JP2010272023A - Device and method for maintenance of plant - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To readjust the maintenance of equipment highly reliably and efficiently, even when the number of equipment installed in a plant is huge. <P>SOLUTION: The plant maintenance device 1 for use in management of faults, deteriorated states, and maintenance histories of equipment provided in the plant includes: a maintenance result storage means 3 wherein at least identification information of equipment to be maintained and abnormal condition information for indicating faults and degrees of deterioration per parameter of these equipment are stored as device data; a data compression means 4 which ranks the device data to obtain compression data in accordance with abnormal condition information per parameter of the equipment which the device data has; a maintenance readjustment object device extraction means 10 which refers to ranks of compression data to extract the equipment to which ranks equal to or higher than a reference rank are assigned, as maintenance readjustment object equipment; and a maintenance review propriety determination means 15 which determines whether abnormalities of parameters of the maintenance readjustment object equipment are accidental or definite to determine whether maintenance readjustment is proper or not. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、プラントに設けられる機器の故障・劣化状況や保全履歴の管理を支援するプラント保全技術に係り、特に、保全方法の見直しを効率よく行うためのプラント保全装置およびプラント保全方法に関する。   The present invention relates to a plant maintenance technology that supports management of failure / deterioration status and maintenance history of equipment provided in a plant, and more particularly to a plant maintenance apparatus and a plant maintenance method for efficiently reviewing a maintenance method.

原子力発電プラント、火力発電プラント或いはコンバインドサイクル発電プラントなどに設けられる機器の保全は、標準化された規格(JISなど)に従って時間計画保全(TBM)、状態基準保全(CBM)、事後保全(BDM)の3つの保全方式で行われる。TBMは定期的に機器の点検を行う保全方式であり、CBMは機器の状態(振動状態や磨耗状態)を監視してその機器の状態に応じて点検を行う保全方式であり、BDMは機器の故障・劣化が発見された際に機器の修理を行う保全方式である。プラント保全にあっては、各種保全方式を機器の重要度や特性に応じて適切に組み合わせて、プラントの健全性を良好に保つとともに補修費用や生産損失費用を抑えることが重要である。   Maintenance of equipment installed in nuclear power plants, thermal power plants, combined cycle power plants, etc. is based on time-planned maintenance (TBM), condition-based maintenance (CBM), and subsequent maintenance (BDM) according to standardized standards (such as JIS). Three maintenance methods are used. TBM is a maintenance method that periodically checks the equipment. CBM is a maintenance method that monitors the equipment status (vibration and wear) and checks the equipment according to the equipment status. This is a maintenance method that repairs equipment when a failure or deterioration is discovered. In plant maintenance, it is important to appropriately combine various maintenance methods according to the importance and characteristics of equipment to keep the plant sound and maintain repair costs and production loss costs.

原子力発電プラントを対象とした保全では、TBMの周期やCBMの方法に関わる保全有効性評価(JEAG4210)が求められる。保全有効性評価において、例えば保全が良好と認められ且つ機器の劣化速度を考慮して保全の周期が十分に安全側であると評価できるときは、保全の周期を延長することも可能となる。   In maintenance for nuclear power plants, maintenance effectiveness evaluation (JEAG4210) related to the TBM cycle and CBM method is required. In the maintenance effectiveness evaluation, for example, when maintenance is recognized as good and it can be evaluated that the maintenance cycle is sufficiently safe in consideration of the deterioration rate of the equipment, the maintenance cycle can be extended.

従来、保全有効性評価を可能にするプラント保全技術として、プラントに設けられる機器の状態(振動状態や磨耗状態)および分解点検における各種検査の結果を記録した機器カルテを用いるプラント保全技術が提案されている(特許文献1参照)。機器カルテに基づく保全有効性評価では、機器カルテに収められる膨大なデータを処理して保全の良否判断を行うことになる。そのため、この機器カルテに基づく保全有効性評価を支援する技術として、機器の状態を指標とした閾値を用いて保全の良否判断のスクリーニングを行い、マンパワーの軽減を図るようにしたプラント保全技術が提案されている(特許文献2参照)。さらに、機器の重要度に応じて保全見直しに関わる優先順位を設定するプラント保全技術も提案されている(特許文献3、4参照)。   Conventionally, as a plant maintenance technology that enables maintenance effectiveness evaluation, a plant maintenance technology that uses equipment charts that record the state of equipment (vibration and wear) in the plant and the results of various inspections in overhauls has been proposed. (See Patent Document 1). In the maintenance effectiveness evaluation based on the equipment chart, a huge amount of data stored in the equipment chart is processed to determine whether the maintenance is good or bad. Therefore, as a technology to support maintenance effectiveness evaluation based on this equipment chart, a plant maintenance technology is proposed that reduces the power of manpower by screening the quality of maintenance using a threshold value with the equipment status as an index. (See Patent Document 2). Furthermore, a plant maintenance technique for setting a priority order related to maintenance review according to the importance of equipment has been proposed (see Patent Documents 3 and 4).

特開2000−330627号公報JP 2000-330627 A 特開2006−244334号公報JP 2006-244334 A 特開2008−191900号公報JP 2008-191900 A 特開2006−252311号公報JP 2006-252311 A

保全有効性評価において、保全が有効に行われているか否かは、機器に故障が生じなかったこと、予想以上に劣化が進展しなかったことなどの情報に基づいて判断される。すなわち、機器を構成する1つ1つの部品を対象とするのではなく、多くの部品からなる機器を1つの単位として総合的に判断される。このような機器を単位とする保全有効性評価は、原子力発電プラントなど、膨大な数の機器を備える大規模プラントを対象として行う保全において効率面の観点から得策といえる。   In the maintenance effectiveness evaluation, whether or not the maintenance is performed effectively is determined based on information such as that no failure has occurred in the device and that deterioration has not progressed more than expected. That is, instead of targeting each component that constitutes a device, a device that includes many components is comprehensively determined as one unit. Such maintenance effectiveness evaluation in units of equipment can be said to be a good measure from the viewpoint of efficiency in maintenance performed on a large-scale plant having a huge number of devices such as a nuclear power plant.

しかしながら、保全有効性評価で保全が有効であると評価され、例えば分解点検などの周期を延長したいとか状態監視の周期を延長したいといった保全方法の見直しを考える場合、機器を構成する個々の部品の特性を考慮しなければならない。というのは、TBMの周期は、部品の材質や使用環境(温度、圧力等)その他の条件により異なり、劣化の進行速度が速いものを基準として設定しなければならないからである。また、部品ごとの劣化状態を示す情報を用いてその部品の交換時期を推定する必要もある。   However, when it is evaluated that maintenance is effective in the maintenance effectiveness assessment, for example, when reviewing maintenance methods such as extending the period of overhaul and inspection or extending the period of state monitoring, it is necessary to check the individual parts of the equipment. Characteristics must be considered. This is because the TBM cycle differs depending on the material of the component, the usage environment (temperature, pressure, etc.), and other conditions, and must be set based on a fast degradation rate. It is also necessary to estimate the replacement time of the part using information indicating the deterioration state of each part.

さらに、機器に故障・劣化が発生した場合は、即時に保全が適切であったかどうかを評価して必要に応じて保全を見直すべきである。この際、故障・劣化が人為的ミスや地震などによる予想外の応力付加など偶発的なものであるかどうかの見極めが必要となる。故障・劣化が偶発的なものであれば、TBMの周期を短くすればプラントの保守費に悪影響を与えることになるからである。   Furthermore, when a failure or deterioration occurs in equipment, it should be immediately evaluated whether maintenance was appropriate and maintenance should be reviewed as necessary. At this time, it is necessary to determine whether or not the failure / deterioration is accidental such as unexpected stress due to human error or earthquake. This is because if the failure / deterioration is accidental, shortening the TBM cycle will adversely affect the maintenance cost of the plant.

そして、CBMに基づく保全を実施している場合でも、分解点検などで得られる検査結果を用いてその保全が適切か、CBMに基づく保全で対応できていない故障・劣化が発生していないかを常に確認することも重要である。   And even when maintenance based on CBM is implemented, whether the maintenance is appropriate using inspection results obtained by overhauling inspection, etc., or whether there is a failure / deterioration that cannot be handled by maintenance based on CBM. It is also important to always check.

しかしながら、大規模プラントを対象として行う保全にあっては、保全の対象となる機器の数が膨大であることとも相まって、かかる保全の見直しには手間と費用がかかる。   However, in the maintenance performed for a large-scale plant, the review of the maintenance takes time and cost, coupled with the huge number of devices to be maintained.

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、プラントに設けられる機器の数が膨大であっても、高い信頼性で且つ効率よく機器の保全見直しが可能となるプラント保全装置およびプラント保全方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and there is provided a plant maintenance apparatus and a plant maintenance method capable of reviewing maintenance of equipment with high reliability and efficiency even when the number of equipment provided in the plant is enormous. The purpose is to provide.

上述した目的を達成するため、本発明に係るプラント保全装置では、プラントに設けられる機器の故障・劣化状況や保全履歴の管理に用いられるプラント保全装置において、少なくとも保全の対象となる機器の識別情報及びこの機器のパラメータごとの故障・劣化の程度を示す異常情報を機器データとして格納する保全実績格納手段と、前記機器データが保有する機器のパラメータごとの異常情報に応じ、その機器データをランク付けして圧縮データとするデータ圧縮手段と、前記圧縮データのランクを参照し、基準ランク以上のランクが割り当てられた機器を保全見直し対象機器として抽出する保全見直し対象機器抽出手段と、前記保全見直し対象機器のパラメータの異常が偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行い、保全見直しの適否を判定する保全見直し適否判定手段とを備えることを特徴とする。   In order to achieve the above-described object, in the plant maintenance apparatus according to the present invention, at least identification information of equipment to be maintained in the plant maintenance apparatus used for management of failure / deterioration status and maintenance history of equipment provided in the plant. And maintenance result storage means for storing abnormality information indicating the degree of failure / degradation for each parameter of the device as device data, and ranking the device data according to the abnormality information for each parameter of the device held by the device data. Data compression means to be compressed data, a maintenance review target device extraction means for referring to the rank of the compressed data and extracting a device assigned a rank higher than a standard rank as a maintenance review target device, and the maintenance review target Judge whether equipment parameter abnormalities are accidental or deterministic and maintain Characterized in that it comprises a protection review suitability determination means for determining the appropriateness of re.

また、本発明に係るプラント保全方法では、プラントに設けられる機器の故障・劣化状況や保全履歴の管理を行うプラント保全方法において、少なくとも保全の対象となる機器の識別情報及びこの機器のパラメータごとの故障・劣化の程度を示す異常情報を機器データとして格納する工程と、前記機器データが保有する機器のパラメータごとの異常情報に応じ、その機器データをランク付けして圧縮データとする工程と、前記圧縮データのランクを参照し、基準ランク以上のランクが割り当てられた機器を保全見直し対象機器として抽出する工程と、前記保全見直し対象機器のパラメータの異常が偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行い、保全見直しの適否を判定する工程とを備えることを特徴とする。   Further, in the plant maintenance method according to the present invention, in the plant maintenance method for managing the failure / deterioration status and maintenance history of the equipment provided in the plant, at least the identification information of the equipment to be maintained and the parameters of this equipment. The step of storing abnormality information indicating the degree of failure / degradation as device data, the step of ranking the device data into compressed data according to the abnormality information for each parameter of the device held by the device data, A process for extracting a device assigned with a rank higher than the standard rank as a maintenance review target device with reference to the rank of the compressed data, and a deterministic whether the parameter abnormality of the maintenance review target device is accidental And determining whether or not maintenance review is appropriate.

本発明によれば、プラントに設けられる機器の数が膨大であっても、高い信頼性で且つ効率よく機器の保全見直しが可能となる。   According to the present invention, even if the number of devices provided in the plant is enormous, it is possible to review the maintenance of the devices with high reliability and efficiency.

本発明に係るプラント保全装置の実施形態を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows embodiment of the plant maintenance apparatus which concerns on this invention. 図1のデータ圧縮手段に関わる機能ブロック図。The functional block diagram in connection with the data compression means of FIG. 図1のデータ圧縮手段にて行われるデータ圧縮の説明図。Explanatory drawing of the data compression performed by the data compression means of FIG. 図1の保全見直し対象機器抽出手段に関わる機能ブロック図。The functional block diagram in connection with the maintenance review object apparatus extraction means of FIG. 図1の保全実績詳細評価手段に関わる機能ブロック図。The functional block diagram in connection with the maintenance performance detailed evaluation means of FIG. 図1の保全見直し適否判定手段に関わる機能ブロック図。The functional block diagram in connection with the maintenance review suitability determination means of FIG.

本発明に係るプラント保全装置およびプラント保全方法の実施形態について、添付図面を参照して説明する。   Embodiments of a plant maintenance apparatus and a plant maintenance method according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

本実施形態のプラント保全装置1は、入力手段2、保全実績格納手段3、データ圧縮手段4、総合評価結果格納手段5、故障・劣化発生機器抽出手段6、故障・劣化発生機器格納手段7、保全方法格納手段8、機器重要度格納手段9、保全見直し対象機器抽出手段10、保全見直し対象機器格納手段11、保全実績詳細評価手段12、エビデンスデータ格納手段13、故障・劣化特性格納手段14、保全見直し適否判定手段15および保全見直し実行手段16を備える。   The plant maintenance apparatus 1 according to the present embodiment includes an input unit 2, a maintenance result storage unit 3, a data compression unit 4, a comprehensive evaluation result storage unit 5, a failure / deterioration generation device extraction unit 6, a failure / deterioration generation device storage unit 7, Maintenance method storage means 8, equipment importance degree storage means 9, maintenance review target equipment extraction means 10, maintenance review target equipment storage means 11, maintenance performance detail evaluation means 12, evidence data storage means 13, failure / degradation characteristic storage means 14, Maintenance review suitability determination means 15 and maintenance review execution means 16 are provided.

入力手段2は、プラント保全装置1に対して必要な指示を行うものであり、例えば、キーボードやマウスなどの操作デバイスを用いて構成される。   The input means 2 is used to give necessary instructions to the plant maintenance apparatus 1 and is configured using, for example, an operation device such as a keyboard or a mouse.

保全実績格納手段3は、例えば原子力発電プラントに設けられる機器の分解点検データ、状態監視データ、故障履歴データおよび運転時間データなどのプラント保全に関わる各種の機器データを格納する。   The maintenance result storage means 3 stores various pieces of equipment data related to plant maintenance such as overhaul inspection data, state monitoring data, failure history data, and operation time data of equipment provided in the nuclear power plant.

分解点検データは、分解点検で行われる寸法検査、目視検査、超音波検査および試運転検査などの各種検査の結果を含む。状態監視データは、機器の運転時の振動、温度、潤滑油、流量、圧力、騒音を示す情報を含む。故障履歴データは、機器に発生した故障ないし劣化を示す情報を含む。運転時間データは、機器の運転時間や機器を構成する部品の使用期間を示す情報を含む。なお、各種のデータは、例えば入力手段2を用いて保全実績格納手段3に格納される。   The overhaul data includes the results of various inspections such as dimensional inspection, visual inspection, ultrasonic inspection, and trial operation inspection performed in the overhaul. The state monitoring data includes information indicating vibration, temperature, lubricating oil, flow rate, pressure, and noise during operation of the device. The failure history data includes information indicating a failure or deterioration that has occurred in the device. The operation time data includes information indicating the operation time of the device and the usage period of the parts constituting the device. Various types of data are stored in the maintenance result storage means 3 using the input means 2, for example.

データ圧縮手段4は、図2に示すように、期間設定手段17、データ比較手段18、ランク指標格納手段19および第一グラフ表示手段20を有する。   As shown in FIG. 2, the data compression unit 4 includes a period setting unit 17, a data comparison unit 18, a rank index storage unit 19, and a first graph display unit 20.

期間設定手段17は、データの評価期間を設定する。   The period setting means 17 sets the data evaluation period.

データ比較手段18は、期間設定手段17で設定された評価期間における保全実績格納手段3に格納された各種の機器データの異常評価を実行し、その評価結果に基づいてデータ圧縮を行う。   The data comparison unit 18 performs abnormality evaluation of various device data stored in the maintenance result storage unit 3 in the evaluation period set by the period setting unit 17 and performs data compression based on the evaluation result.

図3はデータ圧縮手段4にて行われるデータ圧縮の説明図であり、機器Aの状態監視データを対象としたデータ圧縮に関するものである。   FIG. 3 is an explanatory diagram of data compression performed by the data compression means 4 and relates to data compression for the status monitoring data of the device A. FIG.

先ず、データ比較手段18は、機器Aの状態監視データ(図3(上)参照)に収められるパラメータ(例えば、ポンプ軸受振動、インペラ磨耗など)ごとの異常情報(良好、要注意、要修理、要経過観察など)を参照する。   First, the data comparison means 18 has abnormal information (good, caution, required repair) for each parameter (for example, pump bearing vibration, impeller wear, etc.) stored in the state monitoring data of the device A (see FIG. 3 (upper)). Refer to follow-up observation).

次いで、データ比較手段18は、各パラメータの異常情報とランク指標格納手段19に格納された予め定められたランク指標との比較を行い、機器Aの状態監視データを各パラメータの異常情報に基づいてランクを付加する。すなわち、データ比較手段18は、パラメータごとに記録されている異常情報を用い、機器Aの状態監視データそれ自体をランク付け(圧縮)し、これに異常評価を行った日(評価日)を付加して成る圧縮データとする。   Next, the data comparison means 18 compares the abnormality information of each parameter with a predetermined rank index stored in the rank index storage means 19, and the state monitoring data of the device A is based on the abnormality information of each parameter. Add a rank. That is, the data comparison unit 18 ranks (compresses) the state monitoring data of the device A itself using the abnormality information recorded for each parameter, and adds the date (evaluation date) on which the abnormality evaluation is performed. Compressed data consisting of

データ圧縮で用いられるランク指標とランクの関係は、例えば次のようなものである。 (ランク) (ランク指標)
I・・・すべてのパラメータが良好である。
II・・・異常・劣化の解消(要経過観察)のパラメータがある。
III・・・異常・劣化の徴候が見られる(要注意)のパラメータがある。
IV・・・修理が必要な異常・劣化が見られる(要修理)のパラメータがある。
V・・・機器の機能喪失が発生し得る異常・劣化が見られるパラメータがある。
The relationship between the rank index and rank used in data compression is as follows, for example. (Rank) (Rank index)
I: All parameters are good.
II: There are parameters for elimination of abnormalities and deterioration (observation required).
III: There are parameters that require signs of abnormality or deterioration (attention required).
IV: There are parameters that require anomalies and deterioration that require repair (repair required).
V: There are parameters that cause abnormalities and deterioration that can cause loss of device functionality.

図3に示すデータ圧縮では、異常評価を行った「評価日1」において機器Aのすべてのパラメータが「良好」であったため、機器Aの状態監視データにランク「I」が割り当てられている。次いで、異常評価を行った「評価日2」において機器Aに「要注意」のパラメータが含まれていたため、機器Aの状態監視データにランク「III」が割り当てられている。異常評価を行った「評価日3」において機器Aに「要修理」のパラメータが含まれていたため、機器Aの状態監視データにランク「IV」が割り当てられている。そして、異常評価を行った「評価日4」において機器Aに「要経過観察」のパラメータが含まれていたため、機器Aの状態監視データにランク「V」が割り当てられている。なお、ランク指標とランクとの関係は、ランク指標格納手段19に記憶される。   In the data compression shown in FIG. 3, since all the parameters of the device A are “good” on the “evaluation date 1” when the abnormality evaluation is performed, the rank “I” is assigned to the state monitoring data of the device A. Next, since the parameter “Needs Caution” was included in the device A in the “evaluation date 2” in which the abnormality evaluation was performed, the rank “III” is assigned to the state monitoring data of the device A. Since the parameter “requires repair” is included in the device A in “evaluation date 3” in which the abnormality evaluation is performed, the rank “IV” is assigned to the state monitoring data of the device A. Then, since the parameter “Necessary follow-up” was included in the device A in “evaluation date 4” in which the abnormality evaluation was performed, the rank “V” is assigned to the state monitoring data of the device A. Note that the relationship between the rank index and the rank is stored in the rank index storage means 19.

第一グラフ表示手段20は、保全実績格納手段3に格納されている例えば機器Aの状態監視データを参照し、その状態監視データをグラフ化或いはテーブル化して表示部(図示省略)に表示して、状態監視データのランクをユーザに判断させる。そして、第一グラフ表示手段20は、ユーザが入力手段2を用いて相応のランクの付加要求を行ったとき、ユーザが付加要求したランクとそのランクの付加要求のあった日(評価日)とを用いて圧縮データを生成する。   The first graph display means 20 refers to, for example, the status monitoring data of the device A stored in the maintenance result storage means 3, displays the status monitoring data in a graph or a table and displays it on a display unit (not shown). And let the user determine the rank of the state monitoring data. Then, when the user makes a request for adding a corresponding rank using the input unit 2, the first graph display means 20 includes a rank requested by the user and a date (evaluation date) when the rank is requested to be added. Is used to generate compressed data.

総合評価結果格納手段5は、データ比較手段18或いは第一グラフ表示手段20の圧縮データを総合評価結果として格納する。総合評価結果格納手段5には、機器毎および機器データ毎に体系化して格納されている。   The comprehensive evaluation result storage unit 5 stores the compressed data of the data comparison unit 18 or the first graph display unit 20 as a comprehensive evaluation result. The comprehensive evaluation result storage means 5 stores the systematically for each device and each device data.

故障・劣化発生機器抽出手段6は、総合評価結果格納手段5に格納された圧縮データを評価し、プラントに設けられる各種機器の故障ないし劣化が発生した機器を抽出する。   The failure / deterioration occurrence device extraction unit 6 evaluates the compressed data stored in the comprehensive evaluation result storage unit 5, and extracts devices in which failure or deterioration of various devices provided in the plant has occurred.

故障・劣化発生機器格納手段7は、故障・劣化発生機器抽出手段6により抽出された故障ないし劣化が発生した機器を特定可能な情報(例えば、機器の名称やID)を格納する。   The failure / deterioration occurrence device storage means 7 stores information (for example, the name and ID of the device) that can identify the device in which the failure or deterioration has been extracted, extracted by the failure / deterioration occurrence device extraction means 6.

保全方法格納手段8は、機器毎にその機種、部品、点検・補修の方法およびその周期などの保全に関わる各種情報を格納する。   The maintenance method storage means 8 stores various types of information related to maintenance such as the model, parts, inspection / repair method, and the cycle thereof for each device.

機器重要度格納手段9は、機器毎にその機器の機種に応じた重要度を示す情報を格納する。   The device importance storage unit 9 stores information indicating the importance corresponding to the device model for each device.

保全見直し対象機器抽出手段10は、図4に示すように、総合評価結果格納手段5、保全方法格納手段8および機器重要度格納手段9に格納されたデータを参照し、保全方法の見直しの必要性がある機器(以下、保全見直し対象機器)を抽出する。この保全見直し対象機器抽出手段10は、判定期間格納手段21、判定基準格納手段22、ランク判定手段23、保全方法比較手段25および機種分類手段24を有する。   As shown in FIG. 4, the maintenance review target device extraction means 10 needs to review the maintenance method by referring to the data stored in the comprehensive evaluation result storage means 5, the maintenance method storage means 8 and the device importance degree storage means 9. Extract compatible devices (hereinafter, devices subject to maintenance review). The maintenance review target device extraction unit 10 includes a determination period storage unit 21, a determination criterion storage unit 22, a rank determination unit 23, a maintenance method comparison unit 25, and a model classification unit 24.

判定期間格納手段21は、判定の実行期間を示す情報を格納する。この判定の実行期間は、プラントの安全確保の観点から、機器重要度格納手段9に格納される機器重要度に基づいて設定される。例えば、重要度の高い機器ほど、判定の実行期間は短く設定され頻繁に判定される。   The determination period storage unit 21 stores information indicating a determination execution period. The execution period of this determination is set based on the device importance stored in the device importance storage means 9 from the viewpoint of ensuring plant safety. For example, the higher the importance, the shorter the determination execution period is set and the determination is made more frequently.

判定基準格納手段22は、保全の見直しの必要性ありとその必要性なしとを区分するための基準ランクを格納する。この基準ランクは、プラントの安全確保の観点から、機器重要度格納手段9に格納される機器重要度に基づいて設定される。   The criterion storage means 22 stores a criterion rank for distinguishing between necessity of maintenance review and absence of necessity. This reference rank is set based on the equipment importance stored in the equipment importance storage means 9 from the viewpoint of ensuring plant safety.

ランク判定手段23は、判定期間格納手段21に格納されている判定の実行期間を参照し、その実行期間ごとに総合評価結果格納手段5に格納されている総合評価結果を参照する。そして、ランク判定手段23は、総合評価結果である圧縮データのうち、判定基準格納手段22に記録されている所定の基準ランク以上の機器データが割り当てられた機器を見直し対象機器として抽出する。   The rank determination unit 23 refers to the determination execution period stored in the determination period storage unit 21 and refers to the comprehensive evaluation result stored in the comprehensive evaluation result storage unit 5 for each execution period. Then, the rank determination unit 23 reviews, from the compressed data that is the comprehensive evaluation result, a device to which device data equal to or higher than the predetermined reference rank recorded in the determination criterion storage unit 22 is assigned as a review target device.

ここで、基準ランクは、例えば保全緩和ランクと保全強化ランクとに分類され、上述のランク指標の下で、保全緩和ランクとしてランク「II」が設定され、保全強化ランクとしてランク「IV」設定される。この場合、保全を緩和する見直し対象機器は、ランク「II」以下が割り当てられた機器データに関わる機器となる。一方、保全を強化する見直し対象機器は、ランク「IV」以上が割り当てられた機器データに関わる機器となる。   Here, the standard rank is classified into, for example, a maintenance mitigation rank and a maintenance strengthening rank, and rank “II” is set as the maintenance mitigation rank and rank “IV” is set as the maintenance strengthening rank under the rank index described above. The In this case, the device to be reviewed to ease the maintenance is a device related to device data to which rank “II” or lower is assigned. On the other hand, the devices to be reviewed that strengthen the maintenance are devices related to device data to which rank “IV” or higher is assigned.

機種分類手段24は、保全方法格納手段8に格納される保全に関わる各種の情報(機器の機種、部品、点検・補修の方法およびその周期など)を参照し、保全見直し対象機器を機種、点検・補修の方法および周期などで分類する。   The model classification means 24 refers to various maintenance-related information stored in the maintenance method storage means 8 (equipment model, parts, inspection / repair method and its cycle, etc.), and checks the maintenance review target equipment model and inspection・ Classify by repair method and cycle.

保全方法比較手段25は、ランク判定手段23により抽出された保全見直し対象機器について、例えば、機種分類手段24により分類された機種ごとに且つ点検・補修の周期が短いものほど保全見直しを優先させる情報を割り振る。   The maintenance method comparison unit 25 gives priority to the maintenance review with respect to the maintenance review target device extracted by the rank determination unit 23, for example, for each model classified by the model classification unit 24 and with a shorter inspection / repair cycle. Is allocated.

保全見直し対象機器格納手段11は、保全見直し対象機器抽出手段10により抽出され、優先順位が付された保全方式の見直し対象機器を格納する。   The maintenance review target device storage unit 11 stores the review target devices of the maintenance method extracted by the maintenance review target device extraction unit 10 and given priority.

保全実績詳細評価手段12は、図5に示すように、第二グラフ表示手段26、表示期間設定手段27、グラフ設定手段28、グラフプリセット格納手段29、グラフプリセット呼び出し手段30を有する。   As shown in FIG. 5, the maintenance result detailed evaluation unit 12 includes a second graph display unit 26, a display period setting unit 27, a graph setting unit 28, a graph preset storage unit 29, and a graph preset call unit 30.

第二グラフ表示手段26は、所定のタイミングで保全実績格納手段3を参照すると共に分解点検データ、状態監視データ、故障履歴データおよび運転時間データなどのプラント保全に関わる各種の機器データの一部或いは全部をグラフ化して表示する。表示期間格納手段27は、この第二グラフ表示手段26において表示させる期間を格納する。   The second graph display means 26 refers to the maintenance result storage means 3 at a predetermined timing, and also part of various equipment data related to plant maintenance such as overhaul inspection data, condition monitoring data, failure history data, and operation time data, or the like. Display everything as a graph. The display period storage unit 27 stores a period to be displayed on the second graph display unit 26.

グラフ設定手段28は、保全見直し対象機器格納手段11を参照し、第二グラフ表示手段26により表示されるグラフ上の機器のうち、見直しの必要性ありとして抽出された保全見直し対象機器を特定し、見直しの必要性ありの旨を示す情報を付加したエビデンスデータを生成する。また、第二グラフ設定手段28は、故障・劣化発生機器格納手段7を参照し、第二グラフ表示手段26により表示されるグラフ上の機器のうち故障・劣化が発生した機器を特定し、故障・劣化が発生したパラメータを示す情報(例えば、パラメータの名称)を付加したエビデンスデータを生成する。   The graph setting unit 28 refers to the maintenance review target device storage unit 11 and identifies a maintenance review target device extracted as having a need for review among devices on the graph displayed by the second graph display unit 26. Then, generate evidence data to which information indicating the necessity of review is added. Further, the second graph setting unit 28 refers to the failure / deterioration occurrence device storage unit 7, identifies the device in which failure / deterioration has occurred among the devices on the graph displayed by the second graph display unit 26, and Generate evidence data to which information (for example, the name of a parameter) indicating a parameter in which deterioration has occurred is added.

グラフプリセット格納手段29は、表示するグラフの種類(例えば、トレンドグラフ)や項目などのプリセット情報を格納する。   The graph preset storage unit 29 stores preset information such as the type of graph to be displayed (for example, a trend graph) and items.

グラフプリセット呼び出し手段30は、グラフプリセット格納手段29に格納されたプリセット情報を呼び出し、グラフ設定手段28に送る。グラフ設定手段28は、受け取ったプリセット情報に基づいて、表示するグラフの種類や項目を設定し、第二グラフ表示手段26に送る。なお、このグラフのプリセットは、入力手段2を用いてユーザの手動により設定ないし変更することもできる。   The graph preset calling unit 30 calls the preset information stored in the graph preset storage unit 29 and sends it to the graph setting unit 28. The graph setting means 28 sets the type and item of the graph to be displayed based on the received preset information and sends it to the second graph display means 26. The preset of the graph can be set or changed manually by the user using the input unit 2.

エビデンスデータ格納手段13は、保全実績詳細評価手段12により生成されたエビデンスデータを格納する。   The evidence data storage unit 13 stores the evidence data generated by the maintenance result detailed evaluation unit 12.

故障・劣化特性格納手段14は、機器の機種毎に構成部位の故障・劣化特性、それに対する一般的な保全方式ないし点検・補修方法とその周期をデータベース化して格納する。   The failure / deterioration characteristic storage means 14 stores the failure / deterioration characteristics of the component parts for each model of the device, a general maintenance method or inspection / repair method for the same, and a period thereof as a database.

ここに、「故障・劣化特性」は、故障・劣化の現象に至るメカニズムないしプロセスにより分類されるものであり、例えば、故障・劣化が時間の経過に伴って必ず(確定的に)発生するものであるか、ヒューマンエラーや設計で考慮していない応力などの偶発的な事由がなければ発生し得ないものであるかの2種とし、前者を時間劣化特性と称し、後者を偶発特性と称す。故障・劣化が偶発特性を持つのであれば、故障・劣化が発生したからといって分解点検の周期を変更するなどの保全見直しを行うのは間違いであると言える。また、故障・劣化が時間劣化特性を持つのであれば、故障・劣化が発生した場合にTBMの周期を適切なものに改めるか或いはCBMを行う必要がある。   Here, “failure / deterioration characteristics” are classified according to the mechanism or process leading to the phenomenon of failure / deterioration. For example, failure / deterioration always (deterministically) occur over time. Or the one that cannot occur without accidents such as human error or stress not considered in the design, the former is called time degradation characteristics and the latter is called accident characteristics . If the failure / deterioration has an accidental characteristic, it can be said that it is a mistake to perform maintenance reviews such as changing the cycle of overhaul inspection just because a failure / deterioration has occurred. Further, if the failure / deterioration has time deterioration characteristics, it is necessary to change the TBM cycle to an appropriate one or to perform CBM when the failure / deterioration occurs.

保全見直し適否判定手段15は、エビデンスデータ格納手段13に格納されている機器データと故障・劣化特性格納手段14に格納される故障・劣化特性とを対比し、保全見直し対象機器を対象として真に保全見直しが必要であるか否かを判定する。この保全見直し適否判定手段15は、データ照合手段31、評価データセット格納手段32、機器状態判定手段33、悪化パラメータ抽出手段34、保全見直し最終判定手段35、時間劣化パラメータ抽出手段36および周期延長判定手段37を有する。   The maintenance review propriety determination means 15 compares the device data stored in the evidence data storage means 13 with the failure / degradation characteristics stored in the failure / degradation characteristics storage means 14, and is true for the maintenance review target equipment. Determine whether a maintenance review is required. The maintenance review suitability determination means 15 includes a data collating means 31, an evaluation data set storage means 32, a device state determination means 33, a deterioration parameter extraction means 34, a maintenance review final determination means 35, a time degradation parameter extraction means 36, and a period extension determination. Means 37 are included.

データ照合手段31は、機器重要度格納手段9に格納されている機器の重要度を示す情報と、故障・劣化特性格納手段14に格納されている故障・劣化特性等と、エビデンスデータ格納手段13に格納されるエビデンスデータとを照合してデータ間の対応関係を特定する。   The data collating unit 31 includes information indicating the importance level of the device stored in the device importance level storage unit 9, failure / degradation characteristics stored in the failure / degradation characteristic storage unit 14, and evidence data storage unit 13. The correspondence between the data is specified by collating with the evidence data stored in the data.

評価データセット格納手段32は、データ照合手段31により特定された対応関係に基づいて、機器重要度格納手段9に格納されている機器の重要度を示す情報と、故障・劣化特性格納手段14に格納されている故障・劣化特性等と、エビデンスデータ格納手段13に格納されるエビデンスデータをまとめて評価データセットとする。   The evaluation data set storage unit 32 stores information indicating the importance level of the device stored in the device importance level storage unit 9 and the failure / degradation characteristic storage unit 14 based on the correspondence specified by the data matching unit 31. The stored failure / deterioration characteristics and the like and the evidence data stored in the evidence data storage unit 13 are collectively set as an evaluation data set.

機器状態判定手段33は、評価データセット格納手段32に格納されている評価データセットを参照し、エビデンスデータのランクに基づいて各種機器に故障・劣化が生じているか否かを判定する。   The device state determination unit 33 refers to the evaluation data set stored in the evaluation data set storage unit 32 and determines whether or not various devices have failed or deteriorated based on the rank of the evidence data.

悪化パラメータ抽出手段は、機器状態判定手段33により故障・劣化が生じていると判定された機器を対象とし、悪化パラメータを抽出する。悪化パラメータは、所定期間内にランクが所定以上大きくなったパラメータとして定義される。   The deterioration parameter extraction unit extracts a deterioration parameter for a device that is determined to have a failure / deterioration by the device state determination unit 33. The deterioration parameter is defined as a parameter whose rank has become larger than a predetermined value within a predetermined period.

保全見直し最終判定手段35は、例えば悪化パラメータを持つ機器を対象とし、パラメータの故障・劣化特性(偶発特性であるか時間劣化特性であるか)を考慮して、機器の保全見直しが真に必要であるか否かを判定する。また、この判定では、偶発特性の故障・劣化に基づいてTBMによる点検・補修が行われていないかなどの保全の適正評価や、TBMの周期設定が長過ぎないか或いは短過ぎないかなどの保全の定量評価も行う。   The maintenance review final determination means 35 is intended for, for example, a device having a degradation parameter, and it is really necessary to review the maintenance of the device in consideration of the failure / degradation characteristics of the parameter (whether it is accidental characteristics or time degradation characteristics). It is determined whether or not. In addition, in this determination, appropriate maintenance evaluation such as whether inspection / repair by TBM has not been performed based on failure / deterioration of accidental characteristics, whether the TBM cycle setting is not too long or too short, etc. Quantitative assessment of maintenance is also performed.

時間劣化パラメータ抽出手段36は、機器状態判定手段33により故障・劣化が生じていないと判定された機器を対象とし、その機器に関わる時間劣化特性を持つパラメータ(時間劣化パラメータ)を抽出する。   The time degradation parameter extracting unit 36 extracts a parameter having a time degradation characteristic (time degradation parameter) related to the device, which is targeted for the device determined by the device state determination unit 33 that no failure / deterioration has occurred.

周期延長判定手段37は、時間劣化パラメータ抽出手段36により抽出された時間劣化パラメータとこの時間劣化パラメータについて予め定められた設定値とを用い、TBMの周期延長が可能であるかどうかを判定する。なお、この判定では、例えば最小2乗法による外挿法により、外挿曲線と設計値の交点の日付を予想し、TBMの周期延長が可能か否かを判定する。   The cycle extension determination unit 37 uses the time degradation parameter extracted by the time degradation parameter extraction unit 36 and a preset value for the time degradation parameter to determine whether the TBM cycle can be extended. In this determination, the date of the intersection of the extrapolation curve and the design value is predicted by, for example, extrapolation using the least square method, and it is determined whether or not the TBM cycle can be extended.

保全見直し実行手段16は、保全見直し適否判定手段15で生成された結果に基づいて、保全方法格納手段8に格納された機器の保全方法の更新などを行う。   The maintenance review execution means 16 updates the maintenance method of the equipment stored in the maintenance method storage means 8 based on the result generated by the maintenance review suitability determination means 15.

次に、プラント保全装置1の効果を説明する。   Next, the effect of the plant maintenance apparatus 1 will be described.

プラント保全装置1にあっては、
(1)機器を構成する部品の状態(パラメータ)を指標とし、先ず機器データ(状態監視データ等)がその各パラメータの故障・劣化の程度に応じてランク付けされる。そして、このランク付けされた機器データを対象として保全の有無判断が行われ、保全見直し対象機器が抽出される。このため、保全見直し対象機器の抽出が効率的に行える。次いで、抽出された保全見直し対象機器に関わるパラメータを個別的に評価することにより保全の見直しが真に必要であるか否かが判定される。その結果、プラントに設けられる機器の数が膨大であっても、高い信頼性で且つ効率よく機器の保全見直しが可能となる。
In the plant maintenance device 1,
(1) Using the state (parameters) of parts constituting the device as an index, device data (status monitoring data, etc.) is first ranked according to the degree of failure / deterioration of each parameter. Then, the presence / absence of maintenance is determined for the ranked device data, and the maintenance review target device is extracted. For this reason, it is possible to efficiently extract the maintenance review target devices. Next, it is determined whether or not the maintenance review is really necessary by individually evaluating the parameters related to the extracted maintenance review target device. As a result, even if the number of devices provided in the plant is enormous, it is possible to review the maintenance of the devices with high reliability and efficiency.

(2)保全の見直し要否が多様な情報に基づいて判定されるので、より高い信頼性で保全の見直しを行うことができる。   (2) Since the necessity of review of maintenance is determined based on various information, it is possible to review maintenance with higher reliability.

(3)機器データのランク付けが画一的な基準に基づいて行われるのではなくユーザの経験を反映することができる。   (3) The device data is not ranked based on a uniform standard, but can reflect the user's experience.

(4)圧縮データは、保全の見直し要否を判定するのに必要最小限と言える情報を保有するため、保全の見直しが一層効率的に行える。   (4) Since the compressed data holds information that can be said to be the minimum necessary for determining whether or not the maintenance needs to be reviewed, the maintenance can be reviewed more efficiently.

(5)機器の重要度に応じた抽出頻度で保全見直し対象機器を抽出するため、より高い信頼性で保全の見直しを行える。   (5) Since maintenance review target devices are extracted at an extraction frequency corresponding to the importance of the device, maintenance can be reviewed with higher reliability.

(6)抽出した保全見直し対象機器をその機種で分類し、その機種ごとに点検・補修の周期が短いものほど保全見直しを優先させる情報を割り振る。このため、より高い信頼性で保全の見直しを行える。   (6) The extracted maintenance review target devices are classified according to their models, and information that prioritizes maintenance review is assigned to each model as the inspection / repair cycle is shorter. For this reason, maintenance can be reviewed with higher reliability.

(7)保全見直し対象機器であることを示す情報を付加して成るエビデンスデータを生成するため、ユーザは詳細な機器データを参考にしながら保全の要否を検討できるので、より高い信頼性で保全の見直しを行える。   (7) Since evidence data is generated by adding information indicating that the device is subject to maintenance review, the user can examine the necessity of maintenance with reference to detailed device data, so maintenance can be performed with higher reliability. Can be reviewed.

(8)エビデンスデータに基づいて保全見直し対象機器を特定すると共にその保全見直し対象機器に故障・劣化が生じているか否かを判定し、故障・劣化が生じていると判定した保全見直し対象機器を対象として、その保全見直し対象機器のパラメータが偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行うことで、ユーザは詳細な機器データを参考にしながら保全の要否を検討できるので、より高い信頼性で且つ容易に保全の見直しを行える。   (8) Identify the equipment subject to maintenance review based on the evidence data, determine whether or not the equipment subject to maintenance review has failed / deteriorated, and select the equipment subject to maintenance review that has been judged to have failed / deteriorated. By determining whether the parameters of the target device for maintenance review are accidental or deterministic, the user can examine the necessity of maintenance while referring to detailed device data. The maintenance can be reviewed with higher reliability and ease.

(9)時間の経過と共にランクが所定以上大きくなった保全見直し対象機器を特定すると共にランクが大きくなった原因のパラメータを抽出し、そのパラメータの異常が偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行うことで、保全の見直しが真に必要であるか否かの判断を容易に行えるようになる。   (9) A maintenance review target device whose rank has become larger than a predetermined value as time passes is specified, and a parameter that causes the rank to be increased is extracted, and whether the abnormality of the parameter is accidental or deterministic Therefore, it is possible to easily determine whether or not a review of maintenance is really necessary.

以上、本発明に係るプラント保全装置およびプラント保全方法を1つの実施形態に基づき説明してきたが、具体的な構成については、本実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載の発明の要旨を逸脱しない限り設計の変更や追加等は許容される。   As described above, the plant maintenance apparatus and the plant maintenance method according to the present invention have been described based on one embodiment. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and the invention described in the claims. Design changes and additions are allowed without departing from the gist of the present invention.

例えば、プラント保全装置およびプラント保全方法は、原子力発電プラントなどに適用する例を示したが、化学プラントや航空機或いは船舶などの輸送機に対しても適用できる。   For example, although the example which applies a plant maintenance apparatus and a plant maintenance method to a nuclear power generation plant etc. was shown, it is applicable also to transport machines, such as a chemical plant, an airplane, or a ship.

1……プラント保全装置, 2……入力手段, 3……保全実績格納手段, 4……データ圧縮手段, 5……総合評価結果格納手段, 6……故障・劣化発生機器抽出手段, 7……故障・劣化発生機器格納手段, 8……保全方法格納手段, 9……機器重要度格納手段, 10……保全見直し対象機器抽出手段, 11……保全見直し対象機器格納手段, 12……保全実績詳細評価手段, 13……エビデンスデータ格納手段, 14……故障・劣化特性格納手段, 15……保全見直し適否判定手段, 16……保全見直し実行手段, 17……期間設定手段, 18……データ比較手段, 19……ランク指標格納手段, 20……第一グラフ表示手段, 21……判定期間格納手段, 22……判定基準格納手段, 23……ランク判定手段, 24……機種分類手段, 25……保全方法比較手段, 26……第二グラフ表示手段, 27……表示期間格納手段, 28……グラフ設定手段, 29……グラフプリセット格納手段, 30……グラフプリセット呼び出し手段, 31……データ照合手段, 32……評価データセット格納手段, 33……機器状態判定手段, 34……悪化パラメータ抽出手段, 35……保全見直し最終判定手段, 36……時間劣化パラメータ抽出手段, 37……周期延長判定手段.   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Plant maintenance apparatus, 2 ... Input means, 3 ... Maintenance result storage means, 4 ... Data compression means, 5 ... Comprehensive evaluation result storage means, 6 ... Failure / deterioration apparatus extraction means, 7 ... · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·····································································. Results detailed evaluation means, 13 …… Evidence data storage means, 14 …… Failure / degradation characteristic storage means, 15 …… Maintenance review suitability determination means, 16 …… Maintenance review execution means, 17 …… Period setting means, 18 …… Data comparison means, 19 ... rank index storage means, 20 ... first graph display means, 21 ... determination period storage means, 22 ... determination criteria storage means, 23 ... rank determination means 24 …… Model classification means, 25 …… Maintenance method comparison means, 26 …… Second graph display means, 27 …… Display period storage means, 28 …… Graph setting means, 29 …… Graph preset storage means, 30 …… Graph preset calling means, 31... Data collating means, 32... Evaluation data set storage means, 33... Equipment state judging means, 34 .. deterioration parameter extracting means, 35. Degradation parameter extraction means, 37... Period extension determination means.

Claims (6)

プラントに設けられる機器の故障・劣化状況や保全履歴の管理に用いられるプラント保全装置において、
少なくとも保全の対象となる機器の識別情報及びこの機器のパラメータごとの故障・劣化の程度を示す異常情報を機器データとして格納する保全実績格納手段と、
前記機器データが保有する機器のパラメータごとの異常情報に応じ、その機器データをランク付けして圧縮データとするデータ圧縮手段と、
前記圧縮データのランクを参照し、基準ランク以上のランクが割り当てられた機器を保全見直し対象機器として抽出する保全見直し対象機器抽出手段と、
前記保全見直し対象機器のパラメータの異常が偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行い、保全見直しの適否を判定する保全見直し適否判定手段と、
を備えることを特徴とするプラント保全装置。
In plant maintenance equipment used for managing failure / deterioration status and maintenance history of equipment installed in the plant,
Maintenance result storage means for storing at least identification information of a device to be maintained and abnormality information indicating a degree of failure / deterioration for each parameter of the device as device data;
According to the abnormality information for each parameter of the device held by the device data, the data compression means that ranks the device data and sets it as compressed data;
Maintenance review target device extraction means for referring to the rank of the compressed data and extracting a device assigned a rank higher than the standard rank as a maintenance review target device;
A maintenance review suitability judging means for judging whether the abnormality of the parameter of the maintenance review target device is accidental or deterministic and judging the suitability of the maintenance review;
A plant maintenance device comprising:
前記データ圧縮手段は、機器の各パラメータの故障・劣化の程度に応じて相応のランクを示したランク指標を用いて、機器データをランク付けすることを特徴とする請求項1に記載のプラント保全装置。   2. The plant maintenance according to claim 1, wherein the data compression unit ranks the equipment data using a rank index indicating a corresponding rank in accordance with a degree of failure / deterioration of each parameter of the equipment. apparatus. 前記保全見直し対象機器抽出手段は、機器の重要度に応じた抽出頻度で保全見直し対象機器を抽出することを特徴とする請求項1または2に記載のプラント保全装置。   The plant maintenance apparatus according to claim 1 or 2, wherein the maintenance review target device extraction unit extracts a maintenance review target device at an extraction frequency corresponding to the importance of the device. 前記保全実績格納手段に格納される機器データに対し、保全見直し対象機器であることを示す情報を付加して成るエビデンスデータを生成する保全実績詳細評価手段を備え、
前記保全見直し適否判定手段は、エビデンスデータに基づいて保全見直し対象機器を特定すると共にその保全見直し対象機器に故障・劣化が生じているか否かを判定し、故障・劣化が生じていると判定した保全見直し対象機器を対象として、その保全見直し対象機器のパラメータが偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行うことを特徴とする請求項1ないし請求項3の何れか1項に記載のプラント保全装置。
Maintenance result detailed evaluation means for generating evidence data formed by adding information indicating that the device is a maintenance review target device to the device data stored in the maintenance result storage unit,
The maintenance review suitability determining means identifies the maintenance review target device based on the evidence data, determines whether the maintenance review target device has a failure / deterioration, and determines that the failure / degradation has occurred. 4. A device according to any one of claims 1 to 3, wherein, for the device subject to maintenance review, it is determined whether the parameter of the device subject to maintenance review is accidental or deterministic. The plant maintenance apparatus as described in the item.
前記保全見直し適否判定手段は、時間の経過と共にランクが所定以上大きくなった保全見直し対象機器を特定すると共にランクが大きくなった原因のパラメータを抽出し、そのパラメータの異常が偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行うことを特徴とする請求項4に記載のプラント保全装置。   The maintenance review suitability determination means identifies a maintenance review target device whose rank has become larger than a predetermined value as time passes, extracts a parameter that causes the rank to increase, and the abnormality of the parameter is accidental. The plant maintenance device according to claim 4, wherein it is determined whether the device is deterministic or not. プラントに設けられる機器の故障・劣化状況や保全履歴の管理を行うプラント保全方法において、
少なくとも保全の対象となる機器の識別情報及びこの機器のパラメータごとの故障・劣化の程度を示す異常情報を機器データとして格納する工程と、
前記機器データが保有する機器のパラメータごとの異常情報に応じ、その機器データを複数のランクに分けて圧縮データとする工程と、
前記圧縮データのランクを参照し、基準ランク以上のランクが割り当てられた機器を保全見直し対象機器として抽出する工程と、
前記保全見直し対象機器のパラメータの異常が偶発的なものであるか確定的なものであるかの判定を行い、保全見直しの適否を判定する工程と、
を備えることを特徴とするプラント保全方法。
In the plant maintenance method that manages the failure / degradation status and maintenance history of equipment installed in the plant,
Storing at least identification information of a device to be maintained and abnormality information indicating a degree of failure / degradation for each parameter of the device as device data;
According to the abnormality information for each parameter of the device held by the device data, the device data is divided into a plurality of ranks and compressed data, and
Referring to the rank of the compressed data, and extracting a device assigned a rank higher than the standard rank as a maintenance review target device; and
Determining whether the abnormality of the parameter of the maintenance review target device is accidental or deterministic, and determining the suitability of the maintenance review;
A plant maintenance method comprising:
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