time-varying loss function using at least one of the information and the equipment information provided by at least one of the information providers.
[0010]
Also preferably, the scheduled maintenance time set before the operation of the equipment is updated by the loss function obtained at a time before the scheduled maintenance, and the maintenance time is set before the scheduled maintenance time set before the operation of the equipment. At the point of time, the function prediction value of the component provided in the equipment is obtained, and when the obtained function prediction value is different from the function limit change value set before the operation of the equipment, the prediction formula of the function limit is updated. Is also good. Further, the loss function may be obtained every hour at intervals, and the scheduled maintenance time of the equipment may be updated based on the loss function obtained every moment.
[0011]
Another feature of the present invention that achieves the above object is a support method for supporting maintenance of equipment using a loss function defined for each equipment, wherein the loss function is obtained by remotely monitoring the equipment. It has a plurality of parameters including information, determines a parameter value from the remote monitoring information, calculates a loss function, and calculates at least one of an optimum inspection interval and an optimum maintenance limit based on the calculated loss function. The scheduled maintenance time of the equipment is updated based on the optimum inspection interval or the optimum maintenance limit obtained.
[0012]
And in this feature, several parameters are the loss in case of equipment failure, average failure interval, current inspection interval, functional limit, current maintenance limit, and maintenance cost when exceeding the maintenance limit. It is preferable that the value of the parameter included in the loss function is determined by the inverse problem analysis method or the load-corresponding equivalent operation time method.
[0013]
Further, in the above feature, when the method of determining the parameter value is an inverse problem analysis method, the operation state of the equipment is estimated based on information obtained by remote monitoring, and the equipment is estimated based on the estimated information of the operation state. It is preferable to estimate the damage to the equipment by referring to the response surface relating to the damage to the components provided.When the method for determining the parameter value is the load-based equivalent operation time method, based on information obtained by remote monitoring of the equipment, It is preferable to estimate the damage to the equipment by referring to the load-corresponding equivalent operation time calculated for each deterioration / damage mode of the equipment.
[0014]
Further, the above-described features are suitable for the case where the equipment is a combined cycle including a gas turbine.
[0015]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a maintenance support system for equipment according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic diagram of the basic concept of the present invention, showing equipment and a flow of information. This maintenance support system is an example in which the present invention is applied to a combined cycle. The maintenance support device 101 includes a computing device (hereinafter, referred to as a computing device) 102 having a storage medium. The maintenance support apparatus 101 is connected to a plant or equipment (hereinafter referred to as equipment) 103 to be maintained by a communication equipment 109. As the communication facility 109, the Internet, a dedicated line, or a wireless line can be used. The equipment 104 is provided with a sensor 104 for monitoring the operation state, and information of the equipment 103 detected by the sensor 104 is sent to the arithmetic unit 102 in the maintenance support apparatus 101.
[0016]
A worker who plans to maintain the equipment 103 using the maintenance support apparatus 101 can provide a maintenance company 107 for the equipment 103, an owner 106 of the equipment, and an information provider or other means from the Internet 109. Information about preventive maintenance of the equipment 103 is obtained from at least one of the persons 108. Using the obtained information on preventive maintenance, the arithmetic unit 102 creates an optimal preventive maintenance equation based on a loss function defined in advance, and calculates a loss accompanying preventive maintenance. Then, at least one of the optimum inspection interval and the optimum maintenance limit 110 is calculated using the loss accompanying the preventive maintenance.
[0017]
The sensor 104 installed in the equipment facility 103 detects at least one of process information, operation information, and maintenance information related to the equipment facility. FIG. 2 shows an example of process information, operation information, and maintenance information when the equipment facility 103 is a gas turbine combined power generation facility.
[0018]
The process information includes physical quantities such as 30 pieces of temperature information and displacement information marked with a1 to a30. The driving information includes information such as the driving time marked by b1 to b8. The maintenance information includes damage information, repair information, and the like marked with c1 to c15. In calculating the loss, all or a part of the process information, the operation information, and the maintenance information shown in FIG. 2 is used. The process information is obtained mainly from the sensor 104 provided in the equipment 103. The operation information is obtained from a control panel provided in the equipment 103. Further, the maintenance information is obtained from the owner 106 of the equipment 103 or the maintenance company 107.
[0019]
The worker of the preventive maintenance receives, from the owner 106 of the equipment 103, the maintenance company 107, the information provider 108, and the information provider of the Internet 109, various parameters (hereinafter, referred to as “loss functions”) constituting the optimal preventive maintenance equation. (Referred to as preventive maintenance parameters). FIG. 3 shows an example of this preventive maintenance parameter. The preventive maintenance parameters include those indicating economic indicators such as various fees marked with d1 to d30. When determining the loss function, all or some of the parameters shown in FIG. 3 are used.
[0020]
FIG. 4 shows a block diagram of a gas turbine combined power generation facility. The gas turbine power generation facility 1 includes a gas turbine 4b having a gas turbine compressor 2, a combustor 3, and a turbine 4, and a generator 5 driven by the gas turbine 4b. The combined power generation facility 1 also includes an exhaust heat recovery boiler 6, a steam turbine 7, a generator 8 driven by the steam turbine 7, and a condenser 9.
[0021]
Main equipment such as the compressor 2, the combustor 3, the turbine 4, the generators 5, 8, the exhaust heat recovery boiler 6, the steam turbine 7, and the condenser 9 and other auxiliary equipment monitor the state of each equipment. Various sensors 10i (i = a to h,...) Are attached. The sensors 10i (i = a to h,...) Are connected to the operation monitoring device 11 using cables 10x, and the process information detected by the sensors 10i (i = a to h,. Processed or stored.
[0022]
The operation monitoring device 11 transmits the process information detected by the sensor 10i (i = a to h,...) And the operation information received from the gas turbine power generation equipment 1 or the operation control device 4a of the gas turbine to the operation monitoring device side communication device 12 , To the device management device 15 via the communication line 13 and the device management device side communication device 14 in order. The operation monitoring device 11 and the operation monitoring device-side communication device 12 may be the same electronic computer (computer). The device management device-side communication device 14 may be provided inside the device management device 15. The device management device 15 shown in FIG. 4 is a device that functionally supports maintenance of the plant 1 and corresponds to the maintenance support device 101 in FIG. When the communication line 13 is an Internet line, the operation monitoring device side communication device 12 and the device management device side communication device 14 are connected via an Internet firewall in consideration of data security.
[0023]
The device management device 15 is provided with an analysis server 16 having a damage-related database 17 and a damage-related knowledge base 18. The server 16 and the WWW server 19 are connected, and the state quantities of the gas turbine generator 1 obtained through the Internet line 13 are input to the two

servers

16 and 19. Further, the state quantity can be referred to by the

web browsers

21 and 22 via the LAN 22. .. Can be accessed via the Internet 13 in the same manner as the information on the gas turbine power generation equipment.
[0024]
The sensors 10i (i = a to h,...) Provide temperature information of the exhaust gas temperature a1, the discharge air temperature a3, and the inlet air temperature a7, the discharge air pressure a4, and the inlet air pressure a8 in the process information shown in FIG. , And information such as vibration information of the bearing vibration a12 and the shaft vibration a13. These measured process information or state quantities are sent to the operation monitoring device 11.
[0025]
Next, a method for calculating the loss of the equipment 103 during the preventive maintenance of the equipment 103 will be described. The loss of the equipment 103 is calculated using (Equation 1).
[0026]
L (t) = f (A (t), B (t), C (t), CL (t), D (t), DL (t), l (t), n (t), ui (t ),…)… (Equation 1)
Here, the parameters considered in the loss function are
A (t): Loss in case of equipment failure (yen)
B (t): Cost of periodic inspection (yen)
C (t): Maintenance (replacement) cost (yen)
CL (t): Maintenance cost when the maintenance limit is exceeded (yen)
D (t): Current maintenance limit (%, crack length, etc.)
DL (t): Functional limit (%, crack length, etc.)
l (t): Time lag (hour / year / day)
n (t): Current inspection interval (hour / year / day)
ui (t): mean time between failures (hour / year / day)
And the parameters to optimize are
n₀(T): Optimum inspection interval (hour / year / day)
DU (t): optimum maintenance limit (%, crack length, etc.).
[0027]
L (t) on the left side of (Equation 1) is an expected value of a loss function occurring in the equipment. The parameter to be optimized is the optimal inspection interval n₀(T) and / or the optimal maintenance limit DU (t). A (t), B (t), C (t), CL (t), D (t), DL (t), l (t), n (t), ui (t), n₀(T) and DU (t) correspond to d1 to d11 in FIG. 3, respectively.
[0028]
The loss function L (t) is calculated as follows: loss A (t) in case of failure, cost B (t) for periodic inspection, cost C (t) for maintenance or replacement, and maintenance cost CL (t) when the maintenance limit is exceeded. ), Proportional to the square of the time lag l (t) and the current maintenance limit D (t), and inversely proportional to the square of the functional limit DL (t), the current service interval n (t) and the mean time between failures ui (t). decide. An example of the loss function L (t) is given by (Equation 2), and the optimum inspection interval n₀An example of (t) is shown in (Equation 3), and an example of the optimal maintenance limit DU (t) is shown in (Equation 4).
[0029]
(Equation 1)

[0030]
In (Equation 3), the optimum inspection interval n₀(T) is the mean time between failures u_iIt is proportional to the square root of the value obtained by dividing the cost B (t) of the periodic inspection by the loss A (t) at the time of failure. The optimum maintenance limit DU (t) is proportional to the fourth root of the value obtained by dividing the maintenance cost CL (t) by the cost A (t) at the time of failure and the functional limit DL (t). Conventionally, the optimum time interval and the optimum maintenance limit are predetermined values, but in the present embodiment, these are calculated every moment as a function of time. This allows for fast and most current optimization.
[0031]
Among the preventive maintenance parameters, loss A (t) in case of failure, cost B (t) for periodic inspection, cost C (t) required for maintenance or replacement, maintenance cost CL (t) when exceeding the maintenance limit. Is related to the maintenance cost of the target equipment 103. These maintenance costs are calculated using at least one of the equipment provided by the equipment facility owner 106, the maintenance company 107, the information provider 108, and the information provider on the Internet 109.
[0032]
The time lag l (t), the current service interval n (t), and the mean time between failures ui (t) are related to the time required for service. These times are calculated using at least one of the information provided from the equipment facility owner 106, the maintenance company 107, and the information providing company 108. The current maintenance limit D (t) and the functional limit DL (t) are related to the condition of the equipment. These pieces of information are calculated mainly based on information of the remote monitoring facility 11 of the equipment facility 103.
[0033]
FIG. 5 is a flowchart for calculating the loss function by grasping the functional limit of the equipment 103 using the remote monitoring in the system shown in FIG. When the calculation of the loss function L (t) is started in step 101, the operation monitoring device 11 starts collecting data of the preventive maintenance parameter and the sensor signal transmitted from the equipment (step s102). In the collected data, the damage diagnosis data of the equipment 103 is diagnosed in step s103, and the current value of the function of the equipment 103 is estimated in step s104.
[0034]
From the estimated current value of the equipment 103, the time until the current functional limit set value is reached in step s105 is estimated. After estimating the time to reach the functional limit, the failure interval and the inspection interval are reviewed in step s106 using this information.
[0035]
A loss related to preventive maintenance is calculated using collected data other than the damage diagnosis of the equipment 103. A loss function is defined using the data collected in step s102 and the failure interval and inspection interval reviewed in step s106, and a loss associated with preventive maintenance is determined in step s107. Then, in step s108, the current loss L (t) and the past loss L (t0) are compared. If the current loss L (t) is smaller than the past loss L (t0), it means that the revised failure interval and inspection interval are valid. Is replaced with the inspection interval (step s110). Conversely, if the current loss L (t) is larger than the past loss L (t0), it indicates that the failure interval and the inspection interval before the review are more suitable. Therefore, the setting loss is returned to the past setting loss, and the failure interval and the inspection interval are replaced (step s109). After taking these steps, the calculation of the loss function ends (step s111).
[0036]
A method of calculating the optimum inspection interval of the equipment 103 will be described with reference to FIG. The horizontal axis in FIG. 6 indicates the elapsed time. When determining the inspection interval of the equipment 103, the loss L (t0) is calculated using the loss function before the start t0 of the operation of the equipment 103. Then, using the calculated loss L (t0), the scheduled maintenance time t1 and the optimal inspection interval (t1-t0) are calculated. In the calculation of the loss, the remote monitoring information of the equipment 103 that can be obtained at the start of operation t0, and at least one of the maintenance company of the equipment 103, the Internet, the owner of the equipment 103, and other information providers. And information on preventive maintenance parameters provided from the above.
[0037]
At the beginning of the operation of the equipment 103, the target is to operate until the scheduled maintenance time t1. Next, the loss L (tp) is calculated using the loss function again at the time tp during the operation of the equipment 103 before the scheduled maintenance time t1 is reached (see step s108 in FIG. 5), and the maintenance schedule to be updated The timing t2 and the optimal inspection interval (t2-t0) are calculated. At this point, the equipment 103 is operated until the current time tp, and the remaining period until the next inspection time is (t2−tp).
[0038]
If the scheduled maintenance time t1 calculated before the operation of the equipment facility 103 and the scheduled maintenance time t2 calculated during the operation of the equipment facility 103 match, the next scheduled maintenance time is the time of the initial plan (t1-t0). ) Good after time has passed. On the other hand, if the scheduled maintenance time t1 and the scheduled maintenance time t2 are different, the scheduled maintenance time is updated to the scheduled maintenance time with the smaller loss. Note that the driver of the equipment 103 does not necessarily need to update the scheduled maintenance time to the one with less loss. For example, when the plant needs to be operated even with a certain degree of loss, such as when a sudden stop of the equipment causes a large loss to the user, the operation is continued.
[0039]
Among the preventive maintenance parameters used when calculating the loss of the equipment 103, the function limit and the maintenance limit largely depend on the damage state of the parts constituting the equipment 103. Therefore, the function limit and the maintenance limit of the equipment 103 are estimated from information from various sensors 10i (i = a to h,...), Operation information, and maintenance information installed in the equipment 103. The loss of the equipment 103 is calculated using the estimated functional limit and the maintenance limit.
[0040]
The relationship between the functional limit and the scheduled maintenance time will be described with reference to FIG. The horizontal axis in FIG. 7 indicates the operation time of the equipment 103, and the vertical axis indicates the degree of damage to various components used in the equipment 103. A function limit DL is set for each of the equipment facilities 103. Before starting the operation of the equipment 103, the degree of progress of the damage of the parts with respect to the operation time is grasped as a function limit change (initial prediction). At this time, the scheduled maintenance time is initially set to t1. A function prediction value when the current time tp has been reached by operating the equipment 103 is calculated using the remote monitoring data. It is assumed that the calculated function prediction value is not the initially predicted current function prediction value DL1 (tp) but the current function prediction value DL (tp) with less damage. Since the progress of the damage is considered to be slower than initially predicted, the scheduled maintenance time is extended to t2. Accordingly, the average failure interval ui (time / year / day) of the preventive maintenance parameter is reviewed, and the effect of the actual damage state of the component on the loss of the entire equipment 103 is calculated. It should be noted that other preventive maintenance parameters obtained by remote monitoring may be used as data used for updating the scheduled maintenance time.
[0041]
A method of calculating damage to the equipment 103 by remote monitoring will be described with reference to FIG. The equipment facility 103 is a gas turbine power generation facility, and damage is calculated for high-temperature components. FIG. 8 is a diagram showing a flow of the damage diagnosis and the life diagnosis. Step s1 shows a procedure on the gas turbine side where damage is diagnosed, and step s2 shows a procedure on which damage is diagnosed.
[0042]
In step s3, signals from various sensors attached to the gas turbine are obtained. From the acquired sensor signals, in step s4, the temperature, the stress, and the strain of each high-temperature component are calculated using the relational expression between the sensor signal and the temperature, the stress, and the strain of the high-temperature component created in advance. Using the calculated temperature, stress, and strain, the change in the damage rate of the material is determined at step s5.
[0043]
In step s6, operation information of the gas turbine is obtained. Using the operation information and the change in the damage rate obtained in step s5, the creep damage and the thermal fatigue damage of the material are calculated in step s7. In step s8, an equivalent operation time is calculated from the calculated creep damage and thermal fatigue damage. Here, the equivalent operation time is equivalent to the damage caused by the load fluctuation such as the number of times of starting and stopping, the number of load fluctuations, and the number of stoppages due to the occurrence of an abnormality, and the damage caused by the gas turbine actually operated at a constant load. Is the time spent operating the gas turbine with constant load operation.
[0044]
The calculated equivalent operation time and damage data are provided to the gas turbine operator (step s9). The gas turbine operator creates operation plan information based on the damage information (step s10). The remaining life is calculated from the operation plan information provided by the gas turbine operator and the equivalent operation time calculated in step s8 (step s11). Then, information on the calculated remaining life is provided to the operator of the gas turbine (step s12). It is not always necessary to provide the damage information and remaining life information in step s9 and step s12 to the gas turbine operator.
[0045]
A method for obtaining a relational expression between the sensor signal of the gas turbine and the temperature, stress, and strain used in step s4 will be described using (Equation 5) and (Equation 6). The state of a gas turbine hot component depends on the temperature of the surrounding gas surrounding the component and the temperature of the gas cooling the hot component. Therefore, the relationship between the signal of the sensor installed in the gas turbine, the ambient gas temperature, and the cooling gas temperature is created in advance.
[0046]
The temperatures Ta and Tb detected by the sensors installed in the gas turbine are converted into the peripheral gas temperature Tg and the cooling gas temperature Tc of the gas turbine high-temperature component using (Equation 5). By the way, the damage of the gas turbine hot parts depends on the temperature, stress and strain generated in the hot parts, and these temperatures, stress and strain depend on the surrounding gas temperature and the cooling gas temperature of the hot parts. Therefore, the temperature Tm, the stress Sm, and the strain em of the gas turbine high-temperature component can be represented by the surrounding gas temperature Tg and the cooling gas temperature Tc. Then, using the peripheral gas temperature Tg and the cooling gas temperature Tc obtained by (Equation 5), the temperature Tm, stress Sm, and strain em of the hot turbine component are obtained as shown by (Equation 6).
[0047]
Tg = C₀Ta + C₁... (Equation 5)
Tc = C₂Tb + C₃
Here, each variable and coefficient in (Equation 5) represent the following contents.
Tg: ambient gas temperature (° C)
Tc: Cooling gas temperature (° C)
Ta: sensor a temperature (° C)
Tb: sensor b temperature (° C)
Ci (i = 1 to 4): Coefficient of relational expression between sensor and thermal boundary condition.
[0048]
Tm = r₀+ R₁Tb + r₂Tb²+ R₃Tc + r₄Tc²+ R₅TbTc {(° C.)} (Equation 6)
sm = r₆+ R₇Tb + r₈Tb²+ R₉Tc + r₁₀Tc²+ R₁₁TbTc (MPa)
em = r₁₂+ R_ThirteenTb + r₁₄Tb²+ R_FifteenTc + r₁₆Tc²+ R₁₇TbTc
Here, each variable and coefficient in (Equation 6) represent the following contents.
Tm: target component temperature (° C)
sm: target component stress (MPa)
em: target component strain
r_i(I = 1 to 17): Coefficient of thermal boundary condition and temperature-stress-strain relational expression
Tb: ambient gas temperature (° C)
Tc: Cooling gas temperature (° C).
[0049]
The relationship of (Equation 6) can be derived by various methods. FIG. 9 shows an example in which the relationship of (Equation 6) is obtained by numerical analysis. FIG. 9 shows the results of analysis (FEM) of the temperature distribution and stress distribution of the gas turbine rotor blade using the finite element method, in shades. The places where the concentration is low are places where the temperature and stress are high, and the places where the concentration is low are places where the temperature and stress are low. The numbers shown in the legends in the figure indicate the magnification with respect to the reference value. Since the temperature distribution and the stress distribution of the gas turbine blade depend on the load state and the operating state such as sudden start and stop, the finite element analysis is executed in advance by simulating various operating states as much as possible.
[0050]
Next, a response surface relating to the operating state of temperature and pressure is created using the operating state as a parameter. At this time, it is not possible to continuously simulate all the operating conditions. Therefore, the operating conditions are discretely selected, and the selected operating points are interpolated to create a response surface. The response surface is a function that associates multivariable parameters with each other. An example of this response surface is (Equation 6). Using (Equation 5) and (Equation 6), the signal obtained from the sensor is related to temperature and stress. The strain related to the fatigue life is also analyzed using the finite element method, and a response surface is created similarly. Thereby, the sensor signal is related to temperature, stress, and strain.
[0051]
A method of calculating component damage from temperature, stress, and strain will be described using a method using equivalent operation time as an example. The major damages to hot components of gas turbines are creep damage and thermal fatigue damage. Equivalent operating time D for creep damage_cEOLIs obtained from (Equation 7). The creep damage rate depends on the temperature of the part during operation. Therefore, the temperature of the component is remotely monitored, and the damage ratio under the current operating condition with respect to the case where the device is operated under the design condition is obtained using (Equation 5).
[0052]
(Equation 2)

[0053]
Here, each variable in (Equation 7) represents the following contents.
D_cEOL: Equivalent operating time (hr) for creep damage
Hi: Actual operation time (hr)
Dc: creep damage rate at current temperature
Dc0: Creep damage rate at design basis
Tim: target component temperature during operation (° C)
i: Number of operation.
[0054]
Thermal fatigue damage can be calculated similarly to creep damage. Equivalent operating time D for thermal fatigue damage_fEOLIs calculated using (Equation 8). Thermal fatigue damage depends on the temperature difference that occurs in the part during operation. When (Equation 8) is used, the damage rate is calculated for each operation mode (start / stop, load fluctuation, trip) of the gas turbine.
[0055]
(Equation 3)

[0056]
Here, each variable in (Equation 8) represents the following contents.
D_fEOL: Equivalent operating time (hr) for thermal fatigue damage
A: Conversion factor from the number of times of start / stop to equivalent operation time
j: Start / stop count
D_f: Thermal fatigue damage rate at current temperature
D_f0: Thermal fatigue damage rate at the time of design standard
B: Coefficient for converting the number of load changes into equivalent operation time
C: Coefficient for converting the number of trips to equivalent operation time
l: Number of trips
Tnm: temperature (° C).
[0057]
After calculating the equivalent operation time for creep damage and thermal fatigue damage, the equivalent operation time L is calculated as shown in (Equation 9)._OLIs calculated as their linear sum. The calculated damage ratio is reflected in the prediction of the current equipment function shown in FIG.
[0058]
L_OL= D_cEOL+ D_fEOL… (Equation 9)
L_OL: Online equivalent operation time (hr).
[0059]
When calculating the damage to the equipment 103 using the remote monitoring, a method other than the equivalent operation time may be used. For example, the method of measuring the crack length of parts during periodic inspection and predicting the crack growth using remote monitoring information, and calculating damage for each damage mode such as thermal fatigue, creep, oxidation thinning from remote monitoring information Alternatively, a method may be used in which the lifetime is reached when the linear sum of them becomes 1.
[0060]
FIGS. 10 and 11 show examples of information on the equipment 103 displayed on the display device attached to the equipment 103 in the maintenance support method for the equipment 103. FIG. 10 is a display example of a system using the WWW browser 301. The optimal preventive maintenance support system operates on the WWW browser 301. The screen of the optimal preventive maintenance support system 302 is displayed on the browser 301. The name 303 of the target equipment 103 is displayed at the top of the screen, and the name of the equipment 103 that is the target of the maintenance support is displayed. When the user wants to change the equipment 103, the user uses the target equipment change input button 304. When the user wants to know the details of the target equipment 103, for example, to know the operation history and maintenance information, the information is called up using the detailed information display button 305.
[0061]
Above the loss function and parameter definition screen unit 306, there is a display unit 307 for the currently set loss function. When the diagnostician creates a new loss function, he or she uses the new loss function creation button 308 to create a new loss function. I do. When using another loss function created in advance, the loss function is changed using the loss function change button 309. The help display button 310 is used to inquire the definition of the loss function.
[0062]
Near the center of the loss function and parameter definition screen 306, there is an input section and a display section for preventive maintenance parameters. The input unit and the display unit include, for example, a function limit value input unit and a display unit 311, a maintenance limit value input unit and a display unit 312, a time lag value input unit and a display unit 313, an average failure interval value input unit and a display unit 314, Loss value input part and display part 315 at the time of failure, regular inspection cost value input part and display part 316, current inspection interval value input part and display part 317, maintenance cost value input part and display part 318, maintenance cost value input part and The display unit 319 is provided. When newly adding a preventive maintenance parameter, the user-defined parameter input and display unit 320 is used.
[0063]
These preventive maintenance parameters are automatically inputted when various information is transmitted from the equipment 103, the maintenance company 107, the plant / equipment owner 106, the Internet 109, the information provider 108, etc. shown in FIG. Or manually entered based on information collected by the diagnostician. When calculating the loss of the equipment 103, the calculation update button 321 is used to update to the latest value.
[0064]
When each information is input, the optimal inspection interval information is displayed on the optimal inspection interval display section 322. When the diagnostician doubts the displayed optimum inspection interval information, an online manual can be called using the help display button 323. The optimal preventive maintenance support information screen can display a graph of the change trend in order to know not only the value of the loss but also the change trend of the loss. The user can move to the optimal preventive maintenance support information screen by pressing the optimal preventive maintenance support information transfer button 324.
[0065]
FIG. 11 is an example of the optimal preventive maintenance support information screen. A move button 325 for moving to the loss function and parameter definition screen is provided at the upper part of this screen. The optimal preventive maintenance support information screen 326 is displayed on the WWW browser similarly to the loss function and parameter definition screen 306. On the optimal preventive maintenance support information screen 326, a time-series graph 327 of the loss relating to the preventive maintenance of the equipment 103 and a time-series graph 328 relating to the optimal preventive maintenance time of the equipment can be displayed. In the time-series graph 327 of the loss related to the preventive maintenance, the operation time of the equipment 103 is displayed on the horizontal axis, and the loss related to the preventive maintenance is displayed on the vertical axis. In this graph, the latest loss indicated by an asterisk in FIG. 11 is calculated and displayed while the equipment 103 is operating.
[0066]
In the time-series graph 328 relating to the optimal preventive maintenance time of the equipment 103, the operation time of the equipment 103 is displayed on the horizontal axis, and the optimal inspection recommended time is displayed on the vertical axis. In this graph, during the operation of the equipment 103, the calculation result of the optimal inspection recommended time indicated by the star in FIG. 11 is displayed. If the value hardly changes in this graph, it is understood that the inspection time predicted before the operation of the equipment 103 is started is optimal. On the other hand, when the values in the graph change, the timing of preventive maintenance is determined with reference to the state of the change. At the bottom of the optimal preventive maintenance support information screen 326, a button 329 for moving to a top page and a help display button 330 are arranged.
[0067]
According to this embodiment, preventive maintenance of equipment and equipment that has been carried out in accordance with the plan originally planned up to now can be performed by various kinds of environmental change information generated during the equipment and equipment operation obtained until the inspection date for preventive maintenance. The schedule can be changed on the basis of the information on the change in the loss of the equipment associated therewith, thereby improving the reliability of the preventive maintenance. Further, since the remote monitoring information of the equipment and the loss function are used, it is possible to calculate the loss related to the preventive maintenance of the equipment in operation every moment. The calculated loss can be used as one piece of judgment information when a person in charge of preventive maintenance of equipment and facilities formulates a preventive maintenance plan. It is not necessary to perform useless preventive maintenance, and it is possible to reduce the environmental load and to reduce the cost for preventive maintenance.
[0068]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, by using the remote monitoring information and the loss function of the equipment, it is possible to calculate the state of the equipment in use every moment, and the preventive maintenance can be rationalized. In addition, the reliability of preventive maintenance can be improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of a maintenance support method according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an example of process information, operation information, and maintenance information used in the maintenance support method according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing an example of a preventive maintenance parameter used in the maintenance support method according to the present invention.
FIG. 4 is a schematic diagram of an embodiment of a facility configuration to which a maintenance support method according to the present invention is applied.
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a damage diagnosis.
FIG. 6 is a diagram for explaining an optimum inspection interval.
FIG. 7 is a diagram for explaining a maintenance schedule.
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of calculating damage to equipment.
FIG. 9 is a diagram illustrating a temperature distribution and a stress distribution.
FIG. 10 is a screen display example shown in one embodiment of the maintenance support method according to the present invention.
FIG. 11 is a screen display example shown in an embodiment of the maintenance support method according to the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Gas turbine power generation equipment, 2 ... Compressor, 3 ... Combustor, 4 ... Turbine, 5 ... Gas turbine drive generator, 6 ... Exhaust heat recovery boiler, 7 ... Steam turbine, 8 ... Steam turbine drive generator, 9 ... Condenser, 10a-10h ... Sensor, 11 ... Operation monitoring device, 12 ... Operation monitoring device side communication device, 13 ... Communication line, 14 ... Device management device side communication device, 15 ... Device management device, 16 ... Analysis server , 17: Damage database, 18: Damage knowledge base, 19: WWW server, 20, 21: WWW browser, 22: LAN, 23: Power generation plant, 101: Maintenance support device, 103: Plant / equipment equipment (equipment equipment) ), 106: Owner of plant / equipment equipment (equipment equipment), 107: Maintenance company, 108: Information provider company, 301: WWW browser, 302: Optimal forecast Maintenance support system screen display, 305 ... detailed information display button 306 ... loss function and parameter definition screen.

Claims

A support method for supporting maintenance of equipment using a loss function defined for each equipment, the loss changing with time based on information of equipment that changes with time obtained by remotely monitoring the equipment. Calculating a function, calculating at least one of an optimum inspection interval and an optimum maintenance limit based on the calculated loss function, and updating the scheduled maintenance time of the equipment based on the calculated optimum inspection interval or the optimum maintenance limit. A maintenance support method for equipment and facilities.

The method according to claim 1, wherein the loss function has a plurality of preventive maintenance parameters that change with time.

The time using at least one of the information of the equipment obtained by the remote monitoring and the information of the equipment provided from at least one of the owner of the equipment, the maintenance company of the equipment, the Internet, and the information provider. The method according to claim 2, wherein a loss function that changes with the calculation is calculated.

The maintenance support method for the equipment according to claim 1, wherein the scheduled maintenance time set before the operation of the equipment is updated by a loss function obtained at a time before the scheduled maintenance time.

At a point in time before the scheduled maintenance time set before the operation of the equipment, the function prediction value of the component provided in the equipment is calculated, and the calculated function prediction value differs from the function limit change value set before the operation of the equipment. The maintenance support method according to claim 1, wherein the function limit prediction formula is updated at times.

The method according to claim 3, wherein the loss function is obtained every hour at intervals, and the scheduled maintenance time of the equipment is updated based on the obtained loss function. 5.

What is claimed is: 1. A method for supporting equipment equipment using a loss function defined for each equipment equipment, wherein the loss function has a plurality of parameters including information obtained by remotely monitoring the equipment equipment. The value is determined from the remote monitoring information, the loss function is calculated, and at least one of the optimum inspection interval and the optimum maintenance limit is calculated based on the calculated loss function, and the equipment is calculated based on the calculated optimum inspection interval or the optimum maintenance limit. A maintenance support method for equipment, characterized in that scheduled maintenance of equipment is updated.

The plurality of parameters include at least one of a loss at the time of failure of equipment, a mean time between failures, a current inspection interval, a functional limit, a current maintenance limit, and a maintenance cost when the maintenance limit is exceeded. The method according to claim 7, wherein the parameter values included in the loss function are determined by an inverse problem analysis method or a load-corresponding equivalent operation time method.

When the method of determining the parameter values is an inverse problem analysis method, the operation state of the equipment is estimated based on information obtained by remote monitoring, and damage to parts provided in the equipment is estimated based on the estimated information of the operation state. 9. The method according to claim 8, wherein the damage to the equipment is estimated by referring to a response surface related to the damage.

When the method for determining the parameter values is the load-corresponding equivalent operation time method, based on information obtained by remote monitoring of the equipment, the equipment-equipment refers to the load-corresponding equivalent operation time calculated for each of the degradation modes of the equipment. The method according to claim 8, wherein damage to the equipment is estimated.

The maintenance support method for equipment according to any one of claims 1 to 10, wherein the equipment is a combined cycle including a gas turbine.