JP2018040595A - 水力機械の壊食予測装置および予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】実機の状況を反映した精度の高い水力機械の壊食予測装置および予測方法を提供する。
【解決手段】水力機械に接続され、キャビテーションの発生をセンシングするセンサ１０と、実験用水力機械による実験で測定したキャビテーションの衝撃力と衝撃力により実験用水力機械に生じる壊食量との関係およびセンサ１０により得られたデータとを比較して予測壊食量を算出する壊食量導出部２２と、水力機械について数値
流体解析を行い、解析の結果を出力する演算処理装置３０と、を備え、演算処理装置３０は、水力機械の運転条件に基づいて数値流体解析を行う演算処理部３１と、数値流体解析の結果に基づいて実機性能を予測する性能予測部３２とを具備し、予測壊食量と実機性能とを用いて水力機械の形状モデルを作成する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、水力機械の壊食予測装置および予測方法に関する。

ランナベーンでキャビテーションが発生すると、水力機械の水力性能や機器の寿命が低
下する。したがって、キャビテーションに起因する壊食を予測することは、水力機器を運
用する上で重要となる。

従来の壊食予測方法は、センサや画像解析のためのカメラを備え、センサリングによっ
て壊食を予測する方法や、試験片を用いた実験に基づいてデータベースを作成し、実機の
運転状況と比較して壊食を予測する方法などが提案されている。しかしながら、キャビテ
ーションの現象が複雑であるために、壊食予測の精度を向上するためには未だ多くの課題
を抱えている。そこで、水力機械を運転させたまま、実機の状況を反映した精度の高い水
力機械の壊食を予測する方法が求められている。

特許第４６６５１８６号公報 特許第５０６５９４４号公報 特許第５１５６４８１号公報

本発明が解決しようとする課題は、実機の状況を反映した精度の高い水力機械の壊食予
測装置および予測方法を提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の実施形態によれば、水力機械に接続され、キャ
ビテーションの発生をセンシングするセンサと、実験用水力機械による実験で測定したキ
ャビテーションの衝撃力と前記衝撃力により前記実験用水力機械に生じる壊食量との関係
および前記センサにより得られたデータとを比較して予測壊食量を算出する壊食量導出部
と、前記水力機械について数値流体解析を行い、前記解析の結果を出力する演算処理装置
と、を備え、前記演算処理装置は、前記水力機械の運転条件に基づいて前記数値流体解析
を行う演算処理部と、前記数値流体解析の結果に基づいて実機性能を予測する性能予測部
とを具備し、前記予測壊食量と前記実機性能とを用いて前期水力機械の形状モデルの作成
を可能とする。

第一および第二の実施形態に係る壊食予測装置の概要図である。 第一の実施形態に係る経時後の性能予測方法を表すフローチャートである。 第二の実施形態に係る実機の運転範囲の変更方法を表すフローチャートである。

以下、実施形態に係る壊食予測装置および予測方法について説明する。

（第一の実施形態）
図１は、第一の実施形態に係る壊食予測装置の概要図である。なお、本実施形態におい
て、水車はフランシス形水車を用いて説明するが、水車の種類は限定されない。第一の実
施形態に係る壊食予測装置は、センサ１０と、壊食量測定装置２０と、演算処理装置３０
からなる。

センサ１０は、キャビテーションにより発生する衝撃力の検出を行う。センサ１０は、
例えばランナベーン１の出入り口など、実機中で壊食を発生しやすい領域に設置される。

壊食量測定装置２０は、壊食データ記憶部２１と、壊食量測定部２２から構成される。
壊食データ記憶部２１は、複数の運転条件における壊食量とキャビテーションにより発生
する衝撃力との関係や、単位時間あたりの壊食量などをデータベース化して記憶する。運
転条件とは、水の流量や落差、実機の運転時間、ガイドベーン開度、回転速度などの条件
を表す。なお、壊食量とキャビテーションにより発生する衝撃力との関係は、例えばあら
かじめ試験片を用いた実験を行って導出する。壊食量測定部２２は、壊食データ記憶部で
記憶されたデータベースと、センサ１０で検出した衝撃力の結果とを組み合わせて壊食量
の導出を行う。

演算処理装置３０は、演算処理部３１と、性能予測部３２と、形状モデル作成部３３と
、予測結果記憶部３４から構成される。演算処理部３１は、実機の運転条件を反映して数
値流体解析を行う。性能予測部３２は、演算処理部３１で算出される数値流体解析の結果
に基づいて実機の性能を予測し、壊食部位を特定する。形状モデル作成部３３は、性能予
測部３２で予測される性能の結果に基づいて、壊食を反映した実機の形状モデルを作成す
る。予測結果記憶部３４は、性能予測部３２で予測した実機の性能や壊食部位の特定結果
を記憶する。運転範囲予測部３５は、性能予測部３２で予測した実機の性能や壊食部位の
特定結果に基づいて、水車の最適な運転条件を予測する。

センサ１０でセンシングした衝撃力の結果と、壊食データ記憶部２０のデータベースを
比較することにより、実機の壊食量が導出される。実機の壊食量と、演算処理装置３０で
算出された壊食部位や実機の性能予測とを組み合わせることで、実機の状態を反映した解
析が可能となる。

図２は、第一の実施形態に係る経時後の性能予測方法を表すフローチャートである。演
算処理装置３０へ実機の運転条件を入力し（ステップＳ１）、演算処理部３１にて数値流
体解析による計算を行う（ステップＳ２）。演算処理部３１で算出される計算結果に基づ
いて、性能予測部３２にて現状の性能を予測し、壊食部位を特定する（ステップＳ３）。
性能予測部で得られる結果を予測結果記憶部３４にて記憶する。現状の性能を算出したデ
ータと壊食部位を算出したデータに加えて、センサ１０と壊食データ記憶部２０を用いて
導出した、実機の壊食量と単位時間あたりの壊食量を組み合わせることで、形状モデル作
成部にて壊食を反映した実機の形状モデルを作成する（ステップＳ４）。なお、センサ１
０と壊食データ記憶部２０を用いて実機の壊食範囲を予測し、性能予測部３２で特定した
壊食部位と比較してもよい。

壊食を反映した実機の形状モデルの結果を演算処理装置３０に入力し、ステップＳ２か
らステップＳ４を繰り返し実行する。性能結果記憶部３４で記憶した現状性能の予測結果
と、ステップＳ２からステップＳ４を繰り返し実行して算出した結果を比較して（ステッ
プＳ５）、性能予測部３２にて経時後の実機の壊食状況や壊食を反映した性能を予測する
（ステップＳ６）。

経時後の実機の性能予測に基づいて、ランニングコストやメンテナンス費用などを見積
もり、経時後の実機の経済効果を予測する（ステップＳ７）。なお、ステップ７は演算処
理部３１で行ってもよいし、経済効果予測を行う別の装置にステップ６の結果を送信して
行ってもよい。

上述した第一の実施形態によれば、数値流体解析による計算と実機の壊食のデータを組
み合わせることで、壊食部位や壊食形状の予測だけでなく、実機の状況を反映した精度の
高い経時後の性能予測が可能となる。実機の経時後の性能予測が可能となるため、ランナ
の適切な取替え時期を把握することが容易になる。性能予測に実機の壊食状況を反映する
ため、発電所を停止する必要がなく、発電所を稼動させながら性能の予測が容易となる。

なお、ステップＳ１からステップＳ４をあらかじめ実行し、計算結果を予測結果記憶部
３４に記憶してもよい。

（第二の実施形態）
次に、第二の実施形態を説明する。なお、本実施形態において、水力機械の発電方式は
揚水式発電として説明するが、発電方式は限定されない。また、第一の実施形態と同様の
箇所については、説明を省略する。図３は、第二の実施形態に係る実機の運転範囲の変更
方法を表すフローチャートである。なお、第一の実施形態と同一の箇所については説明を
省略する。ステップＳ６において経時後の実機の壊食状況や性能を予測し、運転範囲予測
部３５にて実機の運転範囲が適切かを予測する（ステップＳ８）。壊食状況の予測に基づ
いて、キャビテーションが発生していないか、またはキャビテーションが発生しているも
のの、水車に著しい損傷を与えない（有害なキャビテーションに該当しない）と判断でき
る場合には、水力機械の下限出力を下げるよう制御装置を介して信号を送信する（ステッ
プＳ９）。キャビテーションが発生し、かつ水車に著しい損傷を与えると判断できる場合
には、水車の運転状態を変更した後に再度実機の性能予測を行う。

なお、水車に著しい損傷を与えるか否かの判断基準は、実機の稼動状態によって決定す
ればよい。例えば、過去の定期点検のデータや補修時の実機の状況から壊食部位と壊食量
の条件を設定して判断してもよいし、規格で定められた壊食量の範囲内か否かで判断して
もよい。

上述した第二の実施形態によれば、実機の状況を反映した運用が可能となる。一般に、
水車のキャビテーション発生境界領域は、模型を用いた実験や、数値解析により導出され
る。試験片を用いた実験の結果に加えて、数値流体解析による計算と実機の壊食のデータ
を組み合わせることで、実機の状況に合わせたキャビテーションの発生しない、もしくは
キャビテーションによる有害な壊食の発生しない適切な運転範囲の設定が容易となる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したも
のであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その
他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の
省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や
要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる
。

１．ランナベーン
２．クラウン
１０．センサ
２０．壊食量測定装置
２１．壊食データ記憶部
２２．壊食量導出部
３０．演算処理装置
３１．演算処理部
３２．性能予測部
３３．形状モデル作成部
３４．予測結果記憶部
３５．運転範囲予測部

Claims (5)

1. 水力機械に接続され、キャビテーションの発生をセンシングするセンサと、
   実験用水力機械による実験で測定したキャビテーションの衝撃力と前記衝撃力により前記
   実験用水力機械に生じる壊食量との関係および前記センサにより得られたデータとを比較
   して予測壊食量を算出する壊食量導出部と、
   前記水力機械について数値流体解析を行い、前記解析の結果を出力する演算処理装置と、
   を備え、
   前記演算処理装置は、前記水力機械の運転条件に基づいて前記数値流体解析を行う演算処
   理部と、前記数値流体解析の結果に基づいて実機性能を予測する性能予測部とを具備し、
   前記予測壊食量と前記実機性能とを用いて前期水力機械の形状モデルの作成を可能とする
   水力機械の壊食予測装置。
2. 前記演算処理装置は、前記実機性能の予測結果を記憶する解析記憶部を具備し、前記性
   能予測部は、前記解析記憶部に記憶された前記実機性能の予測結果と前記予測壊食量とを
   用いて前期水力機械の形状モデルの作成を可能とする請求項１記載の水力機械の壊食予測
   装置。
3. 前記演算処理部は、前記形状モデルに基づいて数値流体解析を行って経時性能を算出し
   、前記実機性能と前記経時性能とを比較して経時変化後の前記水力機械の性能予測を可能
   とする請求項１または２に記載の水力機械の壊食予測装置。
4. 前記演算処理装置は、前記経時性能に基づいて前記水力機械の運転条件範囲を予測する
   運転範囲予測部を具備し、前記運転範囲予測部は、前記実機性能と前記経時性能との壊食
   状況を比較して有害なキャビテーションの発生が予測されない場合に前記運転条件範囲を
   拡大することを可能とする請求項３に記載の水力機械の壊食予測装置。
5. 実験用水力機械による実験で測定したキャビテーションの衝撃力と前記衝撃力により前
   記実験用水力機械に生じる壊食量との関係および実機の水力機械に接続されキャビテーシ
   ョンの発生をセンシングするセンサにより得られたデータとを比較して予測壊食量を算出
   し、
   前記実機の水力機械について数値流体解析を行い、この結果に基づいて実機性能を予測し
   、前記予測壊食量と前記実機性能とを用いて前期水力機械の形状モデルの作成を可能とす
   る水力機械の壊食予測装置の壊食予測方法。

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