JP2003303243A

JP2003303243A - プラント機器の寿命診断・保守管理方法および装置

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Publication number: JP2003303243A
Application number: JP2002106705A
Authority: JP
Inventors: Kazunari Fujiyama; 山一成藤; Toshihiro Fujiwara; 原敏洋藤; Kazuhiro Saito; 藤和宏齊; Taiji Hirasawa; 澤泰治平; Satoshi Nagai; 井敏長; Hitoshi Kichise; 瀬仁志吉; Mitsuyoshi Okazaki; 崎光芳岡; Hirotsugu Kodama; 玉寛嗣児; Seiichi Asazu; 津静一浅; Masanori Minowa; 和昌則蓑
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-04-09
Filing date: 2002-04-09
Publication date: 2003-10-24
Anticipated expiration: 2022-04-09
Also published as: JP4058289B2; US20030191606A1; AU2003203598B2; US6928391B2; AU2003203598A1; MXPA03003044A; EP1353284A2; EP1353284A3

Abstract

(57)【要約】【課題】プラントを構成する機器の破損・性能低下・
機能停止の時期を予測し、それに付随して考え得る故障
事象を網羅してリスクベースでのコスト評価によって最
適な保守管理時期を客観的かつ定量的に決定する方法お
よび装置を得ること。【解決手段】入力手段１にプラントを構成する機器の
検査・診断・補修・運転履歴情報を入力し、故障連関展
開手段２で機器部材に想定される故障をTree展開し、確
率論的寿命評価手段４において故障連関展開の開始項目
についての不信頼度を予測する。そして、故障関数計算
手段５で各項目間の不信頼度を故障関数から計算し、各
不信頼度と該事象を復旧するに必要な費用を掛けて故障
連関展開に従って足し合せることにより故障復旧予想累
計コストを計算するとともに、運用・保守管理判定手段
８において、該故障現象を防止するための予防保全対策
費用と故障復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保
守管理方法を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、火力発電プラント
の蒸気タービンをはじめとする機器の破損・性能低下・
機能停止に対するリスクベース寿命診断・保守管理方法
およびその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】火力発電プラントなどにおいては、長期
間使用されたものが増え、その保守管理を低コストかつ
故障などが起きないように確実に行うことが求められて
いる。その方法として、リスクベースメンテナンス（Ｒ
ＢＭ）の導入が進められている。従来のリスクベースメ
ンテナンスでは、機器部品の故障率とその影響度をクラ
ス分けし、組合せによる順位付けを行ってメンテナンス
の優先順位を決める方法が主流である（例えば、木原
他、配管技術2000年12月号,p76-79）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、影響度のクラ
ス分けについては、経験による定性的判断が介在するた
め、必ずしも定量的評価にはなっていない。また、プラ
ントの保守管理に用いられている寿命診断・性能診断・
機能診断をリスクベース評価と統合して評価する手法は
提案されていない。本発明はこのような点に鑑み、プラ
ントを構成する機器の破損・性能低下・機能停止の時期
を予測し、それに付随して考え得る故障事象を網羅して
リスクベースでのコスト評価により最適な保守管理時期
を客観的かつ定量的に決定する方法および装置を得るこ
とを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
プラント機器の寿命診断・保守管理装置において、プラ
ントを構成する機器のうちで保守管理対象とするものの
き裂発生・破損およびその前駆現象である劣化・損傷に
関する検査データと運転時間や起動停止回数などの運転
履歴を受け付ける入力手段と、機器および部品間の故障
順序を因果関係または故障関数値に基づき配列する故障
連関展開手段と、故障連関展開の開始項目についての不
信頼度を予測する確率論的寿命評価手段と、各項目間の
不信頼度を故障関数から計算する故障関数計算手段と、
各不信頼度と展開された事象を復旧するのに必要な費用
とを掛け合わせ故障連関展開に沿って総和をとる故障復
旧予想累計コスト計算手段と、その故障を予防するため
の予防保全対策費を算出する予防保全コスト計算手段
と、予防保全コストと故障復旧予想累計コストの比較判
定し、運用・保守管理方法及び時期を判定する運用・保
守管理判定手段とを有することを特徴とする。

【０００５】請求項２に係る発明は、請求項１に係る発
明において、故障連関展開手段は、該プラントおよび他
プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故
障連関データベースを有し、入力された部品・事象にも
とづき寿命診断候補項目から開始してTree展開を行い、
診断項目選定手段は、寿命診断対象項目を入力情報ある
いは故障連関展開手段による故障連関Treeの開始事象と
して選択するようにしたことを特徴とする。

【０００６】請求項３に係る発明は、請求項１に係る発
明において、確率論的寿命評価手段は、実機部材の劣化
・損傷度合を計測する硬さ計測手段、レプリカ採取計測
手段および電気化学計測による脆化計測手段を含む劣化
・損傷計測手段からのデータと予め実験に基づき作成し
た材料寿命の統計処理データで構成される統計的寿命評
価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温
度・応力を含む使用条件の確率変動と材料寿命の確率分
布から部材のき裂発生および破損に至る寿命の確率分布
を計算し、これを不信頼度として表すようにしたことを
特徴とする。

【０００７】なお、ここでの統計的寿命評価データベー
スは、硬さから引張特性の温度依存性を推定する表式、
硬さからクリープ破断特性を推定する表式、硬さからク
リープひずみ特性を推定する表式、硬さまたは引張強さ
とヤング率から繰返し応力ひずみ特性の温度依存性を推
定する表式、硬さまたは引張強さとヤング率から低サイ
クル疲労特性の温度依存性を推定する表式、クリープ疲
労相互作用下でのき裂発生限界を定める表式、硬さから
クリープ損傷を推定する表式、き裂寸法から疲労損傷を
推定する表式、脆化度すなわち破面遷移温度上昇値から
疲労・クリープによるき裂進展特性を推定する表式、脆
化度から破壊限界値を定める表式の少なくとも一つを含
んで各材料特性の確率分布式と組合わせて構成させても
よい。

【０００８】請求項４に係る発明は、請求項１に係る発
明において、故障関数計算手段は、該プラントおよび他
プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故
障関数データベースを有し、入力された部品・事象から
故障連関展開の各事象間の故障関数をもとに不信頼度を
計算するとともに、確率論的寿命評価手段の結果をもと
に寿命診断項目に対する不信頼度を計算するようにした
ことを特徴とする。

【０００９】請求項５に係る発明は、請求項１に係る発
明において、故障連関展開手段および故障関数計算手段
は、該プラントおよび他プラントの検査・診断・補修・
運転履歴に関する入力データと確率論的寿命評価手段の
結果に応じて、故障連関Treeの各項目の展開順序ならび
に故障関数値を補正する機能を有することを特徴とす
る。

【００１０】請求項６に係る発明は、プラント機器の寿
命診断・保守管理装置において、プラントを構成する機
器の検査・診断・補修・運転履歴情報を受け付ける入力
手段と、機器部材に想定される性能・機能劣化因子をTr
ee展開する性能・機能劣化因子展開手段と、性能・機能
劣化因子連関展開の開始項目についての不信頼度を予測
する性能・機能劣化因子寿命評価手段と、各項目間の不
信頼度を故障関数から計算する性能・機能劣化発現確率
計算手段と、性能・機能劣化発現確率計算手段の予測結
果に基づき生じると予想される性能・機能劣化を計算す
る性能・機能劣化予測手段と、性能・機能劣化による損
失およびその回復に必要な費用と各不信頼度を掛けて性
能・機能劣化因子連関展開に従って足し合せる性能・機
能劣化復旧予想累計コスト計算手段と、該性能・機能劣
化現象を防止するための予防保全対策費用を算出する予
防保全コスト計算手段を有し、該予防保全コストと性能
・機能劣化復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保
守管理方法及び時期を判定する運用・保守管理判定手段
とを有することを特徴とする。

【００１１】請求項７に係る発明は、請求項６に係る発
明において、性能・機能劣化連関展開手段は、該プラン
トおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき
作成した性能・機能劣化因子連関データベースを有し、
入力された部品・事象にもとづき性能・機能劣化因子寿
命評価項目から開始してTree展開を行い、診断項目選定
手段は、性能・機能劣化因子寿命評価対象項目を入力情
報あるいは性能・機能劣化因子連関展開手段による性能
・機能劣化因子連関Treeの開始事象として選択するよう
にしたことを特徴とする。

【００１２】請求項８に係る発明は、請求項６に係る発
明において、性能・機能劣化因子寿命評価手段は、実機
部材の性能・機能劣化の原因となる劣化・損傷度合を計
測する性能・機能劣化因子計測手段からのデータと予め
実験に基づき作成した性能・機能劣化因子発現寿命の統
計処理データで構成される性能・機能劣化因子評価デー
タベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応
力を含む使用条件の確率変動と性能・機能劣化因子とな
る変形・き裂・酸化・腐食・摩耗を含む材料寿命の確率
分布から部材の性能・機能劣化因子の発現に至る寿命の
確率分布を計算し、これを不信頼度関数として表すよう
にしたことを特徴とする。

【００１３】さらに、請求項９に係る発明は、請求項６
に係る発明において、性能・機能劣化発現確率計算手段
は、該プラントおよび他プラントの検査記録および運転
履歴に基づき作成した性能・機能劣化発現確率関数デー
タベースを有し、入力された部品・事象から性能・機能
劣化因子連関展開の各事象間の故障関数をもとに不信頼
度を計算するとともに、性能・機能劣化因子寿命評価手
段の結果をもとに性能・機能劣化因子に対する不信頼度
を計算するようにしたことを特徴とする。

【００１４】請求項１０に係る発明は、請求項６に係る
発明において、性能・機能劣化予測手段は、プラントの
流体圧力・温度・回転数・負荷・真空度・液体中の不純
物濃度・昇温冷却速度および時間・変形・変位・肉厚減
少・液面高さ・振動の少なくとも一つの信号を遠隔で監
視し、機器の部分効率ならびにプラント総合効率を計測
する性能計測手段を有し、性能・機能劣化発現確率計算
手段の結果を上記性能計測手段の計測結果をもとに補正
して性能・機能劣化を予測するようにしたことを特徴と
する。

【００１５】請求項１１に係る発明は、プラント機器の
寿命診断・保守管理方法において、プラントを構成する
機器の検査・診断・補修・運転履歴情報を受け付ける工
程と、機器部材に想定される故障をTree展開する工程
と、このTree展開の開始項目についての不信頼度を予測
する工程と、各項目間の不信頼度を故障関数から計算す
る工程と、各不信頼度と展開された事象を復旧するのに
必要な費用を掛けてTree展開に従って足し合せることに
より故障復旧予想累計コストを計算する工程と、該故障
現象を防止するための予防保全対策費用を算出する工程
と、該予防保全コストと故障復旧予想累計コストを比較
判定し、運用・保守管理方法及び時期を判定する工程と
を有することを特徴とする。

【００１６】請求項１２に係る発明は、プラント機器の
寿命診断・保守管理方法において、プラントを構成する
機器の検査・診断・補修・運転履歴情報を受け付ける工
程と、機器部材に想定される性能・機能劣化因子をTree
展開する工程と、このTree展開の開始項目についての不
信頼度を予測する工程と、各項目間の不信頼度を故障関
数から計算する工程と、ここでの計算結果に基づき生じ
ると予想される性能・機能劣化を計算する工程と、性能
・機能劣化による損失およびその回復に必要な費用と各
不信頼度を掛けてTree展開に従って足し合せることによ
り性能・機能劣化復旧予想累計コストを計算する工程
と、該性能・機能劣化現象を防止するための予防保全コ
ストを計算する工程と、該予防保全コストと性能・機能
劣化復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理
方法及び時期を判定する工程とを有することを特徴とす
る。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の実施の形態について説明する。

【００１８】図１は、本発明の第１の実施の形態におけ
る構成を示すブロック図であって、プラントを構成する
機器の検査・診断・補修・運転履歴情報の入力手段１
と、機器部材に想定される故障をTree展開する故障連関
展開手段２と、診断項目選定手段３と、故障連関展開の
開始項目についての不信頼度を予測する確率論的寿命評
価手段４と、各項目間の不信頼度を故障関数から計算す
る故障関数計算手段５と、各不信頼度と該事象を復旧す
るに必要な費用を掛けて故障連関展開に従って足し合せ
る故障復旧予想累計コスト計算手段６と、該故障現象を
防止するための予防保全対策費用を算出する予防保全コ
スト計算手段７と、該予防保全コストと故障復旧予想累
計コストを比較判定し、運用・保守管理方法を判定する
運用・保守管理判定手段８を有している。

【００１９】入力手段１は、上述のように、プラントを
構成する機器の内で、保守管理対象とする対象・範囲、
運転時間や起動停止回数などの運転履歴、及び上記対象
の亀裂発生・破損及びその前駆現象である劣化・損傷に
関するデータとしての検査・診断履歴、または補修履歴
などを端末等の機器により入力する部分であるが、ここ
では対象として蒸気タービンケーシングのクラックを例
として説明する。

【００２０】蒸気タービンケーシングには、起動−停止
間の蒸気温度・圧力変動により熱応力の繰返しを受け疲
労損傷が蓄積するとともに、定常運転中の圧力応力・熱
応力などによりクリープ損傷が蓄積する。これらの損傷
は亀裂発生・進展や変形を引き起こす。そこで、故障連
関展開手段２では、故障連関データベース９の情報をも
とに、図２に示すような故障連関Treeを構築する。寿命
評価対象候補項目は、内部ケーシングコーナー部の熱疲
労亀裂、外部ケーシング配管付根部熱疲労亀裂、外部ケ
ーシング抽気孔まわりの溶接部の熱疲労亀裂および水平
継手面のクリープ変形ほかが想定される。ここではこの
４項目が故障連関Treeの開始項目となっており、診断項
目選定手段３によって診断項目として選定される。

【００２１】確率論的寿命評価手段５では統計的寿命評
価データベース１０からのデータ及び劣化・損傷計測手
段１１からの計測値に基づいて、上記故障連関Tree展開
の開始項目についての不信頼度が予測される。確率論的
寿命評価手段４は、図３に示すように、温度・応力解析
手段１３、温度・応力確率分布計算手段１４および確率
論的寿命計算手段１５によって構成されている。一方、
劣化・損傷計測手段１１は、図３に示すように、硬さ計
測手段１６、レプリカ採取・計測手段１７および脆化計
測手段１８から構成されている。これらは、統計的寿命
評価データベース１０に記憶されている材料特性を診断
対象部材の劣化・損傷状態に応じて選定するために用い
られる。

【００２２】図４に確率論的寿命評価手段４の機能手順
を示す。温度・応力解析手段１３においては、定常運転
状態に対応して、流体温度、流体圧力、流量、回転数、
負荷などの運転状態量をもとに、有限要素法などの計算
手段を用いて温度・応力の分布を計算する。このとき、
入力となる運転状態量については、プラントの運転履歴
からその変動量を統計的に整理し、確率分布として表し
ておく。この確率分布は、温度・応力確率分布計算手段
１４において温度代表値Tss、応力代表値σss、および
それらの確率分布Ps(T),Ps(σ)として温度・応力の確率
分布に変換される。温度・応力の確率分布を求めるに
は、運転状態量確率分布パラメータを用いて有限要素法
によりシミュレーション解析を行うか、実験計画法を用
いていくつかのケースについて有限要素法により解析を
行い、運転状態量と温度・応力の関係式を構築し、モン
テカルロシミュレーションにより温度・応力の確率分布
を計算する方法がある。

【００２３】定常運転時には時間に依存する損傷現象で
あるクリープ損傷が蓄積するが、これを温度・応力から
評価するためのクリープ破断時間tr(h)は、硬さＨＶ、
温度Ｔ（℃）、応力σ（ＭＰａ）によって次式で表さ
れ、確率分布Prはtr(h)の実験値と式による中央推定値
の比の分布から分布形を定めてパラメータを決める。分
布形としては、対数正規分布またはワイブル分布が適合
する。 tr(h)=10^{[{Ao+A1log(σ/HV)+A2(log(σ/HV))2+A3(log(σ/HV)}3/(T+273)-Co]} (1) 硬さ計測値ＨＶｏは硬さ計測手段１６によって、クリー
プ損傷を評価しようとする部位と同等の温度によって劣
化した部位の硬さ計測値ＨＶｏとその確率分布Phを採用
する。分布形は正規分布が適合する。確率論的寿命計算
手段１５において、この硬さの確率分布と(1)式に基づ
くクリープ破断時間の確率分布とを掛け合わせ、さらに
温度・応力の確率分布とも掛け合わせることにより、部
材のクリープ寿命tr(h)の確率分布Pcを計算し、運転時
間tとの比をクリープ損傷Φc＝∫dt/tr(σ,T,HV) とし
てその確率分布 P_Φcとともに算出する。これらの確率
の合成は確率密度関数の積分またはモンテカルロシミュ
レーションによって行う。一方、非定常運転状態につい
ても、温度・応力解析手段１３において、冷起動、暖起
動、熱起動などの代表的運転パターンごとに温度変化幅
ΔTc,ΔTw,ΔTh及び温度変化率 dT/dt|_tc, dT/dt|_tw,ｄ
T/dt|_thとそれらの確率分布 P_td _T,P_tdTdtを運転履歴か
ら統計計算および有限要素法などによる熱解析によって
算出し、熱応力解析に用いる。温度・応力確率分布計算
手段１４では、上記各運転パターンに対応した応力変化
幅Δσi(i=c,w,h)とピーク応力時温度Ti(i=c,w,h)とそ
れらの確率分布 P_ts, P_tTを定常運転時と同様の方法に
よって解析結果から算出し、さらに応力範囲を材料の弾
塑性繰返し応力−ひずみ特性を用いて全ひずみ範囲 Δ
ε_ti(i=c,w,h)とその確率分布 P_tεに変換する。ここ
で、繰返し応力−ひずみ特性は、統計的寿命評価データ
ベース10において次式で表され、硬さ計測値ＨＶｏに対
応する引張強さとヤング率を用いて個別の部材について
値を定める。

【００２４】 Δεt=Δσ/E(T)+(Δσ/(Doσ_B))^1/n (2) E(T)=ΣaiT^i-1 ここで、E(T):評価温度Tでのヤング率、ai(i：自然
数)：定数、σ_B:評価温度での引張強さ(室温引張強さま
たは硬さから推定)、Do,n:定数

【００２５】応力範囲からひずみ範囲への変換法は、ノ
イバーの方法によるか、弾塑性有限法解析による方法が
ある。ひずみ範囲の確率分布については、モンテカルロ
シミュレーションによる方法が適用できる。さらに、確
率論的寿命計算手段１５では、全ひずみ範囲とその確率
分布を低サイクル疲労寿命特性に適用して疲労寿命を求
める。低サイクル疲労寿命Ｎfは、統計的寿命評価デー
タベース１０において、確率分布Pfとともに次式で表さ
れる。 Δε_t=C_e/(Δσ/E)Ｎ_f ^αe+C_pＮ_f ^αp (3) ここで、E(T):評価温度Tでのヤング率、Ce,αe,C_p,αp:
定数

【００２６】各起動パターンについて、その回数 ni(i=
c,w,h)とその運転パターンにおける全ひずみ範囲 Δε
_ti(i=c,w,h) に対する疲労寿命 N_fi(i=c,w,h) の比を足
し合せて疲労損傷 Φf=Σn_i/N_fiとその確率分布P_Φfを
疲労寿命の確率分布から確率パラメータ計算またはモン
テカルロ法などを用いて計算する。以上のようにして求
めたクリープ損傷Φcと疲労損傷Φfを統計的寿命評価デ
ータベース１０の中のクリープ疲労相互作用特性 Φf+Φc=Dc(Φf,Φc) (4) とその確率分布 P_Dに適用して、これまでの損傷蓄積量
と今後の運用予想パターンに従って余寿命(時間・回数)
を計算する。確率論的寿命計算手段１５においては、余
寿命を等価運転時間 t_eq=t+ΣB_i*n_iの形に表して、t_eq
の寿命の累積確率分布P_Lを不信頼度として採用する。

【００２７】図５に、図２の故障連関展開に対応する不
信頼度の割り当て表を示す。この中で、故障連関展開の
開始項目で寿命評価対象となっている内部ケーシングコ
ーナー部熱疲労き裂等の事象について、上記のような寿
命評価結果に基づいて不信頼度 F01等を割り当てる。そ
れ以降の連関事項については、故障関数データベース１
２から、故障関数をもとに或る時刻ｔまでに故障してい
る割合である不信頼度Ｆ(t)を割り当てていく。

【００２８】なお、確率論的寿命評価手段４としては、
上記のほかに図６に示す硬さHVから直接的にクリープ損
傷を求めるために下記の方法が適用できる。各表式によ
る近似式と実験データの統計処理から確率分布を求め、
確率論的寿命計算に適用する。

【００２９】初期硬さHVoを基準としたクリープ損傷は
次式で計算する。 Φc=t/tr(σ,T,HVo) (5) tr(σ,T,HV)：クリープ破断時間、σ：応力、T：温度
(K) であり、現時点でのクリープ損傷部の硬さHVを基準とし
たクリープ損傷は次式で計算する。 Φc=t/{t+tr(σ,T,HV)} (6) CrMo鋼配管母材など初期転位密度の低い材料については
炭化物粗大化モデルにより、硬さHVと温度T、応力σと
の関係は次式で表される。 HV=Ce^1/2/[{T'^α(σ/E(T)So)^νexp(-Qx/T)t/T}/A+(Ce^1/2/HVo)³]^1/3 (7) Ce=Cc-C_B E(T)=ΣaiT^i-1 T'：温度(℃)、A,ν,α,So,Qx：定数 HVo：初期硬さ、Cc：炭素含有量、C_B：固溶限度 E(T)：温度Tにおけるヤング率、ai(i：自然数)：定数

【００３０】また、CrMo鋼HAZ材またはCrMoV鋼など初期
転位密度の高い材料について次式で表される。 HV=1/[1/HVo²+Bt(σ/E(T)So)^νexp(-Qy/T)]^1/2 (8) B, Qy：定数疲労損傷については、図７に示すレプリカによって疲労
き裂分布を計測し、最大き裂長さa_maxとき裂長さ密度Ｌ
をパラメータとして疲労損傷とその確率分布を推定する
方法が適用できる。

【００３１】最大き裂長さと疲労損傷 Φf＝n/Nf と
の関係： a_max=Eexp(Fn/Nf) (9) E,F：定数き裂長さ密度Ｌと疲労損傷 φf＝n/Nf との関係

【数１】Ｌ：き裂長さ密度、n：ひずみ繰返し数、Nf(Δεt,T,H
V)：疲労破損回数、Δεt：全ひずみ範囲、T：温度、H
V：硬さ、Δεp：塑性ひずみ範囲、lc,σ'_Le,D₁,m₁：定
数

【００３２】さらに確率論的寿命評価手段４として、図
８に、き裂進展寿命評価法を示す。脆化計測手段１８に
おいては、分極計測法などの既存の手法を用いて部材の
破面遷移温度FATTの上昇量ΔFATTを脆化度として求め
る。この脆化度から統計的寿命評価データベース１０に
おいて、疲労き裂進展特性 da/dN、クリープき裂進展特
性da/dt および破壊じん性をΔFATTの関数として確率分
布とともに与える。温度・応力解析手段１３および温度
・応力確率分布計算手段１４の結果をもとに、確率論的
寿命計算手段１５では、破壊力学パラメータである非定
常時の応力拡大係数範囲ΔKまたはJ積分範囲ΔJ、定常
時の応力拡大係数KまたはクリープJ積分 C*を計算し、
下記の各式によって疲労き裂進展計算およびクリープき
裂進展計算を行う。

【００３３】疲労き裂進展：a=∫da/dN・dN=∫CΔK^mda (11) または a=∫da/dN・dN=∫C'ΔJ^m'da (12) クリープき裂進展：a=∫da/dt・dt=∫DKⁿdt (13) または a=∫da/dt・dt=∫D'C*^n'dt (14) 以上の計算を運転パターンに沿って計算し、モンテカル
ロシミュレーションにより確率分布を求める。また、こ
のき裂長さが限界値acr=f(K_IC or J_IC)に達する時を寿
命とする。ここで限界値を定めるために用いる破壊じん
性K_ICまたはJ_IC値はΔFATTの関数として統計的寿命評価
データベース１０で選択されたものを用いる。

【００３４】これらの寿命評価結果から生起が想定され
る各事象に対して、その復旧に要するコストを割り当て
ておき、故障復旧予想累計コスト計算手段６において、
不信頼度FijとコストCiとから次式により累計コストCr
を計算する。なお、不信頼度Fijとして事後確率を採用
する場合、その事象より前に生起する事象の不信頼度と
掛け合わせる必要がある。

【００３５】 Cr=Σ(・・・Fhi・Fij)Ci (15) また、これらの事象を予防するための各種施策につい
て、予防保全コストを割り当て、必要な総コストを予防
保全コスト計算手段７において計算する。

【００３６】運用・保守管理判定手段８において、予防
保全コストにプラントの減価償却費および各種維持費を
加え、予防保全・維持コストを時間の関数として表し、
リスクコストと比較して予防保全・維持コストがリスク
コスト関数を下回る時を保守管理施策の実施時期として
判定する。また、希望する時期まで運転を継続したい場
合、将来の運用パターンを変更して寿命計算を行い、可
能な運用パターンの中でリスクコストが最小となるパタ
ーンを選択する。

【００３７】以上のように本実施形態においては、プラ
ント機器に想定される寿命消費の予測をベースに関連し
て生起すると考えられる故障事象を網羅してリスクをコ
ストとして表わし、予防保全コストと比較するようにし
たので、リスクおよび保守管理コストを最も低くする保
守管理方法を得ることができるとともに、希望する時期
まで最小のリスクで運用できるようにするための運転パ
ターンを選択することができる。また、故障連関展開手
段が該プラントおよび他プラントの検査記録および運転
履歴に基づき作成した故障連関データベースを有し、入
力された部品・事象にもとづき寿命診断候補項目から開
始してTree展開を行い、診断項目選定手段が寿命診断対
象項目を入力情報あるいは故障連関展開手段による故障
連関Treeの開始事象として選択するようにすることによ
り、寿命診断項目とリスク計算すべき項目を無駄なく適
確に網羅することができる。

【００３８】さらに、統計的寿命評価データベースから
のデータをもとに、部材に加わる温度・応力を含む使用
条件の確率変動と材料寿命の確率分布から部材のき裂発
生および破損に至る寿命の確率分布を計算し、これを不
信頼度として表すことにより、経年使用に伴って生じる
現象や故障事例は少ないが故障連関展開の中で波及効果
の大きい現象についても適確に不信頼度を得ることがで
きる。また入力された部品・事象から故障連関展開の各
事象間の故障関数をもとに不信頼度を計算するととも
に、確率論的寿命評価手段の結果から寿命診断項目に対
する不信頼度の計算を行うようにすることにより、プラ
ントの実体に即した信頼性評価を行うことができる。

【００３９】また、故障連関Treeの各項目の展開順序な
らびに故障関数値を補正する機能を有することから、診
断実績及びデータの蓄積に応じて一層的確なリスク評価
を行うことができる。さらに、統計的寿命評価データベ
ースが前述のような表式を有しているため、部材の硬さ
計測、レプリカによる観察及び脆化計測結果の全てまた
は一部から確率論的寿命評価に必要な材料特性を確率分
布パラメータとともに選択することができ、実機部材の
状態に応じた材料寿命確率分布特性を容易に得ることが
できる。

【００４０】図９は本発明の第２の実施の形態における
構成を示すブロック図であり、寿命評価の対象とする現
象を部材の破損ではなく、性能や機能の劣化を対象とす
るようにしてある。入力手段１には、端末等の機器によ
り、対象・範囲、運転履歴、検査・診断履歴、補修履歴
などが入力されている。ここで、例えば蒸気タービンノ
ズルにおける性能劣化因子を対象とする場合、性能・機
能劣化因子連関展開手段１９においては、図１０に示す
ように、初段ノズル板の浸食とノズルダイヤフラムのク
リープ変形を開始事象とする性能・機能劣化因子連関展
開が、性能・機能劣化因子連関データベース２０の情報
に基づいて与えられる。すなわち、初段ノズルの浸食が
発生すると、その初段ノズルの浸食からノズルスロート
面積の変化と動翼テノン・シュラウドの浸食が生じ、一
方ノズルダイヤフラムのクリープ変形からノズルと動翼
・ロータホイールの接触により磨滅が生じ、いずれも蒸
気通路部拡大（シール間隙拡大を含む）を生じ、内部効
率の低下を招く。そこで、これらの事象が性能・機能劣
化因子連関展開手段１９においてTree展開される。ここ
では上記４項目が性能連関Treeの開始項目となってお
り、診断項目選定手段３によって診断項目として選定さ
れる。

【００４１】図１１に、図９の中の主要手順についての
展開図を示す。性能・機能劣化因子寿命評価手段２１で
は、傾向解析手段２９および温度・応力解析手段１３と
温度・応力確率分布計算手段１４の２種類の手順に基づ
き性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０による計算
を行う。図１２は、ノズル板浸食量の傾向解析手段２９
に基づく評価例を示す。浸食量を画像処理などによって
計測する浸食量計測手段３１による浸食量を基に、傾向
解析手段２９において、過去の運転時間tと浸食量 Erと
の関係を統計的に近似して確率分布 P_Erとともに表
す。そこで、性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０
において、この浸食量が性能面からの許容限界に達する
時期の分布 P_Er(tcr) を寿命分布として求め、これと他
の要因による寿命分布と合成して性能・機能劣化発現確
率計算手段２４にて性能・機能劣化に対する不信頼度と
して割り当てる。

【００４２】図１３は、温度・応力解析をベースとする
方法であり、温度・応力解析手段１３による定常時の温
度・応力と、温度・応力確率分布計算手段１４による定
常温度・応力代表値とその確率分布を第１の実施の形態
と同様にして求める。一方、硬さ計測手段１６によって
得られる部材の硬さHVoと確率分布 Phを、性能・機能劣
化因子評価データベース２３におけるクリープ変形特性
に適用する。クリープ変形特性は、次式で表され、確率
分布Prとともに与えられる。

【００４３】 εc=C(σ/E(T))[1-exp{-r(t^m/t_r ^mo)}]+MCR(tr)*t (16) ここで、εc:クリープひずみ(%), E(T):評価温度Tでの
ヤング率、σ:応力,tr:クリープ破断時間(σ,T,HV)の関
数、MCR:最小クリープ速度(trの関数)、t:時間、C,r,m,
mo:定数 (１６)式に、温度・応力確率分布計算手段１４の計算結
果を適用し、性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０
において、構造体としてのクリープ変形dcを、その確率
分布ととともに計算し、性能面からの許容限界に達する
時期の分布Pdcを求める。さらに、この他の要因による
性能・機能劣化寿命分布と合成して性能・機能劣化発現
確率計算手段２４にて所定の性能を保持できない状態に
至る不信頼度として割り当てる。

【００４４】以上のようにして求めた性能・機能劣化発
現確率計算手段２４の計算結果をもとに、性能・機能劣
化因子（蒸気通路部拡大、シール間隙拡大など）から、
蒸気流における損失に換算するための圧力、流量などの
パラメータを、性能・機能劣化予測手段２７における性
能・機能劣化因子パラメータ設定手段３３において設定
し、所定の性能計算式に基づいて性能計算手段３４にお
いて性能低下量を計算する。一方性能計測手段２６にお
いて、プラントとしての入出力から求められる総合性能
を総合性能判定手段３６において計測するとともに、部
分効率について温度・圧力・流量センサなどの信号をも
とに部分効率計測手段３７において計測し、この計測量
を性能・機能劣化予測手段２７に入力して性能計算補正
手段３５において性能・機能劣化計算結果と比較し補正
を行い、対象機器の性能・機能劣化評価を確定する。

【００４５】これらの性能・機能劣化評価結果から想定
される損失コストと性能・機能劣化因子に対する復旧に
要するコストを割り当てておき、図９の性能・機能劣化
復旧予想累計コスト計算手段２８において、不信頼度と
コストから第１の実施の形態と同様にして累計コストを
計算する。また、これらの事象を予防するための各種施
策について、予防保全コストを割り当て、必要な総コス
トを予防保全コスト計算手段７において計算する。

【００４６】そこで、運用・保守管理判定手段８におい
て、予防保全コストにプラントの減価償却費および各種
維持費を加え、予防保全・維持コストを時間の関数とし
て表し、リスクコストと比較して予防保全・維持コスト
がリスクコスト関数を下回る時を保守管理施策の実施時
期として判定する。また、希望する時期まで運転を継続
したい場合、将来の運用パターンを変更して性能・機能
劣化寿命計算を行い、可能な運用パターンの中でリスク
コストが最小となるパターンを選択する。

【００４７】一方、例えば蒸気タービン主要弁の弁棒作
動機能停止における機能劣化因子を対象とする場合に
は、図１４に示すように、運転時間経過とともに弁棒と
弁本体との間の間隙部分に水蒸気酸化スケールが堆積す
ることにより弁棒間隙が減少しスティック現象を起こし
て機能停止に至る。一方では、弁棒のクリープ変形によ
り曲りが生じて弁棒の機能停止に至る。性能・機能劣化
因子連関展開手段１９においては、これらの機能劣化因
子連関展開が性能・機能劣化因子連関データベース２０
の情報に基づいて与えられる。

【００４８】性能・機能劣化因子寿命評価手段２１で
は、図１５に示すように、傾向解析手段２９および温度
・応力解析手段１３と温度・応力確率分布計算手段１４
の２種類の手順に基づき性能・機能劣化因子発現確率計
算手段３０による計算を行う。図１６は、酸化スケール
厚さの傾向解析手段２９に基づく評価例を示す。酸化ス
ケール厚さ計測手段３８は酸化スケール厚さを画像処理
または超音波法などによって計測する手段であり、傾向
解析手段２９において、過去の運転時間tと酸化スケー
ル厚さdoxとの関係を統計的に近似して確率分布P_doxと
ともに表す。性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０
においては、この酸化スケール厚さdoxがスティックを
生じる許容限界に達する時期の分布P_dox(tcr)を寿命分
布として求め、これと他の要因による寿命分布と合成し
て性能・機能劣化発現確率計算手段２４にて機能停止に
対する不信頼度として割り当てる。

【００４９】図１７は、温度・応力解析をベースとする
方法であり、温度・応力解析手段１３による定常時の温
度・応力と温度・応力確率分布計算手段１４による定常
温度・応力代表値とその確率分布を第１の実施の形態と
同様にして求める。一方、硬さ計測手段１６によって得
られる部材の硬さHVoと確率分布 Phを性能・機能劣化因
子評価データベース２３におけるクリープ変形特性に適
用する。クリープ変形特性は、前記(１６)式で表され、
確率分布Ptとともに与えられる。また、酸化スケール厚
さdoxは理論式により次式で表される。

【００５０】 dox=Dt^βexp(-Q/kT) (17) ここで、t:時間、Q:活性化エネルギー、k:ボルツマン定
数、T:温度(K)、D,β:定数前記(9)式および(10)式に、温度・応力確率分布計算手
段１４の計算結果を適用し、性能・機能劣化因子発現確
率計算手段３０において、弁棒のクリープ変形dcと酸化
スケール厚さdoxの値をその確率分布ととともに計算
し、機能面からの許容限界に達する時期の分布Pdcおよ
びPoxを求める。両者を競合現象として合成し、性能・
機能劣化発現確率計算手段２４にて所定の機能を保持で
きない状態に至る不信頼度として割り当てる。

【００５１】そして、これらの機能劣化評価結果から想
定される故障による停止損失と復旧に要するコストを割
り当てておき、上記不信頼度とコストから第１の実施の
形態と同様にして累計コストを計算する。また、これら
の事象を予防するための各種施策について、予防保全コ
ストを割り当て、必要な総コストを予防保全コスト計算
手段７において計算する。そして、運用・保守管理判定
手段８において、予防保全コストにプラントの減価償却
費および各種維持費を加え、予防保全・維持コストを時
間の関数として表し、リスクコストと比較して予防保全
・維持コストがリスクコスト関数を下回る時を保守管理
施策の実施時期として判定する。また、希望する時期ま
で運転を継続したい場合、将来の運用パターンを変更し
て機能劣化寿命計算を行い、可能な運用パターンの中で
リスクコストが最小となるパターンを選択する。

【００５２】以上のように本実施の形態においては、プ
ラント機器に想定される性能劣化、機能停止故障の予測
をベースに関連して生起すると考えられる性能・機能劣
化因子を網羅してリスクをコストとして表わし、予防保
全コストと比較するようにしたので、リスクおよびコス
トを最も低くする運用ならびに保守管理方法を得ること
ができ、診断項目選定手段により性能・機能劣化寿命評
価対象項目を選択することにより、性能・機能劣化因子
寿命評価項目とリスク計算すべき項目を無駄なく適確に
網羅することができる。また、性能・機能劣化を来す因
子について定量的な不信頼度関数を得ることができ、性
能・機能劣化を精度よく予測することができる。

【００５３】

【発明の効果】本発明は上述のように構成したので、従
来別々に適用されてきた寿命評価とリスク評価を一体化
し、プラント機器の破損・性能低下・機能停止に対する
あらゆる故障連関事象を網羅したリスク管理と保守管理
コストの最小化が的確に行えるとともに、損失の少ない
最適な運用方法を選択することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態における構成を示す
ブロック図。

【図２】本発明の第１の実施の形態における故障連関展
開を示すブロック図。

【図３】本発明の第１の実施の形態における寿命評価手
順を示すブロック図。

【図４】本発明の第１の実施の形態における硬さ−解析
法による確率論的クリープ・疲労寿命評価方法を示すブ
ロック図。

【図５】本発明の第１の実施の形態における故障関数デ
ータベースを示すマトリックス図。

【図６】本発明の第１の実施の形態における硬さ法によ
る確率論的クリープ寿命評価方法を示す図。

【図７】本発明の第１の実施形態におけるレプリカ法に
よる確率論的疲労寿命評価方法を示す図。

【図８】本発明の第１の実施形態における脆化計測に基
づく確率論的き裂進展寿命評価方法を示す図。

【図９】本発明の第２の実施の形態における構成を示す
ブロック図。

【図１０】本発明の第２の実施の形態における性能劣化
因子連関展開を示すブロック図。

【図１１】本発明の第２の実施の形態における性能劣化
寿命評価手順を示すブロック図。

【図１２】本発明の第２の実施の形態における浸食量の
傾向解析による性能劣化寿命評価方法を示すブロック
図。

【図１３】本発明の第２の実施の形態におけるクリープ
変形解析による性能劣化寿命評価方法を示すブロック
図。

【図１４】本発明の機能劣化因子連関展開を示すブロッ
ク図。

【図１５】本発明の機能劣化寿命評価手順を示すブロッ
ク図。

【図１６】本発明の酸化スケール厚さの傾向解析による
機能劣化寿命評価手順を示すブロック図。

【図１７】本発明のクリープ変形と酸化スケール厚さの
硬さ−解析法による機能劣化寿命評価手順を示すブロッ
ク図。

【符号の説明】

１入力手段２故障連関展開手段３診断項目選定手段４確率論的寿命評価手段５故障関数計算手段６故障復旧予想累計コスト計算手段７予防保全コスト計算手段８運用・保守管理判定手段９故障連関データベース１０統計的寿命評価データベース１１劣化・損傷計測手段１２故障関数データベース１３温度・応力解析手段１４温度・応力確率分布計算手段１５確率論的寿命計算手段１６硬さ計測手段１７レプリカ採取・計測手段１８脆化計測手段１９性能・機能劣化因子連関展開手段２０性能・機能劣化因子連関データベース２１性能・機能劣化因子寿命評価手段２２性能・機能劣化因子計測手段２３性能・機能劣化因子評価データベース２４性能・機能劣化発現確率計算手段２５性能・機能劣化発現確率関数データベース２６性能計測手段２７性能・機能劣化予測手段２８性能・機能劣化復旧予想累計コスト計算手段２９傾向解析手段３０性能・機能劣化因子発現確率計算手段３１浸食量計測手段３２変形計測手段３３性能・機能劣化因子パラメータ設定手段３４性能・機能計算手段３５性能・機能計算補正手段３６総合性能計測手段３７部分効率計測手段３８酸化スケール厚さ計測手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者齊藤和宏神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者平澤泰治神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者長井敏神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者吉瀬仁志東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内 (72)発明者岡崎光芳東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内 (72)発明者児玉寛嗣東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内 (72)発明者浅津静一神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者蓑和昌則東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内 (72)発明者岩橋隆行東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内 (72)発明者原田茂神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者須藤守神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者石井文治東京都港区芝浦一丁目１番１号株式会社東芝本社事務所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】プラントを構成する機器の検査・診断・補
修・運転履歴情報を受け付ける入力手段と、機器部材に
想定される故障をTree展開する故障連関展開手段と、故
障連関展開の開始項目についての不信頼度を予測する確
率論的寿命評価手段と、各項目間の不信頼度を故障関数
から計算する故障関数計算手段と、各不信頼度と展開さ
れた事象を復旧するのに必要な費用を掛けて故障連関展
開に従って足し合せる故障復旧予想累計コスト計算手段
と、該故障現象を防止するための予防保全対策費用を算
出する予防保全コスト計算手段と、該予防保全コストと
故障復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理
方法及び時期を判定する運用・保守管理判定手段とを有
することを特徴とするプラント機器の寿命診断・保守管
理装置。
【請求項２】故障連関展開手段は、該プラントおよび他
プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故
障連関データベースを有し、入力された部品・事象にも
とづき寿命診断候補項目から開始してTree展開を行い、
診断項目選定手段は、寿命診断対象項目を入力情報ある
いは故障連関展開手段による故障連関Treeの開始事象と
して選択するようにしたことを特徴とする、請求項１記
載のプラント機器の寿命診断・保守管理装置。
【請求項３】確率論的寿命評価手段は、実機部材の劣化
・損傷度合を計測する硬さ計測手段、レプリカ採取計測
手段および電気化学計測による脆化計測手段を含む劣化
・損傷計測手段からのデータと予め実験に基づき作成し
た材料寿命の統計処理データで構成される統計的寿命評
価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温
度・応力を含む使用条件の確率変動と材料寿命の確率分
布から部材のき裂発生および破損に至る寿命の確率分布
を計算し、これを不信頼度として表すようにしたことを
特徴とする、請求項１記載のプラント機器の寿命診断・
保守管理装置。
【請求項４】故障関数計算手段は、該プラントおよび他
プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故
障関数データベースを有し、入力された部品・事象から
故障連関展開の各事象間の故障関数をもとに不信頼度を
計算するとともに、確率論的寿命評価手段の結果から寿
命診断項目に対する不信頼度の計算を行うようにしたこ
とを特徴とする、請求項１記載のプラント機器の寿命診
断・保守管理装置。
【請求項５】故障連関展開手段および故障関数計算手段
は、該プラントおよび他プラントの検査・診断・補修・
運転履歴に関する入力データと確率論的寿命評価手段の
結果に応じて、故障連関Treeの各項目の展開順序ならび
に故障関数値を補正する機能を有することを特徴とす
る、請求項１記載のプラント機器の寿命診断・保守管理
装置。
【請求項６】プラントを構成する機器の検査・診断・補
修・運転履歴情報を受け付ける入力手段と、機器部材に
想定される性能・機能劣化因子をTree展開する性能・機
能劣化因子展開手段と、性能・機能劣化因子連関展開の
開始項目についての不信頼度を予測する性能・機能劣化
因子寿命評価手段と、各項目間の不信頼度を故障関数か
ら計算する性能・機能劣化発現確率計算手段と、性能・
機能劣化発現確率計算手段の予測結果に基づき生じると
予想される性能・機能劣化を計算する性能・機能劣化予
測手段と、性能・機能劣化による損失およびその回復に
必要な費用と各不信頼度を掛けて性能・機能劣化因子連
関展開に従って足し合せる性能・機能劣化復旧予想累計
コスト計算手段と、該性能・機能劣化現象を防止するた
めの予防保全対策費用を算出する予防保全コスト計算手
段と、該予防保全コストと性能・機能劣化復旧予想累計
コストを比較判定し、運用・保守管理方法及び時期を判
定する運用・保守管理判定手段とを有することを特徴と
する、プラント機器の寿命診断・保守管理装置。
【請求項７】性能・機能劣化連関展開手段は、該プラン
トおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき
作成した性能・機能劣化因子連関データベースを有し、
入力された部品・事象にもとづき性能・機能劣化因子寿
命評価項目から開始してTree展開を行い、診断項目選定
手段は、性能・機能劣化因子寿命評価対象項目を入力情
報あるいは性能・機能劣化因子連関展開手段による性能
・機能劣化因子連関Treeの開始事象として選択するよう
にしたことを特徴とする、請求項６記載のプラント機器
の寿命診断・保守管理装置。
【請求項８】性能・機能劣化因子寿命評価手段は、実機
部材の性能・機能劣化の原因となる劣化・損傷度合を計
測する性能・機能劣化因子計測手段からのデータと予め
実験に基づき作成した性能・機能劣化因子発現寿命の統
計処理データで構成される性能・機能劣化因子評価デー
タベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応
力を含む使用条件の確率変動と性能・機能劣化因子とな
る変形・き裂・酸化・腐食・摩耗を含む材料寿命の確率
分布から部材の性能・機能劣化因子の発現に至る寿命の
確率分布を計算し、これを不信頼度として表すようにし
たことを特徴とする、請求項６記載のプラント機器の寿
命診断・保守管理装置。
【請求項９】性能・機能劣化発現確率計算手段は、該プ
ラントおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基
づき作成した性能・機能劣化発現確率関数データベース
を有し、入力された部品・事象から性能・機能劣化因子
連関展開の各事象間の故障関数をもとに不信頼度を計算
するとともに、性能・機能劣化因子寿命評価手段の結果
をもとに性能・機能劣化因子に対する不信頼度を計算す
るようにしたことを特徴とする、請求項６記載のプラン
ト機器の寿命診断・保守管理装置。
【請求項１０】性能・機能劣化予測手段は、プラントの
流体圧力・温度・回転数・負荷・真空度・液体中の不純
物濃度・昇温冷却速度および時間・変形・変位・肉厚減
少・液面高さ・振動の少なくとも一つの信号を遠隔で監
視し、機器の部分効率ならびにプラント総合効率を計測
する性能・機能計測手段を有し、性能・機能劣化発現確
率計算手段の結果を上記性能・機能計測手段の計測結果
をもとに補正して性能・機能劣化を予測するようにした
ことを特徴とする、請求項６記載のプラント機器の寿命
診断・保守管理装置。
【請求項１１】プラントを構成する機器の検査・診断・
補修・運転履歴情報を受け付ける工程と、機器部材に想
定される故障をTree展開する工程と、このTree展開の開
始項目についての不信頼度を予測する工程と、各項目間
の不信頼度を故障関数から計算する工程と、各不信頼度
と展開された事象を復旧するのに必要な費用を掛けてTr
ee展開に従って足し合せることにより故障復旧予想累計
コストを計算する工程と、該故障現象を防止するための
予防保全対策費用を算出する工程と、該予防保全コスト
と故障復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管
理方法及び時期を判定する工程とを有することを特徴と
するプラント機器の寿命診断・保守管理方法。
【請求項１２】プラントを構成する機器の検査・診断・
補修・運転履歴情報を受け付ける工程と、機器部材に想
定される性能・機能劣化因子をTree展開する工程と、こ
のTree展開の開始項目についての不信頼度を予測する工
程と、各項目間の不信頼度を故障関数から計算する工程
と、ここでの計算結果に基づき生じると予想される性能
・機能劣化を計算する工程と、性能・機能劣化による損
失およびその回復に必要な費用と各不信頼度を掛けてTr
ee展開に従って足し合せることにより性能・機能劣化復
旧予想累計コストを計算する工程と、該性能・機能劣化
現象を防止するための予防保全コストを計算する工程
と、該予防保全コストと性能・機能劣化復旧予想累計コ
ストを比較判定し、運用・保守管理方法及び時期を判定
する工程とを有することを特徴とする、プラント機器の
寿命診断・保守管理方法。