JP2004094631A - プラント機器の運用支援装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】プラントを構成する機器の破損・性能低下・機能停止に関るリスクコストを予測し、運用による利得と比較しながら最適な運用方法を選択し指示する装置を提供する。
【解決手段】プラント機器のイベントツリーと故障事象に対する不信頼度とを関連付けて予め記憶した故障統計データベースを基に前記プラント機器のイベントツリーにしたがって前記運転パラメータに対応した不信頼度を計算するイベントシミュレーション手段６と、前記イベントツリーにしたがって前記不信頼度と前記復旧コストとの積を累計してリスクコストを計算するリスクコスト計算手段７と、前記リスクコストと運転継続により予定される利得との比較から運転条件の適否を判定する運転方法判定手段８と、前記運転方法は定手段により判定された運転方法に応じて前記プラント機器に指定運転条件を指示する運転方法指示手段９とをそなえたプラント機器の運用支援装置。
【選択図】 図１
【解決手段】プラント機器のイベントツリーと故障事象に対する不信頼度とを関連付けて予め記憶した故障統計データベースを基に前記プラント機器のイベントツリーにしたがって前記運転パラメータに対応した不信頼度を計算するイベントシミュレーション手段６と、前記イベントツリーにしたがって前記不信頼度と前記復旧コストとの積を累計してリスクコストを計算するリスクコスト計算手段７と、前記リスクコストと運転継続により予定される利得との比較から運転条件の適否を判定する運転方法判定手段８と、前記運転方法は定手段により判定された運転方法に応じて前記プラント機器に指定運転条件を指示する運転方法指示手段９とをそなえたプラント機器の運用支援装置。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、火力発電プラントにおける蒸気タービンをはじめとするプラント機器を、破損・性能低下・機能停止に対するリスクを考慮して運転支援および保守管理支援する運用支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
火力発電プラントなどにおいて、エネルギーの有効活用の観点から急速起動や負荷変動などのフレキシブルな運用への対応が求められている。その一方で、プラント機器に故障や事故が生じないようにするとともに、できるだけ安価に保守管理を行うことも要求されている。
【０００３】
これらの要求を満たすために、プラントの運転パターンを最適に選択する方法の確立が求められているが、その一つの方法として運転による利得とリスクとを定量的に評価し比較することによって判定するリスクベースの技術の適用が考えられる。
【０００４】
【非特許文献１】
木原他著、日本工業出版社発行、「配管技術」２０００年１２月号、７６−７９頁
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
これまで、リスクコストの評価を基にした保守管理方法は提案されている（上記非特許文献１）が、プラントの運用最適化に供することのできる装置は提案されていない。
【０００６】
本発明は上述の点を考慮してなされたもので、プラントを構成する機器の破損・性能低下・機能停止によるリスクコストを予測し、運用による利得と比較しながら最適な運用方法を選択し指示する装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的達成のため、本発明では、次のような装置を提供する。
請求項１記載のプラント機器の運用支援装置は、プラント機器の運転要求項目の情報を入力する運転要求入力手段と、前記運転要求入力手段により入力された運転要求入力情報をプラント機器の運転パラメータに変換する運転条件設定手段と、前記プラント機器の運転状態を監視する運転モニタリング手段からの入力に基づき、前記運転条件設定手段により変換された前記運転パラメータの時系列処理を行って運転履歴を作成する運転履歴作成手段と、前記プラント機器のイベントツリーと故障事象に対する不信頼度とを関連付けて予め記憶した故障統計データベースと、前記故障統計データベースの情報、運転要求情報および運転履歴情報を基に前記プラント機器のイベントツリーにしたがって前記運転パラメータに対応した不信頼度を計算するイベントシミュレーション手段と、前記イベントツリーにしたがって前記不信頼度と前記復旧コストとの積を累計してリスクコストを計算するリスクコスト計算手段と、前記リスクコストと運転継続により予定される利得との比較から運転条件の適否を判定する運転方法判定手段と、前記運転方法は定手段により判定された運転方法に応じて前記プラント機器に指定運転条件を指示する運転方法指示手段とをそなえたため、プラント機器の運転要求項目の実現可否をオンラインで判定し、必要な運転方法指示を行うことができる。
【０００８】
請求項２記載のプラント機器の運用支援装置は、運転モニタリング手段が、プラント機器の作動流体の温度、圧力、回転部の回転数、出力負荷の全てまたは一部を検知する検知手段を備え、検知された信号を時系列処理して定常および非定常運転を予め設定した分類に整理し、起動回数および運転時間のデータを蓄積して記憶するようにしたため、自動的に該プラントの詳細な運転履歴を作成することができる。
【０００９】
請求項３記載のプラント機器の運用支援装置は、故障統計データベースが、請求項１記載のプラント機器の運用支援装置における前記故障統計データベースが、対象とするプラントまたは同型の他のプラントにおける過去の故障事象から、き裂、変形、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、材料劣化、破損、性能低下、機能低下に関するイベントツリーと、事象毎の不信頼度関数とが運転条件に対応した材料寿命パラメータの関数あるいは運転条件を表す温度、応力、ひずみ、環境因子のパラメータの関数として表されたものを用いたため、種々の運転状態に対応したイベントシミュレーションおよびリスクコストの計算ができる。
【００１０】
請求項４記載のプラント機器の運用支援装置は、プラント機器の運転中の故障事象または故障前駆事象を検知する故障モニタリング手段と、この故障モニタリング手段により検知された検知信号によって直ちに運転を停止すべきか否かを判定する緊急停止判定手段とを備え、直ちに運転を停止しない場合に故障統計データベースに記憶させたイベントツリーの中の生起済み事象の確率を事前確率から事後確率に補正し、かつその後続する事象も生起済み事象の事後確率を用いて補正し、前記イベントシミュレーション手段に用いる不信頼度を補正して用いるようにしたため、何らかの故障事象または故障前駆事象が生じた場合にも的確なリスクコストの評価を行い、適切な運転方法を選択することができる。
【００１１】
請求項５記載のプラント機器の運用支援装置は、前記故障モニタリング手段が、前記プラント機器の部材温度、変形・変位、振動、潤滑油温度、潤滑油成分変化、部分熱効率、プラント効率、作動流体リーク、運転音、アコースティックエミッション信号の全てまたは一部を検知し、故障事象または故障前駆事象が生起したか否かの情報を前記緊急停止判定手段および前記故障統計データベースに伝送するようにしたため、プラントの運転中の故障事象および故障前駆事象を的確に捉えて運転方法判定に情報を提供することができる。
【００１２】
請求項６記載のプラント機器の運用支援装置は、前記プラント機器の停止中に、機器部材の故障事象または故障前駆事象を点検する点検手段を備え、この点検手段によって検知された故障事象または故障前駆事象の生起情報を前記故障統計データベースに伝送し、不信頼度関数を事後確率に補正するとともに、前記運転方法判定手段において運転再開不可と判定された場合および条件付き運用可能判定が得られた場合は補修方法を選択し、補修を実施した場合の前記故障統計データベースの中における不信頼度を変更するとともに再度シミュレーションを行って、前記運転方法判定手段における判定を行うため、保守管理も含めた最適な運用方法をリスクコストの評価をベースに判定することができる。
【００１３】
請求項７記載のプラント機器の運用支援装置は、前記点検手段が、前記プラント機器のき裂、変形・変位、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、破損の全てあるいは一部をＣＣＤカメラ、超音波センサ、電気抵抗センサ、電磁気センサの全てあるいは一部を用いて計測または検出するため、機器の故障事象および故障前駆事象を確実に捉えてリスクコストの評価に反映し、的確な運用方法の判定に供することができる。
【００１４】
請求項８記載のプラント機器の運用支援装置は、確率論的寿命評価手段が、前記プラント機器の運転履歴情報と運転要求入力情報とから、統計的材料データベースに予め記憶させた材料寿命特性とその確率分布とを用いて、クリープおよび疲労に対する寿命に確率を付して寿命評価結果を計算する確率論的寿命評価手段を備え、前記確率論的寿命評価手段により求められた寿命評価結果から不信頼度関数を計算し、この計算結果を前記故障統計データベースに格納し、前記イベントシミュレーション手段における計算に適用するため、故障事象に先行する劣化・損傷の段階から事象に関する不信頼度を予測してリスクコストの評価に適用することができる。
【００１５】
請求項９記載のプラント機器の運用支援装置は、前記プラント機器の停止中に、機器部材の材料劣化および材料損傷の値を計測する劣化・損傷計測手段をそなえ、前記劣化／計測手段により得られた劣化・損傷計測値から確率論的寿命評価手段での評価処理に必要な統計的材料データを決定するようにしたため、プラント機器の経年使用状態を反映した精度の良い余寿命評価と不信頼度関数の決定を行うことができる。
【００１６】
請求項１０記載のプラント機器の運用支援装置は、前記劣化・損傷計測手段が、機器部材の軟化、脆化、クリープボイド、き裂、変形、ひずみを計測する硬さ計測手段、電磁気計測手段、サンプリング手段、レプリカ採取手段、電気抵抗計測手段の全てまたは一部を用いるため、プラント機器の経年使用状態を反映した精度の良い余寿命評価と不信頼度関数の決定を行うことができる。
【００１７】
請求項１１記載のプラント機器の運用支援装置は、複数のプラントまたはユニットについて、前記運転要求入力手段と、前記運転モニタリング手段と、前記故障モニタリング手段とによる情報伝送と、前記運転方法指示手段の情報出力とを、ネットワークを用いて行うため、複数プラントに対してモニタリングしながらリスクコストの評価を行い、プラント群全体を最適な運用に供することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
（第１の実施例）
図１は、本発明の第１実施例の構成を示している。この第１の実施例は、運転要求入力手段１、運転条件設定手段２、運転モニタリング手段３、運転履歴作成手段４、故障統計データベース５、イベントシミュレーション手段６、リスクコスト計算手段７、運転方法判定手段８および運転方法指示手段９により構成されている。
この図１における運転要求入力手段１は、端末等の機器により、プラントの要求出力の達成時間と立上げ、停止スケジュールに関する情報を入力する要素である。
【００１９】
図２は、運転要求入力手段１１により入力する内容をグラフで表したものである。この図２に示すリードタイム、立上り時間、要求出力運転時間、停止期間に関する情報を、運転要求入力手段１１により入力する。
【００２０】
図３は、図１における運転条件設定手段２の機能を示したものである。この運転条件設定手段２は、入力された運転要求情報をプラント機器の運転パラメータに変換し定量化するものであり、図３に示すように、流体圧力、流体温度、回転部の回転数などの値における時間変化データとして、後続の処理手段に提供するものである。
【００２１】
図４は、図１における運転モニタリング手段３の機能を示したものである。この運転モニタリング手段３は、図４に蒸気タービンの例で示すように、温度計測手段、圧力計測手段、回転計測手段、流量計測手段および出力計測手段からの計測結果が与えられてプラント機器の運転監視を行う。
すなわち、これら各計測手段により計測された機器各部の流体圧力、流体温度、流量、回転数、出力などを検出してオンラインで処理する。これらの計測手段は、圧力計、熱電対、流量計など既に一般に適用されているセンサ類を適用することで達成される。
【００２２】
図５は、図１における運転履歴作成手段４の機能を示すものである。この運転履歴作成手段４は、時々刻々の運転モニタリング情報を受けて、起動〜停止にかけての１回分の運転について、起動停止パターンの分類（冷起動、暖起動、熱起動、超急速起動など）に分別し、定常運転時には定格負荷、過負荷、部分負荷などのパターンに分別し、それぞれの運転時間と対応付ける。以上の情報は、時系列的に整理され運転履歴データとして記憶されて、後続の処理に利用される。
【００２３】
図６は、図１における故障統計データベース５の内容を示したものである。この故障統計データベース５は、図６に蒸気タービンケーシングの一例を示すように、故障事象を生起順序および因果関係により並べた事象の木すなわちイベントツリーと各事象に割り当てられた不信頼度関数とから構成されている。
【００２４】
すなわち、内部ケーシングコーナー部熱疲労き裂、クリープ・疲労き裂進展、蒸気リークによる侵食、ケーシング破壊、ケーシング水平継手面のクリープ変形、めねじ部の損傷、蒸気リークによる侵食、ケーシング破壊についての回数または時間に対する不信頼度のデータが格納されている。
この不信頼度関数は、起動回数ｎに対して対象部分の低サイクル疲労寿命Ｎｆを分母とした規格化起動回数ｎ／Ｎｆ、あるいは運転時間ｔに対して対象部分のクリープ寿命ｔｒを分母とした規格化運転時間ｔ／ｔｒの２つの数値の場合、これらの数値に対する不信頼度Ｆ（すなわちその時点まで正常に作動していた機器に故障が起きる確率）を過去のプラント機器における故障データの統計解析に基づき整理したものである。そして、Ｎｆまたはｔｒが温度、応力、ひずみなどの運転状態に関るパラメータであることから、運転状態の異なる場合にも適用できるように構成されている。
【００２５】
図７は、図１におけるイベントシミュレーション手段６の機能を示したものである。このイベントシミュレーション手段６は、運転条件設定手段２による要求運転パラメータ、運転履歴作成手段４による運転履歴および故障統計データベース５によるイベントツリーと不信頼度関数とを用い、図７に示すように熱疲労などの起動回数依存現象およびクリープなどの時間依存現象のそれぞれについて、規格化起動回数または規格化運転時間を用いて不信頼度を読み取り、不信頼度と起動回数または運転時間との関係を求める。
【００２６】
図８は、図１におけるリスクコスト計算手段７の機能を示したものである。このリスクコスト計算手段７では、図８に示すように、イベントシミュレーション手段６によるシミュレーション結果を用いて、個別事象ごとの不信頼度関数に復旧コストを掛けた個別事象のリスクコストをイベントツリーの全項目について足し合わせ、運転時間または起動回数に対する総リスクコスト関数を求める。
【００２７】
図９は、図１の運転方法判定手段８の機能を示したものである。この運転方法判定手段８は、図９に示すように、総リスクコスト関数と要求された運転によって得られる利得とを比較して、リスクコストを越えない範囲で利得を最大とするまで運転可能と判定する。
【００２８】
要求された運転条件で運転ができないと判定された場合には、運転条件を緩和して修正し、イベントシミュレーション手段６へフィードバックをかける。この繰返し計算により、運転要求にできるだけ近い条件での運転方法を選択する。運転方法指示手段９では、運転要求に対して可能な最も近い運転方法を指示し出力する。
【００２９】
以上のように、第１の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、リアルタイムにリスクコストを計算し、このリスクコストと運転により得られる利得との比較によって可能な運転方法を選択し指示するようにしたので、安全を確保しかつ最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００３０】
（第２の実施例）
図１０は、本発明の第２実施例の構成を示している。この第２の実施例は、第１実施例に加えて故障モニタリング手段１０を付加した点に特徴がある。
【００３１】
図１１は、この故障モニタリング手段１０の機能を示したものである。故障モニタリング手段１０は、図１１に蒸気タービンの例で示すように、ケーシング変形計測手段、段落熱効率計測手段、メタル温度計測手段、振動計測手段、ＡＥ計側手段、潤滑油温度計測手段、潤滑油成分計測手段、蒸気リーク計測手段および運転音計測手段などを有する。
【００３２】
これら計測手段として、プラント機器の部材温度、変形・変位、振動、潤滑油温度、潤滑油成分変化、部分熱効率、プラント効率、作動流体リーク、運転音変化などを検知する熱電対、ギャップセンサー、変位計、加速度計、温度計、分析装置、集音装置、アコースティックエミッション装置などのセンサを必要に応じて取り付け、オンラインで信号を監視して、故障事象または故障前駆事象が生起したか否かの信号をモニタリングする。
【００３３】
故障事象が生じた場合は、図１０に示した緊急停止判定手段１１において緊急停止が必要か否かを予め設定しておいた限界値との比較により判定し、緊急停止が必要ならば運転方法判定手段８に情報を伝達して、運転方法指示手段９から停止信号を出力する。
【００３４】
緊急停止が不要である場合は、故障事象または故障前駆事象の生起情報を故障統計データベース５に伝送し、該当事象の後続事象に対して事前確率を事後確率に置き換える操作を行う。この事後不信頼度関数を用いて、イベントシミュレーション手段６以降の処理を第１実施例の場合と同様に実施する。
【００３５】
以上のように、第２の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、リアルタイムにリスクを計算し、利得との比較によって可能な運転方法を選択し指示するとともに、故障事象および故障前駆事象の生起をモニタリングできるようにしたので、事象が生起した場合でも安全を確保しかつ最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００３６】
（第３の実施例）
図１２は、本発明の第３実施例の構成を示すものである。この第３の実施例は、第１実施例に加えて点検手段１２を付加した点に特徴がある。
【００３７】
図１３は、この点検手段１２の構成を示したものである。点検手段１２は、プラント構成機器のき裂、変形・変位、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、破損の全てあるいは一部を、図１３の蒸気タービンの例で示すように、ＣＣＤカメラを備えた画像計測手段により計測し、またき裂計測および酸化皮膜の厚さ、剥離の計測を超音波センサを備えたＵＴ計測手段などの方法を用いて、機器を分解せずにリモートアクセスにより、あるいは機器を分解して行う。
【００３８】
点検結果によって事象が生起していることが判明した場合は、故障統計データベース５に記憶されている該当事象の後続事象における不信頼度を事後値に置き換え、イベントシミュレーション手段６以降の処理を行う。
【００３９】
運転方法判定手段８において、生起した事象あるいは後続事象の生起によって運転継続が不可能となるときには、補修が必要と判定し補修対策設定手段８において、き裂のはつり、溶接、熱処理、コーティング、部品交換などの必要な補修方法を選択し提示する。
【００４０】
この補修により、故障統計データベース５の中の回復した事象とその後続事象を事前確率にリセットし、再度イベントシミュレーション手段６以降の処理を行うことによって、補修を組み込んだ運転方法を指示する。
【００４１】
図１４は、運転方法判定手段８の機能を示したものである。この運転方法判定手段８は、捕集を行う場合、コストとしては、図１４に示すように、リスクコストおよび補修コスト（時間を補修間隔と読み替え、時間の漸減関数とする）の和に対して運転継続による利得を比較する。
【００４２】
以上のように、第３の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、点検結果を基に補正したリスクコストの計算を行うとともに、補修を考慮した評価を組み込んだことから、点検・補修による保守管理を組み込んだ形での最も利得が得られる運転前提とした場合の事象が生起した場合でも、安全を確保しかつ最大の利得が得られるようなプラントの運転を行うことが可能となる。
【００４３】
（第４の実施例）
図１５は、本発明の第４実施例の構成を示すものである。この第４の実施例は、第１実施例に確率論的寿命評価手段１４を付加した点に特徴がある。そして、運転履歴作成手段４による運転履歴と運転条件設定手段２による運転要求情報と、統計的材料データベース１５に予め記憶されたクリープや疲労などの材料寿命特性とその確率分布を基に、寿命となる運転時間または起動回数と不信頼度との関係を運転条件である温度、応力、ひずみに応じて計算する。
【００４４】
図１６は、クリープおよび疲労について材料寿命の統計的分布を不信頼度関数に変換した例を示す。このようにして計算された不信頼度関数を故障統計データベース５に付加し、イベントシミュレーション手段６以降の処理を行う。
【００４５】
以上のように、第４の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、寿命評価を基に補正したリスクコストの計算を行うようにしたので、クリープや疲労の損傷蓄積による故障も加味することにより、安全で最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００４６】
（第５の実施例）
図１７は、本発明の第５実施例の構成を示すものである。この第５の実施例は、第４実施例に劣化損傷計測手段１６を付加した点に特徴がある。劣化損傷計測手段１６は、経年的な部材の軟化、脆化、クリープボイド、き裂、変形、ひずみを硬さ計測手段、電磁気計測手段（渦電流装置）、サンプリング手段、レプリカ採取手段、電気抵抗計測手段などを用いて計測し、材料の経年劣化度および損傷度を把握してクリープや疲労によるき裂発生・進展寿命を評価するものであり、第４の実施例で示したように確率論的な寿命評価を行って不信頼度関数を求めるものである。
【００４７】
以上のように、第５の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、劣化・損傷計測に基づいて機器部材の状態を把握した上で、寿命評価を基に補正したリスクコストの計算を行うようにしたので、経年使用されたプラントについてクリープや疲労の損傷蓄積による故障も加味して、安全で最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００４８】
（第６の実施例）
図１８は、本発明の第６実施例の構成を示すものである。この第６の実施例では、複数のプラントに取り付けられた運転モニタリング手段３および故障モニタリング手段１０からの情報をネットワーク経由で受信するとともに、運転要求入力手段１もネットワークに結合され、必要な要求入力をプラント情報を参照しつつ実施するように構成されている。
【００４９】
これらの複数プラントについてリスクコストの計算を行い、総コストに基づいて運転方法の判定を行う。イベントシミュレーション手段６において、各プラントのそれぞれの運転パターンを変更して組合せ、コスト最小化あるいは利得最大化の目的に応じて最適な組合せを選定する。
【００５０】
以上のように、第６の実施例においては、複数のプラント・ユニットからの情報を一括して処理するため、各プラントの運用を最適に組合せて最小のコストあるいは最大の利得が得られるような運転方法を提供することができる。
【００５１】
【発明の効果】
本発明においては、プラントの運用をモニタリングしながらリスクコストの評価をベースにした運転方法の判定を行うようにしたため、保守管理コストを最小に、運転による利得を最大にするようなプラントに最適な運転方法をリアルタイムに提供し、エネルギーの有効活用に資することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の請求項１の構成を示すブロック線図。
【図２】本発明の第１の実施例における運転要求入力例を示す説明図。
【図３】本発明の第１の実施例における運転条件設定例を示す説明図。
【図４】本発明の第１の実施例における故障モニタリング手段の蒸気タービンへの適用例を示す説明図。
【図５】本発明の第１の実施例における運転履歴作成例を示す説明図。
【図６】本発明の第１の実施例における故障統計データベースの内容例を示す説明図。
【図７】本発明の第１の実施例におけるイベントシミュレーション例を示す説明図。
【図８】本発明の第１の実施例におけるリスクコストの計算例を示す説明図。
【図９】本発明の第１の実施例における運転方法判定例を示す説明図。
【図１０】本発明の第２の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１１】本発明の第２の実施例における故障モニタリング手段を蒸気タービンに適用した例を示す説明図。
【図１２】本発明の第３の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１３】本発明の第３の実施例における点検手段を蒸気タービンに適用した例を示す説明図。
【図１４】本発明の第３の実施例における運転方法判定例を示す説明図。
【図１５】本発明の第４の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１６】本発明の第４の実施例における確率論的寿命評価例を示す説明図。
【図１７】本発明の第５の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１８】本発明の第６の実施例における構成を示すブロック線図。
【符号の説明】
１ 運転要求入力手段
２ 運転条件設定手段
３ 運転モニタリング手段
４ 運転履歴作成手段
５ 故障統計データベース
６ イベントシミュレーション手段
７ リスクコスト計算手段
８ 運転方法判定手段
９ 運転方法指示手段
１０ 故障モニタリング手段
１１ 緊急停止判定手段
１２ 点検手段
１３ 補修対策判定手段
１４ 確率論的寿命評価手段
１５ 統計的材料データベース
１６ 劣化損傷計測手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、火力発電プラントにおける蒸気タービンをはじめとするプラント機器を、破損・性能低下・機能停止に対するリスクを考慮して運転支援および保守管理支援する運用支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
火力発電プラントなどにおいて、エネルギーの有効活用の観点から急速起動や負荷変動などのフレキシブルな運用への対応が求められている。その一方で、プラント機器に故障や事故が生じないようにするとともに、できるだけ安価に保守管理を行うことも要求されている。
【０００３】
これらの要求を満たすために、プラントの運転パターンを最適に選択する方法の確立が求められているが、その一つの方法として運転による利得とリスクとを定量的に評価し比較することによって判定するリスクベースの技術の適用が考えられる。
【０００４】
【非特許文献１】
木原他著、日本工業出版社発行、「配管技術」２０００年１２月号、７６−７９頁
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
これまで、リスクコストの評価を基にした保守管理方法は提案されている（上記非特許文献１）が、プラントの運用最適化に供することのできる装置は提案されていない。
【０００６】
本発明は上述の点を考慮してなされたもので、プラントを構成する機器の破損・性能低下・機能停止によるリスクコストを予測し、運用による利得と比較しながら最適な運用方法を選択し指示する装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的達成のため、本発明では、次のような装置を提供する。
請求項１記載のプラント機器の運用支援装置は、プラント機器の運転要求項目の情報を入力する運転要求入力手段と、前記運転要求入力手段により入力された運転要求入力情報をプラント機器の運転パラメータに変換する運転条件設定手段と、前記プラント機器の運転状態を監視する運転モニタリング手段からの入力に基づき、前記運転条件設定手段により変換された前記運転パラメータの時系列処理を行って運転履歴を作成する運転履歴作成手段と、前記プラント機器のイベントツリーと故障事象に対する不信頼度とを関連付けて予め記憶した故障統計データベースと、前記故障統計データベースの情報、運転要求情報および運転履歴情報を基に前記プラント機器のイベントツリーにしたがって前記運転パラメータに対応した不信頼度を計算するイベントシミュレーション手段と、前記イベントツリーにしたがって前記不信頼度と前記復旧コストとの積を累計してリスクコストを計算するリスクコスト計算手段と、前記リスクコストと運転継続により予定される利得との比較から運転条件の適否を判定する運転方法判定手段と、前記運転方法は定手段により判定された運転方法に応じて前記プラント機器に指定運転条件を指示する運転方法指示手段とをそなえたため、プラント機器の運転要求項目の実現可否をオンラインで判定し、必要な運転方法指示を行うことができる。
【０００８】
請求項２記載のプラント機器の運用支援装置は、運転モニタリング手段が、プラント機器の作動流体の温度、圧力、回転部の回転数、出力負荷の全てまたは一部を検知する検知手段を備え、検知された信号を時系列処理して定常および非定常運転を予め設定した分類に整理し、起動回数および運転時間のデータを蓄積して記憶するようにしたため、自動的に該プラントの詳細な運転履歴を作成することができる。
【０００９】
請求項３記載のプラント機器の運用支援装置は、故障統計データベースが、請求項１記載のプラント機器の運用支援装置における前記故障統計データベースが、対象とするプラントまたは同型の他のプラントにおける過去の故障事象から、き裂、変形、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、材料劣化、破損、性能低下、機能低下に関するイベントツリーと、事象毎の不信頼度関数とが運転条件に対応した材料寿命パラメータの関数あるいは運転条件を表す温度、応力、ひずみ、環境因子のパラメータの関数として表されたものを用いたため、種々の運転状態に対応したイベントシミュレーションおよびリスクコストの計算ができる。
【００１０】
請求項４記載のプラント機器の運用支援装置は、プラント機器の運転中の故障事象または故障前駆事象を検知する故障モニタリング手段と、この故障モニタリング手段により検知された検知信号によって直ちに運転を停止すべきか否かを判定する緊急停止判定手段とを備え、直ちに運転を停止しない場合に故障統計データベースに記憶させたイベントツリーの中の生起済み事象の確率を事前確率から事後確率に補正し、かつその後続する事象も生起済み事象の事後確率を用いて補正し、前記イベントシミュレーション手段に用いる不信頼度を補正して用いるようにしたため、何らかの故障事象または故障前駆事象が生じた場合にも的確なリスクコストの評価を行い、適切な運転方法を選択することができる。
【００１１】
請求項５記載のプラント機器の運用支援装置は、前記故障モニタリング手段が、前記プラント機器の部材温度、変形・変位、振動、潤滑油温度、潤滑油成分変化、部分熱効率、プラント効率、作動流体リーク、運転音、アコースティックエミッション信号の全てまたは一部を検知し、故障事象または故障前駆事象が生起したか否かの情報を前記緊急停止判定手段および前記故障統計データベースに伝送するようにしたため、プラントの運転中の故障事象および故障前駆事象を的確に捉えて運転方法判定に情報を提供することができる。
【００１２】
請求項６記載のプラント機器の運用支援装置は、前記プラント機器の停止中に、機器部材の故障事象または故障前駆事象を点検する点検手段を備え、この点検手段によって検知された故障事象または故障前駆事象の生起情報を前記故障統計データベースに伝送し、不信頼度関数を事後確率に補正するとともに、前記運転方法判定手段において運転再開不可と判定された場合および条件付き運用可能判定が得られた場合は補修方法を選択し、補修を実施した場合の前記故障統計データベースの中における不信頼度を変更するとともに再度シミュレーションを行って、前記運転方法判定手段における判定を行うため、保守管理も含めた最適な運用方法をリスクコストの評価をベースに判定することができる。
【００１３】
請求項７記載のプラント機器の運用支援装置は、前記点検手段が、前記プラント機器のき裂、変形・変位、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、破損の全てあるいは一部をＣＣＤカメラ、超音波センサ、電気抵抗センサ、電磁気センサの全てあるいは一部を用いて計測または検出するため、機器の故障事象および故障前駆事象を確実に捉えてリスクコストの評価に反映し、的確な運用方法の判定に供することができる。
【００１４】
請求項８記載のプラント機器の運用支援装置は、確率論的寿命評価手段が、前記プラント機器の運転履歴情報と運転要求入力情報とから、統計的材料データベースに予め記憶させた材料寿命特性とその確率分布とを用いて、クリープおよび疲労に対する寿命に確率を付して寿命評価結果を計算する確率論的寿命評価手段を備え、前記確率論的寿命評価手段により求められた寿命評価結果から不信頼度関数を計算し、この計算結果を前記故障統計データベースに格納し、前記イベントシミュレーション手段における計算に適用するため、故障事象に先行する劣化・損傷の段階から事象に関する不信頼度を予測してリスクコストの評価に適用することができる。
【００１５】
請求項９記載のプラント機器の運用支援装置は、前記プラント機器の停止中に、機器部材の材料劣化および材料損傷の値を計測する劣化・損傷計測手段をそなえ、前記劣化／計測手段により得られた劣化・損傷計測値から確率論的寿命評価手段での評価処理に必要な統計的材料データを決定するようにしたため、プラント機器の経年使用状態を反映した精度の良い余寿命評価と不信頼度関数の決定を行うことができる。
【００１６】
請求項１０記載のプラント機器の運用支援装置は、前記劣化・損傷計測手段が、機器部材の軟化、脆化、クリープボイド、き裂、変形、ひずみを計測する硬さ計測手段、電磁気計測手段、サンプリング手段、レプリカ採取手段、電気抵抗計測手段の全てまたは一部を用いるため、プラント機器の経年使用状態を反映した精度の良い余寿命評価と不信頼度関数の決定を行うことができる。
【００１７】
請求項１１記載のプラント機器の運用支援装置は、複数のプラントまたはユニットについて、前記運転要求入力手段と、前記運転モニタリング手段と、前記故障モニタリング手段とによる情報伝送と、前記運転方法指示手段の情報出力とを、ネットワークを用いて行うため、複数プラントに対してモニタリングしながらリスクコストの評価を行い、プラント群全体を最適な運用に供することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
（第１の実施例）
図１は、本発明の第１実施例の構成を示している。この第１の実施例は、運転要求入力手段１、運転条件設定手段２、運転モニタリング手段３、運転履歴作成手段４、故障統計データベース５、イベントシミュレーション手段６、リスクコスト計算手段７、運転方法判定手段８および運転方法指示手段９により構成されている。
この図１における運転要求入力手段１は、端末等の機器により、プラントの要求出力の達成時間と立上げ、停止スケジュールに関する情報を入力する要素である。
【００１９】
図２は、運転要求入力手段１１により入力する内容をグラフで表したものである。この図２に示すリードタイム、立上り時間、要求出力運転時間、停止期間に関する情報を、運転要求入力手段１１により入力する。
【００２０】
図３は、図１における運転条件設定手段２の機能を示したものである。この運転条件設定手段２は、入力された運転要求情報をプラント機器の運転パラメータに変換し定量化するものであり、図３に示すように、流体圧力、流体温度、回転部の回転数などの値における時間変化データとして、後続の処理手段に提供するものである。
【００２１】
図４は、図１における運転モニタリング手段３の機能を示したものである。この運転モニタリング手段３は、図４に蒸気タービンの例で示すように、温度計測手段、圧力計測手段、回転計測手段、流量計測手段および出力計測手段からの計測結果が与えられてプラント機器の運転監視を行う。
すなわち、これら各計測手段により計測された機器各部の流体圧力、流体温度、流量、回転数、出力などを検出してオンラインで処理する。これらの計測手段は、圧力計、熱電対、流量計など既に一般に適用されているセンサ類を適用することで達成される。
【００２２】
図５は、図１における運転履歴作成手段４の機能を示すものである。この運転履歴作成手段４は、時々刻々の運転モニタリング情報を受けて、起動〜停止にかけての１回分の運転について、起動停止パターンの分類（冷起動、暖起動、熱起動、超急速起動など）に分別し、定常運転時には定格負荷、過負荷、部分負荷などのパターンに分別し、それぞれの運転時間と対応付ける。以上の情報は、時系列的に整理され運転履歴データとして記憶されて、後続の処理に利用される。
【００２３】
図６は、図１における故障統計データベース５の内容を示したものである。この故障統計データベース５は、図６に蒸気タービンケーシングの一例を示すように、故障事象を生起順序および因果関係により並べた事象の木すなわちイベントツリーと各事象に割り当てられた不信頼度関数とから構成されている。
【００２４】
すなわち、内部ケーシングコーナー部熱疲労き裂、クリープ・疲労き裂進展、蒸気リークによる侵食、ケーシング破壊、ケーシング水平継手面のクリープ変形、めねじ部の損傷、蒸気リークによる侵食、ケーシング破壊についての回数または時間に対する不信頼度のデータが格納されている。
この不信頼度関数は、起動回数ｎに対して対象部分の低サイクル疲労寿命Ｎｆを分母とした規格化起動回数ｎ／Ｎｆ、あるいは運転時間ｔに対して対象部分のクリープ寿命ｔｒを分母とした規格化運転時間ｔ／ｔｒの２つの数値の場合、これらの数値に対する不信頼度Ｆ（すなわちその時点まで正常に作動していた機器に故障が起きる確率）を過去のプラント機器における故障データの統計解析に基づき整理したものである。そして、Ｎｆまたはｔｒが温度、応力、ひずみなどの運転状態に関るパラメータであることから、運転状態の異なる場合にも適用できるように構成されている。
【００２５】
図７は、図１におけるイベントシミュレーション手段６の機能を示したものである。このイベントシミュレーション手段６は、運転条件設定手段２による要求運転パラメータ、運転履歴作成手段４による運転履歴および故障統計データベース５によるイベントツリーと不信頼度関数とを用い、図７に示すように熱疲労などの起動回数依存現象およびクリープなどの時間依存現象のそれぞれについて、規格化起動回数または規格化運転時間を用いて不信頼度を読み取り、不信頼度と起動回数または運転時間との関係を求める。
【００２６】
図８は、図１におけるリスクコスト計算手段７の機能を示したものである。このリスクコスト計算手段７では、図８に示すように、イベントシミュレーション手段６によるシミュレーション結果を用いて、個別事象ごとの不信頼度関数に復旧コストを掛けた個別事象のリスクコストをイベントツリーの全項目について足し合わせ、運転時間または起動回数に対する総リスクコスト関数を求める。
【００２７】
図９は、図１の運転方法判定手段８の機能を示したものである。この運転方法判定手段８は、図９に示すように、総リスクコスト関数と要求された運転によって得られる利得とを比較して、リスクコストを越えない範囲で利得を最大とするまで運転可能と判定する。
【００２８】
要求された運転条件で運転ができないと判定された場合には、運転条件を緩和して修正し、イベントシミュレーション手段６へフィードバックをかける。この繰返し計算により、運転要求にできるだけ近い条件での運転方法を選択する。運転方法指示手段９では、運転要求に対して可能な最も近い運転方法を指示し出力する。
【００２９】
以上のように、第１の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、リアルタイムにリスクコストを計算し、このリスクコストと運転により得られる利得との比較によって可能な運転方法を選択し指示するようにしたので、安全を確保しかつ最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００３０】
（第２の実施例）
図１０は、本発明の第２実施例の構成を示している。この第２の実施例は、第１実施例に加えて故障モニタリング手段１０を付加した点に特徴がある。
【００３１】
図１１は、この故障モニタリング手段１０の機能を示したものである。故障モニタリング手段１０は、図１１に蒸気タービンの例で示すように、ケーシング変形計測手段、段落熱効率計測手段、メタル温度計測手段、振動計測手段、ＡＥ計側手段、潤滑油温度計測手段、潤滑油成分計測手段、蒸気リーク計測手段および運転音計測手段などを有する。
【００３２】
これら計測手段として、プラント機器の部材温度、変形・変位、振動、潤滑油温度、潤滑油成分変化、部分熱効率、プラント効率、作動流体リーク、運転音変化などを検知する熱電対、ギャップセンサー、変位計、加速度計、温度計、分析装置、集音装置、アコースティックエミッション装置などのセンサを必要に応じて取り付け、オンラインで信号を監視して、故障事象または故障前駆事象が生起したか否かの信号をモニタリングする。
【００３３】
故障事象が生じた場合は、図１０に示した緊急停止判定手段１１において緊急停止が必要か否かを予め設定しておいた限界値との比較により判定し、緊急停止が必要ならば運転方法判定手段８に情報を伝達して、運転方法指示手段９から停止信号を出力する。
【００３４】
緊急停止が不要である場合は、故障事象または故障前駆事象の生起情報を故障統計データベース５に伝送し、該当事象の後続事象に対して事前確率を事後確率に置き換える操作を行う。この事後不信頼度関数を用いて、イベントシミュレーション手段６以降の処理を第１実施例の場合と同様に実施する。
【００３５】
以上のように、第２の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、リアルタイムにリスクを計算し、利得との比較によって可能な運転方法を選択し指示するとともに、故障事象および故障前駆事象の生起をモニタリングできるようにしたので、事象が生起した場合でも安全を確保しかつ最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００３６】
（第３の実施例）
図１２は、本発明の第３実施例の構成を示すものである。この第３の実施例は、第１実施例に加えて点検手段１２を付加した点に特徴がある。
【００３７】
図１３は、この点検手段１２の構成を示したものである。点検手段１２は、プラント構成機器のき裂、変形・変位、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、破損の全てあるいは一部を、図１３の蒸気タービンの例で示すように、ＣＣＤカメラを備えた画像計測手段により計測し、またき裂計測および酸化皮膜の厚さ、剥離の計測を超音波センサを備えたＵＴ計測手段などの方法を用いて、機器を分解せずにリモートアクセスにより、あるいは機器を分解して行う。
【００３８】
点検結果によって事象が生起していることが判明した場合は、故障統計データベース５に記憶されている該当事象の後続事象における不信頼度を事後値に置き換え、イベントシミュレーション手段６以降の処理を行う。
【００３９】
運転方法判定手段８において、生起した事象あるいは後続事象の生起によって運転継続が不可能となるときには、補修が必要と判定し補修対策設定手段８において、き裂のはつり、溶接、熱処理、コーティング、部品交換などの必要な補修方法を選択し提示する。
【００４０】
この補修により、故障統計データベース５の中の回復した事象とその後続事象を事前確率にリセットし、再度イベントシミュレーション手段６以降の処理を行うことによって、補修を組み込んだ運転方法を指示する。
【００４１】
図１４は、運転方法判定手段８の機能を示したものである。この運転方法判定手段８は、捕集を行う場合、コストとしては、図１４に示すように、リスクコストおよび補修コスト（時間を補修間隔と読み替え、時間の漸減関数とする）の和に対して運転継続による利得を比較する。
【００４２】
以上のように、第３の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、点検結果を基に補正したリスクコストの計算を行うとともに、補修を考慮した評価を組み込んだことから、点検・補修による保守管理を組み込んだ形での最も利得が得られる運転前提とした場合の事象が生起した場合でも、安全を確保しかつ最大の利得が得られるようなプラントの運転を行うことが可能となる。
【００４３】
（第４の実施例）
図１５は、本発明の第４実施例の構成を示すものである。この第４の実施例は、第１実施例に確率論的寿命評価手段１４を付加した点に特徴がある。そして、運転履歴作成手段４による運転履歴と運転条件設定手段２による運転要求情報と、統計的材料データベース１５に予め記憶されたクリープや疲労などの材料寿命特性とその確率分布を基に、寿命となる運転時間または起動回数と不信頼度との関係を運転条件である温度、応力、ひずみに応じて計算する。
【００４４】
図１６は、クリープおよび疲労について材料寿命の統計的分布を不信頼度関数に変換した例を示す。このようにして計算された不信頼度関数を故障統計データベース５に付加し、イベントシミュレーション手段６以降の処理を行う。
【００４５】
以上のように、第４の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、寿命評価を基に補正したリスクコストの計算を行うようにしたので、クリープや疲労の損傷蓄積による故障も加味することにより、安全で最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００４６】
（第５の実施例）
図１７は、本発明の第５実施例の構成を示すものである。この第５の実施例は、第４実施例に劣化損傷計測手段１６を付加した点に特徴がある。劣化損傷計測手段１６は、経年的な部材の軟化、脆化、クリープボイド、き裂、変形、ひずみを硬さ計測手段、電磁気計測手段（渦電流装置）、サンプリング手段、レプリカ採取手段、電気抵抗計測手段などを用いて計測し、材料の経年劣化度および損傷度を把握してクリープや疲労によるき裂発生・進展寿命を評価するものであり、第４の実施例で示したように確率論的な寿命評価を行って不信頼度関数を求めるものである。
【００４７】
以上のように、第５の実施例においては、プラント機器の運転要求に対して、劣化・損傷計測に基づいて機器部材の状態を把握した上で、寿命評価を基に補正したリスクコストの計算を行うようにしたので、経年使用されたプラントについてクリープや疲労の損傷蓄積による故障も加味して、安全で最大の利得が得られるようなプラントの運転が可能となる。
【００４８】
（第６の実施例）
図１８は、本発明の第６実施例の構成を示すものである。この第６の実施例では、複数のプラントに取り付けられた運転モニタリング手段３および故障モニタリング手段１０からの情報をネットワーク経由で受信するとともに、運転要求入力手段１もネットワークに結合され、必要な要求入力をプラント情報を参照しつつ実施するように構成されている。
【００４９】
これらの複数プラントについてリスクコストの計算を行い、総コストに基づいて運転方法の判定を行う。イベントシミュレーション手段６において、各プラントのそれぞれの運転パターンを変更して組合せ、コスト最小化あるいは利得最大化の目的に応じて最適な組合せを選定する。
【００５０】
以上のように、第６の実施例においては、複数のプラント・ユニットからの情報を一括して処理するため、各プラントの運用を最適に組合せて最小のコストあるいは最大の利得が得られるような運転方法を提供することができる。
【００５１】
【発明の効果】
本発明においては、プラントの運用をモニタリングしながらリスクコストの評価をベースにした運転方法の判定を行うようにしたため、保守管理コストを最小に、運転による利得を最大にするようなプラントに最適な運転方法をリアルタイムに提供し、エネルギーの有効活用に資することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の請求項１の構成を示すブロック線図。
【図２】本発明の第１の実施例における運転要求入力例を示す説明図。
【図３】本発明の第１の実施例における運転条件設定例を示す説明図。
【図４】本発明の第１の実施例における故障モニタリング手段の蒸気タービンへの適用例を示す説明図。
【図５】本発明の第１の実施例における運転履歴作成例を示す説明図。
【図６】本発明の第１の実施例における故障統計データベースの内容例を示す説明図。
【図７】本発明の第１の実施例におけるイベントシミュレーション例を示す説明図。
【図８】本発明の第１の実施例におけるリスクコストの計算例を示す説明図。
【図９】本発明の第１の実施例における運転方法判定例を示す説明図。
【図１０】本発明の第２の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１１】本発明の第２の実施例における故障モニタリング手段を蒸気タービンに適用した例を示す説明図。
【図１２】本発明の第３の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１３】本発明の第３の実施例における点検手段を蒸気タービンに適用した例を示す説明図。
【図１４】本発明の第３の実施例における運転方法判定例を示す説明図。
【図１５】本発明の第４の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１６】本発明の第４の実施例における確率論的寿命評価例を示す説明図。
【図１７】本発明の第５の実施例における構成を示すブロック線図。
【図１８】本発明の第６の実施例における構成を示すブロック線図。
【符号の説明】
１ 運転要求入力手段
２ 運転条件設定手段
３ 運転モニタリング手段
４ 運転履歴作成手段
５ 故障統計データベース
６ イベントシミュレーション手段
７ リスクコスト計算手段
８ 運転方法判定手段
９ 運転方法指示手段
１０ 故障モニタリング手段
１１ 緊急停止判定手段
１２ 点検手段
１３ 補修対策判定手段
１４ 確率論的寿命評価手段
１５ 統計的材料データベース
１６ 劣化損傷計測手段
Claims (11)
- プラント機器の運転要求項目の情報を入力する運転要求入力手段と、
前記運転要求入力手段により入力された運転要求入力情報をプラント機器の運転パラメータに変換する運転条件設定手段と、
前記プラント機器の運転状態を監視する運転モニタリング手段からの入力に基づき、前記運転条件設定手段により変換された前記運転パラメータの時系列処理を行って運転履歴を作成する運転履歴作成手段と、
前記プラント機器のイベントツリーと故障事象に対する不信頼度とを関連付けて記憶した故障統計データベースと、
前記故障統計データベースの情報、運転要求情報および運転履歴情報を基に前記プラント機器のイベントツリーにしたがって前記運転パラメータに対応した不信頼度を計算するイベントシミュレーション手段と、
前記イベントツリーにしたがって前記不信頼度と前記復旧コストとの積を累計してリスクコストを計算するリスクコスト計算手段と、
前記リスクコストと運転継続により予定される利得との比較から運転条件の適否を判定する運転方法判定手段と、
前記運転方法は定手段により判定された運転方法に応じて前記プラント機器に指定運転条件を指示する運転方法指示手段と
をそなえたことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項１記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記運転モニタリング手段は、プラント機器の作動流体の温度、圧力、回転部の回転数、出力負荷の全てまたは一部を検知する検知手段を備え、検知された信号を時系列処理して定常および非定常運転を予め設定した分類に整理し、起動回数および運転時間のデータを蓄積して記憶するようにしたことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項１記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記故障統計データベースは、対象とするプラントまたは同型の他のプラントにおける過去の故障事象から、き裂、変形、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、材料劣化、破損、性能低下、機能低下に関するイベントツリーと、事象毎の不信頼度関数とが運転条件に対応した材料寿命パラメータの関数あるいは運転条件を表す温度、応力、ひずみ、環境因子のパラメータの関数として表されたものを用いることを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項１記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記プラント機器の運転中の故障事象または故障前駆事象を検知する故障モニタリング手段と、
前記故障モニタリング手段により検知された検知信号によって直ちに運転を停止すべきか否かを判定する緊急停止判定手段とを備え、
直ちに運転を停止しない場合に前記故障統計データベースに記憶させたイベントツリー中の生起済み事象の確率を事前確率から事後確率に補正し、かつその後続する事象も生起済み事象の事後確率を用いて補正し、前記イベントシミュレーション手段に用いる不信頼度を補正して用いるようにしたことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項４記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記故障モニタリング手段は、前記プラント機器の部材温度、変形・変位、振動、潤滑油温度、潤滑油成分変化、部分熱効率、プラント効率、作動流体リーク、運転音、アコースティックエミッション信号の全てまたは一部を検知し、故障事象または故障前駆事象が生起したか否かの情報を前記緊急停止判定手段および前記故障統計データベースに伝送するようにしたことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項１記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記プラント機器の停止中に、機器部材の故障事象または故障前駆事象を点検する点検手段を備え、
前記点検手段によって検知された故障事象または故障前駆事象の生起情報を前記故障統計データベースに伝送し、不信頼度関数を事後確率に補正するとともに、前記運転方法判定手段において運転再開不可と判定された場合および条件付き運用可能判定が得られた場合は補修方法を選択し、補修を実施した場合の前記故障統計データベースの中における不信頼度を変更するとともに再度シミュレーションを行って、前記運転方法判定手段における判定を行うことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項６記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記点検手段は、前記プラント機器のき裂、変形・変位、エロージョン、摩耗、酸化、腐食、破損の全てあるいは一部をＣＣＤカメラ、超音波センサ、電気抵抗センサ、電磁気センサの全てあるいは一部を用いて計測または検出することを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項１記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記プラント機器の運転履歴情報と運転要求入力情報とから、統計的材料データベースに予め記憶させた材料寿命特性とその確率分布とを用いて、クリープおよび疲労に対する寿命に確率を付して寿命評価結果を計算する確率論的寿命評価手段を備え、
前記確率論的寿命評価手段により求められた寿命評価結果から不信頼度関数を計算し、この計算結果を前記故障統計データベースに格納し、前記イベントシミュレーション手段における計算に適用することを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項８記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記プラント機器の停止中に、機器部材の材料劣化および材料損傷の値を計測する劣化・損傷計測手段をそなえ、
前記劣化／計測手段により得られた劣化・損傷計測値から確率論的寿命評価手段での評価処理に必要な統計的材料データを決定するようにしたことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項９記載のプラント機器の運用支援装置において、
前記劣化・損傷計測手段は、機器部材の軟化、脆化、クリープボイド、き裂、変形、ひずみを計測する硬さ計測手段、電磁気計測手段、サンプリング手段、レプリカ採取手段、電気抵抗計測手段の全てまたは一部を用いることを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。 - 請求項１記載のプラント機器の運用支援装置において、
複数のプラントまたはユニットについて、前記運転要求入力手段と、前記運転モニタリング手段と、前記故障モニタリング手段とによる情報伝送と、前記運転方法指示手段の情報出力とを、ネットワークを用いて行うことを特徴とする、プラント機器の運用支援装置。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011094620A (ja) * | 2009-10-30 | 2011-05-12 | General Electric Co <Ge> | タービン運転劣化判定システム及び方法 |
| WO2019082491A1 (ja) | 2017-10-25 | 2019-05-02 | 株式会社日立製作所 | プラントの運転支援装置及び運転支援方法 |
| KR102032304B1 (ko) * | 2018-05-17 | 2019-10-14 | 부산대학교 산학협력단 | 지진세기에 따른 복수 기기의 동시손상확률 산출 장치 및 방법 |
| KR20200037394A (ko) * | 2017-10-12 | 2020-04-08 | 미츠비시 히타치 파워 시스템즈 가부시키가이샤 | 서비스 메뉴 제시 시스템, 운전 패턴 표시 시스템, 서비스 메뉴 제시 방법 및 프로그램 |
| WO2023234640A1 (ko) * | 2022-05-31 | 2023-12-07 | 한국수력원자력 주식회사 | 소형모듈형 원자로의 피로상태를 감안한 원자력 발전소의 운전방법 |
Families Citing this family (9)
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|---|---|---|---|---|
| CA2586031A1 (en) * | 2004-10-28 | 2006-05-11 | Ronald S. Walker | Method for turbine maintenance |
| DE102006061962A1 (de) * | 2006-11-13 | 2008-05-15 | Abb Technology Ag | Echtzeit Prozesshistorien-Server |
| US7715991B2 (en) * | 2007-05-17 | 2010-05-11 | General Electric Company | Systems and methods for monitoring energy system components |
| US20120059684A1 (en) * | 2010-09-02 | 2012-03-08 | International Business Machines Corporation | Spatial-Temporal Optimization of Physical Asset Maintenance |
| US20120173299A1 (en) * | 2011-01-04 | 2012-07-05 | Mcmullin Dale Robert | Systems and methods for use in correcting a predicted failure in a production process |
| US8972067B2 (en) * | 2011-05-11 | 2015-03-03 | General Electric Company | System and method for optimizing plant operations |
| EP2975314B1 (en) * | 2015-01-15 | 2017-05-10 | Mitsubishi Hitachi Power Systems, Ltd. | Method of extending life expectancy of high-temperature piping and life expectancy extension structure of high-temperature piping |
| US20180052444A1 (en) * | 2016-08-18 | 2018-02-22 | General Electric Company | Component deformation modeling system |
| US11150635B2 (en) * | 2017-10-02 | 2021-10-19 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Projects within a process control asset management system |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5311562A (en) * | 1992-12-01 | 1994-05-10 | Westinghouse Electric Corp. | Plant maintenance with predictive diagnostics |
| US5648919A (en) * | 1993-02-15 | 1997-07-15 | Babcock-Hitachi Kabushiki Kaisha | Maintenance systems for degradation of plant component parts |
| JP3651693B2 (ja) * | 1995-02-24 | 2005-05-25 | 株式会社東芝 | プラント監視診断装置および方法 |
| JP3622302B2 (ja) * | 1995-12-12 | 2005-02-23 | 三菱化学株式会社 | プロセス安全性評価手順作成装置 |
| US6381508B1 (en) * | 1997-04-15 | 2002-04-30 | MARRIE STéPHANE | Process and equipment for optimizing production |
| JP2000259222A (ja) * | 1999-03-04 | 2000-09-22 | Hitachi Ltd | 機器監視・予防保全システム |
-
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011094620A (ja) * | 2009-10-30 | 2011-05-12 | General Electric Co <Ge> | タービン運転劣化判定システム及び方法 |
| KR20200037394A (ko) * | 2017-10-12 | 2020-04-08 | 미츠비시 히타치 파워 시스템즈 가부시키가이샤 | 서비스 메뉴 제시 시스템, 운전 패턴 표시 시스템, 서비스 메뉴 제시 방법 및 프로그램 |
| KR102314256B1 (ko) | 2017-10-12 | 2021-10-18 | 미츠비시 파워 가부시키가이샤 | 서비스 메뉴 제시 시스템, 운전 패턴 표시 시스템, 서비스 메뉴 제시 방법 및 프로그램 |
| WO2019082491A1 (ja) | 2017-10-25 | 2019-05-02 | 株式会社日立製作所 | プラントの運転支援装置及び運転支援方法 |
| KR102032304B1 (ko) * | 2018-05-17 | 2019-10-14 | 부산대학교 산학협력단 | 지진세기에 따른 복수 기기의 동시손상확률 산출 장치 및 방법 |
| WO2019221375A1 (ko) * | 2018-05-17 | 2019-11-21 | 부산대학교 산학협력단 | 지진세기에 따른 복수 기기의 동시손상확률 산출 장치 및 방법 |
| WO2023234640A1 (ko) * | 2022-05-31 | 2023-12-07 | 한국수력원자력 주식회사 | 소형모듈형 원자로의 피로상태를 감안한 원자력 발전소의 운전방법 |
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