JP2017134742A - Plant monitoring device and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve a plant monitoring device capable of appropriately monitoring a plant in accordance with a state and the like of the plant.SOLUTION: The plant monitoring device comprises a measurement value input unit (8) that acquires measurement values of a plurality of pieces of plant equipment (111-1 to 111-n), an abnormality degree calculation unit (9) that calculates an abnormality degree, which indicates a degree of abnormality in the measurement value of one plant equipment (111-m (1≤m≤n)) of the plurality of pieces of plant equipment (111-1 to 111-n), an available state determination unit (10) that determines whether the one plant equipment (111-m) is in a normal state on the basis of the abnormality degree and a threshold value corresponding to the measurement value, and a threshold value setting unit (7) that increases or decreases the threshold corresponding to the one plant equipment (111-m) on the basis of operational states of the plurality of pieces plant equipment, other than the one plant equipment (111-m), of the plurality of pieces of plant equipment (111-1 to 111-n).SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、プラント監視装置およびプログラムに関する。   The present invention relates to a plant monitoring apparatus and a program.

発電プラント等においては、信頼性の向上と保守作業の合理化を目的として、運転中のプラント機器を監視する状態監視の導入が進められている。状態監視技術としては、例えばプラント機器の温度、振動等の値を計測し、正常時の計測値と現時点の計測値との比較によって異常の有無を判断する方法が一般的に採用されている。例えば、正常時の計測値と現時点の計測値との差が所定の閾値以上である場合に、「異常」であると判定することが考えられる。この閾値を設定するにあたっては、プラント機器の種類ごとに暫定的な閾値を設定し、その後のチューニングによって閾値を増減させるような対応を行うことが一般的である。   In power plants and the like, for the purpose of improving reliability and rationalizing maintenance work, introduction of state monitoring for monitoring plant equipment in operation is being promoted. As a state monitoring technique, for example, a method is generally employed in which values such as temperature and vibration of plant equipment are measured, and the presence / absence of an abnormality is determined by comparing a measured value at normal time with a measured value at present. For example, when the difference between the normal measurement value and the current measurement value is greater than or equal to a predetermined threshold value, it may be determined that it is “abnormal”. In setting this threshold value, it is common to set a provisional threshold value for each type of plant equipment, and to take measures to increase or decrease the threshold value by subsequent tuning.

また、プラント機器に異常が発生したときに、発電プラントに如何なる影響を与えるかを評価する技術も知られている。その一例として、下記特許文献1には、「プラント機器の観測値データベース1と、機器データベース2と、点検情報データベース3と、これらの観測値および情報を用いて任意時刻のプラント機器異常を診断する状態診断部4と、前記機器情報および点検情報と状態診断部からの情報を用いてプラント機器異常がプラント運転に及ぼす影響を評価するプラント運転影響度評価部5と、状態診断部4およびプラント運転影響度評価部5で得た結果によりプラント機器の点検方法/時期を決定する点検方法/時期決定部6とからなる。状態診断部4は、モデル作成手段と、モデル計算手段と、異常確率計算手段とを含む。任意時刻における機器の異常確率を算出し、その機器が異常に至った際のプラント運転への影響度を評価し、機器の点検手法/時期を決定する。」と記載されている(要約書参照)。   There is also known a technique for evaluating what kind of influence is exerted on a power plant when an abnormality occurs in plant equipment. As an example, the following Patent Document 1 describes, “Observation value database 1 of plant equipment, equipment database 2, inspection information database 3, and diagnosis of plant equipment abnormality at an arbitrary time using these observation values and information. State diagnosis unit 4, plant operation influence degree evaluation unit 5 that evaluates the influence of plant equipment abnormality on plant operation using the equipment information, inspection information, and information from the state diagnosis unit, state diagnosis unit 4, and plant operation It consists of an inspection method / time determination unit 6 that determines the inspection method / time of plant equipment based on the results obtained by the influence evaluation unit 5. The state diagnosis unit 4 includes a model creation means, a model calculation means, and an abnormality probability calculation. Calculate the probability of equipment malfunction at any time, evaluate the impact on the plant operation when that equipment malfunctions, and check the equipment / To determine when. "Is described as (see abstract).

特開2004−240642号公報JP 2004-240642 A

プラント機器の異常の有無の判断に用いられる閾値は、必要に応じてユーザ(人間)が適宜設定することができる。このことは、換言すると、ユーザの操作が介在しない限り、閾値は一定になるということである。しかし、ユーザの操作が介在しない期間中であっても、プラントの状態等に応じて、閾値を変更した方が望ましい場合がある。
この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、プラントの状態等に応じて、プラントを適切に監視できるプラント監視装置およびプログラムを提供することを目的とする。
The threshold used for determining whether there is an abnormality in the plant equipment can be appropriately set by the user (human) as necessary. In other words, the threshold value is constant unless a user operation is involved. However, it may be desirable to change the threshold according to the state of the plant or the like even during a period in which no user operation is present.
This invention is made | formed in view of the situation mentioned above, and it aims at providing the plant monitoring apparatus and program which can monitor a plant appropriately according to the state of a plant, etc.

上記課題を解決するため本発明のプラント監視装置は、複数のプラント機器の計測値を取得する計測値入力部と、前記複数のプラント機器のうち一のプラント機器に係る前記計測値の異常の度合いを表す異常度を計算する異常度計算部と、前記異常度と、前記計測値に対応する閾値とに基づいて、前記一のプラント機器が正常であるか否かを判定する可用状態判定部と、前記複数のプラント機器のうち、前記一のプラント機器を除く他のプラント機器の動作状態に基づいて、前記一のプラント機器に対応する前記閾値を増減させる閾値設定部と、を有することを特徴とする。   In order to solve the above problems, a plant monitoring apparatus of the present invention includes a measured value input unit that acquires measured values of a plurality of plant devices, and a degree of abnormality of the measured values related to one plant device among the plurality of plant devices. An abnormality degree calculation unit that calculates an abnormality degree representing the above, an availability state determination part that determines whether or not the one plant device is normal based on the abnormality degree and a threshold value corresponding to the measurement value; A threshold value setting unit that increases or decreases the threshold value corresponding to the one plant device based on an operating state of other plant devices excluding the one plant device among the plurality of plant devices. And

本発明のプラント監視装置およびプログラムによれば、プラントの状態等に応じて、プラントを適切に監視できる。   According to the plant monitoring device and the program of the present invention, the plant can be appropriately monitored according to the state of the plant and the like.

本発明の第1実施形態によるプラント監視装置のブロック図である。It is a block diagram of the plant monitoring device by a 1st embodiment of the present invention. 機器故障確率データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of apparatus failure probability data. フォルトツリーの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a fault tree. イベントツリーの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an event tree. 正常時計測値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a normal time measured value. プラント監視装置において実行される制御プログラムのフローチャートである。It is a flowchart of the control program performed in a plant monitoring apparatus. 本発明の第2実施形態によるプラント監視装置のブロック図である。It is a block diagram of the plant monitoring apparatus by 2nd Embodiment of this invention.

[第1実施形態]
〈実施形態の構成〉
図1に示すブロック図を参照し、本発明の第1実施形態によるプラント監視装置100の構成を説明する。プラント監視装置100は、プラント110の状態を監視し、必要に応じて監視結果をユーザに報知するものである。なお、監視対象であるプラント110は、例えば、火力発電プラント、原子力発電プラント、各種物品の製造プラント等、様々な設備を適用することができる。プラント110は、ポンプ、弁、温度計等、様々な機能を有する複数の(n台の)プラント機器111−1〜111−nを有している。なお、これらプラント機器111−1〜111−nを総称して「プラント機器111」と呼ぶことがある。
[First Embodiment]
<Configuration of the embodiment>
With reference to the block diagram shown in FIG. 1, the structure of the plant monitoring apparatus 100 by 1st Embodiment of this invention is demonstrated. The plant monitoring apparatus 100 monitors the state of the plant 110 and notifies the user of the monitoring result as necessary. For the plant 110 to be monitored, various facilities such as a thermal power plant, a nuclear power plant, and a manufacturing plant for various articles can be applied. The plant 110 includes a plurality (n units) of plant equipment 111-1 to 111-n having various functions such as pumps, valves, and thermometers. These plant devices 111-1 to 111-n may be collectively referred to as “plant device 111”.

プラント監視装置100は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等、一般的なコンピュータとしてのハードウエアを備えており、HDDには、OS(Operating System)、アプリケーションプログラム、各種データ等が格納されている。OSおよびアプリケーションプログラムは、RAMに展開され、CPUによって実行される。図1において、プラント監視装置100の内部は、RAMに展開されたアプリケーションプログラム等によって実現される機能を、ブロックとして示す。   The plant monitoring apparatus 100 includes hardware as a general computer such as a central processing unit (CPU), a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a hard disk drive (HDD). Stores an OS (Operating System), application programs, various data, and the like. The OS and application programs are expanded in the RAM and executed by the CPU. In FIG. 1, the inside of the plant monitoring apparatus 100 shows the function implement | achieved by the application program etc. which were expand | deployed by RAM as a block.

図1において、機器故障確率データベース1は、プラント機器111の故障確率が格納されている。フォルトツリーデータベース2は、プラント110が停止する確率であるプラント停止確率P(影響度)を計算するためのフォルトツリーが格納されている。イベントツリーデータベース3には、イベントツリーが格納されている。また、正常時計測値データベース4は、各プラント機器111が正常であるときのプラント110の各部の計測値が格納されている。   In FIG. 1, the equipment failure probability database 1 stores failure probabilities of plant equipment 111. The fault tree database 2 stores a fault tree for calculating a plant stop probability P (impact level) that is a probability that the plant 110 will stop. The event tree database 3 stores an event tree. In addition, the normal measurement value database 4 stores measurement values of each part of the plant 110 when each plant device 111 is normal.

以下の説明においては、各プラント機器111の状態について、「動作状態」および「可用状態」という語句を用いる。「動作状態」は、「動作中」または「停止中」の何れかである。また、「可用状態」には、「正常」、「異常」、「動作不能」の3種類がある。ここで、「正常」とは、当該プラント機器が特に問題なく動作できる状態を指す。また、「動作不能」とは、故障や点検中のため、プラント機器が動作できない状態を指す。また、「異常」とは、プラント機器は動作可能ではあるが、異音発生や性能低下等の問題があり、そのまま放置すると故障して動作不能になる可能性のある状態を指す。通常は、可用状態が「動作不能」になると、動作状態は「停止中」になる。   In the following description, the terms “operating state” and “available state” are used for the state of each plant device 111. The “operating state” is “in operation” or “stopped”. In addition, there are three types of “available state”: “normal”, “abnormal”, and “inoperable”. Here, “normal” refers to a state in which the plant equipment can operate without any particular problem. Further, “inoperable” refers to a state in which plant equipment cannot operate due to failure or inspection. “Abnormal” refers to a state in which the plant equipment is operable, but has problems such as generation of abnormal noise and reduced performance, and may fail and become inoperable if left as it is. Normally, when the available state becomes “inoperable”, the operating state becomes “stopped”.

上述したデータベース1〜4の詳細を図2〜図5を参照し説明する。
図2は、機器故障確率データベース1に格納される機器故障確率データ200(故障確率)の一例を示す図である。図示のように、機器故障確率データ200は、一対一に対応させた「機器名称」と「故障確率」とを含んでいる。ここで、機器名称は、各プラント機器111に対して付与された一意の名称である。また、故障確率は、当該プラント機器は一年あたり何回程度の故障が予想されるかを表す値である。この故障確率は、例えば運転実績で得られた値を用いるとよい。
Details of the above-described databases 1 to 4 will be described with reference to FIGS.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of equipment failure probability data 200 (failure probability) stored in the equipment failure probability database 1. As shown in the figure, the device failure probability data 200 includes “device names” and “failure probabilities” that are in a one-to-one correspondence. Here, the device name is a unique name given to each plant device 111. The failure probability is a value that represents how many failures per year are expected for the plant equipment. As this failure probability, for example, a value obtained from an operation record may be used.

図3は、フォルトツリーデータベース2に格納されるフォルトツリー210の一例を示す図である。図示の例は、2台のポンプA,B(図2参照)によって、「給水機能」を実現することを想定している。ポンプA,Bは並列に配管され、並列運転される。そして、ポンプA,Bのうち少なくとも一方が動作可能(正常または異常)である場合は給水機能が充足され、ポンプA,Bの双方が動作不能である場合に給水機能が喪失される。すなわち、「給水機能喪失」という事象は、「ポンプAの動作不能」と「ポンプBの動作不能」との論理積によって表現される。このように、フォルトツリーは、実際にはブール代数の式としてフォルトツリーデータベース2に格納される。図3に示したフォルトツリーによれば、「給水機能喪失」という事象が生じる確率は、図2に示したポンプA,Bの故障確率の積、すなわち4×10-3(回/年)になる。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the fault tree 210 stored in the fault tree database 2. The illustrated example assumes that the “water supply function” is realized by two pumps A and B (see FIG. 2). Pumps A and B are piped in parallel and operated in parallel. When at least one of pumps A and B is operable (normal or abnormal), the water supply function is satisfied, and when both pumps A and B are inoperable, the water supply function is lost. That is, the event “loss of water supply function” is expressed by a logical product of “pump A inoperable” and “pump B inoperable”. Thus, the fault tree is actually stored in the fault tree database 2 as a Boolean algebraic expression. According to the fault tree shown in FIG. 3, the probability that the event “loss of water supply function” will occur is the product of the failure probabilities of pumps A and B shown in FIG. 2, that is, 4 × 10 −3 (times / year). Become.

図4は、イベントツリーデータベース3に格納されるイベントツリー220の一例を示す図である。
図4において、事象欄222は、プラント110における各種事象の内容を示す欄である。「起因事象」とは、プラント110が停止に至る原因になり得る事象であり、例えば「配管の破断」が挙げられる。「出力制御」とは、例えばプラント110が発電プラントである場合に、プラント110の出力電力を低下させることをいう。「給水制御」とは、プラント110の所定箇所に給水を行うことをいう。「減圧制御」とは、プラント110の所定箇所の圧力を減圧させることをいう。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the event tree 220 stored in the event tree database 3.
In FIG. 4, an event column 222 is a column indicating the contents of various events in the plant 110. The “cause event” is an event that can cause the plant 110 to stop, and includes, for example, “rupture of piping”. “Output control” refers to, for example, reducing the output power of the plant 110 when the plant 110 is a power plant. “Water supply control” refers to supplying water to a predetermined location of the plant 110. “Depressurization control” refers to reducing the pressure at a predetermined location of the plant 110.

確率欄224は、上記各事象に係る確率を示す。まず、確率P0は、起因事象が発生する確率である。また、確率P1は出力制御が失敗する確率であり、確率P2は給水制御が失敗する確率であり、確率P3は減圧制御が失敗する確率である。   The probability column 224 shows the probability related to each event. First, the probability P0 is the probability that an initiating event will occur. The probability P1 is the probability that the output control will fail, the probability P2 is the probability that the water supply control will fail, and the probability P3 is the probability that the decompression control will fail.

ツリー欄226は、起因事象以外の事象、すなわち出力制御、給水制御、減圧制御について成功(OK)または失敗(NG)の分岐状態を示す。また、結果欄228は、この分岐状態に応じて、プラント110の継続運転が可能であるか否かを示す。図示の例においては、出力制御、給水制御、減圧制御のうち少なくとも一つが成功すると、プラント110の継続運転が可能であり、出力制御、給水制御、減圧制御の全てが失敗すると、プラント110が停止状態になる。なお、イベントツリー220は、プラント110が停止に至るか否かの条件や確率を表すツリーに限られるものではなく、用途に応じて様々なツリーを適用することができる。例えば、プラント110が原子力発電プラントである場合、イベントツリー220は、炉心損傷が起こる条件やその確率を表すものであってもよい。この場合、プラント停止確率Pは、炉心損傷確率を表す値になる。   The tree column 226 indicates a branch state of success (OK) or failure (NG) for events other than the cause event, that is, output control, water supply control, and pressure reduction control. In addition, the result column 228 indicates whether or not the plant 110 can be continuously operated according to the branch state. In the illustrated example, if at least one of output control, water supply control, and pressure reduction control is successful, the plant 110 can be continuously operated. If all of the output control, water supply control, and pressure reduction control fails, the plant 110 is stopped. It becomes a state. The event tree 220 is not limited to a tree that represents the condition or probability of whether or not the plant 110 will be stopped, and various trees can be applied depending on the application. For example, when the plant 110 is a nuclear power plant, the event tree 220 may represent conditions and the probability of occurrence of core damage. In this case, the plant shutdown probability P is a value representing the core damage probability.

また、図5は、正常時計測値データベース4に格納される正常時計測値230の一例を示す図である。
図5において、時刻欄232は、後述する各計測値を測定した時刻を示す。温度欄234、圧力欄236および流量欄238は、当該時刻において、プラント110の配管の所定箇所における温度、圧力および流量の計測値をそれぞれ示す。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a normal measurement value 230 stored in the normal measurement value database 4.
In FIG. 5, a time column 232 indicates the time when each measured value described later is measured. The temperature column 234, the pressure column 236, and the flow rate column 238 respectively show measured values of temperature, pressure, and flow rate at predetermined locations of the piping of the plant 110 at the time.

図1に戻り、機器動作状態入力部5は、ポンプや弁等、各プラント機器111の動作状態を取得する。例えば、プラント110内のプロセス計算機(図示せず)から、ポンプの起動信号や、弁の開閉信号等のデジタル信号を受信し、これによってポンプや弁等のプラント機器の動作状態(動作中または停止中)を判定する。また、プラント110のある系統に属するプラント機器が点検中である場合は、該プロセス計算機は当該系統の隔離信号を出力する。機器動作状態入力部5は、この隔離信号に基づいて、停止中の機器を判別する。   Returning to FIG. 1, the device operation state input unit 5 acquires the operation state of each plant device 111 such as a pump or a valve. For example, a digital signal such as a pump start signal or a valve opening / closing signal is received from a process computer (not shown) in the plant 110, thereby operating states of the plant equipment such as pumps and valves (in operation or stopped). Middle). When a plant device belonging to a certain system of the plant 110 is being inspected, the process computer outputs an isolation signal of the system. The device operation state input unit 5 determines a stopped device based on the isolation signal.

なお、機器動作状態入力部5は、主として各プラント機器111の動作状態(動作中または停止中)を判定し、プラント機器111の可用状態(正常、異常、動作不能)については、主として可用状態判定部10が判定する。また、機器動作状態入力部5は、プラント110から受信した信号に基づいて、プラント機器111の動作状態を自動的に判定するものに限られず、例えばユーザがマニュアル操作によって各プラント機器111の動作状態を入力するものであってもよい。   The equipment operation state input unit 5 mainly determines the operation state (operating or stopped) of each plant device 111, and mainly determines the availability state (normal, abnormal, inoperable) of the plant device 111. The part 10 determines. In addition, the device operation state input unit 5 is not limited to automatically determining the operation state of the plant device 111 based on the signal received from the plant 110. For example, the user operates the operation state of each plant device 111 manually. May be input.

故障時影響計算部6は、データベース1〜4に記憶されたデータと、機器動作状態入力部5によって取得された各プラント機器111の動作状態とに基づいて、プラント110が停止する確率(プラント停止確率P)を計算する。
ここで、図2〜図4に示した例において、プラント停止確率Pを計算する具体例を説明する。図4に示した「給水制御」がポンプA,B(図2参照)の並列運転によって実現される場合、図3を参照して説明したように、「給水機能喪失」という事象が生じる確率は、4×10-3(回/年)になる。「給水機能喪失」とは、「給水制御の失敗」と同義であるため、図4に示す確率P2は「4×10-3(回/年)」になる。また、起因事象が発生する確率P0、出力制御が失敗する確率P1、および減圧制御が失敗する確率P3が、全て「10-2(回/年)」であったとすると、プラント停止確率Pは、確率P0〜P3の乗算結果、すなわち「4×10-9(回/年)」になる。
The failure impact calculation unit 6 determines the probability that the plant 110 will stop based on the data stored in the databases 1 to 4 and the operation state of each plant device 111 acquired by the device operation state input unit 5 (plant stoppage). Probability P) is calculated.
Here, the specific example which calculates the plant stop probability P in the example shown in FIGS. 2-4 is demonstrated. When the “water supply control” shown in FIG. 4 is realized by parallel operation of the pumps A and B (see FIG. 2), as described with reference to FIG. 4 × 10 −3 (times / year). Since “water supply function loss” is synonymous with “failure of water supply control”, the probability P2 shown in FIG. 4 is “4 × 10 −3 (times / year)”. Further, assuming that the probability P0 that the initiating event occurs, the probability P1 that the output control fails, and the probability P3 that the pressure reduction control fails are all “10 −2 (times / year)”, the plant stop probability P is The multiplication result of the probabilities P0 to P3, that is, “4 × 10 −9 (times / year)” is obtained.

但し、プラント停止確率Pは、各プラント機器111の動作状態に応じて変動する。例えば、ポンプAが故障、その他の理由により停止中である場合、給水機能が失敗する確率P2は、図2に示すポンプBの単体の故障確率すなわち「5×10-2(回/年)」に等しくなり、プラント停止確率Pは、「5×10-8(回/年)」になる。 However, the plant stop probability P varies depending on the operation state of each plant device 111. For example, when the pump A is out of order due to a failure or for other reasons, the probability P2 that the water supply function fails is the failure probability of the single pump B shown in FIG. 2, that is, “5 × 10 −2 (times / year)”. The plant stop probability P becomes “5 × 10 −8 (times / year)”.

計測値入力部8(計測値入力手段)は、現時点におけるプラント110の各部の計測値を取得する。ここで「計測値」とは主として連続的な値であり、温度、圧力、流量等が該当する。異常度計算部9(異常度計算手段)は、正常時計測値データベース4から温度、圧力および流量の正常時計測値230を読み出し、計測値入力部8から現時点における各部の計測値を取得し、両者に基づいて「異常度」という値を計算し出力する。   The measurement value input unit 8 (measurement value input means) acquires the measurement values of each part of the plant 110 at the current time. Here, “measured value” is mainly a continuous value, and corresponds to temperature, pressure, flow rate, and the like. The abnormality degree calculation unit 9 (abnormality degree calculation means) reads the normal measurement values 230 of the temperature, pressure, and flow rate from the normal measurement value database 4, acquires the measurement values of each part at the present time from the measurement value input unit 8, Based on both, a value of “abnormality” is calculated and output.

例えば、計測値が温度、圧力、流量の三者であるとすると、異常度計算部9は、温度異常度、圧力異常度、流量異常度を出力する。ここで、異常度とは、正常時計測値230に対する現時点の計測値の異常さの度合いを示す値である。単純な例では、「過去所定時間内の正常時計測値230の平均値と、現時点の計測値との差」を異常度にすることができる。より一般的には、例えば、マハラノビス・タグチ法を用いた場合、正常時計測値230と、現時点の計測値とのマハラノビス距離を異常度とすることができる。   For example, if the measured values are three of temperature, pressure, and flow rate, the abnormality degree calculation unit 9 outputs a temperature abnormality degree, a pressure abnormality degree, and a flow amount abnormality degree. Here, the degree of abnormality is a value indicating the degree of abnormality of the current measurement value with respect to the normal measurement value 230. In a simple example, the “difference between the average value of the normal measurement value 230 within the past predetermined time and the current measurement value” can be set as the degree of abnormality. More generally, for example, when the Mahalanobis Taguchi method is used, the Mahalanobis distance between the normal measurement value 230 and the current measurement value can be used as the degree of abnormality.

可用状態判定部10(可用状態判定手段)は、異常度計算部9から出力された各計測値の異常度と、対応する閾値との大小関係を比較することによって、当該計測値が異常であるか否かを判定する。例えば、閾値が1.0である場合、異常度が1.0未満であれば対応する計測値が正常であり、1.0以上であれば、当該計測値が異常であると判定することが考えられる。なお、計測値が「異常」である場合には、一般的には、対応するプラント機器の可用状態が異常である。   The availability state determination unit 10 (availability state determination unit) compares the magnitude of the degree of abnormality of each measurement value output from the degree-of-abnormality calculation unit 9 with the corresponding threshold value, whereby the measurement value is abnormal. It is determined whether or not. For example, when the threshold value is 1.0, if the degree of abnormality is less than 1.0, the corresponding measurement value is normal, and if it is 1.0 or more, it is determined that the measurement value is abnormal. Conceivable. When the measured value is “abnormal”, generally, the available state of the corresponding plant equipment is abnormal.

閾値は、閾値設定部7(閾値設定手段)によって、計測値毎に設定される。すなわち、上述した例(計測値が温度、圧力、流量の三者)においては、閾値設定部7は、温度異常度の閾値、圧力異常度の閾値、流量異常度の閾値の三者を出力する。なお、その詳細については後述する。そして、可用状態判定部10は、各計測値に基づいて、各プラント機器111の可用状態を、出力部11を介して出力する。   The threshold is set for each measurement value by the threshold setting unit 7 (threshold setting means). That is, in the above-described example (the measured values are temperature, pressure, and flow rate), the threshold setting unit 7 outputs the temperature abnormality level threshold, the pressure abnormality level threshold value, and the flow rate abnormality level threshold value. . Details thereof will be described later. Then, the available state determination unit 10 outputs the available state of each plant device 111 via the output unit 11 based on each measurement value.

出力部11は、ディスプレイやスピーカ等を有している。各計測値について異常の有無はディスプレイに表示される。また、何れかの計測値について異常が発生した場合は、スピーカを介して警報音を発生することができる。
上述したように、閾値設定部7は、可用状態判定部10に対して各異常度に対する閾値を出力するが、これらの閾値は、故障時影響計算部6から出力されるプラント停止確率Pに基づいて、以下のようにして決定される。
The output unit 11 includes a display, a speaker, and the like. The presence or absence of abnormality for each measured value is displayed on the display. Further, when an abnormality occurs in any of the measurement values, an alarm sound can be generated through the speaker.
As described above, the threshold setting unit 7 outputs thresholds for each degree of abnormality to the available state determination unit 10, and these thresholds are based on the plant stop probability P output from the failure impact calculation unit 6. Is determined as follows.

まず、プラント機器111が全て正常(動作中)である場合のプラント停止確率をPA0とし、あるプラント機器が停止した場合のプラント停止確率をPA1とし、両者の差分をΔPA=PA1−PA0とする。また、この差分ΔPAに対応する閾値を標準閾値RAという。図2〜図4に示した例において、プラント機器111が全て正常である場合のプラント停止確率PA0は、「4×10-9(回/年)」であった。また、ポンプAが故障した場合のプラント停止確率PA1は、「5×10-8(回/年)」であった。従って、差分ΔPAは、「4.6×10-8(回/年)」になる。また、標準閾値RAは、ポンプAの特性に応じて適宜定められるが、標準閾値RAは、当該差分ΔPA=4.6×10-8(回/年)に対応付けられる。 First, the plant stop probability when all the plant devices 111 are normal (operating) is P A0 , the plant stop probability when a certain plant device stops is P A1, and the difference between them is ΔP A = P A1Let P A0 . The threshold corresponding to the difference ΔP A is referred to as a standard threshold R A. In the example shown in FIGS. 2 to 4, the plant stop probability P A0 when the plant equipment 111 is all normal is “4 × 10 −9 (times / year)”. Further, the plant stoppage probability P A1 when the pump A failed was “5 × 10 −8 (times / year)”. Therefore, the difference ΔP A is “4.6 × 10 −8 (times / year)”. The standard threshold value RA is appropriately determined according to the characteristics of the pump A. The standard threshold value RA is associated with the difference ΔP A = 4.6 × 10 −8 (times / year).

次に、一部のプラントの機器が既に動作不能(停止中)になっている場合を想定する。この状態でさらにポンプAが故障し停止した場合のプラント停止確率の差分をΔPBとすると、このときの閾値Rは、RA・ΔPA/ΔPBになる。
ここで、既に動作不能(停止中)になっているプラントの機器のが「ポンプB」であった場合を例として説明する。図2〜図4に示した例において、ポンプBが動作不能であったとすると、給水機能が失敗する確率P2は、図2に示すポンプAの単体の故障確率すなわち「8×10-2(回/年)」に等しくなり、その場合のプラント停止確率PB0は、確率P0〜P3の乗算結果、すなわち「8×10-8(回/年)」になる。
Next, it is assumed that some plant devices are already inoperable (stopped). In this state, if the difference in the plant stop probability when the pump A further fails and stops is ΔP B , the threshold R at this time is R A · ΔP A / ΔP B.
Here, the case where the device of the plant that has already become inoperable (stopped) is “pump B” will be described as an example. In the example shown in FIGS. 2 to 4, if the pump B is inoperable, the probability P2 that the water supply function fails is the failure probability of the single pump A shown in FIG. 2, that is, “8 × 10 −2 (times In this case, the plant stop probability P B0 is a multiplication result of the probabilities P0 to P3, that is, “8 × 10 −8 (times / year)”.

既に動作不能になっているポンプBに加えて、さらにポンプAが動作不能になると、その場合のプラント停止確率PB1は、確率P0,P1,P3の乗算結果、すなわち「1×10-6(回/年)」になる。PB0,PB1の差分ΔPBは、「9.2×10-7(回/年)」になる。このときの閾値Rは、RA・ΔPA/ΔPB=RA・8×10-8/9.2×10-7=0.0896・RAになる。 When the pump A becomes inoperable in addition to the pump B that has already become inoperable, the plant stop probability P B1 in that case is the multiplication result of the probabilities P0, P1, and P3, that is, “1 × 10 −6 ( Times / year). The difference ΔP B between P B0 and P B1 is “9.2 × 10 −7 (times / year)”. The threshold value R at this time is R A · ΔP A / ΔP B = R A · 8 × 10 −8 /9.2×10 −7 = 0.0896 · R A.

このように、プラント機器111が全て正常である場合のポンプAに係る閾値Rを標準閾値RAとしたとき、ポンプBが動作不能である場合のポンプAに係る閾値Rは、標準閾値RAよりも低くなる。ポンプAが動作不能になった場合の影響度は、「他のプラント機器111が全て正常」である場合よりも、「既にポンプBが動作不能」である場合の方が大きい。本実施形態によれば、このように、ポンプAの故障による影響が大きくなった場合には、閾値Rを標準閾値RAよりも下げることにより、ポンプAの異常を早い段階で検出できるようになる。 Thus, when the threshold value R of the pump A when plant equipment 111 are all normal and standard threshold value R A, the threshold R of the pump A when the pump B is inoperable, standard threshold R A Lower than. The degree of influence when the pump A becomes inoperable is greater when “the pump B is already inoperable” than when “the other plant equipment 111 is all normal”. According to the present embodiment, when the influence of the failure of the pump A becomes large as described above, the abnormality of the pump A can be detected at an early stage by lowering the threshold value R below the standard threshold value RA. Become.

〈実施形態の動作〉
次に、図6を参照し、本実施形態の動作を説明する。なお、図6は、プラント監視装置100において実行される制御プログラムのフローチャートである。
図6において処理がステップS2に進むと、機器動作状態入力部5は、各プラント機器111の動作状態(動作中であるか否か)を取得する。次に、処理がステップS4に進むと、故障時影響計算部6は、プラント停止確率Pを計算する。次に、処理がステップS6に進むと、閾値設定部7は、各計測値に対応する閾値を計算する。
<Operation of the embodiment>
Next, the operation of this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart of a control program executed in the plant monitoring apparatus 100.
In FIG. 6, when the process proceeds to step S <b> 2, the device operation state input unit 5 acquires the operation state (whether or not it is operating) of each plant device 111. Next, when the process proceeds to step S4, the failure impact calculation unit 6 calculates a plant stop probability P. Next, when the processing proceeds to step S6, the threshold setting unit 7 calculates a threshold corresponding to each measurement value.

また、ステップS8,S10の処理は、上述したステップS2〜S6の処理と並行して実行される。まず、ステップS8においては、計測値入力部8は、プラント110の各部の計測値を取得する。次に、処理がステップS10に進むと、異常度計算部9は、各計測値の異常度を計算する。ステップS2〜S10の処理が全て完了すると、次に処理はステップS11に進む。   Moreover, the process of step S8, S10 is performed in parallel with the process of step S2-S6 mentioned above. First, in step S <b> 8, the measurement value input unit 8 acquires measurement values of each part of the plant 110. Next, when the process proceeds to step S10, the abnormality degree calculation unit 9 calculates the abnormality degree of each measurement value. When all the processes of steps S2 to S10 are completed, the process proceeds to step S11.

ステップS11においては、ステップS12,S14,S16の処理が各計測値について繰り返される。まず、ステップS12においては、可用状態判定部10は、対象となる計測値について異常度が閾値以上であるか否かを判定する。ここで、「No」と判定されると、処理はステップS14に進む。ステップS14では、可用状態判定部10は、当該計測値および当該計測値に対応するプラント機器が正常であると判定し、その判定結果を出力部11に出力する。   In step S11, the processes of steps S12, S14, and S16 are repeated for each measurement value. First, in step S12, the available state determination unit 10 determines whether or not the degree of abnormality is greater than or equal to a threshold value for a target measurement value. If it is determined “No”, the process proceeds to step S14. In step S <b> 14, the available state determination unit 10 determines that the measurement value and the plant equipment corresponding to the measurement value are normal, and outputs the determination result to the output unit 11.

一方、ステップS12において「Yes」と判定されると、処理はステップS16に進む。ステップS16では、可用状態判定部10は、当該計測値および当該計測値に対応するプラント機器が異常であると判定し、その判定結果を出力部11に出力する。なお、ステップS12〜S16において判定される可用状態は「正常」または「異常」の何れかであって、可用状態は「動作不能」とは判定されない。各プラント機器111が動作不能であるか否かは、ユーザのマニュアル操作によって指定してもよく、別のプログラム(図示せず)によってプラント監視装置100が判定するようにしてもよい。   On the other hand, if "Yes" is determined in step S12, the process proceeds to step S16. In step S <b> 16, the availability state determination unit 10 determines that the measurement value and the plant equipment corresponding to the measurement value are abnormal, and outputs the determination result to the output unit 11. The available state determined in steps S12 to S16 is either “normal” or “abnormal”, and the available state is not determined to be “inoperable”. Whether or not each plant device 111 is inoperable may be designated by a user's manual operation, or may be determined by the plant monitoring apparatus 100 by another program (not shown).

各計測値に対して、ステップS12,S14,S16の処理が終了すると、処理はステップS18に進み、プラント110の監視を終了するか否かが判定される。なお、プラント110の監視を終了する場合とは、ユーザが監視を停止すべき旨の指示を入力した場合である。プラント110の監視を終了する場合には「Yes」と判定され、本プログラムの処理が終了する。一方、「No」と判定されると、上述したステップS2以降の処理が繰り返される。   When the processes of steps S12, S14, and S16 are completed for each measurement value, the process proceeds to step S18, and it is determined whether or not to monitor the plant 110. The case where the monitoring of the plant 110 is ended is a case where the user inputs an instruction to stop monitoring. When the monitoring of the plant 110 is finished, it is determined as “Yes”, and the processing of this program is finished. On the other hand, if it is determined as “No”, the processing from step S2 described above is repeated.

以上のように、本実施形態のプラント監視装置(100)は、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)の計測値を取得する計測値入力部(8)と、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)のうち一のプラント機器(111−m(但し、1≦m≦n))に係る計測値の異常の度合いを表す異常度を計算する異常度計算部(9)と、
異常度と、計測値に対応する閾値とに基づいて、一のプラント機器(111−m)が正常であるか否かを判定する可用状態判定部(10)と、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)のうち、一のプラント機器(111−m)を除く他のプラント機器の動作状態に基づいて、一のプラント機器(111−m)に対応する閾値を増減させる閾値設定部(7)と、
を有する。
これにより、一のプラント機器(111−m)に対応する閾値を、他のプラント機器の動作状態に基づいて設定することができ、プラントの状態等に応じて、プラントを適切に監視できる。
As described above, the plant monitoring apparatus (100) of the present embodiment is
A measured value input unit (8) for acquiring measured values of a plurality of plant devices (111-1 to 111-n);
The degree of abnormality for calculating the degree of abnormality representing the degree of abnormality of the measured value related to one plant device (111-m (where 1 ≦ m ≦ n)) among the plurality of plant devices (111-1 to 111-n) A calculation unit (9);
Based on the degree of abnormality and the threshold value corresponding to the measurement value, an available state determination unit (10) that determines whether one plant device (111-m) is normal, and
Corresponds to one plant device (111-m) based on the operating state of other plant devices excluding one plant device (111-m) among the plurality of plant devices (111-1 to 111-n). A threshold setting unit (7) for increasing or decreasing the threshold;
Have
Thereby, the threshold value corresponding to one plant apparatus (111-m) can be set based on the operation state of another plant apparatus, and a plant can be monitored appropriately according to the state of the plant or the like.

さらに、プラント監視装置(100)は、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)の故障確率を格納した機器故障確率データベース(1)と、
プラント機器(111−1〜111−n)が属するプラント(110)のフォルトツリー(210)を格納するフォルトツリーデータベース(2)と、
プラント(110)のイベントツリー(220)を格納するイベントツリーデータベース(3)と、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)が正常であるときの計測値を格納する正常時計測値データベース(4)と、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)が動作中であるか否かを示す動作信号を取得する機器動作状態入力部(5)と、
複数のプラント機器(111−1〜111−n)の故障確率と、フォルトツリー(210)と、イベントツリー(220)とに基づいて、一のプラント機器(111−m)の故障がプラント(110)に与える影響度(P)を計算する故障時影響計算部(6)と、
をさらに有し、
閾値設定部(7)は、影響度(P)が大きくなるほど、一のプラント機器(111−m)が正常であると判定する異常度の範囲が狭くなるように、閾値を設定する。
Furthermore, the plant monitoring device (100)
Equipment failure probability database (1) storing failure probabilities of a plurality of plant equipment (111-1 to 111-n);
A fault tree database (2) for storing a fault tree (210) of the plant (110) to which the plant equipment (111-1 to 111-n) belongs;
An event tree database (3) storing an event tree (220) of the plant (110);
A normal measurement value database (4) for storing measurement values when a plurality of plant devices (111-1 to 111-n) are normal;
A device operation state input unit (5) for acquiring an operation signal indicating whether or not a plurality of plant devices (111-1 to 111-n) are operating;
Based on the failure probability of the plurality of plant devices (111-1 to 111-n), the fault tree (210), and the event tree (220), the failure of one plant device (111-m) ) Influence calculation unit (6) for calculating the degree of influence (P) on
Further comprising
The threshold value setting unit (7) sets the threshold value such that the greater the influence degree (P) is, the narrower the range of the degree of abnormality determined that one plant device (111-m) is normal.

これにより、影響度(P)が大きくなるほど、一のプラント機器(111−m)が正常であると判定する異常度の範囲を狭くすることができる。換言すると、一のプラント機器(111−m)の異常度が徐々に高くなってゆくと、より早い段階で異常が生じたものと判定することができる。   Thereby, the range of the degree of abnormality which determines that one plant apparatus (111-m) is normal can be narrowed, so that influence degree (P) becomes large. In other words, when the degree of abnormality of one plant device (111-m) gradually increases, it can be determined that abnormality has occurred at an earlier stage.

[第2実施形態]
次に、図7に示すブロック図を参照し、本発明の第2実施形態によるプラント監視装置120の構成を説明する。
本実施形態のプラント監視装置120においては、第1実施形態における故障時影響計算部6に代えて、故障時影響計算部36が設けられている。故障時影響計算部36は、可用状態判定部10によって「異常」であると判定されたプラント機器を、「動作不能」(動作状態が停止中である)であると看做して、プラント停止確率Pを計算する点が異なっている。本実施形態の上述した以外の構成、動作は、第1実施形態のもの(図1〜図6)と同様である。
[Second Embodiment]
Next, the configuration of the plant monitoring apparatus 120 according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to the block diagram shown in FIG.
In the plant monitoring apparatus 120 of the present embodiment, a failure influence calculation unit 36 is provided instead of the failure influence calculation unit 6 in the first embodiment. The failure time impact calculation unit 36 regards the plant equipment determined to be “abnormal” by the available state determination unit 10 as “inoperable” (the operation state is stopped), and stops the plant. The difference is that the probability P is calculated. The configuration and operation of the present embodiment other than those described above are the same as those of the first embodiment (FIGS. 1 to 6).

本実施形態においては、例えば図3に示した例においてポンプAに異常が生じると、故障時影響計算部36は「ポンプAが動作不能である」と看做すため、プラント停止確率Pは、第1実施形態よりも高い値になる。これにより、「ポンプBが正常である」と判定するポンプBの異常度の範囲を、第1実施形態のものよりも狭くすることができる。これにより、ポンプBの異常度が徐々に高くなってゆくと、第1実施形態よりもより早い段階でポンプBに異常が生じたものと判定することができる。   In the present embodiment, for example, when an abnormality occurs in the pump A in the example shown in FIG. 3, the failure impact calculation unit 36 considers that “the pump A is inoperable”, and therefore the plant stop probability P is The value is higher than in the first embodiment. Thereby, the range of the degree of abnormality of the pump B that determines that “the pump B is normal” can be made narrower than that of the first embodiment. Thereby, when the abnormality degree of the pump B gradually increases, it can be determined that an abnormality has occurred in the pump B at an earlier stage than in the first embodiment.

[変形例]
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上述した実施形態は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について削除し、若しくは他の構成の追加・置換をすることが可能である。上記実施形態に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。
[Modification]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made. The above-described embodiments are illustrated for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment. Further, it is possible to delete a part of the configuration of each embodiment, or to add or replace another configuration. Examples of possible modifications to the above embodiment are as follows.

(1)上記各実施形態においては、図6のステップS2〜S6の処理と、ステップS8およびS10の処理とを並行して実行した。しかし、ステップS2〜S6は、プラント機器111の動作状態に変化が生じた場合にのみ実行してもよく、ステップS8およびS10の処理は、プラント110から計測値が得られる周期で繰り返すようにしてもよい。 (1) In each of the above embodiments, the processes in steps S2 to S6 in FIG. 6 and the processes in steps S8 and S10 are executed in parallel. However, steps S2 to S6 may be executed only when a change occurs in the operation state of the plant equipment 111, and the processes of steps S8 and S10 are repeated at a cycle in which measured values are obtained from the plant 110. Also good.

(2)上記各実施形態におけるプラント監視装置100,120のハードウエアは一般的なコンピュータによって実現できるため、図6に示したフローチャートに係るプログラム等を記憶媒体に格納し、または伝送路を介して頒布してもよい。 (2) Since the hardware of the plant monitoring devices 100 and 120 in each of the above embodiments can be realized by a general computer, the program according to the flowchart shown in FIG. 6 is stored in a storage medium or via a transmission line. You may distribute it.

(3)また、図6に示した処理は、上記各実施形態ではプログラムを用いたソフトウエア的な処理として説明したが、その一部または全部をASIC(Application Specific Integrated Circuit;特定用途向けIC)、あるいはFPGA(field-programmable gate array)等を用いたハードウエア的な処理に置き換えてもよい。 (3) Although the processing shown in FIG. 6 has been described as software processing using a program in each of the above embodiments, a part or all of the processing is ASIC (Application Specific Integrated Circuit). Alternatively, hardware processing using an FPGA (field-programmable gate array) or the like may be used.

1 機器故障確率データベース
2 フォルトツリーデータベース
3 イベントツリーデータベース
4 正常時計測値データベース
5 機器動作状態入力部
6 故障時影響計算部
7 閾値設定部
8 計測値入力部
9 異常度計算部
10 可用状態判定部
11 出力部
36 故障時影響計算部
100,120 プラント監視装置
110 プラント
111−1〜111−n プラント機器
200 機器故障確率データ(故障確率)
210 フォルトツリー
220 イベントツリー
P プラント停止確率(影響度)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Equipment failure probability database 2 Fault tree database 3 Event tree database 4 Normal measurement value database 5 Equipment operation state input part 6 Failure influence calculation part 7 Threshold value setting part 8 Measurement value input part 9 Abnormality degree calculation part 10 Availability state determination part DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Output part 36 Failure influence calculation part 100,120 Plant monitoring apparatus 110 Plant 111-1 to 111-n Plant equipment 200 Equipment failure probability data (failure probability)
210 Fault tree 220 Event tree P Plant stop probability (impact)

Claims (5)

複数のプラント機器の計測値を取得する計測値入力部と、
前記複数のプラント機器のうち一のプラント機器に係る前記計測値の異常の度合いを表す異常度を計算する異常度計算部と、
前記異常度と、前記計測値に対応する閾値とに基づいて、前記一のプラント機器が正常であるか否かを判定する可用状態判定部と、
前記複数のプラント機器のうち、前記一のプラント機器を除く他のプラント機器の動作状態に基づいて、前記一のプラント機器に対応する前記閾値を増減させる閾値設定部と、
を有することを特徴とするプラント監視装置。
A measured value input unit for acquiring measured values of a plurality of plant devices;
An abnormality degree calculation unit that calculates an abnormality degree representing the degree of abnormality of the measurement value related to one plant equipment among the plurality of plant equipments;
Based on the degree of abnormality and a threshold value corresponding to the measurement value, an available state determination unit that determines whether the one plant device is normal;
Among the plurality of plant equipment, based on the operating state of other plant equipment excluding the one plant equipment, a threshold setting unit that increases or decreases the threshold corresponding to the one plant equipment;
A plant monitoring apparatus characterized by comprising:
前記複数のプラント機器の故障確率を格納した機器故障確率データベースと、
前記複数のプラント機器が属するプラントのフォルトツリーを格納するフォルトツリーデータベースと、
前記プラントのイベントツリーを格納するイベントツリーデータベースと、
前記複数のプラント機器が正常であるときの前記計測値を格納する正常時計測値データベースと、
前記複数のプラント機器が動作中であるか否かを示す動作信号を取得する機器動作状態入力部と、
前記複数のプラント機器の前記故障確率と、前記フォルトツリーと、前記イベントツリーとに基づいて、前記一のプラント機器の故障が前記プラントに与える影響度を計算する故障時影響計算部と、
をさらに有し、
前記閾値設定部は、前記影響度が大きくなるほど、前記一のプラント機器が正常であると判定する前記異常度の範囲が狭くなるように、前記閾値を設定する
ことを特徴とする請求項1に記載のプラント監視装置。
Equipment failure probability database storing failure probabilities of the plurality of plant equipment;
A fault tree database storing a fault tree of a plant to which the plurality of plant devices belong;
An event tree database for storing the plant event tree;
A normal measurement value database for storing the measurement values when the plurality of plant devices are normal; and
An equipment operation state input unit for obtaining an operation signal indicating whether or not the plurality of plant equipments are operating;
Based on the failure probability of the plurality of plant devices, the fault tree, and the event tree, a failure effect calculation unit that calculates the degree of influence of the failure of the one plant device on the plant;
Further comprising
The threshold value setting unit sets the threshold value such that the greater the degree of influence, the narrower the range of the degree of abnormality that is determined to be normal for the one plant equipment. The plant monitoring device described.
前記影響度は、前記プラントが停止する確率を表すプラント停止確率である
ことを特徴とする請求項2に記載のプラント監視装置。
The plant monitoring apparatus according to claim 2, wherein the influence degree is a plant stop probability representing a probability that the plant stops.
前記プラントは、原子炉を有する原子力発電プラントであり、
前記影響度は、前記原子炉の炉心損傷確率である
ことを特徴とする請求項2に記載のプラント監視装置。
The plant is a nuclear power plant having a nuclear reactor,
The plant monitoring apparatus according to claim 2, wherein the influence degree is a core damage probability of the nuclear reactor.
コンピュータを、
複数のプラント機器の計測値を取得する計測値入力手段、
一のプラント機器に係る前記計測値の異常の度合いを表す異常度を計算する異常度計算手段、
前記異常度と、前記計測値に対応する閾値とに基づいて、前記一のプラント機器が正常であるか否かを判定する可用状態判定手段、
前記複数のプラント機器のうち、前記一のプラント機器を除く他のプラント機器の動作状態に基づいて、前記一のプラント機器に対応する前記閾値を増減させる閾値設定手段、
として機能させるためのプログラム。
Computer
Measurement value input means for acquiring measurement values of a plurality of plant equipment,
An abnormality degree calculating means for calculating an abnormality degree representing the degree of abnormality of the measured value relating to one plant device,
Based on the degree of abnormality and a threshold value corresponding to the measurement value, an available state determination unit that determines whether or not the one plant equipment is normal,
Threshold setting means for increasing or decreasing the threshold corresponding to the one plant device based on the operating state of other plant devices other than the one plant device among the plurality of plant devices,
Program to function as.
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