JP2020041995A - 監視装置、監視システム、監視方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】配管の肉厚のトレンドに基づいて、当該配管における異常の発生を迅速かつ正確に検知可能な監視装置を提供する。【解決手段】監視装置は、配管の損傷度を取得する損傷度取得部と、前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定する判定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、監視装置、監視システム、監視方法及びプログラムに関する。

発電プラントや化学プラント等に設置される配管内には、高温高圧な水や蒸気が流れており、過酷な環境に晒されている。そのため、配管内面に、腐食や摩耗またはそれらの重畳によって、経年的な減肉現象が発生する。このような減肉現象によって配管が破損等しないよう、配管の肉厚管理が求められている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００１−２８０６００号公報

配管の肉厚の連続モニタリングを通じて、経年的な配管の肉厚の変化をきめ細やかに把握し、そのトレンドに基づいて異常の発生を迅速かつ正確に検知したいというニーズがある。

本発明の目的は、配管の肉厚のトレンドに基づいて、当該配管における異常の発生を迅速かつ正確に検知可能な監視装置、監視システム、監視方法及びプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、監視装置は、配管の損傷度を取得する損傷度取得部と、前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定する判定部と、を備える。

また、本発明の第２の態様によれば、上述の監視装置は、前記損傷度が前記下限閾値を下回った場合に、アラート処理を行うアラート処理部を更に備える。

また、本発明の第３の態様によれば、上述の監視装置は、前記損傷度が前記下限閾値を下回った場合に、前記配管を流れる流体に関する複数の運転パラメータのうち、前記下限閾値を下回ることの要因となった運転パラメータである要因運転パラメータを特定する要因特定部を更に備える。

また、本発明の第４の態様によれば、上述の監視装置は、前記損傷度の変化の度合いに関する第１の要求値を受け付けた場合に、当該第１の要求値を満たす運転パラメータである推奨運転パラメータを出力する推奨運転演算部を更に備える。

また、本発明の第５の態様によれば、前記推奨運転演算部は、更に、複数の前記運転パラメータのうちの一部に関する第２の要求値を受け付けた場合に、当該第２の要求値を満たす運転パラメータの組み合わせである前記推奨運転パラメータを算出する。

また、本発明の第６の態様によれば、前記第１の要求値は、達成すべき減肉速度の目標値であり、前記第２の要求値は、当該第２の要求値を受け付けた時点で適用されている前記要因運転パラメータである。

また、本発明の第７の態様によれば、監視システムは、上述の監視装置と、前記配管に取り付けられた肉厚センサと、を備える。

また、本発明の第８の態様によれば、監視方法は、配管の損傷度を取得するステップと、前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定するステップと、を有する。

また、本発明の第９の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、配管の損傷度を取得するステップと、前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定するステップと、を実行させる。

上述の発明の各態様によれば、配管の肉厚のトレンドに基づいて、当該配管における異常の発生を迅速かつ正確に検知することができる。

第１の実施形態に係る監視システムの全体構成を示す図である。 第１の実施形態に係る監視装置の機能構成を示す図である。 第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理フローを示す図である。 第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理の具体的態様を示す図である。 第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理の具体的態様を示す図である。 第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理の具体的態様を示す図である。 第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理の具体的態様を示す図である。 第１の実施形態の変形例に係る肉厚センサの構成を示す図である。

＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態に係る監視装置、及び、これを備える監視システムについて、図１〜図７を参照しながら説明する。

（監視システムの全体構成）
図１は、第１の実施形態に係る監視システムの全体構成を示す図である。
本実施形態に係る監視システム１は、例えば、原子力発電プラントにおける二次冷却系の炭素鋼配管（以下、「配管Ｐ」とも表記する。）に適用される。このような態様によれば、配管Ｐには高温の水や蒸気が流通するため、配管内面が徐々に摩耗して、経年的な減肉現象が発生する。
なお、他の実施形態においては、監視システム１は、原子力発電プラント以外のプラント設備、配管にも適用可能である。

図１に示すように、監視システム１は、肉厚センサ１０と、監視装置１１とを備えている。

肉厚センサ１０は、肉厚の監視対象とする配管Ｐの外面に固定設置される。肉厚センサ１０は、配管Ｐの外面に取り付けられた超音波センサ素子ＳＥを通じて、配管Ｐの肉厚を連続モニタリングする。肉厚センサ１０は、超音波センサ素子ＳＥを通じて取得した肉厚の計測値を、逐次、無線を通じて監視装置１１に送信する。

監視装置１１は、配管Ｐの監視を行うコンピュータである。具体的には、監視装置１１は、肉厚センサ１０から逐次受信する肉厚の計測値を時系列で蓄積して分析する。監視装置１１は、配管Ｐから離れた位置（制御室等）に設置される。監視装置１１の具体的な機能構成及び処理フローについては後述する。

（監視装置の機能構成）
図２は、第１の実施形態に係る監視装置の機能構成を示す図である。
図２に示すように、監視装置１１は、ＣＰＵ１１０と、メモリ１１１と、ディスプレイ１１２と、通信インタフェース１１３と、ストレージ１１４とを備えている。

ＣＰＵ１１０は、予め用意されたプログラムに従って動作することで、後述する各機能的ブロックを構成する。ＣＰＵ１１０の各機能については後述する。なお、他の実施形態においては、ＣＰＵ１１０は、ＦＰＧＡやＧＰＵ等の、ＣＰＵに準ずるプロセッサであってもよい。
メモリ１１１は、いわゆる主記憶装置であって、ＣＰＵ１１０のワークエリアとなる。
ディスプレイ１１２は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等であって、例えば、配管Ｐの肉厚の時系列（後述する減肉トレンドデータＤ１）等が表示される。
通信インタフェース１１３は、肉厚センサ１０との間で無線通信を行う通信インタフェースである。
ストレージ１１４は、いわゆる補助記憶装置であって、ＣＰＵ１１０を動作させるプログラムの他、監視対象とする配管Ｐの肉厚の時系列（減肉トレンドデータＤ１）、及び、配管モデルＭが記録されている。

配管モデルＭについて説明する。配管モデルＭは、物理法則、又は、教師有り学習等に基づいて事前に構築されたシミュレーションモデルである。配管モデルＭは、コンピュータの演算を通じて、配管の減肉現象を模擬（シミュレーション）することができる。本実施形態に係る配管モデルＭは、例えば、配管内を流れる流体に関する運転パラメータ（流体の温度、流量、水質などのパラメータ）、及び、配管のスペック（径、肉厚、材質などのパラメータ）を入力パラメータとすることで、これらの入力パラメータに応じた、経年的な肉厚の推移（減肉トレンド）のシミュレーション結果を出力することができる。
なお、上述の各種運転パラメータは、プラントの運転中に、常時、連続モニタリングされており、配管Ｐの肉厚の計測値とともに記録、蓄積される。例えば、各種運転パラメータの実績値と、実際に取得された減肉トレンドの実績値との関係を教師データとすることで、配管モデルＭを構築することができる。
また、運転パラメータの一つである「水質」とは、例えば、水に含まれる薬品（防錆剤）の濃度や酸素濃度である。このような薬品濃度や酸素濃度は、配管内を流通する水の導電率をモニタリングすることで間接的に把握することができる。

次に、ＣＰＵ１１０の各種機能ブロックについて説明する。
ＣＰＵ１１０は、所定のプログラムに従って動作することで、損傷度取得部１１００、判定部１１０１、アラート処理部１１０２、要因特定部１１０３及び推奨運転演算部１１０４としての機能を発揮する。
損傷度取得部１１００は、肉厚センサ１０から肉厚の計測値を逐次受信して取得する。損傷度取得部１１００は、更に、配管Ｐの肉厚の計測値を時系列（減肉トレンドデータＤ１）として、ストレージ１１４に記録する。なお、配管Ｐの肉厚は、配管Ｐの「損傷度」の一態様である。
判定部１１０１は、配管Ｐの肉厚が、配管Ｐを流れる流体（蒸気、水）に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定する。「基準運転パラメータ」及び「下限閾値」については後述する。
アラート処理部１１０２は、配管Ｐの肉厚が下限閾値を下回った場合に、その旨をオペレータに通知するためのアラート処理を行う。
要因特定部１１０３は、配管Ｐの肉厚が下限閾値を下回った場合に、配管Ｐを流れる流体（蒸気、水）に関する複数の運転パラメータの中から「要因運転パラメータ」を特定する。「要因運転パラメータ」とは、配管Ｐの肉厚の計測値が下限閾値を下回ることの直接的な要因となった可能性が高い運転パラメータを指す。なお、２つ以上の運転パラメータの組み合わせが要因となって、配管Ｐの肉厚が下限閾値を下回ることも考えられる。そのため、要因特定部１１０３は、２つ以上の運転パラメータの組み合わせを「要因運転パラメータ」として特定する機能も有している。
推奨運転演算部１１０４は、オペレータから減肉速度（肉厚の変化の度合い）に関する第１の要求値を受け付けた場合に、当該第１の要求値を満たす運転パラメータ（以下、「推奨運転パラメータ」とも記載する。）を算出する。また、推奨運転演算部１１０４は、オペレータから複数の運転パラメータのうちの一部に関する第２の要求値を受け付けた場合に、当該第２の要求値を満たす推奨運転パラメータを算出する。

（監視装置の処理フロー）
図３は、第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理フローを示す図である。
また、図４〜図７は、第１の実施形態に係る監視装置が実行する処理の具体的態様を示す図である。
以下、図３及び図４〜図７を参照しながら、監視装置１１の処理について詳しく説明する。

図３に示すように、まず、監視装置１１の損傷度取得部１１００は、肉厚センサ１０を通じて、配管Ｐの肉厚の計測値を取得する。そして、損傷度取得部１１００は、新たに取得した肉厚の計測値を、当該計測値の時系列である減肉トレンドデータＤ１に加えて更新する（ステップＳ００）。
次に、監視装置１１の判定部１１０１は、新たに取得した肉厚の計測値が所定の下限閾値Ｌｍｉｎを下回っているか否かを判定する（ステップＳ０１）。
ステップＳ００で新たに取得した肉厚の計測値が所定の下限閾値Ｌｍｉｎを下回っていない場合（ステップＳ０１；ＮＯ）、損傷度取得部１１００は、ステップＳ００に戻り、更に新たな肉厚の計測値を取得する。

他方、新たに取得した肉厚の計測値が所定の下限閾値Ｌｍｉｎを下回っていた場合（ステップＳ０１；ＹＥＳ）、監視装置１１のアラート処理部１１０２は、その旨をオペレータに通知するためのアラート処理を行う（ステップＳ０２）。
このようなアラート処理部１１０２の機能によれば、減肉トレンドデータＤ１が、予め定められた下限閾値Ｌｍｉｎを下回ったことをもってアラートが発報される。これにより、オペレータは、配管Ｐの減肉トレンドに基づいて、当該配管Ｐに何らかの異常が発生していることを迅速かつ正確に把握することができる。

ここで、図４を参照しながら、減肉トレンドデータＤ１及び下限閾値Ｌｍｉｎについて詳しく説明する。

減肉トレンドデータＤ１について説明する。
減肉トレンドデータＤ１は、肉厚センサ１０を通じて取得される肉厚の計測値（実績値）の時系列である。図４に示す例では、運転開始時刻（時刻Ｔ０）から現在時刻（時刻Ｔ２）までの減肉トレンドデータＤ１が取得されている。
なお、監視装置１１は、ディスプレイ１１２を通じて、減肉トレンドデータＤ１を図４に示すようなグラフで可視化しながらリアルタイムで表示してもよい。このようにすることで、オペレータに対し、配管Ｐの経年的な肉厚の変化を視覚的にわかりやすい形式で通知することができる。

下限閾値Ｌｍｉｎについて説明する。
下限閾値Ｌｍｉｎは、ステップＳ０１で説明した通り、アラート処理（ステップＳ０２）等を行う条件として規定される。本実施形態に係る下限閾値Ｌｍｉｎは、図４に示す基準減肉トレンドＬｒｅｆよりも所定のオフセット値ΔＬだけ小さい値として規定される。
ここで、「基準減肉トレンドＬｒｅｆ」とは、所定の基準運転パラメータＤｒｅｆ（温度＝ｔｈ１、流量＝ｒ１、水質＝ｗ１）を適用しながら運転を行った場合に想定される、配管Ｐについての減肉トレンドである。この基準減肉トレンドＬｒｅｆは、基準運転パラメータＤｒｅｆを配管モデルＭに適用することによって得られる減肉トレンドのシミュレーション結果を反映させたものであってもよいし、単に、過去の実績（又は経験則）に基づいて定められたものであってもよい。

図４に示す例では、減肉トレンドデータＤ１は、運転開始時刻（時刻Ｔ０）から所定の時刻Ｔ１まで、基準減肉トレンドＬｒｅｆに従って推移している。しかし、時刻Ｔ１において、何らかの理由で減肉速度（グラフの傾き）が増加し、その後の時刻Ｔ２において肉厚が下限閾値Ｌｍｉｎを下回っている。この時点で、アラート処理部１１０２は、アラート処理（ステップＳ０２）を実行する。

図３に戻り、次に、監視装置１１の要因特定部１１０３は、配管Ｐの肉厚の計測値が下限閾値を下回ったことについての要因を特定する処理を行う（ステップＳ０３）。

ここで、図５を参照しながら、要因特定部１１０３によるステップＳ０３の処理について詳しく説明する。

図５に示すように、要因特定部１１０３は、運転開始時刻（時刻Ｔ０）から現在時刻（時刻Ｔ２）までの減肉トレンドの実績値である減肉トレンドデータＤ１と、同期間における運転パラメータの実績値である運転パラメータＤ２と、配管Ｐの配管スペックＤ３とを配管モデルＭに入力する。そして、要因特定部１１０３は、配管モデルＭを用いて、複数の運転パラメータＤ２のうち、配管Ｐの肉厚が下限閾値Ｌｍｉｎを下回る要因となった１つ以上の運転パラメータを特定する。

図５に示す例において、例えば、運転パラメータＤ２には、運転パラメータの一つである「流量」が、時刻Ｔ１で値ｒ１から値ｒ２に変更されていたことが示されていたとする。そこで、要因特定部１１０３は、「流量＝ｒ２」なる運転パラメータを配管モデルＭに適用して、時刻Ｔ１以降についての減肉トレンドのシミュレーションを行う。そして、要因特定部１１０３は、このようにして得られた減肉トレンドのシミュレーション結果が、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２までの減肉トレンドデータＤ１（実績値）に合致するか否かを判定する。時刻Ｔ１以降についての減肉トレンドのシミュレーション結果が、減肉トレンドデータＤ１に合致した場合、要因特定部１１０３は、時刻Ｔ１で変更された「流量」が、配管Ｐの減肉速度を増加させた（即ち、配管Ｐの肉厚が下限閾値Ｌｍｉｎを下回った）ことの直接的な要因である可能性が高い「要因運転パラメータ」として特定する。そして、要因特定部１１０３は、複数の運転パラメータＤ２のうちの「流量」が要因運転パラメータであることを示す要因推定情報ＤＯ１を出力する（図５参照）。

このような要因特定部１１０３の機能によれば、配管Ｐの肉厚が所定の下限閾値Ｌｍｉｎを下回った場合に、単にアラートが発報されるだけでなく、そのような事態に至った要因を迅速かつ正確に把握することができる。
なお、図５に示す要因推定情報ＤＯ１は、各運転パラメータについて減肉速度が増加した要因である可能性を「高」、「低」なる情報で示すものとしているが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。例えば、他の実施形態に係る要因特定部１１０３は、各運転パラメータについて減肉速度が増加した要因である可能性を数値で示すものであってもよい。

図３に戻り、次に、監視装置１１の推奨運転演算部１１０４は、オペレータから各種要求値を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ０４）。
ここで、ステップＳ０３で特定された要因運転パラメータ（流量）について行われた変更（ｒ１→ｒ２）が発電プラントのオペレータの操作ミス等によるものであった場合、オペレータは、単に、要因推定情報ＤＯ１に示された要因運転パラメータを元の値に戻すだけで減肉速度を復帰させることができる。この場合、オペレータは、監視装置１１に対し推奨運転パラメータの出力を求める必要はないため、各種要求値の入力を行わない（ステップＳ０４；ＮＯ）。この場合、監視装置１１は、特段の処理を行うことなく処理フローを終了する。

他方、発電プラントの運転に関する何らかの事情により、時刻Ｔ１における要因運転パラメータ（流量）についての変更（ｒ１→ｒ２）が、オペレータによって意図的に行われたというケースも想定される。この場合、オペレータは、変更した要因運転パラメータを元に戻すことなく、減肉速度を低減できる手段がないかどうかを監視装置１１に対し問い合わせることができる。具体的には、オペレータは、達成すべき減肉速度の目標値を第１の要求値として監視装置１１に入力し、更に、現時点で適用されている要因運転パラメータ（流量＝ｒ２）を第２の要求値として監視装置１１に入力する。
このようにして、オペレータから各種要求値を受け付けた場合（ステップＳ０４；ＹＥＳ）、監視装置１１の推奨運転演算部１１０４は、ステップＳ０４で受け付けた各種要求値を満たす運転パラメータである推奨運転パラメータを算出する（ステップＳ０５）。

ここで、図６、図７を参照しながら、推奨運転演算部１１０４によるステップＳ０５の処理について詳しく説明する。

図６に示すように、推奨運転演算部１１０４は、減肉トレンド（減肉速度）の要求値である減肉トレンドデータＤ１’と、運転パラメータの要求値である運転パラメータＤ２’と、配管Ｐの配管スペックＤ３とを配管モデルＭに入力する。ここで、減肉トレンドデータＤ１’は、例えば、時刻Ｔ１以前の減肉速度に復帰するような減肉トレンドとして規定される。また、運転パラメータＤ２’は、例えば、何らかの事情により時刻Ｔ１以降に変更された要因運転パラメータ（流量＝ｒ２）とされる。
そして、推奨運転演算部１１０４は、配管モデルＭを用いて、入力された各種要求値を満たすような運転パラメータの組み合わせを示す推奨運転パラメータＤＯ２を出力する（図６参照）。図６に示す例では、推奨運転演算部１１０４は、時刻Ｔ１以前の減肉速度に復帰させ、かつ、「流量＝ｒ２」を維持するとの要求を満たす運転パラメータの組み合わせの候補として、「温度＝ｔｈ２」、かつ、「水質＝ｗ２」なる推奨運転パラメータＤＯ２を出力する。

オペレータは、時刻Ｔ２以降の運転において、推奨運転演算部１１０４によって出力された推奨運転パラメータＤＯ２を実際に適用する。このようにすることで、図７に示すように、時刻Ｔ２以降、運転パラメータの要求値（流量＝ｒ２）を維持したまま、時刻Ｔ１以前の減肉速度と同等の減肉速度に復帰させることができる。

このような推奨運転演算部１１０４の機能によれば、オペレータは、推奨運転パラメータＤＯ２を参照することで、減肉速度を低減可能な運転パラメータの組み合わせを迅速に把握することができる。特に、複数の運転パラメータのうちの一部を意図的に変更する必要が生じた場合、当該一部の運転パラメータの変更を適用しつつ、配管Ｐの減肉速度を増加させないようにする運転パラメータの組み合わせを把握することができる。

以上、第１の実施形態に係る監視装置１１及びこれを備える監視システム１によれば、監視対象とする配管の肉厚のトレンドから、当該配管における異常の発生を迅速かつ正確に検知することができる。

（その他の実施形態）
以上、第１の実施形態に係る監視装置１１及び監視システム１について詳細に説明したが、監視装置１１及び監視システム１の具体的な態様は、上述のものに限定されることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を加えることは可能である。

第１の実施形態に係る監視装置１１は、配管Ｐの損傷度として肉厚を連続モニタリングし、当該肉厚のトレンドに基づいて配管Ｐにおける異常の発生を検知するものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
例えば、他の実施形態に係る監視装置１１は、配管Ｐの損傷度の一態様として「亀裂の進展度合い」を連続モニタリングし、当該「亀裂の進展度合い」のトレンドに基づいて、配管Ｐにおける異常の発生を検知するものとしてもよい。特に、プラントにおいて、配管Ｐとタンクとの接合部分においては、経年的に亀裂が進展しやすいことが知られている。他の実施形態に係る監視システム１は、配管Ｐとタンクとの接合部分における亀裂の進展度合いを計測可能な亀裂センサを具備し、当該亀裂の進展度合いが所定の判定閾値を上回った場合にアラートの発報を行うものであってもよい。

図８は、第１の実施形態の変形例に係る肉厚センサの構成を示す図である。
図８に示すように、第１の実施形態の変形例に係る肉厚センサ１０は、複数の超音波センサ素子ＳＥを備える態様であってもよい。図８に示す例では、配管Ｐの周方向に４５度ずつ配置された８個の超音波センサ素子ＳＥの組が、配管Ｐの延在方向に沿って等間隔に５セット配置されている。
このようにすることで、監視装置１１は、配管Ｐの内面において、周方向又は延在方向における減肉トレンド（減肉速度）に偏りが発生していないかどうかを把握可能なデータを取得することができる。

しかしながら、本変形例のように、複数の超音波センサ素子ＳＥを配管Ｐに並べて監視する場合、複数の超音波センサ素子ＳＥのうちのいずれかが故障等により異常な（不正確な）計測結果を出力することが想定される。そこで、本変形例に係る監視装置１１は、事前の機械学習により、複数の超音波センサ素子ＳＥのそれぞれを通じて取得される複数の肉厚の計測値の中から異常値を自動的に判別して排除する機能を有していてもよい。例えば、ある一つの超音波センサ素子ＳＥを通じて取得された肉厚の計測値が、隣接する他の超音波センサ素子ＳＥを通じて取得される肉厚の計測値から明らかにかけ離れている場合、当該一つの超音波センサ素子ＳＥを通じて取得された計測値は、異常値である可能性が高い。このように、監視装置１１は、複数の超音波センサ素子ＳＥを通じて得られる計測値を適切に取捨選択しながら配管Ｐの監視を行ってもよい。

上述した第１の実施形態に係る監視装置１１は、コンピュータを備える。監視装置１１がそれぞれ具備する各機能部は、プログラムとしてストレージ１１４に記憶されている。ＣＰＵ１１０は、プログラムをストレージ１１４から読み出してメモリ１１１に展開し、当該プログラムにしたがって動作することで、図２に示す各種機能部としての機能を発揮する。ストレージ１１４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェースを介して接続される光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクおよび半導体メモリが挙げられる。

プログラムは、ネットワークを介して監視装置１１に配信されてもよい。この場合、監視装置１１は、配信されたプログラムをメモリ１１１に展開し、上記処理を実行する。プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、上述した機能をストレージ１１４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせで実現するものであってもよい。また上述した機能の一部は、ネットワークを介して接続された他の装置によって実行されてもよい。つまり、上述した機能は、クラウドコンピューティング、グリッドコンピューティング、クラスタコンピューティング、またはその他の並列コンピューティングにより実現されてもよい。

監視装置１１は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。

以上のとおり、本発明に係るいくつかの実施形態を説明したが、これらの全ての実施形態は、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を意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要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。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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 監視システム
１０ 肉厚センサ
１１ 監視装置
１１０ ＣＰＵ
１１００ 損傷度取得部
１１０１ 判定部
１１０２ アラート処理部
１１０３ 要因特定部
１１０４ 推奨運転演算部
１１１ メモリ
１１２ ディスプレイ
１１３ 通信インタフェース
１１４ ストレージ
Ｄ１、Ｄ１’ 減肉トレンド
Ｄ２、Ｄ２’ 運転パラメータ
Ｄ３ 配管スペック
ＤＯ１ 要因推定情報
ＤＯ２ 推奨運転パラメータ
Ｍ 配管モデル

Claims (9)

1. 配管の損傷度を取得する損傷度取得部と、
   前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定する判定部と、
   を備える監視装置。
2. 前記損傷度が前記下限閾値を下回った場合に、アラート処理を行うアラート処理部を更に備える
   請求項１に記載の監視装置。
3. 前記損傷度が前記下限閾値を下回った場合に、前記配管を流れる流体に関する複数の運転パラメータのうち、前記下限閾値を下回ることの要因となった運転パラメータである要因運転パラメータを特定する要因特定部を更に備える
   請求項１又は請求項２に記載の監視装置。
4. 前記損傷度の変化の度合いに関する第１の要求値を受け付けた場合に、当該第１の要求値を満たす運転パラメータである推奨運転パラメータを出力する推奨運転演算部を更に備える
   請求項３に記載の監視装置。
5. 前記推奨運転演算部は、更に、複数の前記運転パラメータのうちの一部に関する第２の要求値を受け付けた場合に、当該第２の要求値を満たす運転パラメータの組み合わせである前記推奨運転パラメータを算出する
   請求項４に記載の監視装置。
6. 前記第１の要求値は、達成すべき減肉速度の目標値であり、前記第２の要求値は、当該第２の要求値を受け付けた時点で適用されている前記要因運転パラメータである
   請求項５に記載の監視装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の監視装置と、
   前記配管に取り付けられた肉厚センサと、
   を備える監視システム。
8. 配管の損傷度を取得するステップと、
   前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定するステップと、
   を有する監視方法。
9. コンピュータに、
   配管の損傷度を取得するステップと、
   前記損傷度が、前記配管を流れる流体に関する基準運転パラメータに基づいて定められた下限閾値を下回ったか否かを判定するステップと、
   を実行させるプログラム。

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