JP7142545B2 - ボイラチューブリーク診断システム及びボイラチューブリーク診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、ボイラにおけるチューブリークの発生を検知し、さらに、チューブリークの位置（発生部位）を特定するボイラチューブリーク診断システムに関する。

ボイラは、石炭などの燃料を燃焼させて生成した高温ガスにより、給水を複数のバンクにて加熱し、蒸気を生成する。高温ガスは、石炭などの燃料の硫黄成分から生成された高腐食性成分を含む。また、起動・停止や負荷変化を繰り返すことにより、材料には繰り返し疲労が発生する。

このような環境下では、クリープ、腐食、熱疲労などの原因により、バンクの伝熱管に損傷が発生することがある。伝熱管が損傷し、伝熱管の内部を流れる蒸気が、高温ガスの流路にリークする（漏洩する）事象をチューブリークと呼ぶ。

このような本技術分野の背景技術として、特開２０１５－７５０９号公報（特許文献１）がある。この公報には、ボイラのチューブリークのリーク発生の早期検知とリーク位置の早期特定とを実現するボイラチューブリーク検出装置が記載され、ボイラプラントの状態量を計測した計測信号データベースと、ボイラプラントの運転状態の変化を検知する状態変化検知部と、状態変化検知部で検知した変化を評価する検知内容評価部と、を備え、状態変化検知部には、計測信号データベースの第一の計測信号データ項目を、ボイラプラントの複数ある熱交換器のメタル温度が含む監視グループ化する監視データ抽出部と、ボイラプラントの運転パターンを識別する運転パターン評価部と、識別された運転パターン毎にかつ監視グループ毎に、グループ化されたデータ項目に属する第一の計測信号データを分類して診断モデルを構築する分類部と、診断モデルと第二の計測信号を比較することで運転状態が変化したことを検知する検知部と、を備えることが記載されている（要約参照）。

特開２０１５－７５０９号公報

特許文献１には、ボイラのチューブリークのリーク発生の早期検知とリーク位置の早期特定とを実現するボイラチューブリーク検出装置が記載されている。特許文献１に記載されているボイラチューブリーク検出装置は、既存のセンサ情報を処理することにより、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定するものであるが、既存のセンサ情報を処理するため、センサ情報が有する正常時の変動については考慮されていない。

そこで、本発明は、チューブリークに特有なセンサ情報の変化特性を踏まえ、センサ情報が有する正常時の変動の影響を除外し、より精度よく、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定するボイラチューブリーク診断システムを提供する。

上記課題を解決するために、本発明のボイラチューブリーク診断システムは、ボイラのセンサ情報を入力し、チューブリークの診断で使用する入力データを作成する入力データ作成部と、複数のセンサ情報をまとめた全体に対して表現し、正常のデータパターンと入力データ作成部にて作成された入力データに基づいて作成されたデータパターンとを比較した際の違いを数値化した異常度および異常度に対するセンサ情報の内訳であり、異常度の変動に対する各要因の影響を表す異常寄与度を計算する異常度計算部と、異常度計算部にて計算された異常度および異常寄与度に基づいて、チューブリークを診断する異常判定部と、を有し、異常度計算部は、各バンクの複数個所のメタル温度から各バンクの収熱分布を計算し、異常判定部は、事前に学習した正常時の各バンクの収熱分布と、異常度計算部にて計算された各バンクの収熱分布とを比較し、計算された各バンクの収熱分布が、正常時の各バンクの収熱分布から逸脱しているか否かを、異常度および異常寄与度として、判定することを特徴とする。

本発明によれば、チューブリークに特有なセンサ情報の変化特性を踏まえ、センサ情報が有する正常時の変動の影響を除外し、より精度よく、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定するボイラチューブリーク診断システムを提供することができる。

なお、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

ボイラの一般的な構成を説明する説明図である。 ボイラを構成するバンクの一般的な構成を説明する説明図である。 ボイラチューブリーク診断システムの構成を説明する説明図である。 バンクの全体挙動解析における入出力関係を説明する説明図である。 バンクの局所挙動解析における入出力関係を説明する説明図である。 入力データデータベースの全体挙動解析における構成を説明する説明図である。 入力データデータベースの局所挙動解析における構成を説明する説明図である。 異常度データベースの全体挙動解析における構成を説明する説明図である。 異常度データベースの局所挙動解析における構成を説明する説明図である。 チューブリークの位置を特定するためのロジックを説明する説明図である。 診断結果データベースの構成を説明する説明図である。 センサ位置情報データベースの構成を説明する説明図である。 チューブリーク診断情報サマリの表示画面を説明する説明図である。 バンクの全体挙動解析結果の表示画面を説明する説明図である。 バンクの局所挙動解析結果の表示画面を説明する説明図である。

以下、本発明の実施例を、図面を使用して説明する。なお、同一の構成には同一の符号を付し、説明が重複する場合には、その説明を省略する場合がある。

図１は、ボイラの一般的な構成を説明する説明図である。

本実施例に記載するボイラ１００は、石炭などの燃料を燃焼させて高温ガスを生成するバーナ１０１と、給水（または蒸気）を加熱して蒸気を生成する（または蒸気を更に加熱する）複数のバンクとを有する。なお、本実施例におけるバンクとは、高温ガスと給水（または蒸気）との間で熱交換し、給水から蒸気を生成する（または蒸気を更に加熱する）熱交換器である。

なお、図１に記載する太い実線は、バンクの伝熱管を示すものであり、チューブと称する場合もある。

本実施例におけるバンクには、節炭器１０９、水壁１０２、ケージ壁１１０、一次加熱器１０８、二次加熱器１０３、三次加熱器１０４、四次加熱器１０５、一次再熱器１０７、二次再熱器１０６、天井壁１１３がある。

なお、バーナ１０１にて生成された高温ガスは、ボイラ１００における複数のバンクにて、熱交換（給水または蒸気へ伝熱）しつつ、上流から下流に流れる。このため高温ガスの温度は、下流ほど低下する。そして、高温ガスは、最終的には、排ガスとして、ガスダンパ１１１から排出される。

以下、高温ガスの流れにそって、各バンクを説明する。

水壁１０２は、ボイラ１００の内壁に沿って設置される伝熱管である。また、二次過熱器１０３は、ボイラ１００の高温ガスの流路に吊り下がるように設置される伝熱管（集合体）である。同様に、三次過熱器１０４、四次過熱器１０５、二次再熱器１０６も、ボイラ１００の高温ガスの流路に吊り下がるように設置される伝熱管（集合体）である。

これより下流（二次再熱器１０６より下流）を、つまり、二次再熱器１０６の下流からガスダンパ１１１までを「後部伝面」と称する。後部伝面では隔離壁１１２によって、高温ガスの流路が二つに分けられる。それぞれの流路における高温ガスの流量の配分は、ガスダンパ１１１の開度によって調整される。

後部伝面の一方には、伝熱管である一次再熱器１０７が設置される。また、後部伝面の他方には、伝熱管である一次過熱器１０８や伝熱管である節炭器１０９が設置される。また、ケージ壁１１０は、後部伝面の内壁に沿って設置される伝熱管である。

なお、天井壁１１３も、ボイラ１００の上部（天井）に沿って設置される伝熱管である。

また、蒸気の流れにそって、各バンクを説明する。

ボイラ１００への蒸気（給水）は、節炭器１０９、水壁１０２、ケージ壁１１０、一次過熱器１０８、二次過熱器１０３、三次過熱器１０４、四次過熱器１０５と流れる。

四次過熱器１０５の出口蒸気は、高圧蒸気タービン(図示せず)へ流れる。四次過熱器１０５の出口蒸気の熱エネルギーが、高圧蒸気タービンの回転動力に使用されるため、高圧蒸気タービンの出口蒸気は、高圧蒸気タービンの入口蒸気よりも、温度が低下する。高圧蒸気タービンの出口蒸気は、再び、一次再熱器１０７、二次再熱器１０６に流れ、加熱される。

二次再熱器１０６の出口蒸気は、中低圧蒸気タービン(図示せず)へ流れる。二次再熱器１０６の出口蒸気の熱エネルギーが、中低圧蒸気タービンの回転動力に使用されるため、中低圧蒸気タービンの出口蒸気は、中低圧蒸気タービンの入口蒸気よりも、温度が低下する。中低圧蒸気タービンの出口蒸気は、再び、節炭器１０９に流れ、加熱される。

なお、図１では、各バンクを接続する蒸気配管は省略する。

また、例えば、二次過熱器１０３、三次過熱器１０４、四次過熱器１０５、二次再熱器１０６のような、いくつかのバンクには、入口と出口とに蒸気ヘッダ（入口蒸気ヘッダおよび出口蒸気ヘッダ）が設置される。蒸気ヘッダには、複数の伝熱管が接続され、各伝熱管から流れ込んだ蒸気が、蒸気ヘッダの内部で混合される。これにより、各伝熱管の間の蒸気温度差を均一にすることができる。

図２は、ボイラを構成するバンクの一般的な構成を説明する説明図であり、出口蒸気ヘッダと伝熱管との関係を模式的に示した模式図である。なお、この模式図は、図１に記載した二次再熱器１０６を後側から俯瞰したものである。

このように、ボイラ１００の炉幅方向に、多数の伝熱管が設置され、伝熱管の出口側は、出口蒸気ヘッダに接続される。出口蒸気ヘッダは炉外にあり、伝熱管は天井壁１１３を突き抜けるように設置される。

伝熱管の炉内側（天井壁１１３の内側）には高温ガスが流れており、伝熱管の内部（高温ガスとの伝熱領域）を流れる蒸気を加熱する。

一方、伝熱管の炉外側（天井壁１１３の外側）には高温ガスは流れていないため、炉外側は、炉内側に比較すると、周囲の温度は低い。そこで、炉外側に、伝熱管のメタル温度を測定するメタル温度センサを設置する。なお、炉内側は周囲の温度が高いため、メタル温度センサは設置できない。メタル温度センサは、伝熱管の表面に設置され、その上から炉外側に設置される伝熱管の全体に保温材を巻回する。

本実施例では、メタル温度センサにより測定されるメタル温度は、高温ガスの影響が小さいため、伝熱管の内部を流れる蒸気温度に連動して変化する（なお、炉内側の熱が、伝熱管を伝わるため、多少の影響はある）。メタル温度センサは、炉幅方向に対する蒸気温度の分布が把握できる程度に、複数の伝熱管に設置される。

このようにメタル温度センサは、複数の伝熱管に設置されており、炉幅方向の蒸気温度の分布が把握できるため、メタル温度センサが設置されるブロックにおける炉幅方向の蒸気温度の変化を容易に検知することができる。

出口蒸気ヘッダで混合される蒸気は、出口蒸気ヘッダの左右から流れ、次のバンクの入口蒸気ヘッダ（本実施例では中低圧蒸気タービン）へ流れる。

蒸気温度センサは、出口蒸気ヘッダの出口蒸気（二次再熱器１０６の出口蒸気）の蒸気温度を測定するものであり、出口蒸気ヘッダから次のバンクの入口蒸気ヘッダ（本実施例では中低圧蒸気タービン）への間に形成される（出口蒸気ヘッダの出口近傍の）蒸気配管に設置される。

なお、本実施例では、蒸気温度センサは、出口蒸気ヘッダの左右（２箇所）に設置させる。

図３は、ボイラチューブリーク診断システムの構成を説明する説明図である。

本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システム１は、ボイラチューブリーク診断の対象であるボイラ１００を制御する制御装置３からボイラ１００のセンサ情報を受信する。なお、センサ情報とは各種センサが測定した測定値（センサデータ）である。

また、入出力装置４は、ボイラチューブリーク診断システム１が診断した診断結果をユーザに提示するための入出力装置である。なお、この入出力装置４にて、ユーザは、ユーザが要求（入力）するバンクを選択することができる。

次に、ボイラチューブリーク診断システム１は、入力データ作成部１１、異常度計算部１２、異常判定部１３を有する。

入力データ作成部１１は、制御装置３を介して、ボイラ１００のセンサ情報を入力し、チューブリーク診断で使用する入力データを作成する。

異常度計算部１２は、入力データ作成部１１にて作成された入力データに基づいて、異常度および異常寄与度を計算する。ここで異常度とは、正常時のデータパターンと入力データに基づいて作成されたデータパターンとを比較した際の違いを数値化したものである。また、異常寄与度とは、異常度の変動に対して、各要因がどれだけ影響しているかを表すものである。

なお、異常度計算部１２は、ボイラ１００を構成する各バンクの収熱量や、各バンクの複数個所のメタル温度から各バンクの収熱分布を計算する。

異常判定部１３は、異常度計算部１２にて計算された異常度および異常寄与度に基づいて、チューブリークを診断する。ここでチューブリーク診断とは、チューブリークの発生を検知すること、および、チューブリークの位置を特定することである。

各部の処理を説明する前に、ボイラ１００のセンサ情報に基づいて、チューブリークの位置を特定する方法の概要を説明する。

本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システム１は、ボイラ１００のセンサ情報のデータパターン認識に基づいて異常を判定する。つまり、チューブリークに影響するボイラ１００のセンサ情報について、予め正常時におけるボイラ１００のセンサ情報のデータパターン（各バンクの収熱量のデータパターン、各バンクの収熱分布のデータパターン、各バンクの局所収熱量のデータパターン）を学習する。

そして、異常を判定する処理においては、入力されたボイラ１００のセンサ情報のデータパターンと、予め学習した正常時におけるボイラ１００のセンサ情報のデータパターンと、を比較し、その差が所定値（事前に設定される設定値）を超えた場合に異常と判定する。

なお、異常判定部１３は、事前に学習した正常時の各バンクの収熱量と、異常度計算部１２にて計算された各バンクの収熱量とを比較し、計算された各バンクの収熱量が、正常時の各バンクの収熱量から逸脱しているか否かを、異常度および異常寄与度として、判定する。

また、異常判定部１３は、事前に学習した正常時の各バンクの収熱分布と、異常度計算部１２にて計算された各バンクの収熱分布とを比較し、計算された各バンクの収熱分布が、正常時の各バンクの収熱分布から逸脱しているか否かを、異常度および異常寄与度として、判定する。

本実施例では、こうした異常判定処理として、例えば、国際公開ＷＯ２０１８／０５１５６８Ａ１号公報に記載されている、一つのパターン認識であるクラスタリングを使用した異常判定処理を使用することができる。

この異常判定処理は、入力されたパターンと正常時のパターンとを比較し、その差分に基づいて異常度を求めるものである。さらに、入力される情報（データ）ごとの、例えば、入力されるセンサ情報（センサデータ）ごとの異常寄与度も求めることができる。この異常判定処理は、異常度が増加したことにより、異常の発生を検知し、さらに、センサ情報（センサデータ）ごとの異常寄与度により、どのセンサ情報（センサデータ）が異常かを判定することができる。

ここで異常寄与度は、センサ情報（センサデータ）ごとの異常寄与度を合計した値が、異常度と一致するように規格化されている。つまり、異常度は、複数のセンサ情報（センサデータ）をまとめた全体に対して、正常との相違を表現するものであり、一方、異常寄与度は、異常度に対するセンサ情報（センサデータ）の内訳である。

次に、パターン認識を使用したチューブリークの位置を特定する位置特定方法（発生部位特定方法）を説明する。

本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システム１は、ボイラ１００の内部に設置される各バンクのセンサ情報に基づいて、チューブリークの位置を特定する。

そして、ボイラチューブリーク診断システム１は、チューブリークが発生したバンクに設置されるメタル温度センサにて測定されるセンサ情報の変化傾向を捉えることを目的とした解析を行う。この解析は二つの視点で行う。

一つ目（視点１）は、ボイラ１００の内部に設置される複数のバンクにおける相互関係の変化を捉えるものである。チューブリークの発生時に限らず、正常時においても各バンクの収熱量は相互に影響する。

高温ガス側から見た場合、あるバンクの収熱量が低下すると、高温ガスから蒸気への伝熱量が低下する。これに伴い、このバンクの下流の高温ガスの温度は、通常より上昇する。このため、このバンクの下流のバンクでは、通常より高温の高温ガスが供給されることになり、収熱量が増加する傾向になる。

また、蒸気側から見た場合、あるバンクの収熱量が低下すると、バンクの出口蒸気温度が低下する。このため、このバンクの下流のバンクでは、通常より低温の蒸気が供給されることになり、蒸気と高温ガスとの温度差が通常より大きくなり、収熱量が増加する傾向になる。

本実施例に記載するボイラ１００では、高温ガスの流れ方向（各バンクに触れる高温ガスの流れ方向）と、蒸気の流れ方向（各バンクを流れる蒸気の流れ方向）とは異なる。つまり、各バンクに触れる高温ガスが高温から低温へと温度を下げつつ流れる方向と、各バンクを流れる蒸気が低温から高温へと温度を上げつつ流れる方向とが異なることになる。このため、各バンクが相互に影響し、各バンクにおける収熱量は変化する。この関係性は非常に複雑である。

そして、チューブリークが発生すると、バンクの伝熱管の内部を流れる蒸気の流量が低下し、その下流のバンクも影響し、同様にこの下流のバンクの伝熱管の内部を流れる蒸気の流量も低下する。

また、チューブリークが発生すると、高温ガスには蒸気が混入するため、高温ガスの流量が増加し、高温ガスの温度は低下する。また、高温ガスには蒸気が混入するため、水分が多く含まれることになり、粘性係数などの熱伝達特性も変化する。

このように、チューブリークが発生すると、蒸気が高温ガスに混入し、蒸気が混入した高温ガスは、チューブリークの位置の下流に設置されたバンクにも影響する。

また、チューブリークの発生を検知するために有効なメタル温度も、様々な要因により変動する。例えば、チューブリークの発生を検知するために有効なメタル温度は、次のような変動要因を有する。

１つの要因は、バーナ１０１における火炎の揺らぎである。特に、石炭などの燃料を燃焼させて高温ガスを生成するバーナ１０１は、出力が一定の場合であっても、ミルにおける石炭粉砕性能の変動や炭種変更に伴う燃焼特性の変動があり、火炎は常に揺らぐ。火炎が揺らぐと、高温ガスの温度分布も変動し、これにより、メタル温度も変動する。

また、１つの要因は、スートブロワである。スートブロワとは、石炭などの燃料を燃焼させるボイラ１００において、バンクの伝熱管の表面に付着した灰を落とすため、運転中に高温の蒸気をバンクの伝熱管に噴射する動作である。スートブロワが動作されたバンクでは、瞬間的に収熱量が上昇し、再び、灰が付着すると、収熱量が低下する。この収熱量の変動に伴い、メタル温度も変動する。

つまり、メタル温度であっても、チューブリークの発生を検知するためには、必ずしも有効であるとは限らない。

また、チューブリークの発生を検知するための給水流量も、例えば、次のような変動要因を有する。給水流量は、負荷指令値におけるフィードフォワード制御に加え、ボイラ１００の出口の蒸気温度や蒸気圧力のフィードバック制御により制御されている。例えば、火炎の揺らぎにより蒸気温度や蒸気圧力が変動すれば、これに伴い給水流量も変動する。

また、バンクは、多数の伝熱管で構成され、初期のチューブリーク、つまり、１本の伝熱管が破損した時点のチューブリークにおける給水流量は、全体の１％にも満たない場合がある。チューブリークによって生じる給水流量の変化は小さく、正常時の変動の範囲内に収まるため、給水流量では、チューブリークの発生を検知することが難しい。

つまり、給水流量を検知しても、チューブリークの発生を検知するためには、必ずしも有効であるとは限らない。

つまり、チューブリークの発生時に限らず、正常時においても各バンクの収熱量は相互に影響する。また、チューブリークが発生すると、チューブリークが発生したバンクのみならず、ボイラ１００の内部に設置される全てのバンクに影響し、これらバンクの収熱バランスが変化する。

このような全てのバンクの収熱バランスの変化を、パターン認識を使用して解析する。

図４は、バンクの全体挙動解析における入出力関係を説明する説明図であり、パターン認識処理における入出力データを示したものである。

入力としては、水壁１０２の収熱量、二次過熱器１０３の収熱量、三次過熱器１０４の収熱量、四次過熱器１０５の収熱量、二次再熱器１０６の収熱量、一次再熱器１０７の収熱量、一次過熱器１０８の収熱量、節炭器１０９の収熱量、ケージ壁１１０の収熱量である。

なお、収熱量（Ｑ：ｋＷ）は、各バンクに設置した蒸気温度センサからのセンサ情報に基づいて計算することができる。使用するセンサ情報は、入口蒸気温度（Ｔｉｎ：℃）、出口蒸気温度（Ｔｏｕｔ：℃）、蒸気流量（Ｆ：Ｋｇ／ｓ）、蒸気圧力（Ｐ：ＭＰａ）であり、次の式(1)～(3)により計算する。

なお、Ｈｏｕｔは出口蒸気エンタルピ（ｋＪ／ｋｇ）、Ｈｉｎは入口蒸気エンタルピ（ｋＪ／ｋｇ）、Ｆｕｎｃ（ ）は、エンタルピの蒸気関数である。

一方、出力としては、全てバンクに対する異常度、および、その異常度に対する各バンクの異常寄与度である。つまり、出力としては、入力全体の異常度、および、各入力（バンク）の異常寄与度（水壁１０２、二次過熱器１０３、三次過熱器１０４、四次過熱器１０５、二次再熱器１０６、一次再熱器１０７、一次過熱器１０８、節炭器１０９、ケージ壁１１０）である。

これにより、全てのバンクの収熱バランスが、正常時の状態から逸脱しているか、また、正常時の状態から逸脱している場合には、どのバンクが逸脱しているかを判定することができる。

二つ目（視点２）は、各バンクにおける収熱量の炉幅方向に対する分布（収熱分布）を捉えた解析である。ここで収熱分布とは、図２に記載した各バンクにおける収熱量の炉幅方向に対する分布を意味する。

上記したように、伝熱管の出口部のメタル温度は、伝熱管の内部の出口蒸気温度と連動して変化する。したがって、各バンクの各伝熱管におけるメタル温度の炉幅方向に対する分布から、出口蒸気温度の炉幅方向に対する分布、すなわち、収熱量の炉幅方向に対する分布を把握することができる。

実際のボイラ１００では、炉幅方向の出口蒸気温度は均一にならないことが多い。これは、バーナ１０１における火炎の広がりに伴い、高温ガスの温度に分布が生じること、また、入口蒸気ヘッダから各伝熱管に流入する蒸気の流量が、必ずしも均一にならないこと、などの影響が作用しているためである。

チューブリークが発生すると、伝熱特性は炉幅方向に対して局所的に変化する。例えば、バンクの左側でリークが生じた場合、バンクの左側では伝熱特性の変化がみられるものの、バンクの右側では伝熱特性の変化はあまりみられない。このため、出口蒸気温度の炉幅方向に対する分布は、正常時と比較すると、局所的に一部分のみが変化した状態となる。

このような各バンクにおける収熱量の炉幅方向に対する分布を、パターン認識を使用して解析する。

図５は、バンクの局所挙動解析における入出力関係を説明する説明図であり、パターン認識処理における入出力データを示したものである。この解析では、各バンクに対して、パターン認識処理を実施する。

図５に記載する(a)水壁は、図１に記載する水壁１０２に対する解析であり、図５に記載する(b)二次過熱器は、図１に記載する二次過熱器１０３に対する解析である。同様に、三次過熱器１０４等についても、パターン認識処理が実施される。ここでは、水壁１０２および二次過熱器１０３について記載する。

(a)水壁の入力としては、水壁１０２の伝熱管に設置した複数のメタル温度センサが測定したメタル温度である。例えば、水壁出口メタル温度１、水壁出口メタル温度２、・・、水壁出口メタル温度２０のように、水壁１０２の伝熱管の２０カ所（ブロック）にメタル温度センサが設置され、その各メタル温度センサのセンサ情報を入力する。

一方、(a)水壁の出力としては、全体のメタル温度データに対する異常度、および、その異常度に対する各メタル温度センサの異常寄与度である。つまり、入力全体の異常度、および、各入力（メタル温度センサ）の異常寄与度（水壁出口メタル温度１、水壁出口メタル温度２、・・、水壁出口メタル温度２０）である。

また、(b)二次過熱器の入力としては、二次過熱器１０３の伝熱管に設置した複数のメタル温度センサが測定したメタル温度である。例えば、二次過熱器メタル温度１、二次過熱器メタル温度２、・・、二次過熱器メタル温度１０のように、二次過熱器１０３の伝熱管の１０カ所（ブロック）にメタル温度センサが設置され、その各メタル温度センサのセンサ情報を入力する。

一方、(b)二次過熱器の出力としては、全体のメタル温度データに対する異常度、および、その異常度に対する各メタル温度センサの異常寄与度である。つまり、入力全体の異常度、および、各入力（メタル温度センサ）の異常寄与度（二次過熱器メタル温度１、二次過熱器メタル温度２、・・、二次過熱器メタル温度１０）である。

これにより、メタル温度の炉幅方向に対する分布が、正常時の状態から逸脱しているか、また、正常時の状態から逸脱している場合には、どのメタル温度センサのセンサ情報が逸脱しているかを判定することができる。

なお、メタル温度センサは、炉幅方向に対して等間隔に設置されることが好ましい。チューブリークの位置に近いメタル温度センサのセンサ情報が、リークする蒸気に、より多く影響されるため、各メタル温度センサの異常寄与度から、炉幅方向に対するチューブリークの位置を特定することができる。

これにより、例えば、所定のバンクの左、中央、右などのように、大まかなチューブリークの位置を特定することができる。このように、本実施例に記載するボイラチューブリーク診断は、特に、バンクの炉幅方向に対するチューブリークの位置の特定に効果的である。

同様の解析を、各バンクに対して実施することにより、メタル温度の炉幅方向に対する分布が正常時の状態から逸脱しているかを判定することができ、また、正常時の状態から逸脱している場合には、どのメタル温度センサのセンサ情報が逸脱しているかを判定することができる。

このように、本実施例に記載するボイラチューブ診断システムは、二つの視点にて、センサ情報を解析する。前者がボイラ１００を構成する全体のバンクの全体的な挙動を解析するのに対して、後者がボイラ１００を構成する各々のバンクの局所的な挙動を解析する。

この二つの視点に基づいて、本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システムの処理内容について説明する。

図３に記載したボイラチューブリーク診断システム１では、以下の処理が実行される。

入力データ作成部１１は、制御装置３を介して、センサ情報を入力し、パターン認識処理で使用する入力データを作成し、入力データデータベース（以下、データベースをＤＢと記載する場合がある）１４に格納する。

図６Ａは、入力データデータベースの全体挙動解析における構成を説明する説明図である。また、図６Ｂは、入力データデータベースの局所挙動解析における構成を説明する説明図である。

入力データには、二種類あり、図６Ａに記載する入力データは全体のバンクの全体的な挙動解析に、図６Ｂに記載する入力データは各々のバンクの局所的な挙動解析に、使用するものである。本実施例に記載するボイラチューブリーク診断処理は、一定周期（本実施例では１秒ごと）で実行するため、入力データも時系列に格納される。なお、この入力データは入力データ作成部１１にて作成される。

図６Ａに記載する入力データは、水壁１０２、二次過熱器１０３などの各バンクの収熱量である。

なお、収熱量は、式(1)～(3)に示したように、各々のバンクの、入口蒸気ヘッダに設置される蒸気温度センサ、出口蒸気ヘッダに設置される蒸気温度センサ、蒸気流量を測定する蒸気流量センサ、蒸気圧力を測定する蒸気圧力センサ、の各センサからのセンサ情報を使用して計算される。

入力データ作成部１１は、各々のバンクの収熱量の計算に必要なセンサ情報を入力し、収熱量を計算し、その結果を入力データＤＢ１４に格納する。

一方、図６Ｂに記載する入力データは、水壁１０２、二次過熱器１０３などの各バンクのメタル温度である。この際、この入力データは、設置される複数のメタル温度センサに対応する各ブロックのセンサ情報である。

このように、入力データ作成部１１は、センサ情報を入力し、各々のバンクの収熱量を計算し、パターン認識処理に使用する入力データを作成する。

異常度計算部１２は、入力データ作成部１１にて作成された入力データ（収熱量およびメタル温度）に基づいて、パターン認識処理を使用して、異常度および異常寄与度を計算し、異常度ＤＢ１５に格納する。

図７Ａは、異常度データベースの全体挙動解析における構成を説明する説明図である。また、図７Ｂは、異常度データベースの局所挙動解析における構成を説明する説明図である。

解析結果には、二種類あり、図７Ａに記載する解析結果は全体のバンクの全体的な挙動解析に、図７Ｂに記載する解析結果は各々のバンクの局所的な挙動解析に、使用するものである。本実施例に記載するボイラチューブリーク診断処理は、一定周期（本実施例では１秒ごと）で実行するため、解析結果も時系列に格納される。なお、この解析結果は、異常度計算部１２にて計算（解析）される。

図７Ａに記載する解析結果は、ボイラ１００の異常度、水壁１０２、二次過熱器１０３などの各バンクの異常寄与度である。

一方、図７Ｂに記載する解析結果は、水壁１０２の異常度、水壁１０２に設置される複数のメタル温度センサのそれぞれのセンサ情報に対する異常寄与度、二次過熱器１０３の異常度、二次過熱器１０３に設置される複数のメタル温度センサのそれぞれのセンサ情報に対する異常寄与度である。この際、この解析結果は、入力データに対応したものであり、設置される複数のメタル温度センサに対応する各ブロックのセンサ情報に対するものである。

このように、本実施例に記載するパターン認識処理では、ボイラ１００の異常度、水壁１０２、二次過熱器１０３などの各バンクの異常度、水壁１０２、二次過熱器１０３などの各バンクの異常寄与度、水壁１０２、二次過熱器１０３などに設置される複数のメタル温度センサのそれぞれのセンサ情報に対する異常寄与度、を解析する。

そして、これら解析結果を、異常度ＤＢ１５に格納する。

なお、入力データＤＢ１４に格納された入力データや異常度ＤＢ１５に格納された解析結果は、入出力制御部１８を介して、入出力装置４に出力される。

図８は、チューブリークの位置を特定するためのロジックを説明する説明図である。

異常判定部１３は、異常度計算部１２にて計算された異常度および異常寄与度に基づいて、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定する。

本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システムは、ボイラ１００を構成する全体のバンクの全体的な挙動を解析する処理２０１と、ボイラ１００を構成する各々のバンクの局所的な挙動を解析する処理２０２と、の二つの処理を有する。

処理２０１では、以下の処理が実行される。

パターン認識処理により、ボイラ１００の異常度、水壁１０２、二次過熱器１０３などの各バンクの異常寄与度を解析する(Ｓ１)。

次に、異常度が所定の閾値を超えたか否かを判定する(Ｓ２)。異常度が所定の閾値を超えない場合には、処理は終了する。

一方、異常度が閾値を超えた場合（ＹＥＳ）には、異常寄与度が最大となったバンクを、チューブリークが発生しているバンクと判定し、そのバンクを出力する(Ｓ３)。

一方、処理２０２では、以下の処理が実行される。

パターン認識処理により、例えば、水壁１０２の異常度および水壁１０２に設置される複数のメタル温度センサのそれぞれのセンサ情報に対する異常寄与度（バンク１の局所挙動解析）を解析する（Ｓ４）。

次に、異常度が所定の閾値を超えたか否かを判定する(Ｓ５)。異常度が所定の閾値を超えない場合には、処理は終了する。

一方、異常度が閾値を超えた場合（ＹＥＳ）には、水壁１０２にチューブリークが発生しているバンクと判定し、そのバンクを出力する。

同様に、パターン認識処理により、例えば、二次過熱器１０３の異常度および二次過熱器１０３に設置される複数のメタル温度センサのそれぞれのセンサ情報に対する異常寄与度（バンク２の局所挙動解析）を解析する（Ｓ６）。

次に、異常度が所定の閾値を超えたか否かを判定する(Ｓ７)。異常度が所定の閾値を超えない場合には、処理は終了する。

一方、異常度が閾値を超えた場合（ＹＥＳ）には、二次過熱器１０３にチューブリークが発生しているバンクと判定し、そのバンクを出力する。

なお、同様に、三次過熱器１０４等についてもパターン認識処理により解析する。ここでは、水壁１０２および二次過熱器１０３について記載する。

そして、処理２０１が出力したバンクと、処理２０２が出力したバンクとを照合し、同じバンクが存在する場合、チューブリークの発生を検知すると共に、チューブリークの位置を特定することができ、このバンクを「チューブリークが発生しているバンク（診断結果）として」出力する(Ｓ８)。

このように異常判定部１３は、異常度ＤＢ１５に格納された異常度および異常寄与度に基づいて、上記の二つの処理を実行することにより、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定し、診断結果を診断結果ＤＢ１７に格納する。

このように異常判定部１３は、正常時の収熱量から逸脱しているバンク（処理２０１にて判定）と、正常時の収熱分布から逸脱しているバンク（処理２０２にて判定）と、が同じと判定された場合には、そのバンク同じと判定されたバンクを、チューブリークが発生しているバンクと判定する。

また、診断結果は、入出力制御部１８を介して、入出力装置４に出力される。

図９は、診断結果データベースの構成を説明する説明図である。

診断結果ＤＢ１７には、診断結果がテキスト形式で時系列に格納される。「情報種類」の欄には、フラグ「１」または「２」が格納される。

「情報種類」の欄に格納されたフラグ「１」または「２」について説明する。

フラグの「１」は、異常度が閾値を超えた時点にて出力された情報である。したがって、チューブリークの発生は検知されているが、チューブリークの位置は特定されていない。この条件で診断結果ＤＢに格納される情報は、局所挙動解析であれば、異常度が閾値を超えたバンクである。また、全体挙動解析であれば、異常度が閾値を超えた際に、異常寄与度が最大のバンクである。

一方、フラグの「２」は、チューブリークの位置が特定された時点にて出力された情報である。この際には、診断結果として、バンクの炉幅方向の位置に関する情報も併せて出力する。例えば、日時２０１８／１／１ １２：０２では、情報種類に「２」が出力され、診断結果に「二次過熱器 左側」が出力される。この「左側」が、バンクの炉幅方向の位置に関する情報に該当する。

なお、バンクの炉幅方向のチューブリークの位置は、各バンクの局所挙動解析において、異常度が閾値を超えた場合であって、異常寄与度が最大となったメタル温度を測定したメタル温度センサが設置される位置（ブロック）を、チューブリークの位置と判定する。

なお、センサ位置情報ＤＢ１６は、各バンクにおけるメタル温度センサが設置される位置情報を格納する。

図１０は、センサ位置情報データベースの構成を説明する説明図である。

センサ位置情報ＤＢ１６には、各バンクに対応して、各メタル温度センサとそのメタル温度センサが設置される位置（設置位置情報）が格納される。

例えば、水壁１０２のメタル温度１を測定するメタル温度センサは「前壁左側」、水壁１０２のメタル温度２を測定するメタル温度センサは「前壁左側」・・、二次過熱器１０３のメタル温度１を測定するメタル温度センサは「左側」、二次過熱器１０３のメタル温度２を測定するメタル温度センサは「左側」・・のように格納される。

なお、同様に、三次過熱器１０４等についても格納される。

つまり、例えば、二次過熱器１０３における局所挙動解析の結果、メタル温度１を測定するメタル温度センサの異常寄与度が最大となった場合（判定された結果）には、センサ位置情報ＤＢ１６に格納される位置情報に基づいて、チューブリークの位置を、二次過熱器１０３の左側に、特定する。

このように異常判定部１３は、各バンクにおけるメタル温度センサの設置位置情報と、判定された結果から、各バンクの炉幅方向に対するチューブリークの位置を特定する。

このように、本実施例に記載されるボイラチューブリーク診断システムは、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定する。

なお、チューブリーク診断の精度を、さらに向上させるためには、入力データ作成部１１にて入力データを作成する際に、例えば、使用した収熱量やメタル温度の時間変化率(単位時間当たりの変化量)を使用してもよい。これにより、メタル温度センサの測定値が突然に変化する場合などの時間的な変化に特徴を有する場合にも、診断の精度を向上させることができる。

つまり、収熱量やメタル温度の時間変化率を計算し、これを入力として解析することができる。

また、メタル温度については、バンクの炉幅方向に設置された複数のメタル温度センサの測定値の平均値や中央値を計算し、この平均値や中央値との差分を使用してもよい。これにより、各メタル温度の相対的な大小関係が把握でき、炉幅方向の全体に対する温度の増減を排除した分布に基づいて、正常時の状態からの逸脱を判定することができる。

また、以下に記載する方法により、メタル温度を収熱量に換算することもできる。これは、次の式(4)～(8)を使用して計算する。

なお、ここで、ＴＭａは炉幅方向のメタル温度の平均値(℃)、ＴＭ（ｉ）はｉ番目のメタル温度センサの測定値(℃)、Ｎは設置されたメタル温度センサの数、Ｔｏｕｔ（ｉ）はｉ番目のブッロクの出口蒸気温度の推定値(℃)、Ｔｏｕｔは出口蒸気温度の測定値(℃)、Ｈｏｕｔ（ｉ）はｉ番目のブッロクの出口蒸気エンタルピの推定値(ｋＪ／ｋｇ)、Ｈｉｎは入口蒸気エンタルピ(ｋＪ／ｋｇ)、Ｆｕｎｃ（ ）はエンタルピの蒸気関数、Ｐは蒸気圧力(ＭＰａ)、Ｔｉｎは入口蒸気温度(℃)、Ｑ（ｉ）は、ｉ番目のブッロクの収熱量の推定値(ｋＷ)、Ｆは蒸気流量(ｋｇ／ｓ)である。

なお、この計算では、メタル温度と各伝熱管の出口蒸気温度（蒸気温度センサからの出口蒸気温度）とにおいて、炉幅方向の相対的な大小の分布は同じになり、かつ、各伝熱管を流れる蒸気流量は均一であると仮定している。つまり、各バンクをメタル温度センサの数に応じて、炉幅方向をブロックに分割し、各ブロックにおける収熱量（局所収熱量）を推定している。メタル温度は出口蒸気温度の変化のみに追従する。一方、この計算により求めた各ブロックの収熱量は、蒸気流量や入口蒸気温度の変化も考慮できる。

つまり、異常度計算部１２は、各バンクをメタル温度センサの数に応じて炉幅方向に分割し、メタル温度センサの炉幅方向の増減値（平均値または中央値に対する差分値）と、蒸気温度センサからの出口蒸気温度を使用して、分割した各ブロックの局所収熱量を計算する。

そして、異常判定部１３は、局所収熱量を使用して、事前に学習した正常時の各バンクの局所収熱量と、異常度計算部１３にて計算された各バンクの局所熱分量とを比較し、計算された各バンクの局所収熱量が、正常時の各バンクの局所収熱量から逸脱しているか否かを、異常度および異常寄与度として、判定する。

なお、メタル温度と同様に、局所収熱量についても、バンクの炉幅方向の平均値や中央値に対する差分値を計算し、これを入力として解析することより、正常時の状態からの逸脱を判定することができる。

また、収熱量やメタル温度と同様に、局所収熱量の時間変化率を計算し、これを入力として解析することができる。

また、本実施例に記載するボイラチューブリーク診断方法は、ボイラのセンサ情報を入力し、チューブリークの診断で使用する入力データを作成し、作成された入力データに基づいて、異常度および異常寄与度を計算し、計算された異常度および異常寄与度に基づいて、チューブリークを診断するものである。

このように本実施例によれば、より早期に、チューブリークの発生を検知することができ、更に、チューブリークの位置を特定することができる。これにより、ボイラ１００の運転再開までの期間を短縮し、経済的な損失を低減することができる。

本実施例によれば、チューブリークに特有なセンサ情報（センサデータ）の変化特性を踏まえ、センサ情報（センサデータ）が有する正常時（通常時）の変動の影響を除外することができるため、精度の高い診断が可能である。

なお、ボイラによって、バンクの数や配置、また、バンクに設置される伝熱管の数や配置は異なるが、本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システムを適用することができる。

次に、ユーザが本実施例に記載するボイラチューブリーク診断システムを使用する際の表示画面について説明する。この表示画面に関する処理は、入出力制御部１８が、入力データＤＢ１４、異常度ＤＢ１５、診断結果ＤＢ１７に格納された各種情報（各種データ）を、入出力装置４に表示することにより実行される。

図１１は、チューブリーク診断情報サマリの表示画面を説明する説明図である。

チューブリーク診断情報サマリとしては、診断結果ＤＢ１７に格納されたデータ３０１が表示される。このとき、診断結果ＤＢ１７に格納された情報種類のフラグは、「１」が「異常検知」（チューブリークの発生の検知）、「２」が「部位特定」（チューブリークの位置の特定）という表示に置き換えられる。

また、チューブリークの位置が、ボイラ１００の模式図３０２に表示される。本実施例では、二次過熱器１０３にてチューブリークが発生していると判定されたため、二次過熱器１０３の色を変えて表示している。なお、例えば、点滅等により、二次過熱器１０３を表示してもよい。

また、バンクの全体挙動解析の結果として、異常度のトレンド３０３を表示している。本実施例では、チューブリークの発生に伴い、異常度が急増している。また、バンクの局所挙動解析の結果として、二次過熱器１０３における異常度のトレンド３０４を表示している。トレンド３０３とトレンド３０４は同じタイミングで、急増しており、両方の解析結果から、二次過熱器１０３にてチューブリークが発生していると特定され、その特定の根拠を確認することができる。

なお、表示画面には、他のバンクの状態を表示するためのバンク選択ウインド３０９を有する。ユーザはバンク選択ウインド３０９にて、他のバンクを選択（入力）することにより、他のバンクの状態を確認することができる。

図１２は、バンクの全体挙動解析結果の表示画面を説明する説明図である。

ボイラチューブリーク診断の詳細情報の表示画面としては、バンクの全体挙動解析の結果として、図１１に記載したチューブリーク診断情報サマリの表示画面にも表示した異常度のトレンド３０５（３０３）が表示される。

また、各バンク（例えば、水壁１０２、二次過熱器１０３、三次過熱器１０４、・・など）の異常寄与度のトレンド３０６が表示される。特に、二次過熱器１０３の異常寄与度が急増していることを確認することができる。

図１３は、バンクの局所挙動解析結果の表示画面を説明する説明図である。

ボイラチューブリーク診断の詳細情報の表示画面としては、バンクの局所挙動解析の結果として、図１１に記載したチューブリーク診断情報サマリの表示画面にも表示した異常度のトレンド３０７（３０４）が表示される。なお、本実施例では、二次過熱器１０３に対する解析結果を表示している。

また、各メタル温度センサが測定したメタル温度（例えば。メタル温度１、メタル温度２、メタル温度３、・・など）の異常寄与度のトレンド３０８が表示される。特に、メタル温度１およびメタル温度２の異常寄与度が急増していることを確認することができる。メタル温度センサは、左から順に番号を付されているため、チューブリークが発生した位置が二次過熱器１０３の左側であることを確認することができる。

このように本実施例によれば、チューブリークに特有なセンサ情報（センサデータ）の変化特性を踏まえ、センサ情報（センサデータ）が有する正常時（通常時）の変動の影響を除外し、より精度よく、チューブリークの発生を検知し、チューブリークの位置を特定することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

１：ボイラチューブリーク診断システム、３：制御装置、４：入出力装置、１１：入力データ作成部、１２：異常度計算部、１３：異常判定部、１４：入力データＤＢ、１５：異常度ＤＢ、１６：センサ位置情報ＤＢ、１７：診断結果ＤＢ、１８：入出力制御部、１００：ボイラ、１０１：バーナ、１０２：水壁、１０３：二次過熱器、１０４：三次過熱器、１０５：四次過熱器、１０６：二次再熱器、１０７一次再熱器、１０８：一次過熱器、１０９：節炭器、１１０：ケージ壁、１１１：ガスダンパ、１１２：隔離壁、１１３：天井壁。

Claims (9)

1. ボイラのセンサ情報を入力し、チューブリークの診断で使用する入力データを作成する入力データ作成部と、複数の前記センサ情報をまとめた全体に対して表現し、正常のデータパターンと前記入力データ作成部にて作成された前記入力データに基づいて作成されたデータパターンとを比較した際の違いを数値化した異常度および前記異常度に対する前記センサ情報の内訳であり、前記異常度の変動に対する各要因の影響を表す異常寄与度を計算する異常度計算部と、前記異常度計算部にて計算された異常度および異常寄与度に基づいて、チューブリークを診断する異常判定部と、を有し、
   前記異常度計算部は、各バンクの複数個所のメタル温度から各バンクの収熱分布を計算し、
   前記異常判定部は、事前に学習した正常時の各バンクの収熱分布と、前記異常度計算部にて計算された各バンクの収熱分布とを比較し、計算された各バンクの収熱分布が、正常時の各バンクの収熱分布から逸脱しているか否かを、前記異常度および前記異常寄与度として、判定することを特徴とするボイラチューブリーク診断システム。
2. 前記異常度計算部は、ボイラを構成する各バンクの収熱量を計算し、
   前記異常判定部は、事前に学習した正常時の各バンクの収熱量と、前記異常度計算部にて計算された各バンクの収熱量とを比較し、計算された各バンクの収熱量が、正常時の各バンクの収熱量から逸脱しているか否かを、異常度および異常寄与度として、判定することを特徴とする請求項１に記載するボイラチューブリーク診断システム。
3. 前記異常判定部は、正常時の収熱量から逸脱しているバンクと、正常時の収熱分布から逸脱しているバンクと、が同じと判定された場合に、そのバンクをチューブリークが発生しているバンクと判定することを特徴とする請求項１に記載するボイラチューブリーク診断システム。
4. 前記異常判定部は、各バンクにおけるメタル温度センサの設置位置情報と、前記判定された結果から、各バンクの炉幅方向に対するチューブリークの位置を特定することを特徴とする請求項３に記載するボイラチューブリーク診断システム。
5. 前記異常度計算部は、各バンクをメタル温度センサの数に応じて炉幅方向に分割し、前記メタル温度センサの炉幅方向の増減値と、蒸気温度センサからの蒸気温度を使用して、分割した各ブロックの局所収熱量を計算し、
   前記異常判定部は、前記局所収熱量を使用して、事前に学習した正常時の各バンクの局所収熱量と、前記異常度計算部にて計算された各バンクの局所熱分量とを比較し、計算された各バンクの局所収熱量が、正常時の各バンクの局所収熱量から逸脱しているか否かを、異常度および異常寄与度として、判定することを特徴とする請求項１に記載するボイラチューブリーク診断システム。
6. 前記炉幅方向の増減値が、炉幅方向の平均値または中央値に対する差分値であることを特徴とする請求項５に記載するボイラチューブリーク診断システム。
7. メタル温度、または、局所収熱量は、単位時間当たりの変化量であることを特徴とする請求項５に記載するボイラチューブリーク診断システム。
8. 収熱量は、単位時間当たりの変化量であることを特徴とする請求項２に記載するボイラチューブリーク診断システム。
9. ボイラのセンサ情報を入力し、チューブリークの診断で使用する入力データを作成し、作成された入力データに基づいて、複数の前記センサ情報をまとめた全体に対して表現し、正常のデータパターンと前記入力データに基づいて作成されたデータパターンとを比較した際の違いを数値化した異常度および前記異常度に対する前記センサ情報の内訳であり、前記異常度の変動に対する各要因の影響を表す異常寄与度を計算し、
   各バンクの複数個所のメタル温度から各バンクの収熱分布を計算し、
   事前に学習した正常時の各バンクの収熱分布と、計算された各バンクの収熱分布とを比較し、計算された各バンクの収熱分布が、正常時の各バンクの収熱分布から逸脱しているか否かを、前記異常度および前記異常寄与度として、判定し、前記異常度および前記異常寄与度に基づいて、チューブリークを診断することを特徴とするボイラチューブリーク診断方法。

Images